On Prompt-Driven Safeguarding for Large Language Models [172.1] 表現空間では、入力クエリは通常、安全プロンプトによって「より高い拒絶」方向に移動される。
これらの知見に触発されて,安全性向上,すなわちDROの最適化手法を提案する。
安全性プロンプトを継続的かつトレーニング可能な埋め込みとして扱うことで、DROは、その有害性に応じて、クエリの表現を拒否方向に沿ってあるいは反対に移動させることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:51:46 GMT)
Rethinking PGD Attack: Is Sign Function Necessary? [131.7] 本稿では,このような手話に基づく更新アルゴリズムが段階的攻撃性能にどのように影響するかを理論的に分析する。
本稿では,手話の使用を排除したRGDアルゴリズムを提案する。
提案したRGDアルゴリズムの有効性は実験で広く実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 00:14:21 GMT)
Text-Video Retrieval with Global-Local Semantic Consistent Learning [122.2] 我々は,シンプルで効果的なグローバル局所意味的一貫性学習(GLSCL)を提案する。
GLSCLは、テキストビデオ検索のためのモダリティをまたいだ潜在共有セマンティクスを活用する。
本手法はSOTAと同等の性能を実現し,計算コストの約220倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:59:36 GMT)
ProtT3: Protein-to-Text Generation for Text-based Protein Understanding [88.4] 言語モデル(LM)は、タンパク質のテキスト記述を理解するのに優れている。
タンパク質言語モデル(PLM)は、タンパク質データを理解し、高品質な表現に変換するが、テキストを処理するのに苦労する。
ProtT3は、テキストベースのタンパク質理解のための、タンパク質からテキストへの生成のためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:06:13 GMT)
Unlocking Data-free Low-bit Quantization with Matrix Decomposition for KV Cache Compression [87.6] キー値(KV)キャッシングは,大規模言語モデルの推論を高速化する重要な手法である。
既存の手法はしばしば精度を損なうか、キャリブレーションのために余分なデータを必要とする。
テンソル分解法に基づく新しいデータフリー低ビット量子化手法である textbfDecoQuant を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:35:10 GMT)
Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and Improving LLMs [87.3] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて、印象的な人間的なパフォーマンスを実現している。
しかし、その根底にある推論規則の熟達性は、人間の能力に欠ける。
本稿では,推論ルールベースであるULogicを構築するための,推論ルール生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:51:49 GMT)
Flames: Benchmarking Value Alignment of LLMs in Chinese [86.7] 本稿では,Flamesという値アライメントベンチマークを提案する。
一般的な無害の原則と、特定の中国の価値観を統合するユニークな道徳的側面の両方を包含している。
以上の結果から, 評価されたLLMはフラムに対して比較的低い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:33:27 GMT)
Aggregation of Reasoning: A Hierarchical Framework for Enhancing Answer Selection in Large Language Models [84.2] 最近の研究は、複数の推論チェーンをサンプリングし、応答周波数に基づいてアンサンブルすることで、Large Language Models(LLMs)の推論性能を向上させる。
このアプローチは、正しい答えが少数派である場合に失敗する。
階層的推論集約フレームワークAoRを導入し、推論連鎖の評価に基づいて回答を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:12:19 GMT)
MAGE: Machine-generated 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） (Tue, 21 May 2024 04:21:53 GMT)
Can We Treat Noisy Labels as Accurate? [81.6] ノイズラベルは、機械学習モデルの精度と一般化を著しく妨げている。
ノイズラベルからの学習におけるパラダイムシフトであるEchoAlignを紹介する。
以上の結果から,EchoAlignは従来の最先端技術よりも大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:49:10 GMT)
Towards Retrieval-Augmented Architectures for Image Captioning [81.1] 本研究は,外部kNNメモリを用いた画像キャプションモデルの構築に向けた新しい手法を提案する。
具体的には、視覚的類似性に基づく知識検索コンポーネントを組み込んだ2つのモデル変種を提案する。
我々はCOCOデータセットとnocapsデータセットに対する我々のアプローチを実験的に検証し、明示的な外部メモリを組み込むことでキャプションの品質を著しく向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:02:07 GMT)
Large Language Models Meet NLP: A Survey [79.7] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクにおいて印象的な機能を示している。
本研究は,以下の課題を探求することによって,このギャップに対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:24:01 GMT)
Multimodal video analysis for crowd anomaly detection using open access tourism cameras [76.9] マルチモーダル手法を用いて,映像形式から時系列形式の情報抽出による群集異常の検出を提案する。
この手法がモレラのTurisme Comunitat Valencianaのウェブカメラに応用されたことにより、優れた成果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:56:01 GMT)
Learning Partially Aligned Item Representation for Cross-Domain Sequential Recommendation [72.0] クロスドメインシーケンシャルレコメンデーションは、ドメイン間でのユーザのシーケンシャルな好みを明らかにすることを目的としている。
ミスアライメントアイテム表現は、サブ最適シーケンシャルモデリングとユーザ表現アライメントにつながる可能性がある。
textbfCross- domain item representation textbfAlignment for textbfCross-textbfDomain textbfSequential textbfRecommendationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:25:32 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） (Tue, 21 May 2024 05:52:52 GMT)
Efficient Data Collection for Robotic Manipulation via Compositional Generalization [70.8] 本研究では, 環境要因をデータから構成し, 未確認の要因の組み合わせに遭遇した場合に成功できることを示す。
コンポジションを利用したドメイン内データ収集手法を提案する。
ビデオはhttp://iliad.stanford.edu/robot-data-comp/で公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:18:47 GMT)
Photonic implementation of the quantum Morra game [69.7] 本研究は,古典ゲームを特殊なケースとして含めることにより,従来の研究を基盤とした2プレーヤ量子モラゲームの忠実な翻訳について研究する。
本稿では、アリスが古典ゲームのバランスを崩し、勝利の優位性を持つ量子状態におけるゲームの自然な変形を提案する。
量子情報と通信の研究における量子モラゲームの可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:45:55 GMT)
Decentralized Federated Learning Over Imperfect Communication Channels [68.1] 本稿では、分散化フェデレーション学習(D-FL)における不完全なコミュニケーションチャネルの影響を解析する。
トレーニングラウンドあたりのローカルアグリゲーションの最適な数を決定し、ネットワークトポロジと不完全なチャネルに適応する。
D-FLは、最適数の局所的なアグリゲーションを持つため、トレーニング精度が10%以上向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:04:32 GMT)
SARA: Controllable Makeup Transfer with Spatial Alignment and Region-Adaptive Normalization [67.9] 本稿では,空間アライメントと領域適応正規化法(SARA)を提案する。
提案手法は,大規模な空間的不整合を処理し,部分特異的かつ日陰制御可能なメイク転送を実現するための詳細なメイク転送結果を生成する。
実験の結果,SARA法は既存の手法よりも優れており,2つの公開データセット上での最先端性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:43:16 GMT)
Improving Reinforcement Learning from Human Feedback with Efficient Reward Model Ensemble [67.4] 人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、大きな言語モデルと人間の価値を整合させる手法として広く採用されている。
しかし、RLHFは限られた量の人間の嗜好データで訓練された報酬モデルに依存している。
報奨モデルによりより正確な予測が可能となる報奨アンサンブル法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:21:16 GMT)
Spatial-aware Attention Generative Adversarial Network for Semi-supervised Anomaly Detection in Medical Image [63.6] 本稿では,一級半教師付き健康画像生成のための空間意識生成ネットワーク(SAGAN)について紹介する。
SAGANは、正常な画像の復元と擬似異常画像の復元によって導かれる、ラベルのないデータに対応する高品質な健康画像を生成する。
3つの医学データセットに対する大規模な実験は、提案されたSAGANが最先端の手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:41:34 GMT)
EmoEdit: Evoking Emotions through Image Manipulation [62.4] EmoEditは感情の属性と画像の編集を含む新しい2段階のフレームワークである。
感情帰属の段階では、視覚言語モデル(VLM)を用いて抽象的な感情を表現する意味的要因の階層を作成する。
画像編集段階では、VLMは提供された画像の最も関連性の高い要素を特定し、生成編集モデルを誘導し、情緒的な修正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:18:45 GMT)
ECR-Chain: Advancing Generative Language Models to Better Emotion-Cause Reasoners through Reasoning Chains [61.5] CEE(Causal Emotion Entailment)は、ターゲット発話で表現される感情を刺激する会話における因果発話を特定することを目的としている。
CEEにおける現在の研究は、主に会話のセマンティックな相互作用と感情的な相互作用をモデル化することに焦点を当てている。
本研究では,会話中の感情表現から刺激を推測するために,ステップバイステップの推論手法である感情・因果関係(ECR-Chain)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:40:20 GMT)
Spotting AI's Touch: Identifying LLM-Paraphrased Spans in Text [61.2] 我々は、新しいフレームワーク、パラフレーズテキストスパン検出(PTD)を提案する。
PTDは、テキスト内でパラフレーズ付きテキストを識別することを目的としている。
パラフレーズ付きテキストスパン検出のための専用データセットであるPASTEDを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:22:27 GMT)
BiomedParse: a biomedical foundation model for image parsing of everything everywhere all at once [60.7] 全体像解析は、セグメンテーション、検出、関連するオブジェクトの認識などのサブタスクを含む。
そこで本研究では,9つの画像モダリティにまたがる82種類のオブジェクトの分割,検出,認識を共同で行うことができる,画像解析のためのバイオメディカル基礎モデルであるBiomedParseを提案する。
共同学習により、個々のタスクの精度を向上し、テキストプロンプトを通じてノイズの多い画像中のすべての関連オブジェクトを分割するといった新しいアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:54:06 GMT)
Parents and Children: Distinguishing Multimodal DeepFakes from Natural Images [60.3] 近年の拡散モデルの発展により、自然言語のテキストプロンプトから現実的なディープフェイクの生成が可能になった。
我々は、最先端拡散モデルにより生成されたディープフェイク検出に関する体系的研究を開拓した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:05:12 GMT)
Face Adapter for Pre-Trained Diffusion Models with Fine-Grained ID and Attribute Control [60.0] Face-Adapterは、事前訓練された拡散モデルのための高精度で忠実な顔編集のために設計されている。
Face-Adapterは、モーションコントロールの精度、ID保持能力、生成品質の点で同等またはそれ以上の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:50:12 GMT)
CoVR: Learning Composed Video Retrieval from Web Video Captions [59.9] Composed Image Retrieval (CoIR) はテキストと画像のクエリを一緒に考えるタスクとして最近人気を集めている。
本稿では,ビデオキャプションペアのトリプレットを生成する,スケーラブルな自動データセット作成手法を提案する。
また、コンポジションビデオ検索(CoVR)を含むタスクの範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:44:08 GMT)
Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation [59.5] 教師なしニューラルソルバのトレーニングのためのモンテカルロPDEソルバを提案する。
我々は、マクロ現象をランダム粒子のアンサンブルとみなすPDEの確率的表現を用いる。
対流拡散, アレン・カーン, ナヴィエ・ストークス方程式に関する実験により, 精度と効率が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:58:51 GMT)
Enriching Disentanglement: From Logical Definitions to Quantitative Metrics [59.1] 複素データにおける説明的要因の解消は、一般化可能かつデータ効率のよい表現学習のための有望なアプローチである。
我々は、トポス理論とリッチな圏論を用いて、非絡み合いの論理的定義と量的メトリクスの間に理論的な関係を確立する。
本研究では,非交叉表現の異なる側面を分離することにより,提案手法の有効性を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:37:32 GMT)
PyramidInfer: Pyramid KV Cache Compression for High-throughput LLM Inference [57.5] 大規模言語モデル(LLM)は、目覚ましい理解能力を示しているが、推論中のGPUメモリ使用の課題に直面している。
本稿では,KVキャッシュを重要なコンテキストを階層的に保持することで圧縮するPraamidInferを提案する。
PyramidInferは、KVキャッシュで54%以上のGPUメモリを削減したAccelerateと比較して、2.2倍のスループットを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:46:37 GMT)
Interpretable Spatio-Temporal Embedding for Brain Structural-Effective Network with Ordinary Differential Equation [56.3] 本研究では,まず動的因果モデルを用いて脳効果ネットワークを構築する。
次に、STE-ODE(Spatio-Temporal Embedding ODE)と呼ばれる解釈可能なグラフ学習フレームワークを導入する。
このフレームワークは、構造的および効果的なネットワーク間の動的相互作用を捉えることを目的とした、特異的に設計されたノード埋め込み層を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:37:07 GMT)
Efficient Imitation Learning with Conservative World Models [54.5] 報酬機能のない専門家によるデモンストレーションから政策学習の課題に取り組む。
純粋な強化学習ではなく、微調整問題として模倣学習を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:53:18 GMT)
Some Constructions of Private, Efficient, and Optimal $K$-Norm and Elliptic Gaussian Noise [54.3] 微分プライベートな計算は、しばしば$d$次元統計学の感度に束縛されて始まる。
純粋な微分プライバシーのために、$K$-normメカニズムは統計学の感度空間に合わせた規範を用いてこのアプローチを改善することができる。
本稿では,総和,数,投票の単純な統計量について両問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:58:21 GMT)
Spatial and Modal Optimal Transport for Fast Cross-Modal MRI Reconstruction [54.2] 本稿では,T1重み付き画像(T1WIs)を補助モダリティとして活用し,T2WIsの取得を高速化するエンド・ツー・エンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
最適輸送(OT)を用いてT1WIを整列させてT2WIを合成し、クロスモーダル合成を行う。
再構成されたT2WIと合成されたT2WIがT2画像多様体に近づき、繰り返しが増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:58:10 GMT)
FV8: A Forced Execution JavaScript Engine for Detecting Evasive Techniques [53.3] FV8はJavaScriptコードの回避テクニックを特定するために設計された修正V8 JavaScriptエンジンである。
動的コードを条件付きで注入するAPI上でのコード実行を選択的に実施する。
1,443のnpmパッケージと、少なくとも1つのタイプのエスケープを含む164の(82%)拡張を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:54:19 GMT)
EmInspector: Combating Backdoor Attacks in Federated Self-Supervised Learning Through Embedding Inspection [53.3] フェデレートされた自己教師付き学習(FSSL)は、クライアントの膨大な量の未ラベルデータの利用を可能にする、有望なパラダイムとして登場した。
FSSLはアドバンテージを提供するが、バックドア攻撃に対する感受性は調査されていない。
ローカルモデルの埋め込み空間を検査し,悪意のあるクライアントを検知する埋め込み検査器(EmInspector)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:14:49 GMT)
Test Oracle Automation in the era of LLMs [52.7] 大規模言語モデル(LLM)は、多様なソフトウェアテストタスクに取り組むのに顕著な能力を示した。
本研究の目的は, 各種のオラクル生成時に生じる課題とともに, LLMs によるオラクルの自動化の可能性について検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:19:10 GMT)
CLIP in Medical Imaging: A Comprehensive Survey [52.6] コントラスト言語-画像事前学習は、視覚モデルにテキスト管理を導入することに成功している。
様々なタスクにおいて有望な結果を示しており、その一般化可能性と解釈可能性に起因している。
CLIPの使用は、最近医療画像領域への関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:18:21 GMT)
Rethinking the Vulnerabilities of Face Recognition Systems:From a Practical Perspective [52.5] 顔認識システム(FRS)は、監視やユーザー認証を含む重要なアプリケーションにますます統合されている。
最近の研究によると、FRSの脆弱性は敵(例えば、敵パッチ攻撃)やバックドア攻撃(例えば、データ中毒の訓練)であることが明らかになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:34:23 GMT)
A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.1] 神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。
重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。
人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:44:40 GMT)
View-Consistent 3D Editing with Gaussian Splatting [50.6] 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。
一貫性モジュールを反復パターンに組み込むことで、VcEditはマルチビューの不整合の問題を十分に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:37:37 GMT)
Securing the Future of GenAI: Policy and Technology [50.6] 政府はGenAIを規制し、イノベーションと安全性のバランスをとるという課題に、世界中で不満を抱いている。
Google、ウィスコンシン大学、マディソン大学、スタンフォード大学が共同で行ったワークショップは、GenAIのポリシーとテクノロジーのギャップを埋めることを目的としていた。
本稿では,技術進歩を妨げることなく,どのように規制を設計できるか,といった問題に対処するワークショップの議論を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:30:01 GMT)
Dataset and Benchmark for Urdu Natural Scenes Text Detection, Recognition and Visual Question Answering [50.5] このイニシアチブは、テキストと視覚的理解のギャップを埋めようとしている。
そこで本研究では,1000以上の自然シーン画像からなるマルチタスクUrduシーンテキストデータセットを提案する。
テキストインスタンスの細かいアノテーションを提供し、以前のデータセットの制限に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:48:26 GMT)
Learning Structure and Knowledge Aware Representation with Large Language Models for Concept Recommendation [50.3] 概念推薦は,学習者が自身の知識状態と人間の知識システムに基づいて学習する次の概念を提案することを目的としている。
従来のアプローチでは、人間の知識システムをこれらの教育モデルを設計するプロセスに効果的に統合していない。
SKarREC(Structure and Knowledge Aware Representation Learning framework for concept Recommendation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:35:36 GMT)
Learning Social Graph for Inactive User Recommendation [50.1] LSIRはソーシャルレコメンデーションのための最適なソーシャルグラフ構造を学習する。
実世界のデータセットの実験では、LSIRはNDCGで最大129.58%の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:44:43 GMT)
Computational Tradeoffs in Image Synthesis: Diffusion, Masked-Token, and Next-Token Prediction [49.2] 拡散、マスク付きトーケン予測、および次のトーケン予測はすべてトランスフォーマーネットワークアーキテクチャを使用する。
FLOPで測定された計算予算のレンズを用いて,各手法のスケーラビリティを解析する。
次点予測によって導かれるトークン予測手法は, 後続のプロンプト上での拡散率を著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:49:39 GMT)
DisenStudio: Customized Multi-subject Text-to-Video Generation with Disentangled Spatial Control [48.4] DisenStudioは、複数のテーマをカスタマイズするためのテキスト誘導ビデオを生成する新しいフレームワークである。
DisenStudioは,空間的異方性を持つクロスアテンション機構を用いて,事前学習した拡散に基づくテキスト・ビデオ・モデルを強化する。
提案したDisenStudioは,様々な測定値において既存手法を著しく上回っていることを示すため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:44:55 GMT)
Multi-domain Knowledge Graph Collaborative Pre-training and Prompt Tuning for Diverse Downstream Tasks [48.1] 知識グラフ事前学習(KGP)は、大規模知識グラフ(KG)上でニューラルネットワークを事前訓練することを目的としている
MuDoKは、異なる下流タスクバックボーンに適応可能な、プラグインとプレイのプロンプト学習アプローチである。
私たちのフレームワークは、その汎用性、効率性、転送可能性とともに、大幅なパフォーマンス向上をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:22:14 GMT)
Online Learning of Halfspaces with Massart Noise [47.7] 我々はMassartノイズの存在下でのオンライン学習の課題について検討する。
計算効率のよいアルゴリズムで, 誤り境界が$eta T + o(T)$であることを示す。
我々はMassartオンライン学習者を用いて、任意のラウンドでランダムなアクションを選択するよりも、少なくとも$(1-1/k) Delta T - o(T)$の報酬を得られる効率的なバンディットアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:31:10 GMT)
BIMM: Brain Inspired Masked Modeling for Video Representation Learning [47.6] 本稿では、ビデオから包括的な表現を学習することを目的とした、Brain Inspired Masked Modeling (BIMM)フレームワークを提案する。
具体的には腹側枝と背側枝からなり,それぞれ画像と映像の表現を学習する。
脳内の異なる視覚皮質の目標を達成するために、各枝のエンコーダを3つの中間ブロックに分割し、軽量デコーダを用いて進行予測ターゲットを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:09:04 GMT)
Is Planckian discreteness observable in cosmology? [47.0] プランクスケールインフレーションの時代は、摂動のテンソル-スカラー比が非常に小さい不均一性のスケール不変スペクトルを生成する。
ここでは、宇宙論における主要なパズルのいくつかが、量子重力に根ざした説明を持つ可能性について言及する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:53:37 GMT)
CANDLE: Iterative Conceptualization and Instantiation Distillation from Large Language Models for Commonsense Reasoning [45.6] CANDLEは、コモンセンス知識ベースに対する概念化とインスタンス化を反復的に行うフレームワークである。
CANDLEをATOMICに適用することにより、600万の概念化と三重項のインスタンス化を含む総合的な知識基盤を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:12:33 GMT)
Ship in Sight: Diffusion Models for Ship-Image Super Resolution [45.6] 本稿では,クラス認識中にテキストコンディショニングを利用する拡散モデルに基づくアーキテクチャを提案する。
ShipSpottingfootnoteurlwww.shipspotting.comのWebサイトから、オンラインの船画像から抽出された大きなラベル付き船のデータセットも紹介します。
提案手法は, 従来の超解像に用いた他の深層学習モデルよりも頑健な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:45:05 GMT)
Inexact Unlearning Needs More Careful Evaluations to Avoid a False Sense of Privacy [45.4] 会員推論攻撃(MIA)の未学習環境への適応について論じる。
未学習文学において一般的に用いられるU-MIAは、既存の未学習技術が視覚モデルと言語モデルの両方で持つプライバシー保護を過大評価していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:08:00 GMT)
C3L: Content Correlated Vision-Language Instruction Tuning Data Generation via Contrastive Learning [45.2] コントラスト学習(C3L)によるコンテンツ関連VLITデータ生成を提案する。
具体的には、VLITデータと画像間のコンテンツ関連性を高める新しいコンテンツ関連モジュールを設計する。
LVLMのVLITデータ生成能力をさらに向上させるために、対照的な学習モジュールが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:04:10 GMT)
Controlling measurement induced phase transitions with tunable detector coupling [45.0] 2つの競合する測定によって駆動される量子多体系の進化を研究する。
システムと検出器間の可変結合による正の演算子値測定を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:40:03 GMT)
Coherence manipulation in asymmetry and thermodynamics [45.0] 古典的な体制では、熱力学状態変換は自由エネルギーによって支配される。
量子状態において、コヒーレンスと自由エネルギーは2つの独立した資源である。
自由エネルギーの源と組み合わせることで、量子状態に存在する任意の量子コヒーレンスを任意に増幅できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:16:25 GMT)
A Theory of Quantum Jumps [45.0] 我々は、量子化された電磁場に結合した原子の理想化されたモデルにおける蛍光と量子ジャンプ現象について研究する。
この結果は、顕微鏡システムの量子力学的記述における基本的なランダム性の導出に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:47:15 GMT)
VecFusion: Vector Font Generation with Diffusion [44.7] 我々はベクトル構造と正確な制御点位置を生成できる新しいニューラルネットワークであるVecFusionを提案する。
従来のベクトルグラフィックス生成モデルとは対照的に、我々の新しいカスケードベクトル拡散モデルは複雑な構造と多様なスタイルを持つ高品質なベクトルフォントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:40:12 GMT)
Supercharging Federated Learning with Flower and NVIDIA FLARE [44.5] FlowerやNVIDIA FLAREといったオープンソースシステムは近年開発されている。
両フレームワークの初期の統合について述べ、FLエコシステム全体をスーパーチャージするためにどのように連携できるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:22:16 GMT)
LetsGo: Large-Scale Garage Modeling and Rendering via LiDAR-Assisted Gaussian Primitives [44.1] LetsGoは、大規模ガレージモデリングとレンダリングのためのLiDAR支援のガウススプレイティングフレームワークである。
多様な幾何学構造を持つ8つのガレージシーンからなるGarageWorldデータセットを提示する。
レンダリング画像中の浮動小片を効果的に除去する新しい深度正規化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:31:16 GMT)
Incorporating Recklessness to Collaborative Filtering based Recommender Systems [43.0] 無謀さは、予測された評価の出力確率分布のばらつきを考慮に入れます。
実験結果から、無謀性はリスクレギュレーションだけでなく、予測の量や品質も改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:22:50 GMT)
Unveiling Online Conspiracy Theorists: a Text-Based Approach and Characterization [42.2] 我々は、共謀理論パターンを持つユーザと、そのような傾向を欠いたユーザからなるユーザからなる2つの異なるXデータセットの包括的分析を行った。
本研究の結果,他者に対する陰謀論者による語彙と言語の違いが明らかとなった。
我々は,871の豊富な特徴セットに基づいて陰謀論を広めるユーザを識別できる機械学習分類器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:07:38 GMT)
A Survey of Deep Learning-based Radiology Report Generation Using Multimodal Data [41.8] 自動放射線診断レポート生成は、医師の作業負荷を軽減し、医療資源の地域格差を最小限にすることができる。
マルチモーダル入力データから情報を得るためには、医師を模倣する計算モデルが必要であるため、これは難しい課題である。
近年, トランスフォーマー, コントラスト学習, 知識ベース構築など, 深層学習に基づく手法を用いてこの問題に対処する研究が進められている。
本調査では,最新の研究で開発された重要な手法を要約し,ディープラーニングに基づくレポート生成のための一般的なワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:37:35 GMT)
Training and inference in the ReckON RSNN architecture implemented on a MPSoC [41.6] ReckONシステムは、繰り返しSNNのトレーニングと実行の両方を可能にする。
本稿では,システムの効率的な動作に必要な回路と,Pynq ZUプラットフォーム上で使用するPythonフレームワークについて述べる。
シミュレーションされた精度は,毎秒380万イベントのピーク性能で維持されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:59:39 GMT)
Decoding by Contrasting Knowledge: Enhancing LLMs' Confidence on Edited Facts [41.0] インテキスト編集(ICE)は現在、知識編集(KE)において最も効果的な方法である。
本研究の目的は,トークン単位の分布に対する文脈内知識の影響を分析することで,KEにおけるICEの優れた性能を解明することである。
我々は、$textbfC$ontrasting $textbfK$nowledge (DeCK) という新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:52:32 GMT)
Visualizing, Rethinking, and Mining the Loss Landscape of Deep Neural Networks [40.5] 本稿では,v-basin,v-side,w-basin,w-peak,vv-basin曲線を含む1次元曲線を単純から複雑に体系的に分類する。
観測されたいくつかの興味深い現象を説明するために,ヘッセン行列のレンズからの理論的洞察を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:30:09 GMT)
Multimodal Prototype-Enhanced Network for Few-Shot Action Recognition [40.3] MultimOdal PRototype-ENhanced Network (MORN)は、ラベルテキストの意味情報をマルチモーダル情報として利用してプロトタイプを強化する。
我々は4つの一般的な数発のアクション認識データセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:56:53 GMT)
Learning Explainable and Better Performing Representations of POMDP Strategies [40.3] L*-アルゴリズムの修正を用いて戦略のオートマトン表現を学習する手法を提案する。
POMDPから直接オートマトンを合成するアプローチとは対照的に、我々のアプローチは比較にならないほどスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:55:58 GMT)
Residual Quantization with Implicit Neural Codebooks [40.0] 本稿では,前ステップからのベクトル近似に依存する,ステップ毎の特別なコードブックを構築するニューラルネットワークRQ変種QINCoを提案する。
実験によると、QINCoはいくつかのデータセットとコードサイズに対して、最先端のメソッドよりも大きなマージンでパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:27:49 GMT)
Skin-in-the-Game: Decision Making via Multi-Stakeholder Alignment in LLMs [39.8] 本稿では,Large Language Models(LLMs)における道徳的推論の強化を目的としたSKIGフレームワークを紹介する。
SKIGのメカニズムは、共感のエクササイズやリスクアセスメントと並んで、行動の説明責任をシミュレートすることであり、その効果に欠かせないものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:04:44 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses in Automated Control Systems: A Comprehensive Benchmark [39.7] 機械学習をACS(Automated Control Systems)に統合することで、産業プロセス管理における意思決定が促進される。
これらの技術を広く採用する際の制限の1つは、敵の攻撃に対するニューラルネットワークの脆弱性である。
本研究では、テネシー・イーストマン・プロセス・データセットを用いて、ACSにおける障害診断のためのディープラーニングモデルをデプロイする際の脅威について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:15:01 GMT)
Confidence-Aware Multi-Field Model Calibration [39.4] フィールド対応キャリブレーションは、異なる特徴フィールド値のモデル出力を調整することで、きめ細かい広告要求を満たすことができる。
本稿では,サンプル統計から得られた信頼度に基づいてキャリブレーション強度を適応的に調整する,信頼性を考慮したマルチフィールドキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:22:20 GMT)
Lift-Attend-Splat: Bird's-eye-view camera-lidar fusion using transformers [39.1] 単分子深度推定を完全に回避する新しい融合法を提案する。
本モデルでは,ライダー機能の利用率に基づいて,カメラ機能の利用を調節できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:47:13 GMT)
Human Video Translation via Query Warping [38.9] 本稿では,時間的コヒーレントなヒューマンモーションビデオ翻訳のための新しいフレームワークであるQueryWarpを紹介する。
外観フローを使用して、前のフレームのクエリトークンをワープし、現在のフレームのクエリと整合させます。
このクエリワープは、自己アテンション層の出力に明示的な制約を課し、時間的コヒーレントな翻訳を効果的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:04:01 GMT)
AIOS Compiler: LLM as Interpreter for Natural Language Programming and Flow Programming of AI Agents [38.6] 我々は、コード表現と実行(CoRE)のための新しいシステムを開発する。
提案システムは,自然言語プログラミング,擬似コードプログラミング,フロープログラミングを同一表現で統合し,言語エージェントを構築する。
実行中に、冗長性を最小化するために外部メモリを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:35:55 GMT)
Blockchains for Internet of Things: Fundamentals, Applications, and Challenges [38.3] すべてのブロックチェーンシステムが、特定のIoTアプリケーションに適しているわけではない。
パブリックブロックチェーンは機密データを格納するのに適していない。
ブロックチェーンのアプリケーションを、エッジAI、通信、ヘルスケアの3つの重要なIoT領域で調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:47:21 GMT)
FairLENS: Assessing Fairness in Law Enforcement Speech Recognition [37.8] 本研究では,異なるモデル間の公平さの相違を検証するための,新しい適応性評価手法を提案する。
我々は1つのオープンソースと11の商用 ASR モデルに対してフェアネスアセスメントを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:23:40 GMT)
Robust Classification via a Single Diffusion Model [37.5] ロバスト拡散(英: Robust Diffusion、RDC)は、事前学習された拡散モデルから構築され、逆向きに堅牢な生成型分類器である。
RDCは75.67%で様々な$ell_infty$標準有界適応攻撃に対して、CIFAR-10で$epsilon_infty/255$で堅牢な精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:07:58 GMT)
Backpropogation-Free Multi-modal On-Device Model Adaptation via Cloud-Device Collaboration [37.5] ユニバーサルオンデバイスマルチモーダルモデル適応フレームワークを提案する。
このフレームワークは、クラウドにホストされるFast Domain Adaptor(FDA)を特徴とし、デバイス上の軽量マルチモーダルモデル用に調整されたパラメータを提供する。
私たちの貢献は、オンデバイスマルチモーダルモデル適応(DMMA)の先駆的なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:42:18 GMT)
Boundary Exploration for Bayesian Optimization With Unknown Physical Constraints [37.1] 本稿では,実現不可能な設計と実現不可能な設計の境界を効率的に探索する新しいベイズ最適化手法であるBE-CBOを提案する。
提案手法は,合成および実世界のベンチマークに関する総合的な実験を通じて,最先端手法に対する優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:08:22 GMT)
Exploring and Exploiting the Asymmetric Valley of Deep Neural Networks [37.0] 最近の研究は、平らな谷と鋭い谷の向こう側に追加の非対称性があることを示唆している。
本研究では,谷の対称性に影響を及ぼす要因を定量的に検討する。
主要観測では,ノイズと収束点との間の信号の整合度が谷対称性の臨界指標であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:18:57 GMT)
How to train your ViT for OOD Detection [36.6] VisionTransformerは、ImageNetスケール設定のための強力なアウト・オブ・ディストリビューション検出器である。
プレトレーニングとファインタニングの両方がViTの性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:36:30 GMT)
Exploring Dark Knowledge under Various Teacher Capacities and Addressing Capacity Mismatch [36.3] 本論文は,異なる能力を持つ教師が提供する暗黒の知識を深く掘り下げるものである。
ダークナレッジの違いは、キャパシティミスマッチという特別な現象につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:43:15 GMT)
Large Language Model Can Continue Evolving From Mistakes [36.1] 継続学習(CL)は、大規模言語モデル(LLM)を最新に維持し、欠陥に対処するために不可欠である。
ミスの学習スキルの要約にインスパイアされ,CEM(Continuous Evolving from Mistakes)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:20:20 GMT)
Optimizing Polynomial Graph Filters: A Novel Adaptive Krylov Subspace Approach [36.1] 我々は,Krylov部分空間に基づく適応グラフフィルタを開発し,複素グラフをフィルタする。
我々は、一連の実世界のデータセットにまたがって広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:47:03 GMT)
A Survey on Multi-modal Machine Translation: Tasks, Methods and Challenges [35.9] マルチモーダル機械翻訳は学術と産業の両方に大きな関心を集めている。
テキストと視覚の両方を入力として取り、視覚的コンテキストを活用して、ソーステキストの曖昧さに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:34:47 GMT)
LLM Processes: Numerical Predictive Distributions Conditioned on Natural Language [35.8] 我々のゴールは、数値データを処理し、任意の場所で確率的予測を行うレグレッションモデルを構築することである。
まず、大規模言語モデルから明示的で一貫性のある数値予測分布を抽出する戦略を探求する。
本研究では,テキストを数値予測に組み込む能力を示し,予測性能を改善し,定性的な記述を反映した定量的な構造を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:13:12 GMT)
Borrowing Strength in Distributionally Robust Optimization via Hierarchical Dirichlet Processes [35.5] 提案手法は正規化推定,分布的ロバストな最適化,階層ベイズモデリングを統一する。
階層的ディリクレプロセス(HDP)を用いることで、マルチソースデータを効果的に処理する。
数値実験により,予測精度とパラメータ推定精度の両方の改善と安定化におけるフレームワークの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:03:09 GMT)
Unleash Graph Neural Networks from Heavy Tuning [33.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ型データ用に設計されたディープラーニングアーキテクチャである。
本稿では,光チューニングされた粗い探索中に保存されたチェックポイントから学習することで,高性能なGNNを直接生成するグラフ条件付き潜時拡散フレームワーク(GNN-Diff)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:23:47 GMT)
Self-Supervised Alignment with Mutual Information: Learning to Follow Principles without Preference Labels [33.8] 本稿では,事前学習した言語モデルを好みラベルや実演を必要とせずに微調整するアルゴリズムであるSAMIを紹介する。
単ターン対話および要約において、SAMI訓練ミストラル7bは、初期事前学習モデルよりも優れる。
この結果から,事前学習したLMは,優先ラベルやデモ,人間の監視を使わずに,構成に従うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:31:27 GMT)
Is Dataset Quality Still a Concern in Diagnosis Using Large Foundation Model? [33.7] VIT (Vision Transformer) と自己教師型学習フレームワークを用いた基礎画像用 LFM を開発した。
LFMにおけるデータ品質の影響を調べるため,異なる品質のデータセットを用いて2つの基礎診断タスクの探索を行った。
LFMは画像品質やデータセットバイアスなど,一般的な畳み込みネットワークに比べて,データセットの品質問題に対するレジリエンスが高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:27:35 GMT)
A finite element-based physics-informed operator learning framework for spatiotemporal partial differential equations on arbitrary domains [33.7] 偏微分方程式(PDE)によって支配される力学を予測できる新しい有限要素に基づく物理演算子学習フレームワークを提案する。
提案した演算子学習フレームワークは、現在の時間ステップで温度場を入力として、次の時間ステップで温度場を予測する。
ネットワークは、FEM溶液と比較して、任意の初期温度場の時間的変化を高精度に予測することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:41:40 GMT)
A Chain-of-Thought Is as Strong as Its Weakest Link: A Benchmark for Verifiers of Reasoning Chains [33.5] ステップバイステップの回答を提供するために言語モデルを実証することは、複雑な推論タスクにおいて顕著なアプローチである。
このような検証方法の徹底的な評価を可能にするための、きめ細かいステップレベルのデータセットは提供されていない。
ReVEAL: Reasoning Verification Evaluationは複雑なチェーン・オブ・ソート推論の自動検証をベンチマークするデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:55:07 GMT)
Shape of my heart: Cardiac models through learned signed distance functions [33.3] 本研究では、リプシッツ正則性を持つ3次元深部符号距離関数を用いて心臓の形状を再構成する。
この目的のために、心臓MRIの形状を学習し、複数の室の空間的関係をモデル化する。
また,本手法は1つの心室からの点雲などの部分的データから解剖モデルを再構築することも可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:13:26 GMT)
Joint Identity Verification and Pose Alignment for Partial Fingerprints [33.1] 本稿では,部分指紋ペアの協調識別とポーズアライメントのための新しいフレームワークを提案する。
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） (Tue, 21 May 2024 12:01:47 GMT)
Improving Earth-like planet detection in radial velocity using deep learning [33.0] 本稿では,スペクトルレベルでの恒星活動信号を効率的にモデル化する新しい畳み込みニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。
アルファ・ケンタウリ B (HD128621)、タウ・セティ (HD10700)、太陽の3つで観測されている。
我々のアルゴリズムは、恒星の活動信号を緩和するのにさらに効率的であり、地球の軌道上の2.2$mathrmM_oplus$の惑星に対応する0.2m/sの閾値に達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 23:28:20 GMT)
Equivariant Spatio-Temporal Attentive Graph Networks to Simulate Physical Dynamics [32.1] 本研究では,物理系の力学を表現・シミュレートするFourier-temporal GNNの同変版を開発する。
分子レベル,タンパク質レベル,マクロレベルに対応する3つの実データセットについて,本モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:33:21 GMT)
Quantifying Emergence in Large Language Models [31.6] LLMの出現を推定するための定量化ソリューションを提案する。
分子動力学における創発性に着想を得て, ミクロ(トケン)レベルのエントロピー低減とミクロ(セマンティック)レベルのエントロピー低減を比較して, 出現の強さを定量化する。
本手法は,テキスト内学習(ICL)と自然文の両方で,一貫した振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:12:20 GMT)
Auto-Linear Phenomenon in Subsurface Imaging [31.4] 地表面イメージングは、フルウェーブフォームインバージョン(FWI)を解くことで、測定から物理特性を予測する。
通常、エンコーダとデコーダのネットワークを2つの領域のペアデータ(物理特性と測定)で訓練する。
本稿では, 線形写像がペアデータのみを必要とすることを示すとともに, エンコーダとデコーダの両方が自己教師付き学習によって各領域から学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:59:10 GMT)
Multilingual Instruction Tuning With Just a Pinch of Multilinguality [31.4] 多くの言語が単言語チューニングから命令追従機能を他の言語に移行していることを示す。
多言語混合に調整されたモデルは、複数の言語で同等または優れた性能を示す。
2-4言語でも命令チューニングセットの多様化は、言語間の一般化を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:19:33 GMT)
Unsupervised Keypoints from Pretrained Diffusion Models [31.1] 我々は、テキストから画像への拡散モデルにおける創発的な知識を、より堅牢な教師なしキーポイントに活用する。
私たちの中核となる考え方は、生成モデルが画像のコンパクトな領域に一貫して従う原因となるテキスト埋め込みを見つけることです。
CelebA、CUB-200-2011、Tai-Chi-HD、DeepFashion、Human3.6mのデータセットでパフォーマンスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:37:11 GMT)
Dataset Decomposition: Faster LLM Training with Variable Sequence Length Curriculum [30.5] 本稿では,新しい可変シーケンス長トレーニング手法であるデータセット分解を導入する。
ベースラインアプローチでトレーニングした2kコンテキスト長モデルと同じコストで,8kコンテキスト長1Bモデルをトレーニングする。
ウェブスケールコーパスの実験により,我々の手法は標準言語評価や長文ベンチマークの性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:26:01 GMT)
RSCaMa: Remote Sensing Image Change Captioning with State Space Model [29.9] リモートセンシング画像変化キャプション(RSICC)は、言語における多時間リモートセンシング画像間の表面的変化を記述することを目的としている。
これは、時間的特徴の空間的および時間的モデリングに挑戦する。
本稿では,複数のCaMa層を通した空間空間空間モデリングを効率的に行う新しいRSCaMaモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:26:12 GMT)
How to Train a Backdoor-Robust Model on a Poisoned Dataset without Auxiliary Data? [29.8] 深層ニューラルネットワーク(DNN)に対するセキュリティの脅威により、バックドア攻撃は学術や産業から広く注目を集めている。
既存の手法のほとんどは、異なる戦略でトレーニングデータセットを毒殺することで、バックドア攻撃を行うことを提案する。
本稿では,有害なサンプルを効果的に識別し,有害なデータセット上でクリーンなモデルをトレーニングする,AdvrBDについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:20:19 GMT)
A Stealthy Backdoor Attack for Without-Label-Sharing Split Learning [29.8] 本稿では,非ラベル共有型スプリットラーニングアーキテクチャに適した,ステルスなバックドア攻撃戦略を提案する。
我々のSBATは、訓練中の中間パラメータの変更を控えることで、より高い攻撃ステルスネスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:03:06 GMT)
MELD-ST: An Emotion-aware Speech Translation Dataset [29.7] 本稿では,感情認識型音声翻訳タスクのためのMELD-STデータセットについて述べる。
各言語ペアには、MELDデータセットからの感情ラベルを付加した約10,000の発話が含まれている。
データセット上のSeamlessM4Tモデルを用いたベースライン実験は、感情ラベルによる微調整によって、いくつかの環境での翻訳性能が向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:40:38 GMT)
Transformer in Touch: A Survey [29.6] 自然言語処理の分野で最初に大きな成功を収めたTransformerモデルは、最近、触覚認識の応用に大きな可能性を示している。
本稿では,触覚技術におけるトランスフォーマーの適用と開発について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:26:27 GMT)
Studying Up Public Sector AI: How Networks of Power Relations Shape Agency Decisions Around AI Design and Use [29.5] 私たちは、AIツールが代理店で果たす役割について決定する権限と責任を持つ人々について、公共セクターAIを研究します。
私たちの調査結果は、インフラ、法律、社会的要因が、AI設計と採用に関する決定に幅広い利害関係者が関与することに対する障壁や不関心をいかに生み出すかに光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:31:26 GMT)
EPL: Empirical Prototype Learning for Deep Face Recognition [29.2] プロトタイプ学習は顔認識において広く使われており、各クラスのプロトタイプとして係数行列の行ベクトルを用いる。
本稿では,各クラスにおけるサンプル機能の期待値としてプロトタイプを定義し,データセットに既存のサンプルを用いて経験的プロトタイプを設計する。
本稿では,サンプル特徴量に対する適応的マージンパラメータを用いた経験的プロトタイプ学習(EPL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:55:33 GMT)
FedASTA: Federated adaptive spatial-temporal attention for traffic flow prediction [29.1] モバイルデバイスとIoT(Internet of Things)デバイスは、今日では大量の異種空間時間データを生成している。
プライバシーの懸念の下で空間的時間的ダイナミクスをモデル化することは依然として難しい問題である。
動的空間時間関係をモデル化するための新しいFedASTAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:44:07 GMT)
IAIFNet: An Illumination-Aware Infrared and Visible Image Fusion Network [29.1] 我々はIAIFNetという名前のイルミネーション対応赤外線・可視画像融合ネットワークを提案する。
本フレームワークでは,まず,入力画像の入射照明マップを推定する。
適応微分融合モジュール (ADFM) と有向目標認識モジュール (STAM) の助けを借りて, 画像融合ネットワークは, 照明付赤外線と可視画像の有向的特徴を高画質の融合画像に効果的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:30:46 GMT)
Personalized Residuals for Concept-Driven Text-to-Image Generation [29.1] テキストと画像の拡散モデルを用いた効率的な概念駆動型生成のためのパーソナライズされた残差と局所的な注意誘導サンプリングを提案する。
正規化画像を用いることなく,1つのGPU上で概念のアイデンティティを3分で効果的にキャプチャできることを,パーソナライズされた残差が示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:59:01 GMT)
Retrievable Domain-Sensitive Feature Memory for Multi-Domain Recommendation [29.0] 本稿では、分布とモデル予測への影響の両方において、様々な領域に有意な差異のある特徴に焦点を当てる。
特徴集合とドメインの区別を最もよく反映する特徴を特定するために,ドメイン依存的特徴属性法を提案する。
我々は、ドメイン依存機能からドメイン固有情報を抽出し、モデルを検索して統合するメモリアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:02:06 GMT)
TTD: Text-Tag Self-Distillation Enhancing Image-Text Alignment in CLIP to Alleviate Single Tag Bias [28.9] 現代のCLIPモデルにおいて,単一タグバイアスを示す重要なバイアスを同定する。
本稿では,この課題に対処するため,新しい2段階の微調整手法であるText-Tag Self-Distillation(TTD)を提案する。
本手法は,マルチタグ分類とセグメンテーションタスクにおけるモデルに依存しない改善を実証し,外部リソースに依存する競合手法を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:45:16 GMT)
Keep the Momentum: Conservation Laws beyond Euclidean Gradient Flows [28.3] 運動量に基づく力学の保存則は時間的依存を示すことを示す。
また、勾配流から運動量力学へ遷移する際の「保存損失」も観察する。
この現象は非ユークリッド計量にも現れ、例えば非負行列因子化(NMF)に用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:59:55 GMT)
Algorithmic Fairness Generalization under Covariate and Dependence Shifts Simultaneously [28.2] 公平かつ不変な分類器の学習を目的とした,単純かつ効果的な手法を提案する。
モデルを用いて様々な合成データドメインを拡張することにより、ソースドメインの公平かつ不変な分類器を学習する。
この分類器は未知の対象領域に一般化することができ、モデル予測と公平性の懸念の両方を維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:51:59 GMT)
m2mKD: Module-to-Module Knowledge Distillation for Modular Transformers [27.7] モジュール間知識伝達のためのモジュール間知識蒸留(m2mKD)を提案する。
ニューラルネットワーク(NAC)とVision Mixture-of-Experts(V-MoE)の2つのモジュール型ニューラルネットワーク上でm2mKDを評価する。
m2mKDをNACに適用すると、Tiny-ImageNet上でのID精度が大幅に向上し、Tiny-ImageNet-R上でのOOD堅牢性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:29:42 GMT)
Like Humans to Few-Shot Learning through Knowledge Permeation of Vision and Text [27.7] 本稿では,BiKop と呼ばれる双方向知識透過方式を提案する。
クラス名記述は一般的な表現を提供するが、画像は個人の特異性をキャプチャする。
BiKopは、主に双方向の知識浸透を通じて階層的な汎用表現を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:18:26 GMT)
Bridging the Intent Gap: Knowledge-Enhanced Visual Generation [27.6] 視覚的コンテンツ生成では、ユーザの意図と生成されたコンテンツとの相違が長年にわたって問題となっている。
視覚コンテンツ生成のための知識強化型反復改善フレームワークを提案する。
提案手法の有効性を予備実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:07:44 GMT)
Scalable Continuous-time Diffusion Framework for Network Inference and Influence Estimation [27.6] 本稿では,拡散過程を連続時間力学系とみなし,連続時間拡散モデルを確立する。
次に、モデルをスケーラブルで効果的なフレームワーク(FIM)にインスタンス化し、利用可能なカスケードからの拡散拡散を近似する。
影響推定のためのスケーラビリティを実現するため,高度なサンプリング手法を考案し,効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:49:12 GMT)
Leveraging Discourse Structure for Extractive Meeting Summarization [26.8] 本稿では,談話構造を利用したミーティングのための抽出要約システムを提案する。
我々は、GNNに基づくノード分類モデルを訓練し、最も重要な発話を選択する。
AMIおよびICSIの実験結果から,本手法が既存のテキストベースおよびグラフベース抽出要約システムを上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:23:02 GMT)
What Have We Achieved on Non-autoregressive Translation? [26.6] 最近の進歩は、非自己回帰(NAT)翻訳を自己回帰法(AT)に匹敵するものにしている。
最近の進歩は、非自己回帰(NAT)翻訳を自己回帰法(AT)に匹敵するものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:38:15 GMT)
Safety Filters for Black-Box Dynamical Systems by Learning Discriminating Hyperplanes [26.2] ブラックボックス力学系における安全フィルタの効果的なアプローチとして,学習ベースのアプローチが登場している。
a) 教師付き学習アプローチ, ラベル付けのための事前検証された制御不変集合, および (b) そのようなラベルを必要としない強化学習(RL)アプローチの2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:37:08 GMT)
Budgeting Counterfactual for Offline RL [25.9] 本稿では,トレーニング中のアウト・オブ・ディストリビューション・アクションの量を明示的に制限する手法を提案する。
そこで本研究では,D4RL ベンチマークのタスクにおける最先端のオフライン RL 手法よりも,本手法の全体的な性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:40:06 GMT)
Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach [25.9] 生成型AI(gen AI)の最近の進歩は、学習者全員に個人家庭教師を提供し、教師全員に指導助手を提供する新しい技術の可能性に興奮をもたらしている。
これは主に、ジェネラルAIプロンプトへの教育的直観の言葉化と、優れた評価プラクティスの欠如によるものである、と我々は主張する。
ここでは,学習者や教育者と共同で,学習科学から7つの多様な教育ベンチマークの実践的なセットに高レベルの原則を翻訳する作業について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:27:59 GMT)
Disentangled Representation with Cross Experts Covariance Loss for Multi-Domain Recommendation [25.9] 多分野学習(MDL)は、パーソナライズされたサービスの品質向上を目的とした研究分野として注目されている。
MDLの主な課題は、各ドメインの異なる特性を保ちながら、ドメイン間の共通性を学ぶことのバランスを崩すことである。
異形学習のためのクロスエキスパート共分散損失(Covariance Loss for Disentangled Learning)を表す新しいモデルであるCrocodileを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:54:16 GMT)
HyperMoE: Towards Better Mixture of Experts via Transferring Among Experts [25.5] 言語モデルのMixture of Experts (MoE)は、各入力トークンを特定の専門家のサブセットに動的にルーティングすることで、モデルのキャパシティを増大させる効果が証明されている。
我々はHypernetworks上に構築された新しいMoEフレームワークであるHyperMoEを提案する。
このフレームワークは、マルチタスク学習における知識伝達の概念とMoEの計算処理を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:41:52 GMT)
AONeuS: A Neural Rendering Framework for Acoustic-Optical Sensor Fusion [25.3] 水中の知覚と3次元表面の再構築は、建設、セキュリティ、海洋考古学、環境モニタリングにおける幅広い応用において難しい問題である。
本研究は,物理に基づく多モード音響-光学的ニューラルサーフェス再構成フレームワークの開発である。
これらの相補的なモダリティを融合させることで,本フレームワークは,高度に制限されたベースライン上での計測から高精度な高解像度3次元表面を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:59:57 GMT)
PLM4Traj: Cognizing Movement Patterns and Travel Purposes from Trajectories with Pre-trained Language Models [25.0] 本研究では, PLMを効果的に利用して軌道をモデル化する PLM4Traj モデルを提案する。
PL4Trajは、PLMが軌道の時間的特徴を処理し、移動パターンや移動目的を抽出することを可能にする新しいセマンティック埋め込み装置を組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:33:17 GMT)
How Universal Polynomial Bases Enhance Spectral Graph Neural Networks: Heterophily, Over-smoothing, and Over-squashing [24.9] スペクトルグラフネットワーク(GNN)はヘテロフィリーグラフの出現率を高めている。
禁止計算を回避するため,多くのフィルタが提案されている。
所望ベクトルのスペクトル特性とヘテロフィリー次数の相関をデミステレーションする。
我々は、グラフのヘテロフィリー次数を反映する基底を相互に形成する、新しい適応的ヘテロフィリー基底を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:28:45 GMT)
Beyond Isolated Frames: Enhancing Sensor-Based Human Activity Recognition through Intra- and Inter-Frame Attention [24.6] HAR(Human Activity Recognition)は、医療やスポーツなどの分野でウェアラブルセンサーの人気が高まり、ユビキタスコンピューティングで人気が高まっている。
本研究では,各フレーム内のニュアンスと,複数のフレーム間のより広いコンテキスト関係をキャプチャするフレーム内およびフレーム間アテンションモデルを提案する。
本稿では,時系列データの時系列を各バッチ内に保存する新しい時系列バッチ学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:02:31 GMT)
Resolving Word Vagueness with Scenario-guided Adapter for Natural Language Inference [24.6] 自然言語推論(NLI)は自然言語処理において重要な課題である。
本稿では,大規模な事前学習型言語知識と関連する視覚情報とを同時に統合する,革新的なScenaFuseアダプタを提案する。
我々のアプローチは言語と視覚のギャップを埋め、NLIタスクにおける理解と推論能力の改善につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:19:52 GMT)
Unsupervised Multimodal Clustering for Semantics Discovery in Multimodal Utterances [24.1] 本稿では,新しい教師なしマルチモーダルクラスタリング手法 (UMC) を提案する。
UMCは、マルチモーダルデータのための拡張ビューを構築するためのユニークなアプローチを導入し、事前トレーニングを実行するために使用される。
我々は、最先端の手法よりもクラスタリングメトリクスの2-6%のスコアが顕著に改善され、この領域で最初の成功例となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:24:07 GMT)
An Aligning and Training Framework for Multimodal Recommendations [24.0] マルチモーダル・レコメンデーションは ユーザーとアイテムの相互作用を超えて 豊かなコンテキストを活用できる
既存のメソッドは主にそれらを使ってIDの特徴を学習する。
マルチモーダルコンテンツ機能とID機能の間には意味的なギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:51:03 GMT)
AMFD: Distillation via Adaptive Multimodal Fusion for Multispectral Pedestrian Detection [23.9] マルチスペクトル検出におけるダブルストリームネットワークは、マルチモーダルデータに2つの異なる特徴抽出枝を用いる。
これにより、組み込みデバイスにおける多スペクトル歩行者検出が自律システムに広く採用されるのを妨げている。
本稿では,教師ネットワークの本来のモーダル特徴を完全に活用できる適応型モーダル核融合蒸留(AMFD)フレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:17:17 GMT)
The 2nd FutureDial Challenge: Dialog Systems with Retrieval Augmented Generation (FutureDial-RAG) [23.8] 第2回未来課題:検索拡張型対話システム(FutureDial-RAG)
SLT 2024と共同開発。
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論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:35:21 GMT)
Learning the Infinitesimal Generator of Stochastic Diffusion Processes [23.7] 拡散推定過程の無限小生成系のデータ駆動学習に対処する。
提案手法は,全知識設定と部分的知識設定の両方において,エネルギーベースのリスクメトリックを通じて,物理的先行性を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:13:13 GMT)
Block Encodings of Discrete Subgroups on Quantum Computer [23.5] 本稿では,離散部分群を量子コンピュータ上の量子ビットにマッピングするブロック符号化手法を提案する。
インバージョンゲート、グループ乗算ゲート、トレースゲート、グループフーリエゲートといったプリミティブゲートの構築について詳述する。
$mathbbBT$と$mathbbBI$の逆ゲートは、$textttwang$量子コンピュータ上で、それぞれ40+5_-4%$と4+5_-3%$と見積もられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:00:04 GMT)
RAG-RLRC-LaySum at BioLaySumm: Integrating Retrieval-Augmented Generation and Readability Control for Layman Summarization of Biomedical Texts [23.5] 本稿では,RAG-RLRC-LaySumフレームワークについて紹介する。
RAG-RLRC-LaySumフレームワークは、科学的知識を効果的に民主化し、生物医学的な発見への公的な関与を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:03:40 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Imbalanced Datasets [23.5] 実世界のオフライン強化学習(RL)データセットは、探索や安全性の考慮が難しいため、状態空間上で不均衡になることが多い。
保守的なQ-ラーニング(CQL)のような分散制約に基づくオフラインのRL手法は、不均衡なデータセットの下でポリシーを抽出するのに効果がないことを示す。
自然知性に触発されて、CQLの強化と検索プロセスを利用して、過去の経験を思い出す新しいオフラインRL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:11:43 GMT)
The Echoes of Multilinguality: Tracing Cultural Value Shifts during LM Fine-tuning [23.4] 本研究では, 異なるテスト言語で符号化された文化的価値に言語がどのように影響するかを, 微調整時にどのように修正されるかを検討する。
最後に、トレーニングデータ属性法を用いて、微調整の例やそれらが生み出す言語にパターンを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:55:15 GMT)
Truncated Variance Reduced Value Iteration [23.3] 我々は、割引マルコフ決定プロセスにおいて、$epsilon$-optimal Policyを計算するための高速なランダム化アルゴリズムを提供する。
この結果から,モデルフリー法とモデルベース法とでは,サンプル・複雑さのギャップを埋めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:28:06 GMT)
No-Regret M${}^{\natural}$-Concave Function Maximization: Stochastic Bandit Algorithms and NP-Hardness of Adversarial Full-Information Setting [23.2] オンラインM$natural$-concave関数問題について検討し,Murota と Shioura (1999) によるインタラクティブ版について検討した。
バンドイット設定では、$O(T-1/2)$-simple regretと$O(T2/3)$-regretアルゴリズムを、M$natural$-concave関数のノイズ値オーラクルに$T$倍のアクセスで提示する。
完全な情報フィードバックであっても,ラウンド毎に実行されたアルゴリズムは,任意の一定の$cに対して,O(T1-c)$後悔を達成できないことを証明しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:31:44 GMT)
Generalization Bound and Learning Methods for Data-Driven Projections in Linear Programming [23.2] 高次元線形プログラムを効率的に解く方法は根本的な問題である。
近年,乱射影を用いたLPサイズ削減への関心が高まっている。
本稿では、ランダムな投影ではなく、データから学習した投影行列を用いた、データ駆動投影の新しい方向について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:05:58 GMT)
Automatic Camera Trajectory Control with Enhanced Immersion for Virtual Cinematography [23.1] 実世界のシネマトグラフィーのルールは、監督がカメラをアクターと包括的に同期させることで没入感を生み出すことができることを示している。
この戦略に触発されて,アクターとカメラの3面の同期を可能にするディープカメラ制御フレームワークを提案する。
提案手法は,高品質な没入型撮影映像を定量的かつ質的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:26:39 GMT)
Prompt-Enhanced Spatio-Temporal Graph Transfer Learning [22.9] 本稿では,データスカース領域における多種多様なタスクに適応可能な,迅速なトランスファー学習フレームワークを提案する。
具体的には、まず異なるタスクを単一のテンプレートに統合し、このテンプレートと整合するタスクに依存しないネットワークアーキテクチャを導入します。
学習可能なプロンプトを使用して、2段階のパイプラインでドメインとタスクの転送を実現し、各段階におけるドメインの知識とタスク固有のプロパティを効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:06:40 GMT)
Thought of Search: Planning with Language Models Through The Lens of Efficiency [22.5] 我々は近年の傾向が非効率性のために健全性と完全性の両方を放棄していると論じる。
本研究では,LLMを用いて検索コンポーネントのコードを生成することにより,全データセットを100%精度で解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:44:54 GMT)
Context-Enhanced Video Moment Retrieval with Large Language Models [22.3] ビデオモーメント検索(VMR)の現在の手法は、特定の環境詳細、キャラクター記述、アクション物語を含む複雑な状況の整合に苦慮している。
本稿では,LMR(Large Language Model-Guided Moment Retrieval)アプローチを提案する。
大規模な実験により、LMRは最先端の結果を達成し、挑戦的なQVHighlightsとCharades-STAベンチマークにおいて、最も近い競合相手を3.28%、そして4.06%で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:12:27 GMT)
CFBenchmark: Chinese Financial Assistant Benchmark for Large Language Model [22.1] 大規模言語モデル(LLM)は金融分野において大きな可能性を証明している。
本研究では,中国金融アシスタントのLCMの性能を評価するためのCFBenchmarkを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:37:05 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） (Tue, 21 May 2024 08:22:22 GMT)
Concept-1K: A Novel Benchmark for Instance Incremental Learning [22.0] 既存のILシナリオとデータセットは、PLMにおける忘れの評価には適していない。
我々は、インスタンスインクリメンタルラーニング(IIL)と呼ばれる挑戦的なILシナリオと、より大規模なILステップをサポートするConcept-1Kと呼ばれる新しいデータセットを提案する。
本研究は, PLMの破滅的な忘れ方を探究する新たなシナリオを提供し, PLMの忘れ方を軽減するために, より強力な手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:29:44 GMT)
Identity-free Artificial Emotional Intelligence via Micro-Gesture Understanding [21.9] 我々は、人体言語の特殊グループ、マイクロ・ジェスチャ(MG)に焦点を当てる。
MGは、意図的な行動ではなく、内的感情によって引き起こされる意図しない行動である。
本研究は,マイクロ・ジェスチャの微妙な空間的および短時間の時間的特性を考慮し,反復性を伴う様々な拡張戦略を探求し,より適切な拡張方法を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:16:55 GMT)
Physics-based Scene Layout Generation from Human Motion [21.9] 本研究では、シーンレイアウト生成を同時に最適化し、物理シミュレータで動く人間をシミュレートする物理に基づくアプローチを提案する。
我々は、強化学習を用いて、キャラクタ動作模倣コントローラとシーンレイアウトジェネレータの両方の二重最適化を行う。
提案手法は,SAMPとPROXの動作を用いて評価し,従来のキネマティクス法と比較して,物理的に妥当なシーンレイアウトの再構築を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:36:37 GMT)
Bottleneck-Minimal Indexing for Generative Document Retrieval [21.9] 生成文書検索(GDR)の再検討に情報理論的視点を適用した。
GDRは、ドキュメントからクエリへの情報送信を$X$から$Q$とみなすことができる。
シャノンの速度歪み理論を適用することで、インデクシングの最適性は相互情報の観点から分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:29:13 GMT)
OmniGlue: Generalizable Feature Matching with Foundation Model Guidance [21.7] 本稿では,OmniGlueについて紹介する。OmniGlueは,一般化を基本原理として設計された最初の学習可能な画像マッチングである。
本稿では,空間情報と外観情報をアンタングル化する新しいキーポイント位置誘導型アテンション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:59:22 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） (Tue, 21 May 2024 08:31:05 GMT)
Talk2Radar: Bridging Natural Language with 4D mmWave Radar for 3D Referring Expression Comprehension [21.6] 近年、安価な自動車用センサーとして、4Dミリ波レーダーは従来のレーダーよりも高密度の点雲を提供する。
最初のデータセットであるTalk2Radarを構築し、これら2つのモードを3D参照式にブリッジする。
ポイントクラウド上での3次元RECのための新しいモデルT-RadarNetを提案し,Talk2Radarデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:26:36 GMT)
G-DIG: Towards Gradient-based DIverse and hiGh-quality Instruction Data Selection for Machine Translation [21.5] 本稿では,機械翻訳のための高品質かつ多様な命令微調整データを自動的に選択する,勾配に基づく新しい手法を提案する。
私たちの重要なイノベーションは、個々のトレーニング例がトレーニング中にモデルにどのように影響するかを分析することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:38:13 GMT)
KPConvX: Modernizing Kernel Point Convolution with Kernel Attention [21.5] KPConvは、空間内の畳み込み重みを見つけるためにカーネルポイントを使用するユニークなアーキテクチャである。
KPConvD (deepthwise KPConv) とKPConvX (deepwise convolutional weights of KPConvD with kernel attention value) である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:53:49 GMT)
Presentations are not always linear! GNN meets LLM for Document-to-Presentation Transformation with Attribution [21.5] このような非線形なコンテンツマッピングをスライドに組み込むことは困難であり、その内容が文書に忠実であることを保証することは困難である。
入力文書からグラフを学習し,グラフニューラルネットワークとLLMを組み合わせてプレゼンテーションを生成する,新しいグラフベースソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:52:33 GMT)
Investigating and Improving Latent Density Segmentation Models for Aleatoric Uncertainty Quantification in Medical Imaging [21.3] イメージセグメンテーションでは、この問題に対処するために潜在密度モデルを利用することができる。
最も一般的なアプローチは確率的U-Net (PU-Net) である。
我々は,すべての潜伏次元における等質性を促進するために,相互情報更新とエントロピー規則化されたシンクホーン更新を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:36:50 GMT)
E2E-MFD: Towards End-to-End Synchronous Multimodal Fusion Detection [21.2] マルチモーダル核融合検出のための新しいエンドツーエンドアルゴリズムであるE2E-MFDを紹介する。
E2E-MFDはプロセスの合理化を図り、単一のトレーニングフェーズで高いパフォーマンスを達成する。
複数の公開データセットに対する広範なテストは、E2E-MFDの優れた機能を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:45:12 GMT)
An Empirical Study and Analysis of Text-to-Image Generation Using Large Language Model-Powered Textual Representation [21.2] 既存のメソッドは、入力プロンプトを表現するためにCLIPモデルのテキストエンコーダを利用する。
大規模言語モデル(LLM)は多言語入力を提供し、より長いコンテキストに対応し、優れたテキスト表現を実現する。
LLMのテキスト表現を用いたテキスト・ツー・イメージモデルの高速な訓練を可能にする軽量なアダプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:35:02 GMT)
Future You: A Conversation with an AI-Generated Future Self Reduces Anxiety, Negative Emotions, and Increases Future Self-Continuity [20.4] 将来的な自己継続性を改善するために設計された,インタラクティブで簡潔な,単一セッションのディジタルチャット介入である“Future You”を紹介する。
我々のシステムでは、ユーザーは、将来の目標と個人的品質に合わせた、相対性がありながらAIで動くバーチャルバージョンとチャットできる。
フューチャーユー」のキャラクターとの短い対話の後、ユーザーは不安を減らし、将来的な自己継続性を高めたと報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:00:51 GMT)
Commonsense Prototype for Outdoor Unsupervised 3D Object Detection [20.2] 本稿では,教師なし3次元物体検出のためのCommonsense Prototype-based Detectorについて紹介する。
CPDは、コモンセンス直観に基づいて、高品質なバウンディングボックスと高密度点を特徴とするコモンセンスプロトタイプ(CProto)を最初に構築する。
CPDは90.85%、平均3D精度は81.01%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:22:28 GMT)
A Novel Class of Phase Space Representations for the Exact Population Dynamics of Two-State Quantum Systems and the Relation to Triangle Window Functions [19.8] 2状態量子系の正確な人口動態の位相空間表現のクラスを構築する。
集団力学の積分表現に対する各軌道の寄与は常に正の半定値である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:42:02 GMT)
Reducing Transformer Key-Value Cache Size with Cross-Layer Attention [19.8] 隣接するレイヤ間でキーとバリューヘッドを共有することで、マルチクエリ注意をさらに一歩進めることが可能であることを示す。
また,未修正MQAとほぼ同じ精度を維持しながら,KVキャッシュのサイズを2倍に削減できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:59:29 GMT)
Strategy-Proof Auctions through Conformal Prediction [19.8] 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） (Tue, 21 May 2024 17:20:37 GMT)
Multimodal Adaptive Inference for Document Image Classification with Anytime Early Exiting [19.4] この作業は、視覚的にリッチな文書理解タスクのためのスケーラブルな運用環境におけるパフォーマンスと効率のバランスのとれたアプローチの必要性に対処する。
本稿では,様々なトレーニング戦略,出口層タイプ,配置を組み込んだマルチモーダル早期退避モデルを提案する。
本研究は,性能と効率を両立させることにより,実用的なVDU応用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:52:14 GMT)
Enhancing User Interest based on Stream Clustering and Memory Networks in Large-Scale Recommender Systems [19.3] ユーザ興味強化(UIE)は、ユーザプロファイルやユーザ履歴の動作シーケンスを含む、ユーザの関心を高める。
UIEは、関心の少ないユーザにおけるモデルパフォーマンスを著しく改善するだけでなく、他のユーザに対するモデルパフォーマンスを大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:53:00 GMT)
EntropyStop: Unsupervised Deep Outlier Detection with Loss Entropy [19.2] ロスエントロピー (Loss Entropy) と呼ばれるゼロラベルのエントロピー距離を損失分布として提案する。
また、損失エントロピーが最大モデル検出能力を示す場合、トレーニングを停止する自動早期停止アルゴリズムEntropyStopを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:17:43 GMT)
Hummer: Towards Limited Competitive Preference Dataset [19.0] 我々は、嗜好データセット内の競合の度合いを定量化するために、新しいメトリクスAlignment Dimension Conflictを導入する。
我々は、textttHummerとその細粒度の変種である textttHummer-F を、コンフリクトアライメントの少ない革新的なペアワイズ選好データセットとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:01:42 GMT)
CamViG: Camera Aware Image-to-Video Generation with Multimodal Transformers [18.7] 本稿では,3次元カメラ動作の符号化に生成した映像を条件付けすることで,仮想3Dカメラ制御を生成ビデオに付加することを提案する。
その結果,(1)単一フレームとカメラ信号から始まる映像生成におけるカメラの制御に成功し,(2)従来のコンピュータビジョン手法を用いて生成された3Dカメラパスの精度を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:54:27 GMT)
LAGA: Layered 3D Avatar Generation and Customization via Gaussian Splatting [18.6] LAGA(Layered Gaussian Avatar)は、多彩な衣服で高忠実で分解可能なアバターを作成できるフレームワークである。
衣料品をアバターから切り離すことで,アバターを衣服レベルで安定的に編集することを可能にする。
提案手法は, 従来の3次元衣料人体生成手法を超越した手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:24:06 GMT)
Nearest is Not Dearest: Towards Practical Defense against Quantization-conditioned Backdoor Attacks [18.5] 最近の研究は、量子化条件付バックドア(QCB)を埋め込むことで、兵器化モデル量子化の実現可能性を明らかにしている。
QCBの特異性のため、既存の防衛は脅威を減らすか、あるいは不可能である。
本稿では,QCBに対する有効かつ実用的な防御法であるEFRAP(Error-guided Flipped Rounding with Activation Preservation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:25:49 GMT)
Feature Attribution with Necessity and Sufficiency via Dual-stage Perturbation Test for Causal Explanation [18.5] FAM(Feature Attribution Methods)は摂動テストを通じて各特徴の寄与を測定する。
本稿では,その変化を予測するためには,特徴の摂動が必須かつ十分な原因である,必要十分・十分性の確率(PNS)を活用することを提案する。
我々のアプローチであるFANS(Feature Attribution with Necessity and Sufficiency)は,2段階(実と介入)を含む摂動テストを通じてPSNを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:14:06 GMT)
Implicit-ARAP: Efficient Handle-Guided Deformation of High-Resolution Meshes and Neural Fields via Local Patch Meshing [18.4] 本稿では,ニューラルサインされた距離場に対する局所パッチメッシュ表現について述べる。
この技術は、フラットパッチメッシュをレベルセット面に投影し変形させることにより、入力SDFのレベルセットの局所領域を識別することができる。
我々は,高分解能メッシュとニューラルフィールドのAs-Rigid-As-Possible変形を計算するために,3次元ニューラルネットワークを利用する2つの異なるパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:04:32 GMT)
Unsupervised Episode Generation for Graph Meta-learning [18.1] 教師なしグラフメタ学習によるFew-Shot Node-Classification(FSNC)タスクを解決するために、Norbors as Queries (NaQ)を提案する。
NaQはモデルに依存しないため、既存の教師なしグラフメタ学習手法は教師なしで訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:38:43 GMT)
A GAN-Based Data Poisoning Attack Against Federated Learning Systems and Its Countermeasure [18.0] 本稿では,VagGANという新たなデータ中毒モデルを提案する。
VagueGANは、GAN(Generative Adversarial Network)の変異を利用して、一見正当であるがノイズの多い有毒なデータを生成することができる。
我々の攻撃方法は一般によりステルス性が高く、複雑性の低いFL性能の劣化に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:52:38 GMT)
Maverick-Aware Shapley Valuation for Client Selection in Federated Learning [17.6] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントがプライベートデータを共有せずに、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,各ラウンドで最も貢献するクライアントをインテリジェントに選択するFL用Maverick-Shapleyクライアント選択機構を提案する。
ベースラインの広範なリストと比較して、FedMSはより優れたモデル性能とより公平なShapley Rewards分布を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:34:39 GMT)
Efficient Orchestrated AI Workflows Execution on Scale-out Spatial Architecture [17.5] さまざまなタスクをロジック駆動型決定と統合し、動的で洗練されたAIを提供する。
我々は,オーケストレーションされた空間グラフを用いて,オーケストレーションされたAIの本質的なデュアルダイナミクスを効果的に表現できることを見出した。
我々の評価は、オーケストレーションAIの動的な要求に対処する上で、従来のアーキテクチャよりも大幅に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:09:31 GMT)
NieR: Normal-Based Lighting Scene Rendering [17.4] NieR(Normal-based Lighting Scene Rendering)は、様々な材料表面における光反射のニュアンスを考慮した新しいフレームワークである。
本稿では,光の反射特性を捉えたLD(Light Decomposition)モジュールについて述べる。
また、スパースガウス表現の限界を克服するためにHNGD (Hierarchical Normal Gradient Densification) モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:24:43 GMT)
Dynamic Identity-Guided Attention Network for Visible-Infrared Person Re-identification [17.3] Visible-infrared person re-identification (VI-ReID) は、可視光と赤外線の同一性を持つ人物をマッチングすることを目的としている。
既存の方法は一般的に、画像や特徴レベルでのクロスモーダルな違いを橋渡ししようとする。
我々は、動的ID誘導型注意ネットワーク(DIAN)を導入し、アイデンティティ誘導型およびモダリティ一貫性のある埋め込みをマイニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:04:56 GMT)
Neural Operator for Accelerating Coronal Magnetic Field Model [17.3] 磁気流体力学(MHD)シミュレーションは、これらの相互作用をモデル化するのに役立つが、非常に時間を要する(通常、数日のスケールで)。
我々の研究は、FNO(Fourier Neural Operator)を用いて磁場モデリング、特にBifrost MHDモデルを加速する。
物理解析により、TFNOは信頼性が高く、高精度でMHDシミュレーションを加速できることを確認した。
この進歩はデータ処理の効率を改善し、予測能力を高め、磁気トポロジをよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:04:53 GMT)
Marginal and training-conditional guarantees in one-shot federated conformal prediction [17.2] 単発フェデレート学習環境における共形予測について検討した。
主なゴールは、エージェントとサーバの間の1ラウンドの通信でのみ、サーバーレベルで、辺りとトレーニングで有効な予測セットを計算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:08:00 GMT)
Combining Relevance and Magnitude for Resource-Aware DNN Pruning [17.0] ニューラルネットワークのプルーニングは、精度を維持しながらパラメータの一部を削除し、機械学習パイプラインのレイテンシを低減する主要な方法の1つである。
本稿では,学習時間と推論時間を組み合わせた新しいプルーニング手法FlexRelを提案する。
性能評価の結果,FlexRelは高いプルーニング係数を達成でき,通常の精度目標に対して35%以上の帯域幅を節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:42:15 GMT)
OpenCarbonEval: A Unified Carbon Emission Estimation Framework in Large-Scale AI Models [16.9] OpenCarbonEvalは、二酸化炭素排出量を予測するために様々なモードで大規模なモデルを統合するためのフレームワークである。
視覚モデルと言語モデルの両方において,OpenCarbonEvalは,二酸化炭素排出量の予測性能に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:50:20 GMT)
Investigating Symbolic Capabilities of Large Language Models [16.9] 本研究の目的は,一連の記号的タスクにおいて,LLM(Large Language Models)を厳格に評価することにより,ギャップを埋めることである。
我々の分析では、エンタープライズグレードの4つのモデルとオープンソースの4つのモデルを含む8つのLCMを含み、そのうち3つは数学的なタスクで事前訓練されている。
その結果,記号数で表される複雑性が増大するにつれて,LLMの文脈自由かつ文脈依存的な記号処理における性能が著しく低下することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:24:34 GMT)
Last-Level Cache Side-Channel Attacks Are Feasible in the Modern Public Cloud (Extended Version) [16.6] Google Cloud Run環境のための公開Fベースアルゴリズムにおいて,脆弱性のあるECDSA実装に対するエンドツーエンドのクロステナント攻撃を提案する。
攻撃のすべてのステップを改善するために、いくつかの新しいテクニックを導入します。
本研究では, 被害者容器から平均19秒で, 秘密ECDSAnonceビットの81%を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:05:29 GMT)
EnCodecMAE: Leveraging neural codecs for universal audio representation learning [16.6] 我々は、音声信号のマスキング表現を提案し、マスクされたセグメントを再構築するためにMAEを訓練する。
本研究では,EnCodecMAEと呼ぶこのアプローチを,音声,音楽,環境音を含む幅広いタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 00:39:47 GMT)
RaBitQ: Quantizing High-Dimensional Vectors with a Theoretical Error Bound for Approximate Nearest Neighbor Search [16.4] 本稿では,RabQ という新しいランダム化量子化手法を提案し,D$次元ベクトルを$D$ビット文字列に量子化する。
RaBitQは、シャープな理論的エラー境界を保証し、同時に優れた経験的精度を提供する。
さらに,ビットワイズ演算やSIMDに基づく演算での距離を推定するRaBitQの効率的な実装についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:55:04 GMT)
Multi-omics Prediction from High-content Cellular Imaging with Deep Learning [16.3] Image2Omicsは、複数の蛍光染料で染色された細胞の高濃度画像から直接、細胞集団のマルチオミクスを予測するディープラーニングアプローチである。
我々は,セル画像から転写学や測定を直接予測する上で,平均的なトレーニングセット量に基づく予測よりも,画像2Omicsの方がはるかに優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:43:07 GMT)
Refined Graph Encoder Embedding via Self-Training and Latent Community Recovery [16.2] 本稿では, 線形変換, 自己学習, 隠れたコミュニティリカバリによるグラフエンコーダ埋め込みを改良し, 改良されたグラフエンコーダ埋め込み方式を提案する。
提案手法が有効な隠れコミュニティを効果的に特定できる方法と理由を実証し, 改良手順の理論的理論的根拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:48:07 GMT)
A Dataset and Baselines for Measuring and Predicting the Music Piece Memorability [16.2] 音楽の記憶力の測定と予測に重点を置いている。
私たちは、音楽の記憶可能性の予測と分析のためにベースラインを訓練します。
改善の余地はあるものの、限られたデータで音楽の記憶可能性を予測することは可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:57:04 GMT)
Panmodal Information Interaction [16.1] 生成人工知能(GenAI)の出現は情報相互作用の変容である。
何十年にもわたって、GoogleやBingのような検索エンジンが、関連する情報を見つける主要な手段だった。
自然言語でAIベースのエージェントとチャットし、GenAIにリアルタイムで回答を自動的に合成させる能力は、人々が情報と対話し、消費する方法を変える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:49:14 GMT)
SmartFlow: Robotic Process Automation using LLMs [16.1] SmartFlowは、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)とディープラーニングベースの画像理解を使用する、AIベースのRPAシステムである。
ユーザインタフェースの変更や入力データのバリエーションなど,人間の介入を必要とせずに,新たなシナリオに適応することができる。
SmartFlowはフォームフィリング、カスタマーサービス、請求処理、バックオフィス操作など、幅広いビジネスプロセスを自動化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:49:12 GMT)
Quantum Non-Identical Mean Estimation: Efficient Algorithms and Fundamental Limits [15.9] 非同一分散サンプルに対するクエリアクセスの平均推定のための量子アルゴリズムと低境界について検討する。
一方、有界または準ガウス確率変数の2次量子スピードアップを持つ量子平均推定器を与える。
一方、一般に、量子アルゴリズムが古典的なサンプルの数に対して二次的なスピードアップを達成することは不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:42:39 GMT)
Learning from One and Only One Shot [15.8] 人間はごく少数の例から、類似したタスクの事前訓練から一般化することができる。
ナチビズムと人工知能に動機づけられた私たちは、抽象的な視覚タスクにおいて、人間の生まれつきの先駆者をモデル化する。
1クラスにつき1ドル～10ドル程度のサンプルしか持たず、事前訓練なしで人間レベルの認識を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:19:52 GMT)
Advanced Drug Interaction Event Prediction [15.7] 既存のモデルは、複数のソース機能を統合する際に、個々のイベントクラスの特徴を無視することが多い。
データセットバイアスの低減とイベントサブクラスの特性の抽象化は、未解決の2つの課題である。
本稿では、これらの課題に対処するための解決策として、DDIPromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:47:40 GMT)
OLAPH: Improving Factuality in Biomedical Long-form Question Answering [15.6] MedLFQAは、バイオメディカルドメインに関連する長文質問回答データセットを用いて再構成されたベンチマークデータセットである。
また,自動評価による現実性向上を実現するための,シンプルで斬新なフレームワークであるOLAPHを提案する。
以上の結果から,OLAPHフレームワークでトレーニングした7B LLMでは,医療専門家の回答に匹敵する回答が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:50:16 GMT)
MOSS: Motion-based 3D Clothed Human Synthesis from Monocular Video [15.3] ワンビューの人間の再構築は、仮想現実の応用において中心的な位置を占めている。
現在の手法は、運動が表面の変形に与える影響をしばしば見落とし、その結果、表面は大域的な動きによって課される制約を欠いている。
運動に基づく3次元衣料合成 (MOSS) を導入し, 運動認識型ガウス分割を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:57:53 GMT)
Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting [15.3] 本稿では,確率的予測精度を高めるために,誤り自己相関を取り入れた新しいトレーニング手法を提案する。
本手法は,モデルトレーニングのためのD$連続時系列セグメントのコレクションとしてミニバッチを構築する。
各ミニバッチ上で時間変化の共分散行列を明示的に学習し、隣接する時間ステップ間の誤差相関を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:55:35 GMT)
Transformer-Lite: High-efficiency Deployment of Large Language Models on Mobile Phone GPUs [15.3] 大規模言語モデル(LLM)は、インテリジェントアシスタント、テキスト要約、翻訳、携帯電話でのマルチモダリティといったタスクに広く使われている。
デバイスGPU上でのLLMの高効率展開を容易にするため,我々は4つの最適化手法を提案する。
モバイル推論エンジンであるTransformer-LiteはQualcommおよびMTKプロセッサと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:21:19 GMT)
Robust Multi-Agent Reinforcement Learning by Mutual Information Regularization [15.1] 既存の堅牢なMARL手法は、最悪の敵に対する全ての脅威シナリオを近似または列挙する。
我々は、全ての脅威シナリオにおいて、最悪の場合のロバストネスを暗黙的に最適化した、ロバストなMARLを推論問題とする。
このフレームワーク内では、ルーチントレーニング中のロバスト正規化(MIR3)としての相互情報正規化が、ロバスト性の低い境界を最大化することを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:54:10 GMT)
Gaussian Control with Hierarchical Semantic Graphs in 3D Human Recovery [15.0] 高忠実度3次元再構成を実現するための階層型人ガウス制御(HUGS)フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、幾何学的トポロジーの整合性を確保するために、身体部分の明示的な意味的先行性を活用することである。
本手法は, 人体再建における優れた性能, 特に表面の細部を向上し, 体部接合部を正確に再構築する上での優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:40:56 GMT)
(A Partial Survey of) Decentralized, Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [14.9] マルチエージェント強化学習(MARL)は近年急速に普及している。
分散トレーニングと実行メソッドは最も小さな仮定であり、実装が簡単であることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:12:09 GMT)
A rapid approach to urban traffic noise mapping with a generative adversarial network [14.7] 本研究では,GANを代理モデルとして利用する都市交通騒音の高速マッピング手法を開発した。
提案手法は,道路や建物などの都市要素を入力として,都市交通騒音分布の迅速評価を可能にする。
トレーニングされたモデルはGrasshopperにツールとして統合され、トラフィックノイズマップの迅速な生成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:28:41 GMT)
Leveraging Neural Radiance Fields for Pose Estimation of an Unknown Space Object during Proximity Operations [14.6] 本稿では、未知のターゲットに「オフ・ザ・シェルフ」宇宙船のポーズ推定装置を適用可能な新しい手法を提案する。
対象画像のスパースコレクションを用いてNeRFモデルをトレーニングし,視点と照明の両面で多様な大きなデータセットを生成する。
本手法は,スパース画像の集合から,市販の宇宙船のポーズ推定ネットワークの訓練に有効であることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:34:03 GMT)
NOVA-3D: Non-overlapped Views for 3D Anime Character Reconstruction [14.5] 3D textbf Anime character Reconstruction (NOVA-3D) の非オーバーラップビュー
新しいフレームワークは、3D一貫性のある特徴を効果的に学習するためのビュー認識機能融合法を実装している。
実験では、特筆すべき細かな忠実さを持つアニメキャラクターの優れた再構成が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:31:03 GMT)
Reinforcement Learning with Model Predictive Control for Highway Ramp Metering [14.4] この研究は、交通フロー管理を強化するためのモデルベースと学習ベースの戦略の相乗効果について考察する。
制御問題は、適切なステージコスト関数を作成することにより、RLタスクとして定式化される。
RLアルゴリズムの関数近似として MPC 最適問題を利用する MPC ベースの RL アプローチを提案し,オンランプの効率的な制御について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:52:13 GMT)
3DSS-Mamba: 3D-Spectral-Spatial Mamba for Hyperspectral Image Classification [14.3] HSI分類のための新しい3次元スペクトル空間マンバフレームワークを提案する。
3Dスペクトル-空間選択走査機構を導入し、3Dハイパースペクトルトークン上で画素ワイズ選択走査を行う。
実験結果と解析結果から,提案手法はHSI分類ベンチマークの最先端手法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） (Tue, 21 May 2024 04:10:26 GMT)
Diffusion-RSCC: Diffusion Probabilistic Model for Change Captioning in Remote Sensing Images [14.2] RSICCは、両時間的リモートセンシング画像ペア間の意味的変化を記述するために、人間のような言語を生成することを目的としている。
拡散モデルの顕著な生成力に着想を得て, RSICCの確率的拡散モデルを提案する。
学習過程において,マルコフ連鎖の下で実字幕分布から標準ガウス分布への分布を学習するために,クロスモーダル特徴を条件とした雑音予測器を構築する。
テスト段階では、よく訓練されたノイズ予測器が分布の平均値を推定し、段階的に変化キャプションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:44:31 GMT)
Customize Your Own Paired Data via Few-shot Way [14.2] いくつかの教師付き手法は膨大な量のペアトレーニングデータを必要とするため、使用量が大幅に制限される。
他の教師なしの手法は、大規模な事前訓練された事前訓練を最大限に活用するため、事前訓練されたドメインに制限され、アウト・オブ・ディストリビューションのケースでひどく振る舞う。
提案フレームワークでは,サンプル間の方向変換に基づく新たな数ショット学習機構を導入し,学習可能な空間を指数関数的に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:21:35 GMT)
Frequency-Adaptive Dilated Convolution for Semantic Segmentation [14.1] 本稿では、スペクトル分析の観点から、拡張畳み込みの個々の位相を改善するための3つの戦略を提案する。
周波数適応型拡張畳み込み(FADC)を導入し、局所周波数成分に基づいて空間的に拡散率を調整する。
2つのプラグインモジュールを設計し、有効帯域幅と受容フィールドサイズを直接的に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:29:31 GMT)
Leveraging Diverse Data Generation for Adaptable Zero-Shot Dialogue State Tracking [14.1] 本研究は,訓練データの多様性を増大させることで,ゼロショット対話状態追跡(DST)の精度を大幅に向上できることを示す。
提案した研究は、合成ゼロショットDSTトレーニングリソースを作成するために、新しい完全自動データ生成アプローチを使用して、この課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:04:14 GMT)
Mamo: a Mathematical Modeling Benchmark with Solvers [14.0] 従来の結果指向評価を超越した新しいベンチマークであるMamoを紹介します。
最終的な解決策の正しさよりも、LCMが実行しているプロセスに焦点を合わせることで、Mamoは新たな評価パラダイムを開拓した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:29:54 GMT)
How do languages influence each other? Studying cross-lingual data sharing during LM fine-tuning [14.0] 多言語大言語モデル(MLLM)は、多くの異なる言語からのデータに基づいて共同で訓練される。
言語がどの程度、どの条件下で、互いのデータに依存しているかは、まだ不明である。
MLLMは、細調整の初期段階から複数の言語からのデータに依存しており、細調整の進行に伴って、この依存度が徐々に増加することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:47:13 GMT)
Towards Translating Real-World Code with LLMs: A Study of Translating to Rust [13.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ほとんどのプログラミング言語でコードを記述する能力のため、コード翻訳において有望であることを示す。
実世界のオープンソースプロジェクトから抽出したコードについて検討する。
FLOURINEは、差分ファジィを使用して、Rust翻訳が元のソースプログラムと同等のI/Oかどうかをチェックする、エンドツーエンドのコード変換ツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:25:45 GMT)
RISAM: Referring Image Segmentation via Mutual-Aware Attention Features [13.6] イメージセグメンテーション(RIS)は、言語表現プロンプトに基づいて特定の領域をセグメンテーションすることを目的としている。
既存の手法では、言語的特徴を視覚的特徴に取り入れ、マスク復号のためのマルチモーダル特徴を得る。
本稿では,SAM(Seegment Anything Model)を利用した参照画像分割手法MARISを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:06:33 GMT)
Agile But Safe: Learning Collision-Free High-Speed Legged Locomotion [13.6] 本稿では,四足歩行ロボットのための学習ベースの制御フレームワークであるAgile But Safe(ABS)を紹介する。
ABSには障害の中でアジャイルモータースキルを実行するためのアジャイルポリシと、障害を防止するためのリカバリポリシが含まれています。
トレーニングプロセスには、アジャイルポリシ、リーチアビドバリューネットワーク、リカバリポリシ、排他的表現ネットワークの学習が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:49:52 GMT)
RemoCap: Disentangled Representation Learning for Motion Capture [13.6] RemoCapはリアルなモーションシーケンスから3Dの人体を再構築する。
現在の方法は、閉塞した身体部分の力学を捉えるのに苦労している。
本稿では,時間的コヒーレンスを促進するシーケンス速度損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:24:01 GMT)
S3O: A Dual-Phase Approach for Reconstructing Dynamic Shape and Skeleton of Articulated Objects from Single Monocular Video [13.5] 単一の単眼映像から動的に調音された物体を再構成することは困難であり、限られた視点から形状、動き、カメラパラメータを共同で推定する必要がある。
可視形状や下層の骨格を含むパラメトリックモデルを効率的に学習する新しい2相法であるS3Oを提案する。
標準ベンチマークとPlanetZooデータセットの実験により、S3Oはより正確な3D再構成と可塑性骨格を提供し、最先端技術と比較してトレーニング時間を約60%短縮することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:01:00 GMT)
Assessing the Efficacy of Invisible Watermarks in AI-Generated Medical Images [13.3] 見えない透かしは画像のピクセルの中に埋め込まれていて、人間の目からは見えないが、検出性は保たれている。
我々のゴールは、合成医療画像の検出可能性の向上、倫理基準の強化、データ汚染や潜在的な詐欺に対する保護などにおいて、このような透かしの有効性に関する議論の道を開くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:01:59 GMT)
CustomText: Customized Textual Image Generation using Diffusion Models [13.2] テキスト画像生成は、広告、教育、製品パッケージング、ソーシャルメディア、情報視覚化、ブランディングといった様々な分野にまたがる。
拡散モデルを用いた言語誘導画像合成における最近の進歩にもかかわらず、現在のモデルは画像生成に優れ、正確なテキストレンダリングに苦慮し、フォント属性の限定的な制御を提供する。
本稿では,高精度なテキストカスタマイズによる高品質な画像合成の実現を目標とし,画像生成モデルの進歩に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:43:03 GMT)
A Conformal Prediction Score that is Robust to Label Noise [13.2] ラベルノイズに頑健なコンフォメーションスコアを導入する。
ノイズラベル付きデータとノイズレベルを用いて、ノイズフリーコンフォメーションスコアを推定する。
提案手法は,予測セットの平均サイズにおいて,現在の手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:06:56 GMT)
Unveiling the Competitive Dynamics: A Comparative Evaluation of American and Chinese LLMs [13.1] 本研究は、英語と中国語の両文脈において、米国と中国語の大規模言語モデル(LLM)の比較評価を行う。
本研究では,自然言語の習熟度,専門知識,安全性と責任を包括的に評価する枠組みを提案する。
GPT 4-Turboは英語の文脈では最前線にあり、Ernie-Bot 4は中国語の文脈では際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:37:58 GMT)
Single Image Unlearning: Efficient Machine Unlearning in Multimodal Large Language Models [13.1] 本稿では,概念の視覚的認識を数ステップで微調整することで,概念の視覚的認識を解き放つための効率的な手法であるSingle Image Unlearning(SIU)を提案する。
MMUBench の実験結果から,SIU は既存手法の性能を大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:27:12 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） (Tue, 21 May 2024 08:16:00 GMT)
Atomic Self-Consistency for Better Long Form Generations [12.8] 原子自己整合性(アトミック自己整合性、Atomic Self-Consistency、ASC)は、長期応答における関連情報のリコールを改善する技術である。
ASCは最近の研究に続いて、複数のサンプルを使用して長期応答を改善するユニバーサル自己整合性(USC)を開発した。
広範囲な実験と改善を通じて,複数のサンプルの関連部分を統合することで,単一のサンプルを選択するよりもはるかに優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:05:44 GMT)
SEGAN: semi-supervised learning approach for missing data imputation [12.6] 本稿では,セミ教師付き学習に基づくデータ補完モデルSEGANを提案する。
SEGANモデルでは、ジェネレータは、欠落したデータ値を予測する際に、既知のデータとそのラベル情報をよりフルに利用することができる。
本稿では,SEGANモデルがナッシュ平衡に達すると,実データ分布特性を学習できることを理論的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:42:20 GMT)
Continuous Treatment Effects with Surrogate Outcomes [12.5] 持続的治療効果の予測におけるサロゲートの役割について検討した。
そこで本研究では,サロゲートを効率的に分析に組み込む2つの頑健な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:07:45 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） (Tue, 21 May 2024 15:06:06 GMT)
Super-High-Fidelity Image Compression via Hierarchical-ROI and Adaptive Quantization [12.1] 関心領域(ROI)を利用したMSEモデルと生成モデルを組み合わせる。
顔,テキスト,複雑なテクスチャを含む領域の再構成を改善するために,H-ROIを用いて複数の前景領域と1つの背景領域に分割する。
また、チャネル次元内における非線形マッピングによる適応量子化を提案し、視覚的品質を維持しながらビットレートを制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:58:39 GMT)
Salient Object Detection in RGB-D Videos [11.8] 本稿では,データセットとモデルという2つの主要なコントリビューションについて述べる。
現実的な深度を持つ新しいRGB-D VSODデータセットであるRDVSデータセットを構築した。
RGB-D VSODに適した3ストリームネットワークであるDCTNet+を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:52:16 GMT)
ReALLM: A general framework for LLM compression and fine-tuning [11.7] ReALLMは、事前訓練された言語モデルの圧縮とメモリ効率の適応のための新しいアプローチである。
重みのみの量子化アルゴリズムは、トレーニングなしで3ドルビットの予算で言語生成タスク(C4とWikiText-2)の最良の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:50:51 GMT)
Disentangling the Potential Impacts of Papers into Diffusion, Conformity, and Contribution Values [11.7] 本稿では,紙の潜在的な影響を拡散,変形,寄与の値に分散させる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
DPPDCCは、構築された動的不均一グラフ内の時間的特徴と構造的特徴を符号化する。
人気を得るために、拡散の本質を抽出するために拡張グラフを対比し、蓄積された引用結合をモデル整合性に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:21:59 GMT)
Modeling Real-Time Interactive Conversations as Timed Diarized Transcripts [11.1] 本稿では,事前学習した言語モデルを用いて,リアルタイム対話型会話をシミュレートする簡易かつ汎用的な手法を提案する。
本稿では,インスタントメッセージ対話と音声会話の2つのケーススタディを用いて,この手法の可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:14:31 GMT)
Data Assimilation with Machine Learning Surrogate Models: A Case Study with FourCastNet [10.8] 本稿では,部分的・雑音的な観測を補足した機械学習サロゲートを用いたオンライン天気予報について検討する。
我々は、サロゲートの長期間の不安定さにもかかわらず、フィルタリング推定が長期間の地平線で正確であることを実証的に証明し、理論的に正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:06:12 GMT)
Towards Faithful and Robust LLM Specialists for Evidence-Based Question-Answering [10.6] 我々は、ソースの品質向上と属性応答性向上のために、LLM(Large Language Models)を頑健に微調整する方法について検討する。
具体的には、自動データ品質フィルタを備えたデータ生成パイプラインを導入し、多様な高品質なトレーニングおよびテストデータを大規模に合成する。
総合評価の結果, 合成データの微調整により, 内分布と外分布の両方の性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:17:03 GMT)
PathOCL: Path-Based Prompt Augmentation for OCL Generation with GPT-4 [10.6] 本稿では,Object Constraint Language生成を容易にするために設計された新しいパスベースのプロンプト拡張技術であるPathOCLを紹介する。
以上の結果から,PathOCLは完全クラスモデル(UML-Augmentation)に比較して,有効かつ正しいOCL制約を多く生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:00:54 GMT)
GSEdit: Efficient Text-Guided Editing of 3D Objects via Gaussian Splatting [10.5] 本稿では,Gaussian Splattingモデルに基づくテキスト誘導型3Dオブジェクト編集パイプラインであるGSEditを紹介する。
本手法では, 3Dオブジェクトの形状や外観の編集を, 消費者ハードウェア上で数分で行うことなく行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:21:52 GMT)
RetinaRegNet: A Versatile Approach for Retinal Image Registration [10.4] 本稿では,網膜画像登録タスクにおける最先端性能を実現するRetinaRegNetモデルを提案する。
このモデルの有効性は3つの網膜画像データセットで実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 00:49:53 GMT)
Serializing Java Objects in Plain Code [10.4] マネージド言語では、オブジェクトのシリアライズは通常、Protobufのようなbespokeバイナリフォーマットで行われる。
人間開発者はバイナリコードを読めず、ほとんどの場合、顕著なXMLや可読性制限に悩まされます。
これは、オブジェクトがテストケースのようなソースコードに埋め込まれて読み込まれるように意図された場合の大きな問題である。
私たちの中核的な考え方は、プログラミング言語のネイティブな構文で実行時に観察されるオブジェクトをシリアライズすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:41:27 GMT)
Fight Fire with Fire: How Much Can We Trust ChatGPT on Source Code-Related Tasks? [10.4] 近年の研究では、ChatGPTを開発者とテスターの両方に活用することを提案した。
コード生成,コード補完,プログラム修復におけるChatGPTの自己検証能力を評価するための総合的な実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:47:33 GMT)
KPG: Key Propagation Graph Generator for Rumor Detection based on Reinforcement Learning [10.4] Key Propagation Graph Generator (KPG)は、強化学習に基づく噂検出フレームワークである。
KPGは、トポロジ情報が不十分な事象に対して、コヒーレントかつ情報伝達パターンを生成する。
また、冗長でノイズの多い伝搬構造を持つ事象の指示的部分構造も特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:13:43 GMT)
Unveiling the Power of Intermediate Representations for Static Analysis: A Survey [10.3] 静的解析技術は、プログラムのセキュリティ、性能、信頼性を高める。
本質的なプログラム情報を取得するための入力として、ターゲットプログラムの中間表現(IR)。
現代の静的解析フレームワークは、様々な言語で多様な分析を行う能力を持つべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:46:55 GMT)
Goals as Reward-Producing Programs [10.3] 本研究では,無限個の目標プログラム上での適合度関数を用いた目標生成モデルを構築した。
モデルの内部のフィットネススコアは、プレイしやすく、人間らしく評価されたゲームを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 23:09:12 GMT)
Sync-NeRF: Generalizing Dynamic NeRFs to Unsynchronized Videos [9.9] 個別の非同期ビデオのタイムオフセットを導入し、NeRFと共同でオフセットを最適化する。
オフセットを見つけることは、手動で動画を同期させるのに自然に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:42:30 GMT)
Vidur: A Large-Scale Simulation Framework For LLM Inference [9.9] VidurはLLM推論性能のための大規模かつ高忠実なシミュレーションフレームワークである。
LLMデプロイメントの最適化を支援する構成検索ツールであるVidurSearchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:17:29 GMT)
Near-Field Spot Beamfocusing: A Correlation-Aware Transfer Learning Approach [9.8] 3次元スポットビームフォーカス(SBF)は、近距離領域の放射状領域と角状領域において、非常に小さな体積内で放射力を集中する。
チャネル状態情報(CSI)に依存しない機械学習(ML)に基づく手法の実装が,超大規模プログラマブルミータサーフェス(ELPM)を用いた実効SBFのために開発されている。
本稿では、ELPMを用いた近接場SBFについて検討し、サブアレイの独立トレーニングによる長大なトレーニング時間に関連する課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:27:07 GMT)
Max-sliced Wasserstein concentration and uniform ratio bounds of empirical measures on RKHS [9.8] 最適なトランスポートとワッサーシュタイン距離$mathcalW_p$は最近、統計学、機械学習、データサイエンス、物理科学の分野で多くの応用例を見てきた。
しかし、これらの応用は次元性の呪いによって厳しく制限されているため、これらの問題を推定するために必要なデータポイントの数は次元において指数関数的に増加する。
ここでは、これらの変種の一つ、すなわち最大スライスされたワッサーシュタイン計量 $overlinemathcalW_p$ に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:47:43 GMT)
TauAD: MRI-free Tau Anomaly Detection in PET Imaging via Conditioned Diffusion Models [9.7] タウPET画像データからMRIのない異常検出を行うための新しい条件拡散モデルを提案する。
我々はADNIの被験者にモデルをトレーニングし、A4臨床試験の前臨床対象と異なるデータセットでその性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:02:53 GMT)
Towards Principled, Practical Policy Gradient for Bandits and Tabular MDPs [9.6] バンディットとマルコフ決定過程(MDP)に対する(確率的)ソフトマックスポリシー勾配(PG)法について検討する。
提案アルゴリズムは,技術結果と類似した理論的保証を提供するが,オラクルのような量の知識は必要としないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:12:39 GMT)
On verifiable quantum advantage with peaked circuit sampling [9.6] このような回路から1/textpoly(n)$のピーク値を得るには、圧倒的な確率で$tau_p = Omega(tau_r/n)0.19)$が必要である。
また、このモデルでは非自明なピーク性も可能であるという数値的な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:48:41 GMT)
CoCo Matrix: Taxonomy of Cognitive Contributions in Co-writing with Intelligent Agents [9.5] 我々は、新しい人間・エージェントの共筆モデルを記述するために、フラワーとヘイズの筆記の認知プロセス理論を適用した。
調査の結果,低エントロピーと高情報ゲインシステムは未探索であることがわかった。
CoCo Matrixは、異なる筆記体系を分類するだけでなく、人間とエージェントの共筆における認知プロセスの理解を深めます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:31:17 GMT)
Equipping Transformer with Random-Access Reading for Long-Context Understanding [9.4] 長文モデリングはトランスフォーマーに基づく大規模言語モデルにとって重要な課題である。
本稿では,全てのトークンを検査することなく,変換器が効率よく長い文書を処理できる新しい読解戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:41:07 GMT)
RecGPT: Generative Pre-training for Text-based Recommendation [9.4] ドメイン適応型および完全学習型大規模言語モデルであるRecGPT-7Bをテキストベースで提案する。
評価予測とシーケンシャルレコメンデーションタスクによる実験結果から,我々のモデルであるRecGPT-7B-Instructは,従来の強いベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:16:20 GMT)
GPT-4 Jailbreaks Itself with Near-Perfect Success Using Self-Explanation [9.4] IRIS(Iterative Refinement induced Self-Jailbreak)は,ブラックボックスアクセスのみのジェイルブレイクに対する新しいアプローチである。
以前の方法とは異なり、IRISは単一のモデルを攻撃者とターゲットの両方として使用することで、ジェイルブレイクプロセスを単純化する。
その結果, GPT-4で98%, GPT-4 Turboで92%のIRISジェイルブレイク成功率は7問未満であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:16:35 GMT)
Automated categorization of pre-trained models for software engineering: A case study with a Hugging Face dataset [9.2] ソフトウェアエンジニアリング活動は、事前訓練されたモデル(PTM)の出現によって革新した。
Hugging Face (HF)プラットフォームは、いくつかのモデルを収集、保存、キュレーションすることで、PTMの使用を単純化する。
本稿では,SEタスクに対するPTMの自動分類を実現するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:26:17 GMT)
FFAM: Feature Factorization Activation Map for Explanation of 3D Detectors [9.1] 3次元検出器の高精細な視覚的説明を生成するための特徴因子化活性化マップ (FFAM) を提案する。
オブジェクト固有の視覚的説明を実現するために,対象物体の特徴勾配を用いてグローバルな視覚的説明を洗練する。
複数のデータセット上の複数の検出器でFFAMを質的かつ定量的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:55:10 GMT)
t-SMILES: A Scalable Fragment-based Molecular Representation Framework for De Novo Molecule Generation [9.1] 本研究では, t-SMILESと呼ばれる, フレキシブル, フラグメントベース, マルチスケールな分子表現フレームワークを提案する。
フラグメント化された分子グラフから生成された全二分木上で幅優先探索を行うことにより得られるSMILES型文字列を用いて分子を記述する。
従来のSMILES、DeepSMILES、SELFIES、ベースラインモデルをゴール指向タスクで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:19:13 GMT)
Artificial Intelligence Approaches for Predictive Maintenance in the Steel Industry: A Survey [9.1] 予測保守(PdM)は産業4.0の柱の一つとして登場した。
この調査は、鉄鋼業界におけるAIベースのPdM分野における知識の現状を総合するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:32:46 GMT)
Weakly supervised alignment and registration of MR-CT for cervical cancer radiotherapy [9.1] 子宮頸癌は女性の死因の1つである。
予備的な空間アライメントアルゴリズムと弱教師付きマルチモーダル登録ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:05:51 GMT)
A Novel Fusion Architecture for PD Detection Using Semi-Supervised Speech Embeddings [9.0] 本稿では,パーキンソン病(PD)をWebアプリケーションを用いて収集した英語パングラム発話音声を通して認識する枠組みを提案する。
我々のデータセットには、PDと診断された392人を含む1306人の世界的コホートが含まれている。
We used deep learning embeddeds derived from semi-supervised model, Wav2Vec 2.0, WavLM, ImageBind represented the speech dynamics associated with PD。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:06:51 GMT)
Reducing Biases towards Minoritized Populations in Medical Curricular Content via Artificial Intelligence for Fairer Health Outcomes [9.0] BRICCは、機械学習を用いて医療の生体情報を軽減するための第一級イニシアチブである。
金標準のBRICCデータセットは数年かけて開発され、12Kページ以上の教材が含まれている。
包括的コーディングガイドラインに従って、医療専門家は慎重にこれらの文書にバイアスを付与した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:11:18 GMT)
Proto-MPC: An Encoder-Prototype-Decoder Approach for Quadrotor Control in Challenging Winds [9.0] プロトタイプデコーダ(EPD)と呼ばれるマルチタスクメタ学習手法を提案する。
本研究では,EPDモデルをモデル予測制御問題(Proto-MPC)に統合し,動的に変化するタスクのスペクトルに適応し,操作する能力を高める。
提案手法をシミュレーションで検証し, 静的かつ空間的に変化する横風を受けるクアロータの軌道追尾におけるProto-MPCの頑健な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:49:18 GMT)
Limits of Theory of Mind Modelling in Dialogue-Based Collaborative Plan Acquisition [8.9] 心の理論(ToM)モデリングは、非対称なスキルセットと知識を持つ設定において、不足する知識予測を改善することができる。
我々は、CPAの性能が自分の知識の欠如を予測するときにほぼ2倍になるので、ToMモデリングによる改善は減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:23:39 GMT)
Training Data Attribution via Approximate Unrolled Differentiation [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） (Tue, 21 May 2024 04:26:45 GMT)
System Safety Monitoring of Learned Components Using Temporal Metric Forecasting [8.8] 学習可能な自律システムにおいて、学習したコンポーネントの安全性監視は、その出力がシステムの安全性違反に結びつかないことを保証するために不可欠である。
本稿では,確率的時系列予測に基づく安全監視手法を提案する。
安全度と違反予測精度を実証的に評価し、4つの最先端モデルの推論遅延とリソース使用率について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 23:48:26 GMT)
Explaining Expert Search and Team Formation Systems with ExES [8.6] エキスパートサーチとチーム形成システムは、コラボレーションネットワークで動作する。
所望のスキルに対応するキーワードクエリが与えられた場合、これらのシステムはクエリに最も合う専門家を特定する。
本稿では,現実的および反現実的手法を用いて,エキスパート検索とチーム形成システムを説明するためのツールであるExESを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:53:35 GMT)
Deep Ensemble Shape Calibration: Multi-Field Post-hoc Calibration in Online Advertising [8.4] eコマース広告のシナリオでは、Click-Through Rate(CTR)とConversion Rate(CVR)に基づいて真の確率(キャリブレーションされた見積)を推定することが重要である。
従来の研究では、キャリブレーション問題に対処するためのソリューションが数多く導入されている。
本稿では,関数表現機能とデータ利用機能の両方を強化する革新的な基底キャリブレーション機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:16:04 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning with Hierarchical Coordination for Emergency Responder Stationing [8.3] 緊急対応者管理システム(ERM)は、医療援助の要請を受けたときに対応者を派遣する。
ERMシステムは、任意のギャップをカバーするために予め指定された待機場所間で応答器を積極的に再配置することができる。
プロアクティブな再配置における最先端のアプローチは、空間分解とオンラインモンテカルロ木探索に基づく階層的なアプローチである。
同じ階層的な分解に基づく新しい強化学習(RL)アプローチを導入するが、オンライン検索を学習に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:15:45 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） (Tue, 21 May 2024 01:43:02 GMT)
Explainable offline automatic signature verifier to support forensic handwriting examiners [8.1] 法医学的手書き検査者を支援するための新しい説明可能なオフライン自動署名検証器(ASV)を提案する。
我々のASVは、オフラインの署名画像から構築された普遍的背景モデル(UBM)に基づいている。
挑戦的な1対1の比較を考慮しても、最先端のASVと競合する性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:38:45 GMT)
Skipformer: A Skip-and-Recover Strategy for Efficient Speech Recognition [8.0] コンフォーマーに基づくアテンションモデルは、音声認識タスクの事実上のバックボーンモデルとなっている。
本研究では,Skipformer という名前の "Skip-and-Recover" Conformer アーキテクチャを提案する。
本モデルでは,Aishell-1の入力シーケンス長を31倍,Librispeech corpusの22倍に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:06:26 GMT)
StarLKNet: Star Mixup with Large Kernel Networks for Palm Vein Identification [7.9] 静脈識別技術は 高いセキュリティと利便性を提供する
ディープラーニングアーキテクチャの著名なクラスであるCNNは、静脈の同定に広く利用されている。
本研究では,大規模なカーネル畳み込みに基づくパームベイン識別ネットワークであるStarLKNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:21:45 GMT)
Model Free Prediction with Uncertainty Assessment [7.5] 提案手法は,深度推定のパラダイムを条件付き平均推定に変換する新しいフレームワークを提案する。
本研究では, 条件付き拡散モデルに対する終端収束率を開発し, 生成した試料の正規性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:19:50 GMT)
Cloud-based XAI Services for Assessing Open Repository Models Under Adversarial Attacks [7.5] 計算コンポーネントとアセスメントタスクをパイプラインにカプセル化するクラウドベースのサービスフレームワークを提案する。
我々は、AIモデルの5つの品質特性を評価するために、XAIサービスの応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:59:26 GMT)
GEM: Boost Simple Network for Glass Surface Segmentation via Vision Foundation Models [7.4] ガラスの表面検出は、その透明さと反射特性に固有の曖昧さのために難しい課題である。
我々は、既存の2つのビジョン基盤モデル(VFM)の能力をフル活用して、これらの問題を解決することを提案する。
我々のGEMは、これらの2つのVFMの助けを借りて、新しい最先端の性能を確立し、2.1%のIoU改善でGlassSemNetを抜いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:02:39 GMT)
Boosting X-formers with Structured Matrix for Long Sequence Time Series Forecasting [7.4] 長周期時系列予測(LSTF)問題におけるトランスフォーマーモデルのための新しいアーキテクチャ設計を提案する。
このフレームワークは、その正確性を犠牲にすることなく、よく設計されたモデルの効率を高めることを目的としている。
平均性能は9.45%向上し, モデルサイズを46%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:37:47 GMT)
Criterion Collapse and Loss Distribution Control [7.3] 我々は、ある計量の最適化が別の計量の最適性を暗示する「基準崩壊」の概念を考える。
我々は、ベルヌーイ分布による損失の文脈における崩壊が、CVaRとDROの既存の結果よりもはるかに多く、その上で、損失を代理する範囲を広げていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:09:21 GMT)
A Survey of Robotic Language Grounding: Tradeoffs Between Symbols and Embeddings [7.1] 大きな言語モデルでは、ロボットは言語をより柔軟に理解し、これまで以上に能力を高めることができる。
本研究では,1) 言語といくつかの手作業による意味の形式的表現のマッピング,2) 言語と高次元のベクトル空間のマッピングを,低レベルロボットのポリシーに直接変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 23:12:03 GMT)
FedLPA: One-shot Federated Learning with Layer-Wise Posterior Aggregation [7.1] FedLPAは、フェデレートラーニングのための階層的な後続アグリゲーション手法である。
以上の結果から,FedLPAは最先端の手法よりも学習性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:18:37 GMT)
DrHouse: An LLM-empowered Diagnostic Reasoning System through Harnessing Outcomes from Sensor Data and Expert Knowledge [7.0] 大規模言語モデル(LLM)は、デジタルヘルスケアを変革する可能性がある。
そこで本研究では,LLMベースのマルチターンバーチャルドクターシステムDrHouseを紹介する。
診断プロセスにはスマートデバイスからのセンサデータが含まれており、精度と信頼性が向上している。
DrHouseは最先端のベースラインよりも18.8%の精度で診断できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:16:12 GMT)
Spatial Models for Crowdsourced Internet Access Network Performance Measurements [6.9] 政策立案者は、アクセスネットワークのパフォーマンスの分布を評価するために、大規模でクラウドソースの計測データセットを利用することが多い。
地理的領域におけるインターネットの性能を集約するために, 一連の統計手法を適用し, 評価する。
我々の研究は、インターネットアクセス格差の理解と対処において、より高度な戦略に対する緊急の要求を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:10:51 GMT)
Can we Defend Against the Unknown? An Empirical Study About Threshold Selection for Neural Network Monitoring [6.9] 実行時モニタリングは、推論中に安全でない予測を拒否するために必須である。
安全と安全でない予測の分布の分離性を最大化する拒絶スコアを確立するために様々な技術が出現している。
実世界のアプリケーションでは、効果的なモニターは、これらのスコアを意味のあるバイナリ決定に変換するための適切なしきい値を特定する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:38:02 GMT)
Interpretable Machine Learning Enhances Disease Prognosis: Applications on COVID-19 and Onward [6.8] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックを受けて、解釈可能な機械学習が大きな注目を集めている。
本稿では,呼吸器疾患の予後を予測するための解釈可能な機械学習の応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:54:29 GMT)
Robust portfolio optimization model for electronic coupon allocation [6.7] クーポン割り当て問題に対して,顧客セグメンテーションに基づくロバストなポートフォリオ最適化モデルを適用する。
この結果から,実効的なクーポン割当のための有効なツールとして,ロバストなポートフォリオ最適化の可能性が開けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:30:25 GMT)
A Uniform Language to Explain Decision Trees [6.7] 提案した論理は,従来の文献で考慮した多種多様な解釈可能性クエリを表現できるだけでなく,ユーザが求める説明を最適化するさまざまな目的を指定できることを示す。
OPT-DT-FOILの評価をSATベースで実装し,産業規模の決定木を表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:34:45 GMT)
Gaussian Measures Conditioned on Nonlinear Observations: Consistency, MAP Estimators, and Simulation [6.5] 条件付き確率変数 $xi に対して、Fcirc phi(xi)$ の表現定理を与える。
また, 自然緩和の限界を考慮し, 条件尺度のモードを新たに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:38:14 GMT)
A Workbench for Autograding Retrieve/Generate Systems [6.5] 本稿では,自己回帰型大規模言語モデル(LLM)の時代における情報検索(IR)システム評価の課題について述べる。
我々は,LCMを組み込んだシステム応答の妥当性を判断するために,いくつかの代替評価手法を検討するためのワークベンチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:57:51 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） (Tue, 21 May 2024 09:30:58 GMT)
Benchmarking Fish Dataset and Evaluation Metric in Keypoint Detection - Towards Precise Fish Morphological Assessment in Aquaculture Breeding [6.3] 6種の魚種にまたがる高解像度画像23,331枚からなる包括的データセット「フィッシュフェノキー」を紹介した。
FishPhenoKeyには22の表現型指向アノテーションが含まれており、複雑な形態的表現型をキャプチャすることができる。
また,新しい評価指標として,測定値のパーセンテージ(percentage of Measured Phenotype)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:36:13 GMT)
Exploration of Masked and Causal Language Modelling for Text Generation [6.3] 本稿では,テキスト生成タスクにおける因果言語モデリング手法の広範な比較を行う。
まず、定量的な指標を用いて、コヒーレンスと文法的正当性を分析する定性的な人的評価を行う。
その結果、すべてのデータセットでテキスト生成において、CLMは一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:33:31 GMT)
Scaling Down Deep Learning with MNIST-1D [6.2] MNIST-1Dは、古典的なディープラーニングベンチマークに代わる最小限のプロシージャ生成、低メモリ、低計算量である。
異なる深層建築の帰納バイアスの研究、宝くじの発見、深層二重降下観察、活性化関数のメタアーン化、および自己教師付き学習におけるギロチン正則化の実証に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:48:14 GMT)
Uncertainty Estimation and Quantification for LLMs: A Simple Supervised Approach [6.2] まず LLM の不確実性推定問題を定式化し,ラベル付きデータセットを利用する教師付きアプローチを提案する。
本手法は,ブラックボックス,グレイボックス,ホワイトボックスなど,モデルアクセシビリティの異なるレベルに適応し,実装が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:18:49 GMT)
GASE: Graph Attention Sampling with Edges Fusion for Solving Vehicle Routing Problems [6.1] 車両のルーティング問題を解決するためにEdges Fusionフレームワークを用いた適応型グラフ注意サンプリングを提案する。
提案手法は,既存の手法を2.08%-6.23%上回り,より強力な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:33:07 GMT)
Graph Neural Networks over the Air for Decentralized Tasks in Wireless Networks [6.0] 本稿では,大気上のグラフニューラルネットワークの性能に及ぼすチャネル障害の影響について検討する(AirGNN)。
AirGNNは、ランダムな通信グラフ上でグラフ信号をシフトするグラフ畳み込み操作を変更し、チャネルのフェージングとノイズを考慮している。
分散型ソースローカライゼーションとマルチロボット・フロッキングの実験は、無線通信チャネル上でのAirGNNの性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:35:50 GMT)
NERULA: A Dual-Pathway Self-Supervised Learning Framework for Electrocardiogram Signal Analysis [5.9] 本稿では,シングルリードECG信号を対象とした自己教師型フレームワークNERULAを提案する。
NERULAのデュアルパスウェイアーキテクチャは、心電図再構成と非コントラスト学習を組み合わせて、詳細な心臓の特徴を抽出する。
学習スペクトルに生成経路と識別経路を組み合わせることで、様々なタスクにおいて最先端の自己教師付き学習ベンチマークより優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:01:57 GMT)
Operational Interpretation of the Sandwiched Rényi Divergence of Order 1/2 to 1 as Strong Converse Exponents [5.8] 我々は、$alphain(frac12,1)$のサンドイッチ付きR'enyi分散と、その誘起量子情報量を提供する。
具体的には、(a)最大相対エントロピーの滑らか化、(b)量子プライバシー増幅、(c)量子情報の疎結合について考察する。
結果は、$alphain(frac12,1)$のサンドイッチ付きR'enyi分散と、その誘導量子R'enyi条件エントロピーと量子R'enyi相互情報によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:57:36 GMT)
HARIS: Human-Like Attention for Reference Image Segmentation [5.8] 本稿では,Human-Like Attention機構を導入したHARISと呼ばれる参照画像分割手法を提案する。
提案手法は,最先端性能とゼロショット能力に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:55:58 GMT)
The future of cosmological likelihood-based inference: accelerated high-dimensional parameter estimation and model comparison [5.8] 我々は、最近の機械学習とその基盤技術の発展を活用して、宇宙論的な可能性に基づく推論の新しいパラダイムを提唱する。
本研究では,37次元および39次元パラメータ空間におけるステージIVサーベイにおける宇宙せん断解析のシミュレーションへの応用を実演する。
従来のネストサンプリング手法で計算した手法とよく一致した後部輪郭や証拠を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:45:36 GMT)
Proximal Causal Inference With Text Data [5.8] 最近のテキストベースの因果的手法は、非構造化テキストデータから部分的にあるいは不完全に測定された共起変数のプロキシを推定することにより、共起バイアスを軽減しようとする。
本稿では,複数の前処理テキストデータを用いた因果推論手法を提案し,二つのゼロショットモデルから2つのプロキシを推定し,それらのプロキシを近位g-形式に適用する。
本手法は, 合成および半合成条件下で評価し, 低バイアスで推定値が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:08:54 GMT)
Active Object Detection with Knowledge Aggregation and Distillation from Large Models [5.7] 状態変化中のアクティブオブジェクトを正確に検出することは、人間のインタラクションを理解し、意思決定を容易にするために不可欠である。
既存のアクティブオブジェクト検出法(AOD)は主に、サイズ、形状、手との関係など、入力内のオブジェクトの視覚的外観に依存する。
状態変化は、しばしばオブジェクト上で実行される相互作用の結果であり、AODに対してより信頼性の高い手がかりを提供するために、オブジェクトに関連する可視的相互作用に関する情報的事前利用を提案する。
提案するフレームワークは,Ego4D,Epic-Kitchens,MECCANOの4つのデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:39:31 GMT)
What makes an image realistic? [5.7] 非現実的なデータから現実的なデータを確実に検出できる関数を設計する、リアリズムの定量化の問題について議論する。
この問題がなぜ難しいのか、なぜ優れた生成モデルだけで解決できないのか、そして良い解決策がどのようなものかについて議論する。
我々は、敵の批判者と異なり、敵の訓練を必要としない普遍的な批判の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:44:46 GMT)
The Power of Next-Frame Prediction for Learning Physical Laws [5.6] 次フレーム予測はビデオデータのダイナミックスをモデル化し理解するための有用で強力な手法である。
本稿では,重力や質量などの物理定数の異なる物理法則から導出した6つの診断シミュレーションビデオデータセットについて紹介する。
生成学習フェーズだけでは、ランダムモデルよりもはるかに優れた物理定数を予測できるモデル状態が誘導される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:55:54 GMT)
The Effect of Data Poisoning on Counterfactual Explanations [5.5] データ中毒に対する非現実的説明の脆弱性について検討する。
いくつかの異なるデータ中毒の正当性を証明する。
我々は、現状の反ファクト生成手法とツールボックスがこのようなデータ中毒に弱いことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:37:52 GMT)
Testing the quantum nature of gravity without entanglement [5.5] ユニタリ進化の$U$が与えられたら、そのアンサンブル上のローカル操作と古典通信(LOCC)によって、$U$をシミュレートできるだろうか?
我々は、最大LOCCシミュレーション忠実度に基づいて、一般的な計算可能な上限を確立する。
次に、量子ニュートンハミルトニアンを重力相互作用系上に実装する基本設定に、我々の研究結果を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:29:59 GMT)
Time Matters: Enhancing Pre-trained News Recommendation Models with Robust User Dwell Time Injection [5.5] 大規模言語モデル(LLM)はテキスト理解に革命をもたらし、SOTA(State-of-the-Art)ニュースレコメンデーションモデルにつながった。
クリック動作の本質的な不確実性のため、ユーザの好みを正確にモデル化することは依然として難しい。
本稿では,Dwell Time Weight (DweW) とDwell Time Aware (DweA) の2つの新規かつ堅牢なDwell Time Injection戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:08:07 GMT)
Energy-efficiency Limits on Training AI Systems using Learning-in-Memory [5.4] 我々は、異なる学習インメモリアプローチを用いてAIシステムのトレーニングを行う際に、エネルギー散逸に関する新たな理論的な下限を導出する。
我々の予測では、LIMを用いた脳規模のAIシステムをトレーニングするためのエネルギー消費は108 sim 109$ Joulesであることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:05:51 GMT)
Interpretable Vital Sign Forecasting with Model Agnostic Attention Maps [5.4] 本稿では,ディープラーニングモデルとアテンションメカニズムを組み合わせたフレームワークを提案する。
注意機構は,N-HiTSやN-BEATSといった様々なブラックボックス時系列予測モデルに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:02:59 GMT)
Conformal Alignment: Knowing When to Trust Foundation Models with Guarantees [5.3] 放射線学レポート生成では、ビジョン言語モデルによって生成された報告は、医学的意思決定に使用する前に人間の評価と一致しなければならない。
本稿では、出力がアライメント基準を満たす単位を識別する一般的なフレームワークであるConformal Alignmentを提案する。
基本モデルやデータ分布にかかわらず、選択された単位の所定の割合がアライメント基準を満たすことが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:49:47 GMT)
Pragmatic auditing: a pilot-driven approach for auditing Machine Learning systems [5.3] 本稿では,欧州委員会が公表したAI-HLEGガイドラインを拡張する手順について述べる。
監査手順は、ドキュメント、説明責任、品質保証を明確に重視するMLライフサイクルモデルに基づいています。
2つの異なる組織による実世界のユースケースで実施される2つのパイロットについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:40:37 GMT)
Phishing Email Detection Using Inputs From Artificial Intelligence [5.2] これらのラベルは、ユーザーが通常そのようなトレーニングで識別するよう要求される信号のクラスから生成される。
ヒトのアノテータとそれらのラベル上のモデルの性能の比較分析により、機械と人間のトレーニングにおけるカリキュラムの改善に寄与する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:37:23 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） (Tue, 21 May 2024 15:16:46 GMT)
Inferring Message Flows From System Communication Traces [5.2] 本稿では,システム・オン・チップ(SoC)設計の通信トレースからメッセージフロー仕様を自動的に推測する手法を提案する。
提案手法は,人間設計者に対する手作業による開発やメンテナンスの負担を軽減する。
提案手法の有効性を,GEM5における複数のシステムモデルの実行から生成した合成トレースとトレースの両方で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 00:34:35 GMT)
Adversarial DPO: Harnessing Harmful Data for Reducing Toxicity with Minimal Impact on Coherence and Evasiveness in Dialogue Agents [5.0] 本研究では,ADPO(Adversarial DPO)と呼ばれる,DPO(Direct preference Optimization)の改善という,革新的なトレーニングアルゴリズムを提案する。
ADPOアルゴリズムは、より高い確率分布を望ましい応答に割り当て、低い分布を安全でない応答に割り当てるようにモデルを訓練するように設計されている。
我々はADPOが性能劣化を最小限に抑えながら、有害な会話に対するモデルのレジリエンスを高めることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:14:55 GMT)
Adapting to time: why nature evolved a diverse set of neurons [5.0] 我々は時間的スパイクの複雑さをニューラルネットワークでトレーニングし、パラメータの異なるサブセットを一定に保持する。
厳密な資源制約のある環境では、すべてのテスト条件を解決するために導電遅延を適用することが不可欠である。
私たちが研究した最も複雑な時間的タスクでは、適応可能なバーストパラメータが不可欠であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:53:59 GMT)
FAdam: Adam is a natural gradient optimizer using diagonal empirical Fisher information [5.0] 我々はアダムの対角的経験的フィッシャー情報行列(FIM)を厳密に分析した。
我々の分析は、元のAdamアルゴリズムの欠陥を明らかにし、提案された修正に繋がる。
修正アルゴリズムであるAdam Fisher (FAdam)は、様々な領域で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:58:17 GMT)
Probabilistic Forecasting of Irregular Time Series via Conditional Flows [5.0] 本稿では,不規則サンプル時系列の確率予測のための新しいモデルProFITiを提案する。
このモデルは過去の観測や待ち行列や時間に基づく時系列の今後の値に関する共同分布を学習する。
4つのデータセットに対して広範な実験を行い、提案モデルが以前最高のモデルよりも4ドル高い確率を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:37:42 GMT)
Learning Causal Dynamics Models in Object-Oriented Environments [4.9] 因果力学モデル(CDM)は、強化学習における様々な課題に対処する上で大きな可能性を示している。
我々は、同じクラスに属するオブジェクト間の因果関係とパラメータを共有するオブジェクト指向CDM(OOCDM)を紹介する。
大規模タスクの実験は、OOCDMが因果発見、予測精度、一般化、計算効率で既存のCDMより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:10:51 GMT)
Spatial Matching of 2D Mammography Images and Specimen Radiographs: Towards Improved Characterization of Suspicious Microcalcifications [4.8] 本研究の目的は,マンモグラフィー画像とデジタル組織像を用いて,微小石灰化と周辺の乳房組織を共同で評価することである。
針生検で微小石灰化が認められたマンモグラフィ領域の同定には,高い負の予測値 (0.98) が得られたが, 適度な精度 (0.66) とリコール (0.58) が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:51:06 GMT)
Empowering Urban Traffic Management: Elevated 3D LiDAR for Data Collection and Advanced Object Detection Analysis [4.8] 本稿では,高機能LiDARセンサのパワーを利用して,交通シナリオにおける3次元物体の検出と解析を変換する新しいフレームワークを提案する。
実世界のトラフィックデータセットの取得に制限があるため、シミュレータを用いて特定のシナリオに対して3Dポイントクラウドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:12:09 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） (Tue, 21 May 2024 08:27:26 GMT)
Riemannian optimization of photonic quantum circuits in phase and Fock space [4.6] 本稿では,ガウスオブジェクトからなる汎用フォトニック量子回路の設計と最適化を行うフレームワークを提案する。
また、我々のフレームワークをガウス的でない対象に拡張可能とし、ガウス的オブジェクトの線型結合として記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:37:16 GMT)
Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach [4.6] 「大言語モデル(LLM)を用いた知識ベース因果推論(KBCI)を統計的因果推論により合成する因果推論の新しい手法を提案する。」
GPT-4 は LLM-KBCI と SCD の出力を LLM-KBCI から事前の知識によって引き起こし、SCD の結果をさらに改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:25:51 GMT)
Comprehensive Multimodal Deep Learning Survival Prediction Enabled by a Transformer Architecture: A Multicenter Study in Glioblastoma [4.6] 本研究は,変圧器を用いた深層学習モデルにMR画像,臨床および分子病理学的データを統合することにより,グリオーマの生存率予測を改善することを目的とする。
このモデルは、自己教師付き学習技術を用いて、高次元MRI入力を効果的に符号化し、クロスアテンションを用いた非画像データと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:44:48 GMT)
Comparing Neighbors Together Makes it Easy: Jointly Comparing Multiple Candidates for Efficient and Effective Retrieval [4.5] 一般的な検索と参照のパラダイムでは、スケーラブルなバイエンコーダを使用して、関連する候補の広いセットを検索し、その後、高価ながより正確なクロスエンコーダを限定的な候補セットに取得する。
本稿では,クエリと複数の候補の埋め込みを,浅い自己認識層を通じて協調的に比較する比較多重候補フレームワークを提案する。
コンテキスト化された表現を提供する一方で、CMCは複数の比較を同時に扱うのに十分なスケーラビリティを備えており、2K候補の比較には100の比較の2倍の時間しかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:51:48 GMT)
Global-Local Detail Guided Transformer for Sea Ice Recognition in Optical Remote Sensing Images [4.5] 光リモートセンシング画像における海氷認識のためのGDGT法を提案する。
GDGTでは、グローバルな局所的な特徴融合機構は、グローバルな構造的相関特徴と局所的な空間的詳細特徴を融合するように設計されている。
海氷認識性能を向上させるため、特徴再構成中により高精細な情報を保持するためのディテールガイドデコーダを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:02:20 GMT)
Experimental investigation of trans-scale displacement responses of wrinkle defects in fiber reinforced composite laminates [4.5] ニワトリの波長の大きさは、数ミリから100ミリ以上まで様々である。
シアログラフィーとFPPの測定感度と精度を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:10:00 GMT)
WorldAfford: Affordance Grounding based on Natural Language Instructions [4.4] Affordance Groundingは、与えられた指示に従ってシーンイメージ内の操作対象のインタラクション領域をローカライズすることを目的としている。
本稿では,自然言語の指示に基づく新たな手頃なグラウンド化の課題について紹介する。
SAMとCLIPを用いて画像内の割当知識に関連するオブジェクトをローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:37:45 GMT)
Nonasymptotic Regret Analysis of Adaptive Linear Quadratic Control with Model Misspecification [4.4] 本研究では,学習者が基礎行列の集合について事前知識を持つ設定において,適応線形二次制御問題について検討する。
この基礎は、基礎となるデータ生成プロセスのダイナミックスを完全に表現できないという意味で、誤解されている。
本稿では,この先行知識を用いたアルゴリズムを提案し,システムとのT$相互作用の後に期待される後悔の上限を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:38:31 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、これらの事前学習ネットワークを使用して、ラベル付きパーティのサブモデルを調整するか、あるいは、アライメントされたデータ上で下流のフェデレーション学習中に、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） (Tue, 21 May 2024 07:46:03 GMT)
Bringing Textual Prompt to AI-Generated Image Quality Assessment [4.2] IP-IQA (AGIs Quality Assessment via Image and Prompt)は、AGIQAのマルチモーダルフレームワークである。
また、新規な特別な[QA]トークンとともに、効果的で効率的なイメージプロンプト融合モジュールも適用した。
実験により,我々のIP-IQAがAGIQA-1kおよびAGIQA-3kデータセットの最先端化を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:57:24 GMT)
Demand response for residential building heating: Effective Monte Carlo Tree Search control based on physics-informed neural networks [4.2] 本稿では,住宅の暖房システムのエネルギー消費を抑えるために,需要応答(DR)アルゴリズムを用いることに焦点をあてる。
そのようなRL手法の1つはMCTS(Monte Carlo Tree Search)であり、ボードゲーム(ゴー、チェス)で素晴らしい成功を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:56:38 GMT)
Transparency Distortion Robustness for SOTA Image Segmentation Tasks [4.1] 本研究では,空間的に異なる歪みを持つ既存のデータセットを合成的に拡張する手法を提案する。
実験により, これらの歪み効果は, 最先端セグメンテーションモデルの性能を低下させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:30:25 GMT)
Influence of Water Droplet Contamination for Transparency Segmentation [4.1] 本論文は, 環境効果による環境汚染にともなって, 透明な物体と(自然発生の)汚染の組合せを評価した。
透明な構造物に3グレードの水滴汚染を取り入れた489枚の画像を含む,新しい公開データセットを提案する。
その結果,汚染された透明物体の分断が容易であること,および現状の機械学習モデルと異なるレベルの汚染を区別できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:24:37 GMT)
EchoPT: A Pretrained Transformer Architecture that Predicts 2D In-Air Sonar Images for Mobile Robotics [4.1] 本稿では,従来のセンサデータとロボットのエゴモーション情報から2次元ソナー画像を予測するための事前学習型トランスフォーマーアーキテクチャであるEchoPTを紹介する。
本研究では,EchoPTモデルの提示と評価に加えて,この予測知覚アプローチの有効性を2つのロボットタスクで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:18:28 GMT)
CLRKDNet: Speeding up Lane Detection with Knowledge Distillation [4.0] 本稿では,検出精度とリアルタイム性能のバランスをとる合理化モデルであるCLRKDNetを紹介する。
提案手法はCLRNetに匹敵する検出精度を維持しつつ,推論時間を最大60%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:20:04 GMT)
Automatic News Generation and Fact-Checking System Based on Language Processing [3.9] 本稿では,言語処理に基づくニュース自動生成とファクトチェックシステムについて検討する。
ニュースコンテンツの信頼性と信頼性を確保しつつ、ニュース制作の効率性と品質を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:18:22 GMT)
Tagengo: A Multilingual Chat Dataset [3.8] 74言語で70k以上のプロンプト応答対の高品質なデータセットを提示する。
このデータセットを使って、最先端のオープンソースLLMをトレーニングし、マルチ言語でチャットします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:06:36 GMT)
Trading Volume Maximization with Online Learning [3.8] 取引量を最大化するためにブローカーがどのように振る舞うべきかを検討する。
我々は、トレーダーのバリュエーションを未知の分布を持つi.d.プロセスとしてモデル化する。
提案した価格で販売または購入する意思が各インタラクション後に明らかにされる場合、多言語的後悔を実現するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:26:44 GMT)
Parallel Algorithm for Optimal Threshold Labeling of Ordinal Regression Methods [3.8] 順序回帰(ordinal regression、OR)は、下層のカテゴリー的対象変数が下層の説明変数に対して自然な順序関係を持つ順序データの分類である。
しきい値法は、説明変数の1次元変換(1DT)を学習し、説明変数の観測における1DT値が、対象変数の対応する観測に対して1,ldots,K$のラベル値の順序を保存する。
本稿では,従来の研究で開発された最適しきい値ラベリングを求める並列化可能なアルゴリズムを提案し,そのアルゴリズムが最適しきい値ラベリングをうまく出力するための十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:06:55 GMT)
SYMPLEX: Controllable Symbolic Music Generation using Simplex Diffusion with Vocabulary Priors [3.7] 簡単な拡散に基づくシンボリック音楽の高速かつ制御可能な生成のための新しいアプローチを提案する。
我々は,本モデルに語彙先行処理を施すことで,音楽生成プロセスに対してある程度のレベル制御が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:27:34 GMT)
Inconsistency-Aware Cross-Attention for Audio-Visual Fusion in Dimensional Emotion Recognition [3.6] モーダル性にまたがる相補的関係の活用は、近年、マルチモーダル感情認識において多くの注目を集めている。
Inconsistency-Aware Cross-Attention (IACA) を提案する。
Aff-Wild2データセットを用いて,提案モデルの堅牢性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:11:35 GMT)
PoseGravity: Pose Estimation from Points and Lines with Axis Prior [3.6] 本稿では,カメラの回転行列の軸が与えられた絶対的なカメラポーズを推定するアルゴリズムを提案する。
この問題はハイパーボラと単位円の交点を見つけることで効率よく解ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:55:56 GMT)
A machine learning framework for interpretable predictions in patient pathways: The case of predicting ICU admission for patients with symptoms of sepsis [3.5] PatWay-Netは、敗血症患者の集中治療室への入院の予測を解釈するために設計されたMLフレームワークである。
本稿では,新しいタイプのリカレントニューラルネットワークを提案し,それを多層パーセプトロンと組み合わせて患者経路を処理する。
我々は、患者の健康状態、予測結果、関連するリスクを視覚化する包括的ダッシュボードを通じて、その実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:31:42 GMT)
Graph neural networks informed locally by thermodynamics [3.5] 熱力学インフォームドニューラルネットワークは熱力学の実施に誘導バイアスを用いる。
システムのメトロプレクティックな進化が仮定され、優れた結果が得られます。
上記の行列組立を避けるため, メチトレクティックバイアスの局所バージョンが開発されている。
この枠組みを固体力学や流体力学の分野に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:57:10 GMT)
A K-means Algorithm for Financial Market Risk Forecasting [3.4] 機械学習におけるK平均アルゴリズムは、金融市場にとって効果的なリスク予測手法である。
K平均アルゴリズムはユーザフレンドリーな単純さで動作し、94.61%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:24:46 GMT)
From Today's Code to Tomorrow's Symphony: The AI Transformation of Developer's Routine by 2030 [3.4] 我々は,2024年におけるAI支援プログラミングの現状と,2030年の予測とを比較分析する。
私たちは、2030人の開発者に包括的なサポートを提供するAIツールであるHyperAssistantを構想しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:37:36 GMT)
Mutual Information Analysis in Multimodal Learning Systems [3.4] 有名な例としては、自動運転車、オーディオ視覚生成システム、視覚言語システムなどがある。
このようなシステムは、テキスト、音声、画像、ビデオ、LiDARなどの複数の信号モダリティを統合し、様々なタスクを実行する。
このようなシステムを理解する上で重要な問題は、様々なモダリティとそれがタスクパフォーマンスに与える影響の関係である。
我々は、この問題に対する洞察を得るために、相互情報(MI)の概念を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:16:16 GMT)
Paired Autoencoders for Inverse Problems [3.4] 前方問題は偏微分方程式の離散化である非線形逆問題の解を考える。
典型的なアルゴリズムの主な計算ボトルネックは、データ不適合性の直接推定である。
逆問題に対する確率自由度推定器として,ペアオートエンコーダフレームワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:00:34 GMT)
AD-Aligning: Emulating Human-like Generalization for Cognitive Domain Adaptation in Deep Learning [3.4] ドメイン適応は、ディープラーニングモデルがさまざまなドメインにまたがる一般化を可能にするために重要である。
AD-Aligning(AD-Aligning、AD-Aligning、AD-Aligning、AD-Aligning、AD-Aligning、AD-Aligning、AD-Aligning、AD-Aligning、AD-Aligning)を導入。
以上の結果から,AD-Aligningは人間の知覚に固有のニュアンス認知過程をエミュレートする能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 23:39:25 GMT)
Scene Graph Generation Strategy with Co-occurrence Knowledge and Learnable Term Frequency [3.4] シーングラフ生成(SGG)は、画像内のオブジェクト間の関係をグラフ構造として表現する。
これまでの研究は、SGG生成時の物体の共起を反映しなかった。
本稿では、オブジェクト間の共起知識と学習可能な用語の周波数逆文書頻度を反映したCooKを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:56:48 GMT)
Verifying message-passing neural networks via topology-based bounds tightening [3.3] 我々は、メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)のための堅牢な証明書を提供するための、計算学的に効果的なアプローチを開発する。
私たちの研究は混合整数最適化に基づいており、様々なサブプロブレムをエンコードしています。
ノード分類とグラフ分類の両方の問題を検証し、エッジの追加と削除の両方を行うトポロジ的攻撃について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:10:59 GMT)
Generalize Polyp Segmentation via Inpainting across Diverse Backgrounds and Pseudo-Mask Refinement [3.3] 異なる背景の病変を塗布することは、一般化問題に対処する潜在的方法である。
異なる背景にまたがってポリプを塗布できるロバストな生成モデルを導入する。
また, モデル微調整のために, 良好な整合性および硬質な合成ケースを優先するサンプル選択戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:29:35 GMT)
Simulating optically-active spin defects with a quantum computer [3.3] 我々は、光学活性な欠陥状態とその放射放出率をシミュレートするフォールトトレラント量子アルゴリズムを開発した。
量子センサの能力を高めるために、量子コンピュータの可能性について、先見的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:00:02 GMT)
GRACE-C: Generalized Rate Agnostic Causal Estimation via Constraints [3.2] 時系列データから因果学習アルゴリズムによって推定される図形構造は、生成プロセスの因果時間スケールがデータの測定時間スケールと一致しない場合、誤解を招く因果情報を提供することができる。
既存のアルゴリズムは、この課題に対応するための限られたリソースを提供するため、研究者は彼らが知っているモデルを使うか、あるいは完全に因果学習を行う必要がある。
既存の方法は、(1)因果差と測定値の違いが知られていること、(2)時間スケールの違いが不明な場合にのみ非常に少数のランダム変数を扱うこと、(3)変数のペアにのみ適用されること、4)変数のペアにしか適用できないこと、など、四つの異なる欠点に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:19:08 GMT)
Matter-wave interferometers with trapped strongly interacting Feshbach molecules [3.2] We implement two type of matter-wave interferometers using trap Bose-condensed Feshbach molecules。
いずれの場合も、インタラクションの効果とそのパフォーマンスへの影響を調査することに注力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:43:56 GMT)
Investigating KAN-Based Physics-Informed Neural Networks for EMI/EMC Simulations [3.2] 一般的なEM問題の定式化と、AI駆動のソリューションを使ってそれらを解決する方法を紹介している。
この研究は、エネルギー消費を減らし、計算能力が実現可能なグリーンEMIシミュレーションのための新たな地平を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:00:13 GMT)
From Human-to-Human to Human-to-Bot Conversations in Software Engineering [3.2] AIとチャットボットの統合後,現代のソフトウェア開発において発生する会話のダイナミクスを理解することを目的としている。
既存の会話属性を人間やNLUベースのチャットボットとコンパイルし、ソフトウェア開発のコンテキストに適応する。
我々は人間同士の会話と人間同士の会話の類似点と相違点を示す。
LLM-chatbotsによる最近の会話スタイルは、人間との会話に取って代わるものではないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:04:55 GMT)
Multiscale lubrication simulation based on fourier feature networks with trainable frequency [3.2] この研究は、トレーニング可能なフーリエ機能ネットワークを利用する、新しいマルチスケール潤滑ニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
学習可能な特徴埋め込み周波数を組み込むことで、このアーキテクチャは様々な周波数成分に自動的に適応し、粗面特性の分析を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:41:56 GMT)
Learn Your Reference Model for Real Good Alignment [3.1] アライメント問題の複雑さは、既存の手法が不安定であると考えられるという事実に起因している。
本稿では,信頼領域 (TR-DPO, TR-IPO, TR-KTO) と呼ばれる新しい手法を提案する。
最も注目すべきは、Reddit TL;DRタスクで事前訓練されたPythia 6.9Bモデルを使ってTRメソッドとベースラインを並べて自動比較する場合、勝利率の違いはDPOが8.4%、IPOが14.3%、KTOが15%に達することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:04:12 GMT)
Beyond Code Generation: An Observational Study of ChatGPT Usage in Software Engineering Practice [3.1] 我々は、ChatGPTを1週間の業務で使用している24人のプロのソフトウェアエンジニアについて、観察的研究を行った。
ChatGPTが使えるソフトウェアアーティファクト(例えばコード)を生成することを期待するのではなく、実践者はChatGPTを使ってタスクの解決方法やトピックについてより抽象的な言葉で学ぶことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:53:30 GMT)
A Systematic Literature Review of Computer Vision Applications in Robotized Wire Harness Assembly [3.0] 本稿では,ロボットワイヤハーネス組立におけるコンピュータビジョン応用の系統的な文献レビューを行う。
本稿では,ロボットワイヤハーネス組立におけるコンピュータビジョン応用に関する文献を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:19:00 GMT)
A Two-Stage Algorithm for Cost-Efficient Multi-instance Counterfactual Explanations [3.0] 本稿では,インスタンス群を探索し,コスト効率の高いマルチインスタンス対実説明を計算するためのフレキシブルな2段階アルゴリズムを提案する。
本稿では,提案アルゴリズムとその性能を,比較評価により評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:34:38 GMT)
VertiBayes: Learning Bayesian network parameters from vertically partitioned data with missing values [3.0] フェデレーション学習は、分散データに基づいて機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,垂直分割データ上でベイズネットワークを学習するためのVertiBayesという新しい手法を提案する。
提案手法は,従来のアルゴリズムを用いて学習したモデルに匹敵するモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:12:20 GMT)
Bridging the Gap Between Domain-specific Frameworks and Multiple Hardware Devices [3.0] 本稿では,ドメイン固有のフレームワークと複数のハードウェアデバイスとのギャップを効果的に埋める手法を提案する。
このフレームワークは、ディープラーニング、古典的な機械学習、X86、ARM、RISC-V、IoTデバイス、GPUにわたるデータ分析をサポートする。
これは、Scikit-learn、Hummingbird、Spark、およびパンダといった既存のソリューションよりも優れており、驚くべきスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:24:47 GMT)
Code-mixed Sentiment and Hate-speech Prediction [2.9] 大規模言語モデルは、ほとんどの自然言語処理タスクを支配してきた。
我々は、英語・ヒンディー語・英語・スロベニア語用に、バイリンガルで事前訓練された4つのマスク付き言語モデルを作成しました。
複数の言語で単言語,バイリンガル,少数言語,大規模多言語モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:56:36 GMT)
Efficient and Interpretable Information Retrieval for Product Question Answering with Heterogeneous Data [2.8] 拡張強調語彙表現は語彙ミスマッチ問題を最小化することにより情報検索(IR)を改善する。
本稿では,その欠点を最小化しつつ,語彙と意味のマッチングを最大化するハイブリッド情報検索機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:46:35 GMT)
CausalPlayground: Addressing Data-Generation Requirements in Cutting-Edge Causality Research [2.7] CausalPlaygroundは、構造因果モデル(SCM)の生成、サンプリング、共有のための標準化されたプラットフォームを提供するPythonライブラリである。
CausalPlaygroundは、SCMの詳細な制御、介入、学習と定量的研究のためのSCMのデータセットの生成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:08:48 GMT)
Quantum Resonant Dimensionality Reduction and Its Application in Quantum Machine Learning [2.7] 本稿では,入力データの次元を低減するために,量子共振器遷移に基づくQRDRアルゴリズムを提案する。
QRDR後、入力データの寸法$N$を所望のスケール$R$に減らし、元のデータの有効情報を保存する。
我々のアルゴリズムは様々な計算分野に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:26:18 GMT)
FFCL: Forward-Forward Net with Cortical Loops, Training and Inference on Edge Without Backpropagation [2.7] Forward-Forward Learning (FFL)アルゴリズムは、メモリ集約的なバックプロパゲーションを必要とせずにニューラルネットワークをトレーニングするための提案されたソリューションである。
以下の貢献でFFLを強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:39:11 GMT)
Retrieval-Augmented Language Model for Extreme Multi-Label Knowledge Graph Link Prediction [2.7] 大規模言語モデル(LLM)における開放的調査のための外挿は2つの重要な問題に遭遇する。
既存の作業は、知識グラフからの情報により、より小さな言語モデルの入力を増大させることによって、この問題に対処しようとするものである。
我々は,モデルが複数の応答で外挿を行うことを可能にするために,新たなタスク,極端なマルチラベルKGリンク予測タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:10:56 GMT)
Improved Content Understanding With Effective Use of Multi-task Contrastive Learning [2.6] 多様なセマンティックラベリングタスクから得られたデータとマルチタスクのコントラスト学習を用いて、事前学習されたトランスフォーマーベースのLLMを微調整する。
我々のモデルはゼロショット学習のベースラインを上回り、多言語サポートの改善を提供する。
この作業は、LLMを特定のアプリケーションにカスタマイズし、微調整するLinkedInの垂直チームにとって、堅牢な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:27:48 GMT)
Combining Twitter and Mobile Phone Data to Observe Border-Rush: The Turkish-European Border Opening [2.6] 2020年にトルコが国境管理を廃止すると決定すると、多くの個人がギリシャ、ブルガリア、トルコの国境に向かって旅した。
しかし、メディアレポートと実際の移行パターンの間の不規則な移動と不一致に関する検証可能な統計が欠如しているため、さらなる調査が必要である。
本研究は,新しいデータソース,特に携帯電話とTwitterのデータを活用することで,この知識ギャップを埋めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:51:15 GMT)
Predicting the Influence of Adverse Weather on Pedestrian Detection with Automotive Radar and Lidar Sensors [2.5] 歩行者は道路交通で最も危険に晒されている交通機関の1つである。
名目状態での歩行者検出は良好に確立されているが,センサや歩行者検出性能は悪天候下で低下する。
本稿では,利用者が特定したレーダとライダーが歩行者検出性能に与える影響を予測する専用テキストウェザーフィルタ(WF)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:44:43 GMT)
Advancing African-Accented Speech Recognition: Epistemic Uncertainty-Driven Data Selection for Generalizable ASR Models [2.5] 本稿では,アノテーションプロセスの自動化に疫学的不確実性を用いるマルチラウンド適応プロセスを提案する。
この手法は,データアノテーションを合理化し,モデルの不確実性に最も寄与するデータサンプルを戦略的に選択する。
以上の結果から,既存のベースラインよりも平均45%少ないデータを必要とする一方で,アプローチが69.44%のWER改善につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:27:25 GMT)
Green AI in Action: Strategic Model Selection for Ensembles in Production [2.5] 複数のモデルからの予測を1つの予測に組み合わせたアンサンブル学習は、累積エネルギー消費によってこの問題を強化する。
本稿では,AI アンサンブルシステムにおいて,AI モデルの精度とエネルギー消費のバランスをとることの課題に対処する,モデル選択のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:57:43 GMT)
Non-adiabatic holonomic quantum operations in continuous variable systems [2.4] 物理系で生成する幾何学的位相を利用する量子演算は、その潜在的堅牢性のために好まれる。
そこで本研究では,猫符号を持つ連続可変系における非断熱的ホロノミック量子論理演算を実現するための実現可能なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:21:19 GMT)
Play Everywhere: A Temporal Logic based Game Environment Independent Approach for Playing Soccer with Robots [2.4] 本稿では,ロボットが環境の意味的特性に基づいて操作レベルを選択する,サッカーの階層的表現について述べる。
提案手法は、人間が公式のフィールドでサッカーをしたり、路上でサッカーをするのと同じように、ロボットが非構造化環境で動作できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:30:47 GMT)
Better Simulations for Validating Causal Discovery with the DAG-Adaptation of the Onion Method [2.4] データから因果モデルを学習するためのほとんどの人工知能アルゴリズムはシミュレーション研究によって検証されている。
広く受け入れられているシミュレーション標準は存在せず、出版物はしばしば性能統計に矛盾することを報告している。
配向非巡回グラフ(DAG)に対する線形モデル生成のための新しいシミュレーション設計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:04:25 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） (Tue, 21 May 2024 08:14:58 GMT)
Safe and Responsible Large Language Model Development [2.1] 本稿では,安全性と応答性を考慮した大規模言語モデル(textbfSR$_textLLM$)を提案する。
潜在的な安全でないコンテンツを検出し、良質な代替物を生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:28:45 GMT)
Postselected amplification applied to atomic magnetometers [2.1] 我々は、マッハ・ツェンダー干渉計(MZI)を通過する際に、レーザ光子の経路変化状態を適切に選択することにより、プローブレーザ光のファラデー回転角の増幅の効果を分析する。
提案手法は, 弱い磁場を観測するためのポストセレクトメロジカルプロトコルを提供し, 現状の光学的AMの感度をさらに高める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:20:42 GMT)
Data-Driven Performance Guarantees for Classical and Learned Optimizers [2.0] 連続最適化アルゴリズムの性能を解析するためのデータ駆動型手法を提案する。
パラメトリック最適化問題のファミリーを解くために古典と学習を研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:13:04 GMT)
Quantum Positional Encodings for Graph Neural Networks [2.0] 本稿では,量子コンピュータを用いて得られたグラフニューラルネットワークに適した位置符号化の新たなファミリを提案する。
私たちのインスピレーションは、量子処理ユニットの最近の進歩に起因しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:56:33 GMT)
Pytorch-Wildlife: A Collaborative Deep Learning Framework for Conservation [2.0] Pytorch-Wildlifeは、PyTorch上に開発されたオープンソースのディープラーニングプラットフォームである。
強力なAIモデルの作成、修正、共有のために設計されている。
アマゾン・レインフォレストにおける動物分類モデルの訓練や、ガラパゴス諸島における侵入性オポッサムの認識に利用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:58:35 GMT)
A novel reliability attack of Physical Unclonable Functions [1.9] Physical Unclonable Functions(PUF)は、IoTデバイスのための有望なセキュリティプリミティブとして登場している。
その強みにもかかわらず、PUFは従来のおよび信頼性ベースの攻撃を含む機械学習(ML)攻撃に対して脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:34:14 GMT)
A lightweight PUF-based authentication protocol [1.9] Physical Unclonable Function (PUF) は、軽量認証プロトコルを実装するハードウェアプリミティブとしての可能性を持っている。
APUFはおそらく最も軽量な強力なPUFであり、指数的に多くのチャレンジ-レスポンスペア(CRP)を生成することができる。
本稿では,PUF とプロトコルの共設計を提案し,PUF は APUF と 0 トランジスタインタフェースで構成され,PUF に供給される真のチャレンジビットを難読化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:32:13 GMT)
Mitigating Overconfidence in Out-of-Distribution Detection by Capturing Extreme Activations [1.9] Overconfidence"は特定のニューラルネットワークアーキテクチャの本質的な性質であり、OOD検出の低さにつながる。
ニューラルネットワークの最後層における極端なアクティベーション値を計測し、この過信のプロキシを利用して、複数のOOD検出ベースラインを改善する。
基準値と比較すると,OOD検出は2桁に増加し,精度が向上することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:14:50 GMT)
Rethink Predicting the Optical Flow with the Kinetics Perspective [1.8] 光フロー推定は、低レベルコンピュータビジョンにおける基本的なタスクの1つである。
見かけ上は、連続したフレーム内の画素間の相関として光学フローを見ることができる。
本稿では,このモチベーションから明らかな情報と運動学情報を組み合わせる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:47:42 GMT)
Tutorly: Turning Programming Videos Into Apprenticeship Learning Environments with LLMs [1.7] 我々の研究は、プログラミングビデオを認知的見習いのフレームワークを使って1対1の学習体験に変換する。
TutorlyはJupyterLabとして開発され、学習者はパーソナライズされた学習目標を設定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:17:34 GMT)
Enhancing Interaction Modeling with Agent Selection and Physical Methods for Trajectory Prediction [1.7] ASPILinは、現在の車線と将来の車線を考慮し、相互作用するエージェントの選択を強化する新しいアプローチである。
我々の手法は効率的で単純で、他の最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:45:18 GMT)
Agile Meets Quantum: A Novel Genetic Algorithm Model for Predicting the Success of Quantum Software Development Project [1.7] アジャイルソフトウェア開発アプローチは、量子ソフトウェア開発における多くの固有の課題に対処すると考えられている。
本研究は,量子ソフトウェアプロジェクトにおける従来のアジャイルアプローチの採用を妨げる,課題の主な原因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:44:39 GMT)
Interactive Simulations of Backdoors in Neural Networks [1.7] この研究は、人工知能(AI)モデルにおける暗号ベースのバックドアの植え付けと防御の問題に対処する。
モチベーションは、私たちの理解の欠如と、検出不可能なバックドアの植え付けに暗号技術を使うことの意義から来ています。
我々のアプローチは、ニューラルネットワークにおける暗号バックドアの植え付け、活性化、防御を可能にするWebベースのシミュレーションプレイグラウンドを設計することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:42:49 GMT)
Stochastic Learning of Computational Resource Usage as Graph Structured Multimarginal Schrödinger Bridge [1.6] 本稿では,グラフ構造を持つSchr"odingerブリッジ問題として,時間変化の計算資源利用法を提案する。
シングルコアおよびマルチコアのケースで学習するための詳細なアルゴリズムを提供し、収束保証、計算複雑性について議論し、それらの実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:39:45 GMT)
Data as voters: instance selection using approval-based multi-winner voting [1.6] 機械学習(あるいはデータマイニング)におけるインスタンス選択問題に対する新しいアプローチを提案する。
私たちのモデルでは、インスタンスは有権者と候補者として二重の役割を担います。
SVM では,EJR や PJR を満たすいくつかの投票規則を用いて,平均精度をわずかに向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:18:47 GMT)
Energy Rank Alignment: Using Preference Optimization to Search Chemical Space at Scale [1.4] 本稿では,エネルギーランクアライメント(ERA)と呼ばれるアルゴリズムを導入する。
本稿では,このアルゴリズムが近似ポリシー最適化 (PPO) と直接選好最適化 (DPO) と密接に関連していることを示す。
このアルゴリズムは拡張性が高く、強化学習を必要とせず、ペアリング毎の選好観測回数が少ない場合にはDPOとよく対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:35:20 GMT)
AMMeBa: A Large-Scale Survey and Dataset of Media-Based Misinformation In-The-Wild [1.4] オンラインメディアをベースとした誤情報に注釈を付けるために,ヒトラプターを用いた2年間の研究結果を示す。
偽情報クレームにおける生成AIベースのコンテンツの増加を示す。
また、歴史的に支配的な「単純な」手法、特に文脈操作を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:35:26 GMT)
Strategic Deployment of Honeypots in Blockchain-based IoT Systems [1.4] 同社は、IoTノード上のスマートコントラクト機能と統合された侵入検知システム(IDS)を活用する、ハニーポットの動的デプロイのためのAI駆動システムモデルを導入した。
このモデルにより、不審な活動に応じて通常のノードをデコイに変換することができ、それによってBIoTネットワークのセキュリティが強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:27:00 GMT)
Self-Testing Graph States Permitting Bounded Classical Communication [1.2] 特定のグラフ状態は、通信が可能であるとしても、堅牢に自己テスト可能であることを示す。
円グラフ状態とハニカムクラスタ状態に対する明示的な自己テストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:22:32 GMT)
Reinforcement Learning Enabled Peer-to-Peer Energy Trading for Dairy Farms [1.2] 本研究の目的は、ピアツーピア市場で余剰再生可能エネルギーを販売できるようにすることにより、伝統的な電力網への農作物の依存度を下げることである。
The Multi-Agent Peer-to-Peer Dairy Farm Energy Simulator (MAPDES) has developed to experiment with Reinforcement Learning techniques。
シミュレーションでは、電力コストの43%削減、ピーク需要の42%削減、エネルギー販売の1.91%増加など、大幅なコスト削減が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:19:17 GMT)
Learning Keypoints for Robotic Cloth Manipulation using Synthetic Data [1.1] ほぼ平らな布品のキーポイント検出器を訓練するための合成データパイプラインを提案する。
我々は、Tシャツ、タオル、ショートパンツの両方の検出器を訓練し、平均精度は64%、平均キーポイント距離は18ピクセルである。
実世界のデータの微調整により、パフォーマンスは74% mAP、平均距離は9ピクセルに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:13:45 GMT)
Uncertainty quantification by block bootstrap for differentially private stochastic gradient descent [1.1] Gradient Descent (SGD) は機械学習において広く使われているツールである。
ブートストラップによるSGDの不確実性定量化(UQ)は、いくつかの著者によって解決されている。
本稿では,ローカルな差分プライバシーの下でSGDのブロックブートストラップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:47:21 GMT)
A Masked Semi-Supervised Learning Approach for Otago Micro Labels Recognition [1.1] オタゴ運動プログラムは高齢者にとって重要なリハビリ活動であり、力とバランスを高め、転倒を防ぐことを目的としている。
既存のヒューマンアクティビティ認識システムはマクロアクティビティの持続時間に重点を置いている。
本研究は,OEPのマイクロアクティビティ認識において,このギャップを埋めることを目的とした,新しい半教師付き機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:00:01 GMT)
Fitness Approximation through Machine Learning [1.1] 機械学習(ML)モデルを用いた遺伝的アルゴリズム(GA)における適合度近似の新たな手法を提案する。
私たちは、実際のフィットネススコアとともに、サンプルされた個人のデータセットを保持します。
進化的な実行を通して、フィットネス近似MLモデルを継続的に更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:32:08 GMT)
Geometric Transformation Uncertainty for Improving 3D Fetal Brain Pose Prediction from Freehand 2D Ultrasound Videos [0.9] 2次元胎児脳画像における3次元面の自動位置決めのための不確実性を考慮した深層学習モデルを提案する。
提案手法であるQAERTSは、現状や不確実性に基づくアプローチよりも優れたポーズ推定精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:42:08 GMT)
Anticipating Object State Changes [0.8] 画像やビデオのオブジェクト状態の変化を予測することは、視覚に基づくシーン理解において重要な意味を持つ解決法である。
この問題を解くための最初の方法を提案する。
提案手法は,ヒトの行動が未確認であった結果,近い将来に発生する物体の状態変化を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:40:30 GMT)
Transfer learning-assisted inverse modeling in nanophotonics based on mixture density networks [0.8] 本稿では,移動学習により強化された混合密度ネットワークモデルに基づくナノフォトニック構造の逆モデリング手法を提案する。
提案手法は,光応答を入力とする設計ソリューションの予測能力を高い精度で保ちながら,伝達学習に基づく手法を用いてこれらの制限を克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:39:50 GMT)
A Multimodal Learning-based Approach for Autonomous Landing of UAV [0.8] 本稿では,高度自律着陸のためのマルチモーダル変圧器を用いたDeep Learning検出器を提案する。
個々のセンサーの制限に対処し、多様な天候やセンサーの故障状況においても高い信頼性を達成することで、標準的なアプローチを超越している。
深層Q-Network(DQN)の理論的根拠に基づく強化学習(RL)意思決定モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:14:16 GMT)
A Review of the Deep Sea Treasure problem as a Multi-Objective Reinforcement Learning Benchmark [0.8] 著者らは、元のDST問題は極めて基本的な問題であり、実用的多目的最適化の問題を常に表しているわけではないことを示した。
理論を実践に近づけるために、著者らはDST問題の代替的で改良されたバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:30:00 GMT)
Mining the Explainability and Generalization: Fact Verification Based on Self-Instruction [0.8] 本稿では,自己指導に基づくファクトチェックのための微調整手法を提案する。
最小スケールのLLaMA-7Bモデルを微調整し、挑戦的な事実チェックデータセットFEVEROUSとHOVERで評価する。
本手法は, 自己指導型学習をファクトチェックに活用し, コントラスト学習とDPOの改善を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:23:54 GMT)
Self-Supervised Modality-Agnostic Pre-Training of Swin Transformers [0.7] 我々はSwin Transformerを拡張して、異なる医用画像モダリティから学習し、下流のパフォーマンスを向上させる。
SwinFUSEと呼ばれるこのモデルは,事前学習中にCT(Computed Tomography)とMRI(Magical Resonance Images)の両方から学習し,補完的な特徴表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:28:32 GMT)
Quantum Algorithms for Nonlinear Dynamics: Revisiting Carleman Linearization with No Dissipative Conditions [0.7] 非線形力学系をカルマン線形化法により線形常微分方程式(ODE)に埋め込む方法について検討する。
本分析は,従来の散逸状態を超えて誤差境界を探索することによって,これらの知見を拡張した。
我々は、この共振条件がカールマン線型化のトランケーションレベル$N$に対して線型収束をもたらすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:09:34 GMT)
Entropic associative memory for real world images [0.7] EAMは,動物や車両の複雑なイメージを適切に保存し,認識し,検索する。
回収された物体は、適切な記憶、関連する記憶、想像の産物と見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:00:30 GMT)
Machine learning of quantum channels on NISQ devices [0.7] 本稿では、実効量子チャネルの繰り返し動作を通じて、一般的な離散時間ダイナミクスを近似するニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。
ibmq_ehningen量子プロセッサにおけるクロストーク効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:44:42 GMT)
Towards Unclonable Cryptography in the Plain Model [0.7] ブロック不能暗号の最も顕著な例はコピー保護(CP)とブロック不能暗号(UE)である。
これらのプロトコルの中核となる要素は、いわゆるモノガミー・オブ・エンタングルメント(MoE)特性である。
ここでは、まず点関数の CP が、異なる挑戦分布を持つ平モデルに存在し、次に、不明瞭なセキュリティを持つ UE が平モデルに存在することを示す2つの予想を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 23:08:54 GMT)
Exploring Diverse Methods in Visual Question Answering [0.7] 本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks),オートエンコーダ,アテンション機構を用いた視覚質問応答(VQA)の改善手法について検討する。
GANベースのアプローチは、イメージと質問入力に条件付き回答の埋め込みを生成することを目的としており、より複雑なタスクに苦労する可能性を示している。
オートエンコーダベースのテクニックは、質問や画像に対する最適な埋め込みの学習に重点を置いており、複雑な質問に対する能力の向上により、GANと同等の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:38:35 GMT)
Quantum circuit synthesis with diffusion models [0.7] 我々は、この変換を促進するために、生成機械学習モデル、特に拡散モデル(DM)をデノナイズする。
我々は、ゲートベースの量子回路内で所望の量子演算を生成するために、このモデルを操縦する。
我々は、DMを量子回路合成の重要な要素として想定し、実用的な応用だけでなく、理論的量子計算に関する洞察も強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:37:43 GMT)
Tensor Network Computations That Capture Strict Variationality, Volume Law Behavior, and the Efficient Representation of Neural Network States [0.6] 本稿では,振幅の収縮の計算グラフによって定義されるテンソルネットワーク状態の視点変化を紹介する。
結果として得られる状態のクラスはテンソルネットワーク関数と呼ばれ、テンソルネットワーク状態の概念上の利点を継承し、近似された収縮を収束させる必要から生じる計算的制約を除去する。
テンソルネットワーク関数を用いて、ループグラフ上のエネルギーの厳密な変動推定を計算し、基底状態の表現力を解析し、体積法則の時間進化の側面を捉え、一般的なフィードフォワードニューラルネットワークの効率的なテンソルネットワーク関数へのマッピングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:21:22 GMT)
Explicit gate construction of block-encoding for Hamiltonians needed for simulating partial differential equations [0.6] 本稿では,ハミルトニアンの重要なクラスに対するブロックエンコーディングを明示的に構築するための効率的な量子プロトコルを提案する。
提案アルゴリズムは空間的サイズに対するスケーリングを示し,古典的有限差分法に対する指数的高速化を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:13:02 GMT)
Automating Attendance Management in Human Resources: A Design Science Approach Using Computer Vision and Facial Recognition [0.6] Haar Cascadeは、画像やビデオ中のオブジェクトを検出するための、費用対効果の高い機械学習ベースのアルゴリズムである。
NVIDIA Jetson Nanoのような組み込みコンピュータ上でHaar CascadeとOpenCV2を組み合わせることで、データベース内の顔を正確に検出し、マッチングすることで、出席者追跡を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:38:56 GMT)
The hBN defects database: a theoretical compilation of color centers in hexagonal boron nitride [0.6] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の発色中心は、量子技術への応用の可能性から、集中的に研究されている。
本稿では,hBN欠陥の電子構造を網羅した密度汎関数理論(DFT)に基づく検索可能なオンラインデータベースを公表する。
実験的に観察された欠陥シグネチャを入力でき、データベースは縮小可能な候補を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:01:17 GMT)
On Convergence of the Alternating Directions SGHMC Algorithm [0.5] 目標分布(SGHMC)における勾配オラクルの緩やかな条件下での跳躍フロッグ積分を用いたハミルトンモンテカルロアルゴリズムの収束速度について検討する。
提案手法は, 汎用的な補助分布を用いることにより, 標準HMCを拡張し, 代替方向の新たな手順により実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:22:44 GMT)
Scientific discourse on YouTube: Motivations for citing research in comments [0.3] この研究は、個人がコメントで研究論文へのリンクを投稿する理由に関する洞察を提供する。
研究リンクを共有する主な動機は,(1)トピックについてより多くの洞察を提供し,(2)他のコメンテーターが提供した挑戦的な情報を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:50:02 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Time-Critical Wilderness Search And Rescue Using Drones [0.3] 本稿では,自然環境におけるドローンの効率的な探索ミッション構築のための深層強化学習の活用について検討する。
実験の結果,従来のカバレッジ計画や探索計画アルゴリズムと比較して,検索時間の大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:51:47 GMT)
Multi-label Text Classification using GloVe and Neural Network Models [0.3] 既存のソリューションには、予測のための従来の機械学習とディープニューラルネットワークが含まれる。
本稿では,GloVe モデルと CNN-BiLSTM ネットワークに基づくback-of-words モデル手法を提案する。
テストセットの精度は87.26%、F1スコアは0.8737であり、有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:14:04 GMT)
Utilizing Description Logics for Global Explanations of Heterogeneous Graph Neural Networks [0.3] 本稿では、記述論理(DL)の分野からクラス表現(CE)を利用して、複数の十分説明のあるクラスを説明する。
提案手法では,EL記述論理のCEを用いて,異なる種類のノードを持つ異種グラフを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:07:29 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） (Tue, 21 May 2024 07:04:23 GMT)
Evaluating AI-generated code for C++, Fortran, Go, Java, Julia, Matlab, Python, R, and Rust [0.2] 本研究では,ChatGPTバージョン3.5および4の多種多様なプログラミング言語におけるコード生成能力を評価する。
我々はChatGPTに、単純な数値積分、共役勾配解法、並列1次元ステンシルに基づく熱方程式解法という3つの異なる符号を生成するよう依頼した。
分析の焦点は、コードのコンパイル、実行時のパフォーマンス、正確性でした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:04:37 GMT)
MentalQA: An Annotated Arabic Corpus for Questions and Answers of Mental Healthcare [0.2] MentalQAは、会話型Q&A(QA)インタラクションを特徴とする、アラビア語の新しいデータセットである。
データは質問に答える医療プラットフォームから収集された。
MentalQAは、メンタルヘルスの専門家や情報を求める個人を支援するアラビアのテキストマイニングツールを開発するための貴重な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:16:38 GMT)
Investigating Persuasion Techniques in Arabic: An Empirical Study Leveraging Large Language Models [0.1] 本稿では、アラビアのソーシャルメディアコンテンツにおける説得的手法の同定に焦点をあてた総合的な実証的研究について述べる。
我々は、プレトレーニング言語モデル(PLM)を利用し、ArAlEvalデータセットを活用する。
本研究では,PLMの力を活用した3つの学習手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:55:09 GMT)
High-Resolution Cranial Defect Reconstruction by Iterative, Low-Resolution, Point Cloud Completion Transformers [0.1] 自動頭蓋欠損再建の問題は、形状完了タスクとして定式化することができる。
任意の解像度で頭蓋欠損を再構築するための反復的変圧器に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:34:34 GMT)
LLM+Reasoning+Planning for supporting incomplete user queries in presence of APIs [0.1] 実際には、自然言語のタスク要求(ユーザクエリ)は不完全であることが多い。
論理的推論と古典的AI計画とLLMを併用して,ユーザのクエリを正確に応答する。
提案手法は,完全かつ不完全な単一目標とマルチゴールクエリを含むデータセットにおいて,95%以上の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 01:16:34 GMT)
All-fiber, near-infrared, laser system at 780nm for atom cooling [0.1] 量子技術応用のためのコンパクトで経済的なレーザーシステムを提案する。
ルビジウム原子を扱うために780nmで動作し、完全に繊維成分に基づいている。
レーザの振幅安定性,周波数雑音,SHG効率を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:23:11 GMT)
Methane sensing in the mid-IR using short wave IR photon counting detectors via non-linear interferometry [0.1] 非線形干渉計を用いて, 測定波長をSWIR (1.55$mu$m) にシフトする新しいMIRメタンセンサを実証した。
この技術は、ポンプ、信号、アイドラーモードが非線形結晶をダブルパスする際に3波混合で見られる干渉効果を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:06:53 GMT)
Can Large Language Models Understand Molecules? [0.1] 下流タスクへのSMILES文字列の埋め込みにおけるSMILESの事前学習モデルと比較して,GPTとLLaMAの性能について検討した。
LLaMAを用いたSMILESの埋め込みは,分子特性およびDDI予測タスクにおいて,GPTの埋め込みよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 03:40:19 GMT)
Generative AI and Large Language Models for Cyber Security: All Insights You Need [0.1] 本稿では,ジェネレーティブAIとLarge Language Models(LLMs)によるサイバーセキュリティの将来を概観する。
ハードウェア設計のセキュリティ、侵入検知、ソフトウェアエンジニアリング、設計検証、サイバー脅威インテリジェンス、マルウェア検出、フィッシング検出など、さまざまな領域にわたるLCMアプリケーションを探索する。
GPT-4, GPT-3.5, Mixtral-8x7B, BERT, Falcon2, LLaMA などのモデルの発展に焦点を当て, LLM の進化とその現状について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:02:27 GMT)
Adaptive local boundary conditions to improve Deformable Image Registration [0.1] ボクセル・バイ・ボクセルベースで境界条件を適応させる新しい手法を導入し、2つの異なるタスクで最適化結果を得る。
提案フレームワークは,画像や動きに関する前提条件を使わずに,画像登録における境界条件の最適化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:42:35 GMT)
Orthogonally Initiated Particle Swarm Optimization with Advanced Mutation for Real-Parameter Optimization [0.0] 本稿では,多角形PSO(orthogonal PSO with Mutation,OPSO-m)と呼ばれる拡張粒子群(PSO)を紹介する。
PSOのための改良された初期Swarmを育むための配列ベースの学習手法を提案し、Swarmベースの最適化アルゴリズムの適応性を大幅に向上させた。
この記事はさらに、人口を正規グループとエリートグループに分割する、アーカイブベースの自己適応学習戦略を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:16:20 GMT)
Detecting and Mitigating Bias in Algorithms Used to Disseminate Information in Social Networks [0.0] 社会的つながりは、個人がコミュニケーションし、情報伝達し、病気が広がる経路である。
効果的な情報キャンペーンを開発し、疫病と闘い、限られた資源の範囲を最大化するためには、アイデアや技術を取り入れ、それを他人に広める可能性がより高い個人を特定することが不可欠である。
ここでは、インフルエンス手法を用いたシード情報は、接続された個人と中央の個人にのみ利益をもたらし、最も脆弱な情報を常に残していることを示す。
我々の研究は、より公平なインフルエンサーセットを見つける方法を示し、情報の最大化のために、情報平等を妥協する必要はないことを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:17:57 GMT)
Score-CDM: Score-Weighted Convolutional Diffusion Model for Multivariate Time Series Imputation [0.0] MTS(Multivariant Time Series)データは通常、実際のシナリオでは不完全である。
本稿では,Score-weighted Convolutional Diffusion Model (Score-CDM)を提案する。背骨はScore-weighted Convolution Module (SCM)とAdaptive Reception Module (ARM)から構成される。
我々は,異なる領域の3つの実MCSデータセットに対して広範囲に評価を行い,提案したScore-CDMの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:00:55 GMT)
Children's Mental Models of Generative Visual and Text Based AI Models [0.0] 5-12歳の子どもたちは、テキストベースのLLMs ChatGPTやビジュアルベースのDALL-Eのような生成AIモデルを知覚し、理解し、使用します。
子どもたちは一般的に、AIに対して非常に肯定的な見通しを持ち、AIが日々の生活に利益をもたらし、支援する方法に興奮しています。
これらの発見が、子どものメンタルなAIモデルに光を当て、必然的にAIを生かしている子供たちに最適なツールを設計するための洞察を与えてくれることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:18:00 GMT)
Upper bounding the quantum space complexity for computing class group and principal ideal problem [0.0] Biasse と Song が提唱した量子アルゴリズムの量子空間複雑性の上限を計算する。
私たちはBarbulescuとPoulalionのアプローチと、De Boer、Ducas、Fehrのフレームワークに従います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 05:37:04 GMT)
Unified framework for efficiently computable quantum circuits [0.0] クリフォードとマッチゲートからなる量子回路は、古典的コンピュータ上で効率的にシミュレート可能であることが知られている2種類の回路である。
我々は、これらの回路を効率的にシミュレートできる特別な構造を透過的に示す統一されたフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:16:21 GMT)
Trusting Fair Data: Leveraging Quality in Fairness-Driven Data Removal Techniques [0.0] 我々は、人口の公正な表現を目的としたトレーニングセットから特定のデータポイントを除去するバイアス軽減技術に対処する。
フェアネスに加えて、サブセットが満たさなければならない追加の要件と目的を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:51:28 GMT)
Tridiagonal matrix decomposition for Hamiltonian simulation on a quantum computer [0.0] この研究は、パウリ基底で三対角行列を表現するための効率的な手続きである。
これにより、オラクルを使わずにハミルトン進化回路を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:14:24 GMT)
Transfer Learning Approach for Railway Technical Map (RTM) Component Identification [0.0] 本研究は,入力画像から関連するマップコンポーネントデータをデジタル化し,画像毎にフォーマットされたテキストファイルを作成する汎用システムを提案する。
YOLOv3、SSD、Faster-RCNNのオブジェクト検出モデルのうち、Faster-RCNNは平均精度(mAP)が最も高く、F1スコアは0.68と0.76である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:35:08 GMT)
Towards nonlinear optics with Mössbauer nuclei using x-ray cavities [0.0] 集束X線パルスによる薄膜X線キャビティにおける非線形核励起の理論を提案する。
我々は、原子核の励起を適度に厳密な焦点でも促進できる広い共鳴を持つ空洞のジオメトリを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:23:59 GMT)
Toward Constraint Compliant Goal Formulation and Planning [0.0] 異なる倫理的枠組みにおける知識の符号化がエージェントの目的の定式化と計画処理にどのように影響するかを示す。
倫理的規範に従うための非オントロジ的フレーミングと実用的フレーミングのトレードオフについて検討する。
本研究は,目標定式化・計画中の倫理的対立を解決する上で,メタ認知的判断に重要な役割を担っていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:26:06 GMT)
Topic Modelling Case Law Using a Large Language Model and a New Taxonomy for UK Law: AI Insights into Summary Judgment [0.0] 本稿では,英国における要約判断事例をモデル化するための新しい分類法の開発と適用について述べる。
要約判断事例のキュレートされたデータセットを用いて,Large Language Model Claude 3 Opusを用いて,機能的トピックとトレンドを探索する。
クロード3オプスはこのトピックを87.10%の精度で正しく分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:30:25 GMT)
Time-dependent Hamiltonian Simulation via Magnus Expansion: Algorithm and Superconvergence [0.0] マグナス級数展開に基づく時間依存型ハミルトンシミュレーションアルゴリズムを提案する。
2階アルゴリズムのコンピュテータが驚くべき4階超収束をもたらすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:49:54 GMT)
Thermodynamically Optimal Protocols for Dual-Purpose Qubit Operations [0.0] エネルギー的に最適に2つの状態を変換するプロトコルを開発する。
この結果から, 熱力学的理想の低速準定常過程と, 異なる出力状態の区別性を維持するための情報理論的要件の相違が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:43:49 GMT)
The Role of Emotions in Informational Support Question-Response Pairs in Online Health Communities: A Multimodal Deep Learning Approach [0.0] 本研究は,オンライン・ヘルス・コミュニティにおいて,質問・回答・助力評価を求める情報支援の関連について検討した。
我々は、質問応答対のラベル付きデータセットを作成し、情報支援質問や回答を確実に予測するマルチモーダル機械学習とディープラーニングモデルを開発した。
我々は、情報支援交換に埋め込まれた感情を明らかにするために説明可能なAIを使用し、情報支援の提供における感情の重要性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:15:08 GMT)
The MovieLens Beliefs Dataset: Collecting Pre-Choice Data for Online Recommender Systems [0.0] 本稿では,未経験項目に対するユーザの信念を収集する手法を提案する。
提案手法はMovieLensプラットフォーム上で実装され,ユーザ評価,信念,監視されたレコメンデーションを組み合わせた豊富なデータセットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 00:41:08 GMT)
The DKP Equation in Presence of a Cusp Potential: Transmission Resonances and Bound States [0.0] 我々はスピン1粒子のカスプポテンシャルの存在下で、Duffin--Kemmer--Petiau(DKP)方程式を解く。
伝送共鳴は粒子-反粒子境界状態と同様に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:23:27 GMT)
Study on spike-and-wave detection in epileptic signals using t-location-scale distribution and the K-nearest neighbors classifier [0.0] そこで本研究では、t位置スケールの統計的表現に基づくてんかん性脳波信号のk-nearest近辺分類を行い、スパイク・アンド・ウェーブを検出する。
提案手法は、スパイク・アンド・ウェーブ現象と正常脳機能信号の両方を含む実際のデータセット上で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 21:52:08 GMT)
Stochastic Inference of Plate Bending from Heterogeneous Data: Physics-informed Gaussian Processes via Kirchhoff-Love Theory [0.0] 物理インフォームドガウス過程(GP)を用いた古典的キルヒホフ・ラブプレートの推論手法を提案する。
プレート制御方程式の線形微分演算子を用いて, GPを偏向前に配置し, 共分散関数を導出することにより, 確率モデルを多出力GPとして定式化する。
正弦波荷重を受ける支持板と均一荷重を受ける固定板の2つの例で適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:53:58 GMT)
State Diagrams to determine Tree Tensor Network Operators [0.0] 量子ハミルトニアンを与えられたTTNOを構成するアルゴリズムを考案する。
木構造に対するランダムハミルトニアンのアルゴリズムの性能を検証した。
我々は、ボゾン浴場に結合したハイゼンベルクスピン鎖の形で開量子系を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:51:53 GMT)
Sparse Autoencoders Enable Scalable and Reliable Circuit Identification in Language Models [0.0] 本稿では,大規模言語モデルにおける解釈可能な回路を発見するための,効率的かつ堅牢な手法を提案する。
本稿では, 慎重に設計した正負の例に対して, スパースオートエンコーダを訓練する。
本研究は,スケーラブルかつ効率的な機械的解釈性を実現するための離散スパースオートエンコーダの実現を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 06:26:10 GMT)
Robust effective ground state in a nonintegrable Floquet quantum circuit [0.0] 高速な量子回路シミュレータを用いて,Floquet加熱の初期状態依存性を最大$L=30$までの非可積分蹴りIsing鎖で検討した。
我々の発見は、有限運転期間でFloquetプロトコルを設計するための道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:51:47 GMT)
Robust Guidance for Unsupervised Data Selection: Capturing Perplexing Named Entities for Domain-Specific Machine Translation [0.0] 低リソースのデータは、ニューラルマシン翻訳にとって重要な課題である。
我々は、新しい教師なしデータ選択手法「Capturing Perplexing Named Entities」を導入する。
提案手法は,異なる領域にまたがるトレーニング効率データを特定するための堅牢なガイダンスとして機能した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:19:37 GMT)
Realizing limit cycles in dissipative bosonic systems [0.0] 本稿では,リニアボソニックモードを消散非線形ボソニックモードに結合することで,リミットサイクル振動を発生させる一般的なメカニズムを提案する。
魅力的な光ポンプ格子を有する原子空洞系において, LCを初めて実験的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:57:48 GMT)
Quelle {é}thique pour quelle IA ? [0.0] 本研究では,AIの倫理にかかわる様々な倫理的アプローチについて分析する。
著者は、倫理の現代的必要性と意味について紹介し、他の規範の登録簿と区別し、形式化への不適切さを根拠にしている。
この研究は、文脈倫理の実践的な実践に基づくAIの人間の倫理が、人間にとって生じる倫理的問題の形式化や自動的な処理に必要であり、不必要である理由を考察して結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:13:02 GMT)
Quantum optimal control robust to $1/f^α$ noises using fractional calculus: voltage-controlled exchange in semiconductor spin qubits [0.0] 低周波の1/falpha$の電荷雑音は、量子ドットにおける電圧制御されたスピン量子ビットの性能を著しく阻害する。
ここでは、分数計算を用いて、ノイズの多い量子ゲート演算において、最も高い平均忠実度が得られる電圧制御パルスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:46:47 GMT)
Quantum chaos and Hénon-Heiles model: Dirac's variational approach with Jackiw-Kerman function [0.0] 単純半古典的 H'enon-Heiles モデルはディラックの時間依存変分原理に基づいて構成される。
実効的な半古典的ハミルトニアンは、ジャッキー・ケルマン形式のHatree型2体トライアル波動関数を用いて得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:45:01 GMT)
Quantum Many-Body Scarring in a Non-Abelian Lattice Gauge Theory [0.0] 量子多体散乱(Quantum many-body scarring、QMBS)は、エルゴディディティ破壊の興味深いメカニズムである。
動的物質を持つ非アベリアSU(2)LGTにおけるQMBSの証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:00:01 GMT)
Pure Planning to Pure Policies and In Between with a Recursive Tree Planner [0.0] RTPは、一方の極端にポリシーのない純粋なプランナーとして機能し、もう一方の極端に純粋に欲求的なポリシーを実行するように設計されている。
その間に、RTPは計画性能を改善し、ある計画問題から別の計画問題へのゼロショット転送を改善するためにポリシーを利用する。
RTPは、古典的な月面着陸機(Farama 2022)や、MuJoCo(Todorov et al 2012)逆振り子など、さまざまなBox2d(Cato 2022)問題でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:02:47 GMT)
Pseudo Channel: Time Embedding for Motor Imagery Decoding [0.0] 運動画像(MI)に基づく脳波は、外部デバイスを直接神経制御し、神経リハビリテーションを進めるためのフロンティアである。
本研究は、MI-EEG信号の復号精度を高めるために擬似チャネルとして使用される、旅行波ベースの時間埋め込みと呼ばれる新しい時間埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:55:11 GMT)
Progress Measures for Grokking on Real-world Datasets [0.0] グロキング(Grokking)は、機械学習モデルが過度に適合した後長く一般化する現象である。
本稿では,クロスエントロピー損失下での分類にディープニューラルネットワークを用いた実世界のデータセットのグルーキングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:06:41 GMT)
Probing CP Violation and Mass Hierarchy in Neutrino Oscillations in Matter through Quantum Speed Limits [0.0] 物質中のニュートリノ振動のCP違反と質量階層問題について検討する。
解析ツールとして量子速度制限(QSL)を用いる。
結果は、T2K、NOvA、DUNEなどの実験から得られるエネルギー変化した加速ニュートリノ源を用いて説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:00:02 GMT)
Probability vector representation of the Schrödinger equation and Leggett-Garg type experiments [0.0] レゲット=ガーグの不等式は、マクロ的リアリズムの原理に基づくシステムの時間的相関に縛られる。
そこで本研究では,Schr"odinger方程式の確率ベクトル表現を用いて,一般的な$N$レベルの量子系の力学を記述する手法を提案する。
また,非可換オブザーバブルの確率分布について,NSIT(No-signaling in Time)という正確な概念を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:33:26 GMT)
Practical and efficient quantum circuit synthesis and transpiling with Reinforcement Learning [0.0] 我々はReinforcement Learningを量子トランスパイリングに統合し、量子回路の合成とルーティングを大幅に強化する。
我々はLinear, Clifford, Permutationの各回路をそれぞれ9, 11, 65量子ビットに近似的に合成する。
また、2量子ゲート深さの大幅な削減と、最大133量子ビットまでの回路ルーティングのカウントを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:59:12 GMT)
Phases and dynamics of few fermionic impurities immersed in two-dimensional boson droplets [0.0] 空間的に非局在化されたフェルミオン構成から、そのフェルミオンが高度に局所化され孤立している状態へ遷移する。
魅力的な液滴-フェルミオン結合を増大させるためには、後者のバックアクションを示すフェルミオンの近傍で、液滴密度のゆらぎが発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:42:19 GMT)
Open-Path Detection of Organic Vapors via Quantum Infrared Spectroscopy [0.0] まず, 環境空気中の複数の干渉有機ガスの開路検出にこのような分光計を用いた。
アセトン,メタノールおよびエタノール蒸気の混合物の正確な同定を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:26:51 GMT)
On the Efficiency of Convolutional Neural Networks [0.0] コブネットが使用する膨大な計算と相まって、ディープラーニングの研究者も効率性に興味を持つようになった。
単一カーネルにおける残差ブロックのすべての層を実装するために,ブロック融合アルゴリズムを考案した。
ブロック融合カーネルを用いたConvFirstモデルでは,演算の複雑さが小さく,計算効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:56:36 GMT)
On Image Registration and Subpixel Estimation [0.0] 我々は,測定と量子化に関する質問に動機づけられた,基本的で理想的な一次元画像登録問題を考える。
この設定において、サブインターバル/サブピクセルの推論が可能である範囲は、関心の関数に関連する複雑性の種類に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:53:03 GMT)
Non-invertible and higher-form symmetries in 2+1d lattice gauge theories [0.0] 我々はイジングモデルに結合した標準2+1d格子$mathbbZ$ゲージ理論の正確な一般化対称性を探求する。
1つのモデルは(非正則でない)非可逆対称性を持ち、2つの異なる非可逆対称性保護位相を同定する。
これら2つのモデルにおける対称性と異常は、ケネディ・タサキ変換の2+1d版であるゲージングによってどのように関係するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:00:00 GMT)
Non-autoregressive real-time Accent Conversion model with voice cloning [0.0] 我々は音声クローンを用いたリアルタイムアクセント変換のための非自己回帰モデルを開発した。
このモデルは入力L2音声に基づいて最小レイテンシでネイティブなL1音声を生成する。
このモデルは、話者の声の音色、性別、アクセントをリアルタイムで保存し、クローンし、変更することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:07:26 GMT)
Multiple Realizability and the Rise of Deep Learning [0.0] 本稿では,多重実現可能性論における深層学習モデルの有効性について考察する。
これは、ディープニューラルネットワークが認知に関する仮説を定式化し、評価する上で重要な役割を担っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:36:49 GMT)
Multiphoton Quantum Imaging using Natural Light [0.0] 我々は、自然光の利用に依存する量子イメージング手法を開発した。
検出した熱光子の量子特性を抽出し、信号-雑音比を改良した量子画像を生成する。
驚くべきことに、この測定方式は、光場の真空ゆらぎから画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:43:32 GMT)
Multi-parameter estimation of the state of two interfering photonic qubits [0.0] 同時推定のための偏光分解測定に基づく2光子干渉法を実証した。
本手法の有効性と精度は, 限られたサンプリング値を用いても検証可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:38:28 GMT)
Learning tensor trains from noisy functions with application to quantum simulation [0.0] 本稿では,TTの初期推定から始まり,非線形最小二乗を用いて最適化する手法を提案する。
我々は、擬似想像時間進化に基づく量子シミュレーションにおいて、この最適化された相関関数のTTを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:36:53 GMT)
Learning t-doped stabilizer states [0.0] 本稿では,有限個の$t$ of$T$-gateをドープしたクリフォード回路を用いて,計算基底状態から得られる学習状態を対象とした学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、パウリ観測可能量の観点から、$t$ドープ安定化状態の正確なトモグラフィ記述を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:50:58 GMT)
LLMs in Web Development: Evaluating LLM-Generated PHP Code Unveiling Vulnerabilities and Limitations [0.0] 本研究では,大規模言語モデルが生成するWebアプリケーションのセキュリティを評価し,2500 GPT-4生成PHP Webサイトを分析した。
本研究は,GPT-4 生成 PHP コード中の Insecure File Upload,sql Injection, Stored XSS, Reflected XSS の同定に重点を置いている。
BurpのScanによると、サイトの11.56%は、すぐに妥協できる。静的スキャンの結果が加わった26%には、Webインタラクションを通じて悪用できる少なくとも1つの脆弱性があった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:10:39 GMT)
Integrability as an attractor of adiabatic flows [0.0] 2つの独立結合によってパラメータ化されるスピン鎖の2つの一般的なモデルを考える。
1つは、積分可能性の破れが大域的であり、もう1つは、積分可能性の破れは境界においてのみ破れることである。
これらの地域は、自然の河川流域と同様の断熱的な流れの引き付け役として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:28:18 GMT)
Influence of initial states on memory effects: A study of early-time superradiance [0.0] 本研究では,特定のシステムの初期状態に条件付されたマルコフ的でない量子プロセスのメモリ効果を定量化する手法を提案する。
本研究では,非超放射能初期状態から超放射能初期状態への移行には常に記憶効果の増強が伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:25:02 GMT)
Image Based Character Recognition, Documentation System To Decode Inscription From Temple [0.0] このプロジェクトは、ブリハデシュワラー神殿の壁に発見された10世紀のタミル語碑文に適用された光学的文字認識OCR法の訓練と分析を行っている。
選択されたOCRには、生データを前処理するために現代的なICR技術を使用した広く使われているOCRエンジンであるTesseractと、我々のモデルを微調整するためのボックス編集ソフトウェアが含まれる。
テッセラクトによる分析は、古代タミル文字のニュアンスを正確に解読する効果を評価することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:20:35 GMT)
How to Mitigate the Dependencies of ChatGPT-4o in Engineering Education [0.0] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急速な進化は、現代の教育と学習に大きな影響を与えている。
われわれはChatGPT-4oで表されるLMMへの依存を減らすための戦略をカリキュラム内で開発してきた。
予備的な結果は,学生のエンゲージメントと理解を効果的に向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 19:37:36 GMT)
How Reliable AI Chatbots are for Disease Prediction from Patient Complaints? [0.0] 本研究は,AIチャットボット,特にGPT 4.0,Claude 3 Opus,Gemini Ultra 1.0の信頼性を,救急部門における患者の苦情から疾患を予測するために検討した。
結果は、GPT 4.0は数ショットデータの増加で高い精度を達成し、Gemini Ultra 1.0は少ないサンプルで良好に動作し、Claude 3 Opusは一貫性のある性能を維持していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:00:13 GMT)
High-throughput assessment of defect-nuclear spin register controllability for quantum memory applications [0.0] 核スピンレジスタに結合した欠陥システムの制御性を評価するための効率的な手法を提案する。
エンタングリングゲート動作の性能を定量化し、レジスタのサイズと不要核スピンの存在を考慮し、達成可能なゲート忠実度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:33:36 GMT)
High-Field Microscale NMR Spectroscopy with NV Centers in Dipolarly-Coupled Samples [0.0] ダイヤモンドベースの量子センサーは、マイクロスケールでの高分解能NMR分光を可能にした。
本稿では,高磁場下での双極子結合試料中の核スピンの走査を可能にするプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:14:16 GMT)
GotFunding: A grant recommendation system based on scientific articles [0.0] NIH認可記録に基づくレコメンデーションシステムである textscGotFunding (Grant recOmmendaTion based on past FUNDING) を提示する。
以上の結果から,1)出版と助成金の年差,2)出版に提供された情報量,3)出版と助成金の関連性を最も重要視していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:45:34 GMT)
Geometric Interpretation of a nonlinear extension of Quantum Mechanics [0.0] 非線形項は重力効果を引き起こすと考えられる。
波動関数の2つの成分は、時空の2つの異なる領域におけるハミルトニアン H によって記述された系を表すことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:56:44 GMT)
Genuine $k$-partite correlations and entanglement in the ground state of the Dicke model for interacting qubits [0.0] 我々はDickeモデルのGenuine Multipartite correlations (GMC) と相互作用する量子ビットを用いて相関を定量化する。
我々はQFI(Quantum Fisher Information)を用いて、真のマルチパーティ・エンタングルメントを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 16:38:20 GMT)
Gamification of IT for training in information systems management [0.0] IAEパリエストには、学生のスキル向上を目的とした教育用CTFチームが設置されている。
予備的な結果は、サイバーセキュリティスキルを改善するためのソフトスキルの重要性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:59:55 GMT)
Few-sample Variational Inference of Bayesian Neural Networks with Arbitrary Nonlinearities [0.0] 3つの決定論的サンプルだけで任意の非線形性を通して統計モーメントを伝播する単純かつ効果的な手法を実証する。
そこで本研究では,BNNの出力ノードに物理インフォームド事前情報を注入する非線形アクティベーション関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:58:11 GMT)
Excitation of narrow x-ray transitions in thin-film cavities by focused pulses [0.0] 短焦点X線パルスによる硬X線エネルギーの狭い遷移の励起を計算する手法を開発した。
特に, 薄膜キャビティがパルス伝播に与える影響を半解析アルゴリズムを用いて検討した。
空洞構造に集束したX線パルスが、これまでの理論的研究や衝突ビームを用いた実験でどのように利用されたかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:27:27 GMT)
Exact Synthesis of Multiqutrit Clifford-Cyclotomic Circuits [0.0] 3ntimes 3n$ のユニタリ行列 $U$ はクリフォード・シクロトミックゲートの3k$ 上の$n$-量子回路で表せることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 15:11:36 GMT)
Entanglement transitions in SU(1, 1) quantum dynamics: applications to Bose-Einstein condensates and periodically driven coupled oscillators [0.0] SU(1, 1)構造を持つ非平衡量子系の絡み合い特性について検討する。
量子力学がSU(1, 1)構造を示す実験可能な2つのシステムを考える。
熱領域内の2つの異なる位相は, 絡み合いエントロピーの成長速度によってのみ識別される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:56:57 GMT)
Empirical Sample Complexity of Neural Network Mixed State Reconstruction [0.0] 混合状態に対する異なる量子状態再構成技術の性能を数値的に検討する。
本稿では,分散低減手法を適用して,アルゴリズムの量子リソース要求を体系的に低減する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:04:59 GMT)
Efficient modeling of sub-kilometer surface wind with Gaussian processes and neural networks [0.0] 風は、その空間的および時間的変動が高いため、モデルにとって特に困難な変数である。
本稿では,ガウス過程(GP)とニューラルネットワークを統合し,表面風洞をモデル化する新しい手法を提案する。
本稿では,異なるモデル選択の効果,および近似の度合いについて論じ,ケーススタディにおける結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:07:47 GMT)
EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities [0.0] EconAgentは、マクロ経済シミュレーションのための人間のような特徴を持つ大規模言語モデルを用いたエージェントである。
まず,エージェントの判断による市場動態を取り入れたシミュレーション環境を構築する。
認識モジュールを通して、異なる意思決定機構を持つ異種エージェントを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 02:49:28 GMT)
Discrete orthogonality relations for multi-indexed Laguerre and Jacobi polynomials [0.0] マルチインデックスのLaguerre と Jacobis も持つことを示す。
また,Hermite,Laguerre,Jacobisに基づくKrein-Adlersも保有していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:12:41 GMT)
Deep learning approaches to indoor wireless channel estimation for low-power communication [0.0] 本稿では,LP-IoT通信における高精度チャネル推定にRSSIを利用する,FCNNを用いた2つの低電力チャネル推定モデルを提案する。
我々のモデルAは平均二乗誤差(MSE)の99.02%の顕著な減少を示し、モデルBは現在の研究で設定されたベンチマークと比較して90.03%のMSEの減少を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 00:36:34 GMT)
Deep Blur Multi-Model (DeepBlurMM) - a strategy to mitigate the impact of image blur on deep learning model performance in histopathology image analysis [0.0] スライド画像全体の非シャープ領域を含む画質は、モデルパフォーマンスに影響を及ぼす。
本研究では,非シャープ画像領域の負の影響を軽減するためのマルチモデル手法を提案する。
DeepBlurMMはいくつかの条件下で予測性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:55:25 GMT)
Decision Machines: An Extension of Decision Trees [0.0] 決定木に対する二分テストに対する予測の依存を明示的に定式化する。
入力サンプルをルートから出口ノードに誘導する手順を構築する。
そして、決定木とエラー訂正出力コードとの接続を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 08:01:53 GMT)
Dataset Mention Extraction in Scientific Articles Using Bi-LSTM-CRF Model [0.0] データレポジトリや資金調達機関による最近の取り組みにもかかわらず、データセットの引用は一般的でも標準的でもないことが示されています。
この問題の潜在的な解決策は、科学論文からデータセットの言及を自動的に抽出することである。
本研究では,Bi-LSTM-CRFアーキテクチャに基づくニューラルネットワークを用いて,そのような抽出を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:12:37 GMT)
DOLLmC: DevOps for Large Language model Customization [0.0] 本研究の目的は、LLMカスタマイズのためのスケーラブルで効率的なフレームワークを確立することである。
我々は,LLMの継続的学習,シームレスな展開,厳密なバージョン管理を向上する堅牢なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:50:12 GMT)
Cross-cap defects and fault-tolerant logical gates in the surface code and the honeycomb Floquet code [0.0] 非配向幾何学は、創発対称性がコード空間に作用する新しい方法を提供する。
ハニカム・フロケ符号の力学は、$mathbbZ$ゲージ理論の凝縮作用素によって正確に記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 22:46:10 GMT)
Correlated frequency noise in a multimode acoustic resonator [0.0] 本研究では, 表面波(SAW)共振器の周波数変動について検討した。
2レベルシステム(TLS)の欠陥は、デチューニングの増加に伴って減少する大きな相関関係を示す。
TLSによるノイズに加えて、遅い反相関ダイナミクスを持つ強い異常周波数変動を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:43:14 GMT)
Conditions for enhancement of chemical reactions in gas phase inside a dark cavity [0.0] 暗空洞による反応速度の増大は非対称反応であることを示す。
また,メタン中の水素交換の対称反応に対する暗空洞効果は無視可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 11:26:44 GMT)
Comparative Analysis of Different Efficient Fine Tuning Methods of Large Language Models (LLMs) in Low-Resource Setting [0.0] 我々は、大規模言語モデル(LLM)の様々な微調整戦略の理解を深めようとしている。
我々は,2つのデータセット(COLAとMNLI)で事前学習したモデルに対して,バニラファインチューニングやPBFT(Pattern-Based Fine-Tuning)のような最先端の手法を比較した。
以上の結果から,バニラFTやPBFTに匹敵する領域外一般化が期待できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 20:08:52 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） (Tue, 21 May 2024 11:24:57 GMT)
Coherence spectroscopy by the Nth power of the measured signal in an interferometer overcoming the diffraction limit [0.0] コヒーレンス分光法は、科学と工学の様々な応用のために、過去数十年にわたって集中的に研究されてきた。
ここでは、N-スリット干渉計における測定信号のKthパワーを、元のシステムの分解能限界を克服するコヒーレンス分光の強化のために研究する。
強度のKthパワーはN-スリット干渉計の分解能限界を破り、外殻分光計や波長計が一次受益者となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:04:52 GMT)
Circuit QED theory of direct and dual Shapiro steps with finite-size transmission line resonators [0.0] 有限サイズの伝送線路共振器に結合したジョセフソン接合部の直接及び二重シャピロステップの発生について検討する。
双対の場合、(近似的な)電荷相双対性は仮定せず、ジョセフソン接合に対する完全なマルチバンド力学を含む。
両ステップがこれらの揺らぎに非常に敏感であることを示し、ジャンクションと伝送路の重要な物理パラメータを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:06:06 GMT)
Characterization of errors in a CNOT between surface code patches [0.0] 格子サージェリーを用いた2つのコードパッチ間のCNOT動作について検討する。
格子サージェリーベースのCNOTの2ビット論理的誤りチャネルを完全特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:36:48 GMT)
Blockchain-based AI Methods for Managing Industrial IoT: Recent Developments, Integration Challenges and Opportunities [0.0] 著者は、スマートIIoTにおいて、BCによるAIアプローチに関する包括的な調査を提示する。
AI、BC、スマートIoTアプリケーションに関する最先端の概要に注目します。
セキュリティ、安定性、スケーラビリティ、機密性など、さまざまな問題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 07:34:49 GMT)
Blind Separation of Vibration Sources using Deep Learning and Deconvolution [0.0] 提案手法は振動源のブラインド分離を容易にする。
本研究は, 安定動作条件下での振動が記録されることを前提として, 局部および分散軸受断層の両方を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:24:05 GMT)
Blind Evaluation Framework for Fully Homomorphic Encryption and Privacy-Preserving Machine Learning [0.0] Blind Evaluation Framework (BEF) は暗号的にセキュアなプログラミングフレームワークである。
インタラクティブ・ラウンド・オブ・デクリプション・アンド・アセスメント(IRDE)を使わずに、盲目で、正しい、プログラミングロジックの実行を可能にする。
これは、解読ラウンドなしでFHEで機械学習モデルのトレーニングと推論を可能にする最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:40:37 GMT)
Amplifying Academic Research through YouTube: Engagement Metrics as Predictors of Citation Impact [0.0] 本研究は、YouTubeのエンゲージメント指標とビデオ記述中の引用された出版物の学術的影響の相互作用を考察する。
Altmetric.comとYouTubeのAPIからのデータを分析することで、YouTubeのビデオ機能が引用の影響にどのように関係しているかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 12:43:37 GMT)
Address-Specific Sustainable Accommodation Choice Through Real-World Data Integration [0.0] 我々はEcoGradeと呼ばれるデータ駆動のアドレス固有メトリックを開発した。
グローバルな宿泊市場のための意思決定支援システムにメトリクスがどのように組み込まれているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 17:05:02 GMT)
Active Quantum Distillation [0.0] 量子蒸留は、コヒーレント系力学によってサブシステムのフォン・ノイマンエントロピーを減少させる現代の技術である。
本稿では,バンバンをテーマとした量子蒸留プロトコルを提案し,システムのコヒーレントなダイナミクスを積極的に制御する。
我々のプロトコルは、全二部類状態よりも低い1つのサブシステムのエントロピーを減少させ、ボソンの数を増やしたり、サブシステム内のボソンを蒸留するだけに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:53:13 GMT)
AI in Manufacturing: Market Analysis and Opportunities [0.0] 製造業における人工知能(AI)の変革的影響について検討する。
本稿は、ドイツの製造業者によるAI導入率に関する洞察に富んだデータを提示する。
この結果は、2020年の6%から2023年の13.3%まで、ドイツの企業の間でAIの採用が著しく増加したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 09:26:52 GMT)
A finite-sample generalization bound for stable LPV systems [0.0] 安定な連続時間線形パラメータ可変(LPV)システムに対するPACバウンダリを導出する。
我々の境界は、選択されたLPV系のH2ノルムに依存するが、信号が考慮される時間間隔に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 04:49:55 GMT)
A Privacy-Preserving DAO Model Using NFT Authentication for the Punishment not Reward Blockchain Architecture [0.0] 本稿では,NFTを利用した新しい分散型自律組織(DAO)モデルを提案する。
このモデルは、プライバシ、セキュリティ、金銭的報酬よりも抑止性を優先することにより、既存のブロックチェーンインセンティブ構造における重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 18:53:15 GMT)
A Generative Model for Accelerated Inverse Modelling Using a Novel Embedding for Continuous Variables [0.0] 材料科学において、望ましい性質を持つ急速プロトタイピングの課題は、しばしば適切な微細構造を見つけるために広範な実験を必要とする。
生成機械学習モデルを使用することは、計算コストの低減にも有効である。
これは、例えば、モデルへの条件付け入力として連続的なプロパティ変数を必要とするため、新しい課題が伴う。
本稿では,既存手法の欠点を考察し,浮動小数点数のバイナリ表現に基づく生成モデルの新たな埋め込み戦略と比較する。
これにより正規化の必要性を排除し、情報を保存し、生成モデルを条件付けするための汎用的な埋め込み空間を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 14:01:23 GMT)