NTIRE 2024 Quality Assessment of AI-Generated Content Challenge [141.4] 課題は、イメージトラックとビデオトラックに分けられる。
両トラックの勝利法はAIGCの予測性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:13:05 GMT)
Natural Language Counterfactuals through Representation Surgery [107.0] 言語モデル(LM)の表現空間をターゲットとした介入は、モデル行動に影響を与える効果的な手段として現れてきた。
表現反事実を文字列反事実に変換する方法を提案する。
結果として生じるカウンターファクトは、データ拡張による分類のバイアスを軽減するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:58:17 GMT)
Understanding the Capabilities and Limitations of Large Language Models for Cultural Commonsense [98.1] 大規模言語モデル(LLM)は、かなりの常識的理解を示している。
本稿では,文化的コモンセンスタスクの文脈におけるいくつかの最先端LCMの能力と限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:28:34 GMT)
Improving Complex Reasoning over Knowledge Graph with Logic-Aware Curriculum Tuning [89.9] 大規模言語モデル(LLM)に基づく知識グラフ上の複雑な論理推論スキーマを提案する。
任意の一階論理クエリを二分木分解により拡張し、LLMの推論能力を刺激する。
広く使われているデータセットに対する実験では、LACTは高度な手法よりも大幅に改善されている(平均+5.5% MRRスコア)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:10:51 GMT)
DPOT: Auto-Regressive Denoising Operator Transformer for Large-Scale PDE Pre-Training [87.9] 我々は,PDEデータに対するより安定的で効率的な事前学習を可能にする,自己回帰型事前学習戦略を提案する。
我々は,100k以上の軌道を持つ10以上のPDEデータセットに対して,最大0.5BパラメータでPDEファンデーションモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:57:00 GMT)
3DTopia: Large Text-to-3D Generation Model with Hybrid Diffusion Priors [85.1] 本稿では,2段階のテキスト・ツー・3D生成システムである3DTopiaについて述べる。
3次元データから直接学習される3次元拡散の第1段階のサンプルは、テキスト条件付き3次元潜伏拡散モデルを用いており、高速なプロトタイピングのための粗い3次元サンプルを迅速に生成する。
第2段階は2次元拡散前処理を利用して、粗い3次元モデルのテクスチャを第1段階からさらに洗練し、高品質なテクスチャ生成のための潜時空間と画素空間の最適化からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:25:50 GMT)
A Transformer with Stack Attention [84.2] 本稿では,変圧器をベースとした言語モデルの拡張手法を提案する。
我々のスタックベースのアテンションメカニズムは、トランスフォーマーベースの言語モデルに組み込むことができ、モデルに解釈可能性のレベルを追加することができる。
スタックベースのアテンション機構の追加により、トランスフォーマーは、決定論的文脈自由言語をモデル化できるが、全てではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:47:57 GMT)
Iterative Experience Refinement of Software-Developing Agents [81.1] 大規模な言語モデル(LLM)は、過去の経験を活用してエラーを低減し、効率を高めることができる。
本稿では,LLMエージェントがタスク実行中に反復的に経験を洗練できる反復体験精錬フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:33:49 GMT)
Enhancing Physical Layer Communication Security through Generative AI with Mixture of Experts [80.1] 生成人工知能(GAI)モデルは、従来のAI手法よりも優れていることを示した。
ゲート機構による予測に複数の専門家モデルを使用するMoEは、可能なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:13:17 GMT)
TALC: Time-Aligned Captions for Multi-Scene Text-to-Video Generation [72.3] マルチシーンビデオを生成するために,タイムアラインド・キャプション(TALC)フレームワークを導入する。
生成した映像の前後のシーンの視覚的特徴を第1のシーン記述の表現で表現する。
その結果, talC-finetunedモデルでは, ベースライン法よりも15.5ポイント高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:52:39 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） (Tue, 7 May 2024 14:25:15 GMT)
How Fragile is Relation Extraction under Entity Replacements? [70.3] 関係抽出(RE)は、テキストコンテキストからエンティティ名間の関係を抽出することを目的としている。
既存の研究によると、REはエンティティ名パターンをモデル化し、テキストコンテキストを無視しながらRE予測を行う。
これは、REモデルはエンティティの置換に対して堅牢か?」という疑問を提起する動機になります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:22:07 GMT)
Using Pre-training and Interaction Modeling for ancestry-specific disease prediction in UK Biobank [69.9] 近年のゲノムワイド・アソシエーション(GWAS)研究は、複雑な形質の遺伝的基盤を明らかにしているが、非ヨーロッパ系個体の低発現を示している。
そこで本研究では,マルチオミクスデータを用いて,多様な祖先間での疾患予測を改善することができるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:21:28 GMT)
Strength Lies in Differences! Towards Effective Non-collaborative Dialogues via Tailored Strategy Planning [69.6] 本研究では,多様なユーザとの戦略的対話に携わる非協力的対話エージェントについて検討する。
これは既存の対話エージェントに2つの大きな課題をもたらす。
本稿では,ユーザ認識型戦略計画モジュールと人口ベーストレーニングパラダイムを取り入れた,適切な戦略計画の能力を高めるためのTripを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:14:02 GMT)
DriveWorld: 4D Pre-trained Scene Understanding via World Models for Autonomous Driving [67.5] 現在の視覚中心の事前訓練は、通常、2Dまたは3Dのプリテキストタスクに依存し、自律運転の時間的特性を4Dシーン理解タスクとして見落としている。
我々は,マルチカメラ駆動ビデオからテンポラリな方法で事前学習が可能なEmphcentricDriveWorldを紹介した。
DriveWorldは、さまざまな自動運転タスクに関する有望な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:14:20 GMT)
Beyond human subjectivity and error: a novel AI grading system [67.4] オープンエンドの質問の格付けは、教育における高い努力と高いインパクトの課題である。
AI技術の最近のブレークスルーは、このような自動化を促進するかもしれないが、大規模に実証されていない。
本稿では,新しい自動短解階調システム(ASAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:49:59 GMT)
Policy Learning with a Language Bottleneck [66.0] PLLBB(Policy Learning with a Language Bottleneck)は、AIエージェントが言語規則を生成するためのフレームワークである。
PLLBBは、言語モデルによってガイドされるルール生成ステップと、エージェントがルールによってガイドされる新しいポリシーを学ぶ更新ステップとを交互に使用する。
2人のプレイヤーによるコミュニケーションゲーム、迷路解決タスク、および2つの画像再構成タスクにおいて、PLLBBエージェントはより解釈可能で一般化可能な振る舞いを学習できるだけでなく、学習したルールを人間のユーザと共有できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:40:21 GMT)
Language Models as Black-Box Optimizers for Vision-Language Models [62.8] Webスケールデータセットで事前トレーニングされた視覚言語モデル(VLM)は、最小限のデータで微調整された場合、下流タスクに顕著な機能を示す。
我々は,自然言語のプロンプトを通じてVLMを最適化するためのブラックボックスアプローチを開発することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:47:38 GMT)
Radar Fields: Frequency-Space Neural Scene Representations for FMCW Radar [62.5] 本稿では,アクティブレーダイメージア用に設計されたニューラルシーン再構成手法であるRadar Fieldsを紹介する。
提案手法では,暗黙的ニューラルジオメトリとリフレクタンスモデルを用いて,暗黙的な物理インフォームドセンサモデルを構築し,生のレーダ測定を直接合成する。
本研究では,密集した車両やインフラを備えた都市景観を含む,多様な屋外シナリオにおける手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:44:48 GMT)
Learning Linear Block Error Correction Codes [62.3] 本稿では,バイナリ線形ブロック符号の統一エンコーダデコーダトレーニングを初めて提案する。
また,コード勾配の効率的なバックプロパゲーションのために,自己注意マスキングを行うトランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:47:12 GMT)
The Role of Federated Learning in a Wireless World with Foundation Models [59.8] ファンデーションモデル(FM)は汎用人工知能(AI)モデルである。
現在、FMと連邦学習(FL)の相互作用の探索はまだ初期段階にある。
本稿では、FMが無線ネットワークよりもFLに適した範囲について検討し、その研究課題と機会について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:55:46 GMT)
A Unified Approach for Text- and Image-guided 4D Scene Generation [58.7] 本研究では,テキストから4Dへの新たな2段階合成手法であるDream-in-4Dを提案する。
提案手法は,画像の画質,3次元整合性,テキスト・ツー・4次元生成におけるテキストの忠実度を著しく向上することを示す。
本手法は,テキストから4D,画像から4D,パーソナライズされた4D生成タスクに対して,初めて統一されたアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:29:18 GMT)
Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems [57.6] 思考の連鎖(CoT)は、算術や記号的推論タスクにおいて、大きな言語モデル(LLM)の精度を向上させるための非常に効果的な方法である。
この研究は、表現性のレンズを通してデコーダのみの変換器に対するCoTのパワーを理論的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:00:27 GMT)
RACER: Epistemic Risk-Sensitive RL Enables Fast Driving with Fewer Crashes [57.3] 本稿では,リスク感応制御と適応行動空間のカリキュラムを組み合わせた強化学習フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,現実世界のオフロード運転タスクに対して,高速なポリシーを学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 23:32:36 GMT)
ChatHuman: Language-driven 3D Human Understanding with Retrieval-Augmented Tool Reasoning [57.3] ChatHumanは言語による人間の理解システムである。
多くの異なる手法のスキルを組み合わせて統合する。
ChatHumanは、人間の分析のための多様な手法を、単一の強力な3D推論システムに統合するための一歩だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:59:31 GMT)
Deep Regression Representation Learning with Topology [57.2] 回帰表現の有効性は,そのトポロジによってどのように影響されるかを検討する。
Information Bottleneck (IB) 原則は、有効性表現を学ぶための重要なフレームワークである。
本稿では,回帰に特有な正則化器PH-Regを導入し,特徴空間の内在次元と位相を対象空間と一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:32:55 GMT)
A Survey on Neural Question Generation: Methods, Applications, and Prospects [57.0] 調査は、NQGの背景の概要から始まり、タスクの問題を定式化している。
その後、NQGアプローチを構造化NQG、非構造化NQG、ハイブリッドNQGの3つの主要なカテゴリに分類する。
この調査は、NQGの軌跡を前方視し、創発的な研究動向と今後の発展の道筋を見極めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:08:56 GMT)
Long Context Alignment with Short Instructions and Synthesized Positions [56.1] 本稿では,ステップスキッピングアライメント(SkipAlign)を紹介する。
これは、Large Language Models(LLMs)の長期コンテキスト機能を強化するために設計された新しい技術である。
ベースモデルとアライメントデータセットを慎重に選択することで、SkipAlignは6Bパラメータだけで最高のパフォーマンスを実現し、LongBenchのGPT-3.5-Turbo-16Kのような強力なベースラインに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:56:22 GMT)
Knowledge Adaptation from Large Language Model to Recommendation for Practical Industrial Application [55.0] 大規模テキストコーパスで事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) は、推奨システムを強化するための有望な道を示す。
オープンワールドの知識と協調的な知識を相乗化するLlm-driven knowlEdge Adaptive RecommeNdation (LEARN) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:00:30 GMT)
Toward In-Context Teaching: Adapting Examples to Students' Misconceptions [54.8] 本稿ではAdapTと呼ばれる一連のモデルと評価手法を紹介する。
AToMは、学生の過去の信念を共同で推論し、将来の信念の正しさを最適化する適応教育の新しい確率論的モデルである。
本研究は,適応型学習課題の難しさと,それを解決するための学習適応モデルの可能性を両立させるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:05:27 GMT)
SEED-Data-Edit Technical Report: A Hybrid Dataset for Instructional Image Editing [53.0] SEED-Data-Editは命令誘導画像編集のためのハイブリッドデータセットである。
自動パイプラインによって生成された高品質な編集データ。
インターネットから収集された実世界のシナリオデータ。
人間によって注釈付けされた高精度マルチターン編集データ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:55:47 GMT)
QServe: W4A8KV4 Quantization and System Co-design for Efficient LLM Serving [52.3] 量子化は大規模言語モデル(LLM)の推論を加速させる。
既存のINT4量子化メソッドは、重みや部分和を復号化する場合、実行時の大きなオーバーヘッドに悩まされる。
4ビット重み、8ビットアクティベーション、4ビットKVキャッシュを備えたW4A8KV4量子化アルゴリズムQoQを導入する。
QServeは、Llama-3-8BをA100で1.2倍、L40Sで1.4倍、Qwen-721.5BをA100で2.4倍、L40Sで3.5倍、達成可能な最大機能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:59:30 GMT)
Toward Deep Drum Source Separation [52.0] 本稿では,独立した単一構造ドラムステムの大規模オーディオデータセットであるStemGMDを紹介する。
合計1224時間、StemGMDはドラムのオーディオデータセットとしてこれまでで最大である。
我々は、StemGMDを利用して、新しいディープドラムソース分離モデルであるLarsNetを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:50:04 GMT)
Audio-Visual Speech Representation Expert for Enhanced Talking Face Video Generation and Evaluation [51.9] 本稿では,学習中の唇の同期損失の計算にAV-HuBERT (Audio-visual speech representation expert) を用いることを提案する。
3つの新しい唇同期評価指標を導入し,唇同期性能を総合的に評価することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:55:50 GMT)
ID-centric Pre-training for Recommendation [51.7] IDの埋め込みは、新しいドメインに移すことが難しい。
ID埋め込みにおける行動情報は、まだPLMベースのレコメンデーションモデルで支配的であることが証明されている。
本稿では,事前学習ドメインで学習した情報型ID埋め込みを新しいドメインの項目表現に直接転送する,新しいID中心の事前学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 May 2024 06:29:25 GMT)
Who Wrote This? The Key to Zero-Shot LLM-Generated Text Detection Is GECScore [51.7] 単純だが効果的なブラックボックスゼロショット検出手法を提案する。
人文テキストは典型的には LLM 生成テキストよりも文法上の誤りを多く含んでいる。
提案手法は平均98.7%のAUROCを達成し,パラフレーズや逆行性摂動攻撃に対する強い堅牢性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:57:01 GMT)
CSS code surgery as a universal construction [51.6] 連鎖複体間の写像を用いて,Calderbank-Shor-Steane (CSS) 符号間のコードマップを定義する。
鎖状錯体のカテゴリにおいて,特定のコリミットを用いたコード間のコード手術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:50:06 GMT)
Thermodynamics of adiabatic quantum pumping in quantum dots [50.2] 2つのフェルミオンリードに接続された単一レベルの量子ドットである共鳴レベルモデルによる断熱量子ポンピングを考察する。
我々は, このモデルについて, 点のエネルギーレベルと熱浴によるトンネル速度の変動を考慮した一貫した熱力学的記述を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:28:19 GMT)
Unmasking Illusions: Understanding Human Perception of Audiovisual Deepfakes [49.8] 本研究は,ディープフェイク映像を主観的研究により識別する人間の能力を評価することを目的とする。
人間の観察者を5つの最先端オーディオ視覚深度検出モデルと比較することにより,その知見を提示する。
同じ40の動画で評価すると、すべてのAIモデルは人間より優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:57:15 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） (Tue, 7 May 2024 02:53:28 GMT)
Tight Quantum Lower Bound for Approximate Counting with Quantum States [49.7] Aaronson, Kothari, Kretschmer, Thaler (2020) が考える数え上げ問題の次の変種に対する厳密な下界を証明する。
このタスクは、入力セット$xsubseteq [n]$が$k$か$k'=(1+varepsilon)k$であるかどうかを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:35:22 GMT)
FLIP: Towards Fine-grained Alignment between ID-based Models and Pretrained Language Models for CTR Prediction [49.5] 本稿では,クリックスルー率(CTR)予測のためのIDベースモデルと事前学習言語モデル(FLIP)間の細粒度特徴レベルのアライメントを提案する。
具体的には、1つのモダリティ(トークンや特徴)のマスキングされたデータは、他のモダリティの助けを借りて回復し、特徴レベルの相互作用とアライメントを確立する必要がある。
3つの実世界のデータセットの実験により、FLIPはSOTAベースラインより優れており、様々なIDベースのモデルやPLMと高い互換性を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:44:46 GMT)
DCNN: Dual Cross-current Neural Networks Realized Using An Interactive Deep Learning Discriminator for Fine-grained Objects [48.7] 本研究では、微細な画像分類の精度を向上させるために、新しい二重電流ニューラルネットワーク(DCNN)を提案する。
弱い教師付き学習バックボーンモデルを構築するための新しい特徴として、(a)異種データの抽出、(b)特徴マップの解像度の維持、(c)受容領域の拡大、(d)グローバル表現と局所特徴の融合などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:51:28 GMT)
Optimizing Language Model's Reasoning Abilities with Weak Supervision [48.6] 弱い教師付きベンチマークであるtextscPuzzleBen について,25,147 の複雑な質問,回答,人為的合理性からなる。
データセットのユニークな側面は、10,000の未注釈の質問を含めることであり、LLMの推論能力を高めるために、より少ないスーパーサイズのデータを活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:39:15 GMT)
Paint-it: Text-to-Texture Synthesis via Deep Convolutional Texture Map Optimization and Physically-Based Rendering [47.8] Paint-itは3Dレンダリングのためのテキスト駆動の高忠実なテクスチャマップ合成法である。
Paint-itはScore-Distillation Sampling(SDS)を利用してテキスト記述からテクスチャマップを合成する
我々は,DC-PBRがテクスチャ周波数に応じて最適化カリキュラムをスケジュールし,SDSからノイズ信号を自然にフィルタすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:15:47 GMT)
LordNet: An Efficient Neural Network for Learning to Solve Parametric Partial Differential Equations without Simulated Data [47.5] エンタングルメントをモデル化するためのチューナブルで効率的なニューラルネットワークであるLordNetを提案する。
ポアソン方程式と(2Dおよび3D)ナビエ・ストークス方程式を解く実験は、長距離の絡み合いがロードネットによってうまくモデル化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:54:59 GMT)
Choose What You Need: Disentangled Representation Learning for Scene Text Recognition, Removal and Editing [47.4] シーンテキスト画像は、スタイル情報(フォント、背景)だけでなく、コンテンツ情報(文字、テクスチャ)も含む。
従来の表現学習手法では、全てのタスクに密結合した特徴を使い、結果として準最適性能が得られる。
本稿では,適応性向上のための2種類の特徴を両立させることを目的としたDAR(Disentangled Representation Learning framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:00:11 GMT)
FlashBack:Efficient Retrieval-Augmented Language Modeling for Long Context Inference [47.0] 追加コンテキストパターンによるALMの推論効率を向上させるためのモジュール型ALMである textscFlashBack を提案する。
textscFlashBacksはコンテキストの最後にドキュメントを検索し、KVキャッシュをプリコンパイルする代わりに効率的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:14:38 GMT)
Representation Learning of Daily Movement Data Using Text Encoders [46.9] 本研究では,データ変換に微調整された言語モデルを用いて符号化可能なテキスト文字列へのアクティビティ変換に基づく表現学習手法を設計する。
これにより、参加者や日数に対するクラスタリングとベクター検索が可能になり、ケアの個人化された配信を支援するための活動偏差の識別が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:04:21 GMT)
Bridging the Synthetic-to-Authentic Gap: Distortion-Guided Unsupervised Domain Adaptation for Blind Image Quality Assessment [46.6] 合成データのトレーニングは有用であることが期待されているが、合成訓練されたモデルはドメインギャップのため、実際のドメインでの一般化に苦しむことが多い。
本研究では,合成データセットにより多くの歪み型を導入することは,画像品質評価の一般化に悪影響を及ぼさないか,あるいは有害である可能性があることを重要視する。
本稿では、歪みからの事前知識を介して適応的な多領域選択を利用する新しいフレームワークであるBIQA(DGQA)の歪み誘導型非教師付きドメイン適応を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:07:33 GMT)
Edit-Your-Motion: Space-Time Diffusion Decoupling Learning for Video Motion Editing [46.6] そこで本研究では,テキストとビデオのペアを1つだけ必要とするような編集-Your-Motionというワンショットビデオ編集手法を提案する。
具体的には、時空間拡散モデルにおける運動時間的特徴を分離するために、詳細なPromptGuided Learning Strategyを設計する。
Edit-Your-Motionを使えば、ユーザーはソースビデオの中のオブジェクトの動きを編集して、よりエキサイティングで多様なビデオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:06:59 GMT)
Towards a Theoretical Understanding of the 'Reversal Curse' via Training Dynamics [45.7] 自動回帰型大言語モデル(LLM)は、多くの複雑な推論タスクを解くのに優れた能力を示す。
LLMは、'A is B'でトレーニングされた場合、推論中に'B is A'を直接結論付けることができません。
2つの自己回帰モデルに対する勾配降下のトレーニング力学を用いて、理論的に逆の呪いを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:03:51 GMT)
How does GPT-2 Predict Acronyms? Extracting and Understanding a Circuit via Mechanistic Interpretability [45.0] この研究は、GPT-2 Smallが3文字の頭字語を予測するタスクを実行する方法を理解することに焦点を当てている。
我々の知る限りでは、これは複数の連続するトークンの予測を含む振る舞いを機械的に理解しようとする最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:50:57 GMT)
Benchmarks and leaderboards for sound demixing tasks [45.0] 音源分離タスクのための2つの新しいベンチマークを導入する。
これらのベンチマークでは、音のデミックスやアンサンブルなどの人気モデルを比較します。
また,特定の茎に最適な異なるモデルのアンサンブルに基づく,音声分離のための新しいアプローチも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:35:10 GMT)
Human Image Generation: A Comprehensive Survey [44.2] 本稿では,人間の画像生成技術を3つのパラダイム,すなわちデータ駆動手法,知識誘導手法,ハイブリッド手法に分割する。
異なる手法の利点と特徴はモデルアーキテクチャの観点から要約される。
広範囲の応用可能性により、合成された人間の画像の典型的な下流使用法がカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:15:43 GMT)
A2-DIDM: Privacy-preserving Accumulator-enabled Auditing for Distributed Identity of DNN Model [43.1] DNNモデルの分散IDのための新しい累積型監査法(A2-DIDM)を提案する。
A2-DIDMは、ブロックチェーンとゼロ知識技術を使用して、軽量なオンチェーンオーナシップ認証を確保しながら、データの保護とプライバシ機能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:24:50 GMT)
Group-aware Parameter-efficient Updating for Content-Adaptive Neural Video Compression [42.9] ビデオ圧縮は時間的冗長性に大きく依存する。
NVCフレームワークは一般的により複雑で、多くの大きなコンポーネントはエンコーディング時に簡単に更新できない。
符号化プロセスの各符号化コンポーネントに、複数の軽量アダプタを統合することで実現されるパラメータ効率のデルタチューニング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:42:23 GMT)
Reverse Training to Nurse the Reversal Curse [42.8] 大型言語モデル (LLM) には驚くべき失敗がある: "A has a feature B" で訓練された場合、それらは "B is a feature of A" に一般化されるのではなく、"Reversal Curse" と呼ばれる。
この研究は、すべての単語を2回使用し、利用可能なトークンの量を2倍にする、リバーストレーニングと呼ばれる代替のトレーニングスキームを提案する。
我々は,データマッチング逆トレーニングモデルが標準タスクの標準モデルよりも優れた性能を示し,計算マッチング逆トレーニングモデルは逆タスクにおいてはるかに優れた性能を示し,逆の呪いの解決に役立てることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:35:15 GMT)
HAFFormer: A Hierarchical Attention-Free Framework for Alzheimer's Disease Detection From Spontaneous Speech [42.7] 我々は,アルツハイマー病検出のための長期スピーチをよりよく扱うために,階層型注意・自由変換器(HAFFormer)という新しい枠組みを構築した。
具体的には,マルチスケールデプスワイズ・コンボリューション(Multi-Scale Depthwise Convolution)のアテンションフリーモジュールを用いて,自己アテンションを置き換え,コストのかかる計算を回避する。
ADReSS-Mデータセットに関する広範な実験を行うことで、紹介されたHAFFormerは他の最近の研究と競合する結果(82.6%の精度)を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:19:16 GMT)
On Good Practices for Task-Specific Distillation of Large Pretrained Visual Models [42.6] 最近の事前学習モデルの優れた堅牢性と汎用性は、文献で確立された共通の実践に挑戦することを示します。
また、安定拡散に基づくMixupの変種が標準データ拡張を補完することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:30:45 GMT)
High-dimensional monitoring and the emergence of realism via multiple observers [41.9] 相関はすべての測定モデルの基本的なメカニズムである。
本稿では,弱度と強い非選択性の測定を補間するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:35:53 GMT)
Topicwise Separable Sentence Retrieval for Medical Report Generation [41.8] 医療報告生成のためのトピックワイズ分離文検索(Teaser)を導入する。
一般的なトピックと稀なトピックの両方を包括的に学習するために、クエリを共通型と希なタイプに分類し、トピックコントラストロスを提案する。
MIMIC-CXRとIU X線データセットの実験は、ティーザーが最先端のモデルを上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:21:23 GMT)
Diffusion-driven GAN Inversion for Multi-Modal Face Image Generation [41.3] 本稿では,テキストプロンプトとセマンティックマスクやマップなどの視覚入力を写真リアルな顔画像に変換するマルチモーダル顔画像生成手法を提案する。
本稿では,2つのモデルを連結し,特徴写像と注目マップの有意な表現を潜在符号に変換するための,シンプルなマッピングとスタイル変調ネットワークを提案する。
提案するネットワークは, リアルな2D, マルチビュー, スタイル化された顔画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:33:40 GMT)
Learning To See But Forgetting To Follow: Visual Instruction Tuning Makes LLMs More Prone To Jailbreak Attacks [41.2] 画像理解機能を備えた大規模言語モデルの拡張は、高パフォーマンスな視覚言語モデル(VLM)のブームをもたらした。
本稿では,3つの最先端VLMに対するジェイルブレイクの影響を,それぞれ異なるモデリング手法を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:29:48 GMT)
Exploring the Potential of Robot-Collected Data for Training Gesture Classification Systems [40.3] 本研究は,ロボットが収集したデータを用いた訓練分類システムの実現可能性について検討する。
本研究では,人間記録データとロボット記録データの両方を用いて,訓練システムの分類性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:58:34 GMT)
Generalized Cauchy-Schwarz Divergence and Its Deep Learning Applications [40.1] 多様性測定は機械学習において中心的な役割を担い、ディープラーニングにおいてますます不可欠なものになりつつある。
本研究では、一般化コーシーシュワルツ発散(GCSD)と呼ばれる複数の分布に対する新しい発散尺度を導入する。
カーネル密度推定に基づくクローズドフォームサンプル推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:07:44 GMT)
ReFACT: Updating Text-to-Image Models by Editing the Text Encoder [39.3] ReFACTは、エンドユーザーからの明示的な入力を中継したり、コストのかかるリトレーニングを行うことなく、テキスト・ツー・イメージ・モデルの事実関連を編集するための新しいアプローチである。
ReFACTは、関連する概念の一般化と無関係な概念の保存の両方において優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:26:44 GMT)
Sharpness-Aware Data Poisoning Attack [38.0] 最近の研究は、データ中毒攻撃に対するディープニューラルネットワーク(DNN)の脆弱性を強調している。
我々は「SAPA(シャープネス・アウェア・データ・ポジショニング・アタック)」と呼ばれる新たな攻撃方法を提案する。
特に、DNNの損失ランドスケープシャープネスの概念を活用して、最悪の再訓練モデルに対する中毒効果を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:41:52 GMT)
Granite Code Models: A Family of Open Foundation Models for Code Intelligence [37.9] コードでトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発プロセスに革命をもたらしています。
LLMは、人間のプログラマの生産性を向上させるために、ソフトウェア開発環境に統合されています。
コード生成タスクのためのデコーダのみのコードモデルであるGraniteシリーズを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:50:40 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） (Tue, 7 May 2024 02:21:11 GMT)
ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model's Knowledge Space using Quantum-Chemical Feedback [37.1] 新しい触媒の発見は、新しいより効率的な化学プロセスの設計に不可欠である。
量子化学に基づく3次元原子論表現からのフィードバックで言語推論を統一するAI誘導型計算スクリ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） (Tue, 7 May 2024 00:00:06 GMT)
Structured Click Control in Transformer-based Interactive Segmentation [36.5] グラフニューラルネットワークに基づく構造化クリックインテントモデルを提案する。
グラフノードは、構造化されたインタラクション機能を得るために集約される。
デュアル・クロス・アテンションは、構造化された相互作用機能を視覚変換器に注入するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:57:25 GMT)
Skip \n: A Simple Method to Reduce Hallucination in Large Vision-Language Models [36.4] 大規模視覚言語モデル(LVLM)における段落ブレーク(nn)に関連する意味的シフトバイアスを同定する。
この偏見から、「nn」に続く内容が、幻覚的記述の少ない先行内容と明らかに異なるべきであると推測するモデルが導かれる。
生成した記述に「nn」を意図的に挿入すると、より幻覚が引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:46:15 GMT)
TrimCaching: Parameter-sharing AI Model Caching in Wireless Edge Networks [36.4] 次世代のモバイルネットワークは、エンドユーザへの高速なAIモデルダウンロードを容易にすることが期待されている。
エッジサーバにモデルをキャッシュすることで、モバイルネットワークは、低レイテンシでエンドユーザにモデルを配信することができる。
我々はパラメータ共有モデルキャッシング(TrimCaching)と呼ばれる新しいモデル配置方式を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:08:49 GMT)
Integrating knowledge-guided symbolic regression and model-based design of experiments to automate process flow diagram development [36.1] グローバルな定式化製品市場で成功するためには、新しい製品を迅速に定式化しなければならない。
キープロダクトインジケータ(KPI)は複雑で、化学組成や処理履歴がよく理解されていない機能である。
本研究は,プロセス機構の自動定量化のための新しいデジタルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:10:54 GMT)
Assemblage: Automatic Binary Dataset Construction for Machine Learning [35.7] Assemblageはクラウドベースの分散システムで、Windows PEバイナリをクロールし、構成し、構築する。
過去1年間、AWS上でAssemblageを実行し、29のコンフィギュレーションで890kのWindows PEと428kのLinux ELFバイナリを生成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:10:01 GMT)
Effective and Robust Adversarial Training against Data and Label Corruptions [35.5] データ摂動とラベルノイズによる破損は、信頼できない情報源からのデータセットに多い。
我々は,2種類の汚職を同時に扱うための,効果的かつロバストな適応訓練フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:53:20 GMT)
Learning Linear Utility Functions From Pairwise Comparison Queries [35.0] 線形効用関数のペア比較クエリによる学習可能性について検討する。
受動的学習環境では、線形ユーティリティは第一の目的に対して効率的に学習可能であることを示す。
この場合、第2の目的であっても効率よく学習できることを示し、ノイズフリーおよびノイズの多いクエリ応答設定のためのアルゴリズムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 22:49:14 GMT)
KV Cache is 1 Bit Per Channel: Efficient Large Language Model Inference with Coupled Quantization [34.8] KVキャッシュ圧縮の手法として結合量子化(CQ)を提案する。
CQは複数のキー/バリューチャネルを結合して、その依存性を利用して、より情報効率の良い方法でアクティベーションをエンコードする。
我々は,KVキャッシュを1ビットまで量子化することで,CQがモデル品質を維持できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:25:20 GMT)
Spectral Heterogeneous Graph Convolutions via Positive Noncommutative Polynomials [34.7] 正のスペクトル不均一グラフ畳み込みネットワーク(PSHGCN)を提案する。
PSHGCNは、有効なヘテロジニアスグラフフィルタを学習するための、単純かつ効果的な方法を提供する。
PSHGCNは目覚ましいスケーラビリティを示し、数百万のノードとエッジからなる大規模な実世界のグラフを効率的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:20:18 GMT)
Non-rigid Structure-from-Motion: Temporally-smooth Procrustean Alignment and Spatially-variant Deformation Modeling [34.6] 非剛性構造移動(NRSfM)の研究が盛んに行われ、大きな進展が見られた。
広範に現実世界のアプリケーションを妨げる重要な課題はまだ残っている。
本稿では,空間時間モデルの観点から,上記の課題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:33:50 GMT)
Improving Offline Reinforcement Learning with Inaccurate Simulators [34.5] オフラインデータセットと不正確なシミュレーションデータをよりうまく組み合わせる新しい手法を提案する。
具体的には、オフラインデータセットの状態分布に合わせるために、GAN(Generative Adversarial Network)モデルを事前訓練する。
D4RLベンチマークと実世界の操作タスクによる実験結果から,提案手法は不正確なシミュレータと限定されたオフラインデータセットにより,最先端の手法よりも優れた性能を実現することができることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:29:41 GMT)
Acceleration Algorithms in GNNs: A Survey [34.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なグラフベースのタスクにおいて有効性を示している。
トレーニングと推論の非効率性は、実世界の大規模グラフアプリケーションにスケールアップする上での課題である。
GNNの訓練と推論を高速化するアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:34:33 GMT)
PoW Security-Latency under Random Delays and the Effect of Transaction Fees [33.7] 近年の研究では、PoWプロトコルはランダム遅延モデルでも安全であることが示されている。
ブロックチェーンでkディープになった後、ブロックがどれだけセキュアか、というセキュリティレイテンシの問題を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:57:31 GMT)
NeurDB: An AI-powered Autonomous Data System [33.3] 我々は,AI設計を各主要システムコンポーネントに完全に取り入れるように設計された次世代データシステムであるNeurDBを紹介する。
我々はNeurDBの概念的およびアーキテクチャ的概要を概説し、その設計選択と重要なコンポーネントについて議論し、その現況と今後の計画について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:51:48 GMT)
A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Model [33.2] 大規模な言語基盤モデルは、クロスタスク転送性、ゼロショット/フェーショット学習、意思決定説明性といった機能を公開した。
主な研究線は2つあり、例えば、時系列のためにゼロから事前訓練された基礎モデルと、時系列のために大きな言語基盤モデルを適用することである。
本調査は,関連研究の総合的な調査を行うための3E分析フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:59:37 GMT)
Joint Estimation of Identity Verification and Relative Pose for Partial Fingerprints [33.1] 本稿では,部分指紋に対する個人認証と相対的なポーズを共同で推定する手法を提案する。
本手法は,部分的指紋認証と相対的ポーズ推定の両方において,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:45:50 GMT)
ESP: Extro-Spective Prediction for Long-term Behavior Reasoning in Emergency Scenarios [32.0] 緊急イベントの履歴に不明瞭な状態変化を伴う長期予測を目的とした,新たなデータセットを構築した。
ESP用のフレキシブルな特徴エンコーダは、シームレスなプラグインとして様々な予測手法に導入された。
予測性能をより包括的に評価するために, CTE (Clamped temporal error) と呼ばれる新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:15:37 GMT)
NaturalCodeBench: Examining Coding Performance Mismatch on HumanEval and Natural User Prompts [31.8] NaturalCodeBench (NCB) は、実際のコーディングタスクにおける複雑さと様々なシナリオを反映した、挑戦的なコードベンチマークである。
NCBは、PythonとJavaの402の高品質な問題で構成されており、オンラインコーディングサービスからの自然なユーザクエリから慎重に選択されている。
39 LLMの系統的実験により,NCBにおけるHumanEvalスコアが近いモデル間の性能ギャップが依然として大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:52:51 GMT)
Exposing AI-generated Videos: A Benchmark Dataset and a Local-and-Global Temporal Defect Based Detection Method [31.8] 生成モデルは、セキュリティ問題を引き起こす現実的なビデオの作成において、大きな進歩を遂げた。
本稿では,先進的な拡散型ビデオ生成アルゴリズムを用いて,様々なセマンティックな内容の映像データセットを構築する。
現在のAI生成ビデオの局所的およびグローバル的時間的欠陥を分析して、偽ビデオを公開するための新たな検出フレームワークを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:00:09 GMT)
Quantum $X$-Secure $B$-Byzantine $T$-Colluding Private Information Retrieval [31.3] 量子プライベート情報検索(QPIR)におけるビザンチンサーバの存在から生じる問題点を考察する。
量子エンコーディングによる可能性から,量子ビザンチンサーバの能力は従来のサーバよりも高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:19:49 GMT)
A Survey of Emerging Applications of Diffusion Probabilistic Models in MRI [30.3] 拡散確率モデル (DPMs) は、データ合成に明確な確率的特徴と段階的なサンプリングプロセスを用いる。
この記事では、MRIコミュニティの研究者が異なるアプリケーションにおけるDPMの進歩を把握できるようにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:02:43 GMT)
Role of Sensing and Computer Vision in 6G Wireless Communications [30.2] 本稿では,6G用センサおよびCV支援無線通信フレームワークについて概観する。
SVWCは、位置決め精度、データレート、アクセス遅延の観点から、従来の5Gシステムよりもかなりの性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:10:30 GMT)
Sign2GPT: Leveraging Large Language Models for Gloss-Free Sign Language Translation [30.0] 我々は手話翻訳の新しいフレームワークSign2GPTを紹介する。
本稿では,自動抽出した擬似グルースから符号表現を学習するようエンコーダに指示する,新しい事前学習戦略を提案する。
我々は2つの公開ベンチマーク手話翻訳データセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:00:38 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Modelling Protein Complexes [29.6] 非環状無向連結グラフは多鎖タンパク質複合体の構造を予測するのに有用であることを示す。
GAPNは、ドメイン固有の報酬と、ポリシー勾配による敵の損失を生かした、ジェネレーティブ・アドバイサル・ポリシー・ネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:00:58 GMT)
A Causal Explainable Guardrails for Large Language Models [29.4] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な性能を示すが、その出力は望ましくない属性やバイアスを示すことができる。
LLMを望ましい属性にステアリングするための既存の方法は、しばしばバイアスのない表現を仮定し、ステアリングプロンプトのみに依存する。
LLMGuardarilは、因果解析と逆学習を組み込んだ新しいフレームワークで、偏りのない操舵表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:55:05 GMT)
Major-Minor Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning [29.3] マルチエージェント強化学習(MARL)は多くのエージェントに拡張することが困難である。
平均場制御(MFC)を用いた最近のMARLは、他の難易度の高いMARLに対するトラクタブルで厳密なアプローチを提供する。
我々は、MFCを多種多様な複雑なエージェントを同時にモデル化するように一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:14:12 GMT)
Continual Learning in the Presence of Repetition [29.0] 継続的学習(CL)は、絶え間なく進化する環境でモデルをトレーニングするためのフレームワークを提供する。
データストリームにおける繰り返しの概念は、CLの標準ベンチマークではよく考慮されない。
本稿では,CVPR 2023におけるCLVisionチャレンジの要約を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:15:48 GMT)
On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks with a focus on defeating the Runge phenomenon [29.0] フィードフォワードアーキテクチャを持つ一層ANNを,浅層ネットワークあるいは二層ネットワークと呼ぶ。
エクストリーム・ラーニング・マシン(ELM)と呼ばれる手順を用いてパラメータを訓練する場合について述べる。
次に、与えられたサンプリングノードの外側の精度、Chebychev、およびランダムに選択されたノードに焦点が当てられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:30:50 GMT)
Deception in Reinforced Autonomous Agents: The Unconventional Rabbit Hat Trick in Legislation [28.9] 大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、それらとその上に構築された自律エージェントに対する安全上の懸念を提起している。
騙しは、特定の関心事のAIエージェントの潜在的な能力の1つであり、我々は、真実を誤解させたり、隠したり、その全体または一部において真実でない信念を促進する行為または声明である。
我々は、言語哲学と認知心理学の理論に基づいて、強化学習のセットアップを通じて、認知能力の発達を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:55:11 GMT)
Towards Stability of Parameter-free Optimization [28.0] 本稿では,手動チューニングなしで多様な最適化問題に自動的に適応する新しいパラメータフリーAdamGを提案する。
AdamGの根底にある技術は、AdaGrad-Normアルゴリズムの黄金のステップサイズであり、AdaGrad-Normがチューニング自由収束を維持するのに役立つと期待されている。
実験の結果、AdamGは他のパラメータフリーと比較すると、AdamGは優れた性能を達成しており、これは手動でチューニングされた学習率を用いてAdamと一貫して同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:58:12 GMT)
AccidentBlip2: Accident Detection With Multi-View MotionBlip2 [27.7] AccidentBlip2は、事故検出のための視覚ベースの多モード大型Blip2である。
本手法は, 単車/多車両システムにおける検出精度において, 既存のビデオ大言語モデルより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:21:57 GMT)
Temporal and Heterogeneous Graph Neural Network for Remaining Useful Life Prediction [27.5] 我々はTHGNN(Temporal and Heterogeneous Graph Neural Networks)という新しいモデルを導入する。
THGNNは、隣接するノードからの履歴データを集約し、センサーデータのストリーム内の時間的ダイナミクスと空間的相関を正確にキャプチャする。
包括的実験により,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:08:57 GMT)
GraphGPT: Graph Instruction Tuning for Large Language Models [27.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造を理解するために進化してきた。
堅牢性を高めるために、自己教師付き学習(SSL)はデータ拡張の重要なツールとなっている。
本研究は,ゼロショット学習環境におけるグラフモデルの一般化を推し進めることによって,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:10:14 GMT)
Data-driven Error Estimation: Upper Bounding Multiple Errors with No Technical Debt [26.8] 本稿では,推定誤差のクラス/セットの最大誤差に対する高い確率上限を推定するために,有効信頼区間(CI)を同時に構築する問題を定式化する。
本稿では,最大誤差の上限を推定する完全データ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 19:38:26 GMT)
FedSC: Provable Federated Self-supervised Learning with Spectral Contrastive Objective over Non-i.i.d. Data [26.8] 我々は、スペクトルコントラストの目的に基づいて、FedSCという証明可能なFedSSLアルゴリズムを提案する。
FedSCでは、クライアントは定期的にモデルの重みに加えて、データ表現の相関行列を共有する。
我々は、収束と余分なプライバシー漏洩に関する理論的分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:12:38 GMT)
xLSTM: Extended Long Short-Term Memory [26.6] 1990年代、Long Short-Term Memory (LSTM) の中心概念として、定数エラーカルーセルとゲーティングが導入された。
正規化と安定化を適切に行う指数ゲーティングを導入する。
i)スカラーメモリ,スカラー更新,新しいメモリ混合,(ii)行列メモリと共分散更新ルールと完全に並列化可能なmLSTM。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:50:21 GMT)
Vidu: a Highly Consistent, Dynamic and Skilled Text-to-Video Generator with Diffusion Models [26.5] Viduはテキストからビデオまでのジェネレータで、1世代で最大16秒間1080pのビデオを生成することができる。
ヴィドゥは強いコヒーレンスとダイナミズムを示し、現実的なビデオと想像的なビデオの両方を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:52:49 GMT)
On the Foundations of Earth and Climate Foundation Models [26.5] 我々は,このような基礎モデルを,環境や人間中心の方法で,どのような地学的な下流の応用にも有益であるような11の特徴を定義した。
エネルギー効率の向上, 敵防衛, 解釈可能性の両面から, 基礎モデルが生まれつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:54:54 GMT)
MEDVOC: Vocabulary Adaptation for Fine-tuning Pre-trained Language Models on Medical Text Summarization [26.4] 本研究は,学習前言語モデル(PLM)を微調整するための動的語彙適応戦略であるMEDVOCを提案する。
要約における既存の領域適応アプローチとは対照的に、MEDVOCは語彙を最適化可能なパラメータとして扱う。
MEDVOCはより忠実な医療サマリーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:00:00 GMT)
PatentGPT: A Large Language Model for Intellectual Property [26.3] 大規模言語モデル(LLM)は、多くの自然言語処理タスクにまたがる例外的な性能のため、大きな注目を集めている。
しかし,知的財産権(IP)分野における大規模言語モデルの応用は,専門知識の要求が強いため困難である。
我々は、IPドメインのユニークな要件を満たす、IP指向のLLMをトレーニングするための、低コストで標準化された手順を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:44:23 GMT)
Robust Implementation of Retrieval-Augmented Generation on Edge-based Computing-in-Memory Architectures [26.2] エッジデバイスにデプロイされる大規模言語モデル(LLM)は、微調整とパラメータの特定の部分の更新を通じて学習する。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は資源効率の高いLLM学習手法である。
本稿では,コンピューティング・イン・メモリ(CiM)アーキテクチャを用いてRAGを高速化する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 22:31:50 GMT)
Correlated Noise Provably Beats Independent Noise for Differentially Private Learning [25.8] 異なるプライベート学習アルゴリズムは学習プロセスにノイズを注入する。
問題パラメータの関数として,バニラ-SGDの相関ノイズがいかに改善するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:50:09 GMT)
Towards Geographic Inclusion in the Evaluation of Text-to-Image Models [25.8] 我々は,アフリカ,ヨーロッパ,東南アジアにおけるアノテータの地理的表現,視覚的魅力,実画像および生成画像の一貫性に対する認識の程度について検討した。
例えば、異なる場所のアノテータは、地理的に代表的であると見なされる領域の誇張されたステレオタイプ的な描写について、しばしば意見が一致しない。
自動評価と人的評価を改善するためのステップを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:23:06 GMT)
Open Implementation and Study of BEST-RQ for Speech Processing [25.7] ランダム投影量子化器(BEST-RQ)を用いたBERTに基づく音声事前学習は、音声認識(ASR)において優れた性能を示した。
ランダム・プロジェクション・量子化器は、トレーニング時間を2倍以上削減しつつ、wav2vec 2.0と同様のダウンストリーム性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:11:37 GMT)
Resource-Efficient and Self-Adaptive Quantum Search in a Quantum-Classical Hybrid System [24.7] 本稿では,量子古典的ハイブリッドフレームワークにおける資源効率の高い指標値探索システムReSaQuSを紹介する。
我々は、ReSaQuSが86.36%の累積量子ビット消費と72.72%のアクティブ期間で大幅に減少していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:00:19 GMT)
CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation [24.5] 本稿では,大規模教師CLIPモデルによって指導される小型CLIPモデルを蒸留することを目的とする。
Mean Squared Error損失による単純な機能模倣が驚くほどうまく機能することを示す。
教師と生徒のエンコーダ間の対話的コントラスト学習は、性能向上にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:49:38 GMT)
Sora Detector: A Unified Hallucination Detection for Large Text-to-Video Models [24.3] 本稿では,多種多様な大規模テキスト・ビデオ(T2V)モデル間の幻覚を検出するために設計された,新たな統合フレームワークを提案する。
本フレームワークは幻覚現象の包括的解析に基づいて構築され,映像コンテンツにおけるその表現に基づいて分類する。
SoraDetectorは、一貫性、静的および動的幻覚の堅牢で定量化された尺度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:39:14 GMT)
Adaptive Guidance Learning for Camouflaged Object Detection [23.8] 本稿では,適応型誘導学習ネットワーク「textitAGLNet」を提案する。
広く使用されている3つのCODベンチマークデータセットの実験により,提案手法が大幅な性能向上を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:17:59 GMT)
Learning Noise-Robust Joint Representation for Multimodal Emotion Recognition under Incomplete Data Scenarios [23.4] 実践シナリオにおけるマルチモーダル感情認識(MER)は、欠落したデータや不完全なデータの存在によって著しく困難である。
従来の手法では、データを捨てたり、データセグメントをゼロベクトルで置換することで、これらの不完全性を近似することが多い。
本稿では,雑音データから頑健なマルチモーダル関節表現を効果的に学習する新しいノイズローバストMERモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:30:05 GMT)
Federated Control in Markov Decision Processes [23.1] マルコフ決定過程におけるフェデレーション制御の問題点について検討する。
本稿では,エージェントの制限領域に関する知識を定期的に集約する新しい通信プロトコルを提案する。
特に、FedQ-Xは、作業負荷がエージェント間で均一に分散される場合、サンプルの複雑さの観点から線形スピードアップを楽しむことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:59:10 GMT)
Diff-IP2D: Diffusion-Based Hand-Object Interaction Prediction on Egocentric Videos [22.8] そこで我々は,Diff-IP2Dを提案する。
提案手法は,市販の計測基準と提案した新しい評価プロトコルの両方において,最先端のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:51:05 GMT)
PINNsFormer: A Transformer-Based Framework For Physics-Informed Neural Networks [22.4] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式(PDE)の数値解を近似するための有望なディープラーニングフレームワークとして登場した。
我々は,この制限に対処するために,新しいTransformerベースのフレームワークであるPINNsFormerを紹介した。
PINNsFormerは、PINNの障害モードや高次元PDEなど、様々なシナリオにおいて優れた一般化能力と精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:04:16 GMT)
BUDDy: Single-Channel Blind Unsupervised Dereverberation with Diffusion Models [21.7] そこで本研究では,非教師型単一チャネル方式による共同ブラインド除去と室内インパルス応答推定について述べる。
周波数サブバンド毎に指数減衰のフィルタを用いて残響演算子をパラメータ化し、音声発声が洗練されるにつれて、対応するパラメータを反復的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:41:31 GMT)
Unified End-to-End V2X Cooperative Autonomous Driving [21.6] UniE2EV2Xは、V2Xに統合されたエンドツーエンドの自動運転システムで、主要な駆動モジュールを統合ネットワーク内で統合する。
このフレームワークは変形可能な注意ベースのデータ融合戦略を採用し、車とインフラの協調を効果的に促進する。
We implement the UniE2EV2X framework on the challenge DeepAccident, a simulation dataset designed for V2X collaborative driving。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:01:40 GMT)
SwiftRL: Towards Efficient Reinforcement Learning on Real Processing-In-Memory Systems [21.1] 強化学習(RL)は、経験データセットから報酬信号を最大化することにより、エージェントに最適な行動を学ぶように訓練する。
これを解決するために、SwiftRLは、RLワークロードを高速化するために、Processing-In-Memory(PIM)アーキテクチャを調査している。
UPMEM PIM システム上で Tabular Q-learning や SARSA などのRL アルゴリズムを実装し,ニア線形性能のスケーリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:54:31 GMT)
COM3D: Leveraging Cross-View Correspondence and Cross-Modal Mining for 3D Retrieval [21.1] 本稿では,クロスビュー対応とクロスモーダルマイニングを活用して検索性能を向上させるCOM3Dを提案する。
特に、シーン表現変換器によって3次元特徴を増強し、3次元形状のクロスビュー対応特徴を生成する。
さらに,セミハードな負のサンプルマイニング法に基づいて,クロスモーダルマッチングプロセスの最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:16:13 GMT)
Navigating Chemical Space with Latent Flows [21.0] 本稿では,分子生成モデルによって学習された潜伏空間をフローを通して移動させることにより,化学空間を横断する新しいフレームワークであるChemFlowを提案する。
我々は,分子操作におけるChemFlowの有効性と,教師なしおよび教師なしの両方の分子発見条件下での単目的および多目的最適化タスクの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:55:57 GMT)
DrugLLM: Open Large Language Model for Few-shot Molecule Generation [20.7] DrugLLMは、過去の修飾に基づいて次の分子を予測することで、薬物発見における分子の修飾方法を学ぶ。
計算実験では、限られた例に基づいて期待された特性を持つ新しい分子を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:18:13 GMT)
MonoPCC: Photometric-invariant Cycle Constraint for Monocular Depth Estimation of Endoscopic Images [20.4] 光度制約は自己教師付き単眼深度推定には不可欠である。
内蔵された光は、大きな明るさの変動を引き起こし、光度制限が信頼性を損なう。
本稿では,光度制約を周期形式に変換することにより,輝度の不整合を根本的に解消するMonoPCCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:55:12 GMT)
Ranking-based Client Selection with Imitation Learning for Efficient Federated Learning [20.4] フェデレートラーニング(FL)は、複数のデバイスが共同で共有モデルをトレーニングすることを可能にする。
各トレーニングラウンドにおける参加デバイスの選択は、モデル性能とトレーニング効率の両方に重大な影響を及ぼす。
我々は、エンドツーエンドのランキングベースのアプローチであるFedRankという新しいデバイス選択ソリューションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:44:29 GMT)
Recommendation Fairness in Social Networks Over Time [20.3] 提案手法は,時間経過に伴う推薦公平性の進化と動的ネットワーク特性との関係について検討する。
提案手法によらず,推奨公正性は時間の経過とともに向上することが示唆された。
マイノリティ比とホモフィリー比の2つのネットワーク特性は、時間とともに公平性と安定した相関を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:02:36 GMT)
Not All Similarities Are Created Equal: Leveraging Data-Driven Biases to Inform GenAI Copyright Disputes [20.2] 本稿では,GenAIモデルの学習能力を利用した著作権法解析手法を提案する。
我々は、GenAIによって作成された作品の汎用性を特定するためのデータ駆動型アプローチを提案する。
著作権法における表現的汎用性を測定することの潜在的意味は深い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:15:01 GMT)
Removal and Selection: Improving RGB-Infrared Object Detection via Coarse-to-Fine Fusion [20.1] 既存の融合戦略のほとんどは、RGBとIR画像をディープニューラルネットワークに直接入力し、検出性能が劣る。
2つのモダリティの特徴を清浄し、融合させるために、新しい粗大な視点を導入する。
粗大な核融合戦略の有効性を検証するため、除去・選択検出器(RSDet)と呼ばれる新しい物体検出器を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:52:13 GMT)
Counterfactual and Semifactual Explanations in Abstract Argumentation: Formal Foundations, Complexity and Computation [19.8] 議論ベースのシステムは、意思決定プロセスをサポートしながら説明責任を欠くことが多い。
対実的・半実的な説明は解釈可能性のテクニックである。
本稿では,制約の弱いArgumentation Frameworkにおいて,逆ファクトおよび半ファクトのクエリを符号化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:27:27 GMT)
An Off-Policy Reinforcement Learning Algorithm Customized for Multi-Task Fusion in Large-Scale Recommender Systems [19.4] Multi-Task Fusion (MTF) は、Multi-Task Learning (MTL) が出力する複数のスコアを最終スコアに組み合わせ、ユーザの満足度を最大化する。
近年,レコメンデーションセッションにおける長期ユーザ満足度を最適化するために,業界におけるMDFには強化学習(Reinforcement Learning, RL)が用いられている。
本稿では,大規模RSにおいてMSF用にカスタマイズされたIntegratedRL-MTFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:38:37 GMT)
WALLETRADAR: Towards Automating the Detection of Vulnerabilities in Browser-based Cryptocurrency Wallets [19.3] 本稿では,ブラウザベースのウォレットの包括的セキュリティ解析と,これを目的とした自動ツールの開発について述べる。
WALLETRADARは静的および動的解析に基づいてセキュリティ問題を正確に識別できる自動検出フレームワークである。
96個のブラウザベースの財布の評価は、WALLETRADARの有効性を示し、精度の高い財布の90%で検出プロセスの自動化に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:01:27 GMT)
Delphi: Efficient Asynchronous Approximate Agreement for Distributed Oracles [19.0] 本稿では,$mathcaltildeO(n2)$通信と最小オーバーヘッドを持つ決定論的プロトコルであるDelphiを紹介する。
実験では、Delphiの優れたパフォーマンスが強調され、最先端のプロトコルに比べてレイテンシが大幅に低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:47:42 GMT)
Global Scale Self-Supervised Channel Charting with Sensor Fusion [18.3] そこで本研究では,TRP(Transfer Reception Points)の到着時刻と位置を考慮に入れた新しいチャネルチャート化手法を提案する。
提案アルゴリズムは, 幾何モデルやユーザ位置の真理を必要とせず, 訓練および試験段階において自己監督されたままである。
シミュレーションの結果、我々のアルゴリズムの90%を用いて、サブメーターレベルのローカライズ精度の達成を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:33:45 GMT)
Detecting AI-Generated Sentences in Realistic Human-AI Collaborative Hybrid Texts: Challenges, Strategies, and Insights [18.3] 本研究では,人間-AI協調テキストにおける文レベルAI生成テキスト検出の課題について検討する。
CoAuthorデータセットには、人間のライターとインテリジェントな書き込みシステムとのコラボレーションを通じて生成される、多様な、現実的なハイブリッドテキストが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:40:06 GMT)
CLIP as RNN: Segment Countless Visual Concepts without Training Endeavor [18.3] マスクラベルは労働集約的であり、セグメンテーションデータセットのカテゴリ数を制限する。
本稿では,無関係なテキストを段階的にフィルタリングし,トレーニングを伴わずにマスク品質を向上させる新しい繰り返しフレームワークを提案する。
実験の結果,本手法はトレーニング不要の手法だけでなく,何百万ものデータサンプルを微調整した手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:00:34 GMT)
Simple Drop-in LoRA Conditioning on Attention Layers Will Improve Your Diffusion Model [18.1] 現在の最先端拡散モデルでは、畳み込み層と(qkv)自己アテンション層を含むU-Netアーキテクチャを採用している。
U-Netアーキテクチャの他の部分を変更したり調整したりすることなく、LoRAコンディショニングをアテンション層に追加するだけで、画像生成の品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:45:28 GMT)
D-TrAttUnet: Toward Hybrid CNN-Transformer Architecture for Generic and Subtle Segmentation in Medical Images [18.1] D-TrAttUnetアーキテクチャは、異なる疾患がしばしば特定の臓器をターゲットにしているという観察に基づいている。
我々のアーキテクチャは、複合CNNエンコーダとデュアルデコーダを備えたエンコーダ・デコーダ構造を含む。
アプローチを検証するため,Covid-19および骨転移セグメンテーションタスクの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:09:41 GMT)
TransformerFAM: Feedback attention is working memory [18.0] 本稿では,フィードバックループを利用した新しいトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
TransformerFAMは追加の重みを必要とせず、事前訓練されたモデルとのシームレスな統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:23:46 GMT)
Relating-Up: Advancing Graph Neural Networks through Inter-Graph Relationships [18.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学ぶのに優れています。
彼らの成功にもかかわらず、GNNはグラフ間の関係のコンテキストを無視して制限される。
本稿では,グラフ間の関係を利用してGNNを強化するプラグイン・アンド・プレイモジュールであるRelating-Upを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:16:54 GMT)
Zero-Shot Stitching in Reinforcement Learning using Relative Representations [17.8] エージェントのコンポーネントを組み合わせることが可能であることを実証するために、潜伏表現を統一する最近の発展を活用している。
これにより、トレーニング中に見たことのない環境とタスクの組み合わせを処理できる、まったく新しいエージェントを作成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:45:07 GMT)
ChatUniTest: A Framework for LLM-Based Test Generation [17.3] 本稿では,自動ユニットテスト生成フレームワークChatUniTestを提案する。
ChatUniTestには、アダプティブな焦点コンテキスト機構が組み込まれている。
評価の結果,ChatUniTest は TestSpark と EvoSuite よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:08:13 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） (Tue, 7 May 2024 21:25:15 GMT)
Space-time Reinforcement Network for Video Object Segmentation [16.7] ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)ネットワークは通常、メモリベースの手法を使用する。
これらの手法は,1) 隣接するビデオフレーム間の空間的コヒーレンスをデータの整合によって破壊し,2) 画素レベルのマッチングが望ましくないミスマッチを引き起こすという2つの問題に悩まされる。
本稿では,隣接フレーム間の補助フレームを生成することを提案し,クエリの暗黙的短時間参照として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:26:30 GMT)
Graph Diffusion Transformer for Multi-Conditional Molecular Generation [16.6] 多条件分子生成のためのグラフ拡散変換器(Graph DiT)を提案する。
Graph DiTには、数値的および分類的特性の表現を学ぶための条件エンコーダがある。
マルチコンディショナルポリマーと小分子生成のためのグラフDiTを広範囲に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:51:26 GMT)
Opportunities for machine learning in scientific discovery [16.5] 我々は、科学コミュニティが科学的な発見を達成するために機械学習技術をどのように活用できるかをレビューする。
課題は残るが、MLの原則的利用は基本的な科学的発見のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:58:02 GMT)
World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey [16.4] 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） (Tue, 7 May 2024 13:28:48 GMT)
Rethinking How to Evaluate Language Model Jailbreak [16.3] 言語モデルジェイルブレイクを評価するために, 3つの指標, 保護違反, 情報性, 相対真理性を提案する。
3つの悪意のある意図的データセットと3つのジェイルブレイクシステムから生成されたベンチマークデータセットで、我々の測定値を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:06:23 GMT)
TorchDriveEnv: A Reinforcement Learning Benchmark for Autonomous Driving with Reactive, Realistic, and Diverse Non-Playable Characters [16.2] TorchDriveEnvは、Pythonで完全にプログラムされた軽量強化学習ベンチマークである。
学習した車両行動のさまざまな要因をテストするために修正することができる。
TorchDriveEnvは、アートビヘイビアシミュレーションAPIの状態と完全に統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:02:02 GMT)
Going Proactive and Explanatory Against Malware Concept Drift [15.9] マルウェアの急速な進化、特に新しい家系では、分類精度をほぼランダムなレベルに低下させる可能性がある。
これまでの研究は主に漂流サンプルの検出に重点を置いており、専門家主導の分析とモデル再訓練のためのラベル付けに頼っていた。
DREAMは、既存のドリフト検出器の能力を超えるように設計された新しいシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:55:45 GMT)
ELiTe: Efficient Image-to-LiDAR Knowledge Transfer for Semantic Segmentation [15.4] クロスモーダルな知識伝達は、LiDARセマンティックセグメンテーションにおけるポイントクラウド表現学習を強化する。
その可能性にもかかわらず、テキスタイルの教師の挑戦は、反復的で異種でない車のカメラ画像と、不正確な地上の真実のラベルによって生じる。
本稿では,この問題を解決するために,効率的な画像からLiDARへの知識伝達(ELiTe)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:44:13 GMT)
In-context Learning for Automated Driving Scenarios [15.3] 現在の強化学習(RL)ベースの自動運転(AD)エージェントにおける重要な課題の1つは、柔軟で正確で人間らしい振る舞いをコスト効率よく達成することである。
本稿では,LL報酬関数を人間中心で直感的かつ効果的に最適化するために,LLM(Large Language Models)を用いた革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:04:52 GMT)
OptPDE: Discovering Novel Integrable Systems via AI-Human Collaboration [15.0] 我々は,PDEの係数を最適化し,保存量の最大化を図る,第1世代の機械学習手法であるOptPDEを紹介する。
これまでに知られていた統合可能PDEの4つのファミリーと,少なくとも1つの保存量を持つ3つのファミリーを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:53:29 GMT)
A Subspace-Constrained Tyler's Estimator and its Applications to Structure from Motion [14.6] 低次元部分空間の復元を目的とした部分空間拘束型タイラー推定器(STE)を提案する。
STEはタイラーのM推定器(TME)の融合であり、高速中央部分空間の変種である。
本研究では、基本行列のロバストな推定と外付けカメラの除去という2つの方法で、STEをStructure from Motion (SfM) の文脈に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:30:36 GMT)
CoverLib: Classifiers-equipped Experience Library by Iterative Problem Distribution Coverage Maximization for Domain-tuned Motion Planning [14.6] CoverLibは、ライブラリに経験分類器ペアを反復的に追加する。
未発見領域を効果的にカバーする機能に基づいて、次のエクスペリエンスを選択する。
それは、問題領域に対する高速な計画と高い成功率の両方を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:36:54 GMT)
Feature Map Convergence Evaluation for Functional Module [14.5] モデル収束度を評価するため,特徴マップ解析に基づく評価手法を提案する。
我々は,モデルの収束度を測定し,予測するための特徴マップ収束評価ネットワーク (FMCE-Net) を開発した。
これは機能的モジュールに対する最初の独立評価手法であり、知覚モデルに対するトレーニングアセスメントのための新しいパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:25:49 GMT)
Characterizing the Dilemma of Performance and Index Size in Billion-Scale Vector Search and Breaking It with Second-Tier Memory [14.4] 大規模データセットのベクター検索は、Web検索やRAGのような現代的なオンラインサービスにとって極めて重要である。
既存のSSDベースのグラフとクラスタインデックスのパフォーマンスとインデックスサイズのトレードオフを特徴付ける。
ベクターインデックスは、様々な第2階層メモリデバイスにおいて、桁違いに小さなインデックス増幅で最適な性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 May 2024 10:17:44 GMT)
Scalable Circuit Cutting and Scheduling in a Resource-constrained and Distributed Quantum System [14.3] 現在の量子コンピューティングシステムは、量子ビット数と品質に制限があるため、実用化に限られている。
近年の取り組みは、複数の小さな量子デバイスを接続してより大きな回路を実行するマルチノード量子システムに焦点を当てている。
量子回路を重み付きグラフに変換する新しいアプローチであるFitCutを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:45:53 GMT)
Investigating the Impact of Model Width and Density on Generalization in Presence of Label Noise [14.3] 実験損失曲線に対するラベルノイズの影響について検討する。
十分に大きなノイズ対サンプルサイズ比の下では、中間幅で最適な一般化が達成される。
ラベルノイズに対する大きな$ell$正規化と堅牢な学習手法が最終的な上昇を悪化させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 22:35:37 GMT)
SurfPro: Functional Protein Design Based on Continuous Surface [14.2] SurfProは、所望の表面と関連する生化学的性質を与えられた機能性タンパク質を生成する新しい方法である。
標準的な逆折り畳みベンチマークCATH 4.2と2つのタンパク質設計タスクでSurfProを評価する。
我々のSurfProは、従来の最先端の逆折り畳み法を一貫して上回り、CATH 4.2で57.78%の回復率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 19:09:46 GMT)
A Stealthy Wrongdoer: Feature-Oriented Reconstruction Attack against Split Learning [14.1] Split Learning(SL)は、プライバシ保護機能と最小限の計算要件で有名な分散学習フレームワークである。
以前の研究は、トレーニングデータを再構築するサーバ敵によるSLシステムの潜在的なプライバシー侵害について、一貫して強調している。
本稿では,特徴指向再構築攻撃 (FORA) という,SL上での半正直なデータ再構成攻撃について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:38:35 GMT)
TBNet: A Neural Architectural Defense Framework Facilitating DNN Model Protection in Trusted Execution Environments [14.1] 本稿では,DNNモデルをニューラルネットワークの観点から保護するTEEベースの防衛フレームワークTBNetを提案する。
多様なDNNモデルアーキテクチャとデータセットにわたるRaspberry Piの実験結果は、TBNetが効率的なモデル保護を低コストで達成できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:08:30 GMT)
Dataset and Models for Item Recommendation Using Multi-Modal User Interactions [14.1] マルチモーダルなユーザインタラクションを,複数のチャネルを通じてユーザがサービスプロバイダと対話する環境で検討する。
このような場合、すべてのユーザが利用可能なすべてのチャンネルを介して対話するわけではないため、不完全なモダリティが自然に発生する。
本稿では,ユーザインタラクションを共通機能空間にマッピングすることで,モダリティの欠如に対処する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 May 2024 12:03:22 GMT)
Differentially Private Post-Processing for Fair Regression [13.9] 我々のアルゴリズムは任意の回帰器を後処理し、出力を再マッピングすることで公平性を向上させることができる。
我々は,本アルゴリズムのサンプル複雑性を分析し,ヒストグラム中のビン数の選択から得られる統計的バイアスと分散とのトレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:09:37 GMT)
Zero Grads: Learning Local Surrogate Losses for Non-Differentiable Graphics [13.6] 未定義あるいはゼロの勾配に対して、グラフィックを自動的に最適化する方法を示す。
このフィッティングはパラメータ最適化とともにオンラインで行われ、事前計算されたデータや事前訓練されたモデルなしで自己教師される。
他のアルゴリズムとは対照的に、我々のアプローチはより高次元にスケールし、最大35k変数の問題を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:50:00 GMT)
Collaborative Intelligence in Sequential Experiments: A Human-in-the-Loop Framework for Drug Discovery [13.4] 本稿では,創薬のシーケンシャルな実験を行うためのHuman-in-the-loopフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは実験データを処理し、有望な分子と、その性能を人間の専門家に改善できる分子の両方を推奨する。
人間の専門家は、これらの推奨事項とドメインの専門知識に基づいて、最終的な意思決定権限を保持します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:03:07 GMT)
Class-Balanced and Reinforced Active Learning on Graphs [13.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類、リンク予測、グラフ分類など、さまざまなアプリケーションで大きな成功を収めている。
GNNのアクティブラーニングは、ラベルのないデータから貴重なサンプルを照会して、GNNのパフォーマンスを低コストで最大化することを目的としている。
GNNにおける強化能動学習のための既存のアルゴリズムは、特に高度に歪んだクラスシナリオにおいて、高度に不均衡なクラス分布をもたらす可能性がある。
我々は、GNNのための新しいクラスバランスと強化されたアクティブラーニングフレームワーク、すなわちGCBRを提案し、クラスバランスと情報ノードを取得するための最適なポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:42:02 GMT)
CascadedGaze: Efficiency in Global Context Extraction for Image Restoration [13.0] 我々はGCE(Global Context Extractor)を利用したエンコーダデコーダアーキテクチャであるCascadedGaze Network(CGNet)を提案する。
GCEモジュールは、畳み込み層にまたがる小さなカーネルを活用して、自己注意を必要とせず、グローバルな依存関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:32:18 GMT)
Causality Pursuit from Heterogeneous Environments via Neural Adversarial Invariance Learning [12.9] 本稿は,FAIR (Focused Adrial Invariance Regularization) と呼ばれる,単一のミニマックス最適化プログラムとして定式化された新しいフレームワークを提案する。
応用として、2つのニューラルネットワーククラスによって実現されたFAIR-NN推定器を統計的に効率的な推定を行うための最初のアプローチとして強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 23:37:40 GMT)
Fine-grained Speech Sentiment Analysis in Chinese Psychological Support Hotlines Based on Large-scale Pre-trained Model [12.9] 我々は,大規模事前学習モデルを用いた否定的感情認識モデルと細粒度多ラベル分類モデルを開発した。
実験の結果, 負の感情認識モデルでは最大76.96%のF1スコアが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:53:25 GMT)
LTLDoG: Satisfying Temporally-Extended Symbolic Constraints for Safe Diffusion-based Planning [12.8] 本研究では,新しい静的かつ時間的に拡張された制約/命令に準拠する長い水平軌道を生成することに焦点を当てる。
本稿では,データ駆動拡散に基づくフレームワークを提案する。
ロボットナビゲーションと操作の実験では、障害物回避と訪問シーケンスを指定する公式を満たす軌道を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:54:22 GMT)
Characterizing Information Seeking Processes with Multiple Physiological Signals [12.8] 本研究では,インフォメーション・インフォメーション・インフォメーション・インフォメーション(IN)の実現,クエリ・フォーミュレーション(QF),クエリ・サブミッション(QS),関連判断(RJ)の4段階からなる情報検索について検討する。
本研究は,これらの段階にわたる生理的信号を分析し,一対の非パラメトリック反復測定統計検査の結果を報告する。
本研究は,情報探索プロセスにおけるユーザの行動と感情的反応に関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 May 2024 09:14:01 GMT)
L$^2$GC: Lorentzian Linear Graph Convolutional Networks For Node Classification [12.7] ローレンツ線形GCNの新しいフレームワークを提案する。
グラフノードの学習した特徴を双曲空間にマッピングする。
次に、ロレンツ線形特徴変換を行い、基礎となる木のようなデータ構造をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:06:35 GMT)
Towards Continual Knowledge Graph Embedding via Incremental Distillation [12.6] 従来の知識グラフ埋め込み(KGE)の手法では、新しい知識が出現すると、知識グラフ全体(KG)をかなりの訓練コストで保存する必要がある。
本稿では,KGsにおける明示的なグラフ構造の完全活用を考慮したインクリメンタル蒸留(IncDE)に基づくCKGEの競合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:16:00 GMT)
Synapse: Learning Preferential Concepts from Visual Demonstrations [12.3] 本稿では,視覚的入力からユーザ固有の嗜好を学習することを目的とした,嗜好学習の課題に対処する。
事実概念の学習に類似しているにもかかわらず、嗜好学習はその主観的な性質と個人固有のトレーニングデータの質のために根本的に難しい問題である。
この問題は、限定的なデモンストレーションから優先概念を効率的に学習するために設計された、ニューロシンボリックなアプローチであるSynapseと呼ばれる新しいフレームワークを用いて解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:47:55 GMT)
$\textbf{Splat-MOVER}$: Multi-Stage, Open-Vocabulary Robotic Manipulation via Editable Gaussian Splatting [12.0] Splat-MOVERは、オープン語彙ロボット操作のためのモジュール型ロボットスタックである。
GSplat表現は、言語意味論のための潜伏符号を蒸留し、3Dシーンに余裕をつかむ。
ASK-Splatは運用前にRGBイメージから短時間のスキャンフェーズでリアルタイムにトレーニングされ、SEE-SplatとGrasp-Splatは運用中にリアルタイムに実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:00:19 GMT)
TexControl: Sketch-Based Two-Stage Fashion Image Generation Using Diffusion Model [12.0] ディープラーニングに基づくスケッチ・トゥ・クロース画像生成は、ファッションデザインプロセスの初期設計とインスピレーションを提供する。
しかし, フリーハンドドローイングからの着物生成は, 図面の粗さや曖昧さから困難である。
本稿では、2段階のパイプラインを用いてスケッチ入力に対応するファッション画像を生成するスケッチベースのファッション生成フレームワークであるTexControlを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:18:34 GMT)
Risk-anticipatory autonomous driving strategies considering vehicles' weights, based on hierarchical deep reinforcement learning [12.0] 本研究では,周囲の車両の重量を考慮し,リスク予測に基づく自律運転戦略を開発する。
リスクフィールド理論に基づいて、周囲の車両重量を統合するリスクインジケータを提案し、自律運転決定に組み込んだ。
衝突時の潜在的な衝突エネルギーを示す指標を新たに提案し, AV駆動方式の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:07:59 GMT)
An Improved Finite-time Analysis of Temporal Difference Learning with Deep Neural Networks [11.9] 一般の$L$層ニューラルネットワークを用いて, ニューラルTD法の非漸近解析を改良した。
新しい証明技術が開発され、新しい$tildemathcalO(epsilon-1)$サンプルの複雑さが引き出された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:29:55 GMT)
Unbundle-Rewrite-Rebundle: Runtime Detection and Rewriting of Privacy-Harming Code in JavaScript Bundles [11.8] Unbundle-Rewrite-Rebundle (URR)は、バンドルされたJavaScriptコードのプライバシー保護部分を検出するシステムである。
URRはそのコードを実行時に書き直して、周囲のコードやアプリケーション全体を壊さずに、プライバシーを害する振る舞いを取り除く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:38:20 GMT)
Depth-Wise Attention (DWAtt): A Layer Fusion Method for Data-Efficient Classification [11.7] そこで本研究では,DWAtt(Depth-Wise Attention)と呼ばれる新しい層融合法を提案する。
本研究では,DWAttを基本結合型層融合法(Concat)と比較し,より深いモデルベースラインと比較する。
以上の結果から,DWAttとConcatはベースラインよりもステップ効率が高く,サンプル効率が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:11:04 GMT)
Revisiting Few-Shot Learning from a Causal Perspective [11.6] 我々は、因果的メカニズムを用いて、計量に基づく少ショット学習手法を解釈しようと試みる。
既存のアプローチは,正面調整の特定の形態とみなすことができる。
本稿では,2つの因果的手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:27:42 GMT)
Terrapin Attack: Breaking SSH Channel Integrity By Sequence Number Manipulation [11.5] SSH Binary Packet Protocolはもはやセキュアなチャネルではないことを示す。
これにより、SSHチャネルの先頭にある暗号化パケットをクライアントやサーバに通知せずに削除できるプレフィックス・トランケーション攻撃が可能になる。
我々は、攻撃を緩和するために、SSHの効果的かつ後方互換性のある変更を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:09:31 GMT)
Towards Inclusive Face Recognition Through Synthetic Ethnicity Alteration [11.5] 我々は、データセットの多様性を高めるために合成顔画像生成法を用いて、民族的変化と肌のトーン修正を探索する。
まず,アジア,黒人,インディアンの3民族を表わすバランスのとれた顔画像データセットを構築し,詳細な分析を行う。
次に、既存のGAN(Generative Adversarial Network-based Image-to-image translation)と多様体学習モデルを用いて、それぞれの民族性を変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:31:22 GMT)
Language Modeling Using Tensor Trains [11.2] テンソルトレイン言語モデル(TTLM)と呼ばれる,最も単純なテンソルネットワーク(テンソルトレイン)に基づく新しいテンソルネットワーク言語モデルを提案する。
TTLMは、単語のテンソル積によって構築された指数空間内の文を表すが、低次元の方法で文の確率を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:09:47 GMT)
Vision Mamba: A Comprehensive Survey and Taxonomy [11.0] 状態空間モデル (State Space Model, SSM) は、動的システムの振る舞いを記述・解析するために用いられる数学的モデルである。
最新の状態空間モデルに基づいて、Mambaは時間変化パラメータをSSMにマージし、効率的なトレーニングと推論のためのハードウェア認識アルゴリズムを定式化する。
Mambaは、Transformerを上回る可能性のある、新たなAIアーキテクチャになることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:30:14 GMT)
Artificial Intelligence-powered fossil shark tooth identification: Unleashing the potential of Convolutional Neural Networks [10.9] 本研究では,分離されたサメの歯のイメージを分類するためのCNN(Convolutional Neural Networks)の能力について検討した。
我々は、認識タスクに特化されたSharkNet-XというCNNを開発し、平均精度0.85に5倍の精度で到達した。
結果について古生物学的な視点を与えながらCNNの振る舞いを理解し説明するために, SHAP法を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:49:10 GMT)
Benchmarking Optimizers for Qumode State Preparation with Variational Quantum Algorithms [10.9] この分野の進歩と潜在的な応用により、クォーモックへの関心が高まっている。
本稿では,変分量子アルゴリズムを用いて状態準備に使用する各種パラメータのパフォーマンスベンチマークを提供することにより,こ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） (Tue, 7 May 2024 17:15:58 GMT)
FedStale: leveraging stale client updates in federated learning [10.9] フェデレーション学習アルゴリズムは、データの不均一性と部分的クライアント参加によって負の影響を受けます。
本稿は,一部のクライアントが他のクライアントよりもはるかに少ない場合,安定したレベルの更新を集約することで,トレーニングプロセスに有害な影響を与えることを示す。
私たちはFedStaleを紹介します。これは、参加するクライアントからの"フレッシュ"アップデートと、参加していないクライアントからの"ステア"アップデートの凸組み合わせによって、各ラウンドのグローバルモデルを更新する新しいアルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:11:42 GMT)
Motion State: A New Benchmark Multiple Object Tracking [10.8] モデルデータ駆動型運動状態判断オブジェクト追跡法(MoD2T)を提案する。
MoD2Tは、ディープラーニングベースの多目的追跡フレームワークを用いた伝統的な数学的モデリングを取り入れている。
様々なシナリオでMoD2Tの有効性を総合的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:42:52 GMT)
A Critical Survey on Fairness Benefits of Explainable AI [10.8] 我々は,XAIの公正性に関する175の科学的論文から,7つの考古学的主張を抽出した。
クレームは曖昧で単純化され,規範的根拠が欠如している場合や,XAIの実際の能力に不十分な場合が多いことに気付きます。
我々は、XAIを倫理的パナセアではなく、アルゴリズム的公正性の多次元社会技術的課題にアプローチするための多くのツールの1つとして考えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:50:27 GMT)
Unlearning Backdoor Attacks through Gradient-Based Model Pruning [10.8] 本研究では,その軽減を未学習課題として扱うことによって,バックドア攻撃に対抗する新しい手法を提案する。
このアプローチは単純さと有効性を提供し、データ可用性に制限のあるシナリオに適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:36:56 GMT)
Optimal Group Fair Classifiers from Linear Post-Processing [10.6] 本稿では,グループフェアネス基準の統一されたファミリーの下でモデルバイアスを緩和するフェア分類のためのポストプロセッシングアルゴリズムを提案する。
与えられたベースモデルの出力スコアを、(予測された)グループのメンバシップの線形結合である「公正コスト」で再計算することで、公平性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:58:44 GMT)
DistGrid: Scalable Scene Reconstruction with Distributed Multi-resolution Hash Grid [10.5] 本研究では,DistGrid という名前のマルチレゾリューション・ハッシュ・グリッドを用いた拡張性のあるシーン再構築手法を提案する。
提案手法は,評価されたすべての大規模シーンにおいて既存の手法よりも優れており,視覚的に妥当なシーン再構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:41:20 GMT)
Interpretable Geoscience Artificial Intelligence (XGeoS-AI): Application to Demystify Image Recognition [10.4] 本研究では,地球科学における画像認識の謎を明らかにするための,解釈可能な地球科学人工知能(XGeoS-AI)フレームワークを提案する。
XGeoS-AIフレームワークは、人間の視覚のメカニズムにヒントを得て、画像全体の局所領域からしきい値を生成し、認識を完了させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:44:01 GMT)
Light Field Compression Based on Implicit Neural Representation [10.3] 本稿では,暗黙的ニューラル表現に基づく新しい光場圧縮手法を提案し,ビュー間の冗長性を低減した。
ニューラルネットワークに暗黙的に光画像の情報を格納し、暗黙の表現をさらに圧縮するためにモデル圧縮手法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:17:46 GMT)
Accelerating Speculative Decoding using Dynamic Speculation Length [10.2] 投機的復号化は,大規模言語モデルの推論遅延を低減するための有望な手法である。
提案手法の有効性は投機長 (SL) - 各イテレーションでドラフトモデルによって生成されるトークンの数に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:27:52 GMT)
Federated Learning for Cooperative Inference Systems: The Case of Early Exit Networks [10.2] 協調推論システム(CIS)は、より小さなデバイスが推論タスクの一部をより有能なデバイスにオフロードできるようにすることによって、このパフォーマンストレードオフに対処する。
我々のフレームワークは厳密な理論的保証を提供するだけでなく、CISの最先端(SOTA)トレーニングアルゴリズムを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:07:06 GMT)
Fleet of Agents: Coordinated Problem Solving with Large Language Models using Genetic Particle Filtering [10.2] Fleet of Agents(FoA)は、動的ツリー検索をナビゲートするエージェントとして、大きな言語モデルを利用するフレームワークである。
FoAは多数のエージェントを発生させ、それぞれが自律的に探索し、選択フェーズが続く。
2つのベンチマークタスクである"Game of 24"と"Mini-Crosswords"を使ってFoAを実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:36:23 GMT)
Untangling Lariats: Subgradient Following of Variationally Penalized Objectives [10.0] 我々は,この装置の特殊な場合として,溶質ラッソおよびイソトニックレグレッションの既知のアルゴリズムを導出する。
最後に,任意の畳み込みフィルタの出力によって特徴づけられる変分罰則に対する格子型下次解法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 23:08:24 GMT)
Quality with Just Enough Diversity in Evolutionary Policy Search [9.9] JEDi(Quality with Just Enough Diversity)は、行動とフィットネスの関係を学習し、重要なソリューションに対する評価に焦点をあてるフレームワークである。
より高いフィットネス値を達成しようとすると、JEDiは迷路のようなハードな探索作業や、大きなポリシーを持つ複雑な制御問題において、QDとESの両方の手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:33:36 GMT)
Deep Unlearning: Fast and Efficient Training-free Approach to Class Forgetting [9.9] 学習モデルから特定のクラスを戦略的に除去する新しいクラスアンラーニングアルゴリズムを提案する。
我々は、元のモデルと比較して精度を保ったままのsim 1.5%$の値しか持たないVision Transformerを用いて、ImageNet上でアルゴリズムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:26:02 GMT)
Genetic Drift Regularization: on preventing Actor Injection from breaking Evolution Strategies [9.8] 遺伝的ドリフト規則化(英: Genetic Drift Regularization、GDR)は、アクターゲノムがESから離脱するのを阻止する、アクター訓練損失の単純な正規化法である。
GDRは、RLがよく学習する問題に対するES収束を改善するだけでなく、他のタスクにおけるRLトレーニングにも役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:48:59 GMT)
On Using Admissible Bounds for Learning Forward Search Heuristics [9.7] 学習において,受理者が提供する情報を効果的に活用する方法に焦点をあてる。
学習対象は、学習対象ではなく、この分布の下位境界として、許容値が使用される、切り裂かれたssianとしてモデル化する。
その結果,提案手法はトレーニング中により高速に収束し,より優れたガウスが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:11:47 GMT)
A New Dataset and Comparative Study for Aphid Cluster Detection and Segmentation in Sorghum Fields [9.7] アフィドの感染は小麦やソルガムの畑に大きな被害をもたらす主要な原因の1つである。
農家はしばしば、健康と環境に悪影響を及ぼす有害な農薬を非効率に利用する。
我々は,アフィドクラスタの検出とセグメンテーションのための大規模なマルチスケールデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:27:58 GMT)
Semi-Supervised Disease Classification based on Limited Medical Image Data [9.6] 本稿では、半教師付き疾患分類のためのH"older divergenceにインスパイアされた新しい生成モデルを提案する。
PU医学学習によく用いられる5つのベンチマークデータセットについて実験を行った。
本手法は,5つの疾患分類ベンチマークにおいて,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） (Tue, 7 May 2024 13:11:08 GMT)
Wavepacket interference of two photons through a beam splitter: from temporal entanglement to wavepacket shaping [9.6] ビームスプリッタ(BS)による時間形状の異なる2つの光子の干渉を解析的に研究する。
最大エンタングルメントは50/50 BS構成で実現できる。
干渉に基づく光子の時間的絡み合いと形作りは、大規模光量子ネットワークにおける形状ミスマッチ問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:41:47 GMT)
Mozart's Touch: A Lightweight Multi-modal Music Generation Framework Based on Pre-Trained Large Models [9.3] MozartのTouchは、マルチモーダルキャプションモジュール、LLM (Large Language Model) Understanding & Bridging Module、Music Generation Moduleの3つの主要コンポーネントで構成されている。
従来のアプローチとは異なり、MozartのTouchはトレーニングや微調整を必要とせず、透明で解釈可能なプロンプトを通じて効率と透明性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:55:39 GMT)
Gaining More Insight into Neural Semantic Parsing with Challenging Benchmarks [9.3] 並列平均銀行における意味解析と意味テキスト生成のためのニューラルモデルの評価を行った。
まず、事前のランダム分割の代わりに、標準的なテストデータの信頼性を向上させるために、より体系的な分割手法を提案する。
第二に、標準的なテストセットを除いて、談話構造を含む長いテキストを持つものと、構成的一般化に対処するものという2つの課題セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:15:40 GMT)
ViewFormer: Exploring Spatiotemporal Modeling for Multi-View 3D Occupancy Perception via View-Guided Transformers [9.3] 3Dの占有は、前景と背景を物理的空間で区別することなく、全体のシーンをグリッドマップに表現する。
本稿では,効果的な多視点特徴集約のための学習優先視点アテンション機構を提案する。
既存の高品質データセットの上に構築されたベンチマークであるFlowOcc3Dを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:15:07 GMT)
ZzzGPT: An Interactive GPT Approach to Enhance Sleep Quality [9.2] 本稿では,Large Language Models (LLM) のパワーを活用した最先端フレームワークを提案する。
第一の目的は、行動可能なフィードバックと組み合わせた正確な睡眠予測を提供することで、既存のソリューションの限界に対処することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:20:30 GMT)
Towards Human-AI Mutual Learning: A New Research Paradigm [9.2] 本稿では,「人間-AI相互学習」という,人間-AI協調研究のための新たな研究パラダイムについて述べる。
このパラダイムの下で、関連する方法論、モチベーション、ドメイン例、メリット、課題、将来の研究課題について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:59:57 GMT)
Predictive Modeling with Temporal Graphical Representation on Electronic Health Records [9.0] 患者のERHの効果的な表現は、歴史的訪問と医療イベントの時間的関係の両方を包含すべきである。
我々は,患者のERHを新しい時間的異種グラフとしてモデル化する。
医療イベントノードから訪問ノードへの構造化情報を伝達し、タイムアウェアな訪問ノードを使用して患者の健康状態の変化をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:05:30 GMT)
A Novel Wide-Area Multiobject Detection System with High-Probability Region Searching [8.9] 本稿では,広角カメラ,高速サーチカメラ,ガルバノミラーを組み込んだハイブリッドシステムを提案する。
このシステムでは、広角カメラがパノラマ画像を先行情報として提供し、探索カメラが対象物の詳細な画像をキャプチャするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:06:40 GMT)
WeatherProof: Leveraging Language Guidance for Semantic Segmentation in Adverse Weather [8.9] 本研究では,悪天候下で撮影された画像からセマンティックセグメンテーションマップを推定する方法を提案する。
まず、雨や霧、雪などの気象条件によって劣化した画像の既存のモデルを調べる。
気象画像の正当性を考慮した最初のセマンティックセマンティックセグメンテーションデータセットであるWeatherProofを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:25:06 GMT)
DMODE: Differential Monocular Object Distance Estimation Module without Class Specific Information [8.6] 単分子距離推定のためのクラス非依存手法であるDMODEを提案する。
DMODEは、カメラの動きと時間とともにその大きさの変動を融合させることで、物体の距離を推定する。
我々は,TrackRCNN と EagerMOT からの出力と接点境界ボックスアノテーションを用いて,KITTI MOTS データセット上でのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:02:34 GMT)
SDDGR: Stable Diffusion-based Deep Generative Replay for Class Incremental Object Detection [8.4] クラスインクリメンタルオブジェクト検出(CIOD)のためのSDDGRと呼ばれる新しい手法を提案する。
本手法は,事前学習したテキスト-拡散ネットワークを用いた拡散モデルを用いて,現実的で多様な合成画像を生成する。
我々のアプローチには、新しいタスクイメージ内の古いオブジェクトの擬似ラベル付けが含まれており、背景要素としての誤分類を防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:19:13 GMT)
CleanGraph: Human-in-the-loop Knowledge Graph Refinement and Completion [8.4] CleanGraphは知識グラフの洗練と完成を容易にするために設計されたWebベースのツールである。
知識グラフは、高品質でエラーのない事実に基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:40:23 GMT)
Certified Policy Verification and Synthesis for MDPs under Distributional Reach-avoidance Properties [8.3] 我々は,分散リーチ回避仕様の下でのMDPにおける認証済みポリシー検証と合成の問題点を考察する。
我々のゴールは、所定のポリシーの証明書を合成するか、証明書と共にポリシーを合成し、不正な配布を避けながらターゲットの分布に到達できることを証明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:23:56 GMT)
Bidirectional Adversarial Autoencoders for the design of Plasmonic Metasurfaces [8.2] ディープラーニングは、計算的に効率的かつ正確である逆設計手法の設計において重要な部分である。
これらのシステムの基本的な課題の1つは、異なる次元を持つデータの集合間の非線形関係を表現する能力である。
既存の設計手法では、この問題を解決するために条件付きジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを実装していることが多いが、多くの場合、検証時に複数のピークを提供する構造を生成することはできない。
対象のスペクトルに応答して、バイオリエントルミネッセンス・アドバーサリアル・オートエンコーダは、複数のピークを提供する構造を複数回生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:57:42 GMT)
vAttention: Dynamic Memory Management for Serving LLMs without PagedAttention [8.2] vAttentionは、異なるアテンションカーネルの実装に対するシームレスな動的メモリ管理を可能にする。
vAttention は vLLM よりも最大 1.97 倍高速なトークンを生成し、処理入力は PagedAttention よりも最大 3.92 倍と 1.45 倍高速なトークンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:00:32 GMT)
Detecting music deepfakes is easy but actually hard [8.1] 音楽のディープフェイクは、ストリーミングサービスに対する詐欺や、人間のアーティストに対する不公平な競争の脅威となる。
本稿では,実際の音声と偽の再構成を含むデータセット上での分類器の訓練の可能性を示し,99.8%の精度を実現する。
私たちの知る限り、これは音楽の偽造を規制するツールである音楽のディープフェイク検知器を初めて発表したことを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:39:19 GMT)
NL2Plan: Robust LLM-Driven Planning from Minimal Text Descriptions [8.0] ドメインに依存しない初めてのオフラインLCM駆動計画システムであるNL2Planを提案する。
我々はNL2Planを4つの計画領域で評価し、15のタスクのうち10を解くことを発見した。
エンド・ツー・エンドモードでのNL2Planの使用に加えて、ユーザは中間結果の検査と修正が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:27:13 GMT)
Exploring Extreme Quantization in Spiking Language Models [8.0] 本稿では,新しい2進/3進(1/1.58ビット)スパイクLMアーキテクチャの開発を提案する。
提案手法は,1/1.58ビットの1次スパイキングLMとして大きく進歩した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 19:52:45 GMT)
WISER: Weak supervISion and supErvised Representation learning to improve drug response prediction in cancer [8.0] がんは、ゲノム的な変化と患者間で不均一に現れるため、世界中の死因の1つとなっている。
ゲノムデータの分布の変化と、細胞株とヒトの間の薬物反応の変動は、生物学的および環境的な違いによって生じる。
最近のがん薬物反応予測法は、教師なしドメイン不変表現学習のパラダイムに大きく従っている。
本稿では,第1フェーズにおける表現学習手法と第2フェーズにおける監督の弱さを通じて,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:21:20 GMT)
Enabling Privacy-Preserving and Publicly Auditable Federated Learning [7.9] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、プライベートデータセットを移動せずに複数の参加者によるモデルの共同トレーニングをサポートするため、広く注目を集めている。
1) トレーニングプロセスが第三者によって公的に監査されるようにする方法,2) 悪意ある参加者のトレーニングへの影響を避ける方法,3) 個人的勾配やモデルが第三者に漏れないようにする方法,の3つの主要な課題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:03:10 GMT)
LingML: Linguistic-Informed Machine Learning for Enhanced Fake News Detection [7.8] 機械学習モデルは偽ニュースを特定するために使われてきたが、精度の制限、解釈可能性、一般化可能性といった問題では完璧ではない。
本稿では,言語入力によるMLベースのソリューションを強化し,偽ニュース検出のための言語インフォームドMLであるLingMLを提案する。
実験の結果,提案手法は非常に有効であることが示され,MLで使用される言語入力のみを用いて10回の試行中2回未満の誤りがあり,その知識は極めて説明しやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:03:19 GMT)
Progressive Quantum Algorithm for Quantum Alternating Operator Ansatz [7.7] 我々は、量子交換演算子Ansatz(QAOA+)のリソースオーバーヘッドを軽減するために、PQA(Progressive Quantum Algorithm)と呼ばれるアプローチを導入する。
PQAは、QAOA+を同じレベルの深さ$p$で直接解決するのと比較して、平均近似比(AAR)と重要な量子資源の節約を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:26:09 GMT)
Label-Agnostic Forgetting: A Supervision-Free Unlearning in Deep Models [7.7] 機械学習の目的は、よく訓練されたモデルで残りのデータセットのデータを保存しながら、忘れられたデータから派生した情報を削除することである。
本研究では,アンラーニングプロセス中にラベルを必要とせずに,教師なしのアンラーニングアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:06:50 GMT)
Seeing Is Not Always Believing: Invisible Collision Attack and Defence on Pre-Trained Models [7.7] 既存のバックドア攻撃やデータ中毒は、攻撃者が被害者のコンピュータに侵入したり、ターゲットデータにアクセスしたりするという仮定を立証することが多い。
本稿では,MD5衝突を増強したPTMに対する目に見えない攻撃のための新しい枠組みを提案する。
提案する攻撃法と防御法の有効性を,異なるモデルとデータセット上で広範囲に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:27:05 GMT)
Enhancing Boundary Segmentation for Topological Accuracy with Skeleton-based Methods [7.6] 位相整合性は、直交画像の境界セグメンテーションの課題において重要な役割を果たす。
本稿では,各物体の形状と画素の位相的意義を考慮に入れた新たな損失関数であるSkea-Topo Aware Losを提案する。
実験により, この手法は, 13 の最先端手法と比較して, VI において最大 7 点まで位相整合性を向上させることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:55:57 GMT)
Scalable physical source-to-field inference with hypernetworks [7.6] 厳密な数値計算は計算複雑性$mathcalO(MtimesN)$のソース数または固定評価グリッドを持つ。
重力場や磁気源周辺での計算を補正する生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:54:20 GMT)
The Curse of Diversity in Ensemble-Based Exploration [7.2] データ共有エージェントの多様なアンサンブルの訓練は、個々のアンサンブルメンバーのパフォーマンスを著しく損なう可能性がある。
私たちはこの現象を多様性の呪いと呼んでいる。
多様性の呪いに対処する表現学習の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:14:50 GMT)
Deep Event-based Object Detection in Autonomous Driving: A Survey [7.2] イベントカメラは、低レイテンシ、高ダイナミックレンジ、低消費電力のために、自動運転のための有望なセンサーとして登場した。
本稿では,自律走行におけるイベントデータを用いた物体検出の概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:17:04 GMT)
Towards Generalizing to Unseen Domains with Few Labels [7.0] ラベル付きデータの限られたサブセットを活用することにより、ドメインの一般化可能な特徴を学習するモデルを得る。
ラベル付けされていないデータを活用できない既存のドメイン一般化(DG)手法は、半教師付き学習(SSL)法に比べて性能が劣る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:48:32 GMT)
Exploring Correlations of Self-supervised Tasks for Graphs [7.0] 本稿では,タスク相関に基づくグラフ自己教師型学習を新たに理解することを目的とする。
我々は,ある特定のタスクによって訓練された他のタスクにおける表現の性能を評価し,タスク相関を定量化するための相関値を定義した。
本稿では,タスク相関を説明するグラフタスク相関モデリング(GraphTCM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:02:23 GMT)
Community Detection for Heterogeneous Multiple Social Networks [6.9] コミュニティは、ソーシャルネットワークにおけるユーザー行動とネットワーク特性を理解する上で重要な役割を担っている。
本稿では,複数ソーシャルネットワークを対象とした非負行列三要素化に基づくコミュニティ検出手法を提案する。
提案手法の有効性をTwitter,Instagram,Tumblrで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:52:34 GMT)
Carbon Filter: Real-time Alert Triage Using Large Scale Clustering and Fast Search [6.8] 今日セキュリティ・オペレーション・センター(SOC)が直面している最大の課題のひとつに「アラート・疲労」がある。
統計的学習に基づくシステムであるCarbon Filterは、アナリストが手動でレビューする必要があるアラートの数を劇的に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 22:06:24 GMT)
S3Former: Self-supervised High-resolution Transformer for Solar PV Profiling [6.6] 航空画像からソーラーパネルを分割し,サイズと位置情報を提供するS3Formerを紹介した。
S3FormerはMasked Attention Mask Transformerを備えている。
多様なデータセットを用いてS3Formerを評価し、最先端モデルの改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:56:21 GMT)
Domain-Specific Block Selection and Paired-View Pseudo-Labeling for Online Test-Time Adaptation [6.6] テスト時適応(TTA)は、事前トレーニングされたモデルを、デプロイ後にソースデータにアクセスすることなく、新しいテストドメインに適応することを目的としている。
既存のアプローチは、テストデータからグラウンドトルースを得ることができないため、擬似ラベルによる自己学習に依存している。
DPLOTは,(1)ドメイン固有のブロック選択と(2)ペアビュー画像を用いた擬似ラベル生成という2つのコンポーネントから構成される,シンプルで効果的なTTAフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:09:13 GMT)
RED-PSM: Regularization by Denoising of Factorized Low Rank Models for Dynamic Imaging [6.5] ダイナミックトモグラフィーでは、1つのビュー角で1つのプロジェクションのみを同時に利用することができる。
本稿では,この課題に対処する2つの強力な手法を組み合わせたRED-PSMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:14:23 GMT)
Contextual API Completion for Unseen Repositories Using LLMs [6.5] 本稿では,API補完タスクのためのコードリポジトリ内で,グローバルおよびローカルなコンテキスト情報を活用することで幻覚を緩和する新しい手法を提案する。
当社のアプローチは、ローカルAPI補完の最適化に重点を置いて、コード補完タスクの洗練に適合しています。
私たちのツールであるLANCEは、APIトークンの補完と会話APIの補完で、Copilotを143%、Copilotを142%上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:22:28 GMT)
Semantic API Alignment: Linking High-level User Goals to APIs [6.5] 既存のライブラリを使った要件エンジニアリングから実装まで,複数のステップにまたがるビジョンを提示する。
このアプローチは、セマンティックAPIアライメント(SEAL)と呼ばれ、ユーザの高レベルな目標と1つ以上のAPIの特定の機能とのギャップを埋めることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:54:32 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） (Tue, 7 May 2024 08:57:18 GMT)
Mitigating Clickbait: An Approach to Spoiler Generation Using Multitask Learning [6.4] 本研究では,スポイラーを簡潔なテキスト応答として検出・分類・生成する新技術である「クリックベイトスポイリング」を紹介する。
マルチタスク学習フレームワークを活用することで,モデルの一般化能力は大幅に向上する。
本研究は,クリックベイト問題に対処するための高度なテキスト処理技術の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:09:25 GMT)
Unicorn: U-Net for Sea Ice Forecasting with Convolutional Neural Ordinary Differential Equations [6.4] 本稿では,毎週の海氷予測を目的とした,Unicornという新しい深層建築について紹介する。
本モデルでは,アーキテクチャ内に複数の時系列画像を統合することにより,予測性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:17:06 GMT)
How to surpass no-go limits in Gaussian quantum error correction and entangled Gaussian state distillation? [6.2] 本稿では,ガウス資源のみに依存するガウスQECプロトコルを提案する。
提案手法の重要な要素は、量子チャネル上の部分的な転置操作の実装を容易にする、絡み合ったガウス状態を用いたCVゲートの伝送である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:24:55 GMT)
Responding to Generative AI Technologies with Research-through-Design: The Ryelands AI Lab as an Exploratory Study [6.0] 我々は小学校と提携して、生成的AI技術と相互作用する学生を中心とした建設学カリキュラムを開発する。
本稿では,カリキュラムと学習教材の設計とアウトプットの詳細な説明を行い,その反抗的かつ長期にわたるハンズオンのアプローチが,学生の実践的かつ重要な能力の共同開発に繋がったことを中心的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:34:10 GMT)
Riemannian Laplace Approximation with the Fisher Metric [6.0] ラプラスの手法は、目標密度とガウス分布をそのモードで近似する。
複雑なターゲットと有限データ後部では、しばしば近似が粗すぎる。
我々は、無限データの範囲内で正確である2つの代替変種を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:05:49 GMT)
Yuille-Poggio's Flow and Global Minimizer of Polynomials through Convexification by Heat Evolution [6.0] 本研究では,O. Arikan textitet al が citeABK で導入した,大域的最小化のための後方微分フローアルゴリズムの凸化バージョンについて検討した。
我々は,Steklov正則化の累積形式として機能する濾過と併用した凸化熱進化法を用いる。
O. Arikan et al. citeABK の結果を反映するだけでなく、ニュートンの手法の非常に単純なバージョンも示しており、常に凸化せずにクォートを極端に最小化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:57:37 GMT)
The Malware as a Service ecosystem [6.0] この研究は、MaaSが従来のサイバーセキュリティ防衛にもたらす重大な課題を強調している。
防衛戦略のパラダイムシフト、動的分析、行動検出、AIと機械学習技術の統合を提唱する声もある。
最終的な目標は、コモディティ化されたマルウェアの脅威の拡散に対抗するための、より効果的な戦略の開発を支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:25:12 GMT)
Contextualization with SPLADE for High Recall Retrieval [6.0] ハイリコール検索(High Recall Retrieval, HRR)は、あるコレクション内の最も関連性の高い文書を検索するコストを最適化する検索問題である。
本研究では,文書を文脈化されたスパースベクトルに変換する効率的な検索モデルであるSPLADEを活用する。
2つのHRR評価コレクションのレビューコストの10%と18%を1フェーズのレビューワークフローで削減し、80%のリコールを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 May 2024 03:05:37 GMT)
Structure-based drug design by denoising voxel grids [6.0] タンパク質構造を条件とした新しい3次元分子のスコアベース生成モデルであるVoxBindを提案する。
我々のアプローチは分子を3次元原子密度格子として表現し、学習と生成に3次元ボクセル除去ネットワークを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:48:15 GMT)
Fully Automated Selfish Mining Analysis in Efficient Proof Systems Blockchains [5.9] 私たちは、Bitcoinのような長鎖ブロックチェーンにおける自己中心的なマイニング攻撃について研究していますが、そこでは、作業の証明が効率的な証明システムに置き換えられます。
本稿では,敵の相対収益を最大化することを目的とした,新たな自尊心のあるマイニング攻撃を提案する。
本稿では,MDP の最適相対収益を$epsilon$-tight で計算する形式解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:44:39 GMT)
NOVA: NoC-based Vector Unit for Mapping Attention Layers on a CNN Accelerator [5.8] この研究は、NoCベースのベクトルユニットであるNOVAを導入し、アクセラレータのNoC内で非線形操作を実行できる。
この結果から,NOVAアーキテクチャは,既存の注目型ニューラルネットワークを実行する場合,最先端ハードウェア近似器よりも37.8倍の電力効率を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:20:10 GMT)
Leveraging tropical reef, bird and unrelated sounds for superior transfer learning in marine bioacoustics [5.8] 機械学習は、環境評価のためのパッシブ音響モニタリング(PAM)に革命をもたらす可能性がある。
一般化可能な事前学習ネットワークはこれらのコストを克服することができるが、高品質な事前学習には膨大な注釈付きライブラリが必要である。
ここではサンゴ礁生物音響学を用いてデータ不足領域に対する最適事前学習戦略を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:42:32 GMT)
SUTRA: Scalable Multilingual Language Model Architecture [5.8] 我々は50以上の言語でテキストの理解、推論、生成が可能な多言語大言語モデルアーキテクチャSUTRAを紹介する。
広範な評価により、SUTRA は GPT-3.5 や Llama2 といった既存のモデルを 20-30% 上回って、主要なMultitask Language Understanding (MMLU) ベンチマークを上回ります。
以上の結果から,SUTRAは多言語モデル機能において重要なギャップを埋めるだけでなく,AIアプリケーションにおける運用効率とスケーラビリティの新たなベンチマークを確立することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:11:44 GMT)
Enhancing High-Level Synthesis with Automated Pragma Insertion and Code Transformation Framework [5.7] 高レベルの合成、ソース・ソース・コンパイラ、およびプラグマ挿入のための様々な設計空間探索技術により、生成された設計結果の品質が大幅に向上した。
これらのツールは、開発時間を短縮し、パフォーマンスを向上するといった利点を提供する。
しかしながら、高品質な結果を達成するには、通常、個別または前処理ステップとして実行される、追加の手動コード変換とタイリング選択が必要になることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:01:52 GMT)
Generating $k$ EPR-pairs from an $n$-party resource state [5.6] LOCCプロトコルは任意の$k$不随意のパーティ間でEPRペアを作成することができることを示す。
例えば、$k=n/2$であれば、当事者は少なくとも$Omega(loglog n)$ qubitsを持つ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:51:07 GMT)
Transport meets Variational Inference: Controlled Monte Carlo Diffusions [5.6] 本稿では,経路空間上の発散に着目したサンプリングおよび生成モデリングのための原理的かつ体系的な枠組みを提案する。
ベイズ計算のためのemphControlled Monte Carlo Diffusion sampler (CMCD)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:00:21 GMT)
Super-Exponential Regret for UCT, AlphaGo and Variants [5.5] 私たちは、UDTが$D$-chain環境上で$exp(dotsexp(1)dots)$ regret($Omega(D)$ exp terms)を持つことを示します。
また、この証明をAlphaGoのMCTSとその子孫に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:35:30 GMT)
D-NLP at SemEval-2024 Task 2: Evaluating Clinical Inference Capabilities of Large Language Models [5.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおける顕著なパフォーマンスのために、大きな注目を集め、広く使われている。
しかし、幻覚、事実的矛盾、数値的定量的推論の限界などの問題を含む、彼ら自身の課題は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:11:14 GMT)
Adaptive Least Mean pth Power Graph Neural Networks [5.4] オンライングラフ信号推定のための適応フィルタとグラフニューラルネットワークを組み合わせた普遍的なフレームワークを提案する。
LMP-GNNは、ノイズや観察の欠如、オンライン更新機能を扱う際の適応フィルタリングの利点を保っている。
4つの異なる雑音分布下での2つの実世界の温度グラフとトラヒックグラフに関する実験結果から,提案したLMP-GNNの有効性とロバスト性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:28:51 GMT)
Federated Graph Condensation with Information Bottleneck Principles [5.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるフェデレーショングラフ凝縮の新しい問題を提案し,研究する。
グラフ凝縮の典型的な勾配マッチングプロセスをクライアント側勾配計算とサーバ側勾配マッチングに分離する。
私たちのフレームワークは、トレーニング中のメンバシップのプライバシを一貫して保護することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:08:15 GMT)
Fast Decentralized Gradient Tracking for Federated Minimax Optimization with Local Updates [5.3] textttK-GT-Minimaxのデータ不均一性を扱う能力は、フェデレートされた学習研究と応用の進展において、その重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:25:56 GMT)
Improving semi-device-independent randomness certification by entropy accumulation [5.3] 本研究では,いわゆるエントロピー累積定理を用いて,証明可能なランダム性の量を大幅に改善できることを示す。
非信頼測定による半デバイス非依存ランダムネス認証におけるこの改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:00:22 GMT)
VAEneu: A New Avenue for VAE Application on Probabilistic Forecasting [5.2] VAEneuは、多段階の単変量確率時系列予測のための革新的な自己回帰手法である。
条件付きVAEフレームワークを用いて予測分布確率関数の下限を最適化する。
VAEneuは、12データセットにわたる12のベースラインモデルに対して厳格にベンチマークされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:13:11 GMT)
One-Class Classification as GLRT for Jamming Detection in Private 5G Networks [5.2] 5Gモバイルネットワークは、業界自動化のような貴重なアプリケーションを妨げる可能性のある攻撃を妨害する脆弱性がある。
妨害攻撃を検知する専用の装置を用いて無線信号を解析することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:02:34 GMT)
CoqPyt: Proof Navigation in Python in the Era of LLMs [5.0] 本稿では,Coq証明アシスタントと対話するPythonツールであるCoqPytについて述べる。
CoqPytは、リッチな前提データの抽出など、新しい機能を提供することで、他のCoq関連のツールを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:50:28 GMT)
Gas Source Localization Using physics Guided Neural Networks [5.0] 提案手法では,物理誘導ニューラルネットワークを用いて,ガス分散とソース位置をネットワーク入力として近似する。
実験の結果, ノイズによる測定でも, 音源の局所化は良好であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:41:39 GMT)
Accurate Low-Degree Polynomial Approximation of Non-polynomial Operators for Fast Private Inference in Homomorphic Encryption [5.0] ホモモルフィック暗号化(FHE)は、暗号化されたデータの推論を可能にし、データのプライバシと機械学習モデルの両方のプライバシを保存する。
非多項式作用素を高次多項式近似関数(PAF)に置き換える根本原因として、最大5等級の安全推論を遅くする。
我々は,非多項式演算子を低次PAFに置き換えた上で,PAF近似モデルの精度を4つの手法で再現するフレームワークであるSmartPAFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:25:53 GMT)
ACEGEN: Reinforcement learning of generative chemical agents for drug discovery [5.0] ACEGENは、創薬設計のための包括的で合理化されたツールキットである。
TorchRLは、効率的かつ徹底的にテストされた再利用可能なコンポーネントを提供する、現代的な意思決定ライブラリである。
様々なアルゴリズムをベンチマークし、複数の薬物発見事例研究を行うことで、その有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:30:14 GMT)
NeuroIDBench: An Open-Source Benchmark Framework for the Standardization of Methodology in Brainwave-based Authentication Research [4.9] 脳活動に基づく生体認証システムは、パスワードに代わるものや、現在の認証技術を補完するものとして提案されている。
NeuroIDBenchは、脳波ベースの認証モデルをベンチマークするための柔軟なオープンソースツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:41:37 GMT)
(In)Security of Mobile Apps in Developing Countries: A Systematic Literature Review [4.9] 発展途上国では、教育、金融、農業、医療などいくつかの重要な分野が、主に携帯端末上でモバイルアプリ技術を通じてサービスを提供している。
途上国では、モバイルアプリのセキュリティが最重要課題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:26:53 GMT)
AC4: Algebraic Computation Checker for Circuit Constraints in ZKPs [4.8] 本稿では,ZKP回路の2種類のバグをピンポイントする手法を提案する。
本稿では,この手法の実装を表現するためのツールAC4を提案する。
可溶範囲内では、AC4のチェック時間も顕著に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:29:29 GMT)
Measurement of gravitational acceleration in a single laser operated atomic fountain [4.7] 本研究では, 内部で開発された冷間原子重力計(CAG)を用いて, 地球の重力加速度の測定を行った。
実験室における「g」の局所的な値を測定し,統合時間1350秒に対する感度は621$mu$Galであった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:38:57 GMT)
Detecting 5G Narrowband Jammers with CNN, k-nearest Neighbors, and Support Vector Machines [4.7] 5Gセルネットワークは、無線信号の特定の制御サブチャネルを標的とする狭帯域ジャマに対して脆弱である。
1つの緩和アプローチは、機械学習に基づいて、オンライン観察システムでこのような妨害攻撃を検出することである。
本稿では,二項分類を行う機械学習モデルを用いて,物理層におけるジャミングを検出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:54:12 GMT)
Reasoning with fuzzy and uncertain evidence using epistemic random fuzzy sets: general framework and practical models [4.7] この枠組みは、信念関数のデンプスター・シェーファー理論と可能性理論の両方を一般化する。
ガウス乱ファジィ数とその多次元拡張であるガウス乱ファジィベクトルを、不確実性を定量化するための実用的なモデルとして導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:38:27 GMT)
Intrinsic Mixed-state Quantum Topological Order [4.4] 我々はデコヒーレンスによって新しいタイプのトポロジカル秩序がもたらされることを示す。
局所量子チャネルを介してトーリック符号中のフェルミオン性エノンを増殖させることにより具体的な例を構築する。
その結果生じる混合状態は長距離の絡み合いを保持し、非ゼロ位相的絡み合いの負性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:07:57 GMT)
Federated Q-Learning: Linear Regret Speedup with Low Communication Cost [4.4] 本稿では,FedQ-HoeffdingとFedQ-Bernsteinという2つの連合Qラーニングアルゴリズムを提案する。
時間的地平線が十分に大きい場合, 対応する全後悔は, 単エージェントと比較して直線的なスピードアップを達成することを示す。
これらの結果は、エージェントとサーバ間のイベントトリガー同期機構に依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 23:31:54 GMT)
Epitaxial α-Ta (110) film on a-plane sapphire substrate for superconducting qubits on wafer scale [4.4] ウエハスケールのa面サファイア上に配向したα-Ta(110)膜を作製した。
膜は高い残留抵抗比を示し、これらの膜を用いて作製されたトランスモン量子ビットは、150kmを超える緩和時間を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:08:59 GMT)
Comparison of Methods in Skin Pigment Decomposition [4.3] ヒトの皮膚はヘモグロビンとメラニンの2つの原始成分に分解することができる。
皮膚癌の診断にこれらの結果を適用することが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:32:11 GMT)
Safety Implications of Explainable Artificial Intelligence in End-to-End Autonomous Driving [4.2] エンドツーエンドの学習パイプラインは、高度に自律的な車両の開発におけるパラダイムシフトを徐々に生み出している。
現代の学習手法によるリアルタイム意思決定における解釈可能性の欠如は、ユーザの信頼を阻害し、そのような車両の広範な展開と商業化を阻害する。
この調査は、質問に答えようとしている。いつ、どのように説明がエンドツーエンドの自動運転の安全性を改善することができるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 22:55:45 GMT)
An Improved Reversible Data Hiding Algorithm Based on Reconstructed Mapping for PVO-k [4.1] Reversible Data Hiding (RDH)は、情報暗号化のための実用的で効率的な技術である。
所定のグレースケール画像に対する最大データ埋め込み能力は比較的低い。
本稿では,PVO-kアルゴリズムをターゲットとした改良型設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:15:53 GMT)
Gaining Insights into Group-Level Course Difficulty via Differential Course Functioning [4.0] 本研究は,項目応答理論(IRT)に基づくCA手法として,DCF(differial Course Functioning)を導入している。
DCFは、学生のパフォーマンスレベルを制御し、あるコースでどのように異なる学生グループが成功するかに有意な違いがあるかどうかを調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:19:11 GMT)
MBCT: A Monero-Based Covert Transmission Approach with On-chain Dynamic Session Key Negotiation [3.9] 従来のカバートトランスミッション(CT)アプローチはCTアプリケーションを妨げる一方で、ブロックチェーン技術は新たな道を提供する。
オフチェーンネゴシエーションなしでオンチェーンセッションキーを動的に更新できる新しいMBCTを提案する。
MBCTは、送信参加者の非検査、鍵の機密性、メッセージ送信の信頼性、観測不能な特性を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:32:16 GMT)
Robust and Reusable Fuzzy Extractors for Low-entropy Rate Randomness Sources [3.9] ファジィ抽出器(英: Fuzzy extractor、FE)は、ノイズの多い現実世界のランダムソースから信頼できる暗号鍵を抽出する暗号プリミティブである。
我々は情報理論FEを考察し、再利用可能性の強い概念を定義し、堅牢で再利用可能なFE(srrFE)を提案する。
我々は、再利用可能なFEと、構造化されたソースに対する情報理論(IT)セキュリティを備えたsrrFEの2つの構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:48:02 GMT)
The Projected Covariance Measure for assumption-lean variable significance testing [3.9] 単純だが一般的なアプローチは、線形モデルを指定し、次に$X$の回帰係数が 0 でないかどうかをテストすることである。
条件付き平均独立性のモデルフリーなnullをテストする問題、すなわち条件付き平均の$Y$$$X$と$Z$は$X$に依存しない。
本稿では,加法モデルやランダムフォレストなど,柔軟な非パラメトリックあるいは機械学習手法を活用可能な,シンプルで汎用的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:37:10 GMT)
Accelerating Convergence in Bayesian Few-Shot Classification [3.8] 本稿では,ミラー降下に基づく変分推論をガウス過程に基づく少数ショット分類にシームレスに統合する。
非ユークリッド幾何学を活用することにより、ミラー降下は対応する多様体に沿って最も急勾配の方向を与えることにより加速収束を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:12:13 GMT)
VMambaCC: A Visual State Space Model for Crowd Counting [3.7] 本稿では,VMamba Crowd Counting(VMamba Crowd Counting)モデルを提案する。
VMambaCCはVMambaの利点を継承する。
本稿では,ハイレベルセマンティック監視特徴ピラミッドネットワーク(HS2PFN)を提案し,低レベルセマンティック情報とハイレベルセマンティック情報とを段階的に統合し,拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:30:57 GMT)
Can citations tell us about a paper's reproducibility? A case study of machine learning papers [3.5] リソースの制約やドキュメントの不十分さは、レプリケーションの実行を特に困難にします。
本稿では,機械学習の再現性問題に関わる論文の引用文脈に適用した感情分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:29:11 GMT)
Novel View Synthesis with Neural Radiance Fields for Industrial Robot Applications [3.5] 本稿では,産業用ロボットにおけるニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)の可能性を評価する。
産業用ロボットのエンドエフェクタに取り付けられたカメラで入力画像をキャプチャし、ロボットキネマティクスに基づいて正確なカメラポーズを計測する。
そこで本研究では,これらを基礎的真実と比較し,アンサンブル法に基づく内部品質尺度を計算することによって,新たな視点の質を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:22:32 GMT)
BrainLeaks: On the Privacy-Preserving Properties of Neuromorphic Architectures against Model Inversion Attacks [3.5] 従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)は、機密データを漏洩する可能性のあるいくつかの攻撃に対して脆弱であることがわかった。
我々の研究は、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の差別化不可能な側面が、固有のプライバシー保護特性をもたらすという直感に動機づけられている。
我々は、SNNをターゲットとした、包括的に設計された新しい逆攻撃戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:53:46 GMT)
Any-Precision LLM: Low-Cost Deployment of Multiple, Different-Sized LLMs [3.5] 大規模言語モデル(LLM)の任意の精度量子化のための軽量な手法を提案する。
我々のソリューションは、複数の異なるサイズのLCMをデプロイする際のコストを大幅に削減します。
ビット幅の異なる全てのLLMは、最先端のモデル品質と推論スループットを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:44:25 GMT)
The Impact of Background Removal on Performance of Neural Networks for Fashion Image Classification and Segmentation [3.4] ファッション画像から背景を取り除き、データ品質を高め、モデル性能を向上させる。
背景除去は、過度に適合しない単純で浅いネットワークにおいて、ファッションデータに対して効果的に機能する。
モデルのスクラッチからトレーニングする場合、FashionStyle14データセットの分類において、最大5%の精度でモデル精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:52:27 GMT)
High Dynamic Range Vector Atomic Magnetometer with 1 part-per-billion Resolution in Earth Field Range [3.4] 高速回転磁界をパルス87ドルRbのスカラー原子磁気センサに印加した高ダイナミックレンジベクトル原子磁気センサを提案する。
磁場回転面に対する全磁場と2つの極角の同時測定が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:26:53 GMT)
Leveraging Intelligent Recommender system as a first step resilience measure -- A data-driven supply chain disruption response framework [3.4] 本研究は、インテリジェントレコメンデータシステム技術に基づく、データ駆動型サプライチェーン破壊応答フレームワークを提案する。
結果から,本フレームワークは,第1の応答句において有効なSC破壊緩和尺度として実装可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:09:06 GMT)
Protecting quantum gates from arbitrary single- and two-qubit errors [3.4] 動的デカップリングパルスを適切に設計した任意の単一および2量子雑音からの量子ゲートの保護について検討する。
2つのシーケンスの連結は、任意の1ビットと2ビットの誤りと戦うために所望のパルスをもたらす。
我々の手法は物理量子ビットのレベルで量子ゲートを保存するためのタイムリーな一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:44:04 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） (Tue, 7 May 2024 10:20:07 GMT)
Cross-IQA: Unsupervised Learning for Image Quality Assessment [3.2] 本稿では,視覚変換器(ViT)モデルに基づく非参照画像品質評価(NR-IQA)手法を提案する。
提案手法は,ラベルのない画像データから画像品質の特徴を学習することができる。
実験結果から,Cross-IQAは低周波劣化情報の評価において最先端の性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:35:51 GMT)
Public Discourse about COVID-19 Vaccinations: A Computational Analysis of the Relationship between Public Concerns and Policies [3.2] 予防接種キャンペーンの展開に伴い、ドイツ語を話す地域は他のヨーロッパ地域よりもはるかに低い予防接種率を示した。
Twitter上では、新型コロナウイルスの重症度やワクチンの有効性、安全性に対する懐疑論が話題となっている。
パンデミックの後期段階では、政策が実施され、無ワクチンの市民の自由が制限されたとき、ワクチン接種の増加が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:31:13 GMT)
Fantômas: Understanding Face Anonymization Reversibility [3.2] 顔画像は、個人を特定し、それらの個人情報を推測するのに使用できる豊富な情報源である。
このプライバシーリスクを軽減するために、匿名化では、鮮明な画像を変換して機密情報を難読化している。
匿名化画像を実際の入力に類似させることは、匿名化の欠陥を示す最強の指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:20:13 GMT)
TwinDiffusion: Enhancing Coherence and Efficiency in Panoramic Image Generation with Diffusion Models [3.2] 拡散モデルは、多種多様な高品質なコンテンツを生成する効果的なツールとして登場した。
しかし、特にパノラマ画像の高解像度画像生成におけるそれらの能力は、目に見えるシームや不整合遷移といった課題に直面している。
TwinDiffusionは、2つの重要なイノベーションを通じてこれらの課題に対処するために設計された最適化されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:53:46 GMT)
The Role of Pseudo-labels in Self-training Linear Classifiers on High-dimensional Gaussian Mixture Data [3.1] 自己学習 (ST) は単純だが効果的な半教師あり学習法である。
我々は,STが反復数に応じて異なる方法で一般化を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:22:49 GMT)
Digital Twin Calibration for Biological System-of-Systems: Cell Culture Manufacturing Process [3.1] バイオマニュファクチャリングの革新は、プロセスと製品の品質を最適化するための実験(DoE)の効率的な設計に依存している。
従来のDOE法は、基盤となるバイオプロセッシング機構を無視し、しばしば解釈可能性の欠如とサンプル効率の欠如に悩まされる。
この制限は、デジタルツインモデルキャリブレーションのためのシーケンシャルなDoEをガイドする、新しい最適学習アプローチを作成する動機となります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:22:13 GMT)
PoseINN: Realtime Visual-based Pose Regression and Localization with Invertible Neural Networks [3.0] カメラからエゴ位置を推定することは、モバイルロボティクスから拡張現実に至るまで、ロボット工学における重要な問題である。
本稿では,画像の潜在空間とシーンのポーズの間のマッピングを見つけるために,非可逆ニューラルネットワーク(INN)を用いてこの問題を解決することを提案する。
我々のモデルは、訓練が速く、低解像度合成データのオフラインレンダリングしか必要とせず、SOTAと同じような性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:56:00 GMT)
Material Property Prediction using Graphs based on Generically Complete Isometry Invariants [3.0] この研究は、頂点集合が結晶構造の非対称単位よりも大きくない単純なグラフに対して、ポイントワイズ距離分布を適用する。
分布グラフは平均絶対誤差を0.6%-12%減少させ、結晶グラフと比較して頂点数の44%-88%を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:41:58 GMT)
Accelerating Material Property Prediction using Generically Complete Isometry Invariants [3.0] 我々は、学習アルゴリズムの表現として、ポイントワイド距離分布(PDD)を適用した。
本研究では,空間符号化手法を用いてPDDと合成情報を組み合わせた自己認識機構を改良したトランスフォーマーモデルを開発した。
このモデルは、Material ProjectとJarvis-DFTデータベースの結晶上でテストされ、最先端の手法に匹敵する精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:05:07 GMT)
Enhancing the Efficiency and Accuracy of Underlying Asset Reviews in Structured Finance: The Application of Multi-agent Framework [3.0] AIは、ローンアプリケーションと銀行のステートメント間の情報の検証を効果的に自動化できることを示します。
この研究は、手動エラーを最小限に抑え、デューディリジェンスを合理化するAIの可能性を強調し、財務文書分析とリスク管理におけるAIの幅広い応用を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:09:49 GMT)
Lumbar Spine Tumor Segmentation and Localization in T2 MRI Images Using AI [3.0] 本研究は, 脊椎腫瘍の領域分割と局所化をAIアプローチで自動化することを目的とした, 新たなデータ拡張手法を提案する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャは、腫瘍の分類に用いられている。3次元の椎骨分割とラベル付け技術は、腰椎の腫瘍の正確な位置を特定するのに役立つ。
その結果, 腫瘍分節の99%の精度, 腫瘍分類の98%の精度, 腫瘍局在の99%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:55:50 GMT)
3DMeshNet: A Three-Dimensional Differential Neural Network for Structured Mesh Generation [2.9] 本稿では,3次元メッシュ生成のための新しい3DMeshNetを提案する。
3DMeshNetは、メッシュ関連微分方程式をニューラルネットワークの損失関数に埋め込む。
ユーザが定義した四面体/ヘキサヘドラル細胞の数で、3次元構造メッシュを効率よく出力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:07:07 GMT)
From Cash to Cashless: UPI's Impact on Spending Behavior among Indian Users [2.9] 統一支払インターフェース(UPI)の導入は、インド人の「個人的」レベルでの消費行動に影響を与えている。
調査回答者の約75%は、UPIによる支出の増加を報告している。
91.5%の回答者がUPI使用に満足していると回答した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:48:12 GMT)
Factors Influencing User Willingness To Use SORA [2.7] 数多くの予測された利点にもかかわらず、ユーザーがテキスト・ツー・ビデオ(T2V)モデルを使う意思のあるドライバは未知数である。
本研究は、現実主義と新規性の価値を知覚するテクノロジーの受容と利用に関する拡張された統合理論を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:55:32 GMT)
The Fault in Our Recommendations: On the Perils of Optimizing the Measurable [2.6] エンゲージメントの最適化は、大きなユーティリティ損失をもたらす可能性があることを示す。
我々は、最初は人気コンテンツとニッチコンテンツの混在を推奨するユーティリティ・アウェア・ポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 May 2024 02:12:17 GMT)
Adjoint Sensitivity Analysis on Multi-Scale Bioprocess Stochastic Reaction Network [2.6] 本稿では,機械的モデルパラメータの学習を高速化するための随伴感度アプローチを提案する。
本稿では,多スケールのバイオプロセス力学モデルを表す酵素解析(SA)について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:06:45 GMT)
On High-Dimensional Twin-Field Quantum Key Distribution [2.6] Twin-Field Quantum Key Distribution (QKD) は、単一光子干渉を用いて長距離QKDを実行するQKDプロトコルである。
我々はツインフィールドQKDの本質を定義し、その一般化を高次元へと探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:20:37 GMT)
Unknown Script: Impact of Script on Cross-Lingual Transfer [2.5] 言語間移動は、言語間で知識を伝達する効果的な方法となっている。
対象言語とそのスクリプトが事前訓練されたモデルの一部ではない場合を考える。
この結果から, 共通スクリプト, 言語類似性, モデルサイズよりも, トークン化の重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:23:39 GMT)
Creativity and Machine Learning: A Survey [2.5] 機械学習とクリエイティビティの分野への関心が高まっている。
本稿では,計算創造理論の歴史と現状について概説する。
この分野における重要な貢献について批判的な議論を行った後、この分野における現在の研究課題と新たな機会について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:19:46 GMT)
100 Gbps Quantum-safe IPsec VPN Tunnels over 46 km Deployed Fiber [2.4] 量子鍵分布(QKD)技術を用いて,量子セーフな高速100Gbpsサイト間IPsecトンネルを初めて実証した。
デモは2つのJPモルガン・チェース・データ・センター(DC)間で実施され、シンガポール全域に46kmのテレコムファイバーが配備された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:40:24 GMT)
Quantum complexity of the Kronecker coefficients [2.3] 与えられたクロネッカー係数は、QMA検証器の受理証人によって区切られたベクトル空間の次元をカウントすることを示す。
これは、クロネッカー係数を与えられた相対誤差の範囲内で近似することは、ある量子近似数え上げ問題の自然クラスよりも難しくないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:12:24 GMT)
Emergence of Collective Open-Ended Exploration from Decentralized Meta-Reinforcement Learning [2.3] 近年の研究では、メタ強化学習を用いて訓練されたエージェントにおいて、自己プレイを用いたオープンエンドタスク分布において、複雑な協調行動が出現することが証明されている。
我々は,自然界における一般集団探索戦略の展開を,自己プレイやその他の集中訓練技術が正確に反映していないことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:37:55 GMT)
Refractive index profiles for a $\mathcal{PT}$-symmetric optical structure [2.2] 屈折率分布$n$が長手方向のみの変動を認める場合, mathcalPT$光構造の挙動について検討する。
また,屈折率プロファイルの新たな解析的解も取得し,図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図形的図
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:05:19 GMT)
Large-Scale MPC: Scaling Private Iris Code Uniqueness Checks to Millions of Users [2.2] 我々は、一般的に機密データのサーバ側処理を必要とする生体認証システムにおけるプライバシー問題に対処する。
我々は、与えられたIris Codeが与えられたデータベースに含まれるものと似ているかどうかを問合せできるソリューションを設計します。
すべてのクエリとデータセットは、セキュアなマルチパーティ計算を使用して保護されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:29:11 GMT)
Multiparameter regularization and aggregation in the context of polynomial functional regression [2.2] 本稿では,複数のパラメータの正規化のためのアルゴリズムを導入し,関連するパラメータを扱うための理論的基礎的手法を提案する。
提案手法の有効性は, 人工医療データと実世界の医療データの両方を用いて評価し, 有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:26:20 GMT)
A Roadmap for Multilingual, Multimodal Domain Independent Deception Detection [2.2] 人間のコミュニケーションの一般的な側面である騙しは、デジタル時代において大きな変化を遂げた。
近年の研究では、英語の領域にまたがる騙しに普遍的な言語的手がかりが存在する可能性が示されている。
低リソース言語における誤検出の実践的課題は、ラベル付きデータがないため、よく研究されている問題ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:38:34 GMT)
Fabrication of Al/AlOx/Al junctions with high uniformity and stability on sapphire substrates [2.0] ジョセフソン接合は、スケーラブルな超伝導量子コンピュータ回路のような量子デバイスにとって不可欠である。
本研究では,サファイア基板上でのAl/AlOx/Al接合が0.0169～0.04mm2であった。
これらの接合部の室温抵抗(RN)の標準偏差は15mm×15mmチップの1.7%以上、2インチウエハの2.66%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:01:59 GMT)
An LLM-Tool Compiler for Fused Parallel Function Calling [2.0] LLM(Large Language Models)における最先端のシーケンシャル推論は、会話タスク以外のCopilotの機能を複雑な関数呼び出しに拡張した。
LLM-Toolコンパイラは、実行時に単一の関数の下で同様のツール操作を融合し、LLMに統一的なタスクとして提示する。
大規模なCopilotプラットフォーム上でベンチマークされたLLM-Toolコンパイラは、既存のメソッドよりも最大4倍の並列呼び出しを実現し、トークンコストとレイテンシを最大40%と12%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:55:50 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） (Tue, 7 May 2024 03:21:18 GMT)
On regularized polynomial functional regression [2.0] 本稿では, 機能回帰を包括的に扱い, 新規な有限標本境界の確立に寄与する。
その際、線形汎関数回帰の文脈からいくつかの知見を拡張し、一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:38:40 GMT)
Covariant spatio-temporal receptive fields for neuromorphic computing [1.9] この研究は、スケール理論と計算神経科学の取り組みを組み合わせて、ニューロモルフィックシステムにおける時間的信号を処理するための理論的に確立された方法を特定する。
私たちのコントリビューションは、信号処理やイベントベースのビジョンに即時に関係しており、メモリや制御など、空間や時間とともに他の処理タスクにも拡張することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 23:54:23 GMT)
ResNCT: A Deep Learning Model for the Synthesis of Nephrographic Phase Images in CT Urography [1.9] ResNCTモデルは、非コントラストおよび尿路画像入力から合成ネフロート画像を生成することに成功した。
このモデルは、CTU検査に対する放射線線量33%の減少により、ネフローゼ相の獲得を除去する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 19:20:32 GMT)
Code-Mixed Probes Show How Pre-Trained Models Generalise On Code-Switched Text [1.9] 事前学習された言語モデルが3次元のコードスイッチトテキストをどのように扱うかを検討する。
その結果,事前学習した言語モデルは,コードスイッチトテキストへの一般化に有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:38:25 GMT)
Scalable Vertical Federated Learning via Data Augmentation and Amortized Inference [1.9] 本稿では,ベイズモデルを垂直的フェデレート学習環境に組み込むための,初めての包括的枠組みを紹介する。
本稿では,共同確率がクライアント固有確率の積に分解される,特定のVFLシナリオに対する革新的モデル定式化を提案する。
我々の研究は、垂直に分割されたデータシナリオにおけるプライバシー保護、分散ベイズ推論の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:29:06 GMT)
SmmPack: Obfuscation for SMM Modules with TPM Sealed Key [1.9] System Management Mode (SMM) は、x86およびx86-64プロセッサの最もプライベートな動作モードである。
我々はSMMモジュールの脆弱性解析のコストを上げるためにSmmPackを導入した。
我々は、SmmPackが元のSMMモジュールの性能を損なうことなく動作することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:33:05 GMT)
Strong broadband intensity noise squeezing from near-infrared to terahertz frequencies in semiconductor lasers with nonlinear dissipation [1.9] 励起強度依存性の強い半導体レーザーは、赤外からテラヘルツ波長の強いブロードバンド強度のノイズを補うことができることを示す。
我々のプロトコルは、強い強度のノイズを印加したキャビティ内量子状態を実現し、空洞量子力学実験のための新しいレギュレーションを創り出すことができる。
単一半導体レーザープラットフォームにおける古典的および量子力学的領域におけるこれらの複数の機能の存在は、オンチップの量子光学通信、計算、電磁スペクトルのセンシングの進歩を可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:10:25 GMT)
On the power of graph neural networks and the role of the activation function [1.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性に関する新しい結果を示す。
部分的活性化を持つ任意のGNNに対して、GNNが任意の反復数までルートを区別できないような、深さ2の非同型ルート木が一対存在することを証明している。
このことは、ニューラルネットワークの活性化関数を変更すると、グラフニューラルネットワークのパワーが劇的に変化することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:16:31 GMT)
Solving the bongard-logo problem by modeling a probabilistic model [1.8] 抽象推論問題は、AIアルゴリズムの知覚的および認知的能力に挑戦する。
本研究は、ボンガード・ローゴ問題に適した確率モデルであるPMoCを紹介する。
また、複雑な抽象的推論タスクのための拡張Transformer-EncoderであるPose-Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:34:34 GMT)
Dynamic Event-based Optical Identification and Communication [1.7] 時間的パターン認識は、技術によっては、通信周波数、範囲、正確な追跡の間のトレードオフを伴う。
我々は、高速なイベントベースカメラを利用して、このトレードオフを改善する発光ビーコンを用いたソリューションを提案する。
我々は,kHz帯における最先端の周波数通信と同時にビーコン追跡を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:43:30 GMT)
The Dark Side of Dataset Scaling: Evaluating Racial Classification in Multimodal Models [1.6] LAION400-MおよびLAION-2Bデータセットで学習した視覚言語モデルに対するデータセットスケーリングの下流への影響を評価する。
以上の結果から,トレーニングデータの増加に伴い,事前学習したCLIPモデルの人体画像の誤分類の可能性が高まった。
より小さなベースのViT-Bモデルでは、データセットが400Mから2Bのサンプルにスケールされた場合、黒人とラテン系の男性を犯罪として予測する確率は、それぞれ20%と47%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 19:11:10 GMT)
BILTS: A novel bi-invariant local trajectory-shape descriptor for rigid-body motion [1.6] 本稿では, Bi-Invariant Local Trajectory-Shape Descriptor (BILTS) とそれに対応する異種性尺度を提案する。
また,BILTS記述子からの動作を再現するアルゴリズムも含み,その双方向性と軌道生成の有用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:14:49 GMT)
An Empirical Study of Kotlin-Java Interactions [1.6] 現実世界のプロジェクトでJavaとKotlinが相互に相互作用する方法については、限定的な研究がある。
本稿では,11種類のKotlin-Java依存関係を抽出可能なDependExtractorというツールを実装した。
我々は、3,227のJavaと8,630のKotlinソースファイルを持つ23のKotlin-Java実世界のプロジェクトについて実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:26:24 GMT)
Breast Histopathology Image Retrieval by Attention-based Adversarially Regularized Variational Graph Autoencoder with Contrastive Learning-Based Feature Extraction [1.5] 本稿では,胸部組織像検索のための新しいアテンションベース逆正則変分グラフオートエンコーダモデルを提案する。
乳がん組織像の2つの公開データセットを用いて,提案モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:24:37 GMT)
CAKE: Sharing Slices of Confidential Data on Blockchain [1.5] 公開ブロックチェーンを含むシナリオにおいて、データの機密性を保証するために設計されたキー暗号化(CAKE)によるコントロールアクセス。
我々は、ロジスティクス領域内の現実のサイバーセキュリティプロジェクトにおいて、CAKEの応用を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:44:04 GMT)
POV Learning: Individual Alignment of Multimodal Models using Human Perception [1.5] 個人レベルでのアライメントは、システムと対話する個人ユーザの主観的な予測性能を高めることができると我々は主張する。
我々は、認識情報を機械学習システムに統合し、予測性能を測定することで、これを検証する。
本研究は, 個人認識信号を用いた主観的人間評価の機械学習が, 個人のアライメントに有用な手がかりとなることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:07:29 GMT)
Bridging the Bosphorus: Advancing Turkish Large Language Models through Strategies for Low-Resource Language Adaptation and Benchmarking [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は様々な分野において重要になってきており、表現不足の言語における高品質なモデルの緊急性を強調している。
本研究では、データ不足、モデル選択、評価、計算制限など、低リソース言語が直面する固有の課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:58:45 GMT)
ERATTA: Extreme RAG for Table To Answers with Large Language Models [1.3] 大規模言語モデル(LLM)は、拡張型AIソリューションに最適な選択肢である。
本研究では,データ認証,ユーザクエリルーティング,データ検索,質問応答機能のためのカスタムプロンプトを実現するために,複数のLSMを起動可能なLLMベースのユニークなシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:49:59 GMT)
On the Quest for Effectiveness in Human Oversight: Interdisciplinary Perspectives [1.3] 人間の監視は、現在、リスクの高いAIアプリケーションの負の側面に対処するための潜在的な保護として議論されている。
本稿では,心理学的,法学的,哲学的,技術的領域から洞察を合成し,効果的な人間の監視について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:36:54 GMT)
Selective Prediction for Semantic Segmentation using Post-Hoc Confidence Estimation and Its Performance under Distribution Shift [1.3] 本稿では,セマンティックセグメンテーションに適した画像レベルの信頼度尺度を提案する。
以上の結果から, ポストホック信頼度推定器は, 分布変化の影響を低減するためのコスト効率の高い手法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 01:05:14 GMT)
Enhancing Scalability of Metric Differential Privacy via Secret Dataset Partitioning and Benders Decomposition [1.3] メトリック微分プライバシー(mDP)は、新しいデータパラダイムとして機能するために、差分プライバシー(DP)の概念を拡張します。
道路網やグリッドマップ上の単語埋め込みや位置情報として符号化されたテキストデータなど、一般的なメートル法空間で表される秘密データを保護するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:19:09 GMT)
Demonstration of an Adversarial Attack Against a Multimodal Vision Language Model for Pathology Imaging [1.3] 本研究では,視覚言語基盤モデルであるPLIPモデルの脆弱性を標的攻撃下で調査する。
我々は、意図的に誤分類を誘発するために、PGD(Projected Gradient Descent)の逆方向摂動攻撃を用いる。
この研究は、AIモデルの信頼性を確保するための堅牢な防御の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:14:42 GMT)
Quantum software experiments: A reporting and laboratory package structure guidelines [1.3] 実験を記述したり、量子ソフトウェア実験パッケージに必要な構造を概説するための標準化されたガイドラインは存在しない。
本論文は,量子ソフトウェア実験の再現性と妥当性を高めるための試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:05:47 GMT)
Behaviour Planning: A Toolkit for Diverse Planning [1.2] EmphBehaviour Planningは、モジュラーの多様性モデルに基づいて、多様なプランを生成できる多様な計画ツールキットである。
本稿では,多様性モデルを記述するための定性的なフレームワーク,任意の多様性モデルに沿った計画を作成するための計画手法,SMTに基づく行動プランナの実践的実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:18:22 GMT)
Uncertainty Quantification Metrics for Deep Regression [1.2] スカラー化誤差, 誤差, スピアマンランク相関, 負対数類似度について検討した。
これらの指標が4つの典型的な不確実性の下でどのように振る舞うかを考察する。
以上の結果から,Errorは最も安定かつ解釈可能な指標であるが,AUSEとNLLにもそれぞれのユースケースが存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:46:45 GMT)
Pragmatist Intelligence: Where the Principle of Usefulness Can Take ANNs [1.2] ニューラルネットワーク(ANN)上で動作する機械学習アルゴリズムにおけるモデルパラメータ選択とネオプラグマティズムの理論との関係を概説する。
ANNのモデルパラメータ選択の結果を理解するために,本論文では,その意味がよく研究されている新プラグマティズム理論を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:11:42 GMT)
Concentration Tail-Bound Analysis of Coevolutionary and Bandit Learning Algorithms [1.1] 本稿では,アルゴリズムの実行時/実行時/実行時における集中テールバウンドを導出する問題について考察する。
この定理は、正、弱、零、負のドリフトが与えられた正確な指数的なテールバウンドを与える新しいドリフト定理を提供する。
我々のドリフト定理は、AIにおけるアルゴリズムのランタイム/レグレットの強い集中力を証明するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:45:15 GMT)
An Attention Based Pipeline for Identifying Pre-Cancer Lesions in Head and Neck Clinical Images [1.1] 頭頸部癌は外科生検後に専門病院で診断されるが、診断が遅れる可能性がある。
疑わしい病変,分節を同定し,非異形成性,異形成性,癌性病変に分類するアテンションベースパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:15:37 GMT)
Generating Feature Vectors from Phonetic Transcriptions in Cross-Linguistic Data Formats [1.1] 我々は,CLTS(Cross-Linguistic Transcription Systems)参照カタログによって提案される国際音声アルファベットの標準化版で表現できるすべての音に対して,バイナリ機能を動的に生成する手法を提案する。
我々のシステムは、音声の類似性を比較するための簡単な手段を提供するだけでなく、将来の言語間機械学習アプリケーションで使用される可能性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:40:59 GMT)
Improved simulation of quantum circuits dominated by free fermionic operations [1.0] 本稿では,FLOゲートと非ガウスゲートの「自由」近傍マッチゲートと等価なフェルミオン線形光学(FLO)ゲートからなる普遍量子回路をシミュレーションするアルゴリズムを提案する。
我々の重要な貢献は、FLO回路をシミュレートする新しい位相感受性アルゴリズムの開発である。
任意のFLOユニタリーと$k$制御Zゲートを含む量子回路に対して、先行技術よりも指数関数的に$k$O(4.5k)$Oを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:47:23 GMT)
Random walks on simplicial complexes [1.0] マルコフ連鎖の生成元は、離散構造に対する代数トポロジーの文脈で定義される上ラプラシアンであることが示される。
本研究は, 単体錯体が平坦なトーラスの再精製三角形の列である場合の拡散限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:31:13 GMT)
Sketch Then Generate: Providing Incremental User Feedback and Guiding LLM Code Generation through Language-Oriented Code Sketches [1.0] 私たちはLanguage-Oriented Code Sketchingを紹介します。
このアプローチでは、プロンプト内の固有の言語構造を活用して、プロンプトをコードスケッチに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:21:07 GMT)
First Measurement of Correlated Charge Noise in Superconducting Qubits at an Underground Facility [1.0] 地表面から107メートル下にある4ビットのデバイス上で、空間的および時間的関連電荷ジャンプを測定する。
この施設の岩が埋まると、宇宙線ミューオンのフラックスは海面実験室に比べて99%以上減少する。
我々は、22時間以上連続して4量子ビットを動作させ、3ミリ以上の長さで無相関の電荷ジャンプを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:05:25 GMT)
The Silicone Ceiling: Auditing GPT's Race and Gender Biases in Hiring [0.9] 一般に使われている1つの大きな言語モデルにおいて、人種と性別の偏りのアルゴリズム監査を行う。
モデルがステレオタイプに基づくバイアスを反映していることが分かる。
女性の履歴書には経験の少ない職業があり、アジアやヒスパニックの履歴書には移民のマーカーがあった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:39:45 GMT)
Overcoming challenges of translating deep-learning models for glioblastoma: the ZGBM consortium [0.9] 方法: MRデータは、ZGBMコンソーシアムの5つのコンソーシアムにまたがる前向きコホートから、ランダムな5人のサンプルから分析された。
DICOMヘッダ情報とともに臨床および治療データを解析し,治療経路の撮影スケジュールを把握した。
全ての部位は、前外科的な研究を除いて、経路内のすべての段階において構造的イメージングを行い、いくつかの部位ではコントラスト強化T1強調画像のみを実行する。
拡散MRIは、最も一般的な非構造イメージングタイプであり、各部位で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:04:08 GMT)
Resonant structure for improved directionality and extraction of single photons [0.9] 我々は, ダイヤモンド中の窒素空孔欠陥センター(NV)に適した準曲面を設計した。
我々の設計は、主に前方の20度の領域で発光する、高い指向性エミッションを達成する。
これにより、ファイバベースのコレクションを含む光の収集がより効率的になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:13:12 GMT)
Quantum-enhanced Markov Chain Monte Carlo for systems larger than your Quantum Computer [0.9] 量子計算を複数回、より小さな量子コンピュータで行うことができるように、アルゴリズムを粗くする枠組みを導入する。
また,本手法は量子ハードウェア仕様に合わせて調整可能であり,古典的手法や量子的手法と容易に組み合わせることができると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:04:07 GMT)
Physics-based deep learning reveals rising heating demand heightens air pollution in Norwegian cities [0.9] 政策立案者は、交流を無視して、大気の質や気候変動を孤立して分析することが多い。
本研究は,K平均クラスタリング,階層クラスタリング,ランダムフォレスト技術と回帰モデルを比較して,特定の気候要因が大気質に及ぼす影響を考察する。
大気汚染予測のための物理ベースディープラーニング(PBDL)とLong Short-Term Memory(LSTM)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 23:43:46 GMT)
IPFed: Identity protected federated learning for user authentication [0.9] 既存の手法では,プライバシ保護と高精度の両立が困難であることを示す。
クラス埋め込みのためのランダムプロジェクションを用いたプライバシー保護型フェデレーション学習であるIPFedを提案する。
顔画像データセットの実験では、IPFedは最先端の手法の精度を維持しながら、個人情報のプライバシを保護することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:29:41 GMT)
Quantum jumps in driven-dissipative disordered many-body systems [0.9] 我々は、標準リンドブラッドと開量子系の非ジャンプ非エルミート力学を補間するリンドブラッドマスター方程式の変形を導入する。
本研究では,現実的なポストセレクションプロトコルによって実現可能な量子ジャンプ数を減らすことで,局所的な位相の出現を促進することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:11:47 GMT)
A Significantly Better Class of Activation Functions Than ReLU Like Activation Functions [0.8] 本稿では、ほぼ普遍的に使われているReLUlikeやSigmoidalのアクティベーション関数よりもはるかに優れたアクティベーション関数のクラスを導入する。
2つの新しいアクティベーション関数は、一般的なアクティベーション関数と大きく異なるコーンとパラボリックコーンと呼ばれる。
本稿では,多くの非線形実世界のデータセットを半空間よりも少ないハイパーストリップで分離できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:24:03 GMT)
Quantum dots and cryogenic radio-frequency readout electronics implemented on a fully-depleted silicon-on-insulator multi-chip assembly [0.8] 量子処理ユニットは、デジタルおよびアナログ電子モジュールを含むより大きな情報処理システムのモジュールである。
ここでは、シリコン量子デバイスの多重読み出しのための低温多モジュールアセンブリを提案する。
それぞれのモジュールを個別に表示し、(i)35dB以上の利得、118MHzの帯域幅、4.2K以下のノイズ温度、(ii)1.1dB未満の挿入損失、0-2GHzのノイズ温度、1.1K未満のノイズ温度、(iii)シングル電子ボックス(SEB)電荷センサを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:19:01 GMT)
Tiny Deep Ensemble: Uncertainty Estimation in Edge AI Accelerators via Ensembling Normalization Layers with Shared Weights [0.8] AI駆動システムでは、不確実性推定により、ユーザーは過信予測を避け、機能的安全性を達成することができる。
エッジデバイスにおける不確実性推定のための低コストなアプローチであるTiny-Deep Ensembleアプローチを提案する。
提案手法は精度を損なわないが,予測精度は最大で$sim 1%$,RMSEは17.17%$である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 22:54:17 GMT)
PINQI: An End-to-End Physics-Informed Approach to Learned Quantitative MRI Reconstruction [0.7] 定量的磁気共鳴イメージング(qMRI)は、生体物理パラメータの再現可能な測定を可能にする。
この課題は、取得した生データから所望の組織パラメーターマップを得るために、非線形で不適切な逆問題を解決することである。
我々は、信号、取得モデルに関する知識を統合した新しいqMRI再構成手法であるPINQIを提案し、単一エンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークへの正規化を学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:12:53 GMT)
Evaluating Text Summaries Generated by Large Language Models Using OpenAI's GPT [0.7] 本研究では,OpenAI の GPT モデルを6つの変圧器モデルから生成したテキスト要約の独立評価器としての有効性について検討する。
ROUGEやLatent Semantic Analysis(LSA)といった従来の指標を用いて、高品質な要約(簡潔さ、妥当性、コヒーレンス、可読性)の本質的特性に基づいて、これらの要約を評価した。
分析の結果,GPTと従来の指標との間に有意な相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:52:34 GMT)
Enhancing Knowledge Retrieval with Topic Modeling for Knowledge-Grounded Dialogue [0.7] 本稿では,知識ベースにおけるトピックモデリングを利用して,検索精度をさらに向上する手法を提案する。
また,改良された検索性能を活用するために,大規模な言語モデルChatGPTの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 May 2024 23:32:32 GMT)
AdsorbDiff: Adsorbate Placement via Conditional Denoising Diffusion [0.7] そこで本研究では,デノジング拡散を用いた吸着配置のための新しいフレームワークを提案する。
このモデルは、最も低いエネルギー配置に対応する最適な吸着部位と配向を予測するように設計されている。
以上の結果から,従来の最良アプローチと比較して,最大5倍,3.5倍の精度向上が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:49:21 GMT)
Quantum sensing with atomic, molecular, and optical platforms for fundamental physics [0.6] 基礎物理学と新しい応用のための説得力のある長期的なビジョンは、量子情報科学の急速な発展を活用することであると我々は主張する。
我々は、重力の量子的側面、基本的な対称性など、最も興味深く挑戦的な問題のいくつかが、新たな量子計測フロンティアで取り組まれることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:56:20 GMT)
AugmenTory: A Fast and Flexible Polygon Augmentation Library [0.6] データ拡張は、限られたデータセットの課題に対処するための重要なテクニックである。
特殊なライブラリの欠如は、ポリゴン増補プロセスを妨げている。
本稿では,新たに開発されたAugmenToryライブラリに具体化された新しいソリューションを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:07:05 GMT)
An Advanced Features Extraction Module for Remote Sensing Image Super-Resolution [0.5] チャネル・アンド・スペースアテンション特徴抽出(CSA-FE)と呼ばれる高度な特徴抽出モジュールを提案する。
提案手法は,高頻度情報を含む特定のチャネルや空間的位置に着目し,関連する特徴に焦点を合わせ,無関係な特徴を抑えるのに役立つ。
本モデルは,既存モデルと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:15:51 GMT)
Green Tsetlin Redefining Efficiency in Tsetlin Machine Frameworks [0.5] Green Tsetlin (GT) は、TMを用いて現実世界の問題を解決するために開発されたTsetlin Machine (TM) フレームワークである。
GTは、複雑さを減らし、プロダクション対応のTM実装を提供することを目的とした、使い易いフレームワークである。
Pythonインターフェースを備えたC++バックエンドは、競争力のあるトレーニングと推論のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:24:56 GMT)
Multidimensional Quantum Walks, Recursion, and Quantum Divide & Conquer [0.5] 我々は,多次元量子ウォークの技法を定式化したEmphsubspace graphと呼ばれる物体を紹介する。
本稿では、任意の量子サブルーチンとエンハンスウィッチネットワークを組み合わせ、合成関数を計算する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:21:42 GMT)
Leveraging LSTM and GAN for Modern Malware Detection [0.5] 本稿では,マルウェア検出精度と速度を向上するために,ディープラーニングモデル,LSTMネットワーク,GAN分類器の利用を提案する。
研究結果は98%の精度で行われ、ディープラーニングの効率が積極的なサイバーセキュリティ防衛において決定的な役割を担っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:57:24 GMT)
Polynomial XL: A Variant of the XL Algorithm Using Macaulay Matrices over Polynomial Rings [0.5] 我々は h-XL の変種を示し、これをイポリノミアル XL (PXL) と呼ぶ。
k$変数を推測する前に、環上のマコーレー行列の列を除去することにより、各推定値に必要な演算量をh-XLと比較することができる。
PXLを解析した結果、PXLは$n=m$のランダムシステム理論において、他のアルゴリズムよりも効率的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:24:37 GMT)
A Novel Approach to Chest X-ray Lung Segmentation Using U-net and Modified Convolutional Block Attention Module [0.5] 本稿では,胸部X線像におけるU-netと注意機構を統合した肺分画の新しいアプローチを提案する。
提案手法は,CBAM(Convolutional Block Attention Module)を組み込むことで,U-netアーキテクチャを向上する。
CBAMとU-netアーキテクチャの採用は、医用画像の分野で大きな進歩を見せている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:21:19 GMT)
Nonlocality activation in a photonic quantum network [0.4] ベル非局所性は、量子鍵分布やランダムネス生成のようなデバイスに依存しない技術にとって重要である。
ベル局所状態の単一コピーは、複数のパーティの量子ネットワークに埋め込まれた後に非局所性をもたらす可能性があることを示す。
本研究は,非局所性に基本的な意味を持ち,実世界の応用における非局所相関の実用化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:50:06 GMT)
A Bayesian Gaussian Process-Based Latent Discriminative Generative Decoder (LDGD) Model for High-Dimensional Data [0.4] 潜在判別生成デコーダ(LDGD)は、多様体発見過程において、データと関連するラベルの両方を用いる。
LDGDは,データサイズに制限のあるシナリオに対して,多様体を頑健に推論し,正確にラベルを予測することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:06:07 GMT)
Link Me Baby One More Time: Social Music Discovery on Spotify [0.3] Spotifyのデータを使って、あるユーザから別のユーザへのリンクが、共有アーティストの音楽に関わる受信機にどのように送信されるかを調べる。
本稿では,このプロセスに影響を及ぼす可能性のある要因として,送受信者関係の強さ,Spotifyソーシャルネットワークにおけるユーザの役割,音楽ソーシャル・コヒージョン,新しいアーティストがレシーバーの好みにいかに似ているか,などについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:02:21 GMT)
AI in Lung Health: Benchmarking Detection and Diagnostic Models Across Multiple CT Scan Datasets [0.3] 肺がんの死亡率は早期発見によって緩和され、人工知能データセットにますます依存している。
本研究は,デューク肺がんスクリーニングデータセットを用いたDLCSD-mDおよびLUNA16-mDモデルの開発と評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:36:40 GMT)
Entanglement swapping via lossy channels using photon-number-encoded states [0.3] 遠方のパーティ間で共有される絡み合いは、量子ネットワークにおける鍵となるリソースである。
エンタングルメントスワップを用いた量子リピータは、この効果を軽減することができるが、通常は高性能なフォトニック量子メモリを必要とする。
我々は、フォトニック量子メモリを必要とせずに、量子チャネル損失を効果的に軽減できる光子数符号化状態を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:17:34 GMT)
Online search is more likely to lead students to validate true news than to refute false ones [0.3] この研究は、若者が偽情報をどのように認識し、扱うかを理解することに焦点を当てている。
以上の結果から,オンライン検索は偽ニュースを否定するよりも,学生に真ニュースを検証させる傾向が示唆された。
この研究は、若者が真と偽の情報をどのように認識し、区別するかを原則的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:49:51 GMT)
Parameter uncertainties for imperfect surrogate models in the low-noise regime [0.3] 我々は、不特定、ほぼ決定論的シュロゲートモデルの一般化誤差を解析する。
遅れた一般化誤差を避けるために、後続分布が全ての訓練点をカバーする必要があることを示す。
これは、原子論的機械学習における1000次元データセットに適用する前に、モデル問題で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:03:42 GMT)
Typical thermalization of low-entanglement states [0.3] 我々は, 高精度条件下での低絡み合い初期状態の熱化を証明した。
我々は、初期状態の絡み合いが低いとき、局所的な熱化につながる局所ハミルトニアンのランダムなエネルギー平滑化を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:21:20 GMT)
Individual Fairness Through Reweighting and Tuning [0.2] 社会内の本質的なバイアスは、人工知能(AI)システムによって増幅し、永続することができる。
近年,グラフラプラシアン正則化器 (GLR) が一般リプシッツ条件の代用として用いられ,個人の公正性を高めている。
本研究では,GLRを列車上で独立に定義し,目標データに類似した精度を維持できるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 19:55:01 GMT)
Materials Discovery with Extreme Properties via Reinforcement Learning-Guided Combinatorial Chemistry [0.2] ルールベースの分子デザイナは、その後の分子フラグメントを選択してターゲット分子を得るための訓練されたポリシーによって駆動される。
極端に標的となる7つの性質にぶつかる分子の発見を目的とした実験で、我々のモデルはターゲットを隠蔽する分子の1,315個を発見した。
分子断片の結合規則の下で生成される全ての分子が100%化学的に有効であることが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:07:34 GMT)
Orbital angular momentum spectrum and entanglement in a rotating accelerated reference frame [0.2] 量子場理論は、線形加速された観測者の観点からは、慣性空空間は熱粒子で満たされている可能性があることを示している。
本稿では, 回転加速基準フレームにおけるOAMスペクトルについて検討し, 線形加速の場合とスペクトルの相違について検討する。
回転加速オブザーバーが実際にこれらの粒子をどう知覚するかを理解するために、ウンルー・デウィット検出器とその詳細バランスを研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:24:46 GMT)
Enriched BERT Embeddings for Scholarly Publication Classification [0.1] NSLP 2024 FoRC Task Iは、競争として組織されたこの課題に対処する。
目的は、ある論文に対する研究分野の分類法であるOpen Research Knowledge Graph (ORKG) から、123の事前定義されたクラスのうちの1つを予測することができる分類器を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:05:20 GMT)
Rethinking Model Prototyping through the MedMNIST+ Dataset Collection [0.1] 本研究は,MedMNIST+データベースに対する評価環境の多様化のためのベンチマークを示す。
我々は、医用画像分類のための共通畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースのアーキテクチャを徹底的に分析する。
この結果から,計算効率のよいトレーニングスキームと最新の基礎モデルは,高額なエンドツーエンドトレーニングとリソース強化アプローチのギャップを埋める上で有望であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:49:46 GMT)
A dataset of over one thousand computed tomography scans of battery cells [0.0] 市販電池の1万点以上のトモグラフィー画像のデータセットを提示する。
データセットは、さまざまな化学(リチウムイオンとナトリウムイオン)と、さまざまな電池形成因子にまたがる。
製造の多様性とバッテリーの欠陥の存在は、このデータセットを通して観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:22:57 GMT)
xNose: A Test Smell Detector for C# [0.0] テストの臭いは、コードの臭いに似ているが、テストコードとテスト中のプロダクションコードの両方に悪影響を及ぼす可能性がある。
Java、Scala、Pythonなどの言語でテストの臭いに関する広範な研究にもかかわらず、C#でテストの臭いを検出する自動ツールが不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:10:42 GMT)
Vacuum Energy from Qubit Entropy [0.0] ゼロ温度における相互作用しない量子場の真空エネルギーは、仮想揺らぎに付随する量子自由度の量子エントロピーに比例することを示す。
ゼロ温度での非相互作用量子真空に対する熱力学の最初の法則を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:38:26 GMT)
Utilizing GPT to Enhance Text Summarization: A Strategy to Minimize Hallucinations [0.0] 我々は,未精算サマリーの評価を行い,精錬後の精錬サマリーについても,従来型および新奇な指標を用いて評価する。
その結果,幻覚内容の減少が顕著に改善し,要約の事実的整合性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:23:02 GMT)
Unveiling the optimization process of Physics Informed Neural Networks: How accurate and competitive can PINNs be? [0.0] 本研究では、物理インフォームドニューラルネットワークの潜在的な精度について、従来の類似した研究や従来の数値手法と対比して検討する。
改良された最適化アルゴリズムを選択することで、結果の精度が大幅に向上することがわかった。
損失関数の簡単な修正は精度を向上し、拡張のための追加の道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:50:25 GMT)
Unraveling the Dominance of Large Language Models Over Transformer Models for Bangla Natural Language Inference: A Comprehensive Study [0.0] 自然言語推論(NLI)は自然言語処理(NLP)の基盤である
本研究では,ベンガル語のような低リソース言語におけるLLM(Large Language Models)の評価について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:34:13 GMT)
Topology and $\mathcal{PT}$ Symmetry in a Non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger Chain with Periodic Hopping Modulation [0.0] 周期的なホッピング変調が非ハーミティシティを示すSu-Schrieffer-Heeger鎖に及ぼす影響について検討した。
特に,本論文は,2,4,8格子間隔のホッピング周期性に係わる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:07:47 GMT)
Three variations of Heads or Tails Game for Bitcoin [0.0] チップを用いた古典的ヘッドゲームやタイルスゲームの3つの非常に単純な変種を提示する。
最初の変種は、2人の鉱山労働者が同時にブロックを発見したときに発生する一時的なBitcoinフォークの問題に対処する。
第2の変種はプレイヤーに偏りがあり、なぜ難易度調整式が中本選手のコンセンサスの攻撃に弱いのかを説明するのに役立つ。
第3の変種は偏りがなく、Difficulty Adjustment式におけるこの問題を完全に修正できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:08:15 GMT)
The Elephant in the Room -- Why AI Safety Demands Diverse Teams [0.0] AIの“安全”と“調整”に対する既存のアプローチは、最も効果的なツールやチーム、あるいはアプローチを使用していないかも知れません。
我々は、社会科学問題としてアライメントを扱い、この問題に対する代替的でより良いアプローチが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:05:23 GMT)
The Dirac Delta as a Singular Potential for the 2D Schrodinger Equation [0.0] 分布一般化量子論の枠組みにおいて、対象$Hpsi$は分布として定義される。
その重要性は数学的に厳密な方法であり、いかなる種類の正規化や正規化にも依存しない。
分布解釈は、波動関数が定義できない点で評価する必要性を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:36:34 GMT)
The Detection of a Possible Exoplanet Orbiting KIC 1718360 Using Machine Learning [0.0] 本稿では, G1.5IV-V型星KIC 1718360の光曲線における周期的なディミング現象の検出について述べる。
データの分析は、2.938日周期で約1.048地球半径の軌道を公転する天体に向けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:34:18 GMT)
Stable Symmetry-Protected Topological Phases in Systems with Heralded Noise [0.0] 定常状態が安定な混合状態対称性保護位相(SPT)秩序を示す局所量子チャネルの族を示す。
定常状態の短距離対にエラーを効果的に閉じ込める補正プロトコルを構築する。
遮蔽ノイズの速度が増加するにつれて、SPTの順序は最終的に有向パーコレーション遷移によって失われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:58:11 GMT)
Spontaneous breaking of time translation symmetry in a system without periodic external driving [0.0] 外部駆動を伴わない原子空洞系における時間変換対称性の自発的破壊を予測した。
共振器の2つのバイパス後にのみシステム状態が初期状態に戻るパラメータ範囲が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:01:20 GMT)
Some Things I Have Learned From Detlef Dürr [0.0] この作品は、Detlef D'urrと彼の科学を振り返るものである。
D"urrは理論と数学の物理学者であり、特に量子力学、電磁気学、統計力学の基礎の研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:49:32 GMT)
Singular value decomposition quantum algorithm for quantum biology [0.0] 本稿では,最近開発された特異値分解アルゴリズムを量子生物学における2つのベンチマークシステムに適用する。
このアルゴリズムは,量子シミュレータの実装により,これらのシステムの短時間・長時間の正確なダイナミクスを捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:45:02 GMT)
Self-Replicating and Self-Employed Smart Contract on Ethereum Blockchain [0.0] 自己複製型・自己雇用型エージェントを開発した。
ある量のエーテルが蓄積されると、エージェントは自分自身を複製し、子孫を残します。
このプロジェクトの目的は、人間のためのツールとしてではなく、自分自身のために生きる人工エージェントを実装することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:17:06 GMT)
Scalable network reconstruction in subquadratic time [0.0] 本稿では,この2次ベースラインを大幅に上回る広範囲の再構成問題に適用可能な一般アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、高い確率で最適なエッジ候補を生成する第2の隣人探索に依存している。
本アルゴリズムは2次ベースラインよりも桁違いに高速な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:57:08 GMT)
Relativistic Dips in Entangling Power of Gravity [0.0] 量子相関はパラメータの特定の選択に対して強く抑制されることを示す。
システムを古典化する傾向にあるプランクスケールから遠く離れたところで、顕著なキャンセル点が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:44:30 GMT)
Refining Joint Text and Source Code Embeddings for Retrieval Task with Parameter-Efficient Fine-Tuning [0.0] そこで本研究では,それを利用した微調整フレームワークを提案する。
PEFT(Efficient Fine-Tuning)技術。
提案する微調整フレームワークは,最大で0.4%のパラメータをチューニングすることで,コードテキスト検索性能を向上させる可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:50:25 GMT)
Quantum-inspired clustering with light [0.0] 本稿では,レーザービームを用いた1量子ビット量子アルゴリズムのシミュレーションを行うための新しい手法を紹介する。
我々は,SciRep 13,13284 (2023) で提案された手法に従って,クラスタリング手法を実装した変分量子アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:17:02 GMT)
Quantum unital Otto heat engines: using Kirkwood-Dirac quasi-probability for the engine's coherence to stay alive [0.0] 脱相または非脱相エンジンの累積を計算する方法を示す。
キュービットに対して、任意のユニタリおよびユニタリチャネルに対する平均と分散の分析式を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:00:02 GMT)
Quantum thermodynamics of boundary time-crystals [0.0] 時間変換対称性の破れはマルコフ開量子系における非定常多体相、いわゆる時間結晶の出現のメカニズムである。
ここでは、有限温度環境におけるパラダイム的境界時間-結晶系について考察し、任意の温度における時間-結晶相の持続性を実証する。
我々の研究は、非平衡時間結晶相を維持するための熱力学的コストに光を当て、例えば量子センシングのための可能なリソースとして時間結晶を特徴づけるための枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:01:17 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） (Tue, 7 May 2024 11:23:25 GMT)
Quantum Rabin oblivious transfer using two pure states [0.0] 控えめな転送では、送信側Aliceはビットを保持し、受信側Bobはビットを取得するか、確率$p_?$で情報を取得する。
本稿では,2つの純状態を用いた量子ラビンオブリバスト転送プロトコルについて検討する。送信側と受信側で異なる不正シナリオを探索し,各ケースにおいて最適な不正確率を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:54:16 GMT)
Quantum Circuit for Imputation of Missing Data [0.0] ゲート複雑性を持つ変分量子回路を$O(N)$と$O(N2)$で構築する。
結果の良好な収束性を求める一連のデータセット上で、アルゴリズムのパフォーマンスをトレーニングし、テストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:48:42 GMT)
Quantum Circuit Optimisation and MBQC Scheduling with a Pauli Tracking Library [0.0] パウリ追跡により、量子ハードウェア上で実行しなければならないパウリゲートの数を減らすことができる。
これは測定ベースの量子コンピューティングやクリフォード回路で実装された誤り訂正回路に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:00:57 GMT)
Proximal Policy Optimization with Adaptive Exploration [0.0] 本稿では,強化学習の文脈における探索・探索トレードオフについて検討する。
提案する適応探索フレームワークは,最近のエージェントの性能に基づいて,トレーニング中の探索の規模を動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:51:49 GMT)
Proceedings of the 2nd International Workshop on Adaptive Cyber Defense [0.0] 第2回アダプティブ・サイバー・ディフェンスに関する国際ワークショップがフロリダ州のフロリダ工科大学で開催された。
このワークショップは、人工知能(AI)と機械学習(ML)のユニークな応用を探求する研究を共有するために組織された。
サイバードメインは現在、人間の専門家に大きく依存することなく、確実かつ効果的に防御することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:18:55 GMT)
Probability of Presence Versus $ψ(x,t)^* ψ(x, t)$ [0.0] 物理的確率密度を持つ $psi*(x, t) psi(x,t)$ の同定を仮定することは概念的には不満足であり、現実的には過度に制限される。
電子に対しては、$nabla psi* cdot nabla psi$に比例する単純で計算可能な相対論的補正が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:03:46 GMT)
Predicting Transonic Flowfields in Non-Homogeneous Unstructured Grids Using Autoencoder Graph Convolutional Networks [0.0] 本稿では,計算流体力学(CFD)においてよく用いられる非均一非構造格子による問題に対処することに焦点を当てる。
我々のアプローチの核となるのは幾何学的深層学習、特にグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の利用である。
新規なAutoencoder GCNアーキテクチャは、情報を遠隔ノードに伝播し、影響力のある点を強調することにより、予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:18:21 GMT)
Predicting Lung Disease Severity via Image-Based AQI Analysis using Deep Learning Techniques [0.0] この研究は、PM2.5レベルに加えて、AQI、PM10、O3、CO、SO2、NO2などの大気汚染物質を予測することを目的としている。
本稿では,画像の特徴抽出にVGG16モデル,AQI予測にニューラルネットワークを用いる。
AQI予測のためのニューラルネットワークモデルは、トレーニング精度88.54%、テスト精度87.44%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 03:42:49 GMT)
Potentials on the conformally compactified Minkowski spacetime and their application to quark deconfinement [0.0] 等角コンパクト化ミンコフスキー時空の3次元球面をパラメータ化する準半径座標における共形計量変形のクラスをS1times S3$とする。
本論文で開発された結果の適用として,これらのポテンシャルによって記述された相互作用の大規模コンパクト化半径限界について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:07:20 GMT)
Positivity and entanglement of polynomial Gaussian integral operators [0.0] 自己随伴積分作用素 $widehatkappa_PG$, すなわち多変数カーネル $kappa_PG$ の肯定性について検討する。
ガウス部が正の場合にのみ,$widehatkappa_PGが陽性となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:01:34 GMT)
Policy Iteration for Pareto-Optimal Policies in Stochastic Stackelberg Games [0.0] 一般のサムゲームにおいて、定常スタックルバーグ均衡(SSE)は常に存在するとは限らない。
既存のSSEを決定する方法は、SSEと極限の一致と収束を保証するために強い仮定を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:40:42 GMT)
Polarization-entangled photon pair source using beam displacers and thin crystals [0.0] ビーム転位器を用いた偏光共役光子対源の実験的実装について述べる。
ダウンコンバージョンされた光子は、非退化および型0過程において自発的なパラメトリックなダウンコンバージョンによって放出される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:39:18 GMT)
Philosophy of Cognitive Science in the Age of Deep Learning [0.0] ディープラーニングは、人工知能研究のほとんどの領域で大きな進歩をもたらした。
このパースペクティブペーパーは、貢献が特に実りのある重要な領域を調査している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:39:47 GMT)
Path distributions for describing eigenstates of orbital angular momentum [0.0] 分布は、任意の固有状態への経路がどのように寄与するかの尺度を提供する。
結果として得られた記述は、軌道角運動量を記述するためによく知られた「ベクトルモデル」を置き換えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:46:32 GMT)
New allometric models for the USA create a step-change in forest carbon estimation, modeling, and mapping [0.0] アメリカ合衆国国有林在庫(NFI)は、全国の森林表層バイオマス(AGB)と炭素収支の基礎となっている。
2023年後半、フォレスト・インベントリー・アンド・アナリティクス(FIA)プログラムは、新しい全国規模の体積とバイオマス推定器(NSVB)システムを導入し、コンポーネント比法を置き換えた。
モデルベース AGB 研究が FIA に依存していることから,CRM から NSVB への移行可能性に懸念がある。
我々は、受動衛星画像に依存するモデルが、ポイント・イン・タイムのNSVB AGBと炭素の許容可能な推定を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:38:39 GMT)
Neural network based deep learning analysis of semiconductor quantum dot qubits for automated control [0.0] 本稿では,機械学習,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しい手法を提案する。
注目すべきは、私たちのCNNは、ホッピング定数の変動を含む、サイト固有の障害をHubbardパラメータで処理できることです。
我々のアプローチでは、同時に5つ以上の量子ドットのチューニングが可能になり、しばしば見過ごされるクロストークの問題に効果的に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:56:12 GMT)
Network reconstruction via the minimum description length principle [0.0] 階層的ベイズ推定と重み量子化に基づく別の非パラメトリック正則化スキームを提案する。
提案手法は最小記述長 (MDL) の原理に従い, データの最大圧縮を可能にする重み分布を明らかにする。
提案手法は, 人工ネットワークと経験ネットワークの再構築において, 体系的に精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:54:52 GMT)
Multiple crossing during dynamical symmetry restoration and implications for the quantum Mpemba effect [0.0] 初期状態を調整することで、自由フェルミオン系における対称性のダイナミクスが以前よりはるかにリッチな振る舞いを示すことを示す。
特に、長距離結合を持つ自由フェルミオンモデルの基底状態を含むある種の初期状態のクラスでは、絡み合い非対称性は複数の交差を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:57:45 GMT)
Multi-Margin Loss: Proposal and Application in Recommender Systems [0.0] 協調フィルタリングに基づくディープラーニング技術は、その素直な性質から人気を取り戻している。
提案されたマルチマージン損失(MML)は、負のサンプルに対して複数のマージンと様々な重みを導入することでこれらの課題に対処する。
MMLは, 負のサンプル数が少ない場合に, ベースラインのコントラスト損失関数と比較して最大20%の性能向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:58:32 GMT)
Monkeypox disease recognition model based on improved SE-InceptionV3 [0.0] 本研究はSE-InceptionV3モデルを改良し,SENetモジュールを組み込み,インセプションV3フレームワークにL2正規化を組み込むことでサルポックス病の検出を向上する。
本モデルは,テストセットにおいて96.71%の精度を示し,従来の手法やディープラーニングモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:27:21 GMT)
Molecular Identification via Molecular Fingerprint extraction from Atomic Force Microscopy images [0.0] 深層学習モデルは、一定の高さのHR-AFM画像の3Dスタックに符号化された化学情報や構造情報を検索することができる。
本研究では, トポロジカルフィンガーによる分子構造記述の確立により, それらの限界を克服する。
指紋による仮想検診を他のDLモデルによって提供されるグローバルな情報で補完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） (Tue, 7 May 2024 13:47:35 GMT)
Mitigating Nonlinear Algorithmic Bias in Binary Classification [0.0] 本稿では,保護属性の非線形なバイアスの検出と緩和に因果モデリングを用いることを提案する。
若年者では「低リスク」と正しく分類される可能性が低いことを示す。
適応因果モデルに基づいて、偏り確率推定を計算し、全体の精度にほとんど影響を与えずに、公正性の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 10:22:23 GMT)
Maxwell relation between entropy and atom-atom pair correlation [0.0] 一次元(1次元)における超低温ボース気体の局所対相関とエントロピーの間の熱力学的マックスウェル関係を導出する。
我々の計算は、測定された原子-原子相関から量子気体のエントロピーを推定する実験手法の実証的な実証であると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:54:29 GMT)
Light Dark Matter Search with Nitrogen-Vacancy Centers in Diamonds [0.0] 本研究では, ダイヤモンド中の窒素空孔中心を持つ磁気計を用いて, アクシオンやダーク光子などの暗黒物質を探索する新しいアイデアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 06:13:29 GMT)
Learning parameter dependence for Fourier-based option pricing with tensor networks [0.0] 本稿では,FTベースのオプション価格で現れる関数に近似したテンソルトレインを,テンソル学習アルゴリズムにより構築する価格法を提案する。
ベンチマークテストとして,様々な揮発性の値と現在の資産価格に対するマルチアセットオプションの価格設定を行う。
提案手法は, 最大11個の資産を含む試験ケースにおいて, モンテカルロシミュレーションを計算複雑性の観点から105ドルのパスで比較または上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 05:29:49 GMT)
Learning Governing Equations of Unobserved States in Dynamical Systems [0.0] 我々は、部分的に観測された力学系の制御方程式を学習するために、ハイブリッドニューラルネットワークODE構造を用いる。
本手法は, 観測されていない状態の真の支配方程式の学習に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:02:06 GMT)
Large mechanical squeezing through synthetic magnetism in optomechanics [0.0] 本稿では,$rm3dB$制限を超えて,大量のメカニカルスクイーズを生成する手法を提案する。
我々のベックマークシステムは、後方刺激ブリルアン散乱(BSBS)プロセスを介して2つの光モードに結合した音響モードで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:38:59 GMT)
Kirkwood-Dirac representations beyond quantum states (and their relation to noncontextuality) [0.0] 標準的なカークウッド・ディラック表現が、量子論のすべての完全構成表現にどのように拡張できるかを示す。
すると、与えられた実験シナリオや量子論の断片に対して、至る所で実かつ非負なカークウッド・ディラック表現を見つけることができれば、シナリオや断片は一般化された非コンテクスト性(英語版)の原理と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:00:01 GMT)
Josephson threshold detector in the phase diffusion regime [0.0] その結果,Al Josephson接合に基づくしきい値検出は,位相拡散機構を利用して大幅に改善できることが示唆された。
このような検出器の最適性能は有限温度で起こり、マイクロ波単光子検出はサブK範囲でも可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:49:21 GMT)
Introducing a microstructure-embedded autoencoder approach for reconstructing high-resolution solution field data from a reduced parametric space [0.0] 我々は,パラメトリック空間情報を標準オートエンコーダアーキテクチャに組み込むことで,低忠実度解写像を高忠実度に変換する新しい多忠実深層学習手法を開発した。
パラメトリック空間情報の統合により、低忠実度から高忠実度解を効果的に予測するためのトレーニングデータの必要性が大幅に低減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 11:28:02 GMT)
Inferring Discussion Topics about Exploitation of Vulnerabilities from Underground Hacking Forums [0.0] 地下ハッキングフォーラムは、ハッキング技術と搾取に関する議論の交換の場として機能している。
本稿では,これらのフォーラムで議論されている脆弱性の鍵テーマを分析し,発見するためのトピックモデリングを用いた革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:54:32 GMT)
Improved composable key rates for CV-QKD [0.0] 本稿では,この領域における従来の理論の洗練と進歩について述べる。
汎用CV-QKDプロトコルの構成可能な鍵レートについて,より厳密な定式化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:48:48 GMT)
High-quality superconducting α-Ta film sputtered on heated silicon substrate [0.0] α-Taフィルムは、長いコヒーレンス時間でマルチキュービットを製造するための有望なプラットフォームである。
ここでは,低損失超伝導TiNxバッファ層を有するSi(100)上にスパッタ成長したα-Ta膜について報告する。
500dgCで成長したα-Ta膜の超伝導臨界遷移温度(Tc)と残留比(RRR)は室温(RT)で成長したα-Ta膜よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:59:17 GMT)
High-finesse nanofiber Fabry-Pérot resonator in a portable storage container [0.0] ナノファイバーファイバFabry-P'erot共振器のキャラクタリゼーションと蓄電特性について述べる。
共振器の両端からの反射分光により、共振器内のミラー透過率と光損失を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:21:06 GMT)
High Energy Density Radiative Transfer in the Diffusion Regime with Fourier Neural Operators [0.0] フーリエニューラル演算子(FNO)を用いたマーシャック波のモデル化手法を提案する。
本研究では,(1)ハマー・アンド・ローゼン(2003)による広く用いられている解析モデルに基づく解近似への駆動条件と材料特性のマッピングを学習するベースモデルと,(2)より正確な数値解へのマッピングを学習して解析近似の不正確さを補正するモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:44:59 GMT)
Hermitian stochastic methodology for X-ray superfluorescence [0.0] 最近導入されたX線自発放射の力学をモデル化するための理論的枠組みは、量子エミッタの密度行列と放射場のサンプリングに基づいている。
第一原理に基づいて、価値ある理論的な洞察を与える一方で、元の微分方程式は分岐と数値的不安定性を示す。
ここでは、コンポーネントを摂動的に考慮し、この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:44:32 GMT)
Heralding entangled optical photons from a microwave quantum processor [0.0] 我々は、超伝導マイクロ波回路によって提供される精巧な量子制御とともに、光学の非局所接続を利用する量子アーキテクチャを提案し、分析する。
マイクロ波と光のスケザリングを用いて、単一マイクロ波量子プロセッサからのデュアルレール符号化でマイクロ波-光ベルペアを生成する。
提案手法は、小型のマイクロ波量子プロセッサが光量子計算、通信、センシングのための有意な絡み合った光資源状態を生成する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:28:49 GMT)
Guiding the Way: A Comprehensive Examination of AI Guidelines in Global Media [0.0] 本研究は17か国でメディア目的の37のAIガイドラインを分析した。
分析の結果,透明性,説明責任,公正性,プライバシ,ジャーナリスト価値の保存といった重要なテーマが明らかになった。
結果は、これらのガイドラインから生まれる共通原則とベストプラクティスを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 22:47:56 GMT)
Geometry and Dynamics of LayerNorm [0.0] LayerNormは、入力アクティベーションベクトルに線形射影、非線形スケーリング、アフィン変換の合成を実装している。
LayerNormのすべての結果は(N-1)-次元超平面の交叉とN-次元超楕円体の内部にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:01:02 GMT)
Generative AI as a metacognitive agent: A comparative mixed-method study with human participants on ICF-mimicking exam performance [0.0] 本研究は,国際コーチング連盟 ICF 試験の文脈において,人間のメタ認知に対する大規模言語モデルのメタ認知能力について検討した。
混合手法を用いて,ヒトと5種類の高度なLDMのメタ認知能力を評価した。
以上の結果から,LLMはすべてのメタ認知的指標,特に過信率の低下において,人間よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 22:15:12 GMT)
GPT-Enabled Cybersecurity Training: A Tailored Approach for Effective Awareness [0.0] 本研究では,従来のサイバーセキュリティ意識訓練(CSAT)プログラムの限界について検討する。
GPT(Generative Pre-Trained Transformers)を使ってこれらの欠点に対処する革新的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:08:00 GMT)
Free space daylight ground-ground QKD in the near-IR [0.0] 850nmで1.9%のQBERと14kbit/sの生のキーレートが得られる。
BB84プロトコルで分極符号化を行い、古典通信とクロック同期のための2つの光ビームをサポートした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:34:07 GMT)
Folded context condensation in Path Integral formalism for infinite context transformers [0.0] 我々は、生成前訓練変圧器の注意アルゴリズムとニューラルネットワークを一般化する。
問合せトークン状態に対して、問合せトークン状態と同時期にすべてのキートークン状態が注目されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 19:05:26 GMT)
Fast Exact Retrieval for Nearest-neighbor Lookup (FERN) [0.0] 厳密な近接探索は一般に、サブ線形解を持たない$O(Nd)$問題であると認識されている。
近距離近傍探索(FERN)のための対数的高速エクササイズ検索のための新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは1000万ドルの$d=128$に対して100%リコールした$O(dlog N)$ルックアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:57:39 GMT)
Families of sequences with good family complexity and cross-correlation measure [0.0] 2進アルファベットだけでなく、$k$-symbols(k$-ary)アルファベットでもシーケンスを考える。
我々は、ある既約数のルジャンドル記号の2進列の大きなファミリーの$f$-複素性(英語版)($f$-complexity)に縛られることを証明する。
この家系とその二重族は、大きな家族の複雑さと、かなり大きな順序まで小さな相互相関測度の両方を持っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:03:03 GMT)
FRACTAL: An Ultra-Large-Scale Aerial Lidar Dataset for 3D Semantic Segmentation of Diverse Landscapes [0.0] 我々は、TArgeted Landscapes (FRACTAL) データセットからFRench ALS Cloudsを提示する。
超大型のLidarデータセットで、7つのセマンティッククラスのための高品質なラベルを持つ10万個の高密度の雲で構成されている。
希少なクラスや挑戦的な風景を明示的に集中するサンプリングスキームによって空間的・意味的な多様性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 19:37:22 GMT)
Exploring Explainable AI Techniques for Improved Interpretability in Lung and Colon Cancer Classification [0.0] 肺がんと大腸がんは世界中で深刻な健康上の問題であり、死亡リスクを減らすためには早期かつ正確な診断が必要である。
組織学は依然として金の標準であり続けているが、サーバ間のミスには時間がかかり、脆弱である。
近年のディープラーニングの進歩は、医療画像解析への応用への関心を生んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:49:34 GMT)
Explainable machine learning for predicting shellfish toxicity in the Adriatic Sea using long-term monitoring data of HABs [0.0] 我々は,魚介類中毒を正確に予測するために,機械学習モデルを訓練し,評価する。
The random forest model provided the best prediction of positive toxicity results based on the F1 score。
主要な種(Dinophysis fortii, D. caudata)と環境要因(塩分濃度, 河川排出量, 降水量)はDSPの発生の予測因子として最適であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:55:42 GMT)
Exact solution of long-range stabilizer Rényi entropy in the dual-unitary XXZ model [0.0] 量子回路による進化過程における魔法の発生について検討する。
我々は、二単位XXZモデルとSRE(Stabler R'enyi Entropy)と呼ばれる魔法の尺度に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:13:45 GMT)
Enhancing LLM-Based Feedback: Insights from Intelligent Tutoring Systems and the Learning Sciences [0.0] この研究は、ITSのフィードバック生成に関する以前の研究を通し、AIEDの研究を慎重に支援するものである。
本論文の主な貢献は次のとおりである。 生成AIの時代におけるフィードバック生成において、より慎重で理論的に基礎付けられた手法を適用すること。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:09:18 GMT)
Enhanced Lieb-Robinson bounds for a class of Bose-Hubbard type Hamiltonians [0.0] 我々は、追加の物理的制約、翻訳不変性、および$p$ボディ反発が、任意の有界エネルギー密度の初期状態に対するリーブ・ロビンソン境界(LRB)につながることを証明した。
また、追加の動的制約を使わずにさらなる拡張が不可能であることを示す量子状態の例も特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 21:06:40 GMT)
Dynamical Decoherence and Memory Effects in Green Fluorescent Proteins by Dielectric Relaxation [0.0] 我々は, 独立系緑色蛍光タンパク質クロロフォアのレベルコヒーレンスと, ホモ二量体緑色蛍光タンパク質のエネルギー移動ダイナミクスを解析した。
異なるシステムアーキテクチャでは、環境の誘電緩和によって引き起こされる色調の力学において、いくつかの非常に顕著な特徴を同定する。
興味深いことに、緑色蛍光タンパク質の複雑な構造は、ホモ二量体系のコヒーレンスを保存するのによく適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:18:08 GMT)
Discrete Time Crystal Phase as a Resource for Quantum Enhanced Sensing [0.0] 離散時間結晶(英: Discrete Time Crystals)は、周期的な駆動パルスによって時間変換対称性が破られる特殊な物質相である。
まず、障害のない多体系において、安定な離散時間結晶相を生成するための効果的なメカニズムを提案し、特徴付ける。
次に、スピン交換結合を測定するために、このシステムのセンシング能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:21:42 GMT)
Diatomic Molecules in deSitter and Anti-deSitter Spaces [0.0] デシッター空間および反デシッター空間における二原子分子に対するシュル「オーディンガー方程式」は、拡張不確実性原理の定式化を用いて研究される。
系のエネルギー固有値は解析的に導出され、その固有関数の正確な表現はロマノフスキとヤコビの変形という観点から与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:24:20 GMT)
Designing an Objective-Driven Test Method for the Comparative Performance Evaluation of Commercial DTI Solutions for Counter UAS systems [0.0] Unmanned Aerial Systems (UAS) はますます商用化され、安価になった。
検出トラッキングと識別(DTI)ソリューションを備えたカウンターUASシステムの開発と展開に重点が置かれている。
これらのDTIシステムでは標準的なテスト手法が利用できず、異なるテスト手法がこれらのシステムの比較を困難または不可能にしている。
本稿では,C-UASを対象とした商用DTIソリューションにおける目標駆動型テスト手法の定義,開発,検証,およびそれに対応する性能評価について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:42:48 GMT)
DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model [0.0] We present DeepSeek-V2, a strong Mixture-of-Experts (MoE) language model characterized by economical training and efficient inference。
DeepSeek-V2は、MLA(Multi-head Latent Attention)やDeepSeekMoEといった革新的なアーキテクチャを採用している。
DeepSeek-V2はDeepSeek 67Bと比較して大幅に性能が向上し、トレーニングコストは42.5%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:56:43 GMT)
Data augmentation experiments with style-based quantum generative adversarial networks on trapped-ion and superconducting-qubit technologies [0.0] この研究は、初めて、スタイルベースの量子生成逆数ネットワーク(qGAN)の量子ジェネレータアーキテクチャをどのように実装できるかを実証する。
2022年に提案されたスタイルベースのqGANは、qGANのための技術の現状を一般化し、浅い深度ネットワークを可能にする。
両デバイスで得られた結果は同等の品質であり、ia-1デバイスはibm_torinoデバイスよりもかなり正確な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:26:51 GMT)
Complex Scaling Method applied to the study of the Swanson Hamiltonian in the broken PT-symmetry phase [0.0] 本研究では, Swanson Hamiltonian の非PT対称性位相を複素スケーリング手法の枠組みで検討する。
本稿では, 応答関数の形式化を, 異なる初期波動パッケージの時間進化の解析に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:21:09 GMT)
Comparative Study of Recurrent Neural Networks for Virtual Analog Audio Effects Modeling [0.0] 仮想アナログモデリングにおける機械学習の応用について検討する。
我々は、ステートスペースモデルと線形リカレントユニットを、より一般的なLong Short Term Memoryネットワークと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:47:40 GMT)
Chiral Pseudo Spin Liquids in Moire Heterostructures [0.0] 本研究では, 強磁場中における多層モアレ構造を, フラストレーションのあるハバード物理をトポロジカル秩序で実現するための新しいプラットフォームとして提案する。
我々は、自由層を擬似スピンと制御リング交換過程として識別し、大きな外部磁場によって運動エネルギーを同時に焼成する。
この位相的に順序付けられた状態は、関連する摂動に対して例外的に安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:07:59 GMT)
Cavity Moiré Materials: Controlling Magnetic Frustration with Quantum Light-Matter Interaction [0.0] 我々は、細い極性ファンデルワールス結晶からなる空洞に閉じ込められたモワール物質の理論を発展させた。
モワール平らなバンドの非自明な量子幾何学は、電子の電磁真空ドレッシングにつながる。
その結果, キャビティ閉じ込めにより, モワール材料の磁気フラストレーションを制御できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 02:03:56 GMT)
Calabi-Yau Four/Five/Six-folds as $\mathbb{P}^n_\textbf{w}$ Hypersurfaces: Machine Learning, Approximation, and Generation [0.0] この研究において、重みシステムからカラビ・ヤウ・ホッジ数を学ぶためにニューラルネットワークが実装された。
近似は常に厳密な下限を提供し、計算が劇的に速くなることが示され、大きな重みを持つシステムに対して驚くほど正確な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:04:30 GMT)
Boolean Variation and Boolean Logic BackPropagation [0.0] 変動の概念はブール集合に導入され、ブール論理のバックプロパゲーション原理が開発された。
ディープモデルは重みとアクティベーションをブール数として構築でき、実算術の代わりにブール論理で操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 08:02:37 GMT)
Bayesian Quantile Regression with Subset Selection: A Posterior Summarization Perspective [0.0] 既存の方法では、興味のある各量に対して個別に条件量子を推定するか、半パラメトリックモデルまたは非パラメトリックモデルを用いて条件分布全体を推定する。
本研究では,線形定量推定,不確実性定量化,およびベイズ決定解析の観点からのサブセット選択の基本的問題を提起する。
提案手法では,量子に焦点をあてた2乗誤差損失を導入し,効率的な閉形式計算を実現し,ワッサーシュタインに基づく密度推定との密接な関係を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 15:34:27 GMT)
Backaction suppression in levitated optomechanics using reflective boundaries [0.0] 定常波トラップで浮遊する微小ナノ球に作用するレーザ誘起逆作用によるノイズは、適切な反射境界を利用することで著しく低減できることを示す。
球面ミラーの中心に閉じ込められた双極子粒子に作用する光力ゆらぎを解析し,レーザー再コイルの効果を直接検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:46:48 GMT)
Arrival Times Versus Detection Times [0.0] 検出時間の確率分布を計算する方法は、長い間議論されてきた問題である。
Das と D"urr がスピンの場合の検出時間の分布として提示した特定の分布が、実際にボヘミア力学が予測するものではない理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 18:43:14 GMT)
Approximate Bayesian Class-Conditional Models under Continuous Representation Shift [0.0] 現在の手法は、学習にノイズを導入して、分類器を徐々に表現シフトに切り替えるだけである。
本稿では,この問題を解決するための経験的ベイズ的手法であるDeepCCGを提案する。
提案手法は,オンラインCL手法のスペクトルに対して良好に動作し,表現シフトによる性能変化を低減できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 13:05:39 GMT)
Analyzing Language Bias Between French and English in Conventional Multilingual Sentiment Analysis Models [0.0] フランス語と英語の50～50のデータセットを考えると、言語バイアスが存在するかどうかを判断することを目指している。
Support Vector Machine (SVM) と Naive Bayes モデルを3つのバランスの取れたデータセットに適用することにより、多言語感情分類における潜在的なバイアスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:46:36 GMT)
Analytical Approximation of the ELBO Gradient in the Context of the Clutter Problem [0.0] 変分推論問題におけるエビデンス下界(ELBO)の勾配を近似する解析解を提案する。
提案手法は線形計算複雑性とともに精度と収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:00:29 GMT)
Aging and Reliability of Quantum Networks [0.0] 量子情報科学は、コンピューティング、暗号、センシングの技術的ブレークスルーにつながる可能性がある。
これらのタスクの実装には、多くのコンポーネントを持つ複雑なデバイスが必要である。
本研究では,ネットワークの老朽化と修復のメカニズムを特徴付ける解析手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 09:59:45 GMT)
Adapting WavLM for Speech Emotion Recognition [0.0] MSP Podcast Corpus における音声感情認識タスクのための WavLM Large モデルの微調整戦略について検討する。
次に、この結果をまとめ、2024年の音声感情認識チャレンジへの提出に使った最終モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 16:53:42 GMT)
About rescaling, discretisation and linearisation of $\mathtt{RNN}$ [0.0] 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(mathtRNN$s)の数学的基礎と、時間的再スケーリング、離散化、線形化の3つの基本的な手順について考察する。
これらの技術は$mathttRNN$sの振る舞いを特徴づける重要なツールを提供し、時間力学、実用的な計算実装、解析の線形近似に関する洞察を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:59:02 GMT)
A simple theory for training response of deep neural networks [0.0] ディープニューラルネットワークは、トレーニングデータセットの入力と出力の関係をモデル化する強力な方法を提供します。
トレーニング段階、アクティベーション機能、トレーニング方法に基づいて、トレーニング応答がいくつかの異なる要因から成り立っていることを示す。
さらに,ネットワークの脆弱性を生じさせるトレーニング力学の効果として,特徴空間の削減を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 07:20:15 GMT)
A quantum computing concept for 1-D elastic wave simulation with exponential speedup [0.0] 異種媒質中における1次元弾性波伝搬の量子計算概念を提案する。
この方法は有限差分近似に基づいており、続いて離散弾性波動方程式をシュル「オーディンガー方程式」に変換する。
誤差のない量子シミュレータの実装は、我々のアプローチを検証し、数値実験の基礎を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:27:13 GMT)
A Thin Film Lithium Niobate Near-Infrared Platform for Multiplexing Quantum Nodes [0.0] 量子ネットワークは、多くのメモリ量子ビットからなる量子ノードを必要とする。
これにより、メモリを多重化し、遷移周波数の不均一な分布を克服する戦略が必要となる。
本研究では,これらの要件を満たすために,VNIR薄膜窒化リチウム(TFLN)集積フォトニクスプラットフォームを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 00:13:46 GMT)
A Self-Supervised Method for Body Part Segmentation and Keypoint Detection of Rat Images [0.0] 実験室ラットの手動ラベル付けの必要性を軽減する方法を提案する。
最終システムは、オブジェクトが密閉されている場合でも、例のセグメンテーション、キーポイント検出、およびボディ部分セグメンテーションが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 20:11:07 GMT)
A Reference Model for Information Quality in an IT Governance Context [0.0] 我々は,ITガバナンス情報品質,すなわち情報品質基準モデルのための参照モデルを開発する。
このモデルは包括的で管理可能であり、ITガバナンス情報のための機能モデルを構築する基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:36:41 GMT)
A Quantum Otto Engine with Shortcuts to Thermalization and Adiabaticity [0.0] 我々は,オットーエンジンを加速するエネルギー的利点を,断熱および平衡にショートカットを用いて検討した。
どちらのショートカットも適用すれば、運転コストを考慮しても、パワーと効率が向上する。
サイクルの3ストロークの制御は,2つのアディバティックストロークの制御に比べ,パフォーマンス指標の全体的な改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 17:41:26 GMT)
A General Model for Detecting Learner Engagement: Implementation and Evaluation [0.0] 本稿では,学習者のエンゲージメントレベルを検出するための特徴の選択と処理のための,汎用的で軽量なモデルを提案する。
本研究では,DAiSEEデータセットの映像を分析し,学習者のエンゲージメントのダイナミックな意義を捉えた。
提案モデルは,特定の実装において68.57%の精度を達成し,学習者のエンゲージメントレベルを検出する最先端モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 12:11:15 GMT)
A Fourth Wave of Open Data? Exploring the Spectrum of Scenarios for Open Data and Generative AI [0.0] 生成AIと大規模言語モデル(LLM)アプリケーションは、個人がデータや知識を見つけてアクセスする方法を変えつつある。
この白書は、オープンデータと生成AIの関係を解き放ち、新しい第4波のオープンデータの可能性を探究するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 14:01:33 GMT)
A Case-Based Persistent Memory for a Large Language Model [0.0] 問題解決の方法論としてのケースベース推論(CBR)は、任意の適切な計算手法を用いることができる。
最近のAIのブレークスルーを可能にした基盤となる技術開発は、CBRと強力なシナジーを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 May 2024 04:36:42 GMT)