Empowering Private Tutoring by Chaining Large Language Models [87.8] 本研究は,最先端の大規模言語モデル(LLM)を活用した,本格的な知的チューリングシステムの開発を探求する。
このシステムは、相互に接続された3つのコアプロセス(相互作用、反射、反応)に分けられる。
各プロセスは LLM ベースのツールと動的に更新されたメモリモジュールによって実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:15:21 GMT)
Mini-Monkey: Alleviate the Sawtooth Effect by Multi-Scale Adaptive Cropping [87.1] Mini-Monkeyは、マルチスケール適応作物戦略(MSAC)と呼ばれるプラグアンドプレイ方式を組み込んだ軽量MLLMである。
Mini-Monkeyは適応的にマルチスケールの表現を生成し、様々なスケールから非セグメンテーションオブジェクトを選択できる。
OCRBenchでは、Mini-Monkeyは802のスコアを獲得し、8Bパラメーターの最先端モデルであるInternVL2-8Bを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:55:58 GMT)
Improving Neural Surface Reconstruction with Feature Priors from Multi-View Image [87.0] ニューラルサーフェス・コンストラクション(NSR)の最近の進歩は、ボリュームレンダリングと組み合わせることで、マルチビュー・コンストラクションを著しく改善している。
本稿では,多種多様な視覚的タスクから価値ある特徴を活用すべく,特徴レベルの一貫した損失について検討する。
DTU と EPFL を用いて解析した結果,画像マッチングと多視点ステレオデータセットによる特徴が,他のプリテキストタスクよりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:09:46 GMT)
3D Single-object Tracking in Point Clouds with High Temporal Variation [79.6] 点雲の高時間変動は3次元単一物体追跡の鍵となる課題である(3D SOT)
既存のアプローチは、点雲の形状変化と、隣接するフレームを横切る物体の運動が滑らかであるという仮定に依存している。
HVTrackと呼ばれる高時間変動の点群における3次元SOT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） (Sun, 4 Aug 2024 14:57:28 GMT)
Data Contamination Report from the 2024 CONDA Shared Task [78.5] この最初のコンピレーション・ペーパーは、合計23人のコントリビュータから91件以上の汚染された資料が報告された566件を基にしている。
共有タスクと関連するデータベースの目標は,問題の範囲の理解と,既知の汚染資源に対する報告評価結果の回避を支援することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:53:25 GMT)
Multistage Collaborative Knowledge Distillation from a Large Language Model for Semi-Supervised Sequence Generation [60.7] 本研究は半教師付きシーケンス生成タスクについて検討し,いくつかのラベル付き例ではモデルを微調整するには不十分である。
数発の試薬で抽出した学生モデルは、教師よりも一般的に一般化できるという発見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 03:13:07 GMT)
Deep Spectral Methods for Unsupervised Ultrasound Image Interpretation [53.4] 本稿では, 超音波を応用した非教師型深層学習手法を提案する。
我々は、スペクトルグラフ理論と深層学習法を組み合わせた教師なしディープスペクトル法から重要な概念を統合する。
スペクトルクラスタリングの自己教師型トランスフォーマー機能を利用して、超音波特有のメトリクスと形状と位置の先行値に基づいて意味のあるセグメントを生成し、データセット間のセマンティック一貫性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:30:14 GMT)
A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises [52.3] この研究は、医療知識グラフ(HKG)の最初の包括的なレビューを提供する。
HKG構築のためのパイプラインと重要なテクニックを要約し、一般的な利用方法も示す。
アプリケーションレベルでは、さまざまなヘルスドメインにわたるHKGの正常な統合を検討します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:53:23 GMT)
ShieldGemma: Generative AI Content Moderation Based on Gemma [49.9] ShieldGemmaは、Gemma2上に構築された安全コンテンツモデレーションモデルのスイートである。
モデルは、主要な危険タイプにわたる安全リスクの堅牢で最先端の予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 22:13:39 GMT)
Data-Copilot: Bridging Billions of Data and Humans with Autonomous Workflow [49.7] 金融、気象学、エネルギーといった産業は毎日大量のデータを生み出している。
本研究では,データ分析エージェントであるData-Copilotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 17:54:15 GMT)
Large AI Model Empowered Multimodal Semantic Communications [48.7] 本稿では,Large AI Model-based Multimodal SC (LAMMSC) フレームワークを提案する。
まず、条件付きマルチモーダルアライメント(MMA)を提案し、マルチモーダルデータと非モーダルデータ間の変換を可能にする。
次に、パーソナライズされたLLMベースの知識ベース(LKB)を提案し、ユーザがパーソナライズされたセマンティック抽出やリカバリを行うことができる。
最後に,CGE(Generative Adversarial Network-based Channel Estimation)を用いて,無線チャネルの状態情報を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:34:29 GMT)
Unified Classification and Rejection: A One-versus-All Framework [47.6] 我々は,オープンな集合分類器を構築するための統一的なフレームワークを構築した。
K の $-class 問題を $ K $ 1-versus-all (OVA) のバイナリ分類タスクに分解することにより、OVA 分類器のスコアを組み合わせることで、$ (K+1) の $-class rear 確率が得られることを示す。
一般的なOSRおよびOOD検出データセットの実験により、提案するフレームワークは、単一のマルチクラス分類器を使用して、競合性能を得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 10:31:41 GMT)
A General Framework for Data-Use Auditing of ML Models [47.4] 本稿では,データ所有者のデータを用いた学習におけるMLモデルの評価方法を提案する。
本稿では,2種類のMLモデルにおけるデータ利用を監査するために,提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:55:40 GMT)
Latency-Aware Resource Allocation for Mobile Edge Generation and Computing via Deep Reinforcement Learning [47.0] 本稿では,MEGCシステムにおける共同通信,計算,AIGC資源割り当て問題について検討する。
レイテンシの問題が最初に定式化され、モバイルユーザのサービス品質が向上する。
そこで本研究では,これを効率的に解くための深層強化学習に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:53:44 GMT)
A Chinese Dataset for Evaluating the Safeguards in Large Language Models [46.4] 大型言語モデル(LLM)は有害な応答を生み出す。
本稿では,中国のLLMの安全性評価のためのデータセットを提案する。
次に、偽陰性例と偽陽性例をよりよく識別するために使用できる他の2つのシナリオに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:56:33 GMT)
Inductive Meta-path Learning for Schema-complex Heterogeneous Information Networks [46.3] Heterogeneous Information Networks (HIN) は、複数のノードとエッジを持つ情報ネットワークである。
メタパスの概念、すなわち2つのエンティティを接続するエンティティタイプと関係型のシーケンスは、様々なHINタスクのためのメタレベル説明可能なセマンティクスを提供するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:45:29 GMT)
Effective Demonstration Annotation for In-Context Learning via Language Model-Based Determinantal Point Process [45.6] In-context Learning(ICL)は、インプット・アウトプット・ペアを通じてマッピングを学習する、数発の学習パラダイムである。
既存の作業は大規模にラベル付けされたサポートセットに大きく依存しているため、現実的なシナリオでは必ずしも実現できない。
言語モデルに基づく決定点プロセス(LM-DPP)を導入し、最適選択のための未ラベルインスタンスの不確かさと多様性を同時に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:08:15 GMT)
Cross-layer Attention Sharing for Large Language Models [44.5] LiSAは、十分に訓練された大規模言語モデルにおける自己注意の軽量な代替品である。
LLaMA3-8Bでは最大スループットが19.5%、LLaMA2-7Bでは32.3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 00:38:34 GMT)
Masked Angle-Aware Autoencoder for Remote Sensing Images [43.7] 本稿では,masked Angle-Aware Autoencoder (MA3E)を提案する。
3つの下流タスクにおいて、7つの異なるRS画像データセットにおいて、MA3Eは既存の事前学習手法よりも、より競争力のある性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:12:59 GMT)
TriForce: Lossless Acceleration of Long Sequence Generation with Hierarchical Speculative Decoding [43.3] キーバリュー(KV)キャッシュは、効率的なロングシーケンスサポートのボトルネックとして浮上している。
TriForceは階層的な投機的復号化システムであり、長いシーケンス生成にスケーラブルである。
トリフォースの頑丈さは、様々な温度で一貫して卓越した性能で強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 00:58:04 GMT)
A Look at Value-Based Decision-Time vs. Background Planning Methods Across Different Settings [41.6] 本研究では,意思決定時間と背景計画手法の値に基づくバージョンが,異なる設定で相互に比較する方法について検討する。
全体として,2つの計画手法の値ベースのバージョンは,最も単純なインスタンス化において同等に動作するが,価値ベースの意思決定時間計画手法の近代的なインスタンス化は,価値ベースの背景計画手法の近代的なインスタンス化よりも同等かそれ以上に実行可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 10:42:42 GMT)
Exploiting Regional Information Transformer for Single Image Deraining [41.0] Region Transformer Block (RTB) は Region Masked Attention (RMA) 機構と Mixed Gate Forward Block (MGFB) を統合している
我々のモデルは最先端の性能に到達し、画像劣化の品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 17:37:02 GMT)
DNA-SE: Towards Deep Neural-Nets Assisted Semiparametric Estimation [39.5] 半パラメトリック統計学は、欠落データ、因果推論、転帰学習など、幅広い領域において重要な役割を担っている。
我々は,Deep Neural-Nets Assisted Semiparametric Estimation (DNA-SE) と呼ばれるスケーラブルなアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:45:26 GMT)
AdaCBM: An Adaptive Concept Bottleneck Model for Explainable and Accurate Diagnosis [38.2] CLIPやConcept Bottleneck Models(CBM)といったビジョン言語モデルの統合は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の決定を説明するための有望なアプローチを提供する。
CLIPは説明可能性とゼロショット分類の両方を提供するが、ジェネリックイメージとテキストデータによる事前トレーニングは、その分類精度と医療画像診断タスクへの適用性を制限する可能性がある。
本稿では, 単純な線形分類システムとして, 幾何学的表現のレンズを通して CBM フレームワークを再検討することによって, 従来と異なるアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:59:09 GMT)
Adapt PointFormer: 3D Point Cloud Analysis via Adapting 2D Visual Transformers [38.1] 本稿では,3次元ポイントクラウド解析の課題を達成するために,2次元事前知識を持つ事前学習モデルの活用を試みる。
本稿では,適応ポイントフォーマー (APF) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:06:04 GMT)
PanoFree: Tuning-Free Holistic Multi-view Image Generation with Cross-view Self-Guidance [37.5] PanoFreeは、チューニング不要なマルチビュー画像生成のための新しい方法である。
微調整を必要とせず、エラーの蓄積による一貫性とアーティファクトの重要な問題に対処する。
エラーの大幅な削減、グローバルな一貫性の向上、微調整を余分に行わずに画質の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 22:23:10 GMT)
Visual Grounding for Object-Level Generalization in Reinforcement Learning [35.4] 自然言語命令に従うエージェントにとって、一般化は重要な課題である。
視覚言語モデル(VLM)を用いて視覚的グラウンド化を行い,その知識を強化学習に伝達する。
我々の本質的な報酬は、挑戦的なスキル学習のパフォーマンスを著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 06:34:24 GMT)
Room-temperature optical spin polarization of an electron spin qudit in a vanadyl -- free base porphyrin dimer [35.3] 分子量子ビットに付加された光励起有機クロノフォアは、量子情報応用のためのスピン初期化やマルチレベルクエット生成の源として機能する。
時間分解型電子常磁性共鳴(TREPR)実験は85Kと室温の両方で行われ、長寿命のスピン偏極四重項状態を形成する。
この現象を爆発させることで、量子情報としてポルフィリンの光誘起三重項状態を使用することで、分子電子または核スピン量子ビットと量子ビットを偏極し、磁気的に結合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:08:20 GMT)
Beyond Aesthetics: Cultural Competence in Text-to-Image Models [35.0] CUBEは、テキスト・ツー・イメージ・モデルの文化的能力を評価するための最初のベンチマークである。
CUBEは、異なる地理的文化圏の8か国に関連する文化的アーティファクトをカバーしている。
CUBE-CSpaceは、文化的多様性を評価する基盤となる文化的アーティファクトのより大きなデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:28:25 GMT)
Unleashing the Power of Data Tsunami: A Comprehensive Survey on Data Assessment and Selection for Instruction Tuning of Language Models [33.5] インストラクションチューニングは、大きな言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合において重要な役割を果たす。
自然言語処理(NLP)とディープラーニングの分野において,データアセスメントと選択手法が提案されている。
本稿では,データアセスメントと選択に関する既存の文献を総合的にレビューし,特にLLMの命令チューニングについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:50:07 GMT)
DiReCT: Diagnostic Reasoning for Clinical Notes via Large Language Models [32.9] 臨床ノート用診断推論データセット(DiReCT)について紹介する。
DiReCTは、人間の医師と比較して、大きな言語モデル(LLM)の推論能力と解釈可能性を評価することを目的としている。
医師が慎重に注記した521の臨床ノートを含み、臨床ノートの観察から最終診断まで、診断の推論過程を詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:15:02 GMT)
LEGO: Self-Supervised Representation Learning for Scene Text Images [32.2] 本研究では,シーンテキスト画像に対する局所的・グローバル的順序対応型自己教師型表現学習手法を提案する。
単語を学習する人間の認知プロセスにインスパイアされて、LEGOのシーケンシャル、セマンティック、構造的特徴をモデル化するための3つの新しいプレテキストタスクを提案する。
LEGO認識器は、6つのベンチマーク上での最先端のシーンテキスト認識方法よりも優れた、あるいは同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:07:14 GMT)
Generative Retrieval with Few-shot Indexing [32.2] トレーニングベースの索引付けには3つの制限がある。高いトレーニングオーバーヘッド、大規模言語モデルのトレーニング済み知識の未使用、動的ドキュメントコーパスへの適応の課題である。
Few-Shot GR は訓練を必要とせず LLM の推進にのみ依存しており、より効率的である。
実験により、Few-Shot GRは、重い訓練を必要とする最先端のGR法よりも優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 22:00:34 GMT)
SR-CIS: Self-Reflective Incremental System with Decoupled Memory and Reasoning [32.2] 自己回帰補充インクリメンタルシステム(SR-CIS)を提案する。
Complementary Inference Module (CIM)とComplementary Memory Module (CMM)で構成されている。
CMMはタスク固有の短期記憶(STM)領域と汎用長期記憶(LTM)領域から構成される。
トレーニング中に画像のテキスト記述を格納し、Scenario Replay Module (SRM) と組み合わせることで、SR-CISは限られたストレージ要件で安定したインクリメンタルメモリを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:09:35 GMT)
AvatarPose: Avatar-guided 3D Pose Estimation of Close Human Interaction from Sparse Multi-view Videos [31.9] 既存のマルチビュー手法は、複数の密接な対話の人々の3Dポーズと形状を推定する上で、しばしば課題に直面します。
個人ごとのパーソナライズされた暗黙的神経アバターを前者として活用する新しい手法を提案する。
実験により、いくつかの公開データセット上での最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:41:35 GMT)
Aligning Large Language Models for Controllable Recommendations [31.3] 従来のレコメンデータモデルから派生したラベルを付加した教師付き学習タスクのコレクションを導入する。
そこで我々は,LLMの能力を高めるための強化学習に基づくアライメント手法を開発した。
提案手法は,高い精度性能を維持しつつ,レコメンダシステム内の命令に準拠するLLMの能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:49:48 GMT)
Adding Multimodal Controls to Whole-body Human Motion Generation [30.5] テキスト、音声、音楽によって制御される全身のマルチモーダルモーション生成には、多くの応用がある。
プラグイン・アンド・プレイ方式で全身マルチモーダルモーション生成を制御するための統合フレームワークであるControlMMを提案する。
SMPL-Xフォーマットを統一したマルチモーダルな人体モーション生成ベンチマークであるControlMM-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 03:32:03 GMT)
Self-Introspective Decoding: Alleviating Hallucinations for Large Vision-Language Models [30.3] LVLM(Large Vision-Language Models)は近年急速に進歩している。
幻覚問題として知られる問題は、重大なボトルネックとして浮上している。
自己検査復号法(Self-Introspective Decoding, SID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:50:17 GMT)
Adaptive Principal Component Regression with Applications to Panel Data [29.3] 我々は、(正規化)主成分回帰に対する最初の時間一様有限標本保証を提供する。
結果は,現代のマルティンゲール濃度から変量設定への適応ツールに頼っている。
提案手法は,エラー・イン・変数の回帰を利用していないベースラインを経験的に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 22:31:59 GMT)
Deep Evolutional Instant Interest Network for CTR Prediction in Trigger-Induced Recommendation [28.3] 本稿では,TIRシナリオにおけるクリックスルーレート予測のための新しい手法であるDeep Evolutional Instant Interest Network (DEI2N)を提案する。
我々は,ユーザがスクロールダウンした場合の瞬間的関心の強度の動的変化を予測するために,ユーザインスタント・関心モデリング・レイヤを設計する。
オフラインおよび実世界の産業データセットを用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:46:14 GMT)
VSSD: Vision Mamba with Non-Causal State Space Duality [27.0] 状態空間モデル(SSM)は、線形計算の複雑さを提供するため、視覚タスクにおいて注目されている。
本稿では,VSSDの非因果形式であるVisual State Space Duality(VSSD)モデルを紹介する。
我々は、VSSDが既存の最先端SSMモデルを上回る画像分類、検出、セグメンテーションを含む様々なベンチマークで広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 04:08:59 GMT)
Privacy-Preserving Graph Embedding based on Local Differential Privacy [26.2] ノードデータのプライバシを保護するために,PrivGEという新たなプライバシ保護グラフ埋め込みフレームワークを導入する。
具体的には,ノードデータを難読化するための LDP 機構を提案し,パーソナライズされた PageRank を近接指標としてノード表現を学習する。
いくつかの実世界のグラフデータセットの実験は、PrivGEがプライバシとユーティリティの最適なバランスを達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:59:13 GMT)
Contrastive Learning-based Chaining-Cluster for Multilingual Voice-Face Association [24.8] 本稿では,FAME (Face-Voice Association in Multilingual Environments) 2024の課題に対して,新たな解決策を提案する。
対面音声アソシエーションを強化するために、対照的な学習に基づく連鎖クラスタ法に焦点を当てている。
言語が対面音声の関連性に与える影響について検討した。
その結果,提案手法の優れた性能を示し,提案手法の堅牢性と有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:24:36 GMT)
Rethinking Affect Analysis: A Protocol for Ensuring Fairness and Consistency [24.7] 本稿では,データベース分割のための統一プロトコルを提案する。
我々は、(人種、性別、年齢の観点から)詳細な統計アノテーション、評価指標、および表現認識のための共通のフレームワークを提供する。
また、新しいプロトコルでメソッドを再実行し、より公平な比較で影響認識の今後の研究を促進するための新しいリーダーボードを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 23:21:46 GMT)
Leveraging Large Language Models with Chain-of-Thought and Prompt Engineering for Traffic Crash Severity Analysis and Inference [24.6] 本研究では,3つの最新言語モデル(LLM)をクラッシュ重大度推定に利用することを検討した。
ドメイン知識を取り入れた事前構築テンプレートを用いて,元のトラフィッククラッシュデータからテキストナラティブを生成する。
事故原因を解析し,その重症度を推定する上で, LLM を導くためにChain-of-Thought (CoT) 推論を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 17:14:10 GMT)
From Retrieval to Generation: Efficient and Effective Entity Set Expansion [23.5] Entity Set Expansion(ESE)は、シードエンティティによって記述されるターゲットセマンティッククラスのエンティティを拡張することを目的とした重要なタスクである。
既存のESEメソッドの多くは、エンティティのコンテキストの特徴を抽出し、シードエンティティと候補エンティティの類似性を計算する必要がある検索ベースのフレームワークである。
本稿では, 生成事前学習型自動回帰言語モデルを用いて, ESEタスクを実現するGenExpan(Generative Entity Set Expansion)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:45:05 GMT)
Chain-of-Thought in Neural Code Generation: From and For Lightweight Language Models [22.4] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において顕著な可能性を示している。
本研究では,100億未満のパラメータを持つと定義される軽量言語モデル (lLM) について検討する。
これらの知見に基づいて,思考の連鎖(CoTs)を自動生成する lLM を利用した新しいアプローチ COTTON を設計する。
その結果,COTTONが生成するCoTsは,自動評価と人的評価の指標において,ベースラインを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 04:53:53 GMT)
ARVO: Atlas of Reproducible Vulnerabilities for Open Source Software [20.9] オープンソースソフトウェアでは,ARVO:Atlas of Reproducible Vulnerabilitiesを紹介した。
250以上のプロジェクトにわたって5,000以上のメモリ脆弱性を再現しています。
OSS-Fuzzが新たな脆弱性を見つけると、データセットは自動的に更新されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 22:13:14 GMT)
Model Hijacking Attack in Federated Learning [19.3] HijackFLは、フェデレートラーニングにおけるグローバルモデルに対する、第一級のハイジャック攻撃である。
それは、サーバや良心的なクライアントの通知なしに、グローバルモデルが元のタスクとは異なるタスクを実行するように強制することを目的としています。
4つのベンチマークデータセットと3つの人気のあるモデルについて広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:02:07 GMT)
HaLo-NeRF: Learning Geometry-Guided Semantics for Exploring Unconstrained Photo Collections [19.1] 本稿では,大規模ランドマークを描写したシーンのニューラル表現と,シーン内の意味領域を記述したテキストを結合するローカライズシステムを提案する。
我々のアプローチは、宇宙空間に物理的に接地した画像が、新しい概念をローカライズするための強力な監視信号を提供するという前提に基づいている。
以上の結果から,HaLo-NeRFはアーキテクチャのランドマークに関連するさまざまな意味概念を正確にローカライズできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:51:59 GMT)
Fun with Flags: Robust Principal Directions via Flag Manifolds [19.0] 主成分分析(PCA)はコンピュータビジョンと機械学習において不可欠である。
我々はPCAとその変種に対する統一的な形式論を示し、線形部分空間のフラグに基づくフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:21:19 GMT)
Recent Advances in Multi-Choice Machine Reading Comprehension: A Survey on Methods and Datasets [19.0] この分析は、30の既存のクローゼスタイルとマルチチョイスMCCベンチマークデータセットに展開されている。
本稿では,最近の手法を細調整法とプロンプト調整法に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:57:21 GMT)
Calibration-Disentangled Learning and Relevance-Prioritized Reranking for Calibrated Sequential Recommendation [18.9] キャリブレーションされたレコメンデーションは、レコメンデーション内のカテゴリのパーソナライズされた比率を維持することを目的としている。
従来手法では、モデルトレーニング後のレコメンデーションをキャリブレーションするために、リグレードアルゴリズムを利用するのが一般的だった。
本稿では、シーケンシャルレコメンデーションのキャリブレーションのための新しいアプローチであるLeapRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 22:23:09 GMT)
Where Do We Go from Here? Multi-scale Allocentric Relational Inference from Natural Spatial Descriptions [18.7] 本稿では,Rendezvous (RVS) タスクとデータセットについて紹介する。
解析の結果、RVSは空間的同心関係のよりリッチな利用を示し、従来のテキストベースのナビゲーションベンチマークと比較すると、空間的関係を同時に解決する必要があることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:36:08 GMT)
ML-EAT: A Multilevel Embedding Association Test for Interpretable and Transparent Social Science [18.7] 本研究はML-EAT(Multilevel Embedding Association Test)を紹介する。
ML-EATは従来のEAT測定の曖昧さと難易度の問題に対処している。
本研究は,ML-EATを用いて,埋め込み型アソシエーションテストの9つの可能性について,EATパターンの分類を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:04:44 GMT)
A Framework for Evaluating Privacy-Utility Trade-off in Vertical Federated Learning [18.0] フェデレートラーニング(FL)は、ユーザのプライバシを損なうことなく、データサイロ問題に取り組むための実践的なソリューションとして登場した。
VFLは、より価値のある機能を活用してより良い機械学習モデルを構築するという、企業の要求に合致する。
VFLにおける現在の研究は、特定のVFLアルゴリズムの特定の保護または攻撃メカニズムの開発に集中している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 23:45:40 GMT)
LLaSA: Large Language and E-Commerce Shopping Assistant [17.5] EshopInstructと呼ばれる65,000のサンプルと多様なタスクからなる命令データセットを作成します。
我々のデータセットの命令チューニングを通じて、LLaSAという名前のアシスタントは、全能アシスタントとして機能する可能性を示す。
Amazon KDD Cup 2024 Challengeでは,提案手法であるLLaSAがShopBenchで3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:10:51 GMT)
Exposure Completing for Temporally Consistent Neural High Dynamic Range Video Rendering [17.4] 本稿では,不在な露光情報を完成させることで,HDRフレームを描画する新しいパラダイムを提案する。
提案手法では, 隣接LDRフレームを時間次元で補間し, 露出の欠如に対してLDRフレームを再構成する。
これにより、HDR結果の融合プロセスの恩恵を受け、ノイズやゴーストを低減し、時間的一貫性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:40:36 GMT)
Non-clairvoyant Scheduling with Partial Predictions [17.4] 本稿では, 頑健性, 一貫性, 滑らかさの基準を満たす学習補助アルゴリズムを提案する。
また,予測数を制限するシナリオに固有の一貫性と滑らかさの新たなトレードオフも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:09:39 GMT)
Dataset Scale and Societal Consistency Mediate Facial Impression Bias in Vision-Language AI [17.1] 43のCLIP視覚言語モデルを用いて、人間の顔の印象バイアスを学習するかどうかを検証した。
社会全体でバイアスが共有される度合いがCLIPモデルに反映される度合いを予測するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:26:58 GMT)
Representation Bias of Adolescents in AI: A Bilingual, Bicultural Study [17.1] 静的単語埋め込み(SWE)と生成言語モデル(GLM)によって学習されたティーンエイジャーのバイアスについて検討する。
英語のSWEは10代の若者を社会問題に関連付けており、事前訓練されたGloVe SWEに最も関連付けられた1000語のうち50%以上がそのような問題を反映している。
アメリカの参加者は、多様性を強調して、AIが十代の若者をかなり提示できると示唆し、ネパールの参加者は肯定的だった。
我々の研究は、SWEとGLMが発達的に脆弱なグループを誤って表現する方法を理解し、センセーショナルな特徴の少ないテンプレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:35:02 GMT)
LLM Lies: Hallucinations are not Bugs, but Features as Adversarial Examples [17.0] ランダムなトークンからなる非意味なプロンプトは、幻覚に反応するために大きな言語モデルを引き出すことができることを示す。
我々は, 自動幻覚トリガー法を, 対向的にテキスト幻覚攻撃として定式化する。
私たちのコードはGitHubでリリースされています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:26:14 GMT)
Randomization Can Reduce Both Bias and Variance: A Case Study in Random Forests [16.6] 我々は、しばしば見落とされがちな現象について研究し、最初はカテブレイマン2001randomで指摘され、ランダムな森林は、バッグングに比べて偏見を減らしているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:07:51 GMT)
EOL: Transductive Few-Shot Open-Set Recognition by Enhancing Outlier Logits [16.1] Few-Shot Learningでは、モデルがクエリセットから見えないオブジェクトを認識するように訓練されている。
本研究では,オープンセットのFew-Shot認識における,よりニュアンスで実践的な課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:00:22 GMT)
Distribution-Level Memory Recall for Continual Learning: Preserving Knowledge and Avoiding Confusion [16.0] 継続学習(CL)は、DNNが学習した知識を忘れずに新しいデータを学習できるようにすることを目的としている。
この目標を達成するための鍵は、機能レベルでの混乱を避け、古いタスクと新しいタスクと古いタスクの混同を避けることである。
従来のプロトタイプベースCL法は,ガウスノイズを古いクラスのセントロイドに付加することにより,古い知識再生のための擬似特徴を生成する。
本稿では,ガウス混合モデルを用いて,従来の知識の特徴分布に正確に適合する分散レベルメモリリコール法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:37:12 GMT)
A multi-task deep learning approach for lane-level pavement performance prediction with segment-level data [16.0] 本研究では,レーンレベルの舗装性能を予測するため,マルチタスク深層学習手法を開発した。
統一予測フレームワークは、車線間の固有の相関と差異を効果的に解決することができる。
提案した予測フレームワークは、他のアンサンブル学習や浅い機械学習手法をほぼすべての車線で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:08:55 GMT)
Table Transformers for Imputing Textual Attributes [15.8] 本稿では,TTITA(Imputing Textual Attributes)のためのテーブルトランスフォーマー(Table Transformer)という新しいエンドツーエンドアプローチを提案する。
提案手法は,リカレントニューラルネットワークやLlama2などのベースラインモデルよりも優れた性能を示す。
マルチタスク学習を組み込んで不均一な列を同時にインプットし,テキストインプットの性能を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 19:54:12 GMT)
FairEHR-CLP: Towards Fairness-Aware Clinical Predictions with Contrastive Learning in Multimodal Electronic Health Records [15.4] 本報告では,FairEHR-CLPについて述べる。
FairEHR-CLPは2段階のプロセスで動作し、患者の人口統計、縦断データ、臨床ノートを利用する。
サブグループ間での誤差率の差異を効果的に測定する新しい公正度尺度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 00:12:57 GMT)
Progressive Visual Prompt Learning with Contrastive Feature Re-formation [15.4] 本稿では,異なるレイヤのプロンプト間の相互作用を強化するために,プログレッシブ・ビジュアル・プロンプト(ProVP)構造を提案する。
我々のProVPは、画像の埋め込みを深い層に効果的に伝播させ、インスタンス適応的なプロンプトメソッドと部分的に似た振る舞いをすることができる。
我々の知る限り、我々はV-Lモデルにおける視覚的プロンプトの、下流タスクにおける従来のプロンプトベースの手法よりも優れた性能を示す最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 10:25:50 GMT)
Mining Path Association Rules in Large Property Graphs (with Appendix) [15.1] アソシエーション・ルール・マイニングはアイテムセットやサブストラクチャにおける規則的なパターンをうまく発見する。
パス・アソシエーション・ルール・マイニング(PARM)の問題点について紹介する。
我々は,探索空間を効果的に創り出すために,対単調性特性を利用した効率的でスケーラブルなアルゴリズムPIONEERを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:39:57 GMT)
RobNODDI: Robust NODDI Parameter Estimation with Adaptive Sampling under Continuous Representation [14.8] 拡散磁気共鳴イメージング(dMRI)によるパラメータ推定
連続表現下での適応サンプリングを用いた頑健なNODDIパラメータ推定法(RobNODDI)を提案する。
実験結果から,RobNODDIはディープラーニングモデルの一般化性能とロバスト性を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:04:59 GMT)
SelfBC: Self Behavior Cloning for Offline Reinforcement Learning [14.6] 本研究では,これまでに学習したポリシーの指数的移動平均によって生成されたサンプルに対して,学習したポリシーを制約する新しい動的ポリシー制約を提案する。
我々のアプローチは、ほぼ単調に改善された参照ポリシーをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 23:23:48 GMT)
View-consistent Object Removal in Radiance Fields [14.2] レーダー場(RF)は3次元シーン表現にとって重要な技術である。
現在の方法はフレーム単位の2Dイメージの描画に依存しており、ビュー間の一貫性の維持に失敗することが多い。
単一参照画像のみの塗布を必要とすることで、一貫性を著しく向上する新しいRF編集パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 17:57:23 GMT)
User-in-the-loop Evaluation of Multimodal LLMs for Activity Assistance [14.1] 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた現代多モーダル推論モデルの有用性について検討した。
このようなアシスタントは、(1)アシスタントのセンサーから関連する視覚履歴をエンコードできなければならない。
Socraticのアプローチは、オフラインとオンラインの両方でVCLMよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 06:12:42 GMT)
Learnability of Parameter-Bounded Bayes Nets [14.0] LEARNの$mathsfNP$-hardnessの結果を証明し、LEARNのpromise search variantの$mathsfNP$-hardnessを証明する。
パラメータ有界ベイズネットを回復するのに十分なサンプルの複雑さに関する正の結果で、硬さの結果を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:04:50 GMT)
Pixel-Level Domain Adaptation: A New Perspective for Enhancing Weakly Supervised Semantic Segmentation [13.9] 画素単位の領域不変性を学習する際のモデルとして,Pixel-Level Domain Adaptation (PLDA)法を提案する。
我々は,幅広い環境下でのアプローチの有効性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:14:54 GMT)
Advancing H&E-to-IHC Stain Translation in Breast Cancer: A Multi-Magnification and Attention-Based Approach [13.9] 本稿では,アテンション機構と多機能情報処理を統合した新しいモデルを提案する。
本モデルでは,病理画像内の様々な倍率から情報を抽出し,活用するために,多機能化処理戦略を採用している。
公開されている乳癌データセットの厳密なテストは、既存の方法よりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 04:55:10 GMT)
Value-Based Rationales Improve Social Experience: A Multiagent Simulation Study [13.6] 意思決定に価値を取り入れたエージェントを実現するためのフレームワークであるExannaを提案する。
Exannaagentは、行動に対する合理性を提供し、他者が提供する合理性を評価する際に、自分自身と他者の価値を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 19:14:36 GMT)
KAN based Autoencoders for Factor Models [13.5] Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) の最近の進歩に触発されて、潜在因子条件付き資産価格モデルに新しいアプローチを導入する。
提案手法では,精度と解釈性の両方でモデルを超えるkanベースのオートエンコーダを提案する。
提案モデルは,資産特性の非線形機能として露出を近似する際の柔軟性を向上するとともに,潜在要因を解釈するための直感的なフレームワークをユーザに提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 02:02:09 GMT)
EqvAfford: SE(3) Equivariance for Point-Level Affordance Learning [13.2] 人間は平等を意識して世界を認識し、相互作用し、さまざまなポーズで異なる物体を操作するのに役立ちます。
我々は,下流ロボット操作におけるポイントレベルアベイランス学習の同値性を保証するために,新しい設計のEqvAffordフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:59:17 GMT)
Mode-wise Principal Subspace Pursuit and Matrix Spiked Covariance Model [13.1] 行列データに対して行次元と列次元の両方に隠れたバリエーションを抽出するために,モードワイド・プリンシパル・サブスペース・スーツ (MOP-UP) と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
提案フレームワークの有効性と実用性は、シミュレーションと実データの両方の実験を通して実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:28:21 GMT)
A Cross Attention Approach to Diagnostic Explainability using Clinical Practice Guidelines for Depression [13.0] そこで我々は,一般的なトランスフォーマーモデルにおける注目度を高め,臨床医が理解可能な分類説明を生成する手法を開発した。
臨床医が患者と対話する際の専門知識をどのように頼っているかに触発され、関連する臨床知識を活用して患者の入力をモデル化する。
うつ病の診断に臨床実習ガイドライン(CPG)を用いてメンタルヘルス(MH)の文脈でこのようなシステムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 17:07:23 GMT)
The Implications of Open Generative Models in Human-Centered Data Science Work: A Case Study with Fact-Checking Organizations [12.8] オープンモデルが組織に与える影響に注目し、AIを使って大量の循環的誤報を観察し分析する。
我々は6大陸20のファクトチェック機関で,N=24の専門家を対象にインタビュー調査を行った。
事実チェックを行う組織は、組織的自律性、データプライバシとオーナシップ、アプリケーション固有性、能力透明性のオープンモデルを好む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:41:48 GMT)
MAO: A Framework for Process Model Generation with Multi-Agent Orchestration [12.7] 本稿では,マルチエージェントオーケストレーション(MAO)を用いたプロセスモデルの自動生成フレームワークについて検討する。
大きな言語モデルは幻覚を起こす傾向があるため、エージェントはプロセスモデルにおける意味幻覚をレビューし、修復する必要がある。
実験により、我々のフレームワークが生成したプロセスモデルは、4つの異なるデータセットで手動モデリングを89%、61%、52%、75%以上上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 03:32:17 GMT)
Twin Deformable Point Convolutions for Point Cloud Semantic Segmentation in Remote Sensing Scenes [12.5] 双変形点畳み込み(TDConvs)と呼ばれる新しい畳み込み作用素を提案する。
これらの演算子は、緯度-経度面と高度方向の変形可能なサンプリングポイントを学習することで適応的な特徴学習を実現することを目的としている。
既存のベンチマークの実験では、TDConvsが最高のセグメンテーション性能を達成していると結論付けています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:38:41 GMT)
What Happens Without Background? Constructing Foreground-Only Data for Fine-Grained Tasks [12.5] きめ細かい認識は、サンプルに存在する識別情報に基づいて類似のサブクラスを区別することを目的としている。
一般的な方法は、しばしば背景に誤って焦点を合わせ、被写体から真に効果的な識別情報の取得を無視する。
本研究では,SAMとDeticの機能を活用して,前景のみの詳細なデータセットを作成するパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:51:00 GMT)
AID-DTI: Accelerating High-fidelity Diffusion Tensor Imaging with Detail-preserving Model-based Deep Learning [12.4] AID-DTI(textbfAccelerating htextbfIgh fitextbfDelity textbfDiffusion textbfTensor textbfImaging)は6つの測定値だけで高速で正確なDTIを実現する新しい手法である。
AID-DTIは新たに設計されたSingular Value Decompositionベースの正規化器を備えており、細部を効果的に捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:19:28 GMT)
Personalized Federated Learning on Heterogeneous and Long-Tailed Data via Expert Collaborative Learning [12.0] 実世界のシナリオで収集されたデータは、長い尾の分布に従う可能性が高い。
長い尾を持つデータの存在は、PFLモデルの性能を著しく低下させる可能性がある。
本稿では,エキスパート協調学習(ECL)と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:11:49 GMT)
Generalized Maximum Likelihood Estimation for Perspective-n-Point Problem [11.7] 既存の手法では、いくつかの実世界のデータセットで示されているように、観測の異方性の不確実性は無視されている。
本稿では,翻訳精度の向上による基準値の最小化を図るため,GMLと呼ばれる一般化された最大公約解法を提案する。
視覚に基づくUAVタスクにおいて非常にノイズの多い観測の下ではより正確であり、翻訳推定では34.4%で最高のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:06:04 GMT)
Winners with Confidence: Discrete Argmin Inference with an Application to Model Selection [11.6] 本稿では,ベクトル観測の最小値の指標を求める問題について検討する。
この問題は、人口/政治比較、離散的最大可能性、モデル選択に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:20:23 GMT)
A Multi-class Ride-hailing Service Subsidy System Utilizing Deep Causal Networks [11.6] 我々は, 消費者の弾性を異なる補助レベルで推定するために, 因果推論手法を用いる。
補助金の妥当性と治療効果の関係を捉えるための消費者補助制度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:30:15 GMT)
CACE-Net: Co-guidance Attention and Contrastive Enhancement for Effective Audio-Visual Event Localization [11.5] CACE-Netは、音声信号だけで視覚情報を案内する既存の方法とは異なる。
本稿では、双方向の双方向の注意誘導を適応的に行うための、オーディオ-視覚協調誘導機構を提案する。
AVEデータセットの実験では、CACE-Netがオーディオ視覚イベントローカライゼーションタスクに新しいベンチマークを設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:48:12 GMT)
A Survey and Evaluation of Adversarial Attacks for Object Detection [11.5] ディープラーニングモデルは、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて優れているが、誤った予測につながる入力データの逆例-サブトル摂動の影響を受けやすい。
この脆弱性は、自動運転車、セキュリティ監視、航空機の健康監視など、安全に重要なアプリケーションに重大なリスクをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:22:08 GMT)
A Semi-supervised Multi-channel Graph Convolutional Network for Query Classification in E-commerce [10.9] 以上の問題に対処するために,新たな半教師付き多チャンネルグラフ畳み込みネットワーク(SMGCN)を提案する。
SMGCNは、クエリとカテゴリの類似点を利用して、カテゴリ情報を拡張し、後続ラベルを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 04:52:21 GMT)
InterCLIP-MEP: Interactive CLIP and Memory-Enhanced Predictor for Multi-modal Sarcasm Detection [10.7] マルチモーダルサルカズム検出のための新しいフレームワークであるInterCLIP-MEPを提案する。
InterCLIPはテキストイメージ表現を抽出するバックボーンであり、各エンコーダに直接クロスモダリティ情報を埋め込むことでそれらを強化する。
MEPは動的で固定長のデュアルチャネルメモリを使用して、推論中に貴重なテストサンプルの履歴情報を格納する。
InterCLIP-MEPはMMSD2.0ベンチマークの最先端性能を実現し、精度は1.08%、F1スコアは1.51%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:42:58 GMT)
Social Learning through Interactions with Other Agents: A Survey [10.1] 社会学習は人間の知性の発展に重要な役割を果たしている。
近年の自然言語処理(NLP)により,新たな社会学習が実現されている。
我々は,人間の模倣を反映した行動的クローニングと次点予測について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 03:08:24 GMT)
Remote Staking with Economic Safety [9.7] Proof-of-Stake(PoS)ブロックチェーンは、検証者がトークンを担保としてロックすることを要求し、プロトコル違反者として識別された場合、トークンを切断する。
本稿では,最適経済安全を保証した最初のリモートステークプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 01:39:06 GMT)
Markov Decision Processes under External Temporal Processes [9.4] 本研究では,マルコフ決定過程(MDP)を外的時間的プロセスの影響下で研究する。
本稿では,この問題を解決するためのポリシー反復アルゴリズムを提案し,その性能を理論的に解析する。
提案手法は, アルゴリズムのサンプルの複雑さから導出し, 環境の非定常性の程度への依存性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:45:16 GMT)
Robustness of Watermarking on Text-to-Image Diffusion Models [9.3] 本稿では,透かし埋め込みとテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション処理を統合することで生成する透かしの堅牢性について検討する。
生成型透かし法は, 識別器による攻撃やエッジ予測に基づく攻撃のエッジ情報に基づく操作など, 直接回避攻撃に対して堅牢であるが, 悪意のある微調整には脆弱であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:59:09 GMT)
Decide: Knowledge-Based Version Incompatibility Detection in Deep Learning Stacks [9.1] 深層学習(DL)モデルやアプリケーションを再利用または再生する場合、バージョン非互換性の問題が頻発する。
ここでは,Stack Overflowの議論から抽出した2,376バージョンの知識を含む知識グラフをWeb上で視覚化するDecideを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:05:22 GMT)
Computational Trichromacy Reconstruction: Empowering the Color-Vision Deficient to Recognize Colors Using Augmented Reality [9.1] 色覚障害(CVD)患者が色を認識・識別する支援技術を提案する。
ディクロマトリクスの色知覚は、通常のトリクロマトリクスの3次元色(3D)知覚の2次元部分集合の縮小である。
提案システムを用いて、CVD個人は、計算色空間変換により、異なる色に異なる変化を誘発することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 01:34:22 GMT)
FovEx: Human-inspired Explanations for Vision Transformers and Convolutional Neural Networks [8.7] 人間の視覚に触発された新しいXAI手法であるFovEx(Floveation-based Explanations)を紹介する。
本手法はトランスモデルと畳み込みモデルの両方で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 19:37:30 GMT)
RICA^2: Rubric-Informed, Calibrated Assessment of Actions [8.6] 動作品質評価(AQA)の予測不確かさを考慮に入れた深層確率モデルRICA2を提案する。
本手法はFineDiving, MTL-AQA, JIGSAWSなどの公開ベンチマークにおいて, スコア予測と不確実性校正性能に優れた手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:35:33 GMT)
Re-ENACT: Reinforcement Learning for Emotional Speech Generation using Actor-Critic Strategy [8.5] 我々は、ベルヌーイ確率変数の集合の変動後部を生成するためにニューラルネットワークを訓練する。
対象感情のスコアを高めるために,マスク付きセグメントの韻律的特徴を変化させる。
実験により、この枠組みは、特定の発話のターゲットに対する知覚的感情を変化させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 00:47:29 GMT)
PromptSAM+: Malware Detection based on Prompt Segment Anything Model [8.0] 本稿では,大規模な視覚ネットワークセグメンテーションモデルに基づいて,視覚マルウェアの汎用化分類フレームワークであるPromptSAM+を提案する。
実験の結果,「PromptSAM+」はマルウェアの検出・分類において有効かつ効果的であり,偽陽性・偽陰性で高い精度と低率を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:42:34 GMT)
AnomalySD: Few-Shot Multi-Class Anomaly Detection with Stable Diffusion Model [7.9] 異常検出は製造業において重要な課題であり、製品の欠陥部分を特定することを目的としている。
ほとんどの産業的異常検出法は、訓練に十分な正規データが存在することを前提としている。
本稿では,安定拡散モデルを用いた数発のマルチクラス異常検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:33:44 GMT)
Environment Complexity and Nash Equilibria in a Sequential Social Dilemma [7.8] 実世界のシナリオに特徴的な時間的・空間的ダイナミクスをモデル化するには,行列ゲームのソーシャルジレンマが不十分であることを示す。
我々は,一発マトリクスゲームの決定空間により密接に一致するように,スタッグハントジレンマのグリッドワールド実装を適用した。
以上の結果から,これらの環境下で訓練されたMARLエージェントは,複雑性が増大するにつれて,準最適戦略に収束することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 21:27:36 GMT)
Why Rectified Power Unit Networks Fail and How to Improve It: An Effective Theory Perspective [7.4] Rectified Power Unit (RePU) のアクティベーション機能は、ニューラルネットワークを構築する際に微分可能な関数であるという利点がある。
本稿では,RePUのアドバンテージを維持しつつ,その欠点を克服する新たなアクティベーション機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:05:05 GMT)
Single-Point Supervised High-Resolution Dynamic Network for Infrared Small Target Detection [7.0] 単一点教師付き高分解能ダイナミックネットワーク(SSHD-Net)を提案する。
単一点監視のみを用いて、最先端(SOTA)検出性能を実現する。
公開データセット NUDT-SIRST と IRSTD-1k の実験により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:44:47 GMT)
ParkingE2E: Camera-based End-to-end Parking Network, from Images to Planning [7.0] 伝統的な駐車アルゴリズムは通常ルールベースのスキームを使って実装される。
ニューラルネットワークベースの手法はルールベースの手法よりも直感的で汎用性が高い傾向にある。
本稿では,人間の運転軌跡を模倣して,RGB画像から経路計画までのエンド・ツー・エンド・プランニングを行うために模倣学習を用いる。
提案手法は4つの現実世界のガレージで平均87.8%のパーキング成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:20:39 GMT)
Landauer's principle and black hole area quantization [7.0] この記事では、シュワルツシルトブラックホールの領域量子化の文脈における情報理論からランダウアーの原理を評価する。
ランダウアーの原理は、ブラックホールの微小状態の数が2n$になるときの飽和度に一貫して一致することを正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:07:40 GMT)
LDFaceNet: Latent Diffusion-based Network for High-Fidelity Deepfake Generation [6.9] 本稿ではLDFaceNet(Latent Diffusion based Face Swapping Network)と呼ばれる新しい顔交換モジュールを提案する。
これは、条件付き認知過程に顔分割と顔認識モジュールを利用するガイド付き潜伏拡散モデルに基づいている。
本研究の結果から,提案手法は極めて現実的でコヒーレントな画像を生成することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:09:04 GMT)
Learning The Likelihood Test With One-Class Classifiers for Physical Layer Authentication [6.9] 物理層認証(PLA)機構では、受信したメッセージが正規のユーザまたは侵入者によって送信されたかどうかを検証者が判定する。
ニューラルネットワーク(NN)と1クラスの最小二乗サポートマシン(OSVM)モデルでそれをどのように行うかを示す。
我々は、人工データセットを必要とせずに、可能性テスト(LT)として動作するPLA検証器を訓練する修正勾配降下法(SGD)アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:00:32 GMT)
Video-based Pedestrian and Vehicle Traffic Analysis During Football Games [6.1] フロリダ大学は、大学フットボールシーズンの土曜日に6人から7人のホームフットボールの試合を開催している。
ペデストリアンの体積はゲームデーの間に著しく増加し、これは遠方のチームの勝利の確率と正に相関する。
高活性ゲームデーにおける法執行機関の存在は、歩行者のコンプライアンスを確実にし、安全性を高めるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 21:09:09 GMT)
ISMRNN: An Implicitly Segmented RNN Method with Mamba for Long-Term Time Series Forecasting [6.1] 長期の時系列予測は、歴史情報を利用して将来の状態を予測することを目的としている。
従来のRNNベースのシリーズ予測手法は、長期連続問題において、長期依存や勾配問題に効果的に対処するのに苦労する。
最近、SegRNNは長期連続予測に適したRNNベースの主要なモデルとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:53:03 GMT)
Why Perturbing Symbolic Music is Necessary: Fitting the Distribution of Never-used Notes through a Joint Probabilistic Diffusion Model [6.1] 既存の音楽生成モデルは大部分が言語ベースであり、音符の周波数連続性を無視する。
本稿では,音符と意味情報の連成分布に適合し,記号的な音楽条件を生成する音楽ディフアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:38:38 GMT)
Robust Survival Analysis with Adversarial Regularization [6.0] 生存分析(SA)は、ある事象が起こるまでの時間をモデル化する。
最近の研究によると、ニューラルネットワーク(NN)はSAの複雑な関係を捉えることができる。
我々は、NN検証の進歩を活用して、堅牢で完全なパラメトリックサバイバルモデルのためのアルゴリズムを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:12:36 GMT)
MetaWearS: A Shortcut in Wearable Systems Lifecycle with Only a Few Shots [5.9] 本稿では,メタ学習手法であるMetaWearSを提案する。
発作性てんかんの検出と心房細動の診断にMetaWearSが有用であった2症例について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:00:43 GMT)
A Feature-Based Approach to Generating Comprehensive End-to-End Tests [5.7] AUTOE2Eは、セマンティックに意味のある機能駆動型E2EテストケースをWebアプリケーション向けに自動生成する新しいアプローチである。
E2EBENCHは、E2Eテストスイートの機能カバレッジを自動的に評価する新しいベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 01:16:04 GMT)
A Novel Metric for Measuring the Robustness of Large Language Models in Non-adversarial Scenarios [5.6] 複数のデータセット上で複数の大規模言語モデルのロバスト性を評価する。
ベンチマークデータセットは、自然に保存され、重複しない摂動を導入することで構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:43:09 GMT)
Understanding Deep Learning via Notions of Rank [5.4] この論文は、ディープラーニングの理論を発展させる鍵としてランクの概念を提唱している。
特に、勾配に基づくトレーニングは、いくつかのニューラルネットワークアーキテクチャにおいて、低ランクに対する暗黙の正規化を誘導できると確認する。
明示的な正規化スキームとデータ前処理アルゴリズムを設計するための我々の理論の実践的意味を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:47:55 GMT)
Chiral spin liquid in a generalized Kitaev honeycomb model with $\mathbb{Z}_4$ 1-form symmetry [5.1] 我々は、ハミルトニアンと相互作用する単純な近傍相互作用を持つハニカム格子上でのKitaevモデルの大規模な一般化を探求する。
特に、正確な$mathbbZ_4$ 1-形式対称性によって特徴づけられる等方結合を持つ$mathbbZ_4$の場合に焦点を当てる。
すべての $mathbbZ_N$ 型の Kitaev モデルに対する統一的な視点についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:53:23 GMT)
FAdam: Adam is a natural gradient optimizer using diagonal empirical Fisher information [5.0] 本稿では,アダムの対角的経験的フィッシャー情報行列(FIM)について,アクセス可能かつ詳細な解析を行う。
我々の分析は、元のAdamアルゴリズムの欠陥を明らかにし、提案された修正に繋がる。
修正アルゴリズムであるFisher Adam (FAdam) は、様々な領域で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 03:55:24 GMT)
Efficient Decision Trees for Tensor Regressions [4.8] まず,入力変数がテンソルであるスカラー・アウトプット回帰ツリーモデルを提案し,スカラー・オン・テンソル問題に対処する。
我々はスカラー・オン・テンソル木を効率的に適合させるための高速ランダム化および決定論的アルゴリズムを考案・実装した。
我々は加法木アンサンブルアプローチを用いてテンソル・オン・テンソル問題に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 04:42:02 GMT)
Trade-off of Security, Latency, and Throughput of the Nakamoto Consensus [4.7] 本稿では,PoW中本コンセンサス(PoW Nakamotoコンセンサス)として知られる,最長チェーン選択プロトコル(PoW)におけるセキュリティ,レイテンシ,スループットの基本的なトレードオフについて述べる。
取引の安全性を損なう可能性の新たな上限と下位境界は、正反対のマイニングレート、ブロック伝搬遅延の上限、およびトランザクション確認遅延の関数として、時間とブロック深さの両方で導出される。
本稿では,トランザクションスループットと確認遅延の基本的なトレードオフを明らかにし,最終的に所望の耐障害性とブロックサイズの増加に伴うブロック伝搬遅延の増大によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:06:21 GMT)
Mamba-Spike: Enhancing the Mamba Architecture with a Spiking Front-End for Efficient Temporal Data Processing [4.7] Mamba-Spikeは、スパイクするフロントエンドとMambaのバックボーンを統合して、効率的な時間的データ処理を実現する新しいニューロモルフィックアーキテクチャである。
このアーキテクチャは、最先端のベースラインを一貫して上回り、高い精度、低いレイテンシ、エネルギー効率の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:10:33 GMT)
sign.mt: Real-Time Multilingual Sign Language Translation Application [4.6] Sign.mtは、音声言語と署名された言語間のリアルタイム多言語双方向翻訳の先駆的なオープンソースアプリケーションである。
聴覚と聴覚のコミュニケーションの相違に対処することを目的としており、音声と署名と署名の両方の方向のシームレスな翻訳を容易にする。
アプリは個人的および学術的な用途で使用、変更可能で、翻訳APIもサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:57:04 GMT)
PP-TIL: Personalized Planning for Autonomous Driving with Instance-based Transfer Imitation Learning [4.5] 個人化された動作計画のためのインスタンスベースの伝達模倣学習手法を提案する。
ユーザ・デモからスタイル特徴分布を抽出し、ユーザ・スタイルの近似の正規化項を構築する。
本手法は,基本手法と比較して,スパースユーザデータによるオーバーフィッティング問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:01:00 GMT)
Automatic Platform Configuration and Software Integration for Software-Defined Vehicles [4.5] 本稿では,ソフトウェア定義車両(SDV)のプラットフォーム構成とソフトウェア統合を自動化する新しいアプローチを提案する。
モデルベースシステム工学(MBSE)を活用することで,プラットフォーム構成やソフトウェア統合計画を自動的に生成する。
提案システムは,安全要件の遵守を確保しつつ,動的かつ柔軟な資源割り当てを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 19:54:03 GMT)
Discrimination of bosonic dephasing quantum channels [3.7] 本研究では,2つのボソニックデフォーカス量子チャネルの識別の可能性について検討する。
入力エネルギー制約が存在する場合、誤差確率の上限を導出する。
我々は、これらの結果を単発から複数発の識別に拡張し、振る舞いを精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:56:24 GMT)
ViG-Bias: Visually Grounded Bias Discovery and Mitigation [3.6] 視覚的基底バイアス発見・緩和(ViG-Bias)を導入し,発見・緩和性能の向上を図る。
視覚的説明を取り入れることで、DOMINO、FACTS、Bias-to-Textといった既存の手法が強化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 21:56:57 GMT)
InjecAgent: Benchmarking Indirect Prompt Injections in Tool-Integrated Large Language Model Agents [3.5] IPI攻撃に対するツール統合LDMエージェントの脆弱性を評価するためのベンチマークであるInjecAgentを紹介する。
InjecAgentは17の異なるユーザーツールと62の攻撃ツールをカバーする1,054のテストケースで構成されている。
エージェントはIPI攻撃に対して脆弱であり、ReAct-prompted GPT-4は24%の時間攻撃に対して脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 04:52:35 GMT)
Defining and Evaluating Decision and Composite Risk in Language Models Applied to Natural Language Inference [3.4] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、重大なリスクをもたらすことが知られている。
モデルが推論に持っている過信または過信から、誤った信頼が生じる。
本稿では,2段階の推論アーキテクチャと,そのようなリスクを測定するための適切な指標からなる実験フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:24:32 GMT)
Towards Automatic Hands-on-Keyboard Attack Detection Using LLMs in EDR Solutions [3.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,HOK(Hands-on-Keyboard)サイバー攻撃を検出する手法を提案する。
本手法では, 終端アクティビティデータを, LLMが通常の操作と潜在的HOK攻撃を区別するために分析できる物語形式に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:25:07 GMT)
SPINEX-TimeSeries: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Time Series and Forecasting Problems [3.2] 本稿では,時系列と予測解析に特化したSPINEXファミリーを新たに導入する。
総合的なベンチマーク実験を行い、18のアルゴリズムと49の合成データセットと実データセットを比較した。
以上の結果から,SPINEXは精度の予測において常に上位5人のパフォーマーにランクされ,複雑な時間的ダイナミクスを扱う能力に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 22:26:34 GMT)
Magnon-squeezing-enhanced weak magnetic field sensing in cavity-magnon system [3.2] 量子ノイズと熱ノイズは、弱い磁場感知の感度を制限する2つの主要なノイズ源である。
我々は、磁気プローブとして異方性楕円YIG球を用いて、マグノンのパラメトリック相互作用を確立し、マグノンスクイーズ効果を誘導する。
これらの効果は、マグノンモードの熱雑音を効果的に抑制し、外部からの弱い磁場信号を増幅することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 02:21:10 GMT)
Generalizing Trilateration: Approximate Maximum Likelihood Estimator for Initial Orbit Determination in Low-Earth Orbit [3.1] 本研究では,3つのモノスタティックレーダの設定について検討する。
これは、それぞれのレーダーが射程と射程の単一の測定値を得ることのできる最先端のアプローチであるトリラテレーション(英語版)と類似した設定に従う。
提案手法は, 測定回数の3乗法と同じ精度を達成し, 代替手法と一般化手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 10:10:11 GMT)
Analyzing Cultural Representations of Emotions in LLMs through Mixed Emotion Survey [2.9] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における感情の文化的表現の分析に焦点をあてる。
本手法は,日本人とアメリカ人の反応に特徴的な感情指標を同定した宮本らの研究に基づいている。
モデルが文献の証拠と限定的に一致していることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:56:05 GMT)
High ground state overlap via quantum embedding methods [2.8] 量子埋め込みの文脈における誘導状態の準備について検討する。
本研究では, 量子位相推定を行うために, 平均場状態が目標状態と十分に重なり合うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 06:29:21 GMT)
Shaping Rewards, Shaping Routes: On Multi-Agent Deep Q-Networks for Routing in Satellite Constellation Networks [2.8] 衛星コンステレーションネットワークにおけるルーティングのためのマルチエージェント深部Qネットワークの実現可能性について検討する。
我々は、レイテンシとロードバランシングの協調最適化のための報酬形成とトレーニング収束の定量化に注力する。
集中学習と分散制御に基づく新しいハイブリッドソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:53:57 GMT)
Implementing Streaming algorithm and k-means clusters to RAG [2.5] Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデルを支援する情報検索において大きな成功を収めている。
RAGは、巨大なストリーミングデータに直面すると、確立したインデックスデータベースを更新できない。
本稿では,ストリーミングアルゴリズムとk-meansクラスタとRAGを組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 04:04:10 GMT)
KAN-RCBEVDepth: A multi-modal fusion algorithm in object detection for autonomous driving [2.4] 本稿では,カメラ,LiDAR,ミリ波レーダからのマルチモーダルセンサデータを融合させることにより,3次元物体検出の高速化を目的としたEV-KANアルゴリズムを提案する。
我々の革新的なBird's Eye View(BEV)ベースのアプローチは、Transformerアーキテクチャを利用して、検出精度と効率を大幅に向上します。
実験の結果,EV-KANモデルは,ほとんどの検出カテゴリにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:54:49 GMT)
Unsupervised Representation Learning by Balanced Self Attention Matching [2.3] 本稿では,BAMと呼ばれる画像特徴を埋め込む自己教師型手法を提案する。
我々は,これらの分布とグローバルな均衡とエントロピー正規化バージョンに一致する損失を最小化することにより,豊かな表現と特徴の崩壊を回避する。
半教師付きベンチマークと移動学習ベンチマークの両方において,先行手法と競合する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:52:44 GMT)
A Smart City Infrastructure Ontology for Threats, Cybercrime, and Digital Forensic Investigation [2.3] デジタル法科学調査員 (DFI) と法執行機関 (LEA) の捜査活動を支援する努力がなされている。
統一サイバーオントロジー(UCO)やサイバー調査標準表現(CASE)のような法医学ツールの革新と開発は、DFIとLEAを支援するために提案されている。
双方の弱点を緩和し、より安全なサイバー物理環境を確保するために、スマートシティオントロジー表現(SCOPE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:20:01 GMT)
Diseño de sonido para producciones audiovisuales e historias sonoras en el aula. Hacia una docencia creativa mediante el uso de herramientas inteligentes [2.1] 本研究の目的は、音響映像制作のための音響設計を教える授業経験を共有することであり、学生が取り組んだ異なるプロジェクトを比較することである。
これは、異なる種類の教養の比較分析ではなく、異なる学級でそれを研究する学生の異なるプロファイルで観察される異なる問題の分析である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:54:59 GMT)
Optimal and efficient text counterfactuals using Graph Neural Networks [2.0] 本稿では, 意味的に編集されたインプットを生成することで, 上記の処理を実現するフレームワークを提案する。
我々は2つのNLPタスク – バイナリ感情分類とトピック分類 – でフレームワークをテストし、生成した編集がコントラストがあり、流動的で、最小限であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:09:13 GMT)
LawLuo: A Chinese Law Firm Co-run by LLM Agents [2.0] LLM(Large Language Models)は、法的背景を持たないユーザに対して法的コンサルティングサービスを提供する。
既存の中国の法的LLMは、1つのモデル-ユーザ対話にインタラクションを制限している。
本稿では,LawLuoと呼ばれる複数のLLMエージェントの協調機能を活用する,新たな法的対話フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:27:28 GMT)
Decision Support System to triage of liver trauma [2.0] 肝の出血・裂傷をCTで検出する新しい方法を提案する。
本手法の有効性はDiceスコアで定量化され,肝出血97%,肝裂傷検出93%の精度が得られた。
この研究は、GAN Pix2Pixのような高度な画像翻訳モデルが、クリティカルケアシナリオにおける医療診断の精度とスピードを改善する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:48:20 GMT)
On CNF formulas irredundant with respect to unit clause propagation [2.0] 2つのCNF式はucp-等価(ucp-equivalent)と呼ばれ、単位節の伝搬(UCP)に関して同じように振る舞う。
公式がucp-irredundant(英語版)と呼ばれるのは、任意の節を削除すると、元の句と等価でない公式が導かれるからである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:52:05 GMT)
Randomized Transport Plans via Hierarchical Fully Probabilistic Design [2.0] バランスよく正規化されたマストランスポート計画の設計のための最適ランダム化戦略を開発した。
決定論的かつ規則化された最適輸送(OT)戦略を置き換えるもので、一定の等価な計画しか得られない。
HFPD-OTにより、より多様な契約のサブセットの募集が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:24:02 GMT)
Top K Enhanced Reinforcement Learning Attacks on Heterogeneous Graph Node Classification [1.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースのデータに対する例外的なパフォーマンスのため、かなりの関心を集めている。
それらの堅牢性、特に異種グラフ上では、特に敵攻撃に対する探索が過小評価されている。
本稿では,ヘテロKRLAttackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:44:00 GMT)
Kolmogorov Arnold Informed neural network: A physics-informed deep learning framework for solving forward and inverse problems based on Kolmogorov Arnold Networks [1.4] 偏微分方程式(PDE)のためのAIは特に物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の出現に顕著な注目を集めている。
最近のコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)の出現は、それまでの計算収束に基づくPINNを強化する可能性を示している。
我々は,先進および逆問題の解法として,Kolmogorov-Arnold Neural Network (KINN) の代わりに Kan に基づく異なるPDE形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 05:12:25 GMT)
Activator: GLU Activation Function as the Core Component of a Vision Transformer [1.4] トランスフォーマーアーキテクチャは現在、ディープラーニングによって対処されるさまざまなタスクにおいて、多くの成功の背後にある主要なドライバである。
本稿では,多層パーセプトロンアーキテクチャに線形ゲートユニット(GLU)アクティベーションを組み込んだ変圧器アーキテクチャに通常採用されるアテンション機構の置換について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 00:25:10 GMT)
Exponential tail estimates for quantum lattice dynamics [1.2] 格子上の粒子の量子力学を長時間検討する。
測度のサポートの厳密な外にある総確率は、$t$で指数関数的にゼロとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:35:36 GMT)
Simulation of a nuclear process on a quantum computer [1.0] 本研究は、核移行の完全なシミュレーションの実現可能性を示す。
2つの核子と3つの核子の間の強い相互作用の複雑さに取り組むために、状態はトリチウム核でモデル化される。
この研究は、デジタル量子コンピュータを活用して核物理学をシミュレートする第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 07:04:22 GMT)
More Quantum Chemistry with Fewer Qubits [1.0] 本稿では,2次摂動理論を用いて物理問題の表現を改善する量子アルゴリズムを提案する。
我々の量子アルゴリズムは、未摂動ハミルトニアンの下での一連の時間進化ステップを通して、二階エネルギー補正を評価する。
我々の摂動理論は、シンメトリー適応摂動理論にも応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:32:47 GMT)
Machine Learning for Improved Current Density Reconstruction from 2D Vector Magnetic Images [0.9] ベクトル磁場の2次元画像から電流密度再構成のための深部畳み込みニューラルネットワークについて述べる。
この機械学習技術は、低いSNRデータに対する品質逆転を可能とし、データ収集時間を約400倍に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 03:12:35 GMT)
Enhancing Human Action Recognition and Violence Detection Through Deep Learning Audiovisual Fusion [0.7] 本稿では,公共の場での人間の行動認識と暴力検出を改善するために,ハイブリッドフュージョンに基づくディープラーニング手法を提案する。
オーディオビジョンフュージョンを利用するために、レイトフュージョン、中間フュージョン、ハイブリッドフュージョンベースディープラーニング(HFBDL)を用いて比較する。
HFBDLのシミュレーション結果は、検証データに対して96.67%の精度を示しており、このデータセットの他の最先端手法よりも正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:51:18 GMT)
Step Saver: Predicting Minimum Denoising Steps for Diffusion Model Image Generation [0.7] 本稿では,任意のテキストプロンプトに必要な最小ステップ数を決定するために,革新的なNLPモデルを提案する。
Diffusionモデルとシームレスに動作するように設計されており、可能な限り短時間で画像が優れた品質で生成されることを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:01:23 GMT)
Scenario-based Thermal Management Parametrization Through Deep Reinforcement Learning [0.4] 本稿では,熱管理機能に対する学習に基づくチューニング手法を提案する。
我々の深層強化学習エージェントは、チューニングタスクコンテキストを処理し、組込みパラメータセットのイメージベースの解釈を組み込む。
本稿では,バルブ制御器のパラメトリゼーションタスクへの適用性を実証し,実際の車両試験で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:19:45 GMT)
Distilling Machine Learning's Added Value: Pareto Fronts in Atmospheric Applications [0.4] 気候モデル階層に着想を得て,適切に決定された誤差・複雑度平面内で定義されたパレート最適モデルの完全な階層構造が,モデル開発をガイドし,モデルの付加価値を理解するのに役立つことを提案する。
大気物理学におけるパレートフロントの利用を3つのサンプルアプリケーションを用いて実証し、最小のチューナブルパラメータを持つ半経験的モデル(単純)からディープラーニングアルゴリズム(最も複雑)までの階層性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 23:05:42 GMT)
VidModEx: Interpretable and Efficient Black Box Model Extraction for High-Dimensional Spaces [0.4] 本稿では,SHAP(SHapley Additive exPlanations)を用いた合成データ生成手法を提案する。
SHAPは、被害者モデルの出力に対する各入力機能の個々のコントリビューションを定量化し、エネルギーベースのGANの最適化を容易にする。
この手法は性能を大幅に向上させ、画像分類モデルの精度を16.45%向上させ、平均26.11%改善し、挑戦的なデータセットで最大33.36%向上するビデオ分類モデルに拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:38:45 GMT)
MedSyn: LLM-based Synthetic Medical Text Generation Framework [0.3] MedSynは,大規模言語モデルと医療知識グラフを統合する新しい医用テキスト生成フレームワークである。
我々は,MKGを用いて先行医療情報を抽出し,GPT-4および微調整LLaMAモデルを用いた合成臨床ノートを生成する。
本研究は, 合成データは, 合成データのない設定と比較して, 重要かつ困難な符号の分類精度を最大17.8%向上させることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:07:44 GMT)
Label Augmentation for Neural Networks Robustness [0.2] Label Augmentation (LA)は、共通の摂動と意図的な摂動の両方に対して堅牢性を高める。
LAを併用した場合のクリーンエラー率は,ベースラインと比較して最大23.29%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:51:14 GMT)
Signatures From Pseudorandom States via $\bot$-PRFs [0.1] 我々は $bot$-PRG と $bot$-PRF の新たな定義を導入する。
私たちの主な応用は、古典的な公開鍵と署名を備えた(量子)デジタル署名スキームです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:08:35 GMT)
Quantum Bayesian Games [0.1] 我々は、QBismにインスパイアされたベイズエージェントベースのフレームワークを、2つの量子ゲーム、CHSHゲームと量子囚人ジレンマの反復に適用する。
各2人プレイヤゲームでは、プレイヤーは共有される絡み合いの量と、他のプレイヤーの行動や信念についての信念を保持する。
プレイヤーが共通の絡み合いの存在について学べるかどうかをシミュレートし、彼らのパフォーマンス、彼らの信念、そしてゲームの構造がどのように相互に関連しているかを探るため、繰り返しプレイをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:15:42 GMT)
CAF-YOLO: A Robust Framework for Multi-Scale Lesion Detection in Biomedical Imagery [0.1] CAF-YOLOは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーの強みを活用する、医学的対象検出のための、巧妙で堅牢な方法である。
ACFMモジュールはグローバル機能とローカル機能の両方のモデリングを強化し、長期的な機能依存のキャプチャを可能にする。
MSNNは多様なスケールにまたがる特徴を抽出することで、マルチスケールの情報集約を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 01:44:44 GMT)
Using Detector Likelihood for Benchmarking Quantum Error Correction [0.0] 実際の量子ハードウェアの挙動は、量子エラー補正をシミュレートする際に一般的に使用される単純なエラーモデルと大きく異なる。
本研究では,誤差検出の発生頻度を定量化する平均検出率を用いて,これを実現できることを示す。
このことは、単純な一様雑音モデルに対するシミュレーションが同じ平均検出可能性をもたらすような効果的な誤差率と、論理的誤差率のよい予測を定義するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:34:38 GMT)
Towards smaller, faster decoder-only transformers: Architectural variants and their implications [0.0] 本稿では,デコーダのみのトランスアーキテクチャであるParallelGPT,LinearGPT,ConvGPTの3つの改良点を紹介する。
これらのバリエーションは、言語生成における従来のアーキテクチャと同等のパフォーマンスを示すが、モデルのサイズを縮小し、より高速なトレーニングプロセスの恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:24:15 GMT)
Topological p-wave Superconductors with Disorder and Interactions [0.0] 二重臨界イジング相が障害に対する強い相互作用によって安定化されることを初めて示す。
ワイヤ間ホッピング項の存在下では、DCI相はバルクギャップを持つ保護位相となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:09:35 GMT)
Time-Dependent Dunkl-Schrödinger Equation with an Angular-Dependent Potential [0.0] シュル「オーディンガー方程式」は量子力学の基本的な方程式である。
過去10年間、理論的な研究はダンクル微分を量子力学的問題に適応させることに重点を置いてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:11:52 GMT)
The Artificial Intelligence Disclosure (AID) Framework: An Introduction [0.0] 本稿では、教育・研究のためのGenAI開示の開発と作成を知らせる標準的で包括的で詳細なフレームワークである人工知能開示(AID)フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 02:18:42 GMT)
Secure and Transparent Medical Record Management System Using Python and Blockchain [0.0] ブロックチェーン技術上に構築されたロバストなヘルスレコードストレージと管理システムを提案する。
従来のデータベースとは異なり、ブロックチェーンはノードのネットワークにデータを分散し、サイバー攻撃に対する冗長性とレジリエンスを確保する。
当システムでは、患者の健康記録を完全にコントロールすることで、患者のエンパワーメントを優先する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:29:13 GMT)
Scaling Symbolic Execution to Large Software Systems [0.0] シンボル実行は、プログラム検証とバグ検出ソフトウェアの両方で使用される一般的な静的解析手法である。
我々は、Clang Static Analyzerと呼ばれるエラー検出フレームワークと、その周辺に構築されたインフラストラクチャーであるCodeCheckerに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 02:54:58 GMT)
SU(N) algebras and new thumbrules for entanglement of bipartite qubit and qutrit systems [0.0] 波動関数の絡み合いを テストするために サムルールが得られます
量子ビット系には、基礎となる SU(2) 代数が存在するが、クォート系には SU(3) が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:50:42 GMT)
Reinforcement Learning for an Efficient and Effective Malware Investigation during Cyber Incident Response [0.0] 本研究は、強化学習RLを用いた事故後マルウェア鑑定の強化に焦点を当てた。
本研究は,ポストインシデント調査モデルと,ポストインシデント調査の迅速化を目的としたMDPポストインシデントマルウェア調査モデルとフレームワークを提案する。
次に,提案フレームワークにおける構造化MDPに基づくRLマルウェア調査モデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:55:24 GMT)
Recovering the state and dynamics of autonomous system with partial states solution using neural networks [0.0] 限定された部分状態の解に基づいて状態のダイナミクスを得る方法を示す。
提案手法では、トレーニング中にデータが利用されていない状態の解を正確に見つけることはできないが、トレーニング中にデータが提供される状態やダイナミクスを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:57:44 GMT)
RVI-SAC: Average Reward Off-Policy Deep Reinforcement Learning [0.0] RVI-SACは、平均報酬基準に対して、最先端のオフポリチックDRL(Soft Actor-Critic, SAC)法の拡張である。
本提案は,(1)RVIQ-learningに基づく批判的更新,(2)平均報酬ソフトポリシー改善定理によって導入されたアクター更新,(3)平均報酬強化学習が終了するタスクに適用可能なリセットコストの自動調整からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:26:00 GMT)
Quantum stabilizer formalism for any composite system [0.0] まず、関連する背景と必要な基礎知識を紹介し、量子安定化器の定義とその量子系の進化と測定への応用について紹介する。
量子安定化器の定式化を、以前に定義されていない量子ビット量子と量子ビット量子に拡張し、任意の合成系の量子安定化器をさらに定義しようと試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:33:02 GMT)
Past Movements-Guided Motion Representation Learning for Human Motion Prediction [0.0] 動作表現の強化を目的とした自己教師型学習フレームワークを提案する。
フレームワークは、まず、過去のシーケンスの自己再構成を通じてネットワークを事前訓練し、過去の動きに基づく将来のシーケンスのガイド付き再構築を行う。
提案手法は,Human3.6,3DPW,AMASSデータセットの平均予測誤差を8.8%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 17:00:37 GMT)
OntoForms: User interface structure from a domain ontology [0.0] 本稿では,ドメインオントロジーをポップアップするユーザインタフェース構造を生成するアルゴリズムを提案する。
従来のアプローチとは異なり、このメソッドは設定なしで実装できる。
これは、無関係なクラスを隠蔽し、自動的にパーソナライズできるようにする、使い易い設定メカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 19:57:28 GMT)
Multiview learning with twin parametric margin SVM [0.0] マルチビュー学習(MVL)は、相互補完するために多様な視点の利点を活用する。
マルチビュー双対パラメトリックマージンサポートベクターマシン(MvTPMSVM)を提案する。
MvTPMSVMは、2つのクラス間のパラメトリックマージンを最大化する目的でパラメトリック超平面を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 10:16:11 GMT)
Knowledge AI: Fine-tuning NLP Models for Facilitating Scientific Knowledge Extraction and Understanding [0.0] 本研究は,Large Language Models (LLMs) の,特定の領域における科学的知識の理解と抽出における有効性について検討する。
トレーニング済みのモデルを採用し、科学領域のデータセットを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 01:32:09 GMT)
Joint Learning of Emotions in Music and Generalized Sounds [0.0] マルチドメイン学習手法として複数のデータセットを提案する。
我々のアプローチは、一般化された音と音楽の両方を特徴付ける特徴を包含する共通空間を作ることである。
異種モデルアーキテクチャを活用し,共通特徴空間で共同学習を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:19:03 GMT)
Inventory problems and the parametric measure $m_λ$ [0.0] 信頼性尺度は、信頼性理論の基本的な概念である。
本論文では,$m_lambda$- measuresを用いて,リスク中性多項目在庫問題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 18:05:34 GMT)
Internal diffraction dynamics of trilobite molecules [0.0] トリロビテ分子(英: Trilobite molecules)は、高角運動量リドベリ電子が基底状態原子から散乱する際に形成される超長距離リドベリ分子である。
我々は,これらの分子の振動運動を,断熱波束伝播ダイナミクスの枠組みを用いて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:05:55 GMT)
Individualized multi-horizon MRI trajectory prediction for Alzheimer's Disease [0.0] 我々は、新しいアーキテクチャをトレーニングして潜伏空間の分布を構築し、そこからサンプルを抽出し、将来的な解剖学的変化の予測を生成する。
いくつかの代替手法と比較することにより,より高解像度でより個別化された画像を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 13:09:06 GMT)
Forecasting Success of Computer Science Professors and Students Based on Their Academic and Personal Backgrounds [0.0] 北米の高名な大学に入学する機会に対する学生の過去の大学の影響を分析した。
以上の結果から,従来の大学ランキングが目標達成の重要な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 10:12:00 GMT)
Fine-tuning multilingual language models in Twitter/X sentiment analysis: a study on Eastern-European V4 languages [0.0] 未表現言語におけるTwitter/Xデータに基づくABSAサブタスクに着目した。
我々はロシアとウクライナに対する感情の分類のためにいくつかのLSMを微調整した。
いくつかのモデルは、Twitterのマルチ言語タスクにおいて、他のモデルよりもはるかにきめ細やかに調整可能であることを示す興味深い現象をいくつか報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:35:30 GMT)
Few-sample Variational Inference of Bayesian Neural Networks with Arbitrary Nonlinearities [0.0] 3つの決定論的サンプルだけで任意の非線形性を通して統計モーメントを伝播する単純かつ効果的な手法を実証する。
そこで本研究では,BNNの出力ノードに物理インフォームド事前情報を注入する非線形アクティベーション関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:16:27 GMT)
Embedding generalization within the learning dynamics: An approach based-on sample path large deviation theory [0.0] 本研究では,持続的視点から手法を利用する経験的リスク摂動に基づく学習問題を考察する。
大規模偏差のFreidlin-Wentzell理論に基づく小雑音限界の推定を行う。
また、最適点推定に繋がる変分問題を解く計算アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 23:31:35 GMT)
Dynamics of many-body localized systems: logarithmic lightcones and $\log \, t$-law of $α$-Rényi entropies [0.0] 我々は,$ alpha$-R'enyi entropies, $ 0 alpha 1 $ close to one の動的生成を評価し,$log, t$-law を得る。
一般初期積状態からフォン・ノイマンエントロピーの動的生成は、大々的に$ log, t$-shape を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 12:53:55 GMT)
DeepNetBeam: A Framework for the Analysis of Functionally Graded Porous Beams [0.0] 本研究では,FG多孔質ビームの解析におけるSciML(SciML)のアプローチについて検討した。
この方法は、ニューラルネットワーク/演算子の出力を変位場への近似とみなす。
神経オペレーターは、機能的にグレードされた材料で多孔質ビームの応答を予測するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:01:52 GMT)
Decoherence induced by dipole-dipole couplings between atomic species in rare-earth ion-doped Y$_2$SiO$_5$ [0.0] 磁場パラメータと磁気双極子-双極子カップリングによるデコヒーレンスの関係について検討した。
この研究により、検討された磁場状態において最も関連性の高いデコヒーレンス機構を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 08:26:03 GMT)
Automated Explanation Selection for Scientific Discovery [0.0] 本稿では,機械学習と自動推論を組み合わせた科学的発見のサイクルを提案する。
本稿では,社会学と認知科学の知見に基づく説明選択問題の分類について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 16:46:00 GMT)
Assessing the XDC Network: A Comprehensive Evaluation of its qualitative and technical aspects [0.0] この研究は、ネットワークの分散化、スケーラビリティ、セキュリティ機能を評価する。
GitHubメトリクスを含む開発者のエコシステムを調査する。
この研究の成果は、XDCネットワークの強みと弱みに関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 19:05:28 GMT)
Analyzing the Polysemy Evolution using Semantic Cells [0.0] 本研究は, セマンティック・セルの進化的帰結として, ポリーセミー(polysemy)という言葉が現れることを示唆する。
特に、Chat GPTを用いて収集された単語Springの4つの感覚のそれぞれに対して、ある順序で1000文の文列を解析すると、単語が最も多節単調に取得されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 14:41:42 GMT)
All-optical atomic magnetometry using an elliptically polarized amplitude-modulated light wave [0.0] 楕円偏光光波と磁場に曝された蒸気の共鳴相互作用について検討した。
磁界センサの感度は$approx,$130$fT/$surd$Hzと推定される。
この結果は、医学や地球物理学のための超小型全光磁界センサの開発に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:09:08 GMT)
Adelie: Detection and prevention of Byzantine behaviour in DAG-based consensus protocols [0.0] 近年のビザンチンフォールトトレラントコンセンサスプロトコルの発展により、DAGベースのプロトコルは非常に有望な技術であることが示されている。
MysticetiやShoal++のようなDAGベースのプロトコルの最新バージョンは、HotStuffのような従来のコンセンサスプロトコルに匹敵するレイテンシを実現することができることを示している。
本稿では,最大TPSおよび低レイテンシにおける新たなブレークスルーを示す,Adelieプロトコル-bftdの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 11:56:28 GMT)
Additional dimensions of space and time in the region of deep inelastic processes [0.0] 間接測定において仮想粒子の速度を$U*$で推定する公式を導出する。
新しい角パラメータは位相空間幾何学のタイプと時空連続体の次元性と密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 09:57:15 GMT)
Abstraction in Neural Networks [0.0] 我々は、スパイキングニューラルネットワークとしてモデル化された脳ネットワークが、異なるレベルの抽象化でどのように見えるかを示す。
下位レベルには、ニューロンやエッジの障害などの合併症が含まれる。
より高いレベルはより抽象的であり、これらの複雑さを避けるために仮定を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 19:44:57 GMT)
A Path Integral Approach for Time-Dependent Hamiltonians with Applications to Derivatives Pricing [0.0] 我々は、ジャケッティとトグネッティが時間依存ハミルトニアンに導入した経路積分アプローチを一般化する。
我々は、よく知られた、しかし解析的に難解なブラック・カラシンスキーモデルに対する、金利のダイナミクスに関する結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 15:28:58 GMT)
A First Look at Chebyshev-Sobolev Series for Digital Ink [0.0] デジタルインクを平面曲線として考えることは、様々なアプリケーションに有用なフレームワークを提供する。
シンボル認識におけるChebyshev-Sobolevシリーズの使用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Aug 2024 20:12:38 GMT)