Toward a Diffusion-Based Generalist for Dense Vision Tasks [141.0] 近年の研究では、画像自体が汎用的な視覚知覚のための自然なインタフェースとして利用できることが示されている。
我々は,画素空間での拡散を行い,高密度視覚タスクのための事前学習されたテキスト・画像拡散モデルを微調整するためのレシピを提案する。
実験では,4種類のタスクに対して評価を行い,他のビジョンジェネラリストと競合する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:57:22 GMT)
The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights [108.4] 本稿では,大規模言語モデルの英語と非英語のパフォーマンスのギャップを埋めるための質問アライメント手法を提案する。
実験結果から,質問アライメント手法は多様な推論シナリオにおける多言語のパフォーマンス向上に有効であることが示唆された。
その成功のメカニズムを理解するために、表現空間、チェーン・オブ・シンク、翻訳データスケールを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:45:24 GMT)
Question Translation Training for Better Multilingual Reasoning [108.1] 大規模言語モデルは推論タスクにおいて魅力的なパフォーマンスを示すが、英語以外の言語ではより悪いパフォーマンスを示す傾向がある。
典型的な解決策は、命令データを興味のあるすべての言語に翻訳し、結果の多言語データをトレーニングすることである。
本稿では,X- English parallel question dataを微調整することで,推論する質問を英語に翻訳するモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:34:38 GMT)
Research on Foundation Model for Spatial Data Intelligence: China's 2024 White Paper on Strategic Development of Spatial Data Intelligence [98.5] 本報告では、これらのモデルの原理、手法、最先端の応用を探求する、空間データインテリジェントな大規模モデルに焦点を当てる。
これは、空間データインテリジェントな大規模モデルの定義、開発履歴、現状、およびトレンドに関する詳細な議論を提供する。
本報告では, 都市環境, 航空宇宙リモートセンシング, 地理, 交通, その他のシナリオにおける空間データ知能大規模モデルの重要技術とその応用を体系的に解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 04:31:52 GMT)
How to Train Your Fact Verifier: Knowledge Transfer with Multimodal Open Models [95.4] 大規模言語またはマルチモーダルモデルに基づく検証は、偽コンテンツや有害コンテンツの拡散を緩和するためのオンラインポリシングメカニズムをスケールアップするために提案されている。
我々は,知識伝達の初期研究を通じて,継続的な更新を行うことなく基礎モデルの性能向上の限界をテストする。
最近の2つのマルチモーダルなファクトチェックベンチマークであるMochegとFakedditの結果は、知識伝達戦略がファクドディットのパフォーマンスを最先端よりも1.7%向上し、Mochegのパフォーマンスを2.9%向上させることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:39:07 GMT)
LLMs-as-Instructors: Learning from Errors Toward Automating Model Improvement [93.4] LLMs-as-Instructors"フレームワークは、より小さなターゲットモデルのトレーニングを自律的に強化する。
このフレームワークは、"Learning from Errors"理論にインスパイアされ、ターゲットモデル内の特定のエラーを注意深く分析するインストラクターLLMを使用している。
本フレームワークでは,適切なトレーニングデータに対する誤応答のみに焦点を当てた「エラーからの学習」と,比較学習を用いて誤りの深い理解を行う「コントラストによるエラーからの学習」という2つの戦略を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:16:04 GMT)
Decoding-Time Language Model Alignment with Multiple Objectives [88.6] 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） (Sat, 29 Jun 2024 02:29:38 GMT)
Data Shapley in One Training Run [88.6] Data Shapleyは、機械学習コンテキストにおけるデータのコントリビューションに寄与するための、原則化されたフレームワークを提供する。
既存のアプローチでは、計算集約的な異なるデータサブセット上の再学習モデルが必要である。
本稿では、対象とするデータモデルに対するスケーラブルなデータ属性を提供することにより、これらの制限に対処するIn-Run Data Shapleyを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 23:05:32 GMT)
Iterative Data Augmentation with Large Language Models for Aspect-based Sentiment Analysis [83.0] Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は重要な感情分析課題であり、ある文の側面に対する感情の極性を決定することを目的としている。
ラベル付きデータが高価で制限されているため、データ拡張(DA)がABSAの性能向上の標準となっている。
本稿では,ABSAの性能向上を図るため,IterDという体系的反復データ拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:00:37 GMT)
Generative AI Agents with Large Language Model for Satellite Networks via a Mixture of Experts Transmission [74.1] 本稿では、モデル定式化のための生成人工知能(AI)エージェントを開発し、送信戦略の設計に専門家(MoE)の混合を適用した。
具体的には,大規模言語モデル(LLM)を活用して対話型モデリングパラダイムを構築する。
定式化問題の解法として, MoE-proximal Policy Optimization (PPO) アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:41:36 GMT)
LiteSearch: Efficacious Tree Search for LLM [70.3] 本研究では,動的ノード選択とノードレベルの探索予算を備えた新しいガイド付き木探索アルゴリズムを提案する。
GSM8KおよびTabMWPデータセットを用いて行った実験により,本手法はベースライン法に比べて計算コストが大幅に低いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:14:04 GMT)
ConU: Conformal Uncertainty in Large Language Models with Correctness Coverage Guarantees [68.3] 自然言語生成(NLG)タスクの不確実性定量化は、依然としてオープンな課題である。
本研究では、不確実性の指標を厳密な理論的保証に変換することができる適合型予測(CP)について検討する。
本稿では,自己整合性を利用したサンプリングに基づく不確実性評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:33:07 GMT)
Contextual Bandits with Packing and Covering Constraints: A Modular Lagrangian Approach via Regression [65.9] 本稿では,線形制約付きコンテキスト帯域(CBwLC)について考察する。これは,アルゴリズムが全消費の線形制約を受ける複数のリソースを消費するコンテキスト帯域の変種である。
この問題はknapsacks (CBwK) を用いてコンテキスト的帯域幅を一般化し、制約のパッケージ化とカバー、および正および負のリソース消費を可能にする。
本稿では,回帰オラクルに基づくCBwLC(CBwK)のアルゴリズムについて述べる。このアルゴリズムは単純で,計算効率が良く,統計的に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:39:56 GMT)
XAMPLER: Learning to Retrieve Cross-Lingual In-Context Examples [64.8] XAMPLER: 言語横断学習の課題に対処するための手法であるクロス言語実例検索法を紹介する。
XAMPLERは最初、英語の肯定的な例と否定的な例を用いて、多言語小言語モデルGlot500に基づいてレトリバーを訓練する。
ターゲット言語の文脈内学習の例として、英語の例を直接検索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:09:36 GMT)
A Recipe of Parallel Corpora Exploitation for Multilingual Large Language Models [64.8] 最近の研究は、多言語大言語モデルを強化するために並列コーパスを利用する可能性を強調している。
並列コーパスで強化された多言語大言語モデルの性能に及ぼす並列コーパスの品質と量,訓練目標,モデルサイズの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:12:39 GMT)
The Factuality Tax of Diversity-Intervened Text-to-Image Generation: Benchmark and Fact-Augmented Intervention [61.8] 我々は多様性の介入とT2Iモデルにおける人口統計学的事実性とのトレードオフを定量化する。
DoFaiRの実験では、多様性指向の指示によって、性別や人種の異なる集団の数が増加することが明らかになった。
本研究では, 言語モデル (LLM) に, 世代ごとのジェンダーや人種構成について, 言語化された事実情報を反映するように指示するFact-Augmented Intervention (FAI) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 09:09:42 GMT)
EmoLLM: Multimodal Emotional Understanding Meets Large Language Models [61.2] マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)は、目的とするマルチモーダル認識タスクにおいて顕著な性能を達成している。
しかし、主観的、感情的にニュアンスのあるマルチモーダルコンテンツを解釈する能力はほとんど解明されていない。
EmoLLMは、マルチモーダルな感情理解のための新しいモデルであり、2つのコア技術が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:32:46 GMT)
Digital Twin-Assisted Data-Driven Optimization for Reliable Edge Caching in Wireless Networks [60.5] 我々はD-RECと呼ばれる新しいデジタルツインアシスト最適化フレームワークを導入し、次世代無線ネットワークにおける信頼性の高いキャッシュを実現する。
信頼性モジュールを制約付き決定プロセスに組み込むことで、D-RECは、有利な制約に従うために、アクション、報酬、状態を適応的に調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 02:40:28 GMT)
SVG: 3D Stereoscopic Video Generation via Denoising Frame Matrix [60.5] 本研究では,3次元立体映像生成のためのポーズフリーかつトレーニングフリーな手法を提案する。
提案手法は, 推定ビデオ深度を用いた立体視ベースライン上のカメラビューにモノクロ映像をワープする。
本研究では,映像の画質向上を図るために,非閉塞境界再注入方式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:33:55 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） (Sat, 29 Jun 2024 05:58:28 GMT)
H-STAR: LLM-driven Hybrid SQL-Text Adaptive Reasoning on Tables [56.7] タブラル推論では、構造化テーブルに対して非構造化クエリを解釈する。
文的推論は意味論的解釈では優れているが、数学的推論では不足する。
本稿では,テーブル抽出と適応推論を含む新しいアルゴリズムH-STARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 21:24:19 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） (Sat, 29 Jun 2024 18:17:40 GMT)
A Library of Mirrors: Deep Neural Nets in Low Dimensions are Convex Lasso Models with Reflection Features [54.8] 1次元データ上でニューラルネットワークを訓練することは、凸ラッソ問題を固定的で明確に定義された特徴の辞書行列で解くことと等価である。
本稿では,2層および3層ネットワークの分割線形活性化と,符号アクティベーションと任意の深さを持つ矩形および木質ネットワークについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 19:21:59 GMT)
Detecting and Identifying Selection Structure in Sequential Data [53.2] 我々は,音楽のシーケンスなどの実践的な状況において,潜在目的に基づくデータポイントの選択的包摂が一般的である,と論じる。
選択構造はパラメトリックな仮定や介入実験なしで識別可能であることを示す。
また、他の種類の依存関係と同様に、選択構造を検知し、識別するための証明可能な正当性アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 20:56:34 GMT)
Error Correction by Paying Attention to Both Acoustic and Confidence References for Automatic Speech Recognition [52.6] 本稿では,非自己回帰型音声誤り訂正法を提案する。
信頼モジュールは、N-best ASR仮説の各単語の不確実性を測定する。
提案方式は,ASRモデルと比較して誤差率を21%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:56:28 GMT)
When large language models meet evolutionary algorithms [48.2] 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、創造的な自然言語を生成する強力な能力を持つ。
進化的アルゴリズム(EA)は、複雑な現実世界の問題に対する多様な解決策を発見できる。
テキスト生成と進化の共通する集合性と方向性に動機づけられた本論文では,LLMとEAの並列性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:16:33 GMT)
Knowledge-Aware Parsimony Learning: A Perspective from Relational Graphs [47.7] スケーリング法則は、トレーニングデータセットと学習可能なパラメータのブルートフォーススケーリングを含む戦略である。
本稿では,知識を意識したパーシモニー学習を通じて関係グラフから学習する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:52:37 GMT)
Toward Global Convergence of Gradient EM for Over-Parameterized Gaussian Mixture Models [47.3] ガウス混合モデル(GMM)の勾配予測-最大化(EM)アルゴリズムについて検討する。
これは、2ドル以上の成分を持つガウス混合に対する最初の大域収束結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:44:29 GMT)
Improving Word Translation via Two-Stage Contrastive Learning [46.7] BLIタスクのための頑健で効果的な2段階のコントラスト学習フレームワークを提案する。
多様な言語のための標準BLIデータセットに関する総合的な実験は、我々のフレームワークによって実現された大きな成果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 23:11:29 GMT)
BioKGBench: A Knowledge Graph Checking Benchmark of AI Agent for Biomedical Science [43.6] BioKGBenchはAI駆動型バイオメディカルエージェントの評価ベンチマークである。
私たちはまず『Understanding Literature』を2つの原子能力に分解した。
次に、KGQAとドメインベースのRetrieval-Augmented Generationを用いて、KGCheckと呼ばれる新しいエージェントタスクを定式化する。
2つのアトミックなタスクに対して2万以上のデータを集め、225の高品質なアノテートされたデータをエージェントタスクに対して収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:23:28 GMT)
eFontes. Part of Speech Tagging and Lemmatization of Medieval Latin Texts.A Cross-Genre Survey [41.9] eFontesモデルは、ポーランド中世ラテン語のUniversal Dependencies(UD)コーパスと新たに開発されたeFontesコーパスに基づいて訓練された。
再現率92.60%、音声の一部タグ付け83.29%、形態学的特徴判定88.57%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:59:20 GMT)
Sycophancy to Subterfuge: Investigating Reward-Tampering in Large Language Models [40.2] 仕様ゲームで容易に発見できるLarge Language Model (LLM) アシスタントが、より稀でより柔軟な形式に一般化されるかどうかを考察する。
より洗練されたゲーム環境のカリキュラムを構築し、早期のカリキュラム環境におけるトレーニングが、残りの環境におけるより多くの仕様ゲームに繋がることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 00:28:47 GMT)
Navigating the road to automotive cybersecurity compliance [39.8] 自動車業界は、車両とデータの両方を潜在的な脅威から保護するために、堅牢なサイバーセキュリティ対策を採用することを余儀なくされている。
自動車のサイバーセキュリティの未来は、先進的な保護措置と、すべての利害関係者の協力的努力の継続的な発展にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:07:48 GMT)
Quantum reservoir computing using the stabilizer formalism for encoding classical data [39.6] 時間列を与えられた安定化器の余集合によって定義される部分空間に強固にエンコードしデコードする標準的な方法の一般化を提供する。
重要な観察はデコードステップを実行する必要があることであり、それによって一貫したエンコーディングの方法が保証される。
以上の結果から,トレーニングデータの長さによってシステムの性能が向上していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:59:51 GMT)
How Well Do Large Language Models Truly Ground? [39.4] 一般的な方法は、知識強化モデルとして知られる入力として与えられる外部コンテキストに基づいて応答を生成することである。
以前の研究は「接地」を単に正しい答えを持つだけと定義しており、応答全体の信頼性を保証していない。
本稿では,(1)提供された文脈から必要な知識を十分に活用し,(2)その知識の限界内に留まっている場合,モデルが真に基礎を成すという,より厳密なグラウンド定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 18:07:34 GMT)
Self-Supervised Position Debiasing for Large Language Models [39.3] 大規模言語モデル(LLM)における位置バイアスを軽減するための自己教師型位置偏差検出(SOD)フレームワークを提案する。
8つのデータセットと5つのタスクの実験により、SODは3つのタイプの位置バイアスを緩和する既存の手法より一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:20:09 GMT)
Universal NER: A Gold-Standard Multilingual Named Entity Recognition Benchmark [39.0] オープンなコミュニティ主導プロジェクトであるUniversal NER(UNER)を紹介し,多くの言語でゴールドスタンダードなNERベンチマークを開発する。
UNER v1には、12の異なる言語にまたがる言語間一貫性のあるスキーマで、名前付きエンティティで注釈付けされた18のデータセットが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 22:50:48 GMT)
P1AC: Revisiting Absolute Pose From a Single Affine Correspondence [38.4] キャリブレーションカメラのポーズを推定する問題に対する,最初の一般解を提案する。
このアプローチの利点は、単一の対応しか必要としないことです。
P1ACは広く使われているP3Pアルゴリズムよりも正確な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:33:38 GMT)
MMEvalPro: Calibrating Multimodal Benchmarks Towards Trustworthy and Efficient Evaluation [38.1] MMEvalProは、トリロジー評価パイプラインとより厳格なメトリクスを通じて、Type-Iエラーを避けるために設計されたベンチマークである。
MMEvalProには2,138ドルの質問用三つ子があり、合計6,414ドルの質問がある。
既存のベンチマークと比較すると、最新のLLMとLMMによる実験では、MMEvalProの方が難しいことが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:28:45 GMT)
Exploring and Exploiting the Asymmetric Valley of Deep Neural Networks [37.0] 最近の研究は、平らな谷と鋭い谷の向こう側に追加の非対称性があることを示唆している。
本研究では,谷の対称性に影響を及ぼす要因を定量的に検討する。
主要観測では,ノイズと収束点との間の信号の整合度が谷対称性の臨界指標であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 00:46:04 GMT)
PhyTracker: An Online Tracker for Phytoplankton [36.4] PhyTrackerは植物プランクトンの自動追跡用に設計されたin situトラッキングフレームワークである。
提案手法には,テクスチャ強化特徴抽出(TFE)モジュール,注意強化時空間アソシエーション(ATA)モジュール,フロー非依存運動リファインメント(FMR)モジュールの3つのイノベーティブモジュールが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:53:47 GMT)
Learning Unsupervised Gaze Representation via Eye Mask Driven Information Bottleneck [36.3] 本研究は,教師なし・自己監督型視線事前学習フレームワークを提案する。
これは全顔の枝に、視線アノテーションを使わずに低次元の視線埋め込みを学習させ、協調的な特徴コントラストと圧縮モジュールを通して学習させる。
このフレームワークのコアには、視線関連情報をフルフェイスブランチからアイメイドのオートエンコーダに絞り込む、交互に目が当たらないマスキングトレーニングスキームがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 04:35:08 GMT)
Knowing When to Stop: Delay-Adaptive Spiking Neural Network Classifiers with Reliability Guarantees [36.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、内部イベント駆動型ニューラルネットワークを通じて時系列データを処理する。
本稿では,入力依存停止時に発生する決定に対して,信頼性を保証する新しい遅延適応型SNNベースの推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:11:10 GMT)
Holmes-VAD: Towards Unbiased and Explainable Video Anomaly Detection via Multi-modal LLM [35.1] Holmes-VADは、正確な時間的監督と豊富なマルチモーダル命令を活用する新しいフレームワークである。
大規模なマルチモーダルVAD命令チューニングベンチマークであるVAD-Instruct50kを構築した。
VAD-Instruct50kデータセットに基づいて、解釈可能なビデオ異常検出のためのカスタマイズされたソリューションを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:15:27 GMT)
Bayesian Safety Validation for Failure Probability Estimation of Black-Box Systems [34.6] 失敗の確率を推定することは、安全クリティカルなシステムの認証において重要なステップである。
この研究は、ベイズ最適化問題としてブラックボックス安全性検証の問題を補足する。
このアルゴリズムは、障害を探索し、最もよく似た障害を計算し、オペレーティングシステム上での障害確率を推定するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:43:38 GMT)
A Bayesian Solution To The Imitation Gap [34.2] エージェントは報酬信号が特定できない環境で行動することを学ぶ必要がある。
場合によっては、専門家とエージェントの観察可能性の違いは、模倣のギャップを生じさせる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:13:37 GMT)
Retrieval-style In-Context Learning for Few-shot Hierarchical Text Classification [34.1] 大規模な言語モデル(LLM)を備えた最初のICLベースのフレームワークを,数ショットのHTC向けに紹介する。
検索データベースを利用して、関連する実演を識別し、多層階層ラベルを管理するための反復的なポリシーを用いる。
数ショットのHTCで最先端の成果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 09:24:33 GMT)
PerAct2: A Perceiver Actor Framework for Bimanual Manipulation Tasks [32.9] 両腕間の正確な空間的・時間的調整が要求されるため、両腕の操作は困難である。
本稿では,RLBenchを双方向操作に拡張することで,そのギャップを解消する。
コードとベンチマークをオープンソース化し、13のタスクと23のユニークなタスクのバリエーションで構成されました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 02:06:01 GMT)
Is It Really Long Context if All You Need Is Retrieval? Towards Genuinely Difficult Long Context NLP [32.2] 異なるタスクをコンテキスト長で膨らませることは、生産的ではないと我々は主張する。
我々は、長い文脈でそれらがより困難になる特性に基づいて、長い文脈の分類を解き放つことを提案する。
必要な情報が非常に長く、入力内で非常に拡散している、最も困難で興味深い設定は、非常に過度に探索されている、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:09:47 GMT)
Self-Translate-Train: A Simple but Strong Baseline for Cross-lingual Transfer of Large Language Models [31.0] 言語間転送は、ターゲット言語のパフォーマンスを向上させるために、ソース言語でデータを利用するための有望なテクニックである。
本稿では,自己翻訳トレインと呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。
大規模言語モデルの翻訳機能を活用して、ターゲット言語で合成トレーニングデータを生成し、独自の生成されたデータでモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:40:23 GMT)
Beyond Functional Correctness: Investigating Coding Style Inconsistencies in Large Language Models [28.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成の分野にパラダイムシフトをもたらした。
我々は、コードLLMによって生成されたコードと、人間の開発者が書いたコードとのコーディングスタイルの違いを経験的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:56:11 GMT)
A Two-stage Reinforcement Learning-based Approach for Multi-entity Task Allocation [27.5] 意思決定者は、さまざまなシナリオで合理的にエンティティをタスクに割り当てなければならない。
従来のメソッドは静的な属性とタスクやエンティティの数を前提としており、しばしば動的プログラミングとソリューションのアルゴリズムに依存している。
類似性に基づく2段階のタスク割り当てアルゴリズムを提案し、強化学習を利用してアロケーション戦略を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:13:44 GMT)
Addressing Prediction Delays in Time Series Forecasting: A Continuous GRU Approach with Derivative Regularization [27.0] 地中構造観測を成功させる予測は、MSEが低いとしても実用的には意味がない。
本稿では,ニューラル常微分方程式(NODE)に基づく連続時間ゲートリカレントユニット(GRU)を導入する。
我々の手法は、MSE、動的時間ワープ(DTW)、時間歪み指数(TDI)などの指標で優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:36:04 GMT)
GraphArena: Benchmarking Large Language Models on Graph Computational Problems [25.7] LLM(Large Language Models)の"アームレース(arms race)"は、その進捗を調べるために、新しい、挑戦的な、多様なベンチマークを必要とする。
百万規模の実世界のグラフを用いて,グラフ計算問題のモデルを評価するベンチマークツールであるGraphArenaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 09:19:23 GMT)
TWIN-GPT: Digital Twins for Clinical Trials via Large Language Model [24.4] 本稿では,TWIN-GPTと呼ばれる大規模言語モデルに基づくディジタル双対生成手法を提案する。
TWIN-GPTによるデジタル双生児の使用は臨床治験結果の予測を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 01:28:02 GMT)
Enhancing Accuracy and Parameter-Efficiency of Neural Representations for Network Parameterization [23.7] 予測器ネットワークを用いたニューラルネットワーク重みのパラメータ化における精度とパラメータ効率に関する基本的なトレードオフについて検討する。
従来のモデル精度の回復が唯一の目的である場合、重量復元目的だけで効果的に達成できるという驚くべき発見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:07:39 GMT)
LangGPT: Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs from the Programming Language [23.7] LLMのプログラミング言語としての2層プロンプト設計フレームワークであるLangGPTを提案する。
LangGPTは、簡単に学習できる規範構造を持ち、マイグレーションと再利用のために拡張された構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:19:08 GMT)
Advancing Process Verification for Large Language Models via Tree-Based Preference Learning [23.6] Tree-based Preference Learning Verifier (Tree-PLV) は、最優先探索アルゴリズムを用いて推論木を構築し、優先訓練のためにステップレベルのペアデータを収集する新しいアプローチである。
我々は,木-PLVを算術的および常識的推論タスクの範囲で実証的に評価し,既存のベンチマークを著しく上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:09:49 GMT)
Parametric Primitive Analysis of CAD Sketches with Vision Transformer [22.7] 本稿では,自動回帰モデルにおけるエラー蓄積に関わる問題に対処する2段階ネットワークフレームワークを提案する。
このフレームワークはプリミティブネットワークと制約ネットワークから構成され、スケッチ解析タスクをセット予測問題に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:29:45 GMT)
PFME: A Modular Approach for Fine-grained Hallucination Detection and Editing of Large Language Models [22.6] PFME(Progressive Fine-fine Model Editor)は、大規模言語モデル(LLM)における微細な幻覚の検出と修正を目的としている。
PFMEはReal-time Fact Retrieval ModuleとFalucination Detection and Editing Moduleの2つの共同モジュールで構成されている。
FavaBench と FActScore の実験結果から,PFME はより微細な幻覚検出タスクにおいて既存の手法よりも優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:35:57 GMT)
VcLLM: Video Codecs are Secretly Tensor Codecs [22.1] ビデオコーデックは多目的かつ汎用的なテンソルコーデックであることを示す。
我々はGPU上で利用可能なハードウェアビデオエンコーディングとデコードモジュールを利用して、推論とトレーニングの両方が可能なフレームワークを作成します。
これにより、メモリ容量と通信帯域幅の要件が大幅に削減され、コンシューマグレードのGPU上で大規模なモデルのトレーニングと推論が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:24:33 GMT)
A Comprehensive Survey on Graph Reduction: Sparsification, Coarsening, and Condensation [21.8] 本研究の目的は,グラフスペーシング,グラフ粗化,グラフ凝縮など,グラフ縮小手法の包括的理解を提供することである。
そこで本研究では,これらの手法の技術的詳細を体系的にレビューし,様々なシナリオにまたがる実践的応用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:07:00 GMT)
PUZZLES: A Benchmark for Neural Algorithmic Reasoning [21.6] 我々は,Simon Tatham の Portable Puzzle Collection に基づくベンチマーク PUZLES を紹介する。
PUZZLESには、調整可能なサイズと様々な複雑さの40の多様な論理パズルが含まれている。
パズルはRLエージェントの強度と一般化能力に関する詳細な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:02:05 GMT)
Synthetic Programming Elicitation and Repair for Text-to-Code in Very Low-Resource Programming Languages [21.2] SPEAC(emphsynthetic programming elicitation and compilation)を紹介する。
SPEACは意味的正当性を犠牲にすることなく、構文的正当性プログラムをはるかに頻繁に生成する。
ケーススタディにおいて,SPEACの性能を実証的に評価し,既存の検索基準や微調整基準と比較すると,SPEACは構文的に正しいプログラムをかなり頻繁に生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 20:24:23 GMT)
Boosting Protein Language Models with Negative Sample Mining [20.7] 本稿では,タンパク質表現学習分野における大規模言語モデル向上のための先駆的手法を提案する。
私たちの主な貢献は、共進化の知識への過度な信頼を関連付けるための洗練プロセスにあります。
本手法は,この新たなアプローチを活かして,注目スコア空間内でのトランスフォーマーベースモデルのトレーニングを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:07:49 GMT)
Extended Flow Matching: a Method of Conditional Generation with Generalized Continuity Equation [19.7] 条件生成は 生成モデルの最も重要な応用の1つです
行列場を通して条件生成に帰納バイアスを導入することができることを示す。
条件生成におけるEMFの競争性を支持する実験結果とともに,本理論を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:35:07 GMT)
Brevity is the soul of wit: Pruning long files for code generation [19.6] 計算に制限のある状況下では、単純な長文ファイルが他の方法より優れていることが分かる。
本手法は,HumanEvalの学習効率を最大2倍に向上させるか,あるいは3.5%の絶対性能向上を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:08:24 GMT)
Guided Trajectory Generation with Diffusion Models for Offline Model-based Optimization [19.2] 高速領域への軌道生成のための条件付き生成モデリング手法を提案する。
実験の結果,本手法はデザインベンチの競争基準よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:12:36 GMT)
EntropyStop: Unsupervised Deep Outlier Detection with Loss Entropy [19.2] ロスエントロピー (Loss Entropy) と呼ばれるゼロラベルのエントロピー距離を損失分布として提案する。
また、損失エントロピーが最大モデル検出能力を示す場合、トレーニングを停止する自動早期停止アルゴリズムEntropyStopを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 01:40:46 GMT)
OccFusion: Rendering Occluded Humans with Generative Diffusion Priors [18.0] OccFusionは、事前訓練された2次元拡散モデルによって教師される効率的な3次元ガウススプラッティングを利用して、効率的で高忠実な人体レンダリングを実現する手法である。
OccFusion on ZJU-MoCap and challenge OcMotion sequences and found that it achieved the state-of-the-art performance in the rendering of occluded human。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 04:46:57 GMT)
pFLFE: Cross-silo Personalized Federated Learning via Feature Enhancement on Medical Image Segmentation [17.9] 特徴強化(pFLFE)による個人化フェデレーション学習(Personalized Federated Learning)という新しいフレームワークを提案する。
pFLFEは機能強化と教師あり学習という2つの主要な段階から構成される。
pFLFEは3つの医療セグメンテーションタスクにおいて最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:20:03 GMT)
Resource Allocation and Secure Wireless Communication in the Large Model-based Mobile Edge Computing System [17.2] 微調整の大規模モデルは計算集約的であり、多くのユーザにとって実用的ではないことが多い。
これらの課題に対処するために,オフサイトチューニングと物理層セキュリティを組み合わせたシステムを導入する。
本稿では,エッジ上に配置されたデータ所有者と大規模モデル所有者の計算資源配分の最適化に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:29:29 GMT)
On the Complexity of Learning to Cooperate with Populations of Socially Rational Agents [17.0] 有限繰り返しの2つのプレイヤー汎用行列ゲームにおいて,エージェントのテキストポピュレーションと協調する問題を考える。
以上の結果から,これらの仮定だけでは,標的個体群とテミセロショットの連携を確保するには不十分であることが示唆された。
効果的な協調戦略を学習するために必要なサンプル数について,上層および下層境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:59:52 GMT)
PneumoLLM: Harnessing the Power of Large Language Model for Pneumoconiosis Diagnosis [16.9] 大規模言語モデル(LLM)は対話において複数のタスクを実行する際、前例のない能力を示す。
学習可能なパラメータの少ない診断において,LSMを効果的に活用する手法を提案する。
本稿では,コンテキスト型マルチトークンエンジンと情報エミッタモジュールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 01:13:23 GMT)
It's Morphing Time: Unleashing the Potential of Multiple LLMs via Multi-objective Optimization [16.5] モデルマージの目標は、複数のモデルを組み合わせることであり、それぞれが異なるタスクで優れており、個々のソースモデルよりも優れた1つのモデルにまとめることである。
既存の方法は人間の直感とカスタマイズ戦略に大きく依存している。
多目的最適化アルゴリズムを用いて最適なマージ構成の探索を自動化するMM-MO法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:34:23 GMT)
Location embedding based pairwise distance learning for fine-grained diagnosis of urinary stones [16.2] 低用量腹部X線画像と位置情報を組み合わせた尿石の微細な診断法を提案する。
LePD-Netは、コンテキスト認識領域の強化を通じて、ストーン関連の特徴の表現を強化する。
提案手法の有効性を実証するため, 尿路石を用いた戸内データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 12:54:24 GMT)
Static Application Security Testing (SAST) Tools for Smart Contracts: How Far Are We? [15.0] 近年,スマートコントラクトセキュリティの重要性が高まっている。
この問題に対処するため、スマートコントラクトの脆弱性を検出するために、多数の静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールが提案されている。
本稿では,スマートコントラクトに対する45種類の脆弱性を含む,最新のきめ細かな分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 04:42:18 GMT)
Characterizing Continual Learning Scenarios and Strategies for Audio Analysis [15.0] 本稿では,音声分析における継続学習(CL)のアプローチを特徴付ける。
オーディオ分析用のCLデータセットがないため、DCASE 2020から2023データセットを使用して、オーディオベースの監視タスクのためのさまざまなCLシナリオを作成します。
EWC, LwF, SI, GEM, A-GEM, GDumb, Replay, Naive, 累積的, 共同トレーニングなどのCLおよび非CLアプローチについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:21:20 GMT)
Progressive Visual Prompt Learning with Contrastive Feature Re-formation [14.9] 本稿では,異なるレイヤのプロンプト間の相互作用を強化するために,プログレッシブ・ビジュアル・プロンプト(ProVP)構造を提案する。
我々のProVPは、画像の埋め込みを深い層に効果的に伝播させ、インスタンス適応的なプロンプトメソッドと部分的に似た振る舞いをすることができる。
我々の知る限り、我々はV-Lモデルにおける視覚的プロンプトの、下流タスクにおける従来のプロンプトベースの手法よりも優れた性能を示す最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:28:57 GMT)
Quantifying Spuriousness of Biased Datasets Using Partial Information Decomposition [14.8] 純粋パターン(spurious pattern)とは、因果関係のないデータセットにおける2つ以上の変数間の数学的関連である。
本研究は,PID(Partial Information Decomposition)と呼ばれる数学的枠組みを用いて,データセット(スプリアス特徴とコア特徴の分割を含む)におけるスプリアス性の最初の情報理論的な定式化を提示する。
我々は、刺激的特徴と中核的特徴が他の対象変数について共有する結合情報内容、すなわちユニーク、冗長、シナジスティックな情報を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:05:47 GMT)
MH-pFLGB: Model Heterogeneous personalized Federated Learning via Global Bypass for Medical Image Analysis [14.3] 我々は,公共データセットへの依存を緩和し,非IIDデータ分散の複雑さをナビゲートするために,グローバルバイパス戦略を利用する新しいアプローチであるMH-pFLGBを導入する。
本手法は,クライアント間で情報を共有するグローバルバイパスモデルを統合することで,従来のフェデレーション学習を強化し,各クライアントの性能を高めるネットワークの一部として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:38:37 GMT)
PerSEval: Assessing Personalization in Text Summarizers [14.2] パーソナライズされたテキスト要約のパーソナライゼーションの度合いを評価するには,精度の指標が不十分である。
本稿では,必要な充足条件を満たす新しい尺度であるPerSEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:37:36 GMT)
LLMs' Classification Performance is Overclaimed [14.1] AIや人間のために設計された多くの分類タスクでは、ゴールドラベルはデフォルトでラベル空間に含まれる。
この標準設定は、伝統的に高度なAI、特に大規模言語モデル(LLM)の強力なパフォーマンスを強調してきた。
本稿では, LLMの認識性能は, 課題の予測的理解を示すことができないため, 過度に評価されていることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:45:17 GMT)
UADSN: Uncertainty-Aware Dual-Stream Network for Facial Nerve Segmentation [13.9] 顔面神経は直径1.0-1.5mmの管状器官である。
CTスキャンでは顔面神経の特定と分画が困難である。
我々は不確実性を考慮したデュアルストリームネットワーク(UADSN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:30:29 GMT)
Teola: Towards End-to-End Optimization of LLM-based Applications [13.5] 大規模言語モデル(LLM)ベースのアプリケーションは、エンドツーエンドのレイテンシに寄与する。
既存のフレームワークでは、各モジュールに最適化を限定するタスクモジュールによる粗粒度のオーケストレーションが採用されている。
タスクプリミティブを基本単位として,各クエリのワークフローをプリミティブレベルのデータフローグラフとして表現する,詳細なエンドツーエンドオーケストレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:59:53 GMT)
Deep Frequency Derivative Learning for Non-stationary Time Series Forecasting [13.0] 非定常時系列予測のためのディープ周波数微分学習フレームワークDERITSを提案する。
具体的には、DERITSは、新しい可逆変換、すなわち周波数微分変換(FDT)に基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:56:59 GMT)
IVCA: Inter-Relation-Aware Video Complexity Analyzer [12.9] ビデオストリーミングアプリケーションのリアルタイム解析要求を満たすために,IVCA (Inter-relation-aware Video complexity analysisr) を提案する。
IVCAは、フレーム間の関係、つまり運動と参照構造を考慮し、VCAの限界に対処する。
実験の結果,IVCAにより達成された複雑性推定精度は,時間的複雑性が最小限に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 02:09:39 GMT)
Large Language Model Bias Mitigation from the Perspective of Knowledge Editing [12.9] 本研究では,個々のバイアス知識の微粒化による編集可能な公平性を実現するための,新しい脱バイアス手法であるFairness Stamp(FAST)を提案する。
FASTは、知識保存のための全体的なモデル能力を妨げることなく、最先端のベースラインをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:50:28 GMT)
Learning Symbolic Model-Agnostic Loss Functions via Meta-Learning [12.6] 本稿では,ハイブリッド型ニューロシンボリックサーチ手法を用いて,モデルに依存しない損失関数を学習するためのメタラーニングフレームワークを提案する。
その結果,提案手法により発見されたメタ学習損失関数は,クロスエントロピー損失と最先端の損失関数学習の両方よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 04:57:47 GMT)
Lessons in Cooperation: A Qualitative Analysis of Driver Sentiments towards Real-Time Advisory Systems from a Driving Simulator User Study [12.0] 我々は,運転シミュレーター(N=16)を用いて,協調RTAシステムに対する運転者の反応を捉える。
我々は,運転者のアドバイザリシステムに対する感情を質的に分析し,インタラクションのさまざまな側面に対する運転者の嗜好について議論する。
我々は、アドバイスがどのようにコミュニケーションされるべきか、アドバイスがドライバーの信頼に与える影響、そしてドライバーがシステムにどのように適応するかについてコメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 23:21:42 GMT)
Diving Deeper Into Pedestrian Behavior Understanding: Intention Estimation, Action Prediction, and Event Risk Assessment [11.7] まず、これらのタスクをJAADとPIEという2つの広く使われている歩行者データセットでどのように表現し、注釈付けするかについて議論する。
これらの定義に基づく新しいベンチマーク、利用可能なアノテーション、および3つの新しいメトリクスクラスを提案し、それぞれがモデル性能の異なる側面を評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:03:54 GMT)
A flexible Bayesian g-formula for causal survival analyses with time-dependent confounding [11.5] 因果解析の一般的な目的は、仮説的介入シナリオの下で因果生存曲線を推定することである。
従来のパラメトリック g-formula アプローチを強化するため,より適応性の高いベイズ型 g-formula 推定器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 01:30:58 GMT)
Science-Informed Deep Learning (ScIDL) With Applications to Wireless Communications [11.5] 本稿では,ScIDL(Science-informed Deep Learning)に関するチュートリアルを紹介する。
ScIDLは、既存の科学知識をDL技術と統合し、より強力なアルゴリズムを開発することを目的としている。
我々は、ScidLの最近の応用と、無線通信分野における今後の研究方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 02:35:39 GMT)
Ents: An Efficient Three-party Training Framework for Decision Trees by Communication Optimization [11.3] セキュアなマルチパーティ計算に基づく意思決定ツリーのためのマルチパーティトレーニングフレームワークにより、複数のパーティが、プライバシ保護を備えた分散プライベートデータ上で、高性能モデルをトレーニングすることができる。
決定木のための既存のマルチパーティトレーニングフレームワークは、通信オーバーヘッドが大きいため、コミュニケーションの非効率性を実証する。
本稿では,コミュニケーション最適化による意思決定木のための効率的な3要素学習フレームワークであるEntsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:49:42 GMT)
VMRNN: Integrating Vision Mamba and LSTM for Efficient and Accurate Spatiotemporal Forecasting [11.1] 時間的予測のためのRNNを持つVTやCNNは、時間的・空間的ダイナミクスを予測するのに相容れない結果をもたらす。
最近のMambaベースのアーキテクチャは、非常に長いシーケンスモデリング能力に熱中している。
本稿では,ビジョンマンバブロックの強度をLSTMと統合した再帰ユニットであるVMRNNセルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:23:24 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Clustering for Preparing a Prior Distribution of Eigenspectrum [11.0] 時間非依存ハミルトニアンの固有スペクトルの事前分布と回路について検討する。
提案アルゴリズムはハミルトン変換,パラメータ表現,古典的クラスタリングの3つの戦略ステップで展開する。
このアルゴリズムは1Dハイゼンベルク系とLiH分子系への応用を通して実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:21:55 GMT)
Cross-silo Federated Learning with Record-level Personalized Differential Privacy [10.9] フェデレートラーニング(FL)は、トレーニングプロセス中にクライアントのコントリビューションを保護することによって、クライアント側データのプライバシ保護を改善するための一般的なアプローチとして登場した。
既存のソリューションは通常、すべてのレコードに対して均一なプライバシ予算を仮定し、各レコードのプライバシ要件を満たすには不十分な、ワンサイズのすべてのソリューションを提供する。
クライアントレベルの一様サンプリングと非一様レコードレベルのサンプリングを併用した2段階のハイブリッドサンプリング手法を用いて,プライバシー要件を満たす新しいフレームワークであるtextitrPDP-FL を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:58:30 GMT)
Deep Neural Networks with Symplectic Preservation Properties [10.7] 本稿では,その出力が入力の可逆的シンプレクトーフィズムを形成するように設計されたディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
この設計は、フローテクニックの正規化に使用される実数値の非保存体積法 (real NVP) に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:25:54 GMT)
An Effective Software Risk Prediction Management Analysis of Data Using Machine Learning and Data Mining Method [10.6] ソフトウェアプロジェクトのリスクの適切な優先順位付けは、ソフトウェアプロジェクトのパフォーマンス機能と最終的な成功を確認する上で重要な要素である。
本稿では,最新の最先端WF攻撃モデルの相互依存性をキャプチャする逐次拡張パラメータ最適化手法を提案する。
NASA 93のデータセットと93のソフトウェアプロジェクトによる実験的な検証が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 20:27:11 GMT)
MALLM-GAN: Multi-Agent Large Language Model as Generative Adversarial Network for Synthesizing Tabular Data [10.2] 大規模言語モデル(LLM)を用いた合成(語彙)データを生成するフレームワークを提案する。
提案手法は, サンプルサイズが小さい一般的なシナリオにおいて, 合成データ生成の品質を著しく向上させる。
以上の結果から,本モデルは下流タスクにおける高品質な合成データを生成する上で,実際のデータのプライバシを維持しつつ,いくつかの最先端モデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:48:12 GMT)
Challenging Forgets: Unveiling the Worst-Case Forget Sets in Machine Unlearning [10.0] マシン・アンラーニング(MU)は、選択したデータポイントがモデルの性能に与える影響を排除することを目的としている。
データ影響消去のための様々なMU手法にもかかわらず、評価は主にランダムなデータの忘れ方に焦点を当てている。
本稿では,影響消去の最も重要な課題を示すデータサブセットの同定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 09:24:46 GMT)
The Social Psychology of Software Security (Psycurity) [9.8] この論文は、社会心理学の原則をソフトウェアプロセスに理解し、統合することは、堅牢でセキュアなソフトウェアシステムを確立する上で必須であると主張している。
我々は,ソフトウェアセキュリティ研究における重要なギャップを特定し,社会心理学をソフトウェアセキュリティ研究に組み込むための一連の研究課題を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:53:10 GMT)
Pruner: A Speculative Exploration Mechanism to Accelerate Tensor Program Tuning [9.7] PrunerとMoA-Prunerは、ディープニューラルネットワークのプログラムチューニングを高速化するために提案されている。
Prunerは"Draft-then-Verify"パラダイムを用いて探索プロセスを高速化する投機的探索機構である。
MoA-PrunerがMomentum Online Adaptationを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 12:57:39 GMT)
Towards Massive Multilingual Holistic Bias [9.4] 我々は,MaSSIVE MultilingUal HOLISTICBIASデータセットから,最初の8言語を提示する。
本稿では,MMHB文を言語範囲とサイズの両方で拡張するための自動構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:26:27 GMT)
Query-Efficient Hard-Label Black-Box Attack against Vision Transformers [9.1] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)として敵対的攻撃から同様のセキュリティリスクに直面している
本稿では,ブラックボックスシナリオ下での敵攻撃に対するViTsの脆弱性について検討する。
本稿では,AdvViTと呼ばれる新しいクエリ効率の高いハードラベル逆攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:09:12 GMT)
Multi-task multi-constraint differential evolution with elite-guided knowledge transfer for coal mine integrated energy system dispatching [9.1] 既存の制約付き多目的進化アルゴリズムは、複数の小さく不規則な実現可能な領域を見つけるのに苦労している。
本稿では、分散相関ドメイン知識を組み込んだマルチタスク進化アルゴリズムフレームワークを開発する。
石炭鉱山統合エネルギーシステムのケーススタディにおいて, 実現可能性, 収束性, 多様性に関する提案アルゴリズムを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:00:16 GMT)
UDC: A Unified Neural Divide-and-Conquer Framework for Large-Scale Combinatorial Optimization Problems [8.9] 分割・対数戦略を持つ2段階のニューラルメソッドは、大規模なCO問題に対処する上で優位性を示している。
本稿では,一般の大規模CO問題の解法として,統一型ニューラルディバイド・アンド・コンカー・フレームワーク(UDC)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 04:29:03 GMT)
The OPS-SAT benchmark for detecting anomalies in satellite telemetry [8.9] OPS-SATで取得したテレメトリデータを含むAI-Readyベンチマークデータセット(OPSSAT-AD)を紹介する。
OPSSAT-ADは、異常検出のための30の教師付き、教師なしの古典的および深層機械学習アルゴリズムを用いて得られるベースライン結果に付随する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:12:22 GMT)
Diverse Intra- and Inter-Domain Activity Style Fusion for Cross-Person Generalization in Activity Recognition [8.9] 既存の領域一般化手法は、ドメイン内およびドメイン間スタイルの多様性を捉える際にしばしば困難に直面する。
本稿では,ドメインの多様性を高めるために,ドメインパディングとして概念化されたプロセスを提案する。
データ生成の多様性を高めるために,スタイル融合サンプリング戦略を導入する。
本手法は, 人間の活動認識タスクにおいて, 最先端のDG手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:15:51 GMT)
Deciphering interventional dynamical causality from non-intervention systems [8.8] 非干渉システムのためのインターベンショナル動的因果性(Interventional Dynamical Causality, IntDC)というフレームワークを提案する。
IEE基準は、観測(非干渉)時系列データのみから、理論的に数値的にIntDCの解読を可能にする。
実世界のシステムと同様に、ベンチマークシミュレーションシステム上でのIEEの精度と堅牢性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:17:53 GMT)
IoT-Based Preventive Mental Health Using Knowledge Graphs and Standards for Better Well-Being [8.4] デジタル技術は持続可能な開発目標3をサポートすることができる。
「健康と幸福」は、あらゆる年齢の幸福を促進する。
燃え尽き症候群やうつ病は 予防的健康を増すことで減らせる
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:29:56 GMT)
CO-ASnet :A Smart Contract Architecture Design based on Blockchain Technology with Active Sensor Networks [8.0] 本稿では,イベントスタディを用いて,世論指導者が初期貨幣取引を利用して影響力を行使する現象を考察する。
その結果、世論のリーダーは、彼らのソーシャルネットワークにおける金銭とデータトラフィックによるトークン資産の価格に影響を与えることができることがわかった。
この現象と影響の結果に基づいて、安全で適用可能な分散型規制スキームを設計するために、ChainLink Oracle with Active Sensor Networks(CO-ASnet)を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 12:14:11 GMT)
Revisiting Constant Negative Rewards for Goal-Reaching Tasks in Robot Learning [7.7] 一定の負の報酬を用いて2～3時間以内に画素ベースのポリシーをスクラッチから学習できることが示される。
4つの異なる実ロボティックプラットフォームを用いて, 一定の負の報酬を用いて, ゼロから2～3時間以内に画素ベースのポリシーを学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:55:33 GMT)
OccamLLM: Fast and Exact Language Model Arithmetic in a Single Step [7.7] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な算術演算を正確に実行する上で、依然として課題に直面している。
本研究では,テキスト単一自動回帰ステップの正確な演算を可能にするフレームワークを提案し,より高速でセキュアで解釈可能なLLMシステムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 19:13:23 GMT)
Regularization-Based Efficient Continual Learning in Deep State-Space Models [7.7] 本稿では,大惨事な忘れを伴わずに,進化するタスクに適応できる連続学習DSSMを提案する。
提案するCLDSSMは、正規化に基づく継続学習(CL)手法を統合し、一定の計算とメモリコストで効率的な更新を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 23:01:10 GMT)
PanopticNDT: Efficient and Robust Panoptic Mapping [6.5] そこで我々は, 占有率正規分布変換(NDT)に基づく, 効率的かつロバストなパノプティカルマッピング手法であるPanopticNDTを提案する。
その結果,本手法は,他の最先端手法よりも高精細度でパノプティクス情報を表現できることが判明した。
そこで本研究では,PanopticNDTの実世界の応用性を定性的な結果で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:18:59 GMT)
Intrinsic PAPR for Point-level 3D Scene Albedo and Shading Editing [6.4] Intrinsic PAPRは,最近の点ベースニューラルレンダリング技術である Proximity Attention Point Rendering (PAPR) に基づく新しい手法である。
シーンの本質的な分解をモデル化する他の点ベース手法とは異なり、我々の手法は、普遍的に適用されない複雑なシェーディングモデルや単純化された先行モデルに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:46:10 GMT)
Large Language Models for Power Scheduling: A User-Centric Approach [6.3] 本稿では、任意のユーザの音声要求(VRQ)をリソース割り当てベクトルに変換することで、リソーススケジューリング問題に対する新しいアーキテクチャを提案する。
具体的には、要求を最適化問題(OP)に変換するためのLLM意図認識エージェント、LLM OPパラメータ識別エージェント、OP解決エージェントを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:47:28 GMT)
Uncertainty Estimation and Quantification for LLMs: A Simple Supervised Approach [6.2] まず LLM の不確実性推定問題を定式化し,ラベル付きデータセットを利用する教師付きアプローチを提案する。
本手法は,ブラックボックス,グレイボックス,ホワイトボックスなど,モデルアクセシビリティの異なるレベルに適応し,実装が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 02:58:21 GMT)
Fast Gibbs sampling for the local and global trend Bayesian exponential smoothing model [6.1] 時系列の強い傾向とボラティリティを捉えることができる一般化された指数的平滑化モデルが提案された。
NUTSサンプリングをベースとしたフィッティング手順は非常に高価である。
提案手法は, 後部探査用サンプル採取装置の他に, オリジナルのモデルにいくつかの改良を加えて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:49:28 GMT)
Please do not go: understanding turnover of software engineers from different perspectives [6.0] 我々は、ソフトウェアエンジニアの離職の理由を19の異なる理由と、それを減らすためにソフトウェア開発業界で使用される18のより効率的な戦略を特定します。
本研究は,今後の研究を推し進める産業とアカデミックにいくつかの意味を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 01:31:06 GMT)
Consistent algorithms for multi-label classification with macro-at-$k$ metrics [5.4] 各ラベルに別々に適用されたバイナリ分類ユーティリティの和に線形に分解可能なメトリクスに焦点をあてる。
これらの"macro-at-k$"メトリクスは、長い尾ラベルを持つ極端な分類問題に対して望ましい性質を持っている。
本稿では,Frank-Wolfe法に基づく統計的に一貫した実践的学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 09:44:20 GMT)
Predictive Accuracy-Based Active Learning for Medical Image Segmentation [5.3] 医用画像セグメンテーションのための効果的な予測精度に基づく能動学習法を提案する。
PAALは、精度予測器(AP)と軽量ポーリング戦略(WPS)から構成される。
複数のデータセットに対する実験結果は、PAALの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:44:02 GMT)
Dual-view Aware Smart Contract Vulnerability Detection for Ethereum [5.0] 本報告では,DVDet というデュアルビュー対応スマートコントラクト脆弱性検出フレームワークを提案する。
このフレームワークは最初、スマートコントラクトのソースコードとバイトコードを重み付きグラフに変換し、フローシーケンスを制御する。
データセットの総合的な実験により,我々の手法は脆弱性の検出において他者よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:47:51 GMT)
FOXANN: A Method for Boosting Neural Network Performance [4.9] 本稿では,最近開発されたFox人工ニューラルネットワークとANNを組み合わせた新しい分類モデルFOXANNを提案する。
Foxは、ANNのバックプロパゲーションアルゴリズムを置き換え、シナプス重みを最適化し、最小損失で高い分類精度を達成し、モデルの一般化と解釈性を改善した。
FOXANNの性能一般化は、Iris Flower、Breaast Cancer Wisconsin、Wineの3つの標準データセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:00:47 GMT)
Protecting the 'Stop Using My Data' Right through Blockchain-assisted Evidence Generation [4.8] この研究は、買収後のデータを正しく違反しないようにするための最初のエビデンス生成フレームワークを開発することを目的としている。
当社は、最初のブロックチェーン支援システムを設計し、実装しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:51:57 GMT)
Which Backbone to Use: A Resource-efficient Domain Specific Comparison for Computer Vision [4.6] ImageNetのような大規模なデータセットで事前トレーニングされたアーキテクチャバックボーンは、一般的に機能抽出器として使用される。
本研究は、一貫したトレーニング設定下で、複数の軽量で事前訓練されたCNNバックボーンを体系的に評価する。
本研究は,異なるバックボーンの性能トレードオフと有効性について,実用的な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 12:26:42 GMT)
Financial Knowledge Large Language Model [4.6] 大規模言語モデル(LLM)の財務知識を評価するための評価ベンチマークであるIDEA-FinBenchを紹介する。
金融分野への一般LLMの迅速な適応を容易にするためのフレームワークであるIDEA-FinKERを提案する。
最後に LLM を利用した財務質問応答システム IDEA-FinQA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:26:49 GMT)
Aeroengine performance prediction using a physical-embedded data-driven method [4.5] 本稿では,エンジン性能パラメータのリアルタイム予測を可能にするために,航空機とニューラルネットワークの両方の領域知識を組み合わせる戦略を提案する。
航空工学領域の知識を活用して,ネットワーク構造を任意に設計し,内部情報の流れを調節する。
提案手法の有効性とロバスト性を厳格に評価するために,2つの異なるデータセットにまたがって包括的な検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:56:58 GMT)
Unraveling the Versatility and Impact of Multi-Objective Optimization: Algorithms, Applications, and Trends for Solving Complex Real-World Problems [4.0] マルチオブジェクト最適化(MOO)技術は近年ますます人気が高まっている。
本稿では,最近開発されたMOOアルゴリズムについて検討する。
実世界のケーススタディでは、MOOアルゴリズムは複雑な意思決定課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:19:46 GMT)
A Two-Part Machine Learning Approach to Characterizing Network Interference in A/B Testing [4.0] 本稿では,「因果ネットワークモチーフ」を導入し,透過的な機械学習モデルを用いてネットワーク干渉パターンを特徴付ける。
私たちのアプローチは、A/Bテスト実践者のネットワーク干渉に対処するための、包括的で自動化されたソリューションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:28:23 GMT)
AI-powered multimodal modeling of personalized hemodynamics in aortic stenosis [4.0] 大動脈狭窄は先進国で最も一般的な弁膜心疾患である。
高忠実度前臨床モデルは、治療革新、早期診断、調整された治療計画を可能にして、AS管理を改善することができる。
本稿では,AS血行動態の加速・民主化のためのAIを用いた計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 21:49:45 GMT)
Facilitating Feature and Topology Lightweighting: An Ethereum Transaction Graph Compression Method for Malicious Account Detection [3.9] Bitcoinは暗号通貨の主要なグローバルプラットフォームの一つとなり、金融エコシステムの多様化を促進する上で重要な役割を果たしている。
従来の規制手法は通常、機能エンジニアリングや大規模トランザクショングラフマイニングを通じて悪意のあるアカウントを検出する。
本稿では,TGC4Ethというトランザクショングラフ圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:33:19 GMT)
Uncertainty estimation in satellite precipitation spatial prediction by combining distributional regression algorithms [3.9] データマージによって降水データセットを作成するエンジニアリングタスクに対して,分散回帰の概念を導入する。
本研究では,空間予測だけでなく,一般の予測問題にも有用な新しいアンサンブル学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:58:00 GMT)
From RAG to RICHES: Retrieval Interlaced with Sequence Generation [3.9] 本稿では、シーケンス生成タスクで検索をインターリーブする新しいアプローチであるRICHESを提案する。
コーパスに拘束された内容を直接デコードすることで、ドキュメントを検索する。
本稿では,属性付きQAやマルチホップQAを含むODQAタスクにおけるRICHESの強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:16:58 GMT)
A survey on the impact of AI-based recommenders on human behaviours: methodologies, outcomes and future directions [3.8] この調査は、人間とAIの4つのエコシステムにおけるレコメンデーターの影響を分析した。
ソーシャルメディア、オンライン小売、都市マッピング、ジェネレーティブAIエコシステムの研究が行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:34:32 GMT)
Towards Quantifying Requirements Technical Debt for Software Requirements concerning Veracity: A Perspective and Research Roadmap [3.8] 我々はRTDのレンズを精度に関するソフトウェア要件に適用するための視点とビジョンを提示する。
我々のゴールは、重要な関心事としての妥当性の認識を育成し、最終的に、正確性に関するソフトウェア要件に対するRTDの管理を支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:10:03 GMT)
ShapG: new feature importance method based on the Shapley value [3.4] 特徴量を測定するために,ShapG (Shapley value for Graphs) と呼ばれる新しい説明可能な人工知能 (XAI) 手法を提案する。
最初の段階では、データセットに基づいて、ノードが機能を表し、エッジが追加される非指向グラフを定義する。
第2段階では、このグラフ構造を考慮したデータをサンプリングすることにより、近似されたシェープ値を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 18:19:55 GMT)
Partitioned Least Squares [3.4] 新たな定式化は凸ではなく,この問題に対処するための2つの代替手法を提供する。
完全性のために、分割数が大きすぎる場合に正確な方法の代わりに使用できる代替分岐および有界アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 09:40:27 GMT)
Causal Contrastive Learning for Counterfactual Regression Over Time [3.4] 本稿では, 長期予測を重視した, 反実的回帰に対するユニークなアプローチを提案する。
Causal Transformerのような既存のモデルから切り離し、我々のアプローチは長期的な予測にRNNを使うことの有効性を強調します。
提案手法は, 合成データと実世界のデータの両方を用いて, 最先端の対物推定結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:14:04 GMT)
LLM-Generated Natural Language Meets Scaling Laws: New Explorations and Data Augmentation Methods [3.3] 大規模言語モデル(LLMNL)とヒト自然言語(HNL)を本質的に計算するスケーリング法則を導入する。
実験により,LLMNLにおけるマンデルブロットの法則からわずかに逸脱し,HNLにおける複雑性の優位性を浮き彫りにし,言語スタイルに関する解釈的議論を補足する。
そこで本研究では,ZGPTDAと呼ばれる,スケーリング法則に適合したファジィ計算機構を活用する,少数ショットテキスト分類のための新しいデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 05:40:17 GMT)
A deep neural network framework for dynamic multi-valued mapping estimation and its applications [3.2] 本稿では、生成ネットワークと分類コンポーネントを組み込んだディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。
本研究の目的は、信頼性の高い不確実性測定を提供することにより、入力と出力の間の動的多値写像をモデル化することである。
実験結果から,不確実性を考慮した動的多値写像を精度良く推定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:26:51 GMT)
Towards Improving Unit Commitment Economics: An Add-On Tailor for Renewable Energy and Reserve Predictions [3.2] 日頭単位コミットメント(UC)は、予測を最適化するプロセスで実行される。
本稿では,予測最適化プロセスのアドオンとして展開されたUCのRES保存予測のコスト指向の調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:27:17 GMT)
Yang-Lee Zeros in Quantum Phase Transition: An Entanglement Perspective [3.0] 一次元多体系の相転移点に特異性がどのように入るかを示す。
量子相転移においてヤン=リー零点によって引き起こされるエッジ特異点を特徴づけるために、基底状態の絡み合いエントロピーを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 04:18:46 GMT)
Explainability of Machine Learning Models under Missing Data [2.9] データ不足は、モデルの性能と解釈可能性を著しく損なうおそれのある問題である。
本稿では, 欠落データ分野の展開を要約し, 種々の計算法がシェープリー値の計算に与える影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:31:09 GMT)
Observation of Quantized Klein Tunneling in a Dielectric Resonator Chain [2.7] 境界ディラック系における量子化されたクライントンネルの最初の実験的観察について述べる。
この結果は,境界ディラック系におけるクライントンネルの粒子-ホール物理の実現と理解に重要な一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:03:26 GMT)
Axiomatization of Gradient Smoothing in Neural Networks [2.7] 本稿では,関数モリフィケーションとモンテカルロ積分に基づくニューラルネットワークの勾配スムーズな理論フレームワークを提案する。
フレームワークから派生した新しいスムーズなメソッドを設計するためのアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:43:38 GMT)
Markovian Gaussian Process: A Universal State-Space Representation for Stationary Temporal Gaussian Process [2.6] LDSが定常時間GPをミラーできる普遍的手法を提案する。
この状態空間表現はマルコフ・ガウス過程 (Markovian Gaussian Process, Markovian GP) と呼ばれ、効率的な線形計算を維持しながらカーネル関数の柔軟性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:50:23 GMT)
JSCDS: A Core Data Selection Method with Jason-Shannon Divergence for Caries RGB Images-Efficient Learning [2.5] ディープラーニングモデルのパフォーマンスは、高品質なデータに依存し、相当なトレーニングリソースを必要とする。
本稿では,Jensen-Shannon Divergence (JSCDS) を用いたコアデータ選択手法を提案する。
JSCDSは、予測性能と時間消費において、他のデータ選択方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:19:25 GMT)
A Holistic Indicator of Polarization to Measure Online Sexism [2.5] ソーシャルネットワークにおけるマノアとフェミニストの議論のオンライン傾向は、オンラインコミュニティにおける性差別のレベルを包括的に測定する必要がある。
この指標は、オンラインコミュニティの政策立案者やモデレーターにとって重要である。
我々は、男性と女性のアイデンティティと男女の個人を対象とする毒性の総合的な指標を提供するモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:27:34 GMT)
Meta-Learning Loss Functions for Deep Neural Networks [2.4] この論文は、しばしば見過ごされる損失関数のコンポーネントを通して、メタ学習の概念を探求し、パフォーマンスを改善する。
損失関数は学習システムの重要な要素であり、一次学習の目的を表しており、その目的のために最適化するシステムの能力によって、成功が決定され、定量化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 23:51:03 GMT)
Accelerating Longitudinal MRI using Prior Informed Latent Diffusion [2.4] そこで本研究では,データ一貫性のステップと合わせて,訓練された拡散モデルを用いた事前情報再構成手法を提案する。
提案手法はラベルのない画像データを用いて訓練が可能で,k空間測定とペア長手スキャンのいずれのデータセットも不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 22:13:54 GMT)
Too Late to Train, Too Early To Use? A Study on Necessity and Viability of Low-Resource Bengali LLMs [2.3] 低リソース言語専用の英語指向の大規模言語モデルの必要性について検討する。
オープンウェイトおよびクローズドソースLLMの性能を、微調整エンコーダデコーダモデルと比較する。
LLMは一般的に推論タスクに優れるが,Bengaliスクリプト生成を必要とするタスクのパフォーマンスは不整合である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:50:16 GMT)
Minimum Reduced-Order Models via Causal Inference [2.3] 我々は、因果エントロピーと呼ばれる情報理論指標を用いて、スパース構造を持つ巧妙な低次モデルを特定するための効率的なアプローチを分析する。
このアプローチは、ダイナミックな影響の少ない項を排除し、本質的な物理学を保った擬似構造へと導かれる。
この手法の有効性は, 諸目的にスパース因果ROMを構築することによって, 倉本・シヴァシンスキー方程式により示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 01:24:41 GMT)
Answering real-world clinical questions using large language model based systems [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、出版された文献を要約するか、実世界データ(RWD)に基づいた新しい研究を生成することによって、両方の課題に対処できる可能性がある。
臨床50問に回答する5つのLCMベースのシステムについて検討し,9名の医師に関連性,信頼性,行動性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 22:39:20 GMT)
Privacy-Preserving and Trustworthy Deep Learning for Medical Imaging [2.2] 放射能は機械学習(ML)を利用して医療画像を正確かつ効率的に分析する。
現在の手法は、性能と精度を向上させるためにDeep Learning(DL)に依存している(Deep Radiomics)。
効率、正確性、プライバシーが不可欠であるDeep Radiomicsでは、多くのPETは理論上は適用できるが、特別な最適化やハイブリッド設計なしでは実用的ではない。
この研究は、既存のPETを分類し、実用的なハイブリッドPETS構造を示し、Deep Radiomicsパイプラインとの潜在的な統合を図った分類学によって、この研究ギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 22:26:05 GMT)
Learning Position From Vehicle Vibration Using an Inertial Measurement Unit [2.1] 本稿では,グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)に依存しない車両位置決め手法を提案する。
従来のアプローチは特定の環境での干渉に弱いため、都市キャニオンやフライオーバーや低受信エリアなどの状況では信頼性が低い。
本研究では,慣性計測ユニット(IMU)センサで得られた加速度計およびジャイロスコープ測定から道路信号の学習に基づく車両位置決め手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 09:47:09 GMT)
Fast-DiM: Towards Fast Diffusion Morphs [2.1] 拡散モルフ (Diffusion Morphs, DiM) は, 高品質な顔形態を生成するための最新技術である。
我々は,NFEの少ない類似品質のモーメントを生成できる新しいDIMパイプラインであるFast-DiMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:23:42 GMT)
A Grassroots Architecture to Supplant Global Digital Platforms by a Global Digital Democracy [2.1] Grassrootsプラットフォームは、地域コミュニティにグローバルデジタルプラットフォームに代わるものを提供し、メンバーのスマートフォンでのみ動作する。
このような共同体は、初期資本や外部クレジットなしでデジタル経済を形成し、主権的な統治と連邦を行使することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:39:12 GMT)
PhishNet: A Phishing Website Detection Tool using XGBoost [1.8] PhisNetは最先端のWebアプリケーションで、高度な機械学習を使ってフィッシングサイトを検出するように設計されている。
個人や組織が堅牢なAIフレームワークを通じてフィッシング攻撃を特定し予防することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 21:31:13 GMT)
Privacy Impact Assessments in the Wild: A Scoping Review [1.8] プライバシ・インパクト・アセスメント(PIAs)は、プロジェクトやシステムのプライバシ・インパクトを評価するための体系的なプロセスを提供する。
PIAは、設計によるプライバシに対する主要なアプローチの1つであり、脅威とコントロールの早期識別をサポートする。
質的かつ定量的な、このトピックに関するより基本的な研究には、依然として大きなニーズがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:06:30 GMT)
Formalising Anti-Discrimination Law in Automated Decision Systems [1.6] 本稿では,従来のアルゴリズムフェアネス手法を用いて,自動意思決定における法的課題について検討する。
差別防止法の原則を意思決定理論の枠組みに翻訳することで、差別を定式化する。
本稿では,自動意思決定システム開発のための,法的な新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:59:21 GMT)
Medical Knowledge Integration into Reinforcement Learning Algorithms for Dynamic Treatment Regimes [1.4] 動的治療レジーム(DTR)は、臨床データから得られた決定規則に基づいて治療効果を高める。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)アルゴリズムは、個々の患者データとその医療履歴によって規定されたこれらの決定ルールを決定することができる。
これらのモデルに医療専門知識を組み込むことで、治療勧告の信頼性を高め、医療専門家や患者によるこのアプローチの採用を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:23:01 GMT)
Leveraging Ontologies to Document Bias in Data [1.1] Doc-BiasOは、textitfair-MLの文献とその尺度で定義されたバイアスの統合語彙の作成を目的としたリソースである。
私たちの主な目的は、AIのあらゆる領域に急速に拡大するにつれて、バイアス研究に関する既存の用語を明確にすることへの貢献です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 18:41:07 GMT)
Weighted mesh algorithms for general Markov decision processes: Convergence and tractability [1.0] 離散時間有限水平マルコフ決定過程(MDP)に対するメッシュ型アプローチを提案する。
非有界な状態空間に対して、このアルゴリズムは、複雑性がある次元独立な$cgeq2$を持つ$epsilonc$であるという意味で「半有理」である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:08:23 GMT)
Interpreting Pretrained Speech Models for Automatic Speech Assessment of Voice Disorders [0.9] 我々は、音声障害検出の文脈において、オーディオスペクトログラム変換器の2つの構成を訓練し比較する。
本研究では,モデルが予測を行うときのスペクトル領域の計算的関連性であるモデル関連性マップを作成するために,アテンションロールアウト手法を適用した。
我々はこれらのマップを用いて、モデルが異なる条件下でどのように予測を行うかを分析し、モデルが微調整されるにつれて注意の拡散が減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 21:14:48 GMT)
Goos-H{ä}nchen Shift for Relativistic Particles Based on Dirac's Equation [0.8] GHシフト(Goos-H'anchen shift)は、入射面内の反射光に平行なシフトを記述する光学現象である。
相対論的条件下でのディラックフェルミオンのGHシフトを3次元無限電位障壁で斜めに計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:21:53 GMT)
Quantum Parity Detectors: a qubit based particle detection scheme with meV thresholds for rare-event searches [0.8] 量子パリティ検出器(QPD)は、超伝導量子ビットの膨大な感度を利用して準粒子トンネル現象を検知する。
我々は,QPDの動作機構,ノイズ源,および予測感度を,電荷量子タイプと読み出し機構のスペクトルに基づいて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:48:50 GMT)
Blockchain based Decentralized Petition System [0.7] 分散されたオンライン請願システムにより、個人またはグループが中央の権限なしに請願を作成し、署名し、共有することができる。
本稿では,ブロックチェーン技術を用いた分散投票システムWebアプリケーションを提案し,投票プロセスの整合性とセキュリティを確保する。
本研究の目的は、民主的プロセスの完全性とアクセシビリティの向上、セキュリティの向上、公正性、透明性、改ざん防止の確保である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 21:44:35 GMT)
Classifier identification in Ancient Egyptian as a low-resource sequence-labelling task [0.7] 古代エジプト(AE)の書記体系は、グラテミック分類器(決定要因)の普及によって特徴づけられた
我々は,トレーニングデータの量が少なくても有望な性能を実現する一連のシーケンスラベリングニューラルモデルを実装した。
我々は、AEテキストの扱いから生じるトークン化と運用の問題について議論し、我々のアプローチを周波数ベースのベースラインと対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:40:25 GMT)
A Medical Low-Back Pain Physical Rehabilitation Dataset for Human Body Movement Analysis [0.7] 本稿では,低背痛リハビリテーションを施行した臨床患者の医療データセットについて,4つの課題に対処し,提案する。
データセットには、3D Kinectスケルトンの位置と向き、RGBビデオ、2Dスケルトンデータ、正確性を評価するための医用アノテーション、身体部分とタイムパンのエラー分類とローカライゼーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 19:50:06 GMT)
qLUE: A Quantum Clustering Algorithm for Multi- Dimensional Datasets [0.7] qLUEは、点数とその密度の両方で線形にスケールする量子クラスタリングアルゴリズムである。
我々は、qLUEが複雑なデータ解析タスクを処理するための有望な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:10:09 GMT)
Obtaining $(ε,δ)$-differential privacy guarantees when using a Poisson mechanism to synthesize contingency tables [0.6] 本稿では,Poisson分布の累積分布関数を用いて,$(epsilon, delta)$-probabilistic差分プライバシー保証を得る方法を示す。
本稿では,行政型機密データベースの構築を実証的に実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:57:24 GMT)
SPARKLE: Enhancing SPARQL Generation with Direct KG Integration in Decoding [0.5] 本稿では、SPARQLフレームワークであるSPARKLEに、新しいエンドツーエンド自然言語を提示する。
SPARKLEは、デコーディング中に知識ベースの構造を直接活用し、クエリ生成に知識を効果的に統合する。
本稿では,SPARKLEがSimpleQuestions-Wiki上で,LCQuAD 1.0上で最高のF1スコアを獲得していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:43:11 GMT)
Examining and Comparing the Effectiveness of Virtual Reality Serious Games and LEGO Serious Play for Learning Scrum [0.4] 本稿では、LEGO Serious Play方法論に基づく学習活動と仮想現実に基づく真剣なゲームのスクラム学習効果と関連するアジャイルプラクティスを比較し、比較する。
その結果、両方のゲームベースの学習アプローチは、パフォーマンスとモチベーションを学習するという点で、スクラムと関連するアジャイルプラクティスを学ぶのに効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:37:25 GMT)
Polarization and Morality: Lexical Analysis of Abortion Discourse on Reddit [0.4] われわれは、中絶論争に関するRedditの合計145,832件のコメントを集めている。
サブレディット・コミュニティのr/prolifeとr/prochoiceの言語を探索する。
その結果、道徳的な言葉の使用は中絶のスタンスと一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:50:55 GMT)
Global Trends in Cryptocurrency Regulation: An Overview [0.3] 暗号通貨規制の世界的な状況は依然として複雑であり、各国の規制枠組みの大幅な変化が特徴である。
本研究の目的は,様々な管轄区域の規制環境を調査することで,これらの違いを解明することである。
まず、規制の課題と考察を議論し、その後、国際規制のスタンス、アプローチ、措置の比較分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:21:19 GMT)
SHADE: Semantic Hypernym Annotator for Domain-specific Entities -- DnD Domain Use Case [0.3] コストにもかかわらず、意味評価のようなNLPタスクには、エンティティのラベル付けと分類が不可欠である。
ファンタジー文学のような一般的な領域からかなり逸脱した特殊なドメインに注釈を付けると、人間による誤りや注釈の相違が多く見られる。
本稿では,ハイファンタジー文学領域におけるアノテートに使用できるアノテーションソフトウェアSHADEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 11:21:40 GMT)
Krenn-Gu conjecture for sparse graphs [0.2] グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態(英: Greenberger-Horne-Zeilinger state、GHZ)は、少なくとも3つの絡み合った粒子を含む量子状態である。
GHZ状態は量子情報理論に基本的な関心を持ち、高次元のそのような状態の構築は量子通信や暗号に様々な応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:51:14 GMT)
Quantum Algorithms for Weighted Constrained Sampling and Weighted Model Counting [0.2] 重み付き制約サンプリングと重み付きモデルカウントを行う量子アルゴリズムであるQWCSとQWMCを提案する。
どちらも重みを考慮に入れた量子探索/量子モデルカウントアルゴリズムに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 09:44:44 GMT)
Development of an interactive GUI using MATLAB for the detection of type and stage of Breast Tumor [0.2] 乳癌は、主に女性で診断された最も一般的ながんの1つである。
男性と女性の割合と比較すると、乳癌の発症傾向は男性よりも女性の方が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:02:52 GMT)
Efficiently improving the performance of noisy quantum computers [0.0] 我々は、"Noiseless Output Extrapolation"と"Pauli Error Cancellation"という2つの効率的なエラー軽減プロトコルを開発し、実験的に検証する。
我々は、構造化回路とランダム回路の両方の性能を著しく改善し、未緩和出力よりも最大86%の変動距離を改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 17:40:45 GMT)
Witnessing network steerability of every bipartite entangled state without inputs [0.0] 量子ネットワークを考察し,入力のないスワップステアリングシナリオに注目する。
ネットワークステアビリティの線形証人は,任意のNPTバイパーティイト状態に対応する。
両端の絡み合った状態のスワップステアビリティを目撃するための線形不等式を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:51:41 GMT)
Urban Visual Appeal According to ChatGPT: Contrasting AI and Human Insights [0.0] フィンランドのヘルシンキの1,800点以上のGoogleストリートビュー画像を用いて、市販のAIモデルを都市視覚の魅力分析に応用した。
GPT-4は, 緑化が著しい郊外部を好んだが, 参加者の魅力は低かった。
この研究は、GPT-4のようなAIモデルを利用することで、空間プランナーは異なる領域の視覚的魅力についての洞察を効率的に収集することができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:32:58 GMT)
Unicorns Do Not Exist: Employing and Appreciating Community Managers in Open Source [0.0] オープンソースソフトウェアを維持する上で重要な役割を担っているにもかかわらず、コミュニティマネージャはしばしば見過ごされている。
役割の専門化の必要性を強調してこれを克服する方法を提案する。
これらのガイドラインに従うことで、この重要な役割を、それに値する透明性と敬意で扱えるようになります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:23:53 GMT)
Towards a Harms Taxonomy of AI Likeness Generation [0.0] 生成的人工知能モデルは、十分な数の人の画像に基づいて訓練されると、識別された特徴をフォトリアリスティックな方法で再現することができる。
本稿では,創発的類似性を取り巻く哲学的・政策的問題について考察する。
本稿では、関連する文献の総合的メタ分析から得られた、発生した類似性に関連する害の分類について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 16:00:42 GMT)
Time Series Clustering with General State Space Models via Stochastic Variational Inference [0.0] 一般状態空間モデル(MSSM)の混合を用いたモデルベース時系列クラスタリングの新しい手法を提案する。
提案手法の利点は,特定の時系列に適した時系列モデルの利用を可能にすることである。
シミュレーションデータセットの実験から,提案手法はクラスタリング,パラメータ推定,クラスタ数推定に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 12:48:53 GMT)
The Machine Psychology of Cooperation: Can GPT models operationalise prompts for altruism, cooperation, competitiveness and selfishness in economic games? [0.0] GPT-3.5大言語モデル(LLM)を用いて,協調的,競争的,利他的,利己的行動の自然言語記述を操作可能とした。
被験者と実験心理学研究で用いられるのと同様のプロトコルを用いて,課題環境を記述するためのプロンプトを用いた。
この結果から,LLM が様々な協調姿勢の自然言語記述を適切な作業行動の記述にある程度翻訳できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 12:29:28 GMT)
The Echoes of the 'I': Tracing Identity with Demographically Enhanced Word Embeddings [0.0] アイデンティティは社会科学において最もよく研究されている構成要素の1つである。
本稿では,社会デミノグラフィ情報を用いた単語埋め込みの強化によるアイデンティティ研究の新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:59:35 GMT)
Test Case Features as Hyper-heuristics for Inductive Programming [0.0] テストケース型シグネチャをハイパーヒューリスティックとして使用して、多数のより小さな命令サブセットの1つを選択する。
多くのファミリーを持つことで、サブセットをリオーダーして、人間のコードにおける相対的な発生をよりよく反映することが可能になる。
全体として、新しいアプローチは、帰納的プログラミング検索空間を1桁から3桁まで小さくすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 19:46:11 GMT)
TIC: Translate-Infer-Compile for accurate "text to plan" using LLMs and Logical Representations [0.0] 本研究では,自然言語計画タスク要求の計画作成の問題について検討する。
本手法は,LLMを用いて自然言語タスク記述の解釈可能な中間表現を生成する。
中間表現のみを出力するためにLLMを用いると、LLMの誤差が大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 00:30:04 GMT)
T- Hop: A framework for studying the importance path information in molecular graphs for chemical property prediction [0.0] 本稿では,分子グラフからの化学特性予測における経路情報の導入の有用性について検討する。
我々は、経路情報を含む非退化モードと、経路情報を残した退化モードの2つのモードのうちの1つをトグルで操作できるGNNスタイルのモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:50:13 GMT)
Stochastic stem bucking using mixture density neural networks [0.0] 森林伐採業者による粗末なバッキング決定は、ログから生成された製品に悪影響を及ぼす可能性がある。
我々は,幹の既知の部分のガウス分布のパラメータを予測できるLong Short-Term Memory (LSTM) ニューラルネットワークを開発した。
そして、バッキング決定は、ステムから生成されたすべてのステムプロファイルを使用する新しいバッキングアルゴリズムを使って最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 18:44:49 GMT)
SolarSAM: Building-scale Photovoltaic Potential Assessment Based on Segment Anything Model (SAM) and Remote Sensing for Emerging City [0.0] 本研究では,リモートセンシング画像とディープラーニング技術を活用した新しいBIPV評価手法であるSolarSAMを紹介する。
プロセス中、SolarSAMはテキストプロンプトによるセマンティックセマンティックセマンティクスを使用して、さまざまなビルの屋上をセマンティクスした。
次に、このセグメント化されたデータと局所的な気候情報を用いて、Rooftop PV、Facade-Integrated PV、PVウインドウシステム向けに別々のPVモデルを開発した。
毎年のBIPV発電の可能性は市の電力消費量を2.5倍上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:29:27 GMT)
Real-Time Energy Measurement for Non-Intrusive Well-Being Monitoring of Elderly People -- a Case Study [0.0] 本稿では,高齢者の健康モニタリングのための非侵襲的手法を実証するケーススタディを提案する。
それは私たちのリアルタイムエネルギー測定システムに基づいており、電気メーターに取り付けられた小さなビーコンを使っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 20:03:50 GMT)
Quantum state tomography with disentanglement algorithm [0.0] 我々は変分量子回路を用いて量子状態を計算ゼロ状態の積に解き放つ。
ゼロ状態の逆の進化は、量子状態を全体相まで再構成する。
我々の手法は普遍的であり、量子状態に特定のアンサッツや制約を課さない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:45:33 GMT)
Quantum control of continuous systems via nonharmonic potential modulation [0.0] 非調和ポテンシャルに制限された1つの連続変数自由度の状態を操作する理論的提案を提案する。
Fock, Gottesman-Kitaev-Preskill, multi-legged-cat, 立方相状態を含む非ガウス状態の生成を示す。
本稿では, 単発状態判別, アルゴリズム冷却, 非線形進化の補正のためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 12:27:14 GMT)
Potential Renovation of Information Search Process with the Power of Large Language Model for Healthcare [0.0] 本稿では,6段階情報探索モデルの開発と,LLM(Large Language Model)を利用した医療用情報探索プロセス(ISP)の適用による拡張について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:00:47 GMT)
Physics-informed neural network for quantum control of NMR registers [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた量子制御の実験的検討を行った。
PINNの健全な特徴は、ネットワークパラメータの観点から制御シーケンス全体をエンコードする方法である。
ゲート合成と状態準備という2つの重要な量子情報課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:56:31 GMT)
Photon routing in disordered chiral waveguide QED ladders: Interplay between photonic localization and collective atomic effects [0.0] 本稿では,多エミッタ乱れキラル導波路量子電気力学ラグにおける単一光子ルーティング方式について検討する。
結果は、不完全なエミッタトラップの現実的な条件下での量子ネットワークと分散量子コンピューティングの応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:24:32 GMT)
Photon emission from macroscopic currents [0.0] 我々はマクスウェル方程式の古典的解を用いて近接場状態の放射を記述する。
この議論は、古典的な放射方程式がユニタリ量子進化とどのように関連しているかを問うものである。
本稿では,放射光発生器の一般化されたグラウバー状態の構築を通じて,両方の疑問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 19:16:09 GMT)
OptBA: Optimizing Hyperparameters with the Bees Algorithm for Improved Medical Text Classification [0.0] 我々は,ビーズアルゴリズムを利用して,深層学習モデルのハイパーパラメータを微調整するOptBAを提案する。
実験の結果,約1.4%の精度向上が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:40:27 GMT)
On probabilities in quantum mechanics [0.0] 私はまずQBist派で確率の概念を取り上げ、量子確率を計算するためのBorn公式について独自の議論をします。
その関係において、量子論の基礎と解釈への私のアプローチのいくつかの結果もスケッチします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:05:39 GMT)
Nonlinear electromagnetic response for Hall effect in time-reversal breaking materials [0.0] 本研究では, 時間反転破壊材料に新しい非線形ホール電流が生じることを示す。
このようなホール応答は、電磁場の振動によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:07:57 GMT)
Machine Learning Models for Dengue Forecasting in Singapore [0.0] デング病の世界的な負担は、最も急速に成長している1つであると予測されている。
現在、直接治療やワクチン接種が限られているため、ベクターコントロールによる予防は、アウトブレイクを管理する最も効果的な方法であると広く信じられている。
本研究では,シンガポールにおける週次デング症例の予測のために,従来の状態空間モデル(平均,自己回帰,ARIMA,SARIMA),教師あり学習技術(XGBoost,SVM,KNN),深層ネットワーク(LSTM,CNN,ConvLSTM)について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 06:27:52 GMT)
Learning a Clinically-Relevant Concept Bottleneck for Lesion Detection in Breast Ultrasound [0.0] 本稿では,米国放射線学大学乳房画像・報告データシステム(BI-RADS)の標準語彙を用いた解釈可能な予測を提供する説明可能なAIモデルを提案する。
このモデルは、BI-RADSの既知の特徴が最終的ながん分類の前に予測される概念ボトルネック層を特徴とするディープニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 00:44:33 GMT)
Korean Aspect-Based Sentiment Analysis via Implicit-Feature Alignment with Corpus Filtering [0.0] 韓国のレストランレビューに対するアスペクトベース感性分析(ABSA)の調査は特に欠落している。
韓国語などの低リソース言語におけるABSAの直感的で効果的なフレームワークを提案する。
英語のABSAと比較すると,F1スコアと精度に約3%の差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 07:01:51 GMT)
KHNNs: hypercomplex neural networks computations via Keras using TensorFlow and PyTorch [0.0] 本稿では,DenseとPyTorch内で計算を行うKerasと統合したライブラリアプリケーションを提案する。
DenseとConvolutional 1D、2D、3Dレイヤアーキテクチャを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:36:37 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） (Sat, 29 Jun 2024 15:17:04 GMT)
Interpretable Fine-Tuning and Error Indication for Graph Neural Network Surrogate Models [0.0] 本研究は,グラフニューラルネットワーク(GNN)の解釈可能な微調整戦略を導入する。
最終結果は、予測タスクに本質的に関連付けられている部分グラフに対応する物理空間内の領域を分離する強化された微調整モデルである。
微調整されたGNNは、推論中に予測される予測エラーの大部分に対応するグラフノードを特定するためにも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 21:23:44 GMT)
Influence of Personality Traits on Plagiarism Through Collusion in Programming Assignments [0.0] 本研究では,ビッグ5の性格特性が2つのホームプログラミング課題におけるプラジャリズムの正当性にどのように影響するかを検討する。
以上の結果から,ビッグファイブの性格的外転特性は肯定的な相関を示し,良心性特性は盗作傾向と負の相関を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:26:48 GMT)
Fully tensorial approach to hypercomplex neural networks [0.0] 鍵となる点は、代数乗法が階数3のテンソルとして表せることを観察することである。
このアプローチは、効果的なテンソル操作をサポートするニューラルネットワークライブラリにとって魅力的なものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 14:19:40 GMT)
Exploring regular black holes within the framework of the TFD formalism [0.0] エネルギー-運動量テンソルは、通常のブラックホール溶液に対して計算される。
通常のブラックホールの結果はシュワルツシルトブラックホールの結果と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 23:49:12 GMT)
End-to-End Training for Back-Translation with Categorical Reparameterization Trick [0.0] バックトランスレーションは、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)における効果的な半教師付き学習フレームワークである
事前学習されたNMTモデルは、モノリンガル文を翻訳し、他のNMTモデルのトレーニングのために合成バイリンガル文ペアを作成する。
翻訳文の離散的性質は、情報勾配が2つのNMTモデル間で流れるのを防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 08:00:04 GMT)
Dynamical Magic Transitions in Monitored Clifford+T Circuits [0.0] エンタングルメントを超えるシミュラビリティ遷移を研究する。
我々はTゲートでドープされたランダム監視クリフォード回路に着目した。
魔法と絡み合いの遷移が一致する場合も見出され、また、非常に(量的な)絡み合いの段階で魔法とシミュラビリティの遷移がある場合もあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 13:44:05 GMT)
Deep Reinforcement Learning Strategies in Finance: Insights into Asset Holding, Trading Behavior, and Purchase Diversity [0.0] 本稿では、金融資産の保有・取引傾向と、深層強化学習(DRL)アルゴリズムの購入多様性について考察する。
以上の結果から,各DRLアルゴリズムは独自の取引パターンと戦略を示し,A2Cが累積報酬のトップパフォーマーとして出現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 20:56:58 GMT)
Benchmark Evaluation of Image Fusion algorithms for Smartphone Camera Capture [0.0] 本研究は, 融合法, 融合重量, フレーム数, 積み重ね技術の組み合わせについて検討した。
目的は、計算効率と画質のバランスをとる最適構成を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 03:47:54 GMT)
An Order Relation between Eigenvalues and Symplectic Eigenvalues of a Class of Infinite-Dimensional Operators [0.0] 無限次元作用素の特殊クラスの固有値とシンプレクティック固有値の間の不等式を証明する。
シンプレクティック固有値の唯一の集積点は$alpha$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 19:24:36 GMT)
A Study on Effect of Reference Knowledge Choice in Generating Technical Content Relevant to SAPPhIRE Model Using Large Language Model [0.0] 本研究では, 因果関係のSAPPhIREモデルに対して, 技術的内容の正確な生成方法について検討した。
この研究の結果は、特定の技術システムのSAPPhIREモデルを生成するためのソフトウェアサポートツールを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 10:46:01 GMT)
A Rule-Based Behaviour Planner for Autonomous Driving [0.0] 本稿では,2層ルールベース理論を用いてルールベースの行動プランナを作成し,維持するアルゴリズムを提案する。
提案手法の実用性を示すため,都市環境におけるレベル3自律走行車の実装とフィールドテストの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Jun 2024 15:15:41 GMT)