Mamba-FSCIL: Dynamic Adaptation with Selective State Space Model for Few-Shot Class-Incremental Learning [113.9] FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、最小限のトレーニングサンプルを持つモデルに新しいクラスを統合するという課題に直面している。
動的適応を誘導するクラス感受性選択的スキャン機構を開発した。
miniImageNet, CUB-200, CIFAR-100 の実験により,我々のフレームワークは既存の最先端手法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） (Mon, 8 Jul 2024 17:09:39 GMT)
MUSE: Machine Unlearning Six-Way Evaluation for Language Models [109.8] 言語モデル(LM)は、プライベートおよび著作権のあるコンテンツを含む大量のテキストデータに基づいて訓練される。
総合的な機械学習評価ベンチマークであるMUSEを提案する。
人気のある8つのアンラーニングアルゴリズムがハリー・ポッターの本やニュース記事をいかに効果的に解き放つかをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 23:47:29 GMT)
LLMBox: A Comprehensive Library for Large Language Models [109.2] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の開発, 使用, 評価を容易にするために, 包括的で統一されたライブラリ LLMBox を提案する。
このライブラリには,(1)多様なトレーニング戦略の柔軟な実装を支援する統一データインターフェース,(2)広範囲なタスクやデータセット,モデルをカバーする包括的な評価,(3)ユーザフレンドリさや効率性など,より実践的な考慮,という3つのメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:39:33 GMT)
Mixture of insighTful Experts (MoTE): The Synergy of Thought Chains and Expert Mixtures in Self-Alignment [103.1] 従来のアライメント戦略は人間の介入に大きく依存しており、例えばSupervised Fine-Tuning(SFT)やReinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)などである。
本稿では、AlignCoTと呼ばれる思考の連鎖(CoT)アプローチを利用した新しい自己アライメント手法を提案する。
本稿では、AlignCoTプロセスの各コンポーネントを強化するために専門家の混合を適用し、アライメント効率を著しく向上させるMoTEアーキテクチャについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:02:18 GMT)
Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers [94.5] 本稿では,先行研究における重要な仮定を考察し,パラメータ化の新たな視点を提案する。
私たちの経験的調査には、3つの組み合わせでトレーニングされた数万のモデルが含まれています。
最高の学習率のスケーリング基準は、以前の作業の仮定から除外されることがよくあります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:32:51 GMT)
B'MOJO: Hybrid State Space Realizations of Foundation Models with Eidetic and Fading Memory [91.8] 我々はB'MOJOと呼ばれるモデル群を開発し、構成可能なモジュール内で理想的メモリと暗黙的メモリをシームレスに結合する。
B'MOJOのイデオティックメモリとフェードメモリを変調する能力は、32Kトークンまでテストされた長いシーケンスの推論をより良くする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:41:01 GMT)
VIMI: Grounding Video Generation through Multi-modal Instruction [89.9] 既存のテキスト間拡散モデルは、事前訓練のためにテキストのみのエンコーダにのみ依存する。
検索手法を用いて大規模マルチモーダル・プロンプト・データセットを構築し,テキスト・プロンプトとテキスト・プロンプトのペア化を行う。
マルチモーダル命令を組み込んだ3つのビデオ生成タスクにおいて,第1ステージからモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:12:49 GMT)
Towards Guaranteed Safe AI: A Framework for Ensuring Robust and Reliable AI Systems [88.8] 我々は、AI安全性に対する一連のアプローチを紹介し、定義する。
これらのアプローチの中核的な特徴は、高保証の定量的安全性保証を備えたAIシステムを作ることである。
これら3つのコアコンポーネントをそれぞれ作成するためのアプローチを概説し、主な技術的課題を説明し、それらに対する潜在的なソリューションをいくつか提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:35:00 GMT)
Towards Multimodal Prediction of Spontaneous Humour: A Novel Dataset and First Results [84.4] 風は人間の社会的行動、感情、認知の重要な要素である。
現在のユーモア検出法は、ステージ化されたデータのみに基づいており、「現実世界」の応用には不十分である。
約11時間の記録を含むPassau-Spontaneous Football Coach Humorデータセットを導入することで,この障害への対処に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 10:50:56 GMT)
InsightBench: Evaluating Business Analytics Agents Through Multi-Step Insight Generation [81.4] 3つの重要な特徴を持つベンチマークデータセットであるInsightBenchを紹介します。
財務やインシデント管理といったさまざまなビジネスユースケースを表す31のデータセットで構成されている。
単一のクエリに回答することに焦点を当てた既存のベンチマークとは異なり、InsightBenchは、エンドツーエンドのデータ分析を実行する能力に基づいてエージェントを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:06:09 GMT)
Foundations and Frontiers of Graph Learning Theory [81.4] グラフ学習の最近の進歩は、複雑な構造を持つデータを理解し分析する方法に革命をもたらした。
グラフニューラルネットワーク(GNN)、すなわちグラフ表現を学習するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャは、一般的なパラダイムとなっている。
本稿では,グラフ学習モデルに固有の近似と学習行動に関する理論的基礎とブレークスルーについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 01:22:37 GMT)
SceneGraphLoc: Cross-Modal Coarse Visual Localization on 3D Scene Graphs [81.2] SceneGraphLocはシーングラフ内の各ノード(つまりオブジェクトインスタンスを表す)に対する固定サイズの埋め込みを学習する。
画像を利用する場合、SceneGraphLocは、大規模な画像データベースに依存する最先端技術に近いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:07:41 GMT)
What's Wrong with Your Code Generated by Large Language Models? An Extensive Study [80.2] 大規模言語モデル(LLM)は、標準解に比べて短いがより複雑なコードを生成する。
3つのカテゴリと12のサブカテゴリを含む誤ったコードに対するバグの分類を開発し、一般的なバグタイプに対する根本原因を分析する。
そこで本研究では,LLMがバグタイプやコンパイラフィードバックに基づいて生成したコードを批判し,修正することのできる,自己批判を導入した新たな学習自由反復手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:27:17 GMT)
CodeUpdateArena: Benchmarking Knowledge Editing on API Updates [77.8] コードドメインの知識編集のためのベンチマークであるCodeUpdateArenaを提示する。
私たちのベンチマークのインスタンスは、プログラム合成例と組み合わせた合成API関数のアップデートで構成されています。
ベンチマークでは、7つのPythonパッケージから54の関数へ、さまざまなタイプの更新をカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:55:04 GMT)
Tailor3D: Customized 3D Assets Editing and Generation with Dual-Side Images [72.7] Tailor3Dは、編集可能なデュアルサイドイメージからカスタマイズされた3Dアセットを作成する新しいパイプラインである。
3Dアセットを編集するためのユーザフレンドリ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） (Mon, 8 Jul 2024 17:59:55 GMT)
LLM Critics Help Catch Bugs in Mathematics: Towards a Better Mathematical Verifier with Natural Language Feedback [72.0] 自然言語フィードバック強化検証手法である textbfMath-Minos を提案する。
実験の結果,自然言語フィードバックの小さなセット(30k)が検証器の性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:37:33 GMT)
Homogeneous Speaker Features for On-the-Fly Dysarthric and Elderly Speaker Adaptation [71.3] 本稿では, 変形性関節症と高齢者の話者レベルの特徴を学習するための2つの新しいデータ効率手法を提案する。
話者規則化スペクトルベース埋め込み-SBE特徴は、特別な正規化項を利用して適応における話者特徴の均一性を強制する。
テスト時間適応において、話者レベルのデータ量に敏感であることが示されるVR-LH機能に規定されている特徴ベースの学習隠れユニットコントリビューション(f-LHUC)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:20:24 GMT)
From Loops to Oops: Fallback Behaviors of Language Models Under Uncertainty [67.8] 大型言語モデル(LLM)は幻覚やシーケンスの繰り返しのような望ましくない振る舞いを示すことが多い。
転倒行動(シークエンス反復、退化テキスト、幻覚)を分類し、それらを広範囲に分析する。
我々の実験では、これらのすべての軸にまたがる、明確な、一貫したフォールバック動作の順序が明らかになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:13:42 GMT)
Gaussian Grouping: Segment and Edit Anything in 3D Scenes [65.5] ガウシアン・グルーピング(ガウシアン・グルーピング)はガウシアン・スプラッティングを拡張して,オープンワールドの3Dシーンで何かを共同で再構築・分割する。
暗黙のNeRF表現と比較すると,グループ化された3次元ガウシアンは,高画質,微粒度,高効率で,あらゆるものを3次元で再構成,分割,編集することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:11:51 GMT)
Semantics-Preserved Distortion for Personal Privacy Protection in Information Management [65.1] 本稿では,意味的整合性を維持しつつテキストを歪ませる言語学的アプローチを提案する。
本稿では, 意味保存歪みの枠組みとして, 生成的アプローチと置換的アプローチの2つを提示する。
また、特定の医療情報管理シナリオにおけるプライバシ保護についても検討し、機密データの記憶を効果的に制限していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:20:21 GMT)
Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation [64.1] 効率的なタンパク質アンサンブル生成を実現するために,AlphaFlow-Litと呼ばれる特徴条件付き生成モデルを提案する。
AlphaFlow-LitはAlphaFlowとオンパーで動作し、予行訓練なしで蒸留されたバージョンを上回り、47倍のサンプリング加速を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:36:43 GMT)
SEACrowd: A Multilingual Multimodal Data Hub and Benchmark Suite for Southeast Asian Languages [64.1] SEACrowdは3つのモダリティにまたがる1000近い言語で標準化されたコーパスを統合する共同イニシアチブである。
私たちは、13のタスクにわたる36のネイティブ言語上のAIモデルの品質を評価し、SEAの現在のAI状況に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:49:40 GMT)
TAPVid-3D: A Benchmark for Tracking Any Point in 3D [63.1] 我々は,3Dにおける任意の点の追跡作業を評価するための新しいベンチマークTAPVid-3Dを導入する。
このベンチマークは、モノクロビデオから正確な3Dの動きと表面の変形を理解する能力を改善するためのガイドポストとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:28:47 GMT)
Affordances-Oriented Planning using Foundation Models for Continuous Vision-Language Navigation [62.8] LLMベースのエージェントは視覚言語ナビゲーション(VLN)タスクにおいて印象的なゼロショット性能を示した。
本稿では,連続VLNタスクのための新しいアベイランス指向計画フレームワークであるAO-Plannerを提案する。
本手法は,LLMと3次元世界との効果的な接続を確立し,世界座標を直接予測することの難しさを回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:52:46 GMT)
4D Contrastive Superflows are Dense 3D Representation Learners [62.4] 我々は,LiDARとカメラのペアを連続的に利用して事前学習の目的を確立するための,新しいフレームワークであるSuperFlowを紹介する。
学習効率をさらに向上するため,カメラビューから抽出した知識の整合性を高めるプラグイン・アンド・プレイ・ビュー・一貫性モジュールを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:59:54 GMT)
MiraData: A Large-Scale Video Dataset with Long Durations and Structured Captions [61.8] MiraDataは高品質なビデオデータセットで、ビデオの長さ、キャプションの詳細、動きの強さ、視覚的品質を上回ります。
MiraBenchには150の評価プロンプトと17のメトリクスが含まれており、時間的一貫性、動きの強さ、3Dの一貫性、視覚的品質、テキストとビデオのアライメント、分布の類似性などを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:58:59 GMT)
VisionLLaMA: A Unified LLaMA Backbone for Vision Tasks [60.2] 我々は,LLaMAライクな視覚トランスフォーマーを,この目的のために設計されたVisionLLaMAと呼ばれる,平らでピラミッド的な形状で披露する。
VisionLLaMAは、ほとんどのビジョンタスクを解決するための統一的で汎用的なモデリングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:48:27 GMT)
GenArtist: Multimodal LLM as an Agent for Unified Image Generation and Editing [60.1] GenArtistは、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)エージェントによって調整された統合画像生成および編集システムである。
ツールライブラリに既存のモデルを包括的に統合し,ツールの選択と実行にエージェントを利用する。
実験により、GenArtistは様々な生成および編集タスクを実行でき、最先端のパフォーマンスを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:30:53 GMT)
KGym: A Platform and Dataset to Benchmark Large Language Models on Linux Kernel Crash Resolution [59.2] 大規模言語モデル(LLM)は、ますます現実的なソフトウェア工学(SE)タスクにおいて一貫して改善されている。
現実世界のソフトウェアスタックでは、Linuxカーネルのような基本的なシステムソフトウェアの開発にSEの取り組みが費やされています。
このような大規模システムレベルのソフトウェアを開発する際にMLモデルが有用かどうかを評価するため、kGymとkBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:04:12 GMT)
From LLMs to Actions: Latent Codes as Bridges in Hierarchical Robot Control [58.7] 我々は,制限を克服する代替アーキテクチャとして,Learningable Latent Codes as Bridges (LCB)を導入した。
methodoutperforms baselines that leverage pure language as the interface layer on tasks that requires reasoning and multi-step behaviors。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:02:37 GMT)
BEVWorld: A Multimodal World Model for Autonomous Driving via Unified BEV Latent Space [57.7] BEVWorldは,マルチモーダルセンサの入力を,環境モデリングのための統一的でコンパクトなBird's Eye View潜在空間にトークン化する手法である。
実験は、自律走行タスクにおけるBEVWorldの有効性を示し、将来のシーンを生成する能力を示し、知覚や動き予測のような下流タスクに恩恵を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:26:08 GMT)
Ada-adapter:Fast Few-shot Style Personlization of Diffusion Model with Pre-trained Image Encoder [57.6] Ada-Adapterは拡散モデルの少数ショットスタイルのパーソナライズのための新しいフレームワークである。
提案手法は,単一の参照画像を用いたゼロショット方式の効率的な転送を可能にする。
フラットアートや3Dレンダリング,ロゴデザインなど,さまざまな芸術的スタイルに対するアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:00:17 GMT)
LLM4DyG: Can Large Language Models Solve Spatial-Temporal Problems on Dynamic Graphs? [56.9] 本稿では,大規模言語モデルの動的グラフ上での時空間理解能力を評価することを提案する。
我々は、異なるデータ生成装置、データ統計、プロンプト技術、LLMがモデル性能に与える影響を分析する実験を行う。
最後に, LLM の時空間理解能力を高めるために, 動的グラフ上の LLM に対する Disentangled Spatial-Temporal Thoughts (DST2) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:39:38 GMT)
Cendol: Open Instruction-tuned Generative Large Language Models for Indonesian Languages [56.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインや言語で顕著な人間のような能力を示す。
我々は、デコーダのみとエンコーダ-デコーダアーキテクチャの両方を含むインドネシアのLLMのコレクションであるCendolを紹介する。
さまざまなタスクにまたがってCendolの有効性を強調し、20%の改善を実現し、その一般化能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 03:33:52 GMT)
SynthesizRR: Generating Diverse Datasets with Retrieval Augmentation [55.2] トピック分類,感情分析,トーン検出,ユーモアの6つのデータセットの合成について検討した。
その結果,SynthesizRRは語彙や意味の多様性,人文との類似性,蒸留性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:20:42 GMT)
PerlDiff: Controllable Street View Synthesis Using Perspective-Layout Diffusion Models [55.1] PerlDiffは、3次元幾何学情報を完全に活用した効果的なストリートビュー画像生成手法である。
この結果から,我々のPerlDiffはNuScenesおよびKITTIデータセットの生成精度を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:46:47 GMT)
An Experimental Design Framework for Label-Efficient Supervised Finetuning of Large Language Models [55.0] 命令データセットの監視された微調整は、目覚ましいゼロショットの一般化能力を達成する上で重要な役割を担っている。
アクティブラーニングは、未ラベルのプールからアノテートするサンプルの有用なサブセットを特定するのに効果的である。
本研究では,能動学習の計算ボトルネックを回避するための実験設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:52:05 GMT)
A Primal-Dual Online Learning Approach for Dynamic Pricing of Sequentially Displayed Complementary Items under Sale Constraints [54.5] 顧客に対して順次表示される補完アイテムの動的価格設定の問題に対処する。
各項目の価格を個別に最適化するのは効果がないため、補完項目のコヒーレントな価格ポリシーが不可欠である。
実世界のデータからランダムに生成した合成設定を用いて,我々のアプローチを実証的に評価し,制約違反や後悔の観点からその性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:55:31 GMT)
MVSGaussian: Fast Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction from Multi-View Stereo [54.0] MVSGaussianは、Multi-View Stereo(MVS)から導かれる新しい一般化可能な3次元ガウス表現手法である。
MVSGaussianは、シーンごとにより良い合成品質でリアルタイムレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:47:58 GMT)
Vision-Language Models under Cultural and Inclusive Considerations [53.6] 視覚言語モデル(VLM)は、日常生活の画像を記述することで視覚障害者を支援する。
現在の評価データセットは、多様な文化的ユーザ背景や、このユースケースの状況を反映していない可能性がある。
我々は、字幕の好みを決定するための調査を作成し、視覚障害者によって撮影された画像を含む既存のデータセットであるVizWizをフィルタリングすることで、文化中心の評価ベンチマークを提案する。
次に,複数のVLMを評価し,その信頼性を文化的に多様な環境で視覚アシスタントとして検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:50:00 GMT)
SemEval-2024 Task 3: Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations [53.6] SemEval-2024 Task 3 "Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations" は、会話からすべての感情とそれに対応する原因を抽出することを目的としている。
異なるモダリティ設定の下では、2つのサブタスクから構成される: 会話におけるテキスト感情因果ペア抽出(TECPE)と会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出(MECPE)である。
本稿では,タスク,データセット,評価設定について紹介し,トップチームのシステムを要約し,参加者の知見について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:32:28 GMT)
DebUnc: Mitigating Hallucinations in Large Language Model Agent Communication with Uncertainty Estimations [52.2] DebUncは、不確実性メトリクスを使用してエージェントの信頼性レベルを評価するマルチエージェントの議論フレームワークである。
我々は、信頼度に基づいてトークン重量を調整するために注意機構を適用した。
評価の結果,注意に基づく手法は特に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:15:01 GMT)
Perceptions to Beliefs: Exploring Precursory Inferences for Theory of Mind in Large Language Models [51.9] 大規模言語モデル(LLM)における知覚推論と知覚信頼推論を評価する。
本稿では,LLMの強い知覚推定能力を利用した新しいToM手法であるPercepToMについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:58:29 GMT)
Multi-times Monte Carlo Rendering for Inter-reflection Reconstruction [51.9] 逆レンダリング法は、非絡み合ったジオメトリー、材料、環境光で高忠実度3Dオブジェクトを再構成する際、顕著な性能を実現している。
環境照明を総合的に計算するマルチタイムモンテカルロサンプリングを導入したRef-MC2を提案する。
また,本手法のアンタングル化能力を示すために,リライティングや素材編集などのダウンストリームアプリケーションも紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:27:34 GMT)
Potential of Multimodal Large Language Models for Data Mining of Medical Images and Free-text Reports [51.5] 特にGemini-Vision-Series (Gemini) と GPT-4-Series (GPT-4) は、コンピュータビジョンのための人工知能のパラダイムシフトを象徴している。
本研究は,14の医用画像データセットを対象に,Gemini,GPT-4,および4つの一般的な大規模モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:08:42 GMT)
Diff-Oracle: Deciphering Oracle Bone Scripts with Controllable Diffusion Model [49.0] オラクルの骨文書の解読は中国考古学や文献学において重要な役割を担っている。
Diff-Oracleは、制御可能なオラクル文字を生成する拡散モデルに基づく新しいアプローチである。
Diff-Oracleは、下流のオラクル文字認識に大きく貢献し、既存のSOTAをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:34:29 GMT)
On Speeding Up Language Model Evaluation [48.5] 大規模言語モデル(LLM)は、現在自然言語処理(NLP)の分野を支配している。
本稿では,テスト例の手法を評価するために,限られた予算内で最良の手法を特定するという課題に対処する。
提案手法は,マルチアーム・バンディット・アルゴリズムと低ランク因数分解アルゴリズムを組み合わせることで,必要なリソースを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:48:42 GMT)
Conditional computation in neural networks: principles and research trends [48.1] 本稿では,ニューラルネットワークの設計にテクトコンディショナリ計算を適用するという,新たな領域の原理とアイデアを要約する。
特に、入力に条件付きで計算グラフの一部を動的に活性化または非活性化するニューラルネットワークに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:21:00 GMT)
Problem-Solving in Language Model Networks [45.0] この研究は、マルチエージェント論争の概念をより一般的なネットワークトポロジに拡張する。
質問応答の正確さ、影響、コンセンサス、および集団に対する偏見の影響を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:23:18 GMT)
Multi-Texture Synthesis through Signal Responsive Neural Cellular Automata [45.0] 我々は、個々の例に基づいて、複数のテクスチャの進化のために単一のNAAを訓練する。
我々のソリューションは、内部コード化されたゲノム信号の形で、各セルの状態をテクスチャ情報として提供し、NAAが期待するテクスチャを生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:36:20 GMT)
Towards Optimizing and Evaluating a Retrieval Augmented QA Chatbot using LLMs with Human in the Loop [44.5] 大規模言語モデルは、ヒューマンリソース(HR)のサポートを含む、日常的で反復的なタスクに応用されている。
我々は、従業員の質問に対処するための効率的かつ効果的なツールとして、人事支援チャットボットを開発した。
実験と評価の結果,GPT-4は他のモデルよりも優れており,データの矛盾を克服できることがわかった。
専門家分析により、G-Evalなどの基準フリー評価指標を推定し、信頼性が人間の評価と密接に一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:32:14 GMT)
Passive photonic CZ gate with two-level emitters in chiral multi-mode waveguide QED [41.9] 共伝播光子間の受動条件ゲートを2レベルエミッタアレイで設計する。
鍵となる資源は、エミッタアレイの2つの導波路モードへのキラルカップリングによって誘導される効果的な光子-光子相互作用を利用することである。
我々は、この非線形位相シフトを利用して、異なる量子ビット符号化における条件付き決定性フォトニックゲートを設計する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:00:25 GMT)
FairPFN: Transformers Can do Counterfactual Fairness [41.1] 因果的および反事実的公正性は、法的な基準と密接に一致した公正性を定義する直感的な方法を提供する。
本研究は、FairPFNと呼ばれる変圧器を学習するために、文脈学習(ICL)および事前適応ネットワーク(PFN)における最近の研究に基づいている。
このモデルは、観測データから直接保護属性の因果効果を除去するために、合成公正データを用いて事前訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:36:44 GMT)
Visual CoT: Advancing Multi-Modal Language Models with a Comprehensive Dataset and Benchmark for Chain-of-Thought Reasoning [41.0] MLLM(Multi-Modal Large Language Models)は様々なVQAタスクにおいて顕著な性能を示す。
解釈可能性に欠け、複雑な視覚的な入力に苦しむことが多い。
視覚的な入力を動的に重視し,解釈可能な思考を提供するマルチターン処理パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:28:50 GMT)
Improving Alignment and Robustness with Circuit Breakers [40.5] 本稿では,「サーキットブレーカー」による有害な出力に応答するモデルを中断する手法を提案する。
トレーニングの拒絶と敵のトレーニングの代替として、サーキットブレーキングは有害なアウトプットの原因となる表現を直接制御する。
我々は、我々のアプローチをAIエージェントに拡張し、攻撃されているときの有害な行動の率を大幅に低下させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:42:41 GMT)
Distilling System 2 into System 1 [35.2] 大規模言語モデル(LLM)は、中間思考を生成するために推論中に余分な計算に費やすことができる。
そこで本研究では, 従来のシステム1の性能と比較して, 改良された結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:17:46 GMT)
Multi-person eye tracking for real-world scene perception in social settings [34.8] モバイルアイトラッキングを実世界のマルチパーソン・セットアップに適用し、同期データをストリームし、記録し、分析するシステムを開発する。
本システムは,挑戦的な動的シーンにおける正確な時間同期と正確な視線投影を実現する。
この進歩は、協調行動、グループダイナミクス、社会的相互作用に関する洞察を、高い生態学的妥当性で得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:33:17 GMT)
When is the consistent prediction likely to be a correct prediction? [34.4] より長い推論テキストから導出される一貫した回答は、より正しい可能性が高いことを示す。
これは主に、LLMが自律的にチェーン・オブ・シント(CoT)スタイルの推論を生成できることを実証するためである。
より長い応答を生成するLLMの確率は非常に低く、出力長を条件とした復号化戦略の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:37:27 GMT)
Interpretability of Uncertainty: Exploring Cortical Lesion Segmentation in Multiple Sclerosis [33.9] 不確実性定量化(UQ)は人工知能システムの信頼性を評価する上で重要である。
本研究では,磁気共鳴画像における焦点病変分割のための深層学習モデルにおけるインスタンス単位の不確実性値の解釈可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:13:30 GMT)
Described Spatial-Temporal Video Detection [33.7] 空間時間ビデオグラウンドティング(STVG)は、各フレーム内の1つの既存のオブジェクトのみを検出するように定式化される。
本研究では,STVGを空間時空間ビデオ検出(DSTVD)と呼ばれるより実用的な環境に進める。
DVD-STは、クェリに応答してビデオ上のオブジェクトから多数のオブジェクトへのグラウンドングをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:54:39 GMT)
A Factuality and Diversity Reconciled Decoding Method for Knowledge-Grounded Dialogue Generation [32.7] 外部知識の接地は対話生成における応答の事実性を高めることができる。
DoGeと呼ばれる新しい手法が提案されている。
広く使われている3つのデータセットに対する大規模な実験は、DoGeが応答の多様性を向上するだけでなく、事実性も維持できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:23:11 GMT)
PAS: Data-Efficient Plug-and-Play Prompt Augmentation System [32.7] 大型言語モデル(LLM)は、プラグアンドプレイAIシステムへの需要を増大させた。
LLMベースのプラグアンドプレイ自動プロンプトエンジニアリング(APE)システムであるPASを提案する。
PAS は従来の APE モデルと比較して、平均 6.09 ポイントの改善を達成している。
PASは人間の評価に優れており、ユーザのためのプラグインとしての適合性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:25:33 GMT)
Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models [32.3] 多様な機能にもかかわらず、Large Language Models (LLM) は様々な長所と短所を示す。
これらの課題に対処するため、最近の研究はLLMの協調戦略を探求している。
本稿では,この新たな研究領域の概要を概観し,そのようなコラボレーションの背景にあるモチベーションを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:29:08 GMT)
Data, Data Everywhere: A Guide for Pretraining Dataset Construction [32.2] プレトレーニングセット構築のパイプライン全体にわたる最初の体系的な研究を示す。
最も広く使われているデータソースであるWebクロールスナップショットを、毒性、品質、音声の種類、ドメインの属性に分類する。
これらの知見は、実践者が高品質な事前訓練セットを開発するために使用できる、実行可能なステップのセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 20:47:58 GMT)
An Empirical Comparison of Vocabulary Expansion and Initialization Approaches for Language Models [31.2] 言語モデル(LM)は英語の自然言語処理タスクに優れるが、他のほとんどの言語では性能が低下している。
オリジナルのモデルのトークン化子の語彙範囲が限定されているため、新しい言語の表現が不十分になる。
制約付きWord2Vec (CW2V) は言語間埋め込みを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:38:49 GMT)
Open-world Multi-label Text Classification with Extremely Weak Supervision [30.9] 極弱監督(XWS)下でのオープンワールドマルチラベルテキスト分類について検討する。
まず、ユーザ記述を利用して、原文書のサブセットのキーフレーズに対して大きな言語モデル(LLM)をプロンプトし、クラスタリングによりラベル空間を構築する。
次に、ゼロショットのマルチラベル分類器を適用して、予測スコアが小さい文書を見つけることで、より長いテールラベルに対する主要なキーフレーズを再検討する。
X-MLClassは、様々なデータセットにおいて、地平線ラベルの空間カバレッジが顕著に増加している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:52:49 GMT)
On the Power of Convolution Augmented Transformer [30.5] 本稿では,CAT(Convolution-Augmented Transformer)によるリコール,コピー,長さ一般化タスクの利点について検討する。
Catは、注目層のK/Q/V埋め込みに畳み込みフィルタを組み込む。
コンボリューションの局所性は、注目のグローバルな見方と相乗効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:08:35 GMT)
A Universal Growth Rate for Learning with Smooth Surrogate Losses [30.4] 2進分類におけるスムーズなマージンベースサロゲート損失に対して,0付近の平方根成長速度を証明した。
我々は、この分析を、一連の新しい結果でマルチクラス分類に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:20:19 GMT)
A Trustworthy AIoT-enabled Localization System via Federated Learning and Blockchain [30.0] そこで我々はDFLocというフレームワークを提案し,正確な3Dローカライゼーションを実現する。
具体的には、信頼性が高く正確な屋内位置決めシステムにおける単一点故障の問題に対処する。
悪意のあるノード攻撃の懸念を軽減するため、ブロックチェーン内にモデル検証機構を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:14:19 GMT)
Characterizing Data Point Vulnerability via Average-Case Robustness [29.9] 対向ロバスト性は標準的なフレームワークであり、二眼レフを通して予測のロバスト性を見る。
我々は、局所的な点数を測定する平均ケースロバストネスと呼ばれる、ロバストネスの相補的な枠組みを考察する。
従来のディープラーニングモデルでは,推定値が正確かつ効率的であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:00:16 GMT)
Grid Cell-Inspired Fragmentation and Recall for Efficient Map Building [29.6] 本研究では,FARMap(Fragmentation-and-Recall)の概念を大規模空間のマッピングに適用する。
エージェントは、空間の仮定に基づくクラスタリングを通じて局所写像を構築することで、マッピング問題を解決する。
FARMapは動物実験で観察された断片化点を再現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:04:55 GMT)
Focus on the Whole Character: Discriminative Character Modeling for Scene Text Recognition [28.9] 文字の特徴を豊かにし,文字の識別性を向上する手法を提案する。
CACEは各ブロックに崩壊行列を導入し、各トークンの注意領域を明示的に案内する。
I2CLは、各文字カテゴリの長期記憶ユニットを学習することで、特徴の非ネイティブ性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:33:29 GMT)
On the differential and Walsh spectra of $x^{2q+1}$ over $\mathbb{F}_{q^2}$ [28.5] パワー関数 $F(x)=x2q+1$ over $mathbbF_q2$ の微分スペクトルを決定する。
$mathbbF_q2$の特性が$$$であるとき、ウォルシュスペクトルの値分布も$F$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:01:06 GMT)
3D Vision and Language Pretraining with Large-Scale Synthetic Data [28.5] 3D Vision-Language Pre-Trainingの目的は、3Dシーンを自然言語でブリッジできるプリトレインモデルを提供することだ。
SynVL3Dは10Kの屋内シーンと1Mのオブジェクト、ビュー、ルームレベルでの記述を備えた総合的な合成シーンテキストコーパスである。
本稿では、下流タスクの微調整プロセスにおけるドメインシフトに対応するために、合成から現実へのドメイン適応を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:26:52 GMT)
DOZE: A Dataset for Open-Vocabulary Zero-Shot Object Navigation in Dynamic Environments [28.2] Zero-Shot Object Navigation (ZSON)は、エージェントが不慣れな環境で見えないオブジェクトを自律的に見つけ、アプローチすることを要求する。
ZSONアルゴリズムを開発するための既存のデータセットには、動的な障害、オブジェクトの多様性、シーンテキストが考慮されていない。
動的環境(DOZE)におけるオープンボキャブラリゼロショットオブジェクトナビゲーションのためのデータセットを提案する。
DOZEは18k以上のタスクを持つ10の高忠実な3Dシーンで構成されており、複雑な動的現実世界のシナリオを模倣することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:58:13 GMT)
JANET: Joint Adaptive predictioN-region Estimation for Time-series [28.2] 共形予測領域を構築するための新しいフレームワークであるJANET(Joint Adaptive predictioN- Region Estimation for Time-Series)を提案する。
JANETは、帰納的共形フレームワークを一般化し、制御されたK系列誤差率の合同予測領域を効率的に生成する。
我々の経験的評価は、JANETが様々な時系列データセットにまたがる多段階予測タスクにおいて優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:03:15 GMT)
Be Careful What You Smooth For: Label Smoothing Can Be a Privacy Shield but Also a Catalyst for Model Inversion Attacks [28.2] クラス表現型サンプルの生成を目的としたモデルアタック(MIA)に対するラベル平滑化の影響について検討する。
従来のラベルスムーシングはMIAを促進させ、それによってモデルのプライバシリークを増大させる。
ネガティブな要因による平滑化はこの傾向に逆らって,クラス関連情報の抽出を阻害し,プライバシ保護につながることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:05:50 GMT)
Describe, Explain, Plan and Select: Interactive Planning with Large Language Models Enables Open-World Multi-Task Agents [26.8] 「$underlineD$escribe」は、Large Language Models(LLMs)に基づく対話型計画手法である。
DEPSは、計画実行プロセスの$textitdescription$を統合することで、初期LLM生成の$textitplan$のエラー修正を容易にする。
実験は、70以上のMinecraftタスクを確実に達成できる最初のゼロショットマルチタスクエージェントのマイルストーンとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:56:47 GMT)
Reward Steering with Evolutionary Heuristics for Decoding-time Alignment [26.7] 報酬モデルガイダンスによる復号時間アライメントは、推論時間の増加を犠牲にして問題を解決する。
これを改善するために、これらの2つの側面を分離し、進化的な方法で実装します。
実証的な証拠は、この戦略が多くの選好最適化や復号時間アライメントアプローチより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:34:01 GMT)
Machine unlearning through fine-grained model parameters perturbation [26.7] そこで本研究では,不エクササイズマシンの非学習戦略であるTop-KパラメータとRandom-kパラメータの微粒化を提案する。
また,機械学習の有効性を評価する上での課題にも取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:24:49 GMT)
Exploring the Capability of ChatGPT to Reproduce Human Labels for Social Computing Tasks (Extended Version) [26.6] ソーシャルコンピューティングタスクにおいてChatGPTがデータアノテートできる範囲について検討する。
ChatGPTは、いくつかの課題があるにもかかわらず、データアノテーションタスクの処理における約束を示す。
本稿では,ChatGPTが与えられたアノテーションタスクのデータを正しくラベル付けできるかどうかを予測するツールであるGPT-Raterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:04:30 GMT)
Mask as Supervision: Leveraging Unified Mask Information for Unsupervised 3D Pose Estimation [26.6] マスクを教師なし3次元ポーズ推定の監督として活用する統合フレームワークを提案する。
我々は、アノテーションのないデータの処理を可能にする、完全に教師なしの方法で人間の骨格を整理する。
実験により,Human3.6MとMPI-INF-3DHPデータセットを用いた現状のポーズ推定性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:03:42 GMT)
Revisiting Graph-Based Fraud Detection in Sight of Heterophily and Spectrum [26.6] グラフベースの不正検出(GFD)は、半教師付きノードバイナリ分類タスクとして困難なものと見なすことができる。
本稿では,セミ教師付きGNNベースの詐欺検知器SEC-GFDを提案する。
4つの実世界の不正検出データセットの総合的な実験結果は、SEC-GFDが他の競合グラフベースの不正検出よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:54:37 GMT)
Multi-clue Consistency Learning to Bridge Gaps Between General and Oriented Object in Semi-supervised Detection [26.5] 半教師あり学習における汎用物体検出とオブジェクト指向物体検出の3つのギャップを実験的に発見する。
本稿では,これらのギャップを埋めるために,MCL(Multi-clue Consistency Learning)フレームワークを提案する。
提案したMCLは,半教師付きオブジェクト指向物体検出タスクにおいて最先端の性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:14:25 GMT)
LPGD: A General Framework for Backpropagation through Embedded Optimization Layers [26.3] 組込み最適化層を用いてアーキテクチャをトレーニングするためのフレキシブルなフレームワークを提案する。
Lagrangian Proximal Gradient Descentは、退化層誘導体の有意義な置換を効率的に計算する。
本手法を理論的に解析し,LPGDが微分可能な設定であっても勾配降下よりも早く収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:27:41 GMT)
SkySenseGPT: A Fine-Grained Instruction Tuning Dataset and Model for Remote Sensing Vision-Language Understanding [26.1] 本稿では,1,800,851個の命令サンプルを含む大規模命令チューニングデータセットFIT-RSを提案する。
FIT-RSは、一般的な解釈タスクをカバーし、難易度を増大させるいくつかの複雑な理解タスクを革新的に導入する。
我々は、FIT-RSRCと呼ばれるLMMの詳細な関係理解能力を評価するための新しいベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:33:37 GMT)
Exploring the Adversarial Capabilities of Large Language Models [25.8] 大きな言語モデル(LLM)は、良心的なサンプルから敵の例を作れば、既存の安全なレールを騙すことができる。
我々の実験は、ヘイトスピーチ検出に焦点をあて、LLMが敵の摂動を見つけることに成功し、ヘイトスピーチ検出システムを効果的に損なうことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:10:58 GMT)
Depression Detection and Analysis using Large Language Models on Textual and Audio-Visual Modalities [25.3] うつ病は公衆衛生上の重大な問題であり、個人の心理的健康に大きな影響を与えている。
診断されていない場合、うつ病は重篤な健康問題を引き起こし、身体的に現れて自殺に至る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:00:51 GMT)
P3GNN: A Privacy-Preserving Provenance Graph-Based Model for APT Detection in Software Defined Networking [25.2] 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)とフェデレーション学習(FL)を相乗化する新しいモデルであるP3GNNを提案する。
P3GNNは教師なし学習を利用して、プロファイランスグラフ内の運用パターンを分析し、セキュリティ違反を示す偏差を識別する。
P3GNNの主なイノベーションは、前兆グラフ内のノードレベルで異常を検出する機能、攻撃軌跡の詳細なビューの提供、セキュリティ解析の強化である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:50:26 GMT)
On the Complexity of Learning Sparse Functions with Statistical and Gradient Queries [25.0] 一般的な製品分布に対するスパース関数のサポートを学習するために,$mathsfDLQ$のクエリ複雑性を厳密に評価する。
正方形損失の場合、$mathsfDLQ$は、$mathsfSQ$よりも潜在的にずっと悪い相関統計クエリ$(mathsfCSQ)$-の複雑さと一致する。
また、$mathsfDLQ$が2層学習の複雑さを正確に記述することで、(確率的な)勾配勾配で学習をキャプチャできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:30:34 GMT)
Stepping on the Edge: Curvature Aware Learning Rate Tuners [25.0] 曲率情報はロス・ヘッセンの最大の固有値であり、鋭さとして知られている。
最近の研究は、曲率情報が訓練中に複雑な力学を経ることを示した。
学習速度チューニングと曲率の閉ループフィードバック効果を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:56:00 GMT)
SLIM: Spuriousness Mitigation with Minimal Human Annotations [24.9] 深層学習における素早い相関を減らし,費用対効果と性能を目標としたSLIMを導入する。
複雑なトレーニング戦略よりもデータ品質を優先することにより、SLIMはより小さいがより機能バランスの取れたデータサブセットをキュレートし、スプリアスネス・ロバストモデルの開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:15:44 GMT)
Video-STaR: Self-Training Enables Video Instruction Tuning with Any Supervision [24.6] Video Self-Training with augmented Reasoning (Video-STaR)は、最初のビデオセルフトレーニングアプローチである。
Video-STaRは、ビデオインストラクションチューニングにラベル付きビデオデータセットを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:59:42 GMT)
ISPO: An Integrated Ontology of Symptom Phenotypes for Semantic Integration of Traditional Chinese Medical Data [24.4] 本研究は,中国EMRのデータマイニングとTCM分野における実世界研究を支援するために,ISPOの統合オントロジーを構築することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:23:50 GMT)
Read, Watch and Scream! Sound Generation from Text and Video [24.0] 本稿では,ReWaSと呼ばれる新しいビデオ・テキスト・音声生成手法を提案する。
本手法は,ユーザのプロンプトからキーコンテンツキューを受信しながら,ビデオから音声の構造情報を推定する。
音声の生成成分を分離することにより、ユーザが好みに応じて、エネルギー、周囲環境、および一次音源を自由に調整できる、より柔軟なシステムとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 01:59:17 GMT)
TbExplain: A Text-based Explanation Method for Scene Classification Models with the Statistical Prediction Correction [23.8] 我々は,XAI技術と事前学習対象検出器を用いたTbExplainというフレームワークを提案し,シーン分類モデルのテキストベース説明を行う。
TbExplainは、初期予測が信頼できない場合に、入力画像内のオブジェクトの統計に基づいて予測を補正し、それらをテキストで説明するための新しい手法を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:40:03 GMT)
Analyzing Speech Unit Selection for Textless Speech-to-Speech Translation [23.8] 本研究は、下流タスクの研究を通して選択プロセスについて考察する。
再生性能のよいユニットは、翻訳効率を高めるユニットと必ずしも相関しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:53:26 GMT)
BeHonest: Benchmarking Honesty in Large Language Models [23.2] 我々は、大規模言語モデルにおける誠実さを評価するために特別に設計された、先駆的なベンチマークであるBeHonestを紹介する。
BeHonest氏は、知識境界の認識、偽造の回避、応答の一貫性の3つの重要な側面を評価している。
以上の結果から,LSMの正直性には改善の余地がまだ残っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:29:58 GMT)
The 2023/24 VIEWS Prediction Challenge: Predicting the Number of Fatalities in Armed Conflict, with Uncertainty [23.1] 本項では、武装紛争における死者数の予測を目標とする予測課題について概説する。
コントリビューションの形式、評価基準、手順、コントリビューションの簡単な概要を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:24:07 GMT)
An accurate detection is not all you need to combat label noise in web-noisy datasets [23.0] 分離した超平面の直接推定により,OOD試料の正確な検出が可能であることを示す。
本稿では,線形分離を用いた雑音検出とSOTA(State-of-the-art-the-loss)アプローチを交互に行うハイブリッドソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:21:42 GMT)
Enhanced Model Robustness to Input Corruptions by Per-corruption Adaptation of Normalization Statistics [22.9] 本稿では,視覚システムのモデルロバスト性を高めるために,正規化統計のPer-corruption Adaptation(PAN)を導入する。
提案手法は, 汚職型識別モジュール, (ii) 特定汚職型に基づく正規化層統計の動的調整, (iii) 入力データに基づくこれらの統計のリアルタイム更新の3つの重要な要素を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 23:20:18 GMT)
On the Completeness of Invariant Geometric Deep Learning Models [22.4] 不変モデルは、点雲における情報的幾何学的特徴を利用して意味のある幾何学的表現を生成することができる。
最も単純なグラフグラフニューラルネットワーク(サブグラフGNN)の幾何学的対応であるGeoNGNNは、これらのコーナーケースの対称性を効果的に破ることができることを示す。
理論ツールとしてGeoNGNNを活用することで、1)従来のグラフ学習で開発されたほとんどのグラフGNNは、E(3)完全性を持つ幾何学的シナリオにシームレスに拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:57:35 GMT)
Sketchy Moment Matching: Toward Fast and Provable Data Selection for Finetuning [22.3] 2段階のスケーラブルなデータ選択方式であるSketchy Moment Matching (SkMM)を紹介する。
第一に、バイアスは、情報的低次元部分空間に対する微調整パラメータ空間を探索する勾配スケッチを用いて制御される。
合成実験により分散バイアスバランスを向上し、実視タスクの微調整におけるSkMMの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:57:26 GMT)
Limits to Predicting Online Speech Using Large Language Models [20.2] 最近の研究は、ユーザーの仲間が書いた投稿に含まれる予測情報が、ユーザーの投稿を上回る可能性があることを示唆している。
われわれは5万人以上のXユーザー(以前はTwitter)とその仲間から625万件の投稿を集めている。
取締役会全体では、ソーシャルメディア投稿の予測可能性はまだ低く、文脈のない財務ニュースの予測に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:50:49 GMT)
AdaPI: Facilitating DNN Model Adaptivity for Efficient Private Inference in Edge Computing [20.1] AdaPIは、多様なエネルギー予算を持つエッジデバイス間でモデルをうまく動作させることにより、適応的なPIを実現する新しいアプローチである。
AdaPIは各エネルギー予算に対して最適な精度を達成し、CIFAR-100の試験精度で最先端のPI手法を7.3%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:58:49 GMT)
Vision-based 3D occupancy prediction in autonomous driving: a review and outlook [19.9] 本稿では,視覚に基づく3次元占有予測の背景を紹介し,その課題について論じる。
我々は3つの側面から視覚に基づく3D占有率予測の進捗状況を総合的に調査する。
代表的な研究動向を概説し,今後の展望を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:30:01 GMT)
A Survey on LoRA of Large Language Models [19.9] Low-Rank Adaptation (LoRA)は、プラグイン可能な低ランク行列で高密度ニューラルネットワーク層を更新する。
LoRAはクロスタスクの一般化とプライバシ保護において大きな利点がある。
本調査は,(1)ダウンストリーム適応の改善による下流タスクにおけるLoRAの性能向上,(2)複数のLoRAプラグインを混合してタスク間一般化を実現するクロスタスク一般化手法,(3)LoRAの計算効率を高める効率改善手法,(4)フェデレート学習にLoRAを使用するデータプライバシ保護手法,(5)アプリケーションの観点から,進捗を分類し,レビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:32:10 GMT)
When in Doubt, Cascade: Towards Building Efficient and Capable Guardrails [19.8] ターゲットデータとラベルデータを生成する合成パイプラインを開発した。
提案手法は,計算コストのごく一部で競争性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:39:06 GMT)
PsycoLLM: Enhancing LLM for Psychological Understanding and Evaluation [19.6] そこで我々は,PsycoLLM(PsycoLLM)という特殊な心理大言語モデルを提案する。
PsycoLLMと他のLLMの性能を比較するために,中国における権威心理学的カウンセリング試験に基づく総合心理学的ベンチマークを開発した。
ベンチマーク実験の結果は、他のLLMと比較して優れた性能を示すPsycoLLMの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:25:56 GMT)
Non-Robust Features are Not Always Useful in One-Class Classification [19.5] 機械学習モデルの堅牢性は、敵対的な例の存在によって疑問視されている。
一級分類のための軽量モデルを必要とする実践的応用における敵例の脅威について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 20:32:19 GMT)
Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise [19.5] 構造スパイクモデルに対するベイズ推定の飽和問題を考える。
適応的なThouless-Anderson-Palmer方程式の理論にインスパイアされた効率的なアルゴリズムを用いて、統計的限界を予測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:26:03 GMT)
Multi-label Learning with Random Circular Vectors [19.5] 極端なマルチラベル分類(XMC)タスクでは、大きなラベルセットからデータインスタンスのラベルの最も関連性の高いサブセットを予測できる分類器を学習する。
ディープニューラルネットワーク(DNN)はXMC問題で顕著に成功したが、多くの出力ラベルを扱う必要があるため、まだ課題である。
本稿では,各ベクトル成分が複素振幅として表されるランダムな円ベクトルの利用を探求し,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:29:46 GMT)
Fill in the Blank: Exploring and Enhancing LLM Capabilities for Backward Reasoning in Math Word Problems [17.8] 後向きの推論は 比較的未調査です
後方推論は 前方推論の「逆」と見なすことができます
性能改善のための3つの異なる前方推論戦略のバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 03:33:43 GMT)
The Multilingual Alignment Prism: Aligning Global and Local Preferences to Reduce Harm [17.6] AIシステムは世界中でますます使われていますが、安全アライメントは均質なモノリンガル設定に重点を置いています。
我々は、グローバルとローカルの害を区別した、人間の注釈付きレッドチームプロンプトの最初のセットを異なる言語で収集する。
汎用性能の低下を最小限に抑えた6言語にまたがる最先端アライメント手法の新たな先例を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:26:16 GMT)
Open-TeleVision: Teleoperation with Immersive Active Visual Feedback [17.5] Open-TeleVisionは、オペレーターが立体的にロボットの周囲を積極的に知覚することを可能にする。
このシステムは操作者の腕と手の動きをロボットに反映し、没入感のある体験を作り出す。
本システムの有効性は,長期的かつ正確な4つの課題に対して,データ収集と模倣学習ポリシーの訓練によって検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:59:38 GMT)
Nonparametric Density Estimation via Variance-Reduced Sketching [17.4] 可変再現型スケッチ(VRS)は、次元の呪いを減らした多変数密度関数を推定するように設計されている。
VRSは、多数の密度モデルにおいて、既存のニューラルネットワーク推定器や古典的なカーネルメソッドよりも顕著に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:27:04 GMT)
Robust Prompt Optimization for Defending Language Models Against Jailbreaking Attacks [17.2] 大規模言語モデル(LLM)は敵の攻撃や脱獄に対して脆弱である。
本稿では,LLMをジェイルブレイク攻撃から守るための最適化に基づく目標と,堅牢なシステムレベルの防御を実現するアルゴリズムを提案する。
GPT-4の攻撃成功率(ASR)は6%,Llama-2の攻撃成功率(ASR)は0%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 20:33:36 GMT)
Nonrigid Reconstruction of Freehand Ultrasound without a Tracker [17.1] トラッカーを使わずに2Dフリーハンド超音波(US)フレームを3次元空間に再構成する手法は,近年,ディープラーニングの進歩を目にしている。
本研究では, 3次元USの再構成における非剛性変換の予測手法とその利点について検討した。
そこで本稿では, トラッカーからの接地構造によって制御されたUSフレーム間の剛性変換を同時に推定する, 正規化された登録ネットワークによって最適化された非剛性変形を同時に最適化するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:19:40 GMT)
Evaluating the Semantic Profiling Abilities of LLMs for Natural Language Utterances in Data Visualization [14.7] データビジュアライゼーションのための自然言語インタフェース(NLI)は、そのような情報を推測する方法を模索してきたが、人間の発話に固有の不確実性のため、課題は続いている。
近年のLarge Language Models (LLM) の進歩はこれらの課題に対処するための道筋を提供するが、関連する意味情報を抽出する能力は未解明のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:04:31 GMT)
Can LLMs' Tuning Methods Work in Medical Multimodal Domain? [14.7] 大言語モデル(LLM)は世界知識の理解に優れ、特定のサブフィールドに適応するには正確な調整が必要である。
LLM(Large Vision-Language Models)とLVLM(Large Vision-Language Models)の両方において,PEFT法が出現し,大きな成功を収めている。
転帰学習効率を高めるため,大規模モデルの微調整法を医療分野に移行することは可能か?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:56:07 GMT)
This&That: Language-Gesture Controlled Video Generation for Robot Planning [14.6] This&Thatは、幅広いタスクをコミュニケーションし、計画し、実行するためのロボット学習手法である。
ビデオベースプランニングにおける基本的な課題として,1) 簡単な指示によるあいまいなタスクコミュニケーション,2) ユーザの意図を尊重する制御可能なビデオ生成,3) 視覚的プランニングをロボット行動に変換すること,の3つがあげられる。
This&That is demonstrated the state-of-the-art effective in addressing the three challenges and justify the use of video generation as a intermediate representation for generalizable task planning and execution。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:28:41 GMT)
A Survey of Fragile Model Watermarking [14.5] モデルの脆弱な透かしは、改ざんを検出する強力なツールとして徐々に現れてきた。
本稿では, モデルフラクタブルウォーターマーキングの創業以来の課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:47:01 GMT)
Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields [14.4] 本稿では、Wavelet Transform (WT) を利用して、非常に大きな受容場を得ることができることを示す。
WTonvレイヤは、既存のアーキテクチャのドロップイン代替として使用することができる。
画像劣化に対するロバスト性やテクスチャ上の形状に対する応答の増大など,さらなる特性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:55:10 GMT)
Understanding Visual Feature Reliance through the Lens of Complexity [14.3] 我々は$mathscrV$-informationに基づいて,特徴量の定量化のための新しい指標を提案する。
我々は、標準画像ネット学習視覚モデルから抽出した1万個の特徴の複雑さを、垂直層内の方向として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:21:53 GMT)
$\mathrm{E^{2}CFD}$: Towards Effective and Efficient Cost Function Design for Safe Reinforcement Learning via Large Language Model [14.1] 効率的なコスト関数設計フレームワークである$mathrmE2CFD$を提案する。
$mathrmE2CFD$は、大きな言語モデル(LLM)の機能を活用して、さまざまな安全シナリオを理解し、対応するコスト関数を生成する。
このフレームワークを用いてトレーニングされたポリシーのパフォーマンスは、従来の安全な強化学習アルゴリズムよりも優れていることが実験によって証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 03:30:25 GMT)
Between Lines of Code: Unraveling the Distinct Patterns of Machine and Human Programmers [14.0] 機械および人為的なコードの特徴を特徴付ける特定のパターンについて検討する。
本研究では,機械生成コード検出のための新しい手法であるTectCodeGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:45:55 GMT)
Looking for Tiny Defects via Forward-Backward Feature Transfer [12.4] そこで本研究では,従来の高解像度画像と地中トラスマスクの手法を評価する新しいベンチマークを提案する。
私たちのベンチマークには、欠陥サイズに関する堅牢性をキャプチャするメトリクスが含まれています。
提案手法は,欠陥サイズに対する高いロバスト性,高速動作,最先端セグメンテーション性能を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:19:01 GMT)
Graph Attention with Random Rewiring [12.4] 本稿では,3つのパラダイムの利点を組み合わせた新しいGNNアーキテクチャであるGraph-Rewiring Attention with Structures (GRASS)を紹介する。
GRASSは、ランダムな正規グラフを重畳して入力グラフをリワイヤし、長距離情報伝搬を強化する。
また、グラフ構造化データに適したユニークな付加的なアテンション機構を採用し、計算効率を保ちながらグラフ帰納バイアスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:21:56 GMT)
FedMRL: Data Heterogeneity Aware Federated Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Medical Imaging [12.3] 我々は,データの不均一性に対処する新しいマルチエージェント深層強化学習フレームワークであるFedMRLを紹介する。
FedMRLは、クライアント間の公平性を促進するために、新たな損失関数を導入し、最終グローバルモデルのバイアスを防ぐ。
その結果,FedMRLが最先端技術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） (Mon, 8 Jul 2024 10:10:07 GMT)
Ten Years of Teaching Empirical Software Engineering in the context of Energy-efficient Software [12.3] オランダのアムステルダムにあるVrije Universityversiteit Amsterdamで、Green Labのコースを10回行った経験を共有します。
このコースは、VUのComputer Science MasterプログラムのSoftware Engineering and Green ITトラックで提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:44:49 GMT)
Large Language Models in Finance: A Survey [12.2] 大規模言語モデル(LLM)は、金融における人工知能応用の新しい可能性を開いた。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、金融における人工知能応用の新しい可能性を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:13:09 GMT)
Vision-Braille: An End-to-End Tool for Chinese Braille Image-to-Text Translation [12.0] 視覚障害者は、読み書きに点字しか使えない大規模なグループである。
点字作家はしばしば音色を省略して空間を節約し、同じ子音と母音の点字が中国語に翻訳されると混乱する。
このプロジェクトは、初めて公開された点字翻訳システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:51:37 GMT)
AID-AppEAL: Automatic Image Dataset and Algorithm for Content Appeal Enhancement and Assessment Labeling [12.0] Image Content Appeal Assessment (ICAA) は、画像のコンテンツが視聴者に対して生成する肯定的な関心のレベルを定量化する新しいメトリクスである。
ICAAは、画像の芸術的品質を判断する伝統的な画像美学評価(IAA)とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 01:40:32 GMT)
Saltzer & Schroeder for 2030: Security engineering principles in a world of AI [12.0] 私たちはSaltzer & Schroederのセキュリティ設計原則を振り返って、AI生成コードの世界にまつわる課題を進化させ、適応する必要があります。
コード生成AIツールのさらなる採用を期待しています。
本稿では、AI生成コードの世界で生じる課題を進化させ、適応する必要があるため、Saltzer & Schroeder氏のセキュリティ設計原則を振り返る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:10:18 GMT)
GenFollower: Enhancing Car-Following Prediction with Large Language Models [11.8] 我々は、これらの課題に対処するために、大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいゼロショットプロンプトアプローチであるGenFollowerを提案する。
我々は,車追従動作を言語モデリング問題として再編成し,不均一な入力をLLMのための構造化プロンプトに統合する。
オープンデータセットの実験は、GenFollowerの優れたパフォーマンスと解釈可能な洞察を提供する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:54:42 GMT)
Fine-Grained Multi-View Hand Reconstruction Using Inverse Rendering [11.2] 本稿では,逆レンダリングを利用して手ポーズを復元し,詳細を複雑化する多視点ハンドメッシュ再構成手法を提案する。
また、ハンドメッシュとテクスチャの両方を洗練させるために、新しいハンドアルベドとメッシュ(HAM)最適化モジュールも導入した。
提案手法は,再現精度とレンダリング品質の両面において,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:28:24 GMT)
Towards Understanding the Bugs in Solidity Compiler [11.2] 本稿では,533のSolidityコンパイラのバグに関する最初の系統的研究について述べる。
本研究は, その特徴(症状, 根本原因, 分布など)とトリガー試験例について検討した。
次に,Solidityコンパイラファザの限界について検討するため,Solidityコンパイラファザを3つ評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:22:50 GMT)
Narrowing the Gap between Adversarial and Stochastic MDPs via Policy Optimization [11.1] 本稿では,次数$tildemathcalO(mathrmpoly(H)sqrtSAT)$の残差を求めるアルゴリズムを提案する。
提案したアルゴリズムと分析は、占有対策によって与えられる典型的なツールを完全に回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:06:45 GMT)
Implementation of Composite Photon Blockade Based on Four-wave Mixing System [11.1] 高品質な単一光子遮断システムは、単一光子源の品質を効果的に向上させることができる。
本研究では,非縮退4波混合系における光子遮断現象について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:48:32 GMT)
Prominent Roles of Conditionally Invariant Components in Domain Adaptation: Theory and Algorithms [10.9] ドメイン適応(DA)は、モデルを訓練するために使用されるソースデータの分布が、モデルを評価するために使用されるターゲットデータと異なるときに発生する統計的学習問題である。
我々は、条件不変成分(CIC)が予測に関係していることを示し、条件不変成分をソースデータとターゲットデータ間で保持することを示す。
我々は,CICに基づく新しいアルゴリズム,重要度重み付き条件不変ペナルティ(IW-CIP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:11:51 GMT)
GMC: A General Framework of Multi-stage Context Learning and Utilization for Visual Detection Tasks [10.8] 多段階のコンテキスト学習と利用のための一般的なフレームワークが提案され、様々な視覚的検出タスクのための様々なディープネットワークアーキテクチャが提案されている。
提案するフレームワークは、視覚的検出シナリオにおけるコンテキスト学習と利用のための包括的で適応可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:54:09 GMT)
Improved Global Guarantees for the Nonconvex Burer--Monteiro Factorization via Rank Overparameterization [10.8] 二つの微分可能な$L$-smooth, $mu$-strongly convex objective $phimph over a $ntimes n$frac14(L/mu-1)2rstar$を考える。
非局所性にもかかわらず、局所最適化は、任意の初期点から大域的最適点へグローバルに収束することが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 10:58:33 GMT)
TransMA: an explainable multi-modal deep learning model for predicting properties of ionizable lipid nanoparticles in mRNA delivery [10.8] 本稿では,TransMAと呼ばれる説明可能なLNPの透過効率予測モデルを提案する。
TransMAはマルチモーダル分子構造融合アーキテクチャを採用している。
トランスフェクション効率の予測において最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:43:32 GMT)
SynA-ResNet: Spike-driven ResNet Achieved through OR Residual Connection [10.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その生物学的忠実さとエネルギー効率のよいスパイク駆動操作を実行する能力のために、脳のような計算にかなりの注意を払っている。
ORRC(Residual Connection)を通じて大量の冗長情報を蓄積する新しいトレーニングパラダイムを提案する。
次に,SynA(SynA)モジュールを用いて冗長情報をフィルタリングし,背骨における特徴抽出を促進するとともに,ショートカットにおけるノイズや無駄な特徴の影響を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:38:30 GMT)
A Fine-tuning Dataset and Benchmark for Large Language Models for Protein Understanding [10.7] ProteinLMBenchは、LCMのタンパク質理解能力を評価するために、手動で検証された多重選択質問からなる最初のベンチマークデータセットである。
ProteinLMDatasetは、さらに自己教師付き事前トレーニングと教師付き微調整のために設計されたデータセットである。
インターンLM2-7BはProteinLMDatasetで事前訓練され微調整され、ProteinLMBenchでGPT-4を上回り、高い精度のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:39:35 GMT)
Gait Patterns as Biomarkers: A Video-Based Approach for Classifying Scoliosis [10.3] スコリオーシスは、特に青年期において重要な診断上の課題となる。
従来の診断と追跡方法は、臨床専門知識と放射線曝露のリスクのために限界に直面している。
歩行分析を用いた新しいビデオベース非侵襲的スコリオーシス分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:29:02 GMT)
Beyond Adapting SAM: Towards End-to-End Ultrasound Image Segmentation via Auto Prompting [10.3] 超音波画像分割に適したユニバーサルモデルとしてSAMUSを提案する。
さらに、AutoSAMUSと表記されるエンドツーエンドで動作できるようにします。
AutoSAMUSは、SAMUSのマニュアルプロンプトエンコーダを置き換えるために自動プロンプトジェネレータ(APG)を導入することで実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 03:24:35 GMT)
Accelerating Communication in Deep Learning Recommendation Model Training with Dual-Level Adaptive Lossy Compression [10.2] DLRMは最先端のレコメンデーションシステムモデルであり、様々な業界アプリケーションで広く採用されている。
このプロセスの重大なボトルネックは、すべてのデバイスから埋め込みデータを集めるのに必要な全通信に時間を要することだ。
本稿では,通信データサイズを削減し,DLRMトレーニングを高速化するために,エラーバウンドの損失圧縮を利用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:53:10 GMT)
Active Label Refinement for Robust Training of Imbalanced Medical Image Classification Tasks in the Presence of High Label Noise [10.2] 雑音ラベル(LNL)とアクティブラーニングを組み合わせた2段階のアプローチを提案する。
提案手法は,少数クラスからのクリーンなサンプルをノイズの多いサンプルとして誤識別しないことで,クラス不均衡を扱う従来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） (Mon, 8 Jul 2024 14:16:05 GMT)
Circuit Partitioning and Transmission Cost Optimization in Distributed Quantum Computing [10.2] 本稿では分散量子コンピューティングにおける過剰な通信複雑性の問題に焦点をあてる。
QUBOモデルに基づく回路分割法と送信コスト最適化のためのルックアヘッド法を併用して提案手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:51:27 GMT)
Efficient factored gradient descent algorithm for quantum state tomography [10.1] 本稿では,量子トモグラフィープロトコルを提案する。このプロトコルは,状態要素と固有値マッピングを組み合わせ,ランク不足問題に対処する。
また, ランダムな11ビット混合状態のフル状態トモグラフィを1分以内で達成できることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:08:51 GMT)
SegHist: A General Segmentation-based Framework for Chinese Historical Document Text Line Detection [10.1] テキスト行検出は、歴史的文書分析において重要な課題である。
歴史的文書テキスト検出のための一般的な枠組み(セグヒスト)を提案する。
一般的に使われているDB++とSegHistフレームワークを統合することで、DB-SegHistを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:41:50 GMT)
Vulnerability Detection in Smart Contracts: A Comprehensive Survey [10.1] 本研究では、スマートコントラクトにおける脆弱性の検出と緩和を改善する機械学習技術の可能性を検討する。
2018年から2023年にかけて、IEEE、ACM、ScienceDirect、Scopus、Google Scholarといったデータベースから88の記事を分析しました。
その結果、KNN、RF、DT、XG-Boost、SVMといった古典的な機械学習技術は、脆弱性検出において静的ツールよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:51:15 GMT)
A Benchmark for Multi-speaker Anonymization [10.0] 本稿では,実世界のアプリケーションを対象としたマルチ話者匿名化ベンチマークを提案する。
カスケードシステムは、話者ダイアリゼーションを使用して、各話者の音声を集約し、話者匿名化を行い、話者のプライバシーを隠蔽し、音声コンテンツを保存する。
非オーバーラップシミュレーションと実世界のデータセットによる実験は、マルチスピーカー匿名化システムの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:48:43 GMT)
An Earth Rover dataset recorded at the ICRA@40 party [9.3] ICRAは2024年9月にロッテルダムで40周年を迎えた。
1ヶ月後、IROSカンファレンスが開催され、アースローバーチャレンジが予定されている。
提案では、ロッテルダムのアースローバーチャレンジで使用されたロボットでデータセットを記録する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:40:15 GMT)
Do Multilingual Large Language Models Mitigate Stereotype Bias? [9.3] この研究は、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、スペイン語で同じ大きさの6つのLLMを体系的に訓練する。
単言語モデルと比較して,多言語モデルの方がバイアスの低いだけでなく,予測精度も優れていることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:46:50 GMT)
How DNNs break the Curse of Dimensionality: Compositionality and Symmetry Learning [9.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は,有界な$F_1$-normで任意の関数の合成を効率的に学習できることを示す。
スケーリング法則を経験的に計算し、$g$か$h$のどちらを学ぶのが難しいかによって相転移を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:59:29 GMT)
Deep Neural Networks and Brain Alignment: Brain Encoding and Decoding (Survey) [9.1] AIモデルを使って脳についての洞察を得ることができるか?
脳記録に関する深層学習モデルの情報はどのようになっているか?
復号化モデルは、fMRIが与えられた刺激を再構成する逆問題を解決する。
近年,自然言語処理,コンピュータビジョン,音声に対するディープラーニングモデルの有効性に触発されて,ニューラルコーディングや復号化モデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:44:56 GMT)
Towards A Comprehensive Visual Saliency Explanation Framework for AI-based Face Recognition Systems [9.1] 本書は,顔認識タスクの包括的説明枠組みを考案した。
AIに基づく顔認識システムのためのビジュアル・サリエンシ・マップに基づく説明の包括的定義を提供する。
CorrRISE というモデルに依存しない新しい説明法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:25:46 GMT)
LLM-Based Open-Domain Integrated Task and Knowledge Assistants with Programmable Policies [9.1] タスク指向対話エージェントを作成するためのプログラム可能なフレームワークを提案する。
KITAは、制御可能なエージェントポリシーを備えた信頼性の高い接地応答を提供する。
KITA は GPT-4 を26.1, 22.5, 52.4 で上回り, 実行精度, 対話動作精度, 目標達成率について比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:17:40 GMT)
DεpS: Delayed ε-Shrinking for Faster Once-For-All Training [8.2] CNNは、さまざまなハードウェア、動的環境、低消費電力組み込みデバイスにデプロイされるようになっている。
一度限りのトレーニングは、多くのモデル(サブネット)を一定のトレーニングコストで同時にトレーニングする、スケーラブルなアプローチとして現れました。
Delayed $epsilon$-Shrinking (D$epsilon$pS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:45:40 GMT)
Improving the trainability of VQE on NISQ computers for solving portfolio optimization using convex interpolation [8.2] ポートフォリオ最適化問題を解くために凸性を利用して変動量子固有解器(VQE)の訓練性を向上させる。
我々の提案は、実際のアプリケーションで広く使われている他の大規模最適化問題を解決するための訓練性を向上させるために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 03:51:54 GMT)
What Matters in Transformers? Not All Attention is Needed [7.9] Transformerベースの大規模言語モデル(LLM)のスケーリングは、様々なタスクで有望なパフォーマンスを示している。
このスケーリングには冗長な構造も導入され、現実のデプロイメントには課題がある。
我々は、類似度に基づく計量を用いて、ブロック、メートル法構造、アテンション層を含むトランスフォーマー内の異なるモジュール間の異なる冗長性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:28:52 GMT)
Quantum communication on the bosonic loss-dephasing channel [7.8] 決定的な問題は、損失の値を決定することと、その結果の損失の減退チャネルが分解不能となることにある。
損失の任意の値に対して、デフォーカスが臨界値以上であれば、ボソニック損失低下チャネルは分解不能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:06:24 GMT)
Learning local equivariant representations for quantum operators [7.7] 本稿では,複数の量子演算子を予測するための新しいディープラーニングモデルSLEMを提案する。
SLEMは、計算効率を劇的に改善しながら最先端の精度を達成する。
SLEMの能力は多種多様な2次元および3次元材料にまたがって実証し,限られた訓練データでも高い精度を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:55:12 GMT)
Learning Lane Graphs from Aerial Imagery Using Transformers [7.7] この研究は、航空画像から後継車線グラフを生成する新しいアプローチを導入している。
後継レーングラフを最大長経路の集合としてフレーム化し,検出変換器(DETR)アーキテクチャを用いてそれらを予測する。
本手法の有効性を多種多様な大規模UrbanLaneGraphデータセットの広範な実験により実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:42:32 GMT)
An open source Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Routing Simulator for satellite networks [7.6] 本稿では,低軌道衛星コンステレーション(LSatC)におけるパケットルーティングのためのオープンソースシミュレータを提案する。
Pythonで実装されたシミュレータは、従来のDijkstraベースのルーティングと、より高度な学習ソリューションをサポートする。
その結果、Reinforcement Learning(RL)ベースのルーティングポリシを使用して、エンドツーエンド(E2E)のレイテンシを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:09:12 GMT)
OSN: Infinite Representations of Dynamic 3D Scenes from Monocular Videos [7.6] モノクラーRGBビデオから基礎となる動的3Dシーンの表現を復元することは、長い間困難であった。
我々はOSNと呼ばれる新しいフレームワークを導入し、入力ビデオにマッチする高機能な3Dシーン構成を学習する。
本手法は, きめ細かい3次元シーン形状を学習する上で, 明らかな優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:03:46 GMT)
Momentum Auxiliary Network for Supervised Local Learning [7.6] 改良されたローカル学習セグメントは、独立した補助ネットワークによって更新された複数のローカルブロックにネットワークを分割する。
動的相互作用機構を確立するためのMAN(Momentum Auxiliary Network)を提案する。
エンドツーエンドのトレーニングに比べて,ImageNetデータセットではGPUメモリ使用率を45%以上削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:31:51 GMT)
New User Event Prediction Through the Lens of Causal Inference [7.5] 新規ユーザのための新しい離散イベント予測フレームワークを提案する。
提案手法は,カテゴリを知る必要のない新規ユーザに対して,バイアスのない予測を提供する。
数値シミュレーションと実世界の2つの応用を用いて,提案手法の優れた性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:35:54 GMT)
Detect Closer Surfaces that can be Seen: New Modeling and Evaluation in Cross-domain 3D Object Detection [7.5] 本研究では,エゴ車両のセンサに近接する表面を検出する3次元物体検出モデルの能力を測定するための2つの指標を提案する。
また、学習可能な近接面にもっと焦点を合わせるために、EdgeHeadという改良ヘッドも提案しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:37:41 GMT)
FORAY: Towards Effective Attack Synthesis against Deep Logical Vulnerabilities in DeFi Protocols [7.4] 我々は,DeFiプロトコルの深い論理的バグに対して,非常に効果的な攻撃合成フレームワークであるForayを紹介する。
DSLに基づいて、まず指定されたDeFiプロトコルをトークンフローグラフにコンパイルします。
そこで我々は,特定の攻撃目標に対する攻撃スケッチを合成する効率的なスケッチ生成手法を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:35:48 GMT)
Tight Quantum Depth Lower Bound for Solving Systems of Linear Equations [7.3] 時間複雑性を持つ線形方程式系を解くための量子アルゴリズムは、クエリの深さで$Omega(kappa)$が低いことを示す。
この問題の最先端の量子アルゴリズムは、Costa, An, Sanders, Su, Babbush, and Berry (2022) によるものであり、最適なクエリ複雑性は $Theta(kappa)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:05:46 GMT)
Learning Dynamics from Multicellular Graphs with Deep Neural Networks [7.3] グラフニューラルネットワーク (GNN) を用いて, セル位置の静的スナップショットから, 多細胞集団の動きを推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:24:40 GMT)
Knowledge Management in the Companion Cognitive Architecture [7.1] 我々は,コンパニオン認知アーキテクチャの知識スタック開発において直面した課題について報告する。
同様の課題に直面している他の認知アーキテクチャ開発者にとって、これらの観察が有用であることを証明できることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:20:05 GMT)
Interactively Diagnosing Errors in a Semantic Parser [7.1] 本稿では,CNLUのための対話型エラー診断システムについて述べる。
モデルベース診断問題として,INLDパイプラインの最初の2段階をキャストする方法を示す。
本システムでは, 合成例における意味的誤りを診断する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:16:09 GMT)
Adaptive Modality Balanced Online Knowledge Distillation for Brain-Eye-Computer based Dim Object Detection [7.1] 本稿では,脳-眼-コンピュータによる空中画像検出システムを構築した。
脳波画像データを用いた適応型モダリティバランスオンライン知識蒸留法(AMBOKD)を提案する。
実世界のシナリオにおける公開データセットとシステム検証実験により,本手法の有効性と優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:50:00 GMT)
Enhancing Class Fairness in Classification with A Two-Player Game Approach [7.1] ツープレイヤーゲーム(FACT)を用いたFAir分類手法を提案する。
まず,データ拡張を伴う分類器のトレーニングを,対戦型2プレーヤゲームとして記述可能な公平な最適化問題として定式化する。
この定式化に続いて,クラスに対して公平な解に収束できることを理論的に証明する,新しい乗法重み最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:21:59 GMT)
On the Limitations of Compute Thresholds as a Governance Strategy [7.0] このエッセイの主な結論は、現在実装されている計算しきい値が短く、リスクを軽減するのに失敗する可能性があるということだ。
いくつかの主要なフロンティアAI企業が、責任あるスケーリングポリシーをリリースした。
このエッセイは、より良い方向に進むためのレコメンデーションで終わる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:53:06 GMT)
A reappraisal of Lagrangians with non-quadratic velocity dependence and branched Hamiltonians [7.0] 四分速度に依存しないラグランジュ人の非伝統的な形態が文献で注目されている。
様々な例として、分枝ハミルトニアンの理論における運動量依存質量の概念の出現を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:40:05 GMT)
A Planning Ontology to Represent and Exploit Planning Knowledge for Performance Efficiency [6.9] 我々は,エージェントを世界の初期状態から望ましい目標状態へ移動させる一連の行動を見つけることを目的として,自動計画の問題を考える。
利用可能なプランナと多様なプランナドメインが多数用意されていると仮定し、適切なプランナを特定し、ドメインのパフォーマンスを向上させるために活用できる不可欠な情報を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:44:34 GMT)
Test-time adaptation for geospatial point cloud semantic segmentation with distinct domain shifts [6.8] テスト時間適応(TTA)は、ソースデータへのアクセスや追加のトレーニングなしに、推論段階でラベル付けされていないデータに事前訓練されたモデルの直接適応を可能にする。
本稿では,3つの領域シフトパラダイムを提案する。光グラムから空気中LiDAR,空気中LiDAR,合成-移動レーザー走査である。
実験の結果,分類精度は最大20%mIoUに向上し,他の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:40:28 GMT)
An Experimental Comparison of Transfer Learning against Self-supervised Learning [6.7] 本稿では,医療分野における転帰学習と自己指導学習のパフォーマンスと堅牢性を比較した。
我々は、データ不均衡、データの不足、ドメインミスマッチなど、医療領域で共通するいくつかの問題でデータをテストした。
医療分野における転帰学習と自己指導型学習の活用を支援するための推奨事項を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:14:52 GMT)
Large Language Models Understand Layouts [6.7] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクにおいて異常な能力を示す。
テキスト理解能力以外にも,空間マーカーで表されるテキストレイアウトをLLMで処理できることが示されている。
レイアウト理解能力は,視覚的質問応答(VQA)システム構築に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:03:12 GMT)
Object-Oriented Material Classification and 3D Clustering for Improved Semantic Perception and Mapping in Mobile Robots [6.4] 本稿では,オブジェクト指向パイプライン上に構築されたRGB-D教材分類のための補足型ディープラーニング手法を提案する。
本研究では,3次元セマンティックシーンマッピングの最先端手法と比較して,材料分類と3次元クラスタリングの精度が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:25:01 GMT)
Fast TRAC: A Parameter-Free Optimizer for Lifelong Reinforcement Learning [6.4] 生涯の強化学習における主要な課題は、可塑性の喪失である。
TRACと呼ばれる長寿命RLのパラメータフリーチューニングを提案する。
Procgen、Atari、Gym Controlの環境での実験では、TRACは驚くほどうまく機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:00:07 GMT)
CAM-Based Methods Can See through Walls [6.4] CAMに基づくほとんどの解釈可能性法は、重要なスコアを、モデルが見ることができない画像の一部に誤って属性付けることができることを示す。
我々は、画像の下部を使わないよう制約されたVGGライクなモデルを訓練し、画像の見えない部分の正のスコアを観察する。
この挙動は、2つの新しいデータセットで定量的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:00:51 GMT)
Qualitative Event Perception: Leveraging Spatiotemporal Episodic Memory for Learning Combat in a Strategy Game [6.3] 連続的な体験をエピソードに分割するために、時間的表現がどのように使用できるかを分析する。
イベント記述を有用な粒度でキャプチャするので,学習を容易にする証拠を提示する。
また、エピソードの空間的範囲の知覚が、時間的時間と全体のケース数の両方に影響を及ぼすという経験的証拠も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:28:38 GMT)
How Much Progress Did I Make? An Unexplored Human Feedback Signal for Teaching Robots [6.3] タスクの完了率を表すために設計されたテキストプログレス(textitprogress)を特徴付ける。
進捗は、タスクが成功したかどうかを示し、タスク完了の度合いを反映し、非生産的だが無害な振る舞いを識別し、参加者間でより一貫性がある可能性が高いことを発見した。
我々の研究のさらなる貢献は、アイスクリームトッピング付加タスクを通じて、パブリックスペーススタディから40の非専門家によるデモンストレーションのデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 23:47:13 GMT)
Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization [6.2] 不完全および雑音のみから拡散モデルをトレーニングするための新しい予測最大化アルゴリズムを提案する。
提案手法の一環として,非条件拡散モデルのための新しい後部サンプリング手法を提案し,動機づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:12:54 GMT)
Towards Reflected Object Detection: A Benchmark [6.0] 本稿では,反射物体検出に特化して設計されたベンチマークを紹介する。
我々のリフレクションオブジェクト検出データセット(RODD)は、様々なコンテキストにおいて反射オブジェクトを示す多様な画像のコレクションを特徴としている。
RODDは10のカテゴリを包含し、異なる背景にまたがる21,059のリアルおよびリフレクションオブジェクトの画像を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 03:16:05 GMT)
Deep Learning-based Anomaly Detection and Log Analysis for Computer Networks [5.8] 本稿では,孤立林,GAN,トランスフォーマーを統合した新しい融合モデルを提案する。
このモデルは誤報率を低減しつつ、異常検出の精度を大幅に向上させる。
また、ログ解析タスクでもうまく機能し、異常な振る舞いを素早く識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:07:51 GMT)
MEEG and AT-DGNN: Advancing EEG Emotion Recognition with Music and Graph Learning [5.8] 本稿では,MEEGデータセット,マルチモーダル音楽誘発脳波(EEG)データセット,および脳波に基づく感情認識のための新しい枠組みを紹介する。
MEEGデータセットは、音楽に対する幅広い感情的な反応をキャプチャし、音楽の文脈におけるパターンの詳細な分析を可能にする。
AT-DGNNは、注意に基づく時間学習者と動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)を組み合わせて、EEGデータの局所グラフとグローバルグラフのダイナミクスを正確にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 01:58:48 GMT)
DWUG: A large Resource of Diachronic Word Usage Graphs in Four Languages [5.7] そこで本研究では,4つの言語で意味するアノテーションを,文脈順化したダイアクロニック単語の最大リソースとして記述する。
マルチラウンドのインクリメンタルアノテーションプロセス、クラスタリングアルゴリズムの選択を深く説明し、このデータセットに使用可能なダイアクロニックとシンクロニックの2つを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:56:49 GMT)
OneDiff: A Generalist Model for Image Difference [5.7] 画像差分キャプション(IDC)は、近縁な画像間の変化を正確に記述するために重要である。
OneDiffは、堅牢な視覚言語モデルアーキテクチャを利用する新しいジェネラリストアプローチである。
OneDiffは、既存の最先端モデルを精度と適応性で一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:14:37 GMT)
GeoWATCH for Detecting Heavy Construction in Heterogeneous Time Series of Satellite Images [5.7] GeoWATCHは、複数のセンサプラットフォームからの長い衛星画像のモデルをトレーニングするためのフレキシブルなフレームワークである。
本システムにはサブグラフアイソモーフィズムに基づく新しい部分重み付け機構が組み込まれており,多くのトレーニングサイクルを通じてネットワークを継続的にトレーニングし,修正することができる。
これにより、長期にわたってモデルの行をトレーニングすることが可能となり、コアのバックボーンを維持しながら構成を調整することで、パフォーマンスが向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:09:00 GMT)
Cognitive Modeling with Scaffolded LLMs: A Case Study of Referential Expression Generation [5.6] 本稿では,参照表現生成のアルゴリズム的認知モデルのニューラルシンボリック実装について検討する。
私たちのハイブリッドアプローチは認知的に妥当であり、複雑な状況下ではうまく機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:42:20 GMT)
SmartChoices: Augmenting Software with Learned Implementations [5.5] We present SmartChoices, a novel approach that reduce the cost to deploy production-ready ML solution for contextual bandits problem。
SmartChoicesのインターフェースは、問題の定式化と実装の詳細をきれいに分離する。
当社の実装はベストプラクティスを定式化し,低レベルのアプリケーションで使用するのに十分な効率で,共有ライブラリを通じて棚外の貴重な生産機能を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:44:23 GMT)
UCCA: A Verified Architecture for Compartmentalization of Untrusted Code Sections in Resource-Constrained Devices [5.4] 本稿では,セキュリティを実証し,UCCA(Untrusted Code Compartment Architecture)の実装を正式に検証する。
UCCAは、リソース制約と時間クリティカルなMCUにおいて、信頼できないコードセクションを柔軟にハードウェアで強化した隔離を提供する。
評価の結果,UCCA のオーバーヘッドは少なく,最低限の MCU に対しても安価であり,従来の作業よりもオーバーヘッドや仮定がはるかに少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:49:18 GMT)
Change-Point Detection in Industrial Data Streams based on Online Dynamic Mode Decomposition with Control [5.3] オンライン動的モード分解制御(ODMDwC)に基づく新しい変化点検出手法を提案する。
本手法は,Singular-Value-Decomposition法と比較して,直感的かつ優れた検出結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:18:33 GMT)
RRM: Relightable assets using Radiance guided Material extraction [5.2] 反射率の高い物体が存在する場合であっても,シーンの材料,幾何学,環境照明を抽出できる手法を提案する。
本手法は,物理量に基づくパラメータを通知する放射場表現と,ラプラシアンピラミッドに基づく表現的環境光構造とから構成される。
提案手法は,パラメータ検索タスクにおける現状よりも優れており,高忠実なリライティングと,サーベイシックシーンにおける新しいビュー合成を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:10:31 GMT)
iLLM-TSC: Integration reinforcement learning and large language model for traffic signal control policy improvement [5.1] 大規模言語モデル(LLM)と強化学習(RL)を組み合わせた新しい統合フレームワークを提案する。
提案手法は,従来のRL法と比較して,通信条件の劣化により平均待ち時間を17.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:22:49 GMT)
Spatio-Temporal Encoding and Decoding-Based Method for Future Human Activity Skeleton Synthesis [5.0] 観測された活動データに基づいて将来の活動情報を推定することは、早期活動予測の精度を向上させるための重要なステップである。
GAN(Generative Adversarial Network)やジョイントラーニングフレームワークに基づく従来の手法は、観測率の低い場合の予測精度が向上する。
本稿では,将来のヒト活動合成のための骨格に基づく符号化と復号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 03:08:06 GMT)
Optimal Sparse Singular Value Decomposition for High-dimensional High-order Data [5.0] 空間構造を持つ高次元高次データの削減を目的としたスパーステンソル特異値分解について考察する。
Singular Value Decomposition (STAT-SVD) のためのSparse Alternating Thresholding という手法を提案する。
提案手法は,各反復におけるしきい値のシャープな基準を提供する新しい二重投射・しきい値設定方式を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:19:52 GMT)
Architecture Decisions in Quantum Software Systems: An Empirical Study on Stack Exchange and GitHub [4.8] この研究は、量子ソフトウェアシステムの開発中に行われたアーキテクチャ決定を経験的に調査し、分析することを目的としている。
量子ソフトウェア開発におけるアーキテクチャ決定に関連する385のイシュー(87のGitHubプロジェクトから)と70のポスト(3つのStack Exchangeサイトから)からのデータを収集しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:07:58 GMT)
Structured Generations: Using Hierarchical Clusters to guide Diffusion Models [4.7] 本稿では拡散確率モデル(DDPM)の枠組みに階層的クラスタリングを統合する深層生成モデルであるDiffuse-TreeVAEを紹介する。
提案手法は,学習した潜在木VAE構造体の根埋め込みから新たな画像を生成し,階層的な経路を伝播し,第2段階のDDPMを用いて各データクラスタの異なる高品質な画像を洗練・生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:00:28 GMT)
The Tug-of-War Between Deepfake Generation and Detection [4.6] マルチモーダル生成モデルは急速に進化しており、現実的なビデオやオーディオの生成が急増している。
ディープフェイクビデオは、個人を説得力を持って偽造することができるが、悪用の可能性から特に注目を集めている。
本研究では,ディープフェイク映像の生成と検出の両面を考察し,効果的な対策の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:49:41 GMT)
Multi-Bit Mechanism: A Novel Information Transmission Paradigm for Spiking Neural Networks [4.6] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、高性能、低消費電力、生物学的解釈性の向上に対して認識される。
現在、スパイクのバイナリの性質はSNNにかなりの情報損失をもたらし、最終的にパフォーマンスが低下している。
本研究では,SNNのためのマルチビット情報伝送機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:46:31 GMT)
TEASMA: A Practical Methodology for Test Adequacy Assessment of Deep Neural Networks [4.5] TEASMAはDeep Neural Networksのテストセットの精度を正確に評価するために設計された包括的で実用的な方法論である。
遠隔ベースサプライズカバレッジ(DSC)、ライクフードベースサプライズカバレッジ(LSC)、入出力カバレッジ(IDC)、ミューテーションスコア(MS)の4つの測定値を用いてTEASMAを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:52:46 GMT)
Continuous variable quantum teleportation using photon subtracted and photon added two mode squeezed coherent state [4.5] 我々は,2モード圧縮コヒーレント(TMSC)状態における光子サブトラクション(PS)および光子付加(PA)によって生成される非ガウス状態を連続変数(CV)量子テレポーテーション(QT)の資源状態とみなす。
我々は、これらの状態の族に対するウィグナー特性関数を解析的に導出したため、様々な状態に対するQTの忠実性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:36:05 GMT)
Synthetically Enhanced: Unveiling Synthetic Data's Potential in Medical Imaging Research [4.5] Generative AIは、合成画像を生成するための有望なアプローチを提供し、データセットの多様性を向上する。
本研究では, 医用画像研究の性能と一般化性に及ぼす合成データ補充の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:56:36 GMT)
Large language models in healthcare and medical domain: A review [4.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自由テキストクエリに対する熟練した応答を提供する。
このレビューでは、多様な医療応用の効率性と効果を増幅するLLMの可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:01:20 GMT)
A Color Image Analysis Tool to Help Users Choose a Makeup Foundation Color [4.4] 本稿では,ノメイク自撮り画像と基礎陰影画像に基づいて,肌色と境界色を推定する手法を提案する。
まず、カラーチェッカーターゲットの助けを借りて画像の校正を行い、その後、皮膚の色を予測するために教師付き学習モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:01:36 GMT)
Neural Network-based Information Set Weighting for Playing Reconnaissance Blind Chess [4.3] 不完全な情報ゲームでは、ゲーム状態は一般にプレイヤーにとって完全に観察できない。
我々は、歴史ゲームデータから設定した情報において、各状態の確率を推定する2つの異なるニューラルネットワークを訓練する。
実験により、シームズニューラルネットワークはより精度が高く、与えられたドメインに対する古典的な畳み込みニューラルネットワークよりも効率的であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:29:29 GMT)
Learning With Generalised Card Representations for "Magic: The Gathering" [4.3] この研究は、見えないカードに一般化するカード表現の可能性を探る。
本研究では,カードの数値的,名目的,テキスト的特徴に基づく表現,カードイメージ,およびサードパーティサービスからのカード使用状況に関するメタ情報について検討する。
その結果, 一般化された入力表現の特定の選択は, 既知のカード間の人間のカード選択を予測する学習にはほとんど影響を及ぼさないが, 新たな未知のカードの性能は大幅に向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:42:44 GMT)
Efficiently Training Neural Networks for Imperfect Information Games by Sampling Information Sets [4.3] そこで本研究では,学習サンプル間で完全情報ゲーム評価の予算を分配して,リターンを最大化する方法について検討する。
実験の結果, 少数の状態のサンプリングは, 比較的少数の状態のサンプリングよりも, 比較的多数の異なる位置のサンプリングが望ましいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:37:07 GMT)
Contrastive Learning of Preferences with a Contextual InfoNCE Loss [4.3] ここでは、CLIPフレームワークの適切な適応により、この問題を解決する方法を示す。
収集可能なカードゲーム領域におけるInfoNCE損失の適応版の有用性を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:05:08 GMT)
Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises [4.2] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は大規模な機械学習において大きな可能性を秘めているが、プライバシとセキュリティの面で新たなリスクをもたらす。
我々は,ユーザデータをフェデレーターからプライベートに,他のユーザからプライベートに保ちながら,ビザンチンユーザに対してレジリエンスを提供するFLの新しいスキームであるBYITFLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:48:43 GMT)
MVGT: A Multi-view Graph Transformer Based on Spatial Relations for EEG Emotion Recognition [4.2] 空間関係に基づく多視点グラフ変換器(MVGT)を提案する。
脳波チャネルの空間情報を符号化としてモデルに組み込むことにより,脳波チャネルの空間構造を知覚する能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:11:53 GMT)
3D Vessel Graph Generation Using Denoising Diffusion [4.1] 血管ネットワークは3Dグラフとして表現され、疾患のバイオマーカーの予測、血流のシミュレート、合成画像生成の助けとなる。
船体木の生成を目的とした従来手法は, 主に自己回帰型であり, キャピラリーなどの周期を持つ船体グラフには適用できなかった。
本稿では,3次元血管グラフ生成におけるテキストデノナイズ拡散モデルの最初の応用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:39:21 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$を量子回路で実現し、探索することができることを指摘している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:52:27 GMT)
The Dynamic Net Architecture: Learning Robust and Holistic Visual Representations Through Self-Organizing Networks [4.0] 動的ネットアーキテクチャ(DNA)と呼ばれる新しいインテリジェントシステムアーキテクチャを提案する。
DNAは繰り返し安定化されたネットワークに依存し、それを視覚に応用するために議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:22:10 GMT)
Shedding More Light on Robust Classifiers under the lens of Energy-based Models [4.0] 我々は、敵対的訓練(AT)のダイナミクスについて、新しい視点を提供する。
ATにおけるエネルギー環境の分析により、標的外攻撃は、モデルの観点からの本来のデータよりも、より分散した(低エネルギー)敵画像を生成することが明らかとなった。
厳格なエビデンスを動機とした重エネルギー教育(WEAT)の提案
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:31:19 GMT)
Deciphering the Role of Representation Disentanglement: Investigating Compositional Generalization in CLIP Models [3.9] 構成分布(C-OoD)の一般化はCLIPモデルでは比較的未探索である。
本研究は,CLIPモデルの一般化において,画像およびテキスト表現の歪み,特に構成要素について重要な役割を担っていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:04:40 GMT)
Generation and De-Identification of Indian Clinical Discharge Summaries using LLMs [3.9] 近年のデータ漏洩による財務的影響は、1000万ドル近くと推定されている。
個人情報を識別するコンピュータベースのシステムは、データドリフトに対して脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:47:03 GMT)
Combining Neural Networks and Symbolic Regression for Analytical Lyapunov Function Discovery [3.8] CoNSAL (Analytical Lyapunov関数の結合ニューラルネットワークと回帰)
このフレームワークは、ニューラルネットワークを精密な分析形式に蒸留するためにシンボリックレグレッションを適用する、ニューラルリアプノフ関数とシンボリックレグレッション成分を含む。
従来の結果と比較して,本アルゴリズムは解釈性の向上を伴うリアプノフ関数の解析形式を直接生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:54:08 GMT)
Regret Analysis of Multi-task Representation Learning for Linear-Quadratic Adaptive Control [3.8] 線形四元数制御のためのマルチタスク表現学習の後悔を分析した。
探索が"良"な設定では、T$タイムステップ後のエージェントの後悔は$tilde O(sqrtT/H)$とスケールし、$H$はエージェントの数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:41:42 GMT)
Can Large Language Models Replicate ITS Feedback on Open-Ended Math Questions? [3.7] 本研究では,大規模言語モデルのオープンエンド数学質問に対するフィードバック生成能力について検討する。
オープンソースのモデルとプロプライエタリなモデルの両方が、トレーニング中に見たフィードバックを複製する可能性を示していますが、以前は見つからなかった学生のエラーに対して、十分に一般化していません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:41:10 GMT)
On Bellman equations for continuous-time policy evaluation I: discretization and approximation [3.7] 本研究では,連続時間拡散過程の離散的に観測された軌道から値関数を計算する問題について検討する。
離散時間強化学習と互換性のある,容易に実装可能な数値スキームに基づく新しいアルゴリズムのクラスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:05:03 GMT)
Report on the NSF Workshop on Sustainable Computing for Sustainability (NSF WSCS 2024) [3.7] 本報告では,2024年4月にネバダ州アレクサンドリアのNSFで開催された,持続可能コンピューティングに関するNSFワークショップのプロセスについて報告する。
ワークショップの主な目標は、持続可能コンピューティングと持続可能性のためのコンピューティングの両方のテーマに沿った研究イニシアチブの開発を進めることであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:57:03 GMT)
Unsupervised machine learning for detecting mutual independence among eigenstate regimes in interacting quasiperiodic chains [3.6] 熱的でも多体局在的でもない多体固有状態(MBL)は、適度な準周期ポテンシャルを持つ相互作用鎖で数値的に発見された。
固有状態エンタングルメントスペクトル(ES)のレンズにおけるNEE,MBL,熱状態の相互独立性について数値的に検討する。
MBLとサーマルレジームは相互に独立しているが,NEEレジームは従来の2つに依存しており,ポテンシャル強度が低下するにつれて円滑に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Testing AI on language comprehension tasks reveals insensitivity to underlying meaning [3.6] LLM(Large Language Models)は、臨床支援や法的支援から、質問応答や教育まで幅広い分野で採用されている。
しかし、リバースエンジニアリングはモラベックのパラドックスによって拘束されており、簡単なスキルは難しい。
新たなベンチマークで7つの最先端モデルを体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:58:34 GMT)
SSP-GNN: Learning to Track via Bilevel Optimization [3.2] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)のためのグラフベースのトラッキング形式を提案する。
本手法は,一組のフレーム上で定義された追跡グラフに対して,逐次最短経路 (SSP) アルゴリズムを適用した。
この追跡グラフのエッジコストは、グラフニューラルネットワーク(GNN)の変種であるメッセージパスネットワークを介して計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:37:44 GMT)
Uncertainty relations from state polynomial optimization [3.1] 厳密な不確実性関係に収束する完全半定値プログラミング階層が見つかる。
我々の階層は、パウリ、ハイゼンベルク=ワイル、フェルミオン作用素のテンソル積を含む幅広いシナリオに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:39:05 GMT)
RadiomicsFill-Mammo: Synthetic Mammogram Mass Manipulation with Radiomics Features [3.0] そこで,RadiomicsFill-Mammoは,特定の放射能特性を反映した現実的なマンモグラム質量像を生成する革新的な技術である。
その結果,RadiomicsFill-Mammoは様々な放射線条件に基づいて,多彩で現実的な腫瘍像を効果的に生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:33:52 GMT)
An Empirical Study of Gendered Stereotypes in Emotional Attributes for Bangla in Multilingual Large Language Models [3.0] 女性は共感、恐怖、罪悪感といった感情に結びついており、男性は怒り、ブラボード、権威に結びついている。
バングラにおける感情の文脈における性バイアスの存在を分析的手法を用いて示す。
コードやデータを含むすべてのリソースは、Bangla NLPに関する将来の研究をサポートするために公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:22:15 GMT)
An explainable three dimension framework to uncover learning patterns: A unified look in variable sulci recognition [3.0] 3次元(3D)大域的な説明は神経イメージングに不可欠である。
我々は、堅牢で忠実で、複雑でないグローバルな説明を提供する、説明可能な人工知能(XAI)の3Dフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:07:55 GMT)
KidSat: satellite imagery to map childhood poverty dataset and benchmark [2.8] 衛星特徴表現のベンチマークを行うために,衛星画像のペア化と子どもの貧困度に関する高品質な調査データを提案する。
このデータセットは、1997-2022年の東アフリカと南アフリカの19カ国から、それぞれ10km$times$10kmの33,608枚の画像で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:26:30 GMT)
Unveiling nonmagnetic phase and many-body entanglement in two-dimensional random quantum magnets Sr$_2$CuTe$_{1-x}$W$_x$O$_6$ [2.7] 正方格子上の一連のスピンストライプ/2$ハイゼンベルク反強磁性化合物の物理を捉える。
非磁性相に対して[0.08, 0.55]$の中間範囲は、長距離N'eelまたはストライプオーダーを持たない。
この位相の奥深くでは、x = 0.3$ で、ランダム性によって誘導される短距離スピン-液状状態と結びつく可能性のあるシグネチャが観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:22:51 GMT)
The Impact of Quantization on Retrieval-Augmented Generation: An Analysis of Small LLMs [2.7] 学習後の量子化は、Large Language Models (LLM) の計算需要を減らすが、その能力の一部を弱める可能性がある。
本稿では、量子化がより小さなLLMの検索強化生成(RAG)能力にどのように影響するかを考察する。
この結果から, 7B LLM がそのタスクをうまく実行した場合, 量子化ではその性能や長文推論能力が損なわれないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:52:56 GMT)
How to Measure Performance in Agile Software Development? A Mixed-Method Study [2.5] この研究は、アジャイルソフトウェア開発のパフォーマンス指標を実際に使用するときに生じる課題を特定することを目的としている。
結果として、広く使用されているパフォーマンスメトリクスが実際に広く使用されている一方で、アジャイルソフトウェア開発チームは透明性と標準化の欠如と不十分な正確性のために、課題に直面しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:53:01 GMT)
Cross-lingual QA: A Key to Unlocking In-context Cross-lingual Performance [2.4] 言語間QAは、質問と回答の部分のみを翻訳する言語間QAである。
クロスリンガルQAはモデルに効果的に刺激を与え,それらの言語間知識を引き出すことで,従来のモノリンガルな数発のプロンプトよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:34:02 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） (Mon, 8 Jul 2024 14:30:42 GMT)
Function+Data Flow: A Framework to Specify Machine Learning Pipelines for Digital Twinning [2.3] 物理システムのためのデジタル双生児(DT)は人工知能(AI)をますます活用している
本稿では,DT内のAIパイプラインを記述するためのドメイン固有言語(t+Data Flow)を提案する。
具体的には、tは関数を第一級市民として扱い、AIで学んだモデルの効果的な操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:28:34 GMT)
Negative Results of Image Processing for Identifying Duplicate Questions on Stack Overflow [2.3] Stack Overflow上の重複した質問を識別するための画像ベース手法について検討した。
まず,画像からのテキストを疑問テキストに統合し,第2に画像キャプションを用いて視覚的内容に基づいて画像を評価する。
私たちの研究は、簡単な複製と仮説検証の基盤を築き、将来の研究を私たちのアプローチの上に構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:14:21 GMT)
Fast and spectrally accurate construction of adaptive diagonal basis sets for electronic structure [2.2] 周期的なシンク基底を電子構造計算のための曲線座標系と組み合わせる。
このような座標変換によって得られる基底集合を用いて生じる2つの重要な課題に対処する。
これら2つの課題の解決策は、基底関数の数で対数線型となるコストで平均場計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:48:40 GMT)
Physics-Regulated Deep Reinforcement Learning: Invariant Embeddings [2.2] Phy-DRLは物理制御された安全クリティカルな自律システムのための深層強化学習フレームワークである。
The Phy-DRL exhibits 1) a mathematicallyprovable safety guarantee and 2) strict compliance of critic and actor network with physics knowledge with the action-value function and action policy。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:08:16 GMT)
Challenges for quantum computation of nonlinear dynamical systems using linear representations [2.2] 実現可能な有限次元空間への必要な射影は、実際には除去や制御が難しい数値的アーティファクトを誘導することを示します。
結果として、一般的な非線形力学系を解くために量子計算を実用的で信頼性が高く正確に利用する方法は、まだ未解決の問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:04:44 GMT)
Multi-step Inference over Unstructured Data [2.2] 医療、法律、金融などの分野における高い意思決定タスクは、精度、包括性、論理的一貫性のレベルを必要とする。
これらの問題に対処するための,ニューロシンボリックAIプラットフォームを開発した。
このプラットフォームは、知識抽出とアライメントのための微調整LDMと、堅牢なシンボリック推論エンジンを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:16:20 GMT)
Engineering morphogenesis of cell clusters with differentiable programming [2.1] 我々は,発達モデルにおいて,創発的,システムレベルの特性をもたらす局所的相互作用規則と遺伝的ネットワークを発見する。
複雑な発達シナリオにおいて,細胞間相互作用と遺伝的ネットワークのパラメータを同時に学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:05:11 GMT)
Minimum discrepancy principle strategy for choosing $k$ in $k$-NN regression [2.0] 保持データを用いずに、$k$-NN回帰推定器でハイパーパラメータ$k$を選択するための新しいデータ駆動戦略を提案する。
本稿では,早期停止と最小一致原理に基づく実践的戦略を実践的に容易に導入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:43:59 GMT)
Theory of versatile fidelity estimation with confidence [2.0] 本稿では,任意の特定の測定設定に対して,ほぼ最小限の信頼区間を持つ推定器を構成する手法を提案する。
理論的および数値的な結果を組み合わせることで,提案手法の様々な望ましい特性を実証する。
我々の手法は、同じ保証でオブザーバブルの期待値を推定するためにも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:48:55 GMT)
MASSM: An End-to-End Deep Learning Framework for Multi-Anatomy Statistical Shape Modeling Directly From Images [1.9] 複数の解剖を同時にローカライズし、人口レベルの統計表現を推定し、画像空間内での形状表現を直接記述する新しいエンドツーエンドディープラーニングフレームワークであるMASSMを紹介する。
以上の結果から,マルチタスクネットワークを介して画像空間の解剖を記述し,複数の解剖処理を行うMASSMは,医用画像処理タスクのセグメンテーションネットワークよりも優れた形状情報を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:46:16 GMT)
Geospatial Trajectory Generation via Efficient Abduction: Deployment for Independent Testing [1.9] 情報(A*)探索により,移動軌跡を効率的に吸収できることが示される。
私たちはまた、正確な結果を提供するだけでなく、非常に大きなシナリオにもスケールできることを示す独自の実験について報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 23:11:47 GMT)
Tiny Models are the Computational Saver for Large Models [1.8] 本稿では,TinySaverについて紹介する。TinySaverは,大規模モデルを適応的に置き換えるために小さなモデルを用いる,早期に出現する動的モデル圧縮手法である。
この手法をImageNet-1k分類で評価した結果,最大90%の演算数を削減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:38:20 GMT)
Learning to Adapt Category Consistent Meta-Feature of CLIP for Few-Shot Classification [1.6] 最近のCLIPに基づく手法では、画像分類タスクにおいてゼロショットと少数ショットのパフォーマンスが期待できる。
LRと高レベルセマンティック表現の相補的な長所を組み合わせたメタ機能適応法(MF-Adapter)を提案する。
提案手法は,最先端のCLIP下流数ショット分類法よりも優れており,難易度の高い視覚的分類課題に対して高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:18:04 GMT)
Collision Avoidance Metric for 3D Camera Evaluation [1.6] 3Dカメラは、ロボティクスや自動運転の応用のための重要な情報源として登場した。
現在の標準的なカメラ評価メトリクスは、特定のアプリケーションコンテキストを考慮していないことが多い。
本研究では,衝突回避の重要な課題に対する3次元カメラの適合性を評価するために,ポイントクラウド評価のための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:15:16 GMT)
Graph Neural Networks and Spatial Information Learning for Post-Processing Ensemble Weather Forecasts [1.5] 本稿では,アンサンブル後処理のためのグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
欧州における2m温度予測のケーススタディでは、グラフニューラルネットワークモデルは、高度に競争力のあるニューラルネットワークベースの後処理法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:39:44 GMT)
CodeCSE: A Simple Multilingual Model for Code and Comment Sentence Embeddings [1.4] 本稿では,関数の埋め込みとその記述をひとつの空間で学習するコントラスト学習モデルであるCodeCSEを提案する。
CodeCSEのマルチ言語ゼロショットアプローチは、特定の言語向けにGraphCodeBERTから微調整されたモデルと同じくらい効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 20:01:35 GMT)
Optimizing Negative Prompts for Enhanced Aesthetics and Fidelity in Text-To-Image Generation [1.4] 我々は、画像生成の高速化に向けて、負のプロンプト生成を最適化する新しい方法であるNegOptを提案する。
その結果,他の手法と比較して,インセプションスコアの25%が大幅に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:37:03 GMT)
Non-parametric Contextual Relationship Learning for Semantic Video Object Segmentation [1.4] そこでは,領域の類似性グラフ上に,オブジェクト仮説によって暗示される固有関係をエンコードする,文脈的手がかりの非パラメトリックな例を紹介した。
本アルゴリズムは,学習コンテキストを条件付きランダムフィールド(CRF)にペアポテンシャルの形で統合し,領域ごとのセマンティックラベルを推論する。
提案手法は,YouTube-Objectsデータセットの課題に対して評価を行い,提案手法が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） (Mon, 8 Jul 2024 13:22:13 GMT)
Graph-Boosted Attentive Network for Semantic Body Parsing [1.4] 本稿では,制約のない環境下で複数の人体を意味部分領域に分解する手法を提案する。
本稿では,特徴階層にまたがる新しい意味的・輪郭的注意機構を備えた畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法は,Pascal Person-Partデータセットの最先端化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:32:01 GMT)
Exploring Human-LLM Conversations: Mental Models and the Originator of Toxicity [1.4] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)と実世界の人間のインタラクションを多様で制約のない環境で探索する。
以上の結果から,LSMは毒性のある物質を供給していると正しく非難されているものの,その内容を求める人間に要求されているか,少なくとも引き起こされていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:20:05 GMT)
Inductive Link Prediction in Knowledge Graphs using Path-based Neural Networks [1.4] SiaILPは、シアムニューラルネットワークを用いたインダクティブリンク予測のためのパスベースモデルである。
WN18RR, FB15k-237, Nell995 のインダクティブバージョンを用いて, リンク予測タスクにおいて, 新たな最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:01:47 GMT)
Deep Learning in Physical Layer: Review on Data Driven End-to-End Communication Systems and their Enabling Semantic Applications [1.3] 本稿では,E2E通信システムにおけるデータ駆動型PHYの今後の動向について概説する。
さまざまなモダリティにまたがるセマンティックアプリケーションの実現における、彼らの役割を強調している。
また、重要な課題や研究の方向性も特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:58:11 GMT)
ORAN-Bench-13K: An Open Source Benchmark for Assessing LLMs in Open Radio Access Networks [1.3] 大規模言語モデル(LLM)はオープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)の展開と運用方法に革命をもたらす。
ベンチマークは,O-RAN仕様文書116件から得られた13,952件からなる。
我々は,ORAN-Bench-13Kにおいて,他のクローズドソースモデルと比較して優れた性能を示すRAG(Retrieval-Augmented Generation)ベースのパイプラインであるORANSightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:07:50 GMT)
Synergistic Formulaic Alpha Generation for Quantitative Trading based on Reinforcement Learning [1.3] 本稿では,既存のアルファファクタマイニング手法を探索空間を拡張して拡張する手法を提案する。
モデルの性能評価指標として,情報係数 (IC) とランク情報係数 (Rank IC) を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:59:56 GMT)
Conditional Information Gain Trellis [1.3] 条件計算は、ニューラルネットワークの計算ユニットの一部のみを使用して入力を処理する。
深層畳み込みニューラルネットワークにおける特定の実行パスを生成するために,トレリスに基づくアプローチを用いる。
条件付き実行機構は,非条件付きベースラインと比較して,同等あるいは優れたモデル性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:18:44 GMT)
Personality Analysis for Social Media Users using Arabic language and its Effect on Sentiment Analysis [1.3] 本研究では、Twitter上でのアラビア語の使用と性格特性の相関について検討した。
われわれのデータセットは3250人のユーザーからなり、Twitter上でその性格を共有できた。
その結果,人格がソーシャルメディアの感情に影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:27:54 GMT)
Automated Computational Energy Minimization of ML Algorithms using Constrained Bayesian Optimization [1.3] 我々は,エネルギー消費を最小化する目的で,制約付きベイズ最適化(CBO)を評価した。
我々は,MLモデルの予測性能を損なうことなく,CBOによる省エネ効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:49:38 GMT)
Decoding Human Activities: Analyzing Wearable Accelerometer and Gyroscope Data for Activity Recognition [1.3] 人の動きや相対位置は、異なる種類のセンサーによって効果的に捕捉することができ、対応するセンサ出力は、異なる人間の活動の分類のための様々なマニピュレータ技術に利用することができる。
本稿では,FusionActNetという,多構造アーキテクチャにおける2つのユニークなアプローチを提案する。
その結果,UCI HARとMotion-Senseのデータセットでは,精度,精度,リコール,F1スコアにおいて既存手法よりも97.35%,精度が95.35%向上していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:09:11 GMT)
An active learning method for solving competitive multi-agent decision-making and control problems [1.2] 競合エージェントの集団に対する定常行動プロファイルを特定するための,新しいアクティブラーニング手法を提案する。
提案手法は,典型的なマルチエージェント制御と意思決定問題に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:52:09 GMT)
Submodular video object proposal selection for semantic object segmentation [1.2] 連続的なフレームから複数のインスタンスのサブセットをキャプチャするデータ駆動表現を学習する。
この選択過程は、部分モジュラ函数を最大化することによって解決される施設位置問題として定式化される。
本手法は,ロバストなセマンティックなビデオオブジェクトセグメンテーションアルゴリズムの基盤となる,長期的コンテキスト依存を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:18:49 GMT)
Context Propagation from Proposals for Semantic Video Object Segmentation [1.2] 本稿では,意味オブジェクトセグメンテーションのためのビデオにおける意味的文脈関係を学習するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,オブジェクトのキー進化と意味時間領域上のオブジェクト間の関係をエンコードするビデオオブジェクトから,セマンティックコンテキストを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:44:18 GMT)
Enabling Performant and Secure EDA as a Service in Public Clouds Using Confidential Containers [1.1] パブリッククラウドの破裂に対するセキュリティ上の懸念は、プロセス設計キット、サードパーティの知的財産権、半導体デバイスやチップの新たな設計データを保護することにある。
パブリッククラウドのバーストに対するセキュリティ上の問題に対処するひとつの方法は、EDAワークロードの機密コンテナを活用することだ。
完全なエンドツーエンドのコンテナベースのEDAワークロードは、それぞれ、ベアメタルコンテナとVMベースのソリューションに対する7.13%と2.05%のパフォーマンスオーバーヘッドを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:36:30 GMT)
Behind the Deepfake: 8% Create; 90% Concerned. Surveying public exposure to and perceptions of deepfakes in the UK [1.0] 本稿は、英国成人1403人の全国代表調査から得られた知見に基づいて、ディープフェイクの公的な露出と知覚について考察する。
平均して15%が、ディープフェイクポルノ、ディープフェイク詐欺や詐欺などの有害なディープフェイクに曝されていると報告している。
有害なディープフェイクへの曝露は比較的少なかったが、ディープフェイクに対する認識と恐怖は高かった。
ほとんどの回答者は、ディープフェイクがオンラインの児童性的虐待の素材に追加され、情報への不信を高め、世論を操作できるのではないかと心配していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:22:51 GMT)
Fault Detection for agents on power grid topology optimization: A Comprehensive analysis [1.0] 我々は、電力網の故障に注目し、パターンを特定し、それらを先入観として検出する。
クラスタ化によって、5つの異なるクラスタを検出し、異なる障害タイプを特定します。
故障を事前に検出し、5つの異なるモデルを評価するためのマルチクラス予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:35:12 GMT)
MagMax: Leveraging Model Merging for Seamless Continual Learning [1.0] MagMaxは、連続タスクのための大規模なトレーニング済みモデルの継続的な学習を可能にする、新しいモデルマージ戦略である。
本評価は,MagMaxのクラスおよびドメイン増分学習設定など,様々なシナリオにおける優位性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:38:52 GMT)
EventChat: Implementation and user-centric evaluation of a large language model-driven conversational recommender system for exploring leisure events in an SME context [1.0] 大規模言語モデル(LLM)は、対話レコメンデーションシステム(CRS)の戦略的ポテンシャルにおいて大きな進化をもたらす。
しかし、研究は主に、エンドユーザー評価や企業への戦略的影響ではなく、LCM主導のCRSを実装するための技術フレームワークに焦点を当てている。
目的システムメトリクスと主観的ユーザ評価の両方を用いて,LCM駆動型CRSを中小企業環境で設計し,それに続く性能について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:50:49 GMT)
Using Grammar Masking to Ensure Syntactic Validity in LLM-based Modeling Tasks [1.0] 文法マスキング(Grammar masking)は、与えられた文脈自由文法に対して構文的に正しいモデルを生成するための大きな言語モデルを導くために用いられる。
文法マスキングは,複数の言語モデルのモデリング能力を劇的に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:19:59 GMT)
Chiral dynamics with giant systems [1.0] 一次元導波路に非局所結合した巨大ケーラー空洞からなるパリティ時対称系のカイラルダイナミクスを探索する。
2つの結合点間の位相差を調整し、駆動周波数で伝播位相に一致させることにより、キラルキャビティ/導波路相互作用を実現する。
非統計光子は、結合点間を伝播する反射光子と透過光子の干渉により、強い散逸状態でも生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:12:39 GMT)
Novel Models for High-Dimensional Imaging: High-Resolution fMRI Acceleration and Quantification [0.9] 本稿では,パッチテンソルの低ランクモデル,物理ベースの多様体モデル,ボクセルの注意ネットワークを提案する。
提案したモデルは全て、高分解能とより機能的な情報による他の比較手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:24:21 GMT)
Can machine learning solve the challenge of adaptive learning and the individualization of learning paths? A field experiment in an online learning platform [0.8] デジタル技術に基づく学習内容の個別化は、大きな個人的および社会的利益をもたらす。
大規模なデジタル自己学習プラットフォーム上でランダム化制御試験を行う。
我々は,2つの畳み込みニューラルネットワークに基づくアルゴリズムを開発し,学習経路に応じて4,365ドルの学習者にタスクを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:07:35 GMT)
Robust CATE Estimation Using Novel Ensemble Methods [0.8] 本研究は,多種多様なシナリオにまたがって,因果林や多種多様なメタラーナーなどの共通手法の性能を評価する。
提案手法では,X-Learnerをモデルスタック化してニュアンス関数を推定し,CBA(Consensus Based Averaging)を用いて内部一致度の高いモデルのみを平均化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:48:07 GMT)
SGOR: Outlier Removal by Leveraging Semantic and Geometric Information for Robust Point Cloud Registration [0.8] 現在の登録方法は、ポイント・ツー・ポイントやインスタンスのセマンティック対応生成にのみセマンティクスを使用する。
本稿では,地域投票に基づくセカンダリグラウンドセグメンテーションとゆるやかなセマンティック一貫性を提案する。
アウトドアデータセットにおいて,提案手法は優れた性能を示し,登録リコールの22.5ポイント向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:07:09 GMT)
SeSame: Simple, Easy 3D Object Detection with Point-Wise Semantics [0.7] 自律運転では、3Dオブジェクト検出は、経路計画や動き推定を含む下流タスクに対してより正確な情報を提供する。
本稿では,既存のLiDARのみに基づく3Dオブジェクト検出における意味情報の強化を目的としたSeSameを提案する。
KITTIオブジェクト検出ベンチマークにおいて,提案手法の有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:14:46 GMT)
Unified theory for joint covariance properties under geometric image transformations for spatio-temporal receptive fields according to the generalized Gaussian derivative model for visual receptive fields [0.5] 本研究では,時間的イメージ関係下での受容場からの出力と一致させるために,受容場のパラメータをどのように変換する必要があるかを示す。
導出結合共分散特性が受容場応答を関連づけたり一致させたりすることができるかを示す幾何学的解析で結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:45:34 GMT)
MERGE -- A Bimodal Dataset for Static Music Emotion Recognition [0.5] 本稿では,半自動手法を用いて作成した3つの新しい音声・歌詞・バイモーダル音楽感情認識研究データセットであるMERGEを提案する。
得られた結果は、提案したデータセットの生存可能性を確認し、ディープニューラルネットワークを用いたバイモーダル分類において、79.21%のF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:01:04 GMT)
System stabilization with policy optimization on unstable latent manifolds [0.5] 提案手法は,データサンプルの少ない複雑な物理システムを安定化する。
実験により、提案手法はデータサンプルの少ない複雑な物理システムを安定化させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:57:28 GMT)
Exploring quantum ergodicity of unitary evolution through the Krylov approach [0.5] Krylovの複雑性は、自律システムとキックシステムの両方において、統合可能性からカオスへの移行を観察する上で堅牢であることを示す。
ランダム行列理論とスピン鎖の例を以下に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:16:31 GMT)
The Interplay of Learning, Analytics, and Artificial Intelligence in Education: A Vision for Hybrid Intelligence [0.5] 私は、AIのツールとしての狭義の概念化に挑戦し、AIの代替概念化の重要性を主張します。
人工知能と人工情報処理の違いを強調し、AIが人間の学習を理解するための道具としても役立つことを実証する。
本稿では、人間の認知の外部化、人間のメンタルモデルに影響を与えるAIモデルの内部化、密結合された人間とAIハイブリッドインテリジェンスシステムによる人間の認知の拡張という、AIのユニークな概念化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:38:27 GMT)
New Method for Keyword Extraction for Patent Claims [0.4] ほとんどの方法は、周波数分析法で抽出されたキーワードを検索エンジンに供給する。
特許請求において情報の提供方法に依存する新しい手法を提案し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Jul 2024 15:24:58 GMT)
Evaluating the Fairness of Neural Collapse in Medical Image Classification [0.4] ニューラル・コラプス(NC)は、最先端のディープラーニングモデルの一般化を改善する可能性を示している。
本研究では,NCのレンズによる深層学習の公平性について検討した。
偏りのある設定では、NCは全てのサブグループでF1スコアが大幅に低下する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:41:32 GMT)
Quantum Noise Spectroscopy of Critical Slowing Down in an Atomically Thin Magnet [0.4] 磁性材料の低周波臨界変動は、磁気秩序の物理に関する重要な情報を符号化する。
我々は,Van der Waals磁性材料CrSBrの3層試料における臨界力学を定量的に研究するために,$T$のノイズ磁気メトリーを実装した。
我々は,Ising予測から逸脱した$nu$の値を見つけ,CrSBrの2次元限界における磁気揺らぎモードの臨界挙動を変化させる上での長距離双極子相互作用の役割を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:00:12 GMT)
One system for learning and remembering episodes and rules [0.3] 人間は個々のエピソードや一般化可能なルールを学習でき、時間とともに両方の獲得した知識を保持できる。
統計的学習の最近の研究から着想を得た結果,表現能力の過剰な1つのシステムは,エピソードとルールの両方を学習し,記憶することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:44:18 GMT)
Building Call Graph of WebAssembly Programs via Abstract Semantics [0.2] WebAssemblyは、ポータビリティとパフォーマンスに重点を置いて人気を集めているコードのバイナリフォーマットである。
WebAssemblyのバイナリフォーマットは、悪意のあるソフトウェアの手段として使用される傾向がある。
WebAssemblyのセキュリティ検証、情報フロー制御、より一般的には、行動特性を検証するツールの開発には、かなりの関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:32:47 GMT)
What Do We Know About the Psychology of Insider Threats? [0.2] 本稿では,インサイダー脅威の心理学に関する体系的な文献レビューを行う。
文学は複数の異なる理論で運営されてきたが、心理学に関する堅牢な理論の欠如がまだ残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:46:20 GMT)
Learning Regionalization using Accurate Spatial Cost Gradients within a Differentiable High-Resolution Hydrological Model: Application to the French Mediterranean Region [0.2] 未採集における分散水文パラメータの推定は, 地域化の問題を引き起こす。
本稿では,学習可能な地域化マッピングを取り入れたハイブリッド・アシミレーション・地域化(HDA-PR)手法を提案する。
その結果,特に上流から下流までの補間において,HDA-PRの強い地域化が顕著となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 20:08:43 GMT)
Igea: a Decoder-Only Language Model for Biomedical Text Generation in Italian [0.1] 本稿では,イタリアにおけるバイオメディカルテキスト生成のために明示的に設計された,最初のデコーダのみの言語モデルであるIgeaを紹介する。
Igeaには3つのモデルサイズ – 350万,10億,30億のパラメータがある。
我々は、ドメイン内バイオメディカルコーパスと汎用ベンチマークを併用したIgeaの評価を行い、ドメイン固有トレーニング後の一般知識の維持と有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:04:21 GMT)
To Do or Not to Do: Semantics and Patterns for Do Activities in UML PSSM State Machines [0.1] DoActivity振舞いは、ある状態に入力された状態マシンとは独立して実行される振舞いを記述する。
仕様や教科書は、doActivityの振る舞い構造をどのように適切に使用するべきかについて曖昧である。
そこで本研究では,仕様書のテキスト,意味モデル,実行可能なテストケース,PSSMをサポートするシミュレータの相互チェックから,セマンティックスを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:57:46 GMT)
Is GPT-4 Alone Sufficient for Automated Essay Scoring?: A Comparative Judgment Approach Based on Rater Cognition [0.1] 大規模言語モデル (LLM) は自動エッセイスコーリング (AES) において有望であることを示す。
LLMはAESで有望だが、そのゼロショットと少数ショットのパフォーマンスは、最先端のモデルや人間のレーダに比べて低い。
本研究では,2つのエッセイを選択するためにゼロショットプロンプトを用いて,ALMと比較判断(CJ)を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:37:00 GMT)
AI as a Tool for Fair Journalism: Case Studies from Malta [0.1] 2つのプロジェクトは、ニュース記事やテレビニュースセグメントの潜在的なバイアスを分析するために設計されたメディアモニタリングとプレゼンテーションツールに焦点を当てている。
最初のプロジェクトは、コンピュータビジョンと自然言語処理の技術を使用して、ニュース記事の画像とそれに対応するキャプション、見出し、記事本体の一貫性を分析する。
第2のプロジェクトは、コンピュータビジョン技術を使用して、画面上の時間やニュースビデオの視覚的露出を追跡し、クエリ可能なデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:02:39 GMT)
Decrypting Nonlinearity: Koopman Interpretation and Analysis of Cryptosystems [0.1] 本稿では,Diffie-Hellman鍵交換系とRivest-Shamir-Adleman暗号系を非線形力学系として見ることにより,暗号系に対する新たな視点を導入する。
クープマン理論を適用することで、これらの力学系を高次元空間に変換し、解析的に同値な純粋線型系を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:56:35 GMT)
Wigner's friend scenarios: on what to condition and how to verify the predictions [0.0] ウィグナーの友人の実験とその現代的な拡張は、量子状態の割り当てに関する量子力学的記述の曖昧さを示している。
それぞれの観測者が持たない異なる種類の情報が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:00:14 GMT)
Variational quantum cloning machine on a photonic integrated interferometer [0.0] 本研究では,デュアルレール符号化フォトニック量子ビットの変分クローンマシンを試作した。
プログラム可能な6モード統合デバイスと古典的フィードバックを利用して、ほぼ最適なクローン性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:24:25 GMT)
Unveiling Legitimacy in the unexpected events context : An Inquiry into Information System Consultancy companies and international organizations through Topic Modeling Analysis [0.0] 本研究は、ISコンサルタント会社と国際機関の2つの主要な利害関係者のコミュニケーションに焦点を当てる。
この目的を達成するため,両俳優が出版する多種多様な出版物について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:44:03 GMT)
Unsupervised Fault Detection using SAM with a Moving Window Approach [0.0] 本稿では、SAM(High End Segment Anything Model)と移動ウィンドウアプローチを用いた教師なし手法を提案する。
我々は、微調整やラベル付きデータを必要とせずに、これらの課題を克服することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:12:29 GMT)
Unmasking Trees for Tabular Data [0.0] UnmaskingTreesは、データ生成および特に計算のためのメソッドおよびオープンソースソフトウェアパッケージである。
実験結果から, 傾き木を段階的に解き放つことで, 単純で強い計算基準が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 04:15:43 GMT)
Structural Generalization in Autonomous Cyber Incident Response with Message-Passing Neural Networks and Reinforcement Learning [0.0] 小さなネットワーク変更のためのリトレーニングエージェントは、時間とエネルギーを消費する。
ホストの数が異なる元のネットワークの変種を作成し、エージェントを追加のトレーニングなしでテストします。
デフォルトのベクトル状態表現を使用するエージェントのパフォーマンスは向上するが、各ネットワークで特別にトレーニングする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:34:22 GMT)
Strong zero modes in integrable quantum circuits [0.0] 我々は、特定の積分可能な量子回路に対して、正確なSZM演算子を構築することができることを示す。
我々の予測は、無限温度自己相関関数の数値シミュレーションによって裏付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:16:43 GMT)
Speed-accuracy trade-off for the diffusion models: Wisdom from nonequilibrium thermodynamics and optimal transport [0.0] 拡散モデルと呼ばれる生成モデルとフォッカー・プランク方程式の非平衡熱力学の関連について論じる。
拡散モデルにおけるデータ生成の速度と精度のトレードオフ関係である拡散モデルの速度-精度トレードオフを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:48:15 GMT)
On the Equivalence between Logic Programming and SETAF [0.0] 攻撃的引数の集合(SETAF)を持つフレームワークは、よく知られたDungの抽象引数フレームワーク(AAF)の拡張である。
L-stable と semi-stable のセマンティクスの同値性を含むセマンティクスの間には、ペアワイズな等価性が存在することを示す。
冗長自由原子論理プログラム(RFALP)と呼ばれるNLPのクラスには、構造的等価性もある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 01:03:53 GMT)
Non-classical correlations between a quantum probe and complex quantum systems in presence of noise [0.0] 大規模でマクロなシステムと相互作用する量子プローブシステム内で発生する非古典的相関は、後者における量子的特徴の存在を示唆することができる。
このようなシステムに対するノイズを含む詳細なモデルを考えると、小さな量子プローブが大きなシステムと相互作用し、結合強度や雑音レベルに関して規則を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 20:29:37 GMT)
Noise-tolerant public-key quantum money from a classical oracle [0.0] 公開鍵設定において、耐雑音性を実現する方法について初めて示す。
この方式の紙幣は、共役符号化状態を作成し、標準基底ベクトルを置換するユニタリを適用することで鋳造される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 23:53:07 GMT)
New Directions in Text Classification Research: Maximizing The Performance of Sentiment Classification from Limited Data [0.0] ベンチマークデータセットは、Kaesang Pangarep氏がPSIの議長として任命した問題に関するデータをトレーニングし、テストするためのものだ。
公式スコアはF1スコアであり、正、負、中立の3つのクラスで精度とリコールのバランスをとる。
スコアリング(ベースラインと最適化)はどちらもSVMメソッドを使用し、従来の機械学習手法では最先端と広く報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 05:42:29 GMT)
Muzzle-Based Cattle Identification System Using Artificial Intelligence (AI) [0.0] 牛の銃口の独特さは科学的に確立されており、人間の指紋に似ている。
これは、牛の銃口の特異性を抽出する牛の識別システムを開発するきっかけとなった前提です。
我々のシステムは、9,6.489%$、9,7.334%$のF_1$スコアと8,7.993%$の真の正率(tpr)を驚くほど低い偽陽性率(fpr)の0.098%$の精度で実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:36:55 GMT)
Master equation-based model for infrared-based magnetometry with nitrogen-vacancy centers in diamond cavities: a path to sub-picotesla sensitivity at sub-millimeter scales [0.0] 我々は、赤外線光飽和効果を取り入れた、光学的に検出された磁気共鳴のマスター方程式処理を開発した。
本モデルは, 赤外線を用いたNV中心磁気測定実験と互換性があることが示されている。
我々は, サブミリスケールにおいても, サブピクトテラの次数で感度が得られる可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 03:01:31 GMT)
Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in Large Language Models Using Psychological Methods [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間のコミュニケーションと日常の生活を結び付けるAIシステムの最前線にある。
本稿では「機械心理学」と呼ばれる新しい研究分野を紹介する。
機械心理学研究の方法論的基準を定義しており、特にプロンプトデザインのポリシーに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:15:13 GMT)
MMIS: Multimodal Dataset for Interior Scene Visual Generation and Recognition [0.0] MMISは、マルチモーダルインテリアシーンの生成と認識を促進するために設計された新しいデータセットである。
提案したデータセットは、画像生成、検索、キャプション、分類などのマルチモーダル表現学習タスクの研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:22:46 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） (Mon, 8 Jul 2024 09:07:51 GMT)
Limits and Powers of Koopman Learning [0.0] 力学系は様々な科学にまたがって複雑で変化する振る舞いを研究する包括的方法を提供する。
クープマン作用素は、線形手法を用いた非線形力学の研究を可能にするため、支配的なアプローチとして現れてきた。
テキスト 動的システムの軌道データからクープマン作用素のスペクトル特性を頑健に学習することは可能か?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:24:48 GMT)
Leveraging collective effects for thermometry in waveguide quantum electrodynamics [0.0] 導波路量子電磁力学(WQED)実験における新しい温度測定法について報告する。
この方法は、導波路の中心に位置する2つのトランスモン量子ビットの集合状態を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:56:48 GMT)
Learning by the F-adjoint [0.0] 本研究では、フィードフォワードニューラルネットワークのための教師付き学習アルゴリズムを改善するための理論的枠組みを開発し、検討する。
我々の主な結果は、勾配降下法と組み合わせた神経力学モデルを導入することにより、平衡F-随伴過程を導出したことである。
MNISTとFashion-MNISTデータセットの実験結果は、提案手法が標準バックプロパゲーショントレーニング手順を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:49:25 GMT)
Large Language Models for Judicial Entity Extraction: A Comparative Study [0.0] 本研究では,事例法文書におけるドメイン固有エンティティの同定における大規模言語モデルの適用について検討する。
この研究は、Large Language Model Meta AI 3、Mistral、Gemmaを含む最先端のLarge Language Modelアーキテクチャの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:49:03 GMT)
Large Language Model Recall Uncertainty is Modulated by the Fan Effect [0.0] 本稿では,人間におけるアンダーソンの発見と類似した認知ファン効果を示す言語モデル (LLM) について検討する。
ファン効果を誘発する2組のコンテキスト内リコール実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 19:40:50 GMT)
Kinetic Interacting Particle Langevin Monte Carlo [0.0] 本稿では,潜在変数モデルにおける統計的推論のためのアンダーダム付きランゲヴィンアルゴリズムの相互作用と解析について述べる。
本稿では,パラメータと潜伏変数の空間内で共同で進化する拡散過程を提案する。
統計モデルのパラメータを推定する実用的なアルゴリズムとして,この拡散について2つの明確な考察を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:52:46 GMT)
Implementing a hybrid approach in a knowledge engineering process to manage technical advice relating to feedback from the operation of complex sensitive equipment [0.0] 本稿では、原子力・防衛分野の産業企業がこのようなアプローチをどう採用したかを説明する。
SARBACANES"アプリケーションを使って完全なシステムを構築し、ビジネスプロセスをサポートし、知識ベースでのノウハウと専門知識を永続させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:17:10 GMT)
If You Don't Understand It, Don't Use It: Eliminating Trojans with Filters Between Layers [0.0] 大型言語モデル(LLM)は時に危険な意図しない振る舞いを示す。
攻撃面が巨大であるため、これらの発見と修正は難しい。
この研究は、汎用的なレシピ(フィルタ)と特定の実装(LoRA)フィルタを提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:40:23 GMT)
HyperMAML: Few-Shot Adaptation of Deep Models with Hypernetworks [0.0] Few-Shot Learningは、これまで見つからなかったタスクに容易に適応できるモデルをトレーニングすることを目的としている。
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)は、Few-Shot学習の最も一般的なアプローチの1つである。
本稿では,更新手順のトレーニングをモデルの一部として行うHyperMAMLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:21:59 GMT)
Ground-state phase diagram of the SU($4$) Heisenberg model on a plaquette lattice [0.0] SU($4$) の単項基底状態は強い異方性極限に現れる。
また、プラケット結合における一重項相関の異方性依存性を計算し、光格子中の超低温原子の将来の実験に役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 02:14:44 GMT)
Gravitation and the Problem of Quantum Measurement [0.0] 一般相対性理論を定量化する目標は,半古典的重力に有利にするために放棄されるべきである。
この文脈で量子測定の問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:52:25 GMT)
Gate-based quantum simulation of Gaussian bosonic circuits on exponentially many modes [0.0] 我々は,$(n+1)$-qubit量子コンピュータ上で,ガウスボソニック(GB)回路の動作を2n$モード以上でシミュレーションするためのフレームワークを提案する。
具体的には、初期ボゾン状態の期待値を入力量子状態として二次演算子にエンコードする。
これはGBゲートによって誘導されるシンプレクティックプロパゲータを効果的に実装する量子回路によって進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:04:16 GMT)
From Stochastic Hamiltonian to Quantum Simulation: Exploring Memory Effects in Exciton Dynamics [0.0] 我々はハミルトンプロパゲータを用いてエクシトン輸送をシミュレートする量子回路を設計する。
時間関係のゆらぎによってシステムがより高い効率に達することができる「メモリアシスト型」量子輸送の仕組みを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:59:16 GMT)
Freezing and Shielding under Global Quenches for Long-Range Interacting Many-Body Systems [0.0] 局所的な相互作用の急激なクエンチの後, 長距離ホッピングを持つフェルミ・ハバードモデルの時間発展について検討した。
局所的な相互作用をオンにすることは、高エネルギーモードと低エネルギーモードを効果的に混合しないため、動的進化の凍結につながる。
遮蔽と凍結は長距離相互作用系の普遍的な特徴であり、準定常状態の存在と関係があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:14:14 GMT)
Fostering Trust and Quantifying Value of AI and ML [0.0] AIとML推論の信頼について多くの議論がなされているが、それが何を意味するのかを定義するためにはほとんど行われていない。
より信頼できる機械学習推論を生み出すことは、製品の価値を高めるための道です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:25:28 GMT)
Fast Neighborhood Search Heuristics for the Colored Bin Packing Problem [0.0] CBPP(Colored Bin Packing Problem)は、Bin Packing Problem(BPP)の一般化である。
CBPPは、一組のアイテムを、それぞれ重量と色で詰めて、限られた容量のビンで梱包する。
CBPPに対するBPPの適応と新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 17:09:19 GMT)
Evaluating Predictive Models in Cybersecurity: A Comparative Analysis of Machine and Deep Learning Techniques for Threat Detection [0.0] 本稿では、さまざまな機械学習モデルとディープラーニングモデルを比較して、サイバーセキュリティリスクの検出と対策に最適なモデルを選択する。
この2つのデータセットは、Naive Bayes、SVM、Random Forest、ディープラーニングアーキテクチャ(VGG16)などのモデルを評価するために、精度、精度、リコール、F1スコアのコンテキストで使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:05:59 GMT)
Epistemological Bias As a Means for the Automated Detection of Injustices in Text [0.0] 不公平は、誰かが不公平な治療を受けたり、権利が侵害されたり、しばしばステレオタイプのような暗黙の偏見や偏見が原因で起こる。
本稿では,微細調整されたBERTに基づくバイアス検出モデル,2つのステレオタイプ検出モデル,およびテキストにおける不正の自動検出を支援するための辞書ベースのアプローチを併用した新しいフレームワークについて述べる。
我々は,データ量が多い場合でも,不正を検出するためにフレームワークをどのように適用できるかを実証的質的研究を行ない,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:38:31 GMT)
Entanglement asymmetry in the critical XXZ spin chain [0.0] エンタングルメント非対称性を用いた$SU(2)$対称性の$U(1)$部分群の明示的な破れについて研究する。
我々は、等方点を除いてスピン回転の$SU(2)$対称性を破る臨界XXZスピン鎖を特定のモデルとして考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 22:16:22 GMT)
Enhancing Software Supply Chain Resilience: Strategy For Mitigating Software Supply Chain Security Risks And Ensuring Security Continuity In Development Lifecycle [0.0] この記事では、ソフトウェアサプライチェーンの進化的脅威に対する保護に必要な戦略的アプローチと予防措置について述べる。
ソフトウェアサプライチェーンのレジリエンスに固有の課題と脆弱性の理解を促進することを目的としている。
この記事では、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティ姿勢を強化するための継続的な取り組みに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:10:47 GMT)
Enhanced Safety in Autonomous Driving: Integrating Latent State Diffusion Model for End-to-End Navigation [0.0] 本研究は自動運転の制御最適化問題における安全性問題に対処する。
本稿では,条件付きバリュー・アット・リスクに基づくソフトアクター批判を利用して,ポリシー最適化のための新しいモデルベースアプローチを提案する。
本手法では, 安全探索を誘導する最悪のアクターを導入し, 予測不可能なシナリオにおいても, 安全要件の厳密な遵守を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:32:40 GMT)
Empirical Study of Symmetrical Reasoning in Conversational Chatbots [0.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を利用した対話型チャットボットによる述語対称性の理解について検討する。
ChatGPT 4、Huggingface chat AI、MicrosoftのCopilot AI、PerplexityによるLLaMA、Gemini Advancedの5つのチャットボットの対称推論を評価した。
実験の結果、チャットボットのパフォーマンスは様々であり、人間のような推論能力に近づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 08:38:43 GMT)
Dissipative Dynamics in Open Fermionic Chains [0.0] 開フェルミオン系の時間依存相関関数を直接導出できる還元生成関数を構築する。
具体例として,横断イジングモデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 15:05:07 GMT)
Dissipative Dicke time crystals: an atoms' point of view [0.0] 我々は,原子間の時間-周期的結合と散逸性キャビティモードを持つDickeモデルの原子のみの記述を開発し,研究した。
キャビティモードは排除され、効果的な原子-原子相互作用と散逸を引き起こす。
原子のみの理論はそのような散逸時間結晶への緩和を記述でき、ダンピング速度は冷却機構の観点から理解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 10:41:37 GMT)
Dirichlet process mixture model based on topologically augmented signal representation for clustering infant vocalizations [0.0] 子どもの生活の最初の12ヶ月に1ヶ月に1回録音された音声に基づいて,この音声をクラスタリングするための新しい手法を提案する。
音声のトポロジ的に拡張された表現を用い、各音声に対して2つの持続図を用いた。
以上の結果より, 発声8群の存在が明らかとなり, 生後12ヶ月で時間分布と音響的特徴を比較することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:12:52 GMT)
Digital Twin sensors in cultural heritage applications [0.0] この論文は、文化遺産資料に使用されるデジタル双生児の反応性を記述するために、以前の研究で導入されたヘリテージデジタル双生児学の拡張に関するものである。
これには、センサーとアクティベーターのセマンティック記述や、現実世界と対話するすべてのプロセスが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:18:10 GMT)
Delayed Electron-Ion Entanglement Revealed with Zero Area Pulses [0.0] Grobe--Eberly doublet 現象は、残りのイオンが磁場に着飾られているときに光電子分布で起こる。
ここでは、奇異な(ゼロ領域)エンベロープが絡み合いの発生を著しく遅らせることが分かる。
提案手法は, 量子位相測定を必要とせず, 光電子と強結合イオンとの間の量子絡みの検出に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 09:52:24 GMT)
Continuous-Wave Nonlinear Polarization Control and Signatures of Criticality in a Perovskite Cavity [0.0] CsPbBr$_3$ perovskite空洞における連続波(CW)非線形性を示す。
偏光光に対する非線形制御を示すために非線形性と複屈折の相互作用を利用する。
結果,CsPbBr$_3$は非線形光学の例外的プラットフォームであり,強いCW非線形性と複屈折性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 12:05:09 GMT)
Constrained dynamics and confinement in the two-dimensional quantum Ising model [0.0] 量子イジングモデルの2次元2乗格子上のダイナミクスを最大16倍16$スピンで調べる。
秩序相では、モデルが動的に制約されたダイナミックスを示すと予測され、励起の制限と遅い熱化が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:30:01 GMT)
Comment on "Covariant quantum field theory of tachyons" [0.0] 提案したファインマンプロパは、通常の粒子の1ループ質量再正規化においてユニタリティ違反を引き起こすことを示す。
解析の結果,量子タキオン場は負の質量2乗を持つ物理オンシェル粒子を記述していないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:20:38 GMT)
Clustering of conditional mutual information and quantum Markov structure at arbitrary temperatures [0.0] 最近の研究では、単純な二部相関関数によって特徴づけられるエキゾチックな量子相が明らかにされている。
これらの相では、三部構造相関から生じる長距離の絡み合いが中心的な役割を果たす。
また, 低温でも, 広範囲に分布する三部体の絡み合いは, 長距離体制では生じないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:30:12 GMT)
Characterization of topological structures in different neural network architectures [0.0] 本研究では,異なるアーキテクチャの表現を解析し,その表現を用いて有効な結果を得る方法を提案する。
これらの手法をResNet, VGG19, ViTアーキテクチャに適用し, 類似点と相違点が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:02:18 GMT)
Censorship of Quantum Resources in Quantum Networks [0.0] 我々は、悪意のあるユーザーを検閲違反から排除する要件について検討する。
このプロトコルは、想像力と絡み合いの破壊不可能な検閲を確立することができるが、量子不協和やベル非局所性に対してそのような検閲を行うことはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:55:32 GMT)
Can Machines Learn the True Probabilities? [0.0] 期待は、マシンが相互作用する客観的環境に関する真の事実に基づいている。
これらの事実は、真の客観的確率関数の形でAIモデルにエンコードすることができる。
機械が真の客観的確率を学べる場合、もしあれば、マシンがそれを学べない場合に、いくつかの基本的な前提の下で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:19:43 GMT)
BoRA: Bayesian Hierarchical Low-Rank Adaption for Multi-task Large Language Models [0.0] 本稿では,マルチタスク大言語モデル(LLM)を微調整する新しい手法であるベイジアン階層型低ランク適応(BoRA)を紹介する。
BoRAは、グローバルな階層的事前を通じてタスクが情報を共有できるベイズ階層モデルを活用することでトレードオフに対処する。
実験の結果,BoRAは個々のモデルアプローチと統一モデルアプローチの両方に優れており,より難易度が低く,タスク間の一般化性が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:38:50 GMT)
Assessing Cardiomegaly in Dogs Using a Simple CNN Model [0.0] 本稿では、1400のトレーニング、200のバリデーション、400のテストイメージからなるデータセットであるDogHeartを紹介し、VHSスコアに基づいて、小さく、正常で、大きく分類した。
独自のCNNモデルが開発され、4つの畳み込みレイヤと4つの完全に接続されたレイヤを備えた、直接的なアーキテクチャを備えている。
データ拡張がないにもかかわらず、このモデルは72%の精度で心筋の重症度を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:31:49 GMT)
Artificial Intelligence Based Navigation in Quasi Structured Environment [0.0] 本稿では,Floyd- Warshall,Bellman-Ford,Johnson,Ant Colony Optimization (ACO),Particle Swarm Optimization (PSO),Grey Wolf (GWO)アルゴリズムの動作,応用,複雑性要因,メリットとデメリットについて検討する。
提案アルゴリズムは、準構造化点と呼ばれる境界内のランダムに構造化された点に適用した場合、より少ない時間でより良い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:42:02 GMT)
Analysis and Predictive Modeling of Solar Coronal Holes Using Computer Vision and LSTM Networks [0.0] 太陽上のコロナホールは 衛星や航空機への影響と 太陽風の放出の増大で 重要な役割を担っています
本研究では,SDO(Solar Dynamics Observatory)の画像を用いて,コロナホール領域を検出し,その大きさを推定するコンピュータビジョン技術を用いた。
また, 深層学習手法を用いて, コロナホールの領域の傾向を分析し, 7日間にわたってその領域を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 06:06:34 GMT)
An example of a small-time globally approximately controllable bilinear Schrödinger equation [0.0] 我々は、小さくて大域的に制御可能な双線型シュル「オーディンガー方程式」の最初の例を示す。
特に、二次ポテンシャルの周波数の制御により、任意に高速に進化する近似解を構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 07:59:32 GMT)
An Exact Formula for Quantum Entropy Production along Quantum Trajectories [0.0] 連続的な測定を行う量子系の条件状態に対するフォン・ノイマンエントロピーの変化率の正確な式を与える。
ここではPaychaのフォーミュラ citePaychaを使用し、非可換テイラー級数開発を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 20:47:00 GMT)
Alignment Helps Make the Most of Multimodal Data [0.0] 我々は、各モダリティの整合性は、マルチモーダルデータのポテンシャルを完全に活用する上で不可欠なステップであると主張している。
本フレームワークは,マルチモーダルデータのデータ生成プロセスに配慮し,アライメントを整理するための4つの原則を提案する。
本稿は、ドイツ議会議員が極右AfDの議員を演説でどう扱うかを分析することによって、これらの原則の有用性を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:50:19 GMT)
Advancing Automated Deception Detection: A Multimodal Approach to Feature Extraction and Analysis [0.0] 本研究は, 偽造検出モデルの精度を高めるために, 様々な特徴の抽出と組み合わせに焦点を当てる。
視覚、音声、テキストデータから特徴を体系的に抽出し、異なる組み合わせの実験を行うことで、印象的な99%の精度を達成できるロバストモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:59:10 GMT)
Advances in quantum metrology with dielectrically structured single photon sources based on molecules [0.0] 単光子フォック状態のような光の古典的でない状態は広く研究されている。
現在の標準と気象学的手順は、低照度レベルに最適化されていない。
我々は新しい世代の分子ベースの単一光子源を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 00:19:27 GMT)
Adaptive and robust watermark against model extraction attack [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな機械学習タスクにまたがる汎用インテリジェンスを示す。
敵はモデル抽出攻撃を利用して モデル生成で符号化された モデルインテリジェンスを盗むことができる
ウォーターマーキング技術は、モデル生成コンテンツにユニークな識別子を埋め込むことによって、このような攻撃を防御する有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 14:47:42 GMT)
Accelerating Drug Safety Assessment using Bidirectional-LSTM for SMILES Data [0.0] Bi-Directional Long Short Term Memory (BiLSTM) は、入力分子配列を処理するリカレントニューラルネットワーク(RNN)の変種である。
提案した研究は、SMILES文字列にコードされたシーケンシャルパターンを理解することを目的としており、それによって分子の毒性を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 18:12:11 GMT)
A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference [0.0] 二重に堅牢な学習は、観測データから因果推論を行うための堅牢なフレームワークを提供する。
このチュートリアルは、二重に堅牢なメソッドをデミスティフィケートし、EconMLパッケージを使ってアプリケーションをデモすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 16:15:08 GMT)
A Scalable FPGA Architecture for Quantum Computing Simulation [0.0] 量子コンピューティングシミュレーションは、量子回路の挙動を探索する機会を提供する。
量子回路のシミュレーションには幾何学的な時間と空間の複雑さが必要である。
高性能で並列性の高いアクセラレータを提供するために,スケーラブルなアクセラレータアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 21:48:28 GMT)
A Scalable Clustered Architecture for Cyber-Physical Systems [0.0] サイバー物理システム(CPS)は相互接続システムの運用において重要な役割を担っている。
CPSは物理的資産やプロセスの検知、監視、制御が可能な物理およびソフトウェアコンポーネントを統合している。
このプロジェクトの開発は、CPSの課題に対するソリューションの設計と実装に貢献することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 13:37:00 GMT)
A Data-Driven Machine Learning Approach for Detecting Albedo Anomalies on the Lunar Surface [0.0] 本研究では、月面のアルベド異常を探索・予測するために機械学習(ML)技術を用いたデータ駆動アプローチを提案する。
主な目的は、化学元素とアルベドの関係を識別し、惑星表面の理解を深めることである。
本稿では,予測誤差を可視化し,その空間的および化学的特性を記述するための対話型解析ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:25:30 GMT)
$\mathcal{PT}$-symmetry of Particle mixing theories and the equation of motion matrix [0.0] 非エルミート複素スカラー場モデルは、その$mcPT$対称的側面から考慮される。
場の運動のラグランジュ方程式にミスマッチがある。
これはラグランジアンの好ましい類似性変換を活用することで解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jul 2024 11:02:03 GMT)