Curriculum Direct Preference Optimization for Diffusion and Consistency Models [110.1] テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションのためのカリキュラム学習に基づくDPOの新しい拡張版を提案する。
我々のアプローチであるCurriculum DPOは、3つのベンチマークにおける最先端の微調整手法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:36:48 GMT)
xRAG: Extreme Context Compression for Retrieval-augmented Generation with One Token [108.7] xRAGは、検索拡張生成に適した、革新的なコンテキスト圧縮手法である。
xRAGは、言語モデル表現空間に文書の埋め込みをシームレスに統合する。
実験の結果、xRAGは6つの知識集約タスクで平均10%以上の改善を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:15:17 GMT)
Unsupervised Pre-training with Language-Vision Prompts for Low-Data Instance Segmentation [105.2] 低データ体制における教師なし事前学習のための新しい手法を提案する。
最近成功したプロンプト技術に触発されて,言語ビジョンプロンプトを用いた教師なし事前学習法を導入した。
提案手法は,低データ方式のCNNモデルよりも高速に収束し,性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:48:43 GMT)
Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers [104.6] マスク型ユニバーサル時系列予測変換器(モイライ)について述べる。
Moiraiは、新たに導入された大規模オープンタイムシリーズアーカイブ(LOTSA)で訓練されており、9つのドメインで27億以上の観測が行われた。
Moiraiは、フルショットモデルと比較してゼロショットの予測器として、競争力や優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:49:59 GMT)
Probing for the Usage of Grammatical Number [103.8] 私たちは、モデルが実際に使用しているエンコーディングを見つけようと試み、使用量ベースの探索設定を導入しました。
BERTの文法的数値のエンコード方法と,このエンコーディングを用いて数値合意課題を解決する方法に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:04:47 GMT)
InstaDrag: Lightning Fast and Accurate Drag-based Image Editing Emerging from Videos [101.6] InstaDragは、1秒で高速なドラッグベースの画像編集を可能にする高速なアプローチである。
従来の方法とは異なり、条件生成タスクとしてドラッグベースの編集を再定義する。
提案手法は, 精度と整合性の観点から, 従来手法よりも大幅に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:14:00 GMT)
FlexEControl: Flexible and Efficient Multimodal Control for Text-to-Image Generation [99.5] 制御可能なテキスト画像拡散モデル(T2I)は、テキストプロンプトとエッジマップのような他のモダリティのセマンティック入力の両方に条件付き画像を生成する。
制御可能なT2I生成のためのフレキシブルで効率的なFlexEControlを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:45:13 GMT)
Towards Certification of Uncertainty Calibration under Adversarial Attacks [96.5] 攻撃はキャリブレーションを著しく損なう可能性を示し, 対向的摂動下でのキャリブレーションにおける最悪のキャリブレーション境界として認定キャリブレーションを提案する。
我々は,新しいキャリブレーション攻撃を提案し,テクスタディバーショナルキャリブレーショントレーニングによりモデルキャリブレーションを改善する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:52:09 GMT)
Phenomenal Yet Puzzling: Testing Inductive Reasoning Capabilities of Language Models with Hypothesis Refinement [92.6] 言語モデル(LM)は、しばしば帰納的推論に不足する。
我々は,反復的仮説修正を通じて,LMの帰納的推論能力を体系的に研究する。
本研究は, LMの誘導的推論過程と人間とのいくつかの相違点を明らかにし, 誘導的推論タスクにおけるLMの使用の可能性と限界に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:35:15 GMT)
Dense Connector for MLLMs [89.5] Dense Connector - 既存のMLLMを大幅に強化するプラグイン・アンド・プレイ型ヴィジュアル言語コネクタ。
画像のみを訓練したわれわれのモデルは、ビデオ理解でも際立ったゼロショットの能力を誇示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:25:03 GMT)
Tailoring Self-Rationalizers with Multi-Reward Distillation [89.0] 大規模言語モデル(LM)は、質問応答を支援する自由テキスト論理を生成することができる。
そこで本研究では,下流タスク性能を改善するための理性理論を,小規模のLMで生成する。
提案手法であるMaRioは,マルチリワード条件付き自己有理化アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:01:10 GMT)
How to Trace Latent Generative Model Generated Images without Artificial Watermark? [88.0] 潜在生成モデルによって生成された画像に関する潜在的な誤用に関する懸念が持ち上がっている。
検査されたモデルの生成された画像をトレースするために,レイトタントトラッカーと呼ばれる潜時反転に基づく手法を提案する。
提案手法は,検査したモデルと他の画像から生成された画像とを高精度かつ効率的に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:33:47 GMT)
Adaptive Fuzzy C-Means with Graph Embedding [84.5] ファジィクラスタリングアルゴリズムは、大まかに2つの主要なグループに分類できる: ファジィC平均法(FCM)と混合モデルに基づく方法。
本稿では,FCMを用いたクラスタリングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:15:50 GMT)
Uncovering Hidden Connections: Iterative Search and Reasoning for Video-grounded Dialog [83.6] ビデオグラウンドダイアログは、正確な応答生成のために、ダイアログ履歴とビデオコンテンツの両方を深く理解する必要がある。
本稿では,テキストエンコーダ,ビジュアルエンコーダ,ジェネレータで構成される反復探索・推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:58:12 GMT)
Learning Visuotactile Skills with Two Multifingered Hands [81.0] マルチフィンガーハンドとバイソタクティブルデータを用いたバイマニアルシステムを用いて,人間の実演からの学習を探索する。
以上の結果から,バイスオタクティブルデータからの両指多指操作における有望な進歩が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:44:28 GMT)
Network Alignment with Transferable Graph Autoencoders [79.9] 本稿では,強力で堅牢なノード埋め込みを抽出するグラフオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
生成した埋め込みがグラフの固有値と固有ベクトルと結びついていることを証明する。
提案フレームワークは転送学習とデータ拡張を利用して,大規模なネットワークアライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:14:39 GMT)
Enhancing lattice kinetic schemes for fluid dynamics with Lattice-Equivariant Neural Networks [79.2] 我々はLattice-Equivariant Neural Networks (LENNs)と呼ばれる新しい同変ニューラルネットワークのクラスを提案する。
我々の手法は、ニューラルネットワークに基づく代理モデルLattice Boltzmann衝突作用素の学習を目的とした、最近導入されたフレームワーク内で開発されている。
本研究は,実世界のシミュレーションにおける機械学習強化Lattice Boltzmann CFDの実用化に向けて展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:23:15 GMT)
Sigmoid Gating is More Sample Efficient than Softmax Gating in Mixture of Experts [78.4] 我々は,シグモイドゲーティング関数が,専門家推定の統計的タスクに対して,ソフトマックスゲーティングよりも高いサンプリング効率を有することを示す。
我々は,シグモイドゲーティング関数が,専門家推定と同じ誤差を達成するために,ソフトマックスよりも小さいサンプルサイズを必要とすることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:12:34 GMT)
Towards Comprehensive and Efficient Post Safety Alignment of Large Language Models via Safety Patching [77.4] textscSafePatchingは包括的で効率的なPSAのための新しいフレームワークである。
textscSafePatchingはベースラインメソッドよりも包括的で効率的なPSAを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:51:07 GMT)
DETAIL: Task DEmonsTration Attribution for Interpretable In-context Learning [75.7] インコンテキスト学習(ICL)により、トランスフォーマーベースの言語モデルでは、パラメータを更新することなく、いくつかの"タスクデモ"で特定のタスクを学習することができる。
ICLの特徴に対処する影響関数に基づく帰属手法DETAILを提案する。
ホワイトボックスモデルで得られた属性スコアがブラックボックスモデルに転送可能であることを示すことにより、モデル性能を向上させる上で、DETAILの広範な適用性を実験的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:52:52 GMT)
Disperse-Then-Merge: Pushing the Limits of Instruction Tuning via Alignment Tax Reduction [75.3] 大規模言語モデル(LLM)は、スーパービジョンされた微調整プロセスの後半で劣化する傾向にある。
この問題に対処するための単純な分散結合フレームワークを導入する。
我々のフレームワークは、一連の標準知識と推論ベンチマークに基づいて、データキュレーションや正規化の訓練など、様々な高度な手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:18:19 GMT)
ReFT: Representation Finetuning for Language Models [74.5] 我々はRepresentation Finetuning(ReFT)手法のファミリーを開発する。
ReFTはフリーズベースモデルで動作し、隠れた表現に対するタスク固有の介入を学ぶ。
我々は,8つの常識推論タスク,4つの算術推論タスク,命令チューニング,GLUEについてLoReFTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:52:31 GMT)
A Novel Cartography-Based Curriculum Learning Method Applied on RoNLI: The First Romanian Natural Language Inference Corpus [71.8] 自然言語推論は自然言語理解のプロキシである。
ルーマニア語のNLIコーパスは公開されていない。
58Kの訓練文対からなるルーマニア初のNLIコーパス(RoNLI)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:14:51 GMT)
Ant Colony Sampling with GFlowNets for Combinatorial Optimization [68.8] 本稿では、最適化(CO)のためのニューラルネットワークによる確率的探索アルゴリズムであるGFACS(Generative Flow Ant Colony Sampler)を紹介する。
GFACSは生成フローネットワーク(GFlowNets)と、確率的探索アルゴリズムであるアリコロニー最適化(ACO)を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:18:43 GMT)
Creating a Digital Twin of Spinal Surgery: A Proof of Concept [68.4] 手術デジタル化は、現実世界の手術の仮想レプリカを作成するプロセスである。
脊椎外科手術に応用した手術デジタル化のための概念実証(PoC)を提案する。
5台のRGB-Dカメラを外科医の動的3D再構成に、ハイエンドカメラを解剖学の3D再構成に、赤外線ステレオカメラを手術器具追跡に、レーザースキャナーを手術室の3D再構成とデータ融合に使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:34:20 GMT)
Large Language Models are Good Spontaneous Multilingual Learners: Is the Multilingual Annotated Data Necessary? [67.9] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な言語機能を示している。
既存のLLMのほとんどは英語中心であり、様々な言語で非常に不安定で不均衡な性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:46:19 GMT)
ReVideo: Remake a Video with Motion and Content Control [67.6] 本稿では,コンテンツと動画の両方の仕様により,特定の領域における正確な映像編集を可能にするビデオリメイク(VideoRe)を提案する。
VideoReは、コンテンツとモーションコントロールの結合とトレーニングの不均衡を含む新しいタスクに対処する。
また,本手法は,特定のトレーニングを変更することなく,その柔軟性と堅牢性を示すことなく,これらのアプリケーションをマルチエリア編集にシームレスに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:46:08 GMT)
Attention as an RNN [66.5] 我々は,そのテキストマンディ・ツー・ワンのRNN出力を効率的に計算できる特別なリカレントニューラルネットワーク(RNN)として注目されることを示す。
本稿では,並列プレフィックススキャンアルゴリズムを用いて,注目のテキストマンディ・ツー・マニーRNN出力を効率よく計算する手法を提案する。
Aarensは、一般的な4つのシーケンシャルな問題設定に散らばる38ドルのデータセットで、Transformersに匹敵するパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:45:01 GMT)
Robust Disaster Assessment from Aerial Imagery Using Text-to-Image Synthetic Data [66.5] 航空画像からの損傷評価のタスクのための大規模合成監視を作成する際に,新たなテキスト・画像生成モデルを活用する。
低リソース領域から何千ものポストディスアスター画像を生成するために、効率的でスケーラブルなパイプラインを構築しています。
我々は,xBDおよびSKAI画像のクロスジオグラフィー領域転送設定におけるフレームワークの強度を,単一ソースとマルチソースの両方で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:07:05 GMT)
OneBit: Towards Extremely Low-bit Large Language Models [66.3] 本稿では, LLMの重量行列を1ビットに大胆に定量化し, LLMの極低ビット幅展開への道を開く。
実験によると、OneBitは(LLaMAモデルの非量子化性能の少なくとも81%)優れたパフォーマンスを、堅牢なトレーニングプロセスで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:55:10 GMT)
A Study of Posterior Stability for Time-Series Latent Diffusion [66.0] まず, 後方崩壊はVOEへの潜伏拡散を減少させ, 表現力の低下を招いた。
拡散モデルからサンプリングした潜伏変数が生成過程の制御を失うことを示す。
また, 後方崩壊の原因を解析し, この問題に対処し, より表現力のある事前分布をサポートする新しい枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:54:12 GMT)
ComboStoc: Combinatorial Stochasticity for Diffusion Generative Models [65.8] 拡散生成モデルの既存のトレーニングスキームにより,次元と属性の組み合わせによって区切られた空間が十分に標本化されていないことを示す。
構造を完全に活用するプロセスを構築し,ComboStocという名前でこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:23:10 GMT)
Meanings and Feelings of Large Language Models: Observability of Latent States in Generative AI [65.0] アメリカ心理学会(APA)によると、現在のLarge Language Models(LLM)は「フィーリング」ができない。
我々の分析は、モデルがユーザに見えない非自明な計算を実行できるようにする可能性のある設計に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:18:58 GMT)
MinPrompt: Graph-based Minimal Prompt Data Augmentation for Few-shot Question Answering [64.7] オープンドメイン質問応答のための最小限のデータ拡張フレームワークMinPromptを提案する。
我々は、生テキストをグラフ構造に変換し、異なる事実文間の接続を構築する。
次に、グラフアルゴリズムを適用して、原文のほとんどの情報をカバーするのに必要な最小限の文の集合を識別する。
同定された文サブセットに基づいてQAペアを生成し、選択した文に基づいてモデルをトレーニングし、最終モデルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:43:44 GMT)
Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI [64.6] 本稿では,人工知能(AGI)モデルとその前駆体の性能と動作を分類する枠組みを提案する。
このフレームワークは、AGIのパフォーマンス、一般性、自律性のレベルを導入し、モデルを比較し、リスクを評価し、AGIへの道筋に沿って進捗を測定する共通の言語を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:14:49 GMT)
Who Evaluates the Evaluations? Objectively Scoring Text-to-Image Prompt Coherence Metrics with T2IScoreScore (TS2) [62.4] T2IScoreScore (TS2) はプロンプトとセットの誤画像を含む意味的誤りグラフのキュレートされた集合である。
これにより、与えられた迅速な忠実度測定値が、客観的な誤差数に対して正しく画像を順序付けできるかどうかを厳格に判断することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:19:27 GMT)
CustomVideo: Customizing Text-to-Video Generation with Multiple Subjects [61.3] テキスト・ビデオ・ジェネレーションのパーソナライズへの現在のアプローチは、複数の課題に対処することに悩まされている。
複数の被験者の指導でアイデンティティ保存ビデオを生成する新しいフレームワークであるCustomVideoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:40:22 GMT)
CogCoM: Train Large Vision-Language Models Diving into Details through Chain of Manipulations [61.2] カオス・オブ・マニピュレーション(Chain of Manipulations)は、視覚言語モデル(Vision-Language Models)が、エビデンスを段階的に解決するメカニズムである。
トレーニング後、モデルは外部ツールを介さずに、本質的な操作(グラウンド、ズームインなど)を積極的に行うことで、様々な視覚的問題を解決することができる。
トレーニングされたモデルである textbfCogCoM は、4つのカテゴリの9つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:10:29 GMT)
GMMFormer v2: An Uncertainty-aware Framework for Partially Relevant Video Retrieval [60.7] 本稿では,PRVRのための不確実性認識フレームワークであるGMMFormer v2を提案する。
クリップモデリングでは,新しい時間的統合モジュールを用いた強力なベースラインGMMFormerを改良する。
そこで本研究では,テキスト・クリップの微調整に最適なマッチング損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:55:31 GMT)
Generative Powers of Ten [60.7] 本稿では,複数の画像スケールにまたがる一貫したコンテンツを生成するために,テキスト・ツー・イメージ・モデルを用いる手法を提案する。
マルチスケール拡散サンプリングを共同で行うことで実現した。
本手法は従来の超解像法よりも深いズームレベルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:23:00 GMT)
Holmes: Benchmark the Linguistic Competence of Language Models [59.6] ホームズは言語モデル(LM)の言語能力を評価するためのベンチマークである
我々は250以上の探索的研究をレビューし、構文、形態、意味論、推論、談話現象を評価するために200以上のデータセットを特徴付ける。
我々は,ハイロードを高精度に維持しつつ,高負荷の低減を図ったHolmesの合理化バージョンであるFlashHolmesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:36:49 GMT)
CIVICS: Building a Dataset for Examining Culturally-Informed Values in Large Language Models [59.2] 大規模言語モデル(LLM)の社会的・文化的変動を評価するためのデータセット「CIVICS:文化インフォームド・バリュース・インクルーシブ・コーパス・フォー・ソシエティ・インパクト」
我々は、LGBTQIの権利、社会福祉、移民、障害権利、代理など、特定の社会的に敏感なトピックに対処する、手作りの多言語プロンプトのデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:19:10 GMT)
Evaluating Generative Ad Hoc Information Retrieval [58.8] 生成検索システムは、しばしばクエリに対する応答として、接地された生成されたテキストを直接返す。
このような生成的アドホック検索を適切に評価するには,テキスト応答の有用性の定量化が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:33:56 GMT)
Text Prompting for Multi-Concept Video Customization by Autoregressive Generation [58.4] 本稿では,事前訓練されたテキスト・ツー・ビデオ(T2V)モデルのマルチコンセプト・カスタマイズ手法を提案する。
我々は様々な概念とそれに対応する相互作用を連続的に自己回帰的に生成する。
人間の評価に加えて,ビデオCLIPとDINOスコアを用いて定量的に評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:35:00 GMT)
Vision Transformer with Sparse Scan Prior [57.4] 人間の眼のスパース走査機構に触発され,textbfScan textbfSelf-textbfAttention 機構を提案する。
このメカニズムはトークンごとに一連のAnchor of Interestをプリ定義し、局所的な注意を使ってこれらのアンカー周辺の空間情報を効率的にモデル化する。
rmS3rmA$で構築すると、 textbfSparse textbfScan textbfVisionを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:34:36 GMT)
Semantic Equitable Clustering: A Simple, Fast and Effective Strategy for Vision Transformer [57.4] textbfSemantic textbfEquitable textbfClustering (SEC) という,高速かつバランスの取れたクラスタリング手法を導入する。
SECは、グローバルなセマンティックな関連性に基づいてトークンを効率的かつ直接的な方法でクラスタ化する。
我々は、textbf27Mパラメータと textbf4.4G FLOPs のみを用いて、印象的な textbf84.2% 画像分類精度が得られる多用途視覚バックボーン SecViT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:49:00 GMT)
Exploring the Linear Subspace Hypothesis in Gender Bias Mitigation [57.3] Bolukbasi et al. は、単語表現のための最初の性別バイアス緩和手法の1つである。
我々はそれらの手法を、カーネル化された非線形バージョンに一般化する。
我々は、バイアス部分空間が実際に線型であるかどうかを経験的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:51:24 GMT)
Why Not Transform Chat Large Language Models to Non-English? [57.2] 非英語データの不足は、非英語大言語モデル(LLM)の開発を制限する
TransLLMは、転送問題を変換チェーン・オブ・シント(translation chain of-of- Thought)でいくつかの一般的なサブタスクに分割する。
本手法は,シングルターンデータのみを用いて,マルチターンベンチマークMT-benchにおいて,強いベースラインとChatGPTより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:53:25 GMT)
Prompt Mixing in Diffusion Models using the Black Scholes Algorithm [57.0] 本稿では,複数のテキストプロンプトの交わりで画像を生成することを目的とした,プロンプトミキシングのための新しいアプローチを提案する。
我々は、金融の価格設定に、拡散モデルとブラック・スコイルズ・モデルとの接続を利用する。
我々のプロンプトミキシングアルゴリズムはデータ効率が良いので、追加のトレーニングは必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:25:57 GMT)
Distributional Reduction: Unifying Dimensionality Reduction and Clustering with Gromov-Wasserstein [56.6] 教師なし学習は、潜在的に大きな高次元データセットの基盤構造を捉えることを目的としている。
本研究では、最適輸送のレンズの下でこれらのアプローチを再検討し、Gromov-Wasserstein問題と関係を示す。
これにより、分散還元と呼ばれる新しい一般的なフレームワークが公開され、DRとクラスタリングを特別なケースとして回復し、単一の最適化問題内でそれらに共同で対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:34:07 GMT)
DoGaussian: Distributed-Oriented Gaussian Splatting for Large-Scale 3D Reconstruction Via Gaussian Consensus [56.5] DoGaussianは3DGSを分散的に訓練する方法である。
大規模シーンで評価すると,3DGSのトレーニングを6回以上高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:17:58 GMT)
Rethinking and Accelerating Graph Condensation: A Training-Free Approach with Class Partition [56.3] グラフ凝縮(Graph condensation)は、大きなグラフを小さいが情報的な凝縮グラフに置き換えるための、データ中心のソリューションである。
既存のGCメソッドは複雑な最適化プロセスに悩まされており、過剰な計算資源を必要とする。
我々は、CGC(Class-partitioned Graph Condensation)と呼ばれるトレーニング不要なGCフレームワークを提案する。
CGCはより効率的な凝縮プロセスで最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:57:09 GMT)
Leveraging 2D Information for Long-term Time Series Forecasting with Vanilla Transformers [55.5] 時系列予測は、様々な領域における複雑な力学の理解と予測に不可欠である。
GridTSTは、革新的な多方向性の注意を用いた2つのアプローチの利点を組み合わせたモデルである。
このモデルは、さまざまな現実世界のデータセットに対して、常に最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:41:21 GMT)
Generalizing Weather Forecast to Fine-grained Temporal Scales via Physics-AI Hybrid Modeling [55.1] 本稿では,天気予報をより微細なテンポラルスケールに一般化する物理AIハイブリッドモデル(WeatherGFT)を提案する。
具体的には、小さな時間スケールで物理進化をシミュレートするために、慎重に設計されたPDEカーネルを用いる。
我々は、異なるリードタイムでのモデルの一般化を促進するためのリードタイムアウェアトレーニングフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:21:02 GMT)
Batch Selection and Communication for Active Learning with Edge Labeling [54.6] コミュニケーション拘束型ベイズ能動的知識蒸留(CC-BAKD)
本研究は,コミュニケーション制約型ベイズ能動的知識蒸留(CC-BAKD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:47:03 GMT)
On the Necessity of Collaboration in Online Model Selection with Decentralized Data [53.2] 我々は,100万ドル以上の分散データを用いたオンラインモデル選択について検討し,クライアント間のコラボレーションの必要性について検討する。
i) クライアント上の計算コストが$o(K)$に制限された場合, (ii) クライアント上での計算制約がない場合, (i) 協調は不要であり, (ii) クライアント上での計算コストは$o(K)$に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:07:41 GMT)
ACE : Off-Policy Actor-Critic with Causality-Aware Entropy Regularization [52.6] 因果関係を考慮したエントロピー(entropy)という用語を導入し,効率的な探索を行うための潜在的影響の高いアクションを効果的に識別し,優先順位付けする。
提案アルゴリズムであるACE:Off-policy Actor-critic with Causality-aware Entropy regularizationは,29種類の連続制御タスクに対して,大幅な性能上の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:01:46 GMT)
The Neglected Tails in Vision-Language Models [51.8] 視覚言語モデル(VLM)はゼロショット認識において優れているが,その性能は視覚的概念によって大きく異なる。
ゼロショットVLMの不均衡性能を軽減するために,Retrieval-Augmented Learning (REAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:29:58 GMT)
There is HOPE to Avoid HiPPOs for Long-memory State Space Models [51.7] 線形時間不変(LTI)システムを利用する状態空間モデル(SSM)は、長いシーケンスの学習において有効であることが知られている。
我々は,ハンケル作用素内のパラメータを利用するLTIシステムに対して,HOPEと呼ばれる新しいパラメータ化手法を開発した。
我々のモデルは、LTIシステムの転送関数を一様にサンプリングすることで、これらの革新を効率的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:20:14 GMT)
EgoChoir: Capturing 3D Human-Object Interaction Regions from Egocentric Views [51.5] Egocentric Human-Object Interaction(HOI)を理解することは、人間中心の知覚の基本的な側面であり、AR/VRや組み込みAIといった応用を促進する。
既存の手法は主にHOIの観測を利用して、外心的な視点から相互作用領域を捉えている。
EgoChoirは、オブジェクト構造と、外見と頭部運動に固有の相互作用コンテキストを結びつけて、オブジェクトの余裕を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:03:48 GMT)
UniFL: Improve Stable Diffusion via Unified Feedback Learning [51.2] 提案するUniFLは,フィードバック学習を活用して拡張モデルを包括的に拡張する統合フレームワークである。
UniFLには、視覚的品質を高める知覚的フィードバック学習、美的魅力を改善する分離されたフィードバック学習、推論速度を最適化する敵対的フィードバック学習という3つの重要な要素が組み込まれている。
詳細な実験と広範囲なユーザスタディにより,生成したモデルの品質と高速化の両面において,提案手法の優れた性能が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:52:09 GMT)
Trajectory Volatility for Out-of-Distribution Detection in Mathematical Reasoning [50.8] 数理推論におけるOOD検出にトラジェクトリボラティリティを用いたトラジェクトリベースのTVスコアを提案する。
本手法は, 数学的推論シナリオ下でのGLM上での従来のアルゴリズムよりも優れる。
提案手法は,複数選択質問などの出力空間における高密度特徴を持つアプリケーションに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:22:25 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） (Wed, 22 May 2024 05:54:17 GMT)
Part-based Quantitative Analysis for Heatmaps [49.5] ヒートマップは、深いネットワーク決定を理解するのに役立ち、説明可能なAI(XAI)の一般的なアプローチである。
熱マップ解析は一般的に非常に主観的であり、ドメインの専門家に限られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:24:17 GMT)
FreeCustom: Tuning-Free Customized Image Generation for Multi-Concept Composition [49.2] FreeCustomは、参照概念に基づいたマルチコンセプト構成のカスタマイズされた画像を生成するためのチューニング不要な方法である。
本稿では,MRSA(Multi-Reference Self-attention)機構と重み付きマスク戦略を導入する。
提案手法は,マルチコンセプト構成やシングルコンセプトのカスタマイズの観点から,他のトレーニングベース手法と同等あるいは同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:53:38 GMT)
Operator scars in open systems and their relation to Einstein-Podolsky-Rosen scars in closed bilayer systems [49.2] ゴリニ-コサコフスキー-スダルシャン-リンドブラッド方程式(GKSL)により支配される開多体系について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:22:09 GMT)
Emulating Full Client Participation: A Long-Term Client Selection Strategy for Federated Learning [48.9] 本稿では,クライアントの完全参加によって達成されるパフォーマンスをエミュレートする新しいクライアント選択戦略を提案する。
1ラウンドで、クライアントサブセットとフルクライアントセット間の勾配空間推定誤差を最小化し、クライアントを選択する。
複数ラウンド選択において、類似したデータ分布を持つクライアントが選択される頻度に類似することを保証する、新しい個性制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:27:24 GMT)
Vikhr: The Family of Open-Source Instruction-Tuned Large Language Models for Russian [48.8] Vikhrは、ロシア語のための、最先端のオープンソースインストラクションチューニング LLM である。
ヴィフフルは、適応されたトークン化剤の語彙を特徴とし、全ての重みの訓練と指導の継続を行っている。
Vikhhr は、ロシアのオープンソース LLM の新たな状態を設定するだけでなく、特定のベンチマークでプロプライエタリなクローズドソースモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:58:58 GMT)
Low-Resolution Chest X-ray Classification via Knowledge Distillation and Multi-task Learning [46.8] 胸部X線(CXR)を低分解能で診断する上での課題について検討した。
高分解能CXRイメージングは、結節や不透明など、小さなが重要な異常を識別するために重要である。
本稿では,MLCAK(Multilevel Collaborative Attention Knowledge)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:10:54 GMT)
ABI Approach: Automatic Bias Identification in Decision-Making Under Risk based in an Ontology of Behavioral Economics [46.6] 損失回避のようなバイアスによって引き起こされる損失に対する優先順位を求めるリスクは、課題を引き起こし、深刻なネガティブな結果をもたらす可能性がある。
本研究は,リスクサーチの選好を自動的に識別し,説明することにより,組織意思決定者を支援する新しいソリューションであるABIアプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:53:46 GMT)
Machine Translation Models are Zero-Shot Detectors of Translation Direction [46.4] 平行テキストの翻訳方向を検出することは、機械翻訳訓練や評価に応用できるが、盗作や偽造の主張を解消するといった法医学的応用もある。
本研究では,翻訳文や機械翻訳文でよく知られた単純化効果によって動機付けられた,$p(texttranslation|text Origin)>p(textgenic|texttranslation)$という単純な仮説に基づいて,翻訳方向検出のための教師なしアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:10:39 GMT)
FiDeLiS: Faithful Reasoning in Large Language Model for Knowledge Graph Question Answering [46.4] 外部知識グラフに基づく推論の中間段階を扱うための検索探索対話手法FiDelisを提案する。
我々は、LLMの論理と常識推論を知識検索プロセスに組み込み、より正確なリコール性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:56:53 GMT)
Implicit Diffusion: Efficient Optimization through Stochastic Sampling [46.0] パラメータ化拡散により暗黙的に定義された分布を最適化するアルゴリズムを提案する。
本稿では,これらのプロセスの1次最適化のための一般的なフレームワークについて紹介する。
エネルギーベースモデルのトレーニングや拡散の微調整に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:22:31 GMT)
Automatically Identifying Local and Global Circuits with Linear Computation Graphs [45.8] 我々は、スパースオートエンコーダ(SAE)と、スキップSAEと呼ばれる変種を用いた回路発見パイプラインを導入する。
本手法は各ノードの因果効果を計算するために線形近似を必要としない。
GPT2-Smallの3種類の回路、すなわちブラケット、誘導回路、間接物体識別回路を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:50:04 GMT)
Spectral Adapter: Fine-Tuning in Spectral Space [45.7] 本研究では, 既訓練重量行列のスペクトル情報を微調整手順に組み込むことにより, 現在のPEFT法の強化について検討した。
提案するファインチューニングモデルにより,パラメータ効率とチューニング性能が向上し,マルチアダプタ融合のメリットが期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:36:55 GMT)
How Many Bytes Can You Take Out Of Brain-To-Text Decoding? [45.7] 脳からテキストへのデコーダのための情報に基づく評価指標を提案する。
既存の最先端の連続テキストデコーダを拡張する2つの方法を示す。
アルゴリズムのさらなる改良により、実践的な脳からテキストへのデコーダが実現可能であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:57:04 GMT)
WaterPool: A Watermark Mitigating Trade-offs among Imperceptibility, Efficacy and Robustness [45.3] 本稿では、キー中心方式を用いて、透かしを2つの異なるモジュールに分解することで既存の透かし技術を統一する。
WaterPoolはシンプルだが効果的なキーモジュールで、インセプティビティによって要求される完全なキーサンプリングスペースを保存し、セマンティクスベースの検索を利用してキー復元プロセスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:22:20 GMT)
Sparse Training of Discrete Diffusion Models for Graph Generation [45.1] SparseDiffは、ほとんど全ての大きなグラフがスパースであるという観察に基づく、新しい拡散モデルである。
エッジのサブセットを選択することで、SparseDiffは、ノイズ発生過程とノイズ発生ネットワーク内のスパースグラフ表現を効果的に活用する。
本モデルでは,小規模・大規模両方のデータセットにおいて,複数のメトリクスにわたる最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:55:51 GMT)
Modeling User Fatigue for Sequential Recommendation [45.1] ユーザーは、短い歴史の中で露出したコンテンツに似すぎているレコメンデーションにうんざりしているかもしれない。
より良いユーザエクスペリエンスを実現することの重要性にもかかわらず、ユーザの疲労は、既存のレコメンデーションによって調査されることはめったにありません。
シーケンシャルレコメンデーション(FRec)のための関心学習におけるユーザ疲労のモデル化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:22:53 GMT)
Skills Composition Framework for Reconfigurable Cyber-Physical Production Modules [45.0] 本稿では、スキルベースの再構成可能なサイバー物理生産モジュールにおけるスキルの構成と実行のためのフレームワークを提案する。
分散ビヘイビアツリー(BT)に基づいており、低レベルのデバイス固有のコードとAIベースのタスク指向フレームワークとの良好な統合を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:56:05 GMT)
Joint Optimization of Streaming and Non-Streaming Automatic Speech Recognition with Multi-Decoder and Knowledge Distillation [44.9] マルチデコーダと知識蒸留に基づくストリーミングと非ストリーミングASRの連成最適化を提案する。
評価の結果,ストリーミングASRのCSJでは2.6%-5.3%,ストリーミングASRでは8.3%-9.7%,非ストリーミングASRでは8.3%-9.7%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:17:30 GMT)
Addressing the Elephant in the Room: Robust Animal Re-Identification with Unsupervised Part-Based Feature Alignment [44.9] 動物型Re-IDは野生生物の保護に不可欠だが、人間型Re-IDと比較すると独特な課題に直面している。
本研究では,学習段階と評価段階の背景を体系的に除去する手法を提案することにより,背景バイアスに対処する。
本手法は,ATRW,YakReID-103,ELPephantsの3種の動物Re-IDデータセットにおいて優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:08:06 GMT)
Spread Your Wings: A Radial Strip Transformer for Image Deblurring [44.4] 動き情報の探索は、動きを損なう作業において重要である。
最近のウインドウベースのトランスフォーマーアプローチは、画像劣化において優れた性能を実現している。
回転運動と翻訳情報を共に探索するための角度と距離を持つ極座標変換器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:50:58 GMT)
EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities [43.7] 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） (Wed, 22 May 2024 07:20:31 GMT)
ReProbe: An Architecture for Reconfigurable and Adaptive Probes [43.6] ReProbesは、データ収集戦略の迅速な変更を処理できるアダプティブな監視プローブのクラスである。
得られたアーキテクチャは、最先端の監視ソリューションと比較して質的にプローブ適応性を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:34:25 GMT)
ChatQA: Surpassing GPT-4 on Conversational QA and RAG [43.3] 検索強化世代(RAG)と会話型質問応答(QA)においてGPT-4より優れたモデル群であるChatQAを紹介する。
効率的な検索のために,対話型QAに最適化された高密度検索手法を導入する。
提案するChatRAG Benchは、RAG、テーブル関連QA、算術計算、および解決不可能な質問を含むシナリオに関する総合的な評価を含む10のデータセットを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:56:55 GMT)
SPAR: Personalized Content-Based Recommendation via Long Engagement Attention [43.0] パーソナライズされたコンテンツのレコメンデーションには、ユーザの長いエンゲージメント履歴を活用することが不可欠だ。
本稿では,コンテンツベースのレコメンデーションフレームワークであるSPARを導入する。
我々のフレームワークは、既存の最先端(SoTA)メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:44:40 GMT)
Long-Tail Learning with Foundation Model: Heavy Fine-Tuning Hurts [42.7] 本稿では,重度微調整がテールクラスの性能劣化の原因となる可能性を明らかにする。
我々は,適応型軽量微調整による高速予測とコンパクトモデルの実現を目的として,低複雑さかつ高精度なロングテール学習アルゴリズムLIFTを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:36:48 GMT)
TOPA: Extend Large Language Models for Video Understanding via Text-Only Pre-Alignment [42.6] ビデオの理解は、相当量のWebビデオテキストデータが利用できるにもかかわらず、依然として課題である。
ビデオ理解のための大規模言語モデル(LLM)を拡張する新しいアプローチであるテキストオンリー・プレアライメント(TOPA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:35:10 GMT)
Pre-Training on Large-Scale Generated Docking Conformations with HelixDock to Unlock the Potential of Protein-ligand Structure Prediction Models [42.2] 本研究では,大規模ドッキングコンフォーメーションの事前学習により,優れた性能を有するタンパク質リガンド構造予測モデルが得られることを示す。
提案モデルであるHelixDockは,物理ベースのドッキングツールによってカプセル化された物理知識を,事前学習期間中に取得することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:59:54 GMT)
Gradient Projection For Parameter-Efficient Continual Learning [42.1] パラメータ効率チューニング(PET)に基づく手法は連続学習において顕著な性能を示した。
破滅的な忘れ物は、継続的な学習における主要な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:33:48 GMT)
CompA: Addressing the Gap in Compositional Reasoning in Audio-Language Models [42.0] 提案するCompAは,実世界の音声サンプルの大部分を収録した,専門家による2つのベンチマークのコレクションである。
まず,現在のALMはランダムな確率よりもわずかに優れた性能を示し,構成的推論に苦しむことを示す。
次に,新しい学習法を用いてCLAPを微調整し,合成推論能力を向上させるCompA-CLAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:52:02 GMT)
Contextualized Automatic Speech Recognition with Dynamic Vocabulary [41.9] 本稿では,推論フェーズ中にフレーズレベルのバイアストークンを追加可能な動的語彙を提案する。
各バイアストークンは、単一のトークン内のすべてのバイアスフレーズを表すため、バイアスフレーズ内のサブワード間の依存関係を学ぶ必要がなくなる。
実験の結果,提案手法は,英語と日本語のデータセット上でのバイアスフレーズの性能を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:03:39 GMT)
Advancing Graph Convolutional Networks via General Spectral Wavelets [41.4] 本稿では,マルチレゾリューションスペクトルベースと行列値フィルタカーネルを統合した新しいウェーブレットベースのグラフ畳み込みネットワークWaveGCを提案する。
理論的には、WaveGCは、短距離および長距離情報を効果的にキャプチャし、分離できることを確立し、より優れたフィルタリング柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:32:27 GMT)
Optimizing Search Advertising Strategies: Integrating Reinforcement Learning with Generalized Second-Price Auctions for Enhanced Ad Ranking and Bidding [41.1] 本稿では,多様なユーザインタラクションに適応し,広告主のコスト,ユーザ関連性,プラットフォーム収益のバランスを最適化するモデルを提案する。
提案手法は,広告の配置精度とコスト効率を大幅に向上させ,実際のシナリオにおけるモデルの適用性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:30:55 GMT)
Score-based Generative Models with Adaptive Momentum [40.8] 変換過程を高速化する適応運動量サンプリング法を提案する。
提案手法は,2倍から5倍の速度で,より忠実な画像/グラフを小さなサンプリングステップで作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:20:27 GMT)
Adversarial Training of Two-Layer Polynomial and ReLU Activation Networks via Convex Optimization [40.7] 敵対的攻撃に対して堅牢なニューラルネットワークのトレーニングは、ディープラーニングにおいて依然として重要な問題である。
コンベックスプログラムとして2層ReLUとアクティベーションネットワークのトレーニング問題を再構成する。
2層ReLUネットワークでは、スケーラブルな実装を活用して、Pre-ActivationNet-18データセットの最後の2つの完全に接続されたレイヤをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:08:13 GMT)
Wiki-LLaVA: Hierarchical Retrieval-Augmented Generation for Multimodal LLMs [39.5] 外部知識を必要とする疑問に答える能力を備えたモデルの提供に注力する。
我々のアプローチはWiki-LLaVAと呼ばれ、マルチモーダル文書の外部知識ソースを統合することを目的としている。
我々は,外部データによる視覚的質問応答に適したデータセットについて広範な実験を行い,その妥当性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:15:18 GMT)
Watermarking Generative Tabular Data [39.3] 提案した透かしは,データ忠実性を忠実に保ちながら,有効に検出できることを理論的に示す。
また,付加音に対する強靭性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:52:12 GMT)
Diffusion-Based Cloud-Edge-Device Collaborative Learning for Next POI Recommendations [39.3] Next Point-of-Interest (POI)レコメンデーションは、履歴チェックインデータを活用して、ユーザの訪問する次のPOIを予測する。
従来の集中型ディープニューラルネットワーク(DNN)は、優れたPOIレコメンデーションパフォーマンスを提供するが、プライバシの懸念と制限されたタイムラインのため、課題に直面している。
プライバシとレコメンデーションのタイムラインを保証するために、フェデレートラーニング(FL)と分散アプローチを活用するオンデバイスPOIレコメンデーションが導入されている。
本稿では,新しい協調学習フレームワークであるDiffusion-based Cloud-Edge-Device Collaborative Learning for Next POI Recommendations (DCPR)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:41:23 GMT)
TS40K: a 3D Point Cloud Dataset of Rural Terrain and Electrical Transmission System [39.2] TS40Kは欧州の農村部にある電気通信システムで4万Kmを超える3Dポイントクラウドデータセットである。
これは、電力グリッド検査のリスクの高いミッションを支援する研究コミュニティにとって、新しい問題であるだけでなく、自動運転や屋内の3Dデータとは異なる特徴を持つ3Dポイントクラウドも提供する。
本研究では,3次元セマンティックセグメンテーションと3次元オブジェクト検出に関するデータセット上での最先端手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:53:23 GMT)
No Filter: Cultural and Socioeconomic Diversityin Contrastive Vision-Language Models [38.9] コントラッシブ・ビジョン言語モデル(VLM)における文化的・社会経済的多様性の研究
我々の研究は、より包括的なマルチモーダルシステムを構築するために、多様なデータを使うことの価値を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:04:22 GMT)
AFaCTA: Assisting the Annotation of Factual Claim Detection with Reliable LLM Annotators [38.5] AFaCTAは、事実主張のアノテーションを支援する新しいフレームワークである。
AFaCTAは、3つの事前定義された推論経路に沿って、アノテーションの信頼度を一貫性で調整する。
PoliClaimは、さまざまな政治的トピックにまたがる包括的なクレーム検出データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:42:23 GMT)
On the Challenges of Creating Datasets for Analyzing Commercial Sex Advertisements to Assess Human Trafficking Risk and Organized Activity [37.5] 本研究は、商業性広告を通じて、組織的活動や人身売買に関連するリスクを理解するためにデータセットを構築することの課題に対処する。
自動化されておらず、再現が難しい従来のアプローチは、これらの問題に対処するのに不足しています。
我々は,500万件の広告を再現可能かつ自動で分析する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:10:13 GMT)
NeurCross: A Self-Supervised Neural Approach for Representing Cross Fields in Quad Mesh Generation [37.1] CAD/E(Computer-Aided Design and Engineering)における数値シミュレーションにおける四面体メッシュ生成の役割
本研究では,符号付き距離関数(SDF)に適合する2つのモジュールと,クロスフィールドの予測を行う2つのモジュールからなる,NeurCrossという,クロスフィールドの自己教師型ニューラル表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:32:34 GMT)
Neural Fluidic System Design and Control with Differentiable Simulation [36.1] 本稿では,動的固体境界を持つ複雑な流体系のニューラルコントロールと設計を探求する新しい枠組みを提案する。
本システムでは, 高速で微分可能なNavier-Stokesソルバと, ソリッド流体インタフェースのハンドリングを行う。
高忠実で高分解能な動的流体環境における設計・制御・学習タスクのベンチマークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:16:59 GMT)
ConTrans: Weak-to-Strong Alignment Engineering via Concept Transplantation [36.0] ConTransは、コンセプト移植による弱いアライメント転送を可能にする新しいフレームワークである。
LLM-ファミリー間およびLLM-ファミリー内の両方のコンセプト移植の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:15:52 GMT)
LLaVA-PruMerge: Adaptive Token Reduction for Efficient Large Multimodal Models [35.9] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、視覚エンコーダと大きな言語モデルとを接続することで、視覚的推論能力を示す。
近年のLMMには、高解像度の画像やビデオなど、より複雑な視覚入力が組み込まれており、視覚トークンの数が大幅に増加する。
我々は,LMMの性能を損なうことなく,視覚トークンの数を著しく削減する適応型視覚トークン削減戦略であるPruMergeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:50:37 GMT)
Transductive Active Learning: Theory and Applications [35.5] 我々は,予測対象の不確実性を最小限に抑えるために,適応的にサンプルをサンプリングする一連の決定ルールを解析する。
我々は、一般の正則性仮定の下で、そのような決定規則が可能な限り最小の不確実性に一様に収束することを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:19:02 GMT)
Controllable Data Augmentation for Few-Shot Text Mining with Chain-of-Thought Attribute Manipulation [35.3] Chain-of-Thought Attribute Manipulation (CoTAM)は、既存の例から新しいデータを生成する新しいアプローチである。
我々は,(1)属性分解,(2)操作提案,(3)文の再構築という3つのステップで,テキストを直接編集するよう促すチェーン・オブ・シントを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:08:47 GMT)
What is Your Data Worth to GPT? LLM-Scale Data Valuation with Influence Functions [35.0] 大規模な言語モデル(LLM)は、膨大な量の人間が書いたデータに基づいて訓練されているが、データプロバイダはしばしば信頼できないままである。
本研究では,勾配に基づくデータ評価手法であるインフルエンス関数に着目し,その拡張性を大幅に改善する。
既存のトレーニングコードを最小限の労力でデータバリュエーションコードに変換するソフトウェアパッケージであるLogIXも導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:39:05 GMT)
Task-agnostic Decision Transformer for Multi-type Agent Control with Federated Split Training [34.8] Federated Split Decision Transformer (FSDT)は、AIエージェント決定タスク用に明示的に設計された革新的なフレームワークである。
FSDTフレームワークは、トレーニングに分散データを活用することで、パーソナライズされたエージェントの複雑さをナビゲートする。
本研究は、分散オフライン強化学習データを効果的に活用し、強力なマルチタイプエージェント決定システムを実現するためのFSDTフレームワークの有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:37:37 GMT)
Perceptual Fairness in Image Restoration [34.5] グループ知覚指数(グループ知覚指数、GPI)は、グループの基底真理像の分布とそれらの再構成の分布の間の統計的距離である。
異なるグループのGPIを比較してアルゴリズムの公平性を評価し、全てのグループのGPIが同一であれば、パーセプティカルフェアネス(PF)が完璧であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:32:20 GMT)
Stabilizing classical accelerometers and gyroscopes with a quantum inertial sensor [33.7] 物質波干渉法による第1次ハイブリダイゼーション冷原子慣性センサについて述べる。
2日間の統合で,それぞれ7倍の10-7$ m/s$2ドル,4倍の10-7$ rad/sを達成できた。
この装置は地球回転速度の最大100倍の速度で運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:32:02 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） (Wed, 22 May 2024 05:53:13 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） (Wed, 22 May 2024 13:35:03 GMT)
FreeKD: Knowledge Distillation via Semantic Frequency Prompt [33.3] 周波数蒸留における最適な局所化と範囲を決定するための周波数知識蒸留法をFreeKDとして提案する。
また,高密度予測タスクに対して位置認識型リレーショナル周波数損失を用い,高次空間拡張を学生モデルに提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:43:01 GMT)
Text-Free Multi-domain Graph Pre-training:Toward Graph Foundation Models [33.3] テキストフリーなマルチドメイングラフ事前学習・適応フレームワークMDGPTを提案する。
まず、シナジスティックな事前学習のために、ソースドメインにまたがる機能を整列する一連のドメイントークンを提案する。
第2に、統合されたプロンプトと混合プロンプトからなる二重プロンプトを提案し、統合されたマルチドメイン知識でターゲットドメインをさらに適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:06:39 GMT)
FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research [32.8] FlashRAGは、研究者が既存のRAGメソッドを再現し、統一されたフレームワーク内で独自のRAGアルゴリズムを開発するのを支援するために設計された、効率的でモジュール化されたオープンソースツールキットである。
私たちのツールキットには、カスタマイズ可能なモジュラーフレームワーク、実装済みRAGワークの豊富なコレクション、包括的なデータセット、効率的な補助的な前処理スクリプト、広範囲で標準的な評価指標など、さまざまな機能があります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:12:40 GMT)
A Unified Taxonomy-Guided Instruction Tuning Framework for Entity Set Expansion and Taxonomy Expansion [32.7] 本稿では, 実体集合拡大, 分類拡張, 種誘導分類構築のための統一的なソリューションを提案する。
具体的には、エンティティセットの拡大、分類拡張、種誘導分類構築に必要な2つの共通スキルを特定する:「兄弟」の発見と「親」の発見である。
そこで本研究では,大規模な言語モデルでクエリーエンティティの兄弟と親を生成するための分類誘導型指導チューニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:09:01 GMT)
A Versatile Diffusion Transformer with Mixture of Noise Levels for Audiovisual Generation [32.6] オーディオヴィジュアルシーケンスのためのトレーニング拡散モデルは、様々な生成タスクを可能にする。
聴覚空間における任意の条件分布を効果的に学習するための新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:47:14 GMT)
Leveraging World Events to Predict E-Commerce Consumer Demand under Anomaly [32.5] 電子商取引の時系列販売予測は多くの異常のある期間に困難である。
本稿では,その日の出来事の関連性に基づいて1日の埋め込みを構築するためのトランスフォーマーに基づく新しい手法を提案する。
eBayから抽出した大規模なeコマース製品販売データセットの手法を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:05:35 GMT)
Towards Realistic Mechanisms That Incentivize Federated Participation and Contribution [32.5] 本稿では,RealFMを提案する。RealFMはデバイスユーティリティを現実的にモデル化し,データコントリビューションとデバイス参加のインセンティブを与える。
実世界のデータでは、RealFMはデバイスユーティリティとサーバユーティリティ、データコントリビューションを、ベースラインと比較してそれぞれ3倍と4倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:38:00 GMT)
A Huber Loss Minimization Approach to Mean Estimation under User-level Differential Privacy [32.4] 分散システムでは,サンプル全体のプライバシ保護が重要である。
ユーザレベルの差分プライバシに基づく推定におけるハマー損失最小化手法を提案する。
提案手法の理論的解析により,プライバシー保護に必要な雑音強度と平均二乗誤差の有界性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:46:45 GMT)
Causal Prompting: Debiasing Large Language Model Prompting based on Front-Door Adjustment [32.1] 大規模言語モデル(LLM)のバイアスを効果的に軽減するために,正面調整に基づく新たな因果的プロンプト手法を提案する。
実験結果から,提案手法は7つの自然言語処理データセットにおいて優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:21:38 GMT)
Monocular Gaussian SLAM with Language Extended Loop Closure [32.0] 既存の方法ではRGB-D SLAMの促進効果が得られたが、単分子ケースの研究は乏しい。
本稿では,ドリフト補正と高忠実度再構成が可能な言語拡張ループクロージャモジュールを備えた単分子ガウスSLAMMG-SLAMを提案する。
我々のシステムは、追跡とマッピングの両方において複数の挑戦的なデータセットに対して有望な結果を示し、既存のRGB-D手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:33:23 GMT)
FACT or Fiction: Can Truthful Mechanisms Eliminate Federated Free Riding? [31.9] 標準フェデレーション学習アプローチはフリーライダージレンマに対して脆弱である。
実際には、敵エージェントはサーバに誤った情報を提供して、貢献から遠ざかることができる。
本稿では,FACTによるフリーライディング・アバース・フェデレーション機構の真偽化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:59:44 GMT)
FLARE up your data: Diffusion-based Augmentation Method in Astronomical Imaging [31.8] textbfFLAREと題する2段階拡張フレームワークを提案する。
まず、高分解能(HR)変換に低分解能(LR)を適用する。
第2に,クラス連結プロンプトを用いてサンプルを合成的に生成する拡散手法を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:40:37 GMT)
AltChart: Enhancing VLM-based Chart Summarization Through Multi-Pretext Tasks [31.4] 本稿では,AltChartデータセットについて紹介する。
本稿では,視覚言語モデル(VLM)を事前学習し,詳細なチャート表現を学習する手法を提案する。
我々は,4つの主要なチャート要約モデルの広範囲な評価を行い,それらの記述がどの程度アクセス可能かを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:18:52 GMT)
Balancing Act: Distribution-Guided Debiasing in Diffusion Models [31.4] 拡散モデル(DM)は、前例のない画像生成能力を持つ強力な生成モデルとして登場した。
DMはトレーニングデータセットに存在するバイアスを反映します。
本稿では、追加データやモデル再学習に頼ることなく、DMをデバイアスする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:23:22 GMT)
Treatment Effects in Extreme Regimes [31.1] 極端状態における治療効果を推定するための極端値理論に基づく新しい枠組みを提案する。
これらの効果は, 治療の有無と存在下での潜在的な結果のテール崩壊率の変動を用いて定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:08:35 GMT)
Mosaic IT: Enhancing Instruction Tuning with Data Mosaics [30.8] 大規模な言語モデルを微調整するための人間/モデルなしの手法であるMosaic Instruction Tuning(Mosaic-IT)を紹介する。
Mosaic-ITはランダムに複数の命令データを1つにまとめ、対応する応答を生成するようモデルを訓練する。
評価の結果,モザイクITの性能と訓練効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:08:20 GMT)
LOGIN: A Large Language Model Consulted Graph Neural Network Training Framework [30.5] 我々は,GNN設計プロセスの合理化とLarge Language Models(LLM)の利点を活用して,下流タスクにおけるGNNの性能向上を目指す。
我々は,LLMs-as-Consultants(LLMs-as-Consultants)という新たなパラダイムを策定し,LLMとGNNを対話的に統合する。
両グラフのノード分類におけるLOGINの有効性を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:17:20 GMT)
Knowledge Graph Reasoning with Self-supervised Reinforcement Learning [30.4] 本稿では,RLトレーニング前の政策ネットワークを温めるための自己指導型事前学習手法を提案する。
教師付き学習段階において、エージェントはポリシーネットワークに基づいて行動を選択し、生成されたラベルから学習する。
我々のSSRLモデルは、すべてのHits@kおよび平均相互ランク(MRR)メトリクスにおいて、現在の最先端結果と一致または超えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:39:33 GMT)
Affine-based Deformable Attention and Selective Fusion for Semi-dense Matching [30.3] モデル断面変形に対するアフィン系局所的注意を導入する。
また、クロスアテンションからローカルメッセージとグローバルメッセージをマージするための選択的融合も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:57:37 GMT)
ECLIPSE: Semantic Entropy-LCS for Cross-Lingual Industrial Log Parsing [30.1] セマンティックエントロピー-LCSを用いたクロスリンガル産業ログ解析のESLIPSEを提案する。
2つの効率的なデータ駆動テンプレートマッチングアルゴリズムとFaissインデクシングを統合している。
多様なデータセットの強いベースラインと比較して、最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:33:29 GMT)
How to set AdamW's weight decay as you scale model and dataset size [30.0] 我々はAdamWが学んだ重みを最近の更新の指数移動平均(EMA)として理解することができることを示す。
これは、AdamWにおける重量減衰の設定方法と、重量減衰をモデルとデータセットサイズでスケールする方法に関する重要な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:43:02 GMT)
DiffNorm: Self-Supervised Normalization for Non-autoregressive Speech-to-speech Translation [29.8] 非自己回帰変換器(NAT)は音声から音声への直接変換システムに適用される。
拡散に基づく正規化戦略であるDiffNormを導入し、NATモデルをトレーニングするためのデータ分散を簡単にする。
CVSSベンチマークでは,英語・スペイン語(En-Es)では+7ASR-BLEU,英語・フランス語(En-Fr)では+2ASR-BLEUが顕著に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:10:39 GMT)
What Makes Good Few-shot Examples for Vision-Language Models? [29.6] 代表性(REPRE)とガウス的モンテカルロ(Montecarlo)の2つの革新的な選択方法を紹介する。
その結果,REPREとモンテカルロは,ランダム選択とALベースの戦略の両方を,数ショットのトレーニングシナリオで大きく上回っていることがわかった。
この研究は、これらのインスタンス選択法はモデルに依存しないものであり、幅広い数発の訓練手法に多彩な拡張をもたらすことを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:03:33 GMT)
Stochastic Online Conformal Prediction with Semi-Bandit Feedback [29.3] 実例が時間とともに現れるオンライン学習環境について検討し、その目標は予測セットを動的に構築することである。
本稿では,この設定を対象とする新しい共形予測アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:42:49 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） (Wed, 22 May 2024 14:08:36 GMT)
Data-Free Federated Class Incremental Learning with Diffusion-Based Generative Memory [27.7] 拡散型生成メモリ(DFedDGM)を用いた新しいデータフリーフェデレーションクラスインクリメンタルラーニングフレームワークを提案する。
FLにおける一般の非IID問題を軽減するために拡散モデルの訓練を支援するために,新しいバランスの取れたサンプルを設計する。
また、情報理論の観点からエントロピーに基づくサンプルフィルタリング手法を導入し、生成サンプルの品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:59:18 GMT)
LIRE: listwise reward enhancement for preference alignment [27.5] 本稿では、複数の応答のオフライン報酬を合理化されたリストワイズフレームワークに組み込む、勾配に基づく報酬最適化手法を提案する。
LIREは実装が簡単で、最小限のパラメータチューニングを必要とし、ペアワイズパラダイムとシームレスに整合する。
実験の結果,LIREは対話タスクや要約タスクのベンチマークにおいて,既存のメソッドよりも一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:21:50 GMT)
Fair Evaluation of Federated Learning Algorithms for Automated Breast Density Classification: The Results of the 2022 ACR-NCI-NVIDIA Federated Learning Challenge [27.5] 乳房密度分類FLチャレンジは、American College of Radiologyと共同で開催された。
参加者は3つの模擬医療施設にFLを実装可能なドッカーコンテナを提出することができた。
優勝したFLは、挑戦テストデータで0.653点、外部テストデータセットで0.413点に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:54:09 GMT)
Two-level system hyperpolarization using a quantum Szilard engine [27.3] 超伝導フラクソニウム量子ビットは起源不明の2レベル系(TLS)環境と結合していることを示す。
我々は、TLSとqubitは互いに支配的な損失機構であり、qubit緩和はTLSの集団とは独立であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:24:07 GMT)
COTET: Cross-view Optimal Transport for Knowledge Graph Entity Typing [27.3] 知識グラフエンティティタイピングは、知識グラフに欠けているエンティティタイプのインスタンスを推論することを目的としている。
これまでの研究は主に、エンティティに関連するコンテキスト情報を活用することに焦点を当ててきた。
本稿では,知識グラフのエンティティ型付けのためのクロスビュー最適トランスポートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:53:12 GMT)
ALI-DPFL: Differentially Private Federated Learning with Adaptive Local Iterations [26.3] Federated Learning(FL)は、データではなくトレーニングパラメータを共有することで、複数のデバイスや組織間のモデルトレーニングを可能にする分散機械学習技術である。
敵は、これらのトレーニングパラメータに対する推論攻撃を通じて、個人情報を推論することができる。このような攻撃を防ぐため、FLでは、差分プライバシー(DP)が広く使われている。
我々は、プライバシ予算とコミュニケーションラウンドの両方に制約があるリソース制約のあるシナリオにおいて、差分プライベートなフェデレーション学習を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:17:46 GMT)
Multi-Dataset Multi-Task Learning for COVID-19 Prognosis [25.4] 胸部X線による新型コロナウイルスの予後を予測できる新しいマルチデータセット・マルチタスク・トレーニング・フレームワークを提案する。
本フレームワークは,重大度スコアを評価することによって,重大度グループを分類するモデルの能力を高めることを仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:57:44 GMT)
Sunnie: An Anthropomorphic LLM-Based Conversational Agent for Mental Well-Being Activity Recommendation [25.2] 精神福祉支援における長年の課題は、人々が心理的に有益な活動を採用するのを嫌うことである。
我々は、精神福祉支援のためのパーソナライズされたガイダンスを提供するために、人間型LLMベースの会話エージェントであるSunnieを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:30:24 GMT)
Scaling User Modeling: Large-scale Online User Representations for Ads Personalization in Meta [25.1] Scaling User Modeling (SUM)はMetaの広告ランキングシステムに広くデプロイされているフレームワークである。
これまでSUMはMetaの数百の広告ランキングモデルでローンチされ、毎日数十億のユーザーリクエストを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:41:51 GMT)
Graph Partial Label Learning with Potential Cause Discovering [24.7] グラフネットワーク(GNN)は、グラフ表現学習がもたらす課題に対処する可能性について、広く注目を集めている。
グラフ固有の複雑さと相互接続性のため、GNNをトレーニングするためのグラフデータを正確にアノテートすることは極めて困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:16:18 GMT)
Upper and lower memory capacity bounds of transformers for next-token prediction [24.3] 本稿では,デコーダのみの変換器がコンテキストシーケンスに対して次トーケン分布を補間可能であることを示す。
この数について上と下の境界を証明し、これは乗法定数まで等しい。
我々の下界は1層変圧器であり, 自己注意で満たされる重要な射影特性が強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:09:41 GMT)
MetaEarth: A Generative Foundation Model for Global-Scale Remote Sensing Image Generation [24.2] 生成基盤モデルであるMetaEarthについて,画像生成をグローバルなレベルに拡大することで障壁を破る。
MetaEarthでは,地理的解像度の広い任意の領域で画像を生成するための自己カスケード型自己カスケード生成フレームワークを提案する。
我々のモデルは、革新的なオーバヘッドの観点から地球視覚をシミュレートすることで、生成的世界モデルを構築する新たな可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:07:47 GMT)
Bridging Operator Learning and Conditioned Neural Fields: A Unifying Perspective [24.2] 演算子学習は、無限次元関数空間間のマッピングを学習することを目的とした機械学習の新興分野である。
一般に使われている演算子学習モデルの多くは、条件付け機構が点情報および/または大域情報に限定されたニューラルネットワークとみなすことができる。
そこで我々は,視覚変換器エンコーダを用いたニューラルオペレーターアーキテクチャであるContinuous Vision Transformer (CViT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:13:23 GMT)
Matrix Denoising with Doubly Heteroscedastic Noise: Fundamental Limits and Optimal Spectral Methods [24.1] 本研究では,列相関と列相関の両方でノイズによって劣化したランク1$の信号の特異ベクトルを推定する行列記述問題について検討する。
本研究は,2つのヘテロセダスティックノイズを重畳した行列の,情報理論的およびアルゴリズム的限界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:38:10 GMT)
Box-Free Model Watermarks Are Prone to Black-Box Removal Attacks [24.0] 箱のないモデル透かしは、現実世界の脅威モデルの下でも、攻撃を除去する傾向にある。
本研究では,抽出器がReLU活性化のみを使用する場合に,EGG除去器を開発し,その有効性を示す。
いずれの場合も,提案する除去器は,処理画像の品質を保ちながら,埋め込まれた透かしを除去することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:59:42 GMT)
From CNNs to Transformers in Multimodal Human Action Recognition: A Survey [23.7] 人間の行動認識はコンピュータビジョンにおいて最も広く研究されている研究問題の1つである。
近年の研究では、マルチモーダルデータを用いてこの問題に対処することで性能が向上することが示されている。
視覚モデリングにおけるトランスフォーマーの最近の増加は、アクション認識タスクのパラダイムシフトを引き起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:11:18 GMT)
WordGame: Efficient & Effective LLM Jailbreak via Simultaneous Obfuscation in Query and Response [23.3] 我々は、現在の安全アライメントの共通パターンを分析し、クエリとレスポンスの同時難読化により、これらのパターンをジェイルブレイク攻撃に活用可能であることを示す。
具体的には、悪意のある単語をワードゲームに置き換えて、クエリの敵意を分解するWordGame攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:59:22 GMT)
Optimal Sparse Survival Trees [23.2] 木に基づく手法は, 高い解釈性と複雑な関係を捉える能力から, 生存分析に広く採用されている。
本稿では,動的プログラミングとバウンダリを併用したモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:28:03 GMT)
Why In-Context Learning Transformers are Tabular Data Classifiers [22.3] ICL変換器は事前学習中に複雑な決定境界を生成できることを示す。
我々は、オリジナルのTabPFN合成データセットジェネレータと森林データセットジェネレータの両方で事前訓練されたICL変換器であるTabForestPFNを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:13:55 GMT)
MotionCraft: Physics-based Zero-Shot Video Generation [22.3] MotionCraftは物理ベースのリアルなビデオを作るためのゼロショットビデオジェネレータだ。
安定拡散のような画像拡散モデルのノイズ潜時空間を光学的流れを適用することにより、MotionCraftがワープできることが示される。
我々は,この手法を最先端のText2Video-Zeroレポートと比較し,質的,定量的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:44:57 GMT)
AdpQ: A Zero-shot Calibration Free Adaptive Post Training Quantization Method for LLMs [22.3] AdpQは大規模言語モデル(LLM)のための新しいゼロショット適応型PTQ法である
キャリブレーションデータを必要としない低精度量子化における最先端の性能を実現する。
その結果,LLMベンチマークの既存手法と同様の精度が得られ,量子化時間は少なくとも10倍に短縮された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:32:11 GMT)
HR-INR: Continuous Space-Time Video Super-Resolution via Event Camera [22.2] 連続時空超解像(C-STVSR)は、任意のスケールで解像度とフレームレートを同時に向上することを目的としている。
我々は、暗黙的神経表現(INR)に基づいて、全体依存と局所運動の両方をキャプチャするHR-INRと呼ばれる新しいC-STVSRフレームワークを提案する。
次に、時間的埋め込みを持つ新しいINRベースのデコーダを提案し、時間的知覚場を大きくすることで、長期的依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:51:32 GMT)
Interpretable Multivariate Time Series Forecasting Using Neural Fourier Transform [22.2] 本稿では,多次元フーリエ変換と時間畳み込みネットワーク層を組み合わせたニューラルフーリエ変換(NFT)アルゴリズムを提案する。
この研究のコードは公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:42:32 GMT)
CG-FedLLM: How to Compress Gradients in Federated Fune-tuning for Large Language Models [21.9] 本研究では,Large-Language Models (LLMs) における通信効率向上のための圧縮勾配の革新的手法を提案する。
また、このプライバシー中心のフレームワークにおける信号対雑音比、圧縮率、ロバスト性に着目した一連の実験分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:32:38 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） (Wed, 22 May 2024 18:22:23 GMT)
Safety Alignment for Vision Language Models [21.4] 安全モジュールの追加により視覚言語モデル(VLM)の視覚的モダリティ安全アライメントを強化する。
提案手法は使いやすさ,高い柔軟性,強力な制御性を備え,モデル全体の性能に最小限の影響を与えながら安全性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:21:27 GMT)
Secure and Efficient General Matrix Multiplication On Cloud Using Homomorphic Encryption [21.3] ホモモルフィック暗号化(HE)は、機密性の高いアプリケーションのプライバシーとセキュリティを確保する効果的なツールとして登場した。
HEベースの計算を採用する上での大きな障害のひとつは、計算コストの過大さである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:41:26 GMT)
Removing Bias from Maximum Likelihood Estimation with Model Autophagy [21.0] オートファジーによるペナル化確率推定(PLE)を提案する。
PLEは、モデルオートファジー障害 (madness) に対してより公平で感受性の低い最大推定(MLE)に対するバイアスのない代替品である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:24:41 GMT)
Collaboration of Teachers for Semi-supervised Object Detection [21.0] 本稿では,教師と学生の複数対の学習モデルからなるCTF(Collaboration of Teachers Framework)を提案する。
このフレームワークは、ラベルのないデータの利用を大幅に改善し、信頼できない擬似ラベルの正のフィードバックサイクルを防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:17:50 GMT)
On the Effectiveness of Hybrid Pooling in Mixup-Based Graph Learning for Language Processing [20.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのグラフ学習は、自然言語やプログラミング言語処理で人気がある。
近年,グラフ学習タスクにおいてGNNを強化するために,Manifold-Mixupが広く採用されている。
本稿では,グラフプーリング演算子がMixupに基づくグラフ学習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） (Wed, 22 May 2024 02:00:28 GMT)
GS-ROR: 3D Gaussian Splatting for Reflective Object Relighting via SDF Priors [20.5] SDF前駆体を用いた3DGSでリライトする反射物体に対してGS-RORを提案する。
提案手法は,既存のガウス方式の逆レンダリング手法よりも,照明品質に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:40:25 GMT)
Marrying Causal Representation Learning with Dynamical Systems for Science [20.4] 因果表現学習は、生の絡み合った測定から隠れた因果変数に因果モデルを拡張することを約束する。
本稿では,2つの仮定とそれらの重要な仮定との間に明確な関係を描いている。
我々は、より下流のタスクに対して、軌跡固有のパラメータを分離する制御可能なモデルを明示的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:00:41 GMT)
Online Classification with Predictions [20.3] 我々は,学習者が将来の事例に関する予測にアクセスできる場合に,オンライン分類を研究する。
学習者が、将来の例が容易に予測可能なデータを見ることが常に保証されている場合、オンライン学習は、トランスダクティブなオンライン学習と同じくらい簡単であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:45:33 GMT)
Hyper-SD: Trajectory Segmented Consistency Model for Efficient Image Synthesis [20.2] Hyper-SDはODEトラジェクトリ保存と改革の利点を活かす新しいフレームワークである。
本稿では, 予め定義された時間ステップセグメント内で一貫した蒸留を行うために, トラジェクティブ・セグメンテッド・コンシスタンス蒸留を導入する。
人間のフィードバック学習を取り入れ、低段階のモデルの性能を高めるとともに、蒸留プロセスによって生じる性能損失を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:40:58 GMT)
Remote Keylogging Attacks in Multi-user VR Applications [19.8] この研究は、マルチユーザーVRアプリケーションにおいて重大なセキュリティ上の脅威を浮き彫りにしている。
本稿では,敵のゲームクライアントから収集したアバターレンダリング情報を利用してユーザ型秘密を抽出するリモートアタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:10:40 GMT)
Adaptive Data Analysis for Growing Data [19.7] 適応的なデータの再利用は、過度な適合と統計的妥当性に関する問題を引き起こす。
本稿では、動的データ設定における適応解析のための第一一般化境界について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:17:58 GMT)
Fractal Patterns May Illuminate the Success of Next-Token Prediction [19.5] 本研究では, 言語のフラクタル構造について検討し, 疑わしいが公式には示されていない特性を定量化するために, 正確な定式化を提供することを目的としている。
言語は、(1)自己相似で、特定の文脈長を持たない粒度のあらゆるレベルで複雑さを示し、(2)長距離依存(LRD)であり、ハーストパラメータは約H=0.7である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:19:13 GMT)
Design a Win-Win Strategy That Is Fair to Both Service Providers and Tasks When Rejection Is Not an Option [19.5] 1つはタスクの最高待ち時間を最小化することに焦点を当て、もう1つはサービスプロバイダの最高ワークロードを最小限にすることを目的としています。
第2の問題は線形プログラムとして表現でき、第1の課題の目的に対する妥当な近似を維持しつつ効率よく解決できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:52:33 GMT)
CrossCheckGPT: Universal Hallucination Ranking for Multimodal Foundation Models [19.2] 本研究は,マルチモーダル基礎モデルの基準自由幻覚ランキングであるCrossCheckGPTを提案する。
CrossCheckGPTの中核となる考え方は、異なる独立したシステムによって同じ幻覚コンテンツが生成される可能性は低いということである。
本手法の適用性について,テキスト,画像,音声視覚領域など,様々な形態の幻覚のランク付けについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:25:41 GMT)
AUGlasses: Continuous Action Unit based Facial Reconstruction with Low-power IMUs on Smart Glasses [19.0] スマートグラスのための小型・低消費電力センシングソリューションを開発した。
AUGlassesは、14個のキーAUの強度(0-5スケール)を、ユーザ平均絶対誤差(MAE)0.187で正確に予測する。
また、さまざまな前処理とトレーニング技術を統合して、連続センシングのための堅牢なパフォーマンスを確保しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:07:56 GMT)
Multi-scale direction-aware SAR object detection network via global information fusion [19.0] 本稿では,SARオブジェクト検出における方向認識情報のグローバルな融合を目的とした新しいフレームワークであるSAR-Netを提案する。
UCMとDAMは効率的なグローバル情報融合と伝送を可能にする。
実験は、SAR-Netの有効性を示し、航空機や船舶のデータセットに対して最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:38:09 GMT)
Autonomous Algorithm for Training Autonomous Vehicles with Minimal Human Intervention [19.0] 人間の介入を最小限に抑えて自動運転車を訓練するための新しいアルゴリズムを導入する。
我々のアルゴリズムは、いつエピソードを中止すべきかを決定するために、自動運転車の学習の進捗を考慮に入れている。
また、ルールベースの自動運転アルゴリズムを利用して、自動運転車を初期状態に安全にリセットする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:04:44 GMT)
Design Editing for Offline Model-based Optimization [18.7] オフラインモデルベース最適化(MBO)は、デザインとスコアのオフラインデータセットのみを使用してブラックボックスの目的関数を最大化することを目的としている。
一般的なアプローチでは、既存の設計とその関連するスコアに関する条件生成モデルをトレーニングし、続いてより高い目標スコアに条件付けされた新しい設計を生成する。
本稿では,2つのフェーズからなるオフラインモデルベース最適化(DEMO)のための新しい設計編集手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:00:19 GMT)
Neural Image Compression with Text-guided Encoding for both Pixel-level and Perceptual Fidelity [18.5] 我々は,高知覚率と画素ワイド忠実度を両立させる新しいテキスト誘導画像圧縮アルゴリズムを開発した。
これにより、テキスト誘導生成モデルに基づく復号化を避けることができる。
提案手法は,人や機械が生成するキャプションを用いて,高いピクセルレベルと知覚品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:57:41 GMT)
Conditioning diffusion models by explicit forward-backward bridging [18.4] 条件シミュレーションは、典型的には、後続のデノイングSDEへの条件付きドリフトを学習することによって達成される。
条件分布を極端にターゲットとした,効率的で原理化された粒子ギブズと疑似マージナルサンプリングを実装した。
我々は、一連の合成および実データ例に対して、我々のアプローチの利点と欠点を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:17:03 GMT)
Practical $0.385$-Approximation for Submodular Maximization Subject to a Cardinality Constraint [18.3] 非単調制約部分モジュラー・サブアニメーションは、様々な機械学習応用において重要な役割を果たす。
既存のアルゴリズムは、近似保証と実用効率のトレードオフにしばしば苦労する。
我々は,$0.385$-approximationの保証と$O(n+k2)$の低い,実用的なクエリ複雑性を組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:56:57 GMT)
Task Specific Pretraining with Noisy Labels for Remote sensing Image Segmentation [18.3] 自己監督(Self-supervision)は、人造地理空間アノテーションの正確な量を減らすためのリモートセンシングツールを提供する。
本研究では,モデル事前学習のためのノイズの多いセマンティックセグメンテーションマップを提案する。
2つのデータセットから,ノイズラベルを用いたタスク固有教師付き事前学習の有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:31:59 GMT)
Even-if Explanations: Formal Foundations, Priorities and Complexity [18.1] 線形モデルとツリーモデルの両方がニューラルネットワークよりも厳密に解釈可能であることを示す。
ユーザが好みに基づいて説明をパーソナライズすることのできる、嗜好に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:17:10 GMT)
Aligning Individual and Collective Objectives in Multi-Agent Cooperation [18.1] 混合モチベーション協調は、マルチエージェント学習における最も顕著な課題の1つである。
textbftextitAltruistic textbftextitGradient textbftextitAdjustment (textbftextitAgA) という新しい最適化手法を導入する。
我々は,ベンチマーク環境によるAgAアルゴリズムの有効性を評価し,小規模エージェントとの混合モチベーションを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:56:36 GMT)
KU-DMIS at EHRSQL 2024:Generating SQL query via question templatization in EHR [18.0] 本稿では、ドメイン外質問とクエリ実行で生成されたクエリを堅牢に処理する新しいテキスト・ツー・ドメインフレームワークを提案する。
我々は,強力な大規模言語モデル (LLM) と細調整のGPT-3.5を用いて,EHRデータベースシステムのテーブルスキーマを含む詳細なプロンプトを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:15:57 GMT)
Has the Deep Neural Network learned the Stochastic Process? A Wildfire Perspective [17.9] 本稿では,Deep Neural Network (DNN) の回避に関する最初の体系的研究について述べる。
従来の評価手法は、観測された地上真実(GT)を再現するDNNの能力を評価する。
本稿では,プロセスのGTを表すStatistic-GTと,Statistic-GTに忠実さを専ら評価する評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:50:10 GMT)
Learning the Expected Core of Strictly Convex Stochastic Cooperative Games [17.9] 報酬配分における重要な概念は、大連立から逸脱する動機を持つエージェントがいない安定した配分の集合である。
我々は,多くのサンプルが与えられた期待コアの点を返すtextttCommonPoints-Picking というアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:22:12 GMT)
Learning the Pareto Front Using Bootstrapped Observation Samples [17.5] 本研究では,非支配的な平均報酬ベクトルを持つアームの集合を同定するアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムのサンプル複雑性は対数係数まで最適である。
主要なコントリビューションは、新しい推定器で、ラウンド毎に、未知のパラメータの見積もりを複数のコンテキスト方向に沿って更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:13:30 GMT)
Uncertainty-aware Evaluation of Auxiliary Anomalies with the Expected Anomaly Posterior [17.5] 異常検出は、期待通りに振る舞わない例を特定するタスクである。
合成異常は品質が悪いかもしれない。
補助異常の品質を定量化する既存の方法はない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:43:29 GMT)
Multiscale Augmented Normalizing Flows for Image Compression [17.4] 本稿では,非可逆潜在変数モデルである拡張正規化フローに対して,階層的潜在空間を適応させる新しい概念を提案する。
私たちの最高のパフォーマンスモデルは、比較対象のシングルスケールモデルよりも7%以上、平均的なコスト削減を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:24:55 GMT)
Symmetric Linear Bandits with Hidden Symmetry [17.4] 学習者から対称性を隠蔽する高次元対称線形包帯について検討する。
低次元部分空間の集合におけるモデル選択に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:11:57 GMT)
ChatScene: Knowledge-Enabled Safety-Critical Scenario Generation for Autonomous Vehicles [17.4] ChatSceneはLarge Language Model(LLM)ベースのエージェントで、自動運転車の安全クリティカルなシナリオを生成する。
エージェントの重要な部分は包括的知識検索コンポーネントであり、特定のテキスト記述を対応するドメイン固有のコードスニペットに効率的に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:21:15 GMT)
Beyond the Limits: A Survey of Techniques to Extend the Context Length in Large Language Models [17.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキストの理解、論理的推論への関与、応答の生成など、優れた機能を示している。
本調査は,LLMの配列長を拡張するために考案された最近の手法と手法の包括的レビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:06:29 GMT)
Mitigating Interference in the Knowledge Continuum through Attention-Guided Incremental Learning [17.2] Attention-Guided Incremental Learning' (AGILE)は、タスク間の干渉を効果的に軽減するために、コンパクトなタスク注意を組み込んだリハーサルベースのCLアプローチである。
AGILEは、タスク干渉を緩和し、複数のCLシナリオにおいてリハーサルベースのアプローチより優れていることで、一般化性能を著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:29:15 GMT)
MagicPose4D: Crafting Articulated Models with Appearance and Motion Control [17.2] 我々は4次元世代における外観と動きの制御を洗練するための新しいフレームワークであるMagicPose4Dを提案する。
従来の方法とは異なり、MagicPose4Dはモーションプロンプトとして単眼ビデオを受け入れ、正確でカスタマイズ可能なモーション生成を可能にする。
我々はMagicPose4Dが4Dコンテンツ生成の精度と一貫性を著しく向上し、様々なベンチマークで既存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） (Wed, 22 May 2024 21:51:01 GMT)
QGait: Toward Accurate Quantization for Gait Recognition with Binarized Input [17.0] バックプロパゲーション時の円関数の勾配をよりよくシミュレートする,微分可能なソフト量子化器を提案する。
これにより、ネットワークは微妙な入力摂動から学習することができる。
量子化エラーをシミュレートしながら収束を確保するためのトレーニング戦略をさらに洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:34:18 GMT)
Adapting Multi-modal Large Language Model to Concept Drift in the Long-tailed Open World [17.0] 実世界のデータは、しばしば極端な不均衡とアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のインスタンスを示し、モデルのトレーニングに大きく偏っている。
本稿では,尾のドリフトとアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)ドリフトに起因する重大なバイアスに対する視覚言語モデルの感受性と脆弱性を最初に示す。
本稿では,T分布に基づくドリフトアダプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:01:56 GMT)
Multi-Class Segmentation from Aerial Views using Recursive Noise Diffusion [16.9] 本稿では,エンドツーエンドのセマンティックセマンティックセマンティクス拡散モデルを提案する。
提案手法はUAVidデータセット上で有望な結果を得る。
このメソッドの最初のイテレーションであるため、将来の改善には大いに期待できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:53:50 GMT)
DistriBlock: Identifying adversarial audio samples by leveraging characteristics of the output distribution [16.7] アドリアックは、自動音声認識システムを誤認して任意のターゲットテキストを予測する。
本稿では,任意のASRシステムに適用可能な効率的な検出戦略であるDistriBlockを提案する。
提案手法の最高性能は, 受信機動作特性曲線下において, 99%, 97%のクリーン・ノイズデータに対して, ターゲット対向例を識別する平均面積である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:04:36 GMT)
TrojanRAG: Retrieval-Augmented Generation Can Be Backdoor Driver in Large Language Models [16.7] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において顕著なパフォーマンスにもかかわらず、潜在的なセキュリティ脅威に対する懸念を提起している。
バックドア攻撃は当初、LLMがあらゆる段階で重大な損害を受けていることを証明したが、コストとロバスト性は批判されている。
本稿では,Retrieval-Augmented Generationにおいて,共同でバックドア攻撃を行うTrojanRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:21:32 GMT)
On the Brittle Foundations of ReAct Prompting for Agentic Large Language Models [16.7] LLM(Large Language Models)のパフォーマンスは、入力の例タスクとクエリの類似性によって駆動される。
本研究は, LLMの知覚的推論能力は, 従来の類似性と近似的検索に起因していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:05:49 GMT)
L-AutoDA: Leveraging Large Language Models for Automated Decision-based Adversarial Attacks [16.5] L-AutoDAは、Large Language Models (LLM) の生成能力を活用して、敵攻撃の設計を自動化する新しいアプローチである。
L-AutoDAは、進化的なフレームワークでLLMと反復的に対話することにより、人間の努力を伴わずに、競合する攻撃アルゴリズムを効率的に設計する。
CIFAR-10データセットに対するL-AutoDAの有効性を実証し、成功率と計算効率の両面でベースライン法よりも大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:40:21 GMT)
Don't Start from Scratch: Behavioral Refinement via Interpolant-based Policy Diffusion [16.4] 拡散モデルは、標準ガウスノイズから作用(あるいは状態)を拡散することでポリシーを形成することを学習する。
学習対象のポリシーはガウスとは大きく異なり、少数の拡散ステップを使用すると性能が低下する可能性がある。
我々の手法はBRIDGERと呼ばれ、補間フレームワークを利用して任意のポリシーをブリッジする。
課題のあるシミュレーションベンチマークや実際のロボットの実験では、BRIDGERは最先端の拡散ポリシーより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:35:34 GMT)
PitVQA: Image-grounded Text Embedding LLM for Visual Question Answering in Pituitary Surgery [16.3] 本稿では, 内鼻下垂体手術における視覚質問応答(VQA)のためのデータセットであるPitVQAと, 手術用VQAのための新しい画像基底テキスト埋め込みによるGPT2の適応であるPitVQA-Netを紹介する。
PitVQAは25のプロシージャビデオと、フェーズとステップ認識、コンテキスト理解、ツール検出とローカライゼーション、ツールとタスクの相互作用といった重要な外科的側面にまたがる質問対の豊富なコレクションで構成されている。
PitVQA-Netは、画像とテキストの特徴を共有埋め込み空間とGPT2に投影する新しい画像基底テキスト埋め込みで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:30:24 GMT)
MGRR-Net: Multi-level Graph Relational Reasoning Network for Facial Action Units Detection [16.3] FACS(Facial Action Coding System)は、顔画像中のアクションユニット(AU)を符号化する。
我々は、AU特徴の符号化は、地域的特徴とグローバルな特徴の間のリッチな文脈情報を捉えないかもしれないと論じる。
顔AU検出のためのマルチレベルグラフ推論ネットワーク(MGRR-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:42:40 GMT)
Bring Your Own KG: Self-Supervised Program Synthesis for Zero-Shot KGQA [16.2] BYOKGは、あらゆる知識グラフ(KG)で操作できる普遍的な質問応答システムである。
ByOKGは、見知らぬKGに存在する情報を探索を通して理解する人間の驚くべき能力からインスピレーションを得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:46:08 GMT)
Human Expertise in Algorithmic Prediction [16.1] アルゴリズムの予測に人間の専門知識を取り入れるための新しい枠組みを導入する。
我々のアプローチは、人間による判断を用いて、どんな予測アルゴリズムにも「同じように見える」入力を区別することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:40:23 GMT)
GlobalBuildingMap -- Unveiling the Mystery of Global Buildings [16.0] 私たちは今までに作られた最も高解像度で高精度なビルディングマップ、GlobalBuildingMap(GBM)を作成しました。
ビルマップと太陽ポテンシャルの合同分析により、屋上太陽エネルギーは、合理的なコストで地球規模のエネルギー消費の需要を供給できることが示されている。
また,建築領域と重要社会経済変数の空間的相関も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:01:52 GMT)
Counterfactual Gradients-based Quantification of Prediction Trust in Neural Networks [15.9] 本稿では,大規模ニューラルネットワークの推論における分類信頼度尺度であるGradTrustを提案する。
我々は、画像Net検証データセットから50000ドルの画像上の誤予測率を検出する既存の手法よりも、GradTrustの方が優れていることを示す。
Kinetics-400データセット上で、GradTrustをビデオアクション認識に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:39:54 GMT)
RadarOcc: Robust 3D Occupancy Prediction with 4D Imaging Radar [15.8] 3D占有に基づく知覚パイプラインは、かなり進歩した自律運転を持つ。
現在の方法では、LiDARやカメラの入力を3D占有率予測に頼っている。
本稿では,4次元イメージングレーダセンサを用いた3次元占有予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:48:17 GMT)
Do Language Models Enjoy Their Own Stories? Prompting Large Language Models for Automatic Story Evaluation [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
LLMがヒトアノテーターの代用として使用できるかどうかを検討した。
LLMはシステムレベルの評価において,現在の自動測定値よりも優れていますが,十分な説明が得られていないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:56:52 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。
薬物分子構造と分子間相互作用の重要な側面を捉えることを目的とした階層的事前学習タスクを提案する。
我々は、異なるイベントタイプから戦略的にデータをサンプリングしてグラフを構築し、事前訓練されたノード特徴を利用したサブグラフプロンプトを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:39:52 GMT)
Constructive Universal Approximation Theorems for Deep Joint-Equivariant Networks by Schur's Lemma [15.7] 本稿では,幅広い学習機械をカバーする統一的構成的普遍近似定理を提案する。
パラメータの分布は閉形式式(リッジレット変換と呼ばれる)で与えられる
我々は,ベクトル値付き共同群同変特徴写像の手法を拡張し,そのような実ネットワークをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:25:02 GMT)
GraphFramEx: Towards Systematic Evaluation of Explainability Methods for Graph Neural Networks [15.6] 3つの異なる「ユーザニーズ」に対する説明可能性を考慮したGNN説明可能性のための最初の体系的評価フレームワークを提案する。
不適切なが広く使われている合成ベンチマークでは、パーソナライズされたPageRankのような驚くほど浅いテクニックが最小限の計算時間で最高のパフォーマンスを持つ。
しかし,グラフ構造が複雑で有意義な特徴を持つ場合,評価基準に従って勾配法が最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:11:48 GMT)
Babysit A Language Model From Scratch: Interactive Language Learning by Trials and Demonstrations [15.4] 本稿では, 学生の試行, 教師のデモンストレーション, 言語能力に配慮した報酬の3つの要素を組み込んだTnD学習フレームワークを提案する。
実験の結果,TnD手法は等数あるいは少人数の学生モデルの単語獲得を促進させることがわかった。
この結果から,対話型言語学習は,教師による実演や学生の試行を通じて,言語モデルにおける効率的な単語学習を促進することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:57:02 GMT)
Boosted Neural Decoders: Achieving Extreme Reliability of LDPC Codes for 6G Networks [15.2] 6Gネットワークは10～9以下のフレームエラー率(FER)を必要とする。
低密度パリティチェック(LDPC)符号は5Gニューラジオ(NR)の標準規格であり、エラーフロア現象と呼ばれる課題に直面している。
本稿では,ニューラル・ミニサム(NMS)デコーダの高速化という革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:48:24 GMT)
A Method on Searching Better Activation Functions [15.2] 深層ニューラルネットワークにおける静的活性化関数を設計するためのエントロピーに基づくアクティベーション関数最適化(EAFO)手法を提案する。
我々は、CRRELU(Correction Regularized ReLU)として知られるReLUから新しいアクティベーション関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:43:42 GMT)
Navigating User Experience of ChatGPT-based Conversational Recommender Systems: The Effects of Prompt Guidance and Recommendation Domain [15.2] 本研究では,プロンプトガイダンス(PG)とレコメンデーションドメイン(RD)がシステム全体のユーザエクスペリエンスに与える影響について検討する。
その結果,PGはシステムの説明可能性,適応性,使いやすさ,透明性を著しく向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:49:40 GMT)
A Multilingual Similarity Dataset for News Article Frame [15.0] 16,687の新しいラベル付きペアを用いた大規模ラベル付きニュース記事データセットの拡張版を導入する。
本手法は,従来のニュースフレーム分析研究において,フレームクラスを手動で識別する作業を自由化する。
全体としては10言語にまたがって26,555のラベル付きニュース記事ペアで利用可能な、最も広範な言語間ニュース記事類似性データセットを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:01:04 GMT)
Image-of-Thought Prompting for Visual Reasoning Refinement in Multimodal Large Language Models [14.8] CoT(Chain-of-Thought)と関連する合理性に基づく研究は、複雑な推論タスクにおいて、LLM(Large Language Models)の性能を大幅に向上させた。
本稿では,MLLMの視覚的合理性を段階的に抽出する,IoT(Image-of-Thought)プロンプト手法を提案する。
IoTプロンプトは、さまざまなMLLMのさまざまな視覚的理解タスクにおいて、ゼロショットの視覚的推論性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:56:51 GMT)
Semantic Density: Uncertainty Quantification in Semantic Space for Large Language Models [14.7] 既存のLarge Language Models (LLM) には、ユーザが生成するレスポンスごとに不確実なメトリックを提供する固有の機能がない。
本稿では,これらの課題に対処する新しい枠組みを提案する。
意味密度は、意味空間における確率分布の観点から各応答の不確かさ情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:13:49 GMT)
Maximum Entropy Reinforcement Learning via Energy-Based Normalizing Flow [14.7] エネルギーベース正規化フロー(EBFlow)を用いた新しいMaxEnt RLフレームワークを提案する。
このフレームワークは、政策評価ステップと政策改善ステップを統合し、単一の目標トレーニングプロセスをもたらす。
提案手法は,広く採用されている代表ベースラインよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:26:26 GMT)
Application of Multimodal Fusion Deep Learning Model in Disease Recognition [14.7] 本稿では,従来の単一モーダル認識手法の欠点を克服する,革新的なマルチモーダル融合深層学習手法を提案する。
特徴抽出段階では、画像ベース、時間的、構造化されたデータソースから高度な特徴を抽出するために最先端のディープラーニングモデルを適用する。
その結果, マルチモーダル融合モデルにおいて, 複数の評価指標にまたがる大きな利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:09:49 GMT)
DyGPrompt: Learning Feature and Time Prompts on Dynamic Graphs [14.6] 動的グラフモデリングのための新しいフレームワークであるDyGPromptを提案する。
まず,タスクの目的と,事前学習タスクと下流タスクの動的変動のギャップに対処する2つのプロンプトを設計する。
第2に,ノードと時間の特徴が相互に特徴付けされていることを認識し,下流タスクにおけるノード時間パターンの進化をモデル化するための2つの条件ネットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:10:24 GMT)
Mining Action Rules for Defect Reduction Planning [14.4] ブラックボックスモデルを使わずに欠陥低減計画を生成するための,非実効的アクティオンルールマイニング手法であるCounterACTを導入する。
我々は,9つのソフトウェアプロジェクトにおいて,CounterACTの有効性を,元のアクションルールマイニングアルゴリズムと6つの確立された欠陥低減手法と比較した。
その結果、競合するアプローチと比較して、CounterACTの説明可能なプランはリリースレベルで高いオーバーラップスコアを得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:31:09 GMT)
Enhancing Compositional Generalization via Compositional Feature Alignment [14.3] 我々は、既存の実世界の画像データセットから派生したCGベンチマークスイートであるCG-Benchを開発した。
簡単な2段階ファインタニング手法であるコンポジション・フィーチャーアライメント(CFA)を提案する。
CG-Bench for CLIP and DINOv2, two powerful pretrained vision foundation model。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:34:28 GMT)
AdaFedFR: Federated Face Recognition with Adaptive Inter-Class Representation Learning [14.1] 本稿では,AdaFedFRというシンプルなフェデレーション顔認識フレームワークを提案する。
本研究では,公共アイデンティティの特徴表現を学習可能な負の知識として微妙に活用し,局所的な目的を最適化する。
実験により,本手法は,3ラウンド未満の通信ラウンドにおいて,複数の顔認識ベンチマークにおいて,従来の手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:19:25 GMT)
A Transformer variant for multi-step forecasting of water level and hydrometeorological sensitivity analysis based on explainable artificial intelligence technology [14.0] Transformerは最先端のディープラーニング手法の一種であり、複雑な非線形過程をモデル化するための効果的なアプローチを提供する。
XAI法は,異なる要因が水位に与える影響を理解する上で重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:50:42 GMT)
EyeFound: A Multimodal Generalist Foundation Model for Ophthalmic Imaging [13.9] 眼科画像のマルチモーダル基盤モデルであるEyeFoundを提案する。
ラベルのないマルチモーダル網膜画像から一般化可能な表現を学習する。
11の眼科領域にわたる227の病院の278万枚の画像で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:21:07 GMT)
Measuring Social Norms of Large Language Models [13.6] 本稿では,大規模言語モデルが社会規範を理解するかどうかを検証するための新たな課題を提案する。
我々のデータセットは、402のスキルと12,383の質問からなる、最大の社会的規範スキルのセットを特徴としている。
本研究では,大規模言語モデルに基づくマルチエージェント・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:23:45 GMT)
ID Embedding as Subtle Features of Content and Structure for Multimodal Recommendation [13.3] コンテンツと構造の両方の健全な特徴を高めるために,ID埋め込みを取り入れた新しいレコメンデーションモデルを提案する。
提案手法は,最先端のマルチモーダルレコメンデーション手法や細粒度ID埋め込みの有効性に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:59:03 GMT)
Multi Player Tracking in Ice Hockey with Homographic Projections [13.3] アイスホッケーにおけるマルチオブジェクト追跡(MOT)は、選手の身元を維持するために、特定のシーケンスにまたがるプレイヤーのローカライズとアソシエイトという複合的なタスクを追求する。
ホモグラフィーを応用した二部グラフマッチング問題としてMOTを定式化した新しい追跡手法を提案する。
我々は,足のキーポイントをオーバヘッドリンクテンプレートにマッピングし,これらの投影された位置をグラフネットワークにエンコードすることで,放送ビューにおけるOccludedとOverlappingのプレイヤーの位置表現を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:14:55 GMT)
FAITH: Frequency-domain Attention In Two Horizons for Time Series Forecasting [13.3] 時系列予測は、産業機器の保守、気象学、エネルギー消費、交通流、金融投資など、様々な分野で重要な役割を果たしている。
現在のディープラーニングベースの予測モデルは、予測結果と基礎的真実の間に大きな違いを示すことが多い。
本稿では、時系列をトレンドと季節成分に分解する2つのホライズンズにおける周波数領域注意モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:37:02 GMT)
Quantum Energy Teleportation versus Information Teleportation [13.2] 量子エネルギーテレポーテーション(Quantum Energy Teleportation, QET)は、局所的に到達不能なエネルギーが、協調的な局所操作によって抽出可能な作業として活性化される現象である。
これら2つの現象は相違するだけでなく、互いに排他的に排他的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:00:01 GMT)
Koopcon: A new approach towards smarter and less complex learning [13.1] ビッグデータの時代、データセットの膨大な量と複雑さは、機械学習において大きな課題を引き起こします。
本稿では,クープマン演算子理論を背景とした,革新的オートエンコーダに基づくデータセット凝縮モデルを提案する。
人間の脳の予測的コーディング機構にインスパイアされた我々のモデルは、データをエンコードし再構成するための新しいアプローチを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:47:14 GMT)
End-to-End Integration of Speech Separation and Voice Activity Detection for Low-Latency Diarization of Telephone Conversations [13.0] 音声分離誘導ダイアリゼーション(SSGD)は、まず話者を分離し、各分離ストリームに音声活動検出(VAD)を適用することでダイアリゼーションを行う。
3つの最先端音声分離(SSep)アルゴリズムを検討し,その性能をオンラインおよびオフラインのシナリオで検討する。
我々は,CALLHOMEの8.8%のDORを実現し,現在の最先端のニューラルダイアリゼーションモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:42:01 GMT)
Attention Mechanisms Don't Learn Additive Models: Rethinking Feature Importance for Transformers [13.0] 我々は,変圧器のフレームワークに合わせて設計された新しい代理モデルであるSoftmax-Linked Additive Log-Odds Model (SLALOM)を紹介する。
SLALOMは、合成データセットと実世界のデータセットの両方にわたって、忠実で洞察に富んだ説明を提供する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:14:00 GMT)
Measuring Vision-Language STEM Skills of Neural Models [12.9] 私たちのデータセットは、この課題のための最大かつ最も包括的なデータセットの1つです。
448のスキルと、全STEM科目の1,073,146の質問が含まれている。
その結果,近年のモデルでは,下級レベルのスキルの習得が極めて少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:11:56 GMT)
Online Algorithm for Node Feature Forecasting in Temporal Graphs [12.7] 本稿では,時間グラフのノード特徴を予測するためのオンラインmspaceを提案する。
mspaceは最先端技術と同等に動作し、いくつかのデータセットでそれらを上回ります。
また,ノード特徴予測手法の評価を支援するために,合成データセットを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:36:13 GMT)
Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning [12.7] 本稿では,TAPIR(Destruction Refinement)のためのタスク対応カリキュラム計画について紹介する。
TAPIRは、バランスの取れたタスク分布と動的難易度調整を備えた多層蒸留フレームワークである。
AlpacaEval 2.0 や MT-Bench など,広く知られている2つのベンチマークを用いて,TAPIR を厳格に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:38:26 GMT)
Pareto Optimal Learning for Estimating Large Language Model Errors [12.2] 大規模言語モデル(LLM)は多くのアプリケーションで印象的な能力を示している。
複数の情報ソースを統合することで,LSM応答における誤り確率を推定するリスクスコアを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:58:34 GMT)
Learning heavy-tailed distributions with Wasserstein-proximal-regularized $α$-divergences [12.2] 本稿では、重み付き分布の学習に適した目的関数として、$alpha$-divergencesのワッサーシュタイン近似を提案する。
ヒューリスティックに、$alpha$-divergences は重い尾を扱い、ワッサーシュタイン近似は分布間の絶対連続性を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:58:13 GMT)
Mammo-CLIP: A Vision Language Foundation Model to Enhance Data Efficiency and Robustness in Mammography [12.2] Mammo-CLIPは、大量のマンモグラム-レポートペアで事前訓練された最初のVLMである。
2つの公開データセットの実験は、様々なマンモグラフィー属性の分類とローカライズにおいて、強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:26:08 GMT)
AtomGS: Atomizing Gaussian Splatting for High-Fidelity Radiance Field [12.0] 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成とリアルタイムレンダリング速度の優れた機能を提供することにより、近年、放射界再構成が進んでいる。
AtomGSはAtomized ProliferationとGeometry-Guided Optimizationで構成されています。
評価の結果、AtomGSはレンダリング品質において既存の最先端手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:54:59 GMT)
Unifying O(3) Equivariant Neural Networks Design with Tensor-Network Formalism [12.0] 本稿では,SU($2$)対称量子多体問題のシミュレーションに広く用いられている融合図を用いて,同変ニューラルネットワークのための新しい同変成分を設計する手法を提案する。
与えられた局所近傍の粒子に適用すると、結果として得られる成分は「融合ブロック」と呼ばれ、任意の連続同変関数の普遍近似として機能する。
我々のアプローチは、テンソルネットワークと同変ニューラルネットワークを組み合わせることで、より表現力のある同変ニューラルネットワークを設計するための有益な方向を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:40:46 GMT)
Dynamic Model Predictive Shielding for Provably Safe Reinforcement Learning [12.0] モデル予測シールド (MPS) は連続した高次元状態空間における複雑なタスクに有効であることが証明されている。
本稿では,実証可能な安全性を維持しつつ,強化学習目標を最適化する動的モデル予測シールド(DMPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:44:07 GMT)
Learning rigid-body simulators over implicit shapes for large-scale scenes and vision [11.8] 本稿では,SDF-Simについて紹介する。
学習した符号距離関数(SDF)を用いて物体形状を表現し,距離計算を高速化する。
文学において初めて、GNNベースのシミュレータを数百のオブジェクトと最大1100万ノードのシーンに拡張できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:32:04 GMT)
AI-Assisted Assessment of Coding Practices in Modern Code Review [11.8] AutoCommenterは、コーディングのベストプラクティスを学習し、強制するためのエンドツーエンドシステムである。
本稿では,AutoCommenterの開発,展開,評価について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:57:18 GMT)
Feedback-aligned Mixed LLMs for Machine Language-Molecule Translation [11.8] 言語-分子自動翻訳の課題に焦点をあてる。
私たちは、クロスモーダルな設定で人間中心の最適化アルゴリズムを最初に使用しました。
使用可能なデータの10%のみを使用して実験を行い、記憶効果を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:40:53 GMT)
Generative AI for the Optimization of Next-Generation Wireless Networks: Basics, State-of-the-Art, and Open Challenges [11.7] 生成AI(GAI)はその独特な強みのために強力なツールとして出現する。
GAIは現実世界のネットワークデータから学習し、その複雑さを捉えている。
本稿では、xG無線ネットワークにおいて、GAIベースのモデルが最適化の機会を解放する方法を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:56:25 GMT)
Leveraging Prompt-Learning for Structured Information Extraction from Crohn's Disease Radiology Reports in a Low-Resource Language [11.7] SMP-BERTは、自由テキストラジオグラフィーレポートを自動的に構造化データに変換する新しいプロンプト学習法である。
そこで本研究では,SMP-BERTが従来の微調整法をはるかに上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:36:25 GMT)
One-shot Training for Video Object Segmentation [11.5] Video Object(VOS)は、ビデオ内のフレームをまたいだオブジェクトを追跡し、ターゲットオブジェクトの初期アノテーション付きフレームに基づいてそれらをセグメンテーションすることを目的としている。
これまでのVOSの作業は、トレーニングのために完全に注釈付けされたビデオに頼っていた。
VOSのための一般的なワンショットトレーニングフレームワークを提案し、トレーニングビデオあたりのラベル付きフレームは1つしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:37:08 GMT)
The Illusion of Anonymity: Uncovering the Impact of User Actions on Privacy in Web3 Social Ecosystems [11.5] 本稿では,Web3ソーシャルプラットフォームにおけるユーザエンゲージメントと,それに伴うプライバシー問題との相違点について検討する。
我々は,人気を模したボグスアカウントの確立を含む,製造活動の広範な現象を精査する。
我々は、社会交流の複雑なウェブをナビゲートする、より厳格なプライバシー対策と倫理的プロトコルの緊急的必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:26:15 GMT)
Building a stable classifier with the inflated argmax [11.5] マルチクラス分類の文脈におけるアルゴリズム安定性のための新しい枠組みを提案する。
この種のアプローチの欠点は、本質的に不安定であることであり、トレーニングデータのわずかな摂動に非常に敏感であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:28:24 GMT)
Algorithmic Recourse with Missing Values [11.4] 本稿では,欠落した値の存在下でも機能するアルゴリズム・リコース(AR)の新たな枠組みを提案する。
ARは、分類器によって与えられる望ましくない予測結果を変更するためのリコースアクションを提供することを目的としている。
実験の結果, 基準値に比較して, 欠落した値の存在下での本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:16:26 GMT)
Variational Linearized Laplace Approximation for Bayesian Deep Learning [11.2] 変分スパースガウス過程(GP)を用いた線形ラプラス近似(LLA)の近似法を提案する。
本手法はGPの2つのRKHSの定式化に基づいており、予測平均として元のDNNの出力を保持する。
効率のよい最適化が可能で、結果としてトレーニングデータセットのサイズのサブ線形トレーニング時間が短縮される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:10:11 GMT)
Synth-to-Real Unsupervised Domain Adaptation for Instance Segmentation [11.2] Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きソースドメインから未ラベルのターゲットドメインに学習した知識を転送することを目的としている。
UDA4Instは、自律運転における例分割のための合成から現実のUDAのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:37:01 GMT)
Federated Document Visual Question Answering: A Pilot Study [11.2] 文書は著作権や私的な情報を含む傾向があり、公開を禁止している。
本研究では,分散化されたプライベートドキュメントデータに基づく共有モデルの学習方法として,フェデレーション付き学習スキームの利用について検討する。
我々は,さまざまなDocVQAデータセットを用いたフェデレーショントレーニングにおいて,事前学習戦略が効果的に学習し,スケールアップ可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:01:22 GMT)
Analysis of Corrected Graph Convolutions [11.0] 最先端の機械学習モデルは、しばしばデータに複数のグラフ畳み込みを使用する。
過度に多くのグラフ畳み込みが性能を著しく低下させることが示され、これはオーバースムーシング(oversmoothing)と呼ばれる現象である。
本研究では,各ラウンドの畳み込みにより,飽和レベルまで指数関数的に誤分類誤差を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:50:17 GMT)
Towards Intent-Based Network Management: Large Language Models for Intent Extraction in 5G Core Networks [11.0] 機械学習と人工知能を第5世代(5G)ネットワークに統合することで、ネットワークインテリジェンスの限界が明らかになった。
本稿では,5Gおよび次世代インテントベースネットワークのためのLLM(Large Language Model)の開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:34:33 GMT)
Decorr: Environment Partitioning for Invariant Learning and OOD Generalization [10.8] 不変学習手法は、複数の環境にまたがる一貫した予測器を特定することを目的としている。
データに固有の環境がなければ、実践者はそれらを手動で定義しなければならない。
この環境分割は不変学習の有効性に影響を及ぼすが、いまだ過小評価されていない。
本稿では,低相関データサブセットを分離することで,データセットを複数の環境に分割することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:34:24 GMT)
FedCache 2.0: Exploiting the Potential of Distilled Data in Knowledge Cache-driven Federated Learning [10.7] Federated Edge Learning (FEL)は、エッジデバイスが機械学習モデルを協調的にトレーニングできるようにするための、有望なアプローチとして登場した。
その利点にもかかわらず、実用的なFELデプロイメントは、デバイス制約やデバイスサーバ間のインタラクションに関連する重大な課題に直面している。
FedCache 2.0は、これらの課題に同時に対処する、新しいパーソナライズされたFELアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:19:43 GMT)
Control, Transport and Sampling: Towards Better Loss Design [10.7] 我々は、最適制御されたダイナミクスを介して$nu$から$mu$への輸送に使用できる客観的関数を提案する。
我々は、パスワイズ・パースペクティブの重要性と、パス尺度における様々な最適条件が、有効なトレーニング損失の設計に果たす役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:24:48 GMT)
Identifying Causal Effects Under Functional Dependencies [10.7] 特定できない因果効果は、ある変数が機能的であるときに識別できる。
第二に、特定の機能変数は因果効果の識別可能性に影響を与えることなく観察されることを排除できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:43:39 GMT)
Blockchain and Artificial Intelligence: Synergies and Conflicts [10.7] テクノロジーと人工知能(AI)は、それぞれの領域にトランスフォーメーション・フォースとして出現している。
本稿では,この2つの技術間の相乗効果と課題について考察する。
ブロックチェーンとAIを組み合わせた現在の現実世界のアプリケーションは、まだ初期段階にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:04:52 GMT)
Advancing Spiking Neural Networks towards Multiscale Spatiotemporal Interaction Learning [10.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューラルネットワーク(ANN)のエネルギー効率の良い代替品として機能する
我々は、マルチスケールの時間的相互作用情報をキャプチャするスパイキング・マルチスケール・アテンション(SMA)モジュールを設計した。
われわれのアプローチは、主流のニューラルネットワークで最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:16:05 GMT)
Co-Occ: Coupling Explicit Feature Fusion with Volume Rendering Regularization for Multi-Modal 3D Semantic Occupancy Prediction [10.7] このレターは、Co-Occと呼ばれる新しいマルチモーダル、すなわちLiDARカメラ3Dセマンティック占有予測フレームワークを提示する。
特徴空間におけるボリュームレンダリングは、3D LiDARスイープと2D画像の間のギャップを十分に埋めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:43:29 GMT)
Gaussian Time Machine: A Real-Time Rendering Methodology for Time-Variant Appearances [10.6] 軽量マルチ層パーセプトロン(MLP)で復号された離散時間埋め込みベクトルを持つガウス原始体の時間依存特性をモデル化したガウス時機械(GTM)を提案する。
GTMは3つのデータセットで最先端のレンダリングフィリティを達成し、レンダリングにおけるNeRFベースのレンダリングよりも100倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:40:42 GMT)
Chain of Targeted Verification Questions to Improve the Reliability of Code Generated by LLMs [10.5] LLMが生成するコードの信頼性向上を目的とした自己補充手法を提案する。
当社のアプローチは,初期コード内の潜在的なバグを特定するために,対象とする検証質問(VQ)に基づいています。
本手法は,LLMをターゲットとするVQと初期コードで再プロンプトすることで,潜在的なバグの修復を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:02:50 GMT)
Optimized Linear Measurements for Inverse Problems using Diffusion-Based Image Generation [10.3] 線形測定の小さな集合から高次元信号を再構成する問題を再検討する。
我々は,SSIMの知覚的損失に対する測定値の最適化が,知覚的再構築に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:38:58 GMT)
Convergence of the Deep Galerkin Method for Mean Field Control Problems [10.3] 我々は高次元非線形PDEを解くためのディープ・ガレルキン法(DGM)の収束性を確立する。
MFCPの値関数が十分な正則性を持つので、DGMの損失関数を任意に小さくすることができることを示す。
また,DGMの高次元HJB方程式への一般化能力を示す数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:06:57 GMT)
Offline RL via Feature-Occupancy Gradient Ascent [10.0] 大規模無限水平割引マルコフ決定過程(MDP)におけるオフライン強化学習の研究
我々は,特徴占有空間における勾配上昇の形式を実行する新しいアルゴリズムを開発した。
結果として得られた単純なアルゴリズムは、強い計算とサンプルの複雑さの保証を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:39:05 GMT)
Identifying and Improving Disability Bias in GPT-Based Resume Screening [9.9] 我々はChatGPTに、障害に関連するリーダーシップ賞、奨学金、パネルプレゼンテーション、会員シップで強化された同じ履歴書に対する履歴書のランク付けを依頼する。
GPT-4はこれらの拡張CVに対して偏見を示す。
この偏見は、DEIの原則と障害正義に基づいてカスタムGPTをトレーニングすることで、定量的に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:15:18 GMT)
What Do Privacy Advertisements Communicate to Consumers? [9.8] 本稿では,プライバシマーケティング資料が消費者のキャンペーン提供組織に対する態度に与える影響について検討する。
以上の結果から,プライバシ機能に対する意識は,企業や製品に対する肯定的な認識に寄与する可能性が示唆された。
われわれの結果は、プライバシーキャンペーンはプライバシー機能に対する意識を高め、ブランドイメージを改善するのに役立つが、視聴者にプライバシー機能の使用方法を教える最も効果的な方法ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:32:04 GMT)
PRISM: A Multi-Modal Generative Foundation Model for Slide-Level Histopathology [9.6] 我々は,Virchhowタイルの埋め込みを基盤としたH&E染色組織学のスライドレベル基盤モデルPRISMを提案する。
PRISMは、臨床報告を生成する能力を持つスライドレベルの埋め込みを生成し、いくつかのモードで使用される。
テキストプロンプトを用いて、PRISMは教師付きアグリゲータモデルに近づいたゼロショットがん検出とサブタイピング性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:22:32 GMT)
Automated Evaluation of Retrieval-Augmented Language Models with Task-Specific Exam Generation [9.4] 検索型大規模言語モデル(RAG)のタスク固有精度を計測する新しい手法を提案する。
複数の選択質問からなる自動生成合成試験において、RAGをスコアリングして評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:14:11 GMT)
Building Expressive and Tractable Probabilistic Generative Models: A Review [9.4] 我々は、主に確率回路(PC)に焦点をあてて、トラクタブル確率生成モデルに焦点をあてる。
我々は、表現性とトラクタビリティの本質的にのトレードオフについて統一的な視点を提供し、表現力と効率的なPCの構築を可能にする設計原則とアルゴリズム拡張を強調した。
我々は、ディープ・ニューラル・モデルの概念を融合させることにより、ディープ・ハイブリッドPCを構築するための最近の取り組みについて論じ、この発展途上の分野における将来の研究を導くための課題とオープンな疑問を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:44:21 GMT)
Learning to Learn for Few-shot Continual Active Learning [9.3] 継続的な学習は、新しいドメインで可塑性を示しながら、以前見たタスクを解く際の安定性を確保するために努力する。
CLの最近の進歩は、特にNLPドメインにおいて、主に教師付き学習環境に限られている。
本稿では,メタコンチネンタルアクティブラーニング(Meta-Continual Active Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:36:24 GMT)
Use of natural language processing to extract and classify papillary thyroid cancer features from surgical pathology reports [9.2] 成人甲状腺乳頭癌の1,410例をロチェスター州マヨクリニックで検討した。
甲状腺癌の特徴をリスクカテゴリに分類するために,ルールベースのNLPパイプラインであるThyroPathを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:27:12 GMT)
DCDet: Dynamic Cross-based 3D Object Detector [9.1] 代替ラベル割り当て戦略は、3Dオブジェクト検出において未探索のままである。
動的クロスラベル代入(DCLA)方式を導入し,各オブジェクトの正のサンプルを断面領域から動的に割り当てる。
また、回帰損失において広く用いられるL1メトリックを置き換えるために、回転重み付きユニオン(RWIoU)メトリックも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:51:34 GMT)
NFCL: Simply interpretable neural networks for a short-term multivariate forecasting [9.1] 提案モデルであるNFCL(Neural ForeCasting Layer)では,ニューラルネットワークの直接アマルガメーションを採用している。
本稿では、NFCLと、その多様な拡張について紹介する。9つのベンチマークモデルと比較して、NFCLの優れた性能を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:08:27 GMT)
Quantum Advantage from One-Way Functions [9.1] IV-PoQは、検証器と量子証明器の間の対話プロトコルである。
悪意のある証明者に対してのみ必要となる補助入力IV-PoQ(AI-IV-PoQ)を定義する。
また、最悪のケースハード仮定に基づく量子優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:08:39 GMT)
Beyond Trend and Periodicity: Guiding Time Series Forecasting with Textual Cues [9.1] 本研究は,TGTSF(Text-Guided Time Series Forecasting)タスクを紹介する。
TGTSFは、チャネル記述や動的ニュースなどのテキストキューを統合することで、従来の手法の限界に対処する。
テキストキューと時系列データを相互アテンション機構を用いて融合する,堅牢なベースラインモデルである TGForecaster を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:45:50 GMT)
Maximum Manifold Capacity Representations in State Representation Learning [8.9] 多様体に基づく自己教師付き学習(SSL)は、多様体仮説に基づいて構築される。
アンバランスなアトラス(DIM-UA)を備えたDeepInfomaxが強力なツールとして登場した。
MMCRは、多様体圧縮によるクラス分離性を最適化することにより、SSLの新たなフロンティアを提供する。
本稿では,既存のSSLメソッドへのMMCRの革新的な統合について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:19:30 GMT)
I2I-Mamba: Multi-modal medical image synthesis via selective state space modeling [8.9] 本稿では,医用画像合成のための新しい敵対モデルI2I-Mambaを提案する。
I2I-Mambaは、ターゲットモダリティ画像の合成における最先端CNNおよびトランスフォーマーベースの手法に対して優れた性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:55:58 GMT)
FLIPHAT: Joint Differential Privacy for High Dimensional Sparse Linear Bandits [8.9] 高次元スパース線形帯域は、シーケンシャルな意思決定問題の効率的なモデルとして機能する。
データプライバシの懸念により、我々は、共同でプライベートな高次元の疎線形帯域について検討する。
また,FLIPHATは対数的要因を最適に再現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:19:12 GMT)
''You should probably read this'': Hedge Detection in Text [8.9] 人間は言語を通して考え、信念、言明を表現する。
本研究では,テキスト中のヘッジ検出を改善し,CoNLL-2010ウィキペディアコーパスの新たなトップスコアを得るために,単語と音声タグを活用するジョイントモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:25:35 GMT)
Semantic Communication for Cooperative Multi-Task Processing over Wireless Networks [8.8] セマンティック・ソース」の定義を導入し、単一の観察に基づく複数の意味論の解釈を可能にする。
次にセマンティックエンコーダの設計を導入し、エンコーダを共通のユニットと複数の特定のユニットに分割する。
シミュレーションの結果,提案するセマンティックソースの有効性とシステム設計の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:36:29 GMT)
A Set-based Approach for Feature Extraction of 3D CAD Models [8.7] 本報告では,不確実性問題に対処するセットベース特徴抽出手法を提案する。
正確な特徴値を求める既存の手法とは異なり,本手法は幾何学的情報の不確実性を特徴グラフの集合に変換することを目的としている。
提案手法の有効性を示すために,C++ と UG/Open を用いて特徴抽出システムをプログラムする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:43:46 GMT)
Neuro-Vision to Language: Enhancing Visual Reconstruction and Language Interaction through Brain Recordings [8.6] 非侵襲的な脳記録の復号化は、人間の認知の理解を深める鍵となる。
本研究では,視覚変換器を用いた3次元脳構造と視覚的意味論を統合した。
マルチモーダル大モデル開発を支援するために,fMRI画像関連テキストデータを用いたfMRIデータセットを改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:21:20 GMT)
Quantum-enhanced metrology with network states [8.5] 我々は、大域的パラメータを推定するために量子ネットワーク状態を使用する場合の性能を制限する一般境界を証明した。
我々の研究は量子ネットワークにおける量子力学の限界と可能性の両方を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:13:36 GMT)
Large Language Models are Contrastive Reasoners [8.4] コントラスト的なプロンプトが,複雑な推論を行うための大規模言語モデルの能力を大幅に向上させることを示す。
様々な大きな言語モデルの実験では、ゼロショットのコントラストプロンプトが算術、常識、シンボリック推論タスクの性能を向上させることが示されている。
本手法は,ほとんどの算術的・常識的推論タスクにおいて,ゼロショットのCoTや少数ショットのCoTを超えるだけでなく,既存のプロンプトメソッドとシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:06:37 GMT)
When mitigating bias is unfair: multiplicity and arbitrariness in algorithmic group fairness [8.4] 本稿では,5次元によるバイアス緩和を評価するFRAME(FaiRness Arbitrariness and Multiplicity Evaluation)フレームワークを紹介する。
FRAMEをキーデータセット全体にわたる様々なバイアス緩和アプローチに適用することにより、デバイアス手法の挙動に顕著な違いを示すことができる。
これらの知見は、現在の公平性基準の限界と、偏見過程における固有の仲裁性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:07:20 GMT)
Leader Reward for POMO-Based Neural Combinatorial Optimization [8.3] 本稿では、最適解を生成するモデルの能力を高めるために、Lead Rewardを提案する。
我々は、Lead Rewardがモデルによって生成される最適なソリューションの品質を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:27:03 GMT)
Dynamically enhanced static handwriting representation for Parkinson's disease detection [8.3] パーキンソン病(PD)の評価の文脈において、手書き文字は特別な役割を果たす。
本稿では,手書き文字の「動的に強化された」静的画像の識別能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:28:42 GMT)
Predicting Customer Goals in Financial Institution Services: A Data-Driven LSTM Approach [8.2] 顧客目標と今後の行動を予測するための2つのモデルを提案する。
その結果,顧客の目標や行動を予測する上で,これらのモデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:36:03 GMT)
Requirements are All You Need: The Final Frontier for End-User Software Engineering [8.1] 私たちは、生成人工知能がソフトウェア生成とメンテナンス技術にもたらす能力の上に構築します。
我々は、現在の状況と未来の想像システムとのギャップを埋めるために必要な研究について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:57:21 GMT)
Nearly Minimax Optimal Regret for Multinomial Logistic Bandit [8.1] 本研究では,学習エージェントが文脈情報に基づいて順にアソシエーションを選択する,文脈多項ロジット(MNL)バンディット問題について検討する。
すべてのアイテムが同じ期待される報酬を持つ均一な報酬の下では、$Omega(dsqrtT)$と一致する上限の$tildeO(dsqrtT)$を確立する。
非一様報酬の下では、$Omega(dsqrtT)$の低い境界と$tildeの上限を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:43:53 GMT)
Detecting music deepfakes is easy but actually hard [8.1] 音楽のディープフェイクは、ストリーミングサービスに対する詐欺や、人間のアーティストに対する不公平な競争の脅威となる。
本稿では,実際の音声と偽の再構成を含むデータセット上での分類器の訓練の可能性を示し,99.8%の精度を実現する。
私たちの知る限り、これは音楽の偽造を規制するツールである音楽のディープフェイク検知器を初めて発表したことを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:31:21 GMT)
A Contextual Online Learning Theory of Brokerage [8.0] トレーダー間のブローカーのオンライン学習問題における文脈情報の役割について検討する。
有界密度仮定が解かれると、問題は解けなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:38:05 GMT)
Masked Hard-Attention Transformers Recognize Exactly the Star-Free Languages [7.9] 非有界なサイズの入力に対する変換子の表現力は、形式言語のクラスを認識する能力を通じて研究することができる。
コンバータエンコーダは(すべての注意が正確に1つの位置に集中している)難易度と厳密な将来のマスキングを考慮に入れている。
次に、表現力で知られている多くの結果を変換器に適用し、どのように位置埋め込み、厳密なマスキング、深度増大パワーを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:07:48 GMT)
VTG-LLM: Integrating Timestamp Knowledge into Video LLMs for Enhanced Video Temporal Grounding [7.9] ビデオ時間グラウンド(VTG)は、言語クエリに基づいて、特定のビデオ内のイベントタイムスタンプを正確に識別することに焦点を当てている。
ビデオ大言語モデル(ビデオLLM)は、ビデオコンテンツを理解する上で大きな進歩を遂げてきたが、ビデオ内のタイムスタンプを正確に特定する上で、しばしば課題に直面している。
本稿では,VTGタスクのための特殊なビデオLLMモデルであるVTG-LLMを提案し,タイムスタンプの知識を視覚トークンに効果的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:31:42 GMT)
Conditional Generative Representation for Black-Box Optimization with Implicit Constraints [7.9] 本稿では,CageBO(Conditional and Generative Black-box Optimization)と呼ばれる新しいBBOフレームワークを紹介する。
CageBOは、公共政策アプリケーションでよく見られる暗黙の制約を効率的に処理する。
我々のCageBOは,ベースラインに比べて性能と効率が著しく向上していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:58:54 GMT)
LLMAuditor: A Framework for Auditing Large Language Models Using Human-in-the-Loop [7.8] 有効な方法は、同じ質問の異なるバージョンを使って、大きな言語モデルを探索することである。
この監査方法を大規模に運用するには、これらのプローブを確実かつ自動的に作成するためのアプローチが必要である。
我々はLLMAuditorフレームワークを提案し、異なるLLMとHIL(Human-in-the-loop)を併用する。
このアプローチは、検証性と透明性を提供すると同時に、同じLLMへの円形依存を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:17:03 GMT)
Morphology-Enhanced CAM-Guided SAM for weakly supervised Breast Lesion Segmentation [7.7] 早期乳房超音波画像における病変の断片化を弱体化するための新しい枠組みを提案する。
本手法は,形態的拡張とクラスアクティベーションマップ(CAM)誘導局所化を用いた。
このアプローチはピクセルレベルのアノテーションを必要としないため、データアノテーションのコストが削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:13:10 GMT)
UOEP: User-Oriented Exploration Policy for Enhancing Long-Term User Experiences in Recommender Systems [7.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は,レコメンデーションシステムにおけるユーザの長期体験向上の要因となっている。
現代のレコメンデータシステムは、何千万もの項目で異なるユーザ行動パターンを示しており、探索の難しさを高めている。
ユーザグループ間のきめ細かい探索を容易にする新しいアプローチであるユーザ指向探索ポリシー(UOEP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:01:11 GMT)
Identifiability of Differential-Algebraic Systems [7.6] 本研究は非線形DAEを特徴とするモデルに対する新しい識別可能性試験を導入する。
我々は,様々なDAEモデルにまたがる識別可能性分析を適用し,システム識別性がセンサの選択,実験条件,モデル構造にどのように依存するかを考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:48:47 GMT)
GameVLM: A Decision-making Framework for Robotic Task Planning Based on Visual Language Models and Zero-sum Games [7.6] 本稿では,ロボット作業計画における意思決定プロセスを強化するためのマルチエージェントフレームワークであるGameVLMを提案する。
VLMに基づく意思決定とエキスパートエージェントがタスク計画を行うために提示され、具体的にはタスク計画に決定エージェントが使用され、専門家エージェントがこれらのタスク計画を評価するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:37:28 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） (Wed, 22 May 2024 12:12:15 GMT)
DEGAP: Dual Event-Guided Adaptive Prefixes for Templated-Based Event Argument Extraction Model with Slot Querying [7.4] 本稿では,2つの単純かつ効果的なコンポーネントを通じて,上記の課題に対処するDEGAPを提案する。
提案手法は,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） (Wed, 22 May 2024 03:56:55 GMT)
Discovering Abstract Symbolic Relations by Learning Unitary Group Representations [7.3] 記号演算完了(SOC)の原理的アプローチについて検討する。
SOCは離散記号間の抽象的関係をモデル化する際、ユニークな挑戦となる。
SOCは最小限のモデル(双線型写像)で、新しい分解アーキテクチャで効率的に解けることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:02:44 GMT)
A Variational Approach to Bayesian Phylogenetic Inference [7.3] ベイズ系統解析のための変分フレームワークを提案する。
我々はマルコフ勾配法による変分近似を訓練し、連続的および離散的な変分パラメータに対する推定器を採用する。
実データ系統推定問題に対するベンチマーク実験により,本手法の有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:11:51 GMT)
What's the Plan? Evaluating and Developing Planning-Aware Techniques for Language Models [7.2] 大きな言語モデル(LLM)は、計画機能を必要とするアプリケーションにますます使われています。
我々は,新しいハイブリッド・メソドであるSimPlanを紹介し,その性能を新たな挑戦的な設定で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:50:25 GMT)
A Perspective Analysis of Handwritten Signature Technology [7.2] 手書き署名は、科学コミュニティの議論の中心にある生体特性である。
この視点は、手書き署名に関する過去10年間の文献の体系的なレビューを報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:41:19 GMT)
Context and Geometry Aware Voxel Transformer for Semantic Scene Completion [7.1] 視覚に基づくセマンティックシーンコンプリート(SSC)は、様々な3次元知覚タスクに広く応用されているため、多くの注目を集めている。
既存のスパース・トゥ・デンス・アプローチでは、様々な入力画像間で共有コンテキストに依存しないクエリを使用するのが一般的である。
セマンティックシーン補完を実現するためにCGFormerというニューラルネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:16:30 GMT)
Adaptive Bayesian Multivariate Spline Knot Inference with Prior Specifications on Model Complexity [7.1] 本稿では,多変量スプライン回帰における結び目推論のための完全ベイズ的手法を提案する。
実験は、特にジャンプ不連続性に適合する関数において、アルゴリズムの素晴らしい能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:14:52 GMT)
ConcertoRL: An Innovative Time-Interleaved Reinforcement Learning Approach for Enhanced Control in Direct-Drive Tandem-Wing Vehicles [7.1] 制御精度を向上し,オンライントレーニングプロセスの安定化を図るために,ConsoleoRLアルゴリズムを導入する。
試行では、強化学習の強化なしでシナリオよりも約70%パフォーマンスが大幅に向上した。
結果は、アルゴリズムがその部分の総和を超える相乗効果を生み出す能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:53:10 GMT)
Approximation and bounding techniques for the Fisher-Rao distances between parametric statistical models [7.1] 我々はフィッシャー・ラオ距離の数値的ロバストな近似と有界化について考察する。
特に、近似に対する任意の小さな加算誤差を保証するための一般的な方法を得る。
我々は,フィッシャー・ラオ測地線のプロキシとして機能する曲線長をベースとした2つの新しい距離を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:45:47 GMT)
PerSense: Personalized Instance Segmentation in Dense Images [7.0] 我々は、高密度画像におけるパーソナライズされたインスタンスセグメンテーションに対処するための、エンドツーエンド、トレーニング不要、モデルに依存しないフレームワークPerSenseを提案する。
本稿では,高密度画像におけるパーソナライズされたインスタンスセグメンテーション専用のデータセットPerSense-Dを紹介する。
我々はPerSense-D上の高密度画像におけるパーソナライズされたインスタンスセグメンテーションのタスクに対するPerSenseの有効性とSOTAとの比較を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:26:44 GMT)
Unlearning Information Bottleneck: Machine Unlearning of Systematic Patterns and Biases [6.9] 本稿では,機械学習のプロセスを強化するための新しい情報理論フレームワークであるUnlearning Information Bottleneck(UIB)を紹介する。
変分上界を提案することにより,データ分布の変化を安価な計算コストと統合する動的事前計算により,モデルパラメータを再検討する。
さまざまなデータセット,モデル,未学習手法を対象とした実験により,本手法は学習後のモデルの性能を維持しながら,体系的なパターンやバイアスを効果的に除去することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:54:05 GMT)
Exploring the Relationship Between Feature Attribution Methods and Model Performance [6.9] 本研究は,これらの手法と予測モデルの性能の相関関係を明らかにするために,9つの異なる説明法を用いている。
本研究では,スピアマンの相関を応用し,モデルの性能と説明手法の一致度との間に非常に強い相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:46:45 GMT)
DeTox: Toxic Subspace Projection for Model Editing [6.8] 我々は,無調律アライメント(DeTox)を導入し,毒性低減のユースケースで有効性を示す。
DeToxは、モデルパラメータ空間内の有毒な部分空間を識別し、検出された部分空間を投影することでモデル毒性を低減する、サンプル効率のよいモデル編集アプローチである。
DeTox は DPO よりもサンプリング効率が高く,さらにノイズの多いデータに対するロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:08:48 GMT)
Bond Graphs for multi-physics informed Neural Networks for multi-variate time series [6.8] グラフニューラルネットとともに多物理モデリング手法であるボンドグラフを活用することを提案する。
そこで我々は,多物理系に適したモデルに依存しない物理インフォームドエンコーダであるNeural Bond Graph (NBgE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:30:25 GMT)
Reinforcement Learning for Adaptive MCMC [6.8] 本稿では,強化学習メトロポリス(Reinforcement Learning Metropolis-Hastings)と呼ばれる一般的なフレームワークを構築することを目的とする。
学習率の制御は、エルゴディディティの条件を満たすことを確実に保証する。
この手法は、人気のある勾配のない適応メトロポリス・ハスティングスアルゴリズムより優れた勾配のないサンプリング器を構築するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:11:12 GMT)
Signal Processing Meets SGD: From Momentum to Filter [6.8] ディープラーニングでは、勾配降下(SGD)とその運動量に基づく変種が最適化に広く利用されている。
本稿では,一般化を犠牲にすることなく,SGDの収束を高速化する新しい最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:11:31 GMT)
Diffusion$^2$: Dynamic 3D Content Generation via Score Composition of Orthogonal Diffusion Models [6.7] Diffusion$2$は動的3Dコンテンツ作成のための新しいフレームワークである。
我々は,事前学習したビデオと多視点拡散モデルのスコア合成による,シンプルで効果的な復調戦略を設計する。
私たちのフレームワークは数分で4Dコンテンツを生成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:53:02 GMT)
SADDLe: Sharpness-Aware Decentralized Deep Learning with Heterogeneous Data [6.7] シャープネスを意識した分散ディープラーニングアルゴリズムSADDLeを提案する。
以上の結果から,SADDLeは既存の手法に比べて1～20%の精度向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:57:11 GMT)
Traffic Scenario Logic: A Spatial-Temporal Logic for Modeling and Reasoning of Urban Traffic Scenarios [6.7] Traffic Scenario Logic (TSL) は、歩行者のない交通シナリオのモデル化と推論のために設計された時空間論理である。
TSLは、OpenDRIVEから派生できる都市道路網の正式な表現を提供する。
本稿では,テストシナリオ生成におけるTSLの有効性と,自動走行の意思決定や制御検証などの領域における潜在的な価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:06:50 GMT)
Unleashing the Power of Unlabeled Data: A Self-supervised Learning Framework for Cyber Attack Detection in Smart Grids [6.5] 各種のサイバー攻撃を検知・識別する自己教師型学習ベースフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,大量のラベル付きラベル付きデータに頼らず,膨大なラベルなしデータを利用する。
実験の結果,37台のバスを用いた5エリアの電力グリッドシステムにおいて,既存手法よりも優れた性能を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:04:52 GMT)
No Compromise in Solution Quality: Speeding Up Belief-dependent Continuous POMDPs via Adaptive Multilevel Simplification [6.3] 一般的な信念に依存した報酬を持つ継続的POMDPは、オンラインでの解決が難しいことで知られている。
与えられた外部構築された信条木の設定に対する適応的多レベル単純化の完全証明可能な理論を提案する。
我々は,信念に依存した報酬で,POMDPのオンラインプランニングを高速化する3つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:01:46 GMT)
Energy-efficient Decentralized Learning via Graph Sparsification [6.3] 本研究の目的は,学習過程における通信要求を制御する混合行列を最適化することにより,分散学習のエネルギー効率を向上させることである。
完全連結基底トポロジーの特殊な場合に対して性能保証の解が提案され、一般の場合ではグリーディアルゴリズムが提案される。
実トポロジとデータセットに基づくシミュレーションにより、提案手法はトレーニングされたモデルの品質を維持しながら、最も忙しいノードでのエネルギー消費量を54%-76%削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:55:19 GMT)
Towards Explainable Test Case Prioritisation with Learning-to-Rank Models [6.3] テストケース優先順位付け(TCP)は、ソフトウェアが進化するにつれて品質を確保するために回帰テストにおいて重要なタスクである。
我々は、異なる説明を必要とするシナリオと、TCPの特異性がそれらにどのように影響するかを提示し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:11:45 GMT)
Just rephrase it! Uncertainty estimation in closed-source language models via multiple rephrased queries [6.2] 元のベースクエリの複数の言い換えにより,クローズドソースの大規模言語モデルの不確かさを推定する。
本手法は, ベースラインと比較して不確実性推定の校正精度が著しく向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:28:26 GMT)
Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and Probabilistic Reasoning [6.2] 実験によって自然言語規則を推論する方法のモデルを提供する。
このモデルは、確率的推論のためにLarge Language Models (LLM)とMonte Carloアルゴリズムを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:24:19 GMT)
Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization [6.2] 不完全および雑音のみから拡散モデルをトレーニングするための新しい予測最大化アルゴリズムを提案する。
提案手法の一環として,非条件拡散モデルのための新しい後部サンプリング手法を提案し,動機づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:04:06 GMT)
Large Language Models are Effective Priors for Causal Graph Discovery [6.2] 専門家によって提供された背景知識を統合して仮説空間を縮小することにより、観測による因果構造発見を改善することができる。
近年,Large Language Models (LLMs) は,人的専門家に対するクエリコストの低さから,事前情報源として考えられ始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:39:11 GMT)
A social path to human-like artificial intelligence [6.2] 人工知能(AI)の進歩のボトルネックは、データ同化から新しいデータ生成へと移行しつつあると論じる。
自然知能は、集団生活、社会的関係、そして進化の大きな遷移を通じて相互作用するエージェントのネットワークにおいて、複数の規模で出現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:38:10 GMT)
Towards Stable Machine Learning Model Retraining via Slowly Varying Sequences [6.1] そこで本研究では,繰り返しのトレーニングにおいて安定な機械学習モデルのシーケンスを見つける手法を提案する。
最適モデルの復元が保証される混合整数最適化の定式化を開発する。
本手法は, 予測力の小さい, 制御可能な犠牲を伴い, 厳密に訓練されたモデルよりも強い安定性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:15:23 GMT)
A General Framework for Jersey Number Recognition in Sports Video [6.0] ジャージーの数字認識はスポーツビデオ解析において重要な課題であり、その理由の一部は長期の選手追跡において重要であるためである。
本稿では,ホッケーのための新しいパブリックジャージ番号認識データセットを紹介し,この問題に対してシーンテキスト認識手法をどのように適用できるかを考察する。
我々は,イメージレベルのタスクとトラックレットレベルのタスクで高いパフォーマンスを示し,ホッケーのイメージでは91.4%,サッカーのトラックレットでは87.4%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:08:26 GMT)
BrainMorph: A Foundational Keypoint Model for Robust and Flexible Brain MRI Registration [5.9] 本稿では,最近提案されたKeyMorphフレームワークに基づく汎用脳MRI登録のためのキーポイントベース基礎モデルを提案する。
BrainMorphと呼ばれる私たちのモデルは、マルチモーダル、ペアワイド、スケーラブルなグループワイド登録をサポートするツールとして機能します。
BrainMorphは、頭蓋骨と非頭蓋骨の巨大なデータセットで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:52:30 GMT)
Quantum criticality of generalized Aubry-André models with exact mobility edges using fidelity susceptibility [5.9] 一般化Aubry-Andr'eモデルにおける運動量エッジを正確に同定するために、量子忠実度感受性を用いる。
本研究は,非従来的量子臨界解析における一般化された忠実度感受性の利用の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:33:04 GMT)
Election Polls on Social Media: Prevalence, Biases, and Voter Fraud Beliefs [5.8] この研究は、2020年のアメリカ合衆国大統領選挙に焦点を当てている。
われわれは、Twitterの世論調査が年上の男性によって不釣り合いに書かれており、ドナルド・トランプ候補に対する大きな偏見を示していることに気付く。
また、選挙投票に参加するTwitterアカウントはボットになりがちで、選挙投票の結果は選挙日よりも選挙前の方が偏見が強いこともわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:54:28 GMT)
QUEST: Query Stream for Practical Cooperative Perception [5.8] 本稿では,解釈可能なインスタンスレベルのフレキシブルな機能インタラクションを実現するためのクエリ協調の概念を提案する。
クロスエージェントクエリは、共同認識インスタンスの融合と、個々の未認識インスタンスの補完を通じて対話される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:08:16 GMT)
FMint: Bridging Human Designed and Data Pretrained Models for Differential Equation Foundation Model [5.7] textbfFMint (textbfFoundation textbfModel based on textbfInitextbftialization)を提案する。
誤差補正によって様々な微分方程式の大規模シミュレーションを高精度に高速化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:43:48 GMT)
Enhancing High-Level Synthesis with Automated Pragma Insertion and Code Transformation Framework [5.7] 高レベルの合成、ソース・ソース・コンパイラ、およびプラグマ挿入のための様々な設計空間探索技術により、生成された設計結果の品質が大幅に向上した。
これらのツールは、開発時間を短縮し、パフォーマンスを向上するといった利点を提供する。
しかしながら、高品質な結果を達成するには、通常、個別または前処理ステップとして実行される、追加の手動コード変換とタイリング選択が必要になることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:24:56 GMT)
Efficient Two-Stage Gaussian Process Regression Via Automatic Kernel Search and Subsampling [5.6] 本稿では,平均的予測と不確実性定量化(UQ)を分離して,平均的不特定化を防止する柔軟な2段階GPRフレームワークを提案する。
また,理論解析によって支持されるカーネル関数の誤特定アルゴリズムを提案し,候補集合から最適なカーネルを選択する。
計算コストがはるかに低いため、サブサンプリングベースの戦略は、完全なデータセットでのみトレーニングするよりも、競争力やパフォーマンスが向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:11:29 GMT)
SCorP: Statistics-Informed Dense Correspondence Prediction Directly from Unsegmented Medical Images [5.5] SCorPは,非分割画像から直接表面上の対応を予測できる新しいフレームワークである。
提案モデルでは,対応予測タスクの監督を取り除き,トレーニングフェーズと推論フェーズを合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:38:44 GMT)
HighwayLLM: Decision-Making and Navigation in Highway Driving with RL-Informed Language Model [5.5] 本研究は,大型言語モデル(LLM)の推論能力を利用して,エゴ車両の航法における将来の道程を予測する新しい手法であるHighwayLLMを提案する。
我々のアプローチは、事前訓練された強化学習(RL)モデルも利用して、適切なメタレベルアクションに関する意思決定を行い、ハイレベルプランナーとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:32:37 GMT)
Information Leakage from Embedding in Large Language Models [5.5] 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） (Wed, 22 May 2024 04:04:17 GMT)
A Survey of Deep Causal Models and Their Industrial Applications [5.5] 本稿では,ニューラルネットワークに基づく深い因果モデルの概要について概説する。
産業における因果効果推定の典型的な応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:48:31 GMT)
A Competitive Algorithm for Agnostic Active Learning [5.5] アクティブな学習のための最も一般的なアルゴリズムは、不一致係数と呼ばれるパラメータでその性能を表現する。
我々は、任意の二進仮説クラス$H$と分布$D_X$ over$X$に対して最適なアルゴリズムと競合するアルゴリズムを得る。
我々のアルゴリズムの$O(log |H|)$オーバーヘッドよりは、NPハードである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:58:01 GMT)
DCT-Based Decorrelated Attention for Vision Transformers [5.4] 視覚変換器の注目機能に対する新しいDCTベースの圧縮手法を提案する。
我々のDCTベースの圧縮は、クエリ、キー、値の重み行列のサイズを減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:15:42 GMT)
LTAU-FF: Loss Trajectory Analysis for Uncertainty in Atomistic Force Fields [5.4] モデルアンサンブルは、深層学習原子論力場における予測の不確実性を推定するための有効なツールである。
しかし、それらの普及は高い計算コストと過信エラー推定によって妨げられている。
トレーニング中に得られたサンプルごとの誤差の分布を利用して,モデル潜在空間における距離に基づく類似性探索を行うことにより,これらの課題に対処する。
我々の手法はLTAUと呼ばれ、ログ化されたトレーニングエラーを用いて任意のテストポイントに対するエラーの全確率分布関数(PDF)を効率的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:23:36 GMT)
C-Learner: Constrained Learning for Causal Inference and Semiparametric Statistics [5.4] 本稿では, 最適プラグイン推定器に対して, ニュアンスパラメータ推定に対する推定器の1次誤差がゼロであるという制約の下で, 最適プラグイン推定器の補正手法を提案する。
C-Learner”と呼ばれる私たちの半推論アプローチは、ニューラルネットワークやツリーアンサンブルといった現代的な機械学習手法で実装できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:45:43 GMT)
Efficient Reinforcement Learning for Global Decision Making in the Presence of Local Agents at Scale [5.4] 多くの現地エージェントの存在下で,グローバルな意思決定のための強化学習について検討した。
学習されたポリシーは、サブサンプリングエージェントの数が増加するにつれて、$tildeO (1/sqrtk+epsilon_k,m)$の順序で最適ポリシーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:38:22 GMT)
On Hardware-efficient Inference in Probabilistic Circuits [5.3] 本研究は,PC用専用近似計算フレームワークを提案する。
我々はAddition As Intを活用し、単純なハードウェア要素による線形PC計算を実現した。
理論的近似誤差解析と誤り補償機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:38:47 GMT)
Out-of-plane magnetic phase diagram of Kitaev quantum spin liquid candidate Na2Co2TeO6 [5.3] 我々はハニカム磁石Na2Co2TeO6とCo3d7の相図を平面外磁場でマッピングした。
データは単一イオン異方性を持つXXZモデルと、おそらく小さな北エフとガンマの交換相互作用によって説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:06:48 GMT)
L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Fine-Tuning on Large Language Models [5.3] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、量子化対応トレーニング(QAT)よりも以前の研究で一般的に使われている。
設計上、L4Qは量化パラメータが重み更新を反映するのに対して、重み更新は量子化エラーを減らす。
実験により, この結合量子化法と微調整法は, サブ4ビット量子化における非結合細調整法よりも精度が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:23:54 GMT)
NeuroHash: A Hyperdimensional Neuro-Symbolic Framework for Spatially-Aware Image Hashing and Retrieval [5.1] 我々は,高次元コンピューティング(HDC)を活用し,高度にカスタマイズ可能な空間認識画像検索を可能にするニューロハッシュという,新しいニューロシンボリック・フレームワークを紹介する。
NeuroHashは、事前トレーニングされたディープニューラルネットワークモデルとHDCベースのシンボリックモデルを組み合わせることで、条件付き画像検索をサポートするためにハッシュ値の柔軟な操作を可能にする。
我々はNuroHashを2つのベンチマークデータセットで評価し、最先端ハッシュ法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:59:14 GMT)
Deep Bayesian Reinforcement Learning for Spacecraft Proximity Maneuvers and Docking [5.0] 本研究では,ベイズアクター批判型強化学習アルゴリズムを導入し,安定度を保証した制御ポリシーを学習する。
提案アルゴリズムは, 宇宙機搭載テストベッドで実験的に評価され, 目覚ましい性能と有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:29:29 GMT)
Assessing the Causal Impact of Humanitarian Aid on Food Security [4.9] 本稿ではアフリカのホーンに対する因果推論の枠組みを紹介する。
現金による介入が食糧危機に与える影響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） (Wed, 22 May 2024 07:41:10 GMT)
BlenderAlchemy: Editing 3D Graphics with Vision-Language Models [4.9] ビジョンベースの編集生成器と状態評価器が協力して、目標を達成するための正しいアクションのシーケンスを見つける。
人間のデザインプロセスにおける視覚的想像力の役割に触発されて、視覚言語モデルの視覚的推論能力を「想像された」参照画像で補う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:21:02 GMT)
Deep linear networks for regression are implicitly regularized towards flat minima [4.8] 最小化器は任意に大きいシャープ性を持つが、任意に小さいものは持たない。
最小化器のシャープネスは, 深さとともに線形に成長する。
平らなミニマに対して暗黙の正則性を示す: 最小化器の鋭さは下界の1倍以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:58:51 GMT)
Transfer of Safety Controllers Through Learning Deep Inverse Dynamics Model [4.8] 制御障壁証明書は、制御システムの安全性を正式に保証する上で有効であることが証明されている。
制御障壁証明書の設計は、時間がかかり、計算に費用がかかる作業である。
本稿では,制御器の正当性を保証する妥当性条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:28:43 GMT)
A Concentration Inequality for Maximum Mean Discrepancy (MMD)-based Statistics and Its Application in Generative Models [4.8] 最大平均離散性(MMD)に基づく推定器群に対する一様濃度不等式を提案する。
我々の不等式はMDDに基づく生成モデルの理論的解析における効率的なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:41:56 GMT)
A label-free and data-free training strategy for vasculature segmentation in serial sectioning OCT data [4.7] オプティカル・コヒーレンス・トモグラフィー (OCT) は, 死後神経血管の研究でますます人気が高まっている。
ここでは、深層学習セグメンテーションモデルをトレーニングするために、容器の合成データセットを活用する。
どちらのアプローチも同様のDiceスコアを得るが、偽陽性と偽陰率は非常に異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:39:31 GMT)
Trade-off of Security, Latency, and Throughput of the Nakamoto Consensus [4.7] 本稿は,中本コンセンサス(中本コンセンサス)としても知られる,作業長鎖プロトコルのセキュリティ,レイテンシ,スループットの基本的なトレードオフを論じる。
取引の安全性を損なう可能性の新たな上限と下位境界は、正反対のマイニングレート、ブロック伝搬遅延の上限、およびトランザクション確認遅延の関数として、時間とブロック深さの両方で導出される。
本稿では,トランザクションスループットと確認遅延の基本的なトレードオフを明らかにし,最終的に所望の耐障害性とブロックサイズの増加に伴うブロック伝搬遅延の増大によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:36:18 GMT)
DeepNcode: Encoding-Based Protection against Bit-Flip Attacks on Neural Networks [4.7] ニューラルネットワークに対するビットフリップ攻撃に対する符号化に基づく保護手法について,DeepNcodeと題して紹介する。
この結果、保護マージンが最大で$4-$bitが$7.6times、$2.4timesが$8-$bitの量子化ネットワークで$12.4timesになることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:01:34 GMT)
Non-Deterministic Planning for Hyperproperty Verification [4.7] 提案手法は,ハイパープロパティの自動検証に強力な中間言語を提供することを示す。
本稿では,HyperLTL検証問題に対して,非決定論的マルチエージェント計画インスタンスを構築するアルゴリズムを提案する。
提案手法は,HyperLTLの大きな断片に対して,従来のFOND,あるいはPOND計画問題に対応していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:57:49 GMT)
GNN-based Anomaly Detection for Encoded Network Traffic [4.7] 本稿では,情報に富んだインターネットトラフィックデータの異常検出にグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる可能性について検討する。
その考え方は、機能符号化を利用してネットワークコンポーネント間の関係をキャプチャし、GNNが潜伏関係を学習し、異常をよりよく識別できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:11:10 GMT)
HeteGraph-Mamba: Heterogeneous Graph Learning via Selective State Space Model [4.7] 異種グラフ学習のための選択状態空間モデル(SSSM)を利用するための最初の探索として、異種グラフマンバネットワーク(HGMN)を提案する。
文献と比較すると、HGMNは、(i)異種ノード間の長距離依存関係をキャプチャし、(ii)異種グラフデータにSSSMを適用するという2つの大きな課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:41:11 GMT)
EchoSpike Predictive Plasticity: An Online Local Learning Rule for Spiking Neural Networks [4.6] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低電力とメモリを必要とするアプリケーションにおいて、その可能性のために魅力的である。
EchoSpike Predictive Plasticity(ESPP)学習ルールは,オンライン学習ルールのパイオニアである。
ESPPは、エッジでのニューロモルフィックコンピューティングのための生物学的に妥当な自己教師付き学習モデルの開発において、大きな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:20:43 GMT)
End-to-End Real-World Polyphonic Piano Audio-to-Score Transcription with Hierarchical Decoding [4.6] 既存のピアノA2Sシステムは、合成データのみで訓練され、評価されている。
楽譜の階層構造に整合した階層デコーダを用いたシーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)モデルを提案する。
本研究では,合成音声上での表現的パフォーマンスレンダリングシステムを用いてモデルを事前学習する2段階学習手法を提案し,続いて人間の演奏記録を用いてモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:52:04 GMT)
Reweight-annealing method for calculating the value of partition function via quantum Monte Carlo [4.6] 量子モンテカルロフレームワークにおいて,非バイアスの低技術バリアアルゴリズムを提案する。
この方法は古典的モンテカルロシミュレーションと量子的モンテカルロシミュレーションの両方で広く利用でき、コンピュータ上で容易に並列化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:28:54 GMT)
Understanding Virtual Nodes: Oversmoothing, Oversquashing, and Node Heterogeneity [4.6] 仮想ノード(VN)によるMPNNの拡張は、さまざまなベンチマークのパフォーマンス向上に寄与している。
VNは、通常、表現力を維持するための非平滑化アプローチの複製を避ける。
グラフ構造に基づいてノードに対して異なる感度を持つ計算複雑性を持つVNの変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:51:12 GMT)
Learning Latent Space Hierarchical EBM Diffusion Models [4.5] エネルギーベース先行モデルと多層ジェネレータモデルの学習問題について検討する。
近年,エネルギーベースモデル(EBM)を第2段階の補完モデルとして学習し,ギャップを埋める研究が進められている。
本研究では,EBMサンプリングの負担を軽減するために拡散確率スキームを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:34:25 GMT)
Markerless retro-identification complements re-identification of individual insect subjects in archived image data of biological experiments [4.4] 本研究は,動物のマーカーレスレトロ識別,新しい概念,実用技術を紹介する。
縦断的行動研究において、従来の前向きの時系列的再同定手法を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:19:22 GMT)
Hyperspectral Image Reconstruction for Predicting Chick Embryo Mortality Towards Advancing Egg and Hatchery Industry [4.3] 本研究の目的は、ニワトリ胚死亡の早期予測のために、RGB画像から高スペクトル像を再構成することである。
再建法のうちHRNETは、MRAE 0.0955、RMSE 0.0159、PSNR 36.79 dBで印象的な復元性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:12:15 GMT)
Exact Gradients for Stochastic Spiking Neural Networks Driven by Rough Signals [4.3] 事象不連続性を持つ微分方程式としてスパイキングニューラルネットワーク(SSNN)をモデル化するための数学的に厳密な枠組み(イベントSDE)を導入する。
我々の定式化は、解軌跡と駆動雑音の両方に潜在的なジャンプが現れるのに十分である。
我々のフレームワークは、我々の知る限り、スパイクタイミングとネットワークのダイナミクスの両方に影響を与えるノイズを伴うSSNNの勾配に基づくトレーニングを可能にする最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:34:04 GMT)
BAdam: A Memory Efficient Full Parameter Optimization Method for Large Language Models [4.3] BAdamは、内部解法としてAdamを用いたブロック座標降下フレームワークを利用する最適化手法である。
決定論的ケースでは, BAdamの理論的収束解析を行う。
その結果、BAdamはLoRAよりも効果的にAdamのパフォーマンスギャップを狭めることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:23:33 GMT)
Why do explanations fail? A typology and discussion on failures in XAI [4.2] 結果として生じる害は、XAIにおける複数の障害の複雑な重複から生じると我々は主張する。
本稿では,説明失敗の複雑さを明らかにするためのタイプ的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:32:24 GMT)
LogRCA: Log-based Root Cause Analysis for Distributed Services [4.0] 根本原因を記述した最小限のログ行を識別する新しい方法であるLogRCAを提案する。
LogRCAは、希少で未知のエラーに対処するために、半教師付き学習アプローチを使用し、ノイズの多いデータを扱うように設計されている。
4430万のログ行からなる大規模プロダクションログデータセットに対して,当社のアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:50:56 GMT)
Automated identification and quantification of myocardial inflammatory infiltration in digital histological images to diagnose myocarditis [4.0] 核を同定し, 心筋炎症性浸潤を検出するため, 自動計算病理法が開発された。
心筋炎症性浸潤の有無を判定するために,リンパ球核密度(LND)遮断値が提案された。
1.02/mm2のLNDで心筋炎と診断できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:27:06 GMT)
A New Era in Human Factors Engineering: A Survey of the Applications and Prospects of Large Multimodal Models [4.0] 人的要因とエルゴノミクスの分野におけるLMM(Large Multimodal Models)の適用、課題、今後の展望について検討する。
具体的には, 新たな文献レビュー手法を提案し, LMMに基づく事故解析, 人体モデリング, 介入設計に関する研究を行った。
本稿は,LMMの時代における研究パラダイムの今後の動向と人的要因と人間工学研究の課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:14:40 GMT)
Geodesic nature and quantization of shift vector [4.0] 本研究では、バルク光電効果のシフト電流から運動量空間における幾何シフトベクトルが、量子幾何学ポテンシャルと等価であることを示す。
シフトベクトル,ベリー曲率,量子計量などの幾何量間の複雑な関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:18:52 GMT)
Formation and Dissociation of Field-Linked Tetramers [4.0] 最も低い四量体状態と比較して、高い四量体状態は一般的に寿命が長いことが示される。
テトラマーを検出するために,ランプ解離による飛行時間の特徴像を同定した。
興味深いことに、テトラマーの変調解離では、多光子過程は閾値変調周波数より下方でも解離を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:48:35 GMT)
Probabilistic Inference in the Era of Tensor Networks and Differential Programming [3.9] 確率的グラフィカルモデル(PGM)における多くの一般的な推論タスクは、まだ対応するテンソルネットワーク(TN)ベースの適応を欠いている。
本研究では,以下の推論タスクに対してテンソルベースの解を定式化し,実装することにより,PGMとTNの接続を推し進める。
我々の研究は、量子回路シミュレーション、量子多体物理学、統計物理学の分野における最近の技術進歩によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:09:57 GMT)
Theoretical Analysis of Meta Reinforcement Learning: Generalization Bounds and Convergence Guarantees [3.9] 本稿では,メタ強化学習(Meta RL)について,一般化限界の定義と収束の確保に焦点をあてた調査を通じて深く研究する。
本稿では,これらのアルゴリズムが一貫した結果を維持しながら,学習タスクにどの程度適応できるかを,一般化限界の説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:09:22 GMT)
Animal Behavior Analysis Methods Using Deep Learning: A Survey [3.9] 最先端のディープラーニングモデルは、様々な動物のデータの分類において顕著な精度を示している。
この論文は、動物行動研究の分野を前進させる可能性を秘めている深層学習における重要な研究方向に関する総合的な議論をまとめている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:17:54 GMT)
AlabOS: A Python-based Reconfigurable Workflow Management Framework for Autonomous Laboratories [3.8] AlabOSは、実験のオーケストレーションとリソース管理のための汎用ソフトウェアフレームワークである。
我々は, AlabOS の実装を, プロトタイプの自律材料実験室で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:59:39 GMT)
Just rotate it! Uncertainty estimation in closed-source models via multiple queries [3.8] 本稿では,クローズドソースディープニューラルネットワーク画像分類モデルの不確かさを簡易かつ効果的に推定する手法を提案する。
我々は,不確実性推定の校正において,すべての予測に対して100%の信頼を割り当てることの単純さに比べて,大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:45:38 GMT)
Remarks on Loss Function of Threshold Method for Ordinal Regression Problem [3.8] しきい値法の分類性能に基礎となるデータ分布と1DTの学習手順が与える影響について検討した。
その結果,説明変数の観測に基づく対象変数の確率分布が一様でない傾向にある場合,典型的な学習手順に基づくしきい値法は不十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:03:12 GMT)
Illustrating the Efficiency of Popular Evolutionary Multi-Objective Algorithms Using Runtime Analysis [3.7] 一般的な進化的多目的アルゴリズム(EMO)は、単純な(G)SEMOアルゴリズムと同じ性能を保証する。
我々は、GSEMOがOneTrapZeroTrapを最適化するために少なくとも$nn$のフィットネス評価を必要とするのに対し、一般的なEMOアルゴリズムNSGA-II、NSGA-III、SMS-EMOAは、ジェノタイプ重複を避けるための軽度な多様性メカニズムで拡張されているが、期待されるフィットネス評価は$O(n log n)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:09:00 GMT)
Enhancing Medical Imaging with GANs Synthesizing Realistic Images from Limited Data [3.7] 本稿では,GANを用いた医用画像の合成手法を提案する。
提案手法は,医療用医用画像データの限られた量で訓練しても,リアルな合成画像を生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:32:24 GMT)
Guarding Multiple Secrets: Enhanced Summary Statistic Privacy for Data Sharing [3.7] 本稿では,データ共有における多極的サマリ統計量の定義,分析,保護を行う新しいフレームワークを提案する。
我々は,攻撃者がデータ公開機構のプライバシーリスクを,サマリ統計シークレットの推測に成功している最悪の確率で測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:30:34 GMT)
Annotation-Efficient Preference Optimization for Language Model Alignment [3.7] 制限付きアノテーション予算を使って効果的な選好データセットを作成する方法を示す。
AEPOを用いてDPO(Direct Preference Optimization)の性能を評価し、同じアノテーション予算で標準DPOを用いてトレーニングしたモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:23:03 GMT)
Reranking individuals: The effect of fair classification within-groups [3.7] バイアス緩和技術は、敏感なグループ間でのインスタンスのペアのランク付けに影響を及ぼす。
これらの効果は精度・公正性評価の枠組みにおいてレーダーの下に留まっている。
いくつかの一般的なバイアス緩和手法の効果と、その出力が現実世界のシナリオを反映しない場合について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:47:25 GMT)
OMuSense-23: A Multimodal Dataset for Contactless Breathing Pattern Recognition and Biometric Analysis [3.7] 我々は,mmWaveレーダとRGB-Dカメラから得られた生体信号を含むOulu Multi Sensingデータセットを紹介する。
このデータセットは、50人の個人から3つの異なるポーズ(立位、座位、横)のデータを特徴付けている。
その結果, バイオシグナーから抽出した特徴を用いて, ポーズ識別精度87%, 呼吸パターン活性認識83%を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:47:29 GMT)
Predicting long time contributors with knowledge units of programming languages: an empirical study [3.7] 本稿では,LTCを予測するために,Javaプログラミング言語の知識単位(KU)の使用に関する実証的研究を報告する。
KUは、あるプログラミング言語の1つ以上のビルディングブロックによって提供される重要な機能の集合である。
我々は、KULTCと呼ばれる予測モデルを構築し、KUベースの特徴を5つの異なる次元に沿って活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:28:06 GMT)
Banded Square Root Matrix Factorization for Differentially Private Model Training [3.6] 本稿では,この計算ボトルネックを克服する新しい行列分解手法であるBSRを提案する。
標準行列平方根の特性を利用することにより、BSRは大規模問題も効率的に扱うことができる。
我々の数値実験により、BSRを用いて訓練されたモデルは、その計算オーバーヘッドを完全に回避しつつ、最良の既存手法と同等に機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:47:35 GMT)
Uncertainty-Aware DRL for Autonomous Vehicle Crowd Navigation in Shared Space [3.5] 本研究は,モデルフリーDRLアルゴリズムのトレーニングにおいて,予測歩行者状態の不確かさを取り入れた統合予測と計画手法を導入する。
新たな報酬関数により、AVは歩行者の個人的な空間を尊重し、接近中の速度を減少させ、予測された経路との衝突確率を最小化する。
その結果, 衝突速度は40%減少し, 予測の不確実性を考慮しない技術モデルと比較すると, 歩行者との距離は15%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:09:21 GMT)
Two Heads are Better Than One: Neural Networks Quantization with 2D Hilbert Curve-based Output Representation [3.5] 本稿では,DNNの出力の冗長表現を用いた新しいDNN量子化手法を提案する。
このマッピングにより量子化誤差を低減できることを示す。
我々のアプローチはセグメンテーション、オブジェクト検出、キーポイント予測など他のタスクにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:59:46 GMT)
What is a typical signalized intersection in a city? A pipeline for intersection data imputation from OpenStreetMap [3.4] OpenStreetMap (OSM) から信号化交差点に関する情報を効果的に抽出するパイプラインを提案する。
パイプラインはオープンソースのPythonライブラリとして公開されており、誰でも自由にダウンロードして、研究を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:47:44 GMT)
Optimizing Curvature Learning for Robust Hyperbolic Deep Learning in Computer Vision [3.4] 本稿では、一般的な学習アルゴリズムのための改良されたスキーマと、多様体の可変代表半径内への埋め込みを制約する新しい正規化手法を提案する。
提案手法は,より大規模な双曲モデルを実現するとともに,直接分類と階層的計量学習の両タスクにおいて一貫した性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:30:14 GMT)
Clipped Uniform Quantizers for Communication-Efficient Federated Learning [3.4] 本稿では,フェデレート学習環境における一様量子化手法を提案する。
最適クリッピングしきい値と適応量子化スキームを用いることで、モデル重み伝達のビット要求を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:48:25 GMT)
A Comparison Between Invariant and Equivariant Classical and Quantum Graph Neural Networks [3.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)のような深層幾何学的手法は、高エネルギー物理学における様々なデータ解析タスクに活用されている。
典型的なタスクはジェットタグであり、ジェットは異なる特徴とそれらの構成粒子間のエッジ接続を持つ点雲と見なされる。
本稿では,古典的グラフニューラルネットワーク(GNN)と,その量子回路との公平かつ包括的な比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:03:29 GMT)
Efficacy of ByteT5 in Multilingual Translation of Biblical Texts for Underrepresented Languages [3.3] 本研究では,聖書を表現不足言語に翻訳するためのByteT5に基づく多言語翻訳モデルの開発と評価について述べる。
我々は、文字ベースおよび形態学的に豊かな言語の複雑なニュアンスを捉えるために、モデルを訓練した。
BLEUスコアで測定し,サンプル翻訳を補足した結果,本モデルが神文へのアクセシビリティを向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:12:35 GMT)
Information-Theoretic Active Correlation Clustering [3.3] ペアの類似性が事前に分かっていない相関クラスタリングについて検討する。
コスト効率のよい方法でペアの類似性を問うために,能動的学習を採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:39:38 GMT)
Causal Inference with Cocycles [3.3] このような介入の下で,大規模な因果モデルによって満たされる局所対称性特性を示す。
現時点において、この対称性はコサイクルと呼ばれるある種の写像によって特徴づけられる。
因果推定のためのコサイクルに基づく推定器を導出し, 典型的な条件下で半パラメトリックな効率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:13:47 GMT)
Particle physics DL-simulation with control over generated data properties [3.3] コスト削減とシミュレーションに必要な時間を短縮することを目的とした革新的な手法の研究は、CERNにおける衝突シミュレーションの開発によって引き起こされた。
この目的のために,VAE,GAN,拡散モデルなどのディープラーニング生成手法が用いられている。
この作業は、生成されたデータプロパティを制御するメカニズムを導入することで、現在使われているアルゴリズムに代わるソリューションを提供することによって、この問題を軽減することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:39:29 GMT)
Latent Space Alignment for Semantic Channel Equalization [3.3] セマンティック通信とゴール指向通信システムにおいて,エージェント間の共通言語制約を緩和する。
本稿では,エージェントが異なる言語を使用する場合のコミュニケーションで導入された意味的歪みのモデル化と尺度を提供する数学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:12:32 GMT)
Cyberbullying Detection: Exploring Datasets, Technologies, and Approaches on Social Media Platforms [3.2] 本稿では,サイバーバブル検出研究を包括的に体系的に検討する。
既存の研究、提案されたソリューション、特定されたギャップ、データセット、技術、アプローチ、課題、レコメンデーションについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:58:20 GMT)
Determination of All Unknown Pure Quantum States with Two Observables [3.2] 主系上の極小観測値を用いて純粋量子状態から情報を効率的に抽出することは、量子情報理論における長年の根本的問題である。
2つの直交基底は測度ゼロ集合を無視して2d-1$の有限候補を効果的にフィルタリングできることを示す。
また、ほとんどの純粋なキューディットは、中央にPOVMを適応的に組み込んだ上で、補完的な可観測性を測定することで、一意に決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:36:21 GMT)
MonoLSS: Learnable Sample Selection For Monocular 3D Detection [3.2] Learnable Sample Selection (LSS)モジュールはGumbelSoftmaxと相対距離サンプル分割器をベースとしている。
MixUp3D法は、曖昧さを伴わない画像の原理に適合する3Dプロパティーサンプルを濃縮するために用いられる。
KITTIの3Dオブジェクト検出ベンチマークにおいて,MonoLSSは3つのカテゴリ(カー,サイクリスト,ペデストリアン)で1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:35:06 GMT)
ST-Gait++: Leveraging spatio-temporal convolutions for gait-based emotion recognition on videos [3.1] 歩行の分析を通して感情認識のための枠組みを提案する。
我々のモデルは空間的時間的グラフ畳み込みネットワークからなる。
提案手法をE-Gaitデータセット上で評価し,2177個のサンプルから構成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:24:21 GMT)
Custom Gradient Estimators are Straight-Through Estimators in Disguise [3.1] 量子化を意識したトレーニングには根本的な課題が伴う: 丸みのような量子化関数の微分はほとんどどこでもゼロである。
学習速度が十分に小さい場合、重み付け勾配推定器はストレート・スルー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・スリー・
これらの結果は、MNISTデータセットでトレーニングされた小さな畳み込みモデルと、ImageNetでトレーニングされたResNet50モデルの両方に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:36:06 GMT)
Visual Analysis of Prediction Uncertainty in Neural Networks for Deep Image Synthesis [3.1] 予測に関わる品質、信頼性、堅牢性、不確実性を理解することが不可欠である。
これらの量の徹底的な理解は、アプリケーション科学者が情報的な決定を下すのに役立つ実用的な洞察を生み出します。
このコントリビューションは,DNNの予測の不確実性と感度を,様々な手法を用いて効率的に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:01:31 GMT)
Multi-Scale Feature Fusion Quantum Depthwise Convolutional Neural Networks for Text Classification [3.0] 量子畳み込みに基づく新しい量子ニューラルネットワーク(QNN)モデルを提案する。
我々は、パラメータの数を著しく減らし、計算複雑性を下げる量子深度畳み込みを開発する。
また,単語レベルの特徴と文レベルの特徴を統合することで,モデル性能を向上させるマルチスケール機能融合機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:19:34 GMT)
From Internet of Things Data to Business Processes: Challenges and a Framework [3.0] IoTとビジネスプロセス管理(BPM)コミュニティは、製造業や医療など、多くの共有アプリケーションドメインに共存しています。
本研究は,低レベルのIoTセンサデータを高レベルのプロセスイベントに変換するための,一連の構造化ステップを実行するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:10:54 GMT)
Local convergence of min-max algorithms to differentiable equilibrium on Riemannian manifold [3.0] このような平衡付近での同時アルゴリズム $tau$-GDA と $tau$-SGA の局所収束条件を提供する。
GAN の判別器は、スティフェル多様体に基づくリプシッツ連続函数から構成される。
局所収束解析から得られた知見が,GANモデルの改善につながる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:07:22 GMT)
Almost sure convergence rates of stochastic gradient methods under gradient domination [3.0] 大域的および局所的な勾配支配特性は、強い凸性のより現実的な置き換えであることが示されている。
収束率 $f(X_n)-f*in obig(n-frac14beta-1+epsilonbig)$ は勾配降下の最終反復である。
教師付き学習と強化学習の両方において,本研究結果をトレーニングタスクに適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:40:57 GMT)
Locally Private Estimation with Public Features [3.0] 本研究では,公共性を考慮した地域差分学習(LDP)について検討した。
半機能LDPでは,非パラメトリック回帰の最小収束速度が著しく低下することを示した。
本研究では,パブリック機能とプライベート機能の両方に含まれる情報を完全に活用する推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:47:54 GMT)
Disentangle Sample Size and Initialization Effect on Perfect Generalization for Single-Neuron Target [2.9] 2層ニューラルネットワークにおける単一ニューロンターゲットリカバリシナリオに着目した。
実験の結果,より小さなスケールが一般化に結びついていることが判明した。
この結果から,対象関数の回復能力の推移が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:12:28 GMT)
Connectivity Shapes Implicit Regularization in Matrix Factorization Models for Matrix Completion [2.9] 行列完備化問題の解法として,行列分解の暗黙的正則化について検討する。
我々は、観測データの接続が暗黙のバイアスにおいて重要な役割を果たすことを経験的に発見する。
我々の研究は、行列分解モデルにおけるデータ接続、トレーニングダイナミクス、暗黙の正規化の間の複雑な相互作用を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:12:14 GMT)
Generative AI Search Engines as Arbiters of Public Knowledge: An Audit of Bias and Authority [2.9] 本稿では, 生成型AIシステム(ChatGPT, Bing Chat, Perplexity)の監査研究について報告する。
7日間に4つのトピックに対する48の真正クエリを用いてシステム応答を収集し,感情分析,帰納的符号化,ソース分類を用いて分析した。
その結果,これらのシステムにまたがるシステム応答の性質を概観し,クエリとトピックに基づく感情バイアスの証拠と,情報源における商業的および地理的バイアスの証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:09:32 GMT)
A fixed phase tunable directional coupler based on coupling tuning [2.8] Mach-Zehnder Interferometers (MZIs) は、大規模回路における反射率調整のための主要なビルディングブロックである。
MZIは、0-1反射率を達成するために完全なバランスの取れた方向のカップラを必要とするため、製造エラーを起こしやすい。
本研究では,薄膜窒化リチウムプラットフォームにおける結合定数チューニングに基づくTDCの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:04:31 GMT)
Programmable quantum circuits in a large-scale photonic waveguide array [2.8] 連続結合型プログラマブル導波路アレイにおいて, 単一光子状態の正確な制御を初めて示す。
本研究は,量子情報処理アプリケーションのためのビルディングブロックとして,この技術を用いることの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:59:32 GMT)
Computer-Vision-Enabled Worker Video Analysis for Motion Amount Quantification [2.8] 本稿では,作業者の上肢と下肢の動きを追跡・定量化するためのコンピュータビジョンに基づく新しい枠組みを提案する。
姿勢推定による関節位置データを用いて、このフレームワークは、運動量の定量化と監視のために、HotellingのT$2$統計を用いる。
作業者の安全と生産性を向上させるためのツールとして、精密な動作分析と積極的なエルゴノミクス調整を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:15:03 GMT)
Federated Learning in Healthcare: Model Misconducts, Security, Challenges, Applications, and Future Research Directions -- A Systematic Review [2.7] フェデレートラーニング(FL)は、複数の医療機関が共有することなく、分散データから共同で学ぶことを可能にする。
FLの医療分野は、疾患予測、治療のカスタマイズ、臨床試験研究などの分野をカバーしている。
FLの実装は、非IIDデータ環境におけるモデル収束、通信オーバーヘッド、複数機関の協調管理など、課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:59:50 GMT)
Time-Series Forecasting and Sequence Learning Using Memristor-based Reservoir System [2.6] 我々は,効率的な時間的データ処理とオンライン学習を兼ね備えたmemristorベースのエコー状態ネットワークアクセラレータを開発した。
提案した設計は、負荷エネルギー消費と気象条件の予測など、実世界のタスクを含む様々なデータセットを用いてベンチマークされる。
このシステムはデバイス故障に対して10%以下で合理的な堅牢性を示すことが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:07:56 GMT)
Heralded arbitrary graph states with inefficient quantum emitters [2.6] フォトニックグラフ状態を生成するための量子エミッタベースのスキームは、有望でリソース効率の良い方法論を提供する。
本稿では, 最先端エミッタからのフォトニックコレクションと互換性のある, フォトニックグラフ状態を生成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:24:01 GMT)
Maximizing the Yield of Bucket Brigade Quantum Random Access Memory using Redundancy Repair [2.6] 本稿では、冗長な量子ビットを導入することで、欠陥量子ビットを補う量子メモリアーキテクチャを提案する。
1,024個の論理量子ビットからなるqRAMでは、8つの冗長な論理量子ビットが、冗長な修復スキームを使用しないqRAMよりも95.92%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:05:16 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） (Wed, 22 May 2024 07:59:01 GMT)
Model Editing at Scale leads to Gradual and Catastrophic Forgetting [2.6] 本稿では,ROMEとMEMITの2つの手法に焦点をあてて,現在のモデル編集手法を大規模に評価する。
モデルが複数の事実と逐次的に編集されるにつれて、以前編集された事実と下流タスクの実行能力を常に忘れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:46:22 GMT)
AgentClinic: a multimodal agent benchmark to evaluate AI in simulated clinical environments [2.6] 本稿では,臨床シミュレーション環境における大規模言語モデル(LLM)の評価のためのベンチマークであるAgentClinicを提案する。
本ベンチマークでは,医師は対話や活動的データ収集を通じて患者の診断を明らかにする必要がある。
偏見の導入は, 医師の診断精度を大幅に低下させるとともに, 患者エージェントのコンプライアンス, 信頼度, フォローアップ意欲を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:57:23 GMT)
Grounding Toxicity in Real-World Events across Languages [2.5] 選挙や紛争のような現実世界の出来事は、オンラインで有害な行動を起こし、エスカレートする。
Redditのデータは、6つの言語で3万3千件の投稿から45万件のコメントを集めた。
有害性,否定的感情,感情表現の有意な変動を様々な事象や言語コミュニティで観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:38:53 GMT)
A Dynamic Model of Performative Human-ML Collaboration: Theory and Empirical Evidence [2.5] 本稿では,人間-機械学習協調システムにおける機械学習モデルの展開を考えるための新しい枠組みを提案する。
この動的プロセスの原理は,MLモデルとHuman+MLシステムが同じ性能を持つような,異なる安定点に収束できることを示す。
この結果から,人間による決定が議論の余地のない根拠の真理から逸脱する可能性のある状況において,MLモデルの展開が現実的な意味を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:38:30 GMT)
A Label Propagation Strategy for CutMix in Multi-Label Remote Sensing Image Classification [2.5] 我々は、ラベルノイズの影響を受けずに、RSのLC問題にCutMixを効果的に適用できる戦略を導入する。
提案するLP戦略は,画素レベルの位置情報を利用して,拡張トレーニング画像の複数ラベルを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:45:03 GMT)
MBIAS: Mitigating Bias in Large Language Models While Retaining Context [2.3] 安全対策のためのカスタムデータセットを微調整したフレームワーク MBIAS を提案する。
MBIASは、大規模言語モデルにおけるバイアスと毒性の重要な問題に対処することを目的としている。
我々は,鍵情報の保持に成功しながら,全体のバイアスと毒性を30%以上低減したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:55:44 GMT)
New Perspectives in Online Contract Design [2.3] 本研究は, オンライン学習の観点から, 繰り返し主エージェント問題について考察する。
プリンシパルの目標は、反復的な相互作用を通じて彼女の効用を最大化する最適な契約を学ぶことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:53:18 GMT)
Building BESSER: an open-source low-code platform [2.3] BESSERは、(スマートな)ソフトウェアを開発するためのオープンソースのローコードプラットフォームである。
システム仕様とドメイン仕様に様々な形式(表記法)を提供する。
どちらのタイプのコンポーネントも拡張可能で、コミュニティからのコントリビューションも可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:12:57 GMT)
High Performance P300 Spellers Using GPT2 Word Prediction With Cross-Subject Training [2.2] P300スペル・ブレイン・コンピュータ・インタフェース(BCI)は、グリッド・インタフェースに表示される文字に対して被験者の脳波応答を解釈することで、代替的な通信手段を提供する。
本稿では,効率的なP300ベース多目的分類器の学習において発生する共通速度制限について述べる。
我々は第2世代の生成事前学習変換器(GPT2)とDijkstraのアルゴリズムを組み合わせて刺激の最適化と単語補完の選択を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:15:41 GMT)
Bytes to Schlep? Use a FEP: Hiding Protocol Metadata with Fully Encrypted Protocols [2.2] 完全な暗号化プロトコル(FEP)は、完全にランダムに見えるメッセージを生成する。
プロトコルメタデータの保護にはセキュリティとプライバシのメリットがあるため、FEPには検閲回避以上の関連性がある。
FEPのメタデータ保護の目標を捉える新しいセキュリティ定義を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:05:33 GMT)
Nonreciprocal Superradiant Phase Transitions and Multicriticality in a Cavity QED System [2.2] 空洞量子力学系における非相互超放射相転移と新しい多臨界性を示す。
結果は、光マター系における超放射能遷移と多臨界挙動の全光学的操作のための新しい扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:15:07 GMT)
Dual-Capability Machine Learning Models for Quantum Hamiltonian Parameter Estimation and Dynamics Prediction [2.1] 本研究では,2つの機能を持つ機械学習モデルを提案する。
観測された局所観測値の変化から時間依存のハミルトンパラメータを推定することができる。
これはハミルトンのパラメータに基づいてこれらの可観測物の進化を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:21:57 GMT)
Programmable XY-type couplings through parallel spin-dependent forces on the same trapped ion motional modes [2.1] 閉じ込められたイオンスピン上のハミルトン人は、$J_ijx$と$J_ijy$を独立に制御する。
本手法の有効性を解析的に算出し,171rmYb+;$ ion を用いて数値的および実験的検証を行う。
我々のアプローチは、既存の捕捉されたイオン量子シミュレーターの能力を拡張して、超流動性やスピン液体のようなエキゾチックな量子相の探索に関係した多くのスピンハミルトニアンにアクセスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:17:38 GMT)
Subsystem eigenstate thermalization hypothesis for translation invariant systems [2.1] 変換不変量子系に対する固有状態熱化仮説のサブシステムバージョンについて検討する。
まず、量子分散とBelavkin-Staszewski相対エントロピーの関係を見出す。
量子分散とBelavkin-Staszewski相対エントロピーの小さな上限を示すことによって、サブシステム固有状態熱化仮説を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:14:45 GMT)
A Privacy Measure Turned Upside Down? Investigating the Use of HTTP Client Hints on the Web [2.1] 本稿では,HTTPクライアントヒントの利用に関する長期研究について紹介する。
ほとんどすべてのWebブラウザで実装されているにもかかわらず、クライアントヒントのサーバ側使用は一般的には低い。
トラッカーと結びついているサードパーティウェブサイトの文脈では、採用率が著しく高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:32:12 GMT)
Scaling-laws for Large Time-series Models [2.1] 時系列予測は言語に類似したシーケンシャルな構造を共有しており、大規模なトランスフォーマーアーキテクチャにも適用可能である。
基本デコーダのみの時系列変換モデルは,LSMと類似のスケーリング挙動を示すことを示す。
我々は、パラメータ数、データセットサイズ、およびトレーニング計算に関して、初めてパワー則スケーリング関係をトレーニングし、確立する異種時系列データの大規模なコーパスを組み立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:48:17 GMT)
Formally Verifying Deep Reinforcement Learning Controllers with Lyapunov Barrier Certificates [2.1] 離散時間システムのためのNLBベースの証明書をトレーニングし、検証するための新しい手法を提案する。
具体的には,高度に複雑なシステムの検証を簡略化する証明書合成手法を提案する。
DRL制御宇宙船の安全性と生存性を保証するためのケーススタディにより,本手法の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:06:34 GMT)
Quantum coherent and measurement feedback control based on atoms coupled with a semi-infinite waveguide [2.1] 量子フィードバック制御は原子・フォトニック系の所望の状態を生成するために適用可能であることを示す。
このセットアップでは、初期励起原子が導波路に1つの光子を放出することができ、終端ミラーや他の原子によって反射され、異なるフィードバックループを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:07:23 GMT)
SlipStream: Adapting Pipelines for Distributed Training of Large DNNs Amid Failures [2.0] SlipStreamは、障害発生時の効率的な計算訓練システムである。
分散トレーニングシステムに固有の機能的冗長性を活用する。
複数の障害下で高いトレーニングスループットを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:35:56 GMT)
A Practice in Enrollment Prediction with Markov Chain Models [2.0] 本稿ではマルコフ・チェイン・モデリングを用いた入学予測の革新的手法を提案する。
本稿は、今後の方向性と機関間の連携の機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:25:37 GMT)
Your Large Language Models Are Leaving Fingerprints [2.0] LLMには、特定の語彙的特徴と形態的特徴の頻度のわずかな違いを示すユニークな指紋がある。
このような指紋を視覚化し、機械が生成したテキストをどうやって検出できるかを説明し、テキストドメイン全体でさらに堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 23:02:42 GMT)
Class-Conditional self-reward mechanism for improved Text-to-Image models [1.8] 我々は、自己回帰モデルの概念に基づいて、テキストから画像への生成AIモデルに匹敵するビジョンを導入する。
このアプローチは、自己生成した自己判断データセット上での微調整拡散モデルによって機能する。
既存の商用および研究用テキスト・ツー・イメージ・モデルよりも60%以上優れていると評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:28:43 GMT)
CORE-BEHRT: A Carefully Optimized and Rigorously Evaluated BEHRT [1.8] 本稿では,CORE-BEHRTについて紹介する。
データ表現の改善により,平均下流性能が0.785から0.797AUROCに向上することを示す。
その結果,25タスク中17タスクが顕著に向上し,24タスクが改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:45:42 GMT)
Regression Trees Know Calculus [1.8] 一般的な木学習ライブラリが公開する量を用いて効率的に計算できる勾配の簡単な推定値を求める。
これにより、ニューラルネットやガウシアンプロセスといった、微分可能なアルゴリズムのコンテキストで開発されたツールを、ツリーベースのモデルにデプロイすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:14:03 GMT)
MiniMaxAD: A Lightweight Autoencoder for Feature-Rich Anomaly Detection [1.7] MiniMaxADは、通常の画像から広範囲の情報を効率よく圧縮・記憶する軽量オートエンコーダである。
本モデルでは,特徴量の多様性を向上し,ネットワークの有効容量限界を増大させる手法を用いている。
また、大きなカーネルの畳み込みを利用して高度に抽象的なパターンを抽出し、効率的でコンパクトな特徴埋め込みに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:50:03 GMT)
Challenging Gradient Boosted Decision Trees with Tabular Transformers for Fraud Detection at Booking.com [1.7] 自己監視学習(SSL)によって強化されたトランスフォーマーベースのニューラルネットワークは、さまざまなドメインで前例のないパフォーマンスを示している。
本稿では,電子商取引における典型的な課題である不正検出において,表型変換器を用いたGBDTに挑戦することを目的とする。
我々の手法はトランスフォーマーの能力を利用して、SSLを使ってすべての利用可能なデータを使って転送可能な表現を学習する。
提案手法は、平均精度(AP)スコアのかなりのマージンで、調整されたGBDTよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:38:48 GMT)
Towards Exploratory Quality Diversity Landscape Analysis [1.7] 本研究は,品質多様性 (QD) 問題に対する探索的景観解析 (ELA) の利用に関する予備的研究である。
我々は,QDアルゴリズム選択の自動化にむけて,QD問題の特徴付けにERAの機能を利用することができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:19:55 GMT)
An $\ell^1$-Plug-and-Play Approach for MPI Using a Zero Shot Denoiser with Evaluation on the 3D Open MPI Dataset [1.6] 本稿では,$ell1$-priorの汎用ゼロショットデノイザをベースとしたプラグアンドプレイ方式を提案する。
我々は,3次元オープンMPIデータセットにおけるゼロショットプラグアンドプレイ方式の定量的,定性的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:11:26 GMT)
Initialisation and Topology Effects in Decentralised Federated Learning [1.6] 分散フェデレーション学習は、コミュニケーションネットワーク上の分散デバイス上で、個々の機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。
このアプローチはデータのプライバシを高め、単一障害点と集中的な調整の必要性を排除します。
本稿では,ニューラルネットワークの非協調初期化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:44:44 GMT)
How to Privately Tune Hyperparameters in Federated Learning? Insights from a Benchmark Study [1.5] PrivTunaを使って、プライバシを保存するフェデレーション平均化と密度ベースのクラスタリングを実装しています。
PrivTunaは、多党同型暗号を用いたプライバシー保護HPチューニングのための新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:56:57 GMT)
Learning to Detect Entanglement [1.5] 絡み合った状態や分離可能な状態の分類は基本的な作業だが、コストがかかる作業である。
本稿では,絡みを検知するために必要な資源量を改善する手法であるフォレストアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:11:42 GMT)
AutoLCZ: Towards Automatized Local Climate Zone Mapping from Rule-Based Remote Sensing [1.4] ローカル気候ゾーン(LCZ)は、都市気候研究を改善するためにランドスケープ宇宙を分類する標準的な分類体系を確立した。
既存のLCZマッピングは、地理情報システム(GIS)とのヒューマンインタラクションや、リモートセンシング(RS)データからモデル化によってガイドされる。
本稿では,高分解能RSモダリティからLCZ分類特徴を抽出するために,AutoLCZと呼ばれる新しいLCZマッピングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:56:51 GMT)
A framework for expected capability sets [1.4] 我々は、政策立案者が世界の状態と組み合わさって市民に一連の選択をもたらす行為を選択する場合に焦点を当てる。
我々は、それぞれの可能性を考慮して、世界の各状態の潜在的な選択セットをマージする2つの手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:51:00 GMT)
Dequantizability from inputs [1.4] 本稿では、入力が与えられるたびに適用可能な復号化可能性検証スキームを作成する。
結論として,本論文は,入力が与えられるたびに適用可能な復号化可能性検証スキームを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:08:54 GMT)
Accurate optimal quantum error correction thresholds from coherent information [1.4] ノイズの多いQEC符号の混合状態のコヒーレント情報を用いて、関連するQEC閾値を正確に推定する。
本研究は,最先端QEC符号の最適しきい値を計算するための信頼性の高い競争実践ツールとして,コヒーレント情報を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:16:50 GMT)
LookHere: Vision Transformers with Directed Attention Generalize and Extrapolate [1.2] 高解像度画像は、モデル精度を向上させるシーンに関する情報を提供する。
視覚変換器(ViT)は、微調整なしでは、大きな画像を効果的に活用できない。
本稿では,平易なViTの位置エンコーディングをドロップインで置き換える手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:47:25 GMT)
A Farewell to Harms: Risk Management for Medical Devices via the Riskman Ontology & Shapes [1.2] 医療機器のリスク管理に関する情報を表現・分析するためのリスクマンオントロジーと形状を紹介する。
提案手法は, メーカーと通知機関の双方にとって, 多くの人的時間を節約できる可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:46:24 GMT)
Audio Mamba: Pretrained Audio State Space Model For Audio Tagging [1.2] 状態空間モデルとの長い音声スペクトログラム依存性をキャプチャする自己注意のないアプローチであるAudio Mambaを提案する。
2つのオーディオタグ付けデータセットの実験結果から,Audio Mambaのパラメータ効率を示すとともに,第3パラメータを持つSOTAオーディオスペクトログラム変換器に匹敵する結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:35:56 GMT)
Uncertainty Quantification Metrics for Deep Regression [1.2] スカラー化誤差, 誤差, スピアマンランク相関, 負対数類似度について検討した。
これらの指標が4つの典型的な不確実性の下でどのように振る舞うかを考察する。
以上の結果から,Errorは最も安定かつ解釈可能な指標であるが,AUSEとNLLにもそれぞれのユースケースが存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:46:26 GMT)
Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials [1.2] 本稿では, PLDESEIA (temporalLynomial Expansion In Adaptive Distributed Event-based Systems) というモデル群を紹介する。
低レイテンシでオンライン分類と検出を行うために、これらのネットワークをイベントベースのデータで相互接続することに重点を置いている。
我々は3つのイベントベースのベンチマークを実験し、メモリと計算コストを大幅に削減した大きなマージンで3つすべてに対して最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:17:19 GMT)
MaskLRF: Self-supervised Pretraining via Masked Autoencoding of Local Reference Frames for Rotation-invariant 3D Point Set Analysis [1.2] 本稿では,3次元点集合解析のための回転不変な自己教師付き事前学習フレームワークを初めて開発する。
提案したアルゴリズムはMaskLRFと呼ばれ、3Dポイントのマスク付きオートエンコーディングにより回転不変かつ高度に一般化可能な潜在特徴を学習する。
そこで,MaskLRFは,非矛盾な向きを持つ3次元点集合の解析において,最先端の精度を実現していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:02:12 GMT)
A note on analogue semi-classical gravity in (1+1) dimensions [1.2] 音響時空はブラックホール物理学と宇宙論の類似モデルとして知られている。
類似のホーキング温度について、新たなコメントがなされている。
そこでParker-Tomsモデルの音響バージョンを提案し,それに対応する量を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:32:28 GMT)
The Influencer Next Door: How Misinformation Creators Use GenAI [1.2] 我々は、非専門家がGenAIをリミックス、再パッケージ、そして(再)コンテンツの制作に利用し、彼らの個人的ニーズや欲求に応えていることに気付きました。
我々は、これらの突発的GenAIの使用が、新しいまたは加速された誤情報障害をいかに生み出すかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:40:22 GMT)
Towards Interpretable Physical-Conceptual Catchment-Scale Hydrological Modeling using the Mass-Conserving-Perceptron [1.2] 本研究では,機械学習技術の捕集規模の水理モデル開発への適用性について検討する。
ゴールは、与えられたキャッチメントの入力状態と出力の振る舞いを説明することができる支配的なプロセスを表す最小限の表現を見つけることである。
3つのセル状態と2つの主要な流れ経路を持つHyModのようなアーキテクチャは、我々の研究位置においてそのような表現を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:58:41 GMT)
Learning Cut Generating Functions for Integer Programming [1.2] 分岐とカットのアルゴリズムは、大規模な整数計画問題の解法である。
近年の進歩は、パラメータ化された族から最適な切断平面を選択するためのデータ駆動アプローチを採用している。
選択したCGFは,特定の分布に対するGMIカットよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:56:34 GMT)
Coherent feedback control for cavity optomechanical systems with a frequency-dependent mirror [1.1] 機械共振器の地中冷却は、光学系における様々な量子効果の観測の前提条件である。
ファノミラー・オプティメカル・セットアップにおいて, メカニカル・モードの地中冷却を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:22:54 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） (Wed, 22 May 2024 19:35:34 GMT)
eXmY: A Data Type and Technique for Arbitrary Bit Precision Quantization [0.9] eXmYはMLモデルの量子化のための新しいデータ型である。
任意のビット幅と任意の整数および浮動小数点形式の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:11:28 GMT)
Addressing the Non-perturbative Regime of the Quantum Anharmonic Oscillator by Physics-Informed Neural Networks [0.9] 量子領域において、そのようなアプローチは、非可積分系に対するシュレーディンガー方程式を解く新しいアプローチへの道を開く。
実数および虚数周波数のシステムについて検討し、量子場理論に現れる問題に対処するための新しい数値法の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:34:52 GMT)
Bayesian Inverse Problems with Conditional Sinkhorn Generative Adversarial Networks in Least Volume Latent Spaces [0.9] 内在次元を推定しながら最小限の潜伏変数を持つデータセットをLast Volumeでどのように表現できるかを示す。
提案手法は, ODEのシステムにおけるパラメータの逆転や, 地下流れ問題における高次元流体伝導率など, 様々な応用に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:34:26 GMT)
Understanding the Countably Infinite: Neural Network Models of the Successor Function and its Acquisition [0.9] 小学校に入ると、数字の順序構造に対する理解は、記憶された数列から、後継関数を理解し、数え切れないほど無限となるものへと移行する。
N in (0, 98) のペア (N, N+1) における後継関数を学習する2つのニューラルネットワークモデルにおけるこの発達変化について検討する。
これらのモデルは、リカレントアーキテクチャを使用して、後継関数の学習を超えて、カウントプロセスをより一般的にシミュレートするための将来の作業のステージを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:19:39 GMT)
Quantum algorithm for large-scale market equilibrium computation [0.9] サブ線形性能を持つ市場均衡計算のための最初の量子ランタイムアルゴリズムを提供する。
提案アルゴリズムは,従来のアルゴリズムと客観的な最適化値に到達しつつ,購入者数や商品数の観点からも,実行時の高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:12:45 GMT)
Multi-Type Point Cloud Autoencoder: A Complete Equivariant Embedding for Molecule Conformation and Pose [0.9] 我々は,マルチタイプの点群に対する新しいタイプのオートエンコーダである分子O(3)エンコーディングネット(Mo3ENet)を開発し,訓練し,評価する。
Mo3ENetはエンドツーエンドの同変であり、学習した表現をO(3)で操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:14:37 GMT)
Resonate-and-Fire Spiking Neurons for Target Detection and Hand Gesture Recognition: A Hybrid Approach [0.9] レーダを用いた手動ジェスチャー認識は、しばしば計算に高価な高速フーリエ変換に依存する。
本稿では、共振・発火ニューロンを用いた高速フーリエ変換をバイパスする代替手法を提案する。
提案手法は,従来の手法に比べて複雑度を下げた競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:40:02 GMT)
A Comprehensive Survey on Evaluating Large Language Model Applications in the Medical Industry [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成の高度な能力で様々な産業に影響を与えている。
この包括的調査は、医療におけるLSMの広範な適用と必要な評価を概説する。
本調査は,臨床環境,医療用テキストデータ処理,研究,教育,公衆衛生への意識といった分野におけるLCM応用の詳細な分析を行うために構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:57:19 GMT)
Deep Emotion Recognition in Textual Conversations: A Survey [0.9] 新しいアプリケーションと実装シナリオは、新しい課題と機会を示します。
これらは会話の文脈、話者と感情のダイナミクスのモデリング、一般的な感覚表現の解釈など多岐にわたる。
この調査は、アンバランスなデータに対処するテクニックを活用する利点を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:14:57 GMT)
Convergence analysis of kernel learning FBSDE filter [0.9] カーネル学習 後方SDEフィルタは、非線形フィルタリング問題を解決するための反復的かつ適応的なメッシュフリーアプローチである。
フォッカー・プランカー方程式は状態変数の進化密度を定義し、近似密度を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:02:35 GMT)
Single color virtual H&E staining with In-and-Out Net [0.8] 本稿では,仮想染色タスクに特化して設計された新しいネットワークIn-and-Out Netを提案する。
我々はGAN(Generative Adversarial Networks)に基づいて,反射共焦点顕微鏡(RCM)画像からヘマトキシリンおよびエオシン染色画像へ効率的に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:17:27 GMT)
Pentacene-Doped Naphthalene for Levitated Optomechanics [0.8] 本研究では, 磁気浮上材料としてペンタセンドープナフタレンを導入し, 物質波干渉法や核磁気共鳴に魅力的な用途を提供する。
ペンタセンをドープしたナフタレンは、その核スピンアンサンブルの顕著な分極性を提供し、極低温で80%を超える分極率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:51:54 GMT)
Continual Learning in Medical Imaging from Theory to Practice: A Survey and Practical Analysis [0.8] 連続学習は、ニューラルネットワークにおける過去の学習を忘れずに、新しい知識のシーケンシャルな獲得を可能にするという約束を提供する。
医学領域における継続的な学習に関する最近の文献を概観し、最近の傾向を概説し、実際的な問題点を指摘する。
医療画像における継続的な学習の現状を批判的に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:48:04 GMT)
Enhancing Multiscale Simulations with Constitutive Relations-Aware Deep Operator Networks [0.8] マルチスケール有限要素計算は、マイクロ構造特性をマクロ計算解析に組み込む能力に期待されている。
マイクロスケール物理の代理モデリングにディープ・オペレーター・ネットワークを利用するハイブリッド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:40:05 GMT)
Fidelity and Entanglement of Random Bipartite Pure States: Insights and Applications [0.7] 固定参照量子状態からのハールランダム二分項純状態とその二分項絡みについて検討する。
軸上の忠実度と絡み合いをプロットすることにより、結果のプロットが非一様分布を示すことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:20:05 GMT)
Reducing Spatial Discretization Error on Coarse CFD Simulations Using an OpenFOAM-Embedded Deep Learning Framework [0.7] 高品質なデータを入力したディープラーニングモデルを用いて,低分解能シミュレーションの品質を向上させる手法を提案する。
我々は、セル中心から顔の値への速度を補間するフィードフォワードニューラルネットワークにより、対流項のデフォルトの差分スキームを置き換える。
ディープラーニングフレームワークには、オープンソースのCFDコードOpenFOAMが組み込まれており、エンドツーエンドの差別化モデルとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:36:17 GMT)
Entanglement-swapping in generalised probabilistic theories, and iterated CHSH games [0.7] 一般化確率論(GPT)における絡み合い交換の研究
我々は,GPTのパワーを計測し,非古典的相関を保ちながら繰り返しCHSHゲームを導入する。
このことは、最近文献で提起されたそのようなゲームに対する量子論の最適性に関する問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:49:39 GMT)
Naturally Private Recommendations with Determinantal Point Processes [0.6] 本稿では、コンテンツの人気と多様性の両面からレコメンデーションをバランスさせる決定的ポイントプロセス(DPP)について論じる。
私たちは、プライバシーとユーティリティのトレードオフに関して、より効率的になるような、DPPの簡単な代替案を提案して、結論付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:20:56 GMT)
SynthEnsemble: A Fusion of CNN, Vision Transformer, and Hybrid Models for Multi-Label Chest X-Ray Classification [0.6] 我々は,異なる疾患に対応する胸部X線パターンの同定に深層学習技術を採用している。
最も優れた個人モデルはCoAtNetで、受信機の動作特性曲線(AUROC)の84.2%の領域を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:38:04 GMT)
Generalization Bounds for Dependent Data using Online-to-Batch Conversion [0.6] 従属データ設定における統計的学習者の一般化誤差は、統計学習者の一般化誤差と同値であることを示す。
我々の証明技術は、Wassersteinに基づくオンライン学習アルゴリズムの安定性の新しい概念を定義することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:07:25 GMT)
Towards a Unified Framework for Evaluating Explanations [0.6] 我々は、モデルと利害関係者の間の仲介者として、本質的に解釈可能なモデルであれ、不透明なブラックボックスモデルであれ、説明が役立ちます。
本稿では,学習者の行動を予測するための解釈可能なニューラルネットワークの例を用いて,これらの基準と具体的な評価手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:49:28 GMT)
Towards A Comprehensive Assessment of AI's Environmental Impact [0.6] 機械学習に対する最近の関心の高まりは、AI/MLの大規模採用に拍車をかけた。
ライフサイクルを通じて、AI/MLから環境への影響と劣化を監視するフレームワークが必要である。
本研究では、オープンなエネルギーデータとグローバルに取得した衛星観測を用いて、データセンター周辺におけるAIの多面的影響に関連する環境変数を追跡する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:19:35 GMT)
WeatherFormer: A Pretrained Encoder Model for Learning Robust Weather Representations from Small Datasets [0.6] WeatherFormerは、最小限の観測から堅牢な気象特徴を学習するために設計されたトランスフォーマーエンコーダベースのモデルである。
ウェザーホルマーは、アメリカ大陸の39年間の衛星観測による大規模な事前訓練データセットで事前訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:43:46 GMT)
Multi-Spectral Remote Sensing Image Retrieval Using Geospatial Foundation Models [0.6] この研究は、PrithviのようなGeospatial Foundation Modelsをリモートセンシング画像検索に使用することを提案している。
検索タスクに2つのデータセットを導入し、高い性能を観察する。
Prithviは6つのバンドを処理し、平均精度はBigEarthNet-43で97.62%、フォレストNet-12で44.51%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:42:45 GMT)
You don't understand me!: Comparing ASR results for L1 and L2 speakers of Swedish [0.5] 我々は,ASRの異なるサービスによって書き起こされたスウェーデン語の母国語,非母国語,読み,自発語に対する認識結果の差に着目した。
単語誤り率を用いて認識結果を比較し、観察された転写誤りを生じる可能性のある言語的要因を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:24:55 GMT)
Quantum state manipulation and cooling of ultracold molecules [0.5] 広く使われている2つの冷却技術は、分子ガスを量子状態に持ち込んだ。
これらの進歩は、分子の内部状態と外部状態の両方を量子力学的に準備し、操作する能力をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:24:30 GMT)
Large Skew-t Copula Models and Asymmetric Dependence in Intraday Equity Returns [0.5] スクリュー・トゥ・コプラモデル(英語版)は、非対称かつ極端なテール依存を可能にするため、財務データのモデリングに魅力的なものである。
Azzalini と Capitanio (2003) の skew-t 分布に暗黙的に表されるコプラは、2つの一般的な代替スキュー-t コプラよりも高レベルな対非対称依存を可能にすることを示す。
本稿では,高速かつ高精度なベイズ変分推論(VI)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:24:43 GMT)
Open-Source Assessments of AI Capabilities: The Proliferation of AI Analysis Tools, Replicating Competitor Models, and the Zhousidun Dataset [0.5] 人工知能の軍事能力への統合は、世界中の主要な軍事力の標準となっている。
本稿では、Zhousidunデータセットの詳細な検証を通して、軍用AIモデルを分析するためのオープンソースの方法論を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:56:56 GMT)
Hypergraph: A Unified and Uniform Definition with Application to Chemical Hypergraph [0.5] 本稿では,非指向性,指向性,ネスト性を持つハイパーグラフの概念を統一するハイパーグラフの新たな定義を提案する。
具体的には、ハイパーエッジを単純なハイパーエッジ、ネストハイパーエッジ、あるいは有向ハイパーエッジと定義する。
この新たな定義の統一性とパワーは、可視化とともに、高次相関を表現するためにハイパーグラフを使うことを促進するべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:48:10 GMT)
An Embedded Diachronic Sense Change Model with a Case Study from Ancient Greek [0.4] コーパスが小さく粗い古代の言語では、このような変化を正確にモデル化することは困難である。
本稿では,単語埋め込みと単語埋め込みを組み合わせた組込みチェインモデルであるEDiSCを紹介し,優れたモデル性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:55:31 GMT)
Majorana modes in trapped-ion system and their Floquet engineering [0.4] Majorana fermionsはフォールトトレラント量子コンピューティングを実装することを約束している。
トラップイオン系におけるマヨラナフェルミオンをシミュレートする代替スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:59:02 GMT)
Prior-itizing Privacy: A Bayesian Approach to Setting the Privacy Budget in Differential Privacy [0.4] 開示のベイズ的後部確率との関係に基づいて$varepsilon$を設定するためのフレームワークを提供する。
データリリースの責任者は、さまざまなレベルの事前リスクで、どれくらいの後方リスクを受け入れるかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:10:54 GMT)
Bayesian Inference Under Differential Privacy: Prior Selection Considerations with Application to Univariate Gaussian Data and Regression [0.4] 我々は,事前分布を特定する際に,境界によって課される制約を考慮に入れることができることを示す。
我々は、デフォルト前のクラスのどのクラスが、微分プライベートリリースに対して有効な推論を生成するかについて、理論的および実証的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:27:20 GMT)
An Abstraction Hierarchy Toward Productive Quantum Programming [0.4] 本稿では,量子ソフトウェア工学を支援する抽象階層を提案する。
現在の技術で見られるプログラミング、実行、ハードウェアモデル間の重複の結果について論じる。
私たちの研究は、量子プログラミングにおける具体的な概念上の課題とギャップを指していますが、第一のテーマは、進化は抽象的階層についての考え方に直感的に焦点を当てることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:48:36 GMT)
On the stability of second order gradient descent for time varying convex functions [0.3] この研究は、Gaudio et al. 2021 と Moreu と Annaswamy 2022 の2階勾配降下に関する結果に基づいており、これは明らかに時間的に異なるコスト関数に適用される。
これらのより一般的な結果は、これらのスキームの設計と認証に役立ち、リアルタイム学習アプリケーションに対する安全で信頼性の高いデプロイメントを保証するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:50:40 GMT)
More Distinctively Black and Feminine Faces Lead to Increased Stereotyping in Vision-Language Models [0.3] 本研究では、視覚言語モデル(VLM)が、人種や性別に関して、均質性バイアスと特性関連を持続させる方法について考察する。
VLMは人種や性別に関連する微妙な視覚的手がかりとステレオタイプを、緩和が難しい方法で関連付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:45:29 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） (Wed, 22 May 2024 14:52:07 GMT)
CPE-Identifier: Automated CPE identification and CVE summaries annotation with Deep Learning and NLP [0.3] 本稿では,CVE要約から自動CPE注釈抽出システムであるCPE-Identifierシステムを提案する。
このシステムは、新しいCVEテキスト入力からCPEエンティティを識別するツールとして使用できる。
また,NLP (Natural Language Processing) Named Entity Recognition (NER) を用いて,テキスト中の新しい技術用語を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:05:17 GMT)
Optimizing Lymphocyte Detection in Breast Cancer Whole Slide Imaging through Data-Centric Strategies [0.3] 市販のYOLOv5モデルを用いてリンパ球検出性能の高いデータ中心最適化パイプラインを開発した。
本研究は,本手法が優れたリンパ球検出能を誘導する乳癌の文脈において,本手法の関心を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:59:50 GMT)
SOMson -- Sonification of Multidimensional Data in Kohonen Maps [0.2] 自己組織化マップ (SOMs) は、低次元マップ上の高次元特徴空間を可視化するニューラルネットワークである。
基礎となるデータの対話的ソナライゼーションであるSOMsonをデータ拡張手法として提案する。
ユーザスタディの代わりに、インタラクティブなオンライン例を示し、読者がSOMson自身を探索できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:58:22 GMT)
Large Language Models (LLMs) Assisted Wireless Network Deployment in Urban Settings [0.2] 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と人間に似たテキスト生成に革命をもたらした。
本稿では,6G(第6世代)無線通信技術におけるLCMの電力利用技術について検討する。
無線通信におけるネットワーク展開にLLMを利用する新しい強化学習(RL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:19:51 GMT)
Effect of recommending users and opinions on the network connectivity and idea generation process [0.2] 本研究では、リコメンデーションシステムが個人の行動特性がソーシャルネットワークのダイナミクスに与える影響について検討する。
ホモフィリーとユーザによる新しいアイデアへのオープンさ、新しい意見へのレコメンデーションによる露出の相互作用を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:30:27 GMT)
Sudden change of genuine multipartite entanglement in non-Markovian dynamics [0.2] マルコフ近似を超越した双分極系および多分極系の絡み合いダイナミクスについて検討する。
キャビティキャビティ量子ビットの場合、非マルコビアン性は崩壊・復活現象以外の絡み合いの寿命を延ばす。
貯水池・貯水池のクビットでは、振動とともに絡み合った突然の出生が遅れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:45:02 GMT)
Detection of entanglement via moments of positive maps [0.2] 我々は,これらのモーメントに基づいて,正の地図のモーメントと基準を再検討し,絡みを検知した。
2otimes 4$システムの場合、還元マップのモーメントは束縛された絡み合った状態の族を検出することができる。
3つのキュービット系に対して、その1つのキュービットに還元写像を適用することは部分的転置演算と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:53:17 GMT)
Sauron U-Net: Simple automated redundancy elimination in medical image segmentation via filter pruning [0.2] Sauronは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の冗長な特徴マップを除去するフィルタプルーニング法である
医用画像分割作業において,Sauronと5つの最先端フィルタプルーニング手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:44:14 GMT)
Quantum (Inspired) $D^2$-sampling with Applications [0.1] 我々は、$k$-means++の量子実装を示し、その時間は$tildeO(zeta2 k2)$で実行される。
これは、量子バージョンが$O(logk)$近似を保証する$k$-means++の堅牢な近似解析によって示される。
これはQI-$k$-means++と呼ばれ、実行時間は$O(Nd) + tildeO(zeta)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:13:28 GMT)
Reducing Mid-Circuit Measurements via Probabilistic Circuits [0.1] 中間回路の測定と測定制御ゲートは、多くの量子ハードウェアプラットフォームによって支えられている。
この研究は、これらの測定のいくつかをランダム化ゲート応用の等価回路で置き換えることのできる静的回路最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:33:19 GMT)
LoRA Fine-tuning Efficiently Undoes Safety Training in Llama 2-Chat 70B [0.1] 本稿では,Llama 2-Chatの微調整による言語モデルの安全性トレーニングの堅牢性について検討する。
本手法は,有害な指示に従うことを拒否する率を大幅に削減する。
逆微調整は実用的かつ効果的であることを示し、それゆえ、微調整によるリスク評価がリスク評価の中核となるべきであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:39:46 GMT)
Refining Skewed Perceptions in Vision-Language Models through Visual Representations [0.0] 大規模視覚言語モデル(VLM)は、様々な下流タスクで顕著な成功を収めている。
それらの利点にもかかわらず、これらのモデルは現実のデータの不均等な分布からバイアスを受け継ぎ、実際の環境に関する誤解を招く。
本研究では,CLIPの下流アプリケーションへの埋め込みから,単純な線形プローブを用いてタスク固有のコア特徴を効果的に抽出する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:03:11 GMT)
Charge and Spin Sharpening Transitions on Dynamical Quantum Trees [0.0] U(1)およびSU(2)対称性に従うモニタリングされた量子木における絡み合いとシャープニング遷移について検討した。
その結果, エンタングルメント/パーフィケーションおよびシャープニング遷移は, 異なる測定速度で総じて起こることがわかった。
SU(2)の場合、ファジィ位相は汎用的であり、鋭い位相は最大測定率の限界においてのみ可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:06:15 GMT)
Zero-Knowledge Games [0.0] ゼロ知識ゲームは信頼と健全性の1つである。
非インフォームドの選手の場合、そのようなプレイヤーは非インフォームドであることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:19:46 GMT)
Visiting Distant Neighbors in Graph Convolutional Networks [0.0] 本稿では,グラフデータの深層学習のためのグラフ畳み込みネットワーク手法を,隣接ノードの高次化に拡張する。
この上位の隣人の訪問客は、オリジナルのモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:57:15 GMT)
Unitary Quantum Algorithm for the Lattice-Boltzmann Method [0.0] 本稿では,Lattice-Boltzmann法に基づく計算流体力学の量子アルゴリズムを提案する。
我々の量子アルゴリズムは非線形性を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:03:54 GMT)
Traffic control using intelligent timing of traffic lights with reinforcement learning technique and real-time processing of surveillance camera images [0.0] 信号機の最適タイミングを判定し、複数のパラメータに従って適用する。
YOLOv9-Cモデルを用いた車両検出には深層学習法が用いられた。
イランの車の画像にトランスファーラーニングとモデルの再訓練を併用することで、モデルの精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:04:32 GMT)
Tracking Chirality in Photoelectron Circular Dichroism [0.0] 光電子円二色性(英: Photoelectron circular dichroism、PECD)は、分子のキラル核の足場と円偏光レーザー場との相互作用に由来する。
人工カイラルポテンシャルを持つ水素単一電子モデルにおいて, 単光子イオン化のためのPECDのシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:59:03 GMT)
The noisy Werner-Holevo channel and its properties [0.0] このチャネルは, ランダムな角度によるランダムな方向の四重項状態の回転として実現可能であることを示す。
我々は、このチャネルを詳細に研究し、その様々な特性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:44:56 GMT)
The correlation between nativelike selection and prototypicality: a multilingual onomasiological case study using semantic embedding [0.0] 本研究では,NLS(Nativelike selection)の背景にある意味的モチベーションと再現性の分析の可能性について検討した。
問題となっているNLSを考慮し,中国語動詞shang'harm'の言語固有のプロトタイプを明らかにするために,クラスタ分析と行動プロファイル分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:55:26 GMT)
Task agnostic continual learning with Pairwise layer architecture [0.0] ネットワークの最終層を相互の相互作用層に置き換えることで、継続的な学習性能を向上させることができることを示す。
このアーキテクチャを用いたネットワークは、MNISTとFashionMNISTベースの連続画像分類実験において競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:30:01 GMT)
Tackling Decision Processes with Non-Cumulative Objectives using Reinforcement Learning [0.0] 我々は,非累積マルコフ決定過程を標準MDPに一般化したマッピングを導入する。
これにより、MDPがより大規模なNCMDPに直接適用されるための最適なポリシーを見つけるために開発されたすべての技術が利用可能となる。
我々は、古典的な制御、金融におけるポートフォリオ最適化、離散最適化問題など、様々なタスクのアプリケーションを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:01:37 GMT)
Swapping Floquet time crystal [0.0] 本研究では, 周期拡散振動の持続性とFloquetスペクトルの時間-結晶特性について検討した。
システムの熱化や持続的な周期拡散が不可能なパラメータの間隔が可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:35:27 GMT)
Slaves to the Law of Large Numbers: An Asymptotic Equipartition Property for Perplexity in Generative Language Models [0.0] 言語モデルが生成する大きなテキストの難易度は,トークン分布の平均エントロピーに収束しなければならないことを示す。
この作業は、AI検出の理解と改善のための実践的な応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:23:40 GMT)
Robust Twin Parametric Margin Support Vector Machine for Multiclass Classification [0.0] 本稿では,マルチクラス分類の問題に対処するために,Twin Parametric Margin Support Vector Machine (TPMSVM) モデルを提案する。
各サンプルの周囲に有界・ノルム不確実性集合を構築し,決定論的モデルの頑健な対応を導出する。
提案したTPMSVM手法を実世界のデータセット上でテストし,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:58:19 GMT)
Reverse Engineering Structure and Semantics of Input of a Binary Executable [0.0] 本稿では,バイナリ実行ファイルの入力のフィールド間の構造と意味関係を復元するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはByteRI 2.0と呼ばれるプロトタイプシステムで実装された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:47:33 GMT)
Restless Bandit Problem with Rewards Generated by a Linear Gaussian Dynamical System [0.0] 不確実性の下での意思決定は、頻繁に遭遇する基本的な問題であり、多重武装バンディット問題として定式化することができる。
本稿では,前述した報奨を線形に組み合わせて各アクションの次の報奨を予測する手法を提案する。
選択された前のアクションのシーケンスにかかわらず、事前に選択されたアクションに対してサンプリングされた報酬が、他のアクションの将来の報酬を予測するために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:01:40 GMT)
Realization of a crosstalk-free multi-ion node for long-distance quantum networking [0.0] トラップされた原子イオンは、量子リピータノードを構築するための主要な物理プラットフォームの一つである。
長距離トラップイオン量子ネットワークでは、クロストークのないデュアルタイプの量子ビットを持つことが不可欠である。
本稿では,テレコム互換かつクロストークフリーな量子ネットワークノードの試作実装について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:58:37 GMT)
Real-time quantum dynamics of thermal states with neural thermofields [0.0] 熱場力学,変分モンテカルロ,ニューラルネット量子状態に基づく2次元の熱状態のリアルタイムダイナミクスについて検討する。
正確なシミュレーションの範囲外に位置する6x6格子上でのリアルタイムダイナミクスの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:47:44 GMT)
Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8 [0.0] 本稿では,飛行物体のリアルタイム検出のための一般化モデルを提案する。
また,フライング物体検出のための最先端結果を得るための改良されたモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:05:38 GMT)
Quantum-fluctuation asymmetry in multiphoton Jaynes-Cummings resonances [0.0] 多光子遮断状態下で作動するJynes-Cummings(JC)発振器から発する光の統計的挙動について検討する。
「条件付きホモダイン検出におけるキャビティ場の異なる四分音のモニタリングは、連続した光子カウンタクリックの待ち時間に影響を与える。」
定常的なキャビティ占有が光子の順序であるにもかかわらず、2つのデコヒーレンスチャネルに沿って向き付けられたエミッションの比率にも影響する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:48:59 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$の電荷雑音は、量子ドットにおける電圧制御されたスピン量子ビットの性能を著しく阻害する。
ここでは、分数計算を用いて、ノイズの多い量子ゲート演算において、最も高い平均忠実度が得られる電圧制御パルスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:04:17 GMT)
Quantum circuit model for Hamiltonian simulation via Trotter decomposition [0.0] 我々は,1量子回転ゲートとCNOTゲートを用いて,スケールした$n$-qubit Pauliストリングの指数関数の量子回路実装を考案した。
これらの回路は、低接続量子ハードウェア、特にデジタル量子計算のためのスターグラフアーキテクチャで実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:57:09 GMT)
Quantum Reference Frames from Top-Down Crossed Products [0.0] クロス製品は、ボトムアップから量子参照フレームを実現する方法である。
このアプローチを用いることで、量子等価参照フレームでは得られないことを示す。
我々は、この代数をG-フレーム代数と呼び、この対象の中でいかに非等価なフレームが実現されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:00:01 GMT)
Quantum Mechanical Foundations of Epistemology [0.0] 本稿では,古典物理学の言語を用いて観測を記録・伝達する必要があるという仮定を疑問視することで,その答えを導出する。
ニールス・ボーアはこの仮定を支持したが、量子現象が古典線上では分析できないという事実を認識した。
対照的に、ヨーロッパ植民地主義以前の知識体系は、その客観的モデルを構築することなく、自然の量子的性質を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:24:46 GMT)
Prompt-Time Ontology-Driven Symbolic Knowledge Capture with Large Language Models [0.0] 本稿では,ナレッジグラフを用いたユーザプロンプトからの個人情報の取得について検討する。
我々は、個人情報をモデル化するKNOWオントロジーのサブセットを使用して、これらの概念に基づいて言語モデルを訓練する。
そして、特別に構築されたデータセットを用いて、知識捕捉の成功を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:40:34 GMT)
Probabilistic pure state conversion on the majorization lattice [0.0] 絡み合いは、量子物理学の最も基本的で同時にパズリング・プロパティの1つである。
正規化格子は、純粋な絡み合った状態の許容変換を特徴付けるために効率的なフレームワークを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 13:17:19 GMT)
Principal eigenstate classical shadows [0.0] 未知の量子状態 $rho$ の多くのコピーを考えると、その主固有状態の古典的な記述を学ぶというタスクを考える。
固有値$lambda$でこのタスクをスケーリングするためのプロトコルを提案し、それが自然なアプローチの空間内で最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:13:05 GMT)
Petz recovery maps for qudit quantum channels [0.0] 本稿では,Pettz マップの性能を評価するために,Choi-Jamiolkowski アイソモルフィズムに基づく,新しい状態に依存しないフレームワークを提案する。
これらのプロセスの異なるチャネルと(非)ユニタリな性質を解析することにより、地図の有効性を決定する上で、参照状態の選択が重要な役割を担っていることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:00:19 GMT)
Performance Comparison of Various Modes of Advanced Encryption Standard [0.0] 本研究では, 各モードのセキュリティを検証するために, 正規化ジニ不純物(NGI)を提案する。
本研究は,主に電子コードブック(ECB)モード,暗号ブロックチェイン(CBC)モード,カウンタ(CTR)モード,CBC-Message Authentication Code(MAC)モード,ガロアカウンタモード(GCM)モードを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:09:49 GMT)
PDMLP: Patch-based Decomposed MLP for Long-Term Time Series Forecastin [0.0] 近年, Transformer アーキテクチャを改良し, 長期時系列予測(LTSF)タスクの有効性を実証する研究が進められている。
これらのモデルの有効性は、配列の局所性を向上する採用されたパッチ機構に大きく寄与する。
さらに、Patch機構で強化された単純な線形層は、複雑なTransformerベースのLTSFモデルより優れている可能性が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:12:20 GMT)
Out-of-equilibrium dynamics of quantum many-body systems with long-range interactions [0.0] 原子、分子、光学プラットフォームの実験的進歩は、量子コヒーレント力学への強く幅広い関心を刺激してきた。
本報告では, この分野の最近の進歩について, 体系的, 有機的考察を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:08:17 GMT)
On the properties of qudits [0.0] 2量子ヴェルナー状態のみが純粋な状態であることを示し、クディット次元が2より大きい場合、2量子ヴェルナー状態ではないことを示す。
2量子ヴェルナー状態のみが純粋な状態であることを示し、クディット次元が2より大きい場合、2量子ヴェルナー状態ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:41:28 GMT)
On the dynamics of convolutional recurrent neural networks near their critical point [0.0] 本研究では,スムーズなシグモダルアクティベーション関数を持つ単一層畳み込みリカレントネットワークの動的特性について検討した。
ネットワークが単一振動で強制されるときの定常状態に対する解析解を提案する。
この背景値の関数として時間減衰と空間伝搬長の値を形成する関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:29:12 GMT)
Observation of Ultra-low AC Susceptibility in Micro-magnets Using Quantum Diamond Microscope [0.0] ACサセプティメトリーは磁気材料について深い洞察を与える。
従来の交流感受性計は、テラあたり数ナノジュールの範囲内の磁気モーメントの変化を測定することに制約されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:47:51 GMT)
Numerical Simulations of 3D Ion Crystal Dynamics in a Penning Trap using the Fast Multipole Method [0.0] 我々は、ペニングトラップに閉じ込められた3次元イオン結晶のレーザー冷却を含むダイナミクスをシミュレートする。
シミュレーション時間は、イオン番号の正方形ではなく、イオン番号と線形にスケールすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:17:28 GMT)
Nonstabilizerness via matrix product states in the Pauli basis [0.0] 行列積状態(MPS)の枠組みにおける非安定化性評価のための新しい手法を提案する。
我々のフレームワークは、安定化器R'enyiエントロピー、安定化器Nullity、ベルマジックなど、様々な非安定化器性の測定を効率的に行うための強力なツールを提供する。
我々はIsingおよびXXZスピン鎖の基底状態や最近Rydberg原子配列で実現された回路力学において,本手法の有効性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 16:39:01 GMT)
Nonmesonic Quantum Many-Body Scars in a 1D Lattice Gauge Theory [0.0] 1D$mathbbZ$格子ゲージ理論の量子多体散乱における中間子励起を、物質場としての動的スピン-$frac12$鎖に結合する。
我々の結果は、格子ゲージ理論における量子多体傷の物理学を拡張し、非メメニック状態がエルゴディディディティの破れを示すことを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:28:00 GMT)
Nonlinear Spectroscopy via Generalized Quantum Phase Estimation [0.0] 反応理論は、実験的な観測と理論的な予測を結びつけることに成功している。
量子系の応答特性の計算は、特に非線形分光法では、しばしば高価である。
本稿では,一般化された量子位相推定フレームワークを提案する。
これにより、任意の順序の応答特性の回復を可能にする一般相関関数の処理が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:00:01 GMT)
Neural Networks-based Random Vortex Methods for Modelling Incompressible Flows [0.0] 本稿では,(2D)非圧縮性ナビエ-ストークス方程式に対する解を近似するためのニューラルネットワークに基づく新しい手法を提案する。
このアルゴリズムは、ランダム渦力学の計算効率の良い定式化を利用する損失関数に基づいて、渦を近似する物理インフォームドニューラルネットワークを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:36:23 GMT)
Modeling and performance evaluation of computer systems security operation [0.0] フォークジョイント待ち行列ネットワークの定式化に基づいて,コンピュータシステムセキュリティ操作のモデルを開発する。
セキュリティ操作性能指標を導入し、実際のシステムの性能評価にどのように使用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 11:05:21 GMT)
Metadata Integration for Spam Reviews Detection on Vietnamese E-commerce Websites [0.0] レビューのメタデータを含むViSpamReviews v2データセットを紹介します。
本稿では,テキスト属性と分類属性を同時に分類モデルに統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:19:13 GMT)
Memory capacity of three-layer neural networks with non-polynomial activations [0.0] 活性化関数が一点ではなく一点で現実である限り、$Theta(sqrtn)$ニューロンは十分であることを示す。
これは、パワーを失うことなく、アクティベーション関数を問題依存的に自由に選択できることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:29:45 GMT)
Memory Scraping Attack on Xilinx FPGAs: Private Data Extraction from Terminated Processes [0.0] Stratix 10 FPGAは、TitanX Pascal GPUのパフォーマンスの90%を達成でき、電力の50%未満を消費する。
これによりFPGAは、機械学習(ML)ワークロードの高速化に魅力的な選択肢になります。
しかしながら,既存のXilinx FPGAベースのハードウェアアクセラレーションソリューションでは,プライバシとセキュリティ上の脆弱性が検出されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:58:20 GMT)
Magnetocaloric effect for a $Q$-clock type system [0.0] スピンの正方格子に対応する磁気加工物質に作用する磁気特性について検討した。
格子サイズと磁気相転移に依存する効果を最大化する$Q$の値を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:15:10 GMT)
Machine learning for exoplanet detection in high-contrast spectroscopy Combining cross correlation maps and deep learning on medium-resolution integral-field spectra [0.0] 積分場分光(IFS)データセットにおけるスペクトル次元と空間次元を利用する新しい手法を開発した。
我々は,高コントラスト系外惑星に対する検出感度を向上させるために,教師付きディープラーニングアルゴリズムを訓練する。
我々は,ML手法が検出限界を改良し,直接撮像された惑星の偽陽性を低減できる可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:25:58 GMT)
Machine Learning for Exoplanet Detection in High-Contrast Spectroscopy: Revealing Exoplanets by Leveraging Hidden Molecular Signatures in Cross-Correlated Spectra with Convolutional Neural Networks [0.0] 分光の相互相関は、惑星のスペクトルを主星から分離するために分子テンプレートを用いる。
我々は、相互相関分光(MLCCS)のための機械学習を導入する。
この手法は、大気中の特定の分子の存在など、外惑星の特徴付けに関する弱い仮定を活用し、外惑星の検出感度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） (Wed, 22 May 2024 09:25:58 GMT)
Lusifer: LLM-based User SImulated Feedback Environment for online Recommender systems [0.0] Lusiferは、シミュレーションされたユーザフィードバックを生成する新しい環境である。
ユーザープロファイルとインタラクション履歴を合成し、推奨アイテムに対する反応と振る舞いをシミュレートする。
MovieLens100Kデータセットを概念実証として、Lugifer氏は、ユーザの振る舞いと好みの正確なエミュレーションをデモしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:43:15 GMT)
Lower Complexity Adaptation for Empirical Entropic Optimal Transport [0.0] エントロピック最適輸送(EOT)は、非正規化最適輸送(OT)に代わる有効で計算可能な代替手段を示す
EOTコストの実証的なプラグイン推定のための新しい統計的境界を導出する。
この手法は経験的プロセス理論を用いており、単一関数クラス上の EOT の二重定式化に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 14:40:45 GMT)
Lossy-and-Constrained Extended Non-Local Games with Applications to Cryptography: BC, QKD and QPV [0.0] 制約や損失を考慮してそのようなゲームを拡張すると、SDPの最適値への収束が保たれることを示す。
この結果を応用し、相対論的ビットコミットメント、量子鍵分布、量子位置検証のためのプロトコルのより厳密なセキュリティを示すSDPを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:09:30 GMT)
Live magnetic observation of parahydrogen hyperpolarization dynamics [0.0] 超偏極物質の状態は、典型的には間接的にのみ研究され、磁化の部分的に破壊される。
ここでは、過分極材料の複雑なダイナミクスをリアルタイムで検出するために、サブpT感度の原子磁気センサを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:37:03 GMT)
Lee-Yang theory of the superradiant phase transition in the open Dicke model [0.0] 有限測定時間で得られた光子放射統計から超ラジカル相転移を推定できることを示す。
我々の研究は、Dickeモデルと他の量子多体系における相転移が、有限持続時間の測定からどのように検出できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:12:17 GMT)
Learning To Play Atari Games Using Dueling Q-Learning and Hebbian Plasticity [0.0] 本研究では,アタリゲームをするニューラルネットワークエージェントのトレーニングに,高度な強化学習アーキテクチャを用いる。
このシステムは最初、ディープQネットワークスやデュエルQネットワークスのような高度な技術を使って効率的なエージェントを訓練する。
プラスチックニューラルネットワークはエージェントとして使用され、その実現可能性はこのシナリオで分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:55:33 GMT)
LaT-PFN: A Joint Embedding Predictive Architecture for In-context Time-series Forecasting [0.0] 我々は,ゼロショット予測を可能にする強力な埋め込み空間を持つ基本時系列モデルであるLatntTimePFNを紹介する。
我々は、PFNとJEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)フレームワークの新たな統合を利用して、潜在空間におけるコンテキスト内学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 15:06:45 GMT)
Input Guided Multiple Deconstruction Single Reconstruction neural network models for Matrix Factorization [0.0] 本稿では,非負行列因子化(NMF)の概念に基づく2つのモデルを開発する。
彼らは、一対の係数行列を定め、その低階近似を発見して高次元データを扱うことを目指している。
次元削減の必要性を正当化する原データよりも低次元埋め込みの方が優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:41:32 GMT)
Hybrid Multihead Attentive Unet-3D for Brain Tumor Segmentation [0.0] 脳腫瘍のセグメンテーションは、医療画像解析において重要な課題であり、脳腫瘍患者の診断と治療計画を支援する。
様々な深層学習技術がこの分野で大きな進歩を遂げてきたが、脳腫瘍形態の複雑で変動的な性質のため、精度の面ではまだ限界に直面している。
本稿では,脳腫瘍の正確なセグメンテーションにおける課題を解決するために,新しいハイブリッドマルチヘッド注意型U-Netアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:46:26 GMT)
Homodyne detection is optimal for quantum interferometry with path-entangled coherent states [0.0] ここで解析されたホモダイニングスキームは最適性を達成する(量子クラム・ラオ境界を飽和させる)
光子損失の存在下では、これらのスキームは準最適となるが、それらの性能は測定対象の位相に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 00:25:02 GMT)
Hamiltonian simulation in Zeno subspaces [0.0] ハミルトンシミュレーションのための量子アルゴリズムの設計と解析の枠組みとして量子ゼノ効果について検討する。
本研究では, アシラ量子ビットレジスタの頻繁なプロジェクティブ測定により, ターゲット量子ビットレジスタ上の量子力学を, ランダム化アプローチと類似した回路複雑度でシミュレートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:35:57 GMT)
Generative AI: The power of the new education [0.0] 本研究では,その生成能力に着目した,人工知能の高速化学習手法を提案する。
生成的AIに対する学生の認識は、その進化に対する感情、倫理的意味の評価、そしてAIツールの日常的使用に焦点をあてて調査される。
この研究は、AIに対する学生の認識と、その社会と将来のキャリアパスとの関連性について、より深く理解した教育者を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:56:05 GMT)
Generation of squeezed Fock states by measurement [0.0] 2モードの絡み合ったガウス状態(TMEG)からの1つ以上の光子サブトラクションによる圧縮フォック状態の生成を理論的に扱う。
また,第1の圧縮Fock状態に対しては,任意のTMEG状態からの1光子サブトラクションにより,第1の圧縮Fock状態の生成が引き続き可能であることを示す。
同時に、最初の圧縮されたフォック状態生成の最大生成確率は、普遍解状態に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:00:18 GMT)
Gender in video games: Creativity for inclusivity [0.0] 本稿では,この分野の特異性を紹介するとともに,女性,トランスジェンダー,ノンバイナリ,非セクシュアル化キャラクタを含むビデオゲームから収集したパラレルコーパスから抽出したテクニックについて分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:34:33 GMT)
From the evolution of public data ecosystems to the evolving horizons of the forward-looking intelligent public data ecosystem empowered by emerging technologies [0.0] 公共データエコシステム (Public Data ecosystems, PDE) は、公共部門と外部におけるデータ利用の最適化に不可欠な複雑な社会技術システムである。
従来の研究は、公共データ生態系の6世代進化モデル(EMPDE)を提唱した。
本研究は,ヨーロッパ5カ国における実生活調査を通じて理論モデルを検証することにより,このギャップを解消するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:58:02 GMT)
Fermion quadrature bases for Wigner functionals [0.0] グラスマン汎函数位相空間はフェルミオンウィグナー汎函数の定義のために定式化される。
はしご作用素間の相対スピン変換で定義される作用素を用いる。
応用例として,2段階のフェルミオンシステムを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:28:34 GMT)
Fair Mixed Effects Support Vector Machine [0.0] 機械学習の公正性は、トレーニングデータに存在するバイアスを緩和し、不完全性をモデル化することを目的としている。
これは、モデルが民族性や性的指向といった繊細な特徴に基づいて決定するのを防ぐことで達成される。
両問題を同時に処理できるベクターマシンアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:09:54 GMT)
Fair Generalized Linear Mixed Models [0.0] 機械学習の公正性は、データとモデルの不正確さのバイアスが差別的な決定に結びつかないことを保証することを目的としている。
両問題を同時に処理できるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 06:08:03 GMT)
Exploring Classical Simulation of Quantum Circuits of Clifford Gates through Simple Examples and Intuitive Insights [0.0] ゴッテマン・クニルの定理は、クリフォードゲートのみからなる量子回路は古典的に効率的にシミュレートできると主張している。
この説明では、Gottesman-Knill定理のステップバイステップの手順を初心者フレンドリーな方法で分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:36:15 GMT)
Evaluating Large Language Models with Human Feedback: Establishing a Swedish Benchmark [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、多数のアプリケーションにまたがる重要な機能を示している。
本研究では,スウェーデン語テキストの理解と生成におけるLLMの有効性を評価するための総合的人間ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 21:22:51 GMT)
Enhancing Active Learning for Sentinel 2 Imagery through Contrastive Learning and Uncertainty Estimation [0.0] 本稿では,衛星画像解析におけるラベル効率の向上を目的とした新しい手法を提案する。
提案手法は,モンテカルロ・ドロップアウトによる不確実性推定とともに,コントラスト学習を利用する。
その結果,不均衡なクラスでは,ランダムな手法よりも手法の方が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 01:54:51 GMT)
Emergence of Navier-Stokes hydrodynamics in chaotic quantum circuits [0.0] カオスだが保存された粒子電流を有する2次元非可積分量子回路のアンサンブルを構築する。
そのような系の長波長流体力学は、圧縮不能なナビエ・ストークス方程式によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:02:17 GMT)
Efficient Paths for Local Counterdiabatic Driving [0.0] 局所的反断熱駆動(CD)は、近似可逆/断熱過程を実現するための実現可能なアプローチを提供する。
本稿では,局所的な制御を付加することにより,アディベート経路を変更する体系的手法について述べる。
これらの手法は,非自明なGHZ基底状態の生成において劇的な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:00:03 GMT)
Dynamic Context Adaptation and Information Flow Control in Transformers: Introducing the Evaluator Adjuster Unit and Gated Residual Connections [0.0] 本稿では,トランスアーキテクチャの2つの重要な拡張を紹介する。
Evaluator Unit (EAU) と Gated Residual Connections (GRC) はこれらの制限に対処するために設計されている。
自然言語処理におけるこれらの拡張性能を,いくつかのベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:33:24 GMT)
DirectMultiStep: Direct Route Generation for Multi-Step Retrosynthesis [0.0] 本稿では, 先行する全ての分子を条件付きで予測することで, 多段階合成経路を単一文字列として生成するトランスフォーマーモデルを提案する。
このモデルは、所望のステップ数や開始材料、PaRoutesデータセットの最先端メソッドなど、特定の条件を満たす。
また、FDAが承認した薬物がトレーニングデータに含まれていないルートの予測も成功し、その一般化能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 20:39:05 GMT)
Dialects for CoAP-like Messaging Protocols [0.0] 我々は、CoAPメッセージングプロトコルを調査し、異なる脆弱性を定式化する2つの攻撃モデルを定義する。
いくつかのケーススタディでは、この方言を適用した際の脆弱性と効果が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:25:27 GMT)
Cross-Modal Distillation in Industrial Anomaly Detection: Exploring Efficient Multi-Modal IAD [0.0] IADのためのクロスモーダル蒸留フレームワークであるCMDIADを提案する。
そこで本研究では, 点雲やRGB画像を用いた非対称性能改善の背景として, 推論の主なモダリティについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 12:08:56 GMT)
Comparative Analysis of Hyperspectral Image Reconstruction Using Deep Learning for Agricultural and Biological Applications [0.0] 本研究では,RGB(赤,緑,青)画像からの深層学習に基づくハイパースペクトル画像再構成について検討した。
その結果, 農業・生物応用のための費用対効果・効率の高い品質評価ツールとして, 深層学習に基づくハイパースペクトル画像再構成が期待できることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 04:20:30 GMT)
Bound impurities in a one-dimensional Bose lattice gas: low-energy properties and quench-induced dynamics [0.0] 1次元の光学格子に浸漬され、ボゾン浴と相互作用する2つの移動体ボソン不純物について検討した。
バイポーラロン問題と同様、不純物の生成を誘発する反発相互作用の分岐を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:03:09 GMT)
Big5PersonalityEssays: Introducing a Novel Synthetic Generated Dataset Consisting of Short State-of-Consciousness Essays Annotated Based on the Five Factor Model of Personality [0.0] 心理学は、近年、新しい計算ツールを使って、不十分なアプローチをしてきた。
本研究では,人格特性の5因子モデル(FFM)に基づいてラベル付けされた短いエッセイの合成データベースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:10:20 GMT)
Biarchetype analysis: simultaneous learning of observations and features based on extremes [0.0] そこで本研究では,古型解析を拡張し,観察と特徴の両アーキタイプを同時に識別する新しい手法であるバイアルキタイプ解析を提案する。
この革新的な教師なし機械学習ツールは、純粋な型、またはバイアーキタイプのインスタンスを通して、観察と特徴を表現することを目的としている。
さまざまな機械学習課題に対するバイアルキタイプ分析の適用は、その価値を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 08:47:24 GMT)
Ballast charges for semiconductor spin qubits [0.0] 量子ビットの下に位置する追加の遮蔽層の表面への誘導電荷であるバラスト電荷の概念を導入する。
シミュレーションにより,Si/SiGeデバイスにおけるスピン量子ビットの劣化時間は,この手法を用いることで平均4～6倍になることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:00:44 GMT)
Attitudes Towards Migration in a COVID-19 Context: Testing a Behavioral Immune System Hypothesis with Twitter Data [0.0] 行動免疫システム(BIS)は、病原体に直面すると心理的メカニズムが活性化されることを示唆している。
本研究の目的は、感染性疾患の脅威下で、少数民族や外国集団の拒絶を強くする傾向があるかどうかをテストすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:30:46 GMT)
Asynchronous Graph Generator [0.0] AGGは、学習可能な埋め込みを通じて、ノード内の計測、タイムスタンプ、チャネル固有の機能をエンコードする。
AGGは、例えば、所定のタイムスタンプとチャネル仕様に条件付けされた新しいノードを作成することで、エンプレクショナルアテンション生成による計算を実行する。
実験の結果、AGGは、ベンチマークデータセットであるemphBeijing Air Quality、emphPhysioNet ICU 2012、emphUCIローカライゼーションにおいて、時系列の計算、分類、予測において最先端の結果を達成し、近年の注目を集めていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 22:15:13 GMT)
Assessing the quality of information extraction [0.0] 本稿では,情報抽出/検索の質と完全性を評価するための自動フレームワークを提案する。
本稿では,大規模言語モデルの入力/出力サイズ制限をどう処理し,その性能を解析するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:04:52 GMT)
Analysis of ion chain sympathetic cooling and gate dynamics [0.0] 我々は、解析的および計算的手法を用いて、閉じ込められたイオンの長い鎖の交感冷却のベストプラクティスを分析する。
チェーンの中心に冷却剤を配置した場合, 最適冷却性能が得られた。
また、キュービットコヒーレンス時間が長い場合、回路を動作させる場合の冷却が最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:26:18 GMT)
Analogical proportions II [0.0] アナロジカル推論(アナロジカル推論)は、2つの遠い物体や状況の間の平行を検知する能力である。
a$ is to $b$ is to $c$ is to $d$'' at the core of analogical reasoning。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 09:02:12 GMT)
An Efficient Approach for Solving Expensive Constrained Multiobjective Optimization Problems [0.0] 効率的な確率的選択に基づく制約付き多目的EAをPSCMOEAと呼ぶ。
a) 評価された解の実現可能性と収束状態に基づく適応探索境界同定スキームのような新しい要素を含む。
ECMOPを模擬する低評価予算を用いて, 幅広い制約付き問題に対して, 数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:32:58 GMT)
All-to-all reconfigurability with sparse and higher-order Ising machines [0.0] オープン最適化問題のベンチマーク実装を用いて,Ising Machines (IM) や p-computers に基づく p-computers の評価を行った。
3R3X問題にはガラス状のエネルギー環境があり、近年は様々なIMやその他の解決器のベンチマークに使われている。
我々はこのアーキテクチャをFPGAに実装し、強力な並列テンパリングアルゴリズムの適応バージョンを実行するpビットネットワークが競合するアルゴリズムと事前ファクタの利点を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:26:07 GMT)
Adversarial Training via Adaptive Knowledge Amalgamation of an Ensemble of Teachers [0.0] Adversarial Training (AT)は、強力なディープニューラルネットワーク(DNN)を敵の攻撃に対して訓練する一般的な方法である。
本稿では,教師のアンサンブル(AT-aka)のアダプティブ・ナレッジ・アマルガメーションによる対人訓練について紹介する。
特に,教師のアンサンブルへの入力として多種多様な対人サンプルを生成し,これらの教師の対物関係を適応化し,汎用的なローバストな生徒を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 03:47:55 GMT)
Actor-critic algorithms for fiber sampling problems [0.0] 本稿では,統計学と離散最適化による複雑な問題群に対するアクタ批判アルゴリズムを提案する。
この問題をマルコフ決定プロセスに変換し、アクター-批評家強化学習(RL)アルゴリズムを考案し、サンプリングに使用できる良い動きの集合を学習する。
アクター批判アルゴリズムは, ほぼ最適なサンプリングポリシーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:33:58 GMT)
Accelerated Evaluation of Ollivier-Ricci Curvature Lower Bounds: Bridging Theory and Computation [0.0] 曲線は強力な記述不変量として機能し、その有効性は理論上も実際上もグラフ理論内で検証される。
我々は、Ollivierによって提唱された一般化リッチ曲率の定義を使用し、LinとYauは後にOllivier-Ricci曲率(ORC)として知られるグラフ理論に適応した。
ORCはワッサーシュタイン距離を用いて曲率を測り、幾何学的概念と確率論と最適輸送を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 02:44:46 GMT)
AI-Protected Blockchain-based IoT environments: Harnessing the Future of Network Security and Privacy [0.0] 本稿では,ブロックチェーン対応IoTシステムにおいて,人工知能が果たす重要な役割について考察する。
AIと組み合わせると、これらのシステムはセキュリティプロトコルの自動化と最適化だけでなく、新しく進化するサイバー脅威に対応する能力を得る。
本稿は、AIによって強化されたブロックチェーン技術がIoT環境におけるネットワークセキュリティとプライバシに革命をもたらす方法について、より深く理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 17:14:19 GMT)
A theory of neural emulators [0.0] 神経科学における中心的な目標は、動物神経系が意識のような行動や認知状態をいかに生み出すかを説明することである。
生体脳活動の回路およびスケールに依存しない予測モデルとしてエミュレータ理論(ET)とニューラルエミュレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 07:12:03 GMT)
A geometrical description of non-Hermitian dynamics: speed limits in finite rank density operators [0.0] 量子系の非エルミート力学は状態密度作用素のランクを保存する。
我々は相互に一貫性のある方向と不整合な方向を識別し、それらの物理的解釈を与える。
近道と断端の意義を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:39:55 GMT)
A differentiable programming framework for spin models [0.0] 微分可能プログラミングを用いたスピンモデルシミュレーションのための新しいフレームワークを提案する。
我々は、Isingモデル、Pottsモデル、Cellular Pottsモデルという3つの異なるスピンシステムに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 10:31:58 GMT)
A Survey on Design-space Dimensionality Reduction Methods for Shape Optimization [0.0] 本稿では,形状最適化に適した空間次元低減技術について述べる。
この議論は、物理データを次元減少過程に統合する革新的な物理インフォームド手法にまで及んでいる。
この手法は, 次元の呪い, 合理な計算プロセス, 複素汎関数曲面の探索と最適化をいかに大幅に緩和するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 19:19:09 GMT)
A Methodology to Identify Physical or Computational Experiment Conditions for Uncertainty Mitigation [0.0] 本稿では,システムレベルの不確実性軽減を目的とした計算実験や物理実験を設計するための方法論を提案する。
提案手法は様々な設計課題にまたがって不確実性管理に取り組むのに十分な汎用性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 18:59:42 GMT)
"Turing Tests" For An AI Scientist [0.0] 本稿では,AIエージェントが独立して科学的研究を行うことができるかどうかを評価するために,AI科学者の研修試験を提案する。
我々は,AIエージェントが様々な科学領域において画期的な発見を行う能力を評価する7つのベンチマークテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 May 2024 05:14:27 GMT)