Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models [629.3] マルチモーダルモデルの新たなファミリーであるGeminiは、画像、オーディオ、ビデオ、テキスト理解にまたがる優れた機能を示している。
GeminiファミリーはUltra、Pro、Nanoサイズで構成されており、複雑な推論タスクからオンデバイスメモリ制約のユースケースまで幅広い用途に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:05:40 GMT)
MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning [105.1] 低ランク適応は、大規模言語モデルのためのパラメータ効率の良い微調整法として人気がある。
トレーニング可能なパラメータ数を同じ数に保ちながら、高階更新を実現するために2乗行列を用いるMoRAと呼ばれる新しい手法を提案する。
本手法はメモリ集約型タスクではLoRAより優れ,他のタスクでは同等のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:48:32 GMT)
Quantifying In-Context Reasoning Effects and Memorization Effects in LLMs [101.5] 大規模言語モデル (LLM) が用いた, 正確な記憶と文脈内推論効果を定義し, 定量化するための公理系を提案する。
具体的には,公理系により,記憶効果を基礎記憶効果とカオス記憶効果に分類することができる。
実験により, 暗記効果と文脈内推論効果の明確な乱れが, LLMによって符号化された詳細な推論パターンの簡易な検証を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:51:03 GMT)
RoScenes: A Large-scale Multi-view 3D Dataset for Roadside Perception [98.8] RoScenesは、最大規模のマルチビューロードサイド認識データセットである。
私たちのデータセットは、驚くべき21.13Mの3Dアノテーションを64,000$m2$で達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:49:05 GMT)
Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models [94.7] 言語(テキスト)と視覚(画像)のモダリティを2段階のフレームワークに組み込んだマルチモーダルCoTを提案する。
その結果,ScienceQA と A-OKVQA のベンチマークは,提案手法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:43:48 GMT)
STaRK: Benchmarking LLM Retrieval on Textual and Relational Knowledge Bases [94.0] テキストとKのガベージベース上での大規模半構造検索ベンチマークSTARKを開発する。
本ベンチマークでは, 製品検索, 学術論文検索, 精密医療におけるクエリの3分野を対象とする。
多様なリレーショナル情報と複雑なテキスト特性を統合した,現実的なユーザクエリを合成する,新しいパイプラインを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:10:35 GMT)
Octo: An Open-Source Generalist Robot Policy [88.9] ここでは,Open X-Embodimentデータセットから800kトラジェクトリをトレーニングした,大規模なトランスフォーマーベースのポリシであるOctoを紹介する。
標準のGPUでは数時間以内に、新しいセンサー入力とアクションスペースを備えたロボットセットアップに効果的にカスタマイズできる。
また,アーキテクチャからトレーニングデータに至るまで,Octoモデルの設計決定の詳細な説明を行い,汎用ロボットモデルの構築に関する今後の研究を指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:57:01 GMT)
Metacognitive Capabilities of LLMs: An Exploration in Mathematical Problem Solving [86.0] そこで我々は,強力なLLMを付与し,有能なスキルラベルを数学の質問に割り当てるための,プロンプト誘導型対話手法を開発した。
次に、セマンティッククラスタリングを行い、スキルラベルの粗いファミリーを取得する。
これらの粗いスキルラベルは人間に解釈可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:45:26 GMT)
Deepfake Text Detection in the Wild [82.7] 大規模言語モデル(LLM)は人間レベルのテキスト生成を実現し、効果的なAI生成テキスト検出の必要性を強調している。
我々は、異なるLLMによって生成される多様な人文やテキストからテキストを収集することで、包括的なテストベッドを構築する。
問題にもかかわらず、トップパフォーマンス検出器は、新しいLCMによって生成された86.54%のドメイン外のテキストを識別することができ、アプリケーションシナリオの実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:47:00 GMT)
MathBench: Evaluating the Theory and Application Proficiency of LLMs with a Hierarchical Mathematics Benchmark [82.6] MathBenchは、大規模言語モデルの数学的能力を厳格に評価する新しいベンチマークである。
MathBenchは幅広い数学の分野にまたがっており、理論的な理解と実践的な問題解決のスキルの両方を詳細に評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:52:29 GMT)
Evolving Storytelling: Benchmarks and Methods for New Character Customization with Diffusion Models [79.2] ニューエピソード・ベンチマークを導入し、新しいキャラクターで新しいストーリーを生成する際の生成モデルの適応性を評価する。
EpicEvoは,新しいキャラクタをシームレスに統合した単一ストーリーで,拡散に基づくビジュアルストーリー生成モデルをカスタマイズする手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:54:03 GMT)
Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey [73.7] オブジェクトポーズ推定は、拡張現実やロボット工学の幅広い応用において、基本的なコンピュータビジョン問題である。
ディープラーニングに基づくオブジェクトポーズ推定の最近の進歩は、問題の3つの定式化、すなわち、インスタンスレベル、カテゴリレベル、見えないオブジェクトポーズ推定を全てカバーしている。
この調査は、主要な課題を特定し、その長所と短所と共に傾向をレビューし、将来の研究への有望な方向性を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:46:31 GMT)
A Novel Cartography-Based Curriculum Learning Method Applied on RoNLI: The First Romanian Natural Language Inference Corpus [71.8] 自然言語推論は自然言語理解のプロキシである。
ルーマニア語のNLIコーパスは公開されていない。
58Kの訓練文対からなるルーマニア初のNLIコーパス(RoNLI)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:41:15 GMT)
MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision? [70.6] 状態空間モデル(SSM)のRNNライクなトークンミキサーを備えたアーキテクチャであるMambaが最近導入され、注意機構の2次複雑さに対処した。
本論文は,マンバが長周期および自己回帰特性を有するタスクに理想的に適していることを概念的に結論づける。
我々は,コアトークンミキサーであるSSMを除去しながら,Mambaブロックを積み重ねることで,MambaOutという名前の一連のモデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:36:21 GMT)
DreamPropeller: Supercharge Text-to-3D Generation with Parallel Sampling [69.8] そこで我々はDreamPropellerを提案する。DreamPropellerは、既存のテキストから3D生成パイプラインの周囲を、スコアの蒸留に基づいてラップできる加速アルゴリズムである。
我々のフレームワークは、ODEパスを並列サンプリングする古典的なアルゴリズムであるPicardイテレーションを一般化する。
提案アルゴリズムは, 並列計算をウォールクロック時間で処理し, 最大4.7倍の高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:53:32 GMT)
RulE: Knowledge Graph Reasoning with Rule Embedding [69.3] 我々は、論理ルールを活用してKG推論を強化する、textbfRulE(ルール埋め込みのためのスタンド)と呼ばれる原則的なフレームワークを提案する。
RulEは、既存の三重項と一階規則からルールの埋め込みを学習し、統一された埋め込み空間において、textbfentities、textbfrelations、textbflogical rulesを共同で表現する。
複数のベンチマークの結果、我々のモデルは既存の埋め込みベースのアプローチやルールベースのアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:21:40 GMT)
Teal: Learning-Accelerated Optimization of WAN Traffic Engineering [68.8] 本稿では,GPUの並列処理能力を活用してTE制御を高速化する学習型TEアルゴリズムTealを提案する。
問題スケールの削減と学習のトラクタビリティ向上のために,Tealはマルチエージェント強化学習(RL)アルゴリズムを用いて,各トラフィック要求を独立に割り当てる。
他のTE加速方式と比較して、Tealは需要を6～32%増やし、197～625倍のスピードアップを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:49:22 GMT)
STYLE: Improving Domain Transferability of Asking Clarification Questions in Large Language Model Powered Conversational Agents [67.1] LLMに基づく明確化戦略は、ポストホックな方法で様々なドメインへの迅速な移行を特徴とする。
既存の手法では、様々な領域にまたがる一大戦略が作成され、検索の有効性が制限される傾向にある。
本稿では,ドメイン転送性を効果的に実現するために,Styleと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:28:25 GMT)
AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.6] AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
豊富な構文ツール、組み込みエージェントとサービス機能、アプリケーションのデモとユーティリティモニタのためのユーザフレンドリなインターフェース、ゼロコードプログラミングワークステーション、自動プロンプトチューニング機構により、開発とデプロイメントの両方の障壁は大幅に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:01:08 GMT)
Learnability with Time-Sharing Computational Resource Concerns [65.3] 本稿では,学習理論における計算資源の影響を考慮した理論的枠組みを提案する。
このフレームワークは、入ってくるデータストリームが潜在的に無限であるようなストリーム学習に自然に適用できる。
これはまた、インテリジェントなスーパーコンピュータオペレーティングシステムの設計に対する理論的視点を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:43:40 GMT)
Merging Facts, Crafting Fallacies: Evaluating the Contradictory Nature of Aggregated Factual Claims in Long-Form Generations [63.9] FActScoreや引用リコールなどの既存の事実精度指標は,非事実項の事実性を適切に評価できないことを示す。
我々は、曖昧なエンティティを持つコンテンツに特化して設計された拡張メトリックD-FActScoreを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:16:38 GMT)
CLAMBER: A Benchmark of Identifying and Clarifying Ambiguous Information Needs in Large Language Models [60.6] 大規模言語モデル(LLM)を評価するベンチマークであるCLAMBERを紹介する。
分類を基盤として12Kの高品質なデータを構築し, 市販のLCMの強度, 弱点, 潜在的なリスクを評価する。
本研究は, あいまいなユーザクエリの特定と明確化において, 現在のLCMの実用性に限界があることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:34:01 GMT)
LSEnet: Lorentz Structural Entropy Neural Network for Deep Graph Clustering [59.9] グラフクラスタリングは機械学習の基本的な問題である。
近年、ディープラーニング手法は最先端の成果を達成しているが、事前に定義されたクラスタ番号なしでは動作できない。
本稿では,グラフ情報理論の新たな視点からこの問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:46:41 GMT)
Boosting Fair Classifier Generalization through Adaptive Priority Reweighing [59.8] より優れた一般化性を持つ性能向上フェアアルゴリズムが必要である。
本稿では,トレーニングデータとテストデータ間の分散シフトがモデル一般化性に与える影響を解消する適応的リライジング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:03:02 GMT)
MirrorGaussian: Reflecting 3D Gaussians for Reconstructing Mirror Reflections [58.0] MirrorGaussian は 3D Gaussian Splatting に基づくリアルタイムレンダリングによるミラーシーン再構築手法である。
本稿では,現実の3Dガウスと鏡面の両面の微分を可能にする直感的なデュアルレンダリング戦略を提案する。
我々の手法は既存の手法よりも優れており、最先端の結果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:58:03 GMT)
FedCAda: Adaptive Client-Side Optimization for Accelerated and Stable Federated Learning [57.4] フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアント間の機械学習モデルの協調トレーニングにおいて、顕著なアプローチとして登場した。
我々は,この課題に対処するために設計された,革新的なクライアント適応アルゴリズムであるFedCAdaを紹介する。
我々はFedCAdaが適応性、収束性、安定性、全体的な性能の点で最先端の手法より優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:12:33 GMT)
Aurora: A Foundation Model of the Atmosphere [57.0] 我々はAuroraを紹介します。Auroraは、100万時間以上の多様な気象および気候データに基づいてトレーニングされた大気の大規模な基礎モデルです。
オーロラは1分以内に5日間の大気汚染予測と10日間の高解像度気象予測を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:45:18 GMT)
Hyperloop: A Cybersecurity Perspective [56.8] ハイパーループエコシステムのさまざまなコンポーネント間の相互接続におけるサイバーセキュリティの課題について、初めて分析する。
インフラ管理のアプローチとそのセキュリティ問題について検討する。
ハイパーループ設計の安全性に対する対策と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:20:58 GMT)
Text-to-Song: Towards Controllable Music Generation Incorporating Vocals and Accompaniment [56.0] ボーカルと伴奏の両方を組み込んだテキスト・ツー・サング・シンセサイザーという新しいタスクを提案する。
我々は,歌唱音声合成 (SVS) とV2A合成 (V2A) を組み合わせた2段階音声合成法であるメロディストを開発した。
評価結果は,メロディストが同等の品質とスタイルの整合性で楽曲を合成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:50:36 GMT)
Improving Diffusion Models for Inverse Problems using Manifold Constraints [55.9] 我々は,現在の解法がデータ多様体からサンプルパスを逸脱し,エラーが蓄積することを示す。
この問題に対処するため、多様体の制約に着想を得た追加の補正項を提案する。
本手法は理論上も経験上も従来の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:05:20 GMT)
BEVTrack: A Simple and Strong Baseline for 3D Single Object Tracking in Bird's-Eye View [55.3] 3Dシングルオブジェクトトラッキング(SOT)はコンピュータビジョンの基本課題であり、自律運転のようなアプリケーションに不可欠なことを証明している。
本稿では,単純で効果的なベースライン手法であるBEVTrackを提案する。
Bird's-Eye View (BEV) における目標運動を推定して追跡を行うことにより、BEVTrackは、ネットワーク設計、トレーニング目標、トラッキングパイプラインなど、様々な側面から驚くほどの単純さを示しながら、優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:30:24 GMT)
Out-of-Distribution Detection with a Single Unconditional Diffusion Model [54.2] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、異常サンプルを特定しようとする機械学習において重要なタスクである。
従来、教師なし手法はOOD検出に深い生成モデルを用いていた。
本稿では,単一汎用モデルが多様なタスクに対してOOD検出を行うことができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:54:03 GMT)
Fast Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction from Multi-View Stereo [54.0] MVSGaussianは、Multi-View Stereo(MVS)から導かれる新しい一般化可能な3次元ガウス表現手法である。
MVSGaussianは、シーンごとにより良い合成品質でリアルタイムレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:59:30 GMT)
An Analysis of Quantile Temporal-Difference Learning [53.4] 量子時間差学習(QTD)は、強化学習の大規模応用において重要な要素であることが証明されている。
古典的なTD学習とは異なり、QTD更新は縮小写像を近似せず、非常に非線形であり、複数の固定点を持つ。
本稿では,確率 1 の動的プログラミング手順の関連ファミリの固定点への収束の証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:03:58 GMT)
GAN-GRID: A Novel Generative Attack on Smart Grid Stability Prediction [53.2] 我々は,現実の制約に合わせたスマートグリッドの安定性予測システムを対象とした,新たな敵攻撃GAN-GRIDを提案する。
以上の結果から,データやモデル知識を欠いた,安定度モデルのみに武装した敵が,攻撃成功率0.99の安定度でデータを作成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:43:46 GMT)
(Perhaps) Beyond Human Translation: Harnessing Multi-Agent Collaboration for Translating Ultra-Long Literary Texts [52.2] 本稿では,大言語モデル(LLM)をベースとした多エージェントフレームワークを,TransAgentsという企業として実装した。
本システムの有効性を評価するため,モノリンガル・ヒューマン・プライス(MHP)とバイリンガル・LLM・プライス(BLP)の2つの革新的な評価戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:55:08 GMT)
Toward Deep Drum Source Separation [52.0] 本稿では,独立した単一構造ドラムステムの大規模オーディオデータセットであるStemGMDを紹介する。
合計1224時間、StemGMDはドラムのオーディオデータセットとしてこれまでで最大である。
我々は、StemGMDを利用して、新しいディープドラムソース分離モデルであるLarsNetを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:30:25 GMT)
Understanding crypter-as-a-service in a popular underground marketplace [51.3] Cryptersは、ターゲットバイナリを変換することで、アンチウイルス(AV)アプリケーションからの検出を回避できるソフトウェアの一部です。
シークレット・アズ・ア・サービスモデルは,検出機構の高度化に対応して人気を博している。
本論文は,シークレット・アズ・ア・サービスに特化したオンライン地下市場に関する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:35:39 GMT)
Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems [50.9] 我々は、後方サンプリングの近似により、雑音(非線形)逆問題に対処するために拡散解法を拡張した。
本手法は,拡散モデルが様々な計測ノイズ統計を組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:23:45 GMT)
View-Consistent 3D Editing with Gaussian Splatting [50.6] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3D編集に革命をもたらした。
現在、拡散ベースの2D編集モデルを用いて、マルチビューレンダリング画像を修正し、3DGSモデルの編集をガイドしている。
画像編集プロセスに3DGSをシームレスに組み込む新しいフレームワークであるView-Consistent Editing (VcEdit)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:13:18 GMT)
Emergent Majorana metal from a chiral spin liquid [50.6] 反強磁性キタエフモデルにおける中間ギャップレススピン液体相(IGP)の出現を説明する新しいメカニズムを提案する。
マヨラナスペクトル関数は無限射影ペア状態(iPEPS)のエンツァッツによって得られる動的スピンと二量相関を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:00:01 GMT)
Reindex-Then-Adapt: Improving Large Language Models for Conversational Recommendation [50.2] 大規模言語モデル(LLM)は、会話レコメンデーションシステムに革命をもたらしている。
本稿では,マルチトークンのタイトルを単一トークンに変換するReindex-Then-Adapt(RTA)フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,3つの対話推薦データセットの精度向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:37:55 GMT)
Analytical Correlation in the H$_{2}$ Molecule from the Independent Atom Ansatz [49.2] 全エネルギー関数はH-H結合を正しく解離させ、強い結合計算コストでの実験に対して0.002$rA$, 0.19 eV, 13 cm-1$の絶対誤差を与える。
化学結合の形成は、準直交原子状態のハイトラー・ロンドン共鳴によるもので、その結合の運動エネルギーや電荷蓄積に寄与しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:21:42 GMT)
SEMv3: A Fast and Robust Approach to Table Separation Line Detection [48.8] テーブル構造認識(TSR)は、テーブル固有の構造を入力画像から解析することを目的としている。
スプリット・アンド・マージ(Split-and-merge)パラダイムは、テーブル分離線検出が不可欠であるテーブル構造を解析するための重要なアプローチである。
本稿では, SEMv3 (Split, Embed, Merge) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:13:46 GMT)
Robust Semi-supervised Learning by Wisely Leveraging Open-set Data [48.7] Open-set Semi-supervised Learning (OSSL)は、ラベル付けされていないデータはラベル付けされていないクラスから来る可能性がある、という現実的な設定を持っている。
Wese Open-set Semi-supervised Learning (WiseOpen) は、モデルのトレーニングにオープンセットデータを選択的に活用する汎用OSSLフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:37:48 GMT)
Seeing a Rose in Five Thousand Ways [48.4] バラは内在的であり、幾何学、テクスチャ、およびその対象カテゴリーに特有の物質が分布する。
我々は、一つの画像からそのような物体の内在を捉えることを学習する生成モデルを構築した。
提案手法は,本質的な画像分解,形状と画像生成,ビュー合成,ライティングなど,複数のダウンストリームタスクにおいて優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:50:51 GMT)
"Set It Up!": Functional Object Arrangement with Compositional Generative Models [48.2] 未特定命令の解釈を学習するためのフレームワークであるSetItUpを導入する。
研究デスク,ダイニングテーブル,コーヒーテーブルからなるデータセット上で,我々のフレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:06:33 GMT)
Position-Guided Prompt Learning for Anomaly Detection in Chest X-Rays [46.8] 胸部X線異常検出は重要な課題である。
近年,多数の医用画像に基づいて事前トレーニングされたCLIPベースの手法は,ゼロ/フェーショットダウンストリームタスクにおいて顕著な性能を示した。
凍結したCLIPモデルにタスクデータを適応させる位置誘導型プロンプト学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:11:41 GMT)
ViViD: Video Virtual Try-on using Diffusion Models [46.7] Video Virtual try-onは、服のアイテムを対象者のビデオに転送することを目的としている。
これまでのビデオベースの試行錯誤ソリューションは、視力の低い結果とぼやけた結果しか生成できない。
ビデオ仮想トライオンの課題に対処するために,強力な拡散モデルを用いた新しいフレームワークViViDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:28:22 GMT)
HENet: Hybrid Encoding for End-to-end Multi-task 3D Perception from Multi-view Cameras [45.7] 本稿では,マルチタスク3次元知覚のためのHENetというエンドツーエンドフレームワークを提案する。
具体的には,短期フレーム用大画像エンコーダと長期フレーム用小画像エンコーダを用いたハイブリッド画像エンコーダを提案する。
各認識タスクの特徴により、異なるグリッドサイズのBEV機能、独立したBEVエンコーダ、タスクデコーダを異なるタスクに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:52:00 GMT)
Robust Self-Tuning Data Association for Geo-Referencing Using Lane Markings [44.5] 本稿では,データアソシエーションにおけるあいまいさを解消するための完全なパイプラインを提案する。
その中核は、測定のエントロピーに応じて探索領域に適応する堅牢な自己調整データアソシエーションである。
ドイツ・カールスルーエ市周辺の都市・農村のシナリオを実データとして評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:37:02 GMT)
Scrutinize What We Ignore: Reining Task Representation Shift In Context-Based Offline Meta Reinforcement Learning [44.5] オフラインメタ強化学習(OMRL)は、相互作用回避と強力な一般化性能のための有望なアプローチとして登場した。
従来の文脈に基づくアプローチは、タスクとタスク表現(I(Z;M)$)の間の相互情報の最大化が改善につながるという直感に依存していた。
タスク表現のシフトを抑えることで、単調なパフォーマンス向上を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:14:26 GMT)
Towards Principled Evaluations of Sparse Autoencoders for Interpretability and Control [43.9] 本稿では,特定のタスクの文脈における特徴辞書を評価するためのフレームワークを提案する。
まず,教師付き辞書は,タスクにおけるモデル計算の近似,制御,解釈性に優れることを示す。
GPT-2 Small を用いた間接オブジェクト識別(IOI)タスクに適用し,IOI や OpenWebText のデータセットで訓練したスパースオートエンコーダ (SAE) を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:46:14 GMT)
FashionEngine: Interactive 3D Human Generation and Editing via Multimodal Controls [42.9] FashionEngineは、自然言語、視覚認識、手描きスケッチなどのユーザフレンドリーなマルチモーダルコントロールを通じて、3Dデジタル人間を作成する。
事前学習された3次元人体拡散モデルは、2次元画像トレーニングデータからセマンティックUV潜在空間内の3次元人間をモデル化する。
大規模な実験は、条件生成/編集タスクに対するFashionEngineの最先端のパフォーマンスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:25:00 GMT)
A General Theory for Compositional Generalization [42.8] 構成一般化は、慣れ親しんだ概念の斬新な組み合わせを理解する能力を具現化したものである。
既存の理論はしばしばタスク固有の仮定に依存し、CGの包括的な理解を制限している。
本稿では、CG問題に対する一般的な理論を提案し、タスク固有のシナリオの下での事前定理と組み合わせることで、CGの包括的理解につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:01:43 GMT)
Selective Annotation via Data Allocation: These Data Should Be Triaged to Experts for Annotation Rather Than the Model [42.7] 我々は、SANTと呼ばれる選択的なアノテーションフレームワークを提案する。
提案した誤り認識トリアージと二重み付け機構により、トリアージ・ツー・ヒューマンデータとトリアージ・ツー・モデルデータの両方を効果的に活用する。
実験の結果、SANTは他のベースラインを一貫して上回り、専門家とモデルワーカーの両方にデータの適切な割り当てを通じて高品質なアノテーションをもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:52:05 GMT)
Hierarchical Training of Deep Neural Networks Using Early Exiting [42.2] 深層ニューラルネットワークは、ビジョンタスクに最先端の精度を提供するが、トレーニングにはかなりのリソースを必要とする。
ディープニューラルネットワークは、データを取得するエッジデバイスから遠く離れたクラウドサーバでトレーニングされる。
本研究では,エッジワーカとクラウドワーカの分割アーキテクチャにおける早期出口を用いた,深層ニューラルネットワークの階層的学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:18:42 GMT)
Pre-Training on Large-Scale Generated Docking Conformations with HelixDock to Unlock the Potential of Protein-ligand Structure Prediction Models [42.2] 本研究では,大規模ドッキングコンフォーメーションの事前学習により,優れた性能を有するタンパク質リガンド構造予測モデルが得られることを示す。
提案モデルであるHelixDockは,物理ベースのドッキングツールによってカプセル化された物理知識を,事前学習期間中に取得することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:05:23 GMT)
SIAM: A Simple Alternating Mixer for Video Prediction [42.0] 以前のフレームから将来のフレームを予測するビデオは、自律運転や天気予報といった幅広い応用がある。
我々は、これらの機能を統一エンコーダデコーダフレームワークで明示的にモデル化し、新しい簡易性(SIAM)を提案する。
SIAMは、空間的、時間的、時間的特徴をモデル化できる交互混合(Da)ブロックの設計にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:46:02 GMT)
Adapting Large Multimodal Models to Distribution Shifts: The Role of In-Context Learning [41.6] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、自然分布シフトに対して非常に堅牢である。
それにもかかわらず、特に医療のような専門分野において、ドメイン固有の適応は依然として必要である。
本研究は,LMMの適応性向上のための効果的な代替手段として,文脈内学習(ICL)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:59:21 GMT)
Marabou 2.0: A Versatile Formal Analyzer of Neural Networks [41.4] ツールのアーキテクチャ設計について議論し、最初のリリース以降に導入された主要な機能とコンポーネントを強調します。
本稿では,ニューラルネットワークの形式解析のためのMarabouフレームワークのバージョン2.0の包括的システム記述として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:52:05 GMT)
Multi-speaker Text-to-speech Training with Speaker Anonymized Data [40.7] 話者匿名化(SA)を行ったデータを用いたマルチ話者テキスト音声(TTS)モデルの訓練について検討する。
2つの信号処理ベースと3つのディープニューラルネットワークベースSAメソッドを使用して、マルチスピーカーTSデータセットであるVCTKを匿名化した。
我々は、匿名化されたトレーニングデータと、これらのデータを用いてトレーニングされた下流TSモデルの性能を評価するために、広範囲な客観的および主観的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:55:44 GMT)
On the Communication Complexity of Decentralized Bilevel Optimization [40.5] 異種環境下での分散二段階勾配降下アルゴリズムを開発した。
我々の知る限りでは、これは不均一な条件下でこれらの理論結果を達成する最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:29:06 GMT)
A Vision on Open Science for the Evolution of Software Engineering Research and Practice [40.1] オープンサイエンスは、研究におけるオープンネスとコラボレーションを促進することを目的としており、科学と社会のより重要な影響をもたらす。
Open Scienceの実践にはいくつかの課題が伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:51:23 GMT)
A Multi-Modal Explainability Approach for Human-Aware Robots in Multi-Party Conversation [39.9] 本稿では,従来のSOTAと比較して性能が向上したアドレス推定モデルを提案する。
また、上記のアーキテクチャに説明可能性と透明性を組み込むいくつかの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:09:32 GMT)
Digital-Analog Counterdiabatic Quantum Optimization with Trapped Ions [38.7] 本稿では,最適化問題に適した反断熱量子力学の,ハードウェア固有の問題依存型ディジタルアナログ量子アルゴリズムを提案する。
アナログブロックとデジタルステップの最適構成は、純粋にデジタルアプローチに比べて回路深さが大幅に減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:38:32 GMT)
Incubating Text Classifiers Following User Instruction with Nothing but LLM [37.9] 任意のクラス定義(ユーザ・インストラクション)を与えられたテキスト分類データを生成するフレームワークを提案する。
提案したインキュベータは、複雑で相互に依存したクラスを処理できる最初のフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:42:53 GMT)
Generating with Confidence: Uncertainty Quantification for Black-box Large Language Models [37.6] 自然言語生成(NLG)に特化した大規模言語モデル(LLM)が,最近,有望な機能を示すようになった。
我々は、信頼できない結果が無視されるか、さらなる評価のために得られるような、選択的なNLG*に適用し、いくつかの信頼/不確実性対策を提案し、比較する。
その結果, セマンティックな分散の簡易な測定は, LLM応答の質の信頼性を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:53:36 GMT)
Your Code Secret Belongs to Me: Neural Code Completion Tools Can Memorize Hard-Coded Credentials [37.4] 本稿では,HCR(Hard-coded Credential Revealer)と呼ばれる評価ツールを提案する。
HCRはGitHubのコードファイルに基づいてテストプロンプトを構築し、NCCTの記憶現象を明らかにする。
その結果、NCCTはトレーニングデータの正確な部分を返すだけでなく、必然的に追加の秘密文字列をリークできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:27:37 GMT)
You Only Look at Screens: Multimodal Chain-of-Action Agents [37.1] Auto-GUIは、インターフェースと直接対話するマルチモーダルソリューションである。
そこで本研究では,エージェントが実行すべきアクションを決定するためのチェーン・オブ・アクション手法を提案する。
我々は,30$Kのユニークな命令を持つ新しいデバイス制御ベンチマークAITWに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:40:51 GMT)
CT-Eval: Benchmarking Chinese Text-to-Table Performance in Large Language Models [36.8] 既存のテキスト・ツー・テーブルのデータセットは典型的には英語を指向する。
大規模言語モデル(LLM)は、多言語設定における一般的なタスクソルバとして大きな成功を収めている。
本研究は,中国語のテキスト・ツー・テーブル・データセットであるCT-Evalを用いてLCMのベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:58:02 GMT)
MM-Retinal: Knowledge-Enhanced Foundational Pretraining with Fundus Image-Text Expertise [36.8] MM-Retinalは、専門的な基礎図書から収集した高品質の画像テキストペアを含むマルチモーダルデータセットである。
本稿では,KeepFITと呼ばれるFundus Image-Textの専門知識を取り入れた,知識強化型基礎事前学習モデルを提案する。
提案するファウンデーションモデルは、6つの未知の下流タスクにまたがる最先端のパフォーマンスを実現し、ゼロショットおよび少数ショットシナリオにおいて優れた一般化能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:23:56 GMT)
Special Characters Attack: Toward Scalable Training Data Extraction From Large Language Models [36.6] 特定の特殊文字またはそれらと英語の文字の組み合わせがより強いメモリトリガーであり、より深刻なデータ漏洩を引き起こすことを示す。
トレーニングデータ漏洩を誘発する簡易かつ効果的な特殊文字攻撃(SCA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:40:03 GMT)
Configurable Mirror Descent: Towards a Unification of Decision Making [36.4] 特定の意思決定問題に対処する様々な方法が提案されている。
特定のカテゴリーでの成功にもかかわらず、これらの手法は通常独立して進化し、他のカテゴリに一般化することができない。
本研究は,3つの主要なコントリビューションでこの問題に対処するための予備的試みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:10:22 GMT)
TrimCaching: Parameter-sharing AI Model Caching in Wireless Edge Networks [36.4] 次世代のモバイルネットワークは、エンドユーザへの高速なAIモデルダウンロードを容易にすることが期待されている。
エッジサーバにモデルをキャッシュすることで、モバイルネットワークは、低レイテンシでエンドユーザにモデルを配信することができる。
我々はパラメータ共有モデルキャッシング(TrimCaching)と呼ばれる新しいモデル配置方式を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:44:52 GMT)
Large Language Models as Hyper-Heuristics for Combinatorial Optimization [35.4] 本稿では,言語ハイパーヒューリスティックス(LHHs)について紹介する。
本稿では、白空間を効率的に探索するための進化的探索と、空間内の言語的勾配を提供する反射の新たな統合であるReEvoについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:53:34 GMT)
Using Natural Language Explanations to Improve Robustness of In-context Learning [35.2] 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習(ICL)を通じて多くのタスクを抽出できる
自然言語説明法(NLE)によるICLの強化は,敵対的データセット上でのLLMの堅牢性を向上させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:24:58 GMT)
Differentially Private Federated Learning: A Systematic Review [35.1] 本稿では,様々な差分プライバシモデルとシナリオの定義と保証に基づく,差分私的フェデレーション学習の新しい分類法を提案する。
本研究は,プライバシ保護フェデレーション学習に関する貴重な知見を提供し,今後の研究に向けた実践的方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:10:54 GMT)
Contactless Polysomnography: What Radio Waves Tell Us about Sleep [34.7] 本研究では、睡眠中の人から反射される電波からの睡眠と夜間呼吸を受動的にモニタリングする高度な機械学習アルゴリズムを開発した。
睡眠時無呼吸(AUROC=0.88)を検知し,睡眠時無呼吸を検知した。
このモデルは、睡眠段階と、神経、精神医学、循環器、免疫疾患を含む様々な疾患の間の情報的相互作用を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:41:21 GMT)
Continual Deep Reinforcement Learning for Decentralized Satellite Routing [34.7] 本稿では, 連続的深部強化学習(DRL)に基づく低地球軌道衛星コンステレーションにおける分散ルーティングの完全な解を提案する。
我々は、各衛星が独立した意思決定エージェントとして機能するマルチエージェントアプローチに従う。
我々のソリューションは混雑条件に順応し、ロードの少ない経路を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:12:36 GMT)
Resfusion: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Image Restoration Based on Prior Residual Noise [34.7] 微分拡散モデルの研究は、画像復元の分野への応用を拡大した。
本稿では,残余項を拡散前進過程に組み込むフレームワークであるResfusionを提案する。
Resfusionは, ISTDデータセット, LOLデータセット, Raindropデータセットに対して, わずか5つのサンプリングステップで競合性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:15:39 GMT)
Continual Learning of Diffusion Models with Generative Distillation [34.5] 拡散モデルは画像合成における最先端性能を達成する強力な生成モデルである。
本稿では,拡散モデルの全逆過程を除去する生成蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:08:43 GMT)
Energy-Efficient Federated Edge Learning with Streaming Data: A Lyapunov Optimization Approach [34.0] 本研究では,長期エネルギー制約下でのデータ到着や資源の可利用性に固有のランダム性に対処する動的スケジューリングと資源割当アルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムは, デバイススケジューリング, 計算容量調整, 帯域幅の割り当ておよび各ラウンドの送信電力を適応的に決定する。
本手法の有効性をシミュレーションにより検証し,ベースライン方式と比較して学習性能とエネルギー効率が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:13:22 GMT)
Asymptotic theory of in-context learning by linear attention [33.5] インコンテキスト学習はトランスフォーマーの成功の土台である。
ICLを成功させるためには、必要なサンプルの複雑さ、事前学習タスクの多様性、コンテキストの長さに関する質問は未解決のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:24:24 GMT)
Efficient Multi-agent Reinforcement Learning by Planning [33.5] マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムは、大規模意思決定タスクの解決において、目覚ましいブレークスルーを達成している。
既存のMARLアルゴリズムの多くはモデルフリーであり、サンプル効率を制限し、より困難なシナリオでの適用を妨げている。
政策探索のための集中型モデルとモンテカルロ木探索(MCTS)を組み合わせたMAZeroアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:36:02 GMT)
Adaptive Batch Normalization Networks for Adversarial Robustness [33.1] 敵防衛訓練(Adversarial Training、AT)は、現代の敵防衛の標準的基盤である。
テスト時間領域適応の最近の進歩に触発された適応バッチ正規化ネットワーク(ABNN)を提案する。
ABNNは、デジタルおよび物理的に実現可能な攻撃に対する敵の堅牢性を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:58:53 GMT)
Joint Identity Verification and Pose Alignment for Partial Fingerprints [33.1] 本稿では,部分指紋ペアの同時識別とポーズアライメントの手法を提案する。
本手法は,部分的指紋認証と相対的ポーズ推定の両方において,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:27:49 GMT)
CoRaiS: Lightweight Real-Time Scheduler for Multi-Edge Cooperative Computing [33.0] 複数のエッジの制約されたリソースを強力なリソースプールに結合するマルチエッジ協調コンピューティングは、大きな利益をもたらす可能性がある。
しかし、大量の異種資源の構成とスケジューリング戦略の欠如により、マルチエッジコンピューティングシステムのモデリングと協調が特に複雑になる。
本稿では、まず、複雑なハードウェア構成を保護し、異種エッジで異なるサービス機能を再定義するシステムレベルの状態評価モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:38:18 GMT)
Rethinking Overlooked Aspects in Vision-Language Models [32.5] 近年の視覚言語モデル(LVLM)の進歩は顕著である。
最近の研究は、モデルの性能を向上させるために、事前学習と指導のチューニングデータの導入に重点を置いている。
本稿では,事前学習におけるデータ効率の非無視的な側面と,トレーニングデータセットの選択過程について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:53:41 GMT)
Large Language Models for Medicine: A Survey [31.7] 大規模言語モデル(LLM)は、デジタル経済のデジタルインテリジェンスにおける課題に対処するために開発された。
本稿では,医療用LLMの要件と応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:32:26 GMT)
A New Baseline Assumption of Integated Gradients Based on Shaply value [31.2] 統合グラディエンス(IG)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の入力特徴に予測をマッピングする技術である。
単一のベースラインを利用する標準的なアプローチは、しばしば不十分であり、複数のベースラインの必要性を招きかねない。
そこで本研究では,Shapley値プロセスに比例サンプリングを用いたShapley Integrated Gradients (SIG) と呼ばれる新しいベースライン手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:44:46 GMT)
Natural Language Interfaces for Tabular Data Querying and Visualization: A Survey [30.8] 大規模言語モデル(LLM)の台頭はこの分野をさらに進歩させ、自然言語処理技術のための新たな道を開いた。
本稿では,これらのインターフェースの基礎となる基本概念と技術を紹介し,セマンティック解析に特に重点を置いている。
この中には、LSMの影響を深く掘り下げ、その強み、制限、将来の改善の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:45:37 GMT)
SPAN: Learning Similarity between Scene Graphs and Images with Transformers [29.6] 本稿では,シーングラフと画像の類似性を計測するScene graPh-imAge coNtrastive learning framework, SPANを提案する。
本稿では,シーングラフを構造的エンコーディングを伴うシーケンスに変換する新しいグラフシリアライズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:03:47 GMT)
Evaluating and Modeling Social Intelligence: A Comparative Study of Human and AI Capabilities [29.2] 本研究では,人間の認知の最も顕著な側面の一つである社会的知性を評価するためのベンチマークを紹介する。
我々は、社会力学の総合的理論枠組みを開発し、逆推論(IR)と逆逆計画(IIP)の2つの評価タスクを導入した。
大規模な実験と分析の結果、人間は最新のGPTモデルを上回る性能、ゼロショット学習、ワンショット一般化、マルチモダリティへの適応性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:34:48 GMT)
API-BLEND: A Comprehensive Corpora for Training and Benchmarking API LLMs [28.8] 既存のデータセットを特定し、キュレーションし、変換するタスクに重点を置いています。
ツール拡張LDMのトレーニングと体系的なテストを行うための大規模なコーパスであるAPI-BLENDを紹介する。
トレーニングとベンチマークの両方の目的で,API-BLENDデータセットの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:52:31 GMT)
Exploration and Anti-Exploration with Distributional Random Network Distillation [28.7] 本稿では,Random Network Distillation (RND)アルゴリズムにおける「結合不整合」問題について述べる。
この問題に対処するために、RNDの派生である分布式RND(DRND)を導入する。
本手法は,計算オーバーヘッドの増大を伴わずに,不整合問題を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:12:21 GMT)
Realistic Evaluation of Toxicity in Large Language Models [28.6] 大規模言語モデル(LLM)は、私たちの専門的および日常生活に不可欠なものになっています。
膨大な量のデータに膨大な多様な知識を与えると、避けられない毒性と偏見に晒される。
本稿では,手作業によるプロンプトを含むToroughly Engineered Toxicityデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:27:37 GMT)
An Urban Water Extraction Method Combining Deep Learning and Google Earth Engine [28.2] 本研究では,Google Earth Engine (GEE) とマルチスケール畳み込みニューラルネットワーク (MSCNN) を組み合わせてランドサット画像から都市水を抽出する手法を提案する。
オンライン予測(OTOP)は、GEEとCNNのそれぞれの利点をフルに活用し、GEE上でのディープラーニング手法の使用をより柔軟にする。
OTOPは特に、都市化の背景にある大規模・長期の都市水変化検出の研究に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:18:19 GMT)
PolygloToxicityPrompts: Multilingual Evaluation of Neural Toxic Degeneration in Large Language Models [28.0] 既存の毒性ベンチマークは圧倒的に英語に焦点を当てている。
PTP(PolygloToxicity Prompts)は、17言語にまたがる自然発生プロンプト425Kの大規模多言語毒性評価ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:07:47 GMT)
Text-to-Vector Generation with Neural Path Representation [27.9] 本稿では,シーケンスと画像の両モードから経路潜在空間を学習するニューラルパス表現を提案する。
第1段階では、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルにより、複雑なベクトルグラフィックスの初期生成が導かれる。
第2段階では、レイヤワイズ画像ベクトル化戦略を用いてグラフィクスを洗練し、より明確な要素と構造を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:56:35 GMT)
BioCoder: A Benchmark for Bioinformatics Code Generation with Large Language Models [27.8] バイオインフォマティクス固有のコードを生成する際に,大規模言語モデル(LLM)を評価するために開発されたベンチマークであるBioCoderを提案する。
BioCoderは、ファイル間の依存関係、クラス宣言、グローバル変数を含む、フィールドの大部分にまたがる。
本報告では, 包含コード全体の網羅範囲がバイオインフォマティクス計算の完全なスペクトルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:19:13 GMT)
Extracting Essential and Disentangled Knowledge for Recommendation Enhancement [27.6] 次に、パラメトリックな知識ベースを通じて古いデータを記憶し、膨大な量の生データをモデルパラメータに圧縮する。
本質的な原理は、入力をタスク関連情報をキャプチャする代表ベクトルに圧縮するのに役立つ。
アンタングル化原理は、格納された情報の冗長性を低減し、アンタングル化不変パターンのキャプチャにフォーカスする知識ベースをプッシュする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:24:45 GMT)
RNG: Reducing Multi-level Noise and Multi-grained Semantic Gap for Joint Multimodal Aspect-Sentiment Analysis [27.5] JMASA(Joint Multimodal Aspect-Sentiment Analysis)のための新しいフレームワークRNGを提案する。
具体的には、マルチレベルなモーダリティノイズとマルチレベルなセマンティックギャップを減らすために、3つの制約を設計する。
2つのデータセットの実験は、新しい最先端のパフォーマンスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:18:46 GMT)
PT43D: A Probabilistic Transformer for Generating 3D Shapes from Single Highly-Ambiguous RGB Images [26.9] RGB画像に条件付き3次元形状を生成するトランスフォーマーに基づく自己回帰モデルを提案する。
フィールド・オブ・ビュー・トランケーションのような現実的なシナリオを扱うために、シミュレーション画像と形状のトレーニングペアを作成します。
次に、入力画像から最も関連性の高い領域を効果的に識別し、形状生成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:49:13 GMT)
UniST: A Prompt-Empowered Universal Model for Urban Spatio-Temporal Prediction [26.7] 都市時間予測のためのユニバーサルモデルUniSTを提案する。
i) 多様な時間的データ特性に対する柔軟性, (ii) 効果的な生成前訓練, (iii) 複雑な関係を捉える戦略により、UniSTが成功することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:18:47 GMT)
Intuitive Fine-Tuning: Towards Unifying SFT and RLHF into a Single Process [26.2] Supervised Fine-Tuning (SFT) と Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、事前トレーニング後の言語モデル(LM)の機能を強化するための2つのプロセスである。
Intuitive Fine-tuning (IFT)を導入し、SFTとRLHFを単一のプロセスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:23:28 GMT)
On the sample complexity of parameter estimation in logistic regression with normal design [26.1] 本稿では,ロジスティック回帰モデルのパラメータを与えられた$ell$エラーまで推定するサンプル複雑性について検討する。
試料の複雑性曲線は逆温度の点で2つの変化点を持ち, 低温, 中温, 高温状態を明確に分離することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:29:15 GMT)
Look, Listen, and Answer: Overcoming Biases for Audio-Visual Question Answering [25.6] AVQA(Audio-Visual Question Answering)は、複雑なマルチモーダル推論タスクである。
現在のアプローチでは、データセットのバイアスを過度に学習する傾向があり、結果として堅牢性が低下する。
本稿では,公開データセットのテストスプリット内での質問の表現と,分割された質問に対する分散シフトの導入という,新しいデータセットであるtextitMUSIC-AVQA-Rを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:45:35 GMT)
CaseGNN++: Graph Contrastive Learning for Legal Case Retrieval with Graph Augmentation [25.6] 法律ケース検索(LCR)は、特定のクエリケースに関連するケースを見つけることを目的とした、専門的な情報検索タスクである。
CaseGNN++は、エッジ情報とラベルデータを同時に利用してLCRモデルの潜在可能性を発見するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:16:52 GMT)
Decentralized Privacy Preservation for Critical Connections in Graphs [25.5] 本稿では,結合的なサブグラフ探索に基づいて,個々の参加者に対するエンティティ接続の重要情報を識別し,保護する問題について考察する。
要塞内のユーザ接続は、解放されると難読化され、ユーザに関する重要な情報を保護する。
分散ディファレンシャルプライバシ(DDP)メカニズムの下では、重要な接続が保護され、残りの接続が未飽和状態にある場合に、その応答が$(varepsilon, delta)$-DDPを満たすことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:22:21 GMT)
ARAIDA: Analogical Reasoning-Augmented Interactive Data Annotation [25.3] 自動アノテーションの精度を向上させるアナログ推論に基づくアプローチであるAraidaを提案する。
Araidaには、アノテーションモデルとk-nearest neighbors(KNN)モデルを動的にコーディネートするエラー認識統合戦略が含まれている。
平均すると、バニラのインタラクティブなデータアノテーション手法に比べて、人間の修正作業が11.02%削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:48:15 GMT)
Fennec: Fine-grained Language Model Evaluation and Correction Extended through Branching and Bridging [25.1] 我々は, bntextbfChing および bridging を用いて, textbfFine の粒度のtextbfEvaluatiotextbfN textbfExtended を実現するためのステップバイステップ評価フレームワーク textbfFennec を提案する。
評価モデルにより誘導される微粒化補正機能を用いて、複数のモデル応答を洗練し、MT-Bench上の1-2点の改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:47:22 GMT)
Draft & Verify: Lossless Large Language Model Acceleration via Self-Speculative Decoding [25.0] 本稿では,大規模言語モデルの高速化を目的とした新しい推論手法である自己推論復号法を提案する。
提案手法では、追加のニューラルネットワークトレーニングや、追加のメモリフットプリントを必要としない。
LLaMA-2とその変種によるベンチマークでは、最大1.99$times$まで高速化された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:37:20 GMT)
Tactics2D: A Highly Modular and Extensible Simulator for Driving Decision-making [24.8] 既存のシミュレータは、様々なシナリオや、交通参加者のためのインタラクティブな振る舞いモデルで不足することが多い。
Tactics2Dは、道路要素、交通規制、行動モデル、車両の物理シミュレーション、イベント検出機構を含む、交通シナリオ構築へのモジュラーアプローチを採用する。
ユーザは、パブリックデータセットとユーザによる実世界のデータの両方を活用することで、さまざまなシナリオで意思決定モデルを駆動するパフォーマンスを効果的に評価できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:13:53 GMT)
Can AI Relate: Testing Large Language Model Response for Mental Health Support [24.0] 大型言語モデル(LLM)はすでにニューヨーク・ラングーン、ダナ・ファーバー、NHSなどの病院システムで臨床使用のために試験されている。
本研究は、精神医療の自動化に向けて、LCM応答が有効かつ倫理的な道筋であるかどうかを判断するための評価枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:42:27 GMT)
DTLLM-VLT: Diverse Text Generation for Visual Language Tracking Based on LLM [23.6] Visual Language Tracking (VLT)は、指定されたオブジェクトの正確な追跡のために、ビデオから自然言語記述を統合することで、単一のオブジェクト追跡(SOT)を強化する。
ほとんどのVLTベンチマークは、単一の粒度で注釈付けされており、科学的ガイダンスを提供するための一貫性のあるセマンティックフレームワークが欠如している。
DTLLM-VLTは,環境の多様性を高めるために,多粒度テキストを自動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:01:01 GMT)
Towards Graph Contrastive Learning: A Survey and Beyond [23.1] グラフ上の自己教師型学習(SSL)が注目され、大きな進歩を遂げている。
SSLは、未ラベルのグラフデータから情報表現を生成する機械学習モデルを可能にする。
グラフコントラスト学習(GCL)は既存の文献では十分に研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:19:10 GMT)
CoLeaF: A Contrastive-Collaborative Learning Framework for Weakly Supervised Audio-Visual Video Parsing [23.1] 弱教師付き音声視覚ビデオ解析手法は,ビデオレベルラベルのみを用いて,可聴性のみ,可視性のみ,可視性のみ,可聴性のみを検出することを目的としている。
埋め込み空間におけるクロスモーダルコンテキストの統合を最適化する新しい学習フレームワークであるCoLeaFを提案する。
我々の実験は、CoLeaFがデータセット上で平均1.9%と2.4%のFスコアで最先端の結果を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:50:24 GMT)
Diffusion for World Modeling: Visual Details Matter in Atari [22.9] 拡散世界モデルで訓練された強化学習エージェントであるDIAMOND(DIffusion As a Model of eNvironment Dreams)を紹介する。
我々は,世界モデリングに適した拡散を実現する上で必要となる重要な設計選択を解析し,視覚的詳細の改善がエージェントの性能向上にどのように寄与するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 22:51:05 GMT)
Diff-IP2D: Diffusion-Based Hand-Object Interaction Prediction on Egocentric Videos [22.8] そこで我々は,Diff-IP2Dを提案する。
提案手法は,市販のメトリクスと新たに提案した評価プロトコルの両方において,最先端のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:57:51 GMT)
Language Models can Exploit Cross-Task In-context Learning for Data-Scarce Novel Tasks [22.7] LLM(Large Language Models)は、ICL(In-context Learning)機能によってNLPを変換した。
本稿では,予め定義されたタスクのラベル付き例から新しいタスクまで,LLMが一般化できるかどうかを検討する。
LLaMA-2 7Bは107%, LLaMA-2 13Bは18.6%, GPT3.5は3.2%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:35:36 GMT)
Images that Sound: Composing Images and Sounds on a Single Canvas [22.7] 自然画像と自然音声とを併用した分光図の合成が可能であることを示す。
我々のアプローチは単純でゼロショットであり、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージとテキスト・トゥ・スペクトログラム拡散モデルを利用する。
提案手法は,所望の音声プロンプトと一致したスペクトログラムを生成すると同時に,所望の映像プロンプトの視覚的外観を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:59:59 GMT)
StatAvg: Mitigating Data Heterogeneity in Federated Learning for Intrusion Detection Systems [22.3] フェデレートラーニング(FL)は、デバイスが生データを第三者に公開することなく、共同で機械学習(ML)またはディープラーニング(DL)モデルを構築することができる分散学習技術である。
プライバシー保護の性質から、FLはサイバーセキュリティの領域内で侵入検知システム(IDS)を構築するために広く注目を集めている。
FLにおけるローカルクライアントのデータ間で,非独立かつ同一の(非ID)分散機能を緩和する,統計的平均化(StatAvg)と呼ばれる有効な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:41:59 GMT)
TinyLLaVA Factory: A Modularized Codebase for Small-scale Large Multimodal Models [22.2] 小型大型モデル(LMM)のためのオープンソースのモジュールであるTinyLLaVA Factoryについて紹介する。
TinyLLaVA Factoryはシステム全体を交換可能なコンポーネントにモジュール化し、各コンポーネントは最先端のモデルとメソッドのスイートを統合する。
TinyLLaVA Factoryは、ユーザが独自のLMMをカスタマイズできるだけでなく、一般的なトレーニングレシピを提供して、コーディング作業の少ないモデルの事前トレーニングと微調整を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:11:02 GMT)
Learn or Recall? Revisiting Incremental Learning with Pre-trained Language Models [22.0] 殆どの人は、破滅的な忘れが優れたIL性能を達成するための最大の障害であると仮定している。
PLMを用いたILのためのSEQ*と呼ばれるフラストレーションに簡単な手法を提案する。
その結果,SEQ* は最先端 (SOTA) IL 法と比較して,競争力や性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:53:46 GMT)
SPOR: A Comprehensive and Practical Evaluation Method for Compositional Generalization in Data-to-Text Generation [21.7] 本研究では,データ・テキスト生成における合成一般化のための総合的・実践的な評価手法であるSPORを提案する。
2つの異なるデータセット上でSPORを実証し、LLMを含む既存の言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:56:47 GMT)
FedFDP: Fairness-Aware Federated Learning with Differential Privacy [21.6] Federated Learning(FL)は、データサイロの課題を克服する新しい機械学習パラダイムであり、大きな注目を集めている。
フェアネスを考慮したフェデレーション学習アルゴリズムFedFairを提案する。
FedFDPでは、公正度を調整しながら差分プライバシーを実現するために、公平性を考慮したクリッピング戦略を考案する。
我々は,FedFairとFedFDPが,モデル性能と公平性の観点から,最先端のソリューションを著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:40:56 GMT)
DispaRisk: Assessing and Interpreting Disparity Risks in Datasets [21.5] DispaRiskは、機械学習パイプラインの初期段階におけるデータセットの格差の潜在的なリスクを積極的に評価するように設計されたフレームワークである。
以上の結果から,差別リスクの高いデータセットを識別するDispaRiskの能力,バイアスを伴いやすいモデルファミリー,MLパイプラインにおける識別感受性を高める特徴が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:56:01 GMT)
DOP: Diagnostic-Oriented Prompting for Large Language Models in Mathematical Correction [21.5] 数学世界問題修正(MWPC)は数学問題の解法における推論誤差の修正を目的とした新しい課題である。
数学的推論と誤り訂正の区別の2つの主要な目的に対処する。
診断指向プロンピング(DOP)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:13:22 GMT)
SqueezeSAM: User friendly mobile interactive segmentation [21.4] Segment Anything Model (SAM) はインタラクティブセグメンテーションの分野における基盤となっている。
本研究の目的は,モバイル写真アプリケーションにSAMを応用することである。
SqueezeSAM モデルアーキテクチャは,従来の SAM の 62.5 倍の高速化と 31.6 倍の小型化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 22:58:52 GMT)
Uni-Mol Docking V2: Towards Realistic and Accurate Binding Pose Prediction [21.0] 本稿では,Uni-Mol Docking V2について述べる。
これは、以前のUni-Mol Dockingモデルによって達成された62%から大幅に増加したことを意味する。
この結果は、人工知能の科学研究への応用における大きな進歩を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:05:30 GMT)
UAV-VisLoc: A Large-scale Dataset for UAV Visual Localization [20.4] 大規模なUAV-VisLocデータセットを提示し、UAV視覚的ローカライゼーション作業を容易にする。
われわれのデータセットには6,742枚のドローン画像と11個の衛星マップが含まれており、緯度、経度、高度、捕獲日などのメタデータがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:24:10 GMT)
Diversifying by Intent in Recommender Systems [20.0] 複数のインタラクションやレコメンデーションセッションにまたがって継続するユーザインテントを組み込むことのメリットを示す。
我々は,提案システムの最終段階において,確率論的意図に基づく全ページの多様化フレームワークを開発する。
我々は、世界最大のコンテンツレコメンデーションプラットフォームであるインテントの多様化フレームワークを実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:52:33 GMT)
Large-Scale Multi-Center CT and MRI Segmentation of Pancreas with Deep Learning [20.0] 膵疾患の診断と経過観察には膵の容積分画の自動化が必要である。
そこで我々は,nnUNetとTransformerネットワークの長所と,ボリューム計算が可能な新しい線形アテンションモジュールを組み合わせたPanSegNetを開発した。
T1W MRIは85.0% (std: 7.9%) , T2W MRIは86.3% (std: 6.4%) であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:37:27 GMT)
A New Cross-Space Total Variation Regularization Model for Color Image Restoration with Quaternion Blur Operator [20.0] カラー画像処理におけるクロスチャネル劣化問題は,複雑な結合とカラーピクセルの構造的ぼかしのため解決が難しい。
カラー画像の劣化に対する新しいクロススペース全変動(CSTV)正規化モデルを提案する。
異なる色空間における正規化関数のスイートバランスを求めるために,新しいL曲線法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:29:26 GMT)
Statler: State-Maintaining Language Models for Embodied Reasoning [19.9] 本研究では,大言語モデルに世界状態を推定するフレームワークであるStatlerを提案する。
そして、我々のフレームワークは、現在の世界状態の推定に対して各アクションを条件付けします。
複数のロボット計画タスクにおいて、強力な競合する手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:57:39 GMT)
Multi-View Attentive Contextualization for Multi-View 3D Object Detection [19.9] MvACon(Multi-View Attentive Contextualization)は,クエリベース3D(MV3D)オブジェクト検出における2D-to-3D機能向上のための,シンプルかつ効果的な手法である。
実験では、提案されたMvAConは、BEVFormerと最近の3Dデフォルマブルアテンション(DFA3D)とPETRの両方を用いて、nuScenesベンチマークで徹底的にテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:37:10 GMT)
FeTT: Continual Class Incremental Learning via Feature Transformation Tuning [19.8] 継続的学習(CL)は、静的で囲われた環境から動的で複雑なシナリオまで、ディープモデルを拡張することを目的としている。
最近のCLモデルは、パラメータ効率の良い微調整戦略を持つ事前学習モデルの利用に徐々に移行している。
本稿では,すべてのタスクにまたがる非パラメトリック微調整バックボーン機能に対するFeTTモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:33:50 GMT)
Deception Detection from Linguistic and Physiological Data Streams Using Bimodal Convolutional Neural Networks [19.6] 本稿では,畳み込み型ニューラルネットワークのマルチモーダルな騙し検出への応用について検討する。
2つのトピックについて104人の被験者にインタビューして構築したデータセットを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:38:06 GMT)
Efficient Data-driven Scene Simulation using Robotic Surgery Videos via Physics-embedded 3D Gaussians [19.6] 立体内視鏡画像から3D Gaussianを学習可能な手術シーンの表現として紹介する。
本研究では3次元ガウスに物理特性を統合したマテリアルポイント法を適用し,現実的なシーン変形を実現する。
以上の結果から,内視鏡的画像から外科的シーンを効率的に再構成し,シミュレートし,外科的シーンを再構築するのにほんの数分しか要しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:35:22 GMT)
Imp: Highly Capable Large Multimodal Models for Mobile Devices [19.3] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンワールドのマルチモーダル理解において顕著な汎用性を示している。
それらは通常パラメータ重で計算集約的であり、リソース制約のあるシナリオにおける適用性を妨げます。
本稿では,モデルアーキテクチャ,トレーニング戦略,トレーニングデータの観点から,軽量LMMの体系的研究を行う。
その結果,2B-4Bスケールで高い能力を有するLMMのファミリーであるImpが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:23:19 GMT)
Depth Prompting for Sensor-Agnostic Depth Estimation [19.3] 我々は,新しい深度分布に応じて望ましい特徴表現を可能にするために,新しい深度プロンプトモジュールを設計する。
提案手法は,事前学習したモデルに対して,深度スキャン範囲の制限を不要とし,絶対スケールの深度マップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:19:08 GMT)
Conformal Counterfactual Inference under Hidden Confounding [19.2] 反ファクトの世界における潜在的な結果の予測と不確実性は、因果推論における因果的問題を引き起こす。
反事実に対する信頼区間を構成する既存の方法は、強い無知の仮定に依存する。
提案手法は, 限界収束保証付き実測結果に対する信頼区間を提供するトランスダクティブ重み付き共形予測に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:43:43 GMT)
Slicedit: Zero-Shot Video Editing With Text-to-Image Diffusion Models Using Spatio-Temporal Slices [19.1] Sliceditは、事前訓練されたT2I拡散モデルを用いて、空間スライスと時間スライスの両方を処理するテキストベースのビデオ編集方法である。
本手法は,対象のテキストに付着しながら,オリジナル映像の構造と動きを保持するビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:55:56 GMT)
Conversational Disease Diagnosis via External Planner-Controlled Large Language Models [18.9] 本研究は,医師のエミュレートによる計画能力の向上を目的としたLCMに基づく診断システムを提案する。
実際の患者電子カルテデータを利用して,仮想患者と医師とのシミュレーション対話を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:45:40 GMT)
Learning Force Control for Legged Manipulation [18.9] 本稿では,力覚へのアクセスを必要とせず,直接力制御のためのRLポリシーを訓練する方法を提案する。
腕を持つ四足ロボットの全身制御プラットフォーム上で本手法を実証する。
足のマニピュレータに学習した全身力制御を初めて導入し、より汎用的で適応可能な脚ロボットの道を歩む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:15:56 GMT)
Highway Graph to Accelerate Reinforcement Learning [18.8] 状態遷移をモデル化するための新しいグラフ構造であるハイウェイグラフを提案する。
ハイウェイグラフをRLに統合することにより、初期の段階でRLトレーニングを著しく加速させることができる。
ディープニューラルネットワークベースのエージェントは、ハイウェイグラフを使用してトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:09:07 GMT)
CoR-GS: Sparse-View 3D Gaussian Splatting via Co-Regularization [18.8] 3Dガウススティング(3DGS)は、シーンを表現するために3Dガウスアンからなる放射場を生成する。
スパーストレーニングの視点では、3DGSは容易にオーバーフィッティングに悩まされ、再建の質に悪影響を及ぼす。
本稿では、スパースビュー3DGSを改善するための新しい協調正規化視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:25:47 GMT)
UniParser: Multi-Human Parsing with Unified Correlation Representation Learning [18.4] 本稿では、インスタンスレベルとカテゴリレベルの表現を3つの重要な側面に統合するUniを紹介する。
UniはMHPv2.0で49.3%AP、CIHPで60.4%APを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:09:39 GMT)
Fed-Credit: Robust Federated Learning with Credibility Management [18.3] Federated Learning(FL)は、分散デバイスやデータソースのモデルトレーニングを可能にする、新興の機械学習アプローチである。
我々は、Fed-Creditと呼ばれる信頼性管理手法に基づく堅牢なFLアプローチを提案する。
その結果、比較的低い計算複雑性を維持しながら、敵攻撃に対する精度とレジリエンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:35:13 GMT)
GeoMask3D: Geometrically Informed Mask Selection for Self-Supervised Point Cloud Learning in 3D [18.3] ポイントクラウドのための自己教師型学習に先駆的なアプローチを導入する。
我々は、Masked Autosの効率を高めるためにGeoMask3D(GM3D)と呼ばれる幾何学的に情報を得たマスク選択戦略を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:53:42 GMT)
E2USD: Efficient-yet-effective Unsupervised State Detection for Multivariate Time Series [18.0] 本稿では,効率的な非教師付き状態検出を可能にするE2Usdを提案する。
E2UsdはFast Fourier TransformベースのTime SeriesとDecomposed Dual-view Embedding Moduleを利用している。
また,偽陰性の影響を抑えるために,偽陰性キャンセレーションコントラスト学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:04:01 GMT)
Data Contamination Calibration for Black-box LLMs [17.7] 本稿では, 汚染データを検出するために, ポーラライズ・オーグメント (PAC) という総合的手法と, 新たにリリースされたデータセットを提案する。
広範な実験により、PACはデータ汚染検出に向けて、既存の手法を少なくとも4.5%上回っている。
実世界のシナリオにおける我々の応用は、汚染と関連する問題の顕著な存在を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:12:23 GMT)
SPTNet: An Efficient Alternative Framework for Generalized Category Discovery with Spatial Prompt Tuning [17.5] Generalized Category Discovery (GCD) は、目に見えない画像と見えない画像の両方を分類することを目的としている。
SPTNetと呼ばれる2段階適応手法を導入し、モデルパラメータとデータパラメータを反復的に最適化する。
提案手法は,標準ベンチマークにおける既存のGCD法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:12:08 GMT)
Exploiting Style Latent Flows for Generalizing Deepfake Video Detection [17.5] 提案手法は, 映像の時間的変化におけるスタイル潜在ベクトルの解析と異常挙動に基づいて, フェイクビデオの検出を行う手法である。
我々のフレームワークは、スタイル潜在ベクトルの動的特性を表現するために、コントラスト学習によって訓練されたStyleGRUモジュールを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:01:23 GMT)
Learning Spatial Similarity Distribution for Few-shot Object Counting [17.3] Few-shot Object counting は、クエリイメージ内のオブジェクトの数を、与えられた模範画像と同じクラスに属するものとしてカウントすることを目的としている。
既存の手法では、2次元空間領域におけるクエリ画像と例間の類似性を計算し、回帰してカウント数を求める。
本稿では,空間的特徴の空間的構造を保存した少数のオブジェクトカウントのためのネットワーク学習型空間的類似度分布(SSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:15:59 GMT)
Targeted Multilingual Adaptation for Low-resource Language Families [17.2] 我々は、事前学習されたモデルを言語族に適応させるためのベストプラクティスについて研究する。
適応モデルは単言語および多言語ベースラインを大きく上回る。
低リソース言語は、高リソース言語のパフォーマンスをほとんど犠牲にすることなく、トレーニング中に積極的にアップサンプリングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:38:06 GMT)
PECAN: A Deterministic Certified Defense Against Backdoor Attacks [17.1] PECANは,バックドア攻撃に対する効果的かつ認証されたアプローチである。
PECANを画像分類とマルウェア検出データセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:38:28 GMT)
Diff-BGM: A Diffusion Model for Video Background Music Generation [16.9] ビデオと音楽に関するマルチモーダル情報を提供するために,詳細なアノテーションとショット検出を備えた高品質な音楽ビデオデータセットを提案する。
次に,音楽の多様性や音楽と映像のアライメントなど,音楽の質を評価するための評価指標を提案する。
Diff-BGMフレームワークは、ビデオの背景音楽を自動的に生成し、生成過程において異なる信号を用いて音楽の異なる側面を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:48:36 GMT)
IT5: Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation [16.8] イタリアで事前訓練されたエンコーダ・デコーダ・トランスフォーマーモデルの最初のファミリーであるIT5を紹介する。
次に、ItaGenベンチマークを紹介します。これは、イタリア語に対する幅広い自然言語理解と生成タスクを含みます。
テストされたモデル間で最高のスケールとパフォーマンスの比率を提供するために、モノリンガルなIT5モデルを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:19:08 GMT)
Multi-dimension Transformer with Attention-based Filtering for Medical Image Segmentation [16.5] 医用画像セグメンテーションのためのアテンションベースフィルタ(MDT-AF)を用いた多次元変換器を提案する。
MDT-AFは、注意に基づく特徴フィルタリング機構をパッチ埋め込みブロックに組み込んでおり、低信号対雑音比の影響を軽減するために粗粒度プロセスを採用している。
3つの公開医用画像セグメンテーションベンチマークによる実験結果から, MDT-AFがSOTA(State-of-the-art)の性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:52:41 GMT)
Data Augmentation for Text-based Person Retrieval Using Large Language Models [16.1] テキストベースのPerson Retrieval (TPR)は、テキストクエリが与えられた記述と一致する人物画像の検索を目的としている。
高価なアノテーションとプライバシー保護のため、大規模で高品質なTPRデータセットを構築するのは難しい。
本稿では,TPRのためのLLM-DA法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:57:50 GMT)
Lockpicking LLMs: A Logit-Based Jailbreak Using Token-level Manipulation [15.9] JailMineは、大規模な言語モデルから悪意ある応答を引き出すために、自動化された"マイニング"プロセスを採用している。
JailMineの有効性と効率を実証し、使用時間の86%の大幅な削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:17:55 GMT)
Exact Results for a Boundary-Driven Double Spin Chain and Resource-Efficient Remote Entanglement Stabilization [15.9] 2つの$XX$結合された$N$-qubitスピン鎖が境界 Rabi ドライブの対象となるようなセットアップの定常状態に対する正確な解を導出する。
幅広いパラメータに対して、このシステムは純粋に絡み合った定常状態を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:00:19 GMT)
Infrared Image Super-Resolution via Lightweight Information Split Network [15.8] LISN(Lightweight Information Split Network)と呼ばれる,新しい,効率的で高精度な単一赤外線画像SRモデルを提案する。
LISNは、浅部特徴抽出、深部特徴抽出、高密度特徴融合、高分解能赤外線画像再構成の4つの主要成分からなる。
このモデルにおける重要な革新は、深い特徴抽出のための軽量情報分割ブロック(LISB)の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:35:00 GMT)
Cascade-based Randomization for Inferring Causal Effects under Diffusion Interference [15.7] クラスタベースのランダム化アプローチは、干渉がカスケード内で伝播するときに性能が低下する。
本稿では,カスケードシードノードから処理の割り当てを開始し,その割り当てを複数のホップに伝達するカスケードネットワーク実験設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:24:10 GMT)
Depth Reconstruction with Neural Signed Distance Fields in Structured Light Systems [15.6] 本稿では,3次元空間の暗黙的表現を用いた多フレーム構造光設定のための新しい深度推定手法を提案する。
我々のアプローチでは、自己教師付き微分可能レンダリングによって訓練された、ニューラルサイン付き距離場(SDF)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:24:35 GMT)
DIRECT: Deep Active Learning under Imbalance and Label Noise [15.6] 我々は,クラス不均衡とラベルノイズの両面において,アクティブラーニングの最初の研究を行う。
本稿では,クラス分離閾値を頑健に同定し,最も不確実な例を注釈する新しいアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,DIRECTは最先端のアクティブ学習アルゴリズムと比較して,アノテーション予算の60%以上を節約できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:06:18 GMT)
Overlap Number of Balls Model-Agnostic CounterFactuals (ONB-MACF): A Data-Morphology-based Counterfactual Generation Method for Trustworthy Artificial Intelligence [15.4] XAIはAIシステムをより理解しやすく信頼性の高いものにしようとしている。
本研究は,データ形態学戦略の価値を解析し,反実的説明を生成する。
ボールのオーバーラップ数(Overlap Number of Balls Model-Agnostic CounterFactuals,ONB-MACF)法を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:51:42 GMT)
Computational Lower Bounds for Graphon Estimation via Low-degree Polynomials [14.9] 低次推定器の場合、その推定誤差はUSVTの推定値よりもかなり良くないことを示す。
この結果は、Schramm と Wein (2022) による近年の低次展開に基づいて証明され、一般グラフトン推定問題に適用する際のいくつかの重要な課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:09:45 GMT)
Foundation Model for Chemical Process Modeling: Meta-Learning with Physics-Informed Adaptation [14.8] 本稿では,非線形化学プロセスモデリングの分野における基礎モデルの新たな応用について紹介する。
本稿では,Reptile を用いたメタラーニングに基づく基礎モデル構築手法を提案する。
提案手法は,データ駆動学習,物理インフォームド学習,伝達学習,純粋メタラーニングといった従来の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:26:58 GMT)
CofiPara: A Coarse-to-fine Paradigm for Multimodal Sarcasm Target Identification with Large Multimodal Models [14.5] 本稿では,大きめのパラダイムを持つ多目的MSTIフレームワークを提案する。
マルチモーダル推論におけるLMM(Large Multimodal Models)の強力な能力に着想を得て、まずLMMに取り組み、マルチモーダルサルカズム検出における小言語モデルの粗粒化事前学習のための競合する有理性を生成する。
そこで本稿では,LMM に内在する潜在的なノイズによる負の影響を緩和し,より微細な目標同定モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:25:27 GMT)
Strategy-Proof Auctions through Conformal Prediction [13.9] 厳密な統計的保証で戦略の安全性を達成するための新しいアプローチを導入する。
提案手法の主な特徴は, (i) 試行時間における戦略保護性違反の定量化に使用される後悔予測モデルの定式化, (ii) 新たなオークションにおいて,データ駆動機構が戦略保護性要件に高い確率で適合することを保証するために, 予測された後悔を利用するオークション受理規則である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:39:58 GMT)
Learning to Maximize Mutual Information for Chain-of-Thought Distillation [13.7] CoT蒸留を利用した新しい手法であるDistilling Step-by-Step (DSS) は、より大型のモデルに対して優れた推論能力を持つ小型モデルを投入することで、約束を証明している。
しかし、DSSは2つのトレーニングタスクの本質的な関係を見落とし、CoT知識とラベル予測のタスクの非効率な統合につながる。
本稿では,この最適化問題を学習に基づく手法を用いて解くための変分手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:52:47 GMT)
Beyond Regular Grids: Fourier-Based Neural Operators on Arbitrary Domains [13.6] 本稿では,ニューラルネットワークを任意の領域に拡張する簡単な手法を提案する。
このような直接スペクトル評価の効率的な実装*は、既存のニューラル演算子モデルと結合する。
提案手法により,ニューラルネットワークを任意の点分布に拡張し,ベースライン上でのトレーニング速度を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:34:01 GMT)
General bounds on the quality of Bayesian coresets [13.5] この研究は、KL(Kulback-Leibler)上の一般上界と下界を示す。
下限は、コアセット近似の質に関する基本的な制限を得るために適用される。
上界は最近のサブサンプル最適化手法の性能解析に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:46:14 GMT)
Simultaneous ground-state cooling of two levitated nanoparticles by coherent scattering [13.4] 2つの浮遊ナノ粒子の同時冷却は、マクロ的な量子効果の研究にとって重要な前提条件である。
3モード・5モード共振器共振器共振器共振器モデルにおけるこれらの機械モードの同時冷却について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:09:03 GMT)
Hierarchical Neural Operator Transformer with Learnable Frequency-aware Loss Prior for Arbitrary-scale Super-resolution [13.3] 科学データの解像度を高めるために,任意のスケールの超解像(SR)法を提案する。
異なるドメインからの多様なデータセットについて広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:39:29 GMT)
Developers' Perceptions on the Impact of ChatGPT in Software Development: A Survey [13.3] ソフトウェアの品質、生産性、仕事満足度に対するChatGPTの影響を理解するため、207人のソフトウェア開発者と調査を行った。
この研究は、ChatGPTの今後の適応に関する開発者の期待、潜在的な仕事の移転に関する懸念、規制介入の視点について詳しく述べている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:31:16 GMT)
Refining 3D Point Cloud Normal Estimation via Sample Selection [13.2] 我々は,グローバルな情報と様々な制約機構を組み込むことにより,正規推定の基本的枠組みを導入し,既存モデルを拡張した。
また,非オブジェクト指向タスクと非オブジェクト指向タスクの両方における最先端性能を達成し,推定された非オブジェクト指向の正規性を補正するために,既存の配向手法を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:06:10 GMT)
M3-VRD: Multimodal Multi-task Multi-teacher Visually-Rich Form Document Understanding [13.2] このモデルは、トークンとエンティティ表現の微妙な相関を容易にすることで、きめ細かいレベルと粗いレベルの両方からの洞察を活用するように設計されている。
多様な多教師の知識蒸留プロセスを改善するために,新たな粒度間・粒度間損失関数を導入する。
公開形式の文書理解データセットを包括的に評価することにより,提案モデルは既存のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:49:47 GMT)
PULL: PU-Learning-based Accurate Link Prediction [12.9] エッジ不完全グラフが与えられたら、どのようにして不足するリンクを正確に見つけることができるのか?
本稿では, PULL (PU-Learning-based Link predictor) を提案する。
PULLは、エッジ不完全グラフのリンクを予測するベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:47:22 GMT)
Entanglement monogamy via multivariate trace inequalities [12.8] 多部量子系の制限された測定に基づいて相対エントロピーの変分式を導出する。
我々は, 行列解析に基づく直接的証明を, しゃがんだ絡み合いの忠実さの証明として与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:13:27 GMT)
Sheet Music Transformer ++: End-to-End Full-Page Optical Music Recognition for Pianoform Sheet Music [12.8] Sheet Music Transformer++は、全ページのポリフォニック楽譜の書き起こしが可能なエンドツーエンドモデルである。
公開ポリフォニック転写データセットのフルページ拡張についていくつかの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:21:48 GMT)
Sparse Attention-driven Quality Prediction for Production Process Optimization in Digital Twins [12.6] 物理的レイアウトと運用ロジックをデジタル的に抽象化することで,生産ラインのディジタルツインをデプロイすることを提案する。
我々は,自己注意型時間畳み込みニューラルネットワークに基づく生産プロセスの品質予測モデルを採用する。
本手法は,本手法により,仮想及び実生産ライン間のシームレスな統合を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:28:23 GMT)
Towards Generalising Neural Topical Representations [12.6] トピックモデルは、従来のベイズ確率モデルから最近のニューラルトピックモデル(NTM)へと進化してきた。
NTMは特定のコーパスでトレーニングおよびテストを行う際に有望な性能を示すが、コーパス間の一般化能力はまだ研究されていない。
本研究では,文書の表現能力がコーパスやタスク全体にわたって確実に一般化されるように,NTMを改善することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:07:03 GMT)
Stereo-Knowledge Distillation from dpMV to Dual Pixels for Light Field Video Reconstruction [12.5] この研究は、暗黙的または明示的に、高精度な暗黒ステレオ知識を効率の良いデュアルピクセルの学生ネットワークに蒸留することで、忠実な再構築を可能にするという仮説を立てた。
暗黒知識蒸留仮説を検証するため,第1,第1,第2の2画素ビデオデータセットdpMVを収集した。
これらの手法は純粋に単分子解よりも優れており、特にデュアルピクセルからの忠実なガイダンスを用いて、前景と背景の分離に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:34:47 GMT)
SSAMBA: Self-Supervised Audio Representation Learning with Mamba State Space Model [12.4] Self-Supervised Audio Mamba (SSAMBA) は、音声表現学習のための最初の自己監督型、注意なし、およびSSMベースのモデルである。
以上の結果から,SSAMBAはSSAST(Self-Supervised Audio Spectrogram Transformer)よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:58:47 GMT)
Gaussian Head & Shoulders: High Fidelity Neural Upper Body Avatars with Anchor Gaussian Guided Texture Warping [12.3] 既存のメソッドは、ボディなしでヘッドを再構築するだけで、アプリケーションのシナリオが大幅に制限される。
本稿では,粗い色とポーズ依存の微細な色からなる神経テクスチャを用いて,身体の部位をモデル化することを提案する。
ガウシアンヘッド&ショルダーは, 衣服上半身の高周波細部を高い忠実度で適合させ, 頭部領域の精度と忠実度を向上できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:39:49 GMT)
Learning Future Representation with Synthetic Observations for Sample-efficient Reinforcement Learning [12.3] 視覚強化学習(RL)では、上流表現学習が下流政策学習の効果を決定づける。
補助訓練データを充実させることで,RLの補助表現学習を改善する。
本研究では、将来の情報を含む可能性のある観測を合成するためのトレーニング不要な手法を提案する。
残りの合成観測と実観測は、クラスタリングに基づく時間的関連タスクを達成する補助データとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:43:04 GMT)
Semantic-embedded Similarity Prototype for Scene Recognition [12.2] 本稿では,意味的知識に基づく類似性プロトタイプを提案する。
これにより、実際の計算コストを増大させることなく、シーン認識ネットワークの精度を向上させることができる。
我々の類似性プロトタイプは、既存のネットワークの性能を向上するとともに、実際の展開における計算負荷の増大を回避します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:59:46 GMT)
Mammo-CLIP: A Vision Language Foundation Model to Enhance Data Efficiency and Robustness in Mammography [12.2] Mammo-CLIPは、大量のマンモグラム-レポートペアで事前訓練された最初のVLMである。
2つの公開データセットの実験は、様々なマンモグラフィー属性の分類とローカライズにおいて、強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:27:39 GMT)
GIST: Generated Inputs Sets Transferability in Deep Learning [12.1] GIST(Generated Inputs Sets Transferability)は、テストセットの効率的な転送のための新しいアプローチである。
本稿では,テストセットの効率的な転送のための新しいアプローチであるGISTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:33:08 GMT)
Optimization of Worker Scheduling at Logistics Depots Using Genetic Algorithms and Simulated Annealing [12.1] この研究は、0-1整数線形プログラミングモデルを確立することから始まる。
目的関数は、時間労働の要求を満たすことを保証する一方で、個人日を最小化することを目的としている。
最適解法は最低29857人日を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:21:01 GMT)
Unveiling and Manipulating Prompt Influence in Large Language Models [12.0] Token Distribution Dynamics (TDD)は、大規模言語モデル(LLM)の生成におけるプロンプトの役割を公表し、操作するための、テキストカラーの簡易かつ効果的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:15:36 GMT)
AtomGS: Atomizing Gaussian Splatting for High-Fidelity Radiance Field [12.0] 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成とリアルタイムレンダリング速度の優れた機能を提供することにより、近年、放射界再構成が進んでいる。
AtomGSはAtomized ProliferationとGeometry-Guided Optimizationで構成されています。
評価の結果、AtomGSはレンダリング品質において既存の最先端手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:38:22 GMT)
Language Model Prompt Selection via Simulation Optimization [12.0] プロンプト(英: prompt)は、コンテンツ生成において生成言語モデルのガイドとして機能する、ユーザが提供する命令または記述である。
我々は,この選択をシミュレーション最適化によって促進し,選択したプロンプトに対する事前定義されたスコアを最大化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:34:42 GMT)
Semantic Trajectory Data Mining with LLM-Informed POI Classification [11.9] セマンティック情報を用いた人旅行トラジェクトリマイニングのための新しいパイプラインを提案する。
提案手法は,POI分類において93.4%の精度,96.1%のF-1スコア,91.7%の精度,92.3%のF-1スコアを活性推論で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:29:45 GMT)
Generation Meets Verification: Accelerating Large Language Model Inference with Smart Parallel Auto-Correct Decoding [11.8] 本研究の目的は,数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)の推論速度を高速化することである。
textbfSmart textbfParallel textbfAuto-textbfCorrect dtextbfEcoding (SPACE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:48:18 GMT)
Real-Time Safe Control of Neural Network Dynamic Models with Sound Approximation [11.6] 本稿では,ニューラル・ネットワーク・ダイナミック・モデル(NNDM)の音響近似を制御合成に用いることを提案する。
近似による誤差を軽減し、安全制御問題の持続可能性を確保する。
異なる神経力学と安全性の制約による実験では、安全が保証された場合、音近似のNNDMは安全制御ベースラインの10～100倍高速であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:57:31 GMT)
OpenRLHF: An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework [11.6] 提案するOpenRLHFは,効率的なRLHFスケーリングを実現するオープンソースフレームワークである。
OpenRLHFは、Ray、vLLM、DeepSpeedを使用して70Bパラメータを超えるモデルのスケジューリングを再設計する。
Hugging Faceとシームレスに統合されたOpenRLHFは、最適化されたアルゴリズムとローンチスクリプトを備えたアウトオブボックスソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:04:40 GMT)
EEGDiR: Electroencephalogram denoising network for temporal information storage and global modeling through Retentive Network [11.5] 我々はRetnetを自然言語処理から脳波分解まで導入する。
Retnetの脳波への直接的適用は脳波信号の1次元の性質のため不可能である。
本稿では,1次元の脳波信号を2次元に変換してネットワーク入力として用いる信号埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:54:19 GMT)
Unveiling factors influencing judgment variation in Sentiment Analysis with Natural Language Processing and Statistics [11.4] 1語タイトルの形容詞は、他の単語タイプや音声の一部(POS)と比べて判断のばらつきが低い傾向にある
感性語は、偏極性判定の研究における感情語の重要性を強調するとともに、判断の変動の低さにも寄与する。
中立な言葉は 予想したほど 高い判断のバリエーションに結びついている
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:24:18 GMT)
PatchAD: A Lightweight Patch-based MLP-Mixer for Time Series Anomaly Detection [11.2] 時系列解析における異常検出は重要な課題であるが、ラベル不足シナリオにおける正常パターンと異常パターンを識別することが課題となっている。
我々は,表現抽出と異常検出にコントラスト学習を利用する新しいマルチスケールパッチベースのMixerアーキテクチャであるPatchADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:49:25 GMT)
On Efficient and Statistical Quality Estimation for Data Annotation [11.2] アノテーション付きデータセットは、教師付き機械学習モデルをトレーニング、評価、比較、生産化するための重要な要素である。
品質評価は、専門家が手動でインスタンスを正しくも正しくもラベル付けすることで行われることが多い。
しかし、小さなサンプルサイズに基づく推定は、誤り率の不正確な値につながる可能性がある。
また, 受入サンプリングは, 同じ統計的保証を提供しながら, 必要なサンプルサイズを最大50%削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:57:29 GMT)
Unveiling Hallucination in Text, Image, Video, and Audio Foundation Models: A Comprehensive Survey [11.1] ファンデーションモデル(FM)の拡散は、幻覚出力を生成する可能性という重要な課題を引き起こします。
本研究は, FMにおける幻覚の問題を同定し, 緩和することを目的とした最近の研究の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:30:06 GMT)
The effect of diversity on group decision-making [11.1] 小集団は対話を通じて直感的なバイアスを克服し、個人の意思決定を改善することができることを示す。
大規模なサンプルと異なる運用方法によって、より認知的な多様性がより成功したグループ熟考と結びついていることが一貫して明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:46:42 GMT)
A Novel Convolutional Neural Network Architecture with a Continuous Symmetry [10.9] 本稿では、偏微分方程式(PDE)のクラスに着想を得た新しい畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)アーキテクチャを提案する。
画像分類タスクで同等の性能を持つので、連続した対称性の群を通して重みを修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:42:58 GMT)
Transfer Learning for Spatial Autoregressive Models [10.8] 空間自己回帰モデル(SAR)は様々な実証経済研究に広く応用されている。
本稿では,SARモデルに類似したデータから情報を借用し,推定と予測の両方を改善するための新しい移動学習フレームワークを提案する。
実証的な応用として,2020年アメリカ合衆国大統領選挙の揺動州における選挙予測に本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:14:15 GMT)
Generative AI Empowered LiDAR Point Cloud Generation with Multimodal Transformer [10.7] 統合センシングと通信は6G無線通信システムのキーイネーブルである。
本稿では、画像とRADARデータからLiDAR点雲を合成し、無線通信システムを強化する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:15:08 GMT)
Effective Clustering on Large Attributed Bipartite Graphs [10.7] 分散二部グラフ(ABG)は、2つの異種ノード間の相互作用を記述するための表現型データモデルである。
このようなグラフに設定された対象ノードを(k-ABGCと呼ばれる) k 個の非連結クラスタに分割すると、様々な領域で広く使われるようになる。
しかし、k-ABGCに対する既存の解のほとんどは、属性情報を見渡すか、二部グラフ構造を正確に捉えないかのいずれかである。
我々は,複数の実データセット上でのスーパーブクラスタリング性能を実現する,k-ABGCの効率的かつ効率的なアプローチであるTPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:58:27 GMT)
How Does Stake Distribution Influence Consensus? Analyzing Blockchain Decentralization [10.7] 本研究はまず,重み付きコンセンサス機構の分散化指標を定式化する。
重み分布を効果的に再検討するSquare Root Stake Weight (SRSW) モデルを提案する。
この研究は、ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムにおける分散化を推進し、より公平で公平なステイクウェイト分布に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:04:08 GMT)
Towards ethical multimodal systems [10.5] AIアライメントの新たな分野は、AIシステムが人間の価値を反映することを目指している。
本稿では,テキストと画像の両方を含むマルチモーダルAIシステムの倫理性を評価することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:29:33 GMT)
Fast transport and splitting of spin-orbit-coupled spin-1 Bose-Einstein Condensates [10.5] 本研究では,高調波トラップ内に閉じ込められたスピン軌道結合スピン-1 ボース-アインシュタイン凝縮体の力学について検討した。
我々は、スピンフリップを同時に行う高速輸送を容易にするために、時間依存トラップ軌道とスピン軌道結合強度を設計する。
また,スピン軌道結合強度の工学的手法によるスピン依存コヒーレント状態の生成を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:11:31 GMT)
A Constraint-Enforcing Reward for Adversarial Attacks on Text Classifiers [10.1] 逆例を生成するために,エンコーダ-デコーダパラフレーズモデルを訓練する。
我々は強化学習アルゴリズムを採用し、制約付き報酬を提案する。
提案手法の主な設計選択が生成した例にどのように影響するかを示し,提案手法の長所と短所について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:33:43 GMT)
Non-autoregressive Generative Models for Reranking Recommendation [9.9] 推薦システムでは、項目間のリスト内相関をモデル化することで、リランクが重要な役割を果たす。
本研究では, 効率と効率性を高めるために, 提案するレコメンデーション(NAR4Rec)の再評価のための非自己回帰生成モデルを提案する。
NAR4Recは、毎日3億人のアクティブユーザーがいる人気ビデオアプリKuaishouに完全にデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:57:29 GMT)
Kernel spectral joint embeddings for high-dimensional noisy datasets using duo-landmark integral operators [9.8] 本研究では、2つの独立に観測された高次元ノイズデータセットの結合埋め込みを実現する新しいカーネルスペクトル法を提案する。
得られた低次元埋め込みは、同時クラスタリング、データの可視化、デノイングなど、多くの下流タスクに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:29:36 GMT)
Towards Optimal Adversarial Robust Q-learning with Bellman Infinity-error [9.5] 最近の研究は、国家の敵対的ロバスト性を探究し、最適ロバスト政策(ORP)の潜在的な欠如を示唆している。
我々はベルマン最適政策に適合する決定論的かつ定常なORPの存在を証明した。
この発見は、ベルマン・インフィニティ・エラーのサロゲートを最小限にして、一貫性のある敵対的ロバスト深度Q-Network(CAR-DQN)を訓練する動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:05:48 GMT)
A Framework for Inference Inspired by Human Memory Mechanisms [9.4] 本稿では,知覚,記憶,推論の構成要素からなるPMIフレームワークを提案する。
メモリモジュールは、ワーキングメモリと長期メモリから構成され、後者は、広範囲で複雑なリレーショナル知識と経験を維持するために、高次構造を備えている。
我々は、bAbI-20kやSolt-of-CLEVRデータセットのような質問応答タスクにおいて、一般的なTransformerとCNNモデルを改善するためにPMIを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:45:03 GMT)
QComp: A QSAR-Based Data Completion Framework for Drug Discovery [9.4] 生体内および生体内実験では、化合物の有効性と毒性に関連する生化学的活性が明らかにされている。
実験データは、巨大な、絶え間なく進化し、スパースなデータセットに蓄積される。
この問題に対処するデータ補完フレームワークであるQSAR-Complete (QComp) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:01:36 GMT)
RSCNet: Dynamic CSI Compression for Cloud-based WiFi Sensing [9.3] 本稿では,圧縮CSIによるセンシングを可能にする新しいリアルタイムセンシング・圧縮ネットワーク(RSCNet)を提案する。
RSCNetは、CSI圧縮とセンシング精度のトレードオフをバランスさせ、通信コストを削減し、リアルタイムクラウドベースのWiFiセンシングを合理化する。
数値的な発見は、SenseFiのような既存のベンチマークよりもRCCNetが向上していることを示し、最小のCSI再構成誤差で97.4%の感度の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:48:38 GMT)
Trust, Because You Can't Verify:Privacy and Security Hurdles in Education Technology Acquisition Practices [9.3] 高等教育機関(HEIs)における教育技術(EdTech)の展望
本研究は,HEIコンテキストにおけるEdTechの獲得過程を明らかにする。
HEI職員のサービス契約における適切なセキュリティとプライバシ保護機構を確立する際の問題点。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:15:57 GMT)
Learning Top-k Subtask Planning Tree based on Discriminative Representation Pre-training for Decision Making [9.3] 複雑な現実世界のタスクから抽出された事前知識による計画は、人間が正確な決定を行うために不可欠である。
マルチエンコーダと個別予測器を導入し、簡単なサブタスクのための十分なデータからタスク固有表現を学習する。
また、注意機構を用いてトップkのサブタスク計画木を生成し、未確認タスクの複雑な決定を導くためにサブタスク実行計画をカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:02:25 GMT)
xFinder: Robust and Pinpoint Answer Extraction for Large Language Models [9.2] キー応答抽出に特化して設計されたモデルであるxFinderを提案する。
5億のパラメータしか持たない最小の xFinder モデルでは平均解解抽出精度が93.42% であることを示す。
xFinderは、既存の評価フレームワークと比較して、強い堅牢性と高い精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:30:13 GMT)
Testable Learning with Distribution Shift [9.0] 分散シフトを伴うテスト可能学習と呼ばれる新しいモデルを定義する。
テスト分布上の分類器の性能を証明可能なアルゴリズムを得る。
ハーフスペースやハーフスペースの交点,決定木といった概念クラスを学ぶ上で,いくつかの肯定的な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:16:12 GMT)
Learning Intersections of Halfspaces with Distribution Shift: Improved Algorithms and SQ Lower Bounds [9.0] Klivans、Stavropoulos、Vasilyanは、分散シフトを伴うテスト可能な学習の研究を始めた。
それらのモデルは、$mathcalD'$に仮定されないという点で、以前のすべての作業から逸脱している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:25:35 GMT)
Optimistic Query Routing in Clustering-based Approximate Maximum Inner Product Search [9.0] クラスタリングに基づく最大内部積探索(MIPS)におけるルーティングの問題について検討する。
最大内積を楽観的に推定するために,各シャード内の内積分布のモーメントを組み込んだ新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:47:18 GMT)
Multi-order Graph Clustering with Adaptive Node-level Weight Learning [9.0] 複数の高階構造とエッジ接続をノードレベルで統合する多階グラフクラスタリングモデル(MOGC)を提案する。
MOGCは適応的な重み学習機構を使用して、各ノードに対する異なるモチーフの寄与を調整する。
7つの実世界のデータセットの実験では、MOGCの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:09:58 GMT)
Training Data Attribution via Approximate Unrolled Differentation [8.9] 影響関数のような暗黙の微分に基づく手法は、計算的に効率的になるが、過小評価を考慮できない。
我々は、影響関数のような公式を用いて計算される近似アンローリングベースのTDA手法であるSourceを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:17:44 GMT)
Wasserstein Wormhole: Scalable Optimal Transport Distance with Transformers [8.9] 本稿では,変圧器をベースとした自己エンコーダWasserstein Wormholeを紹介し,経験的分布を潜在空間に埋め込む。
目的関数は、非ユークリッド距離を埋め込む際に発生する誤差の有界性を示す。
Wasserstein Wormholeは計算幾何学と単細胞生物学の分野でデータ解析の新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:54:00 GMT)
Quantum entanglement estimation via symmetric measurement based positive maps [8.8] 対称測定に基づく正・微量保存マップを提示する。
我々の分離性基準、絡み合いの証人、下位境界が、関連する既存の結果よりも量子絡み合いをよりよく検出し、推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:43:51 GMT)
INDUS: Effective and Efficient Language Models for Scientific Applications [8.8] 言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な結果を示した。
従来の研究では、ドメイン中心のコーパスを使用して訓練されたLLMが、特別なタスクでより良く機能することを示した。
我々は地球科学、生物学、物理学、生物物理学、惑星科学、天体物理学の分野に適した総合的なLLMスイートであるINDUSを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:49:12 GMT)
Fast Computation of Superquantile-Constrained Optimization Through Implicit Scenario Reduction [8.8] 本稿では、大規模最適化問題を解決するために、高速でスケーラブルで堅牢な2階計算フレームワークを提案する。
超量子ベースの最適化では、テール条件予測を計算するために、すべてのシナリオで評価されたランダム関数のランク付けが必要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:49:14 GMT)
Program Environment Fuzzing [8.6] ソフトウェア検証と検証方法は、複雑な環境相互作用の影響を捉える必要がある。
本稿では,グレーボックスファジングの拡張に基づいて,異なるアプローチをとる。
元の録音された相互作用の下でプログラムをリプレイするが、今回は選択的突然変異を適用して再生する。
ファジィキャンペーンの繰り返し(フィードバック駆動)変異によって、クラッシュする振る舞いを引き起こすプログラム環境を探すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:32:26 GMT)
CoNLL#: Fine-grained Error Analysis and a Corrected Test Set for CoNLL-03 English [8.5] 高い性能のNERモデルの試験結果を調べ,その性能を詳細に評価する。
私たちはCoNLL#を紹介します。これはテストセットの新しい修正バージョンで、その体系的かつ最も一般的なエラーに対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:16:34 GMT)
Token-wise Influential Training Data Retrieval for Large Language Models [8.4] RapidInは、トレーニングデータの影響を推定するために、大規模言語モデルに適応するフレームワークである。
RapidInはキャッシュされた勾配を効率よく横切り、数分で影響を推定し、6,326倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:57:34 GMT)
Structured state-space models are deep Wiener models [8.2] 本論文の目的は,構造化状態空間モデル(Structured State-space Models, SSM)へのシステム識別フレンドリな導入を提供することである。
並列化性のため、非常に長いシーケンス分類と回帰問題に取り組むために効率よく、訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:04:26 GMT)
A Novel Method for News Article Event-Based Embedding [8.2] 本稿では,記事に記載されているエンティティやテーマに着目し,ニュース埋め込み生成を最適化する,新しい軽量な手法を提案する。
実験の結果,提案手法は,すべてのタスクやデータセットに対して,PR(Precision-Recall)AUCを大幅に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:55:07 GMT)
Adaptive Extraction Network for Multivariate Long Sequence Time-Series Forecasting [8.1] マルチレゾリューション畳み込み演算と変形可能な畳み込み演算を導入する。
ATVCNetは適応的時間変動畳み込みネットワークである。
実世界の8つのデータセットを対象としたATVCNetの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:05:35 GMT)
Emergence of Social Norms in Generative Agent Societies: Principles and Architecture [8.1] 生成型MASにおける社会的規範の出現を促進するために,CRSECという新しいアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャは、創造と表現、スプレッド、評価、コンプライアンスの4つのモジュールで構成されています。
本実験は,生産型MASにおける社会的規範の確立と社会的対立の低減を図ったものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:00:53 GMT)
Naming the Pain in Machine Learning-Enabled Systems Engineering [8.1] 機械学習(ML)対応システムは、企業によってますます採用されている。
本稿では,ML対応システムの現状を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:59:20 GMT)
Accurate Learning of Equivariant Quantum Systems from a Single Ground State [8.0] 本研究では, 周期的境界条件を持つ系に対する基底状態のすべての特性を, 1つの基底状態サンプルから学習する方法を示す。
予測誤差は熱力学の限界でゼロとなる傾向を示し、数値的な検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:13:15 GMT)
SEL-CIE: Knowledge-Guided Self-Supervised Learning Framework for CIE-XYZ Reconstruction from Non-Linear sRGB Images [7.9] CIE-XYZ色空間は、カメラパイプラインの一部として使用されるデバイスに依存しない線形空間である。
画像は通常非線形状態に保存され、従来の方法でCIE-XYZカラー画像を実現することは必ずしも不可能である。
本稿では,CIE-XYZ 画像と sRGB 画像の再構成に SSL 手法を併用したフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:20:41 GMT)
MGL2Rank: Learning to Rank the Importance of Nodes in Road Networks Based on Multi-Graph Fusion [7.8] 既存の交通ネットワークにおけるノードの重要性を評価する方法は、位相情報と交通量のみを考慮する。
本稿では,ノードの重要性をランク付けするために,道路網の豊富な特徴を統合するグラフ学習ベースのフレームワーク(MGL2Rank)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:12:57 GMT)
DATR: Unsupervised Domain Adaptive Detection Transformer with Dataset-Level Adaptation and Prototypical Alignment [7.8] 我々は、オブジェクト検出の教師なし領域適応のために、ドメイン適応検出TRansformer(DATR)と呼ばれる強力なDETRベースの検出器を導入する。
提案するDATRは,教師モデルによって生成された擬似ラベルを用いて,平均教師に基づく自己学習フレームワークを組み込んで,ドメインバイアスをさらに緩和する。
複数のドメイン適応シナリオにおいて,提案したDATRの性能と一般化性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:48:45 GMT)
Rademacher Complexity of Neural ODEs via Chen-Fliess Series [7.7] 連続深さのニューラルODEモデルは、どのようにして単層無限幅ネットとしてフレーム化できるかを示す。
ODEモデルのRademacher複雑性に対するコンパクト表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:46:01 GMT)
Quality assurance of organs-at-risk delineation in radiotherapy [7.7] 放射線治療計画において,腫瘍標的と臓器の脱線は重要である。
自動セグメンテーションの品質保証は、まだ臨床実践において必要ではない。
提案手法は,一級分類フレームワークにおける残差ネットワークとアテンション機構を導入し,様々な種類のOAR輪郭誤差を高精度に検出することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:32:46 GMT)
Differentiable and accelerated spherical harmonic and Wigner transforms [7.6] 球面データのモデリングと解析には、機械学習やその他の微分可能なプログラミングタスクのための勾配の効率的な計算が必要である。
球面上の一般化フーリエ変換の高速化と微分可能計算のための新しいアルゴリズムを開発した。
代替のCコードに対して400倍の加速をベンチマークすると、最大400倍の加速が観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:18:53 GMT)
Clap: a Rust eDSL for PlonKish Proof Systems with a Semantics-preserving Optimizing Compiler [7.5] Clapは、自動最適化と正式な保証を可能にする最初のRustエグノスティック回路フォーマットである。
クラップは、お互いに健全で完全なプロンキッシュの制約システムと目撃者生成装置を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:31:32 GMT)
Counterfactual Explanation-Based Badminton Motion Guidance Generation Using Wearable Sensors [7.4] 本研究では,パーソナライズされた動作ガイドを生成することにより,バドミントン選手のストローク品質を向上させる枠組みを提案する。
これらのガイドは、逆ファクトアルゴリズムに基づいており、初心者と熟練者の間のパフォーマンスギャップを減らすことを目的としている。
本手法は,専門家の知識を必要とせず,選手の動作改善を支援するために,可視化可能なデータを通じて共同レベルのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:48:20 GMT)
A recurrent CNN for online object detection on raw radar frames [7.1] 本研究では,オンラインレーダオブジェクト検出のための新しいCNNアーキテクチャを提案する。
本稿では,コンボリューションとConvLSTMを混合したエンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは因果的であり、オブジェクトを検出するためにConvLSTMのメモリに符号化された過去の情報のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:32:28 GMT)
DLAFormer: An End-to-End Transformer For Document Layout Analysis [7.1] DLAFormerと呼ばれる文書レイアウト解析のためのエンド・ツー・エンド・トランスフォーマー方式を提案する。
各種DLAサブタスクを関係予測問題として扱い、これらの関係予測ラベルを統一ラベル空間に統合する。
本稿では,DeTRにおけるコンテンツクエリの物理的意味を高めるために,新しいタイプのクエリセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:34:24 GMT)
Data-driven Semi-supervised Machine Learning with Surrogate Safety Measures for Abnormal Driving Behavior Detection [7.0] 本研究では,いくつかの異常運転行動を明らかにする大規模実世界のデータを分析した。
部分ラベル付きデータを用いた半教師付き機械学習(ML)法を開発し,異常運転行動を正確に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:15:32 GMT)
Blessings and Curses of Covariate Shifts: Adversarial Learning Dynamics, Directional Convergence, and Equilibria [6.7] 共変量分布シフトと対向摂動は,従来の統計学習フレームワークに課題を呈する。
本稿では,無限次元環境下での回帰と分類の両面から,外挿領域を正確に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:10:48 GMT)
Perturbing the Gradient for Alleviating Meta Overfitting [6.6] 本稿では,数ショットの学習環境におけるメタオーバーフィッティングに対処するソリューションを多数提案する。
提案手法は,非相互排他的タスク設定における学習における最先端のベースラインと比較して,一般化性能の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:04:59 GMT)
Efficiency optimization of large-scale language models based on deep learning in natural language processing tasks [6.6] 大規模言語モデルの内部構造と操作機構を理論的に解析する。
我々は、適応最適化アルゴリズム(AdamWなど)、大規模並列計算技術、混合精度訓練戦略の寄与を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:10:00 GMT)
GGAvatar: Geometric Adjustment of Gaussian Head Avatar [6.6] GGAvatarは、複雑なアイデンティティを持つ動的ヘッドアバターを堅牢にモデル化するために設計された、新しい3Dアバター表現である。
GGAvatarは高忠実なレンダリングを生成でき、視覚的品質と定量的メトリクスにおいて最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:54:57 GMT)
A Unified Linear Programming Framework for Offline Reward Learning from Human Demonstrations and Feedback [6.6] Inverse Reinforcement Learning (IRL) と Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は報酬学習における重要な方法論である。
本稿では,オフライン報酬学習に適した新しい線形プログラミング(LP)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:59:26 GMT)
Boosting MLPs with a Coarsening Strategy for Long-Term Time Series Forecasting [6.5] ディープラーニング手法は,長期連続予測においてその強みを発揮してきた。
彼らはしばしば表現力と計算効率のバランスをとるのに苦労する。
本稿では,情報グラニュラーを単独の時間点の代わりに形成することにより,プロトタイプに関わる問題を緩和する粗大化戦略を提案する。
純粋な構造的単純さの畳み込みに基づいて、CP-Netは線形計算の複雑さとランタイムの低さを維持しつつ、7つの予測ベンチマークでSOTA法と比較すると4.1%の改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:48:21 GMT)
Information Leakage from Embedding in Large Language Models [6.4] 本研究では,入力再構成攻撃によるプライバシー侵害の可能性を検討することを目的とする。
まず,モデルの隠れ状態からオリジナルテキストを再構築する2つの基本手法を提案する。
次に、トランスフォーマーをベースとしたEmbed Parrotを提案し、深層への埋め込みから入力を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:52:31 GMT)
Channel Balance Interpolation in the Lightning Network via Machine Learning [6.4] Bitcoin Lightning Networkは、Bitcoinのスケーラビリティに対処するレイヤ2支払いプロトコルである。
本研究は、ネットワーク内のチャネルバランスを補間するために機械学習モデルを使用することの可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:57:16 GMT)
YUI: Day-ahead Electricity Price Forecasting Using Invariance Simplified Supply and Demand Curve [6.2] 本稿では,供給曲線と需要曲線のモデリングを簡略化する2つの不変仮定を提案する。
提案したモデルでは,YUIと呼ばれる不変性により単純化されたsuppltextbfYとrequid cUrveの予測が,最先端の手法よりも効率的である。
実験の結果,山西電力市場において,従来手法と比較して予測誤差が13.8%,sMAPEが28.7%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:27:14 GMT)
ILP-based Resource Optimization Realized by Quantum Annealing for Optical Wide-area Communication Networks -- A Framework for Solving Combinatorial Problems of a Real-world Application by Quantum Annealing [5.9] 近年の研究では、D-Wave AdvantageTM量子アニールシステムに組み込むことができる2次非拘束二元最適化(QUBO)問題として、そのような問題をいかに実装できるかを実証した。
本稿では、システムパラメータの最適化に関する調査と、ソリューションの品質をさらに向上させるために機械学習(ML)技術をどのように取り入れているかについて報告する。
我々は、このNNを単純な整数線形プログラミング(ILP)の例で実装し、D-Waveが取得しなかった解空間をNNが完全にマッピングする方法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:43:48 GMT)
Linguistic Structure from a Bottleneck on Sequential Information Processing [5.9] 我々は,過剰なエントロピーの最小化から自然言語のような体系性が生じることを示す。
人間の言語は、音韻学、形態学、構文学、意味論のレベルにおいて、過剰なエントロピーが低いように構成されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:25:18 GMT)
Distill-then-prune: An Efficient Compression Framework for Real-time Stereo Matching Network on Edge Devices [5.7] 本稿では, 知識蒸留とモデルプルーニングを取り入れて, 速度と精度のトレードオフを克服し, 新たな戦略を提案する。
エッジデバイスに高い精度を提供しながら、リアルタイム性能を維持するモデルを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:03:55 GMT)
Particle swarm optimization with Applications to Maximum Likelihood Estimation and Penalized Negative Binomial Regression [5.6] 本稿では、統計学で使われている多くのアルゴリズムの代替として、Particle Swarm Optimization (PSO)を提案する。
PSOは上記のルーチンと同じ結果を再現できるだけでなく、より最適な結果や、他のルーチンが収束できない結果も生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:42:42 GMT)
EPPS: Advanced Polyp Segmentation via Edge Information Injection and Selective Feature Decoupling [5.5] We propose a novel model named Edge-Prioritized Polyp (EPPS)。
具体的には,ポリプのエッジを正確に抽出することを目的としたエッジマッピングエンジン(EME)を組み込んだ。
また,Selective Feature Decoupler (SFD) と呼ばれるコンポーネントを導入し,モデルに対するノイズや外的特徴の影響を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:41:04 GMT)
Coarse-graining conformational dynamics with multi-dimensional generalized Langevin equation: how, when, and why [5.4] データ駆動型ab initio Generalized Langevin equation (AIGLE) アプローチが開発され、高次元、不均一、粗粒状コンフォメーションダイナミクスを学習し、シミュレートする。
揺らぎ散逸定理に制約されたこのアプローチは、全原子分子動力学との動的整合性において粗い粒度のモデルを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:14:09 GMT)
CReMa: Crisis Response through Computational Identification and Matching of Cross-Lingual Requests and Offers Shared on Social Media [5.4] 本研究は、緊急時のソーシャルメディアプラットフォームにおける支援要請と提供を効果的に識別し、マッチングすることの課題に対処する。
CReMaは,テキスト,時間,空間的特徴を統合した多言語要求-オフアマッチングのための体系的アプローチである。
オーストラリアで最もよく使われている16言語にまたがって、ヘルプ検索のシナリオをシミュレートし、ソーシャルメディアに支援を提供する、新しい多言語データセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:30:03 GMT)
Unveiling Higher-Order Topology via Polarized Topological Charges [5.2] 偏光トポロジカル電荷の概念を用いて,実験的に観測可能な運動量空間をキラル対称HOTPに特徴づける手法を提案する。
注目すべきは、これらの偏極トポロジカル電荷は擬スピン構造を測定することで同定できることである。
本研究は運動量空間におけるキラル対称HOTPの特性と実験的検出のための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:31:19 GMT)
Generalization Ability of Feature-based Performance Prediction Models: A Statistical Analysis across Benchmarks [5.2] 本研究では,問題収集の統計的類似性と,探索ランドスケープ解析の特徴に基づく性能予測モデルの精度を比較した。
この2つの尺度には正の相関関係があることが観察された。
具体的には、トレーニングスイートとテストスイート間の高次元特徴値分布に統計的意義が欠如している場合、モデルをうまく一般化する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:39:24 GMT)
Multiple-Choice Questions are Efficient and Robust LLM Evaluators [5.2] GSM8KとMATH-MCの回答と誤予測を収集して構築した2つのデータセットを提案する。
これら2つのベンチマークのMCバージョンにおけるLCMの性能は、元のバージョンにおける性能と強く相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:47:13 GMT)
A Principled Approach for a New Bias Measure [5.1] 本研究では,保護されたグループに対して,データセットのバイアスレベルを定義し,効率的に定量化するアルゴリズムフレームワークを開発する。
また、政策立案者に役立つバイアス緩和アルゴリズムも導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:14:33 GMT)
Few Shot Semantic Segmentation: a review of methodologies, benchmarks, and open challenges [5.0] Few-Shot Semanticはコンピュータビジョンの新しいタスクであり、いくつかの例で新しいセマンティッククラスをセグメンテーションできるモデルを設計することを目的としている。
本稿では、Few-Shot Semanticの総合的な調査からなり、その進化を辿り、様々なモデル設計を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:55:44 GMT)
A review on the use of large language models as virtual tutors [5.0] 大規模言語モデル (LLMs) は、いくつかの分野や産業で大きな話題を呼んだ。
本総説では,教育資料の生成・評価に特化して設計されたソリューションの概要を概観する。
予想通り、これらのシステムの最も一般的な役割は、自動質問生成のための仮想チューターである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:33:42 GMT)
My3DGen: A Scalable Personalized 3D Generative Model [4.9] My3DGenは、最大50のトレーニングイメージを使用して、個人の前でパーソナライズされた3Dを生成する。
My3DGenは、新しいビューの合成、与えられた顔のセマンティックな編集、新しい外観の合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:17:21 GMT)
Nonlinear Lindblad Master Equation and Postselected Skin Effect [4.9] 開量子系のポストセレクションダイナミクスを記述するために非線形リンドブラッドマスター方程式を導入する。
トラジェクティブ平均エンタングルメントエントロピーは環境とポストセレクションの異なる影響を反映できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:15:25 GMT)
Retinexmamba: Retinex-based Mamba for Low-light Image Enhancement [4.9] RetinexMambaは従来のRetinexメソッドの物理的直感性を捉え、Retinexformerのディープラーニングフレームワークを統合する。
このアーキテクチャは、イノベーティブな照明推定器と、エンハンスメント中の画質を維持する損傷回復機構を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:37:16 GMT)
From SHAP Scores to Feature Importance Scores [4.8] 本稿は,特徴属性と優先投票力の間には,重要な関係があることを示唆する。
XAIの重要度スコア(FIS)として、最も広く使用されるパワー指標のいくつかがどのように利用されるかは、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:52:41 GMT)
Inference with non-differentiable surrogate loss in a general high-dimensional classification framework [4.8] 仮説テストと区間推定を構築するために,カーネルスムーズな非相関スコアを提案する。
具体的には、不連続点近傍の不連続勾配を滑らかにするためにカーネル近似を採用する。
カーネルスムースなデコラートスコアとそのクロスフィットバージョンを高次元設定で限定分布として確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:50:35 GMT)
Efficient Model-Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks [4.8] 本稿では,誘導型GNNに対する教師なしモデルステアリング攻撃の新しい手法を提案する。
対象モデルから効率的に情報を抽出するために,グラフのコントラスト学習とスペクトルグラフ拡張に基づいている。
その結果,既存の盗難攻撃と比較して高い効率性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:01:15 GMT)
Boolean matrix logic programming for active learning of gene functions in genome-scale metabolic network models [4.8] 我々は、細胞工学の促進と生物学的発見を促進するために、論理ベースの機械学習技術を適用しようとしている。
我々は,情報的実験を導くことでゲノム仮説空間を効率的に探索する新しいシステム,BMLP_active$を導入する。
$BMLP_active$は、ランダムな実験よりもトレーニング例が少ない遺伝子ペア間の相互作用をうまく学べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:01:18 GMT)
Ensemble and Mixture-of-Experts DeepONets For Operator Learning [4.6] 本稿では,演算子学習のための新しいディープ演算子ネットワーク(DeepONet)アーキテクチャを提案する。
アンサンブルのDeepONetは、1つのDeepONetのトランクネットワークを複数の異なるトランクネットワークで強化することを可能にする。
また,DeepONetトランクネットワークアーキテクチャの空間混合(MoE)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:42:44 GMT)
Improving the Explain-Any-Concept by Introducing Nonlinearity to the Trainable Surrogate Model [4.6] EAC(Explain Any Concept)モデルは、意思決定を説明するフレキシブルな方法です。
EACモデルは、ターゲットモデルをシミュレートする訓練可能な1つの線形層を持つ代理モデルを用いている。
元のサロゲートモデルに追加の非線形層を導入することで、ERCモデルの性能を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） (Mon, 20 May 2024 07:25:09 GMT)
Integration of Scanning Probe Microscope with High-Performance Computing: fixed-policy and reward-driven workflows implementation [4.6] ローカルコンピュータまたはリモート高性能コンピュータから走査顕微鏡を制御できるPythonインタフェースライブラリを構築した。
私たちの研究は、ルーチン操作と機械学習による自律的な科学的発見の両方のために、自動化顕微鏡を構築するための完全なインフラストラクチャを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:08:34 GMT)
Towards Long-Range 3D Object Detection for Autonomous Vehicles [4.6] 長距離での3次元物体検出は、自動運転車の安全性と効率を確保するために不可欠である。
芸術的LiDARに基づく手法の現在のほとんどの状態は、長距離でのスパーシリティのため、範囲が限られている。
我々は,現在のLiDARを用いた3D検出器の長距離性能を改善する2つの方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:35:57 GMT)
Auger photoemission as a laser-like coherent cathode [4.5] 明るくコヒーレントな電子源は、電子顕微鏡、レーザー加速器、自由電子レーザーなど様々な応用の基礎となることが期待されている。
コールドフィールドや光電子放出のような現在の陰極は、異なる陰極材料、幾何学的構成、レーザー励起プロファイルを持つ高品質な電子ビームを生成することができる。
我々の研究は、オーガー光カソードの実験的実現とナノファブリケーションの洞察を提供し、相関したコヒーレントソースに関連する量子技術の進歩における重要なニーズに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:52:33 GMT)
Mamba-in-Mamba: Centralized Mamba-Cross-Scan in Tokenized Mamba Model for Hyperspectral Image Classification [4.4] 本研究では、このタスクにステートスペースモデル(SSM)をデプロイする最初の試みである、HSI分類のための革新的なMamba-in-Mamba(MiM)アーキテクチャを紹介する。
MiMモデルには,1)イメージをシーケンスデータに変換する新しい集中型Mamba-Cross-Scan(MCS)機構,2)Tokenized Mamba(T-Mamba)エンコーダ,3)Weighted MCS Fusion(WMF)モジュールが含まれる。
3つの公開HSIデータセットによる実験結果から,本手法は既存のベースラインや最先端アプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:19:02 GMT)
Vertical Federated Learning Hybrid Local Pre-training [4.3] 垂直フェデレート学習(VFL)のための新しいVFLハイブリッド局所事前学習(VFLHLP)手法を提案する。
VFLHLPはまず、参加者のローカルデータに基づいて、ローカルネットワークを事前訓練する。
そして、これらの事前訓練されたネットワークを利用して、ラベル付きパーティのサブモデルを調整するか、他のパーティの表現学習を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:57:39 GMT)
Uncertainty of interpretability in Landslide Susceptibility Mapping: A Comparative Analysis of Statistical, Machine Learning, and Deep Learning Models [4.3] 地すべり感受性マッピング(LSM)は,高リスク領域の特定と予防戦略の実施に不可欠である。
本研究では,地すべりの感受性予測における統計的,機械学習(ML),深層学習(DL)モデルの解釈可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:46:42 GMT)
SM-DTW: Stability Modulated Dynamic Time Warping for signature verification [4.3] 被験者の署名を複数実行した場合の実際の動作の違いを説明するために,安定性の概念を導入する。
我々は,シグネチャの最も安定な部分は,シグネチャ検証において,疑わしいシグネチャと参照シグネチャの類似性を評価する上で,最重要であると推測する。
安定領域を組み込むための安定性変調動的時間ワープアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:18:15 GMT)
Federated Learning with Incomplete Sensing Modalities [4.3] 不完全なモジュラリティを持つマルチモーダルFLを実現するためのフレームワークであるFLISMを紹介する。
F1スコアでは平均.067が改善され、通信(2.69倍高速)と計算(2.28倍高速)のオーバーヘッドが削減された。
多数のタスクを含むシミュレーションシナリオでは、FLISMは通信速度が3.23x85.10x、計算効率が3.73x32.29xである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:53:55 GMT)
Establishing Trust in the Beyond-5G Core Network using Trusted Execution Environments [4.2] 本稿では,B5Gネットワークで導入されたセキュリティの意義と,B5G標準でサポートされているセキュリティメカニズムについて概説する。
我々は、信頼できない実行環境をモデル化するためのZero Trust Execution(ゼロトラスト実行)の垂直拡張を提案する。
我々は,Trusted Execution Environmentsを用いて,Beyond-5Gネットワークアーキテクチャの信頼性を確立する方法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:02:18 GMT)
Erasing the Bias: Fine-Tuning Foundation Models for Semi-Supervised Learning [4.1] 半教師付き学習(SSL)は目覚ましい進歩をみせており、多くの方法のバリエーションをもたらしている。
本稿では,FinSSLという新しいSSLアプローチを提案する。
我々は、FineSSLが複数のベンチマークデータセットにSSLの新たな状態を設定し、トレーニングコストを6倍以上削減し、さまざまな微調整と現代的なSSLアルゴリズムをシームレスに統合できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:33:12 GMT)
Time Series Classification for Detecting Parkinson's Disease from Wrist Motions [4.1] InceptionTimeとRandOm Convolutional KErnel Transformをパーキンソン病症状モニタリングに有効であるとして検討した。
InceptionTimeの高学習能力は複雑な動きパターンをモデル化するのに適しており、ROCKETは小さなデータセットに適している。
ROCKETはジスキネジアの同定において優れた性能を示すが、InceptionTimeは振れやブラジキネシアの検出においてわずかに優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:59:05 GMT)
Eliciting Problem Specifications via Large Language Models [4.1] 大型言語モデル(LLM)は、問題クラスを半形式仕様にマッピングするために利用することができる。
認知システムは、問題空間仕様を使用して、問題クラスからの問題の複数のインスタンスを解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:19:02 GMT)
AI Algorithm for Predicting and Optimizing Trajectory of UAV Swarm [4.0] 本稿では,無人航空機(UAV)の艦隊生成における人工知能(AI)技術の適用について検討する。
2つの主な課題は、UAVの経路を正確に予測し、それらの衝突を効果的に回避することである。
スウェーデンとエリオットのアクティベーションを高度に融合した新しいアクティベーション関数AdaptoSwelliGaussを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:47:28 GMT)
Distinguished In Uniform: Self Attention Vs. Virtual Nodes [4.0] SANやGPSのようなグラフ変換器(GT)はグラフ処理モデルである。
彼らはMessage-Passing GNN(MPGNN)とグローバルセルフアテンションを組み合わせた。
それらは2つの予約を持つ普遍関数近似器であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:02:53 GMT)
Monitored long-range interacting systems: spin-wave theory for quantum trajectories [3.9] 我々は、連続監視された長距離相互作用するスピン系における量子軌道を記述するのに適したスピン波理論を導入する。
本手法は,強い集団分極の上にあるスピン波励起のボゾン化に基づいて,大規模相互作用スピンの効率的なシミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:41:38 GMT)
QuanEstimation.jl: An open-source Julia framework for quantum parameter estimation [3.8] QuanEstimation.jlは、量子パラメータ推定におけるスキーム評価と設計のためのオープンソースのJuliaフレームワークである。
独立パッケージとしても、最近開発されたハイブリッド言語(Python-Julia)パッケージQuanEstimationの計算コアとしても使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:37:12 GMT)
ToXCL: A Unified Framework for Toxic Speech Detection and Explanation [3.8] ToXCLは暗黙の有毒音声の検出と説明のための統合されたフレームワークである。
ToXCLは、新しい最先端の有効性を実現し、ベースラインを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:06:00 GMT)
Digital Health and Indoor Air Quality: An IoT-Driven Human-Centred Visualisation Platform for Behavioural Change and Technology Acceptance [3.8] 大気汚染物質によるヒトの健康への影響は、室内空気質(IAQ)に対する懸念の高まりを招いている。
デジタルヘルスの介入や市民科学のイニシアチブの出現は、意識を高め、IAQを改善し、行動の変化を促進するための新たな道を提供してきた。
本稿では、COM-BモデルとIoT(Internet of Things)技術を用いて、人間中心のデジタル可視化プラットフォームを設計するケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:13:25 GMT)
Text-centric Alignment for Multi-Modality Learning [3.7] マルチモーダル学習のためのテキスト中心アライメント(TAMML)を提案する。
テキストのユニークな性質を統一意味空間として活用することにより、TAMMLは目に見えない、多様性があり、予測不可能なモダリティの組み合わせを扱う上で、大幅な改善を示す。
本研究は,モダリティの可用性が動的で不確実な実世界のアプリケーションに対して,フレキシブルで効果的なソリューションを提供することによって,この分野に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:18:52 GMT)
Stable Neural Stochastic Differential Equations in Analyzing Irregular Time Series Data [3.7] 実世界の時系列データにおける不規則サンプリング間隔と欠落値は,従来の手法の課題である。
本稿では,Langevin-type SDE,Linear Noise SDE,Geometric SDEの3つの安定クラスを提案する。
本研究は,実世界の不規則時系列データを扱う上で,提案手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:59:58 GMT)
Quantifying Individual and Joint Module Impact in Modular Optimization Frameworks [3.7] 機能的ANOVAフレームワークを用いて,2つのアルゴリズムに対する個々のモジュールとモジュールの組み合わせの影響を定量化する。
BBOBベンチマークコレクション上で, 324 modCMA および 576 modDE 変種の性能データを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:39:55 GMT)
Evaluating the Capabilities of LLMs for Supporting Anticipatory Impact Assessment [3.7] 我々は、微調整完了モデルにより、社会におけるAIの高品質な影響を生み出す可能性を示す。
我々は,コヒーレンス,構造,妥当性,妥当性について検討した。
命令ベースモデルが生み出す影響は,特定のカテゴリのインパクトの生成にギャップがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:34:39 GMT)
LangCell: Language-Cell Pre-training for Cell Identity Understanding [3.7] 最初のLanguage-Cell事前学習フレームワークであるLangCellを紹介します。
LangCellは、ゼロショットセル識別理解シナリオで効果的に機能できる唯一のシングルセルPLMである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:43:18 GMT)
Robust Deep Reinforcement Learning with Adaptive Adversarial Perturbations in Action Space [3.6] 本稿では,トレーニング中の対向摂動の影響を調整するための適応的対向係数フレームワークを提案する。
提案手法の特長は,実世界のアプリケーションに簡単にデプロイでき,シミュレータに事前にアクセスする必要がなくなることである。
MuJoCoの実験から,本手法はトレーニングの安定性を向上し,異なるテスト環境に移行する際の堅牢なポリシを学習できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:31:11 GMT)
Qubit-Efficient Randomized Quantum Algorithms for Linear Algebra [3.4] 本稿では,行列関数からのサンプリング作業のためのランダム化量子アルゴリズムのクラスを提案する。
量子ビットの使用は純粋にアルゴリズムであり、量子データ構造には追加の量子ビットは必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:01:18 GMT)
SciJava Ops: An Improved Algorithms Framework for Fiji and Beyond [3.4] 画像分野で最も広く使われているプラットフォームのひとつに、科学画像分析のための人気のあるオープンソースアプリケーションであるFijiがある。
プラグインベースのソフトウェアアーキテクチャは、互換性のないデータ構造で動作する異なるプラットフォームを統合することはできない。
我々は,アルゴリズムをプラグインとして統一的に表現するための基礎的なソフトウェアライブラリであるSciJava Opsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:40:08 GMT)
The Narrow Depth and Breadth of Corporate Responsible AI Research [3.4] 私たちは、AI企業の大多数が、この重要なAIのサブフィールドにおいて、限られた、あるいは全く関与していないことを示している。
主要なAI企業は、従来のAI研究に比べて、責任あるAI研究のアウトプットが著しく低い。
当社の結果は、業界が責任あるAI研究を公然と行う必要性を浮き彫りにしたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:26:43 GMT)
Question-Based Retrieval using Atomic Units for Enterprise RAG [3.3] 本研究は、より正確なチャンクリのための標準密度検索ステップのゼロショット適応を提案する。
センス検索は、ユーザクエリに最も近い合成質問と関連するチャンクを見つけることを伴う。
その結果,原子による検索はチャンクによる検索よりも高いリコールにつながることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:27:00 GMT)
Large scale scattering using fast solvers based on neural operators [3.3] 複素吸収境界条件を持つ外界領域におけるヘルムホルツ方程式によって記述される散乱問題を解くために,ハイブリッド反復移動可能解法(HINTS)を導入する。
本研究では,HINTSを用いて,標準反復解法が失敗する2次元および3次元問題の散乱問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:20:28 GMT)
Exploring Ordinality in Text Classification: A Comparative Study of Explicit and Implicit Techniques [3.2] 日常分類(OC)は自然言語処理(NLP)における課題である。
OCに挑戦する以前のアプローチは、ラベルの順序性について明確に説明されるような、既存の変更や新規な損失関数の作成に重点を置いていた。
Pretrained Language Models (PLMs) の出現により、ラベルのtextbfimplicit セマンティクスを通じて、オーディナリティに取り組むことが可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:31:04 GMT)
Optimized mechanical quadrature squeezing beyond the 3 dB limit via gradient-descent algorithm [3.2] 本稿では,典型的なキャビティ・オプティメカティカル・システムにおいて,機械的2次スクイーズを生成するための信頼性の高い手法を提案する。
3dB定常状態限界を超える機械共振器において, 強い2次スキューズを実現する。
この研究は、量子光学および量子情報科学における最適量子制御の適用を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:26:00 GMT)
Simulating a Chern Insulator with C = $\pm$2 on Synthetic Floquet Lattice [3.2] フロッケ格子は、位相現象の量子シミュレーションのための強力なプラットフォームを提供する。
我々の研究は、量子コンピューティングプラットフォームを用いて複雑なトポロジカルな物質をシミュレートする大きな可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:33:21 GMT)
Automated Hardware Logic Obfuscation Framework Using GPT [3.2] 本稿では,GPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルを利用した難読化プロセスを自動化する新しいフレームワークであるObfus-chatを紹介する。
提案フレームワークは,ハードウェア設計ネットリストとキーサイズを入力として受け入れ,セキュリティ向上のために最適化された難読コードを自動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:33:00 GMT)
Reward-Punishment Reinforcement Learning with Maximum Entropy [3.1] 本稿では,長期政策エントロピーの最適化と報奨助成強化学習の目的を統合するソフトなDeep MaxPain'(SoftDMP)アルゴリズムを提案する。
我々のモチベーションは、従来の max' および min' 演算子を超えたアクション値の更新に使用される演算子のよりスムーズなバリエーションを促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:05:14 GMT)
On Measuring Calibration of Discrete Probabilistic Neural Networks [3.1] 高次元確率分布を最大極大で適合させるニューラルネットワークの訓練は、不確実性定量化の有効な方法となっている。
expected Error (ECE) や Negative Log Likelihood (NLL) といった従来のメトリクスには制限がある。
本稿では,これらのバイアスや仮定を伴わずにキャリブレーションの誤差を測定するために,条件付きカーネル平均埋め込みを用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:30:07 GMT)
Vulnerability Detection with Deep Learning [3.1] 我々は、C/C++プログラムのソースコードから抽出したプログラムスライスでニューラルネットワークをトレーニングし、ソフトウェア脆弱性を検出する。
この結果から,ソースコードの特徴の相違と,脆弱なプログラムスライスと非脆弱なプログラムスライスをバランスよく組み合わせることで,バランスの取れた精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:39:19 GMT)
Dynamical suppression of many-body non-Hermitian skin effect in Anyonic systems [3.1] 非エルミート皮膚効果(英: non-Hermitian skin effect, NHSE)は、固有状態が系の境界に大きく局在する非平衡系において興味深い現象である。
本研究は,NHSEと異種統計学の相互作用から,新しい非エルミート現象を探求するための新たな道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:00:12 GMT)
PATE: Proximity-Aware Time series anomaly Evaluation [3.0] 従来のパフォーマンスメトリクスは、IDデータを仮定し、複雑な時間的ダイナミクスと時系列異常の特定の特性をキャプチャできない。
本稿では、予測と異常区間の時間的関係を組み込んだ新しい評価指標であるPATE(Proximity-Aware Time series anomaly Evaluation)を紹介する。
合成および実世界のデータセットを用いた実験は、より合理的で正確な評価を提供する上で、PATEの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:06:36 GMT)
Alternators For Sequence Modeling [3.0] 交代子(英: alternator)は、列の非マルコフ力学モデルの新しい族である。
交替器は、観測軌跡ネットワーク(OTN)と特徴軌跡ネットワーク(FTN)の2つのニューラルネットワークを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:47:06 GMT)
Versatile Teacher: A Class-aware Teacher-student Framework for Cross-domain Adaptation [3.0] 私たちはVersatile Teacher(VT)という新しい教師学生モデルを紹介します。
VTはクラス固有の検出困難を考慮し、2段階の擬似ラベル選択機構を用いてより信頼性の高い擬似ラベルを生成する。
提案手法は,3つのベンチマークデータセットに対して有望な結果を示し,広範に使用されている1段検出器のアライメント手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:31:43 GMT)
Analytically controlling laser-induced electron phase in sub-cycle motion [3.0] 我々は、このサブサイクル電子相を制御するための新しいアプローチを開発し、中心対称ガスターゲットに印加された低周波電場をチューニングする。
本手法は低周波電場と高調波周波数シフトの普遍的解析関係に基づく。
我々は、XUV波を連続的かつ正確に調整し、THzパルスを包括的にサンプリングする新しい手法を開発することを含む、テクスチンシチューアプリケーションにおける検出された関係の利点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:28:40 GMT)
Shallow Recurrent Decoder for Reduced Order Modeling of Plasma Dynamics [2.9] 我々は,エマシャローリカレントデコーダ(SH)アーキテクチャに基づくモデル削減手法を開発した。
変数の分離の理論に基づいて、SHREDアーキテクチャは3点のセンサーでフルタイムフィールドを再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:21:23 GMT)
A Comprehensive Study of Machine Learning Techniques for Log-Based Anomaly Detection [2.8] システム複雑性の増大により、ログベースの異常検出専用の自動化技術の必要性が高まっている。
現在の評価は検出精度の評価に大きく依存している。
本稿では,教師付き,半教師付き,従来型,深層ML技術の評価を行う総合的な実証的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:23:02 GMT)
Let It Flow: Simultaneous Optimization of 3D Flow and Object Clustering [2.8] 実大規模原点雲列からの自己監督型3次元シーンフロー推定の問題点について検討する。
重なり合うソフトクラスタと非重なり合う固いクラスタを組み合わせられる新しいクラスタリング手法を提案する。
本手法は,複数の独立移動物体が互いに近接する複雑な動的シーンにおける流れの解消に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:32:00 GMT)
A Study on Optimization Techniques for Variational Quantum Circuits in Reinforcement Learning [2.8] 研究者は変分量子回路(VQC)に注目している
VQCは、パラメータによって調整可能な量子回路をマージするハイブリッドアルゴリズムである。
近年の研究では、強化学習にVQCを適用する新しい方法が提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:06:42 GMT)
The AI Community Building the Future? A Quantitative Analysis of Development Activity on Hugging Face Hub [2.6] 私たちはHugging Face (HF) Hub上での開発活動を分析します。
その結果,348,181モデル,65,761データセット,156,642スペースリポジトリのさまざまな種類の活動が,右スクリュー分布を示すことがわかった。
我々は、(オープンソース)AI研究者、開発者、政策立案者に対する発見とレコメンデーションの意味に関する議論で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:10:49 GMT)
Nonequilbrium physics of generative diffusion models [2.6] 拡散モデルの透過的な物理解析を行い, ゆらぎ定理, エントロピー生成, 固有相転移を理解するフランツ・パリポテンシャルを導出する。
我々の分析は、非平衡物理学や平衡物理学の概念、すなわち、前方と後方の両方の力学をランゲヴィン力学として扱うことに根ざしている。
この統一原理は、機械学習の実践者がより良いアルゴリズムや理論物理学者を設計し、機械学習と非平衡熱力学を結びつけるよう導くことが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:16:26 GMT)
Identifiability of total effects from abstractions of time series causal graphs [2.6] 本研究では,観測時系列からの介入による全効果の同定可能性の問題について検討する。
我々は、拡張された要約因果グラフと要約因果グラフの2つの抽象概念を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:55:38 GMT)
Phase-space negativity as a computational resource for quantum kernel methods [2.5] 量子カーネル法は、機械学習において量子計算の優位性を達成するための提案である。
ボゾン系に対する量子核関数の最適古典的推定に十分な条件を提供する。
本研究は, 量子機械学習において, 位相空間-確率分布における負性性の役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:18:53 GMT)
Fair Active Learning: Solving the Labeling Problem in Insurance [2.5] 本報告では, 各種アクティブラーニングサンプリング手法について検討し, 総合的および実保険データセットに与える影響について検討する。
提案手法は,予測性能と公正性のバランスを良好に保ちながら,情報および公正な事例を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:46:48 GMT)
Biomedical Entity Linking for Dutch: Fine-tuning a Self-alignment BERT Model on an Automatically Generated Wikipedia Corpus [2.5] 本稿では,オランダ語におけるバイオメディカルエンティティリンクモデルについて述べる。
オントロジーにリンクしたオランダの生物医学的実体を文脈でウィキペディアから抽出した。
以上の結果から,英語以外の言語でリンクする生物医学的実体はいまだに困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:30:36 GMT)
Alzheimer's Magnetic Resonance Imaging Classification Using Deep and Meta-Learning Models [2.5] 本研究では,最新のCNNを特徴とする深層学習技術を活用することで,アルツハイマー病(AD)のMRIデータを分類することに焦点を当てた。
アルツハイマー病は高齢者の認知症の主要な原因であり、徐々に認知機能障害を引き起こす不可逆的な脳疾患である。
将来、この研究は、信号、画像、その他のデータを含む他の種類の医療データを組み込むように拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:44:07 GMT)
ASLseg: Adapting SAM in the Loop for Semi-supervised Liver Tumor Segmentation [2.4] 肝腫瘍の分節化は, コンピュータ診断, 手術計画, 予後評価に必須である。
セミ・スーパーバイザード・ラーニング(SSL)はこれらの課題に対処するための一般的なテクニックである。
我々は、SAMをSSL設定に効果的に適応できる新しい半教師付きフレームワーク ASLseg を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:55:42 GMT)
Collective Quantum Entanglement in Molecular Cavity Optomechanics [2.3] 振動分極における量子絡み合いに到達するための光学的スキームを提案する。
この振動-光子絡み合いは室温で存在し、熱雑音に対して頑丈であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:15:17 GMT)
Attribute-Based Authentication in Secure Group Messaging for Distributed Environments [2.3] メッセージ層セキュリティ(MLS)とその基盤となるContinuous Group Key Agreementプロトコルは、暗号化シークレットを動的に共有することを可能にする。
グループ内の認証のためのデジタル証明書の使用は、グループメンバーのプライバシーに反する。
本報告では,ソリケータが自身のアイデンティティを明らかにする代わりに,特定の属性の所有を証明するだけでよい,別の認証方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:09:28 GMT)
CTD4 -- A Deep Continuous Distributional Actor-Critic Agent with a Kalman Fusion of Multiple Critics [2.2] CDRL(Categorical Distributional Reinforcement Learning)は,複雑なタスクの学習において,より優れたサンプル効率を示す。
本稿では,連続行動空間に適した連続分布モデル自由RLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:26:46 GMT)
Blockchain based Secure Energy Marketplace Scheme to Motivate Peer to Peer Microgrids [2.1] 本稿では,ユーザが相互に交流し,より高いレートでエネルギーを購入し,販売するマーケットプレースとして提案する。
リソースの所有者とコンシューマの合意は、ブロックチェーンベースのスマートコントラクトに基づいて記録される。
また,保護された実行環境を活用するための余分なセキュリティ層を提案し,システムに侵入しても,コンシューマやサードパーティが生成し,利用し,共有するエネルギー情報を変更できないようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:32:03 GMT)
Quantum coherent and measurement feedback control based on atoms coupled with a semi-infinite waveguide [2.1] 量子フィードバック制御は原子・フォトニック系の所望の状態を生成するために適用可能であることを示す。
このセットアップでは、初期励起原子が導波路に1つの光子を放出することができ、終端ミラーや他の原子によって反射され、異なるフィードバックループを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:34:03 GMT)
Exploring Teachers' Perception of Artificial Intelligence: The Socio-emotional Deficiency as Opportunities and Challenges in Human-AI Complementarity in K-12 Education [2.0] 学校では、教師は教育者、カウンセラー、意思決定者、学校コミュニティのメンバーとして多くの役割を担っている。
人工知能(AI)の最近の進歩により、AIが教師にどのように支援し、補完し、協力できるかが議論されている。
本研究は,AIの潜在的な強みと限界に対する教育者の視点を探究するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:43:04 GMT)
Hacking Predictors Means Hacking Cars: Using Sensitivity Analysis to Identify Trajectory Prediction Vulnerabilities for Autonomous Driving Security [1.9] 本稿では,2つの軌道予測モデルである Trajectron++ と AgentFormer の感度解析を行う。
この分析により、全ての入力の間に、両方のモデルに対する摂動感度のほぼ全ては、最新の位置と速度状態にしか属さないことが明らかとなった。
さらに、状態履歴の摂動に支配的な感度があるにもかかわらず、検出不能な画像マップ摂動は、両方のモデルで大きな予測誤差の増加を誘発することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:55:43 GMT)
Automated Anomaly Detection on European XFEL Klystrons [1.9] 高出力マルチビームクライストロンは、欧州XFELでRFを増幅するための重要な構成要素である。
様々な操作モードを判定し,特徴抽出と次元還元を行う実験を行った。
私たちは、Klystronの運用状態の理解を深める上で最も有望なコンポーネントを認識し、可能性のある障害や異常を早期に特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:59:07 GMT)
Spatio-temporal Attention-based Hidden Physics-informed Neural Network for Remaining Useful Life Prediction [1.9] STA-HPINN(spatatio-temporal Attention-based Hidden Physics-informed Neural Network)を導入する。
隠れた物理インフォームドニューラルネットワークを用いて、RULの進化を管理する次元物理機構を捉える。
このアプローチはベンチマークデータセットで検証され、最先端のメソッドと比較して、例外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） (Mon, 20 May 2024 21:10:18 GMT)
Derivative-informed neural operator acceleration of geometric MCMC for infinite-dimensional Bayesian inverse problems [1.8] 本稿では,PtOマップのニューラル演算子サロゲートによって駆動される遅延受容幾何MCMC法を提案する。
かなりのスピードアップを達成するためには、サロゲートはPtO写像とそのヤコビアンを正確に近似する必要がある。
導電性インフォームド・ニューラル演算子 (DINO) は, 従来法よりも格段に低いトレーニングコストで観測可能および後部局所形状を正確に予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:20:36 GMT)
Triple-CFN: Restructuring Concept Spaces for Enhancing Abstract Reasoning Process [1.8] 画像から概念と特徴を別々に抽出する新しいフレームワークであるCross-Feature Network (CFN)を紹介した。
抽出した概念と特徴をCFN内に組み込んだ期待最大化プロセスを統合することで,顕著な結果を得た。
また、RPM問題に適した概念空間を明示的に構築した、Triple-CFNの先進バージョンであるMeta Triple-CFNについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:40:54 GMT)
Solving the bongard-logo problem by modeling a probabilistic model [1.8] 抽象推論問題は、AIアルゴリズムの認識と認識能力に課題をもたらす。
ボナード・ローゴ問題に適した確率モデルであるPMoCを導入し,高い推論精度を実現する。
我々は、複雑な抽象的推論タスクのために特別に設計された拡張トランスフォーマーであるPose-Transformerを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:54:21 GMT)
D4C Glove-train: Solving the RPM and Bongard-logo Problem by Circumscribing and Building Distribution for Concepts [1.8] 本稿では,RPM問題を解決する新しいベースラインモデルLico-Netを紹介する。
我々は、分布を通して抽象的推論問題において基礎となる概念を提唱するD3Cアプローチを推進している。
我々は、我々の方法論をD4Cに拡張し、さらに概念境界を洗練させるために敵対的手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:50:33 GMT)
A graph-structured distance for heterogeneous datasets with meta variables [1.7] 不均一データセットは、さまざまな機械学習や最適化アプリケーションに現れる。
最初の主な貢献は、最先端の階層的、木構造的、変数サイズのフレームワークを一般化するグラフ構造化フレームワークのモデリングである。
2つ目の寄与はグラフ構造距離であり、拡張点と含められた変数と除外された変数の組み合わせを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:11:03 GMT)
EXACT: Towards a platform for empirically benchmarking Machine Learning model explanation methods [1.6] 本稿では、初期ベンチマークプラットフォームにおいて、様々なベンチマークデータセットと新しいパフォーマンス指標をまとめる。
我々のデータセットには、クラス条件の特徴に対する真実の説明が組み込まれています。
このプラットフォームは、それらが生成する説明の品質において、ポストホックなXAIメソッドのパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:16:06 GMT)
Automatic Generation and Evaluation of Reading Comprehension Test Items with Large Language Models [1.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて読解項目の生成と評価を行う。
我々は人的・自動的な評価のためのプロトコルを開発した。
以上の結果から,両モデルともゼロショット設定で許容品質のアイテムを生成できることが示唆されるが,GPT-4はLlama 2より明らかに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:08:00 GMT)
High-Coherence Kerr-cat qubit in 2D architecture [1.6] カーキャット量子ビット(Kerr-cat qubit)は、多光子シュロディンガー猫状態が安定化されるボソニック量子ビットである。
この量子ビットは、ノイズバイアス量子ビットに適した量子誤り訂正符号を実装するための有望な候補である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:18:54 GMT)
Loss Landscape of Shallow ReLU-like Neural Networks: Stationary Points, Saddle Escaping, and Network Embedding [1.5] 経験的二乗損失を学習したReLU様活性化関数を持つ一層ニューラルネットワークの損失状況について検討した。
アクティベーション関数は微分不可能であるため、固定点を完全に特徴づける方法は今のところ不明である。
定常点が一階条件で定義される「エスケープニューロン」を含まない場合、局所最小値でなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:06:20 GMT)
Bangladeshi Native Vehicle Detection in Wild [1.4] 本稿ではバングラデシュで最もよく見られる車両のネイティブな車両検出データセットを提案する。
17の異なる車両クラスが考慮され、17326の画像の81542の完全な注釈が付けられている。
実験の結果,BNVDデータセットが車両分布の信頼性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:23:40 GMT)
No Free Lunch: Research Software Testing in Teaching [1.4] 本研究は,研究ソフトウェア教育に組み込んだ研究ソフトウェアテストの効果について検討する。
In-vivo experimentでは、大規模なネットワークシミュレーションのためのテストスイートのエンジニアリングをグループプロジェクトとして、スウェーデンのBlekinge Institute of Technologyのソフトウェアテストコースに統合しました。
調査ソフトウェアは、ドキュメントを大幅に改善し、ハードウェアやソフトウェアの依存関係を少なくすることで、統合の恩恵を受けていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:40:01 GMT)
Leveraging text data for causal inference using electronic health records [1.4] 本稿では,電子健康データによる因果推論を支援するためにテキストデータを活用する統一的なフレームワークを提案する。
従来のマッチング分析にテキストデータを組み込むことで、推定処理効果の妥当性を高めることができることを示す。
これらの手法は、臨床データの二次解析範囲を、構造化ERHデータに制限された領域にまで広げる可能性があると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:14:42 GMT)
NiNformer: A Network in Network Transformer with Token Mixing Generated Gating Function [1.4] このアテンション機構はコンピュータビジョンでビジョントランスフォーマー ViT として使用された。
コストがかかり、効率的な最適化のためにかなりのサイズのデータセットを必要とするという欠点がある。
本稿では,新しい計算ブロックを標準ViTブロックの代替として導入し,計算負荷を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:57:05 GMT)
Securing Blockchain-based IoT Systems with Physical Unclonable Functions and Zero-Knowledge Proofs [1.4] 本稿ではブロックチェーンベースのIoTシステムを保護するためのフレームワークを提案する。
Hyperledger Fabric環境内に、Physical Unclonable Functions(PUF)とZero-Knowledge Proofs(ZKP)を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:40:27 GMT)
Beyond static AI evaluations: advancing human interaction evaluations for LLM harms and risks [1.3] ヒューマンインタラクション評価」は、人間-モデルインタラクションの評価に焦点を当てている。
安全に焦点を当てた3段階のHIE設計フレームワークを提案する。
我々は,HIEのコスト,複製性,非表現性に関する懸念に対処するための具体的な勧告で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:06:23 GMT)
Neural Optimization with Adaptive Heuristics for Intelligent Marketing System [1.3] 本稿では,AIシステムのマーケティングのための一般的なフレームワークとして,適応ヒューリスティックス(Noah)フレームワークを用いたニューラル最適化を提案する。
Noahは2B(to-business)と2C(to-consumer)の両方の製品と、所有チャンネルと有償チャネルを考慮に入れた、マーケティング最適化のための最初の一般的なフレームワークである。
我々は、予測、最適化、適応的なオーディエンスを含むNoahフレームワークの重要なモジュールを説明し、入札とコンテンツ最適化の例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:12:25 GMT)
Application of time-series quantum generative model to financial data [1.2] 時系列生成モデルを実際の財務データに量子生成モデルとして適用した。
その結果,従来の手法に比べてパラメータ値が少なかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:29:45 GMT)
Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials [1.2] 本稿では, PLDESEIA (temporalLynomial Expansion In Adaptive Distributed Event-based Systems) というモデル群を紹介する。
低レイテンシでオンライン分類と検出を行うために、これらのネットワークをイベントベースのデータで相互接続することに重点を置いている。
我々は3つのイベントベースのベンチマークを実験し、メモリと計算コストを大幅に削減した大きなマージンで3つすべてに対して最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:06:24 GMT)
Deciding branching hyperproperties for real time systems [1.2] リアルタイムシステムのセキュリティ特性は、しばしば超越性についての推論を伴う。
このような特性の例としては、情報フロー、サイドチャネルアタック、サービスレベルの合意などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:21:12 GMT)
Data-Driven Physics-Informed Neural Networks: A Digital Twin Perspective [1.2] 本研究では,ディジタル双生児(DT)の実現に向けた物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の可能性について検討する。
PINNのメッシュフリーフレームワークにおいて,コロケーション点に対する各種適応サンプリング手法の有効性を検証した。
データ駆動型PINNフレームワークの全体的なパフォーマンスについて検討し、DTシナリオで取得したデータセットを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 01:25:45 GMT)
Transfer Learning for CSI-based Positioning with Multi-environment Meta-learning [1.2] チャネル状態情報(CSI)指紋によるユーザ機器(UE)の無線位置決めのための深層学習(DL)技術は大きな可能性を示唆している。
本稿では,2つの部分からなる新しいDLモデル構造を提案する。第1部は特定の環境から独立な特徴を特定することを目的としており,第2部は環境特異的な特徴と位置決めの目的を組み合わせている。
その結果,新しい未確認環境におけるDLモデルの重み付けを初期化するためのMEML手法を用いることで,新たなターゲット環境におけるUE位置決めの精度が向上し,不確実性評価の信頼性が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:23:22 GMT)
Role of Dependency Distance in Text Simplification: A Human vs ChatGPT Simplification Comparison [1.2] 文法的難易度が増大する220の文は、人間の専門家とChatGPTによって単純化された。
その結果, 3つの文集合は, 平均依存距離が異なり, 原文集合の最上位, 後続のChatGPT簡易文, 人為的簡易文は平均依存距離が低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:43:17 GMT)
Universality conditions of unified classical and quantum reservoir computing [1.2] 貯留層コンピューティング(Reservoir computing)は、計算神経科学と機械学習における多用途パラダイムである。
統一理論フレームワークを提案し、普遍性を確保するための準備の整った設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:36:44 GMT)
Increasing the LLM Accuracy for Question Answering: Ontologies to the Rescue! [1.1] 本稿では,1)オントロジーに基づくクエリチェック (OBQC) と2) LLM修復からなるアプローチを提案する。
当社のアプローチでは、"知らない"結果の8%を含む、全体的な精度を72%に向上しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:28:00 GMT)
On Separation Logic, Computational Independence, and Pseudorandomness (Extended Version) [1.0] 本研究は,暗号シナリオにおける計算独立性について考察する。
分離論理のセマンティクスは,複雑性に縛られた敵を考慮に入れれば適用可能であることを示す。
注目すべきは、これは独立性と疑似ランダム性の間の実りある相互作用を可能にすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:39:28 GMT)
Large Intestine 3D Shape Refinement Using Point Diffusion Models for Digital Phantom Generation [1.0] 我々は, 幾何学的深層学習の最近の進歩と拡散確率モデルのデノベーションを活用して, 大腸のセグメンテーション結果を改善した。
階層型潜在空間における2つの条件付き微分拡散モデルを訓練し、形状改善を行う。
実験の結果,臓器形状のグローバル分布と微細な細部の両方を捉えるためのアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:07:30 GMT)
Stable Attractors for Neural networks classification via Ordinary Differential Equations (SA-nODE) [1.0] プリオリは、予め割り当てられた固定安定なアトラクタのセットに対応するように構成されている。
分類を行う固有の能力は、ターゲットの安定なアトラクションのそれぞれに関連するアトラクションの形状の盆地に反映される。
この手法は最先端のディープラーニングアルゴリズムの性能には達しないが、解析的相互作用項を閉じた連続力学系が高性能な分類器として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:53:28 GMT)
Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing [1.0] 本稿では,機械学習と動的システム理論の交叉における新しいアプローチであるEODECAを提案する。
EODECAの設計には、安定したアトラクタをフェーズ空間に埋め込む機能が含まれており、信頼性を高め、可逆的なダイナミクスを可能にする。
我々は,MNISTデータセットとFashion MNISTデータセットに対するEODECAの有効性を実証し,それぞれ98.06%,88.21%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:58:24 GMT)
Optimizing Sensor Network Design for Multiple Coverage [1.0] 本稿では,より効率的で堅牢なセンサネットワークを設計するgreedy (next-best-view)アルゴリズムの目的関数を提案する。
また、ほぼリアルタイムで計算を行うアルゴリズムを高速化するためのディープラーニングモデルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:32:03 GMT)
Ground state nature and nonlinear squeezing of Gottesman-Kitaev-Preskill states [0.9] 走行光による普遍量子計算の主なボトルネックは、十分な品質のゴッテマン・キタエフ・プレスキル状態の準備である。
このような測度、GKPのスクイーズを導入し、状態の特徴付けの現在の方法とどのように関係しているかを示す。
この尺度は計算が容易であり、状態の準備や実験結果の検証に容易に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:03:49 GMT)
An Improved Design for All-Photonic Quantum Repeaters [0.8] 全フォトニック量子リピータは、物質ベースの量子メモリの代わりに、リピータグラフ状態(RGS)と呼ばれるマルチキュービットフォトニックグラフ状態を使用する。
我々は、より少ない量子ビットを用いた全フォトニック量子リピータにおいて、より高い絡み合い率を実現する新しいRGS設計を提案する。
また、損失のみの誤りに対して、リンクキュービット上で論理的BSMを実行するための新しい適応スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:57:55 GMT)
AutoSoccerPose: Automated 3D posture Analysis of Soccer Shot Movements [0.8] 本稿では,サッカー中継ビデオにおける3Dショット姿勢(3DSP)データセットについて紹介する。
また、3DSP-GRAE(Graph Recurrent AutoEncoder)モデルを提案する。
完全な自動化を実現することは難しかったが、基本となるベースラインを提供し、アノテーション付きデータを超えてそのユーティリティを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:40:26 GMT)
REMEDI: Corrective Transformations for Improved Neural Entropy Estimation [0.7] 我々は微分エントロピーの効率的かつ正確な推定のために$textttREMEDI$を紹介した。
提案手法は,幅広い推定課題にまたがる改善を実証する。
自然に情報理論による教師あり学習モデルに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:22:33 GMT)
Metric Entropy-Free Sample Complexity Bounds for Sample Average Approximation in Convex Stochastic Programming [0.7] 本稿では,凸あるいは強凸プログラミング問題の解法におけるサンプル平均近似(SAA)について検討する。
SAAのサンプルの複雑さは、計量エントロピーの定量化から完全に解放できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:28:49 GMT)
Continuous Sign Language Recognition with Adapted Conformer via Unsupervised Pretraining [0.6] 音声認識のための最先端コンフォーマーモデルを連続手話認識に適用する。
これは、視覚ベースのタスクにConformerを使用した最初の例である。
教師なし事前訓練は、キュレートされた手話データセット上で行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:40:52 GMT)
TinyM$^2$Net-V3: Memory-Aware Compressed Multimodal Deep Neural Networks for Sustainable Edge Deployment [0.6] この研究はTinyM$2$Net-V3を導入し、相補的なデータの異なるモジュラリティを処理し、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを設計し、モデル圧縮技術を採用している。
私たちの小さな機械学習モデルは、リソース制限されたハードウェア上にデプロイされ、ミリ秒以内の低レイテンシと非常に高い電力効率を示しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:03:51 GMT)
FlakyFix: Using Large Language Models for Predicting Flaky Test Fix Categories and Test Code Repair [0.6] 不安定なテストは、テスト中の同じソフトウェアバージョンを非決定的にパスまたは失敗するため、問題となる。
本稿では,ラベル付きデータセットを13の修正カテゴリに自動生成するフレームワークを提案し,フレキなテストの修正カテゴリを予測するためにモデルを訓練する。
コードモデルと数ショットの学習を用いた実験結果から,修正カテゴリのほとんどを正確に予測できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:42:06 GMT)
Statistical Mechanics Calculations Using Variational Autoregressive Networks and Quantum Annealing [0.6] 近年,変分自己回帰ネットワーク(VAN)を用いた近似法が提案されている。
本研究では, 量子アニール装置から得られた試料をVANと併用した新しい近似法を提案する。
有限サイズシェリントン・カークパトリックモデルに適用すると,従来のVAN手法と比較して精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:34:04 GMT)
Separability and lower bounds of quantum entanglement based on realignment [0.5] 密度行列の配向と密度行列のベクトル化に基づいて行列を構成する。
新たな低い収束境界と凸ルーフ拡張負性率を導出する。
量子絡みの同定と推定において,本研究の結果は,真の多部絡みの同定と推定において,対応するものよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:10:59 GMT)
Open-Source Assessments of AI Capabilities: The Proliferation of AI Analysis Tools, Replicating Competitor Models, and the Zhousidun Dataset [0.5] 人工知能の軍事能力への統合は、世界中の主要な軍事力の標準となっている。
本稿では、Zhousidunデータセットの詳細な検証を通して、軍用AIモデルを分析するためのオープンソースの方法論を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:51:25 GMT)
Self-HWDebug: Automation of LLM Self-Instructing for Hardware Security Verification [0.5] Self-HWデバッガは、LLM(Large Language Models)を活用して必要な命令を生成する革新的なフレームワークである。
Self-HWデバッガは、モデル独自の出力を使用してデバッグをガイドすることによって、人間の介入を大幅に削減する。
包括的なテストを通じて、Self-HWデバッガは専門家の労力/時間を短縮するだけでなく、デバッグプロセスの品質を向上させることも証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:47:13 GMT)
Practical Performance of a Distributed Processing Framework for Machine-Learning-based NIDS [0.4] 機械学習に基づくNIDSのための分散処理フレームワークが文献で提案されている。
このフレームワークに基づいた5つの代表的な分類器を実装し、そのスループットとレイテンシを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:14:39 GMT)
State of the Practice for Medical Imaging Software [0.4] 我々は48の候補者から29の医療画像プロジェクトを選択し、各ソフトウェアプロジェクトに対して108の質問に答えて10のソフトウェア品質を評価し、29の開発チームのうち8人にインタビューを行った。
上位4つのソフトウェア製品は、3D Slicer、ImageJ、Fiji、OHIF Viewerである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:55:05 GMT)
WisPerMed at BioLaySumm: Adapting Autoregressive Large Language Models for Lay Summarization of Scientific Articles [0.4] 本稿では,BioLaySumm2024共有タスクにおけるWisPerMedチームの作業について述べる。
大規模言語モデル(LLM)、特にBioMistralとLlama3は微調整され、レイサマリーを作成するために使用された。
実験によると、微調整は一般的に、最も評価されたメトリクスで最高のパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:54:47 GMT)
Hierarchical SegNet with Channel and Context Attention for Accurate Lung Segmentation in Chest X-ray Images [0.4] 胸部X線像における肺セグメンテーションは、様々な肺疾患の正確な診断と治療を可能にする医療画像解析において重要な課題である。
本稿では,階層型セグネットとマルチモーダルアテンション機構を組み合わせた肺セグメンテーション手法を提案する。
実験により,本手法は肺分画作業における最先端性能を達成し,既存手法より優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:29:41 GMT)
A physical noise model for quantum measurements [0.4] 本稿では, 間接的測定方式による量子計測のための新しいノイズモデルを提案する。
量子システムとプローブ間の相互作用を制御しているランダムなダイナミクスを平均として、自然の物理的ノイズモデルが出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:51:18 GMT)
Investigating the Impact of Choice on Deep Reinforcement Learning for Space Controls [0.3] 本稿では、エージェントが予め定義されたアクションリストから選択しなければならない個別のアクション空間を用いて分析する。
検査作業では、エージェントが物体を周航して表面上の点を検査し、ドッキングタスクでは、エージェントが別の宇宙船やドックの近くに移動しなければならない。
両方のタスクの共通の目的は、燃料の使用を最小化することであり、燃料を使用しないアクションを定期的に選択する動機となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:06:54 GMT)
Comparative Analysis of Optimization Strategies for K-means Clustering in Big Data Contexts: A Review [0.3] K-meansはクラスタリングアルゴリズムとして広く使用されているが、大規模なデータセットを扱う場合、スケーラビリティの問題に悩まされる可能性がある。
本稿では、並列化、近似、サンプリング方法など、これらの問題を克服するための様々なアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:20:45 GMT)
Climatic & Anthropogenic Hazards to the Nasca World Heritage: Application of Remote Sensing, AI, and Flood Modelling [0.3] フラッシュフルートのようなより頻繁な天候は、ナスカの人工物を脅かす。
我々は、(サブ)メートルスケールに基づく流出モデル、LiDAR由来のデジタル標高データにより、浸食の危険があるAI検出ジオグリフをハイライトできることを実証した。
我々は、パンアメリカン・ハイウェイに近い有名な「リザード」、「ツリー」および「ハンド」ジオグリフを守るために緩和策を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:21:15 GMT)
Post-Quantum Security: Origin, Fundamentals, and Adoption [0.3] まず、離散対数とよく知られた2つの非対称なセキュリティスキーム、RSAと楕円曲線暗号の関係について述べる。
次に、量子アルゴリズムによる攻撃に対して安全と考えられるスキームの基盤である格子ベースの暗号の基礎を示す。
最後に、このような量子セーフな2つのアルゴリズム(KyberとDilithium)について詳しく説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:05:56 GMT)
Systematic Review on Healthcare Systems Engineering utilizing ChatGPT [0.3] 本稿では,医療システム工学の分野における学術的レビューを行うための分析的枠組みについて述べる。
我々は最近の言語モデルの中で最先端のツールであるChatGPTを利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:25:39 GMT)
Degree of Irrationality: Sentiment and Implied Volatility Surface [0.3] 毎日の高周波感情データを構築し,VAR法を用いてインプリッドボラティリティ表面の予測を行った。
その結果、高頻度の感情はATMオプションのボラティリティと強い相関関係があることが判明した。
我々は,この感情情報を組み込むことで,刺激された揮発性表面の予測精度を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:24:36 GMT)
The Incoherency Risk in the EU's New Cyber Security Policies [0.3] 欧州連合(EU)は近年,新たなサイバーセキュリティ政策を追求している。
本稿では,4つの政策を短時間に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:10:35 GMT)
Eigenstate localization in a many-body quantum system [0.2] 我々は、多体相互作用と多体移動エッジを持つ広い多体ハミルトンの存在を証明した。
非零エネルギー密度以下のすべての固有状態は、ヒルベルト空間内の「エネルギー的に許容される構成」の指数的に小さな部分で局所化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:00:01 GMT)
DemOpts: Fairness corrections in COVID-19 case prediction models [0.2] 美術深層学習モデルの現状は、人種や民族間で大きく異なる予測誤差を出力することを示している。
本稿では,潜在的なバイアス付きデータセットに基づいてトレーニングされたディープラーニングに基づく予測モデルの公平性を高めるために,新しいデバイアス化手法であるDemOptsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:34:32 GMT)
CSTA: CNN-based Spatiotemporal Attention for Video Summarization [0.2] 本稿では,CNN をベースとした SpatioTemporal Attention (CSTA) 手法を提案する。
提案手法は,CNNによるフレーム内およびフレーム内関係の理解と,画像内の絶対位置を学習する能力を活用して,映像中の重要な属性を見つけることに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:38:37 GMT)
Parallelization of the K-Means Algorithm with Applications to Big Data Clustering [0.2] LLoydのアルゴリズムを使ったK-Meansクラスタリングは、与えられたデータセットをKの異なるクラスタに分割する反復的なアプローチである。
このプロジェクトでは2つの異なるアプローチを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:18:36 GMT)
Layout Agnostic Human Activity Recognition in Smart Homes through Textual Descriptions Of Sensor Triggers (TDOST) [0.2] スマートホームにおけるヒューマンアクティビティ認識(HAR)システムのためのレイアウトに依存しないモデリング手法を開発した。
我々は、周囲のトリガー条件をカプセル化するセンサートリガーのテキスト記述(TDOST)を生成する。
我々は、ベンチマークしたCASASデータセットの実験を通して、見知らぬスマートホームにおけるTDOSTベースのモデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:37:44 GMT)
A comprehensive overview of deep learning techniques for 3D point cloud classification and semantic segmentation [0.2] 本稿では,ポイントクラウド処理におけるディープラーニング手法の最近の進歩を解析する。
3Dポイントクラウド処理における2つの主要なタスク、すなわち3D形状分類とセマンティックセグメンテーションの包括的なレビューとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:33:27 GMT)
Characterizing and modeling harms from interactions with design patterns in AI interfaces [0.2] 適応型AIシステムを用いたインタフェースの設計は、フィードバックループによって引き起こされるカスケード効果をもたらす可能性があると我々は主張する。
本稿では,AIインタフェース設計のインパクトアセスメントを構造化し,促進するAIシステムの設計強化制御(DECAI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:23:52 GMT)
Large language models for sentiment analysis of newspaper articles during COVID-19: The Guardian [0.2] この研究は、新型コロナウイルスのさまざまな段階におけるガーディアン紙の感情分析を提供する。
パンデミックの初期段階では、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移した。
結果は、パンデミックの初期段階において、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:10:52 GMT)
Scientific Hypothesis Generation by a Large Language Model: Laboratory Validation in Breast Cancer Treatment [0.1] 大規模言語モデル(LLM)はAIを変革し、人間の知性を必要とする幅広いタスクにおいて画期的なパフォーマンスを達成した。
ここでは乳がん治療の分野での科学的仮説の根拠としてLLMの使用を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:40:23 GMT)
Beyond MLE: Investigating SEARNN for Low-Resourced Neural Machine Translation [0.1] このプロジェクトは、低リソースのアフリカ言語のための機械翻訳を改善するSEARNNの可能性を探求した。
英語をイグボ語に、フランス語をエウス語に、フランス語をグマラ語に翻訳する実験が行われた。
我々は、SEARNNが、低リソース言語のための機械翻訳において、効果的にRNNを訓練するための有効なアルゴリズムであることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:28:43 GMT)
YASTN: Yet another symmetric tensor networks; A Python library for abelian symmetric tensor network calculations [0.0] 量子多体シミュレーションのためのオープンソースのテンソルネットワークPythonライブラリを提案する。
中心となるのは、高密度多次元配列バックエンド上の論理層によって管理されるスパースブロック構造として実装されたアーベル対称テンソルである。
本稿では,ADによる基底状態の探索や,仮想時間進化によるハバードモデルの熱状態のシミュレーションなど,無限に投影された絡み合ったペア状態のシミュレーションにおいて,ライブラリのパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:32:16 GMT)
Whole Slide Image Survival Analysis Using Histopathological Feature Extractors [0.0] 事前訓練されたResNetバックボーンを利用した多数のモデルがリリースされ、さまざまな機能集約技術を採用している。
最近リリースされたUNI特徴抽出器を利用することで、既存のモデルをより高い精度で適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:13:03 GMT)
Using Degeneracy in the Loss Landscape for Mechanistic Interpretability [0.0] 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、ニューラルネットワークによって実装されたアルゴリズムを、その重みとアクティベーションを研究することによってリバースエンジニアリングすることを目的としている。
逆エンジニアリングニューラルネットワークの障害は、ネットワーク内の多くのパラメータが、ネットワークによって実装されている計算に関与していないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:47:34 GMT)
Universal quantum Fisher information and simultaneous occurrence of Landau-class and topological-class transitions in non-Hermitian Jaynes-Cummings models [0.0] 我々は、パリティ時対称性と反PT対称性で実エネルギースペクトルを持つ2つの基本的な非エルミート的Jaynes-Cummingsモデルを考える。
量子フィッシャー情報は、例外的な点における遷移に批判的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:51:55 GMT)
Time evolution of the von Neumann entropy in open quantum system [0.0] 開量子系に対するフォン・ノイマンエントロピーの時間発展について研究する。
我々は、フォン・ノイマンエントロピーの下界を長時間の極限に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:43:07 GMT)
Thesis: Document Summarization with applications to Keyword extraction and Image Retrieval [0.0] 意見要約のための部分モジュラ関数の集合を提案する。
意見要約は、その中に要約と感情検出のタスクが組み込まれている。
我々の関数は、文書の感情と要約の感情と良いROUGEスコアとの相関関係が良いような要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:27:18 GMT)
Theory of fractional quantum Hall liquids coupled to quantum light and emergent graviton-polaritons [0.0] 有限電場勾配を持つ単一モードキャビティにおける$nu=1/3$ラウリン状態のダイナミクスについて検討する。
我々は、四極性FQH集団励起と光のハイブリッド化から生じる新しい準粒子、グラビトン-ポラリトンを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:00:36 GMT)
The Magic in Nuclear and Hypernuclear Forces [0.0] 低エネルギー強相互作用過程におけるマジック(非安定化剤性)について検討する。
これは魔法の魔法とゆらぎであり、量子シミュレーションのリソース要求を決定する。
The $Sigma-$-baryon is identified as an potential candidate Catalyst for enhanced spread of magic and entanglement in dense matter。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:24:37 GMT)
The Local Interaction Basis: Identifying Computationally-Relevant and Sparsely Interacting Features in Neural Networks [0.0] Local Interaction Basisは、無関係なアクティベーションとインタラクションを取り除くことによって、計算的特徴を特定することを目的としている。
モジュラ付加モデルとCIFAR-10モデルにおけるLIBの有効性を評価する。
我々は、LIBはニューラルネットワークを解析するための有望な理論駆動型アプローチであるが、現在の形式では、大きな言語モデルには適用できないと結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:34:37 GMT)
The Grandparent Scam: A Systems Perspective Case Study On Elder Fraud And The Concept Of Human Layering [0.0] このケーススタディでは、システムの観点から、祖父母カメラの一般的な変種について検討する。
本研究では、マネーロンダリングにおける層化と、これらの詐欺の実行における人的層化の並列性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:14:12 GMT)
The Application of Tailored Fields for Studying Chirality and Symmetry [0.0] キラリティを研究するための高感度なアプローチの開発は、物理学や化学においてホットな話題となっている。
ウルトラショートレーザーパルスは、物質の中で最速の電荷ダイナミクスをトリガーし、探究するためのユニークなツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:41:35 GMT)
Tensor-network-based variational Monte Carlo approach to the non-equilibrium steady state of open quantum systems [0.0] 大規模多体オープン量子系の非平衡定常状態を効率的にシミュレーションする新しい手法を提案する。
私たちのアプローチは、同等のアルゴリズムよりも優れ、いくつかのアドバンテージを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:10:53 GMT)
Simulation of feedback-based algorithm for quantum optimization for a realistic neutral atom system with an optimized small-angle controlled-phase gate [0.0] 最適に調整された小角制御相ゲートを実装する手法を提案する。
我々は,小角制御相ゲートを用いたFALQONの性能が,CZゲートを利用したFALQONの性能より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:13:48 GMT)
Regularized Entanglement Entropy of Electron-Positron Scattering with a Witness Photon [0.0] ユニタリティは、最終密度行列に現れる発散の正則化を意味する。
情報の変化、絡み合いエントロピー、ミューオンと目撃光子のヘリシティの相関は不確実性やランダム性を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:46:12 GMT)
Refining Coded Image in Human Vision Layer Using CNN-Based Post-Processing [0.0] 本稿では,ポストプロセッシングをスケーラブルな符号化方式に統合することにより,人間のデコード画像の品質を向上させる手法を提案する。
実験結果から, 後処理により圧縮性能が向上することが示された。
提案手法の有効性を従来の手法との比較により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:19:01 GMT)
Recommender Algorithm for Supporting Self-Management of CVD Risk Factors in an Adult Population at Home [0.0] 本稿では,心血管疾患(CVD)の予防効果の改善に焦点をあてる。
成人におけるCVDリスクファクターの自己管理を支援するための知識に基づく推薦アルゴリズムが提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:47:19 GMT)
Randomized Gradient Descents on Riemannian Manifolds: Almost Sure Convergence to Global Minima in and beyond Quantum Optimization [0.0] 本研究では,スムーズなコスト関数の最小化を目的とした勾配流の接空間方向のランダム化について検討する。
我々は,サドル点が存在するにもかかわらず,局所最適点への収束がほぼ確実に得られることを証明した。
簡単な2次元設定でサドル点を通過させるのに必要な時間について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:06:45 GMT)
Quantum mechanical rules for observed observers and the consistency of quantum theory [0.0] 一元的量子力学の規則は、観測者自身がマクロ状態(キャット測定)の線形結合で測定の対象となることを示唆するものであり、そのような測定後の実験結果に対する信頼性の高い予測はできない、と私は論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:00:02 GMT)
Quantum Lissajous Figures via Projection [0.0] 角周周波数の2DHOに対して、新しい量子リッサホス状態のカテゴリを示す。
状態は通常のコヒーレント状態の2DHOの退化部分空間への射影から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:00:24 GMT)
Precision Mars Entry Navigation with Atmospheric Density Adaptation via Neural Networks [0.0] この研究は、ニューラルネットワークを用いて大気密度を推定する、火星突入のためのオンラインフィルタリングの新しいアプローチを導入する。
ネットワークは指数的な大気密度モデルに基づいて訓練され、そのパラメータは、真の密度と推定された密度のミスマッチを考慮するために、リアルタイムで動的に適応される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:20:16 GMT)
Perception Without Vision for Trajectory Prediction: Ego Vehicle Dynamics as Scene Representation for Efficient Active Learning in Autonomous Driving [0.0] 本研究では,アクティブラーニングフレームワークにおける軌道状態とサンプリング戦略のクラスタリング手法を提案する。
トラジェクティブ・ステートインフォームド・アクティブ・ラーニングを統合することで、より効率的で堅牢な自動運転システムが実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:52:46 GMT)
Out-of-time-order correlators in electronic structure using Quantum Computers [0.0] 演算子の拡散は、統計力学やブラックホール物理学から量子情報まで様々な分野に深く影響している。
鎖が平衡幾何学から遠く離れているとき、作用素の拡散が促進されることが示される。
また,バイパーティライトの絡み合いのダイナミクスと,そのパーティションサイズへの依存性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:00:17 GMT)
Open Quantum Dynamics: Memory Effects and Superactivation of Backflow of Information [0.0] 開量子力学におけるテンソル積 $Lambda(1)_totimesLambda(2)_t$ の可除性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:27:15 GMT)
On the principle of squeezing-induced quantum-enhanced multiphase estimation [0.0] 本研究は,多相量子メートル法におけるスキューズ技術による測定精度の向上について検討する。
我々の分析は、量子クレーマー・ラオ境界を達成するための最適条件に関する理論的および数値的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 00:21:59 GMT)
On the connections between optimization algorithms, Lyapunov functions, and differential equations: theory and insights [0.0] Fazylabらによって導入されたフレームワークを再検討し、離散的かつ連続的な時間で最適化アルゴリズムのためのLyapunov関数を構築する。
滑らかで強凸な目的関数に対して、そのような構成に必要な要求を緩和する。
文献で利用できるものよりも良い収束率を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:42:43 GMT)
On the approximability of random-hypergraph MAX-3-XORSAT problems with quantum algorithms [0.0] NPにおける制約満足度問題の特徴は近似硬度であり、最悪の場合、十分な品質の近似解を見つけることは指数関数的に困難である。
ハミルトニアン時間進化に基づくアルゴリズムでは、原型的にハードなMAX-3-XORSAT問題クラスを通してこの問題を探索する。
近似系におけるランダムなハイパーグラフに対して、エネルギーを$E = N_mathrmunsat-N_mathrmsat$と定義すれば、スペクトルフィルタリングされた量子最適化は$E leq q_mで状態を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:18:48 GMT)
On margin-based generalization prediction in deep neural networks [0.0] 本研究では,異なる環境下でのマージンに基づく一般化予測手法について検討する。
異なる種類のサンプルノイズが、ネットワーク全体のマージンに非常に異なる影響を与えることが判明した。
基礎となるデータ多様体の近似を組み込んだ新たなマージンベースの測度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:26:57 GMT)
Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness [0.0] 量子過程を学習するための量子統計クエリの自然な堅牢性を証明する。
定深量子回路の学習アルゴリズムを量子統計クエリ設定に適用する。
量子統計的クエリから量子しきい値探索問題の難しさを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:55:20 GMT)
NoRA: A Tensor Network Ansatz for Volume-Law Entangled Equilibrium States of Highly Connected Hamiltonians [0.0] 本稿では,体積法の絡み合いと大規模基底状態の縮退を緩和できるテンソルネットワークアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは,SYKモデルの接地空間の絡み合いや複雑さを捉えるのに十分な表現性を持っていることを示す。
我々はSYKモデルにインスパイアされた一連の符号を導入し、高重量安定器のコストで一定速度と線形距離を選択できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:30:53 GMT)
Modeling citation worthiness by using attention-based bidirectional long short-term memory networks and interpretable models [0.0] 本稿では,注目機構と文脈情報を備えたBidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) ネットワークを提案し,引用を必要とする文を検出する。
我々は、PubMed Open Access Subsetに基づく新しい大規模データセット(PMOA-CITE)を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:45:36 GMT)
Mimicking Negative Mass Properties [0.0] 負の質量に起因するいくつかの性質は正の質量粒子によって模倣することができる。
零誘電関数の場合、負の荷電粒子からなる正の質量系から負の質量挙動を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:37:22 GMT)
Measuring Technical Debt in AI-Based Competition Platforms [0.0] AIベースの競争プラットフォームは、迅速なプロトタイピングと、参加者によるソフトウェアエンジニアリング原則の遵守の欠如によって、課題に直面している。
我々は、スクーピングレビューを通じて、AIシステムにおける技術的負債のタイプを特定し分類する。
技術的負債を管理するための枠組みは、これらのプラットフォームの持続可能性と有効性を改善することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:43:26 GMT)
Measurement dependence can enhance security in a quantum network [0.0] 量子ネットワークは、セバラル量子情報処理タスクに多くの技術応用をもたらす可能性がある。
ここでは、ネットワークにおけるエンドパーティの測定選択の独立性の役割に注目し、量子ネットワークにおけるセキュリティを強化するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:19:18 GMT)
Majorana zero-modes in a dissipative Rashba nanowire [0.0] 超伝導ラシュバナノワイヤにおける散逸の影響について検討した。
このシステムは、散逸の存在下では、有限寿命でマヨラナゼロモード(MZM)をホストできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 08:50:36 GMT)
Local search for valued constraint satisfaction parameterized by treedepth [0.0] 局所探索アルゴリズムは局所ピークを効率的に見つけることができない。
重度制約満足度問題(VCSP)によるフィットネスランドスケープの上昇構造の検討
loglog treedepthではsuperpolynomial ascentsが存在し、polylog treedepthでは、すべてのAscentsがsuperpolynomialである初期割り当てがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 23:28:38 GMT)
Linear cooling of a levitated micromagnetic cylinder by vibration [0.0] マイクロマグネットシリンダのトランスレーショナルおよびリリレーショナル自由度のフィードバック冷却について報告する。
振動分離を導入することにより, 中心質量モードの地中冷却を実現することが可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:55:00 GMT)
KG-RAG: Bridging the Gap Between Knowledge and Creativity [0.0] 大規模言語モデルエージェント(LMA)は、情報幻覚、破滅的な忘れ込み、長いコンテキストの処理における制限といった問題に直面している。
本稿では,LMAの知識能力を高めるため,KG-RAG (Knowledge Graph-Retrieval Augmented Generation)パイプラインを提案する。
ComplexWebQuestionsデータセットに関する予備実験では、幻覚的コンテンツの削減において顕著な改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:03:05 GMT)
Jury: A Comprehensive Evaluation Toolkit [0.0] さまざまなタスクやメトリクスに対して評価を行うための標準化された構造を備えた統一的な評価フレームワークを提供するツールキットである陪審を導入する。
陪審の目的は、すべてのシステムに対するメートル法評価の標準化と改善であり、評価の課題を克服するコミュニティを支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:40:07 GMT)
Is Intersubjectivity Proven? A Reply to Khrennikov and to QBists [0.0] 最近の2つの論文において、クレンニコフは、彼がオザワ間射影定理(英語版)と呼ぶものを用いて、相互射影性は量子力学において必ず検証されると主張する。
Khrennikov の証明が有効でない理由をここで説明するが、これらの論文の1つとは対照的に、QBism におけるintersubjectivity の扱い方を批判する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 20:47:07 GMT)
Inverse Design of Metal-Organic Frameworks Using Quantum Natural Language Processing [0.0] 本稿では、量子自然言語処理(QNLP)を用いて、ターゲットとなる特性を持つ設計用金属フレームワーク(MOF)を逆設計する可能性について検討する。
150の仮説MOF構造を解析することにより、これらを細孔体積と$H_2$取り込み値の4つの異なるクラスに分類する。
量子回路の確率的性質に合わせて,多クラス分類モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:02:12 GMT)
Interoperable Provenance Authentication of Broadcast Media using Open Standards-based Metadata, Watermarking and Cryptography [0.0] 本稿では,ソーシャルメディアプラットフォームへのニュースコンテンツの投稿,オープン標準の役割,暗号メタデータの相互利用,証明の検証における透かしについて分析する。
我々は、暗号化されたメタデータのオープン標準は、放送の証明によく適していると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:10:28 GMT)
Insecurity of Quantum Two-Party Computation with Applications to Cheat-Sensitive Protocols and Oblivious Transfer Reductions [0.0] 我々は、不正な当事者が不正行為をすることができるが、検出されるリスクがある、不正に敏感なOTの可能性を厳格に確立する。
セキュアな関数評価に必要なプリミティブのエントロピー境界を提供する。
我々の結果は、特に有限個のプリミティブ間の変換と任意の誤差に対して成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:39:30 GMT)
Human Factors in the LastPass Breach [0.0] この論文は、サイバーセキュリティ対策への人間中心の考察の統合を論じている。
目標指向行動、認知的過負荷、人間の偏見(例えば、楽観主義、アンカーリング)、リスク行動などの要因を緩和することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:06:08 GMT)
Guided Multi-objective Generative AI to Enhance Structure-based Drug Design [0.0] 深層拡散と多目的最適化を組み合わせた新しい生成化学AIIDOLproについて述べる。
IDOLproは、各テストセットにおける次の最高の最先端よりも10%以上の結合親和性で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:08:55 GMT)
Graviton physics: Quantum field theory of gravitons, graviton noise and gravitational decoherence -- a concise tutorial [0.0] 2015年に重力波が検出されたことで、ブラックホールや中性子星の強磁場のダイナミクスを観測できる新しい重力波天文学が誕生した。
これらのエキサイティングな発展を十分に理解するには、古典的なGR、QF理論、QIの作業知識が必要である。
このチュートリアルは、それらの間の必要な接続を提供しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:16:12 GMT)
Generative AI in Higher Education: A Global Perspective of Institutional Adoption Policies and Guidelines [0.0] 本研究は,世界6大学40校の高等教育におけるGAI導入戦略を検討するために,Diffusion of Innovations Theoryを利用する。
その結果,大学によるGAI統合への積極的アプローチが明らかとなり,学術的完全性,教育と学習の強化,エクイティが強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:46:38 GMT)
Generalization of Balian-Brezin decomposition for exponentials with linear fermionic part [0.0] 我々は、ガウス作用素を線型成分に組み込むために、バリアンとブレジンの研究を拡張した。
また、線形項を含むシナリオを包含するようにウィックの定理を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:39:07 GMT)
Functional Encryption in the Bounded Storage Models [0.0] 有界量子記憶モデル(BQSM)と有界古典記憶モデル(BCSM)の可能性について検討する。
BQSMでは,情報理論に基づくセキュリティを満足する非対話型関数暗号を$q=O(sqrts/r)$で構築する。
BCSMでは,情報理論的部分指数シミュレーションに基づくセキュリティを満足する非対話型関数暗号を構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:24:13 GMT)
Formulation and evaluation of ocean dynamics problems as optimization problems for quantum annealing machines [0.0] 量子コンピューティングの最近の進歩は、様々な科学領域にまたがる計算アルゴリズムに革命をもたらす可能性を示唆している。
量子計算は古典的な計算とは大きく異なり、海洋力学や大気力学を表現するのに適したフレームワークはまだ検討されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 04:55:32 GMT)
FAME-MT Dataset: Formality Awareness Made Easy for Machine Translation Purposes [0.0] FAME-MT - 15のヨーロッパソース言語と8のヨーロッパターゲット言語の間の1120万の翻訳からなるデータセット。
このデータセットは、マシン翻訳モデルを微調整して、欧州のターゲット言語毎に所定の形式レベルを確保するために使用することができる。
本稿では、データセットを用いて翻訳の形式レベルを判断する概念実証機械翻訳モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:35:30 GMT)
Exploring Commonalities in Explanation Frameworks: A Multi-Domain Survey Analysis [0.0] 本研究は,3つの領域の専門家による調査および議論から得られた知見を提示する。
分析されたアプリケーションには、医療シナリオ(予測MLを含む)、小売ユースケース(規範MLを含む)、エネルギーユースケース(予測MLも含む)が含まれる。
以上の結果から,より説明可能性の高い精度を犠牲にすることが普遍的に望まれることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:28:32 GMT)
Exploiting many-body localization for scalable variational quantum simulation [0.0] 変分量子アルゴリズムは、短期量子デバイスを用いた実用的な量子アドバンテージを達成するための有望なアプローチとして登場した。
その可能性にもかかわらず、これらのアルゴリズムのスケーラビリティは大きな課題となる。
本研究では,Floquet-kickd変分量子回路のフレームワーク内での多体局在(MBL)熱化相転移について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:01:09 GMT)
Explainable AI for Ship Collision Avoidance: Decoding Decision-Making Processes and Behavioral Intentions [0.0] 本研究は、船舶衝突回避のための説明可能なAIを開発した。
Q値分析と注意機構を用いて行動意図を識別する試みを行った。
開発されたAIは、さまざまな渋滞レベル下での衝突を安全に回避できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:31:16 GMT)
Enhancing Explainable AI: A Hybrid Approach Combining GradCAM and LRP for CNN Interpretability [0.0] 本稿では,GradCAM と LRP の組合せを用いて,CNN ベースモデルの出力を説明する手法を提案する。
どちらの手法も、予測に重要な入力領域をハイライトすることで視覚的説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:58:24 GMT)
Enhanced entanglement in multi-bath spin-boson models [0.0] スピン結合を3つの独立した浴槽に等方的に考える。
複数浴室との結合は, スピンと環境との絡み合いを0温度で著しく増大させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:52:44 GMT)
Enhanced Deterministic Approximation Algorithm for Non-monotone Submodular Maximization under Knapsack Constraint with Linear Query Complexity [0.0] 我々は最も高速な決定論的アルゴリズムの近似係数を6+epsilon$から5+epsilon$に改善する。
本手法は, しきい値のグリーディ・サブルーチンと, 候補解としての2つの解集合の構築という, 2つの成分の性能を最適化することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 02:24:58 GMT)
Electronic excitation spectra of molecular hydrogen in Phase I from Quantum Monte Carlo and Many-Body perturbation methods [0.0] 固体水素(フェーズI)中の電子励起スペクトルを周囲温度と5-90 GPa圧力で検討した。
この範囲では、システムは広いギャップ分子絶縁体から半導体に変化し、励起の性質は局所化から非局在化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 10:10:45 GMT)
Einstein-Podolsky-Rosen correlations in spontaneous parametric down-conversion: Beyond the Gaussian approximation [0.0] 本稿では,運動量と位置空間の両方で自発的なパラメトリックダウンコンバージョンによって生成された光子対の同時検出確率振幅に関する解析式を提案する。
また,Einstein-Podolsky-Rosen相関をベンチマークとして8種類のポンプビーム構成の理論的予測を支持する実験データも提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:22:30 GMT)
Efficacy of static analysis tools for software defect detection on open-source projects [0.0] この調査では、SonarQube、PMD、Checkstyle、FindBugsといった一般的な分析ツールを使って比較を行った。
その結果,SonarQubeの欠陥検出は,他のツールと比較してかなり優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:05:32 GMT)
Effects of Magnetic Anisotropy on 3-Qubit Antiferromagnetic Thermal Machines [0.0] 本研究では, 鎖および環位相を持つ3つの量子ビット系の異方性効果について検討した。
易軸異方性は全てのケースにおいてエンジン効率を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 19:23:51 GMT)
Effect of the Förster Interaction and the Pulsed Pumping on the Quantum Correlations of a Two Quantum Dot-Microcavity System in the Strong Coupling Regime [0.0] 2つの量子ドットとF"オスター相互作用の系の量子相関を理論的に研究した。
F"オースター相互作用の存在は、量子的不協和が系の支配的な相関性であることを好んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 22:31:17 GMT)
EduceLab-Scrolls: Verifiable Recovery of Text from Herculaneum Papyri using X-ray CT [0.0] X線CT画像を用いたHerculaneum papyriの隠れテキストを明らかにするための完全なソフトウェアパイプラインを提案する。
EduceLab-Scrollsは、この問題に関する20年間の研究成果を表す包括的オープンデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:20:03 GMT)
EGAN: Evolutional GAN for Ransomware Evasion [0.0] 敵の訓練は、敵のマルウェアに対する防御戦略として証明されている。
この研究は、この制限に対処する攻撃フレームワークEGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:52:40 GMT)
Dynamic Line Rating using Hyper-local Weather Predictions: A Machine Learning Approach [0.0] 送電網における再生可能エネルギー統合には動的ラインレーティング(DLR)システムが不可欠である。
従来の方法では、すべてのポールやスパンにセンサーをインストールする非現実性のため、センサーデータに直面する課題に対処する。
本稿では,ハイパーローカル気象予報データとともに機械学習(ML)技術を活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:29:53 GMT)
Distributional Semantics, Holism, and the Instability of Meaning [0.0] ホリズムの意味に対する標準的な反対は不安定さの代償である。
本稿では,不安定性が意味の分布モデルに問題をもたらすかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:53:25 GMT)
Distributed agency in second language learning and teaching through generative AI [0.0] ChatGPTは、テキストまたは音声形式のチャットを通じて非公式な第二言語プラクティスを提供することができる。
インストラクタはAIを使って、さまざまなメディアで学習と評価材料を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 14:43:23 GMT)
Directed Metric Structures arising in Large Language Models [0.0] テキスト拡張の条件付き確率分布によって定義される数学的構造を求める。
確率から-log確率へ視点を変えることで、サブテキストの順序がメートル法構造に完全にエンコードされていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:16:27 GMT)
Digitization and subduction of $SU(N)$ gauge theories [0.0] 帰納法は, 直接和に基づく付加価値情報を提供することを示す。
固定格子間隔で$ Sigma(360×3)$の既約表現の静的ポテンシャルを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:45:23 GMT)
Differential-phase-shift QKD with practical Mach-Zehnder interferometer [0.0] 我々は、測定ユニットに主要な欠陥を組み込むことにより、DPSプロトコルの実装セキュリティを強化する。
数値シミュレーションにより, 理想値からの透過率の変動が$pm0.5%$であっても, キーレートは0.57でしか劣化しないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 03:38:02 GMT)
Deep learning-based hyperspectral image reconstruction for quality assessment of agro-product [0.0] 本研究の目的は,農業用深層学習によるRGB画像からのハイパースペクトル画像の再構成である。
アルゴリズムは、RGB画像からのハイパースペクトル画像を正確に再構成し、その結果のスペクトルは、地上構造と密接に一致した。
これらの知見は,様々な農業用ツールとして,ディープラーニングに基づくハイパースペクトル画像再構成の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:15:20 GMT)
Decoherence of electron spin qubit during transfer between two semiconductor quantum dots at low magnetic fields [0.0] トンネル結合量子ドット間のスピン量子ビットの断熱的移動について検討する。
この結果から,10,mu$mの長いドットアレイにおける電子スピンのコヒーレント移動を実現するには,大きなトンネル結合が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:13:46 GMT)
Conversion of twistedness from light to atoms [0.0] 我々は、光子と原子の非弾性衝突において、光子のねじれ状態が質量中心に移動することを示す。
また、実験条件によっては、光子のねじれ度は原子中心の量子状態に移されるか、束縛された電子遷移の選択規則を変更することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:19:45 GMT)
Convergence of ease-controlled Random Reshuffling gradient Algorithms under Lipschitz smoothness [0.0] 非常に多くのスムーズで可能な非サイズの関数の平均を考慮し、この問題に対処するために2つの広く最小限のフレームワークを使用します。
IG/RRスキームの簡易制御による修正を定義する。
我々は、完全なバッチ勾配(L-BFGS)とIG/RR手法の実装の両方で実装を証明し、アルゴリズムが同様の計算作業を必要とすることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 18:14:56 GMT)
Conditional Shift-Robust Conformal Prediction for Graph Neural Network [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの結果を予測する強力なツールとして登場した。
有効性にもかかわらず、GNNは堅牢な不確実性推定を提供する能力に制限がある。
本稿では,条件シフト中のGNN予測の不確実性に対処するために,共形予測を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:47:31 GMT)
Collisional thermometry for Gaussian systems [0.0] ガウス系を用いた量子温度測定に基づく衝突モデルについて検討する。
これらのスキームの鍵となる疑問は、量子フィッシャー情報(QFI)のスケーリングとアンシラの数に関するものである。
ここでは、QFIのスケーリングを任意の大きさで評価できるガウス衝突モデルに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:54:25 GMT)
Coherent Quantum Communications Across National Scale Telecommunication Infrastructure [0.0] コヒーレント量子通信はノード間の光コヒーレンスを必要とし、通常は単一光子干渉を伴う。
本研究では,コヒーレント量子通信を支えるアーキテクチャと技術に対する革新的なアプローチを紹介する。
ツインフィールド量子鍵分配プロトコルを用いて, 110bit/sで254km以上の暗号鍵分布を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:52:06 GMT)
Can Github issues be solved with Tree Of Thoughts? [0.0] 本研究は,LLMの意思決定能力と問題解決能力を高めるための言語モデル推論フレームワークであるTree of Thoughts(ToT)の導入について紹介する。
私たちは、SWE-benchのインスタンスに含まれるGithubの問題に対処するために、ToTを実験的にデプロイします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:05:56 GMT)
Brewer-Nash Scrutinised: Mechanised Checking of Policies featuring Write Revocation [0.0] 倫理的中国壁政策に触発されたブルワー・ナッシュの安全政策モデルを再考する。
書き込みアクセスのための現代的なオペレーションセマンティクスを提供します。
本稿では,Brewer-Nashモデルにおける情報フローの解析を近代化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:18:26 GMT)
Breaking news on last achievements on the definition of the black-body total internal energy [0.0] 黒体の内部エネルギーは、現代物理学の発展において重要な物理量である。
最初のコメントは、ゼロポイントエネルギーの存在によって引き起こされる真空災害を避けるカシミールエネルギーの存在に関するものである。
第2のコメントは、量子ブラックボディにおける古典物理学の役割の再検討の可能性を示す1次元のブラックボディの半古典的なシミュレーションに関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:07:14 GMT)
Ancilla-Assisted Process Tomography with Bipartiete Mixed Separable States [0.0] システム状態とアシラリー状態の絡み合いは、アシラ支援プロセス断層撮影(AAPT)を行うための厳密な要件ではないことが示されている。
我々は、ある状態が量子過程に関する完全な情報を抽出できるならば、その状態は忠実である、という操作的定義を採っている。
操作的意味で忠実であることが保証された2量子状態を構築し、プロセスの平均誤差に基づいて境界を推定する手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:57:38 GMT)
An Active Learning Framework with a Class Balancing Strategy for Time Series Classification [0.0] 本論文は,実効時系列分類に必要なラベル付きデータの量を削減するためのアクティブラーニング戦略について考察する。
従来のAL技術では、ラベル付けのためのクラス毎のインスタンスの選択を制御できない。
本稿では,標準AL戦略と統合された新しいクラス分散インスタンス選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 15:39:40 GMT)
Amplification of genuine tripartite nonlocality and entanglement in the Schwarzschild spacetime under decoherence [0.0] 我々は、シュワルツシルトブラックホールの背景に、真の三部体非局所性(GTN)と真の三部体エンタングルメント(GTE)の増幅について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 13:59:07 GMT)
AmazUtah_NLP at SemEval-2024 Task 9: A MultiChoice Question Answering System for Commonsense Defying Reasoning [0.0] SemEval 2024 BRAINTEASERタスクは、分散思考のための言語モデルの能力をテストすることを目的としている。
複数の選択アーキテクチャにおいて、最先端の事前学習モデルを活用することで、包括的な戦略を採用する。
提案手法はセンテンスパズルサブタスクにおいて92.5%の精度、ワードパズルサブタスクでは80.2%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 05:21:13 GMT)
Addendum to "Quantum Search with Noisy Oracle" [0.0] 1つの既知のクエリレジスタの量子ビットがレート p の非分極ノイズの影響を受けているとしても、n 要素間の量子探索は O(np) クエリよりも高速に行うことができない。
これは、影響を受けるqubitが log(n) インデックス qubits の 1 つで、それがターゲット qubit である場合にも当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 12:01:56 GMT)
Adaptive measurement strategy for quantum subspace methods [0.0] 本稿では,量子部分空間法に有用な適応計測最適化法を提案する。
提案手法は、まず古典的にシミュレート可能な状態の測定プロトコルを決定し、次に量子部分空間展開のプロトコルを適応的に更新する。
数値実験として,分子の励起状態シミュレーションを行い,測定回数を桁違いに削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:39:35 GMT)
A Three-Phase Analysis of Synergistic Effects During Co-pyrolysis of Algae and Wood for Biochar Yield Using Machine Learning [0.0] 熱分解技術は、プラスチック、木材、作物の残留物、果物などの天然および人為的なバイオマス製品を効果的に利用するための画期的な技術である。
近年の進歩は、異なるバイオマスを一定の割合で混合することにより、バイオチャー、バイオオイル、その他の非凝縮性ガスのような必須成分の収率を高めている。
この2つの熱分解原料の組み合わせによる相乗効果を系統的に研究し, 3つの相に分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 06:32:57 GMT)
A Temporal Stochastic Bias Correction using a Machine Learning Attention model [0.0] バイアス補正(BC)法は、時間的バイアスを調整するのに苦労する。
BCメソッドは、主に連続した時間ポイント間の依存を無視します。
これにより、このような気候統計に関する信頼性の高い影響研究がより困難になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 11:52:50 GMT)
A Stacked Ensemble Learning IDS Model for Software-Defined VANET [0.0] 侵入検知システム(IDS)は、外部ネットワークのセキュリティイベントを検出し、緩和するために広く利用されている。
我々は,複数の機械学習アルゴリズムを組み合わせて,単一のアルゴリズム手法よりも効果的に脅威を検出する,IDSのための集積型アンサンブル学習手法を提案する。
以上の結果から,累積アンサンブル学習はIDSの有効性を高める上で有望な手法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 07:13:35 GMT)
A Modified Cosmic Brane Proposal for Holographic Renyi Entropy [0.0] 本稿では,複数面が存在する場合のホログラフィック・レニーエントロピーの計算式を提案する。
Renyi index $ngeq1$ について、我々の提案はホログラフィック Renyi entropy に対する既存の宇宙ブレインの提案と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 17:37:42 GMT)
A Metric-based Principal Curve Approach for Learning One-dimensional Manifold [0.0] 空間データの1次元多様体を学習する新しい計量ベース主曲線(MPC)法を提案する。
MNISTデータセットを用いた実応用により,本手法は形状の観点から一次元多様体をよく学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 21:50:19 GMT)
A Hybrid Machine Learning Model for Classifying Gene Mutations in Cancer using LSTM, BiLSTM, CNN, GRU, and GloVe [0.0] 本稿では,LSTM,BiLSTM,CNN,GRU,GloVeを相乗的に組み合わせたハイブリッドアンサンブルモデルを提案する。
提案手法はトレーニング精度80.6%,精度81.6%,リコール80.6%,F1スコア83.1%,平均二乗誤差(MSE)2.596。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 16:55:07 GMT)
A Competitive Showcase of Quantum versus Classical Algorithms in Energy Coalition Formation [0.0] エネルギーコミュニティの形成は、非中央集権的かつ持続可能なエネルギー管理を進める上で重要である。
本研究は、古典的解法と量子アニーリングをDwaveハードウェアと量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)で比較するベンチマークを行う。
以上の結果から,Dwaveはハードウェア上でのQAOAを上回っていることが明らかとなった。特にDwaveは古典的解法に比べて性能が優れており,より良好なランタイムスケーリングを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 20 May 2024 09:55:20 GMT)