Technique Report of CVPR 2024 PBDL Challenges [210.4] 物理に基づくビジョンは、画像から形状、反射率、光の分布、中性などのシーン特性を復元する過程を反転させることを目的としている。
深層学習は様々な視覚タスクに対して有望な改善を示しており、物理に基づく視覚と組み合わせることで、これらのアプローチは視覚システムの堅牢性と精度を高めることができる。
CVPR 2024ワークショップで行われたPBDL 2024チャレンジの結果を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:29:59 GMT)
Towards Semantic Equivalence of Tokenization in Multimodal LLM [149.1] 視覚トークン化は、視覚と言語間のセマンティックアライメントに不可欠である。
本稿では,新しい動的セマンティック等価ビジョントケナイザ(SeTok)を提案する。
SeTokは動的クラスタリングアルゴリズムを通じて、視覚的特徴をセマンティックユニットにグループ化する。
結果として得られる視覚トークンは意味的整合性を効果的に保持し、低周波と高周波の両方の視覚特徴をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:35:45 GMT)
Mamba or RWKV: Exploring High-Quality and High-Efficiency Segment Anything Model [138.2] 変換器を用いた分割法は高解像度画像を扱う際の効率的な推論の課題に直面している。
本研究では,異なるアーキテクチャを探索し,効率的なセグメント・アズ・ア・モデルの設計に焦点をあてる。
RWKV-SAM は SAM-like モデルのための単純で効果的で高速なベースラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:49:25 GMT)
Enhancing Video-Language Representations with Structural Spatio-Temporal Alignment [130.2] フィンスタは微細な構造的時間的アライメント学習法である。
既存の13の強化されたビデオ言語モデルも一貫して改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:23:36 GMT)
Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation [113.5] オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。
トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。
評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。
LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:51:29 GMT)
OMG-LLaVA: Bridging Image-level, Object-level, Pixel-level Reasoning and Understanding [112.9] OMG-LLaVAは、強力なピクセルレベルの視覚理解と推論能力を組み合わせた新しいフレームワークである。
フレキシブルなユーザインタラクションのために、さまざまな視覚的およびテキストプロンプトを受け入れることができる。
OMG-LLaVAは1つのモデルで画像レベル、オブジェクトレベル、ピクセルレベルの推論と理解を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:01 GMT)
VDebugger: Harnessing Execution Feedback for Debugging Visual Programs [103.6] V Debuggerは、視覚プログラムのローカライズとデバッギングのために、段階的に実行を追跡することで訓練された、批評家とリファインダーのフレームワークである。
Vデバッガは、詳細な実行フィードバックを活用してプログラムエラーを特定し、修正する。
6つのデータセットの評価は、Vデバッガの有効性を示し、ダウンストリームタスクの精度が最大3.2%向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:09:24 GMT)
Automated Evaluation of Large Vision-Language Models on Self-driving Corner Cases [102.1] 自動運転コーナーケースにおけるLVLMの自動評価のための最初のベンチマークであるCODA-LMを提案する。
テキストのみの大規模言語モデル(LLM)を審査員として使用すると,LVLM審査員よりも人間の嗜好との整合性が向上することを示す。
CODA-VLM は GPT-4V を+21.42% 上回っても GPT-4V と相容れない性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:30:16 GMT)
LiveBench: A Challenging, Contamination-Free LLM Benchmark [101.2] 最近の情報ソースから頻繁に更新された質問を含む最初のベンチマークであるLiveBenchをリリースする。
我々は、多くの著名なクローズドソースモデルと、0.5Bから110Bまでの数十のオープンソースモデルを評価した。
質問は毎月追加され、更新されるので、時間とともに新しいタスクとより難しいバージョンのタスクをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:47:42 GMT)
Learning Stackable and Skippable LEGO Bricks for Efficient, Reconfigurable, and Variable-Resolution Diffusion Modeling [98.7] 拡散モデルはフォトリアリスティックな画像を生成するのに優れるが、計算コストは非常に高い。
現在のオプションであるU-NetやVision Transformerはリソース集約型のディープネットワークに依存していることが多い。
本研究は,ローカル・フィーチャー・エンリッチメントとグローバル・コンテント・オーケストレーションをシームレスに統合したLEGOブロックを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:02:06 GMT)
RoFIR: Robust Fisheye Image Rectification Framework Impervious to Optical Center Deviation [88.5] 局所歪みの度合いと方向を測定する歪みベクトルマップ(DVM)を提案する。
DVMを学習することで、大域的な歪みパターンに頼ることなく、各ピクセルの局所歪みを独立に識別することができる。
事前学習段階では、歪みベクトルマップを予測し、各画素の局所歪み特徴を知覚する。
微調整段階では、魚眼画像修正のための画素単位のフローマップを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:38:56 GMT)
UniGen: A Unified Framework for Textual Dataset Generation Using Large Language Models [88.2] UniGenは、多様で正確で高度に制御可能なデータセットを作成するように設計された包括的なフレームワークである。
データ多様性を強化するため、UniGenは属性誘導生成モジュールとグループチェック機能を備えている。
大規模な実験は、UniGenによって生成されたデータの優れた品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:56:44 GMT)
XLD: A Cross-Lane Dataset for Benchmarking Novel Driving View Synthesis [84.2] 本稿では,自律走行シミュレーションに特化して設計された新しい駆動ビュー合成データセットとベンチマークを提案する。
データセットには、トレーニング軌跡から1-4mずれて取得した画像のテストが含まれているため、ユニークなものだ。
我々は、フロントオンリーおよびマルチカメラ設定下で、既存のNVSアプローチを評価するための最初の現実的なベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:11:44 GMT)
DeSTA: Enhancing Speech Language Models through Descriptive Speech-Text Alignment [82.9] 本稿では、音声キャプションを利用して音声とテキストのモダリティのギャップを埋める記述型音声テキストアライメント手法を提案する。
我々のモデルはDynamic-SUPERBベンチマークで優れた性能を示し、特に目に見えないタスクに一般化する。
これらの知見は、説明豊かな音声キャプションを組み込むことにより、指示追従型SLMを再構築する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:52:35 GMT)
On Discrete Prompt Optimization for Diffusion Models [82.7] 本稿では,テキストから画像への拡散モデルにおいて,高速な最適化を実現するための第1の勾配ベースフレームワークを提案する。
言語空間上の離散的な最適化問題として,プロンプトエンジニアリングを定式化する。
私たちは、一定のメモリとランタイムで得られるテキスト勾配を効果的に置き換える「ショートカットテキストグラディエント」を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:53:01 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） (Thu, 27 Jun 2024 07:01:27 GMT)
Revisiting Backdoor Attacks against Large Vision-Language Models [76.4] 本稿では,LVLMの命令チューニングにおけるバックドア攻撃の一般化可能性について実験的に検討する。
以上に基づいて,既存のバックドア攻撃を修正した。
本稿では,従来のシンプルなバックドア戦略でさえ,LVLMに深刻な脅威をもたらすことを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:31:03 GMT)
BT-Adapter: Video Conversation is Feasible Without Video Instruction Tuning [75.5] BT-Adapterは、画像言語で事前訓練されたモデルをビデオドメインに拡張する新しい方法である。
一度トレーニングされたばかりのBT-Adapterは、すべての画像会話モデルにシームレスに統合できる。
BT-Adapterは、(1)最先端のゼロショットの結果を、何千時間も少ないGPU時間で、様々なビデオタスクで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:05:48 GMT)
Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.4] 農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
多様な時間的ニューラルネットワークモデルを用いたエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに対処する。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:40:01 GMT)
Voices Unheard: NLP Resources and Models for Yorùbá Regional Dialects [72.2] Yorub'aは、約4700万人の話者を持つアフリカの言語である。
アフリカ語のためのNLP技術開発への最近の取り組みは、彼らの標準方言に焦点を当てている。
我々は、このギャップを埋めるために、新しい高品質のパラレルテキストと音声コーパスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:38:04 GMT)
Demarked: A Strategy for Enhanced Abusive Speech Moderation through Counterspeech, Detoxification, and Message Management [72.0] 本研究では, 重度尺度, (ii) ターゲットの存在, (iii) 文脈尺度, (iv) 法的尺度の4つの側面を基礎として, より包括的手法であるDemarcation scoreing abusive speechを提案する。
本研究は,ネット上での虐待的スピーチを効果的に解決するための今後の戦略を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:45:33 GMT)
LongLaMP: A Benchmark for Personalized Long-form Text Generation [71.7] 長文言語モデルパーソナライゼーション(LongLaMP)ベンチマークを開発した。
LongLaMPはパーソナライズされた長文生成のための包括的で多様な評価フレームワークを提供する。
その結果、多種多様な長文生成タスクにおけるパーソナライズの重要性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:52:05 GMT)
Accuracy on the wrong line: On the pitfalls of noisy data for out-of-distribution generalisation [70.4] ノイズの多いデータやニュアンスの特徴は,その正確さを損なうのに十分であることを示す。
ノイズの多いデータとノイズのある特徴を持つ合成データセットと実データセットの両方で、この現象を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:57:31 GMT)
The Odyssey of Commonsense Causality: From Foundational Benchmarks to Cutting-Edge Reasoning [70.2] 常識の因果関係を理解することは、人々が現実世界の原理をよりよく理解するのに役立ちます。
その重要性にもかかわらず、このトピックの体系的な探索は特に欠落している。
本研究の目的は、体系的な概要の提供、最近の進歩に関する学者の更新、初心者のための実践的なガイドを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:30:50 GMT)
Compositional Image Decomposition with Diffusion Models [70.1] 本稿では,イメージを構成成分に分解する手法を提案する。
我々のアプローチであるDecomp Diffusionは、イメージ内の異なるコンポーネントのセットを推論する教師なしの手法である。
コンポーネントは、影や表情のようなグローバルなシーン記述子から、構成オブジェクトのようなローカルなシーン記述子まで、シーンのさまざまな要因をキャプチャする方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:13:34 GMT)
Human-Aware Vision-and-Language Navigation: Bridging Simulation to Reality with Dynamic Human Interactions [70.0] Vision-and-Language Navigation (VLN)は、人間の指示に基づいてナビゲートするエンボディエージェントを開発することを目的としている。
本稿では,人間の動的活動を取り入れ,従来のVLNを拡張したHuman-Aware Vision-and-Language Navigation (HA-VLN)を紹介する。
本稿では, クロスモーダル融合と多種多様なトレーニング戦略を利用して, エキスパート・スーパーモーダル・クロスモーダル (VLN-CM) と非エキスパート・スーパーモーダル・ディシジョン・トランスフォーマー (VLN-DT) のエージェントを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:01:42 GMT)
On Convex Optimization with Semi-Sensitive Features [69.7] 差分プライベート(DP)経験的リスク最小化問題について,いくつかの特徴のみに敏感な半感性DP条件下で検討した。
DP-ERMの過剰リスクについて, 上・下限の改善を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:45:52 GMT)
Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation [69.6] Retrieval-Augmented Generation (RAG)では、検索は必ずしも役に立たない。
既存のアクティブ検索手法は2つの課題に直面している。
彼らは通常、様々な種類の命令を扱うのに苦労する単一の基準に頼っている。
それらは特殊で高度に区別された手順に依存しており、それらを組み合わせることでRAGシステムはより複雑になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:37:15 GMT)
AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.5] 我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。
この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。
高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:40:53 GMT)
M4GT-Bench: Evaluation Benchmark for Black-Box Machine-Generated Text Detection [69.4] 大規模言語モデル (LLMs) は様々なチャネルにまたがる機械生成テキスト (MGT) を前例のない急激な増加をもたらした。
このことは、その潜在的な誤用と社会的意味に関する正当な懸念を提起する。
本稿では,MGT-M4GT-Benchの多言語,マルチドメイン,マルチジェネレータコーパスに基づく新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:42:12 GMT)
Assessing the Brittleness of Safety Alignment via Pruning and Low-Rank Modifications [69.1] 大きな言語モデル(LLM)は、その安全性メカニズムに固有の脆さを示す。
本研究では, プルーニングと低ランク改造を利用した安全アライメントの脆性について検討した。
安全クリティカル領域への変更が制限された場合でも,LSMは低コストの微調整攻撃に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:23:58 GMT)
Local Manifold Learning for No-Reference Image Quality Assessment [69.0] No-Reference Image Quality Assessment(NR-IQA)のための、局所多様体学習とコントラスト学習を統合した革新的なフレームワークを提案する。
提案手法は,7つの標準データセットの最先端手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:14:23 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） (Thu, 27 Jun 2024 08:11:01 GMT)
360 in the Wild: Dataset for Depth Prediction and View Synthesis [66.6] 大規模な360$circ$ビデオデータセットを野放しに導入する。
このデータセットはインターネットから慎重に取り除かれ、世界中で様々な場所から収集されている。
データセットを構成する25K画像のそれぞれに、それぞれのカメラのポーズと深さマップが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:26:38 GMT)
HUWSOD: Holistic Self-training for Unified Weakly Supervised Object Detection [66.4] 我々は,HUWSOD(HuWSOD)と呼ばれる,統一・高容量弱教師付きオブジェクト検出(WSOD)ネットワークを導入する。
HUWSODには、自己管理された提案生成器と、従来のオブジェクト提案を置き換えるために、マルチレートで再構成されたピラミッドを備えたオートエンコーダ提案生成器が組み込まれている。
提案手法は,よく設計されたオフラインオブジェクト提案と大きく異なるが,WSOD訓練には有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:49 GMT)
Fundamental Problems With Model Editing: How Should Rational Belief Revision Work in LLMs? [61.7] 本稿では,モデル編集問題の標準的な定式化を批判し,モデル編集研究のための形式的テストベッドを提案する。
まず,(1) 問題の定義,(2) ベンチマークの開発,(3) LLM がそもそも編集可能な信念を持っていることを前提として,モデル編集における12のオープンな問題について述べる。
次に、Wikidataに基づくモデル編集のための半合成データセットを導入し、理想化されたベイズエージェントによって与えられるラベルに対する編集を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:33:03 GMT)
Dysca: A Dynamic and Scalable Benchmark for Evaluating Perception Ability of LVLMs [61.0] Dyscaは、合成画像を利用してLVLMを評価するための動的でスケーラブルなベンチマークである。
51種類のイメージスタイルを考慮し,20のサブタスクにおいて知覚能力を評価する。
Dyscaは、新しいサブタスクやシナリオを簡単に追加するためのスケーラブルなベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:40:35 GMT)
How to Handle Different Types of Out-of-Distribution Scenarios in Computational Argumentation? A Comprehensive and Fine-Grained Field Study [59.1] この研究は、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオにおけるLMの能力を体系的に評価する。
このような学習パラダイムの有効性は,OODの種類によって異なることがわかった。
具体的には、ICLはドメインシフトに優れているが、プロンプトベースの微調整はトピックシフトに勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:02:44 GMT)
Capturing Minds, Not Just Words: Enhancing Role-Playing Language Models with Personality-Indicative Data [58.9] 本稿では、パーソナリティを指標としたデータを用いて、ロールプレイング言語モデル(RPLM)を強化することを提案する。
具体的には、心理学的尺度からの質問を活用し、高度なRPAを蒸留し、文字の心を把握した対話を生成する。
実験により,本データセットを用いてトレーニングしたRPLMは,一般人格関連評価と人格関連評価の両面において,高度なロールプレイング能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:24:00 GMT)
Retain, Blend, and Exchange: A Quality-aware Spatial-Stereo Fusion Approach for Event Stream Recognition [57.7] 本稿では,差分融合によるイベントストリームに基づくパターン認識のための新しいデュアルストリームフレームワークEFV++を提案する。
イベントイメージとイベントボクセルという2つの共通のイベント表現を同時にモデル化する。
Bullying10kデータセットで新しい最先端のパフォーマンス、すなわち90.51%$を達成し、2位を+2.21%$で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:32:46 GMT)
AMBROSIA: A Benchmark for Parsing Ambiguous Questions into Database Queries [56.8] 我々は,新たなベンチマークであるAMBROSIAを導入し,テキスト・ツー・オープン・プログラムの開発を促進することを期待する。
私たちのデータセットには、3種類のあいまいさ(スコープのあいまいさ、アタッチメントのあいまいさ、あいまいさ)を示す質問が含まれている。
いずれの場合も、データベースのコンテキストが提供されてもあいまいさは持続する。
これは、スクラッチからデータベースを制御して生成する、新しいアプローチによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:43:04 GMT)
InfiBench: Evaluating the Question-Answering Capabilities of Code Large Language Models [56.7] InfiBenchは、私たちの知識に合ったコードのための、最初の大規模フリーフォーム質問回答(QA)ベンチマークです。
慎重に選択された234の高品質なStack Overflow質問で構成されており、15のプログラミング言語にまたがっている。
InfiBench上で100以上の最新のコードLLMに対して,系統的評価を行い,新しい知見と洞察に富んだ結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:06:15 GMT)
Towards Learning Abductive Reasoning using VSA Distributed Representations [56.3] 本稿では,文脈認識モデルを用いた帰納的ルール学習手法を提案する。
ARLCは、誘引的推論のための、新しくより広く適用可能な訓練目標を特徴としている。
プログラムされた知識の上に実例から漸進的に学習することで,ARLCのポストプログラミングトレーニングに対する堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:05:55 GMT)
Federated Graph Semantic and Structural Learning [55.0] 本稿では,ノードレベルのセマンティクスとグラフレベルの構造の両方によって局所的なクライアントの歪みがもたらされることを示す。
構造的グラフニューラルネットワークは、固有の隣接関係のため、隣人に類似性を持っていると仮定する。
我々は、隣接関係を類似度分布に変換し、グローバルモデルを利用して関係知識を局所モデルに蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:08:28 GMT)
EgoVideo: Exploring Egocentric Foundation Model and Downstream Adaptation [54.3] CVPR 2024のEgoVis Challengesには、Ego4Dチャレンジの5トラックとEPIC-Kitchensチャレンジの3トラックが含まれています。
ビデオ言語2towerモデルを構築し,厳密に整理された自我中心型ビデオデータを活用することにより,EgoVideoという新しい基礎モデルを導入する。
このモデルは、エゴセントリックなビデオの特徴に特化して設計されており、当社のコンペティションへの強力なサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:26:12 GMT)
Multi-Epoch learning with Data Augmentation for Deep Click-Through Rate Prediction [53.9] 非連続的な学習シナリオと連続的な学習シナリオの両方に適合する、新しいMulti-Epoch Learning with Data Augmentation (MEDA)フレームワークを導入する。
MEDAは、その後のトレーニングデータへの埋め込み層の依存性を減らし、過度な適合を最小化する。
実験の結果,プレトレーニングした層が新しい埋め込み空間に適応し,過度に適合することなく性能を向上できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:00:15 GMT)
Step-On-Feet Tuning: Scaling Self-Alignment of LLMs via Bootstrapping [53.5] 自己アライメントのブートストラップは、シングルラウンドアプローチをはるかに上回る。
モデルが継続的に強化した複数ショット機能を活用してゼロまたはワンショットのパフォーマンスを向上するステップ・オン・フィート・チューニング(SOFT)を提案する。
簡単な学習法に基づいて、自己アライメントの性能をさらに向上させるSOFT+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:38:35 GMT)
Physics-informed and Unsupervised Riemannian Domain Adaptation for Machine Learning on Heterogeneous EEG Datasets [53.4] 脳波信号物理を利用した教師なし手法を提案する。
脳波チャンネルをフィールド、ソースフリーなドメイン適応を用いて固定位置にマッピングする。
提案手法は脳-コンピュータインタフェース(BCI)タスクおよび潜在的なバイオマーカー応用におけるロバストな性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:35:11 GMT)
Simulating Classroom Education with LLM-Empowered Agents [52.6] SimClassは、ユーザ参加を含むマルチエージェントの教室シミュレーションフレームワークである。
代表的クラスの役割を認識し、自動授業のための新しいクラス制御機構を導入する。
我々は,LLMが従来の教室のインタラクションパターンを効果的にシミュレートし,ユーザエクスペリエンスを向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:51:07 GMT)
What Matters in Detecting AI-Generated Videos like Sora? [51.1] 合成ビデオと現実世界のビデオのギャップは、まだ未発見のままだ。
本研究では,現在最先端のAIモデルであるStable Video Diffusionによって生成された実世界の映像を比較した。
我々のモデルは、訓練中にSoraのビデオに露出することなく、Soraが生成した映像を高精度に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:03:58 GMT)
Decoding-Time Language Model Alignment with Multiple Objectives [51.0] 既存の手法は主に、1つの報酬関数に対してLMを最適化することに集中し、それらの適応性は様々な目的に制限される。
本稿では,予測の線形結合から次のトークンを出力する復号時間アルゴリズムである$textbfmulti-objective decoding (MOD)$を提案する。
提案手法は, 自然条件下であっても, 既存のアプローチが準最適であることを示すとともに, 提案手法の最適性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:46:30 GMT)
UnUnlearning: Unlearning is not sufficient for content regulation in advanced generative AI [50.6] 大規模言語モデル(LLM)におけるアンラーニングのパラダイムを再考する。
未学習の概念を導入し、未学習の知識を文脈内で再導入する。
我々は、不寛容な知識に対するコンテンツフィルタリングが不可欠であり、正確な未学習スキームでさえ、効果的なコンテンツ規制には不十分であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:24:35 GMT)
CrAM: Credibility-Aware Attention Modification in LLMs for Combating Misinformation in RAG [50.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部文書を参照することにより、LLM(Large Language Models)の幻覚を軽減することができる。
この問題に対処するために,我々は「クレディビリティ・アウェアRAG」の課題を探求する。
我々は$textbfCr$edibility-aware $textbfA$ttention $textbfM$odification (CrAM)というプラグイン・アンド・プレイ方式を導入する。
CrAMは、文書の信頼性に基づいて、影響力のある注意頭を特定し、その注意重みを調整することにより、低信頼度文書の影響を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:18:53 GMT)
Inclusivity in Large Language Models: Personality Traits and Gender Bias in Scientific Abstracts [50.0] 我々は,3つの大きな言語モデル (LLM) を,人間の物語スタイルと潜在的な性別バイアスに適合させることで評価した。
以上の結果から,これらのモデルは一般的にヒトの投稿内容によく似たテキストを生成するが,スタイル的特徴の変化は有意な性差を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:26:11 GMT)
Fast Sampling via Discrete Non-Markov Diffusion Models [49.6] 離散データ生成のための高速化された逆サンプリングを許容する離散非マルコフ拡散モデルを提案する。
提案手法は, ニューラルネットワークに対する関数評価の回数を大幅に削減し, サンプリング処理を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:01:05 GMT)
Taming Data and Transformers for Audio Generation [49.5] 高品質で効率的な音声キャプションモデルであるAutoCapを提案する。
次に、AutoCapを使用して既存のデータセットからクリップをキャプションし、高品質なキャプションを備えた761,000のオーディオクリップを取得します。
第2に、スケーラブルなトランスフォーマーベースオーディオ生成アーキテクチャであるGenAuを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:58:54 GMT)
Metric Dimension and Resolvability of Jaccard Spaces [49.2] 計量空間内の点の部分集合は、空間内の各点が部分集合内の各点への距離によって一意に特徴づけられるとき、それを解くと言われる。
高い確率で、濃度のすべての異なる部分集合が、最大$sqrt|X|/ln|X|$で解けるのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:41:07 GMT)
A Sanity Check for AI-generated Image Detection [49.1] 本稿では,AIによる画像検出の課題が解決されたかどうかの検査を行う。
既存の手法の一般化を定量化するために,Chameleonデータセット上で,既製のAI生成画像検出器を9つ評価した。
複数の専門家が同時に視覚的アーチファクトやノイズパターンを抽出するAI生成画像検出装置(AID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:49 GMT)
Enhancing Continual Learning in Visual Question Answering with Modality-Aware Feature Distillation [48.1] 入力のマルチモーダルな性質がモデルの学習力学に与える影響について検討する。
本研究の目的は, モダリティ対応型特徴蒸留 (MAFED) 方式を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:12:57 GMT)
Evaluating LLMs' Mathematical and Coding Competency through Ontology-guided Interventions [47.8] 大規模言語モデル(LLM)は論理的推論ベンチマークで顕著な結果を示した。
算術的推論とコード生成という,2つの一般的な推論タスクに注目します。
質問に対して、すべてのモデルで大幅なパフォーマンス低下を見せています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:23:50 GMT)
GCRE-GPT: A Generative Model for Comparative Relation Extraction [47.7] 比較テキストが与えられた場合、比較関係抽出は比較対象と比較対象のアスペクトを抽出することを目的としている。
既存のソリューションはこのタスクをシーケンスラベリングタスクとして定式化し、ターゲットとアスペクトを抽出する。
比較関係は生成モデルにより直接的に高精度に抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:34:11 GMT)
Manipulate-Anything: Automating Real-World Robots using Vision-Language Models [47.2] 実世界のロボット操作のためのスケーラブルな自動生成手法であるManipulate-Anythingを提案する。
Manipulate-Anythingは、特権のある状態情報や手書きのスキルなしで現実世界の環境で動作でき、静的オブジェクトを操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:12:01 GMT)
MobileLLM: Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases [47.0] 本稿では、クラウドコストの増大とレイテンシの懸念により、モバイルデバイス上での効率的な大規模言語モデル(LLM)の必要性に対処する。
モバイルデプロイメントの実践的な選択として,10億未満のパラメータで高品質なLLMを設計することに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:53:46 GMT)
Towards Credential-based Device Registration in DApps for DePINs with ZKPs [46.1] ブロックチェーン上のデバイス認証を検証するクレデンシャルベースのデバイス登録(CDR)機構を提案する。
本稿では,Groth16 と Marlin を用いた zkSNARK を用いた汎用システムモデルを提案し,CDR を技術的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:50:10 GMT)
Applying LLMs for Rescoring N-best ASR Hypotheses of Casual Conversations: Effects of Domain Adaptation and Context Carry-over [46.0] 大規模言語モデル(LLM)は自動音声認識(ASR)仮説の再現に成功している。
本研究では,CHiME-7 リモート ASR (DASR) タスクにおいて Llama2 を用いた N-best ASR 仮説の再構成を行うことにより,その特徴を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:03:13 GMT)
TrustUQA: A Trustful Framework for Unified Structured Data Question Answering [45.5] 信頼性の高いQAフレームワークであるUnifiedTQAを提案する。
我々は,3種類の構造化データを対象とした5つのベンチマークでUnifiedTQAを評価した。
既存の2つの構造化されたデータQAメソッドを上回り、データタイプ固有のベースラインと比較すると、そのうち2つが最先端である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:13:05 GMT)
Cross-Modality Program Representation Learning for Electronic Design Automation with High-Level Synthesis [45.5] ドメイン固有アクセラレータ(DSA)は、ディープラーニングや自律運転などのアプリケーションで人気を集めている。
本稿では,ソースコードシーケンスのモダリティとグラフのモダリティを深く,きめ細かな方法で相互作用できるモデルであるProgSGを提案する。
ProgSGは、設計性能予測のRMSEを最大22%の価格で削減し、設計を平均1.10Times$で識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:06:19 GMT)
FedMap: Iterative Magnitude-Based Pruning for Communication-Efficient Federated Learning [45.2] Federated Learning(FL)は、プライバシを保持しながら分散データトレーニングを可能にする分散機械学習アプローチである。
本稿では,より疎いグローバルモデルを協調学習することにより,FLデプロイメントの通信効率を高めることを目的とした新しい手法であるFedMapを紹介する。
FedMapは、文献で報告されている他の方法とは異なり、ゼロからグローバルモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:58:43 GMT)
A Fast Learning-Based Surrogate of Electrical Machines using a Reduced Basis [45.0] 代理モデルは、計算コストの低い部分微分方程式(PDE)の解の出力を近似する。
電気機器に関する2つのユースケースについて有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:29:04 GMT)
Contrastive Policy Gradient: Aligning LLMs on sequence-level scores in a supervised-friendly fashion [45.0] コントラストポリシーグラディエント(Contrastive Policy Gradient, COPG)は、単純かつ数学的に原理化された新しいRLアルゴリズムである。
本稿では,直接アライメント手法のIPO(アイデンティティ優先最適化)と古典的政策勾配を一般化する手法を提案する。
提案したCOPGをおもちゃのバンディット問題で実験し,その特性を説明するとともに,要約タスクでLLMを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:03:49 GMT)
Quartic quantum speedups for planted inference [44.8] そこで本研究では,植物ノイズの量子アルゴリズムについて述べる。
我々の研究は、いくつかの構造は超4次量子攻撃の影響を受けやすいことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:54:28 GMT)
CLERC: A Dataset for Legal Case Retrieval and Retrieval-Augmented Analysis Generation [44.7] 我々は、大規模なオープンソース法定コーパスを、情報検索(IR)と検索拡張生成(RAG)をサポートするデータセットに変換する。
このデータセットCLERCは、(1)法的な分析のための対応する引用を見つけ、(2)これらの引用のテキストを、推論目標を支持するコジェント分析にコンパイルする能力に基づいて、モデルのトレーニングと評価のために構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:55:57 GMT)
MG-LLaVA: Towards Multi-Granularity Visual Instruction Tuning [44.5] MLLM(Multi-modal large language model)は、様々な視覚的理解タスクにおいて大きな進歩を遂げている。
MG-LLaVAは,多粒度視覚フローを組み込むことで,モデルの視覚処理能力を向上する革新的MLLMである。
さらに, 物体認識能力を向上するため, オフライン検出器によって識別された境界ボックスから得られる物体レベルの特徴を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:12:28 GMT)
Lightweight Predictive 3D Gaussian Splats [44.3] 我々は、類似または改善された品質を特徴としながら、ハードドライブのフットプリントを劇的に削減する新しい表現を提案する。
当社は、ストレージを大幅に削減した高品質なレンダリングを提供し、モバイルデバイス上でリアルタイムに効率的に実行できるようにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:05 GMT)
Inference Attacks: A Taxonomy, Survey, and Promising Directions [44.3] この調査は、ML-as-a-serviceにおける攻撃の詳細な包括的推測とそれに対応する対策を提供する。
まず,コミュニティ研究状況に基づく3MP分類法を提案する。
また、各種類の推論攻撃の長所と短所、ワークフロー、対策、およびそれらが他の攻撃とどのように相互作用するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:47:55 GMT)
DiVERT: Distractor Generation with Variational Errors Represented as Text for Math Multiple-choice Questions [44.3] 算数多重選択問題(MCQ)において,障害の背後にある誤りの解釈可能な表現を学習する新しい変分法であるDiVERTを導入する。
提案手法は,7Bパラメータを持つベース・オープンソース LLM を用いているにもかかわらず,GPT-4o を用いた最先端の手法を下流のイントラクタ生成において上回っていることを示す。
数学教育者による人間評価も行っており、DiVERTが人間による評価に匹敵する品質のエラーラベルを導いていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:37:31 GMT)
Averaging log-likelihoods in direct alignment [43.8] 本稿では,RL問題に対する最適ポリシーを与える最適演算子で構成する,新しい平均演算子を提案する。
このような平均化の効果を実証的に研究し、世代長とスコアのトレードオフを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:07:38 GMT)
Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [43.8] 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。
LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。
本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:44:45 GMT)
Depth-Driven Geometric Prompt Learning for Laparoscopic Liver Landmark Detection [43.6] 肝臓の解剖学的ランドマークは、2D-3Dアライメントの重要なマーカーである。
腹腔鏡下肝所見の検出を容易にするため,L3Dと呼ばれる新しいデータセットを収集した。
本稿では,D2GPLandという深度駆動型幾何学的プロンプト学習ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:39:05 GMT)
Evaluating the Social Impact of Generative AI Systems in Systems and Society [43.3] テキスト(コードを含む)、画像、オーディオ、ビデオなどを含むモダリティにまたがる生成AIシステムは、幅広い社会的影響を持つ。
これらの影響を評価するための公式な基準や、どの影響を評価するべきかの基準はありません。
本稿では,任意のモダリティに対して基本生成型AIシステムを評価するための,標準的なアプローチに向けたガイドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:10:37 GMT)
Resolving Discrepancies in Compute-Optimal Scaling of Language Models [42.8] 2つのデータセット上でKaplanスケーリング法則を再現することにより、その相違を説明できる。
注意深い学習率の低下は、そのスケーリング法則の妥当性に欠かせないものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:02:43 GMT)
Revealing Fine-Grained Values and Opinions in Large Language Models [42.5] 我々は、政治コンパステスト(PCT)の62の命題に対する156k大言語モデルの反応を分析する。
微粒化解析のために, 応答のトポロジを同定することを提案する: 意味論的に類似したフレーズは, 異なるプロンプト間で繰り返し, 一貫性がある。
その結果,PCTの結果に有意な影響を与え,バイアスを反映し,クローズドフォームとオープンドメインの応答を誘発する際のテスト結果の相違が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:01:53 GMT)
Error-corrected Hadamard gate simulated at the circuit level [42.0] 我々はサーキットレベルのノイズモデルの下で,表面符号の論理的アダマールゲートをシミュレートする。
我々の論文は、量子誤り訂正符号上のユニタリゲートに対してこれを初めて行うものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:57:14 GMT)
FlowVQA: Mapping Multimodal Logic in Visual Question Answering with Flowcharts [41.8] FlowVQAは、フローチャートをビジュアルコンテキストとして推論することで、視覚的質問応答型マルチモーダル言語モデルの能力を評価することを目的とした、新しいベンチマークである。
我々は,様々な戦略を用いて,オープンソースおよびプロプライエタリなマルチモーダル言語モデルのスイートに対して,徹底的なベースライン評価を行う。
この結果は、マルチモーダルモデリングの分野を前進させる重要なツールとしてのベンチマークの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:01:48 GMT)
MM-MATH: Advancing Multimodal Math Evaluation with Process Evaluation and Fine-grained Classification [41.5] 本稿では,マルチモーダル数学推論のための新しいベンチマークMM-MATHを提案する。
MM-MATHは、5,929個のオープンエンド中等教育数学問題と視覚的文脈を持ち、難易度、学級レベル、知識点の詳細な分類を行う。
最高の性能モデルはMM-MATHで31%の精度しか達成していないが、人間では82%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:36:22 GMT)
Dataset Size Recovery from LoRA Weights [41.0] DSiReは、モデルを微調整するために使用される画像の数を復元する方法である。
新しいベンチマークであるLoRA-WiSEをリリースし、2000以上のLoRAファインチューニングモデルから25,000以上のウェイトスナップショットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:53 GMT)
Aligning Teacher with Student Preferences for Tailored Training Data Generation [40.9] StudenT PreferencEs を用いた Aligning TeacheR という ARTE を提案する。
具体的には,教師モデルから質問文と合理性を抽出し,これらの質問文と合理性に関する学生の嗜好を収集する。
最後に,教師モデルと協調する第1ステップを繰り返すことで,対象課題における生徒モデルに適した訓練例を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:51:17 GMT)
Leapfrogging Sycamore: Harnessing 1432 GPUs for 7$\times$ Faster Quantum Random Circuit Sampling [40.8] ランダム量子回路サンプリングは、量子計算の利点を示すベンチマークとして機能する。
古典的アルゴリズムの最近の進歩は、古典的シミュレーション時間を大幅に短縮した。
我々の研究は、TextitSycamoreの量子優位性という主張を否定する最初の明白な実験的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:01:47 GMT)
How Stable is Stable Diffusion under Recursive InPainting (RIP)? [40.7] 画像を取り、断片を取り除き、塗り絵を復元し、結果を元の画像と比較することにより、塗り絵の性能を測定することができる。
本稿では,最も広く用いられている画像モデルである安定拡散モデルについて,再帰的塗布の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:15:59 GMT)
"Vorbeşti Româneşte?" A Recipe to Train Powerful Romanian LLMs with English Instructions [40.6] ルーマニア語用にカスタマイズされたオープンソースのLLMを収集、翻訳し、評価し、リリースするのはこれが初めてです。
我々は,RoLLMsの有用性と高い性能について,各ボードにまたがって最先端の結果を得ることによって論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:30:47 GMT)
Semi-supervised variational autoencoder for cell feature extraction in multiplexed immunofluorescence images [40.2] 本稿では,教師付き変分オートエンコーダを用いた深層学習に基づくセル特徴抽出モデルを提案する。
乳がん患者の1,093個の組織マイクロアレイコアから抽出した44,000個以上の多重蛍光細胞像のコホートを用いて細胞表現型分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:13:34 GMT)
Suri: Multi-constraint Instruction Following for Long-form Text Generation [40.2] 長文生成のためのマルチ制約命令について検討する。
Suri は LLM 生成した逆転写命令と組み合わせて,20K 個の人書き長文からなるデータセットである。
我々は,SFTモデルとI-ORPOモデルの両方がほとんどの制約を満たす一方で,Suri-I-ORPO世代は制約の一貫性と情報化に好適であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:50:35 GMT)
LLM-based Frameworks for API Argument Filling in Task-Oriented Conversational Systems [39.5] 本稿では,Large Language Models (LLMs) のAPI引数充足問題への適用について検討する。
提案手法と組み合わせることで, LLMの引数充足性能が顕著に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:54:53 GMT)
Directions of Curvature as an Explanation for Loss of Plasticity [39.5] 可塑性の喪失は、ニューラルネットワークが新しい経験から学ぶ能力を失う現象である。
ニューラルネットワークはトレーニング中に曲率の方向を失う。
可塑性の喪失を緩和する正規化剤も曲率を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:51:56 GMT)
CMRxRecon2024: A Multi-Modality, Multi-View K-Space Dataset Boosting Universal Machine Learning for Accelerated Cardiac MRI [39.0] CMRxRecon2024データセットは、最も大きく、最も多種多様な公開されたk空間データセットである。
健常者330名から取得され、一般的に使用されるモダリティ、解剖学的視点、臨床心臓MRIにおける獲得軌跡をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:50:20 GMT)
Efficacy of Language Model Self-Play in Non-Zero-Sum Games [38.6] AlphaGoのようなゲームプレイングエージェントは、自己プレイを通じて超人的なパフォーマンスを実現している。
言語モデルを改善するために,自己演奏のような手法を効果的に活用できるかどうかを実証的に検討する。
言語モデルによる自己表現は,人間との協調や競争において,大きなパフォーマンス向上をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:52:35 GMT)
ELCoRec: Enhance Language Understanding with Co-Propagation of Numerical and Categorical Features for Recommendation [38.6] 大規模言語モデルは自然言語処理(NLP)領域で栄えている。
レコメンデーション指向の微調整モデルによって示された知性にもかかわらず、LLMはユーザーの行動パターンを完全に理解するのに苦労している。
既存の作業は、その重要な情報を導入することなく、与えられたテキストデータに対してのみLLMを微調整するだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:37:57 GMT)
Computational Life: How Well-formed, Self-replicating Programs Emerge from Simple Interaction [38.0] 本研究では,無作為で非自己複製プログラムが明示的なフィットネス環境を欠く環境に置かれる場合,自己複製プログラムが出現する傾向があることを示す。
また,自己複製器の出現に伴い,複雑なダイナミクスが出現し続けていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:34:35 GMT)
Instance-Optimal Private Density Estimation in the Wasserstein Distance [37.6] サンプルから分布の密度を推定することは統計学の基本的な問題である。
ワッサーシュタイン距離における個人密度の差分推定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:51:06 GMT)
LPFormer: An Adaptive Graph Transformer for Link Prediction [37.5] メッセージパッシングネットワーク(MPNN)とニューラルズ手法の利点を組み合わせた新しい手法が登場した。
これらの手法は、候補リンク内のノード間の関係をキャプチャする"ペアワイズエンコーディング"と合わせて、MPNNの出力を用いて予測を行う。
本稿では,各リンクのペアエンコーディングを適応的に学習するLPFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:09:58 GMT)
AutoRAG-HP: Automatic Online Hyper-Parameter Tuning for Retrieval-Augmented Generation [37.5] 大規模言語モデルの最近の進歩はML/AI開発に変化をもたらした。
大規模言語モデルの最近の進歩は、検索・拡張生成(RAG)システムにおけるAutoMLの原則を変革している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:18:21 GMT)
Regularized Newton Raphson Inversion for Text-to-Image Diffusion Models [37.4] 拡散反転は、画像とそれを記述したテキストプロンプトを取り込み、画像を生成する雑音消音器を見つけるという問題である。
そこで我々は,この問題を暗黙の方程式の根源として定式化し,効率的な解法を設計する。
我々の解法は、数値解析においてよく知られた手法であるNewton-Raphson (NR) に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:03:14 GMT)
VERISCORE: Evaluating the factuality of verifiable claims in long-form text generation [37.2] 長い形式のテキストの事実性を評価するための既存のメトリクスは、入力テキストを「アトミッククレーム」に分解し、ウィキペディアのような知識ベースに対して検証する。
本稿では、検証可能なコンテンツと検証できないコンテンツの両方を含む様々な長文生成タスクのメトリクスであるVERISCOREを用いてこの問題に対処する。
我々はVERISCOREを用いて、複数の長期タスクにわたる16の異なるモデルから世代を評価し、GPT-4oが全体として最高のパフォーマンスモデルであるのに対して、Mixtral-8x22のようなオープンウェイトモデルはギャップを埋めていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:43:18 GMT)
Sample Complexity of Offline Distributionally Robust Linear Markov Decision Processes [37.2] オフライン強化学習(RL)
本稿では、オフラインデータを用いた全変動距離を特徴とする不確実性を伴う分布安定線形マルコフ決定過程(MDP)のサンプル複雑性について考察する。
我々は悲観的なモデルに基づくアルゴリズムを開発し、最小限のデータカバレッジ仮定の下でそのサンプルの複雑さを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:16:30 GMT)
Granite-Function Calling Model: Introducing Function Calling Abilities via Multi-task Learning of Granular Tasks [36.0] 我々はApache 2.0ライセンスの下で-20B-FUNCTIONCALLINGモデルを紹介します。
モデルは7つの基本的なタスクに対してマルチタスクトレーニングアプローチを使用してトレーニングされる。
20B-FUNCTIONCALLINGは、7つの異なる評価データセットにおいて、複数のタスクに対してより一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:47:26 GMT)
Subtractive Training for Music Stem Insertion using Latent Diffusion Models [35.9] 本稿では,他の楽器を文脈として与えた個々の楽器茎を合成する方法であるSubtractive Trainingを提案する。
以上の結果から,既存のトラックとシームレスにブレンドしたドラムステムを創り出すためのサブトラクティブトレーニングの有効性が示された。
我々はこの技術をMIDIフォーマットに拡張し、不完全なアレンジメントのために、互換性のあるベース、ドラム、ギター部品をうまく生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:59:14 GMT)
Reliable edge machine learning hardware for scientific applications [34.9] 極端なデータレートの科学実験は、効率的なMLエッジ処理を必要とする大量のデータを生成する。
このような厳密なレイテンシ、リソース、パワー、および領域要件の下で、科学的なエッジで信頼できるアルゴリズムを開発し、検証するためのアプローチについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:45:08 GMT)
Step Differences in Instructional Video [34.6] 本論文では,HowTo100Mから一対の動画を含む視覚的インストラクション・チューニングデータを生成する手法を提案する。
次に、ビデオ条件付き言語モデルをトレーニングして、複数の生のビデオに共同で理由付けします。
本モデルでは,ビデオペアとランキングビデオの違いを識別し,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:02:24 GMT)
Personalized Federated Continual Learning via Multi-granularity Prompt [33.8] 一般化表現をパーソナライズするために,多粒性プロンプト,すなわち粗粒大大域的プロンプトと細粒局所プロンプトという新しい概念を提案する。
粗粒度知識の排他的融合により、クライアント間の共通知識の伝達と洗練を実現し、パーソナライズの性能をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:41:37 GMT)
Monitoring Latent World States in Language Models with Propositional Probes [33.8] 言語モデルは、バイアス、梅毒、バックドア、その他入力コンテキストに対する不誠実な応答につながる傾向に影響を受けやすい。
我々は、語彙情報のためのトークンを合成的にプローブし、それらを論理的命題に結合する「命題プローブ」を用いる。
言語モデルが入力コンテキストに不誠実に応答する3つの設定において、デコードされた命題が忠実であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:28:43 GMT)
LICO: Large Language Models for In-Context Molecular Optimization [33.6] ブラックボックス最適化のために任意のベースLLMを拡張する汎用モデルであるlicOを導入する。
ドメイン上で定義されたさまざまな関数セットに対して、コンテキスト内予測を行うようにモデルを訓練する。
トレーニングが完了すると、licOはコンテクスト内でのプロンプトによって、見つからない分子の性質に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:43:18 GMT)
DocKylin: A Large Multimodal Model for Visual Document Understanding with Efficient Visual Slimming [33.4] DocKylinは文書中心のMLLMで、ピクセルレベルとトークンレベルの両方でビジュアルコンテンツをスリム化する。
実験では、さまざまなビジュアル文書理解(VDU)ベンチマークでDocKylinの有望な性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:28:36 GMT)
Towards Open-set Camera 3D Object Detection [32.9] OS-Det3D (Open-set Camera 3D Object Detection) は、カメラ3D検出器が既知の物体と未知の物体の両方を識別する能力を高めるための2段階の訓練フレームワークである。
提案する3Dオブジェクト探索ネットワーク(ODN3D)は,3Dボックスの位置やスケールといった幾何学的手法を用いて,特に訓練されている。
未知のオブジェクトを識別する際の精度を高めるために,JOSモジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:19:51 GMT)
ASID: Active Exploration for System Identification in Robotic Manipulation [32.3] 本稿では,少数の実世界のデータを活用して,シミュレーションモデルを自律的に洗練し,正確な制御戦略を立案する学習システムを提案する。
本研究は, ロボット操作作業における調音, 質量, その他の物理パラメータの同定における, このパラダイムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:22:30 GMT)
MMGPL: Multimodal Medical Data Analysis with Graph Prompt Learning [31.2] 神経疾患の診断のための多モード大規模モデルの微調整過程におけるグラフプロンプトの学習による新しいプロンプト学習モデルを提案する。
具体的には、まずGPT-4を利用して、関連する疾患の概念を取得し、これらの概念とすべてのパッチのセマンティックな類似性を計算する。
第2に、各パッチと疾患関連概念のセマンティックな類似性に応じて、無関係パッチの重量を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:29:07 GMT)
TabReD: A Benchmark of Tabular Machine Learning in-the-Wild [30.9] 機械学習の学術ベンチマークでは、業界グレードのデータセットが不足していることが示される。
幅広いドメインをカバーする8つの業界グレードデータセットの集合であるTabReDを紹介する。
時間に基づくデータ分割の評価は、学術ベンチマークにおいてより一般的なランダム分割の評価と比較して、異なる手法のランク付けにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:55:31 GMT)
HuatuoGPT-Vision, Towards Injecting Medical Visual Knowledge into Multimodal LLMs at Scale [30.7] 私たちは13万の医療用VQAサンプルでPubMedVisionデータセットを作成します。
PubMedVisionを用いて34Bの医療MLLM HuatuoGPT-Visionを訓練し、医療マルチモーダルシナリオにおいて優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:50:41 GMT)
FedMLP: Federated Multi-Label Medical Image Classification under Task Heterogeneity [30.5] クロスサイロ・フェデレーション・ラーニング(FL)は、分散化された組織がデータのプライバシを保持しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
擬似ラベルタグ付けとグローバル知識学習という2つの側面から欠落したクラスに対処する2段階のFedMLPを提案する。
公的に利用可能な2つの医療データセットの実験は、FedMLPの最先端の半教師付きおよびノイズの多いラベル学習アプローチに対する優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:36:43 GMT)
Selective Vision is the Challenge for Visual Reasoning: A Benchmark for Visual Argument Understanding [30.4] 視覚的引数の基盤となる構造を明確にするために設計されたアノテーション付きコーパスであるVisArgsをリリースする。
視覚的引数理解のための機械容量を探索するために,VisArgs上での3つのタスクを提案する。
GPT-4-Oは78.5%の精度で、人間は98.0%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:32:56 GMT)
Investigating How Large Language Models Leverage Internal Knowledge to Perform Complex Reasoning [30.3] 我々は,DepthQAデータセットを開発し,質問を3つの深さに分解する: (i)概念的知識の想起, (ii)手続き的知識の適用, (iii)戦略的知識の分析。
我々の分析では、より小さなモデルはより大きなモデルよりも多くの相違があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:29:36 GMT)
Continuous 3D Myocardial Motion Tracking via Echocardiography [30.2] 心筋運動追跡は、心臓血管疾患の予防と検出に不可欠な臨床ツールである。
現在の技術は、空間次元と時間次元の両方において、心筋の不完全かつ不正確な運動推定に悩まされている。
本稿では, 心臓の3次元構造と包括的6次元前/後方運動をモデル化するためのニューラル心運動場(ニューラルCMF)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:29:09 GMT)
Learning Retrieval Augmentation for Personalized Dialogue Generation [29.5] 本稿では,対人対話生成における外部知識の活用の可能性について検討する。
補足データソースとしてROCStoryを用いたCONVAI2データセットを用いて行った実験では,提案手法がベースラインを大幅に上回ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:38:13 GMT)
WebCanvas: Benchmarking Web Agents in Online Environments [29.3] WebCanvasは、Webエージェントのための革新的なオンライン評価フレームワークである。
我々は、推論のためのモジュールを備えたエージェントフレームワークをオープンソースとして公開し、コミュニティがオンライン推論と評価を行うための基盤を提供します。
ベストパフォーマンスエージェントは,Mind2Web-Liveテストセット上でのタスク成功率23.1%,タスク完了率48.8%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:56:13 GMT)
G-Transformer: Counterfactual Outcome Prediction under Dynamic and Time-varying Treatment Regimes [29.3] 本稿では,G-Transformerを提案する。G-Transformerは動的かつ時間的に異なる処理戦略の下で,対実予測のためのg-computationをサポートするフレームワークである。
メカニスティックモデルによる2つのシミュレーション時系列データセットとMIMIC-IVによる実世界のセシスICUデータセットを用いて,G-Transformerを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:42:11 GMT)
SALVe: Semantic Alignment Verification for Floorplan Reconstruction from Sparse Panoramas [29.2] 自動2次元フロアプラン再構築システムを提案する。
SALVeは、新しいペアワイドアライメント検証器である。
現状のSfMシステムよりも200%以上性能が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:06 GMT)
From Efficient Multimodal Models to World Models: A Survey [28.8] マルチモーダル大規模モデル(MLM)は、強力な言語モデルとマルチモーダル学習を組み合わせた重要な研究対象となっている。
このレビューでは、人工知能の実現におけるその可能性を強調し、大規模指導における最新の発展と課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:36:43 GMT)
Towards Temporal Change Explanations from Bi-Temporal Satellite Images [28.4] 本稿では,衛星画像間の時間的変化を説明するために,大規模視覚言語モデルの有用性について検討する。
本稿では,衛星画像のパーパを入力として扱う3つのプロンプト手法を提案する。
人間の評価により,ステップ・バイ・ステップの推論に基づく推論の有効性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:49:22 GMT)
ManiWAV: Learning Robot Manipulation from In-the-Wild Audio-Visual Data [28.4] 音声信号は、ロボットのインタラクションや接触によるオブジェクト特性に関する豊富な情報を提供する。
ManiWAVは、Wildの人間によるデモを収集する、'ear-in-hand'データ収集装置である。
本システムでは,人間の実演の見当たらないものに一般化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:06:38 GMT)
PNeRV: A Polynomial Neural Representation for Videos [28.3] Inlicit Neural Representations on videoの抽出は、時間次元の追加によるユニークな課題を生じさせる。
PNeRV(Polynomial Neural Representation for Videos)を紹介する。
PNeRVは、INRの領域でビデオデータによって引き起こされる課題を緩和するが、高度なビデオ処理と分析のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:15:22 GMT)
Correspondence-Free Non-Rigid Point Set Registration Using Unsupervised Clustering Analysis [28.2] 非教師なしクラスタリング解析に触発された、新しい非厳密な点集合登録法を提案する。
提案手法は,様々なシナリオにおいて高い精度を達成し,競争相手をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:16:44 GMT)
Tools Fail: Detecting Silent Errors in Faulty Tools [27.8] 我々は、モデルが「サイレント」ツールを検出する能力を調べるためのツールのためのフレームワークを紹介します。
制御電卓設定と具体化エージェント計画の両方で有望な結果が得られるような早期の故障復旧手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:52:34 GMT)
Muffin or Chihuahua? Challenging Multimodal Large Language Models with Multipanel VQA [27.8] 6,600個の質問,回答,マルチパネル画像からなる新しいベンチマークであるMultipanel Visual Question Answering(MultipanelVQA)を紹介する。
評価の結果、MultipanelVQAベンチマークの質問は、最先端のMLLM(Multimodal Large Language Models)テストに重大な課題をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:38:17 GMT)
Multi-modal Food Recommendation using Clustering and Self-supervised Learning [27.7] CLUSSLは,クラスタリングと自己教師型学習を活用する新しい食品レコメンデーションフレームワークである。
CLUSSLは、各モダリティに特有のグラフを離散的/連続的な特徴で定式化し、意味的特徴を構造的表現に変換する。
異なるユニモーダルグラフから導出されるレシピ表現間の独立性を促進するために,自己指導型学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:45:17 GMT)
Looking 3D: Anomaly Detection with 2D-3D Alignment [27.5] 本稿では,クエリ画像中の異常を基準形状と比較することで識別する条件付き異常検出問題を提案する。
我々はBrokenChairs-180Kという大規模なデータセットを作成し、約180Kの画像で構成され、様々な異常、幾何学、テクスチャを8,143個の参照3D形状で組み合わせた。
我々のアプローチは総合的な実験を通じて厳格に評価され、この領域における将来の研究のベンチマークとして役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:46 GMT)
Data Reconstruction Attacks and Defenses: A Systematic Evaluation [27.3] 本稿では,この問題を逆問題とみなし,理論的,定量的にデータ再構成問題を体系的に評価することを提案する。
本報告では, 従来の防衛手法の強みに対する理解を深める上で有効な, 強力な再建攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:45:00 GMT)
Zero-Query Adversarial Attack on Black-box Automatic Speech Recognition Systems [27.3] ブラックボックスの敵攻撃は現実世界のASRシステムに重大な脅威をもたらす。
我々は、ASRシステムに対する転送ベースの敵攻撃であるZQ-Attackを提案する。
オーバーザライン設定では、ZQ-Attackは21.91dBの平均信号対雑音比(SNR)で100%の成功率(SRoA)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:39:36 GMT)
SoK: Can Trajectory Generation Combine Privacy and Utility? [26.9] 本稿では,プライバシ保護トラジェクトリ・パブリッシング・アプローチを設計するためのフレームワークを提案する。
本稿では,提案フレームワークの文脈におけるトラジェクトリの最先端生成モデルの体系化に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:49:08 GMT)
OmniJARVIS: Unified Vision-Language-Action Tokenization Enables Open-World Instruction Following Agents [26.4] 我々は,Minecraftにおけるオープンワールド・インストラクション・フォローリングエージェントのための新しいビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルであるOmniJARVISを紹介する。
意味的に意味のある行動トークンのおかげで、結果として得られるVLAモデルであるOmniJARVISは、(思考の連鎖、計画、質問に答える、行動によって)推論できる。
我々の分析は、相互作用データの形成、統一トークン化、およびそのスケーリングポテンシャルにおける重要な設計原則をさらに明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:46:11 GMT)
Exploring Defeasibility in Causal Reasoning [25.9] 因果推論における非実現可能性を研究するための最初のベンチマークデータセットである$delta$-CAUSALを提示する。
我々は,現在の因果力指標が,支援者や敗者による因果力の変化を反映していないことを示す。
トークンレベルの因果関係に基づいて因果強度を測定する指標であるCESARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:08:05 GMT)
Temporally Multi-Scale Sparse Self-Attention for Physical Activity Data Imputation [25.8] 本稿では,最も普及しているウェアラブルセンサデータの1つである,ステップカウントデータ不足の計算問題について検討する。
我々は,300万時間以上のステップ数観測を行うトレーニングセットと,250万時間以上のステップ数観測を行うテストセットからなる,新しい大規模データセットを構築した。
本稿では,ステップカウントデータの時間的マルチスケールな性質を捉えたドメイン知識インフォームドスパース自己アテンションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:38:25 GMT)
The Great AI Witch Hunt: Reviewers Perception and (Mis)Conception of Generative AI in Research Writing [25.7] 研究執筆におけるジェネレーティブAI(GenAI)の利用は急速に増加している。
ピアレビュアーがAIによる増補された写本をどう認識するか、それとも誤認しているかは明らかでない。
我々の研究結果は、AIによって強化された文章は可読性、言語多様性、情報性を改善するが、しばしば研究の詳細や著者からの反射的な洞察を欠いていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:38:25 GMT)
Structural Attention: Rethinking Transformer for Unpaired Medical Image Synthesis [25.5] Transformerベースのモデルは、長距離依存関係をキャプチャする機能のおかげで、画像翻訳タスクに優れています。
本稿では,強い帰納バイアスを欠くトランスフォーマーが,ペアデータがない場合に最適でない解に収束できることを実証的に示す。
UNet Structured Transformer (UNest) は, 医用画像合成のための構造的帰納バイアスを取り入れた新しいアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:59:25 GMT)
GPTFUZZER: Red Teaming Large Language Models with Auto-Generated Jailbreak Prompts [25.3] GPTFuzzは、AFLファジィフレームワークにインスパイアされた、新しいブラックボックスジェイルブレイクファジィフレームワークである。
GPTFuzzは、高い成功率のジェイルブレイクテンプレートを連続的に生成し、人造テンプレートを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:01:27 GMT)
Evidential Concept Embedding Models: Towards Reliable Concept Explanations for Skin Disease Diagnosis [24.9] CBM(Concept Bottleneck Models)は、人間の解釈可能な概念を意思決定に取り入れた、アクティブな解釈可能なフレームワークとして登場した。
本研究では,概念の不確かさをモデル化するために明らかな学習を利用する概念埋め込みモデル(evi-CEM)を提案する。
本評価は,evi-CEMが概念予測において優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:29:50 GMT)
T-FREE: Tokenizer-Free Generative LLMs via Sparse Representations for Memory-Efficient Embeddings [24.9] トケナイザは、大規模言語モデルで情報をエンコードするのに不可欠だが、その開発は、最近停滞している。
文字三重項上のスパースアクティベーションパターンを通じて単語を直接埋め込むT-FREEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:49:08 GMT)
Deep Support Vectors [24.9] ディープラーニングモデルに対する従来のKKT条件の適応であるDeepKKT条件を提案する。
我々は,DeepKKT条件が従来の分類モデルを高忠実度な生成モデルに変換することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:19:01 GMT)
Reasoning About Action and Change [24.8] 修士課程の学生や博士課程の学生の聴衆を対象とし、AIについてもっと知りたい研究者や技術者にも関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:53:28 GMT)
OutlierTune: Efficient Channel-Wise Quantization for Large Language Models [24.6] OutlierTuneは、大規模言語モデルのアクティベーションのための効率的なチャネルごとのポストトレーニング量子化手法である。
提案するフレームワークは実装が容易で、ハードウェア効率が良く、推論中に計算オーバーヘッドがほとんど発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:02:26 GMT)
ReXTime: A Benchmark Suite for Reasoning-Across-Time in Videos [24.5] ReXTimeは、ビデオイベント内で時間的推論を実行するAIモデルの能力を厳格にテストするために設計されたベンチマークである。
時間的推論と問合せのペアを生成する自動パイプラインを開発する。
私たちのパイプラインは、手作業なしで9,695個のマシン生成サンプルのトレーニングデータセットを作成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:45 GMT)
Optimizing Large Model Training through Overlapped Activation Recomputation [24.5] 既存の再計算アプローチでは、実世界のモデルをトレーニングする際に最大40%のオーバーヘッドが発生する可能性がある。
これは、クリティカルトレーニングパスで要求に応じて実行されるためです。
我々は、トレーニングパイプラインで発生する通信と再計算を重複させることでオーバーヘッドを削減するために、新しい再計算フレームワーク、Lynxを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:45:38 GMT)
Adaptive Draft-Verification for Efficient Large Language Model Decoding [24.3] 大規模言語モデル(LLM)デコードでは、与えられたコンテキストに基づいてトークンのシーケンスを生成する。
典型的な自己回帰復号法では、生成されたトークンごとに別の前方通過が必要となる。
微調整を必要とせずにLDMデコーディングを高速化するADEDを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:20:39 GMT)
Learning Visual Conditioning Tokens to Correct Domain Shift for Fully Test-time Adaptation [24.3] トランスを用いた画像分類では、第1変圧器エンコーダ層のクラストークンを学習して、テスト時間適応時のターゲットサンプルのドメイン固有の特性をキャプチャすることができる。
本稿では,ドメイン固有の特徴の長期的変動を捉えつつ,インスタンス固有の特徴の局所的変動を調節する二段階学習手法を提案する。
提案手法により,テスト時間適応性能を最大1.9%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:16:23 GMT)
Advancing Cross-domain Discriminability in Continual Learning of Vison-Language Models [24.2] RAILは回帰ベースのアダプタで、ドメインのシーケンスから非forgettingな方法で学習する。
VLMのゼロショット能力を参照データなしで未確認領域に保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:48:57 GMT)
AnyControl: Create Your Artwork with Versatile Control on Text-to-Image Generation [24.1] 言語制御は効果的なコンテンツ生成を可能にするが、画像生成のきめ細かい制御に苦慮する。
AnyControlは、生成プロセスのガイドとして、統一されたマルチモーダル埋め込みを抽出する、新しいマルチControlフレームワークを開発している。
このアプローチは、ユーザ入力の全体的理解を可能にし、汎用的な制御信号の下で高品質で忠実な結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:40:59 GMT)
DeepFake-O-Meter v2.0: An Open Platform for DeepFake Detection [23.9] DeepFake-O-Meterは、Deepfakeの画像、ビデオ、オーディオを検出する最先端の手法を統合している。
このプラットホームは、日常的なユーザに、複数の最先端検出アルゴリズムを使ってDeepFakeメディアを分析する便利なサービスを提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:02:48 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） (Thu, 27 Jun 2024 11:05:28 GMT)
The Price of Adaptivity in Stochastic Convex Optimization [23.8] 非平滑凸最適化における適応性の証明を行う。
準最適性の乗法的増加を測定する「適応性の値」(PoA)を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:04:51 GMT)
Dataless Quadratic Neural Networks for the Maximum Independent Set Problem [23.6] 本稿では、最大独立集合(MIS)問題に対する連続的な二次緩和を特徴とする、新しいデータレス2次ニューラルネットワークの定式化を提案する。
本手法では,MISインスタンスをトレーニング可能なエンティティとして扱うことにより,トレーニングデータの必要性を解消する。
ADAMのような勾配に基づく最適化を採用し、市販のGPU並列実装を効果的に活用することにより、我々の手法は最先端の学習ベース手法と比較して、競争力や優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:12:48 GMT)
GAPNet: Granularity Attention Network with Anatomy-Prior-Constraint for Carotid Artery Segmentation [23.6] 動脈硬化症は慢性進行性疾患であり、主に動脈壁に影響する。
頸部の複雑な解剖は、頸動脈と周囲の構造を区別する上での課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:58:41 GMT)
SSP: Self-Supervised Prompting for Cross-Lingual Transfer to Low-Resource Languages using Large Language Models [23.5] Self-Supervised Prompting (SSP) はゼロラベルのクロスリンガルトランスファー(0-CLT)の設定に適した新しいICLアプローチである。
SSP は、LLM がテキスト内例がターゲット言語からのものである場合、より正確なラベルを出力する、というキーオブザーバーに基づいている。
SSPは、0-CLTセットアップにおいて、既存のSOTAの微調整とプロンプトベースのベースラインを強く上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:21:59 GMT)
mHuBERT-147: A Compact Multilingual HuBERT Model [23.2] mHuBERT-147は90K時間のクリーンでオープンなデータに基づいて訓練された最初の汎用多言語HuBERT音声表現モデルである。
マルチイテレーションの HuBERT アプローチをスケールアップするために,ファイスベースのクラスタリングを用い,元の手法よりも5.2倍高速なラベル割り当てを実現した。
以上の結果から,mHuBERT147は多言語音声タスクの有望なモデルであり,高い性能とパラメータ効率のバランスを保っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:56:48 GMT)
CLIMATELI: Evaluating Entity Linking on Climate Change Data [23.1] 気候変動(CC)は世界的重要性のトピックであり、研究分野に注目が集まっている。
我々は3,087個のエンティティをWikipediaにリンクする最初の手動注釈付きCCデータセットであるCLIMATELIを提示する。
ELモデルの性能はトークンレベルとエンティティレベルの両方で人間に遅れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:44:51 GMT)
Enhanced ASR Robustness to Packet Loss with a Front-End Adaptation Network [23.0] 本研究は,ASRモデルの単語誤り率(WER)を改善するために,パケット損失から回復することに焦点を当てた。
凍結ASRモデルに接続したフロントエンド適応ネットワークを提案する。
実験により、Whisperの基準に基づいてトレーニングされた適応ネットワークは、特にドメインや言語間の単語エラー率を減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:40:01 GMT)
CLIP3D-AD: Extending CLIP for 3D Few-Shot Anomaly Detection with Multi-View Images Generation [22.9] CLIP上に拡張された効率的な3D-FSAD法であるCLIP3D-ADを提案する。
正常画像上の異常画像をサンプルペアとして合成し,CLIPを3次元の異常分類とセグメンテーションに適応させる。
本手法は,MVTec-3D ADデータセット上での3次元ショット異常分類とセグメンテーションの競合性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:13:09 GMT)
Efficient World Models with Context-Aware Tokenization [22.8] $Delta$-IRISは、時間ステップ間のデルタをエンコードする離散オートエンコーダで構成されるワールドモデルアーキテクチャを備えた新しいエージェントである。
Crafterのベンチマークでは、$Delta$-IRISは、複数のフレーム予算で新しい最先端の技術を設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:54:12 GMT)
Improving Weak-to-Strong Generalization with Reliability-Aware Alignment [22.8] 大規模言語モデル(LLM)は、多くの自然言語タスクにおいて急速に進歩し、人間の能力を上回っている。
「超配向」問題には弱強一般化の強化が必要である。
本稿では、弱い監視信号の信頼性を伴って、弱い対強の一般化を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:37:34 GMT)
Length Optimization in Conformal Prediction [22.7] 我々は,共形予測の原理的枠組みとして,CPL(Conformal Prediction with Length-Optimization)を開発した。
CPLは条件付き妥当性を確保しつつ(ほぼ)最適な長さで予測セットを構築する。
実験による評価は, CPLの最先端手法と比較して, 予測セットサイズ性能が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:08:04 GMT)
xTower: A Multilingual LLM for Explaining and Correcting Translation Errors [22.4] xTower は TowerBase 上に構築されたオープンな大規模言語モデル (LLM) である。
翻訳品質の大幅な向上を示すために, 様々な実験装置を用いてxTowerを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:51:46 GMT)
Thermometer: Towards Universal Calibration for Large Language Models [22.0] 大規模言語モデル(LLM)に適したキャリブレーション手法であるOMETERを提案する。
OMETERは、複数のタスクから与えられたデータに基づいて補助モデルを学び、LLMを校正する。
計算効率が高く、LLMの精度を保ち、新しいタスクに対してより良い校正された応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:30:32 GMT)
Focus on Your Question! Interpreting and Mitigating Toxic CoT Problems in Commonsense Reasoning [22.0] 大規模言語モデルは高レベルのコモンセンス推論能力を示す。
CoTライクな手法は、もともとは正しい答えが間違っていた、というかなりの数に繋がる。
帰属的追跡法と因果的追跡法を用いて,モデルの内部動作機構を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:54:58 GMT)
Glauber Generative Model: Discrete Diffusion Models via Binary Classification [21.8] 離散拡散モデルの新しいクラスであるグラウバー生成モデル(GGM)を紹介する。
GGMはマルコフ連鎖を展開させ、離散トークンの共分散からサンプルにノイズトークンの列を分解する。
言語生成や画像生成において,既存の離散拡散モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:09:57 GMT)
Beyond Anti-Forgetting: Multimodal Continual Instruction Tuning with Positive Forward Transfer [21.6] MCIT(Multimodal Continual Instruction Tuning)は、Multimodal Large Language Models(MLLM)が、高価なリトレーニングなしで継続的な要求を満たすことを可能にする。
MCITは、破滅的な忘れ(古い知識が忘れられている)と負の転送という2つの大きな障害に直面している。
本稿では,これらの問題に対処するため,Pwd-Prompt Forward Transfer(Pwd-Prompt)を用いたPrompt Tuningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:45:41 GMT)
Meta Large Language Model Compiler: Foundation Models of Compiler Optimization [21.2] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なソフトウェア工学やコーディングタスクにまたがる顕著な機能を示している。
しかしながら、コード領域におけるそれらのアプリケーションとコンパイラの最適化については、まだ未検討である。
Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler)は、コード最適化タスクのための、堅牢で、オープンに利用可能な、事前訓練されたモデルのスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:47:48 GMT)
STAL3D: Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object Detection via Collaborating Self-Training and Adversarial Learning [21.1] 既存の3Dオブジェクト検出は、ドメインギャップのため、高価なアノテーションコストと未知のデータへの転送性に悩まされる。
STAL3Dと呼ばれるSTとALの協調による3次元オブジェクト検出のための新しい非教師付きドメイン適応フレームワークを提案し、擬似ラベルと特徴分布アライメントの相補的利点を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:43:35 GMT)
LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models [21.1] LlamaFactoryは、最先端の効率的なトレーニング方法を統合した統合フレームワークである。
組み込みのWeb UI LlamaBoardをコーディングすることなく、100以上のLLMの微調整を柔軟にカスタマイズできるソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:44:48 GMT)
ViT LoS V2X: Vision Transformers for Environment-aware LoS Blockage Prediction for 6G Vehicular Networks [21.0] 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とカスタマイズされた視覚変換器(ViT)を組み合わせたディープラーニングベースのアプローチを提案する。
提案手法は,時系列マルチモーダルデータから特徴を抽出するために,CNNとViTの相乗的強みを利用する。
その結果,提案手法は精度が高く,最先端のソリューションよりも優れ,95%以上の精度で予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:38:09 GMT)
Private Hierarchical Governance for Encrypted Messaging [20.8] プライバシのためのE2EEメッセージングを用いたプライベート階層型ガバナンスシステムを提案する。
私たちは、メッセージ層セキュリティプロトコルの拡張が、リッチなガバナンスポリシーの集合を達成するのにいかに十分であるかを示します。
我々は,コンテンツベースのコミュニティとプラットフォームモデレーション,コミュニティモデレーターの選挙,虐待的ユーザを排除するための投票などをサポートする,MlsGovというプロトタイプE2EEメッセージングシステムを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:33:23 GMT)
MindSpore Quantum: A User-Friendly, High-Performance, and AI-Compatible Quantum Computing Framework [20.6] 我々は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)アルゴリズムに重点を置いた、先駆的なハイブリッド量子古典フレームワークであるMindSpore Quantumを紹介する。
コアフレームワークに加えて,量子コンピューティングアクセラレーションエンジンQuPackを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:20:03 GMT)
CORE4D: A 4D Human-Object-Human Interaction Dataset for Collaborative Object REarrangement [20.5] 提案するCORE4Dは,新規な大規模4次元人物体協調物体再構成である。
現実世界で捉えた1K個の人-物-人間の動作シーケンスにより、我々は様々な新しい物体に動きを増強するための反復的な協調戦略を寄与することにより、CORE4Dを豊かにする。
CORE4Dが提供する広範囲な動きパターンから、人間と物体の相互作用を生成するための2つのタスク、すなわち人-物体の動き予測と相互作用合成をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:32:18 GMT)
Local to Global: Learning Dynamics and Effect of Initialization for Transformers [20.0] 我々は一階マルコフ連鎖と単層変圧器に焦点をあてる。
我々は,次世代の予測損失に基づいてトレーニングしたトランスフォーマーパラメータが,グローバルあるいはローカルのミニマに収束可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:05:17 GMT)
ASCENT: Amplifying Power Side-Channel Resilience via Learning & Monte-Carlo Tree Search [19.9] パワーサイドチャネル (PSC) 解析は、暗号ハードウェアのセキュア化に重要である。
以前の技術は、チップ設計自動化から得られたゲートレベルのネットリストの確保に重点を置いていた。
我々は,PSC対策の全体的レジリエンスを高めるため,論理段階を改良する"セキュリティファースト"アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:01:00 GMT)
Can Large Language Models Follow Concept Annotation Guidelines? A Case Study on Scientific and Financial Domains [19.8] 文ラベリングタスクのコンテキスト内概念ガイドラインに従うための命令調整型言語モデルの能力について検討する。
以上の結果から,概念定義はタスク性能に一貫して寄与するが,実際のコンテキスト下での作業能力に制限があるのは大規模モデルのみであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:48:35 GMT)
Can Large Language Model Summarizers Adapt to Diverse Scientific Communication Goals? [19.8] 科学的な要約タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の可制御性について検討する。
MuP レビュー生成タスクでは,非微調整 LLM が人間より優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:00:19 GMT)
Disentangling Knowledge-based and Visual Reasoning by Question Decomposition in KB-VQA [19.7] 本稿では,知識に基づく視覚的問合せ問題について検討し,その解を求めるためには,モデルが視覚的モダリティに根ざす必要があることを示した。
我々の研究は、複雑な質問をいくつかの単純な質問に置き換えることで、画像からより関連性の高い情報を抽出できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:19:38 GMT)
Linear Cross-Lingual Mapping of Sentence Embeddings [19.4] 文の意味論は、1つの単語の意味論よりもはるかに曖昧さで定義される。
単純線形言語間マッピングを多言語埋め込みの改善の可能性として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:43:18 GMT)
Beyond Under-Alignment: Atomic Preference Enhanced Factuality Tuning for Large Language Models [19.0] 様々な選好学習アルゴリズムによって調整された異なるモデルの事実性を評価する。
textbfAtomic textbfPreference textbfEnhanced textbfFactuality textbfTuning を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:07:55 GMT)
MedCalc-Bench: Evaluating Large Language Models for Medical Calculations [18.9] 医学における大規模言語モデル(LLM)を評価するための現在のベンチマークは、主にドメイン知識と記述的推論を含む質問応答に焦点を当てている。
我々は,LSMの医療計算能力を評価することを目的とした,第一種データセットであるMedCalc-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:25:25 GMT)
Real-Time Machine-Learning-Based Optimization Using Input Convex LSTM [18.8] 我々は、リアルタイムランタイム問題の観点から、IMMベースの最適化の優れた性能を実証する。
具体的には、シンガポールのLHTホールディングスのソーラー(PV)エネルギーシステムのリアルタイム最適化問題において、IMMに基づく最適化はLS LSと比較して8倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:33:24 GMT)
Target Span Detection for Implicit Harmful Content [18.8] 我々は、より微妙なヘイトスピーチを認識し、デジタルプラットフォーム上で有害なコンテンツを検出するために不可欠な、ヘイトスピーチの暗黙のターゲットを特定することに注力する。
我々は、SBIC、DynaHate、IHCの3つの顕著な暗黙のヘイトスピーチデータセットでターゲットを収集し、注釈付けする。
実験の結果,Implicit-Target-Spanはターゲットスパン検出法に挑戦的なテストベッドを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:28:27 GMT)
Changing Answer Order Can Decrease MMLU Accuracy [18.8] 広範に使われている複数選択質問応答データセットMMLUにおける精度測定の堅牢性について検討する。
回答ラベルの内容をシャッフルすると、すべてのモデルがMMLUの精度を低下させるが、全てのモデルが等しく敏感であるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:21:32 GMT)
Deep Temporal Sequence Classification and Mathematical Modeling for Cell Tracking in Dense 3D Microscopy Videos of Bacterial Biofilms [18.6] そこで我々はDenseTrackという新しいセル追跡アルゴリズムを提案する。
DenseTrackは、ディープラーニングと数学的モデルベースの戦略を統合して、連続するフレーム間の対応を確立する。
固有分解に基づく細胞分裂検出戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:26:57 GMT)
Statements: Universal Information Extraction from Tables with Large Language Models for ESG KPIs [18.4] 環境、社会、ガバナンス(ESG)は、気候変動などの問題において組織のパフォーマンスを評価する。
ESGレポートは、この貴重な量的情報をテーブルを通して伝達する。
本稿では,量的事実や関連情報を抽出するドメインに依存しない新しいデータ構造であるステートメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:28:50 GMT)
On Counterfactual Interventions in Vector Autoregressive Models [18.4] 本稿では,ベクトル自己回帰過程の文脈における反実的推論の問題を紹介する。
因果モデルの推論を連立回帰タスクとして定式化する。
過去の対策介入の因果効果を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:25:57 GMT)
Intriguing Properties of Adversarial ML Attacks in the Problem Space [Extended Version] [18.3] 問題空間における敵ML回避攻撃の一般化を提案する。
セマンティクスやアーティファクトの観点から過去の制限を克服する,Androidマルウェアに対する新たな問題空間攻撃を提案する。
我々の結果は、"サービスとしてのアドバイサル・マルウェア"が現実的な脅威であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:24:52 GMT)
Think Step by Step: Chain-of-Gesture Prompting for Error Detection in Robotic Surgical Videos [18.1] このレターでは、新しいエンドツーエンドエラー検出フレームワークであるChain-of-Thought(COG)のプロンプトを提示する。
これは、専門家外科医の意思決定プロセスを模倣するために設計された2つの推論モジュールを含んでいる。
本手法は,F1スコアの4.6%,精度の4.6%,ジャカード指数の5.9%,各フレームを平均6.69ミリ秒で処理しながら,外科的活動に固有の推論過程をカプセル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:43:50 GMT)
CAT: Interpretable Concept-based Taylor Additive Models [17.7] 一般化付加モデル(GAM)は、機能レベルでディープニューラルネットワーク(DNN)を説明することができる。
GAMは多数のモデルパラメータを必要とし、オーバーフィットする傾向があり、トレーニングやスケールが困難になる。
我々は、このプロセスに対して、新しい解釈可能な概念bAsed Taylor加法モデルであるCATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:01:29 GMT)
Improving the Expressiveness of $K$-hop Message-Passing GNNs by Injecting Contextualized Substructure Information [17.6] K$ホップメッセージパスGNNの表現力を高めるために,テキストサブストラクチャ符号化関数を提案する。
提案手法は,従来の$K$-hopグラフニューラルネットワークや1-WLサブグラフGNNよりも強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:10:56 GMT)
Using Large Language Models to Assist Video Content Analysis: An Exploratory Study of Short Videos on Depression [17.4] 我々は,Large Language Models (LLMs) を用いたマルチモーダルコンテンツ分析の新しいワークフローに従って,ケーススタディを実施している。
LLMのビデオアノテーション機能をテストするために,うつ病に関する25の短いビデオから抽出した203を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:03:56 GMT)
Neural Operator for Accelerating Coronal Magnetic Field Model [17.3] 磁気流体力学(MHD)シミュレーションは、これらの相互作用をモデル化するのに役立つが、非常に時間を要する(通常、数日のスケールで)。
我々の研究は、FNO(Fourier Neural Operator)を用いて磁場モデリング、特にBifrost MHDモデルを加速する。
物理解析により、TFNOは信頼性が高く、高精度でMHDシミュレーションを加速できることを確認した。
この進歩はデータ処理の効率を改善し、予測能力を高め、磁気トポロジをよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:03:21 GMT)
MMR-Mamba: Multi-Contrast MRI Reconstruction with Mamba and Spatial-Frequency Information Fusion [17.2] マルチコントラスト特徴の包括的統合を実現する新しいフレームワークであるMMR-Mambaと空間周波数情報融合を提案する。
BraTSおよび高速MRI膝関節データセットの実験は、最先端MRI再建法よりも提案したMR-Mambaの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:30:54 GMT)
Weak Reward Model Transforms Generative Models into Robust Causal Event Extraction Systems [17.1] 我々は人的評価を近似するために評価モデルを訓練し、高い合意を得る。
そこで本研究では,アノテートデータの一部を用いて評価モデルを訓練する弱強監督手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:19:55 GMT)
AlignIT: Enhancing Prompt Alignment in Customization of Text-to-Image Models [16.6] ユーザによる参照画像を用いたテキスト・画像拡散モデルのカスタマイズの問題点を考察する。
新しいプロンプトが与えられた場合、既存のメソッドは参照イメージからキーコンセプトをキャプチャできるが、生成されたイメージとプロンプトを一致させることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:08:46 GMT)
Investigating and Defending Shortcut Learning in Personalized Diffusion Models [16.6] ショートカット学習のレンズを通して、パーソナライズされた拡散モデルの微調整過程を詳しく調べる。
摂動画像は、CLIPベースの潜伏空間において、元のペアプロンプトから大きくシフトしていることがわかった。
本稿では,潜伏画像とその意味的意味を具現化してトレーニング性能を維持するための体系的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:14:14 GMT)
DIM: Dynamic Integration of Multimodal Entity Linking with Large Language Model [16.2] 本稿では,ChatGPTを用いた動的エンティティ抽出を提案する。
知識ベース(DIM)とマルチモーダル情報を動的に統合し、視覚的理解にLarge Language Model(LLM)の機能を利用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:18:23 GMT)
EVALALIGN: Supervised Fine-Tuning Multimodal LLMs with Human-Aligned Data for Evaluating Text-to-Image Models [16.2] EvalAlignは、その正確さ、安定性、微細な粒度を特徴とする計量である。
画像の忠実度とテキスト画像のアライメントという2つの重要な側面に焦点を当てた評価プロトコルを開発する。
24のテキスト・ツー・イメージ生成モデルに対する包括的なテストでは、EvalAlignは優れたメートル法安定性を提供するだけでなく、既存のメトリクスよりも人間の好みと密接に一致していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:57:05 GMT)
Universal Checkpointing: Efficient and Flexible Checkpointing for Large Scale Distributed Training [16.0] 既存のチェックポイントアプローチは、分散トレーニングには適していないようだ。
本稿では,効率的なチェックポイント作成を実現する手法であるユニバーサル・チェックポイントを提案する。
本評価は,最先端モデルアーキテクチャにおけるユニバーサルチェックポイントの有効性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:28:30 GMT)
Captioning Visualizations with Large Language Models (CVLLM): A Tutorial [15.8] 本チュートリアルでは,ニューラルモデルと汎用LLMで使用されるトランスフォーマーアーキテクチャを紹介する。
次に、それらの最近のアプリケーションをInfoVisで議論し、キャプションに焦点を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:18:18 GMT)
Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL [15.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解において重要な能力を示している。
PLMはテキスト・ツー・タスクに利用され、有望な性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:51:30 GMT)
Optimistic Information Directed Sampling [15.7] 本研究では、損失関数が既知のパラメトリック関数クラスに属すると仮定された文脈的帯域幅問題におけるオンライン学習の問題について検討する。
本稿では,Russo と Van Roy によるベイズ的情報指向サンプリングの理論と,決定推定係数に基づく Foster, Kakade Qian および Rakhlin (2021) の最悪のケース理論を橋渡しする新たな分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:15:39 GMT)
Towards a Formal Characterization of User Simulation Objectives in Conversational Information Access [15.5] ユーザシミュレーションは、会話情報アクセスエージェントを自動訓練し、評価するための有望なアプローチである。
トレーニングは実際のユーザとの行動類似性を最大化することを目的としており、評価は現実世界の会話エージェントのパフォーマンスの正確な予測に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:46:41 GMT)
Data Generation using Large Language Models for Text Classification: An Empirical Case Study [15.4] 我々は、合成データに基づいて訓練された自然言語理解(NLU)モデルを用いて、異なる世代からの合成データの品質を評価する。
この研究は、これらの要因の影響を実証分析し、データ生成の実践を改善するためのレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:41:43 GMT)
BOrg: A Brain Organoid-Based Mitosis Dataset for Automatic Analysis of Brain Diseases [15.3] BOrgは、脳オルガノイドの共焦点顕微鏡画像を用いて、脳の胚発生における分裂現象を研究するために設計されたデータセットである。
我々は、分裂細胞の検出と解析のために、BOrgの最先端のオブジェクト検出およびセルカウントモデルを適用し、ベンチマークする。
以上の結果より, これらの適応モデルにより, 脳オルガノイド研究における有糸分裂解析の効率と精度が有意に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:16:53 GMT)
Direct-Inverse Prompting: Analyzing LLMs' Discriminative Capacity in Self-Improving Generation [15.2] もっとも先進的なLCMでさえ出力の不確実性を経験しており、異なるランニングや入力の微妙な変化に直面した時に、しばしば様々な結果を生み出す。
我々は,直接,逆,ハイブリッドの3つの識別的プロンプトを提案し,分析する。
私たちの洞察は、どの差別的プロンプトが最も有望か、いつ使うかを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:26:47 GMT)
Enhanced Data Transfer Cooperating with Artificial Triplets for Scene Graph Generation [15.1] 本研究は、シーングラフ生成(SGG)のための情報リレーショナル三重項のトレーニングデータセット強化に焦点を当てる。
本稿では,FSTA(Feature Space Triplet Augmentation)とSoft Transferの2つの新しいトレーニングデータセット拡張モジュールを提案する。
実験結果から、FSTAとSoft Transferの統合は、Visual Genomeデータセットにおけるリコールと平均リコールの両方の高レベルを実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:52:01 GMT)
Spiking Convolutional Neural Networks for Text Classification [15.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、よりエネルギー効率の良い方法でディープニューラルネットワーク(DNN)を実装するための有望な経路を提供する。
本研究では、テキスト分類のためのSNNの「変換+微調整」2段階法を提案し、事前学習した単語埋め込みをスパイクトレインとしてエンコードする簡易かつ効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:54:27 GMT)
Instance Temperature Knowledge Distillation [15.1] 既存の学習方法は、学生ネットワークが様々な学習困難に適応できるように、動的に温度調整を行う。
本稿では,温度調整を逐次意思決定タスクとして定式化し,強化学習に基づく手法を提案する。
我々のフレームワークは、様々なKDメソッドに簡単に挿入できるプラグイン・アンド・プレイ技術として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:00:05 GMT)
Concentrate Attention: Towards Domain-Generalizable Prompt Optimization for Language Models [14.7] 集中」というドメイン一般化可能なプロンプト最適化に向けた新たな目標を提案する。
提案手法は,ソフトプロンプトの一般化では1.42%,ハードプロンプトの一般化では2.16%,マルチソース領域の一般化では2.16%,比較プロンプトの最適化では1.42%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:00:40 GMT)
Reranking Social Media Feeds: A Practical Guide for Field Experiments [14.5] 本稿は、ソーシャルメディアフィードのリアルタイム再ランク付けに焦点を当てたフィールド実験を開発し、展開する研究者に推奨する。
まず、リアルタイムにコンテンツをインターセプトし、再ランクするWebブラウザエクステンションを用いた実験手法について概説する。
第2に、ソーシャルメディアフィードのインターセプトと再ランク付けのための具体的な技術的レコメンデーションを、最小限の遅延で提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:18:26 GMT)
Refining Myocardial Infarction Detection: A Novel Multi-Modal Composite Kernel Strategy in One-Class Classification [14.5] 心筋梗塞(MI)の早期発見は、さらなる損傷を防ぐために不可欠である。
本研究では,心エコー法における一クラス分類法(OCC)を用いた早期MI検出法を提案する。
今回提案したマルチビュー・アプローチは71.24%の幾何学的平均値を達成し,心エコー図に基づくMI診断の大幅な進歩を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:39:12 GMT)
A Surprisingly Simple yet Effective Multi-Query Rewriting Method for Conversational Passage Retrieval [14.4] 本稿では,複数のクエリを生成するためのニューラルクエリリライターを提案する。
ビーム検索アルゴリズムの動作方法を活用し、追加コストなしで複数のクエリリライトを生成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:43:03 GMT)
Large Language Models for Cuffless Blood Pressure Measurement From Wearable Biosignals [14.2] 大規模言語モデル(LLM)を用いてウェアラブルバイオシグナーを分析し,カフレス血圧(BP)測定を行った。
本稿では,ウェアラブルバイオシグナーを用いたカフレスBP推定のためのLCMのキャパシティを初めて検討する。
提案手法を評価するために,1,272人のウェアラブルバイオシグナーの包括的公開データセットを用いて,10種類の高度なLCMの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:58:25 GMT)
Emergence of Hidden Capabilities: Exploring Learning Dynamics in Concept Space [14.2] 我々は、概念空間と呼ばれるフレームワークを介してモデルの学習力学を分析します。
概念空間におけるモデルの学習力学の方向を,突然回転する瞬間を観察する。
驚くべきことに、これらの点は隠蔽能力の出現と正確に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:50:05 GMT)
Leveraging Contrastive Learning for Enhanced Node Representations in Tokenized Graph Transformers [14.1] 我々はGCFormerと呼ばれる新しいグラフ変換器を提案し、最適なノード表現の学習にグラフ情報を利用する。
GCFormerはハイブリッドトークンジェネレータを開発し、正と負の2種類のトークンシーケンスを生成し、多様なグラフ情報をキャプチャする。
これらの生成されたトークンシーケンスから意味のあるノード表現を学習するために、カスタマイズされたTransformerベースのバックボーンが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:29:47 GMT)
Quantum voting machine encoded with microwave photons [14.0] マイクロ波光子量子ビット符号化を用いた簡単な量子投票機を提案する。
投票結果は、肯定的な投票の総数にのみ関係している。
他の物理システムで多制御単一相量子位相ゲートが実現される限り、量子投票機を実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:40:17 GMT)
Symbolic Prompt Program Search: A Structure-Aware Approach to Efficient Compile-Time Prompt Optimization [14.0] 本稿では,プロンプトプログラムのコンパイル時最適化を行うSAMMOを紹介する。
SAMMOは記号レベルでプロンプトプログラムを表しており、豊富な変換が可能である。
SAMMOは,(1)命令チューニング,(2)RAGパイプラインチューニング,(3)プロンプト圧縮において,従来の手法を一般化し,複雑なプロンプトの性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:22:14 GMT)
Experimental test of generalized multipartite entropic uncertainty relations [13.7] 不確実性関係に対するより低い境界は、量子通信プロトコルに対する情報理論のセキュリティを提供することができる。
任意の多体系における複数の観測値の測定のための一般化されたEURを実験的に検証した。
この結果は、EURの試験を多部構造に拡張し、実用的な量子暗号処理に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:39:21 GMT)
Statistical Test for Data Analysis Pipeline by Selective Inference [13.6] データ分析パイプラインは、生データを意味のある洞察に変換する処理ステップの構造化シーケンスである。
本稿では,データ解析パイプラインの統計的意義を評価するための新しい統計テストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:30:08 GMT)
Leveraging Machine-Generated Rationales to Facilitate Social Meaning Detection in Conversations [13.6] 大規模言語モデル(LLM)を利用した一般化可能な分類手法を提案する。
我々は、視覚的な手がかりと基礎となる社会的意味を結びつけるテキスト説明を抽出するために、多面的プロンプトを設計する。
本研究は,2つの社会的意味検出タスクに対して,ドメイン内分類,ゼロショット,少数ショットドメイン転送に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:47:42 GMT)
PathAlign: A vision-language model for whole slide images in histopathology [13.6] We developed a vision- language model based on the BLIP-2 framework using WSIs and curated text from pathology reports。
これにより、関心のある事例を見つけるために、テキストや画像検索などの共有画像テキスト埋め込みスペースを利用することができる。
本稿では、WSI埋め込みを用いたテキスト生成とテキスト検索の病理学評価と、WSI分類とワークフロー優先順位付けの結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:43:36 GMT)
A Method Using Photon Collapse and Entanglement to Transmit Information [13.4] 測定結果から量子波動関数が崩壊することが分かる。
量子波動関数の崩壊という見過ごされた現象を研究することで、量子固有状態集合が人工的に制御されることが分かる。
本稿では,光子波関数の崩壊と絡み合いを利用した直接情報伝送手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:22:21 GMT)
Data Preparation for Deep Learning based Code Smell Detection: A Systematic Literature Review [13.4] Code Smell Detection (CSD)は、ソフトウェアの品質と保守性を改善する上で重要な役割を果たす。
ディープラーニング(DL)技術は、優れたパフォーマンスのために、CDDにとって有望なアプローチとして登場した。
本論文は,DL-based CSD法におけるデータ準備手法の系統的考察である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:04:49 GMT)
BISeizuRe: BERT-Inspired Seizure Data Representation to Improve Epilepsy Monitoring [13.4] 本研究では,BERTモデルを用いた脳波による発作検出の新しい手法を提案する。
BENDRは2段階のトレーニングプロセス、事前トレーニング、微調整を行う。
最適化されたモデルでは性能が大幅に向上し、0.23 FP/h、2.5$times$はベースラインモデルよりも低く、感度は低いが許容できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:09:10 GMT)
Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Frequent Itemset Mining Protocols [13.3] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、信頼できないデータコレクタが、プライバシに違反することなく、ユーザのデータを集約する方法を提供する。
周波数推定、頻繁なアイテムセットマイニング、機械学習など、LDPの保護の下で、さまざまなプライバシー保護データ分析タスクが研究されている。
最近の研究は、データ中毒攻撃に対する特定のLDPプロトコルの脆弱性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:11:19 GMT)
FAITH: Frequency-domain Attention In Two Horizons for Time Series Forecasting [13.3] 時系列予測は、産業機器の保守、気象学、エネルギー消費、交通流、金融投資など、様々な分野で重要な役割を果たしている。
現在のディープラーニングベースの予測モデルは、予測結果と基礎的真実の間に大きな違いを示すことが多い。
本稿では、時系列をトレンドと季節成分に分解する2つのホライズンズにおける周波数領域注意モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:07:38 GMT)
SpatialBot: Precise Spatial Understanding with Vision Language Models [12.7] 視覚言語モデル (VLM) は2次元画像理解において優れた性能を発揮している。
彼らはまだ、Embodied AIの基盤である空間的理解に苦戦している。
本稿では,RGB画像と深度画像の両方をフィードすることで,空間的理解を向上させるためのSpatialBotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:30:48 GMT)
Daisy-TTS: Simulating Wider Spectrum of Emotions via Prosody Embedding Decomposition [12.6] 構造モデルに基づく感情の幅広いスペクトルをシミュレートする感情的テキスト・音声設計を提案する。
提案したデザインであるDaisy-TTSは、感情のプロキシとして感情的に分離可能な韻律埋め込みを学習するための韻律エンコーダを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:14:58 GMT)
STBench: Assessing the Ability of Large Language Models in Spatio-Temporal Analysis [12.6] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模言語モデルの急速な急速な進化の方法論を改革することを約束している。
本稿では、ベンチマークデータセットSTBenchを構築し、13の異なる計算タスクと6万以上のQAペアを含む。
実験結果から,既存のLLMは知識理解と時間差推論に顕著な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:34:02 GMT)
Heterogeneous Causal Metapath Graph Neural Network for Gene-Microbe-Disease Association Prediction [12.5] 本稿では,遺伝子・微生物・疾患関連性を予測するため,異種因果性メタパスグラフニューラルネットワークを提案する。
実験の結果,HCMGNNはGMD関連を効果的に予測し,関連空間の問題に対処できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:17:33 GMT)
GAP9Shield: A 150GOPS AI-capable Ultra-low Power Module for Vision and Ranging Applications on Nano-drones [12.4] GAP9Shieldは、GAP9を動力とするナノドロンのモジュールである。
このシステムには、高解像度撮像用の5MP OV5647カメラ、WiFi-BLE NINAモジュール、および5D VL53L1ベースのレンジングサブシステムが含まれる。
GAP9Shieldは、同じターゲットの最先端システムと比較して20%高いサンプルレート(RGB画像)を提供し、20%の重量削減を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:41:39 GMT)
Quantum teleportation between a continuous-variable optical qumode and a discrete-variable solid-state qubit [12.1] 本稿では,光量子モードで符号化された連続可変光量子ビットを,ダイヤモンド中の1つの窒素空孔中心スピンに関連付けられた離散可変固体量子ビットに,ハイブリッドエンタングルメントを介してテレポートする手法を提案する。
平均テレポーテーションの忠実度は依然として古典的限界を超えており、現実的な実験条件下では相当なテレポーテーション距離を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:20:09 GMT)
scTree: Discovering Cellular Hierarchies in the Presence of Batch Effects in scRNA-seq Data [12.0] scTreeは、ツリー構造データ表現を同時に学習しながら、バッチ効果を補正する。
scTreeがデータの基礎となるクラスタを発見できる7つのデータセットを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:16:55 GMT)
SimTxtSeg: Weakly-Supervised Medical Image Segmentation with Simple Text Cues [11.9] 我々は、単純なテキストキューを利用して高品質な擬似ラベルを生成する新しいフレームワーク、SimTxtSegを提案する。
大腸ポリープ・セグメンテーションとMRI脳腫瘍セグメンテーションという2つの医療画像セグメンテーションの枠組みについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:46:13 GMT)
BSDA: Bayesian Random Semantic Data Augmentation for Medical Image Classification [11.7] 本稿では,計算効率が良く,手作業の不要な特徴量DA法であるEmphBayesian Random Semantic Data Augmentation (BSDA)を提案する。
BSDAはプラグイン・アンド・プレイモジュールとしてCNNやTransformersに簡単に組み立てられ、ネットワークの性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:16:30 GMT)
AdaTreeFormer: Few Shot Domain Adaptation for Tree Counting from a Single High-Resolution Image [11.6] 本稿では,十分なラベル付き木を用いてソースドメインから学習するフレームワークを提案する。
限られた数のラベル付き木しか持たないターゲットドメインに適合する。
実験の結果、AdaTreeFormerは最先端の技術をはるかに上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:30:01 GMT)
Self-Supervised Detection of Perfect and Partial Input-Dependent Symmetries [11.5] 群の同値性は、群の対称性がデータで観測されたものと異なる場合、過度にモデルを制約することができる。
本稿では,ラベルを使わずに各入力の対称性のレベルを検出する手法を提案する。
我々のフレームワークは、連続分布と離散対称性分布の両方の異なる族に対応するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:13:11 GMT)
IndoToxic2024: A Demographically-Enriched Dataset of Hate Speech and Toxicity Types for Indonesian Language [11.5] IndoToxic2024はインドネシアのヘイトスピーチおよび毒性分類データセットである。
19の個人によって注釈付けされた43,692のエントリを補完するデータセットは、脆弱なグループをターゲットにしたテキストに焦点を当てている。
我々は、7つの二項分類タスクのベースラインを確立し、憎悪音声分類のために細調整されたBERTモデルを用いてマクロF1スコア0.78を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:26:38 GMT)
NTFormer: A Composite Node Tokenized Graph Transformer for Node Classification [11.5] 我々はNTFormerと呼ばれる新しいグラフ変換器を提案し,ノード分類問題に対処する。
Node2Parと呼ばれる新しいトークンジェネレータは、各ノードごとに異なるトークン要素を使用してさまざまなトークンシーケンスを生成する。
様々なベンチマークデータセットで行った実験は、ノード分類のための代表グラフ変換器やグラフニューラルネットワークよりもNTFormerの方が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:16:00 GMT)
QUB-Cirdan at "Discharge Me!": Zero shot discharge letter generation by open-source LLM [11.2] 本稿では,Llama3 8B量子化モデルを用いて「Brief Hospital Course」と「Discharge Instructions」のセクションを生成する手法を提案する。
我々は、簡潔で文脈的に正確な要約を生成するために、ゼロショット法とRAG(Retrieval-Augmented Generation)を併用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:31:22 GMT)
Online Stackelberg Optimization via Nonlinear Control [11.2] 適応エージェントとの繰り返しの相互作用問題では、エージェント応答の空間を予測し、最適化する必要があることが多い。
この形態の多くの問題は、テキスト局所制御性を満たすオンライン(非線形)制御のインスタンスとして、境界状態空間上で凸損失を伴ってキャスト可能であることを示す。
このような場合において、トラクタブルな後悔の最小化のための統一的なアルゴリズムフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:42:33 GMT)
JuliVQC: an Efficient Variational Quantum Circuit Simulator for Near-Term Quantum Algorithms [11.2] JuliVQCは軽量だが非常に効率的な変分量子回路シミュレータである。
回路ノイズはSchr$ddottexto$dinger-Feynmanアルゴリズムのビルディングブロックとして広く用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:36:34 GMT)
DiffExplainer: Unveiling Black Box Models Via Counterfactual Generation [11.2] ブラックボックスモデルに接続した場合に異なる決定を誘導する反ファクト画像を生成することができるエージェントモデルを提案する。
このエージェントモデルを用いることで、ブラックモデルの最終予測に影響を与える影響のあるイメージパターンを明らかにすることができる。
医療予後タスクの厳格な領域におけるアプローチの検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:54:50 GMT)
VideoMambaPro: A Leap Forward for Mamba in Video Understanding [11.0] ビデオ理解には豊かな時間的表現の抽出が必要であり、トランスフォーマーモデルは自己認識によって達成される。
NLPでは、Mambaはトランスモデルの効率的な代替品として浮上している。
VideoMambaProは、トランスフォーマーモデルと比較して最先端のビデオアクション認識性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:45:31 GMT)
Failure Diagnosis in Microservice Systems: A Comprehensive Survey and Analysis [10.9] 独立デプロイメント、分散化、頻繁な動的インタラクションはカスケード障害をもたらす。
これらの問題は、運用効率とユーザエクスペリエンスに大きな影響を与えます。
この調査は2003年から現在までの94の論文の総合的なレビューと一次分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:25:37 GMT)
CHEW: A Dataset of CHanging Events in Wikipedia [10.8] 自然発生テキストで表現されたウィキペディアのイベント変化データセットであるCHEWを紹介する。
我々はCHEWを用いて、生成および分類実験において、ウィキペディアのエンティティやイベントのタイムライン理解のためにLLMを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:53:15 GMT)
Efficient and Distributed Large-Scale 3D Map Registration using Tomographic Features [10.7] 資源効率,分散,最小パラメータ化された3次元マップマッチングとマージアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,重力方向の局所写像の水平断面の2次元プロジェクションのトモグラフィ特性を利用して,これらのプロジェクションスライスをあらゆる高さ差で一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:03:06 GMT)
Can we teach language models to gloss endangered languages? [10.7] Interlinear glossed text (IGT) は言語ドキュメントプロジェクトにおいて一般的なフォーマットであり、各形態素には記述的なアノテーションが付けられている。
我々は,大規模言語モデル (LLM) が,従来の訓練を使わずに,文脈内学習と相互学習の課題に有効であるかどうかを考察する。
LLMベースの手法は、トレーニングを全く必要とせず、標準的なトランスフォーマーベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:17:04 GMT)
RoboUniView: Visual-Language Model with Unified View Representation for Robotic Manipulaiton [10.5] 動作学習から視覚的特徴抽出を分離する革新的なアプローチであるRoboUniViewを提案する。
我々はまず、アクセスしやすいデータに基づいて事前学習することで、多視点ビューから統一されたビュー表現を学び、その後、この統合されたビュー表現からアクションを導出し、ロボット操作を制御する。
我々は、要求されるCALVINベンチマークの最先端のパフォーマンスを達成し、D$が88.7%から96.2%に、ABC$が82.4%から94.2%に上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:13:33 GMT)
Where Are Large Language Models for Code Generation on GitHub? [10.4] ChatGPTとCopilotは、GitHub上でコードを生成するために最も頻繁に使用される。
ほとんどのChatGPT/Copilot生成コードスニペットは比較的短く、複雑さが低い。
バグによる修正は、さまざまな言語でわずか3%から8%まで、さらに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:47:27 GMT)
MuTox: Universal MUltilingual Audio-based TOXicity Dataset and Zero-shot Detector [10.4] 毒性ラベルを持つ最初の多言語音声ベースデータセットであるMuToxを紹介する。
データセットは、英語とスペイン語で20,000の音声発声と、他の19言語で4,000の音声発声で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:05:35 GMT)
Level spacing distribution of localized phases induced by quasiperiodic potentials [10.4] 準周期局在位相のレベル間隔分布を解析的に取得する。
隣接するギャップの比を導出し、1つのサンプルに対して$delta$関数であることが分かる。
本研究は,準周期系におけるレベル統計の再評価に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:26:47 GMT)
BiCo-Fusion: Bidirectional Complementary LiDAR-Camera Fusion for Semantic- and Spatial-Aware 3D Object Detection [10.3] この手紙は、BiCo-Fusionと呼ばれる新しい双方向補体Lidar-Camera融合フレームワークを提案する。
重要な洞察は、LiDAR特徴のセマンティクスとカメラ特徴の空間的認識を強化するために、マルチモーダル特徴を相互に融合させることである。
次に、Unified Fusionを導入して、魔法のLidarとカメラの機能から選択した機能を適応的に重み付けし、統一された3D表現を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:56:38 GMT)
Decentralized Stochastic Subgradient Methods for Nonsmooth Nonconvex Optimization [10.3] 本稿では,ニューラルネットワークに対する分散的下位段階学習のためのフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,ニューラルネットワークをトレーニング時間に含めることを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:07:10 GMT)
Fibottention: Inceptive Visual Representation Learning with Diverse Attention Across Heads [10.2] 視覚知覚タスクは、その有効性にもかかわらず、主にViTによって解決される。
その効果にもかかわらず、ViTは自己注意の計算の複雑さのために計算のボトルネックに直面している。
構築した自己意識を近似するFibottention Architectureを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:59:40 GMT)
Methodology of Adapting Large English Language Models for Specific Cultural Contexts [10.2] 本稿では,特定の文化的文脈における大規模モデルの迅速な適応手法を提案する。
適応LLMは、ドメイン固有の知識と安全性値への適応性において、その能力を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:17:19 GMT)
Historia Magistra Vitae: Dynamic Topic Modeling of Roman Literature using Neural Embeddings [10.1] 従来の統計モデル(LDAとNMF)とBERTモデルを用いたトピックモデルの比較を行った。
定量的メトリクスは統計モデルを好むが、定性的評価は神経モデルからより良い洞察を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:38:49 GMT)
CELLO: Causal Evaluation of Large Vision-Language Models [9.9] 因果推論は人間の知性の基本であり、現実世界の環境における効果的な意思決定に不可欠である。
我々は,人間と物体の相互作用を含む因果関係の微細で統一的な定義を導入する。
我々は,4段階の因果関係に関する14,094の因果関係質問からなる新しいデータセットであるCellOを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:34:52 GMT)
Evaluating AI Group Fairness: a Fuzzy Logic Perspective [9.9] グループフェアネスを構成するものは、誰が尋ねられるか、社会的文脈に依存するが、定義はしばしば、彼らが課す統計的制約から小さな逸脱を受け入れるために緩和される。
ここでは、基本ファジィ論理の公理系において、群フェアネスの定義を文脈と緩和に関する不確実性から分離する。
一般に議論されている命題は、結果の数学的公式を標準化し、論理と真理値の選択を素人用語に書き起こすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:11:48 GMT)
Weighted Circle Fusion: Ensembling Circle Representation from Different Object Detection Results [9.5] Weighted Circle Fusion (WCF) は、様々な円検出モデルから予測をマージする簡単な手法である。
本手法は,全スライド画像(WSI)における物体検出における糸球体検出のための独自のデータセットの徹底的な評価を行う。
その結果,既存のアンサンブル法と比較すると,性能は5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:34:51 GMT)
Expand-and-Cluster: Parameter Recovery of Neural Networks [9.5] それぞれのニューロンの重みベクトルは,活性化関数に応じて,サインやスケーリングが可能であることを示す。
提案手法は, 一般的に使用されるすべてのアクティベーション関数に対して, 対象ネットワークの重みを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:32:35 GMT)
From Biased Selective Labels to Pseudo-Labels: An Expectation-Maximization Framework for Learning from Biased Decisions [9.4] 異種検閲という,臨床に着想を得た選択的ラベル問題について検討した。
Disparate Censorship expectation-Maximization (DCEM)は、このような検閲の存在下で学習するためのアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:33:38 GMT)
Markov chain Monte Carlo without evaluating the target: an auxiliary variable approach [9.4] マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムは単純な共通手順で統一することができる。
我々は,新たなフレームワークの理論を開発し,それを既存のアルゴリズムに適用し,その結果を簡素化し拡張する。
このフレームワークからいくつかの新しいアルゴリズムが登場し、合成データセットと実データセットの両方でパフォーマンスが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:34:58 GMT)
On noise in swap ASAP repeater chains: exact analytics, distributions and tight approximations [9.3] 損失は量子ネットワークにおける絡み合いの分布の主要なボトルネックの1つである。
等間隔リピータの事例を解析的に検討する。
最大25セグメントまでの忠実度の全モーメントについて、正確な解析公式を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:35:04 GMT)
Optimal Transport Aggregation for Visual Place Recognition [9.2] SALADは,NetVLADの局所的特徴のソフトアサインを最適な輸送問題としてクラスタに再配置する。
SALADでは,機能間クラスタ関係とクラスタ間クラスタ関係の両方を考慮するとともに,非形式的と考えられる特徴を選択的に破棄する'ダストビン'クラスタも導入する。
我々のシングルステージ手法は、パブリックなVPRデータセットの単一ステージベースラインを超えるだけでなく、2段階の手法を超越し、コストを大幅に高めに再ランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:21:16 GMT)
Learning Modality Knowledge Alignment for Cross-Modality Transfer [9.2] クロスモダリティ転送は、事前訓練されたデータのモダリティに属さないかもしれないタスクを完了するために、大きな事前訓練されたモデルを活用することを目的としている。
既存の研究は古典的な微調整をクロスモーダルなシナリオに拡張することに成功したが、移行に対するモダリティギャップの影響についてはまだ理解されていない。
移動前のモダリティ知識の相違を低減するために、ターゲットデータ変換を学習するメタラーニング手法であるModality kNowledge Alignment(MoNA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:23:47 GMT)
EHRNoteQA: An LLM Benchmark for Real-World Clinical Practice Using Discharge Summaries [9.0] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模で複雑なデータを効率的に分析する可能性を示している。
我々は,MIMIC-IV EHR上に構築された新しいベンチマークであるEHRNoteQAを紹介した。
EHRNoteQAには、複数の放電サマリーにまたがる情報を必要とし、実際の臨床検査の複雑さと多様性を反映した8つの多様なトピックをカバーする質問が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:28:12 GMT)
FFN: a Fine-grained Chinese-English Financial Domain Parallel Corpus [8.9] FFNと呼ばれる詳細な中国語と英語の並列ニュースコーパスを構築した。
データセットは1,013のメインテキストと809のタイトルで構成され、いずれも手作業で修正されている。
比較のために、データセットに基づいてOpenNMTモデルをトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:53:55 GMT)
S4: Self-Supervised Sensing Across the Spectrum [8.9] 本稿では,衛星画像時系列(SITS)セグメンテーションのための自己教師付き事前学習手法を提案する。
衛星は、電波周波数や可視周波数などのスペクトルの異なる部分の画像をキャプチャする。
また、ラベルなし、空間整列、マルチモーダル、地理的特化SITSの大規模データセットであるm2s2-SITSをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:07:39 GMT)
Advancing Video Anomaly Detection: A Concise Review and a New Dataset [8.8] ビデオ異常検出(VAD)は、セキュリティ監視、交通監視、産業監視、医療に広く応用されている。
大規模な研究努力にもかかわらず、研究者に洞察力のあるガイダンスを提供する簡潔なレビューは残っていない。
本稿では,様々な視点からモデルとデータセットを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:11:39 GMT)
YZS-model: A Predictive Model for Organic Drug Solubility Based on Graph Convolutional Networks and Transformer-Attention [8.8] 従来の溶解度予測技術は、しばしば分子トラクチャーの複雑な性質を捉えるのに失敗し、予測と実際の結果の間に顕著な違いをもたらす。
本研究では,注目に基づくトランスフォーマー,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク,GCN(Graph Convolutional Networks)を組み合わせた新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
本手法は,0.55の相関係数(R2$)と0.59のルート平均角誤差(RMSE)を達成し,ベンチマークモデルのスコア(R2$)と0.61(RMSE)を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:40:29 GMT)
A New Era in Software Security: Towards Self-Healing Software via Large Language Models and Formal Verification [8.7] 本稿では,Large Language Models(LLM)とFormal Verification戦略を組み合わせたソフトウェア脆弱性の自動修復手法を提案する。
我々は、ESBMC-AIフレームワークを概念実証として、よく認識され、業界に受け入れられたSMTベースのコンテキスト境界モデルチェッカー(ESBMC)と事前訓練されたトランスフォーマーモデルを活用する。
本研究は,バッファオーバーフローや演算オーバーフロー,ポインタ参照障害などの問題を高精度に検出および修正するESBMC-AIの機能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:40:19 GMT)
SimpleFusion: A Simple Fusion Framework for Infrared and Visible Images [8.7] 可視画像と赤外線画像を1つの高品質な画像に統合することは、可視画像と赤外線画像の融合としても知られているが、難しい作業である。
本稿では,可視・赤外画像融合のためのシンプルで効果的なフレームワークであるSimpleFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:03:20 GMT)
Binding in hippocampal-entorhinal circuits enables compositionality in cognitive maps [8.7] 本研究では,海馬形成における空間表現の規範モデルを提案する。
このモデルにより,次元をもつパターンの超線形スケーリングを含むノルミティブなデシラタが得られることを示す。
より一般的に、このモデルは海馬の形成において構成計算がどのように起こるかを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:53:53 GMT)
Meta-Gradient Search Control: A Method for Improving the Efficiency of Dyna-style Planning [8.6] 本稿では,Dynaスタイルのプランニング中に状態がクエリされる確率を調整可能な,オンラインのメタグラディエントアルゴリズムを提案する。
その結果,提案手法は計画プロセスの効率化を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:24:46 GMT)
Enhancing Text-based Knowledge Graph Completion with Zero-Shot Large Language Models: A Focus on Semantic Enhancement [8.5] KGC(CP-KGC)のための制約付きプロンプトというフレームワークを導入する。
このフレームワークは、セマンティック・リッチネスを高めるために、異なるデータセットに適応するプロンプトを設計する。
本研究は,既存のモデルの性能限界を拡張し,KGCと大規模言語モデルとのさらなる統合を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:55:28 GMT)
Token-level Direct Preference Optimization [8.2] 微調整された事前訓練された大規模言語モデルは、それらを人間の価値観や意図と整合させるのに不可欠である。
トークンレベルでポリシーを最適化することにより,LLMと人間の嗜好を一致させる新しいアプローチである,トークンレベルの直接選好最適化(TDPO)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:27:41 GMT)
Zero-shot domain adaptation based on dual-level mix and contrast [8.2] 本稿では,タスクバイアスの低い領域不変な特徴を学習するための新しいZSDA手法を提案する。
実験の結果,提案手法はいくつかのベンチマークで良好な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:37:26 GMT)
Forward and Backward State Abstractions for Off-policy Evaluation [8.2] 政策学習用に設計された状態抽象化について検討する。
本研究では,Q-関数の非依存化と重要度サンプリング比の限界化を実現するための十分な条件を導出する。
本稿では,元の状態空間をより小さな空間に逐次投影する新しい2段階の手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:12:26 GMT)
From Artificial Needles to Real Haystacks: Improving Retrieval Capabilities in LLMs by Finetuning on Synthetic Data [8.2] 長文処理のための微調整モデルは、情報検索と推論能力を改善する。
提案手法は,合成から実タスク評価へのスキルの移転を図った微調整モデルの解析である。
本研究は,LLMの性能向上のための合成データへの微調整の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:05:13 GMT)
Multi-agent Cooperative Games Using Belief Map Assisted Training [8.2] 多エージェントシステムでは、エージェントがローカルな観察結果を共有して、意思決定とコラボレーションのグローバルな状況認識を得る。
メッセージの送信方法、メッセージのエンコード方法、受信したメッセージの活用方法は、エージェント間のコラボレーションの有効性に直接的な影響を与える。
本稿では,神経シンボリックな信念マップを利用してトレーニングを強化するBelief-map Assisted Multi-Adnt System (BAMS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:40:55 GMT)
Semi-adaptive Synergetic Two-way Pseudoinverse Learning System [8.2] 本稿では,半適応型2方向擬似逆学習システムを提案する。
各サブシステムは、前方学習、後方学習、機能結合モジュールを含む。
システム全体は、非段階的な降下学習アルゴリズムを用いて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:56:46 GMT)
Sequential three-way group decision-making for double hierarchy hesitant fuzzy linguistic term set [8.1] 複雑性と不確実性を特徴とするグループ意思決定(GDM)は、様々な生活シナリオにおいて不可欠な部分である。
この問題に対処するため,グループ意思決定法(S3W-GDM)の多段階連続3方向決定法をグラニュラーコンピューティングの観点から構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:33:26 GMT)
Local geometry and quantum geometric tensor of mixed states [7.9] 我々は、純量子状態の幾何学を密度行列とその精製を通じて混合量子状態に一般化する。
混合状態のゲージ不変QGTが導出され、実部と虚部はそれぞれビュール計量とウルマン形式である。
ベリー曲率に比例する純粋状態 QGT の虚部とは対照的に、ウルマン形式は通常の物理過程に対して同一に消える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:53:21 GMT)
Learning Pareto Set for Multi-Objective Continuous Robot Control [7.9] 本研究では,高次元ポリシーパラメータ空間におけるパレート集合の連続表現を学習する,単純かつ資源効率のMORLアルゴリズムを提案する。
実験結果から,本手法はトレーニングパラメータを最小にすることで,最高の総合的な性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:31:51 GMT)
Cost-efficient Active Illumination Camera For Hyper-spectral Reconstruction [7.8] コスト効率が高く、コンパクトで、使用が容易なアクティブ照明カメラを導入し、多くのアプリケーションに役立ちます。
農学研究の支援を期待して、植物根のイメージングのためのカメラをテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:19:19 GMT)
Divide, Ensemble and Conquer: The Last Mile on Unsupervised Domain Adaptation for On-Board Semantic Segmentation [7.7] マルチソースデータセットのためのフレキシブルなUDAフレームワークであるDECを提案する。
分割・分散戦略に従うと、DECはセマンティッククラスを分類し、各カテゴリのトレーニングモデルを作成し、合成データセットにのみ訓練されたアンサンブルモデルでそれらの出力を融合して最終セグメンテーションマスクを取得することでタスクを単純化する。
DECは既存のUDAメソッドと統合することができ、Cityscapes、BDD100K、Mapillary Vistasで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:54:11 GMT)
Lifting Architectural Constraints of Injective Flows [7.5] 正規化フローはトレーニングデータに対して全次元の確率を明示的に最大化する。
単射フローは、多様体とその上の分布を共同で学習することによってこれを解決する。
データ多様体とそれ上の分布の両方を鼻で学習すると、分岐解がもたらされることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:51:18 GMT)
Context Matters: An Empirical Study of the Impact of Contextual Information in Temporal Question Answering Systems [7.4] 本稿では,様々な文脈で学習した時間的質問応答システムのロバスト性について実験的に検討する。
これらのコンテキストを混合したトレーニングにより、モデルの堅牢性と精度が向上することを示す。
我々は、コンテキストリッチなTQAデータセットであるContextAQAとContextTQEを導入し、堅牢なTQAモデルをトレーニングするための包括的な評価とガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:31:30 GMT)
Reinforcement Learning in Credit Scoring and Underwriting [7.4] 我々は、行動空間の更新と複数選択のアクションを取り入れて、クレジットスコアリングに強化学習原則を適用した。
より情報的な意思決定を可能にするために,新たに2つのRLベースのクレジットカード代入アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:32:42 GMT)
Equilibria, Efficiency, and Inequality in Network Formation for Hiring and Opportunity [7.2] 本稿では,そのようなネットワークの形成とネットワーク内の機会の移動に関するモデルを提案する。
個人は他者と戦略的に結びつき、機会を得られる確率を最大化する。
平衡において、個人は、それらに類似した利益をもたらす人々とのつながりを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:34:35 GMT)
Multiple Kronecker RLS fusion-based link propagation for drug-side effect prediction [7.2] 薬物側の効果予測はリンク予測の問題であり、関連するデータは様々な観点から説明することができる。
このようなデータを処理するために、MKronRLSF-LP(Multiple Kronecker RLS fusion-based link propagation)と呼ばれるマルチビュー手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:50:25 GMT)
Efficient Long-distance Latent Relation-aware Graph Neural Network for Multi-modal Emotion Recognition in Conversations [7.1] 会話におけるマルチモーダル感情認識のための高効率長距離遅延関係認識グラフニューラルネットワーク(ELR-GNN)を提案する。
ELR-GNNはIEMOCAPとMELDのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、それぞれ実行時間を52%と35%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:54:12 GMT)
A Road Less Travelled and Beyond: Towards a Roadmap for Integrating Sustainability into Computing Education [7.1] 本稿では,サステナビリティの原則と本質的なスキルを混在する計算カリキュラムに統合するための研究ロードマップを提案する。
持続可能性を教える上で重要なトピックとして,コアサステナビリティの原則,価値観と倫理,システム思考,インパクト計測,ソフトスキル,ビジネスバリュー,法律基準,アドボケーシなどを挙げる。
この論文は、2030年のソフトウェアエンジニアリングワークショップで、FSE'24カンファレンスと共同で受け入れられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:19:15 GMT)
Stable Diffusion Segmentation for Biomedical Images with Single-step Reverse Process [7.0] 安定拡散(SD)に基づく第1潜伏拡散分割モデルSDSegを導入する。
SDSegは、単一ステップの逆プロセスを容易にするために、単純な遅延推定戦略を取り入れている。
単独の逆ステップとサンプルで安定した予測を生成でき、その名の通りモデルの安定性を表わすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:53:25 GMT)
Dense Monocular Motion Segmentation Using Optical Flow and Pseudo Depth Map: A Zero-Shot Approach [6.8] トレーニングを必要とせずに高密度な動きセグメンテーションを実現するための革新的なハイブリッド手法を提案する。
本手法は,基礎モデルを用いて各フレームのオブジェクト提案を自動的に生成することにより開始する。
最先端のモノクル深度推定モデルから得られた深度マップの統合は、光学的流れによって提供される運動キューを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:11:33 GMT)
How Do Users Revise Architectural Related Questions on Stack Overflow: An Empirical Study [6.7] ユーザがStack Overflow (SO)上でアーキテクチャ関連質問(ARQ)をどのように修正するかを理解するための実証的研究を行った。
主な発見は以下のとおりである。
ARQのリビジョンはSOでは一般的ではなく、この質問が投稿された直後にARQリビジョンが開始される。
質問作成者(QC)と非質問作成者(QC)の両方が、ARQ修正に積極的に参加している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:42:49 GMT)
Understanding the Security Benefits and Overheads of Emerging Industry Solutions to DRAM Read Disturbance [6.6] JEDEC DDR5仕様の2024年4月のアップデートで記述されているPRAC(Per Row Activation Counting)緩和法。
バックオフ信号はDRAMチップからメモリコントローラに伝搬する。
RFMコマンドは定期的に発行され、RAMのオーバーヘッドは減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:22:46 GMT)
Guylingo: The Republic of Guyana Creole Corpora [6.6] クレオール語領域におけるNLP研究の進展を目的とした包括的コーパスについて述べる。
我々はまず,この多言語コーパスの収集とデジタル化のための枠組みについて概説する。
次に、クレオールにおける機械翻訳のためのNLPモデルの訓練と評価の課題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:14:03 GMT)
MetaGPT: Merging Large Language Models Using Model Exclusive Task Arithmetic [6.5] textbfGPTスケールモデルをマージするための textbfModel textbfExclusive textbfTask textbfArithmetic を提案する。
提案するMetaGPTは,データに依存しず,検索処理を回避し,低コストで実装が容易なメタGPTである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:01:28 GMT)
GSplit: Scaling Graph Neural Network Training on Large Graphs via Split-Parallelism [6.4] ミニバッチトレーニングは、大きなグラフ上でグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングするために一般的に使用される。
本稿では,スプリット・パララリズム(split parallelism)と呼ばれる,ハイブリッド並列型ミニバッチ・トレーニングパラダイムを提案する。
分割並列性はDGLやQuiver,P3$といった最先端のミニバッチトレーニングシステムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:51:27 GMT)
The Illusion of Competence: Evaluating the Effect of Explanations on Users' Mental Models of Visual Question Answering Systems [6.3] 我々は、AIシステムの限界が、完璧に実行できないタスクに遭遇したとき、ユーザーがどのように認識するかを検討する。
我々は、視覚的な入力を操作することでAIシステムの制限を制御する視覚的質問応答と説明タスクを採用する。
私たちのゴールは、参加者がシステムの限界を認識できるかどうかを決定することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:44:03 GMT)
Improving Variational Autoencoder Estimation from Incomplete Data with Mixture Variational Families [6.2] 欠落したデータは、潜在変数に対するモデルの後部分布の複雑さを増大させることを示す。
複雑さの増大は、モデル後部分布とモデル後部分布のミスマッチに起因するモデルの適合性に悪影響を及ぼす可能性がある。
我々は, (i) 有限変分混合と (ii) 計算に基づく変分混合分布に基づく2つの戦略を導入し, 後続の複雑さの増加に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:51:41 GMT)
Towards Secure Management of Edge-Cloud IoT Microservices using Policy as Code [6.2] IoTアプリケーションプロバイダは、IoTデータを貴重な情報に変換するアプリケーションを開発するために、ますますMicroService Architecture(MSA)を使用している。
提案されたフレームワークには、“コントロールプレーン”が含まれており、クラウドネイティブ(コンテナオーケストレータとサービスメッシュ)テクノロジをインテリジェントかつ動的に利用して、セキュリティポリシを強制する。
提案されたフレームワークのプロトタイプを、Docker、Istio、Open Policy Agentといったオープンソースのクラウドネイティブテクノロジを使って実装し、フレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:03:23 GMT)
Improving Taxonomic Image-based Out-of-distribution Detection With DNA Barcodes [6.2] また,DNAバーコードを用いて,外来DNA配列の類似性に基づいて,外来画像の検索を支援することができるかを検討した。
提案手法は,すべての共通基準値と比較して,分類学的OODの検出を改善できることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:39:16 GMT)
Shortcut Learning in Medical Image Segmentation [6.1] ショートカット学習(英: Shortcut learning)とは、機械学習モデルが、トレーニングセットを超えて一般化されていないデータから、単純な、潜在的に誤解を招く可能性のある学習キューを優先する現象である。
キャリパーやゼロパッドド・コンボリューションとセンタークロッピード・トレーニング・セットの組み合わせは必然的にショートカットとして機能することを示した。
2つの異なる医用画像分割作業において,ショートカット学習を識別し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:24:23 GMT)
Continual Learning Under Language Shift [6.1] 新しいデータが新しい言語から来るとき、言語モデルを更新する長所と短所について検討する。
本研究では,事前学習の順序や言語の特徴に,前向きおよび後向きの伝達効果がどのように依存するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:35:53 GMT)
Curriculum Learning with Quality-Driven Data Selection [6.0] OpenAIのGPT-4は、MLLM(Multimodal Large Language Models)の開発に多大な関心を集めている。
画像とテキストの相関とモデルパープレクシリティを利用して、様々な品質のデータを評価し、選択する新しいデータ選択手法を提案する。
本研究は,各種データセットを対象とした総合的な実験を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:20:36 GMT)
Speeding Up Image Classifiers with Little Companions [6.0] ニューラルネットワークのスケールアップは、大規模な言語とビジョンモデルの成功の鍵となるレシピである。
まず、軽量の"リトル"モデルを用いて、すべてのサンプルの予測を行う。
Little-Bigはまた、Intern Image-G-512をスピードアップし、90%のImageNet-1Kトップ1の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:25:19 GMT)
WsiCaption: Multiple Instance Generation of Pathology Reports for Gigapixel Whole-Slide Images [6.0] スライド画像全体から病理報告を生成する方法について検討する。
私たちは、最大のWSIテキストデータセット(PathText)をキュレートしました。
モデル終端では、多重インスタンス生成モデル(MI-Gen)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:38:12 GMT)
The Remarkable Robustness of LLMs: Stages of Inference? [5.8] 隣接層を削除・交換することで,大規模言語モデルのロバスト性を検討する。
そこで本研究では,従来のモデルの精度の72～95%を微調整することなく,削除と交換の介入が維持できることを見出した。
我々は、8つの異なるモデルにまたがる4つの普遍的な推論段階の存在を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:57:03 GMT)
Strong Converse Exponent for Entanglement-Assisted Communication [5.8] 量子チャネルのエンタングルメント支援型古典的通信のための正確な強い逆指数を決定する。
量子情報の伝達は、絡み合いや量子フィードバックの助けを借りて容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:58:26 GMT)
Reliability Function of Quantum Information Decoupling via the Sandwiched Rényi Divergence [5.8] 触媒量子情報のデカップリングの信頼性,すなわち完全デカップリングに近づく最良の指数関数を特徴付ける。
我々の研究結果はサンドイッチ化されたR'enyiの発散によって行われ、新しいタイプの操作的意味が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:13:01 GMT)
On-off switchable nonreciprocal negative refraction in non-Hermitian photon-magnon hybrid systems [5.4] 我々は、非エルミート光子-マグノンハイブリッド系において、磁場制御、オンオフ可能な非相互負の屈折を探索する。
この研究は、フォトン-マグノンハイブリッド系における負の屈折を利用する新しい方法の先駆者である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:04:08 GMT)
Jump Starting Bandits with LLM-Generated Prior Knowledge [5.3] 大規模言語モデルは、オンライン学習の後悔を減らすために、文脈的マルチアームバンディットを飛躍的に開始できることを示す。
そこで本稿では,LLMに対して,バンドイットに近似した人選好の事前学習データセットを作成するように促すことにより,コンテキスト的帯域幅を求めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:52:19 GMT)
Integrating Intent Understanding and Optimal Behavior Planning for Behavior Tree Generation from Human Instructions [5.3] 動作木(BT)は、人間の指示に従ってタスクを実行するロボットのための適切な制御アーキテクチャである。
本稿では,BT生成のための2段階のフレームワークを提案する。
我々は、一階述語論理における目的と十分に整形された公式を表現し、意図の理解と最適な行動計画を効果的にブリッジする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:17:58 GMT)
Causal Message Passing: A Method for Experiments with Unknown and General Network Interference [5.3] 複雑で未知のネットワーク干渉に対応する新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは因果的メッセージパッシングと呼ばれ、高次元近似的メッセージパッシング手法に基づいている。
本手法の有効性を5つの数値シナリオで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:12:27 GMT)
Meta-GCN: A Dynamically Weighted Loss Minimization Method for Dealing with the Data Imbalance in Graph Neural Networks [5.3] そこで我々は,メタGCNというメタ学習アルゴリズムを提案し,サンプル重み付けを適応的に学習する。
我々は,Meta-GCNが最先端フレームワークや他のベースラインを精度で上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:15:16 GMT)
Error Bounds of Supervised Classification from Information-Theoretic Perspective [5.3] 誤差は, 分布の滑らかさとサンプルサイズの影響を受け, 予測されるリスクの上限となる。
実験による検証により, 導出理論境界と実用的予測リスクとの間に有意な正の相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:47:43 GMT)
Bi-Mamba+: Bidirectional Mamba for Time Series Forecasting [5.2] 長期時系列予測(LTSF)は、将来のトレンドとパターンに関するより長い洞察を提供する。
近年,Mamba という新しい状態空間モデル (SSM) が提案されている。
入力データに対する選択的機能とハードウェア対応並列計算アルゴリズムにより、Mambaは予測性能と計算効率のバランスをとる大きな可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:31:25 GMT)
MissionGNN: Hierarchical Multimodal GNN-based Weakly Supervised Video Anomaly Recognition with Mission-Specific Knowledge Graph Generation [5.1] 本稿では,新しい階層グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルであるMissionGNNを紹介する。
提案手法は,大規模マルチモーダルモデル上での重勾配計算を回避し,従来の手法の限界を回避する。
我々のモデルは,従来のセグメンテーションベースやマルチモーダルアプローチの制約を伴わずに,リアルタイムビデオ解析のための実用的で効率的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:09:07 GMT)
Modified-Improved Fitness Dependent Optimizer for Complex and Engineering Problems [5.1] FDO(Fitness dependent)は、新しいスウォーム知能アルゴリズムの1つである。
本研究は、M-IFDOと呼ばれるIFDOの修正版を提案する。
M-IFDOは5つの最先端アルゴリズムと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:47:23 GMT)
Two-Pronged Human Evaluation of ChatGPT Self-Correction in Radiology Report Simplification [5.1] 本研究では,これらの単純化を自動生成する大規模言語モデルの適合性について検討する。
筆者らは, 簡易化の事実的正当性を検証するため, 放射線科医とレイパーを用いた新しい評価手法を提案する。
実験により, 高品質な簡易化を実現するための自己補正の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:05:35 GMT)
Latent Diffusion for Neural Spiking Data [4.9] 本稿では,低次元潜時空間を持つ拡散型生成モデルであるLDNSについて述べる。
これらの推論された潜伏剤を用いて、表現的拡散モデル(条件付き拡散モデル)を訓練し、現実的な単一ニューロンと集団スパイキング統計を用いた神経活動のサンプル化を可能にした。
本研究では, 潜伏状態に依存しない単一ニューロンのダイナミクスを考慮した表現型観測モデルを用いて, LDNSの装備方法を示し, 生成したサンプルのリアリズムをさらに高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:47:06 GMT)
Using diffusion model as constraint: Empower Image Restoration Network Training with Diffusion Model [4.9] DiffLossは自然性指向でセマンティックな最適化メカニズムである。
自然画像生成のための拡散モデルの強力な分布カバレッジ機能を利用する。
本稿では,意味認識回復の可能性をさらに開放する意味認識損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:33:24 GMT)
Adaptive Critical Subgraph Mining for Cognitive Impairment Conversion Prediction with T1-MRI-based Brain Network [4.8] 早期認知症への転換の予測は、その進行を緩和するために重要である。
従来のT1強調MRI(T1-MRI)研究は、脳萎縮領域の同定に重点を置いている。
Brain-SubGNNは、T1-MRIに基づく重要なサブグラフをマイニングし、拡張するための新しいグラフ表現ネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:04:26 GMT)
Are Generative Language Models Multicultural? A Study on Hausa Culture and Emotions using ChatGPT [4.8] 我々は,ChatGPTが生成した回答と,母国語話者が提供した回答とを,文化的に関連のある37の質問に対して比較した。
以上の結果から,ChatGPTは人間の反応とある程度の類似性を持っているが,ハウサ文化と感情に対する知識と認識のギャップやバイアスも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:42:13 GMT)
Efficient Interaction-Aware Interval Analysis of Neural Network Feedback Loops [4.8] 本稿では,ニューラルネットワークコントローラを用いたシステムの間隔到達性向上のための計算効率のよいフレームワークを提案する。
オープンループシステムとニューラルネットワークコントローラの包摂関数を用いて、閉ループシステムをより大きな次元埋め込みシステムに埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:00:16 GMT)
Time Series Modeling for Heart Rate Prediction: From ARIMA to Transformers [4.7] 本研究では、LSTMを含む高度なディープラーニングモデルを用いて、MIT-BIHデータベースから心拍数時系列を予測する。
結果は、ディープラーニングモデル、特にPatchTSTが、複数のメトリクスで従来のモデルを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:18:57 GMT)
Hack Me If You Can: Aggregating AutoEncoders for Countering Persistent Access Threats Within Highly Imbalanced Data [4.6] Advanced Persistent Threats (APTs) は高度で標的となるサイバー攻撃であり、システムへの不正アクセスと長期にわたって検出されないように設計されている。
AE-APTは,基本的なものからトランスフォーマーベースのものまで,一連のAutoEncoderメソッドを特徴とする,深層学習に基づくAPT検出ツールである。
その結果,AE-APTは競合他社に比べて検出速度が有意に高く,異常検出・ランク付け性能が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:45:38 GMT)
Discovering hidden physics using ML-based multimodal super-resolution measurement and its application to fusion plasmas [4.6] 多空間・多時間物理スケールが支配する非線形複素系は、単一の診断では完全には理解できない。
この問題に対処するための画期的な機械学習手法を紹介します。
提案手法は,複数の物理現象を包含する超解像データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:32:56 GMT)
CAPM: Fast and Robust Verification on Maxpool-based CNN via Dual Network [4.5] 本研究は、CPM(Convex Adversarial Polytope for Maxpool-based CNN)を用いて、汎用マックスプールベース畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の検証境界を改善する。
その結果、この手法により、最大プールベースのCNNに対して最先端の検証精度が得られ、現在の検証方法よりも計算コストがはるかに低いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:43:06 GMT)
Spontaneous symmetry breaking in open quantum systems: strong, weak, and strong-to-weak [4.4] 強対称性は常に対応する弱対称性に自発的に分裂することを示す。
我々は、この強弱対称性の破れ、ギャップレスモード、対称性電荷拡散の関係が連続対称性に対して一般的なものであると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:55:36 GMT)
Low-loss liquid metal interconnects for superconducting quantum circuits [4.3] 液体金属、特にガリウム合金は、固体ガルバニック配線の代替品である。
本研究では,ガリウム合金液滴を相互接続したコプラナー導波路共振器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:45:21 GMT)
Handling Ontology Gaps in Semantic Parsing [4.3] 幻覚は、ユーザに対する誤った、あるいは潜在的に攻撃的な反応を引き起こす可能性がある。
本研究では,NSPモデル幻覚を刺激し解析するための一般的な設定である幻覚シミュレーションフレームワーク(HSF)を提案する。
本研究では,NSPモデルの計算グラフを利用して,ギャップや領域外発話の存在下での幻覚を検知し,NSPの誤りを認識する新しい幻覚検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:21:22 GMT)
A Teacher Is Worth A Million Instructions [4.3] 提案手法を用いた微調整Mistral 7Bと2x7Bは、7Bおよび13B以上のパラメータを持つ最先端言語モデルの性能を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:48:25 GMT)
A Survey on Privacy Attacks Against Digital Twin Systems in AI-Robotics [4.3] 産業 4.0 は、人工知能/機械学習(AI/ML)とデジタルツイン(DT)技術の統合によって、複雑なロボットが台頭するのを目撃している。
本稿では,AIモデルとDTモデルによって実現されたロボットを対象としたプライバシ攻撃について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:59:20 GMT)
Exact Fisher zeros and thermofield dynamics across a quantum critical point [4.1] 我々は、フィッシャーゼロが量子相転移や開量子系の非単位力学に光を放つためにどのように用いられるかを示す。
我々は、Z$を量子回路で実現し、探索することができることを指摘している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:22:43 GMT)
Designing Chaotic Attractors: A Semi-supervised Approach [4.0] カオス力学は自然界においてユビキタスであり、工学において有用であるが、幾何学的設計は困難である。
本稿では,スケルトンと呼ばれる周期軌道をテンプレートとして提供することにより,所望の形状のカオスを生成するための貯水池計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:27:08 GMT)
A Case Study on Contextual Machine Translation in a Professional Scenario of Subtitling [3.9] 本稿では,テレビ字幕翻訳の専門的シナリオにおける機械翻訳(MT)のメリットを検討するために実施した産業事例について報告する。
その結果,文脈認識モデルであるMSCueの出力を補正する際の文脈関連エラーが有意に少ないことがわかった。
また, MTで連続的に観察される有意なギャップとして, 文脈的不適切さが強調される, 採用後調査の結果も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:20:14 GMT)
Semi-definite optimization of the measured relative entropies of quantum states and channels [3.9] 量子状態とチャネルの相対エントロピーを半定値プログラミングを用いて効率的に計算できることを示す。
プログラムは、測定された状態とチャネルの相対エントロピーの最適値を出力するだけでなく、それらを達成するための最適な戦略の数値的特徴も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:20:56 GMT)
Single Image Estimation of Cell Migration Direction by Deep Circular Regression [3.9] 単一画像に基づいて細胞の移動方向を推定する。
2つのデータベース上で平均精度は$sim$17である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:29:25 GMT)
Dancing in the Shadows: Harnessing Ambiguity for Fairer Classifiers [3.7] 本稿では,センシティブな情報が部分的にのみ知られるシナリオにおいて,アルゴリズムフェアネスを高めるための新しいアプローチを提案する。
本稿では、従来の機械学習分類器を訓練するために、センシティブ属性に関して不確実な同一性を持つインスタンスを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:34:50 GMT)
Stochastic Gradient Piecewise Deterministic Monte Carlo Samplers [3.5] 近年の研究では、モンテカルロ法を用いて、目的とする関心の分布から標本を抽出することを提案している。
後方分布からのスケーラブルサンプリングのためのサブサンプリングによるPDMPの近似シミュレーションを提案する。
これらの手法は実装が容易であることが示され、近似誤差の結果を示し、このアルゴリズムのクラスが勾配ランゲヴィン力学と類似の効率を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:59:28 GMT)
Examining Common Paradigms in Multi-Task Learning [3.5] 単一タスク学習(STL)におけるマルチタスク学習(MTL)のパラダイムについて検討する。
STLとMTLの驚くべき類似性は、より広い文脈で両方の分野からの手法を検討することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:34:28 GMT)
Diminishing Stereotype Bias in Image Generation Model using Reinforcemenlent Learning Feedback [3.4] 本研究では,RLAIF(Reinforcement Learning from Artificial Intelligence Feedback)を用いた画像生成モデルにおける性別バイアスに対処する。
事前訓練された安定拡散モデルと高精度な性別分類変換器を用いることで、性別不均衡をシフトするRshiftと男女バランスを達成・維持するR Balanceの2つの報酬関数を導入する。
実験では、画像の品質を損なうことなくバイアスを緩和したり、追加のデータや迅速な修正を必要とすることなく、このアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:18:58 GMT)
Enhancing Quantum State Discrimination with Indefinite Causal Order [3.4] 不確定因果順序に基づくプロトコルを用いて雑音の識別シナリオについて検討する。
特定のチャンネルやアンサンブルに対して、推測確率は大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:51:46 GMT)
Submodular Information Selection for Hypothesis Testing with Misclassification Penalties [3.3] 仮説テスト/分類タスクにおいて,情報ソースの最適サブセットを選択することの問題点を考察する。
提案問題では, 真仮説の誤分類の最大値が有界であることを保証するため, 最小コスト情報を選択することと, 真仮説の誤分類の最大値が最小値となるために, 限られた予算の下で設定された最適値を選択することの2つについて検討する。
我々は,この指標が準モジュラであることを示すとともに,両情報集合選択問題に対するグリーディアルゴリズムのほぼ最適保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:38:20 GMT)
Predicting the duration of traffic incidents for Sydney greater metropolitan area using machine learning methods [3.3] 本研究は,交通事故の期間を予測し,短期・長期に分類するための包括的アプローチを提案する。
我々は、Gradient Boosted Decision Trees (GBDT)、Random Forest、LightGBM、XGBoostなどの先進的な機械学習モデルをトレーニングし、評価する。
XGBoostとLightGBMは従来のモデルよりも優れており、XGBoostはインシデント期間を予測するための最低RMSEが33.7で、最高分類F1スコアが30分間の閾値で0.62である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:16:09 GMT)
Efficient Verifiable Differential Privacy with Input Authenticity in the Local and Shuffle Model [3.2] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、集約統計を同時にリリースしながら、クライアントの機密データにプライバシを提供するための効率的なソリューションである。
LDPは、入力と出力の両方を操作できる悪意のあるクライアントに対して脆弱であることが示されている。
悪意あるクライアントが LDP スキームを妥協するのを防ぐ方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:12:28 GMT)
Dimensions underlying the representational alignment of deep neural networks with humans [3.2] 我々は、人間とディープニューラルネットワーク(DNN)において、同等の表現を得るための一般的なフレームワークを提案する。
この枠組みを人間に適用し、自然画像のDNNモデルを用いて、視覚次元と意味次元の両方の低次元DNN埋め込みを明らかにした。
人間とは対照的に、DNNは視覚的オーバーセマンティックな特徴の明確な優位性を示し、画像を表現するための異なる戦略を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:14:14 GMT)
What Is Missing In Homophily? Disentangling Graph Homophily For Graph Neural Networks [3.1] グラフホモフィリー(Graph homophily)は、連結ノードが同様の特性を共有する傾向にある現象を指す。
エッジやノードのホモフィリーのような最も広く使われているホモフィリー計量は、そのような「類似性」を定量化する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)のホモフィリな影響はいまだに不明で議論の余地がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:48:33 GMT)
Stark Control of Plexcitonic States in Incoherent Quantum Systems [3.1] 我々は、光スターク効果(OSE)による(i)共振子および(ii)共振結合量子系における複素シトニック状態のコヒーレント制御を示す。
我々は、量子エミッタ(QE)状態におけるスターク縮退シフトによる可変ファノ共鳴、スターク誘導透過(SIT)および真空ラビ分裂を示すハイブリッドプラズモンエミッタ系を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:49:42 GMT)
Semi-Parametric Inference for Doubly Stochastic Spatial Point Processes: An Approximate Penalized Poisson Likelihood Approach [3.1] 二重確率点過程は、ランダム強度関数の実現を前提とした不均一過程として空間領域上の事象の発生をモデル化する。
既存の二重確率空間モデルの実装は、計算的に要求され、しばしば理論的な保証が制限され、または制限的な仮定に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:18:52 GMT)
Utilizing Adversarial Examples for Bias Mitigation and Accuracy Enhancement [3.1] 本稿では,コンピュータビジョンモデルにおけるバイアスを軽減するための新しい手法を提案する。
提案手法は,カリキュラム学習フレームワークと詳細な逆数損失を組み合わせることで,逆数例を用いてモデルを微調整する。
我々は,定性評価と定量的評価を併用し,従来の方法と比較してバイアス緩和と精度の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:16:58 GMT)
From Modular to End-to-End Speaker Diarization [3.1] 本稿では、VBxとして知られるxベクトル(ニューラルネットワークで得られた話者埋め込み)をクラスタリングするために使用されるベイズ隠れマルコフモデルに基づくシステムについて述べる。
本稿では,話者の旋回や重なり合いの観点から,実際の会話に類似した合成データを生成する手法について述べる。
本稿では,この「模擬会話」生成手法が,一般的なEENDのトレーニングにおいて,従来提案されていた「模擬混合」生成方法よりも優れた性能を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:09:39 GMT)
Bayesian Uncertainty Estimation by Hamiltonian Monte Carlo: Applications to Cardiac MRI Segmentation [3.1] 深層学習法は多くの医用画像セグメンテーションタスクにおいて最先端の性能を達成した。
最近の研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)が誤解され、過信され、"サイレント障害"につながることが示されている。
医療データ増大に対応するため,Hachian Monte Carlo (HMC) を用いたベイズ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:21:51 GMT)
Sonnet or Not, Bot? Poetry Evaluation for Large Models and Datasets [3.0] 我々は,大言語モデル(LLM)が詩の特定の側面,詩形,20以上の形式および英語の形式的要素をいかに認識するかを評価する。
本研究は,NLP研究者のモデル評価,デジタル人文科学,文化分析学者,文化遺産専門家に影響を及ぼすものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:36:53 GMT)
FAGhead: Fully Animate Gaussian Head from Monocular Videos [3.0] FAGheadは、モノクロビデオから完全に制御可能な人間の肖像画を可能にする方法である。
従来の3次元形状メッシュ(3DMM)を明示し,中性な3次元ガウス多様体を複素表現で再構成するために最適化する。
アバターのエッジを効果的に管理するために,各画素のアルファ値を監督するアルファレンダリングを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:40:35 GMT)
Software Engineering Methods For AI-Driven Deductive Legal Reasoning [3.0] ソフトウェアエンジニアリングの原則が、複雑な法令のAIによる法的推論をいかに向上させるかを示す。
自動メタ推論において,ソフトウェア工学の原則を適用して新しいアプリケーションをアンロックする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:03:15 GMT)
NutePrune: Efficient Progressive Pruning with Numerous Teachers for Large Language Models [2.9] 本研究では, 効率的なプログレッシブ・テラス・プルーニング法 (NutePrune) を提案する。
NutePruneは、1つの無傷モデルのみをロードし、さまざまなマスクやLoRAモジュールと統合することで、過剰なメモリコストを軽減する。
LLaMA-7B実験では、NutePruneはオリジナルのモデルの97.17%を20%の間隔で、95.07%を25%の間隔で維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:49:11 GMT)
Annotation Errors and NER: A Study with OntoNotes 5.0 [2.9] 英語NERのためのOntoNotes 5.0コーパスにおいて,アノテーションエラーを検出するための3つの簡単な手法を用いる。
提案手法は, 列車/デブ/テストデータ中の文の10%を補正した。
3つのNERライブラリを使用して、オリジナルのデータセットと再注釈付きデータセットでトレーニングされたモデルをトレーニング、評価、比較しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:48:46 GMT)
All Random Features Representations are Equivalent [2.8] 最適なサンプリングポリシの下では、すべてのランダムな特徴表現は同じ近似誤差を持つことを示す。
これは、すべてのランダムな特徴表現にまたがる低い境界を確立し、好きな表現を自由に選択できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:21:10 GMT)
Dressed-State Spectroscopy and Magic Trapping of Microwave-Shielded NaCs Molecules [2.8] マイクロ波シールドを用いた超低温NaCs分子の光双極子トラップにおける光偏光性について報告する。
強いドレッシング場では、魔法の回転遷移を設計し、レーザー強度変動に対する感度を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:31:22 GMT)
Condition Monitoring with Incomplete Data: An Integrated Variational Autoencoder and Distance Metric Framework [2.8] 本稿では,未確認データに対する故障検出と条件モニタリングのための新しい手法を提案する。
我々は変分オートエンコーダを用いて、以前に見られた新しい未知条件の確率分布をキャプチャする。
故障は、健康指標のしきい値を確立することで検出され、そのモデルが重大で見えない断層を高い精度で識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:54:40 GMT)
A look under the hood of the Interactive Deep Learning Enterprise (No-IDLE) [2.8] No-IDLEは、非専門家の機械学習におけるインタラクティブなディープラーニングソリューションのリーチを高めることを目的としている。
この技術レポートで述べられている重要なイノベーションの1つは、対話型機械学習とマルチモーダルインタラクションを組み合わせた方法論である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:01:56 GMT)
Predicting Depression and Anxiety Risk in Dutch Neighborhoods from Street-View Images [2.8] うつ病と不安障害は、世界の人口のかなりの部分に影響を及ぼす精神的な健康上の問題である。
本研究では,オランダの街路ビュー画像(SVI)を用いて,これらの障害の環境関連について検討した。
われわれのデータセットは、GoogleストリートビューからソースされたオランダのSVI9,879個で構成されており、オランダ健康監視局の統計的うつ病と不安リスク指標と組み合わせられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:05:56 GMT)
Autoencoder based approach for the mitigation of spurious correlations [2.8] 純粋な相関は、真の基盤となる関係を反映しないデータの誤関連を指す。
これらの相関により、ディープニューラルネットワーク(DNN)は、さまざまなデータセットや実世界のシナリオで堅牢でないパターンを学ぶことができる。
本稿では,GWHD(Global Wheat Head Detection)2021データセットに存在するスプリアス相関の性質を自動エンコーダで解析する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:28:44 GMT)
RuBLiMP: Russian Benchmark of Linguistic Minimal Pairs [2.7] 本稿では,RuBLiMP (Linguistic Minimal Pairs) のロシア語ベンチマークを紹介する。
RuBLiMPは文法性が異なる45k対の文を含み、形態的、構文的、意味的な現象を分離する。
ロシア語の言語モデルは, 構造的・合意的コントラストに敏感であるが, 構造的関係, 否定, 推移性, 時制の理解を必要とする現象に人間に遅れがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:55:19 GMT)
Engineering holography with stabilizer graph codes [2.7] 人工量子システムの最近の技術進歩は、リーチ内におけるホログラフィック符号の実験的実現を反映している。
12量子ビットのホログラム符号の小さなインスタンスに注目する前に、双曲五角形符号の符号化と復号回路の取得方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:37:47 GMT)
Efficient course recommendations with T5-based ranking and summarization [2.7] そこで我々は,MSMARCOをリランカとしてLandT5を微調整した2段階探索パイプラインを開発した。
新たにラベル付けされた2つのデータセットに対して,A/Bテストとユーザアンケートでランク付けを行った。
オンラインコースレコメンデーションのためのT5ベースの再ランク付けと要約は、単一ステップの語彙検索よりもはるかに優れた効果が得られると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:07:32 GMT)
Empirical Investigation of the Relationship Between Design Smells and Role Stereotypes [2.7] 6つのうち3つ (6つ) は、我々が研究したロールステレオタイプの生態系であり、匂いを設計する傾向があります。
具体的には,6つ (6) のロールステレオタイプの生態系のうち3つについて検討した。
これらの関係は役割ステレオタイプ間の特性と協調特性と関連していると我々は信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:22:50 GMT)
Games of Knightian Uncertainty as AGI testbeds [2.7] ゲーム研究がAGIパスに再び関係するようになるためには、textitKnightianの不確実性に対処する必要がある、と我々は主張する。
エージェントは、警告なし、以前のデータなし、モデルアクセスなしで、オンザフライでゲームルールの迅速な変更に適応できる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:58:35 GMT)
The Rise of Artificial Intelligence in Educational Measurement: Opportunities and Ethical Challenges [2.6] 教育におけるAIは、妥当性、信頼性、透明性、公平性、公平性に関する倫理的な懸念を提起する。
教育者、政策立案者、組織を含む様々な利害関係者は、教育における倫理的AIの使用を保証するガイドラインを開発した。
本稿では,AIを活用したツールの教育測定における倫理的意義について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:28:40 GMT)
FDLite: A Single Stage Lightweight Face Detector Network [2.6] この研究の斬新さは、一般的に使われている損失関数と学習戦略のみを訓練しながら、軽量検出器の設計にある。
FDLiteは92.3%、89.8%、82.2%の平均精度(AP)をWIDER FACEデータセットの容易、中、硬サブセットで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:34:27 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） (Thu, 27 Jun 2024 08:30:59 GMT)
Alignment For Performance Improvement in Conversation Bots [2.5] 直接アライメント手法の指導微調整や最近の進歩など,従来の訓練手法について検討する。
プレインストラクションチューニングとポストインストラクションチューニングのアライメント手法の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:36:25 GMT)
Unsupervised Latent Stain Adaption for Digital Pathology [2.5] スタン適応は、ターゲットの染色を一般化するソース染色のモデルをトレーニングすることで、異なる染色間の一般化誤差を低減することを目的としている。
我々は,Unsupervised Latent Stain Adaption (ULSA) と呼ばれる,すべてのステンド画像を含む人工ラベル付きと非ラベル付きデータの共同トレーニングを提案する。
本手法は, 教師付き信号の増大のために, ラベル付きソース画像に合成対象画像を付加するために, ステンド翻訳を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:08:42 GMT)
Classification of Carotid Plaque with Jellyfish Sign Through Convolutional and Recurrent Neural Networks Utilizing Plaque Surface Edges [2.4] ゼリーフィッシュのサインは、血流の脈動でプラークの表面が変動していることが特徴である。
本稿では,深層ニューラルネットワークを用いたゼリーフィッシュサインの超音波映像による分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:22:02 GMT)
Knowledge acquisition for dialogue agents using reinforcement learning on graph representations [2.4] 本研究は,初等訓練以上の知識基盤を増強するための人工エージェントを開発する。
エージェントは他のエージェントとの対話に積極的に参加し、戦略的に新しい情報を取得する。
インタラクション中に有効なグラフパターンを選択するために、強化学習を用いてポリシーを学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:28:42 GMT)
LoPT: Low-Rank Prompt Tuning for Parameter Efficient Language Models [2.4] プロンプトチューニングはモデルファインチューニングよりもはるかにパラメータ効率が高い。
高速なプロンプト最適化を実現するプロンプトの低ランクモデルであるローランクプロンプトチューニング(LoPT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:02:41 GMT)
Towards AI Lesion Tracking in PET/CT Imaging: A Siamese-based CNN Pipeline applied on PSMA PET/CT Scans [2.3] 本研究はPET/CTスキャン間の病変追跡のためのSamese CNNアプローチを導入する。
本アルゴリズムは適切な病変のパッチを抽出し,対応する病変または非対応病変として病変のパッチペアを分類する訓練を施したシームズCNNに転送する。
異なる入力パッチタイプと2Dおよび3DのSiameseネットワークで実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:09:27 GMT)
Preserving quantum information in $f(Q)$ cosmology [2.3] ボゾン場モードの一般ボゴリューボフ変換を考える。
このチャネルの特性と容量は$f(Q)$理論の枠組みで探索される。
宇宙膨張によって生成される粒子の数が少なければ, 単一モード状態に関する情報は保存状態が良くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:43:09 GMT)
FDDM: Unsupervised Medical Image Translation with a Frequency-Decoupled Diffusion Model [2.3] MR-CT変換のための周波数分離拡散モデルを提案する。
我々のモデルは低周波・高周波情報に二重経路逆拡散法を用いる。
翻訳された解剖学的構造の精度を維持しつつ、高品質なターゲットドメイン画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:45:18 GMT)
SAM: Semi-Active Mechanism for Extensible Continuum Manipulator and Real-time Hysteresis Compensation Control Algorithm [2.3] 本稿では,機械的要素やアクティベーションを伴わない翻訳動作により作業空間を拡張するためのセミアクティブ機構(SAM)を備えたCDCMを提案する。
トレーニングされた時間変化ネットワーク(TCN)を1msの遅延時間でリアルタイムに補償するアルゴリズムを開発し,マニピュレータの挙動を効果的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:13:12 GMT)
FernUni LLM Experimental Infrastructure (FLEXI) -- Enabling Experimentation and Innovation in Higher Education Through Access to Open Large Language Models [2.2] 本稿では,Hagen の FernUniversit において,FLEXI というプロジェクト名でオープン LLM インフラストラクチャの構築状況について述べる。
本稿は,自前のLLMサーバを実行するかどうかを判断しようとするすべての人たちに対して,実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:46:11 GMT)
Surprising Performances of Students with Autism in Classroom with NAO Robot [2.2] 本稿では,NAOロボットを介する集合教室におけるグループ実験の設計と実装について述べる。
NAOロボットを装着した教室の生徒は,通常の教室よりも優れた成績を示した。
予備的な結果から,NAOロボットはASD学生の焦点と教室へのエンゲージメントを著しく向上させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:04:58 GMT)
G_q-concurrence and entanglement constraints in multiqubit systems [2.2] 我々は、$G_q$-concurrenceが絡み合い測度のすべての公理的条件を満たすことを示し、その収束の一般化と見なすことができる。
タングルが有効性を失っても、真に複数ビットの絡み合う状態を検出することのできる絡み合い指標のセットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:07:51 GMT)
Data-Driven Prediction and Uncertainty Quantification of PWR Crud-Induced Power Shift Using Convolutional Neural Networks [2.1] Crud-induced Power Shift (CIPS) は加圧水炉の運用上の課題である。
本研究は、原子炉固有のキャリブレーションを組み込んだ組立レベルでCIPSインスタンスを予測するためのトップダウンアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:04:24 GMT)
Spectral complexity of deep neural networks [2.1] 我々は,ネットワークアーキテクチャの複雑さを特徴付けるために,制限場の角パワースペクトルを用いる。
そこで我々は,ニューラルネットワークを低次,スパース,高次と分類する。
本稿では,この分類が標準アクティベーション関数の様々な特徴,特にReLUネットワークの空間特性を如何に強調するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:46:23 GMT)
Kennedy-Tasaki transformation and non-invertible symmetry in lattice models beyond one dimension [2.1] 高次元サブシステム対称モデルにおけるクラマース・ワニエ双対変換の明示的な作用素表現を与える。
サブシステム対称性を保護した位相位相位相を自発的なサブシステム対称性の破れ位相にマッピングするケネディ・タサキ変換を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:01:07 GMT)
Kramers Nonlinearity in PT Symmetric Magnets [2.1] 2階クラマーズ非線形性のクラスは、クラマーズ縮退の存在によってのみ生じる。
我々は, 反強磁性MnBi$$Te$_4$の非線形偏極応答において, 反強磁性秩序を識別できるクラマース非線形配位子を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:00:01 GMT)
Stochastic First-Order Methods with Non-smooth and Non-Euclidean Proximal Terms for Nonconvex High-Dimensional Stochastic Optimization [2.1] 非問題が非問題である場合、一階法のサンプルは問題次元に線形に依存することがあるが、望ましくない問題に対するものである。
我々のアルゴリズムは距離を使って複雑さを見積もることができる。
MathO (log d) / EuM4。
DISFOM は $mathO (log d) / EuM4 を用いて分散を鋭くすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:38:42 GMT)
Hierarchical Prompting Taxonomy: A Universal Evaluation Framework for Large Language Models [2.0] 大規模言語モデル(LLM)をより正確に評価するための5つの独特なプロンプト戦略からなる階層型プロンプトフレームワーク(HPF)を用いた分類法を提案する。
また、各タスクに適切なプロンプト戦略の選択を自動化するAdaptive Hierarchical Promptフレームワークについても紹介する。
本研究では,Llama 3 8B,Phi 3 3.8B,Mistral 7B,Gemma 7Bの4つの命令調整LDMを用いて,手動および適応的階層的プロンプトフレームワークを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:32:07 GMT)
CHESS: Contextual Harnessing for Efficient SQL Synthesis [2.0] 我々は,関連するデータとコンテキストを検索し,効率的なスキーマを選択し,正確で効率的なクエリを合成する新しいパイプラインを提案する。
提案手法は,BIRDデータセットの領域横断における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:13:32 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） (Thu, 27 Jun 2024 06:54:49 GMT)
LExCI: A Framework for Reinforcement Learning with Embedded Systems [1.8] 本稿では,RLライブラリと組込みシステムとのギャップを埋める LExCI というフレームワークを提案する。
オープンソースライブラリのRLlibを使用して,組み込みシステム上でエージェントをトレーニングするための,無償かつオープンソースツールを提供する。
操作性は、最先端の2つのRL-algorithmと、迅速な制御プロトタイピングシステムで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:48:53 GMT)
SubLock: Sub-Circuit Replacement based Input Dependent Key-based Logic Locking for Robust IP Protection [1.8] 既存のロジックロック技術はSATベースの攻撃に対して脆弱である。
いくつかのSAT耐性論理ロック法が報告されている。
本稿では,新しい入力依存鍵ベースの論理ロック(IDKLL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:17:06 GMT)
Robustness Testing of Black-Box Models Against CT Degradation Through Test-Time Augmentation [1.8] 医用画像のセグメンテーションと物体検出のためのディープラーニングモデルは、臨床製品としてますます利用されつつある。
トレーニングデータの詳細はめったに提供されないため、トレーニングディストリビューションとケースが異なる場合、モデルは予期せず失敗する可能性がある。
画像品質変化に対するこれらのモデルのロバスト性をテストする方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:17:49 GMT)
Lie algebraic quantum phase reduction based on heterodyne detection [1.7] 我々は、[PhysRevLett.132.093602]量子位相還元アプローチをヘテロダイン検出に拡張する。
本研究は、量子同期力学を解析するための包括的な理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:19:59 GMT)
Assisting Tibetan Students in Learning Quantum Mechanics via Mathematica [1.6] チベット人学生は主観的な学習感を持つ傾向があり、漢人学生(多国籍)はマテマティカの操作技術に重点を置いている。
また,チベットの学生と漢の学生は,MathematicaでQMを学習した後,時間に依存しないシュロディンガー方程式を限定的に改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:57:33 GMT)
Transfer Learning in ECG Diagnosis: Is It Effective? [1.5] 本研究は,心電図分類における転帰学習の有効性に関する実証的研究である。
我々は、さまざまなECGデータセットとディープニューラルネットワークをカバーする、スクラッチからのトレーニングと微調整性能を比較した。
伝達学習は、再帰的なニューラルネットワークよりも畳み込みニューラルネットワークとの整合性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 03:46:35 GMT)
Optimal Transport for Latent Integration with An Application to Heterogeneous Neuronal Activity Data [1.5] 本稿では,複雑な生物学的プロセスにおいて共有パターンを抽出する最適なトランスポートに基づく,新しい異種データ統合フレームワークを提案する。
本手法は,少数の被験者でも有効であり,アライメントに補助的なマッチング情報を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:29:21 GMT)
Physics-Guided Neural Networks for Intraventricular Vector Flow Mapping [1.5] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)と物理誘導型nnU-Netに基づく教師付きアプローチを用いて,従来のiVFM最適化方式に代わる新しい手法を提案する。
どちらの手法も、元のiVFMアルゴリズムに匹敵する再構成性能を示している。
この研究は、超高速カラードプライメージングにおけるPINNの潜在的な応用と、血流に基づく心臓血管疾患のバイオマーカーを導出するための流体力学方程式の導入についても示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:27:13 GMT)
Mapping Land Naturalness from Sentinel-2 using Deep Contextual and Geographical Priors [1.5] 我々は,現代の人的圧力の連続体に自然の陸地をマッピングするマルチモーダル教師付き深層学習フレームワークを開発した。
我々のフレームワークは、センチネル2データから陸地自然度をマッピングする際のモデルの予測性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:17:33 GMT)
A Universal Railway Obstacle Detection System based on Semi-supervised Segmentation And Optical Flow [1.5] 従来のオブジェクト検出手法ではなく,バイナリ分割問題としてタスクを再構築する。
データ不足を軽減するため,Segment Anything (SAM) とYOLOを用いて,高度にリアルな合成画像を生成する。
我々は、事前知識として光学フローを活用してモデルを効果的に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:48:26 GMT)
Bayesian calibration of stochastic agent based model via random forest [1.4] エージェントベースモデル(ABM)は、疫学におけるアウトブレイクと介入をモデル化するための優れたフレームワークを提供する。
これらのモデルは通常、高度にパラメータ化されており、予測性能の正確な校正が必要である。
本稿では,ABMの評価を高速化するために,ランダム森林を用いた代理モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:50:06 GMT)
Mapping the Potential of Explainable AI for Fairness Along the AI Lifecycle [1.4] 説明可能なAI(XAI)は、AIシステムの公正性を高めるための有望な方法だと考えています。
8つのフェアネスデシダラタを蒸留し、それらをAIライフサイクルに沿ってマッピングし、XAIがそれぞれにどのように対処できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:43:10 GMT)
Where there's a will there's a way: ChatGPT is used more for science in countries where it is prohibited [1.4] OpenAIは中国やロシアを含むいくつかの国でChatGPTアクセスを制限している。
そこで我々は,ChatGPTの初期バージョンに見られる特徴的単語使用量に基づく分類器を用いて使用量を測定した。
2023年8月までに、ChatGPTはプリプリントの約12.6%で使用され、制限された国では7.7%高用量であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:01:21 GMT)
BackMix: Mitigating Shortcut Learning in Echocardiography with Minimal Supervision [1.4] 本稿では,BackMix という,シンプルで効果的なバックグラウンド拡張手法を提案する。
背景を結果と無関係にすることで、モデルは超音波セクター内のデータに集中することを学ぶ。
提案手法を半教師付き環境で拡張し, セグメンテーションラベルの5%以下で, BackMixの正の効果が維持されていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:06:47 GMT)
TocBERT: Medical Document Structure Extraction Using Bidirectional Transformers [1.2] TocBERTは、意味表現からタイトルとサブタイトルを検出することを訓練された教師付きソリューションである。
この手法は、MIMIC-IIIデータセットの放電サマリーを分割するためにBio-ClinicalBERTモデルを微調整した医療用テキストセグメンテーションのユースケースに適用されている。
F1スコアは線形テキストセグメンテーション問題で84.6%、階層テキストセグメンテーション問題で72.8%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:56:57 GMT)
Deriva-ML: A Continuous FAIRness Approach to Reproducible Machine Learning Models [1.2] データ管理ツールが機械学習(ML)アプリケーションに使用されるデータ品質を大幅に改善できることを示す。
本稿では、このようなツールのアーキテクチャと実装を提案し、MLベースのeScience調査を改善するための2つのユースケースを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 04:42:29 GMT)
LiverUSRecon: Automatic 3D Reconstruction and Volumetry of the Liver with a Few Partial Ultrasound Scans [1.2] 超音波(US)スキャンによる肝体積測定は,USスキャン,ぼやけた境界,部分的な肝可視性などのノイズが原因で困難である。
肝のCTスキャンを用いて構築した統計的形状モデル (SSM) と合わせて, 肝の非完全矢状面USスキャンのセグメンテーションマスクを用いて, これらの課題に対処する。
3次元肝再建は正確であり,自動肝体積計算に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:10:10 GMT)
VLSM-Adapter: Finetuning Vision-Language Segmentation Efficiently with Lightweight Blocks [1.1] 本稿では,トランスコーダを用いて事前学習した視覚言語セグメンテーションモデルを微調整できる新しいアダプタ VLSM-Adapter を提案する。
広く使われているCLIPを用いたセグメンテーションモデルによる実験では、トレーニング可能なパラメータは300万個に過ぎず、VLSM-Adapterは最先端よりも優れており、上層境界のエンドツーエンドファインチューニングに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:19:56 GMT)
High-resolution segmentations of the hypothalamus and its subregions for training of segmentation models [1.0] HELM, hypothalamic ex vivo Label Mapsは10個の半球から利用可能な超高解像度の生体外MRIから構築されたラベルマップからなるデータセットである。
視床下部領域のマニュアルラベルと脳の残りの部分の自動セグメンテーションを組み合わせることで、脳全体をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:16:57 GMT)
Automatic infant 2D pose estimation from videos: comparing seven deep neural network methods [1.0] この作業は、乳幼児の体位に関するビデオ(AlphaPose, DeepLabCut/DeeperCut, Detectron2, HRNet, MediaPipe/BlazePose, OpenPose, ViTPose)をテストし、比較する。
驚いたことに、DeepLabCutとMediaPipeを除くすべてのメソッドは、さらなる微調整なしで競争性能を保ち、ViTPoseは最高性能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:59:18 GMT)
First Measurement of Correlated Charge Noise in Superconducting Qubits at an Underground Facility [1.0] 地表面から107メートル下にある4ビットのデバイス上で、空間的および時間的関連電荷ジャンプを測定する。
この施設の岩が埋まると、宇宙線ミューオンのフラックスは海面実験室に比べて99%以上減少する。
我々は、22時間以上連続して4量子ビットを動作させ、3ミリ以上の長さで無相関の電荷ジャンプを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:16:19 GMT)
Density Ratio Estimation via Sampling along Generalized Geodesics on Statistical Manifolds [1.0] インクリメンタルな混合に基づく密度比推定のための既存の手法を幾何学的に再解釈する。
そのような方法を達成するには、モンテカルロは2つの分布の変換を通して測地線に沿ってサンプリングする必要がある。
提案手法が既存手法より優れていることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:44:46 GMT)
On Finding Bi-objective Pareto-optimal Fraud Prevention Rule Sets for Fintech Applications [0.9] ルールは詐欺防止の判断を行う機関で広く使用されている。
本稿では,ルールマイニングのための2段階フレームワークの柔軟性と有効性の向上に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:07:30 GMT)
Partial information decomposition: redundancy as information bottleneck [0.9] 我々は、この目標を「冗長ボトルネック」(RB)と呼ばれる情報ボトルネック(IB)問題の一種として定式化できることを示します。
RBは予測と圧縮のトレードオフを形式化し、情報を提供するソースを明らかにすることなく、最もターゲットを予測するソースから情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:03:17 GMT)
Rethinking harmless refusals when fine-tuning foundation models [0.9] 本研究では,Large Language Models (LLMs) における微調整が,望ましくない振る舞いを隠蔽するだけでなく,効果的に緩和する程度について検討する。
ここでは、モデルが推論トレースの生成を止めるか、最終的なアウトプットの非倫理的な性質を損なうような倫理的推論トレースを生成するかのどちらかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:08:22 GMT)
AI Data Readiness Inspector (AIDRIN) for Quantitative Assessment of Data Readiness for AI [0.9] ガベージ・イン・ガベージ・アウト(Garbage in Garbage Out)は、人工知能(AI)など、様々な分野のコンピュータ科学者によって広く合意された引用である。
AIのデータ"可読性"を評価するための標準的な方法やフレームワークはありません。
AIDRINは、文献で利用可能な幅広い準備性次元をカバーするフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:26:39 GMT)
ProtoGMM: Multi-prototype Gaussian-Mixture-based Domain Adaptation Model for Semantic Segmentation [0.8] ドメイン適応型セマンティックセグメンテーションは、ラベルのないターゲットドメインに対して正確で高密度な予測を生成することを目的としている。
本稿では,GMMを比較学習に組み込んだProtoGMMモデルを提案する。
クラス間のセマンティックな類似性の向上,クラス間の類似性の低下,およびソースドメインとターゲットドメイン間のドメインアライメントを実現するために,マルチプロトタイプコントラスト学習を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:50:50 GMT)
Exponential Quantum Error Mitigation of BQP Computations using Verification [0.8] 本稿では,量子コンピュータ上で量子計算を行うためのモジュール型エラー軽減プロトコルを提案する。
我々のフレームワークは、エラー検出のためのテストラウンドと並行して、標準的な計算ラウンドをインターリーブする。
我々は、時間依存ノイズの振る舞いに対処するために、バスケットと呼ばれるポストセレクション手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:59:12 GMT)
Can Large Language Models Generate High-quality Patent Claims? [0.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なテキスト生成タスクで例外的なパフォーマンスを示している。
本稿では,特許クレーム生成における現在のLCMの性能を評価するためのデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:07:40 GMT)
Code Linting using Language Models [0.8] コードリンタは高品質なソフトウェアシステムの開発において重要な役割を担います。
それらの利点にもかかわらず、コードリンタは言語固有のもので、特定のタイプの問題に焦点を合わせており、偽陽性になりがちである。
本稿では,大規模言語モデルを用いて,より汎用的なコードlinterを開発できるかどうかについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:59:49 GMT)
System Identification for Continuous-time Linear Dynamical Systems [0.8] 潜在線形力学系の連続時間への学習の一般化は、ハイブリッドカルマンフィルタの使用を拡大する可能性がある。
トグルスイッチ型遺伝回路を表す潜伏多変量Fokker-Planck SDEのパラメータを学習し,本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:09:29 GMT)
Optimal Zeno Dragging for Quantum Control: A Shortcut to Zeno with Action-based Scheduling Optimization [0.7] 量子ゼノ効果は、「崩壊」事象が十分に強く頻繁であるときに、量子測定が同時ユニタリダイナミクスを阻害すると主張する。
監視可能な可観測領域を動的に変更することにより、"Zeno Dragging"と呼ばれる散逸制御を実装することができる。
これは、測定速度と比較して固有状態変化の速度が遅いときに、Zenoドラッグフィリティが最高になるという断熱過程と似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:03:55 GMT)
D-GRIL: End-to-End Topological Learning with 2-parameter Persistence [0.7] GRILは標準ベンチマークグラフデータセットの2次フィルタ関数の学習に利用できることを示す。
この枠組みは、薬物発見における生物活性予測の文脈で適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:00:34 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） (Thu, 27 Jun 2024 08:28:51 GMT)
LearnedKV: Integrating LSM and Learned Index for Superior Performance on SSD [0.7] 本稿では,LSMツリーとLearted Indexをシームレスに統合した新しいキーバリューストアであるLeartedKVを紹介する。
以上の結果から,LeartedKVは読み出し要求の最大1.32倍,書き込み性能の最大1.31倍で,最先端のソリューションよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:08:09 GMT)
Autonomous Control of a Novel Closed Chain Five Bar Active Suspension via Deep Reinforcement Learning [0.6] 本稿では,シャーシ安定化に着目したアクティブサスペンションシステムについて述べる。
SACをPID(Proportional Integral Derivative)コントロールと併用してシャシーを安定化した。
モデルは、周囲の障害物からの距離、障害物の高さ、シャシーの向きを利用して、サスペンションの制御リンクを正確に作動させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:27:39 GMT)
Full Information Linked ICA: addressing missing data problem in multimodal fusion [0.6] マルチモーダル核融合時に欠落するデータ問題に対処するための全情報LICAアルゴリズム (FI-LICA) を提案する。
本手法では,全情報の原理を取り入れ,全利用可能な情報を用いて,欠落した潜伏情報を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:50:43 GMT)
AI-Driven Skin Cancer Diagnosis: Grad-CAM and Expert Annotations for Enhanced Interpretability [0.6] テレダーマトロジーによるBCCの診断に対する解釈可能なサポートを提供するために、AIツールが開発された。
その結果,分類精度と解釈可能性に大きな改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:33:34 GMT)
A Hierarchical Neural Framework for Classification and its Explanation in Large Unstructured Legal Documents [0.6] 我々はこの問題を「注釈付き法律文書」と定義する。
我々はMEScと呼ぶディープラーニングに基づく分類フレームワークを提案する。
また、ORSEと呼ばれる説明抽出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:40:45 GMT)
QOS: A Quantum Operating System [0.6] 本稿では,量子資源管理のための統一システムスタックであるQuantum Operating System (QOS)を紹介する。
QOSは、小型でノイズの多い量子デバイスで動作するように量子アプリケーションを分析および最適化するための$textitQOSコンパイラを備えている。
QOSコンパイラは2.6--456.5$times$より高い品質を実現し、QOSランタイムはさらに品質を1.15-9.6$times$に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:05:27 GMT)
Towards A Flexible Accuracy-Oriented Deep Learning Module Inference Latency Prediction Framework for Adaptive Optimization Algorithms [0.5] 本稿では,ディープラーニングモジュール推論遅延予測フレームワークを提案する。
DNNモジュールごとに複数のRMをトレーニングするために、カスタマイズ可能な入力パラメータのセットをホストする。
トレーニングされたRMのセットを自動的に選択し、全体的な予測精度が最高になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:01:32 GMT)
The Model Arena for Cross-lingual Sentiment Analysis: A Comparative Study in the Era of Large Language Models [0.5] 本研究では,公共小言語モデル (M) と大規模言語モデル (LLM) の言語間移動能力の比較を行った。
以上の結果から,SMLMは公立モデルの中で,ゼロショットのクロスランガル性能に優れていた。
数ショットの言語間設定では、パブリックLLMは適応ポテンシャルの強化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:38:45 GMT)
Advancing operational PM2.5 forecasting with dual deep neural networks (D-DNet) [0.4] 本稿では,リアルタイム観測を効率的に統合するD-DNet予測とデータ同化システムを提案する。
D-DNetはPM2.5とAOD550のグローバルな運用予測に優れており、2019年全体を通して一貫した精度を維持している。
これは、Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) 4D-Varの運用予測システムよりも明らかに高い効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:14:20 GMT)
TTP-Based Cyber Resilience Index: A Probabilistic Quantitative Approach to Measure Defence Effectiveness Against Cyber Attacks [0.4] 本稿では、TTPに基づくサイバー攻撃に対する組織の防御効果を定量化するための確率論的アプローチであるサイバー抵抗指数(CRI)を紹介する。
我々は、複雑な脅威のインテリジェンスを、市場指標に似た、行動可能な統一されたメトリクスに変換する数学的モデルを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:51:48 GMT)
A Semantic Framework for Neural-Symbolic Computing [0.4] AI、ニューラルネットワーク、シンボリックシステムに対する2つのアプローチは、AI問題に対して非常に成功したことが証明されている。
ニューラルシンボリックAIのセマンティックフレームワークを導入し、ニューラルシンボリックシステムの大規模なファミリーを説明するのに十分な一般性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:43:30 GMT)
ALMA: a mathematics-driven approach for determining tuning parameters in generalized LASSO problems, with applications to MRI [0.4] ALMA(Algorithm for Lagrange Multipliers Approximation)は、MRI再構成中の一般化LASSO問題のチューニングパラメータを算出する。
ALMAはより一般化されたLASSO問題に適応するが、総変分を超えた他の形式の正規化に対応するためにも堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:02:04 GMT)
Building Understandable Messaging for Policy and Evidence Review (BUMPER) with AI [0.3] BUMPER(Building Understandable Messaging for Policy and Evidence Review)において,大規模言語モデル(LLM)を使用するためのフレームワークを導入する。
LLMは多様なメディアの大規模なデータベースを理解し合成するためのインタフェースを提供することができる。
この枠組みは、政策立案者に対する科学的証拠のアクセシビリティと信頼性を促進することができると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:03:03 GMT)
Robust Hilbert space fragmentation in group-valued loop models [0.3] 我々は、量子力学における堅牢なエルゴディディディティの破れを示す大規模なモデルを紹介する。
我々の研究は「位相的に頑健な空間の断片化」に関する最近の議論に触発されている。
我々はゲージ理論へのクリップ接続を作り、この構成は北エフの量子二重群を無限群に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:58:23 GMT)
Chat AI: A Seamless Slurm-Native Solution for HPC-Based Services [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、研究者がオープンソースまたはカスタムの微調整 LLM を実行し、ユーザが自分のデータがプライベートであり、同意なしに保存されないことを保証します。
我々は,HPCシステム上で多数のAIモデルを実行するスケーラブルなバックエンドにセキュアにアクセス可能な,クラウドVM上で動作するWebサービスによる実装を提案する。
HPCシステムのセキュリティを確保するため、我々はSSH ForceCommandディレクティブを使用してロバストなサーキットブレーカーを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:08:21 GMT)
PlaNet-S: Automatic Semantic Segmentation of Placenta [0.3] PlaNet-Sモデルは、アンサンブル学習を通じてU-NetとSegNeXtアーキテクチャを統合する。
PlaNet-Sは胎盤分割タスクにおいて従来のU-Netよりも性能が良かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:25:31 GMT)
A Study on Quantum Car-Parrinello Molecular Dynamics with Classical Shadows for Resource Efficient Molecular Simulation [0.2] 分子動力学(Ab-initio molecular dynamics、AIMD)は、物質の物性を研究するために分子の物理運動をシミュレートする強力なツールである。
近い将来の量子コンピュータは、この課題を緩和するための解決策として多くの注目を集めている。
提案手法に基づいて,資源効率の向上を目的とした古典的シャドウ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:06:23 GMT)
Fairness and Bias in Multimodal AI: A Survey [0.2] 大規模マルチモーダルモデルにおける公平性とバイアスの最小限の研究に関してギャップを埋める。
我々は、偏見を定量化する新しいカテゴリーを同定する(前略)
我々は、研究者がこれらの課題に対処する様々な方法について批判的に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:26:17 GMT)
Witnessing mass-energy equivalence with trapped atom interferometers [0.1] 最先端の原子干渉計は、地球の重力場における原子の高さの重ね合わせを、微小なスケールに何回も維持することができる。
このような実験で測定された位相シフトは、常に重力の非相対論的理論で説明できる。
我々は、原子の力学に対する量子と一般相対論的効果の両方を探索するために、既存の実験装置を変更することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:43:05 GMT)
Towards Reducing Data Acquisition and Labeling for Defect Detection using Simulated Data [0.0] 多くの製造環境では、機械学習やコンピュータビジョンのためのアノテートデータがコストがかかるが、合成データは大幅に低コストで生成される。
したがって、実世界のデータを合成データで置き換えることは、大量のトレーニングデータを必要とする多くの機械学習アプリケーションにとって魅力的である。
アルミニウムホイールのX線スキャンにおける欠陥を検出する際に,そのような領域シフトに対処するためのアプローチについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:51:53 GMT)
Resilience of the surface code to error bursts [0.0] いくつかのまれな物理的メカニズムは、多くの量子ビットに影響を与えるエラー率を一時的に増加させる可能性がある。
例えば、超伝導ハードウェアにおける電離放射線や、原子系の大域的な制御における大きな偏差などである。
ゲート誤差率におけるこのような稀な過渡スパイクを、エラーバーストと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:23:36 GMT)
Distinguishing mechanisms of social contagion from local network view [0.0] 複数の採用ルールは、同じ社会的感染プロセスでも共存することがある。
我々のゴールは、既存の採用メカニズムが顕微鏡的視点から区別できるかどうかを理解することである。
本研究は、自我中心レベルでの伝播過程の観察について、新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:34:37 GMT)
WineGraph: A Graph Representation For Food-Wine Pairing [0.0] WineGraphはワインデータをその構造に組み込んだ異種グラフである。
この統合により、味覚とソムリエ定義規則に基づく食品とワインのペアリングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:11:19 GMT)
Wigner's Phase Space Current for Variable Beam Splitters -Seeing Beam Splitters in a New Light- [0.0] We study the behavior of variable beam splitter and their dynamics using Wigner's phase space distribution, W。
我々は、対応するウィグナー電流であるJの形状を、互いに追跡した後の各アウトゴーイングモードから導出する。
それぞれのウィグナー分布とウィグナー電流を用いて各モードが相互に与える影響を解析・可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:08:37 GMT)
Vertex corrections to conductivity in the Holstein model: A numerical-analytical study [0.0] 有限温度実時間相関関数の数値的および近似計算における解析的議論と最近のブレークスルーを組み合わせる。
解析的にも数値的にも、ゼロ電子-フォノン相互作用、ゼロ電子帯域幅、無限温度の限界における光伝導率に対する頂点補正は消滅する。
これらの変化は、弾道輸送と拡散輸送の間の中間時間スケールにおいて、時間制限された電子のスローダウンを完全に捉えないバブル近似に遡る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:02:05 GMT)
Validity condition for high-fidelity Digitized Quantum Annealing [0.0] 我々は,高忠実度デジタルアディバティックタスクに対する有効条件を開発する。
このようなハイブリッドモデルの性能は、断熱的妥当性に関する基本的な制約によって制限されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:07:12 GMT)
Utility of virtual qubits in trapped-ion quantum computers [0.0] 本稿では,既存のトラップイオン量子コンピュータにおいて,イオン中に複数の量子ビットを符号化する手法を提案する。
このような仮想量子ビットを使用することで、いくつかのイオン間ゲートをイオン内ゲートに置き換えることができ、イオン鎖の振動モードの使用を減らすことができる。
本稿では,少数の仮想量子ビットを用いて,Bernstein-Vaziraniアルゴリズムやランダム回路サンプリングなどの具体例について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:05:31 GMT)
Unraveling Shadows: Exploring the Realm of Elite Cyber Spies [0.0] 2015年にカスパースキー研究所が発見した高度な永続的脅威である方程式群は、レジンのマルウェアの調査中に検出された。
本研究は, グループによって残された遺物について検討し, それらの高度な方法を明らかにするとともに, セキュリティシステムによる検出を回避すべく, これらの遺物に埋め込まれた防御機構を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:10:28 GMT)
Universal quantum computation using atoms in cross-cavity systems [0.0] 本稿では,CNOT(Universal Two-)ゲートと3量子フレドキン(quantum Fredkin)ゲートのクロスキャビティ構成における単一ステップ実装について理論的に検討する。
高協力状態の中では、2モードの単一光子の明るい暗黒状態を含む原子状態依存の$pi$相ゲートが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:27:31 GMT)
Towards Crowd-Based Requirements Engineering for Digital Farming (CrowdRE4DF) [0.0] 農家は多様かつ国際的な実践者の集団を形成し、農業製品やサービスの共通プールを使用している。
この領域におけるオンラインユーザフィードバックは限定的であり、農家からのフィードバックをキャプチャする手段を必要とする。
私たちのソリューションであるFarmers' Voiceアプリケーションは、音声テキスト、機械学習(ML)、Web 2.0技術を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:45:21 GMT)
Too Good to be True? Turn Any Model Differentially Private With DP-Weights [0.0] トレーニング後のモデルの重みに差分プライバシーノイズを適用する,画期的なアプローチを導入する。
この新しいアプローチのプライバシ境界に対する包括的数学的証明を提供する。
我々は,メンバシップ推論攻撃とパフォーマンス評価を用いて,その効果を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:58:11 GMT)
Time Matters: Scaling Laws for Any Budget [0.0] FLOPに基づく一般的な時間推定は低い推定値であり,メモリコピーに基づくより正確なプロキシの構築が可能であることを示す。
簡単な会計を行うことで、トランスモデルのトレーニング速度をハイパーパラメータから推定できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:26:22 GMT)
The sum of entanglement and subsystem coherence is invariant under quantum reference frame transformations [0.0] 量子参照フレーム(QRF)に関する最近の研究は、重ね合わせと絡み合いがQRF変換の下で変化する性質であることを実証している。
我々は、QRF変換の下での絡み合いとサブシステムコヒーレンスの間のトレードオフを、その和の保存定理の形で見出す。
ベルの不平等違反に対するこの相互作用の意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:00:02 GMT)
The single-use restriction for register automata and transducers over infinite alphabets [0.0] 無限アルファベット上のレジスタオートマトンとトランスデューサの単一使用制限について検討する。
オートマトンモデルでは、一方のレジスタオートマトン、両側のレジスタオートマトン、軌道上の有限なモノイドが同じ表現力を持つことを示す。
トランスデューサモデルでは、単用ミーリーマシンと単用双方向トランスデューサがクローン・ローデス分解定理のバージョンを認めていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:01:23 GMT)
The Fate of Entanglement [0.0] システムの典型的進化において,全ての形態の多部交絡が完全に消失することを示す。
対照的に、粒子が電子のようなフェルミオンである場合、二部量子相関を保護する別の絡み合いの概念が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:47:23 GMT)
Testing quantum theory on curved space-time with quantum networks [0.0] 量子技術は自然の基本的なテストに新たな機会をもたらす。
1つの潜在的な応用は、量子物理学と一般相対性理論の間の相互作用を探索することである。
このインタフェースをテストするために、量子ネットワークが新しいウィンドウを開くことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 21:14:43 GMT)
Taking Training Seriously: Human Guidance and Management-Based Regulation of Artificial Intelligence [0.0] 我々は、AIを管理する新たなマネジメントベースの規制フレームワークと、トレーニング中の人間の監視の必要性との関係について論じる。
規制当局に最も関心を抱くようなAIの高額なユースケースは、データのみのトレーニングよりも、人間の指導によるトレーニングに頼るべきだ、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:45:49 GMT)
Synthetic Embedding of Hidden Information in Industrial Control System Network Protocols for Evaluation of Steganographic Malware [0.0] 本研究は, 合成ステガノグラフィーネットワークデータの組込み概念を導入し, 防衛機構の訓練および評価のための大量のデータを自動的に生成する。
この概念により、必要なネットワークパケットを操作でき、組込みペースの点で最先端のネットワークパケットよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:14:00 GMT)
Synthetic Cancer -- Augmenting Worms with LLMs [0.0] 大規模言語モデル(LLM)を2つの重要なプロセスに応用した,新しいタイプのメタモルフィックマルウェアを提案する。
第一に、LSMは、アンチマルウェアプログラムによるシグネチャベースの検出を避けるために、自動コード書き換えに使用される。
マルウェアはLLMを利用して電子メールの返信をソーシャルにエンジニアリングし、受信者にマルウェアの実行を促す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:15:45 GMT)
Stereo Vision Based Robot for Remote Monitoring with VR Support [0.0] 3DOFロボットは、人間のような頭部の動き、すなわちヨー、ピッチ、ロール、そして3Dステレオビデオを生成してリアルタイムにストリーミングする。
このビデオストリームは、VRボックスをサポートする汎用インターネットデバイスを通じてユーザに送信される。
ロボットはまた、ディープニューラルネットワークを使って動く物体や顔を追跡することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:27:37 GMT)
Spin Hamiltonian with large fourth order terms: Triple well potentials and Bloch sphere visualization [0.0] 我々は、四階までの項を持つ一般スピン・ハミルトンの研究を示す。
コヒーレント状態では半古典ポテンシャルが得られ、カタストロフィ理論ではパラメータ空間が構成される。
4階のパラメータが十分大きいとき、パラメータ空間は半古典ポテンシャルが3つの井戸を持つ領域を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:36:04 GMT)
Sparse Regression for Machine Translation [0.0] パラレルコーパスのソース特徴とターゲット特徴のマッピングを学習するためのトランスダクティブ回帰手法の有効性を示す。
我々はドイツ語から英語へ、スペイン語から英語へ翻訳する際の励みとなる結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:43:51 GMT)
Some Primal-Dual Theory for Subgradient Methods for Strongly Convex Optimization [0.0] 我々は、強く凸するが、潜在的に非滑らかな非Lipschitz最適化のための段階的手法を考える。
本稿では,古典的下位段階法,近位下位段階法,スイッチング下位段階法に対する等価な2値記述について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:53:30 GMT)
Simple Cracking of (Noise-Based) Dynamic Watermarking in Smart Grids [0.0] 動的透かしとその関連プロトコルのスペクトル特性を解析する。
デジタル双対法に触発された簡単な攻撃を提示する。
安全で認証された通信がないため、動的透かしは条件付きでも条件付きでもない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:29:40 GMT)
Shaping New Norms for AI [0.0] 記事は、AIの普及拡大に対する社会の反応を理解するための解釈ツールを読者に提供することを目的としている。
AIが将来の社会規範の形成にどのような影響を及ぼすかについての展望は、オープンで包括的で透明な公開談話において、オープンな社会が正式な審議プロセスを維持することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:18:10 GMT)
Segment Anything Model for automated image data annotation: empirical studies using text prompts from Grounding DINO [0.0] DINOとSAM(Segment Anything Model)は、ゼロショットオブジェクトの検出と画像のセグメンテーションにおいて、優れたパフォーマンスを実現している。
しかし、医学的イメージセグメンテーションのような特殊な領域では、興味の対象(臓器、組織、腫瘍など)は既存のクラス名に該当しない可能性がある。
評価可能な信頼スコアを持つこれらの偽陽性検出は、通常、相対的なサイズによってフィルタリング可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:08:29 GMT)
Secure quantum-enhanced measurements on a network of sensors [0.0] サードパーティーのセキュアな量子リモートセンシング(SQRS)プロトコルは、盗聴者に対するセキュリティを保証するリモートロケーションでの量子強調測定を可能にする。
このアイデアは、ひとつのパーティが絡み合った状態を使用して、異なるノードのパラメータの関数を直接測定できるノードのネットワークにまで拡張することができる。
ここでは,任意の大きさのネットワーク上で量子強度の測定精度とセキュリティを達成するために,絡み合った状態と分離可能な状態の両方を利用するハイブリッドプロトコルにおいて,この問題が克服可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:58:38 GMT)
Scalable approach to monitored quantum dynamics and entanglement phase transitions [0.0] 観測された量子回路における測定誘起絡み合い相転移は、様々な研究コミュニティの活動を刺激している。
我々は、$U(1)$対称回路にスケーラブルなプロトコルを導入することで解決法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:59:58 GMT)
SD-BLS: Privacy Preserving Selective Disclosure and Unlinkable Revocation of Verifiable Credentials [0.0] 本稿では,デジタル認証の取り消しを目的とした,追跡不能な選択開示とプライバシ保護手法を提案する。
当社のアプローチは,複数のプレゼンテーションを通じてユーザのプライバシを保護しながら,必要な認証情報のみを選択的に公開可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:41:13 GMT)
Robust Angle Finding for Generalized Quantum Signal Processing [0.0] 我々はGQSPの枠組みを拡張し、頑健な角度探索アルゴリズムを提案する。
信号演算子に対する呼び出し数やクエリ数は、QSPの通常のフレームワークに比べて半減していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:34:57 GMT)
Radiation from Dirac fermions caused by a projective measurement [0.0] 射影測定によるディラック粒子からの光子の放射理論を開発した。
刺激と自然放射線が考慮されています
硬質光子の源として、測定による放射線を用いることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:59:39 GMT)
RDF Stream Taxonomy: Systematizing RDF Stream Types in Research and Practice [0.0] 本研究は,新たな分類法で文献に存在するRDFストリームタイプを体系化することによって,この重要な研究ギャップに対処しようとするものである。
オントロジーの採用を促進するため、広範なドキュメントと追加のリソースが提供される。
RDF-STaXは、科学的議論、協力、ツールの相互運用性を促進することによって、RDFストリーミングのイノベーションを促進することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:27:54 GMT)
Quench dynamics in lattices above one dimension: the free fermionic case [0.0] 高次元格子系のクエンチダイナミクスについて検討する。
有限連結領域とその補体間の絡み合いを測定することにより、系の力学を特徴づける。
その結果,不規則領域は特異な多斜面交絡成長を示すのに対し,方向角への依存は概ね弱いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:21:48 GMT)
Quantum-like product states constructed from classical networks [0.0] 複素古典系は基底状態のテンソル積の重ね合わせを示すことによって量子状態を模倣できることを示す。
任意の数の量子ビットからなる量子状態の積基底の間に1対1の写像が存在することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:47:21 GMT)
Quantum annealing-based structural optimization with a multiplicative design update [0.0] 本稿では、量子アニール(QA)による反復最適化に基づく新しい構造設計フレームワークを提案する。
新規性は、QAによる最適化問題を反復的に解決した未知の設計乗算器を用いて、設計の更新に成功したことにある。
構造最適化における密度に基づくアプローチに合わせて、乗算器は設計材料を表現するために乗法的であり、設計変数として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:07:38 GMT)
Promoting Health via mHealth Applications Using a French Version of the Mobile App Rating Scale: Adaptation and Validation Study [0.0] モバイル・アプリケーション・レーティング・スケール(英語: Mobile Application Rating Scale、MARS)は、mHealthアプリケーション機能の評価と比較に科学文献で広く用いられているツールである。
MARSはフランス文化にも言語にも適応していない。
本研究は,MARSのフランス語版(MARS-F)を翻訳し,適応し,検証することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:26:33 GMT)
Photon number states via iterated photon addition in a loop [0.0] 単光子パルス列からの時間ビン光子数状態の生成について検討する。
ビームスプリッタと非イデル検出器を備えた簡易な干渉フィードバックループ構成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:31:08 GMT)
Optics-assisted enhanced sensing at radio-frequencies in an optoelectromechanical system [0.0] 無線周波数でのシステム応答を検出することにより、オプトエレクトロメカニカルシステムのパラメータの弱い変動を検出する際の感度を高める手法について検討する。
この効果は,高熱雑音のレジームにおいてもパラメータ変動を検出する感度を高めるために有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:19:49 GMT)
Non-Hermitian generalizations of the Yao-Lee model augmented by SO(3)-symmetry-breaking terms [0.0] 種々のSO(3)対称性の破れ項で補足されたヤオ・リーモデルの非エルミートバージョンについて検討する。
得られた固有値スペクトルと固有モードは、非エルミート皮膚効果と同様に例外点の豊富な構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:02:39 GMT)
Many-body Fu-Kane-Mele index [0.0] 指数は、フラクトンがクラマーズ対の一部として時間反転の下で変換されるとき、その非自明な値を取る。
この指数は自由フェルミオンのFu-Kane-Mele指数を相互作用系に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:03:44 GMT)
Magnetic field effects on the Kitaev model coupled to environment [0.0] 有効非エルミート・キタエフ模型は、マヨラナ分散に例外的な点を持つ無空スピン液体状態を引き起こすことを示した。
無限小磁場がギャップを開くエルミートの場合とは対照的に、例外点が有限臨界磁場までギャップのないままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:16:00 GMT)
Magic phase transition and non-local complexity in generalized $W$ State [0.0] 我々はSRE(Stabilizer Renyi Entropy)を用いて量子相転移を特徴づける。
SREは交差点に跳躍し、絡み合いエントロピーは連続的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:00:06 GMT)
Machine learning meets mass spectrometry: a focused perspective [0.0] 質量分析法 (Mass Spectrometry) は、医学、生命科学、化学、工業製品の品質管理などの分野で広く用いられている方法である。
いくつかの質量分析技術の主な特徴の1つは、広範囲のキャラクタリゼーションレベルと、測定毎に生成される大量のデータである。
機械学習の手法の開発によって、これらのデータの可能性を解き放つ機会が生まれ、これまでアクセス不能だった発見が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:18:23 GMT)
Low-Crosstalk, Silicon-Fabricated Optical Waveguides for Laser Delivery to Matter Qubits [0.0] CMOSファウントリーにより作製された窒化ケイ素(Si3N4)光導波路を用いて,8個のイオン鎖を捕捉したバリウムイオンに対処した。
チップ設計に組み込まれたクロストーク緩和技術は、測定された光学界を少なくとも50.8 (1.3) dB削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:56:31 GMT)
Lithium-Ion Battery System Health Monitoring and Fault Analysis from Field Data Using Gaussian Processes [0.0] データセットには、保証のためにメーカーに返却された29のバッテリーシステムが含まれている。
この分析は、最も弱いリンク障害と一致して、単一の細胞のみが異常な行動または膝点を示すことを示している。
コードをオープンソース化し、記事のレビューが完了するとデータセットを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:00:05 GMT)
Leveraging Synthetic Audio Data for End-to-End Low-Resource Speech Translation [0.0] 本稿では,国際音声言語翻訳会議(IWSLT 2024)へのシステム提出について述べる。
我々はWhisperに基づくエンドツーエンドシステムを構築し、音声のバックトランスレーションやノイズ拡張など、多くのデータ拡張手法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:08:03 GMT)
JAXbind: Bind any function to JAX [0.0] JAXbindは、カスタムのいわゆるJAXプリミティブを定義するための使いやすいPythonインターフェースを提供する。
JAXbindは、ユーザがカスタムのデリバティブとルールでJAX関数エンジンをインターフェースすることができ、カスタムのプリミティブに対してすべてのJAX変換を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:45:28 GMT)
Intersubjectivity and value reproducibility of outcomes of quantum measurements [0.0] 量子力学解析は、各測定値がその結果として単一の値を決定するという見解を覆すことを示す。
第2の見解を広く支持するのとは対照的に、量子力学は第1のケースのみが起こると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:50:18 GMT)
Interplay between local and non-local frustration in the 1D ANNNI chain I -- The even case [0.0] 本研究では, 1次元スピンチェーンの異なる光源間の競合の影響を, パラダイム的ANNNIモデルの解析により検討する。
異なるタイプのフラストレーション間の興味深い相互作用を示すだけでなく、それに対する非自明な準粒子解釈も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:00:02 GMT)
Insensitivity of the two-photon Jaynes-Cummings model to thermal noise [0.0] 熱場力学(TFD)法を用いた多光子Jaynes-Cummingsモデル(JCM)の熱効果について検討する。
我々は,Rabi振動の崩壊と再生の期間と,低温膨張の2次摂動までの原子のコヒーレンス相対エントロピーを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:35:31 GMT)
Infinite Width Models That Work: Why Feature Learning Doesn't Matter as Much as You Think [0.0] 無限幅NTKモデルは有限モデルよりもリッチな特徴にアクセスできることを示す。
NTKは, 機能学習を人工的に無効にしても, 従来の有限モデルよりも性能が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:15:54 GMT)
Improving engagement, diversity, and retention in computer science with RadGrad: Results of a case study [0.0] RadGradは、ソーシャルネットワーク、学位プランナー、個別の学習計画、真剣なゲームといった機能を組み合わせたアプリケーションを通じて実装されたカリキュラムイニシアチブである。
我々はRadGradプロジェクトについて解説し、RadGradが学生のエンゲージメント、多様性、保持に与える影響を評価するための評価研究について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:14:48 GMT)
Improving Finite Sample Performance of Causal Discovery by Exploiting Temporal Structure [0.0] 因果発見の方法は、データ駆動方式で因果構造を特定することを目的としている。
既存のアルゴリズムは不安定で統計的誤差に敏感であることが知られている。
本稿では,時間的構造,いわゆる階層的背景知識を利用するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:36:26 GMT)
Hybrid Approach to Parallel Stochastic Gradient Descent [0.0] 本稿では、同期と非同期のハイブリッドであるデータ並列性に対する第3のアプローチを提案する。
特定の時間内に、我々のハイブリッドアプローチは、非同期と同期の両方のアプローチより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:28:30 GMT)
Human Modelling and Pose Estimation Overview [0.0] 人間のモデリングとポーズ推定は、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス、機械学習の交差点に立っている。
本稿では,この学際分野を網羅的に研究し,様々なアルゴリズム,方法論,実践的応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:04:41 GMT)
Grounded and Transparent Response Generation for Conversational Information-Seeking Systems [0.0] CISシステムにおける応答生成の複雑さについて検討した。
この研究は、検索された通路に接地された応答を生成し、システムの限界を透明にすることに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:55:25 GMT)
Global Benchmark Database [0.0] Global Benchmark Database(GBD)は、ベンチマークインスタンスとそのメタデータのプロビジョニングと持続的メンテナンスのための総合的なツールスイートである。
本稿では,GBDのデータモデルとそのインタフェースについて紹介し,それらとのインタラクションの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 08:12:59 GMT)
Geometrically Taming Dynamical Entanglement Growth in Purified Quantum States [0.0] 精製された量子状態の絡み合い特性は、量子情報理論において重要な関心事である。
このような動的絡み合いの増大を低減するために幾何的手法をいかに活用するかを示す。
また,精製状態の時間進化時に最適な絡み合いのエントロピーを(局所的に)維持するための一般的な処方料も取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:41:42 GMT)
Generation of stable Gaussian cluster states in optomechanical systems with multifrequency drives [0.0] 光学系における$N$機械共振器の量子状態を散逸的に安定化する方法を示す。
ガウスクラスター状態の定常的準備のためのこのアプローチの性能解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:25:12 GMT)
Generalized Black Hole Entropy is von Neumann Entropy [0.0] 最近、シュワルツシルト-AdSブラックホールの質量にdressした可観測物のフォン・ノイマン代数やデ・シッターの観測者がタイプIIであることが示されている。
我々は、キリング地平線を持つ任意の時空上の線型体に対して、着飾った可観測体の代数を得るための一般的な枠組みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:17:17 GMT)
Follow-Up Questions Improve Documents Generated by Large Language Models [0.0] 本研究では,短文文書に対するユーザからの要求に応じて,大規模言語モデルがフォローアップ質問を生成することの影響について検討する。
本研究は,文書の嗜好と質的ユーザエクスペリエンスの両方において,問合せのメリットを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 07:16:46 GMT)
FishNet: Deep Neural Networks for Low-Cost Fish Stock Estimation [0.0] FishNetは、分類分類と魚の大きさ推定の両方を自動化したコンピュータビジョンシステムである。
我々は163種の1.2万魚を含む30万枚の手ラベル画像のデータセットを使用する。
魚の区分け作業では92%、単一魚種分類では89%、魚長推定では2.3cmの平均絶対誤差が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:43:52 GMT)
Fine-tuned network relies on generic representation to solve unseen cognitive task [0.0] 微調整された事前訓練された言語モデルは、幅広いタスクにおいて有望な結果を示しているが、それらはより一般的な事前訓練された表現に依存しているのだろうか?
そこで我々は,GPT-2を文脈依存型意思決定タスクで微調整し,モデルに新しいが神経科学の文献に適応した。
我々は、その性能と内部メカニズムを、同じタスクでスクラッチからトレーニングしたGPT-2のバージョンと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:33:41 GMT)
Fine-Tuning BERTs for Definition Extraction from Mathematical Text [0.0] 定義抽出」を課題とした3つの事前学習BERTモデルを微調整した。
これは二項分類問題として示され、文が数学的項の定義を含むか、そうでないかのいずれかである。
その結果,高性能なSentence-BERTトランスモデルが全体の精度,リコール,精度の指標に基づいて最適に動作していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:31:07 GMT)
Fate of the Mollow triplet in strongly-coupled atomic arrays [0.0] 量子エミッタのサブ波長アレイは、顕著な集合効果を示す興味深いプラットフォームとして登場した。
散乱光のスペクトルは、単一の原子に対して有名なモロー三重項によって特徴づけられ、双極子相互作用によって決定される平坦な側バンドを持つ特性線状に発達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:16:15 GMT)
Extraction of nonlinearity in neural networks with Koopman operator [0.0] ニューラルネットワークの非線形性が不可欠である程度について検討する。
我々は、Koopman演算子、拡張動的モード分解、テンソルトレイン形式を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 01:49:19 GMT)
Entanglement suppression and low-energy scattering of heavy mesons [0.0] 我々は、等スピンとスピンの自由度の両方を扱うために、テンソル積のフレームワークにおける絡み込み抑制について検討する。
絡み合いの抑制は、実際には創発的な対称性、すなわち光クォークスピン対称性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:50:05 GMT)
Entanglement Dynamics in Monitored Systems and the Role of Quantum Jumps [0.0] 決定論的非エルミート進化に対応する無クリック限界を超えるエンタングルメントダイナミクスに対する量子ジャンプの効果について検討する。
量子ジャンプが非エルミート力学を強く再正規化すると、ノクリック極限からの大きな偏差が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:29:44 GMT)
Empirical Evaluation of Public HateSpeech Datasets [0.0] ソーシャルメディアプラットフォームは、ヘイトスピーチ検出のための機械学習アルゴリズムのトレーニングと評価に使用されるデータセットを生成するために広く利用されている。
既存の公開データセットには多くの制限があり、これらのアルゴリズムの効果的な訓練を妨げ、不正確なヘイトスピーチ分類につながる。
この研究は、ヘイトスピーチ検出のためのより正確で信頼性の高い機械学習モデルの開発を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:20:52 GMT)
Emergent limit cycles, chaos, and bistability in driven-dissipative atomic arrays [0.0] 自由空間におけるサブ波長周期原子配列の駆動散逸ダイナミクスを解析する。
システムパラメータによっては、基礎となる平均場モデルにより、遅くとも4種類のダイナミクスが可能であることが分かる。
しかし、有限サイズの周期配列の場合、多体系の平均場動力学もまた極限サイクルとカオス挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:41:02 GMT)
EmPO: Theory-Driven Dataset Construction for Empathetic Response Generation through Preference Optimization [0.0] 共感反応生成は会話エージェントの望ましい側面である。
本稿では,理論駆動の選好データセットを構築し,LLMを選好最適化アルゴリズムと整合させる手法を提案する。
すべてのデータセット、ソースコード、モデルを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:41:22 GMT)
Dynamics of spin-momentum entanglement from superradiant phase transitions [0.0] 実験により実現可能な多体空洞QEDモデルについて検討した。
結果として得られるモデルは、擬スピン作用素から構築されたディック・ハミルトン多様体の対からなる。
このような絡み合った状態に系の力学を操る際の空洞損失の役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:14:20 GMT)
Does ChatGPT Have a Mind? [0.0] 本稿では,ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) が,信念,願望,意図を包含する真の民間心理学を持っているか否かに着目し,心を持っているかどうかを検討する。
まず, 情報, 因果, 構造, テレオセマンティックな説明を含む様々な哲学的表現理論を調査し, LLMがそれぞれの提案する重要な条件を満たすことを論じる。
第2に, LLM が行動に頑健な態度を示すか否かを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:21:16 GMT)
Do we need to detect single photons to evidence interference of photon probability amplitudes? [0.0] 偶然の偶然の抽出は、量子光学実験の一般的な実践である。
偶発的偶然を除去した場合、測定結果は定量的に同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:30:34 GMT)
Development and Evaluation of a Retrieval-Augmented Generation Tool for Creating SAPPhIRE Models of Artificial Systems [0.0] 本研究では,Large Language Models (LLM) をシステム構造記述に活用する方法を検討する。
本稿では,人工システムのSAPPhIRE構造に関連する情報を生成するための新しい検索拡張生成(RAG)ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 19:20:09 GMT)
Controlling energy storage crossing quantum phase transitions in an integrable spin quantum battery [0.0] スピン量子電池としての1次元二量化XY鎖の性能について検討する。
我々は、内部パラメータの二重クエンチ、すなわち二量体化の強さに依存する充電プロトコルを考える。
後者では、クエンチが量子相転移を横切ると、蓄積されるエネルギーは充電時間と充電パラメータの正確な値にほとんど影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 14:46:59 GMT)
Comparative Analysis Of Color Models For Human Perception And Visual Color Difference [0.0] この研究は、RGB、HSV、HSL、XYZ、CIELAB、CIELUVなどの色モデルを評価し、人間の色知覚の正確性を評価する。
画像処理では,デジタルデザインから品質管理に至るまで,色差の正確な評価が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:41:49 GMT)
Commodification of Compute [0.0] 本稿では,GCX(Global Compute Exchange)と呼ばれる,計算時間のコモディフィケーションのための新しいグローバルプラットフォームを提案する。
GCXは、セキュアで透明で効率的な計算パワーの購入と販売のためのマーケットプレースを作成する。
このプラットフォームは、分散化され、効率的で透明なエコシステムを育み、計算資源市場を革新することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:32:31 GMT)
CoOMBE: A suite of open-source programs for the integration of the optical Bloch equations and Maxwell-Bloch equations [0.0] これらのプログラムはリンドブラッドマスター方程式によって支配されるより一般的な量子力学系に使用できる。
Fortran 90で書かれているが、Fortranプログラミングの知識は必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 12:56:34 GMT)
Characterizing Contextuality via Rank Separation with Applications to Cloning [0.0] 量子文脈性(quantum contextuality)は、量子計算と通信の利点を理解するのに欠かせない重要な非古典的特徴である。
本稿では,情報処理統計のみに基づく文脈性研究のための新しい枠組みを提案する。
量子テクスチュアリティが最適位相共変および普遍的クローニングスキームの資源を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:56:04 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） (Thu, 27 Jun 2024 06:37:21 GMT)
Bioptic -- A Target-Agnostic Efficacy-Based Small Molecules Search Engine [0.0] 我々は,標的に依存せず有効性に基づく分子探索モデルを開発した。
超大型の40B Enamine REALライブラリを100%リコールレートでスクリーニングした。
我々は、新しい分子の速度性能と検索品質の両面において、我々のモデルと最先端モデルのベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:00:31 GMT)
Bell vs Bell: a ding-dong battle over quantum incompleteness [0.0] 本稿では, 簡単な例と厳密な結果を通じて, 議論に明瞭さをもたらすことを目的とする。
量子的および古典的な反例を通じて、ベルの1964年の論文と一致した最も弱い統計的局所性は決定論の導出には不十分である。
その後、彼の主張を支持するために、ベルがアインシュタイン=ローゼン=ポドルスキーの不完全性論争に訴えたことを批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:11:28 GMT)
Automated Web-Based Malaria Detection System with Machine Learning and Deep Learning Techniques [0.0] マラリア原虫は、世界的な健康上の重荷となり、広範囲の苦しみと死亡を引き起こしている。
従来のCNNと転写学習モデルを用いて,マラリア感染細胞分類のための深層学習手法を定式化した。
システムはWebインターフェースを通じてアクセスでき、血液のスミア画像をアップロードしてマラリア検出を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:50:36 GMT)
AutoPureData: Automated Filtering of Web Data for LLM Fine-tuning [0.0] 本研究では,既存の信頼されたAIモデルの助けを借りて,Webデータを収集し,不要なテキストを自動的にフィルタリングするシステムを提案する。
実験では、Webデータの小さなサンプルを収集し、フィルタリングし、データを浄化するシステムの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:37:57 GMT)
Assessing the nature of large language models: A caution against anthropocentrism [0.0] 我々は,標準的,規範的,認知的・人格的尺度を用いて,主に GPT 3.5 の複数の LLM を評価した。
以上の結果から, LLMは人格の発見に反応する能力は興味深いが, 知覚を発達させる可能性が低いことが示唆された。
GPT3.5は、反復観察よりも認知的・人格的尺度に大きな変動を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:54:58 GMT)
Assessing the Effectiveness of LLMs in Android Application Vulnerability Analysis [0.0] この研究は、最新のOpen Worldwide Application Security Project (OWASP) Mobile Top 10にリストされているAndroidコードの脆弱性を検出する9つの大きな言語モデル(LLM)の能力を比較する。
分析の結果,それぞれのLLMの長所と短所が明らかとなり,その性能に寄与する重要な要因が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 05:14:34 GMT)
Application of ASV for Voice Identification after VC and Duration Predictor Improvement in TTS Models [0.0] 本稿では,自動話者検証システムを提案する。
本モデルの主な目的は,対象話者の音声から埋め込みを抽出することである。
この情報は、現在開発中のマルチボイスTSパイプラインで使用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 15:08:51 GMT)
Accurate Prediction of Ligand-Protein Interaction Affinities with Fine-Tuned Small Language Models [0.0] SLMによるリガンド-タンパク質相互作用(LPI)の精度予測について述べる。
本研究は,機械学習(ML)と自由エネルギー摂動(FEP+)に基づく手法よりも,LPI親和性の範囲を正確に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:04:58 GMT)
A proposal to demonstrate non-abelian anyons on a NISQ device [0.0] そこで本研究では,電子回路の操作と測定を劇的に単純化する手法を提案する。
モデルの全モジュラーデータを実験的に測定することは可能であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 23:13:39 GMT)
A hybrid atom tweezer array of nuclear spin and optical clock qubits [0.0] データ量子ビットとしてフェルミオン171mathrmYb$の核スピン量子ビットと、アンシラ量子ビットとしてボソニック174mathrmYb$の光クロック量子ビットからなるハイブリッドシステムの実現を提案する。
撮像光からの核スピン量子ビットのコヒーレンスへの影響に関するクォービット間のクロストークを174mathrmYb$で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 10:17:51 GMT)
A comment on comparing optimization on D-Wave and IBM quantum processors [0.0] 最近の研究は、Q-CTRLによって設計された反復型ハイブリッド量子変分最適化アルゴリズムを提示した。
本比較では, 主要な方法論的問題を示す。
結果は、オープンソースコードとD-Wave量子アニールへの無料トライアルアクセスを使って再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 17:30:16 GMT)
A Traveling-Wave Parametric Amplifier and Converter [0.0] 超伝導系では、量子ビットは通常、室温電子に到達する前に増幅しなければならないマイクロ波トーンの弱い共振器を探索することによって測定される。
超伝導パラメトリック増幅器は、主にノイズ性能が低く、量子限界に近づいたため、チェーンの最初の増幅器として広く採用されている。
ここでは、超伝導量子ビットを持つチップに集積可能な、単一でコンパクトな非磁性回路において、ブロードバンド前方増幅と後方分離の両方を実現するパラメトリック増幅器を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:39:53 GMT)
A Transformer-Based Multi-Stream Approach for Isolated Iranian Sign Language Recognition [0.0] 本研究の目的は,イラン手話語をトランスフォーマーなどの最新のディープラーニングツールの助けを借りて認識することである。
使用されるデータセットには、大学などの学術環境で頻繁に使用されるイラン手話101語が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 06:54:25 GMT)
A Novel Generalisation of Supersymmetry: Quantum $\mathbb{Z}_2^2$-Oscillators and their `superisation' [0.0] 追加の$mathbbZ2$-gradingを持つ$N=2$超対称システムとしてシステムを理解する方法を示す。
可換/反可換規則は標準的なボソン/フェルミオン規則で定義されるが、システムには基本的な$mathbbZ2$-gradingがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:29:53 GMT)
A Large Language Model Approach to Educational Survey Feedback Analysis [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM) GPT-4 と GPT-3.5 が教育フィードバック調査から洞察を得るのに役立つ可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 02:42:36 GMT)
A Generalized Theory for Optical Cooling of a Trapped Atom with Spin [0.0] 我々は中性原子対における光冷却機構の統一的な定式化について述べる。
光学式ツイーザにおける地中冷却を実現するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 13:13:42 GMT)
A Convex Hull Cheapest Insertion Heuristic for the Non-Euclidean TSP [0.0] 凸船体で最も安価な挿入は、ユークリッド空間におけるトラベリングセールスパーソン問題に対する良い解を生み出すことが知られている。
提案手法は多次元スケーリングを用いて、まず点をユークリッド空間に投影することにより、アルゴリズムを初期化する凸殻の生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 09:09:14 GMT)
1D $Z_2$ lattice gauge theory in periodic Gauss law sectors [0.0] 異なるガウス法セクターにおける1D$Z$格子ゲージ理論の特性を計算する。
静的電荷が周期パターンを形成するために選択されたとき,保存法則と相互作用の相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 22:49:59 GMT)
"My Kind of Woman": Analysing Gender Stereotypes in AI through The Averageness Theory and EU Law [0.0] 本研究は,社会的ステレオタイプとアルゴリズム決定の相互作用に光を当てて,性別分類システムについて考察する。
認知心理学とフェミニスト法理論を取り入れることで、AIトレーニングに使用されるデータがジェンダーの多様性と公平性をいかに促進するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 20:03:27 GMT)
$μ$GUIDE: a framework for quantitative imaging via generalized uncertainty-driven inference using deep learning [0.0] $mu$GUIDEは、任意の生体物理モデルやMRI信号の表現から組織微細構造パラメータの後方分布を推定する。
得られた後続分布は、モデル定義に存在する退化をハイライトし、推定されたパラメータの不確かさとあいまいさを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 16:38:18 GMT)
$n$ qubits can be entangled in two different ways [0.0] 列が基底状態である基底状態行列(英語版)(BSM)を用いて、$n$ qubitsの純状態の絡み合い分類を研究する。
任意の$n$ qubitsに対して、真に絡み合った状態は2つの族に分割できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 11:58:10 GMT)
$N$-bein formalism for the parameter space of quantum geometry [0.0] この研究は、量子幾何学テンソルを一般化する幾何学的対象を導入し、これを$N$-beinと呼ぶ。
2つの状態の量子幾何テンソルは、2つの連続するパラメータの変動の後、ある状態から別の状態へ移動する可能性を測定する。
新しいテンソルは、他の方法では利用できない量子状態間の相関を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 18:16:11 GMT)