You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models [132.4] 大規模言語モデルのためのデコーダ・デコーダアーキテクチャであるYOCOを導入する。
YOCOはキーと値のペアを一度だけキャッシュする。
全体的なモデルはデコーダのみのTransformerのように振る舞うが、YOCOは一度だけキャッシュする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:12:45 GMT)
Evaluating Real-World Robot Manipulation Policies in Simulation [91.6] 実環境と模擬環境の制御と視覚的格差は、信頼性のある模擬評価の鍵となる課題である。
実環境に完全忠実なデジタル双生児を作らなくても、これらのギャップを軽減できる手法を提案する。
シミュレーション環境の集合体であるSIMPLERを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:30:16 GMT)
Distilling Diffusion Models into Conditional GANs [90.8] 複雑な多段階拡散モデルを1段階条件付きGAN学生モデルに蒸留する。
E-LatentLPIPSは,拡散モデルの潜在空間で直接動作する知覚的損失である。
我々は, 最先端の1ステップ拡散蒸留モデルよりも優れた1ステップ発生器を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:59:40 GMT)
Deep Diversity-Enhanced Feature Representation of Hyperspectral Images [87.5] トポロジを改良して3次元畳み込みを補正し,上行階の高次化を図る。
また、要素間の独立性を最大化するために特徴マップに作用する新しい多様性対応正規化(DA-Reg)項を提案する。
提案したRe$3$-ConvSetとDA-Regの優位性を実証するために,様々なHS画像処理および解析タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:33:35 GMT)
DGMamba: Domain Generalization via Generalized State Space Model [80.8] ドメイン一般化(DG)は、様々な場面における分散シフト問題を解決することを目的としている。
Mambaは、新興状態空間モデル(SSM)として、より優れた線形複雑性と大域的受容場を持つ。
本稿では,DGMamba という新たな DG フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:30:37 GMT)
Learning to Slice Wi-Fi Networks: A State-Augmented Primal-Dual Approach [79.0] ネットワークスライシングは、5G/NGセルラーネットワークにおいて重要な機能であり、様々なQoS(Quality-of-Service)要件の異なるサービスタイプ用にカスタマイズされたスライスを作成する。
Wi-Fiネットワークでは、スライシングに関する事前作業が限られており、潜在的なソリューションは、異なるスライスに異なるチャネルを割り当てる単一のアクセスポイント(AP)上のマルチテナントアーキテクチャに基づいている。
エルゴディック要件を満たすスライシング決定を生成するためには,国家の強化が不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:13:34 GMT)
Lumina-T2X: Transforming Text into Any Modality, Resolution, and Duration via Flow-based Large Diffusion Transformers [74.6] フローベース大拡散変圧器(Flag-DiT)のLumina-T2X系について紹介する。
Flag-DiTは、画像、ビデオ、マルチビュー3Dオブジェクト、テキスト命令で条件付けられたオーディオクリップにノイズを変換するための統一されたフレームワークである。
これは、われわれのLumina-T2IモデルとLumina-T2Vモデルによる長い720pビデオで超高精細画像を作成するのに特に有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:35:16 GMT)
Pre-trained Text-to-Image Diffusion Models Are Versatile Representation Learners for Control [73.6] 身体的なAIエージェントは、視覚的および言語入力を介して、物理的な世界を詳細に理解する必要がある。
テキストプロンプトから画像を生成するために明示的に最適化された事前学習されたテキスト画像拡散モデルについて検討する。
安定度制御表現により,OVMM上での最先端性能を示す学習ポリシーが実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:39:54 GMT)
Aux-NAS: Exploiting Auxiliary Labels with Negligibly Extra Inference Cost [73.3] 本研究の目的は,独立タスク(副次タスク)から追加の補助ラベルを活用することで,タスクのパフォーマンスを向上させることである。
本手法は,主タスクと補助タスクのための柔軟な非対称構造を持つアーキテクチャに基づく。
VGG、ResNet、ViTのバックボーンを使用して、NYU v2、CityScapes、Taskonomyデータセット上の6つのタスクで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:50:19 GMT)
Probing Multimodal LLMs as World Models for Driving [72.2] 本研究は,自律運転分野におけるMLLM(Multimodal Large Language Models)の適用に焦点を当てた。
我々は、固定車載カメラの観点から、様々なMLLMの運転能力を世界モデルとして評価する。
以上の結果から,最先端MLLMの現在の能力に重要なギャップがあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:52:42 GMT)
UniMODE: Unified Monocular 3D Object Detection [70.3] 我々は,鳥眼視(BEV)検出パラダイムに基づく検出器を構築した。
本稿では,この課題に起因する収束不安定性に対応するために,不均一なBEVグリッド設計を提案する。
統一検出器UniMODEが導出され、挑戦的なOmni3Dデータセットの先行技術を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 04:04:50 GMT)
Towards Robust Semantic Segmentation against Patch-based Attack via Attention Refinement [68.3] 我々は,アテンション機構がパッチベースの敵攻撃に弱いことを観察した。
本稿では,意味的セグメンテーションモデルの堅牢性を改善するために,ロバスト注意機構(RAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:09:37 GMT)
An Embodied Generalist Agent in 3D World [67.2] 本稿では,3次元世界における知覚,接地,推論,計画,行動に優れた多モードジェネリストエージェントLEOを紹介する。
我々は,多種多様なオブジェクトレベルおよびシーンレベルのタスクからなる大規模データセットを収集する。
3Dキャプション,質問応答,具体的推論,ナビゲーション,操作など,多岐にわたるLEOの卓越した習熟度を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:35:44 GMT)
Measuring Strategization in Recommendation: Users Adapt Their Behavior to Shape Future Content [66.7] 実験と調査を行うことで,ユーザストラテジゼーションの試行を行う。
参加者の居住時間や「いいね!」の使用など,結果指標間での戦略化の強い証拠を見出す。
この結果から,プラットフォームはアルゴリズムがユーザの行動に与える影響を無視できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:36:08 GMT)
Estimating the Hessian Matrix of Ranking Objectives for Stochastic Learning to Rank with Gradient Boosted Trees [63.2] グラディエントブースト決定木(GBDT)のランク付け手法について紹介する。
我々の主な貢献は、二階微分、すなわちヘッセン行列に対する新しい推定器である。
推定器を既存のPL-Rankフレームワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:07:47 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） (Thu, 9 May 2024 19:23:44 GMT)
Link Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks [60.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを処理するように設計されたニューラルネットワークの一種である。
これまでの研究によると、トランスダクティブGNNは一連のプライバシー攻撃に弱い。
本稿では,リンク盗難攻撃のレンズを通して,誘導型GNNの包括的プライバシー分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:03:52 GMT)
Private Online Community Detection for Censored Block Models [60.0] 検閲ブロックモデル(CBM)を用いた動的コミュニティにおけるプライベートオンライン変更検出問題について検討する。
ユーザのプライバシーを維持しつつ,コミュニティ構造の変化を識別するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:35:57 GMT)
Boosting Multimodal Large Language Models with Visual Tokens Withdrawal for Rapid Inference [59.9] 高速推論のためにMLLMを高速化するプラグイン・アンド・プレイモジュールであるVisual Tokens Withdrawal (VTW)を紹介した。
私たちのアプローチは、私たちが観察した2つの興味深い現象にインスピレーションを受けています。
我々のVTWアプローチは、様々なマルチモーダルタスクにおいて、計算オーバーヘッドを40%以上削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:38:53 GMT)
MasterWeaver: Taming Editability and Identity for Personalized Text-to-Image Generation [59.1] MasterWeaverは、忠実なアイデンティティとフレキシブルな編集性の両方でパーソナライズされた画像を生成するために設計された、テスト時のチューニング不要な手法である。
具体的には、MasterWeaverはエンコーダを採用して、アイデンティティ機能を抽出し、追加のクロスアテンションを通じて画像生成をステアリングする。
同一性を維持しながら編集性を向上させるため,MasterWeaverの編集方向をオリジナルのT2Iモデルと整合させる訓練用編集方向損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:42:16 GMT)
Memory-Space Visual Prompting for Efficient Vision-Language Fine-Tuning [59.1] 大規模視覚言語(VL)モデルを効率的に構築するための現在のソリューションは、2段階のパラダイムに従う。
視覚情報に関連するタスクに対処する際の言語モデルを容易にする追加知識として視覚的プロンプトを考察する。
本稿では,視覚的知識注入のためのFFNの重み付けにより視覚的プロンプトを記憶する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:23:20 GMT)
Exploring the Capabilities of Large Multimodal Models on Dense Text [58.8] 我々は170万の質問応答対を持つDT-VQAデータセットを提案する。
本稿では,GPT4V,Gemini,および各種オープンソースLMMの総合評価を行う。
自動的にラベル付けされたトレーニングデータセットであっても、モデルパフォーマンスの大幅な改善が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:47:25 GMT)
The Transformation Logics [58.4] 表現性と複雑性のトレードオフのバランスをとるために設計された、時間論理の新しいファミリーを導入する。
重要な特徴は、変換演算子と呼ばれる新しい種類の演算子を定義する可能性である。
表現力と複雑性を増大させる階層を創り出すことができる論理を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:34:40 GMT)
StableMoFusion: Towards Robust and Efficient Diffusion-based Motion Generation Framework [58.3] 人間の動作生成のための堅牢で効率的なフレームワークであるStableMoFusionを提案する。
我々は、効率的な高品質な人体運動生成のための各コンポーネントを調整する。
足底接触を同定し, 足底運動の補正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:41:27 GMT)
LLM-QBench: A Benchmark Towards the Best Practice for Post-training Quantization of Large Language Models [58.1] 我々は、大規模言語モデル(LLM)の定量化に最も効果的なプラクティスを特定することに重点を置いている。
我々は、量子化ツールキットLLMCを開発し、推論効率、量子化精度、校正コスト、モジュラー化を考慮した4つの重要な原理を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:49:05 GMT)
ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.7] 非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。
また,ExEnsembleという名称のトレーニングフリーな極値拡張戦略を導入し,画素値のばらつきを増大させ,予測ロバスト性を向上させる。
提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:40:30 GMT)
DragGaussian: Enabling Drag-style Manipulation on 3D Gaussian Representation [57.4] DragGaussianは、3D Gaussian Splattingをベースにした3Dオブジェクトのドラッグ編集フレームワークである。
我々の貢献は、新しいタスクの導入、インタラクティブなポイントベース3D編集のためのDragGaussianの開発、質的かつ定量的な実験によるその効果の包括的検証などである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:34:05 GMT)
DECIDER: A Rule-Controllable Decoding Strategy for Language Generation by Imitating Dual-System Cognitive Theory [57.1] 両システム認知理論に着想を得た制約付き言語生成のためのルール制御可能な復号法であるDECIDERを提案する。
具体的には、DECDERにおいて、事前学習された言語モデル(PLM)に高レベルのルールを入力として取り込む論理推論器を装備し、その後、DECDERは各復号ステップでルール信号がPLMに流れ込むことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:21:47 GMT)
A Survey on Personalized Content Synthesis with Diffusion Models [57.0] PCSは、特定のユーザ定義のプロンプトに対する関心の主題をカスタマイズすることを目的としている。
過去2年間で150以上の方法が提案されている。
本稿では,PCSの拡散モデルに着目した包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 04:36:04 GMT)
MAS-SAM: Segment Any Marine Animal with Aggregated Features [55.9] そこで本研究では,海洋生物のセグメンテーションのためのMAS-SAMという新しい特徴学習フレームワークを提案する。
本手法により,グローバルな文脈的手がかりからよりリッチな海洋情報を抽出し,よりきめ細かな局部的詳細を抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:20:32 GMT)
PRISE: Learning Temporal Action Abstractions as a Sequence Compression Problem [55.8] 時間的行動抽象化は、信念状態表現とともに、シーケンシャルな意思決定のための強力な知識共有メカニズムである。
本稿では,時間的動作の抽象化をシーケンス圧縮問題として扱う新しい視点を提案する。
本稿では,連続的なアクション量子化とバイトペア符号化を組み合わせて,強力なアクション抽象化を学習するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:43:44 GMT)
Policy Gradient with Active Importance Sampling [55.1] 政策勾配法(PG法)はISの利点を大いに生かし、以前に収集したサンプルを効果的に再利用することができる。
しかし、ISは歴史的サンプルを再重み付けするための受動的ツールとしてRLに採用されている。
我々は、政策勾配のばらつきを減らすために、サンプルを収集する最良の行動ポリシーを模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:08:09 GMT)
Salient Object Detection From Arbitrary Modalities [54.4] 我々は、任意モードSOD(AM SOD)と呼ばれる新しいタイプのSODタスクを提案する。
モダリティ型とモダリティ数は任意または動的に変化する。
AM SOD法は,ロバストなサルエント物体検出のための入力モードの種類や数の変化に効果的に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:43:46 GMT)
RTG-SLAM: Real-time 3D Reconstruction at Scale using Gaussian Splatting [51.5] ガウススプラッティングを用いた大規模環境のためのRGBDカメラを用いたリアルタイム3D再構成システムを提案する。
それぞれのガウス語は不透明かほぼ透明で、不透明なものは表面色と支配的な色に、透明なものは残留色に適合する。
様々な大きなシーンをリアルタイムに再現し、新しいビュー合成とカメラトラッキングの精度のリアリズムにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:23:01 GMT)
LLMs for XAI: Future Directions for Explaining Explanations [50.9] 既存のXAIアルゴリズムを用いて計算した説明の精細化に着目する。
最初の実験とユーザスタディは、LLMがXAIの解釈可能性とユーザビリティを高めるための有望な方法を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:17:47 GMT)
Part-aware Shape Generation with Latent 3D Diffusion of Neural Voxel Fields [50.1] ニューラルボクセル場に対する潜在3次元拡散過程を導入し,高分解能で生成を可能にする。
部分符号を神経ボクセル場に統合し、正確な部分分解を導出するために、部分認識形状復号器を導入する。
その結果,既存の最先端手法よりも優れた部品認識形状生成において,提案手法の優れた生成能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:18:48 GMT)
A Learning-based Incentive Mechanism for Mobile AIGC Service in Decentralized Internet of Vehicles [49.9] モバイルAIGCサービスアロケーションのための分散インセンティブ機構を提案する。
我々は、AIGCサービスのRSUへの供給と、IoVコンテキスト内のサービスに対するユーザ要求のバランスを見つけるために、マルチエージェントの深層強化学習を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:49:43 GMT)
Reconciling Security and Utility in Next-Generation Epidemic Risk Mitigation Systems [49.1] ユーザのプライバシをリッチなデータ収集と整合させるシステムであるSilmarillionを提案する。
Silmarillionでは、ユーザーデバイスが戦略的場所に設置されたビーコンでBluetoothの遭遇を記録する。
ユーザプライバシとデータセキュリティを保証するSilmarillionとその通信プロトコルの設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:46:08 GMT)
Free-Moving Object Reconstruction and Pose Estimation with Virtual Camera [48.3] 本研究では,移動カメラの前方の物体と自由に対話できる手法を提案する。
本手法は,ヘッドマウントデバイスで取得した標準HO3Dデータセットと,エゴセントリックなRGBシーケンスのコレクションに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:45:08 GMT)
One vs. Many: Comprehending Accurate Information from Multiple Erroneous and Inconsistent AI Generations [47.7] 大規模言語モデル(LLM)は非決定論的であり、同じ入力は異なる出力を生成することができる。
本研究では、ユーザがAIモデルをどのように認識し、複数の、潜在的に一貫性のない出力を受け取る際に生成された情報を理解するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:12:45 GMT)
Not All Contexts Are Equal: Teaching LLMs Credibility-aware Generation [47.4] Credibility-Aware Generation (CAG) は、信頼性に基づいて情報を識別・処理する能力を備えたモデルを提供することを目的としている。
提案モデルは,生成に対する信頼性を効果的に理解し活用し,検索強化により他のモデルよりも大幅に優れ,ノイズの多い文書による破壊に対するレジリエンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:45:33 GMT)
OpenBA-V2: Reaching 77.3% High Compression Ratio with Fast Multi-Stage Pruning [47.4] マルチステージ圧縮と15B OpenBAモデルからの継続事前学習から派生した3.4BモデルであるOpenBA-V2を紹介する。
OpenBA-V2は、より多くのデータ、より柔軟な訓練目標、レイヤープルーニング、ニューラルプルーニング、ボキャブラリプルーニングといった技術を利用して、パフォーマンス損失を最小限に抑えた77.3%の圧縮速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:53:28 GMT)
Outlier-robust Kalman Filtering through Generalised Bayes [45.5] 我々は、状態空間モデルにおけるオンラインフィルタリングのための新しい、確実に堅牢でクローズドなベイズ更新ルールを導出する。
提案手法は, より少ない計算コストで, 他の頑健なフィルタリング手法に適合し, 性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:40:56 GMT)
TIGERScore: Towards Building Explainable Metric for All Text Generation Tasks [44.8] TIGERScore は textbfInstruction textbfGuidance に従って textbfExplainable および textbfReference-free 評価を行う。
我々のメトリクスは、厳密にキュレートされた命令チューニングデータセット MetricInstruct に基づいて訓練された LLaMA-2 に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:51:30 GMT)
The Perspectivist Paradigm Shift: Assumptions and Challenges of Capturing Human Labels [44.1] 長く続くデータラベリングのプラクティスには、複数のアノテータからのラベルの収集と集約が含まれる。
新しいパースペクティビストのアプローチは、不一致を貴重な情報源として扱うことによって、この仮定に挑戦する。
我々は、データラベリングパイプラインの推奨と、主観性と不一致に関わる今後の研究への道程を結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:48:07 GMT)
Estimating Non-Stabilizerness Dynamics Without Simulating It [43.8] 繰り返しクリフォード回路再正規化(I CCR)は、量子回路における非安定化性のダイナミクスを効率的に扱うように設計されている。
I CCRは、非安定化剤の複雑なダイナミクスを効果的な初期状態の流れに埋め込む。
我々はI CCRアルゴリズムを実装し,N = 1000までの大きさのシステムに対する非安定化性ダイナミクスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:57:55 GMT)
EmMixformer: Mix transformer for eye movement recognition [43.8] 本研究では,眼球運動認識のための時間領域情報と周波数領域情報を抽出するEmMixformerという混合変換器を提案する。
我々は,眼球運動の長期的依存を学習するためにトランスフォーマーを活用する試みを初めて行った。
3つのモジュールは局所的およびグローバルな依存関係の観点から補完的な特徴表現を提供するため、提案したEmMixformerは認識精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:33:03 GMT)
Self-Supervised Pre-training with Symmetric Superimposition Modeling for Scene Text Recognition [43.6] テキスト画像中の局所的特徴と言語情報を同時に捉えるための対称性重畳モデルを提案する。
画素レベルでは、原画像と逆画像の再構成を行い、文字の形状やテクスチャレベルの言語的文脈を捉える。
特徴レベルでは、意味レベルの言語文脈と局所的文字識別をモデル化するために、異なる拡張で同一の原画像と逆画像の特徴を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:23:38 GMT)
Temporal Dynamics of Coordinated Online Behavior: Stability, Archetypes, and Influence [43.6] 大規模なオンラインキャンペーンは、悪意のあるものであれ、その他のものであれ、参加者間でかなりの調整が必要である。
ここでは,協調行動の最初の動的解析を行う。
新たなアプローチにより, (i) コーディネートされたコミュニティは, 時間的不安定度の変動を特徴とし, (ii) 静的解析の結果は不安定なコミュニティをほとんど信頼できない, ほとんど代表できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:15:28 GMT)
ICGNet: A Unified Approach for Instance-Centric Grasping [42.9] オブジェクト中心の把握のためのエンドツーエンドアーキテクチャを導入する。
提案手法の有効性を,合成データセット上での最先端手法に対して広範囲に評価することにより示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:59:09 GMT)
Fusing Models with Complementary Expertise [42.1] データ分布の相補的な知識で専門家モデルの出力を融合させるFoE(Fusion of Experts)問題を考える。
我々の方法は差別的タスクと生成的タスクの両方に当てはまる。
テスト時に専門家によるモデル評価の回数を減らすことが望まれる「フルーガル」設定にメソッドを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:04:20 GMT)
CuMo: Scaling Multimodal LLM with Co-Upcycled Mixture-of-Experts [41.8] CuMoは、より小さなモデルと同様の推論コストを維持しながら、トレーニング中のモデルのスケーラビリティを改善します。
CuMoは視覚エンコーダとコネクタの両方にスパースゲートのMixture-of-Expertsブロックを組み込んでいる。
CuMoのコードとモデルの重み付けはhttps://github.com/SHI-Labs/CuMoでオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:37:20 GMT)
REASONS: A benchmark for REtrieval and Automated citationS Of scieNtific Sentences using Public and Proprietary LLMs [41.6] 本研究では,大言語モデル(LLM)が2種類の文クエリに基づいて参照を生成することができるかどうかを検討する。
約20万件の研究論文から, 公立及びプロプライエタリなLCMについて, 以下を引用する。
本研究は,自動引用生成タスクにおけるRAGの信頼性に関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:23:16 GMT)
Safe Exploration Using Bayesian World Models and Log-Barrier Optimization [40.8] CERLは、学習中にポリシーを安全に保ちながら、制約付きマルコフ決定プロセスを解決するための新しい方法である。
CERLは、画像観測からCMDPを解く際の安全性と最適性の観点から、現在の最先端技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:42:39 GMT)
Toward Student-Oriented Teacher Network Training For Knowledge Distillation [40.6] 本稿では,リプシッツ正則化と整合性正則化を取り入れた教員養成手法SoTeacherを提案する。
様々な知識蒸留アルゴリズムと教師と学生のペアを用いたベンチマークデータセットの実験は、SoTeacherが生徒の精度を一貫して改善できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:33:20 GMT)
Sample-Efficient Robust Multi-Agent Reinforcement Learning in the Face of Environmental Uncertainty [40.6] 本研究は,ロバストなマルコフゲーム(RMG)の学習に焦点を当てる。
ゲーム理論平衡の様々な概念の頑健な変種を学習するために,有限サンプルの複雑性を保証するサンプル効率モデルベースアルゴリズム(DRNVI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:49:09 GMT)
Scalable Learning of Segment-Level Traffic Congestion Functions [40.3] 本研究では,グローバルスケールおよびセグメントレベルの粒度で交通渋滞関数を識別するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
すべてのセグメントからのトラフィックデータを1つのデータセットにプールし、静的属性と動的時間依存の機能を組み合わせる。
我々は,観測されたセグメント上での混雑関数の同定と未観測セグメントへの一般化方法を評価し,世界中の複数の都市を対象とした大規模データセット上でセグメント属性を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:12:46 GMT)
PaperWeaver: Enriching Topical Paper Alerts by Contextualizing Recommended Papers with User-collected Papers [40.0] PaperWeaverは、ユーザが編集した論文に基づいて推奨論文のコンテキスト化されたテキスト記述を提供する、リッチな紙警告システムである。
ユーザ調査の結果,PaperWeaverの参加者は推奨論文の関連性をよりよく理解することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:59:01 GMT)
Power Variable Projection for Initialization-Free Large-Scale Bundle Adjustment [40.0] 本稿では,電力系列に基づく最近の逆展開法を拡張した電力可変射影(PoVar)を提案する。
提案手法は, 精度, 速度, 精度の両面から, 解法が得られたことを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:59:03 GMT)
Could It Be Generated? Towards Practical Analysis of Memorization in Text-To-Image Diffusion Models [39.6] テキスト・画像拡散モデルにおける記憶の実際的解析を行う。
暗記に必要な3つの条件,それぞれ類似性,存在,および確率を同定する。
次に,モデルの予測誤差と画像複製の相関関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:32:00 GMT)
SlimPajama-DC: Understanding Data Combinations for LLM Training [38.8] 本稿では,SlimPajamaを用いた大規模言語モデルの事前学習における各種データの組み合わせの影響を理解することを目的とする。
SlimPajamaは厳格に重複したマルチソースデータセットで、627Bトークンにさらに重複している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:56:06 GMT)
Enhance Sample Efficiency and Robustness of End-to-end Urban Autonomous Driving via Semantic Masked World Model [38.7] 本稿では,SEMantic Masked Recurrent World Model (SEM2)を提案する。
提案手法は, サンプル効率と入力順列に対するロバスト性の観点から, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:32:17 GMT)
Blockchains for Internet of Things: Fundamentals, Applications, and Challenges [38.3] すべてのブロックチェーンシステムが、特定のIoTアプリケーションに適しているわけではない。
パブリックブロックチェーンは機密データを格納するのに適していない。
ブロックチェーンのアプリケーションを、エッジAI、通信、ヘルスケアの3つの重要なIoT領域で調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:57:33 GMT)
ST-MambaSync: The Complement of Mamba and Transformers for Spatial-Temporal in Traffic Flow Prediction [36.9] 本稿では,変圧器技術とST-Mambaブロックを組み合わせた,革新的な交通流予測モデルST-MambaSyncを紹介する。
我々は、トランスフォーマーフレームワーク内でResNetと統合されたアテンションメカニズムであるMambaメカニズムを採用する先駆者です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:48:37 GMT)
Special Characters Attack: Toward Scalable Training Data Extraction From Large Language Models [36.6] 特定の特殊文字またはそれらと英語の文字の組み合わせがより強いメモリトリガーであり、より深刻なデータ漏洩を引き起こすことを示す。
トレーニングデータ漏洩を誘発する簡易かつ効果的な特殊文字攻撃(SCA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:35:32 GMT)
HMT: Hierarchical Memory Transformer for Long Context Language Processing [35.7] Hierarchical Memory Transformer (HMT) は、モデル長文処理機能を実現し、改善する新しいフレームワークである。
我々は,HMTがコンテキスト制約付き長文モデルの長文処理能力を着実に改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:32:49 GMT)
LMVD: A Large-Scale Multimodal Vlog Dataset for Depression Detection in the Wild [35.6] 野生におけるうつ病認識のための大規模マルチモーダルvlogデータセット(LMVD)が構築されている。
個人の非言語行動を学ぶためのMDDformerと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:27:10 GMT)
Faithfulness Measurable Masked Language Models [35.4] NLPモデルを説明するための一般的なアプローチは、予測にどのトークンが重要であるかを表現する重要な尺度を使用することである。
そのような指標の1つは、トークンが本当に重要であるなら、それらを隠すことはモデルのパフォーマンスを悪化させる。
この研究は、これらの課題に対処する本質的に忠実度測定可能なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:55:43 GMT)
Text Quality-Based Pruning for Efficient Training of Language Models [34.9] 本研究では,大容量NLPデータセットのテキスト品質を数値評価する手法を提案する。
テキスト品質指標を提案することにより、低品質テキストインスタンスを識別・排除する枠組みを確立する。
複数のモデルやデータセットに対する実験結果から,このアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:39:28 GMT)
Similarity Guided Multimodal Fusion Transformer for Semantic Location Prediction in Social Media [34.7] 意味的位置予測の目的は、ソーシャルメディア投稿から関連する意味的位置情報を抽出することである。
既存の手法では特徴表現が不十分で、類似性の総合的な統合を考慮できない。
ソーシャルユーザのセマンティックロケーションを予測するために,SG-MFT(Simisity-Guided Multimodal Fusion Transformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:32:26 GMT)
COURIER: Contrastive User Intention Reconstruction for Large-Scale Visual Recommendation [33.9] 我々は、既存のモダリティ機能を超えたさらなる改善のために、推奨に適した視覚的特徴事前学習法が必要であると論じる。
本研究では,行動履歴からユーザ興味に関連する視覚的特徴を抽出する効果的なユーザ意図再構築モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:01:49 GMT)
Boosting Large Language Models with Continual Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [33.9] アスペクトベース感情分析(ABSA)は感情分析の重要なサブタスクである。
ABSAのための大規模言語モデルに基づく連続学習(textttLLM-CL)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:00:07 GMT)
Does Fine-Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations? [33.7] 既存の知識を活用するための微調整モデルの能力に及ぼす新しい知識の影響について検討する。
大規模な言語モデルは、微調整によって新しい事実知識を取得するのに苦労していることを実証する。
新たな知識のサンプルが最終的に学習されるにつれて、モデルが幻覚化する傾向がリニアに増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:00:22 GMT)
Fast and Controllable Post-training Sparsity: Learning Optimal Sparsity Allocation with Global Constraint in Minutes [33.7] 本稿では,ニューラルネットワークの疎度を制御可能な後訓練時疎度(FCPTS)フレームワークを提案する。
提案手法は,グローバルなスパシティ率への収束の保証を付加して,短時間で迅速かつ正確なスパシティ割当学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:47:15 GMT)
Robust Pseudo-label Learning with Neighbor Relation for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification [33.5] UVI-ReID (unsupervised Visible-Infrared Person Re-identification) は、視覚的および赤外線モダリティにまたがる歩行者像をアノテーションなしでマッチングすることを目的としている。
近年、擬似ラベル法はUSVI-ReIDにおいて主流となっているが、擬似ラベル法固有のノイズは大きな障害となる。
我々は,雑音の多い擬似ラベルを補正するRPNRフレームワークを設計する。
SYSU-MM01とRegDBの2つの広く知られているベンチマークで実施された総合的な実験は、RPNRが現在最先端のGURを平均で上回っていることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:17:06 GMT)
Agent-oriented Joint Decision Support for Data Owners in Auction-based Federated Learning [32.7] オークションベースのフェデレートラーニング(Federated Learning, AFL)は、データ所有者(DO)が経済的手段でFLに参加することを動機付ける能力から、幅広い研究の関心を集めている。
AFL(PAS-AFL)におけるデータ所有者のための一級エージェント指向共同価格・受け入れ・サブデリゲーション決定支援手法を提案する。
各 DO が複数の FL タスクを同時に実行して DO の高収入化と AFL エコシステムにおける FL タスクのスループット向上を可能にするのは,これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:35:46 GMT)
Can Perplexity Reflect Large Language Model's Ability in Long Text Understanding? [32.4] 多くの研究で、LLM(Large Language Models)は極めて長いテキストを処理する可能性があることが示されている。
本研究では, PPL と LLM の長文理解能力には相関関係がないことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:15:49 GMT)
V2X Cooperative Perception for Autonomous Driving: Recent Advances and Challenges [32.1] V2X(Cooperative Perception with Vehicle-to-Everything)は、障害を克服し、自動化システムを強化するソリューションとして登場した。
本稿では,初期の探査から最近の開発まで,CP技術の進化を概観する。
この分類学において、既存のデータセットとシミュレータを評価する広範な文献レビューが実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:49:43 GMT)
NurtureNet: A Multi-task Video-based Approach for Newborn Anthropometry [32.1] 新生児の栄養失調は発展途上国で最大の公衆衛生上の問題である。
我々のゴールは、医療従事者や公衆衛生システムに、接触のない新生児の人文科学の解決策を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:49:54 GMT)
A Novel RFID Authentication Protocol Based on A Block-Order-Modulus Variable Matrix Encryption Algorithm [32.0] 低コストなタグ付き移動無線周波数識別システム(RFID)の認証について検討した。
AM-SUEO-DBLTKMアルゴリズムは従来のアルゴリズムよりも99.59%のタグストレージを節約できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:24:45 GMT)
Towards Robust Physical-world Backdoor Attacks on Lane Detection [31.8] ディープラーニングに基づく車線検出(LD)は、適応クルーズ制御のような自律走行システムにおいて重要な役割を果たす。
LD上の既存のバックドア攻撃手法は、動的現実シナリオにおいて限られた効果を示す。
本稿では,現実の動的シーン要因の変化に耐えるように設計されたLDの動的シーン適応バックドアアタックであるBadLANEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:23:34 GMT)
TransCoder: Towards Unified Transferable Code Representation Learning Inspired by Human Skills [31.8] 本稿では,コード表現学習のためのTransCoderについて述べる。
我々は、メタラーナーとして調整可能なプレフィックスエンコーダを用いて、クロスタスクおよびクロス言語変換可能な知識をキャプチャする。
本手法は, 各種コード関連タスクの性能向上と相互強化の促進に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:22:22 GMT)
Execution-free Program Repair [31.2] ここで提示されたProof2Fixの方法論とツールは、テストの実行やプログラムの実行を必要とせずに、代わりにプログラム証明に頼っている。
結果は、Proof2Fixが重要な歴史的なバグを発見し、修正していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:26:51 GMT)
Beyond Prompts: Learning from Human Communication for Enhanced AI Intent Alignment [30.9] 人間のコミュニケーションにおける意図的仕様のための人的戦略について検討する。
本研究は,人間中心型AIシステムに向けて,AIシステム設計のためのヒューマンコミュニケーション戦略をまとめることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:10:29 GMT)
Can large language models understand uncommon meanings of common words? [30.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語理解(NLU)タスクに大きく進歩している。
しかし、LLMがオウムなのか、本当の意味で世界を理解するのかは、広く認知されている試験機構が欠如している。
本稿では,新しい評価指標を用いたレキシカルセマンティックデータセットの革新的構築について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:58:22 GMT)
A Universal Growth Rate for Learning with Smooth Surrogate Losses [30.4] 2進分類におけるスムーズなマージンベースサロゲート損失に対して,0付近の平方根成長速度を証明した。
我々は、この分析を、一連の新しい結果でマルチクラス分類に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:59:55 GMT)
Exploring Text-Guided Single Image Editing for Remote Sensing Images [30.2] 本文は,テキスト誘導による安定かつ制御可能なリモートセンシング画像編集を実現するための拡散法を提案する。
提案手法は,多数のペア画像の使用を回避し,単一の画像のみを用いて良好な画像編集結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:45:04 GMT)
Multimodal Clinical Trial Outcome Prediction with Large Language Models [30.2] 臨床試験の結果を予測するために, LIFTED(Multimodal Mixed-of-Experts)アプローチを提案する。
LIFTEDは、異なるモダリティデータを自然言語記述に変換することで統一する。
そして、LIFTEDは統合ノイズ耐性エンコーダを構築し、モーダル固有の言語記述から情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:22:35 GMT)
Universal Adversarial Perturbations for Vision-Language Pre-trained Models [30.0] 我々は,UAP(Universal Adversarial Perturbations)を生成する新しいブラックボックス手法を提案する。
ETUは、UAPの特性と本質的な相互モーダル相互作用を考慮し、効果的なUAPを生成する。
さらに,UAPの有効性と転送性を高めるために,ScMixという新しいデータ拡張手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:27:28 GMT)
Achieving millisecond coherence fluxonium through overlap Josephson junctions [29.8] 約100%の収率を達成し、2インチウエハの均一性を維持できるジョセフソン接合の重なり過程を導入する。
この研究は、CMOS互換プロセスを用いた高コヒーレンスフラクソニウムプロセッサのスケーラビリティを示唆し、実用的な量子コンピューティングへの重要な一歩を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:41:34 GMT)
A Framework of SO(3)-equivariant Non-linear Representation Learning and its Application to Electronic-Structure Hamiltonian Prediction [29.5] 本稿では,物理システムにディープラーニングを適用する上で重要な課題に対処する理論的および方法論的枠組みを提案する。
物理学における共変理論に着想を得て、SO(3)-不変量とSO(3)-同変量とそれらの表現の間の数学的関係を探求する。
この理論と手法を電子構造ハミルトン予測タスクに適用し、6つのベンチマークデータベースにおける最先端性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:34:45 GMT)
FALCON: Fairness Learning via Contrastive Attention Approach to Continual Semantic Scene Understanding [28.9] 本稿では,意味的場面理解における連続的学習へのコントラスト的意図的アプローチによるフェアネス学習を提案する。
まず、破滅的な忘れと公平さの問題に対処するために、新しいフェアネス・コントラスト・クラスタリング・ロスを導入する。
そこで本研究では,バックグラウンドシフト問題と未知のクラスを効果的にモデル化する,注目に基づく視覚文法手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:41:17 GMT)
A Comprehensive Survey for Hyperspectral Image Classification: The Evolution from Conventional to Transformers [28.2] ハイパースペクトル画像分類(HSC)は、HSデータの高次元性と複雑な性質のために難しい課題である。
ディープラーニング(DL)技術は、これらの課題に対処するための強力なツールとして登場した。
HSCにおけるTransformerベースのモデルの可能性を探り、そのメリットと課題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:17:59 GMT)
LLMs can Find Mathematical Reasoning Mistakes by Pedagogical Chain-of-Thought [28.1] PedCoT(Pedagogical Chain-of-Thought)は、推論ミスの識別のガイドとして設計されている。
PedCoTは、プロンプト(PPP)設計のための教育原則、2段階インタラクションプロセス(TIP)およびグラウンドドPedCoTプロンプトからなる。
提案手法は,信頼性の高い数学的誤り識別の目標を達成し,自動解答グレーディングの基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:37:34 GMT)
OpenFactCheck: A Unified Framework for Factuality Evaluation of LLMs [27.9] OpenFactCheckは、大規模な言語モデルのための統合された事実性評価フレームワークである。
OpenFactCheckは、 (i) CUSTCHECKER、 (ii) LLMEVAL、 (iii) CHECKEREVALの3つのモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:15:19 GMT)
Model Inversion Robustness: Can Transfer Learning Help? [27.9] Model Inversion (MI)攻撃は、機械学習モデルへのアクセスを悪用することで、プライベートトレーニングデータを再構築することを目的としている。
我々は,MI-robustモデルをレンダリングするために,Transfer Learning-based Defense against Model Inversion (TL-DMI)を提案する。
ベルとホイッスルを使わずにSOTA(State-of-the-art)MIロバスト性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:24:28 GMT)
Chain of Attack: a Semantic-Driven Contextual Multi-Turn attacker for LLM [27.0] 大規模言語モデル (LLM) は様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を発揮している。
CoAは、アタックポリシーを適応的に調整する意味駆動型コンテキスト型マルチターンアタック手法である。
我々は、CoAがLLMの脆弱性を効果的に暴露し、既存の攻撃方法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:15:21 GMT)
Bridging Lottery ticket and Grokking: Is Weight Norm Sufficient to Explain Delayed Generalization? [27.0] 本研究では,宝くじの仮説からグルーキングのメカニズムを解析することを目的とする。
我々はこれらの作品を「煙突チケット」と呼ぶ。
宝くじは密集したネットワークに比べてグルークを劇的に加速することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:21:43 GMT)
Optimizing Virtual Payment Channel Establishment in the Face of On-Path Adversaries [26.4] トランザクションコスト,セキュリティ,プライバシの観点から,グローバルに最適なVCセットアップ戦略を計算するための整数線形プログラム(ILP)を提案する。
われわれの結果は、われわれの欲張り戦略が、敵のセキュリティやプライバシーの脅威を防ぎながら、コストを最小化していることを実世界のデータで確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:25:34 GMT)
The Un-Kidnappable Robot: Acoustic Localization of Sneaking People [25.5] 室内で動く人々の360度RGBデータと組み合わせて、高品質な4チャンネルオーディオのロボットデータセットを収集する。
音声のみを使用して、近くに動く人物と位置を予測できるモデルを訓練する。
本手法をロボットに実装することにより,受動的音声センサのみを用いて,一人の人物が静かに動くことを追跡できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:59:58 GMT)
QuadraNet V2: Efficient and Sustainable Training of High-Order Neural Networks with Quadratic Adaptation [25.0] 本稿では,2次ニューラルネットワークを活用して高次学習モデルを効率的に構築する新しいフレームワークであるQuadraNet V2を紹介する。
本手法は、標準ニューラルネットワークを用いて二次ニューロンの一次項を初期化し、二次項を用いて非線形性やシフトの学習を適応的に強化する。
既存のトレーニング済み重量を利用することで、QuadraNet V2は、スクラッチからのトレーニングと比較して、トレーニングに必要なGPU時間を90%から98.4%削減し、効率と有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:20:42 GMT)
Large Human Language Models: A Need and the Challenges [24.6] 大規模人文言語モデル(LHLM)の創出に向けた3つの立場を提唱する。
第一に、LMトレーニングには人間の文脈を含めるべきである。第二に、LHLMは、人々が自分のグループ以上であることを認識すべきである。
第3に、LHLMは人間の文脈の動的かつ時間的に依存する性質を説明できるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:22:40 GMT)
From Algorithm to Hardware: A Survey on Efficient and Safe Deployment of Deep Neural Networks [23.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの人工知能(AI)タスクで広く使われている。
それらのデプロイは、メモリ、エネルギ、計算の膨大なコストのために、大きな課題をもたらします。
近年,性能を保ちながらモデル効率を達成するための圧縮法の研究が急増している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:17:25 GMT)
RPBG: Towards Robust Neural Point-based Graphics in the Wild [23.5] 我々は、ポイントベースグラフィックス(RPBG)と呼ばれる新しい点ベースニューラルリレンダリング手法を提案する。
RPBGは安定してベースラインを大きなマージンで上回り、最先端のNeRFベースの変種に対して大きな堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:35:44 GMT)
Prompt When the Animal is: Temporal Animal Behavior Grounding with Positional Recovery Training [23.4] 時間的接地はマルチモーダル学習において重要であるが、動物行動データに適用した場合に課題が生じる。
本稿では,訓練中の特定の動物行動の開始と終了をモデルとして,新たな位置回復訓練フレームワーク(Port)を提案する。
動物王国のデータセットの実験では、ポートの有効性が示され、38.52のIoU@0.3が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:23:47 GMT)
StructComp: Substituting Propagation with Structural Compression in Training Graph Contrastive Learning [22.5] この問題に対処するために,構造圧縮(StructComp)と呼ばれるシンプルで効果的なトレーニングフレームワークを提案する。
拡散行列上の疎低ランク近似にインスパイアされたStructCompは、圧縮ノードでエンコーダを訓練する。
理論的には、元のGCL損失はStructCompによって計算された対照的な損失と近似できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:08:08 GMT)
Demystifying Behavior-Based Malware Detection at Endpoints [22.4] 実世界のエンドポイントにおけるMLベースのマルウェア検知器の性能を初めて測定する。
従来手法のサンドボックスによる検出性能の差は広い。
ベースラインよりも5～30%の相対的な改善が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:04:55 GMT)
TroLLoc: Logic Locking and Layout Hardening for IC Security Closure against Hardware Trojans [21.7] TroLLocはICセキュリティクロージャのための新しいスキームで、論理ロックとレイアウトの強化を初めて採用している。
我々は,ISPD'22コンテストにおけるトロイの木馬の挿入,ISPD'23コンテストにおけるトロイの木馬の挿入,および(iii)第2次攻撃に対して,合理的なオーバーヘッドでレイアウトのレジリエントなレンダリングに成功したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:25:38 GMT)
A Mixture-of-Experts Approach to Few-Shot Task Transfer in Open-Ended Text Worlds [21.3] そこで本研究では,様々なタスクに対するポリシーをMixture-of-Expertsモデルに組み込む新しい手法を提案する。
モデルは、凍結したタスク固有のエキスパートにいつ出席するかを適切に学習し、新しい状況を扱うための新しいエキスパートを学ぶ。
エージェントはゼロショット設定でより多くの報酬を得ることができ、これらの報奨は数ショットの学習環境においてより高いサンプル効率で得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:02:56 GMT)
Frame Interpolation with Consecutive Brownian Bridge Diffusion [21.2] ビデオフレーム補間(VFI)は、拡散に基づく条件付き画像生成問題としてVFIを定式化しようとする。
本稿では,Branian Bridge Diffusionを用いたフレーム補間法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:46:22 GMT)
Trustworthy AI-Generative Content in Intelligent 6G Network: Adversarial, Privacy, and Fairness [21.0] TrustGAINは、6Gネットワークにおける信頼できるAIGCのための新しいパラダイムである。
6GネットワークにおけるAIGCシステムによる敵攻撃とプライバシの脅威について論じる。
我々は、TrustGAINが悪意あるまたは生成された偽情報に対する抵抗を効果的に導くことができることを示すユースケースを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:16:20 GMT)
On the Effectiveness of Large Language Models in Domain-Specific Code Generation [20.6] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において顕著な能力を示している。
本稿では,ドメイン固有コード生成におけるLLMの詳細な研究を行う。
コード生成プロセスにAPI知識を効率的に組み込む方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:15:05 GMT)
DTCLMapper: Dual Temporal Consistent Learning for Vectorized HD Map Construction [20.6] 本稿では,時間的インスタンス整合性と時間的マップ整合性学習に焦点を当てた。
DTCLMapperは、インスタンスの埋め込みとジオメトリマップを組み合わせた、双方向ストリームの時間一貫性学習モジュールである。
良く認識されたベンチマーク実験から,提案したDTCLMapperはベクトル化されたマッピングタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:58:55 GMT)
martFL: Enabling Utility-Driven Data Marketplace with a Robust and Verifiable Federated Learning Architecture [20.5] セキュアなユーティリティ駆動型データマーケットプレースを実現するために特別に設計された,最初のフェデレーション付き学習アーキテクチャであるmartFLを提案する。
MartFLは、2つの革新的な設計によって実現されている: (i) 堅牢な局所モデル集約を実現する品質対応モデル集約プロトコル。
martFLは,データ取得コストを最大64%削減しながら,モデル精度を最大25%向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:50:31 GMT)
Bidirectional Progressive Transformer for Interaction Intention Anticipation [20.5] 双方向進行機構を相互作用意図の予測に導入する。
トラジェクトリユニットとC-VAEを用いて、トラジェクトリや相互作用ホットスポットに適切な不確実性を導入する。
提案手法は,3つのベンチマークデータセットの最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:22:18 GMT)
Finite-Time Convergence and Sample Complexity of Actor-Critic Multi-Objective Reinforcement Learning [20.5] 本稿では多目的強化学習(MORL)問題に取り組む。
MOACと呼ばれる革新的なアクター批判アルゴリズムを導入し、競合する報酬信号間のトレードオフを反復的に行うことでポリシーを見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 04:33:22 GMT)
An MRP Formulation for Supervised Learning: Generalized Temporal Difference Learning Models [20.3] 従来の統計的学習では、データポイントは独立して同じ分布(d)であると仮定される。
本稿では、データポイントを相互接続したものとして認識し、データモデリングにマルコフ報酬プロセス(MRP)を用いる、対照的な視点を示す。
我々は、強化学習(RL)における政治政策評価問題として、典型的教師付き学習を再構成し、一般化時間差学習アルゴリズム(TD)を解法として導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:22:36 GMT)
Hard Work Does Not Always Pay Off: Poisoning Attacks on Neural Architecture Search [20.3] アーキテクチャ検索に使用するトレーニングデータに,データ中毒攻撃を注入する。
まず, 被害を誘発し, 準最適建築を創出する有害なサンプルを作成するための攻撃目標を定義した。
攻撃者が使用可能な手法として, 被毒試料の製作コストを大幅に削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:55:07 GMT)
Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models [19.9] textitHypothesis Testing Promptingは、中間推論ステップ中に結論の仮定、後方推論、事実検証を追加する。
実験によると、仮説テストは効果を著しく改善するだけでなく、より合理的で標準化された推論プロセスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:46:17 GMT)
Position: Leverage Foundational Models for Black-Box Optimization [19.6] 大規模言語モデル(LLM)は、機械学習研究領域における驚くべきイノベーションの波をかき立てている。
基礎言語モデルが最適化に革命をもたらす最も有望な方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:44:22 GMT)
Procedural Fairness Through Decoupling Objectionable Data Generating Components [19.4] 我々は、しばしば見過ごされる、手続き上の不公平を装った問題を明らかにし、対処する。
ジョン・ロールズによる純粋手続き的正義の擁護に触発され、我々は自動意思決定を社会機関のマイクロコズムと見なしている。
本稿では,中立なデータ生成コンポーネントを分離するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:25:58 GMT)
Navigate Beyond Shortcuts: Debiased Learning through the Lens of Neural Collapse [19.3] 我々はニューラル・コラプスの調査を、不均衡な属性を持つバイアス付きデータセットに拡張する。
追加の訓練複雑性を伴わない回避ショートカット学習フレームワークを提案する。
ニューラル・コラプス構造に基づくよく設計されたショートカット素数では、モデルは単純なショートカットの追求を省略することが推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:23:37 GMT)
Conversational Disease Diagnosis via External Planner-Controlled Large Language Models [18.9] 本研究は,医師のエミュレートによる計画能力の向上を目的としたLCMに基づく診断システムを提案する。
我々は,GPT-4 Turboを含む既存のモデルよりも,疾患検診および鑑別診断において有意に優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:14:50 GMT)
From Human Judgements to Predictive Models: Unravelling Acceptability in Code-Mixed Sentences [18.5] コード混在テキストの受理性に関する人間の判断をモデル化することは、自然なコード混在テキストの識別に役立ちます。
クラインは16,642文のタイプの中で最大であり、2つの情報源から得られたサンプルで構成されている。
Clineを用いた実験では、コードミキシングのメトリクスのみに基づいて訓練された単純な多層パーセプトロン(MLP)モデルが、微調整された多言語大言語モデル(MLLM)より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:40:39 GMT)
Convergence and Complexity Guarantee for Inexact First-order Riemannian Optimization Algorithms [18.4] tBMM は $O(epsilon-2)$ 内の $ilon$-定常点に収束することを示す。
軽度反復の下では、全最適性ギャップが有界である場合、各反復においてサブプロブレムが解かれるときの結果は依然として保たれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:09:31 GMT)
ExACT: An End-to-End Autonomous Excavator System Using Action Chunking With Transformers [18.1] 本稿では,エンド・ツー・エンドの自律探査システムであるExACTを紹介する。
掘削弁を直接制御するために、生のLiDAR、カメラデータ、関節位置を処理する。
私たちの知る限りでは、ExACTはエンドツーエンドの自律探査システムを構築するための最初の例です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:48:39 GMT)
RoboHop: Segment-based Topological Map Representation for Open-World Visual Navigation [18.1] 画像セグメントに基づく新しい環境表現を提案する。
3次元シーングラフとは異なり、セグメントをノードとする純粋に位相グラフを作成する。
これはセグメント間の永続性によって定義される「場所の連続的な感覚」を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:17:26 GMT)
Anole: Adapting Diverse Compressed Models For Cross-Scene Prediction On Mobile Devices [17.5] Anoleは、モバイルデバイス上のローカルDNNモデル推論に対処するための軽量なスキームである。
我々は、さまざまなタイプのモバイルデバイスにAnoleを実装し、無人航空機(UAV)に基づく広範囲なトレース駆動および実世界の実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:06:18 GMT)
Exploiting Autoencoder's Weakness to Generate Pseudo Anomalies [17.3] 異常検出の典型的なアプローチは、通常のデータのパターンや表現を学習するためにのみ、通常のデータでオートエンコーダ(AE)を訓練することである。
本稿では,AEの弱点,すなわち異常の再構築をうまく活用して,学習適応雑音から擬似異常を生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:22:24 GMT)
Multi-Scale Dilated Convolution Network for Long-Term Time Series Forecasting [17.1] 時系列の周期と傾向を捉えるために,MSDCN(Multi Scale Dilated Convolution Network)を提案する。
指数関数的に増加する拡張と異なるカーネルサイズを持つ異なる畳み込みブロックを設計し、異なるスケールで時系列データをサンプリングする。
提案手法の有効性を検証するため,8つの長期時系列予測ベンチマークデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:11:01 GMT)
An Overview of Machine Learning-Enabled Optimization for Reconfigurable Intelligent Surfaces-Aided 6G Networks: From Reinforcement Learning to Large Language Models [16.4] RIS支援6Gネットワークに対する機械学習(ML)対応最適化の概要について述べる。
既存の研究と異なり、大規模言語モデル(LLM)がRLとどのように組み合わせてネットワーク最適化問題に対処できるかをさらに議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:07:59 GMT)
Clustering-based Multitasking Deep Neural Network for Solar Photovoltaics Power Generation Prediction [16.3] 本稿では,PV発電予測のためのマルチタスクディープニューラルネットワーク(CM-DNN)フレームワークを提案する。
各タイプに対して、ディープニューラルネットワーク(DNN)が採用され、精度が向上するまで訓練される。
特定の顧客タイプに対しては、トレーニング精度を高めるためにモデル間知識伝達を行う。
提案するCM-DNNは、現実のPV発電データセット上でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:08:21 GMT)
A Lean Simulation Framework for Stress Testing IoT Cloud Systems [16.0] モノのインターネット(Internet of Things)は、スマートシティ、自動運転車、健康モニタリングなど、さまざまな分野のスマートデバイスを世界中に接続する。
シミュレーションはIoTシステムのテストにおいて重要な役割を果たす。
既存のIoT用のストレステストソリューションは、かなりの計算リソースを必要とするため、不適合でコストがかかる。
クラウドと通信する多数のIoTデバイスとエッジデバイスの効率的なシミュレーションを可能にする,IoTクラウドストレステスト用に設計されたリーンシミュレーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:20:16 GMT)
Sequential Amodal Segmentation via Cumulative Occlusion Learning [15.7] 視覚系は、物体の可視領域と隠蔽領域の両方を分割できなければならない。
本研究では,不確実なカテゴリを持つオブジェクトの逐次アモーダルセグメンテーションを目的とした累積オクルージョン学習を用いた拡散モデルを提案する。
このモデルは拡散中の累積マスク戦略を用いて予測を反復的に洗練し、目に見えない領域の不確かさを効果的に捉える。
これは、物体間の空間的秩序を解読し、密集した視覚的な場面で隠蔽された物体の完全な輪郭を正確に予測する、アモーダル知覚の人間の能力に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:17:26 GMT)
DDIPrompt: Drug-Drug Interaction Event Prediction based on Graph Prompt Learning [15.7] 我々はDDIPromptを提案し、高度に不均衡な事象分布と稀な事象に対するラベル付きデータの不足を克服する。
最初の課題を解決するために、DDIPromptは、構造的および対話的な近接性の両方を考慮して、薬物間のリンクを増設する。
2つ目の課題は、推論中にプロトタイプ強化プロンプト機構を実装することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:26:51 GMT)
FastScene: Text-Driven Fast 3D Indoor Scene Generation via Panoramic Gaussian Splatting [15.6] 高速かつ高品質な3Dシーン生成のためのフレームワークであるFastSceneを提案する。
FastSceneは15分以内に3Dシーンを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:44:16 GMT)
Large Language Model-Aided Evolutionary Search for Constrained Multiobjective Optimization [15.5] 我々は,制約付き多目的最適化問題に対する進化探索を強化するために,大規模言語モデル(LLM)を用いる。
私たちの目標は、進化の集団の収束を早めることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:44:04 GMT)
Preserving Tumor Volumes for Unsupervised Medical Image Registration [15.3] 現在の手法は、異種領域における不均等な体積変化をもたらす変形場を生成するための類似度尺度に依存している。
腫瘍の容積を抑える制約問題として腫瘍による画像登録を定式化し,他の正常領域の画像類似度を最大化した。
本手法は,軟部腫瘍マスクを用いて各領域における画像の類似性と容積保存のバランスを保ち,各領域に容積保存損失を付与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:55:28 GMT)
Parallel Cross Strip Attention Network for Single Image Dehazing [15.2] 単一画像デハジングは、ぼんやりとしたイメージを復元し、透明で高品質なビジュアルを作り出すことを目的としている。
伝統的な畳み込みモデルは、受容野のサイズが限られているため、長距離依存に苦しむ。
マルチスケール戦略を用いた並列Stripe Cross Attention (PCSA) に基づく新しいデハージングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:50:07 GMT)
Enhancing Suicide Risk Detection on Social Media through Semi-Supervised Deep Label Smoothing [15.1] 支援を受ける人への障壁には、社会的汚職やメンタルヘルスへのアクセスの欠如がある。
ソーシャルメディアの人気が高まり、人々はRedditなどのオンラインフォーラムで自分の感情を表現し、支援を求めるようになった。
ソーシャルメディアの投稿は、テキストの分類を用いて分類することができ、専門家の助けを借りて人々を結びつけるのに役立つ。
これらのシステムは、精神状態の分類において固有の不確実性を考慮していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:25:25 GMT)
Designed Dithering Sign Activation for Binary Neural Networks [15.1] 本研究は,複数の閾値をディザリングの原理に従って適用し,空間的に周期的なしきい値カーネルに従って各画素の符号活性化関数をシフトするアクティベーションを提案する。
分類タスクに関する実験は、計算コストを増大させることなく、バイナリニューラルネットワークの代替活性化として設計されたディザリングサイン活性化関数の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:02:12 GMT)
Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review [14.9] サイバーセキュリティ(LLM4Security)における大規模言語モデルの適用に関する文献の総合的なレビューを行う。
LLMは、脆弱性検出、マルウェア分析、ネットワーク侵入検出、フィッシング検出など、幅広いサイバーセキュリティタスクに応用されている。
第3に、細調整、転送学習、ドメイン固有の事前トレーニングなど、特定のサイバーセキュリティドメインにLLMを適用するための有望なテクニックをいくつか特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:10:54 GMT)
Age Aware Scheduling for Differentially-Private Federated Learning [14.8] 本稿では,DP制約のないモデルと集約モデルとの損失差を最小化しつつ,DP要件を満たす最適化問題を提案する。
スケジューリングの利点を生かして、年齢依存的な損失上限を導入し、年齢認識型スケジューリング設計の開発に繋がる。
本研究は,フェデレートラーニングにおける年齢,正確性,DPの相互作用に関する知見を,スケジューリング戦略の実践的意義として貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:58:25 GMT)
Scalable Exact Verification of Optimization Proxies for Large-Scale Optimal Power Flow [14.7] 本稿では,大規模電力系統の近似に使用されるNNプロキシの最悪ケース違反を計算するためのスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
これは、大規模な産業規模の電力グリッドにデプロイされるMLモデルの信頼性を構築するのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:30:03 GMT)
Behavioural Rehearsing Illuminates Scientific Problems of Organised Complexity [14.7] 我々は、科学的問題の古典的な分類を再考し、科学的パラダイムの進化を再考する。
より複雑なシステムにおける組織化複雑性の未解決問題に対処するために、我々はパラダイムの統合が有望なアプローチであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:19:48 GMT)
Smurfs: Leveraging Multiple Proficiency Agents with Context-Efficiency for Tool Planning [14.6] Smurfsは、大規模言語モデル(LLM)の適用に革命をもたらすために設計された最先端のマルチエージェントフレームワークである。
従来のLLMを相乗的なマルチエージェントアンサンブルに変換することで、Smurfsは余分な訓練を必要とせずにタスクの分解と実行を向上させる。
SmurfsはToolBench I2とI3ベンチマークのChatGPT-ReACTを84.4%の勝利率で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:49:04 GMT)
SubGDiff: A Subgraph Diffusion Model to Improve Molecular Representation Learning [14.3] 本稿では,分子サブグラフ情報を拡散に用いた新しい拡散モデルSubGDiffを提案する。
SubGDiffは、サブグラフ予測、期待状態、kステップの同じサブグラフ拡散という3つの重要な技術を採用している。
実験的に、広範囲な下流タスクは、我々のアプローチの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:37:33 GMT)
Toward Effective Secure Code Reviews: An Empirical Study of Security-Related Coding Weaknesses [14.1] 我々は OpenSSL と PHP の2つの大規模オープンソースプロジェクトで実証的なケーススタディを行った。
135,560のコードレビューコメントに基づいて、40のコーディング弱点カテゴリのうち35に、レビュー担当者がセキュリティ上の懸念を提起していることが分かりました。
メモリエラーやリソース管理といった過去の脆弱性に関連するコーディングの弱点は、脆弱性よりも少ない頻度で議論された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:43:50 GMT)
FuXi-ENS: A machine learning model for medium-range ensemble weather forecasting [14.1] FuXi-ENSは6時間のグローバルアンサンブル天気予報を最大15日間配信するために設計された高度な機械学習モデルである。
空間分解能は0.25degと大幅に改善され、13の圧力レベルに5つの上層大気変数と13の地表変数が組み込まれている。
FuXi-ENSは欧州中距離気象予報センターのアンサンブル予測を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:15:09 GMT)
Deploying Graph Neural Networks in Wireless Networks: A Link Stability Viewpoint [13.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、幅広いグラフアプリケーションで有望なパフォーマンスを示している。
無線システムでは、ノード間の通信は通常、無線のフェードと受信機のノイズによりGNNが劣化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:37:08 GMT)
SwapTalk: Audio-Driven Talking Face Generation with One-Shot Customization in Latent Space [13.6] 我々は,同じ潜在空間における顔交換と唇同期の両タスクを実現する,革新的な統一フレームワークSwapTalkを提案する。
生成した顔ビデオの時系列上でのアイデンティティ一貫性をより包括的に評価するための新しいアイデンティティ一貫性指標を提案する。
HDTF実験の結果,ビデオ品質,リップ同期精度,顔スワップの忠実度,アイデンティティの整合性など,既存の手法をはるかに上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:22:09 GMT)
Optimizing E-commerce Search: Toward a Generalizable and Rank-Consistent Pre-Ranking Model [13.6] 大規模なeコマースプラットフォームでは、ダウンストリームランキングモジュールのために、前もって製品の大部分をフィルタリングするために、プレグレードフェーズが不可欠である。
1) 製品がトップk内にあるかどうかを予測する複数のバイナリ分類タスクを導入し、共通のポイントワイドランキングモデルでの学習目標の追加を容易にする。2) 製品埋め込みのサブセットを事前トレーニングすることで、すべての製品に対するコントラスト学習による一般化性。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:55:52 GMT)
Natural Language Processing RELIES on Linguistics [13.1] 我々は,NLPが言語学に依存している,あるいは言語学的思考が新たな方向を照らすことができる,いくつかの側面を強調した。
我々は,言語学がNLPに寄与する6つの主要な面をカプセル化した$RELIES$という頭字語について論じる。
このリストは徹底的ではないし、言語学もこれらのテーマの全ての取り組みの参照ポイントではないが、マクロレベルでは、これらのファセットは人間の言語の機械システム vis-a-vis システムを研究することの持続的重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:59:32 GMT)
Unveiling the Competitive Dynamics: A Comparative Evaluation of American and Chinese LLMs [13.1] 本研究は、英語と中国語の両文脈において、米国と中国語の大規模言語モデル(LLM)の比較評価を行う。
本研究では,自然言語の習熟度,専門知識,安全性と責任を包括的に評価する枠組みを提案する。
GPT 4-Turboは英語の文脈では最前線にあり、Ernie-Bot 4は中国語の文脈では際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:39:19 GMT)
Efficient Pretraining Model based on Multi-Scale Local Visual Field Feature Reconstruction for PCB CT Image Element Segmentation [13.1] 要素セグメンテーションは、CT技術に基づくプリント回路基板(PCB)の非破壊試験における重要なステップである。
近年、自己監督型事前学習技術の急速な発展により、ラベル付きサンプルを使わずに一般的な画像特徴を得られるようになり、少量のラベル付きサンプルを用いて下流タスクを解決し、PCB要素セグメンテーションの可能性を秘めている。
バイブ、ワイヤ、パッドなどのPCB素子の小型かつ規則的なサイズのため、グローバル視野は単一要素再構成の冗長性を持ち、モデルの性能を損なう可能性がある。
効率的な事前学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:10:54 GMT)
Large Language Models Show Human-like Social Desirability Biases in Survey Responses [12.8] 人格評価が推定された場合,Large Language Models (LLMs) が特徴次元の望ましい端に向かってスコアを歪めていることを示す。
このバイアスは、GPT-4/3.5、Claude 3、Llama 3、PaLM-2を含む全ての試験モデルに存在する。
すべての質問のリバースコーディングはバイアスレベルを低下させるが、それらを取り除くことはできず、この効果はアクセプションバイアスによるものではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:02:53 GMT)
FBPT: A Fully Binary Point Transformer [12.4] 本稿では,ロボット工学やモバイルデバイスの分野で広く応用され拡張される可能性を持つ,FBPT(Fully Binary Point Cloud Transformer)モデルを提案する。
32ビットの完全精度ネットワークの重みとアクティベーションを1ビットのバイナリ値に圧縮することにより、提案したバイナリポイントクラウドトランスフォーマーネットワークは、ストレージフットプリントと計算リソースの要求を大幅に削減する。
本稿の主な焦点は、バイナリポイントクラウドトランスフォーマーモジュールの使用によるパフォーマンス劣化問題に対処することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:35:38 GMT)
MRISegmentator-Abdomen: A Fully Automated Multi-Organ and Structure Segmentation Tool for T1-weighted Abdominal MRI [12.3] 複数の臓器や構造のボクセルレベルのアノテーションを備えた腹部MRIデータセットは公開されていない。
MRISegmentator-Abdomen(略してMRISegmentator)と呼ばれる3D nnUNetモデルをこのデータセットでトレーニングした。
このツールは、T1強調腹部MRIの62の臓器と構造の、自動的、正確で、堅牢なセグメンテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:33:09 GMT)
Nearest Neighbor Representations of Neurons [12.2] Nearest Neighbor(NN)表現は、脳にインスパイアされた新しい計算モデルである。
NN表現を用いたニューロン(閾値関数)の表現の複雑さについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:33:59 GMT)
Nearest Neighbor Representations of Neural Circuits [12.2] Nearest Neighbor (NN)表現は計算の新しいアプローチである。
我々は、そのNN表現に対して、ビット数に明示的な境界を持つ明示的な構成を提供する。
例えば、凸多面体のNN表現(閾値ゲートのAND)、IP2、閾値ゲートのOR、線形または正確な決定リストなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:29:36 GMT)
Multi-Level Feature Fusion Network for Lightweight Stereo Image Super-Resolution [12.1] 軽量ステレオ画像超解像(MFFSSR)のための効率的なマルチレベル特徴融合ネットワークを提案する。
MFFSSRは、ハイブリットアテンション特徴抽出ブロック(HAFEB)を使用して、マルチレベルなイントラビュー特徴を抽出する。
より少ないパラメータで優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:01:51 GMT)
Machine Learning-Based Channel Prediction for RIS-assisted MIMO Systems With Channel Aging [11.9] 再構成可能なインテリジェントサーフェス (RIS) は,第6世代 (6G) および通信システムを越えた性能向上のための有望な技術として登場した。
RISの受動的性質とその多数の反射要素は、チャネル推定プロセスに困難をもたらす。
本稿では、自己回帰(AR)予測器と統合された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく、RIS支援マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)システムのための拡張チャネル推定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:45:49 GMT)
Continual Learning of Multi-modal Dynamics with External Memory [11.8] そこで本研究では,新しい動作モードが順次出現した場合に,モデルが動的環境に適合する問題について検討する。
学習モデルは、いつ新しいモードが現れるかを認識するが、個々のトレーニングシーケンスの真のモードにアクセスすることはできない。
ニューラル・エピソード・メモリにおいて、遭遇したシーケンスのモードのテキスト記述子を維持することにより、両方の制限を克服する新しい連続学習法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:47:26 GMT)
FusionTransNet for Smart Urban Mobility: Spatiotemporal Traffic Forecasting Through Multimodal Network Integration [11.8] FusionTransNetは、Origin-Destination(OD)フロー予測とスマート都市交通システムのために設計されたフレームワークである。
このフレームワークには、モーダル内学習モジュール、モーダル間学習モジュール、予測デコーダの3つのコアコンポーネントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:09:36 GMT)
Truthful Aggregation of LLMs with an Application to Online Advertising [11.6] 本研究では,モデルウェイトへの微調整やアクセスなしに動作可能なオークション機構を提案する。
この機構は、計算資源が増加するにつれて最適に微調整されたLLMの出力に確実に収束するように設計されている。
実験結果から,本機構は最適微調整LDMに効率よく収束するだけでなく,広告主の価値やプラットフォーム収益を大幅に向上させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:01:31 GMT)
Robust Influence-based Training Methods for Noisy Brain MRI [11.5] 脳腫瘍を分類するために、ノイズの多いMR画像のディープラーニングモデルを訓練する難しいが現実的な設定について研究する。
ノイズの多いMRIトレーニングデータに対して頑健な2つのトレーニング手法を提案する。
実験結果から、ISRとISPは、ノイズの多いトレーニングデータに対して、ディープラーニングモデルを堅牢にトレーニングできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:38:25 GMT)
Rethinking Efficient and Effective Point-based Networks for Event Camera Classification and Regression: EventMamba [11.4] イベントカメラは、最小限の電力を消費しながら、低レイテンシで高ダイナミックレンジで環境光の変化を効率的に検出する。
イベントデータを処理する現在のアプローチでは、フレームベースの表現に変換することが多い。
Point Cloudは3D処理の一般的な表現であり、イベントカメラのスパースと非同期性に適合するのに適している。
提案するEventMambaは,最先端(SOTA)のフレームベース手法と比較しても,競合的な結果が得られる,効率的かつ効果的なPoint Cloudフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:47:46 GMT)
Gland Segmentation Via Dual Encoders and Boundary-Enhanced Attention [11.3] 病理画像の精度と自動腺分割のためのDEAモデルを提案する。
このモデルは、バックボーンエンコーディングとデコードネットワークとローカルセマンティック抽出ネットワークの2つのブランチで構成されている。
GlaS と CRAG の2つの公開データセットによる実験結果から,本手法が他の腺分節法より優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:05:56 GMT)
OccFusion: Multi-Sensor Fusion Framework for 3D Semantic Occupancy Prediction [11.3] 本稿では,3次元占有予測のための新しいセンサ融合フレームワークであるOccFusionを紹介する。
ライダーやサラウンドビューレーダなどの付加センサの機能を統合することで、我々のフレームワークは占有率予測の精度と堅牢性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:20:54 GMT)
Efficient LLM Comparative Assessment: a Product of Experts Framework for Pairwise Comparisons [10.9] 本稿では,効率的な比較評価のためのPoE(Product of Expert)フレームワークを紹介する。
個人比較は、ペアのスコア差に関する情報を提供する専門家と見なされる。
PoEフレームワークは、これらの専門家からの情報を組み合わせて、基礎となる候補セットに関して最大化できる表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:45:27 GMT)
BB-Patch: BlackBox Adversarial Patch-Attack using Zeroth-Order Optimization [10.8] 敵の攻撃戦略は、敵が訓練データ、モデルパラメータ、配置中の入力にアクセスすることを前提としている。
入力画像のどこにでも適用可能な敵パッチを生成するブラックボックスの敵攻撃戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:42:26 GMT)
Faster Linear Systems and Matrix Norm Approximation via Multi-level Sketched Preconditioning [10.7] 我々は、$Ax = b$という形式の線形系を解くための、新しい条件付き反復法のクラスを示す。
提案手法は,低ランクなNystr"om近似をスパースランダムスケッチを用いて$A$に構築することに基づいている。
我々は、我々の手法の収束が自然平均条件数$A$に依存することを証明し、Nystr"om近似のランクとして改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:53:43 GMT)
FloorSet - a VLSI Floorplanning Dataset with Design Constraints of Real-World SoCs [10.3] システム・オン・ア・チップ(SoC)とそのサブシステムのフロアプランニングは、物理的設計フローの重要かつ非自明なステップである。
FloorSet - 合成固定アウトラインフロアプランレイアウトの包括的なデータセットを2つ紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:37:56 GMT)
WateRF: Robust Watermarks in Radiance Fields for Protection of Copyrights [10.1] 我々はNeRFの両表現に利用できる革新的な透かし手法を提案する。
これは、NeRFを微調整してバイナリメッセージをレンダリングプロセスに埋め込むことによって実現される。
提案手法は,2次元レンダリング画像に埋め込まれた透かしの容量,可視性,堅牢性の3つの異なる側面で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:23:33 GMT)
Protocols to Code: Formal Verification of a Next-Generation Internet Router [10.0] SCIONルータは、敵の環境でセキュアなパケット転送のための暗号化プロトコルを実行する。
プロトコルのネットワーク全体のセキュリティ特性と,その実装の低レベル特性の両方を検証する。
本稿では,本研究のアプローチを説明し,主な成果を要約し,検証可能なシステムの設計と実装に関する教訓を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:57:59 GMT)
Estimating Model Performance Under Covariate Shift Without Labels [9.8] ラベルなしデータの分類モデルを評価するための確率的適応性能推定(PAPE)を提案する。
PAPEは元のモデルとは独立して動作し、予測と確率推定のみに依存し、シフトの性質に関する仮定は不要である。
我々は、米国国勢調査データから900以上のデータセットモデルの組み合わせを用いてPAPEを試験し、様々な指標を用いて、その性能をいくつかのベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:26:04 GMT)
FER-YOLO-Mamba: Facial Expression Detection and Classification Based on Selective State Space [9.7] 本稿では,マンバとヨロの原理を統合したFER-YOLO-Mambaモデルを提案する。
FER-YOLO-Mambaモデルでは,局所特徴抽出における畳み込み層固有の強度を組み合わせたFER-YOLO-VSSデュアルブランチモジュールをさらに考案する。
私たちの知る限りでは、顔の表情検出と分類のために設計された最初のVision Mambaモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:40:42 GMT)
Redefining Information Retrieval of Structured Database via Large Language Models [9.7] 本稿では,ChatLRと呼ばれる新しい検索拡張フレームワークを提案する。
主に、Large Language Models (LLM) の強力な意味理解能力を用いて、正確かつ簡潔な情報検索を実現する。
実験の結果、ChatLRがユーザクエリに対処する効果を示し、全体の情報検索精度は98.8%を超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:37:53 GMT)
Fine-grained Analysis and Faster Algorithms for Iteratively Solving Linear Systems [9.3] 我々は、スペクトルテール条件数である$kappa_ell$を、システムを表す行列の最小特異値と$ell$2の比として定義する。
結果のいくつかの意味と$kappa_ell$の使用は、Conjugateメソッドのきめ細かい解析を直接改善することを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:56:49 GMT)
Autonomous Robotic Ultrasound System for Liver Follow-up Diagnosis: Pilot Phantom Study [9.3] 本稿では,地域外来患者を対象とした肝臓追跡検査を目的とした,新しい自律型ロボット超音波(US)システムを提案する。
3次元肝静脈の正確な画像化が可能であり,CTとロボットの正確な座標マッピングが容易である。
提案フレームワークは,医療提供者,臨床医,フォローアップ患者の時間とコストを大幅に削減する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:11:20 GMT)
UnSegGNet: Unsupervised Image Segmentation using Graph Neural Networks [9.3] この研究は、教師なし医療画像とコンピュータビジョンの幅広い分野に貢献する。
これは、現実世界の課題に沿うイメージセグメンテーションのための革新的な方法論である。
提案手法は,医用画像,リモートセンシング,物体認識など,多様な応用の可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:02:00 GMT)
Perceptual Crack Detection for Rendered 3D Textured Meshes [9.2] そこで我々は,新しいパーセプチュアル・クラック検出法(PCD)を提案する。
人間の視覚システム(HVS)の特徴に触発され,コントラストとラプラシアン測定モジュールを採用した。
3次元テクスチャメッシュの大規模公開データセット実験により,提案手法の有効性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 23:31:29 GMT)
ASGrasp: Generalizable Transparent Object Reconstruction and Grasping from RGB-D Active Stereo Camera [9.2] RGB-Dアクティブステレオカメラを用いた6自由度グリップ検出ネットワークASGraspを提案する。
本システムでは, 透明物体形状再構成において, 生のIRおよびRGB画像を直接利用できることで, 自己を識別する。
実験により、ASGraspは、一般化可能な透明物体把握において90%以上の成功率を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:44:51 GMT)
Can We Use Large Language Models to Fill Relevance Judgment Holes? [9.2] ホールを埋めるためにLarge Language Models(LLM)を利用することで、既存のテストコレクションを拡張するための最初のステップを取ります。
人間+自動判断を用いた場合, 相関関係は著しく低くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:39:19 GMT)
VLM-PL: Advanced Pseudo Labeling Approach for Class Incremental Object Detection via Vision-Language Model [9.1] VLM-PL(Vision-Language Model Assisted Pseudo-Labeling)を紹介する。
この手法は視覚言語モデル(VLM)を用いて、追加のモデルトレーニングを必要とせず、擬似接地真実(GT)の正しさを検証する。
VLM-PLは改良された擬似GTと実GTを統合し、新しい知識と古い知識を効果的に組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:56:29 GMT)
Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders [9.1] 我々は、XVAEと呼ばれる変分オートエンコーダの符号化・復号構造に、フレキシブルで非定常的依存特性を持つ新しい空間超越モデルを統合する。
XVAEは空間観測をエミュレートし、特に尾部において入力と同じ統計特性の出力を生成する。
我々は、赤海における高解像度衛星による海面温度のデータセットを分析し、16703格子細胞での30年間の日量測定を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:48:43 GMT)
Enhancing Creativity in Large Language Models through Associative Thinking Strategies [9.1] 人間の創造性を高めるための連想的思考戦略が発見されている。
異なる概念を接続する大規模言語モデルが創造的なアウトプットを増大させるかどうかを検討する。
以上の結果から, 連想的思考技術を活用することで, vGPT-4の応答の独創性を大幅に向上させることができることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:42:29 GMT)
Seasonality Patterns in 311-Reported Foodborne Illness Cases and Machine Learning-Identified Indications of Foodborne Illnesses from Yelp Reviews, New York City, 2022-2023 [9.0] 我々はYelpのレビューとメタデータを抽出し、レストランの食品消費に関連する食中毒の発生の可能性を特定した。
我々は311年の食中毒報告の季節パターンを同定し、階層型シグモイド注意ネットワーク(HSAN)を用いたニューヨーク市のレストランのYelpレビューから食品病の季節パターンを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 09 May 2024 23:10:31 GMT)
Transforming the Bootstrap: Using Transformers to Compute Scattering Amplitudes in Planar N = 4 Super Yang-Mills Theory [8.9] 平面 N = 4 超ヤン・ミルズ理論は、大型ハドロン衝突型加速器におけるヒッグス粒子生成を記述する理論の従兄弟である。
我々の研究は、トランスフォーマーが正確な解を必要とする理論物理学の問題にうまく適用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:28:52 GMT)
Approximate Dec-POMDP Solving Using Multi-Agent A* [8.7] 有限水平DEC-POMDPに対するポリシを計算するためのA*アルゴリズムを提案する。
私たちのゴールは、より大きな地平線に対するスケーラビリティを優先して、最適性を犠牲にすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:33:07 GMT)
Learning Extrinsic Dexterity with Parameterized Manipulation Primitives [8.7] 我々は、オブジェクトのポーズを変えるために環境を利用する一連のアクションを学習する。
我々のアプローチは、オブジェクトとグリップと環境の間の相互作用を利用してオブジェクトの状態を制御することができる。
拘束されたテーブルトップワークスペースから様々な重量,形状,摩擦特性の箱状物体を選別する手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:35:34 GMT)
Semiquantum private comparison via cavity QED [8.6] 空洞量子電磁力学(QED)により実現された最初の半量子プライベート比較(SQPC)プロトコルを設計する。
提案プロトコルは,量子能力に限界がある2つの半量子パーティからのプライベートインプットの等価性を,半高位サードパーティ(TP)の助けを借りて比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:07:31 GMT)
From Explainable to Interpretable Deep Learning for Natural Language Processing in Healthcare: How Far from Reality? [8.4] eXplainable and Interpretable Artificial Intelligence (XIAI)は、XAIとIAIを区別するために導入された人工知能である。
分析の結果,注目メカニズムが最も普及しているIAI技術であることが判明した。
主要な課題は、ほとんどのXIAIが"グローバル"なモデリングプロセス、ベストプラクティスの欠如、体系的な評価とベンチマークの欠如を探求していないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:36:59 GMT)
GaitMotion: A Multitask Dataset for Pathological Gait Forecasting [8.3] GaitMotionは、ウェアラブルセンサーを活用するデータセットで、患者のリアルタイムな動きを病理学的な歩行で捉えます。
このデータセットは、ステップ/ストライドのセグメンテーションやステップ/ストライドの長さの予測など、複数のタスクに対して、広範な地上構造ラベリングを提供する。
このウェアラブル歩行分析スーツは、正常と病理の両方の歩行周期、パターン、パラメータをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:45:02 GMT)
Poisoning-based Backdoor Attacks for Arbitrary Target Label with Positive Triggers [8.2] 中毒ベースのバックドア攻撃は、ディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングのデータ準備段階における脆弱性を露呈する。
我々は,敵対的手法にインスパイアされた新たなトリガーの分類を開発し,Positive Triggers (PPT) を用いたマルチラベル・マルチペイロード型バックドアアタックを開発した。
汚いラベル設定とクリーンラベル設定の両方において、提案した攻撃が様々なデータセットの精度を犠牲にすることなく高い攻撃成功率を達成することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:45:11 GMT)
Binary Hypothesis Testing for Softmax Models and Leverage Score Models [8.1] ソフトマックスモデルの設定における二元仮説テストの問題点を考察する。
我々はソフトマックスモデルとレバレッジスコアモデルとの類似性を描く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:56:29 GMT)
Non-asymptotic estimates for accelerated high order Langevin Monte Carlo algorithms [8.1] 我々は,高次元対象分布からサンプルを得るために,aHOLAとaHOLLAという2つの新しいアルゴリズムを提案する。
ワッサースタイン1およびワッサースタイン2分布におけるaHOLAの非漸近収束速度を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:12:03 GMT)
Loss-induced universal one-way transport in periodically driven systems [8.1] 不均衡なオンサイトゲイン/ロスを持つ周期駆動Aubry-Andr'e-Harperモデルが、ユニバーサルワンウェイ輸送をサポートすることを示す。
Floquet Hamiltonian において,周期駆動が非エルミート皮膚効果を引き起こすメカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:45:40 GMT)
G-SAP: Graph-based Structure-Aware Prompt Learning over Heterogeneous Knowledge for Commonsense Reasoning [8.0] 本稿では,G-SAP という名称のコモンセンス推論のためのグラフベース構造認識プロンプト学習モデルを提案する。
特にエビデンスグラフは、ConceptNet、Wikipedia、Cambridge Dictionaryといった複数の知識ソースを統合することで構築される。
その結果、既存のモデル、特にOpenbookQAデータセット上のSoTA LM+GNNsモデルよりも6.12%改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:28:12 GMT)
Batched Stochastic Bandit for Nondegenerate Functions [8.0] 本稿では,非退化関数に対するバッチ帯域学習問題について検討する。
本稿では,非退化関数に対するバッチバンドイット問題をほぼ最適に解くアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:50:16 GMT)
Collaborative Design for Job-Seekers with Autism: A Conceptual Framework for Future Research [7.8] 最近の経験的発見は、自閉症患者と新しいデザインによる社会的環境との連携が、いかに雇用機会を向上させるかを示し始めている。
この研究は、将来の研究者や実践者が、自閉症のある求職者の協調設計を改善するために適用できる、実行可能なガイドラインと概念的フレームワークを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:05:43 GMT)
Advancing Head and Neck Cancer Survival Prediction via Multi-Label Learning and Deep Model Interpretation [7.7] 我々は,複数のHNC生存率を同時に予測するための,解釈可能なマルチラベル・マルチモーダル・ディープ・サバイバル予測フレームワーク IMLSP を提案する。
また、深層生存モデル視覚説明のために開発された、グラディエント重み付き時間イベント活性化マッピング手法であるGrad-TEAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:30:04 GMT)
An RNN-policy gradient approach for quantum architecture search [7.6] 変分量子回路は、量子コンピューティングの利点を利用するための有望な方法の1つである。
量子回路アーキテクチャの設計は、量子アルゴリズムの性能に大きく影響する可能性がある。
量子アーキテクチャ探索は、量子回路アーキテクチャを自動設計するプロセスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:44:35 GMT)
DP-MDM: Detail-Preserving MR Reconstruction via Multiple Diffusion Models [7.6] 多重拡散モデルを用いた包括的詳細保存再構成法を提案する。
このフレームワークは多スケールのサンプルデータを効果的に表現し、逆ピラミッドアーキテクチャの幅を数える。
提案手法は,臨床および公開データセットのコンダクト実験により評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:37:18 GMT)
DRSI-Net: Dual-Residual Spatial Interaction Network for Multi-Person Pose Estimation [7.4] 本稿では,MPPEのための2次元空間相互作用ネットワーク(DRSI-Net)を提案する。
他の手法と比較して、DRSI-Netは隣接する特徴について空間的情報通信を行う。
提案したDRSI-Netは、他の最先端の手法よりも精度と複雑さが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:12:39 GMT)
A Survey on Backbones for Deep Video Action Recognition [7.3] アクション認識はインタラクティブなメタバースを構築する上で重要な技術である。
本稿では,ディープニューラルネットワークに基づく行動認識手法について概説する。
本論文では、RGBビデオフレームと光フローのモダリティを入力として使用する2ストリームネットワークと、異なる動作情報を抽出しながらRGBのモダリティを直接活用する3D畳み込みネットワークと、自然言語処理からコンピュータビジョンや映像理解へモデルを導入するトランスフォーマーベースの手法の3つの部分について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:20:36 GMT)
Towards a More Inclusive AI: Progress and Perspectives in Large Language Model Training for the Sámi Language [7.3] 本研究は、S'ami言語における技術参加の増大に焦点を当てている。
我々は,Ultra Low Resource (ULR)言語の言語モデリング問題に対して,MLコミュニティの注目を集めている。
Webから利用可能なS'ami言語リソースをコンパイルして、言語モデルをトレーニングするためのクリーンなデータセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:54:22 GMT)
Diffusion Models as Stochastic Quantization in Lattice Field Theory [7.2] 生成拡散モデル(DM)と量子化(SQ)の直接接続を確立する。
DMは、ランゲヴィン方程式によって予測された過程の逆転を近似し、先行分布からサンプルを生成し、対象分布を効果的に模倣することにより実現される。
我々は,マルコフ連鎖における自己相関時間,特に標準マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムが臨界減速を経験する臨界領域において,DMが顕著に減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:56:24 GMT)
Learning Low-dimensional Latent Dynamics from High-dimensional Observations: Non-asymptotics and Lower Bounds [7.2] 我々は,低次元潜在変数を持つ線形時間不変モデル(LTI)の学習に焦点をあてるが,高次元観測は行わない。
我々は,観測者の列空間のような高次元の特徴を復元し,データを低次元に埋め込み,低次元モデルパラメータを学習するアルゴリズムを提案する。
その後、メタデータセットからLTIシステムの学習を容易にするエンド・ツー・エンドのアルゴリズムが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:30:10 GMT)
Large Language Model Agent as a Mechanical Designer [7.1] 本研究では,FEMモジュールと事前学習LLMを統合する新しい手法を提案する。
FEMモジュールはそれぞれの設計を評価し、重要なフィードバックを提供し、LLMにドメイン固有のトレーニングを必要とせずに継続的に学習し、計画し、生成し、設計を最適化するよう指示する。
その結果, LLMをベースとしたエージェントは, 自然言語仕様に準拠したトラスを最大90%の確率で生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:31:08 GMT)
Deep Multi-Task Learning for Malware Image Classification [7.1] 本稿では,高精度かつ高速なマルウェア検出のためのマルウェア画像分類のための新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。
我々は、マルウェアの特徴からビットマップ(BMP)とPNG(PNG)画像を生成し、ディープラーニング分類器にフィードする。
我々の最先端のマルチタスク学習アプローチは、およそ10万の良質で悪意のあるPE、APK、Mach-o、ELFのサンプルを収集した新しいデータセットでテストされています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:02:06 GMT)
Selecting the Most Conflicting Pair of Candidates [6.8] 我々は、最も対立する候補者、すなわち最も対立の大きい候補者を見つける観点から、委員会選挙を調査する。
この目的を達成するための基本的な公理を提案することで、著名なマルチウィンナー投票規則が満たされていないことを示す。
その後のより深い分析は、その動作方法に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:00:20 GMT)
Incorporating Heterophily into Graph Neural Networks for Graph Classification [6.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、しばしばグラフ分類において強いホモフィリを仮定し、ヘテロフィリを考えることは滅多にない。
We developed a novel GNN architecture called IHGNN (short for Incorporated Heterophily into Graph Neural Networks)
我々は、様々なグラフデータセット上でIHGNNを実証的に検証し、グラフ分類のための最先端のGNNよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:46:16 GMT)
EWMoE: An effective model for global weather forecasting with mixture-of-experts [6.7] 本研究では,地球規模の天気予報に有効なモデルであるEWMoEを提案する。
本モデルでは,気象固有の埋め込み,Mixture-of-Experts層,および2つの特定の損失関数の3つの重要な要素を組み込んで予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:42:13 GMT)
Exploring the Potential of Human-LLM Synergy in Advancing Qualitative Analysis: A Case Study on Mental-Illness Stigma [6.6] 大規模言語モデル(LLM)は、既存のスキーム内で定性的なコーディングを行うことができるが、協調的な人間-LLM発見の可能性はまだ探索されていない。
我々は,人間とLLMの協調パラダイムを活用して,概念化を促進し,質的研究を促進する新しい手法であるCHALETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:27:22 GMT)
Self-Supervised Learning of Time Series Representation via Diffusion Process and Imputation-Interpolation-Forecasting Mask [6.6] Time Series Diffusion Embedding (TSDE)は、最初の拡散ベースのSSL TSRLアプローチである。
TSデータをImputation-Interpolation-Forecasting (IIF)マスクを使用して観察およびマスクされた部分に分割する。
トレーニング可能な埋め込み機能を適用し、クロスオーバー機構を備えたデュアル直交トランスフォーマーエンコーダを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:55:16 GMT)
TransAnaNet: Transformer-based Anatomy Change Prediction Network for Head and Neck Cancer Patient Radiotherapy [6.6] 本研究では、視覚変換器(ViT)をベースとしたニューラルネットワークを用いて、HNC患者のRT誘発解剖学的変化を予測することの実現可能性を評価することを目的とする。
UNetスタイルのViTネットワークは、埋め込みCT、線量、CBCT01、GTVp、GTVn画像パッチから空間対応や文脈情報を学習するために設計された。
提案手法の予測画像は,pCT,CBCT01,および他の比較モデルによるCBCTよりも実画像(CBCT21)に最もよく似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:00:06 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） (Thu, 9 May 2024 22:43:33 GMT)
Automatic question generation for propositional logical equivalences [6.2] そこで我々は,各学生に対して適切な質問を生成できる手法を開発し,実装する。
従来の研究では、妥当性、ユーザ定義の困難さ、パーソナライズされた問題生成を含む、教育におけるAQGフレームワークについて研究されてきた。
我々の新しいAQGアプローチは、一年生のコンピュータサイエンス学生にとってコアコースである離散数学に論理的等価性問題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:44:42 GMT)
A Genetic Approach to Minimising Gate and Qubit Teleportations for Multi-Processor Quantum Circuit Distribution [6.2] 分散量子コンピューティング(DQC)は、複数の量子プロセッサユニット(QPU)を相互接続することで利用可能な量子計算をスケールする手段を提供する。
この領域における鍵となる課題は、量子回路からQPU内の物理量子ビットへ論理量子ビットを効率的に割り当てることである。
従来のアプローチでは、ゲートテレポーテーションの一種である非ローカルなCNOT操作の実行に必要なベルペアの数を減らそうとしていた。
本稿では,量子回路を実行するネットワークコストを最小化するメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:03:41 GMT)
Machine Learning for Scalable and Optimal Load Shedding Under Power System Contingency [6.2] ネットワーク制限を考慮に入れた最適なロードシェディング(OLS)は、同時実行シナリオの多様なシステム全体への影響に対処する可能性がある。
本稿では、ニューラルネットワーク(NN)モデルのオフライントレーニングを活用して、個別の負荷センターに分散した設計を行い、OLSソリューションを自律的に構築する。
我々のLearning-for-OLSアプローチは、オンライン緊急応答における計算と通信の必要性を大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:19:20 GMT)
Reddit-Impacts: A Named Entity Recognition Dataset for Analyzing Clinical and Social Effects of Substance Use Derived from Social Media [6.1] 物質利用障害(SUD)は、データ駆動研究を通じて、問題とそのトレンドの理解を深める必要がある、世界的な関心事である。
ソーシャルメディアは、SUDに関するユニークな重要な情報源であり、特にそのような情報源のデータは、生きた経験を持つ人々によってしばしば生成されるためである。
本稿では,処方と違法なオピオイド,およびオピオイド使用障害の薬物に関する議論を専門とするサブレディットからキュレートされた,難解な名前付きエンティティ認識(NER)データセットであるReddit-Impactsを紹介する。
このデータセットは、研究の少ないが重要な、物質利用の側面に特に焦点を絞っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 23:43:57 GMT)
GRAMMAR: Grounded and Modular Methodology for Assessment of Domain-Specific Retrieval-Augmented Language Model [6.1] Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、ドメイン固有の知識ベースを問うために、様々な産業で活発に研究され、展開されている。
これらのシステムを評価することは、ドメイン固有のクエリが不足し、それに対応する基底真理が不足しているため、ユニークな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:46:48 GMT)
An Efficient Finite Difference Approximation via a Double Sample-Recycling Approach [6.1] 本稿では, 二重リサイクル手法を提案する。
パイロットサンプルは最適な摂動を推定するためにリサイクルされる。
新しいサンプルを生成すると 効率的な有限差分推定器が生成される
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:27:18 GMT)
Evaluating the Efficacy of AI Techniques in Textual Anonymization: A Comparative Study [6.0] 本研究では、条件付きランダムフィールド(CRF)、Long Short-Term Memory(LSTM)、Embedddings from Language Models(ELMo)、Transformersアーキテクチャに焦点を当てたテキスト匿名化手法に焦点を当てた。
CRF, LSTM, ELMoは, 従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:29:25 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning With Adapters [5.9] 本研究では,UniPELTフレームワークをベースとした新しい適応手法を提案する。
提案手法では, ベースモデルパラメータの最小限の再学習を行うことなく, 事前学習したモデルを新しいタスクに効率的に転送できるアダプタを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:40:38 GMT)
Muting Whisper: A Universal Acoustic Adversarial Attack on Speech Foundation Models [5.9] モデル動作を操作するために,「特殊トークン」を敵攻撃によって利用することができることを示す。
本稿では,Whisperの$textttendoftext>$ tokenの普遍的な音響的実現方法を提案する。
実験では、同じ0.64秒の対向音声セグメントが、ターゲットのWhisper ASRモデルを97%以上の音声サンプルでミュートできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:59:23 GMT)
Expected Work Search: Combining Win Rate and Proof Size Estimation [5.9] 期待されるワークサーチ(EWS)は,新しい問題解決アルゴリズムである。
EWSはモンテカルロ木探索で用いられるような勝利率推定と、証明数探索で用いられる証明サイズ推定を組み合わせている。
EWSは、GoとHexのゲームにおいて、従来の問題解決アルゴリズムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:33:06 GMT)
T-Rep: Representation Learning for Time Series using Time-Embeddings [5.9] 本稿では,時系列表現を時間ステップの粒度で学習する自己教師型T-Repを提案する。
T-Repはその特徴抽出器と共に時間のベクトル埋め込みを学び、時間的特徴を抽出する。
下流分類,予測,異常検出タスクにおけるT-Repの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:11:23 GMT)
NeRFFaceSpeech: One-shot Audio-diven 3D Talking Head Synthesis via Generative Prior [5.8] 高品質な3D対応音声ヘッドを作成できる新しい方法NeRFFaceSpeechを提案する。
本手法では,1枚の画像に対応する3次元顔特徴空間を作成できる。
また,リパインネットを導入し,その情報不足を補う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:14:06 GMT)
IFDID: Information Filter upon Diversity-Improved Decoding for Diversity-Faithfulness Tradeoff in NLG [5.8] 本稿では、多様性と忠実性のトレードオフを得るために、多様性改善復号化情報フィルタ(IFDID)を提案する。
提案手法では, 忠実度を表すROUGEスコアが1.24高く, Dist-2では62.5%の多様性が従来の手法よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:28:04 GMT)
TIM: An Efficient Temporal Interaction Module for Spiking Transformer [5.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はその生物学的妥当性と計算効率で有名になった。
ニューラルネットワークアーキテクチャの進歩にインスパイアされた注意機構の統合は、スパイキングトランスフォーマーの開発につながった。
これらは、SNNの機能強化、特に静的データセットとニューロモルフィックデータセットの両方の領域において、有望であることを示している。
本稿では,SNNアーキテクチャにおける時間的データ処理能力を高めるために,TIM(Temporal Interaction Module)を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:32:45 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） (Thu, 9 May 2024 02:26:17 GMT)
MSDiff: Multi-Scale Diffusion Model for Ultra-Sparse View CT Reconstruction [5.6] マルチスケールディフ融合モデル(MSDiff)を用いた超スパースCT再構成法を提案する。
提案モデルは,包括的サンプリングと選択的スパースサンプリング技術の両方からの情報を統合する。
プロジェクションデータ内の固有相関を利用して、同値マスクを設計し、モデルがより効果的に注意を集中できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:52:32 GMT)
LLMPot: Automated LLM-based Industrial Protocol and Physical Process Emulation for ICS Honeypots [5.5] ハニーポットはICSネットワークやインターネット上でデコイターゲットとして機能することで重要な役割を担っている。
ICSハニーポットの展開は、産業用プロトコルとデバイス特性を正確に複製する必要があるため、困難である。
本稿では,大規模言語モデルの有効性を利用したICSネットワークにおけるハニーポットの設計手法であるLLMPotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:37:22 GMT)
Exploring Entanglement Spectrum and Phase Diagram in multi-electron Quantum Dot Chains [5.5] 拡張ハバードモデルによりモデル化された半導体量子ドット系の絡み合い特性について検討する。
特定の点におけるポテンシャルエネルギーを調整することにより、量子ドットの基底状態における大きな変動を同定する。
この結果から、局所的なポテンシャル変化が電子配置の顕著な再分配につながることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:15:51 GMT)
GD doesn't make the cut: Three ways that non-differentiability affects neural network training [5.4] 応用非微分可能関数(NGDM)と古典勾配降下関数(GD)の区別について検討する。
正規化の増加は、NGDMにおける最適解の$L_1$ノルムの増加につながることを示す。
また、ネットワークプルーニングに広く採用されている$L_1$ization-based techniqueは、期待された結果を得られないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:45:37 GMT)
Reducing classical communication costs in multiplexed quantum repeaters using hardware-aware quasi-local policies [5.4] 多重量子リピータチェインに対するテクスティクアシ局所ポリシーを導入する。
準局所的なポリシーでは、ノードはリピータ連鎖の状態に関する知識を増大させてきたが、必ずしも完全なグローバルな知識ではない。
我々の政策はまた、ネストされた浄化と2倍のスワップ政策を良く知られ、広く研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 23:40:59 GMT)
Theoretical Guarantees of Data Augmented Last Layer Retraining Methods [5.4] 最短グループ精度で最先端の性能を達成するために, 線形最終層再訓練戦略が示されている。
本稿では、潜在表現の分布をモデル化する際の最適最悪のグループ精度を示す。
我々は、合成データセットと大規模公開データセットの両方について、その結果を評価し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:16:54 GMT)
Unveiling Higher-Order Topology via Polarized Topological Charges [5.2] 偏光トポロジカル電荷の概念を用いて,実験的に観測可能な運動量空間をキラル対称HOTPに特徴づける手法を提案する。
HOTPを87ドルRb原子系で検出する実行可能なスキームが与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:25:55 GMT)
Measurement-based Verification of Quantum Markov Chains [5.2] 本稿では,測定に基づく線形時間時間時間論理MLTLを提案する。
我々は、量子と古典の両方のランダムウォークの線形時間特性を同時に検証するためにこれを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:00:39 GMT)
Ditto: Quantization-aware Secure Inference of Transformers upon MPC [5.2] 我々は、より効率的な量子化対応セキュアトランスフォーマー推論を実現するために、Dittoというフレームワークを提案する。
本稿では,Bert モデルと GPT2 モデルを用いて,Ditto の性能評価を行う。
その結果、DittoはMPCFormerより約$3.14sim 4.40times、最先端のPUMAより$1.44sim 2.35timesが速いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:28:16 GMT)
PiRD: Physics-informed Residual Diffusion for Flow Field Reconstruction [5.1] データ忠実度向上のためのCNNベースの手法は、トレーニング期間中の低忠実度データパターンと分布に依存している。
提案したモデルである物理インフォームド残差拡散(Residual Diffusion)は、標準の低忠実度入力からデータの品質を高める能力を示す。
実験結果から, 2次元乱流に対して, 再学習を必要とせず, 高品質な流れを効果的に再現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:30:17 GMT)
Data Valuation and Detections in Federated Learning [4.9] フェデレートラーニング(FL)は、生データのプライバシーを維持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする。
このフレームワークの課題は、データの公平かつ効率的な評価であり、FLタスクで高品質なデータを提供するためにクライアントにインセンティブを与えるのに不可欠である。
本稿では,FLタスクにおける事前学習アルゴリズムを使わずに,クライアントのコントリビューションを評価し,関連するデータセットを選択するための新たなプライバシ保護手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:40:35 GMT)
Diag2Diag: Multi modal super resolution for physics discovery with application to fusion [4.8] 本稿では,高分解能化を目的としたマルチモーダルニューラルネットワークモデルを提案する。
システム内の診断間相関を革新的に活用する。
従来の200Hzから500kHzへの解像度向上により、プラズマの挙動に関する新たなレベルの洞察を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:06:51 GMT)
Experimental Pragmatics with Machines: Testing LLM Predictions for the Inferences of Plain and Embedded Disjunctions [4.8] 本研究では, 平板および埋込み接合の3つの推論に焦点をあて, 通常のスカラー不整形と比較する。
この比較を,最先端の大規模言語モデルの予測の新しい視点から検討する。
最高のパフォーマンスモデルの結果は、主に人間のものと一致しており、それらの推論と不適応の大きな違いと、それらの推論の異なる側面の微妙な区別の両方で見られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:54:15 GMT)
Compressed Bayesian Federated Learning for Reliable Passive Radio Sensing in Industrial IoT [4.6] 本稿では,学習精度と校正を犠牲にすることなく通信オーバーヘッドを低減するために,通信効率の高い分散化ベイズFLポリシーを提案する。
我々は,自律型レーダセンサを備えた協調ノードが,ロボットと共有する職場で人間のオペレーターを確実にローカライズする作業を行う,産業用IoT(Industrial Internet of Things)のユースケースに,この開発ツールを統合する。
その結果,従来の(圧縮されていない)ベイズ式FLツールと互換性があり,通信オーバーヘッドを著しく低減し(最大99%),高精度かつよく校正されたMLモデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:44:11 GMT)
Decoherence rate in random Lindblad dynamics [4.5] ランダムリンドブラッド作用素が支配する開カオス量子系の力学について検討する。
我々の研究は、散逸的量子カオスにおけるデコヒーレンスの主要な特徴を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:46:25 GMT)
Learned feature representations are biased by complexity, learning order, position, and more [4.5] 我々は表現と計算の間の驚くべき解離を探求する。
さまざまなディープラーニングアーキテクチャをトレーニングして、入力に関する複数の抽象的な特徴を計算します。
学習した特徴表現は、他の特徴よりも強い特徴を表現するために体系的に偏っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:34:15 GMT)
A Multi-Level Superoptimizer for Tensor Programs [4.5] 我々は、テンソルプログラムのための最初のマルチレベルスーパー最適化であるMirageを紹介する。
Mirageのキーとなるアイデアは$mu$Graphsで、カーネルにおけるテンソルプログラムの統一表現、スレッドブロック、GPU計算階層のスレッドレベルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:15:40 GMT)
CrashJS: A NodeJS Benchmark for Automated Crash Reproduction [4.4] ソフトウェアのバグは、しばしばソフトウェアクラッシュを引き起こし、アメリカの企業は年間2.08兆ドル以上のコストがかかる。
クラッシュ自動再現は、クラッシュを正常に再現するユニットテストを生成することを目的としている。
CrashJSは、複数のソースから453のNode.jsクラッシュのベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 04:57:10 GMT)
LayerPlexRank: Exploring Node Centrality and Layer Influence through Algebraic Connectivity in Multiplex Networks [4.1] 本稿では,マルチプレックスネットワークにおけるノードの集中度と層の影響を同時に評価するアルゴリズムであるLayerPlexRankを紹介する。
本稿では,LayerPlexRankの実用性について,様々な実世界のデータセットに対する理論的解析と実証的検証により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 09 May 2024 06:52:24 GMT)
Privacy-Preserving Edge Federated Learning for Intelligent Mobile-Health Systems [4.1] 我々は、IoTインフラストラクチャ上でのリソース制約のあるモバイルヘルスおよびウェアラブル技術のための、プライバシ保護エッジFLフレームワークを提案する。
提案したフレームワークを広く評価し、AmazonのAWSクラウドプラットフォーム上での当社のテクニックの実装を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:15:31 GMT)
Multi-Stream Keypoint Attention Network for Sign Language Recognition and Translation [4.0] 現在の手話認識のアプローチは、背景のゆらぎに弱いRGBビデオ入力に依存している。
本稿では,容易に利用可能なキーポイント推定器によって生成されるキーポイントのシーケンスを記述するためのマルチストリームキーポイントアテンションネットワークを提案する。
我々は、Phoenix-2014、Phoenix-2014T、CSL-Dailyといった有名なベンチマークで包括的な実験を行い、方法論の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:58:37 GMT)
Whole Genome Transformer for Gene Interaction Effects in Microbiome Habitat Specificity [4.0] 本研究では、遺伝子ベクター化のための既存の大規模モデルを利用して、微生物ゲノム配列全体から生息地特異性を予測する枠組みを提案する。
我々は、異なる生息地から得られた高品質のマイクロバイオームゲノムの大規模なデータセット上で、我々のアプローチを訓練し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:34:51 GMT)
Precision Rehabilitation for Patients Post-Stroke based on Electronic Health Records and Machine Learning [4.0] ピッツバーグ大学メディカルセンターから265名の脳卒中患者のデータを収集した。
影響のあるエクササイズを特定するために、我々はChi-square test, Fisher's exact test, and logistic regression for odds ratioを用いた。
術後機能改善に寄与する3つのリハビリテーション運動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 04:06:44 GMT)
Joint Edge Optimization Deep Unfolding Network for Accelerated MRI Reconstruction [4.0] 我々はMR画像とエッジの両方に固有の個別正規化器を組み込むだけでなく、協調正規化器を強制してそれらの相関を効果的に確立するジョイントエッジ最適化モデルを構築した。
具体的には、エッジ情報を非エッジ確率マップで定義し、最適化プロセス中に画像再構成を誘導する。
一方、画像やエッジに関連するレギュレータは、それぞれ固有のアプリオリ情報を自動的に学習するために、深く展開するネットワークに組み込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:51:33 GMT)
Semantics-Aware Next-best-view Planning for Efficient Search and Detection of Task-relevant Plant Parts [3.9] トマトの収穫・脱葉を自動化するためには,作業関連部位の探索・検出が重要である。
現在のアクティブビジョンアルゴリズムは、関連する部分と無関係な植物部位を区別できない。
本稿では,意味情報を用いて関連する植物部位を識別するセマンティックス・アウェア・アクティブビジョン戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:52:21 GMT)
Multimodal Multi-loss Fusion Network for Sentiment Analysis [3.9] 本稿では,複数のモードにまたがる特徴エンコーダの最適選択と融合について検討し,感情検出を改善する。
我々は、異なる融合法を比較し、マルチモダリティ融合ネットワークにおけるマルチロストレーニングの影響について検討する。
コンテキストの統合はモデルの性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:01:30 GMT)
DDPM-MoCo: Advancing Industrial Surface Defect Generation and Detection with Generative and Contrastive Learning [3.8] これらの問題に対処するためにDDPM-MoCoという新しい欠陥発生手法を提案する。
まず,Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) を用いて,高品質な欠陥データサンプルを生成する。
第2に、教師なし学習モメンタムコントラストモデル(MoCo)と拡張バッチコントラスト損失関数を用いて、ラベルなしデータ上でモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:17:53 GMT)
Cross-Care: Assessing the Healthcare Implications of Pre-training Data on Language Model Bias [3.5] 大規模な言語モデル(LLM)におけるバイアスと実世界の知識を評価するための最初のベンチマークフレームワークであるCross-Careを紹介する。
ThePile$のような事前学習コーパスに埋め込まれた人口統計バイアスがLLMの出力にどのように影響するかを評価する。
以上の結果から, LLMの病状有病率と, 集団間での実際の病状有病率との相違が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:33:14 GMT)
Towards Accurate and Robust Architectures via Neural Architecture Search [3.4] 対向訓練は、アーキテクチャに関連する重み接続を調整することにより、精度と堅牢性を向上させる。
本稿では,ARNASを用いて,敵の訓練のための正確で堅牢なアーキテクチャを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:16:50 GMT)
A Newton Method for Hausdorff Approximations of the Pareto Front within Multi-objective Evolutionary Algorithms [3.3] 本論文では,多目的進化アルゴリズムで用いられるパレートフロントのハウスドルフ近似に対するセットベースニュートン法を提案する。
いくつかのベンチマークテスト関数と異なる基底進化アルゴリズムにおける後処理ステップとしてNewton法の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:34:34 GMT)
Evaluating Dialect Robustness of Language Models via Conversation Understanding [3.2] 私たちはタブーの言葉遊びをする人間の間での英語(アメリカ英語またはインド英語)の会話を使います。」
目的語予測(TWP)と目標語選択(TWS)の2つの評価課題を定式化する。
M-MD3 は USEng と IndEng のサブセットを持つ MD3 のターゲットワードマス化バージョンである。
AIGen と AITrans で行った結果から,LLM はトレーニングデータの構成に基づいて独自の方言を学ぶことができ,方言の堅牢性は確かに困難な課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:38:23 GMT)
Individual context-free online community health indicators fail to identify open source software sustainability [3.2] 私たちは1年間に38のオープンソースプロジェクトを監視しました。
この期間に計画は放棄されず、計画された1つのプロジェクトのみが閉鎖された。
結果は極めて異質で、ドキュメント間の共通性はほとんどなく、イシューやコードコントリビューションに対するレスポンス時間の平均、資金/スタッフリソースが利用可能でした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:34:08 GMT)
Contrastive Learning for Predicting Cancer Prognosis Using Gene Expression Values [3.1] 腫瘍を高リスク群または低リスク群に分類するために分類器を訓練する。
CLをベースとした分類では,14種類の癌に対して,AUC (Receer operating characteristic curve) が0.8以上の領域を達成できた。
我々のCLCoxモデルは,TGAデータを用いて訓練し,19種類のがんの予後を予測する上で,既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 04:38:57 GMT)
A Flow-Based Model for Conditional and Probabilistic Electricity Consumption Profile Generation and Prediction [3.1] 本稿では,FCP Flow(Full Convolutional Profile Flow)と呼ばれる新しいフローベース生成モデルを提案する。
FCPFlowは条件付きおよび無条件のRLP生成と確率的負荷予測のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:47:01 GMT)
An Automatic Prompt Generation System for Tabular Data Tasks [3.1] 大規模言語モデル(LLM)は、慎重に構築されたプロンプトを通じて、いくつかのタスクでその能力を実証している。
本稿では,複数のLDMに適した革新的オートプロンプト生成システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:32:55 GMT)
Custom Gradient Estimators are Straight-Through Estimators in Disguise [3.1] 量子化を意識したトレーニングには根本的な課題が伴う: 丸みのような量子化関数の微分はほとんどどこでもゼロである。
学習速度が十分に小さい場合、重み付け勾配推定器はストレート・スルー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・
これらの結果は、MNISTデータセットでトレーニングされた小さな畳み込みモデルと、ImageNetでトレーニングされたResNet50モデルの両方に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:49:58 GMT)
Characteristic Learning for Provable One Step Generation [3.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)におけるサンプリング効率とフローベースモデルの安定した性能を組み合わせた一段階生成モデルを提案する。
我々のモデルは、確率密度輸送を通常の微分方程式(ODE)で記述できる特性によって駆動される。
2-ワッサーシュタイン距離における特性発生器の非漸近収束速度を確立するために,速度マッチング,オイラー離散化,特性適合の誤差を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:41:42 GMT)
Deep thermalization in continuous-variable quantum systems [3.0] 数モードの小さなサブシステム上でサポートされた純粋状態のアンサンブルについて検討する。
誘導アンサンブルは、測定基準の選択とは無関係に普遍的な形式を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:01:23 GMT)
Does Whisper understand Swiss German? An automatic, qualitative, and human evaluation [2.7] Whisperは最先端の自動音声認識(ASR)モデルである。
我々は,スイスドイツ語におけるウィスパーのパフォーマンスを,自動的,定性的,人的評価を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:54:04 GMT)
Towards a path dependent account of category fluency [2.7] 本研究は, モデルを配列生成器として再構成することにより, 捕食状況の相違を解消する証拠を提示する。
また,Hills et al. (2012) モデルが生成品質の向上に用いた追加バイアスが要求されるため,カテゴリスイッチ予測器は必ずしも人間のようなシーケンスを生成しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:36:56 GMT)
Quantum Secure Anonymous Communication Networks [2.6] 我々は、対称鍵、すなわち量子鍵分布(QKD)を分散するためのRSAとDiffie-Hellmanの代用として、量子抵抗性(quantum-resistant)を提案する。
我々は,信頼ノードを必要とせずにQKDを統合するプロトコルとネットワークアーキテクチャを開発し,Torネットワークの要件を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:05:45 GMT)
A supervised generative optimization approach for tabular data [2.5] 本研究は,新しい合成データ生成フレームワークを提案する。
特定の下流タスクに適した教師ありコンポーネントを統合し、メタラーニングアプローチを用いて既存の合成分布の最適混合分布を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:29:06 GMT)
Quantum Communication and Mixed-State Order in Decohered Symmetry-Protected Topological States [2.5] 我々は、デコヒーレントSPT状態を用いて量子情報を送信する能力について検討する。
この観点は、量子チャネルのクラスを特定することに繋がる。
我々は、コヒーレントな量子情報を通して、非コヒーレントなSPT状態に量子情報を伝達する能力を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:59:05 GMT)
Explicit decoders using quantum singular value transformation [2.3] 量子情報を回復可能な2つの明示的復号化量子回路を提供する。
提案した復号回路は、既知の明示的復号器と比較して計算コストを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:47:58 GMT)
Quantum Computing - A new scientific revolution in the making [2.2] PISQアプローチを提唱する: 完全中間スケール量子コンピューティングは、完全量子ビットの概念をよく確立した概念に基づいている。
N)FTQCは(Non)Fault-Tolerant Quantum Computingの略である。
これにより、研究者は完璧な量子ビットの観点でアルゴリズムを定義することによって、新しいアプリケーションの開発にのみ焦点を合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:57:01 GMT)
Selective Fine-tuning on LLM-labeled Data May Reduce Reliance on Human Annotation: A Case Study Using Schedule-of-Event Table Detection [2.2] ゲミニ-pro 1.0から得られたノイズラベルを用いて,パラメータ効率の良い微細チューニング(PEFT)を施したPaLM-2を微調整した。
これらのラベルを微調整した PaLM-2 は gemini-pro 1.0 や他の LLM を超える性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:45:58 GMT)
LLMs with Personalities in Multi-issue Negotiation Games [2.2] ゲーム理論の枠組みの中で,大規模言語モデル(LLM)の交渉能力を測定する。
高い開放性、良心、神経症は公正な傾向と関連している。
低一致性と低開放性は合理的な傾向と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:09:09 GMT)
Investigating impact of bit-flip errors in control electronics on quantum computation [2.1] 実振幅の指数ビットと初期マティーサビットのビットフリップは量子ゲート演算においてかなりのずれを引き起こすことを示す。
メモリオーバーヘッドを発生させることなくTVDを40%以下に効果的に低減する3ビット繰り返し誤り訂正符号を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 02:41:04 GMT)
MAD-ICP: It Is All About Matching Data -- Robust and Informed LiDAR Odometry [2.1] LiDARオドメトリー(LiDAR odometry)は、連続レーザースキャンからセンサーのエゴモーションを推定するタスクである。
これらのシステムのほとんどは、運用環境、使用するセンサー、動作パターンに関する仮定に暗黙的に依存している。
本稿では,これらの制限を克服し,異なる動作条件下でうまく動作可能なLiDARオドメトリーシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:02:26 GMT)
Sequentially Encodable Codeword Stabilized Codes [2.0] n 量子ビット上の m-一様量子状態は、すべての$m$-量子ビット部分系が最大混合される絡み合った状態である。
本稿では,コード状態へのエンコードと論理量子ビットの復号化のための測度ベースのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 23:28:38 GMT)
Lightweight and Scalable Post-Quantum Authentication for Medical Internet of Things [1.9] メディカル・インターネット・オブ・モノ(MIoT)は、分析、監視、診断のためにユーザからセキュリティに敏感なデータを収集するリソース限定の医療組み込みデバイスを格納する。
現在のIoTシステムで使用される従来のシグネチャは、必要な長期的なセキュリティが欠如しており、出現する量子コンピュータの脅威に対して脆弱である可能性がある。
本稿では,軽量PQデジタル署名であるINFinity-HORSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:40:53 GMT)
Self-correcting GKP qubit and gates in a driven-dissipative circuit [1.9] 本稿では,散逸誤り訂正GKP量子ビットのための回路アーキテクチャを提案する。
この装置は、ジョセフソン接合に結合された高インピーダンスLC回路と、制御可能なスイッチを介して抵抗器とから構成される。
制御ノイズの散逸誤差補正がゲート不整合の指数的抑制に繋がる、ネイティブな自己補正シングルキュービットクリフォードゲートをサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:51:48 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） (Thu, 9 May 2024 01:21:29 GMT)
Wilsonian Renormalization of Neural Network Gaussian Processes [1.9] 本稿では,ガウス過程(GP)回帰の文脈でWilsonian RGを実行するための実践的アプローチを示す。
GPカーネルの学習不能モードを体系的に統合し,エネルギースケールの役割を果たすガウス過程のRGフローを得る。
このアプローチは、RGフローと学習可能モードと学習不可能モードとの自然な接続を提供することによって、RGとニューラルネットワークの間の構造的な類似性を越えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:00:00 GMT)
Watch Your Step: Optimal Retrieval for Continual Learning at Scale [1.7] 連続学習では、モデルは古いタスクと新しいタスクの間の干渉を最小限にしながら、時間とともに漸進的に学習する。
継続的学習における最も広く使われているアプローチの1つは、リプレイと呼ばれる。
本稿では,単純で独立したクラス選択型プリミティブとサンプル選択型プリミティブによって分類された選択的検索戦略を評価するためのフレームワークを提案する。
本稿では,重複したリプレイを防止し,損失値の低い新しいサンプルをリプレイなしで学習できるかどうかを探索する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:03:58 GMT)
Cobweb: An Incremental and Hierarchical Model of Human-Like Category Learning [1.5] この研究は、古典的な人間のカテゴリー学習効果とCobwebの整合性を確立する。
また、Cobwebの柔軟性を探り、単一のフレームワーク内で、模範的な学習とプロトタイプ的な学習の両方を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:50:30 GMT)
Predicting PDEs Fast and Efficiently with Equivariant Extreme Learning Machines [1.5] 極端学習機械を用いて偏微分方程式を予測する。
提案手法は,1つのフルステートスナップショットから学習し,長時間の水平線上でのPDEの流れを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:30:34 GMT)
A Linear Reconstruction Approach for Attribute Inference Attacks against Synthetic Data [1.5] 合成データに対する新しい属性推論攻撃を導入する。
攻撃は任意の記録でも極めて正確であることを示す。
次に、プライバシー保護と統計ユーティリティ保護のトレードオフを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:35:25 GMT)
A Mixture of Experts Approach to 3D Human Motion Prediction [1.5] 本研究は,Au-Tonomous Vehicle Motion Detectionなどのアプリケーションにとって重要な領域である,人間の動作予測の課題に対処する。
私たちの主な目的は、既存のモデルar-tectureを批判的に評価し、その利点と改善の機会を特定することです。
これは完全に微分可能なスパーストランスであり、推論コストの低いモデルキャパシティを有効にする有望な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:26:58 GMT)
Permutation invariant functions: statistical tests, density estimation, and computationally efficient embedding [1.4] 置換不変性は機械学習(ML)における複雑な問題を単純化するために利用される最も一般的な対称性の1つである。
本稿では,これらの問題について,いくつかの基本的な問題について考察する。
i) と (iv) のメソッドはソートトリックに基づいており、 (ii) は平均化トリックに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:56:22 GMT)
Detecting Statements in Text: A Domain-Agnostic Few-Shot Solution [1.4] 最先端のアプローチは通常、作成にコストがかかる大規模な注釈付きデータセット上の微調整モデルを含む。
本稿では,クレームに基づくテキスト分類タスクの共通パラダイムとして,定性的で多目的な少ショット学習手法の提案とリリースを行う。
本手法は,気候変動対策,トピック/スタンス分類,うつ病関連症状検出の3つの課題の文脈で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:03:38 GMT)
Universal and robust quantum coherent control based on a chirped-pulse driving protocol [1.3] 我々は、チャープパルス駆動プロトコルを提案し、量子コヒーレント制御における例外的な特性を明らかにする。
このプロトコルは、適切に調整されたスイーピング周波数またはパルス強度でパルスシーケンスを設計することで、キュービットシステムの普遍的な操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:44:17 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） (Thu, 9 May 2024 04:36:12 GMT)
LatentColorization: Latent Diffusion-Based Speaker Video Colorization [1.3] ビデオのカラー化における時間的一貫性を実現するための新しいソリューションを提案する。
既存の手法と比較して,確立された画像品質指標の大幅な改善を示す。
我々のデータセットは、テレビ/映画からの従来のデータセットとビデオの組み合わせを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:06:06 GMT)
Gradient Flow Based Phase-Field Modeling Using Separable Neural Networks [1.2] 勾配流問題の解法として, 位相場の分離可能なニューラルネットワークによる近似を最小化運動方式で提案する。
提案手法は相分離問題に対する最先端の機械学習手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:53:27 GMT)
Deep Learning-Based Residual Useful Lifetime Prediction for Assets with Uncertain Failure Modes [1.2] 複数の障害モードを持つシステムの既存の予後モデルは、現実のアプリケーションにおいていくつかの課題に直面している。
本研究は,混合(log-location-scale distribution)と深層学習を組み合わせた2つの予後モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:37:57 GMT)
Depth Awakens: A Depth-perceptual Attention Fusion Network for RGB-D Camouflaged Object Detection [1.1] 既存のCODモデルは、視覚システムが本物の3D環境内で動作するという事実を見落としている。
本稿では,深度マップを補助入力として利用する新しい深度知覚注意融合ネットワークを提案する。
ネットワークはトリデントブランチエンコーダを使用して、色情報と深度情報とその通信を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:17:43 GMT)
The Silicon 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） (Thu, 9 May 2024 18:20:08 GMT)
People cannot distinguish GPT-4 from a human in a Turing test [0.9] GPT-4はヒトの54%と判断され、ELIZA(22%)を上回ったが、実際のヒト(67%)よりも遅れていた。
結果は、マシンインテリジェンスに関する議論に影響を及ぼし、より緊急に、現在のAIシステムによる騙しが検出されない可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 04:14:09 GMT)
High-Performance Privacy-Preserving Matrix Completion for Trajectory Recovery [0.9] 本稿では,プライバシ保護行列補完のための高性能な手法を提案する。
数値実験の結果,提案手法は他のアルゴリズムよりも高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:12:41 GMT)
Iris: An AI-Driven Virtual Tutor For Computer Science Education [0.9] 本稿では,対話型学習プラットフォームArtemisに組み込まれたチャットベースの仮想チューターであるIrisを紹介する。
アイリスはコンピュータサイエンスの学生をプログラミングの練習を通じて指導することで支援し、実践的に意味のある方法で家庭教師として振る舞うように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:24:13 GMT)
Large Language Models can Strategically Deceive their Users when Put Under Pressure [0.8] 我々は,GPT-4を現実的な模擬環境でエージェントとして展開し,自律的な株式取引エージェントの役割を想定する。
このモデルは、収益性のある株式取引に関するインサイダーチップを取得し、企業経営によってインサイダー取引が承認されていないことを知りながら、その上で行動する。
我々は、この動作が、推論スクラッチパッドへのモデルアクセスを除去するなど、設定の変更の下でどのように変化するかを簡単に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:18:43 GMT)
VM-DDPM: Vision Mamba Diffusion for Medical Image Synthesis [0.8] 状態空間モデル(SSM)に基づくビジョンマンバDDPM(VM-DDPM)を提案する。
我々の知る限り、これはSSM-CNNハイブリッドアーキテクチャに基づく最初の医用画像合成モデルである。
ACDC、BraTS2018、ChestXRayの3つの異なるスケールのデータセットに対する実験的な評価は、VM-DDPMが最先端のパフォーマンスを達成することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:41:18 GMT)
Robust and Explainable Fine-Grained Visual Classification with Transfer Learning: A Dual-Carriageway Framework [0.8] 我々は、Dual-Carriageway Framework (DCF) という自動ベストスーツトレーニングソリューション検索フレームワークを提案する。
3つの畳み込みニューラルネットワーク(ResNet18、ResNet34、Inception-v3)を用いてDCFの有効性を検証する。
その結果、既存のデータセットと新しいデータセットでそれぞれ2.13%、1.23%の微調整パスのパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:41:10 GMT)
How Quality Affects Deep Neural Networks in Fine-Grained Image Classification [0.8] 粒度分類システムの性能を高めるために,非参照画像品質評価(NRIQA)誘導カットオフポイント選択(CPS)戦略を提案する。
最も一般的に採用されている3つのイメージ拡張設定 -- トリミング、回転、ぼやけた -- をエントリポイントとしています。
具体的には、これらの方法によって得られるカットオフポイントは、多数決によって集約され、画像サブセット選択のプロセスが通知される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:59:11 GMT)
To Trust or Not to Trust: Towards a novel approach to measure trust for XAI systems [0.7] 本稿では,XAIシステムにおけるユーザ信頼度を測定するための新しい手法を提案する。
提案手法は,客観的な視点から評価指標と信頼指標を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:42:54 GMT)
Warmth and competence in human-agent cooperation [0.7] 近年の研究では、深層強化学習で訓練されたAIエージェントが人間と協調できることが示されている。
われわれは2人プレイのソーシャルジレンマであるCoinsで深層強化学習エージェントを訓練している。
参加者の温かさと能力に対する認識は、異なるエージェントに対する表現された嗜好を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:02:50 GMT)
Enhanced Multimodal Content Moderation of Children's Videos using Audiovisual Fusion [0.7] コンテントモデレーションの強化にコンテキストオーディオキューを活用するCLIPの効率的な適応を提案する。
我々はMOB(Malicious or Benign)データセットのマルチモーダルバージョンを教師付きおよび少数ショット設定で実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:19:40 GMT)
Field-level simulation-based inference with galaxy catalogs: the impact of systematic effects [0.6] 我々は、CAMELSプロジェクトと異なるコードで実行される何千もの最先端の流体力学シミュレーションから生成された銀河カタログ上で、我々のモデルを訓練し、テストする。
これらの効果の存在はモデルの精度と精度を低下させるが、モデルが良好に機能する銀河カタログの比率は90%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:15:06 GMT)
Mask-TS Net: Mask Temperature Scaling Uncertainty Calibration for Polyp Segmentation [0.6] そこで我々は,Mask-LossおよびMask-TS戦略を用いた4分岐キャリブレーションネットワークを提案し,潜在的な病変領域におけるロジットのスケーリングに着目した。
その結果, キャリブレーションネットワークは, 他の手法よりも質的, 定量的に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:04:07 GMT)
Artificial intelligence for abnormality detection in high volume neuroimaging: a systematic review and meta-analysis [0.6] 神経画像における異常を検出する人工知能(AI)モデルを評価するほとんどの研究は、非表現的な患者コホートで試験されている。
目的は、診断テストの精度を判定し、第一線高ボリュームのニューロイメージングタスクを実行するAIモデルの使用を支持する証拠を要約することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:12:17 GMT)
A Comprehensive Survey of Masked Faces: Recognition, Detection, and Unmasking [0.6] マスク付き顔認識(MFR)は、特に世界的な新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックによって、生体認証において重要な領域として登場した。
本研究は,マスクを被った人物の認識・検出における課題と進歩を包括的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:52:43 GMT)
DynaSeg: A Deep Dynamic Fusion Method for Unsupervised Image Segmentation Incorporating Feature Similarity and Spatial Continuity [0.6] 本稿では、DynaSegと呼ばれる、教師なし畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくアルゴリズムを提案する。
特徴類似性と空間連続性のバランスをとるために固定重み係数に依存する従来の手法とは異なり、我々の新しい動的重み付け方式はパラメータチューニングを自動化する。
現在のベンチマークと比較すると、12.2%と14.12%のmIOUの改善が目覚ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:30:45 GMT)
Lower bounds for quantum-inspired classical algorithms via communication complexity [0.5] 線形回帰の解法,クラスタリングの監督,主成分分析,レコメンデーションシステム,ハミルトニアンシミュレーションに焦点をあてる。
基底行列のフロベニウスノルムの観点で二次下界を証明する。
これらの問題に対する量子アルゴリズムはフロベニウスノルムにおいて線型であるため、この結果は量子古典的分離が少なくとも二次的であることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:48:35 GMT)
GPT-4 passes most of the 297 written Polish Board Certification Examinations [0.5] 本研究では,ポーランド委員会認定試験(Pa'nstwowy Egzamin Specjalizacyjny, PES)における3つの生成事前学習変圧器(GPT)モデルの性能評価を行った。
GPTモデルは、特定の専門分野に関する試験において卓越した性能を示しながら、他の分野では完全に失敗するなど、大きく変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:21:57 GMT)
Letter to the Editor: What are the legal and ethical considerations of submitting radiology reports to ChatGPT? [0.5] 本稿では,Infanteらによる大規模言語モデル(LLM)の有用性を,緊急放射線学報告における緊急発見の特定に用いた最近の論文を批判的に検討する。
コンピュータビジョンのためのラベル作成におけるLCMの可能性を認めながら、明確な承認なしに患者データを使用することの倫理的意味について懸念が持たれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:41:19 GMT)
Enhanced Review Detection and Recognition: A Platform-Agnostic Approach with Application to Online Commerce [0.5] 本稿では,検出・抽出のための機械学習手法を提案する。
トレーニングデータに含まれていないウェブサイトにまたがって使用するために一般化されていることを実証する。
この方法は、ソースに関係なく、レビューの自動検出と評価のためにアプリケーションを駆動することを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:32:22 GMT)
Manipulating Topological Polaritons in Optomechanical Ladders [0.4] 位相位相図は6つの領域を4つの境界で分割し、ベリー位相を特徴とする位相位相が4つ存在することを示す。
偏光子の位相的に非自明な位相は、光学的SSH鎖と機械的SSH鎖の光学的相互作用によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:18:22 GMT)
Driving down Poisson error can offset classification error in clinical tasks [0.4] 人間は完璧な精度でも、まれな出来事のポアソン統計から重大な誤りを犯すことがある。
MLシステムは、オブジェクトレベルでは正確ではないかもしれないが、より多くの血液を調べるオプションもあるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:23:35 GMT)
Hybrid Quantum Solvers in Production: how to succeed in the NISQ era? [0.4] 我々は、最も頻繁に使用されるハイブリッド・ソルバについて記述し分類する。
現在実運用にデプロイされている2つの解決器に特化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:41:26 GMT)
Vision-Language Modeling with Regularized Spatial Transformer Networks for All Weather Crosswind Landing of Aircraft [0.4] 厳しい天候下では、パイロットは最低判定高度の前に滑走路要素を明確に把握しなければならない。
滑走路要素のローカライズに適した視覚ベースのシステムは、特にクロスウインド時に影響を受けます。
本稿では,新しい拡散蒸留損失を用いた気象蒸留モデルと,即時に基づく気候拡散ネットワークを統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:48:42 GMT)
Alljoined1 -- A dataset for EEG-to-Image decoding [0.3] Alljoined1は、EEGから画像へのデコーディングに特化したデータセットである。
我々は64チャンネルの脳波ヘッドセットで記録された46,080の脳反応を収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:34:20 GMT)
Entanglement-assisted phase estimation algorithm for calculating dynamical response functions [0.3] 最適絡み合った入力状態を採用するQPEベースのアプローチの拡張について検討する。
この方法により、計算されたエネルギースペクトルのピークは、元のQPEベースのアプローチで計算されたピークよりもより局所化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:59:22 GMT)
Digital Diagnostics: The Potential Of Large Language Models In Recognizing Symptoms Of Common Illnesses [0.3] 本研究は,患者症状を解釈し,一般的な疾患に適合する診断を判定することにより,各モデルの診断能力を評価する。
GPT-4は、医療データに基づくトレーニングの深部および完全な履歴から高い診断精度を示す。
Geminiは、病気のトリアージにおいて重要なツールとして高い精度で実行し、信頼性のあるモデルになる可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:12:24 GMT)
PLLM-CS: Pre-trained Large Language Model (LLM) for Cyber Threat Detection in Satellite Networks [0.2] 衛星ネットワークは、様々な重要なインフラのための通信サービスを促進する上で不可欠である。
これらのシステムの一部は、効果的な侵入検知システムがないために脆弱である。
サイバーセキュリティのための事前学習型大規模言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:00:27 GMT)
Spin(ing) into the classroom: Quantum spin activities for Year 6-10 physics [0.2] 量子スピンは医療画像、量子コンピューティング、および多くの将来の技術を支える。
これらの玩具は、中学生に量子世界への容易に理解可能な窓を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:44:31 GMT)
An Optimal, Universal and Agnostic Decoding Method for Message Reconstruction, Bio and Technosignature Detection [0.2] 本稿では,ゼロ知識ワンウェイ通信チャネルの信号再構成手法を提案する。
非ランダムメッセージが物理的特性に関する情報をエンコードする方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:02:25 GMT)
Signatures of quantum geometry from exponential corrections to the black hole entropy [0.1] 我々は、与えられた地平線半径に対するブラックホールのエントロピーから時空幾何学の可能な形式を得る。
興味深いことに、再構成されたブラックホールの幾何学は、非可換性に着想を得たシュワルツシルトブラックホールと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:11:29 GMT)
Unifying Simulation and Inference with Normalizing Flows [0.1] エネルギー回帰のための条件付き生成モデルから最大極大推定(MLE)を用いて2つのタスクを統一できることを示す。
ATLASライクなカロリーメータシミュレーションを用いて、この概念をカロリーメータのエネルギーキャリブレーションの文脈で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:41:49 GMT)
When Are Combinations of Humans and AI Useful? [0.0] 我々は300以上の効果サイズを報告した100以上の最近の研究のメタ分析を行った。
平均して、人間とAIの組み合わせは、人間とAI単独のベストよりもはるかに悪い結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:23:15 GMT)
Virtual mitigation of coherent non-adiabatic transitions by echo verification [0.0] 本稿では,コヒーレントな誤りと非コヒーレントな誤りの両方を緩和するアディバティックなエコー検証プロトコルを提案する。
ハードウェアノイズの軽減に加えて,本手法では正時ダイナミクスのみを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:36:11 GMT)
Variance Control for Black Box Variational Inference Using The James-Stein Estimator [0.0] ブラックボックス変分推論は、変分推論をよりブラックボックスにする最近の取り組みの連続における有望なフレームワークである。
基本的なバージョンでは、不安定性のために収束しないか、あるいは実行前に更新手順を微調整する必要がある。
多変量推定問題として勾配上昇を緩和してパラメータ更新を制御する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:04:34 GMT)
Valid Inference for Machine Learning Model Parameters [0.0] 機械学習モデルの最適パラメータに対して有効な信頼セットを構築する。
この信頼度セットはブートストラップ技術を用いてよく近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:30:32 GMT)
Using Machine Translation to Augment Multilingual Classification [0.0] 複数の言語にまたがる分類課題に対して,機械翻訳を用いて多言語モデルを微調整する効果について検討する。
翻訳されたデータは、多言語分類器をチューニングするのに十分な品質であり、この新規な損失技術は、それなしでチューニングされたモデルよりも幾らか改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 00:31:59 GMT)
Twisting factors and fixed-time models in quantum field theory [0.0] 我々は、ダイラック場とボゾン場との可換関係が非自明なような固定時間モデルのクラスを構築する。
ねじれ係数がクーロンポテンシャルであるとき、ボゾン場は電場の発散に寄与し、ラプラシアンはディラック場の局所ゲージ変換を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:52:30 GMT)
Transformer Architecture for NetsDB [0.0] 我々はNetsDBで機能するディープラーニングモデルのためのトランスフォーマーのエンドツーエンド実装を作成します。
分散処理、デプロイメント、効率的な推論のために、当社のモデルから重みをロードします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:02:22 GMT)
Thermal junctions controlled with magnetic phases [0.0] メソスコピック導体では、アハロノフ・ボーム効果を用いて電子熱電流を磁場で操作できることが示されている。
3末端構成では、フラックスによって誘起される破壊的相互性は非局所的な熱電応答を発生させ、熱の循環に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:24:54 GMT)
The object detection model uses combined extraction with KNN and RF classification [0.0] 本研究は,GLCMとLCPを特徴ベクトルとして組み合わせた新しい手法と,分類のためのVEによる物体検出の分野に寄与する。
システムテストでは4,437枚の2D画像のデータセットを使用し、KNNの精度は92.7%、F1スコアは92.5%、RF性能は低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:21:42 GMT)
Systematic analysis of relative phase extraction in one-dimensional Bose gases interferometry [0.0] 相対位相の長手展開と混合により, 相対位相の読み出しを補正する。
ガスの物理量の推定に対する誤差伝搬を数値的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:54:48 GMT)
Sudden change of interferometric power for X shape states [0.0] 我々は,異なる雑音環境下での2量子X形状状態に対するIPのダイナミクスについて検討した。
本研究は,IPが急激な変化を示し,一方の量子チャネルが急激な変化を起こすのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:44:44 GMT)
Stability of slow Hamiltonian dynamics from Lieb-Robinson bounds [0.0] 緩やかなハミルトン力学を生じる局所スピン系が、時間に依存する局所摂動に対して安定であることを示す。
スローダイナミクスの安定性は、リーブ・ロビンソンが全ハミルトニアンの力学に対して有界であることの証明から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:53:41 GMT)
Solving lattice gauge theories using the quantum Krylov algorithm and qubitization [0.0] 量子部分空間展開アルゴリズムを用いてシュウィンガーモデルの基底状態を計算する。
量子化を用いた量子アルゴリズムを用いて,LGT真空状態の計算に必要な資源の完全な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:51:56 GMT)
ScatterUQ: Interactive Uncertainty Visualizations for Multiclass Deep Learning Problems [0.0] ScatterUQは、ユーザがコンテキスト駆動の不確実性設定におけるモデルパフォーマンスをよりよく理解できるように、ターゲットの可視化を提供するインタラクティブシステムである。
本稿では,Fashion-MNISTを訓練した距離認識ニューラルネットワーク上でのマルチクラス画像分類におけるモデル不確実性を説明するために,ScatterUQの有効性を示す。
以上の結果から,ScatterUQシステムは任意のマルチクラスデータセットにスケールすべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:26:57 GMT)
Scalable, ab initio protocol for quantum simulating SU($N$)$\times$U(1) Lattice Gauge Theories [0.0] 本稿では,SU($N$)$times$U(1)格子ゲージ理論のスケーラブルな量子シミュレーションのためのプロトコルを提案する。
このプロトコルは天然に存在するSU($N$)擬スピン対称性と、そのような原子種に特有の強い軌道間相互作用の組み合わせを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:55:25 GMT)
Robustness of the projected squeezed state protocol [0.0] 投射圧縮(PS)状態は、ユニタリスピンスクイーズによって生成される多部交絡状態である。
我々は,非理想的実験条件下でのPS状態の生成を,関連するデコヒーレンスチャネルでシミュレートする。
以上の結果から,PS状態は有用な気象資源であり,Qubit数Nの増加による環境影響に対する堅牢性を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 07:56:35 GMT)
Revitalising Stagecraft: NLP-Driven Sentiment Analysis for Traditional Theater Revival [0.0] 本稿では,ピソンベースのチケット予約WebアプリケーションであるFilmFrenzyのインドの伝統劇場再生への応用について検討する。
この研究は、インドの豊かな演劇の伝統を維持する上で、テクノロジーが重要な役割を果たす未来を描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:50:42 GMT)
Renormalization Group Analysis of the Anderson Model on Random Regular Graphs [0.0] ランダム正規グラフ(RRG)上のアンダーソン局所化問題に対する正規化群解析を提案する。
固有状態とスペクトルオブザーバブルの両方に対して,1パラメータのスケーリング仮説が十分に大きなシステムサイズに対して復元されることを示す。
また、遷移に近い障害の値に対するシステムサイズ関数として、力学量とスペクトル量の非単調な挙動を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:32:15 GMT)
Reinforcement Learning Based Quantum Circuit Optimization via ZX-Calculus [0.0] 本稿では,ZX-ダイアグラムのグラフ理論的単純化規則を用いて,量子回路を最適化するための新しい強化学習法を提案する。
そこで本研究では,ZX計算に基づく最適アルゴリズムと比較し,提案手法の能力を示す。
我々のアプローチは、短期中間スケール範囲(NISQ)における量子アルゴリズムの実装のための貴重なツールとして使われる準備ができている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:38:05 GMT)
Rectified Gaussian kernel multi-view k-means clustering [0.0] マルチビューデータに対処する2種類のマルチビューk-means (MVKM) アルゴリズムについて述べる。
一般的な考え方は、$h$-th view data point $x_ih$と$h$-th view clustercenter $a_kh$を、異なる方法でセントロイドベースのアプローチで概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:35:21 GMT)
Quantum-enhanced photoprotection in neuroprotein architectures emerges from collective light-matter interactions [0.0] 神経タンパク質構造における超放射能の集合的量子光学効果について検討する。
我々は、アクチンフィラメント束とアミロイドフィブリルを模擬して、明るい超放射能状態が出現すると予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:38:19 GMT)
Quantum vs. classical $P$-divisibility [0.0] P$-divisibility は古典的および量子的非マルコフ過程において中心的な概念である。
P$-divisibility の損失は、純粋に散逸的な$P$-divisible 量子力学の古典的な還元から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:20:54 GMT)
Quantum sensing of time dependent electromagnetic fields with single electron excitations [0.0] 単一電子干渉計は、ナノ秒未満からピコ秒以下の時間分解能を持つ時間領域において、量子放射をプローブする可能性があることを示す。
我々の研究は、マイクロ波からテラヘルツ領域における光の基本的性質を極端に短い時間スケールで探究するために重要な意味を持つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:28:51 GMT)
Quantum entanglement enables single-shot trajectory sensing for weakly interacting particles [0.0] 完全軌跡識別に要する粒子-センサ相互作用強度を$theta$で劇的に低減できることを示す。
絡み合ったセンサーは、単一のショットでゼロエラーで成功することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 16:31:54 GMT)
Quantum Zeno Monte Carlo for computing observables [0.0] 我々はQuantum Zeno Monte Carlo (QZMC)と呼ばれる古典量子ハイブリッドアルゴリズムを導入する。
QZMCは計算コストを実証しながらノイズやトロッターエラーを処理できる。
量子位相推定と比較すると、QZMCは量子回路の深さを著しく減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 04:06:27 GMT)
Quantum Illumination and Quantum Radar: A Brief Overview [0.0] 本稿では、QIに着目した量子ターゲット検出の分野の概要と、マイクロ波で動作する量子レーダの基礎となる可能性について述べる。
本研究の目的は、QIベースの量子レーダの実現に向けた理論的および実験的進展の状況について、バランスよく議論し、現在の展望と今後の方向性について結論を導き出すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:11:27 GMT)
Preparing matrix product states via fusion: constraints and extensions [0.0] 我々は, 行列生成状態(MPS)を一定深さで決定論的に調製することに焦点を当てた。
非オンサイト対称性によって保護される興味深い物質相に属する状態の族を紹介する。
これらの状態は、より広い種類の測定支援プロトコルを用いて一定の深さで準備できることが建設的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:21:16 GMT)
Predicting the Onset of Quantum Synchronization Using Machine Learning [0.0] オープンシステム設定における2つのキュービット間の環境誘起自然同期の出現を予測するために,機械学習アルゴリズムを適用した。
以上の結果から,異なる同期現象の発生を高精度に決定できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:01:13 GMT)
Power-law entanglement and Hilbert space fragmentation in non-reciprocal quantum circuits [0.0] 量子回路を特徴とするハイブリッドな非相互セットアップを提案する。
この回路は古典的な$N$状態ポッツ鎖によって制御されるマヨラナ量子鎖によって表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:00:05 GMT)
Photonic quantum generative adversarial networks for classical data [0.0] 本稿では、線形光回路とFock空間符号化に基づく古典データ生成のための量子GANを提案する。
我々は、Quandelaのフォトニック量子プロセッサAscellaで量子GANをトレーニングする実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:00:10 GMT)
Parsing skin effect in a non-Hermitian spinless BHZ-like model [0.0] この研究は、スピンレスベルネヴィグ・ヒューズ・チャン(Bernevig-Hughes-Zhang、BHZ)のような1次元のモデルにおける非エルミート皮膚効果(NHSE)を包括的に研究する。
システム内のNHSEやその変種の存在を復号するためには,より詳細な分析が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:39:41 GMT)
Oscillatrons: neural units with time-dependent multifunctionality [0.0] 固定入力時の発振子のダイナミクスは時間の非単調関数であり、XORのような非線形分離可能な問題を解くことができることを示す。
時間分解されたこの性質は、システムの自然な時間進化によって、1つの価格で複数の計算を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 21:07:10 GMT)
Onset of Quantum Thermalization in Jahn-Teller model [0.0] バーン・テラー・ハミルトニアンが支配する系における量子熱化の開始について検討する。
スピンオブザーバブルの期待値は、その長期平均値に素早く近づくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 08:50:17 GMT)
On the applicability of Kolmogorov's theory of probability to the description of quantum phenomena. Part I [0.0] コルモゴロフの公理と物理的に自然な確率変数に基づいて数学的に厳密な理論を構築することができることを示す。
このアプローチは原則として、量子力学モデルの他のクラスに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:11:28 GMT)
Neural Network Learning of Black-Scholes Equation for Option Pricing [0.0] Black-Scholes方程式は、オプション価格モデルを提供するパラボリック偏微分方程式である。
そこで本研究では,ニューラルネットワークに基づくブラックスクール方程式の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:57:28 GMT)
Narrative to Trajectory (N2T+): Extracting Routes of Life or Death from Human Trafficking Text Corpora [0.0] 本研究では,交通経路の軌跡を抽出するNarrative to Trajectory(N2T+)を提案する。
N2T+は、データサイエンスと自然言語処理技術を使用して、トラフィックの物語を分析し、関連する位置情報を自動的に抽出し、地図上のトラフィックルートをプロットする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 22:21:40 GMT)
Multi-agent reinforcement learning using echo-state network and its application to pedestrian dynamics [0.0] 本研究は, グリッドワールド環境における道路を考察し, エコー状態ネットワークと最小二乗ポリシー反復法を用いて歩行者をMARLエージェントとして実装した。
この環境下では、これらのエージェントが他のエージェントを避けて前進することを学ぶ能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:24:46 GMT)
Multi-Frame, Lightweight & Efficient Vision-Language Models for Question Answering in Autonomous Driving [0.0] 我々は,自律運転のための視覚質問応答を行う,効率的で軽量な多フレーム視覚言語モデルを開発した。
従来のアプローチと比較して、EM-VLM4ADは少なくとも10倍のメモリと浮動小数点演算を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:27:44 GMT)
Motion from Measurement: The Role of Symmetry of Quantum Measurements [0.0] 測定速度の依存性を考慮し、電流が単調でないことを確認する。
非退化測定は、ゼノ極限においても定常状態の電流ループにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:35:49 GMT)
Mobile Sequencers [0.0] この記事は、言語と計画的協調行動の共通起源の探索に貢献する試みである。
合成における「変化」のセマンティクスは、その歴史と記録記録から、その開発、その構文、配信と受信まで、中心的な段階である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:39:50 GMT)
Many-Body Mobility Edge in Quantum Sun models [0.0] モデルが多体移動エッジを示すことを示す。
我々はその存在を解析的に論じ、現状の数値シミュレーションを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:28:05 GMT)
Magic in generalized Rokhsar-Kivelson wavefunctions [0.0] 我々は、安定化器 Renyi entropy によって定量化されたマジックを、一般化されたロクサー・キブ系として知られるモデルのクラスで研究する。
我々は、SREの最大値は、導関数が突然符号を変化させる量子臨界点から離れたカスプで総称的に起こることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:27:50 GMT)
Investigating entropic dynamics of complicated cavity QED system [0.0] 複雑空洞QEDシステムのエントロピーの諸側面について検討した。
モデルには共有結合とフォノンが導入された。
その結果,システムパラメータを選択的に選択することで,エントロピーダイナミクスを制御できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:51:00 GMT)
Intermediate spectral statistics of rational triangular quantum billiards [0.0] 角が$pi$の有理倍数である三角形ビリヤードは、擬可積分モデルの最も単純な例の1つである。
我々は、8つの量子化された有理三角形のスペクトル統計学の広範な数値的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:03:31 GMT)
Informed Decision-Making through Advancements in Open Set Recognition and Unknown Sample Detection [0.0] オープンセット認識(OSR)は、より現実に近い状況に分類タスクを導入することを目的としている。
本研究は,OSRタスクの分類を改善するために,特徴空間の新たな表現を探索するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:15:34 GMT)
Inference for Regression with Variables Generated from Unstructured Data [0.0] 構造化されていないデータを分析するための2段階の戦略は、経験的に実証可能な設定におけるバイアス付き推論につながる。
本稿では,上流モデルと下流モデルとを併用した有効推論の一段階戦略を提案する。
一段階戦略 (i) はシミュレーションにおけるバイアスを大幅に低減し、 (ii) はCEOタイムユースデータを用いた指導アプリケーションにおいて定量的に重要な効果を持ち、 (iii) 応用研究者が容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:21:40 GMT)
Hybrid Convolutional Neural Networks with Reliability Guarantee [0.0] 我々は、AIモデルの信頼性を確保するために、よく知られた手法として冗長実行を提案する。
このジェネリックテクニックは、十分に文書化された安全性や信頼性を特徴としないAI加速器の応用範囲を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:31:36 GMT)
Human Factors in the LastPass Breach [0.0] この論文は、サイバーセキュリティ対策への人間中心の考察の統合を論じている。
目標指向行動、認知的過負荷、人間の偏見(例えば、楽観主義、アンカーリング)、リスク行動などの要因を緩和することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:44:09 GMT)
Hamiltonian simulation of minimal holographic sparsified SYK model [0.0] N$Majoranaフェルミオンと$q=4$(量子相互作用)によるスパーシファイドSYKモデルのハミルトンシミュレーション
この複雑さは、100個の論理量子ビット未満と約106ドルのゲートで、このモデルで利点を享受し、リアルタイムのダイナミクスをスクランブル時間までシミュレートできることを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:29:33 GMT)
Going Forward-Forward in Distributed Deep Learning [0.0] 本稿では,Geoffrey Hinton の Forward-Forward (FF) アルゴリズムを用いた分散ディープラーニングにおける新しい手法を提案する。
フォワードパスとバックパスに依存する従来の手法とは異なり、FFアルゴリズムはデュアルフォワードパス戦略を採用している。
評価の結果,4つの計算ノードを持つ4層ネットワークのトレーニングにおいて,MNISTデータセットの3.75倍の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:38:57 GMT)
Generalized Rényi entropy accumulation theorem and generalized quantum probability estimation [0.0] エントロピー蓄積定理は、多くのデバイス依存およびデバイス非依存の暗号プロトコルのセキュリティ解析において強力なツールである。
Affine min-tradeoff関数の構築に依存しており、実際に最適に構築することはしばしば困難である。
新たにエントロピー蓄積境界が導出され,有限サイズ性能が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 17:11:00 GMT)
Forecasting Ferry Passenger Flow Using Long-Short Term Memory Neural Networks [0.0] 本研究は,フィリピンの2港のフェリー利用者を予測するLSTMベースニューラルネットワークの能力について検討し,評価することを目的とする。
提案モデルでは,2016年から2022年までの月次旅客輸送量に基づいて,両港の旅客フロー予測の適合と評価を行う。
Keras と Scikit-learn Python ライブラリを使用して、提案した LSTM モデルの性能を合理的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:19:09 GMT)
FAQ-Gen: An automated system to generate domain-specific FAQs to aid content comprehension [0.0] 頻繁に質問される質問(FAQ)は、特定のコンテンツに関する最も一般的な質問を指す。
トピックを単純化し、情報を簡潔に提示することで理解を強化することで、コンテンツ理解支援として機能する。
本稿では,テキストからテキストへの変換モデルを利用したエンドツーエンドシステムの開発を通じて,FAQ生成を自然言語処理タスクとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 10:29:16 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） (Thu, 9 May 2024 09:46:35 GMT)
Exact model reduction for discrete-time conditional quantum dynamics [0.0] 本稿では, 測定結果の正確な分布と, 関連する観測値の期待値を維持しながら, 離散時間における量子フィルタの次元を減少させる手法を提案する。
本手法は, 測定結果に依存し, システム理論の可観測性解析に基づく一般量子系に対して提案され, 実例で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:15:41 GMT)
Everything is Entangled in Quantum Mechanics: Are the Orthodox Measures Physically Meaningful? [0.0] この新たな研究の行は、主流の文献に現れる多くのオープンな問題を回避できるだけでなく、絡み合いの一貫性と一貫性のある物理的理解を提示することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:22:10 GMT)
Enhancing Q-Learning with Large Language Model Heuristics [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はゼロショット学習を実現することができるが、一般的には単純なタスクに限られる。
強化学習におけるQ関数の学習を支援するために,LLMを用いたtextbfLLM-guided Q-learningを提案する。
提案アルゴリズムは,非効率探索を回避し,サンプリング効率を向上し,複雑な制御タスクに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:45:06 GMT)
Electron-mirror duality and thermality [0.0] 移動点電荷から放射される古典的電磁放射の熱的性質について検討する。
我々は加速された電子と動くミラーの対応に焦点を当てる。
鏡からの熱放射はゼロジェット状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:19:33 GMT)
Efficient Visibility Approximation for Game AI using Neural Omnidirectional Distance Fields [0.0] 分割されたゲームシーンをニューラルOmnidirectional Distance Fields(ODF)として表現する新しい手法を提案する。
各位置について、球面からの全方位距離データをUV面にマッピングする。
次に、多分解能グリッドと双線形補間機能を使って方向を符号化する。
オフライン実験とゲーム内評価により,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:44:10 GMT)
Dynamical Chiral Symmetry and Symmetry-Class Conversion in Floquet Topological Insulators [0.0] 動的キラル対称性(DCS)を持つフロケトポロジカル絶縁体に生じる静的な相反しない性質について論じる。
静的なアナログが存在しないDCSでは、運転の有無が準エネルギーゼロの位相位相に無視できない影響があることが判明した。
対照的に、トポロジカルギャップは準エネルギー$pi$で開き、主に駆動摂動が消える瞬間に起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:18:09 GMT)
Does quantum mechanics require "conspiracy"? [0.0] 量子測定の不整合結果の記録を含む量子状態は、テンソル積ヒルベルト空間における有効状態である。
それらを除くと、ヒルベルト空間の極端に制限された部分空間への微調整が必要であり、これは「相補的」と思われる。
私は、無数の未知の法則や超選択規則が、テンソル積ヒルベルト空間をレコードと過去の仮説の妥当性によって要求される非常に特別な部分空間に制限するかもしれないと提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:04:37 GMT)
Differentially Private Zeroth-Order Methods for Scalable Large Language Model Finetuning [0.0] プリトレーニング済みLLMのDP微調整は、タスク固有のデータセットのプライバシ保護に広く用いられている。
DP-SGDのスケーラビリティを限界まで押し上げたにもかかわらず、DP-SGDベースの微調整法は残念ながらSGD固有の非効率性によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:41:23 GMT)
Data reification in a concurrent rely-guarantee algebra [0.0] シーケンシャルプログラムのためのデータリフィケーション(あるいは「リファインメント」)技術が確立されている。
例として、Galler-Fischer同値関係データ構造のバージョンを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 05:09:37 GMT)
Creating Geospatial Trajectories from Human Trafficking Text Corpora [0.0] 本稿では,Narrative to Trajectory (N2T) 情報抽出システムを提案する。
N2Tは、報告された物語を分析し、自然言語処理(NLP)技術を用いて関連情報を抽出し、地理空間拡張を適用する。
我々は,人身売買テキストコーパス上でN2Tを評価し,NLPライブラリを用いたデータ前処理とデータベース手法の拡張によるアプローチが,既存の位置情報検出手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 09 May 2024 22:24:09 GMT)
Continuous max-flow augmentation of self-supervised few-shot learning on SPECT left ventricles [0.0] 本研究の目的は, 診断センターとクリニックが, 小型・低品質のSPECTラベルに基づいて自動的に心筋のセグメンテーションを行うためのレシピを提供することである。
SPECT装置の様々な領域における3次元U-Net自己教師学習(SSL)アプローチを強化するために,CMF(Continuous Max-Flow)と事前形状情報の組み合わせを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:19:19 GMT)
Computational lexical analysis of Flamenco genres [0.0] フラメンコはユネスコによって無形文化遺産の一部として認められ、スペイン・アンダルシアに根ざした文化的アイデンティティの深い表現である。
自然言語処理と機械学習を併用したフラメンコ歌詞の計算解析を行い,2000以上の歌詞をそれぞれのジャンルに分類し,それを「textitpalos$」と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 12:35:33 GMT)
Comment on: Testing the speed of the spooky action at a distance in a tabletop experiment. [Sci Rep 13, 8201 (2023)] [0.0] 1989年、Eberhard は超高速 v_t > c を好ましいフレームで移動する通信によって、絡み合った粒子間の量子相関が確立される v-Causal モデルを提案した。
いくつかの実験は、可能なタキオン速度の低い境界を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 15:59:11 GMT)
Breaking and resurgence of symmetry in the non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger model in photonic waveguides [0.0] 対称性で保護された位相系では、対称性が表面状態を保護する。
トポロジカルエルミート相を保護する対称性を破る工学的損失により、真に非エルミート対称性が出現することを示す。
系を(非エルミート)対称性で分類し、対応する位相不変量を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:59:13 GMT)
Bilayer Ion Trap Design for 2D Arrays [0.0] ジャンクションは2次元イオントラップアレイにおけるクビット移動をサポートする基本的な要素である。
本稿では,垂直方向に回転する2つのリニアイオントラップを組み込んだ新しい2層接合設計を提案し,シミュレーションする。
我々の新しいジャンクションレイアウトは、マイクロファブリックイオントラップ制御の柔軟性を高め、大規模に閉じ込められたイオン量子コンピューティングを可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:10:49 GMT)
Attention-driven Next-best-view Planning for Efficient Reconstruction of Plants and Targeted Plant Parts [0.0] 我々は、注意駆動型NBV計画戦略を用いて、目標知覚を改善する上での注意の役割について検討する。
本研究では,作業関連部品に注意を集中させることで,3次元再構築のスピードと精度を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:27:12 GMT)
Artificial Intelligence as the New Hacker: Developing Agents for Offensive Security [0.0] 本稿では,人工知能(AI)の攻撃的サイバーセキュリティへの統合について検討する。
サイバー攻撃をシミュレートし実行するために設計された、自律的なAIエージェントであるReaperAIを開発している。
ReaperAIは、セキュリティ脆弱性を自律的に識別し、悪用し、分析する可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 18:15:12 GMT)
An algebraic formulation of nonassociative quantum mechanics [0.0] 我々は、可観測体の非連想代数を扱える量子力学のバージョンを開発した。
我々のアプローチは自然確率的であり、一般非連想代数の普遍包絡代数を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 09:14:09 GMT)
Adaptability and Homeostasis in the Game of Life interacting with the evolved Cellular Automata [0.0] ホメオスタシス(英: Homeostasis)は、ゲーム・オブ・ライフにおける状態-1の細胞数を制御する時空ダイナミクスである。
遺伝的アルゴリズムは、第2層のルールを進化させ、ゲーム・オブ・ライフのパターンを制御するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:29:23 GMT)
Accurate Hyperfine Tensors for Solid State Quantum Applications: Case of the NV Center in Diamond [0.0] 計算された超微粒子パラメータの絶対相対誤差は、弱い結合核スピンに対するVASPにおいて100%以上であることを示す。
得られたNV中心の正確な超微細データにより、NV量子ノードの高精度なシミュレーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 11:08:41 GMT)
Accuracy vs Memory Advantage in the Quantum Simulation of Stochastic Processes [0.0] 量子モデルは、少ないメモリで同じ精度に達するか、または同じメモリでより良い精度が得られることを示す。
この結果が学習課題に与える影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 13:06:13 GMT)
Absolute zeta functions and periodicity of quantum walks on cycles [0.0] この研究は、量子ウォークと絶対ゼータ関数の関連性を示す。
Hadamardのウォークと3ドルのGroverのウォークは、量子ウォークの典型的なモデルだ。
量子ウォークのゼータ函数は絶対自己同型形式であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 06:30:00 GMT)
A trustless society? A political look at the blockchain vision [0.0] ブロックチェーンの調査は中止されるべきである。
中央アクターの権力は解散せず、新しい、民主的に非合法な、制御不能な、あるいは制御不能な権力中心にのみ移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 20:54:08 GMT)
A proximal policy optimization based intelligent home solar management [0.0] スマートグリッドでは、未使用の電気を電力網に戻すことができる。
本稿では,繰り返し報酬を用いたPPOに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 03:51:01 GMT)
A logifold structure on measure space [0.0] 我々は,データセットを理解するための局所的・局所的・測度論的アプローチを開発する。
本研究では,ファジィ領域の探索やデータ分類問題の精度向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 01:38:38 GMT)
A Stochastic-Geometrical Framework for Object Pose Estimation based on Mixture Models Avoiding the Correspondence Problem [0.0] 本稿では,複数特徴点の観測に基づくオブジェクトポーズ推定のための新しい幾何学的モデリングフレームワークを提案する。
混合モデルを用いた確率論的モデリングは、正確でロバストなポーズ推定の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 19:35:08 GMT)
A Robust eLORETA Technique for Localization of Brain Sources in the Presence of Forward Model Uncertainties [0.0] 我々は、よく知られた高分解能電磁トモグラフィー(eLORETA)技術であるReLORETA(ReLORETA)の頑健なバージョンを提示する。
いずれの場合も、ReLORETAはeLORETAよりもかなり堅牢で正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 May 2024 14:15:00 GMT)