Era3D: High-Resolution Multiview Diffusion using Efficient Row-wise Attention [87.0] 単一視点画像から高解像度のマルチビュー画像を生成する新しい多視点拡散法であるEra3Dを紹介する。
Era3Dは、最大512*512の解像度で高品質なマルチビュー画像を生成し、複雑さを12倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:13:16 GMT)
RALL-E: Robust Codec Language Modeling with Chain-of-Thought Prompting for Text-to-Speech Synthesis [84.6] RALL-Eは、音声合成のための堅牢な言語モデリング手法である。
RALL-Eは、ゼロショットTSのWERを、それぞれ5.6%$(リランクなし)から2.5%$と1.0%$に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 21:34:28 GMT)
An Unforgeable Publicly Verifiable Watermark for Large Language Models [84.3] 現在の透かし検出アルゴリズムは、透かし生成プロセスで使用される秘密鍵を必要としており、公開検出中にセキュリティ違反や偽造の影響を受ける。
両段階で同じキーを使用するのではなく、2つの異なるニューラルネットワークを用いて透かしの生成と検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:22:32 GMT)
FengWu-4DVar: Coupling the Data-driven Weather Forecasting Model with 4D Variational Assimilation [67.2] 我々は,AIを用いた循環型天気予報システムFengWu-4DVarを開発した。
FengWu-4DVarは観測データをデータ駆動の天気予報モデルに組み込むことができる。
シミュレーションされた観測データセットの実験は、FengWu-4DVarが合理的な解析場を生成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:53:27 GMT)
Fast-Slow Test-Time Adaptation for Online Vision-and-Language Navigation [67.2] オンラインビジョン・アンド・ランゲージナビゲーション(VLN)のためのFSTTA(Fast-Slow Test-Time Adaptation)アプローチを提案する。
提案手法は,4つのベンチマークにおいて顕著な性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:20:24 GMT)
Genixer: Empowering Multimodal Large Language Models as a Powerful Data Generator [63.8] Genixerは4つの重要なステップからなる総合的なデータ生成パイプラインである。
LLaVA1.5でトレーニングされた合成VQAライクなデータセットは、12のマルチモーダルベンチマークのうち10のパフォーマンスを向上させる。
タスク固有のデータセットで訓練されたMLLMは、複雑な命令チューニングデータを生成する際に、GPT-4Vを超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:36:35 GMT)
Class-Imbalanced Graph Learning without Class Rebalancing [62.1] クラス不均衡は実世界のノード分類タスクでよく見られ、グラフ学習モデルには大きな課題がある。
本研究では、トポロジカルパラダイムからクラス不均衡バイアスの根本原因にアプローチする。
我々は,クラス再バランスを伴わずにクラス不均衡バイアスを軽減するために,軽量なトポロジカル拡張フレームワークであるBATを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:45:31 GMT)
Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation [59.5] 教師なしニューラルソルバのトレーニングのためのモンテカルロPDEソルバを提案する。
我々は、マクロ現象をランダム粒子のアンサンブルとみなすPDEの確率的表現を用いる。
対流拡散, アレン・カーン, ナヴィエ・ストークス方程式に関する実験により, 精度と効率が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:47:55 GMT)
Detoxifying Large Language Models via Knowledge Editing [57.1] 本稿では,Large Language Models (LLM) のデトックス化のための知識編集手法について検討する。
我々は、強力な攻撃プロンプトを持つ9つの安全でないカテゴリをカバーするベンチマーク、SafeEditを構築した。
いくつかの知識編集手法を用いて実験を行い、知識編集がLLMを解毒する可能性を示し、汎用性能に限られた影響を与えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 10:11:58 GMT)
Revisiting Plasticity in Visual Reinforcement Learning: Data, Modules and Training Stages [57.0] ニューラルネットワークが新しいデータで進化する能力である塑性は、高性能でサンプル効率のよい視覚強化学習に不可欠である。
本稿では,批評家の可塑性レベルに基づいてリプレイ率を動的に調整するAdaptive RRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 19:04:31 GMT)
The First Swahili Language Scene Text Detection and Recognition Dataset [55.8] 低リソース言語、特にスワヒリ語には大きなギャップがある。
スワヒリ語は東アフリカ諸国で広く話されているが、依然としてシーンテキスト認識において未発見言語である。
本研究では,スワヒリシーンのテキスト画像の包括的データセットを提案し,異なるシーンのテキスト検出および認識モデルに基づくデータセットの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:55:02 GMT)
Digging into contrastive learning for robust depth estimation with diffusion models [55.6] そこで我々はD4RDと呼ばれる新しい頑健な深度推定法を提案する。
複雑な環境での性能劣化を軽減するために、拡散モデルに適した独自のコントラスト学習モードを備えている。
D4RDは、合成汚職と現実世界の気象条件に関する既存の最先端のソリューションを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:52:23 GMT)
Point Cloud Compression with Implicit Neural Representations: A Unified Framework [54.1] 我々は幾何学と属性の両方を扱える先駆的なクラウド圧縮フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,2つの座標ベースニューラルネットワークを用いて,voxelized point cloudを暗黙的に表現する。
本手法は,既存の学習手法と比較して,高い普遍性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:19:40 GMT)
An image speaks a thousand words, but can everyone listen? On image transcreation for cultural relevance [54.0] われわれは、画像の翻訳を文化的に意味のあるものにするための第一歩を踏み出した。
タスクを行うために、最先端の生成モデルからなる3つのパイプラインを構築します。
我々は,翻訳画像の人間による評価を行い,文化的意義と保存の意味を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 01:15:00 GMT)
SemEval-2024 Task 3: Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations [53.6] SemEval-2024 Task 3 "Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations" は、会話からすべての感情とそれに対応する原因を抽出することを目的としている。
異なるモダリティ設定の下では、2つのサブタスクから構成される: 会話におけるテキスト感情因果ペア抽出(TECPE)と会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出(MECPE)である。
本稿では,タスク,データセット,評価設定について紹介し,トップチームのシステムを要約し,参加者の知見について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:59:00 GMT)
SEEP: Training Dynamics Grounds Latent Representation Search for Mitigating Backdoor Poisoning Attacks [53.3] 現代のNLPモデルは、様々なソースから引き出された公開データセットでしばしば訓練される。
データ中毒攻撃は、攻撃者が設計した方法でモデルの振る舞いを操作できる。
バックドア攻撃に伴うリスクを軽減するために、いくつかの戦略が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:50:09 GMT)
On the Expressivity of Recurrent Neural Cascades with Identity [51.9] RNC+とセミオートマタカスケードの密接な構造対応を確立する。
この結果の顕著な結果は、RCC+が三状態半オートマタのカスケードほど簡潔ではないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:06:38 GMT)
DocReLM: Mastering Document Retrieval with Language Model [49.8] 本研究では,大規模言語モデルを利用することで,文書検索システムが高度な意味理解能力を実現することを実証する。
我々のアプローチは、大規模言語モデルによって生成されたドメイン固有データを用いて、検索者と再ランカを訓練することである。
我々は、量子物理学とコンピュータビジョンの分野の研究者によって注釈付けされたテストセットを使用して、システムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:30:22 GMT)
Metric Dimension and Resolvability of Jaccard Spaces [49.2] 計量空間内の点の部分集合は、空間内の各点が部分集合内の各点への距離によって一意に特徴づけられるとき、それを解くと言われる。
特に、解集合は抽象計量空間の点をユークリッドベクトルとして表すのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 02:09:50 GMT)
Discrete-state Continuous-time Diffusion for Graph Generation [46.6] 拡散生成モデルはグラフ生成タスクに適用されている。
離散状態連続時間設定でグラフ拡散生成を定式化する。
提案モデルでは,最先端のグラフ生成ソリューションと競合する経験的性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 00:09:42 GMT)
Full private delegated quantum computing tailored from user to industry [45.0] ユーザレベルおよび業界レベルのユースケースに合わせた、プライベートでセキュアな量子コンピューティングプロトコルとテクニックのセットを提示する。
我々のプロトコルは、暗号化や復号処理に使用される特定のアルゴリズムとは独立しているため、高いレベルで表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:36:16 GMT)
A Theory of Quantum Jumps [45.0] 我々は、量子化された電磁場に結合した原子の理想化されたモデルにおける蛍光と量子ジャンプ現象について研究する。
この結果は、顕微鏡システムの量子力学的記述における基本的なランダム性の導出に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 13:28:04 GMT)
FIFO-Diffusion: Generating Infinite Videos from Text without Training [44.7] テキスト条件付きビデオ生成のための事前学習拡散モデルに基づく新しい推論手法を提案する。
FIFO拡散(FIFO-Diffusion)と呼ばれるこの手法は、無限に長いビデオを訓練せずに生成することができる。
提案手法が既存のテキスト・ビデオ生成ベースラインに対して有望な結果と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 07:48:41 GMT)
Spread Your Wings: A Radial Strip Transformer for Image Deblurring [44.4] 動き情報の探索は、動きを損なう作業において重要である。
最近のウインドウベースのトランスフォーマーアプローチは、画像劣化において優れた性能を実現している。
回転運動と翻訳情報を共に探索するための角度と距離を持つ極座標変換器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:19:52 GMT)
Knowledge Graph Pruning for Recommendation [44.3] 我々は,推薦に適した知識グラフ解析のためのKGTrimmerという新しい手法を提案する。
集合的観点からは、豊富な協調的な信号に基づいてコミュニティのコンセンサスを抽出し、集合的知性の概念を取り入れる。
次に、エンド・ツー・エンドの重要度を意識したグラフニューラルネットワークを構築し、フィルタされた知識を注入し、貴重なユーザ・イテム協調信号の蒸留を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:07:24 GMT)
MAML-en-LLM: Model Agnostic Meta-Training of LLMs for Improved In-Context Learning [43.5] 大規模言語モデル(LLM)のメタトレーニング手法であるMAML-en-LLMを提案する。
MAML-en-LLMは、解離したタスクでうまく機能するだけでなく、目に見えないタスクに適応する真の一般化可能なパラメータを学習することができる。
我々は、MAML-en-LLMが、目に見えないドメインと見えないドメインのトレーニングデータが少ない設定において、ベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:49:42 GMT)
An Embarrassingly Simple Approach to Enhance Transformer Performance in Genomic Selection for Crop Breeding [42.5] ゲノム選択(GS)は、食糧生産の増強と世界的な飢餓危機への対処において重要な役割を担っている。
最近の傾向は、ディープラーニングによってマーカー間の非線形関係を捉えることである。
シーケンス全体のエンドツーエンドのトレーニングを可能にする,シンプルで効果的なTransformerベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:46:08 GMT)
Decoding by Contrasting Knowledge: Enhancing LLMs' Confidence on Edited Facts [41.0] インテキスト編集(ICE)は現在、知識編集(KE)において最も効果的な方法である。
本研究の目的は,トークン単位の分布に対する文脈内知識の影響を分析することで,KEにおけるICEの優れた性能を解明することである。
我々は、$textbfC$ontrasting $textbfK$nowledge (DeCK) という新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:08:31 GMT)
Unifying 3D Vision-Language Understanding via Promptable Queries [39.6] 3次元視覚言語(3D-VL)理解のための統一モデル。
PQ3DはPromptable Queriesを使用して、幅広い3D-VLタスクに取り組むことができる。
10の多様な3D-VLデータセットでテストされたPQ3Dは、これらのタスクにおける印象的なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:35:05 GMT)
URDFormer: A Pipeline for Constructing Articulated Simulation Environments from Real-World Images [39.1] そこで本研究では,実世界の画像からキネマティック構造と動的構造を合成したシミュレーションシーンを生成するエンドツーエンドパイプラインを提案する。
そこで本研究は,大規模シミュレーション環境のためのパイプラインと,ロバストなロボット制御ポリシをトレーニングするための統合システムの両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:01:29 GMT)
EmbSum: Leveraging the Summarization Capabilities of Large Language Models for Content-Based Recommendations [38.4] ユーザと候補項目のオフライン事前計算を可能にするフレームワークであるEmbSumを紹介する。
このモデルがユーザ興味の要約を生成する能力は貴重な副産物であり、パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:31:54 GMT)
The Limits and Potentials of Local SGD for Distributed Heterogeneous Learning with Intermittent Communication [37.2] ローカルSGDは分散学習において一般的な最適化手法であり、実際には他のアルゴリズムよりも優れていることが多い。
我々は、既存の一階データ不均一性仮定の下で、局所的なSGDに対して新しい下界を提供する。
また、いくつかの問題クラスに対して、高速化されたミニバッチSGDの min-max 最適性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:20:03 GMT)
SLAB: Efficient Transformers with Simplified Linear Attention and Progressive Re-parameterized Batch Normalization [36.8] 本稿では,効率的な変圧器の計算ボトルネックモジュール,すなわち正規化層とアテンションモジュールについて検討する。
LayerNormはトランスフォーマーアーキテクチャで一般的に使用されるが、推論中の統計計算のために計算に適さない。
本稿では,LayerNorm を再パラメータ化した BatchNorm に段階的に置き換える PRepBN という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:22:25 GMT)
MSNER: A Multilingual Speech Dataset for Named Entity Recognition [34.9] 名前付きエンティティを付加した多言語音声コーパスであるMSNERを紹介する。
これは4つの言語でVoxPopuliデータセットにアノテーションを提供する。
その結果、トレーニングと検証のために590時間15時間の銀の注釈付きスピーチと、17時間手動の注釈付き評価セットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:17:00 GMT)
UrbanGPT: Spatio-Temporal Large Language Models [34.8] 本稿では,時空間エンコーダと命令調整パラダイムをシームレスに統合するUrbanPTを提案する。
我々は、様々な公開データセットに対して広範囲な実験を行い、異なる時間的予測タスクをカバーした。
結果は、慎重に設計されたアーキテクチャを持つUrbanPTが、最先端のベースラインを一貫して上回っていることを一貫して示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 01:58:03 GMT)
Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective [32.5] AIシステムは、ループ内の人間に説明可能である必要がある。
我々は、AIエージェントがメンタルモデルを使用して人間の期待に沿うか、あるいは説明的コミュニケーションを通じて期待を変更する方法について論じる。
本書の主な焦点は、協調的なシナリオであるが、同じ精神モデルが難読化や偽造にどのように使用できるかを指摘したい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 22:22:21 GMT)
DEMO: A Statistical Perspective for Efficient Image-Text Matching [32.3] 本稿では,効率的な画像テキストマッチングのための分散型構造マイニングと一貫性学習(DEMO)を提案する。
DEMOは、複数の拡張ビューを使用して各画像を特徴付け、本質的な意味分布から引き出されたサンプルと見なされる。
さらに,ハミング空間の類似構造を保存するだけでなく,異なる方向からの検索分布の整合性も促進する協調的一貫性学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:38:56 GMT)
Cross-Domain Knowledge Distillation for Low-Resolution Human Pose Estimation [32.0] 人間のポーズ推定の実践的応用では、低解像度の入力が頻繁に発生し、既存の最先端モデルでは低解像度の画像では不十分である。
本研究は,高分解能モデルから知識を抽出することにより,低分解能モデルの性能向上に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:57:17 GMT)
Inelastic electron-light scattering at dielectric thin films [31.6] 照射されたナノ構造からの電子の非弾性散乱は、光学的近接場モードの構造とその個体群への直接的な実験的アクセスをもたらす。
ここでは、自由電子と光近接場との結合強度の完全な解析式を導出する。
電子ビーム,光,薄膜の相対角度を慎重に選択することにより,反射率などの光学材料特性を電子エネルギー分布に印加できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:26:04 GMT)
ExcelFormer: Can a DNN be a Sure Bet for Tabular Prediction? [30.1] ExcelFormerは、堅牢で、効果的で、データセットに耐性があり、ユーザフレンドリな表形式予測アプローチのためのフレームワークである。
ExcelFormerは、(P1)回転分散特性の欠如、(P2)大容量データ需要、(P3)過滑らかなソリューションなど、深い表形式モデルの3つの重要な欠点に対処する。
実世界のデータセットで実施された大規模で階層化された実験は、我々のモデルが過去のアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:04:54 GMT)
Language Reconstruction with Brain Predictive Coding from fMRI Data [28.2] 予測符号化の理論は、人間の脳が将来的な単語表現を継続的に予測していることを示唆している。
textscPredFTは、BLEU-1スコアが最大27.8%$の最先端のデコード性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:06:02 GMT)
A Semantic Invariant Robust Watermark for Large Language Models [27.5] 以前の透かしアルゴリズムは、攻撃の堅牢性とセキュリティの堅牢性の間のトレードオフに直面していた。
これは、トークンの透かしロジットが、先行するトークンの数によって決定されるためである。
攻撃の堅牢性とセキュリティの堅牢性の両方を提供するLLMのセマンティック不変な透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:24:40 GMT)
HiGPT: Heterogeneous Graph Language Model [27.4] 不均一グラフ学習は、異種グラフ内のエンティティ間の複雑な関係や多様な意味を捉えることを目的としている。
異種グラフ学習のための既存のフレームワークは、多種多様な異種グラフデータセットをまたいだ一般化に制限がある。
異種グラフ命令チューニングパラダイムを用いた一般的なグラフモデルであるHiGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 02:28:56 GMT)
Universal Prompt Optimizer for Safe Text-to-Image Generation [27.3] ブラックボックスシナリオにおける安全なT2I(POSI)生成のための最初の普遍的プロンプトを提案する。
提案手法は,不適切な画像を生成する際の様々なT2Iモデルの可能性を効果的に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:54:25 GMT)
A GAN-Based Data Poisoning Attack Against Federated Learning Systems and Its Countermeasure [27.1] 本稿では,VagGANという新たなデータ中毒モデルを提案する。
VagueGANは、GAN(Generative Adversarial Network)の変異を利用して、一見正当であるがノイズの多い有毒なデータを生成することができる。
我々の攻撃方法は一般によりステルス性が高く、複雑性の低いFL性能の劣化に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:23:40 GMT)
Unsupervised Image Prior via Prompt Learning and CLIP Semantic Guidance for Low-Light Image Enhancement [26.0] 本稿では,よりリッチな視覚言語CLIPを利用して,ゼロ参照低照度化手法を提案する。
提案手法はタスクベース性能に関する各種データセット間で一貫した改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 08:06:14 GMT)
Online bipartite matching with imperfect advice [23.0] 本研究では, 学習強化手法が, 対向的到着モデルの下で1/2$-robustよりも厳密に優れた1-consistentと1-consistentの両方で成り立たないことを示す。
ランダム到着モデルでは,オンライン頂点に対する外部からのアドバイスを取り入れたアルゴリズムを設計するために,分散テストの手法を利用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:30:43 GMT)
BOSC: A Backdoor-based Framework for Open Set Synthetic Image Attribution [22.8] 合成画像属性は、生成モデルによって生成された画像の起源をトレースする問題に対処する。
本稿では,バックドアアタックの概念に依存する,BOSCと呼ばれる合成画像のオープンセット属性の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:17:43 GMT)
Human-Generative AI Collaborative Problem Solving Who Leads and How Students Perceive the Interactions [22.5] 本研究では、生成型AI(すなわちChatGPT)と協調する際の人間生成型AIコラボレーションタイプと学生のインタラクション体験について検討する。
79人の大学生を対象にした調査とリフレクションを分析して、貢献、人的リード、AIリードという3つの人間生成AIコラボレーションタイプを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:29:16 GMT)
Overcoming Data and Model Heterogeneities in Decentralized Federated Learning via Synthetic Anchors [21.9] 従来のフェデレートラーニング(FL)には、ユーザデータのプライバシを維持しながら、グローバルモデルの協調的なトレーニングが含まれる。
そのブランチの1つ、分散FLは、クライアントが別々のローカルモデルを所有し、最適化できるサーバーレスネットワークである。
本稿では,DeSAと呼ばれる合成アンカーを導入し,新しい分散FL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:36:45 GMT)
Attention to Quantum Complexity [21.8] 我々は,汎用的な古典的AIフレームワークQuantum Attention Network(QuAN)を紹介する。
QuANは、測定スナップショットをトークンとして扱い、置換不変性を尊重する。
われわれはQuANを3つの異なる量子シミュレーション設定で厳格にテストしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:46:40 GMT)
Inquire, Interact, and Integrate: A Proactive Agent Collaborative Framework for Zero-Shot Multimodal Medical Reasoning [21.6] 医療における大規模言語モデル(LLM)の導入は、大きな研究関心を集めている。
ほとんどの最先端のLCMは、マルチモーダル入力を直接処理できない、単調でテキストのみのモデルである。
医療マルチモーダル推論問題を解決するために,マルチモーダル医療協調推論フレームワーク textbfMultiMedRes を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 18:26:11 GMT)
FLDM-VTON: Faithful Latent Diffusion Model for Virtual Try-on [21.3] FLDM-VTONは、VTONのためのFhithful Latent Diffusion Modelである。
着物は出発点と現地の条件の両方に組み込まれ、忠実な着物のモデルを提供する。
写真のリアルな試着画像を、忠実な衣服のディテールで生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:27:44 GMT)
IBD-PSC: Input-level Backdoor Detection via Parameter-oriented Scaling Consistency [20.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。
本稿では、悪意のあるテスト画像のフィルタリングを行うための、シンプルで効果的な入力レベルのバックドア検出(IBD-PSCと呼ばれる)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 02:35:32 GMT)
MultiLegalPile: A 689GB Multilingual Legal Corpus [20.5] 我々は17の管轄区域から24の言語で689GBのコーパスであるMultiLegalPileをリリースした。
2つのRoBERTaモデルと1つのLongformerモデルを多言語で事前学習し、各言語固有のサブセット上で24の単言語モデルを作成し、LEXTREMEで評価する。
我々の多言語モデルは、LEXTREME上の新しいSotAとLexGLUE上の英語モデルを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:40:36 GMT)
Deep Equilibrium Models are Almost Equivalent to Not-so-deep Explicit Models for High-dimensional Gaussian Mixtures [20.1] インプリシトニューラルネットワークモデル(DEQ)は、様々なタスクにおいて顕著な成功を収めている。
これらのインプリシットCKとNTKのスペクトル挙動は、DECの活性化関数と初期重量分散に依存することを示す。
提案手法では,DEC と同じ CK あるいは NTK を生成するために,浅い明示的ネットワークを慎重に設計できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:48:27 GMT)
From Fourier to Neural ODEs: Flow matching for modeling complex systems [20.0] ニューラル常微分方程式(NODE)を学習するためのシミュレーション不要なフレームワークを提案する。
フーリエ解析を用いて、ノイズの多い観測データから時間的および潜在的高次空間勾配を推定する。
我々の手法は、トレーニング時間、ダイナミクス予測、堅牢性の観点から、最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 13:15:23 GMT)
Biometrics-Based Authenticated Key Exchange with Multi-Factor Fuzzy Extractor [19.1] ユーザの秘密(例えばパスワード)とユーザの生体情報の両方を統合する新しい多要素ファジィ抽出器を提案する。
次に、この多要素ファジィ抽出器を用いて、新しい多要素認証鍵交換プロトコルで使用できる個人認証情報を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:50:28 GMT)
CogME: A Cognition-Inspired Multi-Dimensional Evaluation Metric for Story Understanding [19.1] 本稿では,物語理解に着目したAIモデルを対象とした認知型多次元評価指標であるCogMEを紹介する。
我々は,タスクの性質を理解することに基づくメトリクスの必要性を論じ,人間の認知過程と密接に整合するように設計されている。
このアプローチは、従来の全体的なスコアを超えて洞察を提供し、より高い認知機能をターゲットにしたより洗練されたAI開発のための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:37:53 GMT)
Hummer: Towards Limited Competitive Preference Dataset [19.0] 我々は、嗜好データセット内の競合の度合いを定量化するために、新しいメトリクスAlignment Dimension Conflictを導入する。
我々は、textttHummerとその細粒度の変種である textttHummer-F を、コンフリクトアライメントの少ない革新的なペアワイズ選好データセットとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 18:57:25 GMT)
Deep Dive into Model-free Reinforcement Learning for Biological and Robotic Systems: Theory and Practice [17.6] モデルフリー強化学習の数学的側面とアルゴリズム的側面を簡潔に表現する。
我々は,動物やロボットの行動に対するフィードバック制御のツールとして,テクスチタクタ・クリティカルな手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:58:44 GMT)
MICap: A Unified Model for Identity-aware Movie Descriptions [16.3] 空白字幕を付与した場合に,ID認識キャプション生成やFITBをシームレスに切り替えることのできる,新しい単一ステージアプローチを提案する。
私たちのモデルであるMICap(Movie-Identity Captioner)は、FITBとフルキャプション生成のトレーニングの恩恵を受ける、共有自動回帰デコーダを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 08:54:12 GMT)
Uncertainty-Aware PPG-2-ECG for Enhanced Cardiovascular Diagnosis using Diffusion Models [16.0] 光胸腺造影(英: Photoplethysmography, PPG)は、血液の体積変動を測定する光学的信号である。
ECGはより包括的な情報を提供し、心臓の状態をより正確に検出することができる。
本稿では, PPG-2-ECG変換に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:30:57 GMT)
MHPP: Exploring the Capabilities and Limitations of Language Models Beyond Basic Code Generation [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、特に関数レベルでコード生成を大幅に改善した。
そこで本研究では,HumanEvalとMBPPの2つの共通ベンチマークを解析し,LLMのコード生成能力を十分に評価できないことを示した。
この問題を解決するために、140のユニークな人為的問題からなるMHPPデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:08:02 GMT)
A Method on Searching Better Activation Functions [15.2] 深層ニューラルネットワークにおける静的活性化関数を設計するためのエントロピーに基づくアクティベーション関数最適化(EAFO)手法を提案する。
我々は、CRRELU(Correction Regularized ReLU)として知られるReLUから新しいアクティベーション関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:48:05 GMT)
OFHE: An Electro-Optical Accelerator for Discretized TFHE [14.2] textitOFHEは、離散化TFHE(DTFHE)操作を処理するために設計された電気光学加速器である。
DTFHEは他の完全同型暗号方式よりも効率的で多用途である。
既存のTFHEアクセラレータは、DTFHE操作をサポートするために容易にアップグレードできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:27:21 GMT)
NetMamba: Efficient Network Traffic Classification via Pre-training Unidirectional Mamba [14.0] NetMambaは、包括的なトラフィック表現スキームを備えた効率的な線形時間空間モデルである。
暗号化されたトラフィック分類タスクでは、最大4.83%の精度と4.64%のf1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:58:53 GMT)
"Previously on ..." From Recaps to Story Summarization [13.3] テレビエピソードの要約を利用したマルチモーダルストーリー要約を提案する。
ストーリー要約ラベルは、エピソード内の対応するサブストーリーにリキャップショットを合わせることでアンロックされる。
本稿では,将来的なクロスシリーズの一般化を含む,ストーリー要約の徹底的な評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:09:54 GMT)
Towards Translating Real-World Code with LLMs: A Study of Translating to Rust [13.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ほとんどのプログラミング言語でコードを記述する能力のため、コード翻訳において有望であることを示す。
実世界のオープンソースプロジェクトから抽出したコードについて検討する。
FLOURINEは、差分ファジィを使用して、Rust翻訳が元のソースプログラムと同等のI/Oかどうかをチェックする、エンドツーエンドのコード変換ツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 10:54:03 GMT)
Focus on Low-Resolution Information: Multi-Granular Information-Lossless Model for Low-Resolution Human Pose Estimation [13.3] ダウンサンプリング層を置き換えるために,MGIL(Multi-Granular Information-Lossless)モデルを提案する。
MGILは、ローカル情報の損失を防止するために、粒度の細かい無意味情報抽出(FLIE)モジュールを使用している。
包括的実験による様々な視覚タスクにおけるその可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:33:45 GMT)
Improving Instruction Following in Language Models through Proxy-Based Uncertainty Estimation [12.9] 本稿では,ペア応答の品質に対するロバストな不確実性推定を導入した不確実性認識リワードモデル(URM)を提案する。
実験結果から,提案したプロキシを言語モデルトレーニングに組み込むことによる大きなメリットが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:35:43 GMT)
Towards a Framework for Evaluating Explanations in Automated Fact Verification [12.9] NLPの深いニューラルモデルがより複雑になるにつれて、それらを解釈する必要性はさらに高くなる。
急激な関心は、予測の簡潔で一貫性のある正当化を提供するための合理的な説明に現れている。
我々は,それらの評価を体系的に支援するための説明の合理化について,重要な概念と特性に関する公式な枠組みを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:07:07 GMT)
AdaAugment: A Tuning-Free and Adaptive Approach to Enhance Data Augmentation [12.7] AdaAugmentは、チューニング不要なAdaptive Augmentationメソッドである。
対象ネットワークからのリアルタイムフィードバックに基づいて、個別のトレーニングサンプルの増大度を動的に調整する。
優れた効率を保ちながら、他の最先端のDAメソッドの効率を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:54:03 GMT)
Explicitly Modeling Universality into Self-Supervised Learning [12.6] 自己教師型学習(SSL)における普遍性の理論的定義を提供する。
我々は、普遍性をSSLに明示的にモデル化する、GeSSLと呼ばれる一般的なSSLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 13:28:49 GMT)
Adaptive Landmark Color for AUV Docking in Visually Dynamic Environments [12.5] ドッキングステーション(DS)は、AUVが電池を充電する場所を提供することで、AUVのミッション時間を延長することができる。
DSの位置と追跡のための様々な方法が存在するが、そのほとんどは高価な音響センサーに依存している。
適応色LEDマーカーと動的色フィルタリングを利用する視覚ベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 22:53:18 GMT)
Global Convergence of Decentralized Retraction-Free Optimization on the Stiefel Manifold [12.4] そこで, DRFGT は, 対応する DRFGT 法に基づいて, 勾配のリトラクションを行うことを示す。
また、DRFGTはエージェントのネットワーク上でリトラクションを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:50:57 GMT)
InterAct: Capture and Modelling of Realistic, Expressive and Interactive Activities between Two Persons in Daily Scenarios [12.3] 我々は、2人の人物がシーケンス全体にわたって現実的なシナリオを実行する241のモーションシーケンスをキャプチャする。
両方の人の音声、身体の動き、表情はすべて、私たちのデータセットでキャプチャされます。
また,音声のみから2人の対話的動きを直接推定する拡散モデルに基づく最初のアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 22:35:02 GMT)
Balancing Both Behavioral Quality and Diversity in Unsupervised Skill Discovery [12.3] この作業はIEEEに提出され、出版される可能性がある。著作権は通知なしで転送され、その後、このバージョンはアクセスできなくなる。
textbfContrastive textbfmulti-objective textbfSkill textbfDiscovery textbf(ComSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 10:11:54 GMT)
Switched Flow Matching: Eliminating Singularities via Switching ODEs [12.3] フローマッチング(FM)のような連続時間生成モデルは、ある分布と別の分布の間を移動する確率経路を構築する。
しかし、推論の間、学習したモデルはフローを正確に統合するために複数のニューラルネットワーク評価を必要とすることが多い。
本研究では,一様の ODE を FM で使用するのに対して,スイッチング ODE による特異性を排除した Switched FM (SFM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:21:04 GMT)
Comparisons Are All You Need for Optimizing Smooth Functions [12.1] 微分自由法を用いてスムーズな関数を最適化するためには,エンファラリソンがすべて必要であることを示す。
さらに,サドル点をエスケープし,エプシロン$秒の定常点に到達するためのアルゴリズムも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:39:46 GMT)
RobMOT: Robust 3D Multi-Object Tracking by Observational Noise and State Estimation Drift Mitigation on LiDAR PointCloud [11.1] この研究は、現在の最先端3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)手法における継承された制限に対処する。
トラジェクティブドリフトノイズ低減を向上するカルマンフィルタの改良を提案する。
また,合法トラックとゴーストトラックを区別する新しいオンライントラック妥当性機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:49:21 GMT)
Simple-Sampling and Hard-Mixup with Prototypes to Rebalance Contrastive Learning for Text Classification [11.1] 我々は不均衡テキスト分類タスクのためのSharpReCLという新しいモデルを提案する。
私たちのモデルは、いくつかのデータセットで人気のある大きな言語モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:33:49 GMT)
No More Manual Tests? Evaluating and Improving ChatGPT for Unit Test Generation [11.0] 単体テストは、機能的に分離されたプログラムユニットのバグを検出するのに不可欠である。
最近の研究は、ユニットテスト生成における大きな言語モデル(LLM)の可能性を示している。
ChatGPTがユニット・テスト・ジェネレーションでどの程度有効かは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 08:51:14 GMT)
Topological Phases with Average Symmetries: the Decohered, the Disordered, and the Intrinsic [11.0] 混合量子状態の位相相は、オープン量子系のテクスタイトデコヒーレンスに由来するが、近年は大きな関心を集めている。
平均対称性保護位相の体系的分類と特徴付けを行う。
また、不規則なボゾン系における平均対称性リッチトポロジカル位(ASET)の理論を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 19:53:52 GMT)
Common Challenges of Deep Reinforcement Learning Applications Development: An Empirical Study [10.7] Deep Reinforcement Learning (DRL) は、インテリジェントエージェントを生成するために使用される機械学習(ML)のサブドメインである。
近年のDRL技術の発展にもかかわらず、開発者がDRLアプリケーション開発で直面する主な課題はまだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 00:20:48 GMT)
FPDIoU Loss: A Loss Function for Efficient Bounding Box Regression of Rotated Object Detection [10.7] 最小点距離に基づく任意の形状比較のための新しい計量法を提案する。
FPDIoU$損失は、最先端の回転オブジェクト検出に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:32:53 GMT)
A Multi-Perspective Analysis of Memorization in Large Language Models [10.3] 大規模言語モデル(LLM)は様々な分野で前例のない性能を示す。
LLMはそれらをトレーニングするのと同じコンテンツを生成することができる。
この研究は、様々な観点から記憶を包括的に議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:00:50 GMT)
Impact of Fairness Regulations on Institutions' Policies and Population Qualifications [9.9] 我々は,最も適格な個人を選択することで,実用性を最大化するシステムを考える。
差別罰が選択の格差を効果的に軽減できる条件を検討する。
この望ましくない結果に対処できる条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:40:42 GMT)
Effective In-Context Example Selection through Data Compression [9.8] 本稿では,テキスト内サンプルの選択に対するデータ圧縮手法を提案する。
提案手法は,5つの実世界のデータセットに対して平均5.90%の大幅な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:46:28 GMT)
Efficient Prompt Tuning by Multi-Space Projection and Prompt Fusion [9.6] プロンプトチューニングは、大規模パラメータを再訓練することなく、事前訓練された言語モデルを微調整する有望な方法である。
既存の方法は精度と効率のバランスをとるのが難しい。
より長い(頑丈な)ソフトプロンプトは、一般的に、より(より悪い)正確さをもたらすが、より(少ない)トレーニング時間のコストがかかる。
マルチスペースプロジェクションとプロンプト融合による効率的なプロンプトチューニング法(EPT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:43:12 GMT)
Adaptive Online Experimental Design for Causal Discovery [9.4] 因果発見は因果グラフに符号化された因果関係を明らかにすることを目的としている。
オンライン学習の観点から,データの介入効率に着目し,因果発見を形式化する。
グラフ分離システムから介入を適応的に選択するトラック・アンド・ストップ因果探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 13:26:33 GMT)
Continuous Predictive Modeling of Clinical Notes and ICD Codes in Patient Health Records [9.4] 本研究は, 患者全員の滞在時間におけるICDコード予測の可能性について検討した。
早期に診断と治療を予測する手法の開発は、予測医学の機会を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:23:04 GMT)
Multipartite Entanglement Distribution in Quantum Networks using Subgraph Complementations [9.3] 量子ネットワーク上でグラフ状態を分散する新しい手法を提案する。
グラフ状態の分布は,部分グラフ補完システムによって特徴づけられることを示す。
任意のグラフ状態の分配に最適な部分グラフ補完演算の列を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:20:33 GMT)
Morphological Prototyping for Unsupervised Slide Representation Learning in Computational Pathology [9.2] プロトタイプベースのアプローチであるPANTHERを導入し、WSIパッチの集合をはるかに小さな形態素のプロトタイプにまとめる。
次に、幅広い下流タスクに容易に使えるコンパクトなスライド表現を構築します。
13のデータセットを用いたサブタイピングおよび生存タスクにおけるPANTHERの広範囲な評価を行うことにより,1)PANTHERは,教師付きMILベースラインと同等以上の性能を示し,2)形態素プロトタイプの解析により,モデル解釈可能性に関する新たな質的および定量的洞察がもたらされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 18:42:36 GMT)
Transcriptomics-guided Slide Representation Learning in Computational Pathology [9.2] 自己教師付き学習(SSL)は、小さな組織像(224x224ピクセル)のパッチ埋め込みの構築に成功している。
ここでは、遺伝子発現プロファイルからの補完情報を利用して、マルチモーダル事前学習を用いたスライド表現学習をガイドする。
我々のSlide and Expression(S+E)事前学習戦略はTangleと呼ばれ、モダリティ固有のエンコーダを用いており、その出力はコントラスト学習によって整列される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:17:35 GMT)
PillarNeXt: Improving the 3D detector by introducing Voxel2Pillar feature encoding and extracting multi-scale features [9.2] 現在の3D検出器は、大規模な特徴を得るのに特徴ピラミッドネットワークを使うのが一般的である。
柱ベースのスキームはボクセル計算よりもはるかに少ないため、リアルタイム3D検出器の構築に適している。
本稿では,分散コンボリューションコンストラクタを用いたVoxel2Pillar機能符号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:12:42 GMT)
NaijaRC: A Multi-choice Reading Comprehension Dataset for Nigerian Languages [8.8] NaijaRCは、ナイジェリアの3つのネイティブ言語のための、新しいマルチ選択レディングデータセットです。
既存の英語 RACE と Belebele のトレーニングデータセットを用いて、言語間移動を行うことで、ベースライン結果を提供する。
また, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:40:18 GMT)
Human-Centered LLM-Agent User Interface: A Position Paper [8.7] 大規模言語モデル (LLM) - ループ内でのアプリケーションは、人間のコマンドを効果的に解釈できることが示されている。
基盤となるツールやシステムにほとんど無知なユーザは、LAUIを使って創発的なワークフローを見つけることができるべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 13:02:45 GMT)
Nickel and Diming Your GAN: A Dual-Method Approach to Enhancing GAN Efficiency via Knowledge Distillation [8.3] 本稿では,資源制約環境下でGANを圧縮する2つの新しい手法を提案する。
DiME と NICKEL はそれぞれ 10.45 と 15.93 の FID スコアを 95.73% と 98.92% の圧縮速度で達成している。
本手法は, 圧縮率99.69%でも生成品質を保ち, 従来の最先端性能を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:09:43 GMT)
Struggle with Adversarial Defense? Try Diffusion [8.3] アドリア攻撃は微妙な摂動を導入して誤分類を引き起こす。
拡散に基づく敵の訓練は、しばしば収束の課題と高い計算費用に遭遇する。
本稿では,これらの問題を克服するために,真性最大化拡散(TMDC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:21:35 GMT)
System-level Safety Guard: Safe Tracking Control through Uncertain Neural Network Dynamics Models [8.2] ニューラルネットワーク(NN)は多くの制御およびロボット工学の応用において検討されている。
本稿では,未知の力学系の軌道追跡の予測モデルとしてNNを利用する。
提案手法は,ロボットナビゲーションや障害物回避シミュレーションにおいて実証的に実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:05:36 GMT)
Conditionally-Conjugate Gaussian Process Factor Analysis for Spike Count Data via Data Augmentation [8.1] 近年、GPFAはスパイクカウントデータをモデル化するために拡張されている。
本稿では,解析的および計算的抽出可能な推論が可能な条件共役型ガウス過程因子解析(ccGPFA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 21:53:36 GMT)
Your Transformer is Secretly Linear [7.9] 連続層間の埋め込み変換を解析し, ほぼ完全な線形関係を明らかにする。
変換器の最も線形なブロックのいくつかを除去あるいは線形に近似することは、損失やモデル性能に大きな影響を与えないことを示す。
より小さなモデルに対する事前学習実験では, 層状リニアリティの低減を目的としたコサイン類似性に基づく正則化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 22:44:00 GMT)
Error Analysis of Three-Layer Neural Network Trained with PGD for Deep Ritz Method [7.7] 我々はディープ・リッツ法(英語版)の枠組み内に3層タンニューラルネットを用い、二階楕円方程式を解く。
我々は3層ネットワークをトレーニングするために、予測勾配降下を行い、そのグローバル収束を確立する。
サンプルサイズ$n$の誤差を提示し、ネットワーク深さ、幅、ステップサイズ、および予測勾配降下アルゴリズムの反復数の設定方法についてのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:07:09 GMT)
DHR: Dual Features-Driven Hierarchical Rebalancing in Inter- and Intra-Class Regions for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [7.5] 弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティクス(WSS)は、限られたデータによる高品質セマンティクスを保証する。
WSSは、隣接する複数のクラスを持つイメージで見過ごされているため、マイナークラスに関連する課題に直面します。
まず、従来の手法ではなく、教師なしで弱い教師付き特徴写像を用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:27:40 GMT)
Subject-Diffusion:Open Domain Personalized Text-to-Image Generation without Test-time Fine-tuning [6.3] 本稿では,新しいオープンドメインパーソナライズされた画像生成モデルであるSubject-Diffusionを提案する。
提案手法は,他のSOTAフレームワークよりも,単一,複数,カスタマイズされた画像生成に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 01:40:39 GMT)
Emphasizing Crucial Features for Efficient Image Restoration [6.2] 画像復元のための様々な領域の劣化度に適応する枠組みを提案する。
具体的には、修復の重要な特徴を強調するために、空間的・周波数的注意機構(SFAM)を設計する。
また、上述のコンポーネントをU字型のバックボーンに統合して高品質な画像の復元を行うECFNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 07:04:05 GMT)
Enhancing Vehicle Aerodynamics with Deep Reinforcement Learning in Voxelised Models [6.2] 本稿では,深部強化学習(DRL)を用いた自動車設計における空力最適化の新しい手法を提案する。
提案手法は, 車両形状をボクセルの格子に識別するためにボクセルモデルを用いており, 空力場を詳細に表現することができる。
実験により, 空力性能において, 提案手法の有効性と効率性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:19:31 GMT)
Do No Harm: A Counterfactual Approach to Safe Reinforcement Learning [5.9] 制御のための強化学習は、環境の不確実性や複雑な表現を考慮に入れた豊かなフィードバックポリシーを学ぶ能力によって、ますます人気が高まっている。
このような方法では、もしエージェントが入居しているか、あるいは訪れなければならない場合、制約違反が避けられない状態であるなら、どの程度罰せられるべきかは明らかでない。
我々は,この課題に対して,既定の安全政策と比較して,学習した政策の事実的害に対する制約を定式化することによって対処する。
哲学的な意味では、この定式化は学習者にそれが引き起こした制約違反を罰するだけであり、実際的な意味では最適な制御問題の実現可能性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:33:21 GMT)
DogFLW: Dog Facial Landmarks in the Wild Dataset [5.5] 犬3,274点の注釈付き画像を含む類似データセットを開発した。
我々のデータセットは、46の顔解剖に基づくランドマークのスキームに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:59:36 GMT)
AI-Assisted Diagnosis for Covid-19 CXR Screening: From Data Collection to Clinical Validation [5.5] このプロジェクトの目的は、Chest X-ray(CXR)画像からCovid-19肺炎を診断する最先端のAIベースのシステムを開発することである。
提案した検出モデルは、最先端のデバイアスと組み合わせた2段階のアプローチに基づいて、信頼性の高い結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:06:26 GMT)
CPS-LLM: Large Language Model based Safe Usage Plan Generator for Human-in-the-Loop Human-in-the-Plant Cyber-Physical System [5.3] 本研究は,大規模言語モデル (LLM) を用いたヒト・イン・ザ・ループ・ヒューマン・イン・ザ・プラントのサイバー物理システムについて検討する。
LLMのコンテキスト化は比較的容易で、ドメイン固有のプランを生成することができる。
CPS-LLMは、命令チューニングフレームワークを用いて再訓練されたLCMであり、生成した計画が物理系力学と整合することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:00:18 GMT)
SI-SD: Sleep Interpreter through awake-guided cross-subject Semantic Decoding [5.3] 我々は、新しい認知神経科学実験を設計し、覚醒と睡眠の間に134人の被験者から、包括的、十分に注意された脳波(EEG)データセットを収集した。
我々は、覚醒と睡眠の間のニューラル潜伏シーケンスの位置ワイドアライメントにより、睡眠意味のデコーディングを強化するSI-SDを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:15:04 GMT)
Du-IN: Discrete units-guided mask modeling for decoding speech from Intracranial Neural signals [5.3] 侵入型脳-コンピュータインタフェースは、高い性能のために大きな注目を集めている。
特定の脳領域からコンテキスト埋め込みを抽出できるモデルを開発した。
本モデルでは, 下流61ワード分類タスクにおけるSOTA性能が, 全ベースラインモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:00:36 GMT)
Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation [5.2] 本稿では、暗号通貨価格予測のためのディープラーニングに関する文献をレビューし、暗号通貨価格予測のための新しいディープラーニングモデルを評価する。
我々のディープラーニングモデルには、長い短期記憶(LSTM)リカレントニューラルネットワークの変種、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の変種、トランスフォーマーモデルが含まれています。
また、新型コロナウイルスのパンデミックを通じて価格の大幅な変動を示す4つの暗号通貨のボラティリティ分析を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:15:27 GMT)
Protocols and Trade-Offs of Quantum State Purification [5.0] 本稿では,特定の確率で高い忠実度を達成するために設計された汎用的な状態浄化フレームワークを提案する。
目的確率で最大忠実度を達成できる明示的な浄化プロトコルを提案する。
興味のある様々な量子ノイズモデルの下で、ノイズの多い量子状態の浄化における効率性と柔軟性の観点から、我々のプロトコルの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 01:03:34 GMT)
MeteoRA: Multiple-tasks Embedded LoRA for Large Language Models [5.0] 低ランク適応(LoRA)はパラメータ効率細調整(PEFT)において顕著である
低ランク適応(LoRA)はパラメータ効率細調整(PEFT)において顕著である
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:46:07 GMT)
CAUS: A Dataset for Question Generation based on Human Cognition Leveraging Large Language Models [5.0] 本稿では,Curious About Uncertain Sceneデータセットを導入し,大規模言語モデルを用いて人間の認知過程をエミュレートし,不確実性を解決する。
我々のアプローチは、推論とクエリの生成を刺激するために、不確実性に埋め込まれたシーン記述を提供することである。
以上の結果から, GPT-4は, 適切な文脈や指示が与えられた場合に, 適切な質問を効果的に生成し, そのニュアンスを把握できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:57:47 GMT)
Generative Students: Using LLM-Simulated Student Profiles to Support Question Item Evaluation [4.7] 学生のプロファイルをシミュレートし、マルチチョイス質問(MCQ)に対する応答を生成する。
生成的学生プロファイルは、学生が習得した知識コンポーネントのリストの関数である。
その結果, 生成した学生は, プロファイルに整合した論理的, 信頼性の高い反応を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:53:18 GMT)
Register assisted aggregation for Visual Place Recognition [4.5] 視覚的場所認識(VPR)とは、コンピュータビジョンを用いて現在のクエリ画像の位置を認識する過程を指す。
従来の手法では、認識精度を向上させるのに役立つ未制御の破棄機能に対して、役に立たない機能を捨てることが多かった。
本稿では,この問題を解決するための特徴集約手法を提案する。具体的には,識別可能な場所情報を含むグローバルな特徴とローカルな特徴を得るために,元の画像トークン上にいくつかのレジスタを追加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:36:52 GMT)
Sociotechnical Implications of Generative Artificial Intelligence for Information Access [4.4] 生成AI技術は、情報にアクセスし、既存の情報検索システムの有効性を改善する新しい方法を可能にする。
本稿では、情報アクセスの文脈において、生成AIを採用する際のシステム的結果とリスクについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:04:39 GMT)
ResQuNNs:Towards Enabling Deep Learning in Quantum Convolution Neural Networks [4.3] 準進化ニューラルネットワーク(QuNN)の性能向上のための,トレーニング可能な準進化層の導入による新しいフレームワークを提案する。
この制限を克服するために、これらのレイヤ内でのトレーニングを可能にし、QuNNの柔軟性とポテンシャルを大幅に向上させました。
本稿では,Residual Quanvolutional Neural Networks (ResQuNNs)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 18:32:15 GMT)
Surrogate-based cross-correlation for particle image velocimetry [4.3] 本稿では,SBCC(Surrogate-based cross-correlation)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:19:18 GMT)
Measuring Impacts of Poisoning on Model Parameters and Embeddings for Large Language Models of Code [4.3] 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェア開発プラクティスに革命をもたらしたが、その安全性に関する懸念が生まれている。
バックドア攻撃には、トレーニングデータにトリガーを挿入することが含まれており、攻撃者はモデルの振る舞いを悪意を持って操作することができる。
本稿では,コードモデルにおける潜在的なバックドア信号を検出するためのモデルパラメータの解析に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:53:20 GMT)
Real-time 3D semantic occupancy prediction for autonomous vehicles using memory-efficient sparse convolution [4.2] 自動運転車では、エゴ車の周囲の3D環境をリアルタイムで理解することが不可欠である。
State of the art 3D mapping method leverageer with cross-attention mechanism to elevate 2D vision-centric camera features into the 3D domain。
本稿では、正面2Dカメラ画像とLiDARスキャンから特徴を抽出し、3Dセマンティック占有予測にスパース畳み込みネットワーク(Minkowski Engine)を用いる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 00:25:54 GMT)
DSAM: A Deep Learning Framework for Analyzing Temporal and Spatial Dynamics in Brain Networks [4.0] ほとんどのrs-fMRI研究は、関心のある脳領域にまたがる単一の静的機能接続行列を計算している。
これらのアプローチは、脳のダイナミクスを単純化し、目の前のゴールを適切に考慮していないリスクがある。
本稿では,時系列から直接ゴール固有の機能的接続行列を学習する,解釈可能な新しい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） (Sun, 19 May 2024 23:35:06 GMT)
Quantile Activation: departing from single point estimation for better generalization across distortions [4.0] 我々は、分布をまたいだ一般化を得るために、この基本概念から離れなければならないと論じている。
サンプルのクラスは、分布をまたいだより良い一般化のために、コンテキスト分布の点に依存するべきである。
本稿では,従来のネットワークの実際の値の代わりに,サンプルの相対的量子化をその文脈分布で出力する量子化活性化QACTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:42:19 GMT)
Reproducibility Study of CDUL: CLIP-Driven Unsupervised Learning for Multi-Label Image Classification [4.0] 本報告は,マルチラベル画像分類のためのCDUL: CLIP駆動型教師なし学習に関する研究である。
元の論文で定義されたメソッド全体に対して、再現性があり、よくコメントされ、オープンソースのコード実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:48:19 GMT)
Global Rewards in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Autonomous Mobility on Demand Systems [3.9] 本研究では,自律移動システム(AMoD)における車両の配車について検討する。
近年のアプローチでは,マルチエージェント深部強化学習(MADRL)を用いて,スケーラブルで高性能なアルゴリズムを実現する。
AMoDシステムにおける車両配車のためのグローバルリワードに基づくMADRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 08:09:08 GMT)
Budgeted Recommendation with Delayed Feedback [3.9] 文脈的マルチアームバンディット問題では、フィードバック(または報酬)はアクションの直後に観測可能である。
遅延フィードバックは多くの現実の状況で発生し、特に時間に敏感なアプリケーションにおいて重要である。
我々は,学習による遅延指向リソース割り当てという意思決定ポリシーを開発し,文脈的マルチアームバンディット問題における資源支出を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 00:19:59 GMT)
Deep Reinforcement Learning: A Convex Optimization Approach [3.9] 本稿では,各エピソード毎に凸最適化を用いて,最適な$Q$関数の2層ニューラルネットワーク近似を求める。
安定な非線形系に対しては、アルゴリズムが収束し、トレーニングされたニューラルネットワークの収束パラメータを最適なニューラルネットワークパラメータに任意に近づけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:44:02 GMT)
Cyber Risks of Machine Translation Critical Errors : Arabic Mental Health Tweets as a Case Study [3.9] 本稿では,MTの共通利用に関わる倫理的・安全性上の問題に言及するために,機械翻訳クリティカルエラーの真正データセットを提案する。
このデータセットは、重要なエラータイプを手動で注釈付けしたアラビアのメンタルヘルスポストの誤訳を含む。
また、一般的に使われている品質指標が重大なエラーをペナルティにしないことを示すとともに、研究者のさらなる注意を喚起する重要な問題として強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:24:51 GMT)
DaVinci at SemEval-2024 Task 9: Few-shot prompting GPT-3.5 for Unconventional Reasoning [3.8] SemEval 2024では、Sentence PuzzlesとWord Puzzlesという2つのタイプの質問を含むBRAINTEASERのタスクが導入されている。
本稿では,GPT-3.5における小文字プロンプトを用いた2種類の質問に対処し,両者の性質の違いについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:21:53 GMT)
Certified Robust Accuracy of Neural Networks Are Bounded due to Bayes Errors [3.4] 認定トレーニングは頑丈さを向上するが、精度も著しく低下する。
正確性を保ちながら頑健性を達成するための一定の基本的限界があるかどうかは不明である。
ベイズ誤差をロバスト性解析に適用することにより、確証されたロバスト精度の限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 13:23:05 GMT)
Unsupervised Statistical Feature-Guided Diffusion Model for Sensor-based Human Activity Recognition [3.2] ウェアラブルセンサーによる人間の活動認識の進歩を支えている重要な問題は、多様なラベル付きトレーニングデータの利用不可能である。
本研究では,ウェアラブルセンサを用いた人間行動認識に特化して最適化された,教師なしの統計的特徴誘導拡散モデルを提案する。
平均,標準偏差,Zスコア,歪などの統計情報に拡散モデルを適用し,多種多様な合成センサデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 08:39:31 GMT)
Sketches-based join size estimation under local differential privacy [3.1] 機密データの結合サイズ推定は、プライバシー漏洩のリスクをもたらす。
ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、機密データを収集しながらプライバシを保存するソリューションである。
スケッチベースジョインサイズ推定のための LDPJoinSketch という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 01:21:54 GMT)
Robust Design and Evaluation of Predictive Algorithms under Unobserved Confounding [2.8] 選択的に観測されたデータにおける予測アルゴリズムの頑健な設計と評価のための統一的なフレームワークを提案する。
我々は、選択されていないユニットと選択されたユニットの間で、平均して結果がどの程度異なるかという一般的な仮定を課す。
我々は,大規模な予測性能推定値のクラスにおける境界値に対するバイアス付き機械学習推定器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 19:53:58 GMT)
The Effectiveness of Edge Detection Evaluation Metrics for Automated Coastline Detection [2.5] 自動海岸線検出のためのRMSE, PSNR, SSIM, FOMを評価した。
我々は、49の試験地点にわたる95の海岸線衛星画像にCannyエッジ検出を適用した。
FOMは最良のしきい値を選択するための最も信頼性の高い指標であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:51:10 GMT)
Interpreting a Semantic Segmentation Model for Coastline Detection [2.5] NIRは最も重要なスペクトルバンドである。
水蒸気は典型的には水蒸気には使われない。
沿岸エアロゾル、グリーン、レッド、RE1、RE2、RE3、RE4、SWIR2は精度を低下させなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:57:34 GMT)
Automated Coastline Extraction Using Edge Detection Algorithms [2.5] 衛星画像から海岸線を自動的に抽出するエッジ検出アルゴリズムの有効性を解析する。
Canny、Sobel、Scharr、Prewittの4つのアルゴリズムは視覚的に比較され、メトリクスを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:25:55 GMT)
Implementation Study of Cost-Effective Verification for Pietrzak's Verifiable Delay Function in Ethereum Smart Contracts [2.5] 検証遅延関数 (Verible Delay Function, VDF) は、出力前の最小遅延を保証する暗号概念である。
ブロックチェーン環境に対する計算効率と適合性のため、私たちはPietrzak VDFに注力しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 08:52:47 GMT)
VR-GPT: Visual Language Model for Intelligent Virtual Reality Applications [2.5] 本研究では,VR環境における視覚言語モデルを用いたユーザインタラクションとタスク効率向上のための先駆的アプローチを提案する。
本システムは,視覚的テキスト命令に頼ることなく,自然言語処理によるリアルタイム・直感的なユーザインタラクションを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:56:00 GMT)
Anonymity at Risk? Assessing Re-Identification Capabilities of Large Language Models [2.4] スイス連邦最高裁判所は、LLMが裁判所の判決で個人を再識別する可能性について検討する。
我々はスイス連邦最高裁判所の実際の法的データを用いて概念実証を構築した。
モデルサイズ,入力長,命令チューニングなど,再同定に影響を及ぼす要因を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:25:45 GMT)
Advancing Human Action Recognition with Foundation Models trained on Unlabeled Public Videos [2.4] 現代の人間の行動に関する386のハッシュタグの下に分類された283,582のユニークなビデオクリップのデータセットをリリースする。
Tik-Tokデータセットを使用して事前トレーニングされたモデルのパフォーマンスは、より大きなアクション認識データセットでトレーニングされたモデルに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 21:30:31 GMT)
Deep Ensemble Art Style Recognition [2.3] 過去数十年間の膨大な量のアートワークのデジタル化は、抽象概念に関連する膨大な量のデータの分類、分析、管理の必要性を生み出した。
美術作品における様々な芸術的特徴の認識は、深層学習社会において注目されている。
本稿では,深層ネットワークを用いた美術スタイル認識の問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 21:26:11 GMT)
FADet: A Multi-sensor 3D Object Detection Network based on Local Featured Attention [2.3] カメラ、LiDAR、レーダーは自律走行タスクのための一般的な知覚センサーである。
これらのセンサーにはそれぞれ独自の特徴があるため、賢くその能力を活用することは依然として課題である。
本研究では,異なるセンサの特性を特に研究するマルチセンサ3D検出ネットワークであるFADetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 21:52:50 GMT)
False Positive Sampling-based Data Augmentation for Enhanced 3D Object Detection Accuracy [2.3] 限られた地中構造データによってもたらされる課題に対処するための拡張手法として,地中構造サンプリングが提案されている。
本研究は, 偽陽性サンプリングと呼ばれる新しい拡張手法を開発することにより, 地中構造サンプリングの限界を克服し, 3次元物体検出モデルの性能を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:23:54 GMT)
Are Targeted Messages More Effective? [2.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフのためのディープラーニングアーキテクチャである。
GNNの表現性は、カウントを伴う一階述語論理の特定の断片によって特徴づけられる。
2つのGNNバージョンが一様でない場合、同じ表現性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:43:18 GMT)
NubbleDrop: A Simple Way to Improve Matching Strategy for Prompted One-Shot Segmentation [2.3] マッチング戦略の有効性とロバスト性を高めるための,単純で訓練のない手法を提案する。
中心となる概念は、マッチングプロセス中にランダムに特徴チャネル(0に設定する)をドロップすることである。
この手法は、病理的なヌブルの破棄を模倣し、他の類似性コンピューティングのシナリオにシームレスに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 08:00:38 GMT)
Benchmarking Data Management Systems for Microservices [2.0] マイクロサービスアーキテクチャは、大規模なデータ集約型アプリケーションをデプロイするための一般的な選択肢である。
既存のマイクロサービスベンチマークには、データ管理の課題が欠如している。
Online Marketplaceは、コアデータ管理要件を受け入れる新しいベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:55:45 GMT)
A Benchmark for Data Management in Microservices [1.9] コアデータ管理の課題を取り入れた,マイクロサービスベンチマークであるOnline Marketplaceを紹介します。
これらの課題には、トランザクション処理、クエリ処理、イベント処理、制約執行、データレプリケーションなどが含まれる。
私たちは、最先端のデータプラットフォームを正確に反映したワークロードを作成する上で直面した課題を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:41:11 GMT)
Interaction-Enhanced Superradiance of a Ryderg-Atom Array [1.9] マイクロ波共振器内のレイドバーグ原子配列の超放射相転移について検討した。
空洞場と長距離リドベルク相互作用の相互作用の下で、系の定常状態は相互作用を増強する超放射性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 06:02:31 GMT)
Computer Vision in the Food Industry: Accurate, Real-time, and Automatic Food Recognition with Pretrained MobileNetV2 [1.7] 本研究は,16643画像からなる公共食品11データセット上での食品認識において,効率的かつ高速な事前訓練されたMobileNetV2モデルを用いる。
また、データセット理解、転送学習、データ拡張、正規化、動的学習率、ハイパーパラメータチューニング、さまざまなサイズの画像の考慮など、さまざまな技術を活用して、パフォーマンスと堅牢性を高めている。
より単純な構造を持ち、深層学習領域の深部・密度モデルと比較して訓練可能なパラメータが少ない光モデルを採用するが、短時間で計算可能な精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:20:20 GMT)
Machine Learning & Wi-Fi: Unveiling the Path Towards AI/ML-Native IEEE 802.11 Networks [1.6] 本稿では,現在のWi-FiネットワークにおけるAI/MLの役割について論じる。
主な課題、標準化の取り組み、主要なイネーブラーについても論じられている。
異なる採用段階において、Wi-FiにおけるAI/MLの可能性を示すための模範的なユースケースが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 10:12:20 GMT)
Stable and Safe Human-aligned Reinforcement Learning through Neural Ordinary Differential Equations [1.5] 本稿では、このようなヒューマンアライメントタスクに対して、安全性と安定性の定義を提供する。
ニューラル常微分方程式(NODE)を用いて人やロボットの動きを予測するアルゴリズムを提案する。
シミュレーションの結果、制御されたロボットが、より少ない安全性違反で望ましい目標状態に達するのを助けることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:07:17 GMT)
VCformer: Variable Correlation Transformer with Inherent Lagged Correlation for Multivariate Time Series Forecasting [1.5] 本稿では,変数間の相関を抽出する可変相関変換器(VCformer)を提案する。
VCAはクエリとキー間の遅延に応じて、相互相関スコアを計算し、統合する。
クープマンダイナミクス理論にインスパイアされた我々は、時系列の非定常性を改善するために、クープマン時間検出器(KTD)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 07:39:22 GMT)
AMMeBa: A Large-Scale Survey and Dataset of Media-Based Misinformation In-The-Wild [1.4] オンラインメディアをベースとした誤情報に注釈を付けるために,ヒトラプターを用いた2年間の研究結果を示す。
我々は、偽情報主張における生成的AIベースのコンテンツの増加を示し、その共通性は比較的最近の現象であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 23:05:53 GMT)
Learning Regularities from Data using Spiking Functions: A Theory [1.4] 我々は,正則性の定義を数学で定義する新しい機械学習理論を提案する。
規則性は非ランダムな特徴の簡潔な表現であり、データ確率分布における「非ランダム性」である。
我々は、最適なスパイク関数である「ベスト」正規性は、データ分布から最大の情報を取得することができるものであると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 22:04:11 GMT)
Securing Health Data on the Blockchain: A Differential Privacy and Federated Learning Framework [1.4] この研究は、差分プライバシー(DP)とフェデレートラーニング(FL)を統合し、IoTノードが収集した機密健康データを保護する。
提案フレームワークは、動的パーソナライズと適応型ノイズ分配戦略を利用して、プライバシとデータユーティリティのバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:15:18 GMT)
CMA-ES with Adaptive Reevaluation for Multiplicative Noise [1.3] CMA-ES (RA-CMA-ES) は,2つの更新方向を半分の値を用いて計算し,その2つの更新方向の推定相関に再評価の回数を適応させる。
数値シミュレーションにより, RA-CMA-ESは乗算雑音下で比較法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 07:42:10 GMT)
Universal spectra of noisy parameterized quantum circuits [1.3] トランスモンプラットフォーム上でランダムなユニタリを生成する手段として提案されているパラメータ化回路を実装した。
地図を検索するには、機械学習支援トモグラフィを使用する。
地図のスペクトルは、回路の深さに依存する環状または円盤のいずれかであり、環状-円盤遷移を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:36:55 GMT)
Direct Neural Machine Translation with Task-level Mixture of Experts models [1.2] ダイレクト・ニューラル・マシン・トランスレーション (Direct Neural Machine Translation, NMT) は、2つの非英語言語間のテキストを翻訳する。
Task-level Mixture of Expert Model (Task-level MoE)は、多数の言語ペアに対して有望なNMT性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:49:15 GMT)
On Robust Reinforcement Learning with Lipschitz-Bounded Policy Networks [1.1] リプシッツ境界上の制約を自然に満たす政策パラメータ化の利点について検討する。
我々は、小さなリプシッツ境界を持つ政策ネットワークが、乱れやランダムノイズ、標的となる敵攻撃に対して、はるかに堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:27:31 GMT)
Assessing Group Fairness with Social Welfare Optimization [0.9] 本稿では,社会福祉機能の最適化に基づくより広範な社会的正義の概念が,パーティの定義の多様さを評価する上で有用かどうかを考察する。
特定の条件下では、人口比率や均等化確率を正当化できるが、しばしばこの種のパリティから逸脱する必要がある。
さらに,予測率パリティは有用性に限界があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 01:41:04 GMT)
Improving Graph Property Prediction with Generalized Readout Functions [0.9] 本稿では,メッセージパッシングニューラルネットワークのリードアウトフェーズで発生する情報損失を軽減するために,新しいグローバルプール層を導入する。
我々は、現在の最高の性能のアーキテクチャを取り入れ、読み出し層をドロップイン代替として利用することで、人気のあるグラフプロパティ予測タスクでテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 10:29:15 GMT)
Introducing Tales of Tribute AI Competition [0.8] 本稿では,新たなAIチャレンジであるT Tales of Tribute AI Competition(TOTAIC)を提案する。
このゲームは、The Elder Scrolls OnlineのHigh Isle章でリリースされた2人のプレイヤーによるデッキビルディングカードゲームに基づいている。
本稿では,競争の枠組みを紹介し,ゲームのルールを説明し,サンプルAIエージェント間のトーナメントの結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:14:30 GMT)
Control Theoretic Approach to Fine-Tuning and Transfer Learning [0.7] トレーニングセットが拡張されたとき、制御をu*$に調整する反復アルゴリズムを開発する。
私たちのメソッドの更新毎に、制御$u*$がエンドポイントマッピングのカーネルに投影されます。
追加サンプルを反復的に学習しながら、事前に学習したサンプルのエンドポイントを一定に保つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 23:01:53 GMT)
Modeling the performance and bandwidth of single-atom adiabatic quantum memories [0.6] 量子記憶は、将来の量子インターネットのバックボーンを形成する量子リピータにとって不可欠である。
我々は,原子材料と工学的パラメータが量子メモリの性能と帯域幅に与える影響を理論的に検討した。
したがって、我々の研究は大規模量子ネットワークの実現に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:01:49 GMT)
Movie Revenue Prediction using Machine Learning Models [0.6] このプロジェクトの目的は、映画名、MPAA評価、映画のジャンル、公開年、IMDbレーティング、視聴者、監督、脚本家、主演キャストなどの入力機能に基づいて映画収益を予測する機械学習モデルを開発することである。
得られたモデルは、有望な精度と一般化を提供し、映画業界における情報的意思決定が利益を最大化するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 19:32:12 GMT)
Learning More Generalized Experts by Merging Experts in Mixture-of-Experts [0.5] 共有層をエキスパートの混合体に組み込むことで性能が低下する可能性があることを示す。
2つの最も頻度の高い専門家を合併し、最も頻度の低い専門家を専門家の組み合わせを使って更新します。
本アルゴリズムは,多領域タスクインクリメンタル学習に適用した場合に,伝達学習を強化し,破滅的な忘れを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:55:48 GMT)
Shortcut to Chemically Accurate Quantum Computing via Density-based Basis-set Correction [0.5] 量子コンピューティングは、電子構造計算における古典的手法よりも計算上の優位性を約束する。
量子ビット数などの量子資源を最小化しながら、化学系の定量的記述にアクセスすることは重要な課題である。
完全基底集合の極限に近づき、化学的精度で量子計算に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:31:01 GMT)
Exploring the Capabilities of Prompted Large Language Models in Educational and Assessment Applications [0.5] 生成人工知能(AI)の時代、大規模言語モデル(LLM)の融合は、近代教育の分野で革新の先例のない機会を提供する。
学校レベルの教科書からオープンエンド質問を生成するためのプロンプトベースの手法の有効性について検討し,学部レベルの技術教科書からオープンエンド質問を生成する際の効率を評価し,言語に依存しない多段階質問(MCQ)生成のためのチェーン・オブ・インスパイアされたマルチステージ・プロンプト・アプローチの適用可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:13:51 GMT)
Online Action Representation using Change Detection and Symbolic Programming [0.4] 提案手法では,動作シーケンスを自動的にセグメント化するために変更検出アルゴリズムを用いる。
クラス繰り返し検出の下流タスクにおいて,この表現の有効性を示す。
実験の結果,提案手法はオンラインで動作しているにもかかわらず,既存手法と同等あるいは同等に動作していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 10:31:59 GMT)
Ion-Based Quantum Computing Hardware: Performance and End-User Perspective [0.3] これは、さまざまな量子コンピューティングハードウェアプラットフォームの概要を提供する一連の論文の2番目の論文である。
これは、中性原子量子コンピューティングに関する私たちの最初の論文に続くものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:04:07 GMT)
Zero-Shot Stance Detection using Contextual Data Generation with LLMs [0.0] 文脈データ生成(DyMoAdapt)を用いた動的モデル適応法を提案する。
このアプローチでは、テスト時に既存のモデルを微調整することを目的としています。
GPT-3を用いてトピック固有の新しいデータを生成する。
この方法は、新しいトピックへのモデルの適応を可能にすることで、性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:58:26 GMT)
XXAI: Towards eXplicitly eXplainable Artificial Intelligence [0.0] サブシンボリックニューラルネットワークに基づく人工知能の信頼性と安全性には懸念がある。
象徴的なAIは、ホワイトボックスの性質を持ち、その決定の信頼性と安全性を保証することができる。
eXplicitly eXplainable AI (XXAI) - 決定論的論理セルオートマトンに基づく完全透明なホワイトボックスAIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:02:45 GMT)
Why the wavefunction already is an object on space [0.0] 波動関数は3$次元の空間ではなく3$$次元の構成空間上で定義される。
これは、ウィグナーとバーグマンによって実現された時空等距離の表現による量子粒子の分類に自然に適合する。
すべての量子実験が宇宙で起こることに気付くと、宇宙上の物体である波動関数とともに自然に一貫した解釈ができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 19:31:04 GMT)
When Machine Learning Models Leak: An Exploration of Synthetic Training Data [0.0] 今後2年間で人や家庭が移転するかどうかを予測する機械学習モデルに対する攻撃について検討する。
この攻撃は、攻撃者がモデルをクエリして予測を得ることができ、モデルがトレーニングされたデータの限界分布が公開されていると仮定する。
モデルのトレーニングにおいて、元のデータを合成データに置き換えることが、攻撃者がどのように機密属性を推測できるかにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:38:46 GMT)
Towards in-situ Psychological Profiling of Cybercriminals Using Dynamically Generated Deception Environments [0.0] サイバー犯罪は年間10兆ドル近くを世界経済に費やしていると見積もられている。
サイバー犯罪の脅威と戦うには、サイバー防衛に対する従来の周辺セキュリティアプローチが不十分であることが証明されている。
詐欺的手法は、攻撃者を誤解させ、重要な資産から切り離し、同時に脅威俳優にサイバー脅威情報を収集することを目的としている。
本稿では,サイバー攻撃のシミュレーション中に,攻撃者の身元をリアルタイムで把握するために開発された概念実証システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:48:59 GMT)
Towards Contactless Elevators with TinyML using CNN-based Person Detection and Keyword Spotting [0.0] 本研究では,人間の介入を最小化することを目的とした非接触式エレベーター運転システムの概念実証を行う。
エレベータ操作のために、小さな機械学習(tinyML)推論を実行するマイクロコントローラベースのエッジデバイスを開発した。
その結果、人検出精度83.34%、キーワードスポッティング効率80.5%、全体の遅延時間は5秒以下であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:24:31 GMT)
Searching Realistic-Looking Adversarial Objects For Autonomous Driving Systems [0.0] 自動運転政策を標的とした敵攻撃に関する多くの研究は、現実的に見える敵の物体を組み込むことができない。
本論文は, 逆対象のシミュレーションから実用化への移行を促進する先行研究を基礎にしている。
提案された追加には、"Judge"と呼ばれるエンティティが含まれる。
このエージェントは、レンダリング対象のテクスチャを評価し、そのリアリズムを反映した確率スコアを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:42:24 GMT)
Rigorous results on approach to thermal equilibrium, entanglement, and nonclassicality of an optical quantum field mode scattering from the elements of a non-equilibrium quantum reservoir [0.0] 大きな孤立系の個々の元素の任意の初期状態から始まる熱平衡状態へのアプローチの厳密な導出は極めて稀である。
ここでは、繰り返し散乱のメカニズムを通して、このタイプの平衡へのアプローチが特定の量子系で実際にどのように起こるかを示す。
特に、同じ周波数の連続的なモードを多数含む貯水池を通過する光学モードを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 11:31:42 GMT)
Raster Forge: Interactive Raster Manipulation Library and GUI for Python [0.0] Raster ForgeはPythonのライブラリであり、データ分析のためのグラフィカルなユーザーインターフェイスである。
このツールはリモートセンシングアプリケーション、特に山火事管理に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:52:01 GMT)
Queue-aware Network Control Algorithm with a High Quantum Computing Readiness-Evaluated in Discrete-time Flow Simulator for Fat-Pipe Networks [0.0] 広域ネットワークにおける交通工学のための資源再占有アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、過負荷のトランシーバの場合のトラフィックステアリングとリソース割り当てを変更する。
新たに導入したネットワークシミュレータにより,フェットパイプネットワーク内のバッファリングなどの短時間効果を解析できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 21:48:03 GMT)
Quantum sampling algorithms for quantum state preparation and matrix block-encoding [0.0] まず、量子状態 $|psi_frangle propto sumN_x=1 f(x)|xrangle$ を作成するQRSに基づくアルゴリズムを提案する。
次に、QRSの手法を行列ブロック符号化問題に適用し、与えられた行列をブロック符号化するためのQRSベースのアルゴリズムを、与えられた行列の和 A = sum_ij A_ij |irangle langle j|$ で導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:46:11 GMT)
Quantum advantage in batteries for Sachdev-Ye-Kitaev interactions [0.0] セルが相互作用している場合、量子電池のユニタリ充電において量子アドバンテージが達成される。
単純なモデル化を行うことで、$q$-point rescaled sparse SYK 相互作用に対して、量子優位性は $Gammasim Nfracalpha-q2+frac12$ となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:00:17 GMT)
Quantum Neural Networks for Solving Power System Transient Simulation Problem [0.0] 本稿では2つの新しい量子ニューラルネットワーク(QNN)を導入し,従来のシミュレーション手法の代替として提案する。
これらのQNNの応用は、2つの小さな電力系統をシミュレートし、その可能性を実証する。
この研究は、量子コンピューティングを電力システムシミュレーションに適用する先駆的な取り組みであると同時に、複雑なエンジニアリング課題に対処する量子技術の可能性も拡大している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 02:18:04 GMT)
Quantum Euler angles and agency-dependent spacetime [0.0] 古典対称性の量子重力誘起変形が参照フレーム間の変換則をどう修正するかを示す。
変形した空間回転の説明として、量子群 $SU_q(2)$ を呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 14:26:16 GMT)
Projection hypothesis in the setting for the quantum Jarzynski equality [0.0] 我々は、射影量子測定における射影仮説のハミルトン過程の実現に関する以前の結果を組み合わせる。
次に、これら2つの相互独立な量子計測理論結果を同時に試験するための量子熱力学スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 22:47:23 GMT)
Predicting Traffic Congestion at Urban Intersections Using Data-Driven Modeling [0.0] 本研究は,米国の主要都市の交差点における混雑予測モデルの構築を目的とする。
データセットには、座標、通り名、日時、トラフィックメトリクスを含む27の機能が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 05:53:30 GMT)
Polyadic Cantor potential of minimum lacunarity: Special case of super periodic generalized unified Cantor potential [0.0] 本稿では,従来の量子システムと異なり,GUCP系は鋭い伝送共鳴を示すことを示す。
解析の結果,進行段階のS$で伝送プロファイルの飽和が明らかとなり,反射確率と波動ベクトルとの有意なスケーリング関係が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:15:10 GMT)
On the electromagnetic couplings in superconducting qubit circuits [0.0] 共振器と伝送線路間の電磁結合について論じる。
Nポートマイクロ波ネットワークに結合した単一共振器を定式化する。
共振器の運動方程式とネットワークの入出力関係を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 02:14:36 GMT)
Novel Interpretable and Robust Web-based AI Platform for Phishing Email Detection [0.0] フィッシングメールは重大な脅威となり、財政的損失とセキュリティ侵害を引き起こしている。
本研究では,メール分類のための高性能機械学習モデルを提案する。
このモデルはf1スコアが0.99に達し、関連するアプリケーションへのデプロイ用に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 17:18:27 GMT)
Negative Wigner function by decaying interaction from equilibrium [0.0] 負のウィグナー関数重畳状態を得るための概念的に異なる、より自律的な方法を提案する。
検出可能な負のウィグナー関数と量子コヒーレンスと、より多くの量子ビットを用いた定性的拡張を同時に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:03:06 GMT)
Making Every Photon Count: A Quantum Polyspectra Approach to the Dynamics of Blinking Quantum Emitters at Low Photon Rates Without Binning [0.0] 本稿では,最小光子フラックスと通常の光子イベントの結合を不要とする評価手法を提案する。
このアプローチにより、標準実験の1000倍の光度で半導体量子ドットのオン・オフ・スイッチング速度を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 12:53:17 GMT)
Large Language Models are Biased Reinforcement Learners [0.0] 大規模言語モデル (LLM) は相対値バイアスの行動的シグネチャを示す。
計算的認知モデリングにより、LLMの挙動は単純なRLアルゴリズムによってよく記述されていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 01:43:52 GMT)
Large Language Models Can Infer Personality from Free-Form User Interactions [0.0] GPT-4は、パーソナリティを適度な精度で推測することができ、以前のアプローチよりも優れていた。
その結果,人格評価への直接的注力は,ユーザエクスペリエンスの低下を招いていないことがわかった。
予備的な分析は、人格推定の正確さは、社会デミノグラフィーのサブグループによってわずかに異なることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:33:36 GMT)
Hyperbolic enhancement of a quantum battery [0.0] 量子バッテリモデルを提案することによって、エネルギー損失の問題を回避する方法を示す。
すなわち、短時間の時間パルスで電池を二次的に充電すると、蓄えられたエネルギーの双曲的増強が引き起こされる。
駆動が十分に強い場合、エルゴトロピーである量子電池から抽出できる有用な作業は、保存されたエネルギーと全く同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:13:04 GMT)
How to integrate cloud service, data analytic and machine learning technique to reduce cyber risks associated with the modern cloud based infrastructure [0.0] クラウド技術、機械学習、データ可視化技術を組み合わせることで、ハイブリッドエンタープライズネットワークは大量のデータを保持できる。
従来のセキュリティ技術は、クラウドプラットフォームの急速なデータ爆発に対処できない。
機械学習を利用したセキュリティソリューションとデータ可視化技術は、セキュリティ脅威の検出、データ漏洩、ソフトウェア脆弱性の自動検出において、重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:10:03 GMT)
Hebrew letters Detection and Cuneiform tablets Classification by using the yolov8 computer vision model [0.0] 本稿では,ヘブライ語文の内容に応じて,クオリフォームなタブレット画像を特定するための,ディープラーニングに基づく手話検出手法を提案する。
ヘブライ語アルファベットは、深層学習に必要な訓練データを集めるのが難しくて費用がかかることで知られている。
本研究の目的は,Yolov8オブジェクト識別事前訓練モデルを用いて,ヘブライ語の文字を識別し,キュニフォームタブレットを分類することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 09:37:19 GMT)
Disturbance Evaluation Circuit in Quantum Measurement [0.0] 量子ルート平均二乗乱(QRMS)の新たな評価法を提案する。
3状態法 (TSM) と弱測定法 (WMM) との性能比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 04:55:39 GMT)
DOLLmC: DevOPs for Large Language model Customization [0.0] 本研究の目的は、LLMカスタマイズのためのスケーラブルで効率的なフレームワークを確立することである。
我々は,LLMの継続的学習,シームレスな展開,厳密なバージョン管理を向上する堅牢なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:20:27 GMT)
Crossing The Gap Using Variational Quantum Eigensolver: A Comparative Study [0.0] 分子の励起状態を調べるために、変量量子固有溶媒 (VQE) が開発された。
本稿では,変分量子デフレレーション(VQD)法とサブスペース探索変分量子固有解法(SSVQE)法の比較を行った。
本稿では、Folded Spectrum VQE (FS-VQE) とVQDまたはSSVQEを組み合わせ、高励起状態の探索を可能にする新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 22:16:29 GMT)
Complex fluid models of mixed quantum-classical dynamics [0.0] 混合量子古典流体モデルは、液体溶媒と量子溶質分子のカップリングを記述しているように見える。
ここでは、よく知られた整合性問題を解決するための、新しい複雑な流体システムを提案する。
その結果、システムはハミルトニアン構造を継承し、エネルギー/モメンタムバランスを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:26:30 GMT)
ColorFoil: Investigating Color Blindness in Large Vision and Language Models [0.0] 我々は新しいV&LベンチマークであるColorFoilを紹介する。
私たちはCLIP、VLT、GroupViT、BridgeTowerを含む最先端V&Lモデル7つのモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 22:04:57 GMT)
Breaking Rayleigh's curse for two unbalanced single-photon emitters: BLESS technique [0.0] レイリーの基準は、点展開関数幅以下の点源を解くことは不可能である。
統計的推定ではこれを克服しているが、レイリーの呪いとして知られる短い距離での誤りの増加に悩まされている。
本研究では,ビーム変調とショット統計検査を利用したBLESS手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 16:20:48 GMT)
Auto-Platoon : Freight by example [0.0] この研究は、ソフトウェアラッチとして提案された革新的なメカニズムに基づいて、バイオインスパイアされたリーダー・フォロワーシステムを導入している。
このシステムは、ソフトウェアラッチを利用して、リーダーとフォロワー間のリアルタイムのコミュニケーションと同期を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 20:11:30 GMT)
Attention Based Encoder Decoder Model for Video Captioning in Nepali (2023) [0.0] 本研究は,ネパール語ビデオキャプションのためのエンコーダ-デコーダパラダイムを開発し,この問題に対処する。
LSTMおよびGRUシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて、CNNを用いてビデオフレームから検索した特徴に基づいて関連するテキスト記述を生成する。
ビデオキャプションのモデルの有効性をBLEU, METOR, ROUGEで実証し, その性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 15:39:15 GMT)
Approximation and Gradient Descent Training with Neural Networks [0.0] 最近の研究は、ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)最適化の議論を過度にパラメータ化された状態に拡張している。
本稿では,勾配降下法により学習したネットワークの類似性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 23:04:09 GMT)
Analyze Additive and Interaction Effects via Collaborative Trees [0.0] 本稿では,回帰予測のための新しい木モデルであるCollaborative Treesと,そのバッグングバージョンを提案する。
提案した木モデルからの平均不純物減少量を分解して,応答変数に対する特徴の加法効果と相互作用効果を解析する。
木モデル正則化による木のアプローチの総和に基づいて構築された協調木は,一致した追尾に類似した特徴を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 08:03:13 GMT)
An Invisible Backdoor Attack Based On Semantic Feature [0.0] 過去数年間、バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)モデルに深刻な脅威を与えてきた。
我々は、新しいバックドア攻撃を提案し、不可避な変更を行う。
我々は3つの画像分類データセットに対する攻撃を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 13:50:40 GMT)
A Comparative Analysis of Student Performance Predictions in Online Courses using Heterogeneous Knowledge Graphs [0.0] 学生,コースビデオ,フォーマティブアセスメント,および学生のパフォーマンス予測のためのインタラクションからなる異種知識グラフを分析した。
次に、同一コースの5つのオンラインMOOCスタイルインスタンスと2つの完全オンラインMOOCスタイルインスタンスを比較した。
このモデルは、生徒が消費したコンテンツ、コース、モダリティに基づいて、特定の問題に合格するかどうかを予測する精度を70～90%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 May 2024 03:33:59 GMT)