Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

MMWorld: Towards Multi-discipline Multi-faceted World Model Evaluation in Videos [155.5]
MMWorldは,複数分野のマルチモードビデオ理解のための新しいベンチマークである。 MMWorldは、ビデオ全体に関する質問を伴うMLLMを評価する人間アノテーション付きデータセットと、知覚の単一モード内でMLLMを分析する合成データセットで構成されている。この評価には2つのプロプライエタリなMLLMと10のオープンソースMLLMが含まれており、MMWorldと競合している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:15:55 GMT)
ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools [119.9]
本報告は, GLM-4, GLM-4-Air, GLM-4-9B を含む GLM-4 言語シリーズに主眼を置いている。 GLM-4モデルは、主に中国語と英語で10兆のトークンと、24言語からの小さなコーパスで事前訓練されている。高品質なアライメントは、教師付き微調整と人間のフィードバックからの学習を含む、多段階のポストトレーニングプロセスを通じて達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:58:11 GMT)
COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting [88.4]
本稿では,SfM前処理を使わずに新しいビュー合成を実現する手法を提案する。入力フレームを逐次的に処理し、一度に1つの入力フレームを取ることで3Dガウスを段階的に成長させる。提案手法は, 映像合成とカメラポーズ推定において, 大きな動き変化下での従来手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:47:30 GMT)
Add-SD: Rational Generation without Manual Reference [83.0]
命令ベースのオブジェクト付加パイプラインであるAdd-SDを導入し、オブジェクトを合理的なサイズと位置でリアルなシーンに自動的に挿入する。我々の研究は、多数の指示されたイメージペアを含むデータセットの提案、合理的な生成のための拡散モデルの微調整、下流タスクを増強するための合成データの生成の3つの側面に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:58:13 GMT)
AI-Assisted Generation of Difficult Math Questions [81.5]
現在の訓練は、数学的推論をコア能力として位置づけている。多様で挑戦的な数学の質問には、控えめな需要がある。本稿では,LLMの強みとHuman-in-the-loopアプローチを組み合わせた設計枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:55:36 GMT)
Meta-Rewarding Language Models: Self-Improving Alignment with LLM-as-a-Meta-Judge [77.9]
大規模言語モデル(LLM)は、多くのドメインにおける人間の知識を急速に上回っている。近年の自己回帰機構では、LDMは人間のラベルに頼らず、自分自身の反応を判断することで改善可能であることが示されている。本稿では,自己改善プロセスにメタリワードの新たなステップを導入し,モデルが自身の判断を判断し,そのフィードバックを用いて判断スキルを洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:38:06 GMT)
3D-GRES: Generalized 3D Referring Expression Segmentation [77.1]
3D参照式(3D-RES)は、自然言語の記述に基づいて、特定のインスタンスを3D空間内にセグメント化することを目的としている。一般化された3D参照式(3D-GRES)は、自然言語命令に基づいて任意の数のインスタンスをセグメントする機能を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:59:05 GMT)
Benchmarks as Microscopes: A Call for Model Metrology [76.6]
現代の言語モデル(LM)は、能力評価において新たな課題を提起する。メトリクスに自信を持つためには、モデルミアロジの新たな規律が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:48:26 GMT)
Prompting Encoder Models for Zero-Shot Classification: A Cross-Domain Study in Italian [75.9]
本稿では,より小型のドメイン固有エンコーダ LM と,特殊なコンテキストにおける性能向上手法の併用の可能性について検討する。本研究は, イタリアの官僚的・法的言語に焦点をあて, 汎用モデルと事前学習型エンコーダのみのモデルの両方を実験する。その結果, 事前学習したモデルでは, 一般知識の頑健性が低下する可能性があるが, ドメイン固有のタスクに対して, ゼロショット設定においても, より優れた適応性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:50:16 GMT)
SSPA: Split-and-Synthesize Prompting with Gated Alignments for Multi-Label Image Recognition [71.9]
本稿では,視覚言語モデル (VLM) の可能性を増幅するために, Gated Alignments (SSPA) フレームワークを用いた分割合成プロンプトを提案する。我々は、LLMから固有の知識を関連付けるために、文脈内学習アプローチを開発する。次に,SSP(Split-and-Synthesize Prompting)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:58:25 GMT)
MMTrail: A Multimodal Trailer Video Dataset with Language and Music Descriptions [69.9]
MMTrailは,2000万回以上のトレーラークリップと視覚的キャプションを組み込んだ大規模マルチモーダルビデオ言語データセットである。本稿では,27.1k時間以上のトレーラービデオで様々なモダリティアノテーションを実現するシステムキャプションフレームワークを提案する。我々のデータセットは、大きめのマルチモーダル言語モデルトレーニングのためのパスを舗装する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:43:24 GMT)
Light and Optimal Schrödinger Bridge Matching [67.9]
我々はSB(Schr"odinger Bridges)を学習するための新しい手法を提案し、それを textbf Schr"odinger Bridge matching と呼ぶ。 EOT/SBを学習するための最適橋梁マッチングは,最近発見されたエネルギーベースモデリング(EBM)の目標と一致することを示す。我々は、Schr"odinger電位の混合パラメタライゼーションを用いて、実際に最適なマッチングを実現するための光解法(LightSB-Mと呼ぶ)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:43:36 GMT)
Zero123-6D: Zero-shot Novel View Synthesis for RGB Category-level 6D Pose Estimation [66.4]
本研究は,RGB 6Dのカテゴリレベルでのポーズ推定を向上するための拡散モデルに基づく新規ビュー合成器の実用性を示す最初の研究であるZero123-6Dを示す。本手法は,データ要求の低減,ゼロショットカテゴリレベルの6Dポーズ推定タスクにおける深度情報の必要性の除去,およびCO3Dデータセットの実験により定量的に示された性能の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:56:26 GMT)
ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning [63.1]
本稿では,KVキャッシュのメモリ消費の非効率性に対処する長文シナリオに焦点を当てた。我々は,最小のチャネルを選択的に切断しながら,注目重量損失を最小限に抑える新しいクエリ依存型KVキャッシュプルーニング手法であるThinKを提案する。提案手法は,モデル精度を維持・向上するだけでなく,バニラKVキャッシュ消去法と比較して,メモリコストを20%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:59:08 GMT)
X-Dreamer: Creating High-quality 3D Content by Bridging the Domain Gap Between Text-to-2D and Text-to-3D Generation [61.5]
X-Dreamerは高品質なテキストから3Dコンテンツを作成するための新しいアプローチである。テキスト対2D合成とテキスト対3D合成のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:17:08 GMT)
Dynamic Scene Understanding through Object-Centric Voxelization and Neural Rendering [57.9]
オブジェクト中心学習が可能な動的シーンのための3次元生成モデルDynaVol-Sを提案する。ボキセル化は、個々の空間的位置において、物体ごとの占有確率を推定する。提案手法は2次元セマンティックな特徴を統合して3次元セマンティック・グリッドを作成し,複数の不整合ボクセル・グリッドを通してシーンを表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:33:58 GMT)
UniProcessor: A Text-induced Unified Low-level Image Processor [57.7]
ディープ・ラーニング法は、単一タスク条件で様々な画像処理タスクに優れた性能を示す。そこで本研究では,UniProcessorと呼ばれる低レベル視覚タスクのためのテキスト誘起統合イメージプロセッサを提案する。私たちのUniProcessorは30の分解タイプをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:06:39 GMT)
AutoRG-Brain: Grounded Report Generation for Brain MRI [57.2]
放射線学者は、大量の画像を日々のベースで解釈し、対応するレポートを生成する責任を負う。この要求される作業負荷は、人間のエラーのリスクを高め、治療の遅れ、医療費の増加、収益損失、運用上の不効率につながる可能性がある。地盤自動報告生成(AutoRG)に関する一連の研究を開始した。このシステムは、脳の構造の明細化、異常の局所化、そしてよく組織化された発見の生成をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:15:03 GMT)
Switching the Loss Reduces the Cost in Batch Reinforcement Learning [57.2]
本稿では,FQI-log を用いた準最適政策の学習に必要なサンプル数と,最適政策の累積コストについて述べる。我々は,FQI-logが目標を確実に達成する問題に対して,2乗損失を訓練したFQIよりも少ないサンプルを用いていることを実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:04:41 GMT)
C-RAG: Certified Generation Risks for Retrieval-Augmented Language Models [57.1]
RAGモデルの生成リスクを認証する最初のフレームワークであるC-RAGを提案する。具体的には、RAGモデルに対して共形リスク分析を行い、生成リスクの上限以上の信頼度を認定する。検索モデルと変圧器の品質が非自明な場合, RAG は単一の LLM よりも低い共形生成リスクを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:47:47 GMT)
StackFLOW: Monocular Human-Object Reconstruction by Stacked Normalizing Flow with Offset [56.7]
本研究では,人間のメッシュと物体メッシュの表面から密にサンプリングされたアンカー間の人物体オフセットを用いて,人物体空間関係を表現することを提案する。この表現に基づいて、画像から人・物間の空間関係の後方分布を推定するスタック正規化フロー(StackFLOW)を提案する。最適化段階では、サンプルの可能性を最大化することにより、人体ポーズと物体6Dポーズを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:57:21 GMT)
When AI Meets Finance (StockAgent): Large Language Model-based Stock Trading in Simulated Real-world Environments [55.2]
LLMによって駆動される、StockAgentと呼ばれるマルチエージェントAIシステムを開発した。 StockAgentを使えば、ユーザーはさまざまな外部要因が投資家取引に与える影響を評価することができる。 AIエージェントに基づく既存のトレーディングシミュレーションシステムに存在するテストセットのリーク問題を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:01:09 GMT)
MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse Domains [54.1]
大規模マルチタスクエージェント理解(MMAU)ベンチマークは、複雑な環境設定を必要としない包括的なオフラインタスクを特徴としている。ツールユース、DAG(Directed Acyclic Graph)QA、データサイエンスと機械学習コーディング、コンテストレベルのプログラミング、数学の5分野にわたるモデルを評価する。 3K以上の異なるプロンプトを含む20の精巧に設計されたタスクにより、MMAUはLLMエージェントの強度と限界を評価するための包括的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:15:38 GMT)
SceneX:Procedural Controllable Large-scale Scene Generation via Large-language Models [54.0]
本稿では,デザイナーのテキスト記述に従って高品質なプロシージャモデルを自動生成する大規模シーン生成フレームワークであるSceneXを紹介する。私たちのSceneXは、微妙な幾何学的レイアウトと構造を持つ2.5km×2.5kmの都市を生成でき、プロのPCGエンジニアの数週間の時間を大幅に短縮して、普通のユーザにとっては数時間に過ぎません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:41:41 GMT)
Learning Signed Hyper Surfaces for Oriented Point Cloud Normal Estimation [53.2]
我々は,符号付きハイパー曲面の学習による点雲の向きの正規分布推定のためのSHS-Netと呼ばれる新しい手法を提案する。符号付き超曲面は、局所的および大域的な情報を集約する高次元特徴空間において暗黙的に学習される。注意重み付き正規予測モジュールをデコーダとして提案し,局所およびグローバル潜時符号を入力として向きの正規を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:21:51 GMT)
ArabicMMLU: Assessing Massive Multitask Language Understanding in Arabic [51.9]
アラビア語における最初のマルチタスク言語理解ベンチマークである、データセット名を提案する。我々のデータは、現代標準アラビア語(MSA)における40のタスクと14,575のマルチチョイス質問で構成されており、地域の母語話者と協調して慎重に構築されている。 35モデルについて評価した結果,特にオープンソースモデルにおいて,改善の余地がかなり高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:19:13 GMT)
Temporally Grounding Instructional Diagrams in Unconstrained Videos [51.9]
本稿では,ビデオ中の命令図中のクエリ列を同時にローカライズするという課題について検討する。既存のほとんどのメソッドは、クエリの固有の構造を無視しながら、一度に1つのクエリをグラウンドすることに焦点を当てている。ステップダイアグラムの視覚的特徴を包括的にペアリングして構築した複合クエリを提案する。ステップ図のグラウンド化のためのIAWデータセットと自然言語クエリのグラウンド化のためのYouCook2ベンチマークに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:52:41 GMT)
MFE-ETP: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multi-modal Foundation Models on Embodied Task Planning [50.5]
具体的タスクプランニングにおけるMFMの性能について,より深く,包括的に評価する。我々は,その複雑で可変なタスクシナリオを特徴付けるMFE-ETPという新しいベンチマークを提案する。ベンチマークと評価プラットフォームを用いて、いくつかの最先端のMFMを評価し、それらが人間レベルの性能に著しく遅れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:10:39 GMT)
SimPro: A Simple Probabilistic Framework Towards Realistic Long-Tailed Semi-Supervised Learning [49.9]
ラベルなしデータの分散に関する前提を前提としない、高度に適応可能なフレームワークをSimProとして提案する。我々のフレームワークは確率モデルに基づいており、期待最大化アルゴリズムを革新的に洗練する。本手法は,様々なベンチマークやデータ分散シナリオにまたがる一貫した最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:52:34 GMT)
Harnessing the power of longitudinal medical imaging for eye disease prognosis using Transformer-based sequence modeling [49.5]
今回提案した Longitudinal Transformer for Survival Analysis (LTSA, Longitudinal Transformer for Survival Analysis, LTSA) は, 縦断的医用画像から動的疾患の予後を予測できる。時間的注意分析により、最新の画像は典型的には最も影響力のあるものであるが、以前の画像は追加の予後に価値があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:42:00 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） (Tue, 30 Jul 2024 17:26:22 GMT)
An evidence-based methodology for human rights impact assessment (HRIA) in the development of AI data-intensive systems [49.2]
我々は、すでに人権がデータ利用の分野で決定を下していることを示している。本研究は人権影響評価(HRIA)の方法論とモデルである。提案手法は,具体的ケーススタディで検証し,その有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:27:52 GMT)
Evolver: Chain-of-Evolution Prompting to Boost Large Multimodal Models for Hateful Meme Detection [49.1]
ヘイトフルミーム検出のためのLMM(Large Multimodal Models)の可能性を探る。提案するEvolverは,Chain-of-Evolution (CoE) Promptingを介してLMMを組み込む。 Evolverは、ステップバイステップでLMMを通してミームと理由の進化と表現のプロセスをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:51:44 GMT)
latentSplat: Autoencoding Variational Gaussians for Fast Generalizable 3D Reconstruction [48.9]
latentSplatは3D潜在空間における意味ガウスを予測し、軽量な生成型2Dアーキテクチャで切り落としてデコードする手法である。 latentSplatは、高速でスケーラブルで高解像度なデータでありながら、復元品質と一般化におけるこれまでの成果よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:12:00 GMT)
Ponymation: Learning 3D Animal Motions from Unlabeled Online Videos [48.0]
生の未ラベルのオンラインビデオから3次元動物の動きを合成する新しい手法を提案する。我々のモデルは、トレーニングのためにポーズアノテーションや形状モデルを一切必要とせず、インターネットから得られた生のビデオクリップのコレクションから純粋に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:49:16 GMT)
Self-supervised Multi-future Occupancy Forecasting for Autonomous Driving [45.9]
LiDARで生成された占有グリッドマップ(L-OGM)は、シーン表現のための頑丈な鳥眼ビューを提供する。提案するフレームワークは、生成アーキテクチャの潜在空間においてL-OGM予測を行う。我々は、リアルタイムに高品質な予測を提供するシングルステップデコーダまたは拡散ベースのバッチデコーダを用いて予測をデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:37:59 GMT)
Embedding Space Selection for Detecting Memorization and Fingerprinting in Generative Models [45.8]
GAN(Generative Adversarial Networks)と拡散モデル(Diffusion Models)は画期的な技術となり、芸術創造から医療まで様々な分野のイノベーションを推進してきた。それらの可能性にもかかわらず、これらのモデルはデータ記憶の重大な課題に直面し、プライバシと生成されたコンテンツの完全性にリスクをもたらす。エンコーダ層埋め込みから算出した暗記スコアについて検討し, 埋め込み空間内の試料間距離を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:52:49 GMT)
Extending choice assessments to choice functions: An algorithm for computing the natural extension [45.2]
選択関数の枠組みを用いて、選択前の選択から新しい選択を推測する方法を研究する。特に、与えられた選択評価の自然(最も保守的な)拡張をコヒーレントな選択関数に定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:10:59 GMT)
RAVSS: Robust Audio-Visual Speech Separation in Multi-Speaker Scenarios with Missing Visual Cues [45.1]
本稿では,複数話者の同時分離を容易にするマルチ話者分離フレームワークを提案する。 VoxCeleb2 と LRS3 のデータセットによる実験結果から,2, 3, 4, 5 話者を分離した場合に,本手法が最先端の性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:27:56 GMT)
Low energy excitations in bosonic quantum quasicrystals [45.0]
ボソニック自己組織結晶に対する低エネルギー有効作用の第一原理を提示する。我々の一般化された弾力性アプローチは、相と共役の量子密度の次数-自由度を適切に保持する。量子準結晶相を制限する低密度および高密度相転移における各励起モードの運命について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:36:40 GMT)
Adaptive Bounding Box Uncertainties via Two-Step Conformal Prediction [44.8]
我々は共形予測を利用してオブジェクト境界ボックスのカバレッジを保証した不確実区間を求める。これを行う上での課題のひとつは、オブジェクトのクラスラベルにバウンディングボックスの予測が条件付けられていることだ。本研究では,予測されたクラスラベルの不確かさを,境界ボックスの不確かさ間隔に伝播させる新しい2段階コンフォメーション手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:31:31 GMT)
Papilusion at DAGPap24: Paper or Illusion? Detecting AI-generated Scientific Papers [44.8]
パピルシオン(Papilusion)は、DAGPap24共有タスク内で開発されたAI生成の科学テキスト検出器である。本稿では,アンサンブルに基づくアプローチを提案し,検知器の構成が性能に与える影響を分析するためのアブレーション研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:33:01 GMT)
Autonomous Improvement of Instruction Following Skills via Foundation Models [44.6]
自律的に収集された経験から改善できる知能的な指示追従ロボットは、ロボット学習を変革する可能性がある。人的監督なしに自律的に収集したデータから、指示追従ポリシーを改善できる新しいアプローチを提案する。実世界において、我々のアプローチの有効性を実証するために広範な実験を行い、目に見えない環境のスイートにおいて、自律的に収集されたデータによってロボットのポリシーを大幅に改善できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:26:44 GMT)
CLR-Fact: Evaluating the Complex Logical Reasoning Capability of Large Language Models over Factual Knowledge [44.6]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにまたがる印象的な機能を示している。本稿では,LLMの複雑な論理的推論能力の体系的評価について述べる。 LLMは一般世界の知識の推論に優れるが、専門分野固有の知識では重大な課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:40:32 GMT)
From Majority to Minority: A Diffusion-based Augmentation for Underrepresented Groups in Skin Lesion Analysis [43.1]
AIに基づく診断は皮膚がんの分類における皮膚科レベルのパフォーマンスを示す。このようなシステムは、トレーニングセットに十分な表現が欠けている少数派のグループからのデータでテストすると、性能が低下する傾向にある。マイノリティグループに利益をもたらすために,多数派からの豊富な情報の利用を最大化する,効果的な拡散に基づく拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:43:54 GMT)
Industrial-Grade Smart Troubleshooting through Causal Technical Language Processing: a Proof of Concept [42.7]
本稿では,産業環境のトラブルシューティングにおける因果診断手法の開発について述べる。提案手法は,大規模言語モデルの分散表現に含まれるベクトル化された言語知識と,産業資産の組込み障害モードと機構に係わる因果関係を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:53:55 GMT)
Prompt-Driven Contrastive Learning for Transferable Adversarial Attacks [42.2]
PDCL-Attackと呼ばれる新しいトランスファー攻撃法を提案する。テキストのセマンティック表現力を利用して効果的なプロンプト駆動型特徴ガイダンスを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:52:16 GMT)
FACL-Attack: Frequency-Aware Contrastive Learning for Transferable Adversarial Attacks [42.2]
ディープニューラルネットワークは、敵対的な例の本質的に伝達可能な性質のため、セキュリティリスクに弱いことが知られている。本稿では,周波数領域において,クロスドメインとクロスモデルの両方でロバストな逆例を生成するための特徴的対照的なアプローチを提案する。我々は,大規模なクロスドメインおよびクロスモデル実験を通じて生成した対向摂動の強い伝達性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:50:06 GMT)
CompA: Addressing the Gap in Compositional Reasoning in Audio-Language Models [42.0]
提案するCompAは,実世界の音声サンプルの大部分を収録した,専門家による2つのベンチマークのコレクションである。まず,現在のALMはランダムな確率よりもわずかに優れた性能を示し,構成的推論に苦しむことを示す。次に,新しい学習法を用いてCLAPを微調整し,合成推論能力を向上させるCompA-CLAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:58:01 GMT)
Broadband Multidimensional Variational Measurement with Non-Symmetric Coupling [41.9]
我々は、光モードとの結合強度が互いに等しくない非対称測定方式の一般的な場合を分析する。その結果, 非対称系の場合, バックアクションは測定結果から完全に排除できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:12:13 GMT)
Modeling the amplification of epidemic spread by misinformed populations [41.3]
我々は、大規模で移動性に富んだ物理的接触ネットワークと、ソーシャルメディアデータから派生した郡にまたがる誤情報による個人分布を組み込んだ疫病モデルを用いている。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、米国人口の14%が感染する恐れがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:24:26 GMT)
Attacking Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning by Adversarial Minority Influence [41.1]
Adrial Minority Influence (AMI) は実用的なブラックボックス攻撃であり、被害者のパラメータを知らずに起動できる。 AMIは複雑なマルチエージェント相互作用とエージェントの協調的な目標を考えることでも強い。我々は、実世界のロボット群に対する最初の攻撃と、シミュレーションされた環境における事実上の愚かなエージェントを、全体として最悪のシナリオへと攻撃することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:59:47 GMT)
SynthVLM: High-Efficiency and High-Quality Synthetic Data for Vision Language Models [40.3]
視覚大言語モデル(VLLM)のための新しいデータ合成パイプラインであるSynthVLMを紹介する。画像からキャプションを生成する既存の方法とは異なり、SynthVLMは高度な拡散モデルと高品質なキャプションを使用して、キャプションから高解像度の画像を自動的に生成し、選択する。我々は、様々な視覚的質問応答タスクにおける最先端(SoTA)のパフォーマンスを達成し、高いアライメント品質を維持し、高度な言語能力を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:57:40 GMT)
Offline Training of Language Model Agents with Functions as Learnable Weights [39.9]
LLM重みを変更することなくLLM(Large Language Models)エージェントを訓練する新しいパラダイムを提案する。 LLMを利用してエージェントの機能を更新し、ロールバックとアーリーストップという2つの戦略でエージェントトレーニングアルゴリズムを考案するエージェントを開発する。広範囲な実験により、エージェント訓練パラダイムが代表的LLMエージェントの性能を大幅に改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:22:00 GMT)
Advocating for the Silent: Enhancing Federated Generalization for Non-Participating Clients [38.8]
本稿では,フェデレートラーニングのための情報理論の一般化フレームワークについて紹介する。局所分布の情報エントロピーを評価することで一般化誤差を定量化する。導出一般化境界に着想を得て、重み付け集約アプローチとクライアント選択戦略の二重化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:07:01 GMT)
Effects of a Prompt Engineering Intervention on Undergraduate Students' AI Self-Efficacy, AI Knowledge and Prompt Engineering Ability: A Mixed Methods Study [36.5]
本研究は,香港の大学において,迅速な工学的介入を設計・実施した。学生のAI自己効力、AI知識、そして効果的なプロンプト作成能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:05:24 GMT)
Structure Unbiased Adversarial Model for Medical Image Segmentation [36.4]
我々は、生成した画像の構造がターゲットデータセットに類似していることを保証するために、新しい画像から画像への変換問題を定式化する。本稿では, 強度差と構造差の両面を考慮に入れた, 単純かつ強力な構造Unbiased Adversarial (SUA) ネットワークを提案する。実験結果から,SUA法は複数のデータセット間の強度分布と構造的内容の両方を転送できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:29:25 GMT)
RoseLoRA: Row and Column-wise Sparse Low-rank Adaptation of Pre-trained Language Model for Knowledge Editing and Fine-tuning [36.3]
事前学習された言語モデルは、様々なNLPタスクにまたがる強力な一般化性を示す。特定のタスクのためにこれらのモデルを微調整するには、通常、リソース集約的な全てのパラメータを更新する必要がある。我々は,textbfrowとctextbfolumn-wise spartextbfse textbflow-textbfrank textbfadaptation (RoseLoRA)を実行する新しいPEFT法を提案する。 RoseLoRAは、特定のタスクの最も重要なパラメータのみを特定し、更新し、効率を維持する
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:19:09 GMT)
DocDeshadower: Frequency-Aware Transformer for Document Shadow Removal [36.2]
現在のシャドウ除去技術は、さまざまなシャドウインテンシティの扱いやドキュメントの保存において制限に直面している。ラプラシアンピラミッド上に構築された新しい多周波トランスフォーマーモデルDocDeshadowerを提案する。 DocDeshadowerは最先端の手法に比べて優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:27:26 GMT)
Matting by Generation [36.1]
本稿では,従来の回帰に基づく課題を再定義する,画像マッチングのための革新的なアプローチを提案する。我々のモデルに優れた解像度とディテールでマットを生産する権限を与える、新しいアーキテクチャ革新を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:58:52 GMT)
OmniBal: Towards Fast Instruct-tuning for Vision-Language Models via Omniverse Computation Balance [35.4]
視覚言語インストラクションチューニングモデルにおける大規模3D並列トレーニングは、異なるデバイス間で不均衡な計算負荷をもたらす。私たちはこの問題に対処するために、データ、モデル、メモリの観点から計算負荷を再バランスさせました。提案手法の有効性と一般化性は,様々なモデルやデータセットでさらに実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:02:58 GMT)
Breaking Agents: Compromising Autonomous LLM Agents Through Malfunction Amplification [35.2]
大規模言語モデル(LLM)は大きな発展を遂げ、現実世界のアプリケーションにデプロイされている。エージェントが繰り返しまたは無関係なアクションを実行することを誤解させることで誤動作を引き起こす新しいタイプの攻撃を導入する。実験の結果、これらの攻撃は複数のシナリオで80%以上の障害率を誘導できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:35:31 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） (Tue, 30 Jul 2024 07:40:17 GMT)
Interpreting and Mitigating Hallucination in MLLMs through Multi-agent Debate [34.2]
MLLMにおける幻覚は、部分的には、これらのモデルにおいてゆっくり考え、異なる考えが欠如しているためである、と我々は主張する。我々のアプローチは幻覚だけでなく、それらがなぜ起こるのかを解釈し、幻覚の特異点を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:41:32 GMT)
Vision-Based Power Line Cables and Pylons Detection for Low Flying Aircraft [33.6]
電力線ケーブルとパイロンを共同で検出する深層学習手法を開発した。我々は,現代的畳み込み型アーキテクチャとトランスファーラーニング,カービリナー構造記述に適応した損失関数を組み合わせた。オンボードシステムに統合し、飛行中に動作させ、実験により、従来の遠隔ケーブル検出方法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:01:26 GMT)
Informed Correctors for Discrete Diffusion Models [32.9]
モデルで学習した情報を活用することにより、より確実に離散化誤差に対処できる情報修正系を提案する。また,$k$-Gillespie'sも提案する。これは,各モデル評価をよりよく活用するサンプリングアルゴリズムで,$tau$-leapingの速度と柔軟性を引き続き享受する。いくつかの実・合成データセットにおいて,情報付き修正器を用いた$k$-Gillespieは,より低い計算コストで高い品質のサンプルを確実に生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:29:29 GMT)
NIS-SLAM: Neural Implicit Semantic RGB-D SLAM for 3D Consistent Scene Understanding [31.6]
NIS-SLAMは,高効率な暗黙的意味論的RGB-D SLAMシステムである。高忠実な表面再構成と空間的一貫したシーン理解のために、我々は高周波多分解能テトラヘドロンに基づく特徴を組み合わせた。また、我々のアプローチが拡張現実のアプリケーションに応用可能であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:27:59 GMT)
Efficient Pareto Manifold Learning with Low-Rank Structure [31.1]
マルチタスク学習は本質的に多目的最適化問題である。そこで本研究では,複数の低ランク行列を主ネットワークに統合する手法を提案する。パラメータの数を著しく削減し、共有された特徴の抽出を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:09:27 GMT)
Fast-Poly: A Fast Polyhedral Framework For 3D Multi-Object Tracking [31.1]
3D Multi-Object Tracking (MOT) は障害物を取り囲む安定かつ包括的な運動状態をキャプチャする。 Fast-Polyは、3D MOTのための高速かつ効果的なフィルタベースの手法である。 Fast-PolyはPythonを実装した2つの大規模トラッキングベンチマークで広くテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:44:19 GMT)
Adding Multi-modal Controls to Whole-body Human Motion Generation [30.5]
テキスト、音声、音楽によって制御される全身のマルチモーダルモーション生成は、ビデオ生成やキャラクターアニメーションを含む多くの応用がある。プラグイン・アンド・プレイ方式で全身マルチモーダルモーション生成を制御するための統合フレームワークであるControlMMを提案する。 SMPL-Xフォーマットを統一したマルチモーダルな人体モーション生成ベンチマークであるControlMM-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:57:06 GMT)
How to Choose a Reinforcement-Learning Algorithm [29.8]
我々は、強化学習アルゴリズムと行動配信ファミリーを選択するプロセスの合理化を図る。既存のメソッドとその特性に関する構造化された概要と、どのメソッドを選択するかのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:54:18 GMT)
Bayesian Low-Rank LeArning (Bella): A Practical Approach to Bayesian Neural Networks [29.5]
ベイズニューラルネットワーク(BNN)の計算負担を軽減するための革新的な枠組みを導入する。提案手法は,ディープアンサンブルに基づくベイズ的手法の原理に従っているが,事前学習されたニューラルネットワークから生じるパラメータの低ランク摂動により,コストを大幅に削減する。バニラ版のアンサンブルと、Stein Variational Gradient Descent (SVGD)を用いたベイズ学習のようなより洗練されたスキームは、提案フレームワーク内でシームレスに実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:07:13 GMT)
DreamCar: Leveraging Car-specific Prior for in-the-wild 3D Car Reconstruction [29.1]
自動運転産業は通常、プロのアーティストを雇って、精巧な3D自動車を作っている。自動車の画像を含むデータセットはすでに多数存在するので、これらのデータセットから高品質な3Dカーモデルを再構築することに重点を置いています。 1枚の画像であっても、高品質な3D車を再構成できるDreamCarという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:16:47 GMT)
Versatile audio-visual learning for emotion recognition [28.3]
本研究では,非モーダル・マルチモーダルシステムを扱うための多目的音声視覚学習フレームワークを提案する。我々は,この効果的な表現学習を,音声-視覚的共有層,共有層上の残差接続,および非モーダル再構成タスクで実現した。特に、VAVLは、MSP-IMPROVコーパスの感情予測タスクにおいて、新しい最先端のパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:36:26 GMT)
Data Imputation from the Perspective of Graph Dirichlet Energy [28.1]
グラフラプラシアンピラミッドネットワーク(GLPN)と呼ばれるデータ計算のための新しいフレームワークを導入する。 GLPNはU字型のオートエンコーダと残余ネットワークを組み込んで、グローバルとローカルの両方の詳細を効果的にキャプチャする。 3つの異なるデータメカニズムにまたがって、最先端のメソッドを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:41:12 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） (Tue, 30 Jul 2024 12:07:57 GMT)
DyGKT: Dynamic Graph Learning for Knowledge Tracing [27.9]
本研究の動機は,(1) 記録に回答する学生の規模が常に増大していること,(2) 記録間の時間間隔のセマンティクスが異なること,(3) 学生,質問,概念の関係が進化していること,の3つである。この線に沿って,動的グラフに基づく知識追跡モデル,すなわちDyGKTを提案する。特に、知識追跡のための連続時間動的問合せグラフは、無限に増加する応答行動に対処するために構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:43:32 GMT)
An Asynchronous Multi-core Accelerator for SNN inference [26.8]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は脳にインスパイアされたコンピューティングと神経科学の研究に広く利用されている。我々のアーキテクチャは、最先端同期アーキテクチャと比較して1.86倍の高速化と1.55倍のエネルギー効率向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:25:38 GMT)
Image Re-Identification: Where Self-supervision Meets Vision-Language Learning [26.5]
SVLL-ReIDは,イメージReIDを容易にするための2つの訓練段階を経て,自己スーパービジョンと事前訓練されたCLIPを統合する最初の試みである。 1)第1の訓練段階に言語自己監督を組み込むことで、学習可能なテキストのプロンプトをより識別しやすくし、2)第2の訓練段階に視覚自己監督を組み込むことで、画像エンコーダが学習した画像特徴をより識別しやすくすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:43:53 GMT)
Dynamic Spiking Framework for 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） (Tue, 30 Jul 2024 09:05:05 GMT)
Characterizing Learning Curves During Language Model Pre-Training: Learning, Forgetting, and Stability [25.5]
より長く一貫性のあるテキストを生成するために学習する前に、言語モデルが短い反復句を生成するのを観察する。個々のトークンは、トレーニング前のランニングで驚くほど一貫性のある、突然の増減または損失の減少を示すことが多い。より頻繁なトークンは最終段階の低い値に到達し、事前トレーニング実行中の変動が少なく、早期に学習され、事前トレーニング中に「忘れられる」可能性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:28:36 GMT)
DualTime: A Dual-Adapter Multimodal Language Model for Time Series Representation [25.5]
時系列表現のためのデュアル適応型マルチモーダル言語モデルであるDualTimeを提案する。本手法は,教師なし設定と教師なし設定の両方において,最先端モデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:03:09 GMT)
Discriminating retinal microvascular and neuronal differences related to migraines: Deep Learning based Crossectional Study [25.4]
片頭痛の患者と片頭痛の人の間で網膜画像が区別される範囲について、限定的な理解がある。我々は、畳み込みニューラルネットワークを眼底写真データに応用し、従来の人間の解釈では明らかでない網膜の相違を調べる。片頭痛の個体は、片頭痛の個体と比較して、ニューロンの差異よりも微小血管の差異が示されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:40:59 GMT)
Multi-Behavior Generative Recommendation [24.9]
マルチビヘイビアシーケンシャルレコメンデーション(MBSR)は、より良いレコメンデーションのために、振る舞いタイプのインタラクションを統合することを目的としている。既存のアプローチでは、目標行動型を学習目標に統合する価値を無視して、次の項目の予測目標に重点を置いている。 MBGenは,新規なマルチビヘイビアシーケンシャル・ジェネレーション・レコメンデーション・フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:59:51 GMT)
Advancing Prompt Learning through an External Layer [24.8]
本稿では,新しい外部層(EnLa)を備えたEnPromptというパラダイムを提案する。学習可能な外部レイヤは、トレーニング済みのCLIPの有効な埋め込みに基づいて構築される。 4つの実験により,本手法が既存の即時学習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） (Tue, 30 Jul 2024 05:26:13 GMT)
Co-Neighbor Encoding Schema: A Light-cost Structure Encoding Method for Dynamic Link Prediction [23.8]
時間グラフにおける構造エンコーディングは、グラフが進化するにつれて変化し続ける。副会長。ネットワーク(CNES)は冗長な計算を避けるため、情報をメモリに格納する。動的グラフ学習フレームワークCo-Neighbor。ネットワーク(CNE-N)が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:45:40 GMT)
Decomposed Prompting to Answer Questions on a Course Discussion Board [23.7]
学生の質問を分類・回答するために,解答プロンプトを用いた質問応答システムを提案し,評価する。我々のシステムは,質問を概念,宿題,物流,解答不能の4つのタイプのうちの1つに分類するために,大きな言語モデル(LLM)を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:24:44 GMT)
Affective Computing in the Era of Large Language Models: A Survey from the NLP Perspective [23.7]
Affective Computing (AC)は、マシンが人間の感情を認識し、解釈し、シミュレートできるようにすることを目的としている。 ACには、Affective Understanding(AU)とAffective Generation(AG)の2つの主要なタスクが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:12:04 GMT)
Look Around and Learn: Self-Training Object Detection by Exploration [23.6]
エージェントは、事前訓練されたオフザシェルフ検出器を使用して環境を探索し、オブジェクトを検出し、擬似ラベルを関連付ける。同じオブジェクトの擬似ラベルが、異なる視点で一貫性を持っていなければならないと仮定することで、ハードサンプルをマイニングするためにLook Aroundという探索ポリシーを学びます。我々は現在の最先端の統一されたベンチマークを実装し、既存の探索政策や知覚メカニズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:18:32 GMT)
Highly Efficient No-reference 4K Video Quality Assessment with Full-Pixel Covering Sampling and Training Strategy [23.6]
No-Reference (NR) VQA法は、参照ビデオの取得が制限されるか、実現不可能な状況において重要な役割を担っている。視聴者の体験を豊かにするために、超高精細な定義(例:4K)でより多くのストリーミングビデオが作成されているため、現在のディープVQA手法は、許容できない計算コストに直面している。本稿では,高効率かつ斬新なNR 4K VQA技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:10:33 GMT)
WARM-3D: A Weakly-Supervised Sim2Real Domain Adaptation Framework for Roadside Monocular 3D Object Detection [23.1]
既存の路面認識システムは、公開され、大規模で高品質な3Dデータセットが存在しないために制限されている。我々はTUMTraf Syntheticデータセットを導入し,高品質な3Dデータの多種多様なコレクションを提供する。また,道路側モノクロ3D検出のためのSim2Realドメイン転送を支援するフレームワークであるWARM-3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:32:34 GMT)
Towards Generalizable Reinforcement Learning via Causality-Guided Self-Adaptive Representations [22.6]
汎用インテリジェンスには、タスク間の迅速な適応が必要です。本稿では,分布空間と環境空間の両方が変化するような,より広い範囲のシナリオについて検討する。アタリゲームでは、エージェントに様々なモードと難易度を持つタスクに一般化するよう訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:48:49 GMT)
Mean of Means: A 10-dollar Solution for Human Localization with Calibration-free and Unconstrained Camera Settings [22.5]
実験の結果、0.3mの範囲で95%、0.5mの範囲で100%近い精度でヒトの局在精度が示された。本研究では, 人体上のすべての点を, 物体の幾何学的中心を中心とした分布によって生成される観測として考察する確率論的アプローチを提案する。これにより、サンプリングを大幅に改善し、興味のある点ごとのサンプル数を数百から数十億に増やすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:45:31 GMT)
MimiQ: Low-Bit Data-Free Quantization of Vision Transformers with Encouraging Inter-Head Attention Similarity [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） (Tue, 30 Jul 2024 02:03:06 GMT)
A Survey on Model Compression for Large Language Models [21.8]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクをうまく変換した。しかし、その大きなサイズと高い計算要求は、実用上の課題を提起する。モデル圧縮はこれらの課題に対処するための重要な研究領域として浮上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:14:55 GMT)
Evaluation of Pedestrian Safety in a High-Fidelity Simulation Environment Framework [21.5]
本稿では,自動運転のための歩行者安全評価手法を提案する。歩行者の安全に重要な特徴を組み込んだ高忠実度シミュレーションフレームワークを構築した。提案手法とフレームワークは、異なる自律運転アルゴリズムにアクセスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:01:37 GMT)
WidthFormer: Toward Efficient Transformer-based BEV View Transformation [21.1]
WidthFormerは、リアルタイム自動運転アプリケーションのためのマルチビューカメラからBirdのEye-View(BEV)表現を計算するトランスフォーマーベースのモジュールである。まず,3次元幾何情報を正確にカプセル化できる新しい3次元位置符号化機構を提案する。次に,特徴圧縮による潜在的な情報損失を補償する2つのモジュールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:36:51 GMT)
Decoding Linguistic Representations of Human Brain [21.1]
テキスト形式と音声形式の両方を脳から言語へ復号する分類法を提案する。この研究は、言語理解に焦点を当てた神経科学と深層学習に基づく脳復号という2つのタイプの研究を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:55:44 GMT)
Generative Learning for Simulation of Vehicle Faults [20.6]
本研究では,車両の健康と予測故障をシミュレートする新しい生成モデルを開発した。このモデルは、アメリカ陸軍の予測ロジスティックスプログラムのデータに基づいて訓練され、予測保守をサポートすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:42:06 GMT)
Assessing Graphical Perception of Image Embedding Models using Channel Effectiveness [20.3]
画像埋め込みモデルの視覚的知覚を評価するための新しい評価フレームワークを提案する。チャート理解のために,様々な視覚チャネルの精度と識別可能性という,チャネルの有効性の2つの主な側面について検討する。 CLIPモデルを用いた実験では、チャンネルの精度が人間と異なることが分かり、長さ、傾き、曲率などのチャンネルで独自の識別性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:22:13 GMT)
PIXELMOD: Improving Soft Moderation of Visual Misleading Information on Twitter [20.2]
PIXELMODは,Twitter上で軟質なモデレーションラベルを受信する候補となる画像を効率的に識別するシステムである。 PIXELMODは,ソフトモデレーションに適用した場合の既存の画像類似性アプローチよりも優れており,性能上のオーバーヘッドは無視できる。私たちはPIXELMODを、2020年の米大統領選挙を取り巻くツイートのデータセットでテストし、99%の誤検出と2.06%の偽陰性で、視覚的に誤解を招く画像を識別できることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:21:32 GMT)
Sequential Knockoffs for Variable Selection in Reinforcement Learning [19.9]
マルコフ決定過程(MDP)における十分最小状態の概念を導入する。本研究では,高次元複素非線形力学を持つシステムにおいて,最小限の十分状態を推定するSequEntial Knockoffs (SEEK) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:42:59 GMT)
EAR: Edge-Aware Reconstruction of 3-D vertebrae structures from bi-planar X-ray images [19.9]
本稿では,新しいエッジ・アウェア・コンストラクション・ネットワーク(EAR)を提案する。自動エンコーダアーキテクチャをバックボーンとして,エッジアテンションモジュールと周波数拡張モジュールを提案する。提案手法は3つの公開データセットを用いて評価し、4つの最先端モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:19:14 GMT)
RevGNN: Negative Sampling Enhanced Contrastive Graph Learning for Academic Reviewer Recommendation [19.8]
本研究は,学術レビュアー推薦における未観測相互作用のあいまいさに対処することを目的としている。 RevGNNは、Pseudo Neg-Labelを使って科学的知識と行動の両方を符号化し、レビューの好みを近似する2段階エンコーダ構造を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:25:40 GMT)
GenNBV: Generalizable Next-Best-View Policy for Active 3D Reconstruction [19.7]
我々は、エンドツーエンドの一般化可能なNBVポリシーであるGenNBVを提案する。我々の政策は強化学習(RL)ベースのフレームワークを採用し、典型的な制限されたアクション空間を5次元自由空間に拡張する。実験により, 建築規模が不明瞭な対象に対して, 98.26%, 97.12%のカバレッジ比を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:05:31 GMT)
Machine Unlearning in Generative AI: A Survey [19.7]
生成AI技術は、(マルチモーダル)大規模言語モデルやビジョン生成モデルなど、多くの場所で展開されている。新しい機械学習(MU)技術は、望ましくない知識を減らしたり排除したりするために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:26:09 GMT)
LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory [19.7]
大規模言語モデル(LLM)は現代の自然言語処理の中心であり、様々なタスクにおいて例外的なパフォーマンスを提供する。本稿では,利用可能なDRAM容量を超えるLLMを効率的に動作させるという課題に対処する。本手法は,フラッシュメモリの特性を考慮した推論コストモデルの構築を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:37:20 GMT)
Automated Physical Design Watermarking Leveraging Graph Neural Networks [19.4]
AutoMarksは自動化および転送可能な透かしフレームワークである。グラフニューラルネットワークを使用して、配置段階での透かし検索オーバーヘッドを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:56:20 GMT)
Emotion-driven Piano Music Generation via Two-stage Disentanglement and Functional Representation [19.1]
感情的な側面を管理することは、自動音楽生成の課題である。本稿では,ピアノ演奏における感情のゆがみについて,2段階の枠組みを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:29:28 GMT)
Autogenic Language Embedding for Coherent Point Tracking [19.1]
我々は,言語埋め込みを利用した新しいアプローチを導入し,同一オブジェクトに関連するフレーム単位の視覚的特徴のコヒーレンスを高める。既存の視覚言語スキームとは異なり、本手法は専用のマッピングネットワークを通じて視覚的特徴からテキスト埋め込みを学習する。提案手法は,映像中の軌跡の追跡精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:02:45 GMT)
DiffusionCounterfactuals: Inferring High-dimensional Counterfactuals with Guidance of Causal Representations [19.0]
本稿では,因果的メカニズムと拡散モデルを組み込んだ新しいフレームワークを提案する。提案手法では, モデルが精度の高い反現実的高次元データを連続的に生成することのできる, 理論上基礎付けられた新しいトレーニングとサンプリングプロセスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:15:19 GMT)
Knowledge Fused Recognition: Fusing Hierarchical Knowledge for Image Recognition through Quantitative Relativity Modeling and Deep Metric Learning [18.5]
画像クラスに関する階層的な事前知識を融合させるための,新しい深層計量学習手法を提案する。画像分類を組み込んだ既存の深度学習は、主に画像クラス間の定性的相対性を利用している。モデル潜在空間における量的相対性を利用して知識空間における距離を整列する新しい三重項損失関数項も提案され、提案された双対モダリティ融合法に組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:24:33 GMT)
The Sky's the Limit: Re-lightable Outdoor Scenes via a Sky-pixel Constrained Illumination Prior and Outside-In Visibility [18.5]
制約のない画像コレクションからの屋外シーンの逆レンダリングは難しい課題である。我々は、どんなスカイピクセルでも、遠方からの光を直接観察できるという事実を生かしている。提案手法は,高品質なアルベド,幾何学,照明,空の視認性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:46:04 GMT)
Effectively Leveraging CLIP for Generating Situational Summaries of Images and Videos [18.3]
状況認識とは、エージェントが利用可能な情報や感覚入力に基づいて、様々な状況や状況を特定し、理解する能力である。 ClipSituは、CLIPに基づく画像、動詞、ロール埋め込みを利用して、動詞に関連するすべての役割を満たす名詞を予測する。この結果から,ClipSituモデルでは,一般的なキャプションに比べて曖昧さを低減した構造化記述を作成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:39:20 GMT)
Prompt2DeModel: Declarative Neuro-Symbolic Modeling with Natural Language [18.0]
本稿では,自然言語による複雑なニューロシンボリックモデルのためのドメイン知識構築のためのパイプラインを提案する。提案するパイプラインは,動的なコンテキスト内実演検索,シンボル可視化からのフィードバックに基づくモデル改良,ユーザインタラクションなどの手法を利用する。このアプローチによって、ML/AIに精通していないドメイン専門家でさえ、自身の知識をカスタマイズされたニューラルモデルに組み込むように正式に宣言することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:10:30 GMT)
Engaging with Children's Artwork in Mixed Visual-Ability Families [18.0]
本研究は,視覚障害者の家族が視覚障害者のアートワークにどのように関与しているかを調査する2つの研究である。 BLVファミリーメンバーは、他の非視覚的表現よりも、子供のストーリーテリングや解釈を優先して、アートワークのエンゲージメントを結合機会として重視している。いくつかの不正確さにもかかわらず、BLVの家族は、AIによって生成された記述は子供たちとの対話を促進し、自己誘導されたアート発見を助けることができると感じた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:31:04 GMT)
Vulnerabilities in AI-generated Image Detection: The Challenge of Adversarial Attacks [17.9]
ホワイトボックスおよびブラックボックス設定下での敵攻撃に対する最先端AIGI検出器の脆弱性について検討する。まず、実画像と周波数領域の偽画像との明らかな違いに着想を得て、周波数領域の下に摂動を加え、元の周波数分布からイメージを遠ざける。 FPBAは、モデル、ジェネレータ、防御方法、さらにはクロスジェネレータ検出を回避して、ブラックボックス攻撃を成功させることができるからです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:07:17 GMT)
Bridging the Gap: Studio-like Avatar Creation from a Monocular Phone Capture [17.8]
そこで本研究では,短い単眼電話からスタジオライクな照明テクスチャマップを生成する手法を提案する。これは、StyleGAN2の$W+$スペースを使って、電話のテクスチャマップをパラメータ化することで実現します。トレーニングが終わると、私たちは、カジュアルなモノクラースマートフォンビデオからスタジオのような顔のテクスチャマップを作るのに長けています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:20:28 GMT)
PIP: Prototypes-Injected Prompt for Federated Class Incremental Learning [17.7]
Federated Class Incremental Learning (FCIL) は継続学習の新しい方向性であるプロトタイプインジェクトインジェクションプロンプト(PIP)と呼ばれるFCILの新しいリハーサルフリー手法を提案する。実験結果から,提案手法はCIFAR100, MiniImageNet, TinyImageNetデータセットにおいて, 最大33%の精度向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:00:16 GMT)
Toward Automated Detection of Biased Social Signals from the Content of Clinical Conversations [17.6]
過度なバイアスは患者と患者の間の相互作用を阻害し、不適切なケアにつながる。患者と患者との対話において,音声認識(ASR)と自然言語処理(NLP)を用いて社会的信号の同定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:47:31 GMT)
Pruning Large Language Models with Semi-Structural Adaptive Sparse Training [17.4]
適応スパーストレーナー(AST)と呼ばれる半構造化スパースモデルのための新しいトレーニングパイプラインを提案する。 ASTでは、トレーニング中により優れた宝くじを適応的に選択できる。本手法は,計算コストを抑えながら,密度モデルとスパースモデルのパフォーマンスギャップを著しく縮小する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:33:44 GMT)
Towards Data-Centric Automatic R&D [17.2]
研究者はしばしば、本を読み、実験を通して検証することで、潜在的研究の方向性を求める。データ駆動型ブラックボックス深層学習法は、幅広い実世界のシナリオにおいて、その効果を実証している。本稿では,実世界のデータ中心型自動R&Dベンチマーク,すなわちRD2Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:10:53 GMT)
Relaxed Equivariant Graph Neural Networks [17.0]
3次元ユークリッド対称性同変ニューラルネットワークは複雑な物理系のモデリングにおいて顕著な成功を収めた。連続群における対称性の破れを学習し,表現できる,緩和された$E(3)$グラフ同変ニューラルネットワークの枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:16:50 GMT)
In-class Data Analysis Replications: Teaching Students while Testing Science [17.0]
本研究では,EPFLで教えられた応用データ分析コースのプロジェクトコンポーネントにデータ解析の複製を組み込んだ。学生がデータ分析の複製を期待していることと、彼らが経験したこととの間には相違点がある。我々は,学術コミュニティにおけるクラス内データ分析レプリケーションの有意義なメリットを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:09:02 GMT)
Learning with Alignments: Tackling the Inter- and Intra-domain Shifts for Cross-multidomain Facial Expression Recognition [16.9]
本稿では、ドメイン間のシフトとドメイン内シフトの両方を扱うための、LA-CMFERという新しいラーニング・ウィズ・アライメント・CMFERフレームワークを提案する。これに基づいて、LA-CMFERは、知識伝達におけるハード・トゥ・アライメント・サンプルの優先順位付けをモデルに強制する二重レベル領域間アライメント法を提案する。ドメイン内シフトに対処するため、LA-CMFERは複数ビューの整合性制約を持つ複数ビューのドメイン内アライメント手法を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:02:51 GMT)
Chain of Visual Perception: Harnessing Multimodal Large Language Models for Zero-shot Camouflaged Object Detection [16.8]
ゼロショットカモフラージ物体検出(COD)のための新しいマルチモーダルカモ知覚フレームワーク(MMCPF)を提案する。本研究では,現在のCOD手法を回避できるゼロショットMMCPFを提案する。本稿では,カモフラージュシーンにおけるMLLMの知覚能力を大幅に向上させる,CoVP (Chain of Visual Perception) と呼ばれる戦略的拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:45:50 GMT)
MambaCapsule: Towards Transparent Cardiac Disease Diagnosis with Electrocardiography Using Mamba Capsule Network [16.6]
本稿では,ECG不整脈分類のためのディープニューラルネットワークであるMambaCapsuleを紹介する。 MambaCapsuleはテストセットでそれぞれ99.54%と99.59%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:12:29 GMT)
YourMT3+: Multi-instrument Music Transcription with Enhanced Transformer Architectures and Cross-dataset Stem Augmentation [16.0]
マルチストラクチャメント音楽の書き起こしは、ポリフォニック音楽の録音を各楽器に割り当てられた楽譜に変換することを目的としている。本稿では、マルチストラクチャメント音楽の書き起こし強化のためのモデルの組であるYourMT3+を紹介する。実験では,音声分離前処理装置の不要さを排除し,直接音声書き起こし機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:21:09 GMT)
DuA: Dual Attentive Transformer in Long-Term Continuous EEG Emotion Analysis [15.9]
本稿では,長期連続脳波感情分析のためのDuA変換フレームワークを提案する。セグメントベースのアプローチとは異なり、DuAトランスフォーマーはEEGトライアル全体を全体として処理し、トライアルレベルで感情を識別する。このフレームワークは様々な信号長に適応するように設計されており、従来の手法よりもかなり有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:31:03 GMT)
Multi-Agent, Human-Agent and Beyond: A Survey on Cooperation in Social Dilemmas [15.8]
社会ジレンマにおける協力の研究は、長年、様々な分野の基本的なトピックであった。人工知能の最近の進歩は、この分野を大きく変えた。この調査は、AIの交差点における3つの重要な領域と、社会的ジレンマにおける協力について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:21:17 GMT)
Fault Tolerant Serverless VFL Over Dynamic Device Environment [15.8]
本稿では,DN-VFLと呼ばれる動的ネットワーク条件下での垂直的フェデレーション学習(VFL)の試験時間性能について検討する。我々は,複製,ゴシップ,選択的特徴欠落を合成し,ベースラインよりも性能を大幅に向上させる,マルチプルアグリゲーション(Multiple Aggregation with Gossip Rounds and Simulated Faults (MAGS))と呼ばれる新しいDN-VFLアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:07:01 GMT)
HandDAGT: A Denoising Adaptive Graph Transformer for 3D Hand Pose Estimation [15.6]
本稿では,ハンドポーズ推定のためのDenoising Adaptive Graph Transformer(HandDAGT)を提案する。特定のキーポイントを推定するための運動対応と局所幾何学的特徴の寄与を適応的に評価する新しい注意機構が組み込まれている。実験の結果,提案手法は4つの手ポーズベンチマークデータセットにおいて,既存の手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:53:35 GMT)
Boosting Efficiency in Task-Agnostic Exploration through Causal Knowledge [15.6]
因果探索は、データ収集とモデルトレーニングの両方に根底にある因果知識を活用する戦略である。我々は,タスクに依存しない強化学習分野における世界モデル学習のサンプル効率と信頼性の向上に焦点をあてる。我々は、因果探索が少ないデータを用いて正確な世界モデルを学ぶのに役立つことを実証し、その収束に関する理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:51:21 GMT)
Key-Point-Driven Mathematical Reasoning Distillation of Large Language Model [15.5]
KPDD(Key-Point-Driven Mathematical Reasoning Distillation)を提案する。 KPDDは、問題解決プロセスを3段階に分割することで、SLMの推論性能を向上させる。実験により、KPDD-CoTは推論能力を大幅に向上し、KPDD-PoTは数学的推論タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:59:26 GMT)
On Simultaneous Information and Energy Transmission through Quantum Channels [15.4]
本稿では,キャパシティ・パワー関数の量子古典的類似点を紹介する。我々は、ノイズチャネルを介して古典情報を伝達するための古典情報理論で結果を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:04:48 GMT)
Interpretable Pre-Trained Transformers for Heart Time-Series Data [15.4]
我々は、PTG-PTとECG-PTという2つの訓練済み汎用心臓モデルを作成する。このような事前学習されたモデルが完全に解釈可能であることを実証する。また, 心房細動の分類などのタスクにおいて, これらの事前訓練モデルを簡単に微調整できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:22:03 GMT)
Achieving quantum advantage in a search for a minimal Goldbach partition with driven atoms in tailored potentials [15.2]
ゴールドバッハ予想は、自然数 $N$ が 2 より大きいときでも、$p$ と $p'$ の和として書けると述べている。偶数$N$が与えられたとき、最小のゴールドバッハ分割$N=p+p'$の存在を検出するための量子アナログプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:14:00 GMT)
SceneTeller: Language-to-3D Scene Generation [15.2]
本手法では,室内の物体配置を自然言語で記述し,それに対応する高品質な3Dシーンを生成する。私たちのターンキーパイプラインは最先端の3Dシーンを生成しますが、初心者でも簡単に使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:45:28 GMT)
Integer-Valued Training and Spike-Driven Inference Spiking Neural Network for High-performance and Energy-efficient Object Detection [15.2]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューラルネットワーク(ANN)に対するバイオプラウと低消費電力のアドバンテージを持つ本研究では,オブジェクト検出におけるANNとSNNのパフォーマンスギャップを埋めることに焦点を当てる。我々は,バニラYOLOを単純化し,メタSNNブロックを組み込むことで,この問題を解決するためにSpikeYOLOアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:04:16 GMT)
Unveiling the Potential of Spiking Dynamics in Graph Representation Learning through Spatial-Temporal Normalization and Coding Strategies [15.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロンのエネルギー効率と事象駆動処理を再現する可能性から、かなりの関心を集めている。本研究は,グラフ表現学習の強化におけるスパイキングダイナミクスの特質とメリットについて考察する。スパイキングダイナミクスを取り入れたスパイクに基づくグラフニューラルネットワークモデルを提案し,新しい時空間特徴正規化(STFN)技術により強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:53:26 GMT)
Designing Informative Metrics for Few-Shot Example Selection [15.0]
本稿では,複雑性に基づく逐次タギングタスクのプロンプト選択手法を提案する。このアプローチは、サンプルの選択専用のモデルのトレーニングを避ける。文レベルと単語レベルの両方のメトリクスを用いて、例の複雑さと検討中の(テスト)文とを一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:19:20 GMT)
DOMAIN: MilDly COnservative Model-BAsed OfflINe Reinforcement Learning [15.0]
保守主義は、正確なオフラインデータと不正確なモデルデータのバランスをとるために、アルゴリズムに組み込まれるべきです。本稿では、モデル不確実性を推定することなく、milDly cOnservative Model-bAsed offlINe RLアルゴリズム(DOMAIN)を提案する。大規模な実験の結果、DOMAINはD4RLデータセットのベンチマークにおいて、以前のRLアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:20:41 GMT)
Improving Zero-shot Generalization of Learned Prompts via Unsupervised Knowledge Distillation [14.2]
より強力なモデルからの教師なし知識の蒸留に基づく学習を促す新しい手法を提案する。我々はKDPL(Knowledge Distillation Prompt Learning)と呼ぶアプローチを,既存の即興学習技術に統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:56:43 GMT)
Joint Diffusion Processes as an Inductive Bias in Sheaf Neural Networks [14.2]
せん断ニューラルネットワーク(SNN)は自然にグラフニューラルネットワーク(GNN)を拡張する構造図をより直感的に理解するための2つの新しいせん断学習手法を提案する。評価では,これまでのSNNで使用されている実世界のベンチマークの限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:17:46 GMT)
Between Lines of Code: Unraveling the Distinct Patterns of Machine and Human Programmers [14.0]
機械および人為的なコードの特徴を特徴付ける特定のパターンについて検討する。本研究では,機械生成コード検出のための新しい手法であるTectCodeGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:26:04 GMT)
Eyes Wide Unshut: Unsupervised Mistake Detection in Egocentric Procedural Video by Detecting Unpredictable Gaze [14.0]
本研究では,人間活動のビデオにおける誤り検出のための教師なし手法を提案する。対象が手順の実行時に誤りを犯している場合、その注意パターンは正常性から逸脱する、と仮定する。我々は、入力ビデオから予測される視線軌跡と、視線追跡装置を介して収集された地中真相視線信号とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:32:17 GMT)
Large Language Models Powered Context-aware Motion Prediction in Autonomous Driving [13.9]
我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、動き予測タスクのグローバルトラフィックコンテキスト理解を強化する。 LLMに関連するコストを考慮すると、コスト効率のよいデプロイメント戦略を提案する。我々の研究は、LLMの交通シーンの理解と自動運転の動作予測性能を高めるための貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:35:52 GMT)
Learning Multi-Modal Whole-Body Control for Real-World Humanoid Robots [13.2]
そこで我々は,MHC (Masked Humanoid Controller) を導入し,ヒューマノイド状態変数の任意の部分集合上での目標軌道の全体追跡を行う。これにより、ビデオ、モーションキャプチャ、VRといった様々なソースから全身の動きを実現することができ、障害に対するバランスと堅牢性を確保することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:10:24 GMT)
Martian time-series unraveled: A multi-scale nested approach with factorial variational autoencoders [13.2]
教師なしのソース分離は、ミキシング演算子を通して記録された未知のソース信号のセットを解き放つことを伴う。この問題は本質的に不適切であり、惑星の宇宙ミッションの時系列データから得られる様々な散乱によって問題視されている。既存のメソッドは、通常、選択されたウィンドウサイズに依存して、その操作時間スケールを決定する。教師なしマルチスケールクラスタリングおよびソース分離フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:14:56 GMT)
A Simple and Scalable Representation for Graph Generation [13.1]
本稿では,エッジ数に適合する小さな表現サイズを持つ,ギャップ符号化エッジリスト (GEEL) という,新しい,シンプルでスケーラブルなグラフ表現を提案する。 GEELは、ギャップエンコーディングと帯域幅制限スキームを組み込むことにより、語彙サイズを著しく削減する。我々は、GEELの有効性を実証し、10の非分散および2つの分子グラフ生成タスクを総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:56:40 GMT)
AFGI: Towards Accurate and Fast-convergent Gradient Inversion Attack in Federated Learning [13.1]
フェデレートラーニング(FL)は、ユーザのモデル勾配のみを公開することによって、モデルトレーニングにおけるプライバシ保護を強化する。しかし,FL利用者は,地上訓練データを再構築できる勾配反転攻撃(GIA)の影響を受けやすい。本稿では,AFGIと呼ばれる,高精度かつ高速な逆変換アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:27:43 GMT)
What Are Good Positional Encodings for Directed Graphs? [13.1]
本研究では,所望の有向空間関係を表現するために表現可能な有向グラフのためのPEの設計について検討する。磁気ラプラシアンPEを複数のポテンシャル因子で拡張するMulti-q Magnetic Laplacian PEを提案する。数値実験により, 安定なニューラルネットワークを用いたマルチq磁気ラプラシアンPEの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:38:14 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） (Tue, 30 Jul 2024 06:33:48 GMT)
Amelia: A Large Model and Dataset for Airport Surface Movement Forecasting [12.7]
Amelia-48 は System Wide Information Management (SWIM) Surface Movement Event Service (SMES) を用いて収集された大規模な表面運動データセットである。 Amelia-TFは、292日間にトレーニングされた、トランスフォーマーに基づく大規模マルチエージェントマルチエージェントトラジェクトリ予測モデルである。未確認の空港では、異なる予測水平線長、エゴエージェント選択戦略、トレーニングレシピを示す実験が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:50:48 GMT)
SpatialBot: Precise Spatial Understanding with Vision Language Models [12.7]
視覚言語モデル (VLM) は2次元画像理解において優れた性能を発揮している。彼らはまだ、Embodied AIの基盤である空間的理解に苦戦している。本稿では,RGB画像と深度画像の両方をフィードすることで,空間的理解を向上させるためのSpatialBotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:18:54 GMT)
Assessing Programming Task Difficulty for Efficient Evaluation of Large Language Models [12.6]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のタスク難易度を評価するためのフレームワークであるHardEvalを考案する。 HardEvalは、HumanEval+とClassEvalの2つのコード生成ベンチマークの中で、ハードタスクを確実に識別できることを示す。また、新しいハードタスクを生成するために使用した6つの実用的なハードタスクトピックを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:31:19 GMT)
Pyramid Coder: Hierarchical Code Generator for Compositional Visual Question Answering [12.4]
視覚的質問応答(VQA)とは、視覚的な入力に基づいて、自然言語の質問に対して正確な回答を提供するタスクである。本稿ではPVQAモデルのための新しいプロンプトフレームワークであるPraamidCoderを紹介する。我々の手法は最先端のPVQAモデルと比較して、GQAデータセットで少なくとも0.5%、VQAv2データセットで1.4%、NLVR2データセットで2.9%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:36:43 GMT)
Multi-Modality Co-Learning for Efficient Skeleton-based Action Recognition [12.4]
本稿では,効率的な骨格に基づく行動認識のための多モード協調学習(MMCL)フレームワークを提案する。 MMCLフレームワークは,トレーニング期間中に多要素協調学習を行い,推論に簡潔な骨格のみを用いることで効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:13:16 GMT)
Scene-Specific Trajectory Sets: Maximizing Representation in Motion Forecasting [12.3]
本研究では,将来的なアクター行動の多様性と許容度をよりよく表現する,シーン固有の軌道集合を生成するための新しい手法を提案する。本手法は,交差点や非交差点など,異なるシーンコンテキストに合わせた複数のトラジェクトリセットを構築する。本研究は,現実の運転シナリオにおけるアクター行動の複雑で異質な性質を捉えるために,シーン対応トラジェクトリ・セット・ジェネレーションの利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:06:39 GMT)
DeepSpeech models show Human-like Performance and Processing of Cochlear Implant Inputs [12.2]
我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のDeepSpeech2をパラダイムとして、自然入力と人工内耳ベースの入力が時間の経過とともにどのように処理されるかを調べる。音声文から自然言語および人工内耳のような入力を生成し、モデル性能と人的性能の類似性を検証した。各レイヤにおける時間的ダイナミクスは、コンテキストや入力タイプの影響を受けます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:32:27 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。幅広い指導内容を統合することで,データ品質の不整合などの潜在的な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:23:05 GMT)
Generalizing AI-driven Assessment of Immunohistochemistry across Immunostains and Cancer Types: A Universal Immunohistochemistry Analyzer [12.2]
We developed a Universal IHC analysisr, a AI model for interpremeing IHC images regardless of tumor or IHC types。このマルチコホート訓練モデルは、目に見えないIHCの解釈において、従来のシングルコホートモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:39:30 GMT)
Building spin-1/2 antiferromagnetic Heisenberg chains with diaza-nanographenes [12.1]
π磁性を持つグラフェンナノ構造は、量子磁気相互作用を研究するための化学的に調整可能なプラットフォームを提供する。スピン-1/2反強磁性ハイゼンベルク鎖のパリティ依存磁化による表面合成に成功したことを示す。本研究は, ナノグラフェンスピン鎖の構築と磁気特性の奇異性効果を明らかにするための効果的な戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:58:33 GMT)
Label-Guided Prompt for Multi-label Few-shot Aspect Category Detection [12.1]
文やカテゴリの表現は、このタスクにおいて重要な問題である。文やカテゴリを表現するためのラベル誘導プロンプト手法を提案する。マクロF1スコアは3.86%～4.75%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:11:17 GMT)
SpotFormer: Multi-Scale Spatio-Temporal Transformer for Facial Expression Spotting [12.0]
本稿では,表情スポッティングのための効率的なフレームワークを提案する。まず,スライディングウィンドウを用いたマルチリゾリューション・オプティカルフロー(SW-MRO)機能を提案する。第2に,SW-MRO特徴の顔時間関係を同時に符号化し,フレームレベルの精度推定を行うマルチスケール時間変換器であるSpotFormerを提案する。第3に,異なる種類の表現の識別性を高めるために,教師付きコントラスト学習をSpotFormerに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:02:08 GMT)
Is Hyper-Parameter Optimization Different for Software Analytics? [11.9]
SEデータはクラス間の"smoother"境界を持つことができる。 SMOOTHIEはより高速に動作し、SEデータでより良い予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:26:42 GMT)
EHR-SeqSQL : A Sequential Text-to-SQL Dataset For Interactively Exploring Electronic Health Records [11.8]
EHRデータベースのための新しいシーケンシャルテキスト・ツー・スクールのデータセットであるEHR-Seqを紹介する。 EHR-Seqは、シーケンシャルな質問と文脈的な質問を含む最初の医療用テキストからsqlのデータセットベンチマークである。本実験は, 単ターン法よりも多ターン法の方が構成性に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:09:13 GMT)
Differentiable Voxelization and Mesh Morphing [11.7]
本研究では3次元メッシュのドッキング数と固体角による微分可能なボキセル化を提案する。提案手法は, 3次元メッシュの高速, フレキシブル, 高精度なボキセル化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:50:09 GMT)
Zero Shot Health Trajectory Prediction Using Transformer [11.7]
ETHOS(Enhanced Transformer for Health Outcome Simulation)は、健康データ解析のためのトランスフォーマーディープラーニングアーキテクチャの新しい応用である。 ETHOSは、将来の健康軌道を予測するために、患者健康時間線(PHT)の詳細とトークン化された健康イベントの記録を使用して訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:33:05 GMT)
ThinkRepair: Self-Directed Automated Program Repair [11.6]
プロンプトエンジニアリングによって指示された大規模言語モデル(LLM)は、バグ修正を含む多くのタスクに対処する強力な能力に多くの注目を集めている。本稿では,自己指向型LLMベースの自動プログラム修復であるThinkRepairについて,収集フェーズと固定フェーズの2つの主要なフェーズを提案する。 ThinkRepairと12SOTA APRを比較した2つの広く研究されているデータセット(Defects4JとQuixBugs)の評価は、バグ修正におけるThinkRepairの優先度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:17:07 GMT)
Enabling Contextual Soft Moderation on Social Media through Contrastive Textual Deviation [11.6]
既存のソフトモデレーションパイプラインにスタンス検出を組み込むことを提案する。提案手法は文脈的偽陽性を20%から2.1%に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:37:05 GMT)
An Effective Dynamic Gradient Calibration Method for Continual Learning [11.6]
継続的学習(CL)は機械学習の基本的なトピックであり、目標は連続的なデータとタスクでモデルをトレーニングすることだ。メモリ制限のため、すべての履歴データを保存できないため、破滅的な忘れの問題に直面します。モデルの各更新ステップの勾配をキャリブレーションする有効なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:30:09 GMT)
KI-PMF: Knowledge Integrated Plausible Motion Forecasting [11.3]
現在の軌道予測手法は、主に特定の計量で損失関数を最適化することに集中している。我々の目的は、車両の運動的制約の双方に応じて、ネットワークが将来の軌跡を予測できる明示的な知識事前を組み込むことである。提案手法は,複雑な状況と動的状況の両方において,交通アクタの到達可能性を保証するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:35:51 GMT)
Rethinking Radiology Report Generation via Causal Inspired Counterfactual Augmentation [11.3]
放射線医学報告生成(RRG)は、生体医学分野の視覚・言語相互作用として注目されている。従来の言語生成タスクのイデオロギーは、レポートとして高い可読性を持つ段落を生成することを目的として、従来の言語生成タスクのイデオロギーを継承した。 RRGの特定の性質である病気間の独立性は無視され、偏りのあるデータ分布によって引き起こされる病気の共起によってモデルが混乱する結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:11:48 GMT)
Monocular Human-Object Reconstruction in the Wild [11.3]
本研究では,野生の2次元画像から3次元対象空間関係を学習する2次元教師付き手法を提案する。本手法では,フローベースニューラルネットワークを用いて,データセットの各画像に対する2次元人間オブジェクトのキーポイントレイアウトとビューポートの事前分布を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:45:06 GMT)
MoFO: Momentum-Filtered Optimizer for Mitigating Forgetting in LLM Fine-Tuning [11.2]
微調整の間、大きな言語モデル(LLM)は事前学習段階で得られた知識を忘れ、一般的な能力の低下につながる可能性がある。我々はMomentum-Filtered Algorithm (MoFO)と呼ばれる新しい微調整アルゴリズムを提案する。 MoFOは、トレーニング済みモデルにパラメータを近づけながら、同様の微調整性能を達成し、知識の忘れを軽減します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:38:24 GMT)
Contrastive Feedback Mechanism for Simultaneous Speech Translation [11.2]
同時音声翻訳のためのコントラストフィードバック機構(CFM)を提案する。 CFMは、これらの予測から望ましくないモデルの振る舞いを、対照的な目的を通じて排除するようシステムに誘導する。 MuST-C v1.0データセットの8言語にまたがる3つの最先端決定ポリシーの実験により、CFMはSSTの性能を効果的に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:50:10 GMT)
S3PET: Semi-supervised Standard-dose PET Image Reconstruction via Dose-aware Token Swap [11.1]
そこで本稿では,S3PETとS3PETを併用した2段階のSPET再構成フレームワークを提案する。我々のS3PETは、未確認画像から表現を抽出するための教師なし事前訓練段階(Stage I)と、LPET-to-SPET再構成を実現するための監督付き線量認識再建段階(Stage II)を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:56:06 GMT)
Improved Bounds for Pure Private Agnostic Learning: Item-Level and User-Level Privacy [11.1]
学習プロセスの実践を反映したフレームワークである無知モデルで純粋にプライベートな学習を研究する。項目レベル(各ユーザが1つの例にコントリビュートする場所)とユーザレベル(各ユーザが複数の例にコントリビュートする場所)のプライバシについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:35:26 GMT)
Powerful A/B-Testing Metrics and Where to Find Them [11.0]
A/Bテストは、現実世界のレコメンデーションシステム評価のパンとバターである。ノーススター計量は、どの系の変種が優れているとみなすべきかを評価するために用いられる。我々は,この情報を収集し,興味のある指標に対するタイプI,タイプII,タイプIIIエラーの定量化に活用することを提案する。大規模なショートビデオプラットフォームであるShareChatとMojに対して,このパイプラインを大規模に構築する際の成果と洞察を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:59:50 GMT)
Distribution Learning for Molecular Regression [11.0]
Distributional Mixture of Experts (DMoE) はモデルに依存しない、データに依存しない回帰法である。分子特性予測データセットを用いたDMoEの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:21:51 GMT)
Large Language Models Assume People are More Rational than We Really are [10.9]
AIが人と効果的にコミュニケーションするためには、意思決定の仕方を理解する必要があります。以前の実証的な証拠は、これらの暗黙のモデルが正確であることを示唆しているようである。人々の選択をシミュレートし、予測する場合は、実際にはそうではありません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:22:26 GMT)
Experimental demonstration of spontaneous symmetry breaking with emergent multi-qubit entanglement [10.8]
自発的対称性破壊(SSB)は相転移の発生に不可欠である。本稿では,Lipkin-Meshkov-GlickモデルにおけるSSBプロセスの実験的検討を行った。対称性破壊領域におけるこれらの量子ビット間の観測された非古典的相関は、従来のSSBの記述を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:16:25 GMT)
Multi-view X-ray Image Synthesis with Multiple Domain Disentanglement from CT Scans [10.7]
過剰投与されたX線は、ある程度人間の健康への潜在的なリスクを重畳する。ボリュームスキャンからX線画像へのデータ駆動アルゴリズムは、ペア化されたX線とボリュームデータの不足によって制限される。我々は,3つの異なる画像領域からのコンテンツとスタイルのゆがみを利用して,X線画像をエンドツーエンドに合成するCT2X-GANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:50:55 GMT)
Predicting Software Reliability in Softwarized Networks [10.6]
以前のリリースのコードと特定のプロジェクトのバグ履歴に関する知識は、SRGMに基づいた新しいソフトウェアリリースのソフトウェア信頼性を評価するために利用できる。このフレームワークの2つの特定のオープンソースプロジェクトに対する例証的な実装について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:26:46 GMT)
Bug Analysis Towards Bug Resolution Time Prediction [10.6]
本研究では,イシュートラッキングシステムであるJiraから情報を抽出し,新たなバグの解決時間を推定する手法を提案する。本手法はネットワーク事業者や製造業者の懸念に対処するネットワークプロジェクトONAPに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:18:14 GMT)
Survey of Design Paradigms for Social Robots [10.6]
ソーシャルロボットはマルチモーダルコミュニケーションを活用し、音声、表情、ジェスチャーを取り入れ、ユーザのエンゲージメントと感情的サポートを強化する。社会ロボットの設計パラダイムの理解は、システムの複雑さと特定のタスクに調整する必要性によって妨げられている。本稿では、社会ロボット設計パラダイムを構造化し、それらを認知アーキテクチャ、役割デザインモデル、言語モデル、コミュニケーションフロー、アクティビティシステムモデル、統合デザインモデルに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:22:31 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） (Tue, 30 Jul 2024 12:05:11 GMT)
Faithful and Plausible Natural Language Explanations for Image Classification: A Pipeline Approach [10.5]
本稿では,CNNに基づく分類システムに適用可能な,ポストホックな自然言語説明法を提案する。影響力のあるニューロンと対応する活性化マップを分析して、分類器の決定過程の忠実な記述を生成する。実験の結果,提案手法により構築されたNLEは,より信頼性が高く,忠実であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:17:15 GMT)
VITAL: Visual Teleoperation to Enhance Robot Learning through Human-in-the-Loop Corrections [10.5]
本稿では,VITAL と呼ばれる双方向操作作業のための低コストな視覚遠隔操作システムを提案する。われわれのアプローチは、安価なハードウェアとビジュアル処理技術を利用してデモを収集する。実環境と模擬環境の両方を活用することにより,学習方針の一般化性と堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:29:47 GMT)
Optimizing Long-tailed Link Prediction in Graph Neural Networks through Structure Representation Enhancement [10.4]
リンク予測はグラフニューラルネットワーク(GNN)の基本課題である近年の研究では, 疎結合による低次ノードの低次ノード性能が明らかにされている。本稿では,リンク予測におけるテールノードペアの性能向上を目的とした,Long-tailed framework(LTLP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:20:38 GMT)
The Entrapment Problem in Random Walk Decentralized Learning [10.4]
ローカルデータに基づくグローバルモデル更新にランダムウォークを利用する分散SGDアルゴリズムについて検討する。我々の焦点は収束を早めるために遷移確率行列を設計することである。本稿では,ランダムな摂動(ジャンプ)を組み込んだL'evy Jumps (MHLJ) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:36:13 GMT)
Relations between quantum metrology and criticality in general su(1, 1) systems [10.3]
パラメータ化におけるジェネレータの決定は、拡張ブラキストロン問題として扱うことができる。 3つの量子臨界系の動的センシング提案を調べた結果、感度の挙動が予測と一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:51:06 GMT)
Parametric Matrix Models [10.1]
パラメトリック行列モデルと呼ばれる機械学習アルゴリズムのクラスを示す。パラメトリック行列モデルは、所望の出力につながる支配方程式を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:43:28 GMT)
SharkTrack: an accurate, generalisable software for streamlining shark and ray underwater video analysis [10.0]
エラスモブランチ(シャークとレイ)は海洋生態系の重要な構成要素であるが、世界の人口減少を経験している。これらの課題に対処するため、AIに強化されたBRUVS分析ソフトウェアであるSharkTrackを開発した。 SharkTrackは、畳み込みニューラルネットワークとマルチオブジェクトトラッキングを使用して、エラストモブランチを検出し、追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:59:28 GMT)
A Survey of Imitation Learning Methods, Environments and Metrics [10.0]
イミテーション・ラーニング(Imitation Learning)とは、エージェントが1人以上の教師のやり方を真似てタスクを実行する方法を学ぶアプローチである。この学習アプローチは、新しいタスクを学ぶのに要する時間と、エージェントの教師のサンプルを集めるのに必要な労力の間に妥協をもたらす。近年、模倣学習の分野は研究者から多くの注目を集めており、多くの新しい手法や応用が生み出されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:58:51 GMT)
Understanding the Influence of Motivation on Requirements Engineering-related Activities [9.9]
要求工学(RE)関連の活動は、高品質なソフトウェアを開発する上で重要である。本研究では、最も影響力のある人間の側面の1つ、動機がREに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:08:27 GMT)
XHand: Real-time Expressive Hand Avatar [9.9]
我々は,手形,外観,変形をリアルタイムで生成できる表現力のある手形アバターXHandを紹介した。 XHandは、さまざまなポーズをリアルタイムで横断する手動アニメーションのための高忠実な幾何学とテクスチャを復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:49:21 GMT)
Local-peak scale-invariant feature transform for fast and random image stitching [9.8]
画像縫合は空間分解能の高い広い視野を構築することを目的としており、単一の露光では達成できない。本研究では,流体乱流のマルチスケール特徴に着想を得て,局所ピークスケール不変特徴変換 (LP-SIFT) と呼ばれる高速特徴点検出アルゴリズムを開発した。 9つの大きな画像(2600*1600ピクセル以上)は、事前の知識なしにランダムに配置され、158.94秒以内で縫合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:57:12 GMT)
Adding Circumscription to Decidable Fragments of First-Order Logic: A Complexity Rollercoaster [9.5]
単項述語のみを円周的に最小化(あるいは固定化)した場合、論理オントロジーの決定可能性を証明する。 FO$2$の場合、複雑さは$textrmcoNexp$から$textrmTower$-complete、GFでは$textrm2Exp$から$textrmTower$-completeに増加します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:39:38 GMT)
Considering Visualization Example Galleries [9.3]
展示ギャラリー」の役割については合意が得られていない。私たちは、目立った視覚化ツールの作成者とユーザについてインタビューした。ギャラリーは多面構造であり,その形状や内容は異なる用途に適応するために動機付けられていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:59:45 GMT)
SALSA: Swift Adaptive Lightweight Self-Attention for Enhanced LiDAR Place Recognition [9.2]
本稿では,LiDAR位置認識のための新しい,軽量で効率的なフレームワークであるSALSAを提案する。 Sphereformerのバックボーンで構成されており、半径方向の窓の注意を使って、疎い離れた地点の情報を集約することができる。リアルタイムに動作しながら、検索とメートル法の両方のローカライゼーションの観点から、様々なLiDAR位置認識データセット上の既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:54:59 GMT)
ARCLE: The Abstraction and Reasoning Corpus Learning Environment for Reinforcement Learning [9.1]
ARCLEは、帰納的推論ベンチマークに関する強化学習研究を促進するために設計された環境である。我々は、近ポリシー最適化エージェントがARCLEを通して個別のタスクを学習できることを実証する。我々は、MAML、GFlowNets、World Modelsなど、ARCLEを使用するためのいくつかの研究の方向性とモチベーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:11:45 GMT)
Auxiliary-free replica shadow estimation [9.1]
数個の入力レプリカ上でのジョイントエンタングリング動作のパワーを利用する,効率的な補助フリーレプリカシャドー(AFRS)フレームワークを提案する。 AFRSが従来のシャドウ法と比較して推定精度を指数関数的に改善できることを厳密に証明する。局所量子回路の深さを一定に保った局所観測可能量を推定するために, 先進的な局所AFRS変種を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:40:29 GMT)
Optimizing Adaptive Experiments: A Unified Approach to Regret Minimization and Best-Arm Identification [9.0]
実験内性能と実験後の成果を同時に考慮した統一モデルを提案する。実験期間の大幅な短縮は、実験内および実験後の後悔の両方に最小限の影響を伴って達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:48:04 GMT)
Exploring Loss Landscapes through the Lens of Spin Glass Theory [8.7]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の内部表現、意思決定メカニズム、過度にパラメータ化された空間における過度な適合の欠如、高い一般化可能性など、いまだに理解されていない。本論文は、統計物理学におけるスピンガラスのレンズによるDNNの損失状況について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:37:15 GMT)
A Comparative Study of Neural Surface Reconstruction for Scientific Visualization [8.7]
本研究では, 様々な神経表面再構成法について検討し, その意義を科学的可視化に焦点をあてた。距離関数の利点を明らかにするために,10種類の手法を神経放射場と神経暗示面に分類した。本研究は, 閉鎖面の再構築におけるNeuS2の効率と品質を強調し, 開放面の再構築に期待できる候補としてNeUDFを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:43:54 GMT)
ALERT-Transformer: Bridging Asynchronous and Synchronous Machine Learning for Real-Time Event-based Spatio-Temporal Data [8.7]
非同期センシングと同期処理を組み合わせたハイブリッドパイプラインを提案する。競争相手よりもレイテンシの低い最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:20:47 GMT)
Noise-Tolerant Few-Shot Unsupervised Adapter for Vision-Language Models [8.6]
NtUAは、雑音耐性のない教師なし適応器で、非競合なターゲットサンプルをほとんど持たない効果的なターゲットモデルの学習を可能にする。 NtUAは、視覚的特徴を定式化したキー値キャッシュとして機能し、少数の未ラベルのターゲットサンプルの擬似ラベルをキー値ペアとして予測する。 NtUAは、広く採用されている複数のベンチマークにおいて、一貫して優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:39:52 GMT)
Boosting Audio Visual Question Answering via Key Semantic-Aware Cues [8.5]
AVQA(Audio Visual Question Answering)タスクは、ビデオにおける様々な視覚オブジェクト、音、およびそれらの相互作用に関する質問に答えることを目的としている。本研究は, 時間空間知覚モデル(TSPM, Temporal-Spatial Perception Model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:41:37 GMT)
Understanding Public Safety Trends in Calgary through data mining [8.4]
本稿では,カルガリーの様々なオープンデータセットの統計データを用いて,地域犯罪,障害,交通事故のパターンと洞察を明らかにする。この結果は、犯罪率は人口密度などの要因と密接に関連していることを示し、ペットの登録は影響が小さいことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:04:51 GMT)
The Dual-Edged Sword of Technical Debt: Benefits and Issues Analyzed Through Developer Discussions [8.3]
技術的負債(TD)は、長い間、ソフトウェア製品の保守性に影響を与える重要な要因の1つです。本研究は,多岐にわたる論文集から,TDの様々な視点に対する実践者の意見を総合的に調査することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:54:36 GMT)
DFE-IANet: A Method for Polyp Image Classification Based on Dual-domain Feature Extraction and Interaction Attention [8.2]
スペクトル変換と特徴相互作用の両方に基づく新しいネットワークDFE-IANetを提案する。 DFE-IANetは4Mのパラメータしか持たないため、効率の面では最新のネットワークや古典的ネットワークよりも優れている。 DFE-IANetは、挑戦的なKvasirデータセットで最新技術(SOTA)の結果を達成し、Top-1の精度は93.94%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:16:09 GMT)
ScreenQA: Large-Scale Question-Answer Pairs over Mobile App Screenshots [8.2]
質問応答による画面コンテンツ理解のための新しいベンチマークとデータセットScreenQAを提案する。この作業は、フル文とショートフォームの両方を含む、さまざまなアプリケーションシナリオに対してアノテートする最初のものでもある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:12:28 GMT)
CriSp: Leveraging Tread Depth Maps for Enhanced Crime-Scene Shoeprint Matching [8.2]
ショットプリントは、犯罪現場で見られる一般的なタイプの証拠であり、法医学的な調査で定期的に使用される。既存の手法では、靴データベースにノイズや隠蔽された犯罪現場の靴紋をマッチングするために、ディープラーニングを効果的に活用することはできない。このデータに基づいて,犯罪現場の靴のプリントと深度マップのトレッドマッチングを行うCriSpを提案する。 CriSpは、このタスクに適した自動靴形マッチングと画像検索の両方において、最先端の手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:07:49 GMT)
K-Deep Simplex: Deep Manifold Learning via Local Dictionaries [8.1]
そこで我々は,K-Deep Simplexを提案する。K-Deep Simplexは,合成ランドマークからなる辞書と,単純度に支持された表現係数を学習する。本稿では,最小化の交互化による最適化プログラムを解くとともに,アルゴリズムアンローリングを用いた効率よく解釈可能なオートエンコーダを設計する。実験により,アルゴリズムは効率が高く,合成データセットや実データに対して競争力があることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:39:47 GMT)
The Realizability of Revision and Contraction Operators in Epistemic Spaces [8.0]
AGM のリビジョンと AGM の収縮作用素は、正確に決定された空間においてのみ実現可能である。線形変化作用素のクラスを定義する。 AGM のリビジョンである AGM の収縮が実現可能であるとき、線形変化作用素は正準実現である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:55:01 GMT)
LoRaWAN Based Dynamic Noise Mapping with Machine Learning for Urban Noise Enforcement [8.0]
広域にわたる長期騒音レベルを示す静的騒音マップは、自治体にとって貴重な都市計画資産である。過渡的な振る舞いを頻繁に訴える非交通ノイズ源は、通常静的マップによって無視される。本稿では,低消費電力広帯域ネットワーク(LPWAN)ベースのモノのインターネット(IoT)インフラストラクチャを用いて収集したデータを用いた動的ノイズマッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:40:12 GMT)
A Scalable Tool For Analyzing Genomic Variants Of Humans Using Knowledge Graphs and Machine Learning [7.9]
知識グラフとグラフ機械学習を利用したゲノム変異解析のための総合的なアプローチを提案する。提案手法は、変異レベルの遺伝情報を抽出し、SnpEffを使用して付加メタデータでアノテートし、リッチなVariant Call FormatファイルをResource Description Frameworkのトリプルに変換する。結果として得られる知識グラフは、患者のメタデータによってさらに強化され、グラフデータベースに格納される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:56:10 GMT)
Enhancing Quantitative Image Synthesis through Pretraining and Resolution Scaling for Bone Mineral Density Estimation from a Plain X-ray Image [7.8]
本研究の目的は、事前学習と画像分解能のスケーリングを探索することで、定量的画像合成(QIS)を改善することである。原X線画像からのQISに基づく骨密度推定のタスクを用いて,プレトレーニング性能を評価するためのベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:39:30 GMT)
NeuroSEM: A hybrid framework for simulating multiphysics problems by coupling PINNs and spectral elements [7.7]
本研究では、PINNと高忠実度スペクトル要素法(SEM)を融合したハイブリッドフレームワークであるNeuroSEMを紹介した。 NeuroSEMはPINNとSEMの両方の強度を活用し、多物理問題に対する堅牢な解決策を提供する。キャビティフローおよびシリンダーを過ぎる流れにおける熱対流に対するNeuroSEMの有効性と精度を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:01:14 GMT)
Learning reduced-order Quadratic-Linear models in Process Engineering using Operator Inference [7.5]
この研究は、プロセス工学における動的システムの効率的なモデリングという課題に対処する。我々は、低次モデル学習、特に演算子推論を用いる。本研究の応用は、パワー・トゥ・Xフレームワークにおける重要な反応である二酸化炭素のメタン化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:06:44 GMT)
On the MacWilliams Theorem over Codes and Lattices [7.5]
MacWilliams恒等式は、テータ函数のヤコビ・ポアソンの公式の有限アナログである。格子のランダム理論によって動機付けられ、マクウィリアムズの定理の統計的意義が考慮される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:54:02 GMT)
Automated Review Generation Method Based on Large Language Models [7.4]
大規模言語モデル(LLM)に基づく自動レビュー生成手法を提案する。プロパン脱水素 (PDH) 触媒について検討する際, LLM アカウントあたりの平均秒数で, 343 項目から包括的レビューを迅速に生成した。我々は多層品質制御戦略を採用し、手法の信頼性と効果的な幻覚軽減を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:26:36 GMT)
Time-Efficient Quantum Entropy Estimator via Samplizer [7.3]
量子状態のエントロピーを推定することは、量子情報の基本的な問題である。我々は、フォン・ノイマンエントロピー $S(rho)$ と R'enyi entropy $S_alpha(rho)$ を$N$次元量子状態 $rho として推定するための時間効率のよい量子アプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:06:43 GMT)
Semantic Image Synthesis via Class-Adaptive Cross-Attention [7.1]
SPADEの代わりにクロスアテンション層を用いて形状型相関を学習し、画像生成プロセスの条件付けを行う。我々のモデルはSPADEの汎用性を継承し、同時に最先端の世代品質を得るとともに、グローバルおよびローカルスタイルの転送を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:09:47 GMT)
Domain Adaptation for Code Model-based Unit Test Case Generation [7.1]
私たちはTransformerベースのコードモデルを利用して、プロジェクトレベルでドメイン適応(DA)の助けを借りて単体テストを生成します。 DAを用いて生成した試験は18.62%,19.88%,18.02%,突然変異スコア16.45%,16.01%,12.99%のラインカバレッジを増大させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:24:47 GMT)
Multifractality and excited-state quantum phase transition in ferromagnetic spin-$1$ Bose-Einstein condensates [7.1]
固有状態と時間進化状態の多フラクタル性はESQPTの存在によってどのように影響を受けるかを示す。さらに, マルチフラクタル解析は, 量子多体系における相転移の研究の強力なツールであることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:39:13 GMT)
vSHARP: variable Splitting Half-quadratic Admm algorithm for Reconstruction of inverse-Problems [7.0]
vSHARP (variable Splitting Half-quadratic ADMM algorithm for Reconstruction of inverse Problems) は、医学的イメージング(MI)における不適切な逆問題の解法である。データ一貫性のために、vSHARPは画像領域で微分勾配降下過程をアンロールし、一方、U-NetアーキテクチャのようなDLベースのデノイザは画質を高めるために適用される。我々の最先端手法との比較分析は,これらの応用におけるvSHARPの優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:54:49 GMT)
On the Limitations of Compute Thresholds as a Governance Strategy [7.0]
このエッセイの鍵となる結論は、現在実装されている計算しきい値が短く、リスクを軽減するのに失敗する可能性が高いということだ。計算しきい値に基づいて、異なるスケールでどのような能力が出現するかを予測する能力が過大評価されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:37:56 GMT)
JSSL: Joint Supervised and Self-supervised Learning for MRI Reconstruction [7.0]
Joint Supervised and Self-supervised Learning (JSSL)は、ディープラーニングに基づくMRI再構成アルゴリズムのための新しいトレーニング手法である。 JSSLは、ターゲットデータセットのサブサンプルデータを使用して、自己教師付き学習設定でモデルを同時にトレーニングすることによって動作する。目的とするデータセットとして, サブサンプリング前立腺, 心臓MRIデータを用いたJSSLの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:49:15 GMT)
Quantum Relaxation for Solving Multiple Knapsack Problems [7.0]
組合せ問題はビジネスにおいて共通の課題であり、特定の制約の下で最適なソリューションを見つける必要がある。本研究では,制約付き最適化問題に対するハイブリッド量子古典法について検討する。提案手法は、可換写像によって定義される局所量子ハミルトニアンの緩和に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:35:21 GMT)
Meltemi: The first open Large Language Model for Greek [6.9]
ギリシャ語の最初のオープンな大言語モデルであるメルテミ7Bの開発と能力について述べる。メルテミ7Bは70億のパラメータを持ち、400億のトークン・ギリシャ・コーパスで訓練されている。我々は,Meltemi 7B Instructという名前のチャットモデルの命令チューニングに使用されているギリシア語の命令コーパスを翻訳し,キュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:22:52 GMT)
Questionnaires for Everyone: Streamlining Cross-Cultural Questionnaire Adaptation with GPT-Based Translation Quality Evaluation [6.9]
本研究は,アンケート翻訳プロセスの迅速化を図るためのプロトタイプツールを提案する。このツールには、GPT-4で生成された翻訳品質の評価と改善提案と共にDeepLを用いた前方翻訳が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:34:40 GMT)
On the Exploitation of DCT-Traces in the Generative-AI Domain [6.8]
Deepfakesは、サイバーセキュリティとデジタル犯罪の世界でもっとも難しい課題の1つだ。ほとんど全ての生成モデルは合成データにユニークな痕跡を残しており、分析され詳細が特定できれば、既存のディープフェイク検出器の一般化限界を改善するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:16:45 GMT)
Enhancing Training Efficiency Using Packing with Flash Attention [6.7]
Hugging Face SFTトレーナーは、パッキングを使って複数のトレーニング例を組み合わせるオプションを常に提供してきた。これまでのところ、各満員のトレーニング例の適切なマスキングは提供されなかった。この機能はHugging Face Transformers 4.43に追加された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:06:17 GMT)
Enhancement of non-Stabilizerness within Indefinite Causal Order [6.6]
量子SWITCHにより、量子状態は異なる順序の重ね合わせの操作を通過でき、多くのタスクにおいて従来の回路よりも優れる。標準条件下ではマジック状態が生成できない完全安定化器保存操作は、量子SWITCHによって処理された場合、そのように変換できる。これらの知見は、一般的な量子アーキテクチャの非安定化資源の研究において、量子SWITCHのユニークな性質と開水路を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:02:03 GMT)
ROSE: A Recognition-Oriented Speech Enhancement Framework in Air Traffic Control Using Multi-Objective Learning [6.6]
無線音声エコー(Radio speech echo)は、空気交通制御(ATC)領域において特定の現象であり、音声品質を低下させ、自動音声認識(ASR)の精度に影響を与える。本研究では,時間領域認識指向音声強調フレームワークを提案し,音声認識能力の向上とASR精度の向上を図る。このフレームワークはATCシナリオのプラグイン・アンド・プレイツールとして機能し、ASRモデルのさらなる再トレーニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:59:13 GMT)
Geometric Learning with Positively Decomposable Kernels [6.5]
本稿では、正の分解を許容するカーネルのみを必要とするカーネルKrein空間(RKKS)を再現する手法を提案する。 RKKSで学習するためには、この分解にアクセスする必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:20:15 GMT)
Controlling superradiant phase transition in quantum Rabi model [6.5]
超強結合状態において、量子ラビモデルは、量子ビット遷移周波数と空洞場の周波数との比が無限に近づくとき、量子相転移(QPT)を示すことができる。本稿では,量子ラビモデルのQPTを強結合系で操作するための実用的スキームを提案する。量子ラビモデルのQPTは、強い結合状態において観測され、変調によって外部的に制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:32:12 GMT)
Large Language Models (LLMs) as Agents for Augmented Democracy [6.5]
我々は、市民の嗜好に関するデータを増やすために、既成のLLMを微調整した拡張民主主義システムについて検討する。被験者の個人の政治的選択と参加者の全サンプルの集合的選好の両方をLLMが予測する精度を推定するために、列車試験のクロスバリデーション・セットアップを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:51:41 GMT)
Controllable Face Synthesis with Semantic Latent Diffusion Models [6.4]
本稿では,人間の顔生成と編集のための新しい遅延拡散モデルアーキテクチャに基づくSISフレームワークを提案する。提案システムは,SPADE正規化とクロスアテンションレイヤの両方を用いて形状とスタイル情報をマージし,人間の顔の各意味部分を正確に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:54:01 GMT)
Robust Federated Learning for Wireless Networks: A Demonstration with Channel Estimation [6.4]
フェデレートラーニング(FL)は、無線ネットワークにおけるモデルのトレーニングのために、プライバシ保護のための協調的なアプローチを提供する。 FLを用いたチャネル推定に関する広範な研究にもかかわらず、FLに関連するセキュリティ上の懸念は注意を要する。本稿では,このような脆弱性を分析し,それに対応する解決策を提示し,シミュレーションにより検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:19:53 GMT)
Distribution-Aware Replay for Continual MRI Segmentation [6.4]
本稿では,機能の自動エンコーディングによる忘れを緩和する分散対応リプレイ戦略を提案する。海馬と前立腺MRIのセグメンテーションにおける経験的コロンボレーションについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:59:02 GMT)
ArabicNLU 2024: The First Arabic Natural Language Understanding Shared Task [6.3]
本稿ではアラビア自然言語理解(アラビア語NLU 2024)の課題の概要を述べる。単語センスの曖昧さ (WSD) とロケーション・メンションの曖昧さ (LMD) の2つのサブタスクに焦点を当てている。この課題は、単語のあいまいさを解消し、アラビア語のテキストで言及されている場所を識別する自動化システムの能力を評価することを目的としていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:57:01 GMT)
Gaze-directed Vision GNN for Mitigating Shortcut Learning in Medical Image [6.3]
GD-ViG(GD-ViG)と呼ばれる新しい視線指向ビジョンGNNを提案し,放射線科医の視覚パターンを専門知識として活用する。 2つの公開医療画像データセットの実験は、GD-ViGが最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:41:44 GMT)
ISMRNN: An Implicitly Segmented RNN Method 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。最近、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） (Tue, 30 Jul 2024 07:06:05 GMT)
Language-based Valence and Arousal Expressions between the United States and China: a Cross-Cultural Examination [6.1]
本稿は、米国におけるTwitter(X)と中国のSina Weibo投稿の違いを2つの影響の主要因として検討する。 We observed that for Twitter users, the variation of emotional intensity is less different between negative and positive emotions than Weibo users。言語的特徴から,感情表現はTwitter上での個人生活や感情と結びついていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:58:45 GMT)
Comparison of Large Language Models for Generating Contextually Relevant Questions [6.1]
GPT-3.5、Llama 2-Chat 13B、T5 XXLは、微調整なしで大学のスライドテキストから質問を生成する能力を比較する。その結果, GPT-3.5 と Llama 2-Chat 13B は T5 XXL よりも小さなマージン, 特に明瞭度と質問応答アライメントで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:23:59 GMT)
Diffusion Augmented Agents: A Framework for Efficient Exploration and Transfer Learning [6.1]
DAAGは、拡散モデルを使って動画を変換することで、エージェントの過去の経験を再ラベルする。大規模言語モデルは、人間の監督を必要とせずに、この自律的なプロセスを編成する。その結果、DAAGは報酬検知器の学習を改善し、過去の経験を移譲し、新しいタスクを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:01:31 GMT)
The Responsible Development of Automated Student Feedback with Generative AI [6.0]
本稿では、学生に自動フィードバックを提供するため、生成型AIツールを実装するための4つの批判的倫理的考察について述べる。この作業の目標は、AIシステムを使用して、"多数派暴行"を導入することなく、日常的な評価とフィードバックタスクを自動化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:36:22 GMT)
Learning Optimal Signal Temporal Logic Decision Trees for Classification: A Max-Flow MILP Formulation [5.9]
本稿では,データから時間的時間的論理特性を推定するための新しい枠組みを提案する。混合整数線形プログラミング最適化問題として推論過程を定式化する。結果木に最大フローアルゴリズムを適用すると、この問題はグローバルな最適化問題に変換される。我々は,2クラス,複数クラス,複雑な式分類シナリオを含む3つのケーススタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:56:21 GMT)
Architectural Influence on Variational Quantum Circuits in Multi-Agent Reinforcement Learning: Evolutionary Strategies for Optimization [5.8]
本稿では,ゲートベース,層ベース,プロトタイプベースの概念を用いて量子回路を変更・再結合する手法を提案する。本研究は,変異のみの戦略とゲートベースアプローチに最適な性能を示す。特に,コインゲーム環境での評価において,より優れたスコア,より高い総数,自己のコイン,そして最高のエージェントに対する優れた自己のコインレートを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:16:25 GMT)
Quantum-Enhanced Simulation-Based Optimization for Newsvendor Problems [5.5]
古典モンテカルロシミュレーションと比較して量子振幅推定(QAE)の高効率性を利用する。本研究では,シミュレーションに基づく最適化に量子エンハンスアルゴリズムを用い,NP-hardとして知られる古典ニュース問題の変種を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:37:32 GMT)
Efficient Quantum One-Class Support Vector Machines for Anomaly Detection Using Randomized Measurements and Variable Subsampling [5.2]
量子一級サポートベクトルマシンは、半教師付き異常検出における量子カーネル法の利点を利用する。量子ランダム化計測カーネルと可変サブサンプリングが、この問題に対処するための2つの独立した方法として提案された。現在の作業では、データサイズと機能数の両方で線形時間複雑性を達成するために、これらの2つのメソッドと、回転した機能バッジを組み合わせることに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:55:52 GMT)
Cost-Based Semantics for Querying Inconsistent Weighted Knowledge Bases [5.2]
我々は、公理とアサーションの両方が(おそらく無限の)重みを持つ重み付き知識基底を考える。確実かつ可能な答えの2つの概念は、コストが与えられた境界を超えない解釈を考えることによって定義される。我々の主な貢献は、有界コスト満足度と確実かつ可能な回答認識の組合せとデータ複雑さの包括的分析である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:56:02 GMT)
Synthetic Image Learning: Preserving Performance and Preventing Membership Inference Attacks [5.0]
本稿では,下流分類器の学習のための合成データの生成と利用を最適化するパイプラインである知識リサイクル(KR)を紹介する。このパイプラインの核心は生成的知識蒸留(GKD)であり、情報の品質と有用性を大幅に向上させる技術が提案されている。その結果、実データと合成データでトレーニングされたモデルと、実データでトレーニングされたモデルとの性能差が著しく低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:03:36 GMT)
Federated Knowledge Recycling: Privacy-Preserving Synthetic Data Sharing [5.0]
フェデレーション・ナレッジ・リサイクリング(FedKR)は、組織間のコラボレーションを促進するために、局所的に生成された合成データを利用するクロスサイロ・フェデレーション・ラーニング・アプローチである。 FedKRは、高度なデータ生成技術と動的な集約プロセスを組み合わせることで、既存の方法よりも高いセキュリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:56:26 GMT)
Can LLMs be Fooled? Investigating Vulnerabilities in LLMs [4.9]
LLM(Large Language Models)の出現は、自然言語処理(NLP)内の様々な領域で大きな人気を集め、膨大なパワーを誇っている。本稿では,各脆弱性部の知見を合成し,新たな研究・開発の方向性を提案する。現在の脆弱性の焦点を理解することで、将来のリスクを予測し軽減できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:08:00 GMT)
Palu: Compressing KV-Cache with Low-Rank Projection [4.8]
Paluは、低ランクプロジェクションを利用する新しいKVキャッシュ圧縮フレームワークである。 Paluは線形層を低ランクの行列に分解し、小さな中間状態をキャッシュし、フルキーと値をオンザフライで再構築する。実験の結果,Palu は KV-Cache を91.25% 以上圧縮でき,精度は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:19:38 GMT)
PlotMap: Automated Layout Design for Building Game Worlds [4.7]
本稿では,世界構築パイプラインにおけるマップ生成手法とは無関係なプロット設備レイアウト設計の余分なレイヤを導入する。本稿では、CMA-ESによる進化的計算に基づくアプローチと強化学習(RL)に基づくアプローチの2つの方法を提案する。施設配置タスクのデータセットを生成し,異なる手法を実験・評価するためのジムのような環境を作成し,さらに総合的な実験によって2つの手法を解析する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:39:48 GMT)
A federated large language model for long-term time series forecasting [4.7]
長距離時系列予測に適した連合型大言語モデル(LLM)であるFedTimeを提案する。エッジデバイスやクライアントを別のクラスタに分割するために、K平均クラスタリングを採用しています。また、チャンネルの独立性やパッチの適用により、ローカルなセマンティック情報をよりよく保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:38:27 GMT)
STUPD: A Synthetic Dataset for Spatial and Temporal Relation Reasoning [4.7]
本稿では,英語の前置詞から得られる空間的関係を理解するための大規模ビデオデータセットを提案する。データセットには150Kの視覚的描写(ビデオと画像)が含まれており、30の異なる空間的前置詞感覚で構成されている。また,空間的関係に加えて,事象・時間的相互作用を描写したビデオからなる10の時間的関係にまたがる50Kの視覚的描写も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:17:44 GMT)
Re-localization acceleration with Medoid Silhouette Clustering [4.6]
本稿では,視覚的再局在の促進に向けた新しいアプローチを提案する。ビジュアルアルゴリズムによって抽出されたクラスタリングに基づいて構築された木のような探索戦略は、加速度に一致するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:34:04 GMT)
QuantumAnnealing: A Julia Package for Simulating Dynamics of Transverse Field Ising Models [4.6]
QuantumAnnealing.jlは、アナログ量子コンピュータを古典的なハードウェア上でシミュレーションするためのツールキットを提供する。このパッケージには、Transverse Field Ising Modelの時間進化をシミュレーションする機能が含まれている。興味深い振る舞いを示すと期待されるモデルの高速なプロトタイピング、量子デバイスの性能検証、量子デバイスが期待する振る舞いと小さなシステムに対する古典的なアプローチとの簡単に比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:53:16 GMT)
Time Series Anomaly Detection with CNN for Environmental Sensors in Healthcare-IoT [4.5]
本研究では,医療用IoTにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた時系列データの異常検出手法を開発した。提案手法は,温度や湿度などの環境センサをエミュレートするIoTネットワークシミュレータであるCoojaを用いて,DDoS(Distributed Denial of Service)攻撃を生成する。 CNNは時系列データの異常を検出し、攻撃の可能性を92%の精度で検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:43:42 GMT)
No learning rates needed: Introducing SALSA -- Stable Armijo Line Search Adaptation [4.5]
我々は,現在最先端のライン探索手法の問題点を特定し,改良を提案し,その妥当性を厳格に評価する。我々はこれらの手法を従来よりも桁違いに複雑なデータ領域で評価する。私たちの作業はPythonパッケージで公開されており、シンプルなPytorchを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:47:02 GMT)
GenRec: Generative Personalized Sequential Recommendation [4.4]
我々はGenerative Recommendation(GenRec)という新しいモデルを提案する。明示的なユーザとアイテム表現を学習する分類ベースモデルとは異なり、GenRecはTransformerのシーケンスモデリング機能を利用している。我々の実験は、GenRecが様々な公開現実世界のデータセットを一般化し、最先端の結果を得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:58:36 GMT)
HyperMM : Robust Multimodal Learning with Varying-sized Inputs [4.4]
HyperMMは、さまざまなサイズの入力で学習するために設計されたエンドツーエンドフレームワークである。本稿では,条件付きハイパーネットワークを用いたユニバーサル特徴抽出器のトレーニング手法を提案する。アルツハイマー病の診断と乳癌の分類の2つの課題において,本手法の利点を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:13:18 GMT)
Quantifying subspace entanglement with geometric measures [4.3]
本稿では、与えられた部分空間行列に対して、$r$-bounded rank, $E_r(mathcalS)ite の幾何測度を導入する。絡み合いを決定する道具として機能するだけでなく、そのような絡み合いを保つための部分空間の能力も照らしている。両部系における高次元絡み合い部分空間の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:55:02 GMT)
Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models [4.3]
この研究は、生成拡散モデルを利用してサイクロン軌道と降水パターンを予測する。予測は1台のNvidia A30/RTX 2080 Tiで30分で作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:16:14 GMT)
QEEGNet: Quantum Machine Learning for Enhanced Electroencephalography Encoding [4.2]
我々は、量子コンピューティングと古典的なEEGNetアーキテクチャを統合し、EEGエンコーディングと分析を改善する新しいハイブリッドニューラルネットワークであるQuantum-EEGNet(QEEGNet)を紹介する。 QEEGNetはニューラルネットワークに量子層を組み込んで、EEGデータのより複雑なパターンをキャプチャし、計算上の利点を提供する。我々は、ベンチマークEEGデータセット上でQEEGNetを評価し、ほとんどの被験者および他の被験者において、従来型のEEGNetを一貫して上回っていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:42:30 GMT)
From Feature Importance to Natural Language Explanations Using LLMs with RAG [4.2]
大規模言語モデル(LLM)の応答に外部知識リポジトリを活用して,トレーサブルな質問応答を導入する。この知識リポジトリは、高レベルの特徴、特徴の重要性、代替確率を含む、モデルの出力に関するコンテキストの詳細を含む。社会的・因果的・選択的・コントラスト的な4つの重要な特徴を、人間の説明に関する社会科学研究から一発のプロンプトへと統合し、応答生成過程を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:27:20 GMT)
Distributed Symmetric Key Establishment: a Scalable Quantum-Safe Key Distribution Protocol [4.1]
事前共有鍵(PSK)は、ネットワークセキュリティにおいて広く使われている。既存のPSKソリューションはスケーラブルではない。我々は分散対称鍵確立(DSKE)と呼ばれる新しいプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:55:17 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） (Tue, 30 Jul 2024 15:33:41 GMT)
Classification of freshwater snails of the genus Radomaniola with multimodal triplet networks [4.1]
我々は,ラドマニコラ属の淡水カタツムリの分類のための機械学習システムの最初の提案を行った。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） (Tue, 30 Jul 2024 08:56:25 GMT)
CLEFT: Language-Image Contrastive Learning with Efficient Large Language Model and Prompt Fine-Tuning [4.0]
効率的な大言語モデルとファインチューニング(CLEFT)を併用した新しい言語画像コントラスト学習手法を提案する。複数の胸部X線およびマンモグラフィーデータセットの最先端性能を示す。提案手法は,既存のBERTエンコーダと比較して,トレーニング可能なモデル全体のサイズを39%削減し,トレーニング可能な言語モデルを4%に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:57:32 GMT)
RDA-INR: Riemannian Diffeomorphic Autoencoding via Implicit Neural Representations [4.0]
本研究では,ニューラルネットワークに基づくアトラス構築の限界と統計的潜在モデリング手法に焦点をあてる。我々は、解像度非依存の暗黙的ニューラル表現に基づく新しいエンコーダを設計することで、この制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:30:44 GMT)
Optical Computing for Deep Neural Network Acceleration: Foundations, Recent Developments, and Emerging Directions [3.9]
我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を中心に、光学コンピューティングにおける基礎と最先端の開発について論じる。様々な有望なアプローチが、工学的な光学デバイス、光学回路の強化、様々なDNNワークロードに光コンピューティングを適応できるアーキテクチャの設計のために説明されている。 DNNモデルをインテリジェントにチューニングし、マッピングして、高性能でリソース制約のある組み込み、エッジ、IoTプラットフォームにわたる光コンピューティングプラットフォームのパフォーマンスとエネルギー効率を向上させる、ハードウェア/ソフトウェア共同設計のための新しい技術についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:50:30 GMT)
Robust Load Prediction of Power Network Clusters Based on Cloud-Model-Improved Transformer [3.9]
負荷予測の主要な方法であるTransformerモデルは、天気、イベント、フェスティバル、データのボラティリティといった変数による履歴データモデリングの課題に直面している。これを解決するために、クラウドモデルのファジィ機能を使用して不確実性を効果的に管理する。 Cloud Model Improved Transformer (CMIT) 法は、Transformer モデルと、粒子群最適化アルゴリズムを利用したクラウドモデルを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:32:26 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） (Tue, 30 Jul 2024 11:27:55 GMT)
The Susceptibility of Example-Based Explainability Methods to Class Outliers [3.7]
本研究は,ブラックボックス機械学習モデルにおける実例に基づく説明可能性手法の有効性に及ぼすクラスアウトレーヤの影響について検討する。本稿では,特に実例に基づく手法の正当性や妥当性などの既存の説明可能性評価尺度を改訂し,新しい尺度,識別可能性を導入する。これらの指標を用いて、クラス外れを抑えようとする者を含む、現在の例に基づく説明可能性手法の欠点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:20:15 GMT)
Stronger sum uncertainty relations for non-Hermitian operators [3.6]
本研究は、系状態に作用する任意の非エルミート作用素に対する4つの和不確実性関係を開発する。具体的な例は、$mathcalPT$-symmetric と $mathcalPT$-breakken 相の両方において目的とする和の不確実性関係の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:58:23 GMT)
EgoSonics: Generating Synchronized Audio for Silent Egocentric Videos [3.6]
EgoSonicsは,サイレントなエゴセントリックなビデオに条件付けされた意味論的に意味があり,同期された音声トラックを生成する手法である。サイレントなエゴセントリックなビデオのためのオーディオを生成することは、仮想現実、補助技術、または既存のデータセットを拡大するための新しいアプリケーションを開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:57:00 GMT)
Shortcuts for Adiabatic and Variational Algorithms in Molecular Simulation [3.6]
本稿では, 分子基底状態の計算法として, 近近近近近近近近近近近近近近近近距離法を導入している。提案手法は, 物質科学, 薬物発見, 分子シミュレーションの応用の可能性を高めつつ, 既存のアンサーゼと同等の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:30:22 GMT)
Mimicking the Mavens: Agent-based Opinion Synthesis and Emotion Prediction for Social Media Influencers [3.5]
本研究では,世論指導者の視点と大衆の感情的反応を予測するための新しい計算枠組みを紹介する。本手法は、重要なインフルエンサーの視点を正確に予測し、様々な領域における現実の感情傾向と感情予測を一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:04:45 GMT)
Proposal for Superconducting Quantum Networks Using Multi-Octave Transduction to Lower Frequencies [3.5]
我々は、低温同軸ケーブルを介して伝送するために、励起(典型的には4-8GHz)を100-500MHzの光子に変換することにより、ネットワーク量子回路を提案する。 Q_i = 105$ at 10 mKの100mケーブルでは、200MHzでは0.962、8GHzでは0.772、量子チャネル容量では3倍となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:23:16 GMT)
Domain Shift Analysis in Chest Radiographs Classification in a Veterans Healthcare Administration Population [3.4]
DenseNet121モデルのMIMIC-CXRデータセットを深層学習に基づくマルチラベル分類に使用した。 MIMIC-CXR および Veterans Healthcare Administration 胸部X線データセット (VA-CXR) の胸部X線ラベルについて比較検討した。 VA-CXRデータセットはMIMIC-CXRデータセットよりも低い不一致率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:23:29 GMT)
Automatic Die Studies for Ancient Numismatics [3.4]
ダイス研究は古代の貨幣生産の定量化に不可欠である。このタスクを自動化しようとする作業はほとんどなく、コンピュータビジョンの観点から適切なリリースや評価が行われていない。提案手法は,従来の手法と比較して,いくつかの革新を取り入れた完全自動アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:54:54 GMT)
REAPER: Reasoning based Retrieval Planning for Complex RAG Systems [3.2]
複雑なクエリは複数ステップの検索も必要です。ほとんどのRAGエージェントは、推論と検索のステップをインターリーブすることで、このようなChain-of-Thoughtタスクを処理する。エージェントベースのシステムよりもレイテンシが大幅に向上し、新規で目に見えないユースケースに容易にスケールできるようになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:41:32 GMT)
The Potential Impact of AI Innovations on U.S. Occupations [3.1]
私たちはDeep Learning Natural Language Processingを使って、大規模な作業に影響を及ぼす可能性のあるAI特許を特定します。我々の方法論は、17,879のタスク記述の包括的なデータセットに依存し、AIの潜在的な影響を定量化する。我々の結果は、いくつかの職業が潜在的に影響を受け、その影響は特定のスキルに複雑に結びついていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:52:52 GMT)
Localization from structured distance matrices via low-rank matrix recovery [3.1]
アンカーノードと呼ばれる$m$ノードへの距離を用いて,$n$ポイントの設定を決定する問題について検討する。 1つのサンプリングスキームは、アンカーとアンカーと$n$ポイントの間の既知の距離を仮定するナイストロームサンプリングである。我々はNystromサンプリングの修正版を提案し、各ノードから1つの中央ノードまでの距離が知られているが、他のすべての距離は不完全である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:54:45 GMT)
A dual basis approach to multidimensional scaling [3.1]
CMDS(CMDS)はユークリッド空間に物体を埋め込む技法である。双対基底ベクトルに対して明示的な公式を与え、双対基底フレームワークにおける本質行列のスペクトルを完全に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:03:15 GMT)
Cocobo: Exploring Large Language Models as the Engine for End-User Robot Programming [3.0]
大規模言語モデル(LLMs)を利用した対話型ダイアグラムを備えた自然言語プログラミングシステムであるCocoboを紹介する。 Cocobo は LLM を使用してユーザのオーサリング意図を理解し、ロボットプログラムを生成し、説明し、実行可能なコードとフローチャート表現の変換を容易にする。ユーザスタディによると、Cocoboは学習曲線が低く、コーディング経験のないユーザでもロボットプログラムをうまくカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:13:00 GMT)
GABInsight: Exploring Gender-Activity Binding Bias in Vision-Language Models [3.0]
視覚言語モデル (VLM) は, 期待される性別の個人を行動のパフォーマーとして識別する傾向を示す。画像やテキスト中の実際のパフォーマーの性別に関連づける際のこのバイアスを、ジェンダー・アクティビティ・バインド(GAB)バイアスと呼ぶ。以上の結果から,VLMは性活動性結合バイアスに直面すると平均で約13.2%の低下を経験することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:46:06 GMT)
Learning Ordinality in Semantic Segmentation [3.0]
瞳孔は虹彩の中にあり、車線標識は道路の内側にあることが知られている。従来のディープラーニングモデルは、手元にドメインに存在する可能性のある順序関係を生かしていない。本稿では,各画素を独立観察として扱い,その表現における順序性を促進する画素単位の順序分節法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:36:15 GMT)
DeTurb: Atmospheric Turbulence Mitigation with Deformable 3D Convolutions and 3D Swin Transformers [3.0]
長距離撮影における大気の乱流は、空間次元と時間次元のランダムな変動により、撮影シーンの品質と忠実度を著しく低下させる。本稿では,幾何復元と拡張モジュールを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。提案手法は, 適切な速度とモデルサイズで, 合成および実大気乱流効果の両面において, 技術の現状よりも優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:31:33 GMT)
Visual Analysis of GitHub Issues to Gain Insights [2.9]
本稿では,課題タイムラインに関する洞察を提供するために,可視化を生成するプロトタイプWebアプリケーションを提案する。問題のライフサイクルに焦点をあて、ユーザによる開発パターンの理解を高めるために重要な情報を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:17:57 GMT)
Non-Markovianity in Discrete-Time Open Quantum Random Walk on Arbitrary Graphs [2.9]
任意のグラフに適用可能な離散時間オープン量子ウォーク(DTOQW)の新しいモデルを提案する。ダイナミクスは、異なる時間ステップでコヒーレンスと忠実度を計算することで測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:01:57 GMT)
NeRF-Supervised Feature Point Detection and Description [2.7]
本稿では,Near Radiance Fields (NeRFs) を利用して,屋内と屋外のシーンからなる多様で現実的なデータセットを生成する手法を提案する。提案手法は,多視点NeRF合成データのトレーニングに最先端の特徴検出器と記述子を適用し,視点射影幾何学による監督を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:32:30 GMT)
Deep Causal Learning: Representation, Discovery and Inference [2.7]
因果学習は、現象の基盤となり、世界が進化するメカニズムを規定する本質的な関係を明らかにする。従来の因果学習手法は、高次元変数、非構造変数、最適化問題、未観測の共同設立者、選択バイアス、推定不正確さなど、多くの課題や制限に直面している。ディープ・因果学習はディープ・ニューラルネットワークを活用し、これらの課題に対処するための革新的な洞察と解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:49:04 GMT)
Non-Markovianity in High-Dimensional Open Quantum Systems using Next-generation Multicore Optical Fibers [2.7]
マルチコア光ファイバにおける高次元非マルコフ開量子系について検討する。マルチコアファイバの位相ノイズをよりよく理解することで、複数の実世界の通信プロトコルの安定性と品質を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:53:44 GMT)
Private Collaborative Edge Inference via Over-the-Air Computation [2.7]
我々は、各クライアントのモデルをローカルデータセットで独立してトレーニングするワイヤレスエッジでの協調推論を検討する。我々は、マルチアクセスチャネルの重畳特性を利用して、帯域効率の良いマルチユーザ推論手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:28:28 GMT)
Leveraging Multi-facet Paths for Heterogeneous Graph Representation Learning [2.6]
MF2Vecは、事前に定義されたメタパスの代わりに、多面的(きめ細かい)パスを使用するモデルである。この方法はノードとその関係の多様な側面を学習し、均質なネットワークを構築し、分類、リンク予測、クラスタリングのためのノード埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:45:32 GMT)
All-photonic GKP-qubit repeater using analog-information-assisted multiplexed entanglement ranking [2.3]
本稿では,ボソニックなGottesman-Kitaev-Preskill符号を多重化した双方向リピータアーキテクチャで使用するための新しい戦略を提案する。 GKP量子ビットは決定論的二量子ゲートを容易に許容し、これにより大規模なクラスタ状態を生成することなく多重化が可能となる。我々は,GKPスケザリングの13dB未満であっても,1000kmを超える長距離量子通信が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:57:48 GMT)
Harvesting Textual and Structured Data from the HAL Publication Repository [2.3]
HALvestは、引用ネットワークとHALに提出された論文の全文とのギャップを埋めるユニークなデータセットである。我々は、学術出版物のためにHALをフィルタリングしてデータセットを作成し、約70万の文書を作成した。このグラフには、HAL上の一意に特定された著者と、全ての公開論文とその引用が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:14:04 GMT)
AhmedML: High-Fidelity Computational Fluid Dynamics Dataset for Incompressible, Low-Speed Bluff Body Aerodynamics [2.2]
本稿では,Ahmed Car Bodyの500種類の幾何学的変動のCFDシミュレーションを高忠実度で高精度に構成した新しいオープンソースデータセットを提案する。このデータセットにはシミュレーション結果が含まれており、基本的な流れ物理学の幅広いセットを示している。これは、広く使われているAhmed車体に高忠実なCFD手法を用いた最初のオープンソースの大規模データセットである、著者の知識を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:07:51 GMT)
A Symmetric Regressor for MRI-Based Assessment of Striatal Dopamine Transporter Uptake in Parkinson's Disease [2.2]
ドーパミントランスポーター(DAT)イメージングはパーキンソン病(PD)のモニタリングに一般的に用いられている近年,ニコラル領域のMRIパッチはより安全で簡便な代替手段として提案されている。本稿では,MRI パッチからの DAT 取り込み量を予測する対称回帰器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:50:58 GMT)
Knesset-DictaBERT: A Hebrew Language Model for Parliamentary Proceedings [2.2]
我々はヘブライ語モデルであるKnesset-DictaBERTを紹介した。このモデルはDictaBERTアーキテクチャに基づいており、そのタスクに従って議会言語を理解する上での大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:29:01 GMT)
Metaheuristic Enhanced with Feature-Based Guidance and Diversity Management for Solving the Capacitated Vehicle Routing Problem [2.1]
本稿では,近隣探索とハイブリッドスプリットと経路リリンクの機構を組み合わせたメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。提案したメタヒューリスティックは、最先端のメタヒューリスティックアルゴリズムの間で競合するソリューションを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:26:07 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） (Tue, 30 Jul 2024 12:15:34 GMT)
dopanim: A Dataset of Doppelganger Animals with Noisy Annotations from Multiple Humans [2.0]
本研究では,15種類の動物画像と地上の真理ラベルからなる新しいベンチマークデータセットであるdopanimを紹介した。これらの画像のうち約10,500枚において、20人の人間が52,000点以上のアノテーションを提供し、精度は67%だった。我々は、このデータセットの7つの変種を用いて、よく知られたマルチアノテーション学習アプローチをベンチマークし、ハードクラスラベルを超える学習やアクティブラーニングといったさらなる評価ユースケースについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:27:51 GMT)
Surgical Text-to-Image Generation [2.0]
We adapt text-to-image generative model for the surgery domain using the CholecT50 dataset。我々は,3重項に基づくテキストプロンプトから,フォトリアリスティックかつ活動対応の手術画像を生成する手術画像nを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:40:23 GMT)
Diffusion-Based Generation of Neural Activity from Disentangled Latent Codes [2.0]
本稿では,条件付き生成モデリングの進歩を生かしたニューラルデータ解析手法を提案する。我々は,高情報付きコードに基づくニューラル・オブザーバ生成と呼ばれるモデルを時系列ニューラル・データに適用する。 VAEベースのシーケンシャルオートエンコーダと比較して、GNOCCHIは、鍵となる振る舞い変数に関してより明確に構造化され、よりゆがみのある高品質な潜在空間を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:07:09 GMT)
Restoring Real-World Degraded Events Improves Deblurring Quality [1.8]
イベントの劣化をモデル化し,画像の劣化を改善するためにRDNetを提案する。実世界の劣化イベントにおける異なる手法の劣化性能をよりよく評価するために,DavisMCRという新しい実世界のデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:29:59 GMT)
Efficient Learning of Continuous-Variable Quantum States [1.8]
マルチモード量子状態の完全なキャラクタリゼーションは、モードの数とともに指数関数的に成長する多くの実験を必要とする。ここでは、目的が完全な量子状態の再構成ではなく、その特性関数を与えられた点集合で見積もることである別のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:33:36 GMT)
The Stochastic Conjugate Subgradient Algorithm For Kernel Support Vector Machines [1.7]
本稿では,カーネルサポートベクトルマシン(SVM)に特化して設計された革新的な手法を提案する。イテレーション毎のイテレーションを高速化するだけでなく、従来のSFO技術と比較して収束度も向上する。実験の結果,提案アルゴリズムはSFO法のスケーラビリティを維持できるだけでなく,潜在的に超越していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:03:19 GMT)
WebApp1K: A Practical Code-Generation Benchmark for Web App Development [1.7]
WebApp1Kは、LLMのWebアプリ開発能力を測定するためのコード生成ベンチマークである。我々は、WebApp1Kの初期バージョンを示し、最新のフロンティアLSMに対してベンチマークを実行した結果を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:49:26 GMT)
WindsorML: High-Fidelity Computational Fluid Dynamics Dataset For Automotive Aerodynamics [1.7]
本稿では,Windsorボディの355の幾何学的変種を含む機械学習(ML)のための,オープンソースの新しい高忠実度データセットを提案する。著者らにとってこれは、許容オープンソースライセンス(CC-BY-SA)を持つWindsorボディのための、最初の大規模高忠実CFDデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:22:53 GMT)
Automatically Removing Unnecessary Stubbings from Test Suites [1.7]
テストスイートから不要なスタブを自動的に除去する手法であるARUSを提案する。ソフトウェアプロジェクトとそのテストスイートが与えられた後、ARUSは不要なスタブを識別するためにテストを実行し、削除する。 ARUSは定義の276のソリューション(98.6%の解決率)を提供し、ARUSの時間コストは無視可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:01:21 GMT)
Weak neural variational inference for solving Bayesian inverse problems without forward models: applications in elastography [1.6]
偏微分方程式(PDE)に基づく高次元ベイズ逆問題に対する新しいデータ駆動手法を提案する。 Weak Neural Variational Inference (WNVI) 法は、物理モデルから導出される仮想的な観測で実測を補完する。我々は、WNVIがブラックボックスのような(非線形でない)前方問題の繰り返し解決に依存する従来の方法よりも正確かつ効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:46:03 GMT)
A2SF: Accumulative Attention Scoring with Forgetting Factor for Token Pruning in Transformer Decoder [1.6]
本稿では, 留意点蓄積プロセスにおいて, 留意点累積係数を導入した累積留意点 (A2SF) 手法を提案する。 A2SFは古いトークンから生成された過去の注意スコアにペナルティを適用します。 OPTおよびLLaMAモデルにおけるA2SFによる精度向上を検証し、A2SFは1ショットと0ショットでLLaMA 2の精度を最大7.8%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:13:42 GMT)
Thompson sampling for zero-inflated count outcomes with an application to the Drink Less mobile health study [1.6]
モバイルヘルス介入は、ジャスト・イン・タイム・アダプティブ・イン・タイム・イン・アダプティブ・介入によって近位結果の最適化によって、臨床症状などの遠位結果を改善することを目的としている。コンテキストブレイディットは、個々の時間によって異なるコンテキストに応じて、そのような介入をカスタマイズするための適切なフレームワークを提供する。現在の作業では、カウントデータモデルをオンライン意思決定アプローチに活用することで、この問題に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:15:26 GMT)
Evaluating Large Language Models in Detecting Test Smells [1.6]
テストの臭いの存在は、ソフトウェアの保守性と信頼性に悪影響を及ぼす可能性がある。本研究では,テスト臭の自動検出におけるLarge Language Models (LLMs) の有効性を評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:16:54 GMT)
Rolling in the deep of cognitive and AI biases [1.6]
我々は、AIが設計、開発、デプロイされる状況とは切り離せない社会技術システムとして理解する必要があると論じる。我々は、人間の認知バイアスがAIフェアネスの概観の中核となる急進的な新しい方法論に従うことで、この問題に対処する。我々は、人間にAIバイアスを正当化する新しいマッピングを導入し、関連する公正度と相互依存を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:34:04 GMT)
Fast Multipole Attention: A Divide-and-Conquer Attention Mechanism for Long Sequences [1.5]
我々は、長さ$n$のシーケンスに対する注意の時間とメモリの複雑さを低減するために、分割・参照戦略を利用する新しい注意機構であるFast Multipole Attentionを提案する。階層的なアプローチは、クエリ、キー、値を$mathcalO(log n)$の解像度レベルにグループ化する。我々は,高速多極変換器がメモリサイズや精度の点で,他の効率的な変換器よりもはるかに優れていることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:02:51 GMT)
Semi-supervised learning via DQN for log anomaly detection [1.5]
ログ異常検出における現在の手法は、ラベルなしデータの未使用、正規クラスと異常クラスのデータの不均衡、偽陽性と偽陰性率などの課題に直面している。本稿では,DQNLogと呼ばれる半教師付きログ異常検出手法を提案する。広く使われている3つのデータセット上でDQNLogを評価し、大規模未ラベルデータを効果的に活用できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:54:05 GMT)
GigaPevt: Multimodal Medical Assistant [1.5]
GigaPevtは、大規模言語モデルのダイアログ機能と専門の医療モデルを組み合わせた、最初のマルチモーダル医療アシスタントである。このようなアプローチは、質問応答タスクにおいて1.18%の精度向上を図り、ダイアログ品質とメートル法性能の即時的な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:04:31 GMT)
Benchmarking Histopathology Foundation Models for Ovarian Cancer Bevacizumab Treatment Response Prediction from Whole Slide Images [1.5]
大規模全スライド画像(WSI)で訓練した最新の病理組織基盤モデルを用いて, 卵巣腫瘍組織の特徴を抽出し, ベクチズマブ反応を予測する。我々の生存モデルは、統計的に有意な高リスクおよび低リスクのケースを成層化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:15:39 GMT)
Invariant deep neural networks under the finite group for solving partial differential equations [1.5]
我々は、有限群の下でニューラルネットワークのアーキテクチャを不変にする対称性強化ディープニューラルネットワーク(sDNN)を設計する。数値計算の結果,sDNNはサンプリング領域内外において強い予測能力を有することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:28:10 GMT)
What makes for good morphology representations for spatial omics? [1.4]
本稿では,空間オミクスと形態学の組み合わせ法を分類する枠組みを提案する。翻訳によって、空間的に遺伝子発現パターンと相関する形態的特徴を見つけることを意味する。統合によって、遺伝子発現パターンを空間的に補完する形態的特徴を見つけることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:52:51 GMT)
Contrasting Deep Learning Models for Direct Respiratory Insufficiency Detection Versus Blood Oxygen Saturation Estimation [1.4]
RI検出のための事前学習型音声ニューラルネットワーク(CNN6,CNN10,CNN14)とMasked Autoencoder(Audio-MAE)について検討した。 SpO2レベルを推定する回帰タスクでは、指のオキシメータの3.5%以上の根平均2乗誤差値が得られる。我々はSpO2-regressionを92%の閾値でSpO2-Thresholdバイナリ分類問題に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:26:16 GMT)
Savile Row Manual [1.3]
本稿では,制約モデリングツールであるSaveile Rowの入力言語とその主な特徴について述べる。 Savile Rowは、制約、SAT、SMTソルバを含む様々なソルバに対して、ソルバ非依存の制約モデリング言語を入力言語に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:31:56 GMT)
Toward Efficient Permutation for Hierarchical N:M Sparsity on GPUs [1.3]
N:Mスパシティ・プルーニングは、ディープニューラルネットワークを圧縮する強力な技術である。ジャイロ置換(gyro-permutation)と呼ばれるHiNM空間に特化して設計されたチャネル置換法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:40:50 GMT)
High-Resolution Spatial Transcriptomics from Histology Images using HisToSGE [1.3]
HisToSGEは、組織像から高分解能な遺伝子発現プロファイルを生成する。 HisToSGEは高解像度の遺伝子発現プロファイルを生成し、下流タスクを実行するのに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:29:57 GMT)
Graph Reinforcement Learning in Power Grids: A Survey [1.3]
ディープラーニングのアプローチは、電力グリッドのユースケースにおける従来のメソッドの柔軟性の欠如を克服する。 GNNの応用は、電力グリッドに存在するグラフ構造化データから学ぶことができるため、特に有望である。本稿では,電力グリッド固有のグラフ構造を抽出し,電力グリッドの異なるユースケースにおける表現学習と意思決定を改善するGRLの能力について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:14:37 GMT)
Evaluating the Capability of LLMs in Identifying Compilation Errors in Configurable Systems [1.3]
本研究では,大規模言語モデル(LLM),特にChatGPT4,Le Chat Mistral,Gemini Advanced 1.5の有効性を評価する。 ChatGPT4は、個々の製品でほとんどのコンパイルエラーを特定することに成功した。 Le Chat MistralとGemini Advanced 1.5はそれらのいくつかを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:36:55 GMT)
Acting upon Imagination: when to trust imagined trajectories in model based reinforcement learning [1.3]
モデルベース強化学習(MBRL)は、行動の結果を予測する環境力学のモデル(s)を学習することを目的としている。仮想軌道のオンライン評価のための不確実性推定手法を提案する。その結果,性能を犠牲にすることなく計算コストを大幅に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:25:07 GMT)
Adaptive Pre-training Data Detection for Large Language Models via Surprising Tokens [1.3]
大きな言語モデル(LLM)は広く使われているが、プライバシー、セキュリティ、著作権については不透明なトレーニングデータのために懸念されている。この問題に対する現在の解決策は、メンバーシップ推論攻撃(MIA)のような機械学習プライバシで探索されたテクニックを活用する。本稿では、この信頼性を軽減し、同定を効果的に増幅する適応型事前学習データ検出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:43:59 GMT)
Lyrics Transcription for Humans: A Readability-Aware Benchmark [1.2]
本稿では、包括的な歌詞の書き起こしベンチマークであるJam-ALTを紹介する。ベンチマークには、JamendoLyricsデータセットの完全なリビジョンと、歌詞固有のニュアンスをキャプチャして評価するための評価指標が含まれている。このベンチマークを最近の書き起こしシステムに適用し、さらにエラー解析を行い、古典的な音楽データセットと実験的な比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:20:09 GMT)
Scalable Determination of Multipartite Entanglement in Quantum Networks [1.2]
絡み合った終端ノードからなる量子ネットワークは、非並列な量子インターネットアプリケーションに対する古典的相関よりも強く機能する。我々は、信頼できない恒星ネットワークにおける量子ネットワークの忠実度と真の$N$-nodeの絡み合いを決定するには、たったの$N+1$の設定が必要であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:08:06 GMT)
Evidential Uncertainty Sets in Deep Classifiers Using Conformal Prediction [1.2]
画像分類器に対して,共形予測セットを生成するためのEvidential Conformal Prediction (ECP)法を提案する。本手法は,Evidential Deep Learning (EDL) にルーツを持つ非整合スコア関数に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:00:44 GMT)
Improved Robustness and Hyperparameter Selection in Modern Hopfield Networks [1.2]
現代のホップフィールドネットワークは、よりシャープな相互作用関数を許容することによって、古典的なホップフィールドネットワークを一般化する。ネットワークの実装は、メモリベクトルとプローブベクトルのドット積に大きな指数を適用することに依存する。この問題を詳細に記述し、元のネットワーク記述を変更して問題を緩和し、更新やトレーニング中にネットワークのダイナミクスを変更することはないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:53:32 GMT)
Rethinking the Function of Neurons in KANs [1.2]
コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)のニューロンは、コルモゴロフ・アルノルド表現定理によって動機付けられた単純な和を実行する。本研究では,KANニューロンに対する代替多変量関数の同定の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:04:23 GMT)
Teaching Survey Research in Software Engineering [1.2]
我々は,教師に調査研究を教えるための潜在的シラバスを提供する。それぞれの学習目標に関連するトピックをどう教えるかについて、実践的なアドバイスを提供する。この章は、コース全体をカバーするスライドを含む、オンラインの教育リソースによって補完されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:38:59 GMT)
Neural Fields for Continuous Periodic Motion Estimation in 4D Cardiovascular Imaging [1.2]
時間分解型3次元フローMRI(4D Flow MRI)は、大動脈弓などの血管の血行動態を可視化し定量化するための、ユニークな非侵襲的なソリューションを提供する。動脈4DフローMRIのほとんどの解析法は, フルサイクルセグメンテーションが難しいため, 静的動脈壁を用いている。心臓周期を通して連続的な周期的な壁の変形を直接推定する神経磁場に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:50:51 GMT)
Validation of the Practicability of Logical Assessment Formula for Evaluations with Inaccurate Ground-Truth Labels: An Application Study on Tumour Segmentation for Breast Cancer [1.0]
論理的評価式 (LAF) は,不正確な接地トラスラベル (IAGTL) を用いた評価のための新しい理論である。本稿では,実世界のアプリケーションにおける IAGTL を用いた評価のための LAF の実用的検証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:26:12 GMT)
Taming the Frequency Factory of Sinusoidal Networks [1.0]
本稿では,低次元信号の符号化における有望な結果を示す$sinusoidal$sの構造と表現能力について検討する。我々はこの新しい$identity$を使って信号スペクトルのサンプリングとして機能する入力ニューロンを初期化する。また、隠れたニューロンは、隠れた重みによって完全に決定された振幅で同じ周波数を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:24:46 GMT)
A warm Rydberg atom-based quadrature amplitude-modulated receiver [1.0]
ライドバーグ原子は電磁場に対して顕著な感度を示し、磁場センサーの候補となる。 2.4GHz帯のWi-Fi帯域近傍で信号受信を行うプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:35:24 GMT)
Complete Approximations of Incomplete Queries [1.0]
すべてのデータが利用可能であるかのように、クエリが完全に答えられるかどうかを調査する。もしそうでなければ、クエリを最大完全近似(MCS)または最小完全一般化(MCG)に再構成することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:13:42 GMT)
SoK: Payment Channel Networks [1.0]
オンチェーントランザクションに関連するスケーラビリティ、スループット、コストオーバーヘッドの代替ソリューションとして、ペイメントチャネルネットワーク(PCN)が提案されている。これらの利点にもかかわらず、PCNの現在の研究は、さらなる探査を必要とする様々な研究課題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:55:11 GMT)
A Tutorial on the Use of Physics-Informed Neural Networks to Compute the Spectrum of Quantum Systems [0.9]
本稿では、あるポテンシャルに対してシュリンガー方程式を解くことができる物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の構築方法について述べる。 PINNは、メッシュのない方法で積分差分方程式を解くために、自動微分を利用するディープラーニング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:07:03 GMT)
On multivariate polynomials achievable with quantum signal processing [0.9]
量子信号処理(QSP)は、多くの既知の量子アルゴリズムを統一し、単純化することが証明されたフレームワークである。この研究は、文献で見られるものと若干異なる形式を使い、分解性のためのより単純な必要条件を見つけるために使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:40:11 GMT)
PLANesT-3D: A new annotated dataset for segmentation of 3D plant point clouds [0.9]
PLANesT-3Dは植物の3次元色点雲の注釈付きデータセットである。 PLANesT-3Dは、3つの異なる植物種の34個の実生植物を表す34個の点雲モデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:27:37 GMT)
Origin of Robust $\mathbb{Z}_2$ Topological Phases in Stacked Hermitian Systems: Non-Hermitian Level Repulsion [0.9]
我々は、対応する非エルミート系におけるレベル反発の観点から、$mathbbZ$位相位相が追加のカイラル対称性を持つ場合、積み重ねに対して頑健であることを示す。これを、$mathbbZ$ の1次元クラス DIII 超伝導体を、$mathbbZ$ の点ギャップ位相を持つ AII$dagger$ の対応する非エルミート系にマッピングすることで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:02:21 GMT)
GNUMAP: A Parameter-Free Approach to Unsupervised Dimensionality Reduction via Graph Neural Networks [0.8]
我々はMAPが既存のGNN埋め込み手法を様々な文脈で一貫して上回ることを示す。本稿では,従来の UMAP アプローチと GNN フレームワークの表現性を融合した,教師なしノード表現学習のための頑健かつパラメータフリーな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:58:23 GMT)
Distributed Symmetric Key Establishment: A scalable, quantum-proof key distribution system [0.8]
本稿では,スケーラブルで費用対効果が高く,情報理論的にセキュアな鍵配布・管理システムのためのプロトコルを提案し,実装する。このシステムはDSKE(Distributed Symmetric Key Establishment)と呼ばれ、DSKEクライアントとセキュリティハブのグループの間で、事前共有された乱数に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:21:58 GMT)
A framework for semi-universality: Semi-universality of 3-qudit SU(d)-invariant gates [0.8]
3qudit SU(d)-不変ゲートは半ユニバーサルであり、すなわちすべてのSU(d)-不変ユニタリを生成する。また、これらのゲートは、3つのアンシラクイディットを補足すると完全な普遍性が得られることを証明した。特に、2-立方体 SU(d)-不変ゲートはそれ自体が半ユニバーサルではないが、少なくとも11個のアンシラ四重項を持つ普遍となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 23:54:46 GMT)
Low-variance observable estimation with informationally-complete measurements and tensor networks [0.7]
本稿では, 統計誤差の低い複数の観測値の偏りのない推定値を提供する手法を提案する。この手法はテンソルネットワークに基づく測定データの観測可能な古典的最適化から成り立っている。低結合次元のテンソルネットワークを用いた場合においても最適推定がいかにできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:46:52 GMT)
Enhancing Agricultural Machinery Management through Advanced LLM Integration [0.7]
人工知能の農業実践への統合は、農業における効率性と持続可能性に革命をもたらす可能性がある。本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4を活用して,農業機械経営における意思決定プロセスを強化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:49:55 GMT)
SOWA: Adapting Hierarchical Frozen Window Self-Attention to Visual-Language Models for Better Anomaly Detection [0.7]
私たちはCLIPモデルに基づくウィンドウ自己認識機構を導入し、学習可能なプロンプトと組み合わせてマルチレベル機能を処理する。提案手法は5つのベンチマークデータセットでテストされ,20項目中18項目をリードすることで,優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:02:50 GMT)
Enhancing Semantic Similarity Understanding in Arabic NLP with Nested Embedding Learning [0.7]
この研究は、Matryoshka Embedding Learningを通じてアラビア語の入れ子埋め込みモデルをトレーニングするための新しいフレームワークを提示している。我々の革新的な貢献には、様々な文類似性データセットをアラビア語に翻訳することが含まれる。アラビア自然言語推論三重項データセットの埋め込みモデルを訓練し、その性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:03:03 GMT)
Can we Constrain Concept Bottleneck Models to Learn Semantically Meaningful Input Features? [0.6]
概念ボトルネックモデル(CBM)は、人間の定義した概念の集合を最初に予測するため、本質的に解釈可能であるとみなされる。現在の文献では、概念予測は無関係な入力特徴に依存することが多いことを示唆している。本稿では,CBMが概念を意味的に意味のある入力特徴にマッピングできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:49:51 GMT)
Entropy, Thermodynamics and the Geometrization of the Language Model [0.6]
純粋数学と理論物理学が言語モデル研究にどのように応用できるかを論じる。数学的に厳密な言語モデルの定義を定式化し、言語モデルに対する分布のモジュライ空間の概念を導入する。言語モデルに関連するエントロピー関数を定義し、それが言語における多くの興味深い現象をいかに理解できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:11:15 GMT)
Quantum and thermal pressures from light scalar fields [0.6]
2つの薄板間の光スカラー場変動の交換によって引き起こされる量子および熱圧の式を導出する。カメレオン、シンメトロン、環境依存のディラトンモデルでは、熱圧力が量子圧力と等しく、あるいは超えるようなパラメータ空間に大きな領域が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:52:19 GMT)
ECATS: Explainable-by-design concept-based anomaly detection for time series [0.6]
本稿では,概念をSTL(Signal Temporal Logic)公式として表現する概念に基づくニューロシンボリックアーキテクチャであるECATSを提案する。我々は,局所的な解釈可能性を確保しつつ,優れた分類性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:38:31 GMT)
What is YOLOv5: A deep look into the internal features of the popular object detector [0.6]
この記事では、さまざまなメトリクスとハードウェアプラットフォームにわたるモデルのパフォーマンスについてレビューする。全体として、この研究は、YOLOv5の能力と、オブジェクト検出の広い視野における位置に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:09:45 GMT)
A Comparative Analysis of YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv10 in Kitchen Safety [0.6]
本研究は3種類のYOLOモデル(YOLOv5, YOLOv8, YOLOv10)の比較分析を行い, ナイフ処理の危険性について検討した。 YOLOv5は、他の2つのモデルよりも、手をブレードに触れるだけの危険を識別し、YOLOv8は、アイテムを保持しながら曲がった指の危険を検出するのに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:50:49 GMT)
Neuromorphic on-chip reservoir computing with spiking neural network architectures [0.6]
貯留層コンピューティングは、リカレントニューラルネットワークの計算能力を活用するための有望なアプローチである。本稿では,貯水池計算フレームワークにおける統合・火災ニューロンの2つのタスクへの適用について検討する。本稿では,IntelのニューロモーフィックコンピューティングソフトウェアフレームワークであるLavaと,Loihiのオンチップ実装を用いて,独自の統合・ファイアコードを用いた貯水池計算性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:05:09 GMT)
Public vs Private Bodies: Who Should Run Advanced AI Evaluations and Audits? A Three-Step Logic Based on Case Studies of High-Risk Industries [0.6]
安全研究所と政府は、高度なAIを自ら評価し、監査するか、個人監査のエコシステムをサポートするか、その両方を行うかを決めている。本稿は,先進的AIのどの部分を監査すべきか,そして (ii) 先進的AIを効果的に監査するために,公共機関がどの程度の資源,能力,アクセスを行う必要があるかを通知する9つの体制から引用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:25:08 GMT)
Advance Sharing Procedures for the Ramp Quantum Secret Sharing Schemes With the Highest Coding Rate [0.5]
本研究では,秘密鍵が発行される前にいくつかの株式を分配する手法を提案する。我々の新しい符号化手順は、元のスキームにおける量子秘密と量子共有の間の対応を保っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:54:44 GMT)
Transfer learning for conflict and duplicate detection in software requirement pairs [0.5]
ソフトウェアプロジェクトの成功には、ソフトウェア要件の一貫性と全体的な表現が重要です。本研究では,ソフトウェア要件仕様の矛盾や重複を自動的に識別することで,ソフトウェア開発プロセスの効率を向上させることを目的とする。コンフリクトと重複識別タスクのために,Sentence-BERTとBiエンコーダを組み込んだ新しいトランスフォーマーアーキテクチャSR-BERTを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:31:46 GMT)
Event-Arguments Extraction Corpus and Modeling using BERT for Arabic [0.5]
イベント・アグメントの抽出は難しい課題であり、特にアラビア語では言語資源が乏しいためである。我々はWojoodの拡張としてhaath corpus(550$kトークン)を導入し、イベント引数アノテーションを充実させた。本稿では,BERTを用いたイベント関係抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:32:22 GMT)
Detecting Causality in the Frequency Domain with Cross-Mapping Coherence [0.4]
本研究では,時系列間の周波数領域における因果関係を明らかにするために,クロス・マッピング・コヒーレンス(CMC)法を提案する。我々は,ロジスティックマップ,ローレンツシステム,倉本発振器,および視覚野のウィルソン・コーワンモデルを用いて実験を行った。結論として、異なる周波数帯域にまたがる有向因果影響を決定する能力により、CMCは複雑な非線形系の力学に関する貴重な洞察を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:43:35 GMT)
Optimizing LaneSegNet for Real-Time Lane Topology Prediction in Autonomous Vehicles [0.4]
LaneSegNetは、トポロジ情報とレーンラインデータを統合する、レーントポロジ予測の新しいアプローチである。本研究では,特徴抽出器とトランスフォーマーエンコーダ-デコーダスタック修正によるLaneSegNetアーキテクチャの最適化について検討する。我々の実装は1つのNVIDIA Tesla A100 GPUでトレーニングされ、2:4比でトレーニング時間を22.3%削減し、平均精度は7.1%低下した。 4:8比はトレーニング時間をわずか11.1%増加させたが、平均精度は23.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:15:10 GMT)
Advancing Vietnamese Visual Question Answering with Transformer and Convolutional Integration [0.4]
本研究は,ベトナムの視覚質問応答データセットを用いて実験を行うことにより,ギャップを埋めることを目的とする。画像表現能力を向上し,VVQAシステム全体の性能を向上させるモデルを開発した。実験結果から,本モデルが競合するベースラインを超え,有望な性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:32:50 GMT)
An analog of topological entanglement entropy for mixed states [0.4]
クラウス作用素がオンサイトユニタリの積に比例する場合、co(QCMI) はデコヒーレンスの増加とともに増加しないことを示す。オンサイトビット/位相フリップ雑音でデコヒーレントされた2dトーリック符号に対して、co(QCMI)が誤差回復しきい値以下でゼロであることを示す。この例では、co(QCMI) が最近導入された純状態の TEE と等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 02:26:45 GMT)
WIP: An Engaging Undergraduate Intro to Model Checking in Software Engineering Using TLA+ [0.4]
我々は,コンピュータサイエンスプログラムにおける形式的手法の状態を質的に評価することを目的としている。卒前研究の中間に含めることができるレベル適合例を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:31:14 GMT)
NU-AIR -- A Neuromorphic Urban Aerial Dataset for Detection and Localization of Pedestrians and Vehicles [0.3]
NU-AIRと題されたこのデータセットは、70.75分間のイベント映像を640 x 480の分解能ニューロモルフィックセンサーで取得し、都市環境で動作している四極子に装着する。歩行者の群衆、様々な種類の車両、繁華な都市環境を特徴とするストリートシーンは、異なる標高と照明条件で撮影されている。録音に含まれる車両や歩行者の手動拘束ボックスアノテーションは30Hzの周波数で提供され、合計93,204個のラベルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:07:33 GMT)
An iterative transversal CNOT decoder [0.3]
閉じ込められたイオンや中性原子のような現代の量子ビット候補のためのプラットフォームは、シャットリングを通じて離れた物理量子ビット間の長距離接続を可能にする。これにより、遠隔論理キュービット間の反復論理CNOTゲートの経路が開き、制御および対象論理キュービット上の各物理キュービット間で物理CNOTゲートが実行される。しかし、CNOTは1つの論理量子ビットから別の論理量子ビットへの誤りを伝播させ、論理量子ビット間の相関エラーを引き起こす。我々は、この相関エラーに対処するために、各論理量子ビットを別々に復号するマルチパスデコーダを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:10:10 GMT)
Securing Proof of Stake Blockchains: Leveraging Multi-Agent Reinforcement Learning for Detecting and Mitigating Malicious Nodes [0.3]
MRL-PoS+は、PoSブロックチェーンのセキュリティを強化するための新しいコンセンサスアルゴリズムである。 MRL-PoS+は,PoSブロックチェーンの攻撃レジリエンスを著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:18:03 GMT)
Impact of Conflicting Transactions in Blockchain: Detecting and Mitigating Potential Attacks [0.3]
ブロックチェーンネットワーク内のトランザクションの競合は、パフォーマンス上の問題を引き起こし、セキュリティ上の脆弱性を導入する。我々はこれらの攻撃を緩和するための一連の対策を提案する。私たちの発見は、ブロックチェーンのセキュリティとパフォーマンスを強化するために、競合するトランザクションを積極的に管理することの重要性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:16:54 GMT)
How to Measure the Intelligence of Large Language Models? [0.2]
言語モデルのインテリジェンスは、タスク固有の統計指標によってのみ評価されるべきではない、と我々は主張する。我々は,メトリクスの選択が,潜在的なインテリジェンスの発生に対する評価に劇的な影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:53:48 GMT)
Spin noise spectroscopy of an alignment-based atomic magnetometer [0.2]
光ポンピング型磁気センサ(OPM)は磁場センシングの課題に革命をもたらしている。 OPMはスピン配向またはスピン配向原子アンサンブルに基づいている。 OPMのキャラクタリゼーションとノイズの動的特性はリアルタイムセンシングタスクへの応用において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:51:44 GMT)
TMA-Grid: An open-source, zero-footprint web application for FAIR Tissue MicroArray De-arraying [0.2]
組織マイクロアレイ(TMA)は病理組織学および大規模疫学研究において解析効率を著しく向上させる。 TMAには、しばしばアセンブリエラーによる中核的なミスアライメントやアーティファクトが含まれている。我々はTMAデアレイのためのブラウザ内ゼロフットプリント対話型WebアプリケーションTMA-Gridを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:40:32 GMT)
Quantum advantage from measurement-induced entanglement in random shallow circuits [0.2]
回路深さが一定の臨界値である場合, 長距離測定誘起絡み合い(MIE)が増大することを示す。 O(log n)量子ビットに作用するランダムなクリフォードゲートからなる2次元の奥行き2, 粗粒回路アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:39:23 GMT)
Improving PINNs By Algebraic Inclusion of Boundary and Initial Conditions [0.2]
AI for Science」は、AI技術を用いた基本的な科学的問題を解決することを目的としている。本研究では、トレーニング対象のモデルを単にニューラルネットワークから非線形変換に変更する可能性について検討する。これにより、損失関数の項数は標準のPINN損失よりも減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:19:48 GMT)
CT-ADE: An Evaluation Benchmark for Adverse Drug Event Prediction from Clinical Trial Results [0.1]
副作用薬物イベント(ADE)は臨床研究に大きな影響を与え、多くの臨床試験失敗を引き起こした。この取り組みを支援するために,単薬理治療におけるADEのマルチラベル予測モデルであるCT-ADEを導入する。 CT-ADEは、臨床試験から抽出された168,984種類の薬物とADEのペアを含む2,497種類のユニークな薬物のデータを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:38:50 GMT)
Spiking-DD: Neuromorphic Event Camera based Driver Distraction Detection with Spiking Neural Network [0.1]
イベントカメラベースのドライバー監視は、研究の重要な領域として浮上している。我々の知る限りでは、この研究は、ドライバーの気を散らすために、スパイクニューラルネットワークを用いたイベントカメラデータを初めて利用したものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:23:47 GMT)
Computational music analysis from first principles [0.1]
我々はマルコフモデルを用いて、リーメンシュナイダー版における371のバッハ合唱曲を自動的に注釈付けする。人間の入力はほとんど使わないが、85%以上の精度でコードとキーを識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:44:40 GMT)
Perturbative stability and error correction thresholds of quantum codes [0.0]
位相的に順序付けられた位相は局所摂動に対して安定であり、位相的量子誤り訂正符号は局所誤差に対するしきい値を持つ。汎用CSS符号と古典線形符号を復号するための古典統計力学モデルを構築した。 LDPC条件を満たすCSS符号に対して,低温秩序相の存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:47:39 GMT)
Ultra-precise holographic optical tweezers array [0.0]
そこで我々は, 高精度な測定手法により, より良いホログラムを求めるための一連の最適化手法を提案する。これらの革新は、相対標準偏差0.3%の強度均質性を達成することができる。このような超精密ホログラフィック光ツイーザーアレイは、原子配列を持つ量子科学において最も要求の多い応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:53:18 GMT)
Two-qubit operations for finite-energy Gottesman-Kitaev-Preskill encodings [0.0]
ゴッテマン・キタエフ・プレスキル符号(GKP)の2ビットゲートを有限エネルギーで動作させる手法を提案する。理想的な無限エネルギー符号のために設計された操作は、物理的に現実的な状態に適用した場合、望ましくない絡み合いを生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:06:13 GMT)
Tunnelling of a composite particle in presence of a magnetic field [0.0]
磁場下での矩形電位障壁を貫通する複合粒子トンネルモデルを提案する。磁気相互作用のないトンネルの定性的特徴は保持されているが、いくつかの新しい特徴も観察されている。関連するパラメータのいくつかの値については、単一粒子の場合の低エネルギーに対するトンネルの確率の顕著な増加も観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:08:37 GMT)
Towards the coherent control of robust spin qubits in quantum algorithms [0.0]
緩和対象のワンスピン量子ゲートベースアルゴリズムを実行する。計算された忠実度における緩和効果と潜在的実験的不完全性の影響を評価した。この研究は量子アルゴリズムにおける多スピン量子ビット系の研究を刺激する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:21:44 GMT)
Towards an Integrated Performance Framework for Fire Science and Management Workflows [0.0]
本稿では,人工知能と機械学習(AI/ML)による性能評価と最適化手法を提案する。パフォーマンスデータ収集、予測、最適化を対象とする、関連するAI/MLフレームワークが、ワイルドファイアサイエンスアプリケーションに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:37:25 GMT)
Thermalization propagation front and robustness against avalanches in localized systems [0.0]
本研究では,多体局所化相の雪崩不安定性に対する堅牢性について検討した。チェーンの熱化セクターのサイズを推定し、時間とともに対数的にゆっくり増加することを確認する。局所性を測定するグローバルな量である不均衡が、障害強度とシステムサイズの両方において指数関数的に時間スケールで熱化されることは、これらの結果と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:19:48 GMT)
Thermal Pure States for Systems with Antiunitary Symmetries and Their Tensor Network Representations [0.0]
本稿では,ある種の反単位対称性を持つ系に対して,熱純状態を構築するための新しいアルゴリズムを提案する。提案手法は, 体積則の絡み合いを示す一方で, 簡単な変換によってテンソルネットワーク状態にマッピングできる熱純状態を利用する。以上の結果から, 熱平衡状態に限らず, 体積法則状態に対する新しい変動波動関数のクラスが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:34:59 GMT)
The role of polaron dressing in superradiant emission dynamics [0.0]
偏光線ドレッシングが明るいディック状態と暗いディック状態の混合によって光子放射に与える影響を示す。数値シミュレーションにより, この混合は, システムの励起状況に大きく依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:05:28 GMT)
The fermionic linear optical extent is multiplicative for 4 qubit parity eigenstates [0.0]
任意の純状態のテンソル積と4$ qubitパリティ固有状態の FLO の範囲は、2つのテンソル因子の範囲の積であることを示す。この結果を適用すると、この範囲が 4$ qubit のマジック状態の任意のテンソル積に対して乗法的であるという予想が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:14:34 GMT)
The Future of International Data Transfers: Managing Legal Risk with a User-Held Data Model [0.0]
一般データ保護規則(General Data Protection Regulation)は、厳格な要件が満たさない限り、欧州経済圏外の個人データの転送を禁止している。新しい技術は国際データ転送を標準とし、例外ではない。この記事では、ユーザが所有するデータモデルという、そのような選択肢について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:15:36 GMT)
Sparsity dependence of Krylov state complexity in the SYK model [0.0]
我々は,Sachdev-Ye-Kitaevモデル(SYK)のKrylov状態複雑性を$N le 26$ Majorana fermions with $q$-body interactionに対して検討した。クリャロフ複雑性のピークをプローブとして、様々な$q$に対して$k$が異なる振る舞いの変化を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:57:14 GMT)
Simulating spin dynamics with quantum computers [0.0]
IBM量子コンピュータは、相互作用する量子スピンの小さな系の力学をシミュレートするために用いられる。任意の時間で正確な時間進化を計算し、スピン期待値とエネルギーを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:05:49 GMT)
Radiative pumping vs vibrational relaxation of molecular polaritons: a bosonic mapping approach [0.0]
分子ビブロニック状態のボゾン化に基づく分子偏光子研究の形式化について述べる。この形式は任意の数の分子$N$、励起、内部の振動構造を許容する。この散乱による振動緩和は、放射と下方偏光子遷移のエネルギー差がラマン過程で生じる振動励起に対応するときに促進されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:13:38 GMT)
Quantum Simulation via Stochastic Combination of Unitaries [0.0]
我々は、多ビットディレーションの代わりに低深度回路のアンサンブルを用いて量子チャネルをシミュレートするフレームワークを提案する。これにより、ibm_hanoi上に減衰した多ビットGHZ状態を作成することで、オープンシステムのシミュレーションが自然に可能となる。この技術は、2つのハミルトンシミュレーションアルゴリズムにスペクトル精度の独立性を与え、ベンチマークシステムにおけるリソース要求を桁違いに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Quantum Enhancement in Dark Matter Detection with Quantum Computation [0.0]
量子ビットを用いた暗黒物質検出実験において,信号速度を大幅に向上させる新しい手法を提案する。信号レートが$n_rm q2$に比例し,$n_rm q2$がセンサ量子ビット数であることを示す。かなりの数のセンサ量子ビットによる暗黒物質検出では、信号速度の大幅な増加が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:25:46 GMT)
Projected Entangled Pair States with flexible geometry [0.0]
射影絡み合ったペア状態(英: Projected Entangled Pair States、PEPS)は、一次元系の行列積状態を高次元に一般化する量子多体状態のクラスである。 PEPSは、特に量子スピン液体のような2次元の強い相関系の高度な理解を持っている。任意の,ゆらぎ,および密接な連結グラフ上で定義される低エネルギー状態と力学をシミュレートするPEPSアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:03:52 GMT)
Prediction Instability in Machine Learning Ensembles [0.0]
我々は、任意のアンサンブルが以下の予測不安定性の少なくとも1つの形式を示すことを示す定理を証明している。基礎となるすべてのモデル間の合意を無視したり、基礎となるモデルが存在しない場合、その考えを変更したり、実際に予測することのないオプションを除外したりすることで、操作可能になります。この分析はまた、特定のアンサンブルアルゴリズムから予測される特定の形の予測不安定性にも光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:18:12 GMT)
Photon counting statistics in Gaussian bosonic networks [0.0]
マイクロ波キャビティにおける透過光子の統計は、マイクロ波量子光学とその技術応用において基礎的な役割を果たす。我々は,ビームスプリッタ相互作用と2モードスケザリングを備えた駆動キャビティからなるガウスボソニックネットワークにおける光子計数統計学の一般理論を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 00:33:25 GMT)
Persistent Sampling: Unleashing the Potential of Sequential Monte Carlo [0.0]
逐次モンテカルロ法の拡張であるパーシステンスサンプリング(PS)を導入する。 PSは、繰り返しに分散する粒子の増大し重み付けされたアンサンブルを生成する。 PSは標準手法を一貫して上回り、後部モーメント推定において低い2乗バイアスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:34:40 GMT)
Pattern recognition using spiking antiferromagnetic neurons [0.0]
我々は、パターン認識を行うために、AFMニューロンの人工ニューラルネットワークを訓練する。ニューロンスパイクの時間的位置に依存するスパイクパターン関連ニューロン(SPAN)と呼ばれる単純な機械学習アルゴリズムが訓練中に使用される。物理時間のマイクロ秒未満では、AMMニューラルネットワークは、指定された時間ウィンドウ内でスパイクを生成してグリッドから構成されたシンボルを認識するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:28:56 GMT)
Parallel ergotropy: Maximum work extraction via parallel local unitary operations [0.0]
多くの相互作用するサブシステムからなる量子電池を考える。本稿では,各サブシステム上での並列な局所的ユニタリ演算による最大抽出作業について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:53:04 GMT)
One-dimensional hydrogenic ions with screened nuclear Coulomb field [0.0]
点核の静電ポテンシャルにおける1つの電子に対する1つの空間次元におけるディラック・ハミルトンのスペクトルについて検討する。必須スペクトルは通常のギャップ$(-mc2,mc2)$であり、そのギャップには有限個の固有値しか存在しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:57:04 GMT)
On the energy barrier of hypergraph product codes [0.0]
2つの古典符号のハイパーグラフ積から得られる任意の量子コードに適用可能なエネルギー障壁の厳密な境界を証明した。基礎となる古典符号が低密度パリティチェック符号(LDPC)である場合、量子符号のエネルギー障壁は、基礎となる古典符号の最小エネルギー障壁であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:59:37 GMT)
On Biases in a UK Biobank-based Retinal Image Classification Model [0.0]
本研究は,イギリスバイオバンクの眼底網膜画像に違いが存在するかどうかを,これらの画像上での疾患分類モデルの評価とトレーニングにより検討する。モデル全体の性能は高いが、大きな違いがある。これらの手法は, 偏見に適応したより良い偏見緩和法の必要性を浮き彫りにして, 公平性を高めることができないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:50:07 GMT)
Nonlinear response of telecom-wavelength superconducting single-photon detectors [0.0]
マイクロ波超伝導ナノワイヤ単光子検出器の非コヒーレントビーム結合による非線形性の測定を行った。典型的な光子数率と検出器バイアス電流では、観測された完全な線形応答からの相対偏差は、フラックスが2倍になったときに0.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:23:59 GMT)
Non-monotonic dependence of the radiation linewidth in a phonon laser [0.0]
フォノンレーザーでは、放射線幅は単調な励起に依存する。零解のスペクトルにおけるピークの線幅はノイズ振幅に依存しない。一方、非ゼロ溶液のスペクトルにおけるピークの線幅は、ノイズ振幅の増加とともに増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:59:24 GMT)
Non-classical excitation of a solid-state quantum emitter [0.0]
1つの光子が固体量子エミッタの状態を変えるのに十分であることを示す。これらの結果は、量子ネットワークにおける量子情報転送の実現から、フォトニック量子コンピューティングのための決定論的エンタングゲートの構築まで、将来の可能性について示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:16:58 GMT)
No black holes from light [0.0]
我々は、事象の地平線の形成を早めるのに十分な光を集中することは不可能であることを示す。光の自己相互作用から生じる散逸的な量子効果は、エネルギーの有意義な蓄積を防ぐのに十分であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:57:01 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） (Tue, 30 Jul 2024 14:08:43 GMT)
Murmurations of elliptic curves [0.0]
p が素数によって変化すると、プロッティング平均は、衝撃的な振動パターンをもたらす。我々は,楕円曲線をランクに応じて分類することを目的として,様々なデータ科学実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:20:50 GMT)
Multi-task Photonic Reservoir Computing: Wavelength Division Multiplexing for Parallel Computing with a Silicon Microring Resonator [0.0]
単一フォトニックチップで4つの独立したタスクを同時に解くために、時間と波長分割多重化(WDM)を用いることを数値的に示す。システムのフットプリントは、研究されたニューラルネットワークスキームのニューロンとして機能するノードの時間分割多重化を用いて削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:54:07 GMT)
Multi-GPU RI-HF Energies and Analytic Gradients $-$ Towards High Throughput 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） (Tue, 30 Jul 2024 05:27:59 GMT)
Maximally entangled mixed states for a fixed spectrum do not always exist [0.0]
エンタングルメント(Entanglement)は、古典的通信(LOCC)を補助するローカル操作のリソースである。これは、$d$-次元ベル状態が局所次元$d$のすべての二部状態の集合において最大に絡み合った状態であることはよく知られた結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:23:08 GMT)
Markers Identification for Relative Pose Estimation of an Uncooperative Target [0.0]
本稿では,欧州宇宙機関 (ESA) の環境衛星(ENVISAT) 上の構造マーカーを安全な軌道離脱のために検出する新しい手法を提案する。マーカー検出精度とロバスト性を改善するために,ノイズ付加やボケリングなどの高度な画像前処理技術が用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:20:54 GMT)
Mapping a 50-spin-qubit network through correlated sensing [0.0]
ダイヤモンド中の1つの窒素空孔中心を用いて50個の結合スピンのネットワークをマッピングする。その結果、利用可能なスピン量子ビットの数を増やすことにより、量子シミュレーションの新しい機会が得られる。我々の手法は、ホスト結晶以外の複雑なスピン系のナノスケールイメージングに応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:11:17 GMT)
Magic Boundaries of 3D Color Codes [0.0]
我々は,3次元カラーコードの境界について検討し,体系的な分類を101の異なる境界タイプに分類する。最初のクラスは1つの境界で構成され、システム全体にわたって1(2D)$T$ドメインの壁を掃引することによって生成される。第2のクラスは70のバウンダリで構成され、余次元-1のサブ多様体を越えて$S$ドメインの壁を掃くことによって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:52:50 GMT)
Machine learning surrogates for efficient hydrologic modeling: Insights from stochastic simulations of managed aquifer recharge [0.0]
プロセスベース水理モデルと機械学習サロゲートモデルのためのハイブリッドモデリングワークフローを提案する。ケーススタディでは, このワークフローを, 将来的な管理型帯水層帯水層における飽和地下水流のシミュレーションに応用する。以上の結果から,MLサロゲートモデルでは,絶対誤差率10%以下で絶対誤差を達成でき,大域保存の順序付けが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:24:27 GMT)
Local-Data-Hiding and Causal Inseparability: Probing Indefinite Causal Structures with Cryptographic Primitives [0.0]
近年の研究では、新しい情報プリミティブとして現れる因果構造における不確定性の可能性が示唆されている。本研究では,不定因果構造に埋め込まれたエージェントが,特定の因果的背景下で動作しているエージェントよりも優れていることを示す。本稿では、LBHタスクにそれぞれ役に立たない2つの量子プロセスが一緒に使われる際に有用となる、興味深いスーパーアクティベーション現象を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 04:54:03 GMT)
Local analysis of a single impurity on a graphene Josephson Junction [0.0]
本研究では,短距離不純物が短距離グラフェンジョセフソン接合の電子系に及ぼす影響について検討する。 Dirac-Bogoliubov-De Gennes 法では局所密度状態を分析し,その部分ギャップエネルギー依存性により弾性散乱過程と非弾性散乱過程の区別が可能となる。状態の局所密度の空間的依存性は、サブギャップ不純物誘起境界状態をもたらす顕微鏡過程の感度プローブであることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:21:34 GMT)
Learn by Selling: Equipping Large Language Models with Product Knowledge for Context-Driven Recommendations [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を製品知識と組み合わせて,製品IDを含む合成検索クエリに文脈的に応答するように訓練する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:31:53 GMT)
Large Language Models (LLMs) for Semantic Communication in Edge-based IoT Networks [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は、数十億のパラメータを持つ多様なデータセットの広範なトレーニングに基づいて、人間のようなテキストを理解し、生成することができる。 LLMは、IoTネットワークにおける効率的な通信のために、ネットワークエッジでのセマンティック通信の傘の下で使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:57:41 GMT)
LLMs for Enhanced Agricultural Meteorological Recommendations [0.0]
農業気象学の勧告は、天気予報、土壌条件、作物固有のデータに基づいて、農家に実用的な洞察を提供することによって、作物の生産性と持続可能性を高めるために不可欠である。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:10:49 GMT)
LFFR: Logistic Function For (single-output) Regression [0.0]
完全同型暗号方式で暗号化されたデータを用いたプライバシー保護型回帰トレーニングを実装した。我々は,ロジスティック関数を用いたホモモルフィック回帰のための新しい,効率的なアルゴリズムLFFRを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:35:05 GMT)
LFFR: Logistic Function For (multi-output) Regression [0.0]
我々は、複数出力の回帰問題に対処するために、プライバシー保護レグレッションに関する以前の作業を構築した。複数の出力を処理するために、最初は単一出力のロジスティック回帰のために設計された新しいLFFRアルゴリズムを適用した。複数の実世界のデータセットに対する評価は、我々の多出力LFFRアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:52:38 GMT)
Kramers-Kronig detection in the quantum regime [0.0]
古典的コヒーレント通信のために開発されたクラマース・クロニグ(KK)検出手法の量子化について検討する。 KK検出(KK detection)は、電場の両方の四角形を推定できるガウス測度である。我々は,KK検出がボソニックコヒーレント状態,純粋な単一モード状態,混合状態の場合にどのように動作するか,およびその位相情報の性質について詳細に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:47:31 GMT)
JaColBERTv2.5: Optimising Multi-Vector Retrievers to Create State-of-the-Art Japanese Retrievers with Constrained Resources [0.0]
本稿では,JaColBERTv2.5モデルを用いた新しいトレーニングレシピを提案する。わずか1億1000万のパラメータと15時間以内にトレーニングされたJaColBERTv2.5は、既存のすべてのメソッドを著しく上回っている。今後の研究を支援するため、最終モデル、中間チェックポイント、および公開されているすべてのデータを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:42:19 GMT)
Investigating Sparsity in Recurrent Neural Networks [0.0]
本論文は, プルーニングとスパースリカレントニューラルネットワークがRNNの性能に与える影響を考察することに焦点を当てる。まず,RNNの刈り込み,RNNの性能への影響,および刈り込み後の精度回復に必要な訓練エポック数について述べる。次に、スパースリカレントニューラルネットワークの作成と訓練を継続し、その基礎となる任意の構造の性能とグラフ特性の関係を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:24:58 GMT)
Invariant-based control of quantum many-body systems across critical points [0.0]
本稿では,多体系の低エネルギー部分空間内での断熱的進化を保証するために,動的不変量に基づく制御手法を提案する。制御可能なパラメータを解析的制御結果に従って調整することにより,速度限界に近い高忠実度進化を実現する。注目すべきは、我々のアプローチがKibble-Zurekスケーリングの法則を破り、チューニング可能で時間スケーリングの振る舞いを大幅に改善したことです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:42:01 GMT)
Improved models for ideal Fermi gas and ideal Bose gas using quantum phase space [0.0]
理想フェルミ気体と理想ボース気体の現在のモデルは、しばしば量子論と互換性があると考えられている。これらのモデルに改善を導入して、不確実性原理に関連する位相空間の量子的性質を考慮すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:08:04 GMT)
Implementation of Formal Standard for Interoperability in M&S/System of Systems Integration with DEVS/SOA [0.0]
相互運用性はシステム・オブ・システム(SoS)の工学的目的の1つである。我々は最近開発された言語カテゴリーに基づく相互運用の概念を取り入れている。我々は、DEC/SOAネット中心モデリングおよびシミュレーションフレームワークにおいて、開発済みの標準がどのように実装されているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:44:12 GMT)
Image-based Detection of Segment Misalignment in Multi-mirror Satellites using Transfer Learning [0.0]
マルチミラー衛星におけるセグメント不整合検出のための転送学習に基づくシステムを提案する。実験は,4,6,8セグメントのCubeSatで行った。システム設計では、衛星がいつ不整合セグメントを持つのか、どれだけのセグメントが不整合しているのかを知りたいときに、これを考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:29:40 GMT)
Hyperspectral electromechanical imaging at the nanoscale: Dynamical backaction, dissipation and quantum fluctuations [0.0]
本報告では, ナノメカニカルノイズ顕微鏡プラットフォームを新たに導入し, ナノメカニカルナノ構造の揺らぎをナノメカニカル分解能で把握した。このプラットフォームを用いて、40,mathrmnm$ diameter single-defect nanowireからなるモデル系の熱活性化ナノメカニカルダイナミクスを画像化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:17:31 GMT)
Hyperpolyadic structures [0.0]
我々は、二元除算代数である $mathbbR$, $mathbbC$, $mathbbH$, $mathbbO$ に対応し、新しい元を考慮せずに新たな除算代数のクラス、超ポリジウム代数を導入する。各可逆元に対して、多元乗法的な新しいノルムを定義し、対応する写像は$n$-ary準同型である。虚数の「半オクトニオン」の3次除算代数が単数で完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:23:02 GMT)
HyperbolicLR: Epoch insensitive learning rate scheduler [0.0]
本研究では,双曲型学習率スケジューリング器(HyperbolicLR)と指数型双曲型学習率スケジューリング器(ExpHyperbolicLR)の2つの新しい学習率スケジューラを提案する。これらのスケジューラは、エポックの数を調整する際に、従来のスケジューラでよく見られる不整合学習曲線に対処しようとする。双曲曲線の挙動を活用することにより、提案したスケジューラは、様々なエポックな設定でより一貫した学習曲線を維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:26:46 GMT)
Human-Data Interaction Framework: A Comprehensive Model for a Future Driven by Data and Humans [0.0]
HDI(Human-Data Interaction)フレームワークは、現代のデジタル世界でのデータガバナンスと利用に関連する課題と倫理的問題に取り組むための重要なアプローチとなっている。本稿では、組織がHDI原則をシームレスに統合するために必要な基本的な手順を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:57:09 GMT)
How Novice Programmers Use and Experience ChatGPT when Solving Programming Exercises in an Introductory Course [0.0]
本研究は,コンピュータ教育研究コミュニティにおいて,導入プログラミングの文脈における生成型AI(GenAI)の理解に寄与する。本研究は以下の研究課題によって導かれる。初等プログラミング演習におけるChatGPTの使用パターンについて,学生はどのような報告をしているか? 初等プログラミング演習におけるChatGPTの認識について
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:55:42 GMT)
Fast Gates of Detuned Cat Qubit [0.0]
猫量子ビットは量子計算の有望な候補として浮上している。既存の文献では、2光子ドライブのデチューニングはシングルおよびマルチキュービットゲートの実装においてゼロであると仮定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 13:36:34 GMT)
FL-DECO-BC: A Privacy-Preserving, Provably Secure, and Provenance-Preserving Federated Learning Framework with Decentralized Oracles on Blockchain for VANETs [0.0]
Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) は、交通の安全と効率を改善する大きな可能性を秘めている。 VANETにおける機械学習の従来の集中型アプローチは、データのプライバシとセキュリティに関する懸念を提起している。本稿では,VANET に特化して設計された新しいプライバシ保護・安全・実証性保護型フェデレーション学習フレームワークとして FL-DECO-BC を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:09:10 GMT)
Exploit the Leak: Understanding Risks in Biometric Matchers [0.0]
生体認証または識別システムにおいて、マッチング者は、格納されたテンプレートと新しいテンプレートを比較して、マッチがあるかどうかを判断する。プライバシー法の遵守性を高めるために、マーカはプライバシー保護距離の上に構築することができる。本稿では,距離評価における情報漏洩の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:47:54 GMT)
Exceptional points and non-Hermitian skin effects under nonlinearity of eigenvalues [0.0]
非線形系は、特異な非エルミート位相現象である例外的な点と非エルミート皮膚効果を示す。我々の分析では、方程式が単一成分であるような内部自由度のないシステムでも例外点が現れる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:15:39 GMT)
Entropy production due to spacetime fluctuations [0.0]
重力波と相互作用する非相対論的量子系を考える。我々は、この系のゆらぎ関係を定義するために、量子力学に対する一貫したヒストリーアプローチを用いる。結果として、熱力学的エントロピーは、時空の量子ゆらぎと避けられない相互作用のために、システム内で生成されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:52:32 GMT)
Enhancing Deep Hedging of Options with Implied Volatility Surface Feedback Information [0.0]
本稿では,S&P500 オプションに対する動的ヘッジ方式を提案する。最適なヘッジ戦略は、訓練性能を向上させる新しいハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、ディープポリシー勾配型強化学習アルゴリズムによって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:59:19 GMT)
Engineering photonic band gaps with a waveguide-QED structure containing an atom-polymer array [0.0]
導波路量子電磁力学系におけるフォトニックバンドギャップの生成と工学について検討する。テトラマー鎖の場合を例として、各単位セルの原子数が多ければ、可変マルチギャップ構造およびより洗練されたバンドギャップ工学を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:18:25 GMT)
Emergent symmetries in prethermal phases of periodically driven quantum systems [0.0]
周期的に駆動される閉じた量子系は、最終的に無限の温度まで安定な状態に達すると期待されている。しかし、長い予熱状態におけるそれらの性質は、その無限温度定常状態における性質と質的に異なる。これらはしばしば実験的に関係し、予熱状態は幅広い現象を伴っている。それらは動的局在と凍結を示し、フロケの傷跡をホストし、ヒルベルト空間の断片化のサインを表示し、時間結晶相を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:08:31 GMT)
Electric dipole spin resonance with linear and cubic spin-orbit interaction [0.0]
電子双極子スピン共鳴(EDSR)は、量子井戸で形成されるGaAsおよびGe系量子ドットにおけるスピン軌道相互作用(SOI)を用いて考える。立方体SOIは印加されたマイクロ波振幅でラビ周波数を非線形にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:20:03 GMT)
Efficient Multi-Objective Neural Architecture Search via Pareto Dominance-based Novelty Search [0.0]
Neural Architecture Search (NAS)は、高性能なディープニューラルネットワークアーキテクチャの発見を自動化することを目的としている。従来のNASアプローチは一般的に、興味深いネットワーク構成を含む可能性のあるアーキテクチャ検索空間の大部分を見下ろす特定のパフォーマンス指標(例えば予測精度)を最適化する。本稿では,Multiple Training-Free Metrics (MTF-PDNS) を用いた多目的NASの新しい検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:52:10 GMT)
Effective Black Box Testing of Sentiment Analysis Classification Networks [0.0]
トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークは、感情分析のような自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示した。本稿では,トランスフォーマーに基づく感情分析ネットワークで作成されたテストスイートを評価するために特別に設計されたカバレッジ基準の集合について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:58:11 GMT)
Dynamics-Based Entanglement Witnesses for Non-Gaussian States of Harmonic Oscillators [0.0]
エンタングルメントは、通常のモードの1つにおけるツィレルソン非古典性テストから推測される。各ラウンドでは、プロトコルは1つの座標の符号のみを数回ずつ測定する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:20:14 GMT)
Dual chiral density wave induced oscillating Casimir effect [0.0]
密度および薄いクォーク物質中のクォーク場からどのようなカシミール効果が生じるかを検討する。特に、二重カイラル密度波において、カシミールエネルギーは物質の厚さの関数として振動する。この振動カシミール効果は、ワイル半金属の類似と見なされ、クォーク場の運動量空間におけるワイル点に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 18:44:52 GMT)
DocXPand-25k: a large and diverse benchmark dataset for identity documents analysis [0.0]
アイデンティティドキュメント(ID)イメージ分析は、銀行口座の開設や保険契約など、多くのオンラインサービスにとって欠かせないものとなっている。 ID分析方法のベンチマークは,プライバシ制限やセキュリティ要件,法的理由などが主な理由だ。我々は24,994個のリッチラベル付きID画像からなるDocXPand-25kデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 08:55:27 GMT)
DeepBaR: Fault Backdoor Attack on Deep Neural Network Layers [0.0]
私たちは、ニューラルネットワークにバックドアを埋め込む新しいアプローチであるDeepBaRを紹介します。私たちは3つの一般的な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを攻撃し、DeepBaR攻撃が最大98.30%の成功率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:14:47 GMT)
Deduction Game Framework and Information Set Entropy Search [0.0]
そこで本研究では,シャノンエントロピーの変動を考慮した構造化解析が可能なゲームフレームワークを提案する。本稿では,新しいフォワード検索アルゴリズムであるISES(Information Set Entropy Search)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:33:15 GMT)
DKL-KAN: Scalable Deep Kernel Learning using Kolmogorov-Arnold Networks [0.0]
本稿では,DKL-MLPを用いたDKLの代替として,kan(DKL-KAN)を用いたスケーラブルなディープカーネルを提案する。 DKL-MLPと比較して,DKL-KANの2つの変種を分析した。 DKL-KANの有効性は、幅広いアプリケーションにわたる計算訓練時間とテスト予測精度の観点から評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:30:44 GMT)
CultureVo: The Serious Game of Utilizing Gen AI for Enhancing Cultural Intelligence [0.0]
本稿では,オープンソースのLarge Langauge Modelを用いたジェネレーティブAIが,Integrated Culture Learning Suite内でどのように活用されているかを検討する。このスイートは、学習者の知識の評価を自動化し、行動パターンを分析し、非プレイヤーキャラクターとのインタラクションを管理するために、ジェネレーティブAI技術を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:26:43 GMT)
Computable learning of natural hypothesis classes [0.0]
最近、PACが学習可能であるが、計算可能でない仮説クラスが与えられた。計算可能性理論のon-a-cone 機械を用いて、仮説クラスが計算可能リスト化可能であるような軽微な仮定の下では、学習可能な自然仮説クラスは計算可能リスト化可能であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 06:44:05 GMT)
Coherent coupling and non-destructive measurement of trapped-ion mechanical oscillators [0.0]
トラップイオン結晶のスペクトル分離された高調波運動モード間の単一運動量子のコヒーレント交換を示す。我々の研究は、連続可変量子コンピューティングと誤り訂正のためのトラップイオン運動の適合性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 01:34:25 GMT)
Charge and Flux Noise from Nonequilibrium Quasiparticle Energy Distributions in Superconducting Wires [0.0]
ジョセフソン接合を横切る過剰な準粒子のトンネルは超伝導量子ビットにおける主要な損失とデコヒーレンス機構の1つとして認識されている。ここでは,非平衡準粒子密度から生じる損失機構について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:31:19 GMT)
Certifiable Lower Bounds of Wigner Negativity Volume and Non-Gaussian Entanglement with Conditional Displacement Gates [0.0]
本稿では,CDゲートとキュービットリードアウトのみを用いて,非ガウスアンエンタングルメントキャビティを認証する手法を提案する。ある種の共通状態の非ガウス的絡み合いは、特性関数の4点までの測定によって検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:16:34 GMT)
Cartesian atomic cluster expansion for machine learning interatomic potentials [0.0]
機械学習の原子間ポテンシャルは、物質科学と化学における原子モデルに革命をもたらしている。本稿では, 高い精度, 安定性, 一般化性を示す, カルテシアン配位子に基づく原子密度展開を提案する。バルク水, 小分子および25元素高エントロピー合金を含む多種多様なシステムにおいて, その性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 03:19:41 GMT)
CELLM: An Efficient Communication in Large Language Models Training for Federated Learning [0.0]
本論文は,フェデレートラーニング(FL)における大規模言語モデル(LLM)の効率的な学習手法の開発を目的とする。まず,ローランク適応(LoRA)を用いて局所モデルトレーニングの計算負荷を削減する。第2に、コミュニケーションコストを大幅に削減するために、トレーニング全体を通してスパース更新を通信します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 05:24:08 GMT)
Beyond the Neural Fog: Interpretable Learning for AC Optimal Power Flow [0.0]
AC最適電力流(AC-OPF)問題は、電力系統の運用には不可欠である。本稿では,単純化と解釈性を融合したニューラルベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:38:43 GMT)
Be aware of overfitting by hyperparameter optimization! [0.0]
ハイパーパラメータ最適化が必ずしも良いモデルをもたらすとは限らないことを示し、おそらく同じ統計測度を使用する場合の過度な適合が原因である。我々はまた、トランスフォーマーCNNと呼ばれる笑顔の自然言語処理に基づく表現学習手法を追加することで、過去の分析を拡張した。この結果から,トランスフォーマーCNNは,28対比較中26対比較において,グラフベースの手法よりも優れた結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 12:45:05 GMT)
Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices [0.0]
本稿では,ドイツの日内取引市場における電力価格のベイズ予測に関する第1報について述べる。検証には2022年の極端に不安定な電力価格を使用します。我々は、電気価格予測における特徴選択にLASSOを用いるという宣言されたゴールド標準に挑戦し、OMPがより良い予測性能をもたらすという強い統計的証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:46:12 GMT)
Analyzing Customer-Facing Vendor Experiences with Time Series Forecasting and Monte Carlo Techniques [0.0]
我々は、eBayが問題のあるベンダーを無効にすべきなのか、いつ無効にすべきか、という質問に答えるデータ駆動ソリューションを提案する。これらの予測を比較して、eBayが問題のあるベンダーを無効にする最適なタイミングを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 21:02:15 GMT)
Adapting Safe-for-Work Classifier for Malaysian Language Text: Enhancing Alignment in LLM-Ops Framework [0.0]
本稿では,マレーシア語コンテンツに特化して設計された,セーフ・フォー・ワークのテキスト分類器を提案する。マレーシアのテキストの第一種データセットをキュレートし、注釈をつけることにより、潜在的に安全でない物質を識別できる分類モデルを訓練した。この作業は、潜在的なリスクを軽減するために、より安全なインタラクションとコンテンツフィルタリングを可能にするための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:51:51 GMT)
Accounting for shared covariates in semi-parametric Bayesian additive regression trees [0.0]
ベイズ加法回帰木(BART)に基づく半パラメトリックモデルの拡張を提案する。このアプローチの主な斬新さは、このバイアスに対処するために、BARTのツリージェネレーションの動きを変える方法にあります。回帰モデル、半パラメトリックBARTの代替定式化、その他の木に基づく手法と比較した場合の競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 14:40:07 GMT)
Accelerating Large Language Model Inference with Self-Supervised Early Exits [0.0]
本稿では,大規模・事前学習型言語モデル(LLM)における推論を高速化する新しい手法を提案する。本稿では,既存の変圧器層上に早期出口「頭部」を統合し,信頼度基準に基づく条件付き項化を容易にすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:58:28 GMT)
Accelerated forward-backward and Douglas-Rachford splitting dynamics [0.0]
加速フォワード・バックワード(FB)およびダグラス・ラフフォード(DR)分割アルゴリズムの連続時間変動の収束特性について検討した。 FB分割力学では、指数収束速度の加速が一般の強い凸問題に取って代わることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 07:52:22 GMT)
Abstractive summarization from Audio Transcription [0.0]
これらの手法を用いて,E2E(End to End)音声要約モデルを提案する。本稿では,これらの手法の有効性を考察し,これらの手法の適用性について結論を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 16:38:38 GMT)
AROhI: An Interactive Tool for Estimating ROI of Data Analytics [0.0]
データ分析を行う場合、Return On Investmentを検討することが重要です。この作業では、実証のための従来の高度なMLアプローチを提供する包括的なツールについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:29:16 GMT)
AI methods for approximate compiling of unitaries [0.0]
本稿では、ユニタリの近似コンパイルのための人工知能(AI)手法について検討する。超伝導ハードウェアに典型的な固定二量子ゲートと任意の単量子回転の利用に焦点をあてる。提案手法は,ターゲットのユニタリを近似した初期テンプレートを同定し,初期パラメータを予測し,回路の忠実度を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 22:30:15 GMT)
AI Safety in Practice: Enhancing Adversarial Robustness in Multimodal Image Captioning [0.0]
視覚データとテキストデータを組み合わせたマルチモーダル機械学習モデルは、ますます重要なアプリケーションにデプロイされている。本稿では,マルチモーダル画像キャプションモデルの敵攻撃に対する堅牢性を高めるための効果的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 20:28:31 GMT)
ACE: A general-purpose non-Markovian open quantum systems simulation toolkit based on process tensors [0.0]
オープン量子系をシミュレーションするための汎用計算ツールキットについて述べる。これは、ゼロ次元量子系の合成に対して、複数の、非常に一般的な非マルコフ環境に強く結合した数値的に正確な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 19:46:17 GMT)
A survey of machine learning techniques in medical applications [0.0]
医療データの指数的な成長は手動分析の能力を超え、自動データ分析と処理への関心が高まる。人間の介入を最小限に抑えたデータから学習できるMLアルゴリズムは、医療データ分析と解釈に特に適している。 MLの大きな利点の1つは、教師あり学習に必要なラベル付きトレーニングデータを収集するコストの削減である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 10:29:24 GMT)
A parametrically programmable delay line for microwave photons [0.0]
量子情報を格納する遅延線は、量子リピータやハードウェア効率のよい量子コンピュータの進化に不可欠である。本稿では, マイクロ波光子に対するパラメトリック対応遅延線を導入し, 保存パルスの高レベル制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 15:52:07 GMT)
A Three Steps Methodological Approach to Legal Governance Validation [0.0]
実証的なアプローチから法規制モデルを検証する手法を提案する。この方法論の最終目標は、産業用 4.0 と 5.0 のためのスマートな法的なエコシステムを構築し、テストすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 09:40:04 GMT)
A Relationship Between Nonphysical Quasi-probabilities and Nonlocality Objectivity [0.0]
正準有限条件を破ることで、1つのコンポーネントのラベリングの下に非局所な状態が構築できるが、ラベリングが交換されるときには局所的であることを示す。これは観測者に依存しない非局所性であり、非局所的客観主義と負準確率の間の関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 11:50:40 GMT)
2D Skyrmion topological charge of spin textures with arbitrary boundary conditions: a two-component spinorial BEC as a case study [0.0]
2次元スピンテクスチャに対するスカイミオントポロジカルチャージの最も一般的な表現を導出する。外部磁場の存在下で2次元の2成分スピノルBose-Einstein凝縮体を詳細に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jul 2024 17:13:54 GMT)