Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

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） (Sat, 13 Jul 2024 09:16:50 GMT)
UniDream: Unifying Diffusion Priors for Relightable Text-to-3D Generation [101.2]
We present UniDream, a text-to-3D generation framework by integration priors。提案手法は,(1)アルベド正規配位型多視点拡散・再構成モデルを得るための2相学習プロセス,(2)訓練された再構成・拡散モデルを用いたスコア蒸留サンプル(SDS)に基づく幾何およびアルベドテクスチャのプログレッシブ生成手順,(3)安定拡散モデルに基づく固定アルベドを保ちながらPBR生成を確定するSDSの革新的な応用,の3つからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:09:39 GMT)
Eliminating Feature Ambiguity for Few-Shot Segmentation [96.0]
マイクロショットセグメンテーション(FSS)の最近の進歩は、クエリとサポート機能の間のピクセル間マッチングを利用してきた。本稿では,既存のクロスアテンションベースのFSS手法に接続可能な,新しいアンビグニティ除去ネットワーク(AENet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:33:03 GMT)
Arbitrary-Scale Video Super-Resolution with Structural and Textural Priors [80.9]
Arbitraスケール超解像(AVSR)の強いベースラインについて述べる。次に、事前学習したVGGネットワークから計算したマルチスケールの構造とテクスチャをベースラインに組み込むことにより、ST-AVSRを導入する。総合的な実験により、ST-AVSRは最先端技術よりも超解像品質、一般化能力、推論速度を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:27:39 GMT)
TASeg: Temporal Aggregation Network for LiDAR Semantic Segmentation [80.1]
そこで本稿では, 時系列LiDARアグリゲーション・蒸留(TLAD)アルゴリズムを提案する。時間画像のフル活用を目的として,カメラFOVを大幅に拡張できるTIAFモジュールを設計した。また,静的移動スイッチ拡張(SMSA)アルゴリズムを開発し,時間的情報を利用してオブジェクトの動作状態を自由に切り替える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 03:00:16 GMT)
Efficient Conformal Prediction under Data Heterogeneity [79.4]
コンフォーマル予測(CP)は不確実性定量化のための頑健な枠組みである。非交換性に対処するための既存のアプローチは、最も単純な例を超えて計算不可能なメソッドにつながる。この研究は、比較的一般的な非交換可能なデータ分布に対して証明可能な信頼セットを生成する、CPに新しい効率的なアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:22:10 GMT)
LLM2LLM: Boosting LLMs with Novel Iterative Data Enhancement [79.3]
事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、現在、自然言語処理タスクの大部分を解決するための最先端技術である。 LLM2LLMは、教師のLLMを使って小さなシードデータセットを強化するデータ拡張戦略である。 GSM8Kデータセットでは最大24.2%、CaseHOLDでは32.6%、SNIPSでは32.0%、TRECでは52.6%、SST-2では39.8%の改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:36:49 GMT)
UltraEval: A Lightweight Platform for Flexible and Comprehensive Evaluation for LLMs [74.2]
本稿では,ユーザフレンドリな評価フレームワークであるUltraEvalを紹介し,その軽量性,包括性,モジュール性,効率性を特徴とする。その結果のコンポーザビリティにより、統一された評価ワークフロー内で、さまざまなモデル、タスク、プロンプト、ベンチマーク、メトリクスを自由に組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:49:42 GMT)
Empowering Whisper as a Joint Multi-Talker and Target-Talker Speech Recognition System [73.3]
本稿では,複数話者と目標話者の音声認識タスクを併用する先駆的手法を提案する。具体的には、Whisperを凍結し、Sidecarセパレータをエンコーダに差し込み、複数の話者に対する混合埋め込みを分離する。 AishellMix Mandarin データセット上で,マルチストーカー ASR 上で許容できるゼロショット性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:28:24 GMT)
Semi-supervised 3D Object Detection with PatchTeacher and PillarMix [71.5]
現在の半教師付き3Dオブジェクト検出法では、教師が学生に擬似ラベルを生成するのが一般的である。学生に高品質な擬似ラベルを提供するために,部分的なシーン3Dオブジェクト検出に焦点を当てたPatchTeacherを提案する。本稿では,PatchTeacherの性能向上のために,Patch Normalizer,Quadrant Align,Fovea Selectionの3つの重要なテクニックを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 06:58:49 GMT)
IoT-LM: Large Multisensory Language Models for the Internet of Things [70.7]
IoTエコシステムは、モーション、サーマル、ジオロケーション、イメージング、ディープ、センサー、オーディオといった、現実世界のモダリティの豊富なソースを提供する。機械学習は、IoTデータを大規模に自動的に処理する豊富な機会を提供する。 IoTエコシステムに適した,オープンソースの大規模マルチセンサ言語モデルであるIoT-LMを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:20:37 GMT)
Active Learning for Derivative-Based Global Sensitivity Analysis with Gaussian Processes [70.7]
高価なブラックボックス関数のグローバル感度解析におけるアクティブラーニングの問題点を考察する。関数評価は高価であるため,最も価値の高い実験資源の優先順位付けにアクティブラーニングを利用する。本稿では,デリバティブに基づくグローバル感度測定の重要量を直接対象とする,新たな能動的学習獲得関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 01:41:12 GMT)
3D Weakly Supervised Semantic Segmentation with 2D Vision-Language Guidance [68.9]
3DSS-VLGは2Dビジョンランゲージ誘導を用いた3Dセマンティックの弱い教師付きアプローチである。我々の知る限りでは、テキストカテゴリラベルのテキスト意味情報を用いて、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を調査するのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:39:11 GMT)
LeRF: Learning Resampling Function for Adaptive and Efficient Image Interpolation [64.3]
最近のディープニューラルネットワーク(DNN)は、学習データ前処理を導入することで、パフォーマンスを著しく向上させた。本稿では,DNNが学習した構造的前提と局所的連続仮定の両方を活かした学習再サンプリング(Learning Resampling, LeRF)を提案する。 LeRFは空間的に異なる再サンプリング関数を入力画像ピクセルに割り当て、ニューラルネットワークを用いてこれらの再サンプリング関数の形状を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:09:45 GMT)
3D Shape Completion on Unseen Categories:A Weakly-supervised Approach [61.8]
未確認のカテゴリから完全な形状を再構築するための、新しい弱教師付きフレームワークを導入する。まず,各カテゴリから得られたデータを利用して粗い形状を推定する,エンドツーエンドの事前支援型形状学習ネットワークを提案する。さらに, 粗い形状をさらに洗練させるために, 自己教師型形状改善モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 03:25:01 GMT)
Image Compression for Machine and Human Vision with Spatial-Frequency Adaptation [61.2]
近年,機械と人間の視覚のための画像圧縮 (ICMH) が注目されている。既存のICMH手法は、タスク固有のネットワークの設計が重く、高いトレーニングとストレージオーバーヘッドによって制限されている。我々は、ICMHのための新しい軽量なアダプタベースのチューニングフレームワーク、Adapt-ICMHを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:22:41 GMT)
Self-supervised 3D Point Cloud Completion via Multi-view Adversarial Learning [61.1]
我々は、オブジェクトレベルとカテゴリ固有の幾何学的類似性の両方を効果的に活用するフレームワークであるMAL-SPCを提案する。私たちのMAL-SPCは3Dの完全な監視を一切必要とせず、各オブジェクトに1つの部分点クラウドを必要とするだけです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 06:53:39 GMT)
Benchmarking LLMs for Optimization Modeling and Enhancing Reasoning via Reverse Socratic Synthesis [60.2]
大規模言語モデル(LLM)は、数学的推論においてその問題解決能力を示した。本稿では,人間可読入力と出力を用いたエンドツーエンド最適化問題のベンチマークであるE-OPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:27:57 GMT)
On Learning Latent Models with Multi-Instance Weak Supervision [57.2]
本稿では,複数の入力インスタンスに関連付けられた遷移関数$sigma$ラベルによって,教師信号が生成される弱い教師付き学習シナリオについて考察する。我々の問題は、潜在的な構造学習やニューロシンボリックな統合など、さまざまな分野で満たされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:22:16 GMT)
On Characterizing and Mitigating Imbalances in Multi-Instance Partial Label Learning [57.2]
マルチインスタンス部分ラベル学習(MI-PLL)は、弱い教師付き学習環境である。筆者らはMI-PLL下での学習不均衡の特徴付けと緩和に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:56:34 GMT)
Learning Multiplex Representations on Text-Attributed Graphs with One Language Model Encoder [55.2]
テキスト分散グラフ上での多重表現学習のための新しいフレームワークMETAGを提案する。既存の手法とは対照的に、MeTAGは1つのテキストエンコーダを使用して関係性間の共有知識をモデル化する。学術分野と電子商取引分野の5つのグラフにおいて,9つの下流タスクについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:43:09 GMT)
Multi-spectral Class Center Network for Face Manipulation Detection and Localization [52.6]
顔の操作検出と局所化のための新しいマルチスペクトル・クラス・センター・ネットワーク(MSCCNet)を提案する。周波数帯域の異なる特徴に基づき、MSCCモジュールはマルチスペクトルクラスセンターを収集し、ピクセル対クラス関係を計算する。多スペクトルクラスレベルの表現を適用することで、偽画像の操作された領域に敏感な視覚概念の意味情報を抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:29:30 GMT)
AlignedCoT: Prompting Large Language Models via Native-Speaking Demonstrations [52.4]
AlignedCoTは、大規模言語モデルを呼び出すためのコンテキスト内学習技術である。ゼロショットシナリオでは、一貫した正しいステップワイズプロンプトを達成する。数学的推論とコモンセンス推論の実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:36:09 GMT)
DailyDVS-200: A Comprehensive Benchmark Dataset for Event-Based Action Recognition [52.0]
DailyDVS-200は、イベントベースのアクション認識コミュニティに適したベンチマークデータセットである。実世界のシナリオで200のアクションカテゴリをカバーし、47人の参加者によって記録され、22,000以上のイベントシーケンスで構成されている。 DailyDVS-200には14の属性がアノテートされており、記録されたアクションの詳細なキャラクタリゼーションが保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:42:57 GMT)
Triple-Encoders: Representations That Fire Together, Wire Together [51.2]
コントラスト学習(Contrastive Learning)は、バイエンコーダを介して発話間の相対距離を埋め込み空間に符号化する表現学習法である。本研究では,これら独立に符号化された発話から分散発話混合物を効率よく計算する三重エンコーダを提案する。トリプルエンコーダはバイエンコーダよりも大幅に改善され、シングルベクトル表現モデルよりもゼロショットの一般化が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:58:25 GMT)
TemporalStory: Enhancing Consistency in Story Visualization using Spatial-Temporal Attention [50.6]
本稿では,画像の依存関係に対する空間的注意に基づくテキスト・画像生成ツールであるTemporalStoryを紹介する。また、他の文からの情報を現在の文の埋め込みに組み込むことのできるテキストアダプタも導入する。私たちのTemporalStoryは、ストーリービジュアライゼーションとストーリー継続タスクの両方において、これまでの最先端技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 05:02:42 GMT)
What do we learn from a large-scale study of pre-trained visual representations in sim and real environments? [48.8]
本研究では、実世界のタスクを実行する下流政策のトレーニングに、事前訓練された視覚表現(PVR)の使用に関する大規模な実証的研究を行う。 1)シミュレーションにおけるPVRのパフォーマンス傾向は,一般的に実世界におけるPVRのパフォーマンス傾向を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:18:09 GMT)
DiffRect: Latent Diffusion Label Rectification for Semi-supervised Medical Image Segmentation [47.7]
半教師型医用画像分割のための潜在ラベル認識モデル(DiffRect)を提案する。 DiffRectをACDC、MS-CMRSEG 2019、Deathlon Prostateの3つの公開データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:27:31 GMT)
Quantifying predictive uncertainty of aphasia severity in stroke patients with sparse heteroscedastic Bayesian high-dimensional regression [47.1]
高次元データに対する疎線型回帰法は、通常、残留物が一定の分散を持つと仮定するが、これは実際には破ることができる。本稿では,ヘテロセダスティック分割経験的ベイズ期待条件最大化アルゴリズムを用いて,高次元ヘテロセダスティック線形回帰モデルを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:48:22 GMT)
Predictive Dynamic Fusion [45.6]
マルチモーダル学習のための予測動的融合(PDF)フレームワークを提案する。予測可能なコラボレーティブ・リーフ (Co-Belief) とモノ・アンド・ホロ・信頼(英語版)を導出し、一般化誤差の上限を確実に減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 06:58:05 GMT)
Traveling Salesman Problem from a Tensor Networks Perspective [45.0]
我々は、旅行セールスマン問題(TSP)を解決するための新しい量子インスピレーション付きアルゴリズムを提案する。我々は、TSPの異なる一般化に適応し、実際の生産的産業ケースであるジョブ再割り当て問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:20:34 GMT)
Synergistic Multi-Agent Framework with Trajectory Learning for Knowledge-Intensive Tasks [44.4]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて大きなブレークスルーをもたらした。知識集約的なシナリオにおいて、現実的に一貫した応答を生成することは、依然として課題である。本稿では,LSM生成応答の解釈可能性と現実的一貫性を高めるために,外部知識を活用する新しいマルチエージェントフレームワークSMARTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:58:24 GMT)
DreamView: Injecting View-specific Text Guidance into Text-to-3D Generation [44.4]
DreamViewは、全体的な一貫性を維持しながら、マルチビューのカスタマイズを可能にするテキスト・ツー・イメージのアプローチである。 DreamViewは、大規模なレンダリングされたマルチビューイメージと、それに対応するビュー固有のテキストでトレーニングされ、各ビューにおける個別のコンテンツ操作と、全体オブジェクトのグローバルな一貫性のバランスを取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:18:51 GMT)
Fine-grained Analysis of In-context Linear Estimation: Data, Architecture, and Beyond [44.2]
線形注意を持つ変圧器は、降下ステップを通して線形勾配推定器を実装することにより、文脈内学習(ICL)を行うことができる。我々は、アーキテクチャ、低ランクパラメータ化、および相関設計への貢献を通じて、ICLの最適化と一般化の展望をより強く評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 21:13:55 GMT)
Latency-Aware Generative Semantic Communications with Pre-Trained Diffusion Models [43.3]
我々は,事前学習した生成モデルを用いた遅延認識型セマンティックコミュニケーションフレームワークを開発した。我々は,超低レート,低レイテンシ,チャネル適応型セマンティック通信を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 23:46:49 GMT)
Speech-Copilot: Leveraging Large Language Models for Speech Processing via Task Decomposition, Modularization, and Program Generation [42.6]
Speech-Copilotは、命令指向の音声処理タスクのためのモジュラーフレームワークである。事前にコンパイルされたタスク命令を分析することで、音声処理固有のツールセットを構築する。プログラム生成を通じてタスクを実行する大きな言語モデルに基づく柔軟なエージェントを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:26:43 GMT)
Reproducible scaling laws for contrastive language-image learning [42.4]
コントラッシブ言語イメージ事前学習(CLIP)のスケーリング法を,パブリックLAIONデータセットとオープンソースOpenCLIPリポジトリを用いて検討する。私たちの大規模な実験には、最大20億のイメージテキストペアでトレーニングされたモデルと、複数の下流タスクに対する電力法スケーリングの特定が含まれています。 OpenAIモデルとOpenCLIPモデルは、同一のモデルアーキテクチャにもかかわらず、異なるスケーリング挙動を示すため、トレーニング分布がスケーリング法則において重要な役割を果たすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:20:07 GMT)
Global Reinforcement Learning: Beyond Linear and Convex Rewards via Submodular Semi-gradient Methods [42.0]
我々はGlobal RL(GRL)を導入し、報酬は局所的な状態ではなく、トラジェクトリー上でグローバルに定義される。部分モジュラ最適化からアイデアを活用することで,GRL問題を古典的RL問題列に変換する新しいアルゴリズムスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:45:08 GMT)
Layout-and-Retouch: A Dual-stage Framework for Improving Diversity in Personalized Image Generation [41.0]
1)レイアウト生成と2)リタッチの2段階からなる,Layout-and-Retouchと呼ばれる新しいP-T2I手法を提案する。ステップブレンド推論では,バニラT2Iモデル固有のサンプルの多様性を利用して,多様なレイアウト画像を生成する。第2段階では、マルチソースアテンションは、第1ステージからのコンテキスト画像を参照画像に置き換え、コンテキスト画像から構造を活用し、参照画像から視覚的特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 05:28:45 GMT)
Biased Backpressure Routing Using Link Features and Graph Neural Networks [40.0]
我々は、無線リンクのスケジューリング調整サイクルに基づいて、エッジ重み付き最短経路バイアスを導入する。我々はSP-BPに関連する3つの長年の課題に取り組む。我々のソリューションは、緩やかな起動、ランダムウォーク、およびベーシックBPにおける最後のパケット問題の主な欠点に効果的に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 03:09:22 GMT)
Dense Multimodal Alignment for Open-Vocabulary 3D Scene Understanding [39.6]
本稿では,多モードアライメント(Multimodal Alignment, DMA)フレームワークを提案する。 DMA法は,屋内および屋外の様々なタスクにおいて,高い競争力を持つオープン語彙セグメンテーション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 05:39:17 GMT)
SpecFormer: Guarding Vision Transformer Robustness via Maximum Singular Value Penalization [39.1]
ビジョントランスフォーマー(ViT)は、ハイパフォーマンスのため、コンピュータビジョンでの利用が増えているが、敵攻撃に対する脆弱性が懸念されている。本研究は, 敵攻撃に対するViTsの強化に適したSpecFormerを導入し, 理論的基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:51:46 GMT)
MaskMoE: Boosting Token-Level Learning via Routing Mask in Mixture-of-Experts [38.2]
Mixture-of-Experts Model (MoEs)は、モデルキャパシティをトレーニングや推論コストを大幅に増加させることなく拡張可能にすることで、この問題に対処する。本研究では,MoEモデル内でのルーティングマスキング手法を用いてトークンレベルの学習を向上させる手法であるMaskMoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:22:33 GMT)
Android in the Zoo: Chain-of-Action-Thought for GUI Agents [38.1]
この研究は、前回のアクション、現在のスクリーン、さらに重要なことは、どのアクションを実行するべきか、選択されたアクションによって導かれる結果について、アクション思考を記述する、Chain-of-Action-Thought (dubed CoAT)を提示する。我々は,3つの既成LMMのゼロショット設定において,CoATは従来のコンテキストモデルと比較して,動作予測を大幅に改善することを示した。このラインでの研究をさらに促進するために,AitZ(Android-In-The-Zoo)という,18,643のスクリーンアクションペアとチェーン・オブ・アクションを組み合わせたデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:12:30 GMT)
SemiAdv: Query-Efficient Black-Box Adversarial Attack with Unlabeled Images [37.3]
敵の攻撃は、機密性の高いセキュリティシナリオにおけるロボットの安全な配置に深く影響するため、かなりの注目を集めている。本稿では,ブラックボックス設定における敵攻撃について検討し,SemiAdvと呼ばれるラベルのないデータ駆動逆攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 01:28:32 GMT)
MutDet: Mutually Optimizing Pre-training for Remote Sensing Object Detection [36.5]
本研究では,MutDetと呼ばれるリモートセンシングオブジェクト検出のための,Mutally最適化事前学習フレームワークを提案する。 MutDetはオブジェクトの埋め込みを融合し、検出器は最後のエンコーダ層に双方向に機能し、情報インタラクションを強化する。様々な環境での実験は、新しい最先端の転送性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:28:15 GMT)
Parameterization-driven Neural Surface Reconstruction for Object-oriented Editing in Neural Rendering [35.7]
本稿では,ニューラル暗黙表面を球面やポリキューブのような単純なパラメトリック領域にパラメータ化するための新しいニューラルアルゴリズムを提案する。オブジェクトのゼロレベルセットからの前方マッピングと後方マッピングのための逆変形を用いて、オブジェクトとドメイン間の双方向の変形を計算する。本手法の有効性を人間の頭部と人工物の画像に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:46:44 GMT)
CellAgent: An LLM-driven Multi-Agent Framework for Automated Single-cell Data Analysis [35.6]
単細胞RNAシークエンシング (scRNA-seq) データ解析は生物学的研究に不可欠である。しかし、望ましい結果を得るために様々なツールを手動で操作することは、研究者にとって労働集約的である。本稿では,ScRNA-seqデータ解析タスクの自動処理と実行のためのLLM駆動型マルチエージェントフレームワークであるCellAgentを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:14:50 GMT)
Resource Management for Low-latency Cooperative Fine-tuning of Foundation Models at the Network Edge [35.4]
大規模ファウンデーションモデル(FoMos)は、人間のような知性を実現することができる。 FoMosは微調整技術により、特定の下流タスクに適応する必要がある。デバイスエッジ協調微調整パラダイムにおける多デバイス連携を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:47:14 GMT)
An empirical study of testing machine learning in the wild [35.1]
機械学習(ML/DL)アルゴリズムは多くのソフトウェアシステムで採用されている。インダクティブな性質のため、これらのシステムの品質を保証することは、研究コミュニティにとって重要な課題である。 ML/DLの品質保証に関する最近の研究は、信頼性を向上させるために、突然変異テストのような従来のソフトウェアテストの概念を適用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:22:23 GMT)
NamedCurves: Learned Image Enhancement via Color Naming [35.0]
そこで我々は,学習に基づく画像強調手法であるnamedCurvesを提案する。提案手法では,各色をトーンカーブでグローバルに調整し,空間的編集を模倣するために注意に基づく融合機構を用いて画像を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:51:25 GMT)
Learning a Mini-batch Graph Transformer via Two-stage Interaction Augmentation [35.0]
Mini-batch Graph Transformer (MGT) は、半教師付きノード予測タスクにおいて大きな利点を示している。各ミニバッチにおけるノード数の制限は、グラフのグローバルな特性を捉えるためのモデルの容量を制限する。 LGMformerは,2段階の拡張現実戦略を取り入れた新しいMGTモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:42:22 GMT)
Zero-Shot Image Compression with Diffusion-Based Posterior Sampling [34.5]
本研究は、既存の事前学習拡散モデルで学習された画像を利用して、損失画像圧縮の課題を解決することで、このギャップに対処する。 PSC (Posterior Sampling-based Compression) は, ゼロショット拡散を用いた後部サンプルを用いた。 PSCは,画像圧縮のための事前学習拡散モデルと後部サンプルのさらなる探索を行うため,確立された手法と比較して,競争力のある結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:24:22 GMT)
VividDreamer: Invariant Score Distillation For Hyper-Realistic Text-to-3D Generation [33.1]
Invariant Score Distillation (ISD) を提案する。 ISDは、スコア蒸留サンプリング(SDS)における過飽和および過平滑化問題に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:33:16 GMT)
DeCoF: Generated Video Detection via Frame Consistency: The First Benchmark Dataset [32.2]
生成したビデオのオープンソースデータセットと検出手法を初めて提案する。まず,964のプロンプトからなるスケーラブルなデータセットを提案する。第二に、空間的人工物に基づく検出器が一般化性に欠けていることの探索実験により明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:20:32 GMT)
Bilingual Adaptation of Monolingual Foundation Models [32.1]
この研究は、ラマ2をアラビア語に適応させることに重点を置いている。 2段階のアプローチは、語彙を拡張し、埋め込み行列のみをトレーニングすることから始まります。アラビア語と英語のコーパスを混在させ続けることで、このモデルは英語の習熟度を維持しつつ、アラビア語の能力を習得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 21:09:38 GMT)
VEGS: View Extrapolation of Urban Scenes in 3D Gaussian Splatting using Learned Priors [32.0]
本研究では,左,右,下などの視界の再構成を評価することで,外挿ビュー合成(EVS)問題に対処する。我々の知る限りでは、都市景観再建におけるESV問題に最初に取り組む人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:16:45 GMT)
Taming Lookup Tables for Efficient Image Retouching [30.5]
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使わずに、極めて効率的なエッジ推論にLUTを採用するICELUTを提案する。 ICELUTは最先端の性能と極めて低消費電力を実現している。これにより、最初のLUTベースのイメージエンハンサーであるICELUTは、GPUでは0.4ms、CPUでは7msという前例のない速度に達し、CNNソリューションよりも少なくとも1桁高速になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:38:26 GMT)
Byzantine-Robust Decentralized Federated Learning [30.3]
フェデレーション・ラーニング(FL)は、複数のクライアントがプライベートデータを公開せずに、共同で機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。分散学習(DFL)アーキテクチャは、クライアントがサーバーレスとピアツーピアの方法でモデルを協調的にトレーニングできるように提案されている。悪意のあるクライアントは、近隣のクライアントに慎重に構築されたローカルモデルを送信することでシステムを操作できる。本稿では,DFLにおける毒殺対策として,BALANCE (Byzantine-robust averaging through local similarity in decentralization) というアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:29:16 GMT)
Aardvark weather: end-to-end data-driven weather forecasting [30.2]
Aardvark Weatherは、エンドツーエンドのデータ駆動型天気予報システムである。生の観測を取り込み、グローバルなグリッド化された予測とローカルステーションの予測を出力する。興味事の量よりもパフォーマンスを最大化するために、エンドツーエンドに最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:58:08 GMT)
Hydra: Bidirectional State Space Models Through Generalized Matrix Mixers [29.8]
本稿では、入力シーケンス上の線形写像として概念化できる配列ミキサーの統一行列ミキサービューについて検討する。我々は行列パラメータ化のキー軸を配列アライメントと呼び、行列ミキサーの柔軟性と性能を高める。準分離行列ミキサーとしてパラメータ化されたMambaモデル(Hydra)の自然な双方向拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:34:18 GMT)
Transferring Structure Knowledge: A New Task to Fake news Detection Towards Cold-Start Propagation [29.4]
コールドスタートフェイクニュース検出という新しいタスクについて検討する。伝搬データがないコンテンツのみのサンプルを検出することを目的としている。この課題を達成するために、我々はシンプルだが効果的なStructure Adrial Netフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:04:55 GMT)
Unified Unsupervised Salient Object Detection via Knowledge Transfer [29.3]
非教師なしサルエントオブジェクト検出(USOD)は、アノテーションのない性質のために注目を集めている。本稿では,汎用USODタスクのための統一USODフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:27:47 GMT)
Empowering Graph Invariance Learning with Deep Spurious Infomax [27.5]
本稿では,頑健かつ一般的な帰納バイアスを誘発する新しいグラフ不変性学習パラダイムを提案する。 EQuADは、合成データセットにおける様々なバイアスの度合いにまたがって安定したパフォーマンスを示し、実世界のデータセットに最大311.76%の価格で挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:18:47 GMT)
sPhinX: Sample Efficient Multilingual Instruction Fine-Tuning Through N-shot Guided Prompting [27.1]
本稿では,多言語合成指導調律データセット sPhinX を作成するための新しいレシピを提案する。 SPhinXは、命令応答対を英語から50言語に選択的に翻訳することで作成される。 Phi-3-Small と Mistral-7B の2つの最先端モデルを微調整するために sPhinX の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:03:45 GMT)
Protecting Data Buyer Privacy in Data Markets [27.1]
プライバシーに関する最大の懸念は、主にデータ所有者とサードパーティのプライバシーを守ることに集中している。本稿では、データバイヤーのプライバシ保護の複雑さをモデル化し、プライバシと購入コストの微妙なバランスを調査することによって、このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 04:45:06 GMT)
Emilia: An Extensive, Multilingual, and Diverse Speech Dataset for Large-Scale Speech Generation [26.6]
そこで本論文では,第1回多言語音声生成データセットであるEmiliaについて述べる。 Emilia-Pipeは、Wildの音声データを高品質なトレーニングデータに変換するために設計された、最初のオープンソースの前処理パイプラインである。 Emiliaのスケールアップを容易にするため、オープンソースのパイプラインであるEmilia-Pipeは、数分間のモデルトレーニングに備えた1時間の生音声データを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:50:06 GMT)
Mamba-ND: Selective State Space Modeling for Multi-Dimensional Data [26.5]
状態空間モデルに基づくMambaは、テキストシーケンスをモデル化するための同等のパフォーマンスを実現することが示されている。本稿では,Mambaアーキテクチャを任意の多次元データに拡張した汎用設計であるMamba-NDを提案する。我々は,Mamba-NDが,多次元ベンチマークにおける最先端技術と性能の競争力を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:37:00 GMT)
SMART: Submodular Data Mixture Strategy for Instruction Tuning [26.2]
SMART(Submodular Data Mixture strAtegy for InstRuction Tuning)を新たなデータ混合戦略として紹介する。微調整の予算が与えられると、SMARTはタスク間で予算を再分配し、各タスクから非冗長サンプルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:01:14 GMT)
Diffusion Models are Geometry Critics: Single Image 3D Editing Using Pre-Trained Diffusion Priors [24.5]
単一画像の3次元操作を可能にする新しい画像編集手法を提案する。本手法は,テキスト・イメージ・ペアの広い範囲で訓練された強力な画像拡散モデルを直接活用する。提案手法では,高画質な3D画像編集が可能で,視点変換が大きく,外観や形状の整合性も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:28:09 GMT)
Vamos: Versatile Action Models for Video Understanding [23.6]
「多元的行動モデル(Vamos)は、大言語モデルを利用した学習フレームワークである。」 Ego4D,NeXT-QA,IntentQA,Spacewalk-18,Egoの5つのベンチマークでVamosを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:10:57 GMT)
LayoutFlow: Flow Matching for Layout Generation [23.0]
高品質なレイアウトを生成することができる効率的なフローベースモデルを提案する。提案手法は,最終予測に到達するまで,初期サンプルの要素を徐々に移動し,流れていくことを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:30:20 GMT)
On Mitigating Code LLM Hallucinations with API Documentation [22.9]
CloudAPIBenchは、API幻覚の発生を測定するために設計された新しいベンチマークである。提案手法により,低周波API性能と高周波API性能のバランスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 00:16:26 GMT)
Harvesting Private Medical Images in Federated Learning Systems with Crafted Models [21.8]
フェデレートラーニング(FL)は、一連のクライアントが、ローカルトレーニングサンプルを公開することなく、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。本稿では、悪意のあるパラメーターサーバが高忠実度患者画像の復元を可能にする、MediLeakという新しい攻撃を提案する。 MedMNIST と COVIDx CXR-4 のデータセットに MediLeak を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:31:35 GMT)
Enhancing Semantic Segmentation with Adaptive Focal Loss: A Novel Approach [21.1]
そこで本研究では,クラス不均衡を緩和するための適応的なFocal Loss関数を提案する。我々は、Picai 2022およびBraTS 2018データセット上でResNet50エンコードされたU-Netアーキテクチャを用いて、A-FLの性能を評価する。この研究は、医療画像の臨床的に重要な領域をセグメント化するためのディープラーニングモデルを改善するA-FLの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:41:20 GMT)
Rethinking Data Augmentation for Robust LiDAR Semantic Segmentation in Adverse Weather [21.0]
既存のLiDARセマンティックセグメンテーション手法は、悪天候下での性能低下に苦慮することが多い。悪天候の主な要因を特定し, 性能劣化の主な原因を特定するための玩具実験を行った。これらの知見に基づいて,新たな戦略的データ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:48:32 GMT)
Team up GBDTs and DNNs: Advancing Efficient and Effective Tabular Prediction with Tree-hybrid MLPs [20.7]
タブラルデータセットは、様々なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。強化決定木(GBDT)とディープニューラルネットワーク(DNN)の2つの顕著なモデルタイプは、異なる予測タスクでパフォーマンス上のアドバンテージを示している。本稿では,GBDTとDNNの両方の利点を両立させる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:13:32 GMT)
Beyond Exact Gradients: Convergence of Stochastic Soft-Max Policy Gradient Methods with Entropy Regularization [20.7]
古典的エントロピー正規化政策勾配法をソフトマックス政策パラメトリゼーションで再検討する。提案したアルゴリズムに対して,大域的最適収束結果と$widetildemathcalO(frac1epsilon2)$のサンプル複雑性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:15:46 GMT)
Spatial-Domain Wireless Jamming with Reconfigurable Intelligent Surfaces [20.4]
本研究では,無線ジャミング信号の環境適応空間制御を実現する新しい手法を提案する。我々は、Wi-Fiデバイスを完全に否定する一方で、5mm近い距離に位置する第2のデバイスは影響を受けないままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:32:09 GMT)
LNL+K: Enhancing Learning with Noisy Labels Through Noise Source Knowledge Integration [20.2]
ノイズラベル(LNL)による学習は、ノイズデータセットを使用してハイパフォーマンスモデルをトレーニングすることを目的としている。 LNL法は,ノイズ源の知識の統合に適応しても,実世界のデータセットを一般化できないことを示す。ノイズ源の知識を最先端LNLモデルに組み込むためのベースラインLNL+K法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:56:14 GMT)
Interactive Character Control with Auto-Regressive Motion Diffusion Models [18.7]
リアルタイム動作合成のためのA-MDM(Auto-Regressive Motion Diffusion Model)を提案する。我々の条件拡散モデルは初期ポーズを入力とし、前者のフレームに条件付けられた連続した動きフレームを自動回帰的に生成する。本稿では,タスク指向サンプリング,インペインティング,階層的強化学習など,対話型制御をA-MDMに組み込む一連の手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:52:34 GMT)
Speech Slytherin: Examining the Performance and Efficiency of Mamba for Speech Separation, Recognition, and Synthesis [18.7]
Mambaがトランスフォーマーのより良い代替品だと結論付けるには早すぎる。我々は,3つのタスクに対して,Mamba-TasNet,ConMamba,VALL-Mの3つのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 00:35:21 GMT)
Asynchronous Feedback Network for Perceptual Point Cloud Quality Assessment [18.7]
本稿では,グローバルおよびローカル機能を扱う新しい非同期フィードバックネットワーク(AFNet)を提案する。 AFNetは、グローバルな特徴と局所的な特徴を扱うためにデュアルブランチ構造を採用し、人間の脳の左右半球をシミュレートし、それらの間にフィードバックモジュールを構築する。 3つのデータセットに関する包括的な実験を行い、これらのデータセットに対する最先端のアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:52:44 GMT)
Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science [17.9]
この研究は、これらの予測タスクにLarge Language Models (LLM)を適用する試みである。本研究の目的は,Llama-2 の大規模学習を行う上で,注釈付きテーブルの包括的コーパスをコンパイルすることで,このギャップを緩和することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:25:16 GMT)
LiveHPS++: Robust and Coherent Motion Capture in Dynamic Free Environment [17.8]
単一LiDARシステムに基づく革新的で効果的なソリューションであるLiveHPS++を紹介する。 3つのモジュールを巧妙に設計し,人間の動作から動的・運動学的特徴を学習することができる。提案手法は,様々なデータセットにまたがって既存の最先端手法を大幅に超えることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:04:45 GMT)
Cohesive Conversations: Enhancing Authenticity in Multi-Agent Simulated Dialogues [17.4]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたシミュレーションにおけるマルチエージェント対話の品質について検討する。本稿では,発話誤りを検出し,訂正する新しいスクリーニング・診断・再生フレームワークを提案する。 SDR フレームワークの有効性は GPT-4 の評価と人間による評価によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:24:45 GMT)
Minimizing PLM-Based Few-Shot Intent Detectors [17.1]
PLMをベースとしたインテント検出装置のサイズを最小化する手法について検討する。具体的には、データ拡張に大規模言語モデル(LLM)を使用し、知識蒸留に最先端のモデル圧縮法を用い、V-Pruneと呼ばれる語彙解析機構を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:47:20 GMT)
RGNet: A Unified Clip Retrieval and Grounding Network for Long Videos [16.9]
既存の手法は通常、クリップ検索と接地という2つの段階で動作する。本稿では,長い動画を複数の粒度に処理できる1つのネットワークに,クリップ検索とグラウンドを深く統合したRGNetを提案する。 RGNetは従来の手法を超越し、ロングビデオ時間グラウンド(LVTG)データセットMADとEgo4Dの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:21:14 GMT)
A Survey of Distance-Based Vessel Trajectory Clustering: Data Pre-processing, Methodologies, Applications, and Experimental Evaluation [16.9]
船舶の軌道クラスタリングは海上のインテリジェント輸送システムにとって重要な要素である。容器軌道クラスタリングは、異常検出や軌道予測などのアプリケーションに有用な洞察を提供する。本稿では,最も広く普及している船体軌道クラスタリング法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:02:44 GMT)
A Brief Review of Hypernetworks in Deep Learning [16.8]
Hypernetworksは、ターゲットネットワークとして知られる別のニューラルネットワークの重みを生成するニューラルネットワークである。本稿では,ハイパーネットを用いたディープニューラルネットワークのトレーニング例を示すとともに,5つの設計基準に基づいてハイパーネットを分類する手法を提案する。ハイパーネットの分野で未開発の課題と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:54:28 GMT)
Metaverse Identity: Core Principles and Critical Challenges [16.8]
メタバースのアイデンティティを定義し,その固有の特徴と影響を理解するための2つの基本原理を提案する。メタバースアイデンティティーの未来を形作るための積極的かつ協調的なアプローチの重要性について,本論文は結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 06:01:33 GMT)
Investigating Low-Rank Training in Transformer Language Models: Efficiency and Scaling Analysis [16.3]
本研究では,トランスフォーマーを用いたLDM,特に低ランクパラメトリゼーションをフィードフォワードネットワーク(FFN)に適用することに焦点を当てた。大規模なRefinedWebデータセットの実験では、低ランクのパラメトリゼーションが効率的(例:2.6$times$ FFNのスピードアップと32%のパラメータ)であり、トレーニング中に効果的であることが示されている。この発見に感化されて、我々は現在の中規模および大規模トランスを超越した広帯域かつ構造化されたネットワークを、パープレキシティとスループット性能で開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:08:55 GMT)
Uncovering Weaknesses in Neural Code Generation [15.8]
マッチングベースのメトリクスと実行ベースのメトリクスを用いて生成されたコードの品質を評価し、その後、セマンティック分析を行い、9種類の弱点の分類法を開発する。 CoNaLaデータセットでは、不正確なプロンプトが顕著な問題であり、すべての大きなモデルが26.84%のケースで失敗する。 CoNaLaタスクの65.78%でキーセマンティクスを省略する1つ以上の大きなモデルがある。すべてのモデルは、あいまいなプロンプトや複雑なプロンプトによって増幅された、適切なAPI使用に苦しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:31:43 GMT)
Graph Transformers: A Survey [15.7]
グラフトランスフォーマーは機械学習の最近の進歩であり、グラフ構造化データのためのニューラルネットワークモデルの新たなクラスを提供する。この調査は、グラフトランスフォーマー研究における最近の進歩と課題について、詳細なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 05:15:24 GMT)
ScaleRAFT: Cross-Scale Recurrent All-Pairs Field Transforms for 3D Motion Estimation [15.6]
本稿では,クロススケールマッチングに基づく正規化シーンフローフレームワークScaleRAFTを提案する。本手法は,運転シナリオにおける動作推定タスクにおいて,これまでで最高の前景性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:58:48 GMT)
Metric Learning for Clifford Group Equivariant Neural Networks [15.6]
クリフォード群同変ニューラルネットワーク(Clifford Group Equivariant Neural Networks, CGENNs)は、クリフォード代数と多ベクトルを利用して、ニューラル表現における対称性の制約を保証する。これまでの研究では、内部ネットワークの表現をユークリッドやミンコフスキー(擬似計量)に制限していた。我々は、CGENNネットワークがより柔軟な表現を学べるように、データ駆動方式でメトリックを学習できる別の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:41:14 GMT)
Dual-stage Hyperspectral Image Classification Model with Spectral Supertoken [15.4]
スーパーピクセルの概念に触発されたDual-stage Spectral Supertoken(DSTC)を紹介する。 DSTCはスペクトル微分に基づく画素クラスタリングを用いて、類似のスペクトル特性を持つグループ画素をスペクトルスーパートーケンに分類する。適応的に重みを異なるカテゴリに割り当てるクラスプロポーションベースのソフトラベルも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:12:06 GMT)
Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments [15.2]
公衆衛生・臨床科学における意思決定には, 治療の非現実的な結果の推定が不可欠である。そこで本研究では, 時間変化処理下で, 反実例を生成できる新しい条件生成フレームワークを提案する。合成データと実世界のデータの両方を用いて,本手法の徹底的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:03:27 GMT)
Handling The Non-Smooth Challenge in Tensor SVD: A Multi-Objective Tensor Recovery Framework [15.2]
テンソルデータの非滑らかな変化に対処するために,学習可能なテンソル核ノルムを持つ新しいテンソル復元モデルを導入する。我々は,提案するテンソル完備化モデルを反復的に解くために,交代近似乗算法 (APMM) という新しい最適化アルゴリズムを開発した。さらに,APMMに基づく多目的テンソル復元フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:47:29 GMT)
Quantum space-time Poincaré inequality for Lindblad dynamics [15.0]
非可換な$L2$-ノルムの収束に対して、明示的で建設的な指数的減衰推定を導出する。我々の分析は、時空ポアンカーの不等式の量子アナログを確立することに依存している。理論的結果の応用例として, 具体例をいくつか挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:09:32 GMT)
Solve the Refugee Crisis with Data [14.8]
最初はロジスティック回帰モデルを構築したが,データポイントが限られていたため,予測精度は準最適であった。我々はグレー理論を取り入れ、科学的に健全で合理的な予測を提供するゲーリー・ヴァーフルストモデルを開発した。難民割当て方式の定式化には, 当初は因子分析法を用いたが, 主観的すぎること, 厳密な検証方法が欠如していることが判明した。このモデルは広範囲な検証と整合性チェックを行い、効果的で科学的に避難場所を割り当てるスキームを生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 05:37:29 GMT)
Learning Online Scale Transformation for Talking Head Video Generation [14.1]
ワンショット音声ヘッドビデオ生成は、ソースイメージと駆動ビデオを使用して、ソース人の顔の動きが駆動ビデオの動作を模倣する合成ビデオを作成する。既存の方法では、ソース画像と最適に整合するドライビングビデオ内のフレームを見つけようとするが、不正確なアライメントは、最適以下の結果をもたらす。本稿では,原画像のスケールに合わせて駆動画像のスケールを自動的に調整できるスケール変換モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:08:46 GMT)
Vectorized Conditional Neural Fields: A Framework for Solving Time-dependent Parametric Partial Differential Equations [14.1]
本稿では、時間依存型PDEの解をニューラルネットワークとして表現するために、VCNeF(Vectorized Conditional Neural Fields)を提案する。 VCNeFsは、複数の時間的クエリポイントに対して、そのソリューションを並列に計算し、複雑さをモデル化する。広範な実験により、VCNeFは既存のMLベースのサロゲートモデルと競合し、しばしば上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:32:25 GMT)
INSIGHT: Universal Neural Simulator for Analog Circuits Harnessing Autoregressive Transformers [13.9]
INSIGHTはアナログフロントエンド設計自動化ループにおける効果的なユニバーサルニューラルネットワークシミュレータである。アナログ回路の性能指標を数マイクロ秒の推論時間で正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 21:29:36 GMT)
Overcoming Catastrophic Forgetting in Federated Class-Incremental Learning via Federated Global Twin Generator [13.8]
Federated Global Twin Generator (FedGTG)はFCILフレームワークで、クライアントデータにアクセスすることなく、グローバル側でプライバシ保護された生成モデルトレーニングを利用する。我々は自然画像上でのFedGTGの頑健さと、平坦な局所性ミニマに収束し、より良い予測信頼(校正)を達成する能力について分析する。 CIFAR-10, CIFAR-100, および小画像Netの実験結果から, 従来のフレームワークと比較してFedGTGの精度と補正精度の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:23:21 GMT)
Region-aware Image-based Human Action Retrieval with Transformers [13.7]
我々は,画像に基づく行動検索において,無視されるが重要な課題に焦点をあてる。 3つの側面からリッチなアクション表現を学習するエンド・ツー・エンドのモデルを提案する。 Stanford-40 と PASCAL VOC 2012 Action データセットの実験では、提案手法が従来の手法よりも大幅に優れていたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:34:54 GMT)
Preserving the Privacy of Reward Functions in MDPs through Deception [13.7]
多くの物理的およびサイバーセキュリティドメインにおいて、決定が監視可能である場合、シーケンシャルな意思決定エージェントの好み(または報酬)のプライバシを保存することが不可欠である。本稿では,MDPにおける行動の連続を計画する際のプライバシ保護について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:03:22 GMT)
WojoodNER 2024: The Second Arabic Named Entity Recognition Shared Task [13.6]
WojoodNER-2024は、(i)クローズド・トラック・フラット・ファイン・グラインド・NER、(ii)クローズド・トラック・ネスト・ファイン・グラインド・NER、(iii)イスラエル・ガザ戦争のためのオープン・トラック・NERの3つのサブタスクを含んでいた。優勝チームはF-1得点を91%、Nested Fine-Grained Subtasksで92%とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:17:08 GMT)
Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models [13.5]
利用可能な最大規模でトレーニングされた最先端モデルの機能と推論能力の劇的な破壊を実演する。モデルは、問題の解決に影響を与えない、微妙な問題バリエーションでさえも強い変動を示すため、その分解は劇的である。これらの初期観測は、現在世代の大言語モデルが主張する能力の再評価を急激に促すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 21:02:21 GMT)
PFPs: Prompt-guided Flexible Pathological Segmentation for Diverse Potential Outcomes Using Large Vision and Language Models [12.9]
セグメンテーションの柔軟性を高めるために,従来のタスクトークンと並行して,LLM(Large Language Model)を通じて様々なタスクプロンプトを導入する。コントリビューションは,(1)フレキシブルなマルチクラスセグメンテーションを誘導するために微調整言語プロンプトを用いた計算効率の高いパイプラインを構築し,(2)セグメンテーション性能を自由テキストに対する固定プロンプトと比較し,(3)マルチタスク腎病理セグメンテーションデータセットとそれに対応する各種自由テキストプロンプトを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:51:52 GMT)
NativQA: Multilingual Culturally-Aligned Natural Query for LLMs [12.4]
文化的・地域的に整合したQAデータセットをネイティブ言語でシームレスに構築するスケーラブルなフレームワークであるNativQAを提案する。提案手法の有効性を示すために,72KのQAペアからなる多言語自然QAデータセットであるMultiNativQAを7言語で設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:34:00 GMT)
On the Workflows and Smells of Leaderboard Operations (LBOps): An Exploratory Study of Foundation Model Leaderboards [12.0]
本研究は、これらのFMリーダーボードが現実世界のシナリオでどのように動作するかを理解することに焦点を当てる("clainboard operations")。 5つのユニークなワークフローパターンを特定し、FMリーダーボード内で必要不可欠なコンポーネントとその相互作用を概説するドメインモデルを構築します。次に、LBOpsで8種類のリーダーボードの匂いを識別します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 03:21:40 GMT)
Provably Secure Non-interactive Key Exchange Protocol for Group-Oriented Applications in Scenarios with Low-Quality Networks [12.0]
非インタラクティブキー交換(NIKE)は、2つまたは複数のパーティが相互作用を必要とせずに(グループ)セッションキーを導出することを可能にする。動的グループにおけるセキュアな通信のためのセキュアで効率的なNIKEプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:08:11 GMT)
Enhancing Source Code Classification Effectiveness via Prompt Learning Incorporating Knowledge Features [11.7]
我々は,事前学習したモデルから入力シーケンスに関連する豊富な知識を抽出するために,素早い学習を利用するテキスト分類手法であるCodeClassPromptを提案する。注意機構を適用することで、タスク固有の特徴に多層的知識を合成し、分類精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:12:53 GMT)
Prototype Clustered Diffusion Models for Versatile Inverse Problems [11.6]
測定に基づく確率は、逆の確率的図形方向を通した復元に基づく確率で再現可能であることを示す。提案手法は, サンプル品質を考慮に入れた逆問題に対処し, 精度の高い劣化制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 04:24:53 GMT)
A Dynamic Algorithm for Weighted Submodular Cover Problem [11.4]
基底集合の要素を挿入・削除する動的設定における部分モジュラー被覆問題について検討する。本稿では,更新毎に多対数クエリの複雑さを用いてO(epsilon-1)$-bicriteria近似を求めるランダム化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 21:00:41 GMT)
Towards understanding epoch-wise double descent in two-layer linear neural networks [11.2]
2層線形ニューラルネットワークにおけるエポックワイズ二重降下について検討した。余剰モデル層で出現するエポックな2重降下の要因を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:45:21 GMT)
UNSAT Solver Synthesis via Monte Carlo Forest Search [10.8]
木MDPにおける学習ポリシーのための強化学習(RL)アルゴリズムであるモンテカルロ森林探索(MCFS)を紹介する。そのような問題の例としては、SAT公式の不満足性の証明、SAT公式の解の数を数えることがある。我々は,満足度(SAT)問題を解決するためにDPLL分岐ポリシーを学習するMCFSアルゴリズムであるKnuth Synthesisをダブした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:55:33 GMT)
Positive and Unlabeled Data: Model, Estimation, Inference, and Classification [10.4]
本研究では、二重指数傾斜モデル(DETM)による正・ラベルなし(PU)データへの新たなアプローチを提案する。従来の手法は、完全にランダム(SCAR)PUデータでのみ適用されるため、しばしば不足する。我々のDEMの二重構造は、ランダムPUデータで選択されたより複雑で未探索な構造を効果的に許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 00:57:04 GMT)
ML-SemReg: Boosting Point Cloud Registration with Multi-level Semantic Consistency [9.6]
ML-SemRegは、セマンティック情報を完全に活用するプラグインとプレイポイントのクラウド登録フレームワークである。私たちのキーとなる洞察は、ミスマッチはセマンティックなヒントを描画した後、クラス間とクラス内という2つのタイプに分類できるということです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:10:56 GMT)
Extension of a Pattern Recognition Validation Approach for Boson Sampling [9.4]
ボソンサンプリングは、量子計算の優位性を示す主要な量子計算モデルの一つである。この利点を実証するには光子識別性が高すぎるかどうかを評価するためにベイズ検証に触発され、ボソンサンプリングのためのパターン認識検証が拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 01:13:14 GMT)
Partner in Crime: Boosting Targeted Poisoning Attacks against Federated Learning [9.4]
フェデレートラーニング(FL)は、ソースクラスからターゲットクラスに特に誤分類を引き起こすことを目的とした、標的となる中毒攻撃に対する脆弱性を公開する。本稿では,BOTPA (Boost Targeted Poisoning Attacks to FL) の一般向け事前訓練ステージアプローチを提案する。データ中毒攻撃では、BoTPAは15.3%から36.9%の攻撃成功率(RI-ASR)で中央値の上昇を達成できる。モデル中毒の文脈では、BoTPAは13.3%から94.7%までのRI-ASRをKrumとMulti-Krumの存在下で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:59:08 GMT)
IFTR: An Instance-Level Fusion Transformer for Visual Collaborative Perception [9.1]
自律運転の分野で広く認知されている技術として、マルチエージェント協調認識が出現している。現在のコラボレーティブな認識は、主にLiDAR点雲に依存しており、カメラ画像を用いた手法にはあまり注目されていない。本研究は,視覚的協調知覚のためのインスタンスレベルの融合変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:38:15 GMT)
LatentEditor: Text Driven Local Editing of 3D Scenes [9.0]
テキストプロンプトを用いたニューラルネットワークの精密かつ局所的な編集のためのフレームワークであるtextscLatentEditorを紹介する。現実のシーンを潜伏空間に埋め込むことに成功したので、より高速で適応性の高いNeRFバックボーンが編集に役立ちます。提案手法は既存の3D編集モデルと比較して高速な編集速度と出力品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:04:43 GMT)
Harnessing Discrete Representations For Continual Reinforcement Learning [8.6]
強化学習の文脈における分類的価値のベクトルとして観測を表現することの利点について検討する。従来の連続表現と比較すると、離散表現よりも学習した世界モデルは、キャパシティの少ない世界のより正確なモデルであることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 06:47:10 GMT)
Sliding Window Bi-Objective Evolutionary Algorithms for Optimizing Chance-Constrained Monotone Submodular Functions [8.2]
本稿では,[21]で導入されたスライディング・セレクションのアプローチを,確率制約付き単調部分モジュラ関数の最適化に適用する。 SW-GSEMOアルゴリズムは,実行環境に影響を及ぼす重要な要因として,個体数制限に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 00:28:29 GMT)
A Systematic Literature Review on Task Recommendation Systems for Crowdsourced Software Engineering [8.2]
クラウドソースのSoftware Engineering CSEは、グローバルなオンライン労働力を活用して、ソフトウェア実践者にアウトソーシング作業を提供する。ソフトウェア実践者にCSEタスクを推奨するレコメンデーションシステムの導入に関する研究が増えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:46:57 GMT)
Deep reinforcement learning with symmetric data augmentation applied for aircraft lateral attitude tracking control [7.9]
本稿では,標準Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)に基づく2つの対称性統合強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。 RLアルゴリズムは環境対称性を利用してマルコフ決定過程(MDP)の探索的な遷移サンプルを増強する
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:20:11 GMT)
Textured-GS: Gaussian Splatting with Spatially Defined Color and Opacity [7.9]
空間的に定義された色と不透明度の変化を取り入れたガウススプラッティングを描画する革新的な方法であるTextured-GSを紹介する。実験の結果,Textured-GS はベースラインのMini-Splatting と標準の3DGS を視覚的忠実度で一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 00:45:37 GMT)
Tight Quantum Depth Lower Bound for Solving Systems of Linear Equations [7.3]
時間複雑性を持つ線形方程式系を解くための量子アルゴリズムは、クエリの深さで$Omega(kappa)$が低いことを示す。この問題の最先端の量子アルゴリズムは、Costa, An, Sanders, Su, Babbush, and Berry (2022) によるものであり、最適なクエリ複雑性は $Theta(kappa)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:44:51 GMT)
Identification of Average Causal Effects in Confounded Additive Noise Models [7.1]
結果に対する治療変数の任意のサブセットの平均因果効果(ACE)を推定するための新しいアプローチを提案する。また,ノード数の多元対数に対する介入回数をさらに削減するランダム化アルゴリズムを提案する。このことは、治療のどのサブセットの因果効果も、確立されたANMの結果を高い確率で推測するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 21:46:57 GMT)
Convolutional and Deep Learning based techniques for Time Series Ordinal Classification [7.0]
時系列規則分類(TSOC)は、このギャップをカバーする分野であるが、文献では未解明である。本稿では,TSOC手法の最初のベンチマークを行い,対象ラベルの順序付けを利用して,現在のTSCの現状を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:37:47 GMT)
Pay Less On Clinical Images: Asymmetric Multi-Modal Fusion Method For Efficient Multi-Label Skin Lesion Classification [6.2]
既存のマルチモーダルアプローチは主に、高度な融合モジュールによるマルチラベル皮膚病変分類性能の向上に重点を置いている。本稿では, 効率的な多ラベル皮膚病変分類のための新しい非対称多モード融合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:46:04 GMT)
Low-Rank Interconnected Adaptation Across Layers [6.1]
低ランク適応 (LoRA) はパラメータ効率の良い微調整の代表的な手法の一つである。本稿では,層間(Lily)における低ランク相互接続適応を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:03:16 GMT)
Beyond KV Caching: Shared Attention for Efficient LLMs [5.8]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の効率を高めるための新しい共有注意機構を提案する。提案手法は,先進LLMにおいて観測される注意分布の等方性傾向を利用して,予測に必要な計算フロップとKVキャッシュのサイズを減少させる。以上の結果から,SAは計算資源の保存だけでなく,頑健なモデル性能も維持し,資源制約環境におけるより効率的なLCMの展開を容易にすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:23:07 GMT)
Background Adaptation with Residual Modeling for Exemplar-Free Class-Incremental Semantic Segmentation [5.8]
意味的セグメンテーションのためのインクリメンタルラーニングにおけるクラスインクリメンタルセマンティック(CISS)は、新しいカテゴリのセグメンテーションを目標とし、古いカテゴリの破滅的な忘れ込みを減らす。共有背景分類器を用いた現在の手法は,これらの変化に追随し,背景予測の安定性が低下し,セグメンテーションの精度が低下する。本稿では,各ステップの背景自体よりも背景残差を明示的にモデル化し,これらの残差を集約して背景の進化を表す新しい背景適応機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:24:28 GMT)
AraFinNLP 2024: The First Arabic Financial NLP Shared Task [5.7]
合計45のチームがこの共有タスクに登録され、そのうち11チームがテストフェーズに積極的に参加した。 Subtask 1の勝利チームは0.8773点を獲得し、Subtask 2で提出された唯一のチームは1.667点のBLEU点を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:28:44 GMT)
SocialRec: User Activity Based Post Weighted Dynamic Personalized Post Recommendation System in Social Media [5.6]
我々は、さまざまなトピックに関する投稿やエンゲージメントを含む、時間の経過とともにユーザー履歴を分析します。ユーザのプロフィールを考慮し、彼らの活動とソーシャルメディアプラットフォームとの間のつながりを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:46:37 GMT)
Efficient Human Pose Estimation: Leveraging Advanced Techniques with MediaPipe [5.4]
本研究では,MediaPipeフレームワークを用いた人間のポーズ推定の大幅な向上について述べる。この研究は精度、計算効率、リアルタイム処理能力の改善に焦点を当てている。この進歩は、拡張現実、スポーツ分析、ヘルスケアに幅広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:22:15 GMT)
Free-form Grid Structure Form Finding based on Machine Learning and Multi-objective Optimisation [5.4]
現在の自由形造形法は, 材料特性, 構造条件, 施工条件を十分に満たすことができない。本稿では, 材料の特性と制約に則って, 複数の目的を考慮した自由形形態の合理性向上を図ることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:22:12 GMT)
EATXT: A textual concrete syntax for EAST-ADL [5.3]
本稿では,EAST-ADLを用いた自動車アーキテクチャモデリング用エディタであるEATXTを紹介する。 EATXTエディタはXtextをベースにしており、コンテンツアシストやシリアライゼーションの改善など、基本的な機能と高度な機能を提供している。本稿では, 編集機能とアーキテクチャ, 実装アプローチ, EATXT の以前の利用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:05:21 GMT)
Mysticeti: Reaching the Limits of Latency with Uncertified DAGs [5.3]
DAGベースの最初のByzantineコンセンサスプロトコルであるMysticeti-Cを導入する。 Mysticeti-CをMysticeti-FPCに拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:10:57 GMT)
Correlating Power Outage Spread with Infrastructure Interdependencies During Hurricanes [5.3]
本研究では, 臨界インフラのネットワークと停電伝播の関係を解析し, ハリケーン時の停電の広がりについて検討した。分析の結果,いくつかのステップでアクセス可能な重要なインフラストラクチャコンポーネントの量との間には,一貫した正の相関関係が明らかとなった。この知見は、重要なインフラ要素間の相互接続性を理解することが、極端な気象事象によって間接的に影響を受ける領域を特定する上で重要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:05:07 GMT)
Characterizing Disparity Between Edge Models and High-Accuracy Base Models for Vision Tasks [5.1]
XDELTAは、高精度ベースモデルと計算効率が良いが低精度エッジモデルの違いを説明する、説明可能な新しいAIツールである。我々は、XDELTAのモデル不一致を説明する能力をテストするための総合的な評価を行い、120万以上の画像と24のモデルを使用し、6人の参加者による実世界の展開を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:05:58 GMT)
Data-driven Quantum Dynamical Embedding Method for Long-term Prediction on Near-term Quantum Computers [4.8]
量子力学埋め込み(QDE)を用いた長期時系列予測のためのデータ駆動手法を提案する。このアプローチにより、トレーニング可能なデータ空間の拡張状態空間への埋め込みが可能になる。このモデルは、超伝導量子プロセッサのOrigin 'Wukong'に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:02:58 GMT)
Optimizing ROI Benefits Vehicle ReID in ITS [4.6]
車両再識別(英: Vehicle re-identification、ReID)とは、監視システムにおいて、異なるカメラや視点で同じ車両と一致するコンピュータビジョンタスクである。本研究では,検出信頼度スコアによって導かれる最適な車両検出領域が,特徴マッチングとReIDタスクを向上できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:15:06 GMT)
Implementation of digital MemComputing using standard electronic components [4.4]
Digital MemComputing Machine (DMM)は、堅牢でスケーラブルな非伝統的なコンピューティングアプローチであることが証明されている。本研究は, 利用可能な電子部品を利用して, DMMのための新しいハードウェア設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:25:24 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） (Sat, 13 Jul 2024 08:22:46 GMT)
Enhancing Automata Learning with Statistical Machine Learning: A Network Security Case Study [4.3]
本稿では,ネットワークトラヒックデータから状態マシンを抽出するために,オートマチック学習を用いる。我々は,産業パートナーのRabbitRun Technologiesが開発した商用ネットワーク侵入検知システムに適用する。我々の手法は、学習された状態マシンの状態数と遷移を平均67.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:07:29 GMT)
Superradiance from Nitrogen Vacancy Centers Coupled to An Ultranarrow Optical Cavity [4.0]
ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、パーセル効果によって放射線を増強するために様々な光学構造とうまく結合されている。本稿は、二階相関関数における束縛肩の出現、定常スペクトルにおけるラビ分裂、励起ディック状態における人口動態など、より多くの現象に対処する。全体として、NV中心によるさらなる実験を導くことができ、また、ダイヤモンドや炭化ケイ素のシリコン空洞センター、ホウ素空洞センター、六方晶窒化ホウ素の炭素関連センターなど、他の固体色中心にも関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 03:19:00 GMT)
SeFi-CD: A Semantic First Change Detection Paradigm That Can Detect Any Change You Want [3.8]
本稿では,新しいCDパラダイム,セマンティックファーストCD(SeFi-CD)パラダイムを紹介する。 SeFi-CDの中核となる考え方は、まず関心の動的なセマンティクスを理解し、そのセマンティクスに関連する変化の特徴を視覚的に検索することである。公開データセットの実験では、AUWCDが現在の最先端のCDメソッドより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:49:58 GMT)
SensEmo: Enabling Affective Learning through Real-time Emotion Recognition with Smartwatches [3.7]
SensEmoは、感情学習用に設計されたスマートウォッチベースのシステムだ。 SensEmoは学生の感情を88.9%の精度で認識している。 SensEmoは、学生がより良いオンライン学習結果を達成するのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:10:58 GMT)
ChunkAttention: Efficient Self-Attention with Prefix-Aware KV Cache and Two-Phase Partition [3.7]
ChunkAttentionは、大きな言語モデルのためのプレフィックス対応のセルフアテンションモジュールである。複数のリクエストにまたがる一致したプロンプトプレフィックスを検出し、実行時にそのキー/値テンソルをメモリで共有する。実験によると、ChunkAttentionは、最先端の実装と比較して、自己保持カーネルを3.2-4.8$times$で高速化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:53:06 GMT)
LLM-Collaboration on Automatic Science Journalism for the General Audience [3.6]
科学ジャーナリズムは、現在の科学的発見を非専門主義者に報告している。この課題は、聴衆が提示された研究に関する具体的な知識を欠いているため、難しくなる可能性がある。本稿では,現実の書き込み-フィードバック-リビジョンワークフローを模倣した3つのLLMを統合するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 03:31:35 GMT)
Single-shot Quantum Signal Processing Interferometry [3.4]
本稿では、量子センシングのための一般的なアルゴリズムフレームワーク、量子信号処理干渉法(QSPI)を提案する。我々は、QSPIセンシングフレームワークを使用して、単一ショット限界における変位チャネル上の効率的なバイナリ決定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:00:27 GMT)
Mining individual daily commuting patterns of dockless bike-sharing users: a two-layer framework integrating spatiotemporal flow clustering and rule-based decision trees [3.4]
本研究は,フロークラスタリング法と複数ルールに基づく決定木を統合した2層フレームワークを提案する。このフレームワークの有効性と適用性は、深センで2億回以上のドックレス自転車シェアリング記録によって実証されている。多くの自転車共有通勤者が都市村や古い町の近くに住んでおり、特に中心部では生活費が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:30:51 GMT)
Sim-to-Real Domain Adaptation for Deformation Classification [3.4]
変形したオブジェクトをシミュレートする制御された合成データを生成する新しいフレームワークを提案する。このアプローチは、様々な条件下での物体の変形の現実的なモデリングを可能にする。本フレームワークは, 動的ドメイン適応を容易にするインテリジェントアダプタネットワークを統合し, 変形したオブジェクトからの実データを必要とすることなく, 分類結果を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 21:35:13 GMT)
A Training Data Recipe to Accelerate A* Search with Language Models [3.0]
LMベースのナビゲーションは非常に弱く、高い計算コストを発生させるが、大幅な性能改善はない。これらを学ぶための既存の方法は、プランナーの要求を考慮せず、通常多くの計算を必要とする。解を見つけるのに必要な反復回数を最大13倍に減らし,ウォールクロックの高速化を最大5倍にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:21:44 GMT)
Quantum Beam Splitter as a Quantum Coherence Controller [2.7]
可変反射および伝送係数を持つ量子ビームスプリッタ(QBS)を提案する。 2つの弱いコヒーレント状態の入力を干渉するために、我々のQBSは1つの出力ポートから反束縛光子を、もう1つの出力ポートから束縛光子を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:23:00 GMT)
Scheme for measuring topological transitions in a continuous variable system [2.6]
単光子変調を受ける2光子駆動のKNR(Kerr-nonlinear Resonator)における位相特性の測定手法を提案する。トポロジカルな性質はベリー曲率の観測によって明らかにされ、したがって最初のチャーン数となる。このスキームはメソシック系におけるそのような連続的な変数状態を持ち、幾何学と関連する位相を複雑な系で探索するための新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 04:35:50 GMT)
LiPost: Improved Content Understanding With Effective Use of Multi-task Contrastive Learning [2.6]
多様なセマンティックラベリングタスクから得られたデータとマルチタスクのコントラスト学習を用いて、事前学習されたトランスフォーマーベースのLLMを微調整する。我々のモデルはゼロショット学習のベースラインを上回り、多言語サポートの改善を提供する。この作業は、LLMを特定のアプリケーションにカスタマイズし、微調整するLinkedInの垂直チームにとって、堅牢な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:00:31 GMT)
Deep Online Probability Aggregation Clustering [2.5]
本稿では,PAC(Probability Aggregation Clustering)と呼ばれるセンタレスクラスタリングアルゴリズムを提案する。 PACはクラスタ中心を回避し、クラスタリングを最適化問題として新しい目的関数で定式化し、確率空間と分布空間を整列する。実験により、PACはクラスタリングの堅牢性と性能が優れており、DPACは最先端のディープクラスタリング手法よりも著しく優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 06:58:10 GMT)
Towards Systematic Monolingual NLP Surveys: GenA of Greek NLP [2.3]
本研究は, 体系的かつ総合的な単言語NLPサーベイを作成する手法を導入することで, ギャップを埋めるものである。構造化された検索プロトコルによって特徴づけられ、出版物を選定し、NLPタスクの分類によってそれらを整理することができる。本手法の適用により,2012年から2022年にかけて,ギリシャNLPの体系的文献レビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:01:52 GMT)
Reproducibility of Issues Reported in Stack Overflow Questions: Challenges, Impact & Estimation [2.2]
ソフトウェア開発者は、コードレベルの問題を解決するために、Stack Overflow (SO)のような技術的Q&Aサイトに質問を提出することが多い。実際には、プログラミングの問題を説明するための質問付きのサンプルコードスニペットが含まれている。残念なことに、このようなコードスニペットはいくつかの未解決の課題のために常に問題を再現できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:55:35 GMT)
Learning Weighted Finite Automata over the Max-Plus Semiring and its Termination [2.0]
最大余剰半環上での重み付きオートマトンに対するL*型学習アルゴリズムについて検討した。表の整合性の維持に失敗する可能性を示し、従って、明らかに間違った仮説オートマトン上で等価なクエリを作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 05:08:06 GMT)
Black-Box Detection of Language Model Watermarks [1.9]
我々は,ブラックボックスクエリの限られた数だけを用いて,最も人気のある3つのウォーターマーキングスキーム群の存在を検出するための厳密な統計的テストを開発した。以上の結果から,現在の透かし方式は従来考えられていたよりも検出可能であり,また,透かしが配備されたという事実を無視することは,プロバイダが敵から守るための有効な方法ではない可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:47:35 GMT)
ST-RetNet: A Long-term Spatial-Temporal Traffic Flow Prediction Method [1.9]
時空間共振ネットワーク(ST-RetNet)と呼ばれる革新的なモデルを提案する。空間スケールでは,道路網の動的空間的特徴を抽出するために適応的隣接行列を用いて,位相グラフ構造を空間共役ネットワーク(S-RetNet)に統合する。時間的スケールでは,交通流パターンの長期的依存性の把握に優れたテンポラル・リテータ・ネットワーク(T-RetNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 03:52:32 GMT)
Injecting Hierarchical Biological Priors into Graph Neural Networks for Flow Cytometry Prediction [1.8]
本研究では、単一セルのマルチクラス分類のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に階層的な事前知識を注入することを検討する。本稿では,複数のGNNモデル,すなわちFCHC-GNNに適用可能な階層的なプラグイン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:06:07 GMT)
Popular News Always Compete for the User's Attention! POPK: Mitigating Popularity Bias via a Temporal-Counterfactual [1.6]
本稿では,ニュース記事の影響を緩和するために時間的対数分析を用いた新しい手法であるPOPKを提案する。我々は3つの異なる言語データセット(日本語、英語、ノルウェー語)でPOPKを検証したところ、従来の手法の強化に成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:32:16 GMT)
Deterministic Benchmarking of Quantum Gates [1.6]
ランダム化ベンチマーク(RB)によって見落とされたコヒーレントおよび非コヒーレントなエラーの相互作用を識別するプロトコルである決定論的ベンチマーク(DB)を導入する。 DBは、単一ビットゲートセットにおける非一貫性とコヒーレントエラーの両方を特徴付ける4つのパラメータのセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:36:02 GMT)
A Comprehensive Survey on Kolmogorov Arnold Networks (KAN) [1.4]
Kanは複雑なデータパターンと非線形関係の処理に優れ、広範囲なアプリケーションの可能性を示している。 Kanは、様々な分野における革新的なソリューションの道を開いたいと考えており、複雑な計算問題にどのようにアプローチするかに革命をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 04:29:36 GMT)
Imbalanced Graph-Level Anomaly Detection via Counterfactual Augmentation and Feature Learning [1.4]
本稿では,非バランスなGLAD手法を提案する。我々は、このモデルを脳疾患データセットに適用し、我々の研究の能力を証明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:40:06 GMT)
ORAN-Bench-13K: An Open Source Benchmark for Assessing LLMs in Open Radio Access Networks [1.3]
大規模言語モデル(LLM)はオープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)の展開と運用方法に革命をもたらす。ベンチマークは,O-RAN仕様文書116件から得られた13,952件からなる。我々は,ORAN-Bench-13Kにおいて,他のクローズドソースモデルと比較して優れた性能を示すRAG(Retrieval-Augmented Generation)ベースのパイプラインであるORANSightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:48:44 GMT)
Quantification of Photon Fusion for Genuine Multiphoton Quantum Correlations [1.3]
2光子干渉は多光子絡みの創出に広く利用されている。光子融合の完全な能力が量子実体のように完全に定量化できるという実験的な証拠は存在しない。実験における光子融合の全能力を忠実に測定し, 絡み合った光子対を創り, 保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:42:50 GMT)
Quantum Vicsek Model for Active Matter [1.1]
強磁性結合を持つ過剰なスピン$-1/2$粒子のアンサンブルからなるビエクモデルの量子アナログを提案する。量子アナログモデルに平均場近似を適用することにより、トナーとチューによって定式化された流体力学方程式を導出する。我々の研究は、活物質に対するビエクモデルとトナー-Tu流体力学の微視的な関係を確立するだけでなく、量子状態における活性物質のさらなる研究を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:57:50 GMT)
PSO Fuzzy XGBoost Classifier Boosted with Neural Gas Features on EEG Signals in Emotion Recognition [1.0]
本研究では, ニューラルネットワーク(NGN), XGBoost, Particle Swarm Optimization (PSO) とファジィ論理を統合し, 生理的信号を用いた感情認識の促進を図る。 NGNは予め定義されたグリッド構造を使わずに入力空間に適応し、生理的データから特徴抽出を改善する。ファジィ論理を組み込むことにより、人間の意思決定を模倣する推論を導入することでファジィデータの処理が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:15:23 GMT)
Industry Risk Assessment via Hierarchical Financial Data Using Stock Market Sentiment Indicators [0.9]
本稿では,実時間株式市場データと生成小言語モデル(SLM)を活用した産業動向の分析手法を提案する。重要な課題の1つは、生データの固有のノイズであり、統計分析の精度を損なう可能性がある。本稿では,業界トレンド分析における二段階的アプローチとして,明示的および暗黙的分析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:52:50 GMT)
IPNET:Influential Prototypical Networks for Few Shot Learning [0.9]
プロトタイプネットワーク(PN)は単純だが効果的なショットラーニング戦略である。 PNは, 支持試料分布に影響を及ぼす試料の重量特性を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:23:18 GMT)
Document-level Clinical Entity and Relation Extraction via Knowledge Base-Guided Generation [0.9]
統一医療言語システム(UMLS)の知識ベースを利用して医療概念を正確に識別する。本フレームワークは、テキストに関連するUMLS概念を選択し、エンティティを抽出する際の言語モデルガイドのプロンプトと組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:45:46 GMT)
Building pre-train LLM Dataset for the INDIC Languages: a case study on Hindi [0.7]
私たちは、ヒンディー語に有用なヒンディー語における大規模な事前訓練データセットを提案しています。データセットには28億のヒンディー語トークンが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:29:20 GMT)
GIST: Gibbs self-tuning for locally adaptive Hamiltonian Monte Carlo [0.7]
アルゴリズムのチューニングパラメータを条件付きサンプリングするギブス法によるハミルトンモンテカルロサンプリング器の局所化チューニングのための新しいフレームワークを提案する。経路長を適応的にサンプリングするために、このフレームワークは、ランダム化されたHMC、多項HMC、No-U-Turn Sampler (NUTS)、Apogee-to-Apogee Path Samplerを特別なケースとして含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:24:12 GMT)
Spectral Density Modulation and Universal Markovian Closure of Fermionic Environments [0.7]
スペクトル密度を熱化学的に調節することで、元のフェルミオン環境をよりシンプルに、より単純なものに置き換えることができることを示す。次に、減衰したフェルミオンモードの小さな集合からなるフェルミオンマルコフ閉包構造を導出する。特に、マルコフ閉包を用いることで、連鎖マッピングに基づくアルゴリズムの時間的複雑さを減少させる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:13:44 GMT)
Text-Based Detection of On-Hold Scripts in Contact Center Calls [0.6]
平均保持時間は、顧客満足度に影響を与えるため、コールセンターにとって懸念事項である。本研究では,自動音声認識技術により書き起こされたカスタマーサービスコールのオンホールドフレーズを検出する自然言語処理モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:11:41 GMT)
Explanation is All You Need in Distillation: Mitigating Bias and Shortcut Learning [0.5]
データにおけるバイアスと急激な相関は、ディープニューラルネットワークにおけるショートカット学習を引き起こす可能性がある。本稿では,ショートカット学習の妨げとなる説明蒸留法を提案する。説明だけでニューラルネットワークをトレーニングすることは可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:04:28 GMT)
Causality extraction from medical text using Large Language Models (LLMs) [0.4]
本研究では,医学テキストから因果関係を抽出するために,大規模言語モデルを含む自然言語モデルの可能性を探る。妊娠期糖尿病診療ガイドラインからの因果性抽出の結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:33:29 GMT)
TrIM: Transformed Iterative Mondrian Forests for Gradient-based Dimension Reduction and High-Dimensional Regression [0.4]
勾配に基づく線形次元の削減と高次元回帰のための計算効率の良いアルゴリズムを提案する。アルゴリズムは最初、モンドリアンの森を計算し、この推定器を使って入力の関連する特徴部分空間を特定する。シミュレーションデータと実データの両方を用いて,関係する特徴部分空間を多種多様な設定で学習するアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:06:11 GMT)
FarFetched: Entity-centric Reasoning and Claim Validation for the Greek Language based on Textually Represented Environments [0.4]
複数のオンラインニュースソースから得られた集合的証拠に基づいて,自動クレーム検証の必要性に対処する。イベント、アクション、ステートメント間の遅延接続を明らかにするエンティティ中心の推論フレームワークを導入します。提案手法は,低リソース言語に対する自動クレーム検証のギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 13:30:20 GMT)
MOAT: Securely Mitigating Rowhammer with Per-Row Activation Counters [0.4]
DDR5仕様は、各行にインライン化されたカウンタを持つper-Row Activation Counting (PRAC) と、DRAMが緩和するのにより多くの時間を必要とする場合、メモリコントローラを止めるALERT-Back-Off (ABO) をサポートするように拡張されている。 PRAC+ABOはRowhammer保護の強力な進歩を示しているが、それらは単なるフレームワークであり、実際のセキュリティは実装に依存している。 ETH(Eligibility Threshold)とALERT Threshold(ALERT Threshold)の2つの内部しきい値を用いて、確実に安全な設計であるMOATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:28:02 GMT)
pysentimiento: A Python Toolkit for Opinion Mining and Social NLP tasks [0.3]
pysentimientoは意見マイニングやその他のソーシャルNLPタスク用に設計されたPythonツールキットである。このオープンソースライブラリは、簡単に使えるPythonライブラリで、スペイン語、英語、イタリア語、ポルトガル語の最先端モデルを提供する。各種タスク,言語,データセットにまたがる事前学習言語モデルの総合的な性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:21:45 GMT)
Teaching Design Science as a Method for Effective Research Development [0.2]
デザインサイエンスリサーチ(DSR)方法論の適用は、情報システム(IS)とソフトウェア工学研究の一般的な作業資源になりつつある。この章には、DSR、教育方法論、学習目的、レコメンデーションの例が含まれている。我々は,デザインサイエンスのユーザ体験に関するデータ収集を目的とした調査成果を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:43:06 GMT)
Quantum Clock Synchronization Network with Silicon-chip Dual-Pumped Entangled Photon Source [0.0]
シリコンチップ二重励起光子源を用いた量子クロック同期(QCS)ネットワーク方式を提案する。絡み合った光子は波長分割多重化戦略により遠隔ユーザーへ分散される。その結果、二重励起SFWM光子源を用いたQCSネットワーク方式は精度が高く、nユーザによるチャネルリソースは約30%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:04:54 GMT)
eyeballvul: a future-proof benchmark for vulnerability detection in the wild [0.0]
eyeballvulは、大規模に言語モデルの脆弱性検出機能をテストするために設計されたベンチマークである。オープンソースのリポジトリで公開された脆弱性のストリームから、毎週、オープンソースとして公開され、更新されている。 eyeballvulには6,000以上のリビジョンと5,000以上のリポジトリに24,000以上の脆弱性があり、約55GBのサイズである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:44:58 GMT)
Unleashing Excellence through Inclusion: Navigating the Engagement-Performance Paradox [0.0]
自分が属していないと感じている人(または職場で声が聞こえない)は、一般的に、切り離され、非生産的、悲観的になる。本稿では,性能に直接影響を与える包摂性の概念モデルを開発することにより,品質と性能管理に関する文献に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:30:01 GMT)
Uncertainty relations for quantum measurements from generalized equiangular tight frames [0.0]
情報過剰測定は、量子情報処理において貴重なツールである。互いに偏りのない基底を持つ$d+1$の存在は、素パワーである$d$に対して証明される。ある種の制限が過度に不注意に保たれることは興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 04:52:56 GMT)
Ultimate Kinetic Uncertainty Relation and Optimal Performance of Stochastic Clocks [0.0]
クロックの1回通過時間の不確かさと最適長時間動作の正確な限界を確立する。結果は量子リセットプロセスを含む半マルコフ過程に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 10:26:39 GMT)
The Casimir-Lifshitz Anharmonic Oscillator [0.0]
三次元時空における2つの異なる材料からなる長方形導波路の存在下でのカシミール・リフシッツ効果を解析した。このシステムはカシミール・リフシッツ無調波発振器であり、2つの平行な非固定壁を許せば真空応力のみによって振動する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 00:26:53 GMT)
Symmetry-regularized neural ordinary differential equations [0.0]
本稿では,隠れ状態のダイナミクスとバック伝播のダイナミクスの両方において,Lie対称性を用いたニューラルODEの新たな保存関係を提案する。これらの保存法則は、損失関数にさらなる正規化項として組み込まれ、モデルの物理的解釈可能性や一般化可能性を高める可能性がある。これらの保存関係から新たな損失関数を構築し、典型的なモデリングタスクにおける対称性規則化ニューラル・オードの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 02:44:45 GMT)
Sparse Asymptotic PCA: Identifying Sparse Latent Factors Across Time Horizon [0.0]
本稿では、新しいスパース主成分分析(APCA)を用いたスパース潜在因子モデリング手法を提案する。 APCAは、因子プロセスは時間的水平線上でスパースであると仮定するが、対応する負荷行列は必ずしもスパースではない。 2004年1月から2016年12月までのS&P500種株価バランスパネルの日次リターンを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 01:32:37 GMT)
Quantum walks and entanglement in cavity networks [0.0]
2レベル原子を持つ光学キャビティを任意に集積した多部量子系の量子特性を解析する。このようなシステムにおける量子ウォークを探索し、結果として生じる絡みを判定する。トーラスの位相と非向きのM"ビオビス・ストリップは、我々が考慮する複素ネットワークの例である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:43:55 GMT)
Probability and fidelity of teleportation in a two-mode continuous variable cluster state via an insufficiently selective measurement [0.0]
2モードのクラスタ状態におけるテレポーテーションの確率と忠実度は,測定装置の選択間隔の局所化によって処理可能であることを示す。我々は、圧縮コヒーレント状態の特定のケースを、テレポーテーションの下での量子状態とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:28:37 GMT)
Practicality of quantum adiabatic algorithm for chemistry applications [0.0]
低エネルギー電子構造状態を作るための変分アプローチよりも、断熱的状態の準備にはかなり関心が寄せられていない。熱を使わずに正確な断熱進化を行うランダム化アルゴリズムがこの問題を克服できることを示す。本研究では, 合成状態のエネルギーを効率よく, 耐雑音性で測定する3つの方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:11:00 GMT)
Partially Stochastic Infinitely Deep Bayesian Neural Networks [0.0]
無限深層ニューラルネットワークの枠組みに部分性を統合する新しいアーキテクチャ群を提案する。完全性の利点を含む無限深度極限における部分性の利点を利用する。ネットワーク設計における柔軟性を提供する、さまざまなアーキテクチャ構成を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:27:30 GMT)
Operator Growth in Disordered Spin Chains: Indications for the Absence of Many-Body Localization [0.0]
我々は、自由かつ相互作用するフェルミオン系におけるこの可換作用素の作用素ノルムに対する一般境界を導出する。特に、局所的なシステムでは、ノルムは最も指数関数的に成長することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 04:40:29 GMT)
Neural Operator-Based Proxy for Reservoir Simulations Considering Varying Well Settings, Locations, and Permeability Fields [0.0]
従来の貯水池シミュレータよりも優れた1つのフーリエニューラル演算子(FNO)サロゲートを提案する。圧力と飽和予測の95%の最大平均相対誤差は5%未満である。このモデルは、履歴マッチングと貯水池キャラクタリゼーションの手順を、数桁のオーダーで高速化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 00:26:14 GMT)
Model-free Distortion Canceling and Control of Quantum Devices [0.0]
深部強化学習(DRL)に基づく一般モデルフリー制御手法を提案する。複数のNNを構成する新しいコントローラアーキテクチャを提案する。我々は,99%以上の忠実度を有するチップの異なる目標出力分布のシーケンスを生成するよう,コントローラを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:54:57 GMT)
Measuring kinetic inductance and superfluid stiffness of two-dimensional superconductors using high-quality transmission-line resonators [0.0]
本研究では, 高温超伝導共振器を用いた運動インダクタンス測定手法を提案する。等価回路モデルを用いて, 複素導電率の運動インダクタンス, 超硬度, 貫入深さ, 虚部および実部の比を抽出する。本手法は超伝導物理学,材料科学,量子センシングの分野の実践者にとって有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:26:00 GMT)
LLM-Find: An Autonomous GIS Agent Framework for Geospatial Data Retrieval [0.0]
本研究では,必要な地理空間データを選択・取得できる自律型GISエージェントフレームワーク LLM-Find を提案する。我々の研究は、自律的な地理空間データ検索エージェントを開発するための最初の試みの一つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 14:23:57 GMT)
LFFR: Logistic Function For (single-output) Regression [0.0]
完全同型暗号方式で暗号化されたデータを用いたプライバシー保護型回帰トレーニングを実装した。我々は,ロジスティック関数を用いたホモモルフィック回帰のための新しい,効率的なアルゴリズムLFFRを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 17:33:49 GMT)
Intersystem Non-separability and CHSH-Bell Violations in Classical Optics [0.0]
CHSH-ベル不等式の導出は古典偏光光学の枠組みの中でスケッチされる。古典国家はこの不平等を犯している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 11:36:49 GMT)
Improved models for ideal Fermi gas and ideal Bose gas using quantum phase space [0.0]
理想フェルミ気体と理想ボース気体の現在のモデルは、しばしば量子論と互換性があると考えられている。位相空間の量子的性質を厳密に考慮するために、これらのモデルに改善を導入する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:45:41 GMT)
Impact of Financial Literacy on Investment Decisions and Stock Market Participation using Extreme Learning Machines [0.0]
本研究の目的は、金融リテラシーが金融意思決定や株式市場の参加にどのように影響するかを検討することである。ソーシャルメディアプラットフォームから収集したデータを用いて、リアルタイム投資家の行動や態度を分析する。この結果は、金融リテラシーが株式市場の参加と金融決定において重要な役割を担っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 09:06:47 GMT)
ICCV23 Visual-Dialog Emotion Explanation Challenge: SEU_309 Team Technical Report [0.0]
我々のアプローチは、言語モデル(LM)やLVLM(Large Vision Language Model)を含む最先端のマルチモーダルモデルを組み合わせる。これらのモデルを活用することで、既存のベンチマークを上回り、ICCV23 Visual-Dialog Based Emotion Explanation Generation Challengeの上位ランクを確保します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 03:39:41 GMT)
Generating In-store Customer Journeys from Scratch with GPT Architectures [0.0]
本稿では,小売店舗における顧客トラジェクトリと購入行動を同時に生成する手法を提案する。我々はGPT-2アーキテクチャをスクラッチからトレーニングし、屋内軌跡と購入行動を生成した。その結果,本手法はLSTMモデルやSVMモデルよりも,店内軌道や購入行動をより正確に再現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 12:35:52 GMT)
Finite Classical and Quantum Effect Algebras [0.0]
古典的および量子的効果代数の概念を定義する。 2つの効果代数が古典的であることとそれらの合成が古典的であることを示せる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:59:55 GMT)
Fine-Tuning Stable Diffusion XL for Stylistic Icon Generation: A Comparison of Caption Size [0.0]
安定拡散XLの微調整法について述べる。また、“高品質”が何であるかを適切に定義することがいかに重要であるかも示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:52:22 GMT)
FaceGemma: Enhancing Image Captioning with Facial Attributes for Portrait Images [0.0]
FaceGemmaは感情、表情、特徴などの顔の特徴を正確に記述するモデルである。平均BLEU-1スコアは0.364, METEORスコアは0.355であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:21:11 GMT)
Evaluating the Impact of Different Quantum Kernels on the Classification Performance of Support Vector Machine Algorithm: A Medical Dataset Application [0.0]
本研究では,QSVM-カーネルアルゴリズムを用いて,特徴マッピング手法が医療データ分類結果に与える影響について検討する。その結果,最高の分類性能は,分類性能と総実行時間の両方で達成されたことがわかった。本研究の貢献は, 特徴マッピング技術が医療データ分類結果に与える影響を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:53:37 GMT)
Entanglement of multi-qubit states representing directed networks and its detection with quantum computing [0.0]
我々は、有向重み付きグラフ、あるいは有向ネットワークにマッピングできる量子グラフ状態を考える。任意のグラフに対応する量子グラフ状態に対して、状態の絡み合いの幾何学的測度を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:36:11 GMT)
Emotion Detection through Body Gesture and Face [0.0]
このプロジェクトは、非顔の手がかり、特に手、身体のジェスチャー、ジェスチャーに焦点を当てることによる感情認識の課題に対処する。従来の感情認識システムは、主に表情分析に依存しており、ボディランゲージを通して伝達される豊かな感情情報を無視することが多い。このプロジェクトの目的は、マシンが人間の感情をより包括的でニュアンスな方法で解釈し、反応する能力を高めることで、感情コンピューティングの分野に貢献することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 15:15:50 GMT)
Distributed computing for physics-based data-driven reduced modeling at scale: Application to a rotating detonation rocket engine [0.0]
本稿では,スパースデータセットから学習した予測物理ベースのROMを高速かつスケーラブルに構築する分散アルゴリズムを提案する。我々は、シミュレーションされた物理時間の1ミリ秒がスーパーコンピュータ上で100万コア時間を必要とする実世界の3次元RDREに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 20:17:41 GMT)
Curriculum Is More Influential Than Haptic Information During Reinforcement Learning of Object Manipulation Against Gravity [0.0]
指先で物体を持ち上げて回転させる学習は、自律的な手動操作に必要である。そこで我々は,カリキュラム学習と触覚フィードバックが創発的操作の学習に果たす役割について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 19:23:11 GMT)
Critical quantum dynamics of observables at eigenstate transitions [0.0]
我々は、局所的な電荷密度波状態からクエンチした時、転移時にスケール不変臨界ダイナミクスを示す物理観測変数を同定する。これらの性質は、量子クエンチ力学におけるスケール不変臨界ダイナミクスが観測可能量によっても示されることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 18:01:44 GMT)
Convex space learning for tabular synthetic data generation [0.0]
本稿では,合成サンプルを生成可能なジェネレータと識別器コンポーネントを備えたディープラーニングアーキテクチャを提案する。 NextConvGeNが生成した合成サンプルは、実データと合成データの分類とクラスタリング性能をよりよく保存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 07:07:35 GMT)
Chaos, entanglement and Husimi Q function in quantum Rabi model [0.0]
本稿では,量子カオスの診断ツールであるエンタングルメントエントロピーとフシミQ関数が,量子崩壊と回復によって無効になるかどうかを検討する。以上の結果から, エンタングルメントエントロピーとフシミQ関数はQRMのカオスを診断する機能を維持することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 08:21:11 GMT)
AtomAgents: Alloy design and discovery through physics-aware multi-modal multi-agent artificial intelligence [0.0]
提案されている物理対応生成AIプラットフォームAtomAgentsは、大規模言語モデル(LLM)のインテリジェンスをシナジする以上の結果から, 合金間におけるキー特性の正確な予測が可能となり, 先進金属合金の開発を推し進めるためには, 固溶合金が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 22:46:02 GMT)
All-optical quantum computing using cubic phase gates [0.0]
我々は、全光学的、普遍的、フォールトトレラントな量子計算の要素をどのように実装できるかを示す。本手法は, 正確なゲート分解と近似トロッタライゼーションを組み合わせた分解法に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 21:17:37 GMT)
21cmEMU: an emulator of 21cmFAST summary observables [0.0]
本稿では,一般的な21cmFASTシミュレーションコードから,いくつかのサマリ観測器のエミュレータとして21cmEMUを提案する。 21cmEMUは、EoR銀河を特徴づける9つのパラメータとして入力され、以下の要約統計を出力する。すべての観測可能量は、中央値の低い精度で予測され、計算コストを10$4$以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jul 2024 16:41:02 GMT)