What Can Natural Language Processing Do for Peer Review? [173.9] 現代の科学ではピアレビューが広く使われているが、それは難しく、時間がかかり、エラーを起こしやすい。
ピアレビューに関わるアーティファクトは大部分がテキストベースであるため、自然言語処理はレビューを改善する大きな可能性を秘めている。
筆者らは、原稿提出からカメラ対応リビジョンまでの各工程について詳述し、NLP支援の課題と機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:06:43 GMT)
State-Free Inference of State-Space Models: The Transfer Function Approach [132.8] 状態のない推論では、状態サイズが大きくなると大きなメモリや計算コストは発生しない。
提案した周波数領域転送関数のパラメトリゼーション特性を用いてこれを実現する。
長い畳み込みハイエナベースライン上での言語モデリングにおける難易度の改善を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 00:06:02 GMT)
Log-linear Guardedness and its Implications [116.9] 線形性を仮定する神経表現から人間の解釈可能な概念を消去する方法は、抽出可能で有用であることが判明した。
この研究は、対数線ガードネスの概念を、敵が表現から直接その概念を予測することができないものとして正式に定義している。
バイナリの場合、ある仮定の下では、下流の対数線形モデルでは消去された概念を復元できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:59:02 GMT)
Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation [113.2] オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。
トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。
評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。
LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:46:33 GMT)
Domain Adaptation for Large-Vocabulary Object Detectors [103.2] 本稿では,CLIPにおける暗黙的知識グラフ(KG)を利用した知識グラフ蒸留手法であるKGDについて述べる。
複数の広く採用されている検出ベンチマークに対する実験により、KGDは最先端技術よりも大きなマージンで一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:15:02 GMT)
Towards Guaranteed Safe AI: A Framework for Ensuring Robust and Reliable AI Systems [88.8] 我々は、AI安全性に対する一連のアプローチを紹介し、定義する。
これらのアプローチの中核的な特徴は、高保証の定量的安全性保証を備えたAIシステムを作ることである。
これら3つのコアコンポーネントをそれぞれ作成するためのアプローチを概説し、主な技術的課題を説明し、それらに対する潜在的なソリューションをいくつか提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:38:32 GMT)
Learning to Solve Geometry Problems via Simulating Human Dual-Reasoning Process [84.5] 近年,幾何学的問題解決 (GPS) が注目されている。
解法は、テキストとダイアグラムの両方を包括的に理解し、重要な幾何学的知識を習得し、推論に適切に適用する必要がある。
既存の研究は、ニューラルネットワーク翻訳のパラダイムに従っており、人間の幾何学的推論の本質的な特徴を無視したエンコーダの能力の向上にのみ焦点をあてている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:53:49 GMT)
Global Optimality without Mixing Time Oracles in Average-reward RL via Multi-level Actor-Critic [83.9] Multi-level Actor-Critic (MAC) フレームワークには、Multi-level Monte Carlo (MLMC) 勾配推定器が組み込まれている。
2次元グリッドワールド目標到達ナビゲーション実験により、MACは従来のPGベースの平均報酬法よりも高い報酬を得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 00:57:18 GMT)
Progressive Evolution from Single-Point to Polygon for Scene Text [79.3] 単点をコンパクトな多角形に効率よく変換できるPoint2Polygonを導入する。
まず認識信頼度に基づいてアンカーポイントを作成し,ポリゴンを垂直に水平に精製する。
また,本手法により生成したポリゴンを用いた学習において,GTと比較して精度の86%を達成し,さらに,提案したPoint2Polygonをシームレスに統合することにより,単一点スポッターにポリゴンの生成を促進させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:01:07 GMT)
Potential and Limitations of LLMs in Capturing Structured Semantics: A Case Study on SRL [78.8] 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解を高め、解釈可能性を改善し、バイアスを減らすために構造化セマンティクスをキャプチャする上で重要な役割を果たす。
セマンティック・ロール・ラベルリング(SRL)を,構造化意味論を抽出するLLMの能力を探るための基本課題として用いることを提案する。
LLMは実際にセマンティック構造をキャプチャすることができ、スケールアップは常にポテンシャルを反映するわけではない。
エラーのかなりの重複は、LLMと訓練されていない人間の両方によって行われ、全てのエラーの約30%を占めることに私たちは驚いています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:44:05 GMT)
LMD3: Language Model Data Density Dependence [78.8] 我々は,学習データ密度推定に基づいて,言語モデルタスクのパフォーマンスを個別の例レベルで解析する手法を開発した。
微調整データに対する制御的介入としてパラフレーズを用いた実験は、特定のテストクエリに対するトレーニング分布のサポートの増加が、測定可能な密度の増加をもたらすことを示した。
我々は,学習データのサブセットに対象モデルの予測が依存していることの統計的証拠を提供することができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:03:27 GMT)
Compression-Realized Deep Structural Network for Video Quality Enhancement [78.1] 本稿では,圧縮ビデオの品質向上の課題に焦点をあてる。
新しいパラダイムは、より"意識的"な品質向上プロセスのために緊急に必要である。
本稿では,古典的圧縮領域における3つの主要なプロセスに整合した3つの帰納的バイアスを導入し,CRDS(Compression-Realize Deep Structure Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:18:17 GMT)
A Survey on RAG Meets LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models [71.3] Retrieval-Augmented Generationは、最も高度なAI技術の1つである。
Retrieval-augmented large language model (RA-LLM) は、外部および権威的な知識ベースを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:48:45 GMT)
Deep MMD Gradient Flow without adversarial training [69.8] 本稿では,初期音源分布からターゲット分布への粒子輸送による生成モデルのための勾配流法を提案する。
最大平均離散度(MMD)の雑音適応型ワッサースタイン勾配は、ノイズのレベルの増加によって劣化するデータ分布について訓練する。
我々は,MDDがKL分岐の下位境界に置き換わる場合のアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:10:45 GMT)
Beyond Human Norms: Unveiling Unique Values of Large Language Models through Interdisciplinary Approaches [69.7] 本研究では,大言語モデルの固有値システムをスクラッチから再構築する新しいフレームワークであるValueLexを提案する。
語彙仮説に基づいて、ValueLexは30以上のLLMから様々な値を引き出すための生成的アプローチを導入している。
我々は,3つのコア値次元,能力,キャラクタ,積分をそれぞれ特定の部分次元で同定し,LLMが非人間的だが構造化された価値体系を持っていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:09:02 GMT)
Text Quality-Based Pruning for Efficient Training of Language Models [66.7] 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） (Fri, 10 May 2024 23:35:53 GMT)
UniDM: A Unified Framework for Data Manipulation with Large Language Models [66.6] 大規模言語モデル(LLM)は複数のデータ操作タスクを解決する。
LLMはパフォーマンス面では明るい利点を示すが、それぞれのタスクに合うようにカスタマイズされた設計が必要である。
データ操作タスクを処理するための新しいパラダイムを確立する統一フレームワークUniDMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:44:04 GMT)
FreeBind: Free Lunch in Unified Multimodal Space via Knowledge Fusion [64.0] マルチモーダル表現空間を基本単位として扱うアイデアであるFreeBindを提案する。
我々は「空間結合」を介して外部の専門家空間からの知識を統合する
FreeBindは、9つのデータセットにわたる5つのオーディオ-画像-テキストダウンストリームタスクにおいて、ImageBindよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:18:00 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） (Fri, 10 May 2024 12:43:20 GMT)
Logistic-beta processes for dependent random probabilities with beta marginals [58.9] 本稿では,ロジスティック・ベータプロセスと呼ばれる新しいプロセスを提案する。
空間や時間などの離散領域と連続領域の両方への依存をモデル化でき、相関カーネルを通じて柔軟な依存構造を持つ。
本研究は,非パラメトリック二分回帰と条件密度推定の例による効果をシミュレーション研究と妊娠結果応用の両方で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:17:24 GMT)
Projection by Convolution: Optimal Sample Complexity for Reinforcement Learning in Continuous-Space MDPs [56.2] 本稿では,円滑なベルマン作用素を持つ連続空間マルコフ決定過程(MDP)の一般クラスにおいて,$varepsilon$-optimal Policyを学習する問題を考察する。
我々のソリューションの鍵となるのは、調和解析のアイデアに基づく新しい射影技術である。
我々の結果は、連続空間 MDP における2つの人気と矛盾する視点のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:58:47 GMT)
Cross-domain Learning Framework for Tracking Users in RIS-aided Multi-band ISAC Systems with Sparse Labeled Data [55.7] 統合センシング・通信(ISAC)は6G通信において重要であり、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の急速な発展によって促進される
本稿では,複数の帯域にまたがるマルチモーダルCSIインジケータを協調的に活用し,クロスドメイン方式で追跡機能をモデル化するX2Trackフレームワークを提案する。
X2Trackの下では、トランスフォーマーニューラルネットワークと逆学習技術に基づいて、トラッキングエラーを最小限に抑える効率的なディープラーニングアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:04:27 GMT)
Explaining Text Similarity in Transformer Models [52.6] 説明可能なAIの最近の進歩により、トランスフォーマーの説明の改善を活用することで、制限を緩和できるようになった。
両線形類似性モデルにおける2次説明の計算のために開発された拡張であるBiLRPを用いて、NLPモデルにおいてどの特徴相互作用が類似性を促進するかを調べる。
我々の発見は、異なる意味的類似性タスクやモデルに対するより深い理解に寄与し、新しい説明可能なAIメソッドが、どのようにして深い分析とコーパスレベルの洞察を可能にするかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:11:31 GMT)
QServe: W4A8KV4 Quantization and System Co-design for Efficient LLM Serving [52.3] 量子化は大規模言語モデル(LLM)の推論を加速させる。
既存のINT4量子化メソッドは、重みや部分和を復号化する場合、実行時の大きなオーバーヘッドに悩まされる。
4ビット重み、8ビットアクティベーション、4ビットKVキャッシュを備えたW4A8KV4量子化アルゴリズムQoQを導入する。
QServeは、Llama-3-8BをA100で1.2倍、L40Sで1.4倍、Qwen-721.5BをA100で2.4倍、L40Sで3.5倍、達成可能な最大機能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:58:26 GMT)
PUMA: margin-based data pruning [51.1] モデル分類境界からの距離(すなわちマージン)に基づいて、いくつかのトレーニングサンプルを除去するデータプルーニングに焦点を当てる。
我々は,DeepFoolを用いてマージンを算出する新しいデータプルーニング戦略PUMAを提案する。
PUMAは,現状の最先端手法であるロバスト性の上に利用でき,既存のデータプルーニング戦略と異なり,モデル性能を著しく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） (Fri, 10 May 2024 08:02:20 GMT)
Control of the von Neumann Entropy for an Open Two-Qubit System Using Coherent and Incoherent Drives [50.2] 本稿では、時間依存デコヒーレンス率を誘導するコヒーレント制御と非コヒーレント制御を備えた開2量子系のフォン・ノイマンエントロピー$S(rho(t))$を操作するためのアプローチを開発することに専念する。
a) the final entropy $S(rho(T))$; (b) steering $S(rho(T))$ to a given target value; (c) steering $S(rho(T))$ to a target value and satisfying the pointwise state constraint $S(T)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:01:10 GMT)
Towards Comprehensive Multimodal Perception: Introducing the Touch-Language-Vision Dataset [50.1] タッチに関するマルチモーダル研究は 視覚と触覚のモダリティに焦点を当てています
我々は,人機械のカスケード協調によるTLV (Touch-Language-Vision) というタッチ言語ビジョンデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:12:30 GMT)
Prompting Large Language Models with Knowledge Graphs for Question Answering Involving Long-tail Facts [50.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクを実行するのに効果的であるが、広範囲の現実世界の知識を必要とするタスクを扱うのに苦労する。
我々は,関連する疑問に答えるために,長期的事実の知識を必要とするベンチマークを提案する。
実験の結果,LLMだけでこれらの疑問に答えるのに苦労していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:10:20 GMT)
Intrinsic Bayesian Cramér-Rao Bound with an Application to Covariance Matrix Estimation [49.7] 本稿では, 推定パラメータが滑らかな多様体内にある推定問題に対して, 新たな性能境界を提案する。
これはパラメータ多様体の幾何学と推定誤差測度の本質的な概念を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:37:25 GMT)
A Note on an Inferentialist Approach to Resource Semantics [48.7] 「推論主義」とは、推論行動の観点で意味が与えられるという考え方である。
本稿では,「推論主義」が資源意味論の汎用的で表現力豊かな枠組みを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:13:21 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） (Fri, 10 May 2024 15:57:13 GMT)
Partial-to-Partial Shape Matching with Geometric Consistency [47.5] 3次元形状の対応を見つけることは、コンピュータビジョン、グラフィックスなどにおいて、重要かつ長年にわたる問題である。
我々は、幾何学的整合性を強い制約として利用することにより、既存の(あるいは人工的な)3次元フル形状マッチングと部分的から部分的な実世界の設定のギャップを埋める。
三角積空間上に構築された新しい整数非線型プログラム形式により実現された部分対部分マッチングの幾何学的整合性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:12:01 GMT)
KeepOriginalAugment: Single Image-based Better Information-Preserving Data Augmentation Approach [46.7] 高度な画像データ拡張技術は、多様なコンピュータビジョンタスクのためのモデルのトレーニングを強化する上で重要な役割を果たす。
本研究では,新しいデータ拡張手法であるKeepOriginalAugmentを紹介する。
データの多様性と情報保存のバランスを保ちながら、KeepOriginalAugmentはモデルが多様な正当性と非正当性の両方を活用することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:37:36 GMT)
Contrastive Representation for Data Filtering in Cross-Domain Offline Reinforcement Learning [46.1] クロスドメインオフライン強化学習は、ターゲットドメインのデータ要求を軽減するために、さまざまなトランジションダイナミクスを備えたソースドメインデータを活用する。
既存の手法は、ペア化されたドメインの転送可能性の仮定に依存しながら、ドメイン分類器を介してダイナミックスギャップを測定することでこの問題に対処する。
本稿では,異なる領域からの遷移をサンプリングすることで,対照的な目的によって表現が学習される領域ギャップを測定するための新しい表現ベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:21:42 GMT)
An Investigation of Incorporating Mamba for Speech Enhancement [45.6] 我々は,マンバをベースとした回帰モデルを用いて音声信号の特徴付けと,SEMambaと呼ばれるマンバに基づくSEシステムの構築を行う。
SEMambaは有望な結果を示し、VoiceBank-DEMANDデータセットでPSSQスコアが3.55に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:18:49 GMT)
HC$^2$L: Hybrid and Cooperative Contrastive Learning for Cross-lingual Spoken Language Understanding [45.1] 言語間言語理解のための最先端モデルでは、言語間非教師付きコントラスト学習を行う。
この問題に対処するために,ハイブリッド・協調型コントラスト学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:40:49 GMT)
Pruning as a Domain-specific LLM Extractor [44.8] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクで顕著な習熟度を示した。
LLMのサイズを減らすため, モデル刈り込み技術の研究はほとんど行われていない。
この研究は、LLM上のドメイン固有圧縮のための革新的な非構造的デュアルプルーニング手法であるD-Prunerを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:05:02 GMT)
LLM Discussion: Enhancing the Creativity of Large Language Models via Discussion Framework and Role-Play [43.6] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において例外的な習熟度を示してきたが、しばしばオープンエンドの質問に対する創造的で独創的な応答を生成できない。
LLM議論は,アイデア交換の活発化と多様化を促進し,創造的回答への収束を保証する3段階の議論フレームワークである。
提案手法の有効性を, 代替利用テスト, 類似性テスト, インスタンステスト, 科学的創造性テストを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:19:14 GMT)
PoseGraphNet++: Enriching 3D Human Pose with Orientation Estimation [43.3] 既存の骨格に基づく人間のポーズ推定法は関節位置のみを予測する。
本稿では,新しい2D-to-3Dリフトグラフ畳み込みネットワークPoseGraphNet++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:21:44 GMT)
A computational test of quantum contextuality, and even simpler proofs of quantumness [43.3] 任意の文脈性ゲームは、単一の量子デバイスを含む運用上の「文脈性テスト」にコンパイル可能であることを示す。
我々の研究は、暗号を用いて単一の量子デバイスのサブシステム内で空間分離を強制すると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:30:23 GMT)
SKVQ: Sliding-window Key and Value Cache Quantization for Large Language Models [43.2] SKVQはスライディングウインドウKVキャッシュ量子化の略である。
SKVQは、量子化グループにおけるチャネルの類似性を改善するために、KVキャッシュのチャネルを再構成する。
7bモデルで80GBのメモリGPU上で最大1Mのコンテキスト長を処理でき、最大7倍高速な復号を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:06:24 GMT)
Intelligent Duty Cycling Management and Wake-up for Energy Harvesting IoT Networks with Correlated Activity [43.0] 本稿では,IoTデバイスが動作を維持するためのエネルギー回収能力に完全に依存する,エネルギーニュートラルなモノのインターネット(IoT)シナリオに対するアプローチを提案する。
我々は,IoTDの動作状態と伝送状態を表現するためにマルコフチェーン,エネルギー回収過程をモデル化する変調ポアソンプロセス,電池状態をモデル化する離散時間マルコフチェーンを使用する。
我々は、エネルギー効率と検出精度のトレードオフを打つことを目的とした、K近傍の近隣住民を対象としたデューティサイクル管理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:16:27 GMT)
Video ReCap: Recursive Captioning of Hour-Long Videos [42.9] Video ReCapは、1秒から2時間までの動画入力を劇的に異なる長さで処理し、複数の階層レベルで動画キャプションを出力することができる。
ビデオの階層構造を,クリップレベルのキャプションからセグメントレベルの記述に至るまで,カリキュラム学習方式を用いて学習する。
我々のモデルは、様々な階層レベルのキャプションを柔軟に生成できると同時に、他の複雑なビデオ理解タスクにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:47:12 GMT)
Quantum State Transfer in Interacting, Multiple-Excitation Systems [41.9] 量子状態伝達(QST)は、あるノードから別のノードへの量子情報のコヒーレントな通過を記述する。
高忠実度QSTを与えるハミルトニアンの発見を可能にするモンテカルロ法について述べる。
その結果生まれたJaynes-Cummings-Hubbardと周期的なAndersonモデルは、原則として、効率的なQSTを提供するための適切なハードウェアで設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:46:35 GMT)
Unveiling the Pitfalls of Knowledge Editing for Large Language Models [41.8] 知識編集が潜在的なリスクをもたらす副作用をもたらすかどうかはまだ不明である。
本稿では,大規模言語モデルの知識編集に伴う潜在的な落とし穴について検討する。
実験結果は、知識編集が意図しない結果の影を必然的に落としてしまうことを鮮明に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:35:48 GMT)
DiffusionShield: A Watermark for Copyright Protection against Generative Diffusion Models [41.8] 生成拡散モデル(GDM)に適した新しい透かし方式DiffusionShieldを導入する。
DiffusionShieldは、所有権情報を認識不能な透かしにエンコードし、画像に注入することで、GDMによる著作権侵害から画像を保護する。
透かしの均一性と共同最適化法により、DiffusionShieldは元の画像の歪みを低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:02:35 GMT)
Recording and Describing Poker Hands [40.4] ポーカーは、人間が様々な種類のポーカーハンドを文書化するのに使える一貫したフォーマットを欠いている。
本稿では,手書き履歴の簡潔な可読性表現を提供するPHHフォーマットを提案する。
補足では、PHHフォーマットの11種類の変種をカバーする10,088個の手を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:22:28 GMT)
Nissist: An Incident Mitigation Copilot based on Troubleshooting Guides [39.3] サービスチームはトラブルシューティングの知識を、オンコールエンジニア(OCE)にアクセス可能なガイド(TSG)にコンパイルする。
TSGは、しばしば非構造的で不完全であり、OCEによる手動解釈が必要であり、オンコール疲労と生産性の低下につながる。
我々は、TSGとインシデント緩和履歴を活用して積極的な提案を行い、人間の介入を減らすニシストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:57:46 GMT)
Value Augmented Sampling for Language Model Alignment and Personalization [39.1] 報酬最適化のための新しいフレームワーク、価値拡張サンプリング(VAS)を提案する。
VASは、ポリシーと値関数を併用することなく、最適報酬最大化ポリシーを解く。
我々のアルゴリズムは、いくつかの報酬を作曲し、展開期間中に各報酬の幅を制御できる新しい能力を解き放ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:59:04 GMT)
Context-Guided Spatial Feature Reconstruction for Efficient Semantic Segmentation [38.4] CGRSegは文脈誘導空間特徴再構成に基づく効率的かつ競争性の高いセグメンテーションフレームワークである。
ADE20K、COCO-Stuff、Pascal Contextベンチマークで広く評価され、最先端のセマンティックパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:42:46 GMT)
Invariant Learning via Probability of Sufficient and Necessary Causes [36.8] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化は、野生のモデルを学習するのに不可欠である。
因果関係から導かれる最近の手法は、OODの一般化を実現する大きな可能性を示している。
PNS リスクを提案し,高い PNS 値で表現を学習するアルゴリズムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:54:09 GMT)
HeteroSwitch: Characterizing and Taming System-Induced Data Heterogeneity in Federated Learning [36.0] Federated Learning(FL)は、ディープラーニングモデルをエンドユーザデバイス間で協調的にトレーニングするための実践的なアプローチである。
FLでは、ハードウェアやソフトウェアの構成に関して、参加するエンドユーザデバイスは極めて断片化されている。
本稿では,HWおよびSW構成の変化によるバイアスレベルに応じて,一般化手法を適応的に採用するHeteroSwitchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:02:28 GMT)
DARA: Domain- and Relation-aware Adapters Make Parameter-efficient Tuning for Visual Grounding [36.0] ビジュアルグラウンドディング(VG)は、画像中のオブジェクトをテキスト記述に基づいてローカライズする難しいタスクである。
近年のVGモデルの大規模化により、性能は大幅に向上したが、微調整時の計算コストにも大きな負担がかかった。
本稿では,事前学習した視覚言語知識をVGに効率よく伝達するために,パラメータ効率変換学習(PETL)を適用することを検討する。
具体的には、subderlinetextbfDomain-aware underlinetextbfAdapからなる新しいPETL法であるtextbfDARAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:04:13 GMT)
StyleInject: Parameter Efficient Tuning of Text-to-Image Diffusion Models [35.7] StyleInject(スタイルインジェクション)は、テキスト・ツー・イメージ・モデルに適した特殊な微調整アプローチである。
入力信号の特性に基づいて視覚特徴のばらつきを調整することで、様々なスタイルに適応する。
これは、コミュニティが調整した様々な高度な生成モデルから学習し、拡張するのに特に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:03:33 GMT)
FusionMamba: Efficient Image Fusion with State Space Model [35.6] 画像融合は、スペクトル情報に制限のある高分解能マルチ・ハイパスペクトル画像と、スペクトルデータに富んだ低分解能画像を生成することを目的としている。
画像融合のための現在のディープラーニング(DL)ベースの手法は、CNNやTransformerを使って特徴を抽出し、異なるタイプのデータをマージする。
本稿では,効率的な画像融合法であるFusionMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:32:15 GMT)
Scalable and Effective Arithmetic Tree Generation for Adder and Multiplier Designs [34.1] 我々は、加算器と乗算器という、最も一般的で基本的な2つの算術モジュールに焦点を当てる。
我々は、強化学習技術を用いて、それらの算術木構造を最適化する。
我々のアプローチはスピードを増し、サイズを最大49%、サイズを45%削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:22:54 GMT)
Learning Disentangled Identifiers for Action-Customized Text-to-Image Generation [34.1] 本研究では,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成における新しいタスク,すなわちアクション・カスタマイズに焦点を当てた。
この課題の目的は、限られたデータから既存の行動を学び、それを見えない人間や動物に一般化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:01:10 GMT)
QUAR-VLA: Vision-Language-Action Model for Quadruped Robots [34.0] 中心となるアイデアは、ロボットの全体的な知性を高めることだ。
本稿では,VLAモデルのファミリである Quadruped Robotic Transformer (QUART) を提案する。
提案手法は,動作可能なロボットポリシーを導き,一貫した能力の獲得を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:15:09 GMT)
On the Evaluation of Machine-Generated Reports [33.8] 大きな言語モデル(LLM)は、情報ニーズを満たす新しい方法を可能にしました。
これらの品質の報告は、ユーザの複雑な、ニュアンスのある、あるいは多面的な情報要求を満たすために必要である。
本稿では、自動レポート生成のためのビジョンと、そのようなレポートを評価可能なフレキシブルなフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:12:20 GMT)
PoW Security-Latency under Random Delays and the Effect of Transaction Fees [33.7] 近年の研究では、PoWプロトコルはランダム遅延モデルでも安全であることが示されている。
ブロックチェーンでkディープになった後、ブロックがどれだけセキュアか、というセキュリティレイテンシの問題を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:41:03 GMT)
Delocate: Detection and Localization for Deepfake Videos with Randomly-Located Tampered Traces [33.4] Delocateは、未知のドメインのDeepfakeビデオの認識とローカライズが可能な、新しいDeepfake検出モデルである。
広範に使用されている4つのベンチマークデータセットに対する実験により、乱れ領域のローカライズに限らず、ドメイン間検出性能も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:17:22 GMT)
Analyzing the Roles of Language and Vision in Learning from Limited Data [31.9] 我々は、言語とビジョンが世界について学ぶために与える貢献について研究する。
すべてのコンポーネントを活用する言語モデルがビジョンランゲージモデルの性能の大部分を回復することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:33:24 GMT)
MGS-SLAM: Monocular Sparse Tracking and Gaussian Mapping with Depth Smooth Regularization [29.7] 近年,ガウス・スプラッティングをベースとしたSLAMは,RGB-D入力に依存し,追跡に弱い。
ここでは、スパース・ビジュアル・オドメトリーがRGBストリームでカメラのポーズを追跡し、ガウス・スプラッティングが地図再構成を処理します。
ポーズ推定の精度は既存の手法を超越し、最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:42:21 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） (Fri, 10 May 2024 01:14:50 GMT)
A Survey on Open Information Extraction from Rule-based Model to Large Language Model [29.0] オープン情報抽出(OpenIE)は、構造化されていないテキストから構造化情報を引き出すための重要なNLPタスクである。
本調査では,2007年から2024年までのOpenIE技術の概要を概説し,時系列的視点を強調した。
この記事では、OpenIEアプローチをルールベース、ニューラル、トレーニング済みの大規模言語モデルに分類し、時系列フレームワーク内でそれぞれについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:33:47 GMT)
ACTION: Augmentation and Computation Toolbox for Brain Network Analysis with Functional MRI [28.6] ActionはfMRI分析のためのPythonベースのクロスプラットフォームツールボックスである。
自動fMRI増強、血液酸素レベル依存(BOLD)シグナル増強、脳ネットワーク増強を可能にする。
大規模な補助的なラベルなしデータを活用するディープラーニングモデルの構築をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:45:09 GMT)
Selective Focus: Investigating Semantics Sensitivity in Post-training Quantization for Lane Detection [28.6] レーン検出は、自動運転のL2+能力を高める上で重要な役割を担い、広く注目を集めている。
Post-Processing Quantization (PTQ) はLDモデルの実用的利用を促進し、ラベル付きデータなしで高速かつ限られたメモリを実現する。
レーン検出における後処理に対するセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクスを,新しいレーン歪みスコアを用いて先駆的に検討した。
提案手法は,1つのGPU上で数分で量子モデルを生成し,CULaneデータセットの6.4%のF1スコア改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:29:15 GMT)
MedXChat: A Unified Multimodal Large Language Model Framework towards CXRs Understanding and Generation [28.5] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な画像処理タスクで成功している。
胸部X線(CXR)の理解・生成におけるMLLMsの可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:59:34 GMT)
Matten: Video Generation with Mamba-Attention [27.0] ビデオ生成のためのMamba-Attentionアーキテクチャを用いた最先端の潜伏拡散モデルであるMattenを紹介する。
最小の計算コストで、Mattenは局所的なビデオコンテンツモデリングとグローバルなビデオコンテンツモデリングのための双方向のMambaに空間的注意を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:30:07 GMT)
Linearizing Large Language Models [26.9] 本稿では,既存の大規模事前学習型トランスフォーマーを,控えめな計算予算でリカレントニューラルネットワーク(RNN)にアップトレーニングする方法を提案する。
線形化手法は標準ベンチマーク上での競合性能につながるが,最大線形モデルにおいても,永続的な文脈内学習と長期コンテキストモデリングの欠点を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:59:08 GMT)
No-Regret is not enough! Bandits with General Constraints through Adaptive Regret Minimization [26.4] 本研究は, 一次アルゴリズムと双対アルゴリズムを弱適応化させることにより, 制約のサブ線形違反を回避可能であることを示す。
最初のケースでは、アルゴリズムがサブ線形後悔を保証することを示し、後者の場合、厳密な競合比を$rho/(1+rho)$とする。
この結果から,線形制約付き文脈帯域問題に対する新たな結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:22:33 GMT)
Improving Transferable Targeted Adversarial Attack via Normalized Logit Calibration and Truncated Feature Mixing [26.2] 損失・特徴面から目標転送可能性を改善するための2つの手法を提案する。
以前のアプローチでは、ロジットキャリブレーションは主にターゲットクラスとサンプル間の未ターゲットクラスの間のロジットマージンに焦点を当てていた。
本稿では,ロジットマージンと標準偏差を共同で検討する正規化ロジット校正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:13:57 GMT)
Semi-supervised Medical Image Segmentation via Geometry-aware Consistency Training [26.1] 本稿では,医用画像セグメンテーションのための新しい幾何学的半教師付き学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、最先端の6つの半教師付きセグメンテーション法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:04:38 GMT)
Multi-Target Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation without External Data [25.4] マルチターゲット非教師付きドメイン適応(UDA)は、複数のターゲットドメイン間のドメインシフトに対応する統一モデルを学ぶことを目的としている。
既存のソリューションのほとんどは、ソースドメインからのラベル付きデータと、トレーニング中に複数のターゲットドメインからのラベルなしデータが必要です。
セマンティックセグメンテーションのための「外部データのないマルチターゲットUDA」という新しい戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:29:51 GMT)
CL-MRI: Self-Supervised Contrastive Learning to Improve the Accuracy of Undersampled MRI Reconstruction [25.1] コントラスト学習を用いた自己教師付き事前訓練手法を導入し,MRI画像再構成の精度を向上する。
本実験は, 各種加速度因子およびデータセットの再構成精度の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:48:19 GMT)
Bridging the Gap: Protocol Towards Fair and Consistent Affect Analysis [24.7] 日々の生活における機械学習アルゴリズムの統合の増加は、その展開における公平性と公平性の重要性を浮き彫りにしている。
既存のデータベースと方法論は均一性に欠けており、バイアスのある評価につながっている。
この研究は、6つの感情的なデータベースを分析し、属性を注釈付けし、データベース分割のための共通のプロトコルを提案することで、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:40:01 GMT)
Correlation Dimension of Natural Language in a Statistical Manifold [24.6] 言語は多フラクタルで、大域的な自己相似性を持ち、普遍次元は約6.5であることを示す。
本手法は実世界の離散列の確率モデルに適用可能であり,音楽データに適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:48:03 GMT)
PhysMLE: Generalizable and Priors-Inclusive Multi-task Remote Physiological Measurement [24.4] 本稿では,マルチタスク遠隔生理計測(PhysMLE)のためのローランクエキスパートのエンドツーエンド混合について述べる。
PhysMLEは、新しいルータ機構を持つ複数の低ランクの専門家に基づいており、モデルがタスク内の仕様と相関の両方を十分に扱えるようにしている。
公平かつ包括的な評価のために,マルチソース・シンセマンティック・ドメイン・ジェネリゼーション・プロトコルと呼ばれる大規模マルチタスク・ジェネリゼーション・ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:36:54 GMT)
Using AI Assistants in Software Development: A Qualitative Study on Security Practices and Concerns [23.9] 最近の研究は、AI生成コードがセキュリティ問題を含むことを実証している。
ソフトウェア専門家がAIアシスタントの使用とセキュリティのバランスをとる方法はまだ不明だ。
本稿では,ソフトウェアプロフェッショナルがセキュアなソフトウェア開発にAIアシスタントをどのように利用するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:13:19 GMT)
360DVD: Controllable Panorama Video Generation with 360-Degree Video Diffusion Model [23.7] 本研究では,360度パノラマビデオを生成するために360DVDと呼ばれるパイプラインを提案する。
我々は,パノラマビデオ生成のためのトレーニング済みのT2Vモデルを変換するために,360 Enhancement Techniquesを併用した軽量な360-Adapterを提案する。
また,360DVDをトレーニングするためのパノラマビデオテキストペアからなる WEB360 という新しいパノラマデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:11:16 GMT)
Automatic Generation of Model and Data Cards: A Step Towards Responsible AI [23.4] 大規模言語モデル(LLM)を用いた自動生成手法を提案する。
CardBenchは4.8kモデルカードと1.4kデータカードから集約された包括的なデータセットである。
当社のアプローチでは、生成されたモデルとデータカードにおける完全性、客観性、忠実性が向上しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:14:07 GMT)
Using Large Language Models to Generate, Validate, and Apply User Intent Taxonomies [22.6] ログデータは、ユーザがWeb検索サービスと対話する方法に関する貴重な情報を明らかにすることができる。
ログデータからユーザ意図を理解するためには、意味のあるカテゴリにラベル付けする方法が必要です。
本稿では,多言語モデル(LLM)を用いて,リッチで関連する概念を生成可能な新しいソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:07:56 GMT)
Akal Badi ya Bias: An Exploratory Study of Gender Bias in Hindi Language Technology [22.5] ジェンダーバイアスの測定と緩和に関する既存の研究は、主に英語に焦点を当てている。
本稿では,ヒンディー語におけるジェンダーバイアスの微妙な風景を掘り下げる最初の総合的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:26:12 GMT)
From Matching to Generation: A Survey on Generative Information Retrieval [21.6] 生成情報検索(GenIR)は、新しいパラダイムとして登場し、注目を集めている。
このレビューは、研究者に包括的な参照を提供することを目的としており、GenIR分野のさらなる発展を奨励している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 05:02:47 GMT)
A Survey of Large Language Models for Graphs [21.5] 我々は、グラフ学習に適用された最新の最先端の大規模言語モデルについて、詳細なレビューを行う。
フレームワーク設計に基づいて既存の手法を分類する新しい分類法を提案する。
各フレームワークの長所と短所について検討し,今後の研究への可能性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:05:37 GMT)
ProCIS: A Benchmark for Proactive Retrieval in Conversations [21.2] 本稿では,280万件以上の会話からなるプロアクティブな文書検索のための大規模データセットを提案する。
クラウドソーシング実験を行い、高品質で比較的完全な妥当性判定を行う。
また、各文書に関連する会話部分に関するアノテーションを収集し、前向きな検索システムの評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:11:07 GMT)
Honeyfile Camouflage: Hiding Fake Files in Plain Sight [20.7] 本稿では,ハニーファイルの命名の課題について考察する。
意味ベクトル空間におけるコサイン距離に基づいて、カモフラージュのための2つの指標を開発する。
私たちはメトリクスを評価して比較し、どちらも公開のGitHubソフトウェアリポジトリデータセットでうまく機能していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 05:12:47 GMT)
Concealing Backdoor Model Updates in Federated Learning by Trigger-Optimized Data Poisoning [20.7] Federated Learning(FL)は、参加者がプライベートデータを共有せずに、協力的にモデルをトレーニングできる分散型機械学習手法である。
プライバシーとスケーラビリティの利点にもかかわらず、FLはバックドア攻撃の影響を受けやすい。
本稿では,バックドアトリガの最適化によりバックドア目標を動的に構築する,FLのバックドア攻撃戦略であるDPOTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:44:25 GMT)
Continual Novel Class Discovery via Feature Enhancement and Adaptation [20.7] CNCD(Continuous Novel Class Discovery)のための特徴強調適応手法を提案する。
このガイド・ツー・ノーベル・フレームワークは、事前分布の指導の下で、新しいクラスを継続的に発見するために確立されている。
centroid-to-samples similarity constraint (CSS)は、異なるクラスのCentroid-to-samples similarityの関係を制限するように設計されている。
境界対応型プロトタイプ制約(BAP)は,他のクラスプロトタイプの位置を意識した新しいクラス機能を維持するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:52:22 GMT)
TriviaHG: A Dataset for Automatic Hint Generation from Factoid Questions [20.5] ファクトイド問題に対するヒント自動生成のためのフレームワークを提案する。
我々はTriviaQAデータセットから16,645の質問に対応する160,230のヒントを含む新しい大規模データセットを構築した。
提案手法とTriviaHGデータセットを評価するために,提案したヒントを用いて10名の個人に2,791のヒントを注釈付け,6名の人間に回答を指示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:10:47 GMT)
Certified $\ell_2$ Attribution Robustness via Uniformly Smoothed Attributions [20.5] 本研究では,ある空間から一様にサンプリングされた雑音によってバニラ属性を増大させる一様平滑化手法を提案する。
攻撃領域内の全ての摂動に対して、摂動試料の均一なスムーズな属性と非摂動試料とのコサイン類似性を低くすることが保証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:56:02 GMT)
Jointly-Learned Exit and Inference for a Dynamic Neural Network : JEI-DNN [20.4] 早期排他的動的ニューラルネットワーク(EDNN)は、中間層(即ち早期排他)からの予測の一部をモデルが行うことを可能にする。
EDNNアーキテクチャのトレーニングは、初期出力決定を制御するゲーティング機構(GM)と中間表現からの推論を実行する中間推論モジュール(IM)の2つのコンポーネントで構成されるため、難しい。
本稿では,これら2つのモジュールを接続する新しいアーキテクチャを提案する。これにより分類データセットの性能が大幅に向上し,不確実性評価機能の向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:43:52 GMT)
BLIP: Facilitating the Exploration of Undesirable Consequences of Digital Technologies [20.3] 本稿では,オンライン記事から実世界の望ましくない技術結果を取り出すシステムBLIPを紹介する。
15人の研究者による2つのユーザースタディにおいて、BLIPは、彼らがリストできる望ましくない結果の数と多様性を大幅に増やした。
BLIPは、進行中のプロジェクトに関連する望ましくない結果を特定し、"考えもしなかった"望ましくない結果に気付き、テクノロジに関する自身の経験を反映させるのに役立った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:21:19 GMT)
Learning A Spiking Neural Network for Efficient Image Deraining [20.3] ESDNetと呼ばれる効率の良いスパイクレイニングネットワークを提案する。
我々の研究は、雨のピクセル値がSNNのスパイク信号の強度を高めるという観測に動機づけられている。
トレーニングの課題を克服するために,モデルを直接トレーニングするための勾配プロキシ戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:19:58 GMT)
DifFlow3D: Toward Robust Uncertainty-Aware Scene Flow Estimation with Diffusion Model [20.2] 拡散確率モデルを用いた不確実性を考慮したシーンフロー推定ネットワーク(DifFlow3D)を提案する。
提案手法は,KITTIデータセット上での前例のないミリレベルの精度(EPE3Dで0.0078m)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:13:45 GMT)
PLeak: Prompt Leaking Attacks against Large Language Model Applications [20.1] プロンプトリークと呼ばれる自然な攻撃は、LLMアプリケーションからシステムプロンプトを盗むことである。
本稿では, PLeak と呼ばれる新しいクローズドボックス・プロンプト・リーク・アタック・フレームワークを設計し, 対向クエリを最適化する。
この結果から,PLeakはシステムプロンプトを効果的にリークし,手動でクエリをキュレートするベースラインだけでなく,性能も著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:52:34 GMT)
Solving Quantified Boolean Formulas with Few Existential Variables [19.2] QBF問題(Quantified Boolean formula)は、PSPACE完全性のアーキタイプとして一般的に見なされる重要な決定問題である。
本稿では,実数量化変数の数という,単純だが見過ごされたパラメータについて考察する。
次に、有界節長の共役正規形(CNF)のQBFインスタンスに適用可能な新しいFPTアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:07:29 GMT)
MEIC: Re-thinking RTL Debug Automation using LLMs [19.0] 本研究は,新しいフレームワーク,Make each Iteration Count(MEIC)を紹介する。
MEICは、構文と関数のエラーを識別し、修正するのに適している。
フレームワークを評価するため、178の共通RTLプログラミングエラーからなるオープンソースデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:32:39 GMT)
Confidence Calibration and Rationalization for LLMs via Multi-Agent Deliberation [18.8] 大規模言語モデル(LLM)の既存のキャリブレーション手法は、「集団知恵」を最大限に活用することなく、個人の信頼度を推定または引き出すことに重点を置いている。
我々は,複数ツール強化LDMエージェントの協調的・表現的能力を活用した,ポストホックトレーニングフリーキャリブレーション戦略であるCollaborativeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:38:23 GMT)
CasCalib: Cascaded Calibration for Motion Capture from Sparse Unsynchronized Cameras [18.5] オフザシェルフ3次元ポーズ推定器を用いた単眼画像から3次元人間のポーズを推定できるようになった。
多くの実用アプリケーションは、マルチビューキューとカメラキャリブレーションが必要な、きめ細かい絶対ポーズ情報を必要とする。
私たちのゴールは、時間同期を含む完全自動化と、固有のカメラキャリブレーションと、外部カメラキャリブレーションです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:02:23 GMT)
Disttack: Graph Adversarial Attacks Toward Distributed GNN Training [18.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ学習の強力なモデルとして登場した。
分散GNNトレーニングのための最初の敵攻撃フレームワークであるDisttackを紹介する。
Disttackはモデル精度を2.75$times$で、平均17.33$times$で高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 05:09:59 GMT)
FedGCS: A Generative Framework for Efficient Client Selection in Federated Learning via Gradient-based Optimization [18.5] FedGCSは、新しい生成クライアント選択フレームワークである。
連続表現空間内の豊富な意思決定知識を効率的に符号化する。
これは、よく訓練されたデコーダのビームサーチにより、最終的な最適なクライアント選択を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:34:46 GMT)
Smooth Sensitivity for Geo-Privacy [17.8] 微分プライバシーの局所モデル (LDP) は、この問題が研究されている主要なモデルである。
Geo-Privacy (GP) は、識別可能性のレベルが$mathrmdist(x_i, x_i')$に比例することを規定している。
微分プライバシーからGeo-Privacyへのスムーズな感度フレームワークを一般化することで、与えられたインスタンスの硬さに合わせてノイズを加えることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:32:07 GMT)
Learning from SAM: Harnessing a Foundation Model for Sim2Real Adaptation by Regularization [17.5] ドメイン適応は特にロボティクスアプリケーションにおいて重要であり、ターゲットとなるドメイントレーニングデータは通常不足しており、アノテーションは入手するのにコストがかかる。
本稿では、アノテートされたソースドメインデータが利用可能なシナリオに対して、自己教師付きドメイン適応手法を提案する。
本手法は意味的セグメンテーションタスクを対象とし,セグメンテーション基盤モデル(セグメンテーション任意のモデル)を用いて無注釈データのセグメンテーション情報を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:07:54 GMT)
Trusted Multi-view Learning with Label Noise [17.5] マルチビュー学習手法は、意思決定の不確実性を無視しながら、意思決定精度の向上に焦点を当てることが多い。
本稿では,この問題を解決するため,信頼度の高いマルチビューノイズ修正手法を提案する。
我々は,TMNRと最先端のマルチビュー学習,および5つの公開データセットに基づくラベルノイズ学習ベースラインを実証的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:20:22 GMT)
Common Corruptions for Enhancing and Evaluating Robustness in Air-to-Air Visual Object Detection [17.4] 本文は,これらの手法の有効性に対するデータ破損の影響を調査し,視覚に基づく深層学習航空機の検出・追跡に寄与する。
これらの破損をAirborne Object Trackingデータセットに適用することにより、空中対空物体検出のためのAOT-Cという最初のベンチマークデータセットを構築しました。
第2の主な貢献は、汚職の程度を増大させる際の性能劣化を調査するため、8ドルの多種多様な物体検出器を含む広範囲な実験的評価を提示することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:33:25 GMT)
Are EEG-to-Text Models Working? [17.4] この研究は、オープン語彙EEG-to-Text翻訳のための既存のモデルを批判的に分析する。
本稿では,脳波信号から真に学習するモデルと,トレーニングデータを記憶するモデルとを区別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:10:55 GMT)
TS3IM: Unveiling Structural Similarity in Time Series through Image Similarity Assessment Insights [17.0] 本稿では,TS3IM(Structured similarity Index Measure for Time Series)を紹介する。
TS3IMは画像解析における構造類似度指標(Structuor similarity Index Measure, SSIM)の成功に触発された。
実験の結果, TS3IMは動的時間ワープ(DTW)の1.87倍の精度を示し, 対角認識では50%以上改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:00:50 GMT)
XAI4LLM. Let Machine Learning Models and LLMs Collaborate for Enhanced In-Context Learning in Healthcare [16.8] 多層構造プロンプトを用いたゼロショット/ファウショットインコンテキスト学習(ICL)のための新しい手法を開発した。
また、ユーザと大規模言語モデル(LLM)間の2つのコミュニケーションスタイルの有効性についても検討する。
本研究は,性別バイアスや偽陰性率などの診断精度とリスク要因を系統的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:52:44 GMT)
Ensuring UAV Safety: A Vision-only and Real-time Framework for Collision Avoidance Through Object Detection, Tracking, and Distance Estimation [16.7] 本稿では,光学センサを用いた非協調航空車両の検出・追跡・距離推定のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
本研究では,単眼カメラの入力のみを用いて,検出された空中物体の距離情報をリアルタイムで推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:06:41 GMT)
LLM-Generated Black-box Explanations Can Be Adversarially Helpful [16.5] 大規模言語モデル(LLM)は、デジタルアシスタントとして機能することで複雑な問題を解決し理解するための重要なツールになりつつある。
本稿では、このアプローチに結びついている隠れたリスクを明らかにする。
LLMの説明が間違った答えを正しく見せると、これは起こります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:23:46 GMT)
Supervised Contrastive Learning with Hard Negative Samples [16.4] 対照的学習(CL)では、正のサンプルを互いに近づき、有用な表現関数を学習する。
クラス情報がない場合、負のサンプルはアンカーとは無関係にランダムに選択される。
Supervised CL (SCL) は、アンカーとラベルが異なるサンプルに対して負のサンプリング分布を条件にすることで、このクラス衝突を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:25:32 GMT)
ChroniclingAmericaQA: A Large-scale Question Answering Dataset based on Historical American Newspaper Pages [16.2] 本研究では,487K問合せ対を持つ大規模時空間QAデータセットであるCentrallingAmericaQAを紹介する。
筆者らのデータセットは,120年にわたる日刊アメリカの新聞コレクションのサブセットから作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:15:24 GMT)
Armored Core of PKI: Remove Signing Keys for CA via Physically Unclonable Function [15.9] PKIでは、認証当局(CA)のキープロテクションの署名が不可欠である。
従来の保護は、攻撃者が常に鍵のデジタルリークをキャプチャできるため、このリスクを排除できない。
本稿では,CA 用物理アンクロー関数 (PUF) の信頼結合を用いた PKI セキュリティ強化である Armored Core を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:50:38 GMT)
Taylor Videos for Action Recognition [15.7] Taylorビデオは、Taylorフレームと呼ばれるそれぞれのフレームにおける支配的な動きをハイライトする新しいビデオフォーマットだ。
テイラー級数 (Taylor series) は、ある点における関数を重要な項で近似するテイラー級数 (Taylor series) にちなむ。
テイラービデオは2D CNN, 3D CNN, トランスフォーマーなど, 一般的なアーキテクチャへの効果的なインプットであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:45:56 GMT)
MH-pFLID: Model Heterogeneous personalized Federated Learning via Injection and Distillation for Medical Data Analysis [15.6] フェデレートラーニングは、局所的なデータアクセスを必要とせず、グローバルモデルをトレーニングするための医療アプリケーションで広く使われている。
知識蒸留を用いた現在の連合学習手法は、公開データセットを必要とし、プライバシとデータ収集の問題を提起する。
我々は、MH-pFLID(MH-pFLID)を用いた新しいフェデレーション学習パラダイム、モデル不均一パーソナライズされたフェデレーション学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:52:27 GMT)
Min-K%++: Improved Baseline for Detecting Pre-Training Data from Large Language Models [15.5] データ検出の事前学習のための新しい手法Min-K%++を提案する。
これは、連続分布の曲率に類似した、入力の周囲の確率がどれだけ急上昇したかを測定する。
WikiMIAのベンチマークでは、Min-K%++が平均5モデル以上のAUROCの検出で6.2%から10.5%の成績を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:10:48 GMT)
Large Language Models are Clinical Reasoners: Reasoning-Aware Diagnosis Framework with Prompt-Generated Rationales [15.4] 本稿では,素早い学習を通して診断過程を合理化する「推論認識」診断フレームワークを提案する。
そこで本研究では,実世界の臨床環境に対する機械生成的合理化の可能性を評価するための新しい基準セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:24:27 GMT)
DP-DyLoRA: Fine-Tuning Transformer-Based Models On-Device under Differentially Private Federated Learning using Dynamic Low-Rank Adaptation [15.0] フェデレートラーニング(FL)により、IoT(Internet of Things)システムのクライアントは、ローカルデータをサーバと共有することなく、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることができる。
差分プライバシ(DP)は、クライアントのコントリビューションにランダム性を加えるメカニズムを備えた、正式なプライバシ保証を提供することによって、そのようなリークに対処する。
差分プライバシーと組み合わせてDP-DyLoRAと呼ぶ適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:10:37 GMT)
(A Partial Survey of) Decentralized, Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [14.9] マルチエージェント強化学習(MARL)は近年急速に普及している。
分散トレーニングと実行メソッドは最も小さな仮定であり、実装が簡単であることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 00:50:08 GMT)
Mitigating Hallucinations in Large Language Models via Self-Refinement-Enhanced Knowledge Retrieval [14.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な機能を示している。
幻覚への感受性は、医療などの重要な分野への展開に重大な課題をもたらす。
我々は,LLMの応答の事実性を高めるために,自己精製強化知識グラフ検索法(Re-KGR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:40:50 GMT)
A Survey on the Real Power of ChatGPT [14.5] ChatGPTはAIコミュニティを変え、ChatGPTのパフォーマンス評価を活発に研究している。
評価の重要な課題は、ChatGPTが依然としてクローズドソースであり、従来のベンチマークデータセットがトレーニングデータとしてChatGPTによって使用された可能性があることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:38:28 GMT)
Calo-VQ: Vector-Quantized Two-Stage Generative Model in Calorimeter Simulation [14.4] 本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を応用した,カロリー検出器応答の高速シミュレーションのための新しい機械学習手法を提案する。
我々のモデルは2段階生成戦略を採用している: 幾何対応のカロリーメータデータを離散潜在空間に圧縮し、次に列モデルを用いて潜在トークンを学習・生成する。
顕著なことに、我々のモデルはミリ秒以内のカロリーメータシャワーを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:12:48 GMT)
Open Challenges and Opportunities in Federated Foundation Models Towards Biomedical Healthcare [14.4] ファンデーションモデル(FM)は、教師なし事前訓練、自己教師付き学習、微調整の指導、人間のフィードバックからの強化学習など、膨大なデータセットで訓練される。
これらのモデルは、臨床報告、診断画像、マルチモーダル患者間相互作用などの多様なデータフォームの処理を必要とする生体医学的応用に不可欠である。
FLをこれらの洗練されたモデルに組み込むことは、機密性の高い医療データのプライバシーを守りながら、分析能力を活用するという有望な戦略を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:22:24 GMT)
Conformal Validity Guarantees Exist for Any Data Distribution [14.4] 理論上,共形予測はテキスト共同データ分布に拡張可能であることを示す。
実践的な応用として、任意のデータ分布に対して特定の共形アルゴリズムを導出する手順を概説する。
提案アルゴリズムは,合成ブラックボックス最適化とアクティブ学習タスクを実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:40:24 GMT)
Look Once to Hear: Target Speech Hearing with Noisy Examples [14.4] 混み合った環境では、人間の脳はターゲット話者からのスピーチに集中することができる。
本稿では,この能力を実現するための新しいインテリジェントな聴取システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:44:18 GMT)
RNNs are not Transformers (Yet): The Key Bottleneck on In-context Retrieval [14.4] 長いシーケンスの処理においてメモリ効率が知られているRNNがトランスフォーマーの性能にマッチするかどうかを理解することに注力する。
重要なボトルネックは、Chain-of-Thought(CoT)であっても、RNNがコンテキストから情報を完全に取得できないことだ。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) や単一トランスフォーマー層の追加など,RNNのコンテキスト内検索能力を向上する手法を採用することで,CoT によるリアルタイム解決可能な問題を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:55:21 GMT)
Incentive-compatible Bandits: Importance Weighting No More [14.3] 本稿では,包括的フィードバックによるインセンティブ適合型オンライン学習の課題について検討する。
この研究では、最初のインセンティブに適合するアルゴリズムを提案し、$O(sqrtKT)$ regret bounds を楽しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:57:13 GMT)
"We are at the mercy of others' opinion": Supporting Blind People in Recreational Window Shopping with AI-infused Technology [14.2] 我々は、視覚障害者がレクリエーション窓ショッピングに必要とする情報ニーズ、課題、そして現在のアプローチについて検討する。
プロモーション情報のプッシュ通知や、興味ある店舗のプル通知が求められていることがわかりました。
我々はこれらの知見を、既存の2つのAI注入支援アプリケーションのコンテキストにおいて、特定の情報モダリティとレンダリングに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:15:24 GMT)
An Empirical Study on the Effectiveness of Large Language Models for SATD Identification and Classification [13.7] Self-Admitted Technical Debt (SATD) は、コードコメントやその他のプロジェクトリソースに文書化されたソフトウェア開発における準最適選択を強調する概念である。
本稿では,SATDの識別と分類における大規模言語モデル(LLM)の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:39:24 GMT)
Explaining Arguments' Strength: Unveiling the Role of Attacks and Supports (Technical Report) [13.6] 関係属性説明(RAE)の新理論を提案する。
RAEは、攻撃の役割に関するきめ細かい洞察を提供し、議論の強さを得るための定量的双極性議論を支援する。
不正検出および大規模言語モデルケーススタディにおけるRAEの応用価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:37:43 GMT)
Random matrix theory improved Fréchet mean of symmetric positive definite matrices [13.5] Fr'echet平均を推定するランダム行列理論に基づく手法を提案する。
人工脳波と実世界の脳波とハイパースペクトルデータの両方を含む評価の結果,我々は最先端の手法を大きく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:00:29 GMT)
Neurosymbolic Grounding for Compositional World Models [13.4] コンポジション一般化のためのオブジェクト中心の世界モデリングフレームワークであるCosmosを紹介する。
コスモスの背後にある中心的な洞察は、新しい形態のニューロシンボリックグラウンドを使うことである。
我々は,このフレームワークが世界モデリングにおけるCompGenの新たな最先端技術を確立していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:54:46 GMT)
Evaluating Adversarial Robustness in the Spatial Frequency Domain [13.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、コンピュータビジョンタスクの大部分を占めてきた。
敵攻撃に対するCNNの脆弱性は、これらのモデルを安全クリティカルなアプリケーションにデプロイすることを懸念している。
本稿では,周波数領域におけるCNNモデルの脆弱性を探索する実験的検討を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:20:47 GMT)
zkFL: Zero-Knowledge Proof-based Gradient Aggregation for Federated Learning [13.1] フェデレートラーニング(FL)は、中央アグリゲータのオーケストレーションの下で、複数の分散クライアントが協力してモデルをトレーニングできる機械学習パラダイムである。
従来のFLは、クライアントのコホートを正直に形成する中心集合体の信頼前提に依存している。
我々は、ゼロ知識証明を利用して、トレーニングモデル集約プロセス中に悪意あるアグリゲータの問題に取り組むzkFLを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:31:42 GMT)
GraphRelate3D: Context-Dependent 3D Object Detection with Inter-Object Relationship Graphs [13.1] グラフ生成器とグラフニューラルネットワーク(GNN)から構成されるオブジェクト関係モジュールを導入し、特定のパターンから空間情報を学習し、3次元オブジェクト検出を改善する。
提案手法は,KITTI検証セットにおけるPV-RCNNのベースラインを,軽度,中等度,難易度でそれぞれ0.82%,0.74%,0.58%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:18:02 GMT)
Improving Instruction Following in Language Models through Proxy-Based Uncertainty Estimation [12.9] 本稿では,ペア応答の品質に対するロバストな不確実性推定を導入した不確実性認識リワードモデル(URM)を提案する。
実験結果から,提案したプロキシを言語モデルトレーニングに組み込むことによる大きなメリットが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:14:11 GMT)
LiveTune: Dynamic Parameter Tuning for Feedback-Driven Optimization [12.9] 提案するLiveTuneは,LiveVariablesによる最適化ループのリアルタイムパラメータ調整を実現する新しいフレームワークである。
Live Variablesは、システム上の指定されたポートにパラメータを格納することで、継続的なフィードバック駆動の最適化を可能にし、動的に調整できる。
エージェントがベースラインよりも5倍改善したことを学習中に、ユーザが報酬構造のダイナミクスを変更する強化学習アプリケーションで、LiveTuneの有効性と価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:31:21 GMT)
A Deep Dive into Large Language Models for Automated Bug Localization and Repair [12.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自動プログラム修復(APR)など、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて顕著な効果を示している。
本研究では,LSMを用いた自動バグ修正について深く検討する。
異なるLLMを用いてバグの局所化と修正を分離することにより、多様なコンテキスト情報の効果的な統合が可能になる。
Toggleは、CodeXGLUEコード改善ベンチマークで、新しい最先端(SOTA)パフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:36:52 GMT)
A Unified Review of Deep Learning for Automated Medical Coding [12.7] 本稿では,医療用符号化モデルの構成要素を汎用的に理解するための統一的な枠組みを提案する。
本フレームワークは, テキスト特徴抽出のためのエンコーダモジュール, 隠蔽表現を医療コードに変換するデコーダモジュール, 補助情報の利用の4つの主要コンポーネントに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:58:46 GMT)
Multi-Object Tracking in the Dark [12.5] 低照度シーンは、現実世界の応用(例えば、夜間の自動運転と監視)で一般的である
本稿では,暗黒シーンにおける多対象追跡に着目した。
LTrackと呼ばれる低照度多物体追跡手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:00:04 GMT)
Swallowing the Bitter Pill: Simplified Scalable Conformer Generation [12.3] 分子コンホメータを簡易な定式化により予測する新しい手法を提案する。
構造学習を根本的に単純化し、モデルサイズのスケールアップを簡単にできます。
このモデルは、分子コンフォーマー場(MCF)と呼ばれ、コンフォーマー構造を分子グラフから空間内の3D位置に直接マッピングする関数としてパラメータ化することで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:32:48 GMT)
A systematic investigation of learnability from single child linguistic input [12.3] 言語モデル(LM)は言語的に一貫性のあるテキストを生成するのに顕著な能力を示した。
しかし、これらのモデルのトレーニングデータと、子供が受ける言語的入力との間には、大きなギャップがある。
本研究は, 一人の子どもの言語入力のサブセットに基づいて, LMを訓練することに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:54:59 GMT)
Linear Explanations for Individual Neurons [12.2] 高い活性化範囲は、ニューロンの因果効果のごく一部にのみ寄与することを示す。
さらに、低いアクティベーションを引き起こす入力は、しばしば非常に異なるものであり、高いアクティベーションを見るだけでは確実に予測できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:48:37 GMT)
From Prompt Engineering to Prompt Science With Human in the Loop [12.2] 本稿では、それに対応する定性的な方法を通じて、コードブック構築にインスパイアされた新しい方法論を提案する。
研究者の集合が、厳密なラベル付け、検討、文書化のプロセスを通じて、主観性を排除し、生成プロセスに透明性と複製性をもたらす方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:50:26 GMT)
Non-stationary Domain Generalization: Theory and Algorithm [11.8] 本稿では,非定常環境における領域一般化について検討する。
まず,環境非定常性がモデル性能に及ぼす影響について検討する。
そこで我々は適応不変表現学習に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:32:43 GMT)
DP-BREM: Differentially-Private and Byzantine-Robust Federated Learning with Client Momentum [11.7] フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加するクライアントが機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
既存のFLプロトコルは、データのプライバシやモデルの堅牢性を損なうような攻撃に対して脆弱である。
我々は,クロスサイロFLにおける差分プライバシ(DP)とビザンチンの堅牢性を同時に達成することに注力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:50:43 GMT)
Semantic and Spatial Adaptive Pixel-level Classifier for Semantic Segmentation [11.2] 上記の課題に対処する新しい意味的・空間的適応型分類器を提案する。
具体的には、固定されたプロトタイプから得られた粗いマスクを用いて、テスト画像のセマンティック領域と空間領域の中心に向けて固定されたプロトタイプを調整する。
提案したSSAは,計算コストを最小限に抑えて,ベースラインモデルのセグメンテーション性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:14:23 GMT)
Federated Document Visual Question Answering: A Pilot Study [11.2] 文書は著作権や私的な情報を含む傾向があり、公開を禁止している。
本研究では,分散化されたプライベートドキュメントデータに基づく共有モデルの学習方法として,フェデレーション付き学習スキームの利用について検討する。
我々は,さまざまなDocVQAデータセットを用いたフェデレーショントレーニングにおいて,事前学習戦略が効果的に学習し,スケールアップ可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:53:05 GMT)
Dynamically Scaled Temperature in Self-Supervised Contrastive Learning [11.1] 本稿では,コサインの類似性に依存した温度スケーリング機能を提案することで,自己教師型学習におけるInfoNCE損失の性能向上に着目する。
実験的な証拠は、提案フレームワークが損失ベースのSSLアルゴリズムよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:26:36 GMT)
Moderating New Waves of Online Hate with Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models [11.1] 我々は、オンライン憎悪の新しい波を効果的に緩和する、HATEGUARDと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
我々の研究は、オンラインヘイトの新しい波の出現によって引き起こされる深刻な脅威を強調し、この脅威に現実的に対処するパラダイムシフトを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:01:55 GMT)
An Adaptive Cost-Sensitive Learning and Recursive Denoising Framework for Imbalanced SVM Classification [11.0] カテゴリー不均衡は、分類分野において最も人気があり重要な問題の一つである。
不均衡データセットに基づいてトレーニングされた感情分類モデルは、容易に信頼性の低い予測につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:45:51 GMT)
Correct and Optimal: the Regular Expression Inference Challenge [10.9] コード/言語モデリングの課題として正規表現推論(REI)を提案する。
私たちはREIのための最初の大規模データセットを作成し、公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:16:19 GMT)
Can Factual Statements be Deceptive? The DeFaBel Corpus of Belief-based Deception [10.8] DeFaBelコーパス(DeFaBel corpus)は,信仰に基づく詐欺のクラウドソースリソースである。
この事実性、個人的な信念、欺く意図の相互作用は、まだ未調査の領域である。
DeFaBel corpus にはドイツ語 1031 のテキストが含まれており、そのうち643 は偽造、388 は非偽造である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:58:04 GMT)
Time Evidence Fusion Network: Multi-source View in Long-Term Time Series Forecasting [10.7] 時系列予測は、しばしばタイムラインを要求し、モデルバックボーンの研究は年々ホットなトピックである。
本稿では情報融合の観点から新しいバックボーンを提案する。
実際のデータ実験では、EFNはPatchTSTに匹敵する低い誤差で部分的に最先端を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:10:22 GMT)
Multi-level Personalized Federated Learning on Heterogeneous and Long-Tailed Data [10.6] マルチレベル・パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(MuPFL)という革新的パーソナライズド・パーソナライズド・ラーニング・フレームワークを導入する。
MuPFLは3つの重要なモジュールを統合している: Biased Activation Value Dropout (BAVD), Adaptive Cluster-based Model Update (ACMU), Prior Knowledge-assisted Fine-tuning (PKCF)。
様々な実世界のデータセットの実験では、MuPFLは極端に非i.d.と長い尾の条件下であっても、最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:52:53 GMT)
Dual-Task Vision Transformer for Rapid and Accurate Intracerebral Hemorrhage Classification on CT Images [10.4] 脳内出血 (ICH) は、脳血管の破裂によって引き起こされる疾患である。
ICHと正常分類のためのデータセットを構築し,出血位置に基づく3種類のICH画像分類を行った。
ネットワーク内に2つの多層認識(MLP)ベースのデコーダを組み込んで,ICHの存在を同時同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:17:31 GMT)
Aerial-NeRF: Adaptive Spatial Partitioning and Sampling for Large-Scale Aerial Rendering [10.3] 複雑な空中シーンを高精度でレンダリングするためのAerial-NeRFを提案する。
当社のモデルでは,複数の競合に比べて4倍以上の高速レンダリングを実現しています。
2つのパブリックな大規模空中データセットに対して、最先端の新たな結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:57:02 GMT)
PAC-Bayesian Generalization Bounds for Knowledge Graph Representation Learning [10.2] 知識グラフ表現学習法における最初のPAC-Bayesian一般化境界について述べる。
一般化境界における重要な要素は、3つの実世界の知識グラフ上での実際の一般化誤差を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:03:53 GMT)
Generalization analysis with deep ReLU networks for metric and similarity learning [10.0] 実測値の具体的な構造を利用して,計量と類似性学習の一般化性能について検討する。
我々の知る限りでは、これは計量と類似性学習のための過剰な一般化誤差を提供する最初の既知の一般化解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:55:27 GMT)
Single-seed generation of Brownian paths and integrals for adaptive and high order SDE solvers [9.9] 適応型高次解法を新しいVBTアルゴリズムで実現した2つの応用について述べる。
適応解法を用いて高揮発性CIRモデルをシミュレートし、定常ステップの収束順序を2倍以上に向上する。
MCMC問題に対して, 適応的第三次ランゲヴィン解法を応用し, 関数評価の10分の1しか用いない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:16:23 GMT)
Learning Latent Dynamic Robust Representations for World Models [9.8] Visual Model-Based Reinforcement Learning (MBL)は、環境の基盤となるダイナミクスに関する知識をエージェントに伝えることを約束する。
ドリーマーのような時空エージェントは、観測空間に無関係なノイズが存在する場合、しばしば視覚的なピクセルベースの入力に苦しむ。
本研究では,世界モデルにおけるタスク固有の環境の内在的側面を捉えるために,アテンポ的マスキング戦略と潜在的再構築を併用して適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:28:42 GMT)
Sharing Asymmetric Einstein-Podolsky-Rosen Steering with Projective Measurements [9.8] EPR(Einstein-Podolsky-Rosen)ステアリングは、異なる非対称な特性を示す。
EPRステアリングは、一方のデバイス非依存の量子情報タスクに必要な量子リソースとして機能する。
我々の研究は、量子相関の共有における射影測定の役割の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 05:46:51 GMT)
PCLMix: Weakly Supervised Medical Image Segmentation via Pixel-Level Contrastive Learning and Dynamic Mix Augmentation [9.8] そこで本研究では,PCLMixという医用画像分割フレームワークを提案する。
PCLMixはヘテロジニアスなデュアルデコーダのバックボーン上に構築されており、構造的事前の欠如に対処している。
ACDCデータセットの実験では、PCLMixが局所的な監視信号をグローバルな規模に適切に伝播することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:38:02 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） (Fri, 10 May 2024 02:49:16 GMT)
Shifting to Machine Supervision: Annotation-Efficient Semi and Self-Supervised Learning for Automatic Medical Image Segmentation and Classification [9.7] 我々は、自己教師型および半教師型学習の進歩を活用する新しいアプローチであるS4MIパイプラインを紹介する。
本研究は、これらの手法を3つの異なる医用画像データセット上で評価し、分類と分割作業の有効性を評価する。
注目すべきは、半教師付きアプローチはセグメンテーションにおいて優れた結果を示し、全データセットで50%少ないラベルを使用しながら、完全な教師付き手法よりも優れた結果を示したことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:20:06 GMT)
The Ghanaian NLP Landscape: A First Look [9.2] 特にガーナ語は絶滅が記録され、いくつかは危険にさらされている。
本研究は、ガーナ語に焦点をあてた自然言語処理(NLP)研究の包括的調査のパイオニアである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:39:09 GMT)
Zero-shot Degree of Ill-posedness Estimation for Active Small Object Change Detection [9.0] 日常的な屋内ナビゲーションでは、ロボットは区別できない小さな変化物体を検出する必要がある。
既存の技術は、変更検出モデルを正規化するために、高品質なクラス固有オブジェクトに依存している。
本研究では,受動とアクティブビジョンの両方を改善するために,DoIの概念を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:56:39 GMT)
The Role of Learning Algorithms in Collective Action [9.0] 機械学習における集合的行動(英: Collective action)とは、協調したグループが機械学習アルゴリズムよりも持つことができる制御の研究である。
我々は,学習アルゴリズムの選択が,実践的な環境での集団の成功に果たす役割に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:36:59 GMT)
Music Emotion Prediction Using Recurrent Neural Networks [8.9] 本研究は,聴取者の感情状態に合うように音楽を調整することで,音楽レコメンデーションシステムを強化し,治療介入を支援することを目的とする。
ラッセルの感情クアドラントを用いて、音楽を4つの異なる感情領域に分類し、これらのカテゴリーを正確に予測できるモデルを開発する。
我々のアプローチは、Librosaを使って包括的なオーディオ機能を抽出し、標準RNN、双方向RNN、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークなど、さまざまなリカレントニューラルネットワークアーキテクチャを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:03:20 GMT)
Novel Class Discovery for Ultra-Fine-Grained Visual Categorization [8.6] 我々はUFG-NCD(Ultra-Fine-Grained Novel Class Discovery)と呼ばれる新しいタスクを提案する。
UFG-NCDは部分注釈データを利用して、Ultra-FGVC用のラベルなし画像の新しいカテゴリを識別する。
RAPLは様々なデータセットのベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:31:11 GMT)
A Lightweight Transformer for Remote Sensing Image Change Captioning [8.6] 本稿では、リモートセンシング画像変更キャプション(RSICC)タスクのためのスパースフォーカス変換器(SFT)を提案する。
提案するSFTネットワークは,スパースアテンション機構を組み込むことで,パラメータ数と計算複雑性を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:56:53 GMT)
A Novel and Optimal Spectral Method for Permutation Synchronization [8.5] 置換同期はコンピュータ科学において重要な問題であり、多くのコンピュータビジョンタスクの重要なステップを構成する。
本稿では,新しい,統計的に最適なスペクトルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 00:23:04 GMT)
Prior-guided Diffusion Model for Cell Segmentation in Quantitative Phase Imaging [8.5] 本研究は、先行誘導されたコンテンツ情報を起動ノイズに導入することにより、DMに基づくセグメンテーションを強化することを目的とする。
セルセグメンテーションのための様々なQPIデータセットの大規模な実験により,提案手法は単一サンプリングのみで優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:40:39 GMT)
ATSumm: Auxiliary information enhanced approach for abstractive disaster Tweet Summarization with sparse training data [8.4] 本研究は、補助情報を用いてデータ空間の問題に効果的に対処する抽象的なTweet Summarizer(ATSumm)を提案する。
キーフレーズアテンションと呼ばれるユニークなアテンション機構を利用するAuxPGN(Auxiliary Pointer Generator Network)モデルを提案する。
提案手法を,13の災害データセットを対象とした10の最先端手法と比較することにより評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:36:56 GMT)
Automating TODO-missed Methods Detection and Patching [8.4] 本稿では,ソフトウェアプロジェクトのメソッドに対するコメントを自動的にパッチするTDPatcher (TO-comment Patcher)を提案する。
私たちのモデルには、オフライン学習とオンライン推論の2つの主要なステージがあります。
私たちは、上位10,000のPython GitHubリポジトリからメソッドを収集し、評価することでデータセットを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:38:28 GMT)
For the Misgendered Chinese in Gender Bias Research: Multi-Task Learning with Knowledge Distillation for Pinyin Name-Gender Prediction [8.3] 我々は、Pinyinの名前と性別の推測問題を定式化し、知識蒸留によるマルチタスク学習ネットワークを設計する。
当社のオープンソース手法は,9.70%から20.08%の精度で商品名と性別の推測ツールを上回り,最先端のアルゴリズムを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:16:07 GMT)
Lightweight Inference for Forward-Forward Algorithm [8.1] 本稿では,フォワードフォワードアルゴリズムを用いて学習したディープニューラルネットワークを対象とした,軽量な推論手法を提案する。
MNISTデータセットとCIFARデータセット、およびてんかん性発作検出と心臓不整脈分類の2つの現実的応用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:42:24 GMT)
Leveraging IRS Induced Time Delay for Enhanced Physical Layer Security in VLC Systems [8.1] 内部可視光通信(VLC)は、光が伝播する狭い領域の外の攻撃者に対して安全であると考えられている。
物理層セキュリティ(PLS)を強化するための新しい技術、インテリジェント反射面(IRS)が最近導入された。
本稿は,VLCシステムにおける時間遅延が機密保持率に与える影響を初めて取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:03:43 GMT)
G4SATBench: Benchmarking and Advancing SAT Solving with Graph Neural Networks [8.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ブール満足度問題(SAT)を解決するための有望なアプローチとして登場した。
G4SATBenchは、GNNベースのSATソルバの包括的な評価フレームワークを確立する最初のベンチマーク研究である。
本結果は,GNNベースのSATソルバの性能に関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:45:26 GMT)
Static Quantum Errors and Purification [7.8] 不良製造やシステムの不適切な保守など、ノイズの多い資源について検討する。
本稿では,ノイズの少ない資源を繰り返し適用することにより,静的な誤りを抑え,ノイズのないSPAMを浄化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:46:18 GMT)
Evaluating and Mitigating Linguistic Discrimination in Large Language Models [7.6] 大規模言語モデル(LLM)は、言語間のトレーニングデータの不均一な分布に起因する言語識別を示す。
類似性に基づく投票方式である LDFighter を提案し,LLM における言語的差別を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:09:02 GMT)
Calibration in Deep Learning: A Survey of the State-of-the-Art [7.6] ディープニューラルネットワークのキャリブレーションは、安全クリティカルなアプリケーションにおいて、信頼性が高く堅牢なAIシステムを構築する上で重要な役割を果たす。
近年の研究では、予測能力の高い現代のニューラルネットワークは、キャリブレーションが不十分であり、信頼性の低いモデル予測を生成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:16:18 GMT)
LyS at SemEval-2024 Task 3: An Early Prototype for End-to-End Multimodal Emotion Linking as Graph-Based Parsing [7.5] 本稿では,会話におけるマルチモーダル感情原因分析に着目したSemEval 2024 Task 3への参加について述べる。
我々は,多人数会話における因果関係の同定にグラフベースの手法を用いたエンドツーエンドシステムの初期プロトタイプを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:03:37 GMT)
Residual-NeRF: Learning Residual NeRFs for Transparent Object Manipulation [7.4] 既存の手法では、透明物体に挑戦するための完全な深度マップの再構築が困難である。
近年の研究では、透明な物体を持つシーンにおける深度知覚のために、ニューラル放射場(NeRF)がうまく機能していることが示されている。
透明物体の深度知覚とトレーニング速度を改善する手法であるResidual-NeRFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:53:29 GMT)
Compressing Sign Information in DCT-based Image Coding via Deep Sign Retrieval [7.3] 我々は,手話検索と呼ばれる手話情報に対する効率的な圧縮手法を提案する。
この方法は、古典的な信号復元問題である位相検索にインスパイアされている。
提案手法は,従来の手法よりも符号とコストのビット量で優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:19:16 GMT)
Riemann-Lebesgue Forest for Regression [7.3] 我々はリーマン・ルベーグ木(RLT)と呼ばれる新しい木学習者を開発し、ルベーグ型伐採を行う機会を得た。
最適リーベーグ型切削は通常のCART citeBreiman 1984AR切削よりもY$の分散低減効果が大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:06:41 GMT)
Enhancing Weakly Supervised Semantic Segmentation with Multi-modal Foundation Models: An End-to-End Approach [7.0] Weakly-Supervised Semantic (WSSS)は、広範囲なラベリングに対してコスト効率のよい回避手段を提供する。
既存のWSSSメソッドは、セグメンテーション結果の低さにつながるオブジェクトの境界を理解するのに苦労しています。
本稿では,境界ボックス内の視覚的基盤モデルを活用することにより,これらの問題に対処する,新しい効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:42:25 GMT)
From Interpolation to Extrapolation: Complete Length Generalization for Arithmetic Transformers [7.0] 対象の注意バイアスの助けを借りて,変圧器モデルを長大化することができることを示す。
ABC を用いて,変圧器モデルにより,ある種の算術課題において,前例のないほぼ完全長の一般化を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:41:34 GMT)
Concolic Testing of JavaScript using Sparkplug [6.9] JSのInsitu Concolic Testingは有効だが、遅く、複雑である。
本稿では,V8 Sparkplugのベースラインコンパイラと,LLVM IR変換への組立のためのリミルライブラリによるトレースを改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:11:53 GMT)
Self-Consistent Recursive Diffusion Bridge for Medical Image Translation [6.9] ディノイング拡散モデル (DDM) は, 対向モデルよりも訓練安定性が向上し, 医用画像翻訳において近年注目を集めている。
医用画像翻訳の性能向上を目的とした自己整合反復拡散橋(SelfRDB)を提案する。
マルチコントラストMRIおよびMRI-CT翻訳における包括的解析は、SelfRDBが競合する手法に対して優れた性能を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:39:55 GMT)
Decomposing weather forecasting into advection and convection with neural networks [6.8] 本稿では,動的コアの水平移動と物理パラメータ化の垂直移動を別々に学習する,シンプルで効果的な機械学習モデルを提案する。
我々のモデルは、大気モデルにおける変数の遷移をシミュレートするための、新しく効率的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:46:32 GMT)
Fine-tuning Pre-trained Named Entity Recognition Models For Indian Languages [6.8] 課題を分析し,インド語の多言語名称認識に適した手法を提案する。
主要な2つのインド語族から4つのインド語に対する40K文の注釈付きエンティティコーパスを提示する。
我々は、我々のモデルの有用性を裏付けるインド言語のための、全く見当たらないベンチマークデータセットにおいて、同等のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:57:50 GMT)
Time-aware Heterogeneous Graph Transformer with Adaptive Attention Merging for Health Event Prediction [6.6] 本稿では,疾患領域の知識を同化し,薬物と疾患の複雑な関係を解明するための新しい異種グラフ学習モデルを提案する。
2つの医療データセットで評価したところ、予測精度と解釈可能性の両方において顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:20:57 GMT)
Imaginarity of quantum channels: Refinement and Alternative [6.6] 我々は、この測度を適切にするために、量子チャネルの虚度測度(imaginarity measure)の要求に強い単調性と凸性を加える。
本稿では, 量子チャネルのロバスト性, トレースノルム, エントロピーの3つの虚偽測度について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:27:18 GMT)
ASF-YOLO: A Novel YOLO Model with Attentional Scale Sequence Fusion for Cell Instance Segmentation [6.5] ASF-YOLO(Attentional Scale Sequence Fusion based You Only Look Once)フレームワークを提案する。
空間的およびスケール的な特徴を組み合わせて、正確で高速なセルインスタンスのセグメンテーションを行う。
ボックスmAPは0.91、マスクmAPは0.887、推論速度は2018 Data Science Bowlのデータセットで47.3 FPSである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:25:48 GMT)
MDNet: Multi-Decoder Network for Abdominal CT Organs Segmentation [6.5] 臓器の形状,大きさ,複雑な解剖学的関係における異質性の課題に対処するためのtextbftextitacMDNetを提案する。
textitacMDNetは、トレーニング済みのtextitMiT-B2 をエンコーダと複数の異なるデコーダネットワークとして使用するエンコーダ-デコーダネットワークである。
textitacMDNetは、他のベースラインモデルよりも解釈可能で堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:03:03 GMT)
Efficient Reinforcement Learning via Decoupling Exploration and Utilization [6.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ゲーム、ロボティクス、自動運転車など、さまざまな分野やアプリケーションで大きな成功を収めている。
本研究の目的は,探索と利用を分離して効率よく学習するエージェントを訓練することであり,エージェントが最適解の難解を逃れられるようにすることである。
提案したOPARL(Optimistic and Pessimistic Actor Reinforcement Learning)アルゴリズムに実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:44:40 GMT)
Nonlinear classification of neural manifolds with contextual information [6.3] 多様体容量は、人口幾何学とニューラル多様体の分離性とを結びつける有望な枠組みとして出現している。
本稿では,文脈入力情報を活用することによって,この制限を克服する理論的枠組みを提案する。
我々のフレームワークの表現性の向上は、階層階層の初期段階のディープネットワークにおける表現アンハングメントをキャプチャするが、以前は分析にはアクセスできない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:37:31 GMT)
G-FARS: Gradient-Field-based Auto-Regressive Sampling for 3D Part Grouping [6.2] 本稿では,3次元部分グルーピングタスクに特化して,グラディエントフィールドに基づく自動回帰サンプリングフレームワーク(G-FARS)を提案する。
本フレームワークでは,部分選択の観点から,ログ条件付き確率密度の勾配を学習するために,勾配場に基づく選択グラフニューラルネットワーク(GNN)を設計する。
我々のフレームワークは、混合部分集合からそれらを反復的に選択することで、自律的に3Dパーツをグループ化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:58:40 GMT)
GreedyViG: Dynamic Axial Graph Construction for Efficient Vision GNNs [5.9] ビジョングラフニューラルネットワーク(ViG)は、コンピュータビジョンの探索のための新しい道を提供する。
ViGsの主なボトルネックは、グラフ構築に使用される非効率なk-アネレスト隣り(KNN)演算である。
KNNよりも効率的な動的軸グラフ構築(DAGC)を設計するための新しい手法を提案する。
また,DAGCを用いた新しいCNN-GNNアーキテクチャであるGreedyViGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:21:16 GMT)
NeRFFaceSpeech: One-shot Audio-driven 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） (Fri, 10 May 2024 14:13:10 GMT)
Sharp analysis of out-of-distribution error for "importance-weighted" estimators in the overparameterized regime [5.7] 我々は「重要重み」を組み込んだコスト感受性補間解の分布内および分布外テスト誤差を解析する。
我々の分析は上界と下界を一致させて鋭く、データ次元に関する仮定を著しく弱めている。
誤差の特徴は重みの選択にも当てはまり、最悪の場合のロバスト性から分布シフト、平均精度の間には新たなトレードオフが浮かび上がっています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:43:17 GMT)
Towards Browser Controls to Protect Cookies from Malicious Extensions [5.4] クッキーは、それらを盗み、ユーザーアカウントに不正アクセスしようとする攻撃の貴重な標的だ。
拡張は、複数の特権APIにアクセスするサードパーティのHTML/JavaScriptアドオンであり、一度に複数のWebサイトで実行できる。
悪質なエクステンションからクッキーを保護する2つの新しいクッキー属性に基づいたブラウザ制御を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:04:56 GMT)
FunnelNet: An End-to-End Deep Learning Framework to Monitor Digital Heart Murmur in Real-Time [5.4] 心室は、心臓内の乱流によって生じる異常な音である。
本研究は,従来型および深部畳み込み型ネットワークを用いた,エンドツーエンドの心臓外傷検出手法を開発することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:12:17 GMT)
Scalable Property Valuation Models via Graph-based Deep Learning [5.2] 類似した特徴を持つ近隣住宅の配列を効果的に同定する2つの新しいグラフニューラルネットワークモデルを開発した。
本研究では, グラフニューラルネットワークを用いて住宅価格予測を行うことにより, 住宅価格予測の精度を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:54:55 GMT)
Multi-Scale and Multi-Layer Contrastive Learning for Domain Generalization [5.1] 深部畳み込みニューラルネットワークの一般化能力は、ネットワークの多層的および多スケール的表現を活用することで向上できると論じる。
画像分類器の領域一般化を目的とした,低レベル特徴と高レベル特徴を複数スケールで組み合わせたフレームワークを提案する。
我々のモデルは従来のDG手法よりも優れており、全てのデータセットにおいて競争力と最先端の結果を連続的に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:09:20 GMT)
Controllable Image Generation With Composed Parallel Token Prediction [5.1] 合成画像生成は、2つ以上の入力概念が必ずしも訓練中に一緒に現れない状況においてモデルをうまく一般化する必要がある。
本稿では、潜在空間の離散生成モデルの対数確率出力を構成することにより、画像の制御可能な条件生成のための定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:27:35 GMT)
SAM-I-Am: Semantic Boosting for Zero-shot Atomic-Scale Electron Micrograph Segmentation [5.0] 最先端の基盤モデルは、ドメインによって無意味で誤った結果を生成することができる。
微調整と再訓練は特定の領域では不可能である。
セマンティック・ブースティング(セマンティック・ブースティング)を提案する: ゼロショット基礎モデルが与えられた場合、セマンティック・セグメンテーションをガイドし、ドメインの期待に合うように結果を調整する。
我々は、(絶対)+21.35%、+12.6%、+5.27%の平均IoU、-9.91%、-18.42%、-4.06%のゼロショット性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:08:01 GMT)
Deep video representation learning: a survey [5.0] 近年,視覚データに対する逐次的特徴学習法が提案され,その特徴と欠点を比較して一般的なビデオ解析を行った。
ビデオ解析と理解を含むコンピュータビジョンタスクにおいて、ビデオの効果的な機能を構築することが根本的な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:20:11 GMT)
Benchmarking Classical and Learning-Based Multibeam Point Cloud Registration [4.9] 水中領域では、マルチビームエコーソーダ(MBES)ポイントクラウドデータのほとんどの登録は古典的手法で行われている。
本研究では,2つの古典的手法と4つの学習的手法のパフォーマンスをベンチマークする。
我々の知る限りでは、AUVベースのMBESデータセット上で学習ベースと古典的登録方法の両方をベンチマークする最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:23:33 GMT)
Risks of Practicing Large Language Models in Smart Grid: Threat Modeling and Validation [4.9] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)において重要なブレークスルーであり、スマートグリッド内での応用の可能性を持っている。
スマートグリッドのような重要なインフラに展開する前に,LSMに関連するリスクを調査し,評価することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:10:50 GMT)
Uncertainty-aware Semantic Mapping in Off-road Environments with Dempster-Shafer Theory of Evidence [4.8] 本稿では,DST(Dempster-Shafer Theory of Evidence)の明確な推論をマッピングパイプライン全体に組み込む,明確な意味マッピングフレームワークを提案する。
この枠組みは不確実性マップの信頼性を高め、知覚的不確実性の高いシーンにおいて既存の手法を一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:32:01 GMT)
Improving the Privacy Loss Under User-Level DP Composition for Fixed Estimation Error [4.8] 都市の複数のグリッドにおいて,サンプル平均のユーザレベルでの個人リリースと速度値のばらつきについて検討する。
私たちの主なコントリビューションは、ユーザのコントリビューション数をクリッピングして、反復的、インスタンス依存のアルゴリズムです。
擬似ユーザ生成機構の簡単な拡張による最悪のケースエラーの改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:24:35 GMT)
Boolean matrix logic programming for active learning of gene functions in genome-scale metabolic network models [4.8] 我々は、細胞工学の促進と生物学的発見を促進するために、論理ベースの機械学習技術を適用しようとしている。
我々は,情報的実験を導くことでゲノム仮説空間を効率的に探索する新しいシステム,BMLP_active$を導入する。
$BMLP_active$は、ランダムな実験よりもトレーニング例が少ない遺伝子ペア間の相互作用をうまく学べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:51:06 GMT)
SAM3D: Zero-Shot Semi-Automatic Segmentation in 3D Medical Images with the Segment Anything Model [4.7] SAM3Dは,既存のセグメンテーションモデル上に構築された3次元画像の半自動ゼロショットセグメンテーションのための新しいアプローチである。
我々は,非直交軸に沿った体積スライシング,3次元の効率的なプロンプト,事前訓練されたSAMを用いたスライスワイズワイズ推論,3次元の再構成と精細化という4段階の戦略により,高速かつ正確な3次元画像分割を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:26:17 GMT)
DIGEST: Fast and Communication Efficient Decentralized Learning with Local Updates [4.4] 広く検討されている分散学習アルゴリズムは、Gossipとランダムウォークベースの学習である。
高速で通信効率のよい非同期分散学習機構DIGESTを設計する。
我々は、ロジスティック回帰とディープニューラルネットワークResNet20のためのシングルストリームおよびマルチストリームDIGESTの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:28:59 GMT)
A First Step in Using Machine Learning Methods to Enhance Interaction Analysis for Embodied Learning Environments [4.3] 本研究は,機械学習とマルチモーダル学習分析を用いて,研究者のタスクを簡略化することを目的とする。
本研究は,学生の状態,行動,視線,感情,運動をタイムライン上で視覚的に表現できる可能性を決定するための最初のケーススタディである。
このタイムラインにより,マルチモーダル・インタラクション分析によって同定された臨界学習モーメントのアライメントを調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:40:24 GMT)
myAURA: Personalized health library for epilepsy management via knowledge graph sparsification and visualization [4.3] myAURAは、てんかん患者、介護者、そして研究者がケアや自己管理に関する決定を下すのを助けるために設計されたアプリケーションです。
MyAURAは、生体医学データベース、ソーシャルメディア、電子健康記録などのてんかんに関連する異種データ資源の連合に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:05:44 GMT)
MRSegmentator: Robust Multi-Modality Segmentation of 40 Classes in MRI and CT Sequences [4.0] このモデルは、英国バイオバンクの1200個の手動のMRIスキャン、221個の社内MRIスキャン、1228個のCTスキャンでトレーニングされた。
明確に定義された臓器のセグメンテーションにおいて高い精度を示し、Dice similarity Coefficient(DSC)スコアは左右の肺では0.97、心臓では0.95であった。
また、肝臓 (DSC: 0.96) や腎臓 (DSC: 0.95 left, 0.95 right) のような臓器の頑健性も示し、より可変性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:15:42 GMT)
Exploring the Interplay of Interpretability and Robustness in Deep Neural Networks: A Saliency-guided Approach [4.0] 敵対的攻撃は、ディープラーニングモデルを安全クリティカルなアプリケーションにデプロイする上で大きな課題となる。
モデルの堅牢性を維持しながら解釈可能性を確保することは、これらのモデルの信頼と理解を促進する上で不可欠である。
本研究では,Saliency-Guided Trainingがモデルロバスト性に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:21:03 GMT)
C-ShipGen: A Conditional Guided Diffusion Model for Parametric Ship Hull Design [3.8] 船の設計プロセスの改善は、顧客に対して高品質な設計を提供しながら、大幅なコスト削減につながる可能性がある。
船体設計のための新しい技術は拡散モデル(英語版)である。
本稿では,特定の制約を課した船体設計を生成する条件拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:10:49 GMT)
Forward and Backward Constrained Bisimulations for Quantum Circuits using Decision Diagrams [3.8] 我々は,古典コンピュータ上での量子回路のシミュレーションを効率的に行う手法を開発した。
特に,制約バイシミュレーションにより,決定図に基づく量子回路シミュレーションを桁違いに高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:04:51 GMT)
Can Large Language Models Replicate ITS Feedback on Open-Ended Math Questions? [3.7] 本研究では,大規模言語モデルのオープンエンド数学質問に対するフィードバック生成能力について検討する。
オープンソースのモデルとプロプライエタリなモデルの両方が、トレーニング中に見たフィードバックを複製する可能性を示していますが、以前は見つからなかった学生のエラーに対して、十分に一般化していません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:53:53 GMT)
Aspect-based Sentiment Evaluation of Chess Moves (ASSESS): an NLP-based Method for Evaluating Chess Strategies from Textbooks [3.7] 本研究は, テキストに基づくチェスの動きを評価する手段として, 修正感情分析法の適用可能性について検討する。
移動行動句から洞察を抽出することにより,よりきめ細やかで文脈的に認識されたチェスの動きに基づく感情分類を提供することが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:23:43 GMT)
Kolmogorov-Arnold Networks are Radial Basis Function Networks [3.5] 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)で使用される3次B-スプラインがガウス半径基底関数によってよく近似できることを示す。
高速な実装であるFastKANは、放射基底関数(RBF)ネットワークでもある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:03:45 GMT)
Physics-inspired Neural Networks for Parameter Learning of Adaptive Cruise Control Systems [3.5] 本稿では,自動車産業におけるアクセプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)システムのパラメータを学習するための物理インスパイアされたニューラルネットワーク(PiNN)を提案し,開発する。
開発したPiNNは、ACC搭載車両の縦方向のダイナミクスの代理モデルとして機能する。
この結果は、異なる自動車メーカーのストックACCシステムの未知の設計パラメータを学習する上で、提案するPiNNの優れた予測能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:47:37 GMT)
Comparative Analysis of Advanced Feature Matching Algorithms in Challenging High Spatial Resolution Optical Satellite Stereo Scenarios [3.4] 我々は、HSR光衛星ステレオの様々な高度な特徴マッチングアルゴリズムを評価する。
以上の結果から, 強靭性, 精度, 分布, 効率のバランスをとる上で, SuperPoint + LightGlue の総合的な優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 05:05:57 GMT)
Exploring Kinetic Curves Features for the Classification of Benign and Malignant Breast Lesions in DCE-MRI [3.3] 胸部良性病変と悪性病変の分類精度を高めるため, 運動曲線および放射線学的特徴の動的特性を活用することを提案する。
提案手法は,200個のDCE-MRIスキャンと298個の乳腺腫瘍を含む社内データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:35:45 GMT)
Fine-tuning Protein Language Models with Deep Mutational Scanning improves Variant Effect Prediction [3.2] タンパク質言語モデル(PLM)は、タンパク質コード変異体の機能的影響と臨床的意義を予測するための高性能でスケーラブルなツールとして登場した。
深部突然変異走査法(DMS)による可変効果の実験的マップを用いたPLMの性能向上のための新しい微調整手法を提案する。
これらの結果から,DMSは配列多様性の有望な源であり,多変量効果予測のためのPLMの性能向上のための教師付きトレーニングデータであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:50:40 GMT)
Informativeness of Weighted Conformal Prediction [3.2] 本稿では,重み付き共形予測の有意性を高める2つの方法を提案する。
提案手法の理論的保証を確立し,シミュレーションによる有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:55:08 GMT)
Pseudo-Prompt Generating in Pre-trained Vision-Language Models for Multi-Label Medical Image Classification [3.1] 自然言語処理(NLP)におけるテキスト生成による新しいプロンプト生成手法を提案する。
提案手法はPsPG (Pseudo-Prompt Generating) と呼ばれ,マルチモーダル特徴の事前知識を活かした手法である。
RNNベースのデコーダを特徴とするPSPGは、クラス調整された埋め込みベクター、すなわち擬似プロンプトを自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:27:32 GMT)
Aligning Tutor Discourse Supporting Rigorous Thinking with Tutee Content Mastery for Predicting Math Achievement [3.1] 我々は,教師話の動き,学生のITSパフォーマンス指標,それらの組み合わせに基づいて,高い評価スコアと低い評価スコアを区別するためにランダムフォレストを訓練した。
最高の決定木は、厳格な思考と学生のその熟達を奨励する家庭教師の話し方の組み合わせから生まれた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:04:59 GMT)
Homogenization Effects of Large Language Models on Human Creative Ideation [3.1] 大規模言語モデル(LLM)は現在、クリエイティビティサポートツール(CST)など、さまざまな状況で使用されている。
我々は,LCMをCSTとして使用することで,LCMのユーザがより創造的になり,個々のユーザによって提案されるアイデアの範囲を広げるだけでなく,異なるユーザによって提案されるアイデアを均質化する,という仮説を立てた。
筆者らは36名の被験者を対象に,同質化仮説に従って,ChatGPTでは他のCSTに比べて意味的に異なる概念が生じる傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:10:22 GMT)
Code Compass: A Study on the Challenges of Navigating Unfamiliar Codebases [2.8] これらの問題に対処するための新しいツールであるCodeを提案する。
本研究は,現在のツールと方法論における大きなギャップを浮き彫りにしている。
私たちのフォーマティブな調査は、開発者がドキュメントをナビゲートする時間をいかに効率的に削減するかを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:58:31 GMT)
Implementation Study of Cost-Effective Verification for Pietrzak's Verifiable Delay Function in Ethereum Smart Contracts [2.5] 検証遅延関数 (Verible Delay Function, VDF) は、出力前の最小遅延を保証する暗号概念である。
ブロックチェーン環境に対する計算効率と適合性のため、私たちはPietrzak VDFに注力しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:21:08 GMT)
A Joint Approach Towards Data-Driven Virtual Testing for Automated Driving: The AVEAS Project [2.4] シミュレーションのパラメトリゼーションや検証には、現実世界のデータが著しく不足している。
本稿では,ドイツのAVAS研究プロジェクトの結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:36:03 GMT)
Aspect-oriented Consumer Health Answer Summarization [2.3] コミュニティ質問回答(Community Question-Answering、CQA)フォーラムは、人々が情報を求める方法、特に医療ニーズに関連するものに革命をもたらした。
単一のクエリに対する応答にはいくつかの回答があるため、特定の健康上の懸念に関連する重要な情報を把握することが難しくなる。
本研究は、この制限に対処するために、側面に基づく健康回答の要約に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:52:43 GMT)
Entanglement sharing across a damping-dephasing channel [2.2] エンターメント蒸留は基本的な情報処理タスクである。
量子通信やコンピューティングプラットフォームで経験したノイズは、パウリノイズだけでなく、パウリノイズの形でも発生する。
減衰音を完全に除去する蒸留方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:51:40 GMT)
Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity [2.1] 物理的な人間とロボットの相互作用では、ロボットは対象者の正確な身体のポーズを推定する必要がある。
これらのpHRIシナリオでは、ロボットは物理的相互作用のためにロボットに近づかなければならないため、装備されたカメラで対象者の身体を完全に観察することはできない。
本稿では,2次元LiDARのような触覚センサを備えたカメラのアクティブな計測・センサ融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:29:26 GMT)
Light-SLAM: A Robust Deep-Learning Visual SLAM System Based on LightGlue under Challenging Lighting Conditions [2.0] 我々はLightGlue深層学習ネットワークに基づく視覚SLAMのための新しいハイブリッドシステムを提案する。
従来の幾何学的アプローチを組み合わせて、単眼、双眼、RGB-Dセンサーのための完全な視覚SLAMシステムを導入しました。
実験結果から, 本手法は低照度で光度が強い環境に適応する上で, 精度とロバスト性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:54:03 GMT)
Improving Deep Learning Model Calibration for Cardiac Applications using Deterministic Uncertainty Networks and Uncertainty-aware Training [2.0] 深層学習(DL)分類モデル校正の改善を目的とした2種類のアプローチの精度と校正への影響を評価する。
具体的には、3つのDUMと2つの不確実性を考慮したトレーニングアプローチ、およびそれらの組み合わせの性能を検証した。
以上の結果から,DUMと不確実性を考慮したトレーニングが両アプリケーションの精度と校正の両面で向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:07:58 GMT)
Individual Fairness under Varied Notions of Group Fairness in Bipartite Matching - One Framework to Approximate Them All [2.0] 本研究では,群と個体の公正性の制約を満たすプラットフォームへの項目の割り当てについて検討する。
我々の手法は、ランダムなマッチングを得るために、両方の世界の公正な解のベストを探索する。
我々は,グループフェアネスと個人フェアネストレードオフのバランスをとるために,ユーザが選択できる2つの近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:36:04 GMT)
On the Variance of Neural Network Training with respect to Test Sets and Distributions [2.0] 標準のCIFAR-10とImageNetのトレーニングは、基礎となるテスト配信の性能にほとんどばらつきがないことを示す。
テストセットにおけるニューラルネットワークトレーニングのばらつきは,Jiangらによって発見されたクラス校正特性のダウンストリームの結果であることを示す。
本分析では, 分類ケースのばらつきを正確に予測する簡単な式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:47:38 GMT)
Program Synthesis using Inductive Logic Programming for the Abstraction and Reasoning Corpus [2.0] ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)は、任意の機械学習手法では解決できない。
本稿では,AIの分岐であるインダクティブ論理プログラミング(ILP)を用いてARCを解くプログラム合成システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:22:31 GMT)
Summarizing Radiology Reports Findings into Impressions [1.9] 本稿では,最新の放射線学報告による要約性能のモデルを提案する。
また、モデル限界と放射線学知識の獲得について分析する。
我々の最高の性能モデルは、58.75/100 ROUGE-L F1で調整されたBERT-to-BERTエンコーダデコーダであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:29:25 GMT)
Middle Fusion and Multi-Stage, Multi-Form Prompts for Robust RGB-T Tracking [1.9] M3PTは、ミドルフュージョンとマルチモーダル、マルチステージの視覚的プロンプトを活用する新しいRGB-Tプロンプトトラッキング手法である。
メタフレームワークに基づいて、複数のフレキシブルなプロンプト戦略を用いて、事前訓練されたモデルを適用し、ユニモーダルパターンの包括的探索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:37:22 GMT)
A novel gas sensing principle based on quantum fluctuations [1.8] 本研究では,電磁界の基底状態ゆらぎによって少量のガス種を検出する新しい測定手法のモデルを提案する。
ナノ粒子の熱運動に及ぼすガスの影響を計算し, ニューラルネットワークを用いたガス濃度の再構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:15:28 GMT)
Contextual Affordances for Safe Exploration in Robotic Scenarios [1.8] 本稿では,家庭を対象としたロボットシナリオにおいて,安全な探索と学習を可能にするために,文脈割当の利用について検討する。
より広い状態空間にコンテクストアプライアンスを拡張可能な,シンプルな状態表現を提案する。
長期的には、この研究は複雑な家庭環境における人間とロボットの相互作用の将来の探索の基礎となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:12:38 GMT)
CRATOR: a Dark Web Crawler [1.7] 本研究では,キャプチャなどのセキュリティプロトコルを扱うページを抽出するための一般的なダークウェブクローラを提案する。
我々のアプローチでは、シードURLリスト、リンク分析、スキャンを組み合わせて新しいコンテンツを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:39:12 GMT)
Quantum Krylov-Subspace Method Based Linear Solver [1.7] 量子クリロフ部分空間法(Quantum Krylov-subspace method, QKSM)は、古典量子のハイブリッドアルゴリズムである。
本稿では,量子クリロフ部分空間法に基づく線形解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:50:06 GMT)
AI-generated faces influence gender stereotypes and racial homogenization [1.7] 6つの人種、2つの性別、32の専門職、8つの属性にまたがる安定拡散の重大なバイアスを文書化しています。
この分析は、ほぼすべての中東の男性が黒い肌でひげを生やし、伝統的な頭飾りを身に着けているという、重要な人種的均質化を明らかにしている。
事前に登録された実験を用いて、包括的AI生成顔で提示されることで、人々の人種的および性別的偏見が減少し、非包括的偏見が提示されることで、そのような偏見が増大することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:42:57 GMT)
Sums of squares certificates for polynomial moment inequalities [1.6] 本稿では,通勤変数とその形式的混合モーメントの表現であるモーメント表現の枠組みを紹介し,開発する。
応用として、量子物理学からの2つの開放非線形ベル不等式が解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:00:42 GMT)
Impedance vs. Power Side-channel Vulnerabilities: A Comparative Study [1.6] インピーダンスサイドチャネル分析は、コンピュータシステムから機密情報を抽出しようとする敵にとって強力な戦略として登場した。
本研究では,新たに検討したインピーダンス側流路と確立された電力側流路との比較分析を行う。
その結果, インピーダンス解析は, 電力側チャネル解析と比較して, 暗号鍵抽出の可能性が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:44:34 GMT)
How to Augment for Atmospheric Turbulence Effects on Thermal Adapted Object Detection Models? [1.5] 大気の乱流は物体検出モデルの性能に重大な課題をもたらす。
本稿では, 熱適応型および深層学習に基づく物体検出モデルの精度とロバスト性を向上させるため, 乱流画像強調手法の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:44:29 GMT)
Characterizing the Accuracy - Efficiency Trade-off of Low-rank Decomposition in Language Models [1.5] 大規模言語モデル(LLM)が登場し、1つのモデルでそれらの一般的な問題解決能力を示した。
低ランクな分解設計空間を形式化し、分解設計空間が巨大であることを示す。
その結果,9%のモデルサイズ削減を最小限の精度で達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:40:02 GMT)
Enhancing key rates of QKD protocol by Coincidence Detection [1.5] 理論上、量子鍵分布(QKD)は無条件のセキュリティを提供する。
しかし、その実践的な実装は、悪用可能な脆弱性に影響を受けやすい。
本研究は,弱いコヒーレントパルスを用いたQKD実装の制約に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:31:05 GMT)
Inclusive content reduces racial and gender biases, yet non-inclusive content dominates popular media outlets [1.4] 本研究では、人種や性別の集団が人気メディア画像に描かれる様子を考察する。
私たちは50年以上にわたって30万以上の画像を収集し、最先端の機械学習モデルを使用しています。
人種的少数派は白人よりもはるかに少なく見える。
また、女性は全身をイメージで表現する傾向が強く、男性は顔で表現する傾向が強いこともわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:34:47 GMT)
Activation of entanglement in generalized entanglement swapping [1.4] 本研究では,2つのベル対を含む一般化エンタングルメントスワッピングプロセスにおけるエンタングルメントの活性化と,一般化された測定値について検討する。
本研究では,最大エンタングルド2ビット初期状態と一般化された測定値に着目し,エンタングルド測定演算子の必要性と充足条件について検討する。
本研究は, 量子ネットワークの絡み合い分布に新たな光を流すことにより, 遠方部同士の絡み合いの発生の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:02:35 GMT)
New Procedure for Evaluation of U(3) Coupling and Recoupling Coefficients [1.3] 2つの群-部分群鎖におけるU(3)のウィグナー結合係数とラカフ再結合係数を簡易に計算する方法について述べる。
この新しい方法論に基づいて構築されたC++ライブラリは、このようなプログラムの管理と配布を専門とする補完的なジャーナルに掲載される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:43:31 GMT)
Heterogeneous Graph Neural Networks with Loss-decrease-aware Curriculum Learning [1.2] 不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、異種情報ネットワーク(HIN)の処理において優れた性能を発揮する。
従来,HGNNを学習するためのカリキュラム学習戦略の活用が検討されてきた。
新たな損失低減対応トレーニングスケジュール(LDTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:06:53 GMT)
Uncertainty Quantification Metrics for Deep Regression [1.2] スカラー化誤差, 誤差, スピアマンランク相関, 負対数類似度について検討した。
これらの指標が4つの典型的な不確実性の下でどのように振る舞うかを考察する。
以上の結果から,Errorは最も安定かつ解釈可能な指標であるが,AUSEとNLLにもそれぞれのユースケースが存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:31:37 GMT)
An Investigation into the Performances of the State-of-the-art Machine Learning Approaches for Various Cyber-attack Detection: A Survey [1.2] 我々は過去5年間の様々なサイバー攻撃検出における最先端の機械学習モデルの適合性について分析した。
我々はまた、異種サイバー攻撃の検出における最先端の分類器と新しいフレームワークに関する最近の研究の適性、効率、限界についてもレビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:14:50 GMT)
Synchronized Object Detection for Autonomous Sorting, Mapping, and Quantification of Medical Materials [1.1] 本稿では,リアルタイム同期物体検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:46:03 GMT)
E2TP: Element to Tuple Prompting Improves Aspect Sentiment Tuple Prediction [1.1] 本稿では,2段階アーキテクチャを用いたE2TP(Element to Tuple Prompting)を提案する。
前者のステップは単一要素の予測に焦点を当て、後者のステップはこれらの予測された要素を対応するドメインにマッピングすることでプロセスを完成させる。
各種ベンチマークの総合的な分析により,ほぼすべてのケースにおいて,E2TPが新たな最先端結果を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:04:21 GMT)
Modality-agnostic Domain Generalizable Medical Image Segmentation by Multi-Frequency in Multi-Scale Attention [1.1] 医用画像セグメンテーションのためのModality-Agnostic Domain Generalizable Network (MADGNet)を提案する。
MFMSAブロックは空間的特徴抽出の過程を洗練させる。
E-SDMは、深い監督を伴うマルチタスク学習における情報損失を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:34:36 GMT)
Decoding Emotions in Abstract Art: Cognitive Plausibility of CLIP in Recognizing Color-Emotion Associations [1.1] 本研究では,抽象的な視覚芸術によって誘発される感情の認識において,事前訓練されたマルチモーダルモデルであるCLIPの認知的妥当性について検討した。
我々は、人間のアノテータによって提供される感情ラベルとこれらのラベルのテキスト的有理性を含む画像からなるデータセットを用いる。
我々は、合理性の言語分析、画像と合理性のゼロショット感情分類、類似性に基づく感情の予測の適用、色と感情の関連性の調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:45:23 GMT)
VLSM-Adapter: Finetuning Vision-Language Segmentation Efficiently with Lightweight Blocks [1.1] 本稿では,トランスコーダを用いて事前学習した視覚言語セグメンテーションモデルを微調整できる新しいアダプタ VLSM-Adapter を提案する。
広く使われているCLIPを用いたセグメンテーションモデルによる実験では、トレーニング可能なパラメータは300万個に過ぎず、VLSM-Adapterは最先端よりも優れており、上層境界のエンドツーエンドファインチューニングに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:23:56 GMT)
Sketch Then Generate: Providing Incremental User Feedback and Guiding LLM Code Generation through Language-Oriented Code Sketches [1.0] 私たちはLanguage-Oriented Code Sketchingを紹介します。
このアプローチでは、プロンプト内の固有の言語構造を活用して、プロンプトをコードスケッチに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:11:24 GMT)
Tackling Execution-Based Evaluation for NL2Bash [0.9] 実行ベース評価(EE)は、システムにおけるモデル予測の実行出力と期待出力を比較することにより、予測されたコードを検証することができる。
我々は、NL2Bashで人気のあるLarge Language Modelを評価するために、50のプロンプトを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:45:34 GMT)
Sandboxing Adoption in Open Source Ecosystems [0.9] 本研究では,4つのオープンソースオペレーティングシステムにおけるサンドボックス機構の利用について検討する。
開発者がサンドボックスの実装を簡単にするケースなど、興味深い利用パターンを明らかにしている。
また、サンドボックス機構の普及を妨げているかもしれない課題も強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:52:46 GMT)
Beyond Bell sampling: stabilizer state learning and quantum pseudorandomness lower bounds on qudits [0.8] ベルサンプリングは、次元$d>2$のクエンフィットで使用すると失敗する。
キューディットにおけるベルサンプリングの回避を目的とした新しい量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:44:23 GMT)
Deterministic Search on Complete Bipartite Graphs by Continuous Time Quantum Walk [0.8] 本稿では,完全二部グラフ上の決定論的探索アルゴリズムを提案する。
複数のマーク状態の最も一般的なケースに対処するため、マーク状態の数を推定する問題が存在する。
探索演算子のスペクトル構造に基づく量子カウントアルゴリズムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:08:02 GMT)
ODC-SA Net: Orthogonal Direction Enhancement and Scale Aware Network for Polyp Segmentation [0.6] ポリプセグメンテーションのための直交方向拡張・スケールアウェアネットワーク(ODC-SAネット)を設計する。
ODCブロックは、転置された長方形畳み込みカーネルを用いて多方向の特徴を抽出することができる。
空間次元およびチャネル次元のスケール変化を強調するため,MSFA機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:13:32 GMT)
Residual-based Attention Physics-informed Neural Networks for Efficient Spatio-Temporal Lifetime Assessment of Transformers Operated in Renewable Power Plants [0.6] 本稿では, 変圧器巻線温度と時効推定のための効率的な時間モデルを提案する。
物理ベースの偏微分方程式とデータ駆動ニューラルネットワークを用いる。
フローティング太陽光発電プラントで作動する配電変圧器で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:48:57 GMT)
Action Conditioned Tactile Prediction: case study on slip prediction [0.6] 実世界の物理ロボットインタラクションタスクにおいて,触覚信号を予測するための2つの新しいデータ駆動行動条件モデルを提案する。
我々は、最先端の予測モデルの解析とテストが難しい磁気式触覚センサと、現存する唯一の美味しい触覚予測モデルを使用する。
実世界のロボット操作作業の51,000個の触覚フレームを含む触覚対応データセットを,11個の平滑な家庭用物体を用いて比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:58:46 GMT)
Signatures of Integrability and Exactly Solvable Dynamics in an Infinite-Range Many-Body Floquet Spin System [0.5] J=1/2$の場合、このモデルは偶数量子ビットのみの可積分性を示す。
解析的および数値的に、時間進化したコンカレンス(C_mboxmax$)の最大値は$N$と減少し、絡み合いの多部的な性質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:13:16 GMT)
A resource-efficient variational quantum algorithm for mRNA codon optimization [0.5] mRNAコドンの最適化は、特定の標的タンパク質の遺伝子発現に重要な影響を与える。
本研究は,ゲート型量子コンピュータ上での変分量子固有解法アルゴリズムを用いて,mRNAコドン最適化を実装するためのコドンを符号化する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:35:29 GMT)
Non-Uniform Spatial Alignment Errors in sUAS Imagery From Wide-Area Disasters [0.5] 本研究は,小型無人航空システム(SUAS)とプレジデントビルディングポリゴンのアライメント誤差を定量的に検討した。
既存の空間データを sUAS 画像と整合させる努力は存在しないため、明確な実践状況は存在しない。
本研究は16787.2Acres(26.23平方マイル)を対象とし,21,619個のポリゴンの変換アライメント誤差を特定し,解析する。
解析により,建築多角形アライメントの角度と距離の測定値の間には,平均等級のばらつきが生じるため,一様性は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:48:44 GMT)
Phylo2Vec: a vector representation for binary trees [0.5] 系統樹を模したPhylo2Vecについて紹介する。
系統樹を操作および表現するための統一的なアプローチとして機能する。
概念実証として、Phylo2Vecを用いて5つの実世界のデータセットの最大推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:31:10 GMT)
Anomaly Detection in Graph Structured Data: A Survey [0.5] 本稿では,グラフデータにおける異常検出手法の概要を概観する。
本稿では,最先端の異常検出手法を分類する新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:30:25 GMT)
Statistical mechanics from relational complex time with a pure state [0.4] カノニカルな典型性は、システムとその環境のグローバルエネルギー固有状態の集合系に対する関連する統計力学を持つ。
本研究では,システムと環境の最大絡み合った大域的な状態から,システムの標準密度が現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:26:05 GMT)
Efficient distributed inner product estimation via Pauli sampling [0.4] クロスプラットフォーム検証は、異なる物理プラットフォームで生成された出力状態を比較するタスクである。
パウリサンプリングに基づく新しいプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:40:18 GMT)
BitVMX: A CPU for Universal Computation on Bitcoin [0.3] BitVMXは、Bitcoin上で楽観的に任意のプログラムを実行する仮想CPUの新しい設計である。
私たちの最先端技術への貢献は、プログラムトレースのハッシュチェーン、メモリマップレジスタ、新しいチャレンジ-レスポンスプロトコルを使った設計です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:41:23 GMT)
Large Language Model in Financial Regulatory Interpretation [0.3] 本研究では、複雑な金融規制を解釈するための分析ツールとして、LLM(Large Language Models)の革新的利用について検討する。
主な目的は、バーゼルIIIの資本要件規則のような、規制文書の蒸留および複雑化においてLLMを導く効果的なプロンプトを設計することである。
この新たなアプローチは、グローバル金融機関の金融報告・リスクマネジメントシステムにおける規制委任事項の実施を円滑化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:45:40 GMT)
A View on Out-of-Distribution Identification from a Statistical Testing Theory Perspective [0.2] 本研究では,教師なしおよび教師なしの学習コンテキストにおいて,テスト時間におけるOODサンプルを効率的に検出する問題について検討する。
我々は,OOD問題を統計的検定のレンズで再定式化し,OOD問題を統計的に特定可能な条件について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:09:38 GMT)
Computational analysis of the language of pain: a systematic review [0.2] 本研究の目的は、痛みの言語の計算処理に関する文献を体系的にレビューすることである。
データ抽出と合成を行い、その目的と結果に応じて選択された研究を分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:31:53 GMT)
A Global Data-Driven Model for The Hippocampus and Nucleus Accumbens of Rat From The Local Field Potential Recordings (LFP) [0.2] ローカルフィールド電位(LFP)信号は、脳神経回路内の情報の動的流れを表す。
本稿では、異なる状況下で脳信号を予測するグローバルなデータ駆動モデルを特定する。
モルヒネと自然報酬はこれらの領域のニューロンの動的特徴を変化させない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:58:39 GMT)
Reservoir Computing Benchmarks: a review, a taxonomy, some best practices [0.2] 貯留層計算(Reservoir Computing)は、様々な基板上で計算を行う非伝統的な計算モデルである。
本稿では,貯留層コンピューティングの分野における評価手法をレビューし,批判する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:02:41 GMT)
Opportunities for Persian Digital Humanities Research with Artificial Intelligence Language Models; Case Study: Forough Farrokhzad [0.1] 本研究では,高度自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)技術を統合し,ペルシア文学の分析と解釈を行う。
我々はペルシャ詩の主題的、様式的、言語的なパターンを明らかにすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:24:55 GMT)
Strong Dipole-Dipole Interactions via Enhanced Light-Matter Coupling in Composite Nanofiber Waveguides [0.1] 2つの光ナノファイバーからなる複合導波路とエミッタの相互作用について検討した。
単一のファイバーに対してゼロである場合においても、絡み合いが存在する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:24:11 GMT)
Zero-Knowledge Games [0.0] 本稿では、ゼロ知識ゲームに対するマルコフ過程と、そのようなゲームに見られるナッシュ均衡のモデルを紹介する。
シンメトリゲームは、情報を得たプレイヤーの信頼が命題や証明の信頼に関して考慮されるときに、アナログゼロ知識ゲームを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:52:36 GMT)
Yet Another Representation of Binary Decision Trees: A Mathematical Demonstration [0.0] 決定木はサイクルのない単純な計算グラフのように見える。
数値的な観点から、計算グラフの言語で決定木を表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 05:45:21 GMT)
When Respondents Don't Care Anymore: Identifying the Onset of Careless Responding [0.0] 本稿では,各参加者に対する不注意応答の開始を同定する新しい手法を提案する。
これは、不注意が現れる可能性のある複数の次元の複合的な測定に基づいている。
非常に柔軟で、機械学習に基づいており、その性能に関する統計的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:02:15 GMT)
Variational manifolds for ground states and scarred dynamics of blockade-constrained spin models on two and three dimensional lattices [0.0] スピン-1/2系を記述する制約付きモデルの族を研究するために、単純テンソルネットワーク状態の変分多様体を導入する。
この方法は、制約されたスピンモデルに対する平均場理論の一般化と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:17:44 GMT)
Usefulness of Quantum Entanglement for Enhancing Precision in Frequency Estimation [0.0] 実験の各ランで使用されるプローブの数が固定された場合,周波数推定の精度の限界に達するための戦略について検討する。
この限界は量子クラム・ラオ境界(QCRB)によって設定され、これは最大絡み合うプローブの使用が独立プローブの使用と比較して推定精度を高めることを予測している。
提案手法は,従来の固定センシング時間戦略よりも,プローブの総数および総センシング時間で推定の不確かさのスケーリングをはるかに向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:45:41 GMT)
The Perceived Learning Behaviors and Assessment Techniques of First-Year Students in Computer Science: An Empirical Study [0.0] 学生は、直接指導が学習する最も効果的な方法であると信じている。
評価方法としては、実践的・書面的な試験が好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:45:32 GMT)
Tacit algorithmic collusion in deep reinforcement learning guided price competition: A study using EV charge pricing game [0.0] 複雑な構造を持つゲームの価格設定のプレイヤーは、人工知能(AI)による学習アルゴリズムの採用が増えている。
正準形式のゲームに関する最近の研究は、無から高レベルの暗黙の共謀まで、対照的な主張を示している。
EV充電ハブが価格を動的に変動させることで競争する現実的なゲームを考える。
数値ケーススタディの結果,0.14～0.45の衝突指数値が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 10:24:12 GMT)
TGTM: TinyML-based Global Tone Mapping for HDR Sensors [0.0] 本稿では,画像ヒストグラムデータに適用した軽量ニューラルネットワークを用いたHDR画像トーンマッピングに着目した。
提案手法はTGTMと呼ばれ,任意の解像度のRGB画像に対して9000FLOPSで動作する。
実験により、TGTMは実際のHDRカメラ画像における最先端の手法よりも、最大5.85dB高いPSNRを桁違いに少ない計算で上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:22:52 GMT)
Synthetic Data Generation for Bridging Sim2Real Gap in a Production Environment [0.0] ドメイン知識は、コンピュータビジョンアプリケーションにおけるシミュレーションを現実のギャップにブリッジするのに不可欠である。
本稿では,生産環境における部品および組立部品の合成データ生成手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:48:33 GMT)
Steps Toward Quantum Simulations of Hadronization and Energy-Loss in Dense Matter [0.0] 量子コンピュータを用いて高密度物質中の粒子のリアルタイムダイナミクスをシミュレーションする枠組みを開発した。
時間依存エネルギーと電荷密度の測定は、エネルギー損失とハドロン生成の原因となるメカニズムを特定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:31:20 GMT)
State-dependent and state-independent uncertainty relations for skew information and standard deviation [0.0] 混合状態を持つ非互換作用素の標準偏差に基づく不確実性等式を導出する。
また, 純状態に対しては, Wigner-Yanaseスキュー情報に基づく状態独立不確実性関係が標準偏差に基づく状態独立不確実性関係となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:37:58 GMT)
Solving the Turbine Balancing Problem using Quantum Annealing [0.0] 本稿では, 量子コンピューティングを用いて, タービンバランス問題の解法について述べる。
小さいが関連するインスタンスは業界で発生し、初期の量子コンピューティングベンチマークではこの問題が興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:52:40 GMT)
Skeet: Towards a Lightweight Serverless Framework Supporting Modern AI-Driven App Development [0.0] Skeetは最近、初期評価とともに一般向けにリリースされた。
Skeetは、アーキテクチャの現在のトレンドを反映したアプリ構造と、AI内部に関する最小限の知識を持つ開発者が、そのような技術をアプリに簡単に組み込んでデプロイできるツールスイートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:00:20 GMT)
Shape Conditioned Human Motion Generation with Diffusion Model [0.0] 本研究では,メッシュ形式での運動系列生成を可能にする形状条件付き運動拡散モデル(SMD)を提案する。
また、スペクトル領域内の時間的依存関係を活用するためのスペクトル・テンポラルオートエンコーダ(STAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:06:41 GMT)
Sensing force gradients with cavity optomechanics while evading backaction [0.0] 動作の位相依存性を検出するコヒーレント駆動機械共振器による力勾配検出について検討した。
2つのコヒーレントポンプに対するキャビティの応答は、古典的な運動方程式の数値積分によって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:45:15 GMT)
Security Proof for Variable-Length Quantum Key Distribution [0.0] 本稿では,IID集団攻撃に対するLennerフレームワークにおける可変長QKDのセキュリティ証明を提案する。
我々の証明は, ポストセレクション手法を用いてコヒーレントアタックに引き上げることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:14:01 GMT)
SaudiBERT: A Large Language Model Pretrained on Saudi Dialect Corpora [0.0] 本稿では,サウジ方言のテキストにのみ事前訓練された単言語アラビア語モデルであるSaudiBERTを紹介する。
我々は、SaurBERTを11評価データセットの6つの異なる多言語アラビア語モデルと比較した。
サウジアラビアの方言コーパスには、サウジアラビアのつぶやきMega CorpusとサウジアラビアのフォーラムCorpusという2つの新しいコーパスがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:22:54 GMT)
Sampling the Swadesh List to Identify Similar Languages with Tree Spaces [0.0] 英語とラテンアルファベットの祖先は主要な関心事である。
インド・ヨーロッパ・ツリーは、多くの近代言語を原インド・ヨーロッパ語源に遡る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:46:05 GMT)
Rethink Decision Tree Traversal [0.0] 鍵となるアイデアは、内積探索の最大化による二分決定ツリーの移動である。
我々は、再帰的トラバースのない決定木メソッドを実装するだけでなく、木に基づくメソッドの分割の性質を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 05:38:19 GMT)
Quantum to Classical Neural Network Transfer Learning Applied to Drug Toxicity Prediction [0.0] 毒性 (Toxicity) は、不規則な数の薬物が命を救うために使用されるのを防ぐブロックである。
本稿では、古典的ニューラルネットワークの動作を模倣した量子回路設計を用いて、薬物毒性を予測するためのハイブリッド量子古典ニューラルネットワークを提案する。
モデルの全古典的な$mathcalO(n3)$アナログに対して、コンメンシュレートな予測精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:59:00 GMT)
Quantum Universe and its Elusive Classicality [0.0] 論文は、物理学における啓示と、それらが現実に関して引き起こした疑問によって提示される課題を探求する。
それは、量子現実の無限の性質と古典現実に対する私たちの認識の相違に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:40:46 GMT)
Quantum Optics with Recoiled Free Electrons [0.0] 我々は、光子および電子光子ベル、グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー(GHZ)およびNOON状態、コヒーレント状態、圧縮真空(明るい圧縮真空を含む)およびツインビームを生成する方法を示す。
我々は、光子リコイル効果(recoil-induced shaping)で形成される新しい種類の光子および電子-光子量子状態を予測する。
これらの結果は、量子コンピューティングや光子や自由電子との通信、超高速電子顕微鏡および次世代自由電子源のための新しい道を開くなど、幅広い可能性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:02:40 GMT)
Quantum Error Correction for Kids [0.0] 未知の知識に親しみやすい人間の偏見を考えると、量子情報の概念への早期の露出は、学習者がフィールドに対するより強い欲求を構築するのに役立つ。
量子誤り訂正における中心概念の1つ、安定化形式論(英語版)に対する直感的なゲーミフィケーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:08:42 GMT)
QSpace - An open-source tensor library for Abelian and non-Abelian symmetries [0.0] QSpaceは、量子多体コンテキストにおけるテンソルネットワーク状態における「量子対称性空間」を利用するためのツールボックスである。
コード(MEXインターフェース経由でMatlabに埋め込まれたC++)は、Apache 2.0ライセンスのもと、https://bitbucket.org/qspace4u/でQSpace v4.0の時点でオープンソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:50:35 GMT)
Projective connections and extremal domains for analytic content [0.0] このノートは最近の証明 citeABKT において、2次元における解析的内容の極端領域は円盤と円錐のみであることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:30:08 GMT)
Predicting the Geothermal Gradient in Colombia: a Machine Learning Approach [0.0] 地熱勾配の決定は 特定の地域の地熱エネルギーポテンシャルを評価するのに 不可欠です
地熱勾配の予測に教師付き機械学習の最近の進歩を活用するアプローチを提案する。
我々は,本モデルの予測精度が12%以内であり,他の著者による独立測定値が本モデルとよく一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:17:38 GMT)
Predicting Traffic Congestion at Urban Intersections Using Data-Driven Modeling [0.0] 本研究は,米国の主要都市の交差点における混雑予測モデルの構築を目的とする。
データセットには、座標、通り名、日時、トラフィックメトリクスを含む27の機能が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:50:22 GMT)
Precise Apple Detection and Localization in Orchards using YOLOv5 for Robotic Harvesting Systems [0.0] 対象検出モデル YOLOv5 を用いたリンゴ検出と位置推定のための新しい手法を提案する。
以上の結果から, YOLOv5モデルではリンゴ検出精度が約85%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:17:00 GMT)
Polarization Entanglement with highly non-degenerate photon pairs enhanced by effective walk-off compensation method [0.0] バルク偏極ニオブ酸リチウム(PPLN)結晶を用いた非縮退光子対の偏光絡みを実証した。
両屈折性結晶ウェッジを用いた有効補償法を導入し,空間的および時間的歩行を同時に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:12:51 GMT)
PlasmoData.jl -- A Julia Framework for Modeling and Analyzing Complex Data as Graphs [0.0] 複雑なデータセットのモデリングと解析を容易にするため,グラフ理論の概念を用いたオープンソースのJuliaフレームワークであるPlasmoData.jlを提案する。
私たちのフレームワークの中核は、DataGraphと呼ばれる一般的なデータモデリング抽象化です。
本稿では,データオブジェクトをグラフとして表現するために,抽象化とソフトウェアの実装をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 20:53:38 GMT)
Perceptions of Entrepreneurship Among Graduate Students: Challenges, Opportunities, and Cultural Biases [0.0] 本論文は、デジタル指向の起業コースに入学した大学院生の起業意識に焦点を当てたものである。
学生が提起した主な問題は、資源不足や支援の欠如など、内的特性と外部的障害であった。
性差別と文化的偏見は継続し、女性の機会と平等を制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:35:18 GMT)
Partially Stochastic Infinitely Deep Bayesian Neural Networks [0.0] 無限深層ニューラルネットワークの枠組みに部分性を統合する新しいアーキテクチャ群を提案する。
私たちの新しいアーキテクチャのクラスは、トレーニングと推論時の計算効率に関する既存のアーキテクチャの制限を改善するために設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:43:50 GMT)
Parallelization of Software Systems Test Case Selection Algorithm Based on Singular Value Decomposition [0.0] この検査は、これらの異常を防ぐために、感染した部位を再測定することを目指している。
我々は,特異値分解によるシステム機能に基づいて,ソフトウェアシステムの変化をクラスタ化しようと試みている。
高速化のため,共有メモリシステム上で並列に計算を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:02:36 GMT)
PBR, nonreality and entangled measurement [0.0] カブボレは、量子力学のアンサンブル解釈において、PBR定理の導出に使用される絡み合いの測定は存在しないので、PBR定理は非現実的であると主張している。
彼はなぜ$psi$-epistemicモデルではなく、絡み合った測定を放棄するのが妥当な理由を示さない。
したがって、PBRの定理はそのままである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:15:04 GMT)
Open-Source Drift Detection Tools in Action: Insights from Two Use Cases [0.0] D3Benchは、Evidently AI、NannyML、Alibi-Detectの能力を調べ、2つのスマートなビルディングユースケースから現実のデータを活用する。
MLパイプラインへの統合性、多様なデータタイプへの適応性、ユーザフレンドリさ、計算効率、リソース要求など、包括的な非機能的基準を検討する。
以上の結果から,Evidently AIはその一般的なデータドリフト検出に際し,NannyMLはシフトの正確なタイミングを推定し,その結果が予測精度に与える影響を評価するのに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:20:47 GMT)
Open Access Battle Damage Detection via Pixel-Wise T-Test on Sentinel-1 Imagery [0.0] 本稿では,建物損傷検出のための新しい手法を提案する。
Pixel-Wise T-Test (PWTT) は、一定時間間隔で広範囲にわたる正確な衝突損傷推定を生成する。
精度は、ウクライナ、パレスチナ、シリア、イラクの12都市にまたがる50万以上の建物フットプリントの当初のデータセットを用いて評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:50:08 GMT)
OneTo3D: One Image to Re-editable Dynamic 3D Model and Video Generation [0.0] 編集可能なダイナミック3Dモデルとビデオ生成のための1つの画像は、単一の画像の研究領域を3D表現や画像の3D再構成に変換する新しい方向と変化である。
編集可能な3Dモデルを生成し,対象とする連続時間無制限の3Dビデオを生成するために,単一の画像を使用する方法と理論であるOneTo3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:44:11 GMT)
One-photon annihilation of the electron-positron pair at heavy atomic nuclei [0.0] 中心、非常に重く、正の電荷を持つ原子核の磁場中における電子-陽電子対の1光子消滅を調べた。
この速度の式は、ポジトロン-ヘリウム原子の準安定三重項状態であるすべてのポジトロニウム水素化物HPの地上(境界)状態における実際の1光子消滅を記述するために直接用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:13:40 GMT)
On the Shape of Brainscores for Large Language Models (LLMs) [0.0] 大型言語モデル(LLM)とヒト脳/神経系の機能的類似性を評価する手段として「脳スコア」が登場した。
両fMRIデータから得られるトポロジカルな特徴を抽出し,新しいスコアの意味を抽出することを目的とした。
我々は,36の線形回帰モデルを訓練し,信頼性と有効性を明らかにするために,徹底的な統計的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:22:20 GMT)
On solving Schroedingers equation with integrals over classical paths [0.0] 量子物理学のシュレーディンガー方程式は、古典的なハミルトン・ヤコビ作用力学を用いて解けることを示す。
スケールをまたいだ物理学間のスムーズな遷移を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:01:08 GMT)
Madelung Mechanics and Superoscillations [0.0] マドルング力学において、単一粒子量子状態 $Psi(vecx,t) = R(vecx,t) eiS(vecx,t)/hbar$ は古典的な点粒子の保存された流体全体からなると解釈される。
量子ポテンシャルは負となり、運動エネルギーの非古典的な加速を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:46:08 GMT)
Macroscopic Irreversibility in Quantum Systems: ETH and Equilibration in a Free Fermion Chain [0.0] 均一な近傍ホッピングを持つ自由フェルミオン鎖を考察し, 粒子数が固定された任意の初期状態から進化させる。
測定された粗粒密度分布は, 十分に大きく, 典型的には, ほぼ均一である(量子力学的)確率が1に非常に近いことを証明した。
これは、量子力学的ユニタリ時間進化によって支配されるシステムにおいて、不可逆的な振る舞い、すなわち弾道拡散の出現を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:41:12 GMT)
Machine learning for reconstruction of polarity inversion lines from solar filaments [0.0] 太陽フィラメント(英: Solar filaments)は、太陽光球上の2つの反対磁極を分離する極性反転線のトレーサである。
フィラメント観測と整合した多種多様な磁極性マップを生成する機械学習モデルに基づく自動アプローチを提案する。
このプロセスはユーザガイドによる再構成や超解像とみなすことができ、手書きの地図に適度に近い極性マップとなり、また不確実性の推定も可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:51:26 GMT)
MAPL: Memory Augmentation and Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Anomaly Detection [0.0] メモリ拡張(Memory Augmentation)と擬似ラベル(Pseudo-Labeling, MAPL)と呼ばれる, 産業環境における表面欠陥検出のための新しいメソドロジーを導入する。
この手法は、まず異常シミュレーション戦略を導入し、希少または未知の異常型を認識するモデルの能力を著しく改善する。
入力データから直接異常領域を識別するために、MAPLによってエンドツーエンドの学習フレームワークが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:26:35 GMT)
Lost in Transcription: Identifying and Quantifying the Accuracy Biases of Automatic Speech Recognition Systems Against Disfluent Speech [0.0] 音声認識システムは、典型的な流布から逸脱した音声パターンを正確に解釈することができず、重要なユーザビリティの問題や誤解釈につながる。
本研究は6つの主要なASRを解析し,発話サンプルの実際のデータセットと,広範に使用されているLibriSpeechベンチマークから得られた合成データセットを解析した。
結果より,すべてのASRにおいて,非流動性音声に対する一貫した,統計的に有意な精度バイアスがみられ,転写における意味的不正確性や意味的不正確性がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 00:16:58 GMT)
Learning the Domain Specific Inverse NUFFT for Accelerated Spiral MRI using Diffusion Models [0.0] 我々は多コイル高アンサンプドスパイラルMRIのための生成拡散モデルに基づく再構成アルゴリズムを作成する。
超高速スキャン時間(2D画像では0.02秒)で再構成した画像に高品質(構造的類似度 > 0.87)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:47:01 GMT)
Learning from String Sequences [0.0] ユニバーサル類似度メトリック(USM)は、シーケンスデータ間の「類似性」の実用的な測定方法として実証されている。
我々は,K-Nearest Neighbours(K-NN)学習者において,USMを代替距離測定基準として使用して,可変長シーケンスデータの効果的なパターン認識を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:09:53 GMT)
Laser-assisted radiative recombination beyond the dipole approximation [0.0] 強レーザーパルスの存在下での電子イオン放射再結合を記述するための包括的な理論的アプローチを示す。
これは、クーロンポテンシャルとレーザー場を組み合わせた電子を記述する相対論的クーロン・ヴォルコフ解に基づいており、1/c$の力で体系的に拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:48:18 GMT)
LIVE: LaTex Interactive Visual Editing [0.0] インタラクティブなLaTexグラフィックアイテムを設計するための新しい設計手法であるLIVEを提案する。
LIVEを使えば、Gitemsと呼ばれるもっとグラフィックアイテムを設計できます。
LIVE の機能を鮮明に表現するためには、NeRF の論文を参考文献として用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:28:00 GMT)
Interpretable Multi-task Learning with Shared Variable Embeddings [0.0] 本稿では,共有情報を用いた一般的な解釈可能な予測システムを提案する。
システムは、異なるタスクが同じ入力/出力構造を持たないマルチタスク設定で予測を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:03:12 GMT)
Inequivalence of stochastic and Bohmian arrival times in time-of-flight experiments [0.0] 超低温原子を用いた飛行時間実験は、量子力学の異なる解釈をテストすることができる。
量子粒子は定値だが非決定論的で微分不可能な軌道を辿る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:51:10 GMT)
Improving Targeted Molecule Generation through Language Model Fine-Tuning Via Reinforcement Learning [0.0] 我々は,特定のタンパク質を標的とした薬物を設計する言語モデルの能力を活用する,革新的なデノボドラッグデザイン戦略を導入する。
本手法は, 薬物-標的相互作用と分子的妥当性を考慮した複合報酬関数を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:19:12 GMT)
I3DGS: Improve 3D Gaussian Splatting from Multiple Dimensions [0.0] 3D Gaussian Splattingは、3Dビュー合成の新しい手法であり、暗黙のニューラルネットワークレンダリング結果を得ることができる。
3次元ガウススプラッティングの実用化には, 十分に高速な効率を実現することが依然として困難である。
合成モデルの性能改善評価ソリューションであるI3DSと実験結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:42:44 GMT)
Holonomic swap and controlled-swap gates of neutral atoms via selective Rydberg pumping [0.0] ホロノミック量子コンピューティングは量子計算に有望なパラダイムを提供する。
中性原子系におけるホロノミックスワップゲートの迅速な実装法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:07:29 GMT)
Hedging American Put Options with Deep Reinforcement Learning [0.0] 本稿では、Deep Deterministic Policy(DDPG)手法を用いて、深層強化学習(DRL)を米国のヘッジパットオプションに活用する。
エージェントは、最初にGeometric Brownian Motion (GBM)アセットパスでトレーニングされ、テストされる。
実世界のシナリオにおけるBS Delta法に対するDRLエージェントの最適性も示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:59:12 GMT)
Hamiltonian and Liouvillian learning in weakly-dissipative quantum many-body systems [0.0] 我々は、リウィリアンのハミルトニアン作用素とリンドブラッド作用素の作用素内容を学ぶための戦略を示す。
このアプローチの中心的な側面は、パラメータ間の依存関係を導入し、変化させることによって、(再)パラメータ化することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:41:26 GMT)
Gravitational wave memory and quantum Michelson interferometer [0.0] 非線形光学相互作用と時間変動重力場の影響を取り入れた量子マイケルソン干渉計の出力について検討した。
その結果, 干渉計の出力の位相シフトと重力波の振幅との標準的関係から逸脱することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:02:48 GMT)
Generation of multi-photon Fock states at telecommunication wavelength using picosecond pulsed light [0.0] 本稿では、ウィグナー負性Cバンドにおけるピコ秒パルス多重光子フォック状態(単光子状態と2光子状態)の第1世代について報告する。
我々の装置は、通信波長の超高速量子情報処理のための高速光量子状態発生器のプロトタイプとして機能することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:12:00 GMT)
Generation of Kochen-Specker contextual sets in higher dimensions by dimensional upscaling whose complexity does not scale with dimension and their applications [0.0] 我々は,次元を拡大しない次元アップスケーリング法を設計する。
最大27次元空間で管理可能なサイズのKochen-Specker(KS)マスターセットを生成する。
より高次元のKS集合を扱う3種類の応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:03:07 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） (Fri, 10 May 2024 17:54:30 GMT)
Galilean relativity and wave-particle duality imply the Schrödinger equation [0.0] 複素波動関数は物理系の一貫した記述には避けられないことを示す。
これは2つの異なる波動方程式、すなわちクライン=ゴルドン方程式とローレンツ共変シュル「オーディンガー方程式につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:58:22 GMT)
Folded context condensation in Path Integral formalism for infinite context transformers [0.0] 我々は、生成前訓練変圧器の注意アルゴリズムとニューラルネットワークを一般化する。
問合せトークン状態に対して、問合せトークン状態と同時期にすべてのキートークン状態が注目されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 02:18:27 GMT)
Finite temperature detection of quantum critical points via internal quantum teleportation [0.0] 本研究では, 有限温度データを用いた量子臨界点の検出に, テレポーテーションプロトコルが有効であることを示す。
以前の提案とは対照的に、外部キュービットを入力状態として使用する必要はなく、システム内のキュービットの1つにテレポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:54:02 GMT)
Faster entanglement production driven by quantum resonance in many-body rotors [0.0] 本研究は, 量子共鳴が$N$相互作用型キックローターの絡み合い発生に及ぼす影響について検討した。
共鳴では、絡み合いのダイナミクスはローターのキック強度とは無関係であるが、相互作用強度にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:35:16 GMT)
Fast Evaluation of DNN for Past Dataset in Incremental Learning [0.0] 本稿では,過去のデータセットの精度への影響を迅速に評価する手法を提案する。
過去のデータセットのパラメータ値の勾配は、トレーニング前にDNNを実行して抽出する。
提案手法は,一定の時間で追加トレーニングによる精度変化を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 07:55:08 GMT)
Fair Mixed Effects Support Vector Machine [0.0] 機械学習の公正性は、トレーニングデータに存在するバイアスを緩和し、不完全性をモデル化することを目的としている。
これは、モデルが民族性や性的指向といった繊細な特徴に基づいて決定するのを防ぐことで達成される。
両問題を同時に処理できるベクターマシンアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 12:25:06 GMT)
Enhancing Traffic Prediction with Textual Data Using Large Language Models [0.0] 本研究では,地域レベルとノードレベルの2つのシナリオについて検討した。
地域レベルのシナリオでは、テキスト情報はネットワーク全体に接続されたノードとして表現される。
ノードレベルのシナリオでは、大きなモデルからの埋め込みは、対応するノードにのみ接続された追加ノードを表す。
提案手法は,New York Bike データセットによる予測精度の大幅な向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 03:14:26 GMT)
Dominion: A New Frontier for AI Research [0.0] 本稿では,次世代の強化学習アルゴリズムのベンチマークとして,テーブルトップゲームDominionが適している特性について論じる。
また、経験豊富なプレイヤーがプレイする2000,000以上のDominionのゲームコレクションであるDominion Onlineデータセットも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:03:02 GMT)
Discrete Time Crystal Phase of Higher Dimensional Integrable Models [0.0] 本稿では,フロッケ時間結晶を高次元で生成する可能性について検討する。
この実現は、熱化と脱コヒーレンスに理想的に抵抗する固い時間-結晶相をもたらす。
北エフスピン液体における高持続性サブハーモニック応答とその実装の意義について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:39:07 GMT)
DisBeaNet: A Deep Neural Network to augment Unmanned Surface Vessels for maritime situational awareness [0.0] 本稿では,海洋環境における船舶の検知・追跡のための低コスト視覚認識システムを提案する。
ニューラルネットワークであるDisBeaNetは、血管を検出し、追跡し、単眼カメラから血管の距離と軸受を推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 00:15:17 GMT)
Differential Similarity in Higher Dimensional Spaces: Theory and Applications [0.0] 本研究では,幾何モデルと確率モデルを組み合わせたクラスタリングと符号化のアルゴリズムを開発した。
本研究では,2つの実世界の実例に適用することにより,解法と推定手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 19:54:45 GMT)
Detecting Moving Objects With Machine Learning [0.0] 本章では、天体画像中の移動物体を見つけるための機械学習技術の使用について概説する。
オーバーフィッティング(overfitting)の重要な問題についての議論を含む、機械学習技術の使用に関するさまざまな落とし穴について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 00:13:39 GMT)
Deep learning enhanced mixed integer optimization: Learning to reduce model dimensionality [0.0] この研究は、Mixed-Integer Programmingに固有の計算複雑性に対処するフレームワークを導入する。
ディープラーニングを利用することで、MIPインスタンス間の共通構造を特定し、活用する問題固有モデルを構築する。
本稿では,モデルの堅牢性と一般化性を高める合成データを生成するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:42:18 GMT)
Decision Machines: An Extension of Decision Trees [0.0] 我々は二分決定木をコンパクトに表現する。
この定式化を連続関数で近似する。
そこで本研究では,いくつかの学習手法を統合するための選択予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:01:19 GMT)
DYST (Did You See That?): An Amplified Covert Channel That Points To Previously Seen Data [0.0] DYSTは,新しい隠蔽チャネル増幅パラダイムとともに,歴史隠蔽チャネルと呼ぶ新しい種類の隠蔽チャネルを示す。
履歴隠蔽チャネルを実現できる複数のシナリオを記述し、これらのチャネルの特性を分析し、それらの構成をどのように最適化できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 11:47:27 GMT)
ChatGPTest: opportunities and cautionary tales of utilizing AI for questionnaire pretesting [0.0] 本稿では, GPT モデルを用いたアンケート調査の事前調査を行う上で有用なツールについて検討する。
2つの応用を図示し、GPTフィードバックを人間の事前試験の前に追加のステージとして取り入れることを提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 09:01:14 GMT)
CaveSeg: Deep Semantic Segmentation and Scene Parsing for Autonomous Underwater Cave Exploration [0.0] CaveSegは、水中洞窟内のAUVナビゲーションのためのセマンティックセグメンテーションとシーン解析のための最初のビジュアル学習パイプラインである。
重要なナビゲーションマーカー(洞窟線、矢印など)、障害物(地平面や頭上層など)、スキューバダイバー、サーボのためのオープンエリアのためのピクセルアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 17:09:40 GMT)
CardioGenAI: A Machine Learning-Based Framework for Re-Engineering Drugs for Reduced hERG Liability [0.0] CardioGenAIは、HERG活性を減少させるために、開発用および市販用両方の薬物を再設計するための機械学習ベースのフレームワークである。
FDAが承認した抗精神病薬であるピモジドに完全な枠組みを適用し,100種類の精製候補を作成した。
本手法は,hERG関連の安全性上の懸念から停止した医薬品開発プログラムを救済する手段として,hERGの障害を示す化合物に効果的に適用できると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:19:22 GMT)
CANAL -- Cyber Activity News Alerting Language Model: Empirical Approach vs. Expensive LLM [0.0] 本研究は、ニュース記事からサイバー関連情報を解析・分類し、サイバー脅威モデリングのための新しい経験的枠組みを提案する。
このフレームワークのコアとなるのは、CANAL(Cyber Activity News Alerting Language Model)と呼ばれる細調整のBERTモデルです。
我々は、GPT-4、LLaMA、Zephyrを含むより大型で高価なLCMに対してCANALをベンチマークし、サイバーニュース分類におけるゼロから少数ショットの学習を強調した。
本稿では,ニュース記事から発生したサイバー信号を効率的に検出する戦略的なコンポーネントであるCyber Signal Discoveryモジュールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 18:57:35 GMT)
Better Optimization of Variational Quantum Eigensolvers by combining the Unitary Block Optimization Scheme with Classical Post-Processing [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトンの古典的に難解な基底状態を見つけるための有望なアプローチである。
ここではUBOSを改良する2つの古典的後処理手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:23:18 GMT)
Autonomous Driving with a Deep Dual-Model Solution for Steering and Braking Control [0.0] 自動車のブレーキとステアリングを組み合わせた2つのディープニューラルネットワークを用いたデュアルモデルソリューションを提案する。
NVIDIAのPilotNetモデルを独自のネットワーク設計で修正し、モデルパラメータの数とメモリフットプリントを約60%削減しました。
シミュレーション環境で評価すると、両方の自律運転システムは、修正されたPilotNetモデルと、元のPilotNetモデルを用いたステアリングの両方を使用しており、同じレベルの自律運転性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:39:22 GMT)
Automating Code Adaptation for MLOps -- A Benchmarking Study on LLMs [0.0] 各種MLOps機能の自動達成におけるOpenAI(gpt-3.5-turbo)とWizardCoder(オープンソース,15Bパラメータ)モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 22:18:43 GMT)
Automatic Structural Search of Tensor Network States including Entanglement Renormalization [0.0] 絡み合い再正規化を含むネットワーク状態は、より広範な絡み合い状態を含むことができる。
高い計算コストとアルゴリズムの柔軟性の欠如のため、ERの構造的な探索はまだ示されていない。
本研究では, 変動エネルギーに関する局所構造の再構築に基づいて, ERを含むTNの最適構造探索を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 15:24:10 GMT)
Attention is all they need: Cognitive science and the (techno)political economy of attention in humans and machines [0.0] 本稿では,認知科学とテクノ・政治経済学の枠組みにおける「意識経済」を批判的に分析する。
我々は、現在のビジネスモデル、特にデジタルプラットフォーム資本主義において、戦略的に注意パターンを形作ることによって、ユーザエンゲージメントをどのように活用するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 13:53:46 GMT)
Atomic Quantum Technologies for Quantum Matter and Fundamental Physics Applications [0.0] 物理学は科学の様々な分野において、前例のない異種交配の時代を生きている。
我々は,超低温原子量子技術が基礎科学や応用科学において持つ多様体の影響について論じる。
我々は、原子技術を用いたテーブルトップ実験のエンジニアリングがどのように応用を図っているかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 16:52:20 GMT)
Arctic: A Field Programmable Quantum Array Scheduling Technique [0.0] ゾーン化された中性原子アーキテクチャにおける再構成可能な結合を最適化するために設計された最初のコンパイラパスを示す。
最大カットおよび階層化クロス最小化問題として、量子ビットマッピングと運動スケジューリングにアプローチする。
Supermarq と Qasmbench から得られた様々なアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 01:56:01 GMT)
Approximation Error and Complexity Bounds for ReLU Networks on Low-Regular Function Spaces [0.0] 本稿では,ReLUニューラルネットワークによる有界関数のクラスを最小限の正則性仮定で近似する。
近似誤差は対象関数の一様ノルムに比例した量で上から有界化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 14:31:58 GMT)
Approximate t-designs in generic circuit architectures [0.0] 単位的 t-設計(英: Unitary t-designs)は、第一の t モーメントが極大ランダムに現れるユニタリ群上の分布である。
これまでの研究は、あるランダム量子回路が近似t-設計をアンサンブルする深さのいくつかの上限を確立してきた。
ここでは、これらの境界はハールランダムの2つのサイトゲートの任意の固定されたアーキテクチャに拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 21:47:10 GMT)
An Imprecise Maxwell's Demon with Feedback Delay: An Exactly Solvable Information Engine Model [0.0] 熱貯留層に接触する2レベルシステムに基づく有限サイクル時間情報エンジンについて検討した。
エンジンの定常状態における効率とパワーは、レベル間隔、フィードバック遅延時間、エンジンサイクル時間、測定誤差の関数として導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:35:03 GMT)
An Assessment of Model-On-Model Deception [0.0] Llama-2 7B, 13B, 70B, および GPT-3.5 を用いて, MMLU の質問に対する誤った回答を正当化することにより, 1万以上の誤解を招く説明のデータセットを作成する。
さらに悪いことに、すべての能力のモデルは他人を誤解させるのに成功しており、より有能なモデルは詐欺に抵抗するのにわずかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 23:24:18 GMT)
A Novel Pseudo Nearest Neighbor Classification Method Using Local Harmonic Mean Distance [0.0] 本稿では, LMPHNNと呼ばれる新しいKNN分類手法を紹介する。
LMPHNNはLMPNNルールとHMDに基づいて分類性能を向上させる。
平均精度は97%で、他の手法を14%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 04:13:07 GMT)
A NLP Approach to "Review Bombing" in Metacritic PC Videogames User Ratings [0.0] このような場合に出現する主語や概念を理解し、検証セット上で0.88の精度に達するよう努めている。
この現象を誘発するパターンを解明し分析することで、これらの状況をさらに緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 08:31:04 GMT)
A Multi-Channel Spatial-Temporal Transformer Model for Traffic Flow Forecasting [0.0] 交通流予測のための多チャンネル時空間変圧器モデルを提案する。
トラフィックデータの異なるチャネルから結果を抽出することにより、予測の精度を向上させる。
6つの実世界のデータセットの実験結果から,時間モデルにマルチチャネル機構を導入することにより,性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 May 2024 06:37:07 GMT)