[Call for Papers] The 2nd BabyLM Challenge: Sample-efficient pretraining on a developmentally plausible corpus [81.3] このCfPはBabyLM Challenge 2024-2025のルールを提供する。
課題の全体的目標は同じままです。
私たちは緩い線を紙の線で置き換える。
事前学習に関するルールを緩和します。
マルチモーダル・ヴィジュアル・アンド・ランゲージ・トラックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 18:50:28 GMT)
Do Language Models Have a Critical Period for Language Acquisition? [70.6] 第二言語 (L2) の習得は幼少期以降難しくなる。
この期間以降、第1言語(L1)への露出を緩和することは、通常、L1の習熟度を著しく低下させることはない。
我々は, 可塑性の成熟度低下をシミュレートするために, トレーニングを通じてレギュレータ部分ウェイを導入することにより, CPをリバースエンジニアリングできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 19:17:10 GMT)
LLaVA-Read: Enhancing Reading Ability of Multimodal Language Models [60.7] 両ビジュアルエンコーダとビジュアルテキストエンコーダを併用したマルチモーダル大規模言語モデルであるLLaVA-Readを提案する。
我々の研究は、ビジュアルテキスト理解は依然としてオープンな課題であり、将来のマルチモーダルシステムにとって効率的なビジュアルテキストエンコーダが不可欠であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:53:37 GMT)
M4LE: A Multi-Ability Multi-Range Multi-Task Multi-Domain Long-Context Evaluation Benchmark for Large Language Models [58.5] M4LEは、大規模言語モデル(LLM)の時系列能力を評価するためのベンチマークである。
M4LEは、36のNLPタスクタイプと12のドメインからなる多様なNLPタスクプールに基づいている。
我々は,11個のLLM,特に長文入力に最適化されたLLMについて,系統評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 09:53:36 GMT)
GOI: Find 3D Gaussians of Interest with an Optimizable Open-vocabulary Semantic-space Hyperplane [53.4] 3Dオープンボキャブラリのシーン理解は、拡張現実とロボット応用の推進に不可欠である。
GOIは2次元視覚言語基礎モデルから3次元ガウススプラッティング(3DGS)に意味的特徴を統合するフレームワークである。
提案手法では,特徴空間内の超平面分割として特徴選択処理を扱い,クエリに関連性の高い特徴のみを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 01:50:15 GMT)
LLMGA: Multimodal Large Language Model based Generation Assistant [53.2] 画像生成と編集を支援するマルチモーダル大規模言語モデルベース生成アシスタント(LLMGA)を提案する。
我々はMLLMを訓練し、画像生成と編集の特性を把握し、詳細なプロンプトを生成する。
広範な結果から、LLMGAは将来的な生成と編集機能を備えており、より柔軟で拡張性の高いアプリケーションを可能にすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:22:42 GMT)
Duality between open systems and closed bilayer systems, and thermofield double states as quantum many-body scars [49.2] ゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッド方程式(GKSL)によって支配される開多体系の間の双対性を求める。
この双対性の下で、開系側の恒等作用素は熱場二重状態に写像する。
非自明な固有作用素を持つ多体開系の幅広いクラスをリンドブラディアン超作用素の$Q$で同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 20:04:08 GMT)
ContactArt: Learning 3D Interaction Priors for Category-level Articulated Object and Hand Poses Estimation [46.8] そこで我々は,手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動・手動の
まず、視覚的遠隔操作を用いてデータセットを収集し、人間のオペレーターが物理的シミュレータ内で直接プレイすることで、調音されたオブジェクトを操作できる。
私たちのシステムでは、人手の動きを記録するためにiPhoneしか必要とせず、簡単にスケールアップでき、データやアノテーションの収集コストを大幅に削減できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 09:26:14 GMT)
A Closer Look at GAN Priors: Exploiting Intermediate Features for Enhanced Model Inversion Attacks [44.0] Model Inversion (MI)攻撃は、出力情報を利用して、リリースされたモデルからプライバシーに敏感なトレーニングデータを再構築することを目的としている。
GAN(Generative Adversarial Network)の最近の進歩は、MI攻撃の性能向上に大きく貢献している。
本稿では,GAN構造を分解し,中間ブロック間の特徴を利用する中間特徴拡張生成モデル変換(IF-GMI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:14:29 GMT)
LawLLM: Law Large Language Model for the US Legal System [43.1] 我々は,米国法域に特化して設計されたマルチタスクモデルであるLawLLM(Law Large Language Model)を紹介する。
類似症例検索(SCR)、PCR(Precedent Case Recommendation)、LJP(Lawal Judgment Prediction)においてLawLLMが優れている
そこで本研究では,各タスクに対して,生の法定データをトレーニング可能な形式に変換する,カスタマイズされたデータ前処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 21:51:30 GMT)
Video Unsupervised Domain Adaptation with Deep Learning: A Comprehensive Survey [42.2] 行動認識などのビデオ分析タスクは、スマートヘルスケアなどの分野における応用の増大に対して、研究の関心が高まっている。
既存のデータセットでトレーニングされたビデオモデルは、現実世界のアプリケーションに直接デプロイした場合、大幅にパフォーマンスが低下する。
ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインにビデオモデルを適用するために、ビデオアン教師付きドメイン適応(VUDA)が導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:54:24 GMT)
From pixels to planning: scale-free active inference [42.0] 本稿では、生成的モデリングのための離散状態空間モデルとそれに伴う手法について述べる。
我々は、再正規化群を用いて、深層または階層的な形式を考える。
この技術ノートは、一連のアプリケーションを使用したRGMの自動発見、学習、デプロイを説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:20:48 GMT)
Research on Adverse Drug Reaction Prediction Model Combining Knowledge Graph Embedding and Deep Learning [36.7] 本稿では,知識グラフの埋め込みと深層学習に基づく薬物反応予測モデルを開発する。
得られた予測モデルは、予測精度と安定性が良好であり、後続の安全な薬剤指導のための効果的な基準を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:09:51 GMT)
Setting the Record Straight on Transformer Oversmoothing [35.1] モデル深度が増加するにつれて、トランスフォーマーは過度に滑らかになる。
平滑化挙動は値と射影重みの固有スペクトルに依存することを示す。
解析により,トランスフォーマー更新方程式の重み付けをパラメータ化して平滑化挙動に影響を及ぼす簡単な方法が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 07:28:03 GMT)
REMAST: Real-time Emotion-based Music Arrangement with Soft Transition [29.3] 感情的な介入媒体としての音楽は、音楽療法、ゲーム、映画などのシナリオに重要な応用がある。
感情のリアルタイム適合とスムーズな遷移を同時に達成するためのREMASTを提案する。
評価結果によると,REMASTは客観的および主観的指標において最先端の手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 01:52:23 GMT)
What's in a Name? Beyond Class Indices for Image Recognition [28.0] そこで本稿では,カテゴリの巨大語彙のみを先行情報として付与した画像に,クラス名を割り当てる視覚言語モデルを提案する。
非パラメトリックな手法を用いて画像間の有意義な関係を確立することにより、モデルが候補名のプールを自動的に絞り込むことができる。
本手法は,教師なし環境でのImageNetのベースラインを約50%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:07:38 GMT)
Faster Image2Video Generation: A Closer Look at CLIP Image Embedding's Impact on Spatio-Temporal Cross-Attentions [27.1] 本稿では,Stable Video Diffusion (SVD) フレームワークにおけるCLIP画像埋め込みの役割について検討する。
本稿では,SVDアーキテクチャの効率性に最適化されたトレーニング不要のアプローチであるVCUTを紹介する。
VCUTの実装により、ビデオ毎のMAC(Multiple-Accumulate Operations)を最大322T削減し、モデルパラメータを最大50M削減し、ベースラインと比較して20%のレイテンシ削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:21:14 GMT)
Radio Frequency Signal based Human Silhouette Segmentation: A Sequential Diffusion Approach [27.0] 高品質セグメンテーションを共同で合成するための2段階連続拡散モデル(SDM)を提案する。
クロスビューブロックは、拡散モデルをマルチスケールで導くために考案された。
時間ブロックはフレームレベルのモデルを微調整して、周波数時間コンテキストとモーションダイナミクスを組み込むように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 12:44:21 GMT)
Can We Remove the Square-Root in Adaptive Gradient Methods? A Second-Order Perspective [26.5] 適応手法の動作が根の除去時にどのように変化するか,すなわち2階のモチベーションを強化するかを検討する。
驚いたことに、このような平方根自由適応法は畳み込みアーキテクチャ上のSGDへの一般化ギャップを閉じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 09:32:03 GMT)
Not All Noises Are Created Equally:Diffusion Noise Selection and Optimization [23.8] 拡散モデルはランダムサンプリングされたガウス雑音から高品質なデータを生成することができる。
すべてのノイズが拡散モデルに対して等しく生成されるわけではない。
任意の雑音の反転を積極的に向上する新しい雑音最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:22:56 GMT)
Power-LLaVA: Large Language and Vision Assistant for Power Transmission Line Inspection [22.2] 送電線に対するプロフェッショナルで信頼性の高い検査サービスを提供するために設計された,最初の大規模言語および視覚アシスタントであるPower-LLaVAを紹介する。
構築されたデータセットに2段階のトレーニング戦略を採用することで、Power-LLaVAは比較的低いトレーニングコストで例外的なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:29:10 GMT)
On Behalf of the Stakeholders: Trends in NLP Model Interpretability in the Era of LLMs [20.6] この記事では、なぜ解釈可能性が必要なのか、どのように解釈されているのか、という3つの根本的な疑問に対処する。
これらの質問を探索することにより、既存の解釈可能性パラダイム、それらの特性、および異なる利害関係者との関係について検討する。
分析の結果,NLP開発者と非開発者ユーザ,および研究分野の相違が明らかとなり,利害関係者の多様なニーズを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:00:27 GMT)
Towards the Dynamics of a DNN Learning Symbolic Interactions [20.5] 近年、一連の定理が証明され、入力サンプルが与えられた場合、入力変数間の相互作用がプリミティブ推論パターンとして考えられることが示されている。
本研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)学習相互作用の2相ダイナミクスを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 07:34:49 GMT)
Enhancing Group Fairness in Federated Learning through Personalization [15.4] フェデレーション学習アルゴリズムは、各クライアント用にカスタマイズされたモデルを協調的にトレーニングする。
パーソナライゼーションは、意図しない利益として、改善された(局所的な)公正性をもたらす可能性があることを示す。
フェアネスを意識したフェデレーションクラスタリングアルゴリズムであるFair-FCAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 19:55:18 GMT)
Robust Multimodal 3D Object Detection via Modality-Agnostic Decoding and Proximity-based Modality Ensemble [15.2] 既存の3Dオブジェクト検出方法は、LiDARセンサーに大きく依存している。
我々は,LiDAR過信頼問題に対処するためにMEFormerを提案する。
我々のMEFormerは73.9% NDSと71.5% mAPの最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 03:21:44 GMT)
Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review [14.9] サイバーセキュリティ(LLM4Security)における大規模言語モデルの適用に関する文献の総合的なレビューを行う。
LLMは、脆弱性検出、マルウェア分析、ネットワーク侵入検出、フィッシング検出など、幅広いサイバーセキュリティタスクに応用されている。
第3に、細調整、転送学習、ドメイン固有の事前トレーニングなど、特定のサイバーセキュリティドメインにLLMを適用するための有望なテクニックをいくつか特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:04:11 GMT)
Rethinking Attention Module Design for Point Cloud Analysis [14.7] 本稿では,ポイントクラウド分類とセグメンテーションベンチマークのためのアテンションモジュールについて検討する。
多様なポイントクラウドタスクに対して、普遍的に最適な設計は存在しない。
本稿では,特定のタスクに適したアテンションモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 16:24:53 GMT)
Learning Variable Impedance Skills from Demonstrations with Passivity Guarantee [13.5] 本稿では,力覚と運動情報を統合し,可変インピーダンス制御を実現するための学習支援フレームワークを提案する。
タンクを用いた可変インピーダンス制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 07:55:38 GMT)
AccessShare: Co-designing Data Access and Sharing with Blind People [13.4] 盲人はしばしば、AIイノベーションのためのデータセットに画像データをコントリビュートするために呼ばれる。
しかし、投稿された画像の視覚検査はアクセスできない。
このギャップに対処するため、私たちは、スマートグラスを着用し、自宅にAIを注入したアプリケーションを使用して画像データを収集するシナリオに、10人の盲目の参加者を巻き込みます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 23:39:58 GMT)
Mamba? Catch The Hype Or Rethink What Really Helps for Image Registration [12.8] 先進的な」計算要素は、登録精度を大幅に向上させることができないことを示す。
代わりに、明確に確立された登録専用設計は、ベースラインよりも1.5%の差で結果を向上する、公正な改善を提供する。
本研究は,全ての低レベル・高レベル登録コンポーネントの厳密な,偏りのない評価とコントリビューションの絡み合わせの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:57:30 GMT)
Challenges for Monocular 6D Object Pose Estimation in Robotics [12.0] ロボット工学とコンピュータビジョンの両方から、最近の出版物について統一された視点を提供する。
我々は,オクルージョン処理,新しいポーズ表現,カテゴリーレベルのポーズ推定の形式化と改善が依然として基本的な課題であることがわかった。
これらの問題に対処するためには、オントロジ的推論、変形可能性処理、シーンレベルの推論、現実的なデータセット、アルゴリズムの生態的フットプリントを改善する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:02:51 GMT)
Semantic Communication Enhanced by Knowledge Graph Representation Learning [11.7] 本稿では,意味的コミュニケーションの新たなパラダイムにおいて,グラフに抽出された意味的知識の表現と処理の利点について検討する。
本稿では,無線チャネルを通じてノード埋め込みと等価な意味記号を送信し,受信側で完全な知識グラフを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 20:57:10 GMT)
Sewer Image Super-Resolution with Depth Priors and Its Lightweight Network [11.6] クイックビュー(QV)技術は下水道システム内の欠陥を検出する主要な方法である。
超解像度は画像品質を改善する効果的な方法であり、様々な場面で応用されている。
本研究では, DSRNet で表される新しい深層誘導参照型超解法フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:45:34 GMT)
Revisit Self-supervised Depth Estimation with Local Structure-from-Motion [11.4] 自己教師付き深度推定とSfM(Structure-from-Motion)の両方がRGBビデオからシーン深度を復元する。
本研究は,局所SfMによる代替スキームを提案する。
初めて、SoTAが監督する深度と対応モデルに既に利点がある5ドルフレームの自己超越を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 04:37:16 GMT)
Exploring The Neural Burden In Pruned Models: An Insight Inspired By Neuroscience [11.4] プルーニング技術はネットワークのかなりの部分を取り除くために広く使われている。
これらの手法はFLOPのかなりの割合を削減できるが、しばしばモデルの性能を低下させる。
我々はニューラルバーデンというニューラルニューラルネットワークモデルの新しい概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 10:57:30 GMT)
Optimizing Audio Recommendations for the Long-Term: A Reinforcement Learning Perspective [11.3] 本稿では,産業規模でのポッドキャストレコメンデーションシステムについて紹介する。
機械学習アルゴリズムを短時間のプロキシメトリクスに最適化するという、幅広い業界慣行から逸脱して、システムはA/Bテストの長期的なパフォーマンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:15:33 GMT)
Evaluating Deep Neural Networks in Deployment (A Comparative and Replicability Study) [11.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、安全クリティカルなアプリケーションでますます利用されている。
デプロイにおけるDNNの信頼性を評価するために提案されている最近のアプローチについて検討する。
複製パッケージ上でこれらのアプローチの結果を実行して再現することは困難であり、それ自身以外のアーティファクト上でも実行することがさらに困難であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 18:27:05 GMT)
Towards the Terminator Economy: Assessing Job Exposure to AI through LLMs [10.8] 米国の雇用の3分の1はAIに強く依存している。
この露出は、2019年から2023年までの雇用と賃金の伸びと正の相関関係にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:14:18 GMT)
Enhancing Inertial Hand based HAR through Joint Representation of Language, Pose and Synthetic IMUs [9.6] 我々は,制限データの問題に対処するために,新しいマルチモーダル,マルチタスク,コントラストベースのフレームワークアプローチであるMulti$3$Netを提案する。
本手法はウェアラブルHAR性能の向上,特に微妙な活動の認識を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 13:08:43 GMT)
Data Processing Techniques for Modern Multimodal Models [9.2] 本稿では,現代のマルチモーダルモデルトレーニングで使用される共通データ処理技術について概観する。
すべてのテクニックを、データ品質、データ量、データ分散、データ安全性の4つのカテゴリにまとめました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:39:37 GMT)
On the benefits of pixel-based hierarchical policies for task generalization [7.2] 強化学習実践者は、特に画像に基づく観察空間において、階層的な政策を避けることが多い。
画素からのマルチタスクロボット制御実験により階層構造の利点を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 01:26:26 GMT)
Large Language Models for Human-like Autonomous Driving: A Survey [7.1] 大規模言語モデル(LLMs)は、言語理解と生成機能を備えた巨大なテキストコーパスでトレーニングされたAIモデルである。
この調査は、LLMを自律運転に活用する進捗状況についてレビューする。
モジュール型のADパイプラインとエンドツーエンドのADシステムにおける彼らのアプリケーションに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:24:11 GMT)
MaTrRec: Uniting Mamba and Transformer for Sequential Recommendation [6.7] ユーザ行動系列内の動的嗜好や依存関係を分析し,パーソナライズされたレコメンデーションを提供することを目的としている。
状態空間モデル(SSM)表現モデルであるMambaに着想を得た結果,Mambaの推奨効率は短い相互作用シーケンスで制限されることがわかった。
我々は,MambaとTransformerの強みを組み合わせた新しいモデルMaTrRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 12:07:46 GMT)
Semi-Classical Subspaces, The No Synchronization Law, and More [6.5] 本稿では,アルゴリズム情報理論と物理,すなわち量子力学,熱力学,ブラックホールの交わりについて考察する。
量子世界と古典的領域の間の障壁を特徴づける定理について議論する。
No Synchronization Law (No Synchronization Law) の詳細は、時間とともに進化する分離された物理的システムは、シンクしている熱力学的アルゴリズムのエントロピーを持つことができない、と述べている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 19:36:58 GMT)
A Survey of Malware Detection Using Deep Learning [6.3] 本稿では,ディープラーニング(DL)を用いたWindows,iOS,Android,Linuxにおけるマルウェア検出の進歩について検討する。
本稿では,DL分類器を用いたマルウェア検出の問題点と課題について論じる。
各種データセットに対する8つの一般的なDLアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 02:49:55 GMT)
Long Range Switching Time Series Prediction via State Space Model [6.2] 我々の中心となる提案はSNLDSのための拡張推論手法と長距離依存性手法である。
提案手法は,1次元ローレンツ・データセットと2次元バウンシング・ボール・データセットの両方において,適切なセグメント化と長距離依存性の再現を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:04:19 GMT)
Towards Clean-Label Backdoor Attacks in the Physical World [5.9] 物理的世界におけるクリーンラベルバックドア攻撃の脅威について検討する。
物理的攻撃の成功は、毒殺アルゴリズム、物理的トリガー、およびソースターゲットクラスのペアに依存する。
標準的な$ell_infty$正規化を新しいピクセル正規化に置き換えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:13:07 GMT)
Mamba-UIE: Enhancing Underwater Images with Physical Model Constraint [5.8] 水中画像強調(UIE)では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は長距離依存関係のモデリングに固有の制限がある。
本研究では,物理モデルによる制約に基づく水中画像強調フレームワークであるMamba-UIEを提案する。
提案したMamba-UIEは既存の最先端手法よりも優れており,PSNRは27.13で,SSIMは0.93である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 13:22:10 GMT)
Few-Shot Medical Image Segmentation with Large Kernel Attention [5.6] 本稿では,包括的特徴表現能力を持つ数ショットの医用セグメンテーションモデルを提案する。
本モデルは,2経路特徴抽出器,アテンションモジュール,適応型プロトタイプ予測モジュール,マルチスケール予測融合モジュールの4つの重要なモジュールから構成される。
その結果,本手法が最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 02:28:30 GMT)
A Survey on Quantum Machine Learning: Current Trends, Challenges, Opportunities, and the Road Ahead [5.6] 量子コンピューティング(QC)は、古典的な計算に比べて複雑な問題を解く効率を改善すると主張している。
QCが機械学習(ML)に統合されると、量子機械学習(QML)システムを生成する。
本稿では,QCの基本概念と,その古典コンピューティングに対する顕著な優位性について,より深く理解することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:08:45 GMT)
The Impact of LoRA Adapters for LLMs on Clinical NLP Classification Under Data Limitations [4.7] 臨床自然言語処理(NLP)のための微調整大型言語モデル(LLM)は、ドメインギャップと限られたデータ可用性のために大きな課題を提起する。
本研究では,ローランド適応(LoRA)に準ずる各種アダプタ技術の有効性について検討する。
我々は2つのTransformerベースのモデルとともに、CamemBERT-bio、AliBERT、DrBERTなどのバイオメディカル事前訓練モデルを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 16:48:03 GMT)
Human-mediated Large Language Models for Robotic Intervention in Children with Autism Spectrum Disorders [4.6] 本稿では自閉症スペクトラム障害(ASD)児に対するロボット介入における視点学習の実践について述べる。
提案手法では,大規模言語モデル (LLM) を用いてテキストとして言語コンテンツを生成し,ロボット音声で子供に届ける。
実際の視点指導セッションを模擬したドメインエキスパートと10分間のセッションを行い,研究員は子どもの参加者として行動した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 04:19:03 GMT)
Nonasymptotic Regret Analysis of Adaptive Linear Quadratic Control with Model Misspecification [4.4] 本研究では,学習者が基礎行列の集合について事前知識を持つ設定において,適応線形二次制御問題について検討する。
この基礎は、基礎となるデータ生成プロセスのダイナミックスを完全に表現できないという意味で、誤解されている。
本稿では,この先行知識を用いたアルゴリズムを提案し,システムとのT$相互作用の後に期待される後悔の上限を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 16:22:37 GMT)
AResNet-ViT: A Hybrid CNN-Transformer Network for Benign and Malignant Breast Nodule Classification in Ultrasound Images [4.4] CNNとTransformerを統合した深層学習ネットワークが,超音波画像における良性および悪性乳腺病変の分類のために提案されている。
このネットワークは、局所的特徴抽出にデュアルブランチアーキテクチャを採用し、局所的特徴抽出におけるCNNの利点をフル活用する。
グローバルな特徴抽出ブランチは、組織全体の形状、境界、および周囲の組織との関係をキャプチャできるマルチヘッド自己注意型ViTネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 18:18:45 GMT)
RGI-Net: 3D Room Geometry Inference from Room Impulse Responses With Hidden First-Order Reflections [4.3] 本稿では,事前の知識を使わずに部屋のジオメトリを推定できるRGI-Netを紹介する。
RGI-Netは、壁の存在を評価する評価ネットワークを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 07:37:32 GMT)
Protecting Quantum Information via Many-Body Dynamical Localization [4.3] 周期的および二次的キックの下で、非可積分量子XYスピンチェーンにおける障害のない多体動的局在(MBDL)を探索する。
MBDL系における適切なキック強度を得るために、特定のスピンのラビ振動に対する局所的動的デカップリング効果を明らかにする。
他の非熱化状態と比較して、無秩序なMBDL状態は繰り返しや資源をはるかに少なくし、熱雑音に対して堅牢な量子情報を保護し保存する有望な手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 10:29:11 GMT)
Stochastic Parrots or ICU Experts? Large Language Models in Critical Care Medicine: A Scoping Review [4.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、推論、生成において強力な能力を示している。
重度医療ユニット(ICU)の集中的モニタリングと介入を必要とする重度疾患患者の診断と治療を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 13:41:43 GMT)
Bayesian meta learning for trustworthy uncertainty quantification [3.7] ベイズメタ学習のための新しい最適化フレームワークであるTrust-Bayesを提案する。
所定間隔で捕捉される基底真理の確率の低い境界を特徴付ける。
我々は、信頼に値する不確実性定量化の可能な確率について、サンプルの複雑さを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:56:12 GMT)
Redundancy Aware Multi-Reference Based Gainwise Evaluation of Extractive Summarization [3.5] ROUGEメートル法は意味的認識の欠如と抽出要約器のランク付け品質について無知であるとして批判されている。
これまでの研究では、これらの問題に対処するSem-nCGと呼ばれるゲインベースの自動メトリクスが導入された。
冗長性を考慮したSem-nCG測度を提案し、複数の参照に対してモデル要約を評価する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 16:32:40 GMT)
A self-supervised and adversarial approach to hyperspectral demosaicking and RGB reconstruction in surgical imaging [3.4] ハイパースペクトルイメージングは、肉眼では見えない詳細な情報を持つ生体組織分化機能を提供することによって、外科的イメージングにおいて有望である。
術中誘導のためには、リアルタイムのスペクトルデータキャプチャと表示が義務付けられている。この要件から、現在、スナップショットモザイクハイパースペクトルカメラが最も適した技術であると見なされている。
本稿では,2組の高分解能データに依存しない自己教師型復号法とRGB再構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:29:35 GMT)
A collaborative ensemble construction method for federated random forest [3.2] 本研究では,非IIDデータによる性能向上を目的とした,新しいアンサンブル構築手法を用いたランダムな森林群集構築手法を提案する。
クライアントのデータのプライバシを維持するため、各ノードに到達したクライアントのローカルデータのサンプルから特定された多数決クラスラベルに、リーフノードに格納された情報を格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 07:21:45 GMT)
Magic3DSketch: Create Colorful 3D Models From Sketch-Based 3D Modeling Guided by Text and Language-Image Pre-Training [3.0] CAD(Computer-Aided Design)のような従来の手法は、しばしば労働集約的でスキルの要求が多すぎるため、初心者には難しい。
提案手法であるMagic3DSketchは,スケッチを符号化して3Dメッシュを予測し,テキスト記述でガイドする手法である。
また,本手法は既存のテキスト・ツー・3D手法と比較して制御性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 09:59:13 GMT)
Polynomial Regression as a Task for Understanding In-context Learning Through Finetuning and Alignment [2.9] 単純な関数クラスは、大きな言語モデルに使用されるトランスフォーマーベースのアーキテクチャにおいて、コンテキスト学習をよりよく理解するために、おもちゃの問題として現れてきた。
我々は、プロンプトとアライメントを研究するのに十分なだけのリッチな関数クラスとしてユニレグレッションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 22:00:52 GMT)
Ensembling convolutional neural networks for human skin segmentation [2.8] 本稿では、異なる特徴に着目したデータセットを用いて畳み込みネットワークを訓練し、個々の結果を効果的に組み合わせたアンサンブルを作成することを提案する。
本研究は,セマンティックセグメンテーションシステムの性能を向上する,アンサンブルに基づく新しい手法の開発に役立てることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:55:28 GMT)
Automate or Assist? The Role of Computational Models in Identifying Gendered Discourse in US Capital Trial Transcripts [2.8] 本稿では,女性被告に対する米国資本裁判において,ジェンダーバイアス言語を同定する,複雑な問題に計算モデルを加えるケーススタディを提案する。
多くの典型的なNLPタスクとは異なり、数ヶ月の資本裁判で性別バイアスに注釈を付けることは複雑であり、多くの個人による判断が要求される。
この経験は、専門家を複雑なアノテーションの計算モデルに置き換えることが非現実的で望ましくないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 00:52:44 GMT)
Positive Text Reframing under Multi-strategy Optimization [2.6] 本稿では,流動的で多様なタスク制約のあるリフレーミングテキストを生成するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、制約なしおよび制御なしのポジティブリフレーミングタスクにおいて、大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 06:56:06 GMT)
Genetic Algorithm-based Routing and Scheduling for Wildfire Suppression using a Team of UAVs [2.5] 本稿では,UAVチームによる早期の山火事対策について論じる。
GARST(Genematic Algorithm-based Routing and Scheduling with Time constraints)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 04:10:34 GMT)
Conditional Quantile Estimation for Uncertain Watch Time in Short-Video Recommendation [2.3] 本稿では,時計時間全体の条件分布をモデル化するための条件量子推定(CQE)フレームワークを提案する。
CQEは、ユーザとビデオのペアごとに複雑なウォッチタイム分布を特徴付け、ユーザの振る舞いを理解するための柔軟で包括的なアプローチを提供する。
特に、KuaiShowにおけるCQEのオンライン展開は、主要な評価指標を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 07:58:27 GMT)
Flow Perturbation to Accelerate Unbiased Sampling of Boltzmann distribution [2.1] フローベース生成モデルはボルツマン分布のサンプリングに用いられているが、その応用は流れのジャコビアンを得る計算コストによって妨げられている。
本稿では,最適化された摂動を流れに組み込む流れ摂動法を提案する。
摂動流によって生じる軌跡を再重み付けすることにより,ボルツマン分布の非バイアスサンプリングを桁違いの速度アップで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 04:52:29 GMT)
StableMaterials: Enhancing Diversity in Material Generation via Semi-Supervised Learning [2.0] 本稿では,フォトリアリスティック物理ベースレンダリング(PBR)材料を生成する新しいアプローチであるStableMaterialsを紹介する。
本手法は,既存の大規模画像生成モデルから知識を抽出するために,逆行訓練を用いる。
拡散ステップの少ない視覚的アーティファクトを除去する新しいタイルビリティ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 16:29:50 GMT)
Precise and Efficient Orbit Prediction in LEO with Machine Learning using Exogenous Variables [1.9] 地球の軌道における宇宙物体の量の増加は、宇宙状況認識(Space situational Awareness, SSA)にとって重要な課題である。
正確な軌道予測は、宇宙物体の位置と速度を予測し、衝突回避と宇宙デブリの緩和のために重要である。
機械学習と時系列技術を用いることで、計算コストが非常に低い位置決め誤差を発生させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 22:07:42 GMT)
Optimizing Synthetic Data for Enhanced Pancreatic Tumor Segmentation [1.6] 本研究は膵腫瘍分節に対する既存の生成AIフレームワークの限界を批判的に評価する。
本研究は,合成テクストサイズとテクスト境界定義精度がモデル性能に与える影響について,一連の実験を行った。
以上の結果より,(1)合成腫瘍サイズの組み合わせを戦略的に選択することが最適セグメンテーションの結果にとって重要であること,(2)正確な境界を持つ合成腫瘍の生成がモデル精度を著しく向上すること,などが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:38:07 GMT)
Evaluating Large Language Models in Detecting Test Smells [1.6] テストの臭いの存在は、ソフトウェアの保守性と信頼性に悪影響を及ぼす可能性がある。
本研究では,テスト臭の自動検出におけるLarge Language Models (LLMs) の有効性を評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:00:05 GMT)
Deep Learning Based Crime Prediction Models: Experiments and Analysis [1.4] 犯罪予測は、都市住民の安全を確保することの重要性から、広く研究されている研究課題である。
ディープラーニングに基づく犯罪予測モデルは、犯罪データの潜伏した特徴をキャプチャするために複雑なアーキテクチャを使用する。
我々は、最先端のディープラーニングに基づく犯罪予測モデルについて、総合的な実験的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 19:11:16 GMT)
Towards Robust Few-shot Class Incremental Learning in Audio Classification using Contrastive Representation [1.4] 少数のクラスインクリメンタルな学習は、限られた受信データから生じる課題に対処する。
我々は、表現空間を洗練させ、識別力を高め、より良い一般化をもたらすための教師付きコントラスト学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:16:25 GMT)
Understanding Misconfigurations in ROS: An Empirical Study and Current Approaches [1.3] Robot Operating System (ROS)は、開発者が再利用可能な既製のコンポーネントからロボットソフトウェアシステムを構築することができる人気のフレームワークとエコシステムである。
再利用可能なコンポーネントは理論上は高速なプロトタイピングを可能にするが、適切な構成と接続を確保することは困難である。
我々は、ROS開発中に発生する誤設定を特定し分類するために、Q&AプラットフォームであるROS Answersの研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 16:20:43 GMT)
Learning Sparse Parity with Noise in Linear Samples [1.2] 低雑音設定と高雑音設定のアルゴリズムを別々に示す。
我々は、任意の$eta$に対して$O(eta cdot n/k)k$を実行し、$k$が$n>k/eta$を満たすアルゴリズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:57:04 GMT)
PoliTune: Analyzing the Impact of Data Selection and Fine-Tuning on Economic and Political Biases in Large Language Models [1.2] 大規模言語モデル(LLM)における微調整とデータ選択が経済的・政治的バイアスに与える影響について検討する。
特定のイデオロギーとLLMの整合性を検討するための微調整手法であるPoliTuneを紹介した。
我々は、データセットの選択、アノテーション、DPO(Direct Preference Optimization)のための選好データセットの合成にオープンソースのLlama3-70Bを使用する体系的手法を導入し、そのモデルと所定の政治的イデオロギーを整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:22:19 GMT)
Efficiently improving key weather variables forecasting by performing the guided iterative prediction in latent space [0.9] 本稿では,「符号化予測復号」予測ネットワークを提案する。
より入力された大気変数から、キー変数関連低次元潜伏特徴を適応的に抽出することができる。
我々は、予測結果と入力変数の時間的相関を高めるために、より多くの時間ステップを入力することで、citebi2023精度でHTAアルゴリズムを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:56:37 GMT)
Graph Residual based Method for Molecular Property Prediction [0.7] 本稿では、GRUをベースとした新しい手法の詳細な記述を取り上げ、使用済みの入力をマッピングする。
可変オートエンコーダ(VAE)の詳細な記述とエンドツーエンド学習法は,バックボーンのマルチクラスマルチラベル特性予測を強調するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 09:01:36 GMT)
On Joint Noise Scaling in Differentially Private Federated Learning with Multiple Local Steps [0.5] フェデレーション学習(Federated Learning)とは、生データを共有せずに機械学習モデルをトレーニングする分散学習環境である。
簡単な新しい分析によって、セキュアなアグリゲーションの恩恵を受けながら、パーティが複数のローカルな最適化ステップを実行できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:54:58 GMT)
GP-VLS: A general-purpose vision language model for surgery [0.5] GP-VLS(GP-VLS)は、医学的・外科的知識と視覚的シーン理解を統合した、手術のための汎用視覚言語モデルである。
GP-VLSを訓練するために, 位相認識やツール識別といったタスクに対して, 医療知識, 外科用教科書, 視覚言語対にまたがる6つの新しいデータセットを開発した。
GP-VLSは外科的視覚言語タスクにおける既存のオープンソースモデルやクローズドソースモデルよりも有意に優れており,SurgiQualベンチマークの精度は8～21%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:27:05 GMT)
A survey of the Vision Transformers and their CNN-Transformer based Variants [0.5] ビジョントランスフォーマーは、様々なコンピュータビジョンアプリケーションのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として人気がある。
これらのトランスフォーマーは、画像のグローバルな関係にフォーカスする能力を持ち、大きな学習能力を提供する。
近年,視覚変換器による畳み込み操作と自己認識機構のハイブリッド化が出現し,局所的およびグローバルな画像表現の両面を利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 11:01:13 GMT)
Reexamination of the realtime protection for user privacy in practical quantum private query [0.2] 量子プライベートクエリ(QPQ)は、対称プライベート検索のための量子バージョンである。
QPQのユーザのプライバシは、一般的に、非リアルタイムで不正なセンシティブな方法で保護されている。
内部参加者の正直なチェックは、例えば、クォービットのチェックを選択する場合など、より慎重に対処すべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 02:19:35 GMT)
AI Emergency Preparedness: Examining the federal government's ability to detect and respond to AI-related national security threats [0.2] 緊急準備は、政府のAI進捗の監視と予測能力を向上させることができる。
1)コントロールの喪失(人間のコントロールを逃れることのできる強力なAIシステムからの脅威)、(2)悪意のあるアクターによるサイバーセキュリティの脅威、(3)生物兵器の増殖。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:49:58 GMT)
Explainable Multi-View Deep Networks Methodology for Experimental Physics [0.2] 物理実験は、X線スキャンや顕微鏡画像などの複数の画像表現を含むことが多い。
深層学習モデルはこれらの実験において教師あり分析に広く利用されている。
マルチビューデータが現れ、それぞれのサンプルは異なる角度、ソース、モダリティからのビューによって記述される。
マルチビューモデルには適切な説明責任が欠如しており、アーキテクチャのため説明が難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:35:39 GMT)
An Exploratory Case Study on Data Breach Journalism [0.2] 本稿では、Databreaches.netの事例を通して、データ侵害ジャーナリズムとデータ侵害ニュースの新たな話題について考察する。
伝統的な犯罪ニュースや犯罪ジャーナリズムの問題に触発され、テキストマイニングによって調査される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 16:15:08 GMT)
Decomposing heterogeneous dynamical systems with graph neural networks [0.2] グラフニューラルネットワークは、異種システムの相互作用規則と構造を協調的に学習するように設計できることを示す。
学習された潜在構造と力学は、複雑なシステムを事実上分解するために使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 04:03:12 GMT)
Using deep learning to enhance electronic service quality: Application to real estate websites [0.0] 本研究は、電子サービスの具体性と効率を向上させるために、視覚的特徴と記述的特徴を統合することの重要性を強調する。
このメリットを享受できる電子サービスの主要な例は、不動産ウェブサイトである。
この研究では、Mask-RCNNと呼ばれるディープラーニングネットワークを用いて、不動産画像の損傷を推定する新しい視覚記述的特徴である損傷レベルを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 02:02:26 GMT)
Unpacking Approaches to Learning and Teaching Machine Learning in K-12 Education: Transparency, Ethics, and Design Activities [0.0] 機械学習の学習と教育を概念化するための3つのアプローチを同定する。
その1つは、データ駆動アプローチであり、若者にデータセットを作成し、トレーニングし、テストする機会を提供することを強調している。
アルゴリズム駆動学習の第2のアプローチは、機械学習モデルの背後にある学習アルゴリズムやエンジンの動作に関する学習を優先するものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 15:18:57 GMT)
Scattering entropies of quantum graphs with several channels [0.0] 多くの異なる状況において、量子グラフの散乱エントロピーを扱う。
この結果は、量子グラフの輸送に関連するモデルの量化子として用いられるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 23:50:17 GMT)
Robust Quantum Control in Closed and Open Systems: Theory and Practice [0.0] このサーベイは、制御理論家のために書かれており、量子制御の現状をレビューし、量子システムに近代的な堅牢な制御を適用しようとする上で直面する課題の概要を提供する。
量子系に古典的ロバスト制御理論を適用する際に生じる問題, 量子物理学者がそのような系とそのロバスト性を探るための典型的な方法, およびこの分野で解決すべきオープン問題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:55:20 GMT)
Resourcefulness vs indivisibility in quantum channels [0.0] オープン量子力学は、その可視性に応じて、いくつかの方法で分類できる。
P と CP がそれぞれ正の正と完全正の正のときに、P と CP の区別の度合いを測る。
量子チャネルの分割可能性の定量化と、そのリソースに富むものの間に橋渡しがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 13:33:18 GMT)
Qudit-Generalization of the Qubit Echo and Its Application to a Qutrit-Based Toffoli Gate [0.0] 一般キューディットに対するクォービットエコーの一般化であるベースサイクリングを導入する。
超伝導量子コンピュータ上でのQuditベースのゲート分解の実装において,ベースサイクルは最大の難しさの1つを克服できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 08:33:59 GMT)
Quantum Illumination and Quantum Radar: A Brief Overview [0.0] 本稿では、QIに着目した量子ターゲット検出の分野の概要と、マイクロ波で動作する量子レーダの基礎となる可能性について述べる。
本研究の目的は、QIベースの量子レーダの実現に向けた理論的および実験的進展の状況について、バランスよく議論し、現在の展望と今後の方向性について結論を導き出すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 11:36:02 GMT)
Quantum Gravity Corrections to Hawking Radiation via GUP [0.0] シュワルツシルトブラックホールに対する一般化不確かさ原理(GUP)の効果について検討する。
GUP補正により得られた結果は、ライスナー・ノルドストロームブラックホールのものと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 14:25:20 GMT)
Optimization of Energy Consumption Forecasting in Puno using Parallel Computing and ARIMA Models: An Innovative Approach to Big Data Processing [0.0] この研究は、逐次実装と並列実装の両方の実行速度、予測精度、スケーラビリティに焦点を当てている。
この結果は、計算効率とデータ処理能力の顕著な改善を示している。
この新手法は,リアルタイム予測解析のための汎用的で信頼性の高いソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:26:29 GMT)
LocalValueBench: A Collaboratively Built and Extensible Benchmark for Evaluating Localized Value Alignment and Ethical Safety in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)の普及は、その局所的価値や倫理的基準との整合性をしっかりと評価する必要がある。
textscLocalValueBenchは、LLMがオーストラリアの値に準拠していることを評価するために設計されたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:55:42 GMT)
Integrating discretized von Neumann measurement Protocols with pre-trained matrix product states [0.0] 複雑な多体系をシミュレーションし,その基底状態を求める量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはフォン・ノイマンの測度処方(英語版)に基づいており、量子位相推定の概念構築ブロックとして機能している。
量子スピン系と電子構造問題のシミュレーションにおけるアルゴリズムの潜在的な応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 22:39:47 GMT)
Integrating Large Language Models into a Tri-Modal Architecture for Automated Depression Classification [0.0] メジャー・うつ病(Major Depressive Disorder、MDD)は、世界中の3億人に影響を及ぼす広汎な精神疾患である。
本研究は, 臨床面接記録からのうつ病のバイナリ分類のための, BiLSTM に基づくトリモーダルモデルレベルの融合アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 21:00:36 GMT)
Generalization of Quantum Machine Learning Models Using Quantum Fisher Information Metric [0.0] データ量子フィッシャー情報メートル法(DQFIM)を導入する。
変分量子アルゴリズムのキャパシティは、変分アンサッツ、トレーニングデータ、およびそれらの対称性に依存する。
リー代数を用いて、低数の訓練状態を用いて一般化する方法を説明する。
最後に、異なるデータ分布からトレーニングデータとテストデータを描画するアウト・オブ・ディストリビューションの一般化が、同じ分布を使用するよりも優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 11:57:52 GMT)
Formalization of Dialogue in the Decision Support System of Dr. Watson Type [0.0] この論文は、ワトソン博士型のAIシステムにおける親和性対話の理論をさらに発展させ、定式化する。
このタイプのAIの主な原理は、ユーザ入力とシステムで収集されたデータの分析に基づく質問を用いて、ユーザーを友好的な方法でソリューションに向かって誘導することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 01:56:33 GMT)
Finetuning Large Language Models for Vulnerability Detection [0.0] 本稿では,ソースコードの脆弱性を検出するために,大規模言語モデル(LLM)の微調整を行った結果について述べる。
我々は、最新のLLM StarCoderの改良であるWizardCoderを活用し、さらなる微調整により脆弱性検出に適応する。
主なコントリビューションは、最先端のコードLLMであるWizardCoderの微調整、パフォーマンスを損なわないトレーニング速度の向上、トレーニング手順とレシフィケーションの最適化、クラス不均衡の処理、困難な脆弱性検出データセットのパフォーマンス向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 11:22:39 GMT)
FarSSiBERT: A Novel Transformer-based Model for Semantic Similarity Measurement of Persian Social Networks Informal Texts [0.0] 本稿では,ソーシャルメディアからペルシャの非公式短文間の意味的類似性を測定するための,トランスフォーマーに基づく新しいモデルを提案する。
これは、約9900万のペルシア語の非公式な短文をソーシャルネットワークから事前訓練しており、ペルシア語の一種である。
提案手法はPearsonとSpearmanの係数基準でParsBERT, laBSE, multilingual BERTより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:04:49 GMT)
Extracting Emotion Phrases from Tweets using BART [0.0] 本稿では,質問応答の枠組みに基づく感情分析にアプローチを適用する。
我々は、抽出する特定の感情を識別する自然言語質問を作成し、BARTにテキスト中の関連する感情的手がかりに注意を払うよう誘導する。
我々のアプローチは、テキストの完全なコンテキストと意味をキャプチャするなど、ほとんどの感情分析研究に対して、いくつかの利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:37:28 GMT)
Evaluation of LLMs Biases Towards Elite Universities: A Persona-Based Exploration [0.0] この調査は、Microsoft、Meta、Googleの製品担当VP、エンジニアリング担当ディレクター、ソフトウェアエンジニアなど、さまざまな役割に焦点を当てた。
我々は、GPT-3.5、Gemini、Claude 3 Sonnetの教育的背景予測とLinkedInの実際のデータを比較するために、新しいペルソナベースのアプローチを採用した。
その結果、LLMはLinkedInのデータで8.56%しかなかったのに対し、これらの大学の72.45%を特徴とするエリート大学を著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 06:36:25 GMT)
Enhancing Tree Type Detection in Forest Fire Risk Assessment: Multi-Stage Approach and Color Encoding with Forest Fire Risk Evaluation Framework for UAV Imagery [0.0] 森林火災は世界中の生態系、経済、人間の健康に重大な脅威をもたらす。
高度なコンピュータビジョンアルゴリズムを備えた無人航空機は森林火災の検出と評価に有望な解決策を提供する。
UAVと多段階物体検出アルゴリズムを用いた統合森林火災リスク評価フレームワークを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:52:31 GMT)
Emotion Detection with Transformers: A Comparative Study [0.0] 我々は、異なる変圧器の変種を用いて、感情データセットを用いて、事前訓練されたトランスフォーマーモデルを訓練し、評価する。
解析の結果,句読解や停止語といった一般的な手法は,モデルの性能を損なうことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:41:20 GMT)
Effects of Quadratic Optomechanical Coupling on Bipartite Entanglements, Mechanical Ground-State Cooling and Squeezing in an Electro-Optomechanical System [0.0] 本研究では, ハイブリッド電気光学系における定常二部構造, 機械的地中冷却, 機械的四面体スクイージングについて検討した。
このようなハイブリッド電気光学系は、マイクロ波センシングと量子情報処理のための改良された光-マイクロ波絡み合った光源を設計するための有望なプラットフォームとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 12:45:27 GMT)
Data Privacy Vocabulary (DPV) -- Version 2 [0.0] DPVは、W3C ODRLのような既存の標準と共に組み込むことができる語彙を提供することで、最先端のニッチを埋める。
この記事では、DPVのバージョン2イテレーションについて、その内容、方法論、現在の採用と利用、将来の可能性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 09:46:53 GMT)
Comprehensive Survey of Complex-Valued Neural Networks: Insights into Backpropagation and Activation Functions [0.0] 現在のANNフレームワークにおける実数実装の普及にもかかわらず、複素数を利用するANNの開発への関心が高まっている。
本稿では,複雑評価ニューラルネットワーク(CVNN)の最近の進歩について述べる。
複雑な入力、重み、AF、出力を含むニューラルネットワークのトレーニングを可能にする、バックプロパゲーションアルゴリズムの複雑な領域への拡張を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 13:47:16 GMT)
CogErgLLM: Exploring Large Language Model Systems Design Perspective Using Cognitive Ergonomics [0.0] LLMと認知エルゴノミクスを統合することは、人間とAIの相互作用における安全性、信頼性、およびユーザ満足度を高めるために不可欠である。
現在のLLM設計では、この統合が欠如していることが多く、人間の認知能力や制限を完全に満たさないシステムにつながっている。
認知科学手法を取り入れることに十分な焦点が当てられると、LLM出力のバイアスが悪化する一方、ユーザ中心の設計原則の一貫性のない適用は、準最適ユーザー体験をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 23:52:43 GMT)
Approximate learning of parsimonious Bayesian context trees [0.0] 提案するフレームワークは、合成および実世界のデータ例に基づいてテストされる。
これは、実際のタンパク質配列やハニーポットコンピュータターミナルセッションに適合すると、既存のシーケンスモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 11:50:40 GMT)
Application State Management (ASM) in the Modern Web and Mobile Applications: A Comprehensive Review [0.0] 最も効果的なアプリケーション状態管理(ASM)技術についてレビューする。
一般的なフロントエンドフレームワークを審査し、その実装、利点、制限を強調します。
サーバ側状態管理技術,特にキャッシングは,データ検索効率の向上に果たす役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 18:26:32 GMT)
AgentPeerTalk: Empowering Students through Agentic-AI-Driven Discernment of Bullying and Joking in Peer Interactions in Schools [0.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が,学校間交流におけるいじめと冗談を識別することで,学生に力を与える可能性について検討した。
ChatGPT-4はエージェントアプローチの実装後の文脈特異的な精度に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 05:50:02 GMT)
Accuracy of the Gross-Pitaevskii Equation in a Double-Well Potential [0.0] 二重井戸ポテンシャルのグロス=ピタエフスキー方程式(GPE)は、基礎となる非相互作用ハミルトニアン、すなわち非対称解の対称性を破る解を生成する。
このような解がより一般的な場合に現れるのか、あるいはGPEの成果物なのかを考察する。
二重凝縮体におけるFSEの正確な対角化は、位相状態表現によって非常に正確に適合する退化基底状態をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 17:18:03 GMT)
Accounting for plasticity: An extension of inelastic Constitutive Artificial Neural Networks [0.0] 塑性の非弾性現象に対するiCANNの拡張と応用について述べる。
我々は4つのフィードフォワードネットワークとリカレントニューラルネットワークを併用して学習し、第2のPiola-Kirchhoffストレス測定をトレーニングに用いた。
負荷ケースの増加に対して,極めて正確な合意が得られながら,1つの負荷ケースでのトレーニングにすでに満足な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 19:19:42 GMT)
AI Consciousness is Inevitable: A Theoretical Computer Science Perspective [0.0] 我々は意識のための正式な機械モデルを開発する。
このモデルはアラン・チューリングの単純だが強力な計算モデルとバーナード・ベアーズの意識の劇場モデルにインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 20:52:55 GMT)
A simulation study of cluster search algorithms in data set generated by Gaussian mixture models [0.0] 本研究では,ガウス混合モデル (GMM) が生成できる様々なケースにおいて,セントロイドおよびモデルに基づくクラスタ探索アルゴリズムについて検討した。
その結果, ユークリッド距離に基づくクラスタ分割基準は, クラスタが重なり合うと不合理な決定を下すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 07:47:25 GMT)
A phase-space view of vibrational energies without the Born-Oppenheimer framework [0.0] ボルン・オッペンハイマー (BO) ハミルトニアン $hat H_rm BO(bm R)$ の対角化はポテンシャルエネルギー面を構築するための最適手段ではないことを示す。
より良いアプローチは位相空間の電子ハミルトニアン $hat H_rm PS(bm R,bm P)$ を対角化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 18:06:55 GMT)
A Semi-supervised Fake News Detection using Sentiment Encoding and LSTM with Self-Attention [0.0] 本研究では,感情分析を最先端の事前学習モデルによって獲得する半教師付き自己学習手法を提案する。
学習モデルは半教師付き方式で訓練され、LSTMに自己注意層を組み込む。
我々は,2万件のニュースコンテンツをデータセットにベンチマークし,そのフィードバックとともに,フェイクニュース検出における競合手法と比較して精度,リコール,測定性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Jul 2024 20:00:10 GMT)