Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation [113.2] オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。
トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。
評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。
LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 00:35:01 GMT)
BLINK: Multimodal Large Language Models Can See but Not Perceive [96.4] Blinkはマルチモーダル言語モデル(LLM)のための新しいベンチマークであり、他の評価では見つからないコア視覚知覚能力に焦点を当てている。
Blinkは14の古典的なコンピュータビジョンタスクを3,807の複数の質問に修正し、単一の画像や複数の画像と組み合わせて視覚的にプロンプトする。
GPT-4V と Gemini は 51.26% と 45.72% であり、ランダムな推測よりも 13.17% と 7.63% 高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:25:26 GMT)
UNETR++: Delving into Efficient and Accurate 3D Medical Image Segmentation [93.9] 本稿では,高画質なセグメンテーションマスクと,パラメータ,計算コスト,推論速度の両面での効率性を提供するUNETR++という3次元医用画像セグメンテーション手法を提案する。
我々の設計の核となるのは、空間的およびチャネル的な識別的特徴を効率的に学習する、新しい効率的な対注意ブロック(EPA)の導入である。
Synapse, BTCV, ACDC, BRaTs, Decathlon-Lungの5つのベンチマークで評価した結果, 効率と精度の両面で, コントリビューションの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 09:48:32 GMT)
On the Information Redundancy in Non-Autoregressive Translation [82.4] 非自己回帰翻訳(NAT)におけるマルチモーダル問題の典型例である。
本研究では,最近提案されたNATモデルにおけるマルチモーダル問題を再考する。
複数モーダリティ問題によく対応した2種類の情報冗長性誤差を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:20:28 GMT)
Effectiveness Assessment of Recent Large Vision-Language Models [78.7] 本稿では,多言語多言語モデル(LVLM)の専門的および汎用的な課題における能力を評価する。
私たちは、自然、医療、産業という3つの異なるアプリケーションシナリオに6つの挑戦的なタスクを採用しています。
本研究は,MiniGPT-v2,LLaVA-1.5,Shikraを含む最近の3つのオープンソースLVLMの視覚認識および局所化性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 02:55:09 GMT)
LidaRF: Delving into Lidar for Neural Radiance Field on Street Scenes [73.7] 光リアリスティックシミュレーションは、自律運転のようなアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
しかし, コリニアカメラの動作やスペーサーのサンプリングにより, 街路景観の再現性は低下する。
街路面のNeRF品質を改善するために,Lidarデータのより優れた利用を可能にするいくつかの知見を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:36:12 GMT)
TK-Planes: Tiered K-Planes with High Dimensional Feature Vectors for Dynamic UAV-based Scenes [58.2] 本研究では,無人航空機(UAV)の認識における合成と実世界の領域間ギャップを埋める新しい手法を提案する。
我々のformu-lationは、動いた物体や人間の行動からなる動的シーン用に設計されている。
我々は,Okutama ActionやUG2など,挑戦的なデータセットの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 21:55:33 GMT)
Detours for Navigating Instructional Videos [58.2] We propose VidDetours, a video-lang approach that learn to retrieve the target temporal segments from a large repository of how-to's。
本稿では,ビデオ検索と質問応答の最良の方法に比べて,モデルが大幅に改善し,リコール率が35%を超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:44:32 GMT)
LLM-grounded Video Diffusion Models [57.2] ビデオ拡散モデルは、ニューラル・テンポラル・ジェネレーションのための有望なツールとして登場した。
現在のモデルはプロンプトに苦しむが、しばしば制限されたり、誤った動きをする。
LLM-grounded Video Diffusion (LVD)を紹介する。
以上の結果から,LVDはベース映像拡散モデルよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 19:28:10 GMT)
Beyond Relevance: Evaluate and Improve Retrievers on Perspective Awareness [56.4] 検索者は、ドキュメントとクエリ間のセマンティックな関連性に頼るだけでなく、ユーザクエリの背後にある微妙な意図や視点を認識することも期待されている。
本研究では,検索者がクエリの異なる視点を認識し,応答できるかどうかを検討する。
我々は,現在の検索者はクエリにおいて微妙に異なる視点に対する認識が限られており,特定の視点に偏りがあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:10:00 GMT)
AdaFPP: Adapt-Focused Bi-Propagating Prototype Learning for Panoramic Activity Recognition [51.2] パノラマ活動認識(PAR)は、パノラマシーンにおいて複数の人が行う多粒度行動を特定することを目的としている。
以前の方法は、トレーニングと推論において手動で注釈付き検出ボックスに依存しており、より実用的なデプロイメントを妨げる。
本研究では,パノラマ活動シーンにおける個人,グループ,グローバルな活動を共同で認識するための,適応型バイプロパゲーティング・プロトタイプ学習(AdaFPP)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 01:53:22 GMT)
Robust affine point matching via quadratic assignment on Grassmannians [50.4] Affine matching with Grassmannians (RAG) is a new algorithm to perform affine registration of point clouds。
RAGは従来の手法よりもノイズや点差に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 09:24:01 GMT)
A ripple in time: a discontinuity in American history [49.8] ここでは、KaggleのState of the Union Addressデータセットを使用して、驚くべき観察を行います。
我々の主なアプローチは、BERT (DistilBERT) や GPT-2 のようなベクトル埋め込みを使うことです。
我々の場合、モデル微調整は不要であり、事前訓練されたアウト・オブ・ザ・ボックス GPT-2 モデルで十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 09:15:43 GMT)
Decentralized Federated Learning: A Survey and Perspective [45.8] 分散FL(DFL)は、中央サーバーを必要としない分散ネットワークアーキテクチャである。
DFLはクライアント間の直接通信を可能にし、通信リソースの大幅な節約をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:03:28 GMT)
A Mathematical Model of the Hidden Feedback Loop Effect in Machine Learning Systems [45.0] 意図しない隠れフィードバックループに起因するいくつかの現象を共同で記述するために,繰り返し学習プロセスを導入する。
このような繰り返し学習設定の特徴は、環境の状態が時間とともに学習者自身に因果的に依存することである。
本稿では,繰り返し学習過程の力学系モデルを提案し,正および負のフィードバックループモードに対する確率分布の制限セットを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:57:24 GMT)
UniDEC : Unified Dual Encoder and Classifier Training for Extreme Multi-Label Classification [42.4] Extreme Multi-label Classification (XMC) は非常に大きなラベル空間から関連するラベルのサブセットを予測する。
この研究は、デュアルエンコーダと分類器を同時に訓練する新しいエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークであるUniDECを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:27:51 GMT)
Ab-Initio Calculations of Nonlinear Susceptibility and Multi-Phonon Mixing Processes in a 2DEG-Piezoelectric Heterostructure [41.9] 固体弾性波フォノンは、幅広い量子情報応用のための有望なプラットフォームである。
圧電半導体ヘテロ構造を用いた汎用アーキテクチャを提案する。
このシステムでは, 強い3階非線形性により, 音響キャビティ内でのシングルフォノンKerrシフトが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 01:25:34 GMT)
Gradient-based Parameter Selection for Efficient Fine-Tuning [41.3] グラディエントベース。
選択(GPS)はパラメータ効率の良い新しい微調整法である。
GPSはトレーニングと推論の段階で追加のパラメータや計算コストを導入していない。
GPSは3.33%(91.78% vs. 88.45%, FGVC)、9.61%(73.1% vs. 65.57%, VTAB)の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 23:24:37 GMT)
VR-GS: A Physical Dynamics-Aware Interactive Gaussian Splatting System in Virtual Reality [39.5] 提案するVR-GSシステムは,人間中心の3Dコンテンツインタラクションにおける飛躍的な進歩を示す。
私たちの仮想現実システムのコンポーネントは、高い効率と有効性のために設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 21:17:37 GMT)
Subgraph Pooling: Tackling Negative Transfer on Graphs [38.6] 伝達学習は、関連するタスクからの知識を利用することで、目標タスクのパフォーマンスを向上させることを目的としている。
負の転送は、ソースグラフとターゲットグラフがセマンティックな類似性を持つ場合でも、グラフ構造化データで一般的に発生する。
グラフ構造の違いが知識伝達に与える影響を軽減するため,kホップ近傍からサンプリングしたノードとランダムウォークによりサブグラフポーリング++(SP++)を集約してサブグラフポーリング(SP)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 19:41:52 GMT)
Mind-to-Image: Projecting Visual Mental Imagination of the Brain from fMRI [36.2] 視覚的想像力の再構築は、潜在的に革命的なアプリケーションにおいて、より大きな課題をもたらす。
私たちは初めて、視覚画像に関するかなりのデータセット(約6hのスキャン)をコンパイルしました。
我々は、fMRI-to-imageモデルの修正版を訓練し、2つのイマジネーションのモードから画像の再構成が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 22:46:26 GMT)
SWAP-NAS: sample-wise activation patterns for ultra-fast NAS [35.0] トレーニング不要のメトリクスは、リソース集約型ニューラルネットワークトレーニングを避けるために広く使用されている。
我々は,新しい高性能トレーニングフリーメトリックであるSWAP-ScoreとSample-Wise Activation Patternsを提案する。
SWAP-Scoreは,様々な検索空間やタスクの接地構造と強く相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 18:29:01 GMT)
Learning Linear Utility Functions From Pairwise Comparison Queries [35.0] 線形効用関数のペア比較クエリによる学習可能性について検討する。
受動的学習環境では、線形ユーティリティは第一の目的に対して効率的に学習可能であることを示す。
この場合、第2の目的であっても効率よく学習できることを示し、ノイズフリーおよびノイズの多いクエリ応答設定のためのアルゴリズムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 08:43:45 GMT)
Can Brain Signals Reveal Inner Alignment with Human Languages? [34.9] 脳波と言語の関係と依存性について検討する。
我々は、Canonical correlation AnalysisやWasserstein Distanceなど、様々な関係アライメント探索技術を使用している。
本手法は,K-EmoConが1.7%,感情分析がZucoデータセットが9.3%,関係検出がZuCoが7.4%,F1スコア改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 21:07:04 GMT)
Metric Differential Privacy at the User-Level [34.6] 我々は、プライバシーの概念を得るために、地球移動距離(d_textsfEM$)をメトリクスとして使用します。
線形クエリとアイテムワイズクエリに応答する2つの新しいメカニズムを$d_textsfEM$-DPで設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 13:29:11 GMT)
Towards a Scalable Identification of Novel Modes in Generative Models [33.2] 本稿では,参照分布と比較して高頻度で生成モデルが生成するモードを同定する手法を提案する。
FINC法の標準コンピュータビジョンデータセットおよび生成モデルフレームワークへの応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:06:50 GMT)
Towards Real-world Video Face Restoration: A New Benchmark [33.0] 我々は,「フル,オクルード,サイド」の顔を持つFOSという新しい実世界のデータセットを紹介した。
FOSデータセットは、より多様な劣化をカバーし、より複雑なシナリオからの顔サンプルを含む。
我々は、最先端のBFR法とビデオスーパー解像度(VSR)法の両方をベンチマークして、現在のアプローチを網羅的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:09:48 GMT)
R4: Reinforced Retriever-Reorder-Responder for Retrieval-Augmented Large Language Models [32.6] Retrieval-augmented large language model (LLMs) は、情報検索システムによって取得された関連コンテンツを利用して正しい応答を生成する。
既存のレトリバー・サプライヤ・メソッドは、テキスト生成タスクを実行するために LLM のプロンプトに関連文書を追加するのが一般的である。
検索拡張LDMのための文書順序付けを学習するために,Reinforced Retriever-Reorder-Responder' という新しいパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:59:10 GMT)
On the Benefit of Optimal Transport for Curriculum Reinforcement Learning [32.6] タスク分布間のキュリキュラをフレーミングすることに焦点を当てる。
我々は,カリキュラムの生成を制約付き最適輸送問題とする。
ベンチマークでは、既存のCRL法により、このカリキュラム生成方法が改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:32:40 GMT)
Jailbreak and Guard Aligned Language Models with Only Few In-Context Demonstrations [32.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、それらの安全性と有害なコンテンツを生成する可能性への懸念が浮上している。
我々は,LSMを倒すために戦略的に構築された有害なデモンストレーションを取り入れたインコンテキストアタック(ICA)と,有害な応答の生成を拒否する事例を通じてモデルレジリエンスを活性化するインコンテキストディフェンス(ICD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:32:20 GMT)
Understanding the Difficulty of Solving Cauchy Problems with PINNs [32.0] PINNは微分方程式の解法における古典的手法と同等の精度を達成できないことが多い。
L2$残差と初期条件誤差の和を最小化することは、真の解を保証するのに十分でないことを示す。
我々は,大域的最小値が存在しない場合,機械の精度がエラーの原因となることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:22:52 GMT)
Recall Them All: Retrieval-Augmented Language Models for Long Object List Extraction from Long Documents [30.5] ハイリコールは、特定の主題と特定の関係にあるオブジェクトエンティティの長いリストをポップアップさせるのに不可欠である。
本稿では,L3X法を2段階に分けて提案する手法について述べる。(1)大規模言語モデル(LLM)を用いたリコール指向生成と,(2)精度指向の精査による候補の検証と検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 18:32:08 GMT)
Motion Informed Needle Segmentation in Ultrasound Images [29.5] 従来のカルマンフィルタ法とデータ駆動学習を組み合わせた2次元超音波の針分割法を提案する。
まず、よく使われるエンコーダ-デコーダスタイルアーキテクチャにシームレスに統合する互換性のあるフレームワークを提案する。
第2に、新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた最新の針分割モデルと比較して、優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:07:57 GMT)
AttributionScanner: A Visual Analytics System for Model Validation with Metadata-Free Slice Finding [29.1] データスライス検索は、低パフォーマンスを示すデータセット内のサブグループを特定し解析することで、機械学習(ML)モデルを検証するための新興技術である。
このアプローチは、追加メタデータに対する退屈でコストのかかる要件を含む、重大な課題に直面します。
本稿では,メタデータを含まないデータスライス検索用に設計された,革新的なビジュアルアナリティクス(VA)システムであるAttributionScannerを紹介する。
本システムでは、一般的なモデル動作を含む解釈可能なデータスライスを特定し、属性モザイク設計によりこれらのパターンを可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:08:49 GMT)
U-DiTs: Downsample Tokens in U-Shaped Diffusion Transformers [28.9] 我々は、U-NetアーキテクチャのDiTと等方性のあるDiTを比較することで、単純な玩具実験を行う。
U-Netアーキテクチャは、U-Netインダクティブバイアスの中でわずかに有利にしかならないことが判明した。
本論文では,U-DiTモデルの性能を示すために,一連のU-DiT(U-DiTs)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 18:27:29 GMT)
Distilling Text Style Transfer With Self-Explanation From LLMs [28.6] Text Style Transfer (TST)は、中核的なコンテンツを保持しながら、テキストのスタイルを変えようとしている。
大型言語モデル(LLM)とチェーン・オブ・シント(CoT)を併用したフレームワークを提案する。
Coは従来の微調整法や知識蒸留法を超越していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:23:21 GMT)
Semi-supervised Symmetric Matrix Factorization with Low-Rank Tensor Representation [27.1] 半教師付き対称非負行列分解(SNMF)
対制約行列により合成されたテンソルの低ランク表現を求めるSNMFモデルを提案する。
次に、拡張SNMFモデルを提案し、埋め込み行列を上記のテンソル低ランク表現に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:58:47 GMT)
Quality-Diversity Algorithms Can Provably Be Helpful for Optimization [24.7] QD(Quality-Diversity)アルゴリズムは、ハイパフォーマンスだが多様なソリューションのセットを見つけることを目的としている。
本稿では,厳密な実行時間解析によってQDアルゴリズムの最適化能力に光を当てようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 11:40:44 GMT)
Assessing Adversarial Robustness of Large Language Models: An Empirical Study [24.3] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、敵の攻撃に対する頑強さは依然として重要な問題である。
Llama, OPT, T5 など,主要なオープンソース LLM の脆弱性を露呈する,新しいホワイトボックス型攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 22:00:28 GMT)
SUNY: A Visual Interpretation Framework for Convolutional Neural Networks from a Necessary and Sufficient Perspective [23.2] 本稿では,より優れた人間の理解に向けた説明を合理化するための因果関係駆動型フレームワークSUNYを提案する。
CNNモデルの入力特徴や内部フィルタを仮説的原因として用いて、SUNYは必要な視点と十分な視点の両方について双方向の定量化による説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:29:42 GMT)
ActiveNeuS: Active 3D Reconstruction using Neural Implicit Surface Uncertainty [23.1] 両不確実性を考慮した候補視点の評価を行うActiveNeuSを提案する。
ActiveNeuSは、ニューラルな暗黙の表面の不確かさを計算し、表面情報とともに色の不確かさを提供する。
提案手法は,一般的なデータセットであるBlender と DTU よりも優れており,ActiveNeuS が選択したビューが性能を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:01:58 GMT)
Beyond Unimodal Learning: The Importance of Integrating Multiple Modalities for Lifelong Learning [23.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるマルチモーダル性の役割と相互作用について検討する。
以上の結果から,複数のビューと相補的な情報を複数のモーダルから活用することで,より正確かつ堅牢な表現を学習できることが示唆された。
本稿では,各モーダルにおけるデータ点間の関係構造的類似性を利用して,異なるモーダルからの情報の統合と整合化を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 22:02:58 GMT)
FedProK: Trustworthy Federated Class-Incremental Learning via Prototypical Feature Knowledge Transfer [22.7] フェデレーション・クラス・インクリメンタル・ラーニング(FCIL)は、動的フェデレーション・ラーニング(FL)における新しいクラスを学ぶために、以前の知識を継続的に移行することに焦点を当てている。
本稿では,空間的時間的知識伝達を行うための新しい知識表現として,FedProK(Federated Prototypeal Feature Knowledge Transfer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:57:09 GMT)
CoE-SQL: In-Context Learning for Multi-Turn Text-to-SQL with Chain-of-Editions [22.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインやタスクにおいて印象的な機能を持つことが実証されている。
マルチターンテキスト・ツー・タスクにおけるプロンプト設計の問題について検討し,LLMの推論能力の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:56:14 GMT)
AFter: Attention-based Fusion Router for RGBT Tracking [22.4] 既存のRGBT追跡手法は、マルチモーダル機能を統合するために固定核融合構造を広く採用している。
AFterと呼ばれる新しいemphAttention-based emphFusion rouemphterを開発し、融合構造を最適化し、挑戦的なシナリオに適応する。
特に、階層的注意ネットワークに基づく融合構造空間を設計し、融合操作に対応する各注目ベース融合ユニットと、融合構造に対応するこれらの注目ユニットの組み合わせを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:24:09 GMT)
Sub-goal Distillation: A Method to Improve Small Language Agents [21.8] 大規模言語モデル(LLM)は対話型タスクにおけるエージェントとして大きな可能性を証明している。
数十億のパラメータを持つLLMの性能を、はるかに小さな言語モデルに転送する手法を提案する。
困難かつマルチタスクな対話型テキスト環境であるScienceWorldでは,基本動作のみに基づく標準的な模倣学習を16.7%超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 20:34:06 GMT)
Low Variance Off-policy Evaluation with State-based Importance Sampling [21.7] 本稿では, 重みの計算から特定の状態を取り除き, ばらつきを低減できる状態ベース重要度サンプリング推定器を提案する。
4つの領域の実験により、状態ベースの手法は、従来の手法に比べて、ばらつきの低減と精度の向上を一貫して達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:48:39 GMT)
FLDM-VTON: Faithful Latent Diffusion Model for Virtual Try-on [21.3] FLDM-VTONは、VTONのためのFhithful Latent Diffusion Modelである。
着物は出発点と現地の条件の両方に組み込まれ、忠実な着物のモデルを提供する。
写真のリアルな試着画像を、忠実な衣服のディテールで生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:55:18 GMT)
PhilHumans: Benchmarking Machine Learning for Personal Health [21.1] 医療における機械学習の使用は、患者の成果を改善し、医療のリーチと手頃な価格を拡大する可能性がある。
HUman-Machine Natural Interaction (PhilHumans)を活用するPersonal Health Interfaceを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 22:50:39 GMT)
Stationary Representations: Optimally Approximating Compatibility and Implications for Improved Model Replacements [21.0] 互換性のある表現を学習することで、モデルが時間とともに更新されるときに、セマンティックな機能の交換可能な使用が可能になる。
これは、ギャラリーイメージの更新モデルによる再処理を避けることが重要となる検索・検索システムにおいて特に重要である。
我々は,$d$-Simplex固定分類器によって学習された定常表現が,形式的定義の2つの不等式制約に従って最適に近似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:31:38 GMT)
Genetic Algorithms with Neural Cost Predictor for Solving Hierarchical Vehicle Routing Problems [20.7] 車両の経路決定が高次決定と連動する場合、結果の最適化問題は計算に重大な課題をもたらす。
本稿では,ニューラルコスト予測器を用いた遺伝的アルゴリズム(GANCP)という,ディープラーニングに基づく新しいアプローチを提案する。
特に,提案するニューラルネットワークは,静電容量化車両ルーティング問題を解決するHGS-CVRPオープンソースパッケージの目的値について学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 00:17:29 GMT)
Vision-based 3D occupancy prediction in autonomous driving: a review and outlook [19.9] 本稿では,視覚に基づく3次元占有予測の背景を紹介し,その課題について論じる。
我々は3つの側面から視覚に基づく3D占有率予測の進捗状況を総合的に調査する。
代表的な研究動向を概説し,今後の展望を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:39:25 GMT)
Heterogeneous Network Based Contrastive Learning Method for PolSAR Land Cover Classification [18.4] SL(Supervised Learning)は、高性能を実現するために大量のラベル付きPolSARデータを必要とする。
本稿では,異種ネットワークに基づくコントラスト学習法(HCLNet)を提案する。
ラベルなしのPolSARデータから高レベルな表現を学習し、マルチ機能やスーパーピクセルに応じて数ショットの分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:47:06 GMT)
Privacy Amplification for Matrix Mechanisms [18.1] MMCCは、一般的な行列機構のサンプリングにより、プライバシの増幅を分析する最初のアルゴリズムである。
標準ベンチマークにおけるDP-FTRLアルゴリズムのプライバシ・ユーティリティトレードオフが大幅に改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 18:49:50 GMT)
Random Masking Finds Winning Tickets for Parameter Efficient Fine-tuning [17.6] 微調整の大きな言語モデル(LLM)はコストがかかる。
PEFTはパラメータのごく一部をトレーニングすることでこの問題に対処し、その成功は事前訓練されたモデルの表現性と柔軟性を明らかにする。
本稿では,PEFTの限界について検討し,その設計をさらに単純化し,標準設定を超えてトレーニング可能なパラメータの数を削減した。
予測される学習率が大きいと、ランダムマスキングはトレーニング可能なパラメータを少なくして、様々なタスクにおける標準PEFTアルゴリズムの性能と一致させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:44:18 GMT)
Modeling Caption Diversity in Contrastive Vision-Language Pretraining [17.3] 画像にマッチするキャプションの多様性をモデル化したLlip, Latent Language Image Pretrainingを導入する。
Llipの視覚エンコーダは、テキストから派生した情報を条件付けして最終的な表現に混合された視覚的特徴のセットを出力する。
Llipは大規模エンコーダでも,CLIPやSigLIPのような非コンテクスト化されたベースラインよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 00:37:57 GMT)
The Role of AI in Peer Support for Young People: A Study of Preferences for Human- and AI-Generated Responses [16.4] ソーシャルメディアが若者のピアサポート交換の主要な方法になるにつれ、いつ、どのようにAIがそうした交換を促進、支援できるかを理解する必要がある。
我々は622人の若者に、オンライン調査を完了させ、ヘルプ検索メッセージに対する盲目の人間とAI生成の反応を評価するよう依頼した。
被験者は、関係性、自己表現性、身体的健康に関する状況に対して、AIが生成した反応を好んだ。
オンラインピアサポート交換におけるトレーニングの役割と、若者の幸福を支えることの意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:53:19 GMT)
Better YOLO with Attention-Augmented Network and Enhanced Generalization Performance for Safety Helmet Detection [16.1] 本稿では,GhostNetv2に基づく軽量な特徴抽出ネットワークのバックボーンを組み込むことにより,新しいアプローチを提案する。
安全クリティカルな環境では、安全ヘルメットの正確な検出と速度は、作業上の危険を防止し、安全プロトコルの遵守を確保する上で重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:13:47 GMT)
DiffuseTrace: A Transparent and Flexible Watermarking Scheme for Latent Diffusion Model [16.0] 潜在拡散モデル(LDM)は幅広い応用を可能にするが、違法利用に関する倫理的懸念を提起する。
DiffuseTraceと呼ばれる新しいテクニックは、すべての生成された画像に見えない透かしを埋め込んで、将来的な検出を意味づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 15:32:57 GMT)
Vector Commitments with Efficient Updates [15.9] 個別開封証明の更新に必要な更新情報のサイズと実行時複雑性の関係について検討する。
既存のベクトルコミットメントスキームでは、情報サイズまたは実行時のスケールを更新された状態要素の$k$で線形にする必要がある。
例えば$knu$と$k1-nu$ for any $nu in (0,1)$に対して、$knu$と$k1-nu$のサブ線形である長さとランタイムの両方を達成するベクトルコミットメントスキームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:49:30 GMT)
cuTN-QSVM: cuTensorNet-accelerated Quantum Support Vector Machine with cuQuantum SDK [15.7] 本稿では,NVIDIA の cuQuantum SDK で実現される計算の進歩に着目し,量子支援ベクトルマシン (QSVM) の適用について検討する。
CuTensorNetは、NVIDIA A100 GPUで数秒で完了するシミュレーションをスピードアップする。
我々のQSVMは、100以上のインスタンスをトレーニングするためのMNISTデータセット内の挑戦的な分類を最大95%達成し、古典的なSVMの能力を上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 10:37:01 GMT)
Generalizing CLIP to Unseen Domain via Text-Guided Diverse Novel Feature Synthesis [15.5] CLIPのような視覚言語基盤モデルは、印象的なゼロショットの一般化を示しているが、下流のデータセットの微調整は、その一般化能力の過度な適合と損失を引き起こす可能性がある。
我々はLDFSと呼ばれるプラグイン・アンド・プレイ機能拡張手法を提案し、新しいドメイン機能を合成し、既存のCLIPファインチューニング戦略を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:53:18 GMT)
Open-SQL Framework: Enhancing Text-to-SQL on Open-source Large Language Models [15.2] オープンソースコヒーレンスを用いたテキスト・トゥ・オープンに適した体系的手法を提案する。
コントリビューションには、テキスト・トゥ・オープンタスクにおけるオープンソースのLCMの包括的評価、効果的な質問表現のためのオープンプロンプト戦略、教師付き微調整のための新しい戦略が含まれる。
BIRD-Devデータセットでは,Llama2-7Bを2.54%から41.04%に,Code Llama-7Bを14.54%から48.24%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 15:40:17 GMT)
Design of an entanglement purification protocol selection module [15.1] エンタングルメント浄化プロトコルは、ノード間通信のための量子ネットワーク上でのベル状態の忠実度を改善するために設計されている。
これらのプロトコルは、高忠実度ベル状態を生成する量子ネットワークにおけるコアチャレンジを解決する大きな可能性を秘めている。
本研究では, 大規模な誤差モデル上での密度行列シミュレーションにより, 現実的誤差下での各種浄化プロトコルの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:03:13 GMT)
Understanding Server-Assisted Federated Learning in the Presence of Incomplete Client Participation [15.1] サーバ支援フェデレーションラーニング(SA-FL)は、不完全なクライアント参加の影響を軽減するための一般的なアプローチである。
本稿では,SA-FLが不完全なクライアント参加問題に対処する上で有効であることを示すが,SA-FLの理論的理解は乏しい。
理想的なクライアント参加仮定を持つ古典的FLと同じ線形収束速度を保証するSA-FLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 19:56:49 GMT)
From Generalization Analysis to Optimization Designs for State Space Models [14.9] 状態空間モデル (SSM) は時系列解析の基礎モデルである。
一般化結果に基づく学習アルゴリズムの改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 13:58:03 GMT)
Taming Equilibrium Bias in Risk-Sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning [14.6] リスクに敏感なマルチエージェント強化学習を一般的なマルコフゲームで研究する。
本研究では,既存の文献から帰納的に適用した後悔を評価指標として,均衡バイアスを伴う政策を導出できることを示す。
我々は、リスクバランスのとれた後悔の概念を新たに提案し、均衡バイアスの問題を克服していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:47:45 GMT)
Unveiling the Potential of Sentiment: Can Large Language Models Predict Chinese Stock Price Movements? [13.7] 本稿では,大規模言語モデルの包括的評価のための標準化された実験手法を提案する。
性能向上のためのユニークなアプローチを具現化した3つの異なるLCMを用いて,その方法論を詳述する。
これらの感情要因を用いて量的トレーディング戦略を開発し、現実的なシナリオでバックテストを実施します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 13:02:32 GMT)
Identifying Narrative Patterns and Outliers in Holocaust Testimonies Using Topic Modeling [13.6] 本稿では,先進的な自然言語処理技術を用いて,USC Shoah Foundation Holocaust 証言コーパスを探索する。
質問文を構造化された質問文として扱うことにより、主要なテーマを特定するためにトピックモデリングを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:29:00 GMT)
A Conformal Prediction Score that is Robust to Label Noise [13.2] ラベルノイズに頑健なコンフォメーションスコアを導入する。
ノイズラベル付きデータとノイズレベルを用いて、ノイズフリーコンフォメーションスコアを推定する。
提案手法は,予測セットの平均サイズにおいて,現在の手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:22:02 GMT)
UnSAMFlow: Unsupervised Optical Flow Guided by Segment Anything Model [12.7] UnSAMFlowは教師なしのフローネットワークで、最新の基盤モデルSegment Anything Model(SAM)のオブジェクト情報も活用している。
従来の滑らかさ損失の勾配の低さを解析し,その代わりにホモグラフィに基づく新しい滑らかさ定義を提案する。
KITTIとSintelのデータセットにおける最先端の手法よりも高い精度で、物体の周囲の鋭い境界で透明な光フロー推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 08:27:12 GMT)
Modern Information Technologies in Scientific Research and Educational Activities [12.7] モノグラフは、インタラクティブ人工知能システムの分野における科学研究の現状を要約し、分析します。
大学院生の作業の形式化について,三次元3次元モデルを作成するためのアクセス可能な技術について紹介する。
モノグラフは、第16回国際科学・実践会議「情報技術と自動化 - 2023年」の結果に基づいて編纂された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:24:47 GMT)
Linear Convergence of Independent Natural Policy Gradient in Games with Entropy Regularization [12.6] 本研究は,マルチエージェント強化学習におけるエントロピー規則化独立自然政策勾配(NPG)アルゴリズムに焦点を当てる。
十分なエントロピー正則化の下では、この系の力学は線形速度で量子応答平衡(QRE)に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 22:48:53 GMT)
Isopignistic Canonical Decomposition via Belief Evolution Network [12.5] 本稿では,信念進化ネットワークに基づく同義変換を提案する。
この分解は、可能性分布とその同型質量関数の間の逆経路を与える。
本稿では,確率論,デンプスター・シェーファー理論,可能性理論に基づく人工知能の一般モデル構築のための理論的基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:39:15 GMT)
Hand-Object Interaction Controller (HOIC): Deep Reinforcement Learning for Reconstructing Interactions with Physics [12.4] 我々は,1台のRGBDカメラによる手操作動作を,新しい深部強化学習法により再構成する。
本稿では,ネットワークトレーニングをより安定させるために,直接オブジェクト制御を確立するオブジェクト補償制御を提案する。
補償力とトルクを利用して、簡単な点接触モデルをより物理的に解明可能な面接触モデルにシームレスにアップグレードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:32:13 GMT)
Machine Learning Robustness: A Primer [12.4] この議論はロバストネスの詳細な定義から始まり、MLモデルが様々な環境条件と予期せぬ環境条件で安定した性能を維持する能力であることを示している。
この章では、データバイアスやモデル複雑性、未特定のMLパイプラインの落とし穴など、堅牢性を阻害する要因について詳しく説明している。
議論は、デバイアスや拡張といったデータ中心のアプローチから始まる、堅牢性を促進するための改善戦略を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 00:33:06 GMT)
Light Clients for Lazy Blockchains [12.3] 遅延ブロックチェーンのための効率的なライトクライアント作成を可能にするプロトコルを考案する。
私たちの構成は、すべての-有効または無効の-トランザクションの台帳を含むMerkleツリーを横切るバイセクションゲームに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:13:07 GMT)
Explainable Interface for Human-Autonomy Teaming: A Survey [12.3] 本稿では,HATシステムにおける説明可能なインタフェース(EI)の未探索領域について考察する。
我々は,XAI強化HATシステムにおけるEIの設計,開発,評価について検討する。
私たちは、HATのユニークな課題に対処する、EIのための新しいフレームワークにコントリビュートします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:35:38 GMT)
The SkipSponge Attack: Sponge Weight Poisoning of Deep Neural Networks [12.0] スポンジ攻撃は、ハードウェアアクセラレータにデプロイされたニューラルネットワークのエネルギー消費と計算時間を増加させることを目的としている。
本研究では,SkipSpongeと呼ばれる新しいスポンジ攻撃を提案する。
SkipSpongeは、いくつかのデータサンプルのみを使用して事前訓練されたモデルのパラメータに直接実行される最初のスポンジ攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:38:24 GMT)
PropertyGPT: LLM-driven Formal Verification of Smart Contracts through Retrieval-Augmented Property Generation [11.4] PropertyGPTは包括的で高品質なプロパティを生成し、基礎的な真実と比べて80%のリコールを達成することができる。
PropertyGPTはテスト対象37件中26件のCVE/アタックインシデントを検出し、12件のゼロデイ脆弱性を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:28:27 GMT)
A Literature Review and Framework for Human Evaluation of Generative Large Language Models in Healthcare [11.3] 人工人工知能(AI)は医療に浸透し続けている。
従来の自動評価を人間の専門家による評価で補うことは依然として重要です。
人間の評価の煩雑さ、時間を要すること、そして標準化されていない性質は、実際に大規模言語モデルが広く採用される上で大きな障害となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:16:07 GMT)
Position Paper: Quo Vadis, Unsupervised Time Series Anomaly Detection? [11.3] Timeseries Anomaly Detection (TAD)における機械学習の奨学金の状況は、欠陥のある評価指標の持続的使用に悩まされている。
最先端の深部異常検出モデルは線形写像を効果的に学習する。
発見は、単純かつ解釈可能なTAD手法のさらなる探索と開発の必要性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:43:31 GMT)
Enhancing Cooperation through Selective Interaction and Long-term Experiences in Multi-Agent Reinforcement Learning [10.9] 本研究では,空間的囚人のジレンマゲームにおけるマルチエージェント強化学習に基づく計算フレームワークを提案する。
2つの異なるQ-ネットを用いて各エージェントをモデル化することにより、協調と相互作用の共進化ダイナミクスを解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:42:55 GMT)
Boosting 3D Neuron Segmentation with 2D Vision Transformer Pre-trained on Natural Images [10.8] 本研究では,大規模自然画像に事前学習した2次元視覚変換器モデルを活用する新しい訓練パラダイムを提案する。
本手法は,3次元ニューロンセグメンテーション能力を向上させるために,豊富な自然と希少なニューロン画像領域間の知識共有接続を構築する。
一般的なベンチマークであるBigNeuronで評価したところ、スクラッチからトレーニングしたモデルよりもニューロンのセグメンテーション性能が8.71%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:57:28 GMT)
Unprecedented Code Change Automation: The Fusion of LLMs and Transformation by Example [10.6] 大規模言語モデル(LLM)は、膨大なコードデータセットに基づいてトレーニングされる。
LLMを使用して、正確性、有用性、適用性の基準を満たすコード変種を生成するベストプラクティスを特定します。
PyCraftでそれらを実装し、正しい変種を識別し、入力を平均58倍に拡張し、ターゲットコードを増やすための変更を最大39倍まで自動化するF尺度を96.6%達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 00:37:25 GMT)
TREC iKAT 2023: A Test Collection for Evaluating Conversational and Interactive Knowledge Assistants [10.5] TREC Interactive Knowledge Assistance Track (iKAT) コレクションは、研究者が会話検索エージェント(CSA)をテストおよび評価できるようにすることを目的としている。
このコレクションには、20のトピックにまたがる36のパーソナライズされた対話が含まれており、それぞれにパーソナライズされたユーザペルソナを定義するPersonal Text Knowledge Base (PTKB)が組み合わされている。
約26,000の通路を持つ344の旋回は、関連性の評価、および4つの重要な次元(妥当性、完全性、基底性、自然性)で生成された応答に関する追加評価として提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 11:22:16 GMT)
UDUC: An Uncertainty-driven Approach for Learning-based Robust Control [9.8] 確率的アンサンブル(PE)モデルは、システムの力学をモデル化するための有望なアプローチを提供する。
PEモデルはモード崩壊の影響を受けやすいため、トレーニングセットと若干異なる環境に直面した場合、非破壊的な制御が生じる。
我々は、PEモデルをトレーニングするための代替目的として、$textbfu$ncertainty-$textbfd$riven rob$textbfu$st $textbfc$ontrol (UDUC)損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:48:59 GMT)
The Quadruplon in a Monolayer Semiconductor [9.3] 四体既約実体である四重極の存在に関する最初の実験的な証拠を提示する。
弱い2つの励起子からなる双励起子とは対照的に、四重極は2つの電子と2つの穴から成り、励起子がない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:19:26 GMT)
Enhancing Contextual Understanding in Large Language Models through Contrastive Decoding [9.2] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成時に入力コンテキストを不適切に統合する傾向がある。
本稿では, 逆無関係なパスを負のサンプルとして, コントラストデコーディングを統合する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 20:38:41 GMT)
Deep Pulse-Signal Magnification for remote Heart Rate Estimation in Compressed Videos [9.1] 本稿では,ビデオ圧縮が心拍数推定に与える影響に対処する新しい手法を提案する。
我々は、パルス信号の倍率変換を用いて、圧縮された動画をr信号が拡大された非圧縮データ領域に適応させる。
公開データセットの徹底的な評価により,本モデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:37:07 GMT)
Updating Windows Malware Detectors: Balancing Robustness and Regression against Adversarial EXEmples [8.9] Windows マルウェア検出装置の更新における精度と回帰のトレードオフについて検討する。
既存の検出器にチェーンしてEXEmplesを迅速に停止するプラグインであるEXE-Scannerを提案する。
また,EXE-Scannerは精度の低下なしに頑健なモデルに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:12:23 GMT)
Revisiting Few-Shot Learning from a Causal Perspective [8.9] 我々は、因果的メカニズムを用いて、計量に基づく少ショット学習手法を解釈しようと試みる。
既存のアプローチは,正面調整の特定の形態とみなすことができる。
本稿では,2つの因果的手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:21:56 GMT)
Beyond Performance: Quantifying and Mitigating Label Bias in LLMs [8.8] モデル予測におけるラベルバイアスを定量化するための様々なアプローチを評価する。
本研究により, 脱バイアス前後のモデルに有意なラベルバイアスが認められた。
数発のプロンプトに適したラベルバイアス校正法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 19:53:03 GMT)
Leveraging the Human Ventral Visual Stream to Improve Neural Network Robustness [8.4] 人間の物体認識は、乱雑でダイナミックな視覚環境において顕著なレジリエンスを示す。
多くの視覚的タスクにまたがるパフォーマンスにもかかわらず、Deep Neural Networks(DNN)は人間よりもはるかに堅牢である。
ここでは,人間の腹側視覚ストリームの階層的な領域から神経表現によって誘導されたDNNが,敵の攻撃に対する堅牢性を高めていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:33:20 GMT)
Improved Active Learning via Dependent Leverage Score Sampling [8.4] 本研究では,非依存的(逆方向雑音)環境下での能動学習手法の改善方法について述べる。
エンフェボタルサンプリングアルゴリズムに基づく簡単な実装法を提案する。
独立サンプリングと比較して,本手法は,所定の目標精度に到達するために必要なサンプル数を最大50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:33:32 GMT)
Large Language Models estimate fine-grained human color-concept associations [8.1] マルチモーダルな大言語モデルであるGPT-4は、追加のトレーニングを伴わずに、人間のような色覚関連を推定する能力について検討する。
GPT-4のレーティングは人間のレーティングと相関し、画像から色覚関連を自動的に推定する最先端の手法に匹敵する性能を示した。
GPT-4は、幅広い概念のカラーアソシエーションの分布を効率的に推定するために使用することができ、効果的で直感的な情報視覚化を設計するための重要なツールとして機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:19:15 GMT)
Exploring Extreme Quantization in Spiking Language Models [8.0] 本稿では,新しい2進/3進(1/1.58ビット)スパイクLMアーキテクチャの開発を提案する。
提案手法は,1/1.58ビットの1次スパイキングLMとして大きく進歩した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:00:23 GMT)
Detecting algorithmic bias in medical-AI models using trees [7.9] 本稿では,医療AI意思決定支援システムにおけるアルゴリズムバイアスの領域を検出するための革新的な枠組みを提案する。
本手法は,医学・AIモデルにおける潜在的なバイアスを,特に敗血症予測の文脈で効果的に同定する。
AIベースの医療判断における公平性と公平性を保証するための重要な手段として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 00:06:47 GMT)
SPARSE: Semantic Tracking and Path Analysis for Attack Investigation in Real-time [7.5] 本稿では,ストリームログからクリティカルコンポーネントグラフ(すなわち,クリティカルイベントで構成される)を構築するための効率的なシステムであるSPARSEを提案する。
実大規模アタックデータセットを用いた評価では,SPARSEが1.6秒で重要なコンポーネントグラフ(エッジ113)を生成できることが示されている。
SPARSEは、無関係なエッジをフィルタリングする他の最先端技術よりも25倍効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 10:19:28 GMT)
Implicit Safe Set Algorithm for Provably Safe Reinforcement Learning [7.3] DRLエージェントのセーフガードを合成するためのモデルフリー安全な制御アルゴリズムである暗黙のセーフセットアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,ブラックボックスの動的関数を問合せするだけで,安全指標(バリア証明書)とその後の安全制御則を合成する。
提案アルゴリズムを最先端のSafety Gymベンチマークで検証し、95% pm 9%$ cumulative rewardを得た上で安全性違反をゼロにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 20:59:06 GMT)
ViTALS: Vision Transformer for Action Localization in Surgical Nephrectomy [7.1] UroSliceと呼ばれる新しい腎摘出術のデータセットを紹介した。
これらのビデオからアクションローカライズを行うために,ViTALSと呼ばれる新しいモデルを提案する。
本モデルでは,階層的拡張時間的畳み込み層と層間残差接続を組み込んで,より微細な時間的相関と粗い粒度を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:07:39 GMT)
CNN-LSTM and Transfer Learning Models for Malware Classification based on Opcodes and API Calls [7.1] アプリケーションプログラミングインタフェース(API)コールとオペコードに基づくマルウェア分類システムのための新しいモデルを提案する。
分類のためのWindowsマルウェアサンプルからオプコードシーケンスとAPIコールを抽出する。
9,749,57サンプルのデータセットに対する実験では,8グラムの配列を用いて99.91%の精度で得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:13:13 GMT)
Identifiable causal inference with noisy treatment and no side information [6.4] 本研究では,不正確な連続処理変数を仮定するモデルについて検討する。
提案手法の因果効果推定は, 測定誤差のばらつきや, その他の側面情報の知識がなくても, 同定可能であることを証明した。
我々の研究は、信頼できる因果推論を行うアプリケーションの範囲を広げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 08:16:50 GMT)
Generic Multi-modal Representation Learning for Network Traffic Analysis [6.4] ネットワークトラフィック分析は、ネットワーク管理、トラブルシューティング、セキュリティに不可欠である。
異なるユースケースを解決できる柔軟なマルチモーダルオートエンコーダ(MAE)パイプラインを提案する。
我々は、MAEアーキテクチャは汎用的であり、複数のシナリオで有用な表現の学習に使用できると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:24:29 GMT)
Innate Motivation for Robot Swarms by Minimizing Surprise: From Simple Simulations to Real-World Experiments [6.2] 大規模モバイルマルチロボットシステムは、堅牢性とスケーラビリティの可能性が高いため、モノリシックロボットよりも有益である。
マルチロボットシステムのためのコントローラの開発は、対話の多さが予測し難く、モデル化が難しいため、難しい。
本質的にモチベーションは報酬の特定の定式化を避け、好奇心などの異なるドライバで作業しようとする。
Swarmのロボットケースのユニークな利点は、Swarmのメンバーがロボットの環境に飛び込み、自己参照ループでより活発な行動を引き起こすことができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:25:58 GMT)
Guidance Design for Escape Flight Vehicle Using Evolution Strategy Enhanced Deep Reinforcement Learning [6.0] 本研究では,DRLに基づく誘導コマンドと,比例航法に基づく追尾航法(PFV)に基づく誘導コマンドを生成するシナリオを考察する。
EFVの場合、誘導設計の目的は、与えられた回避距離によって課される制約を受けながら、残留速度を段階的に最大化することである。
最初のステップでは、近いポリシー最適化(PPO)アルゴリズムを使用して、EFVのガイダンスコマンドを生成する。
第2のステップでは、PPOの結果をモデルとして、進化戦略(ES)に基づくアルゴリズムの実行を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:18:15 GMT)
Parkinson's Disease Classification Using Contrastive Graph Cross-View Learning with Multimodal Fusion of SPECT Images and Clinical Features [5.7] パーキンソン病(PD)は世界中の何百万もの人に影響を与え、運動に影響を与えている。
以前の研究では、ディープラーニングをPD予測に利用し、主に医療画像に焦点を当て、データの基盤となる多様体構造を無視した。
本研究では,画像特徴と非画像特徴の両方を包含するマルチモーダルアプローチを提案し,PD分類にコントラッシブなクロスビューグラフ融合を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 00:30:29 GMT)
Fast Diffeomorphic Image Registration using Patch based Fully Convolutional Networks [5.5] 本稿では,高速な微分画像登録のための,教師なし学習に基づく完全畳み込みネットワーク(FCN)フレームワークを提案する。
3つの異なるT1強調MRI(T1w MRI)データセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 01:06:54 GMT)
Locality-Aware Graph-Rewiring in GNNs [5.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の機械学習の一般的なモデルである。
本研究では,グラフ検索のための3つのデシラタを同定する: (i) オーバー・スクアッシングを減らし, (ii) グラフの局所性を尊重し, (iii) グラフの空間性を保存する。
i)iii のすべてを満たす新しいリウィリングフレームワークを,局所性を考慮したリウィリング操作のシーケンスを通じて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:53:28 GMT)
Leveraging (Biased) Information: Multi-armed Bandits with Offline Data [5.3] オフラインデータの存在下においても,非予測ポリシが (Auer et al. 2002) によって UCB ポリシーを上回り得ないことを示す。
非自明な上限が与えられると、UDBよりも優れるオンラインポリシーMIN-UCBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:32:34 GMT)
Accelerated Fully First-Order Methods for Bilevel and Minimax Optimization [5.3] 本稿では,二段階最適化のための一階法,すなわちemph(Pertured Accelerated Fully First-order method for Restart)$BAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 00:04:36 GMT)
Detecting Edited Knowledge in Language Models [5.3] 知識編集技術(KE)は、事前学習から学んだ言語モデルの時代遅れまたは不正確な知識を更新することができる。
しかし、KEはまた、誤情報や有害な内容の挿入など、潜在的に悪意のある応用に直面している。
我々は,言語モデルにおける編集された知識を,新しいタスクを導入して検出することを研究する。編集されたモデルとモデルが生成する特定の知識を与えられた場合,その知識を「非編集」(事前学習に基づく)または「編集」(その後の編集に基づく)のいずれかに分類することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 22:02:24 GMT)
FakeWatch: A Framework for Detecting Fake News to Ensure Credible Elections [5.2] フェイクニュースを検出するために慎重に設計された包括的フレームワークであるFakeWatchを紹介する。
我々のフレームワークは、従来の機械学習(ML)技術と最先端言語モデル(LM)の両方からなるモデルハブを統合している。
本研究の目的は,選挙議題における偽ニュースの特定に有効な,適応的で正確な分類モデルを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 18:53:38 GMT)
Deep Representation Learning-Based Dynamic Trajectory Phenotyping for Acute Respiratory Failure in Medical Intensive Care Units [5.0] セプシスによる急性呼吸不全(ARF)は予後不良の重篤な合併症である。
本稿では, 敗血症患者の臨床軌跡の異なるグループを同定するために, 深部表現学習に基づく表現型表現法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:29:22 GMT)
Onboard Out-of-Calibration Detection of Deep Learning Models using Conformal Prediction [4.9] 本研究では,共形予測アルゴリズムが深層学習モデルの不確かさと関係があることを示し,この関係が深層学習モデルが校正外であるかどうかを検出するのに有効であることを示す。
モデル不確かさと共形予測セットの平均サイズに関連する校正外検出手順を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 11:05:52 GMT)
Few-Shot Fruit Segmentation via Transfer Learning [4.6] 移動学習を用いた内野果実のセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを開発した。
都会のシーン解析における同様の成功を機に,我々は特別事前学習を提案する。
プレトレーニングモデルでは, 地上に落ちてきた果実と木上の果実の区別が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:05:59 GMT)
SoK: Behind the Accuracy of Complex Human Activity Recognition Using Deep Learning [4.6] HAR(Human Activity Recognition)は1980年代にさかのぼる研究分野である。
本稿では,データバージョニングやモデルキャパシティといった複雑なHARの不正確性につながる要因を包括的に体系化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:48:19 GMT)
Machine Learning in Space: Surveying the Robustness of on-board ML models to Radiation [4.5] 現代の宇宙船はますます機械学習(ML)に依存している
宇宙の物理機器は、放射線のような様々な自然の危険にさらされている。
宇宙用MLモデルに対する放射の影響はよく研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 11:37:08 GMT)
Stability of vortices in exciton-polariton condensates with spin-orbital-angular-momentum coupling [4.2] スピン軌道-角-分子結合(SOAMC)は、原子ボース-アインシュタイン凝縮体中の渦を生成するために実験的に達成されている。
有限サイズの円形ポンピングビーム下での渦の発生と構成を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 02:29:15 GMT)
A Multi-Domain Multi-Task Approach for Feature Selection from Bulk RNA Datasets [4.2] サルモネラ感染に対するマウス宿主免疫反応から生じる2つのデータセットについて検討した。
ドメイン間の識別の小さなサブセットが各ケースで抽出されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 01:36:05 GMT)
QuACK: Accelerating Gradient-Based Quantum Optimization with Koopman Operator Learning [4.1] 本稿では、量子コンピュータ上での勾配ダイナミクスの効率的な予測に交互アルゴリズムを活用する新しいフレームワークQuACKを提案する。
量子最適化と機械学習の幅広い応用において、勾配に基づく最適化を加速するQuACKの驚くべき能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 23:55:49 GMT)
MEXGEN: An Effective and Efficient Information Gain Approximation for Information Gathering Path Planning [3.2] 自律ロボットの計画アルゴリズムは、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定問題を解決する必要がある。
我々は,不確実な信念状態からセンサ計測を予測する難しい問題に対して,計算的に効率的かつ効果的に近似する手法を開発した。
マルチロータ型空中ロボットを用いた広範囲なシミュレーション・フィールド実験により, 電波源追尾と位置決め問題の性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 08:09:16 GMT)
PoseINN: Realtime Visual-based Pose Regression and Localization with Invertible Neural Networks [3.0] カメラからエゴ位置を推定することは、モバイルロボティクスから拡張現実に至るまで、ロボット工学における重要な問題である。
本稿では,画像の潜在空間とシーンのポーズの間のマッピングを見つけるために,非可逆ニューラルネットワーク(INN)を用いてこの問題を解決することを提案する。
我々のモデルは、訓練が速く、低解像度合成データのオフラインレンダリングしか必要とせず、SOTAと同じような性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 01:05:41 GMT)
Cousins Of The Vendi Score: A Family Of Similarity-Based Diversity Metrics For Science And Machine Learning [3.0] Vendi Score(ヴェンディ・スコア)は、一般的な類似性に基づく多様性指標である。
ヴェンディスコアは類似性を考慮し、多様性を評価するためにコレクション内のカテゴリの頻度に関する知識を必要としない。
We use the Vendi scores to improve understanding the behavior of image Generative model in terms of memorization, duplication, diversity, and sample quality。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 20:31:51 GMT)
Epsilon-Greedy Thompson Sampling to Bayesian Optimization [2.9] トンプソンサンプリング(TS)は、BOがエクスプロレーション-探索トレードオフを扱うために好まれるソリューションである。
我々は、強化学習において確立された選択戦略である$varepsilon$-greedyポリシーを取り入れて、TSを改善する。
適切な$varepsilon$-greedy TSを実装した$varepsilon$-greedy TSは、2つのエクストリームよりも堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:04:48 GMT)
Decoupling Exploration and Exploitation for Unsupervised Pre-training with Successor Features [2.8] 後継機能付き教師なし事前学習モデル(SF)を提案する。
提案手法は,SF上に構築されたエージェントのエクスプロイトと探索の分解を追求する。
提案したモデルは非モノリシックな教師なし事前学習(NMPS)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:03:11 GMT)
An Autonomous Non-monolithic Agent with Multi-mode Exploration based on Options Framework [2.8] 非モノリシックな探査研究は、人間と動物のモードスイッチング探索行動を調べるために現れた。
私たちの研究の最終的な目的は、エージェントがいつ自律的に探索するか、活用するかを判断できるようにすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:16:07 GMT)
Advanced Equalization in 112 Gb/s Upstream PON Using a Novel Fourier Convolution-based Network [2.3] 本稿では,112Gb/s上流PAM4-PONに対して,FConvNetに基づく新しい低複雑性フーリエ畳み込みネットワーク(FConvNet)を実験的に実証する。
FConvNetは、0.005のBERにおいて、51tap Sato等化器とベンチマーク機械学習アルゴリズムと比較して、受信感度を2dBと1dBに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 08:33:24 GMT)
Scaling SNNs Trained Using Equilibrium Propagation to Convolutional Architectures [2.2] 平衡伝播(Equilibrium Propagation、EP)は、収束性リカレントニューラルネットワーク(RNN)のために開発された生物学的に妥当な局所学習アルゴリズムである。
EPは、BPTTによって訓練されるスパイキングニューラルネットワーク(SNN)をトレーニングする強力な候補である。
本稿では,EP を用いた畳み込みスパイク収束 RNN の訓練のための定式化を行い,スパイク収束 RNN と非スパイク収束 RNN とのギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:06:14 GMT)
TetraBFT: Reducing Latency of Unauthenticated, Responsive BFT Consensus [1.6] TetraBFTは、部分同期でコンセンサスを解決するためのビザンチンのフォールトトレラントプロトコルである。
厳密なセキュリティ分析と形式的検証により,TetraBFTの正当性を検証した。
我々はTetraBFTをマルチショット連鎖コンセンサスプロトコルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 08:54:42 GMT)
Machine Learning Data Practices through a Data Curation Lens: An Evaluation Framework [1.6] 機械学習におけるデータプラクティスをデータキュレーションの実践として評価する。
機械学習の研究者たちは、しばしばモデル開発を強調するが、標準的なデータキュレーションの原則を適用するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:21:05 GMT)
MARS via LASSO [1.5] 我々はMARS法の自然変種を提案し,研究する。
提案手法は,関数の凸クラス上での少なくとも2乗推定に基づいている。
我々の推定器は有限次元凸最適化によって計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:45:47 GMT)
A Group Key Establishment Scheme [1.4] グループ認証は、あるユーザの集合がグループに属することを確認する方法である。
1つの中央機関が1つずつ認証を行う標準的な認証方式とは異なり、グループ認証は、グループのすべてのメンバーに対して一度に認証処理を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:33:39 GMT)
A Novel Endorsement Protocol to Secure BFT-Based Consensus in Permissionless Blockchain [1.4] BFTベースのコンセンサスメカニズムは、ネットワークの高スケーラビリティ要件を満たすために、許可されたブロックチェーンで広く採用されている。
Sybil攻撃は、無許可ブロックチェーンにBFTベースのコンセンサスメカニズムを適用する際の最も潜在的な脅威の1つである。
本稿では,認証と検証プロセスの合理化と拡張性を実現するシグネチャアルゴリズムを用いた,新規なサポートベースのブートストラッププロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:00:33 GMT)
A Diagramming Technique for Teaching Students to Read Software Engineering Research Papers: an experience report [1.3] 科学研究論文を読むことは、多くの学生が博士課程に入る前に学ばないスキルである。
本稿では,この技術を教えるためのダイアグラム技術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 18:45:04 GMT)
Evaluating the Ability of Computationally Extracted Narrative Maps to Encode Media Framing [1.2] 本稿では、特定の物語抽出と表現アプローチ(物語マップ)の能力について考察する。
本結果は,ニュース物語における複雑なフレーミングのダイナミクスをユーザに提供するナラティブマップの可能性を強調した。
しかし、計算的物語抽出プロセスにおいて、フレーミング情報を直接活用することは、未解決の課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:40:28 GMT)
Quranic Audio Dataset: Crowdsourced and Labeled Recitation from Non-Arabic Speakers [1.2] 本稿では、アラビア語以外の話者に対して、クアン語を引用する学習の課題について論じる。
我々はボランティアベースのクラウドソーシングのジャンルを用いて、オーディオ資産を集めるためにクラウドソーシングAPIを実装している。
我々は、11カ国以上にわたる1287人の参加者のプールから、約7000人のクラーニックのリサイクリングを収集しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:29:05 GMT)
MedPromptExtract (Medical Data Extraction Tool): Anonymization and Hi-fidelity Automated data extraction using NLP and prompt engineering [1.0] 医療記録のシームレスなデジタル化における大きな障害は、既存の記録との相互運用性の欠如である。
本稿では, 半教師付き学習, 大規模言語モデル, 自然言語処理を併用した自動ツールMedPromptExtractについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 13:25:06 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。
100のAPIについて予備調査を行い、25の脆弱性が見つかった。
6つのAPIで9つの真の脆弱な操作を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 15:36:16 GMT)
Your Network May Need to Be Rewritten: Network Adversarial Based on High-Dimensional Function Graph Decomposition [1.0] 本稿では,上記の課題に対処するネットワーク敵手法を提案する。
これはネットワーク内で異なるアクティベーション関数を使用する最初の方法である。
トレーニング効率と予測精度の両面で,標準的なアクティベーション機能よりも大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 11:22:30 GMT)
CTD4 - A Deep Continuous Distributional Actor-Critic Agent with a Kalman Fusion of Multiple Critics [0.9] CDRL(Categorical Distributional Reinforcement Learning)は,複雑なタスクの学習において,より優れたサンプル効率を示す。
本稿では,連続行動空間に適した連続分布モデル自由RLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:38:38 GMT)
Offline Tracking with Object Permanence [0.9] 本稿では,隠蔽された物体追跡に焦点をあてたオフライン追跡モデルを提案する。
これはオブジェクト永続性の概念を活用し、オブジェクトがもはや観測されていない場合でも、オブジェクトは存在し続けることを意味する。
従来のオンライン追跡結果を大幅に改善することにより、3次元多目的追跡における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:21:01 GMT)
Mixat: A Data Set of Bilingual Emirati-English Speech [0.9] Mixatは英語で書かれたEmirati音声のデータセットである。
データセットは、ネイティブなEmiratiスピーカーを特徴とする2つの公開ポッドキャストから15時間のスピーチで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:06:34 GMT)
AlloyASG: Alloy Predicate Code Representation as a Compact Structurally Balanced Graph [0.6] 我々はCSBASG(Compplex Structurely Balanced Abstract Semantic Graph)という新しいコード表現スキーマを導入する。
CSBASGは、ある意味的要素をグラフのノードとしてリストする複雑な重み付き有向グラフとしてコードを表す。
我々は,合金モデルに対するCSBASG表現の効率を,ASTと比較してコンパクト性の観点から評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 20:15:11 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） (Sat, 4 May 2024 09:39:26 GMT)
Improve Cross-Modality Segmentation by Treating MRI Images as Inverted CT Scans [0.5] 簡単な画像インバージョン手法により,MRIデータ上でのCTセグメント化モデルのセグメンテーション品質を大幅に向上できることを示す。
イメージインバージョンは実装が簡単で、専用のグラフィックス処理ユニット(GPU)を必要としない
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:02:52 GMT)
Three Mechanisms of Feature Learning in the Exact Solution of a Latent Variable Model [0.3] 有限幅の1層線形モデルの学習力学を同定し,正確に解く。
提案手法は,(1)アライメントによる学習,(2)アライメントによる学習,(3)再スケーリングによる学習という3つの新しい特徴学習メカニズムを同定する。
対照的に、これらのメカニズムはモデルのカーネル構造には存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 12:43:04 GMT)
EDA Corpus: A Large Language Model Dataset for Enhanced Interaction with OpenROAD [0.3] 我々は、広く採用されているオープンソースのEDAツールチェーンであるOpenROAD向けに、オープンソースデータセットを提示する。
データセットには1000以上のデータポイントがあり、 (i) 質問プロンプトからなるペアセットと (ii) コードプロンプトとそれに対応するOpenROADスクリプトで構成されるペアセットの2つのフォーマットで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 21:29:37 GMT)
IQLS: Framework for leveraging Metadata to enable Large Language Model based queries to complex, versatile Data [0.2] Intelligent Query and Learning System (IQLS)は、自然言語を使ってデータ検索を単純化することで、プロセスを単純化する。
利用可能なメタデータと利用可能なデータモデルに基づいて、構造化されたデータをフレームワークにマッピングする。
IQLSは、インターフェイスを通じてユーザクエリによって与えられるタスクをエージェントが実行可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 13:44:05 GMT)
Video-based Sequential Bayesian Homography Estimation for Soccer Field Registration [0.0] 1つのビデオフレームのホモグラフィーをアフィン変換によって次のビデオフレームに明示的に関連付ける新しいベイズフレームワークが提案されている。
提案手法は,2段階カルマンフィルタを用いて既存の手法を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:54:11 GMT)
Unsupervised machine learning for data-driven classification of rock mass using drilling data: How can a data-driven system handle limitations in existing rock mass classification systems? [0.0] 世界の地下建設の安定性とリスクを評価するためには,岩盤の質量分類システムが不可欠である。
1970年代に開発された岩石の質量分類システムは、現代の高解像度データや高度な統計技術にアクセスできない。
本研究では,岩盤群分類システムの基本基盤として機能する,明確に定義されたクラスターを形成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 10:54:07 GMT)
Towards a theory of model distillation [0.0] 蒸留は、複雑な機械学習モデルを、オリジナルを近似するより単純なモデルに置き換える作業である。
ニューラルネットワークを簡潔で明確な決定木表現に効率的に抽出する方法を示す。
我々は, 蒸留がスクラッチから学習するよりもはるかに安価であることを証明するとともに, その複雑さを特徴づけることを進める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 19:52:03 GMT)
Systematic Review: Anomaly Detection in Connected and Autonomous Vehicles [0.0] この系統的なレビューは、連結車両と自律車両の異常検出に焦点を当てている。
異常検出に最もよく使用される人工知能(AI)アルゴリズムは、LSTM、CNN、オートエンコーダなどのニューラルネットワークと1クラスのSVMである。
自動車への異常検出の展開を調査し,道路上での性能評価を行うためには,今後の研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 18:31:38 GMT)
Sign-Guided Bipartite Graph Hashing for Hamming Space Search [0.0] BGH(Bipartite graph hashing)は、ハミング空間におけるTop-K検索において、低ストレージと推論コストで広く利用されている。
近年の研究では、BGHにグラフ畳み込みハッシュを導入し、最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 04 May 2024 17:20:55 GMT)
Resonant-force induced symmetry breaking in a quantum parametric oscillator [0.0] 振動周波数における余分な力は状態の対称性を破る。
この効果は、力と量子ゆらぎの間の相互作用によって非常に強いものとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:37:19 GMT)
Relations Prediction for Knowledge Graph Completion using Large Language Models [0.0] 我々は,関係予測タスクのために,知識グラフノード名を用いて大きな言語モデルを微調整する。
実験の結果,広く利用されている知識グラフベンチマークにおいて,新たなスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 19:04:51 GMT)
Quantum superpositions of current states in Rydberg-atom networks [0.0] 現状を設計するための量子最適制御プロトコルを提案する。
与えられた空間的に閉じたツイーザーネットワークで伝播するライドバーグ励起によって特徴づけられる量子状態
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 06:45:32 GMT)
Prévisions météorologiques basées sur l'intelligence artificielle : une révolution peut en cacher une autre [0.0] 本稿では,構造的リアリズムと気象事象の予測可能性の関係について論じる。
AIに基づく決定論的予測の統計的分析は、確率論的アプローチが解決に役立つという現実主義/パフォーマンスジレンマを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:45:31 GMT)
Prediction of Space Weather Events through Analysis of Active Region Magnetograms using Convolutional Neural Network [0.0] 宇宙の悪天候は大気の変化を引き起こし、地球規模で物理的、経済的に損傷を与える。
本研究の目的は、太陽の活動領域磁気図に基づく宇宙天気(太陽フレア、コロナ質量放出、地磁気嵐)の予測に機械学習技術を活用することである。
このデータセットからトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にマグネットグラムを入力することで、宇宙天気イベントが発生するかどうか、どのようなイベントが起こるかを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 03:04:51 GMT)
On the role of chirping in pulsed single photon spectroscopy [0.0] 本研究では,2レベル系と1光子パルスの相互作用強度を,後者がチャープされる場合に推定する精度について検討する。
実験により, パルス光子分光法において, 実験可能な測定値が最適か近いかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:46:11 GMT)
Navigating the phase diagram of quantum many-body systems in phase space [0.0] ウィグナー関数はスピン$-(frac12!frac12)$とスピン$-(frac12!
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 14:46:53 GMT)
Learning-based models for building user profiles for personalized information access [0.0] 本研究は,文書の内容や情報ニーズを表現するのに使用される語彙の違いを考慮し,文献に寄与する。
ディープラーニングモデルは、ドキュメントとクエリの複雑な表現を学ぶために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 04 May 2024 13:26:26 GMT)
Higher-order topology protected by latent crystalline symmetries [0.0] 系の等スペクトル還元を行うと、潜在回転対称性が明らかになるのに十分である。
この研究は、トポロジカル結晶絶縁体の分類を拡張し、潜在対称性を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:21:24 GMT)
Hierarchy of emergent cluster states by measurement from symmetry-protected-topological states with large symmetry to subsystem cat state [0.0] 逐次サブシステム投影計測により相関状態間に出現する測定生成階層を提案する。
我々は,大規模システムおよび大規模対称クラスタSPT状態に適用した逐次サブシステム射影測定により,対称性の低減階層を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 07:17:53 GMT)
GAD: A Real-time Gait Anomaly Detection System with Online Adaptive Learning [0.0] 歩行異常検出は、人の通常の歩行パターンから逸脱を検出するタスクである。
本稿では,リアルタイム歩行異常検出システムであるGADを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 22:43:09 GMT)
Fermi's golden rule rate expression for transitions due to nonadiabatic derivative couplings in the adiabatic basis [0.0] 断熱的状態間の非断熱的微分結合項について慎重に検討する。
準アディバティック近似に基づくFGRレート式をよく定義する。
結果のレート表現は、NDC項の二次的寄与とフランク・コンドンモードへの結合による項を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 15:34:54 GMT)
Experimental verification of the quantum nature of a neural network [0.0] システムを量子化する理由と、ニューラルネットワークが量子残基を持つと解釈できる範囲について論じる。
古典的ニューラルネットワークの量子関数規則(マップ)から絡み合いを抽出できる可能性のある実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 13:13:12 GMT)
Enhancing News Summarization with ELearnFit through Efficient In-Context Learning and Efficient Fine-Tuning [0.0] 我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,XSumデータセットからニュース記事のコヒーレントな要約を生成する。
その結果,プロンプトにおけるショット数の増加と簡易テンプレートの利用により,要約の質が向上することが確認された。
また、LLMの第1層を微調整すると、他の層を微調整したり、LoRAを利用するよりも優れた結果が得られることも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:48:05 GMT)
Enabling Accelerators for Graph Computing [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを学ぶための新しいパラダイムを提供する。
GNNは従来のニューラルネットワークと比較して新しい計算課題を提示している。
この論文は、GNNが基盤となるハードウェアとどのように相互作用するかをよりよく理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 16:10:17 GMT)
Distribution of Fidelity in Quantum State Transfer Protocols [0.0] 量子状態伝達プロトコルは多くの量子情報処理タスクにおいて主要なツールキットである。
本研究では,忠実度の全確率分布を解析し,一量子状態と二量子状態の遷移を導出するための一般的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 17:35:53 GMT)
Dirac Brackets $\leftrightarrow$ Open Quantum Systems: A Correspondence [0.0] ゴリニ-コサコフスキー-スダルシャン-リンドラー方程式によって支配される開量子系の時間発展を研究する。
同様に、古典的に制約された力学系における物理可観測体の時間発展は、リウヴィル方程式の一般化によって制御される。
我々は、リンドブラッド作用素を制約に接続する上記の状況の間の興味深いが正確な古典量子対応を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 04:42:15 GMT)
Deep Image Restoration For Image Anti-Forensics [0.0] JPEG圧縮、ぼかし、ノイズ付けは、長い間、反法医学に使われてきた。
偽画像の検出を困難にし、深部画像偽画像検出モデルのトレーニングにデータ拡張に使用される。
これらの痕跡を検出するために、別の画像鑑定法も開発されている。
本研究では, 深部画像復元モデルを用いて, さらに一歩進めて, 画質の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 20:49:06 GMT)
DDE-Find: Learning Delay Differential Equations from Data [0.0] DDEのパラメータ、時間遅延、初期条件関数を学習するためのデータ駆動フレームワークであるDDE-Findを紹介する。
DDE-Findは、データからDDEを学ぶための最近の発展の上に構築され、データからDDEを学ぶための最初の完全なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 13:14:29 GMT)
Contrastive Dual-Interaction Graph Neural Network for Molecular Property Prediction [0.0] 本稿では,分子特性予測のための自己教師付きグラフニューラルネットワークフレームワークであるDIG-Molを紹介する。
DIG-Molは2つの相互接続ネットワークと運動量蒸留ネットワークを統合し、分子特性を効率的に改善する。
我々は,様々な分子特性予測タスクにおける広範囲な実験的評価により,DIG-Molの最先端性能を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 10:09:27 GMT)
BushraDBR: An Automatic Approach to Retrieving Duplicate Bug Reports [0.0] 本稿では、DBRを検索し、開始前に複製を停止するための自動アプローチ(BushraDBR)を提案する。
BushraDBRは、新たに提出されたBRとBug Repository(BRE)の他のBRとの間のテキスト類似性(TS)を利用してDBRを検索する。
実験は、BushraDBRアプローチがDBRを効率的に回収する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 11:22:35 GMT)
Bengali Fake Reviews: A Benchmark Dataset and Detection System [0.0] 本稿では,Bengali Fake Review Detection (BFRD)データセットを紹介する。
データセットは7710件のノンフェイクと1339件の偽の食品関連レビューで構成されている。
レビューで非ベンガル語を変換するために、英語の単語を対応するベンガル語の意味に翻訳するユニークなパイプラインが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 08:51:21 GMT)
Astro-NER -- Astronomy Named Entity Recognition: Is GPT a Good Domain Expert Annotator? [0.0] 我々は、微調整LDMモデルからの予測を用いて、天文学文学における科学的実体の注釈付けにおいて、非ドメインの専門家を支援するアプローチを実験した。
本結果から, ドメインエキスパートとLLM支援非専門家との間には適度な合意が得られ, ドメインエキスパートとLLMモデルの予測との間には公平な合意が得られた。
5000の注釈付き天文学記事のタイトルを含むデータセットが公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 08:04:39 GMT)
Analyzing And Editing Inner Mechanisms Of Backdoored Language Models [0.0] データセットの課金は、バックドアモデルにつながる可能性のある大きな言語モデルに対する潜在的なセキュリティ上の脅威である。
本稿では,トランスを用いたバックドア言語モデルの内部表現について検討し,バックドア機構において最重要となる初期層モジュールについて検討する。
我々は,潜在的有毒データセットの微調整中に個々のモジュールを局所的に拘束することで,大規模言語モデルのバックドアロバスト性を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 02:48:58 GMT)
Accounting for Quantum Effects in Atomistic Spin Dynamics [0.0] 原子論的スピンダイナミクス(Atomistic spin dynamics、ASD)は、様々な物質の磁化力学をモデル化するための標準ツールである。
ASDシミュレーションに量子効果を効果的に組み込むための2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 18:30:47 GMT)
A Data Mining-Based Dynamical Anomaly Detection Method for Integrating with an Advance Metering System [0.0] 建設事業は総消費電力の30%を消費し、世界の電力関連排出量の26%に寄与している。
本研究は、メーターレベルの異常を検出するための教師なしアプローチと教師なしアプローチの両方について検討する。
このシステムは、メーターレベルの異常をリアルタイムに検出するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:26:13 GMT)
A Combination of BERT and Transformer for Vietnamese Spelling Correction [0.0] ベトナム語ではまだ実装されていない。
我々のモデルは、Google Docs Spell Checkingツールと同様に、他のアプローチよりも優れており、このタスクで86.24 BLEUスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 May 2024 05:24:19 GMT)