Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context [664.1] 本稿では,次世代の計算効率の高いマルチモーダルモデルであるGemini 1.5モデルについて紹介する。
ファミリーには2つの新しいモデルが含まれている: (1) アップデートされたGemini 1.5 Proは、機能とベンチマークの大部分で2月バージョンを超え、(2) Gemini 1.5 Flashは、品質の最小限の回帰で効率よく設計された、より軽量な派生型である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:25:56 GMT)
Better Alignment with Instruction Back-and-Forth Translation [120.2] 本稿では,世界知識を基盤とした高品質な合成データを構築するために,バック・アンド・フォース・トランスフォーメーション(back-and-forth translation)という新たな手法を提案する。
ウェブコーパスから文書が与えられた場合、Liらによって提案されたバックトランスレーション手法を用いて合成命令を生成し、キュレートする。
我々は,Web上の情報多様性と量を活用しながら,効果的なアライメントに必要な応答の品質を確保しながら,両世界の長所を組み合わさっていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:42:32 GMT)
Cascade-Zero123: One Image to Highly Consistent 3D with Self-Prompted Nearby Views [119.8] Zero-1-to-3法は2次元潜在拡散モデルを3次元範囲に引き上げることで大きな成功を収めた。
しかし、単一の入力画像の空間密度が高いため、Zero-1-to-3はビュー間の幾何学的不整合を生み出す傾向にある。
我々は、生成モデルに対してより多くの条件情報を提供するが、自己プロンプト的な方法で提供することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:01:31 GMT)
VideoQA in the Era of LLMs: An Empirical Study [108.4] Video Large Language Models (Video-LLMs) は盛んであり、多くのビデオ直感的なタスクを進歩させている。
本研究は,ビデオQAにおけるビデオLLMの行動に関するタイムリーかつ包括的な研究を行う。
分析の結果,ビデオ-LLMはビデオQAで優れており,文脈的手がかりを相関させ,様々な映像コンテンツに関する質問に対して妥当な応答を生成できることがわかった。
しかし、時間的コンテンツ順序の推論とQA関連時間的モーメントのグラウンド化の両方において、ビデオの時間性を扱うモデルが失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:14:07 GMT)
Reference Twice: A Simple and Unified Baseline for Few-Shot Instance Segmentation [103.9] FSIS(Few-Shot Instance)は、サポート例が限定された新しいクラスの検出とセグメンテーションを必要とする。
我々は、FSISのサポートとクエリ機能の関係を利用するための統合フレームワーク、Reference Twice(RefT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:22:43 GMT)
Accelerating Reinforcement Learning with Value-Conditional State Entropy Exploration [97.2] 探索のための有望な技術は、訪問状態分布のエントロピーを最大化することである。
エージェントが高価値の状態を訪問することを好むような、タスク報酬を伴う教師付きセットアップで苦労する傾向があります。
本稿では,値条件のエントロピーを最大化する新しい探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:48:17 GMT)
Visual Representation Learning with Stochastic Frame Prediction [91.0] 本稿では,フレーム予測における不確実性を捉えることを学ぶ映像生成の考え方を再考する。
フレーム間の時間情報を学習するためのフレーム予測モデルを訓練するフレームワークを設計する。
このアーキテクチャは、両目的を相乗的かつ計算効率のよい方法で組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:48:10 GMT)
LLM-DetectAIve: a Tool for Fine-Grained Machine-Generated Text Detection [87.4] 我々は、細粒度MGT検出用に設計されたシステムであるtextbfLLM-DetectAIveを提示する。
テキストは、人書き、機械生成、機械化、人書きの機械ポリッシュの4つのカテゴリに分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:43:17 GMT)
Empowering Large Language Model Agents through Action Learning [85.4] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは最近ますます関心を集めているが、試行錯誤から学ぶ能力は限られている。
我々は、経験から新しい行動を学ぶ能力は、LLMエージェントの学習の進歩に欠かせないものであると論じる。
我々はPython関数の形式でアクションを作成し改善するための反復学習戦略を備えたフレームワークLearningActを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:05:46 GMT)
Compression-Realized Deep Structural Network for Video Quality Enhancement [78.1] 本稿では,圧縮ビデオの品質向上の課題に焦点をあてる。
既存の手法のほとんどは、圧縮コーデック内での事前処理を最適に活用するための構造設計を欠いている。
新しいパラダイムは、より意識的な品質向上プロセスのために緊急に必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:25:02 GMT)
MulliVC: Multi-lingual Voice Conversion With Cycle Consistency [75.6] MulliVCは、音色のみを変換し、多言語ペアリングデータなしでオリジナルコンテンツとソースコードの韻律を保持する新しい音声変換システムである。
目的と主観の両方の結果から,MulliVCはモノリンガルとクロスリンガルの両方の文脈において,他の手法をはるかに上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:12:51 GMT)
GenAD: Generalized Predictive Model for Autonomous Driving [75.4] 本稿では,自動運転分野における最初の大規模ビデオ予測モデルを紹介する。
我々のモデルはGenADと呼ばれ、新しい時間的推論ブロックでシーンを駆動する際の挑戦的なダイナミクスを扱う。
アクション条件付き予測モデルやモーションプランナーに適応することができ、現実世界の運転アプリケーションに大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:38:21 GMT)
Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples [72.6] 我々は,データポイントが任意の相関関係を持つ場合,リッジ回帰のイン・オブ・サンプルリスクのトレーニング例を提供する。
さらに、テストポイントがトレーニングセットと非自明な相関を持ち、時系列予測で頻繁に発生するような場合まで分析を拡張します。
我々は多種多様な高次元データにまたがって理論を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:27:29 GMT)
Uncertainty for Active Learning on Graphs [70.4] 不確実性サンプリングは、機械学習モデルのデータ効率を改善することを目的とした、アクティブな学習戦略である。
予測の不確実性を超えた不確実性サンプリングをベンチマークし、他のアクティブラーニング戦略に対する大きなパフォーマンスギャップを強調します。
提案手法は,データ生成プロセスの観点から基幹的ベイズ不確実性推定法を開発し,不確実性サンプリングを最適クエリへ導く上での有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:11:33 GMT)
Puppet-Master: Scaling Interactive Video Generation as a Motion Prior for Part-Level Dynamics [68.0] 本稿では,対話型ビデオ生成モデルであるPuppet-Masterについて紹介する。
テスト時には、ひとつのイメージと粗い動き軌跡が与えられた場合、Puppet-Masterは、与えられたドラッグ操作に忠実な現実的な部分レベルの動きを描写したビデオを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:59:38 GMT)
Generating Fine-Grained Causality in Climate Time Series Data for Forecasting and Anomaly Detection [67.4] 我々は、TBN Granger Causalityという概念的微粒因果モデルを設計する。
次に, TBN Granger Causality を生成的に発見する TacSas という, エンドツーエンドの深部生成モデルを提案する。
気候予報のための気候指標ERA5と、極度気象警報のためのNOAAの極端気象基準でTacSasを試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:47:21 GMT)
GMAI-MMBench: A Comprehensive Multimodal Evaluation Benchmark Towards General Medical AI [67.1] LVLM(Large Vision-Language Model)は、画像、テキスト、生理学的信号などの多様なデータタイプを扱うことができる。
様々な医療応用においてLVLMの有効性を評価するためのベンチマークを開発することが重要である。
GMAI-MMBenchは,最も総合的な一般医療用AIベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:43:06 GMT)
PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models [66.2] 社会実践, 一貫性, 動的発達という, 心理学に根ざした個性の原則を統合したPersLLMを提案する。
モデルパラメータに直接パーソナリティ特性を組み込み、誘導に対するモデルの抵抗性を高め、一貫性を高め、パーソナリティの動的進化を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:08:54 GMT)
Transformer Explainer: Interactive Learning of Text-Generative Models [65.9] Transformer Explainerは、GPT-2モデルを通じてTransformerについて学ぶために非専門家向けに設計されたインタラクティブな可視化ツールである。
ライブのGPT-2インスタンスをユーザのブラウザでローカルに実行し、ユーザが自身の入力を実験し、Transformerの内部コンポーネントとパラメータの協調動作をリアルタイムで観察することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:49:07 GMT)
Track2Act: Predicting Point Tracks from Internet Videos enables Generalizable Robot Manipulation [65.5] 我々は、ゼロショットロボット操作を可能にする汎用的な目標条件ポリシーを学習することを目指している。
私たちのフレームワークであるTrack2Actは、ゴールに基づいて将来のタイムステップで画像内のポイントがどのように動くかを予測する。
学習したトラック予測を残留ポリシーと組み合わせることで,多種多様な汎用ロボット操作が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 23:18:08 GMT)
Tell Me What's Next: Textual Foresight for Generic UI Representations [65.1] We propose Textual Foresight, a novel pretraining objective for learn UI screen representations。
Textual Foresightは、現在のUIとローカルアクションを考慮すれば、将来のUI状態のグローバルなテキスト記述を生成する。
新たに構築したモバイルアプリデータセットであるOpenAppでトレーニングを行い、アプリUI表現学習のための最初の公開データセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:36:04 GMT)
Long and Short Guidance in Score identity Distillation for One-Step Text-to-Image Generation [62.3] 拡散に基づくテキスト・画像生成モデルは、テキスト記述と整合した画像を生成する能力を示した。
本稿では,Score ID Distillation (SiD) の長短分類器フリーガイダンス (LSG) を開発し,事前学習した安定拡散モデルを効率的に蒸留することにより,Score ID Distillation (SiD) を強化する。
LSGを備えたSiDは、FIDとCLIPのスコアを急速に改善し、競争力のあるCLIPスコアを維持しながら最先端のFIDのパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:00:01 GMT)
Edit As You Wish: Video Caption Editing with Multi-grained User Control [61.8] マルチグラデーションなユーザリクエストでガイドされた既存のビデオ記述を自動的に修正する新しい textbfVideo textbfCaption textbfEditing textbf(VCE) タスクを提案する。
人間の書き直し習慣にインスパイアされたユーザコマンドは、粗い粒度からきめ細かな粒度まで多様なユーザニーズをカバーするために、重要な3重テキスト操作、位置、属性として設計される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:28:22 GMT)
Unveiling the Power of Sparse Neural Networks for Feature Selection [60.5] スパースニューラルネットワーク(SNN)は、効率的な特徴選択のための強力なツールとして登場した。
動的スパーストレーニング(DST)アルゴリズムで訓練されたSNNは、平均して50%以上のメモリと55%以上のFLOPを削減できることを示す。
以上の結果から,DSTアルゴリズムで訓練したSNNによる特徴選択は,平均して50ドル以上のメモリと55%のFLOPを削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:48:33 GMT)
SynopGround: A Large-Scale Dataset for Multi-Paragraph Video Grounding from TV Dramas and Synopses [58.5] ビデオグラウンディングは、特定の自然言語クエリを、トリミングされていないビデオにローカライズすることを目的としている。
本稿では,SynopGroundという大規模ビデオグラウンドデータセットを提案する。
我々はMPVG(Multi-Paragraph Video Grounding)と呼ばれるより複雑なビデオグラウンドについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:19:37 GMT)
Multi-Scale and Detail-Enhanced Segment Anything Model for Salient Object Detection [58.2] Segment Anything Model (SAM) は、強力なセグメンテーションと一般化機能を提供する視覚的基本モデルとして提案されている。
実物検出のためのMDSAM(Multi-scale and Detail-enhanced SAM)を提案する。
実験により,複数のSODデータセット上でのモデルの優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:09:37 GMT)
Tamper-Resistant Safeguards for Open-Weight LLMs [57.9] オープンウェイトLLMにタンパ耐性保護具を組み込む方法を開発した。
本手法は良性を保持しながらタンパー抵抗を大幅に改善する。
以上の結果から, タンパー抵抗はトラクタブルな問題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 22:46:04 GMT)
pyBregMan: A Python library for Bregman Manifolds [56.9] ブレグマン多様体(英: Bregman manifold)は、情報幾何学における双対平坦空間であり、ブレグマン発散の正準発散として認められる。
本稿では,ブレグマン多様体上の汎用演算を実装した pyBregMan の設計について述べる。
このライブラリはまた、統計学、機械学習、情報融合などにおける様々なアプリケーションのためのいくつかのコアアルゴリズムも提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:38:19 GMT)
Improving Network Interpretability via Explanation Consistency Evaluation [56.1] 本稿では、より説明可能なアクティベーションヒートマップを取得し、同時にモデル性能を向上させるフレームワークを提案する。
具体的には、モデル学習において、トレーニングサンプルを適応的に重み付けするために、新しいメトリクス、すなわち説明整合性を導入する。
そこで,本フレームワークは,これらのトレーニングサンプルに深い注意を払ってモデル学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:20:08 GMT)
MM-Forecast: A Multimodal Approach to Temporal Event Forecasting with Large Language Models [55.6] 大規模言語モデルを用いた多モーダル時間事象予測の新興かつ興味深い課題について検討する。
本稿では,画像が時間的事象予測のシナリオで果たす重要な2つの機能,すなわちハイライトと補完機能について述べる。
我々は,これらの関数記述を大規模言語モデルに組み込んだ,MM-Forecastという新しいフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:44:57 GMT)
Lean-STaR: Learning to Interleave Thinking and Proving [53.9] 証明の各ステップに先立って,非公式な思考を生成するために,言語モデルをトレーニングするフレームワークであるLean-STaRを紹介します。
Lean-STaRは、Lean定理証明環境内のminiF2F-testベンチマークで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 23:42:46 GMT)
CARLA: Self-supervised Contrastive Representation Learning for Time Series Anomaly Detection [53.8] 時系列異常検出(TSAD)の主な課題は、多くの実生活シナリオにおいてラベル付きデータの欠如である。
既存の異常検出手法の多くは、教師なしの方法で非ラベル時系列の正常な振る舞いを学習することに焦点を当てている。
本稿では,時系列異常検出のためのエンドツーエンドの自己教師型コントラアスティブ表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:06:37 GMT)
DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated Causal Convolutions [53.4] 本稿では,Dilated Causal Convolutionsに基づくDeepVolモデルを提案する。
実験結果から,提案手法は高頻度データからグローバルな特徴を効果的に学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:26:01 GMT)
Open-domain Implicit Format Control for Large Language Model Generation [52.8] 大規模言語モデル(LLM)における制御生成のための新しいフレームワークを提案する。
本研究では、LLMがオープンドメイン、ワンショット制約に従う能力と、サンプル回答の形式を再現する能力について検討する。
また、出力品質を劣化させることなく、LLMのオープンドメインフォーマット制御を強化する教師付き微調整のためのデータセット収集手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:51:45 GMT)
EfficientRAG: Efficient Retriever for Multi-Hop Question Answering [52.6] マルチホップ質問応答のための効率的な検索器であるEfficientRAGを紹介する。
実験の結果、EfficientRAGは3つのオープンドメインのマルチホップ質問応答データセット上で既存のRAG手法を超越していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:57:49 GMT)
Deep Generative Models in Robotics: A Survey on Learning from Multimodal Demonstrations [52.1] 近年、ロボット学習コミュニティは、大規模なデータセットの複雑さを捉えるために、深層生成モデルを使うことへの関心が高まっている。
本稿では,エネルギーベースモデル,拡散モデル,アクションバリューマップ,生成的敵ネットワークなど,コミュニティが探求してきたさまざまなモデルについて述べる。
また,情報生成から軌道生成,コスト学習に至るまで,深層生成モデルを用いた様々なアプリケーションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:34:31 GMT)
TarGEN: Targeted Data Generation with Large Language Models [51.9] TarGENは、高品質な合成データセットを生成するための、多段階のプロンプト戦略である。
我々は,LLMが不正確なラベル付きインスタンスを修正できるようにする自己補正法により,TarGENを増強する。
合成データセットを元のデータセットと比較した包括的な分析により、データセットの複雑さと多様性の類似または高いレベルが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:32:00 GMT)
The Foundations of Tokenization: Statistical and Computational Concerns [51.4] トークン化とは、アルファベット上の文字の文字列を語彙上のトークンの列に変換するプラクティスである。
本稿では,トークン化の基礎を形式的観点から説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 20:49:37 GMT)
KOI: Accelerating Online Imitation Learning via Hybrid Key-state Guidance [51.1] 鍵状態ガイド型オンライン模倣(KOI)学習手法について紹介する。
我々は、タスク認識報酬推定のためのガイダンスとして、セマンティック・キー状態とモーション・キー状態の統合を利用する。
実験の結果,メタワールド環境とLIBERO環境において,本手法がより効率的であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:02:20 GMT)
Decorrelating Structure via Adapters Makes Ensemble Learning Practical for Semi-supervised Learning [50.9] コンピュータビジョンでは、従来のアンサンブル学習法は訓練効率が低いか、限られた性能を示す。
本稿では,視覚的タスクに適応器を用いたDecorrelating Structure(DSA)による軽量,損失関数なし,アーキテクチャに依存しないアンサンブル学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:31:38 GMT)
Towards Synchronous Memorizability and Generalizability with Site-Modulated Diffusion Replay for Cross-Site Continual Segmentation [50.7] 本稿では,同期記憶可能性と一般化可能性(SMG-Learning)に学ぶ新しい学習パラダイムを提案する。
我々は,過去の地点での記憶可能性を確保するために方位勾配アライメントと,目に見えない地点での一般化性を高めるために任意の勾配アライメントを作成する。
実験により,本手法は,他の最先端手法よりも,記憶可能性と一般性の両方を効果的に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:16:23 GMT)
View-Consistent 3D Editing with Gaussian Splatting [50.6] View-Consistent Editing (VcEdit)は、3DGSをシームレスに画像編集プロセスに組み込む新しいフレームワークである。
一貫性モジュールを反復パターンに組み込むことで、VcEditはマルチビューの不整合の問題を十分に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:45:08 GMT)
Sketch2Scene: Automatic Generation of Interactive 3D Game Scenes from User's Casual Sketches [50.5] 3Dコンテンツ生成は、ビデオゲーム、映画制作、バーチャルおよび拡張現実など、多くのコンピュータグラフィックスアプリケーションの中心にある。
本稿では,インタラクティブでプレイ可能な3Dゲームシーンを自動的に生成するための,新しいディープラーニングベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:27:37 GMT)
SG-JND: Semantic-Guided Just Noticeable Distortion Predictor For Image Compression [50.2] JND(Just noticeable distortion)は、人間の視覚系に最小限の知覚力を持つ画像における歪みのしきい値を表す。
従来のJND予測手法はピクセルレベルまたはサブバンドレベルの機能のみに依存している。
本稿では,意味情報を利用してJND予測を行うセマンティックガイド型JNDネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:14:57 GMT)
Inertial Confinement Fusion Forecasting via LLMs [50.0] 本研究では,従来の貯水池計算パラダイムとLarge Language Models(LLM)の新たな統合である$textbfFusion-LLM$を紹介する。
本研究では, 核融合特異的プロンプトを付加した$textitLLM-anchored Reservoir$を提案し, インロジョン中の熱電子ダイナミクスの正確な予測を可能にする。
また、物理実験に基づく最初の$textttICF$ベンチマークである$textbfFusion4AI$も提示し、プラズマ物理学研究における新しいアイデアの育成を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:55:34 GMT)
ComKD-CLIP: Comprehensive Knowledge Distillation for Contrastive Language-Image Pre-traning Model [49.6] コントラスト言語画像前処理モデルのための包括的知識蒸留法ComKD-CLIPを提案する。
大規模な教師CLIPモデルからより小さな学生モデルに知識を抽出し、パラメータを著しく減らして同等のパフォーマンスを確保する。
EduAttentionは教師モデルで抽出したテキスト特徴と学生モデルで抽出した画像特徴との相互関係を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:12:21 GMT)
Dual-View Data Hallucination with Semantic Relation Guidance for Few-Shot Image Recognition [49.3] 本稿では、意味的関係を利用して、画像認識のための二重視点データ幻覚を導出するフレームワークを提案する。
インスタンスビューデータ幻覚モジュールは、新規クラスの各サンプルを幻覚して新しいデータを生成する。
プロトタイプビューデータ幻覚モジュールは、意味認識尺度を利用して、新しいクラスのプロトタイプを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:52:16 GMT)
Electronic decay process spectra including nuclear degrees of freedom [49.2] フェムト秒にまたがる超ラピッド電子運動を探索し、それが等しく、その規律と関係があることを実証する。
超短パルス技術の出現は、原子や分子の電子配置を直接観察する能力に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:40:32 GMT)
3DLNews: A Three-decade Dataset of US Local News Articles [49.2] 3DLNewsは、1996年から2024年までの期間にアメリカのローカルニュース記事を載せた、新しいデータセットである。
約100万のURL(HTMLテキストを含む)があり、50州で14,000以上の地元新聞、テレビ、ラジオ局から提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 08 Aug 2024 18:33:37 GMT)
Duwak: Dual Watermarks in Large Language Models [49.0] トークン確率分布とサンプリングスキームの両方に二重秘密パターンを埋め込むことにより、透かしの効率と品質を向上させるために、Duwakを提案する。
Llama2でDuwakを4つの最先端透かし技術と組み合わせて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:33:12 GMT)
Differentially Private Data Release on Graphs: Inefficiencies and Unfairness [49.0] 本稿では,ネットワーク情報公開の文脈における偏見と不公平性に対する差別的プライバシの影響を特徴づける。
ネットワーク構造が全員に知られているネットワークリリースの問題を考えるが、エッジの重みをプライベートにリリースする必要がある。
我々の研究は、これらのネットワーク化された決定問題におけるプライバシーに起因する偏見と不公平性に関する理論的根拠と実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:37:37 GMT)
RealTalk: Real-time and Realistic Audio-driven Face Generation with 3D Facial Prior-guided Identity Alignment Network [49.0] RealTalkは、音声から表現へのトランスフォーマーであり、高忠実な表現から顔へのフレームワークである。
第1成分として, 口唇運動に関連する個人性および個人内変動の特徴について考察した。
第2のコンポーネントでは、軽量な顔認証アライメント(FIA)モジュールを設計する。
この新しい設計により、高度で非効率な特徴アライメントモジュールに依存することなく、リアルタイムに細部を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:18:30 GMT)
3D Structure-guided Network for Tooth Alignment in 2D Photograph [47.5] 矯正治療に先立って歯列が整列した2次元写真は, 効果的な歯科医療コミュニケーションに不可欠である。
本稿では2次元画像空間内の歯を入力として2次元写真を取り,アライメントする3次元構造誘導歯列ネットワークを提案する。
本研究は, 各種顔写真におけるネットワークの評価を行い, 歯科矯正産業における特筆すべき性能と高い適用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:03:27 GMT)
RiskAwareBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for High-level Planning of LLM-based Embodied Agents [46.2] 大規模言語モデル(LLM)の現実世界環境への展開は、潜在的な物理的リスクを引き起こす可能性がある。
LLMの既存のセキュリティベンチマークは、LLMをベースとしたエンボディエージェントのリスク意識を見落としている。
本稿では,LSMをベースとしたエンボディエージェントの身体的リスク意識を評価するための自動フレームワークである RiskAwareBench を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:19:37 GMT)
Understanding and Modeling Job Marketplace with Pretrained Language Models [46.1] ジョブマーケットプレース(Job marketplace)は、メンバー(ジョブ・シーカー)、企業、およびジョブ間のインタラクションで構成される異質なグラフである。
既存のグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく手法は、関連するテキストの特徴と異種関係の理解が浅い。
PLM4Jobは、事前学習言語モデル(PLM)とジョブ市場グラフを密結合した求人市場基盤モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 08 Aug 2024 11:35:52 GMT)
Cluster-Wide Task Slowdown Detection in Cloud System [45.4] スロータスク検出は、クラウドの運用とメンテナンスにおいて重要な問題である。
ほとんどの異常検出方法は単一タスクの側面から検出する。
本稿では,複合周期を再構築するためのスキーの注意機構からなるSORNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:43:20 GMT)
Classification of qubit cellular automata on hypercubic lattices [45.3] 我々は、有限深度量子回路として実現可能性の観点から、フォン・ノイマン近傍スキームによる格子上の量子ビットQCAを$mathbb Zs$で分類する。
このような量子回路の最も一般的な構造を示し、その特性化を利用して、進化のいくつかのステップをシミュレートし、1つのセルとその周辺における絡み合いの発生率を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:42:39 GMT)
Towards High-resolution 3D Anomaly Detection via Group-Level Feature Contrastive Learning [45.2] 高分解能点雲(HRPCD)異常検出(AD)は、精密加工およびハイエンド機器製造において重要な役割を担っている。
最近提案された多くの3D-ADメソッドにもかかわらず、HRPCD-ADタスクの要件を満たすことはできない。
本稿では,グループレベルの特徴ベースネットワークであるGroup3ADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:24:03 GMT)
Deceptive uses of Artificial Intelligence in elections strengthen support for AI ban [45.0] 本稿では,AIが選挙に与える影響を評価する枠組みを提案する。
我々は、AI対応のキャンペーン利用を、キャンペーンオペレーション、投票者アウトリーチ、詐欺の3つのカテゴリに分類する。
我々は,事前登録された代表者による調査から,最初の体系的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:58:20 GMT)
NACL: A General and Effective KV Cache Eviction Framework for LLMs at Inference Time [44.9] 大規模言語モデル(LLM)は、AIアプリケーションの革新的な急増に火をつけ、拡張されたコンテキストウィンドウを備えたエキサイティングな可能性の新たな時代を告げた。
しかし、これらのモデルのホスティングは、主に長期のコンテキストモデリングを含むKVキャッシュの広範なメモリ消費のため、コストを抑えることができる。
我々は,符号化フェーズにおける単一操作において,より最適かつ効率的な消去を実現する,長文KVキャッシュ消去のための一般的なフレームワークであるNACLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:20:13 GMT)
Learning Fine-Grained Grounded Citations for Attributed Large Language Models [44.8] Frontは、大きな言語モデル(LLM)でFront-Grained Grounded Citationsを生成するためのトレーニングフレームワークである。
ALCEベンチマークの実験では、FRONTが優れた接地応答と高い支持的な励起を生成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:28:22 GMT)
DIVE: Subgraph Disagreement for Graph Out-of-Distribution Generalization [44.3] 本稿では,グラフ機械学習におけるアウト・オブ・ディストリビューションの一般化の課題に対処する。
従来のグラフ学習アルゴリズムは、この仮定が失敗する現実世界のシナリオで失敗する。
この準最適性能に寄与する主な要因は、ニューラルネットワークの本質的な単純さバイアスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:08:55 GMT)
Recognizing Emotion Regulation Strategies from Human Behavior with Large Language Models [44.0] 人間の感情は直接表現されないことが多いが、内部のプロセスや社会的表示規則に従って制御される。
ユーザ間のシナリオで異なる感情制御戦略を自動的に分類する方法は存在しない。
我々は最近導入されたtextscDeepコーパスを利用して、感情の恥の社会的表示をモデル化する。
微調整されたLlama2-7Bモデルは、利用した感情制御戦略を高精度に分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:47:10 GMT)
LLM Discussion: Enhancing the Creativity of Large Language Models via Discussion Framework and Role-Play [43.6] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において例外的な習熟度を示してきたが、しばしばオープンエンドの質問に対する創造的で独創的な応答を生成できない。
LLM議論は,アイデア交換の活発化と多様化を促進する3段階の議論フレームワークである。
提案手法の有効性を, 代替利用テスト, 類似性テスト, インスタンステスト, 科学的創造性テストを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:47:20 GMT)
AcrosticSleuth: Probabilistic Identification and Ranking of Acrostics in Multilingual Corpora [42.9] アクロスティックスルース(AcrosticSleuth)は、アクロスティックを自動的に識別し、文字列が偶然に発生しない確率でランク付けするツールである。
クラス不均衡にもかかわらず、AcrosticSleuthはWikiSourceのフランス語、英語、ロシア語のF1スコア0.39、0.59、0.66を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:53:26 GMT)
EXAONE 3.0 7.8B Instruction Tuned Language Model [42.0] EXAONE 3.0命令調整言語モデルは、Large Language Models (LLMs) の最初のオープンモデルである。
EXAONE 3.0は、同じ大きさの他の最先端のオープンモデルに対して、命令追従機能を備えた非常に競争力のある実世界のパフォーマンスを示す。
比較分析の結果,EXAONE 3.0は韓国では特に優れており,一般的なタスクや複雑な推論において魅力的な性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:35:23 GMT)
Multimodal Self-Instruct: Synthetic Abstract Image and Visual Reasoning Instruction Using Language Model [41.1] 大規模な抽象画像と視覚的推論命令を合成するために,大規模言語モデルとそのコード機能を利用したマルチモーダル自己インストラクトを設計する。
我々のベンチマークは単純な線と幾何学的要素で構築されており、最も先進的なLMMの欠点を明らかにする。
合成データの質を検証するため,62,476の合成チャート,表,道路地図の指示を用いてLMMを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:12:44 GMT)
GaussianForest: Hierarchical-Hybrid 3D Gaussian Splatting for Compressed Scene Modeling [40.7] 本稿では,ハイブリッド3Dガウスの森として景観を階層的に表現するガウス・フォレスト・モデリング・フレームワークを紹介する。
実験により、ガウス・フォレストは同等の速度と品質を維持するだけでなく、圧縮速度が10倍を超えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:28:17 GMT)
Canonical typicality under general quantum channels [39.6] 本研究では、一般化サブシステムを定義するために量子チャネルを用いる。
一般化されたサブシステムは、正準典型性の現象も示す。
特に、正準典型的挙動の出現を規定する性質は、一般化されたサブシステムを定義するために用いられるチャネルのエントロピーであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:28:15 GMT)
Know Your Limits: A Survey of Abstention in Large Language Models [39.0] 無視は、答えを提供するための大きな言語モデルの拒絶である。
本稿では,3つの視点(クエリ,モデル,人的価値)から禁忌を検証するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:39:47 GMT)
DocMath-Eval: Evaluating Math Reasoning Capabilities of LLMs in Understanding Long and Specialized Documents [38.5] 本稿では,LLMの数値推論能力を評価するベンチマークであるDocMath-Evalを紹介する。
我々は、最も優れたシステム(GPT-4o)でさえ、長い文脈に根ざした複雑な数値推論問題の解法において、人間の専門家よりかなり遅れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:56:27 GMT)
Large Language Models are Capable of Offering Cognitive Reappraisal, if Guided [38.1] 大規模言語モデル(LLM)は感情的サポートの新しい機会を提供する。
この研究は、認知的再評価に取り組み、第一歩を踏み出す。
我々は、認知的再評価反応を生成するLLMのゼロショット能力について、第一種専門家による評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:44:43 GMT)
An Explainable Non-local Network for COVID-19 Diagnosis [37.4] 新型3次元非局所ネットワーク(NL-RAN)を用いて,COVID-19,コモン肺炎,正常などのCT画像の分類を行った。
ネットワークにはグローバル情報をキャプチャするための非ローカルモジュールが埋め込まれており、3Dアテンションモジュールは病変の詳細に集中するために埋め込まれている。
実験結果から,提案手法は既存手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:35:21 GMT)
Fuzzy to Clear: Elucidating the Threat Hunter Cognitive Process and Cognitive Support Needs [37.2] この研究は、脅威ハンターの生きた経験を理解するための人間中心のアプローチを強調した。
我々は、脅威ハンターが脅威ハンティングセッション中にどのようにメンタルモデルを構築し、洗練するかのモデルを導入する。
脅威ハンターのニーズをよりよく理解するための基礎となる23のテーマと、5つの実行可能な設計提案を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:18:52 GMT)
MANGO: A Benchmark for Evaluating Mapping and Navigation Abilities of Large Language Models [35.5] ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデルは、最近、様々な自然言語処理タスクにおける驚くべきパフォーマンスを達成した。
テキストベースのマッピングとナビゲーションを行う機能を評価するためのベンチマークであるMANGOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:38:31 GMT)
Efficient Single Image Super-Resolution with Entropy Attention and Receptive Field Augmentation [34.5] 本稿では,新しいエントロピーアテンション(EA)とシフトする大きなカーネルアテンション(SLKA)からなる,効率的な単一画像超解像(SISR)モデルを提案する。
EAはガウス分布で条件付けられた中間特徴のエントロピーを増大させ、その後の推論に対してより情報的な入力を提供する。
SLKAは、チャネルシフトの助けを借りてSRモデルの受容領域を拡張し、階層的特徴の多様性を高めることを好む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:03:10 GMT)
DurFlex-EVC: Duration-Flexible Emotional Voice Conversion with Parallel Generation [34.2] スタイルオートエンコーダとユニット整合器を統合した長寿命フレキシブルECVを提案する。
アプローチの有効性は、主観的および客観的評価によって検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 23:54:14 GMT)
Convolutional Neural Networks for Predictive Modeling of Lung Disease [34.1] Pro-HRnet-CNNは、HRNetとヴォイド畳み込み技術を組み合わせた革新的なモデルである。
従来の ResNet-50 と比較すると,Pro-HRnet-CNN は小型ノジュールの特徴抽出と認識において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:58:46 GMT)
Unsupervised Object Localization in the Era of Self-Supervised ViTs: A Survey [33.7] 近年の研究では、自己教師付き事前訓練機能を利用することで、クラスに依存しない非教師付きオブジェクトローカライゼーションが可能であることが示されている。
本稿では、手動のアノテーションを必要とせず、画像中のオブジェクトを検出する教師なしオブジェクトローカライズ手法について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:21:35 GMT)
FDI: Attack Neural Code Generation Systems through User Feedback Channel [33.4] ニューラルコード生成システムにおける現在のフィードバック機構について検討する。
フィードバックによって、これらのシステムがフィードバックデータインジェクション攻撃に弱いことが分かっています。
本研究は,ニューラルネットワーク生成システムにおけるフィードバック機構のセキュリティへの影響を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:28:30 GMT)
Img-Diff: Contrastive Data Synthesis for Multimodal Large Language Models [32.6] 本研究は,MLLMにおけるきめ細かい画像認識を強化するために,Img-Diffという新しいデータセットを提案する。
類似画像間のオブジェクト差を解析することにより、マッチングと異なるコンポーネントの両方を識別するモデルに挑戦する。
我々は、安定拡散XLモデルと高度な画像編集技術を用いて、オブジェクト置換をハイライトする類似画像のペアを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:10:16 GMT)
SVIPTR: Fast and Efficient Scene Text Recognition with Vision Permutable Extractor [32.3] シーンテキスト認識は構造化情報データベースを構築する上で重要かつ困難なタスクである。
現在のSTRのSOTAモデルは高い性能を示すが、推論効率は低い。
高速かつ効率的なシーンテキスト認識のための第3次可変抽出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:42:31 GMT)
FinanceMath: Knowledge-Intensive Math Reasoning in Finance Domains [31.7] 数学推論問題の解法におけるLLMの能力を評価するために設計された新しいベンチマークである FinanceMath を紹介する。
FinanceMathには1200の問題があり、テキストと表のコンテンツが混在している。
金融分野の知識銀行を構築し,様々な知識統合戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:45:11 GMT)
Learn To Learn More Precisely [30.8] より正確に学習すること」は、モデルにデータから正確な目標知識を学習させることを目的としている。
学習知識の一貫性を最大化するために,メタ自己蒸留(Meta Self-Distillation:MSD)という,シンプルで効果的なメタ学習フレームワークを提案する。
MSDは、標準シナリオと拡張シナリオの両方において、数ショットの分類タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:01:26 GMT)
LogogramNLP: Comparing Visual and Textual Representations of Ancient Logographic Writing Systems for NLP [30.8] 記録データの大部分は、転写がないため、純粋に視覚的に持続する。
この問題は、NLPツールキットを古代のログ言語研究に応用しようとする研究者にとってボトルネックとなる。
我々は,古代のログ言語のNLP解析を可能にする最初のベンチマークであるLogogramNLPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:58:06 GMT)
LiDAR-Event Stereo Fusion with Hallucinations [30.6] イベントステレオマッチングはニューロモルフィックカメラから深度を推定する新しい手法である。
ステレオ・イベント・カメラと定周波アクティブ・センサの統合を提案する。
このような奥行きのヒントは幻覚、すなわち架空の出来事を挿入することで使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:59:58 GMT)
ToolSandbox: A Stateful, Conversational, Interactive Evaluation Benchmark for LLM Tool Use Capabilities [30.0] ToolSandboxは、大規模言語モデル(LLM)の評価フレームワークである。
ToolSandboxには、ステートフルなツール実行、ツール間の暗黙のステート依存性、オン・ポリケーションの会話評価をサポートする組み込みユーザシミュレータが含まれている。
オープンソースとプロプライエタリなモデルには大きなパフォーマンスギャップがあることを示し、ToolSandboxで定義された状態依存、正準化、不十分な情報といった複雑なタスクは、最も有能なSOTA LLMでさえも挑戦している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:45:42 GMT)
FastLGS: Speeding up Language Embedded Gaussians with Feature Grid Mapping [29.5] 我々は高解像度で3Dガウススプラッティング(3DGS)内でリアルタイムなオープン語彙クエリをサポートするアプローチであるFastLGSを提案する。
FastLGSはLERFより98倍、LangSplatより4倍速い。
実験により、FastLGSは3Dセグメンテーションや3Dオブジェクトのインペイントなど、多くの下流タスクに適応し、互換性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:50:52 GMT)
Crowd Intelligence for Early Misinformation Prediction on Social Media [29.5] 本稿では,クラウドインテリジェンスに基づく早期誤報予測手法であるCROWDSHIELDを紹介する。
私たちは2つの次元(スタンスとクレーム)を捉えるためにQラーニングを採用しています。
我々は手動で誤情報検出を行うTwitterコーパスであるMISTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:45:23 GMT)
Polynomial Semantics of Tractable Probabilistic Circuits [29.4] これらの回路モデルはそれぞれ、その1つの回路を1つの回路に変換できるという意味で等価であることを示す。
それらはすべて、同じ分布のクラスにおける余分な推論のために抽出可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:58:30 GMT)
Diffusion Guided Language Modeling [28.8] 多くのアプリケーションでは、感情など、生成された言語の属性を制御することが望ましい。
自動回帰言語モデルでは、既存のガイダンス手法は、生成時にカスケードしたエラーをデコードし、性能を低下させる。
本稿では,自己回帰型言語モデルを用いて所望の特性を持つテキストを生成するための遅延提案を誘導拡散モデルを用いて生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:06:22 GMT)
Connective Viewpoints of Signal-to-Noise Diffusion Models [28.7] 本稿では,信号対雑音比(SNR)のレンズと情報理論との関連性から,ノイズスケジューラの包括的視点について考察する。
我々は推論プロセスの性能を高めるために一般化された後方方程式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:09:02 GMT)
TPA3D: Triplane Attention for Fast Text-to-3D Generation [28.3] テキスト誘導型3次元生成(TPA3D)のためのトライプレーンアテンションを提案する。
TPA3Dは、高速テキストから3D生成のための、エンドツーエンドのトレーニング可能なGANベースのディープラーニングモデルである。
TPA3Dは, きめ細かい記述と整合した高品質な3次元テクスチャ形状を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:47:26 GMT)
What could go wrong? Discovering and describing failure modes in computer vision [27.6] 言語に基づく誤り説明可能性(LBEE)の問題を定式化する。
我々は,共同視覚・言語埋め込み空間で機能するソリューションを提案する。
提案手法は,特定の誤りの原因に関連する非自明な文を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:01:12 GMT)
Masked EEG Modeling for Driving Intention Prediction [27.6] 本稿では,BCI支援運転における新たな研究方向を開拓し,運転意図に関連する神経パターンについて検討する。
本研究では,左旋回,右旋回,ストレート進行といった人間の運転意図を予測する新しい脳波モデリングフレームワークを提案する。
本モデルでは, 運転意図予測時に85.19%の精度を達成し, 交通事故の軽減に期待できる可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:49:05 GMT)
Circular Dichroism in Multiphoton Ionization of Resonantly Excited Helium Ions near Channel Closing [27.6] 近赤外レーザーパルスによる光電子の円二色性(CD)
イオンは円偏極極極端紫外線(XUV)パルスによって合成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:30:22 GMT)
Conformal Temporal Logic Planning using Large Language Models [27.6] 我々は、自然言語(NL)で表される複数のハイレベルなサブタスクを、時間的・論理的な順序で達成する必要があるとみなす。
私たちの目標は、ロボットアクションのシーケンスとして定義された計画を立てることです。
我々は,既存の象徴的プランナーの新たな統合に依存した階層型ニューロシンボリックプランナーであるHERACLEsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:56:23 GMT)
Probabilistic Circuits for Cumulative Distribution Functions [27.5] 2変数の確率変数上の分布に対して、これらの表現(PMFとCDF)は、時間内にもう1つに変換できるという意味で等価であることを示す。
連続変数の場合、PDFとCDFを演算するスムーズで分解可能なPCは、回路の葉だけを変更して効率よく変換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:33:21 GMT)
Towards Linguistic Neural Representation Learning and Sentence Retrieval from Electroencephalogram Recordings [27.4] 脳波信号を文に変換するための2ステップパイプラインを提案する。
まず,自然読解中に記録された脳波データから単語レベルの意味情報を学習できることを確認する。
脳波エンコーダからの予測に基づいて文章を検索するために,学習不要な検索手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:40:25 GMT)
Sampling for View Synthesis: From Local Light Field Fusion to Neural Radiance Fields and Beyond [27.3] 局所光電場融合は、サンプルビューの不規則なグリッドから現実的なビュー合成を行うアルゴリズムを提案する。
我々は、最大4000倍のビューを用いて、Nyquistレートビューサンプリングの知覚品質を実現する。
スパースおよび単一画像ビュー合成に関する最近の研究結果のいくつかを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:56:03 GMT)
mbrs: A Library for Minimum Bayes Risk Decoding [27.2] mbrsは最小ベイズリスク(MBR)デコーディングのライブラリである。
MBRはテキスト生成タスクの決定ルールであり、従来の最大値(MAP)復号よりも優れている。
私たちはMITライセンスのオープンソースプロジェクトとしてmbrsを公開しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:28:32 GMT)
DyGMamba: Efficiently Modeling Long-Term Temporal Dependency on Continuous-Time Dynamic Graphs with State Space Models [27.0] 連続時間動的グラフ(CTDG)の学習モデルであるDyGMambaを提案する。
DyGMambaは、ほとんどのケースで最先端を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:25:14 GMT)
MAP's not dead yet: Uncovering true language model modes by conditioning away degeneracy [26.5] 我々は,少数の低エントロピー雑音と集団テキスト分布を混合しても,データ分布モードが縮退する可能性があると主張している。
我々は、機械翻訳モデルと言語モデルの長さ条件モードが、非条件モードよりも本当に流動的でトピック的であることを実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:46:19 GMT)
Evaluating Language Model Math Reasoning via Grounding in Educational Curricula [25.5] 本研究は,言語モデル(LM)の数学的能力を評価するために,数学的内容によって実現されるスキルや概念を識別できるかどうかを考察する。
1つは、Achieve the Core(ATC)のK-12数学スキルと概念を385のきめ細かい記述からなり、もう1つは、これらの標準(MathFish)でラベル付けされた9.9K問題の1つである。
経験豊富な教師と一緒に働くと、LMは問題に関連する標準をタグ付けして検証するのに苦労し、代わりに、真実に近いが微妙な方法で異なるラベルを予測することに気付きます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:28:34 GMT)
DreamTalk: When Emotional Talking Head Generation Meets Diffusion Probabilistic Models [25.4] 本研究では,感情的な話し声を生成するためのフレームワークであるDreamTalkを提案する。
このフレームワークは、認知ネットワーク、スタイル認識のリップエキスパート、スタイル予測器で構成されている。
つまりDreamTalkは、さまざまな感情にまたがる鮮やかな会話の表情を一貫して生成し、パーソナライズされた感情を便利に特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:44:14 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） (Thu, 8 Aug 2024 02:15:53 GMT)
Advancing Prompt Learning through an External Layer [24.8] 本稿では,新しい外部層(EnLa)を備えたEnPromptというパラダイムを提案する。
学習可能な外部レイヤは、トレーニング済みのCLIPの有効な埋め込みに基づいて構築される。
4つの実験により,本手法が既存の即時学習法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:39:15 GMT)
Explicating the Implicit: Argument Detection Beyond Sentence Boundaries [24.7] 本稿では,文境界を越えた意味的関係を捉えるために,文内包による議論検出の問題を再検討する。
本手法は直接監視を必要としないが,データセット不足のため一般的には欠落している。
近年の文書レベルのベンチマークでは、教師付き手法や現代言語モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:18:24 GMT)
M2EF-NNs: Multimodal Multi-instance Evidence Fusion Neural Networks for Cancer Survival Prediction [24.3] 本稿では,M2EF-NNと呼ばれるニューラルネットワークモデルを提案する。
画像中のグローバル情報をキャプチャするために、事前訓練された視覚変換器(ViT)モデルを用いる。
Dempster-Shaferエビデンス理論(DST)を癌生存予測に適用した最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:31:04 GMT)
Eliminating Backdoors in Neural Code Models via Trigger Inversion [24.1] ニューラルネットワークモデルに対するバックドア攻撃は、重大なセキュリティ脅威となる。
本稿では,EliBadCodeと呼ばれるトリガーインバージョンに基づくバックドア防御手法を提案する。
EliBadCodeはバックドアを効果的に排除でき、モデルの通常の機能に最小限の悪影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:23:03 GMT)
Compromesso! Italian Many-Shot Jailbreaks Undermine the Safety of Large Language Models [23.5] イタリアでは、安全でない動作を誘発するために、モデルに安全でない動作を誘導する多発性ジェイルブレイクの有効性について検討する。
安全でないデモがほとんどなかったとしても、モデルが安全でない振る舞いを示しており、さらに不安なことに、この傾向は、より多くのデモで急速にエスカレートしているのです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:24:03 GMT)
Conversational AI Powered by Large Language Models Amplifies False Memories in Witness Interviews [23.4] 本研究では,AIが人間の虚偽記憶に与える影響について検討する。
犯罪目撃者のインタビューをシミュレートし、人間とAIのインタラクションにおける示唆的質問を通じて、偽の記憶誘導を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:55:03 GMT)
Mitigating Exposure Bias in Online Learning to Rank Recommendation: A Novel Reward Model for Cascading Bandits [23.2] 我々は,Linear Cascading Banditsとして知られる,よく知られた文脈的帯域幅アルゴリズムのクラスにおける露出バイアスについて検討した。
本研究では,1)暗黙的なユーザフィードバック,2)レコメンデーションリストにおける項目の位置という2つの要因に基づいて,モデルパラメータを更新する Exposure-Aware reward モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 08 Aug 2024 09:35:01 GMT)
Can LLMs Beat Humans in Debating? A Dynamic Multi-agent Framework for Competitive Debate [22.8] Agent for Debate (Agent4Debate)は、大規模言語モデル(LLM)に基づく動的マルチエージェントフレームワークである。
Agent4Debateは、4つの特別なエージェント(Searcher、Analyzer、Writer、Reviewer)が動的に対話し協力するコラボレーティブアーキテクチャを採用している。
我々は、経験豊富な10人の議論者を募集し、Agent4Debate、ベースラインモデル、および人間を含む200の議論の記録を収集します。
実験の結果、最先端のAgent4Debateは人間の能力に匹敵する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:02:45 GMT)
Perm: A Parametric Representation for Multi-Style 3D Hair Modeling [22.8] Permは、さまざまな毛髪関連の応用を促進するために設計された人間の3D毛髪のパラメトリックモデルである。
周波数領域におけるPCAに基づくストランド表現を用いて,グローバルヘア形状と局所ストランド詳細をアンタングル化することを提案する。
これらのテクスチャは後に異なる生成モデルでパラメータ化され、ヘアモデリングプロセスの一般的な段階をエミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:01:03 GMT)
Dual-branch PolSAR Image Classification Based on GraphMAE and Local Feature Extraction [22.4] 本稿では,生成的自己教師型学習に基づく二分岐分類モデルを提案する。
最初のブランチはスーパーピクセルブランチであり、生成的な自己教師付きグラフマスキングオートエンコーダを用いてスーパーピクセルレベルの偏光度表現を学習する。
より詳細な分類結果を得るために、畳み込みニューラルネットワークに基づく画素ブランチをさらに組み込んで画素レベルの特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:17:50 GMT)
Assigning Credit with Partial Reward Decoupling in Multi-Agent Proximal Policy Optimization [22.1] 本稿では,MAPPOの改善に向け,近年の信用代入に適応したマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。
当社のアプローチであるPRD-MAPPOは、将来期待される報酬に影響を与えないチームメイトからエージェントを分離することで、クレジットの割り当てを合理化します。
PRD-MAPPOはMAPPOと他の最先端手法と比較してデータ効率と性能が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:18:05 GMT)
Learn or Recall? Revisiting Incremental Learning with Pre-trained Language Models [22.0] 殆どの人は、破滅的な忘れが優れたIL性能を達成するための最大の障害であると仮定している。
PLMを用いたILのためのSEQ*と呼ばれるフラストレーションに簡単な手法を提案する。
その結果,SEQ* は最先端 (SOTA) IL 法と比較して,競争力や性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:49:59 GMT)
CARE: A Clue-guided Assistant for CSRs to Read User Manuals [21.9] ユーザマニュアル、特に情報豊富なものを読む際に、顧客サービス表現(CSR)のための読書アシスタントを構築するのに時間がかかります。
本稿では,CSRのための時間節約かつ注意深い読解支援システムであるCAREを提案する。
これにより、CSRは明示的な手がかりチェーンを通じて、ユーザマニュアルから適切なレスポンスを素早く見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:17:06 GMT)
Relightable 3D Gaussians: Realistic Point Cloud Relighting with BRDF Decomposition and Ray Tracing [21.5] フォトリアリスティックなリライトを実現するために,新しい微分可能な点ベースレンダリングフレームワークを提案する。
提案したフレームワークは、メッシュベースのグラフィクスパイプラインを、編集、トレース、リライトを可能にするポイントベースのパイプラインで革新する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 00:54:09 GMT)
Higher-Order Cellular Automata Generated Symmetry-Protected Topological Phases and Detection Through Multi-Point Strange Correlators [21.1] 我々は、量子多体物理学にHOCAを導入し、物質の対称性保護トポロジカル(SPT)相を連続的に構築する。
HOCAは、正規(例えば、2Dクラスタモデルのラインライクなサブシステム)またはフラクタルサブシステムでサポートされている対称性を持つよく理解されたSPTだけでなく、より多くのサブシステムでサポートされている対称性を持つ探索されていないSPTの大規模なクラスも生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:09:36 GMT)
Tackling Noisy Clients in Federated Learning with End-to-end Label Correction [20.6] 本稿では,この複雑なラベルノイズ問題に対処する2段階のFedELCを提案する。
第1段階は、ラベルノイズの高いノイズの多いクライアントの検出を誘導することを目的としている。
第2段階は、エンドツーエンドのラベル修正フレームワークを通じて、ノイズの多いクライアントのデータのラベルを修正することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:35:32 GMT)
Synchronous Multi-modal Semantic CommunicationSystem with Packet-level Coding [20.4] パケットレベル符号化を用いた同期型マルチモーダルセマンティック通信システム(SyncSC)を提案する。
意味的・時間的同期を実現するため、3Dモーフィブルモード(3DMM)係数とテキストを意味論として送信する。
消去チャネル下でのセマンティックパケットの保護を目的として,パケット損失率が高い場合でも一定の視覚的品質を維持できるパケットレベルフォワード誤り訂正法(PacSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:42:00 GMT)
Listwise Reward Estimation for Offline Preference-based Reinforcement Learning [20.2] リストワイズ・リワード推定(LiRE)は、オフラインの推論に基づく強化学習(PbRL)のための新しいアプローチである。
LiRE は Ranked List of Trajectories (RLT) を構築することで既存の PbRL メソッドに基づいている。
実験では,フィードバック数やフィードバックノイズに関して,緩やかなフィードバック予算や頑健さを享受しながらも,LiREの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:18:42 GMT)
Learning to Rewrite: Generalized LLM-Generated Text Detection [19.9] 大規模言語モデル(LLM)は、非現実的なコンテンツを作成し、偽情報を拡散するために、大規模に悪用される。
入力テキストの書き直し,LLM生成コンテンツに対する最小限の編集,人文テキストに対するさらなる編集を行うためのLLMのトレーニングを提案する。
我々の研究は、LLMが適切に訓練された場合、機械生成テキストを効果的に検出できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:53:39 GMT)
It Couldn't Help But Overhear: On the Limits of Modelling Meta-Communicative Grounding Acts with Supervised Learning [19.8] オーバーハーナーは、下手な行為を行う特権を剥奪され、意図した意味についてしか推測できない。
人間のメタコミュニケーション行為をデータ駆動学習モデルで適切にモデル化することは不可能であることを示す証拠が存在する。
最も重要なことは、このトピックをコミュニティのテーブルに持ち帰り、モデルが単に"参加"するようにデザインされた結果について、議論を奨励したいということです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:12:31 GMT)
How Transformers Utilize Multi-Head Attention in In-Context Learning? A Case Study on Sparse Linear Regression [19.6] 本研究では、疎線形回帰問題を考察し、訓練されたマルチヘッドトランスがコンテキスト内学習を行う方法を検討する。
マルチヘッドの利用は層間における異なるパターンを示すことが実験的に明らかになった。
このような前処理列最適化アルゴリズムは、直交勾配勾配とリッジ回帰アルゴリズムを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:33:02 GMT)
WoVoGen: World Volume-aware Diffusion for Controllable Multi-camera Driving Scene Generation [19.5] ワールドボリューム対応マルチカメラ駆動シーンジェネレータ(WoVoGen)を提案する。
WoVoGenは、4Dワールドボリュームをビデオ生成の基礎要素として利用するように設計されている。
本モデルでは,車載制御シーケンスに基づく将来の4次元時空間容積を想定するフェーズと,マルチカメラビデオを生成するフェーズの2つのフェーズで運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:42:52 GMT)
Learning Domain-Invariant Features for Out-of-Context News Detection [19.3] アウト・オブ・コンテクストのニュースは、オンラインメディアプラットフォームでよく見られる誤報である。
本研究では,ドメイン適応型文脈外ニュース検出に焦点をあてる。
ドメイン不変の特徴を学習するために,コントラスト学習と最大平均誤差(MMD)を適用したConDA-TTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:34:50 GMT)
Towards Non-invasive and Personalized Management of Breast Cancer Patients from Multiparametric MRI via A Large Mixture-of-Modality-Experts Model [19.3] 本稿では,マルチパラメトリックMRI情報を統一構造内に組み込んだMOMEについて報告する。
MOMEは乳癌の正確かつ堅牢な同定を証明した。
BI-RADS 4患者の生検の必要性を7.3%減らし、AUROC0.709で3重陰性乳癌を分類し、AUROC0.694でネオアジュバント化学療法に対する病理学的完全反応を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:04:13 GMT)
Perceive, Reflect, and Plan: Designing LLM Agent for Goal-Directed City Navigation without Instructions [19.0] 本稿では,その知覚,反映,計画能力に特徴付けられる新しいエージェントワークフローを提案する。
LLaVA-7Bは都市のナビゲーションに十分な精度でランドマークの方向と距離を把握できるように微調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:28:43 GMT)
Simplifying Translations for Children: Iterative Simplification Considering Age of Acquisition with LLMs [19.0] 本稿では,翻訳における単語をAoA(High Age of Acquisitions)に置き換える手法を提案する。
その結果,提案手法は高AoA語を低AoA語に効果的に置き換えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:57:36 GMT)
Autonomous, Self-driving Multi-Step Growth of Semiconductor Heterostructures Guided by Machine Learning [19.0] SemiEpiは、マルチステップで分子線エピタキシー(MBE)成長を実行し、継続的に監視し、オンザフライでフィードバックを制御できる自動運転自動化プラットフォームである。
InAs/GaAs量子ドット(QD)ヘテロ構造の成長を標準化し、最適化し、ML誘導マルチステップ成長のパワーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:37:19 GMT)
ESP-MedSAM: Efficient Self-Prompting SAM for Universal Domain-Generalized Image Segmentation [18.4] Segment Anything Model (SAM)は両方の設定でその可能性を実証している。
ESP-MedSAM という汎用的な領域一般化医療画像分割のための効率的なセルフプロンプトSAM を提案する。
ESP-MedSAMは様々な医用画像のセグメンテーションタスクにおいて最先端の成果を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:20:02 GMT)
EMO: Emote Portrait Alive -- Generating Expressive Portrait Videos with Audio2Video Diffusion Model under Weak Conditions [18.4] 本稿では,直接音声合成手法を用いた新しいフレームワーク EMO を提案する。
本手法は,映像全体を通してシームレスなフレーム遷移と一貫したアイデンティティ保存を保証し,高い表現力とライフスタイルのアニメーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:48:38 GMT)
MultiViPerFrOG: A Globally Optimized Multi-Viewpoint Perception Framework for Camera Motion and Tissue Deformation [18.3] 本稿では,低レベル認識モジュールの出力をキネマティックおよびシーンモデリングの先駆体と柔軟に統合するフレームワークを提案する。
提案手法は,数ミリ秒で数百ポイントの処理が可能であり,ノイズの多い入力手段の組み合わせに対するロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:55:55 GMT)
MMRole: A Comprehensive Framework for Developing and Evaluating Multimodal Role-Playing Agents [18.2] MRPA(Multimodal Role-Playing Agents)の概念について紹介する。
本稿では,その開発と評価のための総合的なフレームワークであるMMRoleを提案する。
具体的には,85文字,11K画像,14Kシングル/マルチターン対話からなる大規模かつ高品質なMMRole-Dataを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:57:20 GMT)
SPIN: Hierarchical Segmentation with Subpart Granularity in Natural Images [18.0] 自然画像のサブパートアノテーションを用いた最初の階層的セマンティックセマンティックセマンティクスデータセットを提案する。
また,アルゴリズムが階層レベルの空間的関係と意味的関係をいかにうまく捉えるかを評価するために,新しい評価指標を2つ導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:42:29 GMT)
Towards Effectively Detecting and Explaining Vulnerabilities Using Large Language Models [18.0] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なコンテキストを解釈する際、顕著な能力を示した。
本稿では,脆弱性の検出と説明の両面において,LSMの能力について検討する。
脆弱性説明のための特別な微調整の下で、LLMVulExpはコードの脆弱性の種類を検出するだけでなく、コードコンテキストを分析して原因、場所、修正提案を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:57:41 GMT)
HiLo: A Learning Framework for Generalized Category Discovery Robust to Domain Shifts [17.5] ラベル付き集合に異なる領域の画像も含んでいる場合、GCDを処理するための新しいタスクとメソッドを導入する。
提案するHiLo'ネットワークは,高レベルのセマンティックおよび低レベルのドメイン特徴を抽出する。
我々は,GCDタスクに適した専門領域拡張とカリキュラム学習アプローチにより,本手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:04:06 GMT)
Respiratory Subtraction for Pulmonary Microwave Ablation Evaluation [17.4] 肺癌は世界的ながん死亡の主な原因であり、しばしば最小限の侵襲的介入を必要とする。
術前および術後の画像誘導に基づく肺腫瘍アブレーション治療成績を評価するための呼吸減量法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:25:38 GMT)
Overview of the NLPCC 2024 Shared Task on Chinese Metaphor Generation [17.3] 本稿は,第13回CCF自然言語処理・中国語コンピューティング会議(NLPCC 2024)で開催されている,中国語メタファ生成における共有タスクの結果について述べる。
この共有タスクの目的は、機械学習技術を用いて中国語の比喩を生成し、比喩文の基本成分を効果的に識別することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:29:43 GMT)
AggSS: An Aggregated Self-Supervised Approach for Class-Incremental Learning [17.2] 本稿では,自己指導型学習,特に画像回転が様々なクラス増分学習パラダイムに与える影響について検討する。
AggSS戦略を通じて学習する本質的なオブジェクト特徴に対するディープニューラルネットワークの注目度の変化を観察する。
AggSSは、任意のクラス増分学習フレームワークにシームレスに組み込むことができるプラグイン・アンド・プレイモジュールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:16:02 GMT)
SteP: Stacked LLM Policies for Web Actions [17.0] 本稿では,Web アクションのためのスタック型 LLM ポリシー (SteP) を提案する。
StePは、状態が制御状態を表すポリシーのスタックであるマルコフ決定プロセスを定義する。
我々は、WebArena、MiniWoB++、CRMなど、複数のベースラインとWeb環境に対してStePを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:00:48 GMT)
Early-Exit meets Model-Distributed Inference at Edge Networks [17.0] データ分散推論では、各ワーカーはディープニューラルネットワーク(DNN)モデル全体を運ぶが、データのサブセットのみを処理する。
新たなパラダイムはモデル分散推論(MDI)であり、各ワーカはDNNレイヤのサブセットしか持たない。
我々は、ソースにおけるデータ入力だけでなく、早期終了およびオフロードポリシーを適応的に決定するフレームワークMDI-Exitを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:53:32 GMT)
Ensemble everything everywhere: Multi-scale aggregation for adversarial robustness [16.8] アドリアリの例は、ディープニューラルネットワークの堅牢性、信頼性、アライメントに重大な課題を提起している。
本稿では,敵の強靭性に繋がる高品質な表現を実現するための,新しい,使い易いアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:21:16 GMT)
ParetoTracker: Understanding Population Dynamics in Multi-objective Evolutionary Algorithms through Visual Analytics [16.7] 本稿では,人口動態の理解と検査を支援するための視覚分析フレームワークを提案する。
このフレームワークは、パフォーマンスメトリクスの全体的なトレンドの調査から、進化的操作のきめ細かい検査に至るまで、ユーザエンゲージメントと探索に役立っている。
このフレームワークの有効性は、広く採用されているベンチマーク最適化問題に焦点をあてたケーススタディと専門家インタビューを通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:46:11 GMT)
Enhanced Prototypical Part Network (EPPNet) For Explainable Image Classification Via Prototypes [16.5] 画像分類のためのEPPNet(Enhanced Prototypeal Part Network)を導入する。
EPPNetは、分類結果を説明するために使用可能な関連するプロトタイプを発見しながら、強力なパフォーマンスを実現している。
CUB-200-2011 データセットによる評価の結果,EPPNet は最先端の xAI ベースの手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:26:56 GMT)
SAM2-Adapter: Evaluating & Adapting Segment Anything 2 in Downstream Tasks: Camouflage, Shadow, Medical Image Segmentation, and More [16.4] 本稿では SAM2-Adapter について紹介する。
SAM-Adapterの強みの上に構築され、多様なアプリケーションに対する一般化性と構成性の向上を提供する。
我々は、SAM2-AdapterでSAM2モデルを活用する可能性を示し、研究コミュニティに奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:40:15 GMT)
HydraFormer: One Encoder For All Subsampling Rates [16.2] 本稿では、HydraSub、Conformerベースのエンコーダ、BiTransformerベースのデコーダからなるHydraFormerを提案する。
HydraFormerは、異なるサブサンプリング率を効率的に管理でき、トレーニングとデプロイメントのコストを大幅に削減できる。
AISHELL-1とLibriSpeechデータセットの実験では、HydraFormerが様々なサブサンプリングレートや言語に効果的に適応していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:08:27 GMT)
WalledEval: A Comprehensive Safety Evaluation Toolkit for Large Language Models [16.2] WalledEvalは、大規模言語モデル(LLM)を評価するために設計された、包括的なAI安全テストツールキットである。
オープンウェイトとAPIベースのモデルの両方を含む、さまざまなモデルに対応している。
WalledGuardは新しい、小さくてパフォーマンスの高いコンテンツモデレーションツールであり、SGXSTestは文化的な文脈における誇張された安全性を評価するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:05:50 GMT)
DREAM: Combating Concept Drift with Explanatory Detection and Adaptation in Malware Classification [15.9] マルウェアの急速な進化、特に新しい家系では、分類精度をほぼランダムなレベルに低下させる可能性がある。
これまでの研究は主に漂流サンプルの検出に重点を置いており、専門家主導の分析とモデル再訓練のためのラベル付けに頼っていた。
DREAMは、既存のドリフト検出器の能力を超えるように設計された新しいシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:45:56 GMT)
The NPU-ASLP System Description for Visual Speech Recognition in CNVSRC 2024 [15.9] 本稿では,第2回中国連続視覚音声認識チャレンジ(CNVSRC 2024)において,NPU-ASLP (Team 237) が導入した視覚音声認識システムについて述べる。
データ処理に関しては,ベースライン1からリップモーション抽出器を利用してマルチスケール映像データを生成する。
トレーニング中に、速度摂動、ランダム回転、水平反転、色変換を含む様々な拡張技術が適用される。
提案手法では, 単一話者タスクが30.47%, 複数話者タスクが34.30%, 単一話者タスクがオープントラックで第2位を確保している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:54:47 GMT)
Quantifying the Impact of Population Shift Across Age and Sex for Abdominal Organ Segmentation [15.5] 年齢,性別による人口移動が腹部CT画像のセグメント化に及ぼす影響について検討した。
また, 腹部臓器の分節化において, 人口移動は, クロスデータセットシフトと類似した課題であることが判明した。
以上の結果から,既知の患者特性の点におけるデータセットの多様性は,画像の特徴の点におけるデータセットの多様性と必ずしも同等ではない,という結論が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:28:32 GMT)
Simulating Articulatory Trajectories with Phonological Feature Interpolation [15.5] 擬似運動コマンドと音節軌跡の前方マッピングについて検討する。
2つの音韻的特徴集合は、それぞれ生成的および調音的音韻論に基づいて、音素的ターゲットシーケンスを符号化するために使用される。
本研究の目的は, 生体運動のダイナミクスを理解することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:51:16 GMT)
Self-Supervised Contrastive Graph Clustering Network via Structural Information Fusion [15.3] CGCNと呼ばれる新しいディープグラフクラスタリング手法を提案する。
提案手法では,事前学習プロセスにコントラスト信号と深部構造情報を導入している。
本手法は,複数の実世界のグラフデータセットに対して実験的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:49:26 GMT)
LLDif: Diffusion Models for Low-light Emotion Recognition [15.1] 本稿では,超低照度(LL)環境に適した新しい拡散型表情認識(FER)フレームワークであるLDDifを紹介する。
このような条件下で撮影された画像は、しばしば低明度でコントラストが著しく減少し、従来の手法に挑戦する。
LLDifは、ラベル対応CLIP(LA-CLIP)、埋め込み事前ネットワーク(PNET)、低照度画像のノイズに対処するトランスフォーマーベースのネットワークを組み合わせた、新しい2段階のトレーニングプロセスでこれらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:41:09 GMT)
Hybrid Reinforcement Learning Breaks Sample Size Barriers in Linear MDPs [15.0] Xie ら (2022) による重要な疑問は、ハイブリッド RL が純粋にオフラインかつ純粋にオンラインの RL で確立された既存の下位境界に対して改善できるかどうかである。
本研究では,線形関数近似を用いたPACと後悔最小化RLの計算効率のよいアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:26:18 GMT)
PAGED: A Benchmark for Procedural Graphs Extraction from Documents [14.8] 高品質なデータセットと標準評価を備えた新しいベンチマークPAGEDを提案する。
5つの最先端のベースラインを調査し、手書きのルールと限られた利用可能なデータに依存するため、最適な手続きグラフをうまく抽出できないことを明らかにした。
その結果,文章要素の同定におけるLLMの利点と論理構造構築におけるそのギャップが指摘された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:19:46 GMT)
Enhanced Prediction of Multi-Agent Trajectories via Control Inference and State-Space Dynamics [14.7] 本稿では,状態空間動的システムモデリングに基づく軌道予測の新しい手法を提案する。
動的システムにおける状態推定の精度を高めるために,制御変数に対する新しいモデリング手法を提案する。
提案手法は,グラフニューラルネットワークと状態空間モデルを統合し,マルチエージェント相互作用の複雑さを効果的に捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:33:02 GMT)
Dialectical Reconciliation via Structured Argumentative Dialogues [14.6] 我々のフレームワークは,説明者(AIエージェント)と説明者(ヒューマンユーザ)の知識の相違に対処するための弁証的調和を可能にする。
我々のフレームワークは、説明可能性の重要性が重要である領域において、効果的な人間とAIの相互作用を促進するための有望な方向を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:22:29 GMT)
3DSS-Mamba: 3D-Spectral-Spatial Mamba for Hyperspectral Image Classification [14.3] HSI分類のための新しい3次元スペクトル空間マンバフレームワークを提案する。
3Dスペクトル-空間選択走査機構を導入し、3Dハイパースペクトルトークン上で画素ワイズ選択走査を行う。
実験結果と解析結果から,提案手法はHSI分類ベンチマークの最先端手法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） (Thu, 8 Aug 2024 13:40:06 GMT)
AI for operational methane emitter monitoring from space [14.3] メタン排出量の削減は、短期的に地球温暖化を抑える最速の方法だ。
我々は、Sentinel-2とLandsat衛星画像のための自動AI駆動メタンエミッタ監視システムMARS-S2Lを提案する。
このシステムの運用は6ヶ月にわたって行われ、22カ国で457件の準リアルタイム検出が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 20:06:37 GMT)
Physical prior guided cooperative learning framework for joint turbulence degradation estimation and infrared video restoration [14.2] 本稿では,大気乱流強度推定と赤外線画像復元を共同で行う物理先導協調学習フレームワークを提案する。
TMNetは乱流強度を測定し、屈折率構造定数(Cn2)を物理先行として出力する。
TRNetは、Cn2に基づいて赤外線画像シーケンス復元を行い、復元された画像をTMNetにフィードバックし、測定精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:30:59 GMT)
Are Social Sentiments Inherent in LLMs? An Empirical Study on Extraction of Inter-demographic Sentiments [14.1] 本研究は、国籍、宗教、人種・民族の観点で定義された社会集団に焦点を当てる。
我々は、あるグループから別のグループへの感情に関する質問をLSMに入力し、反応に感情分析を適用し、その結果を社会調査と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:13:25 GMT)
Rejection Improves Reliability: Training LLMs to Refuse Unknown Questions Using RL from Knowledge Feedback [14.1] LLM(Large Language Models)はしばしば幻覚と呼ばれる誤った出力を生成する。
知識フィードバックによる強化学習(Reinforcement Learning from Knowledge Feedback, RLKF)と呼ばれる新しいアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:57:23 GMT)
Trans-Tokenization and Cross-lingual Vocabulary Transfers: Language Adaptation of LLMs for Low-Resource NLP [13.7] 本稿では,この課題に対処し,より効率的な言語適応を実現するために,新たな言語間語彙移動戦略であるトランストークン化を提案する。
提案手法は,ソースコードからの意味論的に類似したトークン埋め込みの重み付け平均を用いて,ターゲット言語のトークン埋め込みを初期化することにより,高リソースのモノリンガルLLMを未知のターゲット言語に適応することに焦点を当てる。
複数のスワップ可能な言語モデリングヘッドと埋め込みテーブルを備えたモデルであるHydra LLMを導入し、トランストークン化戦略の能力をさらに拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:37:28 GMT)
Bias-Aware Low-Rank Adaptation: Mitigating Catastrophic Inheritance of Large Language Models [13.7] 本稿では,バイアス継承に対処する新しいPEFT法であるBias-Aware Low-Rank Adaptation (BA-LoRA)を紹介する。
BA-LoRAは、(1)整合正則化器、(2)多様性正則化器、(3)特異ベクトル分解正則化器という3つの異なる正則化用語を取り入れている。
提案手法は,事前学習バイアスによる有害な影響を効果的に軽減し,信頼性が高く堅牢なモデル出力をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:13:26 GMT)
SAM 2 in Robotic Surgery: An Empirical Evaluation for Robustness and Generalization in Surgical Video Segmentation [13.6] 本研究では,ロボット支援手術におけるSAM2のゼロショットセグメンテーション性能について,プロンプトに基づく検討を行った。
1点とバウンディングボックスの2種類のプロンプトを使用し、ビデオシーケンスでは1点プロンプトを初期フレームに適用する。
ポイントプロンプトによる結果はSAMの能力よりも大幅に向上し、既存の未進展SOTAメソッドに近づいたり超えたりしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:08:57 GMT)
Semantic-Enhanced Indirect Call Analysis with Large Language Models [13.5] 本稿では,間接的呼分析の有効性を高めるためにセマンティック・エンハンスメント・アナリティクス(SEA)を提案する。
一般的なプログラミングのプラクティスでは、間接呼び出しは、しばしば呼び出されたターゲットとセマンティックな類似性を示す。
SEAは、複数の視点から間接呼び出しとターゲット関数の両方の自然言語要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:04:50 GMT)
Enhancing Healthcare through Large Language Models: A Study on Medical Question Answering [13.2] Sentence-t5 + Mistral 7B モデルは、正確な医療回答の理解と生成に優れている。
以上の結果から,医学的文脈における高度なLCMの統合の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 00:35:39 GMT)
Data-Driven Pixel Control: Challenges and Prospects [13.2] 本稿では,画素レベルでのダイナミックセンシングと映像レベルでのコンピュータビジョン分析を組み合わせたデータ駆動システムについて検討する。
本システムでは, 帯域幅を10倍に減らし, 省エネ製品(EDP)の15～30倍改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:49:19 GMT)
Beyond prompt brittleness: Evaluating the reliability and consistency of political worldviews in LLMs [13.0] 政治声明に対する大規模言語モデルの姿勢の信頼性と整合性を評価するための一連のテストを提案する。
本研究では, 7B から 70B までの大きさのモデルについて検討し, パラメータ数によって信頼性が向上することを確認した。
より大きなモデルは、左派政党との全体的な整合性を示すが、政策プログラムによって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 20:06:34 GMT)
Beyond Recommendations: From Backward to Forward AI Support of Pilots' Decision-Making Process [12.7] 航空における転向の文脈において、リコメンデーション中心のサポートを代替パラダイムである継続的サポートと比較する。
継続的サポートは、パイロットの意思決定を前方に支援し、システムの限界を超えて考えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:33:47 GMT)
LLMs Learn Task Heuristics from Demonstrations: A Heuristic-Driven Prompting Strategy for Document-Level Event Argument Extraction [12.7] 本稿では,Huristic-Driven Link-of-Alogy (HD-LoA)を導入し,サンプル選択の課題に対処する。
人間の類推的推論にインスパイアされ,LLMが新たな状況に対処できるリンク・オブ・アナロジー・プロンプトを提案する。
実験により,本手法は文書レベルのAEデータセット上で,既存のプロンプト手法や数発の教師付き学習手法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） (Thu, 8 Aug 2024 03:20:05 GMT)
Visual cognition in multimodal large language models [12.6] 近年の進歩は、人間のような認知能力をエミュレートする可能性への関心を再燃させた。
本稿では、直観物理学、因果推論、直観心理学の分野における視覚に基づく大規模言語モデルの現状を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:20:02 GMT)
Can GPT-4 Models Detect Misleading Visualizations? [12.5] GPT-4モデルは、事前トレーニングをすることなく、適度な精度で誤解を招く可視化を検出することができる。
モデルにミスリーダーの定義と例を提供することは、ミスリーダーを推論するのにより効果的である。
本研究は、視覚的誤報を検出するために、大きな視覚言語モデルを使用することの可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 22:51:02 GMT)
Ultrabright-entanglement-based quantum key distribution over a 404-km-long optical [12.2] この研究は3.2mWのポンプ出力を持つ絡み合った光子発生において17.9nWの直接測定力を達成した。
その結果、波長多重偏光共役光子源による高速長距離量子通信の可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:48:08 GMT)
The Adaptive $τ$-Lasso: Robustness and Oracle Properties [12.1] 本稿では,高次元データセット解析のためのロバストな$tau$-regression推定器の正規化版を紹介する。
得られた推定器はアダプティブ $tau$-Lasso と呼ばれ、外れ値や高平均点に対して堅牢である。
外れ値と高平均点に直面して、適応 $tau$-Lasso と $tau$-Lasso 推定器は、最高のパフォーマンスまたは最も近いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:06:21 GMT)
A Survey on Mixture of Experts [11.8] モデルキャパシティを最小限のオーバーヘッドでスケールアップする有効な方法として、専門家(MoE)の混在が現れた。
MoEは、最小限のオーバーヘッドでモデルキャパシティを実質的にスケールアップする効果的な方法として登場した。
この調査は、このギャップを埋めることを目指しており、MoEの複雑さを探求する研究者にとって不可欠なリソースとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:13:37 GMT)
Event-Based Contrastive Learning for Medical Time Series [11.7] Event-Based Contrastive Learning (EBCL) は異種患者データの埋め込みを学習する手法である。
EBCLが重要な下流タスクの性能向上をもたらすモデルを構築するのに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:40:12 GMT)
Imitate the Good and Avoid the Bad: An Incremental Approach to Safe Reinforcement Learning [11.7] 制約付きRLは強化学習における安全な行動を実施するためのフレームワークである。
制約付きRLを解くための最近の手法は、軌道に基づくコスト制約を代理問題に変換する。
トラジェクトリに基づくコスト制約を変更しず、代わりにグッドのトラジェクトリを模倣するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:44:21 GMT)
FedAD-Bench: A Unified Benchmark for Federated Unsupervised Anomaly Detection in Tabular Data [11.4] FedAD-Benchは、フェデレート学習の文脈における教師なし異常検出アルゴリズムを評価するためのベンチマークである。
モデル集約の非効率性やメトリクスの不確実性といった重要な課題を特定します。
本研究は,フェデレートされた異常検出における今後の研究・開発を導くための標準化されたベンチマークを確立することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:14:19 GMT)
Deeploy: Enabling Energy-Efficient Deployment of Small Language Models On Heterogeneous Microcontrollers [11.4] Deeployは新しいDeep Neural Network(DNN)コンパイラで、最小限のランタイムサポートを必要とする高度に最適化されたCコードを生成する。
Deeploy は RV32 コアの命令拡張と NPU をフル活用して,SLM の実行のためのエンドツーエンドコードを生成する。
我々は,TinyStoriesデータセットでトレーニングしたSLMに対して,毎秒SI340TokenでSI490マイクロジュールの最先端エネルギーとスループットを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:40:27 GMT)
KnowPC: Knowledge-Driven Programmatic Reinforcement Learning for Zero-shot Coordination [11.2] ゼロショットコーディネート(ZSC)は、AI分野における大きな課題である。
本稿では,ZSCのための知識駆動型プログラム強化学習について紹介する。
重要な課題は、膨大なプログラム検索スペースであり、高性能なプログラムを効率的に見つけることは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:43:54 GMT)
U2++ MoE: Scaling 4.7x parameters with minimal impact on RTF [10.8] Mixture-of-Experts (MoE) は、より大きく、より有能な言語モデルへのエネルギー効率の良い経路として提案されている。
提案したモデルを大規模インナーソースデータセット(160k時間)でベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:01:00 GMT)
Dark spin-cats as biased qubits [10.8] 基底状態ゼーマンレベル内のスピンキャットとして符号化されたバイアス原子量子ビットを提示する。
我々の構成の重要な特徴は、F_g gg 1$の基底状態スピン多様体と、F_e = F_g - 1$の励起ゼーマンスピン多様体との光を用いた結合である。
ダークスピンキャットの解析,ノイズに対するロバスト性,およびバイアス保存型単一量子ビットゲートとエンタングリングゲートについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:47:10 GMT)
An In-Context Learning Agent for Formal Theorem-Proving [10.7] 我々は、LeanやCoqのような環境で、形式的定理コンテキストのためのコンテキスト内学習エージェントを提示します。
COPRAは大規模言語モデルに対して、ステートフルなバックトラック検索から戦術的応用を提案することを何度も求めている。
我々はCompCertプロジェクトのMiniF2FベンチマークとCoqタスクセットに対するCOPRAの実装を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:15:31 GMT)
Federated Cubic Regularized Newton Learning with Sparsification-amplified Differential Privacy [10.4] そこで我々は,DP-FCRN (differially Private Federated Cubic Regularized Newton) というフェデレーション学習アルゴリズムを導入する。
2次手法を活用することにより,本アルゴリズムは1次手法に比べてイテレーションの複雑さを小さくする。
また、プライバシーを確保するために、局所的な計算中にノイズの摂動も取り入れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:48:54 GMT)
Prompt-Assisted Semantic Interference Cancellation on Moderate Interference Channels [10.2] セマンティックコミュニケーションを用いた干渉管理の新しい視点について考察する。
深層学習に基づくアクセシブ・アシブ・セマンティック・インターセプション・キャンセリングの新しい枠組みを提案する。
DeepPASICは、適度な干渉条件下で従来の干渉管理戦略より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:41:16 GMT)
Scalable Model Editing via Customized Expert Networks [10.2] カスタマイズエキスパートネットワーク(SCEN)によるスケーラブルなモデル編集を導入する。
最初の段階では、更新が必要な知識ごとに、軽量の専門家ネットワークを個別にトレーニングします。
第2段階では、各専門家に対して対応する指標ニューロンを訓練し、その専門家の活性化状態を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:10:50 GMT)
Scalable Transformer for High Dimensional Multivariate Time Series Forecasting [10.2] 本研究では,高次元MSSデータ上でのチャネル依存モデルの最適性能の背景について検討する。
本稿では,高次元時系列予測のためのスケーラブル変換器STHDを提案する。
実験により、STHDは3つの高次元データセット(クリミア・シカゴ、ウィキ・ピープル、トラヒック)をかなり改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:17:13 GMT)
Molyé: A Corpus-based Approach to Language Contact in Colonial France [10.1] Moly'e corpus は、ヨーロッパでの言語変化のステレオタイプ表現と、早くから証明されたフランス語ベースのクレオール言語を組み合わせたものである。
ヨーロッパにおける接触状況とクレオフォン(旧)植民地の間の連続性に関する将来の研究を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:09:40 GMT)
Understanding the Performance and Estimating the Cost of LLM Fine-Tuning [9.8] コスト効率の良い特定のタスクのための微調整大型言語モデル(LLM)。
本稿では,Sparse Mixture of Experts (MoE)をベースとしたLLMファインチューニングを特徴付ける。
また,クラウド上でのLCM微調整のコストを推定するための解析モデルを開発し,検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:26:07 GMT)
Automation Configuration in Smart Home Systems: Challenges and Opportunities [9.7] Home Assistant(HA)は、スマートホームの最も人気のあるプラットフォームの一つだ。
エンドユーザは(S1)選択したデバイスをシステムに統合し、(S2)それらのデバイスを制御するYAMLファイルを作成することで、ホームをスマート化することができる。
残念なことに、デバイスの多様性と自動構成の複雑さのため、多くのユーザはYAMLファイルを正しく作成することが難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:05:44 GMT)
Parallel Split Learning with Global Sampling [9.6] 並列分割学習は、リソース制約のあるデバイス上での分散学習に適した分割学習の有望な派生として登場した。
これらの課題には、大きな効果的なバッチサイズ、非独立で同一の分散データ、ストラグラー効果が含まれる。
クライアント数から有効バッチサイズを分離し,ミニバッチの偏差を低減するため,一様グローバルサンプリングと呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は,非独立かつ同一に分散した環境下でのモデル精度を最大34.1%向上し,ストラグラーの存在下でのトレーニング時間を最大62%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:45:57 GMT)
Universal Approximation Theory: Foundations for Parallelism in Neural Networks [9.5] 現在のディープラーニングモデルは、主にシリアルであり、ネットワーク層の数が増えるにつれて、トレーニングと推論時間も増加する。
本稿では,Universal Approximation Theorem(UAT)に基づくディープラーニング並列化戦略を提案する。
従来のシリアルモデルとは異なり、Para-Formerの推論時間はレイヤ数で増加せず、多層ネットワークの推論速度が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:59:50 GMT)
P2LHAP:Wearable sensor-based human activity recognition, segmentation and forecast through Patch-to-Label Seq2Seq Transformer [9.5] P2LHAPは、効率的なシングルタスクモデルで3つのタスクすべてに取り組む新しいフレームワークである。
センサデータストリームを"パッチ"のシーケンスに分割し、入力トークンとして機能し、パッチレベルのアクティビティラベルのシーケンスを出力する。
センサ信号チャネルに依存しないトランスフォーマーエンコーダとデコーダによるパッチレベルの表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:51:15 GMT)
3M-Health: Multimodal Multi-Teacher Knowledge Distillation for Mental Health Detection [9.5] メンタルヘルス分類のためのマルチモーダル・マルチティーラー知識蒸留モデルを提案する。
多様な特徴を統合するための単純な結合にしばしば依存する従来のアプローチとは異なり、我々のモデルは様々な性質の入力を適切に表現するという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:19:10 GMT)
Deep Learning-based Unsupervised Domain Adaptation via a Unified Model for Prostate Lesion Detection Using Multisite Bi-parametric MRI Datasets [9.2] この研究は、9つの異なる画像センターで収集された5,150人の患者(14,191人のサンプル)のデータを含む。
多地点PCa検出のための統一生成モデルを用いた新しいUDA法を開発した。
その結果,多地点PCa病変検出におけるSL法の性能向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 22:20:33 GMT)
On the Convergence of No-Regret Dynamics in Information Retrieval Games with Proportional Ranking Functions [9.1] Web上でコンテンツを公開するパブリッシャは、オンライン学習フレームワーク内でモデル化可能な振る舞いとして、戦略的に行動する。
コンケーブアクティベーション関数を持つ任意の比例コンテンツランキング関数が、非回帰学習ダイナミクスが収束するゲームを引き起こすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 08 Aug 2024 12:52:43 GMT)
Cross-View Meets Diffusion: Aerial Image Synthesis with Geometry and Text Guidance [8.9] 本稿では、地上画像から現実的な空中画像を生成することのできる、新しい幾何学保存地上空間モデル(G2A)を提案する。
モデルをトレーニングするために、新しいマルチモーダル・クロスビューデータセット、すなわちVIGORv2を提案する。
また、クロスビューなジオローカライズのためのデータ拡張と、スケッチベースの領域探索という2つのアプリケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:17:27 GMT)
A Review of 3D Reconstruction Techniques for Deformable Tissues in Robotic Surgery [8.9] NeRFベースの技術は、暗黙的にシーンを再構築する能力に注目が集まっている。
一方、3D-GSは3Dガウシアンを明示的に使用し、NeRFの複雑なボリュームレンダリングの代替として2D平面に投影するシーンを表現している。
この研究は、最先端のSOTA(State-of-the-art)アプローチを探求し、レビューし、彼らのイノベーションと実装原則について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:51:23 GMT)
Challenges for Reinforcement Learning in Quantum Circuit Design [8.9] ハイブリッド量子機械学習(QML)は、機械学習(ML)を改善するためのQCの応用と、QCアーキテクチャを改善するためのMLの両方を含む。
我々はマルコフ決定過程として定式化された具体的なフレームワークであるqcd-gymを提案し、連続パラメータ化された量子ゲートの普遍的なセットを制御することができる学習ポリシーを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:44:52 GMT)
Constructing Adversarial Examples for Vertical Federated Learning: Optimal Client Corruption through Multi-Armed Bandit [8.9] 敵対的攻撃は、垂直連合学習(VFL)モデルのセキュリティに深刻な課題をもたらす。
本稿では,VFL推論過程を妨害する新たな攻撃を開発することにより,このような脆弱性を調査する。
本稿では,クライアントの汚職に対する最適サブセットを効率よく識別するE-TSアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:42:47 GMT)
Pairing Clustered Inverted Indexes with kNN Graphs for Fast Approximate Retrieval over Learned Sparse Representations [8.8] 本稿では,高精度な近似探索アルゴリズムである地震探査について述べる。
地震は、最先端の逆インデックスベースのソリューションよりも1～2桁高速である。
まず、任意にではなく、重要な順にブロックを横断する。
我々の拡張は、地震波と呼ばれ、ほぼ正確に、地震の2.2倍の速さで到達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 08 Aug 2024 13:14:39 GMT)
Rotation center identification based on geometric relationships for rotary motion deblurring [8.8] RMD (Non-blind rotation motion deblurring) は、回転運動ぼかし (RMB) 画像から遅延クリアなイメージを復元することを目的としている。
既存の手法では、RMB画像から回転中心を直接推定する。
回転中心同定のための幾何学的手法を提案し,その誤差範囲を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:32:48 GMT)
Reinforcement Learning for Jump-Diffusions, with Financial Applications [8.7] 本研究では,ジャンプ拡散過程によって制御される系の力学に対する連続時間強化学習について検討する。
本研究では,ジャンプの存在が一般の俳優や批評家のパラメータ化に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:32:10 GMT)
EdgeShield: A Universal and Efficient Edge Computing Framework for Robust AI [8.7] 敵攻撃の普遍的かつ効率的な検出を可能にするエッジフレームワークの設計を提案する。
このフレームワークは、注意に基づく敵検出手法と、軽量な検出ネットワークの形成を含む。
その結果、97.43%のFスコアが達成できることが示され、このフレームワークが敵の攻撃を検出する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:57:55 GMT)
EMO-KNOW: A Large Scale Dataset on Emotion and Emotion-cause [8.6] 我々は15年間で980万件のツイートから導かれた感情原因の大規模なデータセットを紹介した。
データセットの新規性は、その幅広い感情クラスと抽象的な感情原因に由来する。
私たちのデータセットは、異なる人々の多様な感情反応を考慮に入れた感情認識システムの設計を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:07:58 GMT)
Role of Error Syndromes in Teleportation Scheduling [8.5] 本稿では,量子ネットワークノードにおけるテレポーテーションのスケジューリングにおける誤り訂正とエラーシンドローム情報の利用について検討する。
具体的には、記憶された量子ビットが不完全な記憶のために時間とともにデコヒーレンスを行うシナリオに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:42:21 GMT)
Radar Spectra-Language Model for Automotive Scene Parsing [8.5] 自動走行の文脈において,レーダスペクトルに含まれる意味情報を探索することを目的としている。
我々はレーダスペクトル言語モデルを作成し、シーン要素が存在する場合のレーダスペクトル測定をクエリできる。
既存の視覚言語モデルの埋め込み空間をマッチングすることにより,レーダスペクトルデータの不足を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:40:09 GMT)
Statistical Framework for Clustering MU-MIMO Wireless via Second Order Statistics [8.2] 複数のサンプル共分散行列 (SCM) 間の対数-ユークリッド距離の推定は, 試料数と観測サイズが同じ速度で非有界に成長した場合に一定であると考えられる。
本研究では,クラスタリングアルゴリズムの性能を現実的な条件下で正確に予測できる統計フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:23:06 GMT)
On the Generalization for Transfer Learning: An Information-Theoretic Analysis [8.1] 一般化誤差と転帰学習アルゴリズムの過大なリスクを情報理論で解析する。
我々の結果は、おそらく予想通り、Kulback-Leibler divergenceD(mu|mu')$がキャラクタリゼーションにおいて重要な役割を果たすことを示唆している。
次に、$phi$-divergence や Wasserstein 距離といった他の発散点と結びついた相互情報を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:10:45 GMT)
Decomposition Strategies and Multi-shot ASP Solving for Job-shop Scheduling [8.0] ジョブショップスケジューリング問題(JSP、Job-shop Scheduling Problem)は、ジョブを含むタスクをできるだけ早く完了するように、マシンを共有するタスクをシーケンスに配置する、よく知られた、困難な最適化問題である。
本稿では,ASP(Multi-shot Answer Set Programming)の解法を用いて,操作を逐次スケジュールし,最適化可能な時間窓への問題分解について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:09:25 GMT)
Mathematical Programming For Adaptive Experiments [7.9] 本稿では, 適応実験の数学的プログラミング的視点を, 幅広い目的, 制約, 統計的手順を柔軟に組み込むことができる。
我々は,非定常性,パーソナライゼーション,多目的性,制約といった実践的な課題に追随したベンチマークの枠組みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:29:09 GMT)
AExGym: Benchmarks and Environments for Adaptive Experimentation [7.9] 実世界のデータセットに基づく適応実験のためのベンチマークを提案する。
非定常性、バッチ/遅延フィードバック、複数の成果と目標、外部の妥当性。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:32:12 GMT)
What Matters in Transformers? Not All Attention is Needed [7.9] Transformerベースの大規模言語モデル(LLM)のスケーリングは、様々なタスクで有望なパフォーマンスを示している。
しかし、これはまた、現実のデプロイメントに挑戦する、冗長な構造も導入している。
類似度に基づくメトリクスを用いて,ブロック,トランスフォーマー,アテンションレイヤなどの異なるモジュール間の冗長性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 00:30:20 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） (Thu, 8 Aug 2024 16:16:06 GMT)
Saliency Detection in Educational Videos: Analyzing the Performance of Current Models, Identifying Limitations and Advancement Directions [7.7] ビデオ中の残差検出は、単一のフレーム内の注意を引く領域の自動認識に対処する。
現在、教育ビデオにおける唾液度検出のアプローチを評価する研究は行われていない。
我々は、元の研究を再現し、汎用的な(非教育的な)データセットの複製能力を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:15:48 GMT)
Rapid and Precise Topological Comparison with Merge Tree Neural Networks [7.4] 本稿では,Merge Tree Neural Network (MTNN)について紹介する。
まず,グラフの効率的なエンコーダとして出現したグラフニューラルネットワークをトレーニングして,ベクトル空間にマージツリーを埋め込む方法を示す。
次に、木とノードの埋め込みと新しいトポロジカルアテンション機構を統合することにより、類似性の比較をさらに改善する新しいMTNNモデルを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:54:30 GMT)
HARMamba: Efficient and Lightweight Wearable Sensor Human Activity Recognition Based on Bidirectional Mamba [7.4] ウェアラブルセンサーによる人間の活動認識(HAR)は、活動知覚において重要な研究領域である。
HARMambaは、選択的な双方向状態空間モデルとハードウェア対応設計を組み合わせた、革新的な軽量で多用途なHARアーキテクチャである。
HarMambaは現代の最先端フレームワークより優れており、計算とメモリの要求を大幅に削減し、同等またはより良い精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:40:10 GMT)
A Diffusion Model Framework for Unsupervised Neural Combinatorial Optimization [7.4] 現在のディープラーニングアプローチは、正確なサンプル確率を生み出す生成モデルに依存している。
この研究は、この制限を解除し、高度に表現力のある潜在変数モデルを採用する可能性を開放する手法を導入する。
我々は,データフリーなコンビネーション最適化におけるアプローチを実験的に検証し,幅広いベンチマーク問題に対して新しい最先端の手法を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:17:56 GMT)
Self-supervised visual learning from interactions with objects [7.3] 自己教師付き学習(SSL)は視覚表現学習に革命をもたらしたが、人間の視覚の堅牢性は達成できていない。
オブジェクトとの具体的相互作用はオブジェクトカテゴリのSSL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） (Thu, 8 Aug 2024 09:41:40 GMT)
CALM : A Multi-task Benchmark for Comprehensive Assessment of Language Model Bias [7.3] 言語モデル(CALM)の包括的評価は、普遍的に関連する2種類の社会デマログラフバイアス、性別、人種の頑健な測定である。
実験により,CALMのバイアススコアは,テンプレートの摂動に対する従来のバイアス測定よりも頑健で,はるかに感度が低いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:20:17 GMT)
Zero-Shot Uncertainty Quantification using Diffusion Probabilistic Models [7.1] 拡散モデルを用いて異なる回帰問題の解法におけるアンサンブル法の有効性を評価する。
本研究では,様々な回帰タスクにおいて,アンサンブル手法がモデル予測精度を一貫して向上することを実証する。
本研究は,拡散アンサンブルの有用性を包括的に把握し,回帰問題解決における拡散モデルを用いた実践者にとって有用な参考となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:34:52 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） (Thu, 8 Aug 2024 02:15:41 GMT)
Information Thermodynamics of Non-Hermitian Quantum Systems [7.0] 非エルミート量子系は負のエントロピー生成を示し、情報エンジンの候補となる可能性があることを示す。
また,従来の分割関数の範囲を超えた位相遷移を特徴付ける重要な情報量も同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:47:00 GMT)
Automatic Generation of Behavioral Test Cases For Natural Language Processing Using Clustering and Prompting [6.9] 本稿では,大規模言語モデルと統計的手法の力を活用したテストケースの自動開発手法を提案する。
4つの異なる分類アルゴリズムを用いて行動テストプロファイルを分析し、それらのモデルの限界と強みについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:31:05 GMT)
Randomness versus Nonlocality in Multi-input and Multi-output Quantum Scenario [6.9] ベル非局所性に基づくデバイス非依存ランダム性認証は、デバイスに関する仮定を一切必要としない。
本研究は, ランダム性と非局所性との間の内部関係を解明し, デバイス非依存型乱数生成などのタスクの性能を効果的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:25:23 GMT)
CoBooM: Codebook Guided Bootstrapping for Medical Image Representation Learning [6.8] 自己教師付き学習は、注釈のないデータを活用することで医療画像分析のための有望なパラダイムとして浮上してきた。
既存のSSLアプローチは、医療画像に固有の高い解剖学的類似性を見落としている。
連続的および離散的な表現を統合することで、自己監督型医用画像学習のための新しいフレームワークであるCoBooMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:59:32 GMT)
FOOL: Addressing the Downlink Bottleneck in Satellite Computing with Neural Feature Compression [6.8] 予測性能を保ったOECネイティブ・タスクに依存しない特徴圧縮手法を提案する。
FOOLはスループットを最大化するために高解像度の衛星画像を分割する。
低地球軌道における断続的に利用可能なネットワーク接続の特異性を含むことによって、転送コストの低減を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:02:13 GMT)
Knowledge-Aided Semantic Communication Leveraging Probabilistic Graphical Modeling [6.8] 確率的グラフィカルモデル(PGM)に基づく意味コミュニケーション手法を提案する。
種々の意味的特徴の重要性を評価し,予測可能な意味情報の部分を除去するPGMに基づく圧縮アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:50:48 GMT)
Unveiling Hidden Visual Information: A Reconstruction Attack Against Adversarial Visual Information Hiding [6.6] 代表的な画像暗号化法は、敵対的視覚情報隠蔽(AVIH)である。
AVIH法では、型I対逆例法は、全く異なるように見えるが、依然としてマシンによって元のものとして認識されている画像を生成する。
本稿では,AVIH暗号方式に対する二重戦略DR攻撃を,生成的対逆損失と(2)拡張的ID損失を取り入れて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:58:48 GMT)
MS-Twins: Multi-Scale Deep Self-Attention Networks for Medical Image Segmentation [6.6] マルチスケールアテンションネットワークに基づく新しいマルチラベル胸部画像分類手法を提案する。
このスキームでは、マルチスケール情報を反復的に融合させ、病気の確率の高い地域に集中させ、データからより有意義な情報を効果的にマイニングする。
また、視覚知覚の合理性と多ラベル画像分類の性能を向上させるために、新たな損失関数を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:58:51 GMT)
GMISeg: General Medical Image Segmentation without Re-Training [6.6] 本稿では,ユーザ購入行動予測のための情報融合とアンサンブル学習に基づくSE-Stackingモデルを提案する。
公開データセットで実施された実験によると、SE-Stackingモデルは98.40%のF1スコアを達成でき、最適なベースモデルよりも約0.09%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:57:35 GMT)
Understanding the Security Benefits and Overheads of Emerging Industry Solutions to DRAM Read Disturbance [6.6] JEDEC DDR5仕様の2024年4月のアップデートで記述されているPRAC(Per Row Activation Counting)緩和法。
バックオフ信号はDRAMチップからメモリコントローラに伝搬する。
RFMコマンドは定期的に発行され、RAMのオーバーヘッドは減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:48:03 GMT)
Domain Generalization through Meta-Learning: A Survey [6.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は人工知能に革命をもたらしたが、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データに直面すると、しばしばパフォーマンスが低下する。
本調査はメタラーニングの領域を掘り下げ,ドメインの一般化への貢献に焦点をあてたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:32:07 GMT)
Deep Dive into Probabilistic Delta Debugging: Insights and Simplifications [6.4] アドバンストなddminであるProbDDが提案され、最先端のパフォーマンスを実現している。
ProbDDの詳細な理論的解析を行い、確率とサブセットサイズの変化の傾向を明らかにする。
本稿では,ProbDDの簡易版であるCDDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:30:03 GMT)
Halfway Escape Optimization: A Quantum-Inspired Solution for Complex Optimization Problems [6.4] このアルゴリズムは、粗い風景と効率的な収束率で高次元性を特徴とする複雑な最適化問題に対処するために設計された、量子に着想を得た新しいメタヒューリスティックである。
The study is presented a comprehensive comparative comparison of HEO's performance against established optimization algorithm, including Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Artificial Fish Swarm Algorithm (A), Grey Wolf (GWO), Quantum behaviord Particle Swarm Optimization (QPSO)。
旅行セールスマン問題におけるHEOの簡単なテストは、リアルタイムアプリケーションにおけるその実現可能性と潜在的な弱点を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:06:14 GMT)
AddressWatcher: Sanitizer-Based Localization of Memory Leak Fixes [6.3] メモリリークバグはC/C++プログラムで大きな問題である。
メモリリークを自動的に修正する手法がいくつか提案されている。
静的ベースのアプローチは、すべてのパスにわたるメモリオブジェクトの完全なセマンティクスをトレースしようとする。
動的アプローチは、単一の実行パスでのみメモリオブジェクトの正確なセマンティクスを記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:40:22 GMT)
Exploiting Structure in Quantum Relative Entropy Programs [6.3] 量子情報理論の応用から生じる共通構造が、量子相対エントロピープログラムの解法効率を向上させるためにどのように活用できるかを示す。
数値計算の結果,これらの手法は計算時間を最大数桁改善し,それまでの難解な問題を解くことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:45:26 GMT)
An Edge AI System Based on FPGA Platform for Railway Fault Detection [6.0] 本研究では、FPGA(Field Programmable Gate Array)に基づく鉄道検査システムを提案する。
このエッジAIシステムは、カメラを介してトラック画像を収集し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、トラック欠陥のリアルタイム検出を行う。
このシステムのイノベーションは、その高度な自動化と検出効率にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 22:44:30 GMT)
Inference with the Upper Confidence Bound Algorithm [6.0] データを逐次的に収集する場合、推論タスクは困難になる。
この問題は、手前のシーケンシャルアルゴリズムが一定の安定性特性を満たす場合に緩和できると我々は主張する。
そのような場合、$fraclog Klog T rightarrow 0$, and the number of near-optimal arms is large。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:11:36 GMT)
Quantum Machine Learning: Performance and Security Implications in Real-World Applications [5.8] このポスターは、現実世界のアプリケーションにおける量子コンピューティングのパフォーマンスとセキュリティについて考察している。
本稿では,アルツハイマー病データセットを用いて,量子機械学習(QML)アルゴリズムの性能を従来のアルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:50:03 GMT)
Exploring Reasoning Biases in Large Language Models Through Syllogism: Insights from the NeuBAROCO Dataset [5.7] 本稿では,現在の大規模言語モデルが自然言語の論理的推論をどの程度正確に行うか,という問題について考察する。
我々は,英語と日本語のシロジズム推論問題からなるNeuBAROCOというシロジズムデータセットを提案する。
大きな言語モデルを用いた我々の実験は、これらのモデルが、他のエラー傾向とともに、人間に類似した推論バイアスを示すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:10:50 GMT)
LSST: Learned Single-Shot Trajectory and Reconstruction Network for MR Imaging [5.7] 本研究の目的は, (a) k-空間を測定するための軌道を最適化し, (b) 試料を減らして取得プロセスを高速化し, (c) T2-blur の影響を低減することにより, SSFSE MR 画像の再構成品質を向上させることである。
8倍と16倍の加速係数を持つ公開されている高速MRIマルチチャネルデータセットで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:41:54 GMT)
Sparse Multi-baseline SAR Cross-modal 3D Reconstruction of Vehicle Targets [5.7] 本稿では,光学画像と異種レンダリングとクロスモーダル監視を統合したクロスモーダル再構成ネットワーク(CMR-Net)を提案する。
シミュレーションデータのみに基づいてトレーニングされたCMR-Netは、公開可能なシミュレーションデータセットと実測データセットの両方で、高解像度の再構築機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:51:10 GMT)
Model-Based Transfer Learning for Contextual Reinforcement Learning [5.6] トレーニングすべき優れたタスクを体系的に選択する方法を示し、さまざまなタスクにおける全体的なパフォーマンスを最大化する。
このアプローチの背後にある主要なアイデアは、トレーニングされたモデルを転送することで生じるパフォーマンス損失を明示的にモデル化することです。
都市交通と標準制御ベンチマークを用いて,提案手法を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:46:01 GMT)
Terracorder: Sense Long and Prosper [5.5] In-situSensorデバイスは、長期間にわたってリモート環境にデプロイする必要がある。
Terracorderは多機能なマルチセンサーデバイスである。
デバイス上での強化学習スケジューラを用いて、非常に低消費電力の電力を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:06:50 GMT)
Research Trends for the Interplay between Large Language Models and Knowledge Graphs [5.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と知識グラフ(KG)の相乗関係について検討する。
本研究の目的は、KG質問回答、オントロジー生成、KG検証、およびLCMによるKG精度と一貫性の向上など、現在の研究におけるギャップに対処することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:07:21 GMT)
Harmonized Spatial and Spectral Learning for Robust and Generalized Medical Image Segmentation [5.4] 我々は、中級特徴と文脈的長距離依存を捉えるためのモデル能力を改善するために、革新的なスペクトル相関係数の目的を導入する。
実験によると、UNetやTransUNetのような既存のアーキテクチャでこの目的を最適化することで、一般化、解釈可能性、ノイズの堅牢性が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:06:40 GMT)
Graph Matching via convex relaxation to the simplex [5.4] 本稿では,2つの入力グラフの最適アライメントを求めるグラフマッチング問題に対処する。
この問題に対処するための一般的なアプローチは、NP-hard emphQuadratic Assignment Problem (QAP) の凸緩和である。
単位単純度に新しい凸緩和を導入し、この問題を解決するための閉形式反復を用いた効率的なミラー降下スキームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:51:23 GMT)
Code-switching in text and speech reveals information-theoretic audience design [5.3] コードスイッチングに影響を与える要因について,言語モデルを用いて検討する。
ある話者が1つの言語(第一言語)と別の言語(第二言語)を交互に話すとき、コードスイッチングが発生する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:14:12 GMT)
Advancements in UWB: Paving the Way for Sovereign Data Networks in Healthcare Facilities [5.3] 我々は、UWBデータ通信が医療や超セキュア環境において大きな可能性を秘めていると論じる。
主権のあるUWBネットワークは、そのような環境で安全なローカライゼーションと短距離データ通信を提供する代替手段として機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:43:47 GMT)
Nighttime Pedestrian Detection Based on Fore-Background Contrast Learning [5.3] 本研究は,低照度環境下での片側片側夜間歩行者検出性能の課題に対処するものである。
チャネルアテンション機構に背景情報を組み込むことで,FBCA(Fe-Background Contrast Attention)を提案する。
実験結果から,FBCAは単一夜間歩行者検出において既存手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:32:30 GMT)
From Concept to Manufacturing: Evaluating Vision-Language Models for Engineering Design [5.3] 本稿では,視覚言語モデル(VLM)を工学設計タスクの範囲で総合的に評価する。
本稿では, スケッチ類似性解析, CAD生成, トポロジ最適化, 製造性評価, 工学教科書問題などの設計課題における2つのVLM, GPT-4V, LLaVA 1.6 34Bの性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:13:06 GMT)
Lower bound for simulation cost of open quantum systems: Lipschitz continuity approach [5.2] 量子マルコフ半群の広いクラスをシミュレートするための下界を計算するための一般的な枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、ユニタリおよび非ユニタリ量子力学の両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:37:25 GMT)
Integrated Dynamic Phenological Feature for Remote Sensing Image Land Cover Change Detection [5.1] 本稿では,表現学的特徴をリモートセンシング画像CDフレームワークに統合するInPheaモデルを提案する。
4つの制約モジュールと多段階のコントラスト学習アプローチを備えた制約器を用いて,表現学的特徴の理解を支援する。
HRSCD、SECD、PSCD-Wuhanデータセットの実験は、InPheaが他のモデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:07:28 GMT)
Image-Feature Weak-to-Strong Consistency: An Enhanced Paradigm for Semi-Supervised Learning [5.1] 画像レベルの弱強一貫性は半教師あり学習(SSL)の主要なパラダイムである
拡張空間を拡大するために,様々な強度と形状を持つ特徴レベルの摂動を導入する。
本報告では, 素質と課題を識別するための信頼度に基づく識別戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:19:25 GMT)
Early Risk Assessment Model for ICA Timing Strategy in Unstable Angina Patients Using Multi-Modal Machine Learning [5.1] 不安定狭心症(UA)を含む心血管疾患の診断のための金の基準として、浸潤性冠動脈造影(ICA)が認められている
心筋梗塞とは異なり、UAはST偏位や心筋酵素のような特定の指標を持っておらず、リスクアセスメントが複雑になる。
本研究の目的は,UA患者に対する早期リスクアセスメントを機械学習アルゴリズムを用いて向上することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:24:28 GMT)
Enhancing Robustness of Retrieval-Augmented Language Models with In-Context Learning [5.1] 本研究では、ALMの推論能力を高めるために、文脈内学習に基づくアプローチを導入する。
我々のアプローチは、追加の微調整を必要とせずに、解決不可能なシナリオと矛盾するシナリオを特定する精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:42:43 GMT)
Dissenting Explanations: Leveraging Disagreement to Reduce Model Overreliance [5.0] 本稿では, 矛盾する説明, 付随する説明と矛盾する予測について紹介する。
まず、モデル乗法の設定における不一致の説明の利点を考察する。
本研究では,不一致説明が全体の精度を低下させることなく,モデル予測の過度な信頼性を低下させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:48:32 GMT)
Medical Graph RAG: Towards Safe Medical Large Language Model via Graph Retrieval-Augmented Generation [4.9] 医用領域に特化して設計された新しいグラフベースの検索型生成(RAG)フレームワークを提案する。
私たちのパイプラインは、ドキュメントチャンキングのためのハイブリッドな静的セマンティックアプローチから始まり、コンテキストキャプチャを大幅に改善します。
本手法は,文書チャンキング,グラフ構築,情報検索の様々な手法を比較した総合的アブレーション研究により検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:11:12 GMT)
Theoretical Advantage of Multiobjective Evolutionary Algorithms for Problems with Different Degrees of Conflict [4.9] OneMaxMin$_k$ベンチマーククラスは、COCZとOneMinMaxの一般化版である。
2つの典型的な非MOEAアプローチ、スカラー化(重み付きサム法)と$epsilon$-constraint法が検討されている。
我々は、(G)SEMO、MOEA/D、NSGA-II、SMS-EMOAがパレートフロント全体を$O(maxk,1nln n)$でカバーできることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:09:52 GMT)
Enabling Communication via APIs for Mainframe Applications [4.9] レガシーなメインフレームアプリケーションのためのAPIを作成するための新しいフレームワークを提案する。
このアプローチでは、トランザクション、スクリーン、制御フローブロック、マイクロサービス間コール、ビジネスルール、データアクセスなどのアーティファクトをコンパイルすることで、APIを識別します。
ライブやリーチ定義のような静的解析を使ってコードをトラバースし、APIシグネチャを自動的に計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:35:36 GMT)
The Data Addition Dilemma [4.9] 医療タスクのための多くの機械学習では、標準データセットは、多くの、基本的に異なるソースにまたがるデータを集約することによって構築される。
しかし、いつより多くのデータを追加することが助けになるのか、いつ、実際の設定で望ましいモデル結果の進行を妨げるのか?
この状況をtextitData Addition Dilemma と認識し、このマルチソーススケーリングコンテキストにトレーニングデータを追加すると、全体的な精度が低下し、不確実なフェアネスの結果が減少し、最悪のサブグループのパフォーマンスが低下することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:42:31 GMT)
Improving the Privacy Loss Under User-Level DP Composition for Fixed Estimation Error [4.8] 我々は、サンプル平均の$epsilon$-userレベルの差分的リリースとデータセットの不整合部分集合におけるサンプル値のばらつきについて検討する。
当社の主なコントリビューションは,ユーザのコントリビューションの抑制に基づく反復アルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:35:30 GMT)
MultiColor: Image Colorization by Learning from Multiple Color Spaces [4.7] MultiColorは、グレースケールイメージを自動的にカラー化する学習ベースの新しいアプローチである。
我々は、個々の色空間に専用の着色モジュール群を用いる。
これらの予測色チャネルは様々な色空間を表すため、相補的なネットワークは相補性を生かし、優雅で合理的な色付き画像を生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:34:41 GMT)
Interactive Design-of-Experiments: Optimizing a Cooling System [4.7] 本稿では,ユーザがp-hダイアグラムを使って反復的かつガイド付き最適化プロセスを実行する,インタラクティブなビジュアル最適化手法を提案する。
ディープラーニング(DL)モデルは、システムのターゲット特性を考慮し、パラメータの見積もりを提供する。
数値シミュレーションはパラメータ集合のアンサンブルのシステム特性を計算するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:24:57 GMT)
Survey on biomarkers in human vocalizations [4.7] 調査報告では, 技術の一般的な分類法を提案し, 現状の進歩と課題を概観する。
声道バイオマーカーは、しばしば別のセンサーの信号を近似したり、基礎となる精神的、認知的、生理的状態を特定する二次的な尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 20:22:10 GMT)
Depth Any Canopy: Leveraging Depth Foundation Models for Canopy Height Estimation [4.7] 世界樹高の推定は森林保全と気候変動の応用に不可欠である。
効率的な代替手段として、キャノピーの高さ推定器を訓練して、単一ビューのリモートセンシング画像を操作する方法がある。
近年の単眼深度推定基礎モデルでは,複雑なシーンにおいても強いゼロショット性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:24:07 GMT)
Evaluating Modern Approaches in 3D Scene Reconstruction: NeRF vs Gaussian-Based Methods [4.7] 本研究では,3次元シーン再構成におけるニューラルレージアン場(NeRF)とガウス法(Gaussian-based method)の機能について検討する。
我々は,追跡精度,マッピング忠実度,ビュー合成に基づく性能評価を行った。
発見によると、NeRFはビュー合成に優れており、既存のデータから新しい視点を生成するユニークな機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:11:57 GMT)
Study of detecting behavioral signatures within DeepFake videos [4.6] 合成ビデオ画像は、自然に捉えられたビデオから肉眼ではすぐに区別できない。
いくつかのディープフェイクビデオは、顔の人形を使って作られています。
本研究は,3症例すべてにおける合成ビデオは,元のソースビデオよりも現実的ではなく,エンゲージメントが低いことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:12:51 GMT)
Semantics or spelling? Probing contextual word embeddings with orthographic noise [4.6] PLMの隠蔽状態にどのような情報がエンコードされているのかは、正確には分かっていない。
驚いたことに、人気のあるPLMによって生成されるCWEは、入力データのノイズに非常に敏感である。
このことは、CWEが単語レベルの意味とは無関係な情報をキャプチャし、入力データの自明な修正によって操作できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:07:25 GMT)
Partial Experts Checkpoint: Efficient Fault Tolerance for Sparse Mixture-of-Experts Model Training [4.4] 本稿では,PEC耐故障システムと並行して,新しい部分エキスパートチェックポイント機構を導入する。
提案手法は,専門家の選択したサブセットを戦略的にチェックポイントし,MoEモデルのチェックポイントサイズを大幅に削減する。
PECフォールトトレラントシステムは,データ並列分散ランク当たりのチェックポイント負荷を76.9%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:40:15 GMT)
Sequential Hamiltonian Assembly: Enhancing the training of combinatorial optimization problems on quantum computers [4.4] 量子機械学習における中心的な課題は、パラメータ化量子回路(PQC)の設計と訓練である。
深層学習と同様に、勾配の消失は様々な情報源から生じるPQCの訓練性に大きな障害をもたらす。
本稿では、この問題に対処し、大域的損失関数を用いた量子アプリケーションのためのパラメータトレーニングを容易にするために、逐次ハミルトンアセンブリ(SHA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 20:32:18 GMT)
Protecting Quantum Information via Many-Body Dynamical Localization [4.3] 周期的および二次的キックの下で、非可積分量子XYスピンチェーンにおける障害のない多体動的局在(MBDL)を探索する。
MBDL系における適切なキック強度を得るために、特定のスピンのラビ振動に対する局所的動的デカップリング効果を明らかにする。
他の非熱化状態と比較して、無秩序なMBDL状態は繰り返しや資源をはるかに少なくし、熱雑音に対して堅牢な量子情報を保護し保存する有望な手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:41:12 GMT)
Impact of Log Parsing on Log-based Anomaly Detection [4.1] 本研究では,ログ解析精度と異常検出精度との間には強い相関関係がないことを示す。
本研究は,ログ解析結果の識別可能性を示す特性として,既存の理論結果について実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:46:18 GMT)
TheGlueNote: Learned Representations for Robust and Flexible Note Alignment [4.0] 変換器エンコーダネットワークであるTheGlueNoteが,2つの512音列のペア音符類似度を予測する方法を示す。
我々のアプローチは、ノートアライメントの正確さの観点から、最先端の手法と同等に動作し、バージョンミスマッチに対してかなり堅牢であり、MIDIファイルの任意のペアで直接動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:42:30 GMT)
Improving Automated Hemorrhage Detection in Sparse-view Computed Tomography via Deep Convolutional Neural Network based Artifact Reduction [4.0] 3000例のSparse-view cranial CTによるアーティファクト削減のためのU-Netの訓練を行った。
また, 自動出血検出のために17,545例のCTデータから畳み込みニューラルネットワークを訓練した。
U-Netは、画像の品質や出血の自動診断に関して、未処理画像やテレビ処理画像よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 00:30:35 GMT)
Overlay-based Decentralized Federated Learning in Bandwidth-limited Networks [3.9] 分散連合学習(DFL)は、中央集権的調整なしに分散エージェントを直接学習することで、人工知能(AI)の展開を促進するという約束を持っている。
既存のソリューションの多くは、隣接するエージェントが基盤となる通信ネットワークに物理的に隣接しているという単純な仮定に基づいている。
我々は,帯域幅制限ネットワークにおける通信要求と通信スケジュールを,基礎となるネットワークからの明示的な協力を必要とせず,共同で設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:05:11 GMT)
Unsupervised Mastoidectomy for Cochlear CT Mesh Reconstruction Using Highly Noisy Data [3.9] 術中CTスキャンのみでマストイドの容積を合成する方法を提案する。
術式別では, 口径70.0%, 口径70.0%の乳頭切除術を施行した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:33:12 GMT)
Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Content Ranking Optimization [3.9] 1) 位置レベルの最適化から全体のページレベルの最適化へ移行し、総合的なランク付けを実現するため、2) 即時報酬ではなく累積報酬のために強化学習を適用することで、ページ全体のランク付けを協調的に最適化する強化学習手法を提案する。
実験により、MADDPGは公共のムジョコ環境において25億のアクションスペースにスケールし、主要な電子商取引会社によって設定されたオフラインのCROデータにおいて、ディープ・バンディット・モデリングを25.7%上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:36:56 GMT)
Exploring Scalability in Large-Scale Time Series in DeepVATS framework [3.8] DeepVATSは、Deep Learning(Deep)とVisual Analytics(VA)をマージして、大規模時系列データ(TS)の分析を行うツールである。
Rで開発されたDeep Learningモジュールは、StorageモジュールへのデータセットとDeep Learningモデルのロードを管理する。
本稿では,このツールを紹介し,ログ解析によるスケーラビリティについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:30:48 GMT)
Towards Explainable Network Intrusion Detection using Large Language Models [3.8] 大規模言語モデル(LLM)は、特にチャットエージェントのような自然言語処理タスクに革命をもたらした。
本稿では,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)におけるLLMの適用可能性について検討する。
予備的な調査では、LSMは悪性ネットフローの検出には適していないことが示されている。
特に、Retrieval Augmented Generation(RAG)と機能呼び出し機能を統合した場合の脅威応答の説明や支援において、NIDSの補完的エージェントとして有意義な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:59:30 GMT)
Back to the Future! Studying Data Cleanness in Defects4J and its Impact on Fault Localization [3.8] 我々は,Defects4Jの欠陥トリガテストについて検討し,SBFL技術に関する開発者の知識がもたらす意味を強調した。
バグの再現や回帰テストのために,障害トリガテストの55%が新たに追加されたことが分かりました。
また、バグレポートの作成後に障害トリガテストの22%が修正され、バグに関する開発者の知識が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 00:41:11 GMT)
AIDE: Antithetical, Intent-based, and Diverse Example-Based Explanations [3.7] AIDEは意図に基づく、不透明で複雑なモデルに対する多様な説明を提供するためのアプローチである。
AIDEは、正しい解釈、間違った調査、曖昧な予測の3つのタイプを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:12:13 GMT)
Evaluating the Impact of Pulse Oximetry Bias in Machine Learning under Counterfactual Thinking [3.7] 本研究は,機械学習モデルにおける医療機器バイアスの影響を定量化する技術的課題に対処する。
実験では, パルスオキシメトリーバイアスを伴わない「完璧な世界」を, SAO2 (血液ガス) と「実際の世界」を用いて, SpO2 (パルスオキシメトリー) を用いた偏差測定と比較した。
パルスオキシメトリーでO2を過大評価した患者は、死亡予測リコールにおいて有意な低下を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:03:03 GMT)
Making sense of AI systems development [3.6] 我々は、IBMやクライアント企業が実施したプロジェクトにおいて、現代のAIベースのシステム開発における課題について説明する。
多くの問題は、現在の世代のAI固有の特性に関係している。
これらの特徴はプロジェクトの複雑さを高め、予期しない問題を避けるためにバランスのとれたマインドフルネスを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:46:32 GMT)
Towards Less Greedy Quantum Coalition Structure Generation in Induced Subgraph Games [3.6] 100%再生可能エネルギーへの移行には、マイクログレードと呼ばれる有能なプロシューマーのサブセットに分割するなど、エネルギーネットワークを管理する新しい技術が必要である。
最適な方法で行うことは、誘導サブグラフゲームにおける結合構造生成問題に抽象化できるため、難しい最適化問題である。
本研究は,GCS-Qをソリューション品質の面で上回りうるかどうかを検証し,より控えめなQAベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:54:56 GMT)
Guided Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning [3.6] オフライン強化学習(RL)では、RLエージェントは、以前に収集したデータの固定データセットのみを使用してタスクを解決することを学習する。
本稿では,専門家の質の高い拡張データを生成するためのガイド付きデータ拡張(GuDA)を提案する。
GuDAは、潜在的に最適でない経験の小さな初期データセットを与えられた学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:15:18 GMT)
Hybrid Student-Teacher Large Language Model Refinement for Cancer Toxicity Symptom Extraction [3.6] 大きな言語モデル(LLM)は臨床症状の抽出に有意な可能性を秘めているが、医療分野への展開はプライバシの懸念、計算上の制限、運用コストに制約されている。
本研究は, 癌毒性症状抽出のためのコンパクトLLMの最適化について, 新規反復精製法を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 22:18:01 GMT)
Quantifying the Corpus Bias Problem in Automatic Music Transcription Systems [3.6] AMT(Automatic Music Transcription)は、音楽の音声録音における音符認識のタスクである。
我々は、音楽と音の2つの主要な分布シフト源を同定する。
2つの新しい実験セットにおいて,複数のSotA AMTシステムの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:40:28 GMT)
Large Language Models for cross-language code clone detection [3.5] 言語間のコードクローン検出は、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティで注目を集めている。
機械学習の大幅な進歩にインスパイアされた本論文では、言語間コードクローン検出を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:57:14 GMT)
State Representations as Incentives for Reinforcement Learning Agents: A Sim2Real Analysis on Robotic Grasping [3.5] 本研究は、特定のロボットタスクを解くためのエージェントのインセンティブ化における様々な表現の効果について検討する。
手作りの数値状態から符号化された画像ベース表現に至るまで、状態表現の連続体が定義される。
シミュレーションにおけるエージェントの課題解決能力に対する各表現の影響と実ロボットへの学習方針の伝達可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:46:41 GMT)
Generational Computation Reduction in Informal Counterexample-Driven Genetic Programming [3.4] 逆example-driven genetic programming(CDGP)は、進化するプログラムを評価するために使用されるトレーニングケースを生成するために、形式的な制約として提供される仕様を使用する。
ユーザが提供するトレーニングデータのみを用いて,CDGPの基盤となる考え方を,正式な仕様なしで適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:06:28 GMT)
Universal Quench Dynamics of an Open Quantum System [3.3] 環境温度クエンチ条件下での量子臨界から生じる普遍的動的挙動について検討する。
我々の研究は、量子臨界性と非平衡力学の関係に関する深い洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:25:24 GMT)
Field Testing and Detection of Camera Interference for Autonomous Driving [3.3] 本研究は,新しいGRUベースのIDSを用いて,自動車用イーサネット駆動環境におけるカメラ干渉攻撃(CIA)の検出について検討する。
我々のIDSはパケット長列を効果的に解析し、正常なデータ伝送と異常なデータ転送を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:24:19 GMT)
DC Algorithm for Estimation of Sparse Gaussian Graphical Models [3.3] グラフィカルモデルのスパース推定のための合成アルゴリズムを開発した。
提案手法は,既存の手法と同等か,あるいは優れている結果に関して,特に有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:05:50 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） (Thu, 8 Aug 2024 19:16:35 GMT)
Project Archetypes: A Blessing and a Curse for AI Development [3.2] 機械学習と人工知能を用いたアプリケーションの開発は、既存のアーチタイプが時代遅れになり、疑問を呈し、適応し、置き換える必要がある状況を提供する。
我々は、IBM Watsonとクライアント企業の間の21のプロジェクトからの36のインタビューを分析し、プロジェクトを理解するのに最初に使われた4人のプロジェクトアーチタイプメンバーを特定した。
次に、インタビューから、新しいプロジェクトアーカイタイプ、認知コンピューティングプロジェクトを導きました。AI開発プラットフォームに基づいた将来の開発プロジェクトを通知することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:52:19 GMT)
Deep Learning for identifying systolic complexes in SCG traces: a cross-dataset analysis [3.2] サイストリック複合体を検出する最先端のソリューションは、Deep Learningモデルに基づいている。
本研究では,実世界のシナリオからのデータも考慮し,データセット間の実験分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:10:03 GMT)
Optimizing Initial State of Detector Sensors in Quantum Sensor Networks [3.2] 我々は、各センサが「発射」する量子ビット検出器である量子センサーのネットワークを考える。
我々は、完全な差別を可能にする初期状態の存在に必要な十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:27:20 GMT)
Advancing oncology with federated learning: transcending boundaries in breast, lung, and prostate cancer. A systematic review [3.1] Federated Learning(FL)は、オンコロジーにおける集中型機械学習(ML)の限界に対処する、有望なソリューションとして登場した。
この体系的なレビューは、腫瘍学における最先端のFLに関する現在の知識を合成し、乳がん、肺がん、前立腺がんに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:36:16 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） (Thu, 8 Aug 2024 08:44:29 GMT)
Better Locally Private Sparse Estimation Given Multiple Samples Per User [3.0] ユーザレベルの局所微分プライベートスパース線形回帰について検討する。
我々は、$n$のユーザがそれぞれ$m$のサンプルを提供していれば、$d$の線形依存を排除できることを示した。
本稿では,まず候補変数を選択し,次に狭義の低次元空間で推定を行うフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:47:20 GMT)
Almost-Optimal Computational Basis State Transpositions [2.9] 我々は$Theta(n)$ gatesを使って任意の$n$-qubitの計算基底状態変換を行う。
これは、最悪のケースと平均ケースゲートの複雑さにおいて、より低い境界$Omega(n/log(nd))$とほぼ一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:53:25 GMT)
Paying U-Attention to Textures: Multi-Stage Hourglass Vision Transformer for Universal Texture Synthesis [2.9] ユニバーサルテクスチャ合成のための新しいU-Attention Vision Transformerを提案する。
注意機構によって実現された自然の長距離依存性を利用して,多様なテクスチャを合成する手法を提案する。
本研究では,グローバルな構造に参画し,様々なスケールでパッチマッピングを行う階層型時計バックボーンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:09:21 GMT)
Deep Transfer Learning for Kidney Cancer Diagnosis [2.9] 移動学習(TL)は、他の異なる事前学習データに基づいて印象的な結果が得られる。
本報告では, 腎癌診断のためのDL-based TL フレームワークについて, 著者の知る限り, 総括的調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:52:29 GMT)
Recoil-free Quantum Gates with Optical Qubits [2.9] 本研究では,ラムディッケ法における通常のパルスと比較して,光子リコイルの効果を3桁に抑えるための光パルス方式を提案する。
我々は、閉じ込められた原子やイオンに対する光学量子ビットの忠実性に対する基本的な限界に関する分析的な知見を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:53:25 GMT)
UHNet: An Ultra-Lightweight and High-Speed Edge Detection Network [2.9] 本稿では,超軽量エッジ検出モデル(UHNet)を提案する。
UHNetは42.3kパラメータ、166 FPS、0.79G FLOPの優れたパフォーマンス指標を備えている。
BSDS500、NYUD、BIPEDデータセットの実験結果は、UHNetが顕著なエッジ検出性能を達成することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:56:33 GMT)
Improved Adaboost Algorithm for Web Advertisement Click Prediction Based on Long Short-Term Memory Networks [2.8] 本稿では,Long Short-Term Memory Networks (LSTM) に基づくAdaboostアルゴリズムの改良について検討する。
いくつかの一般的な機械学習アルゴリズムと比較することにより、広告クリック予測における新しいモデルの利点を分析する。
提案手法は,ユーザの広告クリック予測において92%の精度で良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:27:02 GMT)
Non-Markovianity in High-Dimensional Open Quantum Systems using Next-generation Multicore Optical Fibers [2.7] マルチコア光ファイバーにおける高次元オープン量子システムについて検討する。
システムのマルコフ的でない振る舞いを観察する。
マルチコアファイバにおける位相ノイズのより深い理解は、複数の実世界の通信プロトコルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:40:14 GMT)
The Distributional Uncertainty of the SHAP score in Explainable Machine Learning [2.7] 本稿では,未知の実体集団分布下でのSHAPスコアの推論の原理的枠組みを提案する。
我々は,この関数の最大値と最小値を求める基本的な問題について検討し,すべての特徴のSHAPスコアに対して厳密な範囲を決定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:56:42 GMT)
Improving Relational Database Interactions with Large Language Models: Column Descriptions and Their Impact on Text-to-SQL Performance [2.6] 本稿では,大規模言語モデル(LL)を用いて,データベースのセマンティックレイヤとして情報的列記述を生成する方法について検討する。
LLMと人間アノテーションによって生成・改良されたゴールドスタンダードのカラム記述を用いたデータセットを作成しました。
詳細なコラム記述はテキストとテキストの精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:10:51 GMT)
Multi-Turn Context Jailbreak Attack on Large Language Models From First Principles [2.5] コンテキスト・フュージョン・アタック (Context Fusion Attack, CFA) は、コンテキスト・フュージョン・ブラックボックス・ジェイルブレイク・アタックの手法である。
また,他の多ターン攻撃戦略と比較して,CFAの成功率,ばらつき,有害性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:18:47 GMT)
Revisiting Aristotle vs. Ringelmann: The influence of biases on measuring productivity in Open Source software development [2.5] ETH Z"urichの2つの研究チームは、オープンソースソフトウェアプロジェクトの生産性が、チームサイズに関してサブリニアかスーパーリニアかを議論した。
研究手法の類似性にもかかわらず、Ingo Scholtes氏を中心としたあるチームは、プロジェクトがサブリニアをスケールするという結論に達した。
Didier Sornette氏を取り巻く他のチームは、チームサイズと生産性の超直線的関係を確かめた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 22:49:22 GMT)
Fairness in Large Language Models in Three Hours [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） (Thu, 8 Aug 2024 01:23:11 GMT)
Attention Mechanism and Context Modeling System for Text Mining Machine Translation [2.4] Transformerモデルは、並列計算能力とマルチヘッドアテンション機構により、機械翻訳タスクでよく機能する。
高度に複雑な言語構造を扱う際に、文脈の曖昧さや局所的な特徴を無視することがある。
この表現にはK-Meansアルゴリズムが組み込まれており、入力されたテキスト項目の語彙とイディオムを階層化するのに使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:52:10 GMT)
MMREC: LLM Based Multi-Modal Recommender System [2.3] 本稿では,Large Language Models(LLM)とディープラーニング技術を活用して,レコメンデータシステムを強化する新しい手法を提案する。
提案フレームワークは,マルチモーダル情報処理を取り入れたレコメンデーションの精度と妥当性を,統一された潜在空間表現を用いて向上することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:31:29 GMT)
EMTeC: A Corpus of Eye Movements on Machine-Generated Texts [2.2] The Eye Movements on Machine-Generated Texts Corpus (EMTeC)は、英語母語話者107人が機械生成テキストを読んでいる自然主義的な眼球運動コーパスである。
EMTeCは、前処理の全段階での眼球運動データ、すなわち2000Hzでサンプリングされた生の座標データ、固定シーケンス、読取手段を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:00:45 GMT)
Counter Denial of Service for Next-Generation Networks within the Artificial Intelligence and Post-Quantum Era [2.2] DoS攻撃はますます洗練され、容易に実行できるようになった。
最先端の体系化の取り組みには、孤立したDoS対策のような制限がある。
量子コンピュータの出現は、攻撃と防御の観点からのDoSのゲームチェンジャーである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:47:31 GMT)
Enhancing Journalism with AI: A Study of Contextualized Image Captioning for News Articles using LLMs and LMMs [2.1] 大規模言語モデル(LLM)と大規模マルチモーダルモデル(LMM)はAIコミュニティに大きな影響を与えている。
本研究では,LLMとLMMが,ニュース記事に付随する画像の文脈的キャプションを生成することによって,ジャーナリストの実践を支援する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:31:24 GMT)
Using generative AI to support standardization work -- the case of 3GPP [2.1] テキスト要約のジェネリックモデルは、ドメインエキスパートやデリゲートのアセスメントとよく相関していることを示す。
標準化グループのためのより良い議論資料を提供するためには、ドメイン固有のモデルが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:18:03 GMT)
Entanglement Properties of Gauge Theories from Higher-Form Symmetries [2.1] 離散格子ゲージ理論における高次対称性と絡み合い特性の関係について検討する。
我々の研究は、ガウスの法則が創発的か正確かのいずれかが可能なフラドキン・シェンカーモデルに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:43:11 GMT)
UNLEARN Efficient Removal of Knowledge in Large Language Models [2.0] 本稿では,UNLEARNと呼ばれる新しい手法を提案する。
このアプローチは、LLMの他の知識に悪影響を及ぼすことなく、知識の除去を識別し、特にターゲットとするサブスペース法に基づいている。
その結果、対象とする知識の96%は、元のモデルの2.5%の範囲内で、他の知識のパフォーマンスを維持しながら、忘れられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 00:53:31 GMT)
Dynamic Hypergraph-Enhanced Prediction of Sequential Medical Visits [2.0] 本研究では,電子カルテから将来の診断を精度良く予測する動的ハイパーグラフネットワーク(DHCE)モデルを提案する。
DHCEモデルは、患者の訪問履歴の中で急性および慢性疾患を識別・識別し、疾患間の複雑な高次相互作用をキャプチャする動的なハイパーグラフを構築することで、革新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:19:20 GMT)
Segmentation of Mental Foramen in Orthopantomographs: A Deep Learning Approach [1.9] 本研究の目的は, 歯科医療における歯科処置の促進, 患者ケアの増大, 医療効率の向上である。
本研究では、深層学習法を用いて、パノラマ画像からメンタルフォアメンを正確に検出し、分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:40:06 GMT)
Anomaly Prediction: A Novel Approach with Explicit Delay and Horizon [1.9] 本稿では,時系列異常予測に時間的情報を直接組み込んだ新しい手法を提案する。
その結果, 時間的, 正確な異常予測を行う上でのアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:22:52 GMT)
Using a negative spatial auto-correlation index to evaluate and improve intrinsic TagMap's multi-scale visualization capabilities [1.8] タグマップの既存の方法論は、主に特定のスケールでのタグレイアウトに焦点を当てている。
負の空間自己相関指数をタグマップに組み込んで,タグサイズ分布の均一性を評価する。
この強化には、候補タグを反復的にフィルタリングし、定義されたインデックス基準を満たす最適なタグを選択することが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 08 Aug 2024 08:52:27 GMT)
Comment on Noise-Induced Subdiffusion in Strongly Localized Quantum Systems [1.8] ゴパラクリシュナン、イスラム教、クナップは、地方システムにおける輸送を調査するための摂動的アプローチを採用した。
これらの間違った結果を指摘し、正しい結果が得られるパラメータ値の変更を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:17:18 GMT)
Codes for entanglement-assisted classical communication [1.7] 絡み合い支援型古典通信(EACC)は、絡み合いを付加資源とする通信システムを強化することを目的としている。
固定数の消去・エラーを補正できる新しいEACC方式を提案する。
利用可能な絡み合い量に調整でき、量子チャネル上で古典的な情報を送信する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:39:15 GMT)
The Ungrounded Alignment Problem [1.7] 所与の刺激がどのような根拠になるか分からないシステムにおいて、事前に定義された知識を構築する方法について検討する。
教師なし学習者が画像とクラスラベルを確実に関連付けるためには,文字大文字周波数のみを活用するだけで十分であることを示す。
より一般に、この手法は、モダリティに依存しないモデルにおいて、特定の所望の自然行動を符号化するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:08:04 GMT)
Finite sample learning of moving targets [1.7] 対象のほぼ正しい推定値(PAC)を構築するのに必要なサンプル数に縛られた小説を導出する。
提案手法は,自律型緊急ブレーキへの応用について実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:15:45 GMT)
Internet of Things Security, Device Authentication and Access Control: A Review [1.7] IoT(Internet of Things)は、アカデミックや業界からの研究者の注目を集めた新興技術の1つだ。
近い将来、IoTは私たちの環境にシームレスに統合されることが期待されます。
この技術のセキュリティとプライバシーは、解決すべき最も重要な問題だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:19:03 GMT)
Novel adaptation of video segmentation to 3D MRI: efficient zero-shot knee segmentation with SAM2 [1.6] Segment Anything Model 2 を応用した3次元膝関節MRIのゼロショット単発セグメンテーション法を提案する。
3次元医用ボリュームのスライスを個々のビデオフレームとして扱うことで、SAM2の高度な能力を利用して、モーションおよび空間認識の予測を生成する。
SAM2は、訓練や微調整を伴わずに、ゼロショット方式でセグメント化タスクを効率的に実行できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:39:15 GMT)
Reasoning about Study Regulations in Answer Set Programming [1.6] 本稿では,対応する学習計画を作成するAnswer Set Programmingにおける学習規則の符号化を提案する。
研究計画の探索のために,このアプローチを汎用ユーザインターフェースに拡張する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:27:22 GMT)
More Questions than Answers? Lessons from Integrating Explainable AI into a Cyber-AI Tool [1.6] ソースコード分類におけるXAIの使用に関する予備的事例研究について述べる。
我々は、AIの専門知識がほとんどない人々によって解釈されると、最先端の正当性説明技法の出力が翻訳で失われることを発見した。
実用的で効果的なXAIにおける非適応的なギャップを概説し、次に、LLM(Large Language Models)のような新興技術が、これらの既存の障害を緩和する方法について触れます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 20:09:31 GMT)
Floquet Condition for Quantum Adiabaticity [1.6] フロッケに基づく条件は、特定のパラメータ規則に対して厳密であり、補足的制約を伴わず、高い周波数での断熱の可能性を示している。
Floquetの条件と従来の条件を比較・対比する図式例を3つ提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:04:15 GMT)
Towards Synergistic Deep Learning Models for Volumetric Cirrhotic Liver Segmentation in MRIs [1.5] 世界的死亡の主な原因である肝硬変は、効果的な疾患モニタリングと治療計画のためにROIを正確に区分する必要がある。
既存のセグメンテーションモデルは、複雑な機能インタラクションをキャプチャして、さまざまなデータセットをまたいだ一般化に失敗することが多い。
本稿では、補間潜在空間を拡張的特徴相互作用モデリングに活用する新しい相乗論的理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:41:32 GMT)
InstantStyleGaussian: Efficient Art Style Transfer with 3D Gaussian Splatting [1.5] InstantStyleGaussianは3D Gaussian Splatting(3DGS)シーン表現に基づく革新的な3Dスタイルのトランスファー手法である。
ターゲットスタイルの画像を入力することで、新しい3DGSシーンを素早く生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:29:32 GMT)
Symmetric Encryption Scheme Based on Quasigroup Using Chained Mode of Operation [1.4] 本稿では,SEBQと呼ばれる対称暗号方式の新たな構成法を提案する。
動作モードのような連鎖の概念を利用し、内蔵特性を持つブロック暗号を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:39:51 GMT)
Smart Contract Languages: a comparative analysis [1.4] 主要なブロックチェーンプラットフォームで使用されるスマートコントラクト言語について検討する。
ユーザビリティ、プログラミングスタイル、安全性、セキュリティなど、言語固有の機能に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:20:09 GMT)
wav2graph: A Framework for Supervised Learning Knowledge Graph from Speech [1.4] 音声データからグラフを教師する最初のフレームワークであるwav2graphを紹介する。
パイプラインは,(1)書き起こされた音声音声と名前付きエンティティデータベースに基づいてKGを構築すること,(2)KGを埋め込みベクトルに変換すること,(3)ノード分類とリンク予測タスクのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を訓練すること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:36:04 GMT)
SOD-YOLOv8 -- Enhancing YOLOv8 for Small Object Detection in Traffic Scenes [1.4] Small Object Detection YOLOv8 (SOD-YOLOv8) は、多数の小さなオブジェクトを含むシナリオ用に設計されている。
SOD-YOLOv8は小さなオブジェクト検出を大幅に改善し、様々なメトリクスで広く使われているモデルを上回っている。
ダイナミックな現実世界の交通シーンでは、SOD-YOLOv8は様々な状況で顕著な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 23:05:25 GMT)
Deep Reinforcement Learning for the Design of Metamaterial Mechanisms with Functional Compliance Control [1.4] 本研究では, 深部強化学習(RL)を用いた適合機構の効率的な設計手法を開発した。
FEAデータはRL法を用いて学習し、所望の機能要件に対して最適な適合機構を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:18:40 GMT)
AI-Driven Chatbot for Intrusion Detection in Edge Networks: Enhancing Cybersecurity with Ethical User Consent [1.4] 本稿では,侵入検知に特化してエッジネットワーク内のセキュリティを高めるアーキテクチャを提案する。
Raspberry Piモジュールが管理するエッジネットワークを用いてネットワーク環境をセキュアにすることで、機密データを保護し、安全な職場を維持することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:39:23 GMT)
Quantum Key Distribution Networks -- Key Management: A Survey [1.4] 量子鍵分配(QKD)は、2つのリモートパーティ間の秘密鍵合意問題に対する情報理論セキュア(ITS)ソリューションを提供する有望な技術である。
信頼されたリピータに基づくQKDネットワークは、任意の距離で多数のパーティにサービスを提供するために構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:42:45 GMT)
Articulatory Configurations across Genders and Periods in French Radio and TV archives [1.3] 本稿では,音響パラメータから調音パラメータへの逆変換を用いた性別・期間間の調音構成の変化について検討する。
1955年から2015年までの60年間にわたるフランスのメディアアーカイブに基づくダイアクロニックコーパスから、自動転写と強制的なアライメントにより、各母音の中央フレームの抽出が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:20:39 GMT)
Prediction Error Estimation in Random Forests [1.3] 分類の場合、ランダムフォレストによる予測誤差の推定は、真の誤差率と平均的に近いことを示す。
さらに、我々の結果は、クロスバリデーション、バッグング、データ分割など、さまざまなエラー推定戦略にまたがっていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:49:10 GMT)
Scalable Determination of Multipartite Entanglement in Quantum Networks [1.2] 絡み合った終端ノードからなる量子ネットワークは、非並列な量子インターネットアプリケーションに対する古典的相関よりも強く機能する。
我々は、信頼できない恒星ネットワークにおける量子ネットワークの忠実度と真の$N$-nodeの絡み合いを決定するには、たったの$N+1$の設定が必要であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:58:37 GMT)
Arctic-TILT. Business Document Understanding at Sub-Billion Scale [1.2] これらのユースケースで1000$times=そのサイズに匹敵する精度を実現したArctic-TILTを導入する。
単一の24GB GPU上で微調整およびデプロイが可能で、最大400kのトークンでVisually Rich Documentsを処理しながら、運用コストを削減できる。
このモデルは、7つの異なる理解ドキュメントベンチマークの最先端結果を確立し、信頼性の高い信頼性スコアと迅速な推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:59:46 GMT)
SegXAL: Explainable Active Learning for Semantic Segmentation in Driving Scene Scenarios [1.2] XALに基づくセマンティックセグメンテーションモデル "SegXAL" を提案する。
SegXALは、(i)ラベルのないデータを効果的に活用し、(ii)"Human-in-the-loop"パラダイムを促進し、(iii)解釈可能な方法でモデル決定を強化する。
特に,シーン駆動シナリオにおけるセマンティックセグメンテーションに対するSegXALモデルの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:19:11 GMT)
Albatross: An optimistic consensus algorithm [1.2] 両世界の長所を組み合わせることを目的とした,PoS(Proof-of-Stake)ブロックチェーンコンセンサスアルゴリズムであるAlbatrossを紹介した。
Albatrossは高い確率的最終性を提供する高い性能の投機的BFTアルゴリズムである。
我々のプロトコルは標準的なBFTの仮定で安全であることを証明し、理論的および実践的なレベルでその性能を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:47:49 GMT)
Learning NEAT Emergent Behaviors in Robot Swarms [1.1] 本稿では,分散ロボット群アルゴリズムを訓練し,創発的行動を生成する方法を提案する。
動物における創発的行動の生物学的進化に触発され、進化的アルゴリズムを用いて個体集団を訓練する。
このアルゴリズムは、成功のためにやや複雑なグループ動作を必要とする様々なタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:57:33 GMT)
An experimental comparative study of backpropagation and alternatives for training binary neural networks for image classification [1.1] バイナリニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワークモデルのサイズを減らすことを約束する。
より強力なモデルをエッジデバイスにデプロイすることも可能だ。
しかしながら、バイナリニューラルネットワークは、バックプロパゲーションに基づく勾配降下法を用いて訓練することが依然として難しいことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:39:09 GMT)
A Quantum Vault Scheme for Digital Currency [1.1] 量子マネーは、非閉鎖の量子力学的原理を利用して、二重支出に免疫のある通貨を可能にする。
本稿では、量子ストレージと処理を「量子金庫」と呼ぶ仲介者に委譲することで、量子ウォレットの必要性を軽減する量子通貨モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:22:45 GMT)
Dynamic Fog Computing for Enhanced LLM Execution in Medical Applications [1.1] 大きな言語モデル(LLM)は、大量の異種データを変換し、解釈し、理解することができる。
保護された健康情報(PHI)の繊細な性質は、データプライバシとリモートLLMプラットフォームへの信頼に関する有効な懸念を提起する。
我々は,LLM実行環境を,不透明で集中型のクラウドプロバイダから分散型の動的フォグコンピューティングアーキテクチャに移行することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:49:21 GMT)
CREST: Effectively Compacting a Datastore For Retrieval-Based Speculative Decoding [1.0] CREST(Compact Retrieval-Based Speculative Decoding)は、RESTの再設計であり、効果的に"Compacted"することができる。
CRESTは、RESTの許容トークン長を10.6-13.5xのストレージスペースと一致させ、HumanEvalとMT Benchベンチマークで同じストレージスペースを使用して、RESTよりも16.5-17.1%高い受け入れ長を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:38:49 GMT)
Quantum Key Storage for Efficient Key Management [1.0] 本稿では,鍵生成と供給の有効性を高めるために,新しい鍵記憶設計を提案する。
キーストレージの設計はすべて,ネットワークシミュレーションツールを用いて解析され,新しいキーストレージ設計が既存の手法を上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:19:02 GMT)
Recent Deep Semi-supervised Learning Approaches and Related Works [1.0] セミ教師付き学習は,ラベルの不足やラベルなしデータの量が多いことをモデルトレーニングに活用する学習手法である。
半教師付き学習環境における深層ニューラルネットワークの利用について,主に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:18:34 GMT)
Pairwise Judgment Formulation for Semantic Embedding Model in Web Search [0.9] 本研究は,SEMの相互判定を行うための幅広い戦略について,より詳細な調査を行う。
興味深い(おそらく驚くべき)発見は、従来のペアワイド・ラーニング・トゥ・ランドの分野において、従来のペアワイド・判断戦略がSEMのトレーニングに必ずしも有効ではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:35:35 GMT)
Self-organized free-flight arrival for urban air mobility [0.9] 都市空気移動は、垂直離着陸(eVTOL)車両がバーティポートと呼ばれるノード間で運行される革新的な輸送手段である。
深層強化学習に基づく自己組織型頂点到着システムについて概説する。
それぞれの航空機は個別のエージェントと見なされ、共有されたポリシーに従っており、その結果、ローカル情報に基づく分散された行動をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:03:51 GMT)
Gradient-based Automatic Mixed Precision Quantization for Neural Networks On-Chip [0.9] 本稿では,革新的な量子化学習手法である高粒度量子化(HGQ)を提案する。
HGQは、勾配降下によって最適化できるようにすることで、重量当たりおよび活動当たりの精度を微調整する。
このアプローチは、演算演算が可能なハードウェア上で、超低レイテンシと低電力ニューラルネットワークを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:47:00 GMT)
Many-body phase transitions in a non-Hermitian Ising chain [0.9] 一次元強磁性トランスバースフィールドIsingモデルにおける多体相転移について検討する。
2次相転移と$mathcalPT$相転移の3つの相転移を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:13:23 GMT)
RRWNet: Recursive Refinement Network for Effective Retinal Artery/Vein Segmentation and Classification [0.8] 網膜血管の徹底的な解析は、血管の分画と動脈と静脈への分類を必要とする。
本稿では,この制限に対処する新しいエンドツーエンドディープラーニングフレームワークRRWNetを紹介する。
特にRRWNetは、入力画像からベースセグメンテーションマップを生成するBaseサブネットワークと、これらのマップを反復的に改善するRecursive Refinementサブネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:32:21 GMT)
Scalable learning of potentials to predict time-dependent Hartree-Fock dynamics [0.8] 我々は、TDHFの電子間ポテンシャルの3つのモデルを開発し、訓練し、テストする。
7つの異なる分子系にまたがって、より深い8倍の対称性を考慮すれば、最高の性能モデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:41:51 GMT)
Survey: Transformer-based Models in Data Modality Conversion [0.8] モダリティ・コンバージョン(Modality Conversion)は、人間が知覚情報を統合して解釈する方法を模倣して、ある形態の表現から別の形式へのデータの変換を行う。
本稿では, テキスト, 視覚, 音声の一次モーダル性に適用されたトランスフォーマーモデルについて, アーキテクチャ, 変換手法, 応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:39:14 GMT)
Non-maximizing policies that fulfill multi-criterion aspirations in expectation [0.8] 動的プログラミングおよび強化学習において、エージェントの逐次決定のためのポリシーは通常、目標をスカラー報酬関数として表現することによって決定される。
複数の異なる評価指標を持つ有限非巡回決定マルコフプロセスを考えるが、これは必ずしもユーザが最大化したい量を表すものではない。
提案アルゴリズムは,本課題を簡易性を用いて実現可能集合を近似し,その実現可能性を維持しつつ,前もって願望を伝達することによって達成することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:41:04 GMT)
Is SAM 2 Better than SAM in Medical Image Segmentation? [0.6] Segment Anything Model (SAM) は、自然画像上のゼロショットプロンプト可能なセグメンテーションにおいて、印象的な性能を示した。
最近リリースされたSegment Anything Model 2 (SAM2)モデルでは、イメージ上のSAMよりも優れたパフォーマンスが主張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:34:29 GMT)
Deep learning-based sequential data assimilation for chaotic dynamics identifies local instabilities from single state forecasts [0.6] 我々は、深層学習(DL)を伴うカオス力学のためのデータ同化(DA)スキームの分析ステップの学習に焦点をあてる。
実験は、DAパフォーマンスのベンチマーク用のLorenz 96ディスプレイで実施されている。
解析手法は, 予測状態のみから, 不安定な部分空間と緩やかに一致して, 重要な動的摂動を実際に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:44:57 GMT)
Sparse Spiking Neural-like Membrane Systems on Graphics Processing Units [0.6] 行列表現の2つの圧縮法は以前の研究で提案されたが、シミュレータ上では実装も並列化もされなかった。
本稿では,遅延シミュレータを備えた新しいスパイキングニューラルPシステムの一部として,GPU上で実装および並列化を行う。
これにより、スパイキングニューラルPシステムのシミュレーションにおいて、最先端のGPUライブラリに基づく他のソリューションよりも優れていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:01:29 GMT)
A Quantum Description of Wave Dark Matter [0.5] ボソニックダークマター(DM)の基本量子記述について概説する。
種々の物理スケール上の密度変動が2つの限界の間でどのように進化するかを考察する。
波動境界付近でのDMの特異な挙動と粒子記述を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:00:00 GMT)
Cosmology in $R^2$-gravity: Effects of a Higher Derivative Scalar Condensate Background [0.5] 本稿では,Friedmann-Lemaitre-Robertson-Walker(FLRW)宇宙論を背景として研究を行う。
R2$-termの効果はバック反応として解釈される。
凝縮の顕著な結果は、宇宙の開あるいは閉幾何に関係なく、凝縮体は加速された膨張が始まる前に減速相を誘導することができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:51:49 GMT)
A Review of Hybrid and Ensemble in Deep Learning for Natural Language Processing [0.5] レビューでは、各タスクを体系的に導入し、キーアーキテクチャをリカレントニューラルネットワーク(RNN)からBERTのようなトランスフォーマーベースのモデルに記述する。
アンサンブル技術の適用性を強調し、様々なNLPアプリケーションを強化する能力を強調している。
計算オーバーヘッド、オーバーフィッティング、モデル解釈複雑性などの実装上の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:15:04 GMT)
Orchestrating Quantum Cloud Environments with Qonductor [0.5] 異種ハイブリッドリソース上で動作するハイブリッド量子古典アプリケーションのためのクラウドオーケストレータであるQonductorについて述べる。
Qonductorは、カスタマイズ可能なハイブリッドアプリケーション開発と実行のための、高レベルでハードウェアに依存しないAPIであるQonductorAPI$を公開している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:46:55 GMT)
Efficient and Accurate Pneumonia Detection Using a Novel Multi-Scale Transformer Approach [0.5] 胸部X線からの肺炎検出を促進するために,ディープラーニングとトランスフォーマーに基づく注意機構を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
本手法は,トランスUNetモデルを用いて肺のセグメンテーションから開始する。
提案手法は,Kermanyデータセットで92.79%,Cohenデータセットで95.11%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:06:42 GMT)
Random Walk Diffusion for Efficient Large-Scale Graph Generation [0.4] 本稿では,ARROW-Diff(AutoRegressive RandOm Walk Diffusion)を提案する。
我々は、ARROW-Diffが、生成時間と多重グラフ統計の両方の観点から、他のベースライン手法を超越して、大きなグラフに効率的にスケールできることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:42:18 GMT)
Optimization of conveyance of quantum particles by moving potential-well [0.4] 電位井戸における粒子トラップの搬送成功確率について検討した。
搬送の実際の動きについては、粒子の移動を加速し、目的地で停止するために減速する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:14:48 GMT)
Smooth Deep Saliency [0.3] 本稿では,畳み込みダウンサンプリングによる深度分布マップのノイズ低減手法について検討する。
これらの手法により,隠れ層で計算した勾配に基づく塩分濃度マップをより解釈しやすくする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:25:44 GMT)
Analyzing Consumer Reviews for Understanding Drivers of Hotels Ratings: An Indian Perspective [0.3] 本研究は、最終評価に重要な側面を抽出するインドホテルの消費者レビューに焦点を当てた。
この研究は、ウェブスクレイピング手法を用いてデータを収集し、ラテント・ディリクレ・アロケーションと感情分析を用いてテキストを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:58:33 GMT)
Quantum algorithms for optimizers [0.2] この講義ノートは量子アルゴリズムのPh.D.レベルのコースのためのものである。
応用数学者や技術者向けに開発されており、以前の量子力学の背景を必要としない。
このコースの主なトピックは、厳密な計算モデルの導入に加えて、入出力モデル、量子探索、量子勾配アルゴリズム、行列演算アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:43:49 GMT)
Large Language Models (LLMs) Assisted Wireless Network Deployment in Urban Settings [0.2] 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と人間に似たテキスト生成に革命をもたらした。
本稿では,6G(第6世代)無線通信技術におけるLCMの電力利用技術について検討する。
無線通信におけるネットワーク展開にLLMを利用する新しい強化学習(RL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:13:31 GMT)
Implementing a synthetic magnetic vector potential in a 2D superconducting qubit array [0.2] 多くの興味深い凝縮マター現象は、電磁場の存在によってのみ現れる。
超伝導量子シミュレータを用いて電磁場における荷電粒子の動力学をエミュレートする。
電界中を伝播する荷電粒子の逆偏向であるホール効果が, 合成電磁場の存在下では存在することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:47:12 GMT)
Detection of Animal Movement from Weather Radar using Self-Supervised Learning [0.1] 動物の動きを検出するための自己教師型学習法を提案する。
提案手法では,しきい値を用いた雑音ラベル付き大規模データセット上でモデルを事前学習する。
オーストラリアの気象レーダデータを用いた水鳥セグメンテーション実験により, 提案手法は, ダイス共効率統計学において, 現在の最先端技術よりも43.53%優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:48:54 GMT)
A framework for generalizing toric inequalities for holographic entanglement entropy [0.1] ある種のパラメータに対して citeCzech:2023xed のトーリック不等式の一般化を予想し、証明する。
一般化トーリック不等式に対する証明法を2つの方法で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:51:23 GMT)
MemeMind at ArAIEval Shared Task: Spotting Persuasive Spans in Arabic Text with Persuasion Techniques Identification [0.1] 本稿では,ツイートやニュース段落からアラビア語テキスト中の伝搬的スパンと説得技術を検出することに焦点を当てる。
提案手法はF1スコア0.2774を達成し,タスク1のリーダーボードにおける第3位を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:49:01 GMT)
Misrepresented Technological Solutions in Imagined Futures: The Origins and Dangers of AI Hype in the Research Community [0.1] 我々は、AIハイプの起源とリスクを、研究コミュニティや社会に広く検討する。
我々は、研究者、規制当局、そして一般市民がこれらのリスクを軽減し、この技術に関する根拠のない主張の頻度を減らすための一連の措置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 20:47:17 GMT)
Semi-Supervised Generative Models for Disease Trajectories: A Case Study on Systemic Sclerosis [0.0] 複雑な疾患の軌跡をモデル化し, 全体解析するために, 潜時過程を用いた深部生成手法を提案する。
全身性硬化症の特徴の医学的定義と生成的アプローチを組み合わせることで,新たな疾患の発見が容易になる。
本研究は, SSc患者軌跡を新たなサブタイプに分類するなど, さらにデータ分析や臨床仮説の検証に, 学習時潜伏過程を活用できることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:23:01 GMT)
Zero-day attack and ransomware detection [0.0] 本研究では,UGRansomeデータセットを用いて,ゼロデイおよびランサムウェア攻撃検出のための機械学習モデルのトレーニングを行う。
この結果は、ランダムフォレスト(RFC)、XGBoost、Ensemble Methodsが精度、精度、リコール、F1スコアで完璧にスコアを得たことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:23:42 GMT)
What You Need is What You Get: Theory of Mind for an LLM-Based Code Understanding Assistant [0.0] 開発者のコード理解を支援するために、多くのツールがLLM(Large Language Models)を使用している。
本研究では,LLMをベースとした対話型アシスタントの設計を行った。
コード理解の初心者を支援するためにLLMベースの会話アシスタントを開発したり改善したりしたい研究者やツールビルダーに洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:08:15 GMT)
Using quantum computers to identify prime numbers via entanglement dynamics [0.0] 本稿では, フォールトトレラントコンピュータにおけるこの理論概念の実装を可能にする決定論的アルゴリズムについて概説する。
本アルゴリズムで用いられる対角ユニタリ演算は,従来報告されていた一般対角ユニタリの指数的複雑性と対照的に,次数が2次であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:34:48 GMT)
Towards the Socio-Algorithmic Construction of Fairness: The Case of Automatic Price-Surging in Ride-Hailing [0.0] ブルックリン・メトロポリタン・シューティングの5倍の価格上昇の後に発生した公衆の談話を分析した。
この結果から, 言論に明記されていないアルゴリズムが, 公平性評価や概念構築に強く影響していることが示唆された。
フェアネスの概念を構築するプロセスはもはや社会的ではなく、社会的なアルゴリズム的なプロセスになっている、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:11:12 GMT)
Towards Resilient and Efficient LLMs: A Comparative Study of Efficiency, Performance, and Adversarial Robustness [0.0] 大規模言語モデル (LLM) の効率性, 性能, 対向ロバスト性の間のトレードオフについて検討する。
GLUEデータセットとAdvGLUEデータセットを使用して、Transformer++、Gated Linear Attention (GLA) Transformer、MatMul-Free LMという、さまざまな複雑さと効率のレベルを持つ3つの著名なモデルを比較した。
その結果,GLA Transformer と MatMul-Free LM は GLUE タスクではわずかに精度が低いが,AdvGLUE タスクでは,異なる攻撃レベルにおける Transformer++ と比較して高い効率と高いロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:54:40 GMT)
Toward an understanding of the measurement process in quantum mechanics [0.0] 測定中に波動関数に何が起こるかを提案する。
測定装置の部品との相互作用のシーケンスをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:10:26 GMT)
Time-cost-error trade-off relation in thermodynamics: The third law and beyond [0.0] 我々は、完全に無人で占領された国家からなる、分離された国家の概念について研究する。
時間とコストとの間には3方向のトレードオフ関係があり、分離状態の生成を目的とした熱力学的操作のクラスではエラーとなる。
これらの結果は、マルコフ力学と非マルコフ力学の両方を含む量子状態に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:36:49 GMT)
The Use of Large Language Models (LLM) for Cyber Threat Intelligence (CTI) in Cybercrime Forums [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、サイバー犯罪フォーラムからサイバー脅威インテリジェンス(CTI)データを分析するために使用することができる。
本研究では,OpenAI GPT-3.5-turboモデルを用いてCTI情報を抽出するLLMシステムの精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:31:12 GMT)
The Role and Applications of Airport Digital Twin in Cyberattack Protection during the Generative AI Era [0.0] 本稿では,Digital Twins (DT) が空港のセキュリティミッションをいかに強化できるかを示し,実証する。
DTとGenerative AI(GenAI)アルゴリズムの統合は、サイバー攻撃と戦うためのシナジーと新たなフロンティアにつながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:35:39 GMT)
The 1964 paper of John Bell [0.0] 我々は、1964年の有名なジョン・ベルの論文に、局所的な量子力学の基盤となる隠れ変数理論の全クラスを規定する注釈を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:19:21 GMT)
Symmetry induced enhancement in finite-time thermodynamic trade-off relations [0.0] 有限時間熱力学における集合的拡張の基本的な限界を記述する対称性に基づく枠組みを示す。
我々は,従来の超輝度モデルによって実現された拡張を超越したオープン量子系モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:39:00 GMT)
Strong-to-weak symmetry breaking states in stochastic dephasing stabilizer circuits [0.0] 対称性を無視するデコヒーレンスの下では、自発的な強弱対称性の破れが発生する。
この研究は、安定化器形式とクリフォード回路の効率的な数値アルゴリズムを用いることにより、混合状態におけるS SSBや他のデコヒーレンス現象を記述するためのスキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 06:03:23 GMT)
Stimulated X-ray Raman scattering for selective preparation of dark states bypassing optical selection rules [0.0] 我々は、分子系における光学的に暗い電子状態の生成を制御するために、X線に基づく刺激されたラマンアプローチを提案する。
光学的に禁止された一重項状態間の遷移、または一重項状態と三重項状態間の遷移がアクセス可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:03:28 GMT)
Stability Analysis of Equivariant Convolutional Representations Through The Lens of Equivariant Multi-layered CKNs [0.0] 我々は、グループ同変カーネルネットワーク(CKN)を構築し、理論的に解析する。
本研究では, 微分同相作用下でのそのような同相CNNの安定性解析について検討する。
目標は、再現されたカーネルヒルベルト空間(RKHS)のレンズを通して、同値CNNの帰納バイアスの幾何学を分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:31:22 GMT)
Simulation of 1/f charge noise affecting a quantum dot in a Si/SiGe structure [0.0] 現実的なSi/SiGe構造におけるゲート量子ドット中の電子の基底状態エネルギーの理論的変動について検討する。
電荷ノイズは、半導体-酸化物界面に閉じ込められた電荷の運動によって生じると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:19:57 GMT)
SCENE: Evaluating Explainable AI Techniques Using Soft Counterfactuals [0.0] SCENE(Soft Counterfactual Evaluation for Natural Language Explainability)は,新たな評価手法である。
トークンベースの置換に焦点を当てることで、SCENEは文脈的に適切でセマンティックに意味のあるソフトカウンターファクトを作成できる。
SCENEは様々なXAI技法の強みと限界についての貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:36:24 GMT)
Robustness investigation of quality measures for the assessment of machine learning models [0.0] 機械学習モデルの予測品質は、クロスバリデーションアプローチに基づいて評価される。
提案手法は,モデル予測における説明された変動量の定量化である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:51:34 GMT)
Reduced-order modeling of unsteady fluid flow using neural network ensembles [0.0] 本稿では,一般的なアンサンブル学習手法であるバッグングを用いて,完全なデータ駆動型リダクションモデルフレームワークを開発することを提案する。
このフレームワークはCAEを用いて全階モデルとLSTMアンサンブルの空間的再構成を行い、時系列予測を行う。
その結果,提案フレームワークはエラーの伝播を効果的に低減し,未確認点における潜伏変数の時系列予測をより正確に行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:11:58 GMT)
RL-ADN: A High-Performance Deep Reinforcement Learning Environment for Optimal Energy Storage Systems Dispatch in Active Distribution Networks [0.0] Deep Reinforcement Learning (DRL) は、分散ネットワークにおけるエネルギー貯蔵システム(ESS)のディスパッチを最適化するための有望な道を示す。
本稿では,アクティブな分散ネットワークにおける最適なESSのディスパッチを解決するために設計された,革新的なオープンソースライブラリであるRL-ADNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:52:44 GMT)
Quantum Neural Network Training of a Repeater Node [0.0] 現実の量子コンピュータは、量子回路のデコヒーレンスと緩和時間によって特徴付けられる様々な種類のノイズに悩まされる。
スワップ操作を行い、トレーニングされたQNNソリューションと標準スワップゲートを比較するために量子ニューラルネットワーク(QNN)を構築する。
QNNは2つの量子ビットに対して容易に一般化でき、追加のトレーニングなしでより多くの量子ビットにスケールアップできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:19:09 GMT)
Quantum Alternating Operator Ansatz for the Preparation and Detection of Long-Lived Singlet States in NMR [0.0] NMRの熱状態から長寿命一重項状態(LLS)を調製するためのQAOA配列とその変異体の設計について述べる。
制御パラメータの広い範囲の誤差に対するQAOA配列の効率性とロバスト性について検討する。
2量子NMRレジスタを用いてQAOA配列を他の顕著なLSS合成法と比較する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:56:54 GMT)
Proposal for realizing quantum-spin systems on a two-dimensional square lattice with Dzyaloshinskii-Moriya interaction by the Floquet engineering using Rydberg atoms [0.0] 本論文では,ハイゼンベルクとジアルシンスキー・モリヤ(DM)の相互作用を2次元正方格子に配置したリドベルク原子内に組み込むハミルトニアンの実装法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:04:58 GMT)
Probabilistic energy forecasting through quantile regression in reproducing kernel Hilbert spaces [0.0] 本研究では、エネルギー予測のために、カーネル量子レグレッション(カーネル量子レグレッション)として知られる、エンフレ生成カーネルヒルベルト空間(RKHS)に基づく非パラメトリック手法について検討する。
実験では信頼性とシャープさを実証し,最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:14:17 GMT)
Optimization Dynamics of Equivariant and Augmented Neural Networks [0.0] 対称データに基づくニューラルネットワークの最適化について検討する。
アーキテクチャを制約する戦略を、データ拡張を使用する戦略と同等に扱う戦略と比較する。
後者の状況においても, 定常点が拡張トレーニングにおいて不安定であることは明らかだが, 明らかな同変モデルに対しては安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:26:23 GMT)
Optimal Layout-Aware CNOT Circuit Synthesis with Qubit Permutation [0.0] CNOT最適化は量子回路のノイズ低減に重要な役割を果たしている。
CNOTゲート数と回路深度の両方を最適化する。
また,CNOT数では56%,回路深さでは46%まで低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:20:13 GMT)
Optical readout of a superconducting qubit using a scalable piezo-optomechanical transducer [0.0] 超伝導量子プロセッサは、サイズと計算能力に大きな進歩をもたらした。
多数の超伝導量子ビットを動作させることによる実用的極低温限界は、さらなるスケーリングのボトルネックとなっている。
ここでは、同軸ケーブルを介して接続された超伝導トランスモンキュービットの光ファイバーを介して、完全に統合された圧電-オプトメカニカルトランスデューサへの光読み出しを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 20:21:35 GMT)
Optical Algorithm for Derivative of Real-Valued Functions [0.0] 一次元実数値関数の導出をパラ軸および単色レーザービームを用いて実装するための光学的アルゴリズムを作成する。
我々は、2次元位相符号化関数を光ビームの強度プロファイルに転送できる新しい光学アルゴリズムを実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:20:03 GMT)
NFDI4Health workflow and service for synthetic data generation, assessment and risk management [0.0] この課題に対する有望な解決策は、合成データ生成である。
この手法は、実際のデータの統計特性を模倣する全く新しいデータセットを作成する。
本稿では,ドイツのNFDI4Healthプロジェクト(NFDI4Health)の文脈で開発されたワークフローとサービスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:08:39 GMT)
Moving beyond privacy and airspace safety: Guidelines for just drones in policing [0.0] 警察は、ドローンの可能性を最大化するために、傍観者や広い社会の認識を考慮すべきである。
本稿では,52名の受験者が参加するフィールドトライアルにおいて,一般市民が提示する懸念について検討する。
既存の政策を補うために,ドローンのみの運用に関するガイドラインのカタログを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:04:01 GMT)
Mostly Harmless Methods for QSP-Processing with Laurent Polynomials [0.0] 本稿では,最適化やルートフィリングを伴わない解を同定するQSP処理複合体の手法を提案する。
我々は,本手法の成果を,適切な目標と精度の確保のために実証する。
符号逆関数近似の一般的な選択は、任意の精度の算術を使わずに、既知の全てのQSP処理手法が苦労すべきレギュレーションを特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:02:01 GMT)
Modular Assurance of Complex Systems Using Contract-Based Design Principles [0.0] 多くの安全クリティカル産業は、複雑なシステムに信頼性を持たせることは、保証のケースに枠づけられた証拠と構造化された議論によって達成できると合意している。
本稿では,コンピュータサイエンスで開発された複雑性を管理する手法であるCBD(Contract-based Development)を用いて,モジュール化による保証ケースの簡易化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:21:55 GMT)
Modeling Athermal Phonons in Novel Materials using the G4CMP Simulation Toolkit [0.0] 超伝導デバイスにおけるフォノンと電荷の伝播を理解することは、低閾値暗黒物質探索と超伝導量子ビットの相関誤差の制限の両方において重要な役割を果たす。
ダークマターや量子コンピューティングのコミュニティが関心を持つ多くの新しい基板材料へのフォノン輸送能力を拡張するためのフレームワークを提案する。
本研究では,これらの材料のフォノン輸送特性の生成にこの枠組みを用いることを実証し,これらの特性を利用可能な実験値と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:11:27 GMT)
Loss Functions and Metrics in Deep Learning [0.0] 我々は、多くの異なるタイプのディープラーニングタスクで使用される最も一般的な損失関数とメトリクスの包括的概要を提供する。
本稿では,各損失とメトリクスの式を導入し,その強度と限界について考察し,これらの手法がディープラーニングの様々な問題に適用できる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:24:52 GMT)
Learning with Digital Agents: An Analysis based on the Activity Theory [0.0] 本稿では,活動理論に基づく学習活動のモデルを提案する。
本稿では,このモデルを用いて,教育におけるデジタルエージェントに関する先行研究のレビューを行い,活動の様々な特性が学習結果にどのような影響を及ぼすか分析する。
我々は、活動理論に基づくモデルを教育の文脈を超えて拡張し、デジタルエージェントを作成する際に、デザイナーや研究者が正しい質問をする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:38:02 GMT)
Learning the Simplicity of Scattering Amplitudes [0.0] 本研究は,スピノルヘリシティ変数で表される散乱振幅を単純化するタスクへの機械学習の適用について検討する。
エンコーダ・デコーダ変換器アーキテクチャは、少数の項からなる式に対する印象的な単純化機能を実現する。
長文表現は、コントラスト学習を用いて訓練された追加の埋め込みネットワークで実装され、より単純化しやすい部分表現を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:36:43 GMT)
Learning Generalization and Regularization of Nonhomogeneous Temporal Poisson Processes [0.0] 学習一般化問題として,有限および限られたデータからNHPPを推定する問題を定式化する。
NHPPを推定するためには結合法が不可欠であるが,データ量に制限がある場合には過度に適合する恐れがあることが示されている。
本稿では,2つの新しい適応型およびデータ駆動型ビンニング手法を用いたNHPPの正規化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:44:47 GMT)
Latent optical nonclassicality of conditionally-prepared states [0.0] 非古典的ステアリング(英: Nonclassical steering)は、量子エンタングルメントと量子不協和を超えた量子相関のクラスである。
本研究では, 2モード状態の他のモードの測定により, 条件付き単一モード量子状態の制限を克服する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:49:25 GMT)
Judgment2vec: Apply Graph Analytics to Searching and Recommendation of Similar Judgments [0.0] 裁判所の慣行では、法律専門家は、事件を解決するための意見を提供するために彼らの訓練に依存している。
同様のケースを見つけるのは難しく、多くの場合、経験、法的なドメイン知識、労働時間に依存する。
本研究は,判断テキストの類似性の分析を自動化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:37:32 GMT)
Inverse design of Ancillary System for Quantum Noise Cancellation [0.0] そこで本研究では,ターゲットシステムSにおけるデコヒーレンス効果を,調整可能なパラメータを持つ補助システムAに結合することで,新しいアプローチを提案する。
S-A相互作用ハミルトニアンを適切にエンジニアリングすることにより、有効ノイズキャンセルを達成し、ターゲット系Sにおける量子コヒーレンスを著しく維持するダークファクター化化合物状態が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:45:15 GMT)
Integrating Human-Centric Approaches into Undergraduate Software Engineering Education: A Scoping Review and Curriculum Analysis in the Australian Context [0.0] ヒューマン・センター・ソフトウェア・エンジニアリング(Human-Centric Software Engineering)とは、人間の要求と要求をコア・プラクティスとするソフトウェア・エンジニアリング・プロセスを指す。
ソフトウェアプロジェクトの大部分が人的ニーズに対応できず、結果として予算やデリバリ、ユーザビリティの問題に陥ります。
本稿では,大学院ソフトウェア工学の学生にHCSEを教えるのに適したトピックとカリキュラムのアプローチを特定するためのスコーピング・レビューを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 00:46:41 GMT)
Infinite Grassmann Time-Evolving Matrix Product Operator Method in the Steady State [0.0] 量子不純物問題に対する無限のグラスマン時間進化行列積演算子法を提案する。
我々は, 有限温度平衡グリーン関数を, 厳密解に対する非相互作用極限でベンチマークする。
また、電圧バイアスを持つ2つの浴槽に結合した不純物の零温度非平衡定常状態について検討し、既存の計算と一貫した粒子電流を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:32:24 GMT)
Harvard Undergraduate Survey on Generative AI [0.0] ハーバード大学の大学院生の学習習慣,クラス選択,キャリアの見通しに及ぼすAIの影響について検討した。
約25%の学生のために、AIはオフィスの時間と必要な読み上げを代用し始めている。
学生の半数はAIが仕事の見通しに悪影響を及ぼすのではないかと心配しており、半数以上がハーバード大学にAIの将来的な影響についてもっと多くのクラスがあることを望んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:55:34 GMT)
FragPT2: Multi-Fragment Wavefunction Embedding with Perturbative Interactions [0.0] FragPT2は、複数の相互作用するアクティブフラグメントに対処する新しい埋め込みフレームワークである。
我々のフレームワークは、フラッグメント間相互作用項の徹底的な分類を提供する。
本手法は, 結合を切断することによって定義した破片に対しても有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:00:20 GMT)
Flow-Lenia.png: Evolving Multi-Scale Complexity by Means of Compression [0.0] セルオートマトン状態に対するマルチスケール複雑度を定量化する適合度尺度を提案する。
圧縮性の使用はコルモゴロフ複雑性(英語版)(Kolmogorov complexity)の概念に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 04:13:17 GMT)
Finite phase coherence time of a bosonic quantum field at the Boltzmann equilibrium [0.0] 非局所的な順序パラメータを持つ量子場アプローチは、非常に弱い相互作用を持つ希薄ボース気体に対して提示される。
量子場の前方および後方伝播成分に対するコヒーレント振動と量子コヒーレンスの減衰時間の両方が、一意の時間変数によって定義される。
波動場のコヒーレンス時間から、非常に弱い相互作用を持つボースガス中の粒子の時間伝播の単位時間スケールの定量的推定を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:53:24 GMT)
Fast and Accurate Object Detection on Asymmetrical Receptive Field [0.0] 本稿では,物体検出精度を受容場の変化の観点から改善する手法を提案する。
YOLOv5の頭部の構造は、非対称なプール層を付加することによって改変される。
本稿では, 従来の YOLOv5 モデルと比較し, いくつかのパラメータから解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 09:40:29 GMT)
Fall Detection for Industrial Setups Using YOLOv8 Variants [0.0] 25.9百万のパラメータと79.1のGFLOPからなるYOLOv8mモデルでは、計算効率と検出性能のバランスが良好であった。
YOLOv8l と YOLOv8x モデルでは精度とリコールが向上したが、その高い計算要求とモデルサイズによりリソース制約のある環境には適さない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:24:54 GMT)
Exploring the extent of similarities in software failures across industries using LLMs [0.0] 本研究は, LLM(Failure Analysis Investigation with LLMs)モデルを用いて, 業界固有情報を抽出する。
以前の作業では、ニュース記事は信頼できる情報源から収集され、データベース内のインシデントによって分類された。
本研究は,これらの手法を,特定のドメインとソフトウェア障害の種類に分類することによって拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:52:06 GMT)
Evaluation of Hash Algorithm Performance for Cryptocurrency Exchanges Based on Blockchain System [0.0] 本研究は主に,ブロックチェーンシステム内のPoW(Proof of Work)計算における主流ハッシュアルゴリズムのセキュリティと実行効率の分析に重点を置いている。
評価係数を提案し,各ハッシュアルゴリズムを評価するための比較実験を行う。
実験の結果, SHA-2, SHA-3, BLAKE2のセキュリティ面に有意差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 05:53:04 GMT)
Entanglement of bosonic systems under monitored evolution [0.0] 連続射影測定における非相互作用ボソンの進化について検討した。
これらの量は, エンタングルメントエントロピーとバイパルタイト系のエンタングルメントスペクトルに直接関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:11:47 GMT)
Enhanced Semantic Graph Based Approach With Sentiment Analysis For User Interest Retrieval From Social Sites [0.0] セマンティックグラフに基づくアプローチは、クライアントやユーザの参照を、ツイートなどの自身のテキストを分析して識別する研究手法である。
調査や評価などのインターネット関連のユーザアクティビティを必要とせず、ユーザの関心に関連する情報を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:58:41 GMT)
Does the full configuration interaction method based on quantum phase estimation with Trotter decomposition satisfy the size consistency condition? [0.0] 量子位相推定(QPE)と変分量子固有解法(VQE)の2つの重要なアルゴリズムが広く研究されている。
我々は,QPEに基づく完全CI計算において,時間発展演算子のトロタライズでサイズ整合性を維持することができるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 03:58:14 GMT)
Distributionally robust risk evaluation with a causality constraint and structural information [0.0] ニューラルネットワークによるテスト関数を近似し、Rademacherの複雑さによるサンプルの複雑さを証明する。
我々のフレームワークは、分散的にロバストなポートフォリオ選択問題において、従来のものよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:54:59 GMT)
Differences between quantum and classical adiabatic evolution [0.0] 古典的断熱進化は量子断熱進化と等価ではないことを示す。
一般的なマルチバンド系に対して、古典系に対する非アベリアゲージポテンシャルの補正項を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:56:27 GMT)
Dicke states as matrix product states [0.0] 我々は、最小結合次元$chi=k+1$のディック状態の正確な正準行列積状態(MPS)表現を導出する。
また、高スピンおよびキュディット・ディック状態に対する最小結合次元を持つ正確な正準MPS表現も見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:03:57 GMT)
Detecting Car Speed using Object Detection and Depth Estimation: A Deep Learning Framework [0.0] オーバースピード化の傾向は通常、道路の様々な部分のチェックポイントを使って制御されるが、全ての交通警察がLIDARベースやレーダーベース銃のような既存の速度推定装置で速度をチェックする装置を持っているわけではない。
現在のプロジェクトは、ディープラーニングフレームワークを使用して速度を推定するために、携帯電話やウェアラブルカメラなどのハンドヘルドデバイスによる車両速度推定の問題に対処しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:47:02 GMT)
Design of a Quality Management System based on the EU Artificial Intelligence Act [0.0] 欧州連合の人工知能法は、リスクの高いAIシステムの提供者とデプロイ者が品質管理システム(QMS)を確立することを規定している。
本稿では,AIシステムの検証とドキュメンテーションのためのQMSの法規制と汎用設計とアーキテクチャに基づく要件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:14:02 GMT)
Criticizing Ethics According to Artificial Intelligence [0.0] それは、自律性、道徳性、倫理といった中核的な概念を含む、思想と伝統的な権威の確立したパターンに疑問を呈する必要性を主張している。
最終的な目標は、AIがもたらす課題に対処するために、従来の倫理的概念を再評価し、再定義することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:28:24 GMT)
Constructing the spin-1 Haldane phase on a qudit quantum processor [0.0] 我々は、Haldane相内のスピン-1鎖を工学するために、閉じ込められたイオン四重項を用いる。
本稿では,このシステムのトポロジ的特徴を量子プロセッサ上で研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 18:00:49 GMT)
Connecting Permutation Equivariant Neural Networks and Partition Diagrams [0.0] 置換同変ニューラルネットワークに現れる重み行列はすべて、シュル=ワイル双対性から得られることを示す。
特に、シュル=ワイル双対性を適用して、ウェイト行列自身を計算するための単純で図式的な手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 13:09:51 GMT)
Color Mismatches in Stereoscopic Video: Real-World Dataset and Deep Correction Method [0.0] 色のミスマッチの存在は、視聴者の不快感や頭痛につながる可能性がある。
従来の手法は品質を欠くことが多く、ニューラルネットベースの手法は人工データに簡単に適合する。
本稿では,ステレオ対応を利用して色ミスマッチ補正課題を解く,深層マルチスケールニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:34:52 GMT)
Collective randomized measurements in quantum information processing [0.0] 量子情報処理のツールとして,$textitcollective$ランダム化計測を導入する。
本稿では,集合参照フレームに依存しない方法で量子エンタングルメントを特徴付けるための体系的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 19:19:56 GMT)
Clutter Classification Using Deep Learning in Multiple Stages [0.0] 本稿では,衛星画像への深層学習の適用について検討し,環境クラッタのタイプを自動的に識別する。
障害の種類を知ることで、経路損失などの重要な伝搬指標の予測精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 12:16:14 GMT)
Causal Equal Protection as Algorithmic Fairness [0.0] 我々は、分類と因果的アプローチを組み合わせた、因果的平等保護という新しい原則を擁護する。
do-calculusでは、因果的平等保護は、個人が保護的または社会的に健全な特性のため、分類ミスの不均一なリスクを負わないよう要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:36:03 GMT)
CM-DQN: A Value-Based Deep Reinforcement Learning Model to Simulate Confirmation Bias [0.0] 本稿では,人間の意思決定過程をシミュレートするために,Deep Reinforcement Learning(CM-DQN)に新たなアルゴリズムを提案する。
我々は,Lunar Lander環境において,確認的,不確認的バイアス,非バイアスを用いて学習効果を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 10:40:43 GMT)
BRAT: Bonus oRthogonAl Token for Architecture Agnostic Textual Inversion [0.0] テキストのインバージョンは、UNetの代替手段を使って過小評価されていることに留意する。
また、UNetの明示的な使用を必要としない戦略を用いて、テキストの反転を最適化する。
ボーナストークンの使用により、ソース画像への付着性が向上し、視覚変換器の使用により、プロンプトへの付着性が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 23:04:26 GMT)
Automated Educational Question Generation at Different Bloom's Skill Levels using Large Language Models: Strategies and Evaluation [0.0] 我々は,5つの最先端の大規模言語モデルを用いて,認知レベルの多様で高品質な質問を生成する能力について検討した。
以上の結果から,LLmsは適切な情報によって認知レベルが異なる関連性のある,高品質な教育的質問を生じさせる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 11:56:57 GMT)
Atom-Field-Medium Interactions I: Graded Influence Actions for $N$ Harmonic Atoms in a Dielectric-Altered Quantum Field [0.0] 我々は、連続するサブ層が関心の変数のダイナミクスに与える影響を考慮し、グレードドドインフルエンスアクションフォーマリズム citeBehHu10,BH11 を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:20:05 GMT)
Artificial Intelligence for Multi-Unit Auction design [0.0] 本稿では,人工知能,特に強化学習をモデル自由学習手法として活用し,実際に使用されている3つの著名なマルチユニットオークションにおける入札をシミュレートする。
マルチユニットオークションにおいて,学習と入札に適した6つのアルゴリズムを導入し,実例を用いて比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:11:02 GMT)
Analysis of quantum Krylov algorithms with errors [0.0] この研究は、リアルタイム進化に基づく量子クリロフアルゴリズムの漸近的誤り解析を提供する。
得られた基底状態エネルギー推定値の上限と下限を証明し、上限の誤差は入力誤差率で線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:41:46 GMT)
Analysis of Argument Structure Constructions in the Large Language Model BERT [0.0] 本研究は, BERTがArgument Structure Constructions (ASCs) をどのように処理し, 表現するかについて検討する。
4つのASCタイプにわたる2000文のデータセットを用いて、BERTのトークン埋め込みを12層にわたって分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 07:12:46 GMT)
An Upper Confidence Bound Approach to Estimating the Maximum Mean [0.0] 本研究では, 上限値の最大値の推定について, 上限値 (UCB) を用いて検討した。
両推定器の強い一貫性、平均二乗誤差、中央極限定理(CLT)を含む統計的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:53:09 GMT)
An Indeterminacy-based Ontology for Quantum Theory [0.0] 私は、生成量子解釈(GQT)と呼ばれる量子理論(または量子理論の解釈')の新しいオントロジーを提示し、擁護する。
GQTは、現在広く議論されている、波動関数リアリズムとプリミティブプリミティブの欠如を、コストの一部を伴わずに、一連の重要な利点を提供する。
GQTは、現在広く議論されている波動関数リアリズムとプリミティブプリミティブの欠如について、コストの一部を伴わずに、一連の重要なメリットを提供するので、真剣に受け止めるべきである、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:00:33 GMT)
An Autonomous GIS Agent Framework for Geospatial Data Retrieval [0.0] 本研究では,必要な地理空間データを検索できる自律型GISエージェントフレームワークを提案する。
我々はQGISプラグイン(GeoData Retrieve Agent)とPythonプログラムとしてリリースされたフレームワークに基づいたプロトタイプエージェントを開発した。
実験の結果は、OpenStreetMap、行政境界、米国国勢調査局の人口統計データなど、さまざまなソースからデータを取得する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 15:32:43 GMT)
Advancing Neural Network Performance through Emergence-Promoting Initialization Scheme [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの初期化手法を提案する。
この手法は,Li(2023)が提案する出現対策の概念にインスパイアされ,より高い出現値を達成するために,レイヤワイド・ウェイト・スケーリング・ファクタを調整した。
バッチ正規化の有無にかかわらず,モデル精度とトレーニング速度の両面で大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:46:07 GMT)
Activation thresholds and expressiveness of polynomial neural networks [0.0] 多項式ニューラルネットワークは様々な用途で実装されている。
本稿では,ネットワークアーキテクチャのアクティベーションしきい値の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 16:28:56 GMT)
AI Consciousness and Public Perceptions: Four Futures [0.0] 我々は、未来の人間社会が高度なAIシステムを意識していると広く信じているかどうかを調査する。
私たちは、AIの苦悩、人間の非エンパワーメント、地政学的な不安定、そして人間の絶望の4つの大きなリスクを特定します。
この論文は、意識的なAIを意図的に創出することを目的とした研究を避けるための主要な推奨事項で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 22:01:57 GMT)
A tutorial on the dynamic Laplacian [0.0] このチュートリアルは、ラプラシアンの自然な一般化である動的ラプラシアンは、時間成分を持ち、時間発展多様体上のデータを扱う。
この動的な設定では、クラスタは長期間のコヒーレントコレクションに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 01:23:00 GMT)
A scalable 2-local architecture for quantum annealing of Ising models with arbitrary dimensions [0.0] 次数$d=3$のハードウェアグラフで記述した量子異方体に対するスケーラブルなアーキテクチャを提案する。
三角形の観点から問題グラフを記述することにより、この資源効率の高い構成を量子ビットの論理的連鎖に基づいて導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:44:15 GMT)
A physical proof of the topological entanglement entropy inequality [0.0] 最近、二次元ギャップ基底状態の位相エンタングルメントエントロピー(TEE)は、普遍的不等式$gamma geq log MathcalD$に従うことが示されている。
ここでは、この不等式のより直接的な証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:06:23 GMT)
A non-Hermitian loop for a quantum measurement [0.0] 時間進化を通じて状態ベクトル崩壊を操る機構の枠組みを確立する。
2レベルシステムでは,重畳を効果的に除去する機構として,キラル状態変換現象を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 17:59:10 GMT)
A frugal Spiking Neural Network for unsupervised classification of continuous multivariate temporal data [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は神経型であり、進化する膜電位を持つより生物学的に可塑性なニューロンを使用する。
本稿では,連続データにおける多変量時間パターンの完全教師なし識別と分類のために設計されたFragal Single-layer SNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 08:15:51 GMT)
A Systematic Literature Map on Big Data [0.0] 本研究は,ビッグデータパラダイムに関して実施および公表された研究の分析的視点を提供することを目的としている。
この手法は文献の体系的な地図であり、文献分析とコンテンツ分析を組み合わせて研究作品のパノラマを描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 21:41:44 GMT)
A Note on Tesla's Revised Safety Report Crash Rates [0.0] 2018年6月から2022年12月までの間に、TeslaはTesla車両の衝突事故の平均マイルを引用して四半期の安全レポートを発表した。
2021年3月以前、Teslaは事故率を1つに分類し、レベル2の自動走行システム「オートパイロット」、オートパイロットなし、自動緊急ブレーキなどアクティブな安全機能を備えた「オートパイロット」、アクティブな安全機能を備えた「オートパイロット」に分類した。
本項では、変更について記述し、相違の可能性について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 14:58:19 GMT)
A Gallery of Soft Modes: Theory and Experiment at a Ferromagnetic Quantum Phase Transition [0.0] 逆場イジングモデルの物理的実現であるLiHoF$_4$における量子臨界点近傍の低エネルギー励起について検討する。
チューナブルループギャップ共振器構造におけるマイクロ波分光は、ソフトモードと高エネルギーの電子核状態を特定し、特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Aug 2024 02:29:02 GMT)