Recent Trends in 3D Reconstruction of General Non-Rigid Scenes [104.1] コンピュータグラフィックスやコンピュータビジョンにおいて、3次元幾何学、外観、実際のシーンの動きを含む現実世界のモデルの再構築が不可欠である。
これは、映画産業やAR/VRアプリケーションに有用な、フォトリアリスティックなノベルビューの合成を可能にする。
この最新技術レポート(STAR)は、モノクロおよびマルチビュー入力による最新技術の概要を読者に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:28:20 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） (Mon, 6 May 2024 06:50:10 GMT)
Is Sora a World Simulator? A Comprehensive Survey on General World Models and Beyond [101.2] 一般世界モデルは、人工知能(AGI)の実現への決定的な道のりを表現している
本調査では,世界モデルの最新動向を包括的に調査する。
我々は,世界モデルの課題と限界について検討し,今後の方向性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:37:07 GMT)
Complex Video Reasoning and Robustness Evaluation Suite for Video-LMMs [98.4] CVRR-ES(Complex Video Reasoning and Robustness Evaluation Suite)について紹介する。
CVRR-ESは、11種類の実世界のビデオ次元にわたるビデオLMMの性能を包括的に評価する。
我々の発見は、次世代の人間中心AIシステムを構築する上で貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:59:45 GMT)
Are aligned neural networks adversarially aligned? [93.9] 敵のユーザは、アライメントの試みを回避できるインプットを構築できる。
既存のNLPベースの最適化攻撃は、整列したテキストモデルを確実に攻撃するには不十分であることを示す。
我々は、NLP攻撃の改善が、テキストのみのモデルに対して、同じレベルの逆制御を示す可能性があると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:36:24 GMT)
RA-DIT: Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning [91.0] Retrieval-augmented Language Model (RALMs) は、外部データストアからロングテールおよび最新の知識にアクセスすることで、パフォーマンスを向上させる。
既存のアプローチでは、LM事前トレーニングに高価な検索固有の修正が必要になるか、あるいは、最適以下のパフォーマンスをもたらすデータストアのポストホック統合を使用する必要がある。
本稿では,第3の選択肢を提供する軽量な微調整手法であるRetrieval-Augmented Dual Instruction Tuning (RA-DIT)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:50:35 GMT)
Outlier Weighed Layerwise Sparsity (OWL): A Missing Secret Sauce for Pruning LLMs to High Sparsity [88.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる顕著なパフォーマンスで有名である。
本研究では,不均一層幅比の調整を施した新しいLCMプルーニング手法について紹介する。
OWL は、最先端の Wanda と SparseGPT を 61.22 で上回り、6.80 パープレキシティを 70% で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:36:08 GMT)
Resonant Parametric Photon Generation in Waveguide-coupled Quantum Emitter Arrays [83.9] 我々は、時間的に変調された共鳴周波数を持つ量子エミッタの配列に結合した導波路におけるパラメトリック光子生成の理論を開発した。
そのような生成は動的カシミール効果と解釈できる。
放射方向と光子-光子相関が変調の位相によってどのように制御できるかを数値的および解析的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:45:15 GMT)
Video Instance Shadow Detection [82.0] ViShadowは、半教師付きビデオインスタンスのシャドウ検出フレームワークである。
クロスフレームペアリングのための対照的な学習を通じて、シャドーとオブジェクトインスタンスを識別する。
一時的な消失を管理するための検索機構が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:59:21 GMT)
Adaptive Retrieval and Scalable Indexing for k-NN Search with Cross-Encoders [77.8] クエリ-イムペアを共同で符号化することで類似性を計算するクロスエンコーダ(CE)モデルは、クエリ-イム関連性を推定する埋め込みベースモデル(デュアルエンコーダ)よりも優れている。
本稿では,潜時クエリとアイテム埋め込みを効率的に計算してCEスコアを近似し,CE類似度を近似したk-NN探索を行うスパース行列分解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:14:34 GMT)
Pose Priors from Language Models [74.6] 本稿では,正確な物理的接触制約を強制するゼロショットポーズ最適化法を提案する。
本手法は,近接した人物の驚くほど説得力のあるポーズを再現する。
従来の手法とは異なり,本手法は自己接触と対人接触を解消するための統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:59:36 GMT)
Lory: Fully Differentiable Mixture-of-Experts for Autoregressive Language Model Pre-training [73.9] 私たちは、このようなアーキテクチャを自動回帰言語モデルに拡張する最初のアプローチであるLoryを紹介します。
パラメータマッチングされた高密度モデルよりも、多種多様な下流タスクにおいて顕著な性能向上を示す。
セグメントレベルのルーティングにもかかわらず、Loryモデルはトークンレベルのルーティングを備えた最先端のMoEモデルと比較して、競合的なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:06:33 GMT)
Poisoning Web-Scale Training Datasets is Practical [73.3] モデルの性能に悪意のある事例を意図的に導入する2つの新しいデータセット中毒攻撃を導入する。
最初の攻撃、スプリットビュー中毒は、インターネットコンテンツの不変性を利用して、データセットアノテータの初期ビューが、その後のクライアントがダウンロードしたビューとは異なることを保証します。
第2の攻撃、フロントラン中毒は、クラウドソースされたコンテンツを定期的にスナップショットするWebスケールデータセットをターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:47:30 GMT)
FollowIR: Evaluating and Teaching Information Retrieval Models to Follow Instructions [71.6] 本稿では,情報検索システムにおける命令の利用について検討する。
厳密なインストラクション評価ベンチマークを含むデータセットFollowIRを紹介した。
我々は、IRモデルが複雑な命令に従うことを学習することは可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:56:01 GMT)
The Chosen One: Consistent Characters in Text-to-Image Diffusion Models [71.2] そこで本研究では,テキストプロンプトのみを入力として,一貫した文字生成を完全自動化する手法を提案する。
本手法は, 基本手法と比較して, 即時アライメントと同一性整合性のバランスが良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:38:26 GMT)
Gaussian Shading: Provable Performance-Lossless Image Watermarking for Diffusion Models [71.1] 著作権保護と不適切なコンテンツ生成は、拡散モデルの実装に課題をもたらす。
本研究では,性能ロスレスかつトレーニング不要な拡散モデル透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:43:48 GMT)
Linear Alignment: A Closed-form Solution for Aligning Human Preferences without Tuning and Feedback [70.3] リニアアライメントは、言語モデルと人間の好みを1つの推論ステップで整列する新しいアルゴリズムである。
一般的な選好データセットとパーソナライズされた選好データセットの実験により、線形アライメントはLLMアライメントの性能と効率を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:30:24 GMT)
Learning Spatial Features from Audio-Visual Correspondence in Egocentric Videos [69.8] 本稿では,エゴセントリックビデオにおける空間的音声・視覚対応に基づく表現の自己教師付き学習法を提案する。
本手法では,マスク付き(マルチチャネル)音声を音声と視覚の相乗効果により合成するために,マスク付き自動符号化フレームワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:58:51 GMT)
Concept -- An Evaluation Protocol on Conversational Recommender Systems with System-centric and User-centric Factors [68.7] 本稿では,システムとユーザ中心の要素を統合した新しい包括的評価プロトコルであるConceptを提案する。
まず、現在のCRSモデルの長所と短所を概観する。
第二に、「全能」なChatGPTにおける低ユーザビリティの問題を特定し、CRSを評価するための包括的なリファレンスガイドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:44:34 GMT)
Meta-Evolve: Continuous Robot Evolution for One-to-many Policy Transfer [68.1] 本研究では, 連続ロボットの進化を利用して, 各目標ロボットに効率よくポリシーを伝達する手法を提案する。
ロボット進化ツリーは、ロボット進化経路の共有を可能にするため、我々のアプローチは1対1のポリシー伝達を大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:52:23 GMT)
WDMoE: Wireless Distributed Large Language Models with Mixture of Experts [65.6] 我々は,Mixture of Experts (MoE)に基づく無線分散大言語モデル(LLM)パラダイムを提案する。
我々は,基地局(BS)とモバイルデバイスにゲーティングネットワークと先行するニューラルネットワーク層を配置することにより,LLM内のMoE層を分解する。
我々は、モデルの性能とエンドツーエンドのレイテンシの両方を考慮して、専門家の選択ポリシーを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:55:50 GMT)
Cutting through buggy adversarial example defenses: fixing 1 line of code breaks Sabre [64.6] SabreはIEEE S&P 2024で受け入れられた敵の例に対する防御である。
元のリポジトリにある1行のコードを修正することで、Sabreの堅牢な精度を0%に削減します。
しかし、この修正には2つ目のバグが含まれている。もう1行のコードを変更することで、ロバストな精度がベースラインレベル以下に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:48:24 GMT)
SCULPT: Shape-Conditioned Unpaired Learning of Pose-dependent Clothed and Textured Human Meshes [62.8] SCULPTは,人間の布とテクスチャを用いた3次元メッシュの新規な3次元生成モデルである。
我々は, 被服体の形状と外観分布を表現できるディープニューラルネットワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:14:23 GMT)
Score identity Distillation: Exponentially Fast Distillation of Pretrained Diffusion Models for One-Step Generation [61.0] Score Identity Distillation (SiD) は、事前学習した拡散モデルの生成能力を1ステップ生成器に蒸留する革新的なデータフリー手法である。
SiDは、蒸留中のFr'echet開始距離(FID)を指数的に高速に減少させるだけでなく、元の教師拡散モデルのFID性能に近づいたり、超えたりする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:12:34 GMT)
SequenceMatch: Imitation Learning for Autoregressive Sequence Modelling with Backtracking [60.1] MLE(Maxum-likelihood)の目的は、高品質なシーケンスを自動回帰的に生成する下流のユースケースと一致しない。
我々は、模倣学習(IL)問題としてシーケンス生成を定式化する。
これにより、自己回帰モデルによって生成されるシーケンスの分布とデータセットからのシーケンスとの差異を最小化できる。
得られた手法であるSequenceMatchは、敵の訓練やアーキテクチャの変更なしに実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:02:30 GMT)
Language-Image Models with 3D Understanding [59.5] LV3Dと呼ばれる2Dおよび3Dのための大規模事前学習データセットを開発した。
次に,新しいMLLMであるCube-LLMを導入し,LV3Dで事前学習する。
純粋なデータスケーリングは、3D特有のアーキテクチャ設計やトレーニング目的を使わずに、強力な3D知覚能力を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:57:27 GMT)
TrustScore: Reference-Free Evaluation of LLM Response Trustworthiness [58.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる印象的な能力を示しており、その実践的応用が急増している。
本稿では,行動整合性の概念に基づくフレームワークであるTrustScoreを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:02:10 GMT)
A Simple and Effective Pruning Approach for Large Language Models [58.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ネットワークプルーニング手法の自然な候補である。
しかし,既存の手法では,2次情報に依存した再訓練や重み復元の問題の解決が求められている。
我々は,事前学習したLLMの空間性を高めるために,Wanda (Pruning by Weights and activations) と呼ばれる新しい,単純で効果的な刈り取り法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:47:01 GMT)
Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.3] メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。
本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:40:43 GMT)
How to Solve Few-Shot Abusive Content Detection Using the Data We Actually Have [58.2] この作業では、すでに持っているデータセットを活用し、虐待的な言語検出に関連する幅広いタスクをカバーしています。
私たちのゴールは、ターゲットドメインのトレーニング例を少しだけ使用して、新しいターゲットラベルセットや/または言語のために、安価にモデルを構築することです。
実験の結果、すでに存在するデータセットと、対象タスクのほんの数ショットしか使用していないモデルの性能が、モノリンガル言語と言語間で改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:41:19 GMT)
Efficient Weighting Schemes for Auditing Instant-Runoff Voting Elections [57.7] AWAIREは、適応的に重み付けされたテスト統計量であり、本質的には、テストに有効な仮説のセットを「学習」する。
我々は、より広範囲にスキームと設定を検討し、実践のための効率的な選択を特定し、推奨する。
現在のAWAIRE実装の制限は、少数の候補者に限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:43:51 GMT)
Modality Prompts for Arbitrary Modality Salient Object Detection [57.6] 本論文は、任意のモーダリティ・サリエント物体検出(AM SOD)の課題について述べる。
任意のモダリティ、例えばRGBイメージ、RGB-Dイメージ、RGB-D-Tイメージから有能なオブジェクトを検出することを目的としている。
AM SODの2つの基本的な課題を解明するために,新しいモード適応トランス (MAT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:02:02 GMT)
FurniScene: A Large-scale 3D Room Dataset with Intricate Furnishing Scenes [57.5] FurniSceneは、インテリアデザインの専門家による複雑な家具シーンを備えた大規模な3Dルームデータセットである。
具体的には、FurniSceneは11,698の部屋と、89種類のユニークな家具CADモデル39,691種類で構成されている。
室内環境のきめ細かいレイアウト生成に適した2段階拡散シーンモデル(TSDSM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:33:39 GMT)
Quantity Matters: Towards Assessing and Mitigating Number Hallucination in Large Vision-Language Models [57.4] 本研究では,画像中の特定の物体の数を誤って識別するモデルを参照しながら,特定の種類の幻覚数幻覚に焦点を当てた。
そこで,本研究では,数幻覚を減らすための一貫性向上を目的としたトレーニング手法を考案し,直接微調整法よりも8%の性能向上を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:39:12 GMT)
Enabling High-Sparsity Foundational Llama Models with Efficient Pretraining and Deployment [56.4] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらしたが、そのサイズは計算のボトルネックを生み出している。
そこで本研究では,高性能LLMの高精度かつ疎結合な基本バージョンを作成するための新しいアプローチを提案する。
スパース量子化LLaMAの最大8.6倍のCPU上での総高速化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:03:32 GMT)
Adapting Dual-encoder Vision-language Models for Paraphrased Retrieval [55.9] モデルが類似した結果を返すことを目的とした,パラフレーズ付きテキスト画像検索の課題について考察する。
我々は、大きなテキストコーパスで事前訓練された言語モデルから始まる二重エンコーダモデルを訓練する。
CLIPやOpenCLIPのような公開デュアルエンコーダモデルと比較して、最高の適応戦略で訓練されたモデルは、パラフレーズクエリのランク付けの類似性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:30:17 GMT)
Adversarial Examples Are Not Real Features [55.6] citetilyas 2019adversarialのよく知られた理論は、データの観点から敵の脆弱性を説明する。
我々は、複数の学習パラダイムを取り入れることで、理論をより大きな文脈から再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:16:32 GMT)
EAMA : Entity-Aware Multimodal Alignment Based Approach for News Image Captioning [55.0] ニュース画像キャプションは、ニュース画像と関連するニュース記事とともに、エンティティに富んだ情報キャプションを生成するモデルを必要とする。
現在のMLLM(Multimodal Large Language Models)は、ニュース画像キャプションタスクのエンティティ情報を扱う場合に制限がある。
提案手法は,GoodNewsデータセット(72.33 -> 88.39)とNYTimes800kデータセット(70.83 -> 85.61)のCIDErスコアよりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:41:56 GMT)
An Experimental Design Framework for Label-Efficient Supervised Finetuning of Large Language Models [55.0] 命令データセットの監視された微調整は、目覚ましいゼロショットの一般化能力を達成する上で重要な役割を担っている。
アクティブラーニングは、未ラベルのプールからアノテートするサンプルの有用なサブセットを特定するのに効果的である。
本研究では,能動学習の計算ボトルネックを回避するための実験設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:58:04 GMT)
Salient Object Detection From Arbitrary Modalities [54.4] 我々は、任意モードSOD(AM SOD)と呼ばれる新しいタイプのSODタスクを提案する。
モダリティ型とモダリティ数は任意または動的に変化する。
AM SOD法は,ロバストなサルエント物体検出のための入力モードの種類や数の変化に効果的に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:02:26 GMT)
ExeDec: Execution Decomposition for Compositional Generalization in Neural Program Synthesis [54.2] プログラム合成において望ましいいくつかの異なる構成一般化形式を特徴付ける。
本稿では,ExeDecを提案する。ExeDecは,実行サブゴールを予測し,各ステップでプログラム実行によって段階的に通知される問題を解くための,新しい分解ベースの戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:01:36 GMT)
Understanding the Vulnerability of Skeleton-based Human Activity Recognition via Black-box Attack [53.0] HAR(Human Activity Recognition)は、自動運転車など、幅広い用途に採用されている。
近年,敵対的攻撃に対する脆弱性から,骨格型HAR法の堅牢性に疑問が呈されている。
攻撃者がモデルの入出力しかアクセスできない場合でも、そのような脅威が存在することを示す。
BASARと呼ばれる骨格をベースとしたHARにおいて,最初のブラックボックス攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:00:43 GMT)
Evaluating and Optimizing Educational Content with Large Language Model Judgments [52.3] 言語モデル(LM)を教育専門家として活用し,学習結果に対する様々な指導の影響を評価する。
本稿では,一方のLMが他方のLMの判断を報酬関数として利用して命令材料を生成する命令最適化手法を提案する。
ヒトの教師によるこれらのLM生成ワークシートの評価は、LM判定と人間の教師の嗜好との間に有意な整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:54:19 GMT)
Training-Free Deepfake Voice Recognition by Leveraging Large-Scale Pre-Trained Models [52.0] 一般化は、現在のオーディオディープフェイク検出器の主な問題である。
本稿では,オーディオディープフェイク検出のための大規模事前学習モデルの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:52:05 GMT)
SwapAnything: Enabling Arbitrary Object Swapping in Personalized Visual Editing [51.9] SwapAnythingは、イメージ内の任意のオブジェクトを参照によって与えられるパーソナライズされた概念に置き換えることのできる、新しいフレームワークである。
1)主主題ではなく任意の対象や部分の精密な制御,(2)コンテキスト画素のより忠実な保存,(3)イメージへのパーソナライズされた概念の適応,の3つの特徴がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:37:52 GMT)
Sub-token ViT Embedding via Stochastic Resonance Transformers [51.1] Vision Transformer (ViT) アーキテクチャは、画像を高次元のベクトル化トークンの集合として表現し、それぞれが長方形の非重複パッチに対応する。
我々は「確率共鳴」にインスパイアされた無訓練法を提案する。
結果として得られるSRT(Stochastic Resonance Transformer)は、元の表現のリッチな意味情報を保持するが、空間的トークン化の粗い効果を軽減し、より微細な空間領域に基盤を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:39:58 GMT)
Diffeomorphic Template Registration for Atmospheric Turbulence Mitigation [50.2] 大気の乱流により劣化した画像の集合体に基づく放射能の回復法について述べる。
画像の1つを参照として選択し、その画像から他の画像への光フローの集約により、この画像の変形をモデル化する。
単純さに拘わらず、最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:39:53 GMT)
WorldQA: Multimodal World Knowledge in Videos through Long-Chain Reasoning [49.7] マルチモーダル世界モデルの境界を押し上げるために設計されたビデオデータセットであるWorldQAを紹介する。
質問の定式化に不可欠な5つの世界知識を同定する。
我々は、専門家の知識をコヒーレントな推論チェーンに合成するためのエージェントであるWorldRetrieverを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:42:34 GMT)
Data-Copilot: Bridging Billions of Data and Humans with Autonomous Workflow [49.7] 大規模言語モデル(LLM)は意味理解と推論において有望な能力を示す。
我々は,一方の端にある多数のデータソースを接続し,他方の端にある多様な人的要求に対応するLLMベースのシステムであるData-Copilotを提案する。
我々は、株式、ファンド、ニュースなどの大規模な中国の財務データを用いて、Data-Copilot-1.0をリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:36:53 GMT)
On the Theory of Cross-Modality Distillation with Contrastive Learning [49.4] クロスモダリティ蒸留は、限られた知識を含むデータモダリティにとって重要なトピックである。
コントラスト学習に基づくクロスモーダルコントラスト蒸留(CMCD)の一般的な枠組みを定式化する。
我々のアルゴリズムは、様々なモダリティやタスクに対して、2-3%のマージンで既存のアルゴリズムを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:05:13 GMT)
Spatiotemporal Implicit Neural Representation as a Generalized Traffic Data Learner [46.9] 時空間交通データ(STTD)は、マルチスケール交通システムの複雑な動的挙動を測定する。
本稿では,STTDを暗黙的ニューラル表現としてパラメータ化することで,STTD学習問題に対処する新しいパラダイムを提案する。
実世界のシナリオにおける広範な実験を通じて,その有効性を検証し,廊下からネットワークスケールへの応用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:23:06 GMT)
MoA: Mixture-of-Attention for Subject-Context Disentanglement in Personalized Image Generation [46.7] 我々は、Mixture-of-Attention (MoA)というテキスト・画像拡散モデルのパーソナライズのための新しいアーキテクチャを導入する。
MoAは、パーソナライズされたブランチと非パーソナライズされた前のブランチの2つの注意経路に生成ワークロードを分散する。
トレーニングが完了すると、MoAは、複数の被験者が構成や相互作用を持つ高品質でパーソナライズされた画像の作成を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:29:15 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） (Mon, 6 May 2024 15:30:09 GMT)
A Comprehensive Survey of Artificial Intelligence Techniques for Talent Analytics [46.0] タレント分析は人的資源管理に応用されたデータ科学において有望な分野として現れてきた。
ビッグデータと人工知能技術の最近の発展は、人的資源管理に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:18:44 GMT)
Bridging Stereo Geometry and BEV Representation with Reliable Mutual Interaction for Semantic Scene Completion [45.2] 3Dセマンティックシーン補完(SSC)は、限られた観測から密集した3Dシーンを推定する必要がある不適切な認識課題である。
従来のカメラベースの手法は、固有の幾何学的曖昧さと不完全な観察のため、正確なセマンティックシーンを予測するのに苦労した。
我々は,SSCにおけるステレオマッチング技術と鳥眼ビュー(BEV)表現学習を利用して,そのような問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:14:22 GMT)
Nonnegative Matrix Factorization in Dimensionality Reduction: A Survey [45.1] 次元性低減は、特徴学習の精度を改善し、トレーニング時間を短縮する上で重要な役割を果たす。
非負行列因子化 (NMF) は次元減少のための人気かつ強力な方法として浮上している。
本稿では,NMFの総合的な調査を行い,特徴抽出と特徴選択の両分野への応用に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:32:01 GMT)
Near-optimal decoding algorithm for color codes using Population Annealing [45.0] 回復操作を高い確率で行うデコーダを実装した。
異なる雑音モデルの下で4.8.8色符号格子上でのデコーダ性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:17:42 GMT)
Casimir Energy in (2 + 1)-Dimensional Field Theories [45.0] 2種類の境界条件は、カシミールエネルギーの2つの異なる指数的崩壊状態を引き起こす。
非摂動数値シミュレーションと解析的議論は、SU(2)ゲージ理論のディリクレ境界条件に対してそのような指数関数的崩壊を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:08:31 GMT)
A Construct-Optimize Approach to Sparse View Synthesis without Camera Pose [44.1] カメラポーズを伴わないスパースビュー合成のための新しい構成と最適化手法を開発した。
具体的には、単分子深度と画素を3次元の世界に投影することで、解を段階的に構築する。
タンク・アンド・テンプル・アンド・スタティック・ハイクスのデータセットに3つの広い範囲のビューで結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:36:44 GMT)
How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning [44.0] 理解の欠如は、CoT(Chain-of-Thought)の促進を促進するモデルの内部メカニズムに大きく影響する。
本研究では,CoT推論を一視点から示す大規模言語モデル内のサブ構造について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:16:15 GMT)
Whispy: Adapting STT Whisper Models to Real-Time Environments [43.0] Whispyは、Whisper事前訓練モデルにライブ機能を提供するシステムである。
Whispyはライブオーディオストリームを消費し、ハイレベルで一貫性のある音声書き起こしを生成する。
本研究では,公開音声データセットの大規模リポジトリ上での性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:55:39 GMT)
Visual Language Model based Cross-modal Semantic Communication Systems [42.3] 本稿では,視覚言語モデルに基づくクロスモーダル・セマンティックコミュニケーションシステムを提案する。
VLM−CSCは、3つの新規成分を含む。
実験により, CSCシステムの有効性, 適応性, 堅牢性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:59:16 GMT)
A Deep Model for Partial Multi-Label Image Classification with Curriculum Based Disambiguation [42.1] 部分多重ラベル(PML)画像分類問題について検討する。
既存のPMLメソッドは通常、ノイズの多いラベルをフィルタリングするための曖昧な戦略を設計する。
本稿では,PMLの表現能力と識別能力を高めるための深層モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:33:24 GMT)
Self-Explore to Avoid the Pit: Improving the Reasoning Capabilities of Language Models with Fine-grained Rewards [42.1] 大規模言語モデル(LLM)の推論能力向上には,大量の論理学(CoTファインチューニング)の訓練が有効である。
本稿では,LLMが論理学における最初の間違ったステップを探索し,より詳細な報奨などの信号を用いてさらなる改善を行うセルフエクスロアを提案する。
GSM8KとMATHテストセットでは、教師付き微調整(SFT)と比較して平均11.57%と2.89%の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:25:04 GMT)
End-to-End Autoencoder for Drill String Acoustic Communications [41.9] 本稿では, 深層学習用オートエンコーダ (AE) を用いた終端通信システムを提案する。
AEはBERとPAPRの点でベースライン非連続OFDMシステムより優れ、低レイテンシで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:43:02 GMT)
HaluEval-Wild: Evaluating Hallucinations of Language Models in the Wild [41.9] 幻覚は、大きな言語モデルの信頼性に挑戦する。
HaluEval-Wildは、幻覚を評価するために設計された最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:10:23 GMT)
Multilateral Temporal-view Pyramid Transformer for Video Inpainting Detection [41.5] 本稿では,空間的時間的手がかりを柔軟に協調する多面的時間的ピラミッド変換器(em MumPy)について紹介する。
提案手法は, 空間的・時間的手がかりの様々な協調関係を抽出するために, 新たに設計された多面的時間的視点を用いて, 変形可能なウィンドウベース時間的対話モジュールを導入する。
空間的および時間的手がかりの寄与強度を調整することにより, 塗装領域の同定を効果的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:23:40 GMT)
Don't Waste Your Time: Early Stopping Cross-Validation [41.1] クロスバリデーションは、単一の構成を検証する際の計算コストを大幅に向上させる。
本研究は, 単純な理解や実装が容易な方法であっても, モデル選択がより高速に収束できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:51:09 GMT)
Vector Quantization for Recommender Systems: A Review and Outlook [40.5] ベクトル量子化は、数十年間、信号処理と機械学習の研究において顕著な話題となっている。
大規模モデルと生成AIの出現により、ベクトル量子化はレコメンデーターシステムで人気を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 May 2024 02:06:26 GMT)
Closing the Gap: Achieving Global Convergence (Last Iterate) of Actor-Critic under Markovian Sampling with Neural Network Parametrization [40.4] Actor-Critic (AC)アルゴリズムの最近の理論的解析は、AC実装の実践的な側面に対処する上での遅延である。
我々は,5つの重要な実践的側面をすべて包含するACアルゴリズムの包括的理論的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:32:06 GMT)
Synthetic Datasets for Program Similarity Research [39.9] HELIXは、大規模な合成プログラム類似性データセットを生成するためのフレームワークである。
Blind HELIXは、HELIX上に構築され、プログラムスライシングを使用してライブラリコードからHELIXコンポーネントを抽出するツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:52:02 GMT)
MAmmoTH2: Scaling Instructions from the Web [39.8] そこで本研究では,学習前のWebコーパスから,1000万の自然界に存在するインストラクションデータを効率的に抽出するパラダイムを提案する。
我々はMAmmoTH2モデルを構築し、推論ベンチマークの性能を大幅に向上させた。
さらに、パブリックインストラクションチューニングデータセット上でMAmmoTH2をトレーニングすると、MAmmoTH2-Plusが得られ、最先端のパフォーマンスが達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:11:38 GMT)
Flux-Tunable Regimes and Supersymmetry in Twisted Cuprate Heterostructures [39.6] 2つのジョセフソン接合は磁束でスレッディングされたSQuID回路に統合される。
フラワーモン量子状態は磁場の有限臨界値まで維持されていることを示す。
秩序パラメータの本質的にねじれたd波の性質と外部磁束との相互作用は、異なる人工原子の実装を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:27:19 GMT)
Early Fault-Tolerant Quantum Algorithms in Practice: Application to Ground-State Energy Estimation [39.2] ハミルトンスペクトル測度の累積分布関数(CDF)の計算に対処する。
本稿では,CDFの反射点を識別する信号処理手法を提案する。
低結合次元のTruncated density-matrix renormalization group (DMRG) 初期状態を用いた26量子完全連結ハイゼンベルク模型の数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:00:03 GMT)
Liberating Seen Classes: Boosting Few-Shot and Zero-Shot Text Classification via Anchor Generation and Classification Reframing [38.8] 短いショットとゼロショットのテキスト分類は、ラベル付きサンプルやラベル付きサンプルが全くない新しいクラスからのサンプルを認識することを目的としている。
少数ショットとゼロショットのテキスト分類のためのシンプルで効果的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:38:32 GMT)
CRAFT: Extracting and Tuning Cultural Instructions from the Wild [38.3] 本稿では,未構造化コーパスから高品質で文化的に関連のある命令チューニングデータセットを抽出するための新しいパイプラインを提案する。
自己指示生成パイプラインを用いて、文化的概念を特定し、指導をトリガーする。
シンガポール、フィリピン、アメリカという3つの地域で実験を行い、最大6%のパフォーマンス向上を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:21:55 GMT)
A Linear Time and Space Local Point Cloud Geometry Encoder via Vectorized Kernel Mixture (VecKM) [37.9] 本稿では,ローカルポイントクラウド幾何エンコーダであるVecKMを提案する。
VecKMは、近隣のすべての点を用いて局所的幾何学的エンコーディングを構築し、より記述的なエンコーディングを生成する。
VecKMは計算が効率的で、大規模クラウドインプットにスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:49:30 GMT)
Rethinking Data Shapley for Data Selection Tasks: Misleads and Merits [37.8] Data Shapleyはデータ評価に対する原則的なアプローチを提供し、データ中心機械学習(ML)研究において重要な役割を果たす。
データ選択は、Data Shapleyの標準的な応用と見なされているが、そのデータ選択性能は、文献における設定間で一貫性がないことが示されている。
我々は仮説テストフレームワークを導入し、Data Shapleyのパフォーマンスがユーティリティ関数に特定の制約を加えることなくランダムな選択に勝ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:46:10 GMT)
Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks [37.7] 物理インフォームドBNNにおける不確実性定量化(UQ)のアプローチを提案する。
本稿では, 鋼のクリープ破断寿命を予測するためのケーススタディを提案する。
クリープ寿命予測の最も有望なフレームワークは、マルコフ・チェイン・モンテカルロによるネットワークパラメータの後方分布の近似に基づくBNNである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:00:31 GMT)
Designing LLM Chains by Adapting Techniques from Crowdsourcing Workflows [37.6] LLMチェインは、作業を一連のサブタスクに分解することで複雑なタスクを可能にする。
クラウドソーシングは、ヒューマンエラーに対するクラウドソーシングと同様のエラーに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:18:46 GMT)
Texture-aware and Shape-guided Transformer for Sequential DeepFake Detection [37.5] Sequential DeepFakeは、順番に操作シーケンスを予測することを目的とした、新たなタスクである。
既存の手法ではイメージ・ツー・シーケンスの問題として定式化され、従来のTransformerアーキテクチャを用いて検出を行う。
検出性能を向上させるために,新しいテクスチャ認識型および形状誘導型トランスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:19:25 GMT)
Light-VQA+: A Video Quality Assessment Model for Exposure Correction with Vision-Language Guidance [37.2] ビデオ露光補正アルゴリズム、低照度映像強調法(LLVE)、過剰露光映像再生法(OEVR)が提案されている。
LLVE-QAデータセットを過剰に露出したビデオとそれに対応する修正バージョンで拡張することで、Light-VQAの作業を拡張する。
また,VEC評価に特化したVQAモデルであるLight-VQA+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:26:06 GMT)
Data-driven approaches for electrical impedance tomography image segmentation from partial boundary data [37.2] EIT画像のための3つのデータ駆動再構成手法を提案する。
これら3つの方法は、バックボーンと同様のニューラルネットワークに基づいて、合成生成されたデータセットを使用してトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:47:54 GMT)
Outlier Gradient Analysis: Efficiently Improving Deep Learning Model Performance via Hessian-Free Influence Functions [36.1] 影響関数は、各データサンプルがモデル予測に与える影響を評価するための堅牢なツールを提供する。
本稿では,データ中心のシナリオ – トリミングアウトレーヤ – と統合フレームワークにおける両課題に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:34:46 GMT)
Artificial Intelligence in the Autonomous Navigation of Endovascular Interventions: A Systematic Review [35.1] 血管内手術におけるデバイスの自動ナビゲーションは、手術時間を短縮し、手術中の意思決定を改善し、治療へのアクセスを増やしながら、手術者の放射線被曝を減らすことができる。
この体系的なレビューは、自律的な血管内介入ナビゲーションにおける人工知能(AI)の影響、課題、および機会を評価するために、最近の文献を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:28:30 GMT)
AnchorGT: Efficient and Flexible Attention Architecture for Scalable Graph Transformers [35.0] グラフ変換器(GT)のための新しいアテンションアーキテクチャであるAnchorGTを提案する。
アンカーベースGNNにインスパイアされ、構造的に重要な$k$支配ノードセットをアンカーとして採用し、個々のノードとアンカーの関係に着目したアテンションメカニズムを設計する。
直感的な設計により、AnchorGTは様々なGTモデルのアテンションモジュールを異なるネットワークアーキテクチャで簡単に置き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:53:09 GMT)
Large Language Models Can Automatically Engineer Features for Few-Shot Tabular Learning [35.0] 本稿では,機能エンジニアとして大規模言語モデルを用いる新しい文脈内学習フレームワークFeatLLMを提案する。
FeatLLMは高品質なルールを生成し、TabLLMやSTUNTなどよりも大幅に(平均で10%)優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:00:00 GMT)
Neural Graphics Texture Compression Supporting Random Acces [35.0] 本稿では,従来のGPUテクスチャ表現とNIC技術を統合したテクスチャセット圧縮手法を提案する。
本稿では、畳み込みエンコーダを用いた非対称自動エンコーダフレームワークを提案する。
実験により,従来のテクスチャ圧縮よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:44:13 GMT)
MetaAligner: Towards Generalizable Multi-Objective Alignment of Language Models [34.5] 実験結果から,MetaAlignerは10の最先端ポリシーモデル上での多目的アライメントにおいて,有意かつバランスの取れた改善を実現していることがわかった。
このモデルはまた、目に見えない目的を効果的に整列させ、一般化可能な多目的の選好アライメントへの第一歩をマークしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:17:41 GMT)
Direct-a-Video: Customized Video Generation with User-Directed Camera Movement and Object Motion [34.4] 我々は、カメラのパンやズームの動きだけでなく、複数のオブジェクトのモーションを独立して指定できるシステムであるDirect-a-Videoを紹介した。
カメラの動きの定量的なパラメータを解釈するために,新しい時間的クロスアテンション層を導入する。
どちらのコンポーネントも独立して動作し、個別または複合的な制御を可能にし、オープンドメインシナリオに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 05:37:20 GMT)
Large Language Models for Time Series: A Survey [34.2] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理やコンピュータビジョンといった領域で広く利用されている。
LLMは、気候、IoT、ヘルスケア、トラフィック、オーディオ、ファイナンスといった分野の恩恵を受けながら、時系列データを分析する上で、大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:48:41 GMT)
Robot Air Hockey: A Manipulation Testbed for Robot Learning with Reinforcement Learning [34.1] 本稿では,ロボットエアホッケーに基づく動的対話型RLテストベッドを提案する。
我々のテストベッドは、RL能力の様々な評価を可能にします。
ロボットのエアホッケーテストベッドは、3つのドメインでシミュレート・トゥ・リアル・トランスファーをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:13:08 GMT)
3D LiDAR Mapping in Dynamic Environments Using a 4D Implicit Neural Representation [33.9] 正確な地図の構築は、自動運転車の信頼性の高いローカライゼーション、計画、ナビゲーションを可能にする重要なビルディングブロックである。
我々は、4Dシーンを新しい暗黙的ニューラルマップ表現に符号化する。
提案手法は, 高精度で完全な3次元地図を再構成しながら, 入力点雲の動的部分を除去することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:46:04 GMT)
Robustness Over Time: Understanding Adversarial Examples' Effectiveness on Longitudinal Versions of Large Language Models [33.4] 大きな言語モデル(LLM)は、ユーザエクスペリエンスを改善するために継続的に更新される。
GPT-3.5, GPT-4, LLaMAの3つの顕著なLCMの対向性について縦断的研究を行った。
以上の結果から,LSMの更新は予想される敵の強靭性を常に改善しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:45:03 GMT)
Direct Training High-Performance Deep Spiking Neural Networks: A Review of Theories and Methods [33.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、人工ニューラルネットワーク(ANN)の代替として有望なエネルギー効率を提供する
本稿では,より深いSNNを高い性能で訓練するための理論と手法を要約する新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:58:54 GMT)
Sequence Compression Speeds Up Credit Assignment in Reinforcement Learning [33.3] 時間差(TD)学習は、分散を克服するためにブートストラップを使用するが、多くのイテレーションでしか修正できないバイアスを導入する。
ラムダ$-returnターゲットの計算モデルからトランジションの予測確率を利用するチャンク付きTDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:49:29 GMT)
Anytime Neural Architecture Search on Tabular Data [33.1] ATLASは、表データ用に調整された初めてのニューラルネットワークサーチ(NAS)アプローチである。
トレーニングフリーとトレーニングベースアーキテクチャ評価の両方のパラダイムの長所を組み合わせたものだ。
事前定義された時間予算内で優れたパフォーマンスのアーキテクチャを取得し、新しい時間予算が利用可能になったら、より良いアーキテクチャを返すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:02:44 GMT)
FreqBlender: Enhancing DeepFake Detection by Blending Frequency Knowledge [32.8] 既存の方法では、色空間内で実際の顔と偽の顔とを混ぜ合わせて合成偽の顔を生成するのが一般的である。
本稿では,周波数知識をブレンドして擬似フェイク顔を生成する新しい手法であるem FreqBlenderを紹介する。
実験により,DeepFake検出の高速化に本手法の有効性が示され,他の手法のプラグ・アンド・プレイ戦略の可能性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:14:42 GMT)
Strategies for Increasing Corporate Responsible AI Prioritization [32.7] 我々は,RAIの優先順位を高めるために,歴史的に動機づけられた企業を調査するため,実践者に対して16回の半構造化インタビューを行った。
現れるのは、矛盾とさまざまな要因の複雑な物語ですが、私たちは、利用可能なさまざまな戦略を強調して、物語に構造をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:04:06 GMT)
Exploring the Frontiers of Softmax: Provable Optimization, Applications in Diffusion Model, and Beyond [32.7] 本稿では、2層ソフトマックスニューラルネットワークの最適化と一般化特性について理論的研究を行う。
オーバーパラメトリゼーション方式では,ソフトマックスニューラルネットワークが対象関数を学習できることが示されている。
私たちの仕事は、自然言語処理などにおけるさらなる進歩の道を開くものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:15:29 GMT)
UniGen: Unified Modeling of Initial Agent States and Trajectories for Generating Autonomous Driving Scenarios [32.5] UniGenは、シミュレーションによって新しいトラフィックシナリオを生成する新しいアプローチである。
共有グローバルシナリオの埋め込みからこれらの変数の分布を予測することで、最終的なシナリオが既存のシーンで利用可能なすべてのコンテキストで完全に条件付けられていることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:31:25 GMT)
Circuit Component Reuse Across Tasks in Transformer Language Models [32.3] 我々は、洞察がタスクをまたいで実際に一般化できる証拠を示す。
両タスクの根底にあるプロセスは機能的に非常によく似ており、回路内注目ヘッドの約78%が重なり合っていることを示す。
この結果から,大規模言語モデルの動作を,比較的少数の解釈可能なタスク一般のアルゴリズム構築ブロックや計算部品で説明できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:31:32 GMT)
Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini [32.3] 我々は、ジェミニのコア能力を継承する新しいメドジェニーニ族の中で、いくつかのモデルを開発する。
Med-Gemini-2Dは、専門家の評価に基づいて、AIベースの胸部X線(CXR)レポート生成の新しい標準を設定する。
Med-Gemini-3D は3次元CT(Computerd tomography)ボリュームのための最初の大規模マルチモーダル・モデルに基づくレポート生成である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:44:22 GMT)
How do Language Models Bind Entities in Context? [31.5] 言語モデル(LM)は、エンティティを属性にバインドし、コンテキスト内情報を正しく使用する必要がある。
我々はバインディングIDのメカニズムを同定し、バインディング問題を解くための一般的なメカニズムを示す。
本研究は,テキスト上での記号的知識を表現するためのLMの解釈可能な戦略を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:09:48 GMT)
Out-of-Distribution Adaptation in Offline RL: Counterfactual Reasoning via Causal Normalizing Flows [30.9] CNF(Causal Normalizing Flow)は、オフラインポリシー評価とトレーニングにおいて、データ生成と拡張のための遷移関数と報酬関数を学習するために開発された。
CNFは、シーケンシャルな意思決定タスクに対する予測的および反ファクト的推論能力を獲得し、OOD適応の可能性を明らかにしている。
我々のCNFベースのオフラインRLアプローチは経験的評価によって検証され、モデルフリーおよびモデルベース手法よりもかなりのマージンで性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:44:32 GMT)
E2GNN: Efficient Graph Neural Network Ensembles for Semi-Supervised Classification [30.6] 本研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)のアンサンブル学習を、人気のある半教師付き環境下で研究する。
ラベル付きノードとラベルなしノードの両方を活用することで,複数のGNNを学習可能な方法で組み立てる,効率的なアンサンブル学習者を提案する。
さまざまなGNNバックボーンと8つのベンチマークデータセットにまたがる、トランスダクティブとインダクティブ両方の設定に関する包括的な実験は、E2GNNの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:11:46 GMT)
Lifelong Knowledge Editing for LLMs with Retrieval-Augmented Continuous Prompt Learning [30.6] 本稿では,生涯学習における編集効率と推論効率を向上させるために,ContInuous Prompt lEarning法であるRECIPEを紹介する。
RECIPEはまず、知識文をLLMの入力クエリの埋め込みにプレフィックスした、短くて情報的な連続的なプロンプトに変換する。
さらに、動的しきい値を計算するために仲介役として機能する知識センチネル(KS)を統合する。
我々のレトリバーとプロンプトエンコーダは、信頼性、一般性、局所性といった編集特性を達成するために共同で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:52:11 GMT)
Towards Counterfactual Fairness-aware Domain Generalization in Changing Environments [30.4] 逐次オートエンコーダ(CDSAE)を用いたファクトファクトフェアネス対応ドメイン一般化という,革新的なフレームワークを導入する。
このアプローチは, 環境情報やセンシティブな属性を, 分類特徴の組込み表現から効果的に分離する。
公平な規則化を取り入れることで、分類目的のセマンティック情報のみを活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 00:03:08 GMT)
Towards Optimal Sobolev Norm Rates for the Vector-Valued Regularized Least-Squares Algorithm [30.1] 無限次元ベクトル値リッジ回帰の最初の最適速度を、$L$と仮説空間の間を補間するノルムの連続スケールに提示する。
これらの値は、ほとんどの場合最適であり、出力空間の次元に依存しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:47:16 GMT)
UnsafeBench: Benchmarking Image Safety Classifiers on Real-World and AI-Generated Images [29.9] 画像安全分類器の有効性とロバスト性を評価するベンチマークフレームワークUnsafeBenchを提案する。
まず、安全または安全でないと注釈付けされた10Kの現実世界とAI生成画像の大規模なデータセットをキュレートする。
次に,5つの画像安全分類器と汎用視覚言語モデルを用いた3つの分類器の有効性とロバスト性を評価する。
我々は、現実世界とAIが生成する安全でない画像の11つのカテゴリを効果的に識別する、AspectiveVisionと呼ばれる包括的な画像モデレーションツールを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:57:03 GMT)
Uncovering What, Why and How: A Comprehensive Benchmark for Causation Understanding of Video Anomaly [29.8] ビデオ異常の因果理解のためのベンチマーク(CUVA)を提案する。
提案されたベンチマークの各インスタンスは、異常の"何"、"なぜ"、"どのように"を示す3つの人間のアノテーションを含んでいる。
MMEvalはCUVAの人間の嗜好に合うように設計された新しい評価基準である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:57:50 GMT)
Collaborative Learning for Cyberattack Detection in Blockchain Networks [29.5] 本稿では、侵入攻撃を調査し、ブロックチェーンネットワークのネットワーク層におけるサイバー攻撃を検出する新しいサイバー攻撃検出フレームワークを開発することを目的とする。
ブロックチェーンネットワークに効率的に配置して攻撃を検知できる新しい協調学習モデルを提案する。
集中シミュレーションと実時間実験の両方で、我々の提案した侵入検知フレームワークが攻撃検出において最大98.6%の精度を達成できることが明らかに示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:58:41 GMT)
PTQ4SAM: Post-Training Quantization for Segment Anything [28.9] Segment Anything Model (SAM)は多くのコンピュータビジョンタスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを達成している。
しかし、大規模なモデルとして、膨大なメモリと計算コストが実際の展開を妨げている。
本稿では,Segment Anything Model(PTQ4SAM)の学習後量子化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:39:50 GMT)
Learning Planning Abstractions from Language [28.9] 本稿では,シーケンシャルな意思決定領域における状態と行動の抽象化を学習するためのフレームワークを提案する。
言語からの抽象化(PARL)を計画する我々のフレームワークは、言語アノテーションによる実演を利用して、象徴的で抽象的なアクション空間を自動的に発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:24:22 GMT)
Stability Evaluation via Distributional Perturbation Analysis [28.4] 分布摂動に基づく安定性評価基準を提案する。
我々の安定性評価基準は,エフェダデータの腐敗とエフェサブ人口シフトの両方に対処できる。
実証実験により,現実のアプリケーションにまたがる安定性評価基準の実用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:47:14 GMT)
State of What Art? A Call for Multi-Prompt LLM Evaluation [28.3] 我々は650万インスタンスにわたる単発評価により得られた結果の脆さを包括的に分析した。
解析のロバスト性を改善するために,多様なプロンプトのセットを用いてLSMを評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:20:26 GMT)
Towards Efficient Replay in Federated Incremental Learning [28.2] フェデレートラーニング(FL)では、各クライアントのデータは通常、固定または静的であると仮定される。
本研究では,FIL(Federated Incremental Learning)シナリオにおけるデータ不均一性による破滅的忘れについて検討する。
本稿では,FIL 用のシンプルな汎用フレームワーク Re-Fed を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:58:53 GMT)
Select to Perfect: Imitating desired behavior from large multi-agent data [28.1] AIエージェントのDesired特徴は、望ましいスコアを割り当てることで表現できる。
まず,各エージェントの行動が集団的嗜好性スコアに及ぼす影響を評価する。
本稿では,エージェントの交換値の概念を提案する。これは,個々のエージェントの集団的望ましさスコアへの貢献を定量化するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:48:24 GMT)
Make Prompt-based Black-Box Tuning Colorful: Boosting Model Generalization from Three Orthogonal Perspectives [28.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクのパワーを増大させている。
勾配や隠れ表現にアクセスせずにタスク固有のプロンプトを最適化することで、この問題に対処するためにブラックボックスチューニングが提案されている。
BBT-RGBは,ブラックボックス最適化の効率化と性能向上のための,単純かつ補完的な手法のスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:23:45 GMT)
Federated Learning Privacy: Attacks, Defenses, Applications, and Policy Landscape - A Survey [27.9] ディープラーニングは、さまざまなタスクにおいて、信じられないほど大きな可能性を秘めている。
プライバシーに関する最近の懸念は、そのようなデータにアクセスする際の課題をさらに強調している。
フェデレーション学習は重要なプライバシー保護技術として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:55:20 GMT)
Hyperbolic Geometric Latent Diffusion Model for Graph Generation [27.6] 拡散モデルはコンピュータビジョンに多大な貢献をしており、最近、グラフ生成への応用に関するコミュニティの関心が高まっている。
本稿では,新しい幾何学的遅延拡散フレームワークHypDiffを提案する。
具体的には、まず、双曲幾何学に基づく解釈可能性測度を持つ幾何学的潜在空間を確立し、グラフの異方性潜在拡散過程を定義する。
そこで我々は, 放射状および角状両方の幾何学的性質に制約された幾何学的潜在拡散過程を提案し, 生成グラフにおける原位相特性の保存を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:28:44 GMT)
SEvenLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Abilities of Large Language Models in Cyber Threat Intelligence [27.6] 本稿では,サイバーセキュリティのインシデント分析と応答能力をベンチマークし,評価し,改善するためのフレームワークを提案する。
サイバーセキュリティのWebサイトから、サイバーセキュリティの生テキストをクロールすることによって、高品質なバイリンガル命令コーパスを作成します。
命令データセットSEvenLLM-Instructは、マルチタスク学習目的のサイバーセキュリティLLMのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:17:43 GMT)
Spatial and Surface Correspondence Field for Interaction Transfer [27.3] 本稿では,インタラクション伝達のための新しい手法を提案する。
本手法は,空間表現と表面表現を組み合わせた例間相互作用を特徴付ける。
ヒューマンチェアとハンドマグの相互作用伝達タスクで行った実験は、我々のアプローチがより大きな幾何学的およびトポロジ的変動に対処できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:30:31 GMT)
Enhancing DETRs Variants through Improved Content Query and Similar Query Aggregation [27.1] SACQ(Self-Adaptive Content Query)を新たに導入する。
SACQは自己アテンションプーリングを通じてコンテンツクエリを生成する。
候補クエリを入力イメージに適応させることで、より包括的なコンテンツが事前に提供され、ターゲットオブジェクトにもっとフォーカスできるようになる。
我々は、SACQと協調するクエリ集約戦略を提案し、類似の予測候補を異なるクエリからマージし、最適化を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:50:04 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。
我々はMVMoEの階層的ゲーティング機構を開発し、経験的性能と計算複雑性のトレードオフを良好に提供する。
実験により,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。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:35:57 GMT)
Frozen Transformers in Language Models Are Effective Visual Encoder Layers [26.8] 大きな言語モデル(LLM)は、言語がないときに純粋に視覚的なタスクに対して驚くほど強力なエンコーダである。
我々の研究は、コンピュータビジョンタスクにLLMを活用することの限界を推し進めている。
視覚符号化における事前学習LLMの有効性を説明するために,情報フィルタリング仮説を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:45:30 GMT)
Learning Robust Classifiers with Self-Guided Spurious Correlation Mitigation [26.5] ディープニューラル分類器は、入力のスプリアス属性とターゲットの間のスプリアス相関に頼り、予測を行う。
本稿では,自己誘導型スプリアス相関緩和フレームワークを提案する。
予測行動の違いを識別するために分類器の訓練を行うことで,事前知識を必要とせず,素因関係への依存を軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:12:21 GMT)
Foundation Models for Video Understanding: A Survey [26.5] ビデオファウンデーションモデル(ViFM)は、様々なビデオ理解タスクの汎用表現を学習することを目的としている。
このサーベイは200以上のビデオ基礎モデルを分析し、14の異なるビデオタスクにわたるベンチマークと評価指標の包括的な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:09:48 GMT)
PatentGPT: A Large Language Model for Intellectual Property [26.3] 大規模言語モデルは、多くの自然言語処理タスクにまたがる例外的なパフォーマンスのために、大きな注目を集めている。
しかし,知的財産権(IP)分野における大規模言語モデルの応用は,専門知識の要求が強いため困難である。
我々は、IPドメインのユニークな要件を満たす、IP指向のLLMをトレーニングするための、低コストで標準化された手順を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:00:19 GMT)
Can Language Model Moderators Improve the Health of Online Discourse? [26.2] 我々は,モデレーション文献に基づく会話モデレーションの有効性の体系的定義を確立する。
本研究では,人間の介入とは無関係にモデルのモデレーション能力を評価するための総合的な評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:44:12 GMT)
Exploring Frequencies via Feature Mixing and Meta-Learning for Improving Adversarial Transferability [26.2] 両試料の周波数特性を生かした周波数分解型特徴混合法を提案する。
本研究は, クリーンサンプルの特徴を, 敵の例から抽出した敵の特徴に組み込むことが, 正常に訓練されたモデルに対する攻撃に有効であることが示唆された。
本稿では,メタトレインステップ,メタテストステップ,最終更新を含むクロス周波数メタ最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:32:58 GMT)
GPTScan: Detecting Logic Vulnerabilities in Smart Contracts by Combining GPT with Program Analysis [26.1] 本稿では,GPTと静的解析を組み合わせたGPTScanを提案する。
各ロジックの脆弱性タイプをシナリオとプロパティに分割することで、GPTScanは候補の脆弱性とGPTをマッチさせる。
人間の監査官が見逃した9つの新たな脆弱性を含む70%以上のリコールで、地上の真実的ロジックの脆弱性を効果的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:00:43 GMT)
Automated Metaheuristic Algorithm Design with Autoregressive Learning [26.0] 現在の自動化手法は、固定された構造内でアルゴリズムを設計し、ゼロから操作する。
本稿ではメタヒューリスティックアルゴリズムの自動設計のための自己回帰学習に基づくデザイナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:36:17 GMT)
Ordinal Classification with Distance Regularization for Robust Brain Age Prediction [25.6] 老化はアルツハイマー病(AD)の主要な危険因子の1つである
脳の年齢は、加齢による構造変化を反映した脳画像から導かれる指標であり、ADの発症を識別し、疾患リスクを評価し、標的とする介入を計画する可能性がある。
磁気共鳴画像(MRI)スキャンによる脳年齢予測のためのディープラーニングに基づく回帰手法は,近年,非常に精度が高い。
これらの手法は平均効果に固有の回帰傾向を受けており、体系的な偏りが生じ、若年者では脳年齢が過大評価され、老年者では過小評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:13:34 GMT)
QuadraNet V2: Efficient and Sustainable Training of High-Order Neural Networks with Quadratic Adaptation [25.0] 本稿では,2次ニューラルネットワークを活用して高次学習モデルを効率的に構築する新しいフレームワークであるQuadraNet V2を紹介する。
本手法は、標準ニューラルネットワークを用いて二次ニューロンの一次項を初期化し、二次項を用いて非線形性やシフトの学習を適応的に強化する。
既存のトレーニング済み重量を利用することで、QuadraNet V2は、スクラッチからのトレーニングと比較して、トレーニングに必要なGPU時間を90%から98.4%削減し、効率と有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:31:47 GMT)
Differentially Private Federated Learning without Noise Addition: When is it Possible? [24.8] Federated Learning with Secure Aggregation (SA)は、マシンラーニングモデルをトレーニングするためのプライバシ保護フレームワークとして注目されている。
近年の研究では、複数のトレーニングラウンドで集約モデルを通じて情報漏洩をバウンドすることで、FLとSAとのプライバシー保証を拡張している。
FLとSAが最短ケースの差分プライバシーを保証できる条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:19:24 GMT)
Doubly Robust Causal Effect Estimation under Networked Interference via Targeted Learning [24.6] ネットワーク干渉下での2つの頑健な因果効果推定器を提案する。
具体的には,対象とする学習手法をネットワーク干渉設定に一般化する。
我々は、同定された理論条件を目標損失に変換することによって、エンドツーエンドの因果効果推定器を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:49:51 GMT)
AniTalker: Animate Vivid and Diverse Talking Faces through Identity-Decoupled Facial Motion Encoding [24.5] AniTalkerは、1つのポートレートから、生き生きとした話し顔を生成するために設計されたフレームワークである。
AniTalkerは、微妙な表情や頭の動きを含む、幅広い顔のダイナミクスを効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:32:41 GMT)
PopulAtion Parameter Averaging (PAPA) [24.3] 本稿では,アンサンブルの一般性と重量平均化の効率を結合する手法であるPopulAtion Averaging (PAPA)を提案する。
PAPAは平均化とアンサンブルのパフォーマンスギャップを減らし、モデルの個体数の平均精度を最大0.8%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:32:35 GMT)
Research on Image Recognition Technology Based on Multimodal Deep Learning [24.3] 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた人間のマルチモーダル行動識別アルゴリズムについて検討する。
MSR3Dデータセットを用いて提案アルゴリズムの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:05:21 GMT)
Graph Convolutional Neural Networks Sensitivity under Probabilistic Error Model [24.2] 本稿では,確率的グラフ摂動に対するGCNNの感度を評価するための分析フレームワークを提案する。
本研究は,誤差モデルパラメータに明示的に関連づけられた厳密なGSO誤差境界を確立し,GSO摂動と結果の出力差との線形関係を明らかにする。
実験は、我々の理論的導出とアプローチの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:55:28 GMT)
Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy [24.1] 個人的連続数え上げに対する2つのアプローチを提案する。
最初のアプローチは、Toeplitz行列のクラスに対する空間効率のよいストリーミング行列乗算アルゴリズムに基づいている。
任意に多くのステップに対して目的関数の効率的な閉形式を導出し、直接数値最適化がこの問題に対して極めて実用的な解をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:19:09 GMT)
DreamTime: An Improved Optimization Strategy for Diffusion-Guided 3D Generation [24.0] 本研究は, 点数蒸留における3次元最適化プロセスと一様時間ステップサンプリングの矛盾が, これらの制約の主な原因であることを示す。
本稿では, 単調な非増加関数を用いた時間ステップサンプリングを優先し, 3次元最適化プロセスと拡散モデルのサンプリングプロセスとの整合性を示す。
私たちのシンプルなデザイン変更は、より高速なコンバージェンス、より良い品質、多様性で3Dコンテンツ作成を大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:23:25 GMT)
Value Approximation for Two-Player General-Sum Differential Games with State Constraints [24.0] Hamilton-Jacobi-Isaacs (HJI) PDEを数値的に解くことで、2プレイヤー差分ゲームにおける平衡フィードバック制御が可能になるが、次元性(CoD)の呪いに直面している。
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、PDEの解決においてCoDを緩和する可能性を示しているが、バニラPINNはサンプリングの性質から不連続な解を学ぶのに不足している。
本研究では,(1)監督均衡とHJI PDEの両方が指導するハイブリッド学習手法,(2)価値硬化手法の3つの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:17:30 GMT)
LGTM: Local-to-Global Text-Driven Human Motion Diffusion Model [23.9] テキスト・トゥ・モーション・ジェネレーションのための新しいローカル・ツー・グローバル・パイプラインであるLGTMを紹介する。
コンピュータアニメーションにおけるテキスト記述を意味的コヒーレントな人間の動作に正確に翻訳するという課題に対処することを目的としている。
実験の結果,LGTMは局所的に意味論的に協調した人間の動きを生成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:56:56 GMT)
Elucidating the Design Space of Dataset Condensation [23.5] データ中心学習の概念であるデータセット凝縮は、オリジナルのデータセットから合成バージョンに重要な属性を効率的に転送する。
本稿では,ソフトカテゴリ対応マッチングの実装のような,具体的な効果的な戦略を含む包括的な設計フレームワークを提案する。
我々のテストでは、ECCは最先端の精度を達成し、圧縮比0.78%に相当するResNet-18モデルでImageNet-1kで48.6%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 05:34:33 GMT)
Federated Reinforcement Learning with Constraint Heterogeneity [22.8] 制約不均一性を伴うフェデレーション強化学習(FedRL)問題について検討する。
我々はFedNPGが$tildeO(1/sqrtT)$レートでグローバル収束を実現し、FedPPOはディープニューラルネットワークを用いて複雑な学習タスクを効率的に解決することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:44:50 GMT)
CRA5: Extreme Compression of ERA5 for Portable Global Climate and Weather Research via an Efficient Variational Transformer [22.7] 気候データを極端に圧縮するために,効率的なニューラルネットワークである変分オートエンコーダ変換器(VAEformer)を導入する。
VAEformerは、気候データにおける既存の最先端圧縮手法よりも優れています。
実験により、CRA5データセットでトレーニングされた地球規模の天気予報モデルが、元のデータセットでトレーニングされたモデルに匹敵する予測精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:30:55 GMT)
Unveiling the Potential of LLM-Based ASR on Chinese Open-Source Datasets [22.3] LLM(Large Language Models)は、様々なNLPタスクにおいて非並列の有効性を示す。
本研究の目的は,音声エンコーダ,LLM,プロジェクタモジュールの様々な構成の影響を評価することである。
本研究では,3段階の学習手法を導入し,モデルが聴覚情報とテキスト情報を整合させる能力を高めることを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:56:50 GMT)
Unsupervised Dynamics Prediction with Object-Centric Kinematics [22.1] 本稿では,オブジェクト中心表現を利用した動的予測フレームワークであるOcK(Object-Centric Kinematics)を提案する。
OCKは、物体の位置、速度、加速度の低レベルな構造化状態で構成されている。
本モデルは,多種多様なオブジェクト属性と動的動きを特徴とする複雑なシーンにおけるオブジェクトと背景の扱いにおいて,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:10:29 GMT)
SceneTracker: Long-term Scene Flow Estimation Network [22.1] 学習に基づくLSFEネットワークであるSceneTrackerを導入し、最適軌道を近似する。
詳細な実験により、SceneTrackerは3次元空間閉塞と奥行きノイズ干渉を扱う優れた能力を示す。
我々は、SceneTrackerの推奨可能な一般化能力をさらに裏付ける、最初の実世界の評価データセットであるLSFDrivingを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:12:09 GMT)
Translating Subgraphs to Nodes Makes Simple GNNs Strong and Efficient for Subgraph Representation Learning [22.1] Subgraph-To-Node (S2N) 翻訳は、サブグラフの表現を学習するための新しい定式化である。
S2N翻訳を用いた微調整モデルでは、最先端モデルよりも183-711倍のサブグラフサンプルを処理可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:35:36 GMT)
Can LLMs Correct Physicians, Yet? Investigating Effective Interaction Methods in the Medical Domain [22.0] LLM(Large Language Models)は、医学的意思決定タスクにおいて医師を支援し、修正することができる。
我々は,メディトロン,Llama2,MistralなどいくつかのLSMを評価し,これらのモデルが様々なシナリオで医師と効果的に相互作用する能力について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:13:51 GMT)
Collage: Light-Weight Low-Precision Strategy for LLM Training [21.2] 低精度浮動小数点は、トレーニング過程における臨界点における誤差が適切に補償されている場合、十分に機能する可能性があると我々は主張する。
本論文では,マルチコンポーネントフロート表現を低精度で利用し,数値誤差を考慮した演算を高精度に行うコラージュを提案する。
提案手法は半精度(16$-bit 浮動小数点)のような一般的な低精度で動作し、8$-bit などのより低い精度で動作するように自然に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:55:30 GMT)
Telextiles: End-to-end Remote Transmission of Fabric Tactile Sensation [21.1] 織物の触覚は衣服の快適さを決定するのに重要である。
オンラインショッピングなどの遠隔利用では、ユーザーは衣服の織物に物理的に触れることができない。
繊維の触覚をリモートで伝達するインタフェースであるTelextilesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:13:50 GMT)
Inherent Trade-Offs between Diversity and Stability in Multi-Task Benchmarks [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） (Mon, 6 May 2024 15:09:50 GMT)
SySMOL: Co-designing Algorithms and Hardware for Neural Networks with Heterogeneous Precisions [20.2] 最近の量子化技術は、非常に微細な粒度で不均一な精度を実現している。
これらのネットワークは、個々の変数の精度設定をデコードし、変数を調整し、きめ細かい混合精度計算機能を提供するために、追加のハードウェアを必要とする。
ネットワークを細粒度の不均一な精度で効率的に実行するためのエンド・ツー・エンド協調設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:32:50 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型状態空間モデルに基づくU字型ネットワークSSUMamba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） (Mon, 6 May 2024 10:27:49 GMT)
TSLANet: Rethinking Transformers for Time Series Representation Learning [19.8] 時系列データは、その固有の長短の依存関係によって特徴づけられる。
本稿では,時系列タスクの普遍的畳み込みモデルとして,新しい時系列軽量ネットワーク(TSLANet)を導入する。
我々の実験では、TSLANetは分類、予測、異常検出にまたがる様々なタスクにおいて最先端のモデルよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:00:17 GMT)
CityLLaVA: Efficient Fine-Tuning for VLMs in City Scenario [19.7] 交通安全記述・分析は、保険検査から事故防止まで幅広い分野で重要な役割を担っている。
本稿では,都市シナリオ用に設計されたビジュアル言語モデル(VLM)のための新しい微調整フレームワークであるCityLLaVAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:38:49 GMT)
Position Paper: Leveraging Foundational Models for Black-Box Optimization: Benefits, Challenges, and Future Directions [19.6] 大規模言語モデル(LLM)は、機械学習研究領域における驚くべきイノベーションの波をかき立てている。
基礎言語モデルが最適化に革命をもたらす最も有望な方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:10:46 GMT)
DiffCLIP: Leveraging Stable Diffusion for Language Grounded 3D Classification [19.4] 本稿では、視覚枝の領域ギャップを最小限に抑えるために、制御ネットとの安定拡散を取り入れた新しい事前学習フレームワークであるDiffCLIPを提案する。
ModelNet10、ModelNet40、ScanObjectNNデータセットの実験は、DiffCLIPが3D理解に強力な能力を持っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:15:50 GMT)
TED: Accelerate Model Training by Internal Generalization [19.3] 大規模言語モデルは近年,高いパフォーマンスを示しているが,トレーニングコストが高いため,データセットサイズを圧縮する効率的な方法の必要性が高まっている。
本研究では,高プルーニング比下でのオーバーフィッティングの課題に対処するTEDプルーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:40:13 GMT)
Interpretable Data Fusion for Distributed Learning: A Representative Approach via Gradient Matching [19.2] 本稿では,複数の生データポイントを仮想表現に変換する分散学習のための代表的アプローチを提案する。
これにより、広範囲なデータセットを消化可能なフォーマットに凝縮し、直感的な人間と機械の相互作用を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:21:41 GMT)
Explainable Fake News Detection With Large Language Model via Defense Among Competing Wisdom [19.0] 本稿では,防衛をベースとした説明可能なフェイクニュース検出フレームワークを提案する。
具体的には,まず,集団の知恵を2つの競合相手に分割し,それぞれに有能な証拠を検出するエビデンス抽出モジュールを提案する。
そこで我々は,大きな言語モデルを用いたプロンプトベースのモジュールを設計し,2つの正当性に対する理由を推測することによって正当化を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:24:13 GMT)
Why is SAM Robust to Label Noise? [18.9] Sharpness-Aware Minimization (SAM)は、自然言語処理や自然言語処理における最先端のパフォーマンスを実現することで最もよく知られている。
SAMのロバスト性は、ロジット項の変化によって引き起こされるものと、ネットワークジャコビアンの変化によって引き起こされるものである。
より深いネットワークにおけるSAMの効果は、代わりに、SAMがネットワークジャコビアンに与える影響によって完全に説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:52:04 GMT)
Language Model-Based Paired Variational Autoencoders for Robotic Language Learning [18.9] 人間の幼児と同様、人工エージェントは環境と対話しながら言語を学ぶことができる。
本稿では,ロボットの動作と言語記述を双方向に結合するニューラルモデルを提案する。
次に, PVAE-BERTを導入し, 事前訓練された大規模言語モデルとモデルを同調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:48:16 GMT)
Robotic Constrained Imitation Learning for the Peg Transfer Task in Fundamentals of Laparoscopic Surgery [18.6] 腹腔鏡下手術の基礎(FLS)におけるペグ伝達タスクを模倣学習で行うロボットの実装戦略を提案する。
本研究では,単眼画像のみを用いて,より正確な模倣学習を実現する。
2台のフランカ・エミカ・パンダ・ロボットアームを用いて全体システムを実装し,その有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:12:25 GMT)
MARE: Multi-Agents Collaboration Framework for Requirements Engineering [18.6] 我々は,要求工学(RE)プロセス全体を通して,大規模言語モデル(LLM)間の協調を利用するMAREという革新的なフレームワークを提案する。
MarE氏はREプロセスを4つのタスクに分けている。
我々は、MAREがより正確な要求モデルを生成し、最先端のアプローチを15.4%上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:24:55 GMT)
GOVERN: Gradient Orientation Vote Ensemble for Multi-Teacher Reinforced Distillation [18.5] 計算制約下で高い性能を維持するためには,知識蒸留を行うことが重要である。
本稿では,この問題に対処するための新しいアルゴリズムGOVERNを提案する。
GOVERNはオフラインとオンラインの両方の実験で大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:02:00 GMT)
A Survey on Hallucination in Large Vision-Language Models [18.5] LVLM(Large Vision-Language Models)は、実践的な実装の可能性から、AIの世界において注目を集めている。
しかし,「幻覚」は,現実の視覚的内容とそれに対応するテキスト生成のミスアライメントが,LVLMを活用する上で大きな課題となる。
我々は,LVLM関連幻覚を解明し,今後の緩和を促進するために検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:10:01 GMT)
Towards Causal Foundation Model: on Duality between Causal Inference and Attention [18.0] 複雑なタスクのための因果認識基盤モデルを構築するための第一歩を踏み出します。
我々はCInA(Causal Inference with Attention)と呼ばれる新しい理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 00:13:10 GMT)
Kronos: A Secure and Generic Sharding Blockchain Consensus with Optimized Overhead [17.4] シャーディングは、ネットワークをシャードに分割することで、ブロックチェーンのスケーラビリティを向上させる。
クロスシャーディングトランザクションは、シャーディングブロックチェーンのセキュリティと効率にとって重要な課題である。
最適化されたオーバーヘッドを達成するセキュアなシャーディングブロックチェーンコンセンサスであるKronosを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:57:37 GMT)
Q-Pilot: Field Programmable Qubit Array Compilation with Flying Ancillas [17.2] フィールドプログラマブルキュービットアレイ(FPQA)のためのスケーラブルなコンパイラQ-Pilotを提案する。
データキュービット間の2キュービットゲートをルーティングするために、可動原子を活用しながら、すべてのデータキュービットを固定原子にマッピングする。
Q-PilotはFPQAの柔軟性を有効活用し、100量子ランダム、量子シミュレーション、QAOAの各回路の回路深さの1.4x、27.7x、6.3xの低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:44:31 GMT)
Compressing Long Context for Enhancing RAG with AMR-based Concept Distillation [17.2] 大規模言語モデル(LLM)は情報取得に大きく貢献している。
Retrieval Augmented Generation (RAG)は、外部の非パラメトリック知識を取り入れることで、この制限に対処する。
本稿では,抽象表現(AMR)に基づく概念蒸留アルゴリズムを用いた新しい概念ベースRAGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 00:18:43 GMT)
Reverse Forward Curriculum Learning for Extreme Sample and Demonstration Efficiency in Reinforcement Learning [17.1] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、環境相互作用を通じてポリシーを学ぶための有望な枠組みである。
ひとつの方向性として、オフラインデータによるRLの拡張による望ましいタスクの実証があるが、過去の作業では、多くの高品質なデモデータが必要になることが多い。
提案手法における逆カリキュラムと前方カリキュラムの組み合わせ(RFCL)は,実演とサンプル効率を大幅に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） (Mon, 6 May 2024 11:33:12 GMT)
A Reliable Framework for Human-in-the-Loop Anomaly Detection in Time Series [17.1] HILADは、人間とAIの動的かつ双方向なコラボレーションを促進するために設計された、新しいフレームワークである。
ビジュアルインターフェースを通じて、HILADはドメインの専門家に、大規模な予期せぬモデルの振る舞いを検出し、解釈し、修正する権限を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:44:07 GMT)
Collecting Consistently High Quality Object Tracks with Minimal Human Involvement by Using Self-Supervised Learning to Detect Tracker Errors [16.8] 高品質なオブジェクトトラックを一貫して作成するためのフレームワークを提案する。
鍵となるアイデアは、各データセットのモジュールを調整して、オブジェクトトラッカの障害をインテリジェントに判断することだ。
提案手法は,未収録ビデオの自己教師型学習を利用して,対象対象の表現をカスタマイズした表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:06:32 GMT)
Conformity, Confabulation, and Impersonation: Persona Inconstancy in Multi-Agent LLM Collaboration [16.8] エージェントの私的反応をチャットの書き起こしと共に分析し、文化的ペルソナの安定性と意見の多様性が集団的成果に与える影響を評価する。
以上の結果から,マルチエージェントによる議論は,多様な視点を反映した集団的意思決定を促すことが示唆された。
私たちが特定した要因に対処しない限り、より文化的に多様なAI出力を生成するためのマルチエージェントフレームワークの潜在能力は未完成のままだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:20:35 GMT)
Deep Learning for Detecting and Early Predicting Chronic Obstructive Pulmonary Disease from Spirogram Time Series: A UK Biobank Study [16.4] 慢性閉塞性肺疾患(慢性閉塞性肺疾患、COPD)は、慢性の炎症性肺疾患である。
既存の方法では、呼吸図に示される明らかな特徴に基づいて、すでにPDを患っている患者しか検出できない。
我々は,DeepSpiroを提案する。DeepSpiroは,将来のCOPDリスクの早期予測のためのディープラーニングに基づく手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:48:34 GMT)
CORP: A Multi-Modal Dataset for Campus-Oriented Roadside Perception Tasks [16.4] CORPは、キャンパスシナリオ下でのマルチモーダルな路面認識タスク用に調整された最初の公開ベンチマークデータセットである。
カメラ18台とLiDARセンサー9台から撮影した205K画像と102K点の雲で構成されている。
都市交通に関する他の道路脇のデータセットとは異なり、CORPはキャンパスや他の住宅地におけるマルチモーダル認識の課題を強調するためにスペクトルを拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:18:14 GMT)
GLHF: General Learned Evolutionary Algorithm Via Hyper Functions [16.4] 一般事前学習最適化モデル(GPOM)は、最先端進化アルゴリズムと事前学習最適化モデル(POM)より優れている
GPOMは多様なタスク分布、次元、人口規模、最適化地平線にまたがる堅牢な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:11:49 GMT)
Snake Learning: A Communication- and Computation-Efficient Distributed Learning Framework for 6G [16.4] Snake Learning"は6Gネットワークのための費用対効果の高い分散学習フレームワークである。
モデルレイヤの指定された部分を個々のノード上で順次トレーニングする。
モデルトレーニングフェーズにおけるストレージ、メモリ、通信の要件を削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:25:59 GMT)
A 65nm 36nJ/Decision Bio-inspired Temporal-Sparsity-Aware Digital Keyword Spotting IC with 0.6V Near-Threshold SRAM [16.1] 本稿では,著者の知識を最大限に活用するために,最初の細粒度時間空間認識キーワードスポッティング(KWS)ICを紹介する。
このKWS ICは、バイオインスパイアされたデルタゲートリカレントニューラルネットワーク(DeltaRNN)を特徴とし、90.5%の精度と36nJ/決定のエネルギー消費を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 23:41:02 GMT)
Peer Learning: Learning Complex Policies in Groups from Scratch via Action Recommendations [16.1] ピアラーニングは、グループで学ぶエージェントのための新しい高度な強化学習フレームワークである。
ピアラーニングは,OpenAI Gymドメインのいくつかの課題において,単一エージェント学習とベースラインを上回り得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:03:54 GMT)
Secure Inference for Vertically Partitioned Data Using Multiparty Homomorphic Encryption [15.9] 本稿では,単一サーバノードと複数のクライアントノードを含む分散環境でのセキュアな推論プロトコルを提案する。
深層学習モデルがサーバノードにある間、観測されたデータベクトルは複数のクライアントノードに分割されていると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:17:27 GMT)
Investigating Personalized Driving Behaviors in Dilemma Zones: Analysis and Prediction of Stop-or-Go Decisions [15.8] 我々は、個々のドライバーの停止決定を予測できるパーソナライズされたトランスフォーマーを開発した。
その結果、パーソナライズされたトランスフォーマーは、ジレンマゾーンにおけるドライバーの意思決定を3.7%から12.6%の精度で予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:39:25 GMT)
LightTR: A Lightweight Framework for Federated Trajectory Recovery [15.8] 道路網情報のない自由空間における低サンプリング軌道に基づいて高サンプリング軌道を復元することを目的としている。
クライアントサーバアーキテクチャに基づくフェデレーショントラジェクトリリカバリのための軽量フレームワークLightTRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:20:55 GMT)
Byzantine-Robust Gossip: Insights from a Dual Approach [15.7] 本稿では,デバイス同士が直接通信する分散環境でのビザンチン耐性アルゴリズムについて検討する。
平均的コンセンサス(英語版)の特別な場合において、グローバルおよび局所的なクリッピングルールの両方を厳密な収束保証とともに提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:22:54 GMT)
Learning from Students: Applying t-Distributions to Explore Accurate and Efficient Formats for LLMs [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、最近様々なタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。
彼らは厳格なレイテンシと電力需要に苦しむ。
ディープニューラルネットワーク(DNN)量子化は伝統的に、モデルを低精度整数形式に変換することによってこれらの制限に対処してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:39:59 GMT)
Koopman neural operator as a mesh-free solver of non-linear partial differential equations [15.4] これらの課題を克服するために,新しいニューラル演算子であるクープマンニューラル演算子(KNO)を提案する。
力学系のすべての可能な観測を統括する無限次元作用素であるクープマン作用素を近似することにより、非線型PDEファミリーの解を等価に学べる。
KNOは、従来の最先端モデルと比較して顕著なアドバンテージを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:55:23 GMT)
DeepMpMRI: Tensor-decomposition Regularized Learning for Fast and High-Fidelity Multi-Parametric Microstructural MR Imaging [15.4] 本稿では,様々な拡散モデルから高速かつ高忠実なマルチパラメトリック推定を行うための統一フレームワークを提案する。
DeepMpMRIは、細部を効果的に捉えるために新しく設計されたテンソル分解ベースの正規化器を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:36:02 GMT)
OmniActions: Predicting Digital Actions in Response to Real-World Multimodal Sensory Inputs with LLMs [15.4] 未来の対話インタフェースは、ユーザのコンテキストに基づいて、デジタルアクションへの迅速なアクセスを提供する。
我々は、様々なタイプのマルチモーダル感覚入力に対応して行うことができるデジタル追従動作の全体的設計空間を作成した。
OmniActionsは大規模言語モデル(LLM)をベースとしたパイプラインで,マルチモーダルな知覚入力を処理し,対象情報に対する追従動作を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 23:11:00 GMT)
IFNet: Deep Imaging and Focusing for Handheld SAR with Millimeter-wave Signals [15.4] 我々は、信号処理モデルとディープニューラルネットワークの強みを組み合わせ、堅牢なイメージングとハンドヘルドmmWaveシステムへのフォーカスを実現する新しいディープ展開ネットワークIFNetを提案する。
既存の手法と比較して、IFNetは平均ピーク信号-雑音比(PSNR)の少なくとも11.89dB、実世界のデータセットにおける平均構造類似度指数測定(SSIM)の64.91%の改善を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:06:40 GMT)
A Lightweight Neural Architecture Search Model for Medical Image Classification [15.2] 本稿では,スパース確率を生成する新しい手法により探索効率を向上させる微分可能なNASアルゴリズムZO-DARTS+を提案する。
5つの公開医療データセットの実験では、ZO-DARTS+は最先端のソリューションの精度と一致し、検索時間を最大3倍削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:33:38 GMT)
StyleSeg V2: Towards Robust One-shot Segmentation of Brain Tissue via Optimization-free Registration Error Perception [15.1] 脳組織のワンショットセグメンテーションには、トレーニング登録セグメンテーション(reg-seg)二重モデルが反復的に必要である。
最近のStyleSegは、ラベルのないイメージを歪んだatlasのコピーに置き換えることで、このボトルネックを回避している。
ここでは、StyleSegから継承されたStyleSeg V2を提示するが、登録エラーを認識する能力を認めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:45:23 GMT)
SSyncOA: Self-synchronizing Object-aligned Watermarking to Resist Cropping-paste Attacks [14.9] cropping-paste攻撃は画像透かしの同期を破る。
収穫ペースト攻撃に抵抗する鍵は、保護する物体の頑丈な特徴にある。
本稿では,SSyncOAと呼ばれる自己同期型オブジェクト整列型透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:29:34 GMT)
Information-driven Affordance Discovery for Efficient Robotic Manipulation [14.9] 環境との双方向な相互作用はこの問題を軽減することができると我々は主張する。
我々は,本手法の理論的正当性を提供し,シミュレーションと実世界の課題の両方において,そのアプローチを実証的に検証する。
IDAをダブした本手法は,複数のアクションプリミティブに対する視覚的アベイランスの効率的な発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:25:51 GMT)
How to Gain Commit Rights in Modern Top Open Source Communities? [14.7] 現代のOSSコミュニティにおけるコミッタ資格の政策と実践的実装について検討する。
我々は、9つのテーマに分類される26のコードからなるコミッタ資格の分類を構築した。
参加時間が経過すると,コミット権獲得の可能性が低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:31:21 GMT)
Robust Multi-Modal Density Estimation [14.6] ROME (RObust Multi-modal Estimator) は密度推定のための非パラメトリック手法である。
我々は,ROMEが他の推定者によって提示される過度な適合や過度なスムース化の問題を克服できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:59:53 GMT)
ERAGent: Enhancing Retrieval-Augmented Language Models with Improved Accuracy, Efficiency, and Personalization [14.6] ERAGentはRAG領域の進歩を具現化した最先端のフレームワークである。
Retrieval Triggerは、応答品質を犠牲にすることなく、外部知識検索を効率化するために組み込まれている。
ERAGentは学習したユーザプロファイルを組み込むことで応答をパーソナライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:42:18 GMT)
CEHR-GPT: Generating Electronic Health Records with Chronological Patient Timelines [14.4] 我々は合成データ生成に焦点をあて、特定の患者表現を用いてGPTモデルを訓練する能力を実証する。
これにより、観察医療成果パートナーシップ(OMOP)データフォーマットにシームレスに変換できる患者シーケンスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:10:56 GMT)
Are Human Rules Necessary? Generating Reusable APIs with CoT Reasoning and In-Context Learning [14.4] そこで我々は,Stack OverflowコードスニペットのAPIzationを自動的に実行する,Code2APIという新しいアプローチを提案する。
Code2APIは、追加のモデルトレーニングや手作業のルールを必要としない。
他の外部ツールに頼ることなく、パーソナルコンピュータに簡単にデプロイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:22:17 GMT)
GREEN: Generative Radiology Report Evaluation and Error Notation [14.3] グリーンは、言語モデルの自然言語理解を利用して、候補レポートにおける臨床的に重要なエラーを特定し、説明する放射線学レポート生成指標である。
1)専門家の好みに合わせたスコア,2)臨床的に重要なエラーの解釈可能な説明,3)エンドユーザによるフィードバックループの実現,3)商用ユーザのパフォーマンスに到達する軽量なオープンソース手法。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:04:03 GMT)
User Response in Ad Auctions: An MDP Formulation of Long-Term Revenue Optimization [13.9] 広告の質に対するユーザの反応を捉えるために,広告オークションのための新しいマルコフ決定プロセスモデルを提案する。
ユーザの反応を取り入れることで, オークションに関わる3つの関係者(広告主, オークション, ユーザ)すべてを考慮したモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 00:07:40 GMT)
Hierarchical Space-Time Attention for Micro-Expression Recognition [13.9] Micro-Expression Recognition (MER) は、マイクロ・エプレッション(ME)ビデオクリップから顔の動きの短さと微妙さを認識し、実際の感情を明らかにすることを目的としている。
最近のMER法は、主にMEビデオクリップからの特別なフレームを利用するか、これらの特別なフレームから光の流れを抽出するのみである。
この問題を解決するために,階層的時空間注意(HSTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:02:24 GMT)
Explainability for Transparent Conversational Information-Seeking [13.8] 本研究は,反応を説明する様々な方法について考察する。
本研究は,説明タイプ,品質,提示モードの透過性を探索することにより,システム生成応答とユーザが検証可能な応答とのギャップを埋めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 May 2024 09:25:14 GMT)
World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey [13.7] 将来の出来事を正確に予測し、その影響を評価する能力は、安全性と効率の両方において最重要である。
世界モデルは変革的なアプローチとして現れており、自律運転システムは大量のセンサーデータを合成し、解釈することができる。
本稿では,自律運転における世界モデルの現状と今後の展開について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:43:03 GMT)
On the Compressibility of Quantized Large Language Models [13.4] 大規模言語モデル(LLM)は、エッジまたはモバイルデバイスにデプロイされ、データプライバシとリアルタイム処理機能を提供する。
LLMは、エッジやモバイルデバイスの限られたメモリに完全に収まるには大きすぎるかもしれないし、推論を完了するには、部分的にストレージからロードする必要がある。
データ圧縮技術を適用してデータ移動を減らし、メモリ制約デバイス上での量子化LDMの推論を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:29:14 GMT)
FIMP-HGA: A Novel Approach to Addressing the Partitioning Min-Max Weighted Matching Problem [13.4] 本稿では,PMMWM に対する高速反復マッチング分割ハイブリッド遺伝的アルゴリズム (FIMP-HGA) を提案する。
マッチング段階では、漸進的な調整によりマッチング複雑性を低減するKM-Mアルゴリズムを提案する。
分割段階では、エリート戦略を取り入れたHybrid Genetic Algorithm (HGA)を導入し、Greedy Partition Crossover (GPX) 演算子を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 05:57:46 GMT)
Animate Your Thoughts: Decoupled Reconstruction of Dynamic Natural Vision from Slow Brain Activity [13.3] 脳活動から人間のダイナミックビジョンを再構築することは、科学的に重要な課題である。
本稿では,3つの公開データセット上での最先端性能を実現する2段階モデルであるMind-Animatorを提案する。
我々は、再構成された映像力学は、生成モデルの幻覚ではなく、fMRIから導出されるものであることを裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:56:41 GMT)
IA-GCN: Interactive Graph Convolutional Network for Recommendation [13.2] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、協調フィルタリング(CF)ベースのレコメンダシステム(RS)のための新しい最先端技術となった。
ユーザ同士の相互対話型ガイダンスを構築し,IA-GCN(InterActive GCN)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
我々のモデルは、CFのための最先端のGCNモデルであるLightGCNの上に構築されており、エンドツーエンドで様々なGCNベースのCFアーキテクチャと組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:50:23 GMT)
DBDH: A Dual-Branch Dual-Head Neural Network for Invisible Embedded Regions Localization [13.2] 本稿では, 目に見えない組込み領域の正確な位置決めに適したデュアルブランチデュアルヘッド(DBDH)ニューラルネットワークを提案する。
最先端の2つのオフライン・オフライン・メッセージング手法に基づいて、ローカライゼーションモデルのトレーニングとテストのための2つのデータセットと拡張戦略を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:59:05 GMT)
Clustering of Disease Trajectories with Explainable Machine Learning: A Case Study on Postoperative Delirium Phenotypes [13.1] 本稿では,パーソナライズされたPODリスク予測のための教師付き機械学習と,潜在的POD表現型を明らかにするための教師なしクラスタリング技術を組み合わせたアプローチを提案する。
SHAPの特徴空間におけるクラスタリング患者は,真の表現型を回復し,生の特徴空間におけるクラスタリングに優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:05:46 GMT)
BadFusion: 2D-Oriented Backdoor Attacks against 3D Object Detection [13.0] 3Dオブジェクト検出は、自動運転において重要な役割を果たすが、バックドア攻撃に対する脆弱性は明らかになっている。
既存の3Dオブジェクト検出に対するバックドア攻撃は主に3D LiDARシグナルを毒する。
本稿では,3次元物体検出のためのLiDAR-camera fusion法に対して,BadFusionと呼ばれる革新的な2D指向のバックドアアタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:02:38 GMT)
Transformer-based RGB-T Tracking with Channel and Spatial Feature Fusion [13.0] クロスモーダルな機能をうまく融合させるには、RGB-Tトラッキングのコアとなる課題がある。
CSTNetは、クロスモーダルチャネルと空間的特徴を直接融合する。
CSTNetは3つの公開RGB-T追跡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） (Mon, 6 May 2024 05:58:49 GMT)
Competitive strategies to use "warm start" algorithms with predictions [13.0] 本稿では,温暖化開始アルゴリズムの学習と予測利用の問題点について考察する。
この設定では、アルゴリズムは問題のインスタンスと解の予測を与える。
我々は、$k$の予測を考慮に入れたより強力なベンチマークに対して、競争力のある保証を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:38:20 GMT)
Boosting Single Positive Multi-label Classification with Generalized Robust Loss [12.9] MLL(Multi-label Learning)は、完全入手が難しい包括的なマルチセマンティックアノテーションを必要とする。
本稿では,各画像が1つの正のラベルに関連付けられているSPML(Single Positive Multi-label Learning)について検討する。
既存のSPML手法は、ハードな擬似ラベルやロバストな損失といったメカニズムを用いて、損失を設計することのみに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:13:38 GMT)
Quantifying the Capabilities of LLMs across Scale and Precision [12.9] 本研究では,モデルスケールと量子化がインストラクションモデルの性能に及ぼす影響について検討する。
より大規模なモデルでは、精度の低下に対して例外的なレジリエンスを示し、4ビット量子化においても高い精度を維持することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:42:34 GMT)
Generate Point Clouds with Multiscale Details from Graph-Represented Structures [12.8] マルチスケール構造グラフ (Multiscale Structure Graph:MSG) と呼ばれるグラフに基づく構造表現を提案する。
局所構造の類似したパターンは、異なるスケール、位置、角度で見ることができる。
地域構造パターンから学んだ知識は,他の類似したパターンに移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:18:35 GMT)
Hierarchical Autoencoder-based Lossy Compression for Large-scale High-resolution Scientific Data [12.8] この研究は、大規模な科学的データを著しく圧縮するニューラルネットワークを提示するが、高い再構成品質も維持する。
提案モデルは,大規模高分解能気候モデルデータセットに適用可能な科学ベンチマークデータを用いて検証した。
本モデルでは,再構成品質を損なうことなく,複数のベンチマークデータセットに対して140の圧縮比を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:54:56 GMT)
Generative AI Beyond LLMs: System Implications of Multi-Modal Generation [12.8] 本稿では,マルチモーダルテキスト・ツー・イメージ(TTI)とテキスト・ツー・ビデオ(TTV)生成モデルに対する新しいシステム設計空間の理解に向けた最初の研究について述べる。
8種類のTTI/TTVモデルの系統的性能評価は,Flash Attentionのような最先端の最適化手法を適用した後,DiffusionベースのTTIモデルの実行時間の最大44%をコンボリューションが占めていることを示している。
また、DiffusionベースのTTIモデルは、LLM推論のPrefillステージに似ており、Flashの1.1-2.5倍の高速化の恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:54:58 GMT)
Elevator, Escalator or Neither? Classifying Pedestrian Conveyor State Using Inertial Navigation System [12.8] 歩行者を「エスカレーター」と「エスカレーター」の3つのコンベア状態の1つに分類することは、屋内のローカライゼーションや人フロー分析といった多くの応用に不可欠である。
携帯電話から採取した加速度計,ジャイロスコープ,磁力計の慣性航法システム(INS)の読みから,初めて歩行者コンベア状態を推定した。
歩行者がエレベーターやエスカレーターにいるかどうかを分類するための,新しい,効果的で軽量なINSベースのディープラーニング手法であるELESONを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:27:30 GMT)
ScrewMimic: Bimanual Imitation from Human Videos with Screw Space Projection [12.6] 人間は、他の人間を観察し、遊びを通して能力を改善することで、バイマニュアル操作のスキルを学ぶ。
心理学とバイオメカニクスの独創的な研究から着想を得て,両手間の相互作用を連続的なキネマティック・リンケージとしてモデル化することを提案する。
我々は、この新しい行動表現を活用するフレームワークであるScrewMimicを導入し、人間の実演と自己指導型政策微調整の学習を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:43:34 GMT)
DarkFed: A Data-Free Backdoor Attack in Federated Learning [12.6] フェデレートラーニング(FL)は、バックドア攻撃の影響を受けやすいことが示されている。
シャドウデータセットを用いたバックドアFLに対するデータフリーアプローチを提案する。
私たちの調査では、シャドウデータセットとメインタスクデータセットの間に大きなギャップがある場合でも、印象的なアタックパフォーマンスを実現することが可能であることを明らかにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:21:15 GMT)
FOBNN: Fast Oblivious Binarized Neural Network Inference [12.6] 高速な双対型ニューラルネットワーク推論フレームワークであるFOBNNを開発した。
具体的には、二項化畳み込みニューラルネットワークをカスタマイズして、難解な推論を強化し、二項化畳み込みのための2つの高速アルゴリズムを設計し、制約されたコストで実験的にネットワーク構造を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:12:36 GMT)
Intra-task Mutual Attention based Vision Transformer for Few-Shot Learning [12.5] 人間は、ほんのわずかの例に晒された後に、新しい、目に見えない画像を正確に分類する能力を持っている。
人工ニューラルネットワークモデルでは、限られたサンプルを持つ2つのイメージを区別する最も関連性の高い特徴を決定することが課題である。
本稿では,サポートとクエリサンプルをパッチに分割するタスク内相互注意手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:02:57 GMT)
Latent Optimal Paths by Gumbel Propagation for Variational Bayesian Dynamic Programming [12.2] 本稿では,Gumbel分布の特性を用いて,Gibs分布とメッセージパスアルゴリズムの等価性を示す。
本稿では,構造化されたスパース最適経路を潜在変数としてキャプチャするBDP-VAEを提案する。
これにより、モデルが観測されていない構造情報に依存する生成タスクのエンドツーエンドトレーニングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:11:13 GMT)
Policy Learning for Balancing Short-Term and Long-Term Rewards [11.9] 本稿では,長期的成果の欠落を許容する最適政策を学習するための新しい枠組みを定式化する。
短期的な成果は、関連する場合、長期的な報酬バランスの推定能力の向上に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:09:35 GMT)
Reinforcement Learning for Mutation Operator Selection in Automated Program Repair [11.8] プログラム修復における突然変異演算子の選択に対する強化学習に基づくアプローチの有効性について検討する。
提案手法は, 言語, プログラミングレベル, 検索戦略であり, 既存の補修ツールに容易に拡張できる。
Defects4Jベンチマークから,実世界の353のバグに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:33:51 GMT)
The Sociotechnical Stack: Opportunities for Social Computing Research in Non-consensual Intimate Media [11.7] 非合意的親密なメディア(NCIM)は、人物の同意なしに親密なコンテンツを共有することであり、その中には「復讐ポルノ」や性的に露骨なディープフェイクが含まれる。
本稿では,NCIMとそれを促進する特定の技術コンポーネントを結びつけることで,そのギャップを解消する。
技術的スタックをそれに対応する社会的影響にマッピングするために設計された概念的フレームワークである社会技術的スタックを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:58:03 GMT)
The high dimensional psychological profile and cultural bias of ChatGPT [11.6] 本研究は,ChatGPTを心理学的特徴の84次元で測定した。
ChatGPTの文化的価値パターンは、世界中の様々な国や地域のものと異なる。
異なる国・地域からの人間との交流を含む8つの意思決定課題におけるChatGPTの性能分析により,明らかに文化的ステレオタイプが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:45:59 GMT)
KirchhoffNet: A Scalable Ultra Fast Analog Neural Network [11.4] KirchhoffNetは、ニューラルネットワークとして機能するアナログ回路である。
多様な複雑な機械学習タスクにまたがって、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:05:37 GMT)
Structure-Preserving Network Compression Via Low-Rank Induced Training Through Linear Layers Composition [11.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、これまで解決できなかった多くのタスクに対処することに成功した。
DNNに関連するストレージと計算の要件は、これらのトレーニングされたモデルをリソース制限されたデバイスにデプロイする上での課題である。
ローランド誘導訓練(LoRITa)と呼ばれる理論的修正された新しいアプローチを提案する。
LoRITaは線形層を構成することで低ランク化を促進し、特異値切り込みを用いて圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 00:58:23 GMT)
Thoughtful Things: Building Human-Centric Smart Devices with Small Language Models [11.3] 本研究では,制約のないユーザコマンドに応答して動作を記述し,動作を説明するデバイスのためのフレームワークを提案する。
当社のフレームワークはラベル付きデータを必要とせず、クラウド依存なしにデバイス上でデプロイできます。
我々は、2つの思慮深いもの(ランプとサーモスタット)を実装し、それらを実際のハードウェアにデプロイし、その実用性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:04:53 GMT)
CICA: Content-Injected Contrastive Alignment for Zero-Shot Document Image Classification [11.2] ゼロショット学習(ZSL)および一般化ゼロショット学習(GZSL)設定において、包括的な文書画像分類分析を行う。
CICA(ki-ka)はCLIPのゼロショット学習能力を向上するフレームワークである。
我々のモジュールは、CLIPのZSLトップ-1精度を6.7%改善し、GZSLハーモニック平均はRVL-CDIPデータセットで24%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:37:23 GMT)
Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations [11.2] 大規模なレコメンデーションシステムは、毎日数千億のユーザーアクションを扱う必要がある。
何千もの機能を備えた大量のデータでトレーニングされているにも関わらず、業界におけるほとんどのDeep Learning Recommendation Model(DLRM)は、計算処理ではスケールできない。
言語および視覚領域におけるトランスフォーマーの成功に触発され、推奨システムの基本設計選択を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:05:45 GMT)
Generated Contents Enrichment [11.2] 生成コンテンツエンリッチメント(GCE)と呼ばれる新しい人工知能生成タスクについて検討する。
提案したGCEは、視覚領域とテキスト領域の両方でコンテンツ豊か化を明示的に行う。
The Visual Genome dataset on the Visual Genome showed promising and visually plausible results。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:14:09 GMT)
Multi-Modality Spatio-Temporal Forecasting via Self-Supervised Learning [11.2] そこで本稿では,MoSSL を利用した新しい学習フレームワークを提案する。
2つの実世界のMOSTデータセットの結果は、最先端のベースラインと比較して、我々のアプローチの優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:24:06 GMT)
Loss Jump During Loss Switch in Solving PDEs with Neural Networks [11.1] ニューラルネットワークを用いて偏微分方程式(PDE)を解くことは、科学計算コミュニティにおいて代替のアプローチとして人気を集めている。
この研究は、PDEを解決するためのニューラルネットワークのトレーニングに、異なる損失関数がどう影響するかを調査することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:18:36 GMT)
A Symplectic Analysis of Alternating Mirror Descent [11.1] シンプレクティック・オイラー法による連続時間ハミルトン流の離散化について検討する。
段数の順序で切り詰められたとき、修正されたハミルトン多様体上の新しい誤差境界を導出する。
AMDの完全後悔は$mathcalOleft(K-1+varepsilonright)$、平均反復の双対性ギャップは$mathcalOleft(K-1+varepsilonright)$、任意の$varepsilon>0$となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:47:09 GMT)
Large Language Models Reveal Information Operation Goals, Tactics, and Narrative Frames [11.1] 我々は,協調キャンペーンアノテーションのケーススタディとして GPT-3.5 を用いる。
協調キャンペーン毎に、GPT-3.5を用いて特定の関心事に関連する投稿を分析し、目標、戦術、物語のフレームを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:59:07 GMT)
What Formal Languages Can Transformers Express? A Survey [11.1] 一部の研究者は、問題を形式言語として扱うことによって、彼らが解決できる問題とできない問題について理論的に研究してきた。
本稿では,この研究を包括的に調査し,異なる結果の基盤となる多様な仮定を文書化し,一見矛盾する発見を調和させる統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:48:28 GMT)
On the Influence of Data Resampling for Deep Learning-Based Log Anomaly Detection: Insights and Recommendations [10.9] ログ異常検出モデルのトレーニングに一般的に使用される公開データのクラス不均衡。
データ再サンプリングによるクラス不均衡の緩和は、他のソフトウェアエンジニアリングタスクに有効であることが証明された。
本研究は,多様なデータ再サンプリング手法が既存のADアプローチに与える影響を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:01:05 GMT)
Enhancing Sign Language Teaching: A Mixed Reality Approach for Immersive Learning and Multi-Dimensional Feedback [10.8] 伝統的な手話教育手法は、限られたフィードバックや多様な学習シナリオといった課題に直面している。
本研究では,リアルタイムモノクルビジョンと複合現実感技術を用いた革新的な教育モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:53:37 GMT)
PEM: Prototype-based Efficient MaskFormer for Image Segmentation [10.8] 最近のトランスベースのアーキテクチャは、画像セグメンテーションの分野で印象的な成果を上げている。
複数のセグメンテーションタスクで動作可能な効率的なトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるPEM(Prototype-based Efficient MaskFormer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:06:09 GMT)
Zero-Shot ECG Classification with Multimodal Learning and Test-time Clinical Knowledge Enhancement [10.6] マルチモーダルECG表現学習(MERL)は、テキストプロンプトでゼロショットECG分類を行うことができる。
CKEPEアプローチは、外部の専門家が検証した臨床知識データベースを利用するために、LLM(Large Language Models)を使用する。
MERLは、ゼロショット分類における平均75.2%のAUCスコアを(トレーニングデータなしで)達成し、10%の注釈付きトレーニングデータを持つ線形プローブeSSLメソッドよりも3.2%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:47:57 GMT)
Sketch In, Sketch Out: Accelerating both Learning and Inference for Structured Prediction with Kernels [10.6] 入力/出力共分散演算子の固有デカイに依存するスケッチサイズを小さくして、最適に近い速度を得る方法を示す。
提案手法は,非スケッチなメソッドを抽出可能なベンチマークデータセット上で,最先端のパフォーマンスを実現するための拡張性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:06:37 GMT)
Strong-to-Weak Spontaneous Symmetry Breaking in Mixed Quantum States [10.4] 混合量子状態における対称性は、強い対称性と弱い対称性の2つの異なる形態で表すことができる。
本稿では,強い対称性を弱い対称性に分解する新しいタイプの自発対称性破壊(SSB)について検討する。
SW-SSBは混合状態量子相の普遍的性質であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:59:01 GMT)
The Role of Predictive Uncertainty and Diversity in Embodied AI and Robot Learning [10.3] 不確実性は、特にロボットが分析モデルを備えている場合、ロボット工学において長い間重要な研究領域であった。
このガイドは不確実性の重要性の概要を提供し、アプリケーションの観点からそれを定量化し評価する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 05:04:59 GMT)
VSA4VQA: Scaling a Vector Symbolic Architecture to Visual Question Answering on Natural Images [10.2] 視覚質問応答(VQA)のための自然なイメージの心的表現を実装したVSAの4D実装であるVSA4VQAを提案する。
本手法は,超次元ベクトル空間にオブジェクトをエンコードするセマンティックポインタアーキテクチャ(SPA)に基づいている。
提案手法をGQAベンチマークデータセット上で評価し,自然画像のエンコードを効果的に行い,ゼロショットVQAのための最先端のディープラーニング手法と競合する性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:59:45 GMT)
Class-relevant Patch Embedding Selection for Few-Shot Image Classification [10.1] クラス関連パッチの埋め込みを選択する新しい方法を提案する。
我々の戦略は、クラス非関連パッチ埋め込みの影響を効果的に軽減し、事前訓練されたモデルの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:13:32 GMT)
Mocap Everyone Everywhere: Lightweight Motion Capture With Smartwatches and a Head-Mounted Camera [10.1] 本稿では2つのスマートウォッチとヘッドマウントカメラを用いた軽量で安価なモーションキャプチャー手法を提案する。
われわれの方法は、あらゆる場所でウェアラブルのモーションキャプチャーを利用できるようにし、多様な環境で3Dのフルボディモーションキャプチャーを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:14:01 GMT)
Digital Twin-Empowered Task Assignment in Aerial MEC Network: A Resource Coalition Cooperation Approach with Generative Model [9.9] 本稿では,航空移動エッジコンピューティングネットワークにデジタルツイン(DT)を導入し,資源連携協力手法について検討する。
具体的には,アプリケーションプレーン,物理プレーン,仮想プレーンで構成される新しいネットワークフレームワークを提案する。
提案手法の有効性を,エネルギー消費と資源利用の観点から検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:56:13 GMT)
Spice-E : Structural Priors in 3D Diffusion using Cross-Entity Attention [9.5] Spice-Eは3D拡散モデルに構造ガイダンスを追加するニューラルネットワークである。
提案手法は,3次元スタイリゼーション,意味的形状の編集,テキスト条件の抽象化-to-3Dなど,様々なアプリケーションをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:14:29 GMT)
"Ask Me Anything": How Comcast Uses LLMs to Assist Agents in Real Time [9.5] エージェント対応のカスタマーサービスインターフェースにアドオン機能として"Ask Me Anything"(AMA)を導入します。
AMAは、顧客との会話を扱うため、エージェントが要求に応じて大きな言語モデル(LLM)に質問することを可能にする。
AMAと従来の検索体験のエージェントは、検索を含む会話に約10%の時間を費やしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:15:32 GMT)
FairMonitor: A Dual-framework for Detecting Stereotypes and Biases in Large Language Models [9.4] 大規模言語モデル(LLM)におけるステレオタイプとバイアスの包括的評価のためのFairMonitorフレームワークの提案と静的力学検出手法の適用について述べる。
静的なコンポーネントは、直接調査テスト、暗黙の関連テスト、未知の状況テストで構成され、その中には、9つのセンシティブな要因と26の教育シナリオを含む10,262のオープンエンド質問が含まれている。
我々はマルチエージェントシステムを用いて、より複雑で現実的な環境で微妙なバイアスを検出する動的シナリオを信頼する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:23:07 GMT)
When LLMs Meet Cybersecurity: A Systematic Literature Review [9.3] 大規模言語モデル(LLM)は、サイバーセキュリティを含む様々な分野に新しい道を開いた。
この研究領域の包括的概要は欠如している。
本研究は,LLMがサイバーセキュリティの実践を強化する上での広範な可能性を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:07:28 GMT)
Task-conditioned adaptation of visual features in multi-task policy learning [9.3] 本研究では,事前学習したウェイトを微調整する必要のないタスク条件付きアダプタと,行動クローンを訓練した単一ポリシーを導入する。
我々は,CortexBenchベンチマークから多種多様なタスクに対する手法の評価を行い,既存の作業と比べ,一つのポリシーで対処できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:50:22 GMT)
Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering [9.3] 知識グラフ(KG)とRAGを併用する新しい顧客サービス質問回答手法を提案する。
質問応答フェーズにおいて,提案手法は消費者問合せを解析し,関連する部分グラフをKGから検索し,回答を生成する。
当社のメソッドはLinkedInのカスタマーサービスチーム内で約6ヶ月にわたってデプロイされ、イシュー毎の解決時間の中央値が28.6%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 05:16:42 GMT)
MemoryMamba: Memory-Augmented State Space Model for Defect Recognition [9.3] 既存の欠陥認識手法の視覚モデルは、現代の製造環境における欠陥の複雑さやバリエーションを扱うには不十分である。
本稿では,新しいメモリ拡張状態空間モデル(SSM)であるMemoryMambaを紹介する。
MemoryMambaは、ステートスペースモデルとメモリ拡張メカニズムを統合することで、システムはトレーニングにおいて不可欠な欠陥固有の情報を維持および取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:49:31 GMT)
Doing Personal LAPS: LLM-Augmented Dialogue Construction for Personalized Multi-Session Conversational Search [9.2] 提案手法は,大規模言語モデルを用いて,個人化された対話を生成するために,一人の人間労働者を誘導する。
LAPSは大規模、人書き、マルチセッション、マルチドメインの会話を収集できる。
その結果,抽出された嗜好を用いて明示的に生成した応答は,ユーザの実際の嗜好と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 May 2024 13:53:03 GMT)
Scalable Amortized GPLVMs for Single Cell Transcriptomics Data [9.0] 大規模単細胞RNA-seqデータの解析には次元化が不可欠である。
改良されたモデル、償却変分モデル(BGPLVM)を導入する。
BGPLVMは、特殊なエンコーダ、カーネル、そして可能性設計を備えたシングルセルRNA-seq向けに調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:54:38 GMT)
Collision Avoidance and Navigation for a Quadrotor Swarm Using End-to-end Deep Reinforcement Learning [8.9] 本研究では,障害物のある環境下での四元子群制御のためのエンドツーエンドDRL手法を提案する。
筆者らは, 障害物の多い環境下での性能向上を図るために, 衝突エピソードのカリキュラムと再生バッファを提供する。
我々の研究は、エンドツーエンドDRLで訓練された隣人回避および障害物回避制御ポリシーを学習する可能性を示す最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 00:10:07 GMT)
iMTSP: Solving Min-Max Multiple Traveling Salesman Problem with Imperative Learning [8.7] MTSP(Min-Max Multiple Traveling Salesman)問題の検討
目標は、最長ツアーの長さを最小化しながら、各エージェントが一括してすべての都市を訪れるツアーを見つけることである。
我々は、命令型MTSP(iMTSP)と呼ばれる、新しい自己教師型双方向エンドツーエンド学習フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:05:23 GMT)
$ε$-Policy Gradient for Online Pricing [8.7] オンライン価格学習タスクのための$epsilon$-policyグラデーションアルゴリズムを解析する。
このアルゴリズムは、$mathcalO(sqrtT)$$$T$以上の試行錯誤を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:41:52 GMT)
Hierarchic Flows to Estimate and Sample High-dimensional Probabilities [8.5] エネルギーと密度をまたいだロバストなマルチスケール近似を持つ低次元モデルを導入する。
本研究では,これらのウェーブレットモデルを用いて乱流の2次元渦場と暗黒物質の画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:44:51 GMT)
Gate-defined quantum point contacts in a germanium quantum well [8.4] 層状電気ゲートを有する高品質ゲルマニウム量子井戸で定義される量子点接触の実験的研究を報告する。
バイアス分光測定により、連続する1次元サブバンド間のエネルギー間隔は1.5から5,meVであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:47:11 GMT)
GraphSL: An Open-Source Library for Graph Source Localization Approaches and Benchmark Datasets [8.3] グラフソースのローカライゼーション問題を調べるために設計された新しいライブラリであるGraphSLを提案する。
本ライブラリは,情報拡散をシミュレートする様々なグラフ拡散モデルの探索を容易にする。
これにより、確立したベンチマークデータセットに基づいて、最先端のソースローカライゼーションアプローチの評価が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:00:00 GMT)
A New Robust Partial $p$-Wasserstein-Based Metric for Comparing Distributions [8.2] 我々は,約2ドルのワッサーシュタイン距離の計算に基づく,$k$-RPWと呼ばれる,$k ge 0$でパラメータ化された新しい距離の族を導入する。
我々の距離関数は、1ドルのWasserstein、2ドルのWasserstein、およびノイズの多い実世界のデータセット上の画像検索タスクのTV距離と比較して精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:41:13 GMT)
Field-of-View Extension for Diffusion MRI via Deep Generative Models [8.1] 本研究の目的は,不完全な視野を持つ既存のdMRIスキャンから直接,欠落したスライスを出力する手法を開発することである。
不完全なFOVを用いたdMRIスキャンにおいて、欠損脳領域を推定する深層生成モデルに基づくフレームワークを提案する。
提案手法はより正確で完全かつ拡張されたFOVで全脳トラクトグラフィーを施行し,アルツハイマー病関連結束解析における不確かさを低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:23:42 GMT)
GPT-4V(ision) for Robotics: Multimodal Task Planning from Human Demonstration [8.1] 本稿では,汎用視覚言語モデル(GPT-4V(ision))を強化し,ロボット操作のためのワンショット視覚教育を容易にするパイプラインを提案する。
このシステムは、人間がタスクを実行する様子を解析し、アベイランスに対する洞察を取り入れた実行可能なロボットプログラムを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:18:21 GMT)
Quantum Network Tomography via Learning Isometries on Stiefel Manifold [7.8] 本稿では,Stiefel多様体上のアイソメトリーを学習し,量子ネットワークトモグラフィーの効率的な手法を提案する。
その結果,提案手法は精度と効率性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:45:03 GMT)
QuakeBERT: Accurate Classification of Social Media Texts for Rapid Earthquake Impact Assessment [7.8] ソーシャルメディアは災害対応を援助するが、騒音に悩まされ、正確な影響評価と回復力のある都市の決定を妨げている。
本研究では,最初のドメイン固有大規模言語モデル(LLM)と,地震の早期影響評価のための統合手法を提案する。
提案手法は, ノイズマイクロブロッグの正確な検出により, 影響評価過程を効果的に向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:52:21 GMT)
Understanding MLP-Mixer as a Wide and Sparse MLP [7.7] 多層パーセプトロン(MLP)は深層学習の基本的な構成要素である。
最近のアーキテクチャ、特にMixer-Mixerは、経験的成功を収めた。
スパースネスはMixer-Mixersの根底にある重要なメカニズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:03:17 GMT)
Hire Me or Not? Examining Language Model's Behavior with Occupation Attributes [7.7] 大規模言語モデル(LLM)は、採用やレコメンデーションシステムなど、プロダクションパイプラインに広く統合されている。
本稿では、職業意思決定の文脈において、ジェンダーステレオタイプに関するLCMの行動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:09:32 GMT)
Towards enhancing quantum expectation estimation of matrices through partial Pauli decomposition techniques and post-processing [7.5] 本稿では,量子コンピュータ上でのmathbbC2ntimes 2n$における任意の$n$-qubit行列の期待値を推定するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:18:37 GMT)
Neural Graph Mapping for Dense SLAM with Efficient Loop Closure [7.5] 疎視的SLAMシステムのポーズグラフに軽量なニューラルフィールドを固定するニューラルマッピングフレームワークを提案する。
提案手法は,大規模なループクロージャを統合すると同時に,必要な再積分を制限していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:50:42 GMT)
REPLAY: Modeling Time-Varying Temporal Regularities of Human Mobility for Location Prediction over Sparse Trajectories [7.5] 位置予測のための時間変化の時間的規則性を把握するための一般RNNアーキテクチャ学習であるREPLAYを提案する。
特に、REPLAYは、情報の隠された過去の状態を探すために、スパース軌跡の距離を利用するだけでなく、時間変化の時間的規則性も許容する。
その結果、REPLAYは位置予測タスクにおいて、最先端の手法を7.7%から10.9%向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:05:18 GMT)
Torch2Chip: An End-to-end Customizable Deep Neural Network Compression and Deployment Toolkit for Prototype Hardware Accelerator Design [7.4] 設計とデプロイ"ワークフローは、現在のハードウェア・アルゴリズムの共同設計コミュニティにおいて、未解決の課題に直面しています。
我々は,ユーザ設計圧縮をサポートするオープンソースで,完全にカスタマイズ可能な,高性能なツールキットであるTorch2Chipを提案する。
Torch2Chipには階層型設計ワークフローが組み込まれており、ユーザカスタマイズ圧縮アルゴリズムは、プロトタイプチップ検証のためにデプロイ可能なフォーマットに直接詰め込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:27:31 GMT)
Deep Clustering with Self-Supervision using Pairwise Similarities [7.1] ペアワイズ類似性(DCSS)を用いた自己スーパービジョンを用いた新しいディープクラスタリングフレームワークを提案する。
第1フェーズでは、クラスタ固有の損失を用いてトレーニングされたオートエンコーダを用いて、類似したデータポイントからなるハイパースフィアのようなグループを構築することを提案する。
第2フェーズでは、より複雑なクラスタ分布を調節可能な$K$次元空間を作成するために、ペアワイズ類似性を利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:01:28 GMT)
SparrowSNN: A Hardware/software Co-design for Energy Efficient ECG Classification [7.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、そのエネルギー効率でよく知られている。
スパロウSNNは、SNNの98.29%の最先端精度を実現し、エネルギー消費量は1回の推定で31.39nJ、電力使用量は6.1uWである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:30:05 GMT)
Sui Lutris: A Blockchain Combining Broadcast and Consensus [6.9] Sui Lutrisは、秒以下のファイナリティを達成した最初のスマートコントラクトプラットフォームである。
我々は、コンセンサスのないブロックチェーンの安全な再構成を確実に示すために、新しい再構成プロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:50:44 GMT)
PCG: Mitigating Conflict-based Cache Side-channel Attacks with Prefetching [6.9] 本稿ではPCGと呼ばれる新しいプリフェッチ方式を提案する。
被害者関係のキャッシュ占有率の変更を追加し、攻撃者を妨害するために被害者関連のキャッシュ占有率の変更を減らすことを組み合わせている。
PCGは平均パフォーマンスが1.64%向上し、ハードウェアリソース消費の1.26%のオーバーヘッドしか発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:26:53 GMT)
BaBE: Enhancing Fairness via Estimation of Latent Explaining Variables [6.8] 両集団間の不公平な差別の問題を考察し,公平性を達成するための事前処理手法を提案する。
BaBEはベイズ推論と期待最大化法を組み合わせたアプローチである。
合成および実データ集合の実験により、我々の手法は高い精度と高い公平性を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:01:39 GMT)
Deeper Understanding of Black-box Predictions via Generalized Influence Functions [6.6] 影響関数(IF)は、データがどのようにモデルを変更するかを明らかにする。
大規模モデルにおけるサイズと非解釈性の増加はIFを不正確なものにしている。
固定パラメータに対するニュアンス勾配変化を無効化しながら、ターゲットパラメータの影響を正確に推定する一般化IFを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:38:21 GMT)
Guylingo: The Republic of Guyana Creole Corpora [6.6] クレオール語領域におけるNLP研究の進展を目的とした包括的コーパスについて述べる。
我々はまず,この多言語コーパスの収集とデジタル化のための枠組みについて概説する。
次に、クレオールにおける機械翻訳のためのNLPモデルの訓練と評価の課題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:30:14 GMT)
ReinWiFi: A Reinforcement-Learning-Based Framework for the Application-Layer QoS Optimization of WiFi Networks [6.6] 本稿では,無線ローカルエリアネットワーク(WLAN)のアプリケーション層品質を未知の干渉により最適化するために,強化学習に基づくスケジューリングフレームワークを提案する。
従来のスケジューリングパラメータと観測値から現在のスケジューリングアクションにマッピングするために、新しいQ-networkを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:44:06 GMT)
Large Language Models (LLMs) as Agents for Augmented Democracy [6.5] 我々は、個別の嗜好を要約したデータに基づいて、市販のLLM上に構築された拡張民主主義システムの能力について検討する。
被験者の個別の政治的選択と参加者の全サンプルの集合的選好の両方をLLMが予測する精度を推定するために、列車試験のクロスバリデーション・セットアップを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:23:57 GMT)
Boosting MLPs with a Coarsening Strategy for Long-Term Time Series Forecasting [6.5] 本稿では,サンプリングの予測能力を効率的に向上する新しいアーキテクチャであるCoarsened Perceptron Network (CP-Net)を提案する。
これは、2段階の畳み込みに基づくサンプリングブロックを利用するバックボーンとして粗い戦略を利用する。
アーキテクチャの単純さとランタイムの低さにより、CP-NetはSOTA法に比べて4.1%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:47:44 GMT)
Knowledge-aware Text-Image Retrieval for Remote Sensing Images [6.5] クロスモーダルテキストイメージ検索は、しばしばテキストと画像の間の情報非対称性に悩まされる。
外部知識グラフから関連情報をマイニングすることにより,知識を考慮したテキスト画像検索手法を提案する。
提案手法は, 知識認識手法により多様かつ一貫した検索が実現され, 最先端の検索方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:27:27 GMT)
RandOhm: Mitigating Impedance Side-channel Attacks using Randomized Circuit Configurations [6.4] 我々は、メインストリームFPGAの部分再構成(PR)機能に基づいて移動目標防御(MTD)戦略を利用するRandOhmを紹介する。
PDNインピーダンスによる情報漏洩は、回路の秘密に敏感な部分の実行時再構成によって大幅に低減できることを示す。
既存のPRベースの対策とは対照的に、RandOhmはオープンソースのビットストリーム操作ツールをデプロイし、ランダム化を高速化し、リアルタイム保護を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:34:06 GMT)
Simplicity in Complexity : Explaining Visual Complexity using Deep Segmentation Models [6.3] 画像のセグメントベース表現を用いた複雑性のモデル化を提案する。
この2つの特徴を6つの多様な画像集合にまたがる単純な線形モデルにより,複雑性がよく説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:24:58 GMT)
AlphaMath Almost Zero: process Supervision without process [6.3] モンテカルロ木探索(MCTS)フレームワークを活用することにより,手作業によるアノテーションの必要性を解消する,革新的なアプローチを導入する。
実験の結果,MCTSで拡張されたLLMによる自動生成解を用いることで,複雑な数学的推論タスクの処理能力が大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:20:30 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning with Adaptive Compression under Dynamic Bandwidth [6.3] フェデレーション学習は、ローカルデータをサーバに直接提供せずにモデルをトレーニングすることができる。
近年の研究者は、主にモデル圧縮により、連合学習のコミュニケーション効率を達成している。
本稿では,AdapComFLアルゴリズムの性能を示し,既存のアルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:00:43 GMT)
Approximation of Pufferfish Privacy for Gaussian Priors [6.3] また,各識別シークレットペアに設定されたガウス分布の平均と分散の差に,付加的なラプラスノイズが校正された場合,$(epsilon, delta)$-pufferfishのプライバシが達成されることを示す。
典型的なアプリケーションは、和(または平均)クエリのプライベートリリースである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:07:29 GMT)
MoDiPO: text-to-motion alignment via AI-feedback-driven Direct Preference Optimization [6.1] そこで本研究では,テキスト・トゥ・モーション・モデルを調整するためのMoDiPO(Motion Diffusion DPO)を提案する。
AIフィードバックを活用することで、DPOに必要な人間の嗜好を収集する、残酷で高価なプロセスを合理化します。
我々は,定性的かつ定量的に,提案手法がより現実的な動作をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:19:20 GMT)
Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and Probabilistic Reasoning [6.0] 実験を行うことで、人間が隠れたルールを積極的に推論する方法のモデルを構築します。
これら3つの原則 – 明示的な仮説,確率的ルール,オンライン更新 – を組み合わせることで,禅道的なタスクにおける人的パフォーマンスが説明できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:25:12 GMT)
Word2World: Generating Stories and Worlds through Large Language Models [5.8] 大規模言語モデル(LLM)は様々な分野にまたがってその価値を証明している。
この研究は、LLMがストーリーを通してプレイ可能なゲームを手続き的に設計できるシステムであるWord2Worldを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:21:52 GMT)
Accelerating PDE Data Generation via Differential Operator Action in Solution Space [5.8] 我々は、新しいPDEデータセット生成アルゴリズム、すなわち、解空間における微分演算子アクション(DiffOAS)を提案する。
DiffOASはいくつかの基本的なPDEソリューションを取得し、それらを組み合わせてソリューションを得る。
これらの解に対して微分演算子、すなわち「演算アクション」と呼ばれるプロセスを適用して、正確なPDEデータポイントを効率的に生成する。
実験の結果,DiffOASは1万インスタンスの大規模データセットの生成を300倍加速することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:48:41 GMT)
Enhancing O-RAN Security: Evasion Attacks and Robust Defenses for Graph Reinforcement Learning-based Connection Management [5.8] オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)における機械学習(ML)モデルに対する様々な攻撃と防御について検討する。
セキュリティ脅威の包括的モデリングと敵の攻撃と防衛のデモは、まだ初期段階にある。
我々は,難易度の高い物理的・妨害的攻撃に対する堅牢なトレーニングベース防御を開発し,幅広い騒音予算に対する防御を施さない場合と比較して,カバー率を15%向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:27:24 GMT)
A method for quantifying the generalization capabilities of generative models for solving Ising models [5.7] 我々は、ハミング距離正規化器を用いて、VANと組み合わせた様々なネットワークアーキテクチャの一般化能力を定量化する。
フィードフォワードニューラルネットワーク,リカレントニューラルネットワーク,グラフニューラルネットワークなど,VANと組み合わせたネットワークアーキテクチャの数値実験を行う。
本手法は,大規模Isingモデルの解法において,最適なネットワークアーキテクチャを探索するニューラルネットワーク探索の分野を支援する上で,非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:58:48 GMT)
Grammatical Error Correction for Code-Switched Sentences by Learners of English [5.7] CSWテキスト上で文法誤り訂正システムの利用を初めて検討する。
我々は、既存のGECコーパス内で異なるテキストのスパンを翻訳することで、合成されたCSW GECデータセットを生成する。
次に,CSW比,スイッチポイント係数,言語制約に基づいて,これらのスパンを選択する方法について検討する。
我々の最良のモデルは、モノリンガルデータセット上でのモデルの性能に影響を与えることなく、3つのCSWテストセットの平均1.57ドルF_0.5$を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:27:36 GMT)
Probability Distribution of Hypervolume Improvement in Bi-objective Bayesian Optimization [5.6] ハイパーボリューム改善(HVI)は、多目的ベイズ最適化アルゴリズムで一般的に用いられる。
両目的問題に対するHVIの確率分布の正確な表現を提供する。
本稿では,新たな取得関数である$varepsilon$-PoHVIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:11:18 GMT)
LaserEscape: Detecting and Mitigating Optical Probing Attacks [5.5] 我々は、光学探査攻撃を検出し軽減するための、最初の完全デジタルかつFPGA互換の対策であるLaserEscapeを紹介する。
LaserEscapeにはデジタル遅延ベースのセンサーが組み込まれており、レーザー光による布の物理的変化をリアルタイムで確実に検出する。
攻撃に対する応答として、LaserEscapeはランダムなハードウェア再構成性を使用して、リアルタイムの隠れアプローチをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:49:11 GMT)
EPOC: A Novel Pulse Generation Framework Incorporating Advanced Synthesis Techniques for Quantum Circuits [5.4] EPOCは量子回路のための効率的なパルス発生フレームワークである。
ZX-Calculus、回路分割、回路合成を組み合わせてパルス発生を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:20:32 GMT)
ILILT: Implicit Learning of Inverse Lithography Technologies [5.4] ILILTは,暗黙の学習入力を地上条件のILTソリューションに活用し,効率と品質を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:49:46 GMT)
Functional Latent Dynamics for Irregularly Sampled Time Series Forecasting [5.4] 機能潜在ダイナミクス(FLD)と呼ばれるモデル群を提案する。
正規微分方程式(ODE)を解く代わりに、モデル内の連続潜時状態を特定するために、常に点が存在する単純な曲線を用いる。
FLDは、ランタイムとメモリオーバーヘッドを減らしながら、最高のODEベースのモデルよりも優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:53:55 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） (Mon, 6 May 2024 18:33:07 GMT)
Gaussian Stochastic Weight Averaging for Bayesian Low-Rank Adaptation of Large Language Models [5.4] 細調整された大規模言語モデル(LLM)は、しばしば過剰な自信とキャリブレーションに悩まされる。
本稿では,Low-Rank Adaptation (LoRA) とGaussian Weight Averaging (SWAG) を組み合わせた簡単な組み合わせを提案する。
本手法は,分布シフトに対するロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:44:37 GMT)
Stressor Type Matters! -- Exploring Factors Influencing Cross-Dataset Generalizability of Physiological Stress Detection [5.3] 本研究では,2次応力検出のためのHRV機能に基づいて学習した機械学習モデルの一般化可能性について検討する。
以上の結果から,モデル一般化可能性に重要な因子であるストレスタイプが示唆された。
我々は、新しい環境にHRVベースのストレスモデルを展開する際に、ストレスタイプをマッチングすることを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:47:48 GMT)
TimeMIL: Advancing Multivariate Time Series Classification via a Time-aware Multiple Instance Learning [5.2] 時系列内の関心パターンとモデリング時間依存性のより優れたローカライズを実現するために,MIL(Multiple-instance Learning)フレームワークを導入する。
TimeMILは、タイムアウェアなMILプール内で時間的相関と順序を定式化し、トークン化トランスフォーマーと特別な学習可能なウェーブレット位置トークンを利用する。
提案手法は26種類の最先端手法を超越し,MTSCにおける弱教師付きTimeMILの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:27:23 GMT)
Trio-ViT: Post-Training Quantization and Acceleration for Softmax-Free Efficient Vision Transformer [5.1] 自然言語処理(NLP)分野におけるトランスフォーマーの大きな成功により、視覚トランスフォーマー(ViT)は急速に発展し、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な性能を発揮している。
しかし、その巨大なモデルサイズと集約的な計算により、ViTsの組み込みデバイスへの展開が妨げられ、量子化のような効果的なモデル圧縮手法が要求される。
我々は,ソフトマックスフリーの効率的なViTのユニークな活性化分布をフルに考慮し,量子化精度を高めることを目的とした,調整後量子化エンジンを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:57:35 GMT)
3DGen: AI-Assisted Generation of Provably Correct Binary Format Parsers [5.1] 3DGenは、AIエージェントを使用して、混合非公式入力を3Dと呼ばれる言語でフォーマット仕様に変換するフレームワークである。
3DGenはテストスイートに準拠した3D仕様を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 23:21:57 GMT)
Interpretable Network Visualizations: A Human-in-the-Loop Approach for Post-hoc Explainability of CNN-based Image Classification [5.1] State-of-the-art explainability Method は、特定のクラスが特定された場所を示すために、サリエンシマップを生成する。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークの機能抽出プロセス全体を説明するポストホック手法を提案する。
また,複数の画像にラベルを集約することで,グローバルな説明を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:21:35 GMT)
Fault Detection and Monitoring using an Information-Driven Strategy: Method, Theory, and Application [5.1] 本稿では,新しいコンセプトドリフト検出器に基づく情報駆動型故障検出手法を提案する。
本手法は,加法雑音モデルの入出力関係におけるドリフトの同定に適している。
提案したMIに基づく故障検出手法の理論的特性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:43:39 GMT)
Examining Changes in Internal Representations of Continual Learning Models Through Tensor Decomposition [5.0] 連続学習(CL)は、逐次学習にまたがる過去の知識の統合を目的としたいくつかの手法の開発を加速させた。
CLモデルのための表現に基づく新しい評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:52:44 GMT)
A Controlled Experiment on the Energy Efficiency of the Source Code Generated by Code Llama [4.9] ソフトウェア開発者の83%がコード生成にLLM(Large Language Models)を使用している。
本稿では,人手によるソースコードに関して,コードラマのエネルギー効率を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:32:29 GMT)
Analyzing Emotional Trends from X platform using SenticNet: A Comparative Analysis with Cryptocurrency Price [4.9] この研究は、2022年10月から2023年3月までの期間において、Xプラットフォームデータからの感情的傾向と、よく知られた暗号通貨カルダーノ、ファントム、マティック、リップルの市場動態との関係を考察した。
私たちは、恐怖や不安、怒りと悲しみ、悲しみと悲しみ、喜びと落ち着き、不安と不安、喜びと喜び、喜びと喜びといった感情を特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 00:18:35 GMT)
GI-SMN: Gradient Inversion Attack against Federated Learning without Prior Knowledge [4.8] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護機械学習アプローチとして登場した。
勾配反転攻撃はFLの勾配を利用して元のユーザデータを再現する。
スタイルマイグレーションネットワーク(GI-SMN)に基づく新しいグラディエント・インバージョン・アタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:29:24 GMT)
Deep Space Separable Distillation for Lightweight Acoustic Scene Classification [4.7] 音響シーン分類のための深部空間分離型蒸留網を提案する。
分離可能コンボリューション(SC)、オルソノーマル分離コンボリューション(OSC)、分離可能部分コンボリューション(SPC)の3つの軽量演算子を特別に設計する。
提案手法は,現在普及しているディープラーニング手法と比較して,9.8%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:41:41 GMT)
SketchGPT: Autoregressive Modeling for Sketch Generation and Recognition [4.7] SketchGPTはフレキシブルなフレームワークで、シーケンスからシーケンスへの自動回帰モデルを用いてスケッチ生成と補完を行う。
複雑なスケッチを抽象的プリミティブの単純化されたシーケンスにマッピングすることで、自動回帰モデリングのための入力を大幅に合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:24:14 GMT)
Optimizing Hand Region Detection in MediaPipe Holistic Full-Body Pose Estimation to Improve Accuracy and Avoid Downstream Errors [4.6] 本稿では,MediaPipe Holisticの利害関係推定領域を強化するためのデータ駆動型手法を提案する。
提案手法は, 従来手法よりも高いインターセクション・オーバー・ユニオンで, より優れた推定値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:10:16 GMT)
Computational ghost imaging with hybrid transforms by integrating Hadamard, discrete cosine, and Haar matrices [4.5] 画像情報は、対応する逆行列によって都合よく再構成することができる。
停滞したストライプのオブジェクトでは、ハダマール・コサイン、ハール・ハダマール、ハール・コサインのハイブリダイゼーションセットに1つのバケット信号しか残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:40:33 GMT)
An Empty Room is All We Want: Automatic Defurnishing of Indoor Panoramas [4.5] 本稿では, 安定拡散を利用したパイプラインを提案し, 劣化状況における塗装結果を改善する。
具体的には、コンテキストの増大、ドメイン固有モデル微調整、画像ブレンディングの改善により、高忠実度インペイントが得られるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:57:03 GMT)
Formal Specification, Assessment, and Enforcement of Fairness for Generative AIs [4.3] 我々は,生成的AIの公正性の概念を,公正性を監視・強制するための基盤として特徴づける。
本研究は,複数のカテゴリーを考慮し,遅延フェアネス対策を併用して,フェアネスの爆発に対処するための相対的フェアネスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:50:15 GMT)
Classification of Breast Cancer Histopathology Images using a Modified Supervised Contrastive Learning Method [4.3] この研究は、教師付きコントラスト学習法を改善し、偽陽性の影響を低減する。
乳癌の病理組織像から得られたBreakHisデータセットについて検討した。
この改良は93.63%の絶対精度に対応しており、より適切な表現空間を学習するためにデータ特性を活用するアプローチの有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:06:11 GMT)
Playing Games with your PET: Extending the Partial Exploration Tool to Stochastic Games [4.3] 本稿では,確率システムの検証ツールである部分探索ツール(PET)のバージョン2.0を提案する。
我々は,最近,音価アルゴリズムの統一化フレームワークに基づいて,ゲームのサポートを追加することで,前バージョンを拡張した。
PET2は、タイプリーチビリティ/安全性と平均ペイオフの目標によって、ゲームを解決するための健全で効率的なアプローチを実装した最初のツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:07:26 GMT)
Deep Oscillatory Neural Network [4.3] 我々は、Deepy Neural Network(DONN)として知られる脳にインスパイアされたディープニューラルネットワークモデルを提案する。
このモチベーションにより、DONNは振動する内部ダイナミクスを持つように設計されている。
提案したモデルの性能は、同じデータセット上で公表された結果に匹敵するか、優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:17:16 GMT)
GeoContrastNet: Contrastive Key-Value Edge Learning for Language-Agnostic Document Understanding [4.3] グラフアテンションネットワーク(GAT)と対照的な学習目標を統合することにより、構造化文書理解(DU)に言語に依存しないフレームワークを提案する。
本稿では、幾何学的エッジ特徴と視覚的特徴を組み合わせた2段階のGATベースのフレームワークを提案する。
この結果から,FUNSDデータセット内の鍵値関係を形式として同定し,RVLCDIPビジネス請求書の表構造レイアウトにおける空間的関係を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:40:20 GMT)
PAFOT: A Position-Based Approach for Finding Optimal Tests of Autonomous Vehicles [4.2] 本稿では位置に基づくアプローチテストフレームワークであるPAFOTを提案する。
PAFOTは、自動走行システムの安全違反を明らかにするために、敵の運転シナリオを生成する。
PAFOTはADSをクラッシュさせる安全クリティカルなシナリオを効果的に生成し、短いシミュレーション時間で衝突を見つけることができることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:04:40 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） (Mon, 6 May 2024 16:24:08 GMT)
Bridging discrete and continuous state spaces: Exploring the Ehrenfest process in time-continuous diffusion models [4.2] 離散状態空間上での時間連続マルコフジャンプ過程について検討する。
エレンフェスト過程の時間反転は、時間反転するオルンシュタイン-ウレンベック過程に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:12:51 GMT)
Neural Automated Writing Evaluation with Corrective Feedback [4.0] 本稿では,修正フィードバックを用いた自動筆記評価システムを提案する。
このシステムにより、言語学習者はエッセイの執筆テストをシミュレートできる。
また、無数のエッセイを手作業で修正することの負担を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:02:08 GMT)
Generative adversarial learning with optimal input dimension and its adaptive generator architecture [3.9] 一般化GAN(Generalized GAN)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
グループペナルティとアーキテクチャペナルティを取り入れることで、G-GANにはいくつかの興味深い特徴がある。
シミュレーションおよびベンチマークデータを用いて行った大規模な実験は、G-GANの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:30:02 GMT)
Video Diffusion Models: A Survey [3.8] 拡散生成モデルは、最近、コヒーレントで高品質なビデオを作成し、修正するための堅牢な技術となっている。
本調査では,映像生成における拡散モデルの重要な要素,アプリケーション,アーキテクチャの選択,時間的ダイナミクスのモデル化について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:01:42 GMT)
Prediction of chaotic dynamics and extreme events: A recurrence-free quantum reservoir computing approach [3.8] 貯留層コンピュータは、極端な事象やカオス力学を時間的に正確に予測することができるが、多くの自由度を必要とするかもしれない。
小型貯水池と正確な予測機能を備えた貯水池コンピュータを設計する。
この研究は、短期量子コンピュータで量子機械学習を使用する新たな機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:53:58 GMT)
SocialFormer: Social Interaction Modeling with Edge-enhanced Heterogeneous Graph Transformers for Trajectory Prediction [3.7] SocialFormerはエージェント間相互作用を意識した軌道予測手法である。
本稿では,エージェント動作の時間的社会的挙動をモデル化するために,ゲートリカレント単位(GRU)に基づくテンポラルエンコーダを提案する。
一般的なnuScenesベンチマークの軌道予測タスクとしてSocialFormerを評価し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:47:23 GMT)
On-the-Fly Fusion of Large Language Models and Machine Translation [3.7] 我々は,同じタスクと入力に対して,LLMを用いた機械翻訳モデルのオンザフライアンサンブルを提案する。
LLMはNMTモデルの翻訳を改善することができ、LLMとのアンサンブルは2つのより強いMTモデルをアンサンブルするよりも優れた翻訳を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:13:27 GMT)
When to Retrieve: Teaching LLMs to Utilize Information Retrieval Effectively [3.7] 本稿では,Large Language Models (LLMs) が,与えられた質問に答えるために追加のコンテキストを必要とする場合に,既製の情報検索(IR)システムを使用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:08:10 GMT)
Gaussian Ensemble Belief Propagation for Efficient Inference in High-Dimensional Systems [3.7] 本稿では,Gaussian Ensemble Belief propagation (GEnBP)アルゴリズムを提案する。
これはEnsemble KalmanフィルタとGaBP(Gassian Belief propagation)法の融合である。
データ同化、システム識別、階層モデルなどの一般的な問題構造に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 05:59:15 GMT)
Decoupling Feature Extraction and Classification Layers for Calibrated Neural Networks [3.5] 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） (Mon, 6 May 2024 08:19:20 GMT)
To Each (Textual Sequence) Its Own: Improving Memorized-Data Unlearning in Large Language Models [3.5] LLMは、テキスト生成期間中に、トレーニングされたテキストシーケンスを記憶し、動詞の入力シーケンスを退避させる。
この事実は、プライバシーと関連する問題(例えば、著作権)の原因として知られている。
LLMのアンラーニングは、これらの副作用に適切に対処する新しいアルゴリズムを考案する形で行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:21:50 GMT)
Can LLMs Deeply Detect Complex Malicious Queries? A Framework for Jailbreaking via Obfuscating Intent [3.4] IntentObfuscatorという新しいブラックボックスジェイルブレイク攻撃手法を導入する。
本稿では,ChatGPT-3.5,ChatGPT-4,Qwen,Baichuanなど,複数のモデルを対象としたIntentObfuscator法の有効性を実証的に検証した。
私たちは、グラフィック暴力、人種差別、性差別、政治的敏感さ、サイバーセキュリティの脅威、犯罪スキルなど、さまざまな種類のセンシティブなコンテンツに検証を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:26:34 GMT)
Exploring Interactive Semantic Alignment for Efficient HOI Detection with Vision-language Model [3.4] ISA-HOIはCLIPからの知識を広範囲に活用し,視覚的特徴とテキスト的特徴の対話的意味論を整合させる。
本手法は, HICO-DETとV-COCOのベンチマークにおいて, トレーニングエポックがはるかに少なく, ゼロショット環境下での最先端性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:16:50 GMT)
An Image Quality Evaluation and Masking Algorithm Based On Pre-trained Deep Neural Networks [3.4] 本稿では、オートエンコーダを用いて高品質な天体画像の特徴を学習する深層学習に基づく画像品質評価アルゴリズムを提案する。
訓練されたオートエンコーダは、ノイズの影響を受ける領域の画像品質とマスキングの自動評価を可能にする。
本アルゴリズムは,異なるスカイサーベイプロジェクトから得られる画像品質を自動評価するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:20:16 GMT)
False Sense of Security in Explainable Artificial Intelligence (XAI) [3.3] 我々は、AI規制と現在の市場条件が効果的なAIガバナンスと安全性を脅かすと主張している。
政府は明確な立法と政策ステートメントを通じて説明可能性の問題に明示的に対処しない限り、AIガバナンスのリスクは空虚な「ボックス・ティック」のエクササイズになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:02:07 GMT)
A Flow-Based Model for Conditional and Probabilistic Electricity Consumption Profile Generation and Prediction [3.1] 本稿では,FCP Flow(Full Convolutional Profile Flow)と呼ばれる新しいフローベース生成モデルを提案する。
FCPFlowは条件付きおよび無条件のRLP生成と確率的負荷予測のために設計されている。
気象の変化や年間電力消費など、連続した条件下でのRLP生成に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:54:29 GMT)
Got Root? A Linux Priv-Esc Benchmark [3.1] Linuxシステムは、現代のコンピューティング環境のインフラに不可欠なものである。
脆弱性のあるシステムのベンチマークセットは、特権エスカレーション技術の有効性を評価する上で非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:42:30 GMT)
An Optimized Ensemble Deep Learning Model For Brain Tumor Classification [3.1] 脳腫瘍の不正確な同定は、寿命を著しく低下させる。
本研究は,脳腫瘍を効率よく分類するための伝達学習(TL)を用いた,革新的な最適化に基づく深層アンサンブル手法を提案する。
Xception, ResNet50V2, ResNet152V2, InceptionResNetV2, GAWO, GSWOはそれぞれ99.42%, 98.37%, 98.22%, 98.26%, 99.71%, 99.76%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:16:49 GMT)
Anatomy of Higher-Order Non-Hermitian Skin and Boundary Modes [3.1] 生物直交分極の高次元一般化によるバルクスキンモードの分離ギャップを考慮したアメーバ理論と、境界モードを考慮した一般化されたブリルアンゾーンアプローチは、非エルミート系の包括的理解をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:00:01 GMT)
Deep learning classifier of locally advanced rectal cancer treatment response from endoscopy images [3.0] われわれは,TNTによる直腸癌反応の深層学習分類器を開発した。
遠隔内視鏡画像から局所的な生長を識別するOOD問題におけるネットワークの能力について検討した。
以上の結果から,市販の深層学習分類器が内視鏡画像から直腸癌を検出できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:01:13 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。
我々のクリロフ複雑性とクリロフエントロピーの導出は、閉系の場合、うまく回復できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:02:58 GMT)
Non-projective Bell state measurements [3.0] ベル状態測定(Bell State Measurement, BSM)は、4つの最大絡み合った状態への2つの量子ビットの射影である。
非射影的BSMは、最大絡み合った状態の等角的タイトなフレームで体系的に定義できることを示す。
本結果は,非射影ジョイント測定の自然な形態を提示し,絡み合った量子状態の幾何学に関する洞察を与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:38:16 GMT)
Impact of EIP-4844 on Ethereum: Consensus Security, Ethereum Usage, Rollup Transaction Dynamics, and Blob Gas Fee Markets [3.0] EIP-4844は2024年3月13日に実装され、データアベイラビリティー層としての役割を高めた。
我々は,EIP-4844がコンセンサスセキュリティ,使用状況,ロールアップトランザクションダイナミクス,ブロブガス料金機構に与える影響を実証分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:18:53 GMT)
Beyond Memorization: Violating Privacy Via Inference with Large Language Models [2.9] 本稿では,テキストから個人属性を推測する事前学習言語モデルの能力に関する,最初の総合的研究について述べる。
以上の結果から,現在のLCMでは,従来は達成不可能な規模で個人データを推測することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:52:03 GMT)
From Molecules to Materials: Pre-training Large Generalizable Models for Atomic Property Prediction [2.9] 合同マルチドメイン事前訓練(JMP)は、異なる化学ドメインから複数のデータセットを同時にトレーニングする教師付き事前訓練戦略である。
JMPは、スクラッチからトレーニングまでの平均59%の改善を示し、40タスク中34タスクで最先端のタスクをマッチまたはセットする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:57:10 GMT)
Automated Computation of Therapies Using Failure Mode and Effects Analysis in the Medical Domain [2.9] 障害モードと影響分析(FMEA)は、システムやプロセスにおける潜在的な障害とその影響を特定するための体系的なアプローチである。
FMEAモデルにおける自動計画と行動を可能にするための正式なフレームワークを提供する。
FMEAアプローチは, モデル作成過程において, 医療専門家を支援するだけでなく, 患者に対する最適な治療法を自動導出するためにも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:16:53 GMT)
Decentralized Online Learning in General-Sum Stackelberg Games [2.9] プレイヤーが分散的かつ戦略的に行動する一般のStackelbergゲームにおいて,オンライン学習問題を研究する。
我々は、フォロワーにとって、リーダーの行動にミオプティカルに最も反応することが、限られた情報設定にとって最良の戦略であることを示す。
後者の設定では、フォロワーに対する新たな操作戦略を設計し、最良の応答戦略に対して本質的な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:35:01 GMT)
Enhancing Spatiotemporal Disease Progression Models via Latent Diffusion and Prior Knowledge [2.8] 本稿では,潜伏拡散に基づく時間的疾患モデルであるBrain LaLAS(BrLP)を紹介する。
BrLPは3D脳の進行MRIで個々のレベルでの疾患の進化を予測するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:07:16 GMT)
Direct learning of home vector direction for insect-inspired robot navigation [2.8] 昆虫は長年、巣の環境から視覚的手がかりを使って、ナビゲートと帰路の能力で認識されてきた。
本研究では,巣の近くの学習飛行において,視覚的知覚から自宅ベクトル方向を直接学習するロボットナビゲーション手法を提案する。
本研究は,シミュレートされた森林環境と実林環境の両面での学習を成功させるとともに,シミュレートされた4倍体のホーミング制御に成功したことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:17:10 GMT)
Feynman's "Simulating Physics with Computers" [2.7] 我々は、リヒャルト・ファインマン(Richard Feynman)の1982年の論文 "Simulating Physics with Computers" の物理的内容と重大な結果を強調した。
このエッセイは、国際理論物理学ジャーナル(International Journal of Theory Physics)が発行した非常に影響力のある論文を考察したシリーズに属する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:21:43 GMT)
Federated Learning Across Decentralized and Unshared Archives for Remote Sensing Image Classification [2.7] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、複数のディープラーニングモデルのコラボレーションにより、クライアント上のデータにアクセスせずに、分散化されたデータアーカイブ(クライアント)から学習することができる。
FLは、分散画像アーカイブからの知識発見に十分な機会を提供するが、リモートセンシング(RS)ではめったに考えられない。
本稿では,RS画像分類問題に対する最先端FLアルゴリズムの比較検討を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:23:23 GMT)
Not Only Rewards But Also Constraints: Applications on Legged Robot Locomotion [2.7] 本稿では,報酬と制約の両方からなる複雑なロボットシステムのためのニューラルネットワークコントローラをトレーニングするための,新しい強化学習フレームワークを提案する。
学習フレームワークは、異なる形態と物理的特性を持つ複数の脚を持つロボットのトレーニングコントローラに適用され、困難な地形を横断する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:01:39 GMT)
Denoising of Geodetic Time Series Using Spatiotemporal Graph Neural Networks: Application to Slow Slip Event Extraction [2.7] 我々は、SSE関連変位をサブミリ精度で明らかにするために、ノイズの潜時特性を学習するグラフベースの減衰デノイザであるSSE SSEdenoisを設計する。
提案手法をカスカディア沈み込み帯に適用し,SSEは地殻変動とともに発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:55:11 GMT)
A Unified Model Selection Technique for Spectral Clustering Based Motion Segmentation [2.6] スペクトルクラスタリングに基づく動き分割法において,運動群数を自動推定する統一モデル選択手法を提案する。
提案手法をKT3DMoSegデータセット上で評価し,ベースラインと比較した実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:19:22 GMT)
End-to-End Reinforcement Learning of Curative Curtailment with Partial Measurement Availability [2.6] 本稿では,配電系統の混雑解消のための新しいエンドツーエンドアプローチを提案する。
我々のアーキテクチャは、電力を削減し、非混雑かつ実現可能なグリッド状態を決定するために適切なリアクティブパワーを設定することを学びます。
また、渋滞のないグリッド操作に十分な品質を保証するために、実際のグリッド上で決定を行うこともできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:34:15 GMT)
LatentForensics: Towards frugal deepfake detection in the StyleGAN latent space [2.6] 本稿では,高品質な顔画像で訓練された最先端生成逆数ネットワーク(GAN)の潜時空間で動作するディープフェイク検出手法を提案する。
標準データセットの実験結果から,提案手法が他の最先端のディープフェイク分類法よりも優れていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:32:05 GMT)
Mind the Gap Between Synthetic and Real: Utilizing Transfer Learning to Probe the Boundaries of Stable Diffusion Generated Data [2.6] 学生モデルは、実際のデータで訓練されたモデルと比較して、精度が著しく低下している。
実データまたは合成データを用いてこれらのレイヤをトレーニングすることにより、ドロップが主にモデルの最終的なレイヤに由来することを明らかにする。
この結果から,実際のトレーニングデータの量とモデルの精度とのトレードオフの改善が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:51:13 GMT)
Mental health of computing professionals and students: A systematic literature review [2.5] 我々は、コンピュータ科学とコンピューティング教育における不安や抑うつのような精神保健研究の最先端と健康への介入、評価、および関心について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:31:34 GMT)
HawkDrive: A Transformer-driven Visual Perception System for Autonomous Driving in Night Scene [2.5] HawkDriveは、ハードウェアとソフトウェアソリューションを備えた新しいビジョンシステムである。
立体視認識を利用するハードウェアは、エッジコンピューティングデバイスNvidia Jetson Xavier AGXと提携している。
低光強調、深度推定、セマンティックセグメンテーションタスクのためのソフトウェアは、トランスフォーマーベースのニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:34:34 GMT)
Cloud Storage Integrity at Scale: A Case for Dynamic Hash Trees [2.4] Merkle hash treeは、ストレージシステムの完全性を保護する最先端の方法である。
本稿では,最適なハッシュツリーの定義と,ハッシュツリー設計を評価するための原則的方法論を提案する。
最先端の設計はスケーラビリティに欠けており、安全でないベースライン上で最大40.1倍のスローダウンが発生する。
次に、最適なハッシュツリーの特性を利用して、動的ハッシュツリー(DHT)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:22:56 GMT)
Causal inference approach to appraise long-term effects of maintenance policy on functional performance of asphalt pavements [2.4] アスファルト舗装は、繰り返しの交通負荷や連続的な気候周期によるストレスやひずみによる機能的または構造的損傷による交通安全上の深刻な問題を引き起こす。
本研究では,従来の因果構造モデルと潜在的結果モデルフレームワークを組み合わせた新たな因果推論手法を提案する。
その結果, 本手法は, 予防的維持治療の効果を正確に評価し, 異なる予防的維持アプローチの機能を十分に発揮するための維持時間を評価できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:22:38 GMT)
Effective Design Verification -- Constrained Random with Python and Cocotb [2.4] Pythonは、シンプルさと35のキーワード(v3.7)があるため、世界で最も広く使われている言語である。
本稿の目的は,Python-Cocotbの検証設定を設計IPで評価し,その特徴と性能指標を現在のデファクトハードウェア検証言語であるSystemVerilogと比較することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:58:16 GMT)
The power of a single Haar random state: constructing and separating quantum pseudorandomness [2.3] このような神託が量子擬似ランダム性を構成することを、おそらく驚くべきことに示している。
シングルコピー擬似ランダム状態 (1PRS) と呼ばれるより弱い概念は、単一コピーに関してこの性質を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:04:06 GMT)
Geometry-aware framework for deep energy method: an application to structural mechanics with hyperelastic materials [2.3] 本稿では,構造力学問題の解法としてGeometry-Aware Deep Energy Method (GADEM) という物理インフォームドフレームワークを提案する。
本研究は,幾何学的情報表現と幾何学的潜伏ベクトルの符号化の異なる方法について検討する。
本稿では,玩具タイヤの載荷シミュレーションなど,固体力学問題へのGADEMの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:47:16 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） (Mon, 6 May 2024 16:46:42 GMT)
Large Language Models Synergize with Automated Machine Learning [2.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と自動機械学習(AutoML)を組み合わせる。
私たちの目標は、マシンラーニングワークフロー全体のコード生成プロセスを完全に自動化することにあります。
実験では,提案手法であるText-to-MLが,MLパイプライン全体の完全自動合成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:09:46 GMT)
Differentially Private Synthetic Data with Private Density Estimation [2.2] 我々は、差分プライバシーの枠組みを採用し、データセット全体を生成するメカニズムを探究する。
我々はBoedihardjoらの研究に基づいて、プライベートな合成データを生成するための新しい最適化ベースのアルゴリズムの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:06:12 GMT)
Minimum discrepancy principle strategy for choosing $k$ in $k$-NN regression [2.0] 保持データを用いずに、$k$-NN回帰推定器でハイパーパラメータ$k$を選択するための新しいデータ駆動戦略を提案する。
本稿では,早期停止と最小一致原理に基づく実践的戦略を実践的に容易に導入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:37:12 GMT)
Deep Learning-based Point Cloud Registration for Augmented Reality-guided Surgery [2.0] この研究は、画像誘導手術へのARの統合と、ポイントクラウド登録のためのディープラーニングの利用という、2つの研究トレンドの交差点を探索する。
本研究の目的は,拡張現実誘導手術における深層学習に基づくポイントクラウド登録手法の適用可能性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:41:31 GMT)
Exploring the Potential of the Large Language Models (LLMs) in Identifying Misleading News Headlines [2.0] 本研究では、誤解を招くニュースの見出しと誤解を招くニュースの見出しを識別する上で、LLM(Large Language Models)の有効性について検討する。
解析の結果,ChatGPT-4の精度は良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:06:45 GMT)
Wisdom of the Silicon Crowd: LLM Ensemble Prediction Capabilities Rival Human Crowd Accuracy [2.0] 我々は12大言語モデル(LLM)の群集からなるアンサンブルアプローチを使用する。
我々は,31の2進数質問に対するLLM予測を,3ヶ月の予測トーナメントにおける人的予測者の群集の予測と比較した。
両モデルの予測精度は、中央値の人間の予測を情報として暴露することで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:47:59 GMT)
Annot-Mix: Learning with Noisy Class Labels from Multiple Annotators via a Mixup Extension [2.0] ノイズのあるクラスラベルによるトレーニングは、ニューラルネットワークの一般化性能を損なう。
インスタンス毎に複数のクラスラベルを処理するmixupの拡張を提案する。
マルチアノテーション分類フレームワークAnnot-mixに統合しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:44:54 GMT)
Statistical Edge Detection And UDF Learning For Shape Representation [2.0] 得られたニューラルUDFの元の3次元表面への忠実度を向上させるUDFの学習法を提案する。
表面縁周辺でのトレーニング点のサンプリングにより,トレーニング済みのニューラルUDFの局所的精度が向上することを示す。
本手法は局所的な幾何学的記述子よりも表面のエッジを高精度に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:40:57 GMT)
Automatic Ultrasound Curve Angle Measurement via Affinity Clustering for Adolescent Idiopathic Scoliosis Evaluation [2.0] 思春期特発性強皮症(AIS)を評価するための現在の臨床金基準は、コブ角測定を用いたX線X線撮影である。
自動超音波曲線角測定(UCA)のための推定モデルを提案する。
このモデルでは、二重ブランチネットワークを用いて、候補のランドマークを検出し、超音波コロナ画像の椎骨分割を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:28:47 GMT)
Efficient Radiation Treatment Planning based on Voxel Importance [2.0] 本稿では,情報ボクセルの代表的な部分集合のみを用いることで,最適化問題を削減することを提案する。
このサブセットを用いて、元の最適化問題の縮小版を解くことにより、問題の規模と計算要求を効果的に削減する。
オープンベンチマークデータに関する実証実験では、最適化時間が大幅に短縮され、オリジナルのものよりも最大50倍速くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:55:19 GMT)
Guided Exploration in Reinforcement Learning via Monte Carlo Critic Optimization [2.0] 本稿では,モンテカルロ批判のアンサンブルを用いた探索行動補正手法を提案する。
本稿では,提案した探索モジュールをポリシーと批判的修正の両方に活用する新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,DMControlスイートの様々な問題に対して,現代の強化学習アルゴリズムと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:09:58 GMT)
Self-Improving Customer Review Response Generation Based on LLMs [1.9] SCRABLEは、自己最適化プロンプトによって自己向上する、適応的な顧客レビュー応答自動化である。
顧客レビュー領域で発生する応答の質を評価するために,人間評価者の役割を模倣する自動スコアリング機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:50:17 GMT)
Breaking Barriers: Investigating the Sense of Belonging Among Women and Non-Binary Students in Software Engineering [1.9] 女性はソフトウェアエンジニアリング業界でキャリアを追求する可能性がはるかに低い。
女性や少数派が業界を離れる理由は、成長と発展の機会の欠如にある。
本研究は,ソフトウェア工学教育における女性や非バイナリ個人にとって不利な産業の育成や維持の可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:07:45 GMT)
A nonlinear criterion for characterizing high-dimensional multipartite entanglement [1.9] 混合量子状態の次元ベクトルを低くするために使用できる非線形基準を導出する。
我々は、不完全グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態 (GHZ) のような高次元多部絡み合い状態のパラダイムクラスで条件をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:33:46 GMT)
Leveraging Hamilton-Jacobi PDEs with time-dependent Hamiltonians for continual scientific machine learning [1.8] 科学機械学習(SciML)における2つの大きな課題に対処する。
我々は、SciMLから生じる最適化問題と一般化ホップ公式との新たな理論的関係を確立する。
既存のHJ PDEソルバと最適制御アルゴリズムを再利用して、新しい効率的なトレーニングアプローチを設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:10:34 GMT)
Towards A Human-in-the-Loop LLM Approach to Collaborative Discourse Analysis [1.8] 我々は,GPT-4-Turbo を用いた人間とループのプロンプトエンジニアリングアプローチの導入に向けて第一歩を踏み出した。
予備的な発見は、GPT-4-Turboが、学生のシナジー学習を人間に匹敵する方法で特徴づけることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:53:33 GMT)
Navigating Quantum Security Risks in Networked Environments: A Comprehensive Study of Quantum-Safe Network Protocols [1.8] 量子コンピューティングの出現は、ネットワークプロトコルに深刻なセキュリティ上の課題をもたらす。
本稿では,広く利用されているセキュリティプロトコルの多種多様な配列において,量子コンピューティングによって導入された脆弱性を網羅的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:41:44 GMT)
MEET: Mixture of Experts Extra Tree-Based sEMG Hand Gesture Identification [1.8] 手のジェスチャー認識は、近年、筋電図(EMG)を用いたロボットハンドコントロールの研究分野として注目されている研究対象である。
表面筋電図(sEMG)は筋電図で用いられる主要な技法であり、非侵襲的な性質から人気があり、前腕表面に置かれた信号取得装置を用いてジェスチャーの動きを捉えている。
これらの信号は、時間と周波数領域の分析を通じて、重要な手作りの特徴を抽出するために前処理される。
より正確で効果的な手の動きを識別するために,MEETモデルの新たな組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:21:13 GMT)
Dynamic Risk Management in Cyber Physical Systems [1.8] 本稿では,協調型自動CPSの安全性保証課題について述べる。
これは、動的リスク管理に関する私たちのビジョンの概要を提供し、すでに存在するビルディングブロックについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:53:47 GMT)
Beyond Behaviorist Representational Harms: A Plan for Measurement and Mitigation [1.7] 本研究は,現在定義されている表現的害の定義に焦点をあてて,含まないものと含まないものを識別する。
私たちの研究は、表現的害を繰り返すための大きな言語モデルのユニークな脆弱性を強調します。
本研究の目的は,表現的害の定義を拡大するための枠組みを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:00:00 GMT)
An algorithm for forensic toolmark comparisons [1.7] 様々な角度と方向から3次元データキャプチャー・ツールマークを利用する新しい手法を提案する。
アルゴリズムの学習を通じて,ツールマーク信号の客観的な比較を行い,ツールによるクラスタリングを,角度や方向ではなく明らかにする。
クロスバリデード感度98%,特異性96%により,ツールマーク解析の信頼性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:51:39 GMT)
Using Azure Quantum Resource Estimator for Assessing Performance of Fault Tolerant Quantum Computation [1.7] これらのツールを使うことで、フォールトトレラントな量子コンピュータ上でアルゴリズムを実行するのに必要な論理的および物理的リソースを自動的に評価することができる。
例えば、3つの異なる乗算アルゴリズムの量子フォールトトレラント実装のリソース推定値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:44:24 GMT)
Mitigating errors in logical qubits [1.6] 排他的復号器を用いた論理的故障率の定量化手法を開発した。
コード距離で排他率が減衰する低エラー率の制度を同定する。
我々の研究は、量子誤り訂正における強力なツールとしてのポストセレクションの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:04:41 GMT)
Predicting PDEs Fast and Efficiently with Equivariant Extreme Learning Machines [1.5] 極端学習機械を用いて偏微分方程式を予測する。
提案手法は,1つのフルステートスナップショットから学習し,長時間の水平線上でのPDEの流れを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:38:44 GMT)
The impact of generative artificial intelligence on socioeconomic inequalities and policy making [1.5] 生成的人工知能は、既存の社会経済的不平等を悪化させ、改善する可能性がある。
私たちのゴールは、AIが普及する社会問題の緩和にどのように役立つかを明らかにしながら、生成的AIが既存の不平等をいかに悪化させるかを強調することです。
情報領域では、生成AIはコンテンツの創造とアクセスを民主化することができるが、誤情報の生成と拡散を劇的に拡大する可能性がある。
教育ではパーソナライズされた学習を提供するが、デジタルディビジョンを広げる可能性がある。
医療分野では、診断とアクセシビリティを改善するが、既存の不平等をより深める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:46:09 GMT)
ChatGPT and Vaccine Hesitancy: A Comparison of English, Spanish, and French Responses Using a Validated Scale [1.5] 本稿では,英語,スペイン語,フランス語におけるChatGPT応答の保持度を測定するために,Vaccine Hesitancy Scaleを用いた。
結果は、健康関連Web情報の質とエクイティを評価し改善することに関心のある研究者に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:13:03 GMT)
Bridging MDE and AI: A Systematic Review of Domain-Specific Languages and Model-Driven Practices in AI Software Systems Engineering [1.5] 本研究の目的は、AIソフトウェアシステムのエンジニアリングを支援するために、DSLに依存した既存のモデル駆動アプローチを検討することである。
AIにMDEを使うことはまだ初期段階にあり、広く使われているツールやメソッドはひとつもない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:19:07 GMT)
Fast Abstracts and Student Forum Proceedings -- EDCC 2024 -- 19th European Dependable Computing Conference [1.4] Fast Abstractsは、研究者と実践者が信頼性の高いコンピューティングに取り組み、進捗や意見の要素について議論することを目的としている。
このフォーラムの重要な目標の1つは、学生に予備的な結果に対するフィードバックを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:37:17 GMT)
Synthetic Data from Diffusion Models Improve Drug Discovery Prediction [1.4] データあいまいさは、重要な研究課題に答えようとする研究者にとって、データのキュレーションを難しくする。
本稿では,リガンドおよび薬物動態データをエンドツーエンドに生成できる新しい拡散GNNモデルSyngandを提案する。
我々は,AqSolDB,LD50,hERGを中心とした下流回帰タスクにおいて,Syngand生成した合成目標データの有効性について,最初の有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:09:37 GMT)
High-speed Source-Device-Independent Quantum Random Number Generator on a Chip [1.4] 量子乱数生成器(QRNG)は現在、真のランダム性を生み出すことができる唯一の技術である。
カスタム集積フォトニックチップを利用した高性能ソースデバイス独立QRNGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:15:57 GMT)
Online Clustering of Known and Emerging Malware Families [1.2] マルウェアのサンプルを悪質な特徴に応じて分類することが不可欠である。
オンラインクラスタリングアルゴリズムは、マルウェアの振る舞いを理解し、新たな脅威に対する迅速な応答を生み出すのに役立ちます。
本稿では,悪意のあるサンプルをオンラインクラスタリングしてマルウェア群に分類する,新しい機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:20:17 GMT)
Explainable Risk Classification in Financial Reports [1.2] 米国内の上場企業はすべて、同社の豊富な情報を含む年間10Kの財務報告を提出する必要がある。
本研究では,FinBERT-XRCと呼ばれる,10-Kのレポートを入力として記述可能なディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:06:57 GMT)
Calculating HOMFLY-PT polynomials on a photonic processor [1.2] 基本表現においてトレフォイル結び目の最も単純な結び目演算子を計算することによって概念の証明を示す。
しかし、このアプローチはより複雑な結び目や表現に容易に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:08:35 GMT)
A Heteroskedasticity-Robust Overidentifying Restriction Test with High-Dimensional Covariates [1.2] 本稿では,高次元線形インスツルメンタル変数モデルに対する過度に同定された制限試験を提案する。
このテストはスケール不変であり、ヘテロスケダティックエラーに対して堅牢である。
貿易・経済成長ネクサスの実証的な例は、提案試験の有用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:35:42 GMT)
Device-Independent Quantum Secure Direct Communication Under Non-Markovian Quantum Channels [1.2] デバイス非依存型量子セキュアダイレクト通信(DI-QSDC)は、量子暗号において有望なプリミティブである。
本稿では,非マルコフ雑音によるDI-QSDCの性能向上効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:14:48 GMT)
DiffClone: Enhanced Behaviour Cloning in Robotics with Diffusion-Driven Policy Learning [1.1] DiffCloneは、拡散に基づくポリシー学習を伴う拡張行動クローニングエージェントのオフラインアルゴリズムである。
この論文は、NeurIPS 2023で組織されたTOTOベンチマークチャレンジへの公式提出である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:39:17 GMT)
Reversibility of elliptical slice sampling revisited [1.1] 楕円スライスサンプリングを無限次元分離ヒルベルト空間に拡張し、その well-definedness について議論する。
前述した結果の証明の中で重要なことは、それ自身で興味深いかもしれない収縮マルコフ鎖の解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:39:28 GMT)
Improving (Re-)Usability of Musical Datasets: An Overview of the DOREMUS Project [1.1] DOREMUSは、フランスの3つの機関のデータをリンクし、探索する新しいツールを構築することで、音楽のより良い説明に取り組んでいる。
本稿では、FRBRooに基づくデータモデルの概要を説明し、リンクデータ技術を用いた変換およびリンクプロセスを説明し、Webユーザのニーズに応じてデータを消費するプロトタイプを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 May 2024 11:41:24 GMT)
An Efficient All-to-All GCD Algorithm for Low Entropy RSA Key Factorization [1.1] 本研究は,現在最高のバッチGCDアルゴリズムよりも効率的である,新しい全対全バッチGCDアルゴリズムについて述べる。
実際には、提案したバイナリツリーバッチGCDアルゴリズムの実装は、標準の剰余木バッチGCD手法と比較して約6倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 05:16:43 GMT)
MedDoc-Bot: A Chat Tool for Comparative Analysis of Large Language Models in the Context of the Pediatric Hypertension Guideline [1.1] 本研究は、PDF形式で保存された医療ガイドラインの解釈に有効であるとして、非商用オープンソース大言語モデル(LLMs)であるMeditron、MedAlpaca、Mistral、Llama-2を評価することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:11:23 GMT)
sc-OTGM: Single-Cell Perturbation Modeling by Solving Optimal Mass Transport on the Manifold of Gaussian Mixtures [1.0] sc-OTGMは、scRNAseqデータが生成される誘導バイアスに基づく教師なしモデルである。
sc-OTGMは細胞状態の分類、異なる遺伝子発現の解析、標的同定のための遺伝子ランキングに有効である。
また、下流遺伝子制御に対する単一遺伝子の摂動の影響を予測し、特定の細胞状態に条件付けられた合成scRNA-seqデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:46:11 GMT)
Resource-aware Cyber Deception for Microservice-based Applications [0.9] サイバー詐欺は、従来のサイバー防衛メカニズムに価値ある追加となる可能性がある。
プリビルドされたデコイは、古典的なコンピュータネットワークにおけるアクターの検出と緩和には有効ではない。
deoyのクローンは、運用環境内で進行中の攻撃をインターセプトする、高忠実な偽装メカニズムを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:50:43 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） (Mon, 6 May 2024 01:06:33 GMT)
Computational complexity and quantum interpretations [0.9] 計算複雑性理論において、$textbfBPP$ が $textbfBPP$ と同じであるかどうかはまだ分かっていない。
物理理論における計算の複雑さは、その物理的解釈を制約するかもしれないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:33:42 GMT)
Accelerated MR Cholangiopancreatography with Deep Learning-based Reconstruction [0.8] 本研究は,3Tおよび0.55Tのディープラーニング(DL)再構成を用いてMRCP(MRCP)の獲得を加速する。
3Tで得られた6倍アンダーサンプルデータを用いて変動ネットワーク(VN)を訓練した。
VNは肝胆道の鋭さと可視性といったアンダーサンプリングデータの画質を保存した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:53:13 GMT)
Detecting Anti-Semitic Hate Speech using Transformer-based Large Language Models [0.8] われわれの研究は、2019年以来、トランスフォーマーベースで生成可能なAI技術に代わるものを探究してきた。
我々は、新しいデータラベリング手法を開発し、反セミティックヘイトスピーチをターゲットとした概念実証を確立した。
本稿では, ヘイトスピーチ検出の複雑さに対処するための, 最先端手法の比較検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:00:31 GMT)
TOGLL: Correct and Strong Test Oracle Generation with LLMs [0.8] テストオラクルはソフトウェアテストにおいて重要な役割を担い、効果的なバグ検出を可能にします。
初期の約束にもかかわらず、自動テストオラクル生成のための神経ベースの手法は、しばしば多数の偽陽性をもたらす。
本研究は,LLMの正当性,多種多様性,強靭性テストオラクルの創出能力に関する総合的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:37:35 GMT)
Tilt your Head: Activating the Hidden Spatial-Invariance of Classifiers [0.8] ディープニューラルネットワークは、日々の生活の多くの領域に適用されている。
これらは、空間的に変換された入力信号に頑健に対処するなど、依然として必須の能力が欠如している。
本稿では,ニューラルネットの推論過程をエミュレートする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:47:29 GMT)
Graph Transformers without Positional Encodings [0.7] グラフのラプラシアンスペクトルを認識する新しいスペクトル対応アテンション機構を用いたグラフ変換器であるEigenformerを紹介する。
我々は,多数の標準GNNベンチマークにおいて,SOTAグラフ変換器の性能向上を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:12:05 GMT)
High-dimensional quantum key distribution using orbital angular momentum of single photons from a colloidal quantum dot at room temperature [0.7] 高次元量子鍵分布(HDQKD)は、基本QKDプロトコルの固有の制限に対処するための有望な方法である。
我々は,単一のコロイド巨大量子ドット(gQD)を決定論的,コンパクトかつ室温の単一光子源として用いたHDQKDシステムの完全なエミュレーションを実演する。
また,1光子当たり1ビットを超えるQudit伝送を実験的に実証し,従来のd=2QKD容量をすでに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:31:26 GMT)
Sora and V-JEPA Have Not Learned The Complete Real World Model -- A Philosophical Analysis of Video AIs Through the Theory of Productive Imagination [0.6] 我々は、カント哲学に基づくコヒーレント世界モデルを生成する生産的想像論を発展させる。
我々は、真の世界理解が可能なコヒーレント世界モデルの3つの必須要素を同定する。
我々は,AI生産的想像力に基づくエンジンのための革新的なトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:18:13 GMT)
Tensor Network Computations That Capture Strict Variationality, Volume Law Behavior, and the Efficient Representation of Neural Network States [0.6] 本稿では,振幅の収縮の計算グラフによって定義されるテンソルネットワーク状態の視点変化を紹介する。
結果として得られる状態のクラスはテンソルネットワーク関数と呼ばれ、テンソルネットワーク状態の概念上の利点を継承し、近似された収縮を収束させる必要から生じる計算的制約を除去する。
テンソルネットワーク関数を用いて、ループグラフ上のエネルギーの厳密な変動推定を計算し、基底状態の表現力を解析し、体積法則の時間進化の側面を捉え、一般的なフィードフォワードニューラルネットワークの効率的なテンソルネットワーク関数へのマッピングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:04:13 GMT)
GLIP: Electromagnetic Field Exposure Map Completion by Deep Generative Networks [0.6] GANのジェネレータネットワークのみを用いてEMF露光マップを再構成する手法を提案する。
このアプローチでは、センサデータからLIP(Local Image Prior)として、深層畳み込み生成ネットワークによってキャプチャされる。
実験結果から, センサデータのみを使用できたとしても, 正確な推定が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:43:01 GMT)
RepVGG-GELAN: Enhanced GELAN with VGG-STYLE ConvNets for Brain Tumour Detection [0.6] 本研究では,RepVGGにより拡張された新しいYOLOアーキテクチャであるRepVGG-GELANを提案する。
RepVGG-GELANは、RepVGGアーキテクチャを活用して、脳腫瘍の検出の速度と精度を改善する。
GELANアーキテクチャを用いたRepVGG-GELANは,医用画像の高精度かつ効率的な脳腫瘍検出のための最先端のソリューションとして確立された有望な結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:02:16 GMT)
Generative AI and Process Systems Engineering: The Next Frontier [0.6] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) のような新しい生成人工知能(GenAI)モデルが,プロセスシステム工学 (PSE) におけるソリューション方法論をいかに拡張するかを考察する。
これらの最先端のGenAIモデル、特にファンデーションモデル(FM)は、広範な汎用データセットで事前トレーニングされている。
この記事では、マルチスケールモデリング、データ要件、評価指標とベンチマーク、信頼性と安全性など、PSE内でGenAIを完全に活用する上での潜在的な課題を特定し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:40:04 GMT)
Comparing fine-grained and coarse-grained object detection for ecology [0.6] 単一クラスにおける複数種の組み合わせによるモデル結果への影響について検討した。
一つのクラスにマージすることで最も恩恵を受けた種は、主に形態学的に類似した種であることがわかりました。
形態学的に類似した種を機能群あるいは高い分類群として分類し,生態学的推測を導出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:50:55 GMT)
sqlelf: a SQL-centric Approach to ELF Analysis [0.6] 我々は,Sqlの表現力を通じてELFオブジェクトを探索する革新的なツールであるsqlelfを紹介した。
ELFオブジェクトをリレーショナルデータベースとしてモデル化することで、sqlelfは従来の方法よりも次の利点を提供する。
我々の評価では、sqlelfはELFオブジェクトに対するよりニュアンスで包括的な洞察を提供するだけでなく、従来のALF探索作業に必要な労力と時間を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:01:50 GMT)
Entanglement Entropy of $\boldsymbol{(2+1)}$D SU(2) Lattice Gauge Theory on Plaquette Chains [0.6] 線形ラケット鎖上の2+1$次元におけるハミルトンSU(2)格子ゲージ理論の絡み合いエントロピーについて検討する。
ヒルベルト空間に存在しているスペクトルの中央にある量子多体傷は、高次の電場表現がヒルベルト空間基底に含まれると消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:40:31 GMT)
Enhancing Apparent Personality Trait Analysis with Cross-Modal Embeddings [0.5] 本稿では,ショートビデオ記録で訓練した人格特性予測のために,シームズ拡張を用いたマルチモーダルディープニューラルネットワークを提案する。
分析されたデータセットの高度に集中したターゲット分布のため、第3桁の変更は関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:51:28 GMT)
Deep Learning for Causal Inference: A Comparison of Architectures for Heterogeneous Treatment Effect Estimation [0.5] 本稿では,ベイズカウサルフォレストアルゴリズムのニューラルネットワーク実装について述べる。
ストレスが睡眠に与える影響を調べるデータセットに本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:54:53 GMT)
Classical simulation of non-Gaussian fermionic circuits [0.5] この問題は、クリフォード回路を非安定化器初期状態でシミュレートするのと類似している。
我々の構成は、ガウス状態の重ね合わせにおける相対位相を効率的に追跡できる共分散行列形式の拡張に基づいている。
このアルゴリズムは、フェルミオンの数、所望の精度、初期状態の非ガウス性(英語版)の度合いを計測する特定の量で複雑なシミュレーションアルゴリズムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:47:49 GMT)
Quantum ballet by gravitational waves: Generating entanglement's dance of revival-collapse and memory within the quantum system [0.4] LIGOの腕を重力波(GW)と相互作用する振動子として使用することにより、量子絡みを発生させる可能性を示す。
以上の結果から,GW発振による周期的「崩壊と回復」や,異なる「量子記憶効果」をともなう特異な絡み合いのダイナミクスが明らかとなった。
これらの予測は、古典的な重力波の様々な特性を理論的に探索し、実験的に検証することの両方に重要であると我々は信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:47:11 GMT)
Values That Are Explicitly Present in Fairy Tales: Comparing Samples from German, Italian and Portuguese Traditions [0.4] ポルトガル、イタリア、ドイツの妖精の物語において、コンパスに単語を埋め込む手法を用いて、どのように価値が伝達されるかを研究する。
我々は、値チャージされたトークンのリストを指定し、それらの単語の幹を考慮し、これら間の距離を事前学習されたWord2Vecモデルで分析する。
予備的な発見は、研究対象の文化的理解と、ベネヴォランス、コンフォーマル性、普遍主義といった価値観の共有を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:19:08 GMT)
Detecting Android Malware: From Neural Embeddings to Hands-On Validation with BERTroid [0.4] BERTroidは,BERTアーキテクチャ上に構築された革新的なマルウェア検出モデルである。
BERTroidはAndroidマルウェアと戦うための有望なソリューションとして登場した。
当社のアプローチは,Androidシステム上でのマルウェアの急速な進化に対して,有望なレジリエンスを示すものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:35:56 GMT)
Entanglement Microscopy: Tomography and Entanglement Measures via Quantum Monte Carlo [0.3] 我々は、量子モンテカルロシミュレーションにおいて、部分領域に付随する完全に還元された密度行列を得るために、エンタングルメント顕微鏡と呼ばれるプロトコルを開発する。
我々は、一般的な相互作用系に対するフェルミオンLNの大規模温度法則スケーリングを解析的に取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:00:04 GMT)
SAR image matching algorithm based on multi-class features [0.3] 合成開口レーダは24/7と24/7の動作が可能で、適用価値が高い。
マッチングアルゴリズムのロバスト性を高めるために,主に直線と領域という2種類の特徴を用いて,マルチクラス特徴に基づく新しいSAR画像マッチングアルゴリズムを提案する。
実験結果から,本アルゴリズムは高精度なマッチング結果を得ることができ,正確な目標位置決めが可能であり,視点や照明の変化に優れたロバスト性を有することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:27:49 GMT)
Multigenre AI-powered Story Composition [0.3] コメディ、ロマンス、悲劇、風刺、ミステリーという5つの基本的なジャンルの存在を論じる。
パターンを構成するには、まずジャンルの特徴と一致する例を検索し、次に例のグループに最も具体的な一般化の形式を適用する。
どちらの段階でも、AIエージェントは道具であり、私たちのPatternTellerプロトタイプはストーリーコンポジションプロセスを操作するために呼び出されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:54:41 GMT)
A Formal Model of Security Controls' Capabilities and Its Applications to Policy Refinement and Incident Management [0.3] 本稿では,セキュリティ管理がセキュリティポリシーを強制する上で提供する機能を抽象化する形式モデルであるSecurity Capability Model(SCM)を提案する。
実世界のシナリオで有効性を検証することで、SCMは異なる複雑なセキュリティタスクの自動化を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:06:56 GMT)
Protected QR Code-based Anti-counterfeit System for Pharmaceutical Manufacturing [0.3] 本稿では, 医薬品サプライチェーンを保護するために, ユニークな製品情報を確保するために, 保護QRコードの新たなアプローチを提案する。
提案手法はセキュアなQRコード生成と暗号化されたデータ伝送を統合して、包括的な反偽造防止エコシステムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:38:28 GMT)
Quantum Algorithms for Inverse Participation Ratio Estimation in multi-qubit and multi-qudit systems [0.2] 逆参加比は、ヒルベルト空間の選択された基底上での量子状態の拡散を定量化する。
我々は、マルチキュービットおよびマルチキュービット量子デバイス上でのIPPを推定する3つの量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:39:03 GMT)
Fundamental role of nonlocal orders in 1D Extended Bose-Hubbard Model [0.2] 非局所的な順序パラメータは、他の乱れた量子物質における特定の自由度の間の相関するゆらぎの存在を捉えている。
我々は、モット絶縁相の(偶数)パリティ順序特性に加えて、ハルダン絶縁体において弦次が消滅しないことに加えて、最近提案された奇数パリティ順序が絵を完成させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:35:11 GMT)
Simulating a two component Bose-Hubbard model with imbalanced hopping in a Rydberg tweezer array [0.2] マルチレベルRydberg原子配列を用いた2成分Bose-Hubbardモデルについてシミュレーションを行った。
我々は、マルチレベルリドバーグ原子がモデルの様々な非平衡クエンチ力学を探求する機会を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:51:10 GMT)
Joint Parameter and Parameterization Inference with Uncertainty Quantification through Differentiable Programming [0.2] 本研究では,物理パラメータと不確実な定量化を伴う機械学習パラメータ化を共同で推定するための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,高次元パラメータ空間内でのオンライン学習と効率的なベイズ推論を,微分可能プログラミングにより促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:45:25 GMT)
Federated Learning for Drowsiness Detection in Connected Vehicles [0.2] ドライバー監視システムは、ドライバーの状態を決定するのを助けることができる。
ドライバーの眠気検出は潜在的な解決策を示す。
モデルトレーニングのためにデータを中央マシンに送信するのは、大規模なデータサイズとプライバシの懸念のため、現実的ではありません。
本稿では,YawDDデータセットを活用して,車両ネットワーク内での眠気検出のためのフェデレート学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:39:13 GMT)
Initial value formulation of a quantum damped harmonic oscillator [0.2] 本研究では,量子減衰型高調波発振器の初期状態依存性,デコヒーレンス,熱化について検討する。
この力学は、純度について物理的結果を得るためには、消滅しない雑音項を含む必要がある。
また, 時間非局所散逸も考慮し, 特定の散逸カーネルの選択に対して, ゆらぎ散逸関係が満足していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:44:08 GMT)
FOKE: A Personalized and Explainable Education Framework Integrating Foundation Models, Knowledge Graphs, and Prompt Engineering [0.2] 基礎モデルと知識グラフを相乗化するフレームワークであるFOKEを提案する。
FOKEは,(1)構造化ドメイン知識表現のための階層的知識林,(2)包括的学習者モデリングのための多次元ユーザプロファイル機構,(3)精密で調整された学習指導を生成するための対話的プロンプトエンジニアリングスキーム,という3つの重要なイノベーションを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:11:05 GMT)
Spatially parallel decoding for multi-qubit lattice surgery [0.1] 量子エラー訂正によって保護される量子アルゴリズムの実行には、リアルタイム、古典的なデコーダが必要である。
リアルタイム復号化に関するこれまでのほとんどの研究は、表面コードに符号化された孤立論理量子ビットに焦点を当ててきた。
表面コードでは、実用性のある量子プログラムは格子手術によって実行されるマルチキュービットの相互作用を必要とする。
格子手術中に大規模なマージパッチが発生する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 13:39:05 GMT)
Gaussian Splatting: 3D Reconstruction and Novel View Synthesis, a Review [0.1] 本稿では,新鮮で見えない視点の創出を含む3次元再構成技術について概説する。
ガウススティング法における最近の展開の概要として,入力型,モデル構造,出力表現,トレーニング戦略について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:32:38 GMT)
ReCycle: Fast and Efficient Long Time Series Forecasting with Residual Cyclic Transformers [0.1] ReCycleと呼ばれるResidual Cyclic Transformerは、ハイメソッドの複雑さとリアルな計算リソースのギャップを埋める。
提案手法は,低性能,低消費電力,エッジコンピューティングデバイス上でのトレーニングと推論を両立させることにより,実行時間とエネルギー消費を1桁以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:48:34 GMT)
Observing S-Matrix Pole Flow in Resonance Interplay: Cold Collisions of Ultracold Atoms in a Miniature Laser-based Accelerator [0.1] フェーシュバッハのような共鳴現象と形状共鳴をその四面体形で明らかにする。
我々は、磁気フェシュバッハ共鳴のチューニング性を利用して、散乱共鳴間の相互作用を扇動する。
フェーシュバッハ共振器間の$S$-matrix極相互作用を用いて連続状態を生成する可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:58:33 GMT)
Vietnamese AI Generated Text Detection [0.0] 我々は、ベトナムのエッセイの6.800のサンプルと、人間によって書かれた3.400のサンプルと、AIによって生成された残りのサンプルからなるViDetectというデータセットを提示する。
ViT5, BartPho, PhoBERT, mDeberta V3, mBERTなどの最先端手法を用いて評価を行った。
この研究は、AIによるテキスト検出の今後の進歩の基礎を定め、自然言語処理分野の研究者に貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:12:22 GMT)
VTON-IT: Virtual Try-On using Image Translation [0.0] 我々は,セマンティックセグメンテーションと生成的対向的アーキテクチャに基づく画像翻訳ネットワークを通じて,フォトリアリスティックな翻訳画像を作成しようとする。
本稿では、RGB画像、所望の身体部分のセグメントを抽出し、セグメント化された身体領域にターゲット布をオーバーレイする、新しい画像ベースの仮想トライオンアプリケーションVTON-ITを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:36:56 GMT)
Two Toy Spin Chain Models of Decoherence [0.0] 簡単な量子ビットあるいは中心スピンがスピンの浴に結合する2つのモデルのデコヒーレンスダイナミクスを解く。
モデル1では、入浴スピンはイジングスピンであり、モデル2では横スピン-スピン相互作用によって結合され、鎖はスピン波をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:01:26 GMT)
Transformer models classify random numbers [0.0] 我々は,NIST統計テストスイート(STS)から得られたテストの一部を,より高速な単一モデルに符号化したディープラーニングモデルを提案する。
このモデルはこれらのテストに対して複数ラベルの分類を行い、符号化した各統計テストに合格する確率を出力する。
試料f1のスコアが0.9以上であれば高い精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 23:36:03 GMT)
Trackable Island-model Genetic Algorithms at Wafer Scale [0.0] 本稿では,Cerebras Wafer-Scale Engine(WSE)ハードウェアのためのトラッキング対応非同期島型遺伝的アルゴリズム(GA)フレームワークを提案する。
系統的再構成を検証し,根底にある進化状態の推測に適合することを示す。
これらのベンチマークと検証試験は、高度にスケーラブルな進化計算の強い可能性を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:17:33 GMT)
Trackable Agent-based Evolution Models at Wafer Scale [0.0] 我々は,85万プロセッサCerebras Wafer Scale Engine(WSE)のエージェントベース進化から系統情報を抽出する問題に焦点をあてる。
We present a asynchronous island-based genetic algorithm (GA) framework for WSE hardware。
本研究は,これらの治験の系統的再構成を検証し,根底にある進化状態の推測に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:46:01 GMT)
Towards Utilizing Scanning Gate Microscopy as a High-Resolution Probe of Valley Splitting in Si/SiGe Heterostructures [0.0] 本研究では, 電極近傍に形成される先端誘起量子ドットとドレイン電極が, ゲート電極から離れた領域へ断熱的に移動可能であることを示す。
我々は,Si/SiGe界面の欠陥に面した先端誘起ドットを空間的に変換することにより,谷分割の変化を検出することができると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:05:12 GMT)
Time Series Stock Price Forecasting Based on Genetic Algorithm (GA)-Long Short-Term Memory Network (LSTM) Optimization [0.0] 遺伝的アルゴリズム(GA)とLong Short-Term Memory Network(LSTM)に基づく時系列アルゴリズムを用いて、株価を効果的に予測する。
その結果,GA-Long Short-Term Memory Network (LSTM) に基づく時系列アルゴリズムは,株価を正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 04:04:27 GMT)
The trade-offs between Monolithic vs. Distributed Architectures [0.0] 本論では, 古建築様式の批判的レビューを行う。
モノリシックアーキテクチャと分散アーキテクチャの両方の長所と短所に焦点を当てている。
また、モノリシックから分散ベースのアプリケーションへの移行におけるクラウドコンピューティングの役割についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:34:44 GMT)
The explicit form of the unitary representation of the Poincaré group for vector-valued wave functions (massive and massless), with applications to photon's localization and position operators [0.0] 我々はポアンケア群のユニタリ表現の明示的な形式を幾何学的に導いた。
我々は、光速アップを単純な偏光基底に応用して、通勤成分を持つホートン・ベイリス光子位置演算子に終止符を打つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:16:21 GMT)
The Trajectory of Romance Scams in the U.S [0.0] 本研究は,2004年から2023年までのWeb検索,ニュース記事,研究論文,政府報告の定量的分析を通じて,米国におけるRSの動向を調査した。
結果は、最近当局に報告された事件の減少と対照的な、大衆の関心とメディアの報道が増していることを示している。
公式報告が下がったにもかかわらず、RSのエスカレーションが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:18:33 GMT)
The Overlap Gap Property limits limit swapping in QAOA [0.0] 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、組合せ最適化問題(COP)のために設計された量子アルゴリズムである。
スピンガラス上でのQAOAの性能は, スピンガラスの平均解法における古典的アルゴリズムと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:03:03 GMT)
The Kansei Engineering Approach in Web Design:Case of Transportation Website [0.0] Kansei Engineering(KE)は、ユーザエクスペリエンスの感情的な側面を強調する、ユーザ中心のデザインアプローチである。
本稿では、貨物所有者と交通機関の接続に焦点をあてた輸送会社におけるKEの統合について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:33:10 GMT)
The Future of Office and Administrative Support Occupations in the Era of Artificial Intelligence: A Bibliometric Analysis [0.0] アメリカ合衆国労働統計局は2029年までに、アメリカ合衆国はオフィスと行政支援の職で100万人の職を失うと予測している。
AIがオフィスワークにもたらす潜在的な影響にもかかわらず、私たちはオフィスワークにおけるアートリサーチの状況について限られた知識を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:33:32 GMT)
The Decoherent Arrow of Time and the Entanglement Past Hypothesis [0.0] デコヒーレント・アロー・オブ・タイムでは、宇宙の量子状態は過去よりも未来においてより混ざり合っていると論じる。
エンタングルメント・パスト仮説(Entanglement Past hypothesis)によると、宇宙の初期量子状態は、非常に低いエンタングルメントエントロピーを持っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:34:49 GMT)
Testing Bell-CHSH Inequalities Using topological Aharonov-Casher and He-McKellar-Wilkens Phases [0.0] Aharonov-Casher (AC) とHe-McKellar-Wilkens (HMW) 相が絡み合ったスピン-1/2量子系に与える影響を調べた。
我々は,AC-HMW位相がベル角およびベル-CHSH不等式にどのように影響するかを古典的相互作用を伴わずに解析した。
干渉計における粒子のスピンと経路を観測変数として組み込んで、非コンテキスト隠れ変数理論を量子力学に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:32:20 GMT)
Retinexmamba: Retinex-based Mamba for Low-light Image Enhancement [0.0] RetinexMambaは従来のRetinexメソッドの物理的直感性を捉え、Retinexformerのディープラーニングフレームワークを統合する。
このアーキテクチャは、イノベーティブな照明推定器と、エンハンスメント中の画質を維持する損傷回復機構を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:59:15 GMT)
Research information in the light of artificial intelligence: quality and data ecologies [0.0] 本稿では,研究情報に適したAI技術を見つけるための多分野間アプローチを提案する。
RIM(Professional Research Information Management)は、研究者にとってデータ駆動型ツールとしてますます重要になりつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:07:56 GMT)
Regulating AI-Based Remote Biometric Identification. Investigating the Public Demand for Bans, Audits, and Public Database Registrations [0.0] この研究は、AI技術の規制の要求につながる可能性のある潜在的な要因として、AIに対する信頼と法執行への信頼の役割に焦点を当てている。
我々は、差別に対する認識がより強い規制の要求につながる一方で、AIへの信頼と法執行機関への信頼は、RBIシステムに対する規制の要求に関して反対の効果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:11:37 GMT)
Quantum sensing in the fractional Fourier domain [0.0] 特定の量子センシングプロトコルは、測定対象の刺激の存在下でコヒーレントに駆動され、読み出される量子ビットに依存している。
最も広く使われているパルスシーケンスは、センシング量子ビットを駆動するのに使われ、時間領域と周波数領域の両方で局所的に作用する。
我々は、任意の分数フーリエ領域、すなわち時間周波数平面を通して任意の角度の線型軌跡に沿って測定する一般化された列を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 23:01:33 GMT)
Quantum fluctuation theorem in a curved spacetime [0.0] 本稿では,2点測定方式に基づく一般相対論的詳細量子ゆらぎ定理について報告する。
一般時空を移動する局所量子系において、時空曲率がどのようにエントロピーを生成できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 23:16:50 GMT)
Quantum entropy couples matter with geometry [0.0] 高階ネットワーク上の離散幾何学と物質場を結合する理論を提案する。
計量、物質およびゲージ場に対する結合力学方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:45:42 GMT)
Quantum enhanced balanced heterodyne readout for differential interferometry [0.0] 直接光信号の組み合わせによる空間的に異なる2つの干渉計の量子強調ヘテロダイン読み出し実験を行った。
周波数・スペクトルに絡み合った2モードの圧縮状態を適用し,3.5dBの入射音声帯域信号の信号から雑音へのさらなる改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 23:28:18 GMT)
Quantum convolutional channels and multiparameter families of 2-unitary matrices [0.0] 本稿では,畳み込みにインスパイアされた大きな絡み合う容量を持つ量子チャネルを構築するための新しい手法を提案する。
特に,本手法を用いて構築した畳み込みチャネルにおいて,最大エンタングル力を有するために必要となる条件を同定する。
我々は、次元$d2$ for $d = 7$ and $d = 9$, with $2$ and $4$ free nonlocal parameters。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:43:21 GMT)
Quantum circuit synthesis via a random combinatorial search [0.0] 我々はランダムな探索手法を用いて、完全な量子状態準備や任意のターゲットを持つユニタリ演算子合成を実装した量子ゲート列を求める。
完全忠実度量子回路の分数は、回路サイズが単位忠実度を達成するために必要な最小回路サイズを超えると、急速に増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:48:12 GMT)
Quantum advantage in batteries for Sachdev-Ye-Kitaev interactions [0.0] セルが相互作用している場合、量子電池のユニタリ充電において量子アドバンテージが達成される。
単純なモデル化を行うことで、$q$-point rescaled sparse SYK 相互作用に対して、量子優位性は $Gammasim Nfracalphaq-frac12$ となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:29:29 GMT)
Quantum Ising Spin-Glass Otto Engine [0.0] 量子イジングスピンガラスを加工媒体とする量子オットーエンジンについて検討する。
本研究では, 熱機関系における二重ピーク構造を観察し, 作業出力と熱力学性能の両面において超線形スケーリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:04:45 GMT)
QBER: Quantifying Cyber Risks for Strategic Decisions [0.0] 意思決定者が測定可能なリスクメトリクスを提供するために、QBERアプローチを導入します。
QBERは、サイバー攻撃による損失を評価し、既存のサイバーセキュリティ対策に基づいて詳細なリスク分析を行い、完全なコスト評価を提供する。
我々の貢献は、サイバー攻撃の確率とリスクの概要、技術的、経済的、法的影響(TEL)の特定、影響を計測するモデルの作成、リスク軽減戦略の提案、広範囲にわたるサイバーリスク定量化(CRQ)の実施におけるトレンドと課題の調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:25:58 GMT)
Prompting Task Trees using Gemini: Methodologies and Insights [0.0] 今日の大きな課題は、知識表現を使ってロボットを正確に、共感的に訓練することだ。
本稿では,非構造化知識表現を用いて意味のある構造化表現に変換する方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:48:10 GMT)
Process Variant Analysis Across Continuous Features: A Novel Framework [0.0] 本研究は, 業務プロセスにおけるケースの効果的セグメンテーションの課題に対処する。
本研究では,スライディングウインドウ手法と地球移動器の距離を併用して制御流の挙動変化を検出する手法を提案する。
オランダの保険会社UWVと共同で実生活事例研究を行い,その方法論を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:10:13 GMT)
Organizing a Society of Language Models: Structures and Mechanisms for Enhanced Collective Intelligence [0.0] 本稿では,大規模言語モデルからコミュニティ構造への変換手法を提案する。
協力型AIシステムに特有のメリットと課題を提示する,階層的,フラット,ダイナミック,フェデレートされたさまざまな組織モデルについて検討する。
このようなコミュニティの実装は、AIにおける問題解決能力を改善するための大きな約束を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:15:45 GMT)
Oracle-Checker Scheme for Evaluating a Generative Large Language Model [0.0] 生成的大言語モデル(LLM)によって与えられる答えを評価するオラクルチェッカースキーム
最初のタイプのチェッカーは、プロパティテストの考え方に従っている。
第2のチェッカーは、プログラムチェックの考え方に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 05:36:29 GMT)
Optimisation challenge for superconducting adiabatic neural network implementing XOR and OR boolean functions [0.0] 我々は,シグモイドアクティベーション機能を持つアダバティックジョセフソン細胞に基づく単純なアナログ人工ニューラルネットワークの設計について検討する。
勾配降下法に基づく新しい手法を開発し、回路パラメータを調整し、ネットワーク層間の効率的な信号伝送を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:38:43 GMT)
On Adversarial Examples for Text Classification by Perturbing Latent Representations [0.0] テキスト分類における逆例に対して,ディープラーニングは脆弱であることを示す。
この弱点は、ディープラーニングがそれほど堅牢ではないことを示している。
我々は,テキスト分類器の頑健性を測定するフレームワークを,分類器の勾配を用いて構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:45:18 GMT)
Multi-Mode Array Filtering of Resonance Fluorescence [0.0] 本稿では,周波数フィルタによる光子相関の測定と計算のための新しい周波数フィルタ法を提案する。
モード依存位相変調を導入することで、ほぼ矩形周波数応答を生成する。
単モードおよび多モードアレイフィルタによる2階自動・相互相関関数の結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 23:07:19 GMT)
Modulation transfer protocol for Rydberg RF receivers [0.0] 本稿では,Rydberg RF受信機の検出感度を高めるための変調転送プロトコルについて述べる。
この測定は、原子-光相互作用の半古典的なシミュレーションと非常によく比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:34:41 GMT)
Markov Chain-based Optimization Time Analysis of Bivalent Ant Colony Optimization for Sorting and LeadingOnes [0.0] 2つのフェロモン値の比がバイバレントACO(BACO)のランタイム挙動を著しく制御していることを示す。
我々は,フェロモンが解法に与える影響に関して,大幅に単純化されたアリアルゴリズムを持っているにもかかわらず,その問題の期待する最適化時間に対する既知の境界であるOneMax(O(nlog n)$)とLeadingOnes(O(n2)$)は,我々のアプローチの副産物として再生産可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 11:02:50 GMT)
MVDiff: Scalable and Flexible Multi-View Diffusion for 3D Object Reconstruction from Single-View [0.0] 本稿では,単一画像から一貫した多視点画像を生成するための一般的なフレームワークを提案する。
提案モデルは,PSNR,SSIM,LPIPSなどの評価指標において,ベースライン法を超える3Dメッシュを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 22:55:53 GMT)
Limits to velocity of signal propagation in many-body systems: a quantum-information perspective [0.0] リーブ・ロビンソン境界は、複雑な多体系の構成要素間の相互作用の範囲と強度が、信号の伝播速度に上限を課すと述べている。
ここでは、単一量子ビット上での局所的な測定からLRBを決定することができることを示すために、量子情報の手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:00:01 GMT)
Learning of Sea Surface Height Interpolation from Multi-variate Simulated Satellite Observations [0.0] 我々は、このデータに基づいてAttention-Based-Decoderディープラーニングネットワーク(textscabed)をトレーニングする。
SST情報の有無にかかわらず、教師付きまたは教師なしの損失関数を用いて、AbeD再建の評価を行った。
オーシャンデータチャレンジ2021の実際のSSH観測から、この学習戦略とSSTの併用により、OIと比較してルート平均2乗誤差が24%減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:12:36 GMT)
Large Language Models as Instruments of Power: New Regimes of Autonomous Manipulation and Control [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は様々な修辞スタイルを再現し、幅広い感情を表現したテキストを生成する。
我々は,LSMの迅速かつ大半非規制導入によって可能となった,過小評価された社会的危害について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:52:57 GMT)
Kolmogorovian Censorship, Predictive Incompleteness, and the locality loophole in Bell experiments [0.0] コルモゴロヴィア検閲は、量子確率は古典的なコルモゴロヴィア確率と同一視できると規定している。
ループホールのないベル試験では、測定のランダムな選択は、このマッチングを防ぐために行われる。
予測的不完全性はベルの不等式違反を理解するための正しい量子的方法であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:20:54 GMT)
Is ReLU Adversarially Robust? [0.0] 本稿では,正則線形単位(ReLU)活性化関数の逆例生成における役割に着目した。
本稿では,ReLU関数の修正版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:19:01 GMT)
Investigating the ability of deep learning to predict Welding Depth and Pore Volume in Hairpin Welding [0.0] 本研究では,溶接深度と平均孔容積の2つの重要な溶接部を予測できる頑健な深部学習モデルを提案する。
深層学習ネットワークを小さな数値実験ヘアピン溶接データセットに適用すると,有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:51:19 GMT)
Implantable Adaptive Cells: differentiable architecture search to improve the performance of any trained U-shaped network [0.0] 本稿では,医用画像分割におけるトレーニング済みニューラルネットワークの性能向上のための新しいアプローチを提案する。
本稿では, 部分連結DARTSを介し, 小型ながら強力なモジュールであるIACの概念を提案する。
当社の戦略では,既存のアーキテクチャにIACをシームレスに統合することで,ゼロから完全に再トレーニングする必要のないパフォーマンスの向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 12:40:15 GMT)
Homological Quantum Error Correction with Torsion [0.0] この研究は関連するトピックの探索であり、古典的誤り訂正からホモロジー理論を経て、キューディットシステムに作用するCSSコードへの旅である。
我々は、Qudit Logical Space の構造定理(Structure Theorem for the Qudit Logical Space)という原結果を証明する。
この研究は、我々のニーズにぴったり合う、細胞複合体の一般概念の抽象的で制限されたバージョンを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 15:28:21 GMT)
High Fidelity Artificial Quantum Thermal State Generation using Encoded Coherent States [0.0] 量子ステガノグラフィー(Quantum steganography)は、チャネル内で自然に発生するノイズとして通信を偽装する、情報セキュリティのための強力な手法である。
我々は、通信チャネルを監視する第三者が熱雑音光と区別できない状態の収差を見るように、弱いコヒーレントレーザー状態の位相と振幅を符号化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:56:55 GMT)
HiMAL: A Multimodal Hierarchical Multi-task Auxiliary Learning framework for predicting and explaining Alzheimer disease progression [0.0] HiMAL (Hierarchical, Multi-task Auxiliary Learning) フレームワークを開発した。
軽度認知障害からアルツハイマー病への移行の経時的リスクを推定する補助的タスクとして認知複合機能を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 03:02:55 GMT)
Global Performance Guarantees for Neural Network Models of AC Power Flow [0.0] 機械学習のブラックボックスモデルの精度を厳格に検証することは、計算的に困難である。
本稿では, 非線形交流流方程式の基底真理を取り入れた, トラクタブルニューラルネットワーク検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:51:43 GMT)
Generalised envelope spectrum-based signal-to-noise objectives: Formulation, optimisation and application for gear fault detection under time-varying speed conditions [0.0] 断層検出は、主に正方形エンベロープスペクトルにおける断層成分の卓越性を利用する。
提案した一般化エンベロープスペクトルに基づく信号-雑音比から,新しい最適フィルタ目的関数を導出した。
提案した目的から導出された4つの目的関数は、3つの実験データセットで5つの重要な手法を効果的に上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:15:43 GMT)
GPLaSDI: Gaussian Process-based Interpretable Latent Space Dynamics Identification through Deep Autoencoder [0.0] 潜在空間ODEに依存する新しいLa Gaussianベースのフレームワークを導入する。
本稿では,バーガース方程式,プラズマ物理学におけるフラソフ方程式,上昇する熱バブル問題に対する我々のアプローチの有効性を実証する。
提案手法は,200～10万倍の高速化を実現し,相対誤差を最大7%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:25:56 GMT)
Further Applications of the Generalised Phase Kick-Back [0.0] 前回の研究で、一般化位相キックバック (Generalized Phase Kick-Back, $GPK$) と呼ばれる量子アルゴリズムの手法を定義した。
本稿では、$mathbfy$- Balanced関数の概念を定義し、より一般化されたDeutsch-Jozsa問題を一般化する新しい問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:56:13 GMT)
Functional Equivalence with NARS [0.0] 本研究では,非公理推論システム(NARS)の枠組みにおける機能的等価性の概念について検討する。
機能的等価性により、有機体は知覚的類似性ではなく、実用性に基づいて様々な刺激を分類し、反応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:40:34 GMT)
From Pixels to Titles: Video Game Identification by Screenshots using Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,単一スクリーンショットによるビデオゲームの識別について検討する。
22のホームコンソールシステムにまたがる5つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを使用する。
CNNは自動で画像の特徴を抽出し、追加機能なしでスクリーンショットからゲームタイトルの識別を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:41:50 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） (Mon, 6 May 2024 15:45:46 GMT)
Exponential optimization of quantum state preparation via adiabatic thermalization [0.0] 量子コンピュータレジスタ上で与えられた量子状態の準備について検討する。
我々は, 温度化時間の関数として, 誤差が指数関数的に減少する状態準備のために, 断熱定理を用いる。
次に,アディベート準備を修飾するプレコンディショニング項を設計し,その特性時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:29:31 GMT)
Exploring the Efficacy of Federated-Continual Learning Nodes with Attention-Based Classifier for Robust Web Phishing Detection: An Empirical Investigation [0.0] Webフィッシングは動的脅威となり、検出システムが最新の戦術に迅速に適応する必要がある。
データを蓄積する従来のアプローチや、定期的にリトレーニングするモデルは、より多くなっています。
本研究では,フェデレーション学習と連続学習を組み合わせた新しいパラダイムを提案し,分散ノードが新たなフィッシングデータのストリーム上で,データを蓄積することなくモデルを継続的に更新することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:55:37 GMT)
Exploring knowledge graph-based neural-symbolic system from application perspective [0.0] 人間のような推論と解釈可能性を示すAIシステムの追求は、依然として重大な課題となっている。
ニューラル・シンボリックのパラダイムは、ニューラルネットワークの深層学習技術とシンボリックシステムの推論能力を統合する。
本稿では,知識グラフ(KG)に基づくニューラルシンボリック統合の最近の進歩について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:40:50 GMT)
Exceedance Probability Forecasting via Regression for Significant Wave Height Prediction [0.0] 沿岸災害の原因となる大きな波高の極端な値の予測に着目する。
本稿では,点予測に基づく新しい手法を提案する。
カナダのハリファックス沿岸に設置したスマートブイのデータを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:08:27 GMT)
Entanglement in selected Binary Tree States: Dicke/Total spin states, particle number projected BCS states [0.0] バイナリツリー状態(英: Binary Tree State、BTS)とは、量子レジスター上で量子ビットの集合によって生成される分解を順次行う状態である。
例えば、ディック状態、個々のスピンが1/2$の粒子の集合に対する全スピンの固有状態、あるいはBCS状態が粒子番号に投影された状態などである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:09:41 GMT)
Enhancing Q-Learning with Large Language Model Heuristics [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はゼロショット学習を実現することができるが、一般的には単純なタスクに限られる。
強化学習におけるQ関数の学習を支援するため,LLMを用いたbfLLM誘導Q-ラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:42:28 GMT)
Efficient Mediated Semi-Quantum Key Distribution Protocol Using Single Qubits [0.0] 我々は、新しい効率的な半量子鍵分配プロトコル(MSQKD)を提案する。
我々の手法は、量子ビットを$X$ベースで準備し測定することしか必要としないTPの量子要求を著しく削減する。
我々は、よく知られた攻撃に対する我々のプロトコルの安全性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:40:36 GMT)
Delayed Electron-Ion Entanglement Revealed with Zero Area Pulses [0.0] Grobe--Eberly doublet 現象は、残りのイオンが磁場に着飾られているときに光電子分布で起こる。
ここでは、奇異な(ゼロ領域)エンベロープが絡み合いの発生を著しく遅らせることが分かる。
提案手法は, 量子位相測定を必要とせず, 光電子と強結合イオンとの間の量子絡みの検出に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:39:25 GMT)
Deep Learning and genetic algorithms for cosmological Bayesian inference speed-up [0.0] 本稿では,ネストサンプリングアルゴリズムに特化してベイズ推論を高速化する新しい手法を提案する。
提案手法は,ベイズ推論過程における確率関数を動的に近似するために,フィードフォワードニューラルネットワークを用いてディープラーニングのパワーを利用する。
この実装はネストサンプリングアルゴリズムと統合され、単純な宇宙学のダークエネルギーモデルと多様な観測データセットの両方を用いて徹底的に評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 09:14:58 GMT)
Cross-Modal Domain Adaptation in Brain Disease Diagnosis: Maximum Mean Discrepancy-based Convolutional Neural Networks [0.0] 脳障害は世界の健康にとって大きな課題であり、毎年何百万人もの死者を出している。
これらの疾患の正確な診断は、MRIやCTのような高度な医療画像技術に大きく依存している。
注釈付きデータの不足は、診断のための機械学習モデルをデプロイする上で大きな課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:44:46 GMT)
CoVid-19 Detection leveraging Vision Transformers and Explainable AI [0.0] 肺疾患は、死因のトップ30のうち5つに原因がある。
早期に肺疾患を診断することが重要である。
ディープラーニングアルゴリズムは、自律的、迅速、そして正確な肺疾患の同定に重要な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 16:32:44 GMT)
Classical Acceleration Temperature (CAT) in a Box [0.0] 閉じ込められた、ゆっくり動く加速電子は熱放射を放出する。
これは、完全にパラメタ化され、スペクトル分解され、有限距離の世界線である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:18:27 GMT)
Braced Fourier Continuation and Regression for Anomaly Detection [0.0] Braced Fourier Continuation and Regression (BFCR) の概念が導入されている。
BFCRは、任意の1次元データセットにおいて非線形回帰やトレンド線を見つけるための、新しく、計算的に効率的な方法である。
すべてのソースコードとサンプルデータセットはGitHub経由で参照または利用可能であり、関連するコードはすべてPythonで書かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:05:41 GMT)
Bipartite OTOC in open quantum systems: information scrambling and irreversibility [0.0] 我々は2部構成のOTOCを用いて、原子-磁場相互作用モデルにおける情報スクランブルについて研究する。
両部類OTOCを用いた情報スクランブルとエントロピー生成を用いた不可逆性の関係を,ユニタリダイナミクスの下で調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 19:48:00 GMT)
Bayesian optimization for stable properties amid processing fluctuations in sputter deposition [0.0] 薄膜のスパッタ堆積を導出するベイズ最適化手法を提案する。
本研究の目的は, 堆積中の変動に対する感受性を最小化しつつ, 所望の残留応力とシート抵抗を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 01:08:22 GMT)
Automated Generation of High-Quality Medical Simulation Scenarios Through Integration of Semi-Structured Data and Large Language Models [0.0] 本研究では,半構造化データとLarge Language Models(LLMs)を統合することにより,医学教育の変革的枠組みを導入する。
提案手法はAIを用いて、特定の教育目的に合わせて、詳細な、臨床的に関係のあるシナリオを効率的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:58:48 GMT)
An Active Inference Agent for Simulating Human Translation Processes in a Hierarchical Architecture: Integrating the Task Segment Framework and the HOF taxonomy [0.0] 本稿では,3つの組込み翻訳プロセスの階層構造として,人間の翻訳生成をモデル化する。
提案アーキテクチャは,キーストローク生成の時間的ダイナミクスを,知覚的,認知的,現象的層にわたって再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 02:07:13 GMT)
All $S_p$ notions of quantum expansion are equivalent [0.0] 最近の研究で、Li, Qiao, Wigderson, Wigderson と Zhang は、$S_p$ノルムに基づく量子膨張の概念を導入し、それらがすべて同値であるかどうかの開問題として提起した。
私たちはこの質問に対して肯定的な回答をする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:33:14 GMT)
Addressing Unboundedness in Quadratically-Constrained Mixed-Integer Problems [0.0] ブラックボックスとホワイトボックスの解法は最先端のMI ESと競合しうることを示す。
条件付けと分離性は,このMI問題の複雑性を決定する上での直感的な要因ではないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 10:54:55 GMT)
AI-Driven Frameworks for Enhancing Data Quality in Big Data Ecosystems: Error_Detection, Correction, and Metadata Integration [0.0] この論文は、ビッグデータの品質を包括的に向上することを目的とした、新しい相互接続フレームワークセットを提案する。
まず,データ品質を正確に評価するために,新しい品質指標と重み付きスコアシステムを導入する。
第3に,AIモデルを用いた各種品質異常検出のための汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 21:36:45 GMT)
A survey to measure cognitive biases influencing mobility choices [0.0] 本稿では,4つのモビリティモード(車,バス,自転車,歩行)の知覚と6つのモード選択要因に対するユーザの嗜好について述べる。
この調査は2023年に650の回答を集め、オープンデータとして公開された。
プレイヤーが都市をより持続可能なものにするための計画的な選択に直面している都市マネジャーの役割を担うシミュレーションベースの真剣なゲームの設計が進行中である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 08:12:13 GMT)
A scalable 2-local architecture for quantum annealing of all-to-all Ising models [0.0] 次数$d=3$のグラフ上で定義された量子異方体に対するスケーラブルなアーキテクチャを提案する。
これは、三角形の点における問題の記述から導かれるような、量子ビットの論理的鎖の効率的なブレイディングである。
我々はまた、拡張性のあるアーキテクチャの課題に対処するための戦略を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 18:07:24 GMT)
A review on data-driven constitutive laws for solids [0.0] この記事では、法律を発見し、エンコードし、代理し、エミュレートするための最先端のデータ駆動技術を強調します。
我々の目標は、過去数十年で開発された幅広い方法論に組織化された分類を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 17:33:58 GMT)
A quantitative and typological study of Early Slavic participle clauses and their competition [0.0] この論文は、初期スラヴの粒子構成とその有限個の競合の関数のコーパスに基づく、量的、タイプ分析である。
第1部では、形態素合成、依存、情報構造、語彙レベルにおける初期スラヴ語コーパスの詳細な言語アノテーションを活用している。
第2部は、英語の$when$のセマンティックスペースを表現する言語の種類を解析するために、非常に並列なデータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 06:09:17 GMT)
A Rate-Distortion-Classification Approach for Lossy Image Compression [0.0] 損失画像圧縮では、画像を特定のビットレートに圧縮しながら、最小限の信号歪みを実現する。
画像圧縮と視覚解析のギャップを埋めるために、損失画像圧縮のためのRDCモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 14:11:36 GMT)
A Philosophical Introduction to Language Models - Part II: The Way Forward [0.0] 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩によって提起された新しい哲学的問題について考察する。
我々は特に,LLMの内部表現と計算の性質に関する因果介入手法の証拠を検証し,解釈可能性に関する問題に焦点をあてる。
建築的特徴や学習シナリオが適切に制約されている場合、LLMのようなシステムが人間の認知のモデル化に関係があるかどうかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 07:12:45 GMT)
A Novel Cross-band CSI Prediction Scheme for Multi-band Fingerprint based Localization [0.0] 本研究では,空間交互一般化予測(SAGE)アルゴリズムに基づいて時間変化パラメータを抽出するシステムを提案する。
次に、可変オートエンコーダ(VAE)を用いて、他のチャネルのチャネル状態情報を再構成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 6 May 2024 20:44:58 GMT)