StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation [117.1] 本稿では,一貫性自己注意という新たな自己注意計算手法を提案する。
提案手法を長距離ビデオ生成に拡張するために,新しい意味空間時間運動予測モジュールを導入する。
これら2つの新しいコンポーネントを統合することで、StoryDiffusionと呼ばれるフレームワークは、一貫した画像やビデオでテキストベースのストーリーを記述することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:25:16 GMT)
The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights [108.4] 本稿では,大規模言語モデルの英語と非英語のパフォーマンスのギャップを埋めるための質問アライメント手法を提案する。
実験結果から,質問アライメント手法は多様な推論シナリオにおける多言語のパフォーマンス向上に有効であることが示唆された。
その成功のメカニズムを理解するために、表現空間、チェーン・オブ・シンク、翻訳データスケールを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:49:50 GMT)
Time-Varying Propensity Score to Bridge the Gap between the Past and Present [104.5] 本稿では,データ分布の段階的変化を検出するための時間変化確率スコアを提案する。
実装のさまざまな方法を示し、さまざまな問題について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:41:07 GMT)
Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models [104.2] 大規模言語モデル(LLM)の時代における意味表現の役割について検討する。
本稿では, AMRCoT と呼ばれる AMR-driven chain-of- Thought prompting 法を提案する。
AMRのどの入力例が役に立つかは予測できないが,複数単語の表現でエラーが発生する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:32:59 GMT)
Purify Unlearnable Examples via Rate-Constrained Variational Autoencoders [101.4] 未学習例(UE)は、正しくラベル付けされたトレーニング例に微妙な修正を加えることで、テストエラーの最大化を目指している。
我々の研究は、効率的な事前学習浄化法を構築するための、新しいゆがみ機構を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:49:25 GMT)
Sparse is Enough in Fine-tuning Pre-trained Large Language Models [98.5] 我々はSparse Increment Fine-Tuning (SIFT) という勾配に基づくスパース微調整アルゴリズムを提案する。
GLUE Benchmark や Instruction-tuning などのタスクで有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:25:46 GMT)
NeRF in Robotics: A Survey [95.1] 近年の神経暗黙表現の出現は、コンピュータビジョンとロボティクス分野に急進的な革新をもたらした。
NeRFは、単純化された数学的モデル、コンパクトな環境記憶、連続的なシーン表現などの大きな表現上の利点から、この傾向を引き起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:38:18 GMT)
Prometheus 2: An Open Source Language Model Specialized in Evaluating Other Language Models [92.7] プロメテウス2は、人間とGPT-4の判断を密接に反映するより強力な評価器である。
ユーザ定義評価基準でグループ化された、直接評価とペアのランキングフォーマットの両方を処理できる。
4つの直接評価ベンチマークと4つのペアのランキングベンチマークで、Prometheus 2は人間と独自のLM判事との相関と合意を最も高く評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:59:35 GMT)
What Planning Problems Can A Relational Neural Network Solve? [91.5] 本稿では,計画問題のポリシーを表すリレーショナルニューラルネットワークの回路複雑性解析について述べる。
回路幅と深さの増大に関して,計画問題には3つの一般的なクラスが存在することを示す。
また、政策学習のためのニューラルネットワーク設計におけるこの分析の有用性についても解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:13:41 GMT)
Improving Complex Reasoning over Knowledge Graph with Logic-Aware Curriculum Tuning [89.9] 大規模言語モデル(LLM)に基づく知識グラフ上の複雑な論理推論スキーマを提案する。
任意の一階論理クエリを二分木分解により拡張し、LLMの推論能力を刺激する。
広く使われているデータセットに対する実験では、LACTは高度な手法よりも大幅に改善されている(平均+5.5% MRRスコア)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:12:08 GMT)
High-probability sample complexities for policy evaluation with linear function approximation [88.9] 本研究では,2つの広く利用されている政策評価アルゴリズムに対して,最適線形係数の予め定義された推定誤差を保証するために必要なサンプル複素量について検討する。
高確率収束保証に縛られた最初のサンプル複雑性を確立し、許容レベルへの最適依存を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:49:00 GMT)
WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild [88.1] WildChatは100万件のユーザー・チャットGPT会話のコーパスで、250万回以上のインタラクション・ターンで構成されている。
タイムスタンプによるチャットの書き起こしに加えて、州、国、ハッシュIPアドレスを含む人口統計データでデータセットを豊かにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:00:02 GMT)
Generative Active Learning for the Search of Small-molecule Protein Binders [87.1] 我々は、合成可能な分子を探索するための生成能動的学習アプローチであるLambdaZeroを紹介する。
LambdaZeroは、望まれる性質を持つ候補を見つけるために、分子の広大な空間を探索することを学ぶ。
我々はLambdaZeroに分子ドッキングを施し、エポキシドヒドロラーゼ2(sEH)を阻害する新しい小さな可溶性分子を設計する。
LambdaZeroはsEHの合成可能な薬物様阻害剤の新たな足場を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:39:21 GMT)
FLAME: Factuality-Aware Alignment for Large Language Models [86.8] 従来のアライメントプロセスでは,大規模言語モデル(LLM)の事実精度が向上しない。
両段階の幻覚につながる要因は,教師付き微調整(SFT)と強化学習(RL)である。
直接選好最適化により,事実認識型SFTと事実認識型RLで構成された事実認識型アライメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:54:54 GMT)
Fewer Truncations Improve Language Modeling [83.4] 大規模な言語モデルトレーニングでは、入力文書は一般的に幻覚化され、同じ長さのシーケンスに分割されて、パディングトークンを避ける。
文書を長さ適応型最適化によってトレーニングシーケンスにまとめる,スケーラブルで効率的な手法であるBest-fit Packingを提案する。
本手法は,連結と同じ訓練効率を維持しつつ,不要な切り離しを完全に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:10:44 GMT)
On the Learnability of Watermarks for Language Models [81.0] 言語モデルが透かし付きテキストを生成するために直接学習できるかどうかを問う。
本稿では,教師モデルとして振舞う学生モデルを訓練する透かし蒸留法を提案する。
モデルは、高い検出性で透かし付きテキストを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:05:56 GMT)
Conformal Decision Theory: Safe Autonomous Decisions from Imperfect Predictions [80.3] 不完全な機械学習予測にも拘わらず、安全な自律的意思決定を実現するためのフレームワークであるコンフォーマル決定理論を導入する。
私たちのアルゴリズムが生み出す決定は、リスクが低いという証明可能な統計的保証があるという意味では安全です。
実験は、人間のまわりのロボットの動き計画、自動株式取引、ロボット製造において、我々のアプローチの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:10:06 GMT)
Chronos: Learning the Language of Time Series [79.4] Chronosは事前訓練された確率的時系列モデルのためのフレームワークである。
クロノスモデルでは,様々な領域の時系列データを利用して,未知の予測タスクにおけるゼロショット精度を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:55:49 GMT)
Language Models As Semantic Indexers [78.8] 本稿では,ジェネレーティブ言語モデルを用いてセマンティックIDを学習するための自己教師型フレームワークLMIndexerを紹介する。
学習したIDの質を検証し,推奨,製品検索,文書検索の3つの課題において有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:44:27 GMT)
FREE: Faster and Better Data-Free Meta-Learning [77.9] Data-Free Meta-Learning (DFML) は、トレーニング済みモデルのコレクションから、元のデータを必要としない知識を抽出することを目的としている。
i)事前訓練されたモデルからトレーニングタスクを迅速に回復するためのメタジェネレータ,(ii)新しい未知のタスクに一般化するためのメタラーナーを含む、より高速で優れたデータフリーなメタラーニングフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:43:19 GMT)
EchoScene: Indoor Scene Generation via Information Echo over Scene Graph Diffusion [77.1] シーングラフ上に3次元屋内シーンを生成する対話型かつ制御可能な生成モデルであるEchoSceneを提案する。
既存の手法では、様々なノード数、複数のエッジの組み合わせ、マニピュレータによるノードエッジ操作によるシーングラフの処理に苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:04:02 GMT)
Neural Operator: Learning Maps Between Function Spaces [75.9] 本稿では,無限次元関数空間間を写像する演算子,いわゆるニューラル演算子を学習するためのニューラルネットワークの一般化を提案する。
提案したニューラル作用素に対して普遍近似定理を証明し、任意の非線形連続作用素を近似することができることを示す。
ニューラル作用素に対する重要な応用は、偏微分方程式の解作用素に対する代理写像を学習することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:19:54 GMT)
Fourier Neural Operator with Learned Deformations for PDEs on General Geometries [75.9] 我々は任意の測地上でPDEを解決するための新しいフレームワーク、viz.、geo-FNOを提案する。
Geo-FNO は入力(物理)領域を不規則で、一様格子を持つ潜在空間に変形させることを学ぶ。
我々は, 弾性, 塑性, オイラー方程式, ナビエ・ストークス方程式などの多種多様なPDEと, 前方モデリングと逆設計の問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:37:04 GMT)
Intelligent Hybrid Resource Allocation in MEC-assisted RAN Slicing Network [72.2] 我々は,協調型MEC支援RANスライシングシステムにおける異種サービス要求に対するSSRの最大化を目指す。
最適ハイブリッドRAポリシーをインテリジェントに学習するためのRGRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:36:13 GMT)
Uncertainty for Active Learning on Graphs [70.4] 不確実性サンプリングは、機械学習モデルのデータ効率を改善することを目的とした、アクティブな学習戦略である。
予測の不確実性を超えた不確実性サンプリングをベンチマークし、他のアクティブラーニング戦略に対する大きなパフォーマンスギャップを強調します。
提案手法は,データ生成プロセスの観点から基幹的ベイズ不確実性推定法を開発し,不確実性サンプリングを最適クエリへ導く上での有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:50:47 GMT)
OmniDrive: A Holistic LLM-Agent Framework for Autonomous Driving with 3D Perception, Reasoning and Planning [68.5] 本稿では,エージェントモデルと3次元駆動タスクの整合性を高めるための総合的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、スパースクエリを使って視覚表現を3Dに上げ、圧縮する新しい3DMLLMアーキテクチャから始まります。
OmniDrive-nuScenesは、モデルの真の3次元状況認識に挑戦する新しい視覚的質問応答データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:59:24 GMT)
ObjectAdd: Adding Objects into Image via a Training-Free Diffusion Modification Fashion [68.3] 我々は,ユーザ指定領域にユーザ予測オブジェクトを追加するトレーニング不要な拡散修正手法であるObjectAddを紹介する。
テキストをプロンプトした画像では、ユーザがボックスとオブジェクトを指定することができ、(1) ボックス領域内にオブジェクトを追加すること、(2) ボックス領域の外で正確なコンテンツを追加すること、(3) ボックス領域間の不完全な融合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:57:37 GMT)
Continual Diffusion with STAMINA: STack-And-Mask INcremental Adapters [67.3] 近年の研究では、テキストから画像への拡散モデルを複数の微細な概念に逐次的にカスタマイズできることが示されている。
我々は、新しいタスクを学習する能力が、長いシーケンスで飽和に達することを示す。
本稿では,低ランクの注意マーク付きアダプタとカスタマイズトークンからなるSTAMINA(STack-And-Mask Incremental Adapters)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:24:23 GMT)
Delegating Data Collection in Decentralized Machine Learning [67.1] 分散機械学習(ML)エコシステムの出現に動機付けられ,データ収集のデリゲートについて検討する。
我々は、2つの基本的な情報非対称性を扱う最適でほぼ最適な契約を設計する。
最適効用の1-1/e分を達成できるような単純な線形契約により、主成分がそのような非対称性に対処できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:33:42 GMT)
A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.9] 大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。
我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。
これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 22:43:02 GMT)
Why Tabular Foundation Models Should Be a Research Priority [65.8] タブラルデータは、多くの分野において支配的なモダリティであるが、研究の注意がほとんど与えられず、スケールとパワーの面ではかなり遅れている。
私たちは現在、表形式の基礎モデル、あるいはLTM(Large Tabular Model)と呼ばれるものの開発を始める時が来たと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:05:16 GMT)
Track2Act: Predicting Point Tracks from Internet Videos enables Diverse Zero-shot Robot Manipulation [65.5] Track2Actは、ゴールに基づいて将来のタイムステップで画像内のポイントがどのように動くかを予測する。
これらの2次元トラック予測を用いて、操作対象の剛体変換列を推定し、ロボットのエンドエフェクタのポーズを得る。
学習したトラック予測を残留ポリシーと組み合わせることで、ゼロショットロボットの操作が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:56:55 GMT)
GroupedMixer: An Entropy Model with Group-wise Token-Mixers for Learned Image Compression [64.5] 本稿では,GroupedMixerと呼ばれるトランスフォーマーベースのエントロピーモデルを提案する。
GroupedMixerは、従来のトランスフォーマーベースの方法よりも高速なコーディング速度と圧縮性能の両方を享受している。
実験結果から,提案したGroupedMixerは高速圧縮速度で最先端の速度歪み特性が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:48:22 GMT)
Continual Diffusion: Continual Customization of Text-to-Image Diffusion with C-LoRA [64.1] 近年のテクスト・ツー・イメージ・モデルの最先端のカスタマイズは,新しい概念が次々に現れると,破滅的な忘れ込みに悩まされることが示されている。
安定拡散モデルのクロスアテンション層における自己規則化低ランク適応を連続的に行う新しい手法であるC-LoRAを提案する。
C-LoRAは、提案したテキスト・ツー・イメージの連続的なカスタマイズ設定のベースラインよりも優れるだけでなく、画像分類のためのリハーサル不要な連続的な学習設定において、新しい最先端の学習を実現することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:43:34 GMT)
Spider: A Unified Framework for Context-dependent Concept Understanding [64.0] パラメータセット1セットの統一モデルであるSpiderを提案する。
ベルとホイッスルがなければ、スパイダーは8つの異なる文脈依存セグメンテーションタスクにおいて最先端の特殊モデルよりも大幅に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:58:29 GMT)
X-Oscar: A Progressive Framework for High-quality Text-guided 3D Animatable Avatar Generation [63.7] X-Oscarはテキストプロンプトから高品質なアニマタブルアバターを生成するためのプログレッシブフレームワークである。
過飽和に対処するために、トレーニング中にアバターを適応分布として表現する適応変分法を導入する。
Avatar-aware Score Distillation Smpling (ASDS) も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:30:39 GMT)
D2PO: Discriminator-Guided DPO with Response Evaluation Models [63.7] 学習を通して嗜好が収集されるオンライン環境において,識別器誘導型DPOであるD2POを提案する。
金の選好を収集する際、これらは政策の訓練だけでなく、銀ラベルによる政策訓練のためのさらに総合的なデータに対する差別的な反応評価モデルを訓練するために利用します。
DPOで政策を訓練し、従来のPPOを上回り、政策モデルから分離した差別者を維持することの恩恵を受けるのが最も効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:44:41 GMT)
Federated Fine-Tuning of LLMs on the Very Edge: The Good, the Bad, the Ugly [62.5] 本稿では,最新のエッジコンピューティングシステムにおいて,Large Language Modelsをどのように導入できるかを,ハードウェア中心のアプローチで検討する。
マイクロレベルのハードウェアベンチマークを行い、FLOPモデルと最先端のデータセンターGPUを比較し、現実的な条件下でのネットワーク利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:12:34 GMT)
Improving Subject-Driven Image Synthesis with Subject-Agnostic Guidance [62.2] 主観的条件を構築することにより、与えられた主観的条件と入力テキストプロンプトの両方に整合した出力が得られることを示す。
私たちのアプローチは概念的にはシンプルで、最小限のコード修正しか必要ありませんが、実質的な品質改善につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:03:41 GMT)
What makes Models Compositional? A Theoretical View: With Supplement [60.3] 本稿では,構成関数の一般神経-記号的定義とその構成複雑性について述べる。
既存の汎用および特殊目的のシーケンス処理モデルがこの定義にどのように適合しているかを示し、それらを用いて構成複雑性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:10:27 GMT)
Evaluating Generative Ad Hoc Information Retrieval [58.8] 従来の文書ランキングの代わりに、多くの生成検索システムは、クエリや質問として表現された情報に対する回答として、接地された生成されたテキストを直接返します。
このような生成的アドホック検索を適切に評価するには,テキスト応答の有用性の定量化が不可欠である。
本分析は, アドホック検索に着目した生成検索システム評価のための基礎と新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:50:42 GMT)
Automated Graph Machine Learning: Approaches, Libraries, Benchmarks and Directions [58.2] 本稿では,グラフ機械学習の自動手法について論じる。
当社の専用かつ世界初のグラフ機械学習のためのオープンソースライブラリであるAutoGLを紹介します。
また、統一的で再現性があり、効率的な評価をサポートする調整されたベンチマークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:45:41 GMT)
Are We Really Achieving Better Beyond-Accuracy Performance in Next Basket Recommendation? [57.9] 次のバスケットレコメンデーション(NBR)は、ますます注目を集めている特別なタイプのシーケンシャルレコメンデーションである。
NBRに関する最近の研究は、繰り返し項目を推奨することと項目を探索することの間に大きなパフォーマンス差が見つかった。
本稿では,繰り返しアイテムを扱い,個別にアイテムを探索する2段階反復探索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 02 May 2024 09:59:35 GMT)
Improving Intervention Efficacy via Concept Realignment in Concept Bottleneck Models [57.9] 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、人間の理解可能な概念に基づいて、解釈可能なモデル決定を可能にする画像分類である。
既存のアプローチは、強いパフォーマンスを達成するために、画像ごとに多数の人間の介入を必要とすることが多い。
本稿では,概念関係を利用した学習型概念認識介入モジュールについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:59:01 GMT)
LLaVA Finds Free Lunch: Teaching Human Behavior Improves Content Understanding Abilities Of LLMs [56.6] 受信者の行動に対するLLMの訓練は,コンテンツ理解能力の向上に有効であることを示す。
この性能は、23のベンチマークデータセット上で、40以上のビデオおよび画像理解タスクで向上する。
我々は、複数のプラットフォームから収集された750kの画像やビデオのレシーバ動作のクリーン化コメントやお気に入りを、インストラクションチューニングデータとともにリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:04:01 GMT)
Error Correction Capabilities of Non-Linear Cryptographic Hash Functions [56.4] 線形ハッシュは誤り訂正能力を有することが知られている。
ほとんどのアプリケーションでは、擬似ランダム出力を持つ非線形ハッシュが代わりに使用される。
また,非線形ハッシュは誤り訂正能力に優れる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:26:56 GMT)
CLIP4STR: A Simple Baseline for Scene Text Recognition with Pre-trained Vision-Language Model [55.3] CLIP4STRは,CLIPのイメージエンコーダとテキストエンコーダ上に構築された,シンプルで効果的なSTRメソッドである。
モデルサイズ、事前トレーニングデータ、トレーニングデータの観点からCLIP4STRをスケールし、11のSTRベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:10:16 GMT)
Multi-modal Learnable Queries for Image Aesthetics Assessment [55.3] 本稿では,マルチモーダル学習可能なクエリを用いて,マルチモーダル事前学習機能から美学関連の特徴を抽出するMMLQを提案する。
MMLQはマルチモーダルIAAで新たな最先端性能を実現し、SRCCとPLCCでそれぞれ7.7%と8.3%を上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:31:47 GMT)
An Expert is Worth One Token: Synergizing Multiple Expert LLMs as Generalist via Expert Token Routing [55.3] Expert-Token-Routing は、メタ LLM の語彙内の特別な専門家トークンとして、専門家 LLM を表現している。
既存の命令データセットから専門家のLSMの暗黙の専門知識を学ぶのをサポートする。
また、ユーザの視点から詳細なコラボレーションプロセスを隠蔽し、独特なLLMのように対話を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:57:38 GMT)
Already Moderate Population Sizes Provably Yield Strong Robustness to Noise [53.3] 2つの進化的アルゴリズムは、OneMaxベンチマークのランタイムを増大させることなく、一定のノイズ確率を許容できることを示す。
この結果は、ノイズのない子孫は親と騒々しい子孫の間に偏りのある均一な交叉と見なすことができるという、新しい証明の議論に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:44:50 GMT)
FedLAP-DP: Federated Learning by Sharing Differentially Private Loss Approximations [53.3] FedLAP-DPは、フェデレーション学習のための新しいプライバシー保護アプローチである。
公式なプライバシー分析は、FedLAP-DPが典型的な勾配共有方式と同じプライバシーコストを発生させることを示している。
提案手法は, 通常の勾配共有法に比べて高速な収束速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:34:14 GMT)
A Survey on Transferability of Adversarial Examples across Deep Neural Networks [53.0] 逆の例では、機械学習モデルを操作して誤った予測を行うことができます。
敵の例の転送可能性により、ターゲットモデルの詳細な知識を回避できるブラックボックス攻撃が可能となる。
本研究は, 対角移動可能性の展望を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:08:36 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） (Thu, 2 May 2024 03:58:14 GMT)
Blue noise for diffusion models [51.0] 本稿では,画像内および画像間の相関雑音を考慮した拡散モデルを提案する。
我々のフレームワークは、勾配流を改善するために、1つのミニバッチ内に画像間の相関を導入することができる。
本手法を用いて,各種データセットの質的,定量的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:53:01 GMT)
Multi-Space Alignments Towards Universal LiDAR Segmentation [51.0] M3Netはマルチタスク、マルチデータセット、マルチモダリティのLiDARセグメンテーションを実現するための1対1のフレームワークである。
まず、さまざまなシーンから異なるタイプのセンサーによって取得された大規模な運転データセットを組み合わせる。
次に、トレーニング中にデータ、特徴、ラベル空間という3つの空間でアライメントを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:59:57 GMT)
Plan-Seq-Learn: Language Model Guided RL for Solving Long Horizon Robotics Tasks [50.3] Plan-Seq-Learn (PSL) は、抽象言語と学習した低レベル制御の間のギャップを埋めるためにモーションプランニングを使用するモジュラーアプローチである。
PSLは85%以上の成功率、言語ベース、古典的、エンドツーエンドのアプローチを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:59:31 GMT)
Part-aware Shape Generation with Latent 3D Diffusion of Neural Voxel Fields [50.1] ニューラルボクセル場に対する潜在3次元拡散過程を導入し,高分解能で生成を可能にする。
部分符号を神経ボクセル場に統合し、正確な部分分解を導出するために、部分認識形状復号器を導入する。
その結果,既存の最先端手法よりも優れた部品認識形状生成において,提案手法の優れた生成能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:31:17 GMT)
SimPro: A Simple Probabilistic Framework Towards Realistic Long-Tailed Semi-Supervised Learning [49.9] ラベルなしデータの分散に関する前提を前提としない、高度に適応可能なフレームワークをSimProとして提案する。
我々のフレームワークは確率モデルに基づいており、期待最大化アルゴリズムを革新的に洗練する。
本手法は,様々なベンチマークやデータ分散シナリオにまたがる一貫した最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:45:45 GMT)
Backdoor-based Explainable AI Benchmark for High Fidelity Evaluation of Attribution Methods [49.6] 属性法は入力特徴の重要度を計算し、深層モデルの出力予測を説明する。
本研究はまず,属性手法の信頼性ベンチマークが満たすであろう信頼度基準の集合を同定する。
次に、望ましい忠実度基準に準拠したBackdoorベースのeXplainable AIベンチマーク(BackX)を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:48:37 GMT)
Correcting Diffusion-Based Perceptual Image Compression with Privileged End-to-End Decoder [49.0] 本稿では,特権付きエンド・ツー・エンド・エンド・デコーダ・モデルを用いた拡散型画像圧縮法を提案する。
従来の知覚圧縮法と比較して,歪みと知覚の両方において,本手法の優位性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:37:13 GMT)
Detecting and clustering swallow events in esophageal long-term high-resolution manometry [48.7] 深達度学習に基づく飲み込み検出法を提案し, 二次性非解離性食道運動障害を正確に同定する。
われわれは,25 LTHRMで計算パイプラインを評価し,医療専門家の注意を喚起した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:41:31 GMT)
Improved Communication-Privacy Trade-offs in $L_2$ Mean Estimation under Streaming Differential Privacy [48.0] 既存の平均推定スキームは、通常、$L_infty$幾何に最適化され、ランダムな回転や、$L$幾何に適応するカシンの表現に依存する。
本稿では,スパシフィケーションに固有のランダム性をDPに組み込んだ,スパシフィケーションガウシアン機構の新たなプライバシ会計手法を提案する。
従来の手法とは異なり、我々の会計アルゴリズムは直接$L$幾何で動作し、ガウスの機構に迅速に収束するMSEが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:48:47 GMT)
Customizing Text-to-Image Models with a Single Image Pair [47.5] 芸術再解釈(Art repretation)は、参照された作品のバリエーションを作成し、異なる芸術様式を示すペアアートを作るプラクティスである。
Pair Customizationは1つの画像対からスタイリスティックな違いを学習し、取得したスタイルを生成プロセスに適用する新しいカスタマイズ手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:59:52 GMT)
Fair Recommendations with Limited Sensitive Attributes: A Distributionally Robust Optimization Approach [46.6] 本稿では,推薦システムにおける公平性を確保するために,分散ロバスト公正最適化(DRFO)を提案する。
DRFOは、欠落した機密属性の潜在的な確率分布に対する最悪の不公平性を最小化する。
我々は,提案手法が推薦システムの公平性を効果的に確保できることを示す理論的,実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:40:51 GMT)
CreoleVal: Multilingual Multitask Benchmarks for Creoles [46.5] CreoleValは8つの異なるNLPタスクにまたがるベンチマークデータセットの集合である。
これは、理解、関係分類、クレオールの機械翻訳のための新しい開発データセットの集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:53:24 GMT)
Graph is all you need? Lightweight data-agnostic neural architecture search without training [45.8] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は、ニューラルネットワークモデルの自動設計を可能にする。
我々の手法はnasgraphと呼ばれ、ニューラルネットワークをグラフに変換することによって計算コストを大幅に削減する。
NAS-Bench201からランダムにサンプリングされた200のアーキテクチャの中で、最高のアーキテクチャを217CPU秒で見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:12:58 GMT)
Finite Pulse-Time Effects in Long-Baseline Quantum Clock Interferometry [45.7] 我々は、内部時計遷移とともに非局在化された$-$となる量子中心の$-$の相互作用を研究する。
提案した量子時計干渉計は、様々な光学場からの摂動に対して安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:53:59 GMT)
Quantum algorithms for Hopcroft's problem [45.5] 計算幾何学の基本的な問題であるホップクロフト問題に対する量子アルゴリズムについて検討する。
この問題の古典的な複雑さはよく研究されており、最もよく知られているアルゴリズムは$O(n4/3)の時間で動作する。
我々の結果は、時間複雑性が$widetilde O(n5/6)$の2つの異なる量子アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:29:06 GMT)
MANTIS: Interleaved Multi-Image Instruction Tuning [43.9] 我々は,学術レベルのリソースを用いた指導チューニングにより,強力なマルチイメージLMMを構築することを目指している。
We design Mantis-Instruct to cover different multi-image skills, co-reference, reasoning, comparison, temporal understanding。
Mantis-8Bは、すべてのマルチイメージのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成でき、既存の最高のマルチイメージのLMM Idefics2-8Bを平均9つの絶対点で打ち負かすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:14:57 GMT)
On Mechanistic Knowledge Localization in Text-to-Image Generative Models [43.8] テキスト・ツー・イメージ・モデルにおけるメカニスティック・ローカライゼーションの概念を導入する。
UNetのクロスアテンション層に介入することで、中間層による出力生成に対する直接的な効果を計測する。
我々は、人気のあるオープンソーステキスト・ツー・イメージモデルにまたがる高速なクローズドフォーム編集手法であるLocoEditを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:19:05 GMT)
Towards A Structured Overview of Use Cases for Natural Language Processing in the Legal Domain: A German Perspective [43.7] 近年、自然言語処理(NLP)と法学の分野が合わさって法プロセスのデジタル化が進んでいるため、法務技術の分野が盛んになっている。
本研究は,NLP文学を基盤として,ドイツにおける法律実務の声を補足した法律技術事例の構造化された概要を構築することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:56:51 GMT)
Demistifying Inference after Adaptive Experiments [43.7] マルチアームバンディットのような適応的な実験は、治療-割り当てポリシーに適応し、または、これまで観察されたデータに実験を停止する決定を下す。
適応的な実験アルゴリズムを一般的に満たさない濃度不等式と結合境界は、過度に保守的な推論をもたらす。
本稿では、なぜ、どのように、どのように、いつ適応性が推論の問題であるのか、そして、それがいつ、その修正方法を理解するのかを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:39:51 GMT)
IntervenGen: Interventional Data Generation for Robust and Data-Efficient Robot Imitation Learning [43.2] 分散シフトに対するポリシーロバスト性を高めるための一般的なアプローチは、インタラクティブな模倣学習である。
我々は,大規模な修正介入を自律的に生成できる新しいデータ生成システムであるIntervenGenを提案する。
人的介入が10回しかなく、政策の堅牢性を最大39倍に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:06:19 GMT)
On the Effect of (Near) Duplicate Subwords in Language Modelling [43.2] ほぼ重複したサブワードがLMトレーニング効率に及ぼす影響について検討する。
完全に複製された環境でトレーニングを行う場合、LMには約17%のデータが必要であることが分かりました。
副語重複はLM訓練効率に悪影響を及ぼすが、自然に重複の近くで起こることは予想されるほどは似ていないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:29:56 GMT)
Learning to Relax: Setting Solver Parameters Across a Sequence of Linear System Instances [42.2] オンライン学習アルゴリズムでは、シーケンス長が増加するにつれて、全体のコストが最高の$omega$に近づくように、一連のインスタンスに対してパラメータを選択できることが示される。
我々の研究は、高精度線形システム解法の最初の学習理論処理と、データ駆動型科学計算のエンドツーエンド保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:59:18 GMT)
Position Paper: Beyond Robustness Against Single Attack Types [42.1] 敵の例に対する防御に関する最近の研究は、主に1つの攻撃タイプに対する堅牢性を達成することに焦点を当てている。
考えられる摂動の空間ははるかに大きく、現在は単一の攻撃タイプでモデル化することはできない。
マルチアタックに対するロバスト性,予期せぬアタックロバスト性,連続的アダプティブロバスト性という,複数アタックに対するロバスト性を含む3つの潜在的方向に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:58:44 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。
この方法はゼロショットDSTを改善し、広範囲のデータ収集やモデルチューニングなしに多様なドメインに適応できる。
提案手法は,オープン・ソースとプロプライエタリ・LLMの両面において,極めて優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:44:08 GMT)
MULTIGAIN 2.0: MDP controller synthesis for multiple mean-payoff, LTL and steady-state constraints [41.9] コントローラ合成ツールMultiGAINのメジャー拡張であるMultiGAIN 2.0を提案する。
確率論的モデルチェッカー PRISM 上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:13:27 GMT)
RaffeSDG: Random Frequency Filtering enabled Single-source Domain Generalization for Medical Image Segmentation [41.5] ディープラーニングモデルは、ソースとターゲットデータの間にドメインシフトがある場合、正確な推論を行う際の課題に直面することが多い。
単一ソース領域一般化アルゴリズム(RaffeSDG)を提案する。
RaffeSDGは、単一ソースドメインでトレーニングされたセグメンテーションモデルで、堅牢なドメイン外推論を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:13:00 GMT)
Deep Learning for Melt Pool Depth Contour Prediction From Surface Thermal Images via Vision Transformers [40.8] レーザー粉層融合(L-PBF)時に発生する溶融プール間の十分な重なり合いは、核融合欠陥の欠如につながる。
高速カラーイメージングにより観察されたその場2色熱画像と溶融プール断面の2次元形状を相関付ける機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:31:49 GMT)
Few-Shot Learning with Uncertainty-based Quadruplet Selection for Interference Classification in GNSS Data [40.4] ジャミング装置はグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)からの信号を妨害することで重大な脅威となる
本稿では,新しい干渉クラスに適応するための数ショット学習(FSL)手法を提案する。
本手法では,様々な正と負の干渉クラスを用いて表現を学習するために,モデルの四重項選択を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:17:50 GMT)
A Toolchain for Comprehensive Audio/Video Analysis Using Deep Learning Based Multimodal Approach (A use case of riot or violent context detection) [40.2] 深層学習に基づくマルチモーダルアプローチを利用して,包括的音声・ビデオ分析のためのツールチェーンを提案する。
個々のタスクを組み合わせて、入力されたビデオから抽出されたオーディオデータと視覚データの両方を分析することで、ツールチェーンは様々なオーディオ/ビデオベースのアプリケーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:34:31 GMT)
Towards Environmentally Equitable AI via Geographical Load Balancing [40.1] 本稿では、その地域的負の環境影響のバランスをとることによって、AIの環境不平等に対処する第一歩を踏み出す。
大規模言語AIモデルに対する推論要求を提供する地理的に分散した10のデータセンタを考慮し、トレースベースのシミュレーションを実行する。
その結果,既存のGLBアプローチは環境不平等を増大させる可能性を示し,提案したエクイティ対応GLBは,炭素および水のフットプリントにおける地域格差を著しく低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:10:54 GMT)
Learning Hierarchical Image Segmentation For Recognition and By Recognition [39.7] 本稿では,階層的なセグメンタを認識プロセスに統合し,画像レベルの認識目的のみに基づいてモデル全体を訓練し,適応させることを提案する。
我々は,認識とともに自由な階層的セグメンテーションを学習し,その基盤となるだけでなく,認識の向上にも寄与する部分間関係を自動的に発見する。
特に,このモデル(ラベルなし1Mイメージネット画像でトレーニング)は,PartImageNetオブジェクトセグメンテーションのmIoUにおいて,SAM(11Mイメージマスクでトレーニング)を絶対8%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 22:59:51 GMT)
A probabilistic estimation of remaining useful life from censored time-to-event data [39.6] ボールベアリングの残りの有用寿命(RUL)は、予測維持において重要な役割を果たす。
本稿では,検閲データをサポートする生存分析を用いたRULの確率的推定法を提案する。
我々は、クロスバリデーションを用いたXJTU-SYデータセットにおけるアプローチを実証し、平均絶対誤差(MAE)の観点から、ランダムサバイバルフォレストがニューラルネットワークとニューラルネットワークの両方を一貫して上回っていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:17:29 GMT)
The Privacy Power of Correlated Noise in Decentralized Learning [39.5] 我々は、分散化されたSGDの変種であるDecorを提案する。
我々はSecLDPの下で、ローカルDPを緩和し、外部の盗聴者や好奇心をそそるユーザーからすべてのユーザー通信を保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:14:56 GMT)
Digital-Analog Counterdiabatic Quantum Optimization with Trapped Ions [38.7] 本稿では,最適化問題に適した反断熱量子力学の,ハードウェア固有の問題依存型ディジタルアナログ量子アルゴリズムを提案する。
アナログブロックとデジタルステップの最適構成は、純粋にデジタルアプローチに比べて回路深さが大幅に減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:32:04 GMT)
Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey [38.5] このような課題に対処するためのパラダイムとして,レトリーバル拡張生成(RAG)が登場している。
RAGは情報検索プロセスを導入し、利用可能なデータストアから関連オブジェクトを検索することで生成プロセスを強化する。
本稿では,RAG手法をAIGCシナリオに統合する既存の取り組みを概観的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:25:18 GMT)
Accelerating Diffusion Models for Inverse Problems through Shortcut Sampling [36.7] 拡散のためのショートカットサンプリングは、ゼロショット方式で逆問題を解決するための新しいアプローチである。
提案手法は,最先端ゼロショット法と比較して30NFEで競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:12:03 GMT)
Efficient and Flexible Method for Reducing Moderate-size Deep Neural Networks with Condensation [36.4] 科学的応用において、ニューラルネットワークのスケールは概して中規模であり、主に推論の速度を保証する。
既存の研究によると、ニューラルネットワークの強力な能力は、主に非線形性に起因する。
本稿では,本手法の有効性を検証するための凝縮低減アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:53:40 GMT)
Causal Discovery via Conditional Independence Testing with Proxy Variables [35.3] 潜伏した共同設立者のような未観測変数の存在は、条件付き独立テストにバイアスをもたらす可能性がある。
本研究では,連続変数に対する因果関係の存在を効果的に検証できる仮説テスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:54:54 GMT)
A Hong Kong Sign Language Corpus Collected from Sign-interpreted TV News [35.2] TVB-HKSL-Newsは、香港のニュース番組から7ヶ月にわたって収集された新しい手話(HKSL)データセットである。
6,515グルース(SLR用)と2,850漢字または18K漢字(SLT用)の語彙を持つ2人のシグナーの16.07時間のサインビデオで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:33:17 GMT)
Less is More: on the Over-Globalizing Problem in Graph Transformers [34.5] グローバルアテンション機構は、完全に連結されたグラフにおいてより広い受容場を考慮し、多くの人が有用な情報を全てのノードから抽出できると考えている。
現在の注意機構は,これらの遠隔ノードに過度に焦点を絞っているのに対して,その近辺ノードは実際には有用な情報の大半を包含しているため,比較的弱体化している。
本稿では,コラボレーティブ・トレーニング(CoBFormer)を用いたバイレベル・グローバルグラフ変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:12:22 GMT)
The Perception-Robustness Tradeoff in Deterministic Image Restoration [34.5] 本研究では,画像の逆問題に対する決定論的手法の挙動について検討する。
完全品質と完全整合性にアプローチするには、モデルのリプシッツ定数は無限大に成長しなければならない。
我々は単一画像の超解像アルゴリズムについて,ノイズと雑音の両方に対処する理論を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:52:44 GMT)
Causal Influence in Federated Edge Inference [34.5] 本稿では、未ラベルのストリーミングデータを用いて、接続性のある異種エージェントが推論を行う環境について考察する。
不確実性を克服するために、エージェントは、融合センターを通じてローカルな推論を交換することで互いに協力する。
エージェントの関与パターンや核融合センターの方針を反映した様々なシナリオを考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:06:50 GMT)
DMON: A Simple yet Effective Approach for Argument Structure Learning [34.0] 引数構造学習(Argument Structure Learning, ASL)は、引数間の関係を予測する。
広範に活用されているにもかかわらず、ASLは文間の複雑な関係を潜在的に構造化されていない言説で検証するので、難しい課題である。
ASLタスクのためのDual-tower Multi-scale cOnvolution Neural Network(DMON)と呼ばれるシンプルで効果的なアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:56:16 GMT)
Advancing human-centric AI for robust X-ray analysis through holistic self-supervised learning [34.0] 873kの胸部X線で自己監督によって訓練された大型ビジュアルエンコーダであるRayDinoについて紹介する。
我々はレイディーノと過去の9つの放射線学課題における最先端モデルを比較し、分類と密分化からテキスト生成までについて述べる。
以上の結果から,患者中心型AIがX線の臨床・解釈に有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:59:10 GMT)
On the Evaluation of Machine-Generated Reports [33.8] 大きな言語モデル(LLM)は、情報ニーズを満たす新しい方法を可能にしました。
これらの品質の報告は、ユーザの複雑な、ニュアンスのある、あるいは多面的な情報要求を満たすために必要である。
本稿では、自動レポート生成のためのビジョンと、そのようなレポートを評価可能なフレキシブルなフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:35:23 GMT)
Fingerprint Matching with Localized Deep Representation [33.8] LDRFと呼ばれる指紋の局所的な深部表現を提案する。
LDRFは、様々な可視領域を持つ指紋に対して、より堅牢で正確な固定長表現を提供する。
非常に小さな重複領域の場合の不確実性を軽減するために,一致するスコア正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:31:27 GMT)
Explaining models relating objects and privacy [33.8] 画像から抽出したオブジェクトを用いて、なぜ画像がプライベートであると予測されるのかを判断するプライバシーモデルを評価する。
プライバシ決定の主要な要因は、個人カテゴリの存在と、その濃度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:06:48 GMT)
Execution-free Program Repair [33.4] ここで提示されたProof2Fixの方法論とツールは、テストの実行やプログラムの実行を必要とせずに、代わりにプログラム証明に頼っている。
結果は、Proof2Fixが重要な歴史的なバグを発見し、修正していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:18:40 GMT)
Improving Membership Inference in ASR Model Auditing with Perturbed Loss Features [32.8] メンバーシップ推論(MI)は、自動音声認識(ASR)システムのトレーニングデータに対して、かなりのプライバシー上の脅威となる。
本稿では,ASRモデルにおけるMIを実現するために,ガウスと逆方向の摂動を併用した損失に基づく特徴量の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:48:30 GMT)
An Approach to Systematic Data Acquisition and Data-Driven Simulation for the Safety Testing of Automated Driving Functions [32.4] オープンワールド」の安全性への影響に関連する研究開発分野では、シミュレーションのパラメータ化や検証を行うための実世界のデータが著しく不足している。
本稿では、異種な方法で公共交通のデータを体系的に取得し、それらを統一表現に変換し、自動運転機能のデータ駆動仮想検証に使用する交通行動モデルを自動的にパラメータ化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:24:27 GMT)
Latent Fingerprint Matching via Dense Minutia Descriptor [32.2] 本稿では,潜伏指紋マッチングのための深層学習型高密度ミナリアディスクリプタ(DMD)を提案する。
DMDは、その中心ミナミヤに整列した指紋パッチを抽出し、詳細なミナミヤ情報とテクスチャ情報をキャプチャして得られる。
我々の記述子は、複数の潜伏指紋データに対して最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:40:44 GMT)
Continual Action Assessment via Task-Consistent Score-Discriminative Feature Distribution Modeling [31.7] アクション品質アセスメント(AQA)は、アクションがどれだけうまく実行されるかに答えようとするタスクである。
既存のAQAの作業は、トレーニングデータはすべて一度にトレーニング用に見えるが、継続的な学習はできないと仮定している。
本稿では,AQAタスクを忘れずに逐次学習するための統一モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:44:23 GMT)
Sparse multi-view hand-object reconstruction for unseen environments [31.6] 我々は、合成手オブジェクトデータセットに基づいてモデルをトレーニングし、実世界記録手オブジェクトデータセットを直接評価する。
目立たない手やオブジェクトをRGBから復元することは難しいが、追加の視点は再建の質を改善するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:01:25 GMT)
Imagine the Unseen: Occluded Pedestrian Detection via Adversarial Feature Completion [31.5] そこで本稿では,歩行者の特徴を異なる閉塞パターンに整合させるため,閉鎖領域の特徴を完備する。
完成した特徴と実際の完全に見える特徴とのギャップを狭めるために,逆学習法を提案する。
本稿では,CityPersons,Caltech,CrowdHumanの各データセットに関する実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:20:20 GMT)
3D Gaussian Blendshapes for Head Avatar Animation [31.5] フォトリアリスティックヘッドアバターをモデル化するための3次元ガウス混合モデルを提案する。
任意の表現のアバターモデルは、中立モデルと表現が混在することで効果的に生成することができる。
高忠実度頭部アバターアニメーションはガウススプラッティングを用いてリアルタイムで合成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:58:57 GMT)
AnomalyXFusion: Multi-modal Anomaly Synthesis with Diffusion [31.3] 異常合成は、トレーニングのための異常サンプルを増強する有効な方法の1つである。
合成された異常サンプルの品質を高めるために,多モード情報を利用するAnomalyXFusionフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:12:02 GMT)
Robots of the Lost Arc: Self-Supervised Learning to Dynamically Manipulate Fixed-Endpoint Cables [31.1] 高速ロボットアームの動きは、ケーブルを操作して障害物を乗り越えたり、台座から物体をノックしたり、障害物の間を織ったりすることができる。
本稿では、UR5ロボットがこれらの3つのタスクを実行できる自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:26:52 GMT)
Retrieval-Augmented Score Distillation for Text-to-3D Generation [30.6] テキストから3D生成における検索に基づく品質向上のための新しいフレームワークを提案する。
我々はReDreamが幾何整合性を高めて優れた品質を示すことを示すために広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:15:07 GMT)
EiG-Search: Generating Edge-Induced Subgraphs for GNN Explanation in Linear Time [30.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)の複雑な探索プロセスによる説明において,既存の部分グラフレベルの説明器の多くは,効率上の課題に直面している。
本稿では,エッジによる部分グラフ説明の誘導が,他の部分グラフ推論手法よりも包括的であることを明らかにする。
我々は、エッジ誘導サブグラフに対して効率的な線形時間探索アルゴリズムを用い、エッジを勾配に基づく重要度でランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:55:12 GMT)
RSCaMa: Remote Sensing Image Change Captioning with State Space Model [29.9] リモートセンシング画像変化キャプション(RSICC)は、言語における多時間リモートセンシング画像間の表面的変化を記述することを目的としている。
これは、時間的特徴の空間的および時間的モデリングに挑戦する。
本稿では,複数のCaMa層を通した空間空間空間モデリングを効率的に行う新しいRSCaMaモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:22:40 GMT)
Understanding Retrieval-Augmented Task Adaptation for Vision-Language Models [29.8] 本研究は,検索強化適応におけるキーコンポーネントの役割を理解するための体系的な研究である。
単モーダルおよびクロスモーダル検索に関する新たな知見を明らかにし,ロジットアンサンブルの有効適応における重要な役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:59:05 GMT)
Sports Analysis and VR Viewing System Based on Player Tracking and Pose Estimation with Multimodal and Multiview Sensors [29.7] 本稿では,VR/ARプラットフォーム上でのスポーツ競技の分析とリアルタイム可視化のための総合システムについて紹介する。
本稿では,限られた量の教師付きデータに基づいて,マルチプレイヤー追跡とポーズ推定を行うフレームワークを提案する。
最終的に、これらの3Dプレイヤーデータを用いて、VR/AR上で競合分析とリアルタイム可視化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:19:43 GMT)
Conformal online model aggregation [29.4] 本稿では,オンライン環境における共形モデルアグリゲーションへの新たなアプローチを提案する。
これは、過去の性能に基づいてモデルの重みが時間とともに適応される投票によって、いくつかのアルゴリズムの予測セットを組み合わせることに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:38:17 GMT)
Tackling Graph Oversquashing by Global and Local Non-Dissipativity [28.4] オーバーキャッシングは、遠く離れたノード間の効果的な情報フローを促進する限られた能力である。
本稿では, 過疎化に対処する新たな視点を導入し, グローバルおよびローカルな非拡散性の特性を活用する。
空間領域と重み領域の両方において反対称性を持つ一意にパラメータ化されたモデルGNNであるSWANを非拡散性を得る手段として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:23:58 GMT)
MBDP: A Model-based Approach to Achieve both Robustness and Sample Efficiency via Double Dropout Planning [28.2] 頑健性と効率のバランスをとるために,モデルベースダブルドロップアウト計画(MBDP)を提案する。
MBDPの有効性は理論的にも実験的にも示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:38:51 GMT)
A Probabilistic Framework for Modular Continual Learning [27.4] モジュール構成の大規模かつ離散的な空間を探索するモジュール型連続学習フレームワーク PICLE を開発した。
PICLEは,大規模検索空間に拡張しながら知覚的,少数ショット,潜時移動を実現する最初のモジュール型CLアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:03:53 GMT)
Continual Learning for Robust Gate Detection under Dynamic Lighting in Autonomous Drone Racing [27.2] 本研究は,照明変動下でドローンレースゲートを検出するための認識手法を提案する。
提案手法は,連続学習機能を備えた軽量ニューラルネットワークバックボーンに頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:21:12 GMT)
Hard-Thresholding Meets Evolution Strategies in Reinforcement Learning [27.0] 進化戦略(Evolution Strategies, ES)は、モデルレス強化学習の競争代替手段として登場した。
この研究は、特に自然進化戦略(NES)の亜種に焦点を当てて、この制限を精査している。
本稿では,HT(Hard-Thresholding)とNESを統合したNESHTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:19:48 GMT)
MVMoE: Multi-Task Vehicle Routing Solver with Mixture-of-Experts [26.8] MRMoE(Mixed-of-experts)を用いたマルチタスク車両ルーティング解法を提案する。
実験的に,本手法は10種類のVRPのゼロショット一般化性能を著しく向上させる。
驚くべきことに、階層的ゲーティングは分布外一般化性能をはるかに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:02:07 GMT)
OpenELM: An Efficient Language Model Family with Open Training and Inference Framework [26.7] 私たちは最先端のオープン言語モデルであるOpenELMをリリースします。
パラメータ予算は約10億のパラメータで、OpenELMはOLMoに比べて精度が2.36%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:30:57 GMT)
Balance Reward and Safety Optimization for Safe Reinforcement Learning: A Perspective of Gradient Manipulation [26.2] 探索中の報酬と安全の間のトレードオフを管理することは、大きな課題である。
本研究では,勾配操作の理論を活用することによって,この矛盾する関係に対処することを目的とする。
実験の結果,提案アルゴリズムは報酬のバランスと安全性の最適化の観点から,最先端のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:07:14 GMT)
Few Shot Class Incremental Learning using Vision-Language models [24.9] 本研究では,言語正規化器と部分空間正規化器を利用する,革新的な数ショットクラスインクリメンタルラーニング(FSCIL)フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,限られたデータを持つ新しいクラスをモデルに導入するだけでなく,ベースクラスのパフォーマンスの維持も保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:52:49 GMT)
Benchmarking Representations for Speech, Music, and Acoustic Events [24.9] ARCHは、多様なオーディオ分類領域上でARLメソッドを評価するための包括的なベンチマークである。
ARCHは12のデータセットで構成されており、異なるサイズのトレーニング済みSSLモデルを徹底的に評価することができます。
現在、非音声のためのオープンソースの事前学習モデルがないことに対処するため、非音声データセット上で強力なパフォーマンスを示す新しい事前学習モデルもリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:24:53 GMT)
Addressing Diverging Training Costs using Local Restoration for Precise Bird's Eye View Map Construction [24.9] 本稿では,新しいTrumpet Neural Network(TNN)機構について紹介する。
TNNは、プラグアンドプレイのメモリ効率のパイプラインを提供しており、実際のサイズの(あるいは正確な)セマンティックラベルを効果的に推定することができる。
実験の結果,TNN機構は,実サイズ(あるいは正確な)セマンティックラベルを効果的に推定できる,プラグアンドプレイのメモリ効率の高いパイプラインを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:35:10 GMT)
V-FLUTE: Visual Figurative Language Understanding with Textual Explanations [24.8] VLM(Large Vision-Language Model)は、リテラル画像やテキストのきめ細かい理解を必要とするタスクにおいて、強力な推論能力を示す。
テキスト説明を用いた視覚表現言語理解(V-FLUTE)という課題と高品質なデータセットを提案する。
我々は、視覚的図形言語理解問題を説明可能な視覚的包含タスクとみなし、そこでは、画像(前提)がクレームを含むか否かをモデルが予測しなければならない。
6,027のイメージ、クレーム、ラベル、説明を含む高品質なデータセットであるV-FLUTEを構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:07:25 GMT)
PointCompress3D -- A Point Cloud Compression Framework for Roadside LiDARs in Intelligent Transportation Systems [24.8] この研究は、ロードサイドのLiDARに特化した新しいポイントクラウド圧縮フレームワークであるPointCompress3Dを紹介した。
実世界のTUMTrafデータセットファミリを用いて,3つの最先端圧縮手法を適応し,拡張し,統合し,評価する。
大規模な実験およびアブレーション研究において、データセット上でPSNR d2の94.46とBPPの6.54を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:35:45 GMT)
Question Suggestion for Conversational Shopping Assistants Using Product Metadata [24.2] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,製品に関する文脈的,有用な,応答可能な,流動的で多様な質問を自動的に生成するフレームワークを提案する。
これらの質問を顧客に対して、会話の開始と継続の両方に役立つ提案やヒントとして提案することは、よりスムーズで高速なショッピング体験をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:16:19 GMT)
S$^2$AC: Energy-Based Reinforcement Learning with Stein Soft Actor Critic [24.1] 本稿では,効率を損なうことなく表現的政策を学習するために,Stein Soft Actor-Critic (S$2$AC)を提案する。
S$2$AC はパラメータ化されたスタイン変分勾配 Descent (SVGD) を基本方針とする。
我々の公式は計算的に効率的であり、一階微分やベクトル積にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:49:47 GMT)
COPAL: Continual Pruning in Large Language Generative Models [23.7] COPALは、連続的なモデル適応設定の下で、大規模言語生成モデルを解析するために開発されたアルゴリズムである。
LLMの様々なサイズに対する実験的な評価は,COPALがベースラインモデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:24:41 GMT)
Robust Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Conditional Value-at-Risk [23.6] 我々はロバスト・マルコフ決定過程の下でCVaRに基づくリスク感受性RLのロバスト性を分析する。
実世界の問題における意思決定依存の不確実性の存在を動機として、状態行動依存曖昧性集合による問題を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:28:49 GMT)
Dr. Jekyll and Mr. Hyde: Two Faces of LLMs [23.4] この研究は、敵対的ペルソナを使用することで、ChatGPTとBardによって設定された安全メカニズムを克服できることを示している。
同じ原則で、信頼に値する個性を理解するためにモデルを推し進める2つの防衛法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:13:31 GMT)
Boosting Communication Efficiency of Federated Learning's Secure Aggregation [22.9] Federated Learning(FL)は、クライアントデバイスがモデルをローカルにトレーニングしてサーバに送信する分散機械学習アプローチである。
FLは、トレーニングされたモデルからセンシティブなクライアントデータを推論できる、モデル逆攻撃に対して脆弱である。
GoogleのSecure Aggregation(SecAgg)プロトコルは、各クライアントのトレーニング済みモデルを隠すことによって、このデータプライバシ問題に対処する。
このポスターでは、このオーバーヘッドを大幅に削減する通信効率の高いセキュアアグリゲーション(CESA)プロトコルを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:00:16 GMT)
Intriguing Properties of Diffusion Models: An Empirical Study of the Natural Attack Capability in Text-to-Image Generative Models [22.7] 最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)モデルでは,頑健な機能を意図的に取り除いても,予測が保たれていることが分かっています。
NDD攻撃は、低コスト、モデル非依存、移動可能な敵攻撃を発生させる能力が著しく高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:12:48 GMT)
MiniGPT-3D: Efficiently Aligning 3D Point Clouds with Large Language Models using 2D Priors [22.6] MiniGPT-3Dは効率よく強力な3D-LLMで、1GTX 3090でわずか27時間トレーニングしながら複数のSOTA結果を達成する。
提案手法では,新たな4段階学習手法を導入するとともに,クエリエキスパートモジュールの混在を考慮し,モダリティアライメントの手法を提案する。
実験の結果,MiniGPT-3Dは3次元オブジェクト分類とキャプションタスクにおいてSOTAを実現し,トレーニングコストを大幅に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:04:30 GMT)
Decolonial AI Alignment: Openness, Viśe\d{s}a-Dharma, and Including Excluded Knowledges [22.2] 植民地主義は、植民地化された人々の信念と価値観を変える歴史を持っていると私は主張する。
AIアライメントは3種類のオープンネスを使って非植民地化することを提案します。
1つの概念は「Vi'sedsa-dharma」または「正しいことと間違ったこと」という文脈固有の概念である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:19:21 GMT)
Transfer Learning in Robotics: An Upcoming Breakthrough? A Review of Promises and Challenges [21.6] トランスファーラーニング(Transfer Learning)は、真にインテリジェントなエンボディエージェントを追求する概念的なパラダイムである。
ロボット,タスク,環境といった重要な概念を考慮に入れた最初の分類法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:03:59 GMT)
Context-Aware Clustering using Large Language Models [21.0] CACTUS (Context-Aware ClusTering with aUgmented triplet losS) を提案する。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたクラスタリングエンティティサブセットへの新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:50:31 GMT)
Generative Relevance Feedback and Convergence of Adaptive Re-Ranking: University of Glasgow Terrier Team at TREC DL 2023 [21.0] 本稿では,TREC 2023 Deep Learning Trackへの参加について述べる。
我々は、ゼロショットと擬似関連の両方のフィードバック設定において、大きな言語モデルから生成的関連性フィードバックを適用するランを提出した。
生成的クエリ再構成の適用により,性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 02 May 2024 09:36:00 GMT)
Automotive Object Detection via Learning Sparse Events by Spiking Neurons [20.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、本質的にイベントベースのデータと整合した時間的表現を提供する。
自動車のイベントベース物体検出に最適化された特化スパイキング特徴ピラミッドネットワーク(SpikeFPN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:50:51 GMT)
Operational Support Estimator Networks [20.6] 本稿では,OSEN(Operational Support Estimator Networks)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案したOSENアプローチは、ディープネットワークを必要とせずに複雑な非線形性を学ぶことができる運用層で構成されている。
実験の結果,提案手法は計算効率を向上し,競合する手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:41:11 GMT)
Finite-Time Error Bounds for Greedy-GQ [20.5] We show that Greedy-GQ algorithm converges fast-time error。
我々の分析は、ステップサイズを選択するために、より高速な収束ステップサイズを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:09:02 GMT)
Inherent Trade-Offs between Diversity and Stability in Multi-Task Benchmark [20.2] 社会的選択論のレンズを用いた機械学習におけるマルチタスクベンチマークについて検討する。
ベンチマークの多様性が増すほど、自明な変更に敏感になることが示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:28:54 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） (Thu, 2 May 2024 16:45:07 GMT)
It Couldn't Help But Overhear: On the Limits of Modelling Meta-Communicative Grounding Acts with Supervised Learning [19.8] オーバーハーナーは、下手な行為を行う特権を剥奪され、意図した意味についてしか推測できない。
人間のメタコミュニケーション行為をデータ駆動学習モデルで適切にモデル化することは不可能であることを示す証拠が存在する。
最も重要なことは、このトピックをコミュニティのテーブルに持ち帰り、モデルが単に"参加"するようにデザインされた結果について、議論を奨励したいということです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:55:19 GMT)
SSUMamba: Spatial-Spectral Selective State Space Model for Hyperspectral Image Denoising [19.8] 本稿では,空間スペクトル選択状態モデルに基づくU字型ネットワークである空間スペクトルU-Mambaを提案する。
状態空間モデル計算における線形空間複雑性のおかげで、モジュール内での完全な大域的空間スペクトル相関が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:44:26 GMT)
Leveraging Procedural Generation for Learning Autonomous Peg-in-Hole Assembly in Space [19.8] 宇宙ロボティクスの文脈で自律的なペグ・イン・ホール・アセンブリを学習するための新しいアプローチを提案する。
我々の焦点は、深層強化学習による自律システムの一般化と適応性の向上である。
我々の発見は、地球を越えた野心的な宇宙ミッションとインフラ開発を支援する知的ロボットシステムの将来の進歩の舞台となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:50:01 GMT)
Automatically Extracting Numerical Results from Randomized Controlled Trials with Large Language Models [19.7] 我々は,現代の大規模言語モデル (LLM) がこのタスクを確実に実行できるかを評価する。
長い入力を許容できる大規模なLSMは、完全に自動メタ分析を実現するために、微妙に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:20:11 GMT)
Efficient Data-driven Scene Simulation using Robotic Surgery Videos via Physics-embedded 3D Gaussians [19.6] 立体内視鏡画像から3D Gaussianを学習可能な手術シーンの表現として紹介する。
本研究では3次元ガウスに物理特性を統合したマテリアルポイント法を適用し,現実的なシーン変形を実現する。
以上の結果から,内視鏡的画像から外科的シーンを効率的に再構成し,シミュレートし,外科的シーンを再構築するのにほんの数分しか要しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:34:19 GMT)
Atomique: A Quantum Compiler for Reconfigurable Neutral Atom Arrays [19.5] 我々は、量子ビットマッピング、原子移動、ゲートスケジューリング用に設計されたコンパイルフレームワークAtomiqueを紹介する。
Atomiqueは一貫してIBM Superconducting、長距離ゲートを持つFAA、長方形と三角形のトポロジを持つFAAを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:49:21 GMT)
LLM Self Defense: By Self Examination, LLMs Know They Are Being Tricked [19.2] 大規模言語モデル(LLM)は高品質なテキスト生成に人気がある。
LLMは人的価値に合わせても有害なコンテンツを生成できる。
我々は、これらの攻撃を防御するための簡単なアプローチであるLSM Self Defenseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:28:39 GMT)
Wukong: Towards a Scaling Law for Large-Scale Recommendation [19.2] スケーリング法則はモデル品質の持続的な改善に重要な役割を果たしている。
現在までの勧告モデルは、大きな言語モデルの領域で見られるような法則を示さない。
本稿では,階層化された因子化マシンをベースとした効率的なネットワークアーキテクチャと,Wukongと呼ばれる相乗的アップスケーリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:12:57 GMT)
Towards Incremental Transformers: An Empirical Analysis of Transformer Models for Incremental NLU [19.1] インクリメンタル処理により、対話システムは部分的な入力に基づいて応答できる。
最近の作業では、再起動と増分によってトランスフォーマーを漸進的に適用しようと試みている。
このアプローチは計算コストが高く、長いシーケンスに対して効率よくスケールしない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:50:57 GMT)
Dynamic Local Average Treatment Effects [19.0] 我々は、デジタルレコメンデーションや適応医療トライアルなどの応用において、一方の非準拠を伴う動的治療規則(DTR)を検討する。
局所的局所的平均処理効果の非パラメトリック同定,推定,推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:52:09 GMT)
QSimPy: A Learning-centric Simulation Framework for Quantum Cloud Resource Management [19.0] クラウド環境における量子リソース管理問題に対する新しい離散イベントシミュレーションフレームワークであるQSimPyを提案する。
QSimPyは、よく知られたPythonベースのシミュレーションエンジンであるSimPyをベースにした軽量なシミュレーション環境を提供する。
量子タスク配置問題に対する強化学習ポリシー開発におけるQSimPyの利用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:41:42 GMT)
Learning Force Control for Legged Manipulation [18.9] 本稿では,力覚へのアクセスを必要とせず,直接力制御のためのRLポリシーを訓練する方法を提案する。
腕を持つ四足ロボットの全身制御プラットフォーム上で本手法を実証する。
足のマニピュレータに学習した全身力制御を初めて導入し、より汎用的で適応可能な脚ロボットの道を歩む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:53:43 GMT)
PARASOL: Parametric Style Control for Diffusion Image Synthesis [18.9] PARASOLはマルチモーダル合成モデルであり、画像の視覚スタイルの非交叉パラメトリック制御を可能にする。
補助的セマンティクスとスタイルに基づく探索を活用して、潜伏拡散モデルの教師のためのトレーニング三重項を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:21:18 GMT)
Bayesian Optimization with LLM-Based Acquisition Functions for Natural Language Preference Elicitation [18.6] 大規模言語モデル(LLM)は、完全な自然言語(NL)PE対話を可能にする。
ユーザの好みの発話とNL項目記述の間で自然言語推論(NLI)を利用する新しいNL-PEアルゴリズムであるPEBOLを提案する。
PEBOLは10ターンのコールドスタートNL-PE対話でMAP@10の最大131%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:35:21 GMT)
CromSS: Cross-modal pre-training with noisy labels for remote sensing image segmentation [18.3] 画素 x 上のクラス分布 P(d)(x,c) と、所定の地理空間シーンの複数のセンサ/モダリティ d でモデル化されたクラス c を利用するクロスモーダルサンプル選択法 (CromSS) を提案する。
ノイズラベルサンプリングは、ノイズクラスラベルP(d)(x,c=y(x))の各センサdの信頼度によって決定される。
提案手法の性能を検証するため,世界規模のSSL4EO-S12によるSentinel-1(レーダー)およびSentinel-2(光学)衛星画像を用いた実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:58:06 GMT)
Learning Action-based Representations Using Invariance [18.2] 我々は,制御に関係のある遠隔状態の特徴を割引する多段階制御可能性指標を学習するアクションビシミュレーション符号化を導入する。
我々は,報酬のない一様ランダムなデータに基づく行動ビシミュレーション事前学習が,複数の環境におけるサンプル効率を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:58:18 GMT)
Constrained Reinforcement Learning Under Model Mismatch [18.1] 制約強化学習(RL)に関する既存の研究は、訓練環境における優れた政策を得ることができる。
しかし、実際の環境にデプロイすると、トレーニングと実際の環境の間にモデルミスマッチがあるため、トレーニング中に当初満足していた制約に容易に違反する可能性がある。
我々は,大規模かつ連続的な状態空間に適用可能な最初のアルゴリズムであるロバスト制約付きポリシー最適化(RCPO)アルゴリズムを開発し,トレーニング中の各イテレーションにおいて最悪の報酬改善と制約違反を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:31:52 GMT)
SynFlowNet: Towards Molecule Design with Guaranteed Synthesis Pathways [17.7] 反応空間が化学的に検証された反応と反応剤を用いて新しい分子を逐次構築するGFlowNetモデルであるSynFlowNetを紹介する。
我々は,合成アクセシビリティスコアと独立レトロシンセシスツールを用いて,本手法の評価を行った。
我々は,SynFlowNetで設計した分子と実験によって検証された活性体を比較し,分子量,SAスコア,タンパク質結合親和性などの類似した性質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:15:59 GMT)
Towards Consistent Object Detection via LiDAR-Camera Synergy [17.7] 本稿では,エンドツーエンドの一貫性オブジェクト検出(COD)アルゴリズムフレームワークを提案する。
同時に物体の位置を点雲と画像の両方で取得し、それらの相関関係を確立する。
本稿では,点雲と画像間の物体相関の精度を評価するために,新しい評価指標である一貫性精度(Consistency Precision)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:04:26 GMT)
LocInv: Localization-aware Inversion for Text-Guided Image Editing [17.6] テキスト誘導画像編集研究は、ユーザーがテキストプロンプトを変更して生成した画像を操作できるようにすることを目的としている。
既存の画像編集技術は、意図した対象領域を超えて意図しない領域を編集する傾向がある。
そこで我々は, セグメンテーションマップやバウンディングボックスを付加的なローカライゼーションとして活用して, クロスアテンションマップを改良するローカライゼーション対応インバージョン(LocInv)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:27:04 GMT)
Non-clairvoyant Scheduling with Partial Predictions [17.4] 本稿では, 頑健性, 一貫性, 滑らかさの基準を満たす学習補助アルゴリズムを提案する。
また,予測数を制限するシナリオに固有の一貫性と滑らかさの新たなトレードオフも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:29:22 GMT)
ATOM: Attention Mixer for Efficient Dataset Distillation [17.4] 本研究では,チャネルと空間的注意の混合を用いて,大規模データセットを効率よく抽出するモジュールを提案する。
どちらのタイプの注目も統合することで、ATOMモジュールは様々なコンピュータビジョンデータセットにまたがる優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:15:01 GMT)
Investigating Wit, Creativity, and Detectability of Large Language Models in Domain-Specific Writing Style Adaptation of Reddit's Showerthoughts [17.4] ショーア思想の領域において,LLMが人間の書体スタイルを簡潔で創造的なテキストで再現する能力について検討する。
創造的で機知に富んだテキストの品質を考慮に入れた、特定の次元のテキストに対する人間の嗜好を測定する。
人間の評価者は、生成したテキストの創造性について平均的にわずかに悪い評価を下すが、人間の文章とAI生成したテキストを確実に区別することはできないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:29:58 GMT)
SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters [17.0] 本稿では,長期時系列予測(LTSF)のための新しい,極めて軽量なモデルであるSparseTSFを紹介する。
SparseTSFの中心にはCross-Period Sparse Forecasting技術があり、時系列データの周期性と傾向を分離することで予測タスクを単純化する。
SparseTSFは目覚ましい一般化機能を示しており、限られた計算資源、小さなサンプル、低品質のデータを扱うシナリオに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:15:23 GMT)
Privacy-Enhanced Database Synthesis for Benchmark Publishing [16.8] 差分プライバシーは、データ共有時のプライバシ保護の鍵となる方法となっているが、主に集約クエリや分類タスクにおけるエラーの最小化に焦点が当てられている。
本稿では,特にベンチマークのためのプライバシ保護データベースの作成について述べる。
PrivBenchは、データ分割とサンプリングにSPN(Sum-product Network)を使用して、プライバシを確保しながらデータ表現を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:20:24 GMT)
Robust Decentralized Learning with Local Updates and Gradient Tracking [16.5] 分散学習をクライアントやノードのネットワークとみなす。
本稿では,局所的な更新と勾配追跡という2つの重要なデータを利用する分散化ミニマックス最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:03:34 GMT)
Don't Start from Scratch: Behavioral Refinement via Interpolant-based Policy Diffusion [16.4] 拡散モデルは、標準ガウスノイズから作用(あるいは状態)を拡散することでポリシーを形成することを学習する。
学習対象のポリシーはガウスとは大きく異なり、少数の拡散ステップを使用すると性能が低下する可能性がある。
我々の手法はBRIDGERと呼ばれ、補間フレームワークを利用して任意のポリシーをブリッジし、模倣学習への柔軟なアプローチを可能にする。
課題のあるシミュレーションベンチマークや実際のロボットの実験では、BRIDGERは最先端の拡散ポリシーより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:15:01 GMT)
Active Learning Enabled Low-cost Cell Image Segmentation Using Bounding Box Annotation [16.1] 本研究では,境界ボックスアノテーションを用いた細胞セグメンテーションのための能動的学習フレームワークを提案する。
本モデルでは,マスクによる深層学習法と比較して,データアノテーション時間の90%以上を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:53:56 GMT)
MFTraj: Map-Free, Behavior-Driven Trajectory Prediction for Autonomous Driving [16.0] 本稿では,自律走行に適した軌道予測モデルを提案する。
歴史的軌跡データと新しい幾何学的動的グラフに基づく行動認識モジュールを組み合わせる。
計算効率とパラメータオーバーヘッドの低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:13:52 GMT)
Key Patches Are All You Need: A Multiple Instance Learning Framework For Robust Medical Diagnosis [16.0] 我々は,複数のインスタンス学習フレームワークを用いて,ディープラーニングモデルが最終分類に達するために使用する情報量を制限することを提案する。
皮膚内視鏡検査による皮膚癌診断とマンモグラフィーによる乳癌診断の2つの医学的応用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:21:25 GMT)
Self-Improved Learning for Scalable Neural Combinatorial Optimization [15.8] 本研究は、ニューラルネットワーク最適化のスケーラビリティを向上させるための新しい自己改善学習(SIL)手法を提案する。
我々は,ラベル付きデータを使わずに大規模問題インスタンス上での直接モデルトレーニングを可能にする,効率的な自己改善機構を開発した。
さらに,計算モデルに対する線形注意複雑化機構を設計し,オーバヘッドの少ない大規模問題インスタンスを効率的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:07:02 GMT)
Searching from Area to Point: A Hierarchical Framework for Semantic-Geometric Combined Feature Matching [15.8] 我々は,特徴的意味領域マッチングを含むマッチング画像領域として,点マッチングの初期探索空間を設定した。
この検索空間は、有意な特徴による点マッチングを好んでおり、最近のTransformerベースのマッチング手法の精度制限を緩和している。
本稿では、画像間のセマンティックな領域マッチングを最初に見つけるために、A2PM(Area to Point Matching)という階層的な特徴マッチングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:19:33 GMT)
Reinforcement Learning for Edit-Based Non-Autoregressive Neural Machine Translation [15.6] 非自己回帰(NAR)言語モデルは、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)の低レイテンシで知られている。
NARと自己回帰モデルの間には大きな復号化空間があり、目的語間の不整合を正確に捉えるのが困難である。
本稿では,編集ベースNARモデルであるLevenshtein Transformerに強化学習(RL)を適用し,自己生成データを用いたRLが編集ベースNARモデルの性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:39:28 GMT)
The Importance of Model Inspection for Better Understanding Performance Characteristics of Graph Neural Networks [15.6] 脳形状分類タスクに適用したグラフニューラルネットワークの特徴学習特性に対するモデル選択の影響について検討する。
モデルの異なるレイヤに機能の埋め込みを組み込むことで、かなりの違いが見つかります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:26:18 GMT)
IntraMix: Intra-Class Mixup Generation for Accurate Labels and Neighbors [15.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、近隣情報を集約し、ラベルから学習するという中核的な考え方で、グラフ上での優れたパフォーマンスを示す。
ほとんどのグラフデータセットで一般的な課題は、不十分なハイクオリティラベルと近隣のLack of Neborhoodsであり、結果としてGNNが弱くなる。
この2つの課題を同時に解決するために,IntraMixと呼ばれるエレガントな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:38:32 GMT)
Learning Object States from Actions via Large Language Models [15.1] ビデオにおける物体の状態の存在を一時的に特定することは、行動や物体を超えた人間の活動を理解する上で非常に重要である。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,ナレーションに含まれる行動情報からオブジェクトの状態情報を抽出することを提案する。
生成した擬似ラベルによってトレーニングされたモデルでは,強いゼロショットビジョン言語モデルに対して,mAPが29%以上向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:43:16 GMT)
Revisiting semi-supervised training objectives for differentiable particle filters [15.0] 微分可能な粒子フィルタは、ニューラルネットワークの柔軟性とシーケンシャルモンテカルロ法の確率的性質を結合する。
本稿では,2つの半教師あり学習目標の微分可能な粒子フィルタへの適用について比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:54:04 GMT)
On-demand shaped photon emission based on a parametrically modulated qubit [14.9] シングルレールおよびデュアルレールのタイムビン型光子生成器は、ポイントツーポイント量子ネットワークの量子インターフェースとして機能することができる。
我々は,GPUのデータストリーム処理に基づく効率的な光子場計測装置を開発した。
その結果,本手法はハードウェア効率が高く,実装が簡単で,拡張性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:53:54 GMT)
Single Image Super-Resolution Based on Global-Local Information Synergy [14.9] 本稿では,新しい超解像再構成アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,低複雑性を維持しながら,一意の設計により精度を著しく向上させる。
実験結果から,本論文で提案するアルゴリズムの総合的な性能は最適であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:29:05 GMT)
MCMS: Multi-Category Information and Multi-Scale Stripe Attention for Blind Motion Deblurring [14.9] マルチカテゴリ情報とマルチスケールストリップアテンション機構に基づくブラインドモーションデブロアリングネットワーク(MCMS)を提案する。
このモデルは、高周波成分のエッジ情報と低周波成分の構造情報を融合させることで、動作不良を効果的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:25:52 GMT)
Recovering Labels from Local Updates in Federated Learning [14.9] グラディエント(GI)攻撃は、連邦学習(FL)におけるクライアントのプライバシーを脅かす
ローカル更新(RLU)からラベルを回収する新しいラベルリカバリ方式を提案する。
RLUは、FLシステムが複数のローカルエポックをヘテロジニアスなデータでトレーニングする現実的な実環境でも高い性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:33:15 GMT)
PLAID SHIRTTT for Large-Scale Streaming Dense Retrieval [14.7] PLAIDは、モノリンガル、クロスランガル、マルチランガル検索における最先端の性能を一貫して達成する。
ClueWeb09と多言語NeuCLIRコレクションの実験は、このアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:28:52 GMT)
CrossMPT: Cross-attention Message-Passing Transformer for Error Correcting Codes [14.6] クロスアテンションメッセージパージングトランス(CrossMPT)を提案する。
実験の結果、CrossMPTは既存のニューラルネットワークベースのデコーダよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:30:52 GMT)
Pixel is a Barrier: Diffusion Models Are More Adversarially Robust Than We Think [14.6] 拡散モデルの逆例は、安全上の問題に対する解決策として広く使われている。
このことは、拡散モデルがほとんどの深層モデルのような敵攻撃に対して脆弱であると考えることを誤解させるかもしれない。
本稿では, 勾配をベースとしたホワイトボックス攻撃がLDM攻撃に有効であっても, PDM攻撃に失敗する,という新たな知見を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:25:39 GMT)
FlowBot3D: Learning 3D Articulation Flow to Manipulate Articulated Objects [14.0] そこで本研究では,様々な物体の潜在的な動きを学習して予測する視覚ベースシステムを提案する。
我々は,このベクトル場に基づく解析的運動プランナを配置し,最大調音を与えるポリシを実現する。
その結果,本システムは実世界のシミュレーション実験と実世界実験の両方において,最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:17:25 GMT)
TExplain: Explaining Learned Visual Features via Pre-trained (Frozen) Language Models [14.0] 本稿では,事前学習した画像分類器の学習特徴を解釈するために,言語モデルの能力を活用する新しい手法を提案する。
提案手法は,与えられた画像の分類器によって学習された特徴を説明するために,膨大な数の文を生成する。
提案手法は,視覚表現に対応する頻繁な単語を初めて利用し,意思決定プロセスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:28:00 GMT)
TAX-Pose: Task-Specific Cross-Pose Estimation for Robot Manipulation [14.0] 本研究では,与えられた操作タスクに対して2つのオブジェクト間の交差位置を推定する視覚ベースシステムを提案する。
実世界における10個の実演の訓練後, 対象物を一般化する手法の能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:04:19 GMT)
A Primer on the Inner Workings of Transformer-based Language Models [13.9] 先進言語モデルの内部動作の解釈を目的とした研究の急速な進歩は、この分野における長年の作業から得られた洞察を文脈的に理解する必要性を浮き彫りにした。
このプライマーは、トランスフォーマーベースの言語モデルの内部動作を解釈するために使われている現在の技術を紹介し、生成デコーダのみのアーキテクチャに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:29:17 GMT)
Generative manufacturing systems using diffusion models and ChatGPT [13.9] ジェネレーティブ・マニュファクチャリング・システムズ(Generative Manufacturing Systems, GMS)は、自律的な製造資産を効果的に管理・調整するための新しいアプローチである。
GMSは、予測された未来から暗黙的に学習するために、拡散モデルやChatGPTを含む生成AIを使用している。
この研究は、生成したソリューションの本質的な創造性と多様性を強調し、人間中心の意思決定を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:50:58 GMT)
An Online Gradient-Based Caching Policy with Logarithmic Complexity and Regret Guarantees [13.8] 我々は、対数計算の複雑さを初めて達成した、画期的な勾配に基づくオンラインキャッシュポリシーを導入する。
リクエストが到着すると、ポリシーはキャッシュにアイテムを含める確率を動的に調整し、キャッシュの更新決定を駆動します。
我々のアルゴリズムの合理化された複雑さは重要な利点であり、数百万のリクエストとアイテムを特徴とする実世界のトレースを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:11:53 GMT)
Modeling Empathetic Alignment in Conversation [13.7] 評価理論に基づく共感音声におけるアライメント認識のための新しいアプローチを提案する。
これらの評価とアライメントを正確に認識できることが示される。
920万以上のReddit会話での実験では、評価は意味のある行動のグループを捉えるが、ほとんどの反応は最小限のアライメントを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:19:00 GMT)
Verification and Refinement of Natural Language Explanations through LLM-Symbolic Theorem Proving [13.5] 本稿では,Large Language Models(LLMs)とTheorem Provers(TPs)の統合による自然言語説明の検証と改善について検討する。
本稿では, 説明文の生成と形式化のために, LLMを用いてTPを増強する, Explanation-Refinerというニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
代わりに、TPは説明の論理的妥当性を公式に保証し、その後の改善のためのフィードバックを生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:20:01 GMT)
Understanding Hyperbolic Metric Learning through Hard Negative Sampling [13.5] 本稿では,特に比較損失のある学習において,双曲空間を計量学習に統合する効果について検討する。
ユークリッド空間と双曲空間の損失を組み合わせたハイブリッド目的関数を用いて視覚変換器(ViT)の結果をベンチマークする。
また,双曲的メートル法学習は強陰性サンプリングに強く関連しており,今後の研究に洞察を与えていることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:37:41 GMT)
Decentralization of Ethereum's Builder Market [13.4] 私たちは、実際に最も使われているブロックチェーンシステムの中で、最も分散化されていない部分の1つを研究します。
最大抽出価値(MEV)による集中化を回避するため、エムビルダ市場を通してブロックを生成する新しいメカニズムを採用している。
しかし、2年間の運用期間を経て、ビルダー市場は高度に集中した市場へと発展し、3人のビルダーが90%以上のブロックを生産している。
我々の発見は、ビルダー市場の分散化を改善するための方向性の特定にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:32:21 GMT)
Wildfire Risk Prediction: A Review [13.3] 森林火災は地球規模の植生、野生生物、人間に重大な影響を及ぼす。
山火事の予測は、回帰や機械学習の手法と組み合わせた様々な独立変数に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:53:42 GMT)
Multivariate trace estimation using quantum state space linear algebra [13.2] 本稿では,多変量トレース,すなわち行列生成物のトレースを近似する量子アルゴリズムを提案する。
我々のアプローチは、QRAMのような特殊なハードウェアの可用性とは独立して機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:54:28 GMT)
MMIST-ccRCC: A Real World Medical Dataset for the Development of Multi-Modal Systems [12.9] 本稿では,MMIST-CCRCCと呼ばれる実世界のマルチモーダルデータセットを紹介する。
このデータセットは、クリア細胞腎細胞癌(ccRCC)618例の2つの放射線学的モダリティ(CTとMRI)、病理組織学、ゲノム学、臨床データからなる。
このような深刻な欠落率であっても、モダリティの融合は生存予測の改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:29:05 GMT)
StableSSM: Alleviating the Curse of Memory in State-space Models through Stable Reparameterization [12.7] 再パラメータ化のない状態空間モデルは従来のRNNと同様のメモリ制限を示す。
我々の分析では、この「記憶の呪い」は、安定境界に収束する繰り返し重みの結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:02:10 GMT)
DLAP: A Deep Learning Augmented Large Language Model Prompting Framework for Software Vulnerability Detection [12.7] 本稿では,ディープラーニング(DL)モデルとLLM(Large Language Models)モデルの両方を最大限に組み合わせて,例外的な脆弱性検出性能を実現するフレームワークである textbfDLAP について述べる。
実験の結果、DLAPは、ロールベースのプロンプト、補助情報プロンプト、チェーン・オブ・シントプロンプト、コンテキスト内学習プロンプトなど、最先端のプロンプトフレームワークより優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:44:52 GMT)
Explicitly Modeling Generality into Self-Supervised Learning [12.6] SSLの一般性に関する理論的定義を提供し、それを定量化するために$sigma$-measurementを定義する。
この知見に基づいて、汎用性を自己教師付き学習に明示的にモデル化し、さらにGeSSLと呼ばれる新しいSSLフレームワークを提案する。
これは$sigma$-measurementに基づく自己動機的ターゲットを導入し、モデルが一般化に向けて最適な更新方向を見つけることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:15:23 GMT)
Multi-view Action Recognition via Directed Gromov-Wasserstein Discrepancy [12.3] 行動認識はコンピュータビジョンにおける人気のある研究トピックの1つとなっている。
本稿では,アクションビデオの2つの異なる視点から2つの注意の類似性を計算する多視点アテンション整合性手法を提案する。
我々のアプローチでは、単一ビューデータセットのトレーニングにおいて、新しいビューからの機能を暗黙的にレンダリングするために、Neural Radiance Fieldというアイデアを適用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:43:21 GMT)
Minimax Regret Learning for Data with Heterogeneous Subgroups [12.3] 我々は、最悪のグループ後悔を最小限に抑えるため、一般的な教師付き学習のためのmin-max-regret学習フレームワークを開発する。
広範囲なシミュレーション研究を通じて本手法の有効性を実証し, 数百の移植センターからの腎臓移植データに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:06:41 GMT)
Design and execution of quantum circuits using tens of superconducting qubits and thousands of gates for dense Ising optimization problems [12.2] 本研究では,各層におけるコストハミルトニアンのすべての相互作用のサブセットをパラメトリズする,既存のアンサツェから派生した,変動最適化のためのハードウェア効率の良いアンサッツを開発する。
最大5000個の2量子ビットおよび5000個の1量子ビットネイティブゲートを含む回路において、ランダムな推定オラクルを使用するよりも、性能が大幅に向上したことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:16:54 GMT)
Large language models can accurately predict searcher preferences [12.1] 本稿では,ラベルの品質向上のための代替手法を提案する。
実際のユーザーからの注意深いフィードバックが受けられる。これは定義上、高品質のファースト・パーティ・ゴールド・データだ。
我々は,Bingにおける大規模レバレンスラベリングのための言語モデルをデプロイする際のアイデアと観察について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:46:39 GMT)
ReactGenie: A Development Framework for Complex Multimodal Interactions Using Large Language Models [12.0] マルチモーダルインタフェースは モダリティのみの効率を 上回ります
本稿では,マルチモーダル入力を計算モデルから分離するプログラミングフレームワークReactGenieを提案する。
評価の結果、12人の開発者が平均2.5時間以内で、非自明なReactGenieアプリケーションを学習し、構築できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:28:19 GMT)
Scalable Decentralized Algorithms for Online Personalized Mean Estimation [12.0] 本研究は,各エージェントが実数値分布からサンプルを収集し,その平均値を推定する,オーバーアーキシング問題の簡易版に焦点を当てた。
1つは信念の伝播からインスピレーションを得ており、もう1つはコンセンサスに基づくアプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:44:45 GMT)
Leveraging Prompt-Learning for Structured Information Extraction from Crohn's Disease Radiology Reports in a Low-Resource Language [11.7] SMP-BERTは、自由テキストラジオグラフィーレポートを自動的に構造化データに変換する新しいプロンプト学習法である。
そこで本研究では,SMP-BERTが従来の微調整法をはるかに上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:11:54 GMT)
Quantum Wave Packet Transforms with compact frequency support [11.7] 本稿ではガボル原子やウェーブレットを含む広帯域のウェーブパケットの量子回路実装について述べる。
提案手法は、量子コンピュータ上での操作に適した信号の移動と再シャッフルを含む周波数空間で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:03:38 GMT)
ATTAXONOMY: Unpacking Differential Privacy Guarantees Against Practical Adversaries [11.6] 我々は攻撃の詳細な分類を提供し、攻撃のさまざまな側面を示し、多くの現実世界の設定が検討されていることを強調している。
イスラエル厚生労働省が最近発表した、差分プライバシーを用いた出生データセットの実際のケーススタディを分析して、分類学を運用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:23:23 GMT)
Towards Inclusive Face Recognition Through Synthetic Ethnicity Alteration [11.5] 我々は、データセットの多様性を高めるために合成顔画像生成法を用いて、民族的変化と肌のトーン修正を探索する。
まず,アジア,黒人,インディアンの3民族を表わすバランスのとれた顔画像データセットを構築し,詳細な分析を行う。
次に、既存のGAN(Generative Adversarial Network-based Image-to-image translation)と多様体学習モデルを用いて、それぞれの民族性を変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:31:09 GMT)
Corruptions of Supervised Learning Problems: Typology and Mitigations [11.3] 我々は情報理論の観点から汚職の一般的な理論を発展させる。
ここでは確率分布の変化に注目します。
この研究は、ラベルと属性の両方に対する共同や依存的な汚職から生じる複雑さに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 22:40:09 GMT)
NeMo-Aligner: Scalable Toolkit for Efficient Model Alignment [11.3] NeMo-Alignerはモデルアライメントのためのツールキットである。
トレーニングに数百のGPUを使用するように、効率的にスケールすることができる。
NeMo-AlignerはApache 2.0ライセンスでオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:13:40 GMT)
Provably Efficient Reinforcement Learning for Adversarial Restless Multi-Armed Bandits with Unknown Transitions and Bandit Feedback [11.3] Restless Multi-armed bandits (RMAB)は、シーケンシャルな意思決定問題のモデル化において中心的な役割を果たす。
本稿では,未知の遷移関数と対向報酬を持つ表在的RMABにおける学習課題について考察する。
我々は2つの重要な貢献者による新しい強化学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:20:19 GMT)
AmpleGCG: Learning a Universal and Transferable Generative Model of Adversarial Suffixes for Jailbreaking Both Open and Closed LLMs [11.1] GCGcitepzou2023Universalは、離散トークン最適化アルゴリズムを提案し、単一のサフィックスを最低損失で選択し、ジェイルブレイクアライメントされたLCMを成功させる。
本研究では,サフィックスをトレーニングデータとして活用し,有害なクエリを与えられたサフィックスの分布をキャプチャするAmpleGCGという生成モデルを学習する。
AmpleGCGモデルは、たった4秒で1つの有害なクエリに対して200の逆サフィックスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:08:37 GMT)
Faster Learned Sparse Retrieval with Block-Max Pruning [11.1] 本稿では,学習されたスパース検索環境に出現するインデックスに適した,革新的な動的プルーニング戦略であるBlock-Max Pruning(BMP)を紹介する。
BMPは既存の動的プルーニング戦略を大幅に上回り、安全な検索コンテキストにおいて非並列効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 02 May 2024 09:26:30 GMT)
Efficient Data Generation for Source-grounded Information-seeking Dialogs: A Use Case for Meeting Transcripts [10.8] ソースベースの情報検索ダイアログデータセットを作成する方法は、しばしばコストがかかり、実装が困難である。
我々は,より効率的で信頼性の高いデータ生成のために,大規模言語モデル(LLM)と人間の専門知識を組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:35:06 GMT)
Compact 3D Scene Representation via Self-Organizing Gaussian Grids [10.8] 3D Gaussian Splattingは、静的な3Dシーンをモデリングするための非常に有望なテクニックとして最近登場した。
本稿では3DGSのパラメータを局所的均一性を持つ2次元グリッドに整理したコンパクトなシーン表現を提案する。
本手法は,訓練時間の増加を伴わない複雑なシーンに対して,17倍から42倍の縮小係数を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:20:28 GMT)
How much entanglement is needed for quantum error correction? [10.6] 量子誤り訂正符号の論理状態は非常に絡み合わなければならないと一般的に信じられている。
ここでは、この信念が特定のコードによって真であるかどうかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:35:55 GMT)
New bounds on the cohesion of complete-link and other linkage methods for agglomeration clustering [10.4] 距離空間の完全リンクにより得られたクラスタリングの最大径に関する現在利用可能な境界を改善する。
我々の新しい境界の一つは、既存の境界とは対照的に、直径の近似の観点から、完全リンクと単一リンクを分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:39:30 GMT)
Monotone, Bi-Lipschitz, and Polyak-Lojasiewicz Networks [10.2] 本稿では,新しいEmphbi-Lipschitz可逆ニューラルネットワークBiLipNetを提案する。
EmphLipnessとEmphintonicityの両方をコントロールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:15:38 GMT)
Distillation for Multilingual Information Retrieval [10.2] Translate-Distillフレームワークは翻訳と蒸留を用いて言語間ニューラルデュアルエンコーダモデルを訓練する。
本研究はTranslate-Distillを拡張し,多言語情報検索のためのTranslate-Distill (MTD)を提案する。
MTDで訓練したColBERT-Xモデルは、訓練したith Multilingual Translate-Trainよりも、nDCG@20で5%から25%、MAPで15%から45%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:30:03 GMT)
A Systematic Literature Review on Large Language Models for Automated Program Repair [10.1] 研究者が現在の成果、課題、潜在的な機会を理解することは困難である。
この研究は、2020年から2024年までのAPRにおけるLarge Language Modelsの応用を要約する最初の体系的な文献レビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:55:03 GMT)
The Sustainability Assessment Framework Toolkit: A Decade of Modeling Experience [9.9] ソフトウェア集約システムは、現代の社会のほとんどの面において、すべてではなくとも、重要な役割を担います。
この目的のために、ソフトウェア集約システムのアーキテクチャは、持続可能性の目標をサポートするように設計されなければならない。
持続可能なアセスメントフレームワーク(Sustainability Assessment Framework, SAF)ツールキットは,ソフトウェアの品質特性としてサステナビリティをモデル化する上で,アーキテクトや設計意思決定者を支援する一連の道具である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:35:26 GMT)
Maximum entropy GFlowNets with soft Q-learning [9.8] 生成フローネットワーク(GFN)は、非正規分布から離散オブジェクトをサンプリングする強力なツールとして登場した。
本稿では,GFNと最大エントロピー強化学習(RL)の関連性について,適切な報酬関数を構築することで検討する。
本研究では,一様後方ポリシを持つGFNとは対照的に,GFNが状態空間に制約を加えることなく達成できる最大エントロピーを実現するための最大エントロピーGFNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:23:40 GMT)
Domain-Transferred Synthetic Data Generation for Improving Monocular Depth Estimation [9.8] 本稿では,3次元合成環境とCycleGANドメイン転送を用いたシミュレーションデータ生成手法を提案する。
本研究では,DenseDepth構造に基づく深度推定モデルを実データと模擬データの異なるトレーニングセットを用いて学習することにより,このデータ生成手法を,人気のNYUDepth V2データセットと比較する。
本稿では,Huskyロボットによる新たに収集した画像とLiDAR深度データを用いたモデルの性能評価を行い,GAN変換データを実世界のデータ,特に深度推定の有効な代替手段として有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:21:10 GMT)
Uncertainty-aware self-training with expectation maximization basis transformation [9.8] モデルとデータセットの両方の不確実性情報を組み合わせるための,新たな自己学習フレームワークを提案する。
具体的には,ラベルをスムースにし,不確実性情報を包括的に推定するために期待最大化(EM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:01:31 GMT)
Potential Energy based Mixture Model for Noisy Label Learning [9.8] ノイズの多いラベルからディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングすることは、重要かつ困難な作業である。
雑音ラベル学習のための新しいポテンシャルエネルギーベース混合モデル(PEMM)を提案する。
いくつかの実世界のデータセット上で,提案モデルの有効性を解析するための広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:19:57 GMT)
Unique Characterisability and Learnability of Temporal Queries Mediated by an Ontology [9.5] オントロジーを介する時間的クエリの学習と特徴付けに関する最近の成果とテクニックが,時間的データやクエリにまで拡張可能であるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:46:13 GMT)
DataLight: Offline Data-Driven Traffic Signal Control [9.4] Reinforcement Learning (RL) は、交通信号制御(TSC)の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
この研究は、DataLightと呼ばれる革新的なオフラインデータ駆動アプローチを導入している。
DataLightは、車両の速度情報をキャプチャすることで、効果的な状態表現と報酬関数を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:43:03 GMT)
Pyramid Pixel Context Adaption Network for Medical Image Classification with Supervised Contrastive Learning [9.4] 実用的で軽量なアーキテクチャユニットであるPraamid Pixel Context Adaption (PPCA) モジュールを提案する。
PPCAはマルチスケールの画素コンテキスト情報を利用して画素非依存の画素位置を補正する。
PPCANetは最先端の注目ネットワークや最近のディープニューラルネットワークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:22:42 GMT)
Language Fairness in Multilingual Information Retrieval [9.4] 本研究は,異なる言語にまたがる文書が適切にランク付けされているかどうかを評価するための言語公正度尺度を提案する。
群フェアネスにおける多くの先行研究とは対照的に、いかなる言語も保護されていない群とはみなさない。
提案手法であるPEERは,MLIRシステムの言語フェアネスを捉えるために特別に設計された最初のフェアネス尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:30:15 GMT)
Optimization without retraction on the random generalized Stiefel manifold [9.3] 提案手法は,確率的集合のランダムな推定値にアクセスしながら,最適化問題を解くための安価な反復法である。
我々の方法はすべての反復の制約を正確に強制するのではなく、代わりに一般化されたスティーフェル多様体上の臨界点に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:55:30 GMT)
Structure-preserving numerical schemes for Lindblad equations [9.3] 我々はリンドブラッド方程式に対する構造保存的決定論的数値スキームの族を研究する。
これらのスキームは、多くの伝統的な数値スキームから生じる非物理的問題を克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:42:59 GMT)
"In-Context Learning" or: How I learned to stop worrying and love "Applied Information Retrieval" [9.3] In-context Learning (ICL)は、自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムとして進化してきた。
ICLは概念的には$k$-NNのような非パラメトリックアプローチに似ている。
トレーニングセットから取得したICLの同様の例は、IRのコレクションから取得したドキュメントのセットに関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 02 May 2024 09:25:24 GMT)
Imagine2touch: Predictive Tactile Sensing for Robotic Manipulation using Efficient Low-Dimensional Signals [9.2] imagine2touchは、タッチする領域を表す視覚的パッチに基づいて、期待されるタッチ信号を予測することを目的としている。
ReSkinは安価でコンパクトなタッチセンサーで必要なデータセットを収集します。
imagine2touchは、オブジェクト毎の10タッチ後に58%のオブジェクト認識精度を達成し、プロプレセプションベースラインを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:33:54 GMT)
APLA: Additional Perturbation for Latent Noise with Adversarial Training Enables Consistency [9.1] 拡散モデルに基づく新しいテキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成ネットワーク構造を提案する。
提案手法では,1本の動画を入力として必要とせず,事前学習した安定拡散ネットワーク上に構築する。
我々は、変換器と畳み込みのハイブリッドアーキテクチャを活用して、時間的複雑さを補償し、ビデオ内の異なるフレーム間の一貫性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:07:49 GMT)
Layers of technology in pluriversal design. Decolonising language technology with the LiveLanguage initiative [9.1] 本稿では, 語彙データベースであるLiveLanguageを用いて, 多変数設計理論から実践までのギャップを議論し, 解決する例を示す。
本稿では,5層の技術活動からなるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:52:39 GMT)
Proven Runtime Guarantees for How the \moead Computes the Pareto Front From the Subproblem Solutions [9.0] 分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)は、与えられた多目的関数$f$を直接最適化するのではなく、共進化的に$f$の単目的サブプロブレム$N + 1$を最適化する。
我々は、標準突然変異演算子のみを持つMOEA/Dが、OneMinMaxベンチマークのPareto全体を計算する方法について、初めて分析する。
パワーローに対する我々の全体的な境界は、MOEA/D が$N = O(nbeta - 1)$ に対して最も良く、結果として$O(n) となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:32:19 GMT)
New additivity properties of the relative entropy of entanglement and its generalizations [9.0] エンタングルメントの相対エントロピーは、二つの状態の少なくとも一方が特定のクラスに属するときに加法的であることを証明する。
これらのクラスは、二部類、最大相関、GHZ、ベル対角線、等方性、一般化されたディック状態を含むことを示す。
これらの結果は、$alpha$-$z$ R'enyi 相対エントロピーに基づくエンタングルメントモノトンに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:59:35 GMT)
Identification of Entailment and Contradiction Relations between Natural Language Sentences: A Neurosymbolic Approach [8.9] 自然言語推論(NLI)は、自然言語理解の重要な側面である。
RTEへの説明可能なアプローチの必要性に対処するために,テキストを抽象表現に変換する新しいパイプラインを提案する。
次に、AMRグラフを命題論理に変換し、SATソルバを用いて自動推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:06:24 GMT)
S4: Self-Supervised Sensing Across the Spectrum [8.9] 本稿では,衛星画像時系列(SITS)セグメンテーションのための自己教師付き事前学習手法を提案する。
衛星は、電波周波数や可視周波数などのスペクトルの異なる部分の画像をキャプチャする。
また、ラベルなし、空間整列、マルチモーダル、地理的特化SITSの大規模データセットであるm2s2-SITSをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:26:15 GMT)
Adaptive Federated Learning with Auto-Tuned Clients [8.9] Federated Learning(FL)は、中央サーバのグローバルモデルがデータを共有せずにクライアントに参加することで、複数の協調的なステップを通じてトレーニングされる分散機械学習フレームワークである。
我々は,SGD の単純なステップサイズルールである$Delta$-SGD を提案し,各クライアントが最適化している関数の局所的滑らかさに適応して,各クライアントが独自のステップサイズを利用できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:44:36 GMT)
Learning-to-solve unit commitment based on few-shot physics-guided spatial-temporal graph convolution network [8.8] 本稿では,物理誘導型時空間グラフ畳み込みネットワーク(FPG-SCN)を提案する。
IEEEベンチマークのケーススタディでは,本手法はUCの実現可能性について主流の学習方法を最優先し,従来の解法よりも効率を優先している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:43:04 GMT)
Hyperspectral Band Selection based on Generalized 3DTV and Tensor CUR Decomposition [8.8] ハイパースペクトルイメージングはリモートセンシングにおいて重要な技術である。
高次元とデータボリュームは、重大な計算上の課題を生じさせる。
データを低ランクで滑らかな成分とスパース成分に分解することで,新しいスペクトル帯域選択モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:23:38 GMT)
Practical Guidelines for the Selection and Evaluation of Natural Language Processing Techniques in Requirements Engineering [8.8] 自然言語(NL)は現在、要求自動化の基盤となっている。
多くの異なるNLPソリューション戦略が利用可能であるため、特定のREタスクに対して適切な戦略を選択することは困難である。
特に,従来のNLP,特徴ベース機械学習,言語モデルに基づく手法など,さまざまな戦略を選択する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:33:00 GMT)
DynamicLight: Two-Stage Dynamic Traffic Signal Timing [8.8] 我々はDynamicLightという新しい2段階のTSCフレームワークを紹介した。
このフレームワークは、最適なトラフィックフェーズを決定するためのフェーズ制御戦略と、対応するフェーズ期間を決定するための期間制御戦略とを同時に開始する。
実験により、DynamicLightは最先端のTSCモデルより優れ、例外的なモデル一般化能力を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:17:17 GMT)
CityLearn v2: Energy-flexible, resilient, occupant-centric, and carbon-aware management of grid-interactive communities [8.7] CityLearnは、単純で高度な分散エネルギー資源制御アルゴリズムをベンチマークするための環境を提供する。
本研究は、v2環境設計を詳述し、蓄電池システムの充電/放電サイクル、車両間制御、ヒートポンプ電力変調時の熱快適性を管理するための強化学習を利用した応用例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:31:09 GMT)
Spanning Tree Matching Decoder for Quantum Surface Codes [8.6] 本研究では,表層符号に対するスパンニングツリーマッチング(STM)デコーダを提案する。
比較分析により、STMデコーダは、わずかな性能劣化を犠牲にして、復号時間において大きな利点をもたらすことが明らかとなった。
さらに単純化され、高速なアルゴリズムであるRapid-Fire(RFire)デコーダを提案し、デコード速度が重要な要件であるシナリオに設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:12:11 GMT)
Applying Transparent Shaping for Zero Trust Architecture Implementation in AWS: A Case Study [8.6] 本研究では、Zero Trust Architecture(ZTA)原則とTransparent ShapingをAWSがホストするオンラインファイルマネージャ(OFM)アプリケーションに統合する方法論を紹介する。
当社のアプローチをMozilla Observatoryで評価し、重要なセキュリティ改善を強調し、クラウド環境に透過型シェーピングとZTAを適用するための有望な方向性を概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:02:40 GMT)
MTDT: A Multi-Task Deep Learning Digital Twin [8.6] 我々は,多面的かつ正確な交差点交通流シミュレーションのソリューションとして,MTDT(Multi-Task Deep Learning Digital Twin)を導入した。
MTDTは,移動車線毎のループ検出波形時系列の精度,きめ細かな推定を可能にする。
複数のタスクにまたがって学習プロセスを統合することで、MTDTはオーバーフィッティングの削減、効率の向上、有効性の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:34:10 GMT)
Graph Attention Network for Lane-Wise and Topology-Invariant Intersection Traffic Simulation [8.6] 交差点に対する2つの効率的かつ正確な「デジタルツイン」モデルを提案する。
これらのデジタルツインは、交差点内の交通の時間的、空間的、文脈的な側面を捉えている。
本研究の応用は、車線再構成、運転行動分析、交差点の安全性と効率向上に関する情報決定の促進まで及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:39:01 GMT)
Test-time Assessment of a Model's Performance on Unseen Domains via Optimal Transport [8.4] テスト時に見えないドメインのデータに対して、MLモデルのパフォーマンスを評価することが不可欠です。
テスト時にモデルのパフォーマンスを洞察できるメトリクスを開発することが不可欠です。
本稿では,未知領域におけるモデルの性能と高い相関関係を持つ最適輸送量に基づく計量を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:35:07 GMT)
Robustness of Fixed Points of Quantum Channels and Application to Approximate Quantum Markov Chains [8.1] 定点方程式をほぼ満たす量子チャネルと状態が与えられたとき、それぞれ元のものに近い新しいチャネルと状態を見つけることができ、それらが正確な定点方程式を満たすか?
我々は、これらの構造に関するかなり一般的な仮定の下で、コンパクト性論を通して、この疑問に肯定的に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:59:19 GMT)
Low-resource speech recognition and dialect identification of Irish in a multi-task framework [8.0] 本稿では,アイルランド語(ゲール語)低音源音声認識(ASR)と方言識別(DID)のための中間CTC(Inter CTC)を用いて学習したハイブリッドCTC/Attention Encoder-decoderモデルについて検討する。
ASR(TDNN-HMM)とDIDECA(PA-TDNN)のトレーニングモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:54:39 GMT)
Not a Swiss Army Knife: Academics' Perceptions of Trade-Offs Around Generative Artificial Intelligence Use [7.9] 我々は、教員や学生を含む18人の知識労働者にインタビューを行い、生成AI(Gen AI)の社会的・技術的側面について調査した。
参加者は、Gen AIのトレーニングに使用されるデータの不透明さに関する懸念を提起しました。
参加者は、学習プロセスを加速し、アクセス可能な研究アシスタントとして機能することで、Gen AIが知識を民主化する可能性を認識した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:25:35 GMT)
MFDS-Net: Multi-Scale Feature Depth-Supervised Network for Remote Sensing Change Detection with Global Semantic and Detail Information [7.9] MFDS-Net:グローバルセマンティックおよび詳細情報を用いたリモートセンシング変更検出のためのマルチスケール特徴深度監視ネットワークを提案する。
本研究では,従来のコンボリューションの代替として,ResNet_34をバックボーンネットワークとして,特徴抽出とDO-Convを行う。
MFDS-Netの実験結果は、現在の主流変更検出ネットワークを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:44:11 GMT)
Deformable ProtoPNet: An Interpretable Image Classifier Using Deformable Prototypes [7.9] 本稿では,Deformable Part Network(Deformable ProtoPNet)を提案する。
このモデルは、学習中に学習したプロトタイプと比較し、入力画像の分類を行い、「これのように見える」という形で説明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:21:45 GMT)
Non-iterative Optimization of Trajectory and Radio Resource for Aerial Network [7.8] 我々は,空中IoTネットワークにおける共同軌道計画,ユーザアソシエーション,資源配分,電力制御の問題に対処する。
我々のフレームワークは、遺伝的、木探索、強化学習といった様々な軌道計画アルゴリズムを組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:21:29 GMT)
Progressive Feedforward Collapse of ResNet Training [7.8] トレーニング中の最終層の特徴とデータおよび中間層との関係について検討する。
重み減衰したResNetが終位相のワッサーシュタイン空間の測地線曲線を近似するので、よく訓練されたResNetのモデルを導出する。
本研究ではNCをPFCに拡張し、中間層の崩壊現象と入力データへの依存性をモデル化し、分類問題におけるResNetの理論的理解に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:48:08 GMT)
nach0: Multimodal Natural and Chemical Languages Foundation Model [7.8] 本稿では, 様々な化学的・生物学的課題を解決できる新しい基礎モデルであるnach0を紹介する。
nach0は、科学文献、特許、分子文字列の未ラベルテキストで事前訓練されたマルチドメインおよびマルチタスクエンコーダLLMである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:12:12 GMT)
Quasi-Probabilistic Readout Correction of Mid-Circuit Measurements for Adaptive Feedback via Measurement Randomized Compiling [7.8] 量子測定は量子コンピューティングの基本的な構成要素である。
現代の量子コンピュータでは、測定は量子ゲートよりも誤差が多い。
本研究では, ランダム化コンパイルを用いて, 測定誤差を単純な誤差モデルに調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:41:59 GMT)
Error-Driven Uncertainty Aware Training [7.7] エラー駆動不確実性認識トレーニングは、ニューラルネットワークが不確実性を正確に推定する能力を高めることを目的としている。
EUATアプローチは、モデルのトレーニングフェーズ中に、トレーニング例が正しく予測されているか、あるいは正しく予測されているかによって、2つの損失関数を選択的に使用することによって機能する。
画像認識領域における多様なニューラルモデルとデータセットを用いてEUATを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:48:14 GMT)
In-and-Out: Algorithmic Diffusion for Sampling Convex Bodies [7.7] 高次元凸体を一様にサンプリングするための新しいランダムウォークを提案する。
出力をより強力な保証で、最先端のランタイムの複雑さを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:15:46 GMT)
PVF (Parameter Vulnerability Factor): A Quantitative Metric Measuring AI Vulnerability and Resilience Against Parameter Corruptions [7.7] パラメータの破損が誤ったモデル出力をもたらす可能性はどの程度あるか?
本稿では,コンピュータアーキテクチャコミュニティにおけるアーキテクチャ脆弱性要因(AVF)にインスパイアされた,新しい量的尺度であるVulnerability Factor(PVF)を提案する。
PVFは任意のAIモデルに適用可能であり、AI脆弱性/レジリエンス評価プラクティスの統合と標準化を支援する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:23:34 GMT)
Performance of Superconducting Resonators Suspended on SiN Membranes [7.6] 非平衡準粒子による超伝導回路の相関誤差は、フォールトトレラント量子コンピューティングの実現に向けた取り組みにおいて顕著な関心事である。
我々は超伝導コプラナー導波路共振器を、もともと支持していたバルクSiがエッチングされた薄い(シム110nm)SiN層の上に完全に形成する。
我々は、これらの膜共振器と同一チップ上のオン基板共振器を比較し、単一の光子レベルにおいて同様の内部品質因子を見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:53:05 GMT)
Towards Trust Proof for Secure Confidential Virtual Machines [7.6] AMD Secure-Encrypted-Virtualization (SEV)は、CVM(Confidential)を確立することで、データのプライバシ保護を可能にする。
CVMは動作状態の信頼性証明を提供する手段がなく、CVMを使用するユーザの信頼性を低下させる。
本稿では,AMD SEVをベースとしたCVMの信頼性保証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:13:21 GMT)
MEGA-DAgger: Imitation Learning with Multiple Imperfect Experts [7.5] MEGA-DAggerは、複数の不完全な専門家と対話的な学習に適した新しいDAgger亜種である。
我々は,MEGA-DAggerを用いて学習したポリシーが,最先端のインタラクティブな模倣学習アルゴリズムを用いて学習した専門家と政策の両方より優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:51:02 GMT)
Quantum Advantage in Non-Interactive Source Simulation [7.4] NISSのシナリオには2つのバリエーションがある。
二項出力NASのシナリオでは、実現可能な分布の集合は互いに等しく、したがってこれらのEA-NISSのシナリオには量子的優位性はない。
非バイナリ出力NASのシナリオでは、EA-NISSでは可能だがCR-NISSでは不可能な分布が存在するという例で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:20:38 GMT)
HARMamba: Efficient Wearable Sensor Human Activity Recognition Based on Bidirectional Selective SSM [7.4] ウェアラブルセンサーによる人間の活動認識(HAR)は、活動知覚において重要な研究領域である。
本研究は,選択的双方向SSMとハードウェア対応設計を組み合わせた,革新的な軽量で多用途なHARアーキテクチャであるHARMambaを紹介する。
HarMambaは現代の最先端フレームワークより優れており、計算とメモリの要求を大幅に削減し、同等またはより良い精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:39:34 GMT)
Torch2Chip: An End-to-end Customizable Deep Neural Network Compression and Deployment Toolkit for Prototype Hardware Accelerator Design [7.4] 設計とデプロイ"ワークフローは、現在のハードウェア・アルゴリズムの共同設計コミュニティにおいて、未解決の課題に直面しています。
我々は,ユーザ設計圧縮をサポートするオープンソースで,完全にカスタマイズ可能な,高性能なツールキットであるTorch2Chipを提案する。
Torch2Chipには階層型設計ワークフローが組み込まれており、ユーザカスタマイズ圧縮アルゴリズムは、プロトタイプチップ検証のためにデプロイ可能なフォーマットに直接詰め込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:21:52 GMT)
On the Scalability of GNNs for Molecular Graphs [7.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、スパース演算の効率の低下、大規模なデータ要求、さまざまなアーキテクチャの有効性の明確さの欠如など、スケールのメリットをまだ示していない。
我々は,2次元分子グラフの公開コレクションにおいて,メッセージパッシングネットワーク,グラフトランスフォーマー,ハイブリッドアーキテクチャを解析する。
初めて、GNNは、深度、幅、分子数、ラベルの数、事前訓練データセットの多様性の増大によって、非常に恩恵を受けることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:13:36 GMT)
USC: Uncompromising Spatial Constraints for Safety-Oriented 3D Object Detectors in Autonomous Driving [7.4] 自律運転における3次元物体検出器の安全性指向性能について考察する。
本稿では,単純だが重要な局所化要件を特徴付ける空間的制約 (USC) について述べる。
既存のモデルに対する安全性指向の微調整を可能にするために,定量的な測定値を共通損失関数に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:46:28 GMT)
KDPrint: Passive Authentication using Keystroke Dynamics-to-Image Encoding via Standardization [7.3] 本稿では,プライマリ認証方式の副産物であるキーストロークデータを背景ユーザ認証に用いる受動的認証システムを提案する。
本稿では,キーストロークデータの時間的ダイナミクスを捉え,ディープラーニングモデルの性能制限を克服する新しい画像符号化手法を提案する。
実験の結果,提案手法は情報容量の面で既存の手法を超越していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:18:37 GMT)
Navigating Heterogeneity and Privacy in One-Shot Federated Learning with Diffusion Models [6.9] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがデータのプライバシを保持しながらモデルをまとめてトレーニングすることを可能にする。
ワンショットフェデレーション学習は、コミュニケーションラウンドの削減、効率の向上、盗聴攻撃に対するセキュリティ向上によるソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:26:52 GMT)
Large Language Models for UAVs: Current State and Pathways to the Future [6.9] 無人航空機(UAV)は様々な分野にまたがるトランスフォーメーション技術として登場した。
この研究は、自律システムの開発を促進するために、UAVとLarge Language Models(LLM)を統合する大きな可能性を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:30:10 GMT)
Zero-Shot Monocular Motion Segmentation in the Wild by Combining Deep Learning with Geometric Motion Model Fusion [6.8] そこで本研究では,最先端の動作セグメント化をゼロショット方式で実現した,単分子密分法を提案する。
提案手法は,深層学習と幾何モデル融合法の強みを相乗的に組み合わせた手法である。
実験により,いくつかの動作セグメンテーションデータセット上での競合結果が得られ,特定のベンチマーク上での最先端の教師付き手法を超越した結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:42:17 GMT)
ABACuS: All-Bank Activation Counters for Scalable and Low Overhead RowHammer Mitigation [6.6] 我々は,新しい低コストハードウェアカウンタベースのRowHammer緩和技術であるABACuSを紹介する。
ABACuSは単一の共有行アクティベーションカウンタを使用して、すべてのDRAMバンクで同じ行アドレスで行へのアクティベーションを追跡する。
評価の結果,ABACuSはRowHammerのビットフリップ/エネルギーオーバーヘッドと低面積コストを確実に防止できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:58:19 GMT)
Read Disturbance in High Bandwidth Memory: A Detailed Experimental Study on HBM2 DRAM Chips [6.5] 高帯域メモリ(HBM)における読み出し障害(RowHammer,RowPress)の効果を実験的に実証し,未文書読み出し障害防御機構の内部動作を明らかにする。
2つのFPGAボードで6つのReal2 DRAMチップの詳細な特徴は、読み取り障害の脆弱性が2つの異なるチップ間で著しく異なることを示している。
我々は,より強力な読解障害攻撃とより効率的な防御機構を開発するために,我々の研究成果をどのように活用できるかを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:03:47 GMT)
UniGen: Universal Domain Generalization for Sentiment Classification via Zero-shot Dataset Generation [6.4] 本稿では,対象領域によらずデータセットを生成する普遍的領域一般化に対する新しいアプローチを提案する。
提案手法は, PLM よりも桁違いの小さいパラメータ集合を用いて, 各領域にまたがる一般化性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:46:13 GMT)
BrainSCUBA: Fine-Grained Natural Language Captions of Visual Cortex Selectivity [6.3] そこで本研究では,関心のボクセルを最大に活性化する画像に対して,自然言語記述を生成するデータ駆動方式を提案する。
高次視覚領域にまたがる微細なボクセルレベルのキャプションにより,本手法の有効性を検証した。
そこで我々は,脳内の「個人」表現の分布に関する探索的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:35:33 GMT)
Self-Supervised Learning for Interventional Image Analytics: Towards Robust Device Trackers [6.3] 我々は,1600万以上の干渉X線フレームからなる非常に大きなデータコホートから手続き的特徴を学習するための新しい手法を提案する。
本手法は,フレームベース再構成を利用してフレーム間時間対応を微妙に学習するマスク付き画像モデリング技術に基づいている。
実験の結果,提案手法は参照解に対する最大追従誤差を66.31%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:18:22 GMT)
Development of Skip Connection in Deep Neural Networks for Computer Vision and Medical Image Analysis: A Survey [6.2] スキップ接続はディープニューラルネットワークのアーキテクチャにおいて重要な役割を担っている。
このサーベイは、ディープニューラルネットワークにおけるスキップ接続の開発に関する包括的な概要と展望を提供する。
コンピュータビジョンにおけるスキップ接続を利用したセミナー論文、ソースコード、モデル、データセットを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:43:58 GMT)
ATNPA: A Unified View of Oversmoothing Alleviation in Graph Neural Networks [6.2] オーバースムーシング(Oversmoothing)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)学習において一般的に見られる課題である。
本稿では、GNNの過度な緩和アプローチを要約する5つの重要なステップを持つ統合ビューであるATNPAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:33:41 GMT)
GRAMMAR: Grounded and Modular Methodology for Assessment of Domain-Specific Retrieval-Augmented Language Model [6.1] Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、ドメイン固有の知識ベースを問うために、様々な産業で活発に研究され、展開されている。
これらのシステムを評価することは、ドメイン固有のクエリが不足し、それに対応する基底真理が不足しているため、ユニークな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:32:23 GMT)
Adversarial Attacks on Reinforcement Learning Agents for Command and Control [6.1] 近年の研究では、学習に基づくアプローチは敵の摂動に非常に敏感であることが示されている。
本稿では,敵が制御する環境において,指揮制御タスクのために訓練されたエージェントの堅牢性について検討する。
実験により,これらのアルゴリズムを用いて訓練したエージェントは,敵が注入したノイズに非常に敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:28:55 GMT)
Quantifying Spatial Domain Explanations in BCI using Earth Mover's Distance [6.0] BCIは、人間とコンピュータの独特なコミュニケーションを促進し、障害のある個人に利益をもたらす。
BCIのパフォーマンスを評価し、説明することが不可欠で、潜在的ユーザに対して、期待通り動作しない場合にフラストレーションを避けるための明確な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:35:15 GMT)
Towards Cross-Scale Attention and Surface Supervision for Fractured Bone Segmentation in CT [5.9] 異なるスケールで特徴を集約し、より強力なフラクチャー表現を提供するために、クロススケールアテンション機構を導入している。
表面監視戦略が採用され、骨境界に注意を払うためにネットワークを明示的に拘束する。
本手法の有効性を, 股関節骨折を有するCTスキャンを含む公的データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:46:12 GMT)
Out-of-distribution detection based on subspace projection of high-dimensional features output by the last convolutional layer [5.9] 本稿では,リッチな画像特徴を含む最終畳み込み層によって出力される高次元特徴に焦点をあてる。
我々のキーとなるアイデアは、これらの高次元特徴を2つの特定の特徴部分空間に投影し、事前定義された均一分布クラス Centroids (PEDCC)-Loss で訓練することです。
本手法では,入力前処理や特定のOODデータの事前チューニングの必要性を排除し,分類ネットワークモデルのトレーニングのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:33:02 GMT)
Sharp Bounds for Sequential Federated Learning on Heterogeneous Data [5.9] 学習にはパラレルFL(PFL)とシーケンシャルFL(SFL)の2つのパラダイムがある。
PFLとは対照的に、収束理論 SFL のデータはまだ不足している。
強凸, 一般凸, 逐次非直観的目的関数の上限を導出する。
上界SFLと不均一PFLデータとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:58:49 GMT)
Spectral form factor in chaotic, localized, and integrable open quantum many-body systems [5.8] オープン量子多体系(OQMBS)のスペクトル統計を量子カオス(またはその欠如)のシグネチャとして数値的に研究する。
カオス OQMBS の DSFF は、ランダム行列理論から Ginibre アンサンブルの $textitquadratic$ ramp-plateau の振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:04:04 GMT)
Learning to Embed Time Series Patches Independently [5.8] 近年,時系列モデリングは時系列の自己教師型表現学習戦略として注目されている。
このようなパッチをキャプチャすることは、時系列表現学習の最適戦略ではないかもしれない、と我々は主張する。
本論文では,1)他のパッチを見ることなく各パッチを自動エンコードするシンプルなパッチ再構築タスク,2)個別に各パッチを埋め込むシンプルなパッチワイド再構築タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:38:59 GMT)
A Roadmap for Simulation-Based Testing of Autonomous Cyber-Physical Systems: Challenges and Future Direction [5.7] 本稿では,自律システムのシミュレーションに基づくテストの戦略的ロードマップを開拓する。
本稿では,テスト自動化と品質保証に着目し,ACPSの課題と障害について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:42:33 GMT)
Physics-Informed Neural Networks: Minimizing Residual Loss with Wide Networks and Effective Activations [5.7] 特定の条件下では、広いニューラルネットワークによってPINNの残留損失を世界規模で最小化できることを示す。
良好な高次導関数を持つ活性化関数は、残留損失を最小限に抑える上で重要な役割を果たす。
確立された理論は、PINNの効果的な活性化関数の設計と選択の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:08:59 GMT)
PAM-UNet: Shifting Attention on Region of Interest in Medical Images [5.7] UNetとその変種は、精度と計算効率のバランスをとるという重要な課題に直面している。
本稿では,UnderlineMobile underlineUNetアーキテクチャに基づく新しいアンダーラインプログレッシブアンダーラインAttentionを提案する。
提案手法は精度と速度の両方を優先し,平均IoU 74.65 とダイススコア82.87 の両バランスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:33:26 GMT)
Towards Interpretable Reinforcement Learning with Constrained Normalizing Flow Policies [5.7] 強化学習ポリシーは一般にブラックボックスニューラルネットワークによって表現される。
本稿では,フローポリシを解釈可能かつ安全な構成ポリシーモデルとして,制約付き正規化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:40:15 GMT)
6-DoF Grasp Planning using Fast 3D Reconstruction and Grasp Quality CNN [5.6] 本稿では,把握可能な物体に対するLSMの修正,把握性の評価,および6-DoFグリッププランナの開発について述べる。
複数のカメラビューを利用して、トップダウングリップができない場合でも、堅牢なグリップを計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:53:37 GMT)
The Effect of Data Poisoning on Counterfactual Explanations [5.5] データ中毒に対する非現実的説明の脆弱性について検討する。
我々は,反実的な説明の文脈でデータ中毒を定式化し,リコースのコストを増大させる。
現状の反ファクト生成手法がこのようなデータ中毒に弱いことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:56:06 GMT)
Interpretable Vital Sign Forecasting with Model Agnostic Attention Maps [5.4] 本稿では,ディープラーニングモデルとアテンションメカニズムを組み合わせたフレームワークを提案する。
注意機構は,N-HiTSやN-BEATSといった様々なブラックボックス時系列予測モデルに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:19:07 GMT)
LLM-AD: Large Language Model based Audio Description System [5.3] 本稿では,GPT-4V(ision)の強力なマルチモーダルおよび命令追従能力を利用する自動AD生成パイプラインを提案する。
確立された自然言語AD生産標準に準拠したADを生成し、フレーム間でコンテキスト的に一貫した文字情報を維持する。
CIDErスコアが20.5であるように,MADデータセットの徹底的な解析により,自動AD生産における学習に基づく手法と同等の性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:38:58 GMT)
Privacy-Preserving Diffusion Model Using Homomorphic Encryption [5.3] HE拡散(HE-Diffusion)と呼ばれる同相暗号を利用したプライバシー保護型安定拡散フレームワークを提案する。
本稿では,効率的な部分的画像暗号化を実現するための新しいミン歪み法を提案する。
HEベースのプライバシ保存型安定拡散推論の実装に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:46:16 GMT)
The Effectiveness of LLMs as Annotators: A Comparative Overview and Empirical Analysis of Direct Representation [5.2] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語タスクやさまざまなアプリケーションドメインにまたがる強力なサポートツールとして登場した。
本稿では,ラベル付けデータにおけるLCMの可能性について,12種類の研究結果の比較検討を行った。
モデルは有望なコストと時間の節約効果を示すが、代表性、偏見、変化を促す感度、英語の好みなど、かなりの制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:00:22 GMT)
Type2Branch: Keystroke Biometrics based on a Dual-branch Architecture with Attention Mechanisms and Set2set Loss [5.2] この記事では、KVC-onGoingコンペティションで最も低いエラー率を達成したモデルとテクニックであるType2Branchについて説明する。
約50文字が入力された被験者あたりの5つの登録サンプルを考えると、提案したType2Branchは最先端のパフォーマンスを実現している。
すべての被験者に均一なグローバルしきい値があり、EERはデスクトップが3.25%、モバイルが3.61%であり、以前のアプローチよりも大幅に差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:33:43 GMT)
Enhancing Language Models for Financial Relation Extraction with Named Entities and Part-of-Speech [5.1] FinREタスクは、ファイナンシャルステートメント/テキストの一部が与えられたエンティティとそれらの関係を識別する。
名前付きエンティティ認識 (NER) とPart-Of-Speech (POS) を併用することで、事前学習言語モデルの性能を向上させる戦略を提案する。
金融関係データセットの実験は有望な結果を示し、既存のモデルにNERとPOSを組み込むことの利点を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:33:05 GMT)
Instance-Level Safety-Aware Fidelity of Synthetic Data and Its Calibration [5.1] 4種類のインスタンスレベルの忠実さを導入し、安全クリティカルなアプリケーションにおけるその役割に焦点を当てる。
目的は、合成データにテストを適用することによって、現実世界の安全性の問題を明らかにすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:27:33 GMT)
Estimate the building height at a 10-meter resolution based on Sentinel data [5.1] 本研究では,空間-スペクトル-時間的特徴データベースのセットを構築した。
これは、Sentinel-1によって提供されるSARデータ、Sentinel-2によって提供される光学データ、および建築フットプリントによって提供される形状データを組み合わせている。
時間尺度上の統計指標を抽出し、160個の特徴からなる豊富なデータベースを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:53:59 GMT)
CoS: Enhancing Personalization and Mitigating Bias with Context Steering [5.1] コンテキストは大きな言語モデル(LLM)の応答を著しく形作ることができる
本研究では,自動回帰LDMを推論時に容易に適用可能なトレーニング不要な手法であるContext Steering (CoS)を提案する。
モデルバイアスを低減するために、よりパーソナライズを向上し、不要な影響を緩和するために、文脈の影響を増幅することを含む、CoSの様々な応用を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 22:37:38 GMT)
Efficient and Adaptive Posterior Sampling Algorithms for Bandits [5.1] 我々は,有界報酬を持つ帯域幅に対するトンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムについて検討する。
本稿では2つのパラメータ化トンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。
両方のアルゴリズムが$O left(Klnalpha+1(T)/Delta right)$ regret bound, ここで$K$はアームの数、$T$は有限学習地平線、$Delta$はサブ最適アームを引っ張る際のラウンドパフォーマンス損失を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:24:28 GMT)
Boosting Jailbreak Attack with Momentum [5.0] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクで顕著な成功を収めていますが、敵の攻撃に弱いままです。
textbfMomentum textbfAccelerated GtextbfCG(textbfMAC)攻撃を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:18:14 GMT)
Creative Problem Solving in Large Language and Vision Models -- What Would it Take? [5.0] 計算創造性と大規模言語と視覚モデル(LLVM)の研究を統合するためのアプローチについて議論する。
予備実験では、CCの原理が拡張的プロンプトによってこの制限にどう対処できるかが示されている。
LLVMにおける創造的問題解決のためのMLアルゴリズムの文脈における計算創造性に関する議論の促進を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:36:26 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） (Thu, 2 May 2024 05:51:13 GMT)
Landmark-Guided Cross-Speaker Lip Reading with Mutual Information Regularization [4.8] そこで本稿では,口輪画像を入力として用いるのではなく,唇の目印をきめ細かな視覚的手がかりとして活用することを提案する。
話者不感な潜在表現を捉えるために,最大最小情報正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:53:35 GMT)
Leverage Multi-source Traffic Demand Data Fusion with Transformer Model for Urban Parking Prediction [4.7] 本研究では,空間時間深層学習とマルチソースデータ融合を組み合わせた駐車予測フレームワークを提案する。
このフレームワークは、時空間深層学習モデルとしてのTransformerに基づいている。
実世界の実証データを用いて,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:28:27 GMT)
Requirements-driven Slicing of Simulink Models Using LLMs [4.7] グラフィカルシミュリンクモデルからモデルスライスを抽出する大規模言語モデル(LLM)に基づく手法を提案する。
我々は、Simulinkモデルをテキスト表現に変換する際の粒度(バービシティ)の異なるレベルと、LCMを誘導する戦略が、生成されたスライスの精度にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:41:04 GMT)
A Careful Examination of Large Language Model Performance on Grade School Arithmetic [4.7] 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） (Thu, 2 May 2024 17:18:51 GMT)
Credal Learning Theory [4.6] 我々は,データ生成分布の変動をモデル化するために,凸集合の確率を用いて,不規則な学習理論の基礎を定めている。
境界は、古典的な結果を直接一般化する有限仮説空間と無限モデル空間の場合に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:32:12 GMT)
TS-RSR: A provably efficient approach for batch bayesian optimization [4.6] 本稿では,Phompson Smpling-Regret to Sigma Ratio Direct sampleという,バッチベイズ最適化(BO)の新しい手法を提案する。
我々のサンプリング目的は、各バッチで選択されたアクションを、ポイント間の冗長性を最小化する方法で調整することができる。
提案手法は, 難解な合成および現実的なテスト機能において, 最先端の性能を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:16:35 GMT)
An extension of McDiarmid's inequality [4.6] 我々は、高確率集合上の有界差を持つ函数に対するマクダイアルミドの不等式を一般化する。
結果は一般計量空間の濃度にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:32:25 GMT)
Beyond the Bridge: Contention-Based Covert and Side Channel Attacks on Multi-GPU Interconnect [4.6] 本研究は,相互接続の混雑による隠蔽およびサイドチャネル攻撃に対するマルチGPUシステムの脆弱性を浮き彫りにする。
相手は、特別な許可を必要とせず、NVLinkの混雑を監視することにより、被害者の行動に関する個人情報を推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:35:36 GMT)
Towards Practical Fabrication Stage Attacks Using Interrupt-Resilient Hardware Trojans [4.5] 我々は、割り込み耐性トロイの木馬(IRT)と呼ばれる新しい種類のハードウェアトロイの木馬を紹介する。
IRTはCPUにおける非決定的トリガーの問題にうまく対処できる。
我々の設計は、製造段階攻撃時のシームレスな統合を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:27:35 GMT)
Correcting Biased Centered Kernel Alignment Measures in Biological and Artificial Neural Networks [4.4] Centred Kernel Alignment (CKA)は、生物と人工ニューラルネットワーク(ANN)のアクティベーションを比較するための一般的な指標として最近登場した。
本稿では,ニューラルネットワークのアライメント指標としてCKAを使用する場合,コミュニティが考慮すべき課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:27:12 GMT)
Learning linear dynamical systems under convex constraints [4.4] 線形力学系を単一軌道の$T$サンプルから同定する問題を考察する。
A*$は、制約のない設定に必要な値よりも$T$小さい値を確実に見積もることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:23:48 GMT)
A deep causal inference model for fully-interpretable travel behaviour analysis [4.4] 旅行行動の因果関係を明示的にモデル化するフレームワークである traveL behavIour analysis (CAROLINA) の深部CAusal infeRence mOdel について述べる。
この枠組みでは,人間の行動を予測するためのジェネレーティブ・カウンティカル・モデルを導入する。
本稿では、因果関係の解明、予測精度、政策介入の評価における提案モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:06:06 GMT)
Uncertainty Quantification with Deep Ensembles for 6D Object Pose Estimation [4.3] 深層アンサンブルを用いた多段6次元オブジェクトポーズ推定手法の不確かさを定量化する手法を提案する。
実装において、SurfEmbを代表として選択する。これは、最も優れた6Dオブジェクトのポーズ推定手法の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:00:21 GMT)
How Deep Networks Learn Sparse and Hierarchical Data: the Sparse Random Hierarchy Model [4.2] 生成的階層的データモデルに空間性を導入することで、スムーズな変換の離散バージョンである空間変換に対する非感受性を得ることを示す。
SRHMを学習するCNNのサンプルの複雑さが、タスクのスパーシリティと階層構造の両方に依存するかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:39:57 GMT)
ShadowNav: Autonomous Global Localization for Lunar Navigation in Darkness [4.2] 私たちはシャドウナブ(ShadowNav)を紹介します。これは、暗闇や夜間の運転に焦点を当てた、月上のグローバルなローカライゼーションのための自律的なアプローチです。
我々のアプローチでは、ルナークレーターの先端をランドマークとして使用し、検出されたクレーターと検出されたクレーターをオフボードマップ上の既知のクレーターに関連付けるために粒子フィルタリング手法を用いています。
アリゾナ州シンダーレイクスにおけるフィールドテストにおいて,Lunarシミュレーション環境とデータ収集における提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:59:53 GMT)
Polarization dependent non-Hermitian atomic grating controlled by dipole blockade effect [4.2] 我々は,超低温ルビジウム87(87Rb$)原子アンサンブル内での非エルミタン原子格子の理論スキームを提案する。
格子の回折特性は入射光子の偏光状態に依存し、リードバーグ相互作用を介して非局所的に制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:57:11 GMT)
Multivariate Bayesian Last Layer for Regression: Uncertainty Quantification and Disentanglement [4.1] 異方性雑音下での多変量回帰の設定に新しいベイズラストレイヤーモデルを提案する。
パラメータ学習のための最適化アルゴリズムを提案する。
このフレームワークは、正統的な訓練を受けたディープニューラルネットワークを、不確実性を認識した新しいデータドメインに転送するために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:53:32 GMT)
Random Pareto front surfaces [4.1] 線形代数、確率、統計学から有用な概念を一般化する方法を示す。
また、これらのアイデアが極値理論の文脈でどのように使用できるかを説明する。
最後に、数値的な例として、我々の新しい手法を実世界の大気汚染データセットに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:54:46 GMT)
Content Bias in Deep Learning Image Age Approximation: A new Approach Towards better Explainability [4.1] 時間画像法医学において、コンテンツバイアスはニューラルネットワークによって利用することができる。
画像コンテンツの影響を評価する新しい手法を提案する。
年齢分類の文脈で提案される深層学習アプローチは,画像内容に大きく依存している可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:22:37 GMT)
Silencing the Risk, Not the Whistle: A Semi-automated Text Sanitization Tool for Mitigating the Risk of Whistleblower Re-Identification [4.1] ホイッスルブローイングは、公共部門と民間部門の両方で透明性と説明責任を確保するために不可欠である。
EUのWBDのような法的措置は、その範囲と有効性に制限されている。
現在のテキストのサニタイズツールは、一大のアプローチを踏襲し、匿名性を極端に限定している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:52:29 GMT)
Learning quantum states of continuous variable systems [4.1] 学習エネルギーに制約のある$n$-mode状態は、追加の事前仮定なしでは極めて非効率であることを示す。
次に、より構造化されているが、物理的に興味深い量子状態のクラスが効率的にトモグラフィーできるかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:19:55 GMT)
UQA: Corpus for Urdu Question Answering [4.0] 本稿では,ウルドゥー語における質問応答とテキスト理解のための新しいデータセットであるUQAを紹介する。
UQAは、大規模な英語QAデータセットであるSQuAD2.0(Stanford Question Answering dataset)を翻訳することによって生成される。
本稿では,Google TranslatorとSeamless M4Tの2つの候補の中から,最適な翻訳モデルを選択し,評価するプロセスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:44:31 GMT)
Distributed Representations Enable Robust Multi-Timescale Computation in Neuromorphic Hardware [4.0] 本稿では,ロバストなマルチタイムダイナミックスをアトラクタベースRSNNに組み込む方法について述べる。
対称自己解離重み行列を重畳することにより、有限状態機械をRSNN力学に組み込む。
これにより、ニューロモルフィックハードウェアにおける認知アルゴリズムのための高レベル表現不変抽象言語としてVSAが進歩する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:11:50 GMT)
Prompt engineering paradigms for medical applications: scoping review and recommendations for better practices [3.9] 医学におけるプロンプト・エンジニアリングの適用、プロンプト・ラーニング(PL)、プロンプト・チューニング(PT)、プロンプト・デザイン(PD)に関する114の研究を概観する。
12紙において, PD, PL, PTの用語を交互に用いた。ChatGPTは最も一般的に用いられているLCMであり, 機密性のある臨床データ処理に7紙を用いた。
PLおよびPTの記事は、通常、プロンプトベースのアプローチを評価するためのベースラインを提供するが、PD研究の64%はプロンプト関連のベースラインを欠いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:52:23 GMT)
Accelerating Convergence in Bayesian Few-Shot Classification [3.8] 本稿では,ミラー降下に基づく変分推論をガウス過程に基づく少数ショット分類にシームレスに統合する。
非ユークリッド幾何学を活用することにより、ミラー降下は対応する多様体に沿って最も急勾配の方向を与えることにより加速収束を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:37:39 GMT)
Hypergraph $p$-Laplacian regularization on point clouds for data interpolation [3.8] ハイパーグラフはデータの高次関係をモデル化するために広く使われている。
点クラウド上の$varepsilon_n$-ballハイパーグラフと$k_n$-nearest 近傍ハイパーグラフを定義する。
半教師付き環境でのハイパーグラフ$p$-ラプラシアン正則化と$p$-ラプラシアン正則化の間の変分一貫性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:17:32 GMT)
Interpretable Data-driven Anomaly Detection in Industrial Processes with ExIFFI [3.8] 工業プロセスは、最終製品の生産を包含して、可能な限り業務を効率化することを目的としている。
産業5.0の出現を踏まえ、より望ましいアプローチは解釈可能な結果の提供である。
本稿では,ExIFFIの産業的応用として,EIF(Extended isolated Forest)異常検出のための高速かつ効率的な説明法の開発に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:23:17 GMT)
Tabular and Deep Reinforcement Learning for Gittins Index [3.7] マルチアームバンディット問題の領域では、ギッティンス指数ポリシーはマルコフの腕を引いて得られる期待の総割引報酬を最大化するのに最適であることが知られている。
しかし、ほとんどの現実的なシナリオでは、マルコフ状態遷移確率は未知であり、したがってGittinsインデックスは計算できない。
次に、得られた報酬を最大限に活用しながら、状態空間を探索してこれらの指標を学習する強化学習(RL)アルゴリズムを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:19:32 GMT)
COMET: Contrastive Mean Teacher for Online Source-Free Universal Domain Adaptation [3.5] 現実世界のアプリケーションでは、トレーニングからテストデータへのドメインシフトが頻繁に発生します。
本稿では,このシナリオに合わせたコントラスト的平均教師(COMET)を紹介する。
COMETは最先端のパフォーマンスをもたらし、さまざまなシナリオで一貫性と堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:49:35 GMT)
Improving Domain Generalization on Gaze Estimation via Branch-out Auxiliary Regularization [3.4] ブランチアウト補助正規化(BAR)は、ターゲットドメインデータに直接アクセスすることなく、視線推定の一般化能力を高めるように設計されている。
Barは2つの補助的な整合性正規化ブランチを統合している。ひとつは環境変動に対処するために強化サンプルを使用するもので、もうひとつは、一貫した視線特徴の学習を促進するために、視線方向を正のソース領域サンプルと整列するものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:26:37 GMT)
KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate from a Smartwatch [3.3] 本稿では,適応線形フィルタリング,深層確率推論,データ拡張による知識情報の統合型ディープラーニングモデルを提案する。
以上の結果から,先行知識を深層学習モデルに組み込むことにより,心拍追跡の大幅な改善が示された。
このアプローチは、ディープラーニングモデルに既存のエキスパート知識を取り入れることで、様々なバイオメディカル応用の強化を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:56:09 GMT)
Controllable Text Generation in the Instruction-Tuning Era [3.3] プロンプトベースのアプローチは,ほとんどのデータセットやタスクにおいて,制御可能なテキスト生成方法よりも優れていることがわかった。
制約データセットを自動的に生成するために,タスクデータセットとコンテキスト内機能を備えた大規模言語モデルのみを使用するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:24:30 GMT)
Callico: a Versatile Open-Source Document Image Annotation Platform [3.3] CallicoはWebベースのオープンソースプラットフォームで、文書認識プロジェクトのアノテーションプロセスを簡単にするように設計されている。
このプラットフォームは、オープンソース開発へのコミットメントによって、多彩な機能を備えたコラボレーティブアノテーションをサポートしている。
例としては、ベルフォート市立登録簿の転写、フランス第二次世界大戦の捕虜のICRCへの索引付け、ソックフェイスプロジェクトの国勢調査リストからの個人情報の抽出などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:03:18 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） (Thu, 2 May 2024 09:06:35 GMT)
The Joint Weighted Average (JWA) Operator [3.2] 情報収集は、不確実性の存在下で人や機械による意思決定に不可欠なツールである。
伝統的に、アグリゲーションのアプローチは2つのカテゴリに分かれている。
ここでは、両手法を新しい結合重み付き平均演算子に概念的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:03:50 GMT)
Bridging Dimensions: Confident Reachability for High-Dimensional Controllers [3.2] 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） (Thu, 2 May 2024 15:33:36 GMT)
More Compute Is What You Need [3.2] モデル性能はトランスフォーマーモデルに費やされる計算量に大きく依存することを示す新しいスケーリング法則を提案する。
a)推論効率、トレーニングは、より小さなモデルサイズとより大きなトレーニングデータセットを優先すべきであり、(b)利用可能なWebデータセットの枯渇を前提として、モデルサイズをスケールすることが、モデルパフォーマンスをさらに改善するための唯一の方法である、と予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:58:15 GMT)
Generalising quantum imaginary time evolution to solve linear partial differential equations [3.2] 線形偏微分方程式に対する量子数値解法としてのQITEの実用的応用を実証する。
我々のアルゴリズムは、量子状態が両方のアルゴリズムで同じ正規化軌道に従うという点で、QITEからインスピレーションを得ている。
我々のQITE手法は、時間とともに状態ベクトルのスケールを追跡することができ、アルゴリズムが微分方程式を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:20:25 GMT)
The IgboAPI Dataset: Empowering Igbo Language Technologies through Multi-dialectal Enrichment [3.1] 2025年のユネスコの研究によると、イグボ語は絶滅の危機に直面している。
Igboの堅牢で、影響力があり、広く採用されている言語技術を開発するためには、言語の多言語性を統合することが不可欠である。
IgboAPIデータセットは,Igbo方言の表現性の向上を目的とした多方言Igbo- English辞書データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:27:35 GMT)
Inflationary complexity of thermal state [3.0] 本研究では, 単体インフレーション, 変形分散関係, 非自明音速に対する熱的効果を考慮した2モード圧縮状態のインフレーション複雑性について検討した。
我々の研究は、クリロフの複雑性の進化が、熱効果の要因となるいくつかのピークを増大させることを示唆している。
我々のLanczos係数の数値は、非自明な音速が他の2つの場合と比べて最小限のカオスを持つことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:22:59 GMT)
1-Diffractor: Efficient and Utility-Preserving Text Obfuscation Leveraging Word-Level Metric Differential Privacy [3.0] $texttt1-Diffractor$は、以前のメカニズムと比較して高速な処理を行う新しいメカニズムである。
我々は、いくつかのNLPタスクのユーティリティ、理論的およびタスクベースのプライバシ、スピードとメモリの効率性について、$texttt1-Diffractor$を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:07:32 GMT)
Adapting Self-Supervised Learning for Computational Pathology [3.0] 自己教師あり学習(SSL)は、タスク固有の監督なしに様々なタスクにうまく適応できるネットワークを訓練するための重要な技術として登場した。
本稿では、DINOv2アルゴリズムを中心に、病理データに対するSSLの修正について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:22:39 GMT)
Invariant Risk Minimization Is A Total Variation Model [3.0] 不変リスク最小化(英: Invariant risk minimization、IRM)とは、機械学習において、不変の機能を様々な環境に一般化する手法である。
IRMは本質的に学習リスクのL2$(TV-$ell$)に基づく総変動であることを示す。
本稿では,TV-$ell$モデルに基づく新しいIRMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:34:14 GMT)
Technical Report of NICE Challenge at CVPR 2024: Caption Re-ranking Evaluation Using Ensembled CLIP and Consensus Scores [2.8] ECO(Ensembled Clip score and cOnsensus score)は、画像のキャプションの評価とランク付けに使用される新しいフレームワークである。
これは、画像とキャプションのセマンティックアライメントを考慮するEnsembled CLIPスコアと、キャプションの本質性を説明するConsensusスコアを組み合わせることで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:00:09 GMT)
Diabetic Retinopathy Detection Using Quantum Transfer Learning [2.7] 糖尿病患者の合併症である糖尿病網膜症(DR)は、網膜に発生する病変により視力障害を引き起こすことがある。
本稿では,DR検出のためのハイブリッド量子トランスファー学習手法を提案する。
その結果,ResNet-18では97%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:09:39 GMT)
An EM Body Model for Device-Free Localization with Multiple Antenna Receivers: A First Study [2.7] デバイスフリーローカライゼーション (DFL) は、電子機器を装着させることなく人を検知し、発見するパッシブ無線技術を採用している。
本稿では,人物の認識と位置推定を改善するための配列ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:39:37 GMT)
CIC: A framework for Culturally-aware Image Captioning [2.6] そこで我々は,文化を表す画像の視覚的要素から抽出された文化的要素をキャプションとして記述する新しい枠組み,textbfCulturally-aware Image Captioning (CIC)を提案する。
視覚的モダリティとLarge Language Models(LLM)を適切なプロンプトで組み合わせた手法に着想を得て,この枠組みは画像から文化カテゴリーに基づく質問を生成する。
4つの異なる文化集団から45人の被験者を対象に行った人的評価から,提案する枠組みがより文化的に記述的なキャプションを生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:41:50 GMT)
Quantum feedback control of a two-atom network closed by a semi-infinite waveguide [2.5] 2つの原子が半無限導波路と結合するコヒーレントフィードバックネットワークのダイナミクスについて検討する。
光子は、原子と導波路の間の非キラルまたはキラル結合を介して導波路に放出される。
導波路内のフォトニック状態は、周波数領域と空間領域とで解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:00:00 GMT)
Towards A Double-Edged Sword: Modelling the Impact in Agile Software Development [2.5] 文献で紹介された2つの因果的モデル – アジャイルプラクティスインパクトモデルと文化インパクトモデル – を組み合わせています。
この中核的な貢献は、アジャイルの影響とImactモデルであり、アジャイル要素に影響を与える要因と、特定の特性への影響について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:48:45 GMT)
Machine Learning in Short-Reach Optical Systems: A Comprehensive Survey [2.4] 本稿では,短距離通信における機械学習技術の応用について概説する。
本稿では,機械学習信号処理における時系列手法の新しい分類法を提案する。
我々は,短時間の光通信システムにおいて,より実用的で効率的な機械学習アプローチの展開の道を開くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:04:30 GMT)
Designing Algorithmic Recommendations to Achieve Human-AI Complementarity [2.4] 人間の意思決定を支援するレコメンデーションアルゴリズムの設計を形式化する。
我々のフレームワークは、人間とAIの相補性を実現するソリューションを設計するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:15:30 GMT)
Poisoning Attacks on Federated Learning for Autonomous Driving [2.4] FLStealth と Off-Track Attack (OTA) という,自律運転における回帰作業に適した2つの新しい中毒攻撃を導入する。
OTAは、特定のトリガに晒された場合のグローバルモデルの振る舞いを変えることを目的とした攻撃である。
特に,FLStealthは,攻撃対象外である5種類の攻撃に対して,サーバが使用した防御策を回避し,最も成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:06:10 GMT)
Digital Twin Generators for Disease Modeling [2.3] 患者のデジタルツイン(英: Digital twin)とは、患者の健康状態の経時変化を記述する計算モデルである。
デジタル双生児は、人間の健康の個々のレベルのコンピュータシミュレーションを可能にすることによって、医療に革命をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:23:04 GMT)
Polynomial Chaos Expanded Gaussian Process [2.3] 複雑で未知のプロセスでは、大域的モデルは最初実験空間全体にわたって生成される。
本研究では,グローバルな実験空間とローカルな実験空間の両方を効果的に表現するモデルの必要性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:11:05 GMT)
Early years of Biased Random-Key Genetic Algorithms: A systematic review [2.2] 本稿では,Biased Random-Key Genetic Algorithms(BRKGA)に着目した系統的な文献レビューと文献分析を行う。
BRKGAは、遺伝的アルゴリズムとともにバイアス付き、均一でエリート的な交配戦略を持つランダムキーベースの染色体を使用するメタヒューリスティックなフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 22:22:41 GMT)
Topics in the Study of the Pragmatic Functions of Phonetic Reduction in Dialog [2.2] 音声では調音精度の低下が一般的であるが,対話ではその音響特性や実用性はほとんど研究されていない。
このテクニカルレポートには、そのジャーナルの記事から削除されたコンテンツが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:18:42 GMT)
Modeling Activity-Driven Music Listening with PACE [2.2] PACE(Pattern-based user Consumption Embedding)は,周期的な聴取行動を活用するユーザ埋め込みを構築するためのフレームワークである。
この枠組みを長期のユーザ履歴に適用することにより,音楽を聴きながら行う活動の予測タスクを通じて埋め込みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 02 May 2024 16:08:03 GMT)
How Can I Get It Right? Using GPT to Rephrase Incorrect Trainee Responses [2.2] ワン・ワン・ワン・チュータリングは、有資格家庭教師に条件付けされた効果的な指導方法として広く認められている。
GPT-4モデルは説明フィードバックシステムを構築するために使用された。
本システムは,学習者の反応を二分形式(すなわち正しい/正しくない)で識別し,GPT-4モデルで適切に表現された応答をテンプレートベースのフィードバックとして自動的に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:18:03 GMT)
Data Feminism for AI [2.2] Data Feminism (2020)では、データサイエンスにおける不平等なパワーを調べ、挑戦するための7つの原則を提示しました。
ここでは、フェミニズムがAI研究に深く関係している理由を説明し、AIに関するデータフェミニズムの原原則を再検討し、環境への影響と同意に関する2つの新しい原則を導入する。
これらの原則は、1)AI研究、開発、展開における不平等、非民主的、抽出的、排他的力、2)安全でない、差別的、その他の抑圧的なシステムが世界に解放される前に、予測可能な害を識別し、予測すること、3)創造的、喜び的、集団的な方法を促すことに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:46:29 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） (Thu, 2 May 2024 13:04:45 GMT)
Large Language Models are Inconsistent and Biased Evaluators [2.1] 我々は,Large Language Models (LLMs) が親しみの偏りを示し,評価の歪んだ分布を示すため,評価値の偏りを示すことを示した。
また, LLM は不整合性評価器であり, テキスト品質の人間の理解に欠かせない相違を誘発する「サンプル間合意」が低く, 感度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:42:28 GMT)
Transformers Fusion across Disjoint Samples for Hyperspectral Image Classification [2.1] 3Dスウィントランス(3D-ST)は、画像内の複雑な空間的関係を捉えるのに優れる。
SSTは、自己アテンション機構による長距離依存関係のモデリングを専門とする。
本稿では、ハイパースペクトル画像(HSI)の分類性能を大幅に向上させるために、これらの2つの変換器の注意融合を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:49:01 GMT)
Improving Trainability of Variational Quantum Circuits via Regularization Strategies [2.1] モデルパラメータを列車データとガウス雑音拡散の事前知識で正規化する手法を提案する。
我々は,4つの公開データセットにまたがる戦略の有効性を検証するためのアブレーション研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:57:23 GMT)
A Taxonomy of the Biases of the Images created by Generative Artificial Intelligence [2.0] 生成する人工知能モデルは、ユーザーからプロンプトを受けただけで、ユニークなコンテンツを自動的に生成する素晴らしいパフォーマンスを示しています。
我々は、これらのモデルによって生成されたコンテンツが、変数の多元性に対してどのように強くバイアスされるか、詳細に分析する。
我々は、これらのバイアスの社会的、政治的、経済的含意とそれらを緩和する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 22:01:28 GMT)
Solar-Blind QKD over Simplified Short-Range FSO Link [2.0] 大規模コアファイバがアクティブアライメントを代用する屋外自由空間リンク上でのQKDとデータ通信を実証する。
さらに,空間フィルタリングの欠如にもかかわらず,EバンドQKDは日中安定で頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:27:56 GMT)
Learning finitely correlated states: stability of the spectral reconstruction [2.0] 鎖上の有限相関な変換不変状態の$t$系のブロックの辺は、$O(t2)$コピーでトレース距離で学習可能であることを示す。
このアルゴリズムは、最小結合次元で制限された最悪の場合において、制御された大きさの限界を推定することのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:20:02 GMT)
Sample-efficient neural likelihood-free Bayesian inference of implicit HMMs [1.9] 暗黙的HMMの高次元隠蔽状態を推定するための, 試料効率の低い新しい手法を提案する。
提案手法は,マルコフ特性を利用した自己回帰フローを用いて,隠れ状態の難解な後部分布を直接学習することに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:13:34 GMT)
First Demonstration of a Group-IV Emitter on Photonic BiCMOS Supplying a Quantum Communication Link [1.9] 我々は、QKD送信機の光供給としてシリコンオン絶縁体発光器を実装し、電子BiCMOSウエハに転送する。
短波データ伝送と共存して、短距離でセキュア鍵が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:30:32 GMT)
Witnessing non-Markovianity with Gaussian quantum steering in collision model [1.8] 非マルコフ衝突モデルをシミュレートするために全光学的スキームを用いる。
ビームスプリッタ(BSs)の反射率を変更することで、チャネルの非マルコビアン性の度合いを調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:31:11 GMT)
Prioritized Soft Q-Decomposition for Lexicographic Reinforcement Learning [1.8] 我々は,レキシコグラフィーの優先度でサブタスクソリューションを学習し,適応するための優先度付きソフトQ分解(PSQD)を提案する。
PSQDは、学習済みのサブタスクソリューションをゼロショット合成で再利用する機能を提供し、次に適応ステップを提供する。
我々は,低次元と高次元の両方のロボット制御タスクに対して,学習,再利用,適応性を成功させ,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:01:56 GMT)
When a Relation Tells More Than a Concept: Exploring and Evaluating Classifier Decisions with CoReX [1.8] 本研究では,概念と関係に基づく説明器(CoReX)を用いたCNNモデルの説明と評価を行う新しい手法を提案する。
決定過程から関連する概念をマスキングし,学習した解釈可能なサロゲートモデルにおける関係を拘束することにより,画像の集合上でのモデルの予測挙動を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:31:47 GMT)
Hierarchical mixture of discriminative Generalized Dirichlet classifiers [1.8] 本稿では,合成データに対する識別分類器を提案する。
一般化ディリクレ混合物の上界を導出した変分近似を用いる。
スパム検出と色空間同定のための実験結果が提示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:32:22 GMT)
SoMeR: Multi-View User Representation Learning for Social Media [1.8] 本稿では,ソーシャルメディアのユーザ表現学習フレームワークであるSoMeRを提案する。
SoMeRは、ユーザ投稿ストリームをタイムスタンプ付きテキスト機能のシーケンスとしてエンコードし、トランスフォーマーを使用してプロファイルデータと共にそれを埋め込み、リンク予測とコントラスト学習の目標を共同でトレーニングする。
1)類似コンテンツを同時に投稿するユーザを検出することによって、協調的な影響操作に関わる不正確なアカウントを同定し、2)異なる信念を持つユーザがより遠くへ移動する様子を定量化して、主要なイベント後のオンライン議論における偏光の増大を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 22:26:55 GMT)
Towards General Neural Surrogate Solvers with Specialized Neural Accelerators [1.8] サーロゲートニューラルネットワークに基づく偏微分方程式(PDE)は、PDEを加速的に解くことができるが、それらは、固定された領域サイズ、幾何学的レイアウト、境界条件を含むシステムに限られる。
本稿では、任意の境界条件と幾何パラメータを含むサブドメイン問題を、特別なニューラル演算子のアンサンブルを用いて正確に解決する、DDMに基づくPDE解法であるSNAP-DDM(Federized Neural Accelerator-Powered Domain Decomposition Methods)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:08:49 GMT)
Lying Graph Convolution: Learning to Lie for Node Classification Tasks [1.7] ディープグラフネットワーク(DGN)は、グラフ構造がホモ親和性である場合、ノード分類タスクにおいて好適に機能する。
ヘテロ親和性とホモ親和性の両方で適応的に機能する新しいDGNであるLying-GCNを導入する。
我々は, 人工と実世界の両方のデータセットに対する我々の信念を実証的に証明し, 嘘つきのメカニズムは, ホモ親和性のあるセッティングの結果を損なうことなく, ヘテロ親和性のセッティングにおける性能を向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:51:01 GMT)
Evaluation of Video-Based rPPG in Challenging Environments: Artifact Mitigation and Network Resilience [1.7] ビデオベースの遠隔光胸腺撮影(r)が,非接触型バイタルサインモニタリングのための有望な技術として登場した。
しかし、現実のシナリオにおけるバイタルサインの正確な測定はいくつかの課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:21:51 GMT)
Automated Virtual Product Placement and Assessment in Images using Diffusion Models [1.6] 本稿では,新しい3段階完全自動化VPPシステムを提案する。
第1段階では、言語誘導画像セグメンテーションモデルにより、製品塗布のための画像内の最適な領域を特定する。
第2段階では、いくつかの製品イメージを微調整した安定拡散(SD)を使用して、以前に特定された候補領域に製品を塗布する。
最終段階では、低画質の画像を効果的に取り出すために設計された「アライメントモジュール」が導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:44:13 GMT)
HANS, are you clever? Clever Hans Effect Analysis of Neural Systems [1.6] 大規模言語モデル(It-LLM)は、認知状態、意図、そしてすべての人々の反応を推論する優れた能力を示しており、人間は日々の社会的相互作用を効果的にガイドし理解することができる。
モデル能力の確固たる評価を構築するために、MCQ(Multiple-choice Question)ベンチマークがいくつか提案されている。
しかし、初期の研究は、I-LLMに固有の「順序バイアス」があることを示しており、適切な評価に挑戦している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:36:26 GMT)
A text-based, generative deep learning model for soil reflectance spectrum simulation in the VIS-NIR (400-2499 nm) bands [1.6] 本稿では,土壌特性入力に基づく土壌反射スペクトルシミュレーションのためのデータ駆動型土壌光学生成モデル(SOGM)を提案する。
このモデルは、17のデータセットから約180,000の土壌スペクトル-プロパティペアからなる広範囲なデータセットに基づいて訓練される。
PROSAILのようなリモートセンシング研究に使用される土壌・植物放射線モデルと容易に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:34:12 GMT)
Physics-informed Convolutional Neural Network for Microgrid Economic Dispatch [1.5] 本研究では,ディープラーニングに基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,数値最適化問題をリアルタイムに解くことを提案する。
CNNはより効率的で、より信頼性の高い結果を提供し、不確実性を扱う場合のレスポンス時間が短い。
ED問題の制約をCNNトレーニングに組み込んで、データに適合しながら物理法則に従うことを保証することにより、物理に着想を得たCNNモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:22:29 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Infinite Horizon Mean Field Problems in Continuous Spaces [1.5] 本稿では,平均場ゲーム(MFG)と平均場制御(MFC)問題を統一的に解くために,強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
提案手法は,パラメータ化スコア関数による平均場分布の表現とアクタ・クリティカル(AC)パラダイムを組み合わせて提案する。
アルゴリズムの修正により、混合平均場制御ゲーム(MFCG)を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:20:49 GMT)
TextAge: A Curated and Diverse Text Dataset for Age Classification [1.5] 年齢に関連する言語パターンは、言語の違いを理解し、年齢に合ったコミュニケーション戦略を開発する上で重要な役割を担っている。
著者の年齢・年齢グループに文章をマッピングするテキストデータセットであるTextAgeを提示する。
データセットは、データ品質と一貫性を保証するために、広範囲なクリーニングと前処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:37:03 GMT)
TRAMBA: A Hybrid Transformer and Mamba Architecture for Practical Audio and Bone Conduction Speech Super Resolution and Enhancement on Mobile and Wearable Platforms [1.5] 音響・骨伝導音声強調のためのハイブリッドトランスであるTRAMBAとMambaアーキテクチャを提案する。
TRAMBAは、データサンプリングや送信を少なくすることで、ウェアラブルのバッテリ寿命を最大160%改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:45:48 GMT)
Localized RETE for Incremental Graph Queries [1.4] 局所的かつ完全にインクリメンタルな実行グラフクエリを可能にする拡張セマンティクスを提案する。
提案手法は, メモリ消費や実行時間に関する性能を良好に向上させることができるが, 顕著な線形オーバーヘッドが生じる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:00:37 GMT)
Deriving Lehmer and Hölder means as maximum weighted likelihood estimates for the multivariate exponential family [1.4] リーマーとH'olderの平均的なファミリーと重み付き最大可能性推定器とのリンクが最近確立されている。
この記事では、これらの手段の族を確率論的に解釈し、様々な応用においてそれらの用途を広げることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:02:25 GMT)
Possible Value Analysis based on Symbolic Lattice [1.4] 本稿では,プログラム動作解析と呼ばれる静的プログラム解析を提案する。
この分析は、各プログラムポイントにおける各変数のシンボル式を計算することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:13:47 GMT)
Language-Enhanced Latent Representations for Out-of-Distribution Detection in Autonomous Driving [1.3] マルチモーダル入力は、人間の言語を潜在表現として捉える可能性を提供する。
本稿では,マルチモーダルモデルCLIPで符号化された画像とテキストのコサイン類似性を新しい表現として利用する。
現実的な駆動データを用いた実験により,言語に基づく潜在表現は従来の視覚エンコーダの表現よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:27:28 GMT)
Efficient Internal Strategies in Quantum Relaxation based Branch-and-Bound [1.3] 我々は、量子緩和に基づくブランチ・アンド・バウンド(QR-BnB)を開発する。
QR-BnBは、量子緩和をブランチ・アンド・バウンドフレームワークに組み込む方法である。
パウリ作用素の期待値による変数選択戦略は、素数選択よりも収束性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:28:52 GMT)
Enhancing Person Re-Identification via Uncertainty Feature Fusion and Wise Distance Aggregation [1.3] 本研究では、人物再同定(Re-ID)を大幅に向上させる新しい手法を提案する。
ベンチマークデータセット( Market-1501, DukeMTMC-ReID, MSMT17)で検証した結果,我々の手法はランク1の精度と平均平均精度(mAP)を大幅に改善した。
UFFMは、複数の画像から特徴合成のパワーを生かし、異なる視点の被写体の多様性によって課される制限を克服する。
WDAはさらに、類似度メトリクスをインテリジェントに集約することでプロセスを洗練し、それによって、被験者間の微妙だが批判的な違いを識別するシステムの能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:09:48 GMT)
Skeleton Regression: A Graph-Based Approach to Estimation with Manifold Structure [1.3] 雑音を伴う低次元多様体の周囲に存在する大規模で複雑なデータを扱うために設計された新しい回帰フレームワークを提案する。
提案手法はまず,基礎となる幾何学的構造を捉えるために,スケルトンと呼ばれるグラフ表現を構築する。
次に、スケルトングラフ上のメトリクスを定義し、非パラメトリック回帰手法とグラフに基づく特徴変換を適用して回帰関数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:47:07 GMT)
Thermodynamic theory of inverse current in coupled quantum transport [1.3] 結合量子輸送における逆電流は、1つの誘導電流が系のすべての熱力学的力に反対する、非常に反直感的な輸送現象である。
エネルギーおよびスピン誘起粒子電流におけるICCの熱力学的記述について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:57:56 GMT)
Common pitfalls to avoid while using multiobjective optimization in machine learning [1.2] 機械学習(ML)における多目的最適化(MOO)の適用の探求への関心が高まっている。
その可能性にもかかわらず、MOOを使いたいML実践者のエントリーレベルガイドとして機能する十分な文献が不足している。
従来の研究、特に深層学習におけるMOO(物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を手がかりに)に関する研究を批判的にレビューし、MLにおけるMOOの原則をよりよく把握する必要性を強調した誤解を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:12:25 GMT)
Unifying and extending Precision Recall metrics for assessing generative models [1.2] 生成モデルはFrechet Inception Distance(FID)やInception Score(IS)のようなスカラー値で比較されることを示す。
また、対応する文献で示される結果を超える一貫性のある結果も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:19:21 GMT)
LOQA: Learning with Opponent Q-Learning Awareness [1.2] 本稿では,エージェントの個々のユーティリティを最適化する分散型強化学習アルゴリズムであるLearning with Opponent Q-Learning Awareness (LOQA)を紹介する。
LOQAは、Iterated Prisoner's DilemmaやCoin Gameのようなベンチマークシナリオで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:33:01 GMT)
Probabilistic unitary synthesis with optimal accuracy [1.1] ユニタリ合成は、ターゲットのユニタリ変換を最適に近似するゲートシーケンスを見つけることである。
本稿では,現在の確率論的合成アルゴリズムの最適性について述べる。
単一量子ユニタリに対する効率的な確率的合成アルゴリズムを構築し、その時間的複雑性を厳密に推定し、決定論的アルゴリズムと比較して近似誤差を2次的に減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:30:47 GMT)
Sachdev-Ye-Kitaev model on a noisy quantum computer [1.0] 我々は、IBMの超伝導量子ビット量子コンピュータ上で、量子重力の重要な玩具モデルであるSYKモデルを研究する。
我々は、量子系のカオスの性質を定量化するための標準観測可能な、時間$t$と時間外順序相関器(OTOC)の後の戻り確率を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:17:25 GMT)
Mining REST APIs for Potential Mass Assignment Vulnerabilities [1.0] 我々は、REST API仕様をマイニングする軽量なアプローチを提案し、大量割り当てをしがちな操作と属性を特定します。
6つのオープンソースAPIで、9つの本当の脆弱な操作を確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:19:32 GMT)
Unsupervised Flow Discovery from Task-oriented Dialogues [1.0] 本稿では,対話履歴からのフローの教師なし発見のためのアプローチを提案する。
パブリックTODデータセットであるMultiWOZから発見された流れの具体的な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:54:36 GMT)
Foundational Policy Acquisition via Multitask Learning for Motor Skill Generation [1.0] 本稿では,新しい運動能力を生み出すための基本方針獲得のためのマルチタスク強化学習アルゴリズムを提案する。
人間の感覚運動適応機構に触発されて,新しい運動技術を学ぶのによく用いられるエンコーダ・デコーダネットワークを訓練することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:30:24 GMT)
David and Goliath: An Empirical Evaluation of Attacks and Defenses for QNNs at the Deep Edge [1.0] 量子化(quantization)は、MCUへのニューラルネットワークの展開を可能にするための、確立されたテクニックである。
我々は,非拘束QNNからの攻撃と防御の有効性を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:09:15 GMT)
Koopman Data-Driven Predictive Control with Robust Stability and Recursive Feasibility Guarantees [0.9] 線形制御入力クープマンリフトモデルによる入力出力データから非線形システムのデータ駆動予測制御系の設計を考察する。
将来の出力を予測するためにクープマンモデルを特定しシミュレーションする代わりに、クープマン空間内の部分空間予測コントローラを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:54:21 GMT)
SOAR: Advancements in Small Body Object Detection for Aerial Imagery Using State Space Models and Programmable Gradients [0.9] 空中画像における小さな物体検出は、コンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
トランスフォーマーベースのモデルを用いた従来の手法は、特殊データベースの欠如に起因する制限に直面していることが多い。
本稿では,小型空中物体の検出とセグメンテーション機能を大幅に向上する2つの革新的なアプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:47:08 GMT)
Exploring the Capabilities of Large Language Models for Generating Diverse Design Solutions [0.9] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) による多種多様な設計手法の有効性について検討する。
LLM生成のソリューションは、設計トピック毎に100の人為的なソリューションと比較される。
人間とLLM生成ソリューションの間には、いくつかの設計トピックが分断されているが、他のトピックには明確な分断がない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:20:04 GMT)
Continual Imitation Learning for Prosthetic Limbs [0.8] モーター付きバイオニック手足は約束を提供するが、その実用性は様々な環境での人間の運動の進化する相乗効果を模倣することに依存する。
本稿では, カメラを用いたモーションキャプチャとウェアラブルセンサデータを活用したバイオニック補綴用アプリケーションの新しいモデルを提案する。
本稿では,マルチタスク,継続的な適応,動きの予測,移動の洗練が可能なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:22:54 GMT)
Long Tail Image Generation Through Feature Space Augmentation and Iterated Learning [0.8] 本稿では,事前学習した安定拡散モデルのリッチ潜時空間を活用することで,長期データにおける画像拡張手法を提案する。
K-NNアプローチによるタスク固有の相性マップに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:03:19 GMT)
Qubit frugal entanglement determination with the deep multi-scale entanglement renormalization ansatz [0.7] 量子ハードウェア上でのDMERA(Deep Multi-scale entanglement Renormalization ansatz)について検討する。
この因果錐は量子デバイス上の$O(M+logN)$物理量子ビットにまたがる。
16-qubit DMERAをランダムに初期化し、その結果のRDMを$M$-qubitサブシステムで対角化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:43:42 GMT)
Multi-module microwave assembly for fast read-out and charge noise characterization of silicon quantum dots [0.7] 我々は, 超伝導体-半導体多モジュールマイクロ波アセンブリを開発し, 最先端の電荷状態の読み出しを実証する。
ここで提示されるモジュラーマイクロ波回路は、他の量子デバイスと直接的に組み合わせて読み出し性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:12:25 GMT)
LTM: Scalable and Black-box Similarity-based Test Suite Minimization based on Language Models [0.7] テストスイートはソフトウェアが進化するにつれて成長する傾向にあり、割り当てられたテスト予算ですべてのテストケースを実行することができないことが多い。
テストスイートの最小化(TSM)は、冗長なテストケースを削除することで、ソフトウェアテストの効率を改善するために使用される。
LTM(Language model-based Test suite Minimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:38:36 GMT)
Federated Learning with Heterogeneous Data Handling for Robust Vehicular Object Detection [0.6] 我々は、最先端のFedProxとFedLAの上に構築された新しいFL法であるFedProx+LAを紹介する。
連続オンライン物体検出モデルトレーニングにおけるFedProx+LAの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:14:59 GMT)
An Explainable and Conformal AI Model to Detect Temporomandibular Joint Involvement in Children Suffering from Juvenile Idiopathic Arthritis [0.6] 若年性特発性関節炎(JIA)は小児期および青年期で最も多い慢性関節リウマチである。
JIA患者では顎関節(TMJ)が最も頻度が高い関節である。
臨床検査は、TMJの関与を診断するための最も費用対効果の高い方法であるが、臨床医は、臨床検査でのみ使用される場合、解釈し、不正確であると判断する。
本研究は、臨床医がTMJの関与を評価するのに役立つ説明可能な人工知能(AI)モデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:51:22 GMT)
A Comprehensive Study on Automated Testing with the Software Lifecycle [0.6] この研究は、自動テストがソフトウェアの品質を評価するのをいかに簡単にするか、手動テストと比べてどのように時間を節約するか、そして利点と欠点の観点から、それぞれのテストとどのように違うかを調べる。
ソフトウェアアプリケーションのテストプロセスは、単純化され、特定のテスト状況に合わせてカスタマイズされ、自動テストツールを使用してうまく実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:30:37 GMT)
HandSSCA: 3D Hand Mesh Reconstruction with State Space Channel Attention from RGB images [0.6] 本稿では,シンプルで効果的なハンドメッシュ再構築ネットワークHandSSCAを提案する。
状態空間モデリングを手ポーズ推定の分野に取り入れたのは、これが初めてである。
提案するHandSSCAは,最小パラメータ数を維持しながら最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:47:49 GMT)
Joint covariance properties under geometric image transformations for spatio-temporal receptive fields according to the generalized Gaussian derivative model for visual receptive fields [0.5] 本稿では,空間的スケーリング,空間的アフィン変換,相互作用的および時間的スケーリング変換の変換の下での結合共分散特性の集合を定義し,証明する。
また、スケール正規化微分の概念をアフィンカーネルを用いた空間平滑化に基づいて計算するアフィン正規化微分に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:15:14 GMT)
Automating the Analysis of Public Saliency and Attitudes towards Biodiversity from Digital Media [0.5] 野生生物に対する公衆の態度を測定することは、自然との関係に重要な洞察を与え、グローバル生物多様性フレームワークの目標に向けた進捗を監視するのに役立ちます。
我々は,現代の自然言語処理(NLP)ツールを活用することで,これらの課題を克服することを目指している。
本稿では,検索語生成の改善のための民生分類法を導入し,用語頻度-逆文書頻度ベクトルのコサイン類似性を利用して,シンジケートされた記事のフィルタリングを行う。
また、教師なし学習を用いて共通のトピックを明らかにする関連フィルタリングパイプラインを導入し、続いてオープンソースのLarge Language Model(LLM)を用いてトピックをニュース記事のタイトルに割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:28:25 GMT)
FSM Builder: A Tool for Writing Autograded Finite Automata Questions [0.5] FSM Builderは、学生がグラフィカルエディタを使ってDFAやNFAの構築を実践できる新しい教育ツールである。
これらを生成するアルゴリズムは、以前の研究に強くインスパイアされている。
複数の大規模コースでこのツールを使用した経験から,ツールの実装,従来のツールとどのように際立っているか,といった点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:25:25 GMT)
Effective Delegation and Leadership in Software Management [0.5] 本研究では,ソフトウェア管理におけるデリゲートとリーダーシップの関係と,これらの要因がプロジェクト成果に与える影響について検討した。
その結果、効果的な委譲と変革的なリーダシップスタイルは、ワークフローを改善し、チームのモチベーションと生産性を高め、ソフトウェア開発プロジェクトを成功させる可能性があることが示されました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:16:05 GMT)
Adversarial Attacks and Defense for Conversation Entailment Task [0.5] 大規模言語モデルは、低コストの敵攻撃に対して脆弱である。
我々は、仮説の真偽を正確に識別するために、変圧器モデルを微調整する。
モデルのロバスト性を高めるために,埋め込み摂動損失法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:37:08 GMT)
Quantifying spectral signatures of non-Markovianity beyond Born-Redfield master equation [0.4] オープン量子力学における記憶または時間非局所効果は、理論的および実践的な課題を引き起こす。
系の定常状態における非マルコビアン性の検出が可能な非マルコビアン性の分光測度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:38:26 GMT)
A Survey of the Overlooked Dangers of Template Engines [0.4] テンプレートエンジンは、モダンなWebアプリケーション開発において重要な役割を担い、コンテンツ、製品、ユーザーインターフェイスの動的なレンダリングを容易にします。
本稿では,Webアプリケーション開発において重要なセキュリティ問題であるリモートコード実行(RCE)攻撃に対する感受性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:28:53 GMT)
A Framework for the Systematic Assessment of Anomaly Detectors in Time-Sensitive Automotive Networks [0.4] 本稿では,異常検出アルゴリズムの再現性,比較性,迅速な評価を可能にするアセスメントフレームワークを提案する。
実例検出機構を評価し,TSNトラフィックフローと異常型の組み合わせによって検出性能がどう影響するかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:29:42 GMT)
MISLEAD: Manipulating Importance of Selected features for Learning Epsilon in Evasion Attack Deception [0.4] 回避攻撃は入力データに正確な摂動を導入してモデルを操作し、誤った予測を引き起こす。
私たちのアプローチは、モデル脆弱性を理解するためのSHAPベースの分析から始まり、ターゲットの回避戦略の考案に不可欠です。
バイナリ探索アルゴリズムを用いた最適エプシロン法は,回避に要する最小エプシロンを効率的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:24:03 GMT)
TimeFlows: Visualizing Process Chronologies from Vast Collections of Heterogeneous Information Objects [0.3] 我々はTimeFlowsとして視覚化できる拡張されたリッチな関係セットを提案する。
この研究は、構造化されていない情報オブジェクトから反復的でないプロセスを公開する方向について、既存のプロセス発見研究の範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:11:49 GMT)
The Psychosocial Impacts of Generative AI Harms [0.3] 生成言語モデル(LM)は、K-20の学校と1対1の学生設定で採用されつつある。
本稿では,オープン・エンド・プロンプトへの反応として,5つの主要な物語が生み出す心理社会的害について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:21:06 GMT)
Segmentation-Free Outcome Prediction in Head and Neck Cancer: Deep Learning-based Feature Extraction from Multi-Angle Maximum Intensity Projections (MA-MIPs) of PET Images [0.3] 頭頸部癌(HNC)患者の予後予測のための,革新的な,シンプルで効果的なセグメンテーションフリーアプローチを提案する。
PETボリュームに適用された深層学習に基づく特徴抽出技術と多角最大強度投影(MA-MIP)を活用することにより,手動セグメンテーションの必要性を解消する。
PETボリューム上で頭頸部領域の自動収穫を行うための最先端物体検出モデルを訓練する。
その後、事前訓練された深部畳み込みニューラルネットワークのバックボーンを用いて72乗から得られたMA-MIPから深部特徴を抽出する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:46:13 GMT)
IDPFilter: Mitigating Interdependent Privacy Issues in Third-Party Apps [0.3] サードパーティアプリがIDP(Interdependent Privacy)への懸念を強めている
本報告では,サードパーティアプリのIDP問題に関して,これまで未検討であった問題を包括的に調査する。
IDPFilterは,アプリケーションプロバイダが情報収集を最小化するためのプラットフォームに依存しないAPIである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:02:13 GMT)
Investigating Self-Supervised Image Denoising with Denaturation [0.3] 理論的解析と数値実験により,デ変性データを用いた自己教師付き復調アルゴリズムを解析する。
その結果, 劣化画像を用いたアルゴリズムトレーニングは有効であり, 経験的性能は理論的結果と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:38:07 GMT)
A Classification-Based Adaptive Segmentation Pipeline: Feasibility Study Using Polycystic Liver Disease and Metastases from Colorectal Cancer CT Images [0.3] 本研究の目的は,効率的なセグメンテーションモデル構築のためのワークフロー構築の可能性を検討することである。
画像を自動的に分類し、適切なセグメンテーションモデルにルーティングするディープラーニングモデルを実装することで、ワークフローが画像に異なる病理を正確に分割できることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:05:37 GMT)
Individual Fairness Through Reweighting and Tuning [0.2] 社会内の本質的なバイアスは、人工知能(AI)システムによって増幅し、永続することができる。
近年では、グラフラプラシアン正則化器(GLR)が共通リプシッツ条件の代用として使われ、個々の公正性(IF)が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:15:25 GMT)
Maximum and minimum causal effects of physical processes [0.2] 我々は、一般的な物理理論における因果関係の強さの2つの尺度を導入する。
両尺度が連続性や忠実性などの重要な性質を持つことを示す。
最大因果効果に対して,変分アルゴリズムに基づく数値的な下界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:47:43 GMT)
Near-ultrastrong nonlinear light-matter coupling in superconducting circuits [0.2] 超伝導人工原子とニアリニア共振器の非線形結合は, ほぼ超音速$chi/textmax(omega_a, omega_b)= (4.852pm0.006)times10-2$である。
このような光の非線形結合強度の進歩、物質モードは新たな物理レシエーションを可能にし、より高速な量子ビットの読み出しやゲートのような応用につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:07:39 GMT)
An Exploratory Case Study on Data Breach Journalism [0.2] 本稿では、Databreaches.netの事例を通して、データ侵害ジャーナリズムとデータ侵害ニュースの新たな話題について考察する。
伝統的な犯罪ニュースや犯罪ジャーナリズムの問題に触発され、テキストマイニングによって調査される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:31:16 GMT)
Strong coupling and single-photon nonlinearity in free-electron quantum optics [0.2] 自由電子ファイバーとは、自由電子が2つの誘導モードで共伝播する1次元フォトニックシステムである。
我々は、決定論的単一光子放出や複素非線形多モードダイナミクスなど、我々のシステムにおけるいくつかの興味深い観測可能な量子効果を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:48:20 GMT)
Higher Hall conductivity from a single wave function: Obstructions to symmetry-preserving gapped edge of (2+1)D topological order [0.2] U(1)対称性を持つ(2+1)Dトポロジカル秩序相は対称ギャップ状態を持つか、そうでないかである。
最近、フェルミオン分数量子ホール(FQH)状態に有効な「高い」ホール導電率が存在することが判明した。
本研究では、FQH状態の単一波動関数から高ホール導電率を抽出し、「部分回転」ユニタリの期待値を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:13:56 GMT)
Zero-shot Safety Prediction for Autonomous Robots with Foundation World Models [0.1] 世界モデルは、コントローラを訓練し、システムの内部のダイナミックモデルを学ぶことによって安全違反を予測するために代理世界を作成する。
本稿では,観察を意味的かつ因果的に潜伏した表現に組み込む基礎世界モデルを提案する。
これにより、Surrogate dynamicsは、トレーニング不要な大規模言語モデルを活用することで、因果先状態を直接予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:18:06 GMT)
Explainable AI (XAI) in Image Segmentation in Medicine, Industry, and Beyond: A Survey [0.1] セマンティックイメージセグメンテーションにおけるXAIに関する最初の包括的調査を示す。
この研究は、高密度な予測タスクのために特別に導入された技術や、既存の手法を分類して拡張された技術に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:00:25 GMT)
Natural Language to Verilog: Design of a Recurrent Spiking Neural Network using Large Language Models and ChatGPT [0.1] 我々はOpenAIのChatGPT4を用いて、プログラム可能な繰り返しスパイクニューラルネットワークのRTL Verilogモジュールを合成する。
得られた設計は、排他的OR、IRIS花分類、MNIST手書き桁分類の3つのケーススタディで検証され、96.6%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:08:08 GMT)
SOPA: A Framework for Sustainability-Oriented Process Analysis and Re-design in Business Process Management [0.1] 持続可能なプロセス分析と再設計のためのフレームワークであるSOPAを提案し,研究する。
SOPAは、ライフサイクルアセスメント(LCA)を使用して、活動ベースコスト(ABC)と組み合わせた持続可能性分析によりBPMライフサイクルを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:02:23 GMT)
AB-Training: A Communication-Efficient Approach for Distributed Low-Rank Learning [0.1] ABトレーニングは、ウェイト行列を低ランク表現に分解する新しいデータ並列トレーニング手法である。
このアプローチは、複数のスケーリングシナリオにおけるネットワークトラフィックを50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:49:28 GMT)
CPLLM: Clinical Prediction with Large Language Models [0.1] 本稿では,臨床疾患に対するLLM(Pre-trained Large Language Model)の微調整と寛容予測を行う手法を提案する。
診断予測には,患者の来訪時に対象疾患と診断されるか,その後に診断されるかを,過去の診断記録を利用して予測する。
提案手法であるCPLLMは,PR-AUCおよびROC-AUCの指標で試験された全てのモデルを上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:42:21 GMT)
LLM Security Guard for Code [0.1] LLMSecGuardは、静的コードアナライザとLarge Language Modelsの相乗効果を通じて、コードセキュリティを強化したオープンソースのフレームワークである。
また、LSMをベンチマークし、これらのモデルの進化するセキュリティ特性に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:13:01 GMT)
Optimal-order Trotter-Suzuki decomposition for quantum simulation on noisy quantum computers [0.1] ゲート誤差が典型値と比較して約1桁減少すると,高次トロッタライゼーションが有利となることを示す。
この形態のトロッター化は、全体のシミュレーション誤差の最小値となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:48:52 GMT)
Lipschitz constant estimation for general neural network architectures using control tools [0.1] 本稿では,半定値プログラミングを用いたニューラルネットワークのリプシッツ定数の推定について述べる。
この目的のために、ニューラルネットワークを時間変動力学系と解釈し、そこでは、$k$-th層が時間$k$のダイナミックスに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:38:16 GMT)
Avoiding Redundant Restarts in Multimodal Global Optimization [0.0] 標準的なマルチモーダルベンチマーク関数において、このような重複再起動の度合いを評価する。
そこで我々は,CMA-ESで再起動するのを避けるために,リペリング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:10:52 GMT)
Why E.T. Can't Phone Home: A Global View on IP-based Geoblocking at VoWiFi [0.0] 多くのオペレーターはVoWiFiを代替のネットワークアクセス技術として使用し、無線信号がない地域での携帯電話網を補完する。
この収益源を失わないために、海外に滞在する顧客のためにIMSへのアクセスをブロックするオペレーターもいる。
本研究は,グローバルオペレータ間のVoWiFiの現在の展開状況を評価し,IP層上の既存のジオブロッキング対策を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:29:52 GMT)
What AIs are not Learning (and Why): Bio-Inspired Foundation Models for Robots [0.0] 現在のスマートロボットは、手動プログラミング、数学的モデル、計画フレームワーク、強化学習を使って作成されている。
2足歩行ロボットの高コスト(ボディ)は、研究と展開の両方において大きな障害となる。
本稿では、人間互換サービスロボットが知っておくべきことに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:44:56 GMT)
Utilizing Machine Learning and 3D Neuroimaging to Predict Hearing Loss: A Comparative Analysis of Dimensionality Reduction and Regression Techniques [0.0] 我々は,脳の灰白質3次元画像における難聴閾値を予測するための機械学習アプローチについて検討した。
第1フェーズでは,3次元CNNモデルを用いて,遅延空間への高次元入力を低減した。
第2フェーズでは、このモデルを使用して、リッチな機能への入力を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:44:21 GMT)
Towards an Ethical and Inclusive Implementation of Artificial Intelligence in Organizations: A Multidimensional Framework [0.0] 本稿では,現代社会における人工知能の影響と,組織内における倫理的アプローチの採用の重要性を考察する。
政府、学術、市民社会などの様々な俳優は、人間と社会の価値観に沿ったAIの発展を形作る役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:43:51 GMT)
Towards Real-time Learning in Large Language Models: A Critical Review [0.0] 本稿では,大規模言語モデルにおけるリアルタイム学習の包括的分析について述べる。
継続的な学習、メタラーニング、パラメータ効率の学習、エキスパートの混合学習など、最先端のリアルタイム学習パラダイムを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:46:02 GMT)
Topological photon pumping in quantum optical systems [0.0] 我々は、すべての交換相互作用を持つライス・ミールモデルの拡張版を導入する。
我々は1次元エミッタ鎖上の光子のトポロジー的に保護され、分散しない輸送を実証した。
双極子-双極子相互作用の長距離特性にもかかわらず、トポロジカルポンピングは1サイクルあたりの忠実度が99.9%に達する光子の輸送を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:51:47 GMT)
Tomography of a single-atom-resolved detector in the presence of shot-to-shot number fluctuations [0.0] 単一粒子分解検出器のトモグラフィーは粒子相関のキャラクタリゼーションにおいて重要である。
我々は、ショット・ツー・ショット原子数の変動が中心的な問題である3次元単原子分解検出器の問題を悪用する。
マイクロチャネルプレート検出器の応答は, 検出効率を単一パラメータとする二項分布を用いてよく記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:49:50 GMT)
Time-Resolved Rubidium-Assisted Electron Capture by Barium (II) Cation [0.0] 希薄原子系において、イオン化しきい値に近い有界電子状態間の非局所エネルギー移動が効率的な状態生成に利用される。
完全3次元原子系をシミュレートする電子力学モデルの最初の開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:58:26 GMT)
The Role of Model Architecture and Scale in Predicting Molecular Properties: Insights from Fine-Tuning RoBERTa, BART, and LLaMA [0.0] 本研究では,各種ケミノフォマティクスタスクの微調整におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性を比較するための体系的枠組みを提案する。
分子特性を予測するために,RoBERTa,BART,LLaMAの3つのモデルを評価した。
LLaMAベースのモデルは、一般的に最低限のバリデーション損失を提供しており、タスクやスケールの順応性が優れていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:20:12 GMT)
The Birkhoff completion of finite lattices [0.0] 我々は、与えられた有限格子を半格子として埋め込むことができる最小の分配格子としてバーホフ完備化を導入する。
我々は、その含意論、特にR. Wille の単純含意論との関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:01:43 GMT)
Thawed Gaussian wave packet dynamics: a critical assessment of three propagation schemes [0.0] 他の2つの近似スキーム、ヘラーと拡張半古典的スキームは、様々な収差を示す。
我々はTDVPに基づくスキームのみが問題のない動的シミュレーションに適していると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 20:51:28 GMT)
Temporal assessment of malicious behaviors: application to turnout field data monitoring [0.0] ターンアウト行動の時間的進化から得られた予測に基づいて,サイバー攻撃調査手法を提案する。
これらの予測は、任意の不一致を検出するために取得したフィールドデータと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:15:05 GMT)
Supersymmetric Expansion Algorithm and complete analytical solution for the Hulthén and anharmonic potentials [0.0] 実際に解けないポテンシャルを持つシュル・オーディンガー方程式の解析解を提供するアルゴリズムを詳述する。
これは対数展開法と超対称性量子力学の技法の共生を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:13:06 GMT)
Superquantization rule for multistability in driven-dissipative quantum systems [0.0] 本稿では、汎用駆動散逸量子系の頑健な定常状態を示す超量子化規則を提案する。
超量子化手法の精度は、基礎となる量子モデルの数値シミュレーションによって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:47:56 GMT)
Strong Priority and Determinacy in Timed CCS [0.0] プロセス代数の標準理論を優先して構築し、「構成的還元」と呼ばれる新しいスケジューリング機構を同定する。
大規模な「コヒーレント」プロセスが構成的還元の共役性であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:45:37 GMT)
Single-photon induced instabilities in a cavity electromechanical device [0.0] キャビティ・エレクトロメカニクス系における非線形放射線-圧力相互作用は、機械共振器の不安定な応答をもたらす可能性がある。
強結合型フラックス可変トランスモンとマイクロ波キャビティによって形成されるポラリトンモードを用いて、電気機械装置を実演し、単光子結合率を達成する。
このような単一光子結合率の向上と単一光子レベルでのマイクロ波周波数コムの観測は、運動状態の量子制御や臨界パラメトリックセンシングに応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:45:14 GMT)
Single-layer tensor network approach for three-dimensional quantum systems [0.0] これらのテンソルネットワークの多層構造を利用して、収縮を単純化する。
実験の結果を立方格子ハイゼンベルクモデルでベンチマークし, 結合次元 D = 7 に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:23:58 GMT)
Simple rules for two-photon state preparation with linear optics [0.0] 光子をエンタングすることは、量子通信と計算にとって重要な資源である。
我々は2光子状態行列表現を利用して、線形光学を用いた2光子エンタングリング演算に必要な十分条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:38:58 GMT)
Sequence-to-sequence models in peer-to-peer learning: A practical application [0.0] 本稿では,ピアツーピア学習環境における音声認識(ASR)タスクのLSTM単位に基づくシーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)モデルの適用性について検討する。
この結果は、分散環境でのSeq2Seqモデルの適用の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:44:06 GMT)
Scalable network reconstruction in subquadratic time [0.0] 本稿では,この2次ベースラインを大幅に上回る広範囲の再構成問題に適用可能な一般アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、高い確率で最適なエッジ候補を生成する第2の隣人探索に依存している。
本アルゴリズムは2次ベースラインよりも桁違いに高速な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:47:05 GMT)
Saturation of the Multiparameter Quantum Cramér-Rao Bound at the Single-Copy Level with Projective Measurements [0.0] 量子状態の1つのコピーしか入手できないとき、量子クラムエル・ラオ境界が飽和(達成)できる時期は分かっていなかった。
本稿では、量子クラムエル・ラオ境界を飽和させる最適測定の鍵となる構造特性を照らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:04:13 GMT)
QxEAI - Automated probabilistic forecasting with Quantum-like evolutionary algorithm [0.0] 本稿では,量子ライクな論理決定木と古典値木を少数の時系列でトレーニングし,量子ライクな進化アルゴリズムを用いた確率予測手法であるQxEAIを提案する。
ダウ・ジョーンズ指数の異なるサイクル(毎年、毎月、毎週、毎日)を使うことで、我々の方法論がいかに正確な予測を生み出し、手作業はほとんど必要としないかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:05:02 GMT)
Qualia and the Formal Structure of Meaning [0.0] 経験的に、主観的意味は意識的な経験においてユビキタスである。
心と心の関係の文脈の中で、心の表象に関連する主観的意味の形式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:05:36 GMT)
Precise characterization of a silicon carbide waveguide fiber interface [0.0] 4H-SiCのような高屈折率材料中のエミッタは、内部反射による損失により光子の検出が減少する。
我々は4H-SiCにおける導波路集積V2欠陥に基づく明るい単一光子源を作成し、総光子数1秒あたり181キロ秒を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:51:08 GMT)
Perception and Localization of Macular Degeneration Applying Convolutional Neural Network, ResNet and Grad-CAM [0.0] 本研究は, 歯根の病変部位を局在させることにより, 歯根の健全性および黄斑変性を分類することに基づく。
ResNet50のバックボーンを持つCNNは、90%の列車で98.7%のトレーニング精度と10%のテストデータスプリットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:27:42 GMT)
Overcoming LLM Challenges using RAG-Driven Precision in Coffee Leaf Disease Remediation [0.0] 本研究は、病気の識別にYOLOv8を、コンテキスト認識診断にRAG(Retrieval Augmented Generation)を応用した、革新的なAI駆動型精密農業システムを提案する。
このシステムは、言語モデル(LLM)に関連する固有の制約に対処するために、洗練されたオブジェクト検出技術と言語モデルを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:19:25 GMT)
Optically detected magnetic resonance study of thermal effects due to absorbing environment around nitrogen-vacancy-nanodiamond powders [0.0] ラマンスペクトルでは、電子sp$3$構成から炭素/グラファイト構造に典型的な乱れsp$2$構造への変換に伴うNV$-$ピークの青色シフトが観察された。
ODMRスペクトルでは, 焼鈍後に回復する吸収環境による局所加熱による共鳴位置の赤色変化が観察された。
非照射NV-ND粉末では、この驚くほど大きなシフトは欠如しており、NV-NDの吸収環境による局所温度の変化にのみ関連しており、ODを用いて研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:30:52 GMT)
On the Potential of Re-configurable Intelligent Surface (RIS)-assisted Physical Layer Authentication (PLA) [0.0] 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)技術は、次世代無線ネットワークの潜在的なコンポーネントになりつつある。
しかし、RIS支援無線通信のブロードキャスト特性は、物理的層における悪意のある攻撃に対して脆弱である。
本稿では、RISを利用した物理層認証(PLA)の可能性を確保するためのRIS支援無線通信システムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:53:09 GMT)
On Quantum Ambiguity and Potential Exponential Computational Speed-Ups to Solving [0.0] 我々は、量子コンピューティングのソリューションを、大規模な非線形資産価格モデルに定式化する。
モデル選択に対処するために、あいまいさとモデル/パラメータの不確実性の量子決定理論の基礎を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:11:55 GMT)
Obtaining physical layer data of latest generation networks for investigating adversary attacks [0.0] 機械学習は、5Gや6Gといった最新世代のデータネットワークの機能の最適化に使用できる。
インテリジェント機械学習モデルの振る舞いを操作する敵対策が、大きな関心事になりつつある。
機械学習アプリケーションと連携して動作するシミュレーションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:03:27 GMT)
Observation of chiral edge transport in a rapidly-rotating quantum gas [0.0] 摩擦のない、トポロジカルな物質の境界における粒子の方向伝播は、輸送において最も顕著な現象の1つである。
光学境界に閉じ込められた急速回転するボゾン超流動層における個々のキラルエッジ状態の蒸留を実証した。
地表面と第1励起エッジバンド間のエネルギーギャップを推定し,ソフト境界のために分割されるランドー準位から硬壁限界への進化を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 01:23:39 GMT)
Observation of an inverse turbulent-wave cascade in a driven quantum gas [0.0] 我々は, 逆乱流カスケードを, 小型から大型の2次元ボースガス中で, 等方的に等方的に駆動する逆乱流カスケードを観測した。
i) 弱波乱流における粒子カスケードの解析結果に近接する指数を持つ非定常運動量分布と(ii) 孤立した2次元気体の普遍的粗大化に付随する非熱的固定点を暗示するスペクトルとがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:59:55 GMT)
NeuroLGP-SM: Scalable Surrogate-Assisted Neuroevolution for Deep Neural Networks [0.0] 進化的アルゴリズムは、人工深層ニューラルネットワーク(DNN)のアーキテクチャ構成とトレーニングにおいて重要な役割を果たす
本研究では, DNNから出力される表現型距離ベクトルと, Kriging partial Least Squares (KPLS) を用いて探索する。
提案手法はニューロLinear Genetic Programming surrogate model (NeuroLGP-SM) と名付けられ, 完全評価を必要とせず, DNNの適合性を効率的に正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:52:57 GMT)
Network reconstruction via the minimum description length principle [0.0] 階層的ベイズ推定と重み量子化に基づく別の非パラメトリック正則化スキームを提案する。
提案手法は最小記述長 (MDL) の原理に従い, データの最大圧縮を可能にする重み分布を明らかにする。
提案手法は, 人工ネットワークと経験ネットワークの再構築において, 体系的に精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:35:09 GMT)
Narain CFTs from quantum codes and their $\mathbb{Z}_2$ gauging [0.0] キュディット安定化符号から構築したナライン共形場理論における$mathbbZ$対称性のゲージングについて検討する。
オービフォールドとフェルミオン化の両方を考慮すると、$mathbbZ$ガウイングプロシージャと運動量格子の修正の間の接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 10:22:14 GMT)
Multiple quantum exceptional, diabolical, and hybrid points in multimode bosonic systems: II. Nonconventional PT-symmetric dynamics and unidirectional coupling [0.0] 我々は、単純なボソニック系の量子的例外、ダイアボリック、およびハイブリッド点の存在と退化について分析する。
非エルミート・ハミルトニアンによって記述される系力学はハイゼンベルク・ランゲヴィン方程式によって支配される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:40:21 GMT)
Multiple quantum exceptional, diabolical, and hybrid points in multimode bosonic systems: I. Inherited and genuine singularities [0.0] ボソニック系の量子的例外, ダイボリック, ハイブリッド特異点の存在と退化を解析した。
驚くべきことに、2階と3階のみの例外的な退化が明らかにされている。
解析されたボソニック系は、その一般的な2階のダイアボリックな退化のために、リッチなダイナミクスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:40:14 GMT)
Misclassification bounds for PAC-Bayesian sparse deep learning [0.0] 本研究では,Spike-and-Slab を用いた確率論的アプローチの予測誤差と誤分類誤差に関する理論的結果を示す。
その結果, 対数係数まで, 低次元と高次元の両方で最小値の最適値を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:11:48 GMT)
Measuring the Exploitation of Weaknesses in the Wild [0.0] 弱点は、セキュリティ関連エラーを引き起こす操作を通じて悪用されるバグや障害タイプである。
この研究は、30日間の窓に対して野生で悪用されている弱点の確率を決定するための単純な測定基準を導入する。
分析の結果,92%の弱点が常に悪用されていないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:49:51 GMT)
Mathematics of Differential Machine Learning in Derivative Pricing and Hedging [0.0] 本稿では、厳密な数学的枠組みを通じて、金融微分機械学習アルゴリズムの概念を紹介する。
この研究は、機械学習アルゴリズムの構築における金融モデルにおける理論的仮定の深い意味を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:25:41 GMT)
Liénard Type Nonlinear Oscillators and Quantum Solvability [0.0] 線形および非線形減衰項を持つリエナード型非線形発振器は、古典的および量子的状態の両方において様々な動的挙動を示す。
リエナード型IIに分類される修正エムデン方程式は古典的なレベルで等時振動を示す。
系の量子対する研究は、典型的なPT対称系として量子領域の挙動をより深く理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:26:52 GMT)
Investigating Threats Posed by SMS Origin Spoofing to IoT Devices [0.0] ショートメッセージサービス(SMS)は、モバイルネットワークを介してテキストを交換するサービスである。
SMSの発端数は偽造することができる。
IoTデバイスがSMSの発端数に基づいて管理者を認証した場合、認証はSMSの発端の偽造によってバイパスされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:48:50 GMT)
Interacting quasiperiodic spin chains in the prethermal regime [0.0] 準周期的不整合鎖における非エルゴディック拡張(NEE)体制の再検討を行った。
我々は、スピンスピン自己相関関数の関数形式の変化により、NEE体制が特定されるかもしれないと論じる。
また, NEE現象は, 深部井戸を持つランダムモデルにおいても発生し, 移動度エッジを持たないランダムモデルにおいても発生し, 移動度エッジを持つ準周期モデルでは発生しないが, 深部井戸を持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:00:00 GMT)
Improving On-Time Undergraduate Graduation Rate For Undergraduate Students Using Predictive Analytics [0.0] プエルトリコの大学における在学期間の卒業率は、アメリカ合衆国本土よりも大幅に低い。
本研究は,学生の学習開始時期を正確に把握し,時間通りに卒業しないリスクを負う予測モデルの構築を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 22:33:42 GMT)
Image segmentation of treated and untreated tumor spheroids by Fully Convolutional Networks [0.0] MCTS(Multicellular tumor spheroids)は、放射線(化学)療法の効果を評価するための先進的な細胞培養系である。
我々は2つの完全畳み込みネットワーク(UNetとHRNet)を訓練し、未処理および処理されたMCTSの自動セグメンテーションを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:14:38 GMT)
Hawking radiation from an analogue bouncing geometry [0.0] アナログバウンシング幾何からホーキング放射をシミュレートする設定を提案する。
提案装置は、両端の超伝導量子干渉装置で終了するコプラナー導波路からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:16:51 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） (Thu, 2 May 2024 21:06:04 GMT)
Geometry and purity properties of qudit Hamiltonian systems [0.0] 最大エントロピーの原理は有限次元ハミルトン系のアンサンブルの幾何学的性質を研究するために用いられる。
リプキン・メシュコフ・グリク・ハミルトニアンに対して、量子位相図はパラメータ空間の異なる温度値に対して明示的に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:50:45 GMT)
Geometrical Aspects Of Resources Distribution In Quantum Random Circuits [0.0] マルチパーティの非局所性に焦点をあてるが、異なる絡み合いや非古典性対策に訴えて量子相関も分析する。
我々は、普遍的なゲートと非普遍的なゲートの集合を比較して、量子的優位性を説明する問題の洞察を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:13:04 GMT)
Generic signalling-free white-noise limit for models of spontaneous unitarity violation [0.0] 我々は,任意の初期状態に適用可能な自発的ユニタリティ違反モデルに対して,一般の物理的白色雑音制限が存在することを示す。
この制限では、ボルンルール統計の出現は、ゆらぎ-散逸関係によって強制される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:14:43 GMT)
Generative AI in Cybersecurity [0.0] 生成人工知能(GAI)は、データ分析、パターン認識、意思決定プロセスの分野を変える上で重要な役割を担っている。
GAIは急速に進歩し、サイバーセキュリティプロトコルや規制フレームワークの現在のペースを超越している。
この研究は、マルウェア生成におけるGAIの高度な利用に対抗するために、より複雑な防衛戦略を積極的に特定し、開発する組織にとって重要な必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 19:03:11 GMT)
Generating User Experience Based on Personas with AI Assistants [0.0] 私の研究は、大規模言語モデルとペルソナを組み合わせた新しいアプローチを紹介します。
本研究は,(1)既存の適応型UXプラクティスの批判的レビューと自動化の可能性,(2)UX適応性向上におけるペルソナの役割と有効性の検討,(3)LCM機能を活用してよりダイナミックで応答性の高いUX設計とガイドラインを作成する理論的枠組みの提案,の3分野を中心に構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:03:16 GMT)
Generalized group designs: overcoming the 4-design-barrier and constructing novel unitary 2-designs in arbitrary dimensions [0.0] ユニタリ設計は、いくつかの量子情報プロトコルにおいて必須のツールである。
本稿では,グループ設計を高度に一般化するための新しい構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 00:23:30 GMT)
GAIA: A General AI Assistant for Intelligent Accelerator Operations [0.0] 粒子加速器のような大規模マシンは通常、経験豊富な演算子のチームによって実行される。
粒子加速器の場合、これらの演算子は加速器物理学と機械を構成する技術の両方に関する適切な背景知識を持っている。
この作業では、オープンウェイトな大規模言語モデル(LLM)と高レベルの機械制御システムフレームワークを結合するために、推論とアクション(ReAct)プロンプトパラダイムが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:06:18 GMT)
Foundations for Digital Twins [0.0] コモン・コア・オントロジー(Common Core Ontology)の文脈において,デジタル双生児の特徴を導入し,保護する。
デジタル双生児のドメインに関する定義とデザインパターンのセットを提供し、デジタル双生児とその物理的な双生児の実証的なユースケースで強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:52:11 GMT)
Floquet engineered inhomogeneous quantum chaos in critical systems [0.0] 空間的不均一な共形場理論によって記述された周期駆動臨界系の普遍カオス力学について検討する。
時間外相関器(OTOCs)のリアプノフ指数によって観測された量子カオス相関の開始は、創発的なフロケ地平線のホーキング温度によって決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 18:04:39 GMT)
Filling constraints on translation invariant dipole conserving systems [0.0] U(1)電荷と$mathbbZ_L$双極子モーメントを保存する一次元変換不変格子について検討する。
双極子充填の制約は、電荷充填とシステムサイズの両方に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:21:35 GMT)
FeNNol: an Efficient and Flexible Library for Building Force-field-enhanced Neural Network Potentials [0.0] FeNNolは、力場強化ニューラルネットワークポテンシャルの構築、トレーニング、実行のための新しいライブラリである。
ハイブリッドモデルを構築するためのフレキシブルでモジュール化されたシステムを提供する。
一般的なANI-2xモデルは、AMOEBAの分極力場とほぼ同等のシミュレーション速度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:25:32 GMT)
Estimation with ultimate quantum precision of the transverse displacement between two photons via two-photon interference sampling measurements [0.0] バランスビームスプリッタで干渉する2つの光子間の横変位の推定において、究極の量子感度を実現する量子センシング方式を提案する。
このスキームは、量子ドットを用いた超解像単分子局在顕微鏡のような、高精度なナノスコープ技術に繋がる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:07:52 GMT)
Enhancing initial state overlap through orbital optimization for faster molecular electronic ground-state energy estimation [0.0] 本研究では, 1つのスレーター行列式から構築した初期状態が, 真の分子基底状態を知ることなく最適化可能であることを示す。
本手法は, 局在化分子軌道に比べて1～2桁の精度向上が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:30:57 GMT)
Enhancing User Experience in On-Device Machine Learning with Gated Compression Layers [0.0] オンデバイス機械学習(ODML)は強力なエッジアプリケーションを実現するが、リソース制約のあるデバイスにとって電力消費は依然として重要な課題である。
本研究は,パワーを保ちながらODMLモデル性能を向上させるため,GC(Gated Compression)層の利用に焦点を当てる。
GCレイヤは、ニューラルネットワーク内のニューロンの活性化を選択的にゲーティングし、非必要入力を効果的にフィルタリングすることで、データフローを動的に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:18:06 GMT)
Efficient Remote Sensing with Harmonized Transfer Learning and Modality Alignment [0.0] ハーモナイズドトランスファーラーニングとモダリティアライメント(HarMA)は,タスク制約,モダリティアライメント,単一モダリティアライメントを同時に満足する手法である。
HarMAはリモートセンシング分野における2つの一般的なマルチモーダル検索タスクにおいて最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 04:05:07 GMT)
Efficient Compression of Multitask Multilingual Speech Models [0.0] DistilWhisperは、マルチタスクとマルチ言語機能の利点を維持しながら、これらの言語におけるASRのパフォーマンスギャップを埋めることができる。
提案手法は, 言語専門家を用いた軽量モジュール型ASR微調整と, ささやかな大口径v2からの知識蒸留の2つの戦略を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:11:59 GMT)
Early Transformers: A study on Efficient Training of Transformer Models through Early-Bird Lottery Tickets [0.0] 本稿では,トランスフォーマーモデルのトレーニング効率を最適化するための早期バードチケット仮説の適用性について検討する。
初期バードチケットを識別するために,反復的プルーニング,マスク付き距離計算,選択的再訓練を組み合わせた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:03:45 GMT)
Dynamic Online Ensembles of Basis Expansions [0.0] 動的モデルのスケーラブルでオンラインなアンサンブルを実現するために,ランダムな特徴近似を用いる方法を示す。
静的モデルと動的モデルを融合する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:09:59 GMT)
Dynamic Anisotropic Smoothing for Noisy Derivative-Free Optimization [0.0] 雑音のない微分自由最適化のための球平滑化法とガウス平滑化法を拡張した新しいアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムはスムーズなカーネルの形状を動的に適応させ、局所最適関数の Hessian を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 21:04:20 GMT)
Dissipative phase transition: from qubits to qudits [0.0] 量子多体系における散逸相転移の運命を、個々の成分がキュービットではなくキューディットであるときに検討する。
キュービットの代わりにキュービットを考えると、オープン多体系におけるリッチ位相図へのアクセスに関する新たな視点が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:08:28 GMT)
Development of Cybersecurity Simulator-Based Platform for the Protection of Critical Infrastructures [0.0] 我々は,サイバー物理システムのリアルタイムシミュレーションを用いて,CNIレジリエンスとセキュリティを強化するプラットフォームを開発している。
Vaasa Harbor Microgridで始まったこのプラットフォームは、デジタルツインとリアルタイムに機能を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 06:58:46 GMT)
Density and current statistics in boundary-driven monitored fermionic chains [0.0] 非相互作用フェルミオン系における中濃度密度と電流の空間分布について検討した。
その結果, 平均値と異なり, 中心密度と電流の空間分布は非自明であることがわかった。
モニタリングレートの関数として急激な位相遷移を特定できないが、本研究は典型的な振る舞いを特徴づけることの有用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:13:32 GMT)
Density Matrix Realism [0.0] 量子論に関する現実論は自然界において宇宙の量子状態に関する現実論につながる。
私は、普遍的な量子状態は客観的だが不純物であるという理論である密度行列リアリズムを特徴づけ、精巧に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:56:34 GMT)
Dense dipole-dipole-coupled two-level systems in a thermal bath [0.0] 本研究では, この過程における自然散乱光場の量子的性質について述べる。
集合的に放出される光子強度は、環境熱浴強度に応じて抑制または強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:34:03 GMT)
Deep Learning Models in Speech Recognition: Measuring GPU Energy Consumption, Impact of Noise and Model Quantization for Edge Deployment [0.0] 本研究では, NVIDIA Jetson Orin Nanoにおける各種ASRモデル推論の性能に及ぼす量子化, メモリ要求, エネルギー消費の影響について検討した。
その結果、fp32からfp16への精度変更は、異なるモデル間での音声書き起こしのエネルギー消費量を半減させ、性能劣化を最小限に抑えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:09:07 GMT)
Decoupling Feature Extraction and Classification Layers for Calibrated Neural Networks [0.0] 過度にパラメータ化されたDNNアーキテクチャにおける特徴抽出層と分類層の訓練を分離することで、モデルの校正が大幅に向上することを示す。
本稿では,複数の画像分類ベンチマークデータセットに対して,VTおよびWRNアーキテクチャ間のキャリブレーションを改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:36:17 GMT)
Data Scoping: Effectively Learning the Evolution of Generic Transport PDEs [0.0] 輸送PDEは、質量、運動量、エネルギー保存を記述する時間依存偏微分方程式(PDE)によって制御される。
ディープラーニングアーキテクチャは、これらのPDEのシミュレーションと根本的に相容れない。
本稿では,局所特性を予測するための情報範囲を制限するために,線形時間複雑性を持つ分散データスコーピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:24:56 GMT)
Cumulative Hazard Function Based Efficient Multivariate Temporal Point Process Learning [0.0] 本稿では、ニューラルネットワークを用いてフレキシブルだが適切に定義されたCHFをモデル化する。
提案手法は,データフィッティングおよびイベント予測タスクにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 02:58:13 GMT)
CoolWalks: Assessing the potential of shaded routing for active mobility in urban street networks [0.0] 建物からのシェードは、歩行者の冷却と保護を提供することができるが、この潜在的な利益の程度は不明である。
我々は、合成都市と実際の都市の両方から、建物の足跡とストリートネットワークを用いて、日陰歩行の可能性を探究する。
我々の研究は、冷涼で活発な旅行における日陰の限界と可能性を特定し、都市における持続可能な移動のための日陰供給の厳密な理解に向けた第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:09:08 GMT)
Converting nonlocality into contextuality [0.0] 行列鉛筆の対角化は、多部相関関係を文脈性に含むブール条件の演算子評価された違反を記述するための一様手法を提供する。
また、関連する文脈の構造解析を行い、古典的な予測から量子化されたシステムの偏差のコンパクトな形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 16:39:33 GMT)
Continuously evolving rewards in an open-ended environment [0.0] RULE: 学習と期待によるリワード更新は、単純化されたエコシステムのような環境でテストされます。
団体の人口は、当初は報われたが最終的に有害な行動の放棄をうまく証明した。
これらの調整は、継続的な学習において、外部の介入なしに、実体の根底にある報酬関数を内在的な修正によって行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:07:56 GMT)
Continuous-variable quantum kernel method on a programmable photonic quantum processor [0.0] CV量子カーネル法は,実験上の不完全条件下であっても,複数のデータセットを頑健に分類できることを実験的に証明した。
このデモンストレーションは、QMLのためのCV量子システムの実用性に光を当て、他のCVQMLアルゴリズムにおけるさらなる研究を刺激する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 08:33:31 GMT)
Breaking and trapping Cooper pairs by Rydberg-molecule spectroscopy in atomic Fermi superfluids [0.0] ライドバーグ不純物と相互作用する原子フェルミ超流動層におけるクーパー対の破壊と局在の分光プローブを提案する。
これは、ボース・アインシュタイン凝縮(BEC)を横切る超流動層における二原子および三原子超長距離分子種の形成をモニタリングすることによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:50:44 GMT)
Beyond Individual Input for Deep Anomaly Detection on Tabular Data [0.0] 異常検出は、金融、医療、サイバーセキュリティなど、多くの領域において不可欠である。
私たちの知る限りでは、この機能機能とサンプルサンプル依存関係をうまく組み合わせる最初の作業です。
提案手法は,F1スコアとAUROCをそれぞれ2.4%,AUROCを1.2%上回り,最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 14:57:25 GMT)
Benchmarking Quantum Annealers with Near-Optimal Minor-Embedded Instances [0.0] 本稿では,D-Wave Quantum Annealersに関連付けられた準最適部分埋め込みマッピングを用いてグラフインスタンスを生成するための新しいプロトコルを確立する。
この手法を用いて、制約のない最適化問題の大規模インスタンス上でQAをベンチマークし、QPUの性能を効率的な古典的解法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 15:19:39 GMT)
Behavior Imitation for Manipulator Control and Grasping with Deep Reinforcement Learning [0.0] このプロジェクトは、人間の3次元ポーズ推定と強化学習を組み合わせたものである。
数秒のビデオから模倣ポリシーを学ぶことができる。
学習したポリシーを、馴染みの無いビデオで人間の腕の動きを模倣するために、迅速に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 13:43:22 GMT)
Automating the Discovery of Partial Differential Equations in Dynamical Systems [0.0] 適応型ラッソを用いてスパースレグレッションを利用して自動的にPDEを識別するARGOSフレームワークARGOS-RALの拡張を提案する。
各種ノイズレベルおよびサンプルサイズの下での標準PDEの同定におけるARGOS-RALの性能を厳格に評価した。
以上の結果から,ARGOS-ALはデータから基礎となるPDEを効果的かつ確実に同定し,ほとんどの場合において逐次しきい値リッジ回帰法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 09:31:10 GMT)
Are we allowed to subtract accidental coincidences in experiments of photon correlations? [0.0] 偶然の偶然の抽出は、量子光学実験の一般的な実践である。
偶発的偶然を除去した場合、測定結果は定量的に同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 07:01:32 GMT)
An Effective Approach to Scramble Multiple Diagnostic Imageries Using Chaos-Based Cryptography [0.0] カオスシステムに基づく医用画像暗号化方式を提案する。
平画像とカオスキーに基づく置換は、平画像のピクセルを他の行や列にシャッフルするために提供される。
本研究では, 分岐プロット, Lyapunov指数, MSE, PSNR試験, ヒストグラム解析などの様々な手法と試験を用いて, 提案システムのカオス的挙動を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 05:18:46 GMT)
AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic's Claude [0.0] 本稿では,基本的AIモデルであるArthropicのClaudeに着目し,AIガバナンスの展望について考察する。
我々は、NIST AI Risk Management FrameworkとEU AI Actのレンズを通してCludeを分析し、潜在的な脅威を特定し、緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 23:37:06 GMT)
A separability-based approach to quantifying generalization: which layer is best? [0.0] 未確認データへの一般化は、ディープラーニングの分類と基礎モデルではよく理解されていない。
サンプル領域を表すネットワークのキャパシティを評価するための新しい手法を提案する。
i) 高い分類精度は高い一般化可能性を示すものではなく、(ii) モデルの深い層が必ずしも最良を一般化するとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:54:35 GMT)
A multidimensional approach to quantum state tomography of photoelectron wavepackets [0.0] 虹-KRAKENは光電子の連続的な変動密度行列を1時間遅延スキャンで再構成することができる。
その結果,プロトコルは良好な忠実度を示し,純度をほぼ完全に推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 03:15:02 GMT)
A general framework for active space embedding methods: applications in quantum computing [0.0] 分子と周期的な埋め込みのハイブリッド量子古典計算のためのフレームワークを開発する。
我々は、量子回路アンサッツに結合した周期領域分離DFTの具体的実装を提示することによって、その可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 11:46:44 GMT)
A Formulation of Quantum Fluid Mechanics and Trajectories [0.0] 古典力学の定式化は、時間に依存する量子力学の多体状態に対して与えられる。
エネルギー、運動、ラグランジアン力学に精通した方程式が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 17:22:12 GMT)
(Almost) Everything is a Dicke model -- Mapping non-superradiant correlated light-matter systems to the exactly solvable Dicke model [0.0] ディック結合を持つ単一モードキャビティにおける相互作用量子スピン系のクラスについて検討する。
我々は、幅広いクラスのモデルの関連する低エネルギーセクターを、正確に解けるディックモデルにマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 May 2024 12:32:56 GMT)