INDICT: Code Generation with Internal Dialogues of Critiques for Both Security and Helpfulness [110.7] INDICTは、安全性と有用性の両方のガイダンスのために、批評家の内的対話で大きな言語モデルを強化する新しいフレームワークである。
内部対話は、安全主導の批評家と役に立つ主導の批評家の二重協調システムである。
提案手法は,安全性と有用性解析の両面において,高度な批判のレベルを提供し,出力コードの品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:55:07 GMT)
Found in the Middle: Calibrating Positional Attention Bias Improves Long Context Utilization [97.8] 大規模言語モデル(LLM)は、入力の中央に位置する関連する情報を取得するのに苦労する。
この現象はミドル・イン・ザ・ミドル問題として知られている。
また,中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級中級健常者を対象に,長期にわたる中級中級中級中級中級健常者を対象とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 04:35:42 GMT)
Provable Statistical Rates for Consistency Diffusion Models [87.3] 最先端の性能にもかかわらず、拡散モデルは、多くのステップが伴うため、遅いサンプル生成で知られている。
本稿では, 整合性モデルに関する最初の統計理論に寄与し, 分散不整合最小化問題としてトレーニングを定式化している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 20:34:18 GMT)
A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [85.0] この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。
50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。
発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:31:05 GMT)
Chain-of-Probe: Examing the Necessity and Accuracy of CoT Step-by-Step [81.5] モデル推論における心の変化を探索する手法を提案する。
心的変化のパターンを解析することにより,モデルの推論の正しさを検証した。
我々の検証では、最終回答では正しいが、多くの応答が推論プロセスに誤りを含んでいることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:50:22 GMT)
A Dynamical Model of Neural Scaling Laws [79.6] ネットワークトレーニングと一般化の解決可能なモデルとして,勾配降下で訓練されたランダムな特徴モデルを分析する。
我々の理論は、データの繰り返し再利用により、トレーニングとテスト損失のギャップが徐々に増大することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:46:17 GMT)
LSKNet: A Foundation Lightweight Backbone for Remote Sensing [78.3] 本稿では,軽量なLarge Selective Kernel Network (LSKNet) バックボーンを提案する。
LSKNetはその大きな空間受容場を調整し、リモートセンシングシナリオにおける様々なオブジェクトの範囲をモデル化する。
我々の軽量LSKNetは、標準リモートセンシング分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションベンチマークに基づいて、最先端のスコアを設定しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:08:35 GMT)
Imperfect-Recall Games: Equilibrium Concepts and Their Complexity [74.0] エージェントが以前保持していた情報を忘れたとき、不完全なリコールの下で最適な意思決定を行う。
不完全なリコールを伴う広範囲形式のゲームフレームワークにおいて、マルチプレイヤー設定における平衡を求める際の計算複雑性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:27:28 GMT)
AnyMaker: Zero-shot General Object Customization via Decoupled Dual-Level ID Injection [72.4] 我々は,高ID忠実度とフレキシブルテキスト編集性を備えた汎用オブジェクトを生成するフレームワークであるAnyMakerを紹介する。
AnyMakerの有効性は、新しい一般ID抽出、二重レベルID注入、およびID認識デカップリングに起因している。
我々のアプローチを検証し、汎用オブジェクトのカスタマイズの研究を促進するため、我々は最初の大規模汎用IDデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:25:27 GMT)
UQE: A Query Engine for Unstructured Databases [71.5] 構造化されていないデータ分析を可能にするために,大規模言語モデルの可能性を検討する。
本稿では,非構造化データ収集からの洞察を直接問合せ,抽出するUniversal Query Engine (UQE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:58:55 GMT)
Intensity Confusion Matters: An Intensity-Distance Guided Loss for Bronchus Segmentation [68.5] 特定の背景ボクセルの強度値が、気管支内の前景ボクセルに接近する。
Intensity-Distance Guided Losd関数を導入し、異なる画像ボクセルに適応重みを割り当て、強度混乱を引き起こすハードサンプルをマイニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:09:21 GMT)
FaithLM: Towards Faithful Explanations for Large Language Models [67.3] 大きな言語モデル(LLM)は、内部知識と推論能力を活用することで複雑なタスクに対処するのに熟練している。
これらのモデルのブラックボックスの性質は、意思決定プロセスを説明するタスクを複雑にしている。
自然言語 (NL) による LLM の決定を説明するために FaithLM を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 01:13:25 GMT)
Use Your INSTINCT: INSTruction optimization for LLMs usIng Neural bandits Coupled with Transformers [66.8] 大規模言語モデル (LLM) は命令追従能力に優れ、様々なアプリケーションで優れた性能を発揮している。
最近の研究は、ブラックボックスLLMに与えられる命令を自動的に最適化するために、クエリ効率のよいベイズ最適化(BO)アルゴリズムを用いている。
NNサロゲートによりBOのGPを置換し,ブラックボックスLLMの命令を最適化するニューラルバンディットアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 23:59:53 GMT)
Optimal Best Arm Identification with Fixed Confidence in Restless Bandits [66.7] 本研究は,有限個の腕を持つレスレス・マルチアーム・バンディット・セッティングにおけるベスト・アーム識別について検討する。
各アームによって生成された離散時間データは、共通の有限状態空間で値を取る同質マルコフ連鎖を形成する。
その結果,あるマルコフ決定過程の長期的挙動の追跡とその状態-行動的訪問比率が,逆および達成可能性境界を解析するための重要な要素であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:58:14 GMT)
F-FOMAML: GNN-Enhanced Meta-Learning for Peak Period Demand Forecasting with Proxy Data [65.6] 本稿では,需要予測をメタラーニング問題として定式化し,F-FOMAMLアルゴリズムを開発した。
タスク固有のメタデータを通してドメインの類似性を考慮することにより、トレーニングタスクの数が増加するにつれて過剰なリスクが減少する一般化を改善した。
従来の最先端モデルと比較して,本手法では需要予測精度が著しく向上し,内部自動販売機データセットでは平均絶対誤差が26.24%,JD.comデータセットでは1.04%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:28:50 GMT)
I2EDL: Interactive Instruction Error Detection and Localization [65.3] 連続環境(IVLN-CE)における対話型VLNの新たな課題を提案する。
これにより、VLN-CEナビゲーション中にエージェントがユーザと対話し、命令エラーに関する疑念を検証できる。
我々は、事前学習したモジュールを利用して命令エラーを検出し、テキスト入力と過去の観察を相互参照することで、命令中のそれらをピンポイントする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 22:58:46 GMT)
MetaFollower: Adaptable Personalized Autonomous Car Following [63.9] 適応型パーソナライズされた自動車追従フレームワークであるMetaFollowerを提案する。
まず,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)を用いて,様々なCFイベントから共通運転知識を抽出する。
さらに、Long Short-Term Memory (LSTM) と Intelligent Driver Model (IDM) を組み合わせて、時間的不均一性を高い解釈性で反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:30:40 GMT)
TravelPlanner: A Benchmark for Real-World Planning with Language Agents [63.2] 我々は,旅行計画に焦点を当てた新しい計画ベンチマークであるTravelPlannerを提案する。
豊富なサンドボックス環境、400万近いデータレコードにアクセスするためのさまざまなツール、計画意図とリファレンスプランを慎重にキュレートした1,225のツールを提供する。
包括的評価では、現在の言語エージェントがそのような複雑な計画タスクを処理できないことが示されており、GPT-4でさえ0.6%の成功率しか達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:50:17 GMT)
Crosslingual Capabilities and Knowledge Barriers in Multilingual Large Language Models [62.9] 大規模言語モデル(LLM)は、多言語コーパスの事前訓練のため、一般的に多言語である。
しかし、これらのモデルは言語間で対応する概念を関連付けることができ、効果的にクロスランガルなのでしょうか?
本研究は,言語横断的課題に関する6つの技術 LLM の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:15:17 GMT)
Inference-Time Decontamination: Reusing Leaked Benchmarks for Large Language Model Evaluation [61.4] ベンチマークの漏洩は、大規模言語モデルの真のパフォーマンスの正確な評価を防ぐことができる。
この問題に対処するため,ITD(Inference-Time Decontamination)を提案する。
ITDは、GSM8Kで22.9%、MMLUで19.0%の膨張精度を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:46:00 GMT)
Database-Augmented Query Representation for Information Retrieval [59.6] データベース拡張クエリ表現(DAQu)と呼ばれる新しい検索フレームワークを提案する。
DAQuは、元のクエリを複数のテーブルにまたがるさまざまな(クエリ関連の)メタデータで拡張する。
リレーショナルデータベースのメタデータを組み込む様々な検索シナリオにおいてDAQuを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:02:21 GMT)
MLPHand: Real Time Multi-View 3D Hand Mesh Reconstruction via MLP Modeling [54.5] マルチビューハンドリコンストラクションは、バーチャルリアリティー・ヒューマン・コンピュータ・インタラクションにおけるアプリケーションにとって重要な課題である。
HandHandは,(1)軽量な骨格から手メッシュを効率的に回収するSkeleton2Meshモデル,(2)多視点形状特徴融合予測モジュールの2つの主要モジュールから構成される。
3つの広く使用されているデータセットの実験により、HandHandは既存の最先端ベースラインの複雑さに匹敵する精度を達成しながら、再構築を90%削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:18:30 GMT)
Pareto Adversarial Robustness: Balancing Spatial Robustness and Sensitivity-based Robustness [53.4] 我々は、普遍的な敵の堅牢性を達成するための戦略を設計する。
我々の知識を最大限に活用するために、我々は多目的最適化による普遍的敵の堅牢性を考える最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:26:55 GMT)
Nearly Optimal Regret for Decentralized Online Convex Optimization [53.4] 分散オンライン凸最適化(D-OCO)は,局所計算と通信のみを用いて,グローバルな損失関数の列を最小化することを目的としている。
我々は凸関数と強い凸関数の残差をそれぞれ低減できる新しいD-OCOアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、$T$、$n$、$rho$の点でほぼ最適です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:52:49 GMT)
Breaking the Frame: Image Retrieval by Visual Overlap Prediction [53.2] 本稿では,隠蔽や複雑なシーンを効果的に扱う新しい視覚的位置認識手法,VOPを提案する。
提案手法は,高コストな特徴検出とマッチングを必要とせず,可視画像区間の識別を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 20:00:20 GMT)
Evaluating Ensemble Methods for News Recommender Systems [50.9] 本稿では,Microsoft News データセット (MIND) において,様々な最先端アルゴリズムを組み合わさって優れた結果を得るために,アンサンブル手法をどのように利用できるかを示す。
その結果,NRSアルゴリズムの組み合わせは,基礎学習者が十分に多様であることから,個々のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:40:50 GMT)
Improved Regret for Bandit Convex Optimization with Delayed Feedback [50.5] 遅延フィードバックを伴うバンド凸最適化(BCO)。
我々は,新しいアルゴリズムを開発し,一般にO(sqrtnT3/4+sqrtdT)$の後悔境界を満足していることを証明する。
提案アルゴリズムは,強い凸関数に対して$O((nT)2/3log/3T+dlog T)$に制限された後悔を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:12:02 GMT)
Large Language Models for Data Annotation: A Survey [49.8] LLM(Advanced Large Language Models)の出現は、データアノテーションの複雑なプロセスを自動化する前例のない機会を提供する。
この調査には、LLMが注釈付けできるデータタイプの詳細な分類、LLM生成アノテーションを利用したモデルの学習戦略のレビュー、データアノテーションにLLMを使用する際の主な課題と制限に関する詳細な議論が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:51:45 GMT)
Mamba-based Light Field Super-Resolution with Efficient Subspace Scanning [49.0] 4次元光場(LF)超解像において,トランスフォーマー法は優れた性能を示した。
しかし、その二次的な複雑さは、高解像度の4D入力の効率的な処理を妨げる。
我々は,効率的な部分空間走査戦略を設計し,マンバをベースとした光場超解法 MLFSR を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 11:28:08 GMT)
SimCE: Simplifying Cross-Entropy Loss for Collaborative Filtering [47.8] SSM(Sampred Softmax Cross-Entropy)を提案する。
また,上界を用いてSSMを単純化するアンダーラインSimplified Sampled Softmax underlineCross-underlineEntropy Loss (SimCE)を導入する。
MFとLightGCNの両方のバックボーンを使用して、12のベンチマークデータセットに対する検証を行ったところ、SimCEはBPRとSSMの両方で大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:24:07 GMT)
Match, Compare, or Select? An Investigation of Large Language Models for Entity Matching [47.0] 我々は、複数の戦略と大規模言語モデル(LLM)の構成を利用する複合エンティティマッチングフレームワーク(ComEM)を設計する。
ComEMは、異なる側面の利点から恩恵を受け、効率性と効率性の両方の改善を実現します。
8つのERデータセットと9つのLLMによる実験結果は、選択戦略によりレコード相互作用を組み込むことの優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:42:02 GMT)
Can LLM Graph Reasoning Generalize beyond Pattern Memorization? [46.9] 我々は,大規模言語モデル (LLM) が,合成学習データにおける意味的,数値的,構造的,推論パターンを超えうるか否かを評価し,実世界のグラフベースタスクにおける有用性を向上させる。
トレーニング後のアライメントが現実世界のタスクに最も有望であるのに対して、LLMグラフの推論をパターンを超えて行うことは、依然としてオープンな研究課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:59:15 GMT)
Back to the Color: Learning Depth to Specific Color Transformation for Unsupervised Depth Estimation [46.0] 実世界のデータに基づいて訓練されたモデルを用いて,奥行きからリアルな色を予測するフレームワークBack2Colorを提案する。
また、時間次元と空間次元の両方で教師なし学習の利点を統合する自動学習不確実性時空間融合法(Auto-UTSF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:54:26 GMT)
Decoder-only Architecture for Streaming End-to-end Speech Recognition [45.2] ブロックワイド自動音声認識(ASR)におけるデコーダのみのアーキテクチャを提案する。
提案手法では,ブロックワイズ音声サブネットワークを用いて,CTC出力とコンテキスト埋め込みを用いて音声特徴を圧縮し,デコーダのプロンプトとして順次提供する。
提案するデコーダのみのストリーミングASRは,ベースラインモデルの2倍の速度で,LibriSpeechテストの他セットの単語誤り率を8%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:50:08 GMT)
LiveScene: Language Embedding Interactive Radiance Fields for Physical Scene Rendering and Control [45.1] 我々は,対話型オブジェクト再構成を単一オブジェクトレベルから複雑なシーンレベルまで拡張する。
シーンレベルの言語埋め込み型対話型ニューラルラジアンスフィールドであるLiveSceneを提案する。
LiveSceneは複雑なシーンで複数のインタラクティブオブジェクトを効率的に再構築し、制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 07:26:13 GMT)
Contextualized End-to-end Automatic Speech Recognition with Intermediate Biasing Loss [44.9] エンコーダ中間層における補助的なタスクとして明示的なバイアス損失を使用することで、テキストトークンやオーディオフレームを望ましい目的と整合させることができる。
提案する中間バイアス損失は,ネットワークにより規則化と文脈化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:22:59 GMT)
MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-Task Language Understanding Benchmark [44.8] 本稿では、主に知識駆動型MMLUベンチマークを拡張するために設計された拡張データセットであるMMLU-Proを紹介する。
24種類のプロンプトを試験した結果,MMLUの4-5%からMMLU-Proの2%に低下した。
MMLU-Proは、この分野の進歩をよりよく追跡するための、より差別的なベンチマークであることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:57:16 GMT)
Can Few-shot Work in Long-Context? Recycling the Context to Generate Demonstrations [44.2] In-Context Learning (ICL) の例は少ないが、長いコンテキストでLLMのパフォーマンスを向上させるための魅力的なソリューションである。
そこで本稿では,コンテキストのリサイクルにより,長時間のQAタスクの少数例を自動的に生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 07:19:22 GMT)
Relevant or Random: Can LLMs Truly Perform Analogical Reasoning? [44.2] アナロジカル推論は、人間が関連する過去の経験から戦略を移すことによって、不慣れな課題に対処するユニークな能力である。
NLPコミュニティはまた、コンテキストにおける自己生成関連例は、手作りのプロンプトよりも大きな言語モデル(LLM)が与えられた問題を解決するのに役立つことを最近発見した。
自己生成したランダムなサンプルが驚くほど高い性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:18:50 GMT)
Graph-level Representation Learning with Joint-Embedding Predictive Architectures [43.9] JEPA(Joint-Embedding Predictive Architectures)は、自己指導型表現学習の斬新で強力な技術である。
グラフ結合埋め込み予測アーキテクチャ(Graph-JEPA)を提案することにより、このパラダイムを用いてグラフレベルの表現を効果的にモデル化できることを示す。
特に、マスク付きモデリングを採用し、コンテキストサブグラフの潜時表現から始まるマスク付きサブグラフの潜時表現を予測することに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 09:31:04 GMT)
TokenCompose: Text-to-Image Diffusion with Token-level Supervision [43.3] TokenComposeはテキスト・画像生成のための遅延拡散モデルである。
ユーザが指定したテキストプロンプトとモデル生成画像との間の一貫性の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 23:50:59 GMT)
GroPrompt: Efficient Grounded Prompting and Adaptation for Referring Video Object Segmentation [41.7] Referring Video Object (RVOS) は、ビデオ全体を通してクエリ文によって参照されるオブジェクトをセグメント化することを目的としている。
本稿では,テキスト・アウェア・プロンプト・コントラスト・ラーニング(TAP-CL)を提案する。
提案したTAP-CLにより、GroPromptフレームワークは時間一貫性はあるがテキスト対応の位置プロンプトを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:10:29 GMT)
AudioBench: A Universal Benchmark for Audio Large Language Models [41.5] 我々は、オーディオ大言語モデル(AudioLLMs)を評価するために設計された新しいベンチマークであるAudioBenchを紹介する。
AudioBenchは、音声理解、音声解釈、音声シーン理解に焦点を当て、8つの異なるタスクと26の慎重に選択された、または新しく訓練されたデータセットを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:40:26 GMT)
DV-3DLane: End-to-end Multi-modal 3D Lane Detection with Dual-view Representation [40.7] DV-3DLaneは、新しいエンドツーエンドDual-Viewマルチモーダル3Dレーン検出フレームワークである。
画像とLiDAR点の両方の強度を相乗化する。
最先端のパフォーマンスを実現し、F1スコアが11.2、エラーが53.5%減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:48:42 GMT)
Large Language Models Can Self-Correct with Minimal Effort [39.7] 単純で効果的な検証手法は,大規模言語モデルの本質的な能力を解き放つことができる。
本稿では, 誤応答を段階的に識別し, 訂正する反復的検証列補正フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:30:26 GMT)
Local quenches in fracton field theory: Lieb-Robinson bound, non-causal dynamics and fractal excitation patterns [37.7] フラクトン場理論における局所摂動によって誘起される平衡外ダイナミクスについて検討する。
有限体積の理論について、フラクトン波面が非自明なハウスドルフ次元を持つフラクタル形状を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:11:57 GMT)
Using Game Engines and Machine Learning to Create Synthetic Satellite Imagery for a Tabletop Verification Exercise [36.3] ゲームエンジンと機械学習技術は、興味のある場所の合成画像を生成するために使用することができる。
分解能と外航角は衛星の異なる特性をシミュレートするために調整することができる。
本稿では、単純なモニタリングシナリオを検証可能なテーブルトップエクササイズをサポートするための有用性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:38:22 GMT)
A Simple Framework for Open-Vocabulary Zero-Shot Segmentation [36.0] SimZSSはオープン語彙のZero-Shotセグメンテーションのためのフレームワークである。
テキストと言語知識の離散的な性質を利用して、字幕内の局所的な概念をピンポイントする。
SimZSSは,8つのベンチマークデータセットのうち7つについて,15分以内で最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 11:57:08 GMT)
RoboGolf: Mastering Real-World Minigolf with a Reflective Multi-Modality Vision-Language Model [34.8] ネストされたVLMを用いた閉ループ制御と反射平衡ループでデュアルカメラの視覚入力を知覚するフレームワークであるRoboGolfを紹介する。
RoboGolfのミニゴルフコートに対する効果を実験で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:00:30 GMT)
Similarity Guided Multimodal Fusion Transformer for Semantic Location Prediction in Social Media [34.7] マルチモーダル投稿からユーザのセマンティックな位置を予測するためのSG-MFT(Simisity-Guided Fusion Transformer)を提案する。
まず,事前学習した大規模視覚言語モデルを用いて,高品質なテキストと画像表現を組み込む。
そこで我々は, 異質性やノイズ干渉を緩和するSimisity-Guided Interaction Module (SIM) を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:05:18 GMT)
LGS: A Light-weight 4D Gaussian Splatting for Efficient Surgical Scene Reconstruction [33.8] 動的内視鏡再建のための軽量4Dガウス切削フレームワーク(LGS)を提案する。
ガウス量の冗長性を最小限に抑えるため,変形対応プルーニングを提案する。
我々はまた、ガウス属性の次元を刻むことにより、非極端領域におけるテクスチャや照明の表現を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:49:39 GMT)
Harvesting Events from Multiple Sources: Towards a Cross-Document Event Extraction Paradigm [33.7] 本稿では,複数の文書からイベント情報を統合し,イベントに関する総合的な視点を提供するために,クロスドキュメントイベント抽出(CDEE)の課題を提案する。
我々は,20,059の文書と37,688の言及レベルのイベントを含む,クロスドキュメントイベント抽出データセット(CLES)を構築した。
当社のCDEEパイプラインは,エンドツーエンドのクロスドキュメントイベント抽出において,約72%のF1を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:01:11 GMT)
Position: Benchmarking is Limited in Reinforcement Learning Research [33.6] 本研究では,厳密な実験設計における計算コストの増大の原因について検討する。
ベンチマークの限界を克服するために、新たな実験パラダイムを使うことを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 23:36:26 GMT)
Unleashing the Power of Meta-tuning for Few-shot Generalization Through Sparse Interpolated Experts [33.6] Sparse MetA-Tuning (SMAT) はスパース・ミックス・オブ・エキスパート・アプローチにインスパイアされた手法である。
SMATはOOD感度を克服し、ビジョンファウンデーションモデルの転送能力を高めることを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 20:51:21 GMT)
Enhancing Cross-Document Event Coreference Resolution by Discourse Structure and Semantic Information [33.2] クロスドキュメントのイベントコア参照解決モデルは、参照の類似性を直接計算するか、イベント引数を抽出することで参照表現を強化することができる。
本稿では,文書の構造的・意味的情報をモデル化するために,文書レベルのレトリック構造理論(RST)木とクロスドキュメントのレキシカル・チェーンの構築を提案する。
このギャップを埋めるために、大規模な中国のクロスドキュメントイベントコアデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:54:48 GMT)
Imperative Learning: A Self-supervised Neural-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy [31.8] 我々は,ロボット自律のための自己教師型ニューラルシンボリック(NeSy)計算フレームワーク,インペラティブラーニング(IL)を導入する。
ILを2段階最適化(BLO)として定式化し、3つのモジュール間の相互学習を可能にする。
ILはロボットの自律性を大幅に向上させ、多様な領域にわたるさらなる研究を促進することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:02:17 GMT)
DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models [31.6] 視覚言語モデル(VLM)を活用した自律運転システムDriveVLMを紹介する。
DriveVLMは、シーン記述、シーン分析、階層計画のための推論モジュールのユニークな組み合わせを統合している。
本稿では,DriveVLMの強みを従来の自律走行パイプラインと相乗化するハイブリッドシステムであるDriveVLM-Dualを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:48:42 GMT)
Efficient Evolutionary Search Over Chemical Space with Large Language Models [31.3] 最適化の目的は区別できない。
化学対応大規模言語モデル(LLM)を進化的アルゴリズムに導入する。
我々のアルゴリズムは最終解の質と収束速度の両方を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:22:49 GMT)
Bringing Back the Context: Camera Trap Species Identification as Link Prediction on Multimodal Knowledge Graphs [31.2] カメラトラップは生物多様性の監視と保護のために動物生態学において貴重な道具である。
画像は自然に異質な形態の文脈に関連付けられており、おそらくは様々である。
マルチモーダル知識グラフにおけるリンク予測として種分類を再構成する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:38:36 GMT)
Transparent Image Layer Diffusion using Latent Transparency [30.8] 本稿では,大規模な事前学習型潜伏拡散モデルを用いて透過的な画像を生成する手法であるLayerDiffuseを提案する。
この手法は,アルファチャネル透過性を事前学習した潜伏拡散モデルの潜伏多様体に符号化する「潜伏透過性」を学習する。
これは、付加された透明性を潜在オフセットとして調節することにより、大きな拡散モデルの生産可能な品質を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:47:27 GMT)
On the Need of a Modeling Language for Distribution Shifts: Illustrations on Tabular Datasets [30.5] 5つのデータセットと6万のメソッド構成にまたがる自然なシフトを含む実験的なテストベッドを構築します。
テストベッドでは、$Y|X$-shiftsが最も多く使われています。
「robust」メソッドのパフォーマンスはシフトタイプによって大きく異なり、バニラメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:30:50 GMT)
Combine and Conquer: A Meta-Analysis on Data Shift and Out-of-Distribution Detection [30.4] 本稿では,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出スコアをシームレスに組み合わせるための普遍的アプローチを提案する。
我々のフレームワークは、検出スコアにおける将来の発展にとって容易であり、この文脈で意思決定境界を結合する最初の手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:16:44 GMT)
SEAM: A Stochastic Benchmark for Multi-Document Tasks [30.2] 現在、マルチドキュメントタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の能力を測定するベンチマークは存在しない。
マルチドキュメントタスクの評価手法であるSEAM(SEAM: Evaluation Approach for Multi-document task)を提案する。
マルチドキュメントタスクは,70Bパラメータを持つ最先端モデルであっても,LLMにとって大きな課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 11:57:53 GMT)
Serial Position Effects of Large Language Models [29.1] 大規模言語モデル(LLM)は、ゼロショット学習アプリケーションにおいて顕著な能力を示している。
これは、従来の機械学習アプローチから大きく離れている。
これまでの研究では、LSMはプライマリシーやリレーシーバイアスのような連続的な位置効果を示す可能性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:02:52 GMT)
Pose-Diversified Augmentation with Diffusion Model for Person Re-Identification [28.8] 人物の再識別(Re-ID)は、人間のポーズやカメラの視点の変化によってしばしば困難に直面する。
従来の手法は、データ拡張を通じてこれらの問題に対処しようと試みてきた。
Diff-IDは、疎外で表現不足な人間のポーズとカメラ視点の例を取り入れた、新しいデータ拡張手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 07:48:21 GMT)
SmartAxe: Detecting Cross-Chain Vulnerabilities in Bridge Smart Contracts via Fine-Grained Static Analysis [28.4] ブロックチェーンブリッジは、さまざまなブロックチェーンプラットフォーム間でのアセット交換のための分散アプリケーションである。
最近のセキュリティインシデントでは、スマートコントラクトのブリッジの脆弱性によって大きな損失が発生している。
スマートコントラクトのクロスチェーンブリッジにおける脆弱性を特定するための,新たなフレームワークであるSmartAxeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:25:27 GMT)
EditFollower: Tunable Car Following Models for Customizable Adaptive Cruise Control Systems [28.3] 本研究では,データ駆動型自動車追従モデルを提案する。
本モデルは,運転者の社会的嗜好を考慮に入れたACCシステムの開発に有用な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:04:07 GMT)
The Potential and Perils of Generative Artificial Intelligence for Quality Improvement and Patient Safety [27.8] ジェネレーティブ人工知能(GenAI)は、患者の医療の質と安全性を高める自動化を通じて、医療を改善する可能性がある。
我々は、医療におけるGenAIの即時適用は、明確に定義された、低いリスク、高い価値、狭いアプリケーションを通して行われると仮定する。
我々はこれを、臨床成績を改善するエンドツーエンドの臨床意思決定のための汎用AIモデルと対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:01:11 GMT)
Towards Open Respiratory Acoustic Foundation Models: Pretraining and Benchmarking [27.7] 呼吸器オーディオは幅広い医療応用の予測力を持っているが、現在はまだ探索されていない。
OPERA(OPEn Respiratory Acoustic foundation model Pretraining and benchmarking system)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:04:26 GMT)
Continuous Output Personality Detection Models via Mixed Strategy Training [27.2] 本稿では,連続的な出力値を生成する人格検出モデルをトレーニングするための新しいアプローチを提案する。
Redditコメントの広範囲なパーソナリティラベルを含むPANDORAデータセットを活用することで、Big Fiveのパーソナリティ特性を高精度に予測するモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:32:15 GMT)
Towards Region-aware Bias Evaluation Metrics [26.9] 性別バイアスの地域差を同定し,バイアス評価のための地域別ボトムアップアプローチを提案する。
提案手法は,ある地域におけるジェンダー・アライメント・トピックを使用し,トピック・ペアの形でジェンダー・バイアス・ディメンションを識別する。
提案するバイアストピックペアのいくつかは、既存のものと比較して、これらの領域における性別バイアスに対する人間の認識に匹敵するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:26:27 GMT)
First Heuristic Then Rational: Dynamic Use of Heuristics in Language Model Reasoning [26.7] 多段階推論は、言語モデル(LM)の性能向上を探求するために、コミュニティで広く採用されている。
本稿では,このプロセスでLMが使用する体系的戦略について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 11:11:46 GMT)
SmartState: Detecting State-Reverting Vulnerabilities in Smart Contracts via Fine-Grained State-Dependency Analysis [25.4] SRV(State-Reverting Vulnerability)は、違法な利益獲得やDoS(Deny-of-Service)といったセキュリティ上の影響をもたらす可能性がある。
本稿では,Solidityスマートコントラクトにおける状態反転脆弱性を検出するための新しいフレームワークであるSmartStateを提案する。
さらにSmartStateは、47,351の現実世界のスマートコントラクトから406の新しいSRVを正常に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:51:23 GMT)
Multi-Objective Linguistic Control of Large Language Models [25.0] 大規模言語モデル(LLM)は冗長な応答を生成し、出力複雑性の制御性に欠ける。
本研究では,LLM出力の複数の言語的複雑さをオフザシェルフデータを用いて微調整することにより正確に制御する方法を検討する。
Alpaca-GPT4およびWizardLMデータセット上でLLaMA2-7Bを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:56:48 GMT)
Approximate Multiplication of Sparse Matrices with Limited Space [24.5] 我々はスパース共起方向を開発し、期待値の$widetildeOleft((nnz(X)+nnz(Y))ell+nell2right)$に時間複雑性を減少させる。
理論的解析により,我々のアルゴリズムの近似誤差はCODとほぼ同値であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:11:19 GMT)
Towards Biologically Plausible Computing: A Comprehensive Comparison [24.3] バックプロパゲーションは、教師あり学習のためのニューラルネットワークのトレーニングの基盤となるアルゴリズムである。
バックプロパゲーションの生物学的妥当性は、重量対称性、大域的誤差計算、二重位相学習の要求により疑問視される。
本研究では,望ましい学習アルゴリズムが満たすべき生物学的妥当性の基準を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 09:51:20 GMT)
X-ray2CTPA: Generating 3D CTPA scans from 2D X-ray conditioning [24.2] 胸部X線または胸部X線撮影(CXR)はCTスキャンと比較して限られた画像撮影を可能にする。
CTスキャンはCXRよりもコストが高く、放射線被曝も大きく、アクセス性も低い。
本研究では,2次元低コントラスト分解能X線入力から3次元高コントラストおよび空間分解能Aスキャンへのクロスモーダル変換について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:53:35 GMT)
Async Learned User Embeddings for Ads Delivery Optimization [24.1] 推薦システムでは、高品質なユーザ埋め込みは微妙な好みを捉え、正確な類似性計算を可能にし、時間とともに変化する好みに適応して関連性を維持することができる。
本稿では,Transformerのような大規模機能学習モジュールを用いて,シーケンスベースのマルチモーダルユーザアクティビティから,毎日数十億のユーザに対する高忠実度ユーザ埋め込みを非同期に学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:43:41 GMT)
EthioLLM: Multilingual Large Language Models for Ethiopian Languages with Task Evaluation [24.1] 本稿では,エチオピア語5言語(Amharic, Ge'ez, Afan Oromo, Somali, Tigrinya)と英語の多言語大言語モデルであるEthioLLMを紹介する。
我々は,5つの下流自然言語処理(NLP)タスクにおいて,これらのモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:06:27 GMT)
FastMem: Fast Memorization of Prompt Improves Context Awareness of Large Language Models [24.0] 我々は、命令を微調整した大規模言語モデルのコンテキスト認識を強化する新しい手法であるFastMemを紹介する。
FastMemは、最後のFeed-Forward Network (FFN)モジュールのみを微調整することで、推論前のプロンプトの可能性を最大化する。
本実験は, 読解理解, テキスト要約, 出力構造への順守において, かなりの効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:36:35 GMT)
Blind Baselines Beat Membership Inference Attacks for Foundation Models [24.0] メンバーシップ推論(MI)攻撃は、データサンプルが機械学習モデルのトレーニングに使用されたかどうかを判断しようとする。
未知のWebデータに基づいてトレーニングされた基礎モデルに対して、MI攻撃は著作権のあるトレーニング材料の検出、テストセットの汚染の測定、あるいは監査マシンのアンラーニングに使用できる。
基礎モデルに対するMI攻撃の評価は, 異なる分布からメンバーや非メンバーをサンプリングするため, 欠陥があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:40:11 GMT)
Discovering Mixtures of Structural Causal Models from Time Series Data [23.2] 基礎となる因果モデルを推測するために, MCD と呼ばれる一般的な変分推論に基づくフレームワークを提案する。
このアプローチでは、データ可能性のエビデンス-ローバウンドを最大化するエンドツーエンドのトレーニングプロセスを採用しています。
本研究では,本手法が因果発見タスクにおける最先端のベンチマークを上回ることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:15:39 GMT)
TUBERAIDER: Attributing Coordinated Hate Attacks on YouTube Videos to their Source Communities [22.8] 本稿では,YouTubeビデオのヘイト攻撃を75%以上の精度で検出・帰属する属性システムであるTUBERAIDERを提案する。
ピーク検出器を使用して、YouTubeビデオのコメントアクティビティの上昇を特定し、攻撃が発生している可能性があることを知らせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:48:49 GMT)
A First Running Time Analysis of the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) [22.1] 本研究では, 強度進化アルゴリズム2 (SPEA2) の動作時間解析を行った。
具体的には、一般的に使用される3つの多目的問題、すなわち$m$OneMinMax、$m$LeadingOnesZeroes、$m$-OneZeroJumpを解決するためのSPEA2の実行時間が期待されていることを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:12:22 GMT)
Memorizing Documents with Guidance in Large Language Models [21.9] トレーニング中の文書記憶を追跡するための文書記憶アーキテクチャを提案する。
提案手法は文書に対する異なるメモリエントリを提供し、文書関連コンテンツを学習された文書関連メモリで生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:12:03 GMT)
Pivotal Auto-Encoder via Self-Normalizing ReLU [20.8] トランスフォーメーション学習問題として,単一の隠蔽層スパースオートエンコーダを定式化する。
本稿では,テスト時の騒音レベルに不変な予測モデルを実現する最適化問題を提案する。
実験結果から, 各種ノイズに対する安定性が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 09:06:52 GMT)
EERPD: Leveraging Emotion and Emotion Regulation for Improving Personality Detection [20.0] EERPDと呼ばれる新しい人格検出手法を提案する。
本手法では,人格予測において,人格に強く相関する心理的概念である感情制御を導入する。
実験の結果,ERPDは人格検出の精度とロバスト性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） (Sun, 23 Jun 2024 11:18:55 GMT)
Trace is the New AutoDiff -- Unlocking Efficient Optimization of Computational Workflows [19.9] 我々は、コーディングアシスタント、ロボット、コピロなどのAIシステムの設計と更新を自動化することによって動機付けられた最適化問題のクラスについて研究する。
本稿では,AIシステムの計算ワークフローをニューラルネットワークに似たグラフとして扱うエンドツーエンド最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:05:31 GMT)
Gradual Divergence for Seamless Adaptation: A Novel Domain Incremental Learning Method [19.8] ドメイン・インクリメンタル・ラーニング(DIL)は現実世界のシナリオにおいて大きな課題となる。
モデルが新しいタスクに適応するにつれて、学習された表現が変化していく現象を模倣する表現ドリフトは、破滅的な忘れを和らげるのに役立つ。
本稿では,DAREと呼ばれる新しいDIL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 22:05:52 GMT)
GraphEval2000: Benchmarking and Improving Large Language Models on Graph Datasets [19.3] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において顕著な成功を収めた
近年の研究では、LLMがグラフ構造化データについて推論する能力の限界が特定されている。
グラフデータ構造問題40と2000のテストケースからなるグラフデータセットGraphEval2000を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:01:56 GMT)
LAMPAT: Low-Rank Adaption for Multilingual Paraphrasing Using Adversarial Training [19.2] パラフレーズ(英: Paraphrase)とは、異なる単語や文構造を用いて同じ意味を伝えるテキストである。
これまでの研究は機械翻訳の知識を活用し、ゼロショット機械翻訳によるパラフレーズを同じ言語で生成してきた。
単言語データセットが人間に似た多文を生成するのに十分である最初の教師なし多言語パラフレーズモデル LAMPAT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:39:24 GMT)
Efficient LLM inference solution on Intel GPU [19.2] トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は多くの分野で広く使われている。
低レイテンシかつ高スループットで効率的なLLM推論ソリューションを提案する。
標準的なHuggingFaceの実装と比較して、提案されたソリューションは最大で7倍のトークンレイテンシと27倍のスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:03:32 GMT)
Unlocking the Future: Exploring Look-Ahead Planning Mechanistic Interpretability in Large Language Models [19.0] エージェントのコアモジュールとしてのプランニングは、エンボディエージェント、Webナビゲーション、ツール使用など、さまざまな分野において重要である。
大規模言語モデル(LLM)の開発に伴い、大規模言語モデルを知的エージェントとして扱い、計画能力を刺激し評価する研究者もいる。
本研究では,情報フローと内部表現の観点から,大規模言語モデルにおけるルックアヘッド計画機構の探索に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:54:47 GMT)
Preference Tuning For Toxicity Mitigation Generalizes Across Languages [17.8] 本研究は、多言語大言語モデルにおける選好チューニングのゼロショット言語間一般化について考察する。
我々は,英語データのみを用いた直接選好最適化学習が,多言語オープンエンド世代における毒性を著しく低下させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 22:53:47 GMT)
Diffusion Spectral Representation for Reinforcement Learning [17.7] 本稿では,表現学習の観点からの強化学習に拡散モデルの柔軟性を活用することを提案する。
拡散モデルとエネルギーベースモデルとの接続を利用して拡散スペクトル表現(Diff-SR)を開発する。
Diff-SRは、拡散モデルからのサンプリングの難易度と推論コストを明示的に回避しつつ、効率的なポリシー最適化と実用的なアルゴリズムを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:24:14 GMT)
RomanSetu: Efficiently unlocking multilingual capabilities of Large Language Models via Romanization [17.5] ロマンティックテキストはトークンの肥大度を2x-4x削減する。
ロマンティックテキストは、様々なNLU、NLG、MTタスクにまたがるネイティブスクリプト表現にマッチまたは優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 11:40:20 GMT)
Dancing in the syntax forest: fast, accurate and explainable sentiment analysis with SALSA [17.3] SALSAは、最近開発された高速構文解析技術を活用して、軽量で効率的な感情分析システムを構築することを目的としている。
当社のアプローチは、中小企業が本番で使うことに関心のある作業プロダクトのバックボーンとなることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:47:01 GMT)
LAIP: Learning Local Alignment from Image-Phrase Modeling for Text-based Person Search [16.8] 本稿では、双方向アテンション重み付き局所アライメント(BidirAtt)とマスクフレーズモデリング(MPM)モジュールを備えたLAIP(Local Alignment from Image-Phrase Modeling)フレームワークを提案する。
CUHK-PEDES、ICFG-PEDES、RSTPReidデータセットで実施された実験は、既存の手法よりもLAIPフレームワークの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:31:57 GMT)
International Trade Flow Prediction with Bilateral Trade Provisions [16.4] 本稿では、説明可能な機械学習と分解モデルを組み合わせた2段階のアプローチを提案する。
第1段階では、有効変数選択のためにSHAP Explainerを使用し、PTAのキープロビジョニングを識別する。
第2段階では、Facterization Machineモデルを使用して、これらの規定が貿易フローに与える影響を相互に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 22:13:40 GMT)
D2O: Dynamic Discriminative Operations for Efficient Generative Inference of Large Language Models [14.7] LLM(Large Language Models)における効率的な推論は、キー値(KV)キャッシュのメモリ要求の増加によって妨げられる。
従来のKVキャッシュ消去戦略は、注意点に基づく重要度の低いKVペアを優先し、コンテキスト損失や幻覚などの問題を引き起こす。
本稿では,KVキャッシュサイズを微調整せずに最適化するための2段階判別手法である動的識別操作(D2O)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:27:48 GMT)
EVCL: Elastic Variational Continual Learning with Weight Consolidation [14.5] 継続的な学習は、モデルが以前に学んだことを忘れずに新しいタスクを学習できるようにすることを目的としている。
本研究は、変分連続学習(EWC)の変分後近似機構と弾性重み強化(EWC)の正規化に基づくパラメータ保護戦略を統合する新しいハイブリッドモデルであるElastic Variational Continual Learning with Weight Consolidation(E)を紹介する。
Eは破滅的な忘れを効果的に軽減し、モデルパラメータとタスク固有のデータ間の依存関係をよりよくキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:32:06 GMT)
LLMs' Classification Performance is Overclaimed [14.1] AIや人間のために設計された多くの分類タスクでは、ゴールドラベルはデフォルトでラベル空間に含まれる。
この標準設定は、伝統的に高度なAI、特に大規模言語モデル(LLM)の強力なパフォーマンスを強調してきた。
本稿では, LLMの認識性能は, 課題の予測的理解を示すことができないため, 過度に評価されていることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:49:10 GMT)
Understanding and Diagnosing Deep Reinforcement Learning [14.1] 最近、バイオテクノロジーから自動化された金融システムまで、さまざまな設定にディープ・ニューラル・ポリシーがインストールされている。
本稿では,時間と空間の両面での深部神経政策決定の方向性を体系的に分析する理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:10:16 GMT)
MuseCL: Predicting Urban Socioeconomic Indicators via Multi-Semantic Contrastive Learning [13.7] MuseCLは、都市部の詳細なプロファイリングと社会経済予測のためのフレームワークである。
ストリートビューとリモートセンシング画像のためのコントラスト的なサンプルペアを構築し,人間の移動性に類似点を生かした。
これらの領域に埋め込まれたPOIテキストから,事前学習したテキストエンコーダを用いて意味的な洞察を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 09:49:41 GMT)
Learning k-Determinantal Point Processes for Personalized Ranking [13.7] パーソナライズされたランキングのセット確率比較に基づく新しい最適化基準LkPを提案する。
LkPは広く適用でき、既存のレコメンデーションモデルに適用すると、パフォーマンスも大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:24:50 GMT)
TimeAutoDiff: Combining Autoencoder and Diffusion model for time series tabular data synthesizing [13.4] 本稿では、遅延拡散モデルのパワーを活用して、合成時系列表データを生成する。
可変オートエンコーダ(VAE)と拡散確率モデル(DDPM)のアイデアを組み合わせることでこの問題に対処する。
textttTimeAutoDiffという名前の私たちのモデルは、(1)汎用性:単一から複数シーケンスのデータセットの幅広い時系列データを処理できる能力など、いくつかの大きな利点があります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:32:27 GMT)
Learning with Noisy Ground Truth: From 2D Classification to 3D Reconstruction [13.3] 本稿では,LNGT LNGTの分析を機械学習タスクの文脈で統一する形式的定義を提案する。
我々は,暗記効果の詳細な分析と今後の研究機会に関する洞察に富んだ議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:21:48 GMT)
Classification Under Strategic Self-Selection [13.2] 自己選択が学習に与える影響と,学習が自己選択集団の構成に及ぼす影響について検討した。
本稿では,自己選択行動下での学習を効果的に最適化できる,識別可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:10:00 GMT)
TikTok Engagement Traces Over Time and Health Risky Behaviors: Combining Data Linkage and Computational Methods [13.1] 本研究では,様々な健康リスクトピックに関するTikTokビデオが,喫煙行動や飲酒行動とどのように関連しているかを検討する。
2020年から2023年にかけて、これらの回答者が好んだ健康関連ビデオ13,724本を計算分析した。
以上の結果から、当初TikTokで飲酒関連コンテンツを好んだユーザーは、時間とともにこうした動画を好む傾向にあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:58:30 GMT)
AST-T5: Structure-Aware Pretraining for Code Generation and Understanding [12.9] 大規模言語モデル(LLM)は、コードに関連するタスクにおいて大幅に進歩しているが、多くのLLMは単純なシーケンスとしてコードを扱う。
AST-T5は、抽象構文木(AST)を利用してコード生成、トランスパイレーション、理解を向上させる新しい事前トレーニングパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 01:24:33 GMT)
Evaluation of LLMs on Syntax-Aware Code Fill-in-the-Middle Tasks [12.6] Syntax-Aware Fill-in-the-Middle (SAFIM)は、コードFill-in-the-Middle(FIM)タスク上でLLM(Large Language Models)を評価するための新しいベンチマークである。
このベンチマークは、コードブロックや条件式などのプログラム構造の構文対応補完に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 01:17:48 GMT)
Towards Real-Time Neural Volumetric Rendering on Mobile Devices: A Measurement Study [12.4] 我々は,システムの観点から,最先端のリアルタイムNeRFレンダリング技術について検討する。
まず、NeRFサービスシステムの動作パイプライン全体を定義する。
次に,コミュニケーション,計算,視覚的パフォーマンスの観点から,システムにとって重要な制御ノブを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:33:26 GMT)
Towards Group-aware Search Success [12.3] GA-SS(Group-Aware Search Success)と呼ばれる新しいメトリクスを導入する。
GA-SSは検索成功を再定義し、すべての人口集団が検索結果から満足を得られるようにする。
実世界の2つのデータセットでメトリクスとアプローチを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:13:57 GMT)
Deep Learning Segmentation of Ascites on Abdominal CT Scans for Automatic Volume Quantification [12.3] 本研究は,肝硬変腹水患者と卵巣癌患者の造影CT,非造影CTを施行した。
このモデルはThe Cancer Genome Atlas Ovarian Cancer data (平均年齢60歳+/-11[s.d.]; 143女)で訓練された。
その性能はDice係数,標準偏差,95%信頼区間で測定され,腹腔内腹水量に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 01:32:53 GMT)
UDHF2-Net: An Uncertainty-diffusion-model-based High-Frequency TransFormer Network for High-accuracy Interpretation of Remotely Sensed Imagery [12.2] リモートセンシング画像高精度解釈(RSIHI)において不確かさ拡散モデルに基づく高周波トランスフォーマーネットワーク(UDHF2-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:03:35 GMT)
Fuzzy Attention-based Border Rendering Network for Lung Organ Segmentation [12.2] 本稿では,Fizzy Attention-based Border Rendering (FABR) ネットワークを用いた肺臓器分割法を提案する。
FABRでは, 肺臓器領域を立方体木として表現し, リサイクルサンプリングされた境界脆弱点のみに着目した。
気道および動脈の4つの挑戦的データセットを用いた実験結果から,本手法が良好な性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:47:51 GMT)
PTQ4ViT: Post-training quantization for vision transformers with twin uniform quantization [12.1] 視覚変換器における量子化の問題を分析する。
そこで本研究では,これらのアクティベーション値の量子化誤差を低減するために,ツイン均一量子化法を提案する。
実験では、ImageNet分類タスクにおいて、量子化された視覚変換器は、ほぼロスレスな予測精度(8ビットの量子化で0.5%以下)を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:46:20 GMT)
CBPF: Filtering Poisoned Data Based on Composite Backdoor Attack [11.8] 本稿では, 汚染試料のろ過を調べた結果, バックドア攻撃のリスク軽減策について検討した。
CBPF (Composite Backdoor Poison Filtering) と呼ばれる新しい3段階毒素データフィルタリング手法が有効な解法として提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:37:24 GMT)
Towards Natural Language-Driven Assembly Using Foundation Models [11.7] 大規模言語モデル(LLM)と強力な視覚モデルにより、ビジョン・ランゲージ・アクションモデル(英語版)の分野での迅速な研究と開発が可能となった。
本稿では,LLMをベースとしたグローバルコントロールポリシを提案する。
このフレームワークへのLLMの統合は、言語入力の解釈と処理だけでなく、多種多様な複雑なロボット操作のための制御機構の強化においても、その重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:14:37 GMT)
Belief Information based Deep Channel Estimation for Massive MIMO Systems [11.4] 提案手法は, 12dBチャネル推定性能を向上させるか, 1/3 1/2 パイロットオーバヘッドを削減するかのどちらかである。
実験結果から,提案手法は12dBチャネル推定性能を向上するか,1/31/2パイロットオーバヘッドを低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:31:07 GMT)
Hardware-Aware Neural Dropout Search for Reliable Uncertainty Prediction on FPGA [11.1] この分野では、ドロップアウトベースのベイズニューラルネットワーク(BayesNN)が顕著であり、確実な不確実性推定を提供する。
既存のドロップアウトベースのベイズNNは、通常、異なる層にまたがる均一なドロップアウト設計を採用しており、亜最適性能をもたらす。
本稿では,ByesNNとFPGA上でのハードウェア実装の両方を自動最適化するニューラルドロップアウト検索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:33:19 GMT)
CholecInstanceSeg: A Tool Instance Segmentation Dataset for Laparoscopic Surgery [10.9] CholecInstanceSegは、これまでで最大のオープンアクセスツールインスタンスセグメンテーションデータセットである。
本データセットは,85症例から抽出した41.9kのアノテートフレームと64.4kのツールインスタンスからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 07:30:06 GMT)
Multi-Scale Temporal Difference Transformer for Video-Text Retrieval [10.5] マルチスケール時間差変圧器(MSTDT)という変圧器変圧器を提案する。
MSTDTは主に、局所的な時間情報を取得する能力に制限のある従来のトランスフォーマーの欠陥に対処する。
提案手法は,短時間の時間差分変換器と長期の時間差分変換器から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:59:31 GMT)
MODIPHY: Multimodal Obscured Detection for IoT using PHantom Convolution-Enabled Faster YOLO [10.2] YOLO Phantomは、史上最小のYOLOモデルのひとつです。
YOLO Phantomは最新のYOLOv8nモデルと同等の精度を実現し、パラメータとモデルサイズを同時に削減する。
実際の有効性は、高度な低照度カメラとRGBカメラを備えたIoTプラットフォーム上で実証され、AWSベースの通知エンドポイントにシームレスに接続される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:11:19 GMT)
Dynamic Speculation Lookahead Accelerates Speculative Decoding of Large Language Models [10.2] DISCOは投機的ルックアヘッド(SL)を動的に選択する新しい手法である。
4つのデータセットによる実験により、disCOは最高の静的SLベースラインに比べて平均10%のスピードアップに達することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:46:23 GMT)
Predefined Prototypes for Intra-Class Separation and Disentanglement [10.0] 原型学習は、クラスの埋め込みがクラスタ化される点(プロトタイプと呼ぶ)があるという考えに基づいている。
我々は、トレーニングパイプラインを簡素化し、異なる利点をもたらす、人間の特定基準に従ってプロトタイプを事前定義することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:52:23 GMT)
Two Tales of Single-Phase Contrastive Hebbian Learning [9.8] 完全局所学習アルゴリズムである「二重伝搬」は,性能ギャップをバックプロパゲーションに埋めることが可能であることを示す。
このアルゴリズムは、その数値安定性が、生物学的およびアナログ的な実装において制限的な対称ヌーディングに依存しているという欠点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:14:16 GMT)
Towards a Formal Foundation for Blockchain Rollups [9.8] ZK-Rollupsは、トランザクションをオフチェーンで処理し、メインチェーンで検証することで、課題に対処することを目指している。
本研究は,アロイ仕様言語を用いて,鍵層2の機能の検証と設計を行う形式解析である。
我々は、セキュリティと検閲に対する抵抗を強化するための強化されたモデルを提案し、ロールアップのセキュリティのための新しい標準を設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:12:19 GMT)
Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial [9.4] このコースは、拡散経験のないテクニカルオーディエンスを対象としている。
我々は、正しいアルゴリズムを導き出すのに十分な精度を維持しながら、数学的詳細をできるだけ単純化しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 23:18:07 GMT)
Multitype entanglement dynamics induced by exceptional points [9.0] 4階EP(EP4)と2階EP(EP2)の両面における多様な絡み合いのダイナミクスを同時に観測できることが判明した。
本研究は、EP誘起量子効果の研究方法と、EP関連量子技術の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 04:46:02 GMT)
Diffusion Models, Image Super-Resolution And Everything: A Survey [8.9] 拡散モデル(DM)は、画像の超解法(SR)領域を乱し、画像の品質と人間の知覚的嗜好のギャップを埋めている。
DMは訓練が容易で、従来の生成法で作られたものよりも高い品質のサンプルを作成できる。
彼らの有望な成果にもかかわらず、彼らはさらなる研究を必要とする新しい課題も生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:32:56 GMT)
Evaluation and Comparison of Emotionally Evocative Image Augmentation Methods [8.7] GANを用いた感情コンピューティングのための刺激データセット作成手法について検討する。
従来のデータセット作成手法はコストと時間を要するため、代替案の調査が進められます。
我々は、データ拡張および転送学習技術とともに、Deep Convolutional GAN、Con Conditional Conditional Augmentation GAN、Wasserstein GANなど、さまざまなGANアーキテクチャを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:43:46 GMT)
CAV-AHDV-CAV: Mitigating Traffic Oscillations for CAVs through a Novel Car-Following Structure and Reinforcement Learning [8.6] Connected and Automated Vehicles (CAVs)は、CAVとHuman-Driven Vehicles (HDVs)の混合交通の課題に対して、有望な解決策を提供する。
HDVは限られた情報に依存しているが、CAVは意思決定を改善するために他のCAVのデータを利用することができる。
本稿では2つのCAV間のHDVのシーケンスを1つのエンティティとして扱う「CAV-AHDV-CAV」カーフォローフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:38:29 GMT)
Predicting Individual Depression Symptoms from Acoustic Features During Speech [8.6] 現在の自動うつ病検出システムは、臨床うつ病評価尺度で示されるうつ病の個々の症状や症状に頼ることなく、直接予測を提供する。
本研究では,最後の抑うつ予測を得る前に,音声の音響的特徴を用いて抑うつ評価尺度の個々の項目を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:26:47 GMT)
Rationale-based Ensemble of Multiple QA Strategies for Zero-shot Knowledge-based VQA [8.5] K-VQA(Knowledge-based Visual Qustion-Awering)は、画像に描かれているもの以外の背景知識の活用を必要とする。
現在のゼロショットK-VQA法は、通常、イメージを単一のタイプのテキスト決定コンテキストに変換し、テキストベースのモデルを使用して、それに基づいて質問に答える。
本稿では,複数問合せ戦術の動的アンサンブルを実現するために,Rationale を用いたアンサーコンテキスト戦術のアンサンブル(REACT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:06:42 GMT)
RepNeXt: A Fast Multi-Scale CNN using Structural Reparameterization [8.3] 軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)は、パラメータ効率と低レイテンシに好まれる。
本研究では,資源拘束型アプリケーションに適した多目的視覚バックボーンを開発するために,CNNとViTの相補的な利点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 04:11:12 GMT)
HEST-1k: A Dataset for Spatial Transcriptomics and Histology Image Analysis [8.2] 我々は1,108個の空間転写プロファイルの集合であるHEST-1kを紹介し、それぞれがWSIとメタデータにリンクする。
HEST-1kは、25の臓器、Homo SapiensとMus Musculusの2種、25のがんタイプから320のがんサンプルを含む131の公衆および内部コホートからHEST-Libraryを用いて組み立てられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:04:13 GMT)
Smoothed functional-based gradient algorithms for off-policy reinforcement learning: A non-asymptotic viewpoint [8.1] 政治外の強化学習コンテキストにおける制御問題の解法として,2つのポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
どちらのアルゴリズムも、スムーズな関数的勾配推定スキームを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:34:27 GMT)
A policy gradient approach for optimization of smooth risk measures [8.1] 本稿では,マルコフ決定過程を考察し,累積割引報酬のスムーズなリスク対策の幅広いクラスを用いてリスクをモデル化する。
本稿では,2つのテンプレート・ポリシー・グラデーション・アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:03:38 GMT)
W-Net: A Facial Feature-Guided Face Super-Resolution Network [8.0] Face Super-Resolutionは、高解像度 (HR) の顔画像を低解像度 (LR) の顔画像から復元することを目的としている。
既存手法は, 再建効率が低く, 事前情報の利用が不十分であるため, 理想的ではない。
本稿では,この課題に対処するため,W-Netと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:46:55 GMT)
Learning Run-time Safety Monitors for Machine Learning Components [8.0] 本稿では、劣化データセットと機械学習を用いて、機械学習コンポーネントの安全モニタを作成するプロセスを紹介する。
作成した安全モニタは、MLコンポーネントと並行してASにデプロイされ、モデル出力に関連する安全リスクの予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:25:06 GMT)
Residual resampling-based physics-informed neural network for neutron diffusion equations [7.1] 中性子拡散方程式は原子炉の解析において重要な役割を果たす。
従来のPINNアプローチでは、完全に接続されたネットワーク(FCN)アーキテクチャを利用することが多い。
R2-PINNは、現在の方法に固有の制限を効果的に克服し、中性子拡散方程式のより正確で堅牢な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:49:31 GMT)
RowPress Vulnerability in Modern DRAM Chips [7.0] 我々は、有名なRowHammerとは異なるDRAM読み取り障害現象であるRowPressを実証する。
我々はRowPressビットフリップを実験的に特徴付け、市販のDDR4 DRAMチップに広く存在することを示す。
本稿では,DRAMをRowHammerとRowPressの両方に対して効果的に保護する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:26:35 GMT)
Highly efficient coupling of single photons using a pair of nanostructures [6.9] 一対のナノ構造を用いた単一双極子源(SDS)からの単一光子の高効率結合を数値的に報告する。
シリカナノチップ(SNT)の誘導モードへの最大結合効率(ヒープ)は、ダイヤモンドナノチップ(DNT)とダイヤモンドナノワイヤ(DNW)の近傍に半径0.43mのSNTが配置されているときに見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:49:01 GMT)
An All-MLP Sequence Modeling Architecture That Excels at Copying [6.8] コピータスクにおいてトランスフォーマーにマッチする全MLPシーケンスモデリングアーキテクチャを提案する。
アブレーション研究では,Transformerレベルのコピーには,指数的アクティベーションとプレアクティベーション正規化が不可欠であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:19:26 GMT)
Enantiomer-Specific Pumping of Chiral Molecules [6.7] 我々はエナンチオマー特異的ポンピング(ESP)と呼ばれる新しいESSTアプローチを提案する。
ESPでは、ダーク状態を持たないエナンチオマーは、関連する内部状態のサブ空間から取り出すことができ、一方ダーク状態のエナンチオマーは、このサブ空間内で有限確率を維持し、ESSTの高効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 01:12:04 GMT)
Towards unlocking the mystery of adversarial fragility of neural networks [6.6] 分類アルゴリズムの出力を変えることができる最小の加法摂動を考察する。
本稿では,ディープニューラルネットワークの逆方向の脆弱性を行列理論で説明して分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:37:13 GMT)
CEST-KAN: Kolmogorov-Arnold Networks for CEST MRI Data Analysis [6.4] 我々は,CEST MRIデータ解析(CEST-KAN)におけるKAN(Kolmogorov Network)の有用性について検討した。
マルチ層パーセプトロン(MLP)とKANモデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:23:12 GMT)
Effect of Random Learning Rate: Theoretical Analysis of SGD Dynamics in Non-Convex Optimization via Stationary Distribution [6.1] 本研究では,その収束特性を明らかにするために,ランダムな学習率を持つ勾配降下(SGD)の変種を考察する。
ポアソンSGDによって更新されたパラメータの分布は、弱い仮定の下で定常分布に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:52:33 GMT)
Weight fluctuations in (deep) linear neural networks and a derivation of the inverse-variance flatness relation [6.1] 単層および二層線形ニューラルネットワークの定常的(時間的)訓練条件について検討する。
我々は, 層間結合を重み変動の異方性の発生源として同定した。
本稿では,最近観測された線形ニューラルネットワークモデルにおける逆分散-平坦性関係の解析的導出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 20:50:38 GMT)
Fixed Confidence Best Arm Identification in the Bayesian Setting [6.1] ベイズ設定における固定信頼度ベストアーム識別(FC-BAI)問題を考察する。
この問題は、既知の既知値からバンディットモデルがサンプリングされたときに、信頼度が固定された最大の平均のアームを見つけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:50:12 GMT)
Extending Token Computation for LLM Reasoning [5.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の進歩において重要な要素である。
LLMは、非効率な注意分布のため、複雑な推論タスクに苦しむことが多い。
本稿では,アテンション機構の最適化を利用して,計算トークンをChain-of-Thoughtプロセスで拡張する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:50:48 GMT)
Zero-Shot Cross-Lingual NER Using Phonemic Representations for Low-Resource Languages [5.6] 既存のゼロショットの言語間NERアプローチは、ターゲット言語についてかなりの事前知識を必要とする。
我々は,異なる言語の表現間のギャップを埋めるために,国際音声アルファベット(IPA)に基づく音声表現を用いたNERの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:38:56 GMT)
A Review of Global Sensitivity Analysis Methods and a comparative case study on Digit Classification [5.5] グローバル感度分析(GSA)は、ある決定を下すモデルにつながる影響のある入力要素を検出することを目的としている。
本稿では,グローバルな感度分析手法に関する総合的なレビューと比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:38:19 GMT)
Wound Tissue Segmentation in Diabetic Foot Ulcer Images Using Deep Learning: A Pilot Study [5.4] 我々は,創部組織分割アルゴリズムを評価するためのDFUT草案データセットを作成した。
データセットには110枚の画像と、創傷の専門家によってラベル付けされた組織、600枚の未ラベル画像が含まれている。
注釈付きデータの量が限られているため、我々のフレームワークは、教師付き学習(SL)と半教師付き学習(SSL)の両方のフェーズで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:01:51 GMT)
Deep-MPC: A DAGGER-Driven Imitation Learning Strategy for Optimal Constrained Battery Charging [5.2] 本論文は,従来の電池充電の予測制御戦略にまつわる課題に対処する革新的な手法を提案する。
電気化学モデルを組み込んだ実用的な電池シミュレータから得られた結果は、電池充電性能の大幅な改善を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:36:02 GMT)
Shortened LLaMA: Depth Pruning for Large Language Models with Comparison of Retraining Methods [5.1] 単純深度プルーニングは大規模言語モデル(LLM)を効果的に圧縮できることを示す。
我々のプルーニング法は、特にメモリ制約条件下での推論速度を向上する。
この作業がコンパクトで有能なLLMの構築に役立つことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:45:33 GMT)
Quantum battery in the Heisenberg spin chain models with Dzyaloshinskii-Moriya interaction [5.1] 量子電池(Quantum Battery, QB)は、量子力学の原理に準拠したエネルギー貯蔵・抽出装置である。
本研究では,ハイゼンベルクスピン鎖モデルにおけるジアロシンスキー-モリヤ相互作用の欠如と存在下でのQBの特性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:23:31 GMT)
Open Models, Closed Minds? On Agents Capabilities in Mimicking Human Personalities through Open Large Language Models [4.7] この研究は、オープンLLMのレンズを通して、NLPと人間の心理学の密接な関係を理解するための一歩である。
提案手法は,オープンLLMエージェントの本質的な性格特性を評価し,これらのエージェントが人格を模倣する程度を判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:53:33 GMT)
Communication-Efficient Distributed Estimation and Inference for Cox's Model [4.7] 我々は, 高次元のスパースコックス比例ハザードモデルにおいて, 推定と推定のための通信効率のよい反復分散アルゴリズムを開発した。
高次元ハザード回帰係数の線形結合に対する信頼区間を構築するために,新しい縮退法を提案する。
我々は、デコラートスコアテストに基づく任意の座標要素に対して、有効かつ強力な分散仮説テストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:38:15 GMT)
TraffNet: Learning Causality of Traffic Generation for What-if Prediction [4.6] インテリジェントなトラフィック管理と制御における意思決定には,リアルタイムなトラフィック予測が不可欠だ。
本稿では,トラフィック生成のメカニズムを事前に学習するTraffNetという単純なディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:01:18 GMT)
Research on Disease Prediction Model Construction Based on Computer AI deep Learning Technology [4.4] 本研究は,ロバスト学習アルゴリズムを研究対象とし,感染リスクの早期警告に適用することを目的とする。
トレーニング損失に対する低境界を構築し, サンプリング率に基づく手法を提案し, トレーニング結果に対するノイズの影響を低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:44:03 GMT)
Bounding-Box Inference for Error-Aware Model-Based Reinforcement Learning [4.2] モデルに基づく強化学習では、シミュレーションされた経験は実環境からの経験と同等のものとして扱われることが多い。
モデルベースの更新に対する不確実性を推定するために、最適結果が分布に敏感な推測を必要とすることを示す。
境界ボックス推論は効果的な選択計画を支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 04:23:15 GMT)
Effectiveness of ChatGPT in explaining complex medical reports to patients [3.8] 大腸癌および前立腺癌患者に対して,ChatGPT(GPT 4)が多部門チーム(MDT)の報告を説明できるかどうかを検討した。
これらの報告は、高密度医療言語で書かれ、臨床知識を前提としており、ChatGPTが複雑な医療報告を患者に説明できるかどうかを十分に検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:04:07 GMT)
The Persistence of Contrarianism on Twitter: Mapping users' sharing habits for the Ukraine war, COVID-19 vaccination, and the 2020 Midterm Elections [3.8] われわれは、新型コロナウイルスの予防接種、ウクライナ戦争、2020年の中間選挙に関する3つのTwitterデータのサンプルを比較した。
以上の結果から,公衆衛生の物語・政治に対する反対によって定義された幅広い反トラスト的姿勢の出現が示唆された。
われわれは、Twitterユーザーの間でイデオロギー的に一貫性のあるクロスオブジェクトのスタンスの存在を確認するが、右派政治的指向とは正反対である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:01:45 GMT)
Theory of Compression Channels for Postselected Quantum Metrology [3.5] 我々はポストセレクト量子力学における圧縮チャネルに関する一般的な理論を提唱した。
両部システムの2つのカテゴリにおいて、圧縮チャネルが1つのサブシステムにのみ作用する場合でも、圧縮損失を任意に小さくすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 09:21:11 GMT)
Unveiling LLM Mechanisms Through Neural ODEs and Control Theory [3.4] 本研究では,Large Language Models(LLMs)における入力と出力の複雑な関係を明らかにするために,ニューラル正規微分方程式を用いる。
ニューラルネットワークは、LLM内のデータの継続的な進化を捉えるダイナミックモデルを提供することによって、この研究において重要な役割を担っている。
堅牢な制御メカニズムは、モデルのアウトプットを戦略的に調整するために適用され、高い品質と信頼性を維持するだけでなく、特定のパフォーマンス基準に従うことを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 22:56:34 GMT)
CAVM: Conditional Autoregressive Vision Model for Contrast-Enhanced Brain Tumor MRI Synthesis [3.4] 条件付き自己回帰視覚モデルはコントラスト強調脳腫瘍MRIの合成を改善する。
深層学習法は、非コントラスト画像から仮想コントラスト強調MRIスキャンを合成するために応用されている。
自然言語処理における段階的用量増加とChain-of-Thoughtアプローチの類似性から着想を得たCAVMは、自己回帰戦略を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:50:22 GMT)
Effective Adaptive Mutation Rates for Program Synthesis [3.2] 進化的アルゴリズムの問題解決性能は突然変異率に依存する。
本稿では,変異率の特定の必要性を解消する適応的バンディットに基づく突然変異法を提案する。
ソフトウェア合成とシンボリック回帰問題の結果から,本手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:56:37 GMT)
Review of Zero-Shot and Few-Shot AI Algorithms in The Medical Domain [3.2] 本稿では,少数ショット,ゼロショット,正規物体検出の異なる手法について検討した。
ほとんどショットがなく、ゼロショットで、通常のオブジェクト検出は、新しいフレームワークやテクニックを通じて、フィールドの進化に共通の焦点をあてている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:45:32 GMT)
Distributed Rule Vectors is A Key Mechanism in Large Language Models' In-Context Learning [3.2] 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示しており、最も重要なものはインコンテキスト学習(ICL)である。
以前の研究は、ICL中に特定の位置でネットワークが「タスクベクトル」を生成すると仮定していた。
このような「タスクベクトル」は、ルールを複数の実演を通して定義しなければならないタスクには存在しないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 04:29:13 GMT)
Enhancing Commentary Strategies for Imperfect Information Card Games: A Study of Large Language Models in Guandan Commentary [3.1] 強化学習(RL)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた新しい注釈手法を提案する。
本システムでは,RLを利用して複雑なカード再生シナリオを生成し,LLMを用いて対応する注釈文を生成する。
オープンソース LLM に適用した場合,提案する注釈フレームワークによって達成される性能の大幅な向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 11:58:26 GMT)
Multimodal Multilabel Classification by CLIP [3.1] マルチモーダルマルチラベル分類(MMC)は、2つのデータソースを扱う学習アルゴリズムの設計を目的とした課題である。
本稿では,特徴抽出器としてContrastive Language-Image Pre-Training(CLIP)を利用する新しい手法を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:28:07 GMT)
Research on Feature Extraction Data Processing System For MRI of Brain Diseases Based on Computer Deep Learning [3.0] 本稿では,混合雑音除去法とウェーブレット解析を組み合わせ,従来の反復アルゴリズムを置き換えた行列演算法を提案する。
実験の結果、このアルゴリズムは計算時間で最速であり、検出効果は従来の反復アルゴリズムに匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:41:43 GMT)
Leveraging Latents for Efficient Thermography Classification and Segmentation [2.8] 乳癌の分類とセグメンテーションのための新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,手動の機能とアーキテクチャ工学に重点を置くのではなく,情報的,学習的な機能空間の活用に重点を置いている。
分類はSOTAの結果を生成するが,本論文で研究したセグメンテーション領域の創出は今回が初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:54:11 GMT)
Constrained Measurement Incompatibility from Generalised Contextuality of Steered Preparation [2.5] 2部構成のベルのシナリオでは、1つの翼における測定の不整合性は必要であり、非局所性を明らかにするのに十分である。
我々は、自然の任意の実効的理論の許容される測度の不整合性に制限を与える、一般化された文脈性であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:30:23 GMT)
Meta-FL: A Novel Meta-Learning Framework for Optimizing Heterogeneous Model Aggregation in Federated Learning [2.3] フェデレートラーニング(FL)は、多様なエンティティをまたいだ協調モデルトレーニングを可能にする。
FLはデータの不均一性やモデルの多様性といった課題に直面している。
Meta-Federated Learningフレームワークはこれらの課題に取り組むために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:57:07 GMT)
FS-RAG: A Frame Semantics Based Approach for Improved Factual Accuracy in Large Language Models [2.1] 本稿では,大規模言語モデルの出力における事実的不正確さを軽減することを目的として,検索強化生成の新たな拡張を提案する。
提案手法は,大規模言語モデルの問合せ支援に関連する事実情報のインデックス化と検索を目的とした,フレームセマンティクスの認知言語理論に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:18:19 GMT)
Detecting Abnormal Operations in Concentrated Solar Power Plants from Irregular Sequences of Thermal Images [2.0] 集中型ソーラーパワー(CSP)プラントは、中央のタワーの上のソーラーレシーバーに日光を集中させるミラーの配列で記憶媒体を加熱することでエネルギーを貯蔵する。
高温で作動するこれらの受信機は、凍結、変形、腐食などのリスクに直面し、運用上の故障、ダウンタイム、高価な機器の損傷を引き起こす。
運転中のCSPプラントから1年以上にわたって収集された熱画像の配列における異常検出(AD)の問題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 11:09:21 GMT)
Convergence of SGD with momentum in the nonconvex case: A time window-based analysis [2.0] 本研究では, 時間窓を用いた解析手法を提案し, 非設定条件下での運動量による勾配降下法(SGDM)の収束について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:34:06 GMT)
Eye in the Sky: Detection and Compliance Monitoring of Brick Kilns using Satellite Imagery [2.0] 密集したインド・ガンガティック平野では、レンガ製造が大気汚染の8%-14%を占めている。
従来の研究では、衛星画像からのレンガキルン検出にコンピュータビジョンに基づく機械学習手法が用いられてきた。
ブロックキルン検出と自動コンプライアンス監視のためのスケーラブルなフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:31:10 GMT)
Utilizing Graph Generation for Enhanced Domain Adaptive Object Detection [2.0] オブジェクト検出の分野におけるドメイン適応の問題は、ラベル付きソースドメインから未注釈のターゲットドメインへのオブジェクト検出モデルの転送である。
この分野の最近の進歩は、非ユークリッドグラフィカル空間内の領域間でピクセルペアを整列させることによって、ドメインの相違に対処することを目的としている。
それらの顕著な成果にもかかわらず、これらの手法はグラフをモデル化するために粗い意味表現を使用することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:24:25 GMT)
Photon-assisted tunneling resonantly controlling spin current of a spin-orbit-coupled atom in a toroidal trap [1.9] 我々は、方向と強度の点で正確に制御できる調整可能な交流(AC)スピンと原子質量電流の生成を実証する。
この現象の背後にあるメカニズムは、発光電位がラビ振動を誘発するのに十分な光子を供給することである。
これらの興味深い共鳴現象は、単純な3レベルモデルでのみ解析的に説明できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:52:33 GMT)
Efficient Test Data Generation for MC/DC with OCL and Search [1.8] アビオニクスのソフトウェアシステムのシステムレベルのテストでは、DO-178Cのような国際安全基準に準拠する必要がある。
DO-178Cの推奨基準の1つは、修正条件/決定カバレッジ(MC/DC)基準である。
モデルベーステストにおいて,MC/DCテストデータの自動生成を効果的に行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:06:54 GMT)
On Instabilities of Unsupervised Denoising Diffusion Models in Magnetic Resonance Imaging Reconstruction [1.8] 代理モデルから転送される最小のケースでも、これらのモデルが偽の組織構造を発生させる可能性がある。
このような最悪の摂動の伝達性は、画像再構成の堅牢性を損なう可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:44:00 GMT)
On The Effectiveness of Dynamic Reduction Techniques in Automated Program Repair [1.8] 本稿では,大規模バグ修正プログラムを効果的に処理するプログラム修復フレームワークについて述べる。
このフレームワークは、プログラムスライシングの形式でプログラムの削減を利用して、修正中のバグとは無関係にコードの一部を除去する。
広く使用されているDefects4Jデータセットに対する実験結果から,修復品質の劣化を伴わずに,大幅な性能向上が達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:35:07 GMT)
In-situ surface porosity prediction in DED (directed energy deposition) printed SS316L parts using multimodal sensor fusion [1.6] 本研究では,高空間(0.5mm)と時間(1ms)の高分解能の細孔形成と,ハイブリッド指向エネルギー堆積法(DED)プロセスで収集したAEと他のマルチモーダルセンサデータの時間周波数パターンを関連付けることを目的とする。
深部畳み込みニューラルネットワークは、プロセスチェーン中に収集されたセンサデータの時間周波数パターン(分光図)に基づいて、ボクセル表面の細孔の存在を特定するために用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:07:09 GMT)
Thinking beyond Bias: Analyzing Multifaceted Impacts and Implications of AI on Gendered Labour [1.6] 本稿では、ジェンダー労働に対するAIの広範な影響を探求する必要性を強調する。
私たちは、AI産業がより大きな経済構造に不可欠な要素であるということが、仕事の性質をいかに変えているかに注意を払っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 20:09:53 GMT)
OpenECAD: An Efficient Visual Language Model for Computer-Aided Design [1.5] 我々は、ビジュアル言語モデルの視覚的、論理的、コーディング、および一般的な機能を活用したOpenECADを作成するために、事前訓練されたモデルを微調整した。
OpenECADは入力として3Dデザインの画像を処理し、高度に構造化された2Dスケッチと3D構築コマンドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 02:22:48 GMT)
Monte Carlo Planning for Stochastic Control on Constrained Markov Decision Processes [1.4] 本研究は,MDP フレームワークである textttSD-MDP を定義し,MDP の遷移と報酬ダイナミクスの因果構造を解析する。
モンテカルロサンプリングから独立な値推定を行うことにより、最適ポリシの下での値関数の推定誤差に関する理論的保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:22:40 GMT)
Multicam-SLAM: Non-overlapping Multi-camera SLAM for Indirect Visual Localization and Navigation [1.4] 本稿では,複数のRGB-Dカメラを用いた視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)の新たなアプローチを提案する。
提案手法であるMulticam-SLAMはSLAMシステムの堅牢性と精度を大幅に向上させる。
従来の単一カメラSLAMシステムと比較して, 提案手法の精度とロバスト性は良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:04:10 GMT)
On Creativity and Open-Endedness [1.3] 本研究の目的は,計算創造性(CC)と人工生命(ALife)の潜在的な関係に関する議論を活性化することである。
CCの主な目標は、人工システムに創造性を付与することであり、ALifeはOEと人工イノベーションの研究と合成に多くの研究努力を注いでいる。
これらの概念が近接しているにもかかわらず、それらの使用はそれぞれのコミュニティに限られており、それらの関係はほとんど不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:10:31 GMT)
iWISDM: Assessing instruction following in multimodal models at scale [1.2] 我々は,視覚言語タスクの無制限な配列を生成するために,指示された仮想VISual Decision Making (iWISDM)環境を紹介する。
iWISDMを用いて,様々な複雑性レベルにわたる視覚課題に追従する命令の3つの異なるベンチマークをコンパイルした。
本研究は,既存のマルチモーダルモデルと創発的マルチモーダルモデルの両方の命令順守性を評価するための頑健なベンチマークとしてiWISDMを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 01:51:53 GMT)
LeanBin: Harnessing Lifting and Recompilation to Debloat Binaries [1.2] LeanBinは、観測された実行トレースに基づいて、リフトと再コンパイルを利用する。
肥大化したバイナリを生成し、最大1.24$times$で3.65%のガジェットを高速に動作させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:46:05 GMT)
Keystroke Dynamics: Concepts, Techniques, and Applications [1.2] キーストロークダイナミクス(Keystroke dynamics)は、サイバーセキュリティの重要なツールとして登場した行動バイオメトリックである。
本論文では,キーストロークの新たなデータセット,最先端のキーストローク認証アルゴリズム,タッチスクリーンやモバイルデバイス上でのキーストローク認証,認証以外のさまざまな重要な応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 07:40:30 GMT)
LLMs in the Loop: Leveraging Large Language Model Annotations for Active Learning in Low-Resource Languages [1.1] 低リソース言語は、限られた言語資源とデータラベリングの専門知識のために、AI開発において重大な障壁に直面している。
データアノテーションのアクティブ学習ループにおけるLLMの可能性を活用することを提案する。
GPT-4-Turboを用いた実証的な評価では、データ要求が大幅に削減され、最先端の性能が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:21:01 GMT)
Accelerating Matrix Diagonalization through Decision Transformers with Epsilon-Greedy Optimization [1.0] 本稿では,行列対角化を逐次決定問題として再放送し,決定変換器(DT)のパワーを適用した。
提案手法は,ジャコビアルゴリズムによる対角化時の最適ピボット選択を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:56:46 GMT)
Pervasive Technology-Enabled Care and Support for People with Dementia: The State of Art and Research Issues [1.0] 認知症の本当の話は、認知症の症状が否定されたことや、病気に付随する社会的便秘が原因で、世界中で不明である。
近年、精神疾患としての認知症は、科学コミュニティや医療提供者から多くの注目を集めている。
認知症に対する広汎な技術支援の3つの領域を,ケア,ウェルネス,アクティブな生活に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:19:50 GMT)
Competing excitation quenching and charge exchange in ultracold Li-Ba$^+$ collisions [0.8] ハイブリッド原子イオン系は、化学反応を研究するためのリッチで強力なプラットフォームである。
5d,2D_3/2,5/2$の準安定状態で合成された138ドルBa$+$イオンの衝突を量子縮退に近い基底状態6$Liガスで調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:23:59 GMT)
Zero-Inflated Tweedie Boosted Trees with CatBoost for Insurance Loss Analytics [0.8] 我々はTweedie回帰モデルを変更し、自動車、健康、責任などの各種保険の総括請求をモデル化する際の限界に対処する。
我々の推奨するアプローチは、予測精度を高めるために反復的なプロセスを活用するのに役立つため、0-claimプロセスの洗練されたモデリングとブースティング手法の統合である。
モデル化の結果, モデル性能が著しく向上し, 保険請求分析に適した精度の予測を行う可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 20:03:55 GMT)
Quantum Metropolis Sampling via Weak Measurement [0.7] 古典的ハミルトン派にとって、最もよく使われるギブスサンプリング器はメトロポリスアルゴリズムである。
量子ハミルトニアンにとって、確実に正しいギブスサンプリング器を設計することはより困難である。
我々はメトロポリス方式のアルゴリズムのインスピレーションを再考し、弱い測定を取り入れ、概念的にシンプルで証明可能な量子ギブスサンプリング器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 06:05:01 GMT)
Graph2Tac: Online Representation Learning of Formal Math Concepts [0.7] 証明において、2つの形式的な数学的概念の間の物理的近接は、それらの相互関係の強い予測因子である。
この局所性特性はオンライン学習技術によって利用でき、オフライン学習者を超えている問題解決エージェントが得られることを示す。
我々は、Coq証明アシスタントのためにTacticianプラットフォームで実装された2つのオンライン解決器をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:54:33 GMT)
Semi-Variance Reduction for Fair Federated Learning [0.7] 我々は2つの新しいフェアFLアルゴリズム、Variance Reduction(VRed)とSemi-Variance Reduction(VRed)を提案し、研究する。
VRedは、クライアントの損失関数間の平等を奨励し、分散を罰する。
対照的に、SemiVRedは、最悪のクライアントの損失関数と平均損失との差を罰する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:14:38 GMT)
Jacobian Descent for Multi-Objective Optimization [0.6] 我々はベクトル値関数の勾配降下の一般化としてヤコビ行列(JD)を定式化する。
特に、更新はいかなる目的とも矛盾せず、各勾配の基準に比例してスケールすべきである。
最も注目すべきは、学習パラダイムであるインスタンスワイドリスク最小化(IWRM)の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 22:06:25 GMT)
Observation of full contrast icosahedral Bose-Einstein statistics in laser desorbed, buffer gas cooled C$_{60}$ [0.4] バッファーガスの8.4$mu$m帯の赤外線分光は 12$C$_60$を冷却した。
R(J = 0 - 29) 回転の進行を観測する。
レーザー脱離C$_60$蒸気源は、1000倍の低い熱を低温バッファーガスセルに伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:43:08 GMT)
Comparison of High-Dimensional Bayesian Optimization Algorithms on BBOB [0.4] 我々は,5つの最先端高次元BOアルゴリズムと,バニラとCMA-ESを10変数から60変数の範囲で比較した。
本結果は, CMA-ESに対するBOの優位性を確認し, 限られた評価予算について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 13:13:47 GMT)
Evaluating the Effectiveness of the Foundational Models for Q&A Classification in Mental Health care [0.2] プレトレーニング言語モデル(PLM)は、メンタルヘルスを変革する可能性がある。
本研究は,精神保健領域における質問紙と回答紙の分類におけるPLMの有効性を評価するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:11:07 GMT)
Drug Repurposing Targeting COVID-19 3CL Protease using Molecular Docking and Machine Learning Regression Approach [0.2] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界的な緊急事態を宣言。
SARS-CoV-2の主プロテアーゼ3CLを標的とした5903薬剤の阻害効果を検討した。
我々は、QSARモデリングに機械学習回帰手法を用いて、高い結合親和性を持つ潜在的な薬物を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:03:26 GMT)
Social Media Use is Predictable from App Sequences: Using LSTM and Transformer Neural Networks to Model Habitual Behavior [0.1] 本稿では,スマートフォン利用者の逐次行動の予測モデルを用いて,ソーシャルメディアの習慣を研究する新しいアプローチを提案する。
i) ソーシャルメディアの利用は内外レベルで予測可能であり, (ii) ソーシャルメディア利用の予測可能性に強い個人差があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:39:13 GMT)
VICatMix: variational Bayesian clustering and variable selection for discrete biomedical data [0.0] 分類データのクラスタリング用に設計された変分ベイズ有限混合モデルであるVICatMixを提案する。
提案モデルでは, 近似とモデル平均化を用いて, VIにおける局所最適性の低下を緩和し, クラスタ数の真の推定を改良する。
我々は、異なるオミクスデータセットを用いた統合クラスタ分析におけるVICatMixの有用性を実証し、新しいサブタイプの発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:45:04 GMT)
Unscrambling of single-particle wave functions in systems localized through disorder and monitoring [0.0] 本研究では,局所粒子を正確に特徴付ける自由フェルミオン波動関数のスレーター行列式を求めるプロセスを開発する。
その結果, 単一粒子波動関数を応用して, 観測された自由フェルミオンや乱れモデルなどのシステムにおける局在化遷移特性について, 貴重な知見を得ることが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 10:36:51 GMT)
Ultrasensitive single-ion electrometry in a magnetic field gradient [0.0] 静磁場勾配を用いて電場摂動とスピン状態の結合を増幅する。
印加された外部電場摂動によって生じる力による捕捉されたイオンの変位は、内部スピン状態のエネルギー準位分裂の瞬間的な変化にマッピングされる。
我々は、サブHzから$simmathrm500kHz$の周波数範囲にわたって、直流信号と交流信号の両方を測定するための前例のない電界感度を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 09:33:20 GMT)
US-China perspectives on extreme AI risks and global governance [0.0] 私たちは、先進的な人工知能による安全とセキュリティの脅威を各国の専門家がどのように表現するかをよりよく理解しようとしました。
我々は、AI(Artificial General Intelligence, AGI)のような高度な人工知能の形式に着目した分析を行った。
両国の専門家は、AGIからのリスク、諜報機関の爆発によるリスク、そして人間のコントロールから逃れるAIシステムからのリスクについて懸念を表明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:31:27 GMT)
The Radical Pair Mechanism Cannot Explain Telecommunication Frequency Effects on Reactive Oxygen Species [0.0] ラジカル対系に対する振動磁場の影響をモデル化した。
RPMは、電気通信周波数に曝露して観察される生物学的効果を説明できない。
他のいくつかのメカニズムは、生物学的システムにおける通信周波数場の影響に責任を負わなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 12:35:57 GMT)
Shortcut to adiabaticity and holonomic transformation are the same thing [0.0] 補助図内のシステムダイナミクスに基づく普遍的な制御フレームワークを構築する。
我々は,我々の制御フレームワークを非線形ホロノミック量子変換に還元できることを実証した。
有限次元量子系上の状態工学のために、我々の研究はフルランクの非断熱的時間進化作用素を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:11:56 GMT)
Reinterpreting Economic Complexity: A co-clustering approach [0.0] 経済成長は、国の組織的・技術的能力の蓄積による。
経済・製品複合指数は、輸出品のバスケットからこれらの能力を測定する試みとして導入されている。
これらの指標は、類似の国と製品の2つの共同クラスタを同時に識別することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:34:01 GMT)
Refined Tsirelson Bounds on Multipartite Bell Inequalities [0.0] 我々は、Svetlichny と Mermin-Klyshko の不等式に関する洗練された Tsirelson (quantum) 境界を示す。
我々は、我々の境界が既知の境界よりも厳密な具体的な例を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:44:45 GMT)
Quantum computer specification for nuclear structure calculations [0.0] 変分量子固有解法(VQE)によるヘリウム6の相関エネルギーの計算
様々なコヒーレンス時間と量子誤差のノイズのある量子コンピュータシミュレータをテストし、そのような計算に必要な仕様を見つける。
本研究は,量子誤り訂正を行なわずに,わずかにノイズの多い量子コンピュータ上で,完全長のUpCCDアンサッツを用いてVQE計算を行う可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:57:53 GMT)
Quantum Cournot model based on general entanglement operator [0.0] 二次表現を含む最も一般的な絡み合い演算子に基づくクールノットモデルの性質を考察する。
1と2のスクイーズパラメータに依存するゲームの絡み合いの程度と、ナッシュ平衡におけるそれらのペイオフ値を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 08:24:17 GMT)
Privacy Preserving Machine Learning for Electronic Health Records using Federated Learning and Differential Privacy [0.0] 患者記録には、社会保障番号(SSN)や住宅住所など、非常に機密性の高い情報が含まれている。
MLアルゴリズムは、患者のデータを抽出して分析し、患者のケアを改善するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 00:01:03 GMT)
Persistent Homology of Triple Periodic Minimal Surfaces [0.0] 3つの周期的最小面 (TPMS) は、その構造的効率と制御可能な幾何学のために大きな関心を集めている。
本稿では, ポロシティとエントロピーとTPMSの形状因子との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 20:46:19 GMT)
On the applicability of Kolmogorov's theory of probability to the description of quantum phenomena. Part I [0.0] コルモゴロフの公理と物理的に自然な確率変数に基づいて数学的に厳密な理論を構築することができることを示す。
このアプローチは原則として、量子力学モデルの他のクラスに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 20:28:06 GMT)
Multiple quantum Mpemba effect: exceptional points and oscillations [0.0] 量子ムペンバ効果の発生における例外点と複素固有値の役割について検討する。
例外点と複素固有値の両方が、$multiple$の量子Mpemba効果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 19:01:00 GMT)
Multi-Margin Loss: Proposal and Application in Recommender Systems [0.0] 協調フィルタリングに基づくディープラーニング技術は、その単純さから人気を取り戻している。
提案されたマルチマージン損失(MML)は、負のサンプルに対して複数のマージンと様々な重みを導入することでこれらの課題に対処する。
MMLは、負のサンプルが少ないベースラインコントラスト損失関数と比較して最大20%の性能改善が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 22:05:46 GMT)
MCDFN: Supply Chain Demand Forecasting via an Explainable Multi-Channel Data Fusion Network Model [0.0] CNN,Long Short-Term Memory Network (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU)を統合したハイブリッドアーキテクチャであるMulti-Channel Data Fusion Network (MCDFN)を紹介する。
我々の厳密なベンチマークは、MCDFNが他の7つのディープラーニングモデルより優れていることを示している。
本研究は,需要予測手法を進歩させ,MCDFNをサプライチェーンシステムに統合するための実践的ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:11:28 GMT)
Learning Accurate and Enriched Features for Stereo Image Super-Resolution [0.0] ステレオ画像超解像(ステレオSR)は、代替的な視点から補完情報を組み込むことで、超解像の質を高めることを目的としている。
我々は,空間的詳細を正確に保存し,豊富なコンテキスト情報を組み込むため,MSSFNet(Mixed-scale selective fusion Network)を提案する。
MSSFNetは、定量評価と定性評価の両方において最先端のアプローチよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 03:34:17 GMT)
Jacobian-Scaled K-means Clustering for Physics-Informed Segmentation of Reacting Flows [0.0] JSK-meansクラスタリング(JSK-means clustering)は、K-meansフレームワークを中心とした物理インフォームされたクラスタリング戦略である。
このアルゴリズムは複雑な反応流シミュレーションデータセット上で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 22:57:12 GMT)
Identifying Constitutive Parameters for Complex Hyperelastic Materials using Physics-Informed Neural Networks [0.0] 軟質材料の材料パラメータの同定を目的とした,堅牢なPINNベースのフレームワークを提案する。
本モデルでは,マルチモーダル合成実験データセットを用いたPINNのトレーニングを強調した。
以上の結果から, PINN フレームワークは, 複雑なジオメトリーを持つ試料に対する圧縮不能な Arruda-Boyce モデルのパラメータを正確に同定し, 5% 未満の誤差を維持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） (Sun, 23 Jun 2024 17:24:07 GMT)
From Text to Test: AI-Generated Control Software for Materials Science Instruments [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、化学と材料科学の風景を変えつつある。
ここでは、Keithley 2400電気源測定ユニットのためのPythonベースの制御モジュールの迅速な展開を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 21:32:57 GMT)
First principles construction of symmetry-informed quantum metrologies [0.0] 位置パラメータに同型な量の測定方法のクラスを開発する。
結果のフレームワークは、パラメータ範囲、事前情報、状態を認めます。
これは、どの対称性が最大の無知不変状態を残しているかを特定するための良い戦略の探索を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 16:44:54 GMT)
Field-Enhanced Filtering in MIMO Learned Volterra Nonlinear Equalisation of Multi-Wavelength Systems [0.0] 電力および光信号波形のフィルタリングにより拡張された適応時間領域非線形ステージをもつ新しい非線形等化手法を提案する。
このアプローチは各ステップにおける分散と非線形の相互作用を効果的に捉え、9時間9時間9ドルMIMO演算の複雑さを46%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:25:48 GMT)
Do Large Language Models Understand Verbal Indicators of Romantic Attraction? [0.0] 本研究では,Large Language Models (LLMs) が,短時間のユーザ間インタラクションにおいて,ロマンチックなアトラクションを検出可能であることを示す。
また,ChatGPT(およびClaude 3)は,速度デートの成功の客観的指標と主観的指標の両方を予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:50:30 GMT)
Dimension-free Ergodicity of Path Integral Molecular Dynamics [0.0] 経路積分分子動力学(Path integral molecular dynamics)は、量子熱平均を計算するための一般的なアプローチである。
リングポリマーをN$松原モードからなる連続ループに置き換えた松原モードPIMDについて検討した。
松原モード PIMD と標準 PIMD の両方が均一にN$ ergodicity を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 07:35:57 GMT)
Decoherence of electron spin qubit during transfer between two semiconductor quantum dots at low magnetic fields [0.0] トンネル結合量子ドット間のスピン量子ビットの断熱的移動について検討する。
この結果から,10,mu$mの長いドットアレイにおける電子スピンのコヒーレント移動を実現するには,大きなトンネル結合が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:56:31 GMT)
Constants of motion and quantum non-relativistic motion of a charged particle on a flat surface with transversal magnetic field [0.0] 平らな表面を移動する荷電粒子の運動は、系に付随する運動の定数を通して研究される。
磁束の量子化は、一元変換の下での解の不変性から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:12:16 GMT)
Comprehensive characterization of three-qubit Grover search algorithm on IBM's 127-qubit superconducting quantum computers [0.0] 本稿では,3量子Grover探索アルゴリズムの実装と特性について報告する。
我々の研究は、IBM Quantumの127量子ビット量子コンピュータを用いて、9つの2つの2つの再帰託託託書とともに、知覚可能な全8つの単一再帰託託書にまたがるアルゴリズムの実行を網羅している。
本研究は,理論概念と実世界の実験とを結びつけることにより,大規模なデータベース検索を容易にするため,NISQコンピュータの可能性に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 05:27:46 GMT)
Composite Material Design for Optimized Fracture Toughness Using Machine Learning [0.0] 本稿では,機械学習(ML)技術を用いた2次元および3次元複合構造の最適化について検討する。
二重カンチレバービーム(Double Cantilever Beam, DCB)試験における破壊靭性とき裂進展に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 17:01:14 GMT)
Circuit Complexity of Sparse Quantum State Preparation [0.0] 任意の$n$-qubit $d$-sparse量子状態は、$O(fracdnlog d)$とdeep $Theta(log dn)$の量子回路で、少なくとも$O(fracndlog d )$ acillary qubitsを用いて作成できることを示す。
また、回路サイズに$Omega(fracdnlog(n + m) + log d + n)$ という下界の$Omega(fracdnlog(n + m) + log d + n)$ を設定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:28:20 GMT)
Boundary Conditions that Remove Certain Ultraviolet Divergences [0.0] ハミルトニアンは、通常紫外線(UV)の発散する粒子の生成と消滅の項を含む。
これらの発散は、対極を付加し、紫外線遮断が無限大になるような制限を取ることによって、取り除くことができることが知られている。
波動関数にある種の境界条件を与えることによって、紫外線の発散を除去する新しい方法についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:11:29 GMT)
Beyond words and actions: Exploring Multimodal Analytics and Collaboration in the Digital Age [0.0] この研究は、ポーカー計画がチームメンバーの話し時間と注意にどのように影響するかに焦点を当てている。
その結果、計画ポーカーはトータルトーキーやアテンションタイムに大きく変化しないが、より公平な発話時間分布をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 14:20:37 GMT)
An Explainable Deep-learning Model of Proton Auroras on Mars [0.0] We developed a first purely data-driven model of proton auroras using Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN (MAVEN) in-situ observed and limb scan of Ly-alpha emissions between 2014–2022。
モデル化されたLymanアルファピーク強度向上の最も重要な特徴は、太陽のゼニス角、太陽の経度、CO2大気の変動、太陽風速、温度である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 15:45:34 GMT)
A Precision Gyroscope from the Spin of Light [0.0] 光の偏光に対する回転の影響に基づいて回転を測定するジャイロスコープについて述べる。
回転は、左右の円偏光の伝播における差動位相シフトを誘導する。
この位相シフトは、適切に設計された干渉計の設定で測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 23 Jun 2024 18:10:27 GMT)