Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

CopyBench: Measuring Literal and Non-Literal Reproduction of Copyright-Protected Text in Language Model Generation [132.0]
言語モデル(LM)による著作権保護されたコンテンツの再生の度合いを評価することは、AIと法的なコミュニティにとって重要な関心事である。 LM世代におけるリテラルコピーと非リテラルコピーの両方を測定するために設計されたベンチマークであるCopyBenchを紹介する。リテラル複写は比較的稀であるが、イベント複写と文字複写という2種類の非リテラル複写は、7Bパラメータのモデルでも発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:58:18 GMT)
Top-K Pairwise Ranking: Bridging the Gap Among Ranking-Based Measures for Multi-Label Classification [120.4]
本稿では,Top-K Pairwise Ranking(TKPR)という新しい尺度を提案する。一連の分析により、TKPRは既存のランキングベースの尺度と互換性があることが示されている。一方,データ依存縮約法という新しい手法に基づいて,提案手法の急激な一般化を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:36:37 GMT)
Entropy Law: The Story Behind Data Compression and LLM Performance [115.7]
モデル性能はトレーニングデータの圧縮比と負の相関関係にあり,トレーニング損失が小さくなるのが普通である。エントロピー法則の知見に基づいて, 極めて効率的で普遍的なデータ選択法を提案する。また,モデルトレーニング開始時の潜在的な性能リスクを検出するエントロピー法則の興味深い応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:14:29 GMT)
Robust Neural Information Retrieval: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective [111.6]
ニューラルネットワーク検索モデル(IR)モデルの堅牢性は、大きな注目を集めている。我々は、IRの堅牢性を多面的概念とみなし、敵攻撃、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオ、パフォーマンスのばらつきに対してその必要性を強調している。我々は,既存の手法,データセット,評価指標について詳細な議論を行い,大規模言語モデルの時代における課題や今後の方向性に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:07:01 GMT)
Region-Adaptive Transform with Segmentation Prior for Image Compression [105.2]
本稿では,地域適応型文脈情報抽出のためのクラス非依存セグメンテーションマスクを提案する。提案モジュールであるRerea-Adaptive Transformは,マスクによって導かれる異なる領域に適応的な畳み込みを適用する。また、Affine Layerというプラグイン・アンド・プレイモジュールを導入し、様々な領域のリッチなコンテキストを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:09:00 GMT)
Chain-of-Dictionary Prompting Elicits Translation in Large Language Models [100.5]
大規模言語モデル(LLM)は多言語ニューラルマシン翻訳(MNMT)において驚くほど優れた性能を示した入力単語のサブセットに対する多言語辞書の連鎖による事前知識でLLMを拡張して翻訳能力を引き出す新しい方法であるCoDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:17:12 GMT)
Stealing Part of a Production Language Model [99.3]
生産言語モデルから正確な非自明な情報を抽出する最初のモデルステーリング攻撃を導入する。 20ドル以下で、我々の攻撃はOpenAIのAdaおよびBabage言語モデル全体のプロジェクションマトリックスを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:44:00 GMT)
Mixture-of-Modules: Reinventing Transformers as Dynamic Assemblies of Modules [96.2]
そこで我々は,Mix-of-modules (MoM) と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 MoMは、任意の層がその位置に関係なくトークンを計算することができるという直感によって動機付けられている。 MoMはトランスフォーマーのための統一されたフレームワークを提供するだけでなく、冗長性を減らすための柔軟で学習可能なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:50:18 GMT)
Towards Open-World Mobile Manipulation in Homes: Lessons from the Neurips 2023 HomeRobot Open Vocabulary Mobile Manipulation Challenge [93.4]
ロボット工学における鍵となるベンチマークタスクとして,Open Vocabulary Mobile Manipulationを提案する。我々は,この課題に対する解決策を評価するために,シミュレーションと実世界のコンポーネントを兼ね備えたNeurIPS 2023コンペティションを組織した。シミュレーションと実環境設定の両方で使用される結果と方法論を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:15:01 GMT)
Regulating Model Reliance on Non-Robust Features by Smoothing Input Marginal Density [93.3]
信頼できる機械学習は、非ロバストな特徴に依存するモデルの厳密な規制を必要とする。本稿では,モデル予測を入力に関連付けることによって,そのような特徴を記述・規制するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:09:41 GMT)
Parameter-Efficient and Memory-Efficient Tuning for Vision Transformer: A Disentangled Approach [87.8]
本稿では,学習可能なパラメータをわずかに限定して,事前学習した視覚変換器を下流認識タスクに適用する方法を示す。学習可能で軽量なモジュールを用いてタスク固有のクエリを合成する。本手法はメモリ制約下での最先端性能を実現し,実環境における適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:45:04 GMT)
Robust Reinforcement Learning from Corrupted Human Feedback [86.2]
人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、AIシステムと人間の嗜好データを調整するための原則化されたフレームワークを提供する。我々はRLHFのロバストなアプローチ-$R3M$を提案し、これは、潜在的に破損した選好ラベルをスパースアウトリーとしてモデル化する。大規模言語モデル(LLM)を用いたロボット制御と自然言語生成の実験により、R3M$は、好みデータに対する様々な摂動に対する報酬の堅牢性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:04:03 GMT)
Scaling Retrieval-Based Language Models with a Trillion-Token Datastore [85.4]
検索ベースLMが使用するデータストアのサイズを増大させることで,言語モデリングや下流タスクを一元的に改善できることがわかった。データストア、モデル、事前学習データサイズで計算最適スケーリング曲線をプロットすることにより、より大きなデータストアを使用することで、同じトレーニング計算予算のモデル性能を大幅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） (Tue, 9 Jul 2024 08:27:27 GMT)
How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey [82.1]
大きな言語モデル(LLM)は、印象的な汎用知性と人間のような能力を示している。我々は,実世界のレコメンデータシステムにおけるパイプライン全体の観点から,この研究の方向性を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:17:52 GMT)
HumanRefiner: Benchmarking Abnormal Human Generation and Refining with Coarse-to-fine Pose-Reversible Guidance [81.0]
AbHumanは、解剖学的異常に焦点を当てた最初の大規模なヒトのベンチマークである。 HumanRefinerは、テキスト・ツー・イメージ生成における人間の異常の粗い微細化のための新しいプラグ・アンド・プレイアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:14:41 GMT)
Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5]
既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。 IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:33:24 GMT)
Vision-and-Language Navigation Today and Tomorrow: A Survey in the Era of Foundation Models [79.0]
VLN(Vision-and-Language Navigation)は近年注目を集めている。基礎モデルは、VLN研究の課題と手法を形作っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:53:36 GMT)
Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI [78.6]
人工知能(Embodied AI)は、人工知能(AGI)の実現に不可欠である MLMとWMは、その顕著な知覚、相互作用、推論能力のために、大きな注目を集めている。本調査では,Embodied AIの最近の進歩を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:14:47 GMT)
Chat-Edit-3D: Interactive 3D Scene Editing via Text Prompts [76.7]
CE3Dと呼ばれる対話型3Dシーン編集手法を提案する。 Hash-Atlasは3Dシーンビューを表し、3Dシーンの編集を2Dアトラスイメージに転送する。その結果、CE3Dは複数の視覚モデルを効果的に統合し、多様な視覚効果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:24:42 GMT)
Fast-BEV: A Fast and Strong Bird's-Eye View Perception Baseline [76.5]
Bird's-Eye View (BEV)の表現は、次世代自動運転車(AV)の認識の基礎として期待されている。本稿では,車載チップ上で高速なBEV認識を実現するフレームワークであるFast-BEVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:07:14 GMT)
Can Learned Optimization Make Reinforcement Learning Less Difficult? [70.5]
学習の最適化が強化学習の難しさを克服するのに役立つかどうかを検討する。本稿では, 塑性, 探索および非定常性のための学習最適化手法(OPEN)を用いて, 入力特性と出力構造がこれらの困難に対して予め提案された情報によって通知される更新規則をメタラーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:55:23 GMT)
Cost-Effective Proxy Reward Model Construction with On-Policy and Active Learning [70.2]
人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)は、現在の大規模言語モデルパイプラインにおいて広く採用されているアプローチである。提案手法では,(1)OODを回避するためのオン・ポリシー・クエリと,(2)プライオリティ・クエリの最も情報性の高いデータを選択するためのアクティブ・ラーニングという2つの重要なイノベーションを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:24:06 GMT)
Not All Layers of LLMs Are Necessary During Inference [68.9]
いくつかのタスクにおいて、Large Language Modelsはいくつかの中間層での最終的な出力に匹敵する結果が得られることを示す。本稿では,入力インスタンスの推論処理を適応的に終了するアルゴリズムAdaInferを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:59:01 GMT)
Unlocking the Potential of Model Merging for Low-Resource Languages [66.8]
大規模言語モデルを新しい言語に適応させるには、通常、継続事前訓練(CT)と、教師付き微調整(SFT)が含まれる。我々は低リソース言語の代替としてモデルマージを提案し、異なる機能を持つモデルを追加トレーニングなしで単一のモデルに組み合わせる。 Llama-2-7Bをベースとした実験により、モデルマージはタスク解決能力の低い低リソース言語に対して、極めて少ないデータを持つシナリオにおいて、CT-then-SFTよりも優れていることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:09:19 GMT)
Hypergraph based Understanding for Document Semantic Entity Recognition [65.8]
我々は,ハイパグラフアテンションを利用したハイパグラフアテンション文書セマンティックエンティティ認識フレームワークHGAを構築し,エンティティ境界とエンティティカテゴリを同時に重視する。 FUNSD, CORD, XFUNDIE で得られた結果は,本手法が意味的エンティティ認識タスクの性能を効果的に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:35:49 GMT)
FunAudioLLM: Voice Understanding and Generation Foundation Models for Natural Interaction Between Humans and LLMs [64.0]
FunAudioLLMは、人間と大規模言語モデル(LLM)の間の自然な音声相互作用を強化するために設計されたモデルファミリーである中心となる2つの革新的なモデルとして、多言語音声認識、感情認識、音声イベント検出を処理するSenseVoiceと、複数の言語、音色、話し方、話者識別を制御した自然言語生成を容易にするCosyVoiceがある。 SenseVoiceとCosyVoiceに関連するモデルは、GitHubでリリースされたトレーニング、推論、微調整コードとともに、ModelscopeとHuggingfaceでオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:08:30 GMT)
Rethinking Image-to-Video Adaptation: An Object-centric Perspective [61.8]
本稿では,オブジェクト中心の視点から,画像から映像への適応戦略を提案する。人間の知覚に触発されて、物体発見のプロキシタスクを画像-映像間移動学習に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:58:10 GMT)
TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series [61.4]
時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:19:23 GMT)
Dynamic Correlation Learning and Regularization for Multi-Label Confidence Calibration [61.0]
本稿では,多ラベルシナリオにおける信頼度を適切に評価することを目的としたマルチラベル信頼性タスクを提案する。既存のシングルラベルキャリブレーション手法では、セマンティックな混乱に対処するために欠かせないカテゴリ相関を考慮できない。本稿では,多粒度セマンティック相関を利用した動的相関学習と正規化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:26:21 GMT)
Deep Pareto Reinforcement Learning for Multi-Objective Recommender Systems [60.9]
複数の目的を同時に最適化することは、レコメンデーションプラットフォームにとって重要なタスクです。既存の多目的推薦システムは、そのような動的な関係を体系的に考慮していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jul 2024 18:54:59 GMT)
General and Task-Oriented Video Segmentation [60.6]
GvSegは、4つの異なるビデオセグメンテーションタスクに対処するための一般的なビデオセグメンテーションフレームワークである。 GvSegはセグメントターゲットに対する全体論的アンタングルとモデリングを提供し、外観、位置、形状の観点からそれらを徹底的に検証する。 7つのゴールド標準ベンチマークデータセットに関する大規模な実験は、GvSegが既存の専門/一般のソリューションをすべて超越していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:21:38 GMT)
Composable Interventions for Language Models [60.3]
言語モデルのテストタイム介入は、事実の正確性を高め、有害な出力を軽減し、コストのかかる再トレーニングなしにモデルの効率を向上させる。しかし、新しい手法の洪水にもかかわらず、様々な種類の介入が独立して発展している。複数の介入が同じ言語モデルに与える影響を研究するためのフレームワークである構成可能な介入を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:17:44 GMT)
Face Adapter for Pre-Trained Diffusion Models with Fine-Grained ID and Attribute Control [60.0]
Face-Adapterは、事前訓練された拡散モデルのための高精度で忠実な顔編集のために設計されている。 Face-Adapterは、モーションコントロールの精度、ID保持能力、生成品質の点で同等またはそれ以上の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:49:26 GMT)
Training Guarantees of Neural Network Classification Two-Sample Tests by Kernel Analysis [58.4]
2つのデータセットが同じ分布から来たかどうかを判断するために、ニューラルネットワークの2サンプルテストを構築し、分析する。 NTK2サンプルテストがデータセット間の偏差レベルを検出するのに必要となる、理論的に最小限のトレーニング時間を導出する。ニューラルネットワークのトレーニングサンプルとテスト評価サンプルが無限に近づくにつれて、ニューラルネットワークの2サンプルテストに関連する統計的パワーは1になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:45:58 GMT)
DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation [57.7]
本稿では,FTとLoRAの相違点を明らかにするために,新しい重み分解解析法を提案する。本研究は、FTの学習能力に類似することを目的として、重量分解低ランク適応(DoRA)を提案する。 DoRAは、事前訓練された重量を、微調整のための大きさと方向の2つの構成要素に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:59:16 GMT)
Exploring the Causality of End-to-End Autonomous Driving [57.6]
本稿では,エンドツーエンド自動運転の因果関係を探究し,分析するための包括的アプローチを提案する。私たちの研究は、エンドツーエンドの自動運転の謎を初めて明らかにし、ブラックボックスを白い箱に変えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:56:11 GMT)
RodinHD: High-Fidelity 3D Avatar Generation with Diffusion Models [56.1]
ポートレート画像から高忠実度3Dアバターを生成できるRodinHDを提案する。我々はまず、多くのアバターに連続して三葉飛行機を取り付けたときに生じる破滅的な忘れの問題を特定する。本研究では, より微細な階層表現を演算し, リッチな2次元テクスチャキューを捕捉し, 複数層での3次元拡散モデルに注入することにより, ポートレート画像の導出効果を最適化する。三葉機用に最適化されたノイズスケジュールを持つ46Kアバターでトレーニングを行うと、得られたモデルは従来の方法よりも顕著な詳細で3Dアバターを生成することができ、内蔵機器に一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:14:45 GMT)
Towards a General Framework for Continual Learning with Pre-training [55.9]
本稿では,事前学習を用いた逐次到着タスクの連続学習のための一般的な枠組みを提案する。我々はその目的を,タスク内予測,タスク同一性推論,タスク適応予測という3つの階層的構成要素に分解する。本稿では,パラメータ効率細調整(PEFT)技術と表現統計量を用いて,これらのコンポーネントを明示的に最適化する革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:56:12 GMT)
WildGuard: Open One-Stop Moderation Tools for Safety Risks, Jailbreaks, and Refusals of LLMs [54.1]
LLM安全性のためのオープンで軽量なモデレーションツールであるWildGuardを紹介します。 WildGuardは、ユーザプロンプトにおける悪意のある意図の特定、モデルレスポンスの安全性リスクの検出、モデル拒絶率の決定という3つの目標を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:06:49 GMT)
Relying on the Unreliable: The Impact of Language Models' Reluctance to Express Uncertainty [53.3]
提案手法は, 自然言語による応答の信頼度と, LMによる不確実性に応答して下流ユーザーがどのように振る舞うかを考察する。誤応答を生じた場合でも,LMは疑問に答える際の不確実性を表現することに消極的であることがわかった。我々は、人間の実験によって、LM過信のリスクを検証し、ユーザがLM世代に大きく依存していることを示します。最後に、トレーニング後のアライメントに使用する嗜好アノテートデータセットを調査し、不確実性のあるテキストに対して人間がバイアスを受けていることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:53:06 GMT)
Graph-Based Captioning: Enhancing Visual Descriptions by Interconnecting Region Captions [53.1]
グラフベースのキャプション(GBC)はラベル付きグラフ構造を用いて画像を記述する。 GBCのノードは、最初の段階でオブジェクト検出と高密度キャプションツールを使用して生成される。 GBCノードのアノテーションを使用することで、下流モデルの性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:55:04 GMT)
CEIA: CLIP-Based Event-Image Alignment for Open-World Event-Based Understanding [52.7]
オープンワールドイベントベースの理解のための効果的なフレームワークであるCEIAを提示する。リッチなイベントイメージデータセットを活用して、CLIPの画像空間と整合したイベント埋め込みスペースを学習します。 CEIAには2つの異なる利点がある。第一に、大規模なイベントテキストデータセットの不足を補うために、既存のイベントイメージデータセットを最大限に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:26:15 GMT)
FlowLearn: Evaluating Large Vision-Language Models on Flowchart Understanding [52.4]
FlowLearnデータセットは、フローチャートの理解を強化するために設計されたリソースである。科学的サブセットは、科学文献から得られた3,858のフローチャートを含んでいる。シミュレーションされたサブセットには、カスタマイズ可能なスクリプトを使用して作成された10,000のフローチャートが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:16:00 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） (Tue, 9 Jul 2024 09:11:18 GMT)
Frieren: Efficient Video-to-Audio Generation with Rectified Flow Matching [51.7]
Video-to-audio (V2A) は、サイレントビデオからコンテンツマッチング音声を合成することを目的としている。本稿では,修正フローマッチングに基づくV2AモデルであるFrierenを提案する。実験により、フリーレンは世代品質と時間的アライメントの両方で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:55:57 GMT)
Do Prompts Really Prompt? Exploring the Prompt Understanding Capability of Whisper [51.1]
本研究は,ハイパフォーマンス音声認識モデルであるWhisperとプロンプトの情報がどのように相互作用するかを考察する。結果から,Whisperは人為的に文章のプロンプトを理解できない可能性が示唆された。また、英語のプロンプトが両方の言語のデータセットで一般的にマンダリンよりも優れていることも指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:14:27 GMT)
3D Gaussian Ray Tracing: Fast Tracing of Particle Scenes [50.4]
本研究は, 粒子のトレーシング, 境界体積階層の構築, 高性能なレイトレーシングハードウェアを用いた各画素のレイキャストについて考察する。半透明粒子の多量処理を効率的に行うために,有界メッシュで粒子をカプセル化するアルゴリズムについて述べる。実験は、我々のアプローチの速度と精度、およびコンピュータグラフィックスとビジョンにおけるいくつかの応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:59:30 GMT)
Prompt-Singer: Controllable Singing-Voice-Synthesis with Natural Language Prompt [50.3]
本稿では,歌手の性別,声域,音量を自然言語で制御できる最初のSVS手法であるPrompt-Singerを提案する。我々は,マルチスケール階層を持つデコーダのみの変換器に基づくモデルアーキテクチャを採用し,レンジメロディデカップリングされたピッチ表現を設計する。実験により,本モデルは良好な制御能力と音質が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:40:52 GMT)
CosyVoice: A Scalable Multilingual Zero-shot Text-to-speech Synthesizer based on Supervised Semantic Tokens [49.6]
本稿では, ベクトル量子化をエンコーダに挿入することにより, 多言語音声認識モデルから導出される, 教師付きセマンティックトークンを用いた音声表現を提案する。トークンをベースとした拡張性のあるゼロショットTSシンセサイザーであるCosyVoiceは,テキスト・ツー・ツー・ケン生成のためのLLMと,トークン・ツー・音声合成のための条件付きフローマッチングモデルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:42:51 GMT)
Hamiltonians for Quantum Systems with Contact Interactions [49.2]
極限において、固定位置に置かれた$N$(非局所)点相互作用を受ける光粒子に対する一体ハミルトニアンを得ることを示す。このような非局所的な点間相互作用が、標準的な局所的な点間相互作用の場合に存在する紫外線の病態を示さないことを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:04:11 GMT)
ERQ: Error Reduction for Post-Training Quantization of Vision Transformers [48.7]
視覚変換器(ViT)のPTQ(Post-training Quantization)は,圧縮モデルの効率性から注目されている。本稿では,活性化と重み量子化に起因する量子化誤差を逐次低減する2段階のPTQ手法であるERQを提案する。 ERQはW3A4 ViT-Sの精度を22.36%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:06:03 GMT)
Lookback Lens: Detecting and Mitigating Contextual Hallucinations in Large Language Models Using Only Attention Maps [48.6]
大型言語モデル(LLM)は詳細を幻覚し、根拠のない回答で応答することができる。本稿では,このような文脈的幻覚を検出するための簡単なアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:44:34 GMT)
Efficient Stitchable Task Adaptation [47.9]
そこで本研究では,高度調整型モデルのパレットを効率よく作成するための新しいフレームワークであるEfficient Stitchable Task Adaptation (ESTA)を提案する。具体的には、縫合物間で低ランク更新を共有するために、パラメータ効率の高いファインチューニングを第1に調整する。簡単なが効果的なワンステージデプロイメントパイプラインを合理化し、デプロイすべき重要な縫合を見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:54:18 GMT)
Model-based Maintenance and Evolution with GenAI: A Look into the Future [47.9]
我々は、モデルベースエンジニアリング(MBM&E)の限界に対処する手段として、生成人工知能(GenAI)を用いることができると論じる。我々は、エンジニアの学習曲線の削減、レコメンデーションによる効率の最大化、ドメイン問題を理解するための推論ツールとしてのGenAIの使用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:13:26 GMT)
Point Cloud Geometry Scalable Coding with a Quality-Conditioned Latents Probability Estimator [47.8]
品質のスケーラビリティは、ほとんどの学習ベースのPCコーディングソリューションの主要な要件である。本稿では,SQH(Scalable Quality Hyperprior)という,学習ベースの静的点クラウド幾何コーデックに適応可能な品質拡張性スキームを提案する。 SQHは、対応する非スケーリングソリューションと比較して、非常に制限された、あるいは全く圧縮性能のペナルティのない、品質のスケーラビリティ機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:56:06 GMT)
Consistent Document-Level Relation Extraction via Counterfactuals [47.8]
実世界のデータに基づいて訓練された文書レベルの関係抽出モデルが,事実バイアスに悩まされていることが示されている。文書抽出のための文書レベルの反事実データのデータセットであるCovEReDを提案する。本研究では,CovEReDモデルを用いて文書レベルの反事実データを生成することにより,一貫性が維持されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:21:55 GMT)
Robustness and Exploration of Variational and Machine Learning Approaches to Inverse Problems: An Overview [47.3]
本稿では,変分法と機械学習を用いた画像の逆問題に対する現在のアプローチについて概説する。特別な焦点は、点推定器とその敵の摂動に対する頑健性である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:13:56 GMT)
Large Language Models can impersonate politicians and other public figures [47.3]
大規模言語モデル(LLM)のような現代のAI技術は、メイクアップコンテンツで公開情報領域を汚染する可能性がある。本稿では,英国社会の横断的な研究結果を紹介する。 LLMは、英国で放送された政治討論プログラムの一部である議論の質問に対する応答を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:16:19 GMT)
Overcoming Reward Overoptimization via Adversarial Policy Optimization with Lightweight Uncertainty Estimation [46.6]
AdvPO(Adversarial Policy Optimization)は、人間からの強化学習における報酬過度最適化の問題に対する新しい解決策である。本稿では,報酬モデルの最後の層埋め込みにのみ依存して,報酬の不確実性を定量化する軽量な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:17:36 GMT)
TVR-Ranking: A Dataset for Ranked Video Moment Retrieval with Imprecise Queries [46.5]
我々は,ビデオのコレクションから,自然言語によるクエリを通じて,マッチングモーメント検索(RVMR)をランク付けするタスクを提案する。我々は,TVRデータセットに提供される生のビデオと既存のモーメントアノテーションに基づいて,TVR-Rankingデータセットを開発した。実験の結果、新しいRVMRタスクは既存のモデルに新たな課題をもたらし、このデータセットがマルチモーダリティ検索の研究に寄与していると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:57:30 GMT)
Jolteon and Ditto: Network-Adaptive Efficient Consensus with Asynchronous Fallback [46.3]
我々は,ビザンチンのSMRプロトコルであるDittoを開発した。このプロトコルは,ハッピーパスの最適な通信と,非同期およびDDoS攻撃下でのプログレス保証である。具体的には、最先端の線形プロトコルであるHotStuffから始めて、徐々にDittoを構築します。別々のコントリビューションと中間ステップとして、HotStuffの2チェーンバージョンであるJolteonを設計します。特に,Jolteonのコミットレイテンシは,システムサイズが異なるHotStuffを200～300ms上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:10:49 GMT)
Equilibria in Two-Stage Facility Location with Atomic Clients [46.1]
2種類のクライアントを持つ2段階のマルチエージェントシステムとして,競争力のある施設配置を検討する。すべてのクライアント重みが同一であれば、純粋なサブゲーム完全平衡が常に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:31:11 GMT)
Non-Asymptotic Performance of Social Machine Learning Under Limited Data [45.5]
本稿では,社会機械学習フレームワークに関連付けられた誤りの確率について検討する。これは、ラベルのないデータのストリームを分散的に分類する問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:39:58 GMT)
Integration of Domain Expert-Centric Ontology Design into the CRISP-DM for Cyber-Physical Production Systems [45.1]
機械学習(ML)とデータマイニング(DM)の手法は、収集されたデータから複雑で隠れたパターンを抽出する上で有望であることが証明されている。しかし、このようなデータ駆動プロジェクトは、通常、CRISPDM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)で実行され、データの理解と準備に要する時間の不均等さのために失敗することが多い。このコントリビューションは、データサイエンティストがCPPSの課題に対してより迅速かつ確実に洞察を得ることができるように、統合されたアプローチを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:34:26 GMT)
Towards Understanding Multi-Task Learning (Generalization) of LLMs via Detecting and Exploring Task-Specific Neurons [45.0]
大規模言語モデル(LLM)におけるタスク依存ニューロンは,タスク固有データに対する勾配属性によって検出される。タスク固有のニューロンの重複は、タスク間の一般化と特殊化と強く関連している。連続学習において,現在のタスク固有ニューロンのみを微調整するニューロンレベルの連続微調整法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:27:35 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） (Tue, 9 Jul 2024 13:05:58 GMT)
Knowledge Graph Pruning for Recommendation [44.2]
我々は,推薦に適した知識グラフ解析のためのKGTrimmerという新しい手法を提案する。集合的観点からは、豊富な協調的な信号に基づいてコミュニティのコンセンサスを抽出し、集合的知性の概念を取り入れる。次に、エンド・ツー・エンドの重要度を意識したグラフニューラルネットワークを構築し、フィルタされた知識を注入し、貴重なユーザ・イテム協調信号の蒸留を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:57:52 GMT)
Exploring Scalability of Self-Training for Open-Vocabulary Temporal Action Localization [44.0]
時間的行動ローカライゼーション(OV-TAL)のためのラベルなしYouTubeビデオによる自己学習のスケーラビリティについて検討する。まず、分類に依存しないアクションローカライザを人間のラベル付きTALデータセットでトレーニングし、ラベルなしビデオの擬似ラベルを生成する。大規模な実験により、自己学習におけるWebスケールビデオの利用は、アクションローカライザの一般化可能性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:44:04 GMT)
Variational Zero-shot Multispectral Pansharpening [43.9]
Pansharpeningは、低空間分解能マルチスペクトル画像(LRMS)とパンクロマチック画像(PAN)を融合させて高空間分解能マルチスペクトル画像(HRMS)を生成することを目的としている。既存のディープラーニングベースの手法は、多くのトレーニングペアに依存するため、適していない。最適化対象にニューラルネットワークを導入することにより,ゼロショットパンスハーペン方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:59:34 GMT)
Striking a Balance between Classical and Deep Learning Approaches in Natural Language Processing Pedagogy [43.7]
本稿では,オーストラリアとインドで教えられた2つの導入NLPコースの講座の視点について論じる。講義計画と授業の評価において,古典的および深層学習のアプローチがどのようにバランスをとるかを検討する。我々は,NLP問題や潜在的な解法,さらには深層学習モデル自体の直感的な理解を構築することで,古典的アプローチの教育が学生の学習に価値をもたらすことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:52:45 GMT)
Graph Neural Networks and Deep Reinforcement Learning Based Resource Allocation for V2X Communications [43.4]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と深層強化学習(DRL)を統合する手法を提案する。通信リンクをノードとする動的グラフを構築することにより、V2V通信における高い成功率を確保することを目指している。提案手法は,GNNのグローバルな特徴学習能力を維持し,分散ネットワーク展開をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:14:11 GMT)
Learning From Crowdsourced Noisy Labels: A Signal Processing Perspective [42.2]
本記事では,ノイズの多いクラウドソースラベルから学ぶことの進歩を紹介する。その焦点は、古典的な統計モデルから最近のディープラーニングベースのアプローチまで、主要なクラウドソーシングモデルとその方法論的治療である。特に、テンソルの識別可能性や非負行列分解など、信号処理(SP)理論と手法の関連性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:34:40 GMT)
Integrating Ontology Design with the CRISP-DM in the context of Cyber-Physical Systems Maintenance [41.9]
提案手法は3つの段階に分けられる。フェーズ1では、オントロジーの要件を体系的に指定し、関連する知識範囲を定義する。フェーズ2では、CPSライフサイクルデータは、ドメイン固有のオントロジアーティファクトを使用してコンテキスト化される。この形式化されたドメイン知識は、データマイニングのためのクロス産業標準プロセス(CRISP-DM)で利用され、データから新しい洞察を効率的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:06:47 GMT)
V-VIPE: Variational View Invariant Pose Embedding [41.5]
変分オートエンコーダ(VAE)を用いて、標準座標空間における3次元ポーズを表す埋め込みを求める。これらの埋め込みからデコーダを用いて3Dのポーズを推定できるだけでなく、目に見えない3Dのポーズを生成することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:59:47 GMT)
Context-Enhanced Detector For Building Detection From Remote Sensing Images [41.3]
コンテキスト強化検出器(CEDet)と呼ばれる新しい手法を提案する。提案手法では,3段階のカスケード構造を用いてコンテキスト情報の抽出を強化し,建物検出精度を向上させる。提案手法は,CNBuilding-9P,CNBuilding-23P,SpaceNetを含む3つのビルディング検出ベンチマークの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:03:02 GMT)
Sparse high-dimensional linear mixed modeling with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm [41.3]
この研究は、高次元LMMに対する効率的かつ正確なベイズ的枠組みを示す。このアプローチの斬新さは、パーティショニングとパラメータ拡張と、高速でスケーラブルな計算にある。実世界の例では、小児のループスの研究データを用いて、新しいループスバイオマーカーに関連する遺伝子と臨床因子を特定し、時間とともにバイオマーカーを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:09:31 GMT)
Multimodal Self-Instruct: Synthetic Abstract Image and Visual Reasoning Instruction Using Language Model [41.1]
大規模な抽象画像と視覚的推論命令を合成するために,大規模言語モデルとそのコード機能を利用したマルチモーダル自己インストラクトを設計する。我々のベンチマークは単純な線と幾何学的要素で構築されており、最も先進的なLMMの欠点を明らかにする。合成データの質を検証するため,62,476の合成チャート,表,道路地図の指示を用いてLMMを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:18:27 GMT)
Powerful and Flexible: Personalized Text-to-Image Generation via Reinforcement Learning [40.1]
個人化されたテキスト・画像生成のための新しい強化学習フレームワークを提案する。提案手法は、テキストアライメントを維持しながら、視覚的忠実度に大きな差で既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:11:53 GMT)
Mining Potentially Explanatory Patterns via Partial Solutions [39.6]
本稿では,高適合性,単純性,原子性のバランスをとるために選択された部分解の集合を組み立てるアルゴリズムを提案する。標準ベンチマークによる実験の結果,提案アルゴリズムは探索性能に影響を与えることなく,合理的な計算コストで説明可能性を向上させる部分解を見つけることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:36:12 GMT)
Listen and Speak Fairly: A Study on Semantic Gender Bias in Speech Integrated Large Language Models [38.6]
SILLMのジェンダーバイアスを4つの意味的タスクで評価した。分析の結果, バイアスレベルは言語に依存し, 評価方法によって異なることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:35:43 GMT)
Language Models can Evaluate Themselves via Probability Discrepancy [38.5]
様々な大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価するための自己評価手法ProbDiffを提案する。テスト中のLSMを、初期応答と修正バージョンの間の確率差を計算するために独自に利用する。以上の結果から, ProbDiff は GPT-4 に基づく評価結果と同等の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:56:14 GMT)
Scaling Up Personalized Aesthetic Assessment via Task Vector Customization [37.7]
本稿では,画像の審美性評価や画質評価に手軽に利用できるデータベースを活用する,ユニークなアプローチを提案する。各データベースの特徴を表すタスクベクトルの最適な組み合わせを決定することにより、個人向けにパーソナライズされたモデルを作成することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:42:41 GMT)
Reprogramming Distillation for Medical Foundation Models [37.5]
我々はリプログラミング蒸留(RD)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 RDはファンデーションモデルの本来の機能空間を再プログラミングし、下流のシナリオとより関係があるようにします。 RDは従来のPEFT法やKD法よりも優れた性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:17:51 GMT)
Tracing Back the Malicious Clients in Poisoning Attacks to Federated Learning [37.4]
毒殺攻撃は、連合学習の訓練段階を損なう。 FLForensics, FLForensics, the first poison-forensics method。 FLForensicsは、良質なクライアントと悪質なクライアントを正確に区別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 20:35:36 GMT)
Across-subject ensemble-learning alleviates the need for large samples for fMRI decoding [37.4]
オブジェクト内デコーディングはオブジェクト間の対応の問題を回避するが、正確な予測を行うにはサンプルサイズが大きい。本稿では、他の被験者のデータに基づいて訓練された分類器を組み合わせて、新しい被験者の認知状態を復号化するためのアンサンブルアプローチについて検討する。特にオブジェクトごとのデータに制限のあるデータセットでは,従来の復号法よりも最大20%の精度で性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:22:44 GMT)
Few-Shot Image Generation by Conditional Relaxing Diffusion Inversion [37.2]
条件拡散緩和インバージョン(CRDI)は、合成画像生成における分布の多様性を高めるために設計されている。 CRDIはいくつかのサンプルに基づいた微調整を頼りにしていない。ターゲットの画像インスタンスの再構築と、数ショットの学習による多様性の拡大に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:58:26 GMT)
Exploring Camera Encoder Designs for Autonomous Driving Perception [36.7]
ベースラインよりも8.79%のmAP向上を実現したAVカメラエンコーダに最適化されたアーキテクチャを開発した。私たちは、私たちの努力がAV用のイメージエンコーダの甘いクックブックになり、次のレベルのドライブシステムへの道を歩むことができると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:44:58 GMT)
Incremental Object Detection with CLIP [36.5]
そこで本研究では,CLIPなどの視覚言語モデルを用いて,異なるクラス集合に対するテキスト特徴埋め込みを生成する。次に、段階的なシナリオをシミュレートするために、早期の学習段階において利用できない新しいクラスを置き換えるために、スーパークラスを使用します。そこで我々は,この微妙に認識された検出ボックスを擬似アノテーションとしてトレーニングプロセスに組み込むことにより,検出性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:55:00 GMT)
VEXIR2Vec: An Architecture-Neutral Embedding Framework for Binary Similarity [36.3]
VexIR2Vecはアーキテクチャニュートラル中間表現(IR)であるVEX-IRを用いたバイナリ類似性のためのアプローチである我々は、知識グラフ埋め込み技術を用いて、IRの実体レベルで表現の語彙を教師なしで学習する。 VexIR2Vecは3.1ドル-3.5ドルで、最も近いベースラインとマグニチュードよりも高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:38:42 GMT)
Can virtual staining for high-throughput screening generalize? [36.1]
本研究は,HTSで一般的に見られる3種類の細胞型(肺,卵巣,乳房)と2種類の表現型(毒性および非毒性)のデータが仮想染色モデルを効果的に訓練できるかどうかを系統的に検討した。我々は、ピクセルベース、インスタンスワイド、生物学的機能ベースの各レベルのモデルの一般化能力を評価する。本研究は,非毒性条件試料を用いた仮想核・細胞質モデルの訓練が毒性条件試料に一般化するだけでなく,すべての評価レベルの性能向上につながることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:54:06 GMT)
Zero-shot Object Counting with Good Exemplars [35.8]
Zero-shot Object counting (ZOC)は、テスト中のオブジェクトクラス名のみを使用して、手動のアノテーションを必要とせずに、イメージ内のオブジェクトを列挙することを目的としている。視覚アソシエーションに基づくゼロショットオブジェクトカウント(VA-Count)フレームワークを提案する。 VA-Count は Exemplar Enhancement Module (EEM) と Noise Suppression Module (NSM) から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:34:23 GMT)
Tri$^{2}$-plane: Thinking Head Avatar via Feature Pyramid [35.7]
本稿では,モノクラーフォトリアリスティックな頭部アバター再構成のための新しいアプローチTri$2$-planeを提案する。提案されたTri$2$-planeは、細部の改善のために特徴ピラミッドと3つの上下方向接続の原理を利用している。顔の詳細を複数のスケールで分析してレンダリングし、顔全体から特定の地域へ移行し、さらに洗練されたサブリージョンへと移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:26:51 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） (Tue, 9 Jul 2024 16:29:11 GMT)
A Hybrid Training-time and Run-time Defense Against Adversarial Attacks in Modulation Classification [35.1]
機械学習に基づく無線信号(変調)分類を敵攻撃から保護するための訓練時間と実行時間の両方の防御技術に基づく防御機構。ホワイトボックスのシナリオと実際のデータセットを考慮すると、提案手法が既存の最先端技術より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:28:38 GMT)
Beyond Aesthetics: Cultural Competence in Text-to-Image Models [35.0]
CUBEは、テキスト・ツー・イメージ・モデルの文化的能力を評価するための最初のベンチマークである。 CUBEは、異なる地理的文化圏の8か国に関連する文化的アーティファクトをカバーしている。 CUBE-CSpaceは、文化的多様性を評価する基盤となる文化的アーティファクトのより大きなデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:50:43 GMT)
Solving General Natural-Language-Description Optimization Problems with Large Language Models [34.5]
外部ソルバでLLMを増強するOPtLLMという新しいフレームワークを提案する。 OptLLMは自然言語でユーザクエリを受け付け、それらを数学的定式化やプログラミングコードに変換し、解決者を呼び出して結果を計算する。 OptLLMフレームワークのいくつかの機能は、2023年6月から試用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:11:10 GMT)
Learn and Don't Forget: Adding a New Language to ASR Foundation Models [34.0]
ファンデーションASRモデルは、ウィスパーの100言語など、多くの言語をサポートすることが多い。微調整は単純ではあるが、元の集合の精度を低下させることがある。 EWCは特定のターゲット言語のパフォーマンスを維持する可能性に対して、代替的な妥協を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:14:48 GMT)
OneRestore: A Universal Restoration Framework for Composite Degradation [33.6]
現実のシナリオでは、画像障害はしばしば複合的な劣化として現れ、低光、迷路、雨、雪といった要素の複雑な相互作用を示す。本研究では, 複雑な複合劣化シナリオを正確に表現するために, 4つの物理劣化パラダイムを統合した多目的イメージングモデルを提案する。 OneRestoreは、適応的で制御可能なシーン復元のために設計された新しいトランスフォーマーベースのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:34:10 GMT)
Event Trojan: Asynchronous Event-based Backdoor Attacks [33.5]
本稿では,イミュータブルトリガと可変トリガの2種類のトリガを含むEvent Trojanフレームワークを提案する。私たちの2種類のイベントトリガは、シミュレーションされたイベントスパイクのシーケンスに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:15:39 GMT)
Cardinality-Aware Set Prediction and Top-$k$ Classification [33.0]
低濃度を維持しながら、正確なk$集合予測器を学習することを目的とした、新しいアプローチを提案する。この設定に合わせた新たな目標損失関数を導入し、予測された集合の分類誤差と濃度の両方を考慮に入れた。これらの損失関数の最小化は、我々が詳細に記述した新しい濃度認識アルゴリズムに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:57:07 GMT)
Efficient-Empathy: Towards Efficient and Effective Selection of Empathy Data [32.5]
感性・合理性スコアに基づくデータ選択アルゴリズムであるEfficient-Empathyを提案する。我々の訓練された感性モデルは、最先端(SoTA)の性能を効率的に達成する。感度と合理性データをMoE構造と組み合わせることで,さらに高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:55:52 GMT)
Mobile Edge Intelligence for Large Language Models: A Contemporary Survey [32.2]
モバイルエッジインテリジェンス(MEI)は、クラウドコンピューティングに対するプライバシとレイテンシを改善した、モバイルネットワークのエッジ内のAI機能を提供する。 MEIはデバイス上のAIとクラウドベースのAIの間に位置し、無線通信とエンドユーザよりも強力なコンピューティングリソースを備えている。本稿では,LLMのMEI活用に関する現代の調査を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:47:05 GMT)
FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation [32.0]
この研究は、完全なビナライズされた大規模言語モデル(FBI-LLM)を提示する。大規模なバイナリ言語モデルをスクラッチからトレーニングする方法を初めて示すものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:59:48 GMT)
STORYSUMM: Evaluating Faithfulness in Story Summarization [31.9]
本稿では,局所的な忠実度ラベルと誤り説明を含む短編を収録した新しいデータセットであるSTORYSUMMを紹介する。このベンチマークは、あるメソッドが挑戦的な不整合を検出できるかどうかをテストする評価方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:06:30 GMT)
Multi-Modal Prototypes for Open-Set Semantic Segmentation [31.9]
我々は、視覚例とテキスト名の両方から目に見えるセマンティックスを学習することを目的とした、オープンセットセマンティックセマンティックセマンティクス(O3S)と呼ばれる統一的なセマンティクスを定義する。パイプラインは分割タスクのためのマルチモーダルなプロトタイプを抽出し,まず単一モーダルな自己エンハンスメントとアグリゲーションを行い,その後,多モーダルな相補的融合を行う。最先端の結果は、より詳細な部分分割であるPascal-Animalsでも、粗い粒度のデータセットのみをトレーニングすることで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:27:18 GMT)
AstroSpy: On detecting Fake Images in Astronomy via Joint Image-Spectral Representations [31.8]
AI生成画像の普及により、天文学的画像の真正性に対する懸念が高まっている。本稿では、スペクトル特徴と画像特徴を統合したハイブリッドモデルAstroSpyについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:49:44 GMT)
AUFormer: Vision Transformers are Parameter-Efficient Facial Action Unit Detectors [31.5]
既存の手法は、多くの学習可能なパラメータの利用によって過度に適合する問題に悩まされる。 PETLはこれらの課題に対処するための有望なパラダイムを提供する。そこで我々は,Mixture-of-Knowledge Expert (MoKE) のコラボレーション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:15:21 GMT)
MoSt-DSA: Modeling Motion and Structural Interactions for Direct Multi-Frame Interpolation in DSA Images [31.4]
我々は,デジタルサブトラクション・アンギオグラフィーフレームにディープラーニングを用いた最初の研究であるMoSt-DSAを提案する。未知あるいは粗粒な特徴を抽出する自然シーンビデオフレーム補間(VFI)法とは異なり、フレーム間の動きと構造的コンテキストの相互作用を効率的な完全畳み込み方式でモデル化する汎用モジュールを考案する。 MoSt-DSAは470のDSA画像シーケンスで堅牢な結果を示し、平均SSIMは0.93以上、PSNRは38以上(それぞれ0.030未満、PSNRは3.6以下)、精度、速度、視覚効果を総合的に達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:50:54 GMT)
LIONs: An Empirically Optimized Approach to Align Language Models [31.2]
教師付き微調整,オフライン選好学習,オンライン選好学習からなる3段階学習パイプライン上で厳密な分析を行う。我々は、シーケンスパッキング、SFTにおける損失マスキング、DPOにおける嗜好データセットサイズの増加、オンラインDPOトレーニングなどの手法を用いることで、言語モデルの性能を大幅に向上できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:34:39 GMT)
Does CLIP Know My Face? [31.2]
マルチモーダルモデル,特にCLIPのような視覚言語モデルのプライバシを評価する新しい手法を提案する。提案したIDIA攻撃(IDIA)は、同一人物の画像でモデルをクエリすることで、個人がトレーニングデータに含まれるかどうかを明らかにする。我々の結果は、大規模モデルにおけるより強力なプライバシー保護の必要性を強調し、IDIAは、トレーニングに不正なデータの使用を証明し、プライバシー法を強制するために使用できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:54:11 GMT)
CS3: Cascade SAM for Sperm Segmentation [31.1]
精子重複問題に対処するために設計された無監督のアプローチであるCascade SAM for Sperm(CS3)を提案する。主要な医療機関と共同で約2000枚の未ラベル精子画像からなるデータセットを作成した。実験の結果,既存手法と比較してCS3の性能は優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:38:36 GMT)
Revisiting, Benchmarking and Understanding Unsupervised Graph Domain Adaptation [31.1]
教師なしグラフドメイン適応(Unsupervised Graph Domain Adaptation)は、ラベル豊富なソースグラフからラベルなしターゲットグラフへの知識の転送を含む。 GDABenchと呼ばれる教師なしグラフ領域適応のための最初の包括的なベンチマークを示す。我々は、現在のUGDAモデルの性能がデータセットや適応シナリオによって大きく異なることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:44:09 GMT)
Real-time Holistic Robot Pose Estimation with Unknown States [30.4]
RGB画像からロボットのポーズを推定することは、コンピュータビジョンとロボット工学において重要な問題である。従来の手法では、例えば接地型ロボットの関節角など、ロボットの内部状態の完全な知識が想定されていた。本研究は,RGB画像からリアルタイムロボットのポーズ推定を行う上で,既知のロボットの状態を必要としない効率的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:29:43 GMT)
Reference-based Controllable Scene Stylization with Gaussian Splatting [30.3]
コンテンツアラインな参照画像に基づいて外観を編集する参照ベースシーンスタイリングは、新たな研究領域である。参照型スタイリゼーションに3Dガウススティング(3DGS)を適用し,リアルタイムなスタイリゼーションを実現するReGSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 20:30:29 GMT)
Accelerating Online Mapping and Behavior Prediction via Direct BEV Feature Attention [30.2]
本稿では,オンライン地図推定手法の豊富な内部的特徴を明らかにするとともに,オンライン地図と軌跡予測をより緊密に統合する方法について述べる。これにより、内部のBEV機能に直接アクセスすると、推論速度が最大73%速くなり、実際のnuScenesデータセット上では最大29%の正確な予測が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:59:27 GMT)
ProtoSAM - One Shot Medical Image Segmentation With Foundational Models [29.8]
この研究は、ワンショットの医療画像セグメンテーションのための新しいフレームワーク、ProtoSAMを紹介した。これは、数ショットセグメンテーションで知られているプロトタイプネットワークと、自然画像基盤モデルSAMの併用である。結果は、いくつかの医療画像データセットに示され、自動セグメンテーション機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:04:08 GMT)
Mobius: An High Efficient Spatial-Temporal Parallel Training Paradigm for Text-to-Video Generation Task [29.7]
多くの研究者がテキスト・トゥ・ビデオ(T2V)生成タスクに力を注いでいる。本稿では,T2Vタスクのための高効率な時空間並列訓練パラダイム Mobius を提案する。 Mobiusは24%のGPUメモリと12%のトレーニング時間を節約し、T2Vの微調整タスクを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:47:16 GMT)
Reuse, Don't Retrain: A Recipe for Continued Pretraining of Language Models [29.4]
本稿では,言語モデルの事前学習を継続する上で,効率的なデータ分布と学習率スケジュールを設計する方法を示す。プレトレーニングセットにおける継続トレーニングのベースラインと比較すると,平均モデル精度は9%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:37:59 GMT)
iASiS: Towards Heterogeneous Big Data Analysis for Personalized Medicine [28.9]
iASiSインフラストラクチャは、臨床ノートを使用可能なデータに変換することができる。データの意味的な統合を使用することで、リッチで監査可能で信頼性の高い情報を生成する機会が得られる。 iASiSのユースケース,認知症,肺癌の2つの異なる疾患カテゴリのデータ資源について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:52:19 GMT)
Embark on DenseQuest: A System for Selecting the Best Dense Retriever for a Custom Collection [28.9]
本稿では,個人コレクション上で有効な事前学習型高密度検索システムを選択するための Web ベースのアプリケーションを提案する。我々のシステムであるDenseQuestは、利用可能な高密度検索器のプールの中で最高の高密度検索器を予測するために、教師なしの選択とランキング機能を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jul 2024 09:00:18 GMT)
Straggler-Resilient Decentralized Learning via Adaptive Asynchronous Updates [28.8]
完全に分散化された最適化手法は、人気のあるパラメータサーバフレームワークに代わるものとして提唱されている。本稿では、各労働者が通信する近隣労働者の数を適応的に決定することで、適応的な非同期更新を施した完全に分散化されたアルゴリズムを提案する。 DSGD-AAUは収束の線形高速化を実現し,その有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:23:59 GMT)
PharmaGPT: Domain-Specific Large Language Models for Bio-Pharmaceutical and Chemistry [28.4]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑な機能工学の必要性を最小限に抑えて、自然言語処理(NLP)に革命をもたらした。 PharmaGPTは、バイオ医薬品・化学分野に特化して訓練された、ドメインスペクライズされたLCMのスイートである。評価の結果,PharmaGPTは特定のベンチマークで既存の一般モデルを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:52:17 GMT)
FinCon: A Synthesized LLM Multi-Agent System with Conceptual Verbal Reinforcement for Enhanced Financial Decision Making [28.4]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクの実行において顕著な可能性を示し、様々な金融アプリケーションでますます活用されている。本稿では,多様なFINancialタスクに適した概念的言語強化を備えたLLMベースのマルチエージェントフレームワークであるFinConを紹介する。 FinConのリスクコントロールコンポーネントは、体系的な投資信条を更新するための自己基準機構をエピソード的に開始することで、意思決定の品質を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:52:26 GMT)
Addressing Fairness Issues in Deep Learning-Based Medical Image Analysis: A Systematic Review [27.9]
本稿では,グループフェアネスの基礎を紹介し,フェアネス評価と不公平軽減の2つに分類する。我々の調査は、公正なMedIAと医療システムを確立する上での既存の課題と機会に関する議論から締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:56:05 GMT)
AdaNCA: Neural Cellular Automata As Adaptors For More Robust Vision Transformer [27.9]
視覚変換器用ニューラルセルラーオートマタ (NCA) を提案する。 AdaNCAは、ImageNet1Kベンチマークに対する敵攻撃による精度の10%以上の改善に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:18:55 GMT)
PSPU: Enhanced Positive and Unlabeled Learning by Leveraging Pseudo Supervision [27.7]
正・無ラベル(PU)学習は、正・無ラベルのデータのみを訓練した二項分類モデルであり、一般に、一貫性のないデータ分布による過度なリスク推定に悩まされる。疑似教師付きPU学習フレームワーク(PSPU)を導入し、まずPUモデルをトレーニングし、疑似教師のための自信あるサンプルを収集し、これらの監督を適用してPUモデルの重みを補正する。我々のPSPUは、MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100における最近のPU学習方法よりも、バランスとバランスの取れた設定で優れており、産業異常検出のためのMVTecAD上での競合性能を享受している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:19:01 GMT)
Rethinking Autoencoders for Medical Anomaly Detection from A Theoretical Perspective [27.7]
本研究は, 異常検出におけるAEを用いた再建法の理論的基礎を提供する。情報理論を活用することにより,異常検出におけるAE改善の鍵は,潜伏ベクトルの情報エントロピーの最小化にあることを明らかにした。これは、異常検出のためのAEの原理と設計哲学を理論的に解明する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:14:41 GMT)
Just CHOP: Embarrassingly Simple LLM Compression [27.6]
LLM(Large Language Model)は、非並列の少数およびゼロショット推論機能を実現するが、高い計算フットプリントを実現する。拡張言語モデル事前学習と組み合わせた単純なレイヤプルーニングは、7Bスケールでモデルの構造的および半構造化された圧縮に対して最先端の結果をもたらすことを示す。また,より小さなBERT型モデルのタスク非依存圧縮において非常に効果的であった蒸留が,我々の単純な刈り取り技術に対して非効率になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:09:38 GMT)
GaussianImage: 1000 FPS Image Representation and Compression by 2D Gaussian Splatting [27.3]
Inlicit Neural representations (INRs) は画像の表現と圧縮で大成功を収めた。しかし、この要件は、メモリが限られているローエンドデバイスでの使用を妨げることが多い。本稿では,2次元ガウススプラッティングによる画像表現と圧縮の基盤となるパラダイムであるガウス画像を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:48:32 GMT)
CBM: Curriculum by Masking [27.3]
Curriculum by Masking (CBM)は、物体の認識と検出のための最先端のカリキュラム学習戦略である。 CBMはパッチ(トークン)マスキングによって、簡単にハードなトレーニングスケジュールを作成する。我々はCBMとカリキュラムベースの教育制度を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:40:38 GMT)
Agnostic Active Learning of Single Index Models with Linear Sample Complexity [27.1]
F(mathbf x) = f(langle mathbf w, mathbf xrangle)$。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:20:57 GMT)
ICLGuard: Controlling In-Context Learning Behavior for Applicability Authorization [26.5]
In-context Learning (ICL)は、大規模言語モデル(LLM)の能力の最近の進歩である。モデル所有者が異なるデータ上でのICLの挙動を制御できるようにするための微調整フレームワークを提案する。 ICLGuard はオリジナルの LLM とファインチューンを保存しており、LLM を"ガード"するための最小限のトレーニング可能なパラメータセットのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:35:06 GMT)
FedClust: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Weight-Driven Client Clustering [26.5]
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、分散機械学習のパラダイムである。 FLの主な課題の1つは、クライアントデバイスにまたがる不均一なデータ分散の存在である。我々は,局所モデル重みとクライアントのデータ分布の相関を利用したCFLの新しい手法であるFedClustを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:47:16 GMT)
Short-Long Policy Evaluation with Novel Actions [26.2]
逐次意思決定タスクの短期的政策評価のための新しい設定を提案する。提案手法は,HIV治療,腎臓透析,バッテリ充電のシミュレーターにおいて,従来よりも有意に優れていた。また、新しい意思決定ポリシーが過去のポリシーよりも大幅にパフォーマンスが低下する可能性があることを素早く特定することで、AI安全性のアプリケーションに有効な方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:05:10 GMT)
Less is More: Efficient Brain-Inspired Learning for Autonomous Driving Trajectory Prediction [26.1]
本稿では,Human-Like Trajectory Prediction Model (H++)を提案する。 H++は自律運転(AD)の軌道予測を改善するために人間の認知過程をエミュレートする NGSIM、HighD、MoCADベンチマークを用いて評価すると、H++は既存のモデルよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:42:17 GMT)
MSS-PAE: Saving Autoencoder-based Outlier Detection from Unexpected Reconstruction [25.6]
オートエンコーダ(AE)は、固有の学習能力のため、機械学習タスクに一般的に使用される。 AEをベースとした手法は、異常判定と予期せぬ外乱の復元結果の問題に直面し、外乱検出(OD)の性能を制限している。提案手法は、ODにおけるAEの発展を促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:08:17 GMT)
(Security) Assertions by Large Language Models [25.3]
セキュリティのためのハードウェアアサーション生成において,コード生成に新たな大規模言語モデル(LLM)を用いることを検討する。我々は、人気のあるLCMに注目し、プロンプトの様々なレベルの詳細を考慮し、アサーションを箱から書き出す能力を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:08:06 GMT)
Reading Subtext: Evaluating Large Language Models on Short Story Summarization with Writers [25.3]
我々は,最近のLarge Language Models (LLMs) について,短いストーリーを要約する難しい課題について評価する。私たちは著者と直接協力して、ストーリーがオンラインで共有されていないことを保証しています(従ってモデルによって見つからないのです)。 GPT-4、Claude-2.1、LLama-2-70Bを比較し、全3モデルが50%以上の要約で忠実さの誤りを犯していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:36:57 GMT)
VQA-Diff: Exploiting VQA and Diffusion for Zero-Shot Image-to-3D Vehicle Asset Generation in Autonomous Driving [25.0]
VQA-Diff(VQA-Diff)は、車載画像を活用し、自動運転車のための3D車両資産を作成する新しいフレームワークである。 VQA-Diffは、VQA(Visual Question Answering)モデルにおけるLarge Language Modelから受け継いだ実世界の知識を利用して、堅牢なゼロショット予測を行う。我々はPascal 3D+を含む様々なデータセットの実験を行い、VQA-Diffが既存の最先端手法よりも質的かつ定量的に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:09:55 GMT)
Solving Zebra Puzzles Using Constraint-Guided Multi-Agent Systems [25.0]
本稿では,大言語モデルとオフ・ザ・シェルフ定理証明器を統合したマルチエージェントシステムZPSを紹介する。このシステムは、問題をより小さく管理可能な部分に分割することで、複雑なパズル解決作業に取り組む。また,問題解の正当性を評価するための自動グリッドパズルグレーダを導入し,ユーザスタディで評価することで,自動グレーダが信頼性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:47:28 GMT)
ItTakesTwo: Leveraging Peer Representations for Semi-supervised LiDAR Semantic Segmentation [24.7]
本稿では,ItTakesTwo (IT2) と呼ばれる半教師付きLiDARセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 IT2は、ピアLiDAR表現からの一貫性のある予測を保証するために設計されており、一貫性学習における摂動効率を改善する。その結果,本手法は従来のSOTA法よりも顕著に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:26:53 GMT)
Improving the Robustness of Distantly-Supervised Named Entity Recognition via Uncertainty-Aware Teacher Learning and Student-Student Collaborative Learning [24.7]
自己学習段階における偽ラベルの誤りを減らすために,不確かさを意識した教師学習を提案する。また、2つの学生ネットワーク間で信頼性の高いラベルを転送できる学生・学生協調学習を提案する。提案手法を5つのDS-NERデータセット上で評価し,提案手法が最先端のDS-NER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） (Tue, 9 Jul 2024 05:11:25 GMT)
DotaMath: Decomposition of Thought with Code Assistance and Self-correction for Mathematical Reasoning [24.7]
本稿では,数理推論にコードアシストと自己補正を併用した思考の分解を利用した大規模言語モデル(LLM)について紹介する。 DotaMathモデルは複雑な数学的タスクに対処し、それらをより単純な論理的なサブタスクに分解し、コードを利用してこれらのサブタスクを解決する。そこで我々は,DotaMathQAの模倣学習を用いて,オープンソースのLLMと比較して優れた性能を示すDotaMathモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:29:03 GMT)
Richelieu: Self-Evolving LLM-Based Agents for AI Diplomacy [24.5]
外交は、特に必要な交渉段階を考慮して、決定空間の停滞を伴う。従来のAIエージェントは、複数のエージェントを含むタスクにおいて、多段階ゲームやより大きなアクションスペースを扱う能力を確実に証明している。我々は、3つのコアと不可欠な機能を組み合わさり、LSMベースのより強力な社会エージェントに組み込むことで、高度に包括的なマルチエージェントミッションのために、AIの上限を人間のようなエージェントに向ける第一歩を踏み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:37:54 GMT)
Beyond Probabilities: Unveiling the Misalignment in Evaluating Large Language Models [24.4]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションにまたがる顕著な機能を示している。本研究の目的は,複数選択質問(MCQ)におけるLCMを用いた確率に基づく評価手法の有効性を検討することである。実験により,有意な確率ベース評価法が生成に基づく予測と不適切に一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:46:29 GMT)
A Randomized Method for Simulating Lindblad Equations and Thermal State Preparation [24.3]
我々はリンドブラッド方程式をシミュレートするqDRIFT型ランダム化法を検討した。数学におけるリンドブラディアン$mathcalL_a_aのアンサンブルによって生成されるリンドブラディアンダイナミクスに対して、我々の手法は各ステップでランダムにサンプリングされた1つのリンドブラディアン$mathcalL_a$を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:55:19 GMT)
Masked Video and Body-worn IMU Autoencoder for Egocentric Action Recognition [24.2]
本稿では,身近なIMUの動作データをエゴセントリックなビデオと統合する行動認識手法を提案する。体全体に配置された複数のIMUデバイスの複雑な関係をモデル化するために、複数のIMUデバイスにおける協調力学を利用する。実験により,提案手法は複数の公開データセット上で最先端の性能を実現することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:53:16 GMT)
Pixel-Aware Stable Diffusion for Realistic Image Super-resolution and Personalized Stylization [23.7]
本稿では,高機能なReal-ISRとパーソナライズされた画像スタイリングを実現するために,画素対応安定拡散(PASD)ネットワークを提案する。画素単位の画像局所構造を知覚する拡散モデルを実現するために、画素対応クロスアテンションモジュールを導入する。補正可能なノイズスケジュールを導入し、画像復元結果をさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:18:01 GMT)
Source Code Summarization in the Era of Large Language Models [23.7]
大規模言語モデル(LLM)は、コード関連のタスクのパフォーマンスを大幅に向上させた。本稿では,LLMにおけるコード要約の体系的および包括的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:48:42 GMT)
Unified Multi-Modal Image Synthesis for Missing Modality Imputation [23.7]
そこで本研究では,モダリティの欠如を抑えるために,新しいマルチモーダル画像合成法を提案する。提案手法は, 各種合成タスクの処理に有効であり, 従来の手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:01:20 GMT)
Benign overfitting in leaky ReLU networks with moderate input dimension [23.5]
二元分類タスクにおけるヒンジ損失を訓練した2層リークReLUネットワークにおけるベニグオーバーフィッティングについて検討した。モデルパラメータの信号対雑音比 (SNR) の条件を特徴付け, ベニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグナグニグニグニグニグニグナグニグニグニグニグナグニグニグニグニ
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:20:12 GMT)
End-To-End Causal Effect Estimation from Unstructured Natural Language Data [23.5]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,多種多様なテキストデータをマイニングして,安価な因果効果推定を行う方法を示す。 NATURALは,LLMを用いて構築され,非構造化テキストのデータセット上で動作する因果効果推定器である。この結果から、非構造化テキストデータは因果効果情報の豊富な情報源であり、NATURALはこのリソースを利用するための自動パイプラインへの第一歩であることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:38:48 GMT)
Adaptive Multi-modal Fusion of Spatially Variant Kernel Refinement with Diffusion Model for Blind Image Super-Resolution [23.3]
我々は,Blind Image textbfSuper-textbfResolutionのための拡散モデルを用いた適応多モード固定法(Adaptive Multi-modal Fusion of textbfSpatially Variant Kernel Refinement with Diffusion Model)を提案する。また,アダプティブ・マルチモーダル・フュージョン (AMF) モジュールを導入し,低解像度画像,深度マップ,ぼかしカーネルといった3つのモードからの情報を整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:42:48 GMT)
Data Imputation by Pursuing Better Classification: A Supervised Kernel-Based Method [23.2]
本稿では, 監視情報を効果的に活用し, 欠落したデータを分類する手法を提案する。我々のアルゴリズムは、データの60%以上が欠落している場合、他の手法よりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:54:24 GMT)
Vision Language Model-Empowered Contract Theory for AIGC Task Allocation in Teleoperation [23.0]
本稿では,視覚言語モデル(VLM)を利用した契約理論によるAIGCタスク割り当てのためのフレームワークを考案する。第1のコンポーネントは、自動的かつ正確なAIGCタスク障害評価を可能にする。第2のコンポーネントは、情報非対称性の下でエッジサーバの価格戦略を定式化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 20:08:26 GMT)
Secure Key from Quantum Discord [23.0]
特定の量子暗号プロトコルにおけるセキュリティの分析に不一致を利用する方法を示す。提案手法は,量子チャネルによる基底ミスアライメントだけでなく,量子ビット源および量子ビット測定の不完全性に対して頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:49:47 GMT)
DeSAM: Decoupled Segment Anything Model for Generalizable Medical Image Segmentation [23.0]
Segment Anything Model (SAM) は、医用画像セグメンテーションのクロスドメインロバスト性を改善する可能性を示している。 SAMは手動でトリガーする時よりも、自動セグメンテーションのシナリオで大幅にパフォーマンスが低下する。 Decoupled SAMはSAMのマスクデコーダを2つの新しいモジュールを導入して変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:59:35 GMT)
Exploring Sentence Type Effects on the Lombard Effect and Intelligibility Enhancement: A Comparative Study of Natural and Grid Sentences [22.6]
本研究は,文型がロンバルド効果とインテリジェンス向上にどのように影響するかを考察する。雑音レベルの異なる音素・音響特性の変化を解析する。格子文は自然文よりもロンバルド効果が顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:32:54 GMT)
Fine-grained, Multi-dimensional Summarization Evaluation with LLMs [22.6]
FineSurEは,大規模言語モデル(LLM)を用いた要約タスクに適した,きめ細かい評価器である。また、忠実さに加えて完全性と簡潔さの基準を採用し、多次元評価を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:32:44 GMT)
Interaction Matters: An Evaluation Framework for Interactive Dialogue Assessment on English Second Language Conversations [22.6]
第二言語話者としての英語の文脈における対話的対話評価のための評価フレームワークを提案する。本フレームワークは,対話レベルの対話性ラベルとマイクロレベルのスパン特徴を収集する。各種機械学習モデルの構築により,マイクロレベルの特徴がESL対話の(高レベルな)相互作用品質に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:56:59 GMT)
Countermeasures Against Adversarial Examples in Radio Signal Classification [22.5]
変調分類における逆例に対する対策を初めて提案する。提案手法は,ディープラーニングに基づく変調分類システムを敵の例から保護できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:08:50 GMT)
AnyTaskTune: Advanced Domain-Specific Solutions through Task-Fine-Tuning [22.2]
textbfAnyTaskTuneは、さまざまなドメイン固有のタスクでモデルパフォーマンスを高めるための、新しい微調整手法である。金融,医療,法,心理学,消費者サービス,人的資源の領域から派生した20以上のサブタスクを対象とした実験を行った。以上の結果から,textbfTask-Fine-Tune法を用いて微調整したモデルが,これらのタスクにおいて優れた性能を発揮するだけでなく,各領域で高い汎用性を持つモデルよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:59:56 GMT)
VideoEval: Comprehensive Benchmark Suite for Low-Cost Evaluation of Video Foundation Model [22.2]
ビデオファウンデーションモデル(VFM)は近年大きな進歩を遂げている。既存のベンチマークと評価プロトコルは、比較的低い多様性、高い評価コスト、飽和したパフォーマンスメトリクスによって制限されることが多い。これらの問題、すなわちVideoEvalに対処するための包括的なベンチマークスイートを構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:49:08 GMT)
Plasticine3D: 3D Non-Rigid Editing with Text Guidance by Multi-View Embedding Optimization [21.8]
本研究では,3次元非剛性編集が可能なテキスト誘導型3D編集パイプラインであるPlastine3Dを提案する。本研究は,編集過程を幾何学的編集段階とテクスチャ的編集段階に分割し,構造と外観を別々に制御する。細粒度制御のために,埋め込み空間の編集目的と原特徴を融合させるエンベディング・フュージョン (EF) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:57:28 GMT)
Bayesian-LoRA: LoRA based Parameter Efficient Fine-Tuning using Optimal Quantization levels and Rank Values trough Differentiable Bayesian Gates [21.8]
自然言語処理では、単一のモデルを事前訓練し、下流のタスクのために微調整するのが一般的である。 B-LoRAは、特定の下流タスクで事前訓練されたモデルを微調整することができ、ローランク行列ごとに最適なランク値と量子化レベルを求めることができる。 B-LoRAはベースラインと同等かそれ以上で動作し、ビット操作の総数を約70%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:29:08 GMT)
Threats and Defenses in Federated Learning Life Cycle: A Comprehensive Survey and Challenges [21.7]
Federated Learning (FL)は、プライバシ保護協調機械学習(ML)のための革新的なソリューションを提供するその有望な可能性にもかかわらず、FLは分散した性質のため、様々な攻撃に対して脆弱である。本稿では、FLサービスライフサイクル全体を通じて最も代表的で最先端の脅威および防衛フレームワークについてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:05:45 GMT)
Automatic Interactive Evaluation for Large Language Models with State Aware Patient Simulator [21.6]
大きな言語モデル(LLM)は、人間の相互作用において顕著な熟練性を示している。本稿では,SAPS(State-Aware patient Simulator)とAIE(Automated Interactive Evaluation)フレームワークを紹介する。 AIEとSAPSは、多ターン医師-患者シミュレーションを通じてLCMを評価するための動的で現実的なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:47:20 GMT)
OpenCIL: Benchmarking Out-of-Distribution Detection in Class-Incremental Learning [21.4]
クラスインクリメンタルラーニング(CIL)は、新しいクラスを段階的に適応できるモデルを学び、古いクラスの学習知識を維持することを目的としている。 CILにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、学習クラスの異なる分布から引き出された未知のサンプルを拒否しながら、この漸進的な学習能力を維持することである。 OODサンプルの検出における高度なCILモデルの能力を評価するための、体系的で大規模なベンチマークが欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:14:47 GMT)
Weakly Supervised Co-training with Swapping Assignments for Semantic Segmentation [21.3]
クラスアクティベーションマップ(CAM)は通常、擬似ラベルを生成するために弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)で使用される。我々は、ガイド付きCAMを組み込んだエンドツーエンドWSSSモデルを提案し、CAMをオンラインで同時最適化しながらセグメンテーションモデルを訓練する。 CoSAは、追加の監督を持つものを含む、既存のマルチステージメソッドをすべて上回る、最初のシングルステージアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:54:17 GMT)
TemPrompt: Multi-Task Prompt Learning for Temporal Relation Extraction in RAG-based Crowdsourcing Systems [21.3]
時間的関係抽出(TRE)は、出来事や行動の進化を把握し、関連するタスクのワークフローを形成することを目的としている。本稿では,TRE(TemPrompt)のためのマルチタスク・プロンプト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:38:05 GMT)
Bayesian Federated Learning with Hamiltonian Monte Carlo: Algorithm and Theory [20.8]
この研究は、新しく効率的なベイズ連合学習アルゴリズム、すなわち、フェデレート平均ハミルトニアンモンテカルロ(FA-HMC)を導入している。非イド分散データセット上でFA-HMCの厳密な収束保証を確立する。 FA-HMCは,Federated Averaging-Langevin Monte Carlo (FA-LD)アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:10:59 GMT)
Distributionally robust risk evaluation with an isotonic constraint [20.7]
分布的に堅牢な学習は、不確実な分布の集合内で最悪のケースの統計性能を制御することを目的としている。本稿では,未知のターゲット分布が推定値と異なる方法に関する事前情報を組み込んだDRLの形状制約手法を提案する。合成データと実データの両方に関する実証研究は、提案した形状制約手法の精度の向上を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:56:34 GMT)
Cue Point Estimation using Object Detection [20.7]
キューポイントは、DJミキシングにおける2つの音楽間の遷移における時間的境界を示す。本稿では,コンピュータビジョンオブジェクト検出タスクとして解釈された自動キューポイント推定手法を提案する。提案システムは,学習済みの物体検出変換器をベースとして,新しいキューポイントデータセットを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:56:30 GMT)
Automated Peer Reviewing in Paper SEA: Standardization, Evaluation, and Analysis [20.6]
自動レビューフレームワークSEAを導入する。標準、評価、分析の3つのモジュールから構成される。著者が論文を改善するための貴重な洞察を得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:06:14 GMT)
Proceedings of The second international workshop on eXplainable AI for the Arts (XAIxArts) [20.5]
この第2回説明可能なAI for the Arts(XAIxArts)に関する国際ワークショップは、HCI、インタラクションデザイン、AI、説明可能なAI(XAI)、デジタルアートの研究者のコミュニティを集めて、XAI for the Artsの役割を探求した。第16回 ACM Conference on Creativity and Cognition (C&C 2024) でワークショップを開催した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:43:06 GMT)
ColorPeel: Color Prompt Learning with Diffusion Models via Color and Shape Disentanglement [20.5]
ユーザが選択した色に合わせて、特定の色プロンプトを学習することを提案する。我々の手法はColorPeelと呼ばれ、T2Iモデルが新しいカラープロンプトを剥がすのに役立ちます。本研究は,T2Iモデルの精度と汎用性向上に向けた重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:26:34 GMT)
ConceptExpress: Harnessing Diffusion Models for Single-image Unsupervised Concept Extraction [20.4]
本研究では,非教師付き概念抽出(UCE)という,概念の人間的知識のない非教師付き概念抽出手法を提案する。複数の概念を含むイメージを与えられたタスクは、事前訓練された拡散モデルから既存の知識のみに依存する個々の概念を抽出し、再現することを目的としている。本稿では,事前学習した拡散モデル固有の能力を2つの側面に解き放つことで,UCEに対処するConceptExpressを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:50:28 GMT)
Future You: A Conversation with an AI-Generated Future Self Reduces Anxiety, Negative Emotions, and Increases Future Self-Continuity [20.4]
将来的な自己継続性を改善するために設計された,インタラクティブで簡潔な,単一セッションのディジタルチャット介入である“Future You”を紹介する。我々のシステムでは、ユーザーは、将来の目標と個人的品質に合わせた、相対性がありながらAIで動くバーチャルバージョンとチャットできる。フューチャーユー」のキャラクターとの短い対話の後、ユーザーは不安を減らし、将来的な自己継続性を高めたと報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:24:10 GMT)
Stabilized Proximal-Point Methods for Federated Optimization [20.3]
非加速アルゴリズムの通信複雑性は、分散近位点アルゴリズムであるDANEによって達成される。ハイブリッド射影-近点法に着想を得て,新しい分散アルゴリズムS-DANEを提案する。 S-DANEは、S-DANEと同様の局所計算効率を向上し、分散凸最適化のためのすべての既存手法の中で最もよく知られた通信複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:56:29 GMT)
ConGraT: Self-Supervised Contrastive Pretraining for Joint Graph and Text Embeddings [20.3]
テキスト分散グラフ(TAG)におけるテキストとノードの分離表現を共同学習するためのContrastive Graph-Text Pretraining(ConGraT)を提案する。提案手法は言語モデル(LM)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を訓練し,CLIPにインスパイアされたバッチワイドコントラスト学習目標を用いて,それらの表現を共通の潜在空間に整列させる。実験により、ConGraTは、ノードとテキストのカテゴリ分類、リンク予測、言語モデリングなど、さまざまな下流タスクのベースライン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） (Tue, 9 Jul 2024 23:44:46 GMT)
On the Limitation and Experience Replay for GNNs in Continual Learning [20.0]
継続的な学習は、一連のタスクから徐々に情報を取得するモデルに力を与えようとしている。最近の研究は、ノードワイドグラフ連続学習(NGCL)におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の探索の急増を目撃している。本稿では,NGCLにおけるGNNの学習可能性に関する理論的考察を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:34:43 GMT)
Divine LLaMAs: Bias, Stereotypes, Stigmatization, and Emotion Representation of Religion in Large Language Models [19.5]
社会文化的体系としての宗教は、その信者に対する信念と価値観の集合を規定している。私たちの価値観についてほとんど言及していないジェンダーとは違い、宗教はその信条と信条のセットを定めている。アメリカやヨーロッパ諸国の主要な宗教は、よりニュアンスで表現されている。ヒンドゥー教や仏教のような東方宗教は強くステレオタイプ化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:45:15 GMT)
Independent-oscillator model and the quantum Langevin equation for an oscillator: A review [19.4]
量子ランゲヴィン方程式の導出は、熱浴の顕微鏡モデルに基づいて概説される。定常状態において、エネルギー平衡定理の量子対の解析を行う。自由エネルギー、エントロピー、比熱、熱力学の第三法則を1次元量子ブラウン運動について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:48:08 GMT)
Learning to Complement and to Defer to Multiple Users [19.2]
Human-AI Collaboration in Classification (HAI-CC)は、ユーザとAI予測を統合することを目的としている。 LECODUは、学習と補完と学習を組み合わせて戦略を遅延させる。決定プロセスに携わる最適なユーザ数を推定する。総合評価では、LECODUは最先端のHAI-CC法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:16:44 GMT)
Data-Driven Target Localization Using Adaptive Radar Processing and Convolutional Neural Networks [18.5]
本稿では,アダプティブレーダ検出後のレーダターゲット位置推定を改善するためのデータ駆動方式を提案する。我々は、正規化適応整合フィルタ(NAMF)のレーダリターン、範囲、方位(およびドップラー)から熱マップテンソルを生成する。次に、これらの熱マップテンソルからターゲット位置を推定するために回帰畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:06:37 GMT)
Integrating Clinical Knowledge into Concept Bottleneck Models [18.3]
概念ボトルネックモデル(CBM)は最終出力を予測する前に人間の解釈可能な概念を予測する。臨床知識の統合によるCBMの洗練, 臨床医の意思決定プロセスとの整合性の向上を提案する。医療画像の2つのデータセット(白血球と皮膚画像)にアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:03:42 GMT)
LLM for Mobile: An Initial Roadmap [18.1]
LLMをモバイルエコシステムに適用する必要性は大きい,と我々は主張する。このロードマップでは、モバイルデバイスでネイティブインテリジェンスを実現するために、調査に緊急に必要な6つの方向をまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:07:45 GMT)
VRDSynth: Synthesizing Programs for Multilingual Visually Rich Document Information Extraction [17.9]
企業は、意思決定のために、レシート、医療記録、保険フォームなどの視覚的に豊かなドキュメント(VRD)を問い合わせる必要があります。 VRDからエンティティを抽出する既存のテクニックは、新しいレイアウトに苦労するか、あるいは広範な事前トレーニングデータを必要とする。事前学習データを必要としない多言語VRDから実体関係を自動的に抽出するプログラムであるVRD Synthを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:59:58 GMT)
Hiding Local Manipulations on SAR Images: a Counter-Forensic Attack [17.8]
オンラインポータルを通じてSAR(Synthetic Aperture Radar)画像の膨大なアクセシビリティが、様々な分野の研究を推進している。脆弱性は、元の複雑な性質にもかかわらず、ほとんどのSAR製品が振幅のみの情報としてリリースされることによってさらに強調される。本稿では,SARデータの複雑な性質を利用して,局所的に変化する振幅画像内の操作の兆候を隠蔽できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:03:57 GMT)
Window-to-Window BEV Representation Learning for Limited FoV Cross-View Geo-localization [17.4]
W2W-BEVと呼ばれる新しいWindow-to-Window BEV表現学習手法を提案する。 W2W-BEVは、未知の配向と限られたFoVの条件下で、従来の最先端手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:48:28 GMT)
LVLM-empowered Multi-modal Representation Learning for Visual Place Recognition [17.4]
視覚シーンの画像データとテキスト記述を融合させることにより、識別可能なグローバル表現を構築しようとする。モチベーションは2つある: 1) 現在のLVLM(Large Vision-Language Models)は、画像のテキスト記述を生成する際に、視覚的な指示に従う際、異常な創発的能力を示す。有望ではあるが、マルチモーダルVPRソリューションの構築にLVLMを活用することは、効率的なマルチモーダル融合において困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:15:31 GMT)
Sparse-DeRF: Deblurred Neural Radiance Fields from Sparse View [17.2]
本稿では,より現実的なシナリオに対するスパースビューから,分解型ニューラルラジアンスフィールド(DeRF)を構築することに焦点を当てる。 Sparse-DeRFは複雑なジョイント最適化を正則化し、緩和されたオーバーフィッティングアーティファクトとラディアンスフィールドの品質を向上した。 2ビュー,4ビュー,6ビューのぼかし画像からDeRFをトレーニングすることにより,Sparse-DeRFの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:36:54 GMT)
AI-based Automatic Segmentation of Prostate on Multi-modality Images: A Review [17.2]
前立腺癌患者の死亡率の低下には早期発見が不可欠である。前立腺のセグメンテーションは、画像と前立腺の複雑な組織構造に欠陥があるため困難である。最近の機械学習とデータマイニングツールは、画像セグメンテーションを含む様々な医療分野に統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:36:18 GMT)
Service Colonies: A Novel Architectural Style for Developing Software Systems with Autonomous and Cooperative Services [17.1]
サービスコロニーは、システムの目的を達成するために協力する自律的なソフトウェアサービスのグループとして、ソフトウェアシステムを開発するための新しいアーキテクチャスタイルである。個々のシステムコンポーネントで利用可能な自己認識と自律性のレベルを増大させることで、結果として得られるシステムは、より分散化され、分散され、柔軟で、適応可能で、分散され、モジュール化され、堅牢で、フォールトトレラントになります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:08:22 GMT)
Sampling and active learning methods for network reliability estimation using K-terminal spanning tree [17.0]
ネットワークの信頼性分析は、ネットワークのサイズと複雑さが増大しているため、依然として課題である。本稿では,ネットワーク信頼度を効果的かつ高精度に推定するための新しいサンプリング手法とアクティブラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:51:53 GMT)
A Generative Approach to Control Complex Physical Systems [16.7]
本稿では,物理系制御問題に対処する新しい手法である拡散物理系制御(DiffPhyCon)を紹介する。 DiffPhyConは学習した生成エネルギー関数と予め定義された制御目的の両方を同時に最小化する。本手法を流体環境下での1D Burgers方程式と2Dクラゲ運動制御で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:56:23 GMT)
Towards Energy-Aware Federated Learning via MARL: A Dual-Selection Approach for Model and Client [16.7]
DR-FLという,エネルギーを考慮したフェデレートラーニング(FL)フレームワークを提案する。 DR-FLは、クライアントと異種ディープラーニングモデルの両方のエネルギー制約を考慮し、エネルギー効率のFLを実現する。 Vanilla FL とは異なり,DR-FL は提案した Muti-Agents Reinforcement Learning (MARL) に基づく双対選択方式を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:46:19 GMT)
Category-level Object Detection, Pose Estimation and Reconstruction from Stereo Images [15.9]
既存の単分子法とRGB-D法は、欠落や深さの測定によるスケールの曖昧さに悩まされている。本稿では,カテゴリーレベルの物体検出のための一段階的アプローチであるCoDERSを提案する。私たちのデータセット、コード、デモはプロジェクトのページで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:59:03 GMT)
MDP Geometry, Normalization and Value Free Solvers [15.6]
本稿では,主MDPアルゴリズムの力学解析に有用なMDPの幾何学的解釈を提案する。我々は,MDPを不明瞭なアルゴリズム力学を持つ同値クラスに分割できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:39:45 GMT)
LETS-C: Leveraging Language Embedding for Time Series Classification [15.5]
本稿では,時系列領域における言語モデリングの成功を活用するための代替手法を提案する。言語埋め込みモデルを用いて時系列を埋め込み、その埋め込みを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と多層パーセプトロン(MLP)からなる単純な分類ヘッドと組み合わせる。この結果から,言語エンコーダを用いて時系列データを埋め込むことで,高速な時系列分類を実現する上で有望な方向性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:07:57 GMT)
Latent Space Imaging [15.4]
我々は,人工視覚システムの開発において,同様のアプローチを採用することを提案する。遅延空間イメージング(Latent Space Imaging)は、光学とソフトウェアの組み合わせによって、画像情報を生成モデルの意味的にリッチな潜在空間に直接エンコードする新しいパラダイムである。我々は,この新原理を,1画素カメラをベースとした初期ハードウェアプロトタイプを通じて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:17:03 GMT)
Joint Composite Latent Space Bayesian Optimization [15.3]
複合遅延空間ベイズ最適化(JoCo)について紹介する。 JoCoは、ニューラルネットワークエンコーダと確率モデルを共同でトレーニングし、高次元の入力空間と出力空間を、管理可能な潜在表現に適応的に圧縮する新しいフレームワークである。これにより、圧縮された表現上で実行可能なBOが可能となり、JoCoは様々なシミュレートされた実世界の問題において、高次元BOにおける他の最先端の方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:02:16 GMT)
Iteratively Refined Image Reconstruction with Learned Attentive Regularizers [14.9]
本稿では,ディープラーニングの力を活用した画像再構成のための正規化手法を提案する。これは一連の凸問題の最小化に対応するためである。解釈可能性、理論的保証、信頼性、パフォーマンスの両立を約束するバランスを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:22:48 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） (Tue, 9 Jul 2024 15:59:29 GMT)
What's Wrong with the Absolute Trajectory Error? [14.5]
本研究では,再構成されたカメラ軌跡の精度を評価するための代替誤差指標を提案する。 DTE (Disnalible Trajectory Error) と呼ばれる我々の測定値は5段階で計算される。また、DTEに類似した長所を持つDRE(Disdisernible Rotation Error)という新しい回転誤差指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:48:02 GMT)
MolTRES: Improving Chemical Language Representation Learning for Molecular Property Prediction [14.4]
MolTRESは化学言語表現学習フレームワークである。ジェネレータと識別器のトレーニングが組み込まれており、より難しい例からモデルを学習することができる。我々のモデルは、一般的な分子特性予測タスクにおける既存の最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:14:28 GMT)
Enhancing Low-Resource NMT with a Multilingual Encoder and Knowledge Distillation: A Case Study [14.3]
本稿では,低リソース言語への翻訳を容易にするために,事前学習型言語モデルの利点と,セック2セックアーキテクチャの知識蒸留を活用するフレームワークについて検討する。本フレームワークは,低リソースのIndic言語を4つのIndic-to-Indic方向で評価し,BLEU-4とchrFの改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:19:52 GMT)
Representation Learning on Hyper-Relational and Numeric Knowledge Graphs with Transformers [14.2]
ハイパーリレーショナル知識グラフ(英語版)が最近研究され、三重項が一組の等化子と関連付けられている。我々はHyNTという名前の統一フレームワークを提案し、三重項または等化子に数値リテラルを含むハイパーリレーショナル知識グラフの表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:03:09 GMT)
PartSTAD: 2D-to-3D Part Segmentation Task Adaptation [14.2]
2D-to-3Dセグメンテーションリフトのタスク適応を目的としたPartSTADを提案する。 PartNet-Mobilityデータセットに対する実験により,タスク適応手法の大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:11:54 GMT)
Asymmetric Mask Scheme for Self-Supervised Real Image Denoising [14.2]
本稿では,盲点操作を不要とする自己指導型聴覚訓練のためのマスク方式を提案する。提案手法は,非対称マスク方式をトレーニングや推論に用い,既存の実雑音画像データセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:01:28 GMT)
Variational Learning ISTA [13.9]
本研究では,センサ行列条件の異なるスパース表現と再構成を学習するためのアーキテクチャを提案する。変分学習ISTA(VLISTA)と呼ばれる変分アプローチを用いて辞書上の分布を学習する。結果として、VLISTAは、辞書分布と再構成アルゴリズムを様々な知覚行列で共同で学習する確率的方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:17:06 GMT)
Advanced Financial Fraud Detection Using GNN-CL Model [13.5]
本稿では,金融不正検出の分野において,革新的なGNN-CLモデルを提案する。グラフニューラルネットワーク(gnn)、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)、長期記憶(LSTM)の利点を組み合わせる。本稿では,マルチ層パーセプトロン(MLPS)を用いてノードの類似性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:59:06 GMT)
Realization of Conditional Operations through Transition Pathway Engineering [13.3]
状態選択型遷移経路工学に基づく遷移複合ゲート(TCG)方式を提案する。回路圧縮の能力を実証するために、TGスキームを用いて3量子グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー(GHZ)およびW状態を作成し、その忠実度は96.77%と95.72%である。 TCGスキームは特定の量子回路の利点を示し、大規模量子アルゴリズムに大きな可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:01:04 GMT)
Decoding Climate Disagreement: A Graph Neural Network-Based Approach to Understanding Social Media Dynamics [13.3]
我々のモデルは、不一致を3つのカテゴリ(同意、同意、反対、中立)に分類する。本研究はグラフベースのNLP手法を進歩させ、気候科学コミュニケーションにおける政策立案者や教育者に対して実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:00:39 GMT)
A Word Order Synchronization Metric for Evaluating Simultaneous Interpretation and Translation [13.0]
同時解釈(SI)は、元のスピーチが終わる前に翻訳を開始する。本稿では,単語順序同期に着目したSIと同時機械翻訳(SiMT)の自動評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:21:40 GMT)
TimeTravel: Real-time Timing Drift Attack on System Time Using Acoustic Waves [12.9]
リアルタイムクロック(RTC)は、様々なリアルタイムシステムにおいて、正確なシステム時間を提供するために広く使われている。本稿では、RTC回路の新たなセキュリティ脆弱性を明らかにし、内部記憶時間やタイムスタンプを任意に前方または後方に変更することができる。この脆弱性によって引き起こされるシステム時間の動的変更に対するセキュリティ上の脅威は、TimeTravelと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:41:46 GMT)
Multi-objective Learning to Rank by Model Distillation [12.9]
ランク付けのための多目的学習は、一次目的と二次目的のバランスをとるために広く研究されている。業界における伝統的なアプローチは、高価なパラメータチューニングを含むいくつかの課題に直面する。本稿では,Airbnbのエンドツーエンドランキングシステムを最適化した,多目的ランキングのための蒸留ベースのランキングソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jul 2024 18:49:32 GMT)
See and Think: Embodied Agent in Virtual Environment [12.8]
大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのオープンワールドタスクにおいて印象的な進歩を遂げた。本稿では,Minecraft仮想環境における包括的で視覚的なエンボディエージェントであるSTEVEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:01:06 GMT)
CoLA: Conditional Dropout and Language-driven Robust Dual-modal Salient Object Detection [12.8]
我々はtextbfConditional Dropout と textbfLAnguage-driven(textbfCoLA) フレームワークを紹介する。このフレームワークは、ノイズの多い入力の影響を軽減し、その性能を完全なモダリティで保存する。モダリティ完全条件とモダリティ欠如条件の両方の下で、最先端のデュアルモーダルSODモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:49:24 GMT)
Differential privacy and Sublinear time are incompatible sometimes [12.8]
片方向境界に基づく単純な問題は、差分プライベートアルゴリズムとサブ線形時間アルゴリズムの両方をもたらすことを示す。我々は、微分プライベートである厳密な'サブ線形時間アルゴリズムを認めない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:33:57 GMT)
SoftDedup: an Efficient Data Reweighting Method for Speeding Up Language Model Pre-training [12.7]
本稿では,データセットの整合性を維持しつつ,データのサンプリング重量を高い共通度で選択的に削減するソフトデ重複手法を提案する。このアプローチの中心にあるのは、重複の度合いを定量化する指標である"データ共通性"(data commonness)の概念です。経験的分析により、この手法はトレーニング効率を著しく改善し、必要なトレーニングステップを少なくとも26%減らすことなく、同等のパープレキシティスコアを達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:26:39 GMT)
Prospective Messaging: Learning in Networks with Communication Delays [12.6]
物理的に実現されたニューラルネットワークでは、ニューロン間通信遅延がユビキタスである。遅延は、最先端の継続的ニューラルネットワークが単純なタスクを学習するのを妨げていることを示す。そこで我々は,現在利用可能な信号に基づいて通信遅延を予測し,通信遅延を補償することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:20:32 GMT)
Working Backwards: Learning to Place by Picking [12.6]
我々は,課題の家族に対して,実世界の実演を自律的に収集する手法であるピッキング・バイ・ピッキング(PvP)を提案する。対象の配置位置にある対象物の一連の把握シーケンスから実演を行う。我々のシステムは、人間の介入なしに、接触制限された環境で何百ものデモを収集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:21:24 GMT)
CamFreeDiff: Camera-free Image to Panorama Generation with Diffusion Model [12.4]
本稿では,1枚のカメラレス画像とテキスト記述から360度映像を出力するカメラフリー拡散モデルを提案する。本モデルは,マルチビュー拡散フレームワーク内でのホモグラフィーを直接予測する機構を組み込んだものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:41:12 GMT)
Generative AI for Health Technology Assessment: Opportunities, Challenges, and Policy Considerations [12.2]
本稿では、医療技術評価(HTA)のための生成人工知能(AI)と大規模言語モデル(LLM)を含む基礎モデルについて紹介する。本研究は, 4つの重要な領域, 合成証拠, 証拠生成, 臨床試験, 経済モデリングにおける応用について検討する。約束にもかかわらず、これらの技術は急速に改善されているものの、まだ初期段階にあり、HTAへの適用には慎重な評価が引き続き必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:25:27 GMT)
6GSoft: Software for Edge-to-Cloud Continuum [12.2]
このプロジェクトは、エッジ環境のための持続可能な手法とエネルギー効率の良いオーケストレーションモデルの開発を導くことを目的としている。このイニシアチブは、フィンランドを6Gランドスケープの最前線に置き、洗練されたエッジオーケストレーションと堅牢なソフトウェアアーキテクチャにフォーカスしようとしている。このプロジェクトは、エッジオーケストレーションとソフトウェアアーキテクチャにおける重要な課題に対処するために、業界と学界の深いコラボレーションと国際的な専門知識を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:12:42 GMT)
scTree: Discovering Cellular Hierarchies in the Presence of Batch Effects in scRNA-seq Data [12.0]
scTreeは、ツリー構造データ表現を同時に学習しながら、バッチ効果を補正する。 scTreeがデータの基礎となるクラスタを発見できる7つのデータセットを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:17:26 GMT)
CrowdTransfer: Enabling Crowd Knowledge Transfer in AIoT Community [12.0]
Crowd Knowledge Transfer(CrowdTransfer)は、エージェントの集団から学んだ事前知識を移行して、トレーニングコストを削減することを目的としている。集団知性の観点からは, 導出, 共有, 進化, 融合モードの4つの伝達モードを提示する。人間の活動認識、都市コンピューティング、マルチロボットシステム、スマートファクトリなど、AIoT分野のいくつかの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:20:37 GMT)
Erasing Doppler Dephasing Error in Rydberg Quantum Gates [12.0]
RbとCs原子の2量子制御NOTゲートのファミリーはドップラーのデフォーカス誤差に対して完全に堅牢である。その結果,高忠実度量子ゲートの原子温度要件を著しく低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:12:04 GMT)
Towards SAR Automatic Target Recognition MultiCategory SAR Image Classification Based on Light Weight Vision Transformer [12.0]
本稿では,SAR画像の分類に軽量な視覚変換器モデルを適用しようとする。構造全体がオープンアクセスされたSARデータセットによって検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:49:43 GMT)
Metron: Holistic Performance Evaluation Framework for LLM Inference Systems [11.7]
大規模言語モデル(LLM)を実運用で実行することは、かなりのコストを発生させる可能性がある。流動性指数を含む総合的な性能評価フレームワークであるMetronを提案する。また、様々なオープンソースプラットフォームや、Metronを使ったモデル・アズ・ア・サービスも評価しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:13:26 GMT)
Hierarchical Average-Reward Linearly-solvable Markov Decision Processes [11.7]
線形解決可能なマルコフ決定過程に対する階層的強化学習のための新しいアプローチを提案する。提案手法では,低レベルのタスクに制限を加えることなく,低レベルのタスクと高レベルのタスクを同時に学習することができる。実験により,本手法は1桁ないし数桁の平坦な平均逆強化学習より優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:06:44 GMT)
EcoVal: An Efficient Data Valuation Framework for Machine Learning [11.7]
機械学習におけるデータアセスメントのための既存のShapley値ベースのフレームワークは、計算コストが高い。機械学習モデルのデータを高速かつ実用的な方法で推定するために,効率的なデータアセスメントフレームワークであるEcoValを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:59:44 GMT)
milliFlow: Scene Flow Estimation on mmWave Radar Point Cloud for Human Motion Sensing [11.5]
我々はmmWave点雲の相補的な動き情報としてシーンフローを推定する新しい深層学習手法である MilliFlow を提案する。人間の活動認識と解析において顕著な改善を実現し,人体部分追跡を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:29:35 GMT)
A Scenario-Oriented Benchmark for Assessing AIOps Algorithms in Microservice Management [11.4]
AIOpsアルゴリズムは、マイクロサービスシステムのメンテナンスにおいて重要な役割を果たす。既存のAIOpsベンチマークでは、主にオフラインデータセットを使用してアルゴリズムを評価する。我々はMicroServoという評価一貫性とシナリオ指向評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:41:43 GMT)
Biomechanics-informed Non-rigid Medical Image Registration and its Inverse Material Property Estimation with Linear and Nonlinear Elasticity [11.4]
本稿では,生体力学的制約のない医用画像登録と軟組織材料特性の正確な同定を物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて検討する。複素非線形弾性理論を利用して、満たすべき生体力学的制約の物理法則を表す偏微分方程式(PDE)を正式に確立する。前立腺癌生検の臨床例から、変形しないMRI画像と変形したMR画像のペアを用いて、2つの実験が実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:05:32 GMT)
Reliable Projection Based Unsupervised Learning for Semi-Definite QCQP with Application of Beamforming Optimization [11.4]
本稿では,半定値制約を持つ特殊2次クラス(QCQP)について検討する。本稿では,高い性能の制約解を得るための有望な手法としてニューラルネットワーク(NN)を提案する。教師なし学習が使用されるため、NNはラベルなしで効果的に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:22:42 GMT)
Gaussian Interpolation Flows [11.3]
本研究は,ガウス分極上に構築されたシミュレーションフリー連続正規化流れの健全性について検討する。我々は,流れ速度場のリプシッツ正則性,流れの存在と特異性,流れマップの連続性を確立する。また、2次ワッサーシュタイン距離を計量として、これらの流れの震源分布と速度場の摂動の安定性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:30:34 GMT)
P2P: Part-to-Part Motion Cues Guide a Strong Tracking Framework for LiDAR Point Clouds [11.3]
外観マッチングに基づく3次元物体追跡法は,LiDAR点雲による外観情報の不十分さに長年悩まされてきた。連続点雲に対するパート・ツー・パートのモーション・モデリングを提案し,textbfP2Pと呼ばれる新しいトラッキング・フレームワークを提案する。本稿では,P2P-pointとP2P-voxelモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:15:52 GMT)
SeqLink: A Robust Neural-ODE Architecture for Modelling Partially Observed Time Series [11.3]
シーケンス表現の堅牢性を高めるために設計された,革新的なニューラルアーキテクチャであるSeqLinkを紹介する。我々はSeqLinkが断続時系列のモデリングを改善し、一貫して最先端のアプローチより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:29:36 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） (Tue, 9 Jul 2024 03:39:45 GMT)
Dataset Quantization with Active Learning based Adaptive Sampling [11.2]
また, 不均一なサンプル分布であっても, 性能維持が可能であることを示す。サンプル選択を最適化するために,新しい能動的学習に基づく適応型サンプリング手法を提案する。提案手法は,最先端のデータセット圧縮手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:09:18 GMT)
Fine-Tuning Linear Layers Only Is a Simple yet Effective Way for Task Arithmetic [11.1]
本研究では, 線形層のみを微細化することで, 重みの絡み合いと効率を同時に改善する手法を提案する。本研究により, 注目モジュール内の線形層のみを微調整することで, モデル全体が線形状態となることが明らかとなった。特に,表象モデルが重みの絡み合いを改善する上で重要な役割を担っているのに対し,分類ヘッドなどのタスク固有モデルでは重みの絡み合い性能を劣化させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:59:17 GMT)
Multiple Instance Verification [11.0]
本稿では,注目に基づく複数インスタンス学習手法と標準検証手法の素直な適応が,この設定には適さないことを示す。 CAPフレームワークでは、ターゲットバッグ内の非常に類似したインスタンスを区別する問題に対処する2つの新しい注意機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:51:22 GMT)
Performance Analysis of Speech Encoders for Low-Resource SLU and ASR in Tunisian Dialect [11.0]
自己教師付き学習(SSL)によって事前訓練された音声エンコーダは、様々な下流タスクにおいて顕著な性能を示した。本稿では,低音源のチュニジア・アラビア方言の文脈におけるSSLアプローチの有効性を比較することで貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:07:35 GMT)
Sketch-Guided Scene Image Generation [11.0]
スケッチ入力からシーン画像を生成するタスクを分解したスケッチ誘導シーン画像生成フレームワークを提案する。事前学習した拡散モデルを用いて、個々のオブジェクトの描画をオブジェクトのイメージに変換し、余分なスケッチ構造を維持しながら追加の詳細を推測する。シーンレベルの画像構築において、分離した背景プロンプトを用いてシーン画像の潜在表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:16:45 GMT)
Computer vision tasks for intelligent aerospace missions: An overview [10.9]
コンピュータビジョンタスクは、宇宙船が宇宙環境を理解し、解釈するのを助けるため、航空宇宙ミッションにとって不可欠である。 Kalman FilteringやStructure from Motion、Multi-View Stereoといった従来の手法は、厳しい条件を扱うのに十分な堅牢性を持っていない。深層学習(DL)に基づく知覚技術は、従来の手法よりも大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:50:54 GMT)
Human Brain Exhibits Distinct Patterns When Listening to Fake Versus Real Audio: Preliminary Evidence [10.8]
本稿では,実聴・偽聴における脳活動の変動について検討する。予備的な結果は、最先端のディープフェイクオーディオ検出アルゴリズムによって学習された表現は、実際の音声と偽オーディオの間に明確なパターンを示さないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:21:21 GMT)
Self-Recognition in Language Models [10.6]
モデル生成型「セキュリティ問題」を用いたLMの自己認識評価手法を提案する。現在公開されている最も有能なオープンソースかつクローズドなLMのうち10つにおいて、私たちのテストを使って自己認識を検証しています。我々の結果は、一組の代替案が与えられた場合、LMはその起源に関係なく「ベスト」な答えを選択しようとすることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:23:28 GMT)
Energy Efficient Fair STAR-RIS for Mobile Users [10.5]
本稿では,各ユーザに対して割り当てるSTAR-RIS要素の個数を決定するパラメータとして,サブサイト代入変数(subground assignment variable)を提案する。次に,STAR-RISの位相シフトと地下配置変数を同時に最適化することにより,新しい最適化問題を定式化する。提案手法は, 伝送空間と反射空間の両方において, 全ユーザに対して, かなり高いデータレートとほぼ等しいデータレートが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:56:59 GMT)
Subject-Adaptive Transfer Learning Using Resting State EEG Signals for Cross-Subject EEG Motor Imagery Classification [10.5]
本稿では、RS EEG信号を用いて、未知の対象データにモデルを適用する新しい主題適応型トランスファー学習戦略を提案する。提案手法は,3つの公開ベンチマーク上での最先端の精度を実現し,クロスオブジェクトEEG MI分類における本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:30:24 GMT)
Image Distillation for Safe Data Sharing in Histopathology [10.4]
病理組織学は、臨床医が正確な診断を行い、疾患の予後を判断し、適切な治療戦略を立案するのに役立つ。深層学習技術が医療分野で成功していることが証明されるにつれ、主な課題はデータ可用性の制限とデータ共有とプライバシに関する懸念である。私たちは、制約なしに共有できる必須情報をカプセル化する小さな合成データセットを作成します。我々は,潜在拡散モデルを訓練し,少数の可読性合成画像を用いた新しい蒸留合成データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:16:55 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） (Tue, 9 Jul 2024 08:19:24 GMT)
Reasoning about unpredicted change and explicit time [10.2]
予測外の変化に関する推論は、出来事による観察を説明することである。本稿では,流れの真理値の変化にともなう単純な事象である,驚きによる時間スタンプ観測を説明するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:49:57 GMT)
Cross-model Fairness: Empirical Study of Fairness and Ethics Under Model Multiplicity [10.1]
1つの予測器が等しく機能するモデルのグループからアドホックに選択された場合、個人は害を受ける可能性があると我々は主張する。これらの不公平性は実生活で容易に発見でき、技術的手段だけで緩和することは困難である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:00:08 GMT)
Challenging Forgets: Unveiling the Worst-Case Forget Sets in Machine Unlearning [10.0]
マシン・アンラーニング(MU)は、選択したデータポイントがモデルの性能に与える影響を排除することを目的としている。データ影響消去のための様々なMU手法にもかかわらず、評価は主にランダムなデータの忘れ方に焦点を当てている。本稿では,影響消去の最も重要な課題を示すデータサブセットの同定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:59:01 GMT)
Diffusion-based Radiotherapy Dose Prediction Guided by Inter-slice Aware Structure Encoding [9.9]
がん患者の放射線治療線量分布を予測する拡散モデルに基づく方法(DiffDose)を提案する。 DiffDoseは、線量分布マップを小さなノイズを徐々に加えることによって純粋なガウス雑音に変換し、ノイズ予測器を同時に訓練し、各タイミングで加算されたノイズを推定する。逆処理では、よく訓練されたノイズ予測器を用いて、純粋なガウス雑音から複数のステップでノイズを除去し、最終的に予測された線量分布マップを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:09:48 GMT)
SpiralShard: Highly Concurrent and Secure Blockchain Sharding via Linked Cross-shard Endorsement [9.8]
既存のシャーディングシステムは、セキュリティを確保するために大きなシャードサイズを必要とする。悪意のあるノードが多数存在するシャードの存在を可能にするために,SpralShardを提案する。 SpiralShardは、4000以上のノードを持つ大規模なネットワークサイズで、約19倍のスループット向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:14:44 GMT)
Who is better at math, Jenny or Jingzhen? Uncovering Stereotypes in Large Language Models [9.7]
我々はGlobalBiasを使って世界中の幅広いステレオタイプを研究しています。与えられた名前に基づいて文字プロファイルを生成し、モデル出力におけるステレオタイプの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:52:52 GMT)
PEER: Expertizing Domain-Specific Tasks with a Multi-Agent Framework and Tuning Methods [9.7]
GPT-4は大きな可能性を秘めているが、性能、コスト、データプライバシーの重大な三重項に直面している。 PEER(Plan, Execute, Express, Review)マルチエージェントフレームワークを紹介する。これは、正確な質問分解、高度な情報検索、包括的な要約、厳密な自己評価を統合することで、ドメイン固有のタスクを体系化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:59:28 GMT)
Frequency and Generalisation of Periodic Activation Functions in Reinforcement Learning [9.7]
周期的なアクティベーションは低周波表現を学習し、その結果、ブートストラップされたターゲットへの過度な適合を避けることが示される。また、重み減衰正則化は周期的活性化関数のオーバーフィットを部分的に相殺できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:07:41 GMT)
A BERT-based Empirical Study of Privacy Policies' Compliance with GDPR [9.7]
本研究は,5Gネットワークにおけるプライバシポリシ間のコンプライアンス分析の課題を解決することを目的とする。約70のMNOから手動でプライバシポリシを収集し,BERTベースの自動モデルを用いて分類を行った。さらに,5Gネットワークにおけるプライバシポリシの可読性に関する実証的証拠を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:47:52 GMT)
Towards Principled, Practical Policy Gradient for Bandits and Tabular MDPs [9.6]
バンディットとマルコフ決定過程(MDP)に対する(確率的)ソフトマックスポリシー勾配(PG)法について検討する。提案アルゴリズムは,技術結果と類似した理論的保証を提供するが,オラクルのような量の知識は必要としないことを示す。マルチアームバンディット設定の場合,提案手法は明示的な探索や報奨ギャップの知識,報奨分布,ノイズを必要としない理論的なPGアルゴリズムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:59:42 GMT)
Faithful geometric measures for genuine tripartite entanglement [9.4]
三角形関係 $mathcalEalpha_i|jkleq MathcalEalpha_j|ik+mathcalEalpha_k|ij$ は、すべての部分加法的二部共役測度 $mathcalE$ に対して成り立つ。我々は、0alphaleq 1/2$ の非オブタウト三角形領域が真の三部構造エンタングルメントの測度であることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:25:59 GMT)
On the Robustness of Graph Reduction Against GNN Backdoor [9.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データ学習の有効性から,さまざまな領域で人気を集めている。バックドア中毒は、現実世界の応用に深刻な脅威をもたらす。粗大化やスパシフィケーションを含むグラフ削減技術は、大規模グラフ上でのGNNトレーニングを加速する有効な方法として現れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:11:47 GMT)
Explicit Modelling of Theory of Mind for Belief Prediction in Nonverbal Social Interactions [9.3]
マルチモーダル入力から人間の社会的相互作用における信念とそのダイナミクスを予測するための、心の理論(ToM)ニューラルネットワークであるMToMnetを提案する。 MToMnetはコンテキストキューを符号化し、個人固有のキュー(人間の視線とボディランゲージ)を、それぞれ個別のMindNetに統合する。以上の結果から,MToMnetは既存の手法をはるかに上回り,同時にパラメータも大幅に少なくなることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:15:51 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） (Tue, 9 Jul 2024 08:16:24 GMT)
Parallel Segment Entanglement Swapping [9.1]
本稿では,既存の絡み換え戦略が直面する課題について分析する。これらの問題を解決するために,PSES(Parallel Segment Entanglement Swapping)を提案する。 PSESは、他の絡み合いスワップ戦略よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:57:46 GMT)
Global Clipper: Enhancing Safety and Reliability of Transformer-based Object Detection Models [9.1]
推論中にビットフリップを引き起こすソフトエラーは、性能に大きく影響を与え、予測を変える。本研究は,トランスフォーマーモデルに特化して設計された効果的な緩和戦略であるGlobal ClipperとGlobal Hybrid Clipperを紹介する。ソフトエラーに対するレジリエンスを大幅に向上させ、欠陥推論を0%に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:23:53 GMT)
Hyperion - A fast, versatile symbolic Gaussian Belief Propagation framework for Continuous-Time SLAM [9.1]
本稿では,SymForceをベースとしたB-およびZ-Spline実装において,SymForceによる2.43倍から110.31倍の高速化を実現した最速の[Martiros et al., RSS 2022]B-およびZ-Spline実装を提案する。動作追跡および位置決め設定における本手法の有効性を実証的アブレーション研究により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:46:53 GMT)
A Differentially Private Blockchain-Based Approach for Vertical Federated Learning [8.8]
本稿では,分散アプリケーションに対する検証性とプライバシ保証を提供するDP-BBVFLアルゴリズムを提案する。ローカルな差分プライバシーを適用して、ブロックチェーンに格納された埋め込みのプライバシを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:20:49 GMT)
A False Sense of Privacy: Towards a Reliable Evaluation Methodology for the Anonymization of Biometric Data [8.8]
生体データは、顔の特徴や歩行パターンのような特徴的な人間の特徴を含んでいる。プライバシー保護は、匿名化の技法によって広範囲に提供される。我々は、匿名化の性能を評価するために使用される最先端の手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:22:43 GMT)
Universal Multi-view Black-box Attack against Object Detectors via Layout Optimization [8.8]
そこで本研究では,オブジェクト検出器に対する汎用マルチビューブラックボックス攻撃を提案する。設計したレイアウト最適化アルゴリズムを用いて,複数の画像ステッカーによって構築された普遍的対向UVテクスチャを3次元オブジェクトに対して最適化する。 4つの共通物体検出器による実験により、マルチビューのシナリオでは、検出性能が平均74.29%低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:02:19 GMT)
FuncEvalGMN: Evaluating Functional Correctness of SQL via Graph Matching Network [8.5]
本稿では,SQL生成の機能的正しさを評価するためのグラフベースの新しい手法を提案する。提案手法であるtextttFuncEvalGMN は,テストデータの十分な準備に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:05:27 GMT)
Mooncake: A KVCache-centric Disaggregated Architecture for LLM Serving [8.5]
ムーンケーキ(Mooncake)は、ムーンショットAIが提供するLLMサービスであるキミのサービスプラットフォームである。プリフィルとデコードクラスタを分離するKVCache中心の非集約アーキテクチャを備えている。 Mooncakeの革新的なアーキテクチャにより、Kimiは75%以上のリクエストを処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:03:10 GMT)
Resolving Sentiment Discrepancy for Multimodal Sentiment Detection via Semantics Completion and Decomposition [8.3]
本稿では,不一致感の問題を解決するためのセマンティックス・コンプリーション・分解(CoDe)ネットワークを提案する。セマンティックス完了モジュールでは、イメージに埋め込まれたOCRテキストのセマンティックスで画像とテキストの表現を補完し、感情ギャップを埋める手助けをする。セマンティックス分解モジュールでは、画像とテキストの表現を排他的投射とコントラスト学習で分解し、不明瞭な感情を明示的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:46:58 GMT)
A Two-stage Evolutionary Framework For Multi-objective Optimization [8.3]
多目的最適化のための2段階進化フレームワーク(TEMOF) 1つの古典的MOEAと2つの最先端MOEAがフレームワークに統合され、3つの新しいアルゴリズムが形成される。 3つの新しいアルゴリズムの勝者は、既存のMOEAと比較され、より良い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:14:59 GMT)
Decomposition Betters Tracking Everything Everywhere [8.2]
DecoMotionと呼ばれる新しいテスト時間最適化手法を提案し、画素ごとの動作と長距離動きを推定する。提案手法は,ポイントトラッキングの精度を高いマージンで向上させ,最先端のポイントトラッキングソリューションと同等に動作させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:01:23 GMT)
Learning by Aligning 2D Skeleton Sequences and Multi-Modality Fusion [8.2]
本稿では,人間の行動理解作業の微粒化に有用な,自己監督型時間的ビデオアライメントフレームワークを提案する。 3Dスケルトン座標の配列を入力として直接取り込む最先端の手法であるCASAとは対照的に、我々のキーアイデアは2Dスケルトン熱マップのシーケンスを入力として使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:31:57 GMT)
Advancing Manuscript Metadata: Work in Progress at the Jagiellonian University [8.0]
ジャギロニア大学の3つのユニットが協力して、文化遺産をデジタル化し、詳細を記述し、これらの記述をリンクされたデータクラウドに統合している。本報告では,開発中のデータモデルの最も重要な要件について概説する。コレクションの観点から最も関連性の高い2つの標準であるEuropeana Data ModelとKalliopeのEncoded Archival Descriptionを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:52:06 GMT)
HPFF: Hierarchical Locally Supervised Learning with Patch Feature Fusion [8.0]
本稿では,階層的局所教師付き学習とパッチレベルの特徴を補助的ネットワーク上で実現する新しいモデルを提案する。我々は, CIFAR-10, STL-10, SVHN, ImageNetのデータセットについて実験を行い, 提案したHPFFが従来の手法より有意に優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:38:46 GMT)
Ensembled Cold-Diffusion Restorations for Unsupervised Anomaly Detection [7.9]
Unsupervised Anomaly Detection (UAD) は、異常のないデータセットから学習した規範的分布と比較したテストサンプル中の異常を識別することを目的としている。生成モデルに基づくアプローチは、異常のないテスト画像を生成することによって解釈可能性を提供するが、通常、微妙な異常を識別することはできない。本稿では, 両戦略の強みを組み合わせた新しい手法を提案する。生成型冷拡散パイプラインは, 合成劣化画像の正常な元の外観に戻すことを目標として訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:02:46 GMT)
Stochastic Multi-round Submodular Optimization with Budget [7.9]
我々は,複数のラウンドの和を適応的に最大化したい,Em Budgeted Multi-round Submodular Maximization (SBMSm) の問題について検討する。本稿では,SBMSmの近似アルゴリズムを提案する。まず,各ラウンドに費やされる予算を非適応的に割り当て,各ラウンドに割り当てられた予算を用いて目的関数を適応的に最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:43:57 GMT)
Lifestyle-Informed Personalized Blood Biomarker Prediction via Novel Representation Learning [7.8]
今後,血液マーカーの値を予測する新しい枠組みを提案する。提案手法は,生物マーカーと生活習慣因子の複雑な関係を捉える類似性に基づく埋め込み空間を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:52:53 GMT)
Preference-Guided Reinforcement Learning for Efficient Exploration [7.8]
LOPE: Learning Online with trajectory Preference guidancE, a end-to-end preference-guided RL framework。我々の直感では、LOPEは人的フィードバックをガイダンスとして考慮し、オンライン探索の焦点を直接調整する。 LOPEは収束率と全体的な性能に関して、最先端のいくつかの手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:11:12 GMT)
Principal Component Analysis in Space Forms [7.8]
空間形式における主成分分析(PCA)について検討する。空間形式における与えられた点に対する最適の低次元アフィン部分空間を見つけることは次元減少に等しい。最適アフィン部分空間は等式への解であり、(2)異なる次元の最適アフィン部分空間はネスト集合を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:09:28 GMT)
Building a Hierarchical Architecture and Communication Model for the Quantum Internet [7.8]
分散アーキテクチャは、量子リピータまたは専用エンタングルメント源を平らな構造に利用して、絡み合いの準備と分配を行うことが可能なソリューションの1つである。上記の問題を解決するために,階層型量子インターネットアーキテクチャと通信モデルを設計する。その結果,階層アーキテクチャの絡み合い分布効率は,分散アーキテクチャの平均よりも11.5%高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:36:28 GMT)
Scalable Neural Symbolic Regression using Control Variables [7.7]
本稿では,制御変数を利用したスケーラブルなシンボル回帰モデルであるScaleSRを提案し,精度とスケーラビリティを両立させる。まず、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて観測データからデータジェネレータを学習する。実験結果から,複数の変数を持つ数学的表現の発見において,提案した ScaleSR は最先端のベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:24:53 GMT)
Factored Conditional Filtering: Tracking States and Estimating Parameters in High-Dimensional Spaces [7.7]
本研究では,高次元状態空間における状態の同時追跡とパラメータ推定のための条件付きフィルタを提案する。本研究では,我々のアプローチの有効性を示す大規模接触ネットワークにおける疫病の追跡とパラメータ推定に関する実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:34:28 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） (Tue, 9 Jul 2024 15:21:35 GMT)
MicroT: Low-Energy and Adaptive Models for MCUs [7.5]
MicroTはリソース制約型MCUのための低エネルギーマルチタスク適応モデルフレームワークである。我々はMicroTを2つのモデル、3つのデータセット、2つのMCUボードで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:33:45 GMT)
Quasi-Nambu-Goldstone modes in many-body scar models [7.5]
縮退限界における多体スカーモデルにおける集合的・コヒーレントな励起モードの普遍的存在を示す。これらのモードの数は、それらによってもたらされる量子数と同様に、ハミルトニアンの対称性によってではなく、スカータワーの準対称性によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:41:37 GMT)
NoisyAG-News: A Benchmark for Addressing Instance-Dependent Noise in Text Classification [7.5]
ノイズラベルを用いた学習に関する既存の研究は、主に合成ノイズパターンに焦点を当てている。実世界のテキスト分類設定においてラベルノイズをよりよく理解するためのベンチマークデータセットを構築した。以上の結果から,事前学習モデルでは合成ノイズに耐性があるものの,インスタンス依存ノイズには耐え難いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:18:40 GMT)
Microsoft Cloud-based Digitization Workflow with Rich Metadata Acquisition for Cultural Heritage Objects [7.5]
我々はジャギロニア図書館(JL)で新しいデジタル化ワークフローを開発した。ソリューションは、簡単にアクセスできる技術ソリューション - MS Excelファイルインターフェースを備えたMicrosoftクラウド、メタデータ取得用のOffice Script、ストレージ用のMS 365 -- に基づいており、ドメインの専門家がメタデータを取得することができる。最終的な目標は、一般的な知識基盤と他の文化遺産コレクションに関連付けられた分析された保持状況を記述する知識グラフを作成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:49:47 GMT)
Self-supervised visual learning from interactions with objects [7.3]
自己教師付き学習(SSL)は視覚表現学習に革命をもたらしたが、人間の視覚の堅牢性は達成できていない。オブジェクトとの具体的相互作用はオブジェクトカテゴリのSSLを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:31:15 GMT)
Are Large Language Models Aligned with People's Social Intuitions for Human-Robot Interactions? [7.3]
大規模言語モデル(LLM)は、ロボット工学、特にハイレベルな行動計画にますます使われている。本研究では,人間とロボットの相互作用のシナリオにおいて,LLMが人々の直感やコミュニケーションを再現するかどうかを検証する。視覚モデルでは映像刺激の本質を捉えることができず、LLMは人よりもコミュニケーション行動や行動を評価する傾向にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:27:40 GMT)
A New Approach Towards Autoformalization [7.3]
オートフォーマル化(Autoformalization)は、自然言語をプログラムで検証可能な形式言語に変換するタスクである。研究論文は大量の背景と文脈を必要とする。本稿では,研究レベルの数学の自己形式化に取り組み,タスクをより容易に,より親しみやすいサブタスクに分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:28:30 GMT)
ChatTracer: Large Language Model Powered Real-time Bluetooth Device Tracking System [7.2]
LLMを利用したリアルタイムBluetoothデバイストラッキングシステムChatTracerを提案する。 ChatTracerはBluetoothスニッフィングノード、データベース、微調整LDMからなる。 4つのスニッフィングノードを持つChatTracerのプロトタイプを開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:56:01 GMT)
Stable Diffusion Segmentation for Biomedical Images with Single-step Reverse Process [7.0]
安定拡散(SD)に基づく第1潜伏拡散分割モデルSDSegを導入する。 SDSegは、単一ステップの逆プロセスを容易にするために、単純な遅延推定戦略を取り入れている。単独の逆ステップとサンプルで安定した予測を生成でき、その名の通りモデルの安定性を表わすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:25:27 GMT)
RotRNN: Modelling Long Sequences with Rotations [7.0]
回転行列の便利な特性を利用する線形リカレントモデルであるRotRNNを提案する。我々は,RotRNNが従来よりも理論的な仮定が少なく,理論的な導出に忠実な実践的実装でシンプルなモデルを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:37:36 GMT)
Quality Diversity for Robot Learning: Limitations and Future Directions [6.8]
品質多様性(QD: Quality Diversity)は、ロボットスキル学習のための高性能で多様なポリシーを発見することに成功している。我々は、オープンな検索と一般化を容易にするために、新しいパラダイムを開発する必要があると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:29:54 GMT)
Quantum Hamiltonian Algorithms for Maximum Independent Sets [6.8]
最大独立集合問題に対処する2つの量子ハミルトンアルゴリズムを比較する。それらが数学的に等価であることを示すが、一見すると全く異なるように見える。数値シミュレーションにより,性能に有意な差が見られ,実験プロトコルの改善が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:51:18 GMT)
Robust and Explainable Framework to Address Data Scarcity in Diagnostic Imaging [6.7]
Efficient Transfer and Self-supervised Learning based Ensemble Framework (ETSEF) と呼ばれる新しいアンサンブルフレームワークを導入する。 ETSEFは、訓練済みの複数のディープラーニングモデルの特徴を活用して、限られたデータサンプルから強力な表現を効率的に学習する。内視鏡検査,乳がん,サルポックス,脳腫瘍,緑内障検出,緑内障検出の5つの独立した医療画像検査を行い,ETSEFの有効性と堅牢性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:48:45 GMT)
TE-SSL: Time and Event-aware Self Supervised Learning for Alzheimer's Disease Progression Analysis [6.7]
アルツハイマー認知症(Alzheimer's Dementia、AD)は、神経変性疾患の分野で最も急激な課題の一つである。近年の深層学習の進歩と、自己教師付き学習(SSL)を含む様々な表現学習戦略は、医用画像解析の強化に大きく貢献している。本稿では,タイム・アンド・イブ・アウェア・SSL(TE-SSL)という新たなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:41:32 GMT)
Joint prototype and coefficient prediction for 3D instance segmentation [6.6]
3Dインスタンスのセグメンテーションは、包括的な3Dシーン理解を必要とするアプリケーションにとって不可欠である。本稿では,係数とプロトタイプを同時に学習する新しい手法を提案する。提案手法はS3DISブロック上での優れた性能を示し,mRecおよびmPrecの既存手法よりも一貫して優れていた。推定時間は0.8%に過ぎず,既存手法に比べて20倍以上の差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:36:13 GMT)
Improved Block Merging for 3D Point Cloud Instance Segmentation [6.6]
提案手法は,すでに処理されているブロックの不正なラベル付き点をラベル伝搬によって修正することにより,最先端技術よりも改善する。実験の結果,提案手法は,文献に用いた評価指標の精度を大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:06:34 GMT)
A Deep RL Approach on Task Placement and Scaling of Edge Resources for Cellular Vehicle-to-Network Service Provisioning [6.6]
エッジリソースのサービスタスク配置とスケーリングの相互依存問題に対処する。本稿では,ハイブリッド行動空間に対するDHPG(Deep Reinforcement Learning)アプローチを提案する。 DHPGの性能は、実世界のC-V2Nトラフィックデータセットを用いたシミュレーションにより、いくつかの最先端(SoA)ソリューションに対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:42:37 GMT)
Improving the Transferability of Adversarial Examples by Feature Augmentation [6.6]
本稿では,計算コストの増大を伴わずに,対向移動性を向上する簡易かつ効果的な機能拡張攻撃法を提案する。具体的には、攻撃勾配の多様性を増大させるために、モデルの中間特徴にランダムノイズを注入する。提案手法は,既存の勾配攻撃と組み合わせることで,さらなる性能向上を図ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:41:40 GMT)
Modularity aided consistent attributed graph clustering via coarsening [6.5]
グラフクラスタリングは、属性付きグラフを分割し、コミュニティを検出するための重要な教師なし学習手法である。本稿では,ブロックの最大化最小化手法を用いて,対数行列,滑らか性,モジュラリティを組み込んだ損失関数を提案する。我々のアルゴリズムはグラフニューラルネットワーク(GNN)と変分グラフオートエンコーダ(VGAE)をシームレスに統合し、拡張ノードの特徴を学習し、例外的なクラスタリング性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:42:19 GMT)
A hybrid LLM workflow can help identify user privilege related variables in programs of any size [6.3]
本稿では,ユーザ権限関連変数の識別を支援するために,大規模言語モデル(LLM)ワークフローを導入する。具体的には、プログラム内のすべての変数を監査し、変数とユーザ特権の関係(クローズネス)の程度であるUPRスコアを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:20:52 GMT)
Revisiting Experience Replayable Conditions [6.2]
本論文は、より厳格な「経験再現性条件」(ERC)を再考する。 ERCを満たすために既存のアルゴリズムを変更する方法を提案する。数値シミュレーションにより,提案した安定化手法により,ERが有利なアクタ批判アルゴリズムであるオン・ポリティクスに適用可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:16:53 GMT)
Perturbative approach to time-dependent quantum systems and applications to one-crossing multistate Landau-Zener models [6.1]
時間依存型量子系のクラスについて検討し, 正対角外結合が一定であり, 双極子エネルギーが時間の奇関数であることを示す。このアプローチを一般多状態Landau-Zener(MLZ)モデルに適用することにより、結合の最大4次への遷移の解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:05:35 GMT)
Remastering Divide and Remaster: A Cinematic Audio Source Separation Dataset with Multilingual Support [5.9]
我々はDivide and Remaster(DnR)データセットのバージョン3を開発する。本研究は,非対話幹の音声内容,大音量分布,習得過程,言語多様性に関する課題に対処する。特に、DnR v3の対話幹には、複数の家系の30以上の言語からの音声コンテンツが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:39:37 GMT)
Differentially Private Multiway and $k$-Cut [5.9]
我々は,最小$k$カットおよびマルチウェイカット問題に対して,ほぼ最適な性能を実現する,エッジ微分プライベートアルゴリズムを導入する。最小$k$-cut問題に対して、我々のアルゴリズムは、近似$k$-cutの個数に対する既知のバウンダリを活用し、固定プライバシーパラメータに対して最適な加算誤差$O(klog n)$のプライベートアルゴリズムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:46:33 GMT)
Integrating Query-aware Segmentation and Cross-Attention for Robust VQA [5.9]
トレーニング可能なクロスアテンションとLoRAファインタニングを備えたLVLMを用いたVizWiz-VQA法を提案する。実験では,提案手法の有効性を実証し,解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:48:44 GMT)
AnatoMask: Enhancing Medical Image Segmentation with Reconstruction-guided Self-masking [5.8]
Masked Image Modeling (MIM) は、ランダムにマスキングされた画像を再構成し、詳細な表現を学習することで効果を示した。解剖学的に重要な領域を動的に識別・隠蔽するために再構成損失を利用した新しいMIM手法であるAnatoMaskを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:15:52 GMT)
Spontaneous Speech-Based Suicide Risk Detection Using Whisper and Large Language Models [5.8]
本稿では,青年期における自発音声による自殺リスクの自動検出について検討する。提案システムでは,被験者119名を対象に,検出精度0.807とF1スコア0.846を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:54:55 GMT)
Estimation and Analysis of Slice Propagation Uncertainty in 3D Anatomy Segmentation [5.8]
3次元解剖学的セグメンテーションの監視手法は優れた性能を示すが、アノテートされたデータの可用性によって制限されることが多い。この制限により、利用可能な無注釈データの豊富さと相まって、自己監督的なアプローチへの関心が高まっている。スライス伝播は、スライス登録を自己監督のタスクとして活用し、最小限の監督で完全な解剖学的セグメンテーションを実現する自己監督のアプローチとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:08:53 GMT)
Implicit Regression in Subspace for High-Sensitivity CEST Imaging [5.8]
Implicit Regression in Subspace (IRIS) は、暗黙的ニューラル表現の優れた性質を連続写像に活かした教師なしの復調アルゴリズムである。本手法は, 定性および定量的性能の両面において, CEST法を上回り, 本手法が他のCEST法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:41:24 GMT)
Toward Motion Robustness: A masked attention regularization framework in remote photoplethysmography [5.7]
MAR-rはROIローカライゼーションと複雑なモーションアーティファクトの影響を統合するフレームワークである。 MAR-rは、顔クリップのセマンティック一貫性を捉えるために、マスクされた注意規則化機構をrフィールドに採用している。また、モデルが不正確なROIに過度に適合し、その後パフォーマンスが低下するのを防ぐために、マスキング技術を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:25:30 GMT)
Explore BiLSTM-CRF-Based Models for Open Relation Extraction [5.7]
我々は、双方向LSTM-CRF(BiLSTM-CRF)ニューラルネットワークと異なる文脈の単語埋め込み法に基づく複数のOpen REモデルを開発した。タグ付け方式, 単語埋め込み方式, BiLSTM-CRF ネットワークの最適組み合わせを選択し, 複数関係文から抽出する顕著な能力を持つオープンREモデルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:06:39 GMT)
Revolutionizing Battery Disassembly: The Design and Implementation of a Battery Disassembly Autonomous Mobile Manipulator Robot(BEAM-1) [5.7]
本稿では,NeuralSymbolic AIに基づく電池分解AMMR(BEAM-1)システムを提案する。マルチセンサーと神経述語の組み合わせを利用して環境状態を検出し、その情報を準記号空間に変換する。リアルタイムに LLM-heuristic tree search を用いてアクションプリミティブの最適なシーケンスを特定し、これらのプリミティブの高精度な実行を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:44:20 GMT)
A Unified Learn-to-Distort-Data Framework for Privacy-Utility Trade-off in Trustworthy Federated Learning [5.6]
プライバシとユーティリティの均衡をナビゲートするための原則的アプローチを提供するTextitLearn-to-Distort-Dataフレームワークを提案する。データ歪みに基づく様々なプライバシー保護機構への我々のフレームワークの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:11:04 GMT)
Adaptively Robust and Sparse K-means Clustering [5.5]
本稿では,標準的なK-meansアルゴリズムのこれらの実用的限界に対処するため,適応的に頑健でスパースなK-meansクラスタリング(ARSK)を提案する。本稿では,ロバスト性に対する各観測値に対して冗長な誤差成分を導入し,グループスパースペナルティを用いて追加パラメータをペナルティ化する。高次元ノイズ変数の影響に対応するために、重みを取り入れ、重みベクトルの空間性を制御するペナルティを実装することにより、目的関数を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:20:41 GMT)
On the relation between momentum uncertainty and thermal wavelength [5.5]
ボルツマン状態の量子粒子に対しては、運動量不確実性$Delta p$と熱デブロリー波長$lambda_rm th$の不等式を$Delta pgeq sqrt2pihbar/lambda_rm th$と表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:42:33 GMT)
HTD-Mamba: Efficient Hyperspectral Target Detection with Pyramid State Space Model [5.5]
ハイパースペクトルターゲット検出(HTD)は、ピクセルレベルの複雑な背景から興味のある対象を特定する。本稿では, HTD-Mamba というピラミッド状態空間モデル (SSM) を用いた効率的な自己教師型 HTD 手法を提案する。 4つの公開データセットで行った実験により,提案手法は定量評価と定性評価の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:21:26 GMT)
Flood of Techniques and Drought of Theories: Emotion Mining in Disasters [5.4]
感情のマイニングは、災害時の人間の感情を理解するための重要なツールとなっている。本研究の目的は,災害時における感情のマイニングに関する既存の研究を要約することである。我々は感情のマイニング手法の有効性と信頼性を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:51:09 GMT)
HyCIR: Boosting Zero-Shot Composed Image Retrieval with Synthetic Labels [5.3]
Composed Image Retrieval (CIR)は、テキストによるクエリ画像に基づいて画像を取得することを目的としている。現在のZero-Shot CIR(ZS-CIR)メソッドは、高価な三重項ラベルのトレーニングデータセットを使わずにCIRタスクを解決しようとする。合成ラベルを用いてZS-CIRの性能を向上させるハイブリッドCIR(HyCIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:44:55 GMT)
A Neurosymbolic Approach to Adaptive Feature Extraction in SLAM [5.3]
既存の追跡手法は環境変化や境界条件に適応しない。ディープラーニングベースのアプローチは、環境の変化に適応できるが、トレーニングにはかなりのデータを必要とし、新しいドメインに適応する柔軟性に欠けることが多い。本稿では,データを利用して複雑な関係を学習しながら,従来のSLAMアプローチからドメイン知識を統合した適応型SLAMパイプラインを構築するための,ニューロシンボリックプログラム手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:18:35 GMT)
High-Quality Medical Image Generation from Free-hand Sketch [5.3]
そこで我々は,Sketch2MedIと呼ばれる手書きスケッチ画像生成モデルを提案する。 StyleGANの潜伏空間でスケッチを表現し、そこから医療画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:08:09 GMT)
Explainable Hyperdimensional Computing for Balancing Privacy and Transparency in Additive Manufacturing Monitoring [5.3]
本研究では,DP-HD(differial Privacy-Hyperdimensional Computing)フレームワークを導入し,モニタリングの精度に対するノイズの影響を予測する。オーバーハング異常検出のためのAMの実世界の高速融解プールデータに対する実験結果から,DP-HDは操作効率,予測精度,堅牢なプライバシ保護を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:42:26 GMT)
Accelerated Fully First-Order Methods for Bilevel and Minimax Optimization [5.3]
emphBilevel Optimization (BLO) における新しい一階法を提案する。低レベル関数が典型的に強い凸性仮定を持つという仮定の下では、emphBilevel Approximation (textttPRAF$2$BA) が提案される。また,低次関数が典型的に強い凸性仮定を欠いている場合,BLOにおける高次関数の定常点の探索についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:48:20 GMT)
Virtual Personas for Language Models via an Anthology of Backstories [5.2]
アンソロジー(アンソロジー、Anthology)は、オープン・エンド・ライフ・ナラティブを利用して、大きな言語モデルを特定のバーチャル・ペルソナに調和させる手法である。本手法は,実験結果の一貫性と信頼性を高めつつ,多様なサブ集団のより良い表現を確実にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:11:18 GMT)
Certified Continual Learning for Neural Network Regression [5.2]
認定連続学習という手法を提案する。検証されたネットワークの確立した正しさ特性を可能な限り保持することにより、既存の継続学習方法を改善する。その結果,本手法は効率が良く,訓練されたモデルでは正当性を保ち,高い実用性を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:14:45 GMT)
UnmixingSR: Material-aware Network with Unsupervised Unmixing as Auxiliary Task for Hyperspectral Image Super-resolution [5.2]
本論文では、UnmixingSRと呼ばれる、コンポーネント対応ハイパースペクトル画像(HIS)超解像ネットワークを提案する。我々は、SR問題の解法における方法の安定性を高めるために、LR量とHR量との結合を用いる。実験結果から,SR問題に組み込まれた補助的タスクとしてのアンミックスプロセスが実現可能で合理的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:41:02 GMT)
Quantum battery in the Heisenberg spin chain models with Dzyaloshinskii-Moriya interaction [5.1]
量子電池(Quantum Battery, QB)は、量子力学の原理に準拠したエネルギー貯蔵・抽出装置である。本研究では,ハイゼンベルクスピン鎖モデルにおけるジアロシンスキー-モリヤ相互作用の欠如と存在下でのQBの特性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:38:39 GMT)
AllMatch: Exploiting All Unlabeled Data for Semi-Supervised Learning [5.1]
提案するSSLアルゴリズムであるAllMatchは,擬似ラベル精度の向上とラベルなしデータの100%利用率の向上を実現する。その結果、AllMatchは既存の最先端メソッドよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:35:57 GMT)
Safe-Embed: Unveiling the Safety-Critical Knowledge of Sentence Encoders [5.1]
UnsafeプロンプトはLarge Language Models (LLM)に重大な脅威をもたらす本稿では,安全でないプロンプトと区別する文エンコーダの可能性について検討する。我々は、この能力を測定するために、新しいペアワイズデータセットとカテゴリパーティメトリックを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:35:54 GMT)
Grounding Language about Belief in a Bayesian Theory-of-Mind [5.1]
我々は、ベイズ理論における信念文の意味論を基礎づけて、答えに向かって一歩進む。人類が共同で目標、信念、計画の集合をどう推測するかをモデル化することによって、我々の枠組みは信念に対する概念的な役割のセマンティクスを提供する。我々は、エージェントがドア・アンド・キーズ・グリッドワールドパズルを解くのを見ながら、人間が目標や信念をどう評価するかを研究することで、この枠組みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:19:50 GMT)
Medication Recommendation via Dual Molecular Modalities and Multi-Substructure Enhancement [5.0]
分子知識に基づく既存の研究は、分子の3次元幾何学構造を無視している。原子3次元座標とエッジインデックスを得るために3次元分子構造を導入するBiMoRecを提案する。深層学習ネットワークを用いて,2次元および3次元分子構造表現とサブ構造表現を取得する事前学習手法を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:13:12 GMT)
FAdam: Adam is a natural gradient optimizer using diagonal empirical Fisher information [5.0]
我々はアダムの対角的経験的フィッシャー情報行列(FIM)を厳密に分析した。我々の分析は、元のAdamアルゴリズムの欠陥を明らかにし、提案された修正に繋がる。修正アルゴリズムであるFisher Adam (FAdam) は、様々な領域で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:15:47 GMT)
D-MASTER: Mask Annealed Transformer for Unsupervised Domain Adaptation in Breast Cancer Detection from Mammograms [5.0]
乳がん検診におけるUnsupervised Domain Adaptation (uda) の問題点に着目した。近年の進歩により、マスク付き画像モデリングがUDAの頑健な前提課題となっていることが示されている。クロスドメインBCDMに適用すると、これらのテクニックは、質量、非対称性、微小石灰化などの乳房異常に悩まされる。これは多くの場合、画像当たりの偽陽性(FPI)が増加し、通常そのようなテクニックをブートストラップするために使用される擬似ラベルの顕著なノイズが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:35:17 GMT)
Combining Knowledge Graphs and Large Language Models [5.0]
大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において驚くべき結果を示す。幻覚やドメイン固有の知識の欠如など、いくつかの欠点がある。これらの問題は知識グラフ(KG)を組み込むことで効果的に緩和することができる。本研究は、KGを用いたLLM、LLMベースのKG、LLM-KGハイブリッドアプローチに関する28の論文の概要をまとめた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:42:53 GMT)
A Systematic Review of Echo Chamber Research: Comparative Analysis of Conceptualizations, Operationalizations, and Varying Outcomes [5.0]
この体系的なレビューは、エコーチャンバーとフィルタバブルに関する現在の研究を合成する。これは、エコーチャンバーの研究において、その現象の存在、先行者、および影響に不満がある理由を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:56:26 GMT)
In Search of Excellence: SHOA as a Competitive Shrike Optimization Algorithm for Multimodal Problems [4.9]
提案アルゴリズムの主なインスピレーションは、自然界におけるシロチョウの群れ行動から取られたものである。最適化探索と利用の2つの部分は、シロイヌナズナの繁殖と食物の探索をモデル化して設計されている。本論文は,SHOAが最適化を行うための数学的モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:19:37 GMT)
A Guide to Stochastic Optimisation for Large-Scale Inverse Problems [4.9]
最適化アルゴリズムは、大量のデータを持つ機械学習のデファクトスタンダードです。我々は、逆問題の観点から、最適化における最先端の総合的な説明を提供する。私たちは、機械学習で一般的に遭遇しない、ユニークな最適化の課題に焦点を合わせています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:41:56 GMT)
Hypothetical Minds: Scaffolding Theory of Mind for Multi-Agent Tasks with Large Language Models [4.9]
マルチエージェント強化学習(MARL)法はマルチエージェントシステムの非定常性に対処する。ここでは、大きな言語モデル(LLM)を活用して、これらの課題に対処できる自律エージェントを作成します。私たちのエージェントである仮説的マインドスは、認知にインスパイアされたアーキテクチャで構成されており、知覚、記憶、階層的な2段階の抽象化計画のためのモジュラーコンポーネントを備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:57:15 GMT)
Synthetic Data: Revisiting the Privacy-Utility Trade-off [4.8]
ある記事は、合成データは従来の匿名化技術よりもプライバシーとユーティリティのトレードオフが良くないと述べている。記事はまた、PATEGANとPrivBayesが提供した差分プライバシー保証の違反を特定したと主張している。本稿で記述したプライバシゲームの実装を分析し,高度に専門的で制約のある環境で動作していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:48:43 GMT)
Prompting Techniques for Secure Code Generation: A Systematic Investigation [4.8]
大規模言語モデル(LLM)は、プロンプト駆動プログラミングによるソフトウェア開発で勢いを増している。 LLMによるNL命令から生成されたコードのセキュリティに異なるプロンプト技術が与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:38:03 GMT)
MADE-for-ASD: A Multi-Atlas Deep Ensemble Network for Diagnosing Autism Spectrum Disorder [4.7]
本稿では,従来の診断手法と潜在的な自動化ソリューションのギャップを埋める。我々は,脳の機能的磁気共鳴画像(fMRI)データの複数のアトラスを統合するマルチアトラスディープアンサンブルネットワーク,MADE-for-ASDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:49:23 GMT)
CAGRA: Highly Parallel Graph Construction and Approximate Nearest Neighbor Search for GPUs [4.6]
本稿では,並列計算ハードウェアを用いた近接グラフと探索アルゴリズムを提案する。現代のハードウェアの高性能機能を活用することで,本手法は顕著な効率向上を実現している。 90%から95%のリコール範囲での大規模クエリスループットでは,HNSWよりも3377倍高速で,GPUのSOTA実装よりも3.88.8倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:41:11 GMT)
Suppression of Local Decay in non-Markovian Waveguide QED [4.5]
サブラジアント状態の原子は、一般的な環境への免疫のため、長寿命の量子ビットと量子メモリの候補として期待されている。我々は,非マルコフ政権における導波路QEDシステムの構築により,この限界を破ることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:46:57 GMT)
Enhancing Mobile "How-to" Queries with Automated Search Results Verification and Reranking [4.5]
本稿では,オンライン技術支援検索結果の精度と関連性を改善するための新しい手法を提案する。我々は、AIエージェントが検索結果のステップバイステップの指示を、制御されたAndroid環境で解釈し実行できるようにするための、最初のソリューションを開発した。その結果,上位結果の品質と信頼性は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:14:21 GMT)
Synthesizing Realistic Data for Table Recognition [4.5]
本稿では,テーブル認識に特化して設計されたアノテーションデータを合成する手法を提案する。中国の金融発表から表の構造と内容を活用することで、我々は最初の広範囲な表アノテーションデータセットを開発した。我々は、中国の金融発表領域における実世界の複合表の初歩的ベンチマークを確立し、このベンチマークを用いて、我々の合成データに基づいてトレーニングされたモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:09:32 GMT)
Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics [4.5]
Lorentz Geometric Algebra Transformer (L-GATr)は高エネルギー物理のための新しい多目的アーキテクチャである。 L-GATrは、粒子物理学からの回帰および分類タスクで最初に実証された。次に、L-GATrネットワークに基づく連続正規化フローであるローレンツ同変生成モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:01:23 GMT)
Unraveling the origin of antiferromagnetic coupling at YIG/permalloy interface [4.4]
イットリウム鉄ガーネット(YIG)とパーマロイ(Py)の原子準位における反強磁性(AFM)カップリングの構造と電子的起源について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:03:22 GMT)
An Improved Two-Step Attack on CRYSTALS-Kyber [4.4]
我々はキーバーに対する2段階の攻撃を改良し、より少ないエネルギートレースと少ない時間で全秘密鍵 s を迅速に回収する。我々は,ARM Cortex-M4上でのKyber512の参照実装に対する攻撃を実装し,16コアマシンを用いて約9分で128値のsを復元することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:19:09 GMT)
Evaluating Human-AI Collaboration: A Review and Methodological Framework [4.4]
人間-AIコラボレーション(Human-AI Collaboration、HAIC)として知られる個人との作業環境における人工知能(AI)の利用が不可欠である。 HAICの有効性を評価することは、関連するコンポーネントの複雑な相互作用のため、依然として困難である。本稿では,既存のHAIC評価手法を詳細に分析し,これらのシステムをより効果的に評価するための新しいパラダイムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:52:22 GMT)
Mamba-in-Mamba: Centralized Mamba-Cross-Scan in Tokenized Mamba Model for Hyperspectral Image Classification [4.4]
本研究では、このタスクにステートスペースモデル(SSM)をデプロイする最初の試みである、HSI分類のための革新的なMamba-in-Mamba(MiM)アーキテクチャを紹介する。 MiMモデルには,1)イメージをシーケンスデータに変換する新しい集中型Mamba-Cross-Scan(MCS)機構,2)Tokenized Mamba(T-Mamba)エンコーダ,3)Weighted MCS Fusion(WMF)モジュールが含まれる。 3つの公開HSIデータセットによる実験結果から,本手法は既存のベースラインや最先端アプローチ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） (Tue, 9 Jul 2024 03:19:54 GMT)
Convergence of the Chambolle-Pock Algorithm in the Absence of Monotonicity [4.3]
Chambolle-Pockアルゴリズム(CPA)は、大規模な凸構造問題の解法の成功により、過去10年間で人気を博している。この研究は、関連する原始双対作用素上のいわゆる弱ミント条件によって定量化される、(非)単調性の異なる問題に対する収束解析を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:51:36 GMT)
EPR Steering Criterion and Monogamy Relation via Correlation Matrices in Tripartite Systems [4.1]
量子ステアリングの非対称性は、一方のデバイス非依存の量子情報処理に不可欠である。相関行列を用いて,任意の3量子状態に対する新規かつ有望な操舵基準を導出する。本稿では, ステアリング基準とモノガミーの関係を, いくつかの代表例を用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:18:17 GMT)
A Generalization Bound for Nearly-Linear Networks [4.1]
線形に近いネットワークでは空でない新しい一般化境界を提案する。我々の知る限りでは、これらはこの性質を持つニューラルネットに対する最初の非空一般化境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:20:01 GMT)
Quantum Frequency Mixing using an NV Diamond Microscope [4.0]
我々は、70MHzまでの交流により駆動される試験構造の広視野磁気画像を生成するために、量子周波数混合を用いる。さらなる改良により、電子パワースペクトル分析、電子診断とトラブルシューティング、量子コンピューティングハードウェア検証のためのハイパースペクトルイメージングに有用性を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:46:00 GMT)
A Mel Spectrogram Enhancement Paradigm Based on CWT in Speech Synthesis [4.0]
連続ウェーブレット変換(CWT)に基づくメルスペクトル拡張パラダイムを提案する。このパラダイムはより詳細なウェーブレット・スペクトログラムを導入しており、これは後処理ネットワークがデコーダによって出力されるメル・スペクトログラムを入力として取るのと同様である。実験結果から,メルスペクトル拡張パラダイムを用いて合成した音声は,ベースラインモデルと比較してそれぞれ0.14と0.09の改善がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:21:48 GMT)
Non-uniformity is All You Need: Efficient and Timely Encrypted Traffic Classification With ECHO [3.9]
本稿では,ML/DLベースの暗号化トラフィック分類のための新しい最適化プロセスであるECHOを紹介する。 ECHOは、分類時間とメモリ利用の両方を目標とし、2つの革新的なテクニックを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:27:34 GMT)
Decoherence without einselection [3.7]
電子選択は, 装置の非平衡力学から生じるアーティファクトであることを示す。本稿では,行列積分 (SMI) と呼ばれる,演算子ドレッシングの新しい形式法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:46:43 GMT)
ChatGPT Doesn't Trust Chargers Fans: Guardrail Sensitivity in Context [3.7]
本稿では,ユーザに関する情報がLCMの要求実行を拒否する可能性にどのように影響するかを検討する。若年、女性、アジア系アメリカ人の人物は、検閲された情報や違法な情報を要求する際に、拒否するガードレールを発生させる傾向にある。それぞれのカテゴリーやアメリカンフットボールチームでさえ、ChatGPTはおそらく政治的イデオロギーを推測しているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:53:38 GMT)
Evaluating Quantum Optimization for Dynamic Self-Reliant Community Detection [3.6]
量子計算カラーブルーを用いて解くのに適した二次非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題を定式化する。この定式化は、最大自己充足力とそれらの間を流れる最小限のパワーを持つコミュニティを見つけることを目的としている。 D-Waveのハイブリッド量子古典解法、古典解法、分枝結合解法などである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:44:58 GMT)
Learning-Based Difficulty Calibration for Enhanced Membership Inference Attacks [3.5]
メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがモデルのトレーニングデータセットの一部であるかどうかを敵が判断することを可能にする。低偽陽性率(FPR)におけるTPRの大幅な改善を目的としたMIAの新しいアプローチを提案する。実験の結果,LCD-MIAは,他の困難キャリブレーションに基づくMIAと比較して,低FPRでのTPRを最大4倍改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:37:58 GMT)
Testing AI on language comprehension tasks reveals insensitivity to underlying meaning [3.3]
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） (Tue, 9 Jul 2024 06:25:16 GMT)
BAMBINO-LM: (Bilingual-)Human-Inspired Continual Pretraining of BabyLM [3.3]
本稿では,小規模言語モデルの継続事前学習戦略であるBAMBINO-LMを紹介する。 BAMBINO-LMはBabyLMベースラインのイタリア語能力を向上させることを示す。また, 副作用として, 提案手法は, 人間の子どもが同等の学習シナリオで持つようなL1の有効性の低下につながることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:49:38 GMT)
Empirical analysis of Biding Precedent efficiency in the Brazilian Supreme Court via Similar Case Retrieval [3.3]
我々は,最高級裁判所において,第11,第14,第17,第26,第37の5回の拘束前例の法的影響を実証的に評価した。類似事例検索における自然言語処理手法の比較を行った。我々は,特定の類似事例検索タスクにおいて,ディープラーニングモデルが著しく悪化したことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:17:16 GMT)
Hydrodynamics as the effective field theory of strong-to-weak spontaneous symmetry breaking [3.3]
大域的U(1)対称性における自発対称性の破れに対する有効場理論を構築する。我々は、流体力学は破壊された強い対称性の「超流動性」の理論として理解することができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:00:07 GMT)
Covariate Assisted Entity Ranking with Sparse Intrinsic Scores [3.3]
我々は,新しいモデル同定条件を導入し,正規化された最大推定値の統計率について検討する。また,本手法を潜在固有スコアを持たないモデルに対する適合性テストに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:58:54 GMT)
SPINEX-Clustering: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Clustering Problems [3.2]
本稿ではSPINEXアルゴリズムファミリからの新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。新たに提案されたクラスタリング変種は、複数のサブスペースにまたがる類似性と高次相互作用の概念を活用して、データをクラスタにグループ化する。以上の結果から,SPINEXのクラスタリングアルゴリズムは,上位5位以内のクラスタリングアルゴリズムより優れ,難易度が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 20:38:01 GMT)
Fine-grained large-scale content recommendations for MSX sellers [3.2]
Microsoftの売り手にとって最も重要なタスクの1つは、潜在的なビジネス機会を注意深く追跡し、育てることである。本稿では,販売者が顧客と共有できるさまざまなタイプのコンテンツを提示するコンテントレコメンデーションモデルを提案する。非常に多くの機会-コンテンツの組み合わせに対して効率的なセマンティックマッチングを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:46:09 GMT)
SEBA: Strong Evaluation of Biometric Anonymizations [3.2]
生体匿名化の強力な評価のためのフレームワークSEBAを紹介する。使用が容易で拡張が容易なソフトウェアフレームワークで、最先端の方法論を組み合わせて実装する。この議論の一環として、プライバシーとユーティリティのトレードオフをより簡単に評価できる新しい指標を紹介し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:20:03 GMT)
Ring Structure in the Complex Plane: A Fingerprint of non-Hermitian Mobility Edge [3.2]
我々は、非エルミート移動エッジが複素平面の環構造を取ることを解析的に明らかにした。非エルミート系では、複数のモビリティ環構造が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:39:37 GMT)
Communication Optimal Unbalanced Private Set Union [3.2]
2つの党はそれぞれプライベートな要素の集まりを持ち、その1つに2つの組の合同を学びたいと願っている。我々のプロトコルは、受信機の設定サイズが送信機の設定サイズよりも大きい不均衡ケースをターゲットにしています。漸近的に、送信者の(より小さい)設定サイズで通信コストを線形にし、各設定サイズでほぼ直線的な送信者と受信者の計算コストを計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:34:03 GMT)
Secure Outsourced Decryption for FHE-based Privacy-preserving Cloud Computing [3.1]
ホモモルフィック暗号化(HE)は、データのプライバシを保護するためのソリューションのひとつであり、暗号化されたデータをクラウドでセキュアに処理できるようにする。本稿では、RLWEをベースとした完全同型暗号方式のためのアウトソース復号化プロトコルを提案する。実験により,提案プロトコルはクライアントのローカル復号化において最大67%の高速化を実現し,空間使用量の50%の削減を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:40:52 GMT)
Simulation-assisted learning of open quantum systems [3.1]
本稿では,マルコフ開量子系のパラメータを計測データから推定する学習手法を提案する。本手法は誤差推定と数値実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:36:55 GMT)
MRI Volume-Based Robust Brain Age Estimation Using Weight-Shared Spatial Attention in 3D CNNs [3.0]
提案モデルでは,CNNの各層に共有空間アテンション層が組み込まれ,さらに5層に高密度層が組み込まれている。提案手法の斬新さは,CNN層間の共有重みを持つ空間的注意モジュールの概念にある。提案手法は, 健常者516T1のMRI量からなるADNIデータセットを用いてトレーニングし, 平均絶対誤差(MAE)は1.662歳であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:00:21 GMT)
Zero-LED: Zero-Reference Lighting Estimation Diffusion Model for Low-Light Image Enhancement [3.0]
ゼロLEDと呼ばれる低照度画像強調のための新しいゼロ参照光推定拡散モデルを提案する。拡散モデルの安定収束能力を利用して、低照度領域と実常照度領域の間のギャップを埋める。ゼロ参照学習を通じてペアのトレーニングデータへの依存を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:33:07 GMT)
Positive-Unlabelled Learning for Improving Image-based Recommender System Explainability [3.0]
本研究は,Positive-Unlabelled (PU) Learning技術を活用することで,新たな説明者トレーニングパイプラインを提案する。実験により、このPUベースのアプローチは、6つの人気のある実世界のデータセットで最先端の非PUメソッド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） (Tue, 9 Jul 2024 10:40:31 GMT)
CycleSAM: One-Shot Surgical Scene Segmentation using Cycle-Consistent Feature Matching to Prompt SAM [3.0]
CycleSAMは、テスト時にトレーニングイメージマスクペアを使用してワンショットの手術シーンセグメンテーションを行うアプローチである。手術画像に事前訓練されたResNet50エンコーダを自己教師方式で採用し,高いラベル効率を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:08:07 GMT)
TrackFormers: In Search of Transformer-Based Particle Tracking for the High-Luminosity LHC Era [2.9]
高エネルギー物理実験は、新しいイテレーション毎に複数倍のデータの増加に直面している。このようなオーバーホールが必要なステップの1つは、粒子トラックの再構築、すなわち追跡のタスクである。機械学習支援ソリューションは、大幅な改善が期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:47:25 GMT)
Historical Review of Variants of Informal Semantics for Logic Programs under Answer Set Semantics: GL'88, GL'91, GK'14, D-V'12 [2.9]
このノートは、応答集合のセマンティクスの下での論理プログラミングに関連する非公式なセマンティクスの歴史的調査を示す。私たちはこれらを統一的な用語でレビューし、Answer Set ProgrammingとASP-Prolog – 人工知能における2つの顕著な知識表現と推論パラダイム – の2つのパラダイムと整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:40:58 GMT)
Convergence rates for Poisson learning to a Poisson equation with measure data [2.8]
グラフに基づく半教師付き学習アルゴリズムであるPoisson Learningに対して,連続収束率を離散的に証明する。グラフ熱核によるモリフィケーションによるグラフポアソン方程式の正則化法を示す。我々は、一般的なデータ分布に$O(varepsilonfrac1d+2)$、均一に分散したデータに$O(varepsilonfrac2-sigmad+4)$などの対数因子にスケールする収束率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:54:34 GMT)
Low-cost noise reduction for Clifford circuits [2.7]
CliNRはクリフォード回路をゲートテレポーテーションを用いてサブ回路に分割することで実装する。 CliNRはわずか3n+1$ qubitsと2s + o(s)$ gatesしか使用せず、拒絶率もゼロである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:30:07 GMT)
POLAFFINI: Efficient feature-based polyaffine initialization for improved non-linear image registration [2.7]
本稿では,非線形画像登録を初期化するための効率的な特徴ベース手法を提案する。従来の反復アルゴリズムと最近の一発ディープラーニング(DL)ベースの選択肢の両方において、初期変換の優れた見積が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:47:44 GMT)
Generalizing and Unifying Gray-box Combinatorial Optimization Operators [2.7]
本稿では、最適化問題に対するすべての既知のグレーボックス演算子を包含する一般的なフレームワークを提案する。また,グレイボックス・クロスオーバー演算子のスピードアップを数学的に説明し,グレイボックス・ヒルクライマーの運動改善の効率的な同定について述べる。本稿では, 2つの関連する置換問題に対して, 効率的な登山とクロスオーバーを提案することによって, 新たな枠組みの力を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:44:58 GMT)
UEFI Vulnerability Signature Generation using Static and Symbolic Analysis [2.6]
我々は,Static Analysis Guided Symbolic Execution (STASE) と呼ばれる手法を導入する。 STASEは、両方の分析アプローチを統合して、その強みを活用し、弱点を最小限にする。 TianocoreのEDKIIでは、先日報告されたPixieFail脆弱性と13の新たな脆弱性を検出し、9つ中5つの脆弱性シグネチャを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:08:49 GMT)
A Complete Set of Quadratic Constraints For Repeated ReLU [2.6]
本稿では、繰り返しReLUに対する2次制約(QC)の完全な集合を導出する。完全集合のすべてのQCを満たす関数は2つしかなく、繰り返しReLUと繰り返しReLUである。本稿では、ReLUアクティベーション機能を持つリカレントニューラルネットワークの安定性と性能を評価するために、QCの完全なセットを使用することについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:18:30 GMT)
Bayesian grey-box identification of nonlinear convection effects in heat transfer dynamics [2.6]
熱伝達力学における対流を同定する計算手法を提案する。この手順はガウス過程潜在力モデルに基づいている。シミュレーションシステムからのデータと物理アセンブリからの測定の両方でシミュレーション誤差による手順を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:37:11 GMT)
Intercepting Unauthorized Aerial Robots in Controlled Airspace Using Reinforcement Learning [2.5]
制御空域における無人航空機(UAV)の増殖は重大なリスクをもたらす。この作業は、強化学習(RL)を用いることで、そのような脅威を管理することのできる堅牢で適応的なシステムの必要性に対処する。固定翼UAV追跡エージェントの訓練にRLを用いる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:45:47 GMT)
Deciphering Assamese Vowel Harmony with Featural InfoWaveGAN [2.5]
原音声データを用いた反復長距離母音調和学習のためのFeatural InfoWaveGANモデルの有用性について検討する。 Assameseは音韻論的に回帰的かつ単語境界の母音調和で知られている言語である。本研究では,このモデルがアサメの音韻学の複雑さの把握に有効であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:01:13 GMT)
Describing Globally Distributed Software Architectures for Tax Compliance [2.5]
異なる国の組織単位が所有するソフトウェアコンポーネントの内部再利用は、課税可能な国境を越えて暗黙のライセンスを構成する。我々は,ソフトウェア企業がグローバルに分散したソフトウェアアーキテクチャの暗黙のライセンス構造を税務当局に説明できる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:31:34 GMT)
Block encoding of sparse structured matrices coming from ocean acoustics in quantum computing [2.4]
ブロック符号化は、量子コンピュータで一般的に使用されるデータ入力モデルである。ブロック符号化の新たな基本スキームは、すべてのデータ項目がすべての列に表示されるはずの制約を取り除き、citecamps2024内のものを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:33:45 GMT)
UAVs and Birds: Enhancing Short-Range Navigation through Budgerigar Flight Studies [2.4]
本研究は,Budgerigars (Melopsittacus undulatus) の飛行行動について検討し,飛行軌跡や運動の知見を得た。ステレオビデオカメラ記録からの3次元再構成を用いて, 3回の離陸, 飛行, 着陸時の速度, 加速度パターンを綿密に検討した。この研究は、鳥類で観察される生物学的原理と、より効率的で自律的なUAVの開発におけるこれらの洞察の応用のギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:19:53 GMT)
AutoTask: Task Aware Multi-Faceted Single Model for Multi-Task Ads Relevance [2.4]
本稿では,タスク認識機能の組み合わせとタスク間相互作用モデリングを行う,新しい多面的アテンションモデルを提案する。本手法は,特徴量とタスク次元の両面における自己回帰的注意を伴う「言語」モデリングとして特徴組合せ問題を定式化したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:13:45 GMT)
Incompressibility and spectral gaps of random circuits [2.4]
可逆回路と量子回路は、交互群 $mathrmAlt (2n)$ とユニタリ群 $mathrmSU (2n)$ のランダムウォークを形成する。ランダム可逆回路のギャップは、すべての$tgeq 1$に対して$Omega(n-3)$であり、ランダム量子回路のギャップは$Omega(n-3)$ for $t leq Theta(2n/2)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:55:08 GMT)
CorMulT: A Semi-supervised Modality Correlation-aware Multimodal Transformer for Sentiment Analysis [2.4]
相関対応マルチモーダルトランス(CorMulT)と呼ばれる2段階半教師付きモデルを提案する。事前学習段階では、モーダリティ相関比較学習モジュールは、異なるモーダリティ間のモーダリティ相関係数を効率的に学習するように設計されている。予測段階では、学習された相関係数にモダリティ表現を融合させて感情予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:07:29 GMT)
The Quantum Imitation Game: Reverse Engineering of Quantum Machine Learning Models [2.3]
量子機械学習(QML)は、機械学習モデルと量子コンピューティングのパラダイムを融合させる。量子コンピューティングのNoisy Intermediate-Scale Quantum(NISQ)時代における多くのサードパーティベンダーの拡大により、QMLモデルのセキュリティが最重要となる。我々は、信頼できない量子クラウドプロバイダが、推論中にトランスパイルされたユーザ設計のトレーニングされたQMLモデルにホワイトボックスアクセスを持つ敵であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:35:19 GMT)
RASP: A Drone-based Reconfigurable Actuation and Sensing Platform for Engaging Physical Environments with Foundation Models [2.3]
本稿では,モジュール型かつ再構成可能なドローン用センシング・アクチュエータプラットフォームであるRANを提案する。 RASPを使えば、ドローンはセンサーやアクチュエータをわずか25ドル(約2万2000円)で交換できる。 RASP が FM と LLM の多様なタスクを,最大 85% 以上の成功で完了可能にする,真のスマートホームデプロイメントを実演しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:03:46 GMT)
Bayesian Semi-supervised learning under nonparanormality [2.3]
セミ教師付き学習はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用するモデルトレーニング手法である。本稿では,任意の二項分類問題に適用可能なベイズ半教師付き学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:03:09 GMT)
LuSNAR:A Lunar Segmentation, Navigation and Reconstruction Dataset based on Muti-sensor for Autonomous Exploration [2.3]
環境認識とナビゲーションアルゴリズムが月探査の基盤となっている。既存の月のデータセットのほとんどは、単一のタスクをターゲットにしています。本稿では,マルチタスク,マルチシーン,マルチラベルのベンチマークデータセットLuSNARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:47:58 GMT)
MetaCOG: A Hierarchical Probabilistic Model for Learning Meta-Cognitive Visual Representations [2.3]
ニューラルオブジェクト検出器にアタッチして出力を監視し,その信頼性を決定する階層的確率モデルであるMetaCOGを提案する。本稿では,MetaCOGがオブジェクト検出出力の誤差レベルに頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:02:24 GMT)
A cyclical route linking fundamental mechanism and AI algorithm: An example from tuning Poisson's ratio in amorphous networks [2.2]
科学のためのAI」は科学研究の発展における将来のトレンドである。本稿では,極端ポアソン比値とアモルファスネットワークの構造との関係をケーススタディとして検討する。我々は、従来の画像認識の代わりに動的行列に基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて、ポアソンの非晶質ネットワークの比率をはるかに高い効率で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:45:34 GMT)
TriQXNet: Forecasting Dst Index from Solar Wind Data Using an Interpretable Parallel Classical-Quantum Framework with Uncertainty Quantification [2.2]
地磁気嵐はGPS、衛星通信、電力網などの重要なインフラを破壊する可能性がある。本研究は、Dst予測のためのハイブリッド古典量子ニューラルネットワークであるTriQXNetを紹介する。我々のモデルは、古典的および量子コンピューティング、共形予測、およびハイブリッドアーキテクチャ内に説明可能なAI(XAI)を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:30:42 GMT)
Neuromimetic metaplasticity for adaptive continual learning [2.2]
本研究では,人間の作業記憶にインスパイアされたメタ塑性モデルを提案する。このアプローチの重要な側面は、安定から柔軟性までの異なるタイプのシナプスを実装し、それらをランダムに混在させて、柔軟性の異なるシナプス接続をトレーニングすることである。このモデルは、追加の訓練や構造変更を必要とせず、メモリ容量と性能のバランスのとれたトレードオフを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:21:35 GMT)
A Clinical Benchmark of Public Self-Supervised Pathology Foundation Models [2.1]
本研究は, がん診断を含む臨床関連エンドポイントと, 2つの医療センターからの標準病院手術中に発生する各種バイオマーカーとを関連づけた臨床スライドを含む病理データセットの収集について述べる。これらのデータセットを利用して、公共病理基盤モデルの性能を体系的に評価し、新しい基礎モデルをトレーニングし、適切な事前学習モデルを選択するためのベストプラクティスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:33:13 GMT)
Segment-Based Interactive Machine Translation for Pre-trained Models [2.1]
対話型機械翻訳環境におけるLLM(Pre-trained large language model)の利用について検討する。システムは、ユーザが各イテレーションで提供するフィードバックを使って、インタラクティブに完璧な翻訳を生成する。我々は,mBART,mT5,SoTA(State-of-the-art)機械翻訳モデルの性能を,ユーザ作業に関するベンチマークデータセット上で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:04:21 GMT)
A Predictive Model Based on Transformer with Statistical Feature Embedding in Manufacturing Sensor Dataset [2.1]
本研究では,統計的特徴埋め込みとウィンドウ位置符号化を利用したトランスフォーマーに基づく新しい予測モデルを提案する。モデルの性能は, 断層検出と仮想気象学の2つの問題で評価され, ベースラインモデルよりも優れた結果を示した。結果は、様々な製造業におけるモデルの適用性を支持し、プロセス管理と収量を高める可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:59:27 GMT)
Adapting LLMs to Hebrew: Unveiling DictaLM 2.0 with Enhanced Vocabulary and Instruction Capabilities [2.0]
Hebrewのような低リソース言語での大規模言語モデル(LLM)のトレーニングには、ユニークな課題がある。我々はDictaLM2.0とDictaLM2.0-Instructを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:51:37 GMT)
Safe and Reliable Training of Learning-Based Aerospace Controllers [2.0]
本稿では,DRLコントローラのトレーニングと検証の両面での新たな進歩を示す。 k-induction を用いた実生性検証手法を実証し,その実生性検証への応用を実証する。また、ニューラルネットワークのLyapunov Barrier証明書の概要と、その機能の概要も紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:58:50 GMT)
Automated Justification Production for Claim Veracity in Fact Checking: A Survey on Architectures and Approaches [2.0]
AFC(Automated Fact-Checking)は、クレーム精度の自動検証である。 AFCは、特に大量のコンテンツが毎日オンラインで生成されることを考えると、誤報から真実を識別するために不可欠である。現在の研究は、メタデータ分析と言語精査を通してクレームの正確性を予測することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:54:13 GMT)
On selection of centroids of fuzzy clusters for color classification [2.0]
カラークラスタリング問題に対して,ファジィc平均アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは、最も鮮やかで識別可能な色である支配的な色を抽出する。支配的な色とその最も近い色点を得るために、参照色を導入し、ファジィなメンバーシップモデルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:59:31 GMT)
Fuzzy color model and clustering algorithm for color clustering problem [2.0]
我々はファジィカラーモデルを用いて色データの本質的不確かさとあいまいさをモデル化した。ファジィカラーモデルを用いて,色データの効率的な分割のためのファジィクラスタリングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:53:54 GMT)
A new validity measure for fuzzy c-means clustering [2.0]
ファジィc平均アルゴリズムから得られたファジィクラスタに対して,クラスタの妥当性指数を提案する。クラスタ間近接は、クラスタ間のオーバーラップの度合いを測定するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:45:02 GMT)
Trust and Resilience in Federated Learning Through Smart Contracts Enabled Decentralized Systems [2.0]
本稿では,信頼の確保と信頼性向上を目的とした分散型アーキテクチャを基盤とした,連邦学習(FL)システムについて検討する。このシステムは、FLコラボレータが(暗号化された)モデルのパラメータをIPFS(Inter-Planetary File System)にアップロードし、その動作を追跡するために専用のスマートコントラクトと対話するという考え方に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:50:32 GMT)
Integrating Sustainability Concerns into Agile Software Development Process [2.0]
本研究は,ソフトウェア工学業界におけるサステナビリティ・アセスメントの現状を調査を通じて調査するものである。その結果,ソフトウェア開発活動に持続可能性を考慮した実践的な統合の進展の欠如が浮き彫りになった。このギャップに対処するため、業界パートナとのケーススタディが実施され、持続可能性に関する懸念と効果がアジャイルソフトウェア開発にどのように統合できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:58:00 GMT)
DLOVE: A new Security Evaluation Tool for Deep Learning Based Watermarking Techniques [1.8]
近年,ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく透かし技術が注目されている。本稿では,異なるDNNベースの透かし技術について,詳細なセキュリティ解析を行った。本稿では,Deep Learning-based OVErwriting (DLOVE) 攻撃と呼ばれる新たな攻撃方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:18:14 GMT)
Deep-Motion-Net: GNN-based volumetric organ shape reconstruction from single-view 2D projections [1.8]
放射線治療中に3次元臓器形状を再構成できるエンドツーエンド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。提案モデルは、患者固有のテンプレートと、任意の投影角度でkV画像から抽出した深い特徴からメッシュ回帰を学習する。総合的枠組みは, 合成呼吸運動のシナリオを定量的に検討し, 肝癌患者に対するフルスキャンで得られた内処理画像について質的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:07:18 GMT)
Sinkhorn algorithms and linear programming solvers for optimal partial transport problems [1.8]
一般化された最適部分輸送問題について紹介する。次に、これらの問題の二重定式化と関連するシンクホーン解法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:08:21 GMT)
Quantum Approximate Optimization: A Computational Intelligence Perspective [1.8]
量子コンピューティングと変分量子アルゴリズム(VQA)を紹介する。 Farhiらによる量子近似最適化アルゴリズム(FarhiのQAOA)について説明する。計算学習理論や遺伝的アルゴリズムなど,関連分野へのQAOAの関連性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:40:23 GMT)
Improving Out-of-Distribution Detection by Combining Existing Post-hoc Methods [1.7]
ポストホックディープ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は急速に拡大した。現在のベストプラクティスは、手元にあるデータセット上のすべてのメソッドをテストすることです。本稿では,OOD検出を効果的に組み合わせるための新しい手法の開発に焦点を移す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:46:39 GMT)
A Test-Time Learning Approach to Reparameterize the Geophysical Inverse Problem with a Convolutional Neural Network [1.7]
明示的な正規化はよく用いられるが、ニューラルネットワーク構造に固有の暗黙的な正規化効果を探求する機会がある。研究者たちは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャが本質的に正規化を強制していることを発見した。本研究では,この暗黙的正則化の地学逆転への適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:06:34 GMT)
Speech After Gender: A Trans-Feminine Perspective on Next Steps for Speech Science and Technology [1.7]
トランスフェミニンの性別確認音声教師は、話者のアイデンティティに関する現在の理解を損なう音声に対して、ユニークな視点を持っている。 VVD(Versatile Voice dataset)は,ジェンダー付き軸に沿って声を変更する3人の話者の集合体である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:19:49 GMT)
Performance Evaluation of Knowledge Graph Embedding Approaches under Non-adversarial Attacks [1.7]
我々は、5つの最先端知識グラフ埋め込み(KGE)アルゴリズムの性能に対する非敵攻撃の影響を評価する。ラベル摂動は、KGEの性能に強い影響を与え、その後、中程度で低効果のグラフを持つパラメータ摂動が続く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:42:14 GMT)
Reconfigurable unitary transformations of optical beam arrays [1.7]
動的に再構成できる任意のユニタリ変換の可能性を実証する。 2つの平行ビームの系に対するユニタリ変換の全域を実験的に検証し、その忠実度を写像する。この高忠実さは、MPLCが量子情報処理と古典情報処理を組み合わせたユニタリ変換を実装するのに役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:56:35 GMT)
Vacuum Beam Guide for Large-Scale Quantum Networks [1.6]
VBGは、幅広い光波長に対して超高透過性を提供する。 VBGは、量子チャネル容量が1013$ qubit/secを超える数千kmの長距離量子通信を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:16:48 GMT)
Quantum Computing and Tensor Networks for Laminate Design: A Novel Approach to Stacking Sequence Retrieval [1.6]
主な例として、積層複合材料の重量最適化がある。量子計算の急速に発展する分野は、これらの複雑な問題に対処するための新しいアプローチを提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:48:01 GMT)
Attack GAN (AGAN ): A new Security Evaluation Tool for Perceptual Encryption [1.6]
最先端(SOTA)ディープラーニングモデルのトレーニングには大量のデータが必要である。知覚暗号化は、イメージを認識不能なフォーマットに変換して、トレーニングデータ内のセンシティブな視覚情報を保護する。これは、モデルの精度を大幅に下げるコストが伴う。 Adversarial Visual Information Hiding (AVIH)は、人間の目には認識できない暗号化された画像を作成することによって、画像のプライバシを保護するために、この欠点を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:03:32 GMT)
Regularization in Spider-Style Strategy Discovery and Schedule Construction [1.6]
本稿では,ヴァンパイア証明のための大規模実験について報告する。アンドレイ・ヴォロンコフ(Andrei Voronkov)のシステムスパイダー(Spider)のアイデアに基づいてスケジュールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:00:10 GMT)
OffsetBias: Leveraging Debiased Data for Tuning Evaluators [1.6]
様々な判断モデルに固有の6種類のバイアスを定性的に同定する。データセットの微調整は、バイアスに対する判断モデルの堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:16:22 GMT)
Differentiable Optimization of Similarity Scores Between Models and Brains [1.5]
非ヒト霊長類の5つの実験で記録された神経活動の解析を行った。線形回帰やCKAのような測度は、角プロクリストと異なる。理論とシミュレーションの両方において、これらのスコアが、異なる主成分が摂動するときにどのように変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:31:47 GMT)
Efficient single-photon directional transfer between waveguides via two giant atoms [1.5]
二重導波路量子電磁力学系における単一光子輸送特性について検討する。この結果から、共振光子は2つの導波路間で完全に伝達可能であることが示唆された。この研究は量子ネットワークや集積フォトニック回路に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:49:16 GMT)
Long-Tail Learning with Rebalanced Contrastive Loss [1.4]
本稿では、長い尾の分類精度を高めるための効率的な方法であるRe Balanced Contrastive Learning(RCL)を提案する。 RCLは、特徴空間のバランス性、クラス内コンパクト性、正規化の3つの主な側面に対処する。 3つのベンチマークデータセットに対する実験では、学習した埋め込みの豊かさと、BCLフレームワークに提供されるトップ1バランスの精度の向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:30:04 GMT)
ConvNLP: Image-based AI Text Detection [1.4]
本稿では,単語埋め込みの視覚的表現を用いたAI生成テキストの検出手法を提案する。我々は、ZigZag ResNetと呼ばれる新しい畳み込みニューラルネットワークと、ZigZag Schedulerと呼ばれる一般化を改善するスケジューラを定式化した。我々の最良のモデルは、AI生成テキストを印象的な平均検出率(ドメイン間およびドメイン内テストデータ以上)88.35%で検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 20:44:40 GMT)
Economic span selection of bridge based on deep reinforcement learning [1.4]
ディープQネットワークアルゴリズムは、経済的な橋梁の選択に使用される。橋梁の経済スパンを理論的に解析し, 経済スパンの理論解式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:27:52 GMT)
AHDGAN: An Attention-Based Generator and Heterogeneous Dual-Discriminator Generative Adversarial Network for Infrared and Visible Image Fusion [1.4]
赤外線・可視画像融合(IVIF)は、可視画像からテクスチャの詳細を統合しつつ、赤外線画像からの熱放射情報を保存することを目的としている。既存の2つの識別器 GAN (Generative Adversarial Networks) は2つの同一の識別器を用いて、異なる種類の情報を学ぶ際にモデルを導く。本稿では、赤外・可視画像融合のための新しい注意ベースジェネレータと異種二重識別器生成対向ネットワーク(AHDGAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:08:20 GMT)
Uncertainty-preserving deep knowledge tracing with state-space models [1.4]
知識の追跡と従来の評価の中心的な目標は、ある時点における学生の知識とスキルを定量化することである。本稿では,変分オートエンコーダのフレキシブルな不確実性保存特性とベイズ状態空間モデルの原理的情報統合を組み合わせたモデリングパラダイムであるDynamic LENSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:40:28 GMT)
Guessing human intentions to avoid dangerous situations in caregiving robots [1.4]
本研究では,人間の危険状況を検出するアルゴリズムを提案する。 ATMにシミュレーションベースのアプローチを導入し、「いいね!」ポリシーを採用し、人々に意図や行動を割り当てる。このアルゴリズムは既存の認知アーキテクチャの一部として実装され、シミュレーションシナリオでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:20:06 GMT)
Transfer Learning Study of Motion Transformer-based Trajectory Predictions [1.3]
自動運転における軌道計画は、他の道路利用者の緊急行動を予測することに大きく依存している。学習ベースの手法は現在、シミュレーションベースの課題において印象的な結果を示している。本研究は,実世界への効果的な移行を支援するために,計算時間と性能のトレードオフの可能性に関する洞察を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:46:06 GMT)
Sampling for Model Predictive Trajectory Planning in Autonomous Driving using Normalizing Flows [1.3]
本稿では,軌道生成のためのサンプリング手法について検討する。変分推論の分野を起源とする正規化フローが検討される。学習に基づく正規化フローモデルは、入力領域のより効率的な探索のために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:31:07 GMT)
Mechanical detection of nuclear decays [1.3]
ミクロンサイズの粒子の機械的再コイルによる個々の核崩壊の検出について報告する。モメンタム保存は、そのような測定が崩壊時に放出される粒子に敏感であることを保証する。ここで開発された技術は、核法医学からダークマター、ニュートリノ物理学まで、様々な分野で用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 03:06:56 GMT)
Vision language models are blind [1.2]
視覚能力を持つ大規模言語モデル(VLM)は、人間にとって異常なほど容易な7つの視覚的タスクで失敗する。 4つの最先端のVLMの驚くほど低いパフォーマンスは、彼らのビジョンが、少なくともミオピアの人が細部をぼやけていると見ているように、そして最悪の場合には、盲目な知的人物のように、教育的な推測をしていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:20:17 GMT)
Scalable Determination of Multipartite Entanglement in Quantum Networks [1.2]
絡み合った終端ノードからなる量子ネットワークは、非並列な量子インターネットアプリケーションに対する古典的相関よりも強く機能する。我々は、信頼できない恒星ネットワークにおける量子ネットワークの忠実度と真の$N$-nodeの絡み合いを決定するには、たったの$N+1$の設定が必要であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:01:36 GMT)
Measuring Sustainability Intention of ESG Fund Disclosure using Few-Shot Learning [1.2]
本稿では,持続可能な宇宙におけるファンド予測を分類し,評価するためのユニークな方法とシステムを提案する。我々は、特定の、曖昧で、持続可能な投資関連言語を特定するために、数発の学習者を採用しています。本研究では,商品のランク付けとサステナビリティ・クレームの定量化のために,言語スコアと評価を判定する比率尺度を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:25:23 GMT)
Rethinking Model Re-Basin and Linear Mode Connectivity [1.2]
我々は再正規化を再スケーリングと再シフトに分解し、再スケーリングが再正規化に重要な役割を果たしていることを明らかにする。統合モデルでは, 活性化崩壊とマグニチュード崩壊の問題に悩まされている。本稿では,リベースとプルーニングを統一する新たな視点を提案し,軽量で効果的なポストプルーニング手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:23:25 GMT)
Pathwise Differentiation of Worldline Path Integrals [1.1]
本研究では,スカラー場のワールドライン型経路積分の導関数を計算し,力,エネルギー曲率,トルクを計算する方法を提案する。カシミール・ポルダー型経路積分では、経路の原点に関する微分を必要とするが、この微分は経路積分の単純な再重み付けによって計算することができる。カシミール力、曲率、およびマクロ体間のトルクの計算についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:28:44 GMT)
Graph Representation Learning for Parameter Transferability in Quantum Approximate Optimization Algorithm [1.1]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、量子拡張最適化による量子優位性を達成するための最も有望な候補の1つである。本研究では,5種類のグラフ埋め込み手法を適用し,パラメータ転送可能性に対する適切なドナー候補を決定する。この手法を用いて,パラメータ最適化に要するイテレーション数を効果的に削減し,目標問題に対する近似解を桁違いに高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:43:24 GMT)
Exploring the Experiences of Experts: Sustainability in Agile Software Development - Insights from the Finnish Software Industry [1.1]
この研究は、フィンランドのソフトウェア産業におけるアジャイルソフトウェア開発における持続可能性を探究することを目的としている。この調査結果は、アジャイルソフトウェア開発に持続可能性を統合することに対する専門家の間での関心が高まっていることを示している。この研究は、ソフトウェアエンジニアリングロードマップ2030で考慮すべき3つの重要な要素を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:53:46 GMT)
Using Pretrained Large Language Model with Prompt Engineering to Answer Biomedical Questions [1.1]
事前学習型大言語モデル(LLM)に基づく2段階情報検索と質問応答システムを提案する。テキスト内数ショットの例でプロンプトを構築し、再サンプリングや不正な応答検出などの後処理技術を利用する。本システムでは,文書検索における0.14 MAPスコア,スニペット検索における0.05 MAPスコア,イエス/ノー質問に対する0.96 F1スコア,ファクトイド質問に対する0.38 MRRスコア,タスク12bにおけるリスト質問に対する0.50 F1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:48:49 GMT)
Cybersecurity Defenses: Exploration of CVE Types through Attack Descriptions [1.0]
VULDATは、文変換器MPNETを使用して、攻撃記述からシステムの脆弱性を識別する分類ツールである。また,ATT&CKレポジトリから100件,CVEレポジトリから685件のアタック手法を適用した。以上の結果より,F1スコア0.85,精度0.86,リコール0.83,F1スコア0.83,F1スコア0.85,F1スコア0.86,F1スコア0.83,F1スコア0。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:08:35 GMT)
Towards physics-informed neural networks for landslide prediction [1.0]
PINNは、一般的なプロキシ変数から地理的パラメータを明示的に取得するニューラルネットワークである。我々のモデルは、標準感受性出力という形で優れた予測性能を生み出す。このアーキテクチャは、他の研究で確認されれば、PINNベースの準リアルタイム予測に向けて開放される可能性がある、コサイスミックな地すべり予測に取り組むために構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:54:49 GMT)
Explainable AI for Enhancing Efficiency of DL-based Channel Estimation [1.0]
人工知能に基づく意思決定のサポートは、将来の6Gネットワークの重要な要素である。このようなアプリケーションでは、ブラックボックスモデルとしてAIを使用するのは危険で難しい。本稿では,無線通信におけるチャネル推定を目的とした新しいXAI-CHESTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:24:21 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） (Tue, 9 Jul 2024 13:31:00 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） (Tue, 9 Jul 2024 07:08:11 GMT)
Lamb Shift Breaks the Heat Current Limit [1.0]
2つの結合した2層原子を通した定常熱電流を考慮し、ラムシフトを考察する。ラムシフトはエネルギーレベルを大きく変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:08:47 GMT)
Using Galaxy Evolution as Source of Physics-Based Ground Truth for Generative Models [1.0]
我々は条件付き拡散軸確率モデル(DDPM)と条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を構築する。これは、これらの生成モデルを物理的に動機付けられたメトリクスを用いて探索する最初の研究の1つである。どちらのモデルも、人間の評価に基づいて、同等の現実的な銀河を生成することが分かっていますが、我々の物理学に基づくメトリクスは、生成モデルの強みと弱みをよりよく識別することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:01:08 GMT)
The Emperor is Now Clothed: A Secure Governance Framework for Web User Authentication through Password Managers [1.0]
パスワードマネージャとWebアプリケーション間のインタラクションを促進する既存のアプローチは、適切な機能を提供し、重要な攻撃に対する緩和戦略を提供していない。本稿では,パスワードマネージャとWebアプリケーション間のインタラクションを仲介するブラウザベースのガバナンスフレームワークであるBerytusを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:49:49 GMT)
Kermut: Composite kernel regression for protein variant effects [0.9]
我々は、変異類似性をモデル化するための新しい複合カーネルを備えたプロセス回帰モデル、Kermutを提供する。不確実性推定の品質分析は、我々のモデルが全体キャリブレーションの有意義なレベルを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:28:57 GMT)
LaFAM: Unsupervised Feature Attribution with Label-free Activation Maps [0.9]
本研究は,ラベルフリーアクティベーションマップ(LaFAM)を導入して,クラスアクティベーションマップ(CAM)手法を改訂する。 LaFAMは従来のCAM法に代わる効果的な代替手段であり、自己教師あり学習のためのサリエンシマップ生成において特に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:33:07 GMT)
HuLP: Human-in-the-Loop for Prognosis [0.9]
HuLPはHuman-in-the-Loop for Prognosisモデルであり、臨床コンテキストにおける予後モデルの信頼性と解釈性を高めるために設計された。我々は,HuLPの優位性と競争性を示すために,実世界の2つの公開医療データセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:24:50 GMT)
Low latency optical-based mode tracking with machine learning deployed on FPGAs on a tokamak [0.9]
本研究ではFPGAを用いた高速カメラデータ取得・処理システムについて述べる。リアルタイムの機械学習ベースのトカマク診断と制御、および他の科学分野の潜在的な応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:20:06 GMT)
ED-VAE: Entropy Decomposition of ELBO in Variational Autoencoders [0.9]
変分オートエンコーダ(VAE)は、エビデンス・ロウアー・バウンド(ELBO)の定式化の制限によって制約される。本研究は、エントロピーとクロスエントロピー成分を明示的に含むELBOの新たな再形式であるエントロピー分解変分オートエンコーダ(ED-VAE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:09:21 GMT)
Advantages of multistage quantum walks over QAOA [0.8]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と多段量子ウォーク(MSQW)を比較する。等価資源を用いて,MSQWがQAOAより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:39:32 GMT)
It's Our Loss: No Privacy Amplification for Hidden State DP-SGD With Non-Convex Loss [0.8]
Differentially Private Gradient Gradient Descent (DP-SGD)は、機械学習モデルのトレーニングに使用される一般的な反復アルゴリズムである。 DP-SGDのプライバシー分析は、全ての繰り返し(つまり内部状態)が制約されていると仮定する。特定の損失関数に対して、DP-SGDだけを繰り返すと、全ての繰り返しの順序が組み合わされるのと同じくらい多くの情報が漏れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:58:19 GMT)
Weak baselines and reporting biases lead to overoptimism in machine learning for fluid-related partial differential equations [0.7]
機械学習によるPDE問題解決に関する文献を概観する。報告バイアス、特に結果報告バイアスと公開バイアスが広く見られる証拠が見つかった。我々は、偏見のある報告を最小限に抑えるためにボトムアップの文化的変化と、それを行うための逆のインセンティブを減らすことを目的としたトップダウンの構造改革を要求します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 20:28:03 GMT)
Using Large Language Models for Generating Smart Contracts for Health Insurance from Textual Policies [0.7]
我々は、テキストベースのポリシーから健康保険プロセスを自動化するアプリケーションコードを生成する。我々の手法は、技術詳細のレベルが増大するにつれて出力を生成する。我々は, GPT-3.5 Turbo, GPT-3.5 Turbo 16K, GPT-4 Turbo, CodeLLaMAを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:40:44 GMT)
It Cannot Be Right If It Was Written by AI: On Lawyers' Preferences of Documents Perceived as Authored by an LLM vs a Human [0.7]
大きな言語モデル(LLM)は、ある種類の法律文書を自動的に生成する未来を可能にする。この研究は、成熟した生成AIシステムへの継続的な移行の文脈において必要な分析である。我々の分析では、AIによって生成されたと考えられるものよりも、人間によって作成されたと考えられる文書が明らかに好まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:11:25 GMT)
Trajectory Data Mining and Trip Travel Time Prediction on Specific Roads [0.6]
我々は、浅い人工ニューラルネットワーク、深い多層パーセプトロン、長期記憶など、最先端のアプローチを用いて、頻繁な経路における旅行時間予測の問題を探る。実験の結果、パキスタンのイスラマバードの6つの最も頻繁なルートで10分から60分に及ぶ旅行で、平均予測誤差は30秒から1.2分であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:50:15 GMT)
DriftGAN: Using historical data for Unsupervised Recurring Drift Detection [0.6]
実世界のアプリケーションでは、入力データ分布は、概念ドリフト(concept drift)として知られる現象として、一定期間にわたって静的であることが多い。ほとんどの概念ドリフト検出方法は、概念ドリフトを検出し、モデルを再訓練する要求をシグナル伝達する。本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく教師なしの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:38:44 GMT)
Gated Ensemble of Spatio-temporal Mixture of Experts for Multi-task Learning in Ride-hailing System [0.6]
本研究では,各都市のタスクを同時に予測するために,専門家ネットワーク(GESME-Net)と繰り返しニューラルネットワーク(NNNNN)のアンサンブルを開発する。提案アーキテクチャは、北京の需給ギャップを予測するためのDidi Chuxingのデータと、ChengduとXianの需要を同時に予測するためのテストである。どちらも、提案されたアーキテクチャのモデルはシングルタスクのベンチマークとマルチタスクの学習ベンチマークよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:14:08 GMT)
Certifying measurement incompatibility in prepare-and-measure and Bell scenarios [0.6]
本稿では,PMシナリオにおける測定不適合性の検証の問題について考察する。我々は、相容れないが古典的優位性よりも量子的優位性をもたらすことができない様々な量子ビット測度の族を提示する。この例は、量子ビットジコトミック測定の集合がPMシナリオで不整合性を証明できることを示す一般的な定理によって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:58:19 GMT)
Imaging-based Quantum Optomechanics [0.6]
アクティブイメージングプロトコルでは、ランドスケープに関する情報が散乱光子の空間モードに符号化される。この環境でのバックアクションは、単一モード光力学では観測できない空間光子ショットノイズによって生じる。高額なQ$ナノメカニクスと合わせて、量子イメージングと光力学のインターフェースにおける新たな機会が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:31:50 GMT)
AI Companions Reduce Loneliness [0.6]
我々は、消費者に合成インタラクションパートナーを提供するように設計されたAIコンパニオンアプリケーションに焦点を当てる。調査1と2では、消費者が孤独を和らげるためにAIコンパニオンを使用しているという示唆的な証拠が発見されている。研究3では、AIコンパニオンが、他人と対話するだけで孤独を和らげることに成功していることがわかった。研究4では、縦長の設計を使用して、AIが1週間にわたって一貫して孤独を和らげていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:04:08 GMT)
Towards Physics-informed Cyclic Adversarial Multi-PSF Lensless Imaging [0.5]
二重判別器巡回対角線を用いたマルチPSFレンズレスイメージングの新しい手法を提案する。本稿では,学習ループに統合されたフォワードモデルと相まって,スパース畳み込み型PSF対応補助分岐を持つ独自のジェネレータアーキテクチャを提案する。提案手法は,既存のPSFに依存しない単一PSF症例に匹敵する性能を達成し,再トレーニングを必要とせずにPSF変化に対するレジリエンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:07:28 GMT)
Uncovering the Interaction Equation: Quantifying the Effect of User Interactions on Social Media Homepage Recommendations [0.5]
これまでのユーザーインタラクションが、YouTube、Reddit、X(旧Twitter)の3大プラットフォームにわたるユーザーのホームページフィードに提示されたコンテンツにどのように影響するかを調査する。我々は、ホームページコンテンツに対する特定のユーザーインタラクションの影響を明らかにすることのできるデータを収集するために、慎重に設計された一連の実験を使用する。本研究は,各プラットフォームが使用するコンテンツキュレーションアルゴリズムの動作,ユーザインタラクションに対する反応,および特定のトピックの優先順位付けの証拠を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 20:47:34 GMT)
Multicell-Fold: geometric learning in folding multicellular life [0.3]
細胞群が特定の構造にどのように折り畳むかは、生物がどのように形成されるかを定義する生物学の中心的な問題である。マルチセルの折り畳みや胚発生を予測できる幾何学的深層学習モデルを提案する。我々は,4次元形態素配列アライメントの解釈と局所的な細胞再構成の予測という,2つの重要な課題を達成するために,我々のモデルをうまく利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:21:49 GMT)
Applications of artificial intelligence in the analysis of histopathology images of gliomas: a review [0.3]
本稿では,ヒトグリオーマの全スライディング組織像に対するAIベースの手法を提案する83の公開研究について検討する。現在の研究の焦点は、成人型びまん性グリオーマのヘマトキシリンおよびエオシン染色組織分画の評価である。これまでのところ、AIベースの手法は有望な成果を上げているが、実際の臨床環境ではまだ使われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:57:09 GMT)
A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin [0.3]
本研究は,アルゴリズム取引におけるビットコイン価格の予測において,21の分類器と20の回帰器を含む41の機械学習モデルの性能を評価する。我々の包括的な分析は、各モデルの強みと限界を明らかにし、効果的な取引戦略を開発する上で重要な洞察を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:07:43 GMT)
A Comparison of Vulnerability Feature Extraction Methods from Textual Attack Patterns [0.2]
本稿では,サイバーセキュリティ研究者や実践者が攻撃抽出方法を選択するのを支援することを目的とする。 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)は、他の4つの手法を75%、F1スコアが64%で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:04:49 GMT)
HAMIL-QA: Hierarchical Approach to Multiple Instance Learning for Atrial LGE MRI Quality Assessment [0.2]
本研究では,これらの障害を克服するためのマルチインスタンス学習(MIL)フレームワークであるHAMIL-QAを紹介する。 Hamil-QAは階層的なバッグとサブバッグ構造を採用しており、サブバッグ内のターゲット分析を可能にし、ボリュームレベルで洞察を集約する。実験の結果,HAMIL-QAは既存のMIL法や従来の教師付きアプローチ,AUROC,F1-Scoreを超越していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:19:21 GMT)
AI AI Bias: Large Language Models Favor Their Own Generated Content [0.2]
大規模言語モデル (LLM) が人間によって書かれたテキストに対して LLM によって生成されたテキストに偏りがあるかどうかを検証する。以上の結果から,LLMベースのAIがLLM生成コンテンツを好む傾向が一貫したことが明らかとなった。これは、AIシステムが暗黙的に人間を差別し、AIエージェントに不公平な優位性を与える可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:15:14 GMT)
Quantum Query-Space Lower Bounds Using Branching Programs [0.2]
GQBPの制限されたバージョンに対する、最初の明示的なクエリ空間の低いバウンダリを示す。次に、問題を一般化して、ハミング距離が一定である2つの弦の間を決定するために、同じ境界が成り立つことを示す。我々の結果は、任意の非コンスタント対称ブール関数の問合せ複雑性に基づく$Omega(sqrtn)$-lower境界の代替証明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:58:53 GMT)
Improving probabilistic error cancellation in the presence of non-stationary noise [0.1]
非定常雑音の存在下でのPEC安定性と精度を高めるための戦略を設計する。 Bernstein-Vazirani アルゴリズムを5ビット実装し,ibm_kolkata デバイス上で行った実験では,精度が42%向上し,安定性が60%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:37:45 GMT)
Quantum coherence with generalized wave packets under Lorentz boost [0.1]
一つの粒子、アピン-モーメントの絡み合った状態を考え、相対論的増強が量子コヒーレンスに与える影響を測る。励起オブザーバによって測定された波動関数のコヒーレンスを運動量とブーストパラメータの関数として検討した。中性子よりも単一の粒子電子に対して相対論的加速によるコヒーレンスのより顕著な損失が観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:02:45 GMT)
The Cost of Executing Business Processes on Next-Generation Blockchains: The Case of Algorand [0.1]
プロセス実行の観点から,Algorandというシステムについて検討する。 Algorandは、低い取引手数料と高速なファイナリティを約束する。 Algorandのプロセス実行コストと従来のクラウドコンピューティングとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:58:11 GMT)
Harnessing Orthogonality to Train Low-Rank Neural Networks [0.1]
本研究は,ニューラルネットワークの学習力学を,トレーニングを通じて重みの特異値分解(SVD)を分析することによって研究する。本稿では,ニューラルネットワークの直交性を利用した新しいトレーニング手法であるOrthogonality-Informed Adaptive Low-Rank(OIALR)トレーニングを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:23:23 GMT)
TeVAE: A Variational Autoencoder Approach for Discrete Online Anomaly Detection in Variable-state Multivariate Time-series Data [0.0]
本研究では,時間変動型オートエンコーダ(TeVAE)を提案する。適切に設定された場合、TeVAEは異常を6%だけ間違ったタイミングでフラグし、65%の異常を検知する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:32:33 GMT)
Universal dynamics of the entropy of work distribution in spinor Bose-Einstein condensates [0.0]
量子多体系における作業分布のQPTが$P(W)$に与える影響を分析する。エントロピーの進化において、$tau$の関数として3つの異なる領域が見つかる。本研究は,作業分布のエントロピーが臨界力学の理解に有用であることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:30:47 GMT)
Two-photon charging of a quantum battery with a Gaussian pulse envelope [0.0]
2光子充電プロトコルにより, 蓄電エネルギーの指数的向上が量子電池によって達成されることを示す。本研究は,連続変数で定義された量子オブジェクトに大量のエネルギーを高速に蓄積する機構を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:35:29 GMT)
Towards a Novel Privacy-Preserving Distributed Multiparty Data Outsourcing Scheme for Cloud Computing with Quantum Key Distribution [0.0]
本研究は、量子鍵分布(QKD)、CRYSTALS Kyber、Zero-Knowledge Proofs(ZKPs)を統合する包括的なフレームワークを提案することにより、脆弱性のエスカレーションに対処する。我々は、量子攻撃に対するレジリエンスで知られる格子ベースの暗号メカニズムであるCRYSTALS Kyberを活用している。ZKPは、クラウドおよびブロックチェーン環境におけるデータのプライバシと検証プロセスを強化するために導入された。この評価は、現実世界のクラウド環境におけるフレームワークの生存可能性に光を当て、量子脅威を緩和する効率を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:53:04 GMT)
Time-adaptive phase estimation [0.0]
本稿では,事前位相知識に基づいて制御位相とコヒーレント進化時期を適応的に選択するベイズ位相推定手法を提案する。既知理論境界に対する準最適性能を求め, 推定値の頑健性を示すとともに, 推定値が推定値のモデルで考慮されていない雑音に対する頑健性を示す。この方法は、利用者の最小限の努力で、利用可能な事前知識と実験的な欠陥を考慮に入れた最適なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:44:13 GMT)
The impact of microwave phase noise on diamond quantum sensing [0.0]
マイクロ波(MW)位相雑音がNVセンサの応答に及ぼす影響について検討した。複数の商用MW発電機の位相ノイズが有効pT s1/2範囲のノイズフロアとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:08:33 GMT)
Tensor network approximation of Koopman operators [0.0]
本稿では,測度保存エルゴディックシステムの可観測物の進化を近似する枠組みを提案する。提案手法は,スキューアジョイント・クープマン発生器のスペクトル収束近似に基づく。この量子に着想を得た近似の重要な特徴は、次元$(2d+1)n$のテンソル積空間から情報を取得することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:40:14 GMT)
Temporal Convolution Derived Multi-Layered Reservoir Computing [0.0]
貯水池の状態空間への入力データの新たなマッピングを提案する。ニューラルネットワークの並列化性,深さ,予測能力を向上する2つの新しいネットワークアーキテクチャにこの手法を組み込む。カオス時系列では、それぞれエコー状態ネットワークとゲート再帰ユニットに対して、最大85.45%$と最大8.7.90%$の誤差低減が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:40:46 GMT)
Teacher agency in the age of generative AI: towards a framework of hybrid intelligence for learning design [0.0]
ジェネレーティブAI(genAI)は、異なる目的のために教育で使用されている。教員の視点からは、ジェネシスはデザインの学習などの活動を支援することができる。しかし、GenAIは教師の力不足により、専門職に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:28:05 GMT)
Tailored Design of Audio-Visual Speech Recognition Models using Branchformers [0.0]
本稿では,パラメータ効率の高い音声認識システムの設計のための新しいフレームワークを提案する。より正確に言うと、提案するフレームワークは、まず、音声のみのシステムとビデオのみのシステムを推定し、次に、カスタマイズされたオーディオ視覚統合エンコーダを設計する。その結果、我々のAVSRシステムがどのように最先端の認識率に到達できるかが反映された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:15:56 GMT)
TCKIN: A Novel Integrated Network Model for Predicting Mortality Risk in Sepsis Patients [0.0]
セプシスは世界的な健康上の脅威となり、毎年何百万人もの死者を出し、経済的にかなりのコストがかかる。本研究は、敗血症死亡リスク予測の精度を高める革新的なモデルであるTCKIN(Time-Constant Kan Integrated Network)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:37:50 GMT)
Surface induced odd-frequency spin-triplet superconductivity as a veritable signature of Majorana bound states [0.0]
我々は、表面誘起奇数周波数(odd-$nu$)スピントリップ超伝導ペアリングがマヨラナ境界状態(MBS)の検証可能なシグネチャとなることを予測した。 p_x$-SF-$p_x$ ジョセフソン接合では、MBSを含む位相位相、MBSを持たない位相位相、MBSの自明な位相の3つの異なる位相が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:24:21 GMT)
Structure of the Hamiltonian of mean force [0.0]
平均力のハミルトニアン(英: Hamiltonian of mean force)は、環境に非弱結合された量子系を、有効なギブス状態に書くことができる効果的なハミルトニアンである。局所相互作用を持つ拡張量子系における平均力ハミルトニアンの構造に関する結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:00:31 GMT)
Spanish TrOCR: Leveraging Transfer Learning for Language Adaptation [0.0]
本研究では,TrOCRアーキテクチャのスペイン語への移行学習能力について検討する。我々は、英語のTrOCRエンコーダを言語固有のデコーダと統合し、この言語でモデルを訓練する。英語のTrOCRをスペイン語で微調整すると、固定データセットサイズに対する言語固有のデコーダよりも優れた認識が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:31:41 GMT)
Some non-algebraic forms of $\exp(A+B)$ [0.0]
$exp(hatA+hatB)$の式は、演算子$hatA$と$hatB$は、既知の分解に繋がる方法で通勤しないにもかかわらず、導出することができる。我々は、単光子崩壊をモデル化したリンドブラッド作用素や二元グラウバー・フォックフォトニック格子に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:39:46 GMT)
Simple and Interpretable Probabilistic Classifiers for Knowledge Graphs [0.0]
本稿では,単純な信念ネットワークの学習に基づく帰納的アプローチについて述べる。このようなモデルを(確率的な)公理(あるいは規則)に変換する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:05:52 GMT)
Signature of chaos in perturbed quantum wells [0.0]
これまでの研究では、textitOut-of-Time-Order-Correlator (OTOC) は局所的な最大ポテンシャルの近傍で指数関数的な成長を示すと結論付けられている。小さな対称性を破る摂動を適用することで、最大値が存在しない場合でも、OTOCの挙動は著しくレジリエントであることに気づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:47:07 GMT)
SideSeeing: A multimodal dataset and collection of tools for sidewalk assessment [0.0]
構築された環境を評価するためのツールとデータセットを提供する新しいイニシアティブであるSideSeeingを紹介する。本稿では,胸部装着型モバイルデバイスから撮影した同期映像とセンサデータを統合する新しいデータセットを提案する。データセットは、9つの病院の周囲12kmをカバーする3時間のコンテンツを含み、325,000のビデオフレームと対応するセンサーデータを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 00:04:54 GMT)
Shape-aware synthesis of pathological lung CT scans using CycleGAN for enhanced semi-supervised lung segmentation [0.0]
本稿では,画像-画像間翻訳におけるCycleGANの使用を強調した。既存の真実と一致する偽の病理画像を生成することができる拡張方法を提供する。本研究の予備的な結果は, 質的, 定量的に有意な改善を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:32:24 GMT)
Reproducing Kernel Hilbert Space Approach to Non-Markovian Quantum Stochastic Models [0.0]
我々は、ディオシとストランツの非マルコフ量子状態拡散方程式の導出を与える。浴槽のバルグマン・セガル表現を用いて複雑な軌跡が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 21:10:54 GMT)
Relativistic Quantum Field Theory Approach to Wavepacket Tunneling: Lack of Superluminal Transmission [0.0]
マイクロコーサリティのQFT特性とウェーブパケットの挙動を結びつけて、トンネル力学が完全に因果的であることを示す。あらゆる場合(クライントンネルや標準または超臨界ポテンシャルを横切る通常のトンネル)、送信されたウェーブパレットはプロパゲーターの因果膜に残る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:00:26 GMT)
Raply: A profanity-mitigated rap generator [0.0]
Raplyは、ラップのスタイルで意味のある韻文を生成することができる微調整のGPT-2モデルである。モデルは、敬称緩和コーパスであるMitislursという新しいデータセット上で、モデルを微調整することで実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:18:56 GMT)
Quasiperiodicity protects quantized transport in disordered systems without gaps [0.0]
我々は、量子化された電流の観測を通して、新しいトポロジカル・プロテクションのメカニズムを明らかにする。寒冷原子やフォトニック実験で実現可能なプロトコルを提案し,この安定性を活用して,高チャーン数で位相多体状態を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:11:48 GMT)
Quantum optimization using a 127-qubit gate-model IBM quantum computer can outperform quantum annealers for nontrivial binary optimization problems [0.0]
ゲートモデル量子コンピュータにおける二項最適化問題に対する量子解法を提案する。最大127キュービットの問題の正しい解を一貫して提供する。我々はこの解法をIBM量子コンピュータ上でベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:17:12 GMT)
Quantum criticality and Kibble-Zurek scaling in the Aubry-André-Stark model [0.0]
オーブリー・アンドレ・スターク(AAS)モデルにおける量子臨界性とキブル・ズレックスケーリング(KZS)について検討する。我々は,局所化長,逆参加比(IPR),エネルギーギャップのスケーリング解析および数値計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 05:40:09 GMT)
Quantum Reality Erasure with Spacelike-Separated Operations [0.0]
アインシュタイン、ポドルスキー、ローゼンは、局所的な作用が遠い場所における現実の要素に影響を与えないという仮定に基づいて、量子力学は不完全であると主張した。アリスの局所量子演算は、ボブの因果的に非連結な実験室における可観測物の現実の消去と相関できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:58:48 GMT)
Protein Design by Integrating Machine Learning with Quantum Annealing and Quantum-inspired Optimization [0.0]
タンパク質設計の問題は、与えられた三次元構造に折り畳まれたポリペプチド配列を見つけることである。最近の機械学習のブレークスルーにより、正確で迅速な構造予測が可能になった。本稿では,機械学習と量子インスパイアされたアルゴリズムのアルゴリズム的および技術的進歩を統合できる汎用的なタンパク質設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:42:45 GMT)
Probing Site-Resolved Current in Strongly Interacting Superconducting Circuit Lattices [0.0]
輸送測定は、超伝導から分数量子ホール効果まで、凝縮物質現象を理解するための基礎となる。ここでは超伝導回路格子内のその場粒子電流の測定を実演し、コヒーレントおよびバス結合格子の輸送の研究に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:58:58 GMT)
Probabilistically-Sound Beam Search with Masked Language Models [0.0]
ビームサーチマスキング言語モデル(MLM)は、分布の確率が容易には得られないため、部分的には困難である。ここでは,系列を用いたビームサーチの確率論的手法を提案する。以上のように予測された条件下でのビーム探索よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:32:52 GMT)
Predicting 3D Rigid Body Dynamics with Deep Residual Network [0.0]
本稿では,C++で実装された3次元物理シミュレータとPyTorchを用いたディープラーニングモデルを組み合わせたフレームワークを提案する。シミュレータは、線形および角運動、弾性衝突、流体摩擦、重力効果、減衰を含むトレーニングデータを生成する。我々は,1万のシミュレーションシナリオのデータセットを用いて,ネットワークの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:40:10 GMT)
Precision Multi-Mode Microwave Spectroscopy of Paramagnetic and Rare-Earth Ion Spin Defects in Single Crystal Calcium Tungstate [0.0]
低温で30mKまで冷却したCaWO$_4$の低損失単結晶単結晶試料中の希薄イオンスピンアンサンブル欠陥を実験的に観察した。共振器は高いQファクターを最大3ドル、107ドルと低損失のsim 3times 10-8$と同等の多数のささやきギャラリーモードを展示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:42:23 GMT)
Power-Enhanced Residual Network for Function Approximation and Physics-Informed Inverse Problems [0.0]
本稿では、パワーエンハンシング残差ネットワークと呼ばれる新しいニューラルネットワーク構造を提案する。 2Dおよび3D設定におけるスムーズかつ非スムーズな関数近似のネットワーク機能を改善する。その結果、特に非滑らか関数に対して、提案したパワーエンハンシング残差ネットワークの例外的精度を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:19:26 GMT)
Polar Duality and Quasi-States: a Geometric Picture of Quantum Indeterminacy [0.0]
我々は「準状態」の概念を導入し、「準状態」の概念と説明される方法で関連付ける。準状態の対称性を考えると、準状態の正準群が定義され、それらが分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:00:14 GMT)
PANGeA: Procedural Artificial Narrative using Generative AI for Turn-Based Video Games [0.0]
本研究は、生成AI(PANGeA)を用いた手続き型人工語りについて紹介する。 PANGeAは大規模言語モデル(LLM)を利用してターン型ロールプレイングビデオゲーム(RPG)の物語コンテンツを生成する構造的アプローチである。 PANGeAが生成するNPCは人格バイアスを受けており、生成した応答においてBig 5 Personality Modelの特徴を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 23:45:27 GMT)
Optimizing Nepali PDF Extraction: A Comparative Study of Parser and OCR Technologies [0.0]
本研究は、PDFからネパールのコンテンツを抽出するPDF解析と光学文字認識(OCR)手法を比較した。 OCR、特にPyTesseractは、Unicode以外のネパール文字の問題を克服している。ネパールのPDFに重点を置くプロジェクトを考えると、PyTesseractは最も適したライブラリとして現れます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jul 2024 16:58:07 GMT)
Optimising Hard Prompts with Few-Shot Meta-Prompting [0.0]
文脈的プロンプトは、文書や対話の形式でコンテキストを含み、Large Language Model (LLM)への自然言語命令も含む。コンテキストを判断すると、プロンプトのテンプレートとして機能する。本稿では,既存のプロンプトテンプレートのセットからLCMを用いて,そのコンテキストを明らかにすることなく,より優れたテンプレートを生成するための反復的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:02:57 GMT)
Optimal Decision Making Through Scenario Simulations Using Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑な問題へのアプローチと解決の方法を変えました。本稿では,この能力ギャップを橋渡しする革新的な手法を提案する。 LLMがユーザから複数のオプションとそれぞれのパラメータをリクエストできるようにすることで、動的フレームワークを導入しています。この関数は提供された選択肢を分析し、潜在的な結果をシミュレートし、最も有利な解を決定するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 01:23:09 GMT)
On the Influence of the Laser Illumination on the Logic Cells Current Consumption [0.0]
CMOS静的パワーにおけるデータ依存を利用した脆弱性はすでに実証されている。光変調静的パワーを利用した類似の脆弱性はシミュレーションによって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:08:23 GMT)
On the Importance of Reproducibility of Experimental Results Especially in the Domain of Security [0.0]
我々は,実験装置に付随するパラメータで報告されたパラメータを検証するために実施した実験について報告する。以上の結果から,実世界データと実世界データの間には大きな相違点があることが示唆された。結果を改善するために,研究グループが使用する機器のインスを検証し,一方,cmなどの国際的に受け入れられている単位に測定設定パラメータを提供することを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:12:14 GMT)
Nuclear Spin Metrology with Nitrogen Vacancy Center in Diamond for Axion Dark Matter Detection [0.0]
本稿では, ダイヤモンド中の窒素空孔中心を用いて, アクシオンダークマターを直接検出する方法を提案する。特に,窒素の核スピンを利用して原子核結合を検出する。本手法は, アクシオン質量 $m_a lesssim 4times 10-13,mathrmeV$ に対応する周波数範囲 $lesssim 100,mathrmHz$ に敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Non-Coherent Over-the-Air Decentralized Gradient Descent [0.0]
無線システムにおける分散グラディエントDescentの実装は、ノイズ、フェーディング、帯域幅の制限により困難である。本稿では,スケジューリング,トポロジ情報,CSIの必要性を解消するスケーラブルなDGDアルゴリズムを提案する。画像分類に関する数値実験は、最先端のスキームと比較して時間的に高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:32:09 GMT)
Neural Embedding Compression For Efficient Multi-Task Earth Observation Modelling [0.0]
本稿では,生データではなく,データコンシューマへの圧縮埋め込みの転送に基づくNeural Embedding Compression(NEC)を提案する。我々は、学習したニューラルネットワークを用いて基礎モデル(FM)を適用し、マルチタスク埋め込みを生成する。シーン分類とセマンティックセグメンテーションという2つのEOタスクにおけるNECの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:15:31 GMT)
More Excitement Across the Horizon [0.0]
我々は、ブラックホールに放射状に落下する検出器の遷移速度に同様の現象が存在することを示す。この結果は、この効果が強固であり、他のブラックホールの時空における同様の効果の探索を動機付けていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:24:55 GMT)
Monitoring Time-Varying Changes of Historic Structures Through Photogrammetry-Driven Digital Twinning [0.0]
文学における既存の研究は、主に特定の瞬間における構造的損傷を評価することに焦点を当てている。グアム島のソレダード砦の検問所が、我々の枠組みを検証するために選ばれた。本研究は,我々のデジタルツインフレームワークが経時劣化を効果的に監視できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:26:29 GMT)
Molecular Nanomagnet $\text{Cu}^\text{II}\text{Ni}^\text{II}\text{Cu}^\text{II}$ as Resource for Quantum Entanglement, Coherence, and Spin Squeezing [0.0]
混合スピン(1/2,1,1/2)ハイゼンベルクトリマーの外部磁場の影響下での量子特性について検討した。二分極と三分極の絡み合いは、比較的高温でも37,textK$まで持続し、磁場は最大50,textTまで持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:58:34 GMT)
MixTex: Unambiguous Recognition Should Not Rely Solely on Real Data [0.0]
本稿では,低バイアス多言語認識のためのエンドツーエンドOCRモデルであるMixTexを紹介する。例えば、e-t$ を $e-t$ と誤解釈する場合などである。本稿では,このバイアスを軽減するために,革新的なデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:17:26 GMT)
Mitigating Quantum Gate Errors for Variational Eigensolvers Using Hardware-Inspired Zero-Noise Extrapolation [0.0]
ゼロノイズ外挿を用いた変分アルゴリズムにおける量子ゲート誤差の軽減法を開発した。物理量子デバイスにおけるゲートエラーが、異なる量子ビットと量子ビットのペアで不均一に分散されているという事実を利用する。回路誤差和について, 変動的アプローチにおける推定エネルギーは, ほぼ線形であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:38:19 GMT)
Media Manipulations in the Coverage of Events of the Ukrainian Revolution of Dignity: Historical, Linguistic, and Psychological Approaches [0.0]
本稿では、マスメディアにおけるウクライナ革命の出来事の報道における操作の使用について考察する。歴史的、言語的、心理的なアプローチが用いられる。オンライン新聞における情報攻撃対策手法が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:46:27 GMT)
Majorana Tensor Decomposition: A unifying framework for decompositions of fermionic Hamiltonians to Linear Combination of Unitaries [0.0]
量子コンピュータ上で演算子を符号化する主要なツールの1つとして、LCU(Linear combination of Unitary)分解が出現している。特に、LCUアプローチは、電子構造ハミルトニアンから量子回路に情報を符号化する方法を示す。ここでは、既存のLCUを統一し、新しい分解方法を提供するフレームワークであるMajorana Decomposition(MTD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 06:06:22 GMT)
Luttinger liquid tensor network: sine versus tangent dispersion of massless Dirac fermions [0.0]
テンソルネットワークの強力な多体技法を無質量ディラックフェルミオンに適用する。未対のディラック円錐を持つテンソルネットワークの構築は、フェルミオン共振障害の周囲で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:39:58 GMT)
Localisation of Regularised and Multiview Support Vector Machine Learning [0.0]
我々は、H.Q.、L. Bazzani、V. Murによって導入された正規化マルチビュー支援ベクトル機械学習問題の局所化バージョンに対するいくつかの代表者近似を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:43:12 GMT)
Laser Fault Injection Attacks against Radiation Tolerant TMR Registers [0.0]
本研究では,三重モード冗長フリップフロップを用いたIPP放射耐性シフトレジスタについて検討した。実験では,TMRレジスタに異なる過渡断層を注入することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:03:01 GMT)
Information Seeking and Communication among International Students on Reddit [0.0]
本研究では,新型コロナウイルスのパンデミックが留学生の情報探索行動に与える影響について検討した。本研究は,パンデミック期間中に複数の質問を投稿するユーザ数が著しく増加したことを示唆している。繰り返し質問をする人はコミュニケーションに積極的に関与し、知識の継続的な追求を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 02:24:32 GMT)
Induction Heads as an Essential Mechanism for Pattern Matching in In-context Learning [0.0]
誘導ヘッドの最小アブレーションでもICL性能は抽象的パターン認識タスクで最大32%低下することを示す。 NLPタスクの場合、このアブレーションはモデルがサンプルから恩恵を受ける能力を大幅に低下させ、ゼロショットプロンプトに近い数ショットのICLパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:29:21 GMT)
Improving Prediction Accuracy of Semantic Segmentation Methods Using Convolutional Autoencoder Based Pre-processing Layers [0.0]
本稿では,セマンティックセグメンテーション手法の予測精度を向上させる手法を提案する。本手法を完全畳み込みネットワーク(FCN)に適用し,その予測精度を都市景観データセット上で実験的に比較した。これらの結果から,提案手法がFCNの予測精度の向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:33:59 GMT)
Identification of emotions on Twitter during the 2022 electoral process in Colombia [0.0]
我々は、2022年のコロンビア大統領選挙に関連するスペイン語のツイートの小さなコーパスを、きめ細かい分類法を用いて手動でラベル付けした。教師付き最先端モデル(BERTモデル)を用いて分類実験を行い,GPT-3.5と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:26:42 GMT)
Higher order weak values for paths in nested Mach-Zender interferometers [0.0]
We consider weak value in the Feynman propagator framework。ネストしたマッハ・ツェンダー干渉計実験において粒子が持つ不連続な経路の現象について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:04:05 GMT)
HERMES: Holographic Equivariant neuRal network model for Mutational Effect and Stability prediction [0.0]
HERMESは、突然変異効果と安定性予測のための3次元回転同変構造に基づくニューラルネットワークモデルである。本稿では,HERMESモデルの組を,異なる戦略で事前学習し,変異の安定性効果を予測するために微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:31:05 GMT)
Gravity-mediated decoherence [0.0]
質量体の重力場内の小さな量子系は、後者の量子自由度と絡み合う。質量体は環境として働き、量子系に非単体力学、ノイズ、デコヒーレンスを誘導する。この重力によるデコヒーレンスから地球上のシステムを保護することは不可能であり、これはマクロな量子システムによる全ての実験に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:40:21 GMT)
Generation of a metrologically useful cat state through repetitive measurements [0.0]
一般化された猫状態は、マクロ的に異なる状態のコヒーレンスを示す指標によって特徴づけられる。ここでは,Nスピンの量子スピン系における反復的な測定により,気象学的に有用な猫の状態を生成するプロトコルを提案する。本手法では, スピンアンサンブルの制御は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:01:32 GMT)
GemmAr: Enhancing LLMs Through Arabic Instruction-Tuning [0.0]
InstAr-500kは、コンテンツの生成と収集によって生成された新しいアラビア文字の命令データセットである。我々は,オープンソースのGemma-7Bモデルを下流タスクで微調整し,その機能を改善することにより,このデータセットを評価する。複数の評価結果に基づき, アラビアNLPベンチマークにおいて, 微調整モデルにより優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 15:36:11 GMT)
Games played by Exponential Weights Algorithms [0.0]
各プレイヤーは、初期混合動作と固定学習率を特徴とする指数重み付けアルゴリズムを使用する。厳密なナッシュ均衡が存在するときは常に、次の段階で厳密なナッシュ均衡を行う確率は、ほぼ確実に0または1に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:49:51 GMT)
Finite size analysis for interacting bosons at the 2D-1D Dimensional Crossover [0.0]
相互作用するボソンを2次元1次元のクロスオーバーで有限サイズ・温度で解析する。準凝縮の分数を計算するために、自己整合調和近似を考える。ここで議論する物理量はすべて、次元交叉における量子気体に不可欠な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:00:50 GMT)
Finding Fake News Websites in the Wild [0.0]
誤情報コンテンツの作成・配信に責任があるウェブサイトを識別する新しい手法を提案する。さまざまな実行モードやコンテキストを調べて,Twitter上でのアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:00:12 GMT)
Expanding continual few-shot learning benchmarks to include recognition of specific instances [0.0]
継続的な学習と数発の学習は、より広範な機械学習(ML)機能に向けた進歩の重要なフロンティアである。最初の例の1つは、Antoniou et al. arXiv:2004.11967 の連続的な数発学習フレームワークであった。我々はCFSLを2つの方法で拡張し、現実の環境での知的エージェントの振る舞いにおいて重要な、幅広い課題を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:41:17 GMT)
EvolBA: Evolutionary Boundary Attack under Hard-label Black Box condition [0.0]
研究によると、ディープニューラルネットワーク(DNN)には、敵対的事例(AE)の誤認識につながる脆弱性がある。本研究では, HL-BB条件下での共分散行列適応進化戦略 (CMA-ES) を用いて, AE を生成するための EvolBA という逆攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 13:02:23 GMT)
Entanglement-assisted quantum speedup: Beating local quantum speed limits [0.0]
量子情報科学の研究は、古典的な情報処理のスケーリングの限界を超えることを目的としている。相互作用量子系の速度制限は、実際の量子力学における変化率を比較することによって導かれる。提案された速度制限は、システムのサイズと指数関数的にスケールできる量子ゲインを含む、量子速度の優位性に厳密な拘束力を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:23:32 GMT)
Enhancing Social Media Personalization: Dynamic User Profile Embeddings and Multimodal Contextual Analysis Using Transformer Models [0.0]
本研究では,動的ユーザプロファイルの埋め込みがソーシャルネットワークにおける個人化されたコンテキスト認識体験に与える影響について検討する。 2000万以上のデータポイントのデータセット上で、多言語と英語のトランスフォーマーモデルの比較分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 10:58:46 GMT)
Elevating Academic Administration: A Comprehensive Faculty Dashboard for Tracking Student Evaluations and Research [0.0]
USC Faculty Dashboardは、学部長、教授、インストラクターが進捗を監視し、意思決定を行う方法に革命をもたらすように設計されたウェブアプリケーションである。このアプリケーションは、学生評価と研究情報へのアップロードと閲覧が容易なアクセスを提供し、学部長に教職員のパフォーマンスを評価する権限を与える。教授とインストラクターは、パーソナライズされたパフォーマンス分析ツールを入手し、自身のデータへの完全なアクセスと、相対的なパフォーマンスを評価するためにピアデータへのキュレートされたアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:26:04 GMT)
Efficient and Accurate Memorable Conversation Model using DPO based on sLLM [0.0]
本稿では,セッション進行時にメモリを効率的に管理する会話モデルを提案する。 DPOアルゴリズムを用いたモデルでは,BERTScoreの約0.0591のメモリ精度が向上した。本モデルでは, 精度だけでなく資源利用においても効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:17:39 GMT)
Early Detection of Network Service Degradation: An Intra-Flow Approach [0.0]
本研究では,早期のフロー特性を利用して,コンピュータネットワークにおけるサービス劣化(SD)を予測する新しい手法を提案する。我々のアプローチは、ネットワークフローの観測可能な(O)セグメント、特にパケット間時間(PIAT)の分析に焦点を当てている。我々は,10個の遅延サンプルの最適O/NO分割閾値を推定し,予測精度と資源利用量のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:05:14 GMT)
Defending Large Language Models Against Attacks With Residual Stream Activation Analysis [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は敵の脅威に対して脆弱である。本稿では, LLM へのホワイトボックスアクセスを前提とした, 革新的な防御戦略を提案する。そこで本研究では,アタックプロンプト分類のための残差ストリームの固有なアクティベーションパターンを解析するための新しい手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 04:39:46 GMT)
Cyclic solid-state quantum battery: Thermodynamic characterization and quantum hardware simulation [0.0]
熱浴に弱結合した相互作用型バイパルタイト系に基づく循環型量子電池モデルを提案する。位相コヒーレンスを利用して、有限エルゴトロピーを提供しながら、50%以上の効率で作業体制に到達できることを示す。循環型量子電池は超伝導量子ハードウェアで実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:00:10 GMT)
Commute-Time-Optimised Graphs for GNNs [0.0]
最近のグラフ再構成手法はスパースグラフにおける長距離相互作用を促進する。しかし、どのノード対が相互作用すべきでなければ、専門家が事前に存在する場合、優れたリライトは短い通勤時間を好むだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:31:49 GMT)
Collaborative Design of AI-Enhanced Learning Activities [0.0]
我々は、プレサービス教師、インサービス教師、EdTechスペシャリストがAIを教育実践に効果的に組み込むことができるような形式的な介入を開発する。参加者は、AIリテラシーを教育に組み込むさまざまなアクティビティを探求することで、AIの教育と学習のポテンシャルを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:34:08 GMT)
City-Scale Multi-Camera Vehicle Tracking System with Improved Self-Supervised Camera Link Model [0.0]
本稿では,自己監督型カメラリンクモデルを用いた,革新的なマルチカメラ車両追跡システムを提案する。提案手法は,61.07%のIDF1スコアを有するCityFlow V2ベンチマークにおいて,自動カメラリンク方式の最先端性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 14:24:45 GMT)
Changepoint Detection in Highly-Attributed Dynamic Graphs [0.0]
グラフニューラルネットワークを利用して、各スナップショットのモジュラリティを推定します。提案手法は,高度に分散されたネットワークにおける変化を検出できることを示すシミュレーションによって検証される。提案手法は,#Iran Twitterの応答ネットワーク内で実世界のイベントを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:12:44 GMT)
Certifying the Topology of Quantum Networks: Theory and Experiment [0.0]
ネットワークのトポロジを特徴付けることは、絡み合いを確実に分散できるノードを明らかにするのに不可欠である。提案方式では,二部構成と多部構成の絡み合いの異なるネットワークを,スケーラブルな方法で識別することが可能である。偏光子で生成された6量子ビットネットワークのトポロジーを検証し,本手法を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 12:29:29 GMT)
CTRL-F: Pairing Convolution with Transformer for Image Classification via Multi-Level Feature Cross-Attention and Representation Learning Fusion [0.0]
コンボリューションとトランスフォーマーを組み合わせた,軽量なハイブリッドネットワークを提案する。畳み込み経路から取得した局所応答とMFCAモジュールから取得したグローバル応答とを融合する。実験により、我々の変種は、大規模データや低データレギュレーションでスクラッチからトレーニングしたとしても、最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 08:47:13 GMT)
CAPformer: Compression-Aware Pre-trained Transformer for Low-Light Image Enhancement [0.0]
低照度画像強調(LLIE)は携帯電話の撮影需要の急増とともに進歩しているが、既存の多くの方法では圧縮を無視している。本研究では,JPEG圧縮が低照度画像に与える影響について検討し,暗黒領域の低画素値の広さによるJPEGによる重大な情報損失を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 17:25:04 GMT)
Barely-Visible Surface Crack Detection for Wind Turbine Sustainability [0.0]
本稿では,多くの風車検査から収集したほとんど見えないヘアラインひび割れのデータセットについて紹介する。本データセットの有効性を証明するため, エンド・ツー・エンドのタービンき裂検出パイプラインについて詳述した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 19:03:48 GMT)
BHT-QAOA: Generalizing Quantum Approximate Optimization Algorithm to Solve Arbitrary Boolean Problems as Hamiltonians [0.0]
ハミルトニアンとして古典ブール問題の解法が提案されている。量子ビットと量子ゲートの合計利用数は、ハミルトンの最終的な量子回路に対して劇的に最小化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 22:02:59 GMT)
Atom interferometry in an Einstein Elevator [0.0]
実験室規模のアインシュタインエレベータで原子干渉計測を行う新しい手法を提案する。総尋問時間は2T = 200$ msで、加速感度は6倍の10-7$ m/s$2$である。これらは微小重力で達成された最先端の結果を表し、宇宙における量子慣性センサーの可能性をさらに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 18:53:11 GMT)
Approaches of large-scale images recognition with more than 50,000 categoris [0.0]
本稿では,従来のCV技術を用いて,大規模種のデータセットを分類するための有効なソリューションを提供する。我々は50,000以上のカテゴリを持つデータセットを使用し、すべての操作は、l 6GB RAMとCPUが3.OGHzの一般的なコンピュータ上で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:36:23 GMT)
An Attempt to Devise a Pairwise Ising-Type Maximum Entropy Model Integrated Cost Function for Optimizing SNN Deployment [0.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の展開のためのコストモデルを提案する。 We use a pairwise Ising-type maximum entropy model to capture network dynamics。既存のモデルトレーニングは計算的に複雑であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:33:43 GMT)
A representation learning approach to probe for dynamical dark energy in matter power spectra [0.0]
動的暗黒エネルギー(DE)モデルの圧縮表現を探索するための変分オートエンコーダアーキテクチャであるDE-VAEを提案する。一つの潜伏パラメータは、幅広い宇宙パラメータで生成されるDECスペクトルの95%(99%)を予測するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 16:30:26 GMT)
A Simple Way to Verify Linearizability of Concurrent Stacks [0.0]
並列スタックの線形化可能性を検証するための,単純かつ完全な証明手法を提案する。本手法は,並列スタックの線形化性を,条件セットの確立に還元する。並列データ構造のデザイナは,証明技術の使用を容易かつ迅速に学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 11:48:00 GMT)
A Simple Architecture for Enterprise Large Language Model Applications based on Role based security and Clearance Levels using Retrieval-Augmented Generation or Mixture of Experts [0.0]
提案したアーキテクチャは、検索型拡張生成(RAG)とMixture of Expert Model(MoE)の微調整を併用して利用できる。ユーザのロールとセキュリティクリアランスレベルを使用して、RAGのドキュメントとMoEの専門家がフィルタリングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 09:46:23 GMT)
A Matter of Mindset? Features and Processes of Newsroom-based Corporate Communication in Times of Artificial Intelligence [0.0]
この記事では、コーポレート・ニューズルームを使っているスイスの大企業の幹部コミュニケーション専門家へのインタビューを取り上げます。インタビューは、企業ニュースルームがトピック指向のアジャイルな企業コミュニケーションのための組織的な(空間的な)調整組織として機能していることを示している。ニュースルームは、日常的な作業を容易にし、生きたデータアーカイブやチャネル翻訳のようなより革新的なアプリケーションを可能にするために、AIを積極的に採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jul 2024 07:12:51 GMT)