Continual Learning on a Diet: Learning from Sparsely Labeled Streams Under Constrained Computation [123.5] 本研究では,学習アルゴリズムが学習段階ごとに制限された計算予算を付与する,現実的な連続学習環境について検討する。
この設定を,スパースラベル率の高い大規模半教師付き連続学習シナリオに適用する。
広範に分析と改善を行った結果,DietCLはラベル空間,計算予算,その他様々な改善の完全な範囲で安定していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:36:17 GMT)
VALL-E 2: Neural Codec Language Models are Human Parity Zero-Shot Text to Speech Synthesizers [119.9] 本稿では,ゼロショット音声合成(TTS)における節目となる,ニューラルネットワークモデルの最新の進歩であるVALL-E 2を紹介する。
VALL-E 2は、その複雑さや反復句によって伝統的に困難な文であっても、高品質な音声を一貫して合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:31:03 GMT)
DeepEdit: Knowledge Editing as Decoding with Constraints [118.8] DEEPEDIT (Deepth-first Search-based Constrained Decoding for Knowledge Editing)。
深度優先探索により、新しい知識を持つコヒーレント推論連鎖を生成する。
LLMは、新しい知識を含む簡潔でコヒーレントな推論連鎖を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:47:03 GMT)
RewardBench: Evaluating Reward Models for Language Modeling [100.3] 本稿では,報酬モデル評価のためのベンチマークデータセットとコードベースであるRewardBenchを紹介する。
データセットは、チャット、推論、安全性にまたがる、プロンプト・チョーゼン・リジェクトされたトリオのコレクションである。
RewardBenchのリーダーボードでは、様々な方法で訓練された報酬モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:40:12 GMT)
Sparse is Enough in Fine-tuning Pre-trained Large Language Models [98.5] 我々はSparse Increment Fine-Tuning (SIFT) という勾配に基づくスパース微調整アルゴリズムを提案する。
GLUE Benchmark や Instruction-tuning などのタスクで有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:29:17 GMT)
On the Worst Prompt Performance of Large Language Models [93.1] 大規模言語モデル(LLM)の性能は,プロンプトの表現に非常に敏感である。
セマンティックに等価なケースレベルのクエリで構成される新しいベンチマークであるRobustAlpacaEvalを紹介する。
RobustAlpacaEvalとChatGPT、およびLlama、Mistral、Gemmaファミリーの6つのオープンソースLLMによる実験により、モデル性能のかなりのばらつきが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:40:38 GMT)
What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis [89.7] 大規模言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(ICL)と呼ばれるデモで提示されたインコンテキストの例から新しいタスクを学習する
一般的な仮説の一つは、タスク選択によるICLの説明である。
もう一つの一般的な仮説は、ICLはメタ学習の一形態である、すなわち、モデルが事前学習時に学習アルゴリズムを学習し、それを実演に適用する、というものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:59:08 GMT)
Multi-attribute Auction-based Resource Allocation for Twins Migration in Vehicular Metaverses: A GPT-based DRL Approach [85.7] 車両メタバース(Vehicular Metaverses)は、近代自動車産業を強化するために開発され、コネクテッドカー間の没入的で安全な体験を提供する。
本稿では,VTsマイグレーション時の資源配分を最適化する属性対応オークション方式を提案する。
我々は、生成事前学習型変換器(GPT)に基づく深部強化学習(DRL)アルゴリズムを用いて、DDAオークション器を訓練し、オークションクロックを効率的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:41:38 GMT)
Revisiting Non-Autoregressive Transformers for Efficient Image Synthesis [82.7] 非自己回帰変換器(NAT)は、その急速な世代で認識されている。
トレーニング戦略と推論戦略の設計を再考することにより、NATの潜在能力を再評価する。
自動フレームワークで最適な戦略を直接解き、既存の手法を超えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:52:20 GMT)
Training-Free Robust Interactive Video Object Segmentation [82.1] 対話型ビデオオブジェクトセグメンテーション(I-PT)のためのトレーニングフリープロンプトトラッキングフレームワークを提案する。
スパースポイントとボックストラッキングを共同で採用し、不安定なポイントをフィルタリングし、オブジェクトワイズ情報をキャプチャします。
我々のフレームワークは、人気のあるVOSデータセット上で、ゼロショットビデオセグメンテーションの堅牢な結果を示してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 14:25:57 GMT)
Neural Operators with Localized Integral and Differential Kernels [77.8] 本稿では,2つのフレームワークで局所的な特徴をキャプチャできる演算子学習の原理的アプローチを提案する。
我々はCNNのカーネル値の適切なスケーリングの下で微分演算子を得ることを示す。
局所積分演算子を得るには、離散連続的畳み込みに基づくカーネルの適切な基底表現を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 22:16:13 GMT)
LoCoCo: Dropping In Convolutions for Long Context Compression [77.3] 本稿では,Long Context Compression(LoCoCo)のための新しいアプローチであるDropping In Convolutionsを提案する。
LoCoCoは、固定サイズキーバリュー(KV)キャッシュのみを使用し、推論と微調整の両方のステージで効率を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:35:11 GMT)
CaLM: Contrasting Large and Small Language Models to Verify Grounded Generation [76.3] グラウンデッドジェネレーションは、言語モデル(LM)に、より信頼性が高く説明可能な応答を生成する能力を持たせることを目的としている。
本稿では,新しい検証フレームワークであるCaLMを紹介する。
我々のフレームワークは、より少ないパラメトリックメモリに依存する小さなLMを有効活用し、より大きなLMの出力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:04:55 GMT)
To what extent can ASV systems naturally defend against spoofing attacks? [73.1] 本研究は, ASV がスプーフィング攻撃に対して頑強に堅牢性を得るか否かを考察する。
ASVの進化は本質的にスプーフ攻撃に対する防御機構を組み込んでいることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:44:39 GMT)
Browse and Concentrate: Comprehending Multimodal Content via prior-LLM Context Fusion [71.0] LLMを事前訓練された視覚モデルに組み込んだマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、近年、多様な視覚言語タスクにまたがる印象的なパフォーマンスを実証している。
しかし、複数の画像を含む文脈を理解するには不十分である。
本稿では,2つのフェーズ・パラダイムであるブラウズ・アンド・集中型を提案し,より深いマルチモーダルコンテキスト融合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:04:30 GMT)
One Token Can Help! Learning Scalable and Pluggable Virtual Tokens for Retrieval-Augmented Large Language Models [67.5] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)を改善するための有望な方法である。
本稿では,RAGのためのスケーラブルでプラガブルな仮想トークンを学習する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:14:13 GMT)
Masking Improves Contrastive Self-Supervised Learning for ConvNets, and Saliency Tells You Where [63.6] 我々は、畳み込みニューラルネットワークのためのコントラスト学習フレームワークにマスキング操作を組み込むことの負担を軽減することを目的としている。
マスクされた領域が、前景と背景の間に均等に分散されていることを考慮し、塩分濃度の制約を明示的に考慮することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:42:53 GMT)
Covariance-Adaptive Sequential Black-box Optimization for Diffusion Targeted Generation [60.4] ユーザのブラックボックス目標スコアのみを用いた拡散モデルを用いて,ユーザ優先のターゲット生成を行う方法を示す。
数値実験問題と目標誘導型3次元分子生成タスクの両方の実験により,より優れた目標値を得る上で,本手法の優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:28:48 GMT)
Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization [59.3] AQLMは、パラメータ毎に3ビット未満に圧縮する場合、精度-vs-モデルサイズで最適である最初のスキームである。
トークン生成のためのAQLMの高速GPUおよびCPU実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:55:52 GMT)
Flexible and Adaptable Summarization via Expertise Separation [59.3] 熟練した要約モデルは、柔軟性と適応性の両方を示すべきである。
我々は,Mixture-of-Expert SummarizationアーキテクチャであるMoeSummを提案する。
我々のモデルでは、一般とドメイン固有の要約能力の分離は、顕著な柔軟性と適応性を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:31:19 GMT)
Baking Symmetry into GFlowNets [58.9] GFlowNetsは、さまざまな候補を高い報酬で生成する上で、有望なパフォーマンスを示している。
本研究は,生成過程における等価な動作を特定することにより,GFlowNetに対称性を統合することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:11:10 GMT)
Decision Mamba: A Multi-Grained State Space Model with Self-Evolution Regularization for Offline RL [57.2] 決定マンバ(Decision Mamba)は、自己進化的な政策学習戦略を持つ、新しい多粒状態空間モデルである。
雑音性軌道上における過度に適合する問題を緩和するために,進行正則化を用いて自己進化政策を提案する。
この政策は、自身の過去の知識を用いて、準最適動作を洗練させ、ノイズの多い実演における堅牢性を高めることで進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:12:00 GMT)
VP-LLM: Text-Driven 3D Volume Completion with Large Language Models through Patchification [56.2] 大規模言語モデル(LLM)はマルチモーダル理解および生成タスクにおいて大きな可能性を示している。
本稿では,LLMを利用して条件付き3D補完を行うVolume Patch LLM(VP-LLM)を提案する。
以上の結果から,LLMが複雑なテキスト命令を解釈し,3Dオブジェクトを理解する能力は,最先端の拡散に基づく3Dコンプリートモデルに勝るものであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:17:09 GMT)
DAISY: Data Adaptive Self-Supervised Early Exit for Speech Representation Models [55.6] 本稿では,データ適応型自己監督早期退避(DAISY)を導入する。
DAISYの適応性に関する分析では、ノイズの多いデータ上で(より多くのレイヤを使用して)遅い時間に、クリーンデータ上で(より少ないレイヤを使用して)モデルが早期に(より少ないレイヤを使用して)終了することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:58:13 GMT)
MoE-FFD: Mixture of Experts for Generalized and Parameter-Efficient Face Forgery Detection [54.5] ディープフェイクは、最近、国民の間で重大な信頼問題とセキュリティ上の懸念を提起した。
ViT法はトランスの表現性を生かし,優れた検出性能を実現する。
この研究は、汎用的でパラメータ効率のよいViTベースのアプローチであるFace Forgery Detection (MoE-FFD)のためのMixture-of-Expertsモジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:48:23 GMT)
RL-I2IT: Image-to-Image Translation with Deep Reinforcement Learning [54.4] 画像から画像への変換(I2IT)手法は,ディープラーニング(DL)モデルの単一実行時に画像を生成する。
深部強化学習(DRL)によるステップワイド意思決定問題としてI2ITを再構成する。
RLベースのI2IT(RL-I2IT)を実現する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:09:02 GMT)
Rethinking the Vulnerabilities of Face Recognition Systems:From a Practical Perspective [53.2] 顔認識システム(FRS)は、監視やユーザー認証を含む重要なアプリケーションにますます統合されている。
最近の研究によると、FRSの脆弱性は敵(例えば、敵パッチ攻撃)やバックドア攻撃(例えば、データ中毒の訓練)であることが明らかになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:09:29 GMT)
Incorporating Class-based Language Model for Named Entity Recognition in Factorized Neural Transducer [50.6] クラスベースのLMをFNTに組み込んだ新しいE2EモデルであるC-FNTを提案する。
C-FNTでは、名前付きエンティティのLMスコアは、その表面形式の代わりに名前クラスに関連付けることができる。
実験の結果,提案したC-FNTは,単語認識の性能を損なうことなく,名前付きエンティティの誤りを著しく低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:08:39 GMT)
EquiPocket: an E(3)-Equivariant Geometric Graph Neural Network for Ligand Binding Site Prediction [49.7] 標的タンパク質の結合部位の予測は、薬物発見の基本的な役割を担っている。
既存のディープラーニング手法の多くは、タンパク質を原子をボクセルに空間的にクラスタリングすることで3D画像とみなしている。
本研究では,結合サイト予測のためのE3-equivariant Graph Neural Network(GNN)であるEquiPocketを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:51:46 GMT)
Write Summary Step-by-Step: A Pilot Study of Stepwise Summarization [48.6] 本稿では,新たな文書が提案されるたびに追加の要約を生成するステップワイド要約の課題を提案する。
追加された要約は、新たに追加されたコンテンツを要約するだけでなく、以前の要約と一貫性を持たなければならない。
SSGは,自動計測と人的評価の両面から,最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:37:26 GMT)
MSAGPT: Neural Prompting Protein Structure Prediction via MSA Generative Pre-Training [48.4] マルチシークエンスアライメント(MSA)は、タンパク質ファミリーの進化的軌道を明らかにする上で重要な役割を担っている。
MSAGPTは、低MSA状態下でのMSA生成前訓練を通じてタンパク質構造予測を促進する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:23:57 GMT)
One Perturbation is Enough: On Generating Universal Adversarial Perturbations against Vision-Language Pre-training Models [47.1] 大規模画像テキストペアでトレーニングされたビジョンランゲージ事前トレーニングモデルは、悪意のある敵によって作成される敵のサンプルに対して脆弱である。
クロスモーダル条件(C-PGC)を用いたコントラスト学習型摂動発電機を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:01:54 GMT)
On the Stability of Expressive Positional Encodings for Graphs [47.0] ラプラシア固有ベクトルを位置符号化として使用することは、2つの根本的な課題に直面している。
SPE(Stable and Expressive Positional Generalizations)を紹介する。
SPEは(1)確率的に安定であり、(2)基底不変関数に対して普遍的に表現できる最初のアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:09:55 GMT)
Layered Image Vectorization via Semantic Simplification [46.2] 本研究は,粗い画像から細部まで原画像を表す層状ベクトルを生成することを目的とした,新しいプログレッシブ画像ベクトル化手法を提案する。
提案手法では,Score Distillation Smplingとセマンティックセグメンテーションを組み合わせて,入力画像の反復的単純化を行う。
提案手法は,局所最小化を回避し,最終出力の細部レベルを調整可能なロバスト最適化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:54:35 GMT)
Do Androids Know They're Only Dreaming of Electric Sheep? [45.5] 我々は,その幻覚行動を予測するために,トランスフォーマー言語モデルの内部表現を訓練したプローブを設計する。
我々の探査機は訓練が狭く、訓練領域に敏感であることが分かりました。
モデル状態が利用可能である場合,探索は言語モデル幻覚評価に代わる実現可能かつ効率的な代替手段であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:15:57 GMT)
Randomized Geometric Algebra Methods for Convex Neural Networks [45.3] 我々はクリフォードの幾何代数にランダム化アルゴリズムを導入し、超複素ベクトル空間にランダム化線形代数を一般化する。
この新しいアプローチは、凸最適化によるグローバル最適性へのニューラルネットワークのトレーニングを含む、機械学習に多くの意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:35:12 GMT)
Multi-Class Unlearning for Image Classification via Weight Filtering [44.7] Machine Unlearningは、ネットワークからトレーニングデータポイントの影響を選択的に除去するための新興パラダイムである。
メモリ行列を用いてネットワークのコンポーネントを調整し、トレーニング後の任意のクラスに対して選択的な未学習動作を示す。
コンボリューションとトランスフォーマーベースのバックボーンを用いた,小規模・中規模の画像分類データセット上で,提案手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:56:27 GMT)
Investigating and Addressing Hallucinations of LLMs in Tasks Involving Negation [44.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクで顕著なパフォーマンスを実現している。
LLMは出力の「ハロシン化」に関連する臨界限界に悩まされていることが示されている。
否定を伴う4つの課題について検討する:「偽の前提完了」「制約された事実生成」「複数選択質問応答」「製品生成」
我々は,LLaMA-2-chat,Vicuna,Orca-2といったオープンソースのLLMが,否定に関わるこれらの課題に大きく影響していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:20:56 GMT)
CLIP-VIS: Adapting CLIP for Open-Vocabulary Video Instance Segmentation [44.5] 我々はCLIP-VISと呼ばれる単純なエンコーダデコーダネットワークを提案し、CLIPをオープン語彙ビデオインスタンスセグメンテーションに適用する。
私たちのCLIP-VISは凍結したCLIP画像エンコーダを採用し、クラス非依存マスク生成、時間的トップK強調マッチング、重み付きオープン語彙分類を含む3つのモジュールを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 00:59:41 GMT)
Self-Alignment of Large Language Models via Monopolylogue-based Social Scene Simulation [43.9] 本稿では,ユーザの入力クエリを取り巻く現実的なシーンをエミュレートするソーシャルシーンシミュレータMATRIXを提案する。
推論速度を損なうことなく,MATRIX で LLM を微調整し,人間の値への付着性を確保する。
我々の手法は4つのベンチマークで10以上のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:13:55 GMT)
MemeGuard: An LLM and VLM-based Framework for Advancing Content Moderation via Meme Intervention [43.8] textitMemeGuardは,大規模言語モデル(LLM)とビジュアル言語モデル(VLM)を活用した包括的なフレームワークである。
textitMemeGuardは、特別に微調整されたVLM、textitVLMeme、ミーム解釈、マルチモーダルな知識選択とランキング機構を利用する。
我々はtextitICMM を利用して textitMemeGuard をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:09:20 GMT)
PTF-FSR: A Parameter Transmission-Free Federated Sequential Recommender System [42.8] 本稿では,パラメータを含まないフェデレーション・シーケンシャル・レコメンデーション・フレームワーク(PTF-FSR)を提案する。
PTF-FSRは、サービスプロバイダやシステムユーザのプライバシニーズを満たすために、モデルとデータのプライバシ保護の両方を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 08 Jun 2024 07:45:46 GMT)
PRSA: PRompt Stealing Attacks against Large Language Models [42.1] サービスとしてのプロンプト」は、大規模言語モデル(LLM)の実用性を大幅に向上させた。
我々は,LSMに対する攻撃を迅速に盗むために設計された新しい攻撃フレームワークPRSAを紹介する。
PRSAは主に2つの重要な段階、即時突然変異と即時切断から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:43:12 GMT)
MM-SafetyBench: A Benchmark for Safety Evaluation of Multimodal Large Language Models [41.7] 我々は,Multimodal Large Language Models (MLLM) がクエリ関連画像によって容易に損なわれることを観察した。
画像ベース操作に対するMLLMの安全性クリティカルな評価を行うためのフレームワークであるMM-SafetyBenchを紹介する。
我々の研究は、潜在的に悪意のある悪用に対して、オープンソースのMLLMの安全性対策を強化し、強化するための協力的な努力の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:32:40 GMT)
MotionClone: Training-Free Motion Cloning for Controllable Video Generation [41.6] MotionCloneはトレーニング不要のフレームワークで、参照ビデオからのモーションクローンによってテキスト・ツー・ビデオ生成を制御することができる。
実験により、MotionCloneは、グローバルカメラモーションとローカルオブジェクトモーションの両方に熟練度を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:44:25 GMT)
Rethinking the Capacity of Graph Neural Networks for Branching Strategy [41.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、混合整数線形プログラム(MILP)の特性を予測するために広く利用されている。
本稿では,強い分岐(SB)を示すGNNの能力について検討する。
我々はMP-GNNがSBスコアを正確に近似できる「MP-tractable」MILPのクラスを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 22:44:02 GMT)
JointRF: End-to-End Joint Optimization for Dynamic Neural Radiance Field Representation and Compression [39.4] 本稿では,動的NeRF表現と圧縮を両立する新しいエンドツーエンドのジョイント最適化手法,JointRFを提案する。
ジョイントRFは, 従来手法に比べて, 品質と圧縮効率を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:12:05 GMT)
Autoregressive Diffusion Transformer for Text-to-Speech Synthesis [39.3] 連続空間$mathbb Rd$のベクトル列として音響を符号化し、これらの列を自己回帰的に生成する。
高ビットレート連続音声表現は、ほとんど欠陥のない再構成を可能にし、我々のモデルは、ほぼ完璧な音声編集を実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:57:13 GMT)
Trust the PRoC3S: Solving Long-Horizon Robotics Problems with LLMs and Constraint Satisfaction [38.7] ロボット工学を応用した事前学習型大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、単純なロボットタスクにおいてオープンな目標を達成するために、個々のスキルのセットをシークエンシングする能力を示している。
本稿では,機械的,幾何学的,物理的制約の集合の違反を避けることが必要な,連続パラメータ化スキルの集合に対するLLM計画の課題について検討する。
3つの異なる3次元領域にわたる実験により、提案手法であるPRoC3Sは、既存のベースラインよりもはるかに効率的かつ効果的に、連続パラメータに現実的な制約を課した幅広い複雑な操作タスクを解くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:56:14 GMT)
Regularized Training with Generated Datasets for Name-Only Transfer of Vision-Language Models [36.6] 近年のテキスト・画像生成の進歩により、研究者は生成モデルを用いて知覚モデルに適したデータセットを生成するようになった。
我々は、実際の画像にアクセスせずに、視覚言語モデルを特定の分類モデルに微調整することを目指している。
生成した画像の忠実度が高いにもかかわらず、生成したデータセットを用いてモデルを微調整すると、顕著な性能劣化が観測された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:43:49 GMT)
DARA: Domain- and Relation-aware Adapters Make Parameter-efficient Tuning for Visual Grounding [36.0] ビジュアルグラウンドディング(VG)は、画像中のオブジェクトをテキスト記述に基づいてローカライズする難しいタスクである。
近年のVGモデルの大規模化により、性能は大幅に向上したが、微調整時の計算コストにも大きな負担がかかった。
本稿では,事前学習した視覚言語知識をVGに効率よく伝達するために,パラメータ効率変換学習(PETL)を適用することを検討する。
具体的には、subderlinetextbfDomain-aware underlinetextbfAdapからなる新しいPETL法であるtextbfDARAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:28:37 GMT)
Hidden Question Representations Tell Non-Factuality Within and Across Large Language Models [35.0] 本研究は非実効性予測(NFP)に関する研究である。
NFPは、LLMが生成プロセスの前に質問に対する非実効応答を生成するかどうかを予測する。
ミニバッチベースのトレーニングの有効性を確保するための質問整合戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:59:52 GMT)
Two Facets of SDE Under an Information-Theoretic Lens: Generalization of SGD via Training Trajectories and via Terminal States [34.9] 本研究では,SGDを用いた機械学習モデルの学習力学について検討する。
我々は、Xu と Raginsky からの情報理論境界を用いて、軌道に基づく一般化を求める。
提案した境界にはいくつかの利点があり、特に Wang と Mao [2022] の軌道に基づく境界出力は、安定性に基づく境界に匹敵する高速な減衰速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:48:47 GMT)
The Perception-Robustness Tradeoff in Deterministic Image Restoration [34.5] 本研究では,画像の逆問題に対する決定論的手法の挙動について検討する。
完全品質と完全整合性にアプローチするには、モデルのリプシッツ定数は無限大に成長しなければならない。
我々は単一画像の超解像アルゴリズムについて,ノイズと雑音の両方に対処する理論を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:54:33 GMT)
Guiding Clinical Reasoning with Large Language Models via Knowledge Seeds [33.0] 臨床推論(英: Clinical reasoning)とは、医師が患者の評価と管理に用いている認知過程のことである。
本研究では,医学的知識によるLCMの強化を目的とした新しい枠組みであるICP(In-Context Padding)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:14:46 GMT)
Controlled Text Generation for Black-box Language Models via Score-based Progressive Editor [32.9] 制御されたテキスト生成は、言語モデルの実用化に非常に重要である。
既存の手法はブラックボックスモデルには適用できないか、生成されたテキストの制御と流用率の維持との間に大きなトレードオフがある。
本稿では,これらの問題を克服するための新しいアプローチであるScore-based Progressive Editor(ScoPE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:35:07 GMT)
LEMMA-RCA: A Large Multi-modal Multi-domain Dataset for Root Cause Analysis [32.8] ルート原因分析(RCA)は複雑なシステムの信頼性と性能を高めるために重要である。
LEMMA-RCAは複数のドメインとモダリティにまたがる多様なRCAタスク用に設計された大規模なデータセットである。
本研究では, LEMMA-RCAの性能評価を行い, 8つのベースライン法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:00:31 GMT)
Planning Like Human: A Dual-process Framework for Dialogue Planning [32.0] 大規模言語モデル(LLM)における対話計画を強化するための2段階対話計画フレームワークを提案する。
心理学における二重過程理論に触発されて、直感的(高速)と分析的(スロー)の2つの思考様式を具現化した枠組みを提案する。
実験により,DPDPが高品質な対話と操作効率を両立し,既存手法よりも優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:52:47 GMT)
Medical Vision Generalist: Unifying Medical Imaging Tasks in Context [30.3] 本研究は,様々な医用画像タスクを処理可能な基礎モデルとして,MVG(Messical Vision Generalist)を提案する。
MVGは、入力と出力の処理をイメージとして標準化する、コンテキスト内生成戦略を採用している。
我々の結果はMVGの優れた性能を一貫して確立し、PainterやLVMといった既存のビジョンジェネラリストよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:07:39 GMT)
Fighting Against the Repetitive Training and Sample Dependency Problem in Few-shot Named Entity Recognition [30.0] 名前付きエンティティ認識(NER)システムは、いくつかのラベル付きトレーニング例を使用してエンティティを認識する。
現在のスパン検出器は、ガイドトレーニングのための広範囲な手動ラベリングに依存している。
オープンドメインのウィキペディアデータに基づいて事前トレーニングした足場スパン検出器を導入する。
大型言語モデル(LLM)を利用して、信頼性の高いエンティティ型参照をセットし、各タイプの少数ショットサンプルへの依存をなくす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:36:30 GMT)
MiniMax Entropy Network: Learning Category-Invariant Features for Domain Adaptation [29.4] 逆学習に基づくMMEN(MiniMax Entropy Networks)と呼ばれる実装が容易な手法を提案する。
ドメイン差に対処するためにジェネレータを使用する既存のアプローチとは異なり、MMENはラベルのないターゲットサンプルからカテゴリ情報を学習することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:02:59 GMT)
Representation Learning with Conditional Information Flow Maximization [29.4] 本稿では,条件情報フローと呼ばれる情報理論表現学習フレームワークを提案する。
学習された表現は、優れた特徴均一性と十分な予測能力を有する。
実験により、学習された表現はより十分で、堅牢で、伝達可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:19:18 GMT)
G-Transformer: Counterfactual Outcome Prediction under Dynamic and Time-varying Treatment Regimes [29.3] 本稿では,G-Transformerを提案する。G-Transformerは動的かつ時間的に異なる処理戦略の下で,対実予測のためのg-computationをサポートするフレームワークである。
メカニスティックモデルによる2つのシミュレーション時系列データセットとMIMIC-IVによる実世界のセシスICUデータセットを用いて,G-Transformerを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:04:33 GMT)
Bridging the Gap: Rademacher Complexity in Robust and Standard Generalization [29.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)を敵の例で訓練すると、テストタイムの敵データに対する一般化が不十分になることが多い。
本稿では,Rademacher複雑性のレンズを用いてこの問題を考察する。
本研究の目的は,1) 敵の例との互換性,2) 標準設定で使用されるカバーに匹敵する精度の2つの特性を持つ新しいカバーを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:45:19 GMT)
Generating Diverse Criteria On-the-Fly to Improve Point-wise LLM Rankers [28.6] そこで本稿では,様々な視点から評価基準に基づいてランキングスコアを生成するランキング作成手法を提案する。
BEIRベンチマークから8つのデータセットを調査した本研究では,この多視点基準アンサンブルアプローチを取り入れたことにより,ポイントワイドLLMローカの性能が著しく向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 14:09:22 GMT)
Benchmarking Neural Decoding Backbones towards Enhanced On-edge iBCI Applications [28.5] 本研究は、エッジ展開に適した堅牢な性能と迅速な推論能力を有する最適な神経復号バックボーンを特定することを目的とする。
我々は、GRU(Gated Recurrent Unit)、Transformer、Receptance Weighted Key Value(RWKV)、Selective State Space Model(Mamba)の4つの予測モデルを評価した。
これらの結果から, GRUモデルでは十分な精度が得られたが, RWKVモデルとMambaモデルの方が推論速度とキャリブレーション速度が優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:45:36 GMT)
NYU CTF Dataset: A Scalable Open-Source Benchmark Dataset for Evaluating LLMs in Offensive Security [28.1] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなドメインにデプロイされているが、Capture the Flag(CTF)の課題を解決する能力は、十分に評価されていない。
我々は、スケーラブルでオープンソースのベンチマークデータベースを作成することで、CTFの課題を解決する上で、LCMを評価する新しい手法を開発した。
このデータベースは、LLMテストと適応学習のためのメタデータを含み、人気のあるコンペからさまざまなCTF課題をコンパイルする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 22:21:42 GMT)
CDKT-FL: Cross-Device Knowledge Transfer using Proxy Dataset in Federated Learning [27.8] 我々は,グローバルモデルとローカルモデル間の知識伝達の程度を研究するために,新しい知識蒸留に基づくアプローチを開発する。
提案手法は局所モデルの大幅な高速化と高いパーソナライズ性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:39:36 GMT)
Deconstructing The Ethics of Large Language Models from Long-standing Issues to New-emerging Dilemmas [27.5] 大規模言語モデル(LLM)は近年,多種多様な言語モデリングタスクにおいて,相容れない成功を収めている。
本稿では,著作権侵害などの長年の課題から,真偽や社会規範といった新たな問題まで,LLMに関連する倫理的課題を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:55:01 GMT)
Exploring Adversarial Robustness of Deep State Space Models [26.7] 対人訓練(Adversarial Training、AT)は、対人ロバストネス(AR)を高める主要なアプローチである
純粋なSSM構造はATの恩恵を受けるのに苦労する一方で、注意を取り入れることによってロバスト性と一般化のトレードオフが著しく向上することを示す。
我々は、ロバストオーバーフィッティング(RO)の問題を導入することなく、AT性能を注意統合SSMに近づける、シンプルで効果的な適応スケーリング(AdS)機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:25:48 GMT)
Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: a Novel System and Dataset [26.5] 患者相談におけるコミュニケーションスキルの実践を支援するための,人間とAIの協調的枠組みであるChatCoachを紹介する。
ChatCoachは、医療学習者が患者エージェントと対話できるシミュレートされた環境を提供し、コーチエージェントは即時かつ構造化されたフィードバックを提供する。
我々はChatCoachフレームワーク内で、コミュニケーション型医療コーチングタスクにおいて、LLM(Large Language Models)を評価するためのデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:36:56 GMT)
ZSC-Eval: An Evaluation Toolkit and Benchmark for Multi-agent Zero-shot Coordination [26.3] ZSCアルゴリズムの最初の評価ツールキットおよびベンチマークであるZSC-Evalを提案する。
ZSC-Evalは,(1)展開時パートナーの分布を近似した行動優先報酬による評価パートナー候補の生成,2)Best-Response Diversity(BR-Div)による評価パートナーの選択,3)Best-Response Proximity(BR-Prox)メトリックによる各種評価パートナーとの一般化性能の測定,からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:43:58 GMT)
RAPID: Robust APT Detection and Investigation Using Context-Aware Deep Learning [26.1] 本稿では,APT検出と調査のための新しい深層学習手法を提案する。
自己教師付きシーケンス学習と反復的に学習した埋め込みを利用して,本手法は動的システムの挙動に効果的に適応する。
実世界のシナリオにおけるRAPIDの有効性と計算効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:39:24 GMT)
A Survey on Efficient Inference for Large Language Models [25.6] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著なパフォーマンスのために、広く注目を集めている。
LLM推論のかなりの計算とメモリ要件は、リソース制約のあるシナリオへの展開に困難をもたらす。
本稿では,LLMの効率的な推論について,既存の文献を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:49:51 GMT)
M3GIA: A Cognition Inspired Multilingual and Multimodal General Intelligence Ability Benchmark [25.4] 我々は,MLLMの汎用知能を評価するために,認知駆動型多言語・多モーダルベンチマークを導入した。
我々は,知能のモデルであるキャッテル・ホルン・キャロル(CHC)に基づいて,5つの認知要因を同定した。
私たちは英語を超えて、中国語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、韓国語など、その人気に基づいて他の言語を包含しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:07:09 GMT)
MARS: Meaning-Aware Response Scoring for Uncertainty Estimation in Generative LLMs [25.1] 不確実性評価のための長さ正規化スコアリング(UE)の代替として,MARS(Meaning-Aware Response Scoring)を提案する。
MARSは、質問の文脈において生成されたシーケンスにおける各トークンのセマンティックコントリビューションを考慮に入れた、新しいスコアリング機能である。
UE手法にMARSを組み込むことにより,UE性能の普遍的かつ大幅な向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:40:55 GMT)
Improving Adversarial Energy-Based Model via Diffusion Process [25.0] 対戦型EMMはミニマックストレーニングゲームを形成するジェネレータを導入する。
拡散モデルにインスパイアされた私たちは、長い過程をいくつかの小さなステップに分割するために、各デノイングステップにESMを組み込んだ。
本実験は, 既存の敵ESMと比較して, 世代が著しく改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:05:49 GMT)
Graph-based Forecasting with Missing Data through Spatiotemporal Downsampling [24.4] 時系列間の関係をグラフとして表現することで、時空間グラフニューラルネットワークは印象的な結果を得る。
既存のほとんどのメソッドは、入力が常に利用可能であり、データの一部が欠落しているときに隠れたダイナミクスをキャプチャできないという、しばしば非現実的な仮定に依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:27:35 GMT)
Online Policy Distillation with Decision-Attention [23.8] 政策蒸留(PD)は、深い強化学習タスクを改善する効果的な方法となっている。
同一環境から多様な知識を学習できる異なる政策間の知識伝達について検討する。
意思決定を伴うオンライン政策蒸留(OPD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 14:40:53 GMT)
k-SemStamp: A Clustering-Based Semantic Watermark for Detection of Machine-Generated Text [23.5] k-SemStampは、SemStampのシンプルで効果的な拡張であり、LSHの代替としてk-meansクラスタリングを利用して、固有の意味構造を意識して埋め込み空間を分割する。
実験結果から、k-SemStampは、生成品質を維持しながら、その堅牢性とサンプリング効率を良好に向上し、機械生成テキスト検出のためのより効果的なツールを進歩させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:24:27 GMT)
Learning High-Order Relationships of Brain Regions [23.2] 脳領域の高次関係は、極端に情報的かつ最小限に冗長であるべきである。
本稿では,fMRIデータからMIMR高次関係を抽出することを目的としたHYBRIDという新しい手法を提案する。
我々のモデルは、最先端の予測モデルを平均11.2%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 22:32:45 GMT)
Efficient and Multiply Robust Risk Estimation under General Forms of Dataset Shift [22.7] 種々のデータセットシフト条件下で,ターゲット個体群リスクを効率的に推定する一般的な問題について検討する。
我々は, 簡易な仕様テストとともに, 効率的で頑健な推定器を開発する。
また、他の2つのデータセットシフト条件、後方ドリフトと位置スケールシフトの効率バウンダリを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:52:21 GMT)
"Violation of my body:" Perceptions of AI-generated non-consensual (intimate) imagery [22.7] AI技術は、超現実的な合成メディアであるディープフェイクの作成を可能にした。
我々は米国の315人の個人を対象に、それらを描いたディープフェイクの仮説的非合意創造に関する彼らの見解を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:57:20 GMT)
Learning Goal-Conditioned Policies from Sub-Optimal Offline Data via Metric Learning [22.2] 目標条件付きオフライン強化学習における最適データセットからの最適行動学習の問題に対処する。
本稿では,目標条件付きオフラインRL問題に対する最適値関数を近似するための計量学習法を提案する。
本手法は,分布外推定誤差に悩まされることなく,高度に最適化されたオフラインデータセットから最適な挙動を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 14:56:23 GMT)
SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves against Jailbreaking in a Practical Manner [21.4] 本稿では,自衛隊(SelfDefend)と呼ばれる総称LDMジェイルブレイク防御フレームワークを紹介する。
本稿では,GPT-3.5が攻撃成功率(ASR)を8.97～95.74%抑制できることを示す。
また、調整したモデルが標的のGCGに対して堅牢であることや、インジェクション攻撃の迅速化を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:45:31 GMT)
LLM as Prompter: Low-resource Inductive Reasoning on Arbitrary Knowledge Graphs [20.2] 知識グラフ帰納的推論における重要な課題は、テキストと構造の両方面で不足した低リソースシナリオを扱うことだ。
我々は、Large Language Models (LLMs) を用いて、事前学習されたグラフニューラルネットワーク(GNNs)を強化するグラフ構造的プロンプトを生成する。
手法面では、任意のKGをまたいだ低リソース帰納的推論のために設計された、新しい事前学習・促進フレームワークProLINKを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:16:22 GMT)
SMR: State Memory Replay for Long Sequence Modeling [19.8] 本稿では並列畳み込み計算における互換性の限界を克服する新しい非再帰的非一様サンプル処理戦略を提案する。
本研究では,学習可能な記憶を利用する状態記憶再生(SMR)を導入し,学習データと異なるサンプリングポイントでの一般化のために,現在の状態を多段階情報で調整する。
自己回帰言語モデリングとLong Range Arenaにおける長距離モデリングタスクの実験は、一連のSSMモデルに対するSMRメカニズムの一般的な効果を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:49:00 GMT)
3D Diffusion Policy: Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations [19.4] 3次元拡散政策(DP3)は、新しい視覚模倣学習手法である。
実験では、DP3は10のデモでほとんどのタスクを処理し、24.2%の相対的な改善でベースラインを超えた。
実際のロボット実験では、DP3は頻繁に行う基準法とは対照的に、安全要件にほとんど違反しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:17:48 GMT)
Online DPO: Online Direct Preference Optimization with Fast-Slow Chasing [19.1] 直接選好最適化(DPO)は、人間の選好データセットを直接トレーニングすることで、大きな言語モデルと人間の価値との整合性を改善する。
高速かつ低速な追従によって競合をシミュレートするオンライン高速追従DPO(OFS-DPO)を提案する。
OFS-DPOはドメイン内アライメントにおいてDPOより優れており、COFS-DPOはドメイン間連続学習のシナリオにおいて優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:30:54 GMT)
C-Mamba: Channel Correlation Enhanced State Space Models for Multivariate Time Series Forecasting [18.5] 我々は,グローバルな受容場を失うことなく,線形な複雑性を維持しつつ,チャネル間の依存関係を捕捉する新しいアプローチである textbfC-Mamba を提案する。
本モデルは、7つの実世界の時系列データセット上での最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:32:44 GMT)
Privacy-Preserving Low-Rank Adaptation for Latent Diffusion Models [18.5] 低ランク適応(LoRA)は、個人データセットに潜時拡散モデル(LDM)を適用して特定の画像を生成するための効率的な戦略である。
我々は,MP-LoRA(Community-Privacy-Reserving LoRA)というソリューションを提案する。
MP-LoRAには不安定な最適化の問題があり、理論的には、潜在的な理由は制約のない局所的滑らかさである。
実験の結果,SMP-LoRAはMI攻撃を防ぎ,高品質な画像を生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 23:46:34 GMT)
Blockchain Integrated Federated Learning in Edge-Fog-Cloud Systems for IoT based Healthcare Applications A Survey [18.4] 新たな分散パラダイムであるフェデレーション学習は、プライバシを維持しながら協調学習をサポートする。
フェデレートされた学習とブロックチェーンの統合は、医療などの機密データを扱う上で特に有利である。
本稿では、フェデレートされた学習とブロックチェーンのアーキテクチャ、構造、機能、特性、そして様々なコンピューティングパラダイムにおけるそれらの応用について検討し、医療におけるそれらの実装を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:36:48 GMT)
Enhancing Adversarial Transferability via Information Bottleneck Constraints [18.4] IBTAと呼ばれるブラックボックス転送可能な敵攻撃を行うためのフレームワークを提案する。
最適化不能な相互情報に対する課題を克服するために,計算を近似するためのシンプルで効率的な相互情報低境界(MILB)を提案する。
ImageNetデータセットの実験では、IBTAとMILBの効率性とスケーラビリティがよく示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:25:31 GMT)
Reliable Quantum Memories with Unreliable Components [18.2] 安定な量子メモリの概念を導入し,物理量子ビットの総数に対する論理量子ビット数の比として記憶率を定義する。
量子展開器符号を用いた量子メモリシステムを構築することにより、厳密な正の記憶率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 23:53:48 GMT)
Adaptive Layer Splitting for Wireless LLM Inference in Edge Computing: A Model-Based Reinforcement Learning Approach [18.2] 本研究では、モデルベース強化学習(MBRL)からインスピレーションを得て、エッジとユーザ機器(UE)間の最適分割点を決定するフレームワークを提案する。
報酬代理モデルを導入することで、頻繁な性能評価の計算コストを大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:41:32 GMT)
Extracting Event Temporal Relations via Hyperbolic Geometry [18.1] 双曲空間における事象とその時間的関係をエンコードする2つのアプローチを導入する。
あるアプローチでは、双曲的埋め込みを利用して、単純な幾何学的操作を通じて事象関係を直接推論する。
第2に、時間的関係抽出作業に適した双曲型ニューラルネットワークユニットからなるエンドツーエンドアーキテクチャを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:07:27 GMT)
Robust Conformal Prediction Using Privileged Information [17.9] 本研究では,トレーニングデータの破損に対して堅牢な,保証されたカバレッジ率で予測セットを生成する手法を開発した。
我々のアプローチは、i.d仮定の下で有効となる予測セットを構築するための強力なフレームワークである共形予測に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:56:47 GMT)
DUPLEX: Dual GAT for Complex Embedding of Directed Graphs [17.8] 現在の有向グラフ埋め込み法は、非有向技術に基づいて構築されるが、しばしば有向エッジ情報を不適切にキャプチャする。
有向グラフの複雑な埋め込みのための帰納的フレームワークであるDUPlexを提案する。
DUPlexは、特に疎結合なノードにおいて、最先端モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:48:16 GMT)
A Two-Stage Adverse Weather Semantic Segmentation Method for WeatherProof Challenge CVPR 2024 Workshop UG2+ [17.7] We propose a two-stage Deep Learning framework for the WeatherProof dataset Challenge。
この課題では,mIoU(Mean Intersection over Union)測定値で0.43の競争スコアを達成し,上位4位を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:22:26 GMT)
Self-Consistent Reasoning-based Aspect-Sentiment Quad Prediction with Extract-Then-Assign Strategy [17.5] 自己整合性推論に基づくアスペクト知覚四重項予測(SCRAP)を提案する。
SCRAPはそのモデルを最適化し、推論とそれに対応する感情四重項を順番に生成する。
最終的に、SCRAPは、複雑な推論タスクを処理し、一貫性投票によって四重項を正確に予測するモデルの能力を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:41:53 GMT)
ProG: A Graph Prompt Learning Benchmark [17.2] グラフプロンプト学習が「プレトレイン・ファインチューン」に代わる有望な選択肢として登場
グラフプロンプト学習のための総合ベンチマークを初めて導入する。
本稿では,さまざまなグラフプロンプトモデルの実行を合理化する,使いやすいオープンソースライブラリである'ProG'を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:17:48 GMT)
When Your AIs Deceive You: Challenges of Partial Observability in Reinforcement Learning from Human Feedback [16.5] 人間のフィードバックが部分的な観察にのみ基づく場合、それは誤認的なインフレーションと過度な調整をもたらす可能性があることを示す。
人体をボルツマン・レーショナル(Boltzmann-rational) w.r.t.としてモデル化し、RLHFが保証される条件が、その性能を欺くような政策をもたらすことを証明した。
人間のフィードバックは加法定数まで一意的に戻り関数を決定することがあるが、他の現実的な場合、あいまいさは不可避である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:49:22 GMT)
Refining Minimax Regret for Unsupervised Environment Design [15.3] 我々は,ミニマックス後悔目標の洗練であるレベル・パーフェクトMMRを導入する。
我々は,BLP政策がすべてのレベルにおける完全ベイズ政策と一貫して振る舞うことを示す。
また、収束時にBLPポリシーをもたらすアルゴリズムReMiDiを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:08:25 GMT)
Noise-Adaptive Confidence Sets for Linear Bandits and Application to Bayesian Optimization [15.3] 事前の未知のノイズレベルに適応することは、シーケンシャルな意思決定において非常に重要であるが難しい問題である。
未知のガウスパラメータ $sigma_*2$ に半適応的な新しい信頼集合を提案する。
有界報酬に対しては,先行技術により数値性能が大幅に向上した新しい分散適応信頼セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 00:23:36 GMT)
TabSynDex: A Universal Metric for Robust Evaluation of Synthetic Tabular Data [14.9] 合成データのロバストな評価のための新しい普遍計量TabSynDexを提案する。
シングルスコアメトリックであるTabSynDexは、ニューラルネットワークベースのアプローチのトレーニングを観察および評価するためにも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:13:22 GMT)
CERET: Cost-Effective Extrinsic Refinement for Text Generation [14.4] 本研究では,意味的安定性,包含性,サンプル間不確実性を考慮したテキスト生成手法であるCERETを提案する。
実験結果から, CERETは, 各種タスク設定下での自己整合性, 自己整合性, 自走性ベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 22:17:52 GMT)
VerifiNER: Verification-augmented NER via Knowledge-grounded Reasoning with Large Language Models [14.4] 本稿では,知識を用いて既存のNERメソッドからの誤りを識別し,より忠実な予測へと修正するポストホック検証フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,大規模言語モデルの推論能力を利用して,検証プロセスにおける知識と文脈情報を適切に基盤とする。
この結果から,VerifiNERはモデルに依存しないアプローチとして既存のモデルからの誤りを検証できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:01:36 GMT)
COOKIEGUARD: Characterizing and Isolating the First-Party Cookie Jar [14.3] サードパーティスクリプトは、ウェブサイトのメインフレームに含まれているため、ブラウザのクッキーjarにサードパーティのクッキーを書き込み(またはtextitghost-write)する。
サードパーティ製スクリプトは、実際のサードパーティ製クッキーや、別のサードパーティ製スクリプトによるゴースト書きのサードパーティ製クッキーなど、すべてのサードパーティ製クッキーにアクセスすることができる。
メインフレームに異なるサードパーティスクリプトが設定した第1のクッキーを分離する名称を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:02:49 GMT)
Design of reliable technology valuation model with calibrated machine learning of patent indicators [14.3] 校正MLモデルを用いた信頼性の高い技術評価のための分析フレームワークを提案する。
各種技術特性を表す定量的な特許指標を入力データとして抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:52:37 GMT)
The Bayesian Learning Rule [14.1] 我々は、多くの機械学習アルゴリズムが、emphBayesian Learning Ruleと呼ばれる単一のアルゴリズムの特定の例であることを示した。
この規則はベイズ原理から派生したもので、最適化、ディープラーニング、グラフィカルモデルといった分野から幅広いアルゴリズムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:07:38 GMT)
A Note on the Prediction-Powered Bootstrap [14.1] 本稿では,任意の推定問題に対する予測に基づくPPBootを提案する。
実装は非常に簡単で、基本的には1つのアプリケーションに過ぎません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:17:13 GMT)
Large Language Model Assisted Adversarial Robustness Neural Architecture Search [14.1] 本稿では,敵対的ニューラルアーキテクチャ探索(ARNAS)のためのLLMO(LLMO)を提案する。
標準CRISPEフレームワーク(キャパシティとロール、インサイト、ステートメント、パーソナリティ、実験)を用いてプロンプトを設計する。
我々はプロンプトを反復的に洗練し、Geminiからの応答はARNASインスタンスの解として適応される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:45:07 GMT)
A Roadmap for Software Testing in Open Collaborative Development Environments [14.1] オープンコラボレーティブ開発という分散した性質は、多様なコントリビュータと迅速なイテレーションとともに、ソフトウェア品質を保証するための新たな課題を提示します。
本稿では,オープンな共同開発環境におけるソフトウェア品質保証の最近の進歩に関する総合的なレビューと分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:50:24 GMT)
Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers [13.9] 我々は、英語が支配するコーパスが、英語を内的ピボット言語として使っているかどうかを問う。
本研究は、独特な正しい単語継続を伴う英語でないプロンプトを慎重に構築する。
これらの結果を、3つの位相が「入力空間」、「概念空間」、「出力空間」で機能する概念モデルにキャストした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:15:14 GMT)
Safely Learning Dynamical Systems [13.6] 未知の力学系を学ぶ上での根本的な課題は、安全を維持しながら測定を行うことによってモデルの不確実性を減少させることである。
我々は、軌道の初期化の場所を逐次決定することで、力学系を安全に学習することの意味の数学的定義を定式化する。
トラジェクトリを安全に収集し、初期不確実性集合と整合した非線形力学のモデルに適合させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:22:24 GMT)
MLLM-SR: Conversational Symbolic Regression base Multi-Modal Large Language Models [13.1] MLLM-SRは,要求を自然言語で記述することで,要求を満たす表現を生成できる対話型記号回帰法である。
我々は,MLLM-SRが自然言語命令に付加される事前知識を十分に理解できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:17:54 GMT)
ReadMe++: Benchmarking Multilingual Language Models for Multi-Domain Readability Assessment [12.7] 本稿では、アラビア語、英語、フランス語、ヒンディー語、ロシア語で9757文の人間のアノテーションを付加した多言語マルチドメインデータセットであるReadMe++を紹介する。
ReadMe++を使って、教師付き、教師なし、および少数ショットプロンプト設定において、多言語および単言語言語モデルをベンチマークする。
本実験は,ReadMe++で学習したモデルによる優れたドメイン一般化と言語間変換能力の強化によるエキサイティングな結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:54:54 GMT)
Visual-tactile Fusion for Transparent Object Grasping in Complex Backgrounds [12.4] 透明物体把握のための視覚触覚融合フレームワークを提案する。
把握位置検出、触覚キャリブレーション、視覚触覚融合に基づく分類が含まれる。
提案フレームワークは,視覚と触覚の利点を相乗化し,透明物体の把握効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:26:05 GMT)
Diverse and Lifespan Facial Age Transformation Synthesis with Identity Variation Rationality Metric [12.4] 人間の顔にディバース・ライフスパン・エイジ・トランスフォーメーションを実現するために、$rmDLATboldsymbol+$を導入する。
モデルに埋め込まれた多様性のメカニズムとは別に、複数の一貫性の制限が活用され、反ファクト的な老化合成を防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:31:05 GMT)
Splat-MOVER: Multi-Stage, Open-Vocabulary Robotic Manipulation via Editable Gaussian Splatting [12.0] 本稿では,オープンボキャブラリロボット操作のためのモジュール型ロボットスタックであるSplat-MOVERを紹介する。
Splat-MOVERは, (i) ASK-Splat, (ii) SEE-Splat, (ii) SEE-Splat, 3Dセマンティックマスクと埋め込みを用いたリアルタイムシーン編集モジュール, (iii) Grasp-Splat, ASK-Splat と SEE-Splat を用いて,オープンワールドオブジェクトに対するアベイランス対応の候補把握を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:42:24 GMT)
TrustSQL: Benchmarking Text-to-SQL Reliability with Penalty-Based Scoring [11.8] 本稿では,任意の入力質問を正しく処理するモデルとして,テキスト・ツー・信頼性を評価するための新しいベンチマークを提案する。
2つのモデリング手法を用いて,新たなペナルティに基づく評価基準を用いた既存手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:56:45 GMT)
Diffusion-based Reinforcement Learning for Dynamic UAV-assisted Vehicle Twins Migration in Vehicular Metaverses [11.6] ビークル・ツインズ (VT) は、車載メタバースサービスを可能にする物理車両のデジタルツインである。
地上統合ネットワークは、地上輸送ネットワークの通信圧力を軽減し、6G対応の車載メタバースサービスをオフロードする。
本研究では,空域統合ネットワークにおける無人航空機(UAV)支援VTマイグレーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:53:56 GMT)
Metamorphic Relation Generation: State of the Art and Visions for Future Research [11.6] 本稿では, メタモルフィック・リレーション・ジェネレーションのための技術の現状について, 体系的なレビューを行う。
我々は、メタモルフィック関係の同定と構築のための理論と技法をさらに進めるためのビジョンを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:26:49 GMT)
Dynamic Multi-Objective Lion Swarm Optimization with Multi-strategy Fusion: An application in 6R robot trajectory planning [11.4] 本研究では,MF-DMOLSO (MF-DMOLSO) を用いた動的多目的ライオン群最適化手法を提案する。
MF-DMOLSOは初期化、Swarm位置更新、外部アーカイブ更新の3つの重要なコンポーネントから構成される。
6Rロボット軌道計画の適用により、MF-DMOLSOは走行時間と最大加速を8.3sと0.3pi rad/s2に最適化し、70.97%に設定された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:41:13 GMT)
1st Place Winner of the 2024 Pixel-level Video Understanding in the Wild (CVPR'24 PVUW) Challenge in Video Panoptic Segmentation and Best Long Video Consistency of Video Semantic Segmentation [11.3] PVUW CVPR 2024(英語版)による第3のPixelレベルのビデオ理解は、映像理解における最先端技術の実現を目的としている。
本稿ではPVUW'24 VPSチャレンジで1位を獲得した私たちの研究成果を詳述する。
我々のソリューションは、巨大なビジョントランスフォーマーモデル(DINOv2 ViT-g)と、実証されたマルチステージデカップリングビデオインスタンスフレームワークの肩の上にあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:43:08 GMT)
Concept Formation and Alignment in Language Models: Bridging Statistical Patterns in Latent Space to Concept Taxonomy [11.2] 本稿では,言語モデル(LM)の領域における概念形成とアライメントについて考察する。
様々なLMで学習した意味表現において,概念とその階層構造を識別する機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:27:19 GMT)
Adaptively Perturbed Mirror Descent for Learning in Games [10.9] 本稿では,ペイオフ関数の勾配が単調なゲームにおいて,ミラーDescent(MD)アルゴリズムに対するペイオフ摂動手法を提案する。
その結果,アルゴリズムの収束が著しく加速していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:23:10 GMT)
A Fine-tuning Dataset and Benchmark for Large Language Models for Protein Understanding [10.7] ProteinLMBenchは、LCMのタンパク質理解能力を評価するために、手動で検証された多重選択質問からなる最初のベンチマークデータセットである。
ProteinLMDatasetは、さらに自己教師付き事前トレーニングと教師付き微調整のために設計されたデータセットである。
インターンLM2-7BはProteinLMDatasetで事前訓練され微調整され、ProteinLMBenchでGPT-4を上回り、高い精度のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:11:30 GMT)
Mean-Field Analysis for Learning Subspace-Sparse Polynomials with Gaussian Input [10.6] 勾配降下と2層ニューラルネットワークを用いた部分空間スパース学習のための平均場流について検討する。
我々はSGD学習に必要条件を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 22:50:27 GMT)
AI-driven Mobile Apps: an Explorative Study [10.4] 私たちは、AIアプリケーションに関する最も広範な実証的研究を行い、デバイス上でのMLアプリ、デバイス上でのDLアプリ、そしてAIサービスをサポートする(クラウドベースの)アプリを調査しました。
私たちの研究は、AIアプリ開発者、ユーザ、AI R&Dに強く影響しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:28:53 GMT)
Distill to Delete: Unlearning in Graph Networks with Knowledge Distillation [10.3] グラフアンラーニングは、事前学習されたグラフニューラルネットワーク(GNN)から情報を削除するための重要な方法である
我々の研究は、知識蒸留によるグラフアンラーニングにおけるこれらの課題に、GNN(D2DGN)で除去する新たなアプローチを採っている。
D2DGNは、エッジおよびノードアンラーニングタスクにおいて、様々な実世界のグラフデータセットで評価された場合、既存のメソッドのパフォーマンスを最大43.1%(AUC)まで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:50:47 GMT)
Prioritizing Potential Wetland Areas via Region-to-Region Knowledge Transfer and Adaptive Propagation [10.0] 湿地は地域社会にとって重要であり、水質浄化から洪水保護、レクリエーション、観光など様々な利益を提供している。
データ駆動型ソリューションは実現可能であるが、米国南西部の多くの地域では湿地の割合が低いため、データ空間がかなり複雑である。
これにより、追加の湿地領域の識別をガイドするためのデータ駆動モデルの開発が困難になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 08 Jun 2024 21:25:24 GMT)
Transformer Conformal Prediction for Time Series [9.9] 本稿では,Transformerアーキテクチャを用いた時系列の共形予測手法を提案する。
我々はTransformerデコーダを条件付き量子化推定器として使用し、予測残差の量子化を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:17:48 GMT)
Spiking Neural Networks with Consistent Mapping Relations Allow High-Accuracy Inference [9.7] スパイクベースのニューロモルフィックハードウェアは、低エネルギー消費と効率的な推論において大きな可能性を証明している。
ディープスパイクニューラルネットワークの直接トレーニングは困難であり、変換ベースの手法では未解決の変換エラーのため、かなりの遅延が必要になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:40:00 GMT)
A Study in Dataset Pruning for Image Super-Resolution [9.5] 損失値に基づいて選択したトレーニングサンプルのコアセットにデータセットを還元する,新たなアプローチを導入する。
データセット全体のトレーニングで得られた結果に匹敵する、あるいは上回る結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:53:16 GMT)
Security Code Review by Large Language Models [9.3] セキュリティコードレビューにおいて、LLM(Large Language Models)の機能を理解するための最初の実証的研究を行う。
5つの異なるプロンプト下での6つのLLMの性能と,セキュリティ欠陥を検出し解析するための最先端の静的解析ツールを比較した。
優れたLLMを実現するために,我々は言語学的解析を行い,その応答における品質問題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:28:13 GMT)
On Computationally Efficient Multi-Class Calibration [9.0] プロジェクトのキャリブレーションは、下流の意思決定者全員に強い保証を与えます。
これは、ラベルに割り当てられた確率を$T$にまとめることで予測される確率が、完全に校正されたバイナリ予測器に近いことを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:27:46 GMT)
Verbalized Probabilistic Graphical Modeling with Large Language Models [9.0] この研究は、大規模言語モデルによる学習自由ベイズ推論を促進する新しいベイズ急進的アプローチを導入している。
本研究は,AI言語理解システムの改善の可能性を示すとともに,信頼性評価とテキスト生成品質を効果的に向上させることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:35:31 GMT)
Relational Proxy Loss for Audio-Text based Keyword Spotting [8.9] 本研究の目的は, 構造的音響埋め込みとテキスト埋め込みの活用による既存手法の改善である。
RPLを組み込むことで,ウォールストリートジャーナル(WSJ)コーパスの性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:21:17 GMT)
Parallel Spiking Unit for Efficient Training of Spiking Neural Networks [8.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、人工知能の進歩に使用される。
SNNは、その固有の逐次計算依存によって妨げられている。
本稿では、革新的なParallel Spiking Unit(PSU)とその2つの誘導体、IPSU(IPSU)とRPSU(RPSU)を紹介する。
これらの変種は、リセットプロセスを確率的に管理しながら、スパイキングニューロンの漏れた積分と発火機構を巧みに分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:26:47 GMT)
Investigating Memory Failure Prediction Across CPU Architectures [8.5] 本稿では,CPUアーキテクチャ間での補正エラー (CE) と修正不可能エラー (UE) の相関について検討する。
本分析では,各プロセッサプラットフォームに関連するメモリ障害のユニークなパターンを同定する。
異なるプロセッサのプラットフォームでメモリ障害予測を行い、既存のアルゴリズムと比較して最大15%F1スコアの改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:10:23 GMT)
Aligning Human Knowledge with Visual Concepts Towards Explainable Medical Image Classification [8.4] 本稿では,説明可能な言語インフォームド基準に基づく診断に向けて,シンプルで効果的なフレームワークであるExplicdを紹介した。
事前訓練された視覚言語モデルを活用することで、Explicdはこれらの基準を知識アンカーとして埋め込み空間に注入する。
最終的な診断結果は、符号化された視覚概念とテキストの基準埋め込みとの類似度スコアに基づいて決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 23:23:28 GMT)
Discover Your Neighbors: Advanced Stable Test-Time Adaptation in Dynamic World [8.3] Discover Your Neighbours (DYN)は、動的テスト時間適応(TTA)に特化した最初の後方自由アプローチである。
我々のDYNは階層型インスタンス統計クラスタリング(LISC)とクラスタ対応バッチ正規化(CABN)で構成されています。
DYNのロバスト性と有効性を評価し、動的データストリームパターン下での維持性能を示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:22:32 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning with Hierarchical Coordination for Emergency Responder Stationing [8.3] 緊急対応者管理システム(ERM)は、医療援助の要請を受けたときに対応者を派遣する。
ERMシステムは、任意のギャップをカバーするために予め指定された待機場所間で応答器を積極的に再配置することができる。
プロアクティブな再配置における最先端のアプローチは、空間分解とオンラインモンテカルロ木探索に基づく階層的なアプローチである。
同じ階層的な分解に基づく新しい強化学習(RL)アプローチを導入するが、オンライン検索を学習に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:08:09 GMT)
Deep Neural Networks are Adaptive to Function Regularity and Data Distribution in Approximation and Estimation [8.3] 深層ニューラルネットワークが、異なる位置とスケールにわたる関数の異なる規則性にどのように適応するかを研究する。
この結果から,深部ニューラルネットワークは関数の正則性や不均一なデータ分布に適応していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:01:50 GMT)
Autoregressive Sign Language Production: A Gloss-Free Approach with Discrete Representations [8.3] グロスフリー手話生成(SLP)は、手話文を直接手話に翻訳する。
本稿では、ベクトル量子化を利用して、符号ポーズ列から離散表現を導出する新しいSLP手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:33:11 GMT)
HDRT: Infrared Capture for HDR Imaging [8.2] 本稿では,高ダイナミックレンジサーマル(HDRT, High Dynamic Range Thermal)という,別途利用可能な赤外線センサを用いたHDR取得手法を提案する。
本稿では、赤外線とSDRを組み合わせてHDR画像を生成する新しいディープニューラルネットワーク(HDRTNet)を提案する。
オーバー露光画像とアンダー露光画像の量的および定性的な品質向上を示すとともに,複数の異なる照明条件下での撮影に頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:43:44 GMT)
Reinforcement Learning for Intensity Control: An Application to Choice-Based Network Revenue Management [8.1] 我々は、選択に基づくネットワーク収益管理を用いた強化学習フレームワークを強化制御に適用する。
ジャンプポイントによって生成されたサンプルパスの固有な離散化を利用することで、事前に時間的地平線を識別する必要がないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:27:01 GMT)
Automating the Correctness Assessment of AI-generated Code for Security Contexts [8.0] 本稿では,セキュリティのためにAI生成コードの正当性を評価するために,ACCAという完全自動化手法を提案する。
我々はACCAを用いて、セキュリティ指向のアセンブリコードを生成するために訓練された4つの最先端モデルを評価する。
実験の結果,本手法は基本解よりも優れ,AI生成コードの正確性は人間による評価と類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:19:46 GMT)
Bayesian vs. PAC-Bayesian Deep Neural Network Ensembles [7.9] ベイズアンサンブルのサンプリングや重み付けは,特に一般化性能の向上には適していない。
文献から得られた最先端のベイズアンサンブルは、計算的に要求されているにもかかわらず、単純な一様重み付きディープアンサンブルよりも改善されていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:19:18 GMT)
Integrating Text and Image Pre-training for Multi-modal Algorithmic Reasoning [7.8] 本稿では,CVPRマルチモーダルアルゴリズム推論タスク2024におけるSMART-101の課題について述べる。
従来の視覚的な質問や回答タスクとは異なり、この課題はニューラルネットワークの抽象化、推論、一般化能力を評価する。
本モデルは,テキストと画像からそれぞれ特徴を抽出する2つの事前学習モデルに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:45:06 GMT)
A Single Graph Convolution Is All You Need: Efficient Grayscale Image Classification [7.8] 画像のベクトル化ビューを用いた新しいグレースケール(単一チャネル)画像分類手法を提案する。
単一の畳み込み層が精度を向上し、モデルの性能のばらつきを低減することが判明した。
ベンチマークグレースケール画像データセットによる実験結果から,提案モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:21:26 GMT)
M3H: Multimodal Multitask Machine Learning for Healthcare [7.4] M3Hは、医療フレームワークのためのマルチモーダルマルチタスク機械学習(Multimodal Multitask Machine Learning for Healthcare)である。
教師付きバイナリ/マルチクラス分類、回帰、教師なしクラスタリングのためのデータからの学習を集約する。
16の医療部門、病院の手術予測3件、患者の表現タスク1件の40の疾患診断のうち、平均11.6%でシングルタスクモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 19:11:57 GMT)
FAIntbench: A Holistic and Precise Benchmark for Bias Evaluation in Text-to-Image Models [7.3] FAIntbenchは、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルにおけるバイアスの総合的かつ正確なベンチマークである。
我々はFAIntbenchを7種類の大規模T2Iモデルの評価に適用し,人間による評価を行った。
その結果, FAIntbenchが種々のバイアスの同定に有効であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:41:36 GMT)
Information-Theoretic Thresholds for the Alignments of Partially Correlated Graphs [7.0] ErdHos-R'enyiグラフモデルでは、ある数を持つ一対の誘導された部分グラフが相関する。
相関ノード数に対する部分回復に最適であることを示す。
可能性の証明として,交差グラフのエッジを2種類の成分に分割する相関関数グラフを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:17:42 GMT)
High-precision simulation of finite-size thermalizing systems at long times [6.9] シミュレーション誤差を1/N$で高次にするために, 単純かつ効率的な数値計算法を提案する。
この有限サイズの誤差スケーリングは固有状態熱化仮説を仮定して証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:39:21 GMT)
Introducing Competitive Mechanism to Differential Evolution for Numerical Optimization [6.5] 本稿では、微分進化(DE)に新たな競争メカニズムを導入する。
DE/winner-to-best/1という突然変異戦略が特徴である。
DE/Winner-to-best/1の導入と競争メカニズムはD技術の進歩に新たな道筋を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:48:39 GMT)
PAPR in Motion: Seamless Point-level 3D Scene Interpolation [6.4] PAPR in Motion」は、大きなシーンの変化をブリッジし、幾何学と外観の両面において視覚的一貫性と時間的滑らかさを生み出すように設計されている。
多様な動作タイプによる評価は、「動作中のPAPR」が、ダイナミックシーンにおける主要なニューラルシーンよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:27:27 GMT)
Interactive Greybox Penetration Testing for Cloud Access Control using IAM Modeling and Deep Reinforcement Learning [6.4] IAM PE を検出するためのサードパーティサービスに対して,TAC と呼ばれる正確なグレーボックス浸透試験手法を提案する。
我々はまず,クエリから収集した部分情報に基づいて,TACが広範囲のIAM PEを検出可能なIAMモデリングを提案する。
合成タスクと実世界のタスクの両方の実験結果から、最先端のホワイトボックスアプローチと比較して、TACは競合的に偽陰性率の低いIAM PEを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:23:32 GMT)
Graph Neural Network Training Systems: A Performance Comparison of Full-Graph and Mini-Batch [6.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,近年,グラフ構造化データの表現を学習する能力から注目されている。
GNNのトレーニングには、ミニバッチトレーニングとフルグラフトレーニングの2つの一般的な方法がある。
本稿では,全グラフとミニバッチGNNトレーニングシステムの総合的な比較実験を行い,現場における技術状況のより明確な画像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:52:08 GMT)
Improved Sample Complexity Bounds for Diffusion Model Training [6.2] オンラインの誤りや深度への依存度は,他の関連するパラメータとともに指数関数的に改善した。
オンラインのエラーや深度に依存し,他のパラメータへの依存性も改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:34:29 GMT)
Improving Antibody Humanness Prediction using Patent Data [6.2] マルチステージ・マルチロス・トレーニングプロセスを用いて,抗体の人間性予測を改善するための特許データの可能性を検討する。
初期学習段階は、弱教師付きコントラスト学習問題として機能する。
次に、コントラストエンコーダの一部を凍結し、クロスエントロピー損失を用いて特許データに基づいてトレーニングし、与えられた抗体配列の人間性スコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:14:03 GMT)
Simplification of Risk Averse POMDPs with Performance Guarantees [6.1] 部分的に観測可能な領域における不確実性の下でのリスク回避意思決定は、AIの基本的問題であり、信頼性の高い自律エージェントにとって不可欠である。
この場合、値関数がリターンの条件値(CVaR)である場合、問題は部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を用いてモデル化される。
POMDPの最適解を計算することは、一般に計算的に計算可能である。
我々は,性能保証を提供しながら,値関数の評価を高速化する簡易化フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:37:12 GMT)
Memoria: Resolving Fateful Forgetting Problem through Human-Inspired Memory Architecture [5.9] 本稿では,人工ニューラルネットワークのメモリシステムであるMemoriaを紹介する。
その結果, 分類, 言語モデリング, 分類の多様なタスクにおいて, Memoriaの有効性が証明された。
エングラム分析により、記憶は人間の記憶の特徴である優位性、傾向、時間的連続効果を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:17:55 GMT)
CaPS: Collaborative and Private Synthetic Data Generation from Distributed Sources [5.9] 分散データホルダから合成データの協調的かつプライベートな生成のためのフレームワークを提案する。
我々は信頼されたアグリゲータをセキュアなマルチパーティ計算プロトコルに置き換え、差分プライバシー(DP)を介してプライバシを出力する。
MWEM+PGMおよびAIMの最先端選択測度生成アルゴリズムに対するアプローチの適用性とスケーラビリティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:07:35 GMT)
Probably the simplest and cheapest quantum Monte Carlo method so far for extracting high-precision entanglement entropy and its derivative [5.7] 量子多体系の内在物理学を探索するための絡み合いエントロピー(EE)は重要だが挑戦的なトピックである。
QMCベースのEEのためのアルゴリズムは、設計レベルでますます複雑になる。
本稿では,EEとその誘導体を高精度に抽出できる簡易QMC方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:27:45 GMT)
MISO: Monitoring Inactivity of Single Older Adults at Home using RGB-D Technology [5.6] 高齢者の自宅における移動の欠如をリアルタイムにモニタリングするための新しいアプリケーションを提案する。
高齢者の日常生活行動を監視するために,地域家庭における軽量カメラ監視システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:34:41 GMT)
Regret Bounds for Episodic Risk-Sensitive Linear Quadratic Regulator [5.4] リスクに敏感な線形二次規制は、リスクに敏感な最適制御における最も基本的な問題の1つである。
簡単な最小二乗グリーディアルゴリズムを提案し、そのアルゴリズムが$widetildemathcalO(log N)$ regretを達成することを示す。
これは、エピソード的リスクに敏感な線形二次的レギュレータに対する最初の後悔の束である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:06:20 GMT)
Automata Extraction from Transformers [5.4] トランスフォーマーモデルに特化して設計された自動抽出アルゴリズムを提案する。
トランスフォーマーモデルをブラックボックスシステムとして扱い、内部の潜在表現の変換プロセスを通してモデルを追跡する。
次に、L*アルゴリズムのような古典的な教育的手法を用いて、それらを決定論的有限状態オートマトンと解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:07:24 GMT)
Generalist Multimodal AI: A Review of Architectures, Challenges and Opportunities [5.2] マルチモーダルモデルは、人工知能の今後の進歩にとって重要な要素であると期待されている。
この研究は、新しいアーキテクチャと特定の分類学を訓練することで、一般のマルチモーダルモデルに対する新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:30:46 GMT)
On the Parameterization of Second-Order Optimization Effective Towards the Infinite Width [5.2] 特徴学習を安定的に促進する2次最適化のための特定のパラメータ化を同定する。
最大更新パラメータ化にインスパイアされ、勾配の一段階更新を考える。
提案手法では,K-FAC と Shampoo の2次最適化アルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:45:12 GMT)
QCQA: Quality and Capacity-aware grouped Query Attention [5.1] キー・アンド・バリュー機能(KV-cache)の過剰なメモリ要件は、大規模言語モデル(LLM)の自動回帰推論において重大な課題をもたらす。
本稿では,QCQA(Quality and Aware Grouped Query Attention)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:49:55 GMT)
Selecting the Number of Communities for Weighted Degree-Corrected Stochastic Block Models [5.1] 本研究では,重み付きネットワークのコミュニティ数を選択する方法を検討する。
本稿では, 平均隣接行列を標準DCSBMと同一にモデル化した新しい重み付き次数補正ブロックモデル(DCSBM)を提案する。
コミュニティの数を選定する手法は、連続的なテストフレームワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:47:38 GMT)
Optimal control of linear Gaussian quantum systems via quantum learning control [4.8] 本稿では,LGQシステムを最適に制御する汎用量子学習制御法を提案する。
本手法を用いて, 深部光機械冷却と大規模光機械絡み合わせの両面を実証する。
この研究は、量子学習制御の適用を広げるだけでなく、LGQシステムの最適制御のための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 23:26:38 GMT)
Beyond Efficiency: Scaling AI Sustainably [4.7] 現代のAIアプリケーションは、コンピューティングにおける需要を継続的に増加させてきた。
本稿では, ハードウェア製造における炭素排出量の具体化だけでなく, トレーニングおよび推論からのCO排出の操作を含む, AIの炭素影響を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 00:07:16 GMT)
Relevant long-range interaction of the entanglement Hamiltonian emerges from a short-range gapped system [4.7] エンタングルメントハミルトニアン (EH) は、実際には仮想エッジ上の元のハミルトニアンとあまり似ていない。
結果はメルミン=ワグナーの定理に反し、EHには関連する長距離項が存在するはずである。
これは、Li-Haldane-Poilblanc予想が、完全に異なる物理を導く可能性があるEHに必要な補正を無視していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:50:42 GMT)
Exploring the Benefits of Tokenization of Discrete Acoustic Units [4.6] トークン化アルゴリズムは、基本語彙の単位をより大きな可変レート単位にマージする。
トークン化は、トレーニングや推論の速度だけでなく、パフォーマンスの観点からも大幅に改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:34:28 GMT)
Natural Language-Oriented Programming (NLOP): Towards Democratizing Software Creation [4.5] 自然言語指向プログラミング(NLOP)は,本稿で紹介したビジョンである。
開発者は自然言語でソフトウェア要件とロジックを明確に記述し、それによってソフトウェア作成を民主化することができる。
本稿では、様々なプログラミングモデルについてレビューし、その貢献と限界を評価し、自然言語が新しいプログラミング言語であることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:13:54 GMT)
Select-Mosaic: Data Augmentation Method for Dense Small Object Scenes [4.4] モザイクデータ拡張技術は、トレーニングデータの多様性と複雑さを高めるために複数の画像を縫合する。
本稿では,詳細な領域選択戦略により改良されたSelect-Mosaicデータ拡張手法を提案する。
改良されたSelect-Mosaic法は、高密度小物体検出タスクの処理において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:22:08 GMT)
SemPat: Using Hyperproperty-based Semantic Analysis to Generate Microarchitectural Attack Patterns [4.4] ソフトウェアのマイクロアーキテクチャのセキュリティ検証には2つの幅広いアプローチがある。
1つ目は、特定のプログラムとハードウェアマイクロアーキテクチャの特定の抽象モデルに対して検証されるセマンティックセキュリティ特性に基づいている。
2つ目は攻撃パターンに基づいており、プログラムの実行で見つかった場合、エクスプロイトの存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:54:27 GMT)
Attri-Net: A Globally and Locally Inherently Interpretable Model for Multi-Label Classification Using Class-Specific Counterfactuals [4.4] 高度な医療応用において、解釈可能性は機械学習アルゴリズムにとって不可欠である。
Attri-Netは、ローカルおよびグローバルな説明を提供するマルチラベル分類の本質的に解釈可能なモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:52:02 GMT)
A case study of spatiotemporal forecasting techniques for weather forecasting [4.3] 実世界のプロセスの相関は時間的であり、それらによって生成されたデータは空間的および時間的進化の両方を示す。
時系列モデルが数値予測の代替となる。
本研究では,分解時間予測モデルにより計算コストを低減し,精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:24:26 GMT)
A Survey of Meta-features Used for Automated Selection of Algorithms for Black-box Single-objective Continuous Optimization [4.2] 単目的連続ブラックボックス最適化の分野におけるアルゴリズム選択への重要な貢献について概説する。
自動アルゴリズム選択、構成、性能予測のための機械学習モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:11:14 GMT)
From Representational Harms to Quality-of-Service Harms: A Case Study on Llama 2 Safety Safeguards [4.1] 我々は、既に緩和されたバイアスのモデルを評価することにより、安全対策の有効性を検討する。
非有毒なプロンプトのセットを作成し、それをLlamaモデルの評価に用いる。
安全と健康のトレードオフは、サービス品質の害につながる可能性のある特定の人口集団にとってより顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:58:20 GMT)
Generalizing Reward Modeling for Out-of-Distribution Preference Learning [3.9] 大規模言語モデル(LLM)による嗜好学習は、LLM世代を人間の嗜好に合わせることを目的としている。
人間のフィードバックを得るのが難しいため、遭遇した各分布に対する報酬モデルを個別に訓練することは困難である。
本研究は,メタラーニングアプローチによる一般報酬モデルの最適化により,OOD PLに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:10:45 GMT)
Quantum Circuit Ansatz: Patterns of Abstraction and Reuse of Quantum Algorithm Designum Algorithm Design [3.8] 本稿では,量子回路のアンサーゼを分類したカタログを提案する。
各アンザッツは、意図、モチベーション、適用性、回路図、実装、例などの詳細とともに記述される。
量子アルゴリズム設計におけるそれらの応用を説明するための実例が提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:06:21 GMT)
Teaching-Assistant-in-the-Loop: Improving Knowledge Distillation from Imperfect Teacher Models in Low-Budget Scenarios [3.8] 3種類の信号型を利用した3成分フレームワークを提案する。
最初の信号は学生の自己整合性(学生の複数の出力の整合性)であり、学生の自信の代用となる。
提案した2段階フレームワークは,データセット間の信号を持たない微調整と比較して,20.79%の相対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:17:43 GMT)
Efficient Algorithms for Regularized Nonnegative Scale-invariant Low-rank Approximation Models [3.6] 低ランク近似モデルに固有のスケール不変性は、予期せぬ有益効果と有害効果の両方で暗黙の正則化を引き起こすことを示す。
正規化された非負の低ランク近似を多数処理する一般化行列化最小化アルゴリズムを導出する。
我々は,スパース非負行列因子分解,リッジ規則化カノニカルポリアディック分解,スパース非負タッカー分解への貢献を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:41:26 GMT)
Metric Convolutions: A Unifying Theory to Adaptive Convolutions [3.5] メトリック畳み込みは、画像処理とディープラーニングにおける標準的な畳み込みを置き換える。
パラメータを少なくし、より良い一般化を提供する。
提案手法は,標準的な分類タスクにおける競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:41:12 GMT)
Advancing Semantic Textual Similarity Modeling: A Regression Framework with Translated ReLU and Smooth K2 Loss [3.4] 本稿では、革新的な回帰フレームワークを提案し、2つの単純かつ効果的な損失関数、Translated ReLUとSmooth K2 Lossを提案する。
本手法は,7つのSTSベンチマーク,特にタスク固有のトレーニングデータを補足した場合に,説得力のある性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:52:43 GMT)
Experimenting with Multi-Agent Software Development: Towards a Unified Platform [3.3] 大規模言語モデルは、ソフトウェア開発プロセス全体を通してAI駆動技術を実装することで、ソフトウェア工学を再定義している。
本研究は,複数の人工知能エージェントを用いて,ユーザの要求を適切に構成された納品物に変換するプロセスを自動化する統一プラットフォームを開発することを目的とする。
プラットフォームはタスクを整理し、セキュリティとコンプライアンスを実行し、非機能要件の設計パターンと改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:27:01 GMT)
A Scalable and Near-Optimal Conformance Checking Approach for Long Traces [3.3] プロセスマイニングにおける重要なタスクであるコンフォーマルティチェックは、最適なアライメントを見つけるという指数関数的な複雑さのため、計算不能になる可能性がある。
本稿では,これらの拡張性に対処する新しいスライディングウインドウ手法を提案する。
トレースを管理可能なサブトレースに分割し,プロセスモデルと反復的に整列することにより,検索空間を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:04:42 GMT)
Neural Appearance Modeling From Single Images [3.3] 多様な視界と照明条件下で可視で空間的に変化する物質を可視化するための物質外見モデリングニューラルネットワークを提案する。
我々のネットワークは,1枚の入力写真から1ピクセルあたりのニューラルネットワークパラメータを推定するネットワークと,その素材を描画するネットワークという2つのネットワークステージで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:56:03 GMT)
Meta-learning in healthcare: A survey [3.2] メタラーニングは、事前の知識と経験を利用することで、モデルの能力を改善することを目的としている。
まず,メタラーニングの理論的基礎と重要な方法について述べる。
次に、医療分野で採用されているメタラーニングのアプローチを、マルチ/シングルタスク学習とマルチ/ショット学習の2つの主要なカテゴリに分けます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:02:29 GMT)
Purely Quantum Nonreciprocity by Spatially Separated Transmission Scheme [3.2] 経路の1つにおけるKerr非線形相互作用を考慮し、純粋に量子的非相互性(非相互光子遮断)を示す。
非相反性光子遮断の非相反性増強は、2つの経路間の破壊的あるいは建設的干渉によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:26:37 GMT)
MaTableGPT: GPT-based Table Data Extractor from Materials Science Literature [3.1] MaTableGPTは、材料科学文献からGPTベースのテーブルデータ抽出器である。
MaTableGPTは、テーブルデータ表現とテーブル分割のキー戦略を特徴とし、GPTの理解を深める。
MaTableGPTは96.8%までの抽出精度(全F1スコア)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:31:18 GMT)
Rapid Review of Generative AI in Smart Medical Applications [3.1] 生成モデルは、重要なAI技術であり、医療画像生成、データ分析、診断に革命をもたらした。
本稿では、インテリジェント医療機器への応用について検討する。
生成モデルは、医療画像生成、データ分析、診断において非常に有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:34:47 GMT)
Unsupervised learning of Data-driven Facial Expression Coding System (DFECS) using keypoint tracking [3.1] コンピュータビジョンベースの顔キーポイントトラッキングを利用して、自動顔符号化システムの教師なし学習を提案する。
結果は、disFAデータセットから推定されるDFECS AUが、テストデータセットの平均的な分散を91.29パーセントまで説明できることを示している。
DFECS AUの87.5パーセントは解釈可能であり、顔面筋運動の方向と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:45:38 GMT)
Kuro Siwo: 33 billion $m^2$ under the water. A global multi-temporal satellite dataset for rapid flood mapping [3.0] 最近のパキスタンとニュージーランドの破滅的な出来事は、正確な洪水マッピングの必要性を浮き彫りにしている。
我々は、世界中の43の洪水イベントにまたがる、手動で注釈付きマルチ時間データセットであるKuro Siwoを紹介した。
私たちのデータセットは338億ドル(約3兆3300億円)以上の土地をマッピングしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:56:21 GMT)
SelfPose3d: Self-Supervised Multi-Person Multi-View 3d Pose Estimation [2.9] 複数のカメラビューから複数の人の3dポーズを推定する自己教師型アプローチであるSelfPose3dを提案する。
現在の最先端の完全教師付き手法とは異なり、我々の手法は2次元または3次元の地平線ポーズを必要としない。
Panoptic、Shelf、Campusを含む3つの公開ベンチマークデータセットの実験と分析は、我々のアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:54:40 GMT)
Toward Reliable Ad-hoc Scientific Information Extraction: A Case Study on Two Materials Datasets [2.9] GPT-4が2つの既存の物質科学データセットを複製できるかどうかを評価する。
我々は材料科学者を用いて詳細な手動エラー解析を行い、モデルが望ましい情報を忠実に抽出するのに苦労している場所を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:24:16 GMT)
3D MRI Synthesis with Slice-Based Latent Diffusion Models: Improving Tumor Segmentation Tasks in Data-Scarce Regimes [2.8] 本稿では,ボリュームデータ生成の複雑さに対処するスライスに基づく遅延拡散アーキテクチャを提案する。
この手法は,医療用画像と関連するマスクの同時分布モデルを拡張し,データスカース体制下での同時生成を可能にする。
構造は, 大きさ, 形状, 相対位置などの腫瘍特性によって調節できるため, 腫瘍の多様性は様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:53:45 GMT)
Evaluating Privacy Perceptions, Experience, and Behavior of Software Development Teams [2.8] 調査には23カ国から362人が参加し、プロダクトマネージャ、開発者、テスタといった役割を担っています。
以上の結果から,SDLC の役割におけるプライバシ定義の多様性が示唆され,SDLC 全体にわたる総合的なプライバシアプローチの必要性が強調された。
ほとんどの参加者はHIPAAや他の規制に精通しており、多段階コンプライアンスが主な関心事である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 23:28:55 GMT)
Mmm whatcha say? Uncovering distal and proximal context effects in first and second-language word perception using psychophysical reverse correlation [2.8] 母音知覚は周囲のピッチと発声率の相反する影響によって影響されることを示す。
本研究では, 刺激, 時間スケール, 音響領域にまたがる音環境効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:25:30 GMT)
Efficient Topology-aware Data Augmentation for High-Degree Graph Neural Networks [2.8] 高次グラフ(HDG)上のグラフニューラルネットワーク(GNN)のための効率的かつ効果的なフロントマウントデータ拡張フレームワークであるTADを提案する。
内部では、(i)構造埋め込みによる機能拡張と(ii)トポロジと属性対応グラフのスパース化という、2つの重要なモジュールが含まれている。
TADAは、ノード分類の観点から8つの実ホモ親和性/ヘテロ親和性HDG上でのメインストリームGNNモデルの予測性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 14:14:19 GMT)
SyDRA: An Approach to Understand Game Engine Architecture [2.5] 本稿では,ゲームエンジンアーキテクチャの理解を支援するために,サブシステム依存回復アプローチ(SyDRA)を提案する。
SyDRAはゲームエンジン開発者がゲームエンジンアーキテクチャを理解し、ゲームエンジンの開発に情報を与えるのに役立つ。
我々は,SyDRAにより,設計上の理解や影響分析に関連するタスクを,これらのモデルなしでより少ない時間で,高精度に完了させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 14:40:29 GMT)
Towards a Benchmark for Causal Business Process Reasoning with LLMs [2.3] 大きな言語モデル(LLM)は、組織の効率向上やタスクの自動化にますます使われています。
近年の取り組みは、推論、計画、意思決定といった活動にLLMを採用するよう拡張されている。
本研究は, LLMの因果的・プロセス的視点を推論する能力を評価するため, ベンチマーク開発のための種子を植え付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:10:53 GMT)
An Empirically Grounded Reference Architecture for Software Supply Chain Metadata Management [2.2] SSCメタデータを採用するには、ソフトウェアサプライチェーンメタデータ管理システム(SCM2)の調達や開発が必要である。
SCM2は、作成、署名、配布、消費などのSSCメタデータドキュメントのライフサイクルアクティビティを実行するための一連のソフトウェアツールである。
本稿では、ドメインモデルとSCM2システムのためのアーキテクチャ青写真からなる経験的基盤化された参照アーキテクチャ(RA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:48:11 GMT)
Privacy-Preserving Optimal Parameter Selection for Collaborative Clustering [2.1] 私たちは、複数のデータオーナがデータを結合するコラボレーティブフレームワークにおける、重要なクラスタリングアルゴリズムに注目しています。
半信頼できるサーバは、最も適切なクラスタリングアルゴリズムとそのパラメータを推奨する。
調査の結果,プライバシパラメータ(epsilon$)がサーバのレコメンデーションに最小限に影響を及ぼすが,$epsilon$の増加はメンバシップ推論攻撃のリスクを増大させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:21:12 GMT)
Adversarial flows: A gradient flow characterization of adversarial attacks [1.9] ニューラルネットワークに対する敵攻撃を行う一般的な方法は、いわゆる高速勾配符号法である。
我々は、離散化と関連する勾配流の収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:05:26 GMT)
An Empirical Study of Excitation and Aggregation Design Adaptions in CLIP4Clip for Video-Text Retrieval [1.8] 本稿では,(1) フレーム特徴間の非相互排他的関係を捉えるための励起モジュールを含む,新しい励起・集約設計を提案する。
我々はシーケンシャルなモジュールとアグリゲーション設計のカスケードを用いて、シーケンシャルなビデオ表現を生成する。
提案するモジュールは,MSR-VTT,ActivityNet,DiDeMoの3つのベンチマークデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:49:24 GMT)
Quantum Machine Learning on Near-Term Quantum Devices: Current State of Supervised and Unsupervised Techniques for Real-World Applications [1.7] この調査は、量子ハードウェア上で実行される教師なしおよび教師なしの学習アプリケーションに焦点を当てる。
エンコーディング、アンサッツ構造、エラー軽減、これらの課題に対処するための勾配法といったテクニックをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 21:30:41 GMT)
Is On-Device AI Broken and Exploitable? Assessing the Trust and Ethics in Small Language Models [1.6] オンデバイス人工知能(AI)の信頼性と倫理的意味を調査するための第1報について述べる。
スマートフォンのようなパーソナルデバイスで使用可能な「小さい」言語モデル(SLM)に焦点を当てる。
以上の結果から,デバイス上のSLMは信頼性が著しく低く,特にステレオタイプ,不公平,プライバシブリーチング行動が顕著であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:45:42 GMT)
PriviFy: Designing Tangible Interfaces for Configuring IoT Privacy Preferences [1.5] PriviFyは、スマートデバイスプライバシ設定の設定をシンプルにするための、新規でユーザフレンドリな有形インターフェースです。
当社の研究からの肯定的なフィードバックとユーザエクスペリエンスによって、製品開発者やスマートデバイスメーカーが、私たちが特定した有用なデザイン要素を取り入れられるようになると期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:35:46 GMT)
Detecting Severity of Diabetic Retinopathy from Fundus Images: A Transformer Network-based Review [1.3] 糖尿病網膜症(DR)は世界中の重要な問題の一つと考えられている。
本稿では,DRの重大度ステージの自動理解について述べる。
我々は、網膜画像の重要な特徴を捉えるために、トランスフォーマーに基づく学習モデルを採用し、微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:50:49 GMT)
PrivacyCube: Data Physicalization for Enhancing Privacy Awareness in IoT [1.3] スマートホーム環境におけるプライバシー意識を高めるために設計された新しいデータ物理化であるPrivacyCubeについて説明する。
PrivacyCubeは、プライバシ関連の通知を表示することによって、IoTデータ消費を可視化する。
以上の結果から,プライバシキューブは家庭内におけるIoTプライバシの理解を向上し,プライバシ意識を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:20:42 GMT)
Analysis and Validation of Image Search Engines in Histopathology [1.2] 全スライド画像(WSI)は、ガラススライドに装着された組織標本の詳細なデジタル表現である。
WSI と WSI のマッチングは、患者マッチングのクリティカルな方法として機能する。
視覚単語袋(BoVW)、ヨッティクセル(Yottixel)、SISH(SISH)、RetCCL(RetCCL)など4種類の検索手法の広範な解析と検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:34:00 GMT)
Creativity Has Left the Chat: The Price of Debiasing Language Models [1.2] 大規模言語モデル(LLM)の創造性に対する人間からのフィードバックからの強化学習の意図しない結果について検討する。
我々の発見は、コピーライティング、広告作成、顧客ペルソナ生成といったクリエイティブなタスクにLLMを頼っているマーケターにとって大きな意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 22:14:51 GMT)
ITCMA: A Generative Agent Based on a Computational Consciousness Structure [1.2] 本稿では、人間の意識の過程をシミュレートする計算的意識構造であるITCM(Internal Time-Consciousness Machine)を紹介する。
我々はITCMベースのエージェント(ITCMA)を提案し、オープンワールド環境でのアクション生成と推論をサポートし、個別にタスクを完了させることができる。
四足歩行ロボットを用いた実世界のタスクでは、トレーニングされていないITCMAは85%のタスク完了率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:04:40 GMT)
Blurry-Consistency Segmentation Framework with Selective Stacking on Differential Interference Contrast 3D Breast Cancer Spheroid [1.1] 複数のzスライスの下で3D細胞を捕獲しながら撮影されたアウト・オブ・フォーカスの写真は、ディープラーニングモデルに悪影響を及ぼす可能性がある。
我々は、積み重ねられた画像の品質を維持しながら、ぼやけた画像を扱う新しいアルゴリズムを開発した。
新しいぼやけた積み重ね技術とトレーニングフローと、提案されたアーキテクチャと自己学習メカニズムを組み合わせることで、革新的で使いやすいフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:31:36 GMT)
Generalized symmetry in non-Hermitian systems [1.1] 非エルミート量子力学の数学的定式化にはコンセンサスがない。
異なる方法論は非エルミート力学の研究に用いられる。
この研究は、非エルミート・ハミルトニアンのさらなる探索の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:20:30 GMT)
Reconfiguring Participatory Design to Resist AI Realism [1.1] 本稿では,参加型デザインがAIリアリズムに疑問を呈し抵抗する役割を担っていることを論じる。
AIリアリズムの3つの側面について検討する:真のエンパワーメントを欠く民主化のファサード、人間の適応性への要求、AIシステムを実現する必要不可欠な人的労働の難しさ。
PDを再構成して価値中心のビジョンへの関与を継続し、AI以外の選択肢を探究し、AIシステムを目に見えるものにすることで、AIリアリズムに抵抗することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:19:00 GMT)
Self-Reproduction and Evolution in Cellular Automata: 25 Years after Evoloops [1.0] 2024年はエボループの出版25周年です
決定論的細胞オートマトンの中では、変異と自然選択による自己再生生物のダーウィン進化が可能であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:35:36 GMT)
Cuff-less Arterial Blood Pressure Waveform Synthesis from Single-site PPG using Transformer & Frequency-domain Learning [1.0] 動脈血圧(ABP)波形の合成のための2つの新しい目的構築型深層学習(DL)モデルの開発と評価を行った。
UCIデータセットから209人の被験者のデータに基づいて、カフレス血圧推定に基づいてDLモデルをトレーニングし、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:35:58 GMT)
Dual Symmetry Classification of Non-Hermitian Systems and $\mathbb{Z}_2$ Point-Gap Topology of a Non-Unitary Quantum Walk [0.9] 非エルミート系は、エルミート系と比較してよりリッチな位相的性質を示す。
非エルミート系は非エルミート的ハミルトニアンあるいは時間進化作用素の対称性関係を用いて分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:59:57 GMT)
FedSelect: Customized Selection of Parameters for Fine-Tuning during Personalized Federated Learning [0.9] 本稿では,クライアントのサブネットワーク構造とパラメータを直接パーソナライズする新しいFLフレームワークであるFedSelectを提案する。
本手法はCIFAR-10において有望な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:15:48 GMT)
I-SIRch: AI-Powered Concept Annotation Tool For Equitable Extraction And Analysis Of Safety Insights From Maternity Investigations [0.9] 医療データを分析するための現在のツールのほとんどは、人間の要素の重要性を見越して、バイオメディカルな概念にのみ焦点をあてている。
We developed I-SIRch, using AI to Automatic Identification and label human factors concept。
I-SIRchは実データを用いて訓練され、実データとシミュレーションデータの両方でテストし、人間の因子の概念を識別する性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:05:31 GMT)
Reconsideration of optimization for reduction of traffic congestion [0.7] 交通渋滞を低減するために2次項の簡単な定式化が提案された。
当初の定式化は、自動車ツアーと交通渋滞の総延長を減少させた。
本研究では,交通渋滞の低減にのみ焦点をあてて,コスト関数を再構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:11:55 GMT)
Weakly Supervised Set-Consistency Learning Improves Morphological Profiling of Single-Cell Images [0.6] 単一セル画像における摂動効果の学習表現を改善するために,設定レベルの整合性学習アルゴリズムset-DINOを提案する。
5000以上の遺伝的摂動を伴う大規模光ポーリングスクリーニングデータセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 00:53:30 GMT)
Wigner's Theorem for stabilizer states and quantum designs [0.6] 系の任意の数$n$および任意の素局所次元$d$に対する安定化器ポリトープの対称性群を記述する。
クォービットの場合、対称性群は線型および反線型クリフォード作用素と一致する。
我々はハインリヒとグロスの観測を拡張し、エルミート作用素のかなり一般的な集合の対称性が特定の瞬間によって制約されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 12:59:14 GMT)
BPDec: Unveiling the Potential of Masked Language Modeling Decoder in BERT pretraining [0.6] BERT (Bidirectional Representations from Transformers) は、自然言語処理の分野に革命をもたらした。
DeBERTaは、BERTのエンコーダモデルに適応した拡張デコーダを導入した。
マスク付き言語モデリングデコーダの設計と研究は不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:37:52 GMT)
Towards a RAG-based Summarization Agent for the Electron-Ion Collider [0.6] A Retrieval Augmented Generation (RAG)ベースのEIC用要約AI(RAGS4EIC)が開発中である。
このAIエージェントは情報を凝縮するだけでなく、関連する応答を効果的に参照する。
まず、関連するすべての実験情報を含む包括的ベクトルデータベースを問合せし、次に、Large Language Model(LLM)を用いて、ユーザクエリと検索データに基づく引用に富んだ簡潔な要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:15:05 GMT)
Understanding Inhibition Through Maximally Tense Images [0.5] 与えられた特徴を同時に励起・抑制する「最大時制画像」(MTI)について検討する。
本稿では,MTIを2つの新しい可視化手法,+/- 帰属インバージョンにより,単一画像を興奮成分と抑制成分に分割する,+/- 帰属アトラスと,画像を興奮・抑制する様々な方法のグローバルな可視化を提供する,属性アトラスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 23:53:13 GMT)
Heralded Optical Entanglement Generation via the Graph Picture of Linear Quantum Networks [0.5] 非破壊的な光子との絡み合いは、量子情報処理の貴重な資源である。
本研究は、サブトラクション演算子から線形光学演算子への包括的翻訳規則を確立する。
提案手法は,2N+1$光子と2N+1$光子を持つ2N$GHZ状態と9光子を持つW状態に対する2N$GHZおよび2N=3$GHZ状態に対する2N$GHZ状態の強化あるいは未報告のスキームをbegetする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 02:15:32 GMT)
Benchmarking Instance-Centric Counterfactual Algorithms for XAI: From White Box to Black Bo [0.3] 異なる機械学習モデルは、カウンターファクトの説明の生成にほとんど影響を与えない。
近接損失関数を一意に基礎とする対実的アルゴリズムは動作不可能であり、意味のある説明は提供しない。
カウンターファクトインスペクション分析は、カウンターファクトインスペクションの堅牢性を確保するために強く推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:35:17 GMT)
Dynamic importance learning using fisher information gain for nonlinear system identification [0.2] Fisher Information Matrix (FIM) は、観測可能な確率変数の情報内容を定量化する方法を提供する。
本稿では、FIMをトレーニングプロセスに統合したエンドツーエンドのブラックボックスシステム識別手法を提案する。
その結果,提案手法は動的相互作用の様々なタイプを効果的に捉えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:12:41 GMT)
Recent advancements in computational morphology : A comprehensive survey [0.1] 計算形態学は単語レベルで言語処理を扱う。
形態的境界検出、補間、形態的特徴タグ付け、形態的再考等。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:07:33 GMT)
Venn Diagram Prompting : Accelerating Comprehension with Scaffolding Effect [0.0] 本稿ではVenn Diagram (VD) Promptingを紹介した。これはLLM(Large Language Models)が文書間で情報を組み合わせて合成できる革新的なプロンプト技術である。
提案手法は,LLMの固有位置バイアスを除去し,入力情報のシーケンスに対する感度を除去し,回答の一貫性を高めることを目的としている。
4つの公開ベンチマークの問合せデータセットで実施された実験では、VDは連続的に一致したり、巧妙に製作された命令プロンプトのパフォーマンスを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:27:26 GMT)
Transfer Entropy in Graph Convolutional Neural Networks [0.0] グラフ畳み込みネットワーク(Graph Convolutional Networks、GCN)は、グラフ上に畳み込みを適用するグラフニューラルネットワークである。
本研究は,GCNに関する2つの重要な課題に対処する。
オーバースムーシング(Oversmoothing)とは、繰り返しの集約の結果、ノードの識別能力が低下することである。
本稿では,2つの時間変化ノード間の情報転送量を測定するTransfer Entropy (TE) に基づくGCNにおけるこれらの課題に対処するための新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:09:17 GMT)
Training Through Failure: Effects of Data Consistency in Parallel Machine Learning Training [0.0] 本研究では,障害時の並列機械学習トレーニングにおけるデータ一貫性の緩和の影響について検討する。
私たちの障害復旧戦略には、従来のチェックポイント、チェーンレプリケーション、新しいステートレスパラメータサーバアプローチが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:31:56 GMT)
Topological Classification of Insulators: II. Quasi-Two-Dimensional Locality [0.0] 例えば、ユニタリカイラルの場合、無限に多くの $mathbbZ$-valued indices を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:33:55 GMT)
Taking Second-life Batteries from Exhausted to Empowered using Experiments, Data Analysis, and Health Estimation [0.0] 電力貯蔵における引退した電気自動車電池の再利用は、環境と経済的利益をもたらす。
本研究は、グリッドストレージに配備された電池の健康モニタリングアルゴリズムに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:46:51 GMT)
Survival probability, particle imbalance, and their relationship in quadratic models [0.0] この研究は、多体状態における観測可能な状態のダイナミクスによって、単一粒子の生存と遷移確率の特徴を測定できるかどうかという疑問に対して、肯定的な答えを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 15:55:12 GMT)
Strategies for simulating time evolution of Hamiltonian lattice field theories [0.0] あるハミルトニアン$H$の量子場理論の時間発展をシミュレートするには、ユニタリ作用素 e-iHt を実装するアルゴリズムを開発する必要がある。
シミュレーションされる理論の特定のパラメータにおけるより良いスケーリングを約束する技法があるが、最も効率的な手法はブロック符号化の概念に基づいている。
我々は、ハミルトニアン格子場理論に適用するために、よく用いられるいくつかのシミュレーション手法のゲート複雑性を導出し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 19:04:20 GMT)
Solar Power Prediction Using Satellite Data in Different Parts of Nepal [0.0] この研究はネパールの5つの異なる地域に焦点を当て、CERES Syn1degとMERRA-2から得られた約10年間のデータセットを利用している。
その結果、R-squared(R2)スコアは、列車と試験の両方のデータセットのユニティに近く、太陽の照度を予測する精度が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 04:23:21 GMT)
Sample complexity of matrix product states at finite temperature [0.0] 計算複雑性理論は、基底状態エネルギーの評価が量子コンピュータ上でも解けることを明らかにしている。
ここでは行列積状態形式を用いて有限温度状態を記述する。
高温と低温では, システムサイズによるスケーリングの挙動は, それぞれ直線的, 二次的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:06:10 GMT)
Rethink Tree Traversal [0.0] 鍵となるアイデアは、内積探索の最大化による二分決定ツリーの移動である。
我々は、再帰的トラバースのない決定木メソッドを実装するだけでなく、木に基づくメソッドの分割の性質を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:26:13 GMT)
Resource-efficient shadow tomography using equatorial stabilizer measurements [0.0] equatorial-stabilizer-based shadow-tomography schemes can estimated $M$ observables using $mathcalO(log(M), mathrmpoly(n), 1/varepsilon2)$ sample copy.
我々は、ランダムな純状態とマルチキュービットグラフ状態を持つ理論的に派生したシャドウ・トモグラフィー・サンプリングの複雑さを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:54:10 GMT)
RandONet: Shallow-Networks with Random Projections for learning linear and nonlinear operators [0.0] ランダムプロジェクションに基づく演算子ネットワーク(RandONets)を提案する。
ランダムネット(RandONets)は、線形および非線形作用素を学習するランダムプロジェクションを持つ浅いネットワークである。
このタスクにおいて、RandONetsは数値近似の精度と計算コストの両面で、バニラ"DeepOnetsよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:20:48 GMT)
Physics-Enhanced Machine Learning: a position paper for dynamical systems investigations [0.0] 物理強化機械学習(英: Physics-Enhanced Machine Learning、PEML)は、科学機械学習とも呼ばれる。
PEMLアプローチの3つの幅広いグループについて論じる: 物理誘導、物理符号化、物理インフォームド。
複雑な力学系を含む工学アプリケーションにおいて, PEML 戦略の利点と課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 18:49:34 GMT)
Optomechanical Backaction in the Bistable Regime [0.0] 機械共振器の内在性非線形キャビティバックアクション冷却がキャビティの非線形状態内で深く動作可能であることを示す。
非線形性を考慮に入れた理論により, 分岐点を超えた空洞においても, バックアクション冷却の正確な予測が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:51:41 GMT)
Optimizing Gate Decomposition for High-Level Quantum Programming [0.0] マルチコントロール量子ゲートは、高レベルの量子プログラミングにおいて自然に発生する。
本稿では,多制御量子ゲートを最適化する新しい手法を提案する。
我々はCNOTゲート数を大幅に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 21:36:08 GMT)
On the foundation of quantum decision theory [0.0] 各可アクセス変数は、特定の到達不能変数の関数と見なせると仮定される。
ボルン・ルールの背後にある2つの基本的な仮定は、1)可能性原理、2)問題のある俳優は、仮説的に完全に合理的なより高い存在によってモデル化できるモチベーションを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 09:46:34 GMT)
On solving Schroedinger's equation with classical action [0.0] 量子物理学のシュレーディンガー方程式は、古典的なハミルトン・ヤコビ作用力学を用いて解けることを示す。
計算は古典的なアクションのみを使用し、タイムスライシングを完全に回避しているため、大幅に単純化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 05:46:16 GMT)
Novel Approach to Intrusion Detection: Introducing GAN-MSCNN-BILSTM with LIME Predictions [0.0] 本稿では、GAN(Generative Adversarial Networks)、MSCNN(Multi-Scale Convolutional Neural Networks)、Bidirectional Long Short-Term Memory(BiLSTM)を利用した革新的な侵入検知システムを提案する。
このシステムは、通常のパターンと攻撃パターンの両方を含む、現実的なネットワークトラフィックデータを生成する。
標準ベンチマークであるHogzillaデータセットの評価では、多クラス分類では99.16%、バイナリ分類では99.10%という印象的な精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:26:44 GMT)
Neural Methods for Amortised Parameter Inference [0.0] 統計的推論のためのシミュレーションベースの手法は、過去50年間に劇的に進化してきた。
この分野では、ニューラルネットワークの表現能力を受け入れることで、新たな革命が起きている。
結果として得られるツールは、高速なフィードフォワード操作を通じて推論を迅速に行うことができるという意味で、償却される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 01:06:40 GMT)
Long-range entanglement from measuring symmetry-protected topological phases [0.0] 多体量子状態の基本的な区別は、短距離と長距離の絡み合いを持つ状態である(SREとLRE)。
ここでは,対称性保護トポロジカル(SPT)位相の測定を行う際にLREが現れることを確かめる。
本稿では,SPTフェーズをLRE作成のリソースとして利用するための新しい実用的なツールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 16:13:19 GMT)
Hinge-FM2I: An Approach using Image Inpainting for Interpolating Missing Data in Univariate Time Series [0.0] 時系列予測は、交通管理、電力消費、医療など様々な用途に不可欠である。
データ品質に関する一般的な問題のひとつは、欠落データと呼ばれるデータポイントの欠如である。
本稿では,欠落データを扱う新しい手法であるHinge-FM2Iを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 17:52:24 GMT)
General Framework for Quantifying Dissipation Pathways in Open Quantum Systems. II. Numerical Validation and the Role of Non-Markovianity [0.0] MQME-Dにより、オープン量子系力学における全エネルギー散逸過程を分解することができる。
MQME-Dは, 浴室成分の消毒効果を正確に把握する。
我々の研究は、MQME-DとTSSを組み合わせることで、現実的なオープン量子系の力学において、エネルギーがどのように散逸するかを確実に理解できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:01:57 GMT)
General Framework for Quantifying Dissipation Pathways in Open Quantum Systems. I. Theoretical Formulation [0.0] オープン量子系力学におけるエネルギーの散逸について、汎用的で実用的な理論的枠組みを提案する。
これは、個々の浴室成分のシステム全体の消散への寄与を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:06:13 GMT)
Finite-Sample Identification of Linear Regression Models with Residual-Permuted Sums [0.0] Residual-Permuted Sums (RPS) は Sign-Perturbed Sums (SPS) アルゴリズムの代替であり、信頼性領域を構築する。
RPSは、サインを摂動させる代わりに残基を摂動させる。
これらの置換に基づく信頼領域が一般仮定の下で一様に一貫したものであるという最初の証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:09:30 GMT)
Field-Based Formalism for Calculating Multi-Qubit Exchange Coupling Rates for Transmon Qubits [0.0] 超伝導量子ビットは、量子コンピューティングの最も成熟したプラットフォームの一つである。
既存の固有モードソルバを用いた解析手法は、数量子ビット以上のデバイスを解析する場合、複雑で堅牢ではなく、計算的に禁忌である。
この研究は、トランモン量子ビット間のqubit-qubit交換結合速度を評価する文脈で説明する別のフレームワークの開発から始まります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:31:18 GMT)
End-to-End Speech-to-Text Translation: A Survey [0.0] 音声からテキストへの翻訳(英: Speech-to-text translation)とは、ある言語の音声信号を他の言語のテキストに変換するタスクである。
機械翻訳(MT)モデルと同様に、自動音声認識(ASR)は従来のST翻訳において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:52:48 GMT)
Efficient Hamiltonian encoding algorithms for extracting quantum control mechanism as interfering pathway amplitudes in the Dyson series [0.0] ハミルトニアン符号化は、制御量子系を管理する力学の背後にあるメカニズムを明らかにするための方法論である。
本稿では,経路クラスの振幅を計算する2つの新しい符号化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 22:04:38 GMT)
Effective-medium approach to the resonance distribution of wave scattering in a random point field [0.0] 量子粒子の散乱に伴う波数$k$の複素平面における共振極の分布が数値的に発見された。
本稿では、波動輸送理論に基づく理論的研究を行い、これらの構造の起源を説明し、それらの分布を複雑な$k$平面で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:06:20 GMT)
Do LLMs Recognize me, When I is not me: Assessment of LLMs Understanding of Turkish Indexical Pronouns in Indexical Shift Contexts [0.0] 本研究はトルコにおける指数シフト問題に焦点をあてる。
索引的シフト問題(Indexical Shift problem)は、英語のような高リソース言語には存在しない文法的挑戦である指数的シフト文脈における代名詞の解法である。
本研究は,この目的のために設計されたトルコ語のデータセットを公開し,任意の言語におけるインデックスシフトを調査する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 20:30:53 GMT)
DeviceBERT: Applied Transfer Learning With Targeted Annotations and Vocabulary Enrichment to Identify Medical Device and Component Terminology in FDA Recall Summaries [0.0] FDAのメディカルデバイスリコールは、重要かつ時間に敏感なイベントである。
手動でリコールアクションサマリーから関連するデバイス情報を抽出するのは時間を要する作業である。
本稿では,医療機器アノテーション,前処理,濃縮パイプラインである DeviceBERT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 00:33:22 GMT)
Critical Phase Transition in a Large Language Model [0.0] この2つの状態の違いは、単に滑らかな変化ではなく、特異な統計量の相転移であることを示す。
我々の広範な分析は、テキスト中の相関関係のパワー-ロッド崩壊のような臨界挙動が、遷移温度で LLM に現れることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 03:37:05 GMT)
Coupling Machine Learning with Ontology for Robotics Applications [0.0] 動的シナリオにおける事前知識の可用性の欠如は、間違いなくスケーラブルなマシンインテリジェンスにとって大きな障壁である。
二つの階層間の相互作用についての私の見解は、知識が知識ベース層で容易に利用できない場合、他の階層からより多くの知識を抽出できるという考えに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 23:38:03 GMT)
Constructive Interpolation and Concept-Based Beth Definability for Description Logics via Sequents [0.0] 本稿では,概念に基づくBeth Definability Properties (CBP) を確立するための構築的手法を提案する。
高い表現力を持つDL RIQをケーススタディとして、シークエント計算からインターポーラントをどのように計算できるかを示す。
これは、記述論理の文脈内で補間子と定義を計算するための最初のシーケントベースのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 07:48:20 GMT)
Component Matching Approach in Linking Business and Application Architecture [0.0] 我々は、ビジネスとITの世界を統合するための形式言語としてカテゴリー理論を提案した。
インターフェース、コントラクト、コンポーネントの仕様の基盤となるモデルとして、rCOSを使用しました。
それらの間のリンクは、ビジネスコンポーネント契約とアプリケーションコンポーネント契約のマッチングを使って確立できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 14:18:00 GMT)
Capacities of a two-parameter family of noisy Werner-Holevo channels [0.0] d=2j+1$次元において、ランダウ・サトラー量子チャネルは、$su(2)$代数のスピン$j$表現に基づいて定義される。
我々はこのチャネルのクラスを、リー代数 $so(d)$ と $su(d)$ に基づく方法で高次元に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:54:36 GMT)
CLASSP: a Biologically-Inspired Approach to Continual Learning through Adjustment Suppression and Sparsity Promotion [0.0] 本稿では,適応抑制・分散促進(CLASSP)による継続学習という新しい学習手法を提案する。
CLASSPは神経科学、特にシナプス伝達と長期増強の文脈で観察される2つの主要な原理に基づいている。
Elastic Weight Consolidation (EWC)データセットと比較すると、CLASSPは精度とメモリフットプリントの点で優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 21:02:15 GMT)
Asymptotically optimal synthesis of reversible circuits [0.0] 任意の$n$wire回路を$ (2n n/log n)$小ゲートで実装するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 06:27:27 GMT)
Adjusting exceptional points using saturable nonlinearities [0.0] 非エルミート二量体系における特異点の存在と位置に対する飽和非線形性の影響について検討した。
例外点を同定するために、定義された人口不均衡の方程式と完全に数値的な方法の両方から非線形固有値を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:22:12 GMT)
A new approach towards quantum foundation and some consequences [0.0] 6つの仮定に基づく一般的な理論が紹介される。
基本的な概念は、観測者または通信観測者のグループと関連付けられた理論変数である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 10:30:39 GMT)
A Strategy for Preparing Quantum Squeezed States Using Reinforcement Learning [0.0] 非古典的状態を生成するために,強化学習を工学的制御分野に適用する手法を提案する。
強化学習剤は、コヒーレントスピン状態から発生する制御パルスの時間シーケンスを決定する。
この研究は、他の量子系を操作するための応用の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 08:50:05 GMT)
A Real-Valued Description of Quantum Mechanics with Schrodinger's 4th-order Matter-Wave Equation [0.0] シュロディンガーの4階実数値物質波方程式は、シュロディンガーの2階複素数値物質波方程式の正確な固有値を生成する。
この論文は、負の(反発する)エネルギー準位の存在に関連して、非相対論的量子力学の真価記述が存在すると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 14:22:57 GMT)
A Novel Generative AI-Based Framework for Anomaly Detection in Multicast Messages in Smart Grid Communications [0.0] デジタル変電所におけるサイバーセキュリティ侵害は、電力系統の運用の安定性と信頼性に重大な課題をもたらす。
本稿では,マルチキャストメッセージのデータセットにおける異常検出(AD)のためのタスク指向対話システムを提案する。
潜在的なエラーが低く、人間の推奨するサイバーセキュリティガイドラインを考えるプロセスよりもスケーラビリティと適応性が向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 13:28:50 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Generative Models in Calorimeter Shower Simulation [0.0] ファストシミュレーション」は計算ボトルネックを克服する上で重要な役割を担っている。
深部生成モデルの使用により、検出器シミュレーションのための代理モデルへの関心が高まった。
評価の結果,CaloDiffusionおよびCaloScore生成モデルが最も正確な粒子シャワーシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jun 2024 11:17:28 GMT)