A Survey on Data Selection for Language Models [148.3] データ選択方法は、トレーニングデータセットに含まれるデータポイントを決定することを目的としている。
ディープラーニングは、主に実証的な証拠によって駆動され、大規模なデータに対する実験は高価である。
広範なデータ選択研究のリソースを持つ組織はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:59:31 GMT)
Vision Transformers: From Semantic Segmentation to Dense Prediction [139.2] 視覚的予測のための視覚変換器(ViT)のグローバルな文脈学習の可能性について検討する。
我々のモチベーションは、グローバルコンテキストを全受容界層で学習することで、ViTがより強力な長距離依存性情報を取得することである。
階層型ローカル・グローバル・トランスフォーマー (HLG) のファミリを定式化し, 窓内部の局所的な注意と, ピラミッド建築における窓全体のグローバルアテンションを特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:13:47 GMT)
Compositional Physical Reasoning of Objects and Events from Videos [122.7] 本稿では,物体の動きや相互作用から隠れた物理的特性を推定するという課題に対処する。
我々は、ComPhyの最先端ビデオ推論モデルを評価し、これらの隠れプロパティをキャプチャする限られた能力を明らかにする。
また,視覚的および隠れた物理的特性を学習し,原因を解明する,新しいニューロシンボリックな枠組みであるPhysical Concept Reasoner(PCR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:19:55 GMT)
Gemma 2: Improving Open Language Models at a Practical Size [118.1] Gemma 2は、軽量で最先端のオープンモデルであるGemmaファミリの新しい追加である。
我々はTransformerアーキテクチャにいくつかの技術的変更を適用し、例えば、ローカル・グローバル・アテンションをインターリーブする。
結果として得られたモデルは、そのサイズで最高のパフォーマンスを提供し、さらに2～3倍の大きさのモデルに対して、競争力のある代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:52:12 GMT)
QUDSELECT: Selective Decoding for Questions Under Discussion Parsing [90.9] Question Under Examination (QUD) は、暗黙の質問を用いて文間の会話関係を明らかにするための談話フレームワークである。
本稿では,QUD基準を考慮したQUD依存構造を選択的に復号する共同学習フレームワークであるQUDSELECTを紹介する。
提案手法は,人的評価において9%,自動評価において4%,最先端のベースラインモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:46:08 GMT)
A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks [74.5] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。
本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:14:53 GMT)
Real-time gravitational-wave inference for binary neutron stars using machine learning [71.3] 近似を行なわずに1秒で完全なBNS推論を行う機械学習フレームワークを提案する。
本手法は, (i) 合併前の正確な局所化を提供することにより, (i) 近似低遅延法と比較して, (ii) 局所化精度を$sim30%$で改善すること, (iii) 光度距離, 傾斜, 質量に関する詳細な情報を提供することにより, (i) マルチメーサの観測を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:00:54 GMT)
Exploiting the Semantic Knowledge of Pre-trained Text-Encoders for Continual Learning [70.6] 継続的な学習は、モデルが学習した知識を維持しながら、新しいデータから学習することを可能にする。
画像のラベル情報で利用できるセマンティック知識は、以前に取得したセマンティッククラスの知識と関連する重要なセマンティック情報を提供する。
テキスト埋め込みを用いて意味的類似性を把握し,タスク内およびタスク間のセマンティックガイダンスの統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:51:44 GMT)
A Comprehensive Evaluation on Event Reasoning of Large Language Models [68.3] LLMが、様々な関係や推論パラダイムに基づいたイベント推論をいかにうまく達成するかは、いまだに不明である。
本稿ではEVent推論のEValuationのための新しいベンチマークEV2を紹介する。
LLMにはイベント推論を実現する能力があるが、その性能は十分ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:39:32 GMT)
Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems [65.2] 産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。
製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することで、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。
産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)デバイスを利用すれば、DTを構築するためのデータを共有するメカニズムは、悪い選択問題の影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:47:10 GMT)
Data Management For Training Large Language Models: A Survey [64.2] 大規模言語モデル(LLM)のトレーニングにおいて、データは基本的な役割を果たす
本調査は,LLMの事前学習および微調整段階におけるデータ管理の現状を概観するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:56:35 GMT)
StitchFusion: Weaving Any Visual Modalities to Enhance Multimodal Semantic Segmentation [63.3] 我々は,大規模な事前学習モデルを直接エンコーダや機能フューザとして統合するフレームワークであるStitchFusionを提案する。
我々は,エンコーディング中に多方向アダプタモジュール(MultiAdapter)を導入し,モーダル間情報転送を実現する。
本モデルは,最小限の追加パラメータを持つ4つのマルチモーダルセグメンテーションデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:41:16 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Traveling Purchaser Problems [61.8] 旅行購入問題(TPP)は幅広いアプリケーションにおいて重要な最適化問題である。
本稿では,ルート構築と購入計画を個別に扱う,深層強化学習(DRL)に基づく新しいアプローチを提案する。
メタラーニング戦略を導入することで、大規模なTPPインスタンス上で安定してポリシーネットワークをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:30:14 GMT)
SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation [60.8] 本稿では,3次元画像情報と多視点画像情報の同時利用による3次元インスタンス分割の課題に対処する。
本稿では,3次元インスタンスセグメンテーションのための2次元セグメンテーションモデルを効果的に活用する新しい3D-to-2Dクエリフレームワークを提案する。
本手法は,ロバストなセグメンテーション性能を実現し,異なるタイプのシーンにまたがる一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:56:14 GMT)
On the Resilience of Multi-Agent Systems with Malicious Agents [58.8] 我々は、コード生成、数学問題、翻訳、テキスト評価という、4つの下流マルチエージェントシステムタスクの実験を行う。
その結果、「階層的」なマルチエージェント構造は、最低性能が23.6%の優れたレジリエンスを示すことが示唆された。
本稿では,各エージェントが他のエージェントの出力に挑戦するメッセージやメカニズムをレビューし,修正するための追加エージェントを導入することによって,システムレジリエンスを高めることによるマルチエージェントシステムのレジリエンス向上の可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:25:20 GMT)
Toward Automatic Relevance Judgment using Vision--Language Models for Image--Text Retrieval Evaluation [56.5] VLM(Vision-Language Models)は、様々なアプリケーションで成功を収めてきたが、関連性判断を支援する可能性はまだ不明である。
本稿では,CLIP,LLaVA,GPT-4Vを含むVLMの関連性評価機能について,ゼロショット方式でマルチメディアコンテンツ作成に適した大規模テキスト分割ホック検索タスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:15:25 GMT)
Let's Go Real Talk: Spoken Dialogue Model for Face-to-Face Conversation [55.0] 本稿では,新しい対面音声対話モデルを提案する。
ユーザ入力から音声視覚音声を処理し、応答として音声視覚音声を生成する。
また,最初の大規模マルチモーダル音声対話コーパスであるMultiDialogを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:05:47 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） (Fri, 2 Aug 2024 05:01:38 GMT)
Hallu-PI: Evaluating Hallucination in Multi-modal Large Language Models within Perturbed Inputs [54.5] Hallu-PIは、Perturbed Inputs内のMLLMの幻覚を評価するために設計された最初のベンチマークである。
Hallu-PIは7つの摂動シナリオで構成され、11種類のオブジェクトから1,260の摂動イメージを含んでいる。
我々の研究は、MLLMが様々な種類の幻覚を処理できる能力に深刻なバイアスがあることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:07:15 GMT)
Answering Questions by Meta-Reasoning over Multiple Chains of Thought [53.6] MCR(Multi-Chain Reasoning)は,大規模言語モデルに対して,複数の思考連鎖に対するメタ推論を促す手法である。
MCRは、異なる推論連鎖を調べ、それら間で情報を混合し、説明を生成し、答えを予測する際に最も関係のある事実を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:18:51 GMT)
Weakly Supervised Text-to-SQL Parsing through Question Decomposition [53.2] 我々は最近提案されたQDMR(QDMR)という意味表現を活用している。
質問やQDMR構造(非専門家によって注釈付けされたり、自動予測されたりする)、回答が与えられたら、我々は自動的にsqlクエリを合成できる。
本結果は,NL-ベンチマークデータを用いて訓練したモデルと,弱い教師付きモデルが競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:21:43 GMT)
Motion-aware Latent Diffusion Models for Video Frame Interpolation [51.8] 隣接するフレーム間の動き推定は、動きのあいまいさを避ける上で重要な役割を担っている。
我々は、新しい拡散フレームワーク、動き認識潜在拡散モデル(MADiff)を提案する。
提案手法は,既存手法を著しく上回る最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:14:46 GMT)
Single photon emitters in monolayer semiconductors coupled to transition metal dichalcogenide nanoantennas on silica and gold substrates [49.9] 遷移金属ジアルコゲナイド(TMD)単一光子エミッタは、量子情報応用に多くの利点をもたらす。
シリコンやガリウムホスプヒド(GaP)などのナノ共振器の製造に用いられる伝統的な材料は、高い屈折率の基質を必要とすることが多い。
ここでは,多層TMDで作製したナノアンテナ(NA)を用いて,基板選択による完全な柔軟性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:44:29 GMT)
Play to the Score: Stage-Guided Dynamic Multi-Sensory Fusion for Robotic Manipulation [48.4] 人間は、環境と対話する際に異なる感覚に柔軟に交互に変化する優れた才能を持っている。
そこで我々は,段階誘導型動的多感覚融合法であるMS-Botを提案する。
我々は、視覚、聴覚、触覚センサーを備えたロボットシステムを訓練し、困難なロボット操作タスクを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:20:56 GMT)
Efficient conversion from fermionic Gaussian states to matrix product states [48.2] フェミオンガウス状態から行列積状態に変換する高効率なアルゴリズムを提案する。
翻訳不変性のない有限サイズ系に対しては定式化できるが、無限系に適用すると特に魅力的になる。
この手法のポテンシャルは、2つのキラルスピン液体の数値計算によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:15:26 GMT)
Prototypical Partial Optimal Transport for Universal Domain Adaptation [48.1] ユニバーサルドメイン適応(UniDA)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。
ドメインとカテゴリシフトの存在はタスクを難しくし、"既知の"サンプルと"未知の"サンプルを区別する必要があります。
ミニバッチ型部分最適輸送(m-PPOT)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:08:56 GMT)
Robust Millimeter Beamforming via Self-Supervised Hybrid Deep Learning [47.0] 本稿では,ビームフォーミング自己教師ネットワークを提案し,様々なシナリオで異なる2種類のデータセットで検証する。
シミュレーションの結果,従来のDeepMIMOと新しいWAIR-Dデータセットの両方において,ハイブリッド学習を用いた自己教師型ネットワークが良好に動作することがわかった。
また,このようなハイブリッド学習の合理性を説明する原理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:02:26 GMT)
Fine-grained Attention in Hierarchical Transformers for Tabular Time-series [47.0] 本研究では,行レベルと列レベルの両方のフィールドを文脈化する,きめ細かい階層モデルであるFieldyを提案する。
その結果,行ワイドと列ワイドアテンションを組み合わせることで,モデルサイズを増大させることなく性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:25:16 GMT)
SentenceVAE: Faster, Longer and More Accurate Inference with Next-sentence Prediction for Large Language Models [46.6] 文変分自動エンコーダ(文変分自動エンコーダ)は,文変分自動エンコーダ(文変分自動エンコーダ)と文変分自動エンコーダ(文変分自動エンコーダ)からなる小型モデルである。
エンコーダは文内の情報を単一のトークンに効果的に凝縮し、デコーダは圧縮されたデータを元のセンテンシャル形式に再構成する。
SentenceVAEはまた、テキストを文に分割することで、元のセマンティックコンテンツの完全性を維持し、推論速度を高めながら精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:27:08 GMT)
RCAgent: Cloud Root Cause Analysis by Autonomous Agents with Tool-Augmented Large Language Models [46.5] 近年,クラウド根本原因分析(RCA)における言語モデル (LLM) の適用が活発に検討されている。
RCAgentは、実用的でプライバシに配慮した産業RCA利用のためのツール強化LDM自律エージェントフレームワークである。
RCAgentはGPTファミリではなく、内部的にデプロイされたモデル上で動作し、フリーフォームのデータ収集とツールによる包括的な分析を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:41:38 GMT)
Domain Adaptation-Enhanced Searchlight: Enabling brain decoding from visual perception to mental imagery [46.3] 本研究では18人の被験者のfMRIスキャンを用いた画像予測における領域適応(DA)の有効性について検討した。
以上の結果から,DAは画像予測の精度を著しく向上させることが明らかとなった。
我々のDA強化サーチライトは、視覚野や前頭頂皮質を含む、高度に分散した脳領域の画像内容を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:25:19 GMT)
SemiCD-VL: Visual-Language Model Guidance Makes Better Semi-supervised Change Detector [45.4] Change Detection (CD) は、画像間のセマンティックな変化でピクセルを識別することを目的としている。
VLM誘導に基づく半教師付きCD手法,すなわちSemiCD-VLを提案する。
本稿では,VLMに基づく混合変化イベント生成(CEG)戦略を提案し,ラベルなしCDデータに対して擬似ラベルを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:22:12 GMT)
Epistemic Ensembles in Semantic and Symbolic Environments (Extended Version with Proofs) [45.1] 知識に基づくアンサンブルは、知識に基づくエージェントによって構成され、自分自身とその仲間に関する知識を検索し共有することができる。
本研究では,一般的な統語的操作的アンサンブルのセマンティクスに基づいて,二つの数学的意味論について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:52:05 GMT)
Critical Fermions are Universal Embezzlers [45.0] 普遍エンベズラーは多体物理学においてユビキタスであることを示す。
同じ性質は、ジョルダン・ウィグナー変換を介して局所的に相互作用する双対スピン鎖において成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:31:00 GMT)
PERSOMA: PERsonalized SOft ProMpt Adapter Architecture for Personalized Language Prompting [44.3] PERSOMAは、ユーザ履歴を効率的にキャプチャするための新しいアプローチを提供する。
これは、対話を自由形式のテキストとして表現力のあるソフトプロンプト埋め込みに再サンプリングし、圧縮することで実現される。
PERSOMAは,既存の埋め込み技術やテキストプロンプト技術と比較して,大規模かつ複雑なユーザ履歴を扱う能力に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 00:24:22 GMT)
MERA: A Comprehensive LLM Evaluation in Russian [43.0] 基礎モデルを評価するために,ロシア語アーキテクチャ(MERA)ベンチマークのオープンなマルチモーダル評価を導入する。
ベンチマークには、11のスキルドメインで生成モデルを評価する21のタスクが含まれている。
本稿では,評価手法,MERA評価のためのオープンソースコードベース,提案システムを備えたリーダボードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:23:18 GMT)
The Quest for the Right Mediator: A History, Survey, and Theoretical Grounding of Causal Interpretability [43.0] 本稿では,因果媒介分析に基づく解釈可能性研究の視点を提案する。
因果単位の種類に応じて分類された解釈可能性の歴史と現状について述べる。
このフレーミングは、この分野のより密集した物語と、将来の仕事に対する実用的な洞察をもたらすと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:51:42 GMT)
Minimal operational theories: classical theories with quantum features [41.9] 条件付のほとんどすべての最小理論が2つの量子no-go定理を満たすことを示す。
関連する例として、全ての系が古典的である条件付き最小限の玩具理論を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:24:09 GMT)
Don't Waste Your Time: Early Stopping Cross-Validation [41.1] クロスバリデーションは、単一の構成を検証する際の計算コストを大幅に向上させる。
本研究は, 単純な理解や実装が容易な方法であっても, モデル選択がより高速に収束できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:33:32 GMT)
Rubric-based Learner Modelling via Noisy Gates Bayesian Networks for Computational Thinking Skills Assessment [40.1] 我々は,タスク固有能力ルーブリックから自動スキルアセスメントのための学習者モデルを開発する。
我々は2つのゲート層を持つネットワークを設計し、1つはノイズORゲートによる解離操作を行い、もう1つは論理ANDによる解離操作を行う。
CT-cubeスキルアセスメントフレームワークとCAT(Cross Array Task)は、それを実証し、その実現可能性を示すために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:21:05 GMT)
Modelling Assessment Rubrics through Bayesian Networks: a Pragmatic Approach [40.1] 本稿では,学習者モデルを直接評価ルーリックから導出する手法を提案する。
本稿では,コンピュータ思考のスキルをテストするために開発された活動の人的評価を自動化するために,この手法を適用する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:27:17 GMT)
Amortized Probabilistic Detection of Communities in Graphs [39.6] そこで我々は,アモータイズされたコミュニティ検出のためのシンプルなフレームワークを提案する。
我々はGNNの表現力と最近のアモータイズクラスタリングの手法を組み合わせる。
我々は、合成および実データセットに関するフレームワークから、いくつかのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:44:47 GMT)
A Reparameterized Discrete Diffusion Model for Text Generation [39.0] 本研究は, 離散拡散確率モデルと自然言語生成への応用に関する研究である。
離散拡散過程からサンプリングの代替的かつ等価な定式化を導出する。
本研究では,既存の拡散モデルに対して,テキスト生成能力を評価するための広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:09:14 GMT)
Counterfactual Explanations for Medical Image Classification and Regression using Diffusion Autoencoder [38.8] 生成モデルの潜在空間を直接操作する新しい手法,特に拡散オートエンコーダ(DAE)を提案する。
このアプローチは、対実的説明(CE)の生成を可能にすることによって、固有の解釈可能性を提供する
これらの潜在表現は、脊椎圧迫骨折(VCF)や糖尿病網膜症(DR)などの病態の医学的分類と経時的回帰に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:01:30 GMT)
Quantum noise modeling through Reinforcement Learning [38.5] 本稿では,量子チップに影響を及ぼすノイズを特徴付ける機械学習手法を導入し,シミュレーション中にエミュレートする。
我々のアルゴリズムは強化学習を活用し、様々なノイズモデルを再現する際の柔軟性を向上させる。
実超伝導量子ビット上でのシミュレーションおよび試験によりRLエージェントの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:05:21 GMT)
Privacy-Preserving Split Learning with Vision Transformers using Patch-Wise Random and Noisy CutMix [38.4] コンピュータビジョンでは、視覚変換器(ViT)が、精度と堅牢性を改善するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に取って代わりつつある。
分散学習(SL)は、サーバ側のリソースを活用してViTをトレーニングし、分散デバイスからのプライベートデータを活用する、実行可能なソリューションとして登場した。
本稿では,DP-CutMixSLと呼ばれる,スマッシュデータにガウスノイズを注入し,クライアント間でランダムに選択したスマッシュデータのパッチを混合する,新たなプライバシ保護型SLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:24:39 GMT)
Computational Life: How Well-formed, Self-replicating Programs Emerge from Simple Interaction [38.0] 本研究では,無作為で非自己複製プログラムが明示的なフィットネス環境を欠く環境に置かれる場合,自己複製プログラムが出現する傾向があることを示す。
また,自己複製器の出現に伴い,複雑なダイナミクスが出現し続けていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:10:54 GMT)
TexGen: Text-Guided 3D Texture Generation with Multi-view Sampling and Resampling [37.7] テクスチャ生成のための新しい多視点サンプリングおよび再サンプリングフレームワークであるTexGenを提案する。
提案手法は,高精細度3次元オブジェクトに対して,高精細度で優れたテクスチャ品質を実現する。
また,テクスチャ生成技術は,テクスチャ編集にも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:24:40 GMT)
Learning Visual Quadrupedal Loco-Manipulation from Demonstrations [36.2] 我々は四足歩行ロボットに、足だけを使って現実世界の操作タスクを実行させることを目標としている。
我々はロコ操作プロセスを低レベル強化学習(RL)ベースのコントローラと高レベル行動クローン(BC)ベースのプランナに分解する。
提案手法はシミュレーションや実世界の実験を通じて検証され,移動性や高精度なタスクをロボットが実行できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:51:52 GMT)
Guardians of Image Quality: Benchmarking Defenses Against Adversarial Attacks on Image Quality Metrics [35.9] 本稿では、IQAに対する敵攻撃の増加に対応する防衛機構の総合的なベンチマーク研究について述べる。
本研究は, 敵の浄化, 敵の訓練, 確証された堅牢性手法を含む25の防衛戦略を評価する。
我々は、IQAのスコアと画質を保存すべきであるとして、ディフェンスとIQAタスクへの適用性の違いを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:02:49 GMT)
SemiSFL: Split Federated Learning on Unlabeled and Non-IID Data [34.5] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがネットワークエッジでプライベートデータ上で機械学習モデルを協調的にトレーニングできるようにするためのものだ。
クラスタリング正規化を取り入れて,ラベルなしおよび非IIDクライアントデータでSFLを実行する,Semi-supervised SFLシステムを提案する。
本システムは,訓練時間の3.8倍の高速化を実現し,目標精度を達成しつつ通信コストを約70.3%削減し,非IIDシナリオで最大5.8%の精度向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:16:07 GMT)
Adaptive Two-Stage Cloud Resource Scaling via Hierarchical Multi-Indicator Forecasting and Bayesian Decision-Making [34.5] 適応型階層型アテンションに基づく資源モデリングと意思決定システムであるHRAMONYを提案する。
Harmonyは階層的な多指標分布予測と不確実性を考慮したベイズ決定を組み合わせている。
1ヶ月にわたる実世界の展開は、HARMONYの実質的な影響を検証し、35,000時間以上のGPUの節約と1K以上のコスト削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:19:25 GMT)
MCGMark: An Encodable and Robust Online Watermark for LLM-Generated Malicious Code [33.9] 我々は、LCM生成コードを追跡するための、最初の堅牢で、コード構造を認識し、エンコード可能な透かしアプローチであるMCGMarkを提案する。
MCGMarkは最大出力限界の400トークン内に88.9%の埋め込み成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:04:52 GMT)
POA: Pre-training Once for Models of All Sizes [33.7] 我々はPOA(Pre-Treating Once for All)と呼ばれる新しい三枝型自己教師型トレーニングフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、革新的な弾性的な学生分岐を近代的な自己蒸留パラダイムに導入する。
ViT、Swin Transformer、ResNetのバックボーンを使って最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:13:29 GMT)
OpenVid-1M: A Large-Scale High-Quality Dataset for Text-to-video Generation [33.6] 本稿では,表現的キャプションを備えた高精度な高品質データセットOpenVid-1Mを紹介する。
また、OpenVid-1Mから433K 1080pのビデオをキュレートしてOpenVidHD-0.4Mを作成し、高精細ビデオ生成を推進した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:14:59 GMT)
CFBench: A Comprehensive Constraints-Following Benchmark for LLMs [33.2] CFBenchは大規模言語モデルのベンチマークに従う大規模な包括的制約である。
200以上の実生活シナリオと50以上のNLPタスクをカバーする1,000のキュレートされたサンプルがある。
CFBenchは実世界の命令から厳密に制約をコンパイルし、制約型のための革新的な体系的なフレームワークを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:03:48 GMT)
EIUP: A Training-Free Approach to Erase Non-Compliant Concepts Conditioned on Implicit Unsafe Prompts [32.6] 非有毒なテキストは、暗黙の安全でないプロンプトと呼ばれる非準拠のイメージを生成するリスクを伴っている。
我々は、非準拠の概念を消去プロンプトに組み込む、単純で効果的なアプローチを提案する。
本手法は,画像の忠実度を高いスコアで評価しながら,優れた消去効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:17:14 GMT)
NOLO: Navigate Only Look Once [31.9] 本稿では、オフラインでビデオからコンテキスト内ナビゲーションポリシーを純粋に学習する必要があるビデオナビゲーション設定に焦点を当てる。
In-context 能力を有するナビゲーションポリシーの学習方法である Navigate Only Look Once (NOLO) を提案する。
提案アルゴリズムは,学習ポリシーの文脈内学習能力を実証し,ベースラインを大きなマージンで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:41:34 GMT)
PC$^2$: Pseudo-Classification Based Pseudo-Captioning for Noisy Correspondence Learning in Cross-Modal Retrieval [31.8] 本稿では, Pseudo- Classification based Pseudo-Captioning (PC$2$) フレームワークについて述べる。
ミスマッチしたペアごとに、より情報的で具体的な監視を提供するために、擬似カプセルを生成します。
技術的貢献に加えて、NoW(NoW)と呼ばれる現実的なNCLデータセットを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:54:49 GMT)
An Optimization Framework to Enforce Multi-View Consistency for Texturing 3D Meshes [31.6] 本稿では,多視点整合性を実現するために,4段階の最適化フレームワークを提案する。
特に第3段と第4段は反復され、第4段のカットは非剛性アライメントを促進する。
実験結果から,本手法は質的,定量的にベースラインアプローチを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:19:34 GMT)
PINNs for Medical Image Analysis: A Survey [31.3] 医用画像解析(PIMIA)専用の物理インフォームド手法に関する80以上の論文の体系的な文献レビューを報告する。
本稿では,物理知識とプロセスのモデル化,表現方法,MIAモデルへの統合戦略について検討する。
PIMIAにおける重要なオープンな課題として、適切な物理の事前選択や標準化されたベンチマークプラットフォームの構築を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:50:49 GMT)
The Phantom Menace: Unmasking Privacy Leakages in Vision-Language Models [31.2] VLM(Vision-Language Models)は視覚とテキストの理解を統合し、様々なタスクに適している。
これらの機能は、Webからクロールされた大量の未処理データのトレーニングに基づいて構築される。
本稿では,これらの脆弱性が存在するかどうかを,ID漏洩に着目して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:36:13 GMT)
A Family of Pretrained Transformer Language Models for Russian [31.2] 本稿では、エンコーダ(ruBERT, ruRoBERTa, ruELECTRA)、デコーダ(ruGPT-3)、エンコーダ-デコーダ(ruT5, FRED-T5)にまたがる13個のロシアトランスフォーマーLMのコレクションを紹介する。
本稿では, モデルアーキテクチャの設計と事前学習について報告し, それらの一般化能力をロシア語理解および生成データセットおよびベンチマーク上で評価した結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:27:46 GMT)
Amodal Segmentation for Laparoscopic Surgery Video Instruments [30.4] 医療分野における手術器具の領域にAmodalVisを導入する。
このテクニックは、オブジェクトの可視部と隠蔽部の両方を識別する。
これを実現するために,新しいAmoal Instrumentsデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:40:34 GMT)
A Survey on Self-play Methods in Reinforcement Learning [30.2] エージェントとコピーや過去のバージョンとの相互作用を特徴とするセルフプレイは、近年、強化学習において注目されている。
本稿では,マルチエージェント強化学習フレームワークやゲーム理論の基本概念を含む,自己プレイの予備的概念を明らかにする。
統合されたフレームワークを提供し、このフレームワーク内で既存のセルフプレイアルゴリズムを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:47:51 GMT)
Adaptive Self-training Framework for Fine-grained Scene Graph Generation [29.4] シーングラフ生成(SGG)モデルは、ベンチマークデータセットに関する固有の問題に悩まされている。
SGG (ST-SGG) のための自己学習フレームワークを導入し, 注釈のない三つ子に擬似ラベルを割り当てる。
各種SGGモデルにおけるST-SGGの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:22:46 GMT)
An Encoding--Searching Separation Perspective on Bi-Encoder Neural Search [29.3] ビエンコーダアーキテクチャには、見かけのデータセットでの低いパフォーマンスや、新しいデータセットでの弱いゼロショットパフォーマンスなど、いくつかの注目すべき問題がある。
テキストエンコーダアーキテクチャの新しい視点として,テキストエンコーダ(textitencoding--searching separation perspective)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:13:18 GMT)
Mission: Impossible Language Models [29.2] 我々は、複雑さの異なる合成不可能な言語のセットを開発する。
一端には、英語の単語のランダムなシャッフルや不可逆的なシャッフルなど、本質的に不可能な言語がある。
一方、言語は直感的には不可能ではないかもしれないが、言語学ではそう考えられていることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:59:03 GMT)
S2TD-Face: Reconstruct a Detailed 3D Face with Controllable Texture from a Single Sketch [29.1] アニメーションや3Dアバター,芸術デザイン,行方不明者の検索など,多くのシナリオに適用可能なスケッチから3Dテクスチャ化された顔の再構築を行う。
本稿では,S2TD-Faceと呼ばれるスケッチから,制御可能なテクスチャと詳細な3次元顔の再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:16:07 GMT)
XLIP: Cross-modal Attention Masked Modelling for Medical Language-Image Pre-Training [29.0] 視覚と言語による事前学習は、画像とテキストのペアにおける対照的な学習を用いて、タスク間の効果的な伝達を実現する。
現在のモデルは、医療データの不足により、重要な病理的特徴を正確に再構築するのに苦労している。
本稿では,XLIP(Masked modelling for Medical Language-Image Pre-Training)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:53:37 GMT)
Point Prediction for Streaming Data [27.9] 本稿では,ストリーミングデータを用いた2つの新しい点予測手法を提案する。
1つはCount-Minスケッチ(CMS)に基づいており、もう1つはランダムなバイアスを持つガウス過程の先行に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:12:52 GMT)
A Survey of Mamba [26.7] 近年,基礎モデル構築の代替手段として,Mambaという新しいアーキテクチャが登場している。
本研究では,マンバモデルの発展,多様なデータにマンバを適応させる技術,およびマンバが優れている応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:18:41 GMT)
HMDN: Hierarchical Multi-Distribution Network for Click-Through Rate Prediction [26.3] 階層型マルチディストリビューションネットワーク(HMDN)というフレキシブルなモデリングパラダイムを提案する。
HMDNは、混合マルチディストリビューションを効率的にモデル化し、既存のマルチディストリビューション手法とシームレスに統合することができる。
HMDNの有効性と柔軟性は,公立および工業用両方のデータセットで実験的に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:29:59 GMT)
AONeuS: A Neural Rendering Framework for Acoustic-Optical Sensor Fusion [25.3] 水中の知覚と3次元表面の再構築は、建設、セキュリティ、海洋考古学、環境モニタリングにおける幅広い応用において難しい問題である。
本研究は,物理に基づく多モード音響-光学的ニューラルサーフェス再構成フレームワークの開発である。
これらの相補的なモダリティを融合させることで,本フレームワークは,高度に制限されたベースライン上での計測から高精度な高解像度3次元表面を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:02:51 GMT)
Cross-domain Named Entity Recognition via Graph Matching [25.2] クロスドメインのNERは、現実のシナリオにおけるデータの不足から、実用的ながら難しい問題である。
我々は,ラベル関係を確率分布としてモデル化し,ソースとターゲットの両方のラベル空間にラベルグラフを構築する。
ラベル関係をグラフとして表現することにより、グラフマッチング問題としてクロスドメインNERを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 02:31:54 GMT)
EmoBack: Backdoor Attacks Against Speaker Identification Using Emotional Prosody [25.1] 話者識別(SI)は、話者の発話に基づいて話者の身元を決定する。
これまでの研究は、SIディープニューラルネットワーク(DNN)がバックドア攻撃に対して脆弱であることを示している。
これは、SI DNNのバックドア攻撃に対する脆弱性を、話者の感情的韻律を用いて探求する最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:00:12 GMT)
Pre-trained Gaussian Processes for Bayesian Optimization [24.7] 本稿では,HyperBO という事前学習型 BO フレームワークを提案する。
GPが既知の「地中真実」を仮定することなく, 後続の予測と, ほぼゼロの後悔をHyperBOに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:13:29 GMT)
PGNeXt: High-Resolution Salient Object Detection via Pyramid Grafting Network [24.5] 本稿では、データセットとネットワークフレームワークの両方の観点から、より難解な高分解能サルエントオブジェクト検出(HRSOD)について述べる。
HRSODデータセットの欠如を補うため、UHRSDと呼ばれる大規模高解像度の高分解能物体検出データセットを慎重に収集した。
すべての画像はピクセルレベルで微妙にアノテートされ、以前の低解像度のSODデータセットをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:31:21 GMT)
Adaptive Contrastive Decoding in Retrieval-Augmented Generation for Handling Noisy Contexts [24.5] 文脈の影響を効果的に活用するための適応型コントラスト復号法(ACD)を提案する。
ACDは、ベースラインよりもオープンドメインの質問応答タスクの改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:03:38 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MuJoCo環境の実験では、入力変換ベースの防御が複数の敵に対して防御されていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:05:19 GMT)
Adaptive Recruitment Resource Allocation to Improve Cohort Representativeness in Participatory Biomedical Datasets [23.5] 本稿では, サイト間の採用資源を適応的に配分し, 代表性を向上する計算手法を提案する。
医療センターからの参加者1万人分のコホートを模擬的に募集した結果,既存のベースラインよりも代表的コホートが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:32:30 GMT)
Deep progressive reinforcement learning-based flexible resource scheduling framework for IRS and UAV-assisted MEC system [22.8] 無人航空機(UAV)を利用した移動体エッジコンピューティングシステムは、一時的および緊急のシナリオで広く利用されている。
我々のゴールは、UAV位置、IRS位相シフト、タスクオフロード、リソース割り当てを可変数のUAVで共同最適化することで、MECシステムのエネルギー消費を最小化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:10:33 GMT)
The Mismeasure of Man and Models: Evaluating Allocational Harms in Large Language Models [22.8] 大規模言語モデル(LLM)におけるバイアスから生じる潜在的アロケーション障害を評価するモデル非依存バイアス指標であるランクアロケーションベースバイアス指標(RABBI)を導入する。
その結果, 平均性能差と分布距離に基づく偏差測定では, 割り当て結果の集団差を確実に把握できないことがわかった。
私たちの研究は、限られたリソース制約のあるコンテキストでモデルがどのように使用されるかを説明する必要性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:13:06 GMT)
Locating and Editing Factual Associations in Mamba [22.1] 本研究では,マンバ状態空間モデルにおける事実的リコールのメカニズムについて検討する。
我々はMambaを同様のサイズの自己回帰変換器LMと直接比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:29:25 GMT)
Prompt Recursive Search: A Living Framework with Adaptive Growth in LLM Auto-Prompting [22.0] 大規模言語モデル(LLM)のためのPRS(Prompt Recursive Search)フレームワークを提案する。
PRSフレームワークは、問題複雑性と調整可能な構造の評価を取り入れ、エラーの可能性の低減を確実にする。
The Chain of Thought(CoT)法と比較して, PRS法は, Llama3-7Bモデルを用いてBBHデータセットの精度を8%向上し, 22%の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:59:42 GMT)
From Stem to Stern: Contestability Along AI Value Chains [21.8] このワークショップは、競争可能なAIのトピックに焦点を当てた学際的なCSCW研究者のコミュニティを成長させ、統合する。
ワークショップの成果として、AIバリューチェーンに沿った競争可能性に関する最も急進的な機会と課題を、研究ロードマップの形でまとめます。
AIバリューチェーンの長さと深さを考慮すると、このようなチェーンのさまざまな場所に沿ってAIシステムの競争性について、特に議論が引き起こされるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:57:52 GMT)
Semantic Skill Grounding for Embodied Instruction-Following in Cross-Domain Environments [21.8] EIF(Embodied instruction-following)では、タスクプランナとしての事前訓練言語モデル(LM)が重要な分岐として現れる。
セマンティックスキルの階層的性質を活用するセマンティックスキル基盤フレームワークを提案する。
VirtualHomeベンチマークで行った実験では,300のドメイン横断EIFシナリオにおけるSemGroの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:50:31 GMT)
Transformers are Universal In-context Learners [21.5] 変換器は「コンテキスト内マッピング」を定義する深層アーキテクチャである
深部変圧器は普遍的であり、任意の精度で連続的な文脈内写像を近似できることを示す。
我々の結果の重要な側面は、既存の結果と比較して、固定精度では、単一変圧器が任意の(無限の)トークン数で動作可能であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:21:48 GMT)
Adaptive Planning with Generative Models under Uncertainty [20.9] 生成モデルによる計画は、幅広い領域にわたる効果的な意思決定パラダイムとして現れてきた。
最新の環境観測に基づいて決定を下すことができるため、各段階での継続的再計画は直感的に思えるかもしれないが、かなりの計算上の課題をもたらす。
本研究は,長軸状態軌跡を予測できる生成モデルの能力を活用する,シンプルな適応計画手法を導入することで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:07:53 GMT)
Improving Retrieval Augmented Language Model with Self-Reasoning [20.7] 本稿では,ALMの信頼性とトレーサビリティ向上を目的とした,新たな自己推論フレームワークを提案する。
このフレームワークは、関連性を認識したプロセス、エビデンスを認識した選択プロセス、軌跡解析プロセスの3つのプロセスで自己推論軌道を構築することを含む。
提案手法の優位性を示すため,4つの公開データセットにまたがるフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:11:17 GMT)
Where Do People Tell Stories Online? Story Detection Across Online Communities [20.1] オンラインコミュニティにおけるストーリーの検出は、ストーリーがコミュニティに散らばっていて、1つのテキスト内でノンストーリーテリングスパンと織り交ぜられるため、難しい作業である。
我々はStorySeekerツールキットをリリースし、Redditの投稿とコメント502件のデータセット、ソーシャルメディアのコンテキストに適合したコードブック、ドキュメントとスパンのレベルでのストーリーテリングを予測するモデルを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:47:24 GMT)
Reconsidering Token Embeddings with the Definitions for Pre-trained Language Models [20.1] 本研究では,言語モデルのための等方的および意味論的トークン埋め込みを構築するための定義EMBを提案する。
本実験は,RoBERTa-base と BART-large の埋め込み構築における Wiktionary の定義の活用の有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:00:05 GMT)
ArchCode: Incorporating Software Requirements in Code Generation with Large Language Models [20.1] ARCHCODEは、記述中の要求を整理し、表現されていない要求を外挿するフレームワークである。
ARCHCODEは所定の記述から要求を生成し、コードスニペットとテストケースを生成するように条件付けする。
パブリックベンチマークによると、ARCHCODEは機能要件を満たすために拡張され、Pass@kスコアが大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:54:36 GMT)
Accurate and Efficient Event-based Semantic Segmentation Using Adaptive Spiking Encoder-Decoder Network [20.1] イベントベースのセンサから動的に非同期な信号を処理するための有望なソリューションとして、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場している。
大規模イベントベースセマンティックセマンティックセグメンテーションタスクのための効率的なスパイキングエンコーダデコーダネットワーク(SpikingEDN)を開発した。
適応しきい値を利用して、ストリーミング推論におけるネットワーク精度、空間性、ロバスト性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:43:33 GMT)
EVIT: Event-based Visual-Inertial Tracking in Semi-Dense Maps Using Windowed Nonlinear Optimization [19.9] イベントカメラは、絶対的な画像強度を統合するのではなく、明るさの変化に反応する興味深い視覚的知覚センサーである。
本報告では, 推定精度を高めるため, 慣性信号の追加を提案する。
本評価では,さまざまな実世界のシーケンスに焦点をあて,異なるレートで実行されるイベントベースの代替手段との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:24:55 GMT)
A Survey on LoRA of Large Language Models [19.9] 低ランク適応(LoRA)は、高密度ニューラルネットワーク層をプラグ可能な低ランク行列で更新し、パラメータ効率の良い微調整パラダイムの1つである。
本調査は,(1)ダウンストリーム適応の改善による下流タスクにおけるLoRAの性能向上,(2)複数のLoRAプラグインを混合してタスク間一般化を実現するクロスタスク一般化手法,(3)LoRAの計算効率を高める効率改善手法,(4)フェデレート学習にLoRAを使用するデータプライバシ保護手法,(5)アプリケーションの観点から,進捗を分類し,レビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:22:22 GMT)
Boosting Gaze Object Prediction via Pixel-level Supervision from Vision Foundation Model [19.8] 本稿では,人間の視線行動によって捉えた被写体に対応する画素レベルのマスクを推定する,より困難な視線オブジェクトセグメンテーション(GOS)タスクを提案する。
そこで本研究では,実環境におけるモデルの推論効率と柔軟性を確保するために,シーン特徴から頭部特徴を自動的に取得することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:32:45 GMT)
FBSDiff: Plug-and-Play Frequency Band Substitution of Diffusion Features for Highly Controllable Text-Driven Image Translation [19.7] 本稿では,T2I拡散モデルとイメージ・ツー・イメージ(I2I)パラダイムをプラグ・アンド・プレイ方式で適用する,新しい,簡潔かつ効率的なアプローチを提案する。
本手法は,参照画像の導出係数と導出強度の両方において,高い制御性を有するテキスト駆動型I2I翻訳を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:13:38 GMT)
Applications of Spiking Neural Networks in Visual Place Recognition [19.6] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その潜在的なエネルギー効率と低レイテンシについて、ますます認識されている。
本稿では,視覚的位置認識(VPR)におけるSNNの3つの進歩について述べる。
まず,各SNNが重複しない地理的に異なる場所の集合を表すモジュールSNNを提案する。
次に、複数のネットワークが同じ場所を表すモジュールSNNのアンサンブルを示す。
最後に,SNNに基づくVPRにおけるシーケンスマッチングの役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 00:56:39 GMT)
Robustness-Aware 3D Object Detection in Autonomous Driving: A Review and Outlook [19.5] 本研究は,現実シナリオ下での知覚システム評価において,精度と遅延とともに頑健性の重要性を強調した。
我々の研究は、カメラのみ、LiDARのみ、マルチモーダルな3Dオブジェクト検出アルゴリズムを広範囲に調査し、精度、レイテンシ、堅牢性の間のトレードオフを徹底的に評価する。
これらのうち、多モード3D検出手法は優れた堅牢性を示し、新しい分類法を導入し、文献を改良して明瞭性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:04:09 GMT)
Improving Multilingual Neural Machine Translation by Utilizing Semantic and Linguistic Features [18.8] 複数の言語間の意味的特徴と言語的特徴を利用して多言語翻訳を強化することを提案する。
エンコーダ側では,意味的特徴と言語的特徴を両立させることにより,エンコーダ表現を整合させる非係合学習タスクを導入する。
デコーダ側では、言語エンコーダを利用して低レベル言語機能を統合し、ターゲット言語生成を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:10:12 GMT)
Active Learning for Neural PDE Solvers [18.7] Active Learningは、モデルをより小さなトレーニングセットで同じ精度でサロゲートするのに役立ちます。
モジュール型かつアクティブな学習ベンチマークであるAL4PDEを紹介する。
ALは,ランダムサンプリングと比較して平均誤差を最大71%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:48:58 GMT)
Universality of kernel random matrices and kernel regression in the quadratic regime [18.5] 本研究では、カーネルカーネルの回帰の研究を二次構造にまで拡張する。
我々は、元のカーネルランダム行列と二次カーネルランダム行列の差分に限定した作用素ノルム近似を確立する。
我々は、$n/d2$が非ゼロ定数に収束する二次状態におけるKRRの正確なトレーニングと一般化誤差を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:29:49 GMT)
Incremental Object-Based Novelty Detection with Feedback Loop [18.5] オブジェクトベースのノベルティ検出(ND)は、トレーニング中に見られるクラスに属さない未知のオブジェクトを特定することを目的としている。
従来のNDアプローチでは、事前訓練されたオブジェクト検出出力の1回のオフラインポスト処理に重点を置いていた。
本研究では,予測された出力に対して人間のフィードバックを要求できることを前提として,オブジェクトベースのNDのための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:27:09 GMT)
The Power of Combining Data and Knowledge: GPT-4o is an Effective Interpreter of Machine Learning Models in Predicting Lymph Node Metastasis of Lung Cancer [18.3] リンパ節転移(LNM)は肺癌患者の早期治療を決定する重要な因子である。
近年,大きな言語モデル (LLM) が注目されている。
本稿では,LLMが取得した医療知識と機械学習モデルで同定した潜伏パターンを組み合わせた新しいアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:55:52 GMT)
An Efficient and Effective Transformer Decoder-Based Framework for Multi-Task Visual Grounding [17.9] トランスフォーマーデコーダをベースとした,効率的なマルチタスクビジュアルグラウンドティングフレームワークを提案する。
言語的側面では、言語的特徴がメモリとして入力され、視覚的特徴がクエリとして入力される、視覚的特徴と言語的特徴を融合するためにTransformer Decoderを使用します。
視覚的側面では、注目スコアに基づく背景視覚トークンを排除し、パラメータフリーで計算を削減できる手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:01:05 GMT)
MapComp: A Secure View-based Collaborative Analytics Framework for Join-Group-Aggregation [17.5] MapCompは、共同分析のためのジョイングループ集約クエリを容易にする、ビューベースの新しいフレームワークである。
我々の研究は、マテリアライズドビューを使ったセキュアな協調JGAクエリを高速化する最初の取り組みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:08:06 GMT)
LLM as Runtime Error Handler: A Promising Pathway to Adaptive Self-Healing of Software Systems [17.3] 予期しない実行時エラーは、突然実行を終了させ、データ損失やシステムクラッシュといった深刻な結果をもたらす可能性がある。
ランタイムエラーを処理するための,最初のLCM支援自己修復フレームワークであるHealerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:03:00 GMT)
Visible-Thermal Multiple Object Tracking: Large-scale Video Dataset and Progressive Fusion Approach [17.3] VT-MOTと呼ばれる多目的追跡(MOT)のための大規模な可視熱ビデオベンチマークに貢献する。
VT-MOTには、582のビデオシーケンスペア、401kフレームペアの監視、ドローン、ハンドヘルドプラットフォームが含まれている。
VT-MOTの総合的な実験を行い,提案手法の優位性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:29:43 GMT)
GenRC: Generative 3D Room Completion from Sparse Image Collections [17.2] GenRCは、高忠実度テクスチャを備えたルームスケールの3Dメッシュを完成させる、自動トレーニングフリーパイプラインである。
E-Diffusionは、大域幾何学と外観整合性を保証するビュー一貫性パノラマRGBD画像を生成する。
GenRCは、ScanNetとARKitScenesデータセットのほとんどの外観と幾何学的メトリクスの下で、最先端のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:33:17 GMT)
Responsible AI Question Bank: A Comprehensive Tool for AI Risk Assessment [17.0] この調査では、さまざまなAIイニシアチブをサポートするために設計された包括的なフレームワークとツールであるResponsible AI (RAI) Question Bankを紹介した。
公正性、透明性、説明責任といったAI倫理原則を構造化された質問形式に統合することで、RAI質問銀行は潜在的なリスクの特定を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:40:20 GMT)
Integrating ESG and AI: A Comprehensive Responsible AI Assessment Framework [17.0] ESG-AIフレームワークは28社の企業との関わりの洞察に基づいて開発された。
これは、AIアプリケーションの環境および社会的影響の概要を提供し、投資家のようなユーザーがAI利用の物質性を評価するのに役立つ。
投資家は、構造化されたエンゲージメントと特定のリスク領域の徹底的な評価を通じて、責任あるAIに対する企業のコミットメントを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 00:58:01 GMT)
UNER: A Unified Prediction Head for Named Entity Recognition in Visually-rich Documents [15.9] 視覚的にリッチなドキュメント(VrD-NER)における名前付きエンティティの認識は、様々な現実のシナリオやアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
VrD-NERの研究は、複雑なドキュメントレイアウト、誤った読み込み順序、不適切なタスク定式化の3つの大きな課題に直面している。
我々は、既存のマルチモーダル文書変換器と協調してより堅牢なVrD-NERモデルを開発するために、クエリ対応エンティティ抽出ヘッドUNERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:21:36 GMT)
CLIP4Sketch: Enhancing Sketch to Mugshot Matching through Dataset Augmentation using Diffusion Models [15.6] 拡散モデルを利用した大規模かつ多様なスケッチ画像を生成する新しいアプローチであるCLIP4Sketchを提案する。
本手法は拡散確率モデル(DDPM)を用いて,個人性やスタイルを明確に制御したスケッチを生成する。
以上の結果から,既存の顔のスケッチデータに対するトレーニングよりも,スケッチ・トゥ・マガットのマッチング精度が大幅に向上したことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:48:36 GMT)
CP-Prompt: Composition-Based Cross-modal Prompting for Domain-Incremental Continual Learning [15.4] クロスモーダルドメイン増分学習(DIL)の主な課題は、学習モデルが新しいデータから継続的に学習できるようにすることである。
本稿では,制約パラメータをトレーニングし,事前学習したモデルに新しいドメインを学習させる,シンプルで効果的なフレームワークCP-Promptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:58:54 GMT)
PCR-99: A Practical Method for Point Cloud Registration with 99 Percent Outliers [14.5] 本稿では,未知のスケールと極端外周比の両方を扱える点雲登録法を提案する。
速度を著しく向上させる2つの新しいメカニズムを持つ決定論的3点サンプリング手法を用いる。
提案手法は, 最大98%の外れ値比で, 最先端技術に匹敵する性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:28:07 GMT)
Trustworthy Machine Learning under Social and Adversarial Data Sources [14.5] 社会的および敵対的行動は、機械学習システムの振る舞いと性能に顕著な影響を及ぼす可能性がある。
データは戦略的な個人によって生成され、自己関心のデータ収集者によって収集され、敵の攻撃者によって汚染される可能性がある。
その結果、機械学習システムの出力は低下する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:51:52 GMT)
Eliciting Informative Text Evaluations with Large Language Models [14.2] 生成的ピア予測機構(GPPM)と生成的シンプシスピア予測機構(GSPPM)の2つのメカニズムを導入する。
我々は,この機構がベイズ・ナッシュ均衡(近似)として高い努力と真理を動機付けることができることを示した。
ICLRデータセットでは、人間によるレビュー、GPT-4生成レビュー、GPT-3.5生成レビューの3つの品質レベルを、期待されるスコアの観点から区別することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:38:58 GMT)
PsybORG+: Cognitive Modeling for Triggering and Detection of Cognitive Biases of Advanced Persistent Threats [14.2] 本稿では,認知的脆弱性に影響されたAPT行動のモデル化を目的としたマルチエージェントサイバーセキュリティシミュレーション環境であるPsybORGを紹介する。
我々の貢献には、APTの数学的モデリング、PsybORGの開発、攻撃者の認知的脆弱性を推測する技術の実装が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:00:58 GMT)
Improving Sentence Embeddings with Automatic Generation of Training Data Using Few-shot Examples [13.9] 大規模な手書き注釈付きデータセットを使わずに文の埋め込みを改善することを目的としている。
数ショットの学習による自動データセット生成に注力し、数ショットの例を活用するための適切な方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:49:14 GMT)
BioRAG: A RAG-LLM Framework for Biological Question Reasoning [13.8] 本稿では,Large Language Models (LLMs) フレームワークを組み込んだ新規な検索拡張生成(RAG)であるBioRAGを紹介する。
このアプローチは、基本的な知識として2200万の科学論文を解析、索引付け、セグメント化することから始まり、続いて、このドメインに適した特別な埋め込みモデルをトレーニングします。
最新の情報を必要とするクエリに対して、BioRAGは質問を分解し、検索エンジンに組み込まれた反復的な検索プロセスを用いてステップバイステップの推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:37:03 GMT)
Balanced Residual Distillation Learning for 3D Point Cloud Class-Incremental Semantic Segmentation [13.6] CIL(Class-incremental Learning)は,新たなクラスを継続的に追加して学習することで,情報流入の処理に成功したことにより成長する。
そこで本研究では,CILの性能バーを高いレベルに押し上げるために,新しい残圧蒸留フレームワーク(BRD-CIL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:09:06 GMT)
A SAT-based approach to rigorous verification of Bayesian networks [13.5] ベイジアンネットワークに適した検証フレームワークを導入し,これらの欠点に対処する。
本フレームワークは,(1)ベイジアンネットワークをブール論理リテラルに変換する2段階のコンパイルおよび符号化スキームと,(2)これらのリテラルを活用して制約として符号化された様々なプロパティを検証する形式的検証クエリの2つの主要なコンポーネントから構成される。
検証手法の効率をベンチマークし、実世界のシナリオでその実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:06:51 GMT)
SceneMotion: From Agent-Centric Embeddings to Scene-Wide Forecasts [13.2] 自動運転車は、環境と対話し安全な操作を計画するために、マルチモーダルな動き予測に頼っている。
我々は、複数の交通機関のシーンワイド・モーション・モードを予測するアテンションベースモデルであるSceneMotionを紹介する。
このモジュールは複数のエージェント中心の埋め込みからシーン全体の潜在空間を学習し、共同予測と相互作用モデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:49:14 GMT)
DebateQA: Evaluating Question Answering on Debatable Knowledge [13.2] 我々は2,941質問のデータセットであるDebateQAを紹介する。
私たちは、パースペクティブ多様性と論争意識の2つの指標を開発します。
DebateQAを2つのメトリクスで使用し、12の人気のある大規模言語モデルを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:54:34 GMT)
Blockchain Economic Denial of Sustainability Attack: Exploiting Latency Optimization in Ethereum Transaction Forwarding [13.1] エコノミック・デニアル・オブ・サステナビリティ(EDoS)攻撃は、修正ノードのオペレーターに対するトラフィックコストの経済的損失を引き起こす可能性がある。
攻撃者は修正ノードのネットワークトラフィックを3,600倍に増幅し、攻撃を行うために必要な量よりも13,800倍の経済被害を発生させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:06:33 GMT)
Contribution-based Low-Rank Adaptation with Pre-training Model for Real Image Restoration [13.1] 複数画像復元のためのコントリビューションベース低ランク適応(CoLoRA)と呼ばれる新しいパラメータチューニング手法を提案する。
PRODを用いた我々のCoLoRAは, 合成データセットと実世界のデータセットの多種多様な劣化タイプにまたがって, 様々な画像復元タスクにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:24:05 GMT)
Robust Unsupervised Multi-task and Transfer Learning on Gaussian Mixture Models [13.1] GMMにおけるマルチタスク学習問題について検討する。
本稿では,EMアルゴリズムに基づくマルチタスクGMM学習手法を提案する。
我々はGMMにおける伝達学習の課題に取り組むためのアプローチを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:59:18 GMT)
Enhancing the MILP/MIQCP-based Automatic Search for Differential-Linear Distinguishers of Simon-Like Ciphers [13.0] 我々は,Simon と Simeck ブロック暗号系の全メンバに対して,より優れた差分線形(DL)判別器を自動で見つけるために,MILP/MIQCP(Mixed-Integer Quadratic Constraint Programming)に基づく改良手法を提案する。
14/17/21/26ラウンド理論DL差分器は,それぞれ1ラウンド,Simon64は2ラウンド,Simon32/48/96は2ラウンドである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:59:03 GMT)
Underwater Object Detection Enhancement via Channel Stabilization [13.0] 海洋ゴミは水生生態系を危険にさらし、永続的な課題を提示している。
Detectron2のバックボーンには,さまざまなベースモデルとコンフィギュレーションが用意されています。
本稿では,単純化された画像強調モデルとともに,新しいチャネル安定化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:28:49 GMT)
Dissecting Dissonance: Benchmarking Large Multimodal Models Against Self-Contradictory Instructions [13.0] 矛盾するコマンドを認識する上でのLMMの能力を評価するために,自己コントラクショナルインストラクションベンチマークを導入する。
言語とビジョンのパラダイムに均等に分散した2万のコンフリクトで構成されている。
我々の総合的な評価では、現在のLMMは、自己認識の欠如により、マルチモーダルな命令の不一致を特定するのに一貫して苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:11:11 GMT)
Tailoring Graph Neural Network-based Flow-guided Localization to Individual Bloodstreams and Activities [12.9] 血流中ナノデバイスを用いたフローガイドの局在化は,早期疾患の検出,生物状態の連続モニタリング,標的治療に有用であることが期待される。
ナノデバイスは、ローカライゼーション目的のために誤った生データを生成する、サイズと電力制約を呈する。
オンボディアンカーはこのデータを受信し、興味のある診断イベントの場所を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:58:08 GMT)
HeteroMorpheus: Universal Control Based on Morphological Heterogeneity Modeling [12.8] HeteroMorpheusは異種グラフ変換器に基づく新しい手法である。
政策一般化能力における最先端手法に対するHeteroMorpheusの優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:40:01 GMT)
A probabilistic framework for learning non-intrusive corrections to long-time climate simulations from short-time training data [12.6] 本稿では,カオスシステムの非侵襲的に解けない長期シミュレーションにニューラルネットワークモデルをトレーニングするための戦略を提案する。
トレーニングで見られるデータより30倍以上長い時間的地平線上での異方性統計を正確に予測する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:34:30 GMT)
Improving Geo-diversity of Generated Images with Contextualized Vendi Score Guidance [12.3] 最先端のテキスト・トゥ・イメージ生成モデルでは、日常の物体を現実世界の真の多様性で描写するのに苦労する。
本稿では, 遅延拡散モデルの後方ステップを導出し, サンプルの多様性を高めるための推論時間介入, 文脈化されたVendi Score Guidance(c-VSG)を導入する。
c-VSGは、画像の品質と一貫性を同時に維持または改善しつつ、最もパフォーマンスの悪い領域と平均の両方において、生成画像の多様性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:09:49 GMT)
Trainable Pointwise Decoder Module for Point Cloud Segmentation [12.2] ポイントクラウドセグメンテーション(PCS)は、ポイントごとの予測を行い、ロボットや自動運転車が環境を理解することを可能にすることを目的としている。
後処理手法としてトレーニング可能なポイントワイズデコーダモジュール(PDM)を提案する。
また、データ拡張に仮想レンジ画像誘導コピー・ロータート・ペースト戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:29:35 GMT)
Depth-Wise Convolutions in Vision Transformers for Efficient Training on Small Datasets [12.0] Vision Transformer (ViT)は、イメージをパッチに分割することで、グローバルな情報をキャプチャする。
ViTは、画像やビデオデータセットのトレーニング中に誘導バイアスを欠く。
本稿では,ViTモデルのショートカットとして,軽量なDepth-Wise Convolutionモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:05:03 GMT)
Should We Attend More or Less? Modulating Attention for Fairness [11.9] 社会的バイアスの伝播において,現在最先端のNLPモデルにおいて広く用いられている手法である注意の役割について検討する。
トレーニング後のモデルフェアネスを改善するために,注目度を変調する新しい手法を提案する。
本結果から,テキスト分類や生成タスクにおいて,公平性の増加と性能損失の最小化が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:20:25 GMT)
MuChoMusic: Evaluating Music Understanding in Multimodal Audio-Language Models [11.8] MuChoMusicは、オーディオに焦点を当てたマルチモーダル言語モデルにおける音楽理解を評価するためのベンチマークである。
これには1,187の質問が含まれており、いずれも人間のアノテータによって検証され、2つのパブリックな音楽データセットからソースされた644曲の楽曲が収録されている。
我々は5つのオープンソースモデルを評価し、言語モダリティの過度な信頼性を含むいくつかの落とし穴を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:34:05 GMT)
Insights from the Design Space Exploration of Flow-Guided Nanoscale Localization [11.8] Terahertz(THz)をベースとした無線通信機能を備えたナノデバイスは、ヒトの血流内におけるフロー誘導局在のプライマーを提供する。
フロー誘導型ローカライゼーションはまだ初歩的な段階であり、この問題を対象とする研究はごくわずかである。
我々は,一組の異種性能指標を用いて,最先端のフロー誘導型ローカライズ手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:16:48 GMT)
The Sociotechnical Stack: Opportunities for Social Computing Research in Non-consensual Intimate Media [11.7] 非合意的親密なメディア(NCIM)は、人物の同意なしに親密なコンテンツを共有することであり、その中には「復讐ポルノ」や性的に露骨なディープフェイクが含まれる。
本稿では,NCIMとそれを促進する特定の技術コンポーネントを結びつけることで,そのギャップを解消する。
技術的スタックをそれに対応する社会的影響にマッピングするために設計された概念的フレームワークである社会技術的スタックを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:30:31 GMT)
Reinforcement Learning applied to Insurance Portfolio Pursuit [11.2] ポートフォリオ探索問題に対する新しい強化学習アルゴリズムを考案する。
複雑な合成市場環境において,本手法を試験し,ベースライン法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:40:19 GMT)
TopoNAS: Boosting Search Efficiency of Gradient-based NAS via Topological Simplification [11.1] TopoNASは勾配に基づくワンショットNASのモデルに依存しないアプローチである。
探索可能な経路のトポロジ的単純化により検索時間とメモリ使用量を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:01:29 GMT)
Spatio-Temporal Partial Sensing Forecast for Long-term Traffic [11.1] 本稿では,一部の場所でのみセンサを仮定して,長期交通量の部分的検知トラフィック予測について検討する。
この研究は、あらゆる場所にセンサーを配置することでコストが高くなるため、交通管理におけるインフラ投資コストを下げる上で重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:22:22 GMT)
Explaining a probabilistic prediction on the simplex with Shapley compositions [11.0] 我々は,多クラス確率予測を適切に説明するために,シェープリー合成を十分に確立した方法として紹介する。
我々は、シャプリー合成が Aitchison の単純点上の線型性、対称性、効率を満たす唯一の量であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:40:58 GMT)
Revisiting the Robust Alignment of Circuit Breakers [10.9] サーキットブレーカーによるアライメントとロバスト性の向上」というロバスト性は過大評価される可能性がある。
具体的には、スペースアタックの埋め込みにいくつかの簡単な変更を加えることで、サーキットブレーカモデルに対する100%のアタック成功率(ASR)を達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:02:47 GMT)
Hybrid Spatial-spectral Neural Network for Hyperspectral Image Denoising [10.6] 本稿では,CNNとTransformer特性にインスパイアされたハイブリッド空間スペクトル復調ネットワークを提案する。
提案手法は空間的およびスペクトル的再構成における最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:56:17 GMT)
DragD3D: Realistic Mesh Editing with Rigidity Control Driven by 2D Diffusion Priors [10.4] ダイレクトメッシュの編集と変形は、幾何学的モデリングとアニメーションパイプラインの重要なコンポーネントである。
正規化器は、オブジェクトのグローバルなコンテキストとセマンティクスを意識していない。
我々の変形を制御して,グローバルな文脈を意識した現実的な形状の変形を生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:08:59 GMT)
Pre-trained Language Models Improve the Few-shot Prompt Ability of Decision Transformer [10.3] 決定変換器(DT)は、オフライン強化学習(RL)タスクにおいて、有望なアルゴリズムのクラスとして登場した。
本稿では,Language model-d Prompt Transformer (LPDT)を紹介し,Language model-d Prompt Transformer (LPDT)について述べる。
我々のアプローチは、事前訓練された言語モデルとRLタスクをシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:25:34 GMT)
Recent Advances in Generative AI and Large Language Models: Current Status, Challenges, and Perspectives [10.2] 生成人工知能(AI)と大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理(NLP)の新しい時代を象徴している。
本稿では,これらの最先端技術の現状を概観し,その顕著な進歩と広範囲な応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:26:55 GMT)
AI Transparency in Academic Search Systems: An Initial Exploration [10.1] 本研究は,AIを活用した10種類の学術検索システムのウェブサイトの質的コンテンツ分析手法を用いた。
5つはメカニズムに関する詳細な情報を提供し、3つは部分的な情報を提供し、2つはほとんど情報を提供しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:33:47 GMT)
FT K-Means: A High-Performance K-Means on GPU with Fault Tolerance [10.1] FT K-Meansは,オンラインフォールトトレランスを備えたK-Meansの高性能実装である。
故障耐性のないFT K-MeansがcuMLのK-Means実装より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:01:36 GMT)
A General Framework to Boost 3D GS Initialization for Text-to-3D Generation by Lexical Richness [10.1] 本稿では,3次元GS初期化を3次元から3次元に拡張する手法を提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、複雑な形状を表すために3Dガウスを空間的に均一なボクセルにまとめることです。
私たちのフレームワークは、セマンティックに一貫したテキストから3D生成のために、例えばLucidDreamerのようなSoTAトレーニングフレームワークにシームレスにプラグインすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:46:15 GMT)
Non-Hermitian and $\mathcal{PT}$-symmetric extensions of the harmonic and isotonic oscillators [9.9] 二次ハミルトニアンを持つ$mathcalPT$-symmetricおよび非エルミート系の原型例を示す。
位置表現では、問題、すなわち波動関数とスペクトルを正確に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:15:17 GMT)
Initial Insights on MLOps: Perception and Adoption by Practitioners [9.8] MLOps(Machine Learning and Operations)ガイドラインがこの分野の主要なリファレンスとして登場した。
MLOpsガイドラインの導入にも拘わらず、その実装には懐疑論の程度がある。
この研究は、MLOpsとその機械学習におけるイノベーションの次のフェーズへの影響について、より深い洞察を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:57:06 GMT)
Self-Supervised Depth Estimation Based on Camera Models [9.7] 自己監督法はラベル付けコストを伴わないため、大きな可能性を秘めている。
本稿では,カメラ自体から提供される基本情報を無料で提供することができる。
この方法は容易に実現でき、教師なしのすべての方法の効果を高めるための構成要素となることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:40:19 GMT)
FANNO: Augmenting High-Quality Instruction Data with Open-Sourced LLMs Only [9.5] FANNOは、既存のアノテーション付きデータを必要とせずにアノテーションプロセスに革命をもたらす、オープンソースのフレームワークである。
文書事前スクリーニング、命令生成、応答生成を含む構造化プロセスを通じて、多種多様な高品質なデータセットを効率よく生成する。
実験によると、FANNOは、Alpaca-GPT4-Cleanedのような人間による注釈付きまたはクリーン化されたデータセットに匹敵する、多様性と複雑さを備えた高品質なデータを無償で生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:21:20 GMT)
Emergent non-Hermitian conservation laws at exceptional points [9.4] 非エルミート系は、それらの例外点(EP)においてリッチな静的および動的性質を示すことができる。
我々は、EP、すなわち一連の非エルミート保存法が出現することによって、異なる現象の別のクラスを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:11:41 GMT)
Understanding Fairness in Software Engineering: Insights from Stack Exchange [9.3] この研究はStack Exchangeサイトのソフトウェア実践者による公正な議論を提供する。
私たちはまた、ソフトウェア実践者が最もよく話す公平さの側面を特定したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:43:40 GMT)
General-purpose Dataflow Model with Neuromorphic Primitives [9.3] 本稿では、ニューロモーフィックデータフローと呼ばれる、ニューロモーフィックなハードウェアに適したデータフローモデルを提案する。
ニューロモルフィックデータフローは、制御論理のためのコンパクトで簡潔でニューロモルフィック互換のプログラム表現を提供する。
本手法は,プログラム性と可塑性の両面において,汎用プログラムをニューロモルフィックハードウェア上に展開することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:09:13 GMT)
AIM: Automated Input Set Minimization for Metamorphic Security Testing [9.2] 脆弱性検出機能を保ちながら、テストコストを削減するために入力を自動的に選択するアプローチであるAIMを提案する。
AIMにはクラスタリングベースのブラックボックスアプローチが含まれており、セキュリティ特性に基づいて同様の入力を識別する。
また、コストを最小化しながら、多様な入力を効率的に選択できる新しい遺伝的アルゴリズムにも依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:11:06 GMT)
FCDFusion: a Fast, Low Color Deviation Method for Fusing Visible and Infrared Image Pairs [9.1] 可視・赤外画像融合(VIF)は、可視・赤外画像からの情報を単一の融合画像に結合することを目的としている。
従来のVIF法では、色空間変換を用いて色相と彩度を元の可視像から守る。
色差の少ない高速核融合法FCDFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:57:06 GMT)
Dual-Task Vision Transformer for Rapid and Accurate Intracerebral Hemorrhage CT Image Classification [9.1] 脳内出血 (ICH) は、脳血管の破裂によって引き起こされる疾患である。
ICH画像の自動分類と診断のためのニューラルネットワーク構造であるDouble-task Vision Transformer(DTViT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:40:24 GMT)
LlamaTouch: A Faithful and Scalable Testbed for Mobile UI Task Automation [9.0] 本稿では、デバイス上でのモバイルUIタスク実行と、忠実でスケーラブルなタスク評価のためのテストベッドであるLlamaTouchを提案する。
LlamaTouchは、エージェントが手動でアノテートされた本質的なアプリケーション/システム状態をすべてトラバースするかどうかのみを評価する、新しい評価アプローチを採用している。
LlamaTouchはまた、タスクアノテーションと新しいモバイルエージェントの統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:49:32 GMT)
Continuous-Time Neural Networks Can Stably Memorize Random Spike Trains [9.0] 連続時間リカレントニューラルネットワークは、スパイクパターンを正確に保存し、リコールすることができることを示す。
あるパラメータの範囲内では、スパイク列車の任意のランダムスコアは、頑健に記憶され、自律的に再生することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:33:52 GMT)
Exponential speedups for quantum walks in random hierarchical graphs [9.0] 量子ウォークを階層グラフのクラスに一般化する方法を示す。
これらのグラフ上の量子ウォークのヒット時間は、特定の乱れた強結合ハミルトニアンにおけるゼロモードの局在特性に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:27:42 GMT)
A Backbone for Long-Horizon Robot Task Understanding [8.9] 本稿では,ロボットのタスク理解と伝達性を高めるために,Therblig-based Backbone Framework (TBBF)を提案する。
このフレームワークは、高レベルのロボットタスクを要素ロボット構成に分解するために、alrbligsをバックボーンとして使用する。
実験結果はこれらの手法を検証し、94.37%のリコールと94.4%の成功率を実世界のオンラインロボットテストで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:32:42 GMT)
Deep Learning based Visually Rich Document Content Understanding: A Survey [8.8] ビジュアルリッチドキュメント(VRD)は、学術、金融、医療、マーケティングにおいて不可欠である。
ディープラーニングはこのプロセスに革命をもたらし、マルチモーダル情報ビジョン、テキスト、レイアウトを活用するモデルを導入した。
これらのモデルは、様々な下流タスク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） (Fri, 2 Aug 2024 14:19:34 GMT)
Doubly Robust Interval Estimation for Optimal Policy Evaluation in Online Learning [8.7] オンライン学習における政策評価が注目を集めている。
しかし、オンライン環境で生成された依存データのため、このような問題は特に困難である。
本研究では,オンライン学習における最適ポリシーに基づいて,2倍頑健区間推定法(DREAM)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:31:24 GMT)
Dual Operating Modes of In-Context Learning [8.7] In-context Learning (ICL)は、タスク学習とタスク検索という2つの操作モードを示す。
最近の理論的研究は、ICLを解析するための様々な数学的モデルについて研究している。
本稿では,ICLの二重動作モードを同時に説明できる確率モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:22:57 GMT)
A Robotics-Inspired Scanpath Model Reveals the Importance of Uncertainty and Semantic Object Cues for Gaze Guidance in Dynamic Scenes [8.6] 本研究では,動的実世界のシーンに対する物体のセグメンテーションと視線挙動をシミュレートするメカニスティックモデルを提案する。
本モデルでは,現在のシーンセグメンテーションをオブジェクトベースのサスカディック決定に用いながら,そのシーンセグメンテーションを洗練させる。
このモデルでは,サスカディック・モーメントや事前サカディック・アテンションなどの拡張が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:20:34 GMT)
DECO: Liberating Web Data Using Decentralized Oracles for TLS [8.6] DECOを使用することで、TLSを介してアクセスされたデータの一部が特定のWebサイトから得られたことを証明できる。
DECOなしでは達成が難しい3つのアプリケーションを実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:05:15 GMT)
D-Rax: Domain-specific Radiologic assistant leveraging multi-modal data and eXpert model predictions [8.5] ドメイン固有の対話型無線支援ツールD-Raxを提案する。
我々は胸部X線(CXR)画像の会話解析を強化し,放射線学的報告を支援する。
オープン・エンド・会話とクローズド・会話の双方において,反応の統計的に有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:45:53 GMT)
A Decision-driven Methodology for Designing Uncertainty-aware AI Self-Assessment [8.5] 特定のAIシステムの予測が下流アプリケーションで意思決定者によって信頼できるかどうかは不明だ。
この原稿は、機械学習エンジニアとAIシステムユーザーが理想的な自己評価テクニックを選択するための実践的なガイドである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:43:45 GMT)
Data Debugging is NP-hard for Classifiers Trained with SGD [8.4] Debuggableという問題の計算複雑性について検討する。
損失関数とモデルの次元が固定されていなければ、Debuggableは訓練順序に関係なくNP完全である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:17:59 GMT)
ReViT: Enhancing Vision Transformers Feature Diversity with Attention Residual Connections [8.4] 視覚変換器(ViT)自己保持機構は、深い層に特徴的崩壊を特徴とする。
本稿では,ViTに基づくアーキテクチャを改良するための新たな注意学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:28:10 GMT)
Dissipationless topological quantum computation for Majorana objects in sparse-dense mixed encoding process [8.3] マヨラナオブジェクトに基づくトポロジカル量子計算は重要な課題である。
2量子ビットの量子ゲートのいくつかは、量子ビットのフェルミオンパリティに依存している。
所望のフェルミオンパリティから所望のフェミオンパリティへの情報の非散逸補正を可能にするトポロジカル操作を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:09:42 GMT)
A Weakly Supervised and Globally Explainable Learning Framework for Brain Tumor Segmentation [8.3] マシンベースの脳腫瘍セグメント化は、医師がより良い診断を行うのに役立つ。
脳腫瘍の複雑な構造と高価なピクセルレベルのアノテーションは、自動腫瘍セグメンテーションの課題を示す。
我々は,ピクセルレベルのアノテーションを必要とせずに,例外的な脳腫瘍のセグメンテーション性能を実現する反ファクト生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:18:32 GMT)
A Novel Method for News Article Event-Based Embedding [8.2] 本稿では,記事中のエンティティやテーマに着目して,ニュース埋め込み生成を最適化する,新しい軽量な手法を提案する。
我々はGDELTプロジェクトから,85万件以上のニュース記事と1000,000件のイベントを活用し,本手法の検証と評価を行った。
提案手法は,共有イベント検出タスクにおける最先端手法の改善と性能向上の両立を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:30:03 GMT)
A Tiny Supervised ODL Core with Auto Data Pruning for Human Activity Recognition [8.2] 我々は,人間の活動認識のための入力データの分布変化に対処できる,低コストで低消費電力の小型教師ありオンデバイス学習(ODL)コアを導入する。
本稿では,教師用ODLと自動データプルーニングを組み合わせることで,教師用デバイスから予測されたラベルを取得するのに必要なクエリ数を削減することを提案する。
人間の活動認識のための数mWの小さなMLソリューションとして、45nmのCMOSプロセス技術を用いて、自動データプルーニングをサポートする教師付きODLコアを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:09:39 GMT)
Deep Learning Meets OBIA: Tasks, Challenges, Strategies, and Perspectives [8.1] 深層学習は、特にピクセルレベルのアプリケーションやパッチレベルのアプリケーションにおいて、リモートセンシングにおいて大きな注目を集めている。
深層学習をオブジェクトベース画像解析(OBIA)に統合しようという試みは最初はあったが、その潜在能力は未解明のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 23:54:02 GMT)
Discriminative Addressing of Versatile Nanodiamonds via Physically-Enabled Classifier in Complex Bio-Systems [8.0] 窒素空孔(NV)センターは、ナノスケールのバイオセンシングとバイオイメージングに大きな可能性を秘めている。
彼らの想定する生体応用は、避けられない光散乱と細胞や組織における自己蛍光による固有の背景ノイズに悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:29:12 GMT)
An Adaptive Tensor-Train Decomposition Approach for Efficient Deep Neural Network Compression [7.9] 本稿では,効率的なモデル圧縮のための新しい,自動,予算を考慮したランク選択手法を提案する。
レイヤワイズインプリンティング量子化(LWIQ)は、プロキシ分類器を統合することで、ニューラルネットワーク内の各レイヤの意義を定量化する。
CIFAR-10データセットの実験結果から,LWIQのランク検索効率は63.2$%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:47:11 GMT)
Wave-Mamba: Wavelet State Space Model for Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement [7.9] ウェーブレット領域から導出される2つの重要な洞察に基づく新しいアプローチであるWave-Mambaを提案する。
提案手法は優れた性能を示し, 従来の先行技術を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:01:34 GMT)
Electrical excitation of color centers in phosphorus-doped diamond Schottky diodes [7.3] ダイヤモンドのカラーセンターは、室温と高温で撮影可能なエミッターであるため、有望な候補となっている。
電子ポンプによる色中心の放出を, 水素を媒介したn型ダイヤモンドを用いた新しいショットキーダイオード構成で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:07:43 GMT)
On the instance optimality of detecting collisions and subgraphs [7.1] グラフや関数における部分構造検出問題のラベルなしインスタンス最適性について検討する。
アルゴリズムが任意の入力に対して満足する$A$を許容すれば、問題は$g(n)$-instanceOptimationである。
この結果から,グラフや関数のサブ構造検出問題において,ラベルなしのインスタンス最適性を三分したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:57:10 GMT)
Multimodal Guidance Network for Missing-Modality Inference in Content Moderation [6.9] 本稿では,学習中の知識共有を促進する新しい指導ネットワークを提案する。
提案するフレームワークは,従来のトレーニングモデルよりもはるかに優れた単一モダリティモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:33:25 GMT)
TCR-GPT: Integrating Autoregressive Model and Reinforcement Learning for T-Cell Receptor Repertoires Generation [6.9] T細胞受容体(TCR)は、感染またはがん細胞によって提示される特定の抗原を認識し、結合することによって免疫系において重要な役割を担っている。
自動回帰変換器のような言語モデルは、TCRレパートリーの確率分布を学習することで強力な解を提供する。
本稿では,デコーダのみのトランスアーキテクチャ上に構築された確率モデルTCR-GPTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:16:28 GMT)
Bond Graphs for multi-physics informed Neural Networks for multi-variate time series [6.8] 既存の手法は複雑な多分野・多領域現象のタスクには適用されない。
タスク固有モデルに入力可能な多物理インフォームド表現を生成するニューラルボンドグラフ(NBgE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:59:48 GMT)
Mission Impossible: A Statistical Perspective on Jailbreaking LLMs [6.6] 大規模言語モデル(LLM)は、限られた品質制御を伴う大量のテキストデータに基づいて訓練される。
プライオリティアライメント(英語版)と呼ばれる対策には、所望の振る舞いを注意深く記述したテキスト例で事前訓練されたLLMを微調整することが含まれる。
本稿は、統計的観点から、嗜好調整と脱獄現象に関する理論的知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:55:50 GMT)
Conformal Diffusion Models for Individual Treatment Effect Estimation and Inference [6.4] 個々の治療効果は、個々のレベルで最もきめ細かい治療効果を提供する。
本稿では,これらの複雑な課題に対処する共形拡散モデルに基づく新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:35:08 GMT)
The Impact of Hyperparameters on Large Language Model Inference Performance: An Evaluation of vLLM and HuggingFace Pipelines [6.4] オープンソースの大規模言語モデル(LLM)により、開発者はプライバシやコンプライアンスといった側面をコントロールしながら、AIベースのソリューションを作成できる。
我々は、vLLMとHuggingFaceのパイプラインという2つの推論ライブラリを使用して、20LLMのパフォーマンス、特にスループット(時間単位毎に生成されるトークン)を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:56:59 GMT)
Routoo: Learning to Route to Large Language Models Effectively [6.3] Routooは、大規模な言語モデルの選択を最適化するために設計されたアーキテクチャである。
Routtooは2つの重要なコンポーネントで構成されている。
その結果,RoutooはMixtral 8x7bモデルの性能と一致し,推論コストを3分の1削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:50:05 GMT)
MoDE: Effective Multi-task Parameter Efficient Fine-Tuning with a Mixture of Dyadic Experts [6.2] Mixture of Dyadic Experts (MoDE) は効率的なマルチタスク適応のための新しい設計である。
我々の設計はよりきめ細かい混合を可能にし、それによってモデルの複数のタスクを共同で処理する能力を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:05:10 GMT)
Multi-task SAR Image Processing via GAN-based Unsupervised Manipulation [6.2] GAN(Generative Adversarial Networks)は、多数の現実的なSAR画像の合成において、大きな可能性を秘めている。
本稿では、GANベースのUnsupervised Editing (GUE)と呼ばれる新しいSAR画像処理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:49:30 GMT)
SymBa: Symbolic Backward Chaining for Structured Natural Language Reasoning [5.9] 本稿では,新しい後方鎖型フレームワーク,Symbic Backward Chainingを提案する。
SymBAでは、シンボリック・ソルバが証明プロセス全体を制御し、LLMは関連する自然言語の前提を検索し、それらをシンボリック・フォームに変換する。
このLCM-ソルバ統合により、Symbaは、ベースラインと比較して様々な構造化推論ベンチマークにおいて、性能、検証精度、効率が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:18:32 GMT)
Time-efficient logical operations on quantum LDPC codes [5.9] 任意の可換論理パウリ作用素の集合を演算子数に依存しない時間で測定できるスキームを提案する。
唯一の条件は可換性であり、量子力学における同時測定の基本的な要件である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:35:05 GMT)
Bipartite reweight-annealing algorithm to extract large-scale data of entanglement entropy and its derivative in high precision [5.7] エンタングルメントエントロピー(EE)とその誘導体の大規模データを抽出できる量子モンテカルロ法を提案する。
相転移点の発見と新しい相の探索にEEとその誘導体を用いることの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:54:38 GMT)
Piculet: Specialized Models-Guided Hallucination Decrease for MultiModal Large Language Models [5.6] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚と言語の間のギャップを埋める上で大きな進歩を遂げた。
しかし、生成したテキストが画像の内容と一致しないMLLMの幻覚は、引き続き大きな課題である。
MLLMの入力表現を強化するために,Piculetという新しいトレーニングフリー手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:34:37 GMT)
Autoencoders in Function Space [5.6] 本稿では,オートエンコーダ (FAE) と可変オートエンコーダ (FVAE) の関数空間バージョンを紹介する。
FAEの目的はより広く有効であり、微分方程式によって支配されるデータに直接適用することができる。
これらの目的を任意のメッシュで評価可能なニューラル演算子アーキテクチャで達成することで、オートエンコーダの新たな応用により、科学的データの着色、超解像化、生成モデリングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:13:51 GMT)
Learning the expressibility of quantum circuit ansatz using transformer [5.4] 本稿では,量子回路のアンサーゼの表現可能性を予測するために,トランスフォーマーモデルを提案する。
本研究は、量子回路アンサーゼの表現可能性の理解を深め、量子アーキテクチャ探索アルゴリズムを進化させることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 02:08:54 GMT)
L-PR: Exploiting LiDAR Fiducial Marker for Unordered Low Overlap Multiview Point Cloud Registration [5.2] 本稿では,非秩序な低重なり点群を登録するL-PRという新しいフレームワークを提案する。
我々はこれらをLiDARフィデューシャルマーカーと呼んでいるが、人気のある AprilTag や ArUco のマーカーと同じである。
提案手法が従来の最先端手法を上回ることを示すため,定性的かつ定量的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:26:14 GMT)
"A Good Bot Always Knows Its Limitations": Assessing Autonomous System Decision-making Competencies through Factorized Machine Self-confidence [5.2] Factorized Machine Self-confidence (FaMSeC)は、アルゴリズムによる意思決定プロセスを駆動する要因の全体的記述を提供する。
指標は、確率的意思決定アルゴリズムの幅広いクラスに埋め込まれた階層的な問題解決統計から導かれる。
FaMSeCは、アルゴリズムによる適合評価の良さを、様々な自律エージェントの設計に容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:10:43 GMT)
An Adaptive Gradient Regularization Method [5.2] 適応勾配正規化(AGR)と呼ばれる勾配ベクトルの等級に基づく新しい最適化手法を提案する。
AGRはすべての次元の勾配ベクトルを係数ベクトルとして正規化し、バニラ勾配によって勾配とその係数ベクトルの積を減算する。
AGRは、より安定したトレーニングプロセスとより良いパフォーマンスで、損失関数リプシッツネスを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:05:10 GMT)
Semidefinite programming bounds on the size of entanglement-assisted codeword stabilized quantum codes [5.1] 我々は、CWS群の等方部分群とCWS型量子コードのワード演算子の集合を用いて、最小距離上の上限を導出する。
この特徴付けは、関連する距離列挙子に組み込むことができ、半定値制約を構築することができる。
SDP が LP のバウンダリよりも優れており、LP が有意義な結果を得るのに失敗するケースもいくつかある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:49:32 GMT)
VAR-CLIP: Text-to-Image Generator with Visual Auto-Regressive Modeling [5.0] VARは「次世代予測」とは対照的に「次世代予測」を利用する新世代のパラダイムである
本稿では,Visual Auto-Regressive技術とCLIPの機能を統合する新しいテキスト・ツー・イメージ・モデルであるVAR-CLIPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:03:22 GMT)
A new framework for calibrating COVID-19 SEIR models with spatial-/time-varying coefficients using genetic and sliding window algorithms [5.0] サセプティブル感染除去モデル(SEIR)は、非薬剤的介入(NPI)がCOVID-19の流行の地域的および時間的分布に与える影響をモデル化するために、空間的・時間的に異なる係数を仮定する。
SEIRモデルの空間/時間変化パラメータを最適化するための新しい校正フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:36:39 GMT)
Leveraging Large Language Models for Mobile App Review Feature Extraction [4.9] 本研究では,エンコーダのみの大規模言語モデルがモバイルアプリレビューから特徴抽出を促進できるという仮説を考察する。
クラウドソーシングされたアノテーションを産業的文脈から活用することにより、特徴抽出を教師付きトークン分類タスクとして再定義する。
実験により,抽出した特徴の精度とリコールが向上し,性能効率が向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:31:57 GMT)
GNN-MolKAN: Harnessing the Power of KAN to Advance Molecular Representation Learning with GNNs [4.9] 我々は,AI+ScienceのKANアーキテクチャをGNNに統合した新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
さらに,安定性と速度を向上する先進的なKANであるAdFastKAN(Adaptive FastKAN)を導入する。
GNN-MolKANとGNN-MolKAN+は、優れた予測能力、見えない足場への堅牢な一般化、多目的転送性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:36:14 GMT)
BlenderAlchemy: Editing 3D Graphics with Vision-Language Models [4.9] ビジョンベースの編集生成器と状態評価器が協力して、目標を達成するための正しいアクションのシーケンスを見つける。
人間のデザインプロセスにおける視覚的想像力の役割に触発されて、視覚言語モデルの視覚的推論能力を「想像された」参照画像で補う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:33:21 GMT)
Momentum Capture and Prediction System Based on Wimbledon Open2023 Tournament Data [4.7] 本研究では,エントロピー重み法(EWM)とグレイ関係解析(GRA)を相乗化して,運動量の影響を定量化する評価モデルを提案する。
モデルが特定の要因が一致力学に与える影響を識別する能力は、両方向の距離が点の間を走るときに、その長所を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:14:49 GMT)
DISORF: A Distributed Online 3D Reconstruction Framework for Mobile Robots [4.7] DISORFは、リソースに制約された移動ロボットとエッジデバイスによってキャプチャされたシーンのオンライン3D再構成と視覚化を可能にするフレームワークである。
デバイス上のSLAMシステムを利用してポーズを生成し、それをリモートサーバに送信し、実行時に高品質な3D再構成と可視化を行う。
本稿では,オンライン学習におけるこの課題に対処する,シフト指数型フレームサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:17:10 GMT)
Conformal Trajectory Prediction with Multi-View Data Integration in Cooperative Driving [4.6] 軌道予測に関する現在の研究は、主にエゴ車両の搭載センサーによって収集されたデータに依存している。
V2INetは、既存の単一ビューモデルを拡張することで、マルチビューデータをモデル化するための新しい軌道予測フレームワークである。
以上の結果から,FDE(Final Displacement Error)とMR(Miss Rate)において,単一GPUを用いた優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:00:46 GMT)
Misinforming LLMs: vulnerabilities, challenges and opportunities [4.5] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において大きな進歩を遂げているが、その基盤となるメカニズムはしばしば誤解されている。
本稿では,現在のLLMアーキテクチャは,単語埋め込みベクトルの逐次パターンの相関に依存するため,本質的に不確実であると主張している。
生成トランスフォーマーベースのモデルとファクトベースと論理プログラミング言語を組み合わせる研究は、信頼できるLLMの開発に繋がる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:35:49 GMT)
Weighed l1 on the simplex: Compressive sensing meets locality [4.5] スパース多様体学習アルゴリズムは、多様体学習とスパース最適化の技法を組み合わせて、下流タスクに使用できる特徴を学習する。
データ固有の幾何学構造のため、辞書原子は冗長であり、制限された等尺性やコヒーレンス条件を満たすことができない。
本稿では,辞書とスパース係数を学習する最適化プログラムについて論じ,合成および実データに対する正規化の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:05:48 GMT)
Making the zeroth-order process fidelity independent of state preparation and measurement errors [4.5] 本研究では, プロセス忠実度に対するゼロ忠実度近似が, ランダム化ベンチマークと組み合わせると, 準備および測定誤差の計算に頑健になることを示す。
我々は,大域的ユニタリ折り畳み法と類似したチャネルノイズスケーリング手法,すなわちアイデンティティスケーリングを用いて,量子誤差の緩和を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:16:27 GMT)
Bridging Information Gaps in Dialogues With Grounded Exchanges Using Knowledge Graphs [4.4] 対話的接地のための大規模言語モデルの可能性について検討する。
私たちのアプローチでは、5つの知識領域にまたがる人間の会話を注釈付けして、BridgeKGと呼ばれる対話コーパスを作成します。
本研究は,これらのモデルが会話ベースタスクや一般的な予測誤りに対して,コンテキスト内学習をどのように利用するかについての知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:07:15 GMT)
"I don't see myself represented here at all": User Experiences of Stable Diffusion Outputs Containing Representational Harms across Gender Identities and Nationalities [4.4] 133人のクラウドワーカーによるクラウドソースデータと、多様な国や性別における14の半構造化インタビューを組み合わせることで、安定拡散に関する最大の人的研究を行う。
われわれはまず,安定拡散出力に対するユーザ期待と,そのような期待から遠く離れたイメージを提供する人物の安定拡散反射のセットによって証明された出力との大規模な不一致を実証した。
そして、この一般的な不満の発見を、安定拡散によって引き起こされる表現的害、特に伝統的に疎外化されたアイデンティティを持つ被験者の強調に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:37:50 GMT)
Single-ancilla ground state preparation via Lindbladians [4.3] 我々は、早期耐故障状態における基底状態の準備のための量子アルゴリズムを設計する。
モンテカルロ型量子アルゴリズムとして、ターゲット状態が定常なリンドブラディアンを特徴とする。
提案アルゴリズムは1つのアンシラ量子ビットで実装でき、量子コンピュータ上で効率的にシミュレートできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:55:27 GMT)
A multi-criteria approach for selecting an explanation from the set of counterfactuals produced by an ensemble of explainers [4.2] そこで本研究では,マルチ基準解析に基づいて単一対実数を選択するマルチステージアンサンブル手法を提案する。
提案手法は、検討された品質指標の魅力的な妥協値を持つ、完全に実行可能な対策を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:54:21 GMT)
MSMA: Multi-agent Trajectory Prediction in Connected and Autonomous Vehicle Environment with Multi-source Data Integration [4.2] 本研究では,コネクテッド・自律走行車(CAV)が中心的エージェントとなるシナリオに着目した。
我々の軌道予測タスクは、検出された周辺車両すべてを対象としている。
センサと通信技術の両方のマルチソースデータを効果的に統合するために,MSMAと呼ばれるディープラ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） (Fri, 2 Aug 2024 13:03:00 GMT)
GPUDrive: Data-driven, multi-agent driving simulation at 1 million FPS [4.2] GPUDriveはMadrona Game Engine上に構築されたGPUアクセラレーションされたマルチエージェントシミュレータである。
GPUDriveを使うことで、多くの場面で強化学習エージェントを効果的に訓練できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:37:46 GMT)
Machine learning topological energy braiding of non-Bloch bands [4.1] 教師なしおよび教師なし手法を用いて1次元非エルミート系における非ブロックエネルギーのブレイディングについて検討する。
教師なし学習では、拡散マップを用いて、事前知識のない非ブロックエネルギーブレイディングの同定に成功した。
教師付き学習では,ブロッホエネルギーデータに基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し,100%の精度で非ブロッホエネルギーブレイディングを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:37:55 GMT)
Expanding the Horizon: Enabling Hybrid Quantum Transfer Learning for Long-Tailed Chest X-Ray Classification [4.1] 私たちは、現在のソフトウェア製品よりもウォールクロック時間を大幅に改善した、中規模のキュービットアーキテクチャのシミュレーションを可能にする、Jaxベースのフレームワークを実装しています。
長期分類のためのハイブリッド量子トランスファー学習における効率と性能の観点から,Jaxベースのフレームワークの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:18:48 GMT)
Leveraging Knowledge Graph Embedding for Effective Conversational Recommendation [4.1] 知識グラフに基づく会話推薦システム(KG-CRS参照)を提案する。
具体的には,まずユーザ・テムグラフとアイテム・アトリビュートグラフを動的グラフに統合し,否定的な項目や属性を除去することで対話プロセス中に動的に変化する。
次に、ユーザ、アイテム、属性の情報埋め込みを、グラフ上の隣人の伝播も考慮して学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:38:55 GMT)
META-ANOVA: Screening interactions for interpretable machine learning [4.0] 我々はメタアノバと呼ばれる新しい手法を開発し、任意の予測モデルに対して解釈可能なモデルを提供する。
Meta-ANOVAの新たな技術的貢献は、与えられたブラックボックスモデルを機能的ANOVAモデルに変換する前に不要な相互作用をスクリーニングする手順である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:49:29 GMT)
Automatic Extraction of Relationships among Motivations, Emotions and Actions from Natural Language Texts [4.0] 有向非巡回グラフは、人間の性質を記述するように設計されている。
大きな言語モデルのパワーのため、アノテーションのリソースは必要ない。
92,990個の関係グラフが生成され、そのうち63%が論理的意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:22:46 GMT)
Effect of Fog Particle Size Distribution on 3D Object Detection Under Adverse Weather Conditions [4.0] 大気中の霧の存在は、システム全体の性能を著しく低下させる。
悪天候下における3次元物体検出における霧粒径分布の役割を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:06:12 GMT)
Multi-State TD Target for Model-Free Reinforcement Learning [4.0] 時間差(TD)学習は、状態または状態-作用ペアの値推定を更新する強化学習の基本的な技術である。
本稿では、その後の複数の状態の推定値を利用する拡張多状態TD(MSTD)ターゲットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 00:21:41 GMT)
Contextual Cross-Modal Attention for Audio-Visual Deepfake Detection and Localization [3.9] デジタル時代には、ディープフェイクや合成メディアの出現は、社会的・政治的整合性に対する重大な脅威となる。
オーディオ視覚のようなマルチモーダル操作に基づくディープフェイクは、より現実的であり、より大きな脅威をもたらす。
本稿では,音声・視覚的ディープフェイク検出にコンテキスト情報を活用する,リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく新しいマルチモーダルアテンションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:45:01 GMT)
Device-Independent Certification of Multipartite Distillable Entanglement [3.9] 量子ネットワークが生成する多粒子状態において、蒸留可能な絡み合いを認証する方法を示す。
私たちはデバイス独立というパラダイムを使ってそうしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:09:18 GMT)
Hybrid Coordinate Descent for Efficient Neural Network Learning Using Line Search and Gradient Descent [3.9] 本稿では,2乗誤差損失関数に対する新しい座標降下アルゴリズムを提案する。
各パラメータは、線探索法または勾配法によって決定された更新を行う。
その並列化性は計算時間の短縮を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:29:54 GMT)
Critical sensing with a single bosonic mode without boson-boson interactions [3.9] 我々はこれらの条件のどちらも必要としない単純な臨界量子センシング手法を提案する。
このスキームは、イオントラップや超伝導回路など、様々なシステムで実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:48:46 GMT)
OpenLogParser: Unsupervised Parsing with Open-Source Large Language Models [3.8] 本稿では,オープンソースのLLMを活用した教師なしログ解析手法であるOpenLogを紹介する。
OpenLogは、最先端の解析精度を確保しながら、プライバシとコストの懸念に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:54:13 GMT)
Welfare, sustainability, and equity evaluation of the New York City Interborough Express using spatially heterogeneous mode choice models [3.7] IBXは28.1分を市内の潜在的な乗客に節約することができた。
IBXは完成後、毎日224万人以上の乗客を抱えると予想されている。
このサービスは、消費者の余剰が人口平均の10%を下回る旅行者の割合を著しく減少させていないように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:27:21 GMT)
Reconstructing Richtmyer-Meshkov instabilities from noisy radiographs using low dimensional features and attention-based neural networks [3.6] トレーニングされた注意に基づくトランスフォーマーネットワークは、Richtmyer-Meshkoff不安定性によって与えられる複雑なトポロジーを確実に回復することができる。
このアプローチは、ICFのような二重貝殻流体力学シミュレーションで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:02:39 GMT)
Robot-Enabled Machine Learning-Based Diagnosis of Gastric Cancer Polyps Using Partial Surface Tactile Imaging [3.6] 我々は,最近開発したVTS(Vision-based Tactile Sensor)と,そのテクスチャ特徴を用いた腫瘍の分類のための補完的機械学習(ML)アルゴリズムの利用と評価を提案する。
従来のML手法で発生するデータ不足やバイアスの問題に対処するVTSを用いた自動データ収集の利点を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:01:23 GMT)
Certified Robust Invariant Polytope Training in Neural Controlled ODEs [3.5] 本研究では、フィードフォワードニューラルネットワークとしてパラメータ化された状態フィードバック制御器を用いて、外乱を受ける通常の微分方程式としてモデル化された非線形制御系について考察する。
本研究では,ポリトープ内の任意の軌道が乱れに関係なくポリトープ内に留まる,頑健な前方不変ポリトープを持つコントローラのトレーニングフレームワークを提案する。
我々は,手話制約の単純さによって,システム次元を50ドル以上の状態に拡張し,実行時に最先端のリャプノフに基づくサンプリングアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:55:26 GMT)
ECG Unveiled: Analysis of Client Re-identification Risks in Real-World ECG Datasets [3.5] 実世界の5つのデータセットのECGデータを用いて,識別再識別リスクの実証分析を行った。
本手法は,臨床専門家に貴重な知見を提供し,効果的なプライバシ保護機構の開発を導くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:24:55 GMT)
Feature Clock: High-Dimensional Effects in Two-Dimensional Plots [3.5] Feature Clockは、これらのkプロットを検査することなく、2次元で表現されたデータ構造に対する元の特徴の影響を把握するための新しいアプローチを提供する。
組み込みデータの視覚化の可視性とコンパクト性を高め、オープンソースのPythonライブラリで利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:31:37 GMT)
DERA: Dense Entity Retrieval for Entity Alignment in Knowledge Graphs [3.5] エンティティアライメント(EA)のための高密度エンティティ検索フレームワークを提案する。
我々は言語モデルを活用し、エンティティの様々な特徴を均一にエンコードし、知識グラフ(KG)をまたいで最も近いエンティティ検索を容易にする。
提案手法は,既存のEA手法と比較して最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:12:42 GMT)
Generalization Gap in Data Augmentation: Insights from Illumination [3.5] 実世界の照明条件下で訓練されたモデルと、拡張現実で訓練されたモデルとの一般化の相違について検討する。
その結果,様々なデータ拡張手法を適用した結果,モデルの性能は大幅に向上した。
しかし、様々なデータ拡張手法を利用した後も、顕著な一般化のギャップが残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 00:06:55 GMT)
Derivation of Back-propagation for Graph Convolutional Networks using Matrix Calculus and its Application to Explainable Artificial Intelligence [3.5] 本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワークのバックプロパゲーションアルゴリズムの包括的,詳細な導出を行う。
導出は任意の要素単位の活性化関数と任意の数の層を含むように拡張される。
得られたクローズドフォームソリューションが、説明可能なAIと感度分析の開発をいかに促進するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:33:52 GMT)
A Family of Distributions of Random Subsets for Controlling Positive and Negative Dependence [3.4] 本稿では,行列点過程とボルツマンマシンの一部を含む離散カーネル点過程 (DKPP) を新たに導入する。
DKPPに対する正負依存の制御性と計算手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:46:17 GMT)
Emergent Representations of Program Semantics in Language Models Trained on Programs [3.4] プログラムの形式的意味論を表現するために,コードの言語モデル(LM)が学習できることを示す。
本研究では,2次元グリッド環境をナビゲートするドメイン固有言語で記述されたプログラムの合成コーパス上でトランスフォーマーモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 23:09:32 GMT)
Bosonic Holes in Quadratic Bosonic Systems [3.3] 二次ボソニック系において負の粒子励起を示すボソニックホールの概念を開発する。
本研究は粒子非保存系および非エルミート系における異常な物理現象の理解と探索を行う新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:15:45 GMT)
Multi-Objective Deep Reinforcement Learning for Optimisation in Autonomous Systems [3.3] MORL(Multi-Objective Reinforcement Learning)技術は存在するが、実世界のASシステムではなくRLベンチマークで採用されている。
本研究では,DWN(Deep W-Learning)と呼ばれるMORL技術を用いて,実行時性能最適化のための最適構成を求める。
我々はDWNとepsilon-greedyアルゴリズムとDeep Q-Networksの2つの単目的最適化実装を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:16:09 GMT)
Decentralized Smoothing ADMM for Quantile Regression with Non-Convex Sparse Penalties [3.3] 急速に進化するIoT(Internet-of-Things)エコシステムでは、センサによって生成された分散データを扱う上で、効果的なデータ分析技術が不可欠である。
下位段階のコンセンサスアプローチのような既存の手法の限界に対処することは、アクティブ係数と非アクティブ係数の区別に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:00:04 GMT)
Infrequent Resolving Algorithm for Online Linear Programming [3.2] 本稿では,LPを時間的水平線上でのO(loglog T)$倍だけ解きながら,常に後悔するアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、LPの$O(loglog T)$ timesと$Oleft(T(1/2+epsilon)Mright)$ regretを、LPの$M$ timesを解くことで、絶え間ない後悔を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:56:14 GMT)
Coalitions of Large Language Models Increase the Robustness of AI Agents [3.2] 大規模言語モデル(LLM)は、私たちがデジタルシステムと対話する方法を根本的に変えました。
LLMは強力で、いくつかの創発的な特性を示すことができるが、AIエージェントによって実行されるすべてのサブタスクでうまく機能するのに苦労する。
個別のサブタスクで特別性能を示す事前訓練されたLLMの連立系が,単一モデルエージェントの性能に適合するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:37:44 GMT)
Integrating Cognitive AI with Generative Models for Enhanced Question Answering in Skill-based Learning [3.2] 本稿では,認知AIと生成AIを融合してこれらの課題に対処する手法を提案する。
我々は、構造化知識表現、TMK(Task-Method-Knowledge)モデルを用いて、オンライン知識ベースのAIコースで教えられたスキルをエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:06:51 GMT)
Arithmetic with Language Models: from Memorization to Computation [3.1] 本研究は、次のトークンを予測するために訓練された言語モデルが、トレーニングデータを超えて一般化された算術演算を実行する方法を検討する。
我々はこれらのタスクを学ぶために軽言語モデルを訓練し、外挿能力と内部情報処理を調べるために多くの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:39:17 GMT)
A General-Purpose Device for Interaction with LLMs [3.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と高度なハードウェアの統合について検討する。
我々は,LLMとの対話性の向上を目的とした汎用デバイスの開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 23:43:29 GMT)
Structure from Motion-based Motion Estimation and 3D Reconstruction of Unknown Shaped Space Debris [3.0] 本稿では,限られた資源で未知形状の空間デブリの運動推定を行うための,動きに基づく構造的アルゴリズムを提案する。
本手法は, 微小重力実験により生成した現実的な画像データセットを用いて, 2次元気流実験場と3次元運動学シミュレーションを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:18:39 GMT)
CCVA-FL: Cross-Client Variations Adaptive Federated Learning for Medical Imaging [3.0] Federated Learning(FL)は、分散データ上でモデルをトレーニングするためのプライバシ保護アプローチを提供する。
Cross-Client Variations Adaptive Federated Learning (CCVA-FL)は、イメージを共通の特徴空間に変換することで、クロスクライアントのバリエーションを最小限にすることを目的としている。
その結果、CCVA-FLはプライバシーを損なうことなく、クライアント間でのデータ分散の違いを効果的に解決することで、Vanilla Federated Averagingよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:30:55 GMT)
Six Dragons Fly Again: Reviving 15th-Century Korean Court Music with Transformers and Novel Encoding [2.9] 我々は15世紀の韓国の宮廷音楽『チワピョン』と『チワピョンヒョン』を復活させるプロジェクトを紹介した。
ジュンガンボの初期の例の1つが、残りのバージョンは初歩的な旋律のみで構成されている。
ベスポーク光音楽認識により取得したJeongganboデータを用いて,BERTのようなマスキング言語モデルとエンコーダ・デコーダ・トランスモデルを訓練した。
結果、チワピョンとチュワイプンヒョンは、ナショナル・グガック・センターのコート・ミュージック・オーケストラによって評価され、演奏された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:16:55 GMT)
Towards Model-Free LQR Control over Rate-Limited Channels [2.9] 作業者エージェントが(LQRコストの)量子化ポリシー勾配を有限ビットレートのノイズレスチャネル上でサーバに送信する環境について検討する。
我々は、適応量子化グラディエントDescent (textttAQGD) という新しいアルゴリズムを提案し、ある有限しきい値ビットレートを超えると、textttAQGDは、グローバルな最適ポリシーへの指数的に高速な収束を保証することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:39:18 GMT)
NeuralBeta: Estimating Beta Using Deep Learning [2.9] ニューラルネットワークを用いてファイナンスにおけるベータを推定する新しい手法を開発した。
NeuralBetaは,様々なシナリオにおけるベンチマーク手法よりも優れていることを示す。
このモデルはベータ推定の分野での進歩を表し、他の財務状況における応用の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:55:08 GMT)
Full-range Head Pose Geometric Data Augmentations [2.8] 多くのヘッドポーズ推定(HPE)メソッドは、フルレンジデータセットを作成する能力を約束する。
これらの手法は、頭部角度の範囲内でのみ正確であり、この特定の範囲を超えると、重大な不正確な結果がもたらされる。
本稿では,正しい軸列の座標系とオイラー角を正確に推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:41:18 GMT)
Enhanced Knee Kinematics: Leveraging Deep Learning and Morphing Algorithms for 3D Implant Modeling [2.8] 本研究では, 人工膝の正確な3次元再構築のための機械学習アルゴリズムとモーフィング技術を用いた新しいアプローチを提案する。
畳み込みニューラルネットワークは、インプラントされたコンポーネントの大腿骨輪郭を自動的に分割するように訓練される。
移植膝関節のパーソナライズされた3次元モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:11:04 GMT)
Optimizing Variational Quantum Circuits Using Metaheuristic Strategies in Reinforcement Learning [2.8] 本研究では,メタヒューリスティックアルゴリズム – Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Tabu Search, Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Harmony Search – の量子強化学習への統合について検討する。
5Times5$ MiniGrid Reinforcement Learning環境の評価は、すべてのアルゴリズムがほぼ最適結果をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:14:41 GMT)
A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Processing [2.7] Pretrain-finetune パラダイムは、テキスト分析と自然言語処理における変換的アプローチを表している。
このチュートリアルは、プレトレイン-ファインチューンパラダイムの包括的な紹介を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:44:29 GMT)
pathfinder: A Semantic Framework for Literature Review and Knowledge Discovery in Astronomy [2.7] Pathfinderは天文学における文献のレビューと知識発見を可能にする機械学習フレームワークである。
我々のフレームワークは、LLMベースの合成と高度な検索技術を組み合わせて、意味文脈による天文学文献の検索を行う。
時間に基づく重み付けスキームと引用に基づく重み付けスキームを通じて、jargon、名前付きエンティティ、時間的側面の複雑さに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 Aug 2024 20:05:24 GMT)
Rethinking Pre-trained Feature Extractor Selection in Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification [2.7] 多重インスタンス学習(MIL)は、ギガピクセル全体のスライド画像(WSI)を分類する方法として好まれている。
本研究では,3次元のMIL特徴抽出器(事前学習データセット,バックボーンモデル,事前学習方法)について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:34:23 GMT)
PreMix: Boosting Multiple Instance Learning in Digital Histopathology through Pre-training with Intra-Batch Slide Mixing [2.7] PreMixは、MILアグリゲータをバッチ内スライド混合アプローチで事前トレーニングすることで、一般的なMILフレームワークを拡張している。
ベースラインのMILフレームワークよりもパフォーマンスが4.7%向上している。
結局のところ、PreMixは、限定されたWSIラベルのデータセットの下で、より効率的で正確なWSI分類の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:24:35 GMT)
Nested Music Transformer: Sequentially Decoding Compound Tokens in Symbolic Music and Audio Generation [2.7] 記号音楽は複合トークンで表現され、それぞれのトークンはいくつかの異なるサブトークンから構成される。
我々はNested Music Transformer(NMT)を紹介した。これは、フラット化トークンの処理と似ているが、メモリ使用量の少ない複合トークンを自動回帰的に復号するアーキテクチャである。
実験の結果,複合トークンにNMTを適用することで,MAESTROデータセットから様々なシンボリック音楽データセットや離散音声トークンを処理する際の難易度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:02:38 GMT)
Entanglement Routing in Quantum Networks: A Comprehensive Survey [2.6] 近距離量子ネットワークにおける絡み合いのルーティングは、結合する短距離絡みの最適なシーケンスを選択することで構成される。
我々は、研究された量子ルーティングスキームを、リアクティブ、プロアクティブ、オポチュニティ、仮想ルーティングに分類し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:48:40 GMT)
DEM: A Method for Certifying Deep Neural Network Classifier Outputs in Aerospace [2.6] 航空宇宙分野におけるソフトウェア開発は、厳格で高品質な標準に固執する必要がある。
深層学習革命の恩恵を航空宇宙システムに与える方法は不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:27:15 GMT)
Analysis of Parameterized Quantum Circuits: on The Connection Between Expressibility and Types of Quantum Gates [2.5] 等化量子回路(PQC)の表現性は重要な要素である
本稿では,PQC内の表現可能性と量子ゲートの型との関係を解析する。
分析の結果から,高表現能PQCの設計指針が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:20:36 GMT)
A Safe Exploration Strategy for Model-free Task Adaptation in Safety-constrained Grid Environments [2.5] 安全に制約された環境では、教師なしの探査や非最適政策を利用すると、エージェントは望ましくない状態に陥る可能性がある。
モデルフリーエージェントが安全制約に固執しながら環境と対話できるグリッド環境をナビゲートするための新しい探索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:09:30 GMT)
Comprehensive Library of Variational LSE Solvers [2.5] 本研究では,文献における既存手法を実現する変分Lse-solverフレームワークを開発した。
ユーザフレンドリーなインターフェースは、エンド・ツー・エンドのアプリケーションを識別し開発する抽象化レベルで働く研究者のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:59:12 GMT)
ZNorm: Z-Score Gradient Normalization for Accelerating Neural Network Training [2.5] ZScore Normalization for Gradient Descent (ZNorm) は、学習効率の向上とモデル性能の向上のために勾配のみを調整する革新的な技術である。
ZNormは、全体的な勾配を正規化し、層をまたいだ一貫した勾配スケーリングを提供し、これにより、消滅と爆発する勾配のリスクを低減する。
CIFAR-10と医療データセットを用いた実験により、ZNormは収束を加速するだけでなく、パフォーマンス指標も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:04:19 GMT)
Non-linear Analysis Based ECG Classification of Cardiovascular Disorders [2.5] マルチチャネル心電図に基づく心疾患の検出は、心臓ケアと治療に影響を及ぼす。
本研究では,Recurrenceプロットの可視化を利用した非線形解析手法について報告する。
QRS複合体のようなよく定義された構造のパターン化は、再帰プロットを用いて効果的に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:03:53 GMT)
Fairness in Large Language Models in Three Hour [2.4] このチュートリアルは、大規模言語モデルに関する文献の最近の進歩を体系的に概説する。
LLMにおける公平性の概念を考察し、バイアスを評価するための戦略と公正性を促進するために設計されたアルゴリズムを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 03:44:14 GMT)
CYBERSECEVAL 3: Advancing the Evaluation of Cybersecurity Risks and Capabilities in Large Language Models [2.3] CYBERSECEVAL 3は、サードパーティに対するリスクと、アプリケーション開発者とエンドユーザに対するリスクという、2つの幅広いカテゴリの8つの異なるリスクを評価します。
これまでの研究と比較して、攻撃的セキュリティ機能に焦点を当てた新たな分野として、ソーシャルエンジニアリングの自動化、手動攻撃型サイバーオペレーションのスケーリング、自動攻撃型サイバーオペレーションがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 23:47:27 GMT)
Variational Quantum Algorithm Landscape Reconstruction by Low-Rank Tensor Completion [2.3] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、科学と産業に多くの応用がある幅広い種類のアルゴリズムである。
VQAに関連する特別な課題は、関連するコスト関数の性質を理解することである。
局所景観復元のための低ランクテンソル・コンプリート・アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:19:03 GMT)
Quantum chaos in PT symmetric quantum systems [2.3] 非エルミート力学系における$mathcalPT$-symmetricと量子カオスの相互作用について検討する。
複素レベル間隔比は3つの位相の全てを区別できることがわかった。
$mathcalPT$-対称性の相では、OTOCはエルミート系で観測されるものに似た振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:09:42 GMT)
Automated System-level Testing of Unmanned Aerial Systems [2.2] 国際安全基準の主な要件は、アビオニクスソフトウェアシステムの厳格なシステムレベルのテストを実行することである。
提案したアプローチ(AITester)は、モデルベースのテストと人工知能(AI)技術を使用して、さまざまなテストシナリオを自動生成、実行、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:36:14 GMT)
Global optimization in variational quantum algorithms via dynamic tunneling method [2.2] 従来の動的トンネル流れを量子状態の距離測定に応用する。
我々の大域的最適化アルゴリズムは、逆場イジングモデルに対する変分量子固有解法に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:24:22 GMT)
UnifiedNN: Efficient Neural Network Training on the Cloud [2.1] UnifiedNNは複数のNNモデルを"組み合わせ"し、複数のNNモデルを同時にトレーニングするためのメモリと時間保存機構を備えている。
その結果,UnifiedNNは,最先端フレームワークと比較してメモリ消費を最大52%削減し,トレーニング時間を最大41%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:29:39 GMT)
Unsupervised Graph-based Learning Method for Sub-band Allocation in 6G Subnetworks [2.1] グラフベース学習を用いた無線ネットワークにおける周波数サブバンド割り当てのための教師なし手法を提案する。
サブネットワーク配置を競合グラフとしてモデル化し,グラフカラー化とPottsモデルにインスパイアされた教師なし学習アプローチを提案し,サブバンド割り当てを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:54:57 GMT)
Sparse Linear Regression when Noises and Covariates are Heavy-Tailed and Contaminated by Outliers [2.0] 本研究では,線形回帰係数を空間的仮定で推定する問題について検討する。
重尾分布から共変量やノイズを採取するだけでなく, オフレーヤによって汚染される状況も考慮する。
我々の推定器は効率的に計算でき、鋭い誤差境界を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:33:04 GMT)
THOR2: Leveraging Topological Soft Clustering of Color Space for Human-Inspired Object Recognition in Unseen Environments [2.0] 本研究では,RGB-D画像から生成された点群に対する3次元形状と色に基づく記述子TOPS2と,それに付随する認識フレームワークTHOR2を提案する。
TOPS2ディスクリプタは、TOPSディスクリプタから3D形状のスライシングに基づくトポロジカル表現を保持することにより、人間の認知機構であるオブジェクト単位を具現化する。
合成データを用いてトレーニングされたTHOR2は、3D形状をベースとしたTHORに比べて認識精度が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:24:14 GMT)
VAE-IF: Deep feature extraction with averaging for fully unsupervised artifact detection in routinely acquired ICU time-series [2.0] 本稿では,事前のラベル付けや信号固有知識を使わずに,微細分解能ICUデータ中のアーティファクトを検出するための,教師なしの手法を提案する。
本手法では,変分オートエンコーダ (VAE) と孤立林 (IF) をハイブリッドモデルに組み合わせて特徴を学習し,異常を同定する。
我々の教師なしアプローチは、完全に教師付きされた手法に匹敵する感度を達成し、外部データセットによく当てはまることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:43:09 GMT)
Detection and Characterization of Coordinated Online Behavior: A Survey [2.0] この調査は、コーディネートされたオンライン行動への関心が高まった結果、得られた仕事の身体を収集し、分類し、批判的に議論する。
我々は、業界と学術的定義を整理し、協調したオンライン行動を研究するための包括的な枠組みを提案し、既存の検出方法と特徴付け手法をレビューし、批判的に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:27:56 GMT)
Language models emulate certain cognitive profiles: An investigation of how predictability measures interact with individual differences [1.9] 本研究では,人間の読取時間データに基づく言語モデル (LM) から推定した,主観的・エントロピー的測度の予測力を再考する。
本研究は,認知的スコアに対する主観的・エントロピーの調整が,読解時間の予測精度を向上させるかどうかを考察する。
本研究は,ほとんどのケースにおいて,認知能力の付加は,読書時間における主観的・エントロピーの予測能力を増加させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:49:54 GMT)
Huge Ensembles Part II: Properties of a Huge Ensemble of Hindcasts Generated with Spherical Fourier Neural Operators [1.9] 第1部では,球面ニューラル演算子に基づくアンサンブルを作成した。
第2部では,2023年夏の1日7,424人からなる巨大なアンサンブル(HENS)を生成している。
HENSは予測分布の尾部を正確にサンプリングし、内部変数の詳細なサンプリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:31:34 GMT)
Efficient Test Data Generation for MC/DC with OCL and Search [1.8] アビオニクスのソフトウェアシステムのシステムレベルのテストでは、DO-178Cのような国際安全基準に準拠する必要がある。
DO-178Cの推奨基準の1つは、修正条件/決定カバレッジ(MC/DC)基準である。
モデルベーステストにおいて,MC/DCテストデータの自動生成を効果的に行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:39:03 GMT)
DNSSEC+: An Enhanced DNS Scheme Motivated by Benefits and Pitfalls of DNSSEC [1.8] DNSSECのセキュリティとデプロイ性に対処するDNSSEC+を紹介する。
DNSSEC+は、名前解決のために9つのセキュリティ、プライバシ、デプロイ性プロパティをどのように満たしているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:25:14 GMT)
When a Relation Tells More Than a Concept: Exploring and Evaluating Classifier Decisions with CoReX [1.8] 入力画素の関連性に基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の解説は、どの入力特徴がモデル決定にどのように影響するかを評価するには、あまり特異ではないかもしれない。
本研究では,概念と関係に基づく説明器(CoReX)を用いたCNNモデルの説明と評価を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:55:52 GMT)
CALA-$n$: A Quantum Library for Realizing Cost-Effective 2-, 3-, 4-, and 5-bit Gates on IBM Quantum Computers using Bloch Sphere Approach, Clifford+T Gates, and Layouts [1.8] 我々は,Bloch球を用いて,コスト効率の良い$n$-bitゲートを2 le n le 5$ qubitsで実現するための新しい量子レイアウト対応手法を提案する。
様々な標準$n$-bitゲートを、生成したIBMネイティブゲートの最終的な数として、最終的な量子コストの文脈で検討し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:50:35 GMT)
Asynchronous Bioplausible Neuron for SNN for Event Vision [1.8] Spiking Neural Networks (SNN) は、生物学的にインスパイアされたコンピュータビジョンのアプローチを提供する。
ABN(Asynchronous Bioplausible Neuron)は、入力信号の変動を自動的に調整する動的スパイク発火機構である。
様々なデータセットの包括的評価は、画像分類とセグメンテーションにおけるABNの強化された性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:59:33 GMT)
Artificial Neural Networks for Photonic Applications: From Algorithms to Implementation [1.7] フォトニクスにおける人工ニューラルネットワークの応用に関するチュートリアルレビューは、幅広いオーディエンスを対象としている。
ここでは、これらの分野間のインターフェースにおける研究領域に注目し、各ドメイン固有の技術的詳細と全体的な明確さの間の適切なバランスを見つけようとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:22:49 GMT)
The Importance of Downstream Networks in Digital Pathology Foundation Models [1.7] 162のアグリゲーションモデル構成を持つ3つの異なるデータセットにまたがる7つの特徴抽出モデルを評価する。
多くの特徴抽出器モデルの性能は顕著に類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:17:35 GMT)
SHARP-Net: A Refined Pyramid Network for Deficiency Segmentation in Culverts and Sewer Pipes [1.7] SHARP-Netはセマンティックセグメンテーションのための新しいアーキテクチャである。
Inceptionのようなブロックとさまざまなフィルタサイズを備えたボトムアップパスを統合している。
ネットワーク全体を通して、複雑さを減らすために深度的に分離可能な畳み込みが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 23:55:04 GMT)
Resampling and averaging coordinates on data [1.7] 点雲上の固有座標を頑健に計算するアルゴリズムを導入する。
候補座標の集合をクラスタリングし、位相データ解析から形状記述子を用いて代表埋め込みのサブセットを同定する。
最終的な出力は、一般化されたProcrustes解析を用いて代表埋め込みの平均として得られる埋め込みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:37:33 GMT)
Tensor Train Low-rank Approximation (TT-LoRA): Democratizing AI with Accelerated LLMs [1.6] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクで顕著な機能を示している。
しかし、LLMの複雑さはますます増大し、膨大な計算資源を必要としている。
本稿では,新しいパラメータ効率細調整(PEFT)手法であるTrain Low-Rank Approximation (TT-LoRA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:45:58 GMT)
FIVB ranking: Misstep in the right direction [1.4] この研究は統計フレームワークを使用して、F'ed'eration Internationale de Volleyball (FIVB)が2020年から使用しているランキングアルゴリズムを提示し、評価している。
FIVBランキングの健全な特徴は確率モデルを使用することであり、これは今後のゲームの確率を明示的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 23:46:55 GMT)
Secure Targeted Message Dissemination in IoT Using Blockchain Enabled Edge Computing [1.4] 私たちは、セキュリティとプライバシを意識したIoTメッセージの拡散であるSTarEdgeChainを設計し、ブロックチェーンと高度な暗号化技術が、このような懸念に対処するためにどのように取り組まれているかを示します。
実際、STarEdgeChainは、ターゲットとするデバイスグループ間でシングルサイン暗号化されたメッセージの拡散を迅速化するために、認可されたブロックチェーン支援エッジコンピューティングを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:43:24 GMT)
IAI Group at CheckThat! 2024: Transformer Models and Data Augmentation for Checkworthy Claim Detection [1.4] 本稿では,IAIグループによるクレームの自動チェックハーネス評価への参加について述べる。
このタスクには、英語、オランダ語、アラビア語の政治討論やTwitterのデータで、チェック価値のあるクレームを自動的に検出することが含まれる。
我々は、様々な事前学習された生成デコーダとエンコーダ変換モデルを利用し、少数ショットチェーンオブ思考推論のような手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:59:09 GMT)
A Quantal Response Analysis of Defender-Attacker Sequential Security Games [1.3] 2つのサイトと、ディフェンダーとアタッカーの間のシーケンシャルゲームを含むシナリオを探索する。
攻撃の目的は、防御者のセキュリティ投資を考慮して、防御者の期待する損失を最大化するサイトをターゲットにすることである。
我々は、人間が効率的な(純粋な)戦略を選択する際にエラーを犯す量子的行動バイアスを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 00:40:48 GMT)
Spatial-Spectral Morphological Mamba for Hyperspectral Image Classification [1.3] 本稿では,空間スペクトル形態マンバ(MorpMamba)モデルを紹介する。
MorpMambaモデルでは、トークン生成モジュールが最初にハイパースペクトル画像(HSI)パッチを空間スペクトルトークンに変換する。
抽出された情報は、空間およびスペクトルトークンを調整する特徴拡張モジュールで強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:28:51 GMT)
WaveMamba: Spatial-Spectral Wavelet Mamba for Hyperspectral Image Classification [1.2] 本稿では、ウェーブレット変換を空間スペクトルマンバアーキテクチャと統合し、HSI分類を強化する新しいアプローチであるWaveMambaを紹介する。
WaveMambaは既存のモデルを超え、ヒューストン大学のデータセットでは4.5%、パヴィア大学のデータセットでは2.0%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:44:07 GMT)
Encoded-Fusion-Based Quantum Computation for High Thresholds with Linear Optics [1.2] 有限サイズの絡み合った資源状態を持つフォールトトレラント量子計算法と線形光学を用いたエンコード融合法を提案する。
本手法は,有限サイズの絡み合った資源状態と線形光学を用いて,フォールトトレラント量子コンピューティングへの効率的な経路を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:28:11 GMT)
Rule-Based Error Detection and Correction to Operationalize Movement Trajectory Classification [1.2] 動作軌跡プラットフォームに組み込むためのモデルの誤り訂正と検出を行う,ニューロシンボリックなルールベースのフレームワークを提供する。
最大0.984の誤差を予測するためのF1スコア、分布外精度の大幅な向上(ゼロショット精度のSOTAよりも8.51%向上)、SOTAモデルよりも精度の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:38:16 GMT)
Gradient flow in parameter space is equivalent to linear interpolation in output space [1.2] ディープラーニングにおけるニューラルネットワークのトレーニングアルゴリズムの根底にあるパラメータ空間における通常の勾配流は、適応された勾配流に連続的に変形可能であることを証明した。
また、パラメータに関する出力のヤコビアンがフルランクであれば、時間変数は単に線形となるように再パラメータ化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:23:17 GMT)
Deep Learning Approach for Ear Recognition and Longitudinal Evaluation in Children [1.1] 本研究は,4歳から14歳までの小児から2.5年間に収集した基礎的縦断的データセットを導入し,その評価を行った。
本稿では,VGG16とMobileNetのアンサンブルを用いて,成人・小児両方のデータセットに着目した深層学習に基づく耳認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:57:56 GMT)
Metareasoning in uncertain environments: a meta-BAMDP framework [1.1] 本稿では,未知の報酬/遷移分布を持つ環境におけるメタ推論を扱うメタベイズ適応型MDPフレームワークを提案する。
最初のステップとして、人間の意思決定によく使われる2本腕のBernoulli bandit(TABB)タスクにこのフレームワークを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:15:01 GMT)
Multi-Unit Floor Plan Recognition and Reconstruction Using Improved Semantic Segmentation of Raster-Wise Floor Plans [1.0] MDA-Unet と MACU-Net アーキテクチャに基づく2つの新しい画素分割手法を提案する。
提案手法は他の2つの最先端技術とベンチマークデータセットと比較した。
一般的なCubeCasaベンチマークデータセットでは,5つのクラスに対して平均F1スコアが0.86に達している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:36:45 GMT)
Multi-head Spatial-Spectral Mamba for Hyperspectral Image Classification [1.0] 空間スペクトルマンバ(SSM)は計算効率を改善し、長距離依存関係をキャプチャする。
マルチヘッド・セルフアテンション・トークンエンハンスメント(MHSSMamba)を用いたSSMを提案する。
MHSSMambaはパヴィア大学で97.62%、ヒューストン大学で96.92%、サリナスで96.85%、武漢・長九のデータセットで99.49%という顕著な分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:27:15 GMT)
Improving Text Embeddings for Smaller Language Models Using Contrastive Fine-tuning [1.0] 我々はNLIデータセットに対して対照的な微調整を行う。
MiniCPMは、平均56.33%のパフォーマンス向上の最も重要な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:36:05 GMT)
Quantum effects in gravity beyond the Newton potential from a delocalised quantum source [0.9] 重力が古典的な記述と互換性がないことを示すのは初めてである。
重力によって引き起こされる2つの重力源間の絡み合いの発生のような実験はニュートンポテンシャルと説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:56:09 GMT)
Robust Curve Detection in Volumetric Medical Imaging via Attraction Field [0.9] 本稿では, 物体の向き, 形状, 位置に関する事前の知識を必要としない非分岐曲線の検出手法を提案する。
提案手法は,(1)サブピクセル精度を提供するアトラクション場,(2)関心領域を制限し,所望の曲線から外れたアウトリーチを本質的に排除するクローズネスマップをニューラルネットワークで予測する。
各種形態の異なるいくつかの臨床的タスクに対して曲線検出器を試験し,既存の手法を超越した印象的なサブピクセルレベルの精度を達成し,その汎用性と堅牢性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:21:10 GMT)
An Empirical Study on Bug Severity Estimation using Source Code Metrics and Static Analysis [0.9] 我々は、19のJavaオープンソースプロジェクトと異なる重度ラベルを持つ3,358のバグギーメソッドを調査した。
結果は、コードメトリクスがバグの多いコードを予測するのに有用であることを示しているが、バグの深刻度レベルを見積もることはできない。
当社の分類では、セキュリティバグがほとんどのケースで高い重大性を持っているのに対して、エッジ/バウンダリ障害は低い重大性を持っていることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:14:32 GMT)
A Systematic Review of Intermediate Fusion in Multimodal Deep Learning for Biomedical Applications [0.8] 本研究は,生物医学的応用における現在の中間核融合法の解析と形式化を目的としている。
バイオメディカルドメインを超えて,これらの手法の理解と応用を高めるための構造的表記法を導入する。
我々の発見は、より高度で洞察に富んだマルチモーダルモデルの開発において、研究者、医療専門家、そしてより広範なディープラーニングコミュニティを支援することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:48:04 GMT)
IncidentNet: Traffic Incident Detection, Localization and Severity Estimation with Sparse Sensing [0.7] IncidentNetは、トラフィックインシデントの深刻度を分類、ローカライズ、推定するための新しいアプローチである。
本モデルでは,交通交差点に設置したカメラを用いて収集可能な微視的交通データについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:09:15 GMT)
Assessing Robustness of Machine Learning Models using Covariate Perturbations [0.7] 本稿では,機械学習モデルの堅牢性を評価するための包括的フレームワークを提案する。
本研究では、ロバスト性の評価とモデル予測への影響を検討するために、様々な摂動戦略を検討する。
モデル間のロバスト性の比較、モデルの不安定性同定、モデルのロバスト性向上におけるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:41:36 GMT)
SumRecom: A Personalized Summarization Approach by Learning from Users' Feedback [0.7] 本稿では,要約における実質的かつ困難な問題,すなわち特定のユーザに対して要約を推奨する解決法を提案する。
提案したアプローチはSumRecomと呼ばれ、人間をループに巻き込み、参照要約を必要とせず、パーソナライズ、インタラクション、ユーザの興味を学習する3つの側面に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:33:59 GMT)
Entangled Photon Generation through Cooper Pair Recombination in a Noncentrosymmetric Quantum Well [0.7] 我々は、純粋な一重項クーパー対を含むシナリオの中で、絡み合った光子対の最も達成可能な純度が現れることを示す。
純度に関する懸念に加えて、2光子状態の分布を探索するために、絡み合ったペア間でそれらの個体群を比較して、潜在的な超伝導ペアを作る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:40:41 GMT)
Superadditive Communication with the Green Machine: A Practical Demonstration of Nonlocality without Entanglement [0.6] シンボル・バイ・シンボリック・光学的検出によって達成できる通信速度よりも高い超付加能は、絡み合いのないよく知られた非局所性の特別な場合である。
我々はこの受信機を構築し、その容量が二相シフトキー(BPSK)を持つフォトンスターベド状態のシンボルバイシンボル受信機を超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:34:22 GMT)
Rethinking Learned Image Compression: Context is All You Need [0.6] 本稿では,エンコーダ,デコーダ,コンテキストモデルのスケーリングパラメータの有効性を解析する。
文脈を最適化することにより、PSNRと最先端の性能をさらに向上させ、VVCよりもBD-RATEの方が14.39%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:36:59 GMT)
Exchange control in a MOS double quantum dot made using a 300 mm wafer process [0.6] 300mmウエハ金属酸化物半導体(MOS)プロセスで作製された量子ドットの最近の研究は、個々のスピン量子ビットの制御と読み出しを示している。
スピン-スピン交換相互作用を用いた2つの電子スピンのコヒーレント制御を実証し、エンタングゲートの基礎を形成する。
本研究は,分散センシング技術との統合とともに,2量子演算のための産業用グレードプラットフォームを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:00:10 GMT)
Task Prompt Vectors: Effective Initialization through Multi-Task Soft-Prompt Transfer [0.6] タスクプロンプトベクトルは、調整されたソフトプロンプトの重みとそれらのランダムな初期化との要素的差異によって生成される。
我々は,タスクプロンプトベクトルを低リソース設定で使用して,類似タスクのプロンプトチューニングを効果的に初期化することを示す。
これにより、異なるタスクから事前訓練されたベクトルで即時算術を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:00:03 GMT)
Using a CNN Model to Assess Visual Artwork's Creativity [0.6] 学生の絵画の創造性を自動評価するCNNモデルを開発した。
専門家や子どもによる600点の絵のデータセットを用いて, 精度は90%, 評価速度は人間よりも向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:57:32 GMT)
MambaST: A Plug-and-Play Cross-Spectral Spatial-Temporal Fuser for Efficient Pedestrian Detection [0.6] 本稿では,効率的な歩行者検出のためのプラグ・アンド・プレイ型時空間融合パイプラインであるMambaSTを提案する。
暗黒または低照度条件下でRGBカメラを用いて正確な検出を行うことは困難である。
また,提案モデルにより,小規模歩行者検出の性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:20:48 GMT)
Telecom Foundation Models: Applications, Challenges, and Future Trends [0.5] 基礎モデル(FM)は、言語、ビジョン、意思決定タスクにおいて、様々な領域において効果的な一般化能力を示す。
FMは、通信エコシステムから生成された複数のデータモダリティに基づいてトレーニングし、専門的なドメイン知識を活用することができる。
本稿では,FMを用いて通信技術や規格の未来を形作る可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:09:13 GMT)
MIS-ME: A Multi-modal Framework for Soil Moisture Estimation [0.5] この研究は土壌水分推定のためのマルチモーダルアプローチの開発に向けた第一歩である。
特に,地上局から撮影した実世界の画像とそれに対応する気象データからなるデータセットをキュレートする。
また,MIS-ME-Meteorological & Imageベースの土壌水分計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 00:35:18 GMT)
Community Cellular Networks Coverage Visualizer [0.5] コミュニティの携帯電話ネットワークのボランティアや研究者が各サイトのネットワークに関する情報にアクセスすることは滅多にない。
これにより、ネットワークのパフォーマンスを評価したり、激怒やダウンタイムを特定したり、現在の場所を示すことさえ困難になる。
本稿では,ネットワークの信頼性を実証することで,技術者の作業負荷を低減し,信頼を得るためのパフォーマンスダッシュボードであるCommunity Cellular Networks Coverage Visualizerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:14:56 GMT)
Order Parameter Discovery for Quantum Many-Body Systems [0.5] 我々は、様々な量子系の位相図を構築するために、RFSベクトル場(reduced fidelity susceptibility)を用いている。
次に、確立されたモデルの位相図を既知の順序パラメータで再現する効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:25:04 GMT)
Can multivariate Granger causality detect directed connectivity of a multistable and dynamic biological decision network model? [0.4] Granger causality (GC) は、信号間の直接影響(DC)を推定するための頑健な統計手法である。
本研究では,GCをトレーニングされたマルチスタブル生物に基づく決定ニューラルネットワークモデルにおいて,すべてのノードの時系列神経活動に適用した。
分析の結果,入力信号が密接に一致した2選択決定に挑戦すると,元のモデルのDCが容易に明らかになることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:40:15 GMT)
Error correction of transversal controlled-NOT gates for scalable surface code computation [0.4] 制御NOT(tCNOT)ゲートは、コードブロック間の相関エラーを導入する。
本稿では,スケーラブルでフォールトトレラントな量子計算のためのtCのための3種類の復号法の性能を検証し,ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:09:08 GMT)
Evaluating the Impact of Advanced LLM Techniques on AI-Lecture Tutors for a Robotics Course [0.4] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を人工知能を用いた大学授業用チューターとして評価する。
特に、プロンプトエンジニアリング、Retrieval-Augmented-Generation (RAG)、ファインチューニングなど、様々な高度な技術が利用されている。
以上の結果から,RAGと迅速なエンジニアリングを組み合わせることで,モデル応答が大幅に向上し,より優れた事実解が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:49:19 GMT)
Breaching the Bottleneck: Evolutionary Transition from Reward-Driven Learning to Reward-Agnostic Domain-Adapted Learning in Neuromodulated Neural Nets [0.3] AI学習アルゴリズムは、適切な振る舞いを取得するために、外部から用意された振る舞い品質の測定に頼っている。
これにより、多様な非逆刺激情報からの学習を妨げる情報のボトルネックが生じる。
まず、報奨信号から学習する能力を進化させ、非効率(ボトルネック化)だが広い適応性を提供することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:04:42 GMT)
The Impact of Program Reduction on Automated Program Repair [0.3] 本稿では,現代のAPRツールのスケーラビリティ向上を目的としたプログラム修復手法について述べる。
本研究では,スライシングが修復プロセスの3つの段階,すなわち障害局所化,パッチ生成,パッチ検証に与える影響について検討する。
プログラムの削減は修理品質を劣化させることなくAPRの性能を向上させることができるが、この改善は普遍的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:23:45 GMT)
Type-II pumping beyond resonance principle: From energetic to geometric rules [0.3] 位相相転移(TPT)のような"0/0"のシナリオでは、幾何規則に従うタイプIIポンピング、幾何ポンピング(GP)が認識される。
GPは非指向的であるが、その確率は、検出のキーシグネチャである$f_v+f_c-2f_v f_c$に依存する。
本研究では,(1)GPの概念,(2)TPTの分数性,可逆性,依存性,(3)ZrTe$_5$のコヒーレントフォノン駆動における超高速スペクトルによる実験的検出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:09:09 GMT)
Chat AI: A Seamless Slurm-Native Solution for HPC-Based Services [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、研究者がオープンソースまたはカスタムの微調整 LLM を実行し、ユーザが自分のデータがプライベートであり、同意なしに保存されないことを保証します。
本稿では,HPC システム上で多数の LLM モデルを実行するスケーラブルなバックエンドにセキュアにアクセス可能な,クラウド VM 上で動作する Web サービスによる実装を提案する。
我々のソリューションは、HPCバッチスケジューラのSlurmと統合されており、HPCクラスタへのシームレスなデプロイを可能にし、通常のSlurmワークロードと並行して実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:34:22 GMT)
Generalised Circuit Partitioning for Distributed Quantum Computing [0.3] この研究は、ゲートと状態のテレポーテーションコストの同時最適化を可能にするグラフベースの定式化を導入する。
基本的遺伝的アルゴリズムを用いて、平均eビットコストと時間スケーリングの両方の観点から、最先端手法よりも優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:59:51 GMT)
IBB Traffic Graph Data: Benchmarking and Road Traffic Prediction Model [0.2] 道路交通渋滞予測はインテリジェント交通システムにおいて重要な要素である。
IBB Traffic Graphデータセットは、2451の異なる場所で収集されたセンサーデータをカバーしている。
本稿では,機能工学を通して時間的リンクを強化する道路交通予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:23:19 GMT)
Optimal limits of continuously monitored thermometers and their Hamiltonian structure [0.2] 連続監視した$N$次元温度計の極限値と最適構造について検討した。
フェミオン環境とボゾン環境の両方に最適戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:05:06 GMT)
3D $\mathcal{N}=1$ supergravity from Virasoro TQFT: Gravitational partition function and Out-of-time-order correlator [0.2] 球面とトーラスの分割関数を超ビラソーロTQFTを用いて計算する。
我々は、内積がヒルベルト空間の状態として定義される超共形ブロックに対して成り立つことを証明して形式主義を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:49:31 GMT)
Nonlocal order parameter of pair superfluids [0.2] ペア超流動は非局所順序パラメータ(奇数パリティ)で厳密に定義できることを示す。
その結果, 対超流動における相関密度変動の役割に新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:56:53 GMT)
Analyzing Quantum Circuit Depth Reduction with Ancilla Qubits in MCX Gates [0.2] 本稿では,アンシラ量子ビットを用いたMCX深度低減技術の概要を読者に提供する。
また、異なる量子トポロジカル・セッティングの下でどのように機能するかを簡潔に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:49:34 GMT)
Validation of an Analysability Model in Hybrid Quantum Software [0.0] 本提案は,国際共同弁論手法を用いて,ハイブリッドソフトウェアの分析可能性に着目した品質モデルを検証することを目的とする。
このアプローチは、より詳細な分析と検証の方法論を可能にし、量子コンピューティングにおけるソフトウェア品質評価における将来の研究と開発のためのフレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:30:31 GMT)
TrIM: Triangular Input Movement Systolic Array for Convolutional Neural Networks -- Part I: Dataflow and Analytical Modelling [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特にフォン・ノイマンのボトルネックの影響を受けやすい。
本稿では,三角入力運動に基づくSystolic Arrayの新たなデータフローであるTrIMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:15:17 GMT)
Topological Casimir effect in models with helical compact dimensions [0.0] 空間次元のヘリカルコンパクト化が荷電スカラー場の真空状態の局所特性に及ぼす影響について検討する。
バンチダヴィーズ真空状態に対するアダマール関数を用いて, 電場2乗, 電流密度, エネルギー-モーメントテンソルの真空期待値について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:59:06 GMT)
The virtual CAT: A tool for algorithmic thinking assessment in Swiss compulsory education [0.0] 本稿では,スイスの強制教育におけるアルゴリズムスキルの評価を目的とした,教師なし評価活動のデジタル適応である仮想クロスアレイタスク(CAT)を紹介する。
このプラットフォームは、スケーラブルで自動化されたアセスメントを提供し、人間の関与を減らし、潜在的なデータ収集エラーを軽減する。
その結果, 多様な年齢, 開発段階, 教育的背景を持つ学生のATスキルを評価するためのプラットフォームの有用性, 習熟度, 適性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:36:17 GMT)
The MovieLens Beliefs Dataset: Collecting Pre-Choice Data for Online Recommender Systems [0.0] 本稿では,未経験項目に対するユーザの信念を収集する手法を提案する。
提案手法はMovieLensプラットフォーム上で実装され,ユーザ評価,信念,監視されたレコメンデーションを組み合わせた豊富なデータセットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:26:44 GMT)
The EAP-AIAS: Adapting the AI Assessment Scale for English for Academic Purposes [0.0] 本稿では,学術目的のための英語に適したAIAS(AIA)の適応を提案する。
EAP-AIASは、"No AI"から"Full AI"までの5つのレベルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:51:29 GMT)
Synergistic pathways of modulation enable robust task packing within neural dynamics [0.0] ニューラルダイナミクスの文脈変調の2つの形態の区別を探索するために、リカレント・ネットワーク・モデルを用いる。
我々はこれらのメカニズムの区別を、それらが引き起こす神経力学のレベルで示す。
これらの特徴は、これらのメカニズムがどのように振る舞うかの相補性と相乗性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:12:01 GMT)
Solving Caldeira-Leggett Model by Inchworm Method with Frozen Gaussian Approximation [0.0] 凍結したガウス近似を用いて波動関数を積分形式で近似する。
所望の還元密度作用素はダイソン級数として記述される。
インチワーム法は級数を「フルプロパゲータ」の積分微分方程式として定式化する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:23:02 GMT)
SPIdepth: Strengthened Pose Information for Self-supervised Monocular Depth Estimation [0.0] SPIdepthは、ポーズネットワークの強化を優先し、深度推定を改善する手法である。
SPIdepthはシーン理解と深度推定において顕著な進歩を達成している。
本手法は, 自己教師型単分子深度推定において, 飛躍的な進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:28:19 GMT)
Revisiting dynamics of quantum causal structures -- when can causal order evolve? [0.0] 一定の連続力学の下では、操作間の因果順序は必ずしも保存されないことを示す。
我々は、この明らかな矛盾の根源を特定し、分析する。
局所的な操作による絡み合い処理と古典的なコミュニケーションに基づいて、直観の後に全体像の要素を整合させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:34:37 GMT)
Reservoir computing with logistic map [0.0] 本稿では,仮想ノードを貯水池計算の貯水池として構築し,時間的・非時間的タスクを予測する手法を示す。
時間的タスクに対してはLorenz, Rossler, Hindmarsh-Roseの3つの非線形系を予測し, 高精度な非時間的タスクに対しては7位とした。
注目すべきは、ロジスティックマップがうまく機能し、実際の値や対象値に近いものを予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 04:47:37 GMT)
Relation of curvature and torsion of weighted graph states with graph properties and its studies on a quantum computer [0.0] 量子進化の速度は、グラフ内のノードの重み付け次数の和によって決定される。
曲率は、グラフ $G(V, E)$ の辺の重みの積の和に依存する。
さらに、ねじれは、グラフ $G(V, E)$ の辺の重みの積の和に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:09:15 GMT)
Quantum Delocalization of a Levitated Nanoparticle [0.0] ゼロ点運動を超えるコヒーレンス長を有する浮遊固体ナノスフィアの非局在状態を作成する。
私たちの研究は、オブジェクトサイズに匹敵する非局在化スケールの生成に向けた一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:36:42 GMT)
Quantum Coding with Finite Thermodynamic Resources [0.0] 量子直接符号化(英語版)あるいはシューマッハ圧縮(英語版)はシャノン理論の考えを一般化し、フォン・ノイマンのエントロピーに操作的意味を与え、qubitという用語を確立した。
量子情報を圧縮するために熱力学的資源がいかに必要か、そして、どのようにしてそのタスクを実行する能力を制限するかを示す。
我々は、これらの2つのエージェントが生成するエントロピーについて、それらが使用するリソースを量子熱力学冷却プロトコルに関連付けることにより、圧縮プロトコルを通して洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:38:55 GMT)
Quantum Algorithms for Representation-Theoretic Multiplicities [0.0] 我々は、Kostka、Littlewood-Richardson、Plethysm、Kronecker係数を効率的に計算する量子アルゴリズムを提供する。
同じ古典的アルゴリズムがプレトヒズム係数やクロネッカー係数に対して直接作用しない理由を論じ、この問題がいくつかの入力における超多項式量子スピードアップに繋がる可能性があると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 00:11:56 GMT)
QDsim: A user-friendly toolbox for simulating large-scale quantum dot devices [0.0] QDsimは、大規模量子ドットデバイスにおける電荷安定性図の急速な生成に適したピソンパッケージである。
自動チューニングアルゴリズムのための機械学習モデルのトレーニングの基盤となる大規模なデータセットを、QDsimによってどのように生成できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:47:02 GMT)
QCD evolution of entanglement entropy [0.0] エンタングルメントエントロピーは、非摂動的量子色力学を探索するための新しいツールとして登場した。
本研究では, 陽子内における速度依存性エンタングルメントエントロピーとその最終状態ハドロンへの関連について検討する。
解析の結果,QCD進化方程式から得られたフォン・ノイマンエントロピーの速さ依存性と,それに対応するハドロンエントロピーの実験データとの間には強い一致が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:28:59 GMT)
Prompt Refinement or Fine-tuning? Best Practices for using LLMs in Computational Social Science Tasks [0.0] 本稿では,23の社会的知識課題のベンチマークにおいて,現代のLCMに基づく分類手法の性能について概説する。
結果は、より大きな語彙と事前学習コーパスを持つモデルを選択すること、AI強化プロンプトに賛成する単純なゼロショットを避けること、タスク固有のデータに微調整すること、の3つのベストプラクティスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:46:36 GMT)
Polaron formation in insulators and the key role of hole scattering processes: Band insulators, charge density waves and Mott transition [0.0] 非相互作用性フェルミ海に浸漬された移動不純物は、フェルミオン媒質の隙間のない粒子ホール励起によって着る。
ポーラロンスペクトル関数は、下層のフェルミオン背景の顕著な特徴を示す。
これらのバンド系では、粒子と孔散乱位相空間が同値であることから、はしご近似が不正確なことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:36:11 GMT)
Photon number resolving detectors as evidence for the corpuscular nature of light [0.0] 我々は光子数分解(PNR)検出器が光の離散的性質の説得力のある証拠となるかどうか検討する。
本稿では、光の波動図と整合したPNR検出器出力の解析のための別の解釈を提案する。
SNRの低いPNR検出器の結果は、古典的な記述によって説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:09:36 GMT)
Photo-induced dynamics with continuous and discrete quantum baths [0.0] 離散的・実効的なボゾン自由度の集合を通して連続環境を記述する純状態未到達ハイブリッドバス法を提案する。
本手法は, 連続スペクトル密度と鋭いピークの双方を記述できる。
単元的記述と比較して、ボソニックモードの数は大幅に少なく、エクシトニックダイナミクスを正確に記述できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:44:25 GMT)
Out-Of-Distribution Detection for Audio-visual Generalized Zero-Shot Learning: A General Framework [0.0] Generalized Zero-Shot Learning (GZSL) は、目に見えないクラスと見えないクラスの両方を正確に分類する必要がある課題である。
両手法の強みを生かし, 配当外分布検出(OOD)を用いた汎用フレームワークを提案する。
我々は,3つの人気オーディオ・ビジュアル・データセット上でフレームワークをテストし,既存の最先端技術と比較した大幅な改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:10:20 GMT)
Optimal Mixed Integer Linear Optimization Trained Multivariate Classification Trees [0.0] 最適二分分類木を設計するための2つのカットベース混合整数線形最適化(MILO)法を提案する。
我々のモデルは、最小限の実用不可能なサブシステム(MIS)をオンザフライで識別し、パッケージング制約の形をとる切断平面を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:37:28 GMT)
Operator space fragmentation in perturbed Floquet-Clifford circuits [0.0] フロッケ量子回路は、幅広い非平衡量子状態を実現することができる。
ランダムなフロケ・クリフォード回路における演算子の局所化とカオス発生の安定性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:18:30 GMT)
On the two-dimensional harmonic oscillator with an electric field confined to a circular box [0.0] 我々は、円箱に制限された電場を持つ量子力学的2次元高調波発振器を再検討する。
エネルギースペクトルを得るために、壁とガウス基底集合を持つレイリー・リッツ法を利用する。
我々は、大小の箱半径の限界について議論し、摂動理論を用いていくつかの計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:36:48 GMT)
On Validation of Search & Retrieval of Tissue Images in Digital Pathology [0.0] 医療画像は、診断、治療計画、疾病モニタリングに不可欠な情報を提供することによって、現代医療において重要な役割を担っている。
技術的進歩は、医療画像の量と複雑さを指数関数的に増加させてきた。
CBIR (Content-Based Image Retrieval) システムは、視覚コンテンツに基づいて画像を検索して検索することで、このニーズに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:55:45 GMT)
NeuralFactors: A Novel Factor Learning Approach to Generative Modeling of Equities [0.0] ニューラルネットワークが因子の露出を出力し、因子が返ってくる因子分析のための、新しい機械学習ベースのアプローチであるNeuralFactorsを紹介する。
このモデルは,ログライクな性能と計算効率の観点から,従来の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:01:09 GMT)
Monte Carlo studies of quantum cosmology by the generalized Lefschetz thimble method [0.0] 量子宇宙論は宇宙の始まりを解明することを目的としています。
ピカール・レフシェッツ理論を用いたローレンツ量子重力の振動経路積分の定義への最近の関心
一般化されたレフシェッツ法を用いてモンテカルロ計算を行い、符号問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:20:55 GMT)
Molecular influence on nuclear-quadrupole-coupling effects in laser induced alignment [0.0] 我々は、異なる非対称トップ分子のフィールドフリーなインパルスアライメントに対する核四極子相互作用の効果について検討した。
四重極結合が回転力学に与える影響は、非常に励起された回転状態が動力学を支配しているときに減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:07:25 GMT)
Modeling phonon-mediated quasiparticle poisoning in superconducting qubit arrays [0.0] 超伝導量子ビットチップに衝突する電離放射線による相関誤差は、量子誤り訂正に問題となる。
衝撃の余波におけるフォノンおよび準粒子動力学の数値シミュレーションのための総合的戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:52:46 GMT)
Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data [0.0] 我々は,新しいベイズ時間埋め込みと理論誘導型機械学習アプローチを定義し,アンサンブル予測を行う。
リプシッツ予測器を用いて、バッチ学習環境における固定時間および任意の時間PACを決定する。
次に、線形予測器とOrnstein-Uhlenbeckプロセスからシミュレーションしたデータセットを用いて学習手法の性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:26:37 GMT)
Minimal Quantum Circuits for Simulating Fibonacci Anyons [0.0] 我々は最小の量子回路を考案し、二重フィボナッチ位相列の非アベリア的性質を実証した。
我々の回路は、基底状態を効果的に初期化し、励起を生成し、ねじり、それらを可能な限り最小の格子で編む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:53:26 GMT)
Mapping the Provenance Ontology to Basic Formal Ontology [0.0] Provenance Ontology (PROV-O) はWorld Wide Web Consortium (W3C) で、さまざまなドメインにまたがる成果に関するデータを構造化するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:50:17 GMT)
Locality and entanglement harvesting in covariantly bandlimited scalar fields [0.0] 共変バンドリミット(最小長)を受けるフィールドにおける2量子通信と絡み合いの収穫について検討する。
バンドリミットは、非共変バンドリミットや他の量子光学近似とは異なり、非局所性や因果通信を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:32:37 GMT)
LightDE: A Lightweight Method for Eliminating Dangling Pointers [0.0] UAF(Use-After-Free)脆弱性は、ソフトウェアセキュリティに深刻な脅威をもたらす。
ダングリングポインタを排除してUAFの脆弱性を防御する既存の方法は、プログラムの実行を中断する必要がある。
この欠点を克服するために、LightDEと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 06:13:18 GMT)
Lattice-induced wavefunction effects on trapped superfluids [0.0] 光学格子中の超低温ボソンに対する有効流体力学理論を導出する。
動的過程において、波動関数効果は励起呼吸モードの固有周波数、振幅、位相シフトによって特徴付けられる。
我々の発見は、現代のバンド理論と量子多体物理学のつながりを前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 07:23:55 GMT)
LLMs' Understanding of Natural Language Revealed [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模言語におけるボトムアップ、データ駆動のリバースエンジニアリングにおける大規模な実験の結果である。
私たちはLLMの言語理解能力、彼らが想定する砦をテストすることに重点を置きます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 11:26:12 GMT)
LLMs Plagiarize: Ensuring Responsible Sourcing of Large Language Model Training Data Through Knowledge Graph Comparison [0.0] 本稿では,大規模言語モデルの訓練や微調整に知識源が用いられているかどうかを評価するための,新たなシステムであるプラジャリズム検出システムを提案する。
現在の手法とは異なり、我々はResource Description Framework(RDF)トリプルを使用して、ソースドキュメントとLLM継続の両方から知識グラフを作成するアプローチを利用する。
これらのグラフは、コサイン類似性を用いてコンテンツに関して分析され、また、同型度を示すグラフ編集距離の正規化版を用いて構造に関して分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:13:26 GMT)
Interpreting Global Perturbation Robustness of Image Models using Axiomatic Spectral Importance Decomposition [0.0] 摂動堅牢性は、データ破損や敵攻撃など、さまざまな摂動から生じるモデルの脆弱性を評価する。
本稿では,画像モデルの摂動ロバスト性を理解するために,モデルに依存しない大域的機械論的解釈法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:35:06 GMT)
Interpretations, Representations, and Stereotypes of Caste within Text-to-Image Generators [0.0] 本稿では,T2I研究における悲劇的に未解明な文脈を取り巻く解釈,表現,ステレオタイプについて述べる。
我々は、T2I安定拡散が、様々なキャストの人々をいかに表示するか、そして、彼らが演じている職業をどう表現するかを考察する。
以上の結果から, 安定拡散は「キャスタレスネス」の系を永久に出力し, 高いキャスタネスと同一視し, 貧困の指標とキャスタブルに抑圧されたアイデンティティを表現していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 22:06:41 GMT)
Information transfer by entangled photons without auxiliary non-quantum channel [0.0] 本稿では, 絡み合った光子を用いた光通信の高速化に関する理論的解析を行う。
我々は、絡み合った光子対同士の直接情報伝達の問題を解くことが可能な設計を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:07:22 GMT)
Impurity-induced counter skin-effect and linear modes in non-Hermitian systems [0.0] 非相互格子系は最も単純な非エルミート系の一つである。
本研究では,不純物が本システムの内在性非エルミート皮膚効果にどのように影響するかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:37:28 GMT)
Identifying Bottlenecks of NISQ-friendly HHL algorithms [0.0] NISQ適応反復QPEとそのHHLアルゴリズムの雑音耐性について検討する。
その結果,Qiskit readout や M Three readout package のようなノイズ低減技術は,ここでテストした小さなインスタンスにおいても,結果の回復には不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:20:11 GMT)
IG-SLAM: Instant Gaussian SLAM [0.0] 3D Gaussian SplattingはSLAMシステムにおける代替シーン表現として期待できる結果を示した。
本稿では,RGBのみの高密度SLAMシステムであるIG-SLAMについて述べる。
我々は、最先端のRGBのみのSLAMシステムと競合する性能を示し、高速な動作速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:07:31 GMT)
High-Throughput Phenotyping of Clinical Text Using Large Language Models [0.0] GPT-4はGPT-3.5-Turboを上回り、識別、分類、正規化を行う。
GPT-4は複数の表現型タスクにまたがって高い性能と一般化性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:00:00 GMT)
Gibbs Sampling gives Quantum Advantage at Constant Temperatures with $O(1)$-Local Hamiltonians [0.0] 古典ギブス状態は量子コンピュータを用いて効率的に生成可能であることを示す。
特に、3次元格子上でハミルトニアンに対してもサンプリングの硬さが維持されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:18:49 GMT)
Geometrical description and Faddeev-Jackiw quantization of electrical networks [0.0] 一般ランプ素子電気回路の力学の幾何学的・体系的記述を新たに開発した。
一般ネットワークのハミルトン的記述を探索する際に生じる特異点を同定し分類する。
この研究は、電気ネットワーク理論の様々な幾何学的イメージを統一し、例えば超伝導量子チップの正確なハミルトン記述の計算を自動化するのに有用であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 17:49:49 GMT)
Flux-pulse-assisted Readout of a Fluxonium Qubit [0.0] 量子ビットの読み出しを改善するために,分散シフトにおける特徴を活用することを提案する。
具体的には,フラックスバイアス点における読み出し時間と誤り率の改善を示す理論シミュレーションについて報告する。
我々は、異なるエラーチャネルを含むようにスキームを拡張し、155 nsの積分時間で、フラックスパルスアシストによる読み出しにより、信号対雑音比が約5倍向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:47:59 GMT)
Fabrication and characterization of low-loss Al/Si/Al parallel plate capacitors for superconducting quantum information applications [0.0] アルミニウムで接触した結晶状シリコンフィンからなるパラレルプレートコンデンサは、超伝導回路での使用に有望な技術であることが示されている。
単結晶Siコンデンサは、リソグラフィーパターンのアルミニウムインダクタと、従来の$Al/AlO_x/Al$ジョセフソン接合部とで、積層素子共振器とトランモンに組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:24:22 GMT)
Extracting Object Heights From LiDAR & Aerial Imagery [0.0] 本研究は,LiDARと空中画像から物体の高さを抽出する手続き的手法を示す。
SOTAオブジェクトセグメンテーションは、ディープラーニングのバックグラウンドなしでオブジェクトの高さを取得できます。
エンジニアは世代間で世界データの追跡と再処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 01:24:01 GMT)
Enhanced Prediction of Ventilator-Associated Pneumonia in Patients with Traumatic Brain Injury Using Advanced Machine Learning Techniques [0.0] 外傷性脳損傷(TBI)患者の呼吸器関連肺炎(VAP)は重大な死亡リスクをもたらす。
TBI患者のVAPのタイムリーな検出と予後は、患者の予後を改善し、医療資源の負担を軽減するために重要である。
我々はMIMIC-IIIデータベースを用いて6つの機械学習モデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:44:18 GMT)
Efficient inference of quantum system parameters by Approximate Bayesian Computation [0.0] 本稿では,測定データのライブラリーからのサンプリングにより可能性を回避するための近似ベイズ計算(ABC)アルゴリズムを提案する。
本研究では,2レベル原子と光学系をリアルタイムに探索する際に発生する光検出クリックパターンの解釈にABCを適用した。
我々の研究は、量子デバイスと関連する測定方法が複雑でなくても、高速パラメータ推論が可能であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:28:39 GMT)
Efficient Graph Coloring with Neural Networks: A Physics-Inspired Approach for Large Graphs [0.0] 本稿では,特に大規模グラフにおいて,グラフニューラルネットワークを有効活用する新しいアルゴリズムを提案する。
本稿では,Erdos-Renyiグラフのデータセット上での手法の有効性を実証し,その適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:02:51 GMT)
Dynamic In-context Learning with Conversational Models for Data Extraction and Materials Property Prediction [0.0] PropertyExtractorは、ゼロショットと数ショットのインコンテキスト学習をブレンドしたオープンソースのツールである。
本試験では, 約9%の誤差率で95%を超える精度とリコールを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:07:30 GMT)
Driving of an open quantum system at finite temperature across first- and second-order quantum phase transitions [0.0] 非零温度でのクビットの開系は有限時間間隔で駆動される。
駆動は、第1および第2次量子相転移の有限サイズの前駆体を通過する。
以上の結果から, 熱浴の存在と通過回避パターンが組み合わさることで, 対象地中状態の生成精度が著しく向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 12:50:49 GMT)
Distilling interpretable causal trees from causal forests [0.0] 条件平均処理効果の高次元分布は、正確な個々のレベルの推定を与える可能性がある。
本論文は, 原生林から1本, 解釈可能な因果樹を蒸留する方法である, 希釈因果樹を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 05:48:15 GMT)
Deterministic multipartite entanglement via fractional state transfer across quantum networks [0.0] 本稿では,エミッタの励起が部分的に量子通信チャネルを介して伝達される分数量子状態伝達を提案する。
現在の実験プラットフォームでは, 真のマルチパーティの絡み合った状態が忠実に準備できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 10:59:16 GMT)
Detector-based measurements for QFT: two issues and an AQFT proposal [0.0] 実測スキームを文脈的フィールド状態に適用した場合に発生するいくつかの相違点を指摘し、局所処理領域に基づく$n$-point関数の割り当てが不整合を引き起こすことがあることを示す。
これらの問題を解決するために、非相対論的検出器を用いて量子場理論のハーグ・カーストラーの定式化において、代数状態の更新規則を誘導するために測定スキームを変更した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 16:48:20 GMT)
Detecting single photons is not always necessary to evidence interference of photon probability amplitudes [0.0] 偶然の偶然の抽出は、量子光学実験の一般的な実践である。
偶発的偶然を除去した場合、測定結果は定量的に同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:16:05 GMT)
Deep Learning Framework for History Matching CO2 Storage with 4D Seismic and Monitoring Well Data [0.0] 地質的な炭素貯蔵は、超臨界二酸化炭素のメガトンを地下層に注入する。
本稿では,早期観測に基づく生成特性の校正を可能にする履歴マッチング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 21:14:13 GMT)
Conditional quantum thermometry -- enhancing precision by measuring less [0.0] 条件付き熱状態は、量子温度測定においてギブス状態より優れていることを示す。
拡張精度の起源は、ウィグナー・ヤネーゼ・ダイソンスキュー情報によって定量化される非対称性で求めることができる。
条件付き熱状態と同じターゲット状態の量子J偏差を量子熱に関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:45:26 GMT)
Complete Self-Testing of a System of Remote Superconducting Qubits [0.0] セルフテストプロトコルは、デバイスに依存しない方法で量子システムの認証を可能にする。
超伝導回路を用いたキャラクタリゼーションルーチンの高規格化を実証する。
我々は、平均ベル状態忠実度を58.9%以上、測定忠実度を89.5%以上、デバイスに依存しない方法で認証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:41:13 GMT)
Black Hole from Entropy Maximization [0.0] 局所ホログラフィーと熱力学によって動機付けられたブラックホールの量子的特徴の一つは、与えられた表面領域に対する熱力学的エントロピーを最大化することである。
我々は、多くの物質場を持つ4次元半古典アインシュタイン方程式を解くことにより、この可能性を探究し、ブラックホールの画像を見つける。
球面静的な高励起構成に対しては、局所的な典型を適用し、自己重力を含むエントロピーを推定し、その上界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 02:57:52 GMT)
Beyond unital noise in variational quantum algorithms: noise-induced barren plateaus and limit sets [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、多くの可能性を秘めているが、指数的に小さな勾配の挑戦に直面している。
ノイズ誘起バレン高原(NIBPs)は、開放系効果によって生じる避けられないBPの一種である。
本稿では,VQAコスト関数のノイズ誘起極限集合(NILS)の関連現象を同定し,その存在を一元的および一元的非一元的ノイズマップで証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:54:49 GMT)
Beyond the Holographic Entropy Cone via Cycle Flows [0.0] ホログラフィックエントロピー円錐の外側のエントロピーベクトルを計算するための新しい処方則を導入する。
最大サイクルフローは、部分加法と強い部分加法の両方に従うことを証明している。
このモデルも同様にハイパーグラフから生じるエントロピーベクトルを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 19:18:32 GMT)
Being Accountable is Smart: Navigating the Technical and Regulatory Landscape of AI-based Services for Power Grid [0.0] 人工知能の出現と電力グリッドのデジタル化により、スマートグリッドのためのAIベースのサービスのための多くの効果的なアプリケーションシナリオが導入された。
しかし、重要なインフラにおけるAIの採用は、不明確な規制とリスク定量化テクニックの欠如による課題を提起する。
本稿では、説明責任を定義し、エネルギーセクターにおけるAIベースのサービスの重要性を強調することにより、この目的に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:02:42 GMT)
Automated Classification of Dry Bean Varieties Using XGBoost and SVM Models [0.0] 本稿では,機械学習モデルを用いた7種類の乾燥豆の自動分類について比較検討する。
XGBoostとSVMのモデルはそれぞれ94.00%と94.39%の正確な分類率を達成した。
本研究は, 種子品質制御と収量最適化を効果的に支援できることを実証し, 精密農業への取り組みの活発化に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:05:33 GMT)
Analyzing LLMs' Capabilities to Establish Implicit User Sentiment of Software Desirability [0.0] この研究は、感情を肯定的、中立的、否定的なものに分類する他の方法とは異なり、スケールされた数値的な感情分析を提供する。
データはMicrosoft Product Desirability Toolkit (PDT)を使って収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:40:10 GMT)
Adiabatic Bottlenecks in Quantum Annealing and Nonequilibrium Dynamics of Paramagnons [0.0] 長距離相互作用量子スピングラスと最適化問題との対応は、断熱量子コンピューティングの物理的動機を支えている。
乱れた(量子)スピン系では、無限系とアンサンブルサイズの極限におけるシステム量の計算を可能にする複製トリックのような正確な方法に焦点が当てられている。
ここでは、スピンコヒーレント状態経路積分に非平衡グリーン関数形式を適用し、統計的揺らぎと集団励起スペクトルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 08:09:56 GMT)
Activation of post-quantum steering [0.0] ベルシナリオにおいて、量子後相関として確認できるように、量子後ステアリングを活性化する方法を示す。
独立した関心を持つかもしれない我々の研究の1つの要素は、ネットワーク内の二部量子集合を自己テストする方法を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:41:08 GMT)
Accurate Analytic Model for the Energy Spectrum of the Anharmonic Oscillator [0.0] 本研究では、全エネルギースペクトルの計算に結果を拡張する。
発見されたエネルギーレベルは、ここで考慮されたすべてのカップリングと主量子数に対して正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 09:54:27 GMT)
Accelerating Domain-Aware Electron Microscopy Analysis Using Deep Learning Models with Synthetic Data and Image-Wide Confidence Scoring [0.0] 我々は物理に基づく合成画像とデータ生成装置を作成し、その結果、同等の精度(0.86)、リコール(0.63)、F1スコア(0.71)、エンジニアリング特性予測(R2=0.82)を実現する機械学習モデルを得た。
本研究は,合成データがMLの人間依存を排除し,画像毎に多くの特徴を検出する必要がある場合に,ドメイン認識の手段を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 20:15:15 GMT)
A Systematic Mapping Study on SDN Controllers for Enhancing Security in IoT Networks [0.0] SDNコントローラを用いたIoTネットワークのセキュリティ向上に関する現在の知見をレビューする。
IoTネットワークのセキュア化に一般的に使用されるSDNコントローラアーキテクチャは,集中型コントローラアーキテクチャである,と我々は結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 14:44:15 GMT)
A Sufficient Criterion for Divisibility of Quantum Channels [0.0] 我々は、ある量子チャネル$Phi$が割り切れることを保証する、単純で次元に依存しない基準を示す。
まず "elementary" チャネル $Phi$ を定義し、次に $PhiPhi$-1$ が完全に正であるかどうかを分析する。
この方法で得られる十分条件は、$Phi$ の明示的な分解さえも得るが、$langle xperp|mathcal K_Phimathcal K_Phiperp|x のようなベクトルを見つける必要があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 13:18:32 GMT)
A Structured Framework for Predicting Sustainable Aviation Fuel Properties using Liquid-Phase FTIR and Machine Learning [0.0] 本研究では, 精密な分子, 航空燃料, ブレンドの精度, 解釈可能な特性予測モデルを構築するための構造的手法を提案する。
この手法は、FTIRスペクトルを非負行列因子化を用いて基本構造ブロックに分解する。
NMFの機能は、最終沸点、点火点、凍結点、密度15C、運動粘度-20Cを予測するための5つのアンサンブルモデルを作成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 18:43:22 GMT)
A Hyperparameter Study for Quantum Kernel Methods [0.0] 量子カーネル法は、量子機械学習において、それらに接続された保証のおかげで有望な方法である。
分析的考察に対するそれらのアクセシビリティは、量子的優位性の可能性に基づいてデータセットを事前スクリーニングする可能性も開ける。
初期の研究は幾何学的差異を開発しており、これは2つのカーネルベースの機械学習アプローチの尺度として理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Aug 2024 15:38:38 GMT)