Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Can Editing LLMs Inject Harm? [122.8]
本稿では,Large Language Models(LLMs)の新しいタイプの安全脅威として,知識編集を再構築することを提案する。我々は,誤情報注入とバイアス注入を含む編集攻撃の2つの典型的な安全性リスクに焦点を当てた。偏見注入のリスクに対して, 偏見文をLLMに高効率で注入できるだけでなく, 1つの偏見文注入も高い偏見増加を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:58:06 GMT)
Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model [119.7]
本稿では,RLHFにおける報酬モデルの新たなパラメータ化について紹介する。 DPO(Direct Preference Optimization)と呼ばれる結果のアルゴリズムは、安定的で、性能が高く、計算的にも軽量である。我々の実験は、DPOが人間の好みに合わせて微調整できるだけでなく、既存の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:26:36 GMT)
Chain of Code: Reasoning with a Language Model-Augmented Code Emulator [115.2]
我々は、LMコード駆動推論を改善するシンプルながら驚くほど効果的な拡張であるChain of Codeを提案する。キーとなるアイデアは、プログラム内のセマンティックなサブタスクを、インタープリタが明示的にキャッチできるフレキシブルな擬似コードとしてフォーマットすることを、LMに促すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:21:37 GMT)
Apple Intelligence Foundation Language Models [109.6]
本報告では、モデルアーキテクチャ、モデルトレーニングに使用されるデータ、トレーニングプロセス、評価結果について述べる。私たちは、Responsible AIと、モデル開発全体を通して原則がどのように適用されているかに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:38:49 GMT)
An Energy-based Model for Word-level AutoCompletion in Computer-aided Translation [97.4]
Word-level AutoCompletion (WLAC) は、コンピュータ支援翻訳における報奨だが挑戦的なタスクである。既存の作業は、入力コンテキストの隠れベクターを対応するラベルにマッピングするニューラルネットワークに基づく分類モデルを通じて、このタスクに対処する。そこで本研究では,WLACのエネルギーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:07:19 GMT)
MoVideo: Motion-Aware Video Generation with Diffusion Models [97.0]
本稿では,映像深度と光フローの2つの側面から動きを考慮に入れたモーションアウェア・ジェネレーション(MoVideo)フレームワークを提案する。 MoVideoは、テキスト・トゥ・ビデオと画像・トゥ・ビデオ生成の両方で最先端の結果を達成し、期待できる即時一貫性、フレームの整合性、視覚的品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:03:50 GMT)
Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI [96.0]
人工知能(Embodied AI)は、人工知能(AGI)の実現に不可欠である MLMとWMは、その顕著な知覚、相互作用、推論能力のために、大きな注目を集めている。本調査では,Embodied AIの最近の進歩を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:26:44 GMT)
Prompt Leakage effect and defense strategies for multi-turn LLM interactions [95.3]
システムプロンプトの漏洩は知的財産を侵害し、攻撃者に対する敵の偵察として機能する可能性がある。我々は, LLM sycophancy 効果を利用して, 平均攻撃成功率 (ASR) を17.7%から86.2%に高めるユニークな脅威モデルを構築した。 7つのブラックボックス防衛戦略の緩和効果と、漏洩防止のためのオープンソースモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:16:19 GMT)
Matryoshka Multimodal Models [92.4]
我々はM3: Matryoshka Multimodal Modelsを提案する。 COCOスタイルのベンチマークでは,576個のトークンを使用する場合と同様の精度を得るために,9個のビジュアルトークンしか必要としないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:59:28 GMT)
Contrasting Deepfakes Diffusion via Contrastive Learning and Global-Local Similarities [88.4]
Contrastive Deepfake Embeddings (CoDE)は、ディープフェイク検出に特化した新しい埋め込み空間である。 CoDEは、グローバルローカルな類似性をさらに強化することで、対照的な学習を通じて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:10 GMT)
MEIA: Multimodal Embodied Perception and Interaction in Unknown Environments [82.7]
本稿では,自然言語で表現されたハイレベルなタスクを実行可能なアクションのシーケンスに変換するための,MEIA(Multimodal Embodied Interactive Agent)を提案する。 MEMモジュールは、多様な要件とロボットの能力に基づいて、MEIAが実行可能なアクションプランを生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:47:44 GMT)
RelBench: A Benchmark for Deep Learning on Relational Databases [78.5]
本稿では,グラフニューラルネットワークを用いたデータベース上でタスクを解くための公開ベンチマークであるRelBenchを紹介する。私たちはRelBenchを使って、ディープラーニングインフラストラクチャに関する初の総合的な研究を行っています。 RDLは、人間の作業量を1桁以上削減しながら、より良く学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:46:13 GMT)
SeaLLMs 3: Open Foundation and Chat Multilingual Large Language Models for Southeast Asian Languages [77.8]
東南アジアの言語に合わせたSeaLLMsモデルファミリーの最新版SeaLLMs 3を紹介します。 SeaLLMs 3は、英語、中国語、インドネシア語、ベトナム語、タイ語、タガログ語、マレー語、ビルマ語、クメール語、ラオス語、タミル語、ジャワ語など、この地域で話される言語全般をカバーすることで、このギャップを埋めることを目指している。我々のモデルは、世界的知識、数学的推論、翻訳、命令の追従といったタスクに優れており、同様の大きさのモデルで最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:26:22 GMT)
Cool-Fusion: Fuse Large Language Models without Training [73.2]
emphCool-Fusionは、アンサンブルアプローチのようないかなるタイプのトレーニングも必要としないメソッドである。 emphCool-Fusionは3つの強力なLLMの精度を8%から17.8%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:02:19 GMT)
Slimmable Networks for Contrastive Self-supervised Learning [69.9]
自己教師付き学習は、大規模なモデルを事前訓練する上で大きな進歩を遂げるが、小さなモデルでは苦労する。追加の教師を必要とせず、訓練済みの小型モデルを得るための1段階のソリューションも導入する。スリム化可能なネットワークは、完全なネットワークと、様々なネットワークを得るために一度にトレーニングできるいくつかの重み共有サブネットワークから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:58:39 GMT)
Preliminary WMT24 Ranking of General MT Systems and LLMs [69.8]
自動メトリクスに基づくWMT24一般MTシステムの序列である。公式ランキングは人間による評価であり、自動ランキングよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:01:17 GMT)
JoReS-Diff: Joint Retinex and Semantic Priors in Diffusion Model for Low-light Image Enhancement [69.6]
低照度画像強調(LLIE)は条件付き拡散モデルを用いて有望な性能を実現している。従来手法は、タスク固有の条件戦略の十分な定式化の重要性を無視するものであった。本稿では,Retinex および semantic-based pre-processing condition を付加した新しいアプローチである JoReS-Diff を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:33:19 GMT)
DatasetNeRF: Efficient 3D-aware Data Factory with Generative Radiance Fields [68.9]
本稿では,無限で高品質な3Dアノテーションを3Dポイントクラウドセグメンテーションとともに生成できる新しいアプローチを提案する。我々は3次元生成モデルに先立って強力なセマンティクスを活用してセマンティクスデコーダを訓練する。トレーニングが完了すると、デコーダは遅延空間を効率よく一般化し、無限のデータの生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:15:20 GMT)
CoMMIT: Coordinated Instruction Tuning for Multimodal Large Language Models [68.6]
本稿では,MLLM命令のチューニングを理論的・経験的両面から解析する。そこで本研究では,学習バランスを定量的に評価する尺度を提案する。さらに,MLLMの生成分布の更新を促進する補助的損失正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:18:55 GMT)
FlexAttention for Efficient High-Resolution Vision-Language Models [67.8]
本稿では,高解像度視覚言語モデルのためのフレキシブルアテンション機構であるFlexAttentionを提案する。高分解能画像は高分解能トークンと低分解能トークンの両方として符号化され、低分解能トークンといくつかの選択された高分解能トークンのみが使用される。マルチモーダルベンチマークの実験は、FlexAttentionが既存の高解像度のVLMより優れていることを証明しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:59:05 GMT)
mGTE: Generalized Long-Context Text Representation and Reranking Models for Multilingual Text Retrieval [67.5]
まず、RoPEとアンパディングで強化されたテキストエンコーダを導入し、ネイティブの8192-tokenコンテキストで事前トレーニングを行った。そして、コントラスト学習によりハイブリッドTRMとクロスエンコーダ・リランカを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:12:28 GMT)
ReMoS: 3D Motion-Conditioned Reaction Synthesis for Two-Person Interactions [66.9]
本稿では,2人のインタラクションシナリオにおいて,人の全身運動を合成する拡散モデルReMoSを提案する。ペアダンス,忍術,キックボクシング,アクロバティックといった2人のシナリオでReMoSを実証する。また,全身動作と指の動きを含む2人のインタラクションに対してReMoCapデータセットを寄贈した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:18:08 GMT)
UniTTA: Unified Benchmark and Versatile Framework Towards Realistic Test-Time Adaptation [66.1]
Test-Time Adaptationは、テスト中にトレーニング済みのモデルを対象のドメインに適応させることを目的としている。研究者は様々な挑戦シナリオを特定し、これらの課題に対処するための様々な方法を開発した。本稿では,包括的かつ広く適用可能な統一テスト時間適応ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:04:53 GMT)
ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models [65.2]
実世界のデータから1つの認知過程において多視点画像を生成することを学習する手法を提案する。我々は、任意の視点でより多くの3D一貫性のある画像をレンダリングする自己回帰生成を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:29:09 GMT)
Practical and Robust Safety Guarantees for Advanced Counterfactual Learning to Rank [64.4]
我々は、既存の安全CLTRアプローチを一般化し、最先端の2重ロバスト(DR)CLTRと信頼バイアスに適用する。本稿では,ユーザ行動に関する仮定を伴わずに,デプロイの安全性を提供する,PRPO(proximal ranking Policy Optimization)を提案する。 PRPOは、デプロイ時に無条件の安全性を持つ最初の方法であり、現実世界のアプリケーションの堅牢な安全性に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:23:59 GMT)
Understanding Robust Overfitting from the Feature Generalization Perspective [61.8]
逆行訓練(AT)は、逆行摂動を自然データに組み込むことで、堅牢なニューラルネットワークを構築する。これはロバストオーバーフィッティング(RO)の問題に悩まされ、モデルのロバスト性を著しく損なう。本稿では,新しい特徴一般化の観点からROを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:41:05 GMT)
Classification Matters: Improving Video Action Detection with Class-Specific Attention [61.1]
ビデオアクション検出(VAD)は、アクターを検出し、そのアクションをビデオで分類することを目的としている。一般的な手法が、分類のための特徴をどう形成するかを分析し、アクター領域の優先順位付けを行う。本稿では,アクターに対する偏見を減らし,各アクションクラスに関連する文脈に注意を払うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:43:58 GMT)
AutoScale: Automatic Prediction of Compute-optimal Data Composition for Training LLMs [61.1]
固定的な計算予算の最適データ構成は、トレーニングデータの規模によって異なることを示す。我々は,任意の目標スケールでのトレーニングに最適なデータ構成を自動生成するツールである *AutoScale* を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:06:30 GMT)
How to Engage Your Readers? Generating Guiding Questions to Promote Active Reading [60.2]
教科書や科学論文から10Kのインテキスト質問のデータセットであるGuidingQを紹介した。言語モデルを用いてこのような質問を生成するための様々なアプローチを探索する。我々は、そのような質問が読解に与える影響を理解するために、人間の研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:19:12 GMT)
Differentially Private Gradient Flow based on the Sliced Wasserstein Distance [59.1]
本稿では,確率測度空間の勾配流に基づく新しい微分プライベートな生成モデリング手法を提案する。実験により,提案モデルが低プライバシー予算で高忠実度データを生成可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:50:46 GMT)
FreeLong: Training-Free Long Video Generation with SpectralBlend Temporal Attention [57.7]
本稿では、一貫した長ビデオ生成のための既存の短ビデオ拡散モデルを拡張するための、単純で訓練のないアプローチについて検討する。短いビデオ拡散モデルを直接適用することで、ビデオの品質が著しく低下することを発見した。そこで本研究では,長い映像の特徴の周波数分布のバランスをとるために,FreeLongという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:52:07 GMT)
Global Structure-from-Motion Revisited [57.3]
我々は,グローバルSfMにおける技術状況より優れた新しい汎用システムとして,GLOMAPを提案する。精度とロバスト性の観点からは、最も広く使われている増分SfMであるCOLMAPよりも高い結果が得られる。当社のシステムはオープンソース実装として共有しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:54:24 GMT)
Take A Step Back: Rethinking the Two Stages in Visual Reasoning [57.2]
本稿では2段階の視点で視覚的推論を再考する。共有アナライザを使用しながら、異なるデータドメイン用の分離エンコーダによるシンボル化を実装する方が効率的である。提案する2段階のフレームワークは,様々な視覚的推論タスクにおいて,印象的な一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:56:19 GMT)
Overview of PerpectiveArg2024: The First Shared Task on Perspective Argument Retrieval [56.7]
本稿では,社会における少数派・多数派を代表する年齢,性別,政治的態度など,人口・社会文化(社会)の多様性を包括する新しいデータセットを提案する。パースペクティビズムを取り入れる上での重大な課題は、特に社会的なプロファイルを明示的に提供せずに、議論のテキストのみに基づくパーソナライズを目指す場合である。パーソナライズと分極の低減を図るため, パーソナライズを最適化するためには, パーソナライズされた論証検索をブートストラップするが, さらなる研究が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:14:57 GMT)
Quantum Computing Enhanced Service Ecosystem for Simulation in Manufacturing [56.6]
本稿では,製造シミュレーションのための量子コンピューティングによるサービスエコシステムの枠組みを提案する。我々は,これらの新しい計算パラダイムを定量的に評価することを目的とした2つの高価値ユースケースを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:29:26 GMT)
CityX: Controllable Procedural Content Generation for Unbounded 3D Cities [55.7]
そこで我々は,CityXという新しいマルチモーダル制御可能な手続き型コンテンツ生成手法を提案する。 OSM、セマンティックマップ、衛星画像など、複数のレイアウト条件でガイドされるリアルで無拘束の3D都市生成を強化する。この効果的なフレームワークを通じて、CityXは3Dシーン生成のための革新的なエコシステムを構築する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:55:33 GMT)
Nonparametric independence tests in high-dimensional settings, with applications to the genetics of complex disease [55.2]
遺伝子データの支持空間における適切な事前測定構造の定義が,このような検査に新たなアプローチをもたらすことを示す。各問題に対して、数学的結果、シミュレーションおよび実データへの適用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:00:53 GMT)
Particip-AI: Anticipating Future AI Use Cases and Impacts with Lay Users [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） (Mon, 29 Jul 2024 20:38:48 GMT)
Genetic Instruct: Scaling up Synthetic Generation of Coding Instructions for Large Language Models [54.5]
本稿では,大規模言語モデルのコード生成能力を高めるために,合成命令を生成するスケーラブルな手法を提案する。提案したアルゴリズムは進化過程を模倣し、自己インストラクションを利用して限られた数の種子から多数の合成サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:42:59 GMT)
Improving Diffusion Models for Authentic Virtual Try-on in the Wild [54.0]
本稿では,キュレートされた衣服を身に着けている人のイメージをレンダリングする,イメージベースの仮想試行について考察する。衣服の忠実度を改善し,仮想試行画像を生成する新しい拡散モデルを提案する。本稿では,一対の人着画像を用いたカスタマイズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:15:33 GMT)
Noise-Resilient Unsupervised Graph Representation Learning via Multi-Hop Feature Quality Estimation [53.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく教師なしグラフ表現学習(UGRL) マルチホップ特徴量推定(MQE)に基づく新しいUGRL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:24:28 GMT)
Sun Off, Lights On: Photorealistic Monocular Nighttime Simulation for Robust Semantic Perception [53.6]
夜間のシーンは、学習したモデルで意味的に知覚し、人間に注釈を付けるのは難しい。本手法は,1枚の画像の夜間シミュレーションを3Dで行う方法として,サンオフ,ライトオン (SOLO) と命名された。夜間画像の視覚的品質と光リアリズムは,拡散モデルを含む競合するアプローチよりも優れているだけでなく,従来の画像は,昼夜適応における意味的夜間セグメンテーションに有益であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:09 GMT)
Generalizable Implicit Motion Modeling for Video Frame Interpolation [52.0]
フローベースビデオフレーム補間(VFI)における動きの重要性 General Implicit Motion Modeling (IMM)は、モーションモデリングVFIの新規かつ効果的なアプローチである。我々のGIMMは、既存のフローベースのVFIワークとスムーズに統合できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:38:47 GMT)
From Pre-training Corpora to Large Language Models: What Factors Influence LLM Performance in Causal Discovery Tasks? [51.4]
本研究では,因果発見タスクにおけるLarge Language Models(LLM)の性能に影響を与える要因について検討する。因果関係の頻度が高いことは、より良いモデル性能と相関し、トレーニング中に因果関係の情報に広範囲に暴露することで、因果関係の発見能力を高めることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:45:05 GMT)
Unfolding Time: Generative Modeling for Turbulent Flows in 4D [49.8]
本研究では,4次元生成拡散モデルと物理インフォームドガイダンスを導入し,現実的な流れ状態列の生成を可能にする。提案手法は, 乱流多様体からのサブシーケンス全体のサンプリングに有効であることが示唆された。この進展は、乱流の時間的進化を分析するために生成モデリングを適用するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:43:46 GMT)
MaskInversion: Localized Embeddings via Optimization of Explainability Maps [49.5]
MaskInversionは、テスト時にマスクによって指定されたクエリ画像領域に対するコンテキスト認識の埋め込みを生成する。オープン語彙のクラス検索、表現理解の参照、局所的なキャプションや画像生成など、幅広いタスクに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:21:07 GMT)
Mixture of Nested Experts: Adaptive Processing of Visual Tokens [49.4]
Vision Transformer (ViT) ベースのモデルは、固有の冗長性に乗じず、より高い計算コストをもたらす。本報告では,Nested Experts (Mixture of Nested Experts, MONE) について述べる。我々は、イメージNet-21K、Kineetics400、Something-v2といった標準画像およびビデオデータセットに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:19:31 GMT)
Hamiltonians for Quantum Systems with Contact Interactions [49.2]
極限において、固定位置に置かれた$N$(非局所)点相互作用を受ける光粒子に対する一体ハミルトニアンを得ることを示す。このような非局所的な点間相互作用が、標準的な局所的な点間相互作用の場合に存在する紫外線の病態を示さないことを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:24:24 GMT)
Quantum copy-protection of compute-and-compare programs in the quantum random oracle model [48.9]
計算・比較プログラム(Computer-and-compare program)として知られる回避関数のクラスに対する量子コピー保護スキームを導入する。我々は,量子乱数オラクルモデル(QROM)において,完全悪意のある敵に対する非自明なセキュリティを実現することを証明した。補完的な結果として、「セキュアソフトウェアリース」という,ソフトウェア保護の概念の弱さが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:37:53 GMT)
ViLLa: Video Reasoning Segmentation with Large Language Model [48.8]
そこで我々は,新しいビデオセグメンテーションタスクであるビデオ推論セグメンテーションを提案する。このタスクは、複雑な入力テキストクエリが与えられたセグメンテーションマスクのトラックレットを出力するように設計されている。 ViLLa: 大規模言語モデルを用いたビデオ推論セグメンテーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:32:14 GMT)
UNIKD: UNcertainty-filtered Incremental Knowledge Distillation for Neural Implicit Representation [48.5]
最近の神経暗黙表現(NIR)は、3次元再構成と新しいビュー合成のタスクにおいて大きな成功を収めている。それらは、異なるカメラビューからのシーンのイメージを、一度のトレーニングで利用できるようにする必要がある。これは特に大規模なシーンと限られたデータストレージを持つシナリオでは高価である。我々は、破滅的な問題を緩和するために、学生-教師の枠組みを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:25:37 GMT)
PersonaGym: Evaluating Persona Agents and LLMs [47.8]
我々は、ペルソナエージェントを評価するための最初の動的評価フレームワークであるPersonaGymと、意思決定理論に基礎を置く最初の自動化ヒトアライメントメトリックであるPersonaScoreを紹介する。 200のペルソナと10,000の質問を含むベンチマークを用いて、6つのオープンでクローズドなLCMの評価を行ったところ、ペルソナエージェントの能力向上の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:30:35 GMT)
Physics of Language Models: Part 2.1, Grade-School Math and the Hidden Reasoning Process [47.8]
言語モデルの最近の進歩は、数学的推論問題を解く能力を示している。本研究は,言語モデルが数学的問題を解くための隠された多くのメカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:52:40 GMT)
BRIDGE: Bridging Gaps in Image Captioning Evaluation with Stronger Visual Cues [47.2]
本稿では,新たな学習可能かつ参照不要な画像キャプション指標BRIDGEを提案する。提案手法は,既存の基準フリー評価スコアと比較して,最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:17 GMT)
ComNeck: Bridging Compressed Image Latents and Multimodal LLMs via Universal Transform-Neck [45.8]
本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を応用した下流視覚タスクのニーズに適合する圧縮画像潜在者を適応させる最初の研究について述べる。本稿では,MLLMに基づく視覚タスクに対して,軽量なトランスフォーメーションネックとサロゲート損失を用いた圧縮画像ラテントを適応させる新しいフレームワークを提案する。我々のフレームワークには,トランスフォーメーションネックのトレーニングから下流MLLMを除いた印象的な機能と,ニューラルイメージも備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:32:44 GMT)
CoCo: A Coupled Contrastive Framework for Unsupervised Domain Adaptive Graph Classification [45.6]
結合学習分野からトポロジ情報を抽出するCoCo(CoCo)を提案する。 CoCoは、さまざまな設定で競合するベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:50:43 GMT)
FastCLIP: A Suite of Optimization Techniques to Accelerate CLIP Training with Limited Resources [45.4]
我々は、高度な合成最適化技術に基づいて構築された一般的なCLIPトレーニングフレームワークであるFastCLIPを紹介する。我々のフレームワークは、通信オーバーヘッドを低減するための効率的な勾配低減戦略を備えている。我々は、FastCLIPと最先端のトレーニングベースラインのパフォーマンスを、異なる計算スケールでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:04:15 GMT)
Inclusive reactions from finite Minkowski spacetime correlation functions [45.0]
任意のキネマティクスのための数ハドロン系の散乱振幅をリアルタイムに決定する。理論の最も軽い質量の単位において、$mathcalO(10%)$内の実時間法を用いて振幅を制限するためには、時空体積は$mL sim mathcalO(10-102)$および$mTsim mathcalO(102-104)$を満たす必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:24:32 GMT)
Detecting and Understanding Vulnerabilities in Language Models via Mechanistic Interpretability [45.0]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで素晴らしいパフォーマンスを示している。特にLSMは敵攻撃に弱いことが知られており、入力に対する非受容的な変更はモデルの出力を誤解させる可能性がある。本稿では,メカニスティック・インタプリタビリティ(MI)技術に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:55:34 GMT)
InstructIE: A Bilingual Instruction-based Information Extraction Dataset [44.7]
大きな言語モデルは、一般的な自然言語処理でうまく機能するが、その効果は情報抽出(IE)の亜最適である。最近の研究によると、主な理由はIE命令に関する広範なデータが不足していることにある。 InstructIEは、12のドメインをカバーするバイリンガル命令ベースのIEデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:41:34 GMT)
Private and Collaborative Kaplan-Meier Estimators [44.6]
データの様々な機能に差分プライバシーを適用する際の柔軟性を提供する2つの新しい差分プライベート手法を導入する。厳密なプライバシー保証を伴うKaplan-Meier曲線の同時推定を可能にする様々な経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:28:26 GMT)
SpotlessSplats: Ignoring Distractors in 3D Gaussian Splatting [44.4]
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3D再構成のための有望な技術であり、効率的なトレーニングとレンダリング速度を提供する。現在の手法では、3DGSのビュー間の一貫性の仮定を満たすために、高度に制御された環境が必要である。 SpotLessSplatsは、トレーニング済みと汎用の機能と頑健な最適化を併用して、過渡的障害を効果的に無視するアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:14:39 GMT)
PersonalityScanner: Exploring the Validity of Personality Assessment Based on Multimodal Signals in Virtual Reality [44.2]
PersonalityScannerは、認知プロセスを刺激し、日々の行動をシミュレートするVRシミュレータである。ビデオ、音声、テキスト、アイトラッキング、顔のマイクロ圧縮、ポーズ、深度データ、ログ、慣性測定ユニットを含む10つのモードの同期マルチモーダルデータセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:17:41 GMT)
Diffusion-DICE: In-Sample Diffusion Guidance for Offline Reinforcement Learning [43.7]
DICEに基づく手法は,行動分布から最適な政策分布への変換とみなすことができる。本稿では拡散モデルを用いて直接この変換を行う新しい手法Diffusion-DICEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:36:42 GMT)
Denoising ESG: quantifying data uncertainty from missing data with Machine Learning and prediction intervals [43.5]
本稿では,実世界のESGデータセットに欠落したデータを計算するために,確立された機械学習手法の適用について検討する。本研究は,複数の計算手法を用いて計算手法のロバスト性を評価し,欠落データに関連する不確実性を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:31:44 GMT)
When to Stop? Towards Efficient Code Generation in LLMs with Excess Token Prevention [43.4]
コード生成におけるコードLLMの推論高速化手法であるCodeFastを紹介する。 CodeFastの主なアイデアは、不要な余分なトークンが検出された場合に、推論プロセスを終了させることである。我々は、広く使われている4つのコード生成データセットにまたがる5つの代表的なコードLLM上で、CodeFastで広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:27:08 GMT)
Measurement-based uncomputation of quantum circuits for modular arithmetic [42.7]
測定に基づく非計算は、量子回路の確率的非計算を行うために用いられる技法である。異なる種類のプレーンな加算器とそれらの組み合わせを用いて、モジュラー算術への応用を示す。モジュラー乗算やモジュラー指数法など,モジュラー演算のための他の回路を改良する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:56:42 GMT)
Not Just Streaks: Towards Ground Truth for Single Image Deraining [42.2]
実世界の雨天とクリーンなイメージペアの大規模データセットを提案する。本稿では,雨天と清潔な画像の間の雨害損失を最小限に抑え,基盤となるシーンを再構築するディープニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:28:41 GMT)
Introducing δ-XAI: a novel sensitivity-based method for local AI explanations [42.1]
ハイパフォーマンスなAI/MLモデルは、しばしば解釈可能性に欠け、臨床医の予測に対する信頼を妨げている。これを解決するために、AI/ML予測を人間の理解可能な言葉で記述するXAI技術が開発されている。本稿では、デルタ指数を拡張してMLモデル予測の局所的な説明を提供する新しいデルタXAI法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:25:41 GMT)
Semiclassical Quantum Trajectories in the Monitored Lipkin-Meshkov-Glick Model [41.9]
我々は、弱い外部監視の下で、N$オールツーオール相互作用スピン1/2$からなるLipkin-Meshkov-Glickモデルのダイナミクスについて検討する。熱力学の極限において正確となる大域スピン観測値の期待値の進化を記述する半古典方程式の集合を導出する。移行は選択後の問題の影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Reproducibility Study of "ITI-GEN: Inclusive Text-to-Image Generation" [41.9]
本研究は,「ITI-GEN:包括的テキスト・トゥ・イメージ・ジェネレーション」で提示された結果を再現することを目的とする。 ITI-GENは、しばしば欲しがらない属性をプロキシの特徴として用いており、性別やハゲネスなど、いくつかの(関連する)属性を分離することができない。本稿では、学習を必要とせず、バニラ・ハード・プロンプト・サーチよりも否定を処理できる負のプロンプトを用いたハード・プロンプト・サーチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:27:44 GMT)
GradCraft: Elevating Multi-task Recommendations through Holistic Gradient Crafting [41.7]
既存のマルチタスク学習手法は、推薦シナリオの特定の特徴を見落としている。そこで我々は,GradCraftという革新的な方法論を提案する。 GradCraftは勾配を動的に調整し、最大勾配ノルムに合わせて調整する。その後、全ての矛盾するタスクを同時に考慮しながら、方向の勾配の衝突を除去するためにプロジェクションを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:54:00 GMT)
BackdoorBench: A Comprehensive Benchmark and Analysis of Backdoor Learning [41.7]
BackdoorBenchというバックドア学習の総合ベンチマークを構築しました。本稿では,SOTA(State-of-the-art)バックドア学習アルゴリズムの統合実装について述べる。 4つのモデルと4つのデータセットに基づいて5つの毒素比で包括的評価を行い,11,492対の攻撃・攻撃・防御評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:57:03 GMT)
Learn from Failure: Fine-Tuning LLMs with Trial-and-Error Data for Intuitionistic Propositional Logic Proving [41.2]
探索経路の失敗から学習する訓練モデルの利点を実証する。既存のオープンソース定理証明データセットにそのような試行錯誤データが欠如しているにもかかわらず、直観論的命題論理定理のデータセットをキュレートする。比較的短いトライアル・アンド・エラー情報(TrialMaster)で訓練されたモデルと、正しい経路でのみ訓練されたモデルを比較し、前者が低いトライアル探索でより目に見えない定理を解くことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:57:44 GMT)
FedDEO: Description-Enhanced One-Shot Federated Learning with Diffusion Models [40.8]
FedDEOは、DMを用いた記述強化ワンショットフェデレート学習手法である。私たちは、分散クライアントの知識をサーバに転送する媒体として、クライアントのローカル記述をトレーニングします。サーバ上では、合成データセットの生成においてDMをガイドする条件として記述が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:40:12 GMT)
Normality Addition via Normality Detection in Industrial Image Anomaly Detection Models [40.1]
現実のシナリオでは、通常性を構成する基準はしばしば変化し、以前は異常なインスタンスを再分類する必要がある。本稿では,新たな正規性を取り入れた意思決定境界の訓練後調整を含む「正規性追加」という新たなシナリオを提案する。 NANDは、テキスト記述に基づいて、画像内の意図された正規性に関連するパターンを検出する正規性検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:59:33 GMT)
Diffusion Feedback Helps CLIP See Better [40.1]
対照的に、CLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)は、ドメインとモダリティをまたいだオープンワールド表現の抽象化に優れている。 CLIPには、方向、量、色、構造をほとんど区別できないような、深刻な視覚的欠点がある。自己教師付き拡散プロセスによって視覚的欠点を克服するCLIPモデルに対する後学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:00:09 GMT)
Multimodal Large Language Models for Bioimage Analysis [39.1]
MLLM(Multimodal Large Language Models)は、理解、分析、推論、一般化など、創発的な能力を示す。これらの能力により、MLLMは生物学的画像や様々なモダリティによって得られたデータから複雑な情報を抽出することを約束する。 MLLMの開発は、生物学研究における人間の研究者を増強するためのインテリジェントアシスタントやエージェントとしての役割において、公約が増していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:21:25 GMT)
Text2LiDAR: Text-guided LiDAR Point Cloud Generation via Equirectangular Transformer [38.2]
テキスト制御可能なLiDARデータ生成モデルであるText2LiDARを提案する。我々は、LiDAR特徴を捉えるために、設計した等方形アテンションを利用して、等方形トランスアーキテクチャを設計する。我々は850のシーンから34,149個のLiDAR点雲に対して多様なテキスト記述子を提供するnuLiDARtextを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:18:47 GMT)
Learning Spectral-Decomposed Tokens for Domain Generalized Semantic Segmentation [38.0]
本稿では、フロンティアを前進させるための新しいスペクトルdEcomposed Token(SET)学習フレームワークを提案する。特に、凍結されたVFM特徴は、まず周波数空間の位相成分と振幅成分に分解される。提案手法は, 提案手法を用いて, 推論中におけるスタイル影響表現と静的トークンのギャップを埋める手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:05:19 GMT)
SANGRIA: Surgical Video Scene Graph Optimization for Surgical Workflow Prediction [37.9]
手術シーングラフの生成と最適化のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 CATARACTSデータセットのSOTAの精度は8%,F1スコアは10%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:44:34 GMT)
Exploring Robust Face-Voice Matching in Multilingual Environments [37.7]
We focus on the impact of different languages in face-voice matching by build on Fusion and Orthogonal Projection (FOP)。提案手法は,V2-EHデータセットで20.07,V1-EUデータセットで21.76の誤差率(EER)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:51:31 GMT)
KNOWCOMP POKEMON Team at DialAM-2024: A Two-Stage Pipeline for Detecting Relations in Dialogical Argument Mining [37.7]
ダイアロジカルArgument Mining(DialAM)はArgument Mining(AM)の重要なブランチである DialAM-2024は対話型引数マイニングに焦点を当てた共有タスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:07:37 GMT)
Benchmarking Variational Quantum Eigensolvers for Entanglement Detection in Many-Body Hamiltonian Ground States [37.7]
変分量子アルゴリズム(VQA)は近年、量子優位を得る約束として登場している。我々は、変分量子固有解法(VQEs)と呼ばれる特定の種類のVQAを用いて、絡み合った観測と絡み合った基底状態検出においてそれらをベンチマークする。ハミルトニアン相互作用にインスパイアされた構造を持つ量子回路は、問題に依存しない回路よりもコスト関数推定のより良い結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:52:18 GMT)
SAPG: Split and Aggregate Policy Gradients [37.4]
本稿では,大規模環境をチャンクに分割し,重要サンプリングにより融合させることにより,大規模環境を効果的に活用できる新しいオンラインRLアルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムはSAPGと呼ばれ、バニラPPOや他の強力なベースラインが高い性能を達成できない様々な困難環境において、非常に高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:59:50 GMT)
RadioGAT: A Joint Model-based and Data-driven Framework for Multi-band Radiomap Reconstruction via Graph Attention Networks [36.8]
マルチバンド無線マップ再構成(MB-RMR)は、スペクトル管理やネットワーク計画といったタスクのための無線通信において重要な要素である。シミュレーションデータに大きく依存する従来の機械学習ベースのMB-RMRメソッドは、重要なデプロイメント課題に直面している。本研究では,単一領域におけるMB-RMRに適したグラフ注意ネットワーク(GAT)に基づく新しいフレームワークであるRadioGATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:18:15 GMT)
End-to-end SYNTAX score prediction: benchmark and methods [36.4]
SynTAXスコアは、冠動脈疾患の重症度を測る手段として広く用いられている。本稿では,冠動脈造影からSynTAXスコアを自動推定する医療レグレッションと分類問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:16:59 GMT)
Survey and Taxonomy: The Role of Data-Centric AI in Transformer-Based Time Series Forecasting [36.3]
データ中心のAIは、AIモデルのトレーニング、特にトランスフォーマーベースのTSFモデルの効率的なトレーニングに不可欠である、と私たちは主張する。我々は、データ中心のAIの観点から、これまでの研究成果をレビューし、トランスフォーマーベースのアーキテクチャとデータ中心のAIの将来の開発のための基礎的な作業を行うつもりです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:27:21 GMT)
Infinite dSprites for Disentangled Continual Learning: Separating Memory Edits from Generalization [36.2]
Infinite dSpritesは任意の長さの連続的な分類ベンチマークを作成するための擬似ツールである。この単純なベンチマークでは、十分に長い時間をかけて、全ての主要な連続学習手法の性能が低下していることが示される。生成因子を直接監督した簡単な設定では、学習階級に依存しない変換が破滅的な忘れを回避できる方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:32:01 GMT)
AxiomVision: Accuracy-Guaranteed Adaptive Visual Model Selection for Perspective-Aware Video Analytics [35.1]
AxiomVisionは、多様なシナリオ下で、ビデオ分析のための最も効率的なビジュアルモデルを動的に選択するフレームワークである。 AxiomVisionは精度が25.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:54:43 GMT)
Do We Really Need Graph Convolution During Training? Light Post-Training Graph-ODE for Efficient Recommendation [34.9]
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） (Mon, 29 Jul 2024 01:26:51 GMT)
Integrated Communications and Security: RIS-Assisted Simultaneous Transmission and Generation of Secret Keys [34.8]
我々は、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の概念を活用することにより、ICAS(Integrated Communication and Security)設計パラダイムを新たに開発する。これら2つのタスクに対してRISを共有することで、RIS支援同時送信と秘密鍵生成を提案する。具体的には、正統なトランシーバは、スマートアタッカーの存在下でRISの位相シフトを設定することにより、データ送信率とキー生成率を共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:51:26 GMT)
SU-SAM: A Simple Unified Framework for Adapting Segment Anything Model in Underperformed Scenes [34.8]
SAM(Segment Any Model)は、一般的な視覚シナリオにおいて優れた一般化性を示したが、専門的なデータを理解する能力に欠けていた。近年の手法では,パラメータ効率の手法とタスク固有の設計を組み合わせることで,特定のタスク上でSAMを微調整する手法が提案されている。本稿では,パラメータ効率のよいSAMモデルを簡便かつ効率的に微調整できる,シンプルで統一的なフレームワーク SU-SAM を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:43:48 GMT)
Modular quantum processor with an all-to-all reconfigurable router [34.4]
オンオフ比が大きい再構成可能なオール・ツー・オール結合をサポートする高速オンチップ量子プロセッサを提案する。すべての量子ビット対にまたがる再構成可能な制御Zゲートを実証し、ベンチマーク平均忠実度は96.00%pm0.08%$である。 GHZ-3 と GHZ-4 の状態をそれぞれ 8.15%pm0.24% と 7.5.18%pm0.11% の忠実度で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:02:03 GMT)
MOD-UV: Learning Mobile Object Detectors from Unlabeled Videos [34.2]
身体的エージェントは、例えば自動運転車の交通参加者など、興味のある対象を検出し、ローカライズする必要がある。未ラベル映像から学習した移動物体検出器MOD-UVを提案する。オープン, nuScenes, KITTIデータセット上での教師なし移動体検出における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:35:35 GMT)
Personalized Steering of Large Language Models: Versatile Steering Vectors Through Bi-directional Preference Optimization [34.1]
人選好データのアクティベーションから「ステアリングベクトル」を抽出する。この研究は、双方向の選好最適化によってより効果的なステアリングベクトルを生み出すことができる革新的なアプローチを提案する。提案手法は, ステアリングベクトルが人間の嗜好データペアの生成確率に直接影響を与えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:19:35 GMT)
Blocking Bandits [33.1]
我々は、腕を弾くことで固定時間帯で使用できなくなる、新しいマルチアームバンディット・セッティングについて考察する。全ての武器の報酬と遅延の事前知識により、累積報酬を最適化する問題は擬似多項式時間アルゴリズムを含まないことを示した。我々は,このアルゴリズムに対して,$c log T + o(log T)$ cumulative regret を持つ UCB ベースのアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:06:12 GMT)
Leveraging Pre-trained AudioLDM for Sound Generation: A Benchmark Study [33.1]
本稿では,AudioLDMを用いた音声生成における事前学習のメリットについて検討する。本研究では,事前学習したAudioLDMの利点,特にデータ共有シナリオの利点を実証する。様々な頻繁に使用されるデータセットに対して,音生成タスクをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:29:23 GMT)
Semi-Supervised Teacher-Reference-Student Architecture for Action Quality Assessment [33.0]
アクション品質評価(AQA)手法は、完全に教師付き学習のための大量のラベルアノテーションを必要とすることが多い。本稿では,大量のラベルのないデータを活用することで,AQAタスクのより良い評価に利用できる新しい半教師付き手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:36:39 GMT)
Unleash the Power of Ellipsis: Accuracy-enhanced Sparse Vector Technique with Exponential Noise [32.8]
Sparse Vector Technique (SVT)は、差分プライバシー(DP)において最も基本的なツールの1つである。ノイズの多いクエリ結果を直接公開する一般的なプライベートクエリリリースとは異なり、SVTは情報が少ない。情報に乏しい性質を考慮し,SVTの新たなプライバシ分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:54:28 GMT)
Mixed Newton Method for Optimization in Complex Spaces [32.7]
任意の正則化は混合ニュートン法の良好な局所収束特性を保っていることを示す。ニューラルネットワークを実数パラメータと複素数パラメータで訓練するために適用したいくつかの変種を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:31:42 GMT)
Adversarial Robustness in RGB-Skeleton Action Recognition: Leveraging Attention Modality Reweighter [32.6]
RGB-スケルトン行動認識モデルのロバスト性を改善する方法について述べる。本稿では,formatwordAMR(formatwordAttention-based formatwordModality formatwordReweighter)を提案する。私たちのAMRはプラグアンドプレイで、マルチモーダルモデルと簡単に統合できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:15:51 GMT)
Aligning Query Representation with Rewritten Query and Relevance Judgments in Conversational Search [32.4]
我々は、より優れたクエリ表現モデルをトレーニングするために、リライトされたクエリと会話検索データの関連判断の両方を活用する。提案したモデル --Query Representation Alignment Conversational Retriever(QRACDR)は、8つのデータセットでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:14:36 GMT)
Rethinking Domain Generalization: Discriminability and Generalizability [32.0]
ドメイン一般化(DG)は、優れた識別可能性を維持しつつ、強力な一般化性を持つ堅牢なモデルを開発する。 DMDA(Distriminative Microscopic Distribution Alignment)という新しいフレームワークを提案する。 DMDAはSelective Channel Pruning(SCP)とMicro-level Distribution Alignment(MDA)の2つのコアコンポーネントを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:08:09 GMT)
How Effective Are They? Exploring Large Language Model Based Fuzz Driver Generation [31.8]
本研究は,LLMを用いてファズドライバを効果的に生成する上で重要な課題を対象とした,最初の詳細な研究である。我々の研究は、736,430個のファジィドライバの評価を行い、トークンコストは0.85億ドル(8000ドル以上)だった。我々の洞察はOSS-Fuzz-Genプロジェクトを改善するために実装され、業界におけるファズドライバの実践的生成を促進しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:59:16 GMT)
Finding Increasingly Large Extremal Graphs with AlphaZero and Tabu Search [31.7]
この研究は、1975年のエルドホスの予想から着想を得た中心極端グラフ理論の問題を研究する。それは、与えられた大きさ(ノード数)のグラフを見つけることを目的としており、3サイクルや4サイクルを必要とせずに、エッジの数を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:13:22 GMT)
Harnessing the Power of Artificial Intelligence to Vitalize Endangered Indigenous Languages: Technologies and Experiences [31.6]
我々は、世界の言語の多様性の低下と、AIとNLPに固有の倫理的課題をもたらすインディジェネラル言語について論じる。 Indigenous Language のための高品質な機械学習トランスレータの開発に励む成果を報告する。私たちは2023年と2024年にブラジルの先住民コミュニティで実施したプロジェクトで構築したプロトタイプを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:19:43 GMT)
Multi-Memory Matching for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification [31.0]
USL-VI-ReIDの主な課題は、擬似ラベルを効果的に生成し、擬似ラベル対応を確立することである。我々はUSL-VI-ReIDのためのマルチメモリマッチングフレームワークを提案する。公開SYSU-MM01とRegDBデータセットの実験は、確立された相互モダリティ対応の信頼性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:40:11 GMT)
Revisiting Agnostic PAC Learning [30.7]
PAC学習は、Valiant'84とVapnik and Chervonenkis'64,'74にさかのぼる、教師あり学習を研究するための古典的なモデルである。経験的リスク最小化(英: Empirical Risk Minimization、ERM)は、訓練データに最も少ない誤りを犯すために$mathcalH$から仮説を出力する自然学習アルゴリズムである。私たちはPAC学習を再考し、最良仮説の性能を$tau:=Pr_mathcalD[hstar_mathと表すと、ERMが実際は準最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:20:49 GMT)
How Does Fine-Tuning Impact Out-of-Distribution Detection for Vision-Language Models? [29.8]
数ショットダウンストリームタスクに対するOOD検出の微調整の影響について検討する。以上の結果から,OODスコアの適切な選択はCLIPに基づく微調整に不可欠であることが示唆された。また, 即時学習は, ゼロショットに比較して最先端のOOD検出性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:36:45 GMT)
Adaptive Self-training Framework for Fine-grained Scene Graph Generation [29.4]
シーングラフ生成(SGG)モデルは、ベンチマークデータセットに関する固有の問題に悩まされている。 SGG (ST-SGG) のための自己学習フレームワークを導入し, 注釈のない三つ子に擬似ラベルを割り当てる。各種SGGモデルにおけるST-SGGの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:57:16 GMT)
Robust Deep Hawkes Process under Label Noise of Both Event and Occurrence [29.1]
ロバストディープホークスプロセス(RDHP)は、ホークスモデルの強度関数に対するラベルノイズの影響を克服するためのフレームワークである。 RDHPは、イベントやそのタイミングに関するノイズがあっても、分類や回帰処理を効果的に行うことができる。これは、ディープホークスプロセスモデルにおけるイベントとタイムラベルのノイズに対処する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:55:36 GMT)
Navigating the United States Legislative Landscape on Voice Privacy: Existing Laws, Proposed Bills, Protection for Children, and Synthetic Data for AI [28.8]
本稿では,米国議会におけるプライバシ法の現状について述べる。これは、音声データが法律の定義の一部としてどう扱われるかを概説する。また、子供のプライバシー保護の強化も検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:43:16 GMT)
Practical and Reproducible Symbolic Music Generation by Large Language Models with Structural Embeddings [28.7]
音楽生成は、大きな言語モデルに難しい複雑さをもたらす。 1) トークン化は、通常、生のMIDIデータに欠けているバーやビートのようなドメイン固有のアノテーションを必要とします。我々はMuseNetにインスパイアされたMIDIベースの音楽生成フレームワークを開発し、ドメイン固有のアノテーションに依存しない2つの構造的埋め込みを実証的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:24:10 GMT)
Quasi-Framelets: Robust Graph Neural Networks via Adaptive Framelet Convolution [28.5]
スペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)のためのマルチスケールフレームレット畳み込みを提案する。提案設計は、不要なスペクトル情報をフィルタリングし、ノイズグラフ信号の悪影響を著しく低減する。ノイズの多いデータや敵攻撃に対する優れたレジリエンスを示しており、現実世界のグラフアプリケーションに対する堅牢なソリューションとしての可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:54:16 GMT)
LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation [28.0]
WSSGG(Weakly Supervised Scene Graph Generation)研究は、最近、完全に教師されたアプローチの代替として現れた。弱教師付きSGG(LLM4SGG)のための新しいアプローチ、すなわちLarge Language Modelを提案する。 Recall@Kと平均Recall@Kは、最先端のWSSGG法と比較して大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:47:04 GMT)
Efficient Face Super-Resolution via Wavelet-based Feature Enhancement Network [27.9]
顔超解像は、低解像度の顔画像から高解像度の顔画像を再構成することを目的としている。以前は、顔の構造的特徴を抽出するためにエンコーダ・デコーダ構造を用いていた。本稿では,ウェーブレットに基づく特徴拡張ネットワークを提案する。このネットワークは,入力特徴を高周波数成分と低周波数成分に無作為に分解することで,特徴歪みを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:03:33 GMT)
Point Cloud Color Constancy [27.0]
点雲を利用した照明色度推定アルゴリズムである点雲色濃度について述べる。提案手法は単純かつ高速で、16*16サイズの入力しか必要とせず,500fps以上の速度で到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:20:17 GMT)
Autonomous Bootstrapping of Quantum Dot Devices [26.5]
そこで本研究では,後続のチューニングフェーズに備えて,削除モードQDデバイスを初期化するためのブートストラップアルゴリズムを提案する。組み合わせたアルゴリズムは、96パーセントの成功率で、8分未満で冷却したQDデバイスを所望のグローバルな状態に効率よく確実に持っていくことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:47:46 GMT)
Background Semantics Matter: Cross-Task Feature Exchange Network for Clustered Infrared Small Target Detection With Sky-Annotated Dataset [26.3]
赤外線小目標検出は、固有の目標特徴の不足により、固有の課題を生じさせる。背景意味論は、このタスクに対して視覚的に類似したオブジェクトを区別する上で重要な役割を果たす。 DenseSIRSTは、バックグラウンドリージョンに対してピクセルごとのセマンティックアノテーションを提供する、新しいベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:03:27 GMT)
Dynamic Spiking Graph Neural Networks [26.1]
underlineDynamic underlineSpunderlineiking underlineGraph underlineNeural Networks (method)というフレームワークを提案する。 3つの大規模実世界の動的グラフ実験により, 手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:33:02 GMT)
HealMe: Harnessing Cognitive Reframing in Large Language Models for Psychotherapy [25.9]
メンタルエンハンスメント(HealMe)モデルにおける適応言語によるヘルピングとエンパワーメントについて紹介する。この新しい認知的リフレーミング療法は、根深い否定的思考に効果的に対処し、合理的でバランスの取れた視点を育む。我々は、認知リフレーミングのパフォーマンスを厳格に評価するために特別に設計された、包括的で専門的な心理学的評価指標を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:05:36 GMT)
Merit-based Fair Combinatorial Semi-Bandit with Unrestricted Feedback Delays [25.8]
本研究では,有益性制約下での非制限フィードバック遅延を用いた半帯域問題について検討する。これはクラウドソーシングやオンライン広告などのアプリケーションによって動機付けられており、即時フィードバックはすぐには利用できない。我々は,その利点に基づいて,制限のないフィードバック遅延の下で腕を選択するための新しいバンディットアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:42:20 GMT)
MAMA-MIA: A Large-Scale Multi-Center Breast Cancer DCE-MRI Benchmark Dataset with Expert Segmentations [25.6]
MAMA-MIAデータセットは1506例のダイナミックコントラスト強調MRIで一次腫瘍と非質量増強領域を専門に分類した。このデータセットは、ディープラーニングモデルの開発とベンチマークを加速し、乳癌の診断と治療計画の革新を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:16:23 GMT)
Interpreting Low-level Vision Models with Causal Effect Maps [25.1]
低レベル視覚モデルを理解するために因果理論を導入する。因果効果マップ(CEM)と呼ばれるモデル/タスク非依存の手法を提案する。 CEMは、正か負かのいずれかの効果で入力と出力の関係を可視化し、定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:33:32 GMT)
MVMR: A New Framework for Evaluating Faithfulness of Video Moment Retrieval against Multiple Distractors [24.9]
本稿では,MVMR(Massive Videos Moment Retrieval for Faithfulness Evaluation)タスクを提案する。それは、VMRモデルの忠実さを評価するために、複数のイントラクタを含む巨大なビデオセット内でビデオモーメントを検索することを目的としている。そこで本研究では, 自動大容量ビデオプール構築フレームワークの提案を行い, 負(ディトラクタ)と正(偽)の動画セットを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:03:24 GMT)
Advancing Prompt Learning through an External Layer [24.8]
本稿では,視覚言語モデルを下流タスクに適応させるために,テキストブランチの外層と視覚ブランチの学習可能な視覚埋め込みを提案する。提案手法は,既存の素早い学習法と比較して,11個のデータセットにまたがる4種類の代表タスクに対して良好に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:30:09 GMT)
Specify and Edit: Overcoming Ambiguity in Text-Based Image Editing [24.3]
拡散型編集システムのためのゼロショット推論パイプラインを提案する。入力命令を特定の命令に分解するために,大言語モデル (LLM) を用いる。我々のパイプラインは、編集モデルの解釈可能性を改善し、出力の多様性を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:59:57 GMT)
Composed Image Retrieval for Remote Sensing [24.1]
この研究は、合成画像検索をリモートセンシングに導入する。テキスト記述で交互に画像例によって大きな画像アーカイブをクエリできる。イメージ・ツー・イメージとテキスト・ツー・イメージの類似性を融合させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:10:15 GMT)
AOTree: Aspect Order Tree-based Model for Explainable Recommendation [24.1]
本稿では,認知心理学や意思決定心理学のオーダーエフェクト理論に触発された,アスペクト・オーダー・ツリー・ベース(AOTree)の説明可能なレコメンデーション手法を提案する。提案手法は,特定の順序で説明を表示することによって,ユーザの意思決定プロセスと一貫性を保ち,解釈可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:17:48 GMT)
Point2Building: Reconstructing Buildings from Airborne LiDAR Point Clouds [23.9]
航空機搭載LiDAR点雲から3次元多角形メッシュとして建物を再構築するための学習的アプローチを提案する。このモデルでは, 点雲データから直接学習し, 誤差伝播を低減し, 再構成の忠実度を向上する。我々は,チューリッヒ,ベルリン,タリンの航空機搭載LiDARデータの収集について実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:43:09 GMT)
TabMDA: Tabular Manifold Data Augmentation for Any Classifier using Transformers with In-context Subsetting [23.5]
TabMDAは、表データの多様体データ拡張のための新しい方法である。これは、TabPFNのような事前訓練されたインコンテキストモデルを利用して、データを埋め込みスペースにマッピングする。我々は,TabMDAを5つの標準分類器上で評価し,各種データセット間での大幅な性能向上を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:08:17 GMT)
xAI-Drop: Don't Use What You Cannot Explain [23.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習するための主要なパラダイムとして登場した。 GNNは過密化、一般化の欠如、解釈可能性の低下といった課題に直面している。我々は、雑音の多いネットワーク要素をピンポイントする説明可能性を活用する新しいトポロジカルレベル降下正規化器であるxAI-Dropを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:53:45 GMT)
Target conversation extraction: Source separation using turn-taking dynamics [23.2]
本稿では,ターゲット会話抽出の新たな課題について紹介する。その目的は,参加者の1人の話者埋め込みに基づいて,対象会話の音声を抽出することである。ニューラルネットワークを用いて、英語とマンダリンの会話データセットに対する我々のアプローチの有効性を示す。干渉話者の存在下では,2対4対4対4対4対4対4対4対7.92対2対1対1対1対1対1対1対8.19対1対1対1対4対4対4対4対2対2対2対2対2対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対1対2対2対2対2対4対1対2対2対2対2対2対2対2対2対2対1対1対1対1対1対1対1対1
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:35:36 GMT)
LatentArtiFusion: An Effective and Efficient Histological Artifacts Restoration Framework [22.5]
GAN(Generative Adversarial Networks)とピクセルレベルの拡散モデルに基づく組織学的アーティファクト復元の現在のアプローチは、性能制限と計算不効率に悩まされている。本稿では,潜伏拡散モデル(LDM)を用いて組織学的アーティファクトを高い性能と計算効率で再構築する新しいフレームワークであるLatntArtiFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:00:32 GMT)
Finite-Sample Guarantees for Best-Response Learning Dynamics in Zero-Sum Matrix Games [22.4]
2人のプレイヤーゼロサム行列ゲームに対する最適応答型学習ダイナミクスについて検討する。我々は,各プレイヤーがゲームと相手の戦略について持っている情報の種類によって区別される2つの設定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:56:49 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） (Mon, 29 Jul 2024 03:33:47 GMT)
MimiQ: Low-Bit Data-Free Quantization of Vision Transformers [22.1]
データフリー量子化(DFQ)は、元のトレーニングデータなしで、しばしば合成データセットを通じて、フル精度のネットワークから軽量なネットワークを作成するテクニックである。視覚変換器(ViT)アーキテクチャにはいくつかのDFQ法が提案されているが、低ビット設定では有効性は得られていない。本稿では,視覚障害者を対象とした新しいDFQ手法であるanameを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:57:40 GMT)
Information Leakage Detection through Approximate Bayes-optimal Prediction [22.0]
情報漏洩(英: Information leakage, IL)とは、意図せず機密情報を無許可の当事者に漏らす情報である。従来の統計手法は、ILを検出するために観測可能な情報と秘密情報の相互情報を推定することに依存している。統計的学習理論と情報理論を用いて,ILの定量化と検出を正確に行う理論的枠組みを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:46:50 GMT)
AV-Deepfake1M: A Large-Scale LLM-Driven Audio-Visual Deepfake Dataset [21.9]
AV-Deepfake1Mデータセットを提案する。データセットには、コンテンツ駆動(i)ビデオ操作、(ii)オーディオ操作、(iii)2K以上の被験者に対するオーディオ視覚操作が含まれており、結果として100万以上のビデオが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:24:07 GMT)
Three-Stream Temporal-Shift Attention Network Based on Self-Knowledge Distillation for Micro-Expression Recognition [21.7]
ミクロな表現認識は、犯罪分析や心理療法など、多くの分野で重要である。本稿では,SKD-TSTSANと呼ばれる自己知識蒸留に基づく3ストリーム時間シフトアテンションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:11:12 GMT)
Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning [21.3]
本稿では,クライアントモデル更新における真のノイズレベルを効率的に推定するRobust-HDPを提案する。ユーティリティと収束速度を改善し、不正なプライバシパラメータをサーバに送信する可能性のあるクライアントに対して安全である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:53:53 GMT)
LiteEFG: An Efficient Python Library for Solving Extensive-form Games [21.2]
LiteEFGは、簡単に使えるPythonバインディングを備えた効率的なライブラリである。マルチプレイヤーワイドフォームゲーム(EFG)を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:05:48 GMT)
Frame Interpolation with Consecutive Brownian Bridge Diffusion [21.2]
ビデオフレーム補間(VFI)は、拡散に基づく条件付き画像生成問題としてVFIを定式化しようとする。本稿では,Branian Bridge Diffusionを用いたフレーム補間法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:57:27 GMT)
Hierarchical Policy Blending as Inference for Reactive Robot Control [21.1]
ぼんやりした、密集した、ダイナミックな環境における運動生成は、ロボット工学における中心的なトピックである。反応ポリシーと計画の利点を組み合わせた階層的な動き生成手法を提案する。平面ナビゲーションと6DoF操作の実験的研究により,提案手法は筋活動制御とオンライン再計画の両方に優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:13:42 GMT)
MindSearch: Mimicking Human Minds Elicits Deep AI Searcher [20.7]
我々は、Web情報検索と統合における人間の心を模倣するMindSearchを紹介した。このフレームワークは、シンプルだが効果的なLLMベースのマルチエージェントフレームワークによってインスタンス化できる。 MindSearchは、深さと幅の点でレスポンス品質が大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:12:40 GMT)
Improving Retrieval Augmented Language Model with Self-Reasoning [20.7]
本稿では,ALMの信頼性とトレーサビリティ向上を目的とした,新たな自己推論フレームワークを提案する。このフレームワークは、関連性を認識したプロセス、エビデンスを認識した選択プロセス、軌跡解析プロセスの3つのプロセスで自己推論軌道を構築することを含む。提案手法の優位性を示すため,4つの公開データセットにまたがるフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:05:10 GMT)
SALVE: A 3D Reconstruction Benchmark of Wounds from Consumer-grade Videos [20.7]
本稿では,消費者向けビデオからの3次元創傷再建について述べる。 SALVEデータセットを導入し、異なるカメラで捉えた現実的な創傷ファントムのビデオ記録を含む。我々は,従来のフォトグラメトリーパイプラインから高度なニューラルレンダリングアプローチまで,最先端の3次元再構成手法の精度と精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:34:51 GMT)
Analyzing User Characteristics of Hate Speech Spreaders on Social Media [20.6]
ヘイトスピーチにおけるユーザ特性の役割を分析する。社会的影響の少ないユーザーは、ヘイトスピーチをシェアする傾向にある。政治的反トランプと反右派憎悪は、より大きな社会的影響力を持つユーザーによって再創造される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:40:55 GMT)
Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via Reinforcement Learning [20.5]
そこで本研究では,DFC設計のための新しいエンドツーエンド自動手法を提案する。提案手法は強化学習(RL)アルゴリズムを利用して,技術者の設計経験への依存を解消する。本手法は, 複雑もしくは急速に発展するDFCの設計において, 優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:34:20 GMT)
Anomalous symmetry protected blockade of skin effect in one-dimensional non-Hermitian lattice systems [20.5]
ここでは,合成空間反射対称性が一次元非エルミート系における基準とみなすことができることを示す定理を提案する。以上の結果から, NHSEの対称性と運命との深い関係が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:57:59 GMT)
EXIT: An EXplicit Interest Transfer Framework for Cross-Domain Recommendation [20.4]
クロスドメインレコメンデーションは、Meituanのような産業用アプリにかなりの関心を集めている。提案する課題に対処するために, EXIT という,シンプルで効果的なExplicit Interest Transfer フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:52:09 GMT)
Privacy Amplification via Shuffling: Unified, Simplified, and Tightened [20.1]
シングルメッセージとマルチメッセージのシャッフルプロトコルの両方において、プライバシーを増幅するための包括的なフレームワークを提案する。我々の理論的な結果は、特に極端確率設計を持つ局所確率化器に対して、我々のフレームワークがより厳密な境界を提供することを示している。私たちのバウンダリは、非常に効率的な$tildeO(n)$アルゴリズムで、$n=108$ユーザに対して10$秒未満で、数値的にプライバシを増幅します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:12:04 GMT)
TeleOR: Real-time Telemedicine System for Full-Scene Operating Room [20.0]
遠隔医療の出現は、専門専門医の遠隔手術へのリーチを拡大するためにテクノロジーを活用する変革的な発展を象徴している。オペレーティング・ルーム(OR)シーンの複雑なダイナミクスは、特に高忠実でリアルタイムなシーンの再構築と送信を実現する上で、遠隔医療にユニークな課題をもたらす。本稿では,遠隔操作のためのリアルタイムORシーン再構築を通じて,これらの課題に対処する先駆的システムであるTeleORを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:56:11 GMT)
Statistical Test on Diffusion Model-based Generated Images by Selective Inference [19.9]
AI生成画像の信頼性を定量化する確立したフレームワークは存在しない。本稿では,拡散モデルにより生成された画像に依存する意思決定タスクの信頼性を定量的に評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:51:35 GMT)
AgEval: A Benchmark for Zero-Shot and Few-Shot Plant Stress Phenotyping with Multimodal LLMs [19.7]
AgEvalは12種類の植物ストレス表現タスクからなるベンチマークである。本研究は、最先端モデルのゼロショットおよび少数ショットのインコンテキスト学習性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 00:39:51 GMT)
Multiscale Representation Enhanced Temporal Flow Fusion Model for Long-Term Workload Forecasting [19.4]
本稿では,自己指導型マルチスケール表現学習を利用して,長期および短期のワークロードパターンを抽出する新しいフレームワークを提案する。長期履歴はマルチスケール表現によって符号化され、短期観測は時流融合によってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:42:18 GMT)
YOLO-TLA: An Efficient and Lightweight Small Object Detection Model based on YOLOv5 [19.4]
YOLO-TLAは、YOLOv5上に構築された高度な物体検出モデルである。まず、ネックネットワークピラミッドアーキテクチャにおいて、小さなオブジェクトに対する検出層を新たに導入する。このモジュールはスライディングウィンドウの特徴抽出を使い、計算要求とパラメータ数の両方を効果的に最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:48:25 GMT)
A Reference-Based 3D Semantic-Aware Framework for Accurate Local Facial Attribute Editing [19.2]
本稿では,遅延ベースの編集手法と参照ベースの編集手法を融合した新しいフレームワークを提案する。提案手法では、3次元GANインバージョン技術を用いて、参照画像からの属性を3次元平面空間に埋め込む。粗く微細な塗布戦略を適用して、未ターゲット領域の整合性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:09:02 GMT)
Retinex-Diffusion: On Controlling Illumination Conditions in Diffusion Models via Retinex Theory [19.2]
我々は,拡散モデルをブラックボックス画像レンダリングとして概念化し,そのエネルギー関数を画像形成モデルに沿って戦略的に分解する。これは、キャストシャドウ、ソフトシャドウ、反射間など、現実的な照明効果を持つ画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:15:07 GMT)
DDAP: Dual-Domain Anti-Personalization against Text-to-Image Diffusion Models [18.9]
拡散に基づくパーソナライズされたビジュアルコンテンツ生成技術は、大きなブレークスルーを達成した。しかし、偽のニュースや個人をターゲットとするコンテンツを作るのに誤用された場合、これらの技術は社会的な危害をもたらす可能性がある。本稿では,新しいDual-Domain Anti-Personalization framework(DDAP)を紹介する。これら2つの手法を交互に組み合わせることで、DDAPフレームワークを構築し、両方のドメインの強みを効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:11:21 GMT)
Urban Traffic Accident Risk Prediction Revisited: Regionality, Proximity, Similarity and Sparsity [18.6]
交通事故は人間の健康と財産の安全に重大な危険をもたらす。交通事故を防ぐために、リスクを予測することで関心が高まっている。望ましい予測ソリューションは、交通事故の複雑さに対するレジリエンスを示すべきである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:10:15 GMT)
Frequency Guidance Matters: Skeletal Action Recognition by Frequency-Aware Mixed Transformer [18.5]
骨格の周波数表現を除去するための周波数認識型アテンションモジュールを提案する。また、周波数特徴を持つ空間特徴を組み込む混合変圧器アーキテクチャも開発している。 FreqMiXFormerは3つの一般的な骨格認識データセットでSOTAを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:03:50 GMT)
A Knowledge Enhanced Learning and Semantic Composition Model for Multi-Claim Fact Checking [18.4]
本稿では,多条件事実チェックのためのエンド・ツー・エンドの知識強化学習と検証手法を提案する。提案手法は,KGに基づく学習強化と多文意味合成という2つのモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:33:52 GMT)
LoginMEA: Local-to-Global Interaction Network for Multi-modal Entity Alignment [18.4]
マルチモーダルなエンティティアライメント(MMEA)は、2つのマルチモーダルな知識グラフ間で等価なエンティティを識別することを目的としている。我々は、ロギンメAと呼ばれるMMEAのための新しいローカル・グローバル・インタラクション・ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:06:45 GMT)
The Power of Combining Data and Knowledge: GPT-4o is an Effective Interpreter of Machine Learning Models in Predicting Lymph Node Metastasis of Lung Cancer [18.3]
リンパ節転移(LNM)は肺癌患者の早期治療を決定する重要な因子である。近年,大きな言語モデル (LLM) が注目されている。本稿では,LLMが取得した医療知識と機械学習モデルで同定した潜伏パターンを組み合わせた新しいアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:33:01 GMT)
Beyond MOT: Semantic Multi-Object Tracking [18.2]
現在のマルチオブジェクト追跡(MOT)は、ビデオ中のターゲット(すなわち 'where')の軌跡を予測することを目的としている。本稿では,オブジェクトのトラジェクトリを推定し,関連するトラジェクトリの意味的詳細を理解することを目的としたセマンティック・マルチオブジェクト追跡(SMOT)を紹介する。 BenSMOTは3,292本のビデオと151Kフレームで構成され、人間のセマンティックトラッキングのさまざまなシナリオをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:12:15 GMT)
Practical Video Object Detection via Feature Selection and Aggregation [18.2]
ビデオオブジェクト検出(VOD)は、オブジェクトの外観における高いフレーム間変動と、いくつかのフレームにおける多様な劣化を懸念する必要がある。現代のアグリゲーション法のほとんどは、高い計算コストに苦しむ2段階検出器用に調整されている。この研究は、特徴選択と集約の非常に単純だが強力な戦略を考案し、限界計算コストでかなりの精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:12:11 GMT)
Futga: Towards Fine-grained Music Understanding through Temporally-enhanced Generative Augmentation [18.1]
本稿では,時間的構成による生成的拡張から学習することで,微粒化音楽理解機能を備えたモデルを提案する。既存の音楽キャプションデータセットと大言語モデル(LLM)を利用して、フル長曲の詳細な音楽キャプションを構造記述と時間境界で合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:53:32 GMT)
rLLM: Relational Table Learning with LLMs [18.0]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたテーブルラーニング (RTL) 用に設計された PyTorch ライブラリ rLLM (reLLM) を紹介する。中心となる考え方は、最先端のニューラルネットワーク、LLM、テーブルネットワークを標準化されたモジュールに分解することである。 rLLM の使用法を説明するため,bftextBRIDGE というシンプルな RTL 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:33:40 GMT)
AUGCAL: Improving Sim2Real Adaptation by Uncertainty Calibration on Augmented Synthetic Images [17.6]
AUGCALは, SIM2REAL適応モデルを改善するための簡易な訓練時間パッチであり, 1) 全体的な誤判定の低減, (2) 誤った予測における過度な信頼の低減,(3) 信頼スコアの信頼性の向上などによって, SIM2REAL適応モデルを改善する。我々は,未ラベルREALデータの誤校正方法の簡単な解析的正当性を用いて,AUGCALを動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:09:11 GMT)
Auto-Regressive Next-Token Predictors are Universal Learners [17.4]
線形次トーケン予測器のような単純なモデルでさえ、チューリングマシンによって効率的に計算される任意の関数を近似することができることを示す。また、線形ネットワークや浅層多層パーセプトロン(MLP)のような単純な次世代予測器が、テキスト生成や算術タスクにおいて非自明な性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:51:25 GMT)
RSC-SNN: Exploring the Trade-off Between Adversarial Robustness and Accuracy in Spiking Neural Networks via Randomized Smoothing Coding [17.3]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、そのユニークな神経力学と低出力の性質により、広く注目を集めている。以前の研究では、Poissonコーディングを持つSNNは、小規模データセット上のArtificial Neural Networks(ANN)よりも堅牢であることが実証されている。この研究は理論上、SNNの固有の対向ロバスト性はポアソン符号に由来することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:26:15 GMT)
Hashing based Contrastive Learning for Virtual Screening [17.2]
仮想スクリーニング(VS)のためのハッシュベースのコントラスト学習手法であるDarmHashを提案する。 DrugHashは、VSを検索に効率的なバイナリハッシュコードを使用する検索タスクとして扱う。実験結果から、DragonHashは最先端の精度を達成するために既存の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:33:49 GMT)
Trimming the Fat: Efficient Compression of 3D Gaussian Splats through Pruning [17.1]
脂肪を磨く」とは、モデルに符号化された余分な情報を除去する、ポストホックな勾配インフォームド・イテレーティブ・プルーニング技術である。提案手法は,ベースラインモデルに類似した性能を維持しつつ,約50$times$圧縮を実現し,最大600FPSの高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:51:06 GMT)
Map2Traj: Street Map Piloted Zero-shot Trajectory Generation with Diffusion Model [17.0]
拡散モデルを利用して,新しいゼロショットトラジェクトリ生成手法であるMap2Trajを開発した。観測されていない地域のストリートマップだけで、Map2Trajは現実世界の移動パターンによく似た合成軌道を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:57:03 GMT)
Improving 2D Feature Representations by 3D-Aware Fine-Tuning [17.0]
現在の視覚基礎モデルは、構造化されていない2Dデータに基づいて純粋に訓練されている。 3次元認識データの微調整により,出現するセマンティックな特徴の質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:59:21 GMT)
Emergence in non-neural models: grokking modular arithmetic via average gradient outer product [16.9]
グラッキングはニューラルネットワークや勾配降下に基づく最適化に特有ではないことを示す。この現象はRecursive Feature Machinesを用いてモジュラー算術を学習する際に発生する。この結果から,タスク関連の特徴を学習することで,創発が純粋に引き起こされることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:28:58 GMT)
Towards a Knowledge guided Multimodal Foundation Model for Spatio-Temporal Remote Sensing Applications [16.8]
既存の基礎モデルは、様々なスペクトル画像源を用いて、マスク付き再構成タスクで事前訓練された大きなモデルを作成する。本稿では,従来の単一モードマスマスマスキングオートエンコーダのファウンデーションモデルを超えた,リモートセンシング地学応用のための基礎モデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:49:55 GMT)
Emotion-Driven Melody Harmonization via Melodic Variation and Functional Representation [16.8]
感情駆動のメロディは、望ましい感情を伝えるために、1つのメロディのための多様なハーモニーを生成することを目的としている。以前の研究では、異なるコードで同じメロディを調和させることで、リードシートの知覚的価値を変えることが困難であった。本稿では,シンボリック音楽の新たな機能表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:05:12 GMT)
Generative Retrieval with Preference Optimization for E-commerce Search [16.7]
我々は、好みを最適化した生成検索という、Eコマース検索のための革新的なフレームワークを開発する。生の項目のタイトルを表すためにマルチスパン識別子を使用し、クエリからタイトルを生成するタスクを、クエリからマルチスパン識別子を生成するタスクに変換する。実験の結果,本フレームワークは実世界のデータセット上での競合性能を実現し,オンラインA/Bテストはコンバージョンゲインの改善における優位性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:31:19 GMT)
Tightening the Evaluation of PAC Bounds Using Formal Verification Results [16.7]
我々は,PAC境界の評価にニューラルネットワークの形式的検証を用いるという新しいアプローチを採っている。検証結果に既存の境界を条件付けすることで、検証された領域の基盤となる確率質量に比例した厳密化が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:53:14 GMT)
GATE: How to Keep Out Intrusive Neighbors [16.6]
本稿では,グラフ注意ネットワークの拡張であるGATEを提案する。 GATEは、不要な地区集約の根本原因に対処することで、過剰なスムーシングを緩和する。無関係な隣人との接続を減らすことで、実世界の異性愛的なデータセットでGATを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:08:39 GMT)
OptiMUS-0.3: Using Large Language Models to Model and Solve Optimization Problems at Scale [16.3]
本稿では,Large Language Model (LLM) を用いた自然言語記述から線形プログラミング問題の定式化と解法を提案する。本システムでは,数理モデルの開発,ソルバコードの記述とデバッグ,生成したソリューションの評価,モデルとコードの効率性と正確性の向上を実現している。実験によると、OptiMUS-0.3は、簡単なデータセットで12%以上、ハードデータセットで8%以上、既存の最先端メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:31:45 GMT)
Efficient Byzantine-Robust and Provably Privacy-Preserving Federated Learning [15.6]
フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのプライベートデータを共有せずに、新たな分散ラーニングパラダイムである。既存のFL守備隊はほとんどが2つの攻撃のうちの1つに対処している。本稿では,Byzantine-robust とプライバシー保護のための FL 手法であるBPFL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:55:30 GMT)
Strong Copyright Protection for Language Models via Adaptive Model Fusion [15.5]
Copyright-Protecting Fusion (CP-Fuse) は、言語モデルを適応的に組み合わせて保護された物質の再生を最小限にするアルゴリズムである。その結果,CP-Fuseは高品質なテキストとコード生成を維持しつつ,著作権のあるコンテンツの記憶を著しく減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:32:30 GMT)
Foundations for Unfairness in Anomaly Detection -- Case Studies in Facial Imaging Data [15.4]
本稿では,ADアルゴリズムの主な2つのカテゴリ,オートエンコーダベースとシングルクラスベースについて検討する。我々は,集団の表現不足などの不公平性の源泉を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:04:29 GMT)
Generalization Error Bounds for Learning under Censored Feedback [15.4]
学習理論からの一般化誤差は、以前に見つからなかったデータに対してアルゴリズムがどれだけうまく機能するかを統計的に保証する。このような境界に対する検閲されたフィードバックによるデータ非IIDnessの影響を特徴付ける。既存の一般化誤差境界がモデルの一般化保証を正しく捕捉できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:32:39 GMT)
Quantum Long Short-Term Memory for Drug Discovery [15.2]
薬物発見に量子機械学習(QML)をうまく応用する。そこで本研究では,QMLがモデル性能を大幅に向上し,従来のMLよりも高速な収束を実現することを示す。この研究は、量子コンピューティングが科学的進歩に多大な利益をもたらす可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:10:03 GMT)
Orca: Ocean Significant Wave Height Estimation with Spatio-temporally Aware Large Language Models [15.1]
重要な波高(SWH)は海洋科学において重要な指標であり、エネルギー開発、漁業、潜在的なリスクに対する早期警戒システムなど様々な用途に欠かせない。従来のSWH推定手法は計算不効率によって妨げられる。機械学習は、精度を改善し、計算時間を短縮する代替手段として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:40:07 GMT)
Confidence Estimation for Automatic Detection of Depression and Alzheimer's Disease Based on Clinical Interviews [14.6]
本稿では,アルツハイマー病(AD)とうつ病の自動診断のための信頼性評価について,臨床面接による検討を行った。動的ディリクレ事前分布を用いて予測分布の2次確率をモデル化する新しいベイズ的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:18:23 GMT)
Alignment Scores: Robust Metrics for Multiview Pose Accuracy Evaluation [14.5]
推定されたカメラポーズの精度を評価するための3つの新しい指標を提案する。翻訳アライメントスコア(TAS)は、回転と独立して翻訳精度を評価する。回転アライメントスコア(RAS)は、翻訳とは独立に回転精度を評価する。 Pose Alignment Score (PAS) は2つのスコアの平均値である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:34:23 GMT)
APE: Active Learning-based Tooling for Finding Informative Few-shot Examples for LLM-based Entity Matching [14.1]
このデモでは、APE(Active Prompt Engineering)と呼ばれるループ型ツールを紹介します。 APEは人間のフィードバックの最もあいまいな例を反復的に選択します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:22:50 GMT)
Causal Interventional Prediction System for Robust and Explainable Effect Forecasting [14.1]
AIに基づく予測システムの堅牢性と説明可能性について検討する。我々は、変分オートエンコーダと多重計算の完全条件仕様に基づく因果介入予測システム(CIPS)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:16:45 GMT)
More precise edge detections [13.9]
エッジ検出 (ED) はコンピュータビジョンの基本的なタスクである。現在のモデルは相変わらず不満足な精度に悩まされている。より正確な予測のためのモデルアーキテクチャはまだ調査が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:24:55 GMT)
Rina: Enhancing Ring-AllReduce with In-network Aggregation in Distributed Model Training [13.8]
インネットワークアグリゲーション(INA)は統合するために提案されている。 PSはインキャスト問題を緩和する。 Rinaは同じハードウェアコストで50%以上のスループットを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:06:10 GMT)
Enhancing CTR Prediction through Sequential Recommendation Pre-training: Introducing the SRP4CTR Framework [13.6]
クリックスルーレート(CTR)予測のための逐次勧告事前学習フレームワーク(SRP4CTR)を提案する。本稿では,事前学習モデルの導入が推論コストに与える影響について論じるとともに,シーケンス側情報を同時に符号化する事前学習手法を提案する。我々は,事前学習モデルから産業用CTRモデルへの知識伝達を容易にするクエリ変換手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:49:11 GMT)
Motion Manifold Flow Primitives for Language-Guided Trajectory Generation [13.4]
テキストベーストラジェクトリ生成モデルは、小さなデータセットサイズ、トラジェクトリ空間の高次元性、およびテキスト条件運動分布の固有の複雑さのために、開発が困難である。本稿では,3つの課題すべてに対処する上で,少数の実演データのみに依存したテキストベーストラジェクトリ生成モデルを提案する。本フレームワークは,テキスト入力に対して,定性的に異なる動作を正確に生成し,既存の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:53:14 GMT)
Private and Secure Fuzzy Name Matching [13.3]
ファジィな名前マッチングのための新しいプライバシ保護手法を導入する。 10kと100kの名前から1000名を探すのに約100秒と1000秒かかります。提案手法では,クラスタリングを用いて通信オーバーヘッドを30～300倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:11:53 GMT)
Experimenting on Markov Decision Processes with Local Treatments [13.2]
本稿では,マルコフ決定過程 (MDPs) を用いた局所処理実験について検討する。局所構造を利用して平均処理効果の推論効率を向上させることに注力する。本稿では, 局所的な処理構造を利用して, 処理方針の影響を受けない状態の情報を共有する分散低減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 00:41:11 GMT)
Generating Gender Alternatives in Machine Translation [13.2]
機械翻訳システムは、あいまいな性別の用語を、システムのトレーニングデータに最もよく見られる性別の形式に翻訳することが多い。これはしばしば社会に存在する有害なステレオタイプを反映し永続する。文法的に正しいジェンダー変換の代案を全て生成する問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:10:51 GMT)
SciPostLayout: A Dataset for Layout Analysis and Layout Generation of Scientific Posters [13.1]
科学論文からよく設計されたポスターを自動的に生成できるシステムは、著者の作業量を減らし、読者が論文の概要を視覚的に理解できるようにする。我々はSciPostデータセットを構築した。これは7,855の科学的ポスターとレイアウト分析と生成のための手動レイアウトアノテーションで構成されている。私たちのデータセットにあるポスターや論文はすべてCC-BYライセンスで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:32:27 GMT)
Correspondence-Free SE(3) Point Cloud Registration in RKHS via Unsupervised Equivariant Learning [13.1]
本稿では,ポイント対応を必要としないロバストなSE(3)ポイントクラウド登録手法を提案する。ノイズ、外周、非対称データの中で信頼性の高い性能を提供する新しいRKHS距離測定法が提案されている。提案手法は, 合成 (ModelNet40) と実世界 (ETH3D) の両方のノイズ, 外れ値の多いデータセットの登録精度において, 古典的, 教師ありの手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:57:38 GMT)
Region-aware Image-based Human Action Retrieval with Transformers [13.1]
我々は,画像に基づく行動検索において,無視されるが重要な課題に焦点をあてる。 3つの側面からリッチなアクション表現を学習するエンド・ツー・エンドのモデルを提案する。 Stanford-40 と PASCAL VOC 2012 Action データセットの実験では、提案手法が従来の手法よりも大幅に優れていたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:18:35 GMT)
Dream2Real: Zero-Shot 3D Object Rearrangement with Vision-Language Models [13.0]
本稿では、2Dデータに基づいてトレーニングされた視覚言語モデル(VLM)を3Dオブジェクト再構成パイプラインに統合するロボットフレームワークであるDream2Realを紹介する。これは、ロボットがシーンの3D表現を自律的に構築し、オブジェクトを仮想的に再配置し、その結果の配置の画像を描画することで実現される。これらのレンダリングはVLMによって評価され、ユーザの指示に最も適した配列が選択され、ピック・アンド・プレイスで現実世界で再現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:40:09 GMT)
Adaptive Self-supervised Robust Clustering for Unstructured Data with Unknown Cluster Number [12.9]
適応型自己教師型ロバストクラスタリング(Adaptive Self-supervised Robust Clustering, ASRC)と呼ばれる非構造化データに適した,新たな自己教師型ディープクラスタリング手法を提案する。 ASRCはグラフ構造とエッジ重みを適応的に学習し、局所構造情報と大域構造情報の両方をキャプチャする。 ASRCは、クラスタ数の事前知識に依存するメソッドよりも優れており、非構造化データのクラスタリングの課題に対処する上での有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:51:09 GMT)
Unsupervised Training of Convex Regularizers using Maximum Likelihood Estimation [12.6]
本稿では,雑音測定に基づいて,凸型ニューラルネットワークに基づく画像正規化項をトレーニングするために,最大限界推定を用いた教師なし手法を提案する。実験により,提案手法は,様々な画像汚職操作者を対象とした類似の教師付きトレーニング手法と比較して,ほぼ競合する先行手法を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:10:27 GMT)
Predictive Pipelined Decoding: A Compute-Latency Trade-off for Exact LLM Decoding [12.5]
予測パイプラインデコーディング(英: Predictive Pipelined Decoding、PPD)とは、大規模言語モデル(LLM)におけるグレディデコーディングを高速化する手法である。従来の戦略とは異なり、PDDはその後のトークン復号の開始を並列化するために追加の計算資源を使用する。我々は計算とレイテンシのトレードオフを分析するための理論的フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:03:22 GMT)
Imputation for prediction: beware of diminishing returns [12.4]
失敗の値はさまざまな分野に分散しており、予測モデルをトレーニングしデプロイする上での課題を提起している。最近の理論的および実証的な研究は、単純な定数計算が一貫性と競争力を持つことを示唆している。本研究の目的は, 先進的な計算手法への投資が, 予測精度を著しく向上させるかどうかを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:01:06 GMT)
QAEA-DR: A Unified Text Augmentation Framework for Dense Retrieval [12.2]
厳密な検索では、長いテキストを密度の高いベクトルに埋め込むと、情報が失われ、クエリとテキストのマッチングが不正確になる。近年の研究では,文の埋め込みモデルや検索プロセスの改善を中心に研究が進められている。本稿では,高密度検索のための新しいテキスト拡張フレームワークを導入し,生文書を高密度テキスト形式に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:39:08 GMT)
CollectiveSFT: Scaling Large Language Models for Chinese Medical Benchmark with Collective Instructions in Healthcare [12.2]
本研究は中国における総合医療ベンチマーク(CMB)に焦点を当てる。私たちは、より大きなモデルに匹敵するスコアを得るために、より小さなベースモデルをトレーニングしました。以上の結果から,より広い範囲のトレーニングデータにより,様々な医療シナリオにおいてモデルを一般化し,効果的に実行する能力が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:00:48 GMT)
Distilling High Diagnostic Value Patches for Whole Slide Image Classification Using Attention Mechanism [11.9]
MIL(Multiple Instance Learning)はWSI(Whole Slide Image)分類の分野で広く注目を集めている。バッグレベルのMILメソッドの欠点は、より冗長なパッチの導入であり、干渉につながる。我々は,高い診断値のパッチを抽出するAFD-MIL (Feature Respiration Multi-Instance Learning) アプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:14:21 GMT)
Optimizing Cooperative path-finding: A Scalable Multi-Agent RRT* with Dynamic Potential Fields [11.9]
本研究では,多エージェントRT*ポテンシャル場(MA-RRT*PF)を提案する。実験による評価は,MA-RRT*PFの高密度環境における従来のマルチエージェントRT* (MA-RRT*) よりも有意な優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:03:22 GMT)
Classification, Regression and Segmentation directly from k-Space in Cardiac MRI [11.7]
我々は,k空間データを直接処理するためのトランスフォーマーモデルであるKMAEを提案する。 KMAEは、重要な心臓疾患の分類、関連する表現型回帰、および心臓セグメンテーションタスクを扱うことができる。心臓MRIにおけるk-space-based diagnosisの可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:35:35 GMT)
Self-Supervised Learning for Text Recognition: A Critical Survey [11.6]
テキスト認識(英語: Text Recognition, TR)とは、画像からテキスト情報を取得することに焦点を当てた研究領域である。ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングにラベルなしデータの大規模なデータセットを活用することで、自己監視学習(SSL)が注目されている。本稿では,TR分野におけるSSLの利用を集約し,その技術の現状を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:11:17 GMT)
Adaptive Utilization of Cross-scenario Information for Multi-scenario Recommendation [11.5]
マルチシナリオ勧告(Multi-scenario Recommendation、MSR)は、さまざまなシナリオからの情報を活用することで、ランキングパフォーマンスを向上させる重要なトピックである。 MSRの最近の手法は主に、共通性とシナリオ間の差異をモデル化するために共有または特定のモジュールを構築する。我々は,シナリオに支配された専門家の混在により,すべてのシナリオに対処するために,CSII(Cross-Scenario Information Interaction)という統合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:17:33 GMT)
Robust Fully-Asynchronous Methods for Distributed Training over General Architecture [11.5]
分散機械学習問題における完全な同期は、レイテンシ、パッケージの損失、ストラグラーの存在のため、非効率であり、不可能である。本稿では,R-FAST (Fully-Asynchronous Gradient Tracking Method) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:51:40 GMT)
Do Text-to-Vis Benchmarks Test Real Use of Visualisations? [11.4]
ベンチマークデータセットと公開リポジトリのコードを比較します。この結果から,グラフの種類や属性,アクション数など,同じ分布をテストせずに評価した結果,データセットの実質的なギャップが明らかとなった。これは、ユーザの視覚的ニーズに真に対処するシステムの開発をサポートするために、新しい、より多くのベンチマークが必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:13:28 GMT)
Model Agnostic Hybrid Sharding For Heterogeneous Distributed Inference [11.4]
Nesaは、分散AI推論用に設計されたモデルに依存しないシャーディングフレームワークを導入した。私たちのフレームワークでは、ブロックチェーンベースのディープニューラルネットワークシャーディングを使用して、さまざまなノードネットワークに計算タスクを分散しています。われわれの結果は、最先端のAI技術へのアクセスを民主化する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:18:48 GMT)
TVDiag: A Task-oriented and View-invariant Failure Diagnosis Framework with Multimodal Data [11.4]
マイクロサービスベースのシステムは、複雑なインタラクションとスケールの拡大によって、信頼性上の問題に悩まされることが多い。単一モードのデータを使用する従来の障害診断方法は、制限された情報のため、すべての障害シナリオをほとんどカバーできない。我々は,マルチモーダルな障害診断フレームワークである textitTVDiag を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:26:57 GMT)
AutoManual: Generating Instruction Manuals by LLM Agents via Interactive Environmental Learning [11.1]
LLM(Large Language Models)ベースのエージェントは、さまざまなドメインにわたるタスクを自律的に完了させることを約束している。我々は,LLMエージェントが対話を通じて理解を自律的に構築し,新しい環境に適応することを可能にするフレームワークであるAutoManualを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:16:56 GMT)
Learning Feature-Preserving Portrait Editing from Generated Pairs [11.1]
そこで本研究では,自動生成ペアデータを活用して,所望の編集を学習する学習手法を提案する。本手法は,最先端の品質を定量的かつ質的に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:19:42 GMT)
Publicly Shareable Clinical Large Language Model Built on Synthetic Clinical Notes [11.1]
バイオメディカル文献から抽出した公開症例報告を用いて, 大規模臨床記録を合成する。次に、これらの合成ノートを使用して、専門的な臨床大言語モデルであるAsclepiusを訓練します。我々は、GPT-3.5-turboや他のオープンソースの代替品を含む、いくつかの大きな言語モデルに対してAsclepiusをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:52:22 GMT)
True random number generation using 1T' molybdenum ditelluride [11.1]
構造メタスタブルな1T' MoTe2から探るコンダクタンスノイズを用いた真の乱数生成について述べる。このノイズは、15Kでも安定に維持できる頑丈なエントロピー源である。乱数を用いたニューラルネットワークにおける生体情報保護を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:57:00 GMT)
Imprecise Probabilities Meet Partial Observability: Game Semantics for Robust POMDPs [10.9]
ロバストPOMDP(RPOMDP)は不確実性集合と呼ばれる不正確な確率を定義する。不確実性集合に対する異なる仮定が最適ポリシーや値に影響を与えることを示す。我々は,既存のRPOMDP文献をセマンティクスを用いて分類し,これらの既存作品が動作している不確実性を想定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:15:29 GMT)
Prompting Multi-Modal Tokens to Enhance End-to-End Autonomous Driving Imitation Learning with LLMs [10.8]
本稿では,基本的運転模倣学習と大規模言語モデルを組み合わせることで,自律運転のためのハイブリッドエンド・ツー・エンド学習フレームワークを提案する。提案手法は、CARLAによるオフライン評価において、49.21%の運転スコアと91.34%のルート完了率を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:43:31 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） (Mon, 29 Jul 2024 08:27:33 GMT)
Analysis and Improvement of Rank-Ordered Mean Algorithm in Single-Photon LiDAR [10.6]
ランク順序付き平均 (ROM) と呼ばれるフィルタは、ノイズの多い光子到着時刻スタンプを拒否するために用いられる。反射率が深さと信号-背景比で決められた閾値以下になると、ROMは失敗することを示す。タイトなタイムスタンプクラスタの選択による信号抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:50:44 GMT)
Privacy-preserving data release leveraging optimal transport and particle gradient descent [10.5]
そこで我々はPrivPGDを提案する。PrivPGDは、最適輸送と粒子勾配勾配から得られるツールを活用する、プライベートデータ合成の新しい生成方法である。我々のアルゴリズムは、非常にスケーラブルで、追加のドメイン固有の制約を組み込む柔軟性を提供しながら、幅広いデータセット上の既存のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:12:50 GMT)
AnyHome: Open-Vocabulary Generation of Structured and Textured 3D Homes [10.5]
我々はAnyHomeを紹介した。AnyHomeは、どんなテキストでもよく構造化された、テクスチャ化された屋内シーンに家庭スケールで翻訳するフレームワークだ。提案手法は,大規模言語モデル (LLM) を設計テンプレートで促進することにより,提案した文章をアモーダルな構造化表現に変換する。次に、スコア蒸留サンプリングプロセスを使用して幾何学を洗練させ、それにライフスタイルのテクスチャを付加するエゴセントリックな塗布プロセスが続く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 00:09:46 GMT)
Image-text matching for large-scale book collections [10.4]
本稿では,画像の集合内のすべての本を,ある書籍カタログのエントリにマッピングする問題に対処する。我々は,本文の本軸の検出と,商用OCRを用いた書籍情報の抽出に,SAM(State-of-the-art segmentation method)を組み合わせる。本手法を評価するため,スペインの公立図書館の蔵書コレクション全体をカバーする注釈付き本棚画像のデータセットを新たに公開した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:05:04 GMT)
FloorSet -- a VLSI Floorplanning Dataset with Design Constraints of Real-World SoCs [10.3]
システム・オン・ア・チップ(SoC)とそのサブシステムのフロアプランニングは、物理的設計フローの重要かつ非自明なステップである。 FloorSet -- 合成固定アウトラインフロアプランレイアウトの包括的なデータセットを2つ紹介する。 FloorSetは、大規模制約付き最適化問題の基礎研究を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:34:37 GMT)
Language-driven Grasp Detection with Mask-guided Attention [10.2]
マスク誘導型注目を用いた言語駆動型グリップ検出手法を提案する。提案手法では,視覚データ,セグメンテーションマスク機能,自然言語命令を統合した。我々の研究は、言語駆動型把握検出のための新しいフレームワークを導入し、言語駆動型ロボットアプリケーションへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:55:17 GMT)
Dataset Distillation for Offline Reinforcement Learning [10.2]
オフラインの強化学習には、しばしばポリシーをトレーニングできる品質データセットが必要です。我々は、データ蒸留を用いてより良いデータセットを訓練し、それからより良いポリシーモデルをトレーニングするために使用できることを提案する。提案手法では,トレーニングしたモデルが,全データセットでトレーニングしたモデルと同じような性能を達成できるようなデータセットを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:02:17 GMT)
Realizaiton of high-fidelity perfect entangler between remote superconducting quantum processors [9.9]
マイクロ波ケーブルで接続された2つのリモートパッケージ量子デバイス間の相互共振(CR)効果により実現された直接CNOTゲートを報告する。我々は99.15 pm 0.02%の高忠実度CNOTゲートを達成する。本研究は,遠隔2ビットゲートを実現するための新しい手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:12 GMT)
ActivityCLIP: Enhancing Group Activity Recognition by Mining Complementary Information from Text to Supplement Image Modality [9.7]
以前の方法は、通常、画像モダリティの情報のみを抽出してグループ活動を認識する。本研究では,アクションラベルに含まれるテキスト情報を抽出するプラグイン・アンド・プレイ方式であるActivityCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:14:02 GMT)
A Unified Graph Transformer for Overcoming Isolations in Multi-modal Recommendation [9.7]
既存のマルチモーダルレコメンダシステムは、通常、特徴抽出とモダリティモデリングの両方に分離されたプロセスを使用する。本稿では, マルチウェイ変換器を用いて, 整列したマルチモーダル特徴を抽出するUnified Multi-modal Graph Transformer (UGT) という新しいモデルを提案する。 UGTモデルは, 一般的に使用されるマルチモーダルレコメンデーション損失と共同最適化した場合に, 特に有意な有効性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:04:31 GMT)
ByteCheckpoint: A Unified Checkpointing System for LLM Development [9.7]
PyTorchネイティブなマルチフレームチェックポイントシステムを導入し、オンラインチェックポイントの自動再シャーディングをサポートする。 ByteCheckpointはデータ/メタデータの分離されたストレージアーキテクチャを採用しており、チェックポイントストレージを採用中の並列処理戦略から切り離している。我々は,チェックポイントの保存とロードの効率を大幅に向上させるため,いくつかのI/O性能最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:18:20 GMT)
MMEarth: Exploring Multi-Modal Pretext Tasks For Geospatial Representation Learning [9.5]
MMEarthは、グローバルスケールでの多様なマルチモーダル事前トレーニングデータセットである。光衛星画像の汎用表現を学習するために,MP-MAE(Multi-Pretext Masked Autoencoder)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:35:50 GMT)
Node Similarities under Random Projections: Limits and Pathological Cases [9.5]
ランダム投影法により, ドット積とコサインの類似性がいかによく保存されているかを検討する。埋め込みによって誘導されるノード順序を反転させるランダムなプロジェクションの確率を計算することにより、基本的な結果をランキングアプリケーションに特殊化する。ランダムな投射によって生じる統計的ノイズに関して、コサイン類似性は驚くほど正確な近似をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:51:26 GMT)
reBEN: Refined BigEarthNet Dataset for Remote Sensing Image Analysis [9.3]
BigEarthNetは、リモートセンシング画像解析のためのディープラーニング(DL)研究を支援するために構築された、大規模でマルチモーダルなリモートセンシングデータセットである。 reBENデータセットは、Sentinel-1とSentinel-2の画像パッチの549,488対で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:53:20 GMT)
Long-form music generation with latent diffusion [8.8]
時間長の文脈で生成モデルを訓練することにより,最大4m45秒の長音を生成可能であることを示す。我々は,音質と即時アライメントの指標に基づいて最先端の世代を入手し,主観的テストにより,コヒーレントな構造を持つ完全長の音楽を生成することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:52:26 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の現在のインスタンス化は平均精度(AP)を0.064から0.832に大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:14:07 GMT)
Harnessing LLMs for Automated Video Content Analysis: An Exploratory Workflow of Short Videos on Depression [8.6]
我々は,Large Language Models (LLMs) を用いたマルチモーダルコンテンツ分析の新しいワークフローに従って,ケーススタディを実施している。 LLMのビデオアノテーション機能をテストするために,うつ病に関する25の短いビデオから抽出した203を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:12:06 GMT)
Quantum Machine Learning Architecture Search via Deep Reinforcement Learning [8.5]
教師付き学習タスクに適した有能なQMLモデルアーキテクチャを探索するために、深層強化学習を導入する。我々の手法は、所定のアンザッツを使わずにQMLモデルの発見を容易にするポリシーを考案するために、RLエージェントを訓練することを含む。提案手法は,ゲート深さを最小化しながら高い分類精度を達成できるVQCアーキテクチャの同定に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:20:51 GMT)
HabiCrowd: A High Performance Simulator for Crowd-Aware Visual Navigation [8.5]
私たちは、クラウド対応ビジュアルナビゲーションのための最初の標準ベンチマークであるHabiCrowdを紹介します。提案する人間力学モデルは衝突回避における最先端性能を実現する。我々はHabiCrowdを利用して、クラウド対応視覚ナビゲーションタスクと人間とロボットのインタラクションに関する総合的な研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:46:35 GMT)
VANP: Learning Where to See for Navigation with Self-Supervised Vision-Action Pre-Training [8.5]
人間は、ナビゲーションに関連する特定の視覚領域に焦点を当てることで、衝突することなく、群衆を効率的にナビゲートする。ほとんどのロボットビジュアルナビゲーション手法は、視覚タスクで事前訓練されたディープラーニングモデルに依存しており、これは有能な物体を優先する。視覚ナビゲーション事前訓練(VANP)のためのセルフ・スーパービジョン・ビジョン・アクション・モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:36:13 GMT)
An Abundance of Katherines: The Game Theory of Baby Naming [8.3]
乳児命名の競争力が高い分野について検討する。私たちは、トラクタブルでクリーンなだけでなく、現実世界を完璧に捉えたモデルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:45:17 GMT)
Complexity-Theoretic Implications of Multicalibration [8.3]
多精度予測器はより強い条件を満たす:それらはコレクションの各セットで校正される。この複雑性理論的正則性レンマは、異なる領域に影響を及ぼすことが知られている。すべての函数(その硬さによらず)が不随伴なハードコア集合の小さな集合を持つことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:14:32 GMT)
Trainability maximization using estimation of distribution algorithms assisted by surrogate modelling for quantum architecture search [8.2]
量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、量子パラメトリック回路の構成を最適化するだけでなく、変分量子アルゴリズムのパラメータも最適化する。本稿では,(1)粗悪な性能のアーキテクチャを積極的に破棄する評価プロセスのオンラインサロゲートモデルによる測定数を削減し,(2)BPが存在する場合の回路のトレーニングを避けることを目的とした。我々は、変分量子固有解法の提案を実験的に検証し、我々のアルゴリズムがハミルトニアンの文献でこれまで提案されていた解を見つけることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:22:39 GMT)
Language-Conditioned Offline RL for Multi-Robot Navigation [8.2]
本稿では,自然言語命令の解釈と追従を行うマルチロボットチームのためのナビゲーションポリシーの開発手法を提案する。我々は、これらのポリシーを、事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) からの埋め込みに課し、オフラインの強化学習を通じてそれらを訓練する。 5つの本物のロボットのチームが行った実験によると、これらのポリシーは目に見えないコマンドによく当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:49:30 GMT)
Short-Term Forecasting of Photovoltaic Power Generation Based on Entropy during the Foggy Winter [8.2]
本稿では,太陽光発電の予測問題を実現するための新しいモデルを提案する。発達したエントロピーは、霧の冬の間に不確実性を評価するために作成される。中国江蘇省の太陽光発電発電所から得られたデータを用いて, 予測モデルを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:53:39 GMT)
MedExpQA: Multilingual Benchmarking of Large Language Models for Medical Question Answering [8.1]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能技術の発展を促進する可能性を秘めている。本稿では,MedExpQAについて述べる。MedExpQAは,医学質問応答におけるLSMを評価するための,医学試験に基づく最初の多言語ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:20:42 GMT)
Trusted source noise model of discrete-modulated continuous-variable quantum key distribution [8.0]
離散変調連続可変量子鍵分布従来のアプローチは、盗聴器がすべての音源ノイズを制御できると仮定するものだった。我々は、離散変調プロトコルに特化して信頼できるモデルを調整し、それに従ってセキュリティ解析をアップグレードする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:35:33 GMT)
On the Capacity of the Quantum Switch with and without Entanglement Decoherence [8.0]
2つのデコヒーレンスモデルは、他のデコヒーレンスモデルに対してキャパシティ領域の上下境界を設定するため重要である。本論文の貢献は,両デコヒーレンスモデルにおけるスイッチ容量領域の特徴付けと,勾配勾配に基づくスループット最適ポリシの提案である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:27:43 GMT)
A Brief Introduction to Quantum Network Control [8.0]
量子ネットワーキングは、情報処理と通信を変革する可能性を持つ新興分野である。量子ネットワーク制御(quantum network control)は、エンタングルメント(エンタングルド量子ビット)を分散するアルゴリズムを設計するための分野である。本稿では,量子鍵分布や分散量子コンピューティングなどの応用を実現するために,マルチホップ量子ネットワークにおける絡み合いの分散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:21:45 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） (Mon, 29 Jul 2024 09:05:17 GMT)
Identifiable latent bandits: Combining observational data and exploration for personalized healthcare [7.7]
Banditのアルゴリズムは、パーソナライズされた意思決定を改善することを約束している。ほとんどの健康アプリケーションでは、各患者に新しいバンディットを適合させることは不可能であり、観察可能な変数はしばしば最適な治療法を決定するのに不十分である。潜伏帯域は、文脈変数が明らかにできる範囲を超えて、迅速な探索とパーソナライズの両方を提供する。本稿では, 非線形独立成分分析に基づく帯域幅アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:04:20 GMT)
SalNAS: Efficient Saliency-prediction Neural Architecture Search with self-knowledge distillation [7.6]
近年の深部畳み込み型ニューラルネットワークの進歩により,サリエンシ予測の性能が大幅に向上した。本稿では,2つのコントリビューションを持つ有能性予測のためのニューラルアーキテクチャ検索フレームワークを提案する。自己KDを利用することで、SalNASは、ほとんどの評価ルーリックにおいて、他の最先端の精度予測モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:48:34 GMT)
SMARLA: A Safety Monitoring Approach for Deep Reinforcement Learning Agents [7.3]
本稿では,機械学習によるDRLエージェントの安全監視手法SMARLAを提案する。実際の理由から、SMARLAはDRLエージェントの入力の種類に依存しない。 SMARLAを3つのよく知られたRL症例で定量的に定性的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:07:54 GMT)
Security Analysis of Smart Contract Migration from Ethereum to Arbitrum [6.8]
この研究は、スマートコントラクトのセキュアからArbitrumへの移行を詳細に分析した初めてのものである。この研究は、Arbitrumにデプロイされたスマートコントラクトが、Arbitrumへのマイグレーション中に潜在的なセキュリティリスクに直面する可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:01:34 GMT)
Enhancing Training Efficiency Using Packing with Flash Attention [6.7]
Hugging Face SFTトレーナーは、最大シーケンス長までの複数のトレーニング例を組み合わせるためにパッキングを使用するオプションを提供する。私たちは、各例の適切な注意マスクで、パッキングとFlashアテンションを有効化し、分析し、このトレーニングパラダイムの利点を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:58:53 GMT)
VolDoGer: LLM-assisted Datasets for Domain Generalization in Vision-Language Tasks [6.7]
本稿では、ドメイン一般化のためのVolDoGer: Vision-Languageデータセットを提案する。このデータセットは、画像キャプション、視覚的質問応答、視覚的内容の3つの視覚言語タスクに対処する。我々は、LLMベースのデータアノテーション技術を視覚言語タスクに拡張し、人間のアノテータを募集する際の負担を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:38:46 GMT)
Theia: Distilling Diverse Vision Foundation Models for Robot Learning [6.7]
Theiaは、さまざまな視覚タスクで訓練された複数の市販の視覚基礎モデルを蒸留する、ロボット学習のためのビジョン基礎モデルである。テアの豊かな視覚表現は多様な視覚知識をエンコードし、下流のロボット学習を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:08:21 GMT)
Segmented Private Data Aggregation in the Multi-message Shuffle Model [6.4]
我々は、差分プライバシーのマルチメッセージシャッフルモデルにおいて、セグメント化されたプライベートデータアグリゲーションの研究を開拓した。当社のフレームワークでは,ユーザに対するフレキシブルなプライバシ保護と,アグリゲーションサーバのための拡張ユーティリティを導入している。提案手法は,既存手法と比較して推定誤差を約50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:46:44 GMT)
Boosting Graph Foundation Model from Structural Perspective [6.4]
構造の観点からグラフ基盤モデルを強化し,BooGを提案する。 BooGは仮想スーパーノードを構築し、異なるドメインからのグラフデータの構造的特性を統合する。また,グラフデータに対してより表現力のある表現を学習するコントラスト学習に基づく,新しい事前学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:22:16 GMT)
Garment Animation NeRF with Color Editing [6.4]
そこで本稿では, 明示的な衣料プロキシを必要とせずに, 身体動作系列から衣料アニメーションを合成する手法を提案する。本手法は, 体の動きから衣服の動的特徴を推定し, 衣服構造を概観する。身体の動きやカメラの視界にまたがる手法の一般化性を実証し、詳細な構造的整合性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:17:05 GMT)
Registering Neural 4D Gaussians for Endoscopic Surgery [6.3]
本稿では,外科的手術シーンを動的に登録するための新しい戦略を提案する。本手法は,空間情報と時間情報の両方を対応マッチングに組み込むことで,優れた性能を実現する。提案手法は外科的計画と訓練を改善する可能性を秘めており、最終的には患者により良い結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:42:45 GMT)
The Shape of Money Laundering: Subgraph Representation Learning on the Blockchain with the Elliptic2 Dataset [6.2]
サブグラフ表現学習(Subgraph representation learning)は、複雑なネットワーク内の局所構造(または形状)を分析する技術である。 Bitcoinクラスタの122Kラベルのサブグラフを含むグラフデータセットであるElliptic2を紹介する。このアプローチの即時的な実用価値と、暗号通貨における反マネーロンダリングと法医学的分析における新しい標準の可能性を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:53:34 GMT)
DHGS: Decoupled Hybrid Gaussian Splatting for Driving Scene [6.2]
既存のガウシアン・スプレイティング法は、運転シーンで満足のいく斬新なビュー・シンセサイザーを実現するのにしばしば不足する。本稿では,Decoupled Hybrid Gaussian Splatting(DHGS)と呼ばれる新しいニューラルレンダリング手法を提案する。この研究の斬新さは、道路層と非道路層のための分離されたハイブリッドピクセルレベルのブレンダーにある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:55:54 GMT)
ALEN: A Dual-Approach for Uniform and Non-Uniform Low-Light Image Enhancement [6.2]
不適切な照明は、情報損失や画質の低下を招き、監視などの様々な応用に影響を及ぼす可能性がある。現在のエンハンスメント技術は、しばしば特定のデータセットを使用して低照度画像を強化するが、様々な現実世界の条件に適応する際の課題は残る。アダプティブ・ライト・エンハンスメント・ネットワーク (ALEN) を導入し、その主なアプローチは、ローカル照明とグローバル照明の強化が必要であるかどうかを決定するための分類機構を使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:19:23 GMT)
MSegRNN:Enhanced SegRNN Model with Mamba for Long-Term Time Series Forecasting [6.1]
長期の時系列予測は、歴史情報を利用して将来の状態を予測することを目的としている。従来のRNNベースのシリーズ予測手法は、長期連続問題において、長期依存や勾配問題に効果的に対処するのに苦労する。 SegRNNは、長期連続予測に適したRNNベースの主要なモデルとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:19:10 GMT)
Improved Belief Propagation Decoding algorithms for surface codes [5.9]
信念伝播(BP)は、ほぼ線形時間の複雑さで有名である。 BPの復号精度は後処理無しで、ほとんどの状況では不十分である。本稿では,表面符号のGF(4)よりもBPの復号精度を向上させることに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:25:55 GMT)
Contextuality Helps Representation Learning for Generalized Category Discovery [5.9]
本稿では、文脈性の概念を活用することにより、一般化カテゴリー発見(GCD)への新たなアプローチを提案する。我々のモデルでは,コントラスト学習に最も近いコンテキストが使用されるインスタンスレベルと,コントラスト学習を利用するクラスタレベルという,2つのコンテキストレベルを統合している。文脈情報の統合は、特徴学習を効果的に改善し、その結果、すべてのカテゴリの分類精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:30:41 GMT)
On the (In)Security of LLM App Stores [5.7]
本研究では,LLMアプリの潜在的なセキュリティリスクを特定するための3層懸念フレームワークを提案する。本研究は,静的および動的解析,大規模有毒単語辞書の開発,自動監視ツールを統合した。 15,146のアプリが誤解を招く説明をし、1,366件の個人情報をプライバシーポリシーに対して収集し、15,996件の有害なコンテンツを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:18:57 GMT)
Cross-Layer Feature Pyramid Transformer for Small Object Detection in Aerial Images [5.7]
空中画像における物体検出は、通常、物体のサイズが小さいため、常に困難な作業であった。現在の検出器の多くは新しい検出フレームワークを優先しており、しばしば特徴ピラミッドネットワークのような基本的なコンポーネントの研究を見落としている。空中画像における小物体検出に特化して設計された新しいアップサンプラーフリー特徴ピラミッドネットワークであるCFPT(Cross-Layer Feature Pyramid Transformer)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:40:18 GMT)
VortSDF: 3D Modeling with Centroidal Voronoi Tesselation on Signed Distance Field [5.6]
四面体グリッド上での3次元形状特性を推定するために,明示的なSDFフィールドと浅いカラーネットワークを組み合わせた体積最適化フレームワークを提案する。 Chamfer統計による実験結果は、オブジェクト、オープンシーン、人間などの様々なシナリオにおいて、前例のない復元品質でこのアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:46:39 GMT)
Monte Carlo inference for semiparametric Bayesian regression [5.5]
本稿では、未知の変換とすべての回帰モデルパラメータの結合後部推論のための単純で汎用的で効率的な戦略を提案する。これは(1)複数のモデルの不特定性を含む一般条件下での合同後続一貫性を提供し、(2)変換に対する効率的なモンテカルロ(マルコフ連鎖でないモンテカルロ)の推論と重要な特殊ケースに対する全てのパラメータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:12:09 GMT)
Differentiable Gaussianization Layers for Inverse Problems Regularized by Deep Generative Models [5.4]
深部生成モデルの潜時テンソルは、反転中に所望の高次元標準ガウス分布から外れる可能性があることを示す。提案手法は精度と整合性の観点から最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:31:47 GMT)
Concolic Testing of Quantum Programs [5.4]
本稿では,量子プログラムに特化して設計された最初のココリックテストフレームワークを提案する。このフレームワークは量子状態の量子化と量子変数の記号化方法を示す量子条件文を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:51:40 GMT)
Robust and Resource-Efficient Data-Free Knowledge Distillation by Generative Pseudo Replay [5.3]
データ自由知識蒸留(Data-Free Knowledge Distillation, KD)は、トレーニングされたニューラルネットワーク(教師)から、元のトレーニングデータがない場合にはよりコンパクトなニューラルネットワーク(学生)への知識伝達を可能にする。既存の作業では、実際のデータよりも生徒の精度を監視し、プロセス全体を通して最高のパフォーマンスを報告するための検証セットが使用されている。しかし、蒸留時にも検証データが入手できないため、ピーク精度を達成した生徒のスナップショットを記録することは不可能である。これは、学生が合成データの分布シフトによって知識劣化を経験するからである。これまでに観測された合成試料の分布をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:57:56 GMT)
Leveraging Foundation Models for Zero-Shot IoT Sensing [5.3]
ディープラーニングモデルは、エッジIoT(Internet of Things)デバイスにますますデプロイされている。 ZSLは意味情報の助けを借りて、目に見えないクラスのデータを分類することを目的としている。本研究では、ゼロショットIoTセンシングのためのFMテキストエンコーダによって生成されたセマンティック埋め込みと、IoTデータの埋め込みを一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:16:48 GMT)
Efficiently and Effectively: A Two-stage Approach to Balance Plaintext and Encrypted Text for Traffic Classification [5.3]
本稿では,トラフィック分類におけるプレーンテキストと暗号化テキスト間のトレードオフのバランスをとるための2段階のアプローチを提案する。 2つのデータセットに対する実験により,提案モデルが有効性と効率の両面で最先端の結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:10:13 GMT)
"A Good Bot Always Knows Its Limitations": Assessing Autonomous System Decision-making Competencies through Factorized Machine Self-confidence [5.2]
本稿では,Factized Machine Self-confidence (FaMSeC) という計算フレームワークを提案する。 FaMSeCは、アルゴリズムによる意思決定プロセスを駆動する要因について、エンジニアリングに焦点を当てた全体的記述を提供する。指標は、確率的意思決定アルゴリズムの幅広いクラスに埋め込まれた階層的な問題解決統計から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:22:04 GMT)
Geospecific View Generation -- Geometry-Context Aware High-resolution Ground View Inference from Satellite Views [5.1]
多視点衛星画像から弱い幾何学やテクスチャを最大限に尊重するジオ特殊ビューを生成するための新しいパイプラインを提案する。本手法は,衛星画像からの包括的情報を用いて,位置の地上画像を直接予測する。我々のパイプラインは、衛星画像のみに基づいて、実物に近い地上ビューを初めて生成したものであることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:49:42 GMT)
Gender, Race, and Intersectional Bias in Resume Screening via Language Model Retrieval [5.1]
文書検索フレームワークを用いて,履歴書のスクリーニング設定において,大規模言語モデル (LLM) を用いることの可能性を検討する。次に、履歴スクリーニングシナリオにおいて、MTE(Massive Text Embedding)モデルの選択がバイアスされているかどうかを判定するために、履歴監査を行う。 MTEは偏りがあり、85.1%のケースでは白人関連、11.1%のケースでは女性関連である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:42:39 GMT)
Rethinking RGB-D Fusion for Semantic Segmentation in Surgical Datasets [5.1]
本稿では,SurgDepth という,シンプルで効果的なマルチモーダル(RGBと深さ)トレーニングフレームワークを提案する。このタスクに適用可能なすべての公開データセットに対して、最先端(SOTA)結果を示す。ベンチマークデータセットには、EndoVis2022、AutoLapro、LapI2I、EndoVis 2017などの広範な実験を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:35:51 GMT)
Online Multi-Source Domain Adaptation through Gaussian Mixtures and Dataset Dictionary Learning [5.0]
本稿では,ガウス測度のワッサーシュタイン幾何に基づくガウス混合モデル(GMM)のオンライン適合性に対する新しいアプローチを提案する。挑戦的なテネシー・イーストマン・プロセス・ベンチマークの実験は、我々のアプローチがターゲットとするドメインデータのストリームにハエを適応できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:10:40 GMT)
SAPI: Surroundings-Aware Vehicle Trajectory Prediction at Intersections [5.0]
SAPIは交差点での車両軌道を予測するためのディープラーニングモデルである。提案モデルは2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と1つのデコーダからなる。我々は、自動運転車を介して現実世界の交差点で収集されたプロプライエタリなデータセット上でSAPIを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:53:18 GMT)
Benchmarking Domain Adaptation for Chemical Processes on the Tennessee Eastman Process [4.8]
システムモニタリングにおいて、自動故障診断は、センサの読み取りに基づいてシステムの状態を推測する。多くの要因がデータ確率分布の変化を誘発し、そのようなモデルを一般化する可能性を妨げている。化学プロセスの文脈における領域適応手法のベンチマークのための新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:22:04 GMT)
Fairness Through Controlled (Un)Awareness in Node Embeddings [4.8]
EmphCrossWalkアルゴリズムのパラメトリゼーションがノード埋め込みから機密属性を推測する能力にどのように影響するかを示す。この機能は、グラフ埋め込みを利用したMLシステムの公正性を改善するための貴重なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:01:26 GMT)
Composable Security of Distributed Symmetric Key Establishment Protocol [4.8]
Maurer のコンストラクティブ暗号フレームワークにおいて,DSKE プロトコルの構成可能なセキュリティについて述べる。 DSKEは距離制限のないネットワーク環境でスケーラブルであるため、量子コンピュータの脅威に対してネットワークセキュリティを保護するための費用対効果の高い量子セーフなソリューションであると期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:12:43 GMT)
Hierarchically Disentangled Recurrent Network for Factorizing System Dynamics of Multi-scale Systems [4.6]
マルチスケールプロセスのモデリングのための知識誘導機械学習(KGML)フレームワークを提案する。本研究では,水文学における流れ予測の文脈におけるその性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:25:43 GMT)
Accelerated Decay due to Operator Spreading in Bulk-Dissipated Quantum Systems [4.6]
定常状態における自己相関関数の集合緩和ダイナミクスについて述べる。我々の理論は、バルク散逸した系が一般に、作用素の拡散に伴う量子情報のばらつきにより、政権前に加速した崩壊を示すことを予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:24:41 GMT)
Towards Detecting IoT Event Spoofing Attacks Using Time-Series Classification [4.5]
モノのインターネット(IoT)デバイスは、現実世界と直接対話できるため、人気が高まっている。デプロイされたセンサーからのイベント指紋は、密封されたイベントを検出するために使用されている。イベントスプーフィング攻撃を検出するために、高度な機械学習をデプロイします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:52:59 GMT)
Jumping Ahead: Improving Reconstruction Fidelity with JumpReLU Sparse Autoencoders [4.4]
本研究では, Gemma 2 9Bアクティベーションにおいて, 所定の空間レベルにおいて, 最先端の再現忠実性を実現するJumpReLU SAEを紹介する。この改善は、手動および自動解釈可能性研究による解釈可能性のコストを伴わないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:27:03 GMT)
Classification of Alzheimer's Dementia vs. Healthy subjects by studying structural disparities in fMRI Time-Series of DMN [4.3]
興味のある異なる地域からの時系列は、健康な人と不健康な人の大きな違いを示す可能性がある。この仮説は、時系列における構造レベルの違いが被写体群間の識別につながるというものである。オートエンコーダに基づくモデルを用いて、ネットワークをトレーニングして入力データを再構築することで、データの効率的な表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:22:49 GMT)
Reconstructing Global Daily CO2 Emissions via Machine Learning [4.3]
我々は,グローバルな1日当たりCO2排出量データセットを,機械学習アルゴリズムを用いて1970年まで遡って拡張した。日中CO2排出量の変動は季節変動のスムーズさをはるかに上回った。日量50年以上にわたる温室効果ガス排出量の長期時系列は、極端に気温が上昇しているため、排出量の増加傾向を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:44:14 GMT)
Time series forecasting with high stakes: A field study of the air cargo industry [4.3]
本稿では,航空貨物業界における意思決定における機械学習モデルの開発と実装に焦点を当てる。我々は、統計的および高度なディープラーニングモデルを組み合わせて、6ヶ月の地平線上で貨物需要の信頼できる予測を提供する専門家フレームワークの混合を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:19:40 GMT)
An Abstract Model and Efficient Routing for Logical Entangling Gates on Zoned Neutral Atom Architectures [4.3]
近年の成果は、フォールトトレラント量子コンピューティングにおける中性原子アーキテクチャの可能性を示している。本稿では,新しいアーキテクチャの抽象モデルと,係合ゲートのルーティング問題に対する効率的な解を提供する。さらに1つの論理キュービットを符号化する論理キュービットアレイについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:08:00 GMT)
Concise Thoughts: Impact of Output Length on LLM Reasoning and Cost [4.3]
本稿では,出力長が大規模言語モデル(LLM)推論パイプラインに与える影響を解析する。テキストの正確さの観点から評価するための新しい指標を提案する。また、改良されたプロンプトエンジニアリング戦略であるConstrained-CoTによる出力長制御の影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:21:52 GMT)
Revolutionizing Urban Safety Perception Assessments: Integrating Multimodal Large Language Models with Street View Images [4.3]
都市の安全知覚を測定することは、伝統的に人的資源に大きく依存する重要かつ複雑な作業である。マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の最近の進歩は、強力な推論と分析能力を示している。都市全体の安全指標を迅速に評価するための,CLIP機能とK-Nearest Neighbors(K-NN)検索に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:03:13 GMT)
PO-QA: A Framework for Portfolio Optimization using Quantum Algorithms [4.2]
ポートフォリオ最適化(PO)は、投資ポートフォリオのリスクを最小限に抑えつつ、純利益を最大化することを目的とした金融問題である。本稿では,量子パラメータの変動を調べるために,新しいスケーラブルなフレームワークPO-QAを提案する。本結果は,量子機械学習のレンズからPOを理解する上で有効な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:26:28 GMT)
Agent-OM: Leveraging LLM Agents for Ontology Matching [4.2]
本研究では,オントロジーマッチングシステムのための新しいエージェント駆動設計パラダイムを提案する。オントロジーマッチングのためのエージェント-OMw.r.t.エージェントというフレームワークを提案する。本システムは,OMタスクにおける長年の最高性能に非常に近い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:40:11 GMT)
Teaching LLMs at Charles University: Assignments and Activities [4.2]
本稿では,チャールズ大学における大規模言語モデル(LLM)の新しいコースから,授業活動のための教材,特に課題とアイデアを提示する。この課題には、天気予報生成と機械翻訳のためのLLM推論の実験が含まれる。教室の活動には、授業のクイズ、下流のタスクとデータセットに関する集中研究、研究論文の読解と理解を目的としたインタラクティブな「ベストペーパー」セッションが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:43:48 GMT)
SpaER: Learning Spatio-temporal Equivariant Representations for Fetal Brain Motion Tracking [4.1]
SpaERは胎児運動追跡の先駆的手法である。我々は,剛体運動列を効率的に学習する同変ニューラルネットワークを開発した。シミュレーションおよび実動作を用いた実胎児エコープラナー画像を用いて本モデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:24:52 GMT)
Classification of freshwater snails of the genus \emph{Radomaniola} with multimodal triplet networks [4.1]
本研究は,エフェラドマニオラ属(EmphRadomaniola)の淡水カタツムリ分類のための機械学習システムの最初の提案である。システム設計中に遭遇した特定の課題と、それに取り組む方法について、詳しく説明します。私たちは、これらの課題を克服し、訓練済みのドメインエキスパートに匹敵するパフォーマンスを達成するために、トリプルトネットワークと、画像、測定、遺伝情報の多重入力モダリティをどのように利用したかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:45:23 GMT)
Convergence rates for the Adam optimizer [4.1]
我々はAdamベクトル場と呼ばれる新しいベクトル場関数を提案する。この場は、勾配アダム最適化過程を正確に記述するが、目的関数の負勾配とは異なる。我々の収束解析は、アダムが目的関数の臨界点に収束しないことを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:49:04 GMT)
Algorithm-Oriented Qubit Mapping for Variational Quantum Algorithms [4.0]
短期デバイスに実装された量子アルゴリズムは、ノイズと限定的な量子ビット接続による量子ビットマッピングを必要とする。本稿では,アルゴリズム指向キュービットマッピング(AOQMAP)と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:25:34 GMT)
F-KANs: Federated Kolmogorov-Arnold Networks [3.8]
分類タスクにKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を利用する,革新的なフェデレートラーニング(FL)手法を提案する。本研究は, 従来の多層パーセプトロン(MLP)分類タスクと比較して, 連合カンの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:28:26 GMT)
Surpassing Cosine Similarity for Multidimensional Comparisons: Dimension Insensitive Euclidean Metric (DIEM) [3.8]
次元不感なユークリッド計量(DIEM)を導入し, 寸法間の強靭性と一般化性を示す。 DIEMは、一貫した変動性を維持し、従来のメトリクスで観測されたバイアスを排除し、高次元比較のための信頼できるツールとなる。この新しい計量はコサインの類似性を置き換える可能性を秘めており、神経運動制御から機械学習、深層学習に至るまでの分野における多次元データをより正確で洞察に富んだ分析方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:49:29 GMT)
A Method for Fast Autonomy Transfer in Reinforcement Learning [3.8]
本稿では、迅速な自律移行を容易にするために、新しい強化学習(RL)戦略を提案する。大規模なリトレーニングや微調整を必要とする従来の手法とは異なり、我々の手法は既存の知識を統合し、RLエージェントが新しい設定に迅速に適応できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:48:07 GMT)
Beyond Metrics: A Critical Analysis of the Variability in Large Language Model Evaluation Frameworks [3.8]
大規模言語モデル(LLM)は進化を続けており、堅牢で標準化された評価ベンチマークの必要性が最重要である。さまざまなフレームワークがこの分野への注目すべき貢献として現れ、包括的な評価テストとベンチマークを提供している。本稿では,これらの評価手法の探索と批判的分析を行い,その強度,限界,および自然言語処理における最先端の進展に対する影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:37:14 GMT)
Synthetic monopole with half-integer magnetic charge in Bose-Einstein condensates [3.8]
スピンフルコールド原子系における半整数磁気電荷を持つモノポールの生成手法を提案する。中心に最小の単極を持つ場合、球面上の基底状態単渦波関数を導出する。高電荷単極系における多重渦力学の理論を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:20:24 GMT)
Event-based Optical Flow on Neuromorphic Processor: ANN vs. SNN Comparison based on Activation Sparsification [3.7]
イベントベースの光フローのためのスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、彼らの人工知能ニューラルネットワーク(ANN)よりも効率的であると言われているが、文献では公正な比較が欠落している。本稿では,アクティベーションスペーシフィケーションとニューロモルフィックプロセッサSENECAを用いたイベントベース光フローソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:22:53 GMT)
Adaptive Soft Error Protection for Deep Learning [3.7]
我々は,個々の入力の計算要求に応じて保護を調整できる適応型ソフトエラー保護戦略を導入する。我々の戦略は、システムの信頼性を損なうことなく、ソフトエラー保護のオーバーヘッドを平均46.9%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:54:52 GMT)
Harnessing Large Vision and Language Models in Agriculture: A Review [3.7]
大規模モデルは、農家が一連の農業生産タスクを検出して生産効率と収穫を改善するのに役立つ。マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の理解を深めた上で, 農業画像処理, 農業質問応答システム, 農業機械自動化といった問題はすべて, 大規模モデルで解決できることが認識できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:47:54 GMT)
Aircraft Trajectory Segmentation-based Contrastive Coding: A Framework for Self-supervised Trajectory Representation [3.6]
本稿では,航空機軌道に基づくコントラスト符号化(ATSCC)を紹介する。 ATSCCは航空交通トラジェクトリデータ中の意味情報をキャプチャするために設計された、新しい自己教師型時系列表現学習フレームワークである。実験は3つの異なる空港のデータセットで行われ、合計4つのデータセットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:04:46 GMT)
Kibble-Zurek behavior in a topological phase transition with a quadratic band crossing [3.6]
Kibble-Zurek (KZ) メカニズムは、連続対称性を破る遷移でシステムを駆動する際のスケーリングの振る舞いを記述している。これまでの研究では、KZ様のスケーリング挙動は、Qi-Wu-Zhangモデル(2D)とSu-Schrieffer-Heegerモデル(1D)のトポロジ的遷移にも関係していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:22:46 GMT)
Graphite: A Graph-based Extreme Multi-Label Short Text Classifier for Keyphrase Recommendation [3.5]
Keyphrase Recommendationは、広告とeコマースにおいて重要な問題である。従来のニューラルネットワークモデルは、大きなラベル空間のために実現不可能か、推論が遅いかのいずれかである。本稿では,標準的なテキスト分類モデルに匹敵するリアルタイムなキーワードレコメンデーションを提供するグラフベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:41:26 GMT)
On the Fly Detection of Root Causes from Observed Data with Application to IT Systems [3.3]
本稿では,しきい値に基づくITシステムを表現するための構造因果モデルを提案する。このようなシステムにおける異常の根本原因を迅速に検出するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:13:30 GMT)
Federated Learning based Latent Factorization of Tensors for Privacy-Preserving QoS Prediction [3.3]
本稿では,テンソルの潜在因数分解(FL-LFT)に基づく連合学習を創造的に設計する。データ指向のフェデレーション学習モデルを構築し、分離されたユーザがユーザのプライバシを保護しながら、グローバルなLFTモデルを協調的にトレーニングできるようにする。実世界から収集されたデータセットの実験では、FL-LFTは最先端のフェデレーション学習アプローチと比較して予測精度が著しく向上していることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:30:00 GMT)
Deep Image Priors for Magnetic Resonance Fingerprinting with pretrained Bloch-consistent denoising autoencoders [3.3]
本稿では,DIP(Deep Image prior)モジュールを具体的真理を伴わずに,オートエンコーダを強制するBloch一貫性と組み合わせることで,この問題に対処できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:35:39 GMT)
Sensor Selection via GFlowNets: A Deep Generative Modeling Framework to Navigate Combinatorial Complexity [3.3]
この作業は、一般的なQuality-of-Serviceメトリックを最適化するために、$m$のセットから$k$のセンサー要素を選択するという課題に対処する。すべての$binommk$のセンサーサブセットを評価することは現実的ではなく、凸緩和、欲求アルゴリズム、教師付き学習アプローチを使った事前ソリューションにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:56:57 GMT)
Enhancing Wrist Fracture Detection with YOLO [3.2]
この研究では、最先端の単一ステージのディープニューラルネットワークに基づく検出モデルYOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8を用いて、手首の異常を検出する。これらのYOLOモデルは, フラクチャー検出において, 一般的に使われている2段検出アルゴリズムであるFaster R-CNNよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:26:11 GMT)
Shapley Value Computation in Ontology-Mediated Query Answering [3.2]
Shapley値は、もともと富分配のための協調ゲーム理論で導入されたもので、KRやデータベースで使われている。本稿では,問合せ応答設定におけるShapley値計算(SVC)の複雑さ解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:45:14 GMT)
Structural damage detection via hierarchical damage information with volumetric assessment [3.1]
検出後、検出された損傷のマニュアル評価に依存することが課題である。 Guided-DetNetは、GAM(Generative Attention Module)、階層的除去アルゴリズム(Hierarchical Elimination Algorithm)、VCVA(Volumetric Contour Visual Assessment)によって特徴付けられる。 Guided-DetNetは、トリプル分類タスクにおいて最もよく比較されたモデルよりも3%以下で、メトリクスの異なる二重検出タスクでは2%以下で優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:33:04 GMT)
Query-optimal estimation of unitary channels in diamond distance [3.1]
単一量子チャネルのプロセストモグラフィーについて考察する。我々は、ダイヤモンドノルムの未知のユニタリに$varepsilon$-closeのユニタリの古典的な記述を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:16:13 GMT)
PredIN: Towards Open-Set Gesture Recognition via Prediction Inconsistency [3.0]
アンサンブル学習手法であるPredINを提案し,アンサンブルの多様性を高めて予測の不整合を増大させる。提案手法は,事前定義されたジェスチャーに対する正確なクローズドセット分類と未知のジェスチャーに対する効果的な拒絶を同時に達成し,sEMGに基づくオープンセットジェスチャー認識の有効性と優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:35:06 GMT)
FlightScope: A Deep Comprehensive Review of Aircraft Detection Algorithms in Satellite Imagery [3.0]
本稿では,衛星画像中の航空機を識別するタスク用にカスタマイズされた,高度な物体検出アルゴリズム群を批判的に評価し,比較する。この研究は、YOLOバージョン5と8、より高速なRCNN、CenterNet、RetinaNet、RTMDet、DETRを含む一連の方法論を含む。 YOLOv5は空中物体検出のための堅牢なソリューションとして登場し、平均的精度、リコール、ユニオンのスコアに対するインターセクションによってその重要性を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:35:27 GMT)
Auxiliary task demands mask the capabilities of smaller language models [2.9]
タスク要求が大きい評価手法は、要求の少ない評価よりも性能が低いことを示す。この結果から,LM性能はインテリジェンスの直接的な表示として解釈するべきではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:29:32 GMT)
There is more to graphs than meets the eye: Learning universal features with self-supervision [2.9]
本稿では,複数のグラフに一般化可能な自己スーパービジョンによる特徴学習の課題について検討する。提案手法では,(1)下流ノード分類の性能向上,(2)同じ家系の未確認グラフに再利用可能な学習機能,(3)より効率的なトレーニング,(4)コンパクトで一般化可能なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:48:45 GMT)
Distances Between Partial Preference Orderings [2.8]
本稿では,2つの非常に異なるアプローチに基づいて,部分的嗜好順序間の距離を確立することを提案する。部分的選好順序と互換性のある全ての可能な完全選好順序を生成し、全完全選好順序間のフロベニウス距離を算出する。これら2つの理論手法がどのように機能するかを簡単な例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:39:40 GMT)
Excavating Vulnerabilities Lurking in Multi-Factor Authentication Protocols: A Systematic Security Analysis [2.7]
単一要素認証(SFA)プロトコルは、しばしばサイドチャネルや他の攻撃技術によってバイパスされる。この問題を軽減するため,近年,MFAプロトコルが広く採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:37:38 GMT)
Infrared Small Target Detection based on Adjustable Sensitivity Strategy and Multi-Scale Fusion [2.7]
調整可能な感度(AS)戦略とマルチスケール融合に基づく改良された赤外線小ターゲット検出手法を提案する。具体的には、マルチスケール方向対応ネットワーク(MSDA-Net)に基づくマルチスケールモデル融合フレームワークを構築する。このスキームは、PRCV 2024ワイドエリア赤外線小目標検出競技で優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:22:02 GMT)
The generator gradient estimator is an adjoint state method for stochastic differential equations [2.6]
生成器勾配推定器は実際には随伴状態法であり,パラメータ数ではなく,状態数でスケールすることが知られている。本稿では、この推定器が実際に随伴状態法であり、パラメータの数ではなく、状態数とスケールすることが知られているアプローチであることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:21:51 GMT)
Domain Adaptable Prescriptive AI Agent for Enterprise [2.6]
本研究は,一連の因果的・規範的ツールを備えたドメイン適応型会話エージェントPrecAIseの開発に焦点をあてる。発表されている自然言語ユーザインタフェース(NLUI)は、機械学習とデータサイエンスの専門知識に制限のあるユーザに対して、意思決定プロセスにおける規範的分析の活用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:00:32 GMT)
Monetizing Currency Pair Sentiments through LLM Explainability [2.6]
大規模言語モデル(LLM)は、今日の組織のほとんどすべての領域において重要な役割を担います。我々は,感情分析の妥当性を説明するために,LLMをポストホックモデルに依存しないツールとして活用する新しい手法を提案する。本手法を金融分野に適用し,公開ニュースフィードデータと市場価格を融合した通貨対対価の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:58:54 GMT)
ML-Mamba: Efficient Multi-Modal Large Language Model Utilizing Mamba-2 [2.5]
ML-Mambaは,最新の効率的なMamba-2モデルを用いて推論を行うマルチモーダル言語モデルである。マンバ-2はその線形展開と長い配列の高速な処理で知られている。トランスフォーマーをベースとしたバックボーンを事前訓練したMamba-2モデルに置き換え、マルチモーダル学習に2次元視覚選択的走査機構を統合する方法を模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:38:15 GMT)
AI-Driven Healthcare: A Survey on Ensuring Fairness and Mitigating Bias [2.4]
AIアプリケーションは、診断精度、治療のパーソナライゼーション、患者の結果予測を大幅に改善した。これらの進歩は、実質的な倫理的・公正性の課題ももたらした。これらのバイアスは、医療提供の格差をもたらし、異なる人口集団の診断精度と治療結果に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:39:17 GMT)
Simply Trainable Nearest Neighbour Machine Translation with GPU Inference [2.3]
本稿では,GPU上での訓練可能な近接機械翻訳を提案する。まず、入力文毎に小さなデータストアを適応的に構築する。第2に、knnMTと事前学習結果の適応のために単層ネットワークをトレーニングし、異なるドメインで自動的に補間する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:55:40 GMT)
Investigating the Impact of Semi-Supervised Methods with Data Augmentation on Offensive Language Detection in Romanian Language [2.3]
攻撃的な言語検出は、今日のデジタルランドスケープにおいて重要なタスクです。堅牢な攻撃的言語検出モデルを構築するには、大量のラベル付きデータが必要である。半教師付き学習はラベル付きおよびラベルなしのデータを活用することで実現可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:02:51 GMT)
Disentanglement Provides a Unified Estimation for Quantum Entropies and Distance Measures [2.1]
本稿では、量子エントロピーと距離を推定するために、分散量子ニューラルネットワーク(DEQNN)を用いた統一的なアプローチを提案する。我々の数学的証明は、DECNNがより小さな部分状態において量子エントロピーと距離を保存できることを証明している。この方法は任意の数の量子状態に対してスケーラブルであり、特により複雑な量子系に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:00:53 GMT)
BaseBoostDepth: Exploiting Larger Baselines For Self-supervised Monocular Depth Estimation [2.1]
ポーズ推定の精度を高めるために、インクリメンタルなポーズ推定を導入する。我々の最終深度ネットワークは、テスト時に計算複雑性を増大させることなく、KITTIとSynS-patchesデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:05:13 GMT)
Do LLMs Really Adapt to Domains? An Ontology Learning Perspective [2.1]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーション領域において、様々な自然言語処理タスクに対して前例のない進歩を見せている。近年の研究では、LLMが知識ベースコンプリート(KBC)やオントロジー学習(OL)などの語彙意味タスクに活用できることが示されている。 LLMは本当にドメインに適応し、構造化知識の抽出に一貫性を持ち続けるのか、それとも推論の代わりに語彙感覚のみを学ぶのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:29:43 GMT)
Fast Private Location-based Information Retrieval Over the Torus [2.1]
LocPIRは、パブリッククラウドからデータを取得する際のユーザの位置情報のプライバシを保存する。システムでは、非ポリノミカル評価におけるTFHEの専門知識を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:42:17 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） (Mon, 29 Jul 2024 03:16:13 GMT)
Mean Opinion Score as a New Metric for User-Evaluation of XAI Methods [2.0]
The Mean Opinion Score (MOS) is proposed as a user-centric evaluation metric for XAI explainers。この新しいユーザ中心メトリックと自動メトリクスの相関について,Spearmanのランク相関係数を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:38:04 GMT)
Enhancing Code Translation in Language Models with Few-Shot Learning via Retrieval-Augmented Generation [2.0]
本稿では、Few-Shot Learningによるコード翻訳を強化する新しい手法を提案する。既存のコード翻訳のレポジトリを活用することで、最も関連性の高い例を動的に検索し、新しいコードセグメントを翻訳する際にモデルをガイドします。 Retrieval-Augmented Generationに基づく本手法は,翻訳品質を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 00:41:48 GMT)
Cryogenic microwave link for quantum local area networks [1.8]
本稿では,マイクロ波QLANの試作プラットフォームについて述べる。量子絡み合いはチャネル中心の温度で最大1ドルKまで保存され、高温でのマイクロ波量子通信への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:05:46 GMT)
Yucca: A Deep Learning Framework For Medical Image Analysis [1.8]
Yuccaは、医療画像分析のためのオープンソースのAIフレームワークである。 Yuccaは医療用画像アプリケーション用に設計されており、PyTorchとPyTorch Lightningをベースとしている。ユッカは、脳微小出血の検出、ホワイトマターの高強度セグメンテーション、海馬セグメンテーションといった様々なタスクで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:09:10 GMT)
A Temporal Psycholinguistics Approach to Identity Resolution of Social Media Users [1.8]
本稿では,ソーシャルメディア上での投稿の話題,感情,タイミングを用いて,ソーシャルメディアプラットフォーム全体のアイデンティティ解決手法を提案する。 DisqusとTwitterから5000のプロフィールの公開投稿を収集した後、その投稿を分析し、2つのプラットフォームにわたるプロフィールにマッチさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:00:36 GMT)
ATHAR: A High-Quality and Diverse Dataset for Classical Arabic to English Translation [1.8]
古典アラビア語は重要な時代であり、アラブ文化、哲学、科学文学の黄金時代を包含している。我々は古典アラビア語の翻訳データセットが不足していることを特定し、スコープやトピックに制限されることが多い。 ATHARデータセットは66,000の高品質のアラビア語から英語への翻訳サンプルからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:45:34 GMT)
DCEM: A deep complementary energy method for solid mechanics [1.7]
本稿では,最小相補エネルギーの原理に基づくDCEM(Deep complementary energy method)を提案する。本稿では,Prandtl と Airy の応力関数を用いて数値計算を行い,既存の PINN と DEM のアルゴリズムとの比較を行った。以上の結果から,DCEMはDEMよりも応力精度と効率が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:55:33 GMT)
Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm on Integrated High-Performance Computing and Quantum Computing Systems for Large-Scale Optimization [1.7]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、ゲートベースの量子コンピューティングシステムに量子スピードアップを提供することで最適化問題を解決することを約束している。本稿では,分散QAOA(DQAOA)を提案する。我々はAL-DQAOAを用いてフォトニック構造を最適化することに成功し、ゲートベースの量子コンピューティングを用いた実世界の最適化問題を解くことは我々の戦略で実現可能であることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:42:25 GMT)
Advancing Multimodal Large Language Models in Chart Question Answering with Visualization-Referenced Instruction Tuning [1.7]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、チャート質問応答(CQA)に大きな可能性を示す近年の取り組みは、データ収集と合成によるデータセットのスケールアップに重点を置いている。本稿では,トレーニングデータセットの強化とモデル開発を指導するための,可視化参照型指導チューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:04:34 GMT)
Realizing Unaligned Block-wise Pruning for DNN Acceleration on Mobile Devices [1.6]
ブロックワイドプルーニングは、スピードアップゲインに対する低い精度のドロップトレードオフのため、有望である。 Unaligned block pruning (UBP) は、任意の位置にブロックを選択できるようにすることによってこの問題に対処する。ブロック拡張と分割という,擬似最適かつ高速なブロック選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:59:06 GMT)
Octave-YOLO: Cross frequency detection network with octave convolution [1.6]
Octave-YOLOは組み込みシステムの制約内で高解像度画像をリアルタイムに処理するように設計されている。結果: 1080x1080 の解像度では、Ocave-YOLO-N は YOLOv8 の 1.56 倍の速度である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:18:11 GMT)
Environmentally Sustainable Software Design and Development: A Systematic Literature Review [1.6]
ICTセクターは、環境的に持続可能な方法でソフトウェアを設計・開発するための方法論やツールを精査している。持続可能なソフトウェアを設計・開発するための最先端の提案について、系統的な文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:24:11 GMT)
Multi-Agent Trajectory Prediction with Difficulty-Guided Feature Enhancement Network [1.6]
軌道予測は、交通参加者の将来の動きを予測することを目的として、自動運転に不可欠である。伝統的な方法は通常、エージェントの軌道に関する全体論的推論を行い、エージェント間の難易度の違いを無視する。本稿では,エージェント間の予測難易度差を利用した,DGFNet(DifficultyGuided Feature Enhancement)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:24:57 GMT)
MEVDT: Multi-Modal Event-Based Vehicle Detection and Tracking Dataset [1.6]
本稿では,Multi-Modal Event-based Vehicle Detection and Tracking (MEVDT)データセットを紹介する。このデータセットは、Dynamic and Active-Pixel Vision Sensor (DAVIS) 240cハイブリッドイベントセンサを使用してキャプチャされた、イベントデータの同期ストリームとトラフィックシーンのグレースケールイメージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:57:20 GMT)
Crafting Generative Art through Genetic Improvement: Managing Creative Outputs in Diverse Fitness Landscapes [1.6]
遺伝子改良によって生成的アート描画プログラムが作成・最適化されるかを検討する。遺伝子組み換え技術に遺伝子改良を適用することの1つの課題は、フィットネス機能を定義することである。フィットネス機能はほとんどなく、個体群全体に個別の生成技術が浸透していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:24:29 GMT)
Consistency Based Weakly Self-Supervised Learning for Human Activity Recognition with Wearables [1.6]
センサデータから人間の活動を認識するための弱自己教師型アプローチについて述べる。提案手法は, クラスタリングアルゴリズムが, 基礎となる人間の行動を特定し, 分類する上で, 同等のパフォーマンスを達成するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:29:21 GMT)
Adaptive maximization of social welfare [1.6]
我々は、社会福祉を最大化するための政策を繰り返し選択する問題を考える。我々は, Exp3アルゴリズムの変形に対して, 後悔に対する低い境界と, 一致する逆上界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:54:56 GMT)
CHIME: Energy-Efficient STT-RAM-based Concurrent Hierarchical In-Memory Processing [1.6]
本稿では、新しいPiC/PiMアーキテクチャ、Concurrent Hierarchical In-Memory Processing(CHIME)を紹介する。 CHIMEは、メモリ階層の複数のレベルにわたる不均一な計算ユニットを戦略的に組み込む。実験の結果、最先端のビット線コンピューティングアプローチと比較して、CHIMEは57.95%と78.23%の大幅なスピードアップと省エネを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:17:54 GMT)
To the Max: Reinventing Reward in Reinforcement Learning [1.5]
強化学習(RL)では、異なる報酬関数が同じ最適ポリシーを定義することができるが、結果として学習性能は大きく異なる。我々は、エージェントが累積報酬ではなく最大値を最適化するtextitmax-reward RLを紹介した。実験では,Gymnasium-Roboticsの2つの目標到達環境における最大回帰RLアルゴリズムの性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:07:08 GMT)
Revisiting the robustness of post-hoc interpretability methods [1.5]
説明可能な人工知能(XAI)におけるポストホック解釈可能性法の役割ポストホックの解釈可能性の異なる手法は、しばしば異なる結果をもたらし、その正確性に疑問を投げかける。本稿では,ポストホック解釈可能性法を詳細に評価するためのアプローチと2つの新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:55:52 GMT)
Exploring Large Language Models to generate Easy to Read content [1.5]
読みやすく、平易な言語ガイドラインは、複雑なテキストを簡単にすることを目的としている。これらのガイドラインの標準化は依然として困難であり、しばしば手作業によるプロセスが伴う。この研究は、スペイン語のテキストを体系的に簡単読みやすい形式に単純化するために、人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)アプローチを活用するための探索的な調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:30:39 GMT)
Generalization bounds for regression and classification on adaptive covering input domains [1.4]
一般化誤差の上限となる一般化境界に着目する。分類タスクの場合、対象関数を1ホット、ピースワイド定数関数として扱い、誤差測定に0/1ロスを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:40:08 GMT)
Synthetic Counterfactual Faces [1.3]
我々は、ターゲットとなる、対実的で高品質な合成顔データを構築するための生成AIフレームワークを構築します。私たちのパイプラインには、顔認識システム感度評価や画像理解システムプローブなど、多くのユースケースがあります。商用ビジョンモデルにおける顔生成パイプラインの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:29:50 GMT)
Scalable Kernel Logistic Regression with Nyström Approximation: Theoretical Analysis and Application to Discrete Choice Modelling [1.3]
本稿では,大規模なデータセット上でのKLR(Kernel Logistic Regression)に対するNystr"om近似を提案する。基礎的一様サンプリング,k平均サンプリング戦略,およびレバレッジスコアを基礎とした2つの非一様抽出方法を含む,4つのランドマーク選択法が試験された。これらの戦略の性能は,大規模トランスポートモード選択データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:06:39 GMT)
Physics-informed Discretization-independent Deep Compositional Operator Network [1.2]
我々はPDEパラメータと不規則領域形状の様々な離散表現に一般化できる新しい物理インフォームドモデルアーキテクチャを提案する。ディープ・オペレーター・ニューラルネットワークにインスパイアされた我々のモデルは、パラメータの繰り返し埋め込みの離散化に依存しない学習を含む。提案手法の精度と効率を数値計算により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:38:43 GMT)
Aero-Nef: Neural Fields for Rapid Aircraft Aerodynamics Simulations [1.2]
本稿では,メッシュ領域上での定常流体力学シミュレーションの代理モデルを学習する手法を提案する。提案したモデルは, 異なる流れ条件に対して非構造領域に直接適用することができる。顕著なことに、RANS超音速翼データセット上の高忠実度解法よりも5桁高速な推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:48:44 GMT)
TopicTag: Automatic Annotation of NMF Topic Models Using Chain of Thought and Prompt Tuning with LLMs [1.2]
非負行列分解(非負行列分解、英: Non- negative matrix factorization、NMF)は、周波数逆文書周波数(TF-IDF)行列を分解して潜在トピックを明らかにする、一般的な教師なしの手法である。自動モデル決定法(NMFk)を用いてNMFを介してクラスタ化された文書中のトピックラベリングを自動化する手法を提案する。そこで我々は,NMFkの出力を利用して,大規模言語モデル(LLM)を用いて正確なトピックラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 00:18:17 GMT)
STT-RAM-based Hierarchical In-Memory Computing [1.1]
インメモリコンピューティングは、メモリ内で直接計算を行うことで、コンピュータシステムにおけるフォン・ノイマンのボトルネックを克服することを約束する。これまでの研究では、非揮発性、低リーク電力、高密度、耐久性、商業的生存性などの理由から、インメモリコンピューティングにSpin-Transfer Torque RAM(STT-RAM)を使うことが提案されている。本稿では、メモリ階層の異なるレベルを処理要素で拡張し、ワークロード実行を最適化する階層型インメモリコンピューティングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:43:26 GMT)
FiCo-ITR: bridging fine-grained and coarse-grained image-text retrieval for comparative performance analysis [1.1]
本稿では,FGモデルとCGモデルの両方の評価手法を標準化したtexttFiCo-ITRライブラリを提案する。両サブフィールドから代表モデルの実証的評価を行い,精度,リコール,計算複雑性を分析した。この結果から,最近の代表的FGモデルとCGモデル間の性能・効率トレードオフに関する新たな知見が得られ,それぞれの強みと限界が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:44:22 GMT)
Generating Unseen Code Tests In Infinitum [1.1]
本稿では,プログラミングタスクやプログラミング言語にまたがって一般化するベンチマークのバリエーションを作成する手法を提案する。我々は、Pythonでテキストからコードを生成するタスクに対して、textitauto-regressionと呼ばれる1つのベンチマークを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:11:20 GMT)
CourseAssist: Pedagogically Appropriate AI Tutor for Computer Science Education [1.1]
このポスターでは、コンピュータサイエンス教育用に作られた新しいLLMベースのチューターシステムであるCourseAssistを紹介している。一般的なLLMシステムとは異なり、CourseAssistは検索強化生成、ユーザ意図分類、質問分解を使用して、AI応答を特定のコース材料や学習目標と整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:01:18 GMT)
Efficient Shield Synthesis via State-Space Transformation [1.0]
適切な状態空間変換は、計算オーバーヘッドのほとんどない粗いグリッドでも使用できることを示す。 3つのケーススタディにおいて、変換に基づく合成は、数桁の精度で標準合成より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:39:22 GMT)
Leveraging Time-Series Foundation Models in Smart Agriculture for Soil Moisture Forecasting [1.0]
本研究は土壌水ポテンシャルを予測するため,SOTA (State-of-the-art) 時系列基盤モデルである $texttTimeGPT$ を新たに適用した。我々の結果は、$textttTimeGPT$が、過去の$psi_mathrmsoil$データのみを使用して、競合予測精度を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:36:16 GMT)
Opponent Modeling in Multiplayer Imperfect-Information Games [1.0]
マルチプレイヤー不完全情報ゲームにおける対戦相手モデルへのアプローチを提案する。我々は,3人プレイヤのクーンポーカーにおいて,種々の実敵と正確なナッシュ均衡戦略に対する実験を行う。我々のアルゴリズムは、正確なナッシュ均衡戦略を含む全てのエージェントを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:07:44 GMT)
MagMax: Leveraging Model Merging for Seamless Continual Learning [1.0]
従来の連続学習法とは違い、MagMaxは逐次微調整と最大等級の重み選択を組み合わせる。我々は、連続タスクのための大規模事前学習モデルの連続学習を可能にする新しいモデル統合戦略であるMagMaxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:17:31 GMT)
A data balancing approach towards design of an expert system for Heart Disease Prediction [1.0]
心臓病は深刻な世界的な健康問題で、毎年何百万人もの命がかかっています。本稿では,決定木(DT),ランダムフォレスト(RF),線形判別分析,エクストラツリーブースト,アダブーストという5つの機械学習手法を用いた。ランダムフォレストと決定木モデルの精度は99.83%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:22:00 GMT)
Twins-PainViT: Towards a Modality-Agnostic Vision Transformer Framework for Multimodal Automatic Pain Assessment using Facial Videos and fNIRS [1.0]
The First Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment (AI4PAIN)に応募した。提案するマルチモーダルフレームワークは,顔ビデオとfNIRSを利用して,ドメイン固有モデルの必要性を軽減し,モダリティに依存しないアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:02:43 GMT)
Synthetic Thermal and RGB Videos for Automatic Pain Assessment utilizing a Vision-MLP Architecture [1.0]
本研究は、認知パイプラインに組み込まれたジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークによって生成された合成熱ビデオについて述べる。 Vision-MLPとTransformerベースのモジュールからなるフレームワークを使用し、RGBおよび合成熱ビデオを用いて、単調およびマルチモーダルな設定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:04:11 GMT)
OpenUAS: Embeddings of Cities in Japan with Anchor Data for Cross-city Analysis of Area Usage Patterns [1.0]
このデータセットは、市場分析、都市計画、交通インフラ、感染予測といった分野における地域機能の分析に有用である。オフィス地区や住宅地区など市内各地区の特徴を、埋設技術を用いて捉えている。障害の1つは、異なる都市や時代からのデータを、生の位置情報を共有することなく統一された空間に統合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:43:15 GMT)
Invariance of deep image quality metrics to affine transformations [0.9]
我々は,アフィン変換の不均一性を評価することによって,最先端の深部画像品質指標を評価する。本稿では,このような視認性閾値を知覚的計量に割り当てる手法を提案する。この強いテストの下では、最先端のメトリクスのどれも、可視性しきい値に基づいて人間のような結果を示さないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:55:53 GMT)
Structural restrictions in local causal discovery: identifying direct causes of a target variable [0.9]
観測的関節分布から対象変数の直接的な原因の集合を学ぶことは、科学の基本的な問題である。ここでは、完全なDAGではなく、1つのターゲット変数の直接的な原因を特定することにのみ関心があります。これにより、識別可能性の仮定を緩和し、より高速で堅牢なアルゴリズムを開発することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:05:43 GMT)
Identifying macro conditional independencies and macro total effects in summary causal graphs with latent confounding [0.9]
部分特定因果グラフ(SCG)は因果関係を単純化した表現を提供する。本稿では,マイクロコンディショナルインディペンデンシーとマイクロコンディショナルインディペンデンシーと,マクロトータルエフェクトとマイクロトータルエフェクトを区別する。また,SCGにおけるマクロトータル効果を同定するために,do-calculusが健全で完備であることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:24:45 GMT)
Generalized Groves of Neural Additive Models: Pursuing transparent and accurate machine learning models in finance [0.9]
本稿では,ニューラル加算モデルの一般化グローブとして知られる,透明な機械学習モデルについて紹介する。神経付加モデルの一般化されたグローブは、線形特徴、個々の非線形特徴、相互作用された非線形特徴の3つのカテゴリに分けられる。ステップワイズ選択アルゴリズムは、線形成分と非線形成分を区別し、相互作用した群を慎重に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:04:16 GMT)
BEExAI: Benchmark to Evaluate Explainable AI [0.9]
本稿では,ポストホックXAI手法の大規模比較を可能にするベンチマークツールであるBEExAIを提案する。説明の質と正確性を測定するための信頼性の高い方法の必要性が重要になっていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:21:17 GMT)
Learning Random Numbers to Realize Appendable Memory System for Artificial Intelligence to Acquire New Knowledge after Deployment [0.9]
パラメータ更新なしでデータを記憶し、リコールできるニューラルネットワークシステムを開発した。 Appendable Memoryシステムは、人工知能(AI)がデプロイ後も新たな知識を取得することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:24:35 GMT)
Mathematical models for off-ball scoring prediction in basketball [0.9]
バスケットボールにおけるオフボールスコアリングの機会を予測するために、2つの数学的モデルが提案されている。我々は,2015-2016年シーズンのNBA630試合の選手追跡データを用いて,これらのモデルを評価する。 BIMOSモデルは,バスケットボールにおける戦術分析と選手評価に有用な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:06:40 GMT)
Two-Phase Segmentation Approach for Accurate Left Ventricle Segmentation in Cardiac MRI using Machine Learning [0.9]
この研究の中心的な課題は、3種類のLVスライスに適用されるパラメータのセットが存在しないことである。この問題に対処するために,LVセグメンテーションを強化する新しい手法を提案する。提案手法はスライスの種類ごとに異なるパラメータの集合を用いており、結果として2相分割法が成立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:26:24 GMT)
From ML to LLM: Evaluating the Robustness of Phishing Webpage Detection Models against Adversarial Attacks [0.8]
フィッシング攻撃は、ユーザーを騙して機密情報を盗もうとする。現在のフィッシングWebページ検出ソリューションは、敵攻撃に対して脆弱である。我々は,多様なフィッシング機能を正当なWebページに埋め込むことで,逆フィッシングWebページを生成するツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:21:34 GMT)
Treespilation: Architecture- and State-Optimised Fermion-to-Qubit Mappings [0.8]
我々は,フェルミオン系を効率的にマッピングする手法である「ツリースピレーション」を導入する。我々はこの手法を用いて化学基底状態のシミュレーションに必要なCNOTゲート数を最小化する。完全な接続性に関するCNOTのカウントでは、最大で74%の大幅な削減が観測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:08:20 GMT)
Fantastyc: Blockchain-based Federated Learning Made Secure and Practical [0.7]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、クライアントがローカルデータを共有せずに、中央サーバのオーケストレーション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分散フレームワークである。このフレームワークの中心性は、ブロックチェーンベースのフェデレーション学習アプローチによって、文献で扱われる障害点を表している。この課題に対処するために設計されたFantastycを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:54:22 GMT)
Purification and correction of quantum channels by commutation-derived quantum filters [0.7]
量子チャネルの浄化や修正が可能な量子フィルタを導入する。このフィルタは,非クリフォードゲートの雑音を部分的に浄化できることを示す。また,誤差チャネルの低ウェイトなパウリ成分のほとんどをすべて除去できるアンシラ効率のパウリフィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:01:48 GMT)
Analyzing and reducing the synthetic-to-real transfer gap in Music Information Retrieval: the task of automatic drum transcription [0.7]
データ量を増やすために使われる一般的な方法は、仮想楽器でレンダリングされた楽譜から合成的にデータを生成することである。この方法では、ほぼ無限のトラックを生成できるが、以前に作成された合成データセットで訓練されたモデルが実際のトラックにうまく転送されないことを示す実証的な証拠がある。本研究では,データ量の増加に加えて,実践者が生成したデータの現実性を改善するために利用できる3つの戦略を特定し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:17:16 GMT)
Rethinking Learned Image Compression: Context is All You Need [0.6]
本稿では,エンコーダ,デコーダ,コンテキストモデルのスケーリングパラメータの有効性を解析する。文脈を最適化することにより,PSNRの達成率と最先端性能をさらに向上させ,VVCよりもBD-RATEの方が14.39%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:02:11 GMT)
Resilient Entanglement Distribution in a Multihop Quantum Network [0.6]
ネットワークリーチとレジリエンスを改善するために,マルチホップ量子ネットワークを導入する。オークリッジ国立研究所キャンパスにおける量子ネットワーク内での多重ホップ2量子偏光-絡み合い分布について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:42:08 GMT)
Efficient Circuit-Based Quantum State Tomography via Sparse Entry Optimization [0.6]
我々は、$n$量子ビット状態を$k$非ゼロエントリで再構成する効率的な回路ベースの量子状態トモグラフィー手法を提案する。我々は、$|psirangle$ における 0 でないエントリの位置に基づいて、CNOT ゲートの数に上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:59:13 GMT)
Synthesizing Scientific Summaries: An Extractive and Abstractive Approach [0.6]
論文要約のためのハイブリッド手法を提案する。抽出段階では教師なし学習に基づく2つのモデルとトランスフォーマー言語モデルを用いる。ハイパーパラメータの特定の組み合わせを用いることで、自動要約システムが人間によって書かれた要約の抽象性を超えることが可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:21:42 GMT)
Robust Conformal Volume Estimation in 3D Medical Images [0.6]
ボリュームトリは3次元医用画像セグメンテーションの主要な下流応用の1つである。セグメンテーションモデルにより生成された圧縮潜在表現に基づく密度比推定の効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:18:07 GMT)
CRASAR-U-DROIDs: A Large Scale Benchmark Dataset for Building Alignment and Damage Assessment in Georectified sUAS Imagery [0.6]
CRASAR-U-DROIDsは、SUASオルソモザイク画像の最大のラベル付きデータセットである。 CRASAR-U-DRIODsデータセットは、連邦政府が宣言した災害10件から52件(52件)のオルソモザイクで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:12:21 GMT)
Uncertainty-Rectified YOLO-SAM for Weakly Supervised ICH Segmentation [0.6]
頭蓋内出血(ICH)は、治療成績と生存率を改善するために、迅速かつ正確な診断を必要とする生命予後である。近年, 教師付き深層学習の進歩により, 医用画像の解析が大幅に向上した。大量の専門家準備セグメンテーションデータの必要性を軽減するため、我々は弱い教師付きICHセグメンテーション法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:40:13 GMT)
Quantum HodgeRank: Topology-Based Rank Aggregation on Quantum Computers [0.5]
我々は,HodgeRank解に比例した量子状態を出力する量子アルゴリズムを開発した。また、出力量子状態から有意義な情報を抽出する効率的なアルゴリズムを提案する。提案手法は,高次ネットワークや離散外部計算の研究において,量子コンピューティングが実りある応用を見出すことができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:16:23 GMT)
Deep-ELA: Deep Exploratory Landscape Analysis with Self-Supervised Pretrained Transformers for Single- and Multi-Objective Continuous Optimization Problems [0.5]
本研究では,ディープラーニングとERAの機能を組み合わせたハイブリッドアプローチであるDeep-ELAを提案する。提案するフレームワークは、単目的および多目的の連続最適化問題を分析するために、最初から利用できるか、あるいは様々なタスクに微調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:45:40 GMT)
Collision Probability Distribution Estimation via Temporal Difference Learning [0.5]
累積衝突確率分布を推定する先駆的なフレームワークであるCollisionProを紹介する。我々は、強化学習の文脈において、我々の枠組みを定式化し、安全に配慮したエージェントの道を開く。現実的な自律運転シミュレータを用いて,本フレームワークの総合的な検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:32:42 GMT)
Fair Incentives for Repeated Engagement [0.5]
我々は、参加決定が受け取ったインセンティブに依存するエージェントに直面する場合、維持のための最適な金融インセンティブスキームを見つけるという課題について検討する。明示的な差別がなくても、システムの種類構成を変化させることで、ポリシーが無意識に異なるタイプのエージェントを識別できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:31:49 GMT)
Can I trust my anomaly detection system? A case study based on explainable AI [0.4]
本稿では,変分自己エンコーダ生成モデルに基づく異常検出システムのロバスト性について検討する。目標は、再構成の違いを利用する異常検知器の実際の性能について、異なる視点を得ることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:39:07 GMT)
Commensurate supersolids and re-entrant transitions in an extended Bose-Hubbard ladder [0.4]
本研究では, 密度行列正規化群法を用いて, 単位充填のボース・ハバード・ラグの基底状態相について検討した。ハルダン位相を特徴付ける弦次数は、有限鎖間ホッピング振幅に対して消滅するが、それは小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:34:29 GMT)
Solving QUBOs with a quantum-amenable branch and bound method [0.4]
本研究では,2次非制約二項最適化問題に対して,古典分枝および有界解法について記述し,実験的に検証する。本稿では,Isingモデルに対して提案した文献から,低コストで実装可能なバウンダリを利用する。本稿では,ソルバ性能向上に使用される高性能コンピューティングとオペレーション研究の様々な技術について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:13:01 GMT)
Making Multi-Axis Gaussian Graphical Models Scalable to Millions of Samples and Features [0.3]
我々は独立性を仮定することなく、$O(n2)$ランタイムと$O(n)$スペース複雑性を持つメソッドを導入する。我々は,実世界の1000,000セルのscRNA-seqデータセットなど,前例のない大規模なデータセットに対して,我々のアプローチが適用可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:15:25 GMT)
Detection of Electron Paramagnetic Resonance of Two Electron Spins Using a Single NV Center in Diamond [0.3]
相互作用するスピン系は、基本的な量子物理学と量子センシングと量子シミュレーションへの応用のための優れたテストベッドである。本研究では、2つの電子スピンに結合した1つの窒素空孔(NV)中心の同定と特性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:28:15 GMT)
Imitation Learning for Intra-Day Power Grid Operation through Topology Actions [0.2]
本研究では、トポロジ的動作による日頭電力グリッド動作における模倣学習の性能について検討する。我々は、専門家のステートアクションペアに完全接続ニューラルネットワーク(FCNN)をトレーニングし、それを2つの方法で評価する。パワーシステムエージェントとして、FCNNは専門家エージェントよりもわずかに劣っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:34:19 GMT)
Technical Report on the Pangram AI-Generated Text Classifier [0.1]
トランスフォーマーをベースとしたニューラルネットワークであるPangram Textについて紹介する。パングラムテキストは英語以外の話者に偏りがなく、訓練中に見つからないドメインやモデルに一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:27:34 GMT)
Lightweight Dataset for Decoy Development to Improve IoT Security [0.1]
本稿では,IoT(Internet of Things)アクティビティをデコイを作成する準備として,軽量なデータセットを提案する。データセットは、実際のネットワーク設定で異なるシナリオから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:01:50 GMT)
Physics Informed Kolmogorov-Arnold Neural Networks for Dynamical Analysis via Efficent-KAN and WAV-KAN [0.1]
物理インフォームド・コルモゴロフ・アルノルドニューラルネットワーク(PIKAN)を効率的なKANとWAV-KANにより実装する。 PIKANは従来のディープニューラルネットワークよりも優れた性能を示し、少ないレイヤで同じレベルの精度を実現し、計算オーバーヘッドを低減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:46:15 GMT)
Segmentation en phrases : ouvrez les guillemets sans perdre le fil [0.1]
本稿ではXML文書の文セグメンテーションのためのグラフカスケードを提案する。本提案では,引用マークやハイフンによって導入された症例について,文中の文を提示すると共に,括弧による切開や,大腸で導入されたリストに特に注意を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:02:38 GMT)
Non-Clashing Teaching Maps for Balls in Graphs [0.1]
関連する決定問題 B-NCTD$+$ for NCTD$+$ is NP-complete in split, co-bipartite and bipartite graphs を示す。また、ETHが失敗しない限り、B-NCTD$+$は、時間で22o(textvc)cdot nO(1)$、カーネルに2o(textvc)cdot nO(1)$を出力するカーネル化アルゴリズムを許可しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:10:52 GMT)
Microwave-to-Optical Quantum Transduction Utilizing the Topological Faraday Effect of Topological Insulator Heterostructures [0.0]
立体トポロジカル絶縁膜は, テラヘルツ政権の試料厚さに依存しないトポロジカルファラデー効果を示す。これにより、ファラデー回転角が大きくなり、薄膜限界における光磁気相互作用が強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:25:32 GMT)
What if Red Can Talk? Dynamic Dialogue Generation Using Large Language Models [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて動的かつ文脈的に適切な文字相互作用を生成する対話フィラーフレームワークを提案する。 The Final Fantasy VII Remake and Pokemonの環境でこのフレームワークをテストする。本研究の目的は,よりニュアンスの高いフィラーダイアログ作成を支援することであり,それによってプレイヤーの没入感を高め,RPG体験の全般的向上を図ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:12:18 GMT)
Unmasking unlearnable models: a classification challenge for biomedical images without visible cues [0.0]
我々は総合的な探索を通じてMGMT状態予測の複雑さを解明する。我々の発見は、現在のモデルは学習不可能であり、現実世界のアプリケーションを調べるために新しいアーキテクチャを必要とする可能性があることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:12:42 GMT)
Universal New Physics Latent Space [0.0]
我々は、標準モデルプロセスと標準モデル以外の様々な理論から派生したデータを統一表現(ラテント)空間にマッピングする機械学習手法を開発した。本手法は, LHCにおける新しい物理の3つの例に適用し, LHCの表現法に従ってモデルがクラスタ化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:00 GMT)
UniFed: A Universal Federation of a Mixture of Highly Heterogeneous Medical Image Classification Tasks [0.0]
われわれはUniFedを紹介した。UniFedは、あらゆる画像モダリティから病気を分類することを目的とした、普遍的なフェデレーション学習パラダイムである。具体的には、ローカルモデルとグローバルモデルの両方を動的に調整することで、UniFedはクライアントとサーバの様々なタスク複雑さを考慮します。我々は, 網膜, 病理組織学, 肝腫瘍の診断において, 精度, 通信コスト, コンバージェンス時間に比較して, フレームワークの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:15:15 GMT)
Uncertain Quantum Critical Metrology: From Single to Multi Parameter Sensing [0.0]
制御パラメータの不確かさが臨界センサーの感度に与える影響を示す。有限サイズのシステムでは、パラメータ推定における量子的優位性を維持しながら、多体プローブが耐えうる不確実性の量の間のトレードオフを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:50:21 GMT)
Two prover perfect zero knowledge for MIP* [0.0]
MIP*のすべての言語は、PZK-MIP*プロトコルを2つのプロプライエタリに持つことを示す。また、通信演算子BCSプロトコルを持つ全ての言語は、2つの証明子PZK通信演算子プロトコルを持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:28:16 GMT)
Twisted electron impact elastic cross sections of polyatomic molecules: All active electron multicentered approach [0.0]
平面およびツイスト電子ビーム(ベッセルビーム)衝突による多原子分子の絶対弾性差分および積分(Total)断面積を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:56:08 GMT)
To accept or not to accept? An IRT-TOE Framework to Understand Educators' Resistance to Generative AI in Higher Education [0.0]
本研究は,教育者が教室で生成人工知能を採用するのを防ぐ障壁を実証的に予測する理論モデルを開発することを目的とする。我々のアプローチは、IRT(Innovation resistance Theory)フレームワークに基づいており、TOE(Technology-Organization-Environment)フレームワークの構成要素を拡張しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:59:19 GMT)
Through the Looking Glass, and what Horn Clause Programs Found There [0.0]
我々はDual Horn節を、ゴール主導の前方推論をサポートする建設的否定の一形態の有効化として再考する。特に、二重ホーン節プログラムとして表される背景理論の文脈において、反事実仮説をファルシフィケートする能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:52:26 GMT)
The GPT Dilemma: Foundation Models and the Shadow of Dual-Use [0.0]
本稿では、基礎モデルの二重利用課題と、国際安全保障に影響を及ぼすリスクについて検討する。本稿では,基礎モデルの開発サイクルにおいて,モデル入力,機能,システム利用事例,システム展開の4つの重要な要因を分析した。本稿では、中距離原子力軍(INF)条約をケーススタディとして、関連するリスクを軽減するためのいくつかの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:36:27 GMT)
The Democratization of Wealth Management: Hedged Mutual Fund Blockchain Protocol [0.0]
従来の投資資金のベストプラクティスをブロックチェーンの世界に持ち込むために、いくつかのイノベーションを開発しています。 1)ファンドの価格を相互ファンドのように定期的に更新すること、2)パフォーマンス手数料をヘッジファンドのように課金すること、3)相互ヘッジファンドブロックチェーン投資ファンドを投資家保護策で運用すること。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:17:47 GMT)
Supertrust: Evolution-based superalignment strategy for safe coexistence [0.0]
人類はいつの日か、私たちよりもはるかにインテリジェントなAIシステムを作るだろうと広く期待されています。スーパーインテリジェンスを制御する方法」の問題は自己矛盾であるだけでなく、おそらく解決不可能である。本論文は,本能的な自然を育むのではなく,直感的に整列させることによって解決する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:39:52 GMT)
Study of Topological Phenomena Through Berry Phase in Classical Nonlinear Elastic Granules [0.0]
2レベル時間依存弾性ビットを用いた古典システムにおけるベリー位相の制御された蓄積を示す。本研究は,古典的な粒状ネットワークの様々な位相特性を明らかにする上で,ベリー相が果たす役割を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:02:23 GMT)
Strong coherent ion-electron coupling using a wire data bus [0.0]
本稿では,コヒーレントイオン-電子カップリングのためのワイヤ媒介方式を提案する。この研究は、イオン電子ハイブリッド量子システムにおける量子情報処理への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:43:57 GMT)
Spin-self-organization in an optical cavity facilitated by inhomogeneous broadening [0.0]
光キャビティに閉じ込められた駆動二層原子の熱アンサンブルにおける集合スピン自己組織化の開始について検討した。不均一ドップラーの拡大はスピン自己組織化の開始を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:03:53 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） (Mon, 29 Jul 2024 07:29:17 GMT)
Spatial Microclimatic Characterization of a Parisian "Oasis" Schoolyard [0.0]
本稿では,GISデータと固定型および移動型ミクロ気候測定を用いた1つの校庭におけるケーススタディの結果について述べる。実測データの解析手法を提案し,本事例に基づいて検討し,検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:56:04 GMT)
Smart Language Agents in Real-World Planning [0.0]
大規模言語モデル(LLM)の旅行計画能力の向上を目指す。 LLM自動プロンプトと「Human-in-the-loop」を組み合わせた半自動プロンプト生成フレームワークを提案する。以上の結果から,LLM自動プロンプトには制限があり,"Human-in-the-loop"は1回のイテレーションで139%の大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 03:00:30 GMT)
Sentiment Analysis of Lithuanian Online Reviews Using Large Language Models [0.0]
感情分析は言語固有の複雑さと感情の主観的な性質のために困難である。従来の機械学習手法と分類アルゴリズムは、タスクの有効性を限定している。このタスクにトランスフォーマーモデルを初めて適用し、事前訓練された多言語大言語モデルの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:44:21 GMT)
Selection for short-term empowerment accelerates the evolution of homeostatic neural cellular automata [0.0]
本研究は, ホメオスタティックNCAの発見を促進するための補助的目的として, エンハンスメントの作用する時間スケールが有効性に与える影響を考察する。ホメオスタシスのみの進化的選択と比較して,より長い遅延時間でエンパワーメントが大幅に改善されることが示唆された。短期的なNCAはより安定しており, ホームスタティックな課題を克服する上で, より優れた一般化が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:30:49 GMT)
Segmenting Fetal Head with Efficient Fine-tuning Strategies in Low-resource Settings: an empirical study with U-Net [0.0]
出生前スクリーニングにおける胎児の発育を推定するためには,胎児の頭部周流が不可欠である。近年の深層学習技術の進歩により,エンコーダ・デコーダモデルを用いた胎児頭部の分節化が著しく進展している。胎児超音波画像分割のためのU-netの最適微調整のための「ベストプラクティス」ガイドラインはまだ存在しない。この研究は、オランダ、スペイン、マラウイ、エジプト、アルジェリアの超音波データにまたがる様々なバックボーンアーキテクチャ、モデルコンポーネント、および微調整戦略による既存の微調整戦略をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:16:08 GMT)
Search for QCD axion dark matter with transmon qubits and quantum circuit [0.0]
超伝導トランスモン量子ビットを量子センサとして用いた直接アクシオンダークマター(DM)探索を提案する。外部磁場が印加された場合、アクシオンDMは、クビットの励起を引き起こす振動電場を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:36:37 GMT)
Scalable High-Dimensional Multipartite Entanglement with Trapped Ions [0.0]
我々は、有名な1軸ツイスト(OAT)ハミルトニアンを、クォーディットに対して$N$ qubitsで一般化する。任意の原子数$N$の積状態から始めると、BOATの下での力学は、クォートやクォートに対するGHZ状態を形成する。本研究の結果は,現在の原子ベースの量子ハードウェア上での高次元多部絡みのスケーラブルな生成と証明の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:54:50 GMT)
Revolutionizing Binary Decision Tree Traversals with Arithmetical Representations [0.0]
本稿では,新しい表現行列を利用する二分木トラバーサルアルゴリズムの組を提案し,全二分木構造を平坦化し,集約された内部ノード決定を1つのベクトルに埋め込む。当社のアプローチは、内部製品検索の最大化に基礎を置いており、決定木分割に関する新たな洞察を与えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:28:24 GMT)
Reverse Map Projections as Equivariant Quantum Embeddings [0.0]
逆写像射影埋め込みのクラス $(E_alpha)_alpha を[-infty,1)$ で導入する。単位球面から接面へのよく知られた写像射影にインスパイアされたこれらの埋め込みは振幅埋め込み法の共通の欠点に対処する。逆写像射影を量子機械学習の同変埋め込みとして利用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:31:24 GMT)
Response Theory via Generative Score Modeling [0.0]
スコアベース生成モデルとGFDT(Generalized Fluctuation-Dissipation Theorem)を組み合わせた外部摂動に対する動的システムの応答解析手法を提案する。この手法は,非ガウス統計を含むシステム応答の正確な推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:18:23 GMT)
RNACG: A Universal RNA Sequence Conditional Generation model based on Flow-Matching [0.0]
本研究では,フローマッチング,すなわちRNACGに基づく普遍的なRNA配列生成モデルを開発する。 RNACGは様々な条件入力に対応でき、可搬性があり、ユーザーは条件入力のために符号化ネットワークをカスタマイズできる。 RNACGは、シーケンス生成およびプロパティ予測タスクに広範な適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:46:46 GMT)
Quantum efficiency and vertical position of quantum emitters in hBN determined by Purcell effect in hybrid metal-dielectric planar photonic structures [0.0]
電子照射により生成された個々のhBN色中心の光学特性を比較した。剥離結晶の乾燥移動前後で特徴付ける発光体を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:37:51 GMT)
Quantum Field Theory and the Limits of Reductionism [0.0]
再正規化群の流れは固定点を除いて可逆であると主張する。非還元主義の形式が実装される可能性のある、いくつかの特定のモデルを検討します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:30:47 GMT)
Quantum Computing and Neuromorphic Computing for Safe, Reliable, and explainable Multi-Agent Reinforcement Learning: Optimal Control in Autonomous Robotics [0.0]
本稿では,安全性,信頼性,説明可能なマルチエージェント強化学習(MARL)における量子コンピューティングとニューロモルフィックコンピューティングの利用について検討する。目的は、自律エージェントの動作を最適化し、安全性、信頼性、説明可能性を確保するという課題に対処することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:43:30 GMT)
Quantum Algorithm for Testing Graph Completeness [0.0]
グラフ完全性をテストすることは、コンピュータ科学とネットワーク理論において重要な問題である。 Szegedy量子ウォークと量子位相推定(QPE)を用いた効率的なアルゴリズムを提案する。このアプローチは、ネットワーク構造解析、古典的なルーティングアルゴリズムの評価、ペア比較に基づくシステム評価に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:56:25 GMT)
Prometheus Chatbot: Knowledge Graph Collaborative Large Language Model for Computer Components Recommendation [0.0]
Prometheus" は知識グラフと,コンピュータコンポーネントを推奨する大規模言語モデル (LLM) を統合している。 Prometheusはユーザのリクエストを正確にデコードし、パーソナライズされたレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:57:10 GMT)
Prichain II: CloudGuardian Cloud Security Proposal with Blockchain [0.0]
2022年から2023年の間に、クラウドセキュリティの脅威が約48%増加した。ネットワークのブロックチェーン技術とクラウドにあるデータベースを統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:52:27 GMT)
Otto cycles with a quantum planar rotor [0.0]
ここでは, 量子平面回転子を用いたオットーサイクルの2つの実現法を, 外部場によって制御される作業媒体として提示する。動作する媒体の量子と古典的な記述を比較することで、オットーサイクルの性能とエンジンおよび冷凍機モードに関する真の量子効果を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:10:47 GMT)
Optical interferometer using two-mode squeezed light for enhanced chip-integrated quantum metrology [0.0]
本研究では,2モード圧縮光発生部分,センサ領域,検出段階からなるシステムを分析する。主な用途は小型でコンパクトなデバイスであり、量子化が最大10倍に向上する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 20:05:26 GMT)
On the Effects of Irrelevant Variables in Treatment Effect Estimation with Deep Disentanglement [0.0]
医療、教育、経済学において、観察データから治療効果を推定することが最重要である。選択バイアスに対処する現在の深い絡み合いに基づく手法は、無関係な変数を扱うのに不十分である。我々は, 深層埋込法で前処理変数をアンタングルし, 無関係変数を明示的に識別し, 表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:34:34 GMT)
On a Matrix Ensemble for Arbitrary Complex Quantum Systems [0.0]
固有状態熱化仮説(ETH)の基礎としてDeutschが提唱した固有ベクトルアンサンブルのバリエーションについて検討する。相関関数のリアルタイム動作を変更するシステム固有情報の残余に焦点をあてる。本研究では, 小型エネルギー窓の相関関数に対して, 新たなアンサンブルによって定義される関数がETHの予測に還元されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:17:45 GMT)
On Classical Simulation of Quantum Circuits Composed of Clifford Gates [0.0]
ゴッテマン・クニルの定理は、クリフォードゲートのみからなる量子回路は古典的に効率的にシミュレートできると主張している。本研究では、ゴッテマン・クニルの定理のステップバイステップの手順を初心者フレンドリーな方法で分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:25:39 GMT)
Nuclear Magnetic Resonance with a Levitating Micro-Particle [0.0]
我々は,窒素14原子の核スピンを用いて微小ダイヤモンド中の核磁気共鳴(NMR)を観測した。この結果から, 粒子の運動場への冷却など, 様々な応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:35:13 GMT)
New methods to compute the generalized chi-square distribution [0.0]
一般化されたカイ二乗分布のcdf,pdf,逆cdfを計算するための新しい数学的方法をいくつか提示する。いくつかの手法は速度を測るが、他の手法は尾部から遠くまで正確に設計されており、多元数間の識別可能性指数 d' の大きい値も測定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:39:17 GMT)
Neural networks for bifurcation and linear stability analysis of steady states in partial differential equations [0.0]
パラメータ化非線形PDEから分岐図を構築するニューラルネットワークを提案する。固有値問題を解き、解の線形安定性を解析するためのニューラルネットワークアプローチも提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 05:05:13 GMT)
Neural Surrogate HMC: Accelerated Hamiltonian Monte Carlo with a Neural Network Surrogate Likelihood [0.0]
ニューラルネットワークによって実装された代理確率関数を用いて計算を復号化することにより,いくつかの問題を抽出可能であることを示す。これは、確率評価におけるノイズの低減と高速勾配計算の2つの利点があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:54:57 GMT)
Mutual information chain rules for security proofs robust against device imperfections [0.0]
我々は、敵に追加情報を漏らす不完全なデバイスを用いて量子暗号を解析する。これらの結果は、デバイスに依存しない様々なプロトコルやデバイスに依存しないプロトコルにおいて、デバイス不完全性を扱うために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:47:47 GMT)
Multi-fidelity Gaussian process surrogate modeling for regression problems in physics [0.0]
多重忠実度法は、忠実度を増大させる階層内のモデルに連鎖させることによって解を提供する。提案手法は, 一般に, 単一忠実度法と比較して, 同じ計算コストで予測誤差が小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:43:48 GMT)
Multi-GPU RI-HF Energies and Analytic Gradients -- Towards High Throughput \textit{Ab Initio} Molecular Dynamics [0.0]
本稿では,複数グラフィクス処理ユニット(GPU)を用いた高次ハートリー・フォックエネルギーと解析勾配の解法を最適化したアルゴリズムと実装を提案する。このアルゴリズムは特に、中小分子(10-100原子)の高スループット初期分子動力学シミュレーションのために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 00:14:10 GMT)
Mpemba effects in open nonequilibrium quantum systems [0.0]
2種類の量子Mpemba効果が可能であることを示す。量子ムペンバ効果の存在は、より単純な観測可能量を測定することによって既に確立できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:28:43 GMT)
Modeling Local Search Metaheuristics Using Markov Decision Processes [0.0]
局所探索メタヒューリスティック解析のためのマルコフ決定過程(MDP)に基づく理論的枠組みを提案する。このフレームワークは、個々のアルゴリズムに収束結果を提供するのに役立つだけでなく、探索-探索トレードオフの明示的な特徴も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:28:30 GMT)
Mapping the Digital Healthcare Revolution [0.0]
本章では、この巻の主なテーマ、すなわち、様々な学際的な視点から、デジタル医療の新たな機会とリスクについて概説する。この学際的アプローチに基づいて、この進行中の革命の利益が責任と持続可能な方法で展開されることを保証するための効果的な戦略が生まれることを期待します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:35:40 GMT)
Machine Learning for predicting chaotic systems [0.0]
我々は、よく調整された単純な手法と、未調整のベースライン手法が、しばしば最先端のディープラーニングモデルより優れていることを示す。これらの結果は、データ特性と利用可能な計算資源に対するマッチング予測手法の重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:34:47 GMT)
MICL: Improving In-Context Learning through Multiple-Label Words in Demonstration [0.0]
In-context Learning (ICL)では、サンプルラベルペアをデモとして使用することで、大規模な言語モデルで新しいタスクを実行することができる。 ICL性能を向上させるために,複数のラベル語を1つのサンプルラベル対で使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:05:00 GMT)
Local Friendliness Polytopes In Multipartite Scenarios [0.0]
Local Friendliness (LF) no-go定理は、その深い基礎的な意味から、多くの注目を集めている。このノーゴー定理は、ベルの実験とウィグナーの友人型セットアップを組み合わせたシナリオに適用できる。我々は、任意の数のスーパーオブザーバー、友人、測定、結果とともに、標準的なローカルフレンドリーシナリオを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:01:05 GMT)
Leveraging Natural Language and Item Response Theory Models for ESG Scoring [0.0]
この研究はブラジルの大手石油会社ペトロブラスに関連するポルトガルのニュース記事の包括的データセットを利用している。データは、高度なNLP法を用いてESG関連感情に対してフィルタリングされ分類される。その後、ラッシュモデルを用いてこれらのESG測度の心理測定特性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:02:51 GMT)
Legal Minds, Algorithmic Decisions: How LLMs Apply Constitutional Principles in Complex Scenarios [0.0]
GPT-4は一貫して、憲法の進歩的な解釈と密接に一致している。本実験は, GPT-4の進行的法的解釈を優先する傾向を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:51:43 GMT)
Legal Aspects of Decentralized and Platform-Driven Economies [0.0]
オーナシップを越えるアクセスは、従来のビジネスモデルからのパラダイムシフトです。法体系に挑戦するそのような技術の1つは、AIシステムである。この章は、より先進的で柔軟な規制構造を主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 04:42:49 GMT)
Lecture Notes: many-body quantum dynamics with MCTDH-X [0.0]
チュートリアルは、MCTDH-Xソフトウェアの導入から始まり、様々な量子システムを扱う能力を強調している。音符は量子系の力学を掘り下げ、緩和過程、時間進化、ボゾン粒子とフェルミオン粒子の伝播の解析を網羅する。ノートは、Linux/UNIXコマンドの不正なシートで締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Large Language Models as Carriers of Hidden Messages [0.0]
我々は,unconditional Token Forcing (UTF) と呼ばれる抽出攻撃を提案する。また、サンプリング復号法に基づいて、両方の攻撃に対して耐性があるように、テキストを隠蔽する防御方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:30:17 GMT)
LLMs' Understanding of Natural Language Revealed [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、大規模言語におけるボトムアップ、データ駆動のリバースエンジニアリングにおける大規模な実験の結果である。私たちはLLMの言語理解能力、彼らが想定する砦をテストすることに重点を置きます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 01:21:11 GMT)
Is artificial consciousness achievable? Lessons from the human brain [0.0]
進化の観点から,人工意識の発達に関する問題を分析する。我々は、人間の脳の進化と、その意識との関係を参照モデルとして捉えている。我々は,AIの認知処理における共通点と,人間の意識経験との違いを明確にすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:55:17 GMT)
Introducing a new hyper-parameter for RAG: Context Window Utilization [0.0]
RAGシステムは、外部知識ベースから取得した関連情報を組み込むことで、生成モデルを強化する。検索および処理されたテキストチャンクのサイズは、RAG性能に影響を与える重要な要因である。本研究の目的は,回答生成品質を最大化する最適チャンクサイズを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:38:14 GMT)
Inference acceleration for large language models using "stairs" assisted greedy generation [0.0]
我々は,階段支援グリーディ世代の実装を提案している。これは、小さなモデルの高速な生成、大きなモデルのバッチ予測、そして"階段"バリデーションを利用する修正された補助生成手法である。その結果、テキスト生成タスクにおいて、スタンドアローンの大きなLLM予測と比較して、9.58から17.24パーセントの推論時間短縮が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:29:29 GMT)
Importance Corrected Neural JKO Sampling [0.0]
重み付けに基づいて, 連続正規化フロー (CNFs) とリジェクション・サンプリングのステップを結合する。発生モデルを反復的にトレーニングし、各ステップにおける逆KL損失関数を低減し、iidサンプルを生成することができる。数値的な例から,本手法は高次元マルチモーダルターゲットを含む様々な試験分布に対して精度の高い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 22:49:59 GMT)
Impact of Parallel Gating on Gate Fidelities in Linear, Square, and Star Arrays of Noisy Flip-Flop Qubits [0.0]
フリップフロップ量子ビットと呼ばれるドナー型および量子ドット型量子ビットの小さな配列について検討した。現実的な1/fノイズの影響を受け, 4つのフリップフロップ量子ビットの線形, 正方形, 星列のゲート忠実度をシミュレーションした。本研究は, 小型フリップフロップ量子ビットアレイの最適化と大型回路の設計に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:51:40 GMT)
ImagiNet: A Multi-Content Dataset for Generalizable Synthetic Image Detection via Contrastive Learning [0.0]
生成モデルは、実際の写真やアートワークとほとんど区別がつかない、信頼性の高い画像を生成する。合成画像の識別が困難であるため、オンラインメディアプラットフォームは偽造や誤情報に脆弱である。合成画像検出のための高分解能かつバランスの取れたデータセットであるImagiNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:57:24 GMT)
How are Entanglement Entropies Related to Entropy Bounds? [0.0]
絡み合いだけでは地上の時空トポロジーを完全にはできないかもしれないが、時空の計量を決定する役割を担っている可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 23:35:41 GMT)
Heat currents in qubit systems [0.0]
熱力学の第2法則に則って, 熱電流に対する明示的な表現を示す。また、定常状態におけるコヒーレンスの存在の可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:41:51 GMT)
Haldane model on the Sierpiński gasket [0.0]
Sierpi'nskiガスケット上のHaldaneモデルの位相位相について検討した。フラクタル幾何学の結果、複数のフラクタルギャップが生じる。平らなバンドが出現し、複雑な隣のアレストホッピングのため、このバンドは分裂し、複数のトポロジカルフラックスによって引き起こされるギャップが出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:02:22 GMT)
HOBOTAN: Efficient Higher Order Binary Optimization Solver with Tensor Networks and PyTorch [0.0]
高次二項最適化(HOBO)のための新しい解法である HoOBOTAN を紹介する。 HOBOTANはCPUとGPUの両方をサポートし、GPUバージョンはPyTorchをベースに開発され、高速でスケーラブルなシステムを提供している。本稿では,HOBOTANの設計,実装,性能評価,拡張性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:20:11 GMT)
HOAA: Hybrid Overestimating Approximate Adder for Enhanced Performance Processing Engine [0.0]
新規な Plus One Adder設計はRCA鎖の増分加算器として提案され、入力 A, B, Cin と並行して、過剰 1 のフル加算器が組み込まれている。 Plus One Adderは動的に再構成可能なHOAAに統合され、正確なオーバー見積モードと近似オーバー見積モード間の実行時のインターオペラビリティを実現する。提案手法では,面積効率が21%向上し,消費電力が33%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:47:51 GMT)
Greenberger-Horne-Zeilinger state is the best probe for multiparameter estimation of independent local fields [0.0]
局所ハミルトニアンの複数の独立場強度の推定は、考慮される重み行列の選択に依存することを示す。純粋な積状態がこの下限を達成できないことを証明します。また、混合状態にあるプローブを用いることで、GHZ状態よりも精度が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:12:04 GMT)
From Flat to Spatial: Comparison of 4 methods constructing 3D, 2 and 1/2D Models from 2D Plans with neural networks [0.0]
単一画像を2Dおよび1/2Dおよび3Dメッシュに変換することは、設計の可視化と効率を高めるための有望な技術である。本稿では,「1-2-3-45」,「CRM:畳み込み再構成モデルを用いた3次元テクスチャメッシュへのシングルイメージ」,「インスタントメッシュ」,「イメージ・トゥ・メッシュ」の4つの革新的な手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:01:20 GMT)
Fine-Tuning, Quantization, and LLMs: Navigating Unintended Outcomes [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は非常に人気があり、多くのドメインで使われている。それらは、ジェイルブレイク、インジェクションのプロンプト攻撃、プライバシー漏洩攻撃など、さまざまなタイプの攻撃によって悪用される。本研究では,Mistral,Llama,MosaicMLなどの基礎モデルとその微調整バージョンについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:24:49 GMT)
Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials [0.0]
畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)は,3次元のスピノーダル分解過程の進化を再現するために訓練される。特殊で物理学に触発されたアーキテクチャは、予測された進化と基礎的な真実とを密に一致させることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:55:52 GMT)
Extremal jumps of circuit complexity of unitary evolutions generated by random Hamiltonians [0.0]
有限次元ヒルベルト空間におけるランダムに選択された強い相互作用を持つハミルトニアンの時間発展によって生じるユニタリの回路複雑性について検討する。私たちは、$exp(-it H)$の複雑さが驚くべき振る舞いを示すことを証明しています -- 自明な(ゼロ)複雑さを持つユニタリからなるアイデンティティの近傍を逃れるために必要となる、同じ時間スケールで最大許容値に達する確率が高いのです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:36:56 GMT)
Exponentially faster preparation of quantum dimers via driven-dissipative stabilization [0.0]
1D浴槽への散逸によって安定化された複数のキュービット間の多体絡みを発生させる新しい手法を提案する。提案手法は, 1D浴室における最先端の散逸安定化方式に対して, 確実に指数関数的な高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:35:14 GMT)
Experimental quantum-enhanced kernels on a photonic processor [0.0]
フォトニック集積プロセッサ上でバイナリ分類を行うカーネル手法を実証する。本プロトコルはガウス的カーネルやニューラルタンジェントカーネルなど,最先端のカーネル手法よりも優れていることを示す。我々の方式ではゲートを絡める必要はなく、追加モードや光子を注入することでシステム次元を変更できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:26:30 GMT)
Exactly solvable non-unitary time evolution in quantum critical systems I: Effect of complex spacetime metrics [0.0]
一次元量子クリティカルシステムにおいて、正確に解ける非単位時間進化について検討する。本研究では,そのような単位時間進化の普遍的特徴を,正確に解ける設定に基づいて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:21:53 GMT)
Evaluating Large Language Models for automatic analysis of teacher simulations [0.0]
デジタルシミュレーション(DS)は、ユーザーが会話のプロンプトを通じてエージェントと対話する安全な環境を提供する。教員教育におけるDSの応答特性(ユーザ行動)を明らかにするため,Large Language Models (LLMs) の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:19:17 GMT)
Entropy and Spectrum of Near-Extremal Black Holes: semiclassical brane solutions to non-perturbative problems [0.0]
ブラックホールエントロピーは指数的に低温で負に変化する。この負性性は、量子重力の効果的な理論に対して、アンサンブル記述を伴うものでなければならないことを示す。低エネルギーランダムマトリクススペクトルの解析では、超対称性理論におけるスペクトルギャップの起源も説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Entanglement dynamics of a two-qutrits system coupled to a spin chain [0.0]
本稿では,スピン環境と相互作用する2つのクォート系の絡み合いダイナミクスについて検討する。計算により、絡み合いが急速に崩壊した場合、環境は量子相転移を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:52:39 GMT)
Enhancing precision of atomic clocks by tuning disorder in accessories [0.0]
精度測定を含むアクセサリーを有する量子デバイスは、その距離論的精度を高めることができる。この現象は原子時計のような特定の測定装置の効率を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:21:33 GMT)
Enhancing Adversarial Text Attacks on BERT Models with Projected Gradient Descent [0.0]
ディープラーニングモデルに対するアドリアック攻撃は、自然言語処理システムのセキュリティと信頼性に対する大きな脅威である。本稿では,BERT-Attackフレームワークを改良し,PGD(Projected Gradient Descent)を統合し,その有効性と堅牢性を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:07:29 GMT)
Empowered Neural Cellular Automata [0.0]
エンパワーメントは、エージェントがその環境に与えるコントロールの量を測定する。神経細胞オートマトンの発展における二次的な目的としてのエンパワーメントの追加は、形態形成のみの進化よりも高い適合性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:28:13 GMT)
Eigenstate Correlations in Dual-Unitary Quantum Circuits: Partial Spectral Form Factor [0.0]
固有状態相関の解析的な洞察は、最近導入された部分スペクトル形状因子によって得られる。熱力学限界におけるカオス二重単位量子回路における部分スペクトル形状因子について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 12:02:24 GMT)
Efficient Simulation of Low Temperature Physics in One-Dimensional Gapless Systems [0.0]
有限温度シミュレーションにおける最小絡み合った典型的な熱状態(METTS)の計算効率について論じる。その結果,METTSは1次元空隙系における低温における熱平衡状態の解析に精製法を用いることに比べ,大きな速度向上をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:12:06 GMT)
Dynamically emergent correlations in bosons via quantum resetting [0.0]
調和トラップ中のN$非相互作用ボソン系の量子リセットにより誘導される非平衡定常状態(NESS)について検討する。我々は, 平均密度, 極値統計, 秩序, ギャップ統計などの物理観測値を解析的に計算することによって, 定常状態を完全に特徴づける。これは、様々な観測可能なものを正確に計算できる強い相関の量子多体NESSの稀な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:00:35 GMT)
Double-quantum-dot Andreev molecules: Phase diagrams and critical evaluation of effective models [0.0]
本研究は、並列二重量子ドットアンドレーフ分子の相図を体系的に研究する。地表面状態の進化を, 水平変形の広いパラメータ空間, 超伝導ギャップの大きさ, 鉛結合, ドット間結合強度にマップする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:27:42 GMT)
Discrete-outcome sensor networks: Multiple detection events and grouping detectors [0.0]
我々は,イエスノー質問に対する回答を求めるという意味で,離散的な量子センサネットワークについて検討する。問題のひとつは、ネットワークにとって良い初期状態であり、特に、絡み合っていなければならないかどうかである。グルーピング検出器の場合、絡み合った初期状態が役に立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 21:59:04 GMT)
Dimers and discrete breathers in Bose-Einstein condensates in a quasi-periodic potential [0.0]
準周期ポテンシャルに重畳された準1次元ボース・アインシュタイン凝縮体は、同値な振幅と非可換な周期の2つの部分格子によって生成される。非線形モードのファミリは、準周期ポテンシャルを持つグロス=ピタエフスキー方程式の呼吸解に対応する二量体に特化して記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:56:51 GMT)
Deterministic photonic entanglement arising from non-Abelian quantum holonomy [0.0]
我々は、光の制御された状態の高度に絡み合った重ね合わせを作成し、操作するためのプロトコルを開発する。我々の計算は、そのような絡み合った重ね合わせの部分集合が最大に絡み合った体積則状態であることを示している。このエンタングリング機構は、線形フォトニック要素だけで2量子・普遍的・エンタングリング量子ゲートを実現するのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:32:33 GMT)
Designing Time-Series Models With Hypernetworks & Adversarial Portfolios [0.0]
本稿では,M6コンペティションの予測と投資の課題において,それぞれ4位と6位を達成した手法について述べる。予測課題では、ハイパーネットを用いた新しいメタ学習モデルを用いて、予測タスクの特定のファミリーに合わせたパラメトリックモデルを設計した。投資課題では、ポートフォリオの重みを調整し、現在のランキングに応じて、応募と他の参加者との相関関係を大きくあるいはより小さいものにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:06:29 GMT)
Dense Self-Supervised Learning for Medical Image Segmentation [0.0]
本稿では,少数ショットセグメンテーションのための自己教師付き学習(SSL)アプローチであるPix2Repを提案する。ラベルのない画像から直接、強力なピクセルレベルの表現を学習することで、手動によるアノテーションの負担を軽減する。その結果、既存の半教師付きアプローチや自己教師型アプローチと比較して性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:42:22 GMT)
Deep NURBS -- Admissible Physics-informed Neural Networks [0.0]
偏微分方程式(PDE)の高精度かつ安価な解を可能にする物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の新しい数値スキームを提案する。提案手法は、物理領域とディリクレ境界条件を定義するのに必要な許容的なNURBSパラメトリゼーションとPINNソルバを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:53:06 GMT)
Decision Machines: Enhanced Decision Trees [0.0]
決定機械(Decision Machines、DM)は、伝統的な二分決定木の革新的な進化である。ベクトル空間内の予測とバイナリテスト間の依存関係を明示的にマッピングすることで、DMは決定経路をナビゲートするための合理化されたアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:56:31 GMT)
Current Correlations and Conductivity in SYK-Like Systems: An Analytical Study [0.0]
本稿では,G-Sigma$フォーマリズムで表される行動に対する熱予測値を関数ベースで計算する手法を提案する。種々のSachdev-Ye-Kitaev鎖の電場に対する線形応答を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:21:30 GMT)
Counting atypical black hole microstates from entanglement wedges [0.0]
我々は、ブラックホールのエントロピー全体を説明するために、十分に多くの非絡み合ったマイクロステートが存在することを示した。また、短距離相互作用を持つ一般量子多体系では、十分多くの領域法則が存在すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:44:41 GMT)
Constructing artificial life and materials scientists with accelerated AI using Deep AndersoNN [0.0]
Deep AndersoNNは、ニューラルネットワーク内の明示的なレイヤ数が無限に近づくにつれて、継続限界を活用することで、AIを加速する。 Deep AndersoNNは、トレーニングと推論において、最大で1桁のスピードアップを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 06:12:47 GMT)
Conservation Laws and the Quantization of Gravity [0.0]
量子物質と古典的な重力場との相互作用を分析する。運動量やエネルギーの保存を仮定すると、古典的な重力場は量子系の運動量やエネルギーを変えることはできない。我々の分析は量子重力の研究に新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 16:49:55 GMT)
Complete three-dimensional vector polarimetry with a Rydberg atom rf electrometer [0.0]
Rydberg原子を用いた無線周波数(rf)受信機は、古典的なセンサーよりも魅力的である。本研究では、Rydberg atom RF polarimeter を実演することによって応用空間を拡張する。水平偏光は57$mu$V/m/$sqrttextHz$,垂直偏光は66$mu$V/m/$sqrttextHz$,標準偏光は0.094radである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:42:17 GMT)
Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies [0.0]
本研究では,エンコーダとLarge Language Models(LLMs)を併用した名前付きエンティティ認識手法を比較し,ロシアの職種からスキルを抽出する。その結果、従来のNERモデル、特にDeepPavlov RuBERT NERは、精度、精度、リコール、推測時間など、様々な指標でLLMを上回ります。この研究は、自然言語処理(NLP)の分野と労働市場、特に非英語の文脈におけるその応用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 09:08:40 GMT)
Characterizing Dynamical Stability of Stochastic Gradient Descent in Overparameterized Learning [0.0]
決定論的および勾配降下の両方に対して動的に安定かつ不安定な大域的ミニマを特徴づける。特に、大域的最小値周辺の局所力学に依存する特徴的リアプノフ指数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:40:04 GMT)
Cell Culture Assistive Application for Precipitation Image Diagnosis [0.0]
光学顕微鏡画像を用いた384孔板の降水を自動的に検出するアプリケーションを開発した。 MNペアのコントラストクラスタリングを適用し,約20,000のパッチ画像から降水クラスを抽出する。また,四重項井戸画像の最大値から降水量を検出するための機械学習パイプラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 11:42:32 GMT)
Can N-th Order Born Approximation Be Exact? [0.0]
N$-次ボルン近似が約$Ngeq 1$の散乱問題の正確な解を与えるような散乱相互作用の条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:17:40 GMT)
Benchmarking and linear response modeling of high-fidelity Rydberg gates [0.0]
本研究では,時間最適化のRydberg CZゲートを実装し,その忠実度をベンチマークする回路を設計し,対称入力状態平均0.9971(5)の忠実度を実現する。また,非自明なパワースペクトル密度を持つレーザノイズから不完全性を効率的に予測する線形応答形式も開発した。我々は,CZゲートの忠実度が$gtrsim 0.999$であり,現実的な実験的アップグレードが可能であることを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 17:12:51 GMT)
Appraisal-Guided Proximal Policy Optimization: Modeling Psychological Disorders in Dynamic Grid World [0.0]
強化学習(RL)エージェントを用いた心理障害のモデル化手法を開発した。心理障害をシミュレートし,エージェントの行動を制御するための報酬形成戦略を多数検討した。修正されたPPOアルゴリズムの様々な構成の比較により、不安障害とOCD(Obsessive-Compulsive Disorder)のようなエージェントの振る舞いをシミュレートする変異が同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 19:19:54 GMT)
Application of Unsupervised Artificial Neural Network (ANN) Self_Organizing Map (SOM) in Identifying Main Car Sales Factors [0.0]
客を惹きつけ、新車を買うよう説得する要因は、消費者の好みによって様々である。本稿では,まず,ファジィ技術を用いて顧客の意思決定行動に影響を与える重要な要因を,客車マーケティングの専門家にランク付けするよう依頼した。我々は,イランの顧客の購入決定にどの要因がどのような影響を及ぼすかを明らかにするために,自己組織マップSOMと呼ばれる有用なニューラルネットワーク手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:24:16 GMT)
Anomalous State Sequence Modeling to Enhance Safety in Reinforcement Learning [0.0]
本稿では,RLの安全性を高めるために,異常状態列を利用した安全強化学習(RL)手法を提案する。自動運転車を含む複数の安全クリティカルな環境の実験において、我々のソリューションアプローチはより安全なポリシーをうまく学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:30:07 GMT)
Analysis of the Non-variational Quantum Walk-based Optimisation Algorithm [0.0]
本稿では,多種多様な最適化問題を解くために設計された非変分量子アルゴリズムを詳細に紹介する。このアルゴリズムは、増幅状態の繰り返しの準備と測定から最適解とほぼ最適解を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:54:28 GMT)
An Interpretable Rule Creation Method for Black-Box Models based on Surrogate Trees -- SRules [0.0]
代用決定木(SRules)に基づく新しいルールセット作成手法を提案する。 SRulesは、機械学習モデルの正確性、カバレッジ、解釈可能性のバランスをとる。我々のアプローチは解釈可能なルールを提供するだけでなく、これらのルールの信頼性とカバレッジを定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 14:56:56 GMT)
AI-Powered Energy algorithmic Trading: Integrating Hidden Markov Models with Neural Networks [0.0]
本稿では,隠れマルコフモデル(HMM)とニューラルネットワークを組み合わせる先駆的手法を提案する。 QuantConnectプラットフォーム上に実装されたこの方法論は、将来の価格変動を予測し、取引戦略を最適化することを目的としている。このアルゴリズムは2023年6月1日から2024年1月1日までの間に31%のリターンを達成し、シャープ比は1.669であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 10:26:52 GMT)
A single-photon microwave switch with recoverable control photon [0.0]
回路量子力学的設定に基づく単一光子マイクロ波スイッチを提案する。このマイクロ波スイッチの設計により、スイッチング処理後の単一制御光子の回復が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 15:22:57 GMT)
A learning theory for quantum photonic processors and beyond [0.0]
連続可変(CV)量子回路によって生成された量子状態、測定、チャネルを学習するタスクについて考察する。 CV回路パラメータに符号化された古典変数をそれらの回路上で評価された結果確率にマッピングする関数のクラスを定義する。その結果, CV回路は, 有限次元の回路と異なり, 回路深度によらず, 効率よくトレーニングできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 08:38:25 GMT)
A generalization of quantum pair state transfer [0.0]
グラフにおける$s$-pair状態は、$mathbfe_u+smathbfe_v$という形の量子状態である。連続量子ウォークにおける完全$s$ペア状態伝達の理論を発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 02:20:42 GMT)
A Wasserstein perspective of Vanilla GANs [0.0]
バニラ GAN はワッサーシュタイン GAN の一般化である。特に、ワッサーシュタイン距離におけるバニラ GAN のオラクル不等式を得る。バニラ GAN とワッサーシュタイン GAN の収束率を未知の確率分布の推定子として結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 07:24:12 GMT)
A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph [0.0]
本研究では、グラフ技術に基づく高度なRAGシステムを実装し、高品質な生成AIサービスを開発する。検索した情報の信頼性を評価するためにLangGraphを使用し、さまざまなデータを合成して、より正確で拡張されたレスポンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 13:26:43 GMT)
A Model Generalization Study in Localizing Indoor Cows with COw LOcalization (COLO) dataset [0.0]
本研究は,牛肉検出用YOLOv8モデルとYOLOv9モデルの屋内フリーストール納屋環境における一般化能力について検討した。 1)照明条件やカメラアングルの変化によりモデル一般化が等しく影響を受けること,(2)高次モデル複雑性はより優れた一般化性能を保証すること,(3)関連するタスクで訓練されたカスタム初期重み付き微調整は検出タスクに常に利点をもたらすこと,の3つの主要な仮説を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jul 2024 18:49:58 GMT)