Towards Effective and Efficient Continual Pre-training of Large Language Models [163.3] CPT(Continuous pre-training)は、特定のドメインやタスクに言語モデルを適用する上で重要なアプローチである。
本稿では,Llama-3 (8B) の継続事前訓練に関する技術的報告を報告する。
バックボーンモデルの中国語能力と科学的推論能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:55:21 GMT)
Wolf: Captioning Everything with a World Summarization Framework [149.0] Wolfは、Mix-of-expertsアプローチを採用した自動キャプションフレームワークである。
我々のフレームワークは様々なレベルの情報を取り込み、それらを効率的に要約する。
Wolfは最先端のアプローチに比べてキャプション性能が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:59:09 GMT)
PIV3CAMS: a multi-camera dataset for multiple computer vision problems and its application to novel view-point synthesis [120.4] この論文では、3つのCAMeraS、すなわちPIV3CAMSからPaired Image and Videoのデータを紹介している。
PIV3CAMSデータセットは8385対の画像と82対のビデオで構成されている。
本稿では,現在最先端のアルゴリズムの再構築に加えて,深度情報を幾何的に統合する代替モデルについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:18:29 GMT)
SHIC: Shape-Image Correspondences with no Keypoint Supervision [107.0] 正準曲面マッピングは、オブジェクトの各ピクセルを3Dテンプレートの対応する点に割り当てることで、キーポイント検出を一般化する。
人間の分析のためにDensePoseによって人気を得た著者は、この概念をより多くのカテゴリに適用しようと試みている。
そこで本研究では,手動による指導を伴わない標準地図学習手法ShiCを紹介し,ほとんどのカテゴリにおいて教師付き手法よりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:58:59 GMT)
Dual-Decoupling Learning and Metric-Adaptive Thresholding for Semi-Supervised Multi-Label Learning [81.8] 半教師付きマルチラベル学習(SSMLL)は、正確なマルチラベルアノテーションを収集するコストを削減するために、ラベルのないデータを活用する強力なフレームワークである。
半教師付き学習とは異なり、インスタンスに含まれる複数のセマンティクスのため、SSMLLの擬似ラベルとして最も確率の高いラベルを選択することはできない。
本稿では,高品質な擬似ラベルを生成するための二重パースペクティブ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:33:53 GMT)
Relightable Neural Actor with Intrinsic Decomposition and Pose Control [80.1] 提案するRelightable Neural Actorは、ポーズ駆動型ニューラルヒューマンモデルを学ぶための新しいビデオベース手法である。
トレーニングのためには、既知のが静的な照明条件下での人間のマルチビュー記録のみを必要とする。
実世界のシナリオにおける我々のアプローチを評価するため、屋内と屋外の異なる光条件下で記録された4つのアイデンティティを持つ新しいデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:16:28 GMT)
Fast and Reliable Probabilistic Reflectometry Inversion with Prior-Amortized Neural Posterior Estimation [73.8] リフレクションメトリデータと互換性のある全ての構造を見つけることは、標準アルゴリズムでは計算が禁止される。
この信頼性の欠如に対処するため,確率論的深層学習法を用いて,現実的な構造を数秒で識別する。
提案手法は,シミュレーションに基づく推論と新しい適応型事前推定を併用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:29:16 GMT)
Model Composition for Multimodal Large Language Models [71.6] 本稿では,既存のMLLMのモデル構成による新しいパラダイムを提案する。
我々の基本的な実装であるNaiveMCは、モダリティエンコーダを再利用し、LLMパラメータをマージすることで、このパラダイムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:15:38 GMT)
Look Globally and Reason: Two-stage Path Reasoning over Sparse Knowledge Graphs [70.8] スパース知識グラフ(英: Sparse Knowledge Graphs、KG)は、より人口密度の高いKGに比べて、(ヘッドエンティティ、リレーショナル、テールエンティティ)の形での事実が少ない。
スパースKGに対してLoGRe(Look Globally and Reason)と呼ばれる2段階経路推論モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:10:27 GMT)
Learning Robust Named Entity Recognizers From Noisy Data With Retrieval Augmentation [67.9] 名前付きエンティティ認識(NER)モデルは、しばしばノイズの多い入力に悩まされる。
ノイズの多いテキストとそのNERラベルのみを利用できる、より現実的な設定を提案する。
我々は、推論中にテキストを取得することなく、堅牢なNERを改善するマルチビュートレーニングフレームワークを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:30:41 GMT)
PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models [66.2] 社会実践, 一貫性, 動的発達という, 心理学に根ざした個性の原則を統合したPersLLMを提案する。
モデルパラメータに直接パーソナリティ特性を組み込み、誘導に対するモデルの抵抗性を高め、一貫性を高め、パーソナリティの動的進化を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 02:34:14 GMT)
Dysca: A Dynamic and Scalable Benchmark for Evaluating Perception Ability of LVLMs [61.0] Dyscaは、合成画像を利用してLVLMを評価するための動的でスケーラブルなベンチマークである。
51種類のイメージスタイルを考慮し,20のサブタスクにおいて知覚能力を評価する。
Dyscaは、新しいサブタスクやシナリオを簡単に追加するためのスケーラブルなベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:18:35 GMT)
UniForensics: Face Forgery Detection via General Facial Representation [60.5] 高レベルの意味的特徴は摂動の影響を受けにくく、フォージェリー固有の人工物に限らないため、より強い一般化がある。
我々は、トランスフォーマーベースのビデオネットワークを活用する新しいディープフェイク検出フレームワークUniForensicsを導入し、顔の豊かな表現のためのメタファンクショナルな顔分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 20:51:54 GMT)
Learn from the Learnt: Source-Free Active Domain Adaptation via Contrastive Sampling and Visual Persistence [60.4] ドメイン適応(DA)は、ソースドメインから関連するターゲットドメインへの知識伝達を容易にする。
本稿では、ソースデータフリーなアクティブドメイン適応(SFADA)という実用的なDAパラダイムについて検討する。
本稿では,学習者学習(LFTL)というSFADAの新たなパラダイムを紹介し,学習した学習知識を事前学習モデルから活用し,余分なオーバーヘッドを伴わずにモデルを積極的に反復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:51:58 GMT)
Boosting Cross-Domain Point Classification via Distilling Relational Priors from 2D Transformers [59.0] 従来の3Dネットワークは主に局所幾何学的詳細に焦点を当て、局所幾何学間の位相構造を無視する。
そこで本稿では,大規模画像上においてよく訓練されたトランスフォーマーから前駆体を抽出する,新しい先駆体蒸留法を提案する。
PointDA-10とSim-to-Realデータセットの実験は、提案手法が点クラウド分類におけるUDAの最先端性能を一貫して達成していることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:29:09 GMT)
Towards Scalable Topic Detection on Web via Simulating Levy Walks Nature of Topics in Similarity Space [56.0] 類似性空間におけるLevi Walk自然をシミュレートすることで,グループトピックに対する新しい,しかし非常に強力なExplore-Exploit(EE)アプローチを提案する。
2つの公開データセットの実験により、我々の手法は、有効性の観点からは最先端の手法に匹敵するだけでなく、効率面では最先端の手法よりも著しく優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:19:46 GMT)
Particip-AI: A Democratic Surveying Framework for Anticipating Future AI Use Cases, Harms and Benefits [54.6] 汎用AIは、一般大衆がAIを使用してそのパワーを利用するための障壁を下げたようだ。
本稿では,AI利用事例とその影響を推測し,評価するためのフレームワークであるPartICIP-AIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:52:46 GMT)
Point-DAE: Denoising Autoencoders for Self-supervised Point Cloud Learning [54.5] 我々は、より一般的なポイントクラウド学習用オートエンコーダ(Point-DAE)について、マスキング以外の多くの種類の汚職を調査して検討する。
具体的には、特定の破損を入力としてポイントクラウドを分解し、エンコーダ・デコーダモデルを学び、元のポイントクラウドを破損したバージョンから再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 02:51:08 GMT)
Designing and Implementing a Generator Framework for a SIMD Abstraction Library [53.8] SIMD抽象化ライブラリを生成するための新しいエンドツーエンドフレームワークであるTSLGenを提案する。
私たちのフレームワークは既存のライブラリに匹敵するもので、同じ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, 26 Jul 2024 13:25:38 GMT)
Conversational Dueling Bandits in Generalized Linear Models [46.0] 本稿では,相対的なフィードバックに基づく会話を対話レコメンデーションシステムに導入する。
本稿では,ConDuelと呼ばれる新しい対話型デュエル帯域幅アルゴリズムを提案する。
また,理論的および実験的保証により,アルゴリズムをマルチノミアルロジットバンディットに拡張する可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:43:10 GMT)
Back to the Color: Learning Depth to Specific Color Transformation for Unsupervised Depth Estimation [45.1] 合成色と実世界の色の違いは、実世界のシーンにおける深度推定に重大な課題をもたらす。
実世界のデータに基づいて訓練されたモデルを用いて,奥行きからリアルな色を予測するフレームワークBack2Colorを提案する。
また、VADepthは、変換器よりも計算量が少なく、精度も高いVision Attention Networkをベースにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:48:47 GMT)
Learning in Mean Field Games: A Survey [44.9] 平均フィールドゲームズ(MFG)は、プレイヤーの数を無限に増やすために平均フィールド近似に依存する。
MFGにおけるリベリアと社会的最適化のための強化学習法に関する最近の研究
本稿では,MFGを正確に解くための古典的反復法に関する一般的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 18:20:46 GMT)
ObjectCarver: Semi-automatic segmentation, reconstruction and separation of 3D objects [44.4] 複数の画像から3次元表面を再構成する際、暗黙の神経磁場は顕著な進歩を遂げた。
これまでの研究は、署名された距離フィールドを個別に訓練するフレームワークを導入して、この問題に対処しようと試みてきた。
一つのビューで単に入力をクリックすることからオブジェクト分離の問題に取り組むために、ObjectCarverというメソッドを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:13:20 GMT)
Topology Optimization of Random Memristors for Input-Aware Dynamic SNN [44.4] 入力対応動的旋回型スパイクニューラルネットワーク(PRIME)のプルーニング最適化について紹介する。
信号表現の面では、PRIMEは脳固有のスパイキング機構をエミュレートするために、漏れやすい統合と発火のニューロンを使用する。
計算深度の動的調整にインスパイアされた再構成性のために、PRIMEは入力対応の動的早期停止ポリシーを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:35:02 GMT)
AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Interactive Coding Agents [44.2] AppWorldは高品質な実行環境(60K行のコード)で、毎日9つのアプリが457のAPIを通じて動作可能である。
$textbfAppWorld Benchmark$ (40K行のコード)は、750の自然で多様な自律エージェントタスクからなるスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:55:45 GMT)
Graph-based Unsupervised Disentangled Representation Learning via Multimodal Large Language Models [42.2] 複素データ内の因子化属性とその相互関係を学習するための双方向重み付きグラフベースフレームワークを提案する。
具体的には、グラフの初期ノードとして要素を抽出する$beta$-VAEベースのモジュールを提案する。
これらの相補的加群を統合することで、我々は細粒度、実用性、教師なしの絡み合いをうまく達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:32:21 GMT)
Oxygen Vacancies in Niobium Pentoxide as a Source of Two-Level System Losses in Superconducting Niobium [41.9] 二酸化ニオブ中の酸素空孔は二レベル系(TLS)の損失を誘導する。
酸化ニオブからなる3次元超伝導ラジオ周波数共振器と2次元トランスモン量子ビットの量子デコヒーレンスの主源を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:37:54 GMT)
A Physics-Informed Neural Network-Based Approach for the Spatial Upsampling of Spherical Microphone Arrays [41.0] 球面マイクロホンアレイを限られた数のカプセルで空間的にアップサンプリングする方法を提案する。
提案手法は,Rowdyアクティベーション機能を備えた物理インフォームニューラルネットワークを利用して,物理制約を利用して高次マイクロホンアレイ信号を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:35:06 GMT)
ChipExpert: The Open-Source Integrated-Circuit-Design-Specific Large Language Model [40.9] ChipExpertは、IC設計分野に特化して設計された、最初のオープンソースの教育用LLMである。
ChipExpertは、現在最高のオープンソースベースモデル(Llama-3 8B)の1つでトレーニングされている。
我々は,ChipExpertの幻覚を緩和するために,検索型拡張世代システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:00:08 GMT)
A Progressive Single-Modality to Multi-Modality Classification Framework for Alzheimer's Disease Sub-type Diagnosis [40.8] 現在のアルツハイマー病(AD)の診断には、複数の診断段階から取得した複数のモダリティがあり、それぞれが異なる使用法とコストを持っている。
そこで本研究では,早期の低コスト段階におけるアクセシビリティに基づく診断結果の提供を目的とした,新たな進歩型ADサブタイプ診断フレームワークを提案する。
提案手法を多種多様な公用および家庭内データセット上で評価し,最先端の手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 02:25:45 GMT)
The BIAS Detection Framework: Bias Detection in Word Embeddings and Language Models for European Languages [40.1] BIASは欧州委員会が出資し、教育・研究・革新のためのスイス国家事務局(SERI)が支援する4年間のプロジェクトである。
言語モデルにおける社会的バイアスを識別する新たなバイアス検出法と、ヨーロッパの言語における単語埋め込みを開発した。
本技術報告ではBIAS Detection Frameworkのアーキテクチャとコンポーネントについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:13:45 GMT)
When Meta-Learning Meets Online and Continual Learning: A Survey [39.5] メタ学習は学習アルゴリズムを最適化するためのデータ駆動型アプローチである。
継続的な学習とオンライン学習はどちらも、ストリーミングデータでモデルを漸進的に更新する。
本稿では,一貫した用語と形式記述を用いて,様々な問題設定を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:39:01 GMT)
Do We Really Need Graph Convolution During Training? Light Post-Training Graph-ODE for Efficient Recommendation [33.5] トレーニングレコメンデータシステム(RecSys)におけるグラフ畳み込みネットワーク(GCNs)は、絶え間なく懸念されてきた。
本稿では,学習段階におけるグラフ畳み込みの必要性を批判的に考察する。
光後学習グラフ正規分方程式(LightGODE)という革新的な方法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:59:32 GMT)
An Accelerated Multi-level Monte Carlo Approach for Average Reward Reinforcement Learning with General Policy Parametrization [33.4] マルチレベルモンテカルロとNatural Actor Criticを統合する手法であるRandomized Accelerated Natural Actor Criticを紹介する。
我々のアプローチは、混合時間に関する知識を必要とせず、$tildemathcalO (1/sqrtT)$のグローバル収束率を初めて達成したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:16:31 GMT)
Floating No More: Object-Ground Reconstruction from a Single Image [33.3] 本研究では,3次元物体形状の再構成を目的とした新しい作業であるORG(Object Restruction with Ground)を紹介する。
提案手法では,2つのコンパクトなピクセルレベル表現を用いて,カメラ,オブジェクト,グラウンドの関係を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:59:56 GMT)
On the Pros and Cons of Active Learning for Moral Preference Elicitation [33.0] 道徳的嗜好の誘惑に対する積極的学習の使用は、その根底にある道徳的嗜好に関する特定の仮定に依存していると論じる。
これらの仮定は特定の領域において好意的推論に適しているが、道徳心理学に関する先行研究は、道徳的判断には有効でないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:40:52 GMT)
Multi-turn Response Selection with Commonsense-enhanced Language Models [32.9] 我々は、事前学習された言語モデルとグラフニューラルネットワーク(SinLG)が融合したシームズネットワークを設計する。
SinLGは、事前訓練された言語モデル(PLM)を利用して、文脈と応答候補における単語相関をキャッチする。
GNNはPLMの微調整を支援することを目的としており、関連する記憶を刺激してパフォーマンスの向上を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:13:47 GMT)
Improving noisy student training for low-resource languages in End-to-End ASR using CycleGAN and inter-domain losses [28.7] 雑音の多い学生訓練を用いた半教師付きエンド・ツー・エンド音声認識システムの訓練により,性能が大幅に向上した。
本稿では,半教師付きエンド・ツー・エンド音声認識の極端な事例として,ペア音声,ラベルなし音声,豊富な外部テキストが存在することを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:57:06 GMT)
Harnessing the Power of Large Language Models for Empathetic Response Generation: Empirical Investigations and Improvements [28.6] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の共感応答生成における性能について実験的に検討する。
大規模な実験により, LLMは提案手法の利点を大いに生かし, 自動評価と人的評価の両方で最先端の性能を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:07:01 GMT)
Autonomous Multi-Objective Optimization Using Large Language Model [28.1] マルチオブジェクト最適化問題(MOPs)は、現実世界のアプリケーションではユビキタスである。
我々は,MOPを解決するためのEA演算子を自律的に設計する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:51:36 GMT)
Grounding Language Models for Visual Entity Recognition [27.8] AutoVERは、Visual Entity Recognitionのための自動回帰モデルである。
ドメイン外エンティティの低パフォーマンスを軽減し、視覚的な推論を必要とするクエリに優れています。
これは、最近提案されたOven-Wikiベンチマークで、異なるデータセット分割間で大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:34:15 GMT)
Effective Large Language Model Debugging with Best-first Tree Search [27.7] 大きな言語モデル(LLM)は、コード生成タスクの約束を示す。
LLMはバグの発見と修正を一貫して行うことはできない。
本研究では,LLMが自己回帰と探索によってコードをデバッグするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 19:26:00 GMT)
AutoRE: Document-Level Relation Extraction with Large Language Models [27.4] 我々は、RHF(Relation-Head-Facts)という新しいRE抽出パラダイムを採用した、エンド・ツー・エンドのDocREモデルであるAutoREを紹介する。
既存のアプローチとは異なり、AutoREは既知の関係オプションの仮定に依存しておらず、現実のシナリオをより反映している。
RE-DocREDデータセットの実験では、AutoREの最高のパフォーマンスを示し、最先端の結果が得られました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:12:16 GMT)
Diffusion-Driven Semantic Communication for Generative Models with Bandwidth Constraints [27.0] 本稿では,帯域制限付き生成モデルのための,高度なVAEベースの圧縮を用いた拡散駆動型セマンティック通信フレームワークを提案する。
実験の結果,ピーク信号対雑音比 (PSNR) などの画素レベルの指標と,LPIPS (Learning Perceptual Image patch similarity) のような意味的指標が大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 02:34:25 GMT)
VSSD: Vision Mamba with Non-Casual State Space Duality [27.0] 状態空間モデル(SSM)は、線形計算の複雑さを提供するため、視覚タスクにおいて注目されている。
本稿では,VSSDの非因果形式であるVisual State Space Duality(VSSD)モデルを紹介する。
我々は、VSSDが既存の最先端SSMモデルを上回る画像分類、検出、セグメンテーションを含む様々なベンチマークで広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:16:52 GMT)
AEP$n$P: A Less-constrained EP$n$P Solver for Pose Estimation with Anisotropic Scaling [26.4] そこで我々は,P$nP問題に制約を緩和し,正確な3次元座標の必要性を排除した新しい手法を提案する。
古典的なEPn$Pソルバをベースとして、未知の異方性スケーリング因子を扱えるため、AEP$n$Pと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:52:19 GMT)
Towards A Generalizable Pathology Foundation Model via Unified Knowledge Distillation [26.4] Generalizable Pathology Foundation Model (GPFM)は、34の組織タイプにわたる約86,000の公開H&Eスライドから1億9000万の画像からなる大規模なデータセットに事前訓練されている。
GPFMの平均ランクは1.36で29タスクが1位、第2位のUNIは2.96で4タスクのみが1位である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 01:12:54 GMT)
Non-chiral non-Bloch invariants and topological phase diagram in non-unitary quantum dynamics without chiral symmetry [26.2] キラル対称性を持たない一次元(1次元)非エルミート系の非ブロッホ位相図を同定する。
このようなトポロジカル不変量は、位相的に異なるギャップ位相を区別できる。
我々の研究は、トポロジ、対称性、非ハーミティティー間の相互作用を研究する上で有用なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:29:30 GMT)
MangaUB: A Manga Understanding Benchmark for Large Multimodal Models [25.6] 漫画(まんが)は、物語を伝えるための文体と文体を組み合わせた人気メディアである。
近年、現代の大規模マルチモーダルモデル(LMM)の適応性は、より一般的なアプローチの可能性を示している。
MangaUBは、単一のパネルに表示されるコンテンツの認識と理解を評価するとともに、複数のパネルにまたがって伝達されるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 18:21:30 GMT)
MMPolymer: A Multimodal Multitask Pretraining Framework for Polymer Property Prediction [25.0] MMPolymerはポリマー1Dシーケンシャルおよび3D構造情報を組み込んだ新しいマルチタスク事前学習フレームワークである。
MMPolymerは、下流特性予測タスクにおける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） (Fri, 26 Jul 2024 13:24:41 GMT)
Learning to Enhance Aperture Phasor Field for Non-Line-of-Sight Imaging [22.4] 本研究の目的は,サンプリングやスキャンエリアの数を削減し,より実用的なNLOSイメージングを実現することである。
本研究では,デノナイズドオートエンコーダ方式を利用して,測定空間におけるリッチでノイズの多い表現を得る。
我々は、ネットワークのスペクトルを周波数範囲に制限するために、ファサーベースパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:57:07 GMT)
Scene Coordinate Reconstruction: Posing of Image Collections via Incremental Learning of a Relocalizer [21.8] シーンを描写した画像からカメラパラメータを推定するタスクに対処する。
学習に基づく再ローカライズ手法であるシーン座標回帰により、未提示画像から暗黙的なニューラルシーン表現を構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:48:27 GMT)
Surveys Considered Harmful? Reflecting on the Use of Surveys in AI Research, Development, and Governance [21.4] 私たちは、AIトピックに関する公開調査が、その設計における特定の西洋の知識、価値観、仮定に対して脆弱であることに気付きました。
我々は,参加の目標を達成するための調査の限界を認識するために,コミュニティに対する挑発や質問を蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:10:49 GMT)
Right Now, Wrong Then: Non-Stationary Direct Preference Optimization under Preference Drift [21.2] 現在の選好最適化アルゴリズムは、モデリングにおける時間的選好のドリフトを考慮しない。
非定常直接選好最適化(NS-DPO)を提案する。
NS-DPO微調整LDMは非定常条件下では頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:38:18 GMT)
Unifying Visual and Semantic Feature Spaces with Diffusion Models for Enhanced Cross-Modal Alignment [20.9] 本稿では,マルチモーダルアライメント・アンド・リコンストラクション・ネットワーク(MARNet)を導入し,視覚ノイズに対するモデルの耐性を高める。
MARNetは、異なるドメイン間で情報をスムーズかつ安定的にブレンドする、クロスモーダル拡散再構成モジュールを含んでいる。
2つのベンチマークデータセットであるVireo-Food172とIngredient-101で実施された実験は、MARNetがモデルによって抽出された画像情報の品質を効果的に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:30:18 GMT)
An Adaptive CSI Feedback Model Based on BiLSTM for Massive MIMO-OFDM Systems [19.4] 入力CSIの長さとフィードバックビットの数は、異なるシナリオで調整可能でなければならない。
提案したFBCU付きABLNetは、異なる入力CSI長とフィードバックビット数に適合する。
提案された個別のトレーニングアプローチは、フィードバックのパフォーマンスを維持し、フィードバックモデルの複雑さを低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:07:34 GMT)
The Janus Interface: How Fine-Tuning in Large Language Models Amplifies the Privacy Risks [19.4] 我々は,言語モデルにおける事前学習データから忘れられたPIIを復元するために,微調整インタフェースを利用した新しい攻撃であるJanusを提案する。
実験の結果,Janusはベースラインに比べて10倍以上のプライバシーリスクを増幅していることがわかった。
分析の結果,OpenAIとAzure AI Studioが提供する既存の微調整APIがJanus攻撃の影響を受けやすいことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:43:19 GMT)
Score matching through the roof: linear, nonlinear, and latent variables causal discovery [18.5] 観測データからの因果発見は、非常に有望である。
既存の手法は根底にある因果構造に関する強い仮定に依存している。
線形・非線形・潜在変数モデルにまたがる因果探索のためのフレキシブルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:09:06 GMT)
Instruction Mining: Instruction Data Selection for Tuning Large Language Models [18.4] InstructMiningは、大規模な言語モデルを微調整するためのプレミアムインストラクションフォローデータを自動的に選択するように設計されている。
InstructMining は LLM-as-a-judge と Huggingface OpenLLM の2つのベンチマークで最先端の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, 26 Jul 2024 18:09:11 GMT)
Large Language Model for Table Processing: A Survey [18.3] 本調査では,テーブル関連タスクの概要について概観する。
テーブル質問応答やスプレッドシート操作やテーブルデータ分析といった新しいフィールドなど、従来のタスクをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:12:33 GMT)
MUVO: A Multimodal World Model with Spatial Representations for Autonomous Driving [18.2] 無人運転のための 教師なし世界モデルは 今日のシステムの 推論能力を劇的に改善する可能性がある
本稿では,この課題に対処するため,空間的VOxel表現を持つMUVOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:52:14 GMT)
Engaging with Children's Artwork in Mixed Visual-Ability Families [18.0] 本研究は,視覚障害者の家族が視覚障害者のアートワークにどのように関与しているかを調査する2つの研究である。
BLVファミリーメンバーは、他の非視覚的表現よりも、子供のストーリーテリングや解釈を優先して、アートワークのエンゲージメントを結合機会として重視している。
いくつかの不正確さにもかかわらず、BLVの家族は、AIによって生成された記述は子供たちとの対話を促進し、自己誘導されたアート発見を助けることができると感じた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:08:53 GMT)
Collaborative Evolving Strategy for Automatic Data-Centric Development [18.0] 本稿では,自動データ中心開発(AD2)タスクを紹介する。
ドメインエキスパートのようなタスクスケジューリングと実装能力を必要とする、その中核的な課題を概説している。
本稿では,Retrieval による協調的知恵強化進化という戦略を取り入れた自律エージェントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:16:47 GMT)
QT-TDM: Planning with Transformer Dynamics Model and Autoregressive Q-Learning [17.9] 強化学習(RL)におけるトランスフォーマーの利用について検討する。
分割Q-Transformerモデルを用いて自己回帰離散Q-関数を学習し、短期水平計画以上の長期的なリターンを推定する。
提案手法であるQT-TDMは,動的モデルとしてのトランスフォーマーの頑健な予測機能とモデルフリーQ-トランスフォーマーの有効性を統合し,リアルタイム計画に伴う計算負担を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:05:26 GMT)
Enhancing Solutions for Complex PDEs: Introducing Complementary Convolution and Equivariant Attention in Fourier Neural Operators [17.9] 複雑なPDEを解くために,畳み込み-残留層と注意機構を備えた新しい階層型フーリエニューラル演算子を提案する。
提案手法はこれらのPDEベンチマークにおいて,特に高速な係数変動を特徴とする方程式に対して,優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:08:19 GMT)
Small Molecule Optimization with Large Language Models [17.9] 計算特性を持つ110M分子の新規コーパスを微調整した2つの言語モデルについて述べる。
ブラックボックスオラクルへのアクセスに制限がある場合、言語モデルを利用して任意の特性の分子を最適化する新しい最適化アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:51:33 GMT)
Regularized Multi-Decoder Ensemble for an Error-Aware Scene Representation Network [17.6] SRN(Feature Grid Scene Representation Networks)は、分析と可視化のためのコンパクトな機能的サロゲートとして科学データに適用されている。
複数の軽量パーセプトロンデコーダを持つ共有特徴格子からなるパラメータ効率のよいマルチデコーダSRNアンサンブルアーキテクチャを提案する。
本研究では,モンテカルロの降雨量,平均場変動推定,深部アンサンブル,予測変数の分散とデータ再構成の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:02:11 GMT)
Unveiling Privacy Vulnerabilities: Investigating the Role of Structure in Graph Data [17.1] 本研究では,ネットワーク構造から生じるプライバシーリスクに対する理解と保護を推し進める。
我々は,ネットワーク構造によるプライバシー漏洩の可能性を評価するための重要なツールとして機能する,新しいグラフプライベート属性推論攻撃を開発した。
攻撃モデルはユーザのプライバシに重大な脅威を与え,グラフデータ公開手法は最適なプライバシとユーティリティのトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:40:54 GMT)
On TinyML and Cybersecurity: Electric Vehicle Charging Infrastructure Use Case [17.1] 本稿では、消費電力、メモリ制限、計算制約などのTinyML技術の課題について述べる。
また、エネルギー収穫、計算最適化技術、プライバシー保護のための伝達学習など、これらの課題に対する潜在的な解決策についても検討している。
TinyMLを用いたEVCIのサイバーセキュリティを高める実験ケーススタディを,遅延とメモリ使用量の削減の観点から,従来のMLに対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:25:15 GMT)
Coordinate-Aware Thermal Infrared Tracking Via Natural Language Modeling [16.9] NLMTrackは、座標対応の熱赤外追跡モデルである。
NLMTrackは、特徴抽出と特徴融合を統一するエンコーダを適用している。
実験により、NLMTrackは複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:59:00 GMT)
DistriBlock: Identifying adversarial audio samples by leveraging characteristics of the output distribution [16.7] アドリアックは、自動音声認識システムを誤認して任意のターゲットテキストを予測する。
本稿では,任意のASRシステムに適用可能な効率的な検出戦略であるDistriBlockを提案する。
提案手法の最高性能は, 受信機動作特性曲線下において, 99%, 97%のクリーン・ノイズデータに対して, ターゲット対向例を識別する平均面積である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:49:42 GMT)
From 2D to 3D: AISG-SLA Visual Localization Challenge [16.4] IJCAI 2023でAISG-SLAビジュアルローカライゼーションチャレンジ(VLC)を開催した。
この挑戦は世界中に300人以上の参加者を集め、50以上のチームを形成した。
勝利チームは、フレームレートの低い車載カメラの画像を用いて、ポーズ推定において高い精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:27:26 GMT)
Greedy Output Approximation: Towards Efficient Structured Pruning for LLMs Without Retraining [16.0] 我々は Transformer-based large language model (LLMs) のプルーニングプロセスを単純化する。
出力近似の最適化から導いた2つの推論対応プルーニング基準を提案する。
また,モデル再トレーニングを伴わずにプルーニングエラーを軽減するための2段階再構成手法も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 23:53:59 GMT)
HRP: Human Affordances for Robotic Pre-Training [15.9] 本稿では,手,物,接触の事前学習のためのフレームワークを提案する。
実世界の5つのタスクにおいて、この空き時間事前学習がパフォーマンスを最低15%向上させることを実験的に実証した(3000以上のロボット試験を用いて)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:59:52 GMT)
Evaluating Human Trajectory Prediction with Metamorphic Testing [15.8] 人間の軌道の予測は、現実世界で行動する自律システムの計画において重要である。
予測は将来の軌道と正確に一致しない。
メタモルフィックテストのヒト軌道予測への応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:10:14 GMT)
Modular RAG: Transforming RAG Systems into LEGO-like Reconfigurable Frameworks [15.2] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、Large Language Models (LLM)の機能を大幅に強化した。
本稿では,既存のRAGパラダイムの限界について検討し,モジュール型RAGフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:45:30 GMT)
Sponsored is the New Organic: Implications of Sponsored Results on Quality of Search Results in the Amazon Marketplace [15.1] われわれは4つの国でAmazonのデジタルマーケットプレースを分析し、4800の検索操作をシミュレートした。
分析の結果, 有機物のランクが低い項目(100位以上)は, 上位の有機物よりも先行して, 補助的な結果として現れることがわかった。
ほとんどのケースでは、これらのトップスポンサーの成果はコストがかかり、トップオーガニックな結果よりも品質が劣っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:33:57 GMT)
Characterizing Continual Learning Scenarios and Strategies for Audio Analysis [15.0] 連続学習(CL)アプローチは、そのようなデータ分散の変化に対処するために考案されている。
我々は、包括的なCLデータセットを作成し、オーディオベースのモニタリングタスクのためのCLアプローチを特徴付ける。
我々はReplayがDCASEチャレンジデータにおける他の手法よりも優れた結果を得たことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:57:18 GMT)
Learning to Visually Connect Actions and their Effects [14.7] 本稿では,映像理解における視覚的結合行動とその効果(CATE)について紹介する。
CATEは、タスク計画やデモからの学習といった分野に応用できる。
CATEは、ラベルのないビデオからビデオ表現を学習するための効果的な自己教師型タスクであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:00:07 GMT)
Online Planning in POMDPs with State-Requests [14.7] AEMS-SRは、状態要求を伴うPOMDP向けに設計された、原則化されたオンライン計画アルゴリズムである。
探索空間を木の代わりにグラフとして表現することで、AEMS-SRは状態要求に由来する探索空間の指数的な成長を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:20:50 GMT)
Dallah: A Dialect-Aware Multimodal Large Language Model for Arabic [14.5] 我々は、LLaMA-2に基づく先進言語モデルを用いて、多モーダルインタラクションを容易にする、効率の良いアラビア多モーダルアシスタント、Dallahを導入する。
Dallah氏はアラビア語のMLLMで最先端のパフォーマンスを示し、2つのベンチマークテストで優れています。
ダッラーは、方言を意識したアラビア語のMLLMのさらなる発展の道を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:34:12 GMT)
Neural Modulation Alteration to Positive and Negative Emotions in Depressed Patients: Insights from fMRI Using Positive/Negative Emotion Atlas [14.3] FMRIは、高空間分解能と動的時間情報で有名な最先端の医療画像技術である。
ポジティブ感情アトラス(PEA)とネガティブ感情アトラス(NEA)を作成した。
これらのアトラスを用いたうつ病患者の変化について検討し,機械学習による診断性能の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:52:08 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, 26 Jul 2024 01:19:27 GMT)
When, Where, and What? A Novel Benchmark for Accident Anticipation and Localization with Large Language Models [14.1] 本研究では,複数の次元にわたる予測能力を高めるために,LLM(Large Language Models)を統合した新しいフレームワークを提案する。
複雑な運転シーンにおけるリスクの高い要素の優先順位を動的に調整する,革新的なチェーンベースアテンション機構を開発した。
DAD, CCD, A3Dデータセットの実証的検証は平均精度(AP)と平均時間到達精度(mTTA)において優れた性能を示す
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:00:08 GMT)
ReALFRED: An Embodied Instruction Following Benchmark in Photo-Realistic Environments [14.0] 本研究では,実世界のシーン,オブジェクト,部屋のレイアウトを取り入れたReALFREDベンチマークを提案する。
具体的には、視覚領域のギャップを小さくした環境空間を更新したALFREDベンチマークを拡張する。
ReALFREDでは、以前作られたALFREDベンチマークのメソッドを分析し、すべてのメトリクスで一貫して低いパフォーマンスが得られることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:00:27 GMT)
Towards Scalable and Stable Parallelization of Nonlinear RNNs [13.7] 本稿では, 非線形RNNの並列化評価を, ニュートン法で解いた固定点問題として取り上げる。
これらの手法は立方体計算の複雑さと数値不安定性を継承する。
準ニュートン近似はフルニュートンに可逆収束し,メモリ使用量が少なく,高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:38:11 GMT)
Granularity is crucial when applying differential privacy to text: An investigation for neural machine translation [13.7] 差分プライバシー(DP)は、NLPでますます人気が高まっている。
DPが適用される粒度の選択はしばしば無視される。
以上の結果から, 文書レベルのNMTシステムは, メンバーシップ推論攻撃に対する耐性が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:52:37 GMT)
Utilizing TTS Synthesized Data for Efficient Development of Keyword Spotting Model [13.5] キーワードスポッティングモデルは、正確なトレーニングデータを大量に必要とします。
TTSモデルは大量の自然音データを生成することができ、KWSモデル開発におけるコストと時間を削減するのに役立つ。
実データ使用の最小化とTTS出力の多様性の最大化に焦点をあてて、TTSデータと実際の人間の音声データを混在させる様々な戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:24:50 GMT)
Towards Generalized Offensive Language Identification [13.3] 本稿では,新たな一般化ベンチマークを用いて,攻撃的言語検出モデルとデータセットの一般化可能性を実証的に評価する。
我々の発見は、堅牢な実世界の攻撃的言語検出システムの構築に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:50:22 GMT)
Optimizing Numerical Estimation and Operational Efficiency in the Legal Domain through Large Language Models [13.1] 本稿では,Large Language Modelsと特殊設計のプロンプトを統合して,法的な人工知能(LegalAI)アプリケーションにおける精度要件に対処する手法を提案する。
本手法を検証するために,精度指向の LegalAI タスクに適したキュレートデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 18:46:39 GMT)
ChatSchema: A pipeline of extracting structured information with Large Multimodal Models based on schema [13.1] チャットは,非構造化データから情報を抽出し,構造化するための有効な方法である。
我々は北京大学第一病院から100件の医療報告を分析し,2,945対の鍵値のペアを用いた地上真実データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:05:24 GMT)
On the Roles of LLMs in Planning: Embedding LLMs into Planning Graphs [12.3] 市販の計画フレームワークにおける大規模言語モデル(LLM)の計画能力について考察する。
LLMを2段階の計画グラフに組み込んだ新しいLLMベースの計画フレームワークを提案する。
様々な計画領域において提案手法の有効性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:54:04 GMT)
The SkipSponge Attack: Sponge Weight Poisoning of Deep Neural Networks [12.0] SkipSpongeは、いくつかのデータサンプルのみを使用して事前訓練されたモデルのパラメータに直接実行される最初のスポンジ攻撃である。
実験の結果,SkipSpongeは画像分類モデル,GAN,オートエンコーダのエネルギー消費を増加させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:08:07 GMT)
Revisit Event Generation Model: Self-Supervised Learning of Event-to-Video Reconstruction with Implicit Neural Representations [11.9] 本稿では,ラベル付きデータや光フロー推定を必要としない新しいSSLイベント・ビデオ再構成手法であるEvINRを提案する。
我々は、(x, y, t)$を座標とする暗黙的ニューラル表現(INR)を用いて、事象発生方程式を表現する。
オンラインの要求に対してEvINRを実現するために,トレーニングプロセスを大幅に高速化するいくつかのアクセラレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:18:10 GMT)
Is larger always better? Evaluating and prompting large language models for non-generative medical tasks [11.8] 本研究は、GPTベースのLCM、BERTベースのモデル、従来の臨床予測モデルなど、さまざまなモデルをベンチマークする。
我々は,寛容と予測,疾患階層再構築,生物医学的文章マッチングといった課題に焦点をあてた。
その結果, LLMは, 適切に設計されたプロンプト戦略を用いて, 構造化EHRデータに対して頑健なゼロショット予測能力を示した。
構造化されていない医療用テキストでは、LLMは細調整されたBERTモデルよりも優れておらず、教師なしタスクと教師なしタスクの両方に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:09:10 GMT)
EHR-SeqSQL : A Sequential Text-to-SQL Dataset For Interactively Exploring Electronic Health Records [11.8] EHR-SeqはElectronic Health Recordデータベースのための新しいシーケンシャルテキスト・ツー・スクールのデータセットである。
EHR-Seqは、相互作用性、構成性、効率性といった、テキストから構文解析における重要で未解明の側面に対処するように設計されている。
本実験は, 単ターン法よりも多ターン法の方が構成性に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:13:08 GMT)
Enhancing Peak Assignment in 13C NMR Spectroscopy: A Novel Approach Using Multimodal Alignment [11.8] 本稿では,知識誘導型インスタンスワイズ識別(K-M3AID)を用いたマルチレベルマルチモーダルアライメント(Multi-Level Multimodal Alignment)を提案する。
K-M3AIDは、グラフレベルのアライメントモジュール、ノードレベルのアライメントモジュール、通信チャネルの3つの主要なモジュールを持つ二重協調型コントラスト学習アーキテクチャを採用している。
経験的検証は、複数のゼロショットタスクにおけるK-M3AIDの有効性を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:39:50 GMT)
Finite Neural Networks as Mixtures of Gaussian Processes: From Provable Error Bounds to Prior Selection [11.7] 有限幅と深さのニューラルネットワークを近似するアルゴリズム的枠組みを提案する。
ニューラルネットワークの各層の出力分布をガウス過程の混合として反復的に近似する。
我々の結果は、ニューラルネットワークの予測を理解するための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:45:53 GMT)
A Model for Combinatorial Dictionary Learning and Inference [11.0] 本研究では,物体が物体同士を遮蔽して画像を形成する方法について検討する。
潜在コンポーネントの集合を学ぶのに十分な構造性を示す。
仮定がなければ,学習問題は実現不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 00:13:30 GMT)
NeuSemSlice: Towards Effective DNN Model Maintenance via Neuron-level Semantic Slicing [10.9] NeuSemSliceはセマンティック・アウェア・モデルメンテナンスタスクのためのセマンティックスライシング技術を導入する新しいフレームワークである。
NeuSemSliceは、その意味的類似性に応じて、異なるカテゴリや層にまたがる臨界ニューロンを特定し、分類し、マージする。
徹底的な評価は、NeuSemSliceが3つのタスクのベースラインを著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:19:13 GMT)
HICEScore: A Hierarchical Metric for Image Captioning Evaluation [10.9] 階層的画像キャプション評価スコア(HICE-S)と呼ばれる,画像キャプション評価のための新しい基準フリーメトリクスを提案する。
HICE-Sは、局所的な視覚領域とテキストのフレーズを検出することにより、解釈可能な階層的スコアリング機構を構築する。
提案手法は,複数のベンチマークでSOTA性能を達成し,既存の基準フリー指標よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:24:30 GMT)
HybridDepth: Robust Depth Fusion for Mobile AR by Leveraging Depth from Focus and Single-Image Priors [10.9] 移動体ARのための頑健な深度推定パイプラインHYBRIDDEPTHを提案する。
スケールのあいまいさ、ハードウェア、一般化可能性など、モバイルARの深さ推定の課題に対処する。
HYBRIDDEPTHは、共通のデータセットにおいて、最先端(SOTA)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, 26 Jul 2024 00:51:52 GMT)
Actively Learning Combinatorial Optimization Using a Membership Oracle [10.8] 会員オラクルを用いて未知の線形制約を用いて最適化問題を解くことを検討する。
意思決定者の目標は、オラクルの呼び出し数に関する予算の対象となる最善の解決策を見つけることである。
代用線形制約を学習し、活用することで問題を解決するために、古典的なフレームワークを適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 19:14:26 GMT)
Knowledge Graph Structure as Prompt: Improving Small Language Models Capabilities for Knowledge-based Causal Discovery [10.6] KG Structure as Promptは、共通ノードやメタパスなどの知識グラフから構造情報を即時学習に統合するための新しいアプローチである。
バイオメディカルデータセットとオープンドメインデータセットの3種類の実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:07:00 GMT)
Large Language Model Agent in Financial Trading: A Survey [10.4] 金融取引のエージェントとしてLLMを使うことに関する現在の研究について概観する。
バックテストにおいて、エージェントで使用される共通アーキテクチャ、データ入力、LLMトレーディングエージェントのパフォーマンスを要約する。
本調査は, LLMを基盤とした金融取引エージェントの現状を把握し, 今後の研究方向性を概説することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:53:05 GMT)
Online Differentially Private Synthetic Data Generation [10.2] 差分プライベートな合成データセットを毎回$t$で生成するオンラインアルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは、$O(log(t)t-1/d)$ for $dgeq 2$と$O(log4.5(t)t-1)$ for $d=1$の近似精度を1-ワッサーシュタイン距離で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:12:42 GMT)
Per-Gaussian Embedding-Based Deformation for Deformable 3D Gaussian Splatting [9.9] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、高速で高品質な新規ビュー合成を提供する。
標準的な3DGSを動的シーンを表現するために複数のフレームに変形させる自然な拡張である。
以前の作品は複雑な動的シーンを正確に再構築することができなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 01:24:23 GMT)
Deep learning for predicting the occurrence of tipping points [9.7] 本研究では,未学習システムにおけるチップポイントの発生を予測するためのディープラーニングアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは従来の手法より優れているだけでなく、不規則サンプリングされたモデル時系列の正確な予測も達成している。
テーピングポイントを予測する能力は、リスク軽減、破滅的な失敗の防止、システム劣化の回復の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:17:57 GMT)
Java-Class-Hijack: Software Supply Chain Attack for Java based on Maven Dependency Resolution and Java Classloading [9.7] Java-Class-Hijackは、依存性ツリーにある正当なクラスをシャドーするクラスを作成することで、攻撃者が悪意のあるコードを注入することを可能にする。
この攻撃について説明するとともに、その実現可能性を示す概念実証を提供し、ドイツのCorona-Warn-Appアプリケーションでそれを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:17:47 GMT)
Facial Affect Recognition based on Multi Architecture Encoder and Feature Fusion for the ABAW7 Challenge [9.6] 第7回ABAWコンペティションの課題に対処するためのアプローチを提案する。
コンテストは、Valence Arousal(VA)推定、Expression(Expr)分類、AU(Action Unit)検出の3つのサブチャンジで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:42:10 GMT)
A Public Dataset For the ZKsync Rollup [9.6] 我々は,ZKsyncのアーカイブノードから抽出した1年間のアクティビティから得られたデータセットをキュレートし,外部関係者に自由に利用できるようにした。
本稿では、このデータセットの詳細と、どのように作成されたかを説明し、それを用いて実行可能ないくつかの分析例を示し、今後の研究方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:27:39 GMT)
Enhancing material property prediction with ensemble deep graph convolutional networks [9.5] 近年の取り組みは、プロパティ予測にディープラーニングベースのグラフニューラルネットワークを含む高度なMLアルゴリズムの採用に重点を置いている。
本研究は,物質特性予測タスクを対象とする深層学習に基づくグラフニューラルネットワークにおけるアンサンブル戦略の詳細な評価を行う。
CGCNN(Crystal Graph Convolutional Neural Network)とそのマルチタスクバージョンであるMT-CGCNNを試験することにより、アンサンブル技術、特に予測平均化が従来のメトリクスを超える精度を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:12:06 GMT)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Energy Efficient Multi-Hop STAR-RIS-Assisted Transmissions [9.5] マルチホップSTAR-RISの新たなアーキテクチャを提案し、より広い範囲のフルプレーンサービスカバレッジを実現する。
提案アーキテクチャは,モードスイッチングベースのSTAR-RISや従来のRIS,RISやSTAR-RISを使わずに展開するよりも高いエネルギー効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:35:50 GMT)
On the Conflict of Robustness and Learning in Collaborative Machine Learning [9.4] コラボレーション機械学習(CML)は、参加者がトレーニングデータをプライベートに保ちながら、機械学習モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
CMLが健康関連のアプリケーションのようなプライバシー問題に対する解決策と見なされる多くのシナリオでは、安全性も主要な関心事である。
CMLプロセスが正確で信頼性の高い決定を出力するモデルを生成することを保証するため、研究者はテキストトロバストアグリゲータの使用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 20:29:44 GMT)
Every Part Matters: Integrity Verification of Scientific Figures Based on Multimodal Large Language Models [9.4] 本稿は, 科学的な図形の解釈における重要な課題である, テキストと図形のきめ細かいアライメントに対処する。
本稿では,テキスト知識と視覚的要素の整合性を評価するための,新しいタスクであるFinal Integrity Verificationを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:35:36 GMT)
Robust VAEs via Generating Process of Noise Augmented Data [9.4] 本稿では,原データと雑音増大データ間の潜時空間のばらつきを規則化し,ロバスト性を高める新しい枠組みを提案する。
実験により,ロバスト拡張変分オートエンコーダ(RAVEN)と呼ばれるこの手法は,対向入力に対して優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:55:34 GMT)
One Step to Efficient Synthetic Data [9.3] 合成データに対する一般的なアプローチは、適合したモデルからサンプルをサンプリングすることである。
提案手法は非効率な推定器のサンプルとなり, 関節分布が真の分布と矛盾することを示す。
そこで本研究では,合成データの一般的な生成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:43:28 GMT)
YZS-model: A Predictive Model for Organic Drug Solubility Based on Graph Convolutional Networks and Transformer-Attention [9.0] 伝統的な手法は複雑な分子構造を見逃し、不正確な結果をもたらすことが多い。
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN),トランスフォーマーアーキテクチャ,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを統合するディープラーニングフレームワークであるYZS-Modelを紹介する。
YZS-Modelは、R2$ 0.59、RMSE$ 0.57を達成し、ベンチマークモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:47:15 GMT)
LinguaLinker: Audio-Driven Portraits Animation with Implicit Facial Control Enhancement [9.0] 本研究では,拡散に基づく手法による視覚的に魅力的な時間同期アニメーションの作成に焦点をあてる。
我々は音声の特徴を別々に処理し、画像の出自に関わらず、口、目、頭の動きを暗黙的に制御する対応する制御ゲートを導出する。
アニメーションポートレートの忠実さ,リップシンクの正確さ,および本手法により達成された適切な動作変化の大幅な改善により,任意の言語でポートレートをアニメーションするための汎用ツールとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:30:06 GMT)
Foundation Models for the Digital Twin Creation of Cyber-Physical Systems [8.8] サイバー物理システムにおけるデジタル双生児の文脈における基礎モデルの活用について検討する。
我々は、CPSのためのデジタルツインを開発する文脈における様々な側面の視点を提供する。
より一般的な文脈で基礎モデルを使用する際の課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:40:32 GMT)
FedAR: Addressing Client Unavailability in Federated Learning with Local Update Approximation and Rectification [8.7] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントがサーバの調整の下で機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
FedARは、すべてのクライアントをグローバルモデルアップデートに参加させて、サーバ上の高品質なグローバルモデルを達成することができます。
FedARはまた、多くのクライアントが存在し、クライアントが利用できないという印象的なパフォーマンスを描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:56:52 GMT)
A Labeled Ophthalmic Ultrasound Dataset with Medical Report Generation Based on Cross-modal Deep Learning [8.7] 本報告では,医療画像の正確な分析と自動探索のためのラベル付き眼科データセットと関連する報告について述べる。
中国・新陽市にある眼科病院で2,417人の患者から、超音波画像、血流情報、検査報告を含む3つのモーダルデータを収集している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:03:18 GMT)
Dynamic Language Group-Based MoE: Enhancing Efficiency and Flexibility for Code-Switching Speech Recognition [8.7] Mixture of Experts (MoE)アプローチは、多言語とコードスイッチング(CS)の課題に対処するのに理想的だ。
本研究はバイリンガルシナリオとCSシナリオに最適化されたDLG-MoEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:03:07 GMT)
DART: An Automated End-to-End Object Detection Pipeline with Data Diversification, Open-Vocabulary Bounding Box Annotation, Pseudo-Label Review, and Model Training [8.7] 本稿では,データ収集からモデル評価へのオブジェクト検出に革命をもたらす自動エンドツーエンドパイプラインであるDARTを提案する。
これにより、人間のラベル付けや広範なデータ収集の必要性を排除し、多様なシナリオにまたがって優れた精度を達成できる。
DARTを、23のカテゴリにまたがる15K以上の高品質な画像を含む、Liebherr Productという名の建設機械のデータセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:01:21 GMT)
Quantum optical coherence theory based on Feynman's path integral [8.7] Feynmanrqs経路積分に基づく量子光学コヒーレンス理論における光の干渉は、光の物理を理解するのに役立つ。
熱光の2光子束と、絡み合った光子対のHong-Ou-Mandelディップの物理は同じである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:10:21 GMT)
Contrastive Learning of Asset Embeddings from Financial Time Series [8.6] 金融時系列データから資産埋め込みを生成するための,新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
提案手法は,多くのサブウインドウに対するアセットリターンの類似性を利用して,情報的正および負のサンプルを生成する。
実世界のデータセットに関する実験は、ベンチマーク業界分類とポートフォリオ最適化タスクにおける学習した資産埋め込みの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:26:44 GMT)
Scalable Group Choreography via Variational Phase Manifold Learning [8.5] 生成多様体の学習におけるグループダンス生成のための位相ベース変分生成モデルを提案する。
提案手法は,高忠実度群舞踊動作を実現し,無制限なダンサー生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:02:37 GMT)
A Flexible and Scalable Approach for Collecting Wildlife Advertisements on the Web [8.3] 本稿では,野生生物のトラヒックデータを大規模に収集するための新しいアプローチを提案する。
本稿では,データ探索と取得のためのスコープ付きクローラと,関連する広告を特定するための基礎モデルと機械学習分類器を組み合わせたデータ収集パイプラインを提案する。
私たちはこのパイプラインを使って作成したデータセットについて述べています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:51:41 GMT)
Forecasting Automotive Supply Chain Shortfalls with Heterogeneous Time Series [8.2] フォードは世界の37の工場で年間17億の部品を使って600万台の車やトラックを製造している。
このような混乱を早期に予測し、特定する能力は、シームレスな操作を維持するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:59:02 GMT)
Practical Marketplace Optimization at Uber Using Causally-Informed Machine Learning [8.1] 都市の予算決定を自動化するため,エンド・ツー・エンドの機械学習と最適化手法を導入する。
S-Learnerと新しいテンソルB-Spline回帰モデルに基づく最先端ディープラーニング(DL)を提案する。
我々はADMMと原始双対内点凸最適化を用いて高次元最適化を行い、Uberの資源配分効率を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 20:51:37 GMT)
SoftMAC: Differentiable Soft Body Simulation with Forecast-based Contact Model and Two-way Coupling with Articulated Rigid Bodies and Clothes [7.9] 我々は,柔らかい体と硬い体と衣服を結合する,微分可能なシミュレーションフレームワークであるSoftMACを提案する。
変形性および非揮発性衣料メッシュとMPM粒子を結合するために, 浸透トレーシングアルゴリズムを提案する。
提案した微分可能なパイプラインの有効性と精度を検証するための総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:02:13 GMT)
Benchmarking Dependence Measures to Prevent Shortcut Learning in Medical Imaging [7.9] 医療画像コホートは、取得装置、病院の現場、患者背景など多くの要因によって構築されることが多い。
深層学習モデルは因果関係のある特徴の代わりに急激な相関を学習する傾向があり、その一般化性は新鮮で見当たらないデータに制限される。
この問題はタスク関連変数と非タスク関連変数の中間表現間の依存度を最小化することで解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:54:16 GMT)
Breaking the Global North Stereotype: A Global South-centric Benchmark Dataset for Auditing and Mitigating Biases in Facial Recognition Systems [7.8] 本研究では,世界8カ国の男女6,579名からなる顔データセットを提案する。
データセットの50%以上がグローバル・サウス諸国の個人であり、人口統計学的に多様である。
敵対的監査と堅牢なモデルトレーニングを支援するため、各画像は4つの敵的変種を持ち、合計4万枚以上の画像がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:57:32 GMT)
Neurosymbolic AI for Enhancing Instructability in Generative AI [7.4] 生成AIは、テキスト、画像、音楽間でコンテンツ生成を変換し、プロンプトを通じて指示に従う能力を示した。
本稿では,ニューロシンボリックAIがLarge Language Models(LLMs)のインストラクタビリティを高めるためのより良い経路を提供する理由を考察する。
ニューロシンボリックアプローチによってタスク実行の信頼性とコンテキスト認識が向上し,LLMが動的に解釈し,より広い範囲の教育コンテキストに対応し,より精度と柔軟性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:15:50 GMT)
HADES: Detecting Active Directory Attacks via Whole Network Provenance Analytics [7.2] Active Directory(AD)は、Advanced Persistence Threat(APT)アクターの一番のターゲットである。
我々は、正確な因果関係に基づくクロスマシントレースを行うことができる最初のPIDSであるHADESを提案する。
我々は、AD攻撃の分析に根ざした、新しい軽量認証異常検出モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:46:29 GMT)
Using Large Language Models for the Interpretation of Building Regulations [7.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザのプロンプトに応答する論理的に一貫性のあるテキストとソースコードを生成することができる。
本稿では, 建物規制をLegalRuleMLに変換する際のLLMの性能を, 数ショットの学習設定で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:30:47 GMT)
Binary Bleed: Fast Distributed and Parallel Method for Automatic Model Selection [7.0] 本稿では,2進探索に基づくBinary Bleed方式を導入し,機械学習アルゴリズムのk探索スペースを大幅に削減する。
Binary Bleedはシングルノードシリアル、シングルノードマルチプロセッサ、分散コンピューティングリソースで動作するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 23:48:51 GMT)
Future and AI-Ready Data Strategies: Response to DOC RFI on AI and Open Government Data Assets [6.7] 以下は、AIとOpen Government Data Assetsに関する米国商務省の情報要求(RFI)に対する回答である。
当社は、組織やデータの共有に関する公的洞察を求める取り組みについて、省に感謝する。
弊社の回答では、AIと商務省のOpen Government Data Assetsに対するベストプラクティスと重要な考察を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:31:32 GMT)
Algorithm Research of ELMo Word Embedding and Deep Learning Multimodal Transformer in Image Description [6.6] このプロジェクトでは、カテゴリの意味的類似度を使って複数のタグを分類する。
既存のゼロサンプル学習アルゴリズムのほとんどは、医療画像の深さ特性を直接入力として利用する。
本プロジェクトは,ELMo-MCTをメインタスクとし,原画像に関連する複数の視覚的特徴を取得することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 01:12:19 GMT)
A Study of Using Multimodal LLMs for Non-Crash Functional Bug Detection in Android Apps [6.5] 本研究は,Androidアプリの非クラッシュ機能(NCF)バグを検出するために,大規模言語モデル(LLM)をオーラクルとして活用する能力を実証的に検討する。
71のNCFバグに対して,AndroidアプリのNCFバグ検出におけるLCMsの有効性を検討するための総合的研究を行った。
64のAndroidアプリで24の既知のNCFバグを検出し、そのうち4つのバグが確認または修正されました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 19:18:35 GMT)
Accurate and Scalable Detection and Investigation of Cyber Persistence Threats [6.4] 本稿では, サイバーパーシステンス検出装置(CPD)について紹介する。
CPDは、差し迫った永続的な脅威を知らせるセットアップを認識し、リモート接続にリンクされたプロセスをトレースし、永続化実行アクティビティを識別する。
本稿では,持続的脅威に関連する偽陽性をさらに低減する新しい警告トリアージアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:51:49 GMT)
Compound Expression Recognition via Multi Model Ensemble for the ABAW7 Challenge [6.3] 複合表現認識(CER)は、効果的な対人相互作用に不可欠である。
本稿では,この複雑さに対処するアンサンブル学習に基づくソリューションを提案する。
提案手法はRAF-DBデータセット上で高い精度を示し,ゼロショット学習によりC-EXPR-DBの一部の表現を認識できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:46:26 GMT)
LLASP: Fine-tuning Large Language Models for Answer Set Programming [6.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成を含む様々な自然言語処理タスクにおいて、その可能性を示した。
基本的なASPプログラムパターンをエンコードするように特別に訓練された、微調整された軽量モデルであるLLASPを提案する。
LLASP が生成する ASP プログラムの品質が顕著であることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:18:42 GMT)
Outer Approximation and Super-modular Cuts for Constrained Assortment Optimization under Mixed-Logit Model [6.1] 混合ロジット顧客選択モデルに基づくアソシエーション最適化問題について検討する。
既存の正確な手法は、主にMILP (mixed-integer linear programming) やCONIC (Second-order cone) の修正に依存している。
我々の研究は、単調に超モジュラーかつ凸であることを示す客観的関数の成分に焦点をあてることによって、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:27:11 GMT)
Any four real numbers are on all fours with analogy [6.1] この研究は、一般化された手段に依存する数に対するアナロジーの形式化を示す。
人工知能の最近の進歩と機械学習の応用に動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:30:35 GMT)
Using GPT-4 to guide causal machine learning [6.0] 確立されたGPT-4(Turbo)に着目し,その性能を最も制約のある条件下で評価する。
その結果, GPT-4 グラフは評価カテゴリーで最も正確であることがわかった。
GPT-4と因果MLのペアリングは、この制限を克服し、実際のデータからグラフィカル構造を学習し、ドメインの専門家によって特定されたものとより密に一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:59:26 GMT)
HMM for Discovering Decision-Making Dynamics Using Reinforcement Learning Experiments [5.9] 報酬処理異常がMDDの行動マーカーとなる可能性が示唆された。
近年の研究では、単一のRLモデルのみに基づく報酬学習の特徴付けが不十分であることが示唆されている。
本稿では報酬に基づく意思決定を解析するための新しいRL-HMMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 01:12:39 GMT)
Synergizing Knowledge Graphs with Large Language Models: A Comprehensive Review and Future Prospects [5.9] 本稿では,知識グラフと大規模言語モデルの統合における最新の展開を包括的に分析する。
我々は,コグネート分野に携わる学者のさらなる探索を解明し,促進するために設計された統一的な枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 02:39:30 GMT)
Understanding XAI Through the Philosopher's Lens: A Historical Perspective [5.8] 論理的帰納的モデルから統計的説明モデルまで,両領域で段階的に進行したことを示す。
同様の概念は、例えば、説明と理解の関係と実用的要因の重要性の両方に独立して現れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:44:49 GMT)
Examining the Influence of Political Bias on Large Language Model Performance in Stance Classification [5.8] 大規模言語モデル(LLM)が、政治的にチャージされたスタンスをより正確に分類する傾向を示すかを検討する。
本研究は,様々な政治的指向性姿勢分類課題において,LSMの性能に統計的に有意な差が認められた。
LLMは、ステートメントが指示されるターゲットにあいまいさがある場合、位置分類の精度が劣る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:47:13 GMT)
BCTR: Bidirectional Conditioning Transformer for Scene Graph Generation [5.0] シーングラフ生成(SGG)は、その構成特性のため、依然として困難な課題である。
従来のアプローチでは、エンドツーエンドで学習することで予測効率が向上する。
本稿では,SGGのための新しい双方向条件付け分解法を提案し,実体と述語との効率的な相互作用を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:02:48 GMT)
Towards Automated Solution Recipe Generation for Industrial Asset Management with LLM [4.8] 本研究では,Large Language Models(LLMs)の最近の進歩に条件ベースマネジメント(CBM)の原則を取り入れた,産業資産管理(IAM)への新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 01:24:52 GMT)
Interconversion between block coherence and multipartite entanglement in many-body systems [4.8] コヒーレンスは本質的に射影測定に関係している。
ブロックコヒーレンスと多部絡み合いの相互変換の定量的な関係を確立する。
この結果は、様々な量子資源を循環的に利用するための汎用的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:10:15 GMT)
Automatic Detection of Moral Values in Music Lyrics [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。
2人の専門家が注釈付けした200曲のリアル歌詞の道徳的価値を検出するために,2,721の合成歌詞を微調整した変換器ベース言語モデル(BERT)のセットを課題とした。
MFTアノテーション付きソーシャルメディアテキストを微調整したBERTやゼロショット(GPT-4)分類など,一連のベースラインに対する予測能力の評価を行った。
提案したモデルでは、平均F1重み付きスコアが0.8で、実験全体で最高の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:49:21 GMT)
Flexible graph convolutional network for 3D human pose estimation [4.7] より広範なグローバル情報や依存関係をキャプチャするグラフ表現を学習するために設計されたフレキシブルなグラフ畳み込みネットワークであるFlex-GCNを紹介します。
中心となるのはフレキシブルグラフの畳み込みであり、各ノードの即時および二階隣人の両方の特徴を集約する。
我々のネットワークアーキテクチャは、フレキシブルグラフ畳み込み層の残留ブロックと、グローバルな特徴集約、正規化、キャリブレーションのためのグローバル応答正規化層から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 20:46:28 GMT)
VeriCHERI: Exhaustive Formal Security Verification of CHERI at the RTL [4.7] CHERIはハードウェアに直接、きめ細かいメモリ保護を提供し、強制する。
VeriCHERIはISA仕様を一切必要としないという点で、従来のものと概念的に異なる。
CHERIの変種を実装したRISC-Vベースのプロセッサ上で,VeriCHERIの有効性とスケーラビリティを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:48:55 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, 26 Jul 2024 01:09:35 GMT)
Analyzing LLM Usage in an Advanced Computing Class in India [4.6] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を,大学院生や大学院生が高度なコンピューティングクラスにおけるプログラミング課題に活用することを検討した。
インド大学の分散システムクラスから411名の学生を対象に,総合的な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:45:21 GMT)
Supervised Learning based Method for Condition Monitoring of Overhead Line Insulators using Leakage Current Measurement [4.5] 本稿では,カップアンドピンガラス絶縁体列のフラッシュオーバー確率を推定するための機械学習(ML)に基づく新しい手法を提案する。
提案手法は,絶縁体ストリングの状態を正確に判定し,資産管理技術者に適切な行動を取るよう指示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 18:11:49 GMT)
PP-TIL: Personalized Planning for Autonomous Driving with Instance-based Transfer Imitation Learning [4.5] 個人化された動作計画のためのインスタンスベースの伝達模倣学習手法を提案する。
ユーザ・デモからスタイル特徴分布を抽出し、ユーザ・スタイルの近似の正規化項を構築する。
本手法は,基本手法と比較して,スパースユーザデータによるオーバーフィッティング問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:51:11 GMT)
Viewpoint Textual Inversion: Discovering Scene Representations and 3D View Control in 2D Diffusion Models [4.0] 安定拡散のようなモデルのテキスト埋め込み空間において,特定の3次元シーン表現が符号化されていることを示す。
我々は,3次元視覚タスク,すなわちビュー制御されたテキスト・ツー・イメージ生成,および単一画像からの新規なビュー合成に3次元シーン表現を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:14:21 GMT)
Intersymbolic AI: Interlinking Symbolic AI and Subsymbolic AI [3.2] シンボルAIは、シンボルAIとサブシンボルAIを組み合わせて、AIの有効性を高める。
シンボルAIとサブシンボリックAIを組み合わせたインターシンボリックAIは、意識的思考と潜在意識的思考の組み合わせが人間の思考の有効性を高める方法に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:52:15 GMT)
A Reliable Common-Sense Reasoning Socialbot Built Using LLMs and Goal-Directed ASP [3.2] 自然言語を述語に翻訳するためにLLMモデルを用いたソーシャルボットであるAutoCompanionを提案する。
本稿では, LLM を用いてユーザメッセージを解析し, s(CASP) エンジン出力から応答を生成する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:13:43 GMT)
Pseudo-Prompt Generating in Pre-trained Vision-Language Models for Multi-Label Medical Image Classification [3.1] 自然言語処理(NLP)におけるテキスト生成による新しいプロンプト生成手法を提案する。
提案手法はPsPG (Pseudo-Prompt Generating) と呼ばれ,マルチモーダル特徴の事前知識を活かした手法である。
RNNベースのデコーダを特徴とするPSPGは、クラス調整された埋め込みベクター、すなわち擬似プロンプトを自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:18:48 GMT)
The Potential Impact of AI Innovations on U.S. Occupations [3.1] 私たちはDeep Learning Natural Language Processingを使って、大規模な作業に影響を及ぼす可能性のあるAI特許を特定します。
我々の方法論は、17,879のタスク記述の包括的なデータセットに依存し、AIの潜在的な影響を定量化する。
我々の結果は、いくつかの職業が潜在的に影響を受け、その影響は特定のスキルに複雑に結びついていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:56:39 GMT)
Human-artificial intelligence teaming for scientific information extraction from data-driven additive manufacturing research using large language models [3.0] 近年,データ駆動型アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)の研究は大きな成功を収めている。
この結果、多くの科学文献が誕生した。
これらの作品から科学的情報を取り出すにはかなりの労力と時間を要する。
本稿では,AMとAIの専門家が共同で,データ駆動型AM文献から科学情報を継続的に抽出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, 26 Jul 2024 15:43:52 GMT)
Semantic Prototypes: Enhancing Transparency Without Black Boxes [3.0] プロトタイプは、データに不可欠な特徴をカプセル化することによって、戦術的な意思決定を可能にし、透明性を高める洞察を提供する。
伝統的なプロトタイプの手法は、しばしば準記号的な生データと不透明な潜伏空間に依存し、説明可能性の低減と誤解釈のリスクの増大を図っている。
本稿では, セマンティック記述を用いてプロトタイプを定義し, 明確な説明を行う新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:37:52 GMT)
Creating an Aligned Corpus of Sound and Text: The Multimodal Corpus of Shakespeare and Milton [2.9] 我々はウィリアム・シェイクスピアとジョン・ミルトンによる詩集を公開し、パブリックドメインからの読書で豊かになった。
我々はこれらの詩の基本的な視覚化プラットフォームを作り、将来の可能性を見極めることで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 13:30:24 GMT)
Regression prediction algorithm for energy consumption regression in cloud computing based on horned lizard algorithm optimised convolutional neural network-bidirectional gated recurrent unit [2.8] 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, 26 Jul 2024 17:35:20 GMT)
A Systematic Review of Aspect-based Sentiment Analysis: Domains, Methods, and Trends [2.8] Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、アスペクトと関連する意見をテキストから識別する、きめ細かい感情分析の一種である。
デジタル評価されたテキストデータの増加に伴い、ABSAはより詳細で目標とする洞察を掘り下げる能力で人気を博した。
本稿では,これらの基本コンポーネント間の傾向と高レベルな関係に着目したABSA研究の体系的文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:22:07 GMT)
Causality and a possible interpretation of quantum mechanics [2.7] 量子場理論に基づいて、我々の研究は相対論的因果関係、量子非局所性、および量子測定を調和して統合する枠組みを提供する。
還元密度行列を用いて量子状態の局所的な情報を表現し、還元密度行列が超光的に進化できないことを示す。
検知器を記述する新しい演算子を導入することで因果性に焦点を当てた最近のアプローチとは異なり、検出器、環境、人間を含む全てのものは、同じ基本フィールドで構成されていると考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 02:50:33 GMT)
Blockchain for Large Language Model Security and Safety: A Holistic Survey [2.4] LLMの脆弱性を保護するためにブロックチェーンがどのように使われているか、現在の研究を評価します。
大規模言語モデル(BC4LLM)のためのブロックチェーンの分類法を導入する。
我々は、将来の研究目標と、大規模言語モデル(BC4LLM)分野におけるブロックチェーンの課題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:24:01 GMT)
Design Spaces and How Software Designers Use Them: a sampler [2.3] 「設計空間」は、利用可能な設計代替品のスペクトルを記述するために用いられる。
デザインスペースがデザイナーにレンズとして機能し、全体の可能性の空間を縮める方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:19:28 GMT)
animal2vec and MeerKAT: A self-supervised transformer for rare-event raw audio input and a large-scale reference dataset for bioacoustics [2.1] animal2vecは、未ラベルの音声から学習し、ラベル付きデータでその理解を洗練する、解釈可能な大きなトランスフォーマーモデルである。
Meerkat Audio Transcriptsは、ヒト以外の地上哺乳動物に関する最大のラベル付きデータセットである。
我々のモデルは,MeerKATの既存の手法と利用可能な NIPS4Bplus Birdong データセットより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:39:30 GMT)
The Role of Temporal Hierarchy in Spiking Neural Networks [2.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、空間的パラメータと時間的パラメータの両方を活用することにより、リッチ時間信号処理の可能性を秘めている。
最近、時間定数は、ネットワークで必要とされるパラメータの総数を減らすのに役立つ計算上の利点があることが示されている。
最適化のコストを削減するために、この場合、時間領域においてアーキテクチャバイアスを適用することができる。
本稿では,SNNの隠蔽層に時間的表現の階層を付加し,そのような帰納的バイアスが性能を向上させることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:00:20 GMT)
A Role-specific Guided Large Language Model for Ophthalmic Consultation Based on Stylistic Differentiation [2.1] 本研究では,眼科における大規模言語モデルであるEyeDoctorを提案する。
眼科相談においてEyeDoctorはより高い質問応答精度を達成できることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:23:31 GMT)
Fast optical control of a coherent hole spin in a microcavity [1.8] コヒーレントスピン制御はまだ最先端の単一光子源と統合されていない。
ブロッホ球の任意の軸を囲むホールスピンのコヒーレント回転を実演し、最大ピパルス忠実度98.6%を達成する。
キャビティはラマン過程を強化し、1GHz以上の超高速のラビ周波数を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:13:09 GMT)
Downlink CCM Estimation via Representation Learning with Graph Regularization [1.7] 我々は、アップリンク(UL)CCMとダウンリンク(DL)CCMの角相反性による固有の類似性を利用する。
提案アルゴリズムは,シミュレーションで示される3つの誤差指標を用いて,ベンチマーク手法を超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:52:30 GMT)
Towards a Multidimensional Evaluation Framework for Empathetic Conversational Systems [1.7] 共感的会話システム(ECS)は、アプリケーションドメインに関係なく、ユーザの感情や感情に共感的に反応するように構築されている。
これらの方法は、会話における共感の実際の品質を測定するのに不十分である。
本研究では,3次元の共感関係次元を用いた3つの構造レベルでの共感測定手法,2次元の共感行動型を用いた行動レベル,および3次元の共感語彙を用いた全体レベルを用いた多次元共感評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:34:55 GMT)
The power of Prompts: Evaluating and Mitigating Gender Bias in MT with LLMs [1.7] 本稿では,Large Language Models (LLM) のレンズを用いた機械翻訳における性別バイアスについて検討する。
4つの広く使われているテストセットを使用して、様々なベースLLMをベンチマークし、それらの翻訳品質と性別バイアスを、カタルーニャ語(En $rightarrow$Ca)とスペイン語(En $rightarrow$Es)の英語(En $rightarrow$Es)の最先端のニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルと比較する。
以上の結果から,NMTモデルと比較すると,LLMは高い偏差を示し,全モデルにまたがる性的偏差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:47:31 GMT)
Online Test Synthesis From Requirements: Enhancing Reinforcement Learning with Game Theory [1.4] リアクティブ実装の自動化として指定された機能要件からブラックボックステストケースの自動オンライン合成を検討する。
提案手法はモンテカルロ木探索(モンテカルロ木探索)を応用し,予測入力を効率的に選択するための強化学習の古典的手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:59:59 GMT)
Evaluating the Capability of LLMs in Identifying Compilation Errors in Configurable Systems [1.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM),特にChatGPT4,Le Chat Mistral,Gemini Advanced 1.5の有効性を評価する。
ChatGPT4は、個々の製品でほとんどのコンパイルエラーを特定することに成功した。
Le Chat MistralとGemini Advanced 1.5はそれらのいくつかを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:07:21 GMT)
Vision language models are blind [1.2] 視覚能力を備えた大規模言語モデル(VLM)は、人間にとって容易な低レベルの視覚タスクに、驚くほど苦戦している。
最先端の4つのVLMは平均して58.57%しか正確ではない。
画像解像度と線幅の異なるVLMは、正確な空間情報を必要とするタスクに一貫して苦労する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 03:27:58 GMT)
GPT Deciphering Fedspeak: Quantifying Dissent Among Hawks and Doves [1.2] 我々は、GPT-4を用いてインフレの話題について、メンバー間の不満を定量化する。
記録と分は、マクロ経済の展望に関するメンバの見解の多様性を、公開声明から失われたり省略されたりしているのを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:16:40 GMT)
Cutting through the noise to motivate people: A comprehensive analysis of COVID-19 social media posts de/motivating vaccination [1.2] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、医療情報システムの重大な弱点を露呈した。
ソーシャルメディア上の誤報が圧倒的に多いことは、人々に適切な予防措置をとらせ、予防接種を受けるよう動機付けるという課題を生み出した。
本研究では,ソーシャルメディアにおける科学的コミュニケーションと公衆のモチベーションについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:51:19 GMT)
Patched MOA: optimizing inference for diverse software development tasks [1.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の性能を大幅に向上させる推論最適化手法であるPatched MOAを紹介する。
我々は3つの推論最適化アルゴリズム、Best of N、Mixture of Agents、Monte Carlo Tree Searchを評価した。
Patched MOAはより小型のモデルの性能を高め、より大型で高価なモデルを上回ることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 05:34:34 GMT)
A data balancing approach designing of an expert system for Heart Disease Prediction [1.0] 心臓病は、毎年何百万人もの死者を出す世界的な健康上の問題である。
以前は機械学習の手法で正確に予測されていた。
この研究は、機械学習モデル、特にアンサンブルアプローチが、心臓病予測の精度を高める方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:56:13 GMT)
Guidance-Based Prompt Data Augmentation in Specialized Domains for Named Entity Recognition [1.0] 本研究では,抽象的文脈と文構造を利用した新しいガイダンスデータ拡張手法を提案する。
文脈, 文構造, 実体の役割の密接な関係を育むことにより, 本手法はデータ拡張の有効性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 00:48:28 GMT)
MDS-ED: Multimodal Decision Support in the Emergency Department -- a Benchmark Dataset for Diagnoses and Deterioration Prediction in Emergency Medicine [1.0] 我々は,MIMIC-IVに基づくデータセット,ベンチマークプロトコル,救急部門におけるマルチモーダル意思決定支援評価の初期結果を紹介する。
我々は、人口統計、バイオメトリックス、バイタルサイン、検査値、心電図波形など、最初の1.5時間からさまざまなデータモダリティを使用します。
診断モデルでは,AUROCスコアが0.8以上で,1428条件中357項目において統計的に有意なスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:18:27 GMT)
Reinforcement Learning for Sustainable Energy: A Survey [0.9] 持続可能性に関する課題、強化学習問題としてモデル化する方法、文献に現在どのような解決策が存在しているのかをリストアップする。
我々は,多エージェント,オフライン,安全強化学習など,持続可能性を通じて出現する総合的な強化学習テーマを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:37:14 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） (Fri, 26 Jul 2024 11:26:43 GMT)
MLtoGAI: Semantic Web based with Machine Learning for Enhanced Disease Prediction and Personalized Recommendations using Generative AI [0.9] 本研究は,セマンティックWeb技術と機械学習(ML)を統合して疾患予測を強化するMLtoGAIを紹介する。
セマンティック技術と説明可能なAIを活用することで、システムは疾患予測の精度を高め、レコメンデーションが個々の患者に適切かつ容易に理解されることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:32:06 GMT)
Quantum memories for squeezed and coherent superpositions in a driven-dissipative nonlinear oscillator [0.9] 超伝導回路は、コヒーレントな状態に保存された長寿命の量子ビットを実現するために使用されている。
圧縮状態のコヒーレントな重ね合わせは、強い対称性の存在下で達成可能であることを示す。
量子コンピューティングと量子連想メモリにおける非線形分散共振器の応用の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:14:32 GMT)
A Universal Prompting Strategy for Extracting Process Model Information from Natural Language Text using Large Language Models [0.9] 生成型大規模言語モデル(LLM)は,広範囲なデータを必要とすることなく,非常に高品質なNLPタスクを解くことができることを示す。
新たなプロンプト戦略に基づいて,LLMが最先端の機械学習手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:39:35 GMT)
Socially Integrated Navigation: A Social Acting Robot with Deep Reinforcement Learning [0.8] 移動ロボットは様々な混み合った状況で大規模に使われており、私たちの社会の一部になっている。
個人を考慮した移動ロボットの社会的に許容されるナビゲーション行動は、スケーラブルなアプリケーションと人間の受容にとって必須の要件である。
本稿では,ロボットの社会行動が適応的であり,人間との相互作用から生じる,社会統合型ナビゲーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:41:45 GMT)
How Well Can a Long Sequence Model Model Long Sequences? Comparing Architechtural Inductive Biases on Long-Context Abilities [0.7] システム工学の最近の進歩により、拡張コンテキスト長をサポートするために用意されたモデルのスケールアップが可能になった。
このような主張は理論的に聞こえるかもしれないが、実証的に観察される大きな実践的ギャップが残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:31:51 GMT)
Towards a Transformer-Based Pre-trained Model for IoT Traffic Classification [0.6] 最先端の分類法はDeep Learningに基づいている。
実際の状況では、IoTトラフィックデータが不足しているため、モデルのパフォーマンスはそれほど良くない。
大規模なラベル付きトランスフォーマーベースのIoTトラフィックデータセット上で事前トレーニングされたIoTトラフィック分類変換器(ITCT)を提案する。
実験の結果、ITCTモデルは既存のモデルよりも大幅に優れ、全体的な精度は82%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 19:13:11 GMT)
Machine learning for structure-guided materials and process design [0.6] 材料工学におけるプロセス構造-プロパティチェーン全体を網羅する全体最適化手法を提案する。
本手法では、機械学習を用いて2つの重要な識別問題に対処する。
金属成形プロセスにおいて所望の特性を有する結晶テクスチャの製造を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:08:24 GMT)
Cluster-norm for Unsupervised Probing of Knowledge [0.5] 本稿では,クラスタ正規化手法を提案する。
干渉の中で意図した知識を識別する、教師なしのプローブの能力を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:57:54 GMT)
Boosted generalized normal distributions: Integrating machine learning with operations knowledge [0.5] 医療業務文献から得られた知見を活用すれば,患者待ち時間とサービス時間の分布予測が有意に改善できることが示唆された。
具体的には、$b$GNDは、それぞれ待ち時間とサービス時間を予測するために使用される分散に依存しないMLベンチマークよりも6%と9%パフォーマンスがよい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:18:26 GMT)
SWARM-SLR -- Streamlined Workflow Automation for Machine-actionable Systematic Literature Reviews [0.5] 本稿では,SLRの効率向上をクラウドソーシングするために,SWARM-SLR(Streamlined Automation for Machine-actionable Systematic Literature Reviews)を提案する。
文献のガイドラインでは、計画からレビューの報告まで、65の要件で構成されています。
既存のツールはこれらの要件に対して評価され、SWARM-SLRワークフローのプロトタイプとして合成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:46:14 GMT)
CGGM: A conditional graph generation model with adaptive sparsity for node anomaly detection in IoT networks [0.5] 本稿では,マイノリティクラスに属するノードを多数生成することを目的として,CGGMと呼ばれる新しいグラフ生成モデルを提案する。
大規模な実験では、CGGMの合成データが様々な指標で最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:06:39 GMT)
To which reference class do you belong? Measuring racial fairness of reference classes with normative modeling [0.5] 構造脳画像の参照モデルにおける公平性(人種バイアス)を評価した。
3つの異なる基準クラス規範モデルからの偏差スコアを用いて自己報告レースを予測する。
我々の研究は、標準からの逸脱は、参照クラスとの人口的ミスマッチによる可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:34:05 GMT)
Comparative Analysis of AES, Blowfish, Twofish, Salsa20, and ChaCha20 for Image Encryption [0.5] 本研究は,防止とストリーム暗号化に利用される暗号手法とアルゴリズムについて検討する。
AES(Advanced Encryp-tion Standard)、Blowfish、Twofish、Salsa20、ChaCha20などのエンコーディング技術について検討している。
その結果、ChaCha20は暗号化と復号の両方で、他のアルゴリズムよりも50%以上高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:04:49 GMT)
Exploring the Limitations of Kolmogorov-Arnold Networks in Classification: Insights to Software Training and Hardware Implementation [0.5] Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)は、人工知能(AI)における多層認識(MLP)の代替能力により、最近人気と注目を集めている。
本稿では,4種類のデータセットを用いたAIにおいて一般的だが重要なトピックである分類問題に対するkanの検証に焦点をあてる。
対応するハードウェア実装は、Vitis High-level synthesis (HLS) ツールを用いて検討されている。
以上の結果から,kansは高度なハードウェア資源を生かしながら,複雑なデータセットの合成よりも高い精度を達成できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 01:14:52 GMT)
Spatial Temporal Approach for High-Resolution Gridded Wind Forecasting across Southwest Western Australia [0.4] 本稿では,風速予測のための機械学習モデルの可能性について述べる。
これは、より情報的な意思決定を促進し、重要なセクターにおけるレジリエンスを高めるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 05:44:27 GMT)
Multi-Robot System Architecture design in SysML and BPMN [0.4] マルチロボットシステム(MRS)は多くの異なるソフトウェアとハードウェアコンポーネントを含む複雑なシステムである。
提案手法は,システム工学の形式的手法に基づくモジュラーモデリングとシミュレーション技術を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:04:40 GMT)
Physics-Guided Actor-Critic Reinforcement Learning for Swimming in Turbulence [0.4] 我々は、PIRL戦略と、所定の制御(PC)および標準物理に依存しない強化学習戦略を開発・比較する。
我々のPIRLスキームはActor-Physicistと呼ばれ、ニューラルネットワークパラメータ化Criticを解析的に導出した物理関数に置き換えるActor-Criticアルゴリズムの適応である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:54:59 GMT)
Reinforcement learning for anisotropic p-adaptation and error estimation in high-order solvers [0.4] 強化学習(RL)を用いた高次h/pソルバにおける異方性p適応の自動化と最適化のための新しい手法を提案する。
我々は,シミュレーションを行う際の最小限のオーバーコストを示す,主解法から切り離されたオフライントレーニング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:55:23 GMT)
A dual ensemble classifier used to recognise contaminated multi-channel EMG and MMG signals in the control of upper limb bioprosthesis [0.4] 本研究の目的は,生体信号のマルチモダリティとマルチチャネル記録に関連する要因を緩和する認識システムを開発することである。
提案手法では,2つの協調型マルチクラス化システムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:36:05 GMT)
How To Segment in 3D Using 2D Models: Automated 3D Segmentation of Prostate Cancer Metastatic Lesions on PET Volumes Using Multi-Angle Maximum Intensity Projections and Diffusion Models [0.3] 本研究は,PSMA PET/CT 3Dボリューム画像における転移病変の自動分割のための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,PSMA PET画像の多重角最大強度投影(MA-MIP)に病変を分割する。
提案法は, 微小転移性PCa病変の検出・分節における精度, 堅牢性の観点から, 最先端の3次元分節法に比べ, 優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:08:05 GMT)
A Fault Prognostic System for the Turbine Guide Bearings of a Hydropower Plant Using Long-Short Term Memory (LSTM) [0.3] この研究は、HPPのタービン軸受のための人工的にインテリジェントな断層予測システムを開発することを目的としている。
提案手法は,Long Short-Term Memory (LSTM) アルゴリズムを用いてモデルの開発を行う。
このモデルでは, 振動値の高精度な予測を行い, 極めて低いRMSEを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 18:45:42 GMT)
Flusion: Integrating multiple data sources for accurate influenza predictions [0.2] アメリカ疾病予防管理センター(CDC)は毎年インフルエンザの予測課題を組織している。
我々のモデルであるFlusionは、量子レグレッションモデルとベイズ自己回帰モデルを組み合わせたアンサンブルである。
フラクションは、2023/24シーズンにおけるCDCのインフルエンザ予測における最高パフォーマンスモデルであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 19:24:02 GMT)
Adaptive Contrastive Search: Uncertainty-Guided Decoding for Open-Ended Text Generation [0.2] コントラスト探索を拡張した新しい復号法であるアダプティブコントラスト探索を導入する。
この結果から,異なるモデルアーキテクチャとデータセットの両面でのパフォーマンス向上が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:23:54 GMT)
Fast System Technology Co-Optimization Framework for Emerging Technology Based on Graph Neural Networks [0.2] 本稿では,次世代IC設計のための高速システム技術協調最適化(STCO)フレームワークを提案する。
我々は、TCADシミュレーションとセルライブラリー評価の両方にグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのアプローチを用いることで、AI技術を用いたSTCOの技術レベルの向上に重点を置いている。
これらの進歩は1.9Xから14.1Xまでのランタイムスピードアップを伴う包括的なSTCOイテレーションを可能にし、新興技術と従来の技術の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 01:34:49 GMT)
Real Time Multi Organ Classification on Computed Tomography Images [0.1] スパースデータサンプリング戦略を用いた大コンテキストサイズを用いて,臓器ラベルをリアルタイムに取得する方法を実証する。
本手法は,問合せ位置の独立分類器として機能するが,任意の解像度で問合せ格子位置を問合せすることで,完全分割を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:50:43 GMT)
Local Binary Pattern(LBP) Optimization for Feature Extraction [0.1] 局所バイナリパターン(LBP)は、画像の局所的なテクスチャの特徴を記述する強力な演算子である。
本稿では,演算子を3つの行列に分割することで,LBPの数学的表現を新たに提供する。
分類性能の向上のために,新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:59:19 GMT)
Optimizing Checkpoint-Restart Mechanisms for HPC with DMTCP in Containers at NERSC [0.1] この研究は、最先端のスーパーコンピュータシステムであるNERSC Perlmutter上で動作する現実世界のアプリケーションに基礎を置いている。
我々は,HPCにおける複雑で長い計算を管理する上でのチェックポイント再起動(C/R)の利点について論じ,その効率性と信頼性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:42:40 GMT)
AMIR: Automated MisInformation Rebuttal -- A COVID-19 Vaccination Datasets based Recommendation System [0.1] 本研究は,ソーシャルメディアから得られる既存の情報を活用して,大規模な誤報の自動報知を容易にする方法について検討した。
FaCov(ファクトチェック記事)と誤解を招く(ソーシャルメディアTwitter)という、新型コロナウイルスワクチンに関する2つの公開データセットを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:21:24 GMT)
Surpassing the Standard Quantum Limit using an Optical Spring [0.0] 量子力学は、物理的測定にノイズの制限と感度の制限を課す。
本研究では,従来の測定値の約2倍の感度を実現する。
この技術はAdvanced LIGOに直接適用され、信号のリサイクルキャビティで同様の効果を観測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:09:40 GMT)
Vulnerability Detection in Ethereum Smart Contracts via Machine Learning: A Qualitative Analysis [0.0] スマートコントラクトに対する機械学習の脆弱性検出における技術の現状を分析する。
スマートコントラクトにおける脆弱性検出の精度,スコープ,効率を高めるためのベストプラクティスについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:09:44 GMT)
Variational Inference Using Material Point Method [0.0] MPM-ParVIは変分推論のための勾配に基づく粒子サンプリング法である。
確率モデルのクラスに対する決定論的サンプリングと推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:19:50 GMT)
Utilising Explainable Techniques for Quality Prediction in a Complex Textiles Manufacturing Use Case [0.0] 本稿では, 複合織物製造データセットにおける製品故障事例を説明可能な手法を用いて分類する手法を開発した。
精度と説明可能性のトレードオフを調べたところ,3種類の木に基づく分類アルゴリズムが評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 06:50:17 GMT)
Using stochastic resonance of two-level systems to increase qubit decoherence times [0.0] 2レベルシステム(TLS)は、多くの量子コンピューティングプラットフォームにおけるスピン量子ビットのデファス化の主要な原因である。
振動場をTLSに印加すると、共鳴が発生し、ノイズスペクトルが高周波数に移動することを示す。
この効果の詳細はノイズ源の物理的特性に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:49:01 GMT)
Unpopular Opinion: Generative Artificial Intelligence Is Not Eroding Academic Integrity [0.0] この論文は、生成人工知能(GAI)がデジタルリテラシーを高め、真の知識構築を奨励し、教育における倫理的基準を維持できると主張している。
この研究は、生徒が現代世界の複雑さを倫理的かつ効果的にナビゲートするための、豊かでパーソナライズされた学習環境を構築するための、GAIの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:07:33 GMT)
Ultrafast, all-optical coherence of molecular electron spins in room-temperature, aqueous solution [0.0] この研究は、実験時間分解能を最大5桁改善することで、室温コヒーレンスの意味を再定義する。
分子量子ビットの新しい合成設計と応用への扉を開く新しい電子スピンコヒーレンス体制を公表した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 18:18:10 GMT)
Towards a Cyber Information Ontology [0.0] サイバーライクなファイルシステムとトップレベルのデータ融合の間のインターフェースとして機能することを意図した一連の用語を導入する。
これらの用語は、サイバー情報管理をユニークなものにすることに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:59:00 GMT)
Towards More Accurate Prediction of Human Empathy and Emotion in Text and Multi-turn Conversations by Combining Advanced NLP, Transformers-based Networks, and Linguistic Methodologies [0.0] 我々はエッセイに表される共感的関心と個人的な苦悩のレベルを予測する。
WASSA 2022の共感検出と感情分類の共有タスクに基づいて、フィードフォワードニューラルネットワークを実装した。
最終段階の一部として、これらのアプローチは、インタラクションにおける共感感情とパーソナリティ検出の共有タスクに適応した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:01:27 GMT)
Third-order Pertubative OTOC of Harmonic Oscillator with Quartic Interaction and Quantum Chaos [0.0] 単純な高調波発振器の3次時間外相関器(OTOC)を計算した。
我々は,C_T$の早期特性を解析し,カオスを診断する指数的成長が3次摂動で示されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:46:03 GMT)
The formation of perceptual space in early phonetic acquisition: a cross-linguistic modeling approach [0.0] 本研究では,学習者が早期音声習得において知覚空間をどのように構成するかを検討する。
学習した隠れ表現の形状と音韻カテゴリーを分類する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:18:36 GMT)
Textile Anomaly Detection: Evaluation of the State-of-the-Art for Automated Quality Inspection of Carpet [0.0] 羊毛カーペットの自動検査を目的として,最先端の教師なし検出モデルを評価した。
4種類の独自のカーペットテクスチャのカスタムデータセットが作成され、モデルを徹底的にテストした。
本研究の重要度は,異常領域の検出精度,誤検出回数,実時間における各モデルの推測時間である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 01:13:59 GMT)
Task Offloading in Fog Computing with Deep Reinforcement Learning: Future Research Directions Based on Security and Efficiency Enhancements [0.0] 本研究では,フォグコンピューティングのタスクオフロード向上におけるDeep Reinforcement Learningの役割について検討する。
フォグコンピューティングのためのDeep Reinforcement Learningの進歩、セキュリティ向上のためのブロックチェーンの探索、IoTエコシステムを改善するためのエネルギー効率のよいモデル追求などが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:54:26 GMT)
Target Specific De Novo Design of Drug Candidate Molecules with Graph Transformer-based Generative Adversarial Networks [0.0] 薬物候補分子のデノボ設計のためのエンド・ツー・エンド生成システムであるDr.GENを提案する。
このシステムは、薬物のような化合物と標的特異的な生物活性分子の大規模なデータセットを用いて訓練される。
オープンアクセスされた薬物遺伝子を用いて、他の薬剤性タンパク質のモデルを容易に訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:59:06 GMT)
TAGIFY: LLM-powered Tagging Interface for Improved Data Findability on OGD portals [0.0] 本稿では,GPT-3.5-turbo や GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を用いて,データセットのタグ付けを自動化するタグ付けインタフェースのプロトタイプを提案する。
開発したソリューションはユーザによって評価され,今後のプロトタイプ改善のアジェンダを定義するためにフィードバックが収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:22:30 GMT)
Switching, Amplifying, and Chirping Diode Lasers with Current Pulses for High Bandwidth Quantum Technologies [0.0] 電流変調に基づくスイッチング、増幅、チャープ用ダイオードレーザを提供する。
システムは、任意の周波数チャープを持つワットレベルの光パルスを所定の範囲で生成し、残留強度は2%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:50:09 GMT)
Superuniversal Statistics of Complex Time-Delays in Non-Hermitian Scattering Systems [0.0] フラックス保存系のウィグナー-スミス時差(Wigner-Smith time-delay of flux conserving system)は、相互作用領域における励起の時間を測定する量である。
複雑なWigner-Smith(tau_WS$)と個々のリフレクション(tau_xx$)と送信(tau_xy$)の時間遅延を計算する。
本稿では,短波長域における非エルミート波カオス散乱系に適用可能な時間遅延統計値について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:20:07 GMT)
Super Resolution for Renewable Energy Resource Data With Wind From Reanalysis Data (Sup3rWind) and Application to Ukraine [0.0] 歴史的に正確な高解像度の風データに対する世界的な需要は拡大している。
本研究では,敵対的ネットワークを用いた新しい深層学習に基づくダウンスケーリング手法を提案する。
従来のダウンスケーリングに匹敵する歴史的精度と変動性を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:07:17 GMT)
Strong decay of correlations for Gibbs states in any dimension [0.0] 熱平衡における量子系はギブス状態を用いて記述される。
量子系のギブス状態がそれぞれの辺が局所有効ハミルトニアンを持つことを満足すると、混合条件を満たすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:06:54 GMT)
Stabilization of symmetry-protected long-range entanglement in stochastic quantum circuits [0.0] ランダムに応用されたユニタリゲートと局所測定を含む1次元と2次元の量子回路を考える。
ランダム性がない場合、このプロトコルは有限深度回路において対称性で保護された長距離絡み合った状態を生成する。
対称性生成器の出現と関連する2つの重要な時間スケールが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 20:52:43 GMT)
Speech Bandwidth Expansion Via High Fidelity Generative Adversarial Networks [0.0] 音声帯域拡張は,デジタルアプリケーションにおける音質と知覚性の向上に不可欠である。
本稿では,カスケードシステムとは異なり,高忠実性生成対向ネットワークを用いた新しい手法を提案する。
提案手法は,様々な帯域幅のアップサンプリング比を,音声帯域幅拡張アプリケーションに特化して設計された単一統一モデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:54:47 GMT)
Solving Robotics Problems in Zero-Shot with Vision-Language Models [0.0] Wonderful Teamは、ゼロショット方式でロボットの問題を解決するためのフレームワークだ。
エージェント階層間でタスクを分割するマルチエージェントビジュアルLLMの進歩の上に構築されている。
VIMABenchと現実世界のロボット環境の実験は、様々なロボットタスクを扱うシステムの能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:18:57 GMT)
Skin Cancer Detection utilizing Deep Learning: Classification of Skin Lesion Images using a Vision Transformer [0.0] 我々は、自己認識機構のアイデアに基づいて開発された視覚変換器(ViT)を用いる。
ViT-L32モデルは91.57%、メラノーマリコールは58.54%、ViT-L16は92.79%、メラノーマリコールは56.10%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:06:42 GMT)
She Works, He Works: A Curious Exploration of Gender Bias in AI-Generated Imagery [0.0] 本稿では, 建設作業員のAI画像における性別バイアスについて検討し, 男女の描写における相違点を明らかにする。
この分析は、グリセルダ・ポロックの視覚文化とジェンダーの理論に基づいており、AIモデルは女性の人物をより権威的で有能な人物として描写しながらセクシュアライズする傾向があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 05:56:18 GMT)
Routing and wavelength assignment in quantum key distribution networks: power control heuristics for quantum-classical multiplexing [0.0] 受動光ネットワークでは、有限集合から同じ波長で原点と宛先の間の完全な経路を割り当てる必要がある。
我々はこれらを、量子チャネルが古典的なチャネルと光リンクの一部を共有できるハイブリッド量子ネットワークに適用する。
伝送電力を最小限の機能に抑えることで、量子チャネルへの干渉を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 18:07:00 GMT)
Robust multi-mode superconducting qubit designed with evolutionary algorithms [0.0] マルチモード超伝導回路は、量子計算のための堅牢なシステムを構築するための有望なプラットフォームを提供する。
これまでの研究では、単一モードデバイスは複数のデコヒーレンス源に対して同時にレジリエンスを示すことができないことが示されている。
本稿では,超伝導量子プロセッサの構築において,適切な特性を見出すための道を開く装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:47:54 GMT)
Optimizing entanglement in two-qubit systems [0.0] 基本パラメータの最小値に基づく幾何表現を用いた2量子系の絡み合いについて検討する。
絡み合いの幾何学的L-測度は、絡み合い状態を表す点と分離状態を定義する最も近い点の間の距離として導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 02:56:04 GMT)
On The Expressive Power of Knowledge Graph Embedding Methods [0.0] 知識グラフ埋め込み(KGE)は、潜在空間における知識グラフの実体と関係を表現することを目的とした一般的なアプローチである。
様々なタスクにおいてKGEが広く普及しているにもかかわらず、KGE法は推論能力に制限がある。
KGE手法の推論能力を比較する数学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:11:23 GMT)
Near-quantum limited axion dark matter search with the ORGAN experiment around 26 $μ$eV [0.0] The ORGAN Experimentの最新の成果は、アクシオンハロスコープである。
この実験は、流束駆動のジョセフソンパラメトリック増幅器を用いてミリケルビン温度で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:10:44 GMT)
Multimodal Emotion Recognition using Audio-Video Transformer Fusion with Cross Attention [0.0] マルチモーダル感情認識は、特に同期、特徴抽出、多様なデータソースの融合において重要な課題に直面します。
本稿では,Audio-Video Transformer Fusion with Cross Attention (AVT-CA)という新しいトランスモデルを提案する。
AVT-CAは,実践的応用のための正確で信頼性の高いマルチモーダル感情認識システムの開発において重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 07:05:04 GMT)
Multi-phonon Fock state heralding with single-photon detection [0.0] 単光子検出は、光損失があっても、選択された多重フォノンフォック状態をどのように認識できるかを示す。
また,音素状態の量子トモグラフィーへのアプローチも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:51:53 GMT)
Methods to achieve near-millisecond energy relaxation and dephasing times for a superconducting transmon qubit [0.0] 本稿では,既存の文献よりもエネルギー緩和とエコー強調時間を有する高コヒーレンストランスモン量子ビットを提案する。
高コヒーレンストランスモン量子ビットの再生と広く採用を容易にするため, 設計, 製造プロセス, 測定装置の詳細を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:40:31 GMT)
Measuring a single atom's position with extreme sub-wavelength resolution and force measurements in the yoctonewton range [0.0] 単一のトラップされた原子イオンの中心位置は、高精度に測定され、追跡される。
単一イオン上の静電力の測定では、感度は2.2$times$10$-23 textN/sqrttextHz$.2である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:19:50 GMT)
Mathematical Programming Algorithms for Convex Hull Approximation with a Hyperplane Budget [0.0] 我々は、すべての正の点と負の点を含む、ほとんどのK面を持つ凸多面体を探索する。
この問題は純粋凸多面体近似の文献で知られている。
私たちの関心は、制約学習の応用の可能性に起因しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 19:34:11 GMT)
Machine Unlearning using a Multi-GAN based Model [0.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)をベースとした新しい機械学習手法を提案する。
提案手法は,GANモデルを用いたデータ再構成と,学習済みモデルを微調整する2つのフェーズから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 02:28:32 GMT)
Long-lived collective Rydberg excitations in atomic gas achieved via ac-Stark lattice modulation [0.0] 本稿では,Rydbergの励起寿命を延長するためのプロトコルを提案する。
原則として、スピン波を凍結し、熱劣化の影響を完全にキャンセルすることができる。
我々の実施により、励起寿命は桁違いに拡張できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 20:48:50 GMT)
Large Language Models as Co-Pilots for Causal Inference in Medical Studies [0.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を共同パイロットツールとして活用し,因果推論の有効性を損なう研究設計上の欠陥の同定を支援する。
本研究では,LLMの概念的枠組みを,様々な分野のドメイン知識を符号化する因果コパイロットとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 22:43:15 GMT)
LLMs-in-the-loop Part-1: Expert Small AI Models for Bio-Medical Text Translation [0.0] 本研究では,医療用テキストに最適化された教師ありニューラルマシン翻訳モデルを開発するために,新しい"LLMs-in-the-loop"アプローチを提案する。
6つの言語での独自の平行コーパスは、科学論文、人工的に生成された臨床文書、医療文書から編纂された。
MarianMTベースのモデルは、Google Translate、DeepL、GPT-4-Turboより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:37:58 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） (Fri, 26 Jul 2024 10:54:25 GMT)
Investigating the Privacy Risk of Using Robot Vacuum Cleaners in Smart Environments [0.0] 本稿では,ネットワークヘッダメタデータを用いた個人情報公開の可能性について検討する。
一般的なロボット掃除機は、受動的ネットワークの盗聴を行う実際のスマート環境に配備された。
また,アソシエーションルール学習に基づく分析により,取得したインターネットトラフィックメタデータのみを用いて,特定の事象を特定することが可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 00:00:53 GMT)
Interpreting artificial neural networks to detect genome-wide association signals for complex traits [0.0] 複雑な疾患の遺伝的アーキテクチャを調べることは、遺伝的および環境要因の高度にポリジェニックでインタラクティブな景観のために困難である。
我々は、シミュレーションと実際のジェノタイプ/フェノタイプデータセットの両方を用いて、複雑な特性を予測するために、人工ニューラルネットワークを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:20:42 GMT)
Interplay between the Lyapunov exponents and phase transitions of charged AdS black holes [0.0] ダイオニクス、バーディーン、ガウス・ボネット、ローレンツ対称性が巨大な重力ブラックホールを破ると考えている。
我々は、ブラックホールに近い不安定な円形測地学において、質量を持たない粒子と質量を持つ粒子のリャプノフ指数を計算する。
Lyapunov指数の温度分布は、小さなブラックホール相と大きなブラックホール相で異なる挙動を示すことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 05:18:52 GMT)
Inferring physical properties of symmetric states from the fewest copies [0.0] 本稿では, アンタングル計測に基づいて, 試料の複雑さを劇的に低減する戦略を提案する。
この戦略は、物理学においてユビキタスな状態の対称構造を探索することによる。
実験によって動機付けられた様々なシナリオに戦略を適用し、サンプルの複雑さを指数関数的に減少させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 04:51:05 GMT)
Implementing arbitrary multi-mode continuous-variable quantum gates with fixed non-Gaussian states and adaptive linear optics [0.0] 非ガウス量子ゲートは光量子情報処理の必須成分である。
本稿では,一般,多モード,高階非ガウスゲートを直接実装する計測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 11:05:03 GMT)
Impact of Recurrent Neural Networks and Deep Learning Frameworks on Real-time Lightweight Time Series Anomaly Detection [0.0] 様々なディープラーニングフレームワークで利用可能な異なるタイプのRNNが、これらの異常検出手法の性能にどのように影響するかは不明だ。
我々は、いくつかの最先端手法をレビューし、よく知られたRNN変種を用いた代表的異常検出手法を実装した。
次に、実世界のオープンソース時系列データセットにまたがる各実装のパフォーマンスを分析するために、包括的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 00:38:51 GMT)
Heterogeneous Treatment Effect Bounds under Sample Selection with an Application to the Effects of Social Media on Political Polarization [0.0] 本研究では,不均一因果効果パラメータに対する境界の推定と推定手法を提案する。
この方法は、ポリシーに関連する事前処理変数の関数として条件効果境界を提供する。
フレキシブルなデバイアス/ダブルな機械学習アプローチを使って、非線形機能形式や高次元の共創者に対応しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:15:14 GMT)
From Architectures to Applications: A Review of Neural Quantum States [0.0] 我々は、そのようなシステムのシミュレーション、すなわちニューラル量子状態(NQS)のための比較的新しい変分状態のクラスをレビューする。
NQSは、状態の正確なパラメータ化に必要な指数関数的に多くの係数を格納するのではなく、ネットワークパラメータの観点から状態を圧縮することで指数関数スケーリングを克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 08:59:17 GMT)
FLUE: Federated Learning with Un-Encrypted model weights [0.0] フェデレートされた学習により、デバイスは、ローカルに保存されたトレーニングデータを保持しながら、共有モデルを協調的にトレーニングすることができる。
最近の研究では、トレーニング中に暗号化されたモデルパラメータを使うことが強調されている。
本稿では,符号化された局所勾配を暗号化なしで活用する,新しいフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 14:04:57 GMT)
Exponentially fast selection of sectors for quantum trajectories beyond non demolition measurements [0.0] 長い時間で、量子軌道は、間接的に測定される系のヒルベルト空間の不変部分空間を選択する。
この選択は、ほぼ確実な意味で平均的に指数関数的に高速であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 16:52:15 GMT)
Exploring Quantum Active Learning for Materials Design and Discovery [0.0] 古典的アクティブラーニング(AL)を用いた材料発見のこれまでの研究を拡張して、ALフレームワーク(QAL)における量子アルゴリズムの利用を探求する。
提案したQALは、量子サポートベクトル回帰器(QSVR)または様々な量子カーネルと異なる特徴マップを備えた量子ガウスプロセス回帰器(QGPR)を使用する。
以上の結果から,QAL法は検索精度を向上するが,すべてではなく,データの粗さと相関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, 26 Jul 2024 13:34:26 GMT)
Entanglement dynamics in double Jaynes-Cummings model and intensity-dependent double Jaynes-Cummings model for squeezed coherent thermal states [0.0] 収縮光子と熱光子が絡み合いのダイナミクスに及ぼす影響を観察した。
二重Jaynes-Cummingsモデルの主な特徴は、すべてのサブシステムに対して絡み合う突然死が観察されることである。
相互作用パラメータ、デチューニング、カー非線形性の適切な選択は、動的から絡み合う死を効果的に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 05:12:17 GMT)
Enhancing Quantum Field Theory Simulations on NISQ Devices with Hamiltonian Truncation [0.0] 本稿では,量子場理論(QFT)における時間発展のシミュレーション手法の代替として,ハミルトニアントラニケーション(HT)を利用する方法を提案する。
シュウィンガーモデルについて検討し、本質的な物理的性質を保ちながら、HTを介してハミルトニアンの複雑性を体系的に低減する。
この論文で研究された観測可能量に対して、HTアプローチは量子ビットの数と急速に収束し、多くの量子ビットを必要とせずに興味深い物理過程を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 18:03:20 GMT)
Enhancing Mass Customization Manufacturing: Multiobjective Metaheuristic Algorithms for flow shop Production in Smart Industry [0.0] 本研究は,工場生産計画における必要な適応に焦点を当てたものである。
フローホップに対処するための効率的な進化的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 12:41:44 GMT)
Embedding And Clustering Your Data Can Improve Contrastive Pretraining [0.0] 我々は、事前訓練されたテキスト埋め込みモデルと古典的なk-meansクラスタリングアルゴリズムを活用することにより、ソースの粒度を超えてトレーニングデータ層を拡大することを検討する。
MSMARCOトランジッション検索データセットからBERTベースのテキスト埋め込みモデルをクエリパスペア上で事前学習する場合,NDCG@10の顕著な増加が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:36:40 GMT)
Efficient Encodings of the Travelling Salesperson Problem for Variational Quantum Algorithms [0.0] 本研究では,トラベリングセールスマン問題に対する様々なエンコーディングについて検討する。
置換符号化は、実現可能性の問題に悩まされないため、良好な結果が得られるという証拠が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:47:34 GMT)
Effective Modeling of Open Quantum Systems by Low-rank Discretization of Structured Environments [0.0] 我々は、システム環境相互作用の離散的な低ランクモデルを作成するための新しい戦略を開拓した。
テンソルネットワーク手法と組み合わせることで,提案手法の有効性を実証する。
新しいモデリングフレームワークは、オープン量子システム分析の飛躍の基盤を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 17:27:09 GMT)
Effect of group-velocity dispersion on the generation of multimode pulsed squeezed light in a synchronously pumped optical parametric oscillator [0.0] 非線形結晶におけるパラメトリックなダウンコンバージョンは、多重モードで二次的に絞られた光を生成するために広く用いられている技法である。
本稿では,同期励起光パラメトリック発振器における時間多重モードパルス励起光の発生について検討する。
本研究は, 群速度分散を伴うSPOPOが, マルチモード効果を実験的に研究するためのテストベンチとなる可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 15:43:32 GMT)
Complexity of Quantum Harmonic Oscillator in External Magnetic Field [0.0] 熱場二重状態の複雑性を時間・温度・外部磁場の関数として決定する。
複雑性の速度がロイド境界に従うことを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:49:03 GMT)
Chiral polaron formation on the edge of topological quantum matter [0.0] 本研究では, トポロジカル量子物質のエッジによって提供されるキラルモードと相互作用する移動不純物のドレッシングについて検討する。
結果として生じる「キラルポラロン」は非対称スペクトル関数によって特徴づけられる。
トポロジカル量子物質のエッジに移動不純物を注入することは、エキゾチックなエッジ特性を探索するための強力なツールであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 21:18:39 GMT)
Casimir-Lifshitz force with graphene: theory versus experiment, role of spatial non-locality and of losses [0.0] 金属球とグラフェン被覆SiO$$平面の間のカシミール・リフシッツ力を計算する。
我々はM. Liu emphet al.による実験と理論との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:38:03 GMT)
Capturing the security expert knowledge in feature selection for web application attack detection [0.0] 目標は、Webアプリケーションファイアウォール(WAF)の有効性を高めることです。
この問題は、機能選択のための教師付き学習と、ワンクラスSVMモデルのトレーニングのための半教師付き学習シナリオを組み合わせたアプローチとして対処される。
実験結果から,提案アルゴリズムによって選択された特徴で訓練されたモデルは,性能の観点から専門家による選択手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 00:56:11 GMT)
Automatic Speech Recognition Advancements for Indigenous Languages of the Americas [0.0] The Second Americas (Americas Natural Language Processing) Competition Track 1 of NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 2022年、Cechua、Guarani、Brbri、Kotiria、Wa'ikhanaの5つの先住民言語の自動音声認識システムの訓練タスクを提案した。
対象言語毎の最先端のASRモデルの微調整について,データ拡張法に富んだ多種多様な情報源からの音声データの約36.65時間を用いて述べる。
私たちは各言語で最高のモデルをリリースし、Wa'ikhanaとKotiriaの最初のオープンなASRモデルをマークしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 09:48:05 GMT)
Aspects of importance sampling in parameter selection for neural networks using ridgelet transform [0.0] オラクル分布 リッジレット変換 重要サンプリング ニューラルネットワーク
重みパラメータの大きさは、インターセプトパラメータよりも重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jul 2024 10:45:27 GMT)