COKE: A Cognitive Knowledge Graph for Machine Theory of Mind [87.1] 心の理論(りょうせい、英: Theory of Mind)とは、他者の欲求、信念、意図を理解し、推測する人間の能力のこと。
COKEは、心の機械理論のための最初の認知知識グラフである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:25:41 GMT)
Cooperative Cognitive Dynamic System in UAV Swarms: Reconfigurable Mechanism and Framework [80.4] UAVスワムの管理を最適化するための協調認知力学システム(CCDS)を提案する。
CCDSは階層的かつ協調的な制御構造であり、リアルタイムのデータ処理と意思決定を可能にする。
さらに、CCDSは、UAVスワムのタスクを効率的に割り当てるための生体模倣機構と統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 12:45:00 GMT)
On the Trajectory Regularity of ODE-based Diffusion Sampling [79.2] 拡散に基づく生成モデルは微分方程式を用いて、複素データ分布と抽出可能な事前分布の間の滑らかな接続を確立する。
本稿では,拡散モデルのODEに基づくサンプリングプロセスにおいて,いくつかの興味深い軌道特性を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 15:59:41 GMT)
ReasonPix2Pix: Instruction Reasoning Dataset for Advanced Image Editing [77.1] 本稿ではReasonPix2Pixを紹介した。
データセットの特徴は,1)推論命令,2)細かなカテゴリのよりリアルな画像,3)入力画像と編集画像のばらつきの増大である。
教師付き条件下でのデータセットの微調整では、タスクが推論を必要とするか否かに関わらず、命令編集タスクにおいて優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:03:42 GMT)
Detecting Multimodal Situations with Insufficient Context and Abstaining from Baseless Predictions [75.5] VLU(Vision-Language Understanding)ベンチマークには、提供されたコンテキストによってサポートされない仮定に答えが依存するサンプルが含まれている。
サンプル毎にコンテキストデータを収集し,エビデンスに基づくモデル予測を促進するためにコンテキスト選択モジュールをトレーニングする。
我々は,十分なコンテキストを欠いたサンプルを同定し,モデル精度を向上させる汎用なコンテキスト・アワレ認識検出器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 02:21:32 GMT)
AquaLoRA: Toward White-box Protection for Customized Stable Diffusion Models via Watermark LoRA [67.7] 拡散モデルは高品質な画像の生成において顕著な成功を収めた。
最近の研究は、SDモデルがポストホック法医学のための透かし付きコンテンツを出力できるようにすることを目的としている。
このシナリオにおける最初の実装としてtextttmethod を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 01:25:47 GMT)
Multi-Modal Prompt Learning on Blind Image Quality Assessment [65.1] 画像品質評価(IQA)モデルは意味情報から大きな恩恵を受け、異なる種類のオブジェクトを明瞭に扱うことができる。
十分な注釈付きデータが不足している従来の手法では、セマンティックな認識を得るために、CLIPイメージテキスト事前学習モデルをバックボーンとして使用していた。
近年のアプローチでは、このミスマッチに即時技術を使って対処する試みがあるが、これらの解決策には欠点がある。
本稿では、IQAのための革新的なマルチモーダルプロンプトベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:29:01 GMT)
Towards Modular LLMs by Building and Reusing a Library of LoRAs [64.4] マルチタスクデータに対して最適なアダプタライブラリを構築する方法について検討する。
モデルベースクラスタリング(MBC)を導入し,パラメータの類似性に基づいてタスクをグループ化する手法を提案する。
ライブラリを再使用するために,最も関連性の高いアダプタの動的選択を可能にする新しいゼロショットルーティング機構であるArrowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:02:23 GMT)
LLMs Are Few-Shot In-Context Low-Resource Language Learners [59.7] In-context Learning (ICL) は、大規模言語モデル(LLM)に、表現不足の言語で多様なタスクを実行する権限を与える。
ICLとその言語間変動(X-ICL)を25の低リソース言語と7の比較的高リソース言語で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:51:10 GMT)
LG AI Research & KAIST at EHRSQL 2024: Self-Training Large Language Models with Pseudo-Labeled Unanswerable Questions for a Reliable Text-to-SQL System on EHRs [58.6] テキストから回答へのモデルは、Electronic Health Recordsを知識のない医療専門家に利用できるようにする上で重要なものだ。
疑似ラベル付き非解答質問を用いた自己学習戦略を提案し,EHRのテキスト・ツー・アンサーモデルの信頼性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:25:44 GMT)
Uni-MoE: Scaling Unified Multimodal LLMs with Mixture of Experts [54.5] そこで我々は,MoEアーキテクチャをUni-MoEと呼ぶ一貫したMLLMを開発し,様々なモダリティを扱えるようにした。
具体的には、統一マルチモーダル表現のためのコネクタを持つモダリティ特化エンコーダを特徴とする。
マルチモーダルデータセットの包括的集合を用いた命令調整Uni-MoEの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 12:16:01 GMT)
Subjective-Aligned Dataset and Metric for Text-to-Video Quality Assessment [54.0] 現在までに最大規模のテキスト・ビデオ品質評価データベース(T2VQA-DB)を構築している。
データセットは、9つの異なるT2Vモデルによって生成される1万のビデオで構成されている。
主観的テキスト・ビデオ品質評価(T2VQA)のためのトランスフォーマーに基づく新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:34:43 GMT)
MemeMQA: Multimodal Question Answering for Memes via Rationale-Based Inferencing [53.3] 構造化された質問に対する正確な応答を求めるマルチモーダルな質問応答フレームワークであるMemeMQAを紹介する。
また,MemeMQAに対処する新しい2段階マルチモーダルフレームワークであるARSENALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:44:41 GMT)
HR Human: Modeling Human Avatars with Triangular Mesh and High-Resolution Textures from Videos [52.2] 本研究では,モノクロ映像から高精細な物理材料テクスチャとメッシュを付加したアバターの取得のための枠組みを提案する。
本手法では,モノクロ映像からの情報を組み合わせて仮想多視点画像の合成を行う新しい情報融合方式を提案する。
実験により, 提案手法は, 高忠実度で従来の表現よりも優れており, この明示的な結果は共通三角形への展開をサポートすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:49:09 GMT)
Visible and Clear: Finding Tiny Objects in Difference Map [50.5] 本稿では,検出モデルに自己再構成機構を導入し,それと微小物体との強い相関関係を明らかにする。
具体的には、再構成画像と入力の差分マップを構築して、検出器の首の内側に再構成ヘッドを配置し、小さな物体に対して高い感度を示す。
さらに、小さな特徴表現をより明確にするために、差分マップガイド機能拡張(DGFE)モジュールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 12:22:26 GMT)
Acquiring and Modelling Abstract Commonsense Knowledge via Conceptualization [49.0] 本研究では,コモンセンス推論における概念化の役割について検討し,人間の概念化を再現する枠組みを定式化する。
ATOMIC は大規模な人為的注釈付き CKG であり,この枠組みを分類プロベースで支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 21:18:43 GMT)
Double Correction Framework for Denoising Recommendation [46.0] 暗黙のフィードバックでは、ノイズの多いサンプルが正確なユーザの好みの学習に影響を与える可能性がある。
一般的なソリューションは、モデルトレーニングフェーズでノイズの多いサンプルをドロップすることに基づいている。
提案手法では,勧告を記述するための二重補正フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 12:15:10 GMT)
A Unified Approach Towards Active Learning and Out-of-Distribution Detection [44.3] 我々は、ALとOODの両方検出のための最初の統合ソリューションとして、SISOMを紹介した。
特徴空間距離メトリクスを活用することで、SISOMは、現在独立したタスクの強みを組み合わせて、両方を効果的に解決する。
ALでは、SISOMは他より優れ、3つのベンチマークでトップ1のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:02:57 GMT)
Provable Unrestricted Adversarial Training without Compromise with Generalizability [44.0] 敵の攻撃から守るための最も有望な戦略として、敵の訓練(AT)が広く考えられている。
既存のAT法は、標準的な一般化性を犠牲にして、しばしば敵の強靭性を達成している。
我々はProvable Unrestricted Adversarial Training (PUAT)と呼ばれる新しいATアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:29:52 GMT)
Online Distribution Shift Detection via Recency Prediction [43.8] 偽陽性率を保証した分布変化をオンラインで検出する手法を提案する。
我々のシステムは(確率$epsilon$で)分布シフトがない場合、誤った警告を発行する可能性は極めて低い。
従来の作業に比べて、現実的なロボティクス設定の最大11倍高速な検出を経験的に達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 00:29:33 GMT)
LLM Discussion: Enhancing the Creativity of Large Language Models via Discussion Framework and Role-Play [43.6] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において例外的な習熟度を示してきたが、しばしばオープンエンドの質問に対する創造的で独創的な応答を生成できない。
LLM議論は,アイデア交換の活発化と多様化を促進し,創造的回答への収束を保証する3段階の議論フレームワークである。
提案手法の有効性を, 代替利用テスト, 類似性テスト, インスタンステスト, 科学的創造性テストを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:33:46 GMT)
Interpretable Diffusion via Information Decomposition [42.2] 拡散モデルにより学習された関係を,拡散と情報分解の正確な関係に注意して照らし出す。
拡散モデルでは、相互情報の自然な非負分解が出現し、画像中の単語と画素間の情報的関係を定量化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:29:12 GMT)
Quantum State Transfer in Interacting, Multiple-Excitation Systems [41.9] 量子状態伝達(QST)は、あるノードから別のノードへの量子情報のコヒーレントな通過を記述する。
高忠実度QSTを与えるハミルトニアンの発見を可能にするモンテカルロ法について述べる。
その結果生まれたJaynes-Cummings-Hubbardと周期的なAndersonモデルは、原則として、効率的なQSTを提供するための適切なハードウェアで設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 22:47:50 GMT)
Motion Avatar: Generate Human and Animal Avatars with Arbitrary Motion [39.5] 我々は、高品質なカスタマイズ可能な人間と動物のアバターの自動生成を可能にする、モーションアバターという新しいエージェントベースのアプローチを提案する。
第2に、動作とアバターの生成を協調するLLMプランナを導入し、識別計画をカスタマイズ可能なQ&A方式に変換する。
最後に,65種の動物を対象に,約30万対のテキスト・モーション・ペアからなる動物運動データセットZoo-300Kを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:21:14 GMT)
Enhance Sample Efficiency and Robustness of End-to-end Urban Autonomous Driving via Semantic Masked World Model [38.7] 本稿では,SEMantic Masked Recurrent World Model (SEM2)を提案する。
提案手法は, サンプル効率と入力順列に対するロバスト性の観点から, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 09:05:22 GMT)
Evaluating Gender Bias of Pre-trained Language Models in Natural Language Inference by Considering All Labels [38.2] 複数の言語を対象とした事前学習言語モデル(PLM)では、差別的な性バイアスが発見されている。
自然言語推論の3つのラベルをすべて考慮した,NLI-CoAL と呼ばれる PLM のバイアス評価手法を提案する。
我々は、英語、日本語、中国語でデータセットを作成し、複数の言語にまたがるバイアス測定をうまく検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:10:03 GMT)
Learning from Imperfect Human Feedback: a Tale from Corruption-Robust Dueling [35.5] 本稿では,人間の非合理性や真の嗜好に対する不完全知覚に動機づけられた,不完全フィードバックからの学習について考察する。
我々は,従来のデュエル・バンディット問題を,比較フィードバックから学習するモデルとして再考し,人間のフィードバックの不完全性をユーザユーティリティの腐敗として活用することにより,それを強化する。
勾配に基づくアルゴリズムは, 学習率を変化させることで, 汚損下でのスムーズな効率と損耗のトレードオフを享受できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:18:43 GMT)
Controllable Data Augmentation for Few-Shot Text Mining with Chain-of-Thought Attribute Manipulation [35.3] Chain-of-Thought Attribute Manipulation (CoTAM)は、既存の例から新しいデータを生成する新しいアプローチである。
我々は,(1)属性分解,(2)操作提案,(3)文の再構築という3つのステップで,テキストを直接編集するよう促すチェーン・オブ・シントを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 19:57:15 GMT)
Calibration Attacks: A Comprehensive Study of Adversarial Attacks on Model Confidence [34.8] キャリブレーション・アタックは 予測されたラベルを変更することなく 被害者のモデルを 非常に誤解させる
キャリブレーション攻撃の典型的な4つの形態として、不信、過信、最大誤校正、無作為不信攻撃を提案する。
この攻撃は、畳み込みモデルと注目モデルの両方において非常に効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 00:20:24 GMT)
SeBot: Structural Entropy Guided Multi-View Contrastive Learning for Social Bot Detection [34.7] マルチビューグラフに基づくコントラスト学習型ソーシャルボット検出器SEBotを提案する。
特に、構造エントロピーを不確実性計量として使用して、グラフ全体の構造を最適化する。
そして、ホモフィリーな仮定を超えたメッセージパッシングを可能にするエンコーダを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:16:11 GMT)
Practice Makes Perfect: Planning to Learn Skill Parameter Policies [34.5] 本研究では,将来的なタスクの成功を最大化するために,どのスキルを実践するかという,アクティブな学習問題に焦点をあてる。
本稿では,ロボットが各スキルの能力を推定し,能力の外挿を行い,能力認識計画を通じてタスク分布のスキルを定めておくことを提案する。
このアプローチは、ロボットが環境をリセットせずに繰り返し計画し、実践し、学習する完全に自律的なシステム内で実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 15:54:21 GMT)
The Perception-Robustness Tradeoff in Deterministic Image Restoration [34.5] 本研究では,画像の逆問題に対する決定論的手法の挙動について検討する。
完全品質と完全整合性にアプローチするには、モデルのリプシッツ定数は無限大に成長しなければならない。
我々は単一画像の超解像アルゴリズムについて,ノイズと雑音の両方に対処する理論を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:51:57 GMT)
An Empirical Study of Parameter Efficient Fine-tuning on Vision-Language Pre-train Model [33.9] PEFTの自然な期待は、様々なPEFTの性能がデータサイズと微調整可能なパラメータサイズに肯定的な関係があることである。
このような直感は、下流のデータとタスクが事前トレーニングと一致していない場合にのみ成立する。
事前トレーニングと整合した下流の微調整では、データサイズはもはやパフォーマンスに影響を与えず、微調整可能なパラメータサイズの影響は単調ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 05:08:52 GMT)
ST-Mamba: Spatial-Temporal Selective State Space Model for Traffic Flow Prediction [32.4] 提案したST-Mambaモデルは,まず,グラフモデルを用いることなく交通流予測における時空間学習のパワーを活用する。
提案したST-Mambaモデルでは、計算速度が61.11%向上し、予測精度が0.67%向上した。
実世界のトラフィックデータセットを用いた実験は、textsfST-Mambaモデルがトラフィックフロー予測の新しいベンチマークを設定することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 05:10:36 GMT)
TransGNN: Harnessing the Collaborative Power of Transformers and Graph Neural Networks for Recommender Systems [31.9] 協調フィルタリング(CF)のための有望なソリューションとして、グラフニューラルネットワーク(GNN)が登場している。
本稿では,Transformer層とGNN層を相互に拡張するために交互に統合する新しいモデルであるTransGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:49:31 GMT)
SI-MIL: Taming Deep MIL for Self-Interpretability in Gigapixel Histopathology [31.2] 自己解釈型MIL(英: Self-Interpretable MIL, SI-MIL)は、本質的には最初期の解釈性のために設計された手法である。
SI-MILは、手作りの病理学的特徴に基づく解釈可能な分岐を導くために、深いMILフレームワークを使用している。
線形予測制約により、SI-MILはモデル解釈可能性と性能の間の必然的なトレードオフの神話に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:00:03 GMT)
Adaptive Stabilization Based on Machine Learning for Column Generation [28.9] カラム生成(CG)は大規模線形プログラムの解法として確立された手法である。
本稿では,1)最適解の精度予測のための機械学習手法,2)精度予測を効果的に活用する適応安定化手法を提案する。
グラフカラー化問題では,従来の手法に比べてコンバージェンス率が大幅に向上していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:52:50 GMT)
A Model for Optimal Resilient Planning Subject to Fallible Actuators [28.1] 我々は,Markov Decision Processes (MDP) フレームワーク内での故障を受けやすいアクチュエータによる計画の問題を定式化する。
このモデルは、利用駆動型故障とアクチュエータ故障の状態依存確率をキャプチャする。
我々は、構成が密接に関連する問題を生じさせるという観察を生かして、再使用による計算を省く機会を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 22:07:38 GMT)
CPsyExam: A Chinese Benchmark for Evaluating Psychology using Examinations [28.1] CPsyExamは心理学的知識とケース分析を別々に優先するよう設計されている。
22kの質問のプールから4kを使ってベンチマークを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:55:58 GMT)
Progressive Volume Distillation with Active Learning for Efficient NeRF Architecture Conversion [27.4] ニューラルフィールド(NeRF)は3次元シーンの実用的で汎用的な表現として広く採用されている。
本稿では, 系統的蒸留法として, アクティブラーニングを用いたプログレッシブボリューム蒸留法 (PVD-AL) を提案する。
PVD-ALは、各構造を2つの部分に分解し、より浅い体積表現からより深い体積表現への蒸留を徐々に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:30:16 GMT)
Unlock the Power of Algorithm Features: A Generalization Analysis for Algorithm Selection [25.3] 本稿では,アルゴリズムの特徴に基づくアルゴリズム選択の証明可能な最初の保証を提案する。
アルゴリズムの特徴に基づくモデルは、複雑なマルチアルゴリズムシナリオにおける問題特徴のみに依存する従来のモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:38:25 GMT)
A geometric decomposition of finite games: Convergence vs. recurrence under exponential weights [24.8] ゲームは、ダイナミクスの長時間動作がよく理解されている単純なコンポーネントに分解する。
特に指数的/乗法的重み(EW)スキームの力学はヘルムホルツの定理のユークリッドアンダーピンニングとは相容れない。
我々は、よく知られたゲームの分解と、ポテンシャルおよび調和成分への深い関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:16:24 GMT)
Diffusion Model Driven Test-Time Image Adaptation for Robust Skin Lesion Classification [24.1] テストデータ上でのモデルの精度を高めるためのテスト時間画像適応手法を提案する。
拡散モデルを用いて、対象の試験画像をソース領域に投影して修正する。
私たちの手法は、さまざまな汚職、アーキテクチャ、データレシエーションにおいて、堅牢性をより堅牢にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:28:51 GMT)
Learning Structure-from-Motion with Graph Attention Networks [23.9] 本稿では,グラフアテンションネットワークを用いてSfM(Structure-from-Motion)を学習する問題に取り組む。
本研究では,複数のビューにまたがって検出された2Dキーポイントを入力とし,対応するカメラポーズと3Dキーポイント座標を出力するモデルを学習する。
本モデルでは,SfM固有のプリミティブを学習するために,グラフニューラルネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 22:44:57 GMT)
GinAR: An End-To-End Multivariate Time Series Forecasting Model Suitable for Variable Missing [22.0] 本稿では,グラフ補間注意再帰ネットワーク(GinAR)を提案する。
GinARでは、2つの重要なコンポーネント、すなわち注意と適応グラフの畳み込みで構成されている。
5つの実世界のデータセットで実施された実験では、GinARは11のSOTAベースラインより優れており、90%の変数が欠落している場合でも、すべての変数の将来の値を正確に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:42:44 GMT)
CoLay: Controllable Layout Generation through Multi-conditional Latent Diffusion [22.0] 既存のモデルは、実践における採用を制限する2つの大きな課題に直面します。
既存のモデルのほとんどはラベルと座標の生成に重点を置いており、実際のレイアウトには様々なスタイルの特性が含まれている。
本稿では,複数の条件タイプを統合し,多様なスタイル特性を持つ複雑なレイアウトを生成する新しいフレームワークであるCoLayを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:30:48 GMT)
UPAM: Unified Prompt Attack in Text-to-Image Generation Models Against Both Textual Filters and Visual Checkers [21.3] テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルでは、不適切な画像や有害な画像を生成する可能性があるため、セキュリティ上の懸念が高まっている。
攻撃の観点からT2Iモデルのロバスト性を調べる新しいフレームワークであるUPAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:47:36 GMT)
A Survey on Occupancy Perception for Autonomous Driving: The Information Fusion Perspective [20.8] 3D占有感技術は、自動運転車の密集した3D環境を観察し理解することを目的としている。
従来の鳥眼視(BEV)と同様に、3D占有感は多ソース入力の性質と情報融合の必要性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:31:09 GMT)
Bridge and Hint: Extending Pre-trained Language Models for Long-Range Code [20.6] 我々は,lOng-range符号に対する事前学習言語モデルの拡張フレームワークを提案する。
EXPOには、Bridge MemoryとHint Memoryという2つの革新的なメモリメカニズムが組み込まれている。
我々は、UniXcoderのような5つの人気のある事前学習言語モデルにおけるEXPOの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 09:06:41 GMT)
RuleFuser: Injecting Rules in Evidential Networks for Robust Out-of-Distribution Trajectory Prediction [20.4] 自律走行における現代の神経軌道予測器は、運転ログから模倣学習(IL)を用いて開発されている。
ILは、大規模なデータセットからニュアンスとマルチモーダルな人間の運転行動を引き出す能力の恩恵を受ける。
古典的なルールベースの予測器は、設計上、OODシナリオに対して堅牢でありながら、行動を満たすトラフィックルールを予測できる。
本稿では、ニューラル予測器と古典的ルールベースの予測器を組み合わせることで、両者の相補的な利点を生かしたフレームワークであるRe RuleFuserを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 01:49:16 GMT)
Towards Robust Policy: Enhancing Offline Reinforcement Learning with Adversarial Attacks and Defenses [19.9] オフライン強化学習(RL)は、大量のオフラインデータに対する事前トレーニングポリシによって、RLに固有の高価でリスクの高いデータ探索の課題に対処する。
本稿では,先進的な敵攻撃と防御を活用して,オフラインRLモデルのロバスト性を高める枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:23:44 GMT)
Inference-time Stochastic Ranking with Risk Control [19.2] ランク付け方法の学習はオンライン経済において不可欠であり、ユーザやアイテムプロバイダに影響を与える。
本稿では,事前学習されたスコアリング関数に対して,保証されたユーティリティや公平さで推論時にランク付けを行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:45:48 GMT)
Detecting Complex Multi-step Attacks with Explainable Graph Neural Network [18.4] 複雑な多段階攻撃は、多くの重要なインフラに大きな損傷を与えた。
このような攻撃を検出するため、グラフニューラルネットワークに基づく手法は有望な結果を示している。
しかし、既存のメソッドは、実際にデプロイする際にも、いくつかの課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:47:21 GMT)
Detecting AI-Generated Sentences in Realistic Human-AI Collaborative Hybrid Texts: Challenges, Strategies, and Insights [18.3] 本研究では,人間-AI協調テキストにおける文レベルAI生成テキスト検出の課題について検討する。
CoAuthorデータセットには、人間のライターとインテリジェントな書き込みシステムとのコラボレーションを通じて生成される、多様な、現実的なハイブリッドテキストが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 23:48:06 GMT)
Nonadiabatic Field with Triangle Window Functions on Quantum Phase Space [18.2] 我々は、トライアングルウィンドウ(TW)関数とCPSマッピングカーネル要素を用いて、離散電子自由度(DOF)の新しい有用な表現を定式化する。
対称準古典 (SQC) 法と比較して, 領域内の原子運動の分岐特性が重要である場合, NaF-TWの性能は著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:20:24 GMT)
Dusk Till Dawn: Self-supervised Nighttime Stereo Depth Estimation using Visual Foundation Models [16.8] 自己教師付き深さ推定アルゴリズムはフレームウォーピング関係に大きく依存する。
夜間に焦点をあてた自己教師型ステレオ深度推定を行うアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:07:23 GMT)
Flamingo: Multi-Round Single-Server Secure Aggregation with Applications to Private Federated Learning [16.5] Flamingoは、大規模なクライアント間でデータをセキュアに集約するシステムである。
Flamingoを実装し評価し、(拡張)MNISTとCIFAR-100データセット上でニューラルネットワークをセキュアにトレーニングできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:31:26 GMT)
Calibration-then-Calculation: A Variance Reduced Metric Framework in Deep Click-Through Rate Prediction Models [16.3] ディープラーニングパイプラインのパフォーマンス評価に重点が置かれていない。
大きなデータセットと複雑なモデルの使用が増えると、トレーニングプロセスは一度だけ実行され、その結果は以前のベンチマークと比較される。
トレーニングプロセスを複数回実行するような従来のソリューションは、計算上の制約のため、しばしば実現不可能である。
本稿では,従来からある分散を低減し,この問題に対処するために設計された新しい計量フレームワークCalibrated Loss Metricを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:51:18 GMT)
Deep Learning meets Nonparametric Regression: Are Weight-Decayed DNNs Locally Adaptive? [16.1] 古典的非パラメトリック回帰問題のレンズからニューラルネットワーク(NN)の理論を研究する。
私たちの研究は、なぜ深さが重要なのか、そしてNNがカーネルメソッドよりも強力であるかについて、新たな光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:53:39 GMT)
Estimating the Level of Dialectness Predicts Interannotator Agreement in Multi-dialect Arabic Datasets [15.5] アラビアレベル・オブ・ダイアレクトネス(ALDi)スコアとアノテータのデータセットに関する合意との関係を解析した。
各サンプルの方言の母語話者に対して高いALDiスコアのルーティングサンプルを優先順位付けすることを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 12:58:02 GMT)
StyleSeg V2: Towards Robust One-shot Segmentation of Brain Tissue via Optimization-free Registration Error Perception [15.1] 脳組織のワンショットセグメンテーションには、トレーニング登録セグメンテーション(reg-seg)二重モデルが反復的に必要である。
最近のStyleSegは、ラベルのないイメージを歪んだatlasのコピーに置き換えることで、このボトルネックを回避している。
ここでは、StyleSegから継承されたStyleSeg V2を提示するが、登録エラーを認識する能力を認めた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:45:58 GMT)
Accelerating Hybrid Federated Learning Convergence under Partial Participation [14.4] フェデレートラーニング(FL)には、共通のモデルを学ぶために協力する分散型データを持つクライアントのグループが含まれる。
現実的なシナリオでは、サーバは人口分布を概ね模倣した少量のデータを集めることができるかもしれない。
我々は、ハイブリッドFLにおけるサーバの2倍の役割を調査するFedCLGと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 23:52:22 GMT)
Towards Knowledge-Infused Automated Disease Diagnosis Assistant [14.2] 患者と医師の相互作用に基づく疾患を識別する診断アシスタントを構築した。
本稿では,患者と医師のコミュニケーションを符号化した2チャンネル型談話認識疾患診断モデル(KI-DDI)を提案する。
次の段階では、会話と知識グラフの埋め込みが統合され、病気の識別のためにディープニューラルネットワークに供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 05:18:50 GMT)
BadActs: A Universal Backdoor Defense in the Activation Space [14.0] アクティベーション空間におけるバックドアサンプルを浄化するユニバーサルバックドアディフェンスを導入する。
アクティベーション空間で操作することで、単語のような表面的な情報から構文のような高レベルのセマンティックな概念までをキャプチャする。
本稿では,異常なアクティベーションの統計情報に基づく検出モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:32:37 GMT)
VulLibGen: Generating Names of Vulnerability-Affected Packages via a Large Language Model [14.0] VulLibGenは、影響を受けるパッケージを直接生成するメソッドである。
脆弱性のあるパッケージを識別するための平均精度は0.806である。
私たちはGitHub Advisoryに60の脆弱性、影響のあるパッケージ>ペアを提出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:49:35 GMT)
Joint Analysis of Single-Cell Data across Cohorts with Missing Modalities [13.7] ドメインシフトの下で統一的なセル表現を学習する新しいフレームワークであるSingle-Cell Cross-Cohort Cross-Categoryを提案する。
我々の生成的アプローチは、これらの欠落したモダリティの計算を可能にする、リッチなクロスモーダルとクロスドメインの関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 12:32:21 GMT)
Image Restoration Through Generalized Ornstein-Uhlenbeck Bridge [13.6] 一般化オルンシュタイン・ウレンベック橋(GOUB)モデルについて紹介する。
一般化されたOUプロセスの自然な平均回帰特性を利用することで、点から点への拡散写像を実現する。
また,対応するMean-ODEモデルを用いて,画素レベルの細部と構造的知覚の両方を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:46:52 GMT)
Sampling Strategies for Mitigating Bias in Face Synthesis Methods [12.6] 本稿では,Flickr Faces データセット HQ で訓練されたStyleGAN2 生成モデルのバイアスについて検討する。
我々は、性別と年齢という2つの保護された属性に注目し、ランダムにサンプリングされた画像が、非常に若く、非常に高齢なグループや、女性の顔に対して分布することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 15:30:14 GMT)
The Power of Active Multi-Task Learning in Reinforcement Learning from Human Feedback [12.4] 人間のフィードバックからの強化学習は、大きな言語モデルの性能向上に寄与している。
我々は、RLHFをコンテキストデュエルバンディット問題として定式化し、共通の線形表現を仮定する。
我々は、$varepsilon-$optimalを達成するために、ソースタスクのサンプルの複雑さを著しく低減することができることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:29:15 GMT)
Generalized Multi-Objective Reinforcement Learning with Envelope Updates in URLLC-enabled Vehicular Networks [12.3] 我々は,無線ネットワークの選択と自律運転ポリシーを協調的に最適化する,新しい多目的強化学習フレームワークを開発した。
提案フレームワークは,車両の運動力学を制御することにより,交通流の最大化と衝突の最小化を目的としている。
提案されたポリシーにより、自動運転車は、接続性を改善した安全な運転行動を採用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:31:32 GMT)
InfRS: Incremental Few-Shot Object Detection in Remote Sensing Images [11.9] 本稿では,リモートセンシング画像におけるインクリメンタルな数ショット物体検出の複雑な課題について検討する。
本稿では,新しい授業の漸進的な学習を促進するために,InfRSと呼ばれる先駆的な微調整技術を導入する。
我々はワッサーシュタイン距離に基づく原型校正戦略を開発し、破滅的な忘れ問題を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:39:50 GMT)
SimAD: A Simple Dissimilarity-based Approach for Time Series Anomaly Detection [11.8] 時系列異常検出のためのSimAD, $textbfSim$ple dissimilarity-based approachを紹介した。
SimADには、拡張時間窓の処理に適した高度な特徴抽出器と、正規データと異常データの間の分散分散をアクセントするContrastFusionモジュールが組み込まれている。
さまざまな時系列データセットのtextbfsevenにわたる実験では、SimADが最先端のメソッド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） (Sat, 18 May 2024 09:37:04 GMT)
STG-Mamba: Spatial-Temporal Graph Learning via Selective State Space Model [11.2] 本稿では、STG学習のための強力な選択状態空間モデルを活用するための最初の探索として、空間時空間グラフマンバ(STG-Mamba)を紹介する。
STG-MambaはSTGネットワークをシステムとして扱い、時間次元にわたってSTGシステムの動的状態の進化を慎重に探求する。
STG予測性能の点で既存の最先端手法を超えるだけでなく、大規模グラフネットワークの計算ボトルネックを効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:58:16 GMT)
MotionGS : Compact Gaussian Splatting SLAM by Motion Filter [10.9] 本稿では, 深部視覚特徴, 二重選択, 3DGSを融合した新しい3DGSベースのSLAM手法を提案する。
提案アルゴリズムは、トラッキングやマッピングにおいて既存の手法よりも優れているだけでなく、メモリ使用量も少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 00:47:29 GMT)
OccupancyDETR: Using DETR for Mixed Dense-sparse 3D Occupancy Prediction [10.9] 視覚に基づく3Dセマンティック占有感は、自動運転車を含むロボティクスにとって重要な技術である。
本稿では,DTRのような物体検出技術を用いた3次元意味的占有認識手法OccupancyDETRを提案する。
提案手法は, 効率と精度のバランスをとっており, より高速な推測時間, リソース消費の低減, 小型物体検出の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:41:35 GMT)
BrainStorm @ iREL at SMM4H 2024: Leveraging Translation and Topical Embeddings for Annotation Detection in Tweets [10.9] 本稿では、BrainStorm @iRELのSMM4H 2024共有タスクに対するアプローチを示す。
本稿では,アノテーションを識別・分類する新しい手法を提案し,注釈付きデータの信頼性を高めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:08:07 GMT)
Humanoid-Gym: Reinforcement Learning for Humanoid Robot with Zero-Shot Sim2Real Transfer [10.8] Humanoid-GymはNvidia Isaac Gymをベースにした、使いやすい強化学習フレームワークである。
アイザック・ギム(Isaac Gym)からムジョコ(Mujoco)までのSim-to-simフレームワークは、トレーニングされたポリシーを異なる物理シミュレーションで検証することを可能にする。
このフレームワークは、ZeroEraのXBot-SとXBot-Lによって、ゼロショットのsim-to-real転送を持つ実環境において検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:00:30 GMT)
Fully Exploiting Every Real Sample: SuperPixel Sample Gradient Model Stealing [10.5] モデルステルス(MS)は、機械学習モデルの出力をクエリして観察することで、その能力を盗む。
Superpixel Sample Gradient stealing (SPSG) は、限られた実サンプルの制約の下でモデルステルスを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:38:43 GMT)
Meta-Control: Automatic Model-based Control Synthesis for Heterogeneous Robot Skills [10.4] 本稿では,特定のタスクに合わせて,カスタマイズされた状態表現と制御戦略を作成するメタコントロルを提案する。
我々の中心となる洞察は、状態空間を抽象的なタスク空間と具体的な追跡空間に分解することである。
提案手法は,要求が矛盾する多様なタスクを対象とした実環境シナリオとシミュレーションの両方で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 19:58:44 GMT)
Serializing Java Objects in Plain Code [10.4] マネージド言語では、オブジェクトのシリアライズは通常、Protobufのようなbespokeバイナリフォーマットで行われる。
人間開発者はバイナリコードを読めず、ほとんどの場合、顕著なXMLや可読性制限に悩まされます。
これは、オブジェクトがテストケースのようなソースコードに埋め込まれて読み込まれるように意図された場合の大きな問題である。
私たちの中核的な考え方は、プログラミング言語のネイティブな構文で実行時に観察されるオブジェクトをシリアライズすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:40:36 GMT)
EyeFound: A Multimodal Generalist Foundation Model for Ophthalmic Imaging [10.3] 眼科画像のマルチモーダル基盤モデルであるEyeFoundを提案する。
ラベルのないマルチモーダル網膜画像から一般化可能な表現を学習する。
11の眼科領域にわたる227の病院の278万枚の画像で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:03:39 GMT)
Multi-scale Information Sharing and Selection Network with Boundary Attention for Polyp Segmentation [10.2] 本稿では,多目的セグメンテーションタスクのためのマルチスケール情報共有選択ネットワーク(MISNet)を提案する。
5つのpolypセグメンテーションデータセットの実験により、MISNetはセグメンテーション結果の精度と明確性を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 02:48:39 GMT)
Dreamer XL: Towards High-Resolution Text-to-3D Generation via Trajectory Score Matching [9.8] Trajectory Score Matching (TSM) は、Interval Score Matching (ISM) における累積誤差に起因する疑似基底真理不整合問題を解決することを目的としている。
我々の TSM 法は DDIM の逆転過程を利用して, 計算開始点から 2 つの経路を生成する。
高解像度テキストから3次元生成までの現在の多段階最適化プロセスを最適化するために、ガイダンスに安定拡散XLを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:41:57 GMT)
PCLMix: Weakly Supervised Medical Image Segmentation via Pixel-Level Contrastive Learning and Dynamic Mix Augmentation [9.8] そこで本研究では,PCLMixという医用画像分割フレームワークを提案する。
PCLMixはヘテロジニアスなデュアルデコーダのバックボーン上に構築されており、構造的事前の欠如に対処している。
ACDCデータセットの実験では、PCLMixが局所的な監視信号をグローバルな規模に適切に伝播することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:52:33 GMT)
Graph Feedback Bandits with Similar Arms [9.7] グラフフィードバックを用いたマルチアームバンディット問題について検討する。
UCBに基づく2つのアルゴリズムを導入する: D-UCBは問題非依存の後悔上界、C-UCBは問題依存の上界である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 04:20:14 GMT)
Few-Shot API Attack Anomaly Detection in a Classification-by-Retrieval Framework [9.7] APIのセキュリティは、これまで以上に洗練され、動的でなければならない。
本稿では,FT-ANN と呼ばれる新しい数発の異常検出フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、最小限の例でトレーニング可能な軽量モデルの開発を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:15:31 GMT)
Knowledge-augmented Graph Neural Networks with Concept-aware Attention for Adverse Drug Event Detection [9.3] 副作用薬物イベント(ADEs)は、薬物の安全性の重要な側面である。
さまざまな文献にはADEに関する豊富な情報が含まれている。
近年,テキストからのADE検出を自動化するために,単語埋め込みとディープラーニングに基づく自然言語処理を適用している。
本稿では,グラフ内のノードの種類によって異なる特徴を学習する,概念認識型アテンション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 18:26:32 GMT)
Quantum erasure based on phase structure [9.3] 本稿では, 位相構造に着目した量子消去の理論的枠組みを導入し, 実験的に実証する。
我々は、MZI(Mach-Zehnder Interferometer)を用いて、1次スパイラルフェーズプレート(SPP)を腕の1つに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:20:13 GMT)
Few-Shot API Attack Detection: Overcoming Data Scarcity with GAN-Inspired Learning [9.0] 本稿では,NLP(Natural Language Processing)とGAN(Generative Adrialversa Network)にインスパイアされた新たな手法を提案する。
提案手法では,API要求の文脈的理解が向上し,従来の手法と比較して異常検出が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:10:45 GMT)
Fuse & Calibrate: A bi-directional Vision-Language Guided Framework for Referring Image Segmentation [8.4] FCNetは,視覚と言語の両方が役割を担っている,双方向誘導融合方式のフレームワークである。
具体的には、視覚誘導方式を用いて初期マルチモーダル融合を行い、キービジョン情報に焦点を当てたマルチモーダル特徴を得る。
次に,言語誘導型キャリブレーションモジュールを提案し,これらのマルチモーダル特徴をキャリブレーションし,入力文の文脈を確実に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:21:12 GMT)
Exploring speech style spaces with language models: Emotional TTS without emotion labels [8.3] 本研究では,感情ラベルやテキストプロンプトを必要とせず,テキスト認識を利用して感情的スタイルを習得する手法を提案する。
E-TTSの2段階フレームワークであるTEMOTTSについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 23:21:39 GMT)
Quantum-Train: Rethinking Hybrid Quantum-Classical Machine Learning in the Model Compression Perspective [7.7] 本稿では,量子コンピューティングと機械学習アルゴリズムを統合する新しいアプローチであるQuantum-Train(QT)フレームワークを紹介する。
QTは、古典的なマッピングモデルと並んで量子ニューラルネットワークを利用することで、顕著な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 14:35:57 GMT)
LeaPformer: Enabling Linear Transformers for Autoregressive and Simultaneous Tasks via Learned Proportions [7.5] 最先端の再重み付け関数は、ターゲットシーケンスの長さに大きく依存する。
本稿ではLearnered Proportions(LeaP)とLeaPformersを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 22:23:07 GMT)
Automating PTSD Diagnostics in Clinical Interviews: Leveraging Large Language Models for Trauma Assessments [7.2] 我々は、ワークフローにカスタマイズされた大言語モデル(LLM)を統合することで、この不足に対処することを目指している。
臨床医が担当する診断面接411件を収集し,高品質なデータを得るための新しいアプローチを考案した。
インタビュー内容に基づいたPTSD診断評価を自動化するための総合的なフレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 05:04:18 GMT)
Spatial Models for Crowdsourced Internet Access Network Performance Measurements [6.9] 政策立案者は、アクセスネットワークのパフォーマンスの分布を評価するために、大規模でクラウドソースの計測データセットを利用することが多い。
地理的領域におけるインターネットの性能を集約するために, 一連の統計手法を適用し, 評価する。
我々の研究は、インターネットアクセス格差の理解と対処において、より高度な戦略に対する緊急の要求を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 01:39:22 GMT)
MediCLIP: Adapting CLIP for Few-shot Medical Image Anomaly Detection [6.8] 本稿ではまず,数ショット設定における画像異常検出の課題に焦点をあてる。
そこで本研究では,CLIPモデルを用いた医用画像異常検出手法であるMediCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 15:24:58 GMT)
Natural Is The Best: Model-Agnostic Code Simplification for Pre-trained Large Language Models [6.6] 本稿では,SlimCodeを提案する。SlimCodeは大規模言語モデルのための,モデルに依存しないコード単純化ソリューションである。
SlimCodeは、コード検索と要約におけるMRRおよびBLEUスコアの9.46%と5.15%の最先端技術を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:15:52 GMT)
PLA-SGCN: Protein-Ligand Binding Affinity Prediction by Integrating Similar Pairs and Semi-supervised Graph Convolutional Network [6.0] 半教師付きグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたPLA予測(タスク予測ステップ)において検索したハードタンパク質-リガンドペアを統合することを目的とする。
その結果,提案手法は同等の手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:55:05 GMT)
Contextual Embedding Learning to Enhance 2D Networks for Volumetric Image Segmentation [6.0] 2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、体積データの空間的相関をほとんど利用できない。
本研究では,空間情報を適切にキャプチャする2次元CNNを実現するためのコンテキスト埋め込み学習手法を提案する。
提案手法では,学習した埋め込みとスライスワイズマッチングをソフトキューとして活用し,ネットワークを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:54:21 GMT)
Discovering Physics-Informed Neural Networks Model for Solving Partial Differential Equations through Evolutionary Computation [5.8] 本稿では,より高い近似精度と高速収束率を持つPINNモデルの探索を目的とした進化的計算手法を提案する。
実験では、ベイズ最適化、ランダム探索、進化を通じて探索される異なるモデルの性能を比較して、クライン=ゴルドン方程式、バーガー方程式、ラム方程式を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:32:02 GMT)
GestFormer: Multiscale Wavelet Pooling Transformer Network for Dynamic Hand Gesture Recognition [5.3] トランスフォーマーモデルは、NLPや分類など、多くのアプリケーションで最先端の結果を得た。
動的手ジェスチャー認識のための新しいGestFormerアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 05:16:32 GMT)
A Dual Power Grid Cascading Failure Model for the Vulnerability Analysis [5.3] 電力グリッドカスケード故障(PGCF)の最重要ないし脆弱な送電線を見つけるという問題は、研究会から多くの注目を集めている。
電力グリッドの脆弱性を分析することを目的とした多くの決定論的解と近似アルゴリズムが存在する。
本稿では,トランスフォーマーモデルにインスパイアされた注意機構を用いて,そのような相関関係を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 15:04:44 GMT)
The CAP Principle for LLM Serving [5.2] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) を探索し,コスト効率と精度の関係を解明する。
この分野での作業は、コンテクスト長(C)の改善、A(A)の改善、P(P)向上という3つの異なる目標に沿って最適化されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 14:00:04 GMT)
TriLoRA: Integrating SVD for Advanced Style Personalization in Text-to-Image Generation [5.2] 本稿では,Singular Value DecompositionをLo-Rank Adaptation (LoRA)パラメータ更新戦略に統合する革新的な手法を提案する。
LoRAフレームワークにSVDを組み込むことで、オーバーフィッティングのリスクを効果的に低減できるだけでなく、モデル出力の安定性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 09:29:00 GMT)
EnviroExam: Benchmarking Environmental Science Knowledge of Large Language Models [5.2] EnviroExamは、環境科学分野における大規模言語モデルの知識を評価するために設計された総合的な評価手法である。
31のオープンソースの大規模言語モデルで0ショットと5ショットのテストを実行することで、EnviroExamはこれらのモデルのパフォーマンスの違いを明らかにしている。
その結果、61.3%のモデルが5ショットテストに合格し、48.39%が0ショットテストに合格した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:31:03 GMT)
Case-Based Reasoning Approach for Solving Financial Question Answering [5.1] FinQAは財務文書の数値推論データセットを導入した。
ケースベース推論(CBR)を用いた数値推論問題に対する新しいアプローチを提案する。
本モデルでは,質問に対処する関連事例を検索し,検索した事例と文脈情報に基づいて回答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:06:55 GMT)
Sign Rank Limitations for Inner Product Graph Decoders [5.0] 内部製品ベースのデコーダは、潜伏埋め込みから有意義なデータを抽出するために使用される最も影響力のあるフレームワークの一つである。
グラフデータにおいて,この普及現象を初めて理論的に解明し,この問題を回避するための簡単な修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:03:21 GMT)
Transformer based neural networks for emotion recognition in conversations [4.9] 論文は、SemEval 2024 Task 10: Emotion Discovery and Reasoning its Flip in Conversation (EDiReF)におけるISDS-NLPチームのアプローチの概要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:05:05 GMT)
Designing NLP Systems That Adapt to Diverse Worldviews [4.9] 既存のNLPデータセットは、ラベルを集約したり、不一致をフィルタリングすることで、これを曖昧にすることが多い、と私たちは主張する。
我々は、アノテータの人口統計、値、ラベルの正当化をキャプチャするデータセットを構築するという、パースペクティブなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:48:09 GMT)
A Secure and Privacy-Friendly Logging Scheme [4.8] 我々は、暗号化された記録を真の不変データベースに保存する、暗号化された監査証跡プロセスを使用することで、この問題を解決することを目指している。
これにより、General Data Protection Regulationへの準拠が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:10:48 GMT)
Simulating Petri nets with Boolean Matrix Logic Programming [4.8] 本稿では,ハイレベルなシンボル操作の限界に対処する新しい手法を提案する。
本フレームワークでは,基本ネットとして知られるペトリネットのクラスに対して,2つの新しいBMLPアルゴリズムを提案する。
BMLPアルゴリズムは,表付きB-Prolog,SWI-Prolog,XSB-Prolog,Clingoの40倍の速度でこれらのプログラムを評価できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 23:17:00 GMT)
Mini-Splatting: Representing Scenes with a Constrained Number of Gaussians [4.7] 本研究では,ガウスの制約の多いシーンを効率よく表現することの課題について検討する。
本稿では, ブラース分割や深部再初期化, 交差点保存・サンプリングによる簡易化など, 密度化戦略を紹介する。
我々のMini-Splattingは、オリジナル化パイプラインとシームレスに統合され、ガウス・スプレイティングに基づく将来の研究の強力なベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 04:38:28 GMT)
Causal Customer Churn Analysis with Low-rank Tensor Block Hazard Model [4.7] 本研究は, 顧客への様々な介入が顧客へ与える影響を, 潜在的な成果の枠組みを用いて分析する革新的な手法を提案する。
本稿では,顧客チャーンを因果解析するためのテンソル補完手法を取り入れた新しい因果モデルであるテンソル化潜在要因ブロックハザードモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 19:54:14 GMT)
Liver Fat Quantification Network with Body Shape [4.6] 提案するフレームワークは,フレキシブルなベースライン回帰ネットワークと軽量アテンションモジュールで構成されている。
本手法の有効性を検証し, 生体形状のみを用いて肝脂肪を予測するニューラルネットワークの設計の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:22:22 GMT)
PlantTracing: Tracing Arabidopsis Thaliana Apex with CenterTrack [4.6] この研究は、エンコーダデコーダベースの機械学習ネットワークを使用して、シロイヌナズナの花茎頂点の運動と成長を検出し、追跡する。
機械学習のバックエンドネットワークであるCenterTrackに基づいて、10のタイムラプスラベル付きビデオに基づいてモデルをトレーニングし、3つのビデオに対してテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:43:50 GMT)
Towards Gradient-based Time-Series Explanations through a SpatioTemporal Attention Network [4.3] 時系列データに基づいて,グローバルおよびローカルなデータビューと弱い教師付きラベルを用いて,ビデオ分類のためのSTANモデルを訓練した。
次に、勾配に基づくXAI手法(例えば、サリエンシマップ)を活用して、時系列データの健全なフレームを同定した。
4つの医療関連活動のデータセットを用いた実験によると、STANモデルはビデオの重要なフレームを識別する可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 02:36:29 GMT)
Excess Delay from GDP: Measurement and Causal Analysis [4.3] 地上遅延計画(GDP)は、到着空港における過度の需要・容量不均衡を解決するために広く用いられている。
本稿では,個別GDPによる過剰遅延を測定する手法を提案する。
2019年には33の空港から1210のGDPの過剰な遅延を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:35:38 GMT)
Enhancing Automata Learning with Statistical Machine Learning: A Network Security Case Study [4.3] 本稿では,ネットワークトラヒックデータから状態マシンを抽出するために,オートマチック学習を用いる。
我々は,産業パートナーのRabbitRun Technologiesが開発した商用ネットワーク侵入検知システムに適用する。
我々の手法は、学習された状態マシンの状態数と遷移を平均67.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 02:10:41 GMT)
Unveiling Key Aspects of Fine-Tuning in Sentence Embeddings: A Representation Rank Analysis [4.3] 本稿では,表現ランクを分析ツールとして採用することにより,最新の文埋め込み手法を解析する。
まず、表現ランクがいつピークになるかに基づいて、ファインチューニングのフェーズ1とフェーズ2を定義する。
これらの知見に基づき,最新のCL法を迅速かつ安定した微調整を容易にするRR戦略を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:51:27 GMT)
Security of Cloud Services with Low-Performance Devices in Critical Infrastructures [4.3] 著者は、資金提供された研究プロジェクトの一環として、対処されたセキュリティ上の課題に取り組む予定だ。
IoT(Internet of Things)とIndustrial 4.0のクラウドサービスは、自動化に使用される低パフォーマンスデバイスとのインタラクションが増えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 18:33:04 GMT)
Real-Time Go-Around Prediction: A case study of JFK airport [4.1] 本稿では,長期記憶モデル(LSTM)を用いて,到着便がJFK空港に接近する際のリアルタイムの回避確率を予測する。
我々はまた,グローバルな視点と個々の飛行視点の両方から,周航現象の原因を調べる方法も開発している。
以上の結果から,車内間隔と滑走路同時運転が,全体の回避に寄与する主要な要因であると考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:39:45 GMT)
HGTDR: Advancing Drug Repurposing with Heterogeneous Graph Transformers [4.0] 本稿では,薬物再資源化に関わる課題に対処するため,HGTDR (Heterogeneous Graph Transformer for Drug Repurposing) を提案する。
HGTDRを利用することで、ユーザは入力グラフを操作し、多様なエンティティから情報を抽出し、所望の出力を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:53:37 GMT)
Revisiting the Robust Generalization of Adversarial Prompt Tuning [4.0] 本稿では,画像とテキストの特徴のアライメントを高めるために,適応型一貫性誘導型適応型適応型適応プロンプトチューニング(CAPT)フレームワークを提案する。
我々は14のデータセットと4つのデータ空間をまたいだ実験を行い、CAPTが他の最先端の適応手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 02:54:41 GMT)
Large Language Models Lack Understanding of Character Composition of Words [4.0] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理において顕著な性能を示した。
これらの課題の多くは、人間が完璧に扱える簡単なタスクでさえ、確実に実行できないことが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 18:08:58 GMT)
Preparing for Black Swans: The Antifragility Imperative for Machine Learning [3.8] 連続的な分散シフトにもかかわらず安全かつ確実な運用は、高度な機械学習アプリケーションにとって不可欠である。
本稿は,2014年にTalebによって導入された「反脆弱性」を構築的設計パラダイムとして導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 21:32:29 GMT)
Large Neighborhood Prioritized Search for Combinatorial Optimization with Answer Set Programming [3.8] ASP(Answer Set Programming)における最適化問題に対するLNPS(Large Neighborhood Prioritized Search)を提案する。
LNPSはメタヒューリスティックであり、初期解から始まり、次に現在の解の探索を交互に破壊し優先順位付けすることでより良い解を見つけようとする。
本稿では,ASP に基づく LNPS の実装について述べる。その結果,LNPS が ASP の最適化性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 14:37:43 GMT)
WIP: A Unit Testing Framework for Self-Guided Personalized Online Robotics Learning [3.6] 本稿では,授業ワークフローに統合しながら,単体テストのためのシステムを構築することに焦点を当てる。
フレームワークのパーソナライズされた学生中心のアプローチに合わせて、この方法は学生がプログラミング作業を簡単に修正し、デバッグできるようにする。
単体テストを含むコースワークフローは、学習環境を強化し、学生が自己指導型でロボットをプログラムする方法を学習できるように、よりインタラクティブにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 00:56:46 GMT)
MapCoder: Multi-Agent Code Generation for Competitive Problem Solving [3.4] マルチエージェントプロンプトを利用したコード生成タスクに新たなアプローチを導入する。
私たちのフレームワークであるMapCoderは、プログラム合成の段階をエミュレートするために設計された4つのLLMエージェントで構成されています。
我々の手法は、様々なプログラミング言語で一貫して優れた性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 22:10:15 GMT)
Investigating KAN-Based Physics-Informed Neural Networks for EMI/EMC Simulations [3.2] 一般的なEM問題の定式化と、AI駆動のソリューションを使ってそれらを解決する方法を紹介している。
この研究は、エネルギー消費を減らし、計算能力が実現可能なグリーンEMIシミュレーションのための新たな地平を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:12:16 GMT)
On Probabilistic and Causal Reasoning with Summation Operators [3.1] 各因果言語における推論は、計算複雑性の観点からは、単に確率的あるいは「相関的」な推論と同じくらい困難であることを示す。
因果推論のための$do$-calculus of Pearl (2009)のようなアプリケーションに現れる一般的なデバイスをキャプチャするための和演算子を導入する。
意外なことに、ランダム変数値に対する自由変数の許容は、これらのランダム変数の範囲が制限されない限り、決定不可能なシステムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:14:42 GMT)
PDE Control Gym: A Benchmark for Data-Driven Boundary Control of Partial Differential Equations [3.0] PDEのバウンダリ制御のための学習環境を初めて提示する。
本稿では,この一連のベンチマーク問題を解決するためのモデルフリー強化学習アルゴリズムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 22:01:55 GMT)
Dynamics of specialization in neural modules under resource constraints [2.9] 構造的モジュラリティは機能的特殊化を保証するのに十分であるという仮説を,人工ニューラルネットワークを用いて検証する。
構造的モジュラリティに基づく静的な特殊化の概念は、現実世界の複雑さの状況における知性を理解するためのフレームワークとしては、あまりにも単純すぎると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 14:10:05 GMT)
Gravity-induced entanglement between two massive microscopic particles in curved spacetime: I.The Schwarzschild background [2.9] 曲がった時空内の重力場は、両方のシナリオにおいて粒子対の間の観測可能な絡み合いを誘導することができる。
このアプローチは重力の量子的影響をより顕著かつ広範囲に表すものである。
これらの実験は量子重力の検出に大きな利点と意味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:01:51 GMT)
NTTSuite: Number Theoretic Transform Benchmarks for Accelerating Encrypted Computation [2.7] ホモモルフィック暗号(homomorphic encryption, HE)は、暗号化されたデータを直接計算できる暗号システムである。
HEは、非常に高い計算オーバーヘッドのため、ほとんど採用されていない。
我々はNTTSuiteというベンチマークスイートを開発し、研究者がこれらのオーバーヘッドに対処できるようにした。
我々の実装は最先端の技術を30%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:44:17 GMT)
A Model-Agnostic Graph Neural Network for Integrating Local and Global Information [2.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフにフォーカスしたタスクにおいて、有望なパフォーマンスを実現している。
既存のGNNには、ブラックボックスの性質による結果の解釈可能性の欠如と、さまざまな順序の表現を学べないという2つの大きな制限がある。
各種注文情報を効果的に統合し,高次隣人から知識を抽出し,有意義な情報を提供する,新しい textbfModel-textbfagnostic textbfGraph Neural textbfNetwork (MaGNet) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 21:09:14 GMT)
Improved Content Understanding With Effective Use of Multi-task Contrastive Learning [2.6] 多様なセマンティックラベリングタスクから得られたデータとマルチタスクのコントラスト学習を用いて、事前学習されたトランスフォーマーベースのLLMを微調整する。
我々のモデルはゼロショット学習のベースラインを上回り、多言語サポートの改善を提供する。
この作業は、LLMを特定のアプリケーションにカスタマイズし、微調整するLinkedInの垂直チームにとって、堅牢な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:28:29 GMT)
Biathlon: Harnessing Model Resilience for Accelerating ML Inference Pipelines [2.6] Biathlonは、各アグリゲーション特徴に対する最適な近似度を決定する新しいMLサービスシステムである。
ほぼ精度の低下のない5.3倍から16.6倍のスピードアップを達成することで、リアルタイムレイテンシ要求を満たすBiathlonの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:07:54 GMT)
RISAM: Referring Image Segmentation via Mutual-Aware Attention Features [2.5] イメージセグメンテーション(RIS)は、言語表現プロンプトに基づいて特定の領域をセグメンテーションすることを目的としている。
既存の手法では、言語的特徴を視覚的特徴に取り入れ、マスク復号のためのマルチモーダル特徴を得る。
本稿では,SAM(Seegment Anything Model)を利用した参照画像分割手法MARISを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:03:13 GMT)
QuaLITi: Quantum Machine Learning Hardware Selection for Inferencing with Top-Tier Performance [2.3] ノイズのある中間スケール量子(NISQ)コンピュータは、量子ビットの量子状態を劣化させるノイズに悩まされる。
事前に定義された数のショットを持つ単一の実行は、待ち行列の上部に到達するのに数時間かかる。
単一のハードウェアに頼るのではなく、トレーニングに利用可能な複数のハードウェアを使用することで、パフォーマンスへの影響はわずか3～4%に留まることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:09:04 GMT)
Testing the Performance of Face Recognition for People with Down Syndrome [2.3] 本稿では,ダウン症候群患者に対する顔認識アルゴリズムの性能について検討する。
ダウンシンドロームの個体は一般的な染色体異常であり、年間1,000人に1人が発症する。
ダウン症候群患者では顔認識性能が有意に低下することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 09:41:51 GMT)
MBIAS: Mitigating Bias in Large Language Models While Retaining Context [2.3] 安全対策のためのカスタムデータセットを微調整したフレームワーク MBIAS を提案する。
MBIASは、大規模言語モデルにおけるバイアスと毒性の重要な問題に対処することを目的としている。
我々は,鍵情報の保持に成功しながら,全体のバイアスと毒性を30%以上低減したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:31:12 GMT)
Dynamic Quantum Key Distribution for Microgrids with Distributed Error Correction [2.0] 量子鍵分布(QKD)は、サイバー物理マイクログリッドにおけるセキュアな通信技術としてしばしば評価されている。
本稿では、制御力学における違反を観測することにより、キーおよび/または結節計測における誤りを識別できるセキュアQKDプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:10:47 GMT)
Constrained Online Two-stage Stochastic Optimization: Near Optimal Algorithms via Adversarial Learning [2.0] 有限地平線上の長期制約付きオンライン2段階最適化をT$周期で検討する。
対戦型学習アルゴリズムからオンライン二段階問題のオンラインアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:19:45 GMT)
XCAT-2.0: A Comprehensive Library of Personalized Digital Twins Derived from CT Scans [2.0] 本研究では,4つのディープラーニングセグメンテーションモデルを用いて,現実的な数値ファントムモデリングの枠組みを提案する。
140以上の構造を持つ2500以上の計算ファントムが、詳細な解剖学的モデリングに対する洗練されたアプローチを実証している。
このフレームワークは、仮想画像治験を推進し、医療画像技術の総合的かつ信頼性の高い評価を促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 01:09:02 GMT)
Storage and retrieval of von Neumann measurements via indefinite causal order structures [2.0] この研究は、不定因果構造を用いて次元$d$の未知のフォン・ノイマン測度を学習する問題を示す。
プロセス行列の定式化を用いて、所定の測定値に関する情報を格納する。
不定因果学習構造を用いた量子ビットフォン・ノイマン測度は、量子ネットワークよりも近似性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:11:57 GMT)
Symmetrically Threaded SQUIDs As Next Generation Kerr-cat Qubits [1.8] Kerr-cat量子ビットは、ビットフリップに対する自律的な保護を持つボソニック量子ビットである。
我々は、Kerr-cat量子ビット、すなわちSymmetrically Threaded SQUIDs(STS)の代替回路について検討する。
我々は、Kerr-cat量子ビットのコヒーレント状態(T_alpha$)の寿命が、Kerr非線形性の弱いSTS回路とSNAIL回路の両方で同じであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 19:26:37 GMT)
Motion Prediction with Gaussian Processes for Safe Human-Robot Interaction in Virtual Environments [1.7] 衝突事故のリスクを最小限に抑えるため、共同作業型ロボットは人間との共同作業が安全でなければならない。
本研究の目的は,協調作業ロボットの安全性を向上しつつ,協調作業ロボットの効率を向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:47:42 GMT)
Medical Image Analysis for Detection, Treatment and Planning of Disease using Artificial Intelligence Approaches [1.7] 人工知能技術を用いたX線画像のセグメンテーションのためのフレームワークについて論じる。
提案手法は16のバッチサイズと50のエポックを持つよく知られたパラメータに関して,より優れた性能を発揮する。
SegNetとResidual Unetの検証精度、精度、リコールの値は、それぞれ0.9815、0.9699、0.9574、0.9901、0.9864、0.9750である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:43:43 GMT)
Parsimonious Optimal Dynamic Partial Order Reduction [1.5] 本稿ではPOP(Parsimonious-Optimal)DPORアルゴリズムを提案する。
POPは、(i)同じ人種の複数の逆転を避ける擬似的な人種逆転戦略、(ii)探索された実行の最初の断片を保存することを避けるための熱狂的な人種逆転戦略など、いくつかの新しい技術を組み合わせている。
我々のNidhuggの実装は、これらの手法が並列プログラムの解析を著しく高速化し、メモリ消費を抑えられることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 00:07:26 GMT)
Cooperative Multi-agent Approach for Automated Computer Game Testing [1.5] 近年、多くのゲームがマルチプレイヤーであり、このようなゲームをテストするために複数の協調テストエージェントをデプロイする興味深い可能性を秘めている。
本稿では,ラボ・リクルート(Lab Recruits)と呼ばれる3Dゲームにおけるケーススタディに基づく,協調型マルチエージェント・テスト手法とその性能に関する研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:31:26 GMT)
Improved prediction of ligand-protein binding affinities by meta-modeling [1.4] 我々は,力場に基づく実証ドッキングとシーケンスに基づくディープラーニングモデルを統合するフレームワークを開発した。
メタモデルの多くは,ベースモデルに対する親和性予測を大幅に改善している。
我々の最高のメタモデルは、構造のみに基づく最先端のディープラーニングツールに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:56:40 GMT)
On the limitations of data-based price discrimination [1.3] 本研究では,データのランダムなサンプルに基づいて,販売者へのデータの分布が不明な第3次価格判別について検討する。
サンプルベースの3PD戦略は次元性の呪いから逃れられず、したがって$K$-markets ERM戦略は例外ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 21:51:49 GMT)
EnterpriseEM: Fine-tuned Embeddings for Enterprise Semantic Search [1.2] 本研究では,企業環境に特化して事前学習した埋め込みモデルを微調整する手法を提案する。
本稿では,微調整のプロセス,検索精度への影響,企業情報管理における潜在的メリットについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 14:06:53 GMT)
Decision support system for Forest fire management using Ontology with Big Data and LLMs [0.9] 火災リスクを評価し、資源需要を予測する火災指標が不可欠である。
医療や環境モニタリングなどの分野におけるセンサネットワークの増加に伴い、セマンティックセンサーネットワークは、気候データ収集にますます利用されている。
本稿では,Apache Sparkによる森林火災の早期検出,気象・地理データによる火災リスク予測の強化について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:30:30 GMT)
Can a Transformer Represent a Kalman Filter? [0.8] 変換器はカルマンフィルタを強い意味で近似できることを示す。
具体的には、任意の可観測LTIシステムに対して、カルマンフィルタを実装した明示的な因果行列変換器を構築する。
また、トランスフォーマーフィルタを計測フィードバック制御にどのように使用できるかを検討し、結果の非線形制御器がLQGコントローラのような標準最適制御ポリシーの性能を近似することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:53:15 GMT)
Automated Multi-level Preference for MLLMs [0.7] MLLMのための自動多レベル推論(textbfAMP)フレームワークを提案する。
また,新しい幻覚ベンチマークMRHal-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:49:37 GMT)
Multi-role Consensus through LLMs Discussions for Vulnerability Detection [0.7] 本稿では,実生活のコードレビュープロセスをシミュレートする異なる役割として,LLMを用いたマルチロールアプローチを提案する。
このアプローチの予備評価は、精度が13.48%、リコールレートが18.25%、F1スコアが16.13%上昇していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 14:53:22 GMT)
Driving down Poisson error can offset classification error in clinical tasks [0.4] 人間は稀な出来事のポアソン統計から非自明な誤りを被る。
MLシステムは、オブジェクトレベルでは正確ではないかもしれないが、より多くの血液を調べるオプションもあるかもしれない。
臨床展開の資格を得るためには、MLシステムのパフォーマンスは現在のケア基準に適合しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 18:19:23 GMT)
Lag Selection for Univariate Time Series Forecasting using Deep Learning: An Empirical Study [0.4] 我々は、グローバルアプローチで訓練されたディープラーニング手法、すなわち、複数の単変量時系列からなるデータセットに焦点を当てる。
その結果,ラグサイズは正確な予測のパラメータであることがわかった。
クロスバリデーションアプローチは、ラグ選択に最適なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 09:31:54 GMT)
WisPerMed at "Discharge Me!": Advancing Text Generation in Healthcare with Large Language Models, Dynamic Expert Selection, and Priming Techniques on MIMIC-IV [0.4] 本研究は, アウトレット・サマリーの「Brief Hospital Course」と「Discharge Instructions」を自動生成するために, 最先端の言語モデルを活用することを目的としている。
医療施設において, 自動化がドキュメンテーションの精度を向上し, クリニックのバーンアウトを緩和し, 運用効率を向上させる方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:56:45 GMT)
High-Resolution Agent-Based Modeling of Campus Population Behaviors for Pandemic Response Planning [0.2] 大学構内におけるパンデミック対策計画への高分解能エージェントベースモデリングとシミュレーションの適用事例を報告する。
我々はこの問題を多層輸送ネットワーク上でのエージェントマイグレーションプロセスとして概念化した。
典型例の平日, 25,000人以上のエージェントを対象に, キャンパス全体の集団行動のシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 23:22:41 GMT)
Quantum Circuit Cutting for Classical Shadows [0.2] 本稿では,古典的な影を用いた観測者の期待値を推定するための分割・対流回路切断手法を提案する。
本手法は, 従来の非切断型シャドウトモグラフィーにおいて, 重み付き可観測物の推定において優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:58:12 GMT)
How big is Big Data? [0.2] 一般的な材料科学の機械学習問題において、それが何を意味するかを評価する。
モデルが類似したデータセットにどのように一般化するか、異種ソースから高品質なデータセットを収集できるかを問う。
ビッグデータには,作業のモチベーションを向上する上で,非常に異なる側面に沿って,ユニークな課題が存在していることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 22:13:55 GMT)
Decoding Geometric Properties in Non-Random Data from First Information-Theoretic Principles [0.2] 符号化理論に幅広い応用を施した一変量信号デコンボリューション法を提案する。
任意の受信信号からの多次元空間再構成法は符号化復号方式のvis-a-visであることが証明された。
非ランダムデータを復号化するためのこの最適かつ普遍的な手法は、信号処理、因果分解、位相的および幾何学的性質の符号化、暗号、バイオシグナチャおよびテクノシグネチャ検出に応用できると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 01:24:24 GMT)
Vacuum polarization in molecules II: higher order corrections [0.2] 真空偏極ポテンシャルの効率的な計算法について概説する。
電子-陽電子場に対するガウス核電荷の効果は、$alpha(Z α)$, $alpha(Z α)3$および$alpha2(Zalpha)$の順で変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:23:24 GMT)
Vacuum polarization in molecules I: Uehling interaction [0.2] 電子構造に対する放射補正は、$alpha$と$Zalpha$の摂動展開によって特徴づけられる。
再正規化真空分極に対する先行次$alpha(Zalpha)$ Uehling寄与の定式化を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:26:37 GMT)
Identifying and Aligning Medical Claims Made on Social Media with Medical Evidence [0.1] 医療クレームの特定、これらのクレームからの医療語彙の抽出、特定された医療クレームに関連する証拠の検索という3つの中核課題について検討する。
本稿では,これらの中核的タスクをそれぞれ支援するために,合成医療クレームを生成できる新しいシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:50:43 GMT)
Exploration of Quantum Computing in Materials Discovery for Direct Air Capture Applications [0.1] 二酸化炭素の直接空気捕捉(DAC)は気候変動を緩和するための有望な方法である。
金属-有機フレームワークのような固形剤は、現在DACアプリケーションでテストされている。
従来の計算ハードウェアと量子コンピューティングハードウェアの両方でシミュレーションを行うために、qubit-ADAPT-VQE技術を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 12:21:43 GMT)
Zero-Knowledge Games [0.0] ゼロ知識ゲームでは、最終的に証明器と検証器が2人プレイヤゲームに相当し、全てのプレイヤーがインフォームドまたはインフォームドされることを示す。
信頼の効用は混合戦略ナッシュ均衡の中で確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 21:43:01 GMT)
Wind Power Prediction across Different Locations using Deep Domain Adaptive Learning [0.0] この断続的再生源のグリッド統合には,風力の正確な予測が不可欠である。
特定の気候領域のデータから学習する予測モデルは、ロバストさの低下に悩まされる可能性がある。
この欠点に対処するために、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくドメイン適応アプローチを提案する。
提案手法は従来の非適応法と比較して6.14%から28.44%まで高い精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 05:57:52 GMT)
Toward the application of XAI methods in EEG-based systems [0.0] 脳波信号の非定常性は、BCI分類システムにおける一般化性能の低下につながる可能性がある。
XAI法は、分類の目的のために、入力の関連する特性を特定し、変換することができる。
結果は、XAIメソッドで見つかる多くの関連コンポーネントがセッション間で共有され、より良い一般化が可能なシステムを構築するのに使用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 19:45:12 GMT)
Thresholds for the distributed surface code in the presence of memory decoherence [0.0] 本稿では,分散トーリック曲面符号を用いたメモリチャネルの数値シミュレーションのためのフレームワークを提案する。
メモリデコヒーレンスの影響を定量的に検討し、デコヒーレンスレベルに合わせたGHZ生成プロトコルの利点を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 16:04:12 GMT)
The Logic of Counterfactuals and the Epistemology of Causal Inference [0.0] 2021年のノーベル経済学賞は因果推論の理論を認め、哲学者たちから注目に値するものとなった。
私は、Conditional Excluded Middle (CEM)と呼ばれる論理原理に関するルイス=スタンナーカーの議論を拡張した弁証法を開発した。
私はまずCEMのために良い警官を演じ、それに対して新しい議論をする: ノーベル賞受賞理論に基づくクワイン・パットナムの欠かせない議論。
私はその議論を、原理論の成功を保ちながら、CEMを省略する因果推論の新しい理論で台無しにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:09:33 GMT)
Temporal witnesses of non-classicality and conservation laws [0.0] 非古典性の一般的な絡み合いに基づく目撃者が提案され、重力における量子効果のテストに応用できる。
本稿では, 媒介者の非古典性を評価するために, 単一量子プローブを用いて, この証人の「時間的」変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 21:04:51 GMT)
Spread and Spectral Complexity in Quantum Spin Chains: from Integrability to Chaos [0.0] 積分可能性からカオスへの遷移を示す量子系における拡散とスペクトルの複雑さについて検討する。
拡散複雑性の飽和値は、ハミルトニアンのスペクトル統計だけでなく、特定の状態にも依存する。
熱場二重状態(TFD)は、量子多体系におけるカオスのシグネチャの探索に適していると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 10:54:50 GMT)
Securing 3rd Party App Integration in Docker-based Cloud Software Ecosystems [0.0] 我々は、サードパーティのアプリ統合のためのDockerを使用して、クラウドベースのソフトウェアエコシステムに対する重要なセキュリティ改善のための新しいコンセプトを提示します。
Dockerのセキュリティ機能に基づいて、クラウド環境におけるアプリケーションのセキュアな統合について説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 15:26:38 GMT)
Scalable Image Coding for Humans and Machines Using Feature Fusion Network [0.0] 本稿では,多数の画像認識モデルと互換性のある人や機械を対象とした,学習に基づくスケーラブルな画像符号化手法を提案する。
提案手法では,パラメータ数を削減しつつ,画像圧縮モデルを効率よく組み合わせることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 02:40:33 GMT)
Real Time Monitoring and Forecasting of COVID 19 Cases using an Adjusted Holt based Hybrid Model embedded with Wavelet based ANN [0.0] 問題となっている主要なモデルは、WaveletベースのANNに埋め込まれたHybrid Holt's Modelである。
提案手法は,全国および6つのホットスポット州で確認された症例数(日数)に基づいて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:37:20 GMT)
Predicting and Explaining Hearing Aid Usage Using Encoder-Decoder with Attention Mechanism and SHAP [0.0] 最適な補聴器装着や補聴器使用経験と相関する,個人的,行動的,環境的,その他の要因を理解することが不可欠である。
attn-EDは将来の補聴器の使用を予測できることが実験で実証されている。
提案する枠組みは, 臨床医が介入の性質を判断する上でも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 12:19:16 GMT)
Precisely determining photon-number in real-time [0.0] 超伝導トランジションエッジセンサー(TES)は、非平行エネルギー分解能を持つ光子検出器として非常に感度の高いマイクロカロリメータである。
ここでは、独自のプロセッサを使用してTESパルスを処理し、新しい検出がまだ登録されている間、光子数をリアルタイムで測定する。
我々は、光子数n=16までを解決し、ハエの低光子数に対する1ビリオン当たりの偏差を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 01:40:11 GMT)
Path-Integral Formulation of Truncated Wigner Approximation for Bosonic Markovian Open Quantum Systems [0.0] ウィグナー近似(TWA)により、量子揺らぎの影響を考慮しつつボソニック量子多体ダイナミクスを計算できる。
本定式化で得られた物理量の時間発展と非等時相関関数が,数値解法モデルで得られた正確な時間によく一致することを数値的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 04:27:32 GMT)
Optimal quantum controls robust against detuning error [0.0] 我々はポントリャーギンの最大原理(PMP)を用いて時間とパルス領域の最適化問題を解決する。
PMPによると,短期CORPSEは時間最適解の候補である可能性が示唆された。
パルス領域最適ロバスト制御と短寿命CORPSEの性能を,直接操作と比較して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 04:11:18 GMT)
Optimal compression of constrained quantum time evolution [0.0] 量子多体系の時間発展は、短期量子コンピュータの最も有望な応用の1つである。
本研究では,局所ハミルトニアンの時間発展演算子を実装する回路の変動最適化の単純化を実証する。
この結果から,制約の符号化により,任意の大規模システムサイズに最適化コストを1桁以上削減し,スケーラビリティを向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 21:54:50 GMT)
OTLP: Output Thresholding Using Mixed Integer Linear Programming [0.0] OTLPはモデルに依存しない混合整数線形プログラミングを用いたしきい値化フレームワークである。
本稿では,モデルに依存しない混合整数線形プログラミングを用いたしきい値化フレームワークOTLPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 08:51:42 GMT)
New Uncertainty Principle for a particle on a Torus Knot [0.0] 本研究は、トーラス結び目の移動に制約された粒子の関連する動的変数の標準偏差(SD)に従属する量子不確実性関係(UR)を扱う。
これらの変数は、トーラスに埋め込まれた結び目パスの2つの異なる周期性に従う必要があることに注意する必要がある。
興味深い事実は、SDやURの場合、結び目の局所幾何学が、その位相的性質ではなく決定的な役割を果たすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 15:35:02 GMT)
Multi-sensor Intrusion Detection System [0.0] 不正アクセスを特徴とする侵入は、セキュリティを維持する上で大きな課題となる。
本研究では,家やオフィスの自動侵入検知システムを提案する。
これは、不正な動作を検出するためのPIRセンサー、不正なエントリ検出のための磁気スイッチ、プロパティーを通知するGSMモジュールなどのセンサーを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:34:47 GMT)
Minimum Detection Efficiencies for Loophole-free Genuine Nonlocality Tests [0.0] 本研究は, 各種非局所性検出に必要な最小検出効率(MDE)に着目した。
我々は,最近提案された$T$型非局所性は完全性から著しく逸脱することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:28:02 GMT)
Microstructured optical fibres for quantum applications: perspective [0.0] 固体コアおよびガス充填中空コア繊維は、量子資源状態の生成に有用な媒体となる。
低損失、低レイテンシ、低分散のホロウコアファイバーは、量子ネットワークにおける短距離リンクと長距離リンクの両方にとって魅力的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 01:55:49 GMT)
Identification of Single-Treatment Effects in Factorial Experiments [0.0] 実験において複数の介入がランダム化されている場合、実験環境外において単一の介入が与える影響は、不在の英雄的仮定とは見なされないことを示す。
観測研究と要因実験は、ゼロおよび複数介入による潜在的アウトカム分布に関する情報を提供する。
この種の設計に頼っている研究者は、関数形式の線形性を正当化するか、あるいはDirected Acyclic Graphsで変数が実世界でどのように関連しているかを特定する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 19:53:05 GMT)
Heralded single-photon source based on superpositions of squeezed states [0.0] ビームスプリッタに逆圧縮状態の重畳を注入し, 重み付き単一光子源を提案する。
我々の圧縮状態の重ね合わせは、光子数状態のみで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:42:16 GMT)
Gravitational entropy is observer-dependent [0.0] 観測者が果たす役割の適切な説明は、与えられた時空部分領域における可観測体のフォン・ノイマン代数を促進する。
この手順は、どのオブザーバが使用されるかによって異なります。
可能なオブザーバが多数存在する設定を考慮し、これを正確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:49:39 GMT)
Feynman Paradox about the Josephson effect and a sawtooth current in the double junction [0.0] 我々は、そのモデリングに一対の線形結合方程式を用いるジョセフソン効果に対するファインマンのアプローチを再検討する。
結合強度が電圧よりも著しく低い場合、正確な解は交流ジョセフソン効果を考慮できるが、実際のシナリオでは直流ジョセフソン効果を生成できないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:01:58 GMT)
Exploring knowledge graph-based neural-symbolic system from application perspective [0.0] AIシステムにおけるヒューマンライクな推論と解釈可能性の実現は、依然として大きな課題である。
ニューラルネットワークをシンボリックシステムと統合するNeural-Symbolicパラダイムは、より解釈可能なAIへの有望な経路を提供する。
本稿では,知識グラフに基づくニューラルシンボリック統合の最近の進歩について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:38:45 GMT)
Evaluating Panoramic 3D Estimation in Indoor Lighting Analysis [0.0] この3次元レイアウト推定法は,1つのパノラマを直接入力とし,室内形状と窓開口を有する照明シミュレーションモデルを生成する。
選択したシーンから, 推定室内配置が照明シミュレーションに信頼性があることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:53:42 GMT)
Entanglement production through a cosmological bounce [0.0] 量子重力では、ビッグバン特異性が解決され、宇宙がバウンスすると予想される。
物質重力の絡み合いのエントロピーはバウンス中に急速に上昇し、減少し、バウンスに続いて定常状態の値に近づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 13:44:32 GMT)
Entanglement Entropy of Free Fermions with a Random Matrix as a One-Body Hamiltonian [0.0] 我々は、大きめの$N$の量子系とその小きめの$L$のサブシステムを考える。
この場合、絡み合いエントロピーは、短距離ホッピングを持つシステムで知られている体積法則に従うことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:20:23 GMT)
Enhancing Fine-Grained Image Classifications via Cascaded Vision Language Models [0.0] 本稿では,従来のCLIP手法の制約を克服する革新的なフレームワークであるCascadeVLMを紹介する。
様々なきめ細かい画像データセットに対する実験により、CascadeVLMは既存のモデルよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 14:12:04 GMT)
Enforcing exact permutation and rotational symmetries in the application of quantum neural network on point cloud datasets [0.0] 量子機械学習の分野での最近の進歩は、量子回路の構造に物理対称性を取り入れるというアイデアを推進してきた。
回転と置換の両方に完全に不変な新しいQNN構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 02:40:30 GMT)
Encrypted Container File: Design and Implementation of a Hybrid-Encrypted Multi-Recipient File Structure [0.0] GitHubのようなクラウドベースのバージョン管理サービスは、開発プロセス中に作成されたソースコードやその他のアーティファクトに使用されている。
この問題に対して、当社のソリューションであるEncrypted Container Files (ECF)を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:00:49 GMT)
Detection of Moving Objects in Earth Observation Satellite Images [0.0] 衛星画像の特定のアーカイブにおける移動物体の検出と速度測定の可能性を評価する。
その結果,一般的な輸送車両,飛行機,車,ボートの移動を検知し,測定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:55:49 GMT)
Cross-Language Assessment of Mathematical Capability of ChatGPT [0.0] 本稿では,Hindi,Gujarati,Marathiなどの多言語にわたってChatGPTの数学的能力を評価する。
OpenAIによるGPT-3.5に基づくChatGPTは、自然言語の理解と生成能力に大きな注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:29:19 GMT)
Connecting the Hamiltonian structure to the QAOA energy and Fourier landscape structure [0.0] 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)におけるハミルトニアンの構成と,対応するコストランドスケープ特性との関係の理解を深めることを目的とする。
QAOAは変分量子アルゴリズム(VQA)の顕著な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 18:13:53 GMT)
Conditions for enhancement of chemical reactions in gas phase inside a dark cavity [0.0] 暗空洞による反応速度の増大は非対称反応であることを示す。
また,メタン中の水素交換の対称反応に対する暗空洞効果は無視可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 20:22:37 GMT)
Combined Classical and Quantum Accelerometers For the Next Generation of Satellite Gravity Missions [0.0] 量子加速度計は将来の衛星重力ミッションに非常に有望である。
これらの制限は、測定速度の低さと、生のセンサー測定における曖昧さの存在により、量子加速度計と古典的な加速度計のハイブリッド化が要求される。
我々は、衛星ベースの量子加速度計のための包括的ノイズモデルを実装することにより、より高度なハイブリダイゼーションシミュレーションを行った。
将来の重力ミッションでハイブリッド加速度計を実装することで,低次・高次で1～2桁の重力解が向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 11:15:51 GMT)
Cloud Security and Security Challenges Revisited [0.0] 近年公開されたクラウドサービスとクラウド関連攻撃ベクトルに対する攻撃を再考する。
これらの結果に基づいて、セキュリティメトリクスを適用して、これらのクラウド関連のセキュリティ課題の深刻度をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:42:02 GMT)
City-Scale Multi-Camera Vehicle Tracking System with Improved Self-Supervised Camera Link Model [0.0] 本稿では,自己監督型カメラリンクモデルを用いた,革新的なマルチカメラ車両追跡システムを提案する。
提案手法は,61.07%のIDF1スコアを有するCityFlow V2ベンチマークにおいて,自動カメラリンク方式の最先端性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 17:28:35 GMT)
Charging a Quantum Battery Mediated by Parity-Deformed Fields [0.0] クビット型オープン量子電池のワイヤレス充電性能に及ぼす環境場モードのパリティ変形の影響について検討した。
強い結合状態において、環境場のパリティ変形は、チャージャーバッテリ系の非マルコフ量子メモリをさらに引き起こすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 18:06:01 GMT)
Capacities of a two-parameter family of noisy Werner-Holevo channels [0.0] d=2j+1$次元において、ランダウ・サトラー量子チャネルは、$su(2)$代数のスピン$j$表現に基づいて定義される。
我々はこのチャネルのクラスを、リー代数 $so(d)$ と $su(d)$ に基づく方法で高次元に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:48:36 GMT)
Can Public LLMs be used for Self-Diagnosis of Medical Conditions ? [0.0] 自己診断作業におけるGPT-4.0とGeminiモデルの性能の比較を行った。
Retrieval Augmented Generation を用いた自己診断タスクの性能向上と可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 22:43:44 GMT)
Automated Text Identification Using CNN and Training Dynamics [0.0] 信頼性,変動性,正当性という3つの次元にまたがるサンプルを特徴付ける。
これは3つの領域の存在を示している: 簡単に学習できる、曖昧で、学習しにくい例である。
あいまいな例のサブセットでのみモデルをトレーニングすることで、モデルのアウト・オブ・ディストリビューションの一般化が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 07:37:17 GMT)
Algebraic Approach and Coherent States for the Modified Dirac Oscillator in Curved Spacetime with Spin and Pseudospin Symmetries [0.0] 我々は、スピンと擬スピン対称性を持つ曲線時空における修正ディラック発振器を正確に検討し、解く。
この問題の放射状部分に焦点を合わせることで、この問題が SU (1; 1) 対称性を持つことを示すためにシュル「オーディンガー分解法」を用いる。
この対称性により、波動関数とその対応するエネルギースペクトルを得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 23:36:43 GMT)
Advancing fNIRS Neuroimaging through Synthetic Data Generation and Machine Learning Applications [0.0] 本研究では,機能的近赤外分光法(fNIRS)の神経イメージングへの統合的アプローチを提案する。
高品質なニューロイメージングデータセットの不足に対処することにより、モンテカルロシミュレーションとパラメトリックヘッドモデルを利用して総合的な合成データセットを生成する。
スケーラブルなデータ生成と処理のためにクラウドベースのインフラストラクチャが確立され、ニューロイメージングデータのアクセシビリティと品質が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 09:50:19 GMT)
Accelerating Multilevel Markov Chain Monte Carlo Using Machine Learning Models [0.0] 大規模問題に対するマルチレベルマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)サンプリングを高速化するための効率的な手法を提案する。
提案したサンプルの低コストな評価には,低忠実度機械学習モデルを用いる。
本手法は地下水流の標準ベンチマーク推論問題において実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 05:13:11 GMT)
A finite-sample generalization bound for stable LPV systems [0.0] 安定な連続時間線形パラメータ可変(LPV)システムに対するPACバウンダリを導出する。
我々の境界は、選択されたLPV系のH2ノルムに依存するが、信号が考慮される時間間隔に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 06:26:01 GMT)
A Randomized Permutation Whole-Model Test Heuristic for Self-Validated Ensemble Models (SVEM) [0.0] 本稿では,一定応答の零仮説に対する自己拡散モデル(SVEM)の適合性を検証する手法を提案する。
SVEMモデルは、ターゲットデータセットの小さな重み付けされたブートストラップに適用された、モデルのnBoot適合度から予測を平均化する。
トレーニングデータの検証コピーにそれぞれ適合するように調整し、トレーニングとバリデーションに反相関重みを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 May 2024 03:01:47 GMT)