Parameter-Efficient Fine-Tuning for Continual Learning: A Neural Tangent Kernel Perspective [125.0] 本稿では,タスク関連機能を適応的に生成しながら,タスク固有のパラメータ記憶を不要にする新しいフレームワークNTK-CLを紹介する。
最適化可能なパラメータを適切な正規化で微調整することにより、NTK-CLは確立されたPEFT-CLベンチマーク上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:30:04 GMT)
MINT-1T: Scaling Open-Source Multimodal Data by 10x: A Multimodal Dataset with One Trillion Tokens [114.0] MINT-1Tは最も広く多様なオープンソースMultimodal INTerleavedデータセットです。
MINT-1Tは1兆個のテキストトークンと340億の画像で構成され、既存のオープンソースデータセットの10倍のスケールアップである。
実験の結果,MINT-1TでトレーニングしたLMMは,以前の先行データセット OBELICS でトレーニングしたモデルの性能に匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:59:40 GMT)
Data Mixture Inference: What do BPE Tokenizers Reveal about their Training Data? [112.0] トレーニングデータの分布的構成を明らかにすることを目的とした課題に取り組む。
本稿では,これまで見過ごされていた情報-バイトペア符号化(BPE)トークン化手法に基づく新たな攻撃手法を提案する。
我々は,自然言語,プログラミング言語,データソースの既知混合に基づいて訓練されたトークン化剤に対して,高い精度で混合比を回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 23:34:21 GMT)
Video Understanding with Large Language Models: A Survey [97.3] 言語・マルチモーダルタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の顕著な機能を考えると,近年の映像理解の進歩について概観する。
Vid-LLMの創発的能力は驚くほど進歩しており、特にオープンな多粒性推論能力がある。
本調査は,Vid-LLMのタスク,データセット,ベンチマーク,評価方法論に関する総合的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:44:11 GMT)
High-Probability Convergence for Composite and Distributed Stochastic Minimization and Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise [96.8] グラデーション、クリッピングは、優れた高確率保証を導き出すアルゴリズムの鍵となる要素の1つである。
クリッピングは、合成および分散最適化の一般的な方法の収束を損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:10:13 GMT)
Q-Sparse: All Large Language Models can be Fully Sparsely-Activated [93.5] Q-Sparseは、スパースアクティベートされた大規模言語モデル(LLM)を訓練するための、シンプルで効果的なアプローチである。
Q-Sparse は LLM における活性化の完全な分散を可能にし、推論においてかなりの効率向上をもたらす。
バッチトレーニングと推論のためのBlock Q-Sparseも導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:57:48 GMT)
MetaCap: Meta-learning Priors from Multi-View Imagery for Sparse-view Human Performance Capture and Rendering [91.8] そこで本研究では, 高精度かつ高品質な幾何復元と新規なビュー合成手法を提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、低解像度のマルチビュービデオからのみ、放射界の重みをメタラーニングすることです。
新しいデータセットWildDynaCap(ワイルドダイナキャップ)は、密集したカメラドームと細いカメラリグの両方に収まる被写体を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:04:02 GMT)
Diffree: Text-Guided Shape Free Object Inpainting with Diffusion Model [82.0] テキスト制御のみによるテキスト誘導オブジェクトの追加を容易にするテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルであるDiffreeを紹介する。
実験では、Diffreeはバックグラウンドの一貫性、空間、オブジェクトの関連性、品質を維持しながら、高い成功率を持つ新しいオブジェクトを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:58:58 GMT)
Consent in Crisis: The Rapid Decline of the AI Data Commons [74.7] 汎用人工知能(AI)システムは、大量の公開Webデータに基づいて構築されている。
我々は,AIトレーニングコーパスに基づくWebドメインに対する同意プロトコルの大規模かつ長期的監査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:52:51 GMT)
AesExpert: Towards Multi-modality Foundation Model for Image Aesthetics Perception [74.1] 我々は,21,904の多様なソースイメージと88Kの人間の自然言語フィードバックを備えたコーパスリッチな審美的批評データベースを開発した。
AesExpertと呼ばれる、マルチモダリティのAesthetic Expertモデルを実現するために、オープンソースの一般基盤モデルを微調整します。
実験により、提案したAesExpertモデルは、最先端のMLLMよりもはるかに優れた審美的知覚性能を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 05:28:49 GMT)
TLControl: Trajectory and Language Control for Human Motion Synthesis [68.1] 本稿では,人間のリアルな動き合成のための新しい手法であるTLControlを提案する。
低レベルのTrajectoryと高レベルのLanguage semanticsコントロールが組み込まれている。
インタラクティブで高品質なアニメーション生成には実用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:55:48 GMT)
SepsisLab: Early Sepsis Prediction with Uncertainty Quantification and Active Sensing [67.9] セプシスは米国での院内死亡の主な原因である。
既存の予測モデルは通常、情報不足の少ない高品質なデータで訓練される。
限られた観察により信頼性の低い高リスク患者に対して,ロバストな能動センシングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:47:36 GMT)
Turning Your Strength into Watermark: Watermarking Large Language Model via Knowledge Injection [66.3] 本稿では,知識注入に基づく大規模言語モデル(LLM)のための新しい透かし手法を提案する。
透かし埋め込みの段階では、まず選択した知識に透かしを埋め込んで、透かし付き知識を得る。
透かし抽出段階では、疑わしいLLMを問うために、透かし付き知識に関する質問を設計する。
実験により, 透かし抽出の成功率は100%近くであり, 提案手法の有効性, 忠実性, ステルス性, 堅牢性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 05:23:10 GMT)
HumanVid: Demystifying Training Data for Camera-controllable Human Image Animation [64.4] 人間の画像アニメーションに適した,最初の大規模高品質データセットであるHumanVidを紹介する。
実世界のデータについては、インターネットから著作権のない実世界のビデオの膨大なコレクションをコンパイルします。
合成データについては,2300件の著作権のない3Dアバター資産を収集し,既存の3D資産を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:15:58 GMT)
Tree-Planner: Efficient Close-loop Task Planning with Large Language Models [63.1] Tree-Plannerは、大きな言語モデルでタスクプランニングを3つの異なるフェーズに再構成する。
Tree-Plannerは高い効率を維持しながら最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:25:17 GMT)
Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data? [62.7] 著作権文書の生成に対する抑止剤としての透かしの有効性について検討する。
我々は、透かしがメンバーシップ推論攻撃(MIA)の成功率に悪影響を及ぼすことを発見した。
透かしにおける最近のMIAの成功率を改善するための適応的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:53:09 GMT)
Neural Clamping: Joint Input Perturbation and Temperature Scaling for Neural Network Calibration [62.5] 我々はニューラルクランプ法と呼ばれる新しい後処理キャリブレーション法を提案する。
実験の結果,Neural Clampingは最先端の処理後のキャリブレーション法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:47:55 GMT)
Overview of AI-Debater 2023: The Challenges of Argument Generation Tasks [62.4] 第2023回中国影響コンピューティング会議(CCAC 2023)におけるAI-Debater 2023チャレンジの結果を提示する。
合計で32のチームがチャレンジに登録し、そこから11の応募をもらいました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:09:29 GMT)
Quanv4EO: Empowering Earth Observation by means of Quanvolutional Neural Networks [62.1] 本稿は、大量のリモートセンシングデータの処理において、量子コンピューティング技術を活用することへの大きなシフトを取り上げる。
提案したQuanv4EOモデルでは,多次元EOデータを前処理するための準進化法が導入された。
主要な知見は,提案モデルが画像分類の精度を維持するだけでなく,EOのユースケースの約5%の精度向上を図っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:11:34 GMT)
Q-Ground: Image Quality Grounding with Large Multi-modality Models [61.7] Q-Groundは、大規模な視覚的品質グラウンドに取り組むための最初のフレームワークである。
Q-Groundは、大規模なマルチモダリティモデルと詳細な視覚的品質分析を組み合わせる。
コントリビューションの中心は、QGround-100Kデータセットの導入です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:42:46 GMT)
Generalization Bounds of Surrogate Policies for Combinatorial Optimization Problems [61.6] 最近の構造化学習手法のストリームは、様々な最適化問題に対する技術の実践的状態を改善している。
鍵となる考え方は、インスタンスを別々に扱うのではなく、インスタンス上の統計分布を利用することだ。
本稿では,最適化を容易にし,一般化誤差を改善するポリシを摂動することでリスクを円滑にする手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:00:30 GMT)
(PASS) Visual Prompt Locates Good Structure Sparsity through a Recurrent HyperNetwork [60.9] 大規模ニューラルネットワークは、視覚や言語処理など、さまざまな領域で顕著なパフォーマンスを示している。
構造的刈り込みの鍵となる問題のひとつは、チャネルの意義を見積もる方法である。
我々は,新しいアルゴリズムフレームワーク,すなわち textttPASS を提案する。
視覚的プロンプトとネットワーク重み統計の両方を入力とし、繰り返し的に層ワイドチャネル間隔を出力するように調整されたハイパーネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:47:45 GMT)
A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems [55.2] 本稿では,マルチエージェント,知識ベース,動的システムのモデリングと解析のための統合フレームワークを提案する。
モデリング側では,このようなフレームワークを実用的な目的に使いやすくするプロセス代数的,エージェント指向の仕様言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:35:50 GMT)
A Library of Mirrors: Deep Neural Nets in Low Dimensions are Convex Lasso Models with Reflection Features [54.8] 2層から有限層まで線形に活性化するニューラルネットワークについて検討する。
まず, 分岐深さの離散辞書を用いたLassoモデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 00:32:35 GMT)
ScholarChemQA: Unveiling the Power of Language Models in Chemical Research Question Answering [54.8] 質問回答(QA)は、言語モデルの推論と知識の深さを効果的に評価する。
化学QAは、複雑な化学情報を理解しやすい形式に効果的に翻訳することで、教育と研究の両方において重要な役割を担っている。
このデータセットは、不均衡なデータ分散や、潜在的に有用である可能性のあるかなりの量の未ラベルデータを含む、典型的な現実世界の課題を反映している。
収集したデータを完全に活用して,化学的な問題に効果的に答えるQAMatchモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:46:55 GMT)
Nonparametric extensions of randomized response for private confidence sets [51.8] 本研究は,局所的差分プライバシー(LDP)の制約の下で,集団平均の非パラメトリック,非漸近的統計的推測を行う手法を導出する。
民営化データへのアクセスのみを与えられた場合、$mustar$に対して信頼区間(CI)と時間一様信頼シーケンス(CS)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 19:13:24 GMT)
Towards Robust Continual Learning with Bayesian Adaptive Moment Regularization [51.3] 継続的な学習は、モデルが以前に学習した情報を忘れてしまう破滅的な忘れ込みの課題を克服しようとする。
本稿では,パラメータ成長の制約を緩和し,破滅的な忘れを減らし,新しい事前手法を提案する。
以上の結果から, BAdamは, 単頭クラスインクリメンタル実験に挑戦する先行手法に対して, 最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 10:16:59 GMT)
Population fluctuation mechanism of the super-thermal photon statistic of LEDs with collective effects [49.2] エミッター数の変動は、線形状態にある小さなLEDの超熱光子統計に繋がる。
2階相関関数 g に対する簡単な解析式が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:40:00 GMT)
The Power of Graph Sparsification in the Continual Release Model [48.7] 本研究では,非プライベートなストリーミングアルゴリズムと静的グラフアルゴリズムによるスペーシング手法を新たに活用する。
エッジ微分プライベートアルゴリズムは、グラフ内のエッジの数に関して、サブ線形空間を使用する。
完全動的設定において、エッジプライバシーに対する加算誤差の低い境界を結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:15:07 GMT)
PERSONA: A Reproducible Testbed for Pluralistic Alignment [46.8] 言語モデルの多元的アライメントの評価と改善を目的としたテストベッドであるPERSONAを紹介する。
我々は,米国国勢調査データから多様なユーザプロファイルを手続き的に生成し,その結果,1,586人の合成ペルソナが得られた。
次に,3,868のプロンプトと317,200のフィードバックペアを含む大規模評価データセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:11:39 GMT)
TVR-Ranking: A Dataset for Ranked Video Moment Retrieval with Imprecise Queries [46.5] 我々は,ビデオのコレクションから,自然言語によるクエリを通じて,マッチングモーメント検索(RVMR)をランク付けするタスクを提案する。
我々は,TVRデータセットに提供される生のビデオと既存のモーメントアノテーションに基づいて,TVR-Rankingデータセットを開発した。
実験の結果、新しいRVMRタスクは既存のモデルに新たな課題をもたらし、このデータセットがマルチモーダリティ検索の研究に寄与していると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:54:53 GMT)
What Matters in Explanations: Towards Explainable Fake Review Detection Focusing on Transformers [45.6] 顧客のレビューとフィードバックは、Amazon、Zalando、eBayなどのEコマースプラットフォームにおいて重要な役割を果たす。
売り手が偽レビューやスパムレビューを投稿し、潜在的な顧客を欺き、製品に関する意見を操作しているという懸念が有力である。
本稿では,偽レビューを高精度に検出するための説明可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:26:02 GMT)
Papilusion at DAGPap24: Paper or Illusion? Detecting AI-generated Scientific Papers [44.8] パピルシオン(Papilusion)は、DAGPap24共有タスク内で開発されたAI生成の科学テキスト検出器である。
本稿では,アンサンブルに基づくアプローチを提案し,検知器の構成が性能に与える影響を分析するためのアブレーション研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:38:13 GMT)
SDoH-GPT: Using Large Language Models to Extract Social Determinants of Health (SDoH) [43.8] SDoH-GPTは,医療用ノートから健康の社会的決定因子を抽出する,シンプルで効果的なLarge Language Model (LLM) 法である。
これは時間とコストでそれぞれ10倍と20倍の削減を実現し、コーエンのカッパの最大0.92で測定された人間のアノテータとの整合性が向上した。
本研究は, LLMを医療ノート分類に革命をもたらす可能性を強調し, 時間とコストを大幅に削減して, 高精度な分類を実現する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:57:51 GMT)
Channel-Aware Low-Rank Adaptation in Time Series Forecasting [43.7] 2つの代表的なチャネル戦略は、モデル表現性とロバスト性に密接に関連している。
本稿では,チャネル対応の低ランク適応手法を,アイデンティティ対応の個別コンポーネント上での条件付きCDモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:05:17 GMT)
Towards Aligning Language Models with Textual Feedback [43.6] ALT(Alignment with Textual feedback)は、言語モデルとユーザの好みをテキストで表わすアプローチである。
本稿では, 有害度低減, 要約, 対話応答生成など, さまざまなタスクにおけるテキストフィードバックの有効性と効率について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:32:05 GMT)
From Internal Conflict to Contextual Adaptation of Language Models [42.8] 研究によると、LMは、事前学習中に学習した既存のLMのメモリと矛盾する可能性があるため、提供されたコンテキストを無視することが多い。
DYNAMICQAデータセットを導入する。
我々の実験では、変化しそうもない静的な事実は、追加のコンテキストでより容易に更新されることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:06:07 GMT)
MMRA: A Benchmark for Multi-granularity Multi-image Relational Association [36.4] マルチモーダルベンチマークは、主に画像内の客観的事実や特定のトピックに関連する潜在的な知識に焦点を当てるが、複数の画像間の関連性を見落としている。
textbf1026サンプルからなるtextbfMulti-granularity textbfMulti-image textbfRelational textbfAssociation ベンチマークである textbfMMRA ベンチマークを精巧にキュレートする。
我々の実験は、MMRで、
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:59:01 GMT)
Quantile Learn-Then-Test: Quantile-Based Risk Control for Hyperparameter Optimization [36.1] この研究は、リスク尺度の量子化に関する統計的保証を提供するために設計された、Learning-then-test (LTT)の変種を導入する。
本稿では,提案アルゴリズムを無線アクセススケジューリング問題に適用することにより,本手法の実用的利点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:30:12 GMT)
How Good (Or Bad) Are LLMs at Detecting Misleading Visualizations? [35.8] 誤解を招くチャートは、視聴者のデータに対する認識を歪め、誤った情報に基づく誤解や決定につながる。
ミスリードチャートのための効果的な自動検出手法の開発は、緊急研究分野である。
マルチモーダル大規模言語モデルの最近の進歩は、この問題に対処するための有望な方向性を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:02:20 GMT)
How Easily do Irrelevant Inputs Skew the Responses of Large Language Models? [35.8] 大きな言語モデル(LLM)は多くの知識集約的なタスクを達成するための拡張された能力を示す。
現在の検索システムに固有の欠陥があるため、検索する上位のパスには無関係な情報が存在する可能性がある。
我々は,意味的に無関係で,部分的に関連があり,質問に関連するような,高品質な無関係な情報を構築するための枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:51:08 GMT)
Distilling System 2 into System 1 [35.2] 大規模言語モデル(LLM)は、中間思考を生成するために推論中に余分な計算に費やすことができる。
そこで本研究では, 従来のシステム1の性能と比較して, 改良された結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:40:36 GMT)
Building Intelligence Identification System via Large Language Model Watermarking: A Survey and Beyond [35.1] 大規模言語モデル(LLM)は多種多様な産業に統合され、不正な複製と誤用により重大なセキュリティリスクが生じる。
本稿では,識別過程を体系化し,より正確でカスタマイズされた透かしを実現する相互情報理論に基づく数学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:10:29 GMT)
When Text and Images Don't Mix: Bias-Correcting Language-Image Similarity Scores for Anomaly Detection [35.1] テキスト入力の埋め込みは、モデルの対照的な訓練目標とは対照的に、画像埋め込みから遠ざかって、予期せず密集していることを示す。
本稿では,この類似性バイアスを補助的,外部的なテキスト入力を用いて直接考慮するBLISSという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:20:02 GMT)
Beyond Aesthetics: Cultural Competence in Text-to-Image Models [35.0] CUBEは、テキスト・ツー・イメージ・モデルの文化的能力を評価するための最初のベンチマークである。
CUBEは、異なる地理的文化圏の8か国に関連する文化的アーティファクトをカバーしている。
CUBE-CSpaceは、文化的多様性を評価する基盤となる文化的アーティファクトのより大きなデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:09:48 GMT)
Preliminary study on artificial intelligence methods for cybersecurity threat detection in computer networks based on raw data packets [34.8] 本稿では,ネットワークトラフィック内の生パケットデータから直接リアルタイムに攻撃を検知できるディープラーニング手法について検討する。
コンピュータビジョンモデルを用いた処理に適した2次元画像表現を用いて,パケットをウィンドウに積み重ねて別々に認識する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:04:00 GMT)
PiPa++: Towards Unification of Domain Adaptive Semantic Segmentation via Self-supervised Learning [34.8] 教師なしドメイン適応セグメンテーションは、それらのドメインのラベル付きデータに頼ることなく、ターゲットドメイン上のモデルのセグメンテーション精度を向上させることを目的としている。
ソースドメイン(ラベル付きデータが利用可能な場所)とターゲットドメイン(ラベルなしデータのみが存在する場所)の特徴表現の整合を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:53:29 GMT)
Learning to Transform Dynamically for Better Adversarial Transferability [32.3] 人間に知覚できない摂動を加えることで構築された敵対的な例は、ニューラルネットワークを欺く可能性がある。
我々はL2T(Learning to Transform)という新しいアプローチを導入する。
L2Tは、候補プールからの操作の最適な組み合わせを選択することにより、変換された画像の多様性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:51:18 GMT)
On the Trade-offs between Adversarial Robustness and Actionable Explanations [32.1] 本研究は, 対向的に頑健なモデルが動作可能な説明に与える影響を初めて研究する試みである。
提案手法は,最先端のアルゴリズムが生成する手法のコストと妥当性の差に関する理論的境界を導出する。
その結果, 逆向き頑健なモデルでは, コストが大幅に増加し, 結果の妥当性が低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:32:09 GMT)
Probing the Decision Boundaries of In-context Learning in Large Language Models [32.0] 本稿では,テキスト内二項分類のための決定境界のレンズからテキスト内学習を探索し,理解するための新しいメカニズムを提案する。
驚いたことに、単純な二項分類タスクにおいて、現在のLLMによって学習される決定境界は、しばしば不規則で非滑らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 05:22:48 GMT)
Low-Latency Privacy-Preserving Deep Learning Design via Secure MPC [31.4] セキュアなマルチパーティ計算(MPC)は、プライベート情報をリークすることなく、複数のパーティ間のプライバシ保護計算を容易にする。
本研究は、MPCプロトコルの実行中に不要な通信ラウンドを減らす、低レイテンシな秘密共有ベースのMPC設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:01:21 GMT)
A Bounding Box is Worth One Token: Interleaving Layout and Text in a Large Language Model for Document Understanding [30.8] 文書理解のための大規模言語モデル(LayTextLLM)にインターリービングレイアウトとテキストを導入する。
LayTextLLMは、各バウンディングボックスを単一の埋め込みに投影し、テキストでインターリーブする。
また、キー情報抽出(KIE)と視覚質問応答(VQA)の性能向上も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:45:48 GMT)
Efficient Tuning and Inference for Large Language Models on Textual Graphs [29.5] ENGINE は LLM エンコーダを用いたテキストグラフのパラメータおよびメモリ効率の高い微調整法である。
テキストグラフの実験は、最良のモデル性能を達成することによって、我々の手法の有効性を実証する。
キャッシュと動的アーリーエグジットの2つのバリエーションを導入し、トレーニングと推論速度をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:56:11 GMT)
PhenoBench -- A Large Dataset and Benchmarks for Semantic Image Interpretation in the Agricultural Domain [29.4] 本稿では,実際の農業分野の意味論的解釈のための注釈付きデータセットとベンチマークを提案する。
UAVで記録したデータセットは、作物や雑草の高品質でピクセル単位のアノテーションを提供するだけでなく、作物の葉のインスタンスも同時に提供する。
異なるフィールドで構成された隠れテストセット上で、さまざまなタスクのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:48:47 GMT)
DreamCar: Leveraging Car-specific Prior for in-the-wild 3D Car Reconstruction [29.1] 自動運転産業は通常、プロのアーティストを雇って、精巧な3D自動車を作っている。
自動車の画像を含むデータセットはすでに多数存在するので、これらのデータセットから高品質な3Dカーモデルを再構築することに重点を置いています。
1枚の画像であっても、高品質な3D車を再構成できるDreamCarという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:13:43 GMT)
Robust Deep Hawkes Process under Label Noise of Both Event and Occurrence [29.1] ロバストディープホークスプロセス(RDHP)は、ホークスモデルの強度関数に対するラベルノイズの影響を克服するためのフレームワークである。
RDHPは、イベントやそのタイミングに関するノイズがあっても、分類や回帰処理を効果的に行うことができる。
これは、ディープホークスプロセスモデルにおけるイベントとタイムラベルのノイズに対処する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:12:01 GMT)
Provable Benefit of Annealed Langevin Monte Carlo for Non-log-concave Sampling [28.9] 簡単なアニール型Langevin Monte Carloアルゴリズムに対して$widetildeOleft(fracdbeta2cal A2varepsilon6right)のオラクル複雑性を確立する。
例えば、$cal A$ は対象分布 $pi$ と容易にサンプリング可能な分布を補間する確率測度の曲線の作用を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:15:48 GMT)
Variation Spaces for Multi-Output Neural Networks: Insights on Multi-Task Learning and Network Compression [28.9] 本稿では,ベクトル値ニューラルネットワークの解析のための新しい理論的枠組みを提案する。
この研究の重要な貢献は、ベクトル値変動空間に対する表現定理の開発である。
これらのベクトル値変動空間に関連するノルムは、複数のタスクに有用な特徴の学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:45:58 GMT)
Boosting Large Language Models with Socratic Method for Conversational Mathematics Teaching [28.8] 本稿では,ソクラティック教育に基づく LLM (textttSocraticLLM) による数学教育の能力向上に焦点をあてる。
我々は、ソクラテス的な問題と余分な知識の会話を提供する、texttSocraticMATHという高品質な数学的教育データセットを収集、リリースする。
また,知識強化LLMを強力なベースラインとして提案し,レビュー,ガイダンス,ヒューリスティック,修正,要約による信頼性の高い応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:18:17 GMT)
Unveiling In-Context Learning: A Coordinate System to Understand Its Working Mechanism [28.8] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト内学習能力に優れる。
最近の研究は、ICLに関する2つの矛盾する見解を示している。
両ビューを体系的なフレームワークに統合する2次元コーディネートシステムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 05:26:52 GMT)
On the Federated Learning Framework for Cooperative Perception [28.7] フェデレーション学習は、コネクテッドおよび自律走行車間の認識、意思決定、計画において、データのプライバシ保護と協調的な拡張を可能にすることで、有望なソリューションを提供する。
本研究では,FedDWAアルゴリズム(Federated dynamic weighted aggregate, FedDWA)と呼ばれる,CPのための特殊な統合学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、動的クライアント重み付けをモデル収束の直接化に利用し、KLD(Kullback-Leibler divergence)を利用して非独立的かつ同一に分散された(Non-IID)データとアンバランスなデータの有害な影響を対処する新しい損失関数を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:28:11 GMT)
Understanding and Mitigating the Threat of Vec2Text to Dense Retrieval Systems [28.2] 本稿では,Vec2Textによるテキスト復元に影響を及ぼすであろう埋め込みモデルに関連する要因について検討する。
本稿では,回復可能性リスクを軽減しつつ,均等なランク付けを保証できる簡易な埋め込み変換修正法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 23:00:50 GMT)
Behavioral Testing: Can Large Language Models Implicitly Resolve Ambiguous Entities? [27.1] 本研究では,現状の言語モデル (LLM) の能力と一貫性について分析する。
実験の結果、LSMは曖昧なプロンプトで性能が悪く、80%の精度しか達成できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:48:48 GMT)
Craft: Cross-modal Aligned Features Improve Robustness of Prompt Tuning [26.9] 本稿では,モーダル・アラインド・フィーチャー・チューニング(Craft)手法を提案し,即時チューニングにおけるオーバーフィッティングの問題に対処する。
提案手法は,プロンプトモデルのロバスト性をさらに向上するため,アンカー整列した特徴空間上での最大平均離散性(MMD)を最小化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:16:11 GMT)
Asynchronous Large Language Model Enhanced Planner for Autonomous Driving [26.7] AsyncDriverは、リアルタイムプランナーが正確に制御可能な軌道予測を行うための新しいフレームワークである。
推論周波数の非同期性に乗じて,LLMが導入した計算コストの削減に成功している。
実験により,本手法はnuPlanの難解なシナリオに対して,より優れたクローズドループ評価性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:03:29 GMT)
Explaining the Model, Protecting Your Data: Revealing and Mitigating the Data Privacy Risks of Post-Hoc Model Explanations via Membership Inference [26.6] 特徴帰属説明に基づく2つの新たなメンバーシップ推論攻撃を提案する。
最適化された個人用微調整は、上記の攻撃の成功を著しく減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 22:16:37 GMT)
SoNIC: Safe Social Navigation with Adaptive Conformal Inference and Constrained Reinforcement Learning [26.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人間によって設計されたルールや介入なしに、社会ロボットが軌道を生成できるようにする。
本稿では,適応整合性推論(ACI)と制約強化学習(CRL)を統合し,ソーシャルナビゲーションのための安全なポリシーを学習する最初のアルゴリズムであるSoNICを提案する。
本手法は,社会規範の安全性と順守の両面において,最先端のベースラインを大きなマージンで上回り,アウト・オブ・ディストリビューションシナリオに対する強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:57:21 GMT)
MM-Soc: Benchmarking Multimodal Large Language Models in Social Media Platforms [25.7] 本稿では,マルチモーダル大規模言語モデルによるソーシャルメディアコンテンツの理解を評価するためのベンチマークであるMM-Socを紹介する。
MM-Socは、注目すべきマルチモーダルデータセットをコンパイルし、新しい大規模なYouTubeタグ付けデータセットを組み込む。
分析の結果、ゼロショット環境では、様々なMLLMが一般的にソーシャルメディアのタスクを扱うのに困難を呈することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:19:20 GMT)
Pacer and Runner: Cooperative Learning Framework between Single- and Cross-Domain Sequential Recommendation [25.2] クロスドメインシークエンシャルレコメンデーション(CDSR)は、複数のドメインの情報を活用することでレコメンデーションパフォーマンスを向上させる。
しかし、CDSRは、負の転送により特定の領域でSDSR(Single-Domain Sequential Recommendation)と比較して性能が劣る可能性がある。
本稿では,各領域の負の移動度を推定し,予測損失に対する重み係数として適応的に割り当てるCDSRモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:54:26 GMT)
A Survey on Hypergraph Neural Networks: An In-Depth and Step-By-Step Guide [24.6] ハイパーグラフニューラルネットワーク(HNN)は、ハイパーグラフ上での表現学習の強力なツールとして登場した。
われわれは、HNNに関する最初の調査を、詳細とステップバイステップガイドで紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:10:49 GMT)
PreciseControl: Enhancing Text-To-Image Diffusion Models with Fine-Grained Attribute Control [24.6] StyleGANモデルは、前もってリッチな顔を学習し、潜時操作による微粒化属性編集へのスムーズな制御を可能にする。
この作業では、StyleGANsの逆向きの$mathcalW+$スペースを使用して、T2Iモデルを条件付けする。
顔のパーソナライゼーションと微粒化属性編集の手法を検証するために,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:10:25 GMT)
Two-stage Generative Question Answering on Temporal Knowledge Graph Using Large Language Models [24.4] 本稿ではまず,新しい時間的知識グラフ質問応答フレームワークGenTKGQAを提案する。
まず、LLMの本質的な知識を利用して、時間的制約や質問の構造的リンクを余分な訓練なしに掘り下げる。
次に、サブグラフのグラフニューラルネットワーク信号とLLMのテキスト表現を非浅めに融合させる仮想知識インジケータを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:44:05 GMT)
SLADE: Detecting Dynamic Anomalies in Edge Streams without Labels via Self-Supervised Learning [24.4] 本稿では,エッジストリーム中の動的異常を迅速に検出するためのSLADE(Self-supervised Learning for Anomaly Detection in Edge Streams)を提案する。
現実世界の4つのデータセットにわたる動的異常検出では、SLADEは9つの競合する手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:13:35 GMT)
Reinforced Prompt Personalization for Recommendation with Large Language Models [24.4] 本稿では,個々のユーザに対して個別のプロンプトをパーソナライズするインスタンスワイドプロンプトの概念を紹介する。
マルチエージェント強化学習(MARL)を用いたプロンプトにおける4つのパターンを最適化するための強化プロンプトパーソナライゼーション(RPP)を提案する。
従来のレコメンデータモデルよりもRCP/RPP+の方が優れていることを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:24:49 GMT)
NarrationDep: Narratives on Social Media For Automatic Depression Detection [24.1] 我々は、抑うつに関連する物語を検出することに焦点を当てた、textttNarrationDepと呼ばれる新しいモデルを開発した。
textttNarrationDepは、個々のツイート表現とユーザのツイートのクラスタを共同でモデル化するディープラーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:24:25 GMT)
LLM as Dataset Analyst: Subpopulation Structure Discovery with Large Language Model [23.5] サブポピュレーション分布はデータセット内に隠された重要な特性である。
その重要性にもかかわらず、データセットのサブポピュレーション分布を体系的に探求する研究は行われていない。
本稿では,データセット内のサブポピュレーション分布を表現,解析,利用するための新しいサブポピュレーション構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:36:07 GMT)
Multi-HMR: Multi-Person Whole-Body Human Mesh Recovery in a Single Shot [22.8] 単一のRGB画像から多人数で3Dメッシュを回収するための強力なシグルショットモデルであるMulti-HMRを提案する。
SMPL-Xパラメトリックモデルを用いて、手や表情を含む全身を予測する。
トレーニングデータに組み込むことで,特に手に対する予測がさらに向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:55:25 GMT)
GPSFormer: A Global Perception and Local Structure Fitting-based Transformer for Point Cloud Understanding [21.7] GPSFormerはGlobal Perception and Local Structure Fitting-based Transformerである。
GPSFormerは、目立った精度で点雲から詳細な形状情報を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:23:26 GMT)
MetaLLM: A High-performant and Cost-efficient Dynamic Framework for Wrapping LLMs [21.7] 分類タスクに最適な大言語モデル(LLM)に各クエリを動的にルーティングするフレームワークであるMetaLLMを紹介する。
多武装バンディットとして選択問題をフレーミングすることで、MetaLLMは不確実性の下で予測精度とコスト効率のバランスをとる。
LLMプラットフォーム上で実施した本実験では,メタLLMの有効性を実世界のシナリオで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:14:50 GMT)
Accurate and Efficient Fine-Tuning of Quantized Large Language Models Through Optimal Balance [20.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で素晴らしいパフォーマンスを示している。
パラメータ量子化とローランド適応(LoRA)を組み合わせた既存ソリューション
平衡ランク適応(Q-BaRA)と高ランク適応(QA-HiRA)を考慮した量子化微調整(QA-HiRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:16:37 GMT)
Generative Learning for Simulation of US Army Vehicle Faults [20.6] 本研究では,車両の健康と予測故障をシミュレートする新しい生成モデルを開発した。
このモデルは、アメリカ陸軍の予測ロジスティックスプログラムのデータに基づいて訓練され、予測保守をサポートすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 21:46:39 GMT)
Label-efficient Time Series Representation Learning: A Review [19.2] ラベル効率のよい時系列表現学習は、現実世界のアプリケーションにディープラーニングモデルをデプロイするのに不可欠である。
ラベル付き時系列データの不足に対処するため、転送学習、自己教師付き学習、半教師付き学習など様々な戦略が開発されている。
既存のアプローチを,外部データソースへの依存に基づいて,ドメイン内あるいはクロスドメインとして分類する,新たな分類法を初めて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:43:32 GMT)
On the Utility of Speech and Audio Foundation Models for Marmoset Call Analysis [19.2] 本研究は,4,8,16kHzの事前学習帯域において,音声領域と一般音声領域から派生した特徴表現をマーモセットコールタイプおよび発信者分類タスクに対して評価する。
その結果、より高い帯域幅を持つモデルでは性能が向上し、音声や一般音声での事前学習では同等の結果が得られ、スペクトルベースラインよりも改善されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:19:22 GMT)
Learning from Graphs with Heterophily: Progress and Future [19.2] 連結ノードが異なるラベルや異種特徴を持つ傾向にあるヘテロフィルスグラフは、最近大きな注目を集めている。
本稿では,ヘテロフィリーグラフを用いた学習に関する既存の研究を概観する。
我々は180以上の出版物を収集し、この分野の発展を紹介します。
そこで我々は,学習戦略,モデルアーキテクチャ,実践的応用を含む階層的分類に基づく既存手法を体系的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:49:13 GMT)
A Faster Branching Algorithm for the Maximum $k$-Defective Clique Problem [18.7] 未分岐グラフの$k$-defective cliqueは、$G$は、最大で$k$の欠損エッジを持つほぼ完全なグラフを誘導する。
与えられたグラフから最大の$k$$-defective Cliqueを求める最大$k$-defective Clique問題は、社会的および生物学的ネットワーク分析のような多くのアプリケーションにおいて重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:44:58 GMT)
SOAP: Enhancing Spatio-Temporal Relation and Motion Information Capturing for Few-Shot Action Recognition [18.5] 従来のデータ駆動研究には大量のビデオサンプルが継続的に必要である。
本稿では,Stemp-Oral frAme tuwenle (SOAP) と呼ばれるアクション認識のための新しいプラグイン・アンド・プレイアーキテクチャを提案する。
SOAP-Netは、SthSthV2、Kineetics、UCF101、SOAP51といった有名なベンチマークで、最先端のパフォーマンスを新たに達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:57:32 GMT)
MeshVPR: Citywide Visual Place Recognition Using 3D Meshes [18.2] メッシュベースのシーン表現は、大規模な階層的な視覚的ローカライゼーションパイプラインを簡素化するための有望な方向を提供する。
既存の研究は、視覚的ローカライゼーションのためのメッシュの実現可能性を示しているが、視覚的位置認識においてそれらから生成された合成データベースを使用することによる影響は、明らかにされていない。
実世界のドメインと合成ドメインのギャップを埋めるために、軽量な特徴アライメントフレームワークを利用する新しいVPRパイプラインであるMeshVPRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:48:28 GMT)
Towards Transfer Unlearning: Empirical Evidence of Cross-Domain Bias Mitigation [18.2] 大規模言語モデル(LLM)における非学習に基づくデバイアス化のアプローチについて検討する。
テキストの有害部分を解き放つマスク言語モデリングアンラーニング手法を提案する。
実験の結果,言語モデリング能力を維持しながらバイアスを減少させる手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:37:42 GMT)
Deep Hybrid Camera Deblurring for Smartphone Cameras [18.1] スマートフォンのための学習型デブロアリングフレームワークを提案する。
我々は、長時間露光した広視野画像と短露光した超広視野画像をキャプチャし、そのバースト画像を用いて広視野像を損なう。
実験により, HCDeblurは最先端の劣化品質を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 22:46:33 GMT)
Raindrop Clarity: A Dual-Focused Dataset for Day and Night Raindrop Removal [16.5] 雨滴明瞭度は、雨滴と対応する鮮明な背景画像の高品質なペア/トリップ15,186枚からなる。
昼間降雨量は5,442枚、夜間降雨量は9,744枚である。
我々のデータセットにより、コミュニティは背景に焦点をあて、雨滴に焦点を絞ったイメージを探索できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:48:30 GMT)
M4: Multi-Proxy Multi-Gate Mixture of Experts Network for Multiple Instance Learning in Histopathology Image Analysis [16.3] 複数インスタンス学習のためのマルチプロキシを用いたマルチゲート・ミックス・オブ・エキスパートのアーキテクチャを提案する(M4)。
我々のモデルは、現在の最先端のシングルタスク手法と比較して、5つのテスト済みTCGAデータセットで大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:30:46 GMT)
Nerva: a Truly Sparse Implementation of Neural Networks [16.3] Nervaは、C++で開発中の高速ニューラルネットワークライブラリである。
IntelのMath Kernel Libraryのスパースマトリックス操作を使用することで、スパシティをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:13:31 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） (Wed, 24 Jul 2024 12:43:33 GMT)
PatchFinder: A Two-Phase Approach to Security Patch Tracing for Disclosed Vulnerabilities in Open-Source Software [15.9] 本稿では,エンドツーエンドの相関学習を併用した2段階のフレームワークを提案する。
PatchFinderは80.63%のRecall@10、平均相反ランク(MRR)は0.7951である。
PatchFinderを実際に適用する場合、最初は533件のパッチコミットを特定し、公式に送ったのですが、そのうち482件はCVE Numbering Authoritiesによって確認されました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:46:24 GMT)
LLMmap: Fingerprinting For Large Language Models [15.7] LLM 統合アプリケーションを対象とした第1世代の指紋認証攻撃 LLMmap を紹介する。
わずか8つの相互作用で、LLMmapは95%以上の精度でLSMを正確に識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:07:00 GMT)
Train-Attention: Meta-Learning Where to Focus in Continual Knowledge Learning [15.5] TAALM(Train-Attention-Augmented Language Model)は,トークンに対する重み付けを動的に予測・適用することにより,学習効率を向上させる。
我々は,TAALMがベースライン上での最先端性能を証明し,従来のCKLアプローチと統合した場合に相乗的互換性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:04:34 GMT)
Formalizing UML State Machines for Automated Verification -- A Survey [15.0] モデリング言語(UML)は、動的システムのモデリングの標準である。
Object Management Group (OMG) が管理する仕様は、自然言語で文書化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:15:31 GMT)
BlueTempNet: A Temporal Multi-network Dataset of Social Interactions in Bluesky Social [14.8] ユーザ主導型ソーシャルインタラクションの時間的ダイナミクスの最初のコレクションを提示する。
既存のBluesky Feedsを収集し、これらのフィードを気に入ったユーザーを含む。
このデータ収集戦略は過去のユーザの振る舞いを捉え、将来のユーザの振る舞いのデータ収集をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:31:48 GMT)
AHMF: Adaptive Hybrid-Memory-Fusion Model for Driver Attention Prediction [14.6] 本稿では,AHMF(Adaptive Hybrid-Memory-Fusion)ドライバの注意予測モデルを提案する。
本モデルは、まず、現在のシーンにおける特定の危険刺激に関する情報を符号化し、作業記憶を形成する。その後、長期記憶から同様の状況体験を適応的に回収し、最終的な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:19:58 GMT)
DisControlFace: Adding Disentangled Control to Diffusion Autoencoder for One-shot Explicit Facial Image Editing [14.5] 我々は、生成的顔画像編集のきめ細かい制御の探索に焦点をあてる。
本稿では,DisControlFaceという,拡散に基づく新しい編集フレームワークを提案する。
我々のモデルは、3Dやビデオデータを必要とすることなく、2Dインザワイルドなポートレート画像を用いて訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:21:35 GMT)
High Efficiency Image Compression for Large Visual-Language Models [14.5] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、マルチモーダルタスクにおいて優れた性能と有望な一般化能力を示している。
本稿では,事前編集モジュールとエンドツーエンドから構成される可変画像圧縮フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:37:12 GMT)
Predicting cognitive load in immersive driving scenarios with a hybrid CNN-RNN model [14.4] 本稿では,1次元畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークを組み合わせて認知負荷を予測するハイブリッドニューラルネットワークを提案する。
実験的な再調査により,提案モデルではパラメータが少ないと精度が99.82%から99.99%に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:08:59 GMT)
The Elements of Differentiable Programming [14.2] 微分可能プログラミングは複雑なコンピュータプログラムのエンドツーエンドの微分を可能にする。
微分プログラミングは、コンピュータ科学と応用数学のいくつかの領域の上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:56:17 GMT)
Cross-Domain Policy Transfer by Representation Alignment via Multi-Domain Behavioral Cloning [13.7] 本稿では、ドメイン間の共有潜在表現と、その上に共通の抽象ポリシーを学習する、ドメイン間ポリシー転送のためのシンプルなアプローチを提案する。
提案手法は,プロキシタスクの不整合軌道上でのマルチドメイン動作のクローン化と,ドメイン間のアライメントを促進するために,最大平均不整合(MMD)を正規化用語として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 00:13:00 GMT)
MoveLight: Enhancing Traffic Signal Control through Movement-Centric Deep Reinforcement Learning [13.4] MoveLightは移動中心の深層強化学習を通じて都市交通管理を強化する新しい交通信号制御システムである。
詳細なリアルタイムデータと高度な機械学習技術を活用することで、MoveLightは従来の信号制御手法の限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:17:16 GMT)
A Simulation Benchmark for Autonomous Racing with Large-Scale Human Data [12.8] 本稿では,自動走行アルゴリズムの試験,検証,ベンチマークを行うためのシミュレータAssetto Corsaに基づくレースシミュレーションプラットフォームを提案する。
私たちのコントリビューションには、このシミュレーションプラットフォームの開発、レース環境に適した最先端のアルゴリズムのいくつか、人間ドライバーから収集された包括的なデータセットなどが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 10:58:48 GMT)
Distilling Robustness into Natural Language Inference Models with Domain-Targeted Augmentation [12.5] 本稿では,学生モデルの配布外領域におけるロバスト性を改善するための2つの補完手法について検討する。
第一のアプローチは、ターゲットの分布にマッチする未ラベルの例で蒸留を増強する。
第2の方法は、目標分布に類似したトレーニングセット内のデータポイントをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:54:53 GMT)
3D Question Answering for City Scene Understanding [12.4] 3Dマルチモーダル質問応答(MQA)は,知的エージェントが周囲を3D環境下で理解できるようにすることによって,シーン理解において重要な役割を担っている。
都市レベルのシーン理解のための3D MQAデータセットCity-3DQAを提案する。
新しいベンチマークを報告し,提案したSg-CityUはCity-3DQAの異なる設定で63.94 %と63.76 %の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:22:27 GMT)
AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game [12.4] 本稿では,シミュレーション環境における人間行動のプロキシの作成に焦点をあてる。
我々の研究は、最先端の大規模言語モデル(LLM)がゲームルールを効果的に把握し、現在の状況に基づいて意思決定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:12:09 GMT)
Grammar-based Game Description Generation using Large Language Models [12.3] ゲームデザイン空間を効果的に構成するゲーム記述の文法を推論プロセスに導入する。
ゲーム記述の生成において,本手法が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:36:02 GMT)
Improved Random Features for Dot Product Kernels [12.3] 我々はドット製品カーネルのランダムな特徴近似の効率を改善するために、いくつかの新しい貢献をしている。
複雑な特徴の利用はこれらの近似のばらつきを著しく減少させることができることを実証的に示す。
一般のドット製品カーネルのランダムな特徴近似を改善するために,データ駆動型最適化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:17:56 GMT)
Automatic Categorization of GitHub Actions with Transformers and Few-shot Learning [12.3] GitHub Actions(GHA)は、開発者がパイプラインを作成してメンテナンスするための実用的なツールを提供するために考案されたものだ。
検索エンジンにアクションを公開するために、GitHubは開発者がそれらを1つ以上のカテゴリに手動で割り当てることを可能にする。
私たちはGitHubでアクションの可視性を高めるための実用的なソリューションであるGavelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:27:36 GMT)
LoFormer: Local Frequency Transformer for Image Deblurring [12.0] 局所周波数変換器(LoFormer)と呼ばれる新しい手法を導入する。
LoFormerの各ユニットに、周波数領域(Freq-LC)にローカルチャネル対応SAを組み込み、低周波および高周波のローカルウィンドウ内の相互共分散を同時にキャプチャする。
実験の結果,126G FLOPsのGoProデータセット上でPSNR34.09dBを達成することにより,LoFormerは画像劣化タスクの性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:27:03 GMT)
Three-Photon Polarization Entanglement of Green Light [11.7] 我々はグリーン2光子偏光絡み合うベル状態とグリーン3光子グリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー状態を生成する。
この結果は、水中量子情報に幅広い応用が期待できるグリーン多光子エンタングルメントを作成するためのスケーラブルな方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:00:28 GMT)
An Adaptive Second-order Method for a Class of Nonconvex Nonsmooth Composite Optimization [11.6] 本稿では,局所的なプロパティ収束の反復を$ell_p-$で行うような非スパース性プロモート正規化問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:15:59 GMT)
Looking at Model Debiasing through the Lens of Anomaly Detection [11.1] ディープニューラルネットワークはデータのバイアスに敏感である。
本稿では,異常検出に基づく新しいバイアス同定手法を提案する。
合成および実際のベンチマークデータセット上で、最先端のパフォーマンスに到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:30:21 GMT)
Privacy Perceptions and Behaviors of Google Personal Account Holders in Saudi Arabia [11.0] サウジアラビアのGoogleアカウント保有者30人に、プライバシーの認識と行動についてインタビューした。
私たちの結果は、ほとんどの参加者はGoogleのデータプラクティスについてある程度の意識を持っているが、多くは曖昧な認識しか持っていないことを示している。
多くの参加者は、Googleが提供したサービスを改善するためにデータを使用することを容認しているが、大多数は広告目的でデータを使用することを容認できないと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:05:38 GMT)
Building a Domain-specific Guardrail Model in Production [10.9] 我々は、K-12教育プラットフォーム向けのプロダクショングレードガードレールモデルの構築経験について述べる。
ドメイン固有のガードレールモデルのトレーニングとベンチマークについて説明する。
アーキテクチャに関する選択と、本番環境にデプロイするための最適化について、詳しく説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:53:29 GMT)
Generative AI in Evidence-Based Software Engineering: A White Paper [10.5] 1年足らずで、実践者や研究者は、生成人工知能の迅速かつ広範な実装を目撃した。
テキストGAI機能により、研究者は世界中で新しい生成シナリオを探索し、すべての時間を要するテキスト生成と分析タスクを簡素化し、急ぐことができる。
現在の調査に基づいて、EBSE研究者を効果的に支援する包括的モデルスイートの作成と実証検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:16:17 GMT)
Sublinear Regret for An Actor-Critic Algorithm in Continuous-Time Linear-Quadratic Reinforcement Learning [10.4] 状態過程のボラティリティが状態変数と制御変数に依存する拡散に対する連続時間線形二乗法(LQ)制御問題のクラスに対する強化学習について検討する。
本研究では,モデルパラメータの知識にも,その推定にも依存しないモデルフリーアプローチを適用し,最適なポリシーパラメータを直接学習するためのアクタ批判アルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:26:21 GMT)
SimCT: A Simple Consistency Test Protocol in LLMs Development Lifecycle [10.4] 我々は,SimCTという,シンプルで効果的な一貫性テストプロトコルを提案する。
SimCT は主に、"ベアメタル" LLM または関連サービスの様々な開発段階における一貫性を積極的にチェックすることを目的としている。
本プロトコルは,2つのコンポーネントに対してそれぞれLightGBMと学生のt-testを実装し,SimCTの有効性を実証するための広範囲な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 10:49:19 GMT)
Towards Adaptive Pseudo-label Learning for Semi-Supervised Temporal Action Localization [10.2] 既存の手法はしばしば厳密な条件に基づいて擬似ラベルをフィルタリングし、最適でない擬似ラベルのランク付けと選択につながる。
擬似ラベル選択を容易にするための適応擬似ラベル学習フレームワークを提案する。
本手法は,各種半教師付き環境下での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:39:47 GMT)
SFPrompt: Communication-Efficient Split Federated Fine-Tuning for Large Pre-Trained Models over Resource-Limited Devices [10.1] SFPromptは、フェデレーション設定に適したプライバシー保護のための微調整手法である。
分割学習と連合学習を組み合わせてこれらの課題に対処する。
SFPromptは、フェデレートされた完全な微調整アプローチとして、競争力のあるパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:22:37 GMT)
Cheems: Wonderful Matrices More Efficient and More Effective Architecture [9.9] 構造化状態空間双対アルゴリズムにおける異なる位置符号化の有効性と、より効率的なSSD-Attn内部および外部関数混合法について検討した。
同じマトリックスは、異なるアルゴリズムで非常に素晴らしいので、新しいハイブリッドスパースアーキテクチャ(Cheems)を確立することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:52:02 GMT)
What Do Privacy Advertisements Communicate to Consumers? [9.8] 本稿では,プライバシマーケティングが消費者のキャンペーン提供組織に対する態度に与える影響について検討する。
以上の結果から,プライバシ機能に対する意識は,企業や製品に対する肯定的な認識に寄与する可能性が示唆された。
われわれの結果は、プライバシーキャンペーンはプライバシー機能に対する意識を高め、ブランドイメージを改善するのに役立つが、視聴者にプライバシー機能の使用方法を教える最も効果的な方法ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 10:34:59 GMT)
EuroCropsML: A Time Series Benchmark Dataset For Few-Shot Crop Type Classification [9.7] EuroCropsMLは、分析可能なリモートセンシング機械学習データセットである。
オープンソースのEuroCropsコレクションに基づいて、EuroCropsMLがZenodoで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:50:54 GMT)
CMR Scaling Law: Predicting Critical Mixture Ratios for Continual Pre-training of Language Models [9.7] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクで優れるが、ドメイン固有またはプロプライエタリなコーパスに制限があるため、特殊分野では性能が劣ることが多い。
我々は、一般とドメイン固有の機能間のトレードオフを形式化し、一般とドメインデータの明確に定義された臨界混合比(CMR)をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:59:02 GMT)
Large Language Models for Anomaly Detection in Computational Workflows: from Supervised Fine-Tuning to In-Context Learning [9.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,複雑なデータパターンの学習能力を活用することにより,ワークフローの異常検出を行う。
教師付き微調整 (SFT) では, 文分類のためのラベル付きデータに基づいて事前学習したLCMを微調整し, 異常を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:33:04 GMT)
Do Generative AI Models Output Harm while Representing Non-Western Cultures: Evidence from A Community-Centered Approach [8.8] 本研究では,生成人工知能(GAI)モデル,特にテキスト・ツー・イメージ・ジェネレータ(T2Is)が非西洋文化の表現に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:25:26 GMT)
POCKET: Pruning Random Convolution Kernels for Time Series Classification from a Feature Selection Perspective [8.4] 時系列分類モデルであるPOCKETは、冗長カーネルを効率的にプルークするように設計されている。
POCKETは、精度を大幅に低下させることなく最大60%のカーネルを出力し、そのカーネルよりも11$times$高速に動作させる。
多様な時系列データセットによる実験結果から、POCKETは精度を著しく低下させることなく最大60%のカーネルを産み出し、それよりも11$times$高速に動作していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 19:48:04 GMT)
MELTing point: Mobile Evaluation of Language Transformers [8.2] 大規模言語モデル(LLM)のモバイル実行の現状について検討する。
我々は,デバイス上でのLLMのヘッドレス実行とベンチマークをサポートする,独自の自動化インフラストラクチャMELTを開発した。
我々は、一般的な命令の微調整 LLM を評価し、それぞれのフレームワークを用いてエンドツーエンドおよび粒度の性能を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:17:22 GMT)
No Free Prune: Information-Theoretic Barriers to Pruning at Initialization [8.1] arXiv:2105.12806のロバスト性法則を,通常のパラメータカウントを$p_texteff$に置き換えたスパースネットワークに拡張する。
ニューラルネットワークの実験では、トレーニング中に得られた情報がモデル能力に影響を与える可能性があることが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:05:45 GMT)
When Does Bottom-up Beat Top-down in Hierarchical Community Detection? [8.1] 階層的なネットワークのクラスタリングは、階層の低いレベルがよりきめ細かいコミュニティ構造を明らかにするように、コミュニティのツリーを見つけることで構成される。
Agglomerative ($textitbottom-up$)アルゴリズムは、まず最小のコミュニティ構造を特定し、その後、$textitlinkage$メソッドを使ってコミュニティを何度もマージする。
ボトムアップアルゴリズムにより階層木と階層ブロックモデルのコミュニティ構造を復元するための理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:13:20 GMT)
$A^*$ for Graphs of Convex Sets [8.0] 本稿では,既存の凸プログラミングに基づくアプローチを情報と融合して最適性を保証する新しいアルゴリズムを提案する。
我々の方法は$A*$にインスパイアされ、指定された頂点の部分集合から最優先的な手順を開始し、さらなる成長が不可能かつ有益になるまで反復的に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:48:32 GMT)
EventBind: Learning a Unified Representation to Bind Them All for Event-based Open-world Understanding [7.8] EventBindは、イベントベースの認識のためのビジョン言語モデル(VLM)の可能性を解き放つ新しいフレームワークである。
まず、イベントからの時間情報を微妙にモデル化する新しいイベントエンコーダを紹介する。
次に、コンテントプロンプトを生成し、ハイブリッドテキストプロンプトを利用してEventBindの一般化能力を向上するテキストエンコーダを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:50:56 GMT)
DVPE: Divided View Position Embedding for Multi-View 3D Object Detection [7.8] 現在の研究は、受容場間のバランスと、多視点の特徴を集約する際の干渉を減らすことの課題に直面している。
本稿では,視覚的クロスアテンション機構を通じて特徴を世界規模でモデル化する分割ビュー手法を提案する。
我々のフレームワークはDVPEと呼ばれ、nuScenesテストセット上で最先端のパフォーマンス(57.2% mAPと64.5% NDS)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:44:41 GMT)
A Novel Two-Step Fine-Tuning Pipeline for Cold-Start Active Learning in Text Classification Tasks [7.7] 本研究は, 寒冷開始シナリオにおけるアクティブラーニング(AL)タスクにおけるBERTベースのコンテキスト埋め込みの有効性について検討する。
私たちの主な貢献は、より堅牢な微調整パイプラインであるDoTCALの提案です。
本評価では,Bag of Words (BoW), Latent Semantic Indexing (LSI), FastTextなど,BERTベースの埋め込みと他の一般的なテキスト表現パラダイムとの対比を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:50:21 GMT)
Explainable Artificial Intelligence Techniques for Irregular Temporal Classification of Multidrug Resistance Acquisition in Intensive Care Unit Patients [7.7] 本研究では,GRU(Gated Recurrent Units)と高度な内在的・ポストホック的解釈可能性技術を統合した新しい手法を提案する。
ICU患者に対するMDR(Multidrug-Resistant)感染に関連する危険因子の特定を目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:12:01 GMT)
DCoM: Active Learning for All Learners [7.6] Dynamic Coverage & Margin Mix (DCoM)はこのギャップを埋めるために設計された新しいアクティブラーニングアプローチである。
コールドスタート問題を克服するDCoMの能力を実証し、予算の異なる制約にまたがって結果を継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:19:00 GMT)
To Help or Not to Help: LLM-based Attentive Support for Human-Robot Group Interactions [7.5] 我々は,人間のグループを支援するロボットのための,新しいインタラクション概念であるAttentive Supportを紹介する。
シーン認識、対話獲得、状況理解、行動生成を組み合わせている。
我々はロボットの注意行動を示して評価し、必要なときに人間を支援し、助けるが、助けがいなければ邪魔はしない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:58:04 GMT)
Reporting and Analysing the Environmental Impact of Language Models on the Example of Commonsense Question Answering with External Knowledge [7.4] チャットGPTは大規模言語モデル(LLM)に社会的な関心を喚起した
LLMは相当な計算資源を必要としており、財政的にも環境的にも訓練に非常に費用がかかる。
本研究では,外部知識でT5 LLMを注入し,質問応答タスクのモデルを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:16:16 GMT)
Aggregated Attributions for Explanatory Analysis of 3D Segmentation Models [7.4] 本稿では,セグメンテーションモデルの予測の微細なボクセル属性を集約する手法であるAgg2Expを紹介する。
実験により,勾配に基づくボクセル属性は摂動に基づく説明よりもモデルの予測に忠実であることが示された。
Agg2Expは、予測性能以上の大きなセグメンテーションモデルの説明分析を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:18:46 GMT)
GV-Rep: A Large-Scale Dataset for Genetic Variant Representation Learning [7.4] 可変長コンテキストと詳細なアノテーションを特徴とするGV-Repという大規模遺伝的バリアントデータセットを提案する。
GV-Repは、さまざまな特性、疾患、組織タイプ、実験コンテキストにわたるGV表現を学習するためのディープラーニングモデルのために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:20:29 GMT)
LAMBDA: A Large Model Based Data Agent [7.2] LAMBDAは、オープンソースのコードフリーマルチエージェントデータ分析システムである。
複雑なデータ駆動アプリケーションにおけるデータ分析の課題に対処するように設計されている。
LAMBDAは、さまざまな機械学習データセットで強力なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:26:36 GMT)
PEEKABOO: Hiding parts of an image for unsupervised object localization [7.2] 教師なしの方法でオブジェクトをローカライズすることは、重要な視覚情報がないために大きな課題となる。
教師なしオブジェクトローカライゼーションのための単段階学習フレームワークPEEKABOOを提案する。
キーとなるアイデアは、画像の一部を選択的に隠し、残りの画像情報を活用して、明示的な監督なしにオブジェクトの位置を推測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:35:20 GMT)
Pretraining a Neural Operator in Lower Dimensions [7.1] 本研究では,データ収集が最安値である低次元PDE(PreLowD)上でのプレトレーニング型ニューラルPDEソルバを提案する。
我々は,この事前学習戦略の有効性を,高次元のPDEで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:06:12 GMT)
Five reasons against assuming a data-generating distribution in Machine Learning [7.1] データ生成確率分布の概念は必ずしも良いモデルとは限りません。
抽象分布よりも有限集団に着目した代替フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:17:14 GMT)
Causal modelling without counterfactuals and individualised effects [7.1] 本稿では,すべての仮定が検証可能な有限集団に対する因果推論を治療学的予測として解釈する。
この新しい枠組みは、因果関係のモデル依存性と、統計的および科学的推論の違いを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:07:57 GMT)
MSD: A Benchmark Dataset for Floor Plan Generation of Building Complexes [7.0] textbfModified Swiss Dwellings (MSD) - 大規模なフロアプランデータセット。
MSDは中規模から大規模の複合住宅の5.3K以上のフロアプランがあり、18.9K以上のアパートをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:35:32 GMT)
A Hybrid Quantum Computing Pipeline for Real World Drug Discovery [6.9] この研究は、薬物設計で遭遇した検証可能なシナリオに対して量子コンピューティングをベンチマークする先駆的な取り組みとして機能する。
この結果から,現実の薬物設計に統合するための量子コンピューティングパイプラインの可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:27:24 GMT)
DiCoM -- Diverse Concept Modeling towards Enhancing Generalizability in Chest X-Ray Studies [6.8] 胸部X線(胸部X線、CXR)は、広く用いられている画像モダリティである。
自己指導型プレトレーニングは、多くの下流視覚タスクにおいて教師付きプレトレーニングよりも優れていることが証明されている。
本稿では,新しい自己教師型トレーニングパラダイムであるDiCoMについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:39:53 GMT)
Revising the Problem of Partial Labels from the Perspective of CNNs' Robustness [6.5] 擬似ラベル手法と設計された損失関数を用いた軽量な部分ラベル解を提案する。
提案手法と既存手法の両方をD-Scoreを用いて解析し,精度を向上しながら頑健性を向上できるかどうかを判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:39:17 GMT)
Multimodal Detection of Bots on X (Twitter) using Transformers [6.4] 本稿では,ソーシャルメディアにおけるボット検出手法を提案する。
ユーザ記述フィールドと3つのチャネルの画像のみを使用します。
Cresci'17とTwiBot-20データセットで実施された実験は、我々の導入したアプローチの貴重な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:24:21 GMT)
Sparse Inducing Points in Deep Gaussian Processes: Enhancing Modeling with Denoising Diffusion Variational Inference [6.4] 深いガウス過程(DGP)では、モデルの後部分布を近似するために誘導点と呼ばれるスパース積分位置が選択される。
後部近似に対する従来の変分推論アプローチは、しばしば大きなバイアスを引き起こす。
本稿では、微分微分方程式(SDE)を用いて誘導変数の後続サンプルを生成するDDVI(Denoising Diffusion Variational Inference)という方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:39:58 GMT)
Two-dimensional topological effect in a transmon qubit array with tunable couplings [6.4] 誘導結合子を介する量子間相互作用を持つ超伝導トランスモン量子ビットの2乗格子構造について検討する。
立方体とカプラ間の誘導コーリングは、環境から放射されるフラックスノイズを威圧するために、グラディメータ形式に設計されることが示唆されている。
本稿では,波動関数の時間領域と空間領域のフロリエ変換に基づく位相帯域構造の測定方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:11:00 GMT)
Minimum tracking linear response Hubbard and Hund corrected Density Functional Theory in CP2K [6.3] 本稿では,CP2K スイートにおける Hubbard (U$) および Hund (J$) 補正密度汎関数理論 (DFT+$U$+J$) 機能の実装について述べる。
また,最近提案された最小追従線形応答法の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:29:03 GMT)
Knowledge-augmented Graph Machine Learning for Drug Discovery: A Survey [6.3] グラフ機械学習(GML)は、グラフ構造化バイオメディカルデータをモデル化する優れた能力で注目されている。
近年の研究では、より正確で解釈可能な薬物発見を実現するために、外部のバイオメディカル知識をGMLパイプラインに統合することを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:26:59 GMT)
Learning a Patent-Informed Biomedical Knowledge Graph Reveals Technological Potential of Drug Repositioning Candidates [6.3] 本研究では, 医薬品特許やバイオメディカルデータベースなど, さまざまな資料を解析するための新しいプロトコルを提案する。
薬物再配置候補を, 技術的可能性と科学的証拠の両方で同定する。
アルツハイマー病の症例研究は,その有効性と実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:31:21 GMT)
EXACT: How to Train Your Accuracy [6.1] 本稿では,モデル出力にアセンシティを導入し,予測精度を最適化することで,新しい最適化フレームワークを提案する。
線形モデルと深層画像分類の実験により,提案手法は広く用いられている分類損失の強力な代替手段であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 10:49:23 GMT)
Inter and Intra Prior Learning-based Hyperspectral Image Reconstruction Using Snapshot SWIR Metasurface [6.0] ショートウェーブ赤外線(SWIR)スペクトル情報は、1mmから2.5mmの範囲で、シーン情報を取得する際の従来のカラーカメラの限界を克服する。
従来のSWIRハイパースペクトルイメージングシステムは、粗大な設定と低取得速度のため、課題に直面している。
本研究は, 準曲面フィルタとそれに対応するフィルタ選択法に基づくスナップショットSWIRハイパースペクトルイメージングシステムを導入し, フィルタ間の相関係数を最小にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:07:26 GMT)
SRFNet: Monocular Depth Estimation with Fine-grained Structure via Spatial Reliability-oriented Fusion of Frames and Events [5.8] 従来のフレームベースの手法は、ダイナミックレンジの制限と動きのぼかしによる性能低下に悩まされる。
最近の研究は、新しいイベントカメラを活用して、フレームイベントの特徴融合を通じてフレームのモダリティを補完またはガイドしている。
SRFNetは、昼と夜の両方で微細な構造で深度を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:38:33 GMT)
Gradient-based inference of abstract task representations for generalization in neural networks [5.8] ニューラルネットワークを介してタスク表現層に逆伝播する勾配は、現在のタスク要求を推測する効率的な方法であることを示す。
勾配に基づく推論は、学習効率の向上と、新しいタスクや制限への一般化をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:28:08 GMT)
COEFF-KANs: A Paradigm to Address the Electrolyte Field with KANs [5.8] 液体電解質の組成に基づいてクーロン効率(CE)を自動的に予測する新しい手法を提案する。
得られた電解質の特徴を多層パーセプトロンまたはコルモゴロフ・アルノルドネットワークに入力してCEを予測する。
実世界のデータセットを用いた実験結果から,本手法はCE予測のためのSOTAを全ベースラインと比較した結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:45:25 GMT)
Gymnasium: A Standard Interface for Reinforcement Learning Environments [5.7] Gymnasiumはオープンソースのライブラリで、強化学習環境のためのAPIを提供する。
様々な組み込み環境とユーティリティを備えており、研究者の作業を簡素化し、ほとんどのトレーニングライブラリがサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:35:05 GMT)
Pensieve Discuss: Scalable Small-Group CS Tutoring System with AI [5.7] Pensieve Discussは、足場のあるプログラミング問題の同期編集を、オンラインの人間とAIの家庭教師と統合するソフトウェアプラットフォームである。
CS1コースの学生800名を対象に, 学期間展開を行ったところ, 常に高いコラボレーション率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 05:07:53 GMT)
ALPI: Auto-Labeller with Proxy Injection for 3D Object Detection using 2D Labels Only [5.7] 3Dオブジェクト検出は、自動運転車、ロボット工学、拡張現実など、さまざまな応用において重要な役割を果たす。
画像から2次元境界ボックスアノテーションにのみ依存する弱教師付き3次元アノテータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:58:31 GMT)
Time Matters: Examine Temporal Effects on Biomedical Language Models [5.7] 本研究は,3つのバイオメディカルタスクにおける言語モデルの性能とデータシフトの関係を統計的に検証することによって,ギャップを埋めるものである。
生物医学的言語モデルにおける時間的影響を定量的に評価するための多様な指標、データドリフト計測のための距離法、統計的手法を配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 21:06:40 GMT)
Case-Enhanced Vision Transformer: Improving Explanations of Image Similarity with a ViT-based Similarity Metric [5.7] 最初の実験結果から、CEViTをk-Nearest Neighbor(k-NN)分類に統合すると、最先端のコンピュータビジョンモデルに匹敵する分類精度が得られることが示唆された。
CEViTの説明は、これらのケースに関連する類似性の側面を説明するために、以前のケースに影響される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:58:07 GMT)
MCFEND: A Multi-source Benchmark Dataset for Chinese Fake News Detection [5.3] 純粋に1つのニュースソースで訓練された方法は、現実のシナリオにはほとんど適用できない。
MCFENDと呼ばれる中国の偽ニュース検出のための、最初のマルチソースベンチマークデータセットを構築した。
MCFENDは、ベンチマークデータセットとして、中国の偽ニュース検出アプローチを現実世界のシナリオで前進させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 05:57:01 GMT)
SAR to Optical Image Translation with Color Supervised Diffusion Model [5.2] 本稿では,SAR画像をより分かりやすい光学画像に変換するために,革新的な生成モデルを提案する。
サンプリングプロセスでは,SARイメージを条件付きガイドとして使用し,カラーシフト問題に対処するために色管理を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:11:28 GMT)
Guaranteed Trajectory Tracking under Learned Dynamics with Contraction Metrics and Disturbance Estimation [5.1] 本稿では,制約指標と外乱推定に基づく軌道中心学習制御へのアプローチを提案する。
提案するフレームワークは、平面四重項の例で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:06:36 GMT)
CycleMix: Mixing Source Domains for Domain Generalization in Style-Dependent Data [5.1] 画像分類の場合、アルゴリズムが一般化に失敗する理由の1つは、トレーニングデータに存在する急激な相関に依存することである。
これらの関連性は、目に見えないテストデータには存在せず、その効果が著しく低下する。
本研究では,この領域一般化問題を,画像スタイルに起因する特徴を無視する頑健な特徴抽出器を訓練することにより緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:09:22 GMT)
Enhanced Deep Learning Methodologies and MRI Selection Techniques for Dementia Diagnosis in the Elderly Population [5.1] 3次元脳磁気共鳴画像(MRI)による認知症・非認知症高齢者の分類法を提案する。
提案手法は,MRIスライスを選択的に処理し,最も関連性の高い脳領域に着目し,少ない情報領域を除外するユニークな手法である。
この方法論は、3つのカスタムディープラーニングモデルからなる信頼に基づく分類委員会によって補完される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:48:40 GMT)
Generation of Training Data from HD Maps in the Lanelet2 Framework [5.0] 我々は、HDマップフレームワークLanelet2の統合拡張であるlanelet2_ml_converterを提示する。
この追加でLanelet2は、マップベースの自動運転、機械学習推論、トレーニングを、すべて単一のマップデータとフォーマットソースから統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:43:38 GMT)
Handling Device Heterogeneity for Deep Learning-based Localization [5.0] 本稿では,深層学習に基づくローカライゼーションシステムにおいて,電話の不均一性問題に対処するテクニックをいくつか紹介する。
4つの独立したテストベッド上で異なるAndroid端末を用いて提案手法の評価を行った結果,本手法は局所化精度を220%以上向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:15:53 GMT)
DeepCell: A Ubiquitous Accurate Provider-side Cellular-based Localization [5.0] DeepCell(ディープセル)は、携帯電話の指紋認証システムである。
一貫した中央値の精度は29mに達する。
この精度は最先端のクライアントベースシステムより75.4%以上優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:28:04 GMT)
Natively neuromorphic LMU architecture for encoding-free SNN-based HAR on commercial edge devices [4.8] ニューロモルフィックモデル(Neuromorphic model)は、ヒトの脳からインスピレーションを受ける。
本稿では,L2MUについて述べる。L2MUはLeaky Integrate-and-Fireニューロンに依存している。
L2MUを手動のアクティビティからスマートウォッチの信号にベンチマークし、圧縮されたバージョンで3つの異なる商用エッジデバイスにデプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:59:06 GMT)
Early screening of potential breakthrough technologies with enhanced interpretability: A patent-specific hierarchical attention network model [4.8] 本稿では,特許文書から将来的な引用数を予測するための解釈可能な機械学習手法を提案する。
35,376の医薬品特許のケーススタディは、我々のアプローチの有効性を実証している。
提案手法は, ブレークスルー技術を特定する上で, 専門家と機械の協調性を高めることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:17:10 GMT)
A Process for Reviewing Design Science Research Papers to Enhance Content Knowledge & Research Opportunities [4.7] 多くの出版されている情報システム研究は、デザイン科学研究(DSR)ではなく行動科学研究(BSR)のカテゴリである。
これは、多くのISの博士課程のBSRの方向性に起因している。
本稿では,技術内容の知識の向上,IS/ITアーティファクトの設計と評価に対する知識とアプローチの理解の向上,新たなDSR機会の特定を促進することを目的としたDSR論文のレビュープロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:40:00 GMT)
A quantum analog of Huygen's clock: noise-induced synchronization [4.7] 提案モデルでは,2つのスピンの相対位相は相互に相関した環境との相互作用によって同期する。
量子ビット系に対して、許容された測定値の集合の濃度を著しく減少させるいくつかの議論ができることを示す。
最終密度行列の相関関係に存在する量子度を数値的に効率よく計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:12:27 GMT)
Profitable Manipulations of Cryptographic Self-Selection are Statistically Detectable [4.7] 本稿では,[CM19]で導入された標準暗号自己選択リーダー選択プロトコルの利益率操作の検出可能性について検討する。
我々は,$alpha frac3-sqrt52の総持分率0.38$のプレイヤーに対して,厳格に利益のある操作はすべて統計的に検出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:34:01 GMT)
Coupling Speech Encoders with Downstream Text Models [4.7] カスケード音声翻訳モデルを構築するためのモジュラー手法を提案する。
我々は,与えられたタスクに対して,最先端音声認識(ASR)とテキスト翻訳(MT)の性能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 19:29:13 GMT)
Testing Large Language Models on Driving Theory Knowledge and Skills for Connected Autonomous Vehicles [4.6] 大規模言語モデル(LLM)は、優れた一般化と説明機能を備えたコーナーケースを扱う大きな可能性を持っている。
我々は,複数のプロプライエタリ LLM モデルとオープンソース LLM モデルのための駆動理論テストの設計と実行を行う。
実験の結果,モデルGPT-4はドメイン知識を改良してテストに合格する一方,GPT-3.5を含む他のLLMモデルはテストに失敗することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:10:20 GMT)
Large Language Models as Topological Structure Enhancers for Text-Attributed Graphs [4.5] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。
本研究では,LLMの情報検索とテキスト生成機能を活用して,ノード分類設定の下でのテキスト分散グラフ(TAG)のトポロジ構造を洗練・強化する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:34:14 GMT)
IgnitionInnovators at "Discharge Me!": Chain-of-Thought Instruction Finetuning Large Language Models for Discharge Summaries [4.4] 本研究では,DSD タスクを解くための LLM ベースのフレームワークを開発する。
実験結果から,一連の包括的チェーン・オブ・ソート(CoT)質問に補完された明確な出力構造を提供することで,モデルの推論能力を効果的に改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 21:02:53 GMT)
Contrastive Learning Is Not Optimal for Quasiperiodic Time Series [4.3] 本稿では,ほぼ周期時間系列(DEAPS)の蒸留埋め込みについて紹介する。
DEAPSは、心電図(ECG)データなどの準周期時系列に適した非コントラスト法である。
機械学習(ML)モデルに適合するアノテートレコードがわずかに提示された場合,既存のSOTAメソッドよりも10%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:02:41 GMT)
An Efficient and Flexible Deep Learning Method for Signal Delineation via Keypoints Estimation [4.3] 本稿では,キーポイント推定のための新しいDLモデルであるKEED(Keypoint Estimation for Electrocardiogram Delineation)を提案する。
KEEDは、臨床的な期待に沿ったアウトプットを有機的に提供する。
注目すべきは、非常に限定的な注釈付きデータで最適化されているにもかかわらず、KEEDは大幅にパフォーマンスが向上していることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:13:10 GMT)
SAfEPaTh: A System-Level Approach for Efficient Power and Thermal Estimation of Convolutional Neural Network Accelerator [4.1] 本稿では,タイル型CNN加速器の電力と温度を正確に推定するシステムレベルのアプローチであるSAfEPaThを紹介する。
定常シナリオと過渡状態シナリオの両方に対処することにより、SAfEPaThは、層間パイプラインにおけるパイプラインバブルの動的効果を効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:29:52 GMT)
The Questionable Influence of Entanglement in Quantum Optimisation Algorithms [4.1] 変分量子固有解法(VQE)は他の量子アルゴリズムと比較して有望である。
近年の研究では、量子機械学習アルゴリズムにおける回路の絡み合いの有効性に関する疑問が提起されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:04:00 GMT)
Information Geometry and Parameter Sensitivity of Non-Hermitian Hamiltonians [4.0] 我々は非エルミート系でフィッシャー・ラオ計量を探索する。
非エルミート・ハミルトニアンでリンドブラッドマスター方程式を近似することにより、量子幾何学計量の時間発展を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:24:10 GMT)
Early fault-tolerant simulations of the Hubbard model [4.0] ハバードモデルのシミュレーションは、フォールトトレラント量子コンピュータの最初の有用な応用候補である。
本稿では, 分割演算FFFT法に対して, より厳密な境界を与えるトロッタライゼーションによるシミュレーション誤差の有界化に関する新しい解析手法を提案する。
約100万のToffoliゲートを使用して、フォールトトレラントな量子コンピュータに潜在的に有用な応用があることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:10:06 GMT)
Open Challenges on Fairness of Artificial Intelligence in Medical Imaging Applications [3.8] この章ではまず、データ収集、モデルトレーニング、臨床展開など、さまざまなバイアス源について論じている。
そして、研究者や実践者からの注意を必要とすると信じているオープンな課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:41:19 GMT)
Continuously Expanding the Response Frequency of Rydberg Atom-Based Microwave Sensor by Using Quantum Mixer [3.8] 我々は、制御された駆動場と量子ミキサーとヘテロダイン技術を組み合わせて応答周波数範囲を拡大する。
その結果,Rydberg原子系MW受信機は感度が高く,帯域幅も極めて広いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:34:49 GMT)
Establishing Truly Causal Relationship Between Whole Slide Image Predictions and Diagnostic Evidence Subregions in Deep Learning [3.8] MIL(Multiple Instance Learning)は、スライドレベルの診断ラベルのみを使用してトレーニングできるため、大きな注目を集めている。
これまでのMIL研究は主に、WSIをグローバルに分析するための機能集約の強化に重点を置いてきたが、診断の因果関係を見落としている。
本稿では,モデル予測と診断証拠領域の真の因果関係を確立するために,因果推論多重インスタンス学習(CI-MIL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:00:08 GMT)
Global and Local Confidence Based Fraud Detection Graph Neural Network [3.7] Global and Local Confidence Graph Neural Network (GLC-GNN)は、グラフに基づく異常検出のための革新的なアプローチである。
グラフのグローバルな特徴をカプセル化するプロトタイプを導入することで、GLC-GNNは、良性ノードと不正ノードを効果的に区別する。
GLC-GNNは、コンパクトなモデルサイズと高速なトレーニングプロセスを維持しながら、精度と収束速度において最先端モデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:55:37 GMT)
SvANet: A Scale-variant Attention-based Network for Small Medical Object Segmentation [3.7] 軽度の感染部位を有する軽度の症候群は、異常な警告であり、疾患の早期診断の最前線である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような深層学習アルゴリズムは、自然または医学的対象のセグメンテーションに使用されている。
医用画像における小型物体分割を高精度に行うための,新しいスケール可変アテンションベースネットワーク(SvANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:55:17 GMT)
Circuit Partitioning for Multi-Core Quantum Architectures with Deep Reinforcement Learning [3.7] スケーラビリティ問題を解決するために,マルチコア量子アーキテクチャを提案する。
これらの課題の1つは、量子コンピュータの異なるコアに適合するように量子アルゴリズムを適用することである。
本稿では,Deep Reinforcement Learning を用いた回路分割手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:39:57 GMT)
Arrows of Time for Large Language Models [3.6] 自己回帰大言語モデル(LLM)による確率的モデリングを時間方向の角度から検討する。
十分に大きなモデルでは、自然言語を学習する能力において、次のトークンを予測しようとする場合と、前のトークンを予測しようとする場合との平均ログパープレキシティの違いという、タイム非対称性が経験的に見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:57:56 GMT)
Context-aware Multi-task Learning for Pedestrian Intent and Trajectory Prediction [3.5] 我々は,過去の軌跡観測,局所的文脈特徴,グローバルな特徴を組み合わせることで,軌跡と意図の予測を学習するPTINetを紹介する。
提案手法の有効性は, JAAD と PIE を用いて評価した。
PTINetは、都市環境で歩行者とシームレスに対話できる自動システムの開発の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:06:47 GMT)
Quantum Algorithms for Realizing Symmetric, Asymmetric, and Antisymmetric Projectors [3.5] 与えられたシステムや状態の対称性を知ることは、しばしば量子コンピューティングにおいて有用である。
対称部分空間への射影を実現する量子アルゴリズムの集合を示す。
本稿では,1つの量子回路における様々な投影を効果的に計測するために,プロジェクタを体系的に組み合わせる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:00:07 GMT)
Multi-qubit gates and Schrödinger cat states in an optical clock [3.5] 我々は,グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー型で最大9個の光クロック量子ビットをプログラム可能な原子配列で生成するために,マルチキュービットのRydbergゲート群を開発した。
十分に短い暗黒時間での原子-レーザー比較において、最大4キュービットのGHZ状態を用いて標準量子限界以下の周波数不安定性を示す。
これらの結果は、光原子時計精度のハイゼンベルク制限スケーリングに近づくための鍵となるビルディングブロックを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:01:35 GMT)
Zero-Shot vs. Few-Shot Multi-Speaker TTS Using Pre-trained Czech SpeechT5 Model [3.5] 対象話者のデータのうち1分だけを用いて,任意の話者に対して合成音声を生成することができることを示す。
チェコの政治家や有名人に対して、私たちの合成音声の質の高さと類似性を実証することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:14:06 GMT)
dlordinal: a Python package for deep ordinal classification [3.4] dlordinalは、最近の多くのディープ順序分類方法論を統合する新しいPythonライブラリである。
日常的な分類問題に対して、最先端のディープラーニング技術を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:07:20 GMT)
Bailicai: A Domain-Optimized Retrieval-Augmented Generation Framework for Medical Applications [3.4] Bailicaiは、検索拡張世代と医療領域向けに最適化された大きな言語モデルとの新たな統合である。
本研究では,医療領域に最適化された大規模言語モデルと検索強化世代を新たに統合したBailicaiフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:27:33 GMT)
3D Adaptive Structural Convolution Network for Domain-Invariant Point Cloud Recognition [3.4] 3D Adaptive Structure Convolution Network (3D-ASCN)は、3Dポイントクラウド認識のための最先端フレームワークである。
3次元畳み込みカーネル、構造木構造、および効果的な幾何学的特徴抽出のための適応近傍サンプリングを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:49:00 GMT)
Logistic regression models for patient-level prediction based on massive observational data: Do we need all data? [3.3] サンプルサイズが予測性能およびモデル複雑性に及ぼす影響を実験的に評価した。
ほとんどの場合、利用可能なデータのうち、完全なデータセット上で開発されたデータの性能に近いモデルを生成するのに十分だった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:56:06 GMT)
$Φ$-DVAE: Physics-Informed Dynamical Variational Autoencoders for Unstructured Data Assimilation [3.3] 物理インフォームドな動的変分オートエンコーダ(Phi$-DVAE)を開発し、様々なデータストリームを時間進化物理系に埋め込む。
我々の手法は、非構造化データを潜在力学系に同化するために、潜在状態空間モデルのための標準的な非線形フィルタとVOEを組み合わせたものである。
変分ベイズフレームワークは、符号化、潜時状態、未知のシステムパラメータの合同推定に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:31:07 GMT)
FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for Machine Learning Force Fields [3.2] 置換不変入力にCG変換層を実装することで、対称性に影響を与えることなく、この層の設計が完全に自由になることを示す。
我々は,群CG変換をスパースパス,抽象エッジシャッフル,アテンションエンハンサーで実現し,強力かつ効率的なCG変換層を形成する。
FreeCGは、MD17、rMD17、MD22の強制予測と、顕著な拡張を伴うQM9データセットのプロパティ予測を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:36:41 GMT)
Co-designing an AI Impact Assessment Report Template with AI Practitioners and AI Compliance Experts [3.0] 我々は,EU AI Act, NIST's AI Risk Management Framework, ISO 42001 AI Management Systemに根ざしたインパクトアセスメントレポートのテンプレートを提案する。
同一企業の8人のAI実践者と業界と学界の5人のAIコンプライアンス専門家によるユーザスタディによると、私たちのテンプレートは、インパクトアセスメントに必要な情報を効果的に提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:53:04 GMT)
Dataset Distribution Impacts Model Fairness: Single vs. Multi-Task Learning [3.0] ResNetベースのCNNを用いて皮膚病変分類の性能を評価する。
患者性やクラスラベルの異なるデータセットを生成するための線形プログラミング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:23:26 GMT)
A Survey Forest Diagram : Gain a Divergent Insight View on a Specific Research Topic [2.7] 情報検索や質問応答におけるジェネレーティブAIの利用は,研究調査の実施に人気がある。
本研究は,本研究を対象とする未成年研究者を対象とした詳細な調査林図を作成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:17:37 GMT)
AI-Driven Guided Response for Security Operation Centers with Microsoft Copilot for Security [2.7] Copilot Guided Response (CGR)は、業界規模のMLアーキテクチャで、セキュリティアナリストを3つの重要なタスクにガイドする。
CGRはMicrosoft Defender XDR製品に統合され、世界中でデプロイされ、数百万のレコメンデーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:15:20 GMT)
A Finger on the Pulse of Cardiovascular Health: Estimating Blood Pressure with Smartphone Photoplethysmography-Based Pulse Waveform Analysis [2.4] 本研究は, 血圧推定のためのスマートフォンを用いた光プラチスモグラフィー(SPW-BP)の革新的4つの戦略を提案する。
我々は,高次正規化やデータ削除,境界信号再構成など,しばしば無視されるデータ品質改善技術を採用している。
相関とSHAP分析はBP推定を改善するための重要な特徴を同定した。
しかし, Bland-Altman 分析では系統的偏りがみられ, MAE 解析ではAAMI と BHS の精度基準を満たしていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:01:40 GMT)
SQuADDS: A validated design database and simulation workflow for superconducting qubit design [2.4] 本稿では,超伝導デバイス設計のオープンソースデータベースについて紹介する。
設計シミュレーションにおいて高い精度を実現するためのロバストな手法を提案する。
我々のデータベースにはフロントエンドインタフェースが含まれており、ユーザーは所望の回路パラメータに基づいてベストグの設計を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:43:35 GMT)
A Comparative Analysis of Bilingual and Trilingual Wav2Vec Models for Automatic Speech Recognition in Multilingual Oral History Archives [2.4] 我々は,単言語Wav2Vec 2.0モデルと様々な多言語モデルを比較し,音声認識性能の向上を図る。
以上の結果から,単言語音声認識モデルは多言語モデルよりも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:03:47 GMT)
Early Detection of Late Blight Tomato Disease using Histogram Oriented Gradient based Support Vector Machine [2.3] 本研究は,トマトの遅発性病を早期に検出するための新しいスマート技術を提案する。
提案したSVMとHOGのハイブリッドアルゴリズムは,トマトの遅発性病の早期発見に有意な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:53:19 GMT)
MovePose: A High-performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices [2.3] MovePoseは、モバイルデバイス上でリアルタイムのボディポーズ推定のために設計された、軽量な畳み込みニューラルネットワークである。
我々のアルゴリズムはCOCOデータ検証データセット上で平均平均精度(mAP)の68.0に達している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:07:28 GMT)
Graph Neural Networks: A suitable Alternative to MLPs in Latent 3D Medical Image Classification? [2.3] 本稿では3次元医用画像分類のための予測ヘッドの代替としてグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
以上の結果から,GNNの分類性能の向上と,実行時の堅牢性の向上が示唆された。
さらなる評価により、GNNの有望な性能が検証され、従来の分類ヘッドに代わるものとして推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:19:39 GMT)
Solving the Electrical Impedance Tomography Problem with a DeepONet Type Neural Network: Theory and Application [2.2] 本研究では,電気インピーダンストモグラフィーの非侵襲的医療画像モダリティについて考察する。
問題は、電流-電圧マップから生じる一連のデータから媒体の伝導性を回復することである。
演算子対関数写像を暗黙的に定義した演算子対関数写像の学習を目標とする演算子学習問題として,この逆問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 11:34:24 GMT)
Systematic study of High $E_J/E_C$ transmon qudits up to $d = 12$ [2.0] 固定周波数トランスモンにおける高次元量子情報の符号化に伴うトレードオフを解析する。
高いE_J/E_C$比を最大325まで設計し、1つのトランスモンで最大12レベルまで観測する。
我々の高忠実度制御と読み出し手法は、トランスモンモデルの包括的評価と組み合わせて、高E_J/E_C$トランスモンは、回路量子力学における励起状態を探索するための強力なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:42:58 GMT)
BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning [2.0] BLAZEは動的チャンキングとハードサンプル学習を採用するアプローチである。
プロジェクト横断と言語横断のバグローカライゼーションを強化するために、難しいバグケースを使用してGPTベースのモデルを微調整する。
BLAZEは、トップ1の精度で120%、平均平均精度(MAP)で144%、平均相互ランク(MRR)で100%上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:44:36 GMT)
How well can large language models explain business processes? [1.8] 状況認識型eXplainability(SAX)は因果音と人間解釈可能な説明を生成する。
本稿では,SAX の説明を生成するために開発された SAX4BPM フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:33:43 GMT)
Automated transport separation using the neural shifted proper orthogonal decomposition [1.8] 本稿では,輸送支配領域の分解のためのニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
ニューラルネットワークを用いて、トランスポートとコムーブメントの両方を同時に推定する。
合成データと野生の火災モデルへの応用は、このニューラルsPODアプローチの能力と効率を説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 10:47:50 GMT)
LPGen: Enhancing High-Fidelity Landscape Painting Generation through Diffusion Model [1.8] 本稿では,ランドスケープ・ペインティング・ジェネレーションのための高忠実かつ制御可能なモデルLPGenを提案する。
拡散モデルに画像プロンプトを統合する新しいマルチモーダルフレームワークを提案する。
我々は、画像とテキストのプロンプトの互換性を確保するために、分離されたクロスアテンション戦略を実装し、マルチモーダル画像生成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:32:24 GMT)
An FPGA-Based Open-Source Hardware-Software Framework for Side-Channel Security Research [1.8] サイドチャネル分析(SCA)に基づく攻撃は、現代のコンピューティングプラットフォームに深刻なセキュリティ脅威をもたらす。
この原稿は、FPGAターゲットに関するSCA研究を目的としたハードウェア・ソフトウェア・フレームワークを紹介している。
RISC-V CPUを含むIoTクラスのシステムオンチップ(SoC)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:06:21 GMT)
A Comprehensive Approach to Misspelling Correction with BERT and Levenshtein Distance [1.7] 最も多い書き込みエラーのうち、スペルミスは、様々な要因によって頻繁に発生する。
本研究の目的は,ニューラルネットワークを用いてテキスト中の多様な綴り誤りを特定し,修正することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:07:11 GMT)
Time Series Missing Imputation with Multivariate Radial Basis Function Neural Network [1.7] 放射基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)に基づく時系列計算モデルを提案する。
我々の計算モデルは、タイムスタンプから局所情報を学習し、連続関数を生成する。
我々はMIM-RBFNNが生成した連続関数を用いたMIRNN-CF(Missing Value Imputation Recurrent Neural Network)と呼ばれる拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:02:16 GMT)
Surrogate Neural Networks Local Stability for Aircraft Predictive Maintenance [1.7] サロゲートニューラルネットワークは、計算的に要求されるエンジニアリングシミュレーションの代用として、産業で日常的に使用されている。
性能と時間効率のため、これらのサロゲートモデルは安全クリティカルなアプリケーションでの使用のために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:12:11 GMT)
A Self-Supervised Image Registration Approach for Measuring Local Response Patterns in Metastatic Ovarian Cancer [1.7] 高次卵巣癌 (HGSOC) は, 空間的, 時間的不均一性が特徴である。
HGSOCは卵巣癌患者の長期的病態反応と生存のマーカーとして有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:24:39 GMT)
Can Language Models Evaluate Human Written Text? Case Study on Korean Student Writing for Education [1.6] 大規模言語モデル(LLM)に基づく評価パイプラインは、機械生成テキストを堅牢に評価する能力を示した。
LLMが教育目的のために人文テキストを効果的に評価できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:02:57 GMT)
SDLNet: Statistical Deep Learning Network for Co-Occurring Object Detection and Identification [1.6] 我々はSDLNetと呼ばれる新しいフレームワークを提案し、マルチラベルオブジェクトカテゴリのベースオブジェクトと協調してオブジェクトを識別する。
SDLNetはPascal VOCとMS-COCOの2つの公開データセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 22:21:35 GMT)
Scalify: scale propagation for efficient low-precision LLM training [1.5] float8のような低精度のフォーマットが機械学習アクセラレーションハードウェアに導入され、大規模言語モデルのトレーニングと推論の計算効率が向上した。
本稿では,計算グラフのためのエンドツーエンドのスケール伝搬パラダイムであるScalifyを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:26:01 GMT)
In My Perspective, In My Hands: Accurate Egocentric 2D Hand Pose and Action Recognition [1.5] アクション認識は、エゴセントリックなビデオ理解に不可欠であり、ユーザの努力なしに日々の生活活動(ADL)の自動的かつ継続的なモニタリングを可能にする。
既存の文献では、計算集約的な深度推定ネットワークを必要とする3Dハンドポーズ入力や、不快な深度センサーを装着することに焦点を当てている。
EffHandEgoNetとEffHandEgoNetの2つの新しい手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:43:36 GMT)
Enhancing Environmental Monitoring through Multispectral Imaging: The WasteMS Dataset for Semantic Segmentation of Lakeside Waste [1.5] 本研究では,湖岸廃棄物のセマンティックセグメンテーションのために確立された最初のマルチスペクトルデータセットであるDesteMSを紹介する。
画像中の無駄をラベル付けするための厳密なアノテーションプロセスを実装した。
湖岸芝生における廃棄物処理における廃棄物処理の課題について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:15:28 GMT)
When AI Defeats Password Deception! A Deep Learning Framework to Distinguish Passwords and Honeywords [1.5] Honeywordsは、データ漏洩を検出し、オフライン辞書攻撃を偽装するための、有望な防御メカニズムとして登場した。
本稿では,新しいディープラーニング(DL)ベースのアタックフレームワークであるPassFilterを提案する。
PassFilterは、以前に収集または逆向きに生成されたパスワードとハニーワードのセットでトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:02:57 GMT)
An application of continuous-variable gate synthesis to quantum simulation of classical dynamics [1.5] 古典非線形力学のKvNシミュレーションのための連続変数量子計算アルゴリズムを提案する。
特に、無調波振動ダイナミクスの積-形式ハミルトニアンシミュレーションのための明示的なゲート合成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:55:25 GMT)
Cultural influence on RE activities: An extended analysis of state of the art [1.4] 本研究は,全国文化がRE関連活動に与える影響を最近の研究に基づいて調査する。
関連研究17点を抽出し,RE活動に影響を与える文化的影響33点を抽出し,Hofstedeモデルにマッピングした。
我々の研究は、RE活動における国民文化の重要役割を強調し、現在の研究動向を要約し、モバイルアプリ/ソフトウェア開発における文化的影響を実践者が考えるのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:55:44 GMT)
Continual Learning in Bio-plausible Spiking Neural Networks with Hebbian and Spike Timing Dependent Plasticity: A Survey and Perspective [1.4] ニューロモルフィック連続学習システムの新たなクラスは、ハエの新たな情報を統合することを学ばなければならない。
多くの研究グループが、STDP学習を備えたバイオプレースブル・ヘビアンニューラルネットワークアーキテクチャとスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の利用を研究している。
この調査は神経形連続学習の分野での今後の研究に貢献することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:20:59 GMT)
Low dimensional representation of multi-patient flow cytometry datasets using optimal transport for minimal residual disease detection in leukemia [1.4] 急性骨髄性白血病(AML)におけるMRD(Representing and Minimal Residual Disease)は予後と予後に必須である。
本稿では, 最適輸送(OT)に基づく統計的学習手法について検討し, フロー計測の低次元表現を実現する。
特に、我々のOTベースのアプローチは、FlowSomアルゴリズムの結果の関連性および情報的2次元表現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:53:01 GMT)
Exploring Domain Robust Lightweight Reward Models based on Router Mechanism [1.4] 本稿では,ルータ機構に基づくドメイン固有方式で動作する小言語モデルの利用について検討する。
筆者らの3つのアプローチは,1)内部ルータとエキスパートをモジュール化した単一報酬モデルの構築,2)複数のドメイン固有モデルから適切な報酬モデルを選択するための外部ルータの利用,3)アダプタを用いた単一小言語モデルへの報酬モデルとルータアダプタのロードによるパラメータサイズ削減である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:25:12 GMT)
Npix2Cpix: A GAN-based Image-to-Image Translation Network with Retrieval-Classification Integration for Watermark Retrieval from Historical Document Images [1.4] 古代の透かしの識別と復元は、長い間、コーディコロジーと歴史の主要なトピックであった。
本稿では,Npix2Cpixと命名されたU-netベースの条件付き逆数生成ネットワーク(GAN)を改良し,ノイズの多い歴史的透かし画像からクリーンで手書きのない透かし画像に変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:50:51 GMT)
TelescopeML -- I. An End-to-End Python Package for Interpreting Telescope Datasets through Training Machine Learning Models, Generating Statistical Reports, and Visualizing Results [1.3] textttTelescopeMLは3つの主要なタスクを実行するために開発されたPythonパッケージである。
CNNモデルをトレーニングするための合成天文学データセットを処理し、後の予測に使用する観測データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 00:44:52 GMT)
Deep Koopman-based Control of Quality Variation in Multistage Manufacturing Systems [1.3] 本稿では,多段階製造システム(MMS)の品質管理問題に対処するモデリング制御合成を提案する。
MMSのプロセス障害による品質変動を最小限に抑えるために,新しいフィードフォワード制御方式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 01:54:30 GMT)
MathViz-E: A Case-study in Domain-Specialized Tool-Using Agents [1.2] 本稿では,数学教育のための算数ビジュアライザと解法システムを提案する。
このシステムは数学的解法と数学グラフツールを編成し、単純な自然言語コマンドから正確な視覚化を生成する。
専門的なデータセットの作成について述べるとともに,システムの出力評価を容易にする自動評価器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:45:07 GMT)
Take a Step and Reconsider: Sequence Decoding for Self-Improved Neural Combinatorial Optimization [1.2] 自己改善学習のための単純で問題に依存しないシーケンス復号法を提案する。
以前にサンプリングされたシーケンスを無視するためにポリシーを変更することで、目に見えない代替案のみを検討するように強制する。
本手法は,ジョブショップスケジューリング問題における従来のNCO手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:06:09 GMT)
A Large Encoder-Decoder Family of Foundation Models For Chemical Language [1.1] 本稿では,PubChemから得られた9100万個のSMILESサンプルを事前学習した大規模エンコーダ・デコーダ化学基礎モデルを提案する。
複数のベンチマークデータセットにまたがる実験は、様々なタスクに対して最先端の結果を提供する際に提案したモデルのキャパシティを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:30:39 GMT)
L2O-$g^{\dagger}$: Learning to Optimize Parameterized Quantum Circuits with Fubini-Study Metric Tensor [1.1] We propose L2O-$gdagger$, a $textitquantum-aware$ learned that leverage the Fubin-Study metric and long short-term memory network。
L2O-$gdagger$ は以前の L2O 一般化と比較して分布が強いことを示す。
我々の小説『textitquantum-aware$ learn, L2O-$gdagger$』は、VQAの課題に対処する上での進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:00:14 GMT)
Performance of large language models in numerical vs. semantic medical knowledge: Benchmarking on evidence-based Q&As [1.0] 大規模言語モデル(LLM)は言語ベースの臨床実践の多くの側面において有望な結果を示す。
包括的医療知識グラフ(50,00以上の査読済み記事から得られたデータ)を用いて「EBMQA」を作成しました。
私たちはこのデータセットを、最先端の2つのLLMであるChat-GPT4とClaude3-Opusについて24,500以上の質問を使ってベンチマークした。
いずれのLLMも数値QAよりもセマンティックに優れており,Claude3は数値QAでGPT4を上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:39:15 GMT)
Can GPT-4 learn to analyze moves in research article abstracts? [1.0] 我々は、自然言語のプロンプトを用いてアノテーションプロセスを自動化するため、GPT-4の余裕を生かしている。
8ショットのプロンプトは2つを用いた場合よりも有効であり、可変性の領域を示す例を含めることで、単一の文で複数の動きを認識できるGPT-4の能力を高めることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 21:10:24 GMT)
Quality Assured: Rethinking Annotation Strategies in Imaging AI [0.9] アノテーション会社によるQAがアノテーションの品質に与える影響を評価する。
私たちの研究によって、研究者は固定されたアノテーション予算からかなり多くの価値を導き出すことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 19:02:01 GMT)
An Efficient Procedure for Computing Bayesian Network Structure Learning [0.9] 本稿では,段階的にレベル付けされたスコアリング手法に基づいて,グローバルに最適なベイズネットワーク構造探索アルゴリズムを提案する。
実験結果から,本手法はメモリのみを使用する場合,ピークメモリ使用量を削減するだけでなく,計算効率も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:59:18 GMT)
scGHSOM: Hierarchical clustering and visualization of single-cell and CRISPR data using growing hierarchical SOM [0.8] 階層型自己組織化マップ (GHSOM) を育成するアン教師なしクラスタリングによる包括的遺伝子セル依存性の可視化を提案する。
GHSOMは、クラスタの自己成長構造が必要な変動を満足するように階層構造でクラスタサンプルに適用される。
本稿では,クラスタ特徴マップとクラスタ分布マップの2つの革新的な可視化ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:01:09 GMT)
Explainable AI for Engineering Design: A Unified Approach of Systems Engineering and Component- Based Deep Learning Demonstrated by Energy- Efficient Building Design [0.8] 機械学習(ML)による部分的コンポーネントモデル作成のためのコンポーネントベースアプローチを提案する。
このコンポーネントベースのアプローチは、ディープラーニングをシステム、エンジニアリング(SE)と整合させる
アプローチは、モデル構造をシステム工学とドメイン知識の工学的手法に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:42:07 GMT)
Can GitHub Issues Help in App Review Classifications? [0.7] GitHubイシューから抽出した情報を活用することでラベル付きデータセットの拡張を支援する新しいアプローチを提案する。
以上の結果から,データ拡張にラベル付き問題を用いることで,F1スコアが6.3,機能要求が7.2に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:04:26 GMT)
Automated Code-centric Software Vulnerability Assessment: How Far Are We? An Empirical Study in C/C++ [0.7] C/C++における関数レベルのSV評価のための機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルの性能を調査・比較するための最初の実証的研究を行った。
MLは,関数レベルのSV評価のための多クラスDLモデルと比較して,トレーニング時間を大幅に短縮して,マッチングや性能が向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:26:58 GMT)
Euler Characteristic Tools For Topological Data Analysis [0.6] データから構築された単純複体族のオイラー特性をポイントワイドに計算すると、いわゆるオイラー特性プロファイルが生まれる。
この単純な記述子は、教師付きタスクにおける最先端の性能を非常に低い計算コストで達成できることを示す。
信号解析にインスパイアされた我々は、オイラー特性プロファイルのハイブリッド変換を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:29:46 GMT)
Stochastic Variance-Reduced Iterative Hard Thresholding in Graph Sparsity Optimization [0.6] グラデーションに基づくグラフ空間幅最適化法として,グラフRG-IHTとグラフSG-IHTの2つの手法を提案する。
我々は,手法が勾配に基づく枠組みを楽しむことを示す理論解析の一般性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:26:26 GMT)
LangOcc: Self-Supervised Open Vocabulary Occupancy Estimation via Volume Rendering [0.6] 本稿では,LangOccと呼ばれる意味的占有度推定手法を提案する。
LangOccはカメライメージのみで訓練されており、視覚言語アライメントによって任意の意味を検出することができる。
我々はOcc3D-nuScenesデータセット上での自己教師型セマンティック占有度推定の最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:22:55 GMT)
CRASAR-U-DROIDs: A Large Scale Benchmark Dataset for Building Alignment and Damage Assessment in Georectified sUAS Imagery [0.6] CRASAR-U-DROIDsは、SUASオルソモザイク画像の最大のラベル付きデータセットである。
CRASAR-U-DRIODsデータセットは、連邦政府が宣言した災害10件から52件(52件)のオルソモザイクで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 23:39:10 GMT)
Online Social Network Data-Driven Early Detection on Short-Form Video Addiction [0.6] ショート・フォーム・ビデオ(SFV)は近年、世界的なエンターテイメントの形式となり、主要なソーシャルメディアプラットフォームに登場した。
SFVA(Short-form Video Addiction)は、実生活における心理的サポートの欠如、家族や学術的なプレッシャー、社会不安などの他の問題と関連付けられている。
本研究では,ソーシャルネットワークの挙動に基づく短いビデオ中毒データセットの構築と,SFVAの早期検出フレームワークの設計を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 02:47:09 GMT)
Regular language quantum states [0.5] 量子多体状態の族である正規言語状態を導入する。
これらはレギュラー(regular)と呼ばれる特別な形式言語から作られる。
テンソルネットワークの理論を利用して、正規言語がシフト不変であるタイミングを決定する効率的な基準を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 21:09:22 GMT)
Experimental verifiable multi-client blind quantum computing on a Qline architecture [0.5] 分散アーキテクチャにおける2サイクル検証可能なブラインド量子コンピューティングプロトコルの最初の実験的実装を提供する。
その結果,大規模ネットワークにおけるマルチテナント分散量子計算の検証の新たな視点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:56:23 GMT)
GothX: a generator of customizable, legitimate and malicious IoT network traffic [0.5] GothXは、IoTデータセットの正当性と悪意のあるトラフィックを生成するフレキシブルなトラフィックジェネレータである。
GothXは、IoTデータセットからのトラフィックの再生成と強化、新しい現実シナリオの自動実行の2つのユースケースで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:35:59 GMT)
A Hybrid Federated Kernel Regularized Least Squares Algorithm [0.5] フェデレーション学習は、重要なプライバシー保護シナリオで機械学習モデルを構築するための、ますます有効な戦略である。
我々は,カーネル正規化最小二乗法アルゴリズムの効率的な再構成を行い,二つの変種を導入し,よく確立されたデータセットを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:32:08 GMT)
KIF: A Wikidata-Based Framework for Integrating Heterogeneous Knowledge Sources [0.5] 我々は、異種知識ソースを仮想的に統合するためのWikidataベースのフレームワークKIFを提案する。
KIFはPythonで書かれており、オープンソースとしてリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:43:33 GMT)
Mapping the individual, social, and biospheric impacts of Foundation Models [0.4] 本稿では,基礎モデルと生成AIの社会的,政治的,環境的側面を説明するための重要な枠組みを提供する。
リスクと害の14のカテゴリを特定し、それらの個人的、社会的、および生物圏的影響に応じてそれらをマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 10:05:40 GMT)
A Unified Industrial Large Knowledge Model Framework in Industry 4.0 and Smart Manufacturing [0.3] 近年の大規模言語モデル(LLM)の出現は、人工知能の可能性を示している。
本稿では,将来の産業に革命をもたらす可能性を強調する統一産業大知識モデル(ILKM)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:17:10 GMT)
Using Large Language Models to Compare Explainable Models for Smart Home Human Activity Recognition [0.3] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた自動評価手法を提案する。
予備的な結果は,LCMの評価がユーザ調査と一致していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:15:07 GMT)
Detecting Throat Cancer from Speech Signals using Machine Learning: A Scoping Literature Review [0.3] 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、患者の発話から喉がんを検出する可能性がある。
喉がんの症例は世界中で増加している。
音声から喉がんを検出するためのAIとMLの使用について、包括的なレビューは行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:15:44 GMT)
Utilizing Generative Adversarial Networks for Image Data Augmentation and Classification of Semiconductor Wafer Dicing Induced Defects [0.2] 半導体製造において、ウエハダイシングプロセスは中心的でありながら、収率を著しく損なう欠陥に対して脆弱である。
深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network)は、半自動視覚検査における最先端技術である。
本稿では, 半導体ウェハダイシングによる欠陥の画像データの増大と分類にGAN(Generative Adversarial Network)の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:44:16 GMT)
Why Machines Can't Be Moral: Turing's Halting Problem and the Moral Limits of Artificial Intelligence [0.0] 私は、道徳的原則がボトムアップアプローチによって推測される明示的な倫理的機械は、人間のような道徳的推論を再現できないと論じます。
アラン・チューリング(英語版)の計算理論を利用して、モラル推論が停止問題によりこれらの機械によって計算可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:50:24 GMT)
Visual Stereotypes of Autism Spectrum in DALL-E, Stable Diffusion, SDXL, and Midjourney [0.0] 本研究では,テキスト・ツー・イメージモデルが,自閉症に関する非合理的な信念を意図せず永続させる方法について検討した。
研究プロトコルでは、具体的な物体や自閉症に関する抽象概念を可視化する53のプロンプトに基づいて画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:15:26 GMT)
Two resonant quantum electrodynamics models of quantum measuring systems [0.0] 量子電磁力学の2つの共鳴モデルに量子測定スキームが提案されている。
第1のモデルは脳であり、その活動電位の伝播のために、著者によって最近研究された自由電子レーザーのようなコヒーレンス機構を包括的に適用する。
第2のモデルはPreparata et al.のコヒーレンス領域の集合であり、梅沢らによって提唱された記憶の場の量子論を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 22:28:35 GMT)
The most likely common cause [0.0] 2つの確率変数の共通原因原理である$A$と$B$は因果不整合の場合に検討される。
この状況に対して一般化された最大極大法が適用可能であることを示す。
2つの二項対称変数を調べると、条件付き確率の非解析的挙動が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:45:50 GMT)
The Unruh-DeWitt model and its joint interacting Hilbert space [0.0] スピンボソン基底状態の存在に関する既存の結果は、Unruh-DeWittモデルに適応可能であることを示す。
我々の研究は、ハグの定理による障害物とスピン-ボソンモデルにおける赤外ボソンの関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:23:43 GMT)
The Surprising Effectiveness of Multimodal Large Language Models for Video Moment Retrieval [0.0] ビデオ言語タスクは空間的・時間的理解を必要とし、かなりの計算を必要とする。
本研究は,画像テキスト事前学習MLLMをモーメント検索に活用することの驚くべき有効性を示す。
我々は、Charades-STA、QVHighlights、ActivityNet Captionsといった広く使われているベンチマーク上で、新しい最先端のモーメント検索を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:43:07 GMT)
The Möbius Game: A Quantum-Inspired Test of General Relativity [0.0] その不等式に対する一般相対論的違反は曲率の変化を証明している。
ベルの不等式に対する量子力学的違反は絡み合いの源を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:03:10 GMT)
The Honorific Effect: Exploring the Impact of Japanese Linguistic Formalities on AI-Generated Physics Explanations [0.0] 本研究では,モーメントの保存則を説明する際に,日本語の敬意が大規模言語モデル(LLM)の応答に与える影響について検討した。
我々は、ChatGPT、Coral、Geminiのバリエーションを含む6つの最先端AIモデルの出力を14種類の名誉形式を用いて分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:57:55 GMT)
The EU-US Data Privacy Framework: Is the Dragon Eating its Own Tail? [0.0] 2023年7月10日に採択されたEUUSデータプライバシフレームワークに関する欧州委員会は、大西洋横断データ保護において重要な決定を下した。
この記事では、このフレームワークの主な要件を掘り下げ、医療組織が効果的にナビゲートする方法についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 06:00:47 GMT)
Superfluidity and sound propagation in disordered Bose gases [0.0] 2次元ボース・アインシュタイン凝縮体における音波伝播に及ぼすスペックル障害の影響について検討した。
主な結果は、障害が超流動率を減少させ、したがって音速を低下させることである。
我々の予測は、最先端のコールド原子実験の到達範囲にかなり近い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:00:02 GMT)
State preparation of lattice field theories using quantum optimal control [0.0] 本稿では,量子コンピュータ上での格子場理論作成のための量子最適制御(QOC)技術の適用について検討する。
最初の例として、1+1次元の量子電磁力学であるシュウィンガーモデルに焦点を当てる。
長距離相互作用を持つモデルであっても,QOCはゲートベースの手法と比較して基底状態の準備を著しく高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:00:02 GMT)
Speeding up quantum measurement using space-time trade-off [0.0] このスキームは、アシラリーシステムで測定されるシステムを絡める以前のプロトコルの上に構築されている。
完全なエンタングリング操作とデコヒーレンスのない理想的な状況では、それは正確な時空トレードオフを与える。
ゲートノイズと読み出し誤差の数値モデリングにより,この手法が実験的不完全性に対して堅牢であることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:09:35 GMT)
Spatially multiplexed single-photon sources based on binary-tree multiplexers with optimized structure [0.0] 非対称光子ルータで実現した一般二分木多重化器の構造を最適化する手法を開発した。
このような最適多重化器に基づく単一光子源は、他の空間多重化器に基づく単一光子源よりも高い単一光子確率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:49:39 GMT)
Sparks of Quantum Advantage and Rapid Retraining in Machine Learning [0.0] 我々はAdiabatic quantum computer を利用してKolmogorov-Arnold Networks を最適化する。
トレーニングサンプルの数とは無関係に、固定サイズのソリューションスペースを作成します。
私たちのアプローチは、古典よりも速いトレーニング時間を通じて、量子的優位性を生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:23:55 GMT)
Solving The Travelling Salesman Problem Using A Single Qubit [0.0] トラベルセールスマン問題(TSP)はNP-ハード組合せ最適化問題として人気がある。
本稿では,量子並列性(quantum parallelism)の原理を導出し,単一量子ビットを用いて任意のTSPを解くアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムの基盤となるフレームワークは、古典的ブラキストクロンのアプローチの量子バージョンである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:06:37 GMT)
Pose Estimation from Camera Images for Underwater Inspection [0.0] ビジュアルローカライゼーションは慣性ナビゲーションシステムに代わる費用対効果がある。
画像からの機械学習によるポーズ推定は,水中環境において有望であることを示す。
我々は、新しいビュー合成モデルを用いて、探索されていない地域でのポーズ推定を大幅に強化し、強化されたトレーニングデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:00:53 GMT)
Physics-informed Information Field Theory for Modeling Physical Systems with Uncertainty Quantification [0.0] 情報場理論(IFT)は、必ずしもガウス的ではない分野の統計を行うために必要なツールを提供する。
IFT を物理インフォームド IFT (PIFT) に拡張し,フィールドを記述する物理法則に関する情報を符号化する。
このPIFTから派生した後部は任意の数値スキームとは独立であり、複数のモードをキャプチャすることができる。
本手法は,物理が信頼できないことを正確に認識し,その場合,フィールドの学習を回帰問題として自動的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:23:17 GMT)
Photonic "hourglass" design beyond the standard bulk model of phonon decoherence [0.0] メカニカル振動がフォトニックな「時間ガラス」構造の性能に及ぼす影響について検討した。
フォノン脱コヒーレンスによる有害な影響を緩和するためには,高Q光空洞が重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:22:47 GMT)
Path Following and Stabilisation of a Bicycle Model using a Reinforcement Learning Approach [0.0] この研究は、仮想自転車モデルで経路追従を行うためのRLアプローチを導入し、同時に横に安定化させる。
ステアリング角度を出力することによって、自転車モデルの経路追従と安定化を両立させる。
デプロイされたエージェントの性能は、異なる種類のパスと測定値を用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 10:54:23 GMT)
PICA: A Data-driven Synthesis of Peer Instruction and Continuous Assessment [0.0] ここでは、PIとCAを組み合わせて、学生をペアにして、CAタスクで協力するPIセッションを行う。
このデータ駆動型協調学習の動機は、学生の学習、コミュニケーション、エンゲージメントを改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 20:50:32 GMT)
Optimal Bias-Correction and Valid Inference in High-Dimensional Ridge Regression: A Closed-Form Solution [0.0] 寸法$p$がサンプルサイズ$n$より小さい場合、バイアスを効果的に補正するための反復戦略を導入する。
p>n$の場合、提案した非バイアス推定器の残余バイアスが到達不能であるようなバイアスを最適に緩和する。
本手法は,様々な分野にわたるリッジ回帰推論におけるバイアス問題に対する変換解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:59:56 GMT)
One-shot Generative Distribution Matching for Augmented RF-based UAV Identification [0.0] この研究は、限られたRF環境下でRFフィンガープリントを用いて無人航空機(UAV)を特定するという課題に対処する。
RF信号の複雑さと可変性は、環境干渉やハードウェアの不完全性の影響を受け、従来のRFベースの識別手法を効果的にしないことが多い。
変換されたRF信号を増強するためのワンショット生成法は、UAV識別を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 22:41:12 GMT)
Natural Gradient Hybrid Variational Inference with Application to Deep Mixed Models [0.0] 深層混合モデルに対する高速かつ高精度な変分推定法(VI)を提案する。
これは、大域的パラメータと潜伏変数の結合後部を対象とする、明確に定義された勾配変動最適化を採用している。
提案手法は,2つの最先端自然度勾配法よりも高速かつ精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 23:23:48 GMT)
Label Alignment and Reassignment with Generalist Large Language Model for Enhanced Cross-Domain Named Entity Recognition [0.0] ドメイン間の名前付きエンティティ認識は、ほとんどのNERメソッドで依然として課題となっている。
この問題に対処するため,ラベルアライメントと再割り当てアプローチ,すなわちLARを導入する。
我々は、教師付きシナリオとゼロショットシナリオの両方を含むNERデータセットに対して、幅広い実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:13:12 GMT)
Krylov complexity as an order parameter for quantum chaotic-integrable transitions [0.0] Krylov複雑性は、最近、多体システムにおける量子カオスを特徴付ける新しいパラダイムとして登場した。
近年の知見によると、量子カオス系では、Krylov状態の複雑性は、よく理解された深夜高原に沈む前に、時間進化の間に明確なピークを示す。
我々は、KCPが、質量変形したサハデフ-イェ-キタエフモデルにおけるカオス可積分遷移を、無限温度と有限温度の両方で効果的に同定することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:32:27 GMT)
Insider Threats Mitigation: Role of Penetration Testing [0.0] 本研究は,インサイダー脅威防御の重要部分としての浸透試験の知識の向上を目的とする。
我々は、異なる業界で浸透テストがどのように使われているか、実世界の実装を用いたケーススタディについて検討し、企業が克服すべき障害と制約について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:14:48 GMT)
Improving ICD coding using Chapter based Named Entities and Attentional Models [0.0] 我々は、章ベースの名前付きエンティティと注意モデルを用いて、F1スコアを改善するICD符号化の強化アプローチを導入する。
本手法は, 放電サマリーをICD-9章に分類し, 章別データを用いた注意モデルを開発する。
分類には第IV章を使用し、ニューラルネットワークを使わずに重要な要素や重みをデバイアスし、影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:34:23 GMT)
Improved bounds on Lorentz violation from composite-pulse Ramsey spectroscopy in a trapped ion [0.0] 我々は、ミッチェルソン・モーリー型実験において、原子軌道の比較により低エネルギー限界におけるローレンツ違反を探索する。
我々は,2F_7/2$状態の本質的感受性を高く評価し,その極めて長い寿命を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:56:57 GMT)
How do machines learn? Evaluating the AIcon2abs method [0.0] 本稿では,AIをコンクリートから抽象(AIcon2abs)まで評価する。
WiSARDモデルは、トレーニングと分類のためにインターネット接続を必要としない。
AIcon2abs法の有効性は,作業負荷が約6時間である遠隔コースの評価を通じて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:57:40 GMT)
Geometrical Perspective on Spin-Lattice Density-Functional Theory [0.0] 有限相互作用スピン格子系に対する密度汎関数理論の基礎に関する最近の見解を述べる。
これはホヘンベルク・コーンの定理と v-表現可能性を完全に幾何学的に記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 09:39:44 GMT)
Generative artificial intelligence in dentistry: Current approaches and future challenges [0.0] 生成AI(GenAI)モデルは、複雑なモデルと対話する自然言語インターフェースを提供することによって、AIのユーザビリティギャップを橋渡しする。
歯科教育では、GenAIモデルのみを推進し、多くの疑問を解決できる機会を得た。
GenAIは、新しい薬物発見から学術論文の補助まで、歯科医学研究にも利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:33:47 GMT)
Full Qubit Control in the NV$^-$ Ground State for Low Field or High Frequency Sensing [0.0] ダイヤモンドの負電荷窒素空孔欠陥の基底状態における高速な任意のクビットゲートの実装法を提案する。
このプロトコルは低磁場状態や高周波センシング用途に特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:58:16 GMT)
Fractional signature: a generalisation of the signature inspired by fractional calculus [0.0] 本稿では,分数計算を動機とした経路のシグネチャの新たな一般化を提案する。
また、このシグネチャの別の一般化も提案し、前者から着想を得たが、機械学習での使用にはより便利である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 17:23:14 GMT)
Extending quantum detailed balance through optimal transport [0.0] 量子力学系のクラスを特定の性質を持つ系に近く、構造的に類似した状態に設定し、研究するための一般的なアプローチを開発する。
これは、おそらく異なる可観測代数上の系間の輸送計画とワッサーシュタイン距離の観点から行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:14:31 GMT)
Extending Schmidt vector from pure to mixed states for characterizing entanglement [0.0] 我々はシュミットベクトルの概念を純二部状態から混合二部状態へ拡張する。
シュミットベクトルは分離可能かつ最大絡み合った状態を完全に特徴づけることを示す。
我々は、シュミットベクトルに適用される凹凸関数と対称関数を考慮し、絡み合いモノトンの族を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:00:09 GMT)
Entropy augmentation through subadditive excess: information theory in irreversible processes [0.0] ボルツマン方程式は、ほぼ任意の初期状態から自己平衡熱状態への遷移を正確に記述する能力においてユニークなように見える。
Gibbs-Shannon-vonエントロピーの増大は、通常の粗粒化を伴わない。
アンザッツの数学的構造は、効率的な計算とシミュレーションのための道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:47:14 GMT)
Enhancement of Harvesting Vacuum Entanglement in Cosmic String Spacetime [0.0] 宇宙弦の時空におけるスカラー場の真空変動を経験する1組の量子ビットにおける絡み合いの発生を解析する。
量子相関の生成を促進する量子ビット間のハイゼンベルク$XY$-相互作用を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:13:48 GMT)
Digital Quantum Simulation of Scalar Yukawa Coupling [0.0] IBM Q上での湯川相互作用クエンチ後のダイナミクスについて検討する。
最大3ボソンでその力学をエミュレートする低深さ量子回路を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:40:01 GMT)
Critical Infrastructure Security: Penetration Testing and Exploit Development Perspectives [0.0] 本稿では,重要なインフラのセキュリティに関する文献をレビューし,浸透試験と活用開発に焦点をあてる。
この論文の発見は、重要なインフラや、サイバー敵による高度な脅威に固有の脆弱性を明らかにしている。
このレビューは、継続的かつ積極的なセキュリティアセスメントの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:17:07 GMT)
Component Matching as a Graph Matching Problem [0.0] カテゴリー理論(英: Category theory)は、ビジネスとITの世界を統合する公式な言語である。
擬似分類の概念はビジネスとアプリケーションアーキテクチャの仕様を表現するために使われた。
それらの間のリンクは現在、ビジネスコンポーネント契約とアプリケーションコンポーネント契約のマッチングを使用して確立されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:39:26 GMT)
Bridging the Gap: Unravelling Local Government Data Sharing Barriers in Estonia and Beyond [0.0] Open Government Data(OGD)は、スマートシティを持続可能なインテリジェントなエンティティに変える上で、重要な役割を果たす。
本研究は,エストニアの自治体がOGDを共有するのを防ぐ障壁を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:40:41 GMT)
Bridging Trust into the Blockchain: A Systematic Review on On-Chain Identity [0.0] この体系的なレビューでは、現在の状況を調査し、研究ギャップを特定し、ブロックチェーン上の信頼性とプライバシに準拠したIDを確立するための今後の研究の方向性を概説する。
体系的な検索用語が様々な科学データベースに適用され、2232の潜在的研究論文が収集された。
選択された研究の結果は、オンチェーンのアイデンティティのメカニズムに関する洞察に富んだ知見を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:42:46 GMT)
Bit-flip errors in dissipative cat qubits: second-order perturbation theory [0.0] 本稿では,様々な摂動による消散性猫量子ビットにおけるビットフリップ誤差率の計算手法を提案する。
単一光子損失による指数的に小さなビットフリップ率の解析式を導出し,数値シミュレーションとよく一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 14:14:15 GMT)
Averaging gate approximation error and performance of Unitary Coupled Cluster ansatz in Pre-FTQC Era [0.0] フォールトトレラント量子計算(FTQC)は、雑音耐性のある方法で量子アルゴリズムを実装するために不可欠である。
FTQCでは、量子回路はフォールトトレラントの実装が可能な普遍ゲートに分解される。
本稿では,所定の量子回路に対するClifford+$T$分解誤差を非偏極雑音としてモデル化できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:37:34 GMT)
Artificial Agency and Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人工的にエージェンシーを実現する可能性について哲学的な議論を巻き起こしている。
人工エージェントのしきい値概念として使用できる理論モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:32:25 GMT)
Architecture and Applications of IoT Devices in Socially Relevant Fields [0.0] 本稿では、そのアーキテクチャ、通信プロトコル、機能に基づいて、いくつかの重要な社会的関連分野におけるIoTデバイスをレビューする。
驚くことに、すでにかなりの数のデバイスがこれらの分野で報告されており、そのパフォーマンスは有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 13:49:33 GMT)
Application of Machine Learning and Convex Limiting to Subgrid Flux Modeling in the Shallow-Water Equations [0.0] 本稿では,機械学習とフラックス制限を組み合わせることで,特性保存サブグリッド・スケール・モデリングを提案する。
その結果,機械学習とモノリシック凸制限の組み合わせが,ネットワークの訓練を受けていないシナリオにおいても意味のあるクロージャを生じさせることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 12:14:19 GMT)
Ancilla-assisted erasure of quantum information beyond Landauer's limit [0.0] 量子チャネルは、任意の量子ビット状態を単位確率で消去し、ランダウアーの極限を超えて動作することができる。
貯留温度が所定の限界温度以上である場合にランダウアー境界の違反を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 19:12:56 GMT)
An Experimental Study on the Rashomon Effect of Balancing Methods in Imbalanced Classification [0.0] 本稿では,ラショモン効果を用いた予測多重度に及ぼすバランス法の影響について検討する。
データ中心のAIにおける盲点モデル選択は、ほぼ同じ精度のモデルのセットからリスクが高いため、非常に重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 15:43:49 GMT)
Amman City, Jordan: Toward a Sustainable City from the Ground Up [0.0] スマートシティ(SC)のパラダイムは、先進的な機能を備えた未来の都市を構築する目的に対する反応として現れます。
SCはいまだ実装において多くの課題に直面しているが、SCに関する研究がますます増えている。
この研究は、読者にAmman Smart Cityに関する有用な重要な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 18:30:16 GMT)
A time-parallel multiple-shooting method for large-scale quantum optimal control [0.0] 本稿では、時間領域を複数のウィンドウに分割し、ウィンドウ境界における中間状態を追加の最適化変数として扱う多重撮影手法を提案する。
これにより、時間-ウィンドウ間の状態進化の並列計算が可能となり、目的関数と勾配評価が大幅に加速する。
制約された最適制御問題を解くために2次ペナルティ最適化法を用い、各イテレーションの勾配を計算するために効率的な随伴手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:25:44 GMT)
A spatiotemporal deep learning framework for prediction of crack dynamics in heterogeneous solids: efficient mapping of concrete microstructures to its fracture properties [0.0] 深層学習フレームワークは, コンクリートメソ構造中のフラクチャーの2次元フルフィールド予測を行うことができる。
メソ構造の平均応力-ひずみ曲線を予測できる畳み込みニューラルネットワークを開発した。
UNetモデリングフレームワークは、スキップ接続を持つエンコーダ-デコーダセクションで構成され、ディープラーニングサロゲートモデルとして使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 07:51:20 GMT)
A Voter-Based Stochastic Rejection-Method Framework for Asymptotically Safe Language Model Outputs [0.0] 本稿では,不承認のしきい値に達すると,チェッカーが生成した出力の受理性に投票して再生するシステムを提案する。
さらに、コストと故障率の推定器を提案し、アプリケーションに適した実験データとに基づいて、最小限のコストで所望の故障率を達成するアルゴリズムを提案する。
これらのモデルでは, 投票者数と閾値がアルゴリズムによって選択された場合のコスト関数として, 故障率は指数関数的に減少し, 限られたデータであっても, 実際に動作しているシステムの性能を合理的に推定することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 04:27:55 GMT)
A Survey of Prompt Engineering Methods in Large Language Models for Different NLP Tasks [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は多くの異なる自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
プロンプトエンジニアリングは、大きなパフォーマンス向上を達成するために、既に存在するLLMの能力に追加する上で重要な役割を担います。
本稿では、異なるプロンプト手法を要約し、それらが用いた異なるNLPタスクに基づいてそれらをまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 03:53:41 GMT)
A Sufficient Criterion for Divisibility of Quantum Channels [0.0] 我々は、ある量子チャネル$Phi$が割り切れることを保証する、単純で次元に依存しない基準を示す。
基準は、$Phi$ の明示的な因数分解ももたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 08:58:02 GMT)
2D and 3D Deep Learning Models for MRI-based Parkinson's Disease Classification: A Comparative Analysis of Convolutional Kolmogorov-Arnold Networks, Convolutional Neural Networks, and Graph Convolutional Networks [0.0] MRIに基づくパーキンソン病(PD)分類のためのConvolutional Kolmogorov-Arnold Networks(ConvKANs)の3次元実装
ConvKANは、学習可能なB-スプライン関数と畳み込み層を統合する。
Graph Convolutional Networks (GCN)は、MRIデータをグラフとして表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jul 2024 16:04:18 GMT)