FOLIO: Natural Language Reasoning with First-Order Logic [147.5] 我々は、自然言語(NL)における推論のための人間注釈付き、論理的に複雑で多様なデータセットであるFOLIOを提示する。
FOLIOは1,430の例(一意の結論)で構成され、それぞれが487の前提のうちの1つと組み合わせて、それぞれの結論の妥当性を導出的に推論する。
NL推論とNL-FOL変換の両方において、複数の最先端言語モデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:06:25 GMT)
RoScenes: A Large-scale Multi-view 3D Dataset for Roadside Perception [98.8] RoScenesは、最大規模のマルチビューロードサイド認識データセットである。
私たちのデータセットは、驚くべき21.13Mの3Dアノテーションを64,000$m2$で達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:24:45 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, 17 May 2024 13:31:36 GMT)
Safety in Graph Machine Learning: Threats and Safeguards [84.3] 社会的利益にもかかわらず、最近の研究はグラフMLモデルの普及に伴う重要な安全性上の懸念を浮き彫りにしている。
安全性を重視した設計が欠如しているため、これらのモデルは信頼性の低い予測を導き、一般化性の低下を示し、データの機密性を侵害することができる。
金融詐欺検出のような高額なシナリオでは、これらの脆弱性は個人と社会の両方を全般的に危険に晒す可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:11:11 GMT)
3D Vessel Reconstruction from Sparse-View Dynamic DSA Images via Vessel Probability Guided Attenuation Learning [79.6] 現在の商用デジタルサブトラクション・アンジオグラフィー(DSA)システムは通常、再構築を行うために数百のスキャンビューを要求する。
スパース・ビューDSA画像のダイナミックな血流と不十分な入力は,3次元血管再建作業において重要な課題である。
本稿では,時間に依存しない容器確率場を用いてこの問題を効果的に解くことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:23:33 GMT)
Fine-Tuning Large Vision-Language Models as Decision-Making Agents via Reinforcement Learning [79.4] 強化学習(RL)を用いた視覚言語モデル(VLM)を微調整するアルゴリズムフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはタスク記述を提供し、次にVLMにチェーン・オブ・シント(CoT)推論を生成するよう促す。
提案手法は,VLMエージェントの様々なタスクにおける意思決定能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:45:09 GMT)
SepRep-Net: Multi-source Free Domain Adaptation via Model Separation And Reparameterization [75.7] 本稿では,SepRep-Netと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
SepRep-Netは複数の既存モデルを統合ネットワークに再組み立て、別々の経路(分離)を維持した。
SepRep-Net は、1) 効果、2) 目標領域での競争性能、2) 効率、低い計算コスト、3) 一般化可能性、既存のソリューションよりも多くのソース知識を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:24:44 GMT)
Generative AI for Secure and Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing [74.6] 生成AIは、学術分野と産業分野の両方から多くの注目を集めている。
セキュアでプライバシ保護のモバイルクラウドセンシング(SPPMCS)は、データ収集/取得に広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:00:58 GMT)
Learning Object-Centric Representation via Reverse Hierarchy Guidance [73.1] OCL(Object-Centric Learning)は、ニューラルネットワークが視覚的なシーンで個々のオブジェクトを識別できるようにする。
RHGNetは、トレーニングと推論プロセスにおいて、さまざまな方法で機能するトップダウンパスを導入している。
我々のモデルは、よく使われる複数のデータセット上でSOTA性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:48:27 GMT)
Identifying the Risks of LM Agents with an LM-Emulated Sandbox [68.3] 言語モデル(LM)エージェントとツールは、豊富な機能セットを可能にすると同時に、潜在的なリスクを増幅する。
これらのエージェントを高いコストでテストすることは、高いリスクと長い尾のリスクを見つけるのをますます困難にします。
ツール実行をエミュレートするためにLMを使用し、さまざまなツールやシナリオに対してLMエージェントのテストを可能にするフレームワークであるToolEmuを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:17:45 GMT)
SAGD: Boundary-Enhanced Segment Anything in 3D Gaussian via Gaussian Decomposition [66.8] 3Dガウススプラッティングは、新しいビュー合成のための代替の3D表現として登場した。
SAGDは3D-GSのための概念的にシンプルで効果的な境界拡張パイプラインである。
提案手法は粗い境界問題なく高品質な3Dセグメンテーションを実現し,他のシーン編集作業にも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:02:20 GMT)
SMP Challenge: An Overview and Analysis of Social Media Prediction Challenge [63.3] ソーシャルメディアの人気予測(SMPP)は、オンライン投稿の今後の人気値を自動予測する重要なタスクである。
本稿では,課題,データ,研究の進展について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 02:36:14 GMT)
ECR-Chain: Advancing Generative Language Models to Better Emotion-Cause Reasoners through Reasoning Chains [61.5] CEE(Causal Emotion Entailment)は、ターゲット発話で表現される感情を刺激する会話における因果発話を特定することを目的としている。
CEEにおける現在の研究は、主に会話のセマンティックな相互作用と感情的な相互作用をモデル化することに焦点を当てている。
本研究では,会話中の感情表現から刺激を推測するために,ステップバイステップの推論手法である感情・因果関係(ECR-Chain)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:45:08 GMT)
SOK-Bench: A Situated Video Reasoning Benchmark with Aligned Open-World Knowledge [60.8] 44Kの質問と10Kの状況からなる新しいベンチマーク(SOK-Bench)を提案する。
推論プロセスは、位置する知識と問題解決のための一般的な知識を理解し、適用するために必要である。
質問応答ペアと推論プロセスを生成し,最後に品質保証に関する手作業によるレビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 02:18:16 GMT)
Efficient Multimodal Large Language Models: A Survey [60.8] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚的質問応答、視覚的理解、推論などのタスクにおいて顕著な性能を示す。
モデルサイズと高いトレーニングと推論コストが、MLLMのアカデミックや産業への応用を妨げている。
本調査は,効率的なMLLMの現状を包括的かつ体系的に概観するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:37:10 GMT)
CapHuman: Capture Your Moments in Parallel Universes [60.1] CapHumanという新しいフレームワークを紹介します。
CapHumanはアイデンティティ機能をエンコードし、それを潜在空間に整列させることを学ぶ。
モデルに人間の頭部を柔軟で3D一貫性のある方法で制御させる前に、3D顔を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:40:55 GMT)
Improving Point-based Crowd Counting and Localization Based on Auxiliary Point Guidance [59.7] 本稿では,提案手法における提案対象マッチングの安定化に有効な手法を提案する。
本稿では,提案手法の選択と最適化のために,Auxiliary Point Guidance (APG)を提案する。
また,多様な群集シナリオにおける適応的特徴抽出を可能にするために,IFI(Implicit Feature Interpolation)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:23:27 GMT)
Large Language Models can Contrastively Refine their Generation for Better Sentence Representation Learning [57.7] 大規模言語モデル(LLM)は画期的な技術として登場し、それらの非並列テキスト生成能力は、基本的な文表現学習タスクへの関心を喚起している。
コーパスを生成するためにLLMの処理を分解するマルチレベルコントラスト文表現学習フレームワークであるMultiCSRを提案する。
実験の結果,MultiCSRはより高度なLCMをChatGPTの性能を超えつつ,ChatGPTに適用することで最先端の成果を得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:47:30 GMT)
Improving face generation quality and prompt following with synthetic captions [57.5] 画像から正確な外観記述を生成するために,トレーニング不要のパイプラインを導入する。
次に、これらの合成キャプションを使用して、テキストから画像への拡散モデルを微調整する。
提案手法は,高品質で現実的な人間の顔を生成するモデルの能力を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:50:53 GMT)
Multi-modal Stance Detection: New Datasets and Model [57.0] テキストと画像からなるツイートに対するマルチモーダル姿勢検出について検討する。
我々は、シンプルで効果的なマルチモーダル・プロンプト・チューニング・フレームワーク(TMPT)を提案する。
TMPTはマルチモーダル姿勢検出における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:36:48 GMT)
PipeNet: Question Answering with Semantic Pruning over Knowledge Graphs [56.5] 本稿では,雑音の多い計算ノードに対して,グラウンドング・プルーニング・レゾニング・パイプラインを提案する。
また,グラフアテンションネットワーク(GAT)をベースとしたサブグラフデータに基づくモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:06:46 GMT)
A Comprehensive Survey on Data Augmentation [55.4] データ拡張(Data augmentation)は、既存のデータサンプルを操作することによって高品質な人工データを生成する技術である。
既存の文献調査では、特定のモダリティデータにのみ焦点が当てられている。
本稿では,異なる共通データモダリティのためのデータ拡張技術を含む,より啓蒙的な分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:03:16 GMT)
Toon3D: Seeing Cartoons from a New Perspective [52.9] 我々は漫画やアニメの手描き画像に焦点をあてる。
多くの漫画は3Dレンダリングエンジンのないアーティストによって作られており、シーンの新しいイメージは手描きである。
我々は、2次元図面の不整合を補正し、新たに歪んだ図面が互いに整合するように、可視な3次元構造を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:31:35 GMT)
ANALOGYKB: Unlocking Analogical Reasoning of Language Models with A Million-scale Knowledge Base [51.8] ANALOGYKBは、既存の知識グラフ(KGs)から派生した100万スケールのアナロジー知識ベースである
1)KGから直接抽出できる同一関係のアナロジー、2)大きな言語モデル(LLM)によって実現される選択とフィルタリングパイプラインと識別される類似関係のアナロジーである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:59:19 GMT)
Observational Scaling Laws and the Predictability of Language Model Performance [51.2] モデルトレーニングを回避し、80の公開モデルからスケーリング法則を構築する観察的アプローチを提案する。
いくつかの創発現象が滑らかでシグモダルな挙動を辿り、小さなモデルから予測可能であることを示す。
言語モデル機能の改善が進むにつれて、Chain-of-ThoughtやSelf-Consistencyといったポストトレーニング介入の影響を予測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:49:44 GMT)
Not All Prompts Are Secure: A Switchable Backdoor Attack Against Pre-trained Vision Transformers [51.0] この作業でスイッチトークンと呼ばれる追加のプロンプトトークンは、バックドアモードをオンにすることができ、良心的なモデルをバックドアモードに変換することができる。
事前訓練されたモデルを攻撃するため、SWARMと呼ばれる攻撃はトリガを学習し、スイッチトークンを含むトークンをプロンプトする。
多様な視覚認識タスクの実験は、切り替え可能なバックドア攻撃の成功を確認し、95%以上の攻撃成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:19:48 GMT)
Forecasting with Hyper-Trees [50.7] ハイパートレーは、ターゲット時系列モデルのパラメータを学習するために設計されている。
対象とする時系列モデルのパラメータを特徴に関連付けることで、Hyper-Treesはパラメータ非定常性の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:26:18 GMT)
MoSECroT: Model Stitching with Static Word Embeddings for Crosslingual Zero-shot Transfer [50.4] クロスリンガルゼロショット転送のための静的単語埋め込みを用いたMoSECroTモデルスティッチについて紹介する。
本稿では,ソースコードPLMの埋め込みと対象言語の静的単語埋め込みのための共通空間を構築するために,相対表現を利用した最初のフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,MoSECroTに対処する際,弱いベースラインと競合するが,強いベースラインに比べて競合する結果が得られないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:16:14 GMT)
GEOcc: Geometrically Enhanced 3D Occupancy Network with Implicit-Explicit Depth Fusion and Contextual Self-Supervision [49.8] 本稿では,視覚のみのサラウンドビュー知覚に適したジオメトリ強化OccupancyネットワークであるGEOccについて述べる。
提案手法は,Occ3D-nuScenesデータセット上で,画像解像度が最小で,画像バックボーンが最大である状態-Of-The-Art性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:31:20 GMT)
PREGO: online mistake detection in PRocedural EGOcentric videos [49.7] 自己中心型ビデオにおける誤り検出のための,最初のオンライン一級分類モデルであるPregoを提案する。
PreGOは、現在のアクションをモデル化するオンラインアクション認識コンポーネントと、次のアクションを予測するシンボリック推論モジュールに基づいている。
手続き的誤り検出のオンラインベンチマークに適応する2つの手続き的自己中心型ビデオデータセットであるAmbly101とEpic-tentについてPreGOを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:03:35 GMT)
IT Strategic alignment in the decentralized finance (DeFi): CBDC and digital currencies [49.2] 分散型金融(DeFi)は、ディスラプティブベースの金融インフラである。
1) DeFiの一般的なIT要素は何か?
2) DeFi における IT 戦略の整合性には,どのような要素があるのでしょう?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:19:20 GMT)
Biomedical Entity Linking as Multiple Choice Question Answering [48.7] 本稿では,バイオメディカルエンティティリンクを複数問合せ回答として扱う新モデルであるBioELQAを提案する。
まず、高速検索器を用いて候補エンティティを取得し、生成器に参照と候補エンティティを共同で提示し、選択したエンティティに関連付けられた予測シンボルを出力する。
長い尾を持つエンティティの一般化を改善するため、類似したラベル付きトレーニングインスタンスを手がかりとして検索し、ジェネレータの検索インスタンスで入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:11:44 GMT)
A Survey on Large Language Models with Multilingualism: Recent Advances and New Frontiers [48.3] LLM(Large Language Models)の急速な開発は、自然言語処理における顕著な多言語機能を示している。
LLMのブレークスルーにもかかわらず、多言語シナリオの研究は依然として不十分である。
本調査は,多言語問題に対する研究コミュニティの取り組みを支援することを目的としており,LLMに基づく多言語自然言語処理における中核概念,鍵技術,最新の発展の包括的理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:47:39 GMT)
IDGenRec: LLM-RecSys Alignment with Textual ID Learning [48.0] 我々は,各項目を一意で簡潔で,意味的にリッチで,プラットフォームに依存しないテキストIDとして表現するIDGenを提案する。
標準実験条件下では,IDGen が既存のモデルを常に上回り,逐次レコメンデーションすることを示す。
その結果、事前訓練された基礎モデルのゼロショット性能は、従来のレコメンデーションモデルに匹敵するか、それ以上に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:05:18 GMT)
Natural Language Processing for Requirements Traceability [47.9] トレーサビリティは、特に安全クリティカルなシステムにおいて、要件とソフトウェアエンジニアリングにおいて重要な役割を果たす。
自然言語処理(NLP)とその関連技術は、過去10年間に大きく進歩してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:17:00 GMT)
Enhancing Watermarked Language Models to Identify Users [47.9] ゼロビット透かし言語モデルは、下層のモデルと区別できないテキストを生成する。
検出不能なゼロビット透かし方式からマルチユーザ透かし方式を構築する。
言語モデルのウォーターマーキングスキーム間での最初のブラックボックス削減です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 22:15:30 GMT)
Unveiling and Mitigating Generalized Biases of DNNs through the Intrinsic Dimensions of Perceptual Manifolds [46.5] 公正なディープニューラルネットワーク(DNN)の構築は、信頼できる人工知能を達成するための重要なステップである。
本稿では,モデルの公平性と性能を高める固有次元正規化(IDR)を提案する。
様々な画像認識ベンチマークテストにおいて、IDRはモデルバイアスを低減し、性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:38:13 GMT)
Data-Driven Room Acoustic Modeling Via Differentiable Feedback Delay Networks With Learnable Delay Lines [46.3] フィードバック遅延ネットワーク(FDN)のパラメータを求める新しい手法を提案する。
提案手法は、訓練可能な遅延線を持つ微分可能なFDNの実装を含む。
提案手法は,所望の音響特性と密に一致できる時間不変周波数独立FDNが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:56:07 GMT)
Reconstruction of Manipulated Garment with Guided Deformation Prior [46.2] 衣服モデルに暗黙的縫製パターン (ISP) モデルを適用し, 形状を表すために拡散に基づく変形を加えることで拡張する。
衣服の折りたたみ時に得られる不完全な3D点雲から3Dの衣服形状を復元するために,その点を事前学習したUV空間にマッピングし,部分的なUVマップを作成し,その前者を適合させて完全なUVマップと2Dから3Dマップを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:39:29 GMT)
LoCI-DiffCom: Longitudinal Consistency-Informed Diffusion Model for 3D Infant Brain Image Completion [45.4] 乳児の脳画像補完のための新しい長周期インフォームド拡散モデルであるLoCI-DiffComを提案する。
提案手法は,コンテキスト認識の整合性を確保しつつ,個別化された発達特徴を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:53:40 GMT)
GraSS: Combining Graph Neural Networks with Expert Knowledge for SAT Solver Selection [45.2] インスタンスの3部グラフ表現に基づくSATソルバ自動選択のための新しいアプローチであるGraSSを提案する。
我々は、新しいノードの特徴設計のようなドメイン固有の決定でグラフ表現を豊かにします。
生の表現とドメイン固有の選択の組み合わせが実行時の改善につながることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:00:50 GMT)
Minimal Equational Theories for Quantum Circuits [45.0] 量子回路上の真の方程式は、単純な規則から導出できることが示される。
私たちの主な貢献の1つは、方程式理論の最小性を証明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:48:46 GMT)
IT Enabling Factors in a new Industry Design: Open Banking and Digital Economy [45.0] 新たなIT要求と利用は、ビジネスプロセスや企業ガバナンスの変化につながっています。
金融業界はOpen Bankingと呼ばれる新しい統合銀行モデルを採用した。
暗号通貨の出現は、デジタル経済(DE)の実体化につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:07:41 GMT)
Predicting and Enhancing the Fairness of DNNs with the Curvature of Perceptual Manifolds [44.8] 近年の研究では、テールクラスは必ずしも学習が困難ではないことが示されており、サンプルバランスのデータセットではモデルバイアスが観察されている。
本研究ではまず,モデルフェアネスを解析するための幾何学的視点を確立し,次いで,一連の幾何学的測度を体系的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:00:58 GMT)
Layer-Condensed KV Cache for Efficient Inference of Large Language Models [44.2] 少数の層のKVのみを計算・キャッシュする新しい手法を提案する。
提案手法は標準変圧器よりも最大26$times$高いスループットを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:59:46 GMT)
Bayesian Learning-driven Prototypical Contrastive Loss for Class-Incremental Learning [42.1] 本稿では,クラス増分学習シナリオに特化して,ベイズ学習駆動型コントラスト損失(BLCL)を持つプロトタイプネットワークを提案する。
提案手法は,ベイズ学習手法を用いて,クロスエントロピーとコントラスト損失関数のバランスを動的に適用する。
画像分類のためのCIFAR-10データセットと干渉分類のためのデータセットの画像の両方を用いて行った実験的な評価を行い,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:49:02 GMT)
Second Law of Entanglement Manipulation with Entanglement Battery [41.9] 量子情報科学の始まり以来の中心的な疑問は、2つの遠い当事者が1つの絡み合った状態を別の状態に変換する方法である。
絡み合った状態変換は、古典的熱力学におけるカルノーサイクルの性質を反映して、レジームで可逆的に実行できると推測されている。
本稿では, 量子状態変換を容易にする補助量子システムであるエンタングルメント・バッテリの概念について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:55:04 GMT)
Deep Learning for Melt Pool Depth Contour Prediction From Surface Thermal Images via Vision Transformers [40.8] レーザー粉層融合(L-PBF)時に発生する溶融プール間の十分な重なり合いは、核融合欠陥の欠如につながる。
高速カラーイメージングにより観察されたその場2色熱画像と溶融プール断面の2次元形状を相関付ける機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:58:50 GMT)
GeoEval: Benchmark for Evaluating LLMs and Multi-Modal Models on Geometry Problem-Solving [40.5] 我々はGeoEvalベンチマーク、2,000問題の主要サブセット、750問題サブセット、2000問題の追加サブセット、300問題のハードサブセットを含む包括的コレクションを紹介する。
これらのサブセットにおける10個のLLMとMMの評価から、WizardMathモデルは、主サブセットでは55.67%の精度で、ハードサブセットでは6.00%の精度しか達成していないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:42:09 GMT)
Feature-based Low-Rank Compression of Large Language Models via Bayesian Optimization [40.2] 低ランク圧縮は、大規模言語モデルにおける非必須パラメータを減らすための有望な手法である。
大型モデルの低ランク特性に関する実証的研究を行う。
大規模言語モデルに適した低ランク圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:27:12 GMT)
Prompt Exploration with Prompt Regression [38.8] 本稿では,プロンプト回帰を用いたプロンプト探索(Pmpt Exploration with Prompt Regression,PEPR)を提案する。
我々は,複数の異なるタスクに対して,異なるサイズのオープンソースLLMを用いてアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:30:49 GMT)
Language Models can Evaluate Themselves via Probability Discrepancy [38.5] 様々な大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価するための自己評価手法ProbDiffを提案する。
テスト中のLSMを、初期応答と修正バージョンの間の確率差を計算するために独自に利用する。
以上の結果から, ProbDiff は GPT-4 に基づく評価結果と同等の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:50:28 GMT)
Large Language Model (LLM) for Telecommunications: A Comprehensive Survey on Principles, Key Techniques, and Opportunities [36.7] 大規模言語モデル(LLM)は、その優れた理解力と推論能力により、最近かなりの注目を集めている。
本研究は,LLM対応通信網の概要を概観することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:46:13 GMT)
ScionFL: Efficient and Robust Secure Quantized Aggregation [36.7] 我々は,フェデレートラーニングのための最初のセキュアアグリゲーションフレームワークであるScionFLを紹介する。
量子化された入力で効率的に動作し、同時に悪意のあるクライアントに対して堅牢性を提供する。
クライアントのオーバーヘッドがなく、サーバのオーバーヘッドも緩やかなため、標準的なFLベンチマークに匹敵する精度が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:23:18 GMT)
Feature-Adaptive and Data-Scalable In-Context Learning [36.0] FADS-ICLは、機能適応型でデータスケーリング可能なコンテキスト内学習フレームワークである。
タスク適応機能を活用して、下流タスクの推論を促進することができる。
FADS-ICLは従来の最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:32:53 GMT)
Sample-Efficient Constrained Reinforcement Learning with General Parameterization [35.2] 制約マルコフ決定問題(CMDP)
PD-ANPGアルゴリズムは、$epsilon$グローバル最適性ギャップと$epsilon$制約違反を$mathcalO(epsilon-3)$サンプル複雑性で保証する。
これによりCMDPの最先端サンプルの複雑さは$mathcalO(epsilon-1)$で改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:39:05 GMT)
Differentially Private Federated Learning: A Systematic Review [35.1] 本稿では,様々な差分プライバシモデルとシナリオの定義と保証に基づく,差分私的フェデレーション学習の新しい分類法を提案する。
本研究は,プライバシ保護フェデレーション学習に関する貴重な知見を提供し,今後の研究に向けた実践的方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:26:29 GMT)
Dynamic data sampler for cross-language transfer learning in large language models [34.5] ChatFlowは、言語間移動に基づく大規模言語モデル(LLM)である。
我々は、LLaMA2モデルを継続的に訓練するために、中国語、英語、並列コーパスを組み合わせています。
実験により,本手法はモデル収束を加速し,優れた性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:40:51 GMT)
Driving Referring Video Object Segmentation with Vision-Language Pre-trained Models [34.4] 現在のRVOSメソッドは一般的に、バックボーンとして独立して事前訓練された視覚と言語モデルを使用する。
画素レベルの予測に事前学習した表現を適応させる時間認識型プロンプトチューニング手法を提案する。
提案手法は最先端のアルゴリズムより優れ,強力な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:14:22 GMT)
The Landscape of Unfolding with Machine Learning [33.5] MLベースの展開のための、既知の、アップグレードされた、そして新しい方法のセットについて説明する。
すべての技術が複雑な観測可能な領域で粒子レベルのスペクトルを正確に再現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:13:07 GMT)
SignLLM: Sign Languages Production Large Language Models [33.4] 本稿では,Prompt2Signという,多言語手話データセットについて紹介する。
私たちのデータセットは、大量のビデオを合理化されたモデルフレンドリーなフォーマットに変換します。
本稿では,最初の多言語手話生成モデルであるSignLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:01:43 GMT)
Rethinking Graph Backdoor Attacks: A Distribution-Preserving Perspective [33.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
バックドア攻撃は、トレーニンググラフ内のノードのセットにバックドアトリガとターゲットクラスラベルをアタッチすることで、グラフを汚染する。
本稿では,IDトリガによる無意味なグラフバックドア攻撃の新たな問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:09:39 GMT)
Data-Informed Global Sparseness in Attention Mechanisms for Deep Neural Networks [33.1] 本研究では,アテンション・プルーニング(Attention Pruning,AP)を提案する。
APは、言語モデリングの注意計算の90%を節約し、機械翻訳とGLUEタスクの約50%を節約し、結果の品質を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:30:15 GMT)
Temporal Knowledge Question Answering via Abstract Reasoning Induction [32.1] 本研究では,Large Language Models(LLMs)における時間的知識推論の高度化という課題に対処する。
本稿では,時間的推論を知識非依存と知識に基づく2つのフェーズに分割する抽象推論誘導(ARI)フレームワークを提案する。
提案手法は,2つの時間的QAデータセットに対して29.7%と9.27%の相対的な向上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:17:02 GMT)
Know in AdVance: Linear-Complexity Forecasting of Ad Campaign Performance with Evolving User Interest [31.4] リアルタイム入札(RTB)の広告主は、試行錯誤の費用を避けるために、予想されるコストと利益を事前にテキスト化したいと願っている。
ローカルオークションとグローバルキャンペーンレベルのモデリングを統合したタイムアウェアフレームワークである textitAdVance を提案する。
AdVanceはTencent Advertisingプラットフォームにデプロイされており、A/Bテストでは平均ユーザ当たり売上(ARPU)が4.5%上昇している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:22:36 GMT)
Safeguarding Vision-Language Models Against Patched Visual Prompt Injectors [31.4] 視覚言語モデル(VLM)は、視覚とテキストのデータを組み合わせて理解と相互作用を強化する革新的な方法を提供する。
パッチベースの敵攻撃は、物理的な視覚応用において最も現実的な脅威モデルと考えられている。
本研究では,スムージング技術に根ざした防御機構であるSmoothVLMを導入し,VLMをパッチ付き視覚プロンプトインジェクタの脅威から保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:19:19 GMT)
Red Teaming Language Models for Contradictory Dialogues [30.5] 現在利用可能な言語モデルのほとんどは、対話中に自己矛盾する傾向がある。
本研究では,会話中の矛盾文を検出し,修正することを目的とした,新たな矛盾文処理タスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:12:27 GMT)
Medical Dialogue: A Survey of Categories, Methods, Evaluation and Challenges [30.2] 本稿では,医療ダイアログシステムの研究成果を調査・整理する。
有名なコンピュータ科学や自然言語処理会議、ジャーナルから325の論文を初期プールで調査している。
医療ダイアログシステム、特に大規模言語モデルにおける大きな課題をリストアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:46:15 GMT)
Exploration and Anti-Exploration with Distributional Random Network Distillation [28.7] 本稿では,Random Network Distillation (RND)アルゴリズムにおける「結合不整合」問題について述べる。
この問題に対処するために、RNDの派生である分布式RND(DRND)を導入する。
本手法は,計算オーバーヘッドの増大を伴わずに,不整合問題を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:41:31 GMT)
Realistic Evaluation of Toxicity in Large Language Models [28.6] 大規模言語モデル(LLM)は、私たちの専門的および日常生活に不可欠なものになっています。
膨大な量のデータに膨大な多様な知識を与えると、避けられない毒性と偏見に晒される。
本稿では,手作業によるプロンプトを含むToroughly Engineered Toxicityデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:42:59 GMT)
ViCor: Bridging Visual Understanding and Commonsense Reasoning with Large Language Models [27.5] 事前学習された視覚・言語モデル (VLM) と大規模言語モデル (LLM) は,様々な視覚コモンセンス推論問題に長けている。
画像内容以外の結論を推測することが目的である場合、VLMは困難に直面し、LLMは十分な視覚的証拠を与えられた場合、その答えをよく推測するために常識を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:24:35 GMT)
Unified Binary and Multiclass Margin-Based Classification [27.3] 本稿では,多くの人気関数を含む多クラス損失関数を,相対的マージン形式で表現できることを示す。
次に、Fenchel-Young の損失のクラスを分析し、これらの損失の集合を分類校正(class-calibrated)として拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:46:15 GMT)
Leveraging discourse structure for the creation of meeting extracts [26.8] 本稿では,談話構造を利用したミーティングのための抽出要約システムを提案する。
我々は、GNNに基づくノード分類モデルを訓練し、最も重要な発話を選択する。
AMIおよびICSIの実験結果から,本手法が既存のテキストベースおよびグラフベース抽出要約システムを上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:06:20 GMT)
FutureHuman3D: Forecasting Complex Long-Term 3D Human Behavior from Video Observations [26.7] 本稿では,3次元における長期的人間の行動を予測するための生成的アプローチを提案する。
我々は高レベルの粗いアクションラベルと低レベルの微粒化を特徴的3次元人間のポーズとして共同で予測する。
実験では,関節動作と3次元ポーズ予測の相補的性質を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:57:40 GMT)
EasyGen: Easing Multimodal Generation with BiDiffuser and LLMs [26.5] EasyGenは、拡散モデルと大言語モデル(LLM)の機能を活用することで、マルチモーダル理解と生成を強化するように設計されている。
Easygen は、BiDiffuser と LLM を連結する投影層を訓練し、LLM のテキスト空間と BiDiffuser のイメージ空間を整列させるアダプタを訓練することで、テキスト生成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:30:18 GMT)
ALI-DPFL: Differentially Private Federated Learning with Adaptive Local Iterations [26.3] Federated Learning(FL)は、複数のデバイスや組織間のモデルトレーニングを可能にする分散機械学習技術である。
敵は推論攻撃で 個人情報を推測できる
ディファレンシャルプライバシ(DP)は、このような攻撃を防ぐためにFLで広く利用されている。
資源制約のあるシナリオにおいて、差分プライベートなフェデレーション学習を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:12:57 GMT)
In-context Contrastive Learning for Event Causality Identification [26.1] 事象因果同定は、2つの事象間の因果関係の存在を決定することを目的としている。
最近の素早い学習ベースのアプローチは、ECIタスクに有望な改善を示している。
本稿では,コントラスト学習を利用したインコンテキストコントラスト学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:32:15 GMT)
Evaluating Saliency Explanations in NLP by Crowdsourcing [25.8] クラウドソーシングによるNLPのサリエンシ評価手法を提案する。
我々は,800名のクラウドワーカーを募集し,提案手法を用いて2つのデータセット上で7つのサリエンシ手法を実証的に評価した。
本研究では,サリエンシ法の性能を解析し,既存の自動評価法と比較し,サリエンシ法を用いた場合のNLPとコンピュータビジョン(CV)フィールドの顕著な差異を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:27:45 GMT)
Hot PATE: Private Aggregation of Distributions for Diverse Task [25.7] Private Aggregation of Teacher Ensembles (PATE)フレームワークは、プライバシ保護機械学習に対する汎用的なアプローチである。
多様な設定に適したデザインであるEmphhot PATEを提案する。
我々は,多様性の保存という概念を数学的にモデル化し,プライバシーと多様性を保護し,プライバシーや効率に配慮した多様性を伝達するアンサンブル(enmphcoordinated mbles)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:40:36 GMT)
Harnessing Collective Structure Knowledge in Data Augmentation for Graph Neural Networks [25.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ表現学習において最先端のパフォーマンスを達成した。
我々は新しいアプローチ、すなわち集合構造知識強化グラフニューラルネットワーク(CoS-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:50:00 GMT)
Blackbox Adaptation for Medical Image Segmentation [25.1] BAPSと呼ばれる医用画像分割のためのブラックボックス適応技術を開発した。
提案手法は,元のモデルの性能を約4%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, 17 May 2024 17:02:04 GMT)
Tackling the Curse of Dimensionality with Physics-Informed Neural Networks [24.9] 我々は、任意の高次元PDEを解決するために、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)をスケールアップする新しい方法を開発した。
本研究では,提案手法が多くの高次元PDE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, 17 May 2024 10:06:38 GMT)
ConspEmoLLM: Conspiracy Theory Detection Using an Emotion-Based Large Language Model [24.7] 本研究では,情緒情報を統合し,陰謀論に関する多様なタスクを遂行できる初のオープンソースLCMであるConspEmoLLMを提案する。
ConspEmoLLMは、我々の新しいConDIDデータセットを用いて感情指向LLMに基づいて微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:04:40 GMT)
Doubly Robust Causal Effect Estimation under Networked Interference via Targeted Learning [24.6] ネットワーク干渉下での2つの頑健な因果効果推定器を提案する。
具体的には,対象とする学習手法をネットワーク干渉設定に一般化する。
我々は、同定された理論条件を目標損失に変換することによって、エンドツーエンドの因果効果推定器を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:10:26 GMT)
Speech Translation with Speech Foundation Models and Large Language Models: What is There and What is Missing? [23.8] これまでに提示されたアーキテクチャソリューションとトレーニング戦略の統一的なビューを提案し、それらの類似点と相違点を強調した。
また、多種多様な設定と評価アプローチが、各ビルディングブロックとトレーニング選択において、最も優れたソリューションの特定を妨げていることも示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:46:32 GMT)
LighTDiff: Surgical Endoscopic Image Low-Light Enhancement with T-Diffusion [23.7] Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) は、医療分野での低照度画像強調を約束する。
DDPMは計算的に要求され、遅いため、医療応用は制限されている。
我々はLighTDiffと呼ばれる軽量DDPMを提案し、低解像度画像を用いてグローバルな構造情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:31:19 GMT)
GenToC: Leveraging Partially-Labeled Data for Product Attribute-Value Identification [23.7] GenToCは、製品タイトルから属性値ペアを抽出する新しいモデルである。
インド最大のB2B電子商取引プラットフォームであるIndiaMART.comに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:09:45 GMT)
SBAAM! Eliminating Transcript Dependency in Automatic Subtitling [23.4] サブティットは,映像コンテンツのアクセシビリティ向上に重要な役割を担っている。
このプロセスを自動化しようとする過去の試みは、様々な学位、自動転写に依存していた。
自動字幕を生成することができる最初の直接モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:42:56 GMT)
Recursively Feasible Shrinking-Horizon MPC in Dynamic Environments with Conformal Prediction Guarantees [23.3] 我々は、ミッション中に制御不能なエージェントと相互作用する決定論的自律システムを制御することを検討する。
既存の作業は、未知のエージェントに対して高い信頼度予測領域を導出し、これらの領域をMPCに適した安全制約の設計に統合する。
我々は,新たな予測領域がオンライン化されるにつれて,安全制約の段階的緩和を通じて再帰的実現性を保証する縮小水平MPCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:07:03 GMT)
Modeling the Data-Generating Process is Necessary for Out-of-Distribution Generalization [23.3] 実世界のデータは、しばしば異なる属性に対して複数の分散シフトを持つ。
最先端のDGアルゴリズムは、すべてのシフトに対して一貫してうまく動作しない。
我々は、データ生成プロセスに関する知識を用いて正規化のための正しい独立制約を適応的に識別し、適用するアルゴリズムであるCausally Adaptive Constraint Minimization (CACM)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 22:36:13 GMT)
Q-HyViT: Post-Training Quantization of Hybrid Vision Transformers with Bridge Block Reconstruction for IoT Systems [23.3] 視覚変換器(ViT)は、分類、検出、セグメンテーションを含む多くのアプリケーションで畳み込みニューラルネットワークに取って代わられている。
本稿では,効率的なハイブリッドViTの量子化を初めて行うポストトレーニング量子化手法を提案する。
従来のPTQ法と比較して, 8ビットで17.73%, 6ビットで29.75%の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:04:56 GMT)
Improved AdaBoost for Virtual Reality Experience Prediction Based on Long Short-Term Memory Network [23.2] AdaBoostの改良したLong Short-Term Memory Network (LSTM)に基づく分類予測アルゴリズムを用いて,仮想現実(VR)ユーザエクスペリエンスの予測を行う。
データセットは、7:3の比率でトレーニングとテストセットにランダムに分割される。
最終的な損失値0.31は、モデルがトレーニングデータによく適合し、予測と分類をより正確にすることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:47:30 GMT)
CoLeaF: A Contrastive-Collaborative Learning Framework for Weakly Supervised Audio-Visual Video Parsing [23.1] 弱教師付き音声視覚ビデオ解析手法は,ビデオレベルラベルのみを用いて,可聴性のみ,可視性のみ,可視性のみ,可聴性のみを検出することを目的としている。
埋め込み空間におけるクロスモーダルコンテキストの統合を最適化する新しい学習フレームワークであるCoLeaFを提案する。
我々の実験は、CoLeaFがデータセット上で平均1.9%と2.4%のFスコアで最先端の結果を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:51:15 GMT)
Language Models can Exploit Cross-Task In-context Learning for Data-Scarce Novel Tasks [22.7] LLM(Large Language Models)は、ICL(In-context Learning)機能によってNLPを変換した。
本稿では,予め定義されたタスクのラベル付き例から新しいタスクまで,LLMが一般化できるかどうかを検討する。
LLaMA-2 7Bは107%, LLaMA-2 13Bは18.6%, GPT3.5は3.2%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:20:49 GMT)
SPOR: A Comprehensive and Practical Evaluation Method for Compositional Generalization in Data-to-Text Generation [21.7] 本研究では,データ・テキスト生成における合成一般化のための総合的・実践的な評価手法であるSPORを提案する。
2つの異なるデータセット上でSPORを実証し、LLMを含む既存の言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:25:30 GMT)
Nonparametric Teaching of Implicit Neural Representations [21.3] オーバーパラメトリック化された多層パーセプトロンは、非パラメトリック学習者の教育と整合性を示す。
この新たな発見により、非パラメトリック学習アルゴリズムの便利なドロップインにより、INRトレーニングの効率が広く向上し、様々な入力モードで30%以上のトレーニング時間を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:20:39 GMT)
Simultaneous Deep Learning of Myocardium Segmentation and T2 Quantification for Acute Myocardial Infarction MRI [21.2] 本稿では,TransformerとConvolutional Neural Network(CNN)を統合したデュアルタスクネットワークであるSQNetを提案する。
SQNetは、定量分析のためのT2リファインフュージョンデコーダを備え、Transformerのグローバル機能を活用している。
タイトな結合モジュールは、CNNとTransformerブランチの機能を調整してヒューズし、SQNetが心筋領域に集中できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:50:37 GMT)
VideoQA-SC: Adaptive Semantic Communication for Video Question Answering [21.0] 本稿では,ビデオQA-SCと呼ばれるビデオ質問応答タスクのためのエンドツーエンドのSCシステムを提案する。
我々のゴールは、ノイズや失速する無線チャンネル上のビデオセマンティクスに基づいて、ビデオQAタスクを直接実行することである。
ビデオアプリケーションにおけるタスク指向のSCシステム設計の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:11:10 GMT)
Heterogeneity-Informed Meta-Parameter Learning for Spatiotemporal Time Series Forecasting [21.0] 本稿では,ヘテロジネティ-In-formed Meta-Networks (HimNet) をヘテロジネティ-イン-フォームド・メタネットワーク(HimNet)として提案する。
HimNetは5つの広く使用されているベンチマークにおいて優れた進歩を示しながら、最先端の解釈可能性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:10:34 GMT)
Convergence of flow-based generative models via proximal gradient descent in Wasserstein space [20.8] フローベースの生成モデルは、データ生成と可能性の計算において一定の利点がある。
本研究では,進行流モデルによるデータ分布の生成を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:51:07 GMT)
UFORecon: Generalizable Sparse-View Surface Reconstruction from Arbitrary and UnFavOrable Sets [20.8] 入力ビューの組み合わせの有効性を示すために、ビュー合成スコアを導入し、検証する。
これを実現するために、ソース画像間の相互作用とビルド相関フラストラムのモデル化にクロスビューマッチングトランスフォーマを適用した。
提案手法は,ビュー・コンビネーション・ジェネリゼーション・ジェネリザビリティにおいて,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:17:50 GMT)
Multi-Evidence based Fact Verification via A Confidential Graph Neural Network [20.6] 我々は,ノイズのある意味情報の伝播を軽減するために,信頼グラフ注意ネットワーク(CO-GAT)を導入する。
CO-GATは、FEVERデータセット上で73.59%のFEVERスコアを達成し、有効性を広げることによる能力一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:02:03 GMT)
A Comprehensive Study of Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models [20.4] Vicuna, LLama, GPT-3.5 Turboの3つの異なる言語モデルに適用した9つの攻撃手法と7つの防御手法について検討した。
以上の結果から,既存のホワイトボックス攻撃は普遍的手法に比べて性能が低く,入力に特別なトークンを含むと,攻撃成功の可能性に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:00:24 GMT)
TexPainter: Generative Mesh Texturing with Multi-view Consistency [20.4] 本稿では,マルチビューの一貫性を実現するための新しい手法を提案する。
最適化に基づくカラーフュージョンを用いて、一貫性を強制し、勾配バックプロパゲーションにより遅延符号を間接的に修正する。
提案手法は, テクスチャの整合性と全体的な品質を, 競合する最先端技術と比較して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:41:36 GMT)
SiDA-MoE: Sparsity-Inspired Data-Aware Serving for Efficient and Scalable Large Mixture-of-Experts Models [20.2] Mixture-of-Experts (MoE) は、大規模モデルの時代に好意的なアーキテクチャとして登場した。
しかし、そのような利点を実現することは、しばしばGPUメモリの有効利用に繋がる。
我々は、大規模なMoEモデルに適した効率的な推論手法であるSiDA-MoEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:33:23 GMT)
Photorealistic 3D Urban Scene Reconstruction and Point Cloud Extraction using Google Earth Imagery and Gaussian Splatting [19.7] ウォータールー大学を中心としたウォータールー地域の3次元ガウス散乱モデルを構築した。
我々は,従来の3次元視線合成結果よりもはるかに高い視線合成結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:00:07 GMT)
Prospective Role of Foundation Models in Advancing Autonomous Vehicles [19.6] 大規模ファンデーションモデル(FM)は自然言語処理やコンピュータビジョンを含む多くの分野において顕著な成果を上げている。
本稿では,自動運転におけるFMの応用と今後の動向について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:47:50 GMT)
CM-UNet: Hybrid CNN-Mamba UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation [19.5] ローカル画像の特徴を抽出するCNNベースのエンコーダと,グローバル情報を集約・統合するMambaベースのデコーダからなるCM-UNetを提案する。
CSMambaブロックとMSAAモジュールを統合することで、CM-UNetは大規模リモートセンシング画像の長距離依存性とマルチスケールグローバルコンテキスト情報を効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:20:12 GMT)
Towards Understanding the Word Sensitivity of Attention Layers: A Study via Random Features [19.3] ランダムな特徴の原型的設定における単語感度(WS)について検討した。
注意層は高いWS、すなわち、ランダムな注意特徴写像を乱す埋め込み空間にベクトルが存在することを示す。
すると、これらの結果が単語の感度から一般化境界に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:31:34 GMT)
How Spurious Features Are Memorized: Precise Analysis for Random and NTK Features [19.3] 学習課題とは無関係な突発的な特徴について考察する。
それらがどのように2つの異なる用語で記憶されるのかを正確に評価する。
一般化能力の増大に伴い,突発的特徴の記憶が弱まることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:10:20 GMT)
ART3D: 3D Gaussian Splatting for Text-Guided Artistic Scenes Generation [18.7] ART3Dは拡散モデルと3Dガウススプラッティング技術を組み合わせた新しいフレームワークである。
深度情報と初期芸術画像を活用することにより,点雲マップを生成する。
また、3Dシーンの整合性を高めるための奥行き整合性モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:19:36 GMT)
ScaLearn: Simple and Highly Parameter-Efficient Task Transfer by Learning to Scale [18.4] ScaLearnは単純かつパラメータ効率の高い2段階MTL法である。
我々はScaLearnが少数の転送パラメータを持つ強いベースライン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, 17 May 2024 14:23:08 GMT)
Towards a Framework for Openness in Foundation Models: Proceedings from the Columbia Convening on Openness in Artificial Intelligence [18.1] 本稿では,AIスタックにまたがるオープンネスと闘うためのフレームワークを提案する。
このトピックに関する以前の研究を要約し、オープン性を追求する様々な潜在的理由を分析します。
モデルとシステムレベルで、AIスタックのさまざまな部分でオープン性がどのように変化するのかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:35:39 GMT)
UniCL: A Universal Contrastive Learning Framework for Large Time Series Models [18.0] 時系列分析は、金融から医療まで、さまざまな重要なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
従来の教師付き学習手法は、まず各タスクにおける時系列データの広範なラベルを注釈付けする。
本稿では,時系列基礎モデルの事前学習を目的とした,普遍的でスケーラブルなコントラスト学習フレームワークUniCLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:47:11 GMT)
Exploiting Style Latent Flows for Generalizing Deepfake Video Detection [17.5] 提案手法は, 映像の時間的変化におけるスタイル潜在ベクトルの解析と異常挙動に基づいて, フェイクビデオの検出を行う手法である。
我々のフレームワークは、スタイル潜在ベクトルの動的特性を表現するために、コントラスト学習によって訓練されたStyleGRUモジュールを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:46:09 GMT)
Exploiting Autoencoder's Weakness to Generate Pseudo Anomalies [17.3] 異常検出の典型的なアプローチは、通常のデータのパターンや表現を学習するためにのみ、通常のデータでオートエンコーダ(AE)を訓練することである。
本稿では,AEの弱点,すなわち異常の再構築をうまく活用して,学習適応雑音から擬似異常を生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:16:35 GMT)
Bayesian Logarithmic Derivative Type Lower Bounds for Quantum Estimation [17.3] 近年、量子領域におけるベイズリスクに対するベイズ長岡-早橋境界と呼ばれる下界が提案されている。
本論文は, このベイズ長岡-早橋境界を, より低い境界で探索することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:07:16 GMT)
Team Samsung-RAL: Technical Report for 2024 RoboDrive Challenge-Robust Map Segmentation Track [16.8] 本報告では2024年のRoboDrive Challenge Robust Map Trackの技術的詳細について述べる。
ロバストマップのトラックは、様々な運転条件下でのBEVマップにおける複雑な運転シーン要素のセグメンテーションに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:40:02 GMT)
Optimize Weight Rounding via Signed Gradient Descent for the Quantization of LLMs [16.6] SignRoundは、符号付き勾配降下(SignSGD)を使用して、200ステップ以内のラウンド値とウェイトクリッピングを最適化する手法である。
2ビットから4ビットにまたがる最近の手法と比較して、低いチューニングコストを維持しつつ、追加の推論オーバーヘッドを導入することなく、優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:12:19 GMT)
REB: Reducing Biases in Representation for Industrial Anomaly Detection [16.6] 本稿では,ドメインバイアスを考慮した表現におけるReduceing Biases (REB)を提案する。
また,特徴空間における局所密度バイアスを低減し,効果的な異常検出を実現するために,局所密度KNN(LDKNN)を提案する。
提案したREB法は,Vgg11やResnet18などの小さなバックボーンネットワークを用いて,広く使用されているMVTec AD上で99.5%のIm.AUROCを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:36:04 GMT)
Flexible Motion In-betweening with Diffusion Models [16.3] 比較によって導かれる多様な人間の動きを生成する際の拡散モデルの可能性について検討する。
従来のインベントワイニング法とは異なり、精密かつ多様な動作を生成できる単純な統一モデルを提案する。
テキスト条件付きHumanML3Dデータセット上でのCondMDIの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:55:51 GMT)
Broadening Privacy and Surveillance: Eliciting Interconnected Values with a Scenarios Workbook on Smart Home Cameras [16.0] 投機シナリオのデザインワークブックを,14人の参加者による評価評価活動として使用しています。
このシナリオは、当初、3つの社会的関係の中でプライバシーと監視のシナリオを探求するために設計された。
シナリオが参加者との価値付与活動の一部として活用された際、プライバシや監視以上の相互に結びついた社会的価値の集合を反映していることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:50:49 GMT)
Overcoming the Stability Gap in Continual Learning [15.9] 事前トレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)は、ビジネス上の意思決定とユーザへのサービス提供のために、業界によって広くデプロイされている。
主要な問題はモデル崩壊であり、DNNの予測は時間が経つにつれて誤っているため、収益損失や不運なユーザーが発生する。
本稿では,大規模な訓練済みDNNにおいて,連続学習(CL)がモデル崩壊を克服する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:57:14 GMT)
A Phone-based Distributed Ambient Temperature Measurement System with An Efficient Label-free Automated Training Strategy [15.7] 建物のエネルギー効率の向上は、屋内の環境温度のモニタリングに大きく依存している。
既存の電話ベースの環境温度推定手法では、プライバシー保護の不十分、様々な電話にモデルを適応させることの困難、十分なラベル付きトレーニングデータを取得する上でのハードルといった課題に直面している。
本研究では,複数の携帯電話間で協調して環境温度を正確に測定できる分散電話型環境温度推定システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:38:56 GMT)
DINO as a von Mises-Fisher mixture model [15.5] DINO は von Mises-Fisher 成分の混合モデルとして解釈できることを示す。
本稿では,クラスタ割り当て確率を計算する際に,適切な正規化定数を追加するDINO-vMFを提案する。
混合モデルのさらなる柔軟性は、画像表現の改善の観点から有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:49:45 GMT)
The Future of Large Language Model Pre-training is Federated [15.2] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、地球のデータと計算資源の大部分を解き放つ可能性がある。
我々の研究は、LLMを訓練する機関間で大規模なコラボレーションを可能にする、堅牢で柔軟で再現可能なFLアプローチを提示している。
これにより、データリッチアクターは、計算リッチアクターだけでステージを離れるのではなく、LCMの事前トレーニングの主人公になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:27:52 GMT)
Contestable AI needs Computational Argumentation [15.2] 最先端のアプローチは、AIシステムが競合する必要性をほとんど無視する。
競合可能なAIには、動的(ヒューマンマシンおよび/またはマシンマシン)の説明可能性と意思決定プロセスが必要である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:23:18 GMT)
Counting-Stars: A Multi-evidence, Position-aware, and Scalable Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models [14.9] 長文Large Language Models (LLMs) の評価のためのベンチマークであるCounting-Starsを提案する。
長文LCM(GPT-4 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Claude3 Opus, GLM-4, Moonshot-v1)の評価実験を行った。
GPT-4 Turboは様々なタスクで最も安定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:58:23 GMT)
Input Convex Lipschitz RNN: A Fast and Robust Approach for Engineering Tasks [14.8] 入力凸リプシッツリカレントニューラルネットワークと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを開発した。
このモデルは、高速で堅牢な最適化ベースのタスクのために明示的に設計されている。
我々は、様々な実用工学的応用でこのモデルを成功裏に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:26:10 GMT)
A Versatile Framework for Analyzing Galaxy Image Data by Implanting Human-in-the-loop on a Large Vision Model [14.6] 大型ビジョンモデル(LVM)と下流タスク(DST)に基づく銀河画像の一般解析のためのフレームワークを提案する。
銀河画像の低信号-雑音比を考えると、我々は大きな視覚モデルにHuman-in-the-loop (HITL)モジュールを組み込んだ。
1000のデータポイントでトレーニングされたオブジェクト検出では、DSTが96.7%、ResNet50とMask R-CNNが93.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:29:27 GMT)
AdaWaveNet: Adaptive Wavelet Network for Time Series Analysis [14.1] AdaWaveNetは、非定常時系列データのマルチスケール解析にアダプティブウェーブレット変換を利用する新しいアプローチである。
我々は、予測、計算、新たに確立された超解像タスクを含む3つのタスクにわたる10のデータセットで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:52:33 GMT)
Exploring the Low-Pass Filtering Behavior in Image Super-Resolution [13.8] 本稿では,画像超解像におけるディープニューラルネットワークの挙動の解釈を試みる。
ISRタスクにおけるニューラルネットワークの動作を分析するために,Hybrid Response Analysis (HyRA) という手法を提案する。
最後に、注入された高周波情報を定量化するために、周波数スペクトル分布類似性(FSDS)と呼ばれる画像から画像へのタスクのメトリクスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:09:30 GMT)
Agile But Safe: Learning Collision-Free High-Speed Legged Locomotion [13.6] 本稿では,四足歩行ロボットのための学習ベースの制御フレームワークであるAgile But Safe(ABS)を紹介する。
ABSには障害の中でアジャイルモータースキルを実行するためのアジャイルポリシと、障害を防止するためのリカバリポリシが含まれています。
トレーニングプロセスには、アジャイルポリシ、リーチアビドバリューネットワーク、リカバリポリシ、排他的表現ネットワークの学習が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:05:43 GMT)
How Can Large Language Models Understand Spatial-Temporal Data? [13.0] 本稿では,時空間予測に大規模言語モデルを活用する革新的なアプローチSTG-LLMを紹介する。
1 STG-Tokenizer: この空間時間グラフトークンは、複雑なグラフデータを、空間的および時間的関係の両方を捉える簡潔なトークンに変換する; 2) STG-Adapter: 線形符号化層と復号層からなるこの最小限のアダプタは、トークン化されたデータとLCMの理解のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:10:20 GMT)
Enhancing Dialogue State Tracking Models through LLM-backed User-Agents Simulation [12.9] GPT-4はユーザとエージェントのインタラクションをシミュレートするために使用され、DSTラベルと数千の注釈付き対話を生成する。
生成されたデータとDST予測のための実データとに基づいて、LLaMA2の2段階微調整を行う。
我々のアプローチは、現実世界のシナリオにおける動的な要求に適応し、新しいドメインでの対話を迅速に生成することもできます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:00:05 GMT)
Quantifying Representation Reliability in Self-Supervised Learning Models [12.5] 自己教師付き学習モデルは、データから汎用的な表現を抽出する。
表現信頼性の形式的定義を導入する。
本稿では,下流タスクを優先課題と知らずに表現信頼性を推定するアンサンブルに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:48:24 GMT)
Research on Splicing Image Detection Algorithms Based on Natural Image Statistical Characteristics [12.3] 本稿では,自然画像の統計的特徴に基づく新しいスプライシング画像検出アルゴリズムを提案する。
従来の手法の限界を解析することにより,高度な統計解析手法と機械学習手法を統合した検出フレームワークを開発した。
このアルゴリズムは、複数の公開データセットを用いて検証され、スプライシングエッジの検出と、改ざんされた領域の特定に高い精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:14:30 GMT)
Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm [12.3] この研究は、特にバックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークのような高度なニューラルネットワーク技術を利用して、商業銀行の信用リスクをプリエンプションする新しいモデルを開発した。
研究結果は、このモデルが信用リスク管理の予測と精度を効果的に向上させることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:18:46 GMT)
Analysis, Modeling and Design of Personalized Digital Learning Environment [12.2] 本研究は、革新的なプライベート・ラーニング・インテリジェンス(PLI)フレームワークによって強化された新しいデジタル・ラーニング・環境(DLE)を分析し、モデル化し、開発する。
我々のアプローチは、DLE能力の進歩において重要なものであり、学習者がパーソナライズされたリアルタイム学習体験に積極的に参加できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 00:26:16 GMT)
One registration is worth two segmentations [12.2] 画像登録の目的は、2つ以上の画像間の空間的対応を確立することである。
そこで我々は,より直感的な対応表現として,対応する関心領域(ROI)ペアの集合を提案する。
提案したSAMRegは複数のROIペアのセグメンテーションとマッチングが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:14:32 GMT)
Cyclical Weight Consolidation: Towards Solving Catastrophic Forgetting in Serial Federated Learning [12.1] フェデレートラーニング(FL)は、データの不足とプライバシー上の懸念に対処するために注目を集めている。
FedAvgのような並列FLアルゴリズムは優れた性能を示すが、ネットワーク速度の異なるシナリオでは課題に直面している。
シリアルFLは、デバイス間で連続的に更新を循環的に転送することで、これらの課題を回避するための代替ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:20:21 GMT)
Super-High-Fidelity Image Compression via Hierarchical-ROI and Adaptive Quantization [12.1] 関心領域(ROI)を利用したMSEモデルと生成モデルを組み合わせる。
顔,テキスト,複雑なテクスチャを含む領域の再構成を改善するために,H-ROIを用いて複数の前景領域と1つの背景領域に分割する。
また、チャネル次元内における非線形マッピングによる適応量子化を提案し、視覚的品質を維持しながらビットレートを制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:28:42 GMT)
OpenLLM-Ro -- Technical Report on Open-source Romanian LLMs [11.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて、ほぼ人間のようなパフォーマンスを実現している。
本論文では,ルーマニア語を専門とする最初の基礎的・チャット型LLMの学習と評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:19:52 GMT)
Large Language Models in Wireless Application Design: In-Context Learning-enhanced Automatic Network Intrusion Detection [11.5] ネットワークの完全自動侵入検知を実現するための,事前学習型LLMフレームワークを提案する。
実際のネットワーク侵入検出データセットの実験により、コンテキスト内学習は極めて有益であることが証明された。
GPT-4では,テスト精度とF1スコアを90%向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 02:56:31 GMT)
Distributed Event-Based Learning via ADMM [11.5] エージェントがネットワーク上で情報を交換することで,グローバルな目的関数を最小限に抑える分散学習問題を考える。
提案手法には2つの特徴がある: (i) 必要なときにのみ通信をトリガーすることで通信を大幅に削減し, (ii) 異なるエージェント間のデータ分散に非依存である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:30:28 GMT)
FA-Depth: Toward Fast and Accurate Self-supervised Monocular Depth Estimation [11.0] 既存の手法の多くは、高い精度でシーンの深さを予測するために複雑なモデルに依存しており、結果としてデプロイメントに適さない推論が遅くなる。
空間性に基づいたSmallDepthを最初に設計した。
第二に、推論中に同じ複雑さの条件下での訓練中にSmallDepthの特徴表現能力を高めるために、等価変換モジュール(ETM)を提案する。
第3に,固定されたSmallDepthの場合の各層が異なるコンテキスト情報を知覚する能力を向上させるために,ピラミッド損失を提案する。
第4に,SmallDepthの精度をさらに向上するため,提案した関数近似損失(APX)を応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:22:52 GMT)
Naturalistic Music Decoding from EEG Data via Latent Diffusion Models [10.9] 本研究は,非侵襲的脳波データを用いて,高品質な音楽再生を実現するための最初の試みである。
我々は、パブリックなNMED-Tデータセットでモデルをトレーニングし、ニューラルネットワークベースのメトリクスを提案する定量的評価を行う。
本研究は,脳波データを用いた複雑な聴覚情報再構成の実現可能性に関する知見を提供する,ニューラルデコーディングと脳-コンピュータインタフェースの継続的な研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:43:22 GMT)
TVCondNet: A Conditional Denoising Neural Network for NMR Spectroscopy [10.6] 本稿では,従来のテレビ放送とデータ駆動型トレーニングを組み合わせることで,NMR用DLデノナイジングの性能をさらに向上できることを示す。
実験で収集したNMRデータに対する検証は,TVCondNetの従来の手法と比較して,優れたノイズ発生性能と高速な推論速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:39:15 GMT)
Subject-Adaptive Transfer Learning Using Resting State EEG Signals for Cross-Subject EEG Motor Imagery Classification [10.5] 安静状態(RS) 脳波信号は、リッチな主題情報による取得が容易なため、有効な代替手段である。
本稿では、RS EEG信号を用いて、未知の対象データにモデルを適用する新しい主題適応型トランスファー学習戦略を提案する。
本研究は,脳-コンピュータインタフェースの実用化にRS脳波信号を活用する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, 17 May 2024 20:36:04 GMT)
Fast transport and splitting of spin-orbit-coupled spin-1 Bose-Einstein Condensates [10.5] 本研究では,高調波トラップ内に閉じ込められたスピン軌道結合スピン-1 ボース-アインシュタイン凝縮体の力学について検討した。
我々は、スピンフリップを同時に行う高速輸送を容易にするために、時間依存トラップ軌道とスピン軌道結合強度を設計する。
また,スピン軌道結合強度の工学的手法によるスピン依存コヒーレント状態の生成を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:23:12 GMT)
From Sora What We Can See: A Survey of Text-to-Video Generation [10.2] OpenAIが開発したSoraは、ミニレベルの世界シミュレーション能力を持つ。
その顕著な成功にもかかわらず、Soraは解決すべきさまざまな障害に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:09:09 GMT)
Autonomous Stabilization of Fock States in an Oscillator against Multiphoton Losses [10.2] 散逸工学手法は、複数の光子の損失に対して、多光子フォック状態が自律的に安定化する。
結果は、多光子ロス誤差に対する誤り訂正可能な量子情報処理の潜在的な応用を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:43:10 GMT)
BugBlitz-AI: An Intelligent QA Assistant [9.9] BugBlitz-AIは、エンドツーエンドのテスト自動化を強化するために設計されたAIベースのバリデーションツールキットである。
BugBlitz-AIは、手作業による結果分析とレポート生成の時間集約的なタスクを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:09:10 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, 17 May 2024 17:42:30 GMT)
RAGTruth: A Hallucination Corpus for Developing Trustworthy Retrieval-Augmented Language Models [9.5] 大規模言語モデル(LLM)の幻覚を緩和する主要な手法は、検索拡張世代(RAG)である。
本稿では,各ドメインにおける単語レベルの幻覚の分析に適したコーパスであるRAGTruthについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:29:31 GMT)
On the Bipartite Entanglement Capacity of Quantum Networks [9.4] 我々は,非決定論的エンタングルメントスワップ機能を持つデバイスからなる量子ネットワークにおいて,一対のノードに対するマルチパスエンタングルメント分布を考察する。
このフロー問題を解決するために,混合整数2次制約付きプログラム(MIQCP)を提案する。
次に、時間単位当たりのユーザに分散されたEPR状態の最大数として定義される、ネットワーク全体の容量を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:15:43 GMT)
CMA-ES for Safe Optimization [9.1] 本研究は,効率的な進化アルゴリズムとしてCMA-ESに着目し,安全なCMA-ESと呼ばれる最適化手法を提案する。
安全なCMA-ESは、安全な最適化において安全性と効率の両方を達成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:24:56 GMT)
Visibility into AI Agents [9.1] AIエージェントに対する商業的、科学的、政府的、個人的活動の委譲の増加は、既存の社会的リスクを悪化させる可能性がある。
エージェント識別子,リアルタイム監視,アクティビティログという,AIエージェントの視認性を高めるための3つの尺度を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:45:05 GMT)
Infrared Image Super-Resolution via Lightweight Information Split Network [8.9] LISN(Lightweight Information Split Network)と呼ばれる,新しい,効率的で高精度な単一赤外線画像SRモデルを提案する。
LISNは、浅部特徴抽出、深部特徴抽出、高密度特徴融合、高分解能赤外線画像再構成の4つの主要成分からなる。
このモデルにおける重要な革新は、深い特徴抽出のための軽量情報分割ブロック(LISB)の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:10:42 GMT)
StoryVerse: Towards Co-authoring Dynamic Plot with LLM-based Character Simulation via Narrative Planning [8.9] 大きな言語モデル(LLM)は仮想文字の振る舞いを駆動し、プロットは文字と環境間の相互作用から現れる。
著者の著作意図と LLM によるキャラクタシミュレーションの創発的行動とを仲介するプロット作成ワークフローを提案する。
このプロセスは「生きた物語」を作り、様々なゲーム世界の状態に動的に適応し、著者、キャラクターシミュレーション、プレイヤーが共同で物語を作る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:04:51 GMT)
Exploring 3D-aware Latent Spaces for Efficiently Learning Numerous Scenes [8.8] 本研究では,NeRFのスケーリングにより,多くの意味的類似シーンを学習する手法を提案する。
本手法は,1000シーンのトレーニングにおいて,有効メモリコストを44%削減し,実時間コストを86%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:29:05 GMT)
Surgical Feature-Space Decomposition of LLMs: Why, When and How? [8.8] トランス言語モデルにおける重みと特徴空間の分解の有効性を実験的に検討する。
本稿では, 外科的切除が, 圧縮と言語モデリング性能のトレードオフに関する重要な洞察を与えることを示す。
モデルバイアスに対する低ランク近似の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:34:03 GMT)
INDUS: Effective and Efficient Language Models for Scientific Applications [8.8] 言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な結果を示した。
従来の研究では、ドメイン中心のコーパスを使用して訓練されたLLMが、特別なタスクでより良く機能することを示した。
我々は地球科学、生物学、物理学、生物物理学、惑星科学、天体物理学の分野に適した総合的なLLMスイートであるINDUSを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:15:07 GMT)
Defect Category Prediction Based on Multi-Source Domain Adaptation [8.7] 本稿では,対戦型学習と注意機構を統合したマルチソースドメイン適応フレームワークを提案する。
8つの実世界のオープンソースプロジェクトの実験は、提案されたアプローチが大幅なパフォーマンス改善を実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:30:31 GMT)
Future Aware Safe Active Learning of Time Varying Systems using Gaussian Processes [8.7] 本稿では,時間変動システムに適した安全な能動学習フレームワークを提案する。
時間認識型平均二乗予測誤差(T-IMSPE)法は,現在および将来の状態に対する後方分散を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:09:52 GMT)
Tailoring Vaccine Messaging with Common-Ground Opinions [8.7] ワクチンの介入は、ワクチン接種に関する懸念に答えることを目的としている。
我々は、CGO(Common-Ground Opinion)へのワクチン介入の調整作業を定義する。
CGOに対する回答の調整は、読者が持っている意見や信念に関連付けることによって、回答を有意義に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:48:30 GMT)
High-dimensional multiple imputation (HDMI) for partially observed confounders including natural language processing-derived auxiliary covariates [8.6] 多重計算(MI)モデルは、高次元データに補助共変数(AC)を含めることで改善することができる。
我々は,構造化自然言語処理(NLP)を応用したHDMI法を,部分的に観察された共同設立者を用いた研究で開発・比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:24:52 GMT)
Persian Pronoun Resolution: Leveraging Neural Networks and Language Models [8.6] 本研究では,ParsBERTのような事前学習型トランスフォーマーモデルを利用して,ペルシャ代名詞分解のための最初のエンドツーエンドニューラルネットワークシステムを提案する。
本システムでは,参照検出と先行リンクの両方を共同で最適化し,従来の最先端システムよりも3.37F1スコアの改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:56:00 GMT)
LLM-based Multi-Agent Reinforcement Learning: Current and Future Directions [8.6] 我々は、共通の目標を持つ複数のエージェントの協調作業と、それら間のコミュニケーションに焦点を当てる。
また、フレームワークの言語コンポーネントによって実現されるヒューマン・イン・オン・ザ・ループのシナリオについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 22:10:23 GMT)
Causality in the Can: Diet Coke's Impact on Fatness [8.3] 本研究では,ダイエットコークス摂取量と肥満との関連性を検討するために因果推論手法を用いた。
個人の20%から50%、特に食事習慣の悪い人はダイエットコーラで体重を増やす傾向にある。
健康な食事を持つ若い女性のようなグループでは、ダイエットコーラによる体重増加はわずかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:49:45 GMT)
Anatomically aware dual-hop learning for pulmonary embolism detection in CT pulmonary angiograms [8.1] 本稿では,コンピュータビジョンと深部ニューラルネットワークを効果的に組み合わせ,肺塞栓症検出のためのディープラーニングベースのアプローチを提案する。
本手法は, 解剖学的構造の自動検出, 2) 解剖学的事前訓練, 神経学, 3) PE検出のための二重ホップディープネットの3つの軸に沿って, 新規な改良を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:00:30 GMT)
Picking watermarks from noise (PWFN): an improved robust watermarking model against intensive distortions [8.0] 本稿では,ノイズ層とデコーダとの間にデノイズモジュールを導入する。
このモジュールは、ノイズを低減し、歪みによって失われた情報のいくつかを回復することを目的としている。
実験結果から,提案手法は既存モデルに匹敵し,ノイズ強度の異なる最先端技術よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:08:17 GMT)
Benchmarking Large Language Models on CFLUE -- A Chinese Financial Language Understanding Evaluation Dataset [8.0] 様々な次元にわたる大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するためのベンチマークであるCFLUEを提案する。
知識評価では、38K以上の質問と関連する解法の説明からなる。
アプリケーションアセスメントでは、テキスト分類、機械翻訳、関係抽出、読解、テキスト生成など、異なるNLPタスクのグループにまたがる16K以上のテストインスタンスが特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:03:40 GMT)
Challenging the Human-in-the-loop in Algorithmic Decision-making [7.8] 技術的・哲学的な観点から,社会問題に対するアルゴリズム意思決定(ADM)における人間の役割を論じる。
特に、関係する人間による様々な期待、価値観、制約から生じる緊張について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:28:52 GMT)
Better Sampling, towards Better End-to-end Small Object Detection [7.7] 限られた特性と高密度と相互重なり合いのため、小さな物体検出は不満足なままである。
エンド・ツー・エンド・フレームワークにおけるサンプリングの強化手法を提案する。
我々のモデルは、VisDroneデータセット上での最先端(SOTA)よりも平均精度(AP)が2.9%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:37:44 GMT)
Generative Artificial Intelligence: A Systematic Review and Applications [7.7] 本稿では、ジェネレーティブAIにおける最近の進歩と技術に関する体系的なレビューと分析について述べる。
生成AIがこれまで行った大きな影響は、大きな言語モデルの開発による言語生成である。
論文は、責任あるAIの原則と、これらの生成モデルの持続可能性と成長に必要な倫理的考察から締めくくられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:03:59 GMT)
Efficient Line Search Method Based on Regression and Uncertainty Quantification [7.7] 制約のない最適化問題は、通常、最適なステップ長を決定するために反復法を用いて解決される。
本稿では,ベイズ最適化を用いた新しい線探索手法を提案する。
既存の最先端手法と比較して優れた性能を示し、同等のリソース使用量で最適性に多くの問題を解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:35:20 GMT)
HelixFold-Multimer: Elevating Protein Complex Structure Prediction to New Heights [7.7] タンパク質複合体構造予測モデルHelixFold-Multimerの現在進行中の進歩に注目した。
HelixFold-Multimerは、タンパク質の複雑な構造を正確に予測する。
HelixFold-MultimerはPaddleHelixプラットフォームで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:47:10 GMT)
A Large-scale Multi Domain Leukemia Dataset for the White Blood Cells Detection with Morphological Attributes for Explainability [7.6] 白血球の予後は白血球の形態的情報なしでは困難である
深層学習に基づく手法は、血液学者を支援するために用いられる。
私たちは現実的で、一般化され、大規模なデータセットを取得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:20:02 GMT)
Structurally Flexible Neural Networks: Evolving the Building Blocks for General Agents [7.5] 我々は、対称性ジレンマの緩和を可能にする、異なるニューロン型とシナプス型のセットを最適化することが可能であることを示す。
一つのニューロンとシナプスの集合を最適化して、複数の強化学習制御タスクを同時に解くことで、これを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:21:03 GMT)
Mitigating Interpretation Bias in Rock Records with Large Language Models: Insights from Paleoenvironmental Analysis [7.3] 本研究では,Large Language Models (LLM) と検索拡張生成,リアルタイム検索機能を活用した革新的な手法を提案する。
我々は、同一データに対する複数の仮説の生成と評価を通じて、解釈バイアスを緩和する効果を実証する。
我々の研究は、古環境研究の精錬におけるLLMの変容ポテンシャルを照らし、地球科学の様々なサブ分野に応用性を広げている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:23:19 GMT)
Generative modeling of Sparse Approximate Inverse Preconditioners [7.1] 本稿では,行列系に対するスパース近似逆(SPAI)プレコンディショナー生成のための新しいディープラーニングパラダイムを提案する。
このアプローチは、この方法で生成された行列は任意のものではなく、微分される微分作用素から性質を継承する、という観察に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:19:32 GMT)
SCI 3.0: A Web-based Schema Curation Interface for Graphical Event Representations [6.4] Curation Interface 3.0 (SCI 3.0)は、生成されたグラフ内のイベントスキーマプロパティのリアルタイム編集を容易にするWebアプリケーションである。
この概念は、構造化イベントスキーマの作成を通じて自然言語処理(NLP)の分野に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 02:29:06 GMT)
PeerAiD: Improving Adversarial Distillation from a Specialized Peer Tutor [6.1] ニューラルネットワークの敵対的堅牢性は、セキュリティクリティカルなドメインに適用される際の重要な関心事である。
従来の研究は教師ネットワークを事前訓練し、それ自身が目指す敵の例に対して堅牢にすることを目的としていた。
本稿では,PierAiDを提案することで,ピアネットワークが学生ネットワークの対角的な例を学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:29:05 GMT)
Automated Radiology Report Generation: A Review of Recent Advances [6.0] 人工知能の最近の技術進歩は、自動放射線学レポート生成に大きな可能性を示している。
人工知能の最近の進歩は、自動放射線診断レポート生成に大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:06:08 GMT)
Jill Watson: A Virtual Teaching Assistant powered by ChatGPT [6.0] 本稿では,ChatGPTの機能を活用した会話型仮想教示アシスタント(VTA)であるJill Watsonを紹介する。
ChatGPTをベースとしたJill Watson氏は事前のトレーニングを必要とせず、新しいAPIの統合を可能にするためにモジュール設計を使用している。
我々は幻覚や毒性の事例を減らすための安全対策を多数採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:55:57 GMT)
Dual-band feature selection for maturity classification of specialty crops by hyperspectral imaging [5.9] イチゴやトマトなどの特産作物の成熟度分類は、農業の下流における重要な活動である。
近年のDeep Learningの進歩は、成熟度分類のためのカラー画像の奨励的な結果を生み出している。
成熟度分類のための特徴抽出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:35:51 GMT)
Perivascular space Identification Nnunet for Generalised Usage (PINGU) [5.9] 末梢血管空間(PVSs)は、脳の廃棄物浄化系の中心的な構成要素であるリンパ管系を形成する。
これらの構造はMRI画像で見ることができ、その形態は老化や神経疾患と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:47:44 GMT)
Federated Learning With Energy Harvesting Devices: An MDP Framework [5.9] フェデレートラーニング(FL)では、エッジデバイスがローカルトレーニングを実行し、パラメータサーバと情報を交換する必要がある。
実用FLシステムにおける重要な課題は、バッテリ限定エッジ装置の急激なエネルギー枯渇である。
FLシステムにエネルギー回収技術を適用し, エッジデバイスを連続的に駆動する環境エネルギーを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:41:40 GMT)
Resolving Symmetry Ambiguity in Correspondence-based Methods for Instance-level Object Pose Estimation [5.8] 物体表面を1対多の対応に基づいて符号化する対称認識曲面であるSymCodeを提案する。
また、問題の解決なしにオブジェクトの6Dポーズパラメータを直接回帰する高速なエンドツーエンドネットワークであるSymNetについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:48:56 GMT)
AdaptiX -- A Transitional XR Framework for Development and Evaluation of Shared Control Applications in Assistive Robotics [5.7] 本稿では,高分解能シミュレーション環境における共有制御アプリケーションの開発と評価のためのAdaptiXフレームワークを提案する。
初期のフレームワークは、仮想現実感(VR)の例を含むシミュレーションされたロボットアーム、複数の標準制御インタフェース、特殊な記録/再生システムで構成されている。
本稿では,AdaptiXの能力と限界を概観し,その枠組みに基づく3つの研究分野について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:43:15 GMT)
Empowering Prior to Court Legal Analysis: A Transparent and Accessible Dataset for Defensive Statement Classification and Interpretation [5.6] 本稿では,裁判所の手続きに先立って,警察の面接中に作成された文の分類に適した新しいデータセットを提案する。
本稿では,直感的文と真偽を区別し,最先端のパフォーマンスを実現するための微調整DistilBERTモデルを提案する。
我々はまた、法律専門家と非専門主義者の両方がシステムと対話し、利益を得ることを可能にするXAIインターフェースも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:22:27 GMT)
Parameter Identification for Electrochemical Models of Lithium-Ion Batteries Using Bayesian Optimization [5.6] グラディエントベースおよびメタヒューリスティック最適化手法は、ロバスト性、高い計算コスト、および局所ミニマへの感受性の欠如によって制限されている。
本研究では,ニッケル-マンガン-コバルト (NMC)-グラファイトセルの電気化学等価回路電池モデル (E-ECM) の動的パラメータの調整にベイズ最適化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:59:15 GMT)
ENOVA: Autoscaling towards Cost-effective and Stable Serverless LLM Serving [5.6] ENOVAは、サーバレスLLMサービスへのデプロイメント、監視、自動スケーリングサービスである。
実験の結果,ENOVAは他の最先端手法よりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:48:31 GMT)
On Computational Modeling of Sleep-Wake Cycle [5.2] 神経科学は、睡眠と覚醒を脳のデフォルトおよび摂動モードとして扱う。
脳は環境入力なしで神経活動を自己組織していると仮定されている。
本稿では,学習と記憶のための睡眠覚醒サイクルの新しい計算モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:18:28 GMT)
Manifold Learning via Memory and Context [5.2] 本稿では,メモリとコンテキストを用いた多様体学習へのナビゲーションに基づくアプローチを提案する。
我々のアプローチは、感覚運動学習の潜在領域におけるナビゲーティングと解釈できるため、ナビゲーションベースと命名する。
本稿では,脳神経系におけるエピソード記憶とセマンティック記憶によるナビゲーション学習の生物学的実装について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:06:19 GMT)
Bi-Mamba+: Bidirectional Mamba for Time Series Forecasting [5.2] 長期時系列予測(LTSF)は、将来のトレンドとパターンに関するより長い洞察を提供する。
近年,Mamba という新しい状態空間モデル (SSM) が提案されている。
入力データに対する選択的機能とハードウェア対応並列計算アルゴリズムにより、Mambaは予測性能と計算効率のバランスをとる大きな可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:58:31 GMT)
Restless Linear Bandits [5.0] 未知の$mathbbRd$-valued stationary $varphi$-mixing sequence of parameters $(theta_t,t in mathbbN)$ が存在すると仮定される。
指数混合率が$theta_t$の場合、LinMix-UCBと呼ばれる楽観的なアルゴリズムが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:37:39 GMT)
Addressing the Regulatory Gap: Moving Towards an EU AI Audit Ecosystem Beyond the AIA by Including Civil Society [5.0] 欧州議会は、プラットフォームとAI製品を規制するためのデジタルサービス法(DSA)と人工知能法(AIA)を提案した。
我々は、サードパーティの監査がどちらの法律にもどの程度含まれているか、また、モデルやデータへのアクセス範囲についてレビューする。
我々は、人工知能法が研究者や市民社会のデータへのアクセスを提供していないという規制のギャップを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:17:16 GMT)
Cross-Silo Federated Learning Across Divergent Domains with Iterative Parameter Alignment [5.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、リモートクライアント間で機械学習モデルをトレーニングする手法である。
我々は、共通の目的のために最適化されたNモデルを学ぶために、典型的な連合学習環境を再構築する。
この技術は、最先端のアプローチと比較して、様々なデータパーティションにおける競合的な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:35:07 GMT)
MC-GPT: Empowering Vision-and-Language Navigation with Memory Map and Reasoning Chains [4.9] Vision-and-Language Navigation (VLN)タスクでは、エージェントは自然言語の指示に従って目的地に向かう必要がある。
学習ベースのアプローチはタスクに対する主要な解決策だが、高いトレーニングコストと解釈可能性の欠如に悩まされている。
近年、Large Language Models (LLMs) は強力な一般化能力のため、VLNにとって有望なツールとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:33:27 GMT)
DeFiTail: DeFi Protocol Inspection through Cross-Contract Execution Analysis [4.9] DeFi(Decentralized Finance)プロトコルは、ブロックチェーン上に開発された暗号通貨で、デジタル資産を管理する。
本稿では,DeFiTailを提案する。DeFiTailは,ディープラーニングを利用してアクセス制御とフラッシュローンのエクスプロイトを検出する最初のフレームワークである。
DeFiTailは98.39%のアクセス制御、97.43%のフラッシュローンのエクスプロイトを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:14:19 GMT)
Accurate Training Data for Occupancy Map Prediction in Automated Driving Using Evidence Theory [4.8] 我々は,LiDARスキャンを占有格子マップに変換する手法が極めて低品質であることを示す。
次に、より正確な再構築をもたらすエビデンス理論を用いた新しいアプローチを提案する。
改良された占有マップを用いて、最先端の占有率予測法を訓練し、nuScenes 上で MAE を25%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:00:58 GMT)
Seeing is (Not) Believing: Practical Phishing Attacks Targeting Social Media Sharing Cards [4.8] 本研究では,リンクプレビューのための共有カードの構成と普及機構について検討する。
我々の調査は、新しいタイプの攻撃、すなわち、悪意のあるリンクのための偽の良性共有カードを作成するために悪用できる共有カード偽造(Sharing Card Forgery、SCF)攻撃を明らかにしている。
偽造カードは検出を回避し,社会プラットフォーム上での持続を回避できるため,重大なリスクが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:13:23 GMT)
Novel Long Distance Free Space Quantum Secure Direct Communication for Web 3.0 Networks [4.8] 本稿では、量子および古典的文脈におけるセキュリティ侵害の防止方法として、我々の新しい長距離自由空間量子セキュアダイレクト通信(LF QSDC)を紹介する。
本研究の焦点は、LF QSDCのWeb 3.0ネットワークインフラストラクチャへの技術設計と導入であり、拡張範囲通信の有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:56:33 GMT)
Diag2Diag: Multimodal super-resolution diagnostics for physics discovery with application to fusion [4.8] 本稿では,分解能向上のためのマルチモーダルネットワークモデルを提案する。
核融合プラズマの物理における診断関係を利用して、診断の時間分解能を高める。
この技術は、以前は解像度の限界のために検出できなかった新しい物理学の発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 22:00:23 GMT)
Lean Attention: Hardware-Aware Scalable Attention Mechanism for the Decode-Phase of Transformers [4.7] トランスフォーマーベースのモデルは、自然言語処理の最も広く使われているアーキテクチャの1つとして登場した。
これらの巨大なモデルはメモリが空腹で、最先端のAIアクセラレータでも大きな推論レイテンシが生じる。
本稿ではトークン生成フェーズの自己認識をスケーラブルに計算する手法であるLeanAttentionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 00:52:39 GMT)
Application of Artificial Intelligence in Schizophrenia Rehabilitation Management: Systematic Literature Review [4.6] 本総説は統合失調症患者のリハビリテーション管理における人工知能(AI)の現状と展望を評価することを目的としている。
2012年から現在までの70の研究を、メンタルヘルスの介入と管理における応用、技術カテゴリ、製品、データタイプに焦点をあてて選定した。
その結果, 症状モニタリング, 再発リスク予測, リハビリテーション治療において, 生態的瞬間的評価, 行動的, 音声的データを分析することでAIを広く活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:20:34 GMT)
ACRoBat: Optimizing Auto-batching of Dynamic Deep Learning at Compile Time [4.4] ACRoBatは動的ディープラーニング計算のための効率的な自動処理を実現するフレームワークである。
本稿では,動的深層学習の効率的な自動処理を実現するためのフレームワークであるACRoBatを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:46:11 GMT)
An Explanatory Model Steering System for Collaboration between Domain Experts and AI [4.4] 本稿では、ドメインエキスパートがドメイン知識を用いて予測モデルを操れるような説明モデルステアリングシステムを提案する。
このシステムには、さまざまなタイプのデータ中心とモデル中心の説明を組み合わせた説明ダッシュボードが含まれている。
我々の研究は、モデルステアリングにおけるドメインエキスパートの関与の重要性を強調し、最終的には人間とAIのコラボレーションの改善につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:27:48 GMT)
Schrödinger's FP: Dynamic Adaptation of Floating-Point Containers for Deep Learning Training [4.2] ニューラルネットワークトレーニング中のテンソルのメモリへの転送は、時間とエネルギーを支配している。
本手法は, トレーニング中のアクティベーションとウェイトに使用する浮動小数点容器のサイズと形状を動的に調整する。
精度に影響を与えることなく、可能な限り多くのマティーサビットと指数ビットを除去する2つの損失対法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 02:59:24 GMT)
Transpose Attack: Stealing Datasets with Bidirectional Training [4.2] 敵は正統なモデルの下で保護された学習環境からデータセットを抽出できることを示す。
本稿では,感染モデルを検出するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:31:42 GMT)
Generative modeling through internal high-dimensional chaotic activity [4.0] 生成モデリングは、トレーニングデータセットの統計特性が類似した新しいデータポイントを作成することを目的としている。
本稿では,学習データセットから新たなデータポイントを生成する手段として,高次元カオスシステムの内部カオス力学を用いる方法を検討する。
単純な学習ルールは、一連のバニラアーキテクチャでこの目標を達成することができ、標準精度測定によって生成されたデータポイントの品質を特徴付けることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:43:30 GMT)
Automatic News Generation and Fact-Checking System Based on Language Processing [3.9] 本稿では,言語処理に基づくニュース自動生成とファクトチェックシステムについて検討する。
ニュースコンテンツの信頼性と信頼性を確保しつつ、ニュース制作の効率性と品質を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:58:23 GMT)
MADRL-Based Rate Adaptation for 360° Video Streaming with Multi-Viewpoint Prediction [3.9] 360degビデオ再生の鍵となる課題は、ネットワーク帯域幅が制限された高品質なエクスペリエンス(QoE)を保証することである。
現在、ほとんどの研究は、単一のビューポート予測に基づいてタイルベースの適応型ストリーミング(ABR)に焦点を当てている。
本稿ではまず,複数の視点軌跡を歴史的軌跡として生成する多モード空間的注意変換器を提案する。
その後,360degビデオストリーミングのための多視点予測を用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくABRアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:21:14 GMT)
Bypassing the Safety Training of Open-Source LLMs with Priming Attacks [3.8] 本稿では,SOTA オープンソース LLM の脆弱性を,単純かつ最適化不要な攻撃下で検討する。
提案攻撃は,Llama Guardが測定した有害行動に対する攻撃成功率を,ベースラインと比較して最大3.3倍向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:27:25 GMT)
MirrorCalib: Utilizing Human Pose Information for Mirror-based Virtual Camera Calibration [3.8] 本稿では,鏡を用いたエクササイズビデオにおいて,実際のカメラと比較して仮想カメラのパラメータを推定する新しいタスクを提案する。
人体と2次元関節位置の事前知識を用いて、カメラ外在パラメータを推定する。
MirrorCalibは、実世界のデータセットで1.82degの回転誤差と69.51mmの翻訳誤差を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 22:45:22 GMT)
Empowering Small-Scale Knowledge Graphs: A Strategy of Leveraging General-Purpose Knowledge Graphs for Enriched Embeddings [3.8] 汎用KGを用いた小規模ドメイン固有知識グラフの埋め込みを充実させるフレームワークを提案する。
実験では、Hits@10測定値で最大44%の上昇が観測された。
この比較的探索されていない研究方向は、知識集約的なタスクにおいて、KGのより頻繁な取り込みを触媒することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:46:23 GMT)
RDRec: Rationale Distillation for LLM-based Recommendation [3.8] 本稿では,より大きな言語モデル(LM)が生成する合理性を学習するためのコンパクトモデルを提案する。
ユーザやアイテムに関するレビューの合理性を活用することで、RDRecはレコメンデーションのためにプロファイルを明確に指定する。
実験により、RDRecはトップNとシーケンシャルレコメンデーションの両方で最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:22:02 GMT)
ARDDQN: Attention Recurrent Double Deep Q-Network for UAV Coverage Path Planning and Data Harvesting [3.7] 無人航空機(UAV)は、データ収集(DH)とカバレッジパス計画(CPP)で人気を博している。
本稿では、Double Deep Q-networks(DDQN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を統合したARDDQN(Recurrent Double Q Network)を提案する。
圧縮された地球環境マップと、UAVエージェントが大規模環境に効率よくスケールすることを示すローカルマップからなる構造化環境マップを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:53:19 GMT)
Towards Better Question Generation in QA-Based Event Extraction [3.7] イベント抽出(EE)は、構造化されていないテキストからイベント関連情報を抽出することを目的としている。
QAベースのEEでは、質問の品質が抽出精度に劇的に影響を与えます。
本稿では,QA ベースの EE の強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:52:01 GMT)
DuoSpaceNet: Leveraging Both Bird's-Eye-View and Perspective View Representations for 3D Object Detection [3.5] 本稿では,2次元空間(BEVとPV)の3次元認識フレームワークを,いくつかの有用な2次元空間融合戦略とともに提案する。
提案手法であるDuoSpaceNetは,2つの異なる特徴空間を最初に利用し,最先端の3Dオブジェクト検出と,nuScenesデータセット上のBEVマップセグメンテーション結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:04:29 GMT)
Submodular Information Selection for Hypothesis Testing with Misclassification Penalties [3.3] 仮説テスト/分類タスクにおいて,情報ソースの最適なサブセットを選択することの問題点を考察する。
提案問題では, 真仮説の誤分類の最大値が有界であることを保証するため, 最小コスト情報を選択することと, 真仮説の誤分類の最大値が最小値となるために, 限られた予算の下で設定された最適値を選択することの2つについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:31:02 GMT)
Smart Expert System: Large Language Models as Text Classifiers [3.2] 本稿では,Large Language Models (LLM) をテキスト分類器として活用する新しいアプローチであるSmart Expert Systemを紹介する。
このシステムは従来のテキスト分類ワークフローを単純化し、広範な前処理やドメインの専門知識を必要としない。
システムの性能は、少数ショットや微調整の戦略によってさらに向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:05:05 GMT)
HLSFactory: A Framework Empowering High-Level Synthesis Datasets for Machine Learning and Beyond [3.2] 機械学習(ML)技術は、QoR(Quality-of-Result)予測のための高レベル合成(HLS)フローに適用されている。
高品質なHLSデータセットの不足とそのようなデータセットの構築の複雑さが課題である。
HLSFactoryは高品質なHLS設計データセットの作成を容易にするために設計された包括的フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:57:33 GMT)
WEITS: A Wavelet-enhanced residual framework for interpretable time series forecasting [3.2] WEITSは周波数対応のディープラーニングフレームワークであり、高度に解釈可能で計算効率が高い。
本稿では,周波数認識型深層学習フレームワークWEITSについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:09:51 GMT)
Invariant Risk Minimization Is A Total Variation Model [3.0] 不変リスク最小化(英: Invariant risk minimization、IRM)とは、機械学習において、不変の機能を様々な環境に一般化する手法である。
IRMは本質的に学習リスクのL2$(TV-$ell$)に基づく総変動であることを示す。
本稿では,TV-$ell$モデルに基づく新しいIRMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:14:34 GMT)
Latent State Estimation Helps UI Agents to Reason [3.0] 現実の環境で活動するエージェントの一般的な問題は、環境の行動に対する応答が非決定論的であり、ノイズを通して観察されることである。
これにより、環境状態とタスクの完了に向けた進捗が引き起こされる。
遅延状態について明示的に推定および推論を行うLLMエージェントは、実行しないエージェントの最大1.6倍のタスクを完了可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:27:33 GMT)
Sharpness-Aware Minimization in Genetic Programming [2.9] ディープニューラルネットワークをトレーニングするための正規化手順として、SAM(Sharpness-Aware Minimization)が導入されている。
木遺伝プログラミング(TGP)にSAMを適用し,解のセマンティックな近傍を探索する。
一般化能力,複雑性,多様性,最近提案された遺伝子型-フェノタイプマッピングなど,進化過程の多くの指標を収集し,樹木の冗長性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:01:25 GMT)
Baseline Results for Selected Nonlinear System Identification Benchmarks [2.8] 本稿では,5つのベンチマークにおいて,10種類のベースライン手法とその相対的性能について述べる。
本研究の目的は,識別手法の客観的比較に関する思考と議論を刺激することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:40:59 GMT)
A Comparative Study of Garment Draping Techniques [2.8] 本稿では,3次元ファッションデザイン,仮想試行錯誤,アニメーションなどにおいて,衣料ドレーピングの一般的な手法を評価するための比較検討を行う。
この研究は、動的に多層的な3D衣服を視覚化する研究者、デザイナー、開発者には見識を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:11:38 GMT)
Identifiability of total effects from abstractions of time series causal graphs [2.6] 本研究では,観測時系列からの介入による全効果の同定可能性の問題について検討する。
我々は、拡張された要約因果グラフと要約因果グラフの2つの抽象概念を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:50:09 GMT)
Generative AI for Test Driven Development: Preliminary Results [2.5] テスト駆動開発(TDD)は、エクストリームプログラミングの主要なプラクティスの1つです。
ジェネレーティブAI(GenAI)は、TDDによって課される余分な労力を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:26:10 GMT)
Multicenter Privacy-Preserving Model Training for Deep Learning Brain Metastases Autosegmentation [2.5] 本研究の目的は,マルチセンターデータの不均一性が深層学習脳転移(BM)オートセグメンテーション性能に与える影響を検討することである。
インクリメンタルトランスファー学習技術、すなわち、学習を忘れずに(LWF)、生データを共有せずにモデルの一般化性を改善する。
UKERプレトレーニングモデルがUSZに適用された場合、LWFはUKERとUSZテストデータの組み合わせで、単純TL(0.570)よりも平均F1スコア(0.839)、シングルセンタートレーニング(0.688)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:01:11 GMT)
Two-Stage Stance Labeling: User-Hashtag Heuristics with Graph Neural Networks [2.5] ユーザ・ハッシュタグ二部グラフとユーザ・ユーザ・インタラクショングラフを利用する2段階のスタンスラベリング手法を開発した。
第1段階では、スタンスラベルの簡易かつ効率的な方法は、ユーザとハッシュタグノードのスタンス関連を更新するために、ユーザハッシュタグ二部グラフを使用する。
このソフトラベルのセットは、ユーザとユーザのインタラクショングラフに統合され、グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:07:24 GMT)
Unitary Synthesis of Clifford+T Circuits with Reinforcement Learning [2.5] ユニタリ合成は、与えられたユニタリを表す量子回路を特定することを目的としている。
木探索法 Gumbel AlphaZero を用いて、正確に合成可能な Clifford+T ユニタリの部分集合の問題を解く。
我々の推定時間は、平均して1つのGPU上で30秒ほどで、より高い量子ビット数に対して最先端のアルゴリズムであるQuantumCircuitOptとMIN-T-SYNTHを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:23:02 GMT)
Revolutionizing Process Mining: A Novel Architecture for ChatGPT Integration and Enhanced User Experience through Optimized Prompt Engineering [2.5] 本研究では,ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)をプロセスマイニングツールに統合することで,新たなアプローチを提案する。
この研究の重要な革新は、各プロセスマイニングサブモジュール用に調整された迅速なエンジニアリング戦略を開発することである。
このアプローチの有効性を検証するために、研究者らは、BehfaLabのプロセスマイニングツールを使用している17社のデータを使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:48:14 GMT)
Temporally multiplexed ion-photon quantum interface via fast ion-chain transport [2.4] 既存の長距離量子ネットワークアプローチの控えめな絡み合い率を高めるための重要な技術は多重化である。
ここでは、74$mathrmmu m$ 86 $mathrmmu s$ の9個のカルシウムイオンの鎖を高速に輸送することで、時間的に多重化されたイオン-光子界面を実証する。
我々のプリンシプル実装は、イオンを閉じ込めた大規模量子ネットワークの道を開いたが、克服すべき課題がいくつか浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 02:50:37 GMT)
Eddeep: Fast eddy-current distortion correction for diffusion MRI with deep learning [2.4] 画像間の対応を復元する画像トランスレータを提案する。
また,翻訳画像の整列化のための登録モデルを提案する。
この研究は、私たちの知る限りでは、ディープラーニングでこの問題に最初に取り組みます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:11:58 GMT)
Variational Quantum Algorithm Landscape Reconstruction by Low-Rank Tensor Completion [2.3] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、科学と産業に多くの応用がある幅広い種類のアルゴリズムである。
VQAに関連する特別な課題は、関連するコスト関数の性質を理解することである。
局所景観復元のための低ランクテンソル・コンプリート・アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:53:38 GMT)
The Unappreciated Role of Intent in Algorithmic Moderation of Social Media Content [2.3] 本稿では,コンテンツモデレーションシステムにおける意図の役割について考察する。
本研究は,意識と意図を捉える能力を評価するために,オンライン虐待に対するアート検出モデルとベンチマークトレーニングデータセットの現状をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:05:13 GMT)
Leveraging SO(3)-steerable convolutions for pose-robust semantic segmentation in 3D medical data [2.2] 球面調和に基づく同変ボクセル畳み込みを用いたセグメンテーションネットワークを新たに提案する。
これらのネットワークは、トレーニング中に見えないデータポーズに対して堅牢であり、トレーニング中にローテーションベースのデータ拡張を必要としない。
MRI脳腫瘍におけるセグメンテーション性能と健常な脳構造セグメンテーション課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:16:26 GMT)
Analysis of Impulsive Interference in Digital Audio Broadcasting Systems in Electric Vehicles [2.1] 電気自動車(EV)のインパルス干渉は、無線デジタル伝送システムを劣化させる。
本稿では,我々のEVテストベッドから記録したデータを用いて,デジタルオーディオ放送帯域におけるインパルス干渉を解析する。
以上の結果から, インパルスイベントは連続した受信信号サンプルにまたがり, バースト特性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:48:37 GMT)
A Hard Nut to Crack: Idiom Detection with Conversational Large Language Models [2.0] IdioTSは,言語専門家が言語モデル(LLM)の文レベルでの表現型言語処理能力を評価するために設計した新しいデータセットである。
英文中の慣用表現を検知してLLMを誘導するイディオム検出タスクに基づく包括的評価手法を提案する。
結果の徹底的な自動的手動評価と広範囲な誤差解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:08:13 GMT)
Efficient Deep Learning with Decorrelated Backpropagation [2.0] Decorrelated backpropagationを用いた非常に深いニューラルネットワークのより効率的なトレーニングが実現可能であることを初めて示します。
我々は18層深層ネットワークのトレーニングにおいて,バックプロパゲーションに比べて2倍以上のスピードアップと高いテスト精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:13:30 GMT)
MixCut:A Data Augmentation Method for Facial Expression Recognition [2.0] 表情認識タスクでは、少量のトレーニングサンプルのため、研究者は常に表現分類の精度が低い。
本手法では,2つの元のトレーニングサンプルをランダムな比で画素レベルで補間し,新しいサンプルを生成する。
MixCutでは,Fer2013Plusの8ラベル分類で85.63%,RAF-DBの7ラベル分類で87.88%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:36:33 GMT)
Data-Driven Symbol Detection for Intersymbol Interference Channels with Bursty Impulsive Noise [1.9] 我々は,シンボル間干渉(ISI)チャネルを経由した符号化伝送におけるデータ駆動トレリスに基づくソフトシンボル検出のための機械学習手法を開発した。
これにより、Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv (BCJR)アルゴリズムに基づいて最適化された検出器を得ることができた。
我々は,HMMによる状態遷移を最適化しながら,NNが可能性の学習に使用されるハイブリッドNNとHMM BCJRの検出の可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:35:09 GMT)
Enabling mixed-precision with the help of tools: A Nekbone case study [1.9] 本稿では,コンピュータ算術ツールと屋上モデルを用いて混合精度を実現する手法を提案する。
得られた混合精度プログラムを,精度,解答時間,解答エネルギーの3次元で組み合わせて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:42:10 GMT)
Machine learning-based optimization workflow of the homogeneity of spunbond nonwovens with human validation [1.9] 過去10年間で、不織布生産の平均成長率は4%だった。
2020年と2021年には、不織布製品の需要が大きくなったため、不織布の生産量がさらに増加した。
本研究では,スポンボンド不織布の均一性向上を目的とした機械学習に基づく最適化ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:58:24 GMT)
A Reproducibility Study on Quantifying Language Similarity: The Impact of Missing Values in the URIEL Knowledge Base [1.7] 本稿では,言語情報を数値ベクトルに集約する言語知識基盤ELに着目した。
分析の結果,言語距離の計算や欠落した値の処理におけるELの曖昧さが明らかになった。
我々はELが代表する31%の言語に対して,類型的特徴に関する情報を提供していないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:53:48 GMT)
COGNET-MD, an evaluation framework and dataset for Large Language Model benchmarks in the medical domain [1.7] 大規模言語モデル(LLM)は最先端の人工知能(AI)技術である。
医療領域認知ネットワーク評価ツールキット(COGNET-MD)について概説する。
医用テキストの解釈におけるLCMの能力を評価するのが困難であるスコアフレームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:31:56 GMT)
ATM: a Logic for Quantitative Security Properties on Attack Trees [1.5] アタックツリー(AT)は、システムの攻撃方法を評価するのに使用されるフレキシブルなモデリング言語を提供する階層図である。
ATMは,ATの量的セキュリティ特性を表現するロジックである。
ATM-formulaeのプロパティと計算メトリクスをチェックするため、二項決定図に基づく理論とアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:19:00 GMT)
Function Extrapolation with Neural Networks and Its Application for Manifolds [1.5] 我々は、関数の事前知識を組み込むためにニューラルネットワークを訓練する。
問題を慎重に解析することにより、外挿領域上の誤差の上限を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:15:26 GMT)
Multi-scale Semantic Prior Features Guided Deep Neural Network for Urban Street-view Image [1.4] 本稿では,ストリートビュー画像の描画のための新しいディープニューラルネットワーク(DNN)を提案する。
大規模な事前学習モデルからリッチなセマンティックプリプロンプトを学習するためにセマンティックプリプロンプトが導入された。
ApolloscapesとCityscapesデータセットの実験は、最先端の方法よりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 03:02:18 GMT)
A Graph-Theoretical Framework to Analyse Zero Discord Quantum States [1.4] この研究は、重み付きグラフの文脈における純粋量子状態に関する一連の定理を練り上げた。
本研究の主な目的は、量子不協和の研究のためのグラフ理論の枠組みを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:32:09 GMT)
Beyond static AI evaluations: advancing human interaction evaluations for LLM harms and risks [1.3] ヒューマンインタラクション評価」は、人間-モデルインタラクションの評価に焦点を当てている。
安全に焦点を当てた3段階のHIE設計フレームワークを提案する。
我々は,HIEのコスト,複製性,非表現性に関する懸念に対処するための具体的な勧告で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:49:34 GMT)
Neural Optimization with Adaptive Heuristics for Intelligent Marketing System [1.3] 本稿では,AIシステムのマーケティングのための一般的なフレームワークとして,適応ヒューリスティックス(Noah)フレームワークを用いたニューラル最適化を提案する。
Noahは2B(to-business)と2C(to-consumer)の両方の製品と、所有チャンネルと有償チャネルを考慮に入れた、マーケティング最適化のための最初の一般的なフレームワークである。
我々は、予測、最適化、適応的なオーディエンスを含むNoahフレームワークの重要なモジュールを説明し、入札とコンテンツ最適化の例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:44:30 GMT)
Boosting Few-Pixel Robustness Verification via Covering Verification Designs [1.3] ニューラルネットワークの信頼性を高めるためには、局所的な堅牢性を証明することが不可欠である。
多くの検証者は$L_infty$$epsilon$-ballsでロバスト性を証明するが、$L_infty$$epsilon$-ballsでロバスト性を検証する作業はほとんどない。
提案するCoVerDは,ブロックサイズ分布を予測せずに,異なる候補被覆を選択する,$L_$ロバスト性検証器である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:23:36 GMT)
AudioSetMix: Enhancing Audio-Language Datasets with LLM-Assisted Augmentations [1.2] 近年,音声言語領域におけるマルチモーダル学習は大きな進歩を遂げている。
しかし、音声学習は、画像言語タスクと比較して、限られたデータや低品質のデータによって困難に直面している。
本手法は,音声クリップを自然言語ラベルと対応する音声信号処理操作で拡張することにより,音声キャプチャペアを体系的に生成する。
このスケーラブルな方法は、テキストおよびオーディオ関連モデルの高品質なトレーニングデータセットであるAudioSetMixを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 21:08:58 GMT)
Quantum Circuit Discovery for Fault-Tolerant Logical State Preparation with Reinforcement Learning [1.2] 本稿では,コンパクトかつハードウェア対応のフォールトトレラント量子回路を自動検出する強化学習を提案する。
耐故障性論理状態作成のタスクにおいて、RLは最大15個の物理量子ビットのハードウェア制約を伴わない結果よりも、ゲートと補助量子ビットの少ない回路を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:13:37 GMT)
Data-Driven Physics-Informed Neural Networks: A Digital Twin Perspective [1.2] 本研究では,ディジタル双生児(DT)の実現に向けた物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の可能性について検討する。
PINNのメッシュフリーフレームワークにおいて,コロケーション点に対する各種適応サンプリング手法の有効性を検証した。
データ駆動型PINNフレームワークの全体的なパフォーマンスについて検討し、DTシナリオで取得したデータセットを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:10:25 GMT)
Geometric-Based Pruning Rules For Change Point Detection in Multiple Independent Time Series [1.1] 複数の独立時系列における複数の変化を検出することの問題点を考察する。
PELTアルゴリズムに符号化された不等式に基づくプルーニングルールは、線形時間複雑性をもたらす。
本稿では, 単純な幾何学的形状を用いて, 複数の独立時系列に対する機能的プルーニングの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:46:32 GMT)
FeMLoc: Federated Meta-learning for Adaptive Wireless Indoor Localization Tasks in IoT Networks [1.1] FeMLocはローカライゼーションのための統合メタラーニングフレームワークである。
FeMLocは、(i)コラボレーティブなメタトレーニングで、エッジデバイスからさまざまなローカライゼーションデータセットをトレーニングすることで、グローバルなメタモデルを生成する。
目標精度が約5mの場合、FeMLocはベースラインNNアプローチよりも82.21%高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:22:39 GMT)
Robust Online Learning over Networks [1.0] この作業は、分散学習に固有のいくつかの一般的な課題を特に対象とする。
マルチプライヤの交互方向法(ADMM)の分散演算子理論(DOT)版を適用した。
DOT-ADMM演算子が計量部分正則であれば、凸学習問題のクラスに対する線形率に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:25:19 GMT)
A Certified Proof Checker for Deep Neural Network Verification [1.0] Imandra における Marabou 検証アルゴリズムの代替実装を提案する。
これにより、アルゴリズムの基盤となる数学的結果の証明を含む、正式な保証付きの実装を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:16:32 GMT)
Identifying Functionally Important Features with End-to-End Sparse Dictionary Learning [0.9] ニューラルネットワークによって学習された特徴を特定することは、機械的解釈可能性における中核的な課題である。
本稿では,SAEの学習方法であるエンドツーエンドのスパース辞書学習を提案する。
我々は,e2e SAE特徴と標準SAE特徴との幾何学的および定性的差異について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:03:46 GMT)
False consensus biases AI against vulnerable stakeholders [0.9] 我々は,請求者と非請求者の人口における速度精度トレードオフの公的な受容性について検討する。
本総説では, 請求者と非請求人の相違を目立たせるために, 速度利得のトレードオフを図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:33:47 GMT)
Dual Symmetry Classification of Non-Hermitian Systems and $\mathbb{Z}_2$ Point-Gap Topology of a Non-Unitary Quantum Walk [0.9] 非エルミート系は、エルミート系と比較してよりリッチな位相的性質を示す。
非エルミート系は非エルミート的ハミルトニアンあるいは時間進化作用素の対称性関係を用いて分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:23:47 GMT)
Scalability enhancement of quantum computing under limited connectivity through distributed quantum computing [0.9] 単一QPU量子コンピューティングを用いた分散量子コンピューティングにおける2QPUエンタングルメントのベンチマークを行った。
平均ゲート忠実度,重出力確率,線形クロスエントロピーの3つの図形の1対1対応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:56:37 GMT)
Training Compute Thresholds: Features and Functions in AI Governance [0.9] 我々は、計算しきい値がAIモデルのさらなる評価のための貴重なトリガーであると主張している。
計算しきい値は、潜在的にリスクの高いモデルを特定するための実用的な出発点となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:10:24 GMT)
Enhancing the analysis of murine neonatal ultrasonic vocalizations: Development, evaluation, and application of different mathematical models [0.8] ネズミは、社会コミュニケーションに幅広い超音波発声(USV)を使用する。
本稿では,USV分類のための異なるタイプのニューラルネットワークを初めて体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:46:05 GMT)
Dynamic Embeddings with Task-Oriented prompting [0.8] DETOTの構造は詳細であり、タスク固有の適応、継続的なフィードバックループ、過度な適合を防ぐメカニズムを強調している。
経験的評価は既存の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:18:15 GMT)
Where do developers admit their security-related concerns? [0.8] 産業環境で4つの大規模、現実世界、オープンソースプロジェクトから、さまざまなコードドキュメンテーションのソースを分析しました。
開発者がソースコードコメントやイシュートラッカにセキュリティ上の懸念を文書化するのを好むことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:43:58 GMT)
Active Label Correction for Building LLM-based Modular AI Systems [0.8] 大規模言語モデル(LLM)はHuggingGPTやMicrosoft Bing Chatなどのモジュール型AIシステムの構築に使用されている。
そこで本研究では,データセットのごく一部だけを調べることで,データ品質の向上に有効なラベル補正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:35:49 GMT)
Nonlinear transformation of complex amplitudes via quantum singular value transformation [0.8] 本稿では,量子コンピュータ上での複素振幅の非線形変換という課題を定義する。
状態準備単位から複素振幅のブロックエンコーディングを構築する。
古典的あるいは量子的データを符号化した複雑な振幅が処理される量子機械学習への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:39:58 GMT)
Topological Data Analysis in smart manufacturing [0.8] トポロジカル・データ・アナリティクス(英: Topological Data Analysis)は、代数的トポロジ手法を適用して複雑な多次元データを分析する分野である。
本調査は, 動的かつ有望な応用分野である工業生産・生産分野におけるTDA技術の現状を概観する。
我々は、この文脈におけるTDAツールの主な利点を強調し、遭遇した課題とこの分野の将来の可能性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:47:16 GMT)
Time-Varying Constraint-Aware Reinforcement Learning for Energy Storage Control [0.8] エネルギー貯蔵装置は、より安定的で持続可能な電力供給を確保することで、気候変動を緩和するのに役立つ。
このようなエネルギー貯蔵の有効性を最大化するためには、各期間の適切な充電量及び排出量を決定することが重要である。
本稿では,時間変化可能な帯電帯電範囲を考慮した継続的強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 04:28:54 GMT)
Data Science Principles for Interpretable and Explainable AI [0.8] 解釈可能でインタラクティブな機械学習は、複雑なモデルをより透明で制御しやすいものにすることを目的としている。
本論は, この分野における文献の発達から重要な原則を合成するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:32:27 GMT)
Uniform Pessimistic Risk and its Optimal Portfolio [0.6] 本稿では,そのリスクに基づいて最適なポートフォリオを得るために,テキストテクスチュニフォーム悲観的リスクと計算アルゴリズムという,$alpha$-riskの積分を提案する。
3つのストックデータセット(S&P500、CSI500、KOSPI200)の実データ分析は、提案されたリスクとポートフォリオモデルの有用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:35:19 GMT)
Assessing Political Bias in Large Language Models [0.6] 我々は、ドイツの観点から、政治問題に関する現在最も人気のあるオープンソースモデルのバイアスを評価した。
Llama3-70Bのような大型モデルは、GR "UNE"やVoltといった左派政党とより緊密に連携する傾向にある。
このことは、彼らの政治的スタンスを形成する上での言語の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:30:18 GMT)
An Analysis of Sentential Neighbors in Implicit Discourse Relation Prediction [0.6] 文関係予測のタスクに文脈を組み込む3つの新しい手法を提案する。
本研究は,言論関係分類の課題において,1つの言論単位を超えて文脈を包含することは有害であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 02:24:49 GMT)
ECATS: Explainable-by-design concept-based anomaly detection for time series [0.6] 本稿では,概念をSTL(Signal Temporal Logic)公式として表現する概念に基づくニューロシンボリックアーキテクチャであるECATSを提案する。
我々は,局所的な解釈可能性を確保しつつ,優れた分類性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:12:53 GMT)
A Hybrid Deep Learning Framework for Stock Price Prediction Considering the Investor Sentiment of Online Forum Enhanced by Popularity [0.6] 最先端のディープラーニング技術を用いて、オンラインフォーラムから抽出した投資家の感情に基づく株価予測が可能になった。
株価予測のための新しいハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:18:08 GMT)
Stable Phase Retrieval with Mirror Descent [0.5] ミラー降下は位相探索問題の臨界点に収束することを示す。
我々は、高い確率でミラー降下が真のベクトルに近い大域最小化器に収束することを保証する大域収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:07:14 GMT)
Are Large Language Models Moral Hypocrites? A Study Based on Moral Foundations [0.5] 我々は,現在最先端の大規模言語モデル (LLM) が道徳的偽善であるかどうかを検討する。
モラル基礎理論に基づく2つの研究機器を採用。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 21:27:32 GMT)
Two-dimensional coherent spectrum of high-spin models via a quantum computing approach [0.5] 我々は、高スピンモデルの2次元コヒーレントスペクトル(2DCS)を計算するために量子コンピューティングアプローチをベンチマークする。
1次元コヒーレントスペクトルを2DCSと比較することにより、2DCSがエネルギースペクトルの高分解能を提供することを示す。
サイト数が増加するスピンモデルの数値シミュレーションは、量子資源のシステムサイズスケーリングを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:19:42 GMT)
Quantum Phase Transitions in Many-Dipole Light-Matter Systems [0.5] 多くの双極子系における通常の基底状態と光子凝縮基底状態の間のポテンシャル相転移は、かなりの議論の的となっている。
強誘電性相転移は(原理上)まだ起こりうることを示し、臨界点を超えた異常相の記述には、ホルシュタイン・プリマコフ写像に非線形項を含める必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:38:51 GMT)
Cost-Effective Fault Tolerance for CNNs Using Parameter Vulnerability Based Hardening and Pruning [0.5] 本稿では,ニューラルネットワークに誤り訂正を直接組み込むことにより,CNNのモデルレベル硬化手法を提案する。
提案手法は,TMRに基づく補正とほぼ同等の耐故障性を示すが,オーバーヘッドは大幅に減少する。
注目すべきは、硬化したpruned CNNは、硬化したun-prunedよりも最大24%高速であることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:42:44 GMT)
Probabilistic transfer learning methodology to expedite high fidelity simulation of reactive flows [0.3] 本研究では,機械学習(ML)モデルの信頼性を高めるために,新しい確率的伝達学習(TL)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、状態空間の次元を減少させるためにベイズニューラルネットワークとオートエンコーダを使用する。
その結果, 対象領域で利用可能なデータ量に依存して, 転送すべき知識の最適な量があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:58:52 GMT)
Auditing the Fairness of COVID-19 Forecast Hub Case Prediction Models [0.2] COVID-19 Forecast Hubは、CDC(Centers for Disease Control and Prevention)が公式のCOVID-19通信に使用している。
Forecast Hubは予測精度のみにフォーカスすることで、提案されたモデルが社会的決定因子間で類似した性能を持つかどうかを評価できない。
統計的に有意な予測性能を示し,少数民族・少数民族の他,都市化の少ない地域では高い予測誤差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 21:07:19 GMT)
Multilingual Substitution-based Word Sense Induction [0.2] 本稿では,基礎となる多言語言語モデルによってカバーされる100言語のいずれかをサポートする多言語置換に基づくWSI手法を提案する。
提案手法は、英語のWSIデータセットにおける既存のモノリンガルアプローチと同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:38:56 GMT)
ChatGPT in Classrooms: Transforming Challenges into Opportunities in Education [0.1] 私たちはこの教育フロンティアの瀬戸際に立っており、多くの注意を払ってこの地形をナビゲートする必要があることは明らかです。
不適切に使用すると、AIツールはコピーペースト精神をカットするための完璧なツールになる。
この研究は、将来の研究者が自身のデータを適用し、運用するためのプロセスマニュアルとして使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:17:59 GMT)
A Comparison of Deep Learning Architectures for Spacecraft Anomaly Detection [0.1] 本研究では,宇宙船データの異常検出における各種ディープラーニングアーキテクチャの有効性を比較することを目的とする。
調査中のモデルには、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク、Transformerベースのアーキテクチャなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:28:40 GMT)
Noise-Tolerant Quantum Algorithm for Ground State Energy Estimation [0.1] 地中エネルギー推定のための雑音耐性ハミルトニアンのシミュレーションアルゴリズムを提案する。
絶対誤差率の2～3桁の改善を連続的に達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:00:17 GMT)
ZX-calculus is Complete for Finite-Dimensional Hilbert Spaces [0.1] ZX計算(ZX-calculus)は、量子コンピューティングと量子情報理論のためのグラフィカル言語である。
有限次元ZX-計算の完全性を証明し、混合次元Z-スパイダーとqudit X-スパイダーのみをジェネレータとして組み込む。
我々のアプローチは、他のグラフィカル言語である有限次元ZW-計算の完全性に基づいており、これら2つの計算間の直接変換が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:35:07 GMT)
Automatic segmentation of Organs at Risk in Head and Neck cancer patients from CT and MRI scans [0.1] 深層学習(DL)は、OAR(Organs at Risk)セグメンテーションのために広く研究されている。
本研究は頭部癌と頸部癌患者のMRIおよびCTから30個のOARを分離するためのパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:54:42 GMT)
SafEDMD: A certified learning architecture tailored to data-driven control of nonlinear dynamical systems [0.0] 本稿では,厳密な証明とともに提供されるEDMDベースの新しい学習アーキテクチャであるSafEDMDを提案する。
我々は、その起源を消し、制御タスクに適した比例誤差境界を導出し、半定値プログラミングに基づく認証制御設計へと導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:26:30 GMT)
A SAT Scalpel for Lattice Surgery: Representation and Synthesis of Subroutines for Surface-Code Fault-Tolerant Quantum Computing [0.0] 本研究では,LaSの構成問題をSATインスタンスにエンコードするLaSシンセサイザー,LaSsynthを開発し,SATソルバに解を求める。
LaSsynthは設計空間を徹底的に探索し、最適な設計を容積で得ることができる。
例えば、15-to-1Tファクトリの2つの最先端の人間設計に対して、それぞれ8%と18%のボリューム削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:25:51 GMT)
Witnessing Entanglement and Quantum Correlations in Condensed Matter: A Review [0.0] これは、量子多体現象の理解だけでなく、新しい技術に適したシステムの同定にも影響を及ぼす。
エンタングルメントとコヒーレンスとを結合する凝縮物に適した枠組みが開発されている。
これらの量に関する基礎理論、凝縮物質実験技術との関係、および実際の材料への応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:36:56 GMT)
What should be observed for optimal reward in POMDPs? [0.0] POMDP M が与えられた場合、固定予算内で M の観測能力をどう変えるべきか。
位置戦略のみを考慮すると、一般には決定不可能であり、決定不可能であることを示す。
まず,Mのマルコフ決定過程の最適戦略と,SMTを用いたパラメータ合成に基づく2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:27:57 GMT)
Variational minimization scheme for the one-particle reduced density matrix functional theory in the ensemble N-representability domain [0.0] 1粒子還元密度行列(1-RDM)函数理論は密度汎関数理論(DFT)の代替として有望である
我々は、最小化を1-RDMの対角部と対角部と外対角部に分割することで、軌道占有の機能発達への道を開くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:35:31 GMT)
Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure Analysis for Spatiotemporal Data [0.0] 本稿では,非定常現象におけるコヒーレント構造の抽出を可能にする変分モード分解(VMD-NCS)解析を提案する。
多くの従来のモーダル解析手法とは異なり,提案手法は時間的空間分布の時間的変化を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:03:45 GMT)
Using Degeneracy in the Loss Landscape for Mechanistic Interpretability [0.0] 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、ニューラルネットワークによって実装されたアルゴリズムを、その重みとアクティベーションを研究することによってリバースエンジニアリングすることを目的としている。
逆エンジニアリングニューラルネットワークの障害は、ネットワーク内の多くのパラメータが、ネットワークによって実装されている計算に関与していないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:26:33 GMT)
Uncertainty estimates for semantic segmentation: providing enhanced reliability for automated motor claims handling [0.0] メタ分類モデルを用いて車体部品のセマンティックセグメンテーションのために訓練されたモデルにより予測されたセグメントの精度を実証的に評価する。
低品質セグメントを除去することにより、セグメンテーション出力の平均mIoUを16ポイント改善し、誤予測セグメント数を77%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:05:18 GMT)
Uncertainty Distribution Assessment of Jiles-Atherton Parameter Estimation for Inrush Current Studies [0.0] トランスフォーマーコアは通常、5つのパラメータを含むJiles-Atherton(JA)モデルでモデル化される。
変圧器は交流配電網と再生可能電力統合において重要な資産の1つである。
インルーシュ電流は、グリッドへの接続中に変圧器の磁心飽和の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:20:26 GMT)
Two RSA-based Cryptosystems [0.0] 暗号システムRSAは、暗号の研究において非常に人気のある暗号システムである。
本稿では、環におけるユニタリの原始mth根の考えを離散フーリエ変換に組み込む方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:35:29 GMT)
Tunable non-Markovian dynamics in a collision model: an application to coherent transport [0.0] 非マルコビアン性の異なる環境に結合したシステムの情報力学を解析するための衝突モデルを提案する。
量子ビットの固定および剛性貯留層に偏極チャネルを適用することにより、非マルコビアン性の度合いを制御する。
システム-環境結合強度と非マルコビアン性の程度がプロセスにどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:32:14 GMT)
Tracking the industrial growth of modern China with high-resolution panchromatic imagery: A sequential convolutional approach [0.0] 我々は高解像度のパンクロマトグラフィー画像を用いて、中華人民共和国の工業地419箇所で経時的に発展を推定する。
19年間にわたる2,07850cmの解像度画像のデータセットから,高解像度の日中画像を用いて産業発展の2次元を推定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:42:28 GMT)
Towards gaze-independent c-VEP BCI: A pilot study [0.0] このパイロットスタディは、コード変調された視覚誘発電位(c-VEP)に基づく、視線に依存しないスペルへの第一歩となる。
両刺激を同時に発する際の隠れ空間的注意を用いた視線非依存型BCIに対するc-VEPプロトコルの利用の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:12:25 GMT)
Towards auditory attention decoding with noise-tagging: A pilot study [0.0] AAD (Auditory attention decoding) は、参加話者の脳活動から候補話者を抽出することを目的としている。
このパイロット研究は、ノイズタギング刺激プロトコルを用いて、AADへの第一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:44:24 GMT)
Topological quantum synchronization of fractionalized spins [0.0] 我々は、SU(2)対称性を破り、大域スピン降下散逸器を適用することにより、分数化スピンの同期が達成されることを示す。
直接的な結果として、動的に同期されるためには置換対称性は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:29:40 GMT)
Tight inequalities for nonclassicality of measurement statistics [0.0] 量子光学では、測定統計が古典的放射場の統計的混合で再現できない場合、非古典的とみなされる。
我々はそのような非古典主義に必要かつ十分な条件を定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:43:49 GMT)
Thompson Sampling for Infinite-Horizon Discounted Decision Processes [0.0] 我々はトンプソンサンプリングと呼ばれるサンプリングベースアルゴリズムの挙動を研究する。
標準の(予想された)後悔を分解することで、期待された後悔という新しい尺度を開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:58:07 GMT)
The Non-Adiabatic Sub-Geometric Phase and Its Application on Quantum Transition [0.0] サブ幾何学相の本当の部分や想像的な部分が何であれ、量子遷移において重要な役割を果たす。
これは、サブ幾何学相の実部と虚部の両方が量子遷移に影響を及ぼすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:10:14 GMT)
The MovieLens Beliefs Dataset: Collecting Pre-Choice Data for Online Recommender Systems [0.0] 本稿では,未経験項目に対するユーザの信念を収集する手法を提案する。
提案手法はMovieLensプラットフォーム上で実装され,ユーザ評価,信念,監視されたレコメンデーションを組み合わせた豊富なデータセットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 19:06:06 GMT)
The MESA Security Model 2.0: A Dynamic Framework for Mitigating Stealth Data Exfiltration [0.0] ステルスデータ流出は、隠蔽侵入、拡張された検出不能、機密データの不正な拡散を特徴とする重要なサイバー脅威である。
以上の結果から,従来の防衛戦略はこれらの高度な脅威に対処するには不十分であることが判明した。
この複雑な風景をナビゲートする上で、潜在的な脅威を予測し、防衛を継続的に更新することが重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:14:45 GMT)
The Local Interaction Basis: Identifying Computationally-Relevant and Sparsely Interacting Features in Neural Networks [0.0] Local Interaction Basisは、無関係なアクティベーションとインタラクションを取り除くことによって、計算的特徴を特定することを目的としている。
モジュラ付加モデルとCIFAR-10モデルにおけるLIBの有効性を評価する。
我々は、LIBはニューラルネットワークを解析するための有望な理論駆動型アプローチであるが、現在の形式では、大きな言語モデルには適用できないと結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:27:19 GMT)
The Arabic Noun System Generation [0.0] 複数パターンを分割した名詞に対する多節的アプローチは,形態素系においてより広範な一般化を記述できることを示す。
屈折音節の生成には、複数の男性音と複数の女性音を表す接尾辞の事前特定が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:33:10 GMT)
TeenyTinyLlama: open-source tiny language models trained in Brazilian Portuguese [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、かなり進歩した自然言語処理を持つが、その進歩は言語間ではまだ等しくなっていない。
本研究では,低リソース環境での使用に適したオープン・ファウンデーション・モデルの開発について述べる。
これはTeenyTinyLlamaペアで、ブラジルのポルトガル語テキスト生成用の2つのコンパクトモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:36:21 GMT)
Superfluid weight in the isolated band limit within the generalized random phase approximation [0.0] 魅力的なハバード相互作用を持つ一般格子モデルの超流動重みは、孤立帯域限界において解析的に計算される。
その結果,[https://link.aps.org/doi103/PhysRevB.106.014518] といわゆる最小量子計量の関係は, 一般化ランダム位相近似のレベルでも有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:44:41 GMT)
Stochastic inflation and entropy bound in de Sitter spacetime [0.0] 導出相におけるド・ジッター時空のエントロピー挙動を解析した。
ド・ジッター時空では、観測者の因果領域を制約する宇宙的地平線が、ブラックホールの地平線イベントに類似した熱的性質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:59:15 GMT)
Spectral functions with infinite projected entangled-pair states [0.0] 非等時2点相関器を効率的に評価する手法により,iPEPSツールボックスを拡張した。
これは、大きな単位細胞の基底状態のiPEPSアンサッツに基づいており、オペレーターがセルの中央に適用される。
セル内の2点相関器は、毎回コーナー転送行列再正規化グループ法に基づいて計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:43:55 GMT)
Specialising and Analysing Instruction-Tuned and Byte-Level Language Models for Organic Reaction Prediction [0.0] トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルは化学反応予測タスクにおいて顕著な結果を示した。
これらのモデルは通常、数千万の未標識分子を用いた事前学習に依存している。
FlanT5とByT5はタスク特異的微調整による有機反応予測に効果的に機能するか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:39:56 GMT)
Social Evolution of Published Text and The Emergence of Artificial Intelligence Through Large Language Models and The Problem of Toxicity and Bias [0.0] 大規模言語モデルにおけるAIの出現に繋がった,AIとディープラーニングの急速な発展の鳥眼図を提供する。
我々は、過度に楽観的な人々への警告として存在する毒性、偏見、記憶、梅毒、論理的矛盾を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:12:12 GMT)
Simulating X-ray absorption spectroscopy of battery materials on a quantum computer [0.0] 本稿では,量子コンピューティングへの将来的な応用として,近縁X線吸収スペクトルのシミュレーションを提案する。
我々は、X線吸収スペクトルを計算し、そのコストを計算するための3つの量子アルゴリズムについて述べる。
そのうちの1つはモンテカルロをベースとした時間領域アルゴリズムであり、初期のフォールトトレラント量子コンピュータに費用対効果がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:00:00 GMT)
SMARD: A Cost Effective Smart Agro Development Technology for Crops Disease Classification [0.0] SMARD」プロジェクトは、国内の農業部門を強化することを目的としている。
農夫に作物管理、種選別、疾病管理のベストプラクティスに関する情報を提供する。
農家は、テキストメッセージ、音声通話、ビデオ通話を通じて専門家パネルに連絡して、肥料、種子、農薬を低価格で購入することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:14:39 GMT)
Review of Deep Representation Learning Techniques for Brain-Computer Interfaces and Recommendations [0.0] 本稿では,BCI復号のための深層表現学習技術を用いて,論文コレクションから経験的知見を合成する。
81記事のうち,オートエンコーダを用いた31記事の優位性を明らかにした。
これらはいずれも、BCIコミュニティによって拾われる標準基盤モデルに導かれていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:00:11 GMT)
RescueNet: A High Resolution UAV Semantic Segmentation Benchmark Dataset for Natural Disaster Damage Assessment [0.0] RescueNetはハリケーン・マイケルの後に収集された災害後の画像を含んでいる。
RescueNetは、建物、道路、プール、木など、すべてのクラスに対してピクセルレベルのアノテーションを提供する。
本研究では,RescueNet上での最先端セグメンテーションモデルを実装することにより,データセットの有用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:17:34 GMT)
Reduced storage direct tensor ring decomposition for convolutional neural networks compression [0.0] 記憶率の低下した直接テンソルリング分解(RSDTR)に基づく新しい低ランクCNN圧縮法を提案する。
提案手法は, 円モードの順応性が高く, パラメータが大きいこと, FLOPS圧縮率が高いことが特徴である。
CIFAR-10とImageNetデータセットで実施された実験は、他の最先端のCNN圧縮アプローチと比較して、RDDTRの効率を明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:16:40 GMT)
Quantum-enhanced optical phase-insensitive heterodyne detection beyond 3-dB noise penalty of image band [0.0] 圧縮光を用いた全帯域からのショットノイズ除去手法を提案する。
我々の研究は、現在の限界を超えた様々な空間的・時間的測定の感度を高めるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:12:03 GMT)
Quantum state preparation for bell-shaped probability distributions using deconvolution methods [0.0] 量子データをロードするための古典量子ハイブリッド手法を提案する。
本稿では,Jensen-Shannon距離をコスト関数として用いて,古典的なステップから得られる結果の近接度と目標分布を定量化する。
デコンボリューションステップからの出力は、与えられた確率分布をロードするために必要な量子回路を構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:29:08 GMT)
Quantum entanglement dynamics in a three-qubit system interacting with a spin chain [0.0] 我々は、初期状態としてGHZ、W、W_zeta量子状態に焦点を当てる。
種々のパラメータに基づいて,これらの状態の絡み合いのダイナミクスを探索し,解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:06:19 GMT)
Quantum Synchronization and Dissipative Quantum Sensing [0.0] 我々は,量子同期の諸側面を特徴付ける枠組みを開発する。
量子フィッシャー情報(QFI)は,量子同期のシステムとして機能することを示す。
量子同期を最大化する最適なドライブを決定するために、QFI行列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, 17 May 2024 09:10:32 GMT)
Quantum Dynamics Happens Only on Paper: QBism's Account of Decoherence [0.0] QBismは長い間、量子状態、POVM要素、クラウス演算子、さらには同じ布から切り離されるユニタリ演算さえ認識してきた。
ファン・フラッセンの反射原理に基づく表現定理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 20:53:16 GMT)
Pose2Gest: A Few-Shot Model-Free Approach Applied In South Indian Classical Dance Gesture Recognition [0.0] インドからの古典的な踊りは、ムドラと呼ばれる一連の手振りを用いており、その姿勢の語彙の基礎的な要素となっている。
本研究は,24クラス分類問題としての泥質認識に対処し,ポーズ推定手法を利用した新しいベクトル類似性に基づくアプローチを提案する。
提案手法は,92%の精度を達成し,既存のモデル学習手法に匹敵する,あるいは優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:14:10 GMT)
Petri nets in modelling glucose regulating processes in the liver [0.0] 肝における糖分解とグルコース合成のペトリネットモデルを提案する。
我々の分析では、このモデルが異なる酵素と物質間の相互作用を捉えていることが示されている。
このモデルは、健康な人と糖尿病患者の血糖調節の全体モデルを作成するという、長年の目標の最初の要素である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:15:01 GMT)
POSTER: Testing network-based RTK for GNSS receiver security [0.0] リアルタイムキネマティクス(RTK)では、モバイル受信機(終端ローバー)が位置ナビゲーションとタイミング(PNT)ソリューションのエラーを修正することができる。
本研究は, RTK基準局スプーフィングがローバーのPNT溶液品質に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:53:04 GMT)
Ozawa's Intersubjectivity Theorem as justification of RQM's postulate on internally consistent descriptions [0.0] 大沢のintersubjectivity Theorem (OIT) は量子測定理論の中で証明された。
OITが支持する理論的ステートメントであるRQMとは対照的に、QBismはOITによって挑戦されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:21:56 GMT)
Optimizing T and CNOT Gates in Quantum Ripple-Carry Adders and Comparators [0.0] 2つのnビット数の加算と比較のためのリップルキャリー戦略を示す。
CNOTカウントとTカウントを最適化した新しい加算器が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:29:27 GMT)
Optimal quantum key distribution networks: capacitance versus security [0.0] 本稿では,古典的ネットワークアプローチと量子情報理論を融合した信頼性リレーネットワークの最適化戦略を提案する。
具体的には、量子通信効率関数を定義することにより、セキュリティと量子通信速度のバランスをとることで、ネットワークを介して最適な量子通信接続を識別する。
最適化されたネットワークは、最大量子通信効率接続のネットワークとして構築され、その性能は、平均特性のスケーリングをノード数とネットワーク空間拡張の関数として研究することで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:58:30 GMT)
On Hagedorn wavepackets associated with different Gaussians [0.0] Hagedorn関数の重ね合わせによって形成されるウェーブパペットは、シュル「オーディンガー方程式」を解くのに成功している。
位置や運動エネルギーなどの典型的な観測可能量を評価するためには、単一のガウス中心を持つ正則ハゲゴルン函数を考えるのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:08:37 GMT)
Off-the-Shelf Neural Network Architectures for Forex Time Series Prediction come at a Cost [0.0] 本研究では,異なるLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークアーキテクチャと,Forex市場予測のためのANN特化アーキテクチャの比較に焦点をあてる。
我々の目的は、この特殊なアーキテクチャが、フォレックス市場予測においてより良い結果を得るだけでなく、リソースが少なく、LSTMアーキテクチャと比較して短い時間枠で実行できることを実証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:20:14 GMT)
Observation of Noise Suppression during High-Efficiency Wavelength Doubling of Intense Quasi-Monochromatic Laser Light [0.0] パラメトリック振動閾値をはるかに超えるパワーに対して1064nmから2128nmに変換する場合, 相対強度雑音の25%低減を報告した。
新しい波長は、重力波の検出やその他の超高精度の実験を改善する高いポテンシャルを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:59:04 GMT)
Model orthogonalization and Bayesian forecast mixing via Principal Component Analysis [0.0] 多くの場合、混合プロセスで使用されるモデルは類似している。
このような類似または冗長なモデルが存在することは、結果の誤解釈と予測性能の劣化をもたらす可能性がある。
提案するベイズモデル組合せフレームワークにモデル化を加えることで,予測精度が向上し,不確かさの定量化性能に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:01:29 GMT)
Light with Even Fock states from Interference of Kerr-squeezed Light [0.0] 同一のKerr圧縮状態の破壊干渉による非古典光の発生を実証する。
奇妙なフォック状態に寄与する振幅の完全なペアワイズキャンセルは、非線形性の強さとは無関係に、フォック状態さえも光をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:46:07 GMT)
Infrastructure Engineering: A Still Missing, Undervalued Role in the Research Ecosystem [0.0] 研究はますますソフトウェアに依存している。
このような役割の必要性は、単に理想的ではなく、科学の継続的な成功に不可欠である。
この記事では、この欠落したレイヤの重要性を強調し、インフラストラクチャエンジニアの役割の欠如がいかに非効率になったかを例示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 00:15:43 GMT)
Impact of global monopole on heavy mesons in hot-dense medium [0.0] トポロジカル効果は、高密度媒質の存在下での固有値解に影響を及ぼす。
バリロンポテンシャルは$(T, u_b)$平面内の結合エネルギーを形作る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:59:58 GMT)
Humans vs Large Language Models: Judgmental Forecasting in an Era of Advanced AI [0.0] 本研究では,小売業における人的専門家と大規模言語モデル(LLM)の予測精度について検討した。
本分析は, 統計モデル(ベースライン, 高度), 製品が促進されているか, 外的影響の性質など, 予測性能に及ぼす因子の影響に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:35:19 GMT)
High-throughput assessment of defect-nuclear spin register controllability for quantum memory applications [0.0] 核スピンレジスタに結合した欠陥システムの制御性を評価するための効率的な手法を提案する。
エンタングリングゲート動作の性能を定量化し、レジスタのサイズと不要核スピンの存在を考慮し、達成可能なゲート忠実度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:39:51 GMT)
High-performance superconducting two-qubit gate using a three-mode tunable coupler [0.0] 本稿では、2つのトランスモンと、ZZインタラクション制御が可能な可変3モードカプラからなるスケーラブルな量子プロセッサのためのユニタリセルを提案する。
パルス長60nsのネイティブCZゲートを実験的に示し,98%以上の2ビットゲート忠実度を達成し,そのほとんどがクビットコヒーレンス時間によって制限された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:25:24 GMT)
Heisenberg dynamics of mixed quantum-classical systems [0.0] 混合量子古典系は、量子オブザーバブルとラグランジアン軌道に作用するユニタリ作用素の相互作用を含む。
この相互作用は、古典的な軌道上で量子自由度によって抽出されたバックリアクションによって特に困難となる複雑な構造を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:36:03 GMT)
From Generalist to Specialist: Improving Large Language Models for Medical Physics Using ARCoT [0.0] ARCoT(Adaptable Retrieval-based Chain of Thought)は、大規模言語モデル(LLM)のドメイン固有精度を高めるために設計されたフレームワークである。
本モデルでは, 標準LLMよりも優れ, 平均人体性能が68%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:31:38 GMT)
Finite frequentism explains quantum probability [0.0] 私は、頻繁性は自然にデコヒーレントな量子歴史空間に拡張できることを示した。
気体の無限アンサンブルというギブスの概念は、有限個のデコヒーリングマイクロステートの重ね合わせとして表される量子状態に置き換えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 13:55:08 GMT)
Fermionic condensate and the vacuum energy-momentum tensor for planar fermions in homogeneous electric and magnetic fields [0.0] 外部定数および均一な電場および磁場の平面上に局在した巨大なフェルミオン量子場を考える。
ディラック方程式に対する完全な解の集合が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:42:58 GMT)
Exploring new territory: Calibration-free decoding for c-VEP BCI [0.0] 本研究では,脳-コンピュータインタフェース(BCI)のユーザビリティ向上を目的とした2つのゼロトレーニング手法について検討する。
事象関連電位(ERP)領域に根ざした新しい手法,unsupervised mean(UMM)を導入する。
正準相関解析(CCA)を用いた最先端のC-VEPゼロトレーニング法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:48:53 GMT)
Exact Synthesis of Multiqutrit Clifford-Cyclotomic Circuits [0.0] 3ntimes 3n$ のユニタリ行列 $U$ はクリフォード・シクロトミックゲートの3k$ 上の$n$-量子回路で表せることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:35:59 GMT)
Estimating the Effect of Crosstalk Error on Circuit Fidelity Using Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices [0.0] 並列命令間のクロストークは量子状態を破損させ、不正なプログラム実行を引き起こす。
NISQ装置におけるクロストーク誤り効果の解析を行う。
実験では,3種類のIBM量子デバイスのクロストーク誤差モデルについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 07:06:03 GMT)
Entanglement dynamics in double Jaynes-Cummings model and intensity-dependent double Jaynes-Cummings model for squeezed coherent thermal states [0.0] 収縮光子と熱光子が絡み合いのダイナミクスに及ぼす影響を観察した。
二重Jaynes-Cummingsモデルの主な特徴は、すべてのサブシステムに対して絡み合う突然死が観察されることである。
相互作用パラメータ、デチューニング、カー非線形性の適切な選択は、動的から絡み合う死を効果的に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:22:03 GMT)
Enhancing Understanding Through Wildlife Re-Identification [0.0] 複数のデータセット上で複数のモデルの性能を解析する。
分類のためにトレーニングされたメトリクスを使用し、次に出力層を取り除き、第2の最終層を埋め込みとして使用することは、学習の戦略として成功しなかったことが分かりました。
DCNNSはいくつかのデータセットでは良好に動作したが、他のデータセットではうまく動作しなかった。
LightGBMは過度に過度に適合しており、測定基準として正確性を使用して全てのペアで訓練および評価を行う場合、定型モデルよりも著しくは優れていなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 22:28:50 GMT)
Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems [0.0] サンプリング駆動サンプリングによって強化されたオンライン学習手法を提案する。
モデル応答面上のすべての旋回点がトレーニングデータに含まれることを保証する。
本手法を核物質のシミュレーションに適用し,高精度なサロゲートを確実に自動生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:26:55 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, 17 May 2024 20:38:24 GMT)
Development of Semantics-Based Distributed Middleware for Heterogeneous Data Integration and its Application for Drought [0.0] 干ばつは、世界中の何百万もの人々やコミュニティに影響を与える複雑な環境現象である。
本研究は、現地の知識とセンサデータのデータモデルを包含し、統合する意味論に基づくデータ統合を開発する。
ドメインの専門家から集められた干ばつに関する現地の知識は、誘惑的推論を行うために使われる規則に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:44:22 GMT)
DeepPavlov at SemEval-2024 Task 8: Leveraging Transfer Learning for Detecting Boundaries of Machine-Generated Texts [0.0] DeBERTaV3の教師付き微調整のためのデータ拡張パイプラインを提案する。
競争のリーダーボードによると、私たちはこのパイプラインで新しい最高のMAEスコアを受け取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 08:44:48 GMT)
Deep Data Consistency: a Fast and Robust Diffusion Model-based Solver for Inverse Problems [0.0] 本研究では,拡散モデルを用いた逆問題解法において,データ一貫性ステップをディープラーニングモデルで更新するディープデータ一貫性(DDC)を提案する。
線形および非線形タスクにおける最先端手法と比較して、DDCは類似度と実性の両方の指標の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:54:43 GMT)
Deep Clustering of Tabular Data by Weighted Gaussian Distribution Learning [0.0] 本稿では,自動エンコーダ遅延空間(G-CEALS)におけるガウスクラスタ埋め込みという,表型データのための最初のディープクラスタリング手法の1つを開発する。
G-CEALS法は、クラスタリング精度に基づいて平均ランク順を2.9(1.7)と2.8(1.7)とし、16のデータセット上で調整されたRand index(ARI)スコアをそれぞれ示し、9つの最先端クラスタリング法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 06:39:17 GMT)
Decision-making algorithm based on the energy of interval-valued fuzzy soft sets [0.0] 我々は、間隔値のファジィなソフトセットと悲観的で楽観的なエネルギの概念を導入し、効率的な意思決定アルゴリズムの構築を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:54:44 GMT)
DEMO: RTKiller -- manipulation of GNSS RTK rovers by reference base spoofing [0.0] 基準局における位置ナビゲーションおよびタイミングソリューションの操作が,ローバーにおけるベースライン固定の損失や劣化精度の低下にどのように反映されているかを示す。
参照ステーションの攻撃は、ターゲットの参照ステーションに依存するすべての受信機(ローバー)を傷つける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:07:51 GMT)
Characterization of Magnetic Labyrinthine Structures through Junctions and Terminals Detection Using Template Matching and CNN [0.0] ジャンクションと終端と呼ばれる磁気ラビリンチンパターンの欠陥は、研究の標準的標的となる。
本研究では,画像中の多数の小物体を検出するTM-CNNという新しい手法を提案する。
TM-CNNのF1スコアは0.991で、従来のテンプレートマッチングやCNNベースのオブジェクト検出アルゴリズムよりもはるかに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 02:16:42 GMT)
COVID-19's Unequal Toll: An assessment of small business impact disparities with respect to ethnorace in metropolitan areas in the US using mobility data [0.0] 本研究では、新型コロナウイルス感染拡大に伴う小都市部のレストラン訪問パターンの変化について検討した。
アジア系,黒人系,ヒスパニック系,白人系,アメリカ系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,インド系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,アジア系,
以上の結果から,パンデミック後の来訪パターンの低下,回復の遅さが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:30:20 GMT)
CNER: A tool Classifier of Named-Entity Relationships [0.0] CNERは、スペイン語で名前付きエンティティ間の意味的関係を抽出するための有能なツールのアンサンブルである。
コンテナベースのアーキテクチャに基づいて構築されたCNERは、さまざまな名前付きエンティティ認識と関係抽出ツールを統合している。
CNERは実践的な教育資源として機能し、機械学習技術がスペイン語の多様なNLPタスクに効果的に対処する方法について説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 01:16:58 GMT)
CC-GPX: Extracting High-Quality Annotated Geospatial Data from Common Crawl [0.0] Common Crawl (CC) コーパスは2008年以来9.5ペタバイト以上のデータを含む最大のオープンウェブクローリングデータセットである。
本稿では,CC で発見された GPX ファイルから注釈付きユーザ生成トラックを抽出するための効率的なパイプラインと,人文記述と MultiLine ベクトルデータを組み合わせた1,416 個のマルチモーダルデータセットを提案する。
このデータセットは、人々のアウトドアアクティビティパターン、アウトドアエクスペリエンスについて話す方法、軌跡生成やアノテーションモデルの開発に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 18:31:26 GMT)
C(NN)FD -- a deep learning framework for turbomachinery CFD analysis [0.0] 本稿では, ガスタービンの軸圧縮機全体の性能に及ぼす製造・施工の変動の影響をリアルタイムに予測するための新しいディープラーニングフレームワークの開発について述べる。
関連した効率の散乱はCO2排出量を大幅に増加させ、工業的および環境的関連性が高い。
提案したC(NN)FDアーキテクチャはCFDベンチマークに匹敵するリアルタイムの精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:21:22 GMT)
Block encoding of matrix product operators [0.0] 本稿では,その行列積演算子(MPO)表現に基づいてハミルトニアンをブロックエンコードする手法を提案する。
より具体的には、すべてのMPOテンソルを次元$D+2$でエンコードし、$D = lceillog(chi)rceil$ は、仮想結合次元と対数的にスケールする後に縮約された量子ビットの数である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 15:51:11 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, 17 May 2024 23:52:23 GMT)
Air Signing and Privacy-Preserving Signature Verification for Digital Documents [0.0] 提案されたソリューションは"Air Signature"と呼ばれ、カメラの前でシグネチャを記述する。
目標は、ジェスチャーやオブジェクトをリアルタイムで検出・追跡する最先端の手法を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:00:10 GMT)
Addition and Differentiation of ZX-diagrams [0.0] ZX-ダイアグラムの追加に関する一般帰納的定義を導入する。
ZX-ダイアグラムの誘導的分化を提供する。
また、結果を適用してイジング・ハミルトン多様体の図形を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 10:18:37 GMT)
Adapt Before Comparison: A New Perspective on Cross-Domain Few-Shot Segmentation [0.0] クロスドメイン小ショットセグメンテーション (CD-FSS) が登場した。
テスト時間タスク適応がCD-FSSの成功の鍵であることを示す。
テスト時にラベル付きサンプル以外の画像は使用しないが,CD-FSSでは新たな最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 17:25:05 GMT)
ActiveLLM: Large Language Model-based Active Learning for Textual Few-Shot Scenarios [0.0] インスタンスの選択に大規模言語モデルを活用する,新たなアクティブラーニングアプローチであるActiveLLMを導入する。
我々は,ActiveLLMが,数ショットシナリオにおけるBERT分類器の分類性能を著しく向上することを示した。
この結果から,ActiveLLMは様々な学習環境において,モデル性能を向上させるための有望なソリューションである可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:23:54 GMT)
Active Learning with Fully Bayesian Neural Networks for Discontinuous and Nonstationary Data [0.0] 我々は,「小さなデータ」体制下でのアクティブな学習タスクに対して,完全ベイズニューラルネットワーク(FBNN)を導入する。
FBNNは信頼性の高い予測分布を提供し、アクティブな学習環境における不確実性の下で情報的意思決定に不可欠である。
そこで我々は,FBNNの「小型データ」システムにおけるアクティブな学習課題に対するNo-U-Turn Samplerを用いて,FBNNの適合性と性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 05:39:52 GMT)
Ab initio simulation of single vibronic level fluorescence spectra of anthracene using Hagedorn wavepackets [0.0] 単一ビブロニックレベル(SVL)蛍光分光法は分子振動構造と緩和過程の理解に寄与する。
本稿では、任意の初期振動レベルから多原子分子のSVL蛍光スペクトルを計算するための実用的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 16:15:42 GMT)
A wavefront rotator with near-zero mean polarization change [0.0] Kミラー(K-mirror)は、入射光場の波面を回転させる装置である。
市販のKミラーでも回転に伴う送信電界の偏光変化が持続する。
本稿では,任意の基底角度と平均偏光変化に対する任意の値でKミラーを設計することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:20:17 GMT)
A two-phase-ACO algorithm for solving nonlinear optimization problems subjected to fuzzy relational equations [0.0] 本稿では,制約をファジィリレーショナル方程式(FRE)と定義した非線形最適化問題について検討する。
アルゴリズム問題に対処するアリコロニー最適化アルゴリズム(ACORで記述)と連続アリコロニー最適化アルゴリズム(ACOで記述)の連続最適化問題の解法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:24:07 GMT)
A metaplectic perspective of uncertainty principles in the Linear Canonical Transform domain [0.0] 与えられた関数の線形正準変換対に対するハイゼンベルクの不確実性原理を導出する。
また、時間周波数平面における2つの中間方向に沿った信号を表す2次位相空間分布を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 09:26:48 GMT)
A coherence sweet spot with enhanced dipolar coupling [0.0] 我々は、妥協のないシングルトリップレット(ST)量子ビットを示し、そこでは、キュービットは駆動場に最大に結合する。
我々は、双極子結合を最大化し、デコヒーレンスを最大化するスピンキュービットスイーツスポットを実証した。
これらの発見は、次世代量子ビット技術のためのナノマテリアルの工学的発展の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:06:48 GMT)
A Systematic Review and Meta-Analysis on Sleep Stage Classification and Sleep Disorder Detection Using Artificial Intelligence [0.0] 本研究は,近年の文献を包括的,体系的,メタ分析して,睡眠研究における様々なアプローチとその成果を分析することを目的としている。
脳波は、睡眠ステージングや障害研究に最もよく用いられる身体パラメータである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 11:09:33 GMT)
A Solvable Model of a Nonlinear extension of Quantum Mechanics [0.0] 我々は、通常の線形量子力学問題のハミルトニアンの固有値と固有関数の観点から正確に解ける性質を持つ特定の非線形量子力学の一般化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 21:48:24 GMT)
A Notion of Uniqueness for the Adversarial Bayes Classifier [0.0] 本稿では,二項分類の設定において,逆ベイズ分類器に対して一意性という新たな概念を提案する。
摂動半径が増加するにつれて、逆ベイズ分類器の正則性は向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 23:48:47 GMT)
A Functional Model Method for Nonconvex Nonsmooth Conditional Stochastic Optimization [0.0] 本稿では, 基底乱ベクトルの非線形関数の期待値と, 基底乱ベクトルに依存する他の関数の条件付き期待値を含む最適化問題を考察する。
本研究では, 外部関数が滑らかで, 内部関数が異なる非制約学習問題に対して, 特殊な単一スケール法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 14:35:50 GMT)
$\ell_1$-Regularized Generalized Least Squares [0.0] 我々は、持続的な自己回帰的誤りを許容するフレームワークにおいて、推定精度の非漸近オラクル不等式を確立する。
シミュレーション実験により提案手法の性能を検証し, 白色雑音の場合には, GLS-LASSO推定器がLASSOと同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 May 2024 12:03:24 GMT)