Generalized Out-of-Distribution Detection and Beyond in Vision Language Model Era: A Survey [107.1] VLM時代のAD, ND, OSR, OOD, ODの進化をカプセル化した一般OOD検出v2を提案する。
我々のフレームワークは、いくつかのフィールド不活性と統合により、要求される課題がOOD検出とADになっていることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:59:58 GMT)
Inductive or Deductive? Rethinking the Fundamental Reasoning Abilities of LLMs [99.8] 推論には2つの典型型がある: 帰納的推論(deductive reasoning)と帰納的推論(inductive reasoning)。
大規模言語モデル(LLM)の推論能力に関する広範な研究にもかかわらず、ほとんどの研究は帰納的推論と帰納的推論を厳密に区別することができなかった。
LLM推論では、帰納的または帰納的推論という、より大きな課題を引き起こします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:47:11 GMT)
MoMa: Efficient Early-Fusion Pre-training with Mixture of Modality-Aware Experts [90.3] MoMaは、モダリティを意識したミックス・オブ・エキスパートアーキテクチャで、混合モーダル、アーリーフュージョン言語モデルを事前訓練する。
MoMa 1.4Bモデルには4人のテキスト専門家と4人の画像専門家が参加し、FLOPの大幅な節約を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:46:51 GMT)
Knowledge Mechanisms in Large Language Models: A Survey and Perspective [88.5] 本稿では,知識利用と進化を含む新しい分類法から知識メカニズムの解析をレビューする。
LLMが学んだ知識、パラメトリック知識の脆弱性の理由、そして解決が難しい潜在的な暗黒知識(仮説)について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:14:29 GMT)
On Pre-training of Multimodal Language Models Customized for Chart Understanding [84.0] 本稿では,MLLMのチャート理解を改善するために必要な学習過程について考察する。
詳細なチャート理解に適したMLLMであるCHOPINLLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:01:16 GMT)
Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling [81.3] 生成したサンプルの数を増やすことで、別の軸として推論計算を探索する。
すべての回答を自動的に検証できるコーディングや形式証明のようなドメインでは、カバレッジの増加は直接的にパフォーマンスの向上に変換される。
多くの世代から正しいサンプルを同定することは、自動検証のない領域における将来の研究にとって重要な方向である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:57:25 GMT)
Personalized Multi-task Training for Recommender System [80.2] PMTRecは、様々な情報ソースから包括的ユーザ/イテム埋め込みを得るための、最初のパーソナライズされたマルチタスク学習アルゴリズムである。
我々の貢献は、レコメンデーションシステムにおけるパーソナライズされたマルチタスクトレーニングを促進するための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 06:27:06 GMT)
Data Contamination Report from the 2024 CONDA Shared Task [78.5] この最初のコンピレーション・ペーパーは、合計23人のコントリビュータから91件以上の汚染された資料が報告された566件を基にしている。
共有タスクと関連するデータベースの目標は,問題の範囲の理解と,既知の汚染資源に対する報告評価結果の回避を支援することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:26:57 GMT)
ControlMLLM: Training-Free Visual Prompt Learning for Multimodal Large Language Models [73.3] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に視覚的参照を注入する学習自由手法を提案する。
MLLMにおけるテキストプロンプトトークンと視覚トークンの関係を観察する。
我々は,エネルギー関数に基づいて学習可能な視覚トークンを最適化し,注目マップにおける参照領域の強度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:40:29 GMT)
Tree-of-Traversals: A Zero-Shot Reasoning Algorithm for Augmenting Black-box Language Models with Knowledge Graphs [72.9] 知識グラフ(KG)は、信頼性があり、構造化され、ドメイン固有であり、最新の外部知識を提供することで、Large Language Models(LLM)を補完する。
そこで本研究では,ゼロショット推論アルゴリズムであるTree-of-Traversalsを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 06:01:24 GMT)
Benchmarking AIGC Video Quality Assessment: A Dataset and Unified Model [54.7] 主観的および客観的品質評価の観点からAIGC-VQA問題を体系的に検討する。
我々は,空間的品質,時間的品質,テキスト・ツー・ビデオアライメントの3次元から,AIGCビデオの知覚品質を評価する。
本稿では,AIGCビデオの品質を包括的かつ正確に評価するUnify Generated Video Quality Assessment (UGVQ)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:54:26 GMT)
Forecasting Future Videos from Novel Views via Disentangled 3D Scene Representation [54.6] 我々は、階層化されたシーン形状、動き予測、新しいビュー合成を一緒にモデル化することを目的として、絡み合った表現を学習する。
本手法では,2次元のシーンを3次元の点群に持ち上げることによって,シーン形状をシーンの動きから切り離す。
将来の3次元シーンの動作をモデル化するために,まず自我運動を予測し,その後に動的物体の残留運動を予測する2段階のアンタングル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:54:50 GMT)
Towards interfacing large language models with ASR systems using confidence measures and prompting [54.4] 本研究では,大言語モデル(LLM)を用いたASRテキストのポストホック修正について検討する。
精度の高い転写文に誤りを導入することを避けるため,信頼度に基づくフィルタリング手法を提案する。
その結果,競争力の低いASRシステムの性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:00:41 GMT)
Ponymation: Learning Articulated 3D Animal Motions from Unlabeled Online Videos [48.0] そこで,本研究では,生の未表示オンラインビデオから3次元動物運動の合成モデルを学習するための新しい手法を提案する。
我々のモデルは、自己教師付き画像の特徴から抽出した意味的対応を利用して、ラベルなしのウェブビデオクリップの集合から純粋に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:40:17 GMT)
TransferTOD: A Generalizable Chinese Multi-Domain Task-Oriented Dialogue System with Transfer Capabilities [46.9] タスク指向対話(TOD)システムは、情報収集を含むタスク指向の会話を効率的に処理することを目的としている。
ToDの精度、効率、有効性を情報収集に活用する方法は、常に重要かつ困難な課題であった。
近年,Large Language Models (LLM) は対話,命令生成,推論において優れていることが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:38:15 GMT)
DDU-Net: A Domain Decomposition-based CNN on Multiple GPUs [46.9] ドメイン分解に基づくU-Netアーキテクチャを導入し、入力イメージを重複しないパッチに分割する。
空間コンテキストの理解を高めるために、パッチ間情報交換を容易にするための通信ネットワークが追加される。
その結果、この手法は、パッチ間通信のない同一ネットワークと比較して、IoU(Universal over Union)スコアよりも2～3,%高い交点を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 01:07:21 GMT)
ReLiK: Retrieve and LinK, Fast and Accurate Entity Linking and Relation Extraction on an Academic Budget [43.4] エンティティリンク(EL)と関係抽出(RE)のためのRetriever-Readerアーキテクチャを提案する。
我々は、テキストと並んで候補となるエンティティや関係を組み込んだ革新的な入力表現を提唱した。
ELとREの定式化は、ドメイン内ベンチマークとドメイン外ベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:25:49 GMT)
StreetSurfaceVis: a dataset of crowdsourced street-level imagery with semi-automated annotations of road surface type and quality [41.9] StreetSurfaceVisは、クラウドソーシングプラットフォームから収集された9,122のストリートレベルの画像からなる、新しいデータセットである。
このデータセットは、道路ネットワークの総合的な表面評価のためのモデルをトレーニングすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:59:33 GMT)
Neural Cellular Automata for Lightweight, Robust and Explainable Classification of White Blood Cell Images [40.3] ニューラルセルオートマトン(NCA)を用いた白血球分類の新しいアプローチを提案する。
NCAに基づく手法はパラメータの面で著しく小さく,ドメインシフトに対する堅牢性を示す。
その結果,NAAは画像分類に利用でき,従来の手法の課題に対処できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:54:48 GMT)
Learning Video Context as Interleaved Multimodal Sequences [40.2] MovieSeqは、ビデオコンテキストを理解するための幅広い課題に対処するために開発されたマルチモーダル言語モデルである。
私たちの中核的な考え方は、動画をインターリーブされたマルチモーダルシーケンスとして表現することであり、外部知識データベースをリンクするか、オフラインモデルを使用するかのどちらかです。
有効性を示すため,MovieSeqの性能を6つのデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:23:57 GMT)
Chat-like Asserts Prediction with the Support of Large Language Model [34.1] 我々は,Pythonプロジェクトで有意義なアサート文を生成するために,Chatライクな実行ベースのアサート予測(tool)を導入する。
ツールはペルソナ、Chain-of-Thought、ワンショットの学習技術を利用して、迅速な設計を行い、LLMやPythonインタプリタと通信する。
評価の結果, 単一アサーション文生成では64.7%, 全体アサーション文生成では62%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:27:03 GMT)
Dancing in Chains: Reconciling Instruction Following and Faithfulness in Language Models [34.1] 現代言語モデル(LM)は忠実でありながら人間の指示に従う必要があることを示す。
ReSet(Continuousd Self-Instruction Tuning)におけるリジェクションサンプリングを利用した簡易かつ効果的な手法を提案する。
高品質なReSetをトレーニングするほど、より少ないデータ(3倍少ないデータ)が優れた結果をもたらすことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:05:04 GMT)
Generalized Tampered Scene Text Detection in the era of Generative AI [33.4] 提案手法は,視覚的および見えない偽造型の両方を識別する能力について,法医学モデルの評価を行う。
本稿では,画像中の選択したテキストのテクスチャを微調整し,これらの領域を特定するためにモデルを訓練する,新しい,効果的な事前学習パラダイムを提案する。
また,テキストの特徴を識別することで,オープンセットの一般化を改善するフレームワークであるDAFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:17:23 GMT)
Investigating and Mitigating the Multimodal Hallucination Snowballing in Large Vision-Language Models [33.2] 視覚情報を人間の言語で理解する手法は進歩しているが、LVLM(Large Vision-Language Models)は多モード幻覚に悩まされている。
生成した幻覚に遭遇する際のLVLMの挙動を評価するためのMMHalballというフレームワークを提案する。
本稿では,LVLMの出力分布を残差視覚入力から導出した値で修正する,Residual Visual Decodingと呼ばれるトレーニング不要な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:08:22 GMT)
PerAct2: Benchmarking and Learning for Robotic Bimanual Manipulation Tasks [32.9] 両腕間の正確な空間的・時間的調整が要求されるため、両腕の操作は困難である。
本稿では,RLBenchを双方向操作に拡張することで,そのギャップを解消する。
コードとベンチマークをオープンソース化し、13のタスクと23のユニークなタスクのバリエーションで構成されました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:57:37 GMT)
UnPaSt: unsupervised patient stratification by differentially expressed biclusters in omics data [32.6] UnPaStは、オーミックデータセットにおいて、生物学的に見識があり再現可能な多くのパターンを検出することができる。
UnPaStは主要な乳癌の亜型を検出でき、Th2高喘息はわずかしか特定されておらず、UnPaStは両テストデータセットにおいて最も近い競合相手よりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 23:50:27 GMT)
An open-source framework for quantum hardware control [31.9] 量子コンピュータの開発には、様々な量子プラットフォームに特有の電子を制御するための信頼性の高い量子ハードウェアと調整されたソフトウェアが必要である。
本稿では、Qiboの機能を活用して、自己ホスト型量子ハードウェアプラットフォーム上で量子アルゴリズムを実行するソフトウェアライブラリであるQibolabの更新について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:44:31 GMT)
Can LLMs "Reason" in Music? An Evaluation of LLMs' Capability of Music Understanding and Generation [31.8] シンボリック・ミュージック(英: Symbolic Music)は、言語に似た、離散的な記号で符号化される。
近年,大言語モデル (LLM) を記号的音楽領域に適用する研究が進められている。
本研究は, シンボリック・ミュージック・プロセッシングにおけるLLMの能力と限界について, 徹底的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:29:46 GMT)
On the Problem of Text-To-Speech Model Selection for Synthetic Data Generation in Automatic Speech Recognition [31.6] 合成データ生成の範囲内で, 5種類のTSデコーダアーキテクチャを比較し, CTCに基づく音声認識学習への影響を示す。
データ生成における自己回帰復号法は,非自己回帰復号法よりも優れており,TTS一般化能力を定量化するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:37:27 GMT)
Hierarchical State Space Models for Continuous Sequence-to-Sequence Modeling [31.6] 階層的状態空間モデル(HiSS)は概念的にシンプルで,連続的な逐次予測のための新しい手法である。
HiSSスタックは、時間階層を生成するために、互いに上にステートスペースモデルを構造化する。
HiSSは、因果変換器、LSTM、S4、Mambaといった最先端のシーケンスモデルをMSEで少なくとも23%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:17:43 GMT)
Generative Sentiment Analysis via Latent Category Distribution and Constrained Decoding [30.1] 本研究では,生成的感情分析モデルを提案する。
変分オートエンコーダの入力を再構成することにより、モデルがカテゴリとテキストの関係の強さを学習する。
Restaurant-ACOSとLaptop-ACOSデータセットの実験結果は、大幅なパフォーマンス向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:29:17 GMT)
AttackEval: How to Evaluate the Effectiveness of Jailbreak Attacking on Large Language Models [29.9] 本稿では,大規模言語モデルに対するジェイルブレイク攻撃の有効性を評価するための,革新的なフレームワークを提案する。
粗粒度評価と細粒度評価の2つの異なる評価フレームワークを提案する。
我々は、ジェイルブレイクのプロンプトに特化して、総合的な真実データセットを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 06:46:44 GMT)
Learning Effective Representations for Retrieval Using Self-Distillation with Adaptive Relevance Margins [29.9] ビエンコーダは、それぞれの埋め込みの類似性を計算することによって、クエリに対するドキュメントの関連性を推定します。
現在最先端のバイオエンコーダは、教師モデルからの知識蒸留とバッチサンプリングを含む高価なトレーニングシステムを用いて訓練されている。
本稿では,エンコーダモデルの事前学習言語モデリング機能をトレーニング信号として活用する,自己超越のための新しいパラメータフリー損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:33:32 GMT)
Neural Point Cloud Diffusion for Disentangled 3D Shape and Appearance Generation [29.8] コントロール可能な3Dアセットの生成は、映画、ゲーム、エンジニアリングにおけるコンテンツ作成やAR/VRなど、多くの実用的なアプリケーションにとって重要である。
本稿では,3次元拡散モデルに対して,ハイブリッド点雲とニューラル放射場アプローチを導入することで,絡み合いを実現するための適切な表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 00:54:09 GMT)
Deceptive AI systems that give explanations are more convincing than honest AI systems and can amplify belief in misinformation [29.0] 本研究は,疑似AIによる説明が個人の信念に及ぼす影響について検討した。
以上の結果から,認知的リフレクションやAIに対する信頼といった個人的要因が,必ずしも個人をこれらの影響から保護するとは限らないことが示唆された。
このことは論理的推論と批判的思考スキルを教え、論理的に無効な議論を特定することの重要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:39:07 GMT)
Accelerating Image Super-Resolution Networks with Pixel-Level Classification [29.0] Pixel-level for Single Image SuperResolutionは、ピクセルレベルで計算資源を適応的に分配する新しい手法である。
提案手法では,再学習を伴わない推論における性能と計算コストのバランスが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:53:10 GMT)
FSSC: Federated Learning of Transformer Neural Networks for Semantic Image Communication [27.8] マルチユーザ配置シナリオにおける画像意味コミュニケーションの問題に対処する。
本研究では,Swin Transformer を用いた意味コミュニケーションシステムのためのフェデレートラーニング(FL)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:25:24 GMT)
UPS: Efficiently Building Foundation Models for PDE Solving via Cross-Modal Adaptation [25.1] UPSは異なるPDEを共有表現空間に埋め込み、F変換アーキテクチャを用いてそれらを処理する。
クロスモーダルUPSは、PDEBenchから1Dと2DのPDEファミリを幅広く利用し、データ転送の4倍、計算の26倍の精度で既存の統一モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 00:37:11 GMT)
High-throughput 3D shape completion of potato tubers on a harvester [24.5] CoRe++は、RGB-D画像から3D形状を完了できるディープラーニングネットワークである。
CoRe++は高速かつ正確で、オペレーショナルトリガーに実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:15:24 GMT)
On the Perturbed States for Transformed Input-robust Reinforcement Learning [24.1] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) エージェントは、展開中の入力観察において、敵の摂動に対する脆弱性を示す。
我々は、堅牢なRLエージェントの学習に変換に基づく防御を適用するための2つの原則を紹介した。
複数のミュージョコ環境での実験では、入力変換に基づく防御、すなわちVQは、状態観察におけるいくつかの敵に対して防御することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:31:28 GMT)
Vision-Language Model Based Handwriting Verification [24.0] 本稿では,OpenAI の GPT-4o や Google の PaliGemma などの視覚言語モデル (VLM) を用いてこれらの課題に対処する。
私たちの目標は、モデル決定に対して明確で人間に理解可能な説明を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:57:32 GMT)
In situ Qubit Frequency Tuning Circuit for Scalable Superconducting Quantum Computing: Scheme and Experiment [24.0] In situ超伝導回路を用いてキュービット周波数を調整できるスケーラブルなスキームを提案する。
我々の研究は超伝導量子プロセッサの大規模制御の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:02:20 GMT)
Synth-Empathy: Towards High-Quality Synthetic Empathy Data [23.9] Synth-Empathyは、高品質な共感データを自動的に生成し、低品質なデータを破棄するパイプラインである。
データ量と品質のトレードオフを示し、共感的なデータ生成と選択に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:12:24 GMT)
RoadFormer+: Delivering RGB-X Scene Parsing through Scale-Aware Information Decoupling and Advanced Heterogeneous Feature Fusion [23.1] RoadFormerは、RGB画像と表面正規地図から不均一な特徴を抽出することに成功した。
RoadFormer+は、ディープ、サーマル、サーフェスノーマル、ポーラライゼーションなどのデータの追加タイプ/モダリティを表す。
RoadFormer+ は KITTI Road ベンチマークで第1位にランクインし、組合間の交差平均で最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:25:16 GMT)
Learning to Plan for Language Modeling from Unlabeled Data [23.0] 我々は,自己指導型学習目標を用いて,将来の執筆プロセスを計画するためのモジュールを訓練する。
テキストコンテキストを考えると、この計画モジュールは、クラスタ化されたテキスト埋め込み空間のセントロイドに対応する、将来の抽象的な書き込みアクションを予測することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:25:14 GMT)
Perm: A Parametric Representation for Multi-Style 3D Hair Modeling [22.8] Permは、さまざまな毛髪関連の応用を促進するために設計された人間の3D毛髪のパラメトリックモデルである。
周波数領域におけるPCAベースストランド表現を用いて,グローバルヘア形状と局所ストランド詳細をアンタングル化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 04:10:53 GMT)
Distributionally Robust Optimization as a Scalable Framework to Characterize Extreme Value Distributions [22.8] 本研究の目的は分散ロバストな最適化 (DRO) 推定器の開発であり、特に多次元極値理論 (EVT) の統計量についてである。
点過程の空間における半パラメトリックな最大安定制約によって予測されるDRO推定器について検討した。
両手法は, 合成データを用いて検証し, 所定の特性を回復し, 提案手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 19:45:27 GMT)
Figure it Out: Analyzing-based Jailbreak Attack on Large Language Models [21.3] 大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃に対する分析ベースジェイルブレイク(ABJ)を提案する。
ABJはGPT-4-turbo-0409上で94.8%の攻撃成功率(ASR)と1.06の攻撃効率(AE)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:37:05 GMT)
Iterative Ensemble Training with Anti-Gradient Control for Mitigating Memorization in Diffusion Models [20.6] 拡散モデルは、新規で高品質なサンプルを生成できることで知られている。
最近のメモリ緩和手法は、クロスモーダル生成タスクにおけるテキストモダリティ問題にのみ焦点をあてるか、あるいはデータ拡張戦略を利用するかのどちらかである。
本稿では,視覚的モダリティの観点からの拡散モデルのための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:58:55 GMT)
Multi-Level Querying using A Knowledge Pyramid [19.0] 精度とリコールのバランスを改善するために,RAGフレームワーク内の多層知識ピラミッドアプローチを提案する。
我々は,オントロジースキーマとインスタンスの包括的知識カバレッジと動的更新のために,層間拡張技術を採用している。
我々のアプローチであるPolyRAGは、ピラミッドの頂上からスタートし、自信ある答えが得られるまで進行する、検索のためのウォーターフォールモデルに従っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 01:51:24 GMT)
Measuring Progress in Dictionary Learning for Language Model Interpretability with Board Game Models [18.8] 本稿では,チェスやオセロ文字で訓練されたLMの設定を用いて,解釈可能な辞書学習の進展を測定することを提案する。
新しいSAEトレーニングテクニックである$textitp-annealing$を導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:45:13 GMT)
Resilience and Security of Deep Neural Networks Against Intentional and Unintentional Perturbations: Survey and Research Challenges [17.2] 高度なシナリオでは、ディープニューラルネットワーク(DNN)が外部の摂動に対して堅牢な推論を提供することが必須である。
本研究では,このギャップを,技術の現状を調査し,提案手法の類似点を明らかにすることによって埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 23:20:46 GMT)
Building AI Agents for Autonomous Clouds: Challenges and Design Principles [17.0] AI for IT Operations(AIOps)は、障害のローカライゼーションや根本原因分析といった複雑な運用タスクを自動化することを目的としている。
このビジョンペーパーは、まず要求をフレーミングし、次に設計決定について議論することで、そのようなフレームワークの基礎を定めています。
アプリケーションをオーケストレーションし,カオスエンジニアリングを使用してリアルタイム障害を注入するエージェント-クラウドインターフェースを活用したプロトタイプ実装であるAIOpsLabと,障害のローカライズと解決を行うエージェントとのインターフェースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 06:01:15 GMT)
Language Driven Slice Discovery and Error Rectification [17.0] LADDER: 言語駆動スライスディスカバリとエラー修正。
本稿では,Large Language Modelの推論機能を利用して,複雑なエラーパターンを分析し,検証可能な仮説を生成する。
私たちのメソッド全体は、明示的にも外部タグ付けモデルを通しても、属性アノテーションを一切必要としません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:49:35 GMT)
Breaking the Hourglass Phenomenon of Residual Quantization: Enhancing the Upper Bound of Generative Retrieval [17.0] ジェネレーティブ検索(GR)は、検索とレコメンデーションシステムにおいて、トランスフォーメーションパラダイムとして登場した。
ホログラス」現象は生成検索におけるRQ-SIDの性能に大きな影響を及ぼす。
本稿では,この問題を軽減し,現実のEコマースアプリケーションにおける生成検索の有効性を高めるための効果的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:52:53 GMT)
LAPIS: Language Model-Augmented Police Investigation System [16.6] LAPIS(Language Model Augmented Police Investigation System)は,警察官が合理的かつ法的調査を行うのを支援する自動システムである。
そこで我々は,犯罪捜査法理処理を専門とする微調整データセットと検索知識ベースを構築した。
実験結果は、LAPISが警察官に信頼できる法的ガイダンスを提供する可能性を示しており、プロプライエタリなGPT-4モデルよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:16:30 GMT)
Tabular Data Augmentation for Machine Learning: Progress and Prospects of Embracing Generative AI [16.0] 本稿では,前処理,拡張処理,後処理の3つの主要な手順からなるパイプラインのアーキテクチャビューを示す。
我々はまた、TDAの現在の傾向と今後の方向性を要約し、生成AIの時代における有望な機会を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:56:20 GMT)
Can LLMs Understand Computer Networks? Towards a Virtual System Administrator [15.5] 本稿では,大規模言語モデルによるコンピュータネットワークの理解に関する総合的研究を初めて行った。
我々は,プロプライエタリ(GPT4)とオープンソース(Llama2)モデルを用いたマルチコンピュータネットワーク上でのフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:02:56 GMT)
A Simple Low-bit Quantization Framework for Video Snapshot Compressive Imaging [15.4] Video Snapshot Compressive Imaging (SCI) は、低速2Dカメラを用いて、スナップショット圧縮計測として高速シーンをキャプチャすることを目的としている。
ディープラーニングベースのアルゴリズムは、計算負荷が重いにもかかわらず、目覚ましいパフォーマンスを達成した。
本稿では,エンド・ツー・エンドのディープラーニングに基づくビデオSCI再構成のための低ビット量子化フレームワーク(Q-SCI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:38:11 GMT)
Mitral Regurgitation Recogniton based on Unsupervised Out-of-Distribution Detection with Residual Diffusion Amplification [15.3] 我々は,Mitral regurgitation (MR) を同定するための教師なしアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出法を提案する。
提案手法は,特徴抽出器,特徴再構成モデル,残留蓄積増幅アルゴリズムから構成される。
提案手法を893個の非MRビデオと267個のMRビデオを含む大規模超音波データセット上で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:11:57 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） (Wed, 31 Jul 2024 03:35:50 GMT)
Can ChatGPT assist visually impaired people with micro-navigation? [15.1] 113のシーン画像と人為的なテキスト記述からなるマイクロナビゲーションシナリオのテストセットを作成しました。
すべてのクエリは、シーンイメージで利用可能な情報に基づいて答えられるわけではない。
高次方向応答が期待され、ステップバイステップガイダンスは不要であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:02:47 GMT)
Caltech Aerial RGB-Thermal Dataset in the Wild [14.7] 本稿では,自然環境下での航空ロボットのためのRGB熱水モデルについて紹介する。
私たちのデータセットは、川、湖、海岸線、砂漠、森林など、米国中のさまざまな地形を捉えています。
自然設定でよく見られる10のクラスに対してセマンティックセグメンテーションアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 23:01:49 GMT)
A Survey on Self-Supervised Graph Foundation Models: Knowledge-Based Perspective [14.4] グラフ自己教師型学習(SSL)は、グラフ基礎モデル(GFM)を事前学習するためのゴートメソッドとなった
本稿では,自己教師付きグラフモデルを用いた知識に基づく分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:16:12 GMT)
Paying More Attention to Image: A Training-Free Method for Alleviating Hallucination in LVLMs [14.4] LVLM(Large Vision-Language Models)は、主に視覚エンコーダのイメージ特徴とLLM(Large Language Models)を連携させて、その優れたテキスト生成能力を活用する。
このLVLMの不均衡は幻覚の原因となる可能性がある。
本稿では,画像理解と言語推論の平衡点を求める学習自由アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:46:57 GMT)
ParLS-PBO: A Parallel Local Search Solver for Pseudo Boolean Optimization [14.4] PBOの代表的なローカルサーチソルバはLSPBOである。
動的スコアリング機構によりLSPBOを改良し、ハード制約のスコアと目標関数のスコアのバランスを動的に調整する。
この改良されたLSPBOの上に,最初の並列局所探索PBOソルバを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:30:04 GMT)
Force Sensing Guided Artery-Vein Segmentation via Sequential Ultrasound Images [14.3] 本研究は,動脈-静脈間分節精度を高めるために,新しい力覚誘導分節法を提案する。
提案手法は,超音波画像の列において,最も顕著な血管変形を伴う鍵フレームの同定に力量を用いる。
負荷と画像データの両方を同時に含む最初のマルチモーダル超音波静脈分割データセットMus-Vをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:32:18 GMT)
RainMamba: Enhanced Locality Learning with State Space Models for Video Deraining [14.0] 本稿では,シーケンスレベルのローカル情報をよりよく取得するための新しいメカニズムを備えた,改良されたSSMベースのビデオデライニングネットワーク(RainMamba)を提案する。
また,提案したネットワークのパッチレベルの自己相似学習能力を高めるために,差分誘導動的コントラスト学習戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:48:22 GMT)
InScope: A New Real-world 3D Infrastructure-side Collaborative Perception Dataset for Open Traffic Scenarios [13.8] 本稿では,新しい3次元インフラ側協調認識データセットについて紹介する。
InScopeは303の追跡軌道と187,787個の3D境界ボックスで20日間の捕獲期間をカプセル化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:11:14 GMT)
RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization [13.6] 機能再利用は、軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャ設計において重要な技術である。
現在の手法では、他のレイヤから特徴マップを再利用することで、大容量のチャネル番号を安価に維持するために、連結演算子を利用する。
本稿では、結合ではなく、暗黙的に、より効率的に機能再利用を実現するための新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:05:56 GMT)
Enhanced Uncertainty Estimation in Ultrasound Image Segmentation with MSU-Net [13.5] MSU-Netは,U-Netのアンサンブルをトレーニングし,正確な超音波画像分割マップを生成するための,新しい多段階アプローチである。
1つのモンテカルロU-Netに対して18.1%の大幅な改善、不確実性評価の強化、モデルの透明性、信頼性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 01:36:47 GMT)
Robust Box Prompt based SAM for Medical Image Segmentation [13.1] 本稿では,新しいロバストボックスプロンプトベースのSAM(textbfRoBox-SAM)を提案する。
まず、潜在的なターゲットを暗黙的に知覚するプロンプト改良モジュールを提案し、オフセットを出力し、低品質のボックスプロンプトを高品質なプロンプトに変換する。
第2に,プロンプト拡張モジュールを導入し,ポイントプロンプトを自動生成し,ボックスプロンプト可能なセグメンテーションを効果的に支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:16:28 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） (Wed, 31 Jul 2024 08:57:57 GMT)
Con4m: Context-aware Consistency Learning Framework for Segmented Time Series Classification [12.7] 時系列分類(TSC)は、シーケンス全体を分類するか、セグメント化されたサブシーケンスを分類する2つの設定を含む。
MVDの特徴はセグメンテーションされたTSCに固有の課題をもたらすが、既存の研究でほとんど見落とされた。
連続セグメントの識別にコンテキスト情報を効果的に活用する新しい一貫性学習フレームワークCon4mを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:06:55 GMT)
Temporal Subspace Clustering for Molecular Dynamics Data [12.6] 分子動力学データのためのサブスペースクラスタリングであるMOSCITOを紹介する。
MOSCITOは,新しい1ステップ法で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:13:34 GMT)
STANet: A Novel Spatio-Temporal Aggregation Network for Depression Classification with Small and Unbalanced FMRI Data [12.3] 時間的特徴と空間的特徴の両方を捉えるために,CNNとRNNを統合してうつ病を診断するための時空間アグリゲーションネットワーク(STANet)を提案する。
実験の結果、STANetは82.38%の精度と90.72%のAUCでうつ病診断性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 04:06:47 GMT)
VIPeR: Visual Incremental Place Recognition with Adaptive Mining and Lifelong Learning [11.1] 視覚的位置認識(VPR)は、多くの自律的・拡張現実/仮想現実システムにおいて不可欠な要素である。
既存のVPR法は、事前学習と限定的な一般化のコストで魅力的な性能を示す。
視覚的インクリメンタルな位置認識のための新しいアプローチとして,新しい環境に適応するVIPeRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:04:32 GMT)
Adapting Skills to Novel Grasps: A Self-Supervised Approach [11.0] 本研究では,1つのつかみポーズに対して定義された把握対象(例えば,ツール)を含む操作軌跡を新しいつかみポーズに適応させる問題について検討する。
この問題に対処するための一般的なアプローチは、可能な各ググルーピングに対して新しい軌跡を定義することであるが、これは非常に非効率である。
本稿では,自己教師付きデータ収集の期間のみを必要としながら,そのようなトラジェクトリを直接適応する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 22:18:09 GMT)
Evaluating SAM2's Role in Camouflaged Object Detection: From SAM to SAM2 [10.8] 報告によると、SAM2のオートモードでのプロンプトなしで、画像内の異なるオブジェクトを知覚する能力は低下している。
具体的には, この性能低下を評価するために, カモフラージュされた物体検出の課題を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:32:10 GMT)
Can ChatGPT Read Who You Are? [10.6] チェコ語で書かれたテキストを代表とする総合的なユーザスタディの結果を155人のサンプルで報告した。
本研究は,ChatGPTによる性格特性推定と人間による評価とを比較し,テキストから人格特性を推定する際のChatGPTの競争性能を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:53:44 GMT)
An Extended Kalman Filter Integrated Latent Feature Model on Dynamic Weighted Directed Graphs [10.5] 動的重み付き有向グラフ(DWDG)は、様々なアプリケーションシナリオでよく見られる。
既存のアプローチのほとんどは、純粋にデータ駆動の観点から、DWDGに隠された複雑な時間パターンを探索する。
本研究は,DWDGをモデル駆動の観点から表現するための拡張カルマン・フィルター包含潜在特徴(EKLF)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 06:57:27 GMT)
Long-distance distribution of telecom time-energy entanglement generated on a silicon chip [10.5] 我々は、SFWMプロセスを介してオンチップシリコンリング共振器から発生する光子対の時間エネルギー的絡み合わせを作成する。
我々の研究は、遠方の量子ノードを接続した将来の大規模量子ネットワークの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:12:09 GMT)
Automated Sperm Morphology Analysis Based on Instance-Aware Part Segmentation [10.4] 本稿では,精子形態パラメータを自動的,定量的に測定する自動化手法を提案する。
新たなアテンションベースの部分分割ネットワークは、失われたコンテキストをバウンディングボックスの外に再構築するように設計されている。
末尾の終端を正確に再構成するために、外れ値フィルタリング法と終端検出アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:44:37 GMT)
Tora: Trajectory-oriented Diffusion Transformer for Video Generation [10.4] Toraは、ビデオ生成のためにテキスト、視覚、軌跡条件を同時に統合する最初のトラジェクトリ指向のDiTフレームワークである。
Toraは、任意の軌道を階層的な時空運動パッチに3Dビデオ圧縮ネットワークでエンコードする。
我々の設計はDiTのスケーラビリティとシームレスに一致し、様々な期間、アスペクト比、解像度で映像コンテンツのダイナミクスを正確に制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:53:20 GMT)
Closed-loop Diffusion Control of Complex Physical Systems [10.2] 物理系制御のための閉ループ拡散法(CL-DiffPhyCon)を提案する。
CL-DiffPhyConは、異なる時間ステップで非同期なdenoisingスケジュールを採用することで、環境からのリアルタイムフィードバックに条件付けられた制御信号を生成する。
CL-DiffPhyConを1D Burgers方程式制御と2D非圧縮性流体制御タスクで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:54:29 GMT)
Social Learning through Interactions with Other Agents: A Survey [10.1] 社会学習は人間の知性の発展に重要な役割を果たしている。
近年の自然言語処理(NLP)により,新たな社会学習が実現されている。
我々は,人間の模倣を反映した行動的クローニングと次点予測について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:06:34 GMT)
eSPARQL: Representing and Reconciling Agnostic and Atheistic Beliefs in RDF-star Knowledge Graphs [10.0] RDF-starと呼ばれるステートメントに対するステートメントを認めるRDFへの最近の拡張は、W3C標準になるように改訂されている。
これらのRDF星のステートメントのセマンティクスや、それらを操作するためのビルトイン・ファシリティの提案はない。
本稿では,eSPARQLと呼ばれる4値論理に基づくRDF-starメタデータのクエリ言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:48:27 GMT)
Certifying Robustness of Learning-Based Keypoint Detection and Pose Estimation Methods [10.0] この研究は、視覚に基づく2段階の6次元オブジェクトポーズ推定の堅牢性の証明に対処する。
中心となる考え方は、ローカルロバストネスの認定を、分類タスクのニューラルネットワーク検証に変換することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 19:02:54 GMT)
Fairness Concerns in App Reviews: A Study on AI-based Mobile Apps [9.9] 本研究は,モバイルアプリレビューにおける公平性の懸念を調査することを目的としている。
我々の研究は、AIベースのモバイルアプリレビューに焦点を当てており、AIベースのアプリの不公平な振る舞いや結果が非AIベースのアプリよりも高い可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:45:52 GMT)
Design and Development of Laughter Recognition System Based on Multimodal Fusion and Deep Learning [9.6] 本研究の目的は,マルチモーダル融合と深層学習に基づく笑い認識システムの設計と実装である。
このシステムはビデオファイルをロードし、OpenCVライブラリを使用して顔情報を抽出し、Librosaライブラリを使用してMFCCのようなオーディオ機能を処理する。
マルチモーダル融合技術は、画像とオーディオ機能を統合するために使用され、続いてディープラーニングモデルを使用したトレーニングと予測が続く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:31:13 GMT)
Decentralized and Uncoordinated Learning of Stable Matchings: A Game-Theoretic Approach [9.4] 我々は、完全に分散化され、協調していない方法で安定したマッチングを学習する問題を考察する。
女性は男性よりも好みを知っていますが、男性は女性よりも好みを知りません。
男女が現在の試合よりもお互いを好まない場合は、マッチングは安定と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:36:14 GMT)
An Earth Rover dataset recorded at the ICRA@40 party [9.3] ICRAは2024年9月にロッテルダムで40周年を迎えた。
1ヶ月後、IROSカンファレンスが開催され、アースローバーチャレンジが予定されている。
提案では、ロッテルダムのアースローバーチャレンジで使用されたロボットでデータセットを記録する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:50:50 GMT)
Optimal Decision Tree and Adaptive Submodular Ranking with Noisy Outcomes [9.3] プールベースのアクティブラーニングでは、学習者にラベルのないデータセットが与えられ、データポイントのラベルをクエリすることで未知の仮説を効率的に学習することを目的としている。
これは古典的最適決定木(ODT)問題として定式化できる: テストのセット、仮説のセット、各テストと仮説に対する結果が与えられた場合、我々の目標は、真の仮説を識別する低コストなテスト手順(すなわち決定木)を見つけることである。
本研究では,ODT問題の基本的変種について検討し,実験結果がうるさい場合,さらに一般的な場合であっても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:20:51 GMT)
Extended Fiducial Inference: Toward an Automated Process of Statistical Inference [9.3] 拡張フィデューシャル推論(EFI)と呼ばれる新しい統計的推論法を開発した。
提案手法は,高度な統計計算技術を活用することにより,フィデューシャル推論の目標を達成する。
EFIはパラメータ推定と仮説テストにおいて大きなアドバンテージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:15:42 GMT)
DEF-oriCORN: efficient 3D scene understanding for robust language-directed manipulation without demonstrations [9.1] DEF-oriCORNは言語指向の操作タスクのためのフレームワークである。
我々のフレームワークは、音声コマンドに応答して、効率的で堅牢な操作計画を可能にする。
データ生成、トレーニング、推論、事前訓練された重み付けのためのコードも公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 01:13:25 GMT)
MLLM Is a Strong Reranker: Advancing Multimodal Retrieval-augmented Generation via Knowledge-enhanced Reranking and Noise-injected Training [9.0] textbfRagLLaVAは知識に富んだリグレードとノイズ注入型トレーニングを備えた新しいフレームワークである。
以上の結果から,RagLLaVAが精度良く回収し,頑健に生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:43:17 GMT)
DD-rPPGNet: De-interfering and Descriptive Feature Learning for Unsupervised rPPG Estimation [8.9] Photoplethysvolution (rmography)は、顔の映像から生理的信号と心拍数を測定することを目的としている。
近年の非教師なしr推定法は、真理r信号に頼ることなく、顔領域からr信号を推定する有望な可能性を示している。
本稿では,真の r 信号の学習のための r 機能内干渉を取り除くために,新しい Deinterfered and Descriptive r Estimation Network (DD-rNet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:43:58 GMT)
Multi-agent Assessment with QoS Enhancement for HD Map Updates in a Vehicular Network [8.9] Reinforcement Learning (RL)アルゴリズムは、車載アドホックネットワーク(VANET)のオフロードプロセスにおける課題に対処するために使用されている。
DQN(Deep Q-learning)とAV(Actor-critic at the autonomous vehicle)は、計算負荷の増加を招き、計算装置に大きな負担とコストを発生させる可能性がある。
本稿では,分散マルチエージェント環境におけるQラーニング単一エージェントソリューションを利用したアプリケーションのスケーラビリティを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:17:09 GMT)
Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging [8.5] 提案手法は, 後方分散の推定と共形予測の手法を用いる。
また、後部からの近似サンプリングのみが可能な場合にも、カバレッジ保証を得ることができる。
論文で示された複数の正則化アプローチによる実験は、実際に得られた誤差境界がかなり厳密であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:36:55 GMT)
Scalable Group Choreography via Variational Phase Manifold Learning [8.5] 生成多様体の学習におけるグループダンス生成のための位相ベース変分生成モデルを提案する。
提案手法は,高忠実度群舞踊動作を実現し,無制限なダンサー生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:43:34 GMT)
MSA2Net: Multi-scale Adaptive Attention-guided Network for Medical Image Segmentation [8.4] 我々は,スキップ接続の迅速設計を特徴とする新しいディープセグメンテーションフレームワークであるMSA2Netを紹介する。
本稿では,空間的特徴を選択的に強調するために,MASAG(Multi-Scale Adaptive Space Attention Gate)を提案する。
MSA2Netは最先端のSOTA(State-of-the-art)よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:41:10 GMT)
Tractable and Provably Efficient Distributional Reinforcement Learning with General Value Function Approximation [8.4] 一般値関数近似を用いた分布強化学習における後悔の解析について述べる。
理論的な結果は,無限次元の戻り分布を有限個のモーメント関数で近似することが,統計情報をバイアスなく学習する唯一の方法であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 00:43:51 GMT)
PhysFlow: Skin tone transfer for remote heart rate estimation through conditional normalizing flows [8.3] 我々は,条件付き正規化フローを用いた遠隔心拍数推定において,皮膚の多様性を高める新しい方法であるPhysFlowを紹介した。
PhysFlowはエンドツーエンドのトレーニング最適化を採用し、オリジナルのデータと生成されたデータの両方で教師付きrアプローチの同時トレーニングを可能にする。
我々はPhysFlowを一般公開データセットであるUCLA-rとMMPDで検証し、特に暗い肌の色調における心拍数誤差の低減を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:44:31 GMT)
Capacities of quantum Markovian noise for large times [8.3] 量子マルコフノイズモデルが与えられた場合、任意に長時間保存できる古典的あるいは量子的システムの最大次元について検討する。
固定時間設定とは異なり、無限時間の極限において、古典的および量子的容量は、量子チャネルの周辺スペクトルの効率的な計算可能特性によって特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 19:02:50 GMT)
Synthetic Tabular Data Validation: A Divergence-Based Approach [8.1] 分散は、データ分散間の相違を定量化する。
従来のアプローチでは、各特徴に対して独立して発散率を計算する。
本稿では,差分推定を用いて限界比較の限界を克服する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:00:58 GMT)
Zero-Shot Cross-Domain Dialogue State Tracking via Dual Low-Rank Adaptation [7.8] ゼロショット対話状態追跡(Zero-shot dialogue state tracking, DST)は、対話システムが手動のアノテーションや広範囲なリトレーニングなしに、馴染みの無いドメインに移行できるようにすることを目的としている。
一般的な手法としては、入力層にプロンプトを統合することや、各トランス層に学習可能な変数を導入することが挙げられる。
本稿では,DSTのためのDual Low-Rank Adaptation (DualLoRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:26:41 GMT)
Enhancing Interpretability of Vertebrae Fracture Grading using Human-interpretable Prototypes [7.6] 本稿では,脊椎骨折(原型)の関連部分を見つけるための新しい解釈可能な設計手法であるProtoVerseを提案し,そのモデルの決定を人間に理解可能な方法で確実に説明する。
We have been experiment with the VerSe'19 dataset and outformed the existing prototype-based method。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:34:39 GMT)
Deep Learning-Based Longitudinal Prediction of Childhood Myopia Progression Using Fundus Image Sequences and Baseline Refraction Data [7.5] 小児の近視・近視リスクを定量的に予測する新しい高精度手法を提案する。
深層学習をベースとして, AUCスコアは0.944, 0.995で, 平均誤差は0.311D, 平均誤差は0.944, 平均誤差は0.995であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:26:20 GMT)
EXACT-Net:EHR-guided lung tumor auto-segmentation for non-small cell lung cancer radiotherapy [7.5] 非小細胞肺癌(NSCLC)患者の60%以上が放射線治療を必要とする。
当院で治療した10例のNSCLCデータを用いて結節検出が250%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:57:33 GMT)
Model Free Prediction with Uncertainty Assessment [7.5] そこで本研究では,深部推定パラダイムを条件付き平均推定を行うプラットフォームに変換する新しいフレームワークを提案する。
本研究では, 条件付き拡散モデルに対する終端収束率を開発し, 生成した試料の正規性を確立する。
数値実験により,提案手法の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:27:56 GMT)
Interaction Screening and Pseudolikelihood Approaches for Tensor Learning in Ising Models [7.3] 我々は,Ising構造学習の2つのよく知られた手法,すなわち擬似的類似性アプローチと相互作用スクリーニングアプローチについて検討した。
両手法とも,ネットワークノード数のサンプルサイズ対数法を用いて,基盤となるハイパーネットワーク構造を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:07:05 GMT)
Systematic time-coarse graining for driven quantum systems [7.2] 我々は、駆動量子系の時間粗粒度力学の完全非単位実効モデルを得るための体系的摂動理論を導入する。
注目すべきは、有効理論が顕微鏡レベルでの単体時間進化を仮定しているにもかかわらず、時間粗い粒度のダイナミクスは一般に単体時間進化に従うことが分かることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 23:15:15 GMT)
Deep Learning for Options Trading: An End-To-End Approach [7.1] 我々は、高度にスケーラブルでデータ駆動の機械学習アルゴリズムを用いて、オプショントレーディング戦略に新しいアプローチを導入する。
エンドツーエンドアプローチでトレーニングしたディープラーニングモデルは、既存のルールベースのトレーディング戦略よりも、リスク調整されたパフォーマンスが大幅に向上していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:59:09 GMT)
RAPGen: An Approach for Fixing Code Inefficiencies in Zero-Shot [7.1] 本稿では,RAPGen(Retrieval-Augmented Prompt Generation)と呼ばれる新しい手法を提案する。
パフォーマンス問題のあるコードスニペットが与えられた後、RAPGenは最初に、以前のパフォーマンスバグ修正の事前構築された知識ベースからプロンプトを検索する。
RAPGenは60%のケースで開発者と同等かそれ以上のパフォーマンス改善提案を生成することができ、そのうち42%が冗長である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:09:24 GMT)
On-the-fly Point Feature Representation for Point Clouds Analysis [7.1] そこで我々は,曲線特徴生成モジュールを通じて,豊富な幾何学的情報を明示的にキャプチャするOn-the-fly Point Feature Representation (OPFR)を提案する。
また、三角形集合に基づく局所座標系を近似した局所参照コンストラクタモジュールを導入する。
OPFRは推論に1.56ms(バニラPFHより65倍速い)と0.012M以上のパラメータしか必要とせず、様々なバックボーン用の汎用的なプラグアンドプレイモジュールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 04:57:06 GMT)
ProSpec RL: Plan Ahead, then Execute [7.0] 将来的なnストリーム軌道を想像して,高値,低リスクの最適決定を行うProspective (ProSpec) RL法を提案する。
ProSpecは、現在の状態と一連のサンプルアクションに基づいて将来の状態を予測するために、ダイナミックモデルを使用している。
提案手法の有効性をDMControlベンチマークで検証し,本手法による性能改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 06:04:55 GMT)
SSRFlow: Semantic-aware Fusion with Spatial Temporal Re-embedding for Real-world Scene Flow [7.0] シーンフローは、2つの連続する点雲から第1フレームの3次元運動場を提供する。
本稿では,2つのフレーム間の融合とアライメントのためのDCA(Dual Cross Attentive)という新しい手法を提案する。
我々は、新しいドメイン適応損失を利用して、合成から実世界への動き推論のギャップを効果的に橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:28:40 GMT)
Operator-based semantics for choice programs: is choosing losing? (full version) [7.0] これまでに2つの意味論が研究されている。
演算子ベースのフレームワークは、原則化された方法で異なる意味論の定義と比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:25:57 GMT)
FreqTSF: Time Series Forecasting Via Simulating Frequency Kramer-Kronig Relations [6.9] 時系列予測(TSF)は、電気変換、金融取引、医療モニタリング、スマート農業などの応用において非常に重要である。
トランスフォーマーをベースとした手法は時系列データを処理できるが、長期時系列を予測する能力は自己認識機構の「反秩序」性によって制限される。
本稿では、FreqBlockを提案し、まず周波数変換モジュールを通して周波数表現を得る。
新たに設計された周波数クロスアテンションは、実部と虚部の間の拡張周波数表現をオブザーバし、アテンション機構と固有クラマーとのリンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 01:50:39 GMT)
Automatic Generation of Behavioral Test Cases For Natural Language Processing Using Clustering and Prompting [6.9] 本稿では,大規模言語モデルと統計的手法の力を活用したテストケースの自動開発手法を提案する。
4つの異なる分類アルゴリズムを用いて行動テストプロファイルを分析し、それらのモデルの限界と強みについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:12:21 GMT)
MIMNet: Multi-Interest Meta Network with Multi-Granularity Target-Guided Attention for Cross-domain Recommendation [6.8] クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、スパーシリティとコールドスタートの問題を緩和する上で重要な役割を果たす。
クロスドメインレコメンデーションのためのMIMNet(Multi-interest Meta Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:30:34 GMT)
Exploring the Problems, their Causes and Solutions of AI Pair Programming: A Study on GitHub and Stack Overflow [6.7] AIプログラマペアであるGitHub Copilotは、コードスニペットの大規模なコーパスでトレーニングされた機械学習モデルを使用して、コード提案を生成する。
ソフトウェア開発で人気があるにもかかわらず、Copilotと仕事をする実践者の実際の経験に関する実証的な証拠は限られている。
473のGitHubイシュー、706のGitHubディスカッション、142のStack Overflowポストからデータを収集しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:26:03 GMT)
CXSimulator: A User Behavior Simulation using LLM Embeddings for Web-Marketing Campaign Assessment [6.4] 本稿では,ユーザ行動シミュレーションを用いて,未検証のWebマーケティングキャンペーンの効果を評価するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,大規模言語モデル(LLM)を用いて,ユーザの行動履歴におけるさまざまな事象を表現する。例えば,アイテムの閲覧,クーポンの適用,あるいはアイテムの購入などである。
我々は、この遷移予測モデルを利用して、新しいキャンペーンや製品が提示されると、ユーザーがどう反応するかをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:22:40 GMT)
Intent-Based Access Control: Using LLMs to Intelligently Manage Access Control [6.3] 本稿では,Intent-Based Access Control for Databases (IBAC-DB) と呼ばれるアクセス制御の新しいパラダイムを提案する。
IBAC-DBでは、新しいフォーマットである自然言語アクセス制御マトリックス(NLACM)を使用して、アクセス制御ポリシーをより正確に表現する。
本稿では、IBAC-DBインタフェースの参照アーキテクチャ、LLM4ACと呼ばれる初期実装、およびそのようなシステムの精度とスコープを評価する初期ベンチマークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:53:04 GMT)
Mamba-UIE: Enhancing Underwater Images with Physical Model Constraint [6.2] 水中画像強調(UIE)では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は長距離依存関係のモデリングに固有の制限がある。
本研究では,物理モデルによる制約に基づく水中画像強調フレームワークであるMamba-UIEを提案する。
提案したMamba-UIEは既存の最先端手法よりも優れており,PSNRは27.13で,SSIMは0.93である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:20:53 GMT)
FTuner: A Fast Dynamic Shape Tensors Program Auto-Tuner for Deep Learning Compilers [6.2] 本稿では,FTunerと呼ばれるディープラーニングコンパイラの新しい手法を提案する。
実験によると、FTunerはベンダーのライブラリに匹敵する演算子とエンドツーエンドのパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:05:33 GMT)
Prompting Medical Large Vision-Language Models to Diagnose Pathologies by Visual Question Answering [6.1] 本稿では,幻覚を減らし,VQA性能を向上させるMLVLMの2つのプロンプト戦略を提案する。
MIMIC-CXR-JPGおよびChexpertデータセットを用いて検討したところ,診断精度は有意に向上した。
POPE測定値に基づいて、既存のLVLMの偽陰性予測を効果的に抑制し、リコールを約0.07改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 06:34:38 GMT)
Improving Faithfulness of Large Language Models in Summarization via Sliding Generation and Self-Consistency [6.0] 大型言語モデル(LLM)は幻覚と呼ばれる現実的な矛盾の問題に悩まされる。
本稿では,スライディングウィンドウと自己整合性を利用した新しい要約生成戦略,すなわちSliSumを提案する。
SliSumは、LLaMA-2、Claude-2、GPT-3.5を含む多種多様なLLMの短文要約および長文要約における忠実性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:48:48 GMT)
Enhanced Self-Checkout System for Retail Based on Improved YOLOv10 [5.9] 本稿では,改良型YOLOv10ネットワークに基づく小売店向けセルフチェックアウトシステムを提案する。
YOLOv10モデルに対して, YOLOv8から検出ヘッド構造を組み込んだターゲット最適化を提案する。
実験結果から,本システムは製品認識精度とチェックアウト速度の両方において既存手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:20:11 GMT)
Measuring Falseness in News Articles based on Concealment and Overstatement [5.4] 本研究では,特定のジャーナリスト記事における誤報の程度について検討する。
2つの指標(認識と過剰表現)を用いて誤情報を測定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 20:45:56 GMT)
StyleRF-VolVis: Style Transfer of Neural Radiance Fields for Expressive Volume Visualization [5.4] StyleRF-VolVisは、ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)による表現量可視化(VolVis)のための革新的なスタイル転送フレームワークである
StyleRF-VolVisの表現力は、基礎となるシーン幾何学(内容)と色外観(スタイル)を正確に分離する能力によって支えられている。
様々なボリュームレンダリングシーンと参照画像を用いて、StyleRF-VolVisの優れた品質、一貫性、柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 20:26:30 GMT)
A Federated Learning-Friendly Approach for Parameter-Efficient Fine-Tuning of SAM in 3D Segmentation [5.0] 医用画像解析に基礎モデルを適用するには、かなりの量のデータでそれらを微調整する必要がある。
このような微調整のためのタスク固有の医療データを中央で収集することは、多くのプライバシー上の懸念を引き起こす。
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、プライベートな分散データをトレーニングするための効果的な手段を提供するが、大規模な基盤モデルをフェデレーテッドする際の通信コストは、すぐに重大なボトルネックとなる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:48:06 GMT)
PIPsUS: Self-Supervised Point Tracking in Ultrasound [5.0] 超音波(US)における点レベル対応の発見は基本的な問題である
PIPsUSと呼ばれる自己教師付きピクセルレベルの追跡モデルを提案する。
我々のモデルは、1つの前方通過において任意の数の点を追跡でき、連続するフレームではなく複数の時間情報を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:03:51 GMT)
PP-TIL: Personalized Planning for Autonomous Driving with Instance-based Transfer Imitation Learning [4.5] 個人化された動作計画のためのインスタンスベースの伝達模倣学習手法を提案する。
ユーザ・デモからスタイル特徴分布を抽出し、ユーザ・スタイルの近似の正規化項を構築する。
本手法は,基本手法と比較して,スパースユーザデータによるオーバーフィッティング問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:53:23 GMT)
Position: An Inner Interpretability Framework for AI Inspired by Lessons from Cognitive Neuroscience [4.5] 内解釈可能性(Inner Interpretability)は、AIシステムの内部メカニズムを明らかにするための、有望な分野である。
近年の批判は、AIの幅広い目標を前進させるための有用性に疑問を呈する問題を提起している。
ここでは、関係する関係を描き、フィールド間で生産的に伝達できる教訓を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:18:13 GMT)
SmileyNet -- Towards the Prediction of the Lottery by Reading Tea Leaves with AI [4.5] SmileyNetは、サイキック能力を持つ新しいニューラルネットワークである。
タッソロジーの確立した方法、すなわち茶葉の読み方に基づいて、硬貨の転がり具合を予測するために用いられる。
この第2フェーズのトレーニングとテストは、プロのティーリーディングカップから採取した実世界のピクセルに基づく高忠実度シミュレーションによって行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:16:40 GMT)
Beat this! Accurate beat tracking without DBN postprocessing [4.4] 本研究では,多種多様な音楽範囲にまたがる一般性と高精度の2つの目標を用いて,ビートとダウンビートを追跡するシステムを提案する。
ソロ楽器録音や時間変化のある曲,テンポ変化の高いクラシック音楽など,複数のデータセットをトレーニングすることで,汎用性を実現する。
高精度にアノテーションの小さな時間シフトに耐性のある損失関数を開発し、周波数や時間とともに変換器と畳み込みを交互に行うアーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:59:17 GMT)
A Taxonomy of Stereotype Content in Large Language Models [4.4] 本研究では,現代大言語モデル(LLM)におけるステレオタイプ内容の分類について紹介する。
LLMステレオタイプアソシエーションの90%を占める14のステレオタイプ次元(モラル、能力、健康、信条、感情など)を同定した。
以上の結果から,LLMには高次元のヒトステレオタイプが反映されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:14:41 GMT)
From Attributes to Natural Language: A Survey and Foresight on Text-based Person Re-identification [4.4] テキストベースのRe-IDの目的は、属性や自然言語の記述を精査することで、特定の歩行者を認識することである。
技術的観点からは、テキストベースの人物であるRe-IDを要約する包括的なレビューが欠落している。
本稿では,評価,戦略,アーキテクチャ,最適化の分野にまたがる分類を導入し,テキストベースの人物Re-IDタスクの総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:16:18 GMT)
Do Large Language Models Understand Conversational Implicature -- A case study with a chinese sitcom [4.1] SwordsmanImpは、会話の不適応を目的とした中国初のマルチターン対話ベースのデータセットである。
200の注意深い手作りの質問が含まれており、すべての注釈がグリサンの最大値が違反している。
以上の結果から, GPT-4は, 複数質問に対する人間レベルの精度(94%)を達成できることがわかった。
GPT-3.5やいくつかのオープンソースモデルを含む他のモデルは、複数の質問に対して20%から60%の低い精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:08:48 GMT)
CEAR: Automatic construction of a knowledge graph of chemical entities and roles from scientific literature [4.1] 本稿では,ケビの知識で既存の注釈付きテキストコーパスを増補し,化学物質とその科学テキストにおける役割を認識するための大規模モデル(LLM)を微調整する手法を提案する。
LLMのオントロジ的知識理解能力を組み合わせることで、科学文献における化学物質と役割の両方を識別する高精度なリコール率が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:56:06 GMT)
PMoE: Progressive Mixture of Experts with Asymmetric Transformer for Continual Learning [4.0] 非対称トランスを用いたPMOE(Progressive Mixture of Experts with Asymmetric Transformer)を導入する。
PMoEは、深層に徐々に加えられたエキスパートと、適切な専門家に効率的に新しい知識を割り当てるルータを組み込んでいる。
TRACEデータセットと一般言語理解データセットの実験は、提案されたPMoEが従来の最先端アプローチよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:56:14 GMT)
Vid3D: Synthesis of Dynamic 3D Scenes using 2D Video Diffusion [3.5] 本稿では,現在のアプローチのように時間とともに多視点一貫性を明示的に実施する必要があるか,あるいはモデルが各タイムステップの3次元表現を独立に生成するのに十分なのかを検討する。
本稿では,2次元映像拡散を利用して3次元映像を生成するモデルVid3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:03:04 GMT)
Oblivious Monitoring for Discrete-Time STL via Fully Homomorphic Encryption [3.5] 本稿では,サーバから算術データを隠蔽するオンラインモニタリングプロトコルを提案する。
このプロトコルは、例えば、距離、速度などを組み合わせた安全測定を計算できるように、暗号化された値上での操作を可能にする。
本プロトコルは,信号時間論理(STL)に対する離散時間実数値信号のオンラインモニタリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:22:52 GMT)
Early detection of inflammatory arthritis to improve referrals using multimodal machine learning from blood testing, semi-structured and unstructured patient records [3.5] IA早期検出における意思決定を支援するため,マルチモーダルデータを用いた融合・アンサンブル学習手法を提案する。
我々の知る限り、GPレファラールからのIAの早期検出を支援するためにマルチモーダルデータを利用した最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:54:25 GMT)
Beyond Silent Letters: Amplifying LLMs in Emotion Recognition with Vocal Nuances [3.4] 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた音声における感情検出の新しいアプローチを提案する。
音声の特徴を自然言語記述に変換することで音声入力処理におけるLLMの限界に対処する。
提案手法はこれらの記述をテキストプロンプトに統合し,LLMがアーキテクチャ変更なしにマルチモーダル感情分析を行うことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:53:14 GMT)
Latent Causal Probing: A Formal Perspective on Probing with Causal Models of Data [3.4] 構造因果モデル(SCM)を用いた探索の形式的視点を開発する。
我々は,合成グリッドワールドナビゲーションタスクの文脈において,最近のLMの研究を拡張した。
我々の手法は、LMがテキストの根底にある潜在概念を誘発する能力を示す、堅牢な実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:57:07 GMT)
Small Object Few-shot Segmentation for Vision-based Industrial Inspection [3.4] 視覚に基づく産業検査(VII)は、欠陥を迅速かつ正確に発見することを目的としている。
様々な十分な欠陥は得られ難いが、特定の欠陥は発見できない。
そこで本研究では,いくつかのアノテーションに条件づけられた未確認の欠陥を再学習せずに検出するFSS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:43:36 GMT)
Diff-Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Diffusion Models [3.4] 拡散モデル(DM)は、今日では最も先進的な生成モデルの一つである。
近年の研究では、DMはバックドア攻撃に弱いことが示唆されている。
textbfDiff-Cleanseは、DM用に特別に設計された2段階のバックドア防御フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:54:41 GMT)
V-RECS, a Low-Cost LLM4VIS Recommender with Explanations, Captioning and Suggestions [3.3] 本稿では,説明文(E),キャプション(C),提案文(S)を付加した初のビジュアルレコメンダであるV-RECSについて述べる。
V-RECSの視覚化は、専門家でないユーザによる応答検証とデータ探索の両方を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:39:32 GMT)
FedBChain: A Blockchain-enabled Federated Learning Framework for Improving DeepConvLSTM with Comparative Strategy Insights [3.3] このフレームワークは,修正されたDeepConvLSTMアーキテクチャに基づいて,単一のLSTM層にフェデレート学習パラダイムを統合する。
このフレームワークは、3つの異なる実世界のデータセットで予測性能の比較テストを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:12:05 GMT)
Strike the Balance: On-the-Fly Uncertainty based User Interactions for Long-Term Video Object Segmentation [3.3] 本稿では,対話的かつ半自動的なアプローチを橋渡しするビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)について紹介する。
関心対象の追跡期間を最大化しつつ,追跡期間の延長を最小限に抑えることを目的としている。
我々は,最近導入されたLVOSデータセットを用いて,多数の長期ビデオを提供するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:42:42 GMT)
Energy Transport Among Highly-Polarized Atoms [3.1] 数V/cmの静電場は、磁気光学トラップ内の超低温のリドバーグ原子のエネルギーレベルをシフトさせる。
我々はリドベルク原子を多様体の中心付近のエネルギー準位に励起し、間隔はほぼ調和である。
エネルギーが多様体の中心から遠ざかるにつれて、時間的進化を測定することで、長い相互作用時間の間システムが熱化に失敗することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:36:51 GMT)
A Hybrid Strategy for Chat Transcript Summarization [3.1] 要約(英: Sumomarization)とは、テキストを少ない文に凝縮する過程である。
本稿では,抽出的および抽象的要約技術を組み合わせた,ネイティブに開発されたハイブリッド手法を提案する。
テスト,評価,比較,検証は,チャット書き起こし要約の大規模展開において,このアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:57:33 GMT)
Manifold learning in Wasserstein space [3.0] We build the theory foundations for manifold learning algorithm on a compact and convex subset of $mathbbRd$, metrized with the Wasserstein-2 distance $mathrmW$。
距離空間 $(Lambda,mathrmW_Lambda)$ は、ノード $lambda_i_i=1N とエッジウェイト $lambda_i,lambda_j を持つグラフからグロモフ-ワッサーシュタインの意味で、直感的に回復可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:10:56 GMT)
Microservice Vulnerability Analysis: A Literature Review with Empirical Insights [2.9] マイクロサービスアーキテクチャ固有の126のセキュリティ脆弱性を特定し、分析し、報告します。
この包括的な分析により、(i)マイクロサービスアーキテクチャの特徴的な特徴に基づいて、マイクロサービスの脆弱性を分類する分類を提案します。
また,4つの異なるマイクロサービスベンチマークアプリケーション上で脆弱性スキャンを行うことで,実証分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:13:42 GMT)
Managing Large Enclaves in a Data Center [2.7] ほぼゼロのダウンタイムでセキュアなエンクレーブマイグレーションを実現する新しい手法であるOpsMigを提案する。
我々の最適化は、マルチGBメモリフットプリントを持つIntel SGXアプリケーションスイートの総ダウンタイムを77-96%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:28:27 GMT)
Analysis of Functional Insufficiencies and Triggering Conditions to Improve the SOTIF of an MPC-based Trajectory Planner [2.6] SOTIF(Safety-of-the-intended-Function)は、2022年にリリースされたISO21448の標準規格である。
本研究の目的は,(1)汎用MPCベーストラジェクトリプランナのSOTIF解析と(2)ISO21448で記述された汎用手順の解釈と具体的適用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:52:13 GMT)
Conditional Quantile Estimation for Uncertain Watch Time in Short-Video Recommendation [2.3] 本稿では,時計時間全体の条件分布をモデル化するための条件量子推定(CQE)フレームワークを提案する。
CQEは、ユーザとビデオのペアごとに複雑なウォッチタイム分布を特徴付け、ユーザの振る舞いを理解するための柔軟で包括的なアプローチを提供する。
特に、KuaiShowにおけるCQEのオンライン展開は、主要な評価指標を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:49:17 GMT)
Explainable Artificial Intelligence for Quantifying Interfering and High-Risk Behaviors in Autism Spectrum Disorder in a Real-World Classroom Environment Using Privacy-Preserving Video Analysis [2.3] ビデオに基づくグループ活動認識技術の最新技術は、実世界の活動におけるASDの振る舞いを定量化できることを示す。
説明可能なモデルは、77%のF1スコアで問題行動のエピソードを検出し、ASDの異なる種類の行動の特徴を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:37:52 GMT)
Ironing the Graphs: Toward a Correct Geometric Analysis of Large-Scale Graphs [2.3] 古典的な埋め込み技法は、多様体の各点における曲率を見逃すので、正確な幾何学的解釈をもたらすことはできない。
本稿では,離散リッチフローに基づく離散リッチフローグラフ埋め込み(dRfge)を提案する。
この論文の主な貢献は、離散リッチフローの一定曲率とエッジ上の安定距離メトリクスへの収束性を初めて証明したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:47:53 GMT)
Review of Explainable Graph-Based Recommender Systems [2.2] 本稿では,説明可能なグラフベースレコメンデータシステムの最先端のアプローチについて論じる。
それは、学習方法、説明方法、説明型という3つの側面に基づいて分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:30:36 GMT)
Image-Based Deep Reinforcement Learning with Intrinsically Motivated Stimuli: On the Execution of Complex Robotic Tasks [2.1] 本研究は, 内在的モチベーション理論に触発されて, 新規性と驚きの内在的刺激が, 複雑で軽微な環境における探索改善に役立つと仮定した。
TD3 のイメージベース拡張である textitNaSA-TD3 で直接学習できる新しいサンプル効率手法を提案する。
実験により、NaSA-TD3は訓練が容易であり、シミュレーション環境と実世界の環境の両方において、複雑な連続制御ロボットタスクに取り組む効率的な方法であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:11:06 GMT)
Adaptive, Rate-Optimal Hypothesis Testing in Nonparametric IV Models [2.1] 非パラメトリック機器変数(NPIV)モデルにおける構造関数に対する不等式(モノトニック性、凸性など)と等式(パラメトリック、半パラメトリック)の新たな適応仮説テストを提案する。
本試験は,楽器の内在性と未知強度の存在下での代替関数の未知の滑らかさに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:06:57 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） (Wed, 31 Jul 2024 07:24:30 GMT)
Novel Hybrid Integrated Pix2Pix and WGAN Model with Gradient Penalty for Binary Images Denoising [1.8] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の利点を活用した画像復号化手法を提案する。
Pix2PixモデルとWasserstein GAN(WGAN)とGradient Penalty(WGAN-GP)の要素を組み合わせたモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:05:03 GMT)
Algorithms for Collaborative Machine Learning under Statistical Heterogeneity [1.8] フェデレーション学習は、現在、異種データ所有者間で機械学習モデルをトレーニングするデファクトスタンダードである。
この論文では、三つの主要な要因が出発点(textitパラメータ、textitmixing coefficient、textitlocal data distributions)とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:32:34 GMT)
FedADMM-InSa: An Inexact and Self-Adaptive ADMM for Federated Learning [1.8] 我々はFedADMM-InSaと呼ばれる不正確な自己適応型FedADMMアルゴリズムを提案する。
結果の不正確なADMMの収束は、強い凸損失関数の仮定の下で証明される。
提案アルゴリズムは,クライアントの局所的な計算負荷を大幅に低減し,バニラFedADMMと比較して学習プロセスを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:55:00 GMT)
A State-of-the-Art Review of Computational Models for Analyzing Longitudinal Wearable Sensor Data in Healthcare [1.8] 長期追跡は、数ヶ月のタイムスケールで定義されており、健康変化の指標としてパターンや変化の洞察を与えることができる。
これらの知見は、医療と医療をより予測し、予防し、パーソナライズし、参加しやすくする(The 4P's)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:08:15 GMT)
Hyper-parameter tuning for text guided image editing [1.8] テスト時の微調整テキストガイド画像編集手法であるForgeditは、一般的な複雑な画像編集問題に対処することができる。
微調整の段階では、各画像に対して毎回同じ微調整のハイパーパラメータを使用して、Forgeditは入力イメージを30秒で記憶し、理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:50:11 GMT)
A Performance Study of LLM-Generated Code on Leetcode [1.7] 本研究では,Large Language Models (LLM) によるコード生成の効率性を評価する。
モデル温度や成功率などの要因とコード性能への影響を考慮し、18個のLLMを比較した。
LLMは、人間によって書かれたコードよりも平均的に、より効率的なコードを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:10:03 GMT)
Is $F_1$ Score Suboptimal for Cybersecurity Models? Introducing $C_{score}$, a Cost-Aware Alternative for Model Assessment [1.7] 偽陽性と偽陰性は等しくなく、応用に依存している。
サイバーセキュリティアプリケーションでは、攻撃を検知しないコストは、攻撃として良心的な活動をマークすることとは大きく異なる。
我々は、精度とリコールに基づいて、新しいコスト対応メトリックである$C_score$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:03:57 GMT)
A Laboratory Experiment on Using Different Financial-Incentivization Schemes in Software-Engineering Experimentation [1.7] 金融インセンティブの異なるスキームが開発者に与える影響について検討する。
提案手法は,ソフトウェア工学実験における参加者のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:47:00 GMT)
Combining audio control and style transfer using latent diffusion [1.7] 本稿では,単一モデル内での明示的な制御とスタイル転送を統一することを目的とする。
我々のモデルは、明示的な制御または他のオーディオ例を通して構造を指定しながら、音色ターゲットにマッチする音声を生成することができる。
本手法は,異なるジャンルのターゲットオーディオのスタイルにリズミカル・メロディックなコンテンツを転送することで,完全な楽曲のカバーバージョンを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 23:27:27 GMT)
Time Series Imputation with Multivariate Radial Basis Function Neural Network [1.7] 放射基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)に基づく時系列計算モデルを提案する。
我々の計算モデルは、タイムスタンプから局所情報を学習し、連続関数を生成する。
我々はMIM-RBFNNが生成した連続関数を用いたMIRNN-CF(Missing Value Imputation Recurrent Neural Network)と呼ばれる拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:39:34 GMT)
QuestGen: Effectiveness of Question Generation Methods for Fact-Checking Applications [1.7] 機械学習による質問は、事実確認のクレームに有効であることを示す。
意外なことに、機械による質問で得られた証拠は、人間が書いた質問よりも、事実チェックにかなり効果的であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:44:29 GMT)
A Culturally-Aware Tool for Crowdworkers: Leveraging Chronemics to Support Diverse Work Styles [1.7] クラウドソーシング市場は世界中で拡大しているが、労働者の文化的多様性を無視した標準化されたインターフェースがしばしばある。
本稿では,モノクロ・ポリクロ・ワークスタイルの文化的側面に適応するために,文化に配慮したワークワークツールの開発を提案する。
我々は,この手法を,クロネミクスと文化理論の広範な研究に基づいて構築したツールであるCultureFitで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:22:41 GMT)
The Hard-Constraint PINNs for Interface Optimal Control Problems [1.6] PINNはインタフェースといくつかの制御制約による最適制御問題を解くために適用可能であることを示す。
結果として得られるアルゴリズムはメッシュフリーで、異なるPDEに対してスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 04:24:55 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） (Wed, 31 Jul 2024 02:02:40 GMT)
Human vs. Machine: Behavioral Differences Between Expert Humans and Language Models in Wargame Simulations [1.6] 大規模言語モデル(LLM)は、高い軍事的意思決定シナリオにおいて、人間と比較してどのように振る舞うかを考察する。
LLM-simulated response はシナリオの変化によってより攻撃的かつ大きな影響を受けやすいことを示す。
当社の結果は、自律性を認める前に政策立案者が慎重であること、あるいはAIベースの戦略レコメンデーションに従うことを動機付けています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:52:46 GMT)
Convergence rates of stochastic gradient method with independent sequences of step-size and momentum weight [1.4] 我々はPolyakの加速度を用いたプログラミングを用いて収束速度を解析する。
収束速度は、ステップサイズおよび運動量重みにおいて指数的に記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 04:25:39 GMT)
Explainable Time Series Anomaly Detection using Masked Latent Generative Modeling [1.4] 本稿では,新しい時系列異常検出法であるTimeVQVAE-ADを提案する。
TimeVQVAE-ADは、優れた説明性を提供しながら、優れた検出精度を実現する。
私たちはGitHubに実装を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:20:43 GMT)
Multi-Site Class-Incremental Learning with Weighted Experts in Echocardiography [1.3] 実生活におけるパフォーマンスを維持するための心エコー図を作成するには、多様な多地点データが必要である。
本稿では,各データセットのエキスパートネットワークを学習するクラスインクリメンタル学習手法を提案する。
複数のサイトから得られた6つのデータセットの検証を行い、ビュー分類性能を改善しながら、トレーニング時間の大幅な短縮を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:05:32 GMT)
Between the AI and Me: Analysing Listeners' Perspectives on AI- and Human-Composed Progressive Metal Music [1.3] 我々は,ロックミュージックをコントロールグループとして利用し,AIと人為的に生成するプログレッシブメタルに対する参加者の視点を探る。
本稿では,世代タイプ(人間対AI),ジャンル(プログレッシブメタル対ロック),キュレーションプロセス(ランダム対チェリーピック)の効果を評価するための混合手法を提案する。
本研究は,AI音楽生成におけるジャンル別特化を実現するために,ファインチューニングを用いたことを検証する。
人間の音楽に類似した評価を受けるAI生成の抜粋はいくつかあったが、聴取者は人間の作曲を好んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:03:45 GMT)
Private and Robust States for Distributed Quantum Sensing [1.2] 分散量子センシングにより、空間的に分離されたプローブに符号化された複数のパラメータを推定できる。
このような設定では、必要以上に多くの情報を与えたくないのは自然なことです。
我々は、機能に関するプライバシーの概念を使用し、ターゲット機能に関する情報だけがすべての関係者に利用可能であることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:46:50 GMT)
Beyond Size and Class Balance: Alpha as a New Dataset Quality Metric for Deep Learning [1.2] 画像分類タスクの性能向上には多様なセットが必要である。
最大のサイズを持つサブセットは、最大のサイズを持つサブセットよりも最大16%の規模で実行された。
本稿では,医用画像の深層学習性能を向上させる手段として,$Aの改善を最大化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 21:20:53 GMT)
Outlier Detection in Large Radiological Datasets using UMAP [1.2] バイオメディカルデータでは、画像の品質、ラベル付け、レポート、アーカイブのバリエーションは、エラー、矛盾、繰り返しサンプルにつながる可能性がある。
ここでは、一様多様体近似および射影アルゴリズムが、本質的には独立クラスタを形成することによってこれらの異常を見つけることができることを示す。
結果はアーカイブとふりかえりですが、グラフベースのメソッドはどんなデータ型でも機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 00:56:06 GMT)
A Vectorization Method Induced By Maximal Margin Classification For Persistent Diagrams [1.1] バナッハ空間の最大辺分類に基づく永続図形のより幾何学的なベクトル化法を提案する。
我々の手法は頑健さと精度の両方において統計的手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:55:01 GMT)
Self-Sovereign Identity for Consented and Content-Based Access to Medical Records using Blockchain [1.1] 本稿では,自己主権のIDウォレットと分散識別子をベースとした,さまざまなパーティ間でのEHRのセキュアな交換を可能にするブロックチェーンベースのソリューションを提案する。
われわれは、ユーザーに医療データの完全なコントロールを許可し、セキュアな通信チャネルよりも完全な機密性でそれを安全に共有できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:27:31 GMT)
Automatic classification of prostate MR series type using image content and metadata [1.1] 画像データとDICOMメタデータを組み合わせて前立腺癌スキャンシーケンスを分類する深層学習手法を提案する。
メタデータや画像データだけで比較すると,優れた結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:18:40 GMT)
TinyChirp: Bird Song Recognition Using TinyML Models on Low-power Wireless Acoustic Sensors [1.1] 大規模な生物多様性のモニタリングは難しい。
微細な粒度の種の検出と識別には、高度に正確な機械学習(ML)手法が必要である。
これらのモデルを低消費電力デバイスにデプロイするには、新しい圧縮技術とモデルアーキテクチャが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:57:42 GMT)
SepAl: Sepsis Alerts On Low Power Wearables With Digital Biomarkers and On-Device Tiny Machine Learning [1.1] セプシス(Sepsis)は、感染症によって引き起こされる臓器不全の致命的な症候群で、全世界で年間1100万人が死亡している。
深層学習に基づく予後アルゴリズムは、実際の事象の数時間前にセプシスの開始を検知するが、バイタルサインや実験室のテストを含む多くのバイオマーカーを使用する。
本稿では、低消費電力ウェアラブルセンサのデータのみを用いて、エネルギー効率が高く軽量なニューラルネットワークであるSepAlを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:56:19 GMT)
Voxel Scene Graph for Intracranial Hemorrhage [1.0] 我々は頭蓋内出血(ICH)に対する適応的物体検出法を開発した。
臨床脳シーンの全体像を学習するために,SGG法を併用した。
本手法を2つの頭部CTデータセット上で評価し,臨床関係の最大74%を再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:10:59 GMT)
Multi-Tower Multi-Interest Recommendation with User Representation Repel [1.0] 本稿では,ユーザ表現を補う新しい多層多目的フレームワークを提案する。
複数の大規模産業データセットにまたがる実験結果から,提案手法の有効性と一般化性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 04:58:56 GMT)
Grid-Based Decompositions for Spatial Data under Local Differential Privacy [1.0] LDP下での空間データに対するグリッドを用いた3つの分解手法について検討した。
UG,PrivAG,AAGの3つの実世界の位置情報データセット,さまざまなプライバシ予算,クエリサイズを実験的に比較した。
その結果,AAGはPrivAGよりも有効性が高く,提案手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:17:44 GMT)
Explain the Black Box for the Sake of Science: Revisiting the Scientific Method in the Era of Generative Artificial Intelligence [0.9] 科学的手法は自然科学と応用科学の全ての分野における人間の進歩の基盤である。
我々は、人類の科学的発見のための複雑な推論が、少なくとも人工知能の出現以前には重要な存在であると主張している。
決定を下す上で重要なデータAIシステムを知ることは、ドメインの専門家や科学者との接触点になる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:47:36 GMT)
Human interaction classifier for LLM based chatbot [0.9] この研究は、人工知能ベースの環境、特にApplus+ IDIADAのインテリジェントエージェントAIDAにおいて、人間のインタラクションを分類するための様々なアプローチについて研究している。
LLMベースの分類器、TitanとCohereの埋め込みを使ったKNN、SVM、人工ニューラルネットワークなど、さまざまなモデルが比較されている。
その結果,Chereを組み込んだSVMおよびANNモデルは,LCMベースのアプローチに比べてF1スコアが優れ,実行時間も高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:50:11 GMT)
Angular Momentum Flows without anything carrying it [0.9] 2つの遠隔領域間で保存された量の移動は、一般的には比較的簡単なプロセスであると仮定される。
我々は、ある領域から別の領域への角運動量の流れを、任意の粒子(または場)が存在するという驚くほど小さい確率で示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:25:10 GMT)
Enriching thermal point clouds of buildings using semantic 3D building modelsenriching thermal point clouds of buildings using semantic 3D building models [0.9] 本稿では,LoD3ビルディングモデルのジオポジションとセマンティクスを用いて,熱点雲を豊かにするワークフローを提案する。
提案手法は, 異なる音源からの点群を自動的に登録し, サーマル点群をファサード詳細セマンティクスで強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:38:55 GMT)
Lexicase-based Selection Methods with Down-sampling for Symbolic Regression Problems: Overview and Benchmark [0.9] 本稿では, 広範囲の記号回帰問題に対して, 関連する語彙に基づく選択法と組み合わせて, ランダムかつ情報的なダウンサンプリングを評価する。
評価予算について,エプシロン・レキシケース選択とランダムあるいはインフォメーション・ダウンサンプリングの組み合わせにより,他の手法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:26:22 GMT)
A comparison between black-, grey- and white-box modeling for the bidirectional Raman amplifier optimization [0.8] 光学増幅器のオフライン最適化は、物理に深く根ざしたホワイトボックスモデルからブラックボックスのデータ駆動および物理に依存しないモデルまで幅広いモデルに依存している。
実験手法のいずれにおいても,80km間隔でCバンド上で1～3.6dBの同様の周波数および距離平坦性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:41:15 GMT)
Multi-agent reinforcement learning for the control of three-dimensional Rayleigh-Bénard convection [0.8] マルチエージェントRL (MARL) は単一エージェントRLよりも局所性および翻訳的不変性を示すフローを制御するのに有効であることが示されている。
MARLによる3次元レイリー・ブエナード対流の制御の実装を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:41:20 GMT)
Space-scale Exploration of the Poor Reliability of Deep Learning Models: the Case of the Remote Sensing of Rooftop Photovoltaic Systems [0.7] ディープラーニングを用いた屋上PVシステムのリモートセンシングが有望なソリューションとして浮上した。
既存の技術は、屋上PVの最新の統計を構築するのに十分な信頼性を持っていない。
本研究では,屋上PVパネルの検出を訓練したディープラーニングモデルの分類精度に及ぼす分布シフトの影響を網羅的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:34:18 GMT)
Multicritical dissipative phase transitions in the anisotropic open quantum Rabi model [0.7] 異方性開量子ラビモデルの非平衡定常状態について検討する。
異方性と散逸の相互作用から生じる豊富な位相図が見つかる。
本研究では,有限成分量子系における臨界現象の範囲を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:08:28 GMT)
Synthetic Simplicity: Unveiling Bias in Medical Data Augmentation [0.7] 医用画像などのデータ共有分野において、合成データがますます重要になっている。
下流のニューラルネットワークは、しばしば、データソースとタスクラベルの間に強い相関があるときに、実データと合成データの急激な区別を利用する。
このエクスプロイトは、真のタスク関連の複雑さではなく、表面的な特徴に過度に依存する、テクスティシビティ単純性バイアスとして現れます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:14:17 GMT)
Fundamental limitations on the recoverability of quantum processes [0.7] 量子チャネル上の物理変換がいかにうまく切り離されるか、あるいは逆転するか、基本的な制限を定める。
我々は、量子スーパーチャネルの作用の下で量子チャネルの量子データ処理の不等式を洗練(強化)する。
また、任意の量子超チャネルの作用下での量子チャネルのエントロピー変化に対する洗練された不等式も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:01:19 GMT)
Execution Semantics of Behavior Trees in Robotic Applications [0.7] この文書は、ロボットアプリケーションで使われる行動木の実行セマンティクス、特にハルトのセマンティクスに注意を払って、適切に正確に、非公式に記述することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:08:59 GMT)
Characterizing User Archetypes and Discussions on Scored.co [0.6] ソーシャルハイパーネットワークにおけるノードとハイパーエッジを特徴付けるためのフレームワークを提案する。
Scored.coに焦点をあてる。
本研究は,社会的ダイナミクスの理解における高次相互作用の重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:18:25 GMT)
Who should I trust? A Visual Analytics Approach for Comparing Net Load Forecasting Models [0.6] 本稿では,ディープラーニングに基づくネット負荷予測モデルと,確率的ネット負荷予測のための他のモデルとの比較を目的とした,ビジュアル分析に基づくアプリケーションを提案する。
このアプリケーションは慎重に選択された視覚分析の介入を採用しており、ユーザーは異なる太陽透過レベル、データセットの解像度、数ヵ月間の1日の時間におけるモデルパフォーマンスの違いを識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:57:21 GMT)
Weakly Supervised Intracranial Hemorrhage Segmentation with YOLO and an Uncertainty Rectified Segment Anything Model [0.6] 頭蓋内出血(ICH)は、治療成績と生存率を改善するために、迅速かつ正確な診断を必要とする生命予後である。
近年, 教師付き深層学習の進歩により, 医用画像の解析が大幅に向上した。
大量の専門家準備セグメンテーションデータの必要性を軽減するため、我々は弱い教師付きICHセグメンテーション法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:00:31 GMT)
Small correlation is sufficient for optimal noisy quantum metrology [0.5] 本稿では,量子フィッシャー情報がシステムサイズとノイズ率の両方で最適にスケールする,気象資源状態のクラスを提案する。
我々は,時間反転力学と単一キュービット局所測定を利用した,気象学的に最適かつ効率的な測定プロトコルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:00:06 GMT)
Assessing the State of AI Policy [0.5] この研究は、国際、米国、市、および連邦レベルでのAI法と指令の概要を提供する。
また、関連するビジネス標準や技術社会のイニシアチブも見直している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:09:25 GMT)
Exact Fractional Inference via Re-Parametrization & Interpolation between Tree-Re-Weighted- and Belief Propagation- Algorithms [0.5] 製品として$Z$、$forall lambda: Z=Z(lambda)tilde Z(lambda)$をどう表現するかを示します。
Z=Z(lambda)tilde Z(lambda)$ ここで乗算補正である$tilde Z(lambda)$はノードに依存しない確率分布である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:00:23 GMT)
Practical aspects for the creation of an audio dataset from field recordings with optimized labeling budget with AI-assisted strategy [0.4] クラウドソーシングよりも専門家ラベルを用いたアクティブラーニング(AL)の重要性を強調した。
ALは、人間のラベルとAIモデルを組み合わせて、人間のレビューのためのサンプルをインテリジェントに選択することで、ラベル付け予算を最適化する反復的なプロセスである。
このフレームワークは、小さなチームで5ヶ月にわたって6540の10秒のオーディオサンプルをラベル付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:34:43 GMT)
Spatial Transformer Network YOLO Model for Agricultural Object Detection [0.3] 本稿では,空間変換器ネットワーク(STN)をYOLOに統合し,性能を向上させる手法を提案する。
提案するSTN-YOLOは,画像の重要な領域に着目し,モデルの有効性を高めることを目的としている。
農業オブジェクト検出のためのベンチマークデータセットと、最先端の植物表現型温室施設からの新たなデータセットにSTN-YOLOを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:53:41 GMT)
Full classification of Pauli Lie algebras [0.3] 任意のパウリ作用素の集合によって生成されるリー代数の包括的分類を提供する。
我々は、パウリ集合における自由フェルミオンのケースを超えて、小さなリー代数が存在するという無作為な結果を見つける。
これらの結果は、量子制御、量子機械学習、量子回路の古典的なシミュレーションなど、多くの分野におけるアイデアに大きな影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:00:11 GMT)
Engineering a multi-level bath for transmon with three-wave mixing and parametric drives [0.3] 調整可能な浴環境を持つフォトニックシステムは、量子シミュレーターに余分な自由を与える。
我々は、量子ビットモードの調整可能な化学ポテンシャルを実験的に生成する。
この結果は、量子シミュレータと簡単に統合できる便利なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:43:09 GMT)
Experimentally probing Landauer's principle in the quantum many-body regime [0.2] 我々は超低温ボース気体の量子場シミュレータを用いて、量子多体状態におけるランダウアーの原理を実験的に探索した。
本結果は,半古典的準粒子像を用いて解釈した理論的予測と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:37:06 GMT)
Observation of current whirlpools in graphene at room temperature [0.2] 室温における単層グラフェン装置において, 定常流渦の特異な流体力学的輸送パターンを画像化した。
渦流は、ホールと電子が支配する輸送系の両方に存在し、一方、アンビポーラ系では消滅する。
本研究は,エキゾチックなメソスコピック輸送現象を明らかにするための局所イメージング技術の力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 22:29:27 GMT)
UMMAN: Unsupervised Multi-graph Merge Adversarial Network for Disease Prediction Based on Intestinal Flora [0.2] 我々は、新しいアーキテクチャ、unsupervised Multi-graph Adversarial Network (UMMAN)を提案する。
UMMANは、教師なしのシナリオでマルチグラフのノードの埋め込みを得ることができ、多重化関連を学習するのに役立ちます。
本稿では,ノード間の関係を乱し,対応するShuffled-Graphを生成するために,複雑な関係型を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:06:43 GMT)
Analyzing the impact of semantic LoD3 building models on image-based vehicle localization [0.1] 本稿では,高精細なセマンティック3Dビルディングモデルに対応する画像特徴を活かして,カーローカライズのための新しいアプローチを提案する。
この研究は、レベル・オブ・ディテール2(LoD2)とレベル・オブ・ディテール3(LoD3)モデルを用いて結果を評価し、ファサードに富んだモデルの方が精度が高いかどうかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:33:41 GMT)
Process Mining Embeddings: Learning Vector Representations for Petri Nets [0.1] Doc2Vecにインスパイアされた教師なしの方法論であるPetriNet2Vecを紹介する。
このアプローチはペトリネットを埋め込みベクトルに変換し、プロセスモデルの比較、クラスタリング、分類を容易にする。
その結果,PetriNet2Vecがプロセスマイニング能力を大幅に向上させる可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:19:34 GMT)
Homogeneous Magnetic Flux in Rydberg Lattices [0.1] 本稿では,Rydberg原子を用いた格子内のボゾン粒子の均一磁束と可変磁束を生成する方法を提案する。
磁気単位セル内の全フラックスは、格子点とアンシラ原子の比率に直接依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:25:41 GMT)
Pathology Foundation Models [0.0] 深層学習技術の発達は、病理AI(Artificial Intelligence)の広範な研究と発展に繋がった
Foundation Models (FM)として知られる大規模なAIモデルが登場し、医療分野のアプリケーション範囲を拡大した。
FMは従来のAIよりも正確で幅広いタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:58:48 GMT)
Whitney extension theorems on symmetric spaces, an example [0.0] H. Whitney は1934年に、$mathbbRn$ の点集合上の函数を周囲空間上の解析関数に拡張する問題を提起した。
本稿では、ある同次空間上のデータに対するホイットニー型拡張定理を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:09:04 GMT)
Unlocking the Potential of Binding Corporate Rules (BCRs) in Health Data Transfers [0.0] この章では、健康データの管理とセキュリティにおける企業ルール(BCR)の本質的な役割について論じる。
この章は、機密性の高い国際データ転送の幅広い範囲にBCRを配置している。
この章は、BCR採用の合理化承認プロセスに対する積極的な措置を要求し、革新的なアプローチを推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:09:52 GMT)
Universal Euler-Cartan Circuits for Quantum Field Theories [0.0] 量子場理論の非摂動特性を計算するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、オイラーとカルタンの単一および2量子ビット作用素の分解に基づく普遍パラメタライズド量子回路アンサッツに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 01:59:09 GMT)
Tunneling dynamics of $^{164}$Dy supersolids and droplets [0.0] 磁気的164$Dy量子ガスのトンネル力学を, 長尺またはパンケーキスキュードダブルウェルトラップを用いて検討した。
伸長トラップと十分に大きなオフセットでは、異なる構成が集合的なマクロなトンネルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:24:26 GMT)
Transient anisotropic kernel for probabilistic learning on manifolds [0.0] 我々は、一過性異方性カーネルから構築された新しいISDEプロジェクションベクトル基底を提案する。
この構成により、初期時間に近い時間に、DMAPS基底が過渡基底と一致することが保証される。
この新たなベクトル基底は、任意の次元の学習された確率測度における統計的依存関係をより良く表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:38:39 GMT)
TrackSorter: A Transformer-based sorting algorithm for track finding in High Energy Physics [0.0] 粒子データの追跡は高エネルギー物理学において難しいパターン認識問題である。
粒子データにおけるパターン認識のためのトランスフォーマーに基づくアルゴリズムであるTrackSorterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:27:57 GMT)
Towards a FAIR Documentation of Workflows and Models in Applied Mathematics [0.0] MaRDMOとMathModDB Knowledge Graphの相互作用を示す。
このデモンストレーションは、元の数値領域を超えて、両方のサービスの汎用性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:19:16 GMT)
The impact of quantum noise on limit cycles and entrainment in an atom-cavity system [0.0] 固有量子ノイズは、平均場理論により予測される臨界値よりも低い相互作用強度のLCのシグネチャを示す。
1次元(1D)と2次元(2D)のLCの発振周波数を比較することで、LCの周波数は2次元よりも1次元のショット・ツー・ショットの変動が大きいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:30:56 GMT)
The Impacts of AI Avatar Appearance and Disclosure on User Motivation [0.0] 本研究では,仮想インタラクションにおけるAI特徴がユーザのモチベーションに与える影響について検討する。
探索問題のみ, あるいはAIコンパニオンを用いて72,500人以上の参加者を対象に, ゲームベースの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:48:55 GMT)
TASI Lectures on Physics for Machine Learning [0.0] 注記は、TASI 2024で行った、機械学習のための物理学に関する講義に基づいている。
ニューラルネットワーク理論は、ネットワーク表現性、統計、ダイナミクスに基づいて組織化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:00:22 GMT)
Structure to Property: Chemical Element Embeddings and a Deep Learning Approach for Accurate Prediction of Chemical Properties [0.0] 化学分類タスクのためのelEmBERTモデルを提案する。
これは多層エンコーダアーキテクチャのようなディープラーニング技術に基づいている。
我々は, 有機, 無機, 結晶化合物の集合に対して, アプローチがもたらす機会を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 22:27:28 GMT)
Scheduling Quantum Annealing for Active User Detection in a NOMA Network [0.0] ネットワークの動作パターンの最大アプテリデコーダがイジング・ハミルトニアンの基底状態であることを示す。
提案手法は, 最適制御関数の連続計算は避けるが, 高い成功確率を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:09:39 GMT)
SQUIDs for detection of potential dark matter candidates [0.0] SQUIDは多くの分野に影響を与えてきたが、基礎物理学の分野への影響ははるかに少ない。
ダークマターは宇宙の質量エネルギーの約27%を占めると考えられている。
ダークマターは宇宙の大規模構造を理解するための重要な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:32:52 GMT)
Root Cause Analysis Of Productivity Losses In Manufacturing Systems Utilizing Ensemble Machine Learning [0.0] 本研究では、データ駆動型アンサンブルアプローチを導入し、サイクル当たりの生産性損失を分析した。
アンサンブルアプローチは、情報理論や機械学習行動モデルなど、さまざまな手法を統合する。
半自動溶接製造システム、射出成形自動化システム、および合成生成試験PLCデータセットを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:21:20 GMT)
Recording First-person Experiences to Build a New Type of Foundation Model [0.0] 我々は,装着者の視線や聴力,肌のコンダクタンスを計測する記録リグを開発した。
AIアルゴリズムは、このデータを対象の環境と内部状態のリッチな図として処理するために使用される。
この種のモデルには、推薦、個人支援、GANシステム、デート、採用など、多くの潜在的な応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:51:26 GMT)
Realizing Topological Superconductivity in Tunable Bose-Fermi Mixtures with Transition Metal Dichalcogenide Heterostructures [0.0] そこで本研究では,三層構造における層間エキシトンとドープ電荷を結合させることにより,ボース・フェルミ混合体を設計する。
これらの相互作用は、スピン選択的な性質を持つトリオンの層間相互作用によって決定され、エクシトンは1つのスピン種の電荷キャリア間の魅力的な相互作用を媒介する。
注目すべきは、このことが、低温でトポロジカルp+ip超伝導が不安定になることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:37:05 GMT)
Pyramid diffractive optical networks for unidirectional image magnification and demagnification [0.0] ピラミッド構造を有する回折光ネットワークの設計法(P-D2NN)を提案する。
P-D2NNの設計は、一方の方向だけに高忠実度またはデマジネーションされた画像を生成し、他方の方向における画像形成を阻害する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:57:49 GMT)
Properties of Krylov state complexity in qubit dynamics [0.0] 実効ハミルトニアンを用いて得られるクリロフ基底は、元のハミルトニアンから得られるものと比べて複雑さを最小化することを示す。
相互作用するリドベルク原子の特定の場合を考えると、実効ハミルトニアンを用いて得られるクリロフ基底は、元のハミルトニアンから得られるものと比べて複雑さを最小化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:50:40 GMT)
Prometheus Chatbot: Knowledge Graph Collaborative Large Language Model for Computer Components Recommendation [0.0] Prometheus" は知識グラフと,コンピュータコンポーネントを推奨する大規模言語モデル (LLM) を統合している。
Prometheusはユーザのリクエストを正確にデコードし、パーソナライズされたレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 03:20:35 GMT)
Photon-resolved Floquet theory II: Open quantum systems [0.0] 本稿では,光子分解フロケ理論と標準フルカウンティング統計量を記述する統一フレームワークを提案する。
このフレームワーク内では、2モードのJaynes-Cummingsモデルを分析し、光子分解フロケ理論と標準フルカウント統計が一貫した統計的予測を行うことを示す。
その結果, 光子流束変動は, 駆動物質系と駆動場との絡み合い効果に関係していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:38:44 GMT)
Persistent Topological Negativity in a High-Temperature Mixed-State [0.0] 我々はグリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態(GHZ)のエンタングルメント構造を、強対称量子チャネルの下で熱化するときに研究する。
大規模地域のトポロジカルエンタングルメントの負性は, この遷移に敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:00:00 GMT)
Performance of Recent Large Language Models for a Low-Resourced Language [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、過去1年間で大きな進歩を見せている。
Claude と GPT 4o は最初からうまく動作し、以前のバージョンよりも大幅に改善されている。
LlamaとMistralはパフォーマンスが良くないが、微調整で改善の約束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 04:38:07 GMT)
Perfect quantum strategies with small input cardinality [0.0] 少数の設定でqudit-qudit完全量子戦略を生成する方法を示す。
任意の$(2,d-1,d)$ Bell シナリオで完全量子戦略の族を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:33:52 GMT)
Patient-centered data science: an integrative framework for evaluating and predicting clinical outcomes in the digital health era [0.0] 本研究では,デジタルヘルス時代の患者中心型データサイエンスのための新たな統合的枠組みを提案する。
従来の臨床データと患者の報告した結果、健康の社会的決定要因、および多次元データを組み合わせて総合的なデジタル患者表現を作成する多次元モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 02:36:17 GMT)
Ontologies for Models and Algorithms in Applied Mathematics and Related Disciplines [0.0] 数学研究イニシアチブは重要な知識グラフを開発し、統合し、実装してきた。
これは、意味技術を導入し、数学的基礎を文書化する数学的研究データの作成に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:47:41 GMT)
One-time Pad Encryption Model for Non-local Correlations [0.0] 我々はベル非局所相関をモデル化するための暗号に着想を得たフレームワークを提案する。
有名なド・ブロイ=ボーム理論からインスピレーションを得て、我々は非局所的ボックスを即時シグナルを特徴とする現実的なシステムとして概念化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:00:59 GMT)
On the use of calibration data in error-aware compilation techniques for NISQ devices [0.0] いくつかのコンパイル技術と量子プロセッサを用いて、キャリブレーションデータの異なる使用法が回路の忠実度に与える影響について検討する。
本実験は,ノイズ認識手法の効果とキャリブレーションデータの利用に関する貴重な知見を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:20:31 GMT)
Non-equilibrium dynamics of symmetry-resolved entanglement and entanglement asymmetry: Exact asymptotics in Rule 54 [0.0] 本稿では,ルール54セルオートマトンにおける絡み合いと解消絡み合いの非平衡ダイナミクスについて論じる。
我々は、局所的な関係のシステムを用いて、宇宙空間で契約するテンソルネットワークの観点で表現する。
この状態において、電荷モーメントは立方体方程式の先頭解によって与えられる速度で指数関数的に崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 17:59:50 GMT)
Non-Hermitian Pseudomodes for Strongly Coupled Open Quantum Systems: Unravelings, Correlations and Thermodynamics [0.0] Pseudomode フレームワークは、非マルコフ環境に結合した開量子系の力学の正確な記述を提供する。
提案手法は, 有限温度下の下水環境をモデル化するために必要な擬似モデムの数を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 20:23:05 GMT)
Need of AI in Modern Education: in the Eyes of Explainable AI (xAI) [0.0] この章は、AIの操作方法、特にバイアスに関する複雑な方法を明かそうとしている。
これらは、より信頼性があり、説明責任があり、すべての関係者にとって有益な方法でAIを使用することを含む、より良い教育政策に向けた基本的なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:11:33 GMT)
Naeural AI OS -- Decentralized ubiquitous computing MLOps execution engine [0.0] エンド・ツー・エンドのAI協調型アプリケーションパイプラインのローコード開発と展開に革新的なアプローチを提案する。
我々は、トークン化経済に基づいて、完全に分散したグローバルな協力コミュニティにおけるインフラ割り当て、コスト、および安全な雇用分配について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:31:40 GMT)
Microscopic parametrizations for gate set tomography under coloured noise [0.0] 駆動相における時間相関ノイズ下での量子ゲートの顕微鏡的パラメトリゼーションにより,必要な資源を削減できることを示す。
有限相関時間と非マルコフ量子進化の影響を含むゲート集合の最小パラメトリゼーションについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:36:01 GMT)
MetaOpenFOAM: an LLM-based multi-agent framework for CFD [0.0] MetaOpenFOAMは、新しいマルチエージェントコラボレーションフレームワークである。
入力として自然言語のみを用いてCFDシミュレーションタスクを完了することを目的としている。
MetaGPTのアセンブリラインパラダイムのパワーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 04:01:08 GMT)
Measuring the speed of quantum particles without a round-trip under non-synchronized quantum clocks [0.0] ラウンドトリップを仮定することなく、光速で移動する粒子の速度を測定することができることを示す。
本研究では、量子粒子のクロックと同期しないクロックを持つ試験粒子に対して、速度の弱い値を測定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:04:26 GMT)
Measuring multipartite quantum correlations by thermodynamic work extraction [0.0] 本稿では,大域演算と局所演算と古典通信による抽出可能な熱力学的作業の差に基づく,多部量子相関の尺度を提案する。
多部量子相関に対する熱力学的アプローチの際立った特徴は、量子相関の度合いと明確な操作的意味を比較することができることである。
これは、多部量子相関と量子熱力学の基本的な関係を浮き彫りにするだけでなく、量子多体系の構造を効率的に計算可能なプローブとしても機能することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:16:06 GMT)
Measuring What Matters: Intrinsic Distance Preservation as a Robust Metric for Embedding Quality [0.0] 本稿では,組み込み品質を評価するための固有距離保存評価(IDPE)手法を提案する。
IDPEは、元の空間と埋め込み空間のデータポイント間のマハラノビス距離の保存に基づいている。
以上の結果から,IDPEは様々なシナリオにまたがって,より包括的で信頼性の高い組込み品質評価を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:26:09 GMT)
Lyapunov weights to convey the meaning of time in physics-informed neural networks [0.0] Lyapunov指数が作用可能な洞察を与える理由を説明し、カオス的、周期的または安定な力学に自動的に適応する重み付けスキームを提案する。
理論的には、局所リアプノフ指数推定器の累積指数積分として計算制約下での最良の重み付けスキームを特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:41:40 GMT)
Linking quantum discord with Bayesian game theory [0.0] 最近提案された量子不協和の目撃者は、量子不協和が相関関数の非線形結合によって観測できる実験的にアクセス可能なセットアップを提供する。
この2つの概念を確立されたCHSHゲームを通じて統一することにより、ベイズゲーム理論における期待される支払いと、以前に提案された量子不協和の証人との間に直接関係があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:32:47 GMT)
KemenkeuGPT: Leveraging a Large Language Model on Indonesia's Government Financial Data and Regulations to Enhance Decision Making [0.0] 本研究では,インドネシアの金融データと規制に対処する大規模言語モデルの可能性を検討する。
本研究では,LangChain with Retrieval-Augmented Generation (RAG)を用いたケメンケウGPTの開発を反復的に進める。
モデルの精度は35%から61%に改善され、正しさは48%から64%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:16:33 GMT)
Investigating the Timescales of Language Processing with EEG and Language Models [0.0] 本研究では,事前学習した言語モデルと脳波データからの単語表現のアライメントを検討することで,言語処理の時間的ダイナミクスについて検討する。
テンポラル・レスポンス・ファンクション(TRF)モデルを用いて、神経活動が異なる層にまたがるモデル表現とどのように対応するかを検討する。
分析の結果,異なる層からのTRFのパターンが明らかとなり,語彙的および構成的処理への様々な貢献が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:50:54 GMT)
Introduction Of Quantum Entanglement Measure Based On The Expectation Values Of Pauli Operators [0.0] 分離状態においては、一粒子の測定は第二粒子の測定に何の影響も与えない。
絡み合った状態では、粒子の測定結果が互いに影響するため、アリスとボブは所望の作用素を見つけることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:56:56 GMT)
Interpreting and learning voice commands with a Large Language Model for a robot system [0.0] GPT-4のようなLarge Language Models (LLM)を使用することで、ロボットの能力が向上し、リアルタイムの対話や意思決定が可能になった。
本研究の目的は,LLMとデータベースを融合して意思決定を改善し,要求解釈問題に対する知識獲得を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:30:31 GMT)
Interactive embodied evolution for socially adept Artificial General Creatures [0.0] 本稿では,AGCの技術と信頼性の両方を段階的に構築することを目的とした研究ラインを提案する。
我々は、人間と明示的に協力する、邪魔にならない、恐れのない人工エージェントから始めることを提唱する。
競争力のあるオンラインゲームをしたり、詩を作ったりすることはできないが、人工的なペットに似た生物は、共生的な人工知能(AI)への重要な一歩だと私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 06:01:17 GMT)
Information flow-enhanced precision in collisional quantum thermometry [0.0] 多層衝突モデルに基づいて量子温度計を記述・解析する。
提案アーキテクチャは, 温度計と探査対象システムとの間の短時間の相互作用時間においても, 高い感度を提供する。
層状温度計内およびシステムと温度計間の情報流の評価により,相互逆流の調整が温度計の精度に肯定的な影響を与えることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:09:58 GMT)
Impact of data for forecasting on performance of model predictive control in buildings with smart energy storage [0.0] モデルデータ効率を改善するための尺度の予測精度への影響を定量化する。
負荷予測モデルに2年以上のトレーニングデータを使用することで,予測精度が大幅に向上することはなかった。
再使用したモデルと3ヶ月のデータでトレーニングされたモデルでは、ベースラインよりも平均10%高いエラーがあった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:17:54 GMT)
Highly-efficient quantum Fourier transformations for some nonabelian groups [0.0] 我々は、高エネルギー物理学に対する多くの非アーベル群に対する高速量子フーリエ変換を示す。
各グループに対して、明示的な量子回路とフォールトトレラント実装のリソーススケーリングを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:00:04 GMT)
Higher order quantum reservoir computing for non-intrusive reduced-order models [0.0] 量子貯水池計算技術(QRC)は、相互接続された小さな量子系のアンサンブルを利用するハイブリッド量子古典的フレームワークである。
QRCは, 複雑な非線形力学系を安定かつ高精度に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:37:04 GMT)
Forecasting Success of Computer Science Professors and Students Based on Their Academic and Personal Backgrounds [0.0] 北米の高名な大学に入学する機会に対する学生の過去の大学の影響を分析した。
以上の結果から,従来の大学ランキングが目標達成の重要な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:40:13 GMT)
First Analysis of the EU Artifical Intelligence Act: Towards a Global Standard for Trustworthy AI? [0.0] EU人工知能法は2024年8月1日に欧州連合(EU)で施行された。
これは、AI技術の中心にいる市民と、業界内で活動している業界の両方にとって、重要な法律の1つだ。
この法律は、水平かつ拘束力のある規制の範囲において、国際規模では前例がないが、信頼できるAIを支持するという世界的魅力は、その大きな課題の1つだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 12:16:03 GMT)
Fingerprint Theft Using Smart Padlocks: Droplock Exploits and Defenses [0.0] これらのIoTデバイスの主要な機能以上のデバイスセキュリティとユーザ認識に注意が払われていないことは、ユーザを目に見えないリスクに晒している可能性がある。
本論文は、スマートロックを無線指紋採取装置に変換する攻撃である「ドロップロック」を定義した先行研究を拡張した。
より広範囲の脆弱性やエクスプロイトを詳細に分析することで、ドロップロック攻撃が実行しやすく、検出が困難になります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:40:05 GMT)
Expanding the Medical Decathlon dataset: segmentation of colon and colorectal cancer from computed tomography images [0.0] 大腸癌は西半球で3番目に多いがんである。
CTによる大腸癌と大腸癌の分節化は,医学における緊急の課題である。
本稿では,分類アルゴリズムの品質向上のために,大腸癌マークアップを用いたメディカルデスロンデータセットの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 10:36:41 GMT)
Entanglement spectrum of matchgate circuits with universal and non-universal resources [0.0] Wigner-Dyson分散絡み合いレベルスペクトルは、任意の量子回路におけるシミュラビリティの概念と強く結びついていないことを示す。
量子ゲート要素が存在しない場合、出力状態がウィグナー・ダイソンの絡み合いレベル統計値を示す古典的にシミュレート可能な回路の例を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:45:08 GMT)
Enhancing the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm in systems with large condition numbers [0.0] 我々はPsi-HHLが$mathcalkappa$行列を含む状況に対処できることを実証する。
行列は最大で256倍256$で、mathcalkappa$は約466である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 14:41:30 GMT)
Enhancing Quantum Entanglement Through Parametric Control of Atom-Cavity States [0.0] ディック状態は絡み合った状態のクラスを形成し、様々な量子アルゴリズムへの応用に多くの注目を集めている。
電界エネルギーが原子エネルギー分裂に対して大きい体制では、基底状態の精密制御が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:38:18 GMT)
Does the Source of a Warning Matter? Examining the Effectiveness of Veracity Warning Labels Across Warners [0.0] 我々は,警告ラベルソースが情報信頼や共有意図に与える影響をよりよく理解するために,オンライン・オブジェクト間実験を行った。
いずれも、制御に関する偽情報の信頼性を著しく低下させたが、AIからの警告はわずかに効果的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:27:26 GMT)
Differentially Private Block-wise Gradient Shuffle for Deep Learning [0.0] 本稿では,ディープラーニングのためのDP-BloGSアルゴリズムを提案する。
DP-BloGSは、既存の私的なディープラーニングの文献から成り立っているが、勾配雑音導入に対する確率的アプローチを採用することで、決定的な変化を生んでいる。
DP-SGDよりもデータ抽出に対する耐性が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 05:32:37 GMT)
Dephasing-assisted transport in a tight-binding chain with a linear potential [0.0] 境界駆動型強結合鎖におけるバルクデファスティングと線形ポテンシャルの相互作用について検討した。
線形ポテンシャルはノイズがないときにワニエ・スタークの局在を誘導し、デフォーカスは傾きがないときに拡散輸送を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:07:09 GMT)
Context-augmented Retrieval: A Novel Framework for Fast Information Retrieval based Response Generation using Large Language Model [0.0] 文脈情報のコーパスが大きくなるにつれて、検索型拡張生成(RAG)ベースの質問回答システム(QA)の回答/推論品質は低下する。
本研究は,古典的テキスト分類とLarge Language Model(LLM)を組み合わせることで,この問題を解決する。
新しいアプローチ Context Augmented Search (CAR) は、情報検索と回答生成時間の大幅な削減とともに、優れた品質の回答生成を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:02:07 GMT)
Artificial Intelligence Approaches for Energy Efficiency: A Review [0.0] 国連は持続可能な開発目標を設定し、この論文は、第7(住宅・クリーンエネルギー)、第9(産業・イノベーション・インフラ)、第13(クライムアクション)の目標に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:24:52 GMT)
Areas of Improvement for Autonomous Vehicles: A Machine Learning Analysis of Disengagement Reports [0.0] 2014年以降、カリフォルニア州自動車局(CDMV)は自動運転車のメーカーから情報を収集している。
これらの離脱報告(DR)には、運転テスト中に技術障害、手動オーバーライド、その他の要因により自律モードから離脱したAVの詳細情報が含まれている。
本稿では,2023 DRの情報を機械学習(ML)で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 16:36:10 GMT)
Analysis of Total Variation Minimization for Clustered Federated Learning [0.0] クラスタ化されたフェデレーション学習は、ほぼ均一なローカルデータセットのクラスタを特定することで、この問題に対処する。
クラスタ化フェデレーション学習における最近のアプローチの1つは、一般化総変分最小化(GTVMin)である。
我々は、GTVMinソリューションとクラスタ平均との差を上界に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 13:57:36 GMT)
Analysis and Predictive Modeling of Solar Coronal Holes Using Computer Vision and ARIMA-LSTM Networks [0.0] 本研究ではコンピュータビジョン技術を用いてコロナホール領域を検出し,その大きさを推定する。
我々は,コロナホールの領域の傾向を分析し,その地域を7日間にわたって様々な太陽地域にわたって予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:28:48 GMT)
An Invertible State Space for Process Trees [0.0] プロセスツリーに対して可逆な状態空間定義を提案する。
その結果,プロセスツリーの新規,時間効率,分解戦略の開発を支援した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:26:35 GMT)
An Explainable Vision Transformer with Transfer Learning Combined with Support Vector Machine Based Efficient Drought Stress Identification [0.0] 視覚変換器(ViT)は、長距離依存を捉え、複雑な空間関係を捉えるための有望な代替手段を提供する。
航空画像を用いたジャガイモの干ばつストレス検出にViTの力を利用する,説明可能なディープラーニングパイプラインを提案する。
以上の結果から, 提案手法は干ばつストレス同定の精度を高めるだけでなく, 干ばつストレスにかかわる多彩な植物の特徴にも光を当てることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 15:08:26 GMT)
All-electrical operation of a spin qubit coupled to a high-Q resonator [0.0] シリコンフィン電界効果トランジスタに集積したホールスピン量子ビットの1.5Kにおけるコヒーレントかつ全電気的制御について報告する。
制御パルススペクトルがタンク共鳴と重なり合うとき, 広い範囲の高調波域を持つ量子ビット制御パルスがタンクを巻き上げることを示す。
これは、タンクリング振幅が量子ドットの励起状態分裂を超えると、読み出し可視性が低下する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 09:48:47 GMT)
Advanced Techniques for High-Performance Fock Matrix Construction on GPU Clusters [0.0] opt-UM と opt-Brc は、Hartree-Fock のケーキュレーションを$f$型角運動量関数に拡張した。
Opt-Brc はより小さな系と高度に収縮された三価ゼータの基底集合に対して優れ、オプト-UM は大きな分子系に対して有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 08:49:06 GMT)
Adaptive Transit Signal Priority based on Deep Reinforcement Learning and Connected Vehicles in a Traffic Microsimulation Environment [0.0] 本研究は、適応トランジット信号優先(TSP)アルゴリズムを含むRLベースのトラフィック制御を拡張した。
このエージェントは、バスの走行時間を約21%短縮し、飽和率0.95で一般交通に悪影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 18:17:22 GMT)
A learning theory for quantum photonic processors and beyond [0.0] 連続可変(CV)量子回路によって生成された量子状態、測定、チャネルを学習するタスクについて考察する。
CV回路パラメータに符号化された古典変数をそれらの回路上で評価された結果確率にマッピングする関数のクラスを定義する。
その結果, CV回路は, 有限次元の回路と異なり, 回路深度によらず, 効率よくトレーニングできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 07:39:48 GMT)
A New Type of Foundation Model Based on Recordings of People's Emotions and Physiology [0.0] ファースト・パーソン・ファンデーション・モデル(英語版)は、環境刺激を人の感情的および生理的状態にマッピングする。
我々は、着用者が見ているもの、聴いているもの、感情的、生理的状態をキャプチャする記録リグを開発した。
この新たなデータソースは、次世代のファンデーションモデルを構築するための新しいデータ不足に対処するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:14:45 GMT)
A New Horizon of Data Communication through Quantum Entanglement [0.0] いくつかの問題は、物理学の非常に基本的あるいは根本的依存関係のため、解決できないかもしれない。
本稿では,従来の通信システムにおける主な欠点を明らかにし,これらの課題を克服するための概念モデルを提供する。
この仮説モデルデータにより、光よりも高速に伝送でき、任意の距離間で100%リアルタイムに伝送できると予測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jul 2024 11:01:56 GMT)