GenAI-Bench: Evaluating and Improving Compositional Text-to-Visual Generation [103.3] VQAScoreは、VQAモデルが画像がプロンプトを正確に描写しているとみなす可能性を測定するメトリクスである。
VQAScoreによるランク付けは、PickScore、HPSv2、ImageRewardなどの他のスコアリング方法よりも2倍から3倍効果的である。
我々は、同じプロンプトから生成されたランキング画像のメトリクスを評価するために、4万以上の人間格付けを備えた新しいGenAI-Rankベンチマークをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:09:36 GMT)
Efficient Adversarial Training in LLMs with Continuous Attacks [99.6] 大規模言語モデル(LLM)は、安全ガードレールをバイパスできる敵攻撃に対して脆弱である。
本稿では,2つの損失からなる高速対向訓練アルゴリズム(C-AdvUL)を提案する。
C-AdvIPOは、対向的に堅牢なアライメントのためのユーティリティデータを必要としない、対向型のIPOである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:59:31 GMT)
GridFormer: Residual Dense Transformer with Grid Structure for Image Restoration in Adverse Weather Conditions [97.5] 我々はGridFormerと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
GridFormerは、悪天候下でのイメージ復元のバックボーンとして機能する。
このフレームワークは5つの多様な画像復元タスク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） (Fri, 21 Jun 2024 07:46:10 GMT)
Black-Box Prompt Optimization: Aligning Large Language Models without Model Training [95.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで顕著な成功を収めている。
LLMは人間の意図とよく一致しないことが多いため、追加の治療が必要である。
この作業では、アライメントを実行するために、別の視点 -- Black-Box Prompt Optimization (BPO) -- を取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:06:07 GMT)
Gaussian Splatting to Real World Flight Navigation Transfer with Liquid Networks [93.4] 本研究では,シミュレート・トゥ・リアルな視覚四重項ナビゲーションタスクにおける分布シフトに対する一般化とロバスト性を改善する手法を提案する。
まず,擬似飛行力学とガウススプラッティングを統合してシミュレータを構築し,その後,液状ニューラルネットワークを用いてロバストなナビゲーションポリシーを訓練する。
このようにして、我々は3次元ガウススプラッティングラディアンス場レンダリング、専門家による実演訓練データのプログラミング、およびLiquid Networkのタスク理解能力の進歩を組み合わせたフルスタックの模倣学習プロトコルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:48:37 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） (Fri, 21 Jun 2024 08:55:37 GMT)
XNLP: An Interactive Demonstration System for Universal Structured NLP [90.4] 我々は,LLMを利用して汎用XNLPを実現する,高度なXNLPデモプラットフォームを提案する。
全体として、我々のシステムは、ユニバーサルXNLPモデリング、ハイパフォーマンス、解釈可能性、スケーラビリティ、対話性など、様々な面で進歩し、コミュニティ内で多様なXNLPタスクを探索するための統一されたプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:26:05 GMT)
Image Conductor: Precision Control for Interactive Video Synthesis [90.2] 映画製作とアニメーション制作は、しばしばカメラの遷移と物体の動きを調整するための洗練された技術を必要とする。
イメージコンダクタ(Image Conductor)は、カメラトランジションとオブジェクトの動きを正確に制御し、単一の画像からビデオアセットを生成する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:55:05 GMT)
Robust Reinforcement Learning from Corrupted Human Feedback [88.5] 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、AIシステムと人間の嗜好データを調整するための原則化されたフレームワークを提供する。
我々はRLHFのロバストなアプローチ-$R3M$を提案し、これは、潜在的に破損した選好ラベルをスパースアウトリーとしてモデル化する。
大規模言語モデル(LLM)を用いたロボット制御と自然言語生成の実験により、R3M$は、好みデータに対する様々な摂動に対する報酬の堅牢性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:06:30 GMT)
Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and Improving LLMs [87.3] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて、印象的な人間的なパフォーマンスを実現している。
しかし、その根底にある推論規則の熟達性は、人間の能力に欠ける。
本稿では,推論ルールベースであるULogicを構築するための,推論ルール生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:36:55 GMT)
Benchmarking Uncertainty Quantification Methods for Large Language Models with LM-Polygraph [85.5] 不確実性定量化(UQ)は、機械学習(ML)に依存するアプリケーションの重要なコンポーネントとして、ますます認識されつつある。
他のMLモデルと同様に、大きな言語モデル(LLM)は、クレームを作成することによって誤った予測をする傾向があり、あるいは与えられた入力に対して単に低品質の出力を生成する。
本稿では,最先端のUQベースラインの集合を実装した新しいベンチマークを提案し,新しいテクニックを制御可能かつ一貫した評価を行う環境を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:06:31 GMT)
Dynamic 3D Point Cloud Sequences as 2D Videos [81.5] 3Dポイントクラウドシーケンスは、現実世界の環境における最も一般的で実用的な表現の1つとして機能する。
textitStructured Point Cloud Videos (SPCV) と呼ばれる新しい汎用表現を提案する。
SPCVは点雲列を空間的滑らかさと時間的一貫性を持つ2Dビデオとして再編成し、画素値は点の3D座標に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:34:42 GMT)
Incentivizing High-Quality Content in Online Recommender Systems [80.2] プロデューサー間のゲームについて検討し、均衡で作成されたコンテンツを分析する。
HedgeやEXP3のような標準的なオンライン学習アルゴリズムは、残念なことにプロデューサに低品質コンテンツを作る動機を与えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:39:07 GMT)
CoCPF: Coordinate-based Continuous Projection Field for Ill-Posed Inverse Problem in Imaging [78.7] スパース・ビュー・コンピュート・トモグラフィー(SVCT)の再構成は,スパース・サンプリングによるCT画像の取得を目的としている。
暗黙的な神経表現(INR)技術は、不備のため、その分野に「かなりの穴」(すなわち、未モデル化空間)を残し、準最適結果をもたらす可能性がある。
SVCT再構成のためのホールフリー表現場を構築することを目的としたコーディネート型連続射影場(CoCPF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:38:30 GMT)
LayerMatch: Do Pseudo-labels Benefit All Layers? [77.6] 半教師付き学習はラベル付きデータの依存性を軽減するための有望なソリューションを提供する。
我々はGrad-ReLUとAvg-Clusteringという2つの層固有の擬似ラベル戦略を開発した。
提案手法は,標準的な半教師付き学習ベンチマークにおいて,例外的な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:09:28 GMT)
A3D: Does Diffusion Dream about 3D Alignment? [76.4] 幾何学的アライメントの観点からテキスト駆動型3D生成の問題に取り組む。
近年の手法は, 2次元拡散モデルから3次元神経放射場に代表される高品質な物体への知識の蒸留に成功している。
幾何編集などの応用では、整列オブジェクトを得るのが望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:49:34 GMT)
CREATOR: Tool Creation for Disentangling Abstract and Concrete Reasoning of Large Language Models [74.2] 大規模言語モデル(LLM)はツールの利用において大きな進歩を遂げているが、その能力はAPIの可用性によって制限されている。
我々は、LCMがドキュメンテーションとコード実現を使って独自のツールを作成できる新しいフレームワークCREATORを提案する。
我々は,MATH と TabMWP のベンチマークで CREATOR を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:51:22 GMT)
Unifying Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection and Out-of-Distribution Detection: A Benchmark [73.6] 近年,非教師付きグラフレベルの異常検出(GLAD)と教師なしグラフレベルのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が注目されている。
教師なしグラフレベルのOODと異常検出のための統一ベンチマーク(我々の方法)を提案する。
我々のベンチマークでは、4つの実用的な異常とOOD検出シナリオにまたがる35のデータセットを網羅している。
我々は,既存手法の有効性,一般化性,堅牢性,効率性について多次元解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:07:43 GMT)
InternLM-Law: An Open Source Chinese Legal Large Language Model [72.3] InternLM-Lawは、中国法に関する様々な法的クエリに対処するための特殊なLLMである。
われわれは、中国法域に100万以上のクエリを含むデータセットを慎重に構築する。
InternLM-LawはLawBench上で最高の平均性能を達成し、20サブタスク中13サブタスクでGPT-4を含む最先端モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:19:03 GMT)
ZoomNeXt: A Unified Collaborative Pyramid Network for Camouflaged Object Detection [70.1] 最近の物体検出(COD)は、周囲に視覚的に混入した物体を分割しようとする試みである。
本稿では,不明瞭な画像を観察する際の人間の行動を模倣する,効果的な統合型ピラミッドネットワークを提案する。
我々のフレームワークは、画像とビデオのCODベンチマークにおいて、既存の最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:55:48 GMT)
VividDreamer: Towards High-Fidelity and Efficient Text-to-3D Generation [69.7] 拡散に基づく3次元生成タスクにおいて, ポーズ依存型連続蒸留サンプリング (PCDS) を提案する。
PCDSは拡散軌道内でポーズ依存整合関数を構築し、最小サンプリングステップで真の勾配を近似することができる。
そこで我々は,まず1ステップのPCDSを用いて3Dオブジェクトの基本構造を作成し,さらに徐々にPCDSのステップを拡大して細かな細部を生成する,粗大な最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:21:52 GMT)
RL4CO: an Extensive Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization Benchmark [69.2] 深部強化学習(RL)は、最適化(CO)問題を解く上で大きな利点を示している。
RL4COは,23の最先端メソッドと20以上のCO問題を含む,詳細なライブラリカバレッジを備えた統一ベンチマークである。
効率的なソフトウェアライブラリと実装のベストプラクティスに基づいて構築されたRL4COは、モジュール化された実装と、多様なRLアルゴリズム、ニューラルネットワークアーキテクチャ、推論技術、環境の柔軟な構成を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:05:39 GMT)
ICLEval: Evaluating In-Context Learning Ability of Large Language Models [68.7] In-Context Learning (ICL) は大規模言語モデル(LLM)の重要な能力であり、相互接続された入力の理解と推論を可能にする。
既存の評価フレームワークは主に言語能力と知識に重点を置いており、しばしばICL能力の評価を見落としている。
LLMのICL能力を評価するためにICLEvalベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:06:10 GMT)
Efficient Continual Pre-training by Mitigating the Stability Gap [68.5] 本研究では,Large Language Models (LLM) の継続事前学習における挙動について検討する。
固定された計算予算内でのLLM性能を向上させるための3つの効果的な戦略を提案する。
当社の戦略は,OpenLlama-3Bモデルの平均医療タスク性能を36.2%から40.7%に改善し,当初のトレーニング予算の40%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:28:37 GMT)
Open-Vocabulary Temporal Action Localization using Multimodal Guidance [67.1] OVTALでは、すべてのカテゴリのトレーニングデータを明示的にキュレートすることなく、任意のアクションカテゴリをビデオで認識することができる。
この柔軟性は、トレーニング中に見られるアクションカテゴリだけでなく、推論で指定された新しいカテゴリも認識しなければならないため、大きな課題を引き起こす。
我々は,ActionFormerを拡張した新しいオープン語彙フレームワークであるOVFormerを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:00:05 GMT)
GeoLRM: Geometry-Aware Large Reconstruction Model for High-Quality 3D Gaussian Generation [65.3] GeoLRM(Geometry-Aware Large Restruction Model)は、512kガウスと21の入力画像で11GBのGPUメモリで高品質な資産を予測できる手法である。
従来の作品では、3D構造の本質的な空間性は無視されており、3D画像と2D画像の間の明示的な幾何学的関係は利用されていない。
GeoLRMは、3Dポイントを直接処理し、変形可能なクロスアテンション機構を使用する新しい3D対応トランスフォーマー構造を導入することで、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:49:31 GMT)
NAVSIM: Data-Driven Non-Reactive Autonomous Vehicle Simulation and Benchmarking [65.2] 我々は,視覚に基づく運転ポリシーをベンチマークするフレームワークであるNAVSIMを提案する。
我々のシミュレーションは非反応性であり、評価された政策と環境は互いに影響を与えない。
NAVSIMはCVPR 2024で開催され、143チームが433のエントリーを提出し、いくつかの新たな洞察を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:59:02 GMT)
Speech Emotion Recognition under Resource Constraints with Data Distillation [64.4] 音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を果たす。
モノのインターネットにおけるエッジデバイスの出現は、複雑なディープラーニングモデルを構築する上での課題を示している。
本研究では,IoTアプリケーションにおけるSERモデルの効率的な開発を容易にするためのデータ蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:10:46 GMT)
FlowBench: Revisiting and Benchmarking Workflow-Guided Planning for LLM-based Agents [64.2] ワークフロー誘導計画の最初のベンチマークであるFlowBenchを紹介します。
FlowBenchは6つのドメインから51のシナリオをカバーしている。
以上の結果から,現在のLLMエージェントは良好な計画を立てるためにかなりの改善が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:13:00 GMT)
Steering Without Side Effects: Improving Post-Deployment Control of Language Models [62.0] 言語モデル(LM)は、デプロイ後予期せず振る舞うことが示されている。
KL-then-steer (KTS) は, その利点を保ちながら, 操舵の副作用を低減する技術である。
本手法はLlama-2-chat-7Bモデルと比較して44%のジェイルブレイク攻撃を防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:37:39 GMT)
ReConcile: Round-Table Conference Improves Reasoning via Consensus among Diverse LLMs [61.1] 大規模言語モデル(LLM)は、まだ自然言語推論タスクに苦戦している。
心の社会に動機づけられて、我々はReConcileを提案する。
LLMエージェント間のラウンドテーブル会議として設計されたマルチモデルマルチエージェントフレームワーク。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:34:27 GMT)
A Survey of AIOps for Failure Management in the Era of Large Language Models [60.6] 本稿では,LLM時代の障害管理のためのAIOps技術に関する包括的調査を行う。
これには、障害管理のためのAIOpsタスクの詳細な定義、AIOpsのデータソース、AIOpsに採用されているLLMベースのアプローチが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:59:11 GMT)
Hybrid Alignment Training for Large Language Models [60.5] 調整トレーニングは、大きな言語モデルが人間の意図や好みに適応できるようにするために不可欠である。
交互アライメントと変形弾性重み強化法に基づくハイブリッドアライメントトレーニング(Hbat)手法を提案する。
実験の結果,提案したtextscHbat はすべてのベースラインを大幅に上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:23:57 GMT)
Gaussian-Informed Continuum for Physical Property Identification and Simulation [60.3] 本稿では,視覚的観察を通して物理特性(システム同定)を推定する問題について検討する。
本稿では,3次元ガウス表現を活用して明示的な形状を捉え,学習中に暗黙的な形状を推定する新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
私たちのパイプラインは、複数のベンチマークとメトリクス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） (Fri, 21 Jun 2024 07:37:17 GMT)
Large language models surpass human experts in predicting neuroscience results [60.3] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の専門家よりも新しい結果を予測する。
BrainBenchは神経科学の結果を予測するためのベンチマークだ。
我々のアプローチは神経科学に特有ではなく、他の知識集約的な取り組みに伝達可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:35:46 GMT)
Six-CD: Benchmarking Concept Removals for Benign Text-to-image Diffusion Models [58.7] テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、テキスト・プロンプトと密接に対応した画像を生成する際、例外的な機能を示す。
モデルは、暴力やヌードの画像を生成したり、不適切な文脈で公共の人物の無許可の肖像画を作成するなど、悪意ある目的のために利用することができる。
悪質な概念や望ましくない概念の発生を防ぐために拡散モデルを変更する概念除去法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:58:44 GMT)
DistiLRR: Transferring Code Repair for Low-Resource Programming Languages [57.6] Distilling Low-Resource repairs (DistiLRR) は、教師モデルから生徒モデルへの推論とコード生成能力を移行するアプローチである。
以上の結果から, DistiLRR は低リソース言語ではベースラインを一貫して上回るが, 高リソース言語では同様の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:05:39 GMT)
CORM: Cache Optimization with Recent Message for Large Language Model Inference [57.1] メモリフットプリントを大幅に最小化するKVキャッシュを最適化する革新的な手法を提案する。
KVキャッシュ消去ポリシーであるCORMは、モデル微調整を必要とせずに、推論に必要なキーと値のペアを動的に保持する。
検証の結果,CORMはKVキャッシュの推論メモリ使用量を最大70%削減し,LongBenchの6つのタスクで性能劣化を無視できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:44:17 GMT)
Impact of Decentralized Learning on Player Utilities in Stackelberg Games [57.1] 多くの2エージェントシステムでは、各エージェントは別々に学習し、2つのエージェントの報酬は完全に一致しない。
分散学習を用いたStackelbergゲームとしてこれらのシステムをモデル化し、標準後悔ベンチマークが少なくとも1人のプレイヤーにとって最悪の線形後悔をもたらすことを示す。
我々は,これらのベンチマークに関して,両プレイヤーにとってほぼ最適な$O(T2/3)を後悔するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:11:10 GMT)
Provable Privacy with Non-Private Pre-Processing [56.8] 非プライベートなデータ依存前処理アルゴリズムによって生じる追加のプライバシーコストを評価するための一般的なフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,2つの新しい技術的概念を活用することにより,全体的なプライバシー保証の上限を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:51:29 GMT)
FIRST: Faster Improved Listwise Reranking with Single Token Decoding [56.7] まず、第1生成識別子の出力ロジットを活用して、候補のランク付け順序を直接取得する新しいリストワイズLLMリグレードアプローチであるFIRSTを紹介する。
実験結果から、BEIRベンチマークの利得により、FIRSTはロバストなランキング性能を維持しつつ、推論を50%高速化することが示された。
以上の結果から,LLMリランカーはクロスエンコーダに比べて強い蒸留信号を提供できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:27:50 GMT)
SAIL: Self-Improving Efficient Online Alignment of Large Language Models [56.6] 人間のフィードバックからの強化学習は、大きな言語モデルを人間の好みに合わせるための重要な方法である。
近年の文献では、オンラインRLHF法の設計に焦点が当てられているが、統一された概念的定式化はいまだに欠けている。
提案手法は,計算オーバーヘッドを最小限に抑えたオープンソースデータセットのアライメント性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:05:35 GMT)
Belief Propagation Decoding of Quantum LDPC Codes with Guided Decimation [55.9] BPガイドデシミテーション(BPGD)に基づくQLDPC符号のデコーダを提案する。
BPGDは非収束によるBP故障率を著しく低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:45:22 GMT)
Transcendence: Generative Models Can Outperform The Experts That Train Them [55.9] 生成モデルがデータを生成する専門家の能力を超える能力を達成するとき、超越現象を研究する。
我々は,自動回帰変換器をトレーニングして,ゲームスクリプティングからチェスを学習し,トレーニングされたモデルが,データセットのすべてのプレイヤーよりも優れたパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 23:45:55 GMT)
Gap-closing Matters: Perceptual Quality Evaluation and Optimization of Low-Light Image Enhancement [55.8] 低照度画像強調手法の最適化は、エンドユーザーが認識する視覚的品質によって導かれるべきであるという研究コミュニティの見解が高まりつつある。
主観的品質と客観的品質を体系的に評価するためのギャップ閉鎖フレームワークを提案する。
提案手法の有効性を,画質予測の精度と画像強調の知覚品質の両面から検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:52:16 GMT)
A Provably Efficient Option-Based Algorithm for both High-Level and Low-Level Learning [54.2] 異なる(高低と高低の)時間的抽象化において,後悔最小化アルゴリズムのメタアルゴリズムを交互に提案する。
高いレベルでは、半マルコフ決定プロセス(SMDP)として、固定された低レベルポリシーで、低いレベルでは内部オプションポリシーを固定された高レベルポリシーで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:17:33 GMT)
ESC-Eval: Evaluating Emotion Support Conversations in Large Language Models [53.9] Emotion Support Conversation (ESC)は、人間のストレスを減らし、感情的なガイダンスを提供し、人間の精神的および身体的幸福を高めることを目的としている。
ロールプレイングエージェントを用いてESCモデルと対話するESC評価フレームワーク(ESC-Eval)を提案する。
異なるESCモデルの対話型マルチターン対話において、包括的なヒューマンアノテーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:03:33 GMT)
FVEL: Interactive Formal Verification Environment with Large Language Models via Theorem Proving [53.4] 大規模言語モデル(LLM)を用いた対話型形式検証環境FVELを提案する。
FVELは、検証対象のコードをIsabelleに変換し、LLMで証明された神経自動定理を用いて検証を行う。
FVELERデータセットには、Isabelleで定式化されたコード依存関係と検証プロセスが含まれており、758の理論、29,125のレムマ、200,646の証明ステップが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:51:41 GMT)
Testing the Feasibility of Linear Programs with Bandit Feedback [53.4] 我々は,低回帰アルゴリズムと反復対数の漸近法則に基づくテストを開発する。
このテストが信頼できることを証明し、信号レベルに適応する'$Gamma,$ of any instance。
信頼性テストのサンプルコストに対して、最小限の$(Omegad/Gamma2)$で補う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:56:35 GMT)
Training Greedy Policy for Proposal Batch Selection in Expensive Multi-Objective Combinatorial Optimization [52.8] 本稿では,バッチ取得のための新しいグリーディ型サブセット選択アルゴリズムを提案する。
赤蛍光タンパク質に関する実験により,提案手法は1.69倍少ないクエリでベースライン性能を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:57:08 GMT)
A Dataset and Benchmark for Copyright Infringement Unlearning from Text-to-Image Diffusion Models [52.5] 著作権法は、クリエイティブ作品を再生、配布、収益化する排他的権利をクリエイターに与えている。
テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの最近の進歩は、著作権の執行に重大な課題をもたらしている。
CLIP、ChatGPT、拡散モデルを調和させてデータセットをキュレートする新しいパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:58:30 GMT)
Gradient-Mask Tuning Elevates the Upper Limits of LLM Performance [51.4] Gradient-Mask Tuning (GMT) は、勾配情報に基づいてトレーニング中のパラメータを選択的に更新する手法である。
実験により, GMTは従来の微調整法に勝るだけでなく, LLM性能の上限も高めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:42:52 GMT)
TinyStyler: Efficient Few-Shot Text Style Transfer with Authorship Embeddings [51.3] 本稿では,TinyStylerについて紹介する。
我々は、TinyStylerのテキスト属性スタイル転送機能について、自動評価と人的評価で評価する。
私たちのモデルはhttps://huggingface.co/tinystyler/tinystyler.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:41:22 GMT)
What if...?: Thinking Counterfactual Keywords Helps to Mitigate Hallucination in Large Multi-modal Models [51.0] 大規模マルチモーダルモデルに反現実的思考を組み込む新しい手法である反現実的インセプションを提案する。
我々は、より広い文脈のシーン理解にまたがる応答をモデルが関与し、生成することを目指している。
オープンソースモデルとプロプライエタリモデルの両方を含む様々なLMMの包括的分析は、反事実的思考が幻覚を著しく減少させることを裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:11:25 GMT)
Taming 3DGS: High-Quality Radiance Fields with Limited Resources [50.9] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、高速で解釈可能で高忠実なレンダリングで新規ビュー合成を変換した。
予算で3DGSモデルをトレーニングし、レンダリングするという課題に取り組みます。
我々は、勾配計算と属性更新のための高速で数値的に等価な解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:44:23 GMT)
FC3DNet: A Fully Connected Encoder-Decoder for Efficient Demoir'eing [50.7] textbfFully textbfConnected entextbfCoder-detextbfCoder based textbfDemoir'eing textbfNetwork (FC3DNet)を提案する。
FC3DNetはデコーダの各ステージに複数のスケールを持つ機能を包括的に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:10:50 GMT)
MindStar: Enhancing Math Reasoning in Pre-trained LLMs at Inference Time [50.6] MindStarは、大言語モデルの純粋に推論に基づく探索手法である。
推論タスクを探索問題として定式化し、最適な推論経路を特定するための2つの探索アイデアを提案する。
Llama-2-13BやMistral-7Bのようなオープンソースモデルの推論能力を大幅に向上させ、GPT-3.5やGrok-1に匹敵する性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 22:41:08 GMT)
A SMART Mnemonic Sounds like "Glue Tonic": Mixing LLMs with Student Feedback to Make Mnemonic Learning Stick [48.9] SMARTは、実際の学生が新しい用語を学習する際のフィードバックに基づいて訓練された、モニーモニックなジェネレータである。
我々は、45人の学生から2684人の選好を2つのタイプに分けて集める:表現(評価から推測)と観察(学習から推定)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:59:51 GMT)
LongRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Long-context LLMs [48.9] 従来のRAGフレームワークでは、基本的な検索ユニットは通常短い。
LongRAGはウィキペディア全体を4Kトーケン単位に処理し、これは以前より30倍長くなる。
LongRAG は NQ 上で 62.7% の EM を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:23:21 GMT)
Equivariance via Minimal Frame Averaging for More Symmetries and Efficiency [48.8] 最小フレーム平均化(Minimum Frame Averaging、MFA)は、証明可能な最小限のフレームを構築するための数学的フレームワークである。
その結果, 多様なタスクにまたがって, MFAによる対称性の符号化の有効性と効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:43:36 GMT)
Generate-then-Ground in Retrieval-Augmented Generation for Multi-hop Question Answering [47.5] マルチホップ質問回答タスクは、大きな言語モデルにとって大きな課題となる。
マルチホップ問題の解法として,ジェネレーションセブングラウンド(GenGround)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:26:38 GMT)
Retrieve-Plan-Generation: An Iterative Planning and Answering Framework for Knowledge-Intensive LLM Generation [47.2] 大規模言語モデル(LLM)のためのリトリーブ・プラン生成(RPG)フレームワークを提案する。
RPGはプラントークンを生成し、プランステージの後の世代をガイドする。
解答段階では、その計画に基づいて関連きめ細かい段落を選択し、さらに解答生成に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:45:52 GMT)
Fine-grained Attention in Hierarchical Transformers for Tabular Time-series [47.0] 本研究では,行レベルと列レベルの両方のフィールドを文脈化する,きめ細かい階層モデルであるFieldyを提案する。
その結果,行ワイドと列ワイドアテンションを組み合わせることで,モデルサイズを増大させることなく性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:40:46 GMT)
A Low-Overhead Incorporation-Extrapolation based Few-Shot CSI Feedback Framework for Massive MIMO Systems [45.2] 周波数分割二重化(FDD)大規模マルチインプット多重出力(MIMO)システムにおけるダウンリンクプリコーディングには、正確なチャネル状態情報(CSI)が不可欠である。
しかし,アンテナやサブキャリアの規模が大きくなると,ユーザ機器(UE)からのフィードバックによるCSI取得が困難になる。
CSIを圧縮するために深層学習に基づく手法が登場したが、これらの方法はかなりの収集サンプルを必要とする。
既存のディープラーニング手法は、フル次元のCSIフィードバックに重点を置いているため、フィードバックオーバーヘッドが劇的に増加することにも悩まされる。
低オーバーヘッド抽出に基づくFew-Shot CSIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:51:24 GMT)
Hierarchical thematic classification of major conference proceedings [45.0] 木という形態で専門家が与えるトピックの階層構造を固定したテキストコレクションを考察する。
システムは、ある文書に関連付けてトピックを分類する。
トピック関連性を計算するために,重み付き階層的類似度関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:48:57 GMT)
Composite Concept Extraction through Backdooring [44.9] 本稿では,複合概念エクストラクタ(CoCE)と呼ばれる新しい手法を紹介する。
CoCEは従来のバックドア攻撃のテクニックを活用して、ゼロショット環境で複合概念を学習する。
異なるデータセットにわたる詳細な分析実験により、提案手法の有用性と適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:11:33 GMT)
AlanaVLM: A Multimodal Embodied AI Foundation Model for Egocentric Video Understanding [44.8] 身体化されたAIパーソナルアシスタントは、人間と効果的に協力するために具体的理解を必要とする。
現在のビジョンランゲージモデル(VLM)は主に、エゴセントリックな体験の豊かさを無視して、第三者の視点ビデオに焦点を当てている。
本稿では,ビデオキャプションにおけるVLMのトレーニングや,エゴセントリックなビデオに特有の質問応答を行うためのEgocentric Video Understanding dataset(EVUD)を紹介する。
本稿では,EVUD 上でパラメータ効率の高い手法を用いて訓練した 7B パラメータ VLM である AlanaVLM を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:53:41 GMT)
A Unified Framework for Input Feature Attribution Analysis [44.5] 一般的な説明形式のひとつに、トークンやトークン間のインタラクションなど、重要な入力機能がある。
これらの説明型は単独でのみ研究されており、それぞれの適用性を判断することは困難である。
我々の実験では、強調説明はモデルの予測に最も忠実であり、対話的な説明はモデルの予測をシミュレートする学習に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:01:03 GMT)
Direct Multi-Turn Preference Optimization for Language Agents [44.0] エージェントタスクに対するLLM(Large Language Models)の適用は、言語エージェントの開発において重要である。
直接選好最適化(DPO)は、複合誤差の緩和によるこの適応のための有望な手法である。
DPOをマルチターンタスクに適用することは、パーティション関数をキャンセルできないため、課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:13:20 GMT)
Word Matters: What Influences Domain Adaptation in Summarization? [43.7] 本稿では,ドメイン適応性能に影響を及ぼすきめ細かな要因について検討する。
本稿では,生成的要約の学習難しさとして,データセット学習の難しさの定量化を提案する。
実験により,データセット学習の難易度を考慮すると,要約タスクにおけるドメイン間オーバーラップと性能向上が近似線形関係を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:15:49 GMT)
FedSecurity: Benchmarking Attacks and Defenses in Federated Learning and Federated LLMs [43.5] FedSecurityは、Federated Learning (FL)における敵攻撃とそれに対応する防御メカニズムのエンドツーエンドベンチマークである。
これにより、基本的なFLプロシージャ、例えばFLトレーニングやデータローディングをスクラッチから実装する必要がなくなる。
FLトレーニング中にさまざまな攻撃を行うFedAttackerと、これらの攻撃に対抗する防御機構を実装するFedDefenderの2つの重要なコンポーネントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:01:52 GMT)
Unfolding ADMM for Enhanced Subspace Clustering of Hyperspectral Images [43.2] 本稿では,スパースサブスペースクラスタリングのためのマルチプライヤの交互方向法(ADMM)に基づく反復解法を展開させることにより,ハイパースペクトル画像(HSI)のための革新的なクラスタリングアーキテクチャを提案する。
提案手法は, 構造保存モジュールの一部として, K近傍近傍のアルゴリズムを用いて, HSIデータの構造特性をよく把握する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:14:19 GMT)
DUAL-REFLECT: Enhancing Large Language Models for Reflective Translation through Dual Learning Feedback Mechanisms [43.1] 自己回帰によって強化された大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳において有望な性能を達成した。
既存の自己回帰法には効果的なフィードバック情報がなく、翻訳性能が制限されている。
本稿では,翻訳タスクの二重学習を利用して効果的なフィードバックを提供するREFLECTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:49:33 GMT)
AGLA: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models with Assembly of Global and Local Attention [42.9] LVLM(Large Vision-Language Models)は、物体の幻覚に関する一般的な問題に直面している。
本稿では, 種々のLVLMについて検討し, 物体幻覚の根本原因としての識別的局所像の特徴に着目した。
我々は,物体の幻覚を緩和する訓練不要でプラグアンドプレイなアプローチである,グローバル・ローカル・アテンションのアセンブリー(AGLA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:33:21 GMT)
Exploring the Role of Large Language Models in Prompt Encoding for Diffusion Models [42.9] デコーダのみの変換器をベースとした大規模言語モデル(LLM)は、優れたテキスト理解能力を示している。
LLMの能力をフル活用するための新しいフレームワークを提案する。
さらに, LLM-Infused Diffusion Transformer (LI-DiT) を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:00:54 GMT)
SpecDec++: Boosting Speculative Decoding via Adaptive Candidate Lengths [41.9] SpecDec++は投機的デコードの拡張版で、ハエの候補長を適応的に決定する。
SpecDec++を実装し,llama-2-chat 7Bと70Bモデルペアに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:01:42 GMT)
GeoBench: Benchmarking and Analyzing Monocular Geometry Estimation Models [41.8] 識別的および生成的事前学習により、強力な一般化能力を持つ幾何推定モデルが得られた。
幾何推定モデルの評価と解析のための,公平で強力なベースラインを構築した。
多様なシーンと高品質なアノテーションを用いた幾何推定タスクにおいて,より困難なベンチマークを用いて,単色幾何推定器の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:45:10 GMT)
Leveraging Fine-Grained Information and Noise Decoupling for Remote Sensing Change Detection [40.6] 変化検出は、バイテンポラルイメージペア間のデータを分析することによって、リモートセンシングオブジェクトの変化を識別することを目的としている。
これまでの努力は、デノベーションに過度に焦点を合わせてきたが、これは、きめ細かい情報を大量に失うことになる。
本稿では,微細な情報補償とノイズデカップリングのための一連の操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:54:03 GMT)
Conversational SimulMT: Efficient Simultaneous Translation with Large Language Models [40.5] 同時機械翻訳(SimulMT)は、翻訳品質とレイテンシのトレードオフを示す。
LLMに基づくSimulMTの推論効率を向上させるための対話型SimulMTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:18:13 GMT)
Towards Dynamic Resource Allocation and Client Scheduling in Hierarchical Federated Learning: A Two-Phase Deep Reinforcement Learning Approach [40.1] フェデレーション学習は、データを共有することなく、共有機械学習モデルをトレーニングするための実行可能なテクニックである。
本稿では,FLプロセスの学習遅延とモデル精度をオンラインにバランスさせるための2段階のDeep Deterministic Policy gradient(DDPG)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:01:23 GMT)
HW-GPT-Bench: Hardware-Aware Architecture Benchmark for Language Models [39.8] HW-GPT-Benchはハードウェア対応のベンチマークで、GPT-2ファミリ内の13のアーキテクチャデバイスにわたる様々なハードウェアメトリクスを近似する。
本稿では,HW-GPT-Benchの多目的最適化アルゴリズムの最適化軌道を数秒でシミュレーションすることで,HW-GPT-Benchの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:21:01 GMT)
From Overfitting to Robustness: Quantity, Quality, and Variety Oriented Negative Sample Selection in Graph Contrastive Learning [38.9] グラフコントラスト学習(GCL)は、ノードの埋め込みを学習する正負の学習と対比することを目的としている。
ノード分類下流タスクにおける有意義な埋め込み学習において, 正のサンプルと比較して, 負のサンプルの変化, 量, 品質が重要な役割を担っている。
本研究では, 負のサンプルの品質, バリエーション, 量について包括的に検討し, 新たな累積サンプル選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:47:26 GMT)
MantisScore: Building Automatic Metrics to Simulate Fine-grained Human Feedback for Video Generation [38.8] 我々は、37.6K以上の合成ビデオで人為的なマルチアスペクトスコアを含む最初の大規模データセットであるVideoFeedbackをリリースした。
実験では、MantisScoreと人間の間のSpearman相関が、VideoFeedback-testで77.1に達することが示され、以前のベストメトリクスを約50ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:43:46 GMT)
Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey [38.5] このような課題に対処するためのパラダイムとして,レトリーバル拡張生成(RAG)が登場している。
RAGは情報検索プロセスを導入し、利用可能なデータストアから関連オブジェクトを検索することで生成プロセスを強化する。
本稿では,RAG手法をAIGCシナリオに統合する既存の取り組みを概観的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:26:36 GMT)
Resonant squeezed light from photonic Cooper pairs [37.7] フォノンへのラマン散乱は、ストークス過程で放出されるフォノンが反ストークス散乱にコヒーレントに吸収されると、光子対が絡み合う。
フォトニッククーパー対の時間発展に関する非摂動理論を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:52:30 GMT)
TorchSpatial: A Location Encoding Framework and Benchmark for Spatial Representation Learning [36.7] 位置(ポイント)エンコーディングのための学習フレームワークとベンチマークであるTorchSpatialを提案する。
TorchSpatialには3つの重要なコンポーネントが含まれている: 1) 一般的に認識されている15のロケーションエンコーダを統合する統合されたロケーションエンコーダフレームワーク、2) LocBenchベンチマークタスクは、7つのジオアウェアイメージ分類と4つのジオアウェアイメージ回帰データセットを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:33:16 GMT)
Unsupervised Morphological Tree Tokenizer [36.6] トークン化のための形態的構造ガイダンスを導入し、単語の文字レベル構造を誘導する深層モデルを提案する。
具体的には、ディープモデルは、語の内部構造と表現を@textitOverriding$というメカニズムで共同でエンコードし、モルヒムの非分解性を保証する。
提案アルゴリズムは,提案手法により,単語をトップダウン方式で語彙マッチングによりトークン化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:35:49 GMT)
Two Complementary Perspectives to Continual Learning: Ask Not Only What to Optimize, But Also How [36.3] 継続的な学習戦略は、最適化目的だけでなく、この目標の最適化方法にも焦点をあてるべきである、と我々は主張する。
リプレイ近似共同目標と勾配予測に基づく最適化ルーチンを組み合わせた事前登録実験を行った。
我々の概念的議論は、経験的結果のいくつかと同様に、連続学習における最適化軌跡の顕著な重要性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:09:07 GMT)
RichRAG: Crafting Rich Responses for Multi-faceted Queries in Retrieval-Augmented Generation [36.0] 本稿ではRichRAGという新しいRAGフレームワークを提案する。
これには、入力された質問の潜在的なサブアスペクトを特定するサブアスペクトエクスプローラー、これらのサブアスペクトに関連する多様な外部文書の候補プールを構築するレトリバー、および生成リストワイズローダが含まれる。
2つの公開データセットの実験結果から,我々のフレームワークがユーザに対して包括的かつ満足な応答を効果的に提供できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:12:15 GMT)
Latent Space Translation via Inverse Relative Projection [35.9] 元の空間を共有あるいは相対的な空間に独立にマッピングすることで、「ラテント空間通信」を実現することができる。
我々はこの2つを、相対空間を通して潜在空間変換を得るための新しい方法に結合する。
提案手法は,構成性によるモデル再利用を現実的に促進するための重要な可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:11:46 GMT)
GraLMatch: Matching Groups of Entities with Graphs and Language Models [35.8] 本稿では,エンドツーエンドのEntity Matching問題を提案する。
目標は、複数のデータソースから派生したレコードであるが、同じ現実世界のエンティティを表す、同じグループに割り当てることである。
擬似正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:44:16 GMT)
Active Few-Shot Fine-Tuning [35.5] 特定のタスクに微調整する適切なデータをどのように選択すればよいか?
我々は、このデータ選択問題をアクティブ微調整と呼び、それがトランスダクティブアクティブラーニングの例であることを示す。
本稿では,情報に基づくトランスダクティブ学習を短縮したIDLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:48:18 GMT)
GestureGPT: Toward Zero-shot Interactive Gesture Understanding and Grounding with Large Language Model Agents [35.5] GestureGPTは自由形式のジェスチャー理解フレームワークで、ユーザはジェスチャーを学習したり、デモしたり、関連づけたりする必要がなくなる。
我々のフレームワークは,大規模言語モデルの直感的共通感覚と,自発的に実行されたジェスチャーを理解する強力な推論能力を活用している。
私たちは、スマートホームコントロールとオンラインビデオストリーミングという2つの現実シナリオの下で、概念的なフレームワークを検証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:12:41 GMT)
Discovering Common Information in Multi-view Data [35.4] 多視点データから共通情報を計算するための革新的で数学的に厳密な定義を導入する。
我々は,共通情報と一意情報の両方を捉えるために,教師付き多視点学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:47:06 GMT)
E-ANT: A Large-Scale Dataset for Efficient Automatic GUI NavigaTion [34.9] textbfE-ANTは中国初のGUIナビゲーションデータセットで、5000以上の小さなappsで4万の人間がトレースしている。
各種MLLMをE-ANT上で評価し,実験結果を十分な精度で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:07:55 GMT)
SpreadsheetBench: Towards Challenging Real World Spreadsheet Manipulation [34.8] SpreadsheetBenchは,現在の大規模言語モデル(LLM)を,スプレッドシートユーザのワークフローにマージするように設計されている。
合成クエリと単純化されたスプレッドシートファイルに依存する既存のベンチマークとは異なり、SpreadsheetBenchはオンラインExcelフォーラムから収集された912の質問から作られている。
単一ラウンドおよび複数ラウンドの推論条件下での各種LLMの総合評価は,最先端モデル(SOTA)と人為的性能との間に大きなギャップがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:06:45 GMT)
$α$-SSC: Uncertainty-Aware Camera-based 3D Semantic Scene Completion [34.7] 我々は不確実性を考慮したカメラによる3Dセマンティックシーン補完法(alpha$-SSC)を提案する。
我々のアプローチは、幾何学的完備化とセマンティックセグメンテーションを強化するために、深度モデルからの不確実性伝播フレームワークを含む。
幾何レベルでは、安全クリティカルクラスの占有リコールを大幅に改善する新しいKL発散に基づくスコア関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:42:04 GMT)
Constrained Reinforcement Learning with Average Reward Objective: Model-Based and Model-Free Algorithms [34.6] モノグラフは、平均報酬決定過程(MDPs)の文脈内で制約された様々なモデルベースおよびモデルフリーアプローチの探索に焦点を当てている
このアルゴリズムは制約付きMDPの解法として検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:04:50 GMT)
IDentity with Locality: An ideal hash for gene sequence search [34.6] 大部分の遺伝子検索システムは、ブルームフィルタ(BF)のようなハッシュベースのデータ構造を使っている。
本稿では,IDL(Identity with Locality)ハッシュファミリーと呼ばれる新しいハッシュ関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:47:39 GMT)
Distribution of Telecom Entangled Photons through a 7.7 km Antiresonant Hollow-Core Fiber [33.7] 反共振型中空コア光ファイバ(AR-HCF)は優れた光誘導特性を示す。
AR-HCFは、タイムビンベースの量子鍵分配プロトコルにおけるセキュアな鍵レートを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:08:10 GMT)
Unifying Graph Convolution and Contrastive Learning in Collaborative Filtering [33.4] グラフベースのモデルと対照的な学習は、協調フィルタリングにおいて顕著な手法として現れてきた。
本稿では,グラフモデルの重要な要素であるグラフ畳み込みと,理論的枠組みによる対照的な学習を橋渡しする。
本稿では,単純なコントラスト型協調フィルタリング(SCCF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:46:59 GMT)
Cognitive Map for Language Models: Optimal Planning via Verbally Representing the World Model [32.5] 本稿では,与えられた環境の認知地図を構築可能な言語モデルの最適計画能力について検討する。
実験の結果,認知地図は最適な計画生成能力と到達可能な計画生成能力の両方の性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:10:05 GMT)
From LLMs to MLLMs: Exploring the Landscape of Multimodal Jailbreaking [32.3] Large Language Models (LLM) と Multimodal Large Language Models (MLLM) は、様々な攻撃に対して脆弱性を暴露している。
本稿では, LLM と MLLM を対象とするジェイルブレーキング研究の概要を概説し, 評価ベンチマーク, 攻撃技術, 防衛戦略の最近の進歩に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:33:48 GMT)
DataFreeShield: Defending Adversarial Attacks without Training Data [32.3] 実データにアクセスせずにロバスト性を達成しようとする,データフリーの対向ロバスト性の問題について検討する。
本稿では,データセット生成と逆トレーニングという2つの観点からこの問題に対処するDataFreeShieldを提案する。
本稿では,DataFreeShieldがベースラインよりも優れていることを示すとともに,提案手法が対向ロバスト性問題に対する最初の完全データフリーソリューションであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:24:03 GMT)
MOS: Model Synergy for Test-Time Adaptation on LiDAR-Based 3D Object Detection [32.0] MOS(Model Synergy)と呼ばれる3次元物体検出のための新しいオンライン適応フレームワークを提案する。
MOSは、履歴チェックポイントのバンクからテストバッチ毎に最適なスーパーモデルを動的に組み立てる。
当社のアプローチは,複雑な"クロス破壊"シナリオにおいて67.3%のパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:58:19 GMT)
Open-Vocabulary SAM3D: Understand Any 3D Scene [32.0] オープンな3Dシーン理解のための普遍的なフレームワークであるOV-SAM3Dを紹介する。
このフレームワークは、シーンの事前の知識を必要とせずに、任意の3Dシーンの理解タスクを実行するように設計されている。
ScanNet200 と nuScenes のデータセットで行った実証的な評価は、我々のアプローチが未知のオープンワールド環境における既存のオープンボキャブラリ手法を超越していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:11:38 GMT)
Introducing the Biomechanics-Function Relationship in Glaucoma: Improved Visual Field Loss Predictions from intraocular pressure-induced Neural Tissue Strains [31.9] 我々は、眼圧(IOP)誘発性神経組織株を計算するために、視神経頭部(ONH)組織の自動分画とデジタルボリューム相関(DVC)分析を利用した。
ハンフリー24-2パターン標準偏差(PSD)マップの完全な予測には、ポイントネット(Point-Net)と呼ばれる頑健な幾何学的深層学習手法が用いられた。
バイオメカニクスが予測精度に与える影響を評価するため,IOP誘発株を含まないモデルの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:00:46 GMT)
Domain Adaptation of Llama3-70B-Instruct through Continual Pre-Training and Model Merging: A Comprehensive Evaluation [31.6] SECデータに対するMeta-Llama-3-70B-Instructモデルのドメイン適応に関する広範な実験を行った。
我々の焦点は、継続事前学習(CPT)とモデルのマージであり、モデルのドメイン固有の機能を強化することを目的としていた。
これは、プロセス全体を理解するための徹底的な評価を備えた、プレプリントの技術レポートです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:29:31 GMT)
Autonomous Agents for Collaborative Task under Information Asymmetry [31.4] Informative Multi-Agent Systems を表す新しいMASパラダイム iAgents を提案する。
iAgentsは、タスク解決に必要な人間の情報を積極的に交換することで、情報の非対称性を克服する。
実験によると、iAgentsは140人の個人と588人の関係を持つソーシャルネットワーク内で協力し、30ターン以上で自律的にコミュニケーションし、70万近いメッセージから情報を検索して3分以内にタスクを完了できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:37:19 GMT)
AIGC-Chain: A Blockchain-Enabled Full Lifecycle Recording System for AIGC Product Copyright Management [30.7] 現在の著作権と知的財産権に関する法的枠組みは、人間の著作者権の概念に基づいている。
AIGCの作成において、人間の創造者は概念的アイデアを提供し、AIは独立して表現的要素に責任を負う。
著作権所有権の公平な配分を確保するため、AIGCの作成に関わるすべての関係者の知的貢献を再評価することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:22:39 GMT)
Byzantine-Robust Decentralized Federated Learning [30.3] フェデレーション・ラーニング(FL)は、複数のクライアントがプライベートデータを公開せずに、共同で機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
分散学習(DFL)アーキテクチャは、クライアントがサーバーレスとピアツーピアの方法でモデルを協調的にトレーニングできるように提案されている。
悪意のあるクライアントは、近隣のクライアントに慎重に構築されたローカルモデルを送信することでシステムを操作できる。
本稿では,DFLにおける毒殺対策として,BALANCE (Byzantine-robust averaging through local similarity in decentralization) というアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:17:50 GMT)
Sketch-GNN: Scalable Graph Neural Networks with Sublinear Training Complexity [30.3] グラフネットワーク(GNN)はノード分類などのグラフ学習問題に広く適用されている。
GNNの基盤となるグラフをより大きなサイズにスケールアップする場合、完全なグラフをトレーニングするか、あるいは完全なグラフの隣接とノードのメモリへの埋め込みを維持せざるを得ません。
本稿では,学習時間と記憶量がグラフサイズに比例して増加するスケッチベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:22:11 GMT)
ExcelFormer: Can a DNN be a Sure Bet for Tabular Prediction? [30.1] ExcelFormerは、堅牢で、効果的で、データセットに耐性があり、ユーザフレンドリな表形式予測アプローチのためのフレームワークである。
ExcelFormerは、(P1)回転分散特性の欠如、(P2)大容量データ需要、(P3)過滑らかなソリューションなど、深い表形式モデルの3つの重要な欠点に対処する。
実世界のデータセットで実施された大規模で階層化された実験は、我々のモデルが過去のアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:52:06 GMT)
ECLIPSE: Expunging Clean-label Indiscriminate Poisons via Sparse Diffusion Purification [29.3] クリーンラベルの無差別な中毒攻撃は、正しくラベル付けされた訓練画像に目に見えない摂動を加える。
ECLIPSEという,より普遍的で実用的で堅牢な防衛手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:14:24 GMT)
FA-Net: A Fuzzy Attention-aided Deep Neural Network for Pneumonia Detection in Chest X-Rays [28.3] 肺炎(Pneumonia)は、細菌、真菌、ウイルスによって引き起こされる呼吸器感染症である。
早期診断は有効治療の確保と生存率の向上に不可欠である。
胸部X線画像を用いた自動肺炎検出のためのコンピュータ支援診断システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:08:40 GMT)
Getting Serious about Humor: Crafting Humor Datasets with Unfunny Large Language Models [27.9] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストを編集することでユーモア検出のための合成データを生成することができる。
我々は、既存の人間のデータセット上でLLMをベンチマークし、現在のLLMは、ジョークを「不快に」する印象的な能力を示すことを示す。
我々は、GPT-4の合成データがバイリンガルアノテータによって高度に評価されているという、コード混成のイングリッシュ・ヒンディー語ユーモアデータセットにアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:12:35 GMT)
Automated radiotherapy treatment planning guided by GPT-4Vision [27.6] 本稿では,完全に自動化された治療計画フレームワークであるGPT-RadPlanを紹介する。
GPT-RadPlanはOpenAIのGPT-4Vision (GPT-4V)のような多モードの大規模言語モデルで符号化された放射線オンコロジーの知識を利用する。
GPT-RadPlanはAPIを通じて社内の逆処理計画システムに統合されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:23:03 GMT)
LLIC: Large Receptive Field Transform Coding with Adaptive Weights for Learned Image Compression [27.0] 学習画像圧縮のための適応重み付き大規模受容場変換符号化を提案する。
カーネルをベースとした奥行きに関する大規模な畳み込みを導入し,複雑さを抑えながら冗長性を向上する。
我々のLLICモデルは最先端のパフォーマンスを実現し、パフォーマンスと複雑さのトレードオフを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:11:44 GMT)
Is A Picture Worth A Thousand Words? Delving Into Spatial Reasoning for Vision Language Models [26.8] 空間的推論の様々な側面をカバーする新しいベンチマークを開発する。
文献で見過ごされてきたいくつかの反直感的な洞察が明らかとなった。
我々は,空間知性を改善するためのマルチモーダルモデルの開発について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:53:37 GMT)
Reward Steering with Evolutionary Heuristics for Decoding-time Alignment [26.7] 報酬モデルガイダンスによる復号時間アライメントは、推論時間の増加を犠牲にして問題を解決する。
これを改善するために、これらの2つの側面を分離し、進化的な方法で実装します。
実証的な証拠は、この戦略が多くの選好最適化や復号時間アライメントアプローチより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:35:16 GMT)
Asynchronous Large Language Model Enhanced Planner for Autonomous Driving [26.7] AsyncDriverは、リアルタイムプランナーが正確に制御可能な軌道予測を行うための新しいフレームワークである。
推論周波数の非同期性に乗じて,LLMが導入した計算コストの削減に成功している。
実験により,本手法はnuPlanの難解なシナリオに対して,より優れたクローズドループ評価性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:27:13 GMT)
A Dual Attention-aided DenseNet-121 for Classification of Glaucoma from Fundus Images [26.7] 眼底画像から正常眼と緑内障眼を分類するための注意支援DenseNet-121を提案する。
畳み込みブロックアテンションモジュールは、DenseNet-121によって抽出された関連する空間的特徴とチャネル的特徴を強調する。
提案手法は最先端モデルよりも優れた結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:00:46 GMT)
TEaR: Improving LLM-based Machine Translation with Systematic Self-Refinement [26.3] 大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳(MT)において印象的な結果を得た
我々は,体系的LLMに基づく自己精製翻訳フレームワーク,textbfTEaRを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:35:53 GMT)
Using Neural Networks for Data Cleaning in Weather Datasets [26.0] 我々は、風場から嵐の場所へのマッピングのためにニューラルネットワークを訓練した。
IBTrACSのノイズの多いラベルにのみトレーニングされたこのニューラルネットワークは、ノイズを生じさせる効果があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:09:42 GMT)
Keystroke Dynamics Against Academic Dishonesty in the Age of LLMs [25.7] 本研究では,キーストロークダイナミックスを用いたボナフッ化物と補助筆記物の区別手法を提案する。
これを容易にするために、タスクを書くことに従事する個人のキーストロークパターンをキャプチャするデータセットが開発された。
改良されたTypeNetアーキテクチャを用いてトレーニングされた検出器は、条件固有のシナリオでは74.98%から85.72%、条件に依存しないシナリオでは52.24%から80.54%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:51:26 GMT)
Multi-Domain Evolutionary Optimization of Network Structures [25.7] マルチドメイン進化最適化(MDEO)のための新しいフレームワークを開発する。
異なる領域の8つの実世界のネットワークの実験は、古典的な進化的最適化と比較してMDEOが優れていることを示す。
コミュニティに対する攻撃のシミュレーションは、コミュニティの安全を守るために提案されたMDEOの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:53:39 GMT)
Evaluating Diversity in Automatic Poetry Generation [25.5] 我々は、構造的、語彙的、意味的、様式的な側面に沿って自動生成された詩の多様性を評価する。
現在の自動詩体系は,多次元にまたがってかなり過渡していることがわかった。
我々の特定された制限は、より真に多様な未来の詩生成モデルの基礎となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:03:21 GMT)
ToVo: Toxicity Taxonomy via Voting [25.2] 投票と連鎖プロセスを統合したデータセット作成機構を提案する。
本手法は,各サンプルの分類基準を多種多様に設定する。
提案したメカニズムによって生成されたデータセットを使用してモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:35:30 GMT)
SVFormer: A Direct Training Spiking Transformer for Efficient Video Action Recognition [25.0] ビデオ行動認識(VAR)は、監視、医療、産業自動化といった様々な領域において重要な役割を果たす。
VARのためのSVFormer(Spiking Video transFormer)を提案する。
SVFormerは、SNNの局所的特徴抽出、グローバルな自己注意、本質的なダイナミクス、疎性、スパイク駆動の性質を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:31:23 GMT)
Jack and Masters of all Trades: One-Pass Learning Sets of Model Sets From Large Pre-Trained Models [25.0] 本稿では,コンパクトな機械学習モデルセットの作成の基礎となる概念を最初に検討する。
セットのセットは多くのタスク設定と環境条件を同時に満たすように定式化されている。
神経進化的マルチタスキングアルゴリズムの一パスにおいて、そのようなセットに確実に到達する手段を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:07:04 GMT)
AI-based Anomaly Detection for Clinical-Grade Histopathological Diagnostics [24.8] 臨床では、病気はほとんどないが、ほとんどの疾患は少ない。
現在のAIモデルは、これらの病気を見落としたり、分類ミスしたりする。
そこで本研究では,より頻度の低い疾患も検出するために,一般的な疾患からのトレーニングデータのみを必要とする深層異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:59:19 GMT)
SoK: Attacks on DAOs [24.4] 分散自律組織(DAO)は、分散型ガバナンスを促進するブロックチェーンベースの組織である。
本稿では,攻撃のタイプに焦点をあて,セキュリティに対する脅威を系統的に分析する。
過去に発生したベクターに対する攻撃、可能なように理論化された攻撃、そして監査において発見され防止された潜在的な攻撃について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:40:11 GMT)
Relighting Scenes with Object Insertions in Neural Radiance Fields [24.2] 本研究では,物体のNeRFをシーンのNeRFに挿入するための新しいNeRFパイプラインを提案する。
提案手法は,広範囲な実験評価において,現実的な照明効果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:58:58 GMT)
Worse than Random? An Embarrassingly Simple Probing Evaluation of Large Multimodal Models in Medical VQA [24.1] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は医療用視覚質問応答(Med-VQA)において顕著な進歩を示した
本研究は, 簡易な探索評価を行う場合, 医学的診断問題に対するランダムな推測よりも, 最先端のモデルの方が悪いことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:32:19 GMT)
Cinematic Gaussians: Real-Time HDR Radiance Fields with Depth of Field [23.9] 放射場法は、多視点写真から複雑なシーンを再構成する際の技法の状態を表現している。
ピンホールカメラモデルへの依存は、すべてのシーン要素が入力画像に集中していると仮定し、実用的な課題を提示し、新規な視点合成において再焦点を複雑にする。
様々な露光時間,開口の放射率,焦点距離を多視点LDR画像を用いて高ダイナミックレンジシーンを再構成する3Dガウススメッティングに基づく軽量解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:51:32 GMT)
REVEAL-IT: REinforcement learning with Visibility of Evolving Agent poLicy for InTerpretability [23.8] REVEAL-ITは複雑な環境下でのエージェントの学習過程を説明するための新しいフレームワークである。
各種学習課題における政策構造とエージェントの学習過程を可視化する。
GNNベースの説明者は、ポリシーの最も重要な部分を強調することを学び、エージェントの学習プロセスについてより明確で堅牢な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:58:39 GMT)
Offline Diversity Maximization Under Imitation Constraints [23.8] 教師なしスキル発見のための原則付きオフラインアルゴリズムを提案する。
私たちの主な分析的貢献は、フェンシェルの双対性、強化学習、教師なしスキル発見を結びつけることです。
標準オフラインベンチマークD4RLにおける本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:59:57 GMT)
Contextual Interaction via Primitive-based Adversarial Training For Compositional Zero-shot Learning [23.8] 合成ゼロショット学習(CZSL)は、既知の属性オブジェクト対を通じて新規な合成を識別することを目的としている。
CZSLタスクの最大の課題は、属性とオブジェクトの視覚的プリミティブの間の複雑な相互作用によって導入された大きな相違にある。
本稿では,モデルに依存しない原始的適応学習(PBadv)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:18:30 GMT)
LMDX: Language Model-based Document Information Extraction and Localization [23.7] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらした
視覚的に豊かな文書から情報を抽出する彼らの応用は、まだ成功していない。
このタスクにLLMを採用する主な障害は、LLM内にレイアウトエンコーディングがないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:55:07 GMT)
Uni-Mol2: Exploring Molecular Pretraining Model at Scale [23.6] 原子レベル, グラフレベル, 幾何学構造レベルを統合した分子事前学習モデルUni-Mol2を提案する。
我々は8億のコンフォメーションを事前トレーニングすることで、Uni-Mol2を11億のパラメータに拡張することに成功し、これまでで最大の分子前訓練モデルとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:28:54 GMT)
MonoBox: Tightness-free Box-supervised Polyp Segmentation using Monotonicity Constraint [23.0] 単調性に制約されたボックス教師付きセグメンテーション手法であるMonoBoxを提案する。
MonoBoxは、ユーザフレンドリーでないボックステトネス仮定からトレーニングを解放する。
パブリックシンセサイザーと社内のリアルノイズデータセットの実験は、MonoBoxが他のアンチ・ノイズ・オブ・ザ・アーティファクトを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:04:49 GMT)
A Wavelet Guided Attention Module for Skin Cancer Classification with Gradient-based Feature Fusion [22.9] 本研究では,新しいアテンション機構を用いて,空間的次元と病変の対称性の相違点を同定する新しいモデルを提案する。
我々は、HAM10000と呼ばれるマルチクラスで高いクラスバランスのデータセットでモデルをテストし、91.17%のF1スコアと90.75%の精度で有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:21:44 GMT)
Optimised Grouped-Query Attention Mechanism for Transformers [22.3] モデル性能を向上させるために,MHAをGQAに非対称にグループ化するアクティベーションインフォームドアプローチであるAsymGQAを提案する。
本手法は,GQAのモデル性能とハードウェア効率のトレードオフ問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:20:06 GMT)
Directly Fine-Tuning Diffusion Models on Differentiable Rewards [22.2] 本稿では,微分可能報酬関数を最大化するために,拡散モデルを微調整するダイレクト・リワード・ファイン・チューニング(DRaFT)を提案する。
まず,全サンプリング手順で報酬関数勾配を逆伝播させることで,様々な報酬に対して高い性能が得られることを示す。
提案手法は,様々な報酬関数に対して有効であり,安定拡散1.4で生成した画像の美的品質を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:45:11 GMT)
Data Augmentation on Graphs: A Technical Survey [22.2] グラフ表現学習は、低品質のデータ問題に悩まされている間、目覚ましい成功を収めた。
データ拡張もグラフ領域で注目を集めている。
この調査は、グラフデータ拡張手法の包括的なレビューと概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:50:54 GMT)
Attention as a Hypernetwork [22.1] トランスフォーマーは、トレーニング中に構成部品に遭遇した可能性があるが、構成が存在しない新しい問題インスタンスに一般化することができる。
モデルのサイズとデータのスケーリングによって構成の一般化が実現され,変換器内で機能的に構造化された潜在コードが発生することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:09:43 GMT)
Towards Fine-Grained Citation Evaluation in Generated Text: A Comparative Analysis of Faithfulness Metrics [22.0] 大型言語モデル (LLMs) は、しばしば「幻覚 (hallucinations)」として知られる、サポートされていない、または検証できない情報を生成する。
従来の研究では、信頼度測定を用いて引用支援を自動的に見積もっていたが、二分分類に限られていた。
本フレームワークは, 相関分析, 分類評価, 検索評価を用いて, 測定値と人的判断の一致を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:57:24 GMT)
MoA: Mixture of Sparse Attention for Automatic Large Language Model Compression [22.0] スパースアテンションは、長期のコンテキストにおいて、LLM(Large Language Models)の重要なメモリとスループットの要求を効果的に軽減することができる。
既存の方法は、通常、均一なスパースアテンションマスクを使用し、異なるアテンションヘッドと入力長さに同じスパースパターンを適用している。
本研究では,異なる頭部と層に異なる注意配置を自動調整するMixture of Attention (MoA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:58:37 GMT)
Embracing Federated Learning: Enabling Weak Client Participation via Partial Model Training [21.9] フェデレートラーニング(FL)では、クライアントは完全なモデルをトレーニングしたり、メモリ空間に保持することができない弱いデバイスを持っているかもしれない。
我々は、すべての利用可能なクライアントが分散トレーニングに参加することを可能にする、一般的なFLフレームワークであるEnbracingFLを提案する。
実験により,FL の導入は,すべてのクライアントが強力であるように常に高い精度を達成し,最先端の幅削減手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:19:29 GMT)
Camera-Invariant Meta-Learning Network for Single-Camera-Training Person Re-identification [21.8] SCT re-ID(Single-camera-training person re-identification)は、SCTデータセットを使用したre-IDモデルをトレーニングすることを目的としている。
SCT re-IDの主な課題は、カメラ間の同一人物(CCSP)データを監視対象とせずに、カメラ不変の特徴表現を学習することである。
SCT re-IDのためのCIMN(Camera-Invariant Meta-Learning Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:15:32 GMT)
One-Shot Min-Entropy Calculation And Its Application To Quantum Cryptography [21.8] 古典量子状態のミニエントロピーに対するワンショット下界計算手法を開発した。
これはよく知られたBB84量子鍵分配プロトコルに対して、より厳密な有限データ解析を与える。
これは、新しいソース非依存の連続変数量子乱数生成プロトコルに対するセキュリティ証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:11:26 GMT)
Secure Composition of Robust and Optimising Compilers [21.8] 本論文は,異なるセキュアなコンパイラパスの構成にまたがるセキュリティ特性について,初めて検討したものである。
エンジニアリングの観点から言えば、これはセキュアなコンパイラを構築するための望ましいアプローチです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:41:25 GMT)
Is this a bad table? A Closer Look at the Evaluation of Table Generation from Text [21.7] テーブルの品質評価のための既存の尺度は、テーブルの全体的なセマンティクスをキャプチャすることができない。
テーブルのセマンティクスをキャプチャするテーブル評価戦略であるTabEvalを提案する。
提案手法を検証するために,1250種類のウィキペディアテーブルのテキスト記述からなるデータセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:18:03 GMT)
LLM2FEA: Discover Novel Designs with Generative Evolutionary Multitasking [21.2] 本稿では,複数の領域にまたがる知識を伝達することで,生成モデルにおける新しい設計を初めて発見する試みを提案する。
多要素進化アルゴリズム(MFEA)を用いて大きな言語モデルを駆動し、LLM2FEAは様々な分野からの知識を統合し、新規で実用的なオブジェクトを発見する際に生成モデルを導くプロンプトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:20:51 GMT)
Understanding Ethereum Mempool Security under Asymmetric DoS by Symbolized Stateful Fuzzing [21.1] MPFUZZは非対称なDoSバグを発見した最初のメムプールファザである。
6つの主要なクライアントでMPFUZZを実行すると、新たなmempool脆弱性が発見される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:24:33 GMT)
TabularMark: Watermarking Tabular Datasets for Machine Learning [21.0] 仮説テストに基づく透かし方式であるTabularMarkを提案する。
データノイズパーティショニングは、埋め込み中のデータ摂動に利用される。
実世界のデータセットと合成データセットの実験は、検出性、非侵入性、堅牢性においてTabularMarkの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:58:45 GMT)
Vision Language Modeling of Content, Distortion and Appearance for Image Quality Assessment [20.9] 画像品質評価(IQA)の開発には品質評価属性に関する高レベル知識の蒸留が不可欠である
自己監督・視線監督画像QUality Evaluator (SLIQUE) と呼ばれる新しいブラインドIQA(BIQA)モデルを提案する。
SLIQUEは、画像意味内容、歪み特性およびIQAの外観特性に関する高度な知識を得るための、視覚言語と視覚コントラスト表現学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:45:04 GMT)
GenDistiller: Distilling Pre-trained Language Models based on an Autoregressive Generative Model [20.6] 本稿では,より小規模な学生ネットワークによって,教師モデルの隠蔽表現を生成する新しい知識蒸留フレームワークであるGenDistillerを紹介する。
提案手法は,従来の隠蔽層を履歴とみなし,教師モデルの層間予測を自己回帰的に実施する。
実験により、自動回帰フレームワークを使わずに、GenDistillerのベースライン蒸留法に対する利点が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:48:41 GMT)
Unlocking the Global Synergies in Low-Rank Adapters [20.3] 低ランク適応(LoRA)は、大規模言語モデルのためのデファクトパラメータ効率の高い微調整技術である。
本稿では、ゼロコストプロキシを利用して限られたLoRAトレーニングパラメータを割り当てる軽量探索アルゴリズムであるHeteroLoRAを提案する。
実験の結果、HeteroLoRAは同じパラメータのバッジでモデルパフォーマンスを改善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） (Fri, 21 Jun 2024 08:10:03 GMT)
Geneverse: A collection of Open-source Multimodal Large Language Models for Genomic and Proteomic Research [20.3] 大規模言語モデル(LLM)は、生物医学と医療の研究に期待されている。
本稿では,ゲノム学およびプロテオミクス研究における3つの新しい課題に対して,微調整LDMとマルチモーダルLSM(MLLM)のコレクションを提案する。
Geneverseのモデルは、ドメイン固有のデータセットに基づいてトレーニングされ、評価される。
適応LLMとMLLMはこれらのタスクに対して良好に動作し、クローズドソースの大規模モデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:19:10 GMT)
Logicbreaks: A Framework for Understanding Subversion of Rule-based Inference [20.1] ルールに従うことを避けるために、言語モデルを修正する方法について研究する。
理論モデルに対する攻撃は、大規模言語モデルに対する一般的な攻撃を反映していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:18:16 GMT)
UniUSNet: A Promptable Framework for Universal Ultrasound Disease Prediction and Tissue Segmentation [19.9] 超音波のための新しいユニバーサルフレームワーク、UniUSNetを提案する。
UniUSNetは超音波画像分類とセグメンテーションのための迅速なフレームワークである。
提案したモデルをトレーニングし、検証し、単一のデータセットでトレーニングされたモデルと、迅速なガイダンスを欠いたネットワークの短縮バージョンの両方を超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:22:56 GMT)
Exponential Quantum Communication Advantage in Distributed Inference and Learning [19.8] 本稿では,量子ネットワーク上で分散計算を行うフレームワークを提案する。
このフレームワーク内のモデルでは、指数的に少ない通信で勾配勾配を用いた推論と訓練を行うことができることを示す。
また、このクラスのモデルが入力の高非線形特徴を符号化できることを示し、その表現性はモデル深度とともに指数関数的に増加することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:10:03 GMT)
Fingerprint Membership and Identity Inference Against Generative Adversarial Networks [19.3] 生成的対向ネットワークを用いて生成された指紋データセットに対する同一性推論攻撃を設計・テストする。
実験結果から, 提案法は異なる構成で有効であり, 生体計測に容易に拡張可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:43:47 GMT)
DiffTOP: Differentiable Trajectory Optimization for Deep Reinforcement and Imitation Learning [19.2] 本稿では、微分軌道最適化をポリシー表現として利用し、深い強化と模倣学習のためのアクションを生成するDiffTOPを提案する。
15のモデルベースRLタスクと35のシミュレーション学習タスクに高次元画像と点クラウド入力が組み込まれており、DiffTOPは両方の領域における最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:46:15 GMT)
FreeMotion: MoCap-Free Human Motion Synthesis with Multimodal Large Language Models [19.1] MLLMをベースとしたユーザ制御信号として自然言語命令を用いたオープンなヒューマンモーション合成について検討する。
本手法は,多くの下流タスクにおいて,一般的な人間の動作合成を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:55:54 GMT)
TinyGPT-V: Efficient Multimodal Large Language Model via Small Backbones [19.0] 本稿では,様々な視覚言語タスクを対象とした効率的なトレーニングと推論を目的とした,オープンソースのMLLMであるTinyGPT-Vを紹介する。
言語モデル280億のパラメータで、TinyGPT-VはVQAと画像推論タスクにおいて、より大きなパラメータに匹敵する結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:08:59 GMT)
GIEBench: Towards Holistic Evaluation of Group Indentity-based Empathy for Large Language Models [18.9] 大規模言語モデル(LLM)の共感評価のためのベンチマークであるGIEBenchを紹介する。
GIEBenchは11のアイデンティティディメンションを含み、97のグループアイデンティティをカバーする。
LLMを23個評価したところ、これらのLCMは異なるアイデンティティの観点から理解されているものの、これらの視点を採用するための明示的な指示なしでは、同一の共感を連続的に示さないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:50:42 GMT)
PI-Whisper: An Adaptive and Incremental ASR Framework for Diverse and Evolving Speaker Characteristics [18.7] PI-Whisperは、話者の特性をリアルタイムで識別することで、ASRの認識能力を適応的に改善できることを示す。
PI-Whisperは、コンピュータリソースに対する線形スケーラビリティでワードエラー率(WER)を最大13.7%削減して最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:58:37 GMT)
KalMamba: Towards Efficient Probabilistic State Space Models for RL under Uncertainty [18.6] 確率的状態空間モデル(SSM)は、制御のための簡潔な表現を提供するため、高次元部分的な情報から強化学習(RL)に不可欠である。
本稿では,確率的SSMの強度と決定論的SSMのスケーラビリティを組み合わせたRLの表現を効率よく学習するKalMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:27:36 GMT)
Pareto-Optimal Learning from Preferences with Hidden Context [18.3] 本稿では,グループ選好の相違を潜在的なトレードオフを伴う目的とするPOPLを提案する。
実験により,POPLは報酬関数の学習において,ベースライン法を超越していることが示された。
POPLは、グループフェアネスの特定の概念を最適化する技術の基礎として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:57:38 GMT)
Perks and Pitfalls of Faithfulness in Regular, Self-Explainable and Domain Invariant GNNs [18.3] 重要なデシプラタムは、説明が忠実であること、すなわち、GNNの推論過程の正確な描写を描写していることである。
多くの異なる忠実度指標が存在しており、忠実度が正確に何であるか、その性質は何かという疑問を提起している。
意外なことに、誠実さを最適化することは、常に合理的な設計目標であるとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:01:23 GMT)
Rethinking Pruning Large Language Models: Benefits and Pitfalls of Reconstruction Error Minimization [18.2] 本稿では,この誤差を90%以上削減する再構成手法を提案する。
キャリブレーションデータを自己生成する戦略は、再構築と一般化のトレードオフを軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:13:34 GMT)
SiT: Symmetry-Invariant Transformers for Generalisation in Reinforcement Learning [18.2] 拡張型視覚変換器(ViT)であるSymmetry-Invariant Transformer(SiT)を紹介する。
私たちのアプローチの中心はグラフ対称性の注意(Graph Symmetric Attention)であり、グラフ対称性を保存するための従来の自己認識メカニズムを洗練します。
我々は、MiniGridおよびProcgen RLベンチマーク上でのSiTのViTに対する優れた一般化と、Atari 100kおよびCIFAR10上でのサンプル効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:03:14 GMT)
RouteFinder: Towards Foundation Models for Vehicle Routing Problems [18.2] 車両ルーティング問題(英: Vehicle Routing Problems、VRP)は、現実世界に重大な影響を及ぼす最適化問題である。
個々のVRPの変種を解決するための学習の進歩にもかかわらず、統一されたアプローチは欠如している。
本稿ではVRPの基礎モデルを開発するためのフレームワークであるRouteFinderを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:34:26 GMT)
TemPrompt: Multi-Task Prompt Learning for Temporal Relation Extraction in RAG-based Crowdsourcing Systems [18.1] 時間的関係抽出(TRE)は、出来事や行動の進化を把握し、関連するタスクのワークフローを形成することを目的としている。
本稿では,TRE(TemPrompt)のためのマルチタスク・プロンプト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:52:37 GMT)
Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models [17.4] 本稿では, PE-Rankを提案する。
本稿では,これらの特別なトークンに復号空間を動的に制約し,復号処理を高速化する推論手法を提案する。
複数のベンチマークの結果、PE-Rankは、競合するランキング効率を維持しながら、プリフィルとデコードの両方の効率を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:33:51 GMT)
Unveiling the Impact of Multi-Modal Interactions on User Engagement: A Comprehensive Evaluation in AI-driven Conversations [17.4] 本稿では,画像と音声をテキストと併用したマルチモーダルインタラクションがユーザエンゲージメントに与える影響について検討する。
本研究は,テキストのみの対話に比べて,マルチモーダルインタラクションによるユーザエンゲージメントが著しく向上していることを明らかにする。
その結果,マルチモーダルインタラクションは認知処理を最適化し,より豊かな情報理解を促進することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:26:55 GMT)
Weakly Supervised YOLO Network for Surgical Instrument Localization in Endoscopic Videos [17.3] 本報告では,手術器具に対するWS-YOLO(WS-YOLO)という,弱教師付きローカライゼーションフレームワークを提案する。
楽器カテゴリー情報を弱い監督力として活用することにより、当社のWS-YOLOフレームワークは、ローカライゼーション能力トレーニングに教師なしのマルチラウンドトレーニング戦略を採用する。
手術器具の低調な位置合わせにおいて優れた性能を発揮する内視鏡視力チャレンジ2023データセット上でのWS-YOLOフレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:18:57 GMT)
Large Language Models(LLMs) on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey [17.2] 現在、この研究領域における主要なテクニック、メトリクス、データセット、モデル、最適化アプローチを要約し比較する包括的なレビューが欠如しています。
この調査は、これらの領域における最近の進歩を集約し、使用するデータセット、メトリクス、方法論の詳細な調査と分類を提供することによって、このギャップに対処することを目的としている。
既存の文献の強さ、限界、未探索領域、ギャップを識別し、この重要かつ急速に発展する分野における将来の研究の方向性についていくつかの洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:59:54 GMT)
Masked Extended Attention for Zero-Shot Virtual Try-On In The Wild [17.0] 仮想トライオン(Virtual Try-On)は、人物や衣服の特徴を保ちながら、画像中の衣服を別のものに置き換えることを目的としている。
現在の文献では、タスクの教師付きアプローチを採用し、一般化を損なうとともに、重い計算を課している。
本稿では,衣服の着衣を参考に塗布するためのゼロショットトレーニングフリーな新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:45:37 GMT)
Large Language Models have Intrinsic Self-Correction Ability [16.8] 大規模言語モデルは、性能劣化を引き起こす幻覚に悩まされる。
LLMのパフォーマンスを改善するための有望な解決策の1つは、LLMに世代ごとの回答の修正を求めることである。
内在的な自己補正は、外部知識を活用できないため、有望な方向と考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 22:29:40 GMT)
Injecting Bias in Text-To-Image Models via Composite-Trigger Backdoors [16.5] 大規模テキスト条件画像生成モデルは、テキストプロンプトから高品質でリアルな画像を生成することができる。
本稿では、少数の悪意のあるデータサンプルでそのようなモデルをバックドアする敵によるバイアス注入の脅威の可能性を示す。
本稿では,このような攻撃に対して複合(複数単語)トリガーを用いた毒素試料の効率的な生成を可能にする新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:53:19 GMT)
Brain-Like Language Processing via a Shallow Untrained Multihead Attention Network [16.3] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語システムの効果的なモデルであることが示されている。
本研究では、未学習モデルの驚くほどのアライメントを駆動する重要なアーキテクチャコンポーネントについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:54:03 GMT)
LLMs Are Zero-Shot Context-Aware Simultaneous Translators [16.3] 大きな言語モデル(LLM)が注目されているのは、その汎用性と幅広い言語タスクにおける強力なパフォーマンスのおかげでである。
ここでは,オープンソースのLLMが同時機械翻訳(SiMT)タスクにおいて,最先端のベースラインと同等以上の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:21:28 GMT)
Uncovering Safety Risks of Large Language Models through Concept Activation Vector [15.6] 大規模言語モデル(LLM)に対する攻撃を誘導する安全概念活性化ベクトルフレームワークを提案する。
そこで我々は,攻撃プロンプトと埋め込みレベルの攻撃の両方を生成できるSCAV誘導攻撃法を開発した。
本手法は,トレーニングデータが少なくなるとともに,攻撃成功率と応答品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:08:36 GMT)
Probabilistic Emulation of a Global Climate Model with Spherical DYffusion [15.5] 本稿では,地球規模の気候アンサンブルシミュレーションを作成できる最初の条件生成モデルについて述べる。
われわれのアプローチは、関連する基準を破り、気候モデルエミュレーションを成功させるための金の基準にほぼ達している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:16:55 GMT)
Connect Later: Improving Fine-tuning for Robustness with Targeted Augmentations [15.4] ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルは、アウト・オブ・ディストリビューション対象ドメインにデプロイされた場合、しばしば不適切な一般化を行う。
ラベルなしのターゲットデータが利用可能なドメイン適応設定では、自己教師付き事前訓練がこのパフォーマンス低下を軽減するための有望な方法である。
プレトレーニング後の微調整を標準化した実世界のタスクについて,ラベル付きソースデータからスクラッチからトレーニングするだけでは,OODエラーが常に改善されないことを示す。
汎用的な拡張で事前訓練した後、分散シフトの知識を活かしたターゲット拡張による微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:01:26 GMT)
Flat Posterior Does Matter For Bayesian Transfer Learning [15.4] ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)は、ベイジアン手法をニューラルネットワークアーキテクチャに統合する。
BNNはベイズモデル平均化(BMA)や不確実性定量化などの利点を提供する。
これらの利点にもかかわらず、BNNの転送学習は広く研究されておらず、改善が限られている。
本稿では,パラメータ空間の後方のばらつきを計算し,BNNの性質に合わせたSA-BMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:44:27 GMT)
Credit Card Fraud Detection Using Advanced Transformer Model [15.3] 本研究は、より堅牢で正確な不正検出のための最新のTransformerモデルの革新的な応用に焦点を当てる。
データソースを慎重に処理し、データセットのバランスをとり、データの分散性の問題に対処しました。
我々は、SVM(Support Vector Machine)、ランダムフォレスト(Random Forest)、ニューラルネットワーク(Neural Network)、ロジスティック回帰(Logistic Regression)など、広く採用されているいくつかのモデルと性能比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 22:48:12 GMT)
NeuroCUT: A Neural Approach for Robust Graph Partitioning [15.3] グラフ分割は、グラフを分離したサブセットに分割し、特定のパーティショニングの目的を最適化することを目的としている。
本研究では,従来の手法よりも2つの重要な革新を生かしたNeuroCUTを開発した。
まず、グラフニューラルネットワークから派生したノード表現と位置特徴に対して強化学習に基づくフレームワークを活用することにより、NeuroCUTは任意の最適化目標を満たすことができる。
次に、パラメータ空間とパーティションカウントを分離し、クエリ時に提供される任意のパーティション数にNeuroCUTを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:53:43 GMT)
DEM: Distribution Edited Model for Training with Mixed Data Distributions [15.1] 混合データ分散を用いたトレーニングは、マルチタスクと命令追従モデルを作成する上で、一般的かつ重要な部分である。
データミキシング手法はこの問題に部分的に対処するが、データソース間の準最適性能を持つ。
本稿では,各データソースで個別に訓練されたモデルとベースモデルを組み合わせることで,データソースの最適化を効率化する,シンプルで効率的な代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:07:46 GMT)
Contextual Sprint Classification in Soccer Based on Deep Learning [14.9] 本稿では,サッカーにおけるスプリントを自動的に文脈カテゴリーに分類するためのディープラーニングフレームワークを提案する。
実験結果から,テストデータセットのスプリントを,77.65%の精度で15カテゴリに分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:33:51 GMT)
MU-Bench: A Multitask Multimodal Benchmark for Machine Unlearning [14.8] MU-Benchは、Machine Unlearning(MU)の最初の包括的なベンチマークである。
MU-Benchは削除されたサンプルとトレーニングされたモデルの集合を統一し、タスクとデータモダリティを広範囲にカバーする。
我々は、スケーラビリティ、パラメータ効率のよい微調整とカリキュラム学習の影響、データセットバイアスに対する感受性など、未学習の未研究のいくつかの側面を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:13:17 GMT)
A Tale of Trust and Accuracy: Base vs. Instruct LLMs in RAG Systems [14.7] Retrieval Augmented Generation (RAG) は、人工知能の大幅な進歩を表している。
RAGの現在の一般的なプラクティスは、"インストラクトされた"言語モデル(LLM)を使用することです。
本研究は,実験条件下でのRAGタスクにおいて,ベースモデルが指示されたタスクよりも平均20%優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:31:02 GMT)
Assessing Effectiveness of Cyber Essentials Technical Controls [14.4] 我々はインシデント・フォールト・ツリー・アプローチを用いて,MiTRE ATT&CKにマッピングされた45件の欠陥を再構築した。
本手法は,規制の配置が組織を保護できる交差点を明らかにする。
我々は、これらの脆弱な交差点に対して、サイバー基本制御および/または追加制御を適切に特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:52:36 GMT)
Testing Calibration in Nearly-Linear Time [14.1] プロパティテストのレンズによるキャリブレーションのアルゴリズム的な研究に焦点をあてる。
実験的なスムーズなキャリブレーション線形プログラムは,高構造グラフ上の最小コストフローの例として再計算できる,という簡単な観察を行う。
我々は,キャリブレーションの標準概念を忠実に捉え,我々のアルゴリズムが大規模なサンプルサイズに対応するために効率的にスケールできることを実証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:27:22 GMT)
A LLM-Based Ranking Method for the Evaluation of Automatic Counter-Narrative Generation [14.1] 本稿では,Large Language Model (LLM) を評価対象として用いたCN(Assesed Counter Narratives)を提案する。
トーナメント方式で生成したCNを相互に比較することにより、人間の嗜好と0.88ドルの相関を達成できるモデルランキングパイプラインを確立する。
セキュリティ上の懸念から回答を得られなかった場合,ZSのチャットアライメントモデルはタスクを実行する上で最善の選択肢である,と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:11:33 GMT)
STARD: A Chinese Statute Retrieval Dataset with Real Queries Issued by Non-professionals [14.0] ルール検索は、特定のクエリに関する関連する法定項目を見つけることを目的としている。
既存の法定検索ベンチマークは、司法試験や訴訟文書などのソースからの形式的および専門的なクエリに焦点を当てている。
このギャップに対処するため、STAtute Retrieval データセット(STARD)を導入します。
既存の法定検索データセットとは異なり、STARDは一般からの実際のクエリの複雑さと多様性をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:10:09 GMT)
SRL: Scaling Distributed Reinforcement Learning to Over Ten Thousand Cores [13.9] 本稿では,RLトレーニングアプリケーションを汎用フレームワークに統合する,RLトレーニングのデータフローに関する新しい抽象化を提案する。
スケーラブルで効率的で分散的なRLシステムであるReaLly scalableRLを開発した。
SRLは15k以上のCPUコアでRL実験を大規模に実施した初めての学術コミュニティである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:02:57 GMT)
GenoTEX: A Benchmark for Evaluating LLM-Based Exploration of Gene Expression Data in Alignment with Bioinformaticians [13.8] 我々は、遺伝子発現データの自動探索のためのベンチマークデータセットであるGenoTEXを紹介する。
GenoTEXは、幅広い遺伝子識別問題を解決するための注釈付きコードと結果を提供する。
我々は、文脈対応計画、反復的修正、ドメインエキスパートコンサルティングを設計したLLMベースのエージェントチームであるGenoAgentsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:55:24 GMT)
A Syntax-Injected Approach for Faster and More Accurate Sentiment Analysis [13.6] 感性分析(SA)は自然言語処理(NLP)の重要な側面である
本稿では、SELSP(Sequence Labeling Syntactic labeling)を用いて構文をSAに注入することでボトルネックを解決する。
依存関係解析をシーケンス問題として扱うことにより,構文ベースSAの高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:08:25 GMT)
Probabilistic and Differentiable Wireless Simulation with Geometric Transformers [13.5] 3次元環境下での無線伝搬をシミュレーションするためのWi-GATr(Wi-GATr)を提案する。
第2に、信号予測と逆問題に対する2つのアルゴリズム的アプローチを、微分可能な予測モデルと拡散モデルに基づいて検討する。
第3に,屋内シーンにおける無線信号の伝搬に関する2つの大規模・幾何学的なデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:14:11 GMT)
Deep Imbalanced Regression to Estimate Vascular Age from PPG Data: a Novel Digital Biomarker for Cardiovascular Health [13.5] Photoplethysmographyは、人間の血行動態をモニタリングするための重要なツールとして浮上している。
現実の年齢分布は、しばしば不均衡であり、ディープラーニングモデルに重大な課題を提起する。
深部不均衡な回帰タスクに対処するために,Dist Lossという,新しい,シンプルで効果的な損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:04:12 GMT)
PathoWAve: A Deep Learning-based Weight Averaging Method for Improving Domain Generalization in Histopathology Images [13.4] 病理画像解析における領域シフト現象に対処するために,病理量平均化(PathoWAve)を導入する。
The results on Camelyon17 WILDS dataset shows PathoWAve's superiority than previous proposed method。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 23:25:44 GMT)
Metric Space Magnitude for Evaluating the Diversity of Latent Representations [13.3] 我々は,潜伏表現の内在的多様性の等級に基づく尺度群を開発する。
我々の測度はデータの摂動下で確実に安定しており、効率的に計算でき、厳密なマルチスケールのキャラクタリゼーションと潜在表現の比較を可能にする。
i) 多様性の自動推定, (ii) モード崩壊の検出, (iii) テキスト, 画像, グラフデータの生成モデルの評価など, さまざまな領域やタスクにおけるそれらの実用性と優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:25:49 GMT)
Detecting AI-Generated Text: Factors Influencing Detectability with Current Methods [13.1] テキストが人工知能(AI)によって作成されたかどうかを知ることは、その信頼性を決定する上で重要である。
AIGT検出に対する最先端のアプローチには、透かし、統計学的およびスタイリスティック分析、機械学習分類などがある。
AIGTテキストがどのようなシナリオで「検出可能」であるかを判断するために、結合する健全な要因についての洞察を提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:31:49 GMT)
PARIKSHA : A Large-Scale Investigation of Human-LLM Evaluator Agreement on Multilingual and Multi-Cultural Data [12.9] 我々は,90Kの人的評価と30KのLLMに基づく評価を行うことで,10言語にわたる30のモデルを評価した。
GPT-4o や Llama-3 70B のようなモデルは、ほとんどの Indic 言語で一貫して最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:00:38 GMT)
DN-CL: Deep Symbolic Regression against Noise via Contrastive Learning [12.7] textbfContrastive textbfL earning (DN-CL) を用いてtextbfNoise に対するtextittextbfDeep Regression を提案する。
DN-CLは2つのパラメータ共有エンコーダを使用して、様々なデータ変換のデータポイントをノイズに対する特徴シールドに埋め込む。
実験の結果,DN-CLはノイズやクリーンなデータを扱う上で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:13:40 GMT)
TraceNet: Segment one thing efficiently [12.6] 本稿では,ユーザが選択した単一インスタンスを肯定的なタップで分割する,ワンタップ駆動の単一インスタンスセグメンテーションタスクを提案する。
選択したインスタンスを受容的フィールドトレースによって明示的に特定するTraceNetを提案する。
我々は、例えばIoU平均におけるTraceNetの性能と、ユーザーがタップした領域の比率を、高品質なシングルインスタンスマスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:46:46 GMT)
Non-perturbative dynamics of flat-band systems with correlated disorder [12.6] 本研究では, 相関障害の存在下でのフラットバンド格子上のガウス波パケットの時間発展に関する数値計算法を開発した。
この手法を1次元(1次元)クロススティッチモデルで検証する。
障害は1Dフラットバンド状態に保たれるが、そうでなければ局所的に保たれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:23:11 GMT)
OATH-Frames: Characterizing Online Attitudes Towards Homelessness with LLM Assistants [12.5] 我々は、大きな言語モデルの顕著な能力を活用して、米国のホームレスを調査する。
フレーミング型について紹介する: オンライン態度(Online Attitudes Towards Homelessness, OATH)フレーム:9つの階層的なフレームが批判、反応、知覚を捉えている。
OATH-Frames on 2.4M post on 2.4M post on homelessness” による大規模分析から、州、期間、脆弱な人口に対する態度の重要さが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:09:47 GMT)
Fast sampling from constrained spaces using the Metropolis-adjusted Mirror Langevin algorithm [12.4] 本稿では,コンパクトかつ凸集合を持つ分布からの近似サンプリング法を提案する。
このアルゴリズムは、ミラーランゲヴィンの単一ステップによって誘導されるマルコフ連鎖にアセプション-リジェクションフィルタを追加する。
近似的制約サンプリングの誤差耐性に対する指数関数的に優れた依存性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:52:52 GMT)
Branches: A Fast Dynamic Programming and Branch & Bound Algorithm for Optimal Decision Trees [12.4] 決定木学習は、解釈可能な機械学習の基本的な問題である。
実用的なアルゴリズムが登場したのはごく最近で、主に動的プログラミング(DP)とブランチ&バウンド(B&B)の技術を活用している。
本稿では,両パラダイムの強みを統合する新しいアルゴリズムであるBranchesを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:45:51 GMT)
ApiQ: Finetuning of 2-Bit Quantized Large Language Model [12.3] ApiQは、LoRAコンポーネントを並列に初期化し、LLMの重みを定量化することで、失われた情報を量子化から復元するように設計されている。
様々なビット幅にわたって優れた微調整結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:03:48 GMT)
Fair Text to Medical Image Diffusion Model with Subgroup Distribution Aligned Tuning [12.1] 医用画像へのテキスト・トゥ・メディカル・イメージ (T2MedI) の潜伏拡散モデルは, 医用画像データの不足を緩和する大きな可能性を秘めている。
しかし、自然画像モデルへのテキストとして、T2MedIモデルは一部のサブグループにも偏りがあり、トレーニングセットの少数派を見渡すことができる。
そこで本研究では,まず,CLIPテキストエンコーダを固定した,事前学習型 Imagen モデルに基づく T2MedI モデルを構築した。
そのデコーダは、C.のRadiology Objectsの医療画像に微調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:23:37 GMT)
Skip and Skip: Segmenting Medical Images with Prompts [12.0] 本稿では,イメージレベルラベルを用いてセグメンテーションを促進する2つのU字型2段フレームワークを提案する。
実験により,本フレームワークは,単にピクセルレベルのアノテーションを用いて,ネットワークよりも優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:14:52 GMT)
Provably Secure Non-interactive Key Exchange Protocol for Group-Oriented Applications in Scenarios with Low-Quality Networks [12.0] 非インタラクティブキー交換(NIKE)は、2つまたは複数のパーティが相互作用を必要とせずに(グループ)セッションキーを導出することを可能にする。
動的グループにおけるセキュアな通信のためのセキュアで効率的なNIKEプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:49:29 GMT)
Information Guided Regularization for Fine-tuning Language Models [11.8] 我々は、よりスムーズな転写学習のために、より外科的な正規化アプローチが存在する必要があると論じる。
モデル正規化の改善と下流一般化のための新しい手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:41:17 GMT)
Passage-specific Prompt Tuning for Passage Reranking in Question Answering with Large Language Models [11.7] オープンドメイン質問応答(PSPT)における再ランク付けのためのパス固有プロンプトチューニングを提案する。
PSPTは、学習可能なパス固有のソフトプロンプトを微調整するパラメータ効率の手法である。
我々は,Llama-2-chat-7Bモデルを用いた3つの公開領域質問応答データセットの広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:52:30 GMT)
[WIP] Jailbreak Paradox: The Achilles' Heel of LLMs [11.6] 基礎モデルの脱獄に関する2つのパラドックスを紹介する。
第一に、完璧なジェイルブレイク分類器を構築することは不可能であり、第二に、より弱いモデルは、より強い(パーレト支配的な意味で)モデルがジェイルブレイクされているかどうかを一貫して検出できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:05:35 GMT)
On the composable security of weak coin flipping [11.6] 我々は,弱いコインフリッププロトコルを,構成可能なセキュリティを備えたブラックボックスリソースに抽象化することはできないことを示した。
また、逐次構成の下では、弱いコインフリッププロトコルの総合的なスタンドアロンセキュリティを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:37:59 GMT)
From Words to Worlds: Transforming One-line Prompt into Immersive Multi-modal Digital Stories with Communicative LLM Agent [11.6] 本稿では,デジタルストーリーテリングを自動化するためのStoryAgentフレームワークを紹介する。
StoryAgentは手動の介入、インタラクティブなシーンオーケストレーション、物語の一貫性といった重要な問題に取り組む。
その結果、参照ビデオなしでコヒーレントなデジタルストーリーを作成できるフレームワークの能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:09:17 GMT)
Identifying Inaccurate Descriptions in LLM-generated Code Comments via Test Execution [11.4] 3つの大言語モデル(LLM)が生成するコメントを評価する。
文書をLCMを用いて検証し、文書に基づいてテストを生成し、それらのテストを実行し、通過するかどうかを観察する文書テストの概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:40:34 GMT)
Assessing and Advancing the Potential of Quantum Computing: A NASA Case Study [11.3] 我々は、量子コンピューティングの可能性を評価し、前進させるNASAの取り組みについて説明する。
本稿では,近・長期のアルゴリズムの進歩と,現在のハードウェアとシミュレーションによる探索結果について論じる。
この研究には物理にインスパイアされた古典的アルゴリズムも含まれており、今日のアプリケーションスケールで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:05:42 GMT)
Are LLMs Naturally Good at Synthetic Tabular Data Generation? [11.3] 大規模言語モデル (LLM) は、合成テキストや画像の生成における彼らの長所を実証している。
本稿では,LLMが合成テーブルジェネレータとしては非常に不十分であることを示す。
これらの欠陥を克服するために, LLM は, 順列化を意識して実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:00:02 GMT)
DiffExplainer: Unveiling Black Box Models Via Counterfactual Generation [11.2] ブラックボックスモデルに接続した場合に異なる決定を誘導する反ファクト画像を生成することができるエージェントモデルを提案する。
このエージェントモデルを用いることで、ブラックモデルの最終予測に影響を与える影響のあるイメージパターンを明らかにすることができる。
医療予後タスクの厳格な領域におけるアプローチの検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:27:02 GMT)
A Comparative Study of Deep Learning and Iterative Algorithms for Joint Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems [11.2] 周波数分割多重化システムでは,共同チャネル推定と信号検出が重要である。
従来のアルゴリズムは低信号対雑音比(SNR)のシナリオでは不十分である。
深層学習 (DL) 手法は検討されているが, 計算コストや低SNR設定による検証の欠如が懸念されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:02:09 GMT)
Do Large Language Models Exhibit Cognitive Dissonance? Studying the Difference Between Revealed Beliefs and Stated Answers [11.2] 我々は,これらの能力が調整プロンプトとMCQの外部で測定可能かどうかを検討する。
以上の結果から, LLMの回答は, Stated Answer と大きく異なることが示唆された。
テキスト補完はLLMの中核にあるため,これらの結果は共通評価手法が部分画像のみを提供する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:56:35 GMT)
Large Batch Analysis for Adagrad Under Anisotropic Smoothness [11.0] 適応アルゴリズムは大規模なディープニューラルネットワーク、特に大規模基盤モデルのトレーニングに広く採用されている。
実際には大きな成功にもかかわらず、勾配降下(SGD)よりも理論上の優位性は理解されていない。
これは、Adagrad の論文で SGD よりも Adagrad の利点を証明できる唯一の理論的結果であるからである。
本稿では,適応勾配法の利点をよりよく理解するために,SGDとAdagradの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:29:31 GMT)
Efficient Data Generation for Source-grounded Information-seeking Dialogs: A Use Case for Meeting Transcripts [10.8] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたソースグラウンド情報検索ダイアログにおけるデータ生成の実現可能性と有効性について検討する。
私たちはMISeD -- Meeting Information Seeking Dialogsデータセットを作ります。
MISeDの微調整は、完全な手動データによる微調整に匹敵する応答生成品質を提供すると同時に、属性品質を改善し、時間と労力を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:10:28 GMT)
Ten Years of ZMap [10.8] 我々は、ZMapのリリースから10年にわたって、ZMapの採用を定量化し、その現代的な振る舞いを説明し、ZMapのリリースとメンテナンスから教訓を提供する。
ZMapは攻撃面の管理とセキュリティ評価の業界の多くを支えており、ZMap上には10以上のセキュリティ企業が製品を作っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:40:57 GMT)
Older and Wiser: The Marriage of Device Aging and Intellectual Property Protection of Deep Neural Networks [10.7] 深層ニューラルネットワーク(DNN)は、高いトレーニングコストとプライバシー上の懸念から秘密にされることが多い。
本稿では,DNN知的財産権(IP)保護のためのハードウェア・ソフトウェア共同設計手法を提案する。
ハードウェア面では、承認されたチップを生成するためにランダムな老化を用いる。
ソフトウェア面では、未学習のDNNが認証チップ上で元の精度を維持することができる新しいDOFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:49:17 GMT)
FT-AED: Benchmark Dataset for Early Freeway Traffic Anomalous Event Detection [10.5] 異常検出のための大規模レーンレベル高速道路交通データセットを初めて導入する。
当社のデータセットは、ナッシュビルに向かう州間高速道路24号線の18マイル延長に沿って、4車線で収集された1ヶ月のレーダー検出センサーデータで構成されています。
本研究では,事故の75%を検知しながら,報告遅延を平均10分以上低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:27:17 GMT)
Behaviour Distillation [10.4] 我々は、専門家ポリシーのトレーニングに必要な情報を合成データセットに発見・凝縮することを目的とした行動蒸留を定式化する。
次に,Halucinating datasets with Evolution Strategies (HaDES)を紹介した。
これらのデータセットは分散から多種多様なアーキテクチャでトレーニングポリシーへと一般化されていることを示す。
また、下流タスク、すなわちゼロショット方式でマルチタスクエージェントを訓練するアプリケーションの実演を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:45:43 GMT)
Open Problem: Order Optimal Regret Bounds for Kernel-Based Reinforcement Learning [10.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、様々なアプリケーション領域で大きな成功を収めている。
このオープンな問題を強調し、既存の部分的な結果を概説し、関連する課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:43:02 GMT)
Multi-view Disentanglement for Reinforcement Learning with Multiple Cameras [10.3] 自己中心型カメラを含む複数のカメラを同時に訓練することで、異なるカメラ視点からの情報を活用して強化学習(RL)の性能を向上させることができる。
本稿では,複数のカメラを用いたマルチビューディスタングル(MVD)を提案し,トレーニングセットから任意のカメラに一般化するカメラ数の削減に頑健なポリシーを学習する。
我々のアプローチは、複数のカメラから不整合表現を学習するRLのための自己教師付き補助タスクであり、全カメラにまたがって一台のカメラへの一般化を可能にする共有表現と、カメラであるプライベート表現とを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:12:54 GMT)
MedOdyssey: A Medical Domain Benchmark for Long Context Evaluation Up to 200K Tokens [10.3] 医療領域では、タスクは独自のコンテキストとドメインの専門知識を必要とするため、独特である。
MedOdysseyは、4Kトークンから200Kトークンまでの7つの長さレベルを持つ最初の医用長文ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:46:57 GMT)
A Tiny Transformer for Low-Power Arrhythmia Classification on Microcontrollers [10.2] 心電図(ECG)信号のリアルタイム解析と不整脈などの心臓状態の検出に対する有望なアプローチは、トランスフォーマー機械学習モデルによって表現される。
我々は、MIT-BIH Arrhythmiaデータベースから最も一般的な5つの不整脈クラスを認識する際に、わずか6kパラメータしか必要とせず、98.97%の精度でECG信号を解析するための小さなトランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:55:13 GMT)
Annotation alignment: Comparing LLM and human annotations of conversational safety [10.1] GPT-4は平均アノテータ評価値と平均アノテータの相関値との平均アノテータの相関値との平均アノテータの相関値よりも高い$r = 0.59$のピアソン相関値が得られることを示す。
相関群と*群との間には相当な慣用的変動があり、人種と性別がアライメントの差を完全に捉えていないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:58:40 GMT)
On the estimation rate of Bayesian PINN for inverse problems [10.1] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた偏微分方程式(PDE)とその逆問題の解法は、物理学と機械学習のコミュニティにおいて急速に普及しているアプローチである。
我々は,PDEの解のベイズPINN推定器の挙動を$n$独立雑音測定から検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:13:18 GMT)
Jellyfish: A Large Language Model for Data Preprocessing [10.0] 命令チューニング型ローカルLLM (7-13Bモデル) を,ローカル,シングル,低価格のGPUで動作するユニバーサルDPタスクソルバとして検討する。
Mistral-7B、Llama 3-8B、OpenOrca-Platypus2-13Bをチューニングすることで、われわれのモデル、すなわちJellyfish-7B/8B/13BはGPT-3.5/4モデルと比較して競争力を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:39:31 GMT)
Enhancing Idiomatic Representation in Multiple Languages via an Adaptive Contrastive Triplet Loss [9.8] 本稿では, 単語の非対称的な寄与を取り入れた三重項損失を用いた慣用性モデルを提案する。
提案手法はSemEvalの課題に基づいて評価され,多くの指標において従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:21:41 GMT)
Fine-grained analysis of non-parametric estimation for pairwise learning [9.7] ペアワイズ学習における非パラメトリック推定の一般化性能について検討する。
我々の結果は、ランキング、AUC、ペアワイズ回帰、メートル法、類似性学習など、幅広いペアワイズ学習問題に対処するために利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:10:29 GMT)
RoMe: Towards Large Scale Road Surface Reconstruction via Mesh Representation [9.6] RoMeは大規模道路面の堅牢な再構築を目的とした新しいフレームワークである。
我々の評価は、速度、正確性、堅牢性の観点から、RoMeの優位性を裏付けるものである。
RoMeの機能は単なる再構築を超えて、自動運転アプリケーションにおけるオートラベルタスクに重要な価値を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:53:40 GMT)
Hinge-Wasserstein: Estimating Multimodal Aleatoric Uncertainty in Regression Tasks [9.6] 画像からパラメータ値への回帰について検討し、ここでは確率分布を予測して不確実性を検出することが一般的である。
従来の損失関数は、完全な真実分布が存在しない場合、確率分布の予測が低く、自信が強くなる。
トレーニング中の弱い二次モードのペナルティを低減するために, ハンジ・ワッサースタイン(Hungge-Wasserstein)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:09:50 GMT)
Planning to Go Out-of-Distribution in Offline-to-Online Reinforcement Learning [9.3] オンラインインタラクションの限られた予算の中で、最高のパフォーマンスポリシーを見つけることを目指しています。
まず本研究では,本質的な報酬と UCB に基づくオンラインRL探索手法について検討する。
そして,これらの問題を回避するために,配当を廃止する計画を立てるアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:13:15 GMT)
Trustworthy Enhanced Multi-view Multi-modal Alzheimer's Disease Prediction with Brain-wide Imaging Transcriptomics Data [9.3] 脳の転写学は、脳が機能や過程を調節する分子機構に関する洞察を与える。
アルツハイマー病(AD)を予測するための既存のマルチモーダルな方法は、主に画像と時折遺伝データに依存しており、しばしば脳の転写学的基盤を無視している。
本稿では,広範囲な脳波と画像データを用いたAD診断のための多視点マルチモーダルグラフアテンションフレームワークTMMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:39:24 GMT)
Understanding Fairness in Software Engineering: Insights from Stack Exchange [9.3] この研究はStack Exchangeサイトのソフトウェア実践者による公正な議論を提供する。
私たちはまた、ソフトウェア実践者が最もよく話す公平さの側面を特定したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:48:18 GMT)
Mixture of Mixups for Multi-label Classification of Rare Anuran Sounds [9.3] マルチラベルの不均衡な分類は、機械学習において大きな課題となる。
本稿では,AnuraSetを用いてアヌラ種を分類する特定の事例に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:09:05 GMT)
How Well Do LLMs Represent Values Across Cultures? Empirical Analysis of LLM Responses Based on Hofstede Cultural Dimensions [9.3] ユーザの既知の国のステレオタイプ値に基づいて,大規模言語モデルがユーザに対して異なる値を示すかどうかを理解することが重要である。
我々は,5つのホフスティード文化次元に基づく一連のアドバイス要請で,異なるLCMを刺激する。
LLMは、ある価値の一方の側面と他方の側面を区別することができ、また、国が異なる価値を持っていることを理解できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:58:01 GMT)
Long-time asymptotics of noisy SVGD outside the population limit [9.2] 我々はStein Variational Gradient Descent (SVGD) の雑音変動の長時間挙動について検討した。
特に、ノイズSVGDは、SVGDで観測される分散崩壊を確実に回避する。
我々のアプローチは、ノイズの多いSVGDの軌道がマッケイン・ブラソフ過程によって記述された軌道とよく似ていることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:45:55 GMT)
Critical Learning Periods: Leveraging Early Training Dynamics for Efficient Data Pruning [9.1] CAT(Checkpoints Across Time)と呼ばれる新しいデータ解析手法を提案する。
我々は、COMET-QE、LASER、LaBSEなど、いくつかのデータプルーニング技術に対してCATをベンチマークする。
英語-ドイツ語、英語-フランス語、英語-スワヒリ翻訳タスクに適用すると、CATは完全なデータセットと同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:30:36 GMT)
Neural Incremental Data Assimilation [8.8] ニューラルネットワークによってパラメータ化された粗いガウス分布の列として物理系をモデル化する深層学習手法を提案する。
これにより、再構築エラーを最小限に抑えるためにエンドツーエンドで訓練された同化演算子を定義することができる。
本稿では,疎度観測によるカオス力学系へのアプローチについて述べるとともに,従来の変分データ同化法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:42:55 GMT)
Landscape More Secure Than Portrait? Zooming Into the Directionality of Digital Images With Security Implications [8.8] メディアセキュリティにおける最先端の手法の多くは、画像統計は水平方向と垂直方向に類似していると仮定している。
この人工対称性は, 自然画像の重要な特性を抑える傾向がある。
また、非適応的な方向性が学習に基づく手法を1つの方向に過度に適合させるという、逆の問題も観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:48:25 GMT)
Advancing Fine-Grained Classification by Structure and Subject Preserving Augmentation [8.8] 本報告では,SaSPA: Structure and Subject Preserving Augmentationについて述べる。
本手法では, 実画像をガイダンスとして使用せず, 生成の柔軟性を高め, 多様性を高める。
従来のデータ拡張手法と最近のデータ拡張手法の両方に対して、広範な実験を行い、SaSPAをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:56:42 GMT)
A survey on fairness of large language models in e-commerce: progress, application, and challenge [8.7] 本調査では,eコマースにおける大規模言語モデル(LLM)の公平性について検討する。
進捗、アプリケーション、そして彼らが直面している課題を調べます。
この論文は、eコマースにおける公正性の課題を批判的に扱い、トレーニングデータとアルゴリズムのバイアスが不公平な結果をもたらすことを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:26:03 GMT)
A Survey on Intelligent Internet of Things: Applications, Security, Privacy, and Future Directions [8.7] IoT(Internet of Things)の急速な進歩は、コミュニケーション技術の革命を促進し、さまざまなカスタマーサービスを提供している。
人工知能(AI)技術は、IoT操作の促進と、現代的なアプリケーションシナリオにおけるその可能性の最大化に活用されている。
IoTとAIの収束により、Intelligent IoT(IIoT)と呼ばれる新しいネットワークパラダイムが生まれました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:43:41 GMT)
The Greek podcast corpus: Competitive speech models for low-resourced languages with weakly supervised data [8.3] 限られたデジタル表現を持つ言語のための音声技術の開発は、大きな課題となっている。
最近の研究は、弱い監督を利用して利用可能なデータのプールを拡大する可能性を強調している。
本研究では、ポッドキャストから800時間の現代ギリシア語コーパスをコンパイルし、Whisper large-v3を用いて銀の転写を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:28:47 GMT)
Harmful Speech Detection by Language Models Exhibits Gender-Queer Dialect Bias [8.2] 本研究では,ジェンダークェア方言の有害な音声分類におけるバイアスの存在について検討した。
LGBTQ+スラーの非退行的使用を実証する109個のテンプレートに基づく新しいデータセットであるQuierLexを紹介する。
筆者らは,これらのテキストの害評価において,市販の5つの言語モデルの性能を体系的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:01:06 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。
左下肢と左上肢の間には有意な差がみられた。
そこで本研究では,$tildeO(dsqrtT)$と一致する上限を実現する定数時間アルゴリズム OFU-MNL+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:55:23 GMT)
Large Legal Fictions: Profiling Legal Hallucinations in Large Language Models [8.0] 大規模言語モデル(LLM)は、法律の実践、教育、研究の強化にますます利用されている。
幻覚に関する最初の体系的な証拠を提示し, LLMの管轄区域, 裁判所, 期間, 事件にまたがる様々な業績を報告した。
また,ChatGPT 4では58%,Llama 2では88%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:32:27 GMT)
Accelerating Approximate Thompson Sampling with Underdamped Langevin Monte Carlo [8.0] 本稿では,Langevin Monte Carlo を用いた近似トンプソンサンプリング手法を提案する。
標準スムーズ性および対数凹凸性条件に基づき,加速後濃度およびサンプリングについて検討した。
提案アルゴリズムは,高次元バンディット問題における合成実験により実験的に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:54:15 GMT)
UDA: A Benchmark Suite for Retrieval Augmented Generation in Real-world Document Analysis [8.0] 学術文献やファイナンスによる質問応答では、データはHTMLやPDF形式の生のテキストや表によく見られる。
2,965の現実世界の文書と29,590のエキスパート注釈付きQ&AペアからなるベンチマークスイートであるUnstructured Document Analysis (UDA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:29:39 GMT)
Neural Koopman prior for data assimilation [7.9] ニューラルネットワークアーキテクチャを使って、潜在空間に動的システムを埋め込む。
本研究では,このようなモデルを長期の継続的再構築のために訓練する手法を提案する。
また,変動データ同化手法の先行として,訓練された動的モデルの有望な利用を示すとともに,自己教師型学習の可能性も示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:14:59 GMT)
Multi-Objective Quality-Diversity for Crystal Structure Prediction [7.9] 結晶構造は、電池から太陽電池まで、さまざまな領域で必須である。
結晶構造予測法は、エネルギー関数の世界の最小値にある最も安定な解を特定することに重点を置いている。
品質多様性アルゴリズムは、様々な特性を持つ高性能なソリューションの集合を見つけることを目的として、結晶構造予測のための有望な道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:26:34 GMT)
Annotator-Centric Active Learning for Subjective NLP Tasks [7.8] アクティブラーニング(AL)は、最も有益なサンプルを戦略的に注釈付けすることで、人間のアノテーションを収集するコストに対処する。
本稿では,データサンプリングに続き,アノテーション選択戦略を取り入れたACAL(Annotator-Centric Active Learning)を提案する。
本研究の目的は,人間の判断の多様性を効率的に近似し,アノテータ中心の指標を用いてモデル性能を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:25:47 GMT)
Deep-learning-based groupwise registration for motion correction of cardiac $T_1$ mapping [7.7] テンプレートの必要性を省略し,すべてのベースラインイメージを同時に登録する,新しいディープラーニングベースのグループワイド登録フレームワークを提案する。
我々は,PCA-Relax''とよばれる手法と,他のベースライン法を社内の心臓MRIデータセット上で広範囲に評価した。
提案したPCA-Relaxは, 確立されたベースライン上での登録とマッピングの性能をさらに向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:01:00 GMT)
The Normal Distributions Indistinguishability Spectrum and its Application to Privacy-Preserving Machine Learning [7.6] 差分プライバシーは、プライバシに敏感なデータに対する機械学習(ML)の最も一般的な方法である。
ビッグデータ分析では、ランダム化されたスケッチ/アグリゲーションアルゴリズムを使用して、高次元データの処理を可能にすることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:54:57 GMT)
HLQ: Fast and Efficient Backpropagation via Hadamard Low-rank Quantization [7.6] Adamard Low-rank Quantization (HLQ) と呼ばれる新しい最適化戦略を導入する。
HLQは、畳み込み層と線形層のバックプロパゲーションコストの削減に焦点を当てている。
本実験は,スクラッチトレーニングと微調整トレーニングの両方において,HLQの優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:41:41 GMT)
You Only Acquire Sparse-channel (YOAS): A Unified Framework for Dense-channel EEG Generation [7.5] スパースチャネル脳波信号から高密度チャネルデータを生成するためのフレームワークを開発する。
YOASは、データ準備、データ前処理、バイアスドEEG生成、合成EEG生成の4段階からなる。
疎チャネルデータから高密度チャネルEEG信号を生成するこのブレークスルーは、EEG信号処理と応用の新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:04:14 GMT)
Hierarchical Path-planning from Speech Instructions with Spatial Concept-based Topometric Semantic Mapping [7.3] 本研究の目的は,位相的意味マップと経路計画を用いた階層的空間表現の実現である。
本研究では,SIGVerseシミュレータ上でのToyota Human Support Robotを用いた家庭環境実験と,実ロボットAlbertを用いた実験室環境実験を行った。
経路距離を用いた音声指示を用いたナビゲーション実験は,経路コストを基準とした階層的経路計画法よりもSpCoTMHPの性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:41:16 GMT)
Deciphering the Definition of Adversarial Robustness for post-hoc OOD Detectors [7.3] 現実世界のシナリオでディープラーニングモデルを安全にデプロイするには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットが重要です。
ポストホック検出器の数は急速に増加しており、訓練済みの分類器を自然分布シフトから保護する選択肢を示している。
本稿では,16個のポストホック検出器の複数の回避攻撃に対する対角的堅牢性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:45:07 GMT)
Efficient Graph Similarity Computation with Alignment Regularization [7.1] グラフ類似性計算(GSC)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた学習に基づく予測タスクである。
適応正規化(AReg)と呼ばれる,シンプルながら強力な正規化技術によって,高品質な学習が達成可能であることを示す。
推論段階では、GNNエンコーダによって学習されたグラフレベル表現は、ARegを再度使用せずに直接類似度スコアを計算するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:37:28 GMT)
CEASEFIRE: An AI-powered system for combatting illicit firearms trafficking [7.1] 現代の技術は違法な銃器を密輸し、部分的にサイバー犯罪と融合させてきた。
本稿では,高度な人工知能を活用した実世界のシステムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:02:25 GMT)
An Idiosyncrasy of Time-discretization in Reinforcement Learning [7.1] 離散化の選択が強化学習アルゴリズムに与える影響について検討する。
我々は離散時間アルゴリズムを離散化された連続時間環境に適用することで、慣用性を認めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:03:25 GMT)
Linguistic Steganalysis via LLMs: Two Modes for Efficient Detection of Strongly Concealed Stego [7.0] LSGCと呼ばれる2つのモードを持つ新しいLSを設計する。
生成モードでは、LS-task"記述"を作成しました。
分類モードでは、LSGCはLS-taskの「記述」を削除し、"causalLM" LLMs を使用して骨組織学的特徴を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:17:53 GMT)
Image anomaly detection and prediction scheme based on SSA optimized ResNet50-BiGRU model [7.0] 本稿では,Residual Network(ResNet)とBidirectional Gated Recurrent Unit(BiGRU)を組み合わせたネットワークを提案する。
ビデオ画像から筋肉や骨のポーズの変化を分析して、潜在的な損傷のタイプを予測し、早期警告を提供する。
4つのデータセットで行った実験により、我々のモデルは他のモデルと比較して画像異常検出において最小の誤差を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:11:38 GMT)
Observation of a non-Hermitian supersonic mode [6.8] 非エルミート系における動的・平衡物理学の資源効率シミュレーションのための変分量子回路のパワーを実証する。
フェミオン系に対する変分量子コンパイル方式を用いて,ゲート数を削減し,キュービットを節約し,ポストセレクションの必要性を排除した。
我々は、ある初期状態からの$Theta(log(n))$時間に対する単一量子ビット非エルミート力学のシミュレートが量子コンピュータ上で指数関数的に困難であることを示す分析例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:00:06 GMT)
MOUNTAINEER: Topology-Driven Visual Analytics for Comparing Local Explanations [6.8] トポロジカルデータ解析(TDA)は、属性を一様グラフ表現に変換するために使用できるため、この領域で有効な方法である。
我々は、新しいトポロジ駆動視覚分析ツールであるMountaineerを紹介し、機械学習の実践者がこれらの表現をインタラクティブに分析し比較できるようにする。
我々は、Mountaineerによって、ブラックボックスMLの説明と、異なる説明の相違の原因を識別する領域を比較できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:28:50 GMT)
MTUncertainty: Assessing the Need for Post-editing of Machine Translation Outputs by Fine-tuning OpenAI LLMs [6.8] TQEは機械翻訳(MT)と人間翻訳(HT)の両方の品質を基準翻訳なしで評価する上で重要である。
この目的のために,最先端の大規模言語モデル (LLM) が利用できるかを検討する。
OpenAIモデルを最先端技術として捉え、バイナリ分類タスクとしてTQEにアプローチします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:34:47 GMT)
SAM-EG: Segment Anything Model with Egde Guidance framework for efficient Polyp Segmentation [6.7] 本稿では,ポリプセグメンテーションのための小さなセグメンテーションモデルを用いて,コスト問題に対処するフレームワークを提案する。
本研究では,エッジ情報を画像特徴に組み込むEdge Guidingモジュールを提案する。
我々の小型モデルは、最先端の手法で競争結果を得ることで、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:42:20 GMT)
A policy gradient approach for Finite Horizon Constrained Markov Decision Processes [6.7] 固定時間(有限時間)後に地平線が終了する有限水平設定における制約付きRLのアルゴリズムを提案する。
我々の知る限り、制約付き有限地平線設定のための最初のポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:05:36 GMT)
Multi-Granularity and Multi-modal Feature Interaction Approach for Text Video Retrieval [6.7] テキスト・トゥ・ビデオ検索(TVR)タスクの鍵は、各テキスト(単語からなる)とビデオ(音声と画像のフレームを構成する)のそれぞれに固有の類似性を学ぶことである。
テキストフレームとワードフレームからなるMGFIと呼ばれる新しい多言語機能相互作用モジュールを提案する。
また,ビデオ中のフレームの表現不足を解消するため,CMFIと呼ばれる音声とテキストのクロスモーダルなインタラクションモジュールも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:28:06 GMT)
Conditional score-based diffusion models for solving inverse problems in mechanics [6.3] 条件付きスコアベース拡散モデルを用いてベイズ推定を行う枠組みを提案する。
条件付きスコアベース拡散モデルは条件分布のスコア関数を近似する生成モデルである。
メカニクスにおける高次元逆問題に対して提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:01:31 GMT)
Manipulating Spectral Windings and Skin Modes through Nonconservative Couplings [6.3] 非エルミート皮膚効果(NHSE)は、非エルミート系における波動伝播の理解に革命をもたらした。
ここでは,多型スペクトル位相を伴うNHSEが非保存結合の操作によって誘導されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:32:15 GMT)
Additive Manufacturing of functionalised atomic vapour cells for next-generation quantum technologies [6.3] 3Dプリントで作ったガラスの蒸気電池を初めてデモした。
製造されたセルは、超高真空が2倍10〜9ドルmbarに達する。
その結果は、量子技術において添加性製造が果たす変革的な役割を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:45:23 GMT)
Thermal activated detection of dark particles in a weakly coupled quantum Ising ladder [6.1] イジング$_h2$可積分体論は8種類の相対論的粒子を持つ。
すべての奇数の粒子は暗く、基底状態から直接励起することはできないと予測されている。
核磁気共鳴測定において、最も軽い暗黒粒子は熱活性化ギャップとして検出可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:58:23 GMT)
Straight-Through meets Sparse Recovery: the Support Exploration Algorithm [6.1] 本稿では,スパーシリティを促進する新しいアルゴリズムであるSEA(Support Exploration Algorithm)を導入し,その性能を回復支援問題において解析する。
SEAは最先端技術よりも多くのサポートを探求し、実験において優れたパフォーマンスを実現している。
回復の十分な条件は同等だが、スパースサポートリカバリにおける最先端の条件よりも厳密である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:25:06 GMT)
Improving Interpretability and Robustness for the Detection of AI-Generated Images [6.1] 凍結したCLIP埋め込みに基づいて、既存の最先端AIGI検出手法を解析する。
さまざまなAIジェネレータが生成する画像が実際の画像とどのように異なるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:33:09 GMT)
Reinforcement Learning with Latent State Inference for Autonomous On-ramp Merging under Observation Delay [6.0] 遅延状態推論・安全制御(L3IS)エージェントを用いたレーンキーピング・レーンチェンジについて紹介する。
L3ISは、周囲の車両の意図や運転スタイルに関する包括的な知識を必要とせずに、オンランプのマージ作業を安全に行うように設計されている。
本稿では,観測遅延を考慮に入れたAL3ISというエージェントを改良し,実環境においてより堅牢な決定を行えるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:31:50 GMT)
Finding (and exploiting) vulnerabilities on IP Finding (and exploiting) vulnerabilities on IP Cameras: the Tenda CP3 case study [6.0] 本稿では,IPカメラのセキュリティ分析と遠隔操作による脆弱性の同定手法について論じる。
既存の手法と比較して,本手法はターゲット装置のコンテキストを活用し,悪意ある呼び出しシーケンスの識別に重点を置いている。
CVSSスコアは7.5から9.8の5種類の新規CVEを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:41:48 GMT)
Sports Intelligence: Assessing the Sports Understanding Capabilities of Language Models through Question Answering from Text to Video [5.9] 複雑なスポーツシナリオに対する推論は、現在のNLP技術にとって大きな課題となっている。
我々の評価は、基本的なルールや歴史的事実に関する単純なクエリから、複雑な文脈固有の推論まで多岐にわたる。
既存のスポーツデータセットの包括的概要に基づく新しいベンチマークを提案し,広範なエラー解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:57:50 GMT)
Good things come in three: Generating SO Post Titles with Pre-Trained Models, Self Improvement and Post Ranking [5.9] Stack Overflowは著名なQとAフォーラムであり、開発者がプログラミング関連の問題に適切なリソースを求めるのをサポートする。
高品質な質問タイトルを持つことは、開発者の注意を引き付ける効果的な手段である。
主にトレーニング済みのモデルを活用して、コードスニペットや問題記述からタイトルを生成する研究が行われている。
自己改善とポストランキングを備えた微調整言語モデルを用いて,Stack Overflowのポストタイトルを生成するソリューションとしてFILLERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:18:34 GMT)
Harnessing Knowledge Retrieval with Large Language Models for Clinical Report Error Correction [5.8] 本研究では,大言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)技術を活用した臨床放射線学報告における誤り訂正手法を提案する。
提案フレームワークは,内外の検索機構を用いて,報告や外部知識ソースから関連する医療機関や関係を抽出する。
提案手法の有効性は,実世界の放射線学レポートを現実的な誤りで破損させたベンチマークデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:48:21 GMT)
L-DIT: A dApp for Live Detectability, Identifiability and Trackability for ASOs on the Behavioral Dynamics Blockchain [5.8] 軌道上の全てのASOの安全性、安全性、持続可能性の定量化には、効果的な方法が存在しない。
既存の手法は、サステナビリティ・レーティングを提供するために個人情報をボランティアに頼っている。
この研究は、Behavimental Dynamicschain(BDB)上に構築された分散アプリ(dApp)を通じて、Live Detectability、Identifiability、Trackability(L-DIT)のスコアを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:02:33 GMT)
InterBiasing: Boost Unseen Word Recognition through Biasing Intermediate Predictions [5.5] 本手法は,ラベルの修正による中間CTC予測に代えて,誤認識対象キーワードの認識精度を向上させる。
日本語を用いた実験により,未知語に対するF1スコアの改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:25:10 GMT)
Learning Variable Compliance Control From a Few Demonstrations for Bimanual Robot with Haptic Feedback Teleoperation System [5.5] 本研究は,頑丈なロボットに対する,器用で接触に富んだ操作の教育を強化する新しいシステムを導入する。
バーチャルリアリティ(VR)コントローラを利用した遠隔操作インタフェースを内蔵しており、触覚フィードバックによるタスクデモの直感的で費用対効果の高い方法を提供するように設計されている。
本手法は, シミュレーション環境と実環境において, 単腕ロボットと両足歩行ロボットを用いて, 様々な複雑な接触操作タスクにまたがって検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:03:37 GMT)
Detecting Synthetic Lyrics with Few-Shot Inference [5.4] 高品質な合成歌詞の最初のデータセットをキュレートした。
LLM2Vecをベースとした、最も優れた数発の検出器は、スタイリスティックおよび統計的手法を超越しています。
本研究は,創造的コンテンツ検出のさらなる研究の必要性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:19:21 GMT)
Efficient Human Pose Estimation: Leveraging Advanced Techniques with MediaPipe [5.4] 本研究では,MediaPipeフレームワークを用いた人間のポーズ推定の大幅な向上について述べる。
この研究は精度、計算効率、リアルタイム処理能力の改善に焦点を当てている。
この進歩は、拡張現実、スポーツ分析、ヘルスケアに幅広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:00:45 GMT)
Promoting Constructive Deliberation: Reframing for Receptiveness [5.4] 本稿では,先行コメントに対する信号受容性に対する不一致応答の自動再フレーミングを提案する。
リフレーミングの6つの戦略を特定します。Redditデータセットを使用して、各戦略に従ってコメントに対する返信を自動的にリフレッシュします。
その結果,本フレームワークで生成した応答は,元の応答よりもはるかに受容性が高いと認識され,汎用的な受容性ベースラインであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:03:27 GMT)
SPL: A Socratic Playground for Learning Powered by Large Language Model [5.4] ソクラティック・プレイグラウンド・フォー・ラーニング (SPL) は GPT-4 をベースとした対話型プレイグラウンドである。
SPLは、個人のニーズに合わせてパーソナライズされた適応的な学習体験を強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:36:10 GMT)
Investigating the impact of 2D gesture representation on co-speech gesture generation [5.4] 訓練データ(2次元または3次元の関節座標)の寸法がマルチモーダル音声合成モデルの性能に及ぼす影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:59:20 GMT)
Federated Learning over Connected Modes [5.4] 我々はコネクテッドモード(textscFloco)上でのフェデレーション学習を提案する。
クライアントは、勾配信号に基づいて、このシンプルさの局所部分領域を割り当て、共有グローバルソリューションの単純さを共に学習する。
実験の結果,textscFlocoはグローバルトレーニングプロセスを加速し,計算オーバーヘッドを最小限に抑えて局所的精度を大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:43:12 GMT)
Optimization Techniques for Unsupervised Complex Table Reasoning via Self-Training Framework [5.4] 自己学習フレームワークは複雑な論理を持つ多様な合成データを生成する。
我々は「テーブル・テキスト・マニピュレータ(Table-Text Manipulator)」を用いて、共同テーブル・テキスト推論シナリオの処理を最適化する。
UCTRSTは、異なるタスクやドメインにおける教師付きモデルパフォーマンスの90%以上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:06:36 GMT)
Benchmarking Retinal Blood Vessel Segmentation Models for Cross-Dataset and Cross-Disease Generalization [5.2] 公開されているFIVESファウンダスイメージデータセット上で,5つの公開モデルをトレーニングし,評価する。
画像の品質がセグメンテーションの結果を決定する重要な要因であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:12:34 GMT)
Anime Popularity Prediction Before Huge Investments: a Multimodal Approach Using Deep Learning [5.2] 本稿では,自由なインターネットソースから構築したマルチモーダルテキスト画像データセットを用いて,アニメの人気を予測するためのデータセットと手法を提案する。
GPT-2とResNet-50を併用したディープニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,マルチモーダルテキスト画像入力と人気スコアの相関性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 23:12:59 GMT)
Large Language Model-Driven Curriculum Design for Mobile Networks [5.2] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて強化学習のためのカリキュラムの設計と生成を自動化する,革新的なフレームワークを提案する。
モバイルネットワークが6G時代に向かって進化するにつれて、その複雑さと動的な性質を管理することが大きな課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:06:30 GMT)
SHAN: Object-Level Privacy Detection via Inference on Scene Heterogeneous Graph [5.1] プライバシオブジェクト検出は、画像内のプライベートオブジェクトを正確に見つけることを目的としている。
既存の手法は、精度、一般化、解釈可能性の重大な欠陥に悩まされている。
本稿では、画像からシーン異質グラフを構成するモデルであるSHAN(Scene Heterogeneous Graph Attention Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:11:54 GMT)
This actually looks like that: Proto-BagNets for local and global interpretability-by-design [5.0] 解釈可能性(Interpretability)は、高度なアプリケーションで機械学習モデルを使用するための重要な要件である。
本稿では,解釈可能なプロトタイプベースモデルであるProto-BagNetsを紹介する。
Proto-BagNetは、忠実で正確で臨床的に意味のあるローカルおよびグローバルな説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:12:15 GMT)
SHMamba: Structured Hyperbolic State Space Model for Audio-Visual Question Answering [5.0] AVQA(Audio-Visual Question Answering)のマルチモーダル入力により,特徴抽出と融合処理がより困難になる。
我々は、双曲幾何学と状態空間モデルの利点を統合するために、構造化双曲状態空間モデル(SHMamba: Structured Hyperbolic State Space Model)を提案する。
提案手法は,現行のすべての主要な手法の優越性を実証し,実用的なアプリケーションシナリオに適した方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:13:45 GMT)
Tri-VQA: Triangular Reasoning Medical Visual Question Answering for Multi-Attribute Analysis [5.0] より凝集性で安定なメド-VQA構造の構築について検討する。
因果効果によって動機付けられた新しい三角形推論VQAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:50:55 GMT)
Demonstrating the Efficacy of Kolmogorov-Arnold Networks in Vision Tasks [4.9] Kolmogorov-Arnold Network (KAN) は多層投影(MLP)の代替として出現している。
本研究は,MNIST, CIFAR10, CIFAR100の複数試行を通して, 視覚タスクにおけるkanの有効性を実証した。
これらの結果から,kanはビジョンタスクに有意な可能性を秘めており,今後の評価においてさらなる改善が期待できると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:20:34 GMT)
Shortcomings of LLMs for Low-Resource Translation: Retrieval and Understanding are Both the Problem [4.8] 本研究では,機械翻訳パイプラインの自動化の一環として,事前学習された大言語モデル(LLM)が低リソース言語から高リソース言語への翻訳を指示する際の文脈内学習能力について検討する。
我々は南ケチュアをスペイン語に翻訳する一連の実験を行い、デジタル教育教材(辞書と文法の授業)と平行コーパスの制約付きデータベースから取得した各種情報の情報量について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:02:22 GMT)
LatentExplainer: Explaining Latent Representations in Deep Generative Models with Multi-modal Foundation Models [4.7] 本稿では,深層生成モデルにおける潜伏変数の意味論的説明を自動的に生成するフレームワークであるLatentExplainerを紹介する。
LatentExplainerは、潜伏変数の意味の推測、帰納的バイアスによる説明の整合、さまざまな説明可能性の扱いの3つの主な課題に取り組む。
提案手法を実環境および合成データセット上で評価し,提案手法は潜伏変数の高品質な説明を生成する上で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:39:03 GMT)
Trust the Model Where It Trusts Itself -- Model-Based Actor-Critic with Uncertainty-Aware Rollout Adaption [4.7] ダイナスタイルモデルベース強化学習(MBRL)はモデルベースロールアウトを通じてモデルフリーエージェントと予測遷移モデルを組み合わせる。
そこで本研究では,データ効率と性能の大幅な向上を図り,使い易いロールアウト機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:12:23 GMT)
PEANO-ViT: Power-Efficient Approximations of Non-Linearities in Vision Transformers [4.5] Vision Transformers (ViTs) は、FPGA(Field-Programmable Gate Arrays) 用に設計されている。
ViTの非線形関数は、複雑な数学的操作のため、効率的なハードウェア実装に重大な障害をもたらす。
PEANO-ViTはレイヤ正規化層の実装を合理化するための新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:54:10 GMT)
A Unified Framework for Synthesizing Multisequence Brain MRI via Hybrid Fusion [4.5] 我々はHF-GAN(Hybrid Fusion GAN)と呼ばれる,マルチシーケンスMR画像の合成のための新しい統合フレームワークを提案する。
本稿では,相補的情報と相補的情報との絡み合った抽出を確実にするためのハイブリッド核融合エンコーダを提案する。
共通特徴表現は、欠落したMR配列を合成するために、モダリティ注入器を介してターゲット潜在空間に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:06:00 GMT)
CantTalkAboutThis: Aligning Language Models to Stay on Topic in Dialogues [4.4] CantTalkAboutこのデータセットは、異なるドメインからの幅広い会話トピックに関する合成対話で構成されている。
このデータセット上の微調整言語モデルは、割り当てられたロールから逸脱する耐性を高めるのに役立ちます。
予備的な観察は、このデータセットのトレーニングモデルが、安全アライメントを含む、きめ細かい指示に従うタスクのパフォーマンスを向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:57:11 GMT)
The Fragility of Optimized Bandit Algorithms [4.4] 帯域幅アルゴリズムの最適設計に関する文献の多くは、期待される後悔の脆弱さに基づいている。
最適化された UCB バンディットの設計は,問題をわずかに誤定義した場合に脆弱であることを示す。
提案手法は, 誤り特定に対する強靭性を確保するために, UCBアルゴリズムを改良可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:01:17 GMT)
LU2Net: A Lightweight Network for Real-time Underwater Image Enhancement [4.4] Lightweight Underwater Unet (LU2Net)は、水中画像のリアルタイムエンハンスメントのために設計された新しいU字型ネットワークである。
LU2Netは、現在最先端の水中画像強調法よりも8倍の速度で、十分に強化された水中画像を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:33:13 GMT)
Online detection and infographic explanation of spam reviews with data drift adaptation [4.3] 本稿では,データドリフト適応を取り入れた,スパムレビューの特定と説明のためのオンラインソリューションを提案する。
i)インクリメンタルプロファイリング、(ii)データドリフトの検出と適応、および(iii)機械学習を用いたスパムレビューの識別を統合する。
その結果,87%のスパムF測定値が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:35:46 GMT)
Automated architectural space layout planning using a physics-inspired generative design framework [4.2] 空間配置の決定は、建築プロジェクトの設計段階における主要な活動の1つである。
提案手法は、空間レイアウト計画と進化的最適化メタヒューリスティックのための、物理学から着想を得た新しいパラメトリックモデルを統合する。
その結果、このような生成設計フレームワークは、設計段階において幅広い設計提案を生成できることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:50:52 GMT)
Large Language Model-Enabled Multi-Agent Manufacturing Systems [4.1] 本研究は,大規模言語モデルによって生産におけるエージェントの能力が向上する新しい枠組みを提案する。
ケーススタディでは、エージェントが効果的にコミュニケーションし、タスクを理解し、製造プロセスを実行する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:54:46 GMT)
Random Pareto front surfaces [4.1] 多目的最適化は、最良のトレードオフポイントを接続することによって得られる集合を特定することを目的としている。
本研究では,任意のパレート面をスカラー値長関数を用いて等価に表現できることを示す。
次に、実験環境の設計において実際にどのように使用できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:58:51 GMT)
Measuring Sample Importance in Data Pruning for Training LLMs from a Data Compression Perspective [4.1] 我々は,大規模言語モデルのデータ効率訓練手法としてデータプルーニングを考える。
トレーニングされたモデルのログ類似度関数を代理として利用し,サンプルの情報量を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:30:32 GMT)
Interval Analysis in Industrial-Scale BMC Software Verifiers: A Case Study [4.0] 我々は,間隔解析の計算コストが,BMCの性能を十分に向上させ,その使用を正当化するか否かを評価する。
その結果,203個のベンチマークを解くには区間解析が不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:18:57 GMT)
Unraveling hydrodynamization using ultracold 1D gases [4.0] 数種類の高エネルギークエンチの変種の後すぐに1次元ボース気体の量子進化を研究する。
我々の発見には普遍的な性格があり、これは突然の高エネルギークエンチの後、相互作用する多体量子系の短時間の挙動に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:35:06 GMT)
AdvQuNN: A Methodology for Analyzing the Adversarial Robustness of Quanvolutional Neural Networks [4.0] 本研究の目的は、量子回路アーキテクチャがQuNNモデルのレジリエンスに与える影響を厳格に評価することである。
その結果、従来の畳み込みネットワークと比較して、QuNNはMNISTでは最大60%、FMNISTデータセットでは40%高いロバスト性を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:31:47 GMT)
The Impact of AI on Perceived Job Decency and Meaningfulness: A Case Study [3.9] 本稿では,AIが職場における仕事の怠慢と有意義性に与える影響について考察する。
先進的なAIを導入しても、人間が支配的な役割を担い続けている職場を、回答者が視覚化していることが分かる。
回答者は、AIの導入が全体の仕事満足度を維持するか、あるいは向上する可能性があると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:31:56 GMT)
Recurrent Stochastic Configuration Networks for Temporal Data Analytics [3.9] 本稿では,問題解決のためのコンフィグレーションネットワーク(RSCN)のリカレントバージョンを開発する。
我々は、初期RCCNモデルを構築し、その後、オンラインで出力重みを更新する。
数値的な結果は,提案したRCCNが全データセットに対して良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 03:21:22 GMT)
Talking the Talk Does Not Entail Walking the Walk: On the Limits of Large Language Models in Lexical Entailment Recognition [3.9] 本研究では,8つの大言語モデルが動詞間の語彙的含意関係を認識する能力について検討する。
以上の結果から,モデルが適度に良好な性能で語彙的包含認識タスクに対処できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:30:16 GMT)
Combining Neural Networks and Symbolic Regression for Analytical Lyapunov Function Discovery [3.8] CoNSAL (Analytical Lyapunov関数の結合ニューラルネットワークと回帰)
このフレームワークは、ニューラルネットワークを精密な分析形式に蒸留するためにシンボリックレグレッションを適用する、ニューラルリアプノフ関数とシンボリックレグレッション成分を含む。
従来の結果と比較して,本アルゴリズムは解釈性の向上を伴うリアプノフ関数の解析形式を直接生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 22:31:06 GMT)
Ultra-low-power Image Classification on Neuromorphic Hardware [3.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間的および空間的間隔を利用して超低消費電力の応用を約束する。
空間的特徴に大きく依存する視覚タスクの時間的バックプロパゲーションを用いたSNNの訓練には,計算コストがかかる。
本稿では,最初のスパイクまでの時間に基づく時間的ANN-to-SNN変換法であるQuartzを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 22:34:46 GMT)
Data Efficient Evaluation of Large Language Models and Text-to-Image Models via Adaptive Sampling [3.7] SubLIMEはテキスト・ツー・イメージ・モデルのためのデータ効率評価フレームワークである。
我々のアプローチは、完全なデータセットと比較して統計的に整合したモデルランキングを保証する。
HEIMのリーダーボードを利用して、17の異なるベンチマークで25のテキスト・ツー・イメージモデルをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:38:55 GMT)
How Intermodal Interaction Affects the Performance of Deep Multimodal Fusion for Mixed-Type Time Series [3.7] MTTS(Mixed-type Time Series)は、医療、金融、環境モニタリング、ソーシャルメディアなど、多くの分野で一般的なバイモーダルデータである。
マルチモーダル融合による両モードの統合はMTTSの処理において有望なアプローチである。
MTTS予測のための深層多モード融合手法の総合評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:26:48 GMT)
A blindness property of the Min-Sum decoding for the toric code [3.5] 北エフのトーリック符号は、フォールトトレラント量子計算の最も顕著なモデルの一つである。
近年,メッセージパス復号法におけるトーリック符号の誤り訂正性能の向上に力を入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:28:31 GMT)
Enhanced Object Detection: A Study on Vast Vocabulary Object Detection Track for V3Det Challenge 2024 [3.5] 本研究の成果は, 最大語彙視覚検出課題を対象としたVast Vocabulary Visual Detectionのデータセットから得られたものである。
我々のモデルは,V3Det Challenge 2024のVast Vocabulary Object Detection(Supervised)トラックとOpen Vocabulary Object Detection(OVD)トラックの両方において,ベースラインを改良し,Leadboardの優れたランキングを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:15:12 GMT)
Any-Precision LLM: Low-Cost Deployment of Multiple, Different-Sized LLMs [3.5] 大規模言語モデル(LLM)の任意の精度量子化のための軽量な手法を提案する。
我々のソリューションは、複数の異なるサイズのLCMをデプロイする際のコストを大幅に削減します。
ビット幅の異なる全てのLLMは、最先端のモデル品質と推論スループットを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:20:56 GMT)
Effect of Rotation Angle in Self-Supervised Pre-training is Dataset-Dependent [3.4] 事前学習のための自己教師型学習は、ネットワークがより低レベルな機能を学ぶのに役立つ。
対照的に事前学習では、ネットワークは入力の異なるバージョンを区別するために事前訓練される。
対照的な事前学習を用いたトレーニングでは、$theta$とデータセットが興味深い方法で相互作用することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:25:07 GMT)
Perception of Phonological Assimilation by Neural Speech Recognition Models [3.4] 本稿では、ニューラルネットワーク認識モデルであるWav2Vec2が、同化音をどのように知覚するかを考察する。
心理言語学的刺激を用いて、様々な言語文脈がモデル出力の補償パターンにどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:58:22 GMT)
NLP-KG: A System for Exploratory Search of Scientific Literature in Natural Language Processing [3.4] NLP-KGは、未知の自然言語処理分野の研究文献の探索を支援するために設計された機能豊富なシステムである。
セマンティック検索に加えて、NLP-KGは興味のある分野への簡単な紹介を提供する調査論文を簡単に見つけることができる。
フィールド・オブ・スタディ(Fields of Study)階層グラフにより、ユーザーはフィールドとその関連領域に慣れることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:38:22 GMT)
Towards General Negotiation Strategies with End-to-End Reinforcement Learning [3.3] 多様な交渉問題に対するエンドツーエンドの強化学習手法を開発した。
我々は,本手法が有効であること,また,これまでなかった交渉問題について,他のエージェントと交渉することを学ぶことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:24:36 GMT)
V-RECS, a Low-Cost LLM4VIS Recommender with Explanations, Captioning and Suggestions [3.3] 本稿では,説明文(E),キャプション(C),提案文(S)を付加した初のビジュアルレコメンダであるV-RECSについて述べる。
V-RECSの視覚化は、専門家でないユーザによる応答検証とデータ探索の両方を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:50:10 GMT)
Computing Optimal Manipulations in Cryptographic Self-Selection Proof-of-Stake Protocols [3.3] 任意の所望の$(alpha,beta)$に対して$f(alpha,beta)$を任意の精度まで確実に釘付けする方法を開発する。
技術的課題の1つは、対象分布の平均値の自然サンプリングに基づく推定は、偏りのない推定値であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:20:39 GMT)
Causal Learning in Biomedical Applications [3.2] 時系列データから多種多様な因果モデルの訓練を検討する。
我々は、Krebsサイクルと代謝モデルの使用をより広範囲に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:31:45 GMT)
Accessible, At-Home Detection of Parkinson's Disease via Multi-task Video Analysis [3.2] 我々は,3つのタスクのウェブカメラ記録を分析し,パーキンソン病(PD)を検出するために,新しいニューラルネットワークベースの融合アーキテクチャを訓練した。
我々は不確実性を考慮して予測精度を向上させるためにモンテカルロ・ドロップアウトを組み込んだ。
提案モデルの精度は,ORC曲線(AUROC)下において有意に向上し,単一タスクモデルと比較して非固有性に対する感度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:02:19 GMT)
Concept Prerequisite Relation Prediction by Using Permutation-Equivariant Directed Graph Neural Networks [3.2] CPRPは、概念の前提条件関係予測であり、AIを教育に利用する上での基本的な課題である。
Wesfeiler-Lehman 検定を GNN 学習に導入することにより,変分同変の有向 GNN モデルを提案する。
我々のモデルは最先端の手法よりも優れた予測性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:12:56 GMT)
Safely Learning with Private Data: A Federated Learning Framework for Large Language Model [3.1] フェデレートラーニング(FL)は、分散プライベートデータを用いたモデルのトレーニングに理想的なソリューションである。
FedAvgのような従来のフレームワークは、大きな言語モデル(LLM)には適さない
本稿では,サーバサイド攻撃とピアクライアント攻撃の両方によるデータ漏洩を防止するFL-GLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:43:15 GMT)
On-demand Mobility-as-a-Service platform assignment games with guaranteed stable outcomes [3.1] モビリティ・アズ・ア・サービス(M: Mobility-as-a-Service)は、旅行者・利用者・オペレーターの2つの排他的エージェントからなる市場である。
本研究では,MaaSプラットフォーム均衡モデルを提案し,固定経路のトランジットサービスとモビリティ・オン・デマンド(MOD)サービスの両方を取り入れた多対多の割り当てゲームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:35:25 GMT)
Unsupervised Extraction of Dialogue Policies from Conversations [3.1] 本稿では,データセットから対話ポリシーを抽出する上で,Large Language Modelがいかに有効かを示す。
そこで我々は,制御可能かつ解釈可能なグラフベースの手法を用いて対話ポリシーを生成する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:57:25 GMT)
The Potential Impact of AI Innovations on U.S. Occupations [3.1] 私たちはDeep Learning Natural Language Processingを使って、大規模な作業に影響を及ぼす可能性のあるAI特許を特定します。
我々の方法論は、17,879のタスク記述の包括的なデータセットに依存し、AIの潜在的な影響を定量化する。
我々の結果は、いくつかの職業が潜在的に影響を受け、その影響は特定のスキルに複雑に結びついていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:23:51 GMT)
Eight challenges in developing theory of intelligence [3.0] 数学的美の優れた理論は、物理現実の新しい予測が一貫性を持って検証できるため、現在のどの観測よりも実用的である。
ここでは、この理論パラダイムに従って知性理論を開発する上での8つの課題について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:26:30 GMT)
AgriLLM: Harnessing Transformers for Farmer Queries [2.9] 本研究は,農業従事者を対象とした問合せ解決の自動化におけるLarge Language Models (LLMs) の変容の可能性を探るものである。
インドで収集された現実世界のファーマークェリの膨大なデータセットのサブセットを用いて、我々の研究はタミル・ナドゥ州の約400万のクェリに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:37:41 GMT)
Improved bounds on quantum uncommon information [2.8] 本稿では,サブスペース交換戦略とレフェリー支援型量子交換タスクを用いて,量子不共通情報に対する新たなバウンダリを提案する。
提案手法は,様々なシナリオにおいて広く応用されており,特にサブスペース技術は,多人数シナリオにおける非共通情報のキャラクタリゼーションのための汎用的なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:02:41 GMT)
Generative AI Misuse: A Taxonomy of Tactics and Insights from Real-World Data [2.8] ジェネレーティブでマルチモーダルな人工知能(GenAI)は、産業全体にわたる変革的なポテンシャルを提供するが、その誤用は重大なリスクをもたらす。
これまでの研究は、悪意ある目的のために悪用される高度なAIシステムの可能性を明らかにしてきた。
本報告では,2023年1月から2024年3月までに報告された約200件の誤用事例の質的分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:27:11 GMT)
Image Restoration Using Deep Regulated Convolutional Networks [2.6] 提案するDeep Regulated Convolutional Network (RC-Net) は,スキップ接続による制御サブネットワークブロックで構成されるディープネットワークである。
RC-Netは、大きなフィルターの組み合わせによって多彩な特徴を取り入れ、ぼやけた境界を緩和し、画像のデノイングや超解像問題における詳細をぼやけたディテールを緩和するなど、いくつかの魅力的な利点がある。
提案するRC-Netsは,様々な画像復元作業において高い性能向上を達成しつつ,有望な一般化能力を示しながら,最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:35:46 GMT)
Nonadiabatic Geometric Quantum Gates with on-Demand Trajectories [2.6] オンデマンドトラジェクトリを用いた幾何学的量子ゲート構築のための汎用プロトコルを提案する。
提案手法は,スムーズパルスを用いたターゲットハミルトニアンのリバースエンジニアリングを採用する。
特定の幾何学的ゲートは様々な異なる軌跡によって誘導できるため、ゲート性能をさらに最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:49:30 GMT)
Deep learning empowered sensor fusion to improve infant movement classification [2.5] そこで本研究では,3つの異なるセンサモードを比較し,FM(Fidgety Movement)を評価するためのセンサ融合手法を提案する。
様々な組み合わせと2つのセンサ融合法を用いて、マルチセンサシステムが単一モードアセスメントよりも優れた性能を発揮するかどうかを検証した。
三感融合(94.5%の分類精度)の性能は、評価されたどの単一モダリティよりも著しく高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:24:28 GMT)
How Real is Incomputability in Physics? [2.5] 物理系は、方程式で表される初期条件と「法則」の有限集合によって決定される。
本稿では,量子実験の強い計算不可能性を初めて実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:41:39 GMT)
News Deja Vu: Connecting Past and Present with Semantic Search [2.4] News Deja Vuは、歴史的ニュース記事のセマンティック検索ツールである。
歴史的かつオープンソースなニュース記事の大規模なコーパスにどのように展開できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:50:57 GMT)
Contrastive Entity Coreference and Disambiguation for Historical Texts [2.4] 既存のエンティティの曖昧さの方法はしばしば、現代の知識ベースに記憶されていない個人を悩ませる歴史文書の正確さに欠ける。
本研究は,文献の文書間照合の解決と曖昧さの解消に3つの重要な貢献をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:22:14 GMT)
Brightearth roads: Towards fully automatic road network extraction from satellite imagery [2.4] 衛星画像から道路網を抽出する完全自動パイプラインを提案する。
提案手法は, シームレスに接続し, 正確な位置決めを行う道路線路ストリングを直接生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:55:15 GMT)
Deep UAV Path Planning with Assured Connectivity in Dense Urban Setting [2.4] 本稿では, 保証接続(DUPAC)を用いたUAV経路計画の枠組みを提案する。
UAV飛行中、DUPACは、定義されたソースから目的地への最良のルートを、距離と信号品質の観点から決定する。
その結果、DUPACは、飛行を通して平均9%の接続品質を維持しながら、2%の増分しか持たないベース方式に類似した自律型UAV飛行経路を達成できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:10:25 GMT)
A Survey of Retrieval Algorithms in Ad and Content Recommendation Systems [2.3] 本稿では,広告レコメンデーションやコンテンツレコメンデーションシステムにおいて最も有効な検索アルゴリズムについて検討する。
広告ターゲティングアルゴリズムは、パーソナライズされた広告を提供するために、詳細なユーザープロファイルと行動データに依存している。
オーガニック検索システムは,ユーザの好みに合ったコンテンツを推奨することで,ユーザエクスペリエンスの向上を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:31:03 GMT)
Extraction of 3D trajectories of mandibular condyles from 2D real-time MRI [2.1] リアルタイムMRIは、臨床的に関連するパラメータを評価するのに十分な精度で、顆頭軌跡の抽出を可能にする。
矢状切片のセグメンテーションには微調整が必要だった。
顎閉鎖位における下顎頭上側方座標の差は平均1.7mmであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:35:40 GMT)
SelfReg-UNet: Self-Regularized UNet for Medical Image Segmentation [2.1] UNetで学んだパターンを調査し、そのパフォーマンスに影響を与える可能性のある2つの重要な要因を観察します。
我々は、エンコーダとデコーダの監督のバランスをとり、UNetの冗長な情報を減らすことを提案する。
提案手法は,プラグアンドプレイ方式で既存のUNetアーキテクチャと容易に統合でき,計算コストは無視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:34:56 GMT)
Evolution of Rewards for Food and Motor Action by Simulating Birth and Death [2.0] 本研究は,生物学的に妥当な報酬関数の進化を再現し,環境条件が報酬関数の進化形にどう影響するかを考察する。
以上の結果から, 食物摂取に対する生物学的に合理的な正の報奨と, 運動行動に対する負の報奨が, ランダムな報奨から進化する可能性が示唆された。
ポジティブな運動行動報酬の出現は、飼料の摂取においてエージェントがあまりにも活発で非効率になる可能性があるため、驚くべきことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:44:56 GMT)
Unseen Object Reasoning with Shared Appearance Cues [2.0] 本稿では,オープンワールド認識(OWR)への革新的アプローチを紹介する。
未知の物体の認識に対処するために、既知の物体から得られた知識を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:04:13 GMT)
A review of feature selection strategies utilizing graph data structures and knowledge graphs [2.0] 知識グラフ(KG)の特徴選択は、生物医学研究、自然言語処理(NLP)、パーソナライズされたレコメンデーションシステムなど、さまざまな領域でますます活用されている。
本稿では,機械学習(ML)モデルの有効性向上,仮説生成,解釈可能性向上におけるKGsの機能選択の方法論を考察する。
論文は、スケーラブルでダイナミックな特徴選択アルゴリズムの開発や、KG駆動モデルにおける透明性と信頼を促進するための説明可能なAI原則の統合など、今後の方向性をグラフ化することで締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:50:02 GMT)
Impact on clinical guideline adherence of Orient-COVID, a CDSS based on dynamic medical decision trees for COVID19 management: a randomized simulation trial [1.9] 臨床診断支援システムは, ガイドラインを策定し, 順応性を改善するために提案されている。
ひとつのアプローチは、決定ツリーとして提示されたレコメンデーション内のナビゲーションを許可することです。
臨床医が意思決定木内をナビゲートしやすくするための,革新的なビジュアルインターフェースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:50:50 GMT)
Fair, Manipulation-Robust, and Transparent Sortition [1.9] 我々は、ボランティアが選択の機会が少なすぎることを保証するため、新しい平等目標であるGoldilocksを提案する。
この目的は、ほとんどの実インスタンスにおいて、ほぼインスタンス最適最小および最大選択確率を同時に達成することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:38:03 GMT)
Supersonic OT: Fast Unconditionally Secure Oblivious Transfer [1.9] 超音速OT(Supersonic OT)は、高効率で無条件でセキュアな暗号プロトコルである。
超音速OTの単一インスタンスは0.35ミリ秒で完了し、最先端のOTよりも2000倍高速になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:50:57 GMT)
Delegated-Query Oblivious Transfer and its Practical Applications [1.9] 我々はデータベースのプライバシーを高めるために、エレガントな暗号技術であるOblivious Transferを検討する。
私たちの"1-out-of-2 Delegated-Query OT"では、直接アクセスすることなく、データベースをプライベートにクエリすることが可能です。
私たちの"1-out-of-2 Delegated-Query Multi-Receiver OT"は、進化するシナリオにおけるプライバシを保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:27:29 GMT)
The Case for Transport-Level Encryption in Datacenter Networks [1.9] SDPは、TCP上でTLS用に設計された操作の既存のNICオフロードの使用とデータ暗号化を統合している。
SDPはHomaをベースにしており、TCP上でTLSを最大29%のスループットで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 23:28:36 GMT)
Empowering Multi-step Reasoning across Languages via Tree-of-Thoughts [1.8] CoT(Chain-of-Thought)メソッドは、LLM(Large Language Models)によって複雑なタスクをステップバイステップで解決する。
事前学習データの分布の不均衡のため、多段階推論を実現する能力は英語に限られている。
言語間の相互言語CoT推論を整合させる手法としてクロス言語木(Cross-ToT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:06:51 GMT)
Matching Problems to Solutions: An Explainable Way of Solving Machine Learning Problems [1.7] あらゆる分野のドメインエキスパートは、データサイエンティストと協力して、問題を解決するためのML技術の使用を探求するよう求められます。
本稿では,1)ドメイン問題,ML問題,および主要MLソリューション成果物の表現,2)ドメイン問題に最も適したMLアルゴリズムファミリの識別を支援するマッチング機能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:39:34 GMT)
Generative Topological Networks [1.7] 生成トポロジカルネットワーク(GTN)について紹介する。
GTNはトポロジー理論に基づく単純な教師付き学習アプローチを用いて決定的に訓練される。
我々は、MNIST、celebA、Hands and Palm Imagesデータセットなど、いくつかのデータセットでGTNの強度を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:55:34 GMT)
Linking Representations with Multimodal Contrastive Learning [1.7] 歴史的記録リンクアプリケーションでは、文書は通常、光学文字認識(OCR)によってノイズに書き起こされる。
マルチモーダル学習を活用するために,CLIPPINGS(Linking Pooled Pre-trained Embeddings)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:35:25 GMT)
Escaping the Shadow of Bell's Theorem in Network Nonlocality [1.7] 我々は「ベルの定理の影の外」である十分な条件を特定する。
量子論において実現可能な最小ネットワーク非古典的相関の例を示す。
我々は、我々のアプローチと以前のアプローチとの対比を強調するために、より精通したネットワーク非古典主義の例を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:43:02 GMT)
Assessing Good, Bad and Ugly Arguments Generated by ChatGPT: a New Dataset, its Methodology and Associated Tasks [1.6] 本稿では,ChatGPTによる論証から,良質・悪質・悪質な論証を得る手法を提案する。
次に、多様な引数の集合であるArGPTを含む新しいデータセットについて述べる。
人工的に生成したデータは人的議論とよく関連していることを示し、定義したタスクのシステムのトレーニングとテストを行うツールとして有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:27:10 GMT)
The computational power of random quantum circuits in arbitrary geometries [1.6] 近年のQuantinuumのH2量子コンピュータのアップグレードにより、任意の接続性を持つ最大56ドルの量子ビットと99.843(5)%の2ビットゲートフィデリティで動作できるようになった。
我々は、高度に連結されたジオメトリーにおけるランダム回路サンプリングのデータを示し、前代未聞の忠実さと、最先端の古典的アルゴリズムの能力を超えるスケールを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:56:15 GMT)
Segmenting Dead Sea Scroll Fragments for a Scientific Image Set [1.6] 本稿では,イスラエル古文書庁(IAA)が収集した画像から,写本の断片を分割するパイプラインについて述べる。
これらの画像は、定規、色、プレート数バーの存在による標準セグメンテーション手法の課題と、インクと様々なバック基板に類似した黒背景を示す。
提案されたパイプラインは、4つのステップで構成されており、カスタマイズされたメソッドを使用して各困難を分離し解決することで、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 23:59:42 GMT)
Exact discovery is polynomial for sparse causal Bayesian networks [1.5] 本稿では,ベイジアンネットワークの特性を利用して探索空間を創出し,計算コストを下げる方法について述べる。
そして、我々のアプローチは低い密度で最先端の手法に勝る。
これらの結果は、より大規模でスペーサーなネットワークにおいて、より高速な正確な因果発見の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:41:30 GMT)
Feature-oriented Test Case Selection and Prioritization During the Evolution of Highly-Configurable Systems [1.5] 機能指向テストケースの選択と優先順位付けアプローチであるFeaTestSelPrioを紹介した。
提案手法では,多数のテストを選択し,ベースラインとして使用される変更ファイル指向アプローチよりも実行に要する時間が長い。
優先順位付けのステップでは、失敗するコミットの86%で、平均的なテスト予算を削減できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:39:10 GMT)
DeblurDiNAT: A Lightweight and Effective Transformer for Image Deblurring [1.5] DeDiNATはコンパクトで堅牢なエンコーダトランスであり、ぼやけた画像からクリーンな画像を効率よく復元する。
本稿では,局所的なチャネル間学習者(LCCL)を用いてチャネル関係を捉えるCMSAブロックを提案する。
また,高速な特徴伝達が可能な分割・乗算フィードフォワードネットワーク(DMFN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:30:42 GMT)
Towards Robust Training Datasets for Machine Learning with Ontologies: A Case Study for Emergency Road Vehicle Detection [1.5] 機械学習(ML)モデルのブラックボックスの性質は、安全クリティカルなドメインを信頼することを困難にしている。
本研究は、モデルトレーニングデータセットの堅牢性と完全性を保証することにより、安全クリティカルドメインで使用されるMLモデルの信頼性を高める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:03:38 GMT)
Provable Guarantees for Model Performance via Mechanistic Interpretability [1.4] 本稿では,モデル性能に関する形式的保証を導出し,コンパクトに証明するために,機械的解釈可能性を用いることを提案する。
提案手法は, 最大K$タスクで訓練した151個の小型変圧器の精度について, 下限を正式に証明して試作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:58:28 GMT)
Bug In the Code Stack: Can LLMs Find Bugs in Large Python Code Stacks [1.4] 本研究では,大規模文書から文脈情報を取得する上でのLLM(Large Language Models)の機能について検討する。
我々のベンチマークであるBug In The Code Stack (BICS)は、大規模なソースコード内の単純な構文バグを識別するLLMの能力を評価するために設計されている。
その結果,(1)検索タスクのテキストベースの環境に比べ,コードベースの環境の方が有意に困難であり,(2)異なるモデル間の性能差が大きく,(3)コンテキスト長と性能劣化との間には顕著な相関関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:37:10 GMT)
Discovering Dynamic Symbolic Policies with Genetic Programming [1.3] 遺伝的プログラミングが象徴的な制御系を発見するのに有効であることを示す。
これは、観測を制御信号に変換する関数の記号表現を学ぶことで達成される。
メモリのない静的制御ポリシーを実装するシステムと動的メモリベースの制御ポリシーを実装するシステムの両方を考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:14:03 GMT)
Explainable Online Unsupervised Anomaly Detection for Cyber-Physical Systems via Causal Discovery from Time Series [1.2] ニューラルネットワークによるディープラーニングに基づく最先端のアプローチは、異常認識において優れたパフォーマンスを達成する。
本手法はトレーニング効率が向上し,最先端のニューラルネットワークアーキテクチャの精度に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:48:45 GMT)
Specify What? Enhancing Neural Specification Synthesis by Symbolic Methods [1.2] 我々は,Cプログラムの仕様を合成するために,大規模言語モデルと記号解析の組み合わせをどのように利用できるかを検討する。
この方法は、バグギープログラムの仕様を生成し、バグに対する結果の堅牢性を観察することで、プログラムの振る舞いよりもむしろプログラムの意図を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:39:57 GMT)
Stochastic Optimisation Framework using the Core Imaging Library and Synergistic Image Reconstruction Framework for PET Reconstruction [1.2] 我々は,オープンソースのCore Imaging Library (CIL) にフレームワークを導入し,アルゴリズムの開発を容易にする。
5つのアルゴリズム、Gradient Descent, Average Gradient (-Am'elior'e), (Loopless) Variance Reduced Gradientが開発されている。
シミュレーションされた2次元PETデータセット上で, 決定論的アルゴリズムに対する比較研究を行い, フレームワークの機能について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:05:02 GMT)
Adaptive Self-Supervised Consistency-Guided Diffusion Model for Accelerated MRI Reconstruction [1.2] 本稿では,自己教師付き深層学習圧縮拡散センシングMRI(DL)法を提案する。
対象はT1データセット(T1-w)50例であった。
ReconFormer TransformerとSS-MRIを比較し、正規化平均誤差(NMSE)、ピーク信号-雑音比(PSNR)、類似度指数(SSIM)を用いて性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:22:17 GMT)
Verifying Hierarchic Multipartite and Network Nonlocalities with a Unified Method [1.2] マルチパーティ非局所性は、量子力学の基本的特徴に関する深い洞察を与える。
多部相関系の全ての量子特性を包含する統一的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:23:43 GMT)
Root Cause Analysis of Anomalies in 5G RAN Using Graph Neural Network and Transformer [1.0] 5G無線アクセスネットワーク(RAN)における異常検出と根本原因解析のための最先端手法を提案する。
グラフネットワークを利用して空間的関係をキャプチャし、Transformerモデルを使用してデータの時間的依存関係を学習する。
結果は、Simbaの優位性を確認するために、既存のソリューションと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:34:08 GMT)
Self-supervised Brain Lesion Generation for Effective Data Augmentation of Medical Images [1.0] 本稿では,脳病変分割モデルのトレーニングのための,新しい現実的なサンプルを効率よく生成するフレームワークを提案する。
まず, 対向型自己エンコーダに基づく病変発生器を自己管理的に訓練する。
次に,新しい画像合成アルゴリズムであるSoft Poisson Blendingを用いて,合成病変と脳画像のシームレスな結合を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:53:12 GMT)
$\mathcal{PT}$-symmetric mapping of three states and its implementation on a cloud quantum processor [1.0] 3つの純量子状態のマッピングのための新しい$mathcalPT$-symmetricアプローチを開発する。
我々は,Hermitianの場合,参照ベクトルの平均射影の保存,およびQuantum Fisher Informationと整合性を示す。
我々の研究は、量子通信、コンピューティング、暗号に$mathcalPT$-symmetricを適用するための新しい扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:28:39 GMT)
Dynamic Embeddings with Task-Oriented prompting [0.8] DETOTの構造は詳細であり、タスク固有の適応、継続的なフィードバックループ、過度な適合を防ぐメカニズムを強調している。
経験的評価は既存の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:51:59 GMT)
Stackelberg Games with $k$-Submodular Function under Distributional Risk-Receptiveness and Robustness [0.8] 本研究では,不確実性や攻撃を受けやすいデータを用いた特徴選択などの機械学習問題に適用可能な,逆向き文脈における部分モジュラ最適化について検討する。
我々は、攻撃者(またはインターディクタ)とディフェンダーの間のStackelbergゲームに焦点を当て、攻撃者は$k$-submodular関数を最大化するディフェンダーの目的を最小化することを目的としている。
本稿では、分散リスク-Averse $k$-SIPと分散リスク-Receptive $k$-SIPと、それを解くための有限収束正確なアルゴリズムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:51:28 GMT)
Generalized Type II Fusion of Cluster States [0.8] 融合行列を一般化することにより、タイプIIの融合手順を一般化する。
一般化されたII型核融合の成功確率は50%に制限される。
本研究では, 核融合成功確率の50%以上の向上を, 核融合リンクの絡み合いエントロピーの低減により解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:53:37 GMT)
Uncertainty-enabled machine learning for emulation of regional sea-level change caused by the Antarctic Ice Sheet [0.8] 沿岸部27箇所で海面変動のニューラルネットワークエミュレータを構築した。
ニューラルネットワークエミュレータは,ベースライン機械学習エミュレータと競合する精度を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:27:09 GMT)
The Stochastic Occupation Kernel Method for System Identification [0.8] プロセスのスナップショットが与えられた微分方程式のドリフトと拡散を学習するための2段階の手法を提案する。
最初のステップでは、プロセスの期待値に占有カーネルアルゴリズムを適用することにより、ドリフトを学習する。
第2ステップでは,半定値プログラムを用いてドリフトの拡散を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 21:36:18 GMT)
Learning Spatio-Temporal Patterns of Polar Ice Layers With Physics-Informed Graph Neural Network [0.8] 本稿では,グラフ特徴学習のためのGraphSAGEフレームワークと,時間変化学習のためのLSTM構造を組み合わせた物理インフォーム型ハイブリッドグラフ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、深い氷層厚を予測する際に、現在の非誘導的または非物理的モデル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） (Fri, 21 Jun 2024 16:41:02 GMT)
Exploring the Efficacy of Robotic Assistants with ChatGPT and Claude in Enhancing ADHD Therapy: Innovating Treatment Paradigms [0.7] 2つの高度な言語モデルであるChatGPT-4 TurboとClaude-3 Opusをロボットアシスタントに統合し、ロボットによるインタラクションにおける各モデルの性能について検討する。
本研究の結果から,ChatGPT-4 Turboは性能と応答性に優れており,時間依存性の応用に適していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:38:25 GMT)
Accelerating Complex Disease Treatment through Network Medicine and GenAI: A Case Study on Drug Repurposing for Breast Cancer [0.7] 本研究は、現実世界の証拠資料を調査することによって再活用できる薬物の予測を専門とするネットワークを導入することを目的とする。
本稿では、高度に構成されたChatGPTプロンプトエンジニアリングシステムによって強化された多層ネットワークメディカルアプローチを提案する。
本稿では,現実の証拠と疾患特異的シグナル伝達経路を結びつける新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:52:55 GMT)
Sharp detection of low-dimensional structure in probability measures via dimensional logarithmic Sobolev inequalities [0.6] 本稿では、所定の基準測度$mu$の摂動として、目標測度$pi$を同定し、近似する手法を提案する。
我々の主な貢献は、多元対数ソボレフ不等式(LSI)と、このアンザッツとの近似との接続を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:09:38 GMT)
On the growth of the parameters of approximating ReLU neural networks [0.5] この研究は、与えられた滑らかな関数を近似する完全連結フィードフォワードReLUニューラルネットワークの解析に焦点を当てる。
アーキテクチャの増大にともなう,従来の普遍近似特性とは対照的に,近似ネットワークのパラメータの増大が懸念される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:45:28 GMT)
Social learning with complex contagion [0.5] 複雑な感染の概念とペイオフバイアス模倣の概念を組み合わせた数学的モデルを導入する。
我々のフレームワークは、模倣によって伝統的な社会学習モデルを一般化する。
社会システムにおけるより現実的な行動変化を記述した合成フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:32:58 GMT)
How Effective is GPT-4 Turbo in Generating School-Level Questions from Textbooks Based on Bloom's Revised Taxonomy? [0.5] ゼロショットモードにおけるNCERT教科書からの教育質問生成におけるGPT-4 Turboの有効性を評価する。
本研究は,高次思考能力を必要とする質問を生成できるGPT-4 Turboについて述べる。
GPT-4 Turboは教育的質問生成のための有望なツールであるが、その有効性は認知レベルによって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:52:37 GMT)
Inter-pixel cross-talk as background to two-photon interference effects in SPAD arrays [0.5] クロストークは単光子雪崩検出器のよく知られた特徴である。
我々は、LinoSPAD2検出器のクロストークを特徴付け、クロストークとハンベリー・ブラウン・ツイス2光子干渉の合同測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:32:42 GMT)
Twin Transformer using Gated Dynamic Learnable Attention mechanism for Fault Detection and Diagnosis in the Tennessee Eastman Process [0.5] 故障検出・診断(FDD)は,産業プロセスの安全性と効率を確保するための重要な課題である。
我々は、化学プロセス制御のための広く使われているベンチマークであるテネシー・イーストマン・プロセス(TEP)のための新しいFDD手法を提案する。
新しい注意機構であるGated Dynamic Learnable Attention (GDLAttention)を導入し、ゲーティング機構と動的学習機能を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:04:49 GMT)
SaTor: Satellite Routing in Tor to Reduce Latency [0.5] 本稿では衛星ルーティング技術を用いたTorの遅延改善方式であるSaTorを提案する。
SaTorは、一般的な条件下では70%以上の回路で約40msのスピードアップを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:03:28 GMT)
Full-Scale Indexing and Semantic Annotation of CT Imaging: Boosting FAIRness [0.4] 提案手法は, 検索性, アクセシビリティ, インターオペラビリティ, 再利用性を向上させるために, 臨床計算断層撮影(CT)画像シリーズの統合と向上に重点を置いている。
メタデータはHL7 FHIRリソースで標準化され、研究プロジェクト間の効率的なデータ認識とデータ交換を可能にする。
この研究は、UKSH MeDIC内で堅牢なプロセスを統合することに成功し、23万以上のCT画像シリーズと800万以上のSNOMED CTアノテーションのセマンティックエンリッチ化につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:55:22 GMT)
Speech foundation models in healthcare: Effect of layer selection on pathological speech feature prediction [0.4] 病的音声特徴の予測における下流課題に対する層選択の影響について検討する。
最適なレイヤを選択することで、パフォーマンスが大幅に向上することがわかった。
学習された重み付け和は、分配における平均的な最高の層に匹敵するパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:49:56 GMT)
Optimizing quantum-enhanced Bayesian multiparameter estimation of phase and noise in practical sensors [0.4] 我々は、幅広いリソースの標準量子限界を超えて動作する実用的なセンサーの可能性を利用する方法を示す。
以上の結果から,多パラメータアプローチをノイズアパラタで最適化することは,広帯域の標準量子限界を超える実用的センサの可能性を完全に活用するための重要なツールであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:54:42 GMT)
Automatic Counting and Classification of Mosquito Eggs in Field Traps [0.4] 蚊が卵を挿入するフィールドトラップの解析は、不妊虫技術(SIT)が適切に機能していることを確認するのに不可欠である。
これは、ハッチした卵の数は、不妊オスが野生の卵と競合していないことを示唆している可能性があるためである。
トラップの研究は顕微鏡で手作業で行われ、非常に時間がかかり、ヒューマンエラーを起こしやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:56:22 GMT)
Inferring Pluggable Types with Machine Learning [0.4] 本稿では,機械学習を用いて型付き修飾子を自動的に推論する方法について検討する。
本稿では,最小限のデータフローヒントを符号化した新しい表現NaP-ASTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 22:32:42 GMT)
Reinforcement-Learning based routing for packet-optical networks with hybrid telemetry [0.4] このアルゴリズムは,FEC前BERで測定したリンク負荷変化やリンク劣化に対する最適ポリシーを再計算することにより,ネットワーク条件の変化に動的に適応することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:35:08 GMT)
The Privacy-Utility Trade-off in the Topics API [0.3] 我々は、各インターネットユーザに対する再識別リスクと広告会社に提供するユーティリティについて、トピックスAPIを用いて分析する。
将来的なAPI更新のプライバシと実用性を評価するために、容易に適用可能なAPIパラメータのみに依存する理論的結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:01:23 GMT)
Error Mitigation Thresholds in Noisy Random Quantum Circuits [0.3] ノイズが不完全である場合の確率的誤差キャンセルとテンソルネットワークの誤差軽減のロバスト性について検討する。
1次元の回路では、誤差軽減は障害の特徴づけにおける不完全性に対して$mathcalO(1)$の時間で失敗する。
本稿では, 量子計算の優位性, 測定誘起相転移の耐故障プローブ, および短期デバイスにおける量子アルゴリズムの検証について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:09:58 GMT)
Lieb-Robinson bounds in the continuum via localized frames [0.3] 連続体における相互作用するフェルミオンのダイナミクスについて検討する。
まず、局所相互作用の一般クラスに有効であるリーブ・ロビンソン境界を証明する。
次に、(フラクタル)量子ホール効果に関連する物理的状況に目を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 22:03:16 GMT)
R&B -- Rhythm and Brain: Cross-subject Decoding of Music from Human Brain Activity [0.1] 音楽は、文化全体にわたる人間の経験に大きな影響を及ぼす普遍的な現象である。
本研究では,音楽の知覚における機能的MRI(FMRI)を用いた人間の脳活動から,音楽の復号化が可能であるかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:11:45 GMT)
Programmable order by disorder effect and underlying phases through dipolar quantum simulators [0.1] 双極子-双極子相互作用を持つ分子からなる2つの異なる量子シミュレータについて検討した。
最初の結果は、$S=1/2$系の障害効果による量子位数に関する知識を提供する。
次に、量子シミュレータで実現可能な傾き極角の双極子ボソニックモデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:40:50 GMT)
GOAL: A Generalist Combinatorial Optimization Agent Learner [0.1] GOALは複数のハード最適化問題(COP)を効率的に解くことができるモデルである
バックボーンは、ノード、エッジ、インスタンスレベルの任意の組み合わせでグラフ上で定義された問題を処理することができる、ミックスアテンションブロックの新たな形式に基づいている。
GOALは、様々なCOPを解く最初のマルチタスクモデルでありながら、特殊なベースラインよりもわずかに劣っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:55:20 GMT)
Évaluation des capacités de réponse de larges modèles de langage (LLM) pour des questions d'historiens [0.0] ChatGPTやBardのような大規模言語モデル(LLM)は情報検索に革命をもたらした。
我々は,フランス語における歴史的事実に関する信頼性,包括的,かつ十分に関連する応答を生み出す上で,様々なLLMの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:19:57 GMT)
Upper bounds on probabilities in channel measurements on qubit channels and their applications [0.0] 特定の量子チャネルのクラスに対するチャネル測定における確率の上限を導出する。
これらの応用は得られた上界の重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:25:12 GMT)
Two Ridge Solutions for the Incremental Broad Learning System on Added Nodes [0.0] 付加ノード上でのブロードラーニングシステム(BLS)の出力重みに対する2つのリッジ解を提案する。
提案したリッジ解の1つは、逆コレスキー因子の出力重みを計算する。
もう一つの提案されたリッジ解は、リッジの逆の出力重みを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 23:03:53 GMT)
Trapped atoms and superradiance on an integrated nanophotonic microring circuit [0.0] ナノフォトニックデバイスを内蔵した対面型コールド原子は、工学的な原子-光相互作用のための新しいパラダイムを提供する可能性がある。
ナノフォトニックマイクロリング回路上に最大70個の原子のアンサンブルを光マイクロトラップに直接ロードする実験を行った。
我々の技術は、様々な量子応用のためにナノフォトニック回路上の大量の冷媒原子をトラップするために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:47:18 GMT)
Transferability of Graph Neural Networks using Graphon and Sampling Theories [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなドメインでグラフベースの情報を処理するための強力なツールとなっている。
GNNの望ましい特性は転送可能性であり、トレーニングされたネットワークは、その正確性を再トレーニングすることなく、異なるグラフから情報を交換することができる。
我々は,2層グラファイトニューラルネットワーク(WNN)アーキテクチャを明示することにより,GNNへのグラファイトの適用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:56:45 GMT)
Trading Devil: Robust backdoor attack via Stochastic investment models and Bayesian approach [0.0] 本研究は、投資ベースのバックドアアタック(MarketBack)として知られる特定のタイプの攻撃について検討する。
MarketBackは、敵が音声のスタイリスティックな特性を、ばかげた音声認識システムに戦略的に操作するシステムである。
機械学習モデルのセキュリティと整合性は、バックドア攻撃によって深刻に脅かされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:42:32 GMT)
Towards Retrieval Augmented Generation over Large Video Libraries [0.0] 本稿では,相互運用可能なアーキテクチャによるVLQA(Video Library Question Answering)の課題を紹介する。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて検索クエリを生成し,関連ビデオモーメントを検索するシステムを提案する。
回答生成モジュールは、ユーザクエリとメタデータを統合して、特定のビデオタイムスタンプでレスポンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:52:01 GMT)
Towards Enhanced Analysis of Lung Cancer Lesions in EBUS-TBNA -- A Semi-Supervised Video Object Detection Method [0.0] 本研究は, 子宮内膜超音波(EBUS)を用いた肺病変のコンピュータ診断システムの構築を目的とする。
これまでの研究では、EBUS-TBNAへのオブジェクト検出モデルの適用が不足していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:28:33 GMT)
Thermal state preparation of the SYK model using a variational quantum algorithm [0.0] 本研究では, Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) モデルを用いて, 密度とスパースの熱状態の測定を行った。
我々は,高密度SYKモデルのベンチマーク計算を$N = 6$で行い,正確な結果とよく一致したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:00:00 GMT)
The single-photon steering and the quantum mechanical free-interaction measurement are identical phenomena [0.0] 簡単な方法で単一光子ステアリング現象を実験的に示す方法を示す。
単一光子ステアリングと量子力学的相互作用自由度測定(QM-IFM)が同一の現象であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:01:18 GMT)
The ULS23 Challenge: a Baseline Model and Benchmark Dataset for 3D Universal Lesion Segmentation in Computed Tomography [0.0] 胸腹部・骨盤CT検査における3次元普遍的病変分割のためのULS23ベンチマークについて紹介した。
ULS23のトレーニングデータセットには、膵、結腸、骨の病変を含む、この地域全体で38,693の病変が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:23:17 GMT)
Texture Feature Analysis for Classification of Early-Stage Prostate Cancer in mpMRI [0.0] 本研究では,一階統計的特徴,ハラリックテクスチャ的特徴,および局所二分法パターンによる分類への寄与を分析した。
我々は、分類結果を決定する少数の特徴を特定し、説明可能なAIアプローチの開発に役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:12:58 GMT)
Tempora-Fusion: Time-Lock Puzzle with Efficient Verifiable Homomorphic Linear Combination [0.0] Time-Lock Puzzles (TLP) は、機密情報を未来へ安全に送信するために開発された。
ホモモルフィック TLP は、異なるクライアントのパズルの計算を可能にする TLP の重要な変種である。
既存の準同型TLPは、計算結果の正しさを検証するためのサポートを欠いている。
我々は,サーバが異なるクライアントのパズルの同型線形結合を実行することができるTLPであるTempora-Fusionを導入することで,この制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:40:01 GMT)
Temperature dependence of energy transport in the $\mathbb{Z}_3$ chiral clock model [0.0] 本研究では, 1次元$mathbbZ_3$キラルクロックモデルの非可積分状態におけるエネルギー輸送について検討した。
本研究では, 比較的高温のモデルにおける輸送係数を, 空隙のない相と低温の相の両方よりも高い温度で抽出する。
量子臨界スケーリングが観測される温度には到達できないが、我々のアプローチはモデルの輸送特性にアクセスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:39:49 GMT)
Synthesizing and multiplexing autonomous quantum coherences [0.0] 本研究では,スピン系から量子コヒーレンスを合成・多重化する手法について検討する。
複数ボソニック浴のスピン-ボソン結合パラメータにおいて, 量子コヒーレンスを非摂動的に非摂動的に合成し, 次回の実証-原理実験のために増加・多重化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:09:40 GMT)
Surface Normal Reconstruction Using Polarization-Unet [0.0] 偏光からの形状(SfP)は、物体の高分解能な3次元再構成のための最良の解の1つである。
本稿では,物体の表面正規化を実現するために,エンドツーエンドのディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:09:58 GMT)
Sub-millisecond Entanglement and iSWAP Gate between Molecular Qubits [0.0] トラップされた極性分子は有望な量子コンピューティングプラットフォームとして提案されている。
我々は、X1Sigma+$ NaCs分子を個別にトラップした2量子iSWAPゲートを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:56:42 GMT)
State Transfer and Readout Times for Trees of Diameter 4 [0.0] 連続時間量子ウォークの直径4の木上における状態伝達特性について考察する。
それぞれのタイプに対して、状態転移がかなり良いような直径 4 本の木々の無限の族を構築する。
残余型の強いスペクトル頂点について、木列と明示的な読み出し時間を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:32:45 GMT)
Spin Squeezing Enhanced Quantum Magnetometry with Nitrogen-Vacancy Center Qutrits [0.0] 量子磁気学における量子スピンスクイーズの有用性を探求し,ダイヤモンド中の3レベル窒素空洞(NV)中心に焦点をあてる。
以上の結果から,クエトリットとスピンスクイーズを併用すると,デフォーカス効果に制約された磁力測定精度が向上することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:36:30 GMT)
Sound and Fury, Signifying Nothing? Impact of Data Breach Disclosure Laws [0.0] データ漏洩開示(DBD)は、その後の収益損失を恐れて企業のサイバーセキュリティプラクティスを改善すると推定されている。
この収入の損失は、顧客が不正な会社から購入を拒んで罰せられる場合であると考えられている。
しかし、米国小売店での大規模データ流出の分析では、売上減少の証拠は示されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:57:49 GMT)
Solving the Product Breakdown Structure Problem with constrained QAOA [0.0] 本稿では,産業関連製品ブレークダウン構造問題の解法を提案する。
我々の解は制約付きQAOAに基づいており、これは構成上、問題制約によって禁止される解を表すヒルベルト空間の一部を探ることはない。
実験により,本手法はスケーリング行動に非常に有利なだけでなく,バレン高原の負の効果も抑制できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:15:02 GMT)
Securing the Future: Proactive Threat Hunting for Sustainable IoT Ecosystems [0.0] 本稿では、IoTシステムのセキュリティと持続可能性を高めるための重要な戦略として、プロアクティブな脅威ハンティングの概念を考察する。
IoTデバイスのセキュリティ姿勢を改善することによって、このアプローチはIoT運用寿命の拡大と環境への影響低減に大きく貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:44:17 GMT)
Robustness of Dynamic Quantum Control: Differential Sensitivity Bound [0.0] パラメトリック不確実性に対するゲート忠実度誤差の差分感度に基づく新しいロバスト性尺度を提案する。
与えられた忠実度誤差を保証するハミルトンの不確かさの集合に対する最大許容摂動を確実に計算する方法が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:36:53 GMT)
Reduction of finite sampling noise in quantum neural networks [0.0] 本稿では,量子モデル学習における期待値の分散を低減する手法である分散正則化を導入する。
この手法は、QNNが適切に構築されている場合、追加の回路評価を必要としない。
本例では,QNNのノイズレベルが著しく低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:08:06 GMT)
Real-Time Hand Gesture Recognition: Integrating Skeleton-Based Data Fusion and Multi-Stream CNN [0.0] 本研究は,様々な実世界の文脈における知覚計算に不可欠なハンドジェスチャ認識(HGR)に焦点を当てた。
本稿では,データレベルの融合とEnsemble Tuner Multi-stream CNNアーキテクチャを組み合わせた,革新的なHGRフレームワークを提案する。
この手法は,スケルトンモダリティからRGB画像へのジェスチャー情報を効果的に符号化し,意味的ジェスチャー理解を改善しつつ,雑音を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:30:59 GMT)
QxEAI: Quantum-like evolutionary algorithm for automated probabilistic forecasting [0.0] 本稿では,確率的予測を生成する手法であるQxEAIを提案する。
我々は,手作業はほとんど必要とせず,我々の方法論が正確な予測をいかに生み出すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:45:04 GMT)
Quantum walk informed variational algorithm design [0.0] 量子変分アルゴリズム(QVA)における振幅伝達の解析のための理論的枠組みを提案する。
制約のない,制約のない新規最適化のためのアルゴリズムを開発する。
既存のQVAよりもコンバージェンスが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:29:54 GMT)
Quantum limits of covert target detection [0.0] 秘密目標検出では、アリスは光学またはマイクロ波プローブを送信して、ターゲット領域内の熱背景放射に埋め込まれた弱い反射対象の有無を判定しようとする。
ウィリーによる任意の固定レベルにおける絡み合い支援目標検出におけるアリスの誤差確率性能の量子力学的制限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:09:43 GMT)
Quantum battery supercharging via counter-diabatic dynamics [0.0] 超チャージ可能な量子電池に対するハミルトンの導出に対する反断熱的アプローチを導入する。
QBスーパーチャージは多部接続の$O(n)$項で実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:09:26 GMT)
QuADTool: Attack-Defense-Tree Synthesis, Analysis and Bridge to Verification [0.0] 攻撃防御木を簡易に合成・解析するツールを提供する。
既存のモデルチェッカーや分析ツールにさまざまなインターフェースを提供する。
ツールの一部として、標準解析手法を拡張して、PAC入力を処理し、最終的な結果の不正確さと不確実性に厳密な境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:14:27 GMT)
Protocol for nonlinear state discrimination in rotating condensate [0.0] 平均場力学は、線形一粒子量子力学では不可能な量子情報処理操作を可能にする。
このプロトコルのよい特徴は、個々の量子化された循環状態(重ね合わせではない)の読み出しのみが必要であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:56:44 GMT)
Protecting coherence from the environment via Stark many-body localization in a Quantum-Dot Simulator [0.0] 本研究では, 局所量子コヒーレントなダイナミックな$ell-$bitを誘導するために, 半導体量子ドットアレイに磁場勾配を実装できることを示す。
これらの$ell-$bitsは、モデルが多体ローカライズされる原因である。
電子-フォノン相互作用が非局所的でない場合、これらの動的$ell-$bitとそれに対応する多体局在はフォノンを含む全てのノイズから十分に長期にわたって保護されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:35:32 GMT)
Predictions Based on Pixel Data: Insights from PDEs and Finite Differences [0.0] 本稿では,各観測が行列である時間列の近似を扱う。
比較的小さなネットワークでは、直線法に基づいて、PDEの数値的な離散化のクラスを正確に表現できることが示される。
我々のネットワークアーキテクチャは、典型的に時系列の近似に採用されているものから着想を得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:45:24 GMT)
Pragmatic Self-adjoint Procedure in the Schrodinger Equation for the Inverse Square Potential [0.0] 自己随伴拡大(英: self-adjoint extension、SAE)過程は、座標の原点における逆正方形として振る舞うポテンシャルに対するシュロディンガー方程式において考慮される。
このような拡張の後、単一の境界状態が現れることが示され、これはSAEパラメータに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:14:51 GMT)
Physics Informed Machine Learning (PIML) methods for estimating the remaining useful lifetime (RUL) of aircraft engines [0.0] 本研究の目的は、新たに開発された物理情報機械学習(PIML)を用いて、残りの実用寿命(RUL)航空機エンジンの予測モデルを開発することである。
本稿では,NASAのC-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation System)データについて概説する。
C-MAPSSは、古典的および深層学習手法でRUL予測に対処する、文献における多くの既存の研究を含む、よく研究されたデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:55:34 GMT)
On unitary time evolution out of equilibrium [0.0] 局所作用素の一点函数が非平衡状態の拡大の振動に依存することを示す。
小型のクエンチの場合、一般結果の構造が摂動的に知られていることを単純化し、再現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:59:57 GMT)
On the Multiplicity of Density Operator Representation [0.0] ここでは密度係数(DF)と呼ばれる、与えられた密度作用素の分解を得るのは容易である
行列解析のツールを用いて, DFの乗法性と多様性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:31:02 GMT)
Nonlinearity of the Fidelity in Open Qudit Systems: Gate and Noise Dependence in High-dimensional Quantum Computing [0.0] 本稿では,リンドブラッド形式におけるマルコフ雑音下での単一キューディット系の平均ゲート忠実度(AGF)について検討する。
環境結合係数の観点から平均ゲート不忠実度(AGI)の摂動膨張に関する一般表現を導出する。
本研究は,AGIがQudit次元,量子ゲート選択,ノイズ強度に依存していることに注目し,量子ゲート設計と誤り訂正プロトコルを最適化するための重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:36:09 GMT)
Non-Markovian Collective Emission of Giant emitters in the Zeno Regime [0.0] 複数の結合点を介して、共通のフォトニックまたは音響貯留層に結合する巨大な人工原子の集合的なゼノダイナミクスを探索する。
我々は、巨大原子がゼロの崩壊速度からマルコフ近似によって予測される放射を滑らかに形成することを明らかにする。
我々の結果は、最先端の導波管QED実験で調べられ、巨大原子を持つ系における集団放出の分野を根本的に拡大するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:22:40 GMT)
Near-field Strong Coupling and Entanglement of Quantum Emitters for Room-temperature Quantum Technologies [0.0] 我々は、ナノプラズモン空洞量子電磁力学の特に説得力のあるポテンシャルを明らかにする最近の研究をいくつか取り上げる。
我々の視点は、量子プラズモンバイオセンシング、超高速単一光子放出、近接場多部絡みの実現のための革新的な提案を含んでいる。
我々は,超高速で室温の量子ナノテクノロジーにおいて,プラズモニックデバイスの特徴と機能がどのように現代の研究指令を形作っているかを強調した展望で結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:18:57 GMT)
Multimodal Deformable Image Registration for Long-COVID Analysis Based on Progressive Alignment and Multi-perspective Loss [0.0] 長期のCOVIDは、持続的な症状、特に肺障害によって特徴づけられる。
XeMRIからの機能的データとCTからの構造的データを統合することは、包括的な分析と効果的な治療戦略に不可欠である。
本稿では,長期肺CTと陽子密度MRIデータとの整合性に優れた画像登録手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:19:18 GMT)
MeGA: Merging Multiple Independently Trained Neural Networks Based on Genetic Algorithm [0.0] 本稿では, 遺伝的アルゴリズムであるMeGAを用いて, 複数の事前学習ニューラルネットワークの重みをマージする新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、トーナメントの選択、クロスオーバー、突然変異による遺伝的アルゴリズムを利用して重量の組み合わせを最適化し、より効果的な融合を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 00:38:58 GMT)
Marrying Compressed Sensing and Deep Signal Separation [0.0] ブラインド信号分離(ブラインド信号分離、BSS)は、重要かつ困難な信号処理タスクである。
本稿では,圧縮的獲得とBSSの深層学習を組み合わせることで,完全獲得分離予測パイプラインを実現するか,という課題に対処する。
言い換えれば、BSSを圧縮的に取得した信号で直接実行し、信号を圧縮する必要がない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:00:34 GMT)
Magnon-mediated quantum gates for superconducting qubits [0.0] 本稿では、2つの超伝導トランスモン量子ビットに誘導結合した磁性粒子からなるハイブリッド量子システムを提案する。
このシステムは,3つの異なるキュービット-キュービット相互作用系に調整可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:23:13 GMT)
Magnetoresistance oscillations induced by geometry in a two-dimensional quantum ring [0.0] 非零温度でのサブバンド占有の異なる状況下で、平均半径が800hspace0.05cmtextnm$のGaAsデバイスを考える。
変形した表面が、異なる周波数のアハロノフ・ボーム振動によって生じるファン・フーブ伝導特異点と磁気抵抗干渉パターンにどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:54:40 GMT)
Lieb-Robinson correlation function for the quantum transverse field Ising model [0.0] 一次元量子ビットアレイに対するリーブ・ロビンソン相関関数を計算する。
2つの異なる伝播速度の出現を観察する。
量子臨界点における量子ビットの半無限鎖について、相関関数の解析結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:12:00 GMT)
Latent diffusion models for parameterization and data assimilation of facies-based geomodels [0.0] 拡散モデルは、ランダムノイズを特徴とする入力場から新しい地質学的実現を生成するために訓練される。
遅延拡散モデルは、ジオモデリングソフトウェアからのサンプルと視覚的に整合した実現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 01:32:03 GMT)
Large Reasoning Models for 3D Floorplanning in EDA: Learning from Imperfections [0.0] 我々は,大推論モデル(LRM)として知られる,自己回帰型意思決定モデルの新たなクラスを導入する。
LRMは電子設計自動化(EDA)における3次元フロアプランニングを改善するように設計されている
我々はその性能を現在の最先端手法と比較して評価し、顕著な改善点を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:36:12 GMT)
KI-Bilder und die Widerständigkeit der Medienkonvergenz: Von primärer zu sekundärer Intermedialität? [0.0] 本稿では,メディアコンバージェンスのプロセスにおけるAI生成画像の統合に関する現在の知見を紹介する。
それは、第一の中間性と第二の中間性という、2つの異なる中間性の概念に基づいている。
現時点では、AIイメージのシームレスな「統合」が、より広いメディアランドスケープに反映されることはあり得ない、というのが氏の主張だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:15:19 GMT)
Iterative Service-Learning: A Computing-Based Case-study Applied to Small Rural Organizations [0.0] 本稿では,サービス学習の反復的活用による,コンピュータによるアーティファクトの開発,レビュー,改善について述べる。
サービス学習プロジェクトは、しばしば1回限りの取り組みであり、学期のコースで1つの学生チームが完了します。
本研究は,サービス学習によるコンピュータアーティファクトの作成と維持のための革新的な実践を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 23:05:13 GMT)
Introducing Moment: A toolkit for semi-definite programming with moment matrices [0.0] 非可換最適化は、量子非局所性、量子鍵分布、因果推論、多体物理学などの多くの応用を持つ強力な手法である。
重要な、しかし計算に費用がかかるステップはモーメント行列の定式化であり、その大きさ(したがってコスト)は階層の深さとともに指数関数的に増加する。
本稿では,非可換最適化問題の仕様からモーメント行列緩和を生成するツールキットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:00:08 GMT)
Interacting quasiperiodic spin chains in the prethermal regime [0.0] 我々は、相互作用する準周期ガネシャン-ピクトリー-ダスサルマモデルにおいて、報告された非エルゴード拡張(NEE)体制を再検討する。
また, NEE 現象は, 深部井戸を持つランダムモデルにおいても発生し, 移動度エッジを持たないランダムモデルにおいても発生し, 移動度エッジを持つ準周期モデルでは発生しないが, 深部井戸を持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:29:15 GMT)
Identifying impurities in a silicon substrate by using a superconducting flux qubit [0.0] 超伝導フラックス量子ビットに基づく磁力計を用いてビスマスドープシリコン基板を解析した。
磁化の温度依存性は、シリコン基板が少なくとも2つの信号源を含むことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:02:08 GMT)
I don't trust you (anymore)! -- The effect of students' LLM use on Lecturer-Student-Trust in Higher Education [0.0] Open AIのChatGPTのようなプラットフォームにおける大規模言語モデル(LLM)は、大学生の間で急速に採用されている。
学生によるLLMの使用は、情報と手続きの正義にどのように影響し、チーム信頼と期待されるチームパフォーマンスに影響を与えるか?
本研究は,LLM使用の公平さよりも,学生利用の透明性に重点を置いていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:35:57 GMT)
Human-AI collectives produce the most accurate differential diagnoses [0.0] 医師集団と大規模言語モデル(LLM)のハイブリッド集団は,医師集団と医師集団のどちらよりも優れていることを示す。
我々のアプローチは、医療診断のような複雑でオープンな領域における精度を向上させるための、人間と機械の集合的知性の可能性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:46:30 GMT)
How to train your VAE [0.0] 変分オートエンコーダ(VAE)は、機械学習における生成モデリングと表現学習の基盤となっている。
本稿では,ELBO(エビデンス・ロウアー・バウンド)における重要な構成要素であるKLディバージェンス(Kulback-Leibler)の解釈について検討する。
提案手法は, ELBOを後続確率のガウス混合体で再定義し, 正規化項を導入し, テクスチャリアリズムを高めるためにPatchGAN識別器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:15:54 GMT)
How to Build an AI Tutor that Can Adapt to Any Course and Provide Accurate Answers Using Large Language Model and Retrieval-Augmented Generation [0.0] OpenAI Assistants APIにより、AI Tutorは、ファイルやチャット履歴を簡単に埋め込み、保存、検索、管理できる。
AI Tutorのプロトタイプは、ソースの引用で関連性があり正確な回答を生成する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:29:07 GMT)
High photon-number efficiencies with a fast 28-pixel parallel SNSPD [0.0] 専用の並列構造を持つ28画素の超伝導ナノワイヤ単光子検出器について報告する。
この装置は最大1光子効率(SDE)が88%であり、SDEを50%以上維持することができる。
検出器はまた、2光子効率75%、3光子効率60%の最先端のPNR性能も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:10:09 GMT)
High Resolution Surface Reconstruction of Cultural Heritage Objects Using Shape from Polarization Method [0.0] アクティブな手法の欠点のない受動的手法として, 偏光法からの形状について検討した。
偏光から得られる情報を用いて、深度マップの解像度を劇的に向上させることができる。
偏光法と光グラム法の融合は高分解能な3次元再構成を実現するための適切な解である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:14:48 GMT)
Hamiltonian for the Hilbert-Pólya Conjecture [0.0] ヒルベルト・ポリヤ予想に対処するためにハミルトニアンを導入する。
我々の結果は、零点が臨界線上にあるより広い種類の函数に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 07:39:44 GMT)
Graph Neural Networks in Histopathology: Emerging Trends and Future Directions [0.0] グラフニューラルネットワークの病理組織学への応用は急速に成長してきた。
階層型GNN,適応型グラフ構造学習,マルチモーダルGNN,高次GNNの4つのトレンドを特定した。
本研究は,本研究の成果を踏まえ,今後の方向性を推し進めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:57:40 GMT)
Grants4Companies: Applying Declarative Methods for Recommending and Reasoning About Business Grants in the Austrian Public Administration (System Description) [0.0] アプリケーションGrants4Companiesの基盤となる手法と技術について述べる。
この申請は最近実演され、オーストリア連邦大蔵省のビジネスサービスポータルの一部として提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:38:02 GMT)
GiusBERTo: A Legal Language Model for Personal Data De-identification in Italian Court of Auditors Decisions [0.0] GiusBERToは、イタリアの法律文書における個人データの匿名化に特化した、BERTベースの最初のモデルである。
我々はGiusBERToをホールドアウトテストセットで評価し,97%のトークンレベルの精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:25:26 GMT)
Giant caloric effects in spin chain materials [0.0] エントロピーに巨星が飛び込み、カロリー効果によって引き起こされる温度が初期温度に弱いことが示されている。
この効果は、新しい量子デバイス(量子コンピュータにおける量子ビットのシステムのような)の冷却に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:13:11 GMT)
Geometry of entanglement and separability in Hilbert subspaces of dimension up to three [0.0] 両部量子系と多部量子系の3次元ヒルベルト部分空間における交絡状態と分離状態の相互補完的集合の幾何学について述べる。
この結果から, 量子エンタングルメントの幾何学的形状は, 低次元部分空間において成立し得ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:55:51 GMT)
Generating Music with Structure Using Self-Similarity as Attention [0.0] 本稿では,ユーザが提供する自己相似性を従来の時間ステップに応用した新しいアプローチを用いたアテンション層を提案する。
そこで我々はSING(Simisity Incentivized Generator)システムでこれを実証した。
我々は新しい変数法を用いてMAESTROデータセット上でSINGを訓練し、その性能を注意機構なしで同じモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 20:56:12 GMT)
General criterion for non-Hermitian skin effects and Application: Fock space skin effects in many body systems [0.0] 非エルミート皮膚効果は単一粒子系において十分に確立されているが、一般系の適切な特性は解明されている。
線形作用素によって発展する任意の有限次元系に対して作用する非エルミート皮膚効果の一般的な基準を提案する。
この基準を適用して、Fock空間の皮膚効果を再現する新しいタイプの非エルミート皮膚効果を多体系で発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 11:56:45 GMT)
Fusion-PSRO: Nash Policy Fusion for Policy Space Response Oracles [0.0] ゼロサムゲームを解決するための一般的なアプローチは、Nash Equilibrium (NE) を近似するポリシーの集団を維持することである。
政策空間対応 Oracleは、そのようなゲームを解くための効果的なマルチエージェント強化学習フレームワークである。
BRの近似を改善するためにポリシーを初期化するためにポリシー融合を利用するFusion-PSROを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 04:28:53 GMT)
Food Pairing Unveiled: Exploring Recipe Creation Dynamics through Recommender Systems [0.0] 西洋料理では、レシピの材料は偶然に予想されるよりも多くのフレーバーを共有していることが多い。
我々の研究は、データセットに最先端の協調フィルタリング技術を適用します。
レシピの具体的外観や、食品間での香料成分の共有を考慮し、コメンデーターを2つの方法で作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:45:42 GMT)
Fate of entanglement in quadratic Markovian dissipative systems [0.0] エンタングルメント負性率の駆動散逸ダイナミクスについて記述する。
我々は, 線形散逸を受けるフェルミオン系およびボゾン系の量子クエンチに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:41:39 GMT)
ExDAG: Exact learning of DAGs [0.0] 本稿では,最大50頂点のDAGを同定し,それらが識別可能な新しい混合整数2次プログラミング定式化および関連アルゴリズムを提案する。
サイクルの形成を阻止する制約は極端に多いが、アルゴリズムはそれぞれの連続的な値の緩和に全ての制約を課すのではなく、見いだされた解に反する制約を加える。
実験の結果,ExDAGは局所的最先端の解法よりも精度が高く,また,スケールに関して最先端のグローバルな解法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:15:38 GMT)
Entangled states dynamics of moving two-level atoms in a thermal field bath [0.0] 本研究では, 移動原子と静止時の量子ビットの絡み合いのダイナミクスについて検討し, 熱場から分離した。
標準のUnruh-DeWitt結合や高温の環境では、原子の動きによって絡み合いの減衰が遅れることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:00:47 GMT)
Entangled multiplets, asymmetry, and quantum Mpemba effect in dissipative systems [0.0] 非対称性を構成する主成分である還元密度行列の電荷モーメントに対する準粒子像を予想する。
リンドブラッドマスター方程式を用いて、エンタングルメント非対称性に対する利得と損失散逸の影響を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:03:09 GMT)
Enhancing reliability in prediction intervals using point forecasters: Heteroscedastic Quantile Regression and Width-Adaptive Conformal Inference [0.0] 一組のインターバルを評価する際には、従来の対策だけでは不十分である、と我々は主張する。
間隔は長さによって変化しなければならないが、この変化は予測の難しさに直接関係している。
本稿では,HQRモデルとWidth-Adaptive Conformal Inference(WACI)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:51:13 GMT)
Enhancing Actuarial Non-Life Pricing Models via Transformers [0.0] 我々は、ニューラルネットワークとローカルGLMnetを組み合わせた基盤を構築し、これらのモデルを特徴トークン変換器を介して強化する。
提案手法は,特定の一般化線形モデルの利点を保ちながら,ベンチマークモデルよりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 08:20:20 GMT)
Emergence of unitary symmetry of microcanonically truncated operators in chaotic quantum systems [0.0] エネルギー固有ベイズに書き込まれた可観測物の行列要素の統計的性質について検討し, 小型マイクロカノニカルウィンドウに切り替わる。
カオス多体系の全ての少数の体作用素に対して、行列要素の集合統計的性質は創発的ユニタリ対称性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:46:16 GMT)
Efficient Perception, Planning, and Control Algorithm for Vision-Based Automated Vehicles [0.0] 本研究は、視覚に基づく自動車両の運転のための効率的な枠組みを提案する。
このフレームワークは単眼カメラとレーダーのみを必要とする。
実験により、提案された自律運転システムは、現在の自動運転車に適用可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:00:44 GMT)
Effect of Quantum Information Scrambling on Bound Entangled States [0.0] 本稿では,量子情報が絡み合った状態に与える影響について述べる。
量子情報のスクランブルは絡み合いを減少させるが、量子情報のスクランブルは束縛された絡み合い状態の活性化に重要な役割を果たしていると指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:43:16 GMT)
Edge states in all-dielectric square-lattice arrays of bianisotropic microwave resonators [0.0] 両異方性共振器の逆方向を持つ2つの領域間の界面におけるエッジ状態の存在を数値解析および実験的に実証する。
検討された設計は、異なる共振器領域または共振器領域と自由空間の間の界面にエッジ状態を含む光学構造とマイクロ波構造を同時に構築する新たな可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:40:08 GMT)
Domain-Driven Design Representation of Monolith Candidate Decompositions Based on Entity Accesses [0.0] 本稿では、ドメイン駆動設計(DDD)の概念とマイクロサービスアーキテクチャの設計のギャップに対する解決策を提案する。
この拡張は、エンティティや機能を含む候補分解の内容とDDDの概念を表すCML構造をマッピングします。
実世界のモノリスアプリケーションから得られた候補分解とCML翻訳の有無を比較したケーススタディで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:13:23 GMT)
Dislocation cartography: Representations and unsupervised classification of dislocation networks with unique fingerprints [0.0] 本研究は, 転位構造の高次元密度場データの内在構造を明らかにするために, 多様体学習手法であるIsomapを用いた。
結果の地図は転位構造を定量的に比較するための体系的な枠組みを提供し、密度場に基づくユニークな指紋を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:32:09 GMT)
Discovering influential text using convolutional neural networks [0.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いたテキストに対する人間の反応を予測可能な類似文句のクラスタを発見する手法を提案する。
提案手法を2つのデータセットに適用し,まず,結果の原因となるフレーズをモデルが検出する能力の直接検証を可能にする。
どちらの場合も、モデルはベンチマーク手法よりも多種多様なテキスト処理を学習し、これらのテキスト機能は、ベンチマーク手法が結果を予測する能力を定量的に満たしたり、超えたりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:14:42 GMT)
Disability Representations: Finding Biases in Automatic Image Generation [0.0] 本研究では、人気の画像生成モデルにおける障害者に対する表現バイアスについて検討する。
その結果、ほとんどの画像は、障害者を年老いて悲しく、主に手動車椅子で描いているという大きな偏見が示された。
これらの発見は、より包括的なAI開発の必要性を強調し、生成された画像におけるPWDの多様性と正確な表現を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:12:31 GMT)
Detecting and Classifying Flares in High-Resolution Solar Spectra with Supervised Machine Learning [0.0] 本稿では,太陽フレアを教師あり機械学習の助けを借りて分類する標準化手法を提案する。
RHESSIミッションのフレアデータと、HARPS-N機器の太陽光スペクトルを用いて、いくつかの教師付き機械学習モデルを訓練した。
最も訓練されたモデルでは、平均集計精度スコアが0.65であり、非フレアクラスと弱フレアクラスではカテゴリ精度スコアが0.70以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:52:03 GMT)
Designing optimal protocols in Bayesian quantum parameter estimation with higher-order operations [0.0] 量子センシングの主要な課題は、最適なプロトコル、すなわち最も正確なプロトコルを設計することである。
ここでは、プローブの最適初期状態を見つけることを目的として、単発ベイズ設定に焦点を当てる。
我々は高階演算の形式性を利用して、任意の精度で最適なプロトコルに近いプロトコルを見つける方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 15:45:53 GMT)
Deobfuscation of Semi-Linear Mixed Boolean-Arithmetic Expressions [0.0] MBA(Mixed-Arithmetic obfuscation)は、単純な表現を意味論的に等価だがより複雑な組み合わせに変換する手法である。
より広範な表現のクラスを単純化できるSiMBAの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 10:04:01 GMT)
Deep hybrid models: infer and plan in the real world [0.0] 複雑な制御タスクに対する能動推論に基づく効果的な解を提案する。
提案したアーキテクチャは、ハイブリッド(離散的かつ連続的な)処理を利用して、自己と環境の階層的かつ動的表現を構築する。
我々は、このディープハイブリッドモデルを、移動ツールを選択した後、動く物体に到達するという、非自明なタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 16:46:55 GMT)
Decoherence of Histories: Chaotic Versus Integrable Systems [0.0] ハイゼンベルク連鎖に対するシュル・オーディンガー方程式の正確な数値積分に基づいて, 孤立系におけるデコヒーレントヒストリーの出現について検討する。
我々は、(i)カオスから(ii)相互作用可積分性(iii)非相互作用可積分性(iii)相互作用可積分性(iii)システムの性質がデコヒーレンスに強く影響することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:25:12 GMT)
Chain-of-Thought Unfaithfulness as Disguised Accuracy [0.0] CoT(Chain-of-Thought)世代は、大きな言語モデルの内部計算(LLM)と一致している。
モデルが回答を生成するためのCoTへの依存度を測定する指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 13:39:14 GMT)
Catastrophic-risk-aware reinforcement learning with extreme-value-theory-based policy gradients [0.0] 本稿では, 逐次意思決定プロセスにおける破滅的リスク軽減の問題に取り組む。
POTPGと呼ばれるポリシー勾配アルゴリズムが開発されている。
金融リスク管理への応用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 19:27:46 GMT)
Can Low-Rank Knowledge Distillation in LLMs be Useful for Microelectronic Reasoning? [0.0] 電子設計自動化(EDA)におけるオフライン大規模言語モデル(LLM)の実現可能性に関する実証的な結果を示す。
目標は、マイクロエレクトロニクスQ&Aエキスパートとして機能する現代言語モデルの能力(Llama-2-7B)を調査し評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:25:57 GMT)
Beyond Accidents and Misuse: Decoding the Structural Risk Dynamics of Artificial Intelligence [0.0] 本稿では,社会・経済・政治システム間の高度AIシステムの迅速な統合に伴う構造的リスクの概念について考察する。
技術的進歩と社会的ダイナミクスの相互作用を分析することにより、構造リスクの3つの主要なカテゴリを分離する。
これらのリスクを駆動する因果連鎖を理解するための包括的枠組みを提示し、構造的力の相互依存と、誤用やシステム障害のより近親的なリスクを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 05:44:50 GMT)
Bayesian neural networks for predicting uncertainty in full-field material response [0.0] 本研究では,ストレス場予測と不確実性定量化のためのMLサロゲートフレームワークを提案する。
初期マイクロ構造から応力場へのデータ駆動型イメージ・ツー・イメージマッピングを実現するために,ベイズアンU-netアーキテクチャを改良した。
その結果,提案手法はFAA法と比較して高精度に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 02:43:25 GMT)
An inhomogeneous adiabatic preparation of a quantum critical ground state in two dimensions [0.0] 当初、パラメータは格子の中心で臨界となる。
1Dおよび2D量子イジングモデルでは、臨界点における音速が明確に定義された場合、ランプは亜音速で断熱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:01:17 GMT)
An End-to-End, Segmentation-Free, Arabic Handwritten Recognition Model on KHATT [0.0] スクラッチから学習したエンドツーエンドのセグメンテーションフリーのディープラーニングモデルを提案する。
トレーニングフェーズでは、文字レベルでのテストデータセットでの認識率が84%、単語レベルでは71%と顕著な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 17:42:07 GMT)
A Highly Granular Temporary Migration Dataset Derived From Mobile Phone Data in Senegal [0.0] 本稿では,セネガルにおける一時的な移動を捉えるために携帯電話のデータを活用する,詳細なオープンアクセスデータセットを紹介する。
本稿では,デジタルトレースにおける一時的なマイグレーションイベントを検出するアルゴリズム手法を含むだけでなく,個々のトラジェクトリをコヒーレントなマイグレーション統計に集約する上でも重要な課題に対処する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 14:58:28 GMT)
A GPT-based Code Review System for Programming Language Learning [0.0] 本研究は,GPT-4を用いて学習者フレンドリなコードレビューを提供し,AIアシスト不正行為のリスクを最小限に抑えるシステムを提案する。
改良されたシステムは、厳格なコード正当性チェック、応答時間、API呼び出しコストの低減、コードレビューの品質の4つの基準に基づいて、ソフトウェア教育の専門家による評価を受けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 12:16:01 GMT)
A Biomechatronic Approach to Evaluating the Security of Wearable Devices in the Internet of Medical Things [0.0] インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)は、人間のエラーを減らし、患者の健康を改善し、医療に革命をもたらす可能性がある。
ウェアラブルなスマート注入ポンプは、薬を正確に管理し、電子的な健康記録と統合することができる。
これらのポンプは、手術が失敗したときに医療専門家やリモートサーバーに警告する。
しかし、インターネットに接続された医療機器の数が増加するにつれて、サイバー脅威の危険性も高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 09:17:51 GMT)
70B-parameter large language models in Japanese medical question-answering [0.0] 本研究では,日本語医学的質問回答データセットを用いた指導指導が,日本の医学的ライセンス試験の解決能力を大幅に向上させることを示す。
特に、日本語中心のモデルでは、英語中心のモデルに比べて、指導調律による改良が顕著に進んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 06:04:10 GMT)