A Curriculum-style Self-training Approach for Source-Free Semantic Segmentation [91.1] ソースフリーなドメイン適応型セマンティックセマンティックセグメンテーションのためのカリキュラムスタイルの自己学習手法を提案する。
提案手法は, ソースフリーなセマンティックセグメンテーションタスクにおいて, 合成-実-実-実-実-実-実-非実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:51:12 GMT)
PointRegGPT: Boosting 3D Point Cloud Registration using Generative Point-Cloud Pairs for Training [90.1] 生成点クラウドペアを用いた3Dポイントクラウドの登録をトレーニングのために促進するPointRegGPTを提案する。
我々の知る限り、これは屋内のクラウド登録のためのリアルなデータ生成を探求する最初の生成的アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:29:57 GMT)
Made to Order: Discovering monotonic temporal changes via self-supervised video ordering [89.1] 我々は、シャッフルされた画像シーケンスをオーバシリ信号として処理する簡単なプロキシタスクを利用する。
本稿では,任意の長さの画像列を帰属マップで順序付けするトランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 03:31:34 GMT)
On Pre-training of Multimodal Language Models Customized for Chart Understanding [84.0] 本稿では,MLLMのチャート理解を改善するために必要な学習過程について考察する。
詳細なチャート理解に適したMLLMであるCHOPINLLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:58:36 GMT)
Uncertainty is Fragile: Manipulating Uncertainty in Large Language Models [79.8] 大規模言語モデル(LLM)は、出力の信頼性が不可欠である様々な高い領域で採用されている。
本研究では,不確実性推定の脆弱性を調査し,攻撃の可能性を探る。
攻撃者がLSMにバックドアを埋め込むことができ、入力中の特定のトリガーによって起動されると、最終的な出力に影響を与えることなくモデルの不確実性を操作できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:16:35 GMT)
Correcting the Mythos of KL-Regularization: Direct Alignment without Overoptimization via Chi-Squared Preference Optimization [78.8] 新たなオフラインアライメントアルゴリズムである$chi2$-Preference Optimization(chi$PO)を提案する。
$chi$POは、正規化による不確実性に直面して悲観主義の原理を実装している。
過度な最適化には確実に堅牢であり、単一政治の集中性に基づいたサンプル複雑度保証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:29:49 GMT)
Democratizing LLMs for Low-Resource Languages by Leveraging their English Dominant Abilities with Linguistically-Diverse Prompts [75.3] 大規模言語モデル(LLM)は、少数の例を単純に観察することで、効果的にタスクを実行することが知られている。
我々は,LLMが任意の言語から英語に翻訳するよう促すために,多種多様な高ソース言語から合成例を組み立てることを提案する。
我々の教師なしプロンプト法は、英語と13のIndic言語と21のアフリカ低リソース言語間の翻訳において、異なる大きさのLLMにおける教師付き少ショット学習と同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:31:58 GMT)
People use fast, goal-directed simulation to reason about novel games [75.3] 我々は,シンプルだが斬新なコネクテッドnスタイルのボードゲームについて,人々がどう考えるかを研究する。
ゲームがどんなに公平か、そしてどんなに楽しいのかを、ごくわずかな経験から判断するよう、私たちは人々に求めます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:59:04 GMT)
EdgeSAM: Prompt-In-the-Loop Distillation for On-Device Deployment of SAM [71.9] EdgeSAMはSegment Anything Model (SAM)の高速化版である。
我々のアプローチは、VTベースのSAMイメージエンコーダを純粋にCNNベースのアーキテクチャに蒸留することである。
これは、iPhone 14で30FPS以上で動作可能なSAMの最初の派生機種である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:33:49 GMT)
Transforming and Combining Rewards for Aligning Large Language Models [69.4] 言語モデルを人間の好みに合わせるための一般的なアプローチは、まず好みデータから報酬モデルを学び、次にこの報酬モデルを使って言語モデルを更新する。
我々は、Bradley-Terry選好モデルから学んだ報酬を変換するために対数シグモイド関数を用いる。
RLHFを用いた言語モデルのアライメント実験は、ベースライン(非変換)アプローチよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:12:15 GMT)
System-1.x: Learning to Balance Fast and Slow Planning with Language Models [68.8] 言語モデルは、2つの異なるモードで長期計画問題の解決に使用できる。
高速な 'System-1' モード、明示的な検索やバックトラックなしで直接計画を生成する、遅い 'System-2' モード、ステップバイステップの計画。
LLMを用いた制御可能な計画フレームワークであるSystem-1.x Plannerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:40:59 GMT)
BiomedGPT: A Unified and Generalist Biomedical Generative Pre-trained Transformer for Vision, Language, and Multimodal Tasks [68.4] 汎用AIは、さまざまなデータ型を解釈する汎用性のために、制限に対処する可能性を秘めている。
本稿では,最初のオープンソースかつ軽量な視覚言語基盤モデルであるBiomedGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:42:36 GMT)
ImplicitAVE: An Open-Source Dataset and Multimodal LLMs Benchmark for Implicit Attribute Value Extraction [67.9] ImplicitAVEは、暗黙の属性値抽出のための最初の、公開のマルチモーダルデータセットである。
データセットには5つのドメインにわたる68kのトレーニングと1.6kのテストデータが含まれている。
また,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の暗黙的AVEへの適用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:36:18 GMT)
Visual Text Generation in the Wild [67.4] 野生で高品質なテキスト画像を生成する視覚テキスト生成装置(SceneVTG)を提案する。
提案したSceneVTGは、従来のレンダリングに基づく手法と最近の拡散に基づく手法を、忠実さと理性の観点から大きく上回っている。
生成された画像は、テキスト検出とテキスト認識を含むタスクに優れたユーティリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:08:20 GMT)
Structure-aware World Model for Probe Guidance via Large-scale Self-supervised Pre-train [66.4] 心エコー法を成功させるには、二次元平面上の構造と三次元空間における平面間の空間的関係を徹底的に理解する必要がある。
心構造を意識した世界モデルを取得するための,大規模自己指導型事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:15:07 GMT)
Why Does New Knowledge Create Messy Ripple Effects in LLMs? [64.5] GradSimは、LMの知識がいつ、なぜ更新されたのかを効果的に示す指標である。
GradSimは、元の事実の勾配とその関連する知識の間のコサイン類似性によって計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 01:33:56 GMT)
ShoeModel: Learning to Wear on the User-specified Shoes via Diffusion Model [60.6] そこで本研究では,靴に作用するヒトの足の可塑性画像を生成するための靴装用システムShoe-Modelを提案する。
ベースラインと比較して、私たちのShoeModelは、異なるタイプの靴よりも一般化され、与えられた靴のID一貫性を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:39:37 GMT)
How to Engage Your Readers? Generating Guiding Questions to Promote Active Reading [60.2] 教科書や科学論文から10Kのインテキスト質問のデータセットであるGuidingQを紹介した。
言語モデルを用いてこのような質問を生成するための様々なアプローチを探索する。
我々は、そのような質問が読解に与える影響を理解するために、人間の研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:42:56 GMT)
DVIS-DAQ: Improving Video Segmentation via Dynamic Anchor Queries [60.1] 動的アンカークエリ(DAQ)を導入し、アンカーとターゲットクエリ間の遷移ギャップを短くする。
また,クエリレベルのオブジェクトEmergence and Disappearance Simulation(EDS)戦略を導入する。
実験により、DVIS-DAQは5つの主流ビデオセグメンテーションベンチマーク上で、新しい最先端(SOTA)性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:07:20 GMT)
Multi-Source and Test-Time Domain Adaptation on Multivariate Signals using Spatio-Temporal Monge Alignment [59.8] コンピュータビジョンやバイオメディカルデータなどの信号に対する機械学習の応用は、ハードウェアデバイスやセッション記録にまたがる変動のため、しばしば課題に直面している。
本研究では,これらの変動を緩和するために,時空間モンジュアライメント(STMA)を提案する。
我々はSTMAが、非常に異なる設定で取得したデータセット間で、顕著で一貫したパフォーマンス向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:33:38 GMT)
Sequential Recommendation with Controllable Diversification: Representation Degeneration and Diversity [59.2] 我々は,表現退化問題は,既存のSR手法における推奨の多様性の欠如の根本原因であると主張している。
Singular sPectrum sMoothing regularization for Recommendation (SPMRec)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:03:11 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） (Fri, 19 Jul 2024 11:52:15 GMT)
Agent-driven Generative Semantic Communication with Cross-Modality and Prediction [57.3] 本稿では,強化学習に基づくエージェント駆動型ジェネリックセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。
本研究では, エージェント支援型セマンティックエンコーダを開発し, 適応的セマンティック抽出とサンプリングを行う。
設計モデルの有効性をUA-DETRACデータセットを用いて検証し、全体的なA-GSCフレームワークの性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:28:54 GMT)
AutoHall: Automated Hallucination Dataset Generation for Large Language Models [56.9] 本稿では,AutoHallと呼ばれる既存のファクトチェックデータセットに基づいて,モデル固有の幻覚データセットを自動的に構築する手法を提案する。
また,自己コントラディションに基づくゼロリソース・ブラックボックス幻覚検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:48:21 GMT)
Are you still on track!? Catching LLM Task Drift with Activations [55.8] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザや他のソースからの入力を処理したり、タスクを編成したりするための検索拡張されたアプリケーションで日常的に使用される。
これにより、LDMがデータのみのソースからの命令を受け取り、作用するインジェクション攻撃を誘導する扉が開き、ユーザーの元の命令から逸脱する。
我々はこれをタスクドリフトと定義し、LCMのアクティベーションをスキャンして解析することでこれをキャッチすることを提案する。
このアプローチは、これらの攻撃に対してトレーニングを受けることなく、インジェクションやジェイルブレイク、悪意のある指示など、目に見えないタスクドメインに対して驚くほどうまく一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:07:25 GMT)
T2V-CompBench: A Comprehensive Benchmark for Compositional Text-to-video Generation [55.6] コンポジションテキスト・ビデオ生成に関する最初の体系的研究を行う。
合成テキスト・ビデオ生成に適した最初のベンチマークであるT2V-CompBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:58:36 GMT)
An Empirical Study of LLaMA3 Quantization: From LLMs to MLLMs [54.9] 本研究では、LLaMA3の低ビット幅への量子化能力について検討する。
我々は,LLaMA3の1-8ビットおよび多種多様なデータセットに対して,学習後量子化とLLaMA3のLoRAファインタニング法を10種類評価した。
実験の結果,LLaMA3は言語的・視覚的文脈において,相変わらず非言語的劣化をきたしていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:31:53 GMT)
Temporal Correlation Meets Embedding: Towards a 2nd Generation of JDE-based Real-Time Multi-Object Tracking [52.0] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)タスクにおいて,JDEトラッカーは優れた性能を示した。
オブジェクトの時間的情報を取得するために,クロスコリレーションを用いた新しい学習手法を提案する。
TCBTrackという名前のトラッカーは、複数の公開ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:48:45 GMT)
GSD: View-Guided Gaussian Splatting Diffusion for 3D Reconstruction [52.0] 単一視点からの3次元オブジェクト再構成のためのガウススプティング表現に基づく拡散モデル手法を提案する。
モデルはGS楕円体の集合で表される3Dオブジェクトを生成することを学習する。
最終的な再構成されたオブジェクトは、高品質な3D構造とテクスチャを持ち、任意のビューで効率的にレンダリングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:30:59 GMT)
ChatQA 2: Bridging the Gap to Proprietary LLMs in Long Context and RAG Capabilities [51.6] ChatQA 2はLlama3ベースのモデルで、オープンアクセスのLLMと主要なプロプライエタリモデルのギャップを埋めるように設計されている。
Llama3-70Bベースのコンテキストウィンドウを8Kから128Kまで拡張するためのトレーニングレシピを提案する。
最先端の長文検索はRAGの上位kコンテキストの断片化問題を緩和できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:35:47 GMT)
Longhorn: State Space Models are Amortized Online Learners [51.1] 本稿では,オンライン回帰目標を最適化するための暗黙の更新に基づく新しい深層SSMアーキテクチャを提案する。
実験の結果,我々のモデルは,標準シーケンスモデリングベンチマークや言語モデリングタスクにおいて,最先端のSSMよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:12:08 GMT)
PACE: A Large-Scale Dataset with Pose Annotations in Cluttered Environments [50.8] PACE(Pose s in Cluttered Environments)は、散在シナリオにおけるポーズ推定手法の大規模ベンチマークである。
ベンチマークは55Kフレームで構成され、300の動画に258Kのアノテーションがあり、43のカテゴリから238のオブジェクトをカバーしている。
PACE-Simには、931オブジェクトにわたる2.4Mアノテーションを備えた100Kのフォトリアリスティックシミュレートフレームが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:28:09 GMT)
Neural topology optimization: the good, the bad, and the ugly [45.0] ニューラルネットワーク(NN)は、トポロジ最適化(TO)を通じて逆を推し進めるための大きな約束を持っている
しかし、アプリケーションに関する誤解は続いている。
本稿では、トポロジ最適化(神経風景)に焦点を当てる。
私たちの分析ツールは、まだ初期段階ですが、NNアーキテクチャに関する重要な洞察を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:10:56 GMT)
Multi-Texture Synthesis through Signal Responsive Neural Cellular Automata [45.0] 我々は、個々の例に基づいて、複数のテクスチャの進化のために単一のNAAを訓練する。
我々のソリューションは、内部コード化されたゲノム信号の形で、各セルの状態をテクスチャ情報として提供し、NAAが期待するテクスチャを生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:17:44 GMT)
Explainable Post hoc Portfolio Management Financial Policy of a Deep Reinforcement Learning agent [45.0] 我々はポートフォリオ管理のための新しい説明可能な深層強化学習(XDRL)アプローチを開発した。
方法論を実践することにより、エージェントの行動を予測する時間内に解釈し、投資政策の要件に従うかどうかを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:40:39 GMT)
LLM See, LLM Do: Guiding Data Generation to Target Non-Differentiable Objectives [44.8] 合成データ統合の結果を系統的に研究し, モデル特性の受動的継承の影響について検討した。
合成データが「中立」に見える場合でも、モデルが特定の属性に対して驚くほど敏感であることがわかった。
本研究では,非微分不可能な目的に応じて意図的に合成データを制約する用語として,アクティブ継承を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:45:21 GMT)
Combining inherent knowledge of vision-language models with unsupervised domain adaptation through strong-weak guidance [44.2] 教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル付きソースデータセットを活用することで、データのラベル付けの面倒な作業を克服しようとする。
現在の視覚言語モデルは、顕著なゼロショット予測能力を示す。
我々は、ゼロショット予測を用いて、ソースとターゲットデータセットの整列を支援する、強弱誘導学習スキームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:36:28 GMT)
Vista: A Generalizable Driving World Model with High Fidelity and Versatile Controllability [42.5] 本稿では,高忠実度かつ多目的な制御性を有する一般化可能な運転世界モデルであるVistaを提案する。
本稿では,移動インスタンスと構造情報の学習を促進するために,新たな2つの損失を提案する。
動作制御性には,高レベルな意図から低レベルな操作に至るまで,多種多様な制御が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:20:05 GMT)
Layout-Agnostic Scene Text Image Synthesis with Diffusion Models [42.4] SceneTextGenは、事前に定義されたレイアウトステージの必要性を回避するために特別に設計された、拡散ベースの新しいモデルである。
SceneTextGenの新規性は、3つの重要なコンポーネントを統合している: 詳細なタイポグラフィ特性をキャプチャする文字レベルエンコーダと、不要なテキスト生成とマイナーな文字不正確な問題に対処する文字レベルインスタンスセグメンテーションモデルと、ワードレベルスポッティングモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:22:24 GMT)
A Comprehensive Guide to Combining R and Python code for Data Science, Machine Learning and Reinforcement Learning [42.4] 機械学習、ディープラーニング、強化学習プロジェクトを構築するために、PythonのScikit-learn、pytorch、OpenAIのジムライブラリを簡単に実行する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 23:01:48 GMT)
Reconstruction of the shape of irregular rough particles from their interferometric images using a convolutional neural network [41.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、干渉画像から不規則な粗い粒子の形状を再構成するために開発された。
CNNは、残りのブロックモジュールを持つUNETアーキテクチャに基づいている。
中心対称(スティック、クロス、デンドライト)および非中心対称(T、Y、L)粒子で試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:03:36 GMT)
A universal scheme to self-test any quantum state and extremal measurement [41.9] この研究で考慮された量子ネットワークは、現在の技術で実装可能な単純なスターネットワークである。
我々の目的のために、任意の数のパーティーで2次元トモグラフィー的に完備な測定セットを自己検証するためにも使用できるスキームを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:18:43 GMT)
Comparing and Contrasting Deep Learning Weather Prediction Backbones on Navier-Stokes and Atmospheric Dynamics [41.0] 私たちは、最も顕著なディープラーニング天気予報モデルと背骨を比較し、対比します。
合成2次元非圧縮性ナビエストークスと実世界の気象動態を予測してこれを達成した。
本研究では,ConvLSTMとSwinTransformerの短距離・中距離予測への適用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:59:00 GMT)
Integrated Push-and-Pull Update Model for Goal-Oriented Effective Communication [40.6] センサエージェントがソースを観測し、アクティベーションエージェントに更新を生成し、送信するエンドツーエンドのステータス更新システムについて検討する。
我々はプッシュ・アンド・プル・モデルを得るためにプッシュ・アンド・プル・アップデート・コミュニケーション・モデルを統合する。
提案したプッシュ・アンド・プルモデルでは,プッシュ・アンド・プル・モデルはプッシュ・アンド・プル・ベースの更新のみに基づくモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:57:31 GMT)
Learning from Teaching Regularization: Generalizable Correlations Should be Easy to Imitate [40.6] 一般化は依然として機械学習における中心的な課題である。
本稿では,ニューラルネットワークを一般化するための新しい正規化手法であるLearning from Teaching (LoT)を提案する。
LoTはこの概念を運用し、補助的な学生学習者とメインモデルの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:26:30 GMT)
Watermark Smoothing Attacks against Language Models [40.0] 我々はスムースな攻撃を導入し、既存の透かし手法がテキストの小さな修正に対して堅牢でないことを示す。
我々の攻撃は幅広い透かし技術の基本的限界を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:04:54 GMT)
RealViformer: Investigating Attention for Real-World Video Super-Resolution [37.5] 現実世界のビデオスーパーレゾリューション(VSR)では、ビデオはワイルドな劣化とアーティファクトに悩まされる。
本稿では,人工物がVSRの共分散に基づく注意機構に与える影響について検討する。
チャネルアテンションに基づくリアルタイムVSRフレームワークであるRealViformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:32:49 GMT)
The Vision of Autonomic Computing: Can LLMs Make It a Reality? [37.4] ビジョン・オブ・オートノミクス・コンピューティング(英語版)(ACV)は、生物に類似した自己管理型コンピューティングシステムを構想している。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、これらの課題に対する有望な解決策を提供する。
この研究は、マイクロサービス管理フレームワークへのLLMの統合の先駆けとして、自律コンピューティングの進歩に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:30:32 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） (Fri, 19 Jul 2024 13:07:06 GMT)
Augment then Smooth: Reconciling Differential Privacy with Certified Robustness [32.5] 標準偏差プライベートモデルトレーニングは,信頼性の高いロバスト性保証を提供するには不十分であることを示す。
本稿では,プライバシとロバスト性の両方を同時に実現する,シンプルで効果的なDP-CERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:42:41 GMT)
I Know About "Up"! Enhancing Spatial Reasoning in Visual Language Models Through 3D Reconstruction [32.5] ZeroVLMは、入力画像の異なるビューを取得するための3次元再構成モデルであるZero-1-to-3を使用している。
4つの視覚的空間推論データセットによる実験結果から, 最大19.48%の精度向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:03:30 GMT)
CacheGen: KV Cache Compression and Streaming for Fast Large Language Model Serving [31.8] CacheGenは、大きな言語モデルのための高速なコンテキストローディングモジュールである。
カスタムテンソルエンコーダを使用して、KVキャッシュをコンパクトなビットストリーム表現にエンコードする。
KVキャッシュの異なる部分の圧縮レベルを適用して、利用可能な帯域幅の変化に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:04:14 GMT)
LeKUBE: A Legal Knowledge Update BEnchmark [30.6] LLM(Large Language Models)の法的な知識をどう更新するかは、実際重要な研究課題となっている。
知識更新手法を評価するための既存のベンチマークは、主にオープンドメイン向けに設計されている。
法定LLMの知識更新手法を5次元にわたって評価する法定知識更新ベンチマーク(LeKUBE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:40:10 GMT)
OASIS: Conditional Distribution Shaping for Offline Safe Reinforcement Learning [30.5] オフライン安全な強化学習(RL)は、事前コンパイルされたデータセットを使用して制約を満たすポリシーをトレーニングすることを目的としている。
本稿では、これらの限界を克服するために、オフラインセーフなRLに新たなパラダイムを導入する。
提案手法は,効率的なデータ利用と正規化手法により,安全制約を遵守する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:15:00 GMT)
Diagonalization of large many-body Hamiltonians on a quantum processor [28.7] 超伝導量子プロセッサを用いて、最大56箇所の2次元格子上で量子多体系の固有エネルギーを計算する。
我々は、量子プロセッサ上で実行されるトロッター化されたユニタリ進化を用いて、多体ヒルベルト空間の部分空間を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:02:03 GMT)
Quantized Prompt for Efficient Generalization of Vision-Language Models [28.0] CLIPのような大規模事前学習型視覚言語モデルは、様々な分野で大きな成功を収めている。
下流への適応の間、最も難しい問題は過度に適合し、破滅的な忘れ物である。
本稿では,視覚言語モデルを正規化するための量子化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 22:52:27 GMT)
Prompted Aspect Key Point Analysis for Quantitative Review Summarization [27.7] キーポイント分析は、キーポイント(KP)を簡潔なテキスト要約として提供し、その頻度を測定する量として定量化することを目的としている。
最近の抽象的アプローチでは、文に基づいてKPが生成され、しばしば重複し、幻覚的な意見を持つKPに繋がる。
本稿では,定量的な要約のためのPAKPA(Prompted Aspect Key Point Analysis)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:07:32 GMT)
TorchGT: A Holistic System for Large-scale Graph Transformer Training [27.7] Graph Transformerは、グラフ学習においてGNNを上回る新しいアーキテクチャである。
本稿では,最初の効率的でスケーラブルで正確なグラフトランスフォーマートレーニングシステムであるTorchGTを提案する。
TorchGTはトレーニングを62.7倍に強化し、グラフシーケンスの長さを最大1Mまでサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:21:42 GMT)
Does Refusal Training in LLMs Generalize to the Past Tense? [27.5] 我々は過去に有害な要求を改定することは、しばしば多くの最先端のLCMを脱獄するのに十分であることを示した。
また, 将来の時制の改革は効果が低いことが示唆され, 過去の歴史的問題については, 仮説的な未来の問題よりも良質であると考える傾向が示唆された。
微調整 GPT-3.5 Turbo を用いた実験により, 過去の経過例を微調整データに明示的に含めれば, 過去の改定に対する防御が実現可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:03:01 GMT)
Do LLMs have Consistent Values? [27.1] 我々は,Large Language Models (LLM) によって生成されたテキストで表される値について検討する。
我々は,LLMが,値のランク付けや値の相関など,人間で実証されたのと同じ値構造を示すかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:24:47 GMT)
Defect Spectrum: A Granular Look of Large-Scale Defect Datasets with Rich Semantics [27.0] Defect Spectrumは、広範囲の産業的欠陥に対して、正確でセマンティックな、そして大規模なアノテーションを提供する包括的なベンチマークである。
4つの重要な産業ベンチマークに基づいて、私たちのデータセットは既存のアノテーションを洗練し、単一のイメージ内の複数の欠陥タイプを識別する、リッチなセマンティックな詳細を導入します。
また、高品質で多様な欠陥画像を作成するために設計された2段階拡散ベースジェネレータであるDefect-Genを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:10:14 GMT)
OphNet: A Large-Scale Video Benchmark for Ophthalmic Surgical Workflow Understanding [27.0] OphNetは、眼科の外科的ワークフロー理解のための、大規模な、専門家による注釈付きビデオベンチマークである。
66種類の白内障、緑内障、角膜手術にまたがる2,278本の外科的ビデオの多彩なコレクションがあり、102個のユニークな外科的フェーズと150個の微細な手術の詳細な注記がある。
OphNetは、既存の最大の外科的ワークフロー分析ベンチマークの約20倍の大きさである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:01:03 GMT)
3D-GOI: 3D GAN Omni-Inversion for Multifaceted and Multi-object Editing [26.7] 複数オブジェクト上のアフィン情報の多面的編集を可能にする3D編集フレームワークである3D-GOIを提案する。
3D-GOIは、有名な3D GANであるGIRAFFEによって制御される属性コードの多さを反転させることで、複雑な編集機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:18:00 GMT)
AI-native Memory: A Pathway from LLMs Towards AGI [26.7] 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の火花で世界を実証した。
我々は,メモリ統合によるLLMからAGIへの経路を構想する。
中間段階として、メモリは自然言語記述の形式になる可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:37:42 GMT)
Motion and Structure from Event-based Normal Flow [26.5] ニューロモルフィックなイベントベースカメラは、この根本的な問題を解決するために、生のイベントデータを入力として利用するアプローチに非常に要求する。
既存の最先端ソリューションは、通常、イベントデータ生成プロセスを反復的に反転することによって暗黙的にデータアソシエーションを推測する。
事象に基づく正規フローは、幾何学的問題群を解く際のフルフローの代替として、提案した幾何学的誤り項を介して利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:13:16 GMT)
Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach [25.9] 生成型AI(gen AI)の最近の進歩は、学習者全員に個人家庭教師を提供し、教師全員に指導助手を提供する新しい技術の可能性に興奮をもたらしている。
これは主に、ジェネラルAIプロンプトへの教育的直観の言葉化と、優れた評価プラクティスの欠如によるものである、と我々は主張する。
ここでは,学習者や教育者と共同で,学習科学から7つの多様な教育ベンチマークの実践的なセットに高レベルの原則を翻訳する作業について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:03:41 GMT)
A Survey on Efficient Inference for Large Language Models [25.6] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著なパフォーマンスのために、広く注目を集めている。
LLM推論のかなりの計算とメモリ要件は、リソース制約のあるシナリオへの展開に困難をもたらす。
本稿では,LLMの効率的な推論について,既存の文献を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:47:36 GMT)
A Survey of Backdoor Attacks and Defenses on Large Language Models: Implications for Security Measures [25.4] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語理解と複雑な問題解決のギャップを埋める。
LLMはセキュリティ上の脆弱性、特にバックドア攻撃の影響を受けやすい。
本稿では, 微調整手法に着目し, LLMのバックドア攻撃に対する新たな視点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:50:24 GMT)
Samplable Anonymous Aggregation for Private Federated Data Analysis [25.4] 局所的に微分されたプライベートアルゴリズムは、ほとんど信頼を必要としないが、(おそらく)実用性に制限がある。
中央的に微分されたプライベートアルゴリズムは、はるかに優れたユーティリティを実現することができるが、信頼できるキュレーターを必要とする。
最初のコントリビューションは、複数のよく使われるアルゴリズムを効率的に実装できる新しいプリミティブを提案することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:18:40 GMT)
Towards Assessing Data Replication in Music Generation with Music Similarity Metrics on Raw Audio [25.3] 様々なオーディオ音楽の類似度指標に基づくモデルに依存しないオープンアセスメント手法である音楽レプリケーションアセスメント(MiRA)について述べる。
合成サンプルに基づいて,異なるジャンルの楽曲の再現実験を行うことで,正確な複製を識別する5つの指標の能力を評価する。
提案手法は,10%以上の比率で正確なデータ複製を推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:52:11 GMT)
Retrieval-Augmented Generation for Natural Language Processing: A Survey [25.1] 検索強化生成(RAG)は、外部知識データベースを利用して大きな言語モデルを拡張する。
本稿では,RAGの重要技術,特に検索器と検索融合について概説する。
RAGは、自然言語処理のタスクや産業シナリオで使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:00:56 GMT)
The Cardinality of Identifying Code Sets for Soccer Ball Graph with Application to Remote Sensing [25.0] 地球の衛星観測の文脈では、地球の表面が一組の領域に分割されていると仮定できる。
ICSe(Identifying Code Sets)を使用することで、イベントが発生する領域を識別できるように、センサをデプロイできます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:36:44 GMT)
SQLfuse: Enhancing Text-to-SQL Performance through Comprehensive LLM Synergy [24.9] 本稿では,オープンソースのLarge Language Models(LLM)を,クエリの精度とユーザビリティを高めるための一連のツールに統合する,堅牢なシステムを提案する。
Ant GroupによるSpider Leaderboardとデプロイメントのリードパフォーマンスによって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:01:57 GMT)
Machine learning emulation of precipitation from km-scale regional climate simulations using a diffusion model [22.3] 高解像度の気候シミュレーションは、気候変動の影響を理解し、適応策を計画するのに有用である。
CPMGEMは,イングランドやウェールズの高分解能モデルからの降水シミュレーションをはるかに低コストでエミュレートするために,生成機械学習モデルの新たな応用である拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:42:20 GMT)
Not All Noises Are Created Equally:Diffusion Noise Selection and Optimization [22.2] 拡散モデルはランダムサンプリングされたガウス雑音から高品質なデータを生成することができる。
すべてのノイズが拡散モデルに対して等しく生成されるわけではない。
任意の雑音の反転を積極的に向上する新しい雑音最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:36:22 GMT)
Decoupling Common and Unique Representations for Multimodal Self-supervised Learning [22.1] マルチモーダルな自己教師型学習のための簡易かつ効果的な方法として,Decoupling Common and Unique Representations (DeCUR)を提案する。
マルチモーダル冗長性低減によるモーダル内埋め込みとモーダル内埋め込みを区別することにより、DeCURは異なるモーダル間で補完情報を統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:43:13 GMT)
Talk2Radar: Bridging Natural Language with 4D mmWave Radar for 3D Referring Expression Comprehension [21.6] 4Dミリ波レーダは従来のレーダよりも密度の高い点雲を提供し、オブジェクトの意味的および物理的特性の両方を知覚する。
3次元視覚接地のためのレーダシーンにおける自然言語による文脈理解の開発を促進するため,最初のデータセットTalk2Radarを構築した。
本研究では,ポイントクラウド上での3次元参照表現のための新しいモデルであるT-RadarNetを提案し,Talk2Radarデータセット上でのステートオフ・ザ・アート(SOTA)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:23:50 GMT)
Bucketed Ranking-based Losses for Efficient Training of Object Detectors [21.3] Average Precision Loss や Rank&Sort Loss のようなランクに基づく損失関数は、オブジェクト検出においてスコアベースの損失よりも優れていた。
これらは、$P$陽性と$N$負の予測のペアワイズ比較を必要とし、$mathcalO(PN)$の時間複雑性を導入する。
負の予測をB$バケット(B ll N$)にグループ化し、ペア比較の回数を減らす。
我々の手法は時間の複雑さを増し、$mathcalO(max)に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:01:30 GMT)
On Learning Discriminative Features from Synthesized Data for Self-Supervised Fine-Grained Visual Recognition [21.1] 自己監視学習(SSL)は、様々なタスクにわたる視覚的表現を取得するための顕著なアプローチとなっている。
我々は,SSLの視覚的認識に不可欠な重要な識別的特徴を抽出する能力を向上する新たな戦略を導入する。
このアプローチは、FGVRに不可欠な差別的特徴に焦点を合わせるために、合成データペアを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:43:19 GMT)
PD-TPE: Parallel Decoder with Text-guided Position Encoding for 3D Visual Grounding [20.4] 3Dビジュアルグラウンドティングは、3Dポイントクラウドシーンで、自由形式の自然言語記述によって言及される対象物を見つけることを目的としている。
ダブルブランチデコーダを用いた視覚言語モデルPD-TPEを提案する。
我々は、広く採用されている2つの3Dビジュアルグラウンドデータセットの最先端を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:44:33 GMT)
Safe-SD: Safe and Traceable Stable Diffusion with Text Prompt Trigger for Invisible Generative Watermarking [20.3] 安定拡散(SD)モデルは一般的に画像合成とパーソナライズされた編集の分野で栄えている。
AIが作成したコンテンツを公開プラットフォームに公開することで、法的および倫理的リスクが高まる可能性がある。
本研究では,透かしを認識不能な構造に適応させる,安全かつ高追従性安定拡散フレームワーク(SafeSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:30:52 GMT)
NeuroBind: Towards Unified Multimodal Representations for Neural Signals [20.0] 脳波、fMRI、カルシウムイメージング、スパイキングデータを含む複数の脳信号タイプを統一する表現であるNeuroBindを提案する。
このアプローチは、神経科学研究の進展、AIシステムの改善、神経補綴学と脳-コンピュータインターフェースの開発において大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:42:52 GMT)
DreamScene: 3D Gaussian-based Text-to-3D Scene Generation via Formation Pattern Sampling [17.8] 本稿では,上記の3つの課題に主に2つの戦略を用いて対処する,新しいテキストから3Dシーン生成フレームワークDreamSceneを提案する。
まずDreamSceneは、3Dオブジェクトの生成パターンによってガイドされるマルチステップサンプリング戦略であるFormation Pattern Smpling(FPS)を採用して、高速でセマンティックにリッチで高品質な表現を形成する。
第二に、DreamSceneは、屋内と屋外の両方に特化して設計されたプログレッシブな3段階カメラサンプリング戦略を採用しており、オブジェクト環境統合とシーン全体の3D一貫性を効果的に確保している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:28:03 GMT)
3D Reconstruction and New View Synthesis of Indoor Environments based on a Dual Neural Radiance Field [17.7] 我々は,高品質な幾何再構成とビューレンダリングを実現するために,デュアルニューラル放射場(Du-NeRF)を開発した。
Du-NeRFの革新的な特徴の1つは、ビュー非依存のコンポーネントを密度場から切り離し、SDFフィールドの学習プロセスを監督するためにラベルとして使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:35:18 GMT)
Geolocation Predicting of Tweets Using BERT-Based Models [17.6] 本研究は、ツイート/ユーザ位置情報予測タスクを解決することを目的としている。
提案手法は、自然言語処理のためのニューラルネットワークを実装し、位置を推定する。
提案されたモデルの範囲は、Twitterデータセットで微調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:06:30 GMT)
Internal Consistency and Self-Feedback in Large Language Models: A Survey [17.5] 大規模言語モデル(LLM)は、正確に応答することが期待されているが、しばしば不十分な推論や幻覚的内容を生成する。
理論的枠組みは「内部整合性(internal Consistency)」と呼ばれ、推論の欠如や幻覚の存在といった現象について統一的な説明を提供する。
本稿では,自己フィードバック(Self-Feedback)と呼ばれる内部一貫性をマイニングする,合理的かつ効果的な理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:59:03 GMT)
Rasa: Building Expressive Speech Synthesis Systems for Indian Languages in Low-resource Settings [17.4] Rasaは、インド初の多言語表現型TSデータセットである。
これには、アサメ語、ベンガル語、タミル語という3つの言語をカバーする6つのエクマン感情のそれぞれについて、10時間の中立的なスピーチと1-3時間の表現的なスピーチが含まれている。
我々のアブレーション研究では、MUSHRAのスコアが示すように、中立な1時間と表現的なデータの30分でフェアなシステムが得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:33:10 GMT)
Operating System And Artificial Intelligence: A Systematic Review [17.3] 我々は、AI駆動のツールがOSのパフォーマンス、セキュリティ、効率をいかに向上させるかを検討する一方、OSの進歩はより洗練されたAIアプリケーションを促進する。
メモリ管理やプロセススケジューリング,侵入検出など,OSの機能最適化に使用されるさまざまなAI技術を分析した。
我々はIntelligent OSの有望な展望を探求し、革新的なOSアーキテクチャがいかに画期的な機会の道を開くかだけでなく、AIがこれらの次世代OSの発展にどのように貢献するかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:29:34 GMT)
GenRC: Generative 3D Room Completion from Sparse Image Collections [17.2] GenRCは、高忠実度テクスチャを備えたルームスケールの3Dメッシュを完成させる、自動トレーニングフリーパイプラインである。
E-Diffusionは、大域幾何学と外観整合性を保証するビュー一貫性パノラマRGBD画像を生成する。
GenRCは、ScanNetとARKitScenesデータセットのほとんどの外観と幾何学的メトリクスの下で、最先端のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:20:13 GMT)
A Benchmark for Gaussian Splatting Compression and Quality Assessment Study [17.0] まず、グラフベース圧縮(GGSC)と呼ばれる、単純で効果的なデータ圧縮アンカーを提案する。
GGSCはグラフ信号処理理論にインスパイアされ、2つの分岐を使って原始中心と属性を圧縮する。
GGSSは従来のGS圧縮を探求する最初の研究であり、典型的な圧縮操作に対応するGS歪み特性を明らかにする利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:49:07 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） (Fri, 19 Jul 2024 05:27:50 GMT)
RCA: Region Conditioned Adaptation for Visual Abductive Reasoning [16.8] 領域条件適応は、視覚的帰納的推論のためのパラメータ効率の良い微調整法である。
局所的なヒント」と「グローバルな文脈」をCLIPモデルの視覚的プロンプトに細粒度と粗粒度を別々にエンコードする。
我々は、視覚的特徴をリテラル記述と妥当な説明の特徴へ同時に回帰させるために、コントラスト損失を修正した新しいモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:52:07 GMT)
Dataset Distillation in Medical Imaging: A Feasibility Study [16.4] 医療画像解析分野におけるデータの共有は、まだ未承認のままである。
可能な解決策の1つは、同様のモデルパフォーマンスを保ちながら、データセット全体の転送を避けることである。
コンピュータ科学におけるデータ蒸留の最近の進歩は、医療データを効率的に共有する有望な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:59:04 GMT)
Sequential Model for Predicting Patient Adherence in Subcutaneous Immunotherapy for Allergic Rhinitis [16.4] 皮膚下免疫療法はアレルギー性鼻炎(AR)の長期因果治療である
本研究では、新しい機械学習モデルを活用し、AR患者の非一貫性のリスクを正確に予測することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:42:17 GMT)
Score Normalization for Demographic Fairness in Face Recognition [16.0] 有名なサンプル中心スコア正規化技術であるZ-normとT-normは、高セキュリティ動作点の公平性を向上しない。
標準Z/Tノルムを拡張し、正規化における人口統計情報を統合する。
本手法は,5つの最先端の顔認識ネットワークの全体的な公正性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:51:51 GMT)
Save It All: Enabling Full Parameter Tuning for Federated Large Language Models via Cycle Block Gradient Descent [15.5] 大規模言語モデル(LLM)はディープラーニングパラダイムに革命をもたらし、幅広いタスクで印象的な結果をもたらしている。
既存のソリューションは、モデル全体がトレーニングのために交換されるという非現実的な仮定を定めている。
本稿では,資源消費を最小限に抑えつつ,FLにおけるLLMの効率的なトレーニングと微調整を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:22:02 GMT)
Data Generation Using Large Language Models for Text Classification: An Empirical Case Study [15.4] 我々は、合成データに基づいて訓練された自然言語理解(NLU)モデルを用いて、異なる世代からの合成データの品質を評価する。
この研究は、これらの要因の影響を実証分析し、データ生成の実践を改善するためのレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:37:17 GMT)
CARFF: Conditional Auto-encoded Radiance Field for 3D Scene Forecasting [15.4] CARFFは,過去の観測から得られた未来の3Dシーンを予測する手法である。
我々は、Pose-Conditional-VAEとNeRFの2段階のトレーニングを用いて、3D表現を学習する。
CARLA運転シミュレータを用いたシナリオにおける本手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:20:35 GMT)
HOTS3D: Hyper-Spherical Optimal Transport for Semantic Alignment of Text-to-3D Generation [15.3] 最近のCLIP誘導3D生成法は,有望な結果を得たが,入力テキストに適合した忠実な3D形状の生成に苦慮している。
本稿では,テキスト特徴と画像特徴とをSOT(spherical optimal transport)で整列させることにより,このギャップを効果的に橋渡しするHOTS3Dを提案する。
最適にマッピングされた特徴により、拡散ベースのジェネレータとNerfベースのデコーダを使用して、それらを3次元形状に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:43:24 GMT)
The Future of Large Language Model Pre-training is Federated [15.2] フェデレーション学習は、地球のデータと計算資源の大部分を解き放つ可能性がある。
我々は、この新たなトレーニングパラダイムの調査と開発を可能にする、Photonと呼ばれるスケーラブルなデプロイメントシステムを提案する。
我々は、プライベートなデータソースや計算リソースとのコラボレーションに関心のある組織がPhotonを利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:16:17 GMT)
Temporal receptive field in dynamic graph learning: A comprehensive analysis [15.2] 本稿では,動的グラフ学習における時間受容領域の包括的解析について述べる。
その結果,適切な時間的受容場を選択すれば,モデルの性能が大幅に向上することが示された。
一部のモデルでは、過度に大きなウィンドウがノイズを発生させ、精度を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:27:14 GMT)
Double-Shot 3D Shape Measurement with a Dual-Branch Network [14.7] 我々は、異なる構造光(SL)変調を処理するために、デュアルブランチ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)-トランスフォーマーネットワーク(PDCNet)を提案する。
PDCNet内では、Transformerブランチを使用してフリンジイメージのグローバルな認識をキャプチャし、CNNブランチはスペックルイメージのローカル詳細を収集するように設計されている。
提案手法は, 自己生成データセット上で高精度な結果が得られる一方で, フランジオーダーの曖昧さを低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:49:26 GMT)
Towards Architecture-Agnostic Untrained Network Priors for Image Reconstruction with Frequency Regularization [14.7] ネットワーク先行のスペクトルバイアスを直接変調する効率的なアーキテクチャ非依存手法を提案する。
ほんの数行のコードで、パフォーマンスの低いアーキテクチャでの過度な適合を減らし、パフォーマンスの低いアーキテクチャとパフォーマンスのギャップを埋めることができます。
その結果、アーキテクチャ上のバイアス、過度な適合、および未トレーニングのネットワークプリエントのランタイム上の問題に、アーキテクチャの変更なしに同時に対処できることが初めて明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 03:54:44 GMT)
An Uncertainty-aware Deep Learning Framework-based Robust Design Optimization of Metamaterial Units [14.7] メタマテリアルユニットの設計のための,新しい不確実性を考慮したディープラーニングフレームワークに基づくロバスト設計手法を提案する。
提案手法は,高性能なメタマテリアルユニットを高信頼性で設計できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 22:21:27 GMT)
Bounding the Excess Risk for Linear Models Trained on Marginal-Preserving, Differentially-Private, Synthetic Data [14.5] 我々は、実データの代わりに差分プライベート(DP)、合成トレーニングデータを用いてMLモデルを訓練する。
合成データの鍵となる望ましい性質は、元の分布の低次限界を保存する能力である。
我々の主な貢献は、そのような合成データに基づいて訓練された線形モデルの過大な経験的リスクに関する、新しい上下境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:01:49 GMT)
ESCAPE: Energy-based Selective Adaptive Correction for Out-of-distribution 3D Human Pose Estimation [14.4] ESCAPEは軽量な修正および選択的適応フレームワークである。
OODデータに対するコストの高いTTAを保ちながら、ほとんどのデータに対して高速で前方通過補正を施す。
5つの人気のあるHPEモデルの遠位MPJPEを、目に見えないデータで最大7%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:01:26 GMT)
Deep Copula-Based Survival Analysis for Dependent Censoring with Identifiability Guarantees [14.3] センシングは生存分析における中心的な問題であり、各サンプルに対して時間対イベント(例えば、死亡)または時間対センサー(英語版)が観察される。
そこで本研究では,依存検閲を同時に適用可能なフレキシブル・ディープ・ラーニング・ベース・サバイバル分析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:29:39 GMT)
Improving Representation of High-frequency Components for Medical Foundation Models [14.2] 我々は、周波数適応表現オートエンコーダ(Frepa)という新しい事前学習戦略を提案する。
Frepaはエンコーダに画像埋め込みにおける高周波成分を効果的に表現し保存することを奨励する。
そこで我々はFrepaを9つの医療モダリティにまたがって開発し、2D画像と3Dボリュームデータの両方に対して32の下流タスクで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:05:10 GMT)
Track-MDP: Reinforcement Learning for Target Tracking with Controlled Sensing [13.8] センサ管理(または制御されたセンシング)による目標追跡のための最先端技術はモデルベースである。
本稿では,対象/対象の運動モデルが観測者にとって未知であるような状況下で,この問題に対する強化学習手法について検討する。
制御センサを用いたトラッキング問題に対して,POMDPの定式化よりも新しいマルコフ決定プロセス(MDP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:58:51 GMT)
Early Preparation Pays Off: New Classifier Pre-tuning for Class Incremental Semantic Segmentation [13.6] クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーションは、新しいタスクを学習しながら古い知識を保存することを目的としている。
それは破滅的な忘れ込みとバックグラウンドシフトの問題によって妨げられる。
そこで本研究では,正規学習プロセスの前に適用された新しい分類器プレチューニング(NeST)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:19:29 GMT)
Dataset Distillation by Automatic Training Trajectories [13.5] 本稿では, 軌道長NSを動的かつ適応的に調整し, 累積ミスマッチ問題(AMP)に対処する新しいアプローチであるATT(Automatic Training Trajectories)を提案する。
本手法は, クロスアーキテクチャを含むテストにおいて, 既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:27:11 GMT)
Deep Feature Surgery: Towards Accurate and Efficient Multi-Exit Networks [13.5] 本稿では,マルチエクイットネットワークのトレーニングにおいて,競合問題を解決するためのDeep Feature Surgery (methodname)を提案する。
methodnameは、バックプロパゲーションの複雑さを減らしたトレーニング操作を再現する。
symbolmathbf2boldtimes$ less average FLOPs per image to achieve the size accuracy as the baseline method on Cifar100。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:31:31 GMT)
GE2E-AC: Generalized End-to-End Loss Training for Accent Classification [13.3] 入力音声のアクセント埋め込みやAEを抽出するためにモデルを訓練するGE2E-ACを提案する。
提案したGE2E-ACの有効性を,従来のクロスエントロピーに基づく損失をトレーニングしたベースラインモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:44:16 GMT)
Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity [13.3] 物理的な人間とロボットの相互作用では、ロボットは対象者の正確な身体のポーズを推定する必要がある。
これらのpHRIシナリオでは、ロボットは物理的相互作用のためにロボットに近づかなければならないため、装備されたカメラで対象者の身体を完全に観察することはできない。
本稿では,2次元LiDARのような触覚センサを備えたカメラのアクティブな計測・センサ融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:16:52 GMT)
360VFI: A Dataset and Benchmark for Omnidirectional Video Frame Interpolation [13.1] 我々は,Omnidirectional Video Frame Interpolationのためのベンチマークデータセットである360VFIを紹介する。
本稿では,全方向ビデオの歪みをネットワークに導入し,歪みを変調する実用的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:50:24 GMT)
A Learning-based Adaptive Compliance Method for Symmetric Bi-manual Manipulation [13.1] シンメトリバイマニュアル操作は、軌道上での操作において必須のスキルである。
従来の手法では、モーションプランニングとコンプライアンスコントロールは2つの別々のモジュールと見なされてきた。
本稿では,対称的双方向操作の効率性とロバスト性を向上させる学習型適応コンプライアンスアルゴリズム(LAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:53:52 GMT)
ReGround: Improving Textual and Spatial Grounding at No Cost [12.9] 空間的接地は、ゲートされた自己意図から横断的な意図への逐次的な流れによって、しばしばテキスト的接地よりも優れている。
このようなバイアスは、ネットワークアーキテクチャを単に書き換えることによって、どちらも精度を犠牲にすることなく、大幅に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:46:24 GMT)
ECCO: Can We Improve Model-Generated Code Efficiency Without Sacrificing Functional Correctness? [12.9] ECCOは、自然言語(NL)ベースのコード生成と履歴ベースのコード編集という、2つのパラダイムを通じてプログラム効率を評価するためのベンチマークである。
実行情報の追加は機能的正確性を維持するのによく役立ち、NLフィードバックは効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:47:40 GMT)
Hyper-Heuristics Can Profit From Global Variation Operators [12.8] モーブアクセプタンス・ハイパーヒューリスティック(MAHH)は,マルチモーダルCLIFFベンチマークの局所的最適化を極めて効率よく残していることを示す。
また、MAHHの局所的な1ビット突然変異演算子を、EAで一般的に使用されるグローバルビットワイズ演算子に置き換えると、JUMP関数上の$min1, O(fraceln(n)m)m, O(nm)$のランタイムが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:10:05 GMT)
Towards Faithful Explanations: Boosting Rationalization with Shortcuts Discovery [12.6] 本稿では,潜在的ショートカットの発見と活用により合理化を促進するショートカット融合選択合理化法を提案する。
具体的には、SSRはいくつかの潜在的なショートカットを検出するショートカット発見アプローチを最初に設計した。
そして,同定されたショートカットを導入することで,合理性を構成するためにショートカットを利用する問題を緩和する2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:31:38 GMT)
Identifying Causal Effects using Instrumental Time Series: Nuisance IV and Correcting for the Past [12.5] ベクトル自己回帰(VAR)プロセスのような時系列モデルにおけるIV回帰を考察する。
i.d.テクニックの直接的な適用は、過去に依存性を正しく調整しなかったため、一般的には矛盾する。
我々は,その一貫性を証明し,その因果効果が分布一般化にどのように用いられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:48:15 GMT)
Omni-Dimensional Frequency Learner for General Time Series Analysis [12.5] スペクトル特徴の3つの側面の奥行き解析に基づいて,Omni-dimensional Frequency Learner (ODFL) モデルを提案する。
本手法は,非定常周波数帯域に着目した意味適応型大域的フィルタとチャネル次元間の部分演算からなる。
ODFLは、短期および長期予測、計算、分類、異常検出を含む5つの主流時系列分析タスクにおいて、一貫した最先端を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 03:00:16 GMT)
Img2CAD: Reverse Engineering 3D CAD Models from Images through VLM-Assisted Conditional Factorization [12.1] 画像からのリバースエンジニアリング3Dコンピュータ支援設計(CAD)モデルは、多くのダウンストリームアプリケーションにとって重要な課題である。
本研究では,タスクを2つのサブプロブレムに条件付き分解する手法を提案する。
本稿では,連続的な属性値を予測する意味を持つ離散構造を条件としたTrAssemblerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:53:30 GMT)
The Effect of Training Schedules on Morphological Robustness and Generalization [11.1] ロバスト性と一般化性は、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)ベースのコントローラの重要な特性である。
本稿では,ANNをベースとした制御器の物理的変動範囲における十分な性能を実現することを目的とした,形態的ロバスト性と一般化性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:55:31 GMT)
Routing in Quantum Networks with End-to-End Knowledge [11.0] 本稿では,特定しきい値を超えるエンドツーエンドの忠実度を提供できる経路の確立を容易にするアプローチを提案する。
本稿では,このアプローチの特定の例であるアルゴリズムを定義し,シミュレーションによるDijkstra短経路アルゴリズムと知識認識アルゴリズムとを比較して評価する。
以上の結果から、グレーボックスアルゴリズムの1つは、忠実度しきい値を超える経路の配送において、他の手法よりも一貫して優れていたことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:34:51 GMT)
Self-Supervised Video Representation Learning in a Heuristic Decoupled Perspective [10.9] 本稿では,動的セマンティクスと静的セマンティクスの両方を疎結合で捉えるために,解答と干渉を伴う学習力学の双レベル最適化(BOLD-DI)を提案する。
提案手法は既存のv-CL手法とシームレスに統合でき, 実験結果から重要な改善点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:53:54 GMT)
CRMSP: A Semi-supervised Approach for Key Information Extraction with Class-Rebalancing and Merged Semantic Pseudo-Labeling [10.9] CRMSP(Semantic Pseudo-Labeling)によるクラスリバランシングとマージされたセマンティックPseudo-Labeling)によるKIEのための新しい半教師付きアプローチを提案する。
CRPモジュールは、擬似ラベルを再バランスするために再重み付け要素を導入し、テールクラスに注意を向ける。
MSPモジュールはMerged Prototypes (MP) にサンプルを割り当てることでラベルなしデータのテール特徴をクラスタ化する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:41:26 GMT)
ParamsDrag: Interactive Parameter Space Exploration via Image-Space Dragging [10.9] ParamsDragは、ビジュアライゼーションと直接対話することでパラメータ空間の探索を容易にするモデルである。
第一に、ParamsDragの生成成分は、入力シミュレーションパラメータに基づいて視覚化を生成する。
第2に、可視化において構造関連機能を直接ドラッグすることで、ユーザーは異なるパラメータの制御効果を直感的に理解することができる。
第三に、初期のステップから理解することで、ユーザはParamsDragを操り、ダイナミックな視覚的な結果を生み出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:12:41 GMT)
Do Parameters Reveal More than Loss for Membership Inference? [10.8] 最適メンバーシップ推論には、ホワイトボックスアクセスが本当に必要であることを示す。
IHA (Inverse Hessian Attack) による新しいホワイトボックス推論攻撃による検討を行った。
以上の結果から,監査と敵の両方がモデルパラメータへのアクセスの恩恵を受ける可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:13:45 GMT)
Open-Set Recognition in the Age of Vision-Language Models [9.3] オープン語彙認識のための視覚言語モデル(VLM)が,インターネット規模のデータセットで訓練されているため,本質的にオープンセットモデルであるかどうかを検討する。
有限クエリセットを介してクローズドセットの仮定を導入し、オープンセット条件に対して脆弱になる。
より多くのクラスを含むクエリセットのサイズを中立的に増やすことは、この問題を軽減するのではなく、タスクパフォーマンスの低下とオープンセットのパフォーマンスの低下を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:16:31 GMT)
Gaussian Process Model with Tensorial Inputs and Its Application to the Design of 3D Printed Antennas [9.1] GPカーネルに一般化された距離尺度を組み込むことを提案し、3Dプリントされたデザインから空間情報をGPフレームワークに組み込む新しい便利な手法を提案する。
提案手法は,GPサロゲートに基づくシミュレーション最適化から利用可能なツールの多元性を生かした3次元プリントオブジェクトの複雑な設計問題を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:51:03 GMT)
Mask2Map: Vectorized HD Map Construction Using Bird's Eye View Segmentation Masks [9.1] 本稿では,自動運転アプリケーション用に設計された,新しいエンドツーエンドのオンラインHDマップ構築手法であるMask2Mapを紹介する。
このアプローチでは、シーン内のマップインスタンスのクラスと順序付けられたポイントセットを予測することに重点を置いています。
Mask2Mapは、従来の最先端メソッドよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:58:32 GMT)
Coverage-aware and Reinforcement Learning Using Multi-agent Approach for HD Map QoS in a Realistic Environment [8.9] オフロードプロセスを最適化する効果的な方法の1つは、送信時間を最小化することである。
これはVehicular Adhoc Network(VANET)において特に当てはまり、車両はHD(High-Definition)マップデータを頻繁にダウンロードしてアップロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:40:07 GMT)
The Group Robustness is in the Details: Revisiting Finetuning under Spurious Correlations [8.8] 本稿では,最短群精度における微調整モデルの意外かつニュアンスな挙動を同定する。
まず,ミニバッチアップサンプリングと損失アップウェイトという,一般的なクラスバランス手法が,最悪のグループ精度の低下を招きかねないことを示す。
次に、事前学習されたモデルのスケーリングは、一般に最悪のグループ精度において有用であるが、適切なクラスバランスと共役する場合にのみ有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:34:03 GMT)
TTT: A Temporal Refinement Heuristic for Tenuously Tractable Discrete Time Reachability Problems [8.7] 到達可能な集合計算は制御系を解析するための重要なツールである。
時間的改善を行うための自動フレームワークを導入する。
提案アルゴリズムは,20～70%の時間で,ベースラインアプローチに類似した誤差で近似到達可能な集合を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:16:25 GMT)
Fair Overlap Number of Balls (Fair-ONB): A Data-Morphology-based Undersampling Method for Bias Reduction [8.7] データ中心人工知能は、その品質を改善するためにデータセット修正を提案する。
本研究は,各データ群のデータ形態を利用するアンダーサンプリング法であるフェアオーバーラップボール数(Fair-ONB)を提案する。
これは、半径、カバーされたインスタンス数、密度などのグループのボールカバレッジの属性を使用して、アンダーサンプリングとバイアス低減に最も適した領域を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:16:02 GMT)
Honest Computing: Achieving demonstrable data lineage and provenance for driving data and process-sensitive policies [8.7] データは開示の未完了、リーク、損失、操作、製造などの影響を受けやすい。
我々は、透明性、完全性、倫理的行動を強調する実践とアプローチとして、Honest Computingの概念を紹介します。
この基本層アプローチは、適切なデータ保持と処理のための新しい標準を定義するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:13:42 GMT)
Voices in a Crowd: Searching for Clusters of Unique Perspectives [8.5] 提案されたソリューションは、アノテータの不一致をモデル化するか、あるいは共有メタデータに基づいてアノテータをグループ化することによって、少数派の視点を捉えることを目的としている。
本稿では,アノテータのメタデータを符号化せずにモデルを訓練し,アノテータの振る舞いによって通知される潜伏埋め込みを抽出し,類似した意見の集合を生成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:37:15 GMT)
Knowledge Distillation Approaches for Accurate and Efficient Recommender System [8.3] この論文は、レコメンデーターシステムのための知識蒸留法の開発に費やされている。
提案手法は,その知識源に応じて分類される。
異種推薦モデルのランク付け知識を圧縮する新しい学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:01:18 GMT)
Quantum Signal Processing and Quantum Singular Value Transformation on $U(N)$ [8.3] 量子信号処理と特異値変換のためのフレームワークをUN$で提案する。
我々は、達成可能なものを包括的に分析し、所望の変換を与える量子回路を構築するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:15:20 GMT)
Using Case Studies to Teach Responsible AI to Industry Practitioners [8.2] 我々は、対話型ケーススタディを用いて、組織的・実践的なエンゲージメントとRAI(Responsible AI)の先進的学習を実現する新しい利害関係者第一の教育手法を提案する。
評価の結果,ワークショップの参加者は,作業にRAIを適用することに対する理解とモチベーションに肯定的な変化があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 22:06:06 GMT)
Large Kernel Distillation Network for Efficient Single Image Super-Resolution [8.1] 近年,シングルイメージ超解像 (SISR) が注目されている。
現在のSOTA(State-of-the-art)モデルは高い計算コストなどの問題に直面している。
本稿では,LKDN(Large Kernel Distillation Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:21:56 GMT)
A New Clustering-based View Planning Method for Building Inspection with Drone [8.0] ビュープランニングの目的は、ビジョンカバレッジ目標を達成するために、視覚関連タスクのほぼ最適視点を見つけることである。
本稿では,スペクトルクラスタリング,局所ポテンシャル場法,ハイパーヒューリスティックアルゴリズムを用いたクラスタリングに基づく2段階計算手法を提案する。
実験の結果,提案手法はより少ない視点と高いカバレッジでより良い解が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:11:03 GMT)
Which Transformer to Favor: A Comparative Analysis of Efficiency in Vision Transformers [7.9] トランスフォーマーの自己注意は、2次計算の複雑さのために高い計算コストが伴う。
我々のベンチマークは、高解像度画像よりも、一般により大きなモデルを使用することの方が効率的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:44:53 GMT)
Reexamining Racial Disparities in Automatic Speech Recognition Performance: The Role of Confounding by Provenance [7.9] 自動音声認識(ASR)モデルとその使用法は公平かつ公平であることが重要である。
この研究は、現在の最先端のニューラルネットワークベースのASRシステムの性能を調べることによって、この格差の根底にある要因を理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:14:17 GMT)
What Matters in Transformers? Not All Attention is Needed [7.9] Transformerベースの大規模言語モデル(LLM)のスケーリングは、様々なタスクで有望なパフォーマンスを示している。
しかし、これはまた、現実のデプロイメントに挑戦する、冗長な構造も導入している。
類似度に基づくメトリクスを用いて,ブロック,トランスフォーマー,アテンションレイヤなどの異なるモジュール間の冗長性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:31:44 GMT)
Social Life Simulation for Non-Cognitive Skills Learning [7.7] 大型言語モデル(LLM)によって実現された対話型プラットフォームであるSimulife++を紹介する。
このシステムでは、ユーザーは主人公として行動し、1つまたは複数のAIベースのキャラクターをさまざまな社会的シナリオで作り出すことができる。
特に,人間-AIインタラクションを,傍観者として行動するSage Agentを含む人間-AI-AIコラボレーションに拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:40:23 GMT)
Query-OPT: Optimizing Inference of Large Language Models via Multi-Query Instructions in Meeting Summarization [7.7] 我々は,同一の入力コンテキストに対するクエリを1つのプロンプトで組み合わせて,繰り返し呼び出しを最小限に抑える方法が,要約の達成に有効かどうかを検討する。
予測フォーマットでの応答生成における100%の信頼性は、通常、特定のクローズドソース LLM に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:40:49 GMT)
Multimodal Misinformation Detection using Large Vision-Language Models [7.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
誤情報検出の一部として証拠検索を考えるアプローチはほとんどない。
マルチモーダルエビデンス検索のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:57:11 GMT)
A New Lightweight Hybrid Graph Convolutional Neural Network -- CNN Scheme for Scene Classification using Object Detection Inference [7.5] オブジェクト検出モデルのアドオンとして,最初のハイブリッドグラフ畳み込みニューラルネットワーク(LH-GCNN)-CNNフレームワークを提案する。
提案手法は,CNNオブジェクト検出モデルの出力を用いて,コヒーレントGCNNを生成することにより,観測シーンのタイプを予測する。
自然シーンに適用した本手法は,COCO由来のデータセットにおけるシーン分類の効率を90%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:34:40 GMT)
Interactive-KBQA: Multi-Turn Interactions for Knowledge Base Question Answering with Large Language Models [7.4] Interactive-KBQAは知識ベース(KB)との直接インタラクションを通じて論理形式を生成するように設計されたフレームワークである
提案手法は,WebQuestionsSP, ComplexWebQuestions, KQA Pro, MetaQAデータセット上での競合結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:14:20 GMT)
Auditing the Grid-Based Placement of Private Label Products on E-commerce Search Result Pages [7.4] インドで運営されている2大eコマースプラットフォーム、Amazon.inとAmazon.inのeコマース検索結果におけるプライベートラベル(PL)製品プロモーションの規模を定量化する。
どちらのプラットフォームもPL製品を宣伝するために異なる戦略を採用している。
両プラットフォームの製品配置戦略は,文献に提案されている既存のユーザ注意戦略に適合していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:01:30 GMT)
On Maximum Entropy Linear Feature Inversion [7.2] 最大エントロピー基準を用いた次元還元線型写像の逆問題を再検討する。
既存のアプローチに特化するだけでなく,新たなケースに対するソリューションを提供する,新たな統一アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:52:18 GMT)
MVPatch: More Vivid Patch for Adversarial Camouflaged Attacks on Object Detectors in the Physical World [7.1] 我々は、一般化理論を敵対的パッチ(AP)の文脈に導入する。
本稿では、転送性、ステルス性、実用性を向上させるために、DPBF(Dual-Perception-Based Framework)を提案する。
MVPatchは、デジタルドメインと物理ドメインの両方において、優れた転送可能性と自然な外観を実現し、その有効性とステルス性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:55:57 GMT)
Two new feature selection methods based on learn-heuristic techniques for breast cancer prediction: A comprehensive analysis [6.8] 帝国主義競争アルゴリズム(ICA)とバットアルゴリズム(BA)に基づく2つの新しい特徴選択法を提案する。
本研究は, 診断モデルの効率を向上し, 臨床医師がこれまでよりもはるかに正確かつ信頼性の高い意思決定を行えるよう包括的分析を行うことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:07:53 GMT)
On the Robustness of Fully-Spiking Neural Networks in Open-World Scenarios using Forward-Only Learning Algorithms [6.7] 我々はフォワードフォワードアルゴリズム(FFA)を用いたOoD(Out-of-Distribution)検出のための新しいアルゴリズムを開発した。
提案手法は, 標本の潜在表現からクラス表現多様体への距離を用いて, 分布内(ID)データに属するサンプルの確率を測定する。
また,任意のクラスの分布から遠ざかるサンプルの特徴を強調表示するグラデーションフリー属性手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:08:17 GMT)
Private Mean Estimation with Person-Level Differential Privacy [6.6] 複数のサンプルを持つ場合の個人レベルの個人別平均推定について検討した。
我々は、計算効率のよいアルゴリズムを、純粋DPで、計算効率の悪いアルゴリズムを、ほぼ一致する下界は、近似DPの最も寛容な場合を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 01:35:15 GMT)
Cross-Task Data Augmentation by Pseudo-label Generation for Region Based Coronary Artery Instance Segmentation [6.6] 冠動脈疾患(CAD)は予防できるが、死因や障害の主な原因の一つである。
限られた量のデータとデータセットのキュレーションが難しいため、セグメンテーションのタスクは難しいことが証明されている。
血管造影データセットにおける限られたデータの問題に対処するために擬似ラベルを導入し,ベースラインYOLOモデルの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:23:28 GMT)
Large Language Models for Power Scheduling: A User-Centric Approach [6.3] 本稿では、任意のユーザの音声要求(VRQ)をリソース割り当てベクトルに変換することで、リソーススケジューリング問題に対する新しいアーキテクチャを提案する。
具体的には、要求を最適化問題(OP)に変換するためのLLM意図認識エージェント、LLM OPパラメータ識別エージェント、OP解決エージェントを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:26:02 GMT)
Debiasing surgeon: fantastic weights and how to find them [5.4] 本研究では,バニラ学習モデルからサブネットワークを抽出できることを示す。
このような特定のアーキテクチャが特定のバイアスを学習できないことを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:50:51 GMT)
AI for All: Identifying AI incidents Related to Diversity and Inclusion [5.4] 本研究では,AIインシデントデータベースを手動で解析することで,AIシステム内のD&I問題を特定し,理解する。
分析されたAIインシデントのほぼ半数は、人種、性別、年齢差別の顕著な優位性を持つD&Iに関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:54:56 GMT)
Electrical pumping of h-BN single-photon sources in van der Waals heterostructures [5.2] グラフェンとNbSe2電極に原子的に薄いh-BN層を挟む欠陥誘起トンネル電流は、h-BNから持続的かつ反復的に非古典的な光を生成する。
収集された発光光子エネルギーは1.4から2.9eVの範囲で、様々な原子欠陥の電気的励起を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:54:41 GMT)
Pruning One More Token is Enough: Leveraging Latency-Workload Non-Linearities for Vision Transformers on the Edge [5.2] 本稿では,エッジデバイスに視覚変換器を効率よく展開する方法を検討する。
最近の手法では、トークンを除去またはマージすることで、トランスフォーマーニューラルネットワークのレイテンシを小さくする。
我々は、特定のワークロードサイズに対して、レイテンシーとワークロードサイズの関係が非線形であることを示し、この関係をトークンプルーニングスケジュールの作成とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:23:06 GMT)
Fisheye-Calib-Adapter: An Easy Tool for Fisheye Camera Model Conversion [5.2] 本稿では,従来提案されていた魚眼カメラモデルに対する変換ツールを提案する。
ユーザーフレンドリーでシンプルだが、非常に高速で正確で、幅広いモデルの変換機能を提供する。
SLAMなどのアプリケーションでは,本システムを用いて変換したモデルが正しく動作することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:59:04 GMT)
Exponential Quantum Advantage for Pathfinding in Regular Sunflower Graphs [5.2] 隣接リストのオラクルによるパスフィンディング問題に対して指数的量子古典的分離を可能にするグラフのクラスを見つける。
通常のヒマワリグラフに$s$-$t$の経路を求めるのに有効な量子アルゴリズムを提供するが、古典的アルゴリズムは指数関数的な時間を要する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:21:13 GMT)
Indoor Air Quality Dataset with Activities of Daily Living in Low to Middle-income Communities [5.0] インドでは夏と冬の6ヶ月間に30箇所の屋内から空気の質を測定した。
データセットにはさまざまな種類の屋内環境が含まれている。
発展途上国のユニークな汚染パターンに対応することを目的としたデータ駆動学習モデル研究の基盤を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:53:21 GMT)
A Survey of Retrieval Algorithms in Ad and Content Recommendation Systems [5.0] 本稿では,広告レコメンデーションやコンテンツレコメンデーションシステムにおいて最も有効な検索アルゴリズムについて検討する。
広告ターゲティングアルゴリズムは、パーソナライズされた広告を提供するために、詳細なユーザープロファイルと行動データに依存している。
オーガニック検索システムは,ユーザの好みに合ったコンテンツを推奨することで,ユーザエクスペリエンスの向上を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:16:03 GMT)
Dynamic Pricing in Securities Lending Market: Application in Revenue Optimization for an Agent Lender Portfolio [5.0] 証券貸出市場では,既存の文脈的バンディットの枠組みをうまく活用できることが示されている。
我々は、文脈的バンディットアプローチが、生成した総収益の少なくとも15%以上の典型的なアプローチを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:46:54 GMT)
SlideGCD: Slide-based Graph Collaborative Training with Knowledge Distillation for Whole Slide Image Classification [5.0] 最近の研究は、スライド間の相関を無視した1つのWSIの内部コンテキスト情報に主に焦点を当てている。
本稿では,既存のマルチインスタンス学習(MIL)手法をバックボーンとして考慮し,ノード分類問題としてWSI分類タスクをフォークする汎用的なWSI解析パイプラインSlideGCDを提案する。
2つのTCGAベンチマークデータセットで、これまでの4つの最先端MILメソッドのSlideGCDによる一貫したパフォーマンス向上が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:23:11 GMT)
An Efficient Quantum Euclidean Similarity Algorithm for Worldwide Localization [5.0] ワイヤレスローカライゼーションシステムのための効率的な量子ユークリッド類似性アルゴリズムを提案する。
提案した量子アルゴリズムは、古典的なアルゴリズムに比べて指数関数的に改善された複雑性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:52:49 GMT)
Automated Gateways: A Smart Contract-Powered Solution for Interoperability Across Blockchains [4.9] 本稿では、スマートコントラクトを活用して相互運用性を促進する新しいフレームワークとして、Automated Gatewayを紹介します。
きめ細かいアクセス制御機構を実装することで、このフレームワーク内のスマートコントラクトは、チェーン間のインタラクションに対するアクセシビリティと承認を管理します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:59:28 GMT)
MoralBERT: A Fine-Tuned Language Model for Capturing Moral Values in Social Discussions [4.7] 道徳的価値は、情報を評価し、意思決定し、重要な社会問題に関する判断を形成する上で、基本的な役割を担います。
自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、人文コンテンツにおいて道徳的価値を測ることができることを示している。
本稿では、社会談話における道徳的感情を捉えるために微調整された言語表現モデルであるMoralBERTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:27:35 GMT)
Subgraph-Aware Training of Text-based Methods for Knowledge Graph Completion [4.7] 微調整事前学習言語モデル(PLM)は、最近知識グラフ補完(KGC)を改善する可能性を示している。
我々は, (i) サブグラフ認識のミニバッチを併用して, (ii) ハードネガティブサンプリングを促進するためのサブグラフ認識学習フレームワークKGC(SATKGC) と, (ii) ハードエンティティとハードネガティブトリプルにもっと焦点を合わせるための新しいコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:34:13 GMT)
MS23D: : A 3D Object Detection Method Using Multi-Scale Semantic Feature Points to Construct 3D Feature Layer [4.6] LiDAR点雲は、三次元空間における物体の動きと姿勢を効果的に描写することができる。
自律運転のシナリオでは、点雲の空間性と空洞性は、ボクセルベースの方法にいくつかの困難をもたらす。
我々はMS23Dと呼ばれる2段階の3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:00:43 GMT)
The Tug-of-War Between Deepfake Generation and Detection [4.6] マルチモーダル生成モデルは急速に進化しており、現実的なビデオやオーディオの生成が急増している。
ディープフェイクビデオは、個人を説得力を持って偽造することができるが、悪用の可能性から特に注目を集めている。
本研究では,ディープフェイク映像の生成と検出の両面を考察し,効果的な対策の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:13:19 GMT)
Achieving Well-Informed Decision-Making in Drug Discovery: A Comprehensive Calibration Study using Neural Network-Based Structure-Activity Models [4.6] 薬物と標的の相互作用を予測する計算モデルは、新しい治療薬の開発を加速するための貴重なツールである。
しかし、そのようなモデルはキャリブレーションが不十分であり、信頼性の低い不確実性推定をもたらす。
本研究では,ポストホックキャリブレーション法と不確実な定量化手法を組み合わせることで,モデルの精度とキャリブレーションを向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:29:00 GMT)
Quantifying the Blockchain Trilemma: A Comparative Analysis of Algorand, Ethereum 2.0, and Beyond [4.6] 本研究は,2つの主要なPoS(Algorand and 2.0)システムを評価し,比較する。
我々は,各プラットフォームの戦略を構造化された方法で分析し,その効果をトリレンマ問題に対処する上で理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:15:29 GMT)
The Sticky Path to Expressive Querying: Decidability of Navigational Queries under Existential Rules [4.6] 本稿では,これらの断片の問合せの可否が正規経路クエリ(RPQ)にまで拡張されるのかを考察する。
有限ユニフィケーション集合(短い: fus)として知られる2番目の主要な断片群に対して、対応する結果は大部分が解明されている。
正の面では、この問題はスティッキー・ルールセットの顕著なファス・サブクラスに対して決定可能であることを証明し、RPQ形式主義の非常に穏やかな拡張が問題を再び決定不能にする点に注意する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:11:09 GMT)
SynthBA: Reliable Brain Age Estimation Across Multiple MRI Sequences and Resolutions [4.5] 脳年齢と時間年齢のギャップは、PAD(予測年齢差)と呼ばれ、神経変性の状況を調べるために利用されてきた。
脳年齢はMRIと機械学習技術を用いて予測できる。
我々は、脳年齢を予測するために設計された堅牢なディープラーニングモデル、Synthetic Brain Age(SynthBA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:32:05 GMT)
Multi-Attribute Vision Transformers are Efficient and Robust Learners [4.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として、視覚変換器(ViT)が登場した。
異なるタスクとして1つのViTネットワークを介して、様々な属性をトレーニングするための、単純かつ効果的な戦略を提案する。
対戦型攻撃に対する多属性ViTのレジリエンスを評価し,その性能を単一属性に設計したViTと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:51:02 GMT)
AttentNet: Fully Convolutional 3D Attention for Lung Nodule Detection [4.5] 3次元肺CTなどの3次元医用画像では,データ量が大きいため,効率的な処理が重要である。
完全畳み込み型(畳み込み型)の注意を3次元空間に組み込む可能性について検討した。
本研究は,2つの3次元コンバーチブル・アテンションブロックを提示し,その効果を3次元コンテキストで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:06:27 GMT)
How Homogenizing the Channel-wise Magnitude Can Enhance EEG Classification Model? [4.1] 我々は、EEGデータ前処理にシンプルで効果的なアプローチを提案する。
提案手法はまず,逆チャネルワイドマグニチュード均質化により,脳波データを符号化画像に変換する。
これにより、巨大なディープラーニングネットワークを使わずに、脳波学習プロセスを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:11:56 GMT)
CVE-LLM : Automatic vulnerability evaluation in medical device industry using large language models [4.0] 医療業界は現在、何百万人もの個人に影響を及ぼすサイバーセキュリティ攻撃の前例のない波を経験している。
医療機器の脆弱性評価プロセスの自動化を推進し、迅速な緩和努力を促進する必要がある。
本稿では,医療機器産業における脆弱性の自動評価のための,脆弱性の歴史的評価から学ぶために,LLM(Large Language Models)を利用したソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:34:17 GMT)
Where is the Testbed for my Federated Learning Research? [3.9] 本稿では,連邦学習(FL)研究のための実世界テストベッドであるCoLExTを紹介する。
CoLExTは、リッチなテストベッド構成空間におけるカスタムFLアルゴリズムの実験を合理化するように設計されている。
CoLExT上で動作する一般的なFLアルゴリズムに関する最初の調査を通じて、これまで未知のトレードオフ、非効率性、およびプログラミングバグを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:34:04 GMT)
Parameter Generation of Quantum Approximate Optimization Algorithm with Diffusion Model [3.7] 量子コンピューティングは確率最適化の分野に革命をもたらす可能性がある。
本稿では,ハイブリッド量子古典アルゴリズムであるQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)を提案する。
拡散モデルでは, 高い性能パラメータの分布を学習し, 最適パラメータに近い新しいパラメータを合成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 01:10:45 GMT)
Co-synthesis of Histopathology Nuclei Image-Label Pairs using a Context-Conditioned Joint Diffusion Model [3.7] 病理組織学的核画像とペアセマンティックラベルを共合成する新しいフレームワークを提案する。
我々は,多施設,多施設,多モダリティデータセット上で,高品質なサンプルを作成するためのフレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:06:11 GMT)
Uncertainty Management in the Construction of Knowledge Graphs: a Survey [3.6] 知識グラフ(KG)は、データ表現の柔軟性のおかげで、企業にとって重要な資産です。
KGを構築するには、様々な異種情報源から知識を抽出する自動手法に頼るのが一般的である。
騒々しく不確実な世界では、知識は信頼できないかもしれないし、データソース間の衝突が起こるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:46:07 GMT)
Improving GBDT Performance on Imbalanced Datasets: An Empirical Study of Class-Balanced Loss Functions [3.6] 本稿では,3つのグラディエントブースティング決定木(GBDT)アルゴリズムにクラスバランス損失関数を適用するための総合的研究について述べる。
各種GBDTモデルに対するクラスバランス損失の影響を評価するため,複数のデータセットに対する広範囲な実験を行った。
この結果から,不均衡データセット上でのGBDT性能を向上させるためのクラスバランス損失関数の可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:10:46 GMT)
Complete analysis of hyperentangled Bell state in three degrees of freedom using Kerr effect and self-assisted mechanism [3.5] 偏光と2つの縦運動量自由度(DOF)を持つ光子系の完全超接角ベル状態解析(HBSA)の効率的なスキームを提案する。
我々は3つのDOFにおけるフォトニックハイパーアンタングルに基づく高容量量子通信プロトコルに対する完全なHBSA方式の適用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:30:23 GMT)
On the use of Probabilistic Forecasting for Network Analysis in Open RAN [2.8] 確率予測技術は、様々な可能な結果と関連する確率を提供する。
本稿では,Open RANアーキテクチャ内の無線アプリケーション (rApp) として確率予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:03:38 GMT)
Tight lower bound on the error exponent of classical-quantum channels [2.7] シャノン理論における基本的な関心量は、古典的あるいは量子的であり、与えられたチャネル$W$とレート$Rの誤差指数である。
ほぼ一致する下界と上界は古典的なチャンネルでよく知られている。
任意の古典量子チャネル(CQ)上での通信の誤差指数の低い値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:26:49 GMT)
A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Processing [2.7] Pretrain-finetune パラダイムは、テキスト分析と自然言語処理における変換的アプローチを表している。
このチュートリアルは、プレトレイン-ファインチューンパラダイムの包括的な紹介を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:47:18 GMT)
A3Rank: Augmentation Alignment Analysis for Prioritizing Overconfident Failing Samples for Deep Learning Models [2.6] 拡張アライメント解析を用いた新しいテストケース優先順位付け手法を提案する。
A3$Rankは、信頼ベースのリジェクタのチェックから逃れた失敗するサンプルを効果的にランク付けすることができる。
また、これらの故障したサンプルを保護するために、これらのリジェクタを増強する専用の検出器を構築するためのフレームワークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:32:10 GMT)
Regression prediction algorithm for energy consumption regression in cloud computing based on horned lizard algorithm optimised convolutional neural network-bidirectional gated recurrent unit [2.6] 電力消費はエネルギー効率と正の相関が最も高く,CPU使用量はエネルギー効率と負の相関が最も高い。
そこで本研究では,角化トカゲ最適化アルゴリズムに基づくランダム森林モデルと最適化モデルを提案する。
その結果, 最適化アルゴリズムはエネルギー効率の予測において, より正確かつ確実な性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:19:14 GMT)
An Improved Method for Class-specific Keyword Extraction: A Case Study in the German Business Registry [2.6] 本稿では,textbfKeyBERT$ライブラリをベースとしたクラス固有キーワード抽出の改良手法を提案する。
本稿では,ドイツのビジネスレジストリエントリのデータセットを用いて,各ビジネスを経済セクターに応じて分類することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:42:48 GMT)
On the Impact of PRB Load Uncertainty Forecasting for Sustainable Open RAN [2.5] 持続可能なOpen Radio Access Network(O-RAN)アーキテクチャへの移行は、リソース管理に新たな課題をもたらす。
本稿では,確率的予測手法を用いて物理資源ブロック(PRB)負荷を特徴付ける新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:25:20 GMT)
The Collection of a Human Robot Collaboration Dataset for Cooperative Assembly in Glovebox Environments [2.3] 産業4.0は、製造プロセスの近代化のための変革的ソリューションとしてAIを導入した。その後継である産業5.0は、AI駆動ソリューションを導くために、人間を協力者と専門家として想定している。
新しい技術は、共同組み立て中にシーン、特に手の位置を安全かつリアルタイムに識別できるアルゴリズムを必要とする。
このデータセットは、産業的な人間のコラボレーションシナリオにおいて、手動と手袋のセグメンテーションに向けたアプリケーションを構築する上で、1200の難しい例を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:56:53 GMT)
Qubernetes: Towards a Unified Cloud-Native Execution Platform for Hybrid Classic-Quantum Computing [2.3] 量子コンピューティングの出現は、多くの科学的および産業的アプリケーションドメインを変換できる革命的パラダイムを提案する。
量子コンピュータが、現在のコンピュータが持つ以上の計算をスケールできる能力は、特定のアルゴリズムタスクに対してより優れたパフォーマンスと効率をもたらす。
本稿では,ハイブリッド古典量子アプリケーションを大規模に構築することによる課題に対処する統一実行モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:33:10 GMT)
Performance Modeling and Workload Analysis of Distributed Large Language Model Training and Inference [2.2] 本稿では,分散LLMトレーニングと推論の一般的な性能モデリング手法とワークロード解析を提案する。
文献や関連業界ベンダ(NVIDIAなど)の公開データによるパフォーマンス予測を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:49:05 GMT)
Prototype-based Interpretable Breast Cancer Prediction Models: Analysis and Challenges [2.2] 乳がん予測におけるPEF-Cの有用性について,マンモグラフィーを用いて検討した。
マンモグラフィーを用いた乳がん予測のプロトタイプベースモデルに関する既存の研究は,プロトタイプベースモデルの分類性能の向上に重点を置いている。
PEF-Cを用いたマンモグラフィーの試作機の品質評価を初めて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:28:52 GMT)
Value Internalization: Learning and Generalizing from Social Reward [2.2] 社会的フィードバックが内部社会的報酬(ISR)モデルを訓練する価値内在化モデルを提案する。
ISRモデルは,エージェントが非学習の社会的行為を防止し,アウト・オブ・ディストリビューションタスクの一般化を可能にする。
私たちの研究は、人間が価値を獲得し、一般化する方法を理解するための基盤を提供し、AIと人間の価値を合わせるための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:53:33 GMT)
NeLLCom-X: A Comprehensive Neural-Agent Framework to Simulate Language Learning and Group Communication [2.2] 最近導入されたNeLLComフレームワークにより、エージェントはまず人工言語を学習し、次にそれを通信に使用することができる。
より現実的な役割交代エージェントとグループコミュニケーションを導入することで、このフレームワークを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 03:03:21 GMT)
Modeling Latent Neural Dynamics with Gaussian Process Switching Linear Dynamical Systems [2.2] ガウス過程スイッチング線形力学系(gpSLDS)の2つの目的をバランスさせるアプローチを開発する。
我々の手法は、非線形力学をガウス過程(GP-SDE)で記述した微分方程式による潜在状態の進化をモデル化した以前の研究に基づいている。
本手法は, 離散状態境界近傍の力学における人工振動など, rSLDS の重要な限界を解消するとともに, 力学の後方不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:32:15 GMT)
OpenSU3D: Open World 3D Scene Understanding using Foundation Models [2.1] オープンセット, インスタンスレベルの3次元シーン表現を構築するための, 新規でスケーラブルなアプローチを提案する。
既存の方法は、事前に構築された3Dシーンと、ポイント単位の機能ベクトル学習によるスケーラビリティの問題を必要とする。
ゼロショット一般化機能を示すScanNetとReplicaのデータセットから,複数のシーンに対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:01:12 GMT)
LLM-ARC: Enhancing LLMs with an Automated Reasoning Critic [2.1] LLM-ARCは,Large Language Models (LLM) の論理的推論能力を高めるために設計された,ニューロシンボリックなフレームワークである。
LLM-ARC は Actor-Critic 方式を採用しており、LLM アクターは宣言論理プログラムと意味的正当性テストを生成し、Automated Reasoning Critic はコードを評価し、テストを実行し、反復的洗練のためのテスト失敗に対するフィードバックを提供する。
実験では,LLMのみのベースラインよりも大幅に改善され,論理的テスト生成と反復的自己精製の重要性が強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:59:11 GMT)
Refining Tuberculosis Detection in CXR Imaging: Addressing Bias in Deep Neural Networks via Interpretability [2.0] 実験データから完全な分類精度を得ることができたとしても,深層学習モデルの信頼性は限られていると論じる。
大規模プロキシタスクでディープニューラルネットワークを事前トレーニングし、MOON(Mixed objective Optimization Network)を使用することで、モデルとエキスパート間の決定基盤の整合性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） (Fri, 19 Jul 2024 06:41:31 GMT)
Deep Learning-based 3D Coronary Tree Reconstruction from Two 2D Non-simultaneous X-ray Angiography Projections [2.0] 心臓血管疾患(CVD)は、世界中で最も多い死因である。
CVDの診断において,侵襲的X線冠動脈造影(ICA)は最も重要な画像モダリティの1つである。
ICAは一般的に2Dプロジェクションしか取得しないため、冠動脈の3D形状は解釈が困難である。
本研究では,非定常投射間における非剛性心・呼吸運動の補正のための新しい深層学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:18:17 GMT)
Certain Properties of Indices-dependent Element-wise Transformed Matrices [2.0] 行列の零空間に対する指標依存的要素変換の影響について検討した。
変換行列に対して局所化されたヌルベクトルを与える変換がいくつか見つかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:05:35 GMT)
Riemannian Geometry-Based EEG Approaches: A Literature Review [1.9] 我々は、BCIにおける脳波信号デコーディングを強化するために、ディープラーニングとリーマン幾何学の統合の最近の進歩を概観する。
これらの手法は、従来のノイズ感度、非定常性、長大な校正時間といった課題にどのように対処するかについて議論する。
本稿では,多様体学習とリーマン分類における今後の研究方向を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:28:29 GMT)
Impact of Model Size on Fine-tuned LLM Performance in Data-to-Text Generation: A State-of-the-Art Investigation [1.9] Data-to-text (D2T) の生成は、テーブルやグラフなどの半構造化データから可読なテキストを生成することを目的としている。
D2Tタスク用微調整LDMの性能に及ぼすモデルサイズの影響を示す研究は行われていない。
我々は、広く使われている5つのD2Tデータセットにまたがって、モデルサイズをスケールする利点と限界の両方を解明することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:54:30 GMT)
Guiding and Diversifying LLM-Based Story Generation via Answer Set Programming [1.8] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンエンドのユーザ要求に応じてストーリーを生成することができる。
本稿では,高レベルかつ抽象的な高レベルなストーリー構造仕様を用いて,ストーリー生成のガイドと多様化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 22:50:46 GMT)
Is $F_1$ Score Suboptimal for Cybersecurity Models? Introducing $C_{score}$, a Cost-Aware Alternative for Model Assessment [1.7] 偽陽性と偽陰性は等しくなく、応用に依存している。
サイバーセキュリティアプリケーションでは、攻撃を検知しないコストは、攻撃として良心的な活動をマークすることとは大きく異なる。
我々は、精度とリコールに基づいて、新しいコスト対応メトリックである$C_score$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:01:19 GMT)
Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference [1.7] 静的および条件付き最適輸送(COT)問題の解を近似する2つのニューラルネットワークアプローチを提案する。
我々は、ベンチマークデータセットとシミュレーションに基づく逆問題を用いて、両アルゴリズムを競合する最先端のアプローチと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:55:46 GMT)
MSI-NeRF: Linking Omni-Depth with View Synthesis through Multi-Sphere Image aided Generalizable Neural Radiance Field [1.3] 深層学習全方位深度推定と新しいビュー合成を組み合わせたMSI-NeRFを提案する。
入力画像の特徴抽出とワープにより,コストボリュームとして多面体画像を構築する。
ネットワークには,4つの画像のみを用いて未知のシーンを効率的に再構築する一般化機能がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 03:50:16 GMT)
Personality Analysis for Social Media Users using Arabic language and its Effect on Sentiment Analysis [1.3] 本研究では、Twitter上でのアラビア語の使用と人格特性と感情分析への影響について検討した。
パーソナリティデータを取得するために、アラビア語で16人格テストを受けたユーザのタイムラインとプロフィールを16人格.comでクロールした。
その結果,人格がソーシャルメディアの感情に影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:14:59 GMT)
From Principles to Practices: Lessons Learned from Applying Partnership on AI's (PAI) Synthetic Media Framework to 11 Use Cases [1.2] 2023年は世界が生成的AIに目覚めた年であり、2024年は政策立案者がより強く反応する年だ。
本論文は,合成メディアガバナンスの実装の多様な事例の収集として初めて知られるものである。
これは、合成メディアガバナンスを実際に使用するために適用、拡張、拡張、洗練できる領域を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:57:35 GMT)
Panoptic Segmentation of Mammograms with Text-To-Image Diffusion Model [1.2] 視覚言語拡散モデルは、様々な下流タスクに対する画像生成と転送性において顕著な性能を示した。
本稿では,安定拡散モデルから最新のパン光学セグメントアーキテクチャへの入力として,事前学習した特徴を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:04:05 GMT)
Investigating the Indirect Object Identification circuit in Mamb [1.2] 我々は,マンバ前技法をマンバに適用し,間接物体識別(IOI)タスクに責任を持つ回路を部分的にリバースエンジニアリングする。
コントリビューションは,回路ベースの機械的解釈可能性ツールがMambaアーキテクチャに有効であることを示す最初の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 03:45:27 GMT)
Tropical contraction of tensor networks as a Bell inequality optimization toolset [1.2] ベル不等式の古典的境界を求めることは、関連するテンソルネットワークの縮約として自然にフレーム化できることを示す。
提案手法は,マルチパーティイトシナリオとバイパートイトシナリオの両方において,複数の結果を伴うパラダイム的な例で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:28:52 GMT)
Optimizing Agricultural Order Fulfillment Systems: A Hybrid Tree Search Approach [1.1] 効率的なオーダーフルフィルメントは、特に種子サプライチェーンの季節的性質のため、農業において不可欠である。
本稿では, 受注を波動で処理する集中型倉庫において, 種子の受注を最適化する課題について述べる。
モンテカルロ木探索とドメイン固有知識を組み合わせた適応型ハイブリッド木探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 01:25:39 GMT)
Untangling the Unrestricted Web: Automatic Identification of Multilingual Registers [1.1] 本稿では16言語にわたるWebベースのデータセットにおけるレジスタの自動識別のためのディープラーニングモデルについて検討する。
多言語モデルは単言語モデルより一貫して優れており、特に訓練例が少なく、レジスタが小さい言語に有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:40:53 GMT)
Productivity profile of CNPq scholarship researchers in computer science from 2017 to 2021 [1.1] 研究における生産性 (Productivity in Research, PQ) は、CNPq (Brazilian National Council for Scientific and Technological Development) によって与えられる奨学金である。
この奨学金は、いくつかの選ばれた学部の研究者が、それぞれの分野における科学的生産、卓越した技術、革新について認識することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 22:36:52 GMT)
Enhancing Variable Importance in Random Forests: A Novel Application of Global Sensitivity Analysis [1.0] 本研究は,Global Sensitivity Analysisをランダムフォレストなどの教師あり機械学習手法に適用する。
グローバル感度解析は、入力変数の不確かさが出力に与える影響を調べるために主に数学的モデリングで用いられる。
シミュレーション研究により,提案手法は,効率,説明能力,あるいは既存の結果の確認方法によって,どのような進歩が達成できるかを探索するために有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:45:36 GMT)
Quantum Hamiltonian Embedding of Images for Data Reuploading Classifiers [0.9] 最初の考慮事項の1つは、量子機械学習モデル自体の設計である。
最近の研究は、スピードアップによる量子アドバンテージが量子機械学習の正しい目標かどうかを疑問視し始めた。
本稿では,古典的なディープラーニングアルゴリズムの設計を量子ニューラルネットワークの設計に取り入れることで,代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:31:22 GMT)
Advancing Melanoma Diagnosis with Self-Supervised Neural Networks: Evaluating the Effectiveness of Different Techniques [0.9] メラノーマパッチを分類するために訓練された深層学習モデルの精度を向上させるための自己監督の可能性を検討する。
予備的な結果は、自己超越法がモデルの精度に肯定的な影響を与えることを示唆している。
観測可能な改善にもかかわらず、自己監督モデルにはさらなる拡張の可能性がかなりあると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:57:26 GMT)
Circular Dichroism in Multiphoton Ionization of Resonantly Excited Helium Ions near Channel Closing [0.9] 近赤外レーザーパルスによる光電子の円二色性(CD)を実験的に理論的に検討した。
CDの複雑な変化は、円偏光NIRパルスに対する強度および偏光依存性フリーマン共鳴の結果として観察される。
結果は、実験により観測されたCDの顕著な変動を識別し、解釈するために、時間に依存するシュリンガー方程式の数値解と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:54:59 GMT)
PolySinger: Singing-Voice to Singing-Voice Translation from English to Japanese [0.9] 歌声合成システムは多言語合成の障壁を克服している。
本稿では,SV2SVTの成功に何が必要なのかを判断し,SV2SVTの最初のシステムであるPolySinger(Polyglot Singer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:21:14 GMT)
SurvReLU: Inherently Interpretable Survival Analysis via Deep ReLU Networks [0.9] 我々は,深部木系生存モデルと従来の木系生存モデルとのギャップを,深部修正線形ユニット(ReLU)ネットワークを介して橋渡しする。
本研究では,木質構造体の解釈可能性と深層生存モデルの表現力とを,意図的に構築した深部ReLUネットワーク(SurvReLU)が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:06:03 GMT)
A Sound and Complete Equational Theory for 3-Qubit Toffoli-Hadamard Circuits [0.8] X, CX, CCX, K をToffoli-Hadamard ゲート集合とする3量子量子回路の完全方程式理論を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:41:14 GMT)
Floquet interferometry of a dressed semiconductor quantum dot [0.8] 電荷貯留層に結合した半導体量子ドットトンネルにおける状態ドレッシングを実証する。
我々は、フロッケはしごの量子力学に基づく理論を開発する。
この手法が半導体量子ドットの正確な静電特性化にどのように応用されているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:20:30 GMT)
Cross-Validation Is All You Need: A Statistical Approach To Label Noise Estimation [0.7] マシンラーニングモデルは、ノイズラベルの存在下でトレーニングされた場合、パフォーマンスが低下する。
これは、生存予測のような医療タスクに特に問題となる。
本稿では,2つの新しいラベルノイズ検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:08:27 GMT)
Global optimality under amenable symmetry constraints [0.6] 凸性、群、および典型的には無限次元のベクトル空間の間の相互作用を示す。
このツールキットを不変最適性問題に適用する。
これは、不変カーネルの平均埋め込みとリスク-最適不変結合に関する新しい結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:50:31 GMT)
Simulations of evaporation to deep Fermi degeneracy in microwave-shielded molecules [0.5] マイクロ波シールドを用いた極性フェルミオン分子の超低温ガス中での蒸発冷却について検討した。
我々のモンテカルロシミュレーションでは、正確な2体弾性および非弾性散乱断面積が組み込まれている。
2体分子の損失がある場合でも、最適な条件下でフェルミ温度の10%の値に達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:11:44 GMT)
HiPPO-Prophecy: State-Space Models can Provably Learn Dynamical Systems in Context [0.5] 本研究では、状態空間モデル(SSM)の文脈内学習能力について検討する。
我々はSSMの新たな重み構造を導入し、任意の力学系の次の状態を予測できるようにした。
我々は、連続SSMが任意の入力信号の微分を近似できることを示すために、HiPPOフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:34:25 GMT)
The Research of Group Re-identification from Multiple Cameras [0.5] グループ再識別は、従来の再識別タスクにおいて、視点や人間のポーズのバリエーションによって妨げられているだけでなく、非常に難しい。
本稿では,グループ内の多粒度情報を活用してグループ再同定を容易にする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:28:13 GMT)
Data Poisoning: An Overlooked Threat to Power Grid Resilience [0.4] 我々は、最も一般的な敵対的破壊のタイプである、回避と毒殺の破壊についてレビューする。
これは、モデルトレーニングが安全であるという基本的な前提のためであり、研究された破壊の第一のタイプである回避的破壊につながっている。
データ中毒の介入の影響を調べ、電力グリッドのレジリエンスをいかに危険にさらすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 22:00:52 GMT)
Entanglement Swapping in Orbit: a Satellite Quantum Link Case Study [0.4] 量子メモリを具備した衛星を量子中継器として用いた2つの地上局間の量子リンクの性能について検討した。
利用可能な量子メモリスロットmの数と、少なくとも数ミリ秒の避けられないラウンドトリップ通信遅延tは、有効平均繰り返し率をm/tに著しく低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:53:28 GMT)
Disti-Mator: an entanglement distillation-based state estimator [0.4] 実用的な量子情報処理において、状態推定における価値ある量子資源の実験的労力と消費を最小化することが不可欠である。
本研究では, 確率蒸留プロトコルの測定統計から, 未蒸留状態のベル対角線パラメータを効率的に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:45:25 GMT)
TTP-Based Cyber Resilience Index: A Probabilistic Quantitative Approach to Measure Defence Effectiveness Against Cyber Attacks [0.4] 本稿では、TTPに基づくサイバー攻撃に対する組織の防御効果を定量化するための確率論的アプローチであるサイバー抵抗指数(CRI)を紹介する。
我々は、複雑な脅威のインテリジェンスを、市場指標に似た、行動可能な統一されたメトリクスに変換する数学的モデルを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:56:01 GMT)
Ultra-dispersive resonator readout of a quantum-dot qubit using longitudinal coupling [0.2] 超伝導共振器に結合した量子ドットハイブリッド量子ビットのパラメトリック長手相互作用機構による読み出しを行う。
本実験では, 量子力学の「超分散的」な状態において, 縦結合により半導体量子ビットの動作を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:57:49 GMT)
Hierarchical Windowed Graph Attention Network and a Large Scale Dataset for Isolated Indian Sign Language Recognition [0.2] 本稿では,骨格グラフ構造に基づく大規模孤立型ISLデータセットと新しいSL認識モデルを提案する。
このデータセットは、20名(男性10名、女性10名)の聴覚障害者が記録した聴覚障害者コミュニティで、毎日2,002語の共通語をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:48:36 GMT)
A Practical Quantum Algorithm for the Schur Transform [0.1] 量子シュア変換のための効率的な量子アルゴリズムについて述べる。
シュール変換は、標準計算基底を既約表現からなる基底にマッピングする量子コンピュータ上の演算である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:50:17 GMT)
SOPA: A Framework for Sustainability-Oriented Process Analysis and Re-design in Business Process Management [0.1] 持続可能なプロセス分析と再設計のためのフレームワークであるSOPAを提案し,研究する。
SOPAは、ライフサイクルアセスメント(LCA)を使用して、活動ベースコスト(ABC)と組み合わせた持続可能性分析によりBPMライフサイクルを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:05:39 GMT)
Energy efficient coherent quantum control of nitrogen vacancy (NV) spin with nanoscale magnets [0.1] 本研究では,NV中心に近接するナノスケール磁石から発生するマイクロ波場を有するダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心のコヒーレント量子制御について検討した。
その結果, 近接場マイクロ波を用いた高コントラストRabi発振による顕著なコヒーレント制御が得られた。
ナノスケール磁石を用いて高局在かつエネルギー効率のコヒーレント量子制御を実装すれば、熱的にノイズの多いマイクロ波回路を置き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:37:44 GMT)
Undermining Mental Proof: How AI Can Make Cooperation Harder by Making Thinking Easier [0.0] 「心証」とは、観察不可能な心的事実を認定するために観察可能な行動を用いる場合である。
雇用からデートまで、精神的な証明は、人々が自分の心の価値観、意図、知識の状態、その他のプライベートな特徴を確実に伝えることを可能にする。
これらのメカニズムの分析は、人工知能がいつどのように、どのようにして低信頼の協力を困難にできるかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:48:16 GMT)
zIA: a GenAI-powered local auntie assists tourists in Italy [0.0] モリスCTE研究プロジェクトは、イタリア経済成長大臣(MIMIT)が出資している。
この研究は、イタリア経済成長大臣(MIMIT)が出資したMoise CTE研究プロジェクト(英語版)で進行中である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:56:25 GMT)
Towards Extracting Ethical Concerns-related Software Requirements from App Reviews [0.0] 本研究は、Uberモバイルアプリ(人気のタクシー/ライドアプリ)のアプリレビューを分析した。
アプリレビューからソフトウェア要件を抽出するために知識グラフ(KG)モデルを活用する新しいアプローチを提案する。
私たちのフレームワークは,関連するエンティティと関係を持ったオントロジーを開発すること,アプリレビューから重要なエンティティを抽出すること,それら間のコネクションを作成すること,という3つの主要コンポーネントで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:50:32 GMT)
Towards A Post-Quantum Cryptography in Blockchain I: Basic Review on Theoretical Cryptography and Quantum Information Theory [0.0] 量子コンピュータの発明は革命的であり、様々な分野で革命的な挑戦をもたらした。
量子抵抗暗号(quantum-resistantcryptgraphy)とも呼ばれるポスト量子暗号の実装を考えるのは避けられない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:59:21 GMT)
Thermal pure states for systems with antiunitary symmetries and their tensor network representations [0.0] 本稿では,ある種の反単位対称性を持つ系に対して,熱純状態を構築するための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 体積則の絡み合いを示す一方で, 簡単な変換によってテンソルネットワーク状態にマッピングできる熱純状態を利用する。
以上の結果から, 熱平衡状態に限らず, 体積法則状態に対する新しい変動波動関数のクラスが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 16:52:29 GMT)
There is a Singularity in the Loss Landscape [0.0] データセットのサイズが大きくなるにつれて、損失の勾配の大きさが無界となる点が形成される。
この特異性は、ニューラルネットワーク損失関数のヘッセンで最近観測された様々な現象を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:49:23 GMT)
Theoretical Analysis on Block Time Distributions in Byzantine Fault-Tolerant Consensus Blockchains [0.0] 本稿では,ビザンチンのフォールトトレラントコンセンサスブロックチェーンにおけるブロック伝搬と検証のプロセスを説明する数学的モデルを提案する。
データ解析の目的に適したブロック時間分布の近似式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:30:46 GMT)
The 1D photonic wire as a single-photon source: Implications of cQED to a phonon bath of reduced dimensionality [0.0] 本研究では、均質円筒ナノワイヤの1次元系に置かれた量子ドットに対するフォノン誘起デコヒーレンスについて検討する。
ポーラロン法では, 1D純脱落速度の解析式が導出され, バルクに比べて純脱落速度が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:04:03 GMT)
Temperature-Dependent Optical Constants of Nanometer-thin Flakes of Fe(Te,Se) Superconductor in the Visible and Near-Infrared Regime [0.0] 単一結晶から剥離したナノメートル厚Fe(Te,Se)フレークの複素平面屈折率測定
可視から近赤外域における高い消光係数は、ナノメートルの薄いFe(Te,Se)を光検出のための有望な材料にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:43:48 GMT)
Subspace-Based Local Compilation of Variational Quantum Circuits for Large-Scale Quantum Many-Body Simulation [0.0] 本稿では,時間進化演算子をコンパイルするためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
精度を保ちながら、トロッタライゼーションに比べて95%の回路深さの低減を実現している。
我々は,LSVQCを用いて,短期量子コンピューティングアーキテクチャ上での量子シミュレーションの実行に必要なゲート数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:50:01 GMT)
Straightforward Layer-wise Pruning for More Efficient Visual Adaptation [0.0] そこで本研究では,PETL転送モデルに対するSLSと呼ばれるStraightforward層ワイドプルーニング手法を提案する。
本研究は, プレニング指標の保存に焦点をあてたレイヤワイドプルーニングが, ストレージ容量の懸念に対処することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:10:35 GMT)
Quantum state tomography on closed timelike curves using weak measurements [0.0] 時系列参照入力とユニタリ相互作用の任意の組み合わせに対して、P-CTC上の一意状態の復元が常に可能であることを示す。
また、この状態は、P-CTC処方薬自体の分析からもたらされる可能性があることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:43:27 GMT)
Quantum singularities in a solvable toy model [0.0] 量子特異点の役割は、加藤の例外点スペクトル退化(英語版)と呼ばれるものである。
古典物理学の特異点(宇宙論においてビッグバンによってサンプリングされる)が量子化後に必ずしも外される必要はないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:28:12 GMT)
Quantum sensing in an exciton-polariton condensate [0.0] 量子相転移がなくても、励起状態量子相転移(ESQPT)が存在するため、量子フィッシャー情報は増幅可能であることを示す。
本研究は, 励起子-偏光子系における非古典的量子臨界現象と潜在的な実験的応用との相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Quantifying the value of positive transfer: An experimental case study [0.0] 人口ベースの構造的健康モニタリングは、トランスファーラーニングのような技術を通じて、類似した構造からのデータ/情報を活用することで、課題を克服しようとしている。
本報告では,情報伝達の価値を運用と保守の意思決定の文脈で定量化する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:23:20 GMT)
QuOp: A Quantum Operator Representation for Nodes [0.0] 量子演算子を持つグラフ内のノードを表現するための直感的で斬新な手法を導出する。
この方法はパラメータトレーニングを必要とせず、ノード間の類似性を評価する古典的な手法と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:10:04 GMT)
Probing instantaneous quantum circuit refrigeration in the quantum regime [0.0] 量子回路冷凍機(QCR)は、量子系の励起集団を電気的に冷却することができる。
本研究では,量子状態における瞬時QCRを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:38:44 GMT)
PG-Rainbow: Using Distributional Reinforcement Learning in Policy Gradient Methods [0.0] 本稿では,分散強化学習フレームワークとポリシ勾配アルゴリズムを組み合わせた新しいアルゴリズムPG-Rainbowを紹介する。
政策ネットワークに報酬分配情報を統合することで、政策エージェントが強化された能力を取得するという経験的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:00:01 GMT)
Optimized surface ion trap design for tight confinement and separation of ion chains [0.0] 閉じ込められた超低温イオンに基づく量子ビット系は、量子コンピューティング分野における主要な位置の1つである。
イオン閉じ込めのためのSurface Paulトラップは、量子プロセッサを数百量子ビットにスケールする機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:45:56 GMT)
Optimal form of time-local non-Lindblad master equations [0.0] 超弱系-バス結合の極限を超えた開量子系を記述する時間局所量子マスター方程式は、しばしばゴー=コサリーニ=スダルシャン=リンドブラッド形式(GKSL)ではない。
ここでは、前者だけでなく後者も、GKSL方程式に類似した散逸子を持つ擬Lndblad形式にすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:04:46 GMT)
On the matrix code of quadratic relationships for a Goppa code [0.0] 我々は, citeCMT23で導入された代数的モデリングに基づいて, ゴッパ符号に対する構造的攻撃を導出する。
我々の手法は、McEliece暗号システムに対する鍵回収攻撃に関する最近の課題をほんの数秒で解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:52:12 GMT)
On Policy Evaluation Algorithms in Distributional Reinforcement Learning [0.0] 分散強化学習(DRL)による政策評価問題における未知の回帰分布を効率的に近似する新しいアルゴリズムのクラスを導入する。
提案したアルゴリズムの単純な例では、ワッサーシュタインとコルモゴロフ-スミルノフ距離の両方において誤差境界を証明する。
確率密度関数を持つ戻り分布の場合、アルゴリズムはこれらの密度を近似し、誤差境界は上限ノルム内で与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 10:06:01 GMT)
Modeling Long Sequences in Bladder Cancer Recurrence: A Comparative Evaluation of LSTM,Transformer,and Mamba [0.0] 本研究では,Cox比例ハザードモデルを用いて,時系列データを扱う深層学習モデルの利点を統合する。
LSTM-Coxモデルは、TransformerやMambaといった新しいモデルにまたがる、リカレントなデータ解析と特徴抽出のための堅牢で効率的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:38:12 GMT)
Mixture of Experts with Mixture of Precisions for Tuning Quality of Service [0.0] 本稿では,MoEモデルの効率的なデプロイのための適応型サービス方式を提案する。
量子化の専門家の数を動的に決定することにより、スループットとモデル品質をチューニングするためのきめ細かい設定を提供する。
その結果、動的かつ精度の高いアプリケーションにおける我々のアプローチの実用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:42:49 GMT)
Measuring the Angular Momentum of a Neutron Using Earth's Rotation [0.0] 地球回転と軌道角運動量(OAM)のカップリングは、スピンエコー干渉計を用いて発生した絡み合った中性子で観測される。
測定された結合は理論の5%以内であり、不確実性は7.2%である。
検出されたビームの逆OAMは4098 + 295 hbar A-1で、以前の中性子実験より5桁低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:18:57 GMT)
LionGuard: Building a Contextualized Moderation Classifier to Tackle Localized Unsafe Content [0.0] ライオンガード(LionGuard)は、シンガポールのテキスト化モデレーション分類器である。
安全でない大言語モデル(LLM)出力に対するガードレールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:27:42 GMT)
LionGuard: Building a Contextualized Moderation Classifier to Tackle Localized Unsafe Content [0.0] ライオンガード(LionGuard)は、シンガポールのテキスト化モデレーション分類器である。
安全でない大言語モデル(LLM)出力に対するガードレールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:27:42 GMT)
Large-Area Emergency Lockdowns with Automated Driving Systems [0.0] この記事では、ほとんどの運転が自動化されているときのロックダウンの実践的、法的、倫理的意味について考察する。
自動運転システムの導入により、政府は大規模ロックダウンを迅速かつ安価に実施できる可能性がある。
旅行制限が実施しやすくなると、政府はより頻繁に、より長い期間にわたって、より広い範囲で実施することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:58:12 GMT)
LLMs left, right, and center: Assessing GPT's capabilities to label political bias from web domains [0.0] 本研究では,現在最先端の大規模言語モデルである OpenAI の GPT-4 が,URLのみに基づいて,ニュースソースの政治的バイアスを正確に分類できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:28:07 GMT)
LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models [0.0] LLAssistは学術研究における文献レビューの合理化を目的としたオープンソースツールである。
レビュープロセスの重要な側面を自動化するために、Large Language Models(LLM)とNatural Language Processing(NLP)技術を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:48:54 GMT)
Interferometry of non-Abelian band singularities and Euler class topology [0.0] 我々は超低温原子系の非アベリアブレイディング過程と電荷を実験的に探究した。
我々は、2つのバンドのコヒーレントな重ね合わせを考える。
本研究は,バンドノードの非アベリア電荷の測定と編曲手順の直接的検証を行うための有効な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:18:38 GMT)
Injectivity of ReLU-layers: Perspectives from Frame Theory [0.0] インジェクティビティ(英: Injectivity)とは、情報を失うことなく、その出力から任意の入力を再構成できるマッピングの定義特性である。
本稿では,この問題にアプローチするためのフレーム理論的視点を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:25:58 GMT)
Informational Health --Toward the Reduction of Risks in the Information Space [0.0] 本稿では,情報の健康を育むための3つの戦略を提案する。
バランスの取れた食事が健康に不可欠であるのと同じように、健康な情報環境を維持するためには、よく考えられたヌード行動が不可欠である、と氏は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:12:05 GMT)
Hyperparameter Optimization for Randomized Algorithms: A Case Study for Random Features [0.0] 本稿では,高次元に適応し,目的関数のランダム性に頑健なランダムな目的関数を提案する。
EKIは、高次元にスケーラブルで、目的関数のランダム性に対して堅牢な勾配のない粒子ベース複雑性である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 23:38:10 GMT)
Holographic analysis of boundary correlation functions for the hyperbolic-lattice Ising model [0.0] 双曲格子イジングモデルの境界スピン相関関数をホログラムの観点から解析する。
境界相関関数は準周期的振動を伴うパワー-ロー崩壊を示す一方で、バルク相関関数は常に指数関数的に減衰することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 22:16:06 GMT)
Historical Ink: Semantic Shift Detection for 19th Century Spanish [0.0] 本稿では,ラテンアメリカ・スペイン語を中心に,19世紀のスペイン語文における単語の意味の進化について考察する。
言語進化を理解する上で重要なセマンティックシフト検出(SSD)タスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 01:54:26 GMT)
Hidden zero modes and topology of multiband non-Hermitian systems [0.0] 有限一次元非エルミート系において、零モードの数は必ずしも系の位相を反映しない。
この分解がなぜ発生し、典型的には隠されたゼロモードになるのかを示す。
さらに、ハミルトニアン$H$を持つ有限多重バンド非エルミート系では、反射ハミルトニアン$チルデH$も考慮する必要があることを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 20:10:08 GMT)
HeCiX: Integrating Knowledge Graphs and Large Language Models for Biomedical Research [0.0] 本稿では,HeCiX-KG,Hetionet-Clinicaltrials neXus Knowledge Graph,HeCiXを紹介する。
HeCiXは様々な臨床的問題に対する評価において高い性能を示し、このモデルが臨床研究の有効性を高めることを約束していることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:04:24 GMT)
Hayden-Preskill recovery in chaotic and integrable unitary circuit dynamics [0.0] 本稿では,局所量子多体系におけるスクランブルの動的プローブとしてHayden-Preskillリカバリを用いた結果について述べる。
驚くべきことに、ある種のカオス回路は完全な忠実さで情報を伝達する。
この結果から,情報回復プロトコルはカオス的かつ統合的行動の区別に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:48:00 GMT)
Gluing together Quantum Field Theory and Quantum Mechanics: a look at the Bell-CHSH inequality [0.0] 相対論的スカラー量子場の真空状態におけるベル-CHSH不等式は、ヒルベルト空間 $cal H otimes cal H_AB$ を用いて再検討する。
エルミート的場依存二コトミック作用素の構成はベル-CHSH不等式と同様に考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 19:14:00 GMT)
Generative Language Model for Catalyst Discovery [0.0] 化学空間から無機触媒構造の文字列表現を生成するために訓練されたCatalyst Generative Pretrained Transformer (CatGPT)を導入する。
CatGPTは有効かつ正確な触媒構造を生成する上で高い性能を示すだけでなく、所望の触媒の種類を生成するための基礎モデルとしても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:34:08 GMT)
Generation of Kochen-Specker contextual sets in higher dimensions by dimensional upscaling whose complexity does not scale with dimension and their applications [0.0] 我々は,次元を拡大しない次元アップスケーリング法を設計する。
最大27次元空間で管理可能なサイズのKochen-Specker(KS)マスターセットを生成する。
より高次元のKS集合を扱う3種類の応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:48:23 GMT)
Generating multi-scale NMC particles with radial grain architectures using spatial stochastics and GANs [0.0] 電極性能と陰極粒子の形態の関係は 難しい。
現在では、代表性を達成するために、完全な粒度の細かい粒子を多数画像化することは不可能である。
2次元データから代表的3次元情報を生成する立体生成対向ネットワーク(GAN)に基づくモデルフィッティング手法を提案する。
一度校正すると、このマルチスケールモデルは、統計的に実験データに類似した仮想陰極粒子を迅速に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:44:39 GMT)
GLAudio Listens to the Sound of the Graph [0.0] 本稿では,GLAudio: Graph Learning on Audio representation of the node features and the connection structureを提案する。
この新規なアーキテクチャは、離散波動方程式に従ってグラフネットワークを介してノード特徴を伝播し、その後、シーケンス学習アーキテクチャを用いて、音声波信号からターゲットノード関数を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 15:13:22 GMT)
FuzzTheREST: An Intelligent Automated Black-box RESTful API Fuzzer [0.0] この作業では、脆弱性検出にReinforcement Learning(RL)を使用しているファジィテストツールのブラックボックスAPIを導入している。
このツールは6つのユニークな脆弱性を発見し、55%のコードカバレッジを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:43:35 GMT)
Fragment quantum embedding using the Householder transformation: a multi-state extension based on ensembles [0.0] 密度行列埋め込み理論 (DMET) は, 集合体を埋め込む新しいツールとして, 世帯変換を用いて再検討されている。
本研究では,複数の電子状態の記述への世帯変換の利用を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:00:23 GMT)
Foundation Models for Autonomous Robots in Unstructured Environments [0.0] この研究は、ロボットと非構造環境の2つの分野における基礎モデルの応用を体系的にレビューした。
LLMの言語能力は、人間とロボットの相互作用の知覚を改善するために、他の特徴よりも利用されてきた。
LLMの使用は、プロジェクトの管理と建設における安全性、災害管理における自然災害検出により多くの応用を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:26:52 GMT)
Extending echo state property for quantum reservoir computing [0.0] 量子貯水池計算機(QRC)における非定常ESPの対応を数値的に示す。
また、リニア/非線形メモリ容量を計算し、貯水池の状態内の入力依存成分を定量化する。
本研究は,非定常システムとサブシステムを利用したQRCおよび非定常RCシステムの実用設計について,新たな知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 04:59:36 GMT)
Extending Radiowave Frequency Detection Range with Dressed States of Solid-State Spin Ensembles [0.0] 固体スピン欠陥を用いた量子センサは、高周波磁場の検出に優れる。
PDDプロトコルは一般的に適用され、RF信号に対する感度を高める。
連続的動的デカップリングスキームに基づく代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:35:55 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） (Fri, 19 Jul 2024 10:37:03 GMT)
Estimating the stability number of a random graph using convolutional neural networks [0.0] グラフ画像に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いることで、乱数グラフやネットワークの特性の濃度を予測できる可能性について検討する。
本研究で示されたモデルと結果は、これまで単純な深層学習技術では考慮されていなかった最適化問題にディープラーニングを適用する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:51:01 GMT)
Environment induced entanglement in Gaussian open quantum systems [0.0] 外部ガウス環境と相互作用する二部量子系は、一意に絡み合った定常状態を持つ可能性があることを示す。
温度と相互作用強度に対する絡み合いの依存性を議論し、低温と弱い相互作用でのみ絡み合う定常状態を見いだせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:11:51 GMT)
Emotion Detection with Transformers: A Comparative Study [0.0] 我々は、異なる変圧器の変種を用いて、感情データセットを用いて、事前訓練されたトランスフォーマーモデルを訓練し、評価する。
解析の結果,句読解や停止語といった一般的な手法は,モデルの性能を損なうことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 23:10:45 GMT)
Effect of environmental noise on charge diffusion in DNA: Towards modeling its potential epigenetic impact in live processes [0.0] 本研究は,DNAにインスパイアされた強結合格子に沿った単一電荷の量子拡散を,固有および環境変動の異なる源の存在下で解析する。
以上の結果から,DNA内および人工プラットフォーム上での電荷移動性の調査を目的とした,さらなる実験的活動が引き起こされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:32:17 GMT)
Dynamic One Photon Localization in a Discrete Model of Quantum Optics [0.0] 我々は、原子の共鳴エネルギーを中心としたエネルギーバンドにおける単光子状態のアンダーソン局在の存在を示す。
原子のボソニックモデルでは、結果は複数の光子状態にまで拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:24:48 GMT)
Domain-Specific Pretraining of Language Models: A Comparative Study in the Medical Field [0.0] 本稿では、ドメイン固有および混合ドメイン事前学習を、特定の言語モデルに対する一般的な事前学習よりも効率的な方法として論じる。
専門的な言語モデルのベンチマーク結果を汎用言語モデルと比較し、特に医療領域におけるドメイン固有の事前訓練に関する作業について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 07:12:43 GMT)
Diffusion Models for Offline Multi-agent Reinforcement Learning with Safety Constraints [0.0] マルチエージェント強化学習パラダイムに拡散モデルを統合する革新的なフレームワークを導入する。
このアプローチは、協調動作をモデル化しながらリスク軽減を通じて、複数のエージェントが取るべき行動の安全性を特に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 00:30:01 GMT)
Development of Autonomous Artificial Intelligence Systems for Corporate Management [0.0] コーポレート・ディレクターの役割は、「芸術的」な人ではなく「自然的」な人によって執行するために法制化された数少ないものの1つである。
コーポレート・ローの分野において、取締役会のレベルで行われる経営決定の完全自動化のためのシステム開発のための主要な前提条件が形成される。
マネジメント決定の自動化には、トップマネジメントのレベルでの2つの主要な選択肢がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 08:02:58 GMT)
Detecting and Characterising Mobile App Metamorphosis in Google Play Store [0.0] 本稿では, メタモルファスを行うアプリケーションを特定するための, 新規かつ効率的なマルチモーダル検索手法を提案する。
本手法は, 再生, 再ブランド, 再購入など, 様々な形態変化のシナリオを明らかにする。
われわれはセキュリティとプライバシーのリスクを隠蔽し、テクノロジーに精通したエンドユーザーにも影響を及ぼす可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 03:26:40 GMT)
DefTesPY: Cyber defense model with enhanced data modeling and analysis for Tesla company via Python Language [0.0] 我々は、サイバー防衛モデルとピソンを用いたデータモデリングとデータ分析をTesla社の調査で強調する。
Teslaの最近のデータ漏洩は、元従業員2人を犯人として7万5000人以上に影響した。
我々は、これまでTesla社のサイバー攻撃やサイバー犯罪に遭遇したデータモデリングとデータ分析を強化した防衛モデルDefTesPYを提案してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 21:22:40 GMT)
Decoherence of spin superposition state caused by a quantum electromagnetic field [0.0] 本研究では、ミンコフスキー時空における量子電磁場の存在下で、空間的に重畳された電気的中性スピン-$frac12$粒子のデコヒーレンスについて検討する。
スピン磁場結合によるデコヒーレンスを, 重畳軌道の各分岐に沿った2点相関関数から生じる局所的デコヒーレンスと, 重畳軌道間の相関関数から生じる非局所的デコヒーレンスに分類できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Contextuality as a Precondition for Quantum Entanglement [0.0] 非局所シナリオにおける絡み合いは、準備と測定の文脈性がある場合にのみ生じることを証明している。
その結果, 結果から, 条件条件や測定条件の不等式を絡み合いテストに変換できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:15:25 GMT)
Contextual modulation of language comprehension in a dynamic neural model of lexical meaning [0.0] 本稿では、英語の語彙項目「have」をテストケースとして用いて、その多義性に焦点をあてて、モデルのアーキテクチャと振舞いを実証する。
結果は、単語の多くの関連する意味が、メタスタブルなニューラルアクティベーション状態である、という、語彙的多義性に関する新しい視点を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 23:28:55 GMT)
Conditioning Chat-GPT for information retrieval: the Unipa-GPT case study [0.0] Unipa-GPTは、パレルモ大学で学士課程と修士課程を選択する学生を支援するために開発された。
実験では,RAG(Retrieval Augmented Generation)アプローチと微調整を併用してシステムを開発した。
Unipa-GPTのアーキテクチャ全体を示し、RAGと微調整システムを比較し、その性能に関する簡単な議論を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:28:22 GMT)
Composer's Assistant 2: Interactive Multi-Track MIDI Infilling with Fine-Grained User Control [0.0] ComposerのAssistant 2は、REAPERデジタルオーディオワークステーションにおける人間とコンピュータの対話的な合成システムである。
新しいコントロールは、システムの出力を細かく制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 23:28:09 GMT)
CoVoSwitch: Machine Translation of Synthetic Code-Switched Text Based on Intonation Units [0.0] コードスイッチングデータをPSSTで検出したインネーションユニットに置き換えて合成する。
我々はM2M-100 418MとNLLB-200 600Mの2つの多言語翻訳モデルのコードスイッチング翻訳性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 13:26:35 GMT)
Cavity-Born Oppenheimer Approximation for Molecules and Materials via Electric Field Response [0.0] 本稿では,光キャビティの光子モードに結合した分子および固体のビブロ・ポラリトンおよびフォノン・ポラリトンスペクトルを計算するためのab initio法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:12:39 GMT)
Causal foundations of bias, disparity and fairness [0.0] 偏見を不当な直接的な因果効果として定義することを提案する。
偏差をバイアスを含む直接的あるいは間接的な因果効果として定義することを提案する。
提案した定義は、より厳密で体系的な方法でバイアスと格差を研究するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 06:54:26 GMT)
Bridging the Gap: A Survey and Classification of Research-Informed Ethical Hacking Tools [0.0] 本研究は,EH研究の現状を調査することを目的としている。
これらのツールをプロセスベースのフレームワークと知識ベースのフレームワークに分類します。
分析対象は、ライセンス、リリース日、ソースコードの可用性、開発活動、ピアレビューステータスである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 12:35:17 GMT)
Braille-to-Speech Generator: Audio Generation Based on Joint Fine-Tuning of CLIP and Fastspeech2 [0.0] 中国語の文脈に基づく画像合成フレームワークCLIP-KNN-Fastspeech2が構築された。
このフレームワークは、複数の基本モデルを統合し、独立した事前学習と共同微調整の戦略を採用する。
複数の公開データセットの実験的結果は、BLEU4、FAD(Fr'echet Audio Distance)、WER(Word Error Ratio)、推論速度などの客観的指標を改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 11:18:44 GMT)
Blockchain in Healthcare: Implementing Hyperledger Fabric for Electronic Health Records at Frere Provincial Hospital [0.0] 医療情報システムにブロックチェーンを統合することのメリットと課題について検討する。
この研究は、ケーススタディとデータ収集手法を統合した混合メソッドアプローチを使用した。
最終的にこの研究は、医療環境におけるブロックチェーン技術の変革の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 14:27:55 GMT)
BERTer: The Efficient One [0.0] 本研究では、感情分析、パラフレーズ検出、意味的テキスト類似性においてBERTの性能を高めるための高度な微調整手法について検討する。
その結果,複数の微調整アーキテクチャを組み合わせる場合のモデル効率と有効性は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 05:33:09 GMT)
Architectural Tactics to Improve the Environmental Sustainability of Microservices: A Rapid Review [0.0] この素早いレビューは、22のピアレビュー研究を集め、システムの環境持続可能性を改善するためのアーキテクチャ戦略を合成する。
動作可能な方法で提示され、持続可能性の側面と状況に応じて分類される6つの戦術をリストアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 22:44:58 GMT)
Anomalous Casimir effect in an expanding ring [0.0] カシミール効果は真空の量子的性質のマクロ的な証拠である。
本研究では、この真空のエネルギーと圧力が、環の半径が十分に速くなったときに、追加で大きな補正が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 18:55:18 GMT)
An Analysis of European Data and AI Regulations for Automotive Organizations [0.0] 本報告では、欧州連合の一連のデータおよびAI規制を要約し、自動車製造組織のマネージャに対して分析する。
特に、以前の法律にルーツを見出す方法など、規制の関連する考え方を強調します。
全体として、我々は欧州連合のデータ規制を、歴史的先例に根ざした波の集合として特徴づけ、自動車産業に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 02:59:18 GMT)
A Technical Note on the Architectural Effects on Maximum Dependency Lengths of Recurrent Neural Networks [0.0] 本研究では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の最大依存性長を決定する手法を提案する。
次に、従来のRNNの最大依存性長、ゲートリカレントユニット(GRU)、長期記憶(LSTM)モデルに対するレイヤーの数とニューロン数を含むアーキテクチャの変化の影響を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 23:00:38 GMT)
A Comparative Study of Transfer Learning for Emotion Recognition using CNN and Modified VGG16 Models [0.0] CNNと修正VGG16モデルの2つのデータセット(FER2013とAffectNet)における感情認識タスクの性能について検討する。
以上の結果から,2つのモデルがFER2013データセット上で妥当な性能を達成し,改良VGG16モデルが精度をわずかに向上したことが明らかとなった。
Affect-Netデータセットで評価すると、両方のモデルのパフォーマンスが低下し、修正VGG16モデルはCNNを上回っ続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 17:41:46 GMT)
A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning Models: DQN vs PPO vs A2C [0.0] 本研究は, 深部Q-Networks(DQN), Proximal Policy Optimization(PPO), Advantage Actor-Critic(A2C)の3つの高度な深部強化学習モデルの比較分析を行った。
本研究は,これらのモデルの性能と効果を制御された環境で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jul 2024 09:29:38 GMT)