The Llama 3 Herd of Models [345.6] 本稿ではLlama 3と呼ばれる新しい基礎モデルについて述べる。
Llama 3は、多言語性、コーディング、推論、ツール使用をサポートする言語モデルの群れである。
Llama 3は、GPT-4のような主要な言語モデルに匹敵する品質を多くのタスクで提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:57:20 GMT)
Can Large Language Models Understand Symbolic Graphics Programs? [136.6] 我々は、グラフィックコンテンツに関連する質問に答える能力の観点から、LLMの象徴的プログラムに対する理解を特徴づける。
シンボリックプログラムを理解するために、LLMはレンダリングされたビジュアルコンテンツに直接アクセスすることなく、対応するグラフィックコンテンツがどのように見えるかを想像する能力を持つ必要がある。
シンボルグラフィックスプログラムのセマンティック理解のための大規模なベンチマークを作成することで,LLMの評価にこのタスクを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:59:57 GMT)
When Video Coding Meets Multimodal Large Language Models: A Unified Paradigm for Video Coding [112.4] CMVC(Cross-Modality Video Coding)は、ビデオ符号化における多モード表現とビデオ生成モデルを探索する先駆的な手法である。
復号化の際には、以前に符号化されたコンポーネントとビデオ生成モデルを利用して複数の復号モードを生成する。
TT2Vは効果的な意味再構成を実現し,IT2Vは競争力のある知覚整合性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:36:18 GMT)
D5RL: Diverse Datasets for Data-Driven Deep Reinforcement Learning [99.3] ロボット操作と移動環境の現実的なシミュレーションに焦点を当てたオフラインRLのための新しいベンチマークを提案する。
提案するベンチマークでは、状態ベースドメインと画像ベースドメインを対象とし、オフラインRLとオンライン微調整評価の両方をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:27:00 GMT)
MVInpainter: Learning Multi-View Consistent Inpainting to Bridge 2D and 3D Editing [90.3] 新規ビュー合成(NVS)と3D生成は、最近顕著に改善されている。
我々はMVInpainterを提案し、3D編集を多視点2Dインペインティングタスクとして再フォーマットする。
MVInpainterは、スクラッチから完全に新しいビューを生成するのではなく、参照ガイダンスで複数のビューイメージを部分的に描き込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:57:28 GMT)
Model Merging in LLMs, MLLMs, and Beyond: Methods, Theories, Applications and Opportunities [89.4] モデルマージは、機械学習コミュニティにおける効率的なエンパワーメント技術である。
これらの手法の体系的かつ徹底的なレビューに関する文献には大きなギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:49:29 GMT)
Unlearnable Examples Detection via Iterative Filtering [84.6] ディープニューラルネットワークは、データ中毒攻撃に弱いことが証明されている。
混合データセットから有毒なサンプルを検出することは極めて有益であり、困難である。
UE識別のための反復フィルタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:26:13 GMT)
DaRec: A Disentangled Alignment Framework for Large Language Model and Recommender System [83.3] 大規模言語モデル (LLM) はレコメンデーションシステムにおいて顕著な性能を示した。
LLMと協調モデルのための新しいプラグ・アンド・プレイアライメントフレームワークを提案する。
我々の手法は既存の最先端アルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:56:23 GMT)
DeepInteraction++: Multi-Modality Interaction for Autonomous Driving [80.9] 我々は,モダリティごとの個別表現を学習し,維持することのできる,新しいモダリティインタラクション戦略を導入する。
DeepInteraction++はマルチモーダルなインタラクション・フレームワークであり、マルチモーダルな表現型インタラクション・エンコーダとマルチモーダルな予測型インタラクション・デコーダを特徴とする。
実験では,3次元物体検出とエンドツーエンドの自律走行の両方において,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:03:41 GMT)
Computer Vision Model Compression Techniques for Embedded Systems: A Survey [75.4] 本稿では,コンピュータビジョンタスクに適用される主モデル圧縮技術について述べる。
本稿では,圧縮サブ領域の特性について述べるとともに,異なるアプローチを比較し,最適な手法を選択する方法について論じる。
初期の実装課題を克服する上で、研究者や新しい実践者を支援するためのコードも共有しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:41:55 GMT)
Problem Solving Through Human-AI Preference-Based Cooperation [74.4] 我々は,人間-AI共同構築フレームワークであるHAI-Co2を提案する。
我々は、HAI-Co2を形式化し、それが直面する困難なオープンリサーチ問題について議論する。
本稿では,HAI-Co2のケーススタディと,モノリシックな生成型AIモデルとの比較による有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:54:58 GMT)
SM4Depth: Seamless Monocular Metric Depth Estimation across Multiple Cameras and Scenes by One Model [72.1] 現在のアプローチでは、さまざまなシーンで一貫した精度を維持する上で、課題に直面している。
これらの手法は、何千万、あるいは数千万のデータからなる広範囲なデータセットに依存している。
本稿では室内と屋外の両方でシームレスに機能するSM$4$Depthについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:30:39 GMT)
BAPLe: Backdoor Attacks on Medical Foundational Models using Prompt Learning [71.6] 医療基盤モデルはバックドア攻撃の影響を受けやすい。
本研究は,素早い学習期間中に医療基盤モデルにバックドアを埋め込む方法を紹介する。
我々の手法であるBAPLeは、ノイズトリガを調整するために最小限のデータサブセットしか必要とせず、テキストは下流のタスクにプロンプトする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:45:18 GMT)
Research on the Spatial Data Intelligent Large Model [70.5] 本報告では、これらのモデルの原理、手法、最先端の応用を探求する、空間データインテリジェントな大規模モデルに焦点を当てる。
これは、空間データインテリジェントな大規模モデルの定義、開発履歴、現状、およびトレンドに関する詳細な議論を提供する。
本報告では, 都市環境, 航空宇宙リモートセンシング, 地理, 交通, その他のシナリオにおける空間データ知能大規模モデルの重要技術とその応用を体系的に解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:41:57 GMT)
Heavy Labels Out! Dataset Distillation with Label Space Lightening [69.7] HeLlOは、合成画像から直接合成ラベルをオンラインで生成できる効果的な画像-ラベルプロジェクタを目指している。
ソフトラベルの完全なセットに必要な元のストレージの0.003%しか必要とせず、大規模データセット上での現在の最先端データセット蒸留法と同等のパフォーマンスを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:08:58 GMT)
SLCA++: Unleash the Power of Sequential Fine-tuning for Continual Learning with Pre-training [68.8] 本稿では,Seq FTのレンズからの進行オーバーフィッティング問題を詳細に解析する。
過度に高速な表現学習と偏りのある分類層がこの問題を構成することを考慮し、先進的なSlow Learner with Alignment(S++)フレームワークを導入する。
提案手法は,バックボーンパラメータの学習率を選択的に減少させるスローラーナーと,ポストホック方式で不規則な分類層を整列させるアライメントを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:50:07 GMT)
ScalingFilter: Assessing Data Quality through Inverse Utilization of Scaling Laws [67.6] ScalingFilterは、同じデータでトレーニングされた2つの言語モデル間の複雑さの違いに基づいて、テキスト品質を評価する新しいアプローチである。
品質フィルタリングによってもたらされるバイアスを評価するために,意味表現にテキスト埋め込みモデルを利用する指標である意味多様性を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:59:30 GMT)
Assessing and Enhancing Large Language Models in Rare Disease Question-answering [64.3] 本稿では,レアな疾患の診断におけるLarge Language Models (LLMs) の性能を評価するために,レアな疾患問合せデータセット(ReDis-QA)を導入する。
ReDis-QAデータセットでは1360の高品質な質問応答ペアを収集し,205の稀な疾患をカバーした。
その後、いくつかのオープンソースのLCMをベンチマークし、希少疾患の診断がこれらのモデルにとって重要な課題であることを示した。
実験の結果,ReCOPは,ReDis-QAデータセット上でのLCMの精度を平均8%向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:09:09 GMT)
RAGChecker: A Fine-grained Framework for Diagnosing Retrieval-Augmented Generation [63.0] 本稿では,検索モジュールと生成モジュールの両方に対して,一連の診断指標を組み込んだ詳細な評価フレームワークであるRAGCheckerを提案する。
RAGCheckerを用いて8つのRAGシステムを評価し,その性能を詳細に解析する。
RAGCheckerのメトリクスは、より効果的なRAGシステムの開発において研究者や実践者を導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:20:54 GMT)
GIR: 3D Gaussian Inverse Rendering for Relightable Scene Factorization [62.1] 本稿では,3次元ガウス表現を用いた3次元ガウス逆レンダリング(GIR)手法を提案する。
最短固有ベクトルを用いて各3次元ガウスの正規性を計算する。
我々は3次元ガウシアン毎に方向対応の放射光を格納し、多重バウンス光輸送を近似するために二次照明をアンタングルするために、効率的なボクセルベースの間接照明追跡方式を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:40:48 GMT)
Modeling Domain and Feedback Transitions for Cross-Domain Sequential Recommendation [60.1] $textTransition2$は、ドメインとユーザフィードバックのタイプの両方にわたるトランジションをモデル化する新しい方法です。
ユーザ履歴に基づいた遷移対応グラフエンコーダを導入し,フィードバックタイプに応じて異なる重みをエッジに割り当てる。
我々は、異なるタイプの遷移を識別するために、様々なマスクを組み込んで、クロストランジション・マルチヘッド・セルフアテンションを用いて、ユーザ履歴をエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:18:55 GMT)
ControlNeXt: Powerful and Efficient Control for Image and Video Generation [59.6] 制御可能画像と映像生成のための強力かつ効率的な制御NeXtを提案する。
まず、より単純で効率的なアーキテクチャを設計し、より重いブランチを最小限のコストで置き換えます。
トレーニングでは,学習可能なパラメータの最大90%を,代替案と比較して削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:08:08 GMT)
There is No Silver Bullet: Benchmarking Methods in Predictive Combinatorial Optimization [59.3] 予測最適化(英: Predictive optimization)は、エネルギーコストを意識したスケジューリングや広告予算配分など、多くの現実世界のアプリケーションの正確なモデリングである。
モジュールレベルでの設計選択を含む、両方のアプローチのシステマティックなベンチマークはありません。
本研究は,8ベンチマーク中7ベンチマークにおいて,PnOアプローチがPtOよりも優れていることを示すが,PnOの設計選択に銀の弾丸は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:49:55 GMT)
Phononic materials with effectively scale-separated hierarchical features using interpretable machine learning [57.9] 構造的階層的な音波材料は、複数の周波数範囲にわたるエラストダイナミック波と振動の有望なチューニング性を引き起こしている。
本稿では、各長さスケールの特徴が対象周波数範囲内の帯域ギャップをもたらす階層単位セルを求める。
提案手法は,階層型設計空間における新しい領域の探索を柔軟かつ効率的に行う手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:35:06 GMT)
A Survey on Integrated Sensing, Communication, and Computation [57.7] 次世代のワイヤレス技術である6Gは、従来のデータ中心サービスを超えた革命的な飛躍を約束している。
あらゆるものが相互接続され、インテリジェントである、ユビキタスなインテリジェントサービスの時代を後押しすることを目的としています。
統合通信と計算(ICC)、統合センシングと計算(ISC)、統合センシングと通信(ISAC)といった既存の技術は、この課題に対処するために部分的に進歩してきた。
本稿は、ICC、ICC、ISACなどの歴史的および関連する技術に関する総合的な調査から始まり、その強みと限界を強調した。
その後、最先端の信号設計を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:01:35 GMT)
Robust Zero-Shot Crowd Counting and Localization With Adaptive Resolution SAM [55.9] 本稿では,SEEM(Seegment-Everything-Everywhere Model)を用いた簡易かつ効果的な群集カウント手法を提案する。
密集した群集シーンにおけるSEEMの性能は,高密度領域の多くの人々が欠落していることが主な原因である。
提案手法は,群集カウントにおいて最高の教師なし性能を実現すると同時に,いくつかの教師付き手法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:38:42 GMT)
Dual-Camera Smooth Zoom on Mobile Phones [55.4] 我々は、スムーズなズームプレビューを実現するために、新しいタスク、すなわちデュアルカメラスムーズズーム(DCSZ)を導入する。
フレームモデル (FI) 技術は潜在的な解決法であるが、地軸収集に苦慮している。
連続型仮想カメラを組み込んだデータファクトリソリューションを提案し,シーンの再構成された3DモデルをレンダリングしてDCSZデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:32:04 GMT)
Efficient Imitation Learning with Conservative World Models [54.5] 報酬機能のない専門家によるデモンストレーションから政策学習の課題に取り組む。
純粋な強化学習ではなく、微調整問題として模倣学習を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:27:19 GMT)
MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse Domains [54.1] 大規模マルチタスクエージェント理解(MMAU)ベンチマークは、複雑な環境設定を必要としない包括的なオフラインタスクを特徴としている。
ツールユース、DAG(Directed Acyclic Graph)QA、データサイエンスと機械学習コーディング、コンテストレベルのプログラミング、数学の5分野にわたるモデルを評価する。
3K以上の異なるプロンプトを含む20の精巧に設計されたタスクにより、MMAUはLLMエージェントの強度と限界を評価するための包括的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:32:57 GMT)
Distilling Reasoning Ability from Large Language Models with Adaptive Thinking [54.0] 思考の微調整(cot-finetuning)の連鎖は、小さな言語モデル(SLM)を特定のタスクに対するパフォーマンス向上の推論能力で実現することを目的としている。
既存のコトファインタニング法の多くは事前に考えられたメカニズムを採用しており、SLMは答えを出す前に理性を生成することができる。
このメカニズムにより、SLMは複雑な質問を分析して考えることができるが、答えの正しさは論理的に小さな誤りに非常に敏感になる。
理性よりも先に回答を生成するための頑健な後思考機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:12:54 GMT)
Derivative-Free Guidance in Continuous and Discrete Diffusion Models with Soft Value-Based Decoding [54.0] 拡散モデルは、画像、分子、DNA、RNA、タンパク質配列の自然なデザイン空間を捉えるのに優れている。
これらの設計空間の自然性を保ちながら、下流の報酬関数を最適化することを目指している。
提案アルゴリズムは,中間雑音状態が将来高い報酬をもたらすことの先駆けとして,ソフトバリュー関数を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:47:59 GMT)
CT4D: Consistent Text-to-4D Generation with Animatable Meshes [53.9] 我々は,任意のユーザ供給プロンプトから一貫した4Dコンテンツを生成するために,アニマタブルメッシュを直接操作するCT4Dという新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、テキスト整列メッシュの作成を強化するために、ユニークなGenerate-Refine-Animate (GRA)アルゴリズムを組み込んでいる。
定性的かつ定量的な実験結果から,我々のCT4Dフレームワークは,フレーム間の整合性の維持とグローバルジオメトリの保存において,既存のテキスト・ツー・4D技術を超えていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:41:34 GMT)
Hyperparameters in Continual Learning: A Reality Check [53.3] 我々は、継続学習(CL)研究における従来の評価プロトコルが、機械学習評価における基本原理から逸脱していると論じる。
CLアルゴリズムの主な目的は、可塑性(新しいタスクから新しい知識を学ぶ)と安定性(以前のタスクからの知識を保持する)のトレードオフをバランスさせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:07:45 GMT)
Polaris: Open-ended Interactive Robotic Manipulation via Syn2Real Visual Grounding and Large Language Models [53.2] 我々はPolarisという対話型ロボット操作フレームワークを紹介した。
ポラリスはGPT-4と接地された視覚モデルを利用して知覚と相互作用を統合する。
本稿では,Syn2Real(Synthetic-to-Real)ポーズ推定パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:40:38 GMT)
A Semantic Space is Worth 256 Language Descriptions: Make Stronger Segmentation Models with Descriptive Properties [53.2] ProLabは、プロパティレベルのラベル空間を使用して、強力な解釈可能なセグメンテーションモデルを作成する新しいアプローチである。
セグメンテーションモデルを監督するために、常識知識に根ざした記述的特性を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:03:37 GMT)
REFRAME: Reflective Surface Real-Time Rendering for Mobile Devices [52.0] 本研究は,様々な場面にまたがる反射面に対して,リアルタイムな新規ビュー合成を実現するための課題に取り組む。
既存のリアルタイムレンダリング手法、特にメッシュに基づくレンダリングは、リッチなビュー依存の外観を持つモデリングサーフェスにおいて、サブパーパフォーマンスを持つことが多い。
色を拡散およびスペクトルに分解し、ニューラル環境マップに基づいて反射方向のスペクトル色をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:52:11 GMT)
MambaVT: Spatio-Temporal Contextual Modeling for robust RGB-T Tracking [51.3] 本研究では,マンバをベースとした純フレームワーク(MambaVT)を提案する。
具体的には、長距離クロスフレーム統合コンポーネントを考案し、ターゲットの外観変化にグローバルに適応する。
実験では、RGB-TトラッキングのためのMambaのビジョンの可能性が示され、MambaVTは4つの主要なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:29:00 GMT)
JPEG-LM: LLMs as Image Generators with Canonical Codec Representations [51.1] 離散化は、画像やビデオのような連続したデータを離散トークンとして表現する。
画像やビデオを識別する一般的な方法は、生のピクセル値のモデリングである。
正規表現を用いることで、言語生成と視覚生成の障壁を低くすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 23:57:02 GMT)
FactorLLM: Factorizing Knowledge via Mixture of Experts for Large Language Models [50.3] 本稿では,高度に訓練された高密度FFNを余分なサブネットワークに分解する新しいアプローチであるFacterLLMを紹介する。
FactorLLMは、最大85%のモデル性能を確保しながら、推論速度を30%以上増加させながら、ソースモデルに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:45:16 GMT)
A Non-negative VAE:the Generalized Gamma Belief Network [50.0] ガンマ信念ネットワーク(GBN)は、テキストデータ中の多層解釈可能な潜在表現を明らかにする可能性を実証している。
本稿では、一般化ガンマ信念ネットワーク(Generalized GBN)を導入し、元の線形生成モデルをより表現力のある非線形生成モデルに拡張する。
また、潜伏変数の後方分布を近似する上向きのワイブル推論ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:24:00 GMT)
On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials [49.5] 任意のウェイトを$Zotimes ldots otimes Z$指数関数を$mathcalO(n)$ ancillaeと2体XXおよびZZ相互作用を用いて一定深さの回路に分解する。
量子ビットリサイクルの恩恵を受ける回路に新しい回路書き換え規則を導入し,その正しさを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:09:08 GMT)
Large Language Models are Few-Shot Training Example Generators: A Case Study in Fallacy Recognition [49.4] 計算誤認識は、さまざまなジャンル、ドメイン、データセットに見られる誤認識のタイプによって、課題に直面します。
我々は、追加の文脈を取り入れ、大規模な言語モデルを活用して合成データを生成することによって、誤認識のための既存のモデルを強化することを目指している。
評価結果は、誤検出タイプ、データセット、ジェネレータ間で一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:00:12 GMT)
Scalable Learning of Item Response Theory Models [48.9] 項目応答理論(IRT)モデルは、分類データから、$m$テスト項目の遅延困難特性とともに、$n$試験の潜時能力を評価することを目的としている。
我々はこれらのモデルの類似性をロジスティック回帰に利用し、コアセットと呼ばれる小さな重み付き部分集合を用いて正確に近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:30:39 GMT)
Self-Supervised Video Desmoking for Laparoscopic Surgery [48.8] 自己監督型手術ビデオデモーキング(SelfSVD)について紹介する。
高エネルギー装置の起動前に捕捉したフレームは一般に明確である(プレスモークフレーム、PSフレーム)。
さらに、PSフレームからモデルに貴重な情報を供給し、マスキング戦略と正規化項を提示し、自明な解決策を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:52:13 GMT)
SpectralEarth: Training Hyperspectral Foundation Models at Scale [47.9] ハイパースペクトル基礎モデルの事前学習を目的とした大規模マルチ時間データセットであるSpectralEarthを紹介する。
我々は、最先端の自己教師付き学習(SSL)アルゴリズムを用いて、SpectralEarthの一連の基礎モデルを事前訓練する。
我々は、土地被覆と収穫型マッピングのための4つの下流データセットを構築し、モデル評価のためのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:55:59 GMT)
FancyVideo: Towards Dynamic and Consistent Video Generation via Cross-frame Textual Guidance [47.9] 我々は、既存のテキスト制御機構を改善する革新的なビデオジェネレータであるFancyVideoを紹介した。
CTGMは、TII(Temporal Information)、TAR(Temporal Affinity Refiner)、TFB(Temporal Feature Booster)をクロスアテンションの開始、中、末に組み込んでいる。
提案手法は,EvalCrafterベンチマークを用いて,最先端のT2V生成結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:47:44 GMT)
Identifying contributors to supply chain outcomes in a multi-echelon setting: a decentralised approach [47.0] 本稿では,推定貢献の分散計算における説明可能な人工知能の利用を提案する。
このアプローチは、サプライチェーンアクターにデータ共有を説得する必要性を緩和する。
その結果,集中型アプローチと比較して,品質変化の源泉を検出する方法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:51:48 GMT)
Active Generation for Image Classification [45.9] 本稿では,モデルのニーズと特徴に着目し,画像生成の効率性に対処することを提案する。
能動学習の中心的傾向として,ActGenという手法が,画像生成のトレーニング・アウェア・アプローチを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:04:21 GMT)
End-to-end Autonomous Driving: Challenges and Frontiers [45.4] エンドツーエンドの自動運転におけるモチベーション、ロードマップ、方法論、課題、今後のトレンドについて、270以上の論文を包括的に分析する。
マルチモダリティ、解釈可能性、因果的混乱、堅牢性、世界モデルなど、いくつかの重要な課題を掘り下げます。
基礎モデルと視覚前訓練の現在の進歩と、これらの技術をエンドツーエンドの駆動フレームワークに組み込む方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:55:30 GMT)
Collaborative Design and Planning of Software Architecture Changes via Software City Visualization [45.3] ディベロッパは通常、ソフトウェアアーキテクチャの変更を共同で議論し計画するためにダイアグラムとソースコードを使用します。
私たちは、開発者がソフトウェアアーキテクチャの変更を設計、計画するために、ソフトウェアシティーの可視化を協調的に利用できるようにする新しいアプローチについて、現在進行中の作業を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:37:41 GMT)
Direct Large Language Model Alignment Through Self-Rewarding Contrastive Prompt Distillation [45.2] コントラッシブ・プロンプト・ペア下での応答対の出力確率を用いて応答選好を評価する手法を提案する。
そこで本研究では,DLMA(Direct Large Model Alignment)の自動アライメント手法を提案する。
実験段階において,本手法は人手による好みデータに頼ることなく,textttRLHF法を超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:37:36 GMT)
METR: Image Watermarking with Large Number of Unique Messages [45.0] 私たちは、これらの課題に対処するためのアプローチであるMessage Enhanced Tree-Ring(METR:Message Enhanced Tree-Ring)を紹介します。
符号化されたメッセージの量を制限するために,METR++を提案する。
画像の品質を保ちながら、攻撃に対する堅牢性と多くのユニークなメッセージを暗号化する能力を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:22:28 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Robotics: A Survey of Real-World Successes [44.6] 強化学習(RL)は、広範囲のアプリケーションで非常に有望である。
ロボットの問題は、物理世界との相互作用の複雑さとコストから起因して、RLの応用に根本的な困難をもたらす。
この調査は、RLの能力を活用して一般的な実世界のロボットシステムを構築するための、RLの実践者とロボティクスの両方に洞察を提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:17:32 GMT)
Enabling Regional Explainability by Automatic and Model-agnostic Rule Extraction [44.2] ルール抽出は、疾患の診断、疾患の進行予測、薬物発見などの分野に大きく貢献する可能性がある。
既存のメソッドは、全体のパフォーマンスを最大化するために、マイナークラスのルールのパフォーマンスを損なう。
本稿では,特定のサブグループからルールを抽出するモデルに依存しない手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:08:00 GMT)
Scene-wise Adaptive Network for Dynamic Cold-start Scenes Optimization in CTR Prediction [44.2] SwAN(Scene-wise Adaptive Network)は、新しいシーンのための高性能なコールドスタートオンラインレコメンデーションを強調する新しいアプローチである。
SwANはMeituanのオンラインケータリングレコメンデーションサービスで成功しており、毎日数百万の顧客にサービスを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:40:33 GMT)
Modeling Comparative Logical Relation with Contrastive Learning for Text Generation [43.8] 比較論理関係生成(CLRG)と呼ばれる新しいD2Tタスクを導入する。
比較論理(CoLo)に基づくテキスト生成手法を提案する。
本手法は, 自動評価と人的評価の両方において, 優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:47:29 GMT)
Lane Graph as Path: Continuity-preserving Path-wise Modeling for Online Lane Graph Construction [43.7] レーングラフの構築は、自動運転において有望だが挑戦的な課題である。
従来の方法は、通常、ピクセルまたはピースレベルでレーングラフをモデル化し、ピクセルワイドまたはピースワイド接続によってレーングラフを復元する。
本稿では,経路に基づくオンラインレーングラフ構築手法であるLaneGAPについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:04:32 GMT)
Optimization by Decoded Quantum Interferometry [43.6] 本稿では,古典的復号化問題に対する古典的最適化問題を減じるための量子アルゴリズムを提案する。
DQIは、既知の量子時間古典アルゴリズムよりも近似比が良いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:47:42 GMT)
MS-HuBERT: Mitigating Pre-training and Inference Mismatch in Masked Language Modelling methods for learning Speech Representations [43.5] MS-HuBERTは、堅牢な音声表現を学習するためのエンドツーエンドの自己教師付き事前学習手法である。
ASR Librispeechベンチマークでバニラの HuBERT を平均5%の差で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:27:45 GMT)
Model-based Workflow for the Automated Generation of PDDL Descriptions [43.0] このコントリビューションは、統合システムと製品モデルからPDDL記述を自動生成するための包括的なワークフローを提供する。
提案するワークフローは,MBSE(Model-Based Systems Engineering)を活用して,システムおよび製品情報の整理と管理を行う。
これらのモデルの変更が更新されたPDDL記述に素早く反映されることを保証し、効率的で適応可能な計画プロセスを容易にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:29:25 GMT)
Implicit and Explicit Language Guidance for Diffusion-based Visual Perception [42.7] テキスト・ツー・イメージ拡散モデルでは、テクスチャが豊かで、異なるテキストプロンプトの下で合理的な構造を持つ高品質な画像を生成することができる。
拡散に基づく知覚のための暗黙的かつ明示的な言語指導フレームワークIEDPを提案する。
我々のIEDPは、セマンティックセグメンテーションと深さ推定を含む2つの典型的な知覚タスクにおいて有望な性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:34:34 GMT)
Your Turn: Real-World Turning Angle Estimation for Parkinson's Disease Severity Assessment [42.4] 本稿では,ビデオから3Dスケルトンを抽出して回転角を自動的に定量化する深層学習手法を提案する。
我々は、24人の被験者から1386個のビデオクリップを回転させて、最先端の人間のポーズ推定モデルであるFastposeとStrided Transformerを利用する。
これは、一眼レフカメラデータを用いて、自宅のPD患者によるターンの定量化を行う最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:36:07 GMT)
Visual Integration of Static and Dynamic Software Analysis in Code Reviews via Software City Visualization [42.2] コードレビューのためのソフトウェアビジュアライゼーションアプローチは、静的コード分析を使用するスタンドアロンアプリケーションとして実装されることが多い。
本稿では,静的解析データと動的解析データを組み合わせたWebベースの手法の設計と実装について述べる。
私たちのアーキテクチャツールデザインには、一般的なGitホスティングサービスへの統合のようなモダンなWebテクノロジが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:19:55 GMT)
On the Impact of Uncertainty and Calibration on Likelihood-Ratio Membership Inference Attacks [42.2] 我々は,情報理論の枠組みを用いて,最先端の確率比攻撃(LiRA)の性能を解析する。
我々は、MIAの有効性に対する不確実性と校正の影響についての洞察を提供することを目的として、MIA敵の利点に基づいて境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:04:29 GMT)
BAM! Just Like That: Simple and Efficient Parameter Upcycling for Mixture of Experts [41.8] 大規模な体制でゼロからMoEを訓練することは違法に高価である。
本稿では,BAM(Branch-Attend-Mix)を提案する。
5億9000万から20億のパラメータのシードモデルに関する実験では、BAMがパープレキシティとダウンストリームのタスクパフォーマンスの両方でベースラインを超えていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:19:12 GMT)
AIE: Auction Information Enhanced Framework for CTR Prediction in Online Advertising [40.2] オンライン広告におけるCTR予測のためのオークション情報強化フレームワーク(AIE)を提案する。
AIEは、Adaptive Market-price Auxiliary Module (AM2) と Bid Module (BCM) の2つのプラグインモジュールを導入した。
AIEの有効性と互換性を示すために、パブリックデータセットと産業データセットで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:25:56 GMT)
WaterSplatting: Fast Underwater 3D Scene Reconstruction Using Gaussian Splatting [39.6] 本研究では,水中データ処理を効果的に行うために,ボリュームレンダリングを3DGSで融合する手法を提案する。
提案手法は,海底シースルー-ネRFデータセットのレンダリング品質において,最先端のNeRF法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:16:49 GMT)
A controlled-squeeze gate in superconducting quantum circuits [39.6] マイクロ波共振器における電磁界の非古典的状態を作成する方法を提案する。
分散結合量子ビットの状態に条件付きSQUID終端共振器にスキューズ操作を適用する制御ゲートに基づく。
このツールを用いて任意のキュービット状態から圧縮状態の重ね合わせをマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:14:58 GMT)
Detecting Anomalies in Dynamic Graphs via Memory enhanced Normality [39.5] 動的グラフにおける異常検出は、グラフ構造と属性の時間的進化によって大きな課題となる。
時空間記憶強調グラフオートエンコーダ(STRIPE)について紹介する。
STRIPEは、AUCスコアが5.8%改善し、トレーニング時間が4.62倍速く、既存の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:08:06 GMT)
Semantic Capability Model for the Simulation of Manufacturing Processes [38.7] シミュレーションは製造工程の検査の機会を提供する。
異なるシミュレーションの組み合わせは、あるシミュレーションの出力が別のシミュレーションの入力パラメータとして機能し、結果として一連のシミュレーションとなるときに必要である。
シミュレーション、特定の知識を生成する能力、それぞれの品質基準を表現した情報モデルが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:28:08 GMT)
KGV: Integrating Large Language Models with Knowledge Graphs for Cyber Threat Intelligence Credibility Assessment [38.3] 本稿では,CTI(Cyber Threat Intelligence)品質評価フレームワークの知識グラフに基づく検証手法を提案する。
提案手法では,検証対象のOSCTIキークレームを自動的に抽出するLarge Language Models (LLM)を導入している。
研究分野のギャップを埋めるために、異種情報源からの脅威情報評価のための最初のデータセットを作成し、公開しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:32:46 GMT)
Machine learning empowered Modulation detection for OFDM-based signals [37.4] 視覚的MLに基づくOFDM技術のための変調検出法を提案する。
提案手法では,ResNetネットワークを用いて変調型を同時に検出し,サイクリックプレフィックスを正確に検出する。
その結果,提案手法は送信信号の事前知識を必要とせずにOFDMベースの技術に適用できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:33:09 GMT)
Training Spatial-Frequency Visual Prompts and Probabilistic Clusters for Accurate Black-Box Transfer Learning [35.7] そこで本研究では,ブラックボックス環境における視覚認識モデルのためのパラメータ効率変換学習フレームワークを提案する。
実験では,広範囲な視覚認識データセットにまたがる数ショットの移動学習環境において,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:35:52 GMT)
Addressing Skewed Heterogeneity via Federated Prototype Rectification with Personalization [35.5] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数の分散デバイス間の協調モデルトレーニングを容易にするために設計された、効率的なフレームワークである。
連合学習の重要な課題は、データレベルの不均一性、すなわち、スキュードまたはロングテールのプライベートデータの分散である。
本稿では,フェデレーション・パーソナライゼーションとフェデレーション・プロトタイプ・レクティフィケーションの2つの部分からなる新しいフェデレーション・プロトタイプ・レクティフィケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:26:46 GMT)
Capturing Human Motion from Monocular Images in World Space with Weak-supervised Calibration [35.4] モノクロ画像からの3次元運動回復のための従来の手法は、カメラ座標に依存するため、しばしば不足する。
W-HMRは、身体の歪み情報に基づいて「適切な」焦点長を予測する弱教師付き校正法である。
また,世界空間における可視的再構築のために,身体の向きを補正する OrientCorrect モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:16:20 GMT)
A Systematic Evaluation of Generated Time Series and Their Effects in Self-Supervised Pretraining [35.0] 自己教師付き事前訓練モデル(PTM)は、コンピュータビジョンと自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示した。
実験では、ほとんどの自己教師付き時系列PTMは、単純な教師付きモデルによって超えられた。
以上の結果から,実データ事前学習セットを大量のサンプルのみに置き換えることで,顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:53:09 GMT)
Anytime-valid off-policy inference for contextual bandits [34.7] コンテキストバンディットアルゴリズムは、観測されたコンテキストを$X_t$からアクションにマッピングする。
データの収集に使われたロギングポリシーと異なる仮説的ポリシーの特性を推定することは、しばしば関心がある。
我々は、過去の作業で不要な条件を緩和するOPE推論のための包括的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:06:32 GMT)
Co-Fix3D: Enhancing 3D Object Detection with Collaborative Refinement [33.8] Co-Fix3Dは、BEV表現のための協調的なマルチステージ並列クエリ生成機構を採用している。
提案手法では,BEV機能を改良し,弱い正のサンプルをより効果的に強調するLGEモジュールを組み込んだ。
Co-Fix3Dは、stringent nuScenesベンチマークで優れた結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:56:02 GMT)
Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risk of Language Models [33.2] Cybenchは、サイバーセキュリティタスクを特定し、それらのタスク上でエージェントを評価するためのフレームワークである。
4つの異なるCTFコンペティションから、40のプロフェッショナルレベルのCapture the Flag(CTF)タスクが含まれています。
GPT-4o, Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet, Mixtral 8x22b Instruct, Gemini 1.5 Pro, Llama 3 70B Chat, Llama 3.1 405B Instruct。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:23:10 GMT)
A Unified Taxonomy-Guided Instruction Tuning Framework for Entity Set Expansion and Taxonomy Expansion [32.7] 我々は、エンティティセットの拡大、分類拡張、種誘導分類構築に必要な2つの共通スキルを識別する:「兄弟」の発見と「親」の発見である。
そこで本研究では,大規模言語モデルを用いてクエリエンティティの兄弟と親を生成するための分類誘導型指導チューニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:24:03 GMT)
Personalizing Federated Instrument Segmentation with Visual Trait Priors in Robotic Surgery [32.6] PFedSISは、SISの視覚的特徴を持つ新しいPFL法である。
グローバル・パーソナライズド・ディアンタングメント(GPD)、外観制御パーソナライズド・エンハンスメント(APE)、形状相似グローバルエンハンスメント(SGE)が組み込まれている。
PFedSIS は 1.51% Dice, +2.11% IoU, -2.79 ASSD, -15.55 HD95 で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:57:59 GMT)
Predictive Multiplicity of Knowledge Graph Embeddings in Link Prediction [31.8] 知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは知識グラフの不足リンクを予測するためにしばしば使用される。
複数のKG埋め込みはリンク予測にほぼ等しく機能するが、特定のクエリに対して矛盾する予測を示唆する。
この振舞いは、KGEをベースとしたハイテイク領域のアプリケーションには重大なリスクをもたらすが、KGEの研究では見落とされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:54:02 GMT)
Penny-Wise and Pound-Foolish in Deepfake Detection [31.7] 本研究では,事前学習された視覚言語モデルに基づく深度検出の一般化のための新しい学習フレームワーク(PoundNet)を提案する。
PoundNetは学習可能なプロンプト設計と、上流タスクから幅広い知識を維持するためのバランスの取れた目的を取り入れている。
最先端の手法に比べてディープフェイク検出性能が19%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:38:31 GMT)
Trojan Activation Attack: Red-Teaming Large Language Models using Activation Steering for Safety-Alignment [31.2] 本研究では,大規模言語モデルの活性化層にトロイの木馬ステアリングベクトルを注入する,Trojan Activation Attack (TA2) と呼ばれる攻撃シナリオについて検討する。
実験の結果,TA2は高効率であり,攻撃効率のオーバーヘッドがほとんどあるいは全くないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:51:07 GMT)
Unsupervised Part Discovery via Dual Representation Alignment [31.1] オブジェクト部分は、様々な下流タスクにおいて重要な中間表現として機能します。
これまでの研究によると、Vision Transformerはラベルなしでインスタンスレベルの注意を学習できる。
本稿では,新しいパラダイムを用いた非教師なし部分特異的アテンション学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:11:20 GMT)
Eliminating Biased Length Reliance of Direct Preference Optimization via Down-Sampled KL Divergence [31.0] DPO(Direct Preference Optimization)は、大規模言語モデルと人間の好みとの直接的かつ堅牢なアライメントのための顕著なアルゴリズムとして登場した。
有望な有効性にもかかわらず、DPOは顕著な欠点に直面している。
また,この問題はDPOのアルゴリズム長依存性にも起因していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:12:52 GMT)
TriSAM: Tri-Plane SAM for zero-shot cortical blood vessel segmentation in VEM images [31.0] VEM画像における皮質血管のセグメンテーションに特化して設計された,第1級パブリックベンチマークであるBvEMを紹介する。
私たちのBvEMベンチマークは、成体マウス、マカク、ヒトの3匹の哺乳類のvEM画像量に基づいています。
我々は,TriSAMと呼ばれる,強力なセグメンテーションモデルSAMを3次元セグメンテーションに活用したゼロショット皮質血管セグメンテーション法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:23:00 GMT)
MathScape: Evaluating MLLMs in multimodal Math Scenarios through a Hierarchical Benchmark [30.0] 我々は,視覚情報とテキスト情報の組み合わせの理解と適用を強調する新しいベンチマークであるMathScapeを提案する。
MathScapeは、MLLMの理論的理解と応用能力を評価し、写真に基づく数学問題シナリオを評価するように設計されている。
我々は11の高度MLLMに対して多次元評価を行い、最も洗練されたモデルでさえベンチマークが困難であることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:01:53 GMT)
Activation Space Selectable Kolmogorov-Arnold Networks [29.5] 非線形加法接続に基づくKAN(Kolmogorov-Arnold Network)はセレクト法に匹敵する性能を発揮することが証明されている。
このような可能性にもかかわらず、単一のアクティベーション関数空間を使用すると、kanの性能が低下し、関連するタスクが異なる。
この研究は、新しいAIのデータ中心設計の理解に寄与し、kanベースのネットワークアーキテクチャにおけるイノベーションの基礎となる参照を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:34:05 GMT)
DeepClair: Utilizing Market Forecasts for Effective Portfolio Selection [29.4] ポートフォリオ選択のための新しいフレームワークであるDeepClairを紹介します。
DeepClairは、トランスフォーマーベースの時系列予測モデルを活用して、市場のトレンドを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:49:38 GMT)
DP-MemArc: Differential Privacy Transfer Learning for Memory Efficient Language Models [29.1] DP-MemArcは,大規模言語モデルのメモリコスト削減を目的とした,新しいトレーニングフレームワークである。
DP-MemArcは、様々な差分プライバシーメモリ効率の良い微調整スキームをサポートするために、サイドネットワークまたは可逆ネットワーク設計を組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:57:08 GMT)
Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey [29.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の課題に再トレーニングを必要とせずに対処することに成功した。
本稿では,GraphRAGの方法論について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:20:24 GMT)
W-RAG: Weakly Supervised Dense Retrieval in RAG for Open-domain Question Answering [28.8] 大規模言語モデル(LLM)は、内部(パラメトリック)知識にのみ依存して、事実的な回答を生成するのに苦労することが多い。
この制限に対処するため、Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムでは、外部ソースから関連情報を検索することでLLMを強化している。
我々はLLMのランキング機能を活用してW-RAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:34:44 GMT)
Adaptive Learning of Consistency and Inconsistency Information for Fake News Detection [28.7] 偽ニュースを検出するために,適応型マルチモーダル機能融合ネットワーク(MFF-Net)を提案する。
MFF-Netは複数の機能融合モジュールを通じてモード間の整合性情報を学習する。
実際のソーシャルメディアから派生した3つの公開ニュースデータセットにおいて、最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:22:10 GMT)
Inversion-DeepONet: A Novel DeepONet-Based Network with Encoder-Decoder for Full Waveform Inversion [28.4] フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)のための新しいディープ・オペレータ・ネットワーク(DeepONet)アーキテクチャ(Inversion-DeepONet)を提案する。
分岐網内の地震データから特徴を抽出するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
我々は,既存のデータ駆動型FWI法と比較して,ネットワークの精度と一般化能力の優れた性能を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:15:06 GMT)
Large Language Model Sentinel: LLM Agent for Adversarial Purification [27.5] 大規模言語モデル(LLM)は、よく設計されたテキストの摂動による敵攻撃に対して脆弱である。
LLAMOS(Large LAnguage Model Sentinel)と呼ばれる新しい防御技術を導入し,LLMの対角的堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:03:40 GMT)
I-SHEEP: Self-Alignment of LLM from Scratch through an Iterative Self-Enhancement Paradigm [27.4] 大規模言語モデル(LLM)は大きな進歩を遂げているが、共通学習パラダイムはLLMを受動的情報リポジトリとして扱う。
textbfIterative textbfSelf-EntextbfHanctextbfEmtextbfEnt textbfParadigmを紹介する。
I-SHEEPはQwenモデルとLlamaモデルの両方の容量を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:44:38 GMT)
Prefix Guidance: A Steering Wheel for Large Language Models to Defend Against Jailbreak Attacks [27.1] 我々は,プリフィックスガイダンス(PG)という,プラグアンドプレイで容易に配置可能なジェイルブレイク防御フレームワークを提案する。
PGは、モデルの出力の最初の数個のトークンを直接設定することで、有害なプロンプトを特定するようモデルに誘導する。
3つのモデルと5つの攻撃方法におけるPGの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:51:32 GMT)
Conformalized Answer Set Prediction for Knowledge Graph Embedding [26.8] 本稿では,リンク予測タスクに対して,正解集合を生成するために共形予測をどのように利用できるかを示す。
また、生成した回答セットは、しばしば意味のあるサイズであり、クエリの難易度に関して、そのサイズが順応することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:36:59 GMT)
Quantum-inspired Interpretable Deep Learning Architecture for Text Sentiment Analysis [26.3] 本稿では,QM原理と深層学習モデルを組み合わせた量子インスピレーション型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
具体的には、テキスト表現とQM原理の共通点を分析し、量子に着想を得たテキスト表現法を設計する。
また、長寿命メモリ(LSTM)ネットワークと自己認識機構(SAM)に基づく特徴抽出層を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:32:50 GMT)
AgentCourt: Simulating Court with Adversarial Evolvable Lawyer Agents [26.3] 本稿では,裁判所全体をシミュレーションするAgentCourtというシミュレーションシステムを提案する。
私たちの中核的な目標は、弁護士が事件の解決方法を学べることと、その全体的な法的スキルを改善することです。
実験の結果、2人の弁護士がAgentCourtで1000件の敵対的訴訟に関わった後、進化した弁護士エージェントは、法的タスクを扱う能力に一貫した改善を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:33:20 GMT)
Towards Flexible Visual Relationship Segmentation [25.9] 視覚的関係理解は、人間と物体の相互作用の検出、シーングラフの生成、およびタスクを参照する関係において別々に研究されている。
本稿では,FleVRSを提案する。FleVRSは,上述の3つの側面を,標準および即時的な視覚的関係のセグメンテーションにおいてシームレスに統合する単一モデルである。
当社のフレームワークは,既存のモデルを,標準,即応性,オープンボキャブラリタスクで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:57:38 GMT)
Time-Dependent VAE for Building Latent Factor from Visual Neural Activity with Complex Dynamics [25.5] 深い潜伏変数モデルは、表現力のある埋め込みを構築する助けとして、行動情報に依存している。
本稿では,ニューラルアクティビティシーケンスに沿って潜伏変数を生成する時間依存SwapVAEを提案する。
我々のモデルは複雑な視覚刺激を正確にデコードするだけでなく、時間的時間的神経力学も抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:27:23 GMT)
The ShareLM Collection and Plugin: Contributing Human-Model Chats for the Benefit of the Community [25.3] 大規模な言語モデルと統合された人間会話セットであるShareLMコレクションとそのプラグインについて紹介する。
このプラグインを使うと、会話とレスポンスのレベルの両方で会話を評価でき、プライベートにしたい会話を削除することができる。
われわれは、ShareLMコレクションの一部としてプラグインの会話を公開し、オープンなヒューマンモデルデータ分野におけるコミュニティの取り組みを求めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:46:54 GMT)
CorrAdaptor: Adaptive Local Context Learning for Correspondence Pruning [25.3] CorrAdaptorは、ローカルコンテキストを適応的に調整できるデュアルブランチ構造を導入した、新しいアーキテクチャである。
動作の整合性をネットワークに統合し,外乱の影響を抑制するための動作注入モジュールを設計する。
実験結果から,我々のCorrAdaptorは定性的に,定量的に,最先端の性能を達成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:09:37 GMT)
Few Shot Class Incremental Learning using Vision-Language models [24.9] 本研究では,言語正規化器と部分空間正規化器を利用する,革新的な数ショットクラスインクリメンタルラーニング(FSCIL)フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,限られたデータを持つ新しいクラスをモデルに導入するだけでなく,ベースクラスのパフォーマンスの維持も保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:36:43 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Solving Inverse Problems with Neural Networks [24.8] 逆問題に対する解を学ぶために訓練されたニューラルネットワークは、トレーニングセット上でも古典よりも優れた解を見つけることができることを示す。
高速な推論のために新しいデータに一般化するのではなく、既知のデータに対するより良い解決策を見つけるためにも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:38:10 GMT)
Leveraging Web-Crawled Data for High-Quality Fine-Tuning [24.2] 我々は、GPT-4のような先進的なモデルに頼ることなく、高品質な教師付き微調整のための貴重な情報源として、Webcrawled Dataが有効であると主張している。
我々は、Webcrawledデータをより小さな高品質なデータ集合と整列させることで、ペア化されたトレーニングデータセットを自動生成する。
実験の結果, モデル変換データを用いた学習は, 中国における数学問題の平均スコア9.4%で, 高品質なデータのみによるトレーニングを上回り, より良い結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:12:52 GMT)
The Product Beyond the Model -- An Empirical Study of Repositories of Open-Source ML Products [24.1] この研究は、GitHub上の50万以上のML関連プロジェクトの中から特定された、エンドユーザ向けの262のオープンソースML製品のデータセットに貢献する。
私たちのサンプルにあるML製品の大部分は、過去のインタビュー研究よりもスタートアップスタイルの開発を代表していることが分かりました。
我々は、多くのオープンソースML製品にデータサイエンティストが限定的に関与することを含む21の発見を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:43:35 GMT)
The Clever Hans Effect in Unsupervised Learning [24.1] Clever Hans効果が教師なし学習で広く利用されていることを示すのはこれが初めてである。
我々の研究は、教師なし学習の実践的応用に関連する未調査のリスクに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:19:42 GMT)
Unsupervised Variational Translator for Bridging Image Restoration and High-Level Vision Tasks [24.1] textbfVariational textbfTranslator (VaT)
既存の修復や高レベルのビジョンネットワークの再訓練は不要である。
VaTはラベルを必要とせずに上記の最適化目標を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:35:59 GMT)
Comparative Evaluation of 3D Reconstruction Methods for Object Pose Estimation [22.8] 本稿では,3次元再構成品質がポーズ推定精度に与える影響を評価するための新しいベンチマークを提案する。
複数の最先端の3D再構成とオブジェクトポーズ推定手法による詳細な実験により、現代的な再構成手法によって生成された幾何学が、正確なポーズ推定に十分であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:58:11 GMT)
Characterizing Multimodal Long-form Summarization: A Case Study on Financial Reports [22.8] 我々は,財務報告書の要約をケーススタディとして用いている。
マルチモーダルな長文要約を特徴付けるための計算フレームワークを提案し,Claude 2.0/2.1, GPT-4/3.5, Cohereの挙動について検討する。
GPT-4と比較して,長時間のマルチモーダル入力処理におけるClaude 2の強みを概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:59:08 GMT)
Rome was Not Built in a Single Step: Hierarchical Prompting for LLM-based Chip Design [22.7] 大言語モデル(LLM)は、ハードウェア記述言語(HDL)生成によるコンピュータハードウェア合成に有効である。
しかし、複雑なタスクを扱う場合のHDL生成にLLMが支援するアプローチは難しかった。
本稿では,効率的なステップワイズ設計手法を実現する階層的プロンプト手法について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:43:05 GMT)
Towards flexible perception with visual memory [22.6] ニューラルネットワークのトレーニングはモノリシックな取り組みであり、知識を石に彫ることに似ている。
我々は、ディープニューラルネットワークの表現力とデータベースの柔軟性を組み合わせることで、シンプルで魅力的な代替手段を探究する。
私たちは、以下の重要な機能を持つシンプルで柔軟なビジュアルメモリを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:19:13 GMT)
Rater Cohesion and Quality from a Vicarious Perspective [22.4] Vicariousアノテーションは、他の人がデータにアノテートすると考える方法をラウンダーに問うことによって、不一致を断ち切る方法である。
我々はレーダ結束指標を用いて、政治的関係や人種的背景がラテンダーの犯罪に対する認識に与える影響について検討する。
我々は,レーダの品質指標が,個人的および活気あるレベルにわたって,グループ内およびグループ間レーダの凝集にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:37:36 GMT)
VCD-Texture: Variance Alignment based 3D-2D Co-Denoising for Text-Guided Texturing [22.4] 本研究では,2次元拡散モデルと3次元拡散モデルの間のモーダルギャップに対処する分散テクスチャ合成を提案する。
我々は、競合する領域との詳細な関係を改善するために、塗装モジュールを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:31:29 GMT)
EmoDM: A Diffusion Model for Evolutionary Multi-objective Optimization [22.4] この研究は、EmoDMと呼ばれる進化的多目的探索を学習できる拡散モデルを提案する。
EmoDMは、新たなMOPに対して、さらなる進化的な探索をすることなく、その逆拡散によって、一組の非支配的なソリューションを生成することができる。
実験により,探索性能と計算効率の両面から,EmoDMの競合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:00:45 GMT)
LLM4DSR: Leveraing Large Language Model for Denoising Sequential Recommendation [22.4] シーケンシャルレコメンデーションシステムは、しばしばノイズの多いインタラクションによって汚染される、ユーザの歴史的なインタラクションシーケンスに依存している。
本研究では,LLM4DSRを提案する。LLM4DSRは大規模言語モデルを用いた逐次レコメンデーションを固有化するための手法である。
注目すべきは、LLM4DSRはモデルに依存しないため、修正されたシーケンスを様々なレコメンデーションモデルに柔軟に適用することができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:18:46 GMT)
On Model Compression for Neural Networks: Framework, Algorithm, and Convergence Guarantee [21.8] 本稿では,低ランク近似と重み近似の2つのモデル圧縮手法に焦点を当てた。
本稿では,非最適化の新たな視点から,モデル圧縮のための全体論的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:58:42 GMT)
PlainMamba: Improving Non-Hierarchical Mamba in Visual Recognition [21.8] PlainMambaは、一般的な視覚認識のために設計された単純な非階層的状態空間モデル(SSM)である。
我々は,マンバの選択的走査過程を視覚領域に適応させ,二次元画像から特徴を学習する能力を高める。
私たちのアーキテクチャは、同一のPlainMambaブロックを積み重ねることで、使いやすく、拡張しやすいように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:30:02 GMT)
Themis: Automatic and Efficient Deep Learning System Testing with Strong Fault Detection Capability [21.7] 深層学習システム(DLS)はオートパイロットのような安全クリティカルなタスクに広く応用されている。
DLSテスト技術は、障害を引き起こすデータフローを探索するために摂動入力を生成することによって障害を検出する。
最近の研究では、このような手作業は面倒であり、わずかな障害発生データフローしか検出できないことが示されている。
Themisは, 断層検出能力の強い最初の自動DLSテストシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:40:16 GMT)
OC3D: Weakly Supervised Outdoor 3D Object Detection with Only Coarse Click Annotation [21.3] LiDARポイントクラウドからの3D検出器のトレーニングは通常、高価なバウンディングボックスアノテーションに依存している。
本稿では,3D 点雲の鳥の目視のみを粗いクリックで操作する,革新的な弱制御手法である OC3D を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:34:53 GMT)
Not Every Image is Worth a Thousand Words: Quantifying Originality in Stable Diffusion [21.3] 本研究は,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成拡散モデルにおける原点の定量化という課題に対処する。
本稿では,テキストのインバージョンを利用して画像の原点度をモデルによる再構成に必要なトークン数に基づいて測定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:42:02 GMT)
Coupling without Communication and Drafter-Invariant Speculative Decoding [21.2] 通信不要なプロトコルは、私たちが Drafter-Invariant Speculative Decoding と呼ぶ投機的デコーディングの変種を生成する。
通信不要なプロトコルは、Drafter-Invariant Speculative Decodingと呼ぶ投機的デコーディングの変形をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:52:24 GMT)
Instruct Large Language Models to Generate Scientific Literature Survey Step by Step [21.1] 大規模言語モデル(LLM)を体系的に活用するプロンプトを設計する。
この設計はハイレベルの観点からの見出しの生成を可能にすると我々は主張する。
Qwen-long による実践は NLPCC 2024 で3位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:07:11 GMT)
Predicting Lung Cancer Patient Prognosis with Large Language Models [21.0] 大規模言語モデル(LLM)は、広範な学習知識に基づいてテキストを処理・生成する能力に注目されている。
肺癌患者の予後予測におけるGPT-4o miniおよびGPT-3.5の有用性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:36:27 GMT)
Evetac: An Event-based Optical Tactile Sensor for Robotic Manipulation [20.7] Evetacはイベントベースの光学触覚センサーである。
タッチ処理アルゴリズムを開発し,その測定結果を1000Hzでオンラインで処理する。
Evetacの出力とマーカー追跡は、データ駆動スリップの検出と予測モデルを学ぶ上で有意義な機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:53:11 GMT)
Long-Tailed Classification Based on Coarse-Grained Leading Forest and Multi-Center Loss [20.1] Long-tailed (LT) 分類は、現実世界では避けられない問題であり、困難な問題である。
不変特徴学習を用いて多粒度分類モデルを構築することを目的とした,新しい長鎖分類フレームワークを提案する。
提案手法は既存のベンチマークである ImageNet-GLT と MSCOCO-GLT の両方で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:38:05 GMT)
Multimodal Causal Reasoning Benchmark: Challenging Vision Large Language Models to Infer Causal Links Between Siamese Images [19.9] 我々は,Multimodal Causal Reasoningベンチマーク,すなわち MuCR を提案し,大規模言語モデルに挑戦する。
具体的には,セマンティック因果関係と視覚的手がかりを組み込んだシアム画像を作成するための,プロンプト駆動画像合成手法を提案する。
我々の広範な実験により、現在最先端のVLLMは、我々が期待したようなマルチモーダル因果推論に熟練していないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:04:32 GMT)
P/D-Serve: Serving Disaggregated Large Language Model at Scale [19.8] 本稿では,MLOpsのパラダイムに準拠したエンドツーエンドシステムP/D-Serveを提案する。
数万基のNPUが商業的に8ヶ月以上使われてきた。
最適化されたE2Eシステムでは、P/D-Serveは集約LDMに比べてスループットが6.7倍向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:32:25 GMT)
Robustness-Aware 3D Object Detection in Autonomous Driving: A Review and Outlook [19.5] 本研究は,現実シナリオ下での知覚システム評価において,精度と遅延とともに頑健性の重要性を強調した。
我々の研究は、カメラのみ、LiDARのみ、マルチモーダルな3Dオブジェクト検出アルゴリズムを広範囲に調査し、精度、レイテンシ、堅牢性の間のトレードオフを徹底的に評価する。
これらのうち、多モード3D検出手法は優れた堅牢性を示し、新しい分類法を導入し、文献を改良して明瞭性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:07:04 GMT)
LiD-FL: Towards List-Decodable Federated Learning [18.9] 本稿では,中央サーバが敵のリストを維持できる,リスト記述可能なフェデレーション学習のためのアルゴリズムフレームワークを提案する。
実験結果から,提案アルゴリズムは様々な攻撃において悪意ある多数派に耐えうることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:26:56 GMT)
Interactive Character Control with Auto-Regressive Motion Diffusion Models [18.7] リアルタイム動作合成のためのA-MDM(Auto-Regressive Motion Diffusion Model)を提案する。
我々の条件拡散モデルは初期ポーズを入力とし、前者のフレームに条件付けられた連続した動きフレームを自動回帰的に生成する。
本稿では,タスク指向サンプリング,インペインティング,階層的強化学習など,対話型制御をA-MDMに組み込む一連の手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:56:32 GMT)
Is Knowledge Power? On the (Im)possibility of Learning from Strategic Interaction [18.4] 主要な問題は、エージェントが自分の好みに対する不確実性を克服し、不確実性を欠く結果を達成するかどうかである。
プレイヤーの行動が学習アルゴリズムに基づいて決定される完全に戦略的な環境での反復的な相互作用について検討する。
1人のプレイヤーがゲームについて完全な知識を持っている場合、初期情報ギャップは持続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:17:56 GMT)
The Power of Combining Data and Knowledge: GPT-4o is an Effective Interpreter of Machine Learning Models in Predicting Lymph Node Metastasis of Lung Cancer [18.3] リンパ節転移(LNM)は肺癌患者の早期治療を決定する重要な因子である。
近年,大きな言語モデル (LLM) が注目されている。
本稿では,LLMが取得した医療知識と機械学習モデルで同定した潜伏パターンを組み合わせた新しいアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:33:22 GMT)
Towards Realistic Synthetic User-Generated Content: A Scaffolding Approach to Generating Online Discussions [18.0] ユーザ生成コンテンツの現実的で大規模な合成データセット作成の実現可能性について検討する。
本稿では,議論スレッドのコンパクトな表現のアイデアに基づく多段階生成プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:43:50 GMT)
Training-free Graph Neural Networks and the Power of Labels as Features [17.9] トレーニングフリーグラフニューラルネットワーク(TFGNN)は、トレーニングなしで使用することができ、任意のトレーニングで改善することもできる。
グラフニューラルネットワークの表現力をLaFが向上することを示す。
実験では、TFGNNがトレーニングフリー設定において既存のGNNよりも優れており、従来のGNNよりもはるかに少ないトレーニングイテレーションで収束していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:32:26 GMT)
Detector Collapse: Physical-World Backdooring Object Detection to Catastrophic Overload or Blindness in Autonomous Driving [17.6] ディテクター・コラプス(英: Detector Collapse、DC)は、オブジェクト検出用に設計された、新しいバックドア攻撃パラダイムである。
DCは、検出器を瞬時に無力化するように設計されている(つまり、検出器の性能が著しく損なわれ、サービス停止で終了する)。
我々は,自然物を利用した新たな中毒対策を導入し,実環境における実践的なバックドアとして機能することを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:02:41 GMT)
GOReloc: Graph-based Object-Level Relocalization for Visual SLAM [17.6] 本稿では,ロボットシステムのオブジェクトレベル再ローカライズのための新しい手法を紹介する。
軽量なオブジェクトレベルマップにおいて、現在のフレーム内の物体検出と3Dオブジェクトとの密接な関連付けにより、カメラセンサのポーズを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:54:33 GMT)
Independent Policy Mirror Descent for Markov Potential Games: Scaling to Large Number of Players [17.6] マルコフポテンシャルゲーム(Markov potential Games、MPG)はマルコフゲームの重要なサブクラスである。
MPGは特別な場合として、すべてのエージェントが同じ報酬関数を共有する、同一の関心の設定を含む。
マルチエージェントシステムでは,Nash平衡学習アルゴリズムの性能を多数のエージェントに拡張することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:02:05 GMT)
MapComp: A Secure View-based Collaborative Analytics Framework for Join-Group-Aggregation [17.5] MapCompは、共同分析のためのジョイングループ集約クエリを容易にする、ビューベースの新しいフレームワークである。
我々の研究は、マテリアライズドビューを使ったセキュアな協調JGAクエリを高速化する最初の取り組みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:52:00 GMT)
Unsupervised Robust Cross-Lingual Entity Alignment via Neighbor Triple Matching with Entity and Relation Texts [17.5] 言語間エンティティアライメント(EA)は、異なる言語間での複数の知識グラフ(KG)の統合を可能にする。
近隣の3重マッチング戦略により、エンティティレベルとリレーレベルアライメントを共同で実行するEAパイプライン。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:52:44 GMT)
Compensate Quantization Errors+: Quantized Models Are Inquisitive Learners [17.4] 大規模言語モデル(LLM)は、優れた性能と堅牢な推論能力を示すが、その拡張サイズは、相当なリソース消費のために、デプロイメントを複雑にし、環境上の懸念を増す。
我々は量子化LDMの性能を高める革新的な手法を開発した。
我々の手法は、様々な量子化シナリオをまたいだ最先端の結果を一貫して提供し、量子化プロセスに関する深い理論的洞察を提供し、広く応用するための量子化モデルのポテンシャルを解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:22:57 GMT)
A Conflicts-free, Speed-lossless KAN-based Reinforcement Learning Decision System for Interactive Driving in Roundabouts [17.4] 本稿では,ラウンドアバウンドにおける安全かつ効率的な運転行動を促進するための学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、複雑なマルチサイクルラウンドアバウトにおける安全かつ効率的な運転戦略を学習するために、深層Q-ラーニングネットワークを用いる。
その結果,本システムは安定したトレーニングプロセスを維持しつつ,安全かつ効率的な運転を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:10:25 GMT)
A Multi-Stream Fusion Approach with One-Class Learning for Audio-Visual Deepfake Detection [17.3] 本稿では,ロバストな音声・視覚深度検出モデルを開発する上での課題について述べる。
新たな世代のアルゴリズムが絶えず出現しており、検出方法の開発中にこれらのアルゴリズムは遭遇しない。
表現レベルの正規化手法として,一級学習を用いたマルチストリーム融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:59:31 GMT)
General-purpose Clothes Manipulation with Semantic Keypoints [17.2] 衣服操作タスクの一般化を促進するために,大規模言語モデルに基づく階層学習手法を提案する。
状態表現には意味キーポイントを使用し、衣服の形状を捉え、その操作方法を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:49:14 GMT)
Benchmarking the Capabilities of Large Language Models in Transportation System Engineering: Accuracy, Consistency, and Reasoning Behaviors [17.2] 幅広い分野の交通工学的問題のサンプルを含むベンチマークデータセットであるTransportBenchを紹介した。
このデータセットは、さまざまな商用およびオープンソースの大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するために、人間の専門家によって使用される。
われわれの研究は、複雑な交通問題に人工知能を活用するための、すばらしい第一歩だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:55:45 GMT)
Cross-Modal Denoising: A Novel Training Paradigm for Enhancing Speech-Image Retrieval [17.0] 本稿では,クロスモーダル・インタラクションを強化するために,クロスモーダル・デノイング(CMD)という,効果的なフレームワークと新しい学習タスクを導入する。
具体的には、CMDは、あるモダリティ内のノイズの多い特徴から、別のモダリティから特徴を相互作用させることによって、意味的特徴を再構成するように設計された認知タスクである。
実験の結果,Flickr8kデータセットでは平均R@1で2.0%,SpkenCOCOデータセットでは平均R@1で1.7%,最先端の手法では平均R@1で2.0%向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:42:05 GMT)
A Multi-task Adversarial Attack Against Face Authentication [16.9] 本稿では,複数のユーザやシステムに対して適応可能なMTADVと呼ばれるマルチタスク逆攻撃アルゴリズムを提案する。
MTADVはLFW、CelebA、CelebA-HQなど、さまざまな顔データセットに対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:13:22 GMT)
Robust Active Learning (RoAL): Countering Dynamic Adversaries in Active Learning with Elastic Weight Consolidation [16.9] 本稿ではロバスト・アクティブ・ラーニング(RoAL)を紹介する。ロバスト・アクティブ・ラーニング(RoAL)は,ロバストなアクティブ・ラーニング・フレームワークを開発する上での課題に対処するための新しいアプローチである。
本稿では,アクティブな学習フレームワークに重大な脅威をもたらす動的敵攻撃を提案する。
次に、EWCとアクティブラーニングを組み合わせることで、動的逆境攻撃による破滅的な忘れを軽減できる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:05:23 GMT)
Single-image coherent reconstruction of objects and humans [16.8] モノクル画像から物体や人間を再構成する既存の方法は、激しいメッシュ衝突と性能制限に悩まされている。
本稿では,1つの画像から対話対象と人物を相互に一貫した3次元再構成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:27:18 GMT)
DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search [16.5] 私たちはDeepSeek-Prover-V1.5を紹介します。
このモデルはDeepSeek-Prover-V1から派生した拡張形式定理証明データセットを用いて教師付き微調整を行う。
本稿では,モンテカルロ木探索の変種であるRMaxTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:40:03 GMT)
Stochastic Semi-Gradient Descent for Learning Mean Field Games with Population-Aware Function Approximation [16.0] 平均場ゲーム (MFGs) は人口分布を用いた大規模マルチエージェントシステム内の相互作用をモデル化する。
本稿では,MFGのオンライン学習手法について考察する。
本研究では, 値関数と人口分布の両方に対する線形関数近似 (LFA) を開発し, 連続状態作用空間上でのMFGに対する最初の集団認識型LFAを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:51:50 GMT)
MAG-SQL: Multi-Agent Generative Approach with Soft Schema Linking and Iterative Sub-SQL Refinement for Text-to-SQL [15.8] これらのモデルのパフォーマンスと、複雑なデータベーススキーマを持つデータセット上でのヒューマンパフォーマンスとの間には、依然として大きなギャップがあります。
本稿では,ソフトスキーマリンクと反復的サブコンテキスト改善を用いたマルチエージェント生成手法MAG-を提案する。
本フレームワークでは,データベース内の列の選択にテーブルの要約を含むエンティティベースの手法を用い,それらの複雑な質問を分解するために,新たな目標条件分解手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:57:55 GMT)
Towards Practical Human Motion Prediction with LiDAR Point Clouds [15.7] 我々は,最初のシングルLiDARに基づく3次元人体動作予測手法であるtextitLiDAR-HMPを提案する。
LiDAR-HMPは、入力として生のLiDARポイントクラウドを受け取り、将来の3D人間のポーズを直接予測する。
提案手法は,2つの公開ベンチマーク上での最先端性能を実現し,実世界の展開において顕著な堅牢性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:10:01 GMT)
Coarse-to-fine Alignment Makes Better Speech-image Retrieval [15.7] 本稿では,音声画像検索のための新しいフレームワークを提案する。
我々は、音声と画像の表現を粗いレベルで整列させるために、音声画像コントラスト学習タスク(SIC)を利用する。
我々のフレームワークは、2つのベンチマークデータセット上で、R@1で最先端の手法を4%以上上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:21:49 GMT)
LLaVA-Surg: Towards Multimodal Surgical Assistant via Structured Surgical Video Learning [15.6] 新しいデータセットであるSurg-QAを作成し、手術用ビデオインストラクションペアを102,000個作成する。
手術知識を学習するために, LLMを用いた2段階質問応答生成パイプラインを提案する。
LLaVA-Surgは、手術ビデオに関するオープンな質問に答えられる新しい視覚言語対話アシスタントだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:00:20 GMT)
EgoPoseFormer: A Simple Baseline for Stereo Egocentric 3D Human Pose Estimation [15.6] ステレオ・エゴセントリックな人物ポーズ推定のためのトランスフォーマーモデルであるEgoPoseFormerを提案する。
本手法は,ヘッドマウントカメラの自己閉塞性や視野制限(FOV)による関節視認性を克服する主な課題を克服する。
本手法をステレオUnrealEgoデータセット上で評価し,従来の手法よりも大幅に優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:08:49 GMT)
The Threats of Embodied Multimodal LLMs: Jailbreaking Robotic Manipulation in the Physical World [14.6] 人工人工知能(英語: Embodied AI, AI)は、センサーやアクチュエータを通して物理世界と対話する人工知能システムである。
大規模言語モデル(LLM)は言語命令を深く探求し、複雑なタスクの計画策定において重要な役割を担います。
LLMベースのエンボディAIロボットは広く普及し、家庭や産業で一般的になると予想されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:08:06 GMT)
An Efficient Continuous Control Perspective for Reinforcement-Learning-based Sequential Recommendation [14.5] 本稿では,UnderlinetextbfEfficient UnderlinetextbfContinuous UnderlinetextbfControl framework (ECoC)を提案する。
まず、統計的に検証された仮定に基づいて、正規化されたユーザとアイテム空間から抽象化された新しい統一されたアクション表現を提案する。
このプロセスでは、統合された行動の観点から戦略的な探索と方向性の制御が慎重に設計され、最終的な勧告決定に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:26:26 GMT)
The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery [14.5] 本稿では,完全自動科学的発見のための最初の包括的枠組みについて述べる。
我々は、新しい研究アイデアを生成し、コードを書き、実験を実行し、結果を視覚化し、その結果を説明するThe AI Scientistを紹介します。
原則として、このプロセスは、人間の科学コミュニティのように行動しながら、オープンな方法でアイデアを反復的に発展させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:42:50 GMT)
Rethinking Medical Anomaly Detection in Brain MRI: An Image Quality Assessment Perspective [14.4] 構造類似度指数の損失をl1損失と組み合わせた核融合品質損失関数を提案する。
また,正常領域と異常領域の平均強度比(AIR)を高めるデータ前処理戦略を導入し,異常の識別を改善した。
提案したIQAアプローチは,BraTS21(T2,FLAIR)およびMSULBデータセット上のDice係数(DICE)とAUPRC(Area Under the Precision-Recall Curve)において,大幅な改善(>10%)を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:55:07 GMT)
MambaMIM: Pre-training Mamba with State Space Token-interpolation [14.3] 選択構造状態空間補間(S6T)に基づくMamba(MambaMIM)の自己教師型学習手法を提案する。
MambaMIMは、Mambaの長距離表現能力を向上するために、任意の単一またはハイブリッドのMambaアーキテクチャで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:35:26 GMT)
Understanding the Local Geometry of Generative Model Manifolds [14.2] 学習多様体のテクスト局所幾何学と下流生成の関係について検討する。
所与の潜伏者に対して、局所記述子は世代美学、アーティファクト、不確実性、暗記などと相関していることを示す定量的かつ定性的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:59:06 GMT)
Intensity correlations in measurement-device-independent quantum key distribution [14.2] 本稿では,MDI QKDシステムのキーレートを,強度相関の下で定量的に解析する理論モデルを提案する。
実測強度相関を用いたMDI QKDシステムに理論モデルを適用し,本モデルの下で鍵を効率よく生成することが困難であることを示す。
本研究は,MDI QKDプロトコルに対する強度相関のセキュリティ解析を拡張し,MDI QKDシステムの実用的セキュリティを評価する方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:20:13 GMT)
MagicFace: Training-free Universal-Style Human Image Customized Synthesis [13.9] MagicFaceは、ユニバーサルスタイルのヒューマンイメージパーソナライズされた合成方法である。
トレーニング不要な方法で、任意のスタイルの人間に対して、シングル/マルチコンセプトのカスタマイズを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:00:39 GMT)
Surgical SAM 2: Real-time Segment Anything in Surgical Video by Efficient Frame Pruning [13.9] 本稿では,SurgSAM-2 (SurgSAM-2) を用いた手術用SAM2 (SurgSAM-2) について紹介する。
SurgSAM-2はバニラSAM2と比較して効率とセグメンテーションの精度を著しく向上させる。
注目すべきは、SurgSAM-2はSAM2と比較して3$times$ FPSを達成すると同時に、低解像度データによる微調整後の最先端のパフォーマンスも提供することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:59:12 GMT)
Touch-GS: Visual-Tactile Supervised 3D Gaussian Splatting [13.9] 光触覚センサを用いた3次元ガウス撮影シーンの監視手法を提案する。
我々は、DenseTact光触覚センサとRealSense RGB-Dカメラを活用し、この方法でタッチとビジョンを組み合わせることで、視覚やタッチ単独よりも定量的に質的に優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:46:42 GMT)
API-guided Dataset Synthesis to Finetune Large Code Models [13.8] 大規模なコードモデル(LCM)は巨大なコードコーパスで事前訓練される。
監視された微調整(SFT)は、これらのモデルを特定の要求と整合させる上で重要な役割を果たす。
高品質のSFTデータセットは、データセットの不均一な品質とドメイン固有のデータセットの不足のため、大きな課題となる。
API誘導型データセット合成フレームワークであるDataScopeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:48:42 GMT)
Lifelong Reinforcement Learning via Neuromodulation [13.8] 進化は、高度に効果的な適応学習機能と意思決定戦略を持つ動物や人間に影響を与えた。
これらの理論の中心であり、神経科学の証拠を学習に組み込むことが神経調節システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:53:35 GMT)
MetaSeg: MetaFormer-based Global Contexts-aware Network for Efficient Semantic Segmentation [13.4] バックボーンからデコーダへのメタフォーマーアーキテクチャを活用する強力なセマンティックセグメンテーションネットワークであるMetaSegを提案する。
私たちのMetaSegは、MetaFormerアーキテクチャがデコーダやバックボーンの有用なコンテキストをキャプチャする上で重要な役割を担っていることを示しています。
これは、CNNベースのバックボーンをMetaFormerブロックを使って採用し、グローバルコンテキストをキャプチャするための新しい自己注意モジュールで構成されるMetaFormerベースのデコーダを設計する動機となります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:55:11 GMT)
Asteroid: Resource-Efficient Hybrid Pipeline Parallelism for Collaborative DNN Training on Heterogeneous Edge Devices [13.2] デバイス上でのディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングは、エッジでのプライバシ保護機械学習において不可欠であると認識されている。
Asteroidは異種エッジデバイスにまたがる資源壁を破り、効率的なモデルトレーニングアクセラレーションを実現する分散エッジトレーニングシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:25:50 GMT)
Solving a Rubik's Cube Using its Local Graph Structure [13.2] ルービックスキューブには6つの面と12の可能なアクションがあり、小さくて制約のないアクション空間に繋がる。
ルービックスキューブはグラフとして表すことができ、立方体の状態はノードであり、作用はエッジである。
グラフ畳み込みネットワークに基づいて、スクランブルされたルービックスキューブの解を見つけるための新しい探索アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:39:52 GMT)
A quantum-classical hybrid algorithm with Ising model for the learning with errors problem [13.1] 本稿では,Ising Model (HAWI) を用いた量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案し,LWE問題に対処する。
我々は、ハミルトンの低エネルギーレベルを同定して解を抽出し、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスの実装に適したものにする。
我々のアルゴリズムは反復であり、その時間複雑性はハミルトンの低エネルギーレベルを見つけるために使われる特定の量子アルゴリズムに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:11:35 GMT)
Exact Tensor Completion Powered by Slim Transforms [12.9] 任意の線形変換による正確なテンソル完備化の理論的保証は、変換領域のテンソルを直接操作することによって確立される。
このモデルと証明はテンソル完成の柔軟性を大幅に向上させ,提案手法の優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:07:32 GMT)
Web Retrieval Agents for Evidence-Based Misinformation Detection [12.8] 本稿では,誤情報検出のためのエージェントベース自動事実チェック手法を提案する。
検索にインターネットにアクセスできない強力なLLMエージェントとオンライン検索エージェントを組み合わせることで,各ツールを独立して使用する場合よりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:13:16 GMT)
Causal Discovery from Time-Series Data with Short-Term Invariance-Based Convolutional Neural Networks [12.8] 時系列データによる因果発見は、スライス内(同時)とスライス間(時差)の両方の因果関係を捉えることを目的としている。
我々は, textbfShort-textbfTerm textbfInvariance に着目した勾配に基づく因果探索手法 STIC を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:43:28 GMT)
Early Detection of Performance Regressions by Bridging Local Performance Data and Architectural Models [12.6] ソフトウェア開発では、開発者は既存の問題に対処したり、新機能を実装したりするために、ソフトウェアに多くの修正を加えることが多い。
新しいソフトウェアリリースのパフォーマンスが低下しないことを保証するため、既存のプラクティスはシステムレベルのパフォーマンステストに依存している。
本稿では,コンポーネントレベルのテストとシステムレベルのアーキテクチャモデルによって生成された局所的な性能データをブリッジすることで,性能の劣化を早期に検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:33:20 GMT)
Experimental evaluation of offline reinforcement learning for HVAC control in buildings [12.5] 建物における動的HVAC制御のために, 強化学習(RL)技術がますます研究されている。
本稿では,最先端のオフラインRLアルゴリズムの長所と短所を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:25:52 GMT)
Multi-Modality Co-Learning for Efficient Skeleton-based Action Recognition [12.4] 本稿では,効率的な骨格に基づく行動認識のための多モード協調学習(MMCL)フレームワークを提案する。
MMCLフレームワークは,トレーニング期間中に多要素協調学習を行い,推論に簡潔な骨格のみを用いることで効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:25:39 GMT)
To Impute or Not: Recommendations for Multibiometric Fusion [12.1] 3つのマルチモーダルバイオメトリックスコアデータセットに対する様々なスコア計算手法の評価を行った。
トレーニングデータにおけるクラスバランシングは、計算手法における負のバイアスを軽減するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:54:39 GMT)
FlashGS: Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-scale and High-resolution Rendering [11.7] FlashGSは、3D Gaussian Splattingの効率的な差別化を容易にするように設計されている。
FlashGSの性能評価は、多種多様な合成シーンと実世界の大規模シーンで行われている。
結果は、FlashGSの優れたパフォーマンスとリソース最適化能力を強調し、それを3Dレンダリングの領域における恐ろしいツールとして位置づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:27:42 GMT)
Out-of-Distribution Detection via Deep Multi-Comprehension Ensemble [11.5] マルチComprehension (MC) Ensemble は,OOD (Out-of-Distribution) 特徴表現を拡大するための戦略として提案されている。
OOD検出におけるMC Ensemble戦略の優れた性能を示す実験結果を得た。
これにより,提案手法がトレーニング分布外のインスタンスを検出できるモデルの性能向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:30:42 GMT)
MxT: Mamba x Transformer for Image Inpainting [11.4] Image Inpaintingは、セマンティック・コヒーレントなコンテンツで画像の欠落した領域や破損した領域を復元することを目的としている。
本稿では,Mambaと変換器を組み合わせたHybrid Module (HM) を相乗的に構成したMxTを提案する。
我々のHMは、ピクセルレベルとパッチレベルの二重レベルの相互作用学習を容易にし、高品質で文脈的精度で画像を再構成するモデルを大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:11:10 GMT)
Do Text-to-Vis Benchmarks Test Real Use of Visualisations? [11.4] ベンチマークデータセットと公開リポジトリのコードを比較します。
この結果から,グラフの種類や属性,アクション数など,同じ分布をテストせずに評価した結果,データセットの実質的なギャップが明らかとなった。
これは、ユーザの視覚的ニーズに真に対処するシステムの開発をサポートするために、新しい、より多くのベンチマークが必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:26:26 GMT)
PyMarian: Fast Neural Machine Translation and Evaluation in Python [11.3] シーケンス・ツー・シーケンス・モデルのための C++ ベースのトレーニングおよび推論ツールキットである Marian NMT に Python インタフェースを記述した。
このインターフェースにより、Marianでトレーニングされたモデルが、Pythonで利用可能なリッチで幅広いツールに接続できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:41:21 GMT)
Compressed Federated Reinforcement Learning with a Generative Model [11.1] 強化学習は近年、前例のない人気を得たが、それでもサンプルの非効率さに悩まされている。
この課題に対処するため、フェデレーション強化学習(FedRL)が出現し、エージェントは局所的な推定を集約することで単一のポリシーを協調的に学習する。
通信効率のよいFedRL手法であるCompFedRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:17:18 GMT)
HyperTaxel: Hyper-Resolution for Taxel-Based Tactile Signals Through Contrastive Learning [11.0] 本稿では,タクセルに基づく触覚信号の幾何学的表現を学習するための新しいフレームワークHyperTaxelを提案する。
我々は、この表現と対照的な学習目標を用いて、希少な低分解能タッセル信号を高分解能接触面に符号化し、マッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:59:53 GMT)
Hi-ResNet: Edge Detail Enhancement for High-Resolution Remote Sensing Segmentation [10.9] 高分解能リモートセンシング(HRS)セマンティックセマンティクスは、高分解能カバレッジ領域からキーオブジェクトを抽出する。
HRS画像内の同じカテゴリのオブジェクトは、多様な地理的環境におけるスケールと形状の顕著な違いを示す。
効率的なネットワーク構造を持つ高分解能リモートセンシングネットワーク(Hi-ResNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:59:26 GMT)
Treat Stillness with Movement: Remote Sensing Change Detection via Coarse-grained Temporal Foregrounds Mining [10.8] 広範に採用されているバイテンポラルイメージベースフレームワークを再検討し、新しい粗粒度時間マイニング拡張(CTMA)フレームワークを提案する。
両時間画像に比例して、まず時間的操作を用いて映像に変換する。
そして、一連の時間エンコーダを採用して、粗い粒度変化領域の動画から運動特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:04:26 GMT)
Zero-Shot Learning and Key Points Are All You Need for Automated Fact-Checking [10.8] 本研究は,ZSL-KeP(Zero-Shot Learning and Key Points)に基づく自動ファクトチェックフレームワークを提案する。
AVeriTeC共有タスクデータセット上で、ベースラインを堅牢に改善し、10位を達成することで、うまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:57:42 GMT)
MathBridge: A Large Corpus Dataset for Translating Spoken Mathematical Expressions into $LaTeX$ Formulas for Improved Readability [10.8] 数式表現をフォーム翻訳に変換するための,最初の広範囲なデータセットであるMathBridgeを紹介する。
MathBridgeは、テキストからLaへの翻訳のための事前訓練された言語モデルの能力を大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:51:43 GMT)
Asymmetrical estimator for training encapsulated deep photonic neural networks [10.7] 非対称訓練(asymmetrical training、AT)は、BPをベースとした訓練方法であり、カプセル化された深層ネットワーク上で訓練を行うことができる。
ATは既存のBP-PNN法に比べて時間とエネルギー効率が大幅に向上した。
集積フォトニックディープネットワークのためのATの耐エラー性および校正性のないトレーニングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:58:17 GMT)
Leveraging Generative Models for Covert Messaging: Challenges and Tradeoffs for "Dead-Drop" Deployments [10.4] 自然言語テキストの生成モデルは、メッセージ転送ビットをモデルからサンプルのシーケンスにエンコードし、最終的にはもっともらしい自然言語のカバーテキストを生成する。
このようなパイプラインの自然な適用、すなわち、大規模でパブリックなインターネットプラットフォーム上での"デッドドロップ"の隠蔽メッセージングを考慮することで、これらの課題を具体化します。
このモデルベースのフォーマット変換暗号化パイプラインにシステムを実装し、その性能と(ヒューリスティックな)セキュリティを実証分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:37:58 GMT)
CRQBench: A Benchmark of Code Reasoning Questions [10.4] 質問と回答を推論する100のC++コードのベンチマークであるCRQBenchを紹介します。
CRQBenchをキュレートするために、人間の検査と同時にLLMアシスタントを使用し、手作業の労力を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 23:30:47 GMT)
Enhancing Large Language Model-based Speech Recognition by Contextualization for Rare and Ambiguous Words [10.2] 我々は,テキストプロンプトにキーワードを付与することで文脈認識が可能な,大規模言語モデル(LLM)に基づく自動音声認識(ASR)システムを開発した。
我々はデコーダのみのアーキテクチャを採用し、日本語と英語が支配するデータセットをデコーダとして、スクラッチから事前学習した社内LLMであるPLaMo-100Bをデコーダとして使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:50:58 GMT)
Efficient Quantum Transduction Using Anti-Ferromagnetic Topological Insulators [10.1] 本稿では,量子トランスデューサ設計の一般的な原理について論じる。
次に, 固体反強磁性トポロジカル絶縁体を特に有効なトランスデューサとして用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:47:06 GMT)
Detection and Impact of Debit/Credit Card Fraud: Victims' Experiences [10.1] 米国におけるデビット/クレディットカード詐欺被害者の実態調査を行った。
経済的損失と心理的影響の関係は見つからなかった。
より多くの参加者が、通知からではなく、カードやアカウントのステートメントをレビューした後で不正を検出すると報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:06:49 GMT)
Characterization of Intensity Correlation via Single-photon Detection in Quantum Key Distribution [10.0] 量子鍵分布の源単位(QKD)における最も重要な脆弱性の1つは、変調後の量子状態間の相関である。
測定ユニットにおける単光子検出結果に応じて強度相関を特徴付ける手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:13:20 GMT)
AVIN-Chat: An Audio-Visual Interactive Chatbot System with Emotional State Tuning [10.0] AVIN-Chatを使えば、ユーザーはリアルタイムで3Dアバターと対面会話ができる。
提案したAVIN-Chatは、ユーザの感情状態に応じて感情的に話し、表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:45:53 GMT)
Local Causal Discovery with Background Knowledge [10.0] あらゆる種類の因果的背景知識を用いて局所構造を学習する手法を提案する。
次に,先行知識の存在下での局所構造のみに基づく因果関係の同定基準を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:31:48 GMT)
Inductive Learning of Logical Theories with LLMs: A Complexity-graded Analysis [9.9] 本研究は,Large Language Models(LLM)の機能と限界を分析するための,新しい体系的方法論を提案する。
この分析は、LLM性能に関する特定の推論課題の定量化を可能にする、複雑性グレードのw.r.t.ルール依存構造である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:41:00 GMT)
Monte Carlo Path Tracing and Statistical Event Detection for Event Camera Simulation [9.8] 本稿では,適応的経路サンプリングによるモンテカルロ経路トレースに基づく新しいイベントカメラシミュレーションシステムを提案する。
我々はモンテカルロ経路追跡における適応サンプリング手法を用いて,イベントカメラの挙動を物理的に正確にシミュレートした最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:46:51 GMT)
DIVE: Towards Descriptive and Diverse Visual Commonsense Generation [9.7] 本稿では、生成した推論の記述性と多様性を改善することを目的とした、DIVEと呼ばれる新しいビジュアルコモンセンス生成フレームワークを提案する。
DIVEには、ジェネリック推論フィルタリングとコントラスト検索学習という2つの方法が含まれており、既存のビジュアルコモンセンスリソースの限界とトレーニング目標に対処する。
特に、DIVEはVisual Commonsense Graphsの人間レベルの記述性と多様性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:37:24 GMT)
System States Forecasting of Microservices with Dynamic Spatio-Temporal Data [9.5] 現在の予測手法は、関係が重要となる環境では不十分である。
短期および長期の予測タスクでは,MAE(Mean Absolute Error)の8.6%削減,MSE(Mean Squared Error)の2.2%削減を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:52:02 GMT)
KAN versus MLP on Irregular or Noisy Functions [9.5] 我々は,不規則あるいはノイズのある関数上でのKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とMLP(Multi-Layer Perceptron)ネットワークの性能を比較した。
関数は正則関数、局所微分不能点を持つ連続関数、ジャンプ不連続点を持つ関数、特異点を持つ関数、雑音関数の6つの型に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:24:07 GMT)
Decentralized and Uncoordinated Learning of Stable Matchings: A Game-Theoretic Approach [9.4] 分散的かつ非協調的な方法で、未知の嗜好と安定したマッチングを学習する問題を考察する。
本研究では, 指数重み学習アルゴリズムを安定マッチングゲームに適用することにより, 完全分散・非協調的な対数的後悔を実現することを示す。
また、任意に高い確率で安定なマッチングにグローバルに収束する、分散的で非協調的な学習アルゴリズムも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:57:09 GMT)
Polyphone Disambiguation in Mandarin Chinese with Semi-Supervised Learning [9.1] 漢字の大部分は単音であり、多声文字と呼ばれる特殊な文字群は複数の発音を持つ。
音声関連生成タスクの実行の前提条件として、正しい発音を複数の候補者に特定する必要がある。
マンダリン中国語多音不明瞭化のための半教師付き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, 15 Aug 2024 06:51:57 GMT)
DIffSteISR: Harnessing Diffusion Prior for Superior Real-world Stereo Image Super-Resolution [9.1] DiffSteISRは、現実世界のステレオ画像の再構築のための先駆的なフレームワークである。
DiffSteISRは、事前訓練されたテキスト-画像モデルに埋め込まれた強力な事前知識を利用して、失われたテクスチャの詳細を効率的に回収する。
DiffSteISRは低解像度ステレオ画像から自然的かつ正確なテクスチャを正確に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:14:18 GMT)
MIDAS: Multi-level Intent, Domain, And Slot Knowledge Distillation for Multi-turn NLU [9.0] MIDASは、マルチレベルインテント、ドメイン、スロット知識の蒸留を多ターンNLUに活用する新しいアプローチである。
本稿では,マルチレベルインテント,ドメイン,スロット知識の蒸留を多ターンNLUに適用したMIDASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:28:18 GMT)
Deep Joint Denoising and Detection for Enhanced Intracellular Particle Analysis [9.0] 本稿では,DENODETと呼ばれる新しいディープニューラルネットワークを提案する。
本手法は, 粒子追跡課題データセットと実際の蛍光顕微鏡画像データについて, 最先端粒子検出法と比較して, 優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:13:53 GMT)
When Raw Data Prevails: Are Large Language Model Embeddings Effective in Numerical Data Representation for Medical Machine Learning Applications? [8.9] 大規模言語モデルの最後の隠れ状態からベクター表現が医療診断および予後に有効であることを示す。
我々は,異常な生理的データを表すため,ゼロショット設定の命令調整LDMに着目し,それらのユーティリティを特徴抽出器として評価する。
医学MLタスクでは生データの特徴が依然として有効であることが示唆されているが、ゼロショットLSM埋め込みは競争力のある結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:56:40 GMT)
Learned denoising with simulated and experimental low-dose CT data [8.7] 本研究は,CT画像における雑音低減の文脈における機械学習手法,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の適用について検討する。
シミュレーションノイズデータと実世界の実験ノイズデータで学習したアルゴリズムの観測性能の違いを総合的に調査するため,機械学習に大規模な2次元CTデータセットを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:24:22 GMT)
Classification of High-dimensional Time Series in Spectral Domain using Explainable Features [8.7] 本稿では,高次元定常時系列を分類するためのモデルに基づくアプローチを提案する。
我々のアプローチはモデルパラメータの解釈可能性を強調し、神経科学のような分野に特に適している。
我々の手法の新規性は、モデルパラメータの解釈可能性にあり、神経科学における重要なニーズに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:10:12 GMT)
mhGPT: A Lightweight Generative Pre-Trained Transformer for Mental Health Text Analysis [8.7] 本稿では、メンタルヘルス関連ソーシャルメディアとPubMedの記事に基づいて訓練された、軽量な生成事前学習トランスフォーマであるmhGPTを紹介する。
mhGPTは限られたハードウェア制約の下で評価され、MentaLLaMAやGemmaのような最先端のモデルと比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:01:57 GMT)
Analytical Uncertainty-Based Loss Weighting in Multi-Task Learning [8.5] マルチタスク学習(MTL)における鍵となる課題は、ニューラルネットワークトレーニング中の個々のタスク損失のバランスを取り、パフォーマンスと効率を改善することである。
本稿では,不確かさ重み付けの最も一般的な手法に基づくタスク重み付け手法を提案する。
我々のアプローチは、解析的に禁止された、スケーラブル化のブルートフォースアプローチに匹敵する結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:10:17 GMT)
Beyond Full Label: Single-Point Prompt for Infrared Small Target Label Generation [8.5] 我々は、赤外線小ターゲットラベル生成(IRSTLG)のための学習に基づくシングルポイントアノテーションパラダイムを構築するための最初の試みを行っている。
本稿では,エネルギー二重誘導単点プロンプト(EDGSP)フレームワークを提案する。
実験の結果,EDGSPが生成した擬似ラベルは,SIRST,NUDT-SIRST,IRSTD-1kデータセット上で100%対象レベルの検出確率(Pd)と0%の偽アラームレート(Fa)を達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:49:12 GMT)
Scaling Up Natural Language Understanding for Multi-Robots Through the Lens of Hierarchy [8.2] 長期計画には不確実性蓄積、計算複雑性、遅延報酬、不完全情報といった課題が伴う。
本研究では,タスク階層を人間の指示から活用し,マルチロボット計画を容易にする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:46:13 GMT)
Dual-View Pyramid Pooling in Deep Neural Networks for Improved Medical Image Classification and Confidence Calibration [8.0] 本稿では,DVPP(Dual-view pyramid pooling)と呼ばれる新しいプール方式を提案する。
DVPP は,SP と CCP 演算子の利点を十分に活用することにより,医用画像分類と信頼性校正性能の両立を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:30:06 GMT)
KOALA: Enhancing Speculative Decoding for LLM via Multi-Layer Draft Heads with Adversarial Learning [7.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自己回帰的復号性のため、高い推論遅延を示す。
我々は,従来の指導訓練に対人学習を取り入れた,ドラフトヘッドへのアプローチであるKoALAを紹介する。
KOALAは、その後のトークンを予測する際に、ドラフトヘッドの精度を大幅に改善する。
この改良は、ドラフトのオーバーヘッドをわずかに増加させるコストが伴うが、KOALAはドラフトヘッドの可能性を大幅に開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:29:48 GMT)
IIU: Independent Inference Units for Knowledge-based Visual Question Answering [7.4] 細粒度マルチモーダル推論のための独立推論ユニット(IIU)を提案する。
IIUは機能的に独立したユニットによってモジュール内情報を分解する。
我々のモデルは、新しい最先端を実現し、性能を3%向上し、基礎的な事前訓練されたマルチモーダルモデルを超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:30:47 GMT)
Probabilistic Load Forecasting Based on Adaptive Online Learning [7.4] 本稿では,隠れマルコフモデルの適応型オンライン学習に基づく確率的負荷予測手法を提案する。
本稿では,理論的保証のある学習予測手法を提案し,その性能を複数のシナリオで実験的に評価する。
その結果,提案手法は様々なシナリオにおいて既存手法の性能を大幅に向上させ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, 15 Aug 2024 07:37:47 GMT)
The Z-Gromov-Wasserstein Distance [7.1] グロモフ・ワッサーシュタイン距離(Gromov-Wasserstein distance, GW)は測度空間を比較する強力なツールである。
本稿では,GW距離の一般化を定義することによって,$Z$-networksを比較する手法を提案する。
この構成は多くの既知のメトリクスを仮定し、共有プロパティを理解するための統一的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:58:07 GMT)
Understanding Help-Seeking Behavior of Students Using LLMs vs. Web Search for Writing SQL Queries [7.0] プログラミング教育における大規模言語モデル(LLM)の利用の増加は、学生がqlクエリを書く方法を変えつつある。
伝統的に、学生はコーディング支援のためのウェブ検索に大きく依存していたが、これはChatGPTのようなLLMの採用によって変化してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:58:41 GMT)
Multimodal Emotion Recognition using Audio-Video Transformer Fusion with Cross Attention [7.0] マルチモーダル感情認識は、特に同期、特徴抽出、多様なデータソースの融合において重要な課題に直面します。
本稿では,Audio-Video Transformer Fusion with Cross Attention (AVT-CA)という新しいトランスモデルを提案する。
AVT-CAは,実践的応用のための正確で信頼性の高いマルチモーダル感情認識システムの開発において重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:14:38 GMT)
HeightLane: BEV Heightmap guided 3D Lane Detection [6.9] 単分子画像からの正確な3次元車線検出は、深さのあいまいさと不完全な地盤モデリングによる重要な課題を示す。
本研究は,マルチスロープ仮定に基づいてアンカーを作成することにより,単眼画像から高さマップを予測する革新的な手法であるHeightLaneを紹介する。
HeightLaneは、Fスコアの観点から最先端のパフォーマンスを実現し、現実世界のアプリケーションにおけるその可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:14:57 GMT)
Autonomous Behavior Planning For Humanoid Loco-manipulation Through Grounded Language Model [6.9] 大規模言語モデル(LLM)は、意味情報の理解と処理のための強力な計画と推論能力を示している。
本稿では,ロボットが与えられたテキストによる指示の下で,自律的に動作や低レベル実行を計画できる新しい言語モデルベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:33:32 GMT)
Does Reasoning Emerge? Examining the Probabilities of Causation in Large Language Models [6.9] AIの最近の進歩は、大規模言語モデル(LLM)の能力によって推進されている。
本稿では,LLMが実世界の推論機構をいかに効果的に再現できるかを評価することを目的とした,理論的かつ実用的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:19:11 GMT)
DATTA: Towards Diversity Adaptive Test-Time Adaptation in Dynamic Wild World [6.8] 本稿では,QoE(Quality of Experience)の改善を目的としたDATTA(Diversity Adaptive Test-Time Adaptation)という手法を提案する。
バッチの多様性を評価するダイバーシティ識別(DD)、DDの洞察に基づく正規化手法を調整するためのダイバーシティ適応バッチ正規化(DABN)、モデルを選択的に微調整するダイバーシティ適応細調整(DAFT)の3つの主要なコンポーネントが特徴である。
実験結果から,本手法の精度は最先端手法と比較して最大21%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:50:11 GMT)
Enhancing Sharpness-Aware Minimization by Learning Perturbation Radius [6.8] そこで我々は,PerTurbation radiuS という二段階最適化フレームワークを提案し,シャープネスを意識した最小化アルゴリズムの摂動半径を学習する。
計算機ビジョンと自然言語処理における様々なアーキテクチャとベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:40:57 GMT)
Masked Generative Extractor for Synergistic Representation and 3D Generation of Point Clouds [6.7] 我々は,3次元表現学習と生成学習を深く統合する利点を探るため,Point-MGEと呼ばれる革新的なフレームワークを提案する。
形状分類において、Point-MGEはModelNet40データセットで94.2%(+1.0%)、ScanObjectNNデータセットで92.9%(+5.5%)の精度を達成した。
また,非条件条件と条件条件条件条件の両方で,Point-MGEが高品質な3D形状を生成可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:59:58 GMT)
Dynamics of the unitary Bose gas near a narrow Feshbach resonance: universal coherent atom-molecule oscillations [6.7] 我々は、幅8.3 mGの133$Cs原子の非常に狭いフェシュバッハ共鳴を研究する。
原子凝縮物の単位への急激なクエンチは、動的に生成された縮合された非縮合された分子や原子を含むコヒーレントな振動を引き起こす。
フェシュバッハ結合によって決定される同じ特性周波数は、あらゆる種類の粒子で観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:48:31 GMT)
Anomalous thermodiffusion, absolute negative mobility and reverse heat transport in a single quantum dot [6.7] 2つの貯水池間に埋もれた1つのエネルギー準位からなる量子ドット系の定常輸送特性について検討した。
調整されたパラメータ構造内では, 異常熱拡散, 絶対負のモビリティ, 逆の熱輸送の3つの反直感的輸送現象を観測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:43:11 GMT)
Evaluating Time-Dependent Methods and Seasonal Effects in Code Technical Debt Prediction [6.6] 本研究は,時間依存手法と季節的影響を考慮した時間依存手法の効果を評価することを目的とする。
Javaで開発された31のオープンソースプロジェクトのコミット履歴を使って、11の予測モデルをトレーニングしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:39:58 GMT)
Some Implications of the Independence Postulate for Physics [6.5] 多くの世界理論と建設論は独立宣言と矛盾している。
この衝突は、多数の電子のスピンを測定する有限の実験の存在によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:37:45 GMT)
Unsupervised Industrial Anomaly Detection via Pattern Generative and Contrastive Networks [6.4] 本稿では,視覚変換器を用いた教師なし異常検出ネットワークを提案する。
階層的なタスク学習と人間の経験を利用して、その解釈可能性を高めます。
従来の最先端手法を超越した99.8%のAUCを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:25:15 GMT)
5%>100%: Breaking Performance Shackles of Full Fine-Tuning on Visual Recognition Tasks [6.4] 本稿では,新しい適応型チューニング手法であるマルチ認知型ビジュアルアダプタ(Mona)チューニングを提案する。
まず、視覚信号の処理能力を高めるために、複数の視覚フレンドリーなフィルタをアダプタに導入する。
次に,適応器に拡張正規化層を追加し,視覚フィルタの入力特徴の分布を調節する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:58:10 GMT)
An Event Structure-aware Generative Model for Biomedical Event Extraction [6.3] 本稿では,複雑なイベント構造をバイオメディカルテキストで捉えるために,GenBEEと呼ばれるイベント構造認識生成モデルを提案する。
我々は3つのバイオメディカルイベント抽出ベンチマークを用いて提案したGenBEEモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:24:10 GMT)
Deep Learning: a Heuristic Three-stage Mechanism for Grid Searches to Optimize the Future Risk Prediction of Breast Cancer Metastasis Using EHR-based Clinical Data [6.3] 我々は、ディープフィードフォワードニューラルネットワーク(DFNN)モデルを開発し、グリッドサーチにより最適化する。
我々は3段階のメカニズムとSSGS, RGS戦略を適用して, 8サイクルのグリッドサーチを行う。
その結果,5年,10年,15年の乳癌転移のリスク予測は,それぞれ18.6%,16.3%,17.3%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:35:24 GMT)
GRAMMAR: Grounded and Modular Methodology for Assessment of Closed-Domain Retrieval-Augmented Language Model [6.1] Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、クローズドドメインや社内知識ベースを問うために様々な産業で広く利用されている。
これらのシステムを評価することは、クローズドドメインデータのプライベートな性質と、真理を検証できるクエリの不足により、大きな課題となる。
本稿では,グラウンドドデータ生成プロセスを含む評価フレームワークであるGRAMMARと,欠陥モジュールを効果的に特定する評価プロトコルを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:56:49 GMT)
Discovery and Application of the Two-Electron Quantum Theory of Glass States [5.8] ガラス状態問題は、1電子理論や原子(分子)を独立粒子として記述した失敗に由来する。
2005年、デ・ジェンヌはガラス転移を簡単な言葉で説明する方法として、既存の全てのガラスモデルと接触する分子のクラスターモデルを構築することを提案した。
この論文は、ガラス転移に関する完全な理論的な声明であるだけでなく、高温超伝導の理論の新たな解釈でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:59:26 GMT)
From Entanglement Purification Scheduling to Fidelity-constrained Entanglement Routing [5.8] 量子デコヒーレンスと戦うための有望な技術は、絡み合いの浄化である。
単一ホップケースに対して最適な絡み合わせ浄化スケジューリングアルゴリズムを開発し,マルチホップケースにおけるテキスト・アンド・スワップ戦略を解析する。
我々のアルゴリズムは広範なシミュレーションによって数値的にも実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:11:14 GMT)
Single-photon phase spectrum recovery from the Hong-Ou-Mandel dip [5.7] そこで本研究では,香港-奥羽-マンデルディップと強度スペクトルの位相スペクトル差を再構成する手法を提案する。
この方法は、参照波パケットの助けを借りて未知の単一光子波パケットの測定に一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:31:45 GMT)
Explaining an Agent's Future Beliefs through Temporally Decomposing Future Reward Estimators [5.6] エージェントの今後の報奨推定器を修正して次のNの報奨を予測し、TRD(Temporal Reward Decomposition)と呼ぶ。
エージェントが報酬を受け取ることを期待する時期、報酬の価値、それを受け取ることに対するエージェントの自信を推定し、エージェントのアクション決定に対する入力特徴の時間的重要性を計測し、将来の報酬に対する異なるアクションの影響を予測する。
Atari環境上で訓練されたDQNエージェントを効率よく再訓練し,RTDを組み込むことで性能への影響を最小限に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:56:15 GMT)
Conditional Brownian Bridge Diffusion Model for VHR SAR to Optical Image Translation [5.6] 本稿では,Brownian Bridge Diffusion Model(BBDM)に基づく条件付き画像から画像への変換手法を提案する。
我々は、MSAWデータセット、ペアSAR、0.5m Very-High-Resolution (VHR)画像の光学画像収集に関する総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:43:46 GMT)
UniFed: A Universal Federation of a Mixture of Highly Heterogeneous Medical Image Classification Tasks [5.6] われわれはUniFedを紹介した。UniFedは、あらゆる画像モダリティから病気を分類することを目的とした、普遍的なフェデレーション学習パラダイムである。
具体的には、ローカルモデルとグローバルモデルの両方を動的に調整することで、UniFedはクライアントとサーバの様々なタスク複雑さを考慮します。
我々は, 網膜, 病理組織学, 肝腫瘍の診断において, 精度, 通信コスト, コンバージェンス時間に比較して, フレームワークの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:27:45 GMT)
Federated Sequence-to-Sequence Learning for Load Disaggregation from Unbalanced Low-Resolution Smart Meter Data [5.5] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、エネルギー意識を高め、エネルギープログラム設計のための貴重な洞察を提供する。
既存のNILM法は、しばしば高サンプリング複雑な信号データを取得するための特殊な装置に依存している。
そこで本研究では,12種類の機器の負荷分散を実現するために,容易にアクセス可能な気象データを用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:04:49 GMT)
Automated Design of Agentic Systems [5.4] 我々は,エージェントシステムの設計を自動生成することを目的とした,エージェントシステムの自動設計という新しい研究領域を定式化する。
我々のアルゴリズムは、最先端の手作りエージェントを大幅に上回る斬新なデザインでエージェントを段階的に発明できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:59:23 GMT)
Harm Amplification in Text-to-Image Models [5.4] テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、生成AIの大幅な進歩として現れている。
ユーザーが安全と思われるプロンプトを入力しても、有害な画像出力を発生させる可能性については、安全上の懸念がある。
T2Iモデルが入力プロンプトで明示されていない有害な表現を生成するこの現象は、敵のプロンプトよりも潜在的に大きなリスクを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 23:36:42 GMT)
Personhood credentials: Artificial intelligence and the value of privacy-preserving tools to distinguish who is real online [5.4] 悪質な俳優は長い間、不正行為、偽情報拡散、その他の偽装的なスキームの実行に誤解を招くアイデンティティを使用してきた。
ますます有能なAIの出現により、悪いアクターは彼らの活動の潜在的な規模と効果を増幅することができる。
我々は、この課題に対処する新しいツールの価値を分析する:「個人認証」(PHC)。
PHCは、ユーザーに対して、個人情報を開示することなく、実際の人間(AIではなく)をオンラインサービスに示すことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:41:25 GMT)
Identifying Important Group of Pixels using Interactions [5.3] 予測信頼度の高い画素群を効率よく同定する手法であるMoXIを提案する。
提案手法は,個々の画素の影響を考慮し,ゲーム理論の概念,シェープ値,相互作用を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:17:11 GMT)
Queries With Exact Truth Values in Paraconsistent Description Logics [5.2] 本稿では,古典的不整合記述論理(DL)知識ベースを問合せするための新しいアプローチを提案する。
正確には(mathbfT$)、正確には(mathbfF$)、両方の(mathbfB$)、そしてどちらも(mathbfN$)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:33:58 GMT)
Incremental Structure Discovery of Classification via Sequential Monte Carlo [5.2] 本稿では,事前知識の少ない複雑なデータの分類モデルを自動的に発見する手法を提案する。
本手法では, カーネルの様々な特徴を, 合成データと実世界のデータに自動的に組み込んで分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:23:49 GMT)
Efficient Data-Sketches and Fine-Tuning for Early Detection of Distributional Drift in Medical Imaging [5.1] 本稿では,CT-Scan医療画像における分布のドリフトを検出するための,高精度かつ高感度なアプローチを提案する。
我々は,リアルタイムな異常検出のための頑健なライブラリモデルを開発し,画像の効率的な比較を可能にした。
乳がん画像から関連する特徴を抽出するために,視力変換器の事前訓練モデルを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 23:46:37 GMT)
EUvsDisinfo: a Dataset for Multilingual Detection of Pro-Kremlin Disinformation in News Articles [4.9] EUvsDisinfoは、親クレムリンのテーマに関連する信頼できる、偽情報の多言語データセットである。
EUvsDisinfoプロジェクトのリーダーである専門家によって書かれたデバンク記事から直接引用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:43:23 GMT)
Conditional Fairness for Generative AIs [4.7] GenAIの幅広い機能は、生成されるコンテキストに合わせて「条件フェアネス」を必要とする。
まず、生成した出力の公平さを、プロンプトとモデルとは独立に評価し、第二は中立なプロンプトで固有のフェアネスを評価する。
我々は,現在最先端のGenAIシステムで検証されている最小限の介入で条件フェアネスを強制する,エージェントベースのフレームワーク内で即時注入方式を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:03:16 GMT)
DiffPMAE: Diffusion Masked Autoencoders for Point Cloud Reconstruction [4.5] 本稿では,DiffPMAEと呼ばれる自己教師型学習概念にインスパイアされた効果的なポイントクラウド再構築アーキテクチャを提案する。
この再構成プロセスの性質により、DiffPMAEはポイントクラウド圧縮、アップサンプリング、完了を含む多くの関連する下流タスクに拡張できる。
DiffPMAEの性能は、検討された自動エンコーディングおよびダウンストリームタスクの期間において、多くの最先端手法を超越して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:32:04 GMT)
A polynomial-time dissipation-based quantum algorithm for solving the ground states of a class of classically hard Hamiltonians [4.5] 我々は、ハミルトン群の基底状態を解決するための量子アルゴリズムを与える。
我々のアルゴリズムに現れた指数的スピードアップのメカニズムは、オープン量子系における散逸に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:31:18 GMT)
Level Up Your Tutorials: VLMs for Game Tutorials Quality Assessment [4.4] チュートリアルの有効性を評価するには、ゲームに関する事前の知識を持たないテスタとの繰り返しが必要になります。
近年の視覚言語モデル (VLM) は視覚内容の理解と解釈において重要な機能を示している。
本稿では,ゲームチュートリアルの品質を評価するための自動ゲームテストソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:46:21 GMT)
HQNET: Harnessing Quantum Noise for Effective Training of Quantum Neural Networks in NISQ Era [4.3] ノイズのない理想的な条件と比較して,バレンプラトー (BP) はノイズの多い量子環境において早く現れる。
ノイズの多い量子コンピューティング環境におけるQNN性能を改善するために,観測可能な選択のための戦略的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:51:31 GMT)
Capturing the Complexity of Human Strategic Decision-Making with Machine Learning [4.3] 我々は,2プレイヤーマトリックスゲームにおける初期プレイの文脈において,戦略的意思決定の現在までの最大の研究を行う。
これらのデータに基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワークは、戦略行動の理論を先導するよりも、人々の選択を予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:39:42 GMT)
PsyDI: Towards a Personalized and Progressively In-depth Chatbot for Psychological Measurements [4.2] PsyDIは、心理測定のための個人化された、そして、徐々に深いチャットボットである。
PsyDIは、ユーザ関連のマルチモーダル情報を使用し、カスタマイズされたマルチターンインタラクションを使用して、パーソナライズされ、容易にアクセス可能な計測を提供する。
心理学的特徴に関連するプロキシ変数のランク付けを学習する新しいトレーニングパラダイムを導入する。
スコアモデルにより、PsyDIはマルチターンインタラクションを通じて包括的で正確な測定を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:58:08 GMT)
AutoCheck: Automatically Identifying Variables for Checkpointing by Data Dependency Analysis [4.2] C/Rのチェックポイントに重要な変数を自動的に識別できる解析モデルとツール(AutoCheck)を提案する。
AutoCheckを使うと、プログラマは重要な変数を数分間で素早くチェックポイントできる。
我々はAutoCheckを14の代表的なHPCベンチマークで評価し、チェックポイントに対する正確なクリティカル変数を効率的に識別できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:45:46 GMT)
Learned Multimodal Compression for Autonomous Driving [4.1] 本研究では,3次元物体検出を対象とする自律走行のための学習されたマルチモーダル圧縮について検討する。
1つのアプローチは、融合したモダリティのジョイントコーディングであり、もう1つは、1つのモダリティを最初にコーディングし、もう1つのモダリティを条件付きコーディングする。
実験結果から,融解モダリティの結合符号化により,代替品よりも良好な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:20:55 GMT)
VerilogCoder: Autonomous Verilog Coding Agents with Graph-based Planning and Abstract Syntax Tree (AST)-based Waveform Tracing Tool [4.0] We propose VerilogCoder, a system of multiple Artificial Intelligence (AI) agent for Verilog code generation。
提案手法は、構文的に94.2%、機能的に正当なVerilogコードを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:06:06 GMT)
Learning From Scenarios for Stochastic Repairable Scheduling [4.0] 本研究では,スムーシングに基づく意思決定型学習手法がスケジューリング問題にどのように適応できるかを示す。
本研究では,意思決定に焦点をあてた学習が,このような状況において,どのような状況において技術状況を上回るかを検証するための実験的な評価を含む:シナリオベース最適化。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:21:26 GMT)
A Survey of Trojan Attacks and Defenses to Deep Neural Networks [3.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、安全クリティカルな人工知能システムに広範囲に応用されている。
最近の研究では、敵から悪意ある注射を受けたニューラルネットワークトロイの木馬(NNトロイの木馬)への感受性が明らかにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:20:32 GMT)
Differentiating Three-Dimensional Molecular Structures using Laser-induced Coulomb Explosion Imaging [3.9] X線自由電子レーザーによるクーロン爆発画像(CEI)は、最近構造情報を得るための強力な方法であることが示されている。
開環反応で形成される典型的な生成物の構造に類似した平面および非平面有機分子の静的CEIパターンについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:13:12 GMT)
Persistence Image from 3D Medical Image: Superpixel and Optimized Gaussian Coefficient [3.8] トポロジカルデータ分析(TDA)は、医用画像における物体の重要な性質を明らかにする。
これまでの研究は主に2D画像解析に焦点を合わせ、包括的な3Dコンテキストを無視していた。
医用画像の特徴を点クラウドデータに変換するために,スーパーピクセルの概念を取り入れた革新的な3D TDA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:24:00 GMT)
Multi-Modal Dialogue State Tracking for Playing GuessWhich Game [3.8] GuessWhichでは、QBot(QBot)とAnswer Bot(ABot)がイメージゲスティングの文脈で相互作用する。
本稿では,未開示画像のメンタルモデルを用いて視覚的関連推論に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。
各ラウンドにおいて、QBotは、対話状態を使用して視覚的に関連する推論を行い、内部表現を構築し、関連する質問を生成し、回答を受け取ると、対話状態と内部表現の両方を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:46:19 GMT)
An Efficient and Explainable Transformer-Based Few-Shot Learning for Modeling Electricity Consumption Profiles Across Thousands of Domains [3.8] 電力流通システムの運用・計画には電力消費プロファイル(ECP)が不可欠である。
従来のECPモデリング手法は、十分なECPデータの可用性を前提としている。
データスカースシナリオにおけるECPモデリングのための有望なソリューションとして、いくつかのショットラーニングが登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:54:53 GMT)
Imaging coupled vibrational, rotational, and electronic wave packet dynamics in a triatomic molecule [3.7] 振動, 回転, 電子自由度の間の相互作用が分子波パケットの進化をどのように制御するかを示す。
以上の結果から,多分子分子における電子・原子間相互作用の結合を特徴付けるための効率的な実験ツールとして,多共起CEIが有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:13:04 GMT)
Kolmogorov Arnold Networks in Fraud Detection: Bridging the Gap Between Theory and Practice [3.7] Kolmogorov Arnold Networks (KAN) は推論において非常に効率的であり、一度訓練された複雑なパターンを扱うことができる。
しかし、一般的には詐欺検出問題には適さないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:58:21 GMT)
Winning Snake: Design Choices in Multi-Shot ASP [3.7] 本稿では、アーケードゲームスネークを解くことで、論理プログラム部品(マルチショット)を再利用する様々な手法を示す。
Clingoで5つのハンズオン実装を実演し、その性能を実証的な評価で比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:37:59 GMT)
Towards Understanding the Benefits and Challenges of Demand Responsive Public Transit- A Case Study in the City of Charlotte, NC [3.7] 本研究は, ノースカロライナ州シャーロット市において, 交通依存人口が直面する課題について検討する。
本研究は、当初、待ち時間、信頼性の低いスケジュール、アクセシビリティの制限といった重要な問題を評価した。
この評価には、既存のシャーロット地域交通システム(CATS)モバイルアプリケーションの分析と、提案されたスマートオンデマンドトランジット技術に対するユーザ受け入れ調査が含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:49:38 GMT)
Examining Common Paradigms in Multi-Task Learning [3.5] 単一タスク学習(STL)におけるマルチタスク学習(MTL)のパラダイムについて検討する。
STLとMTLの驚くべき類似性は、より広い文脈で両方の分野からの手法を検討することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:19:01 GMT)
GridSE: Towards Practical Secure Geographic Search via Prefix Symmetric Searchable Encryption (Full Version) [3.5] 本稿では,DGGS互換のセキュア地理検索のための新しい構成であるGridSEを提案する。
GridSEは150 times$ -5,000times$ on search latency, and a save of 99% on communication overhead as the state of the-of-the-art。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:49:56 GMT)
GLObal Building heights for Urban Studies (UT-GLOBUS) for city- and street- scale urban simulations: Development and first applications [3.4] テキサス大学 都市研究のためのグローバル・ビルディング・ハイツ(UT-GLOBUS)について紹介する。
UT-GLOBUSは、世界中の1200以上の都市や地域向けに高さと都市キャノピーパラメータ(UCP)を提供するデータセットである。
6つの米国都市のLiDARデータによる検証では、UT-GLOBUS由来のビルの高さは9.1mの根平均二乗誤差(RMSE)であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:14:34 GMT)
Csi-LLM: A Novel Downlink Channel Prediction Method Aligned with LLM Pre-Training [3.3] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な配列に対して強力なパターン認識と推論能力を示す。
可変ステップ履歴列をモデル化するLLMを用いたダウンリンクチャネル予測技術であるCsi-LLMを紹介する。
そこで我々は,Csi-LLMの設計と訓練を自然言語タスクの処理と整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:39:23 GMT)
Label Dropout: Improved Deep Learning Echocardiography Segmentation Using Multiple Datasets With Domain Shift and Partial Labelling [3.2] 本稿では,ドメイン特性とラベルの有無を関連付ける新しいラベルドロップアウト方式を提案する。
ラベルのドロップアウトは,複数の部分ラベル付きデータセットを用いたトレーニングにおいて,2つの心構造に対して62%,25%のエコーセグメンテーションDiceスコアを改善することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:51:57 GMT)
Coqa: Blazing Fast Compiler Optimizations for QAOA [3.2] 我々は,異なる種類の量子ハードウェアに適したQAOA回路のコンパイルを最適化するために,Coqaを提案する。
平均的なゲート数の30%削減と,ベンチマーク全体のコンパイル時間の39倍の高速化を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:12:04 GMT)
Advance Real-time Detection of Traffic Incidents in Highways using Vehicle Trajectory Data [3.1] 本研究は、ルイジアナ州で最も急激な高速道路であるI-10の車両軌跡データと交通事故データを用いている。
さまざまな機械学習アルゴリズムを使用して、下流の道路区間で事故に遭遇する可能性のある軌道を検出する。
その結果,ランダムフォレストモデルでは,適切なリコール値と識別能力を持つインシデントを予測する上で,最高の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:51:48 GMT)
Random Gradient Masking as a Defensive Measure to Deep Leakage in Federated Learning [3.0] DLGに対する防御法として, マスキング, クリップ, プルーニング, ノージングの4つの方法の有効性を実証的に評価した。
その結果, マスキングとクリッピングはDLGを効果的に防ぐのに十分な情報を隠蔽しながら, 性能の劣化をほとんど示さないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:43:26 GMT)
Federated Fairness Analytics: Quantifying Fairness in Federated Learning [3.0] Federated Learning(FL)は、分散MLのためのプライバシ強化技術である。
FLは古典的なMLから公平性の問題を受け継ぎ、新しいものを導入している。
公正度を測定するための方法論であるフェデレートフェアネス分析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:23:32 GMT)
Meta SAC-Lag: Towards Deployable Safe Reinforcement Learning via MetaGradient-based Hyperparameter Tuning [2.8] セーフ強化学習(Safe Reinforcement Learning, セーフRL)は、トライアル・アンド・エラーベースの手法の最もよく研究されているサブカテゴリの1つである。
我々はメタソフトアクター・クリティカル・ラグランジアン(Meta SAC-Lag)と呼ばれる統一ラグランジアンベースのモデルフリーアーキテクチャを提案する。
その結果,安全閾値の比較的速い収束率により,エージェントが安全性能を確実に調整できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:18:50 GMT)
Exploring learning environments for label\-efficient cancer diagnosis [2.7] 本研究は, 腎臓, 肺, 乳癌の3つの学習環境について検討し, 半教師あり学習(Semi-SL), 自己教師あり学習(Self-SL)について検討した。
ラベル付きサンプルの軽度数と最小計算コストから,Semi-SLオプションがSLオプションの代替となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:30:21 GMT)
Adaptive User Journeys in Pharma E-Commerce with Reinforcement Learning: Insights from SwipeRx [2.7] 本稿では、個人化による医療デジタルツールのエンド・ツー・エンドのユーザジャーニーを強化するための強化学習(RL)プラットフォームを提案する。
SwipeRxは東南アジアの薬剤師にとって最も人気のあるオールインワンアプリだ。
当社のフレームワークは、購入履歴のリアルタイム情報に基づいて、各薬局に合わせて製品レコメンデーションを施した一連の実験を通じてテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:47:35 GMT)
SPEED: Scalable Preprocessing of EEG Data for Self-Supervised Learning [2.7] 自己教師付き学習に最適化されたPythonベースのEEG前処理パイプラインを提案する。
この最適化は、自己教師付きトレーニングを安定化し、下流タスクのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:15:01 GMT)
Exploring Cross-model Neuronal Correlations in the Context of Predicting Model Performance and Generalizability [2.7] 本稿では,新しいモデルを用いたモデルの性能評価手法を提案する。
提案手法は,1つのネットワーク内の各ニューロンに対して,類似の出力を生成する他のネットワークにニューロンが存在するかどうかを判定することにより相関性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:57:39 GMT)
Quantum Cross Nonlinearity for Photon-Number-Resolving Nondestructive Detection [2.6] 本稿では、V型量子エミッタ(QE)とFabry-Perotの2つのキャビティにおける量子非線形性の非従来的メカニズムについて述べる。
このシステムは単一光子レベルにおいても強い量子非線形制御を示す。
この量子交差非線形性を利用して、光子数分解量子非破壊検出を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:53:44 GMT)
$EvoAl^{2048}$ [2.6] 本稿では,解釈可能かつ説明可能なポリシーの探索にモデル駆動最適化を適用することを報告する。
本稿では,オープンソースソフトウェア EvoAl を用いた GECCO'24 Interpretable Control Competition のソリューションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:06:18 GMT)
ConfusedPilot: Confused Deputy Risks in RAG-based LLMs [2.4] 我々は、Copilotを混乱させ、応答に完全性と機密性を侵害するRAGシステムのセキュリティ脆弱性のクラスであるConfusedPilotを紹介します。
本研究は,現在のRAGベースのシステムにおけるセキュリティ脆弱性を強調し,今後のRAGベースのシステムを保護するための設計ガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:24:19 GMT)
Confidence-weighted integration of human and machine judgments for superior decision-making [2.4] 近年の研究では、大きな言語モデル(LLM)が特定のタスクにおいて人間を上回ることが示されている。
我々は、LLMよりも悪いパフォーマンスをしているにもかかわらず、人間はチームで価値を付加できることを示した。
人間と機械のチームは、チームメンバーの自信が十分に調整されたときに、各チームメイトを追い越すことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:16:21 GMT)
The Nah Bandit: Modeling User Non-compliance in Recommendation Systems [2.4] Expert with Clustering(EWC)は、推奨オプションと推奨されないオプションの両方からのフィードバックを取り入れた階層的なアプローチで、ユーザの好み学習を加速する。
EWCは教師付き学習と伝統的な文脈的バンディットアプローチの両方を上回ります。
この研究は、より効果的なレコメンデーションシステムのための堅牢なフレームワークを提供する、Nah Banditにおける将来の研究の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:01:02 GMT)
Predictive uncertainty estimation in deep learning for lung carcinoma classification in digital pathology under real dataset shifts [2.3] 本稿では,予測不確実性推定が深層学習に基づく診断意思決定システムに堅牢性をもたらすか否かを評価する。
まず, モンテカルロの脱落, 深層アンサンブル, 肺腺癌分類の軽微な学習をスライド画像全体の一次疾患として, 予測不確実性を改善するための一般的な3つの方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:49:43 GMT)
Evolving Text Data Stream Mining [2.3] このような大量のテキストデータは、毎日オンラインソーシャルプラットフォームによって生成される。
限られた時間とメモリの制約の下で,このようなストリーミングデータから有用な情報を学ぶことが注目されている。
テキストストリーム上でのクラスタリングとマルチラベル学習のための新しい学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:38:52 GMT)
DPM: Clustering Sensitive Data through Separation [2.2] DPMと呼ばれるプライバシ保護クラスタリングアルゴリズムを提案する。
DPMは、幾何学的クラスタリングアプローチに基づいてデータセットをクラスタに分離する。
我々は,DPMが標準クラスタリング指標の最先端性を実現し,一般的なKMeansアルゴリズムに近いクラスタリング結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:28:34 GMT)
AMAES: Augmented Masked Autoencoder Pretraining on Public Brain MRI Data for 3D-Native Segmentation [2.1] 本研究では,3次元セマンティックセグメンテーションモデルの自己教師付き事前学習が大規模・ドメイン固有データセットに与える影響について検討した。
我々は、公開ソースから44,756個の脳MRIボリュームのデータセットであるBRAINS-45Kを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:56:45 GMT)
Leveraging Active Subspaces to Capture Epistemic Model Uncertainty in Deep Generative Models for Molecular Design [2.1] 生成分子設計モデルでは、多数のパラメータによって生じるベイズ推定の計算上の問題により、不確実性定量化(UQ)への取り組みが減っている。
本研究では、生成分子設計の一般的なモデルであるジャンクションツリー変分オートエンコーダ(JT-VAE)に着目し、低次元の活性部分空間を利用してモデルパラメータの不確かさを捉えることでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:08:13 GMT)
DyFFPAD: Dynamic Fusion of Convolutional and Handcrafted Features for Fingerprint Presentation Attack Detection [2.0] ユーザの指紋を同意の有無にかかわらず偽造することにより、提示攻撃を行うことができる。
本稿では,プレゼンテーションアタックを検出するために,深層CNNと手作り特徴の動的アンサンブルを提案する。
提案手法をLiveness Detection Competitionからベンチマークデータベース上で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:44:06 GMT)
Projection-algebras and quantum logic [1.9] P-代数は型 X, 0, ', > を持ち、0 は定数であり、一意的である。
バイナリです
部分順序は x = y iff x.y = x によって特徴の集合 X 上で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:09:45 GMT)
Fine-tuning Large Language Models with Human-inspired Learning Strategies in Medical Question Answering [1.9] 大規模言語モデルのトレーニングは、データ関連のかなりのコストを発生させる。
カリキュラムベースの学習戦略と非カリキュラムベースの学習戦略の両方を評価することで、これまでの研究を拡張した。
この結果から,人間に触発された学習戦略を微調整 LLM に適用した場合の適度な影響が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:22:48 GMT)
Usefulness of data flow diagrams and large language models for security threat validation: a registered report [1.9] 脅威分析とリスクアセスメントは、新しいオードシステムのセキュリティ脅威を特定するために使用される。
完了の定義が欠如しているため、特定された脅威を検証する必要があるため、分析が遅くなる。
既存の文献では、脅威分析の全体的なパフォーマンスに焦点が当てられているが、これまでの研究では、アナリストが特定されたセキュリティ脅威を効果的に検証する前に、どの程度の深さを掘り下げなければならないかを調査していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:30:35 GMT)
Sequentially Encodable Codeword Stabilized Codes [1.9] n 量子ビット上の m-一様量子状態は、すべての m-一様部分系が最大混合される絡み合った状態である。
本稿では,コード状態へのエンコードと論理量子ビットの復号化のための測度ベースのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:03:03 GMT)
Zero Day Ransomware Detection with Pulse: Function Classification with Transformer Models and Assembly Language [1.9] 動的バイナリー・インスツルメンテーション(Dynamic Binary Instrumentation)ツールであるPeekabooは、回避マルウェアを倒して、その真の振る舞いを捉えている。
本稿では,Transformerモデルとアセンブリ言語を用いたゼロデイランサムウェア検出のための新しいフレームワークであるPulseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:22:32 GMT)
An Advanced Deep Learning Based Three-Stream Hybrid Model for Dynamic Hand Gesture Recognition [1.8] 本稿では,RGBピクセルとスケルトンベースの特徴を組み合わせた3ストリームハイブリッドモデルを提案する。
手順では、拡張を含むデータセットを前処理し、回転、翻訳、独立系をスケールしました。
主に,画素ベースの深層学習機能とpos推定ベースの積み重ね深層学習機能を利用して,強力な特徴ベクトルを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:05:00 GMT)
Deep Convolutional Autoencoder for Assessment of Anomalies in Multi-stream Sensor Data [1.8] 本研究は,完全畳み込み型オートエンコーダを用いた車両における非教師なし故障の自動検出の実用的,新しい手法について検討する。
その結果,ハイブリッド電動車用パワートレインセンサの多変量時系列データから,パワートレイン故障に対応する異常を検出するアルゴリズムが得られた。
追加の教師なし手法が試験され、オートエンコーダは、異常検出や他の新しい深層学習技術よりも優れた故障検出性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:49:15 GMT)
Pre-processing and Compression: Understanding Hidden Representation Refinement Across Imaging Domains via Intrinsic Dimension [1.7] 医用画像モデルでは,ネットワーク上での表現IDがピークに達し,画像の特徴と抽象性の違いが示唆される。
また,このピーク表現IDと入力空間内のデータのIDとの強い相関関係を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:54:31 GMT)
CEGRL-TKGR: A Causal Enhanced Graph Representation Learning Framework for Improving Temporal Knowledge Graph Extrapolation Reasoning [1.7] 時間的知識グラフ推論(TKGR)のための革新的な因果拡張グラフ表現学習フレームワークを提案する。
まず、時間グラフ列における実体と関係の進化的表現を、2つの異なる成分、すなわち因果表現と共起表現に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:34:53 GMT)
Robust double Bragg diffraction via detuning control [1.6] 二重ブラッグ回折(DBD)の新しい理論モデルと数値最適化を提案する。
いわゆる「準ブラッグ政権」におけるマグナス展開に基づく効果的な2レベルハミルトニアンを導出する。
我々は、偏極誤差とドップラー効果の両方に対して頑健性を示す人工知能支援の最適デチューニング制御プロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:47:25 GMT)
Inferring Effect Ordering Without Causal Effect Estimation [1.6] 予測モデルは、広告、顧客の保持、パーソナライズドメディカルな医療など、様々な分野の介入をガイドするためにしばしば使用される。
本稿は,これらの予測モデルがどのように因果的に解釈できるのか,という問題に対処する。
直接因果効果を推定することなく, 直接因果効果を推定するのに十分な2つの仮定, 完全な潜時媒介と潜時単調性を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:38:10 GMT)
Online Behavior Modification for Expressive User Control of RL-Trained Robots [1.6] オンライン行動修正は、RL学習ポリシーを用いてタスクを自律的に完了すると、ユーザがロボットの行動特性をリアルタイムで制御するパラダイムである。
本稿では,行動多様性に基づくアルゴリズム,ACORD(Adjustable Control of RL Dynamics)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:28:08 GMT)
RandomNet: Clustering Time Series Using Untrained Deep Neural Networks [1.6] 我々は、訓練されていないディープニューラルネットワークをクラスタ時系列に利用する新しいアプローチRandomNetを提案する。
我々は、よく知られたUCR時系列アーカイブにおいて、128のデータセット全てについて広範な実験を行う。
実験の結果,提案手法は既存の最先端手法と競合することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:09:19 GMT)
Navigating Data Scarcity using Foundation Models: A Benchmark of Few-Shot and Zero-Shot Learning Approaches in Medical Imaging [1.5] データ不足は、現代の機械学習技術を臨床タスクに適用するための大きな制限要因である。
我々は,19種類の医用画像データセットを用いた16の事前訓練基礎モデルを用いて,少数ショット学習とゼロショット学習のベンチマーク研究を行った。
以上の結果から,医療データのみに事前訓練されたBiomedCLIPは,非常に小さなトレーニングセットサイズにおいて,平均して最高の成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:55:51 GMT)
Exploring Latent Space for Generating Peptide Analogs Using Protein Language Models [1.5] 提案手法は,大規模データセットの必要を回避し,関心の連続を1つだけ要求する。
ペプチド構造, 転写因子, 生体活性の類似度指標では, ベースラインモデルよりも有意に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:37:27 GMT)
A Single Channel-Based Neonatal Sleep-Wake Classification using Hjorth Parameters and Improved Gradient Boosting [1.5] 本稿では,Hjorth特徴を有する単一チャネル勾配促進アルゴリズムを用いた新生児睡眠ステージ分類への新しいアプローチを提案する。
勾配上昇パラメータはランダムな探索クロスバリデーションを用いて微調整され、新生児睡眠覚醒分類では82.35%の精度が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:38:24 GMT)
PI-Att: Topology Attention for Segmentation Networks through Adaptive Persistence Image Representation [1.5] 我々は,新たなトポロジ認識損失関数を導入し,ネットワークに対して,地上の真実と予測マップのトポロジ的相違を最小化するよう強制する。
セグメント化ネットワーク損失の文脈において,各マップのトポロジを永続画像表現によって定量化する。
提案したPI-Att損失は, 大動脈と大血管のセグメンテーションの2つの異なるデータセットで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:06:49 GMT)
Get Your Embedding Space in Order: Domain-Adaptive Regression for Forest Monitoring [1.4] 我々は,3つの森林関連回帰タスクを持つ5カ国で,航空・衛星画像を用いた新しいデータセットを導入した。
トレーニング中に対象ドメインの事前が利用できないような制限的な設定によるメソッドの比較を行う。
順序関係がより一般化した仮定に基づいて回帰に対する多様体拡散を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:48:12 GMT)
Hedge Fund Portfolio Construction Using PolyModel Theory and iTransformer [1.4] ヘッジファンドポートフォリオ構築のためのPolyModel理論を実装した。
我々は,長期アルファ,長期比,SVaRなどの定量的尺度を作成する。
また、最新のディープラーニング技術(iTransformer)を使って、上昇傾向を捉えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:10:05 GMT)
GraphQL Adoption and Challenges: Community-Driven Insights from StackOverflow Discussions [1.4] APIは、クライアントサーバアーキテクチャのためのクエリ言語およびWebアプリケーションプログラミングインターフェース(API)である。
我々の結果は、クライアントとサーバがSOに関する議論を惹きつける2つのアーキテクチャレイヤであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:08:13 GMT)
Accurate and efficient structure elucidation from routine one-dimensional NMR spectra using multitask machine learning [1.3] 本稿では,その1D 1Hおよび13C NMRスペクトルに基づいて未知化合物の分子構造を予測する機械学習フレームワークを提案する。
この機能を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に統合することで、高速かつ高精度なスペクトルから構造を予測するエンドツーエンドモデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:37:36 GMT)
A Deep Features-Based Approach Using Modified ResNet50 and Gradient Boosting for Visual Sentiments Classification [1.2] 本研究は,ディープラーニングアルゴリズムと機械学習アルゴリズムの融合を開発する。
改良されたResNet50から深い特徴を抽出するために,多クラス分類のためのDeep Feature-based Methodが使用されている。
グラデーションブースティングアルゴリズムは感情的な内容を含む写真を分類するために使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:18:40 GMT)
Handling Pandemic-Scale Cyber Threats: Lessons from COVID-19 [1.2] 我々は、新型コロナウイルスからの6つの重要な教訓を分析し、準備が成功するための重要な考慮事項を概説する。
我々は、サイバー脅威に対する同様のドクトリンとスキルセットを開発する必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:59:23 GMT)
A Public and Reproducible Assessment of the Topics API on Real Data [1.2] Topics API for the Webは、サードパーティのクッキーに代わる、Googleのプライバシ向上のためのAPIだ。
以前の作業の結果、ユーティリティとプライバシの両方をトレードオフするトピクスの能力に関する議論が続いている。
本稿では,Topicsがすべてのユーザに対して同じプライバシー保証を提供していない,情報漏洩が時間とともに悪化する,という実データについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:14:29 GMT)
Two Completely Parameter-Free Alternating Gradient Projection Algorithms for Nonconvex-(strongly) Concave Minimax Problems [1.1] 近年,ミニマックス問題の解法に注目が集まっている。
本稿では,ミニマックス問題を解くための2つの全く異なるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:01:43 GMT)
Do GPT Language Models Suffer From Split Personality Disorder? The Advent Of Substrate-Free Psychometrics [1.1] 我々は,9言語で同一のパーソナリティ質問票を用いたアート言語モデルの現状について述べる。
本研究は,言語間不安定性と言語内不安定性の両方を示唆し,現在の言語モデルが一貫した中核的性格を発達しないことを示す。
これは、これらの基礎モデルに基づく人工知能システムの安全でない振る舞いにつながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:15:55 GMT)
Adaptation of uncertainty-penalized Bayesian information criterion for parametric partial differential equation discovery [1.1] 我々は、パラメトリックPDE発見問題を効率的に解くために、不確実性ペナル化ベイズ情報量規準(UBIC)の拡張を導入する。
UBICは、異なる時間的または空間的な点に対する定量化されたPDE不確実性を使用して、モデル選択における過度な適合を防止する。
拡張されたUBICは、ノイズの存在下であっても、実数とそれらの変動係数を正確に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:10:50 GMT)
Enhancing Data Privacy in Large Language Models through Private Association Editing [1.1] 大規模言語モデル(LLM)は広範なアプリケーションを持つ強力なツールであるが、プライベート情報を記憶する傾向があるため、大きな懸念が生じる。
本稿では,プライベートデータ漏洩に対する新しい防御手法であるプライベートアソシエーション編集(PAE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:30:09 GMT)
Snuffy: Efficient Whole Slide Image Classifier [1.0] デジタル病理学におけるMIL(Multiple Case Learning)を用いたWSI(Whole Slide Image)分類は、重要な計算課題に直面している。
textbftextitSnuffy アーキテクチャはスパーストランスフォーマーをベースとした新しい MIL プール方式である。
Snuffy が CAMELYON16 および TCGA Lung 癌データセットに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:59:15 GMT)
Wasserstein Gaussianization and Efficient Variational Bayes for Robust Bayesian Synthetic Likelihood [1.0] ワッサーシュタイン勾配流を用いて要約統計量の分布をガウス分布に変換する。
確率自由問題に対する高効率で信頼性の高いベイズ近似法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:06:00 GMT)
GERestaurant: A German Dataset of Annotated Restaurant Reviews for Aspect-Based Sentiment Analysis [0.9] GERestaurantは,Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)のために手動で注釈付けされた3,078のドイツ語レストランレビューからなる,新しいデータセットである。
すべてのレビューはTripadvisorから収集され、様々な料理スタイルの地域料理や国際料理を含む様々なレストランをカバーした。
このデータセットは、ドイツの言語資源のギャップを埋め、レストランドメインにおけるABSAの探索を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:08:53 GMT)
OPDR: Order-Preserving Dimension Reduction for Semantic Embedding of Multimodal Scientific Data [0.9] マルチモーダルな科学データ管理における最も一般的な操作の1つは、$k$の類似アイテムを探すことである。
結果として得られる埋め込みベクトルの次元は、通常数百から数千のオーダーであり、時間に敏感な科学的応用には不可分に高い。
この研究は、出力埋め込みベクトルの次元性を減らし、トップ=k$近辺の集合が低次元空間において変化しないようにすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:30:44 GMT)
A semi-centralized multi-agent RL framework for efficient irrigation scheduling [0.9] 本稿では,空間変動農業分野における灌水計画のためのセミアリティ・マルチエージェント強化学習(SCMARL)手法を提案する。
SCMARLフレームワークは本質的に階層的であり、トップレベルに中央コーディネータエージェント、第2レベルに分散ローカルエージェントがある。
カナダ・レスブリッジの大規模フィールドに対する広範な評価は、SCMARLアプローチと学習に基づくマルチエージェントモデル予測制御手法との比較である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:27:32 GMT)
A Systematic Mapping Study of Crowd Knowledge Enhanced Software Engineering Research Using Stack Overflow [0.9] すべてのソフトウェアプロフェッショナルの30%が、最も人気のあるQ&AサイトStackOverflow (SO)を毎日訪問している。
SOデータを利用した傾向,含意,影響,今後の研究の可能性を明らかにするためには,系統地図研究が必要である。
我々は384のSOに基づく研究論文を収集し、それらを10の面(テーマ)に分類した。
私たちは、SOが、QuoraやRedditのような人気のあるQ&Aサイトと比較して、SE研究の85%に寄与していることを発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:40:44 GMT)
SurvReLU: Inherently Interpretable Survival Analysis via Deep ReLU Networks [0.9] 我々は,深部木系生存モデルと従来の木系生存モデルとのギャップを,深部修正線形ユニット(ReLU)ネットワークを介して橋渡しする。
本研究では,木質構造体の解釈可能性と深層生存モデルの表現力とを,意図的に構築した深部ReLUネットワーク(SurvReLU)が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:07:25 GMT)
Absence of Closed-Form Descriptions for Gradient Flow in Two-Layer Narrow Networks [0.8] 2層狭帯域ネットワークにおける勾配流の力学は可積分系ではないことを示す。
穏やかな条件下では、勾配流の変分方程式の微分ガロア群の恒等成分は解けない。
この結果はシステムの非可積分性を確認し、トレーニング力学がリウヴィリア函数で表現できないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:40:11 GMT)
DM2RM: Dual-Mode Multimodal Ranking for Target Objects and Receptacles Based on Open-Vocabulary Instructions [0.8] 本稿では,対象オブジェクトとレセプタクルの両方のイメージを検索するDual-Mode Multimodal Ranking Model (DM2RM)を提案する。
DM2RMを評価するために,数百のビルスケール環境から収集した実世界の画像を含む新しいデータセットを構築した。
DM2RMの標準化された実世界のDSRプラットフォームへの応用を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:34:02 GMT)
CRISP: Confidentiality, Rollback, and Integrity Storage Protection for Confidential Cloud-Native Computing [0.8] クラウドネイティブなアプリケーションはオーケストレーションに依存しており、サービスを頻繁に再起動させる。
再起動中、攻撃者は機密サービスの状態を悪意のある意図を助長する可能性のある以前のバージョンに戻すことができる。
本稿では,Intel SGXの既存のランタイムを使用してロールバックを透過的に防止するロールバック保護機構であるCRISPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:35:59 GMT)
Applying Deep Neural Networks to automate visual verification of manual bracket installations in aerospace [0.7] 本稿では,Siamese Neural Networkアーキテクチャに基づくディープラーニングに基づく自動視覚検査と検証アルゴリズムについて検討する。
我々は,複数の参照画像に対して単一のモデル投票を行うシームズニューラルネットワークに特有な新しい投票方式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:58:48 GMT)
Retail-GPT: leveraging Retrieval Augmented Generation (RAG) for building E-commerce Chat Assistants [0.6] このシステムはクロスプラットフォームで、さまざまなeコマースドメインに適応できる。
Retail-GPTは人間的な会話に関わり、ユーザの要求を解釈し、製品の可用性をチェックし、カート操作を管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:53:05 GMT)
Evaluating Text Classification Robustness to Part-of-Speech Adversarial Examples [0.6] 逆の例は意思決定プロセスを騙すために設計された入力であり、人間には理解できないことを意図している。
テキストベースの分類システムでは、入力の変更(テキストの文字列)は常に認識可能である。
テキストベースの逆数例の質を向上させるためには、入力テキストのどの要素に注目する価値があるかを知る必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:33:54 GMT)
MobileMEF: Fast and Efficient Method for Multi-Exposure Fusion [0.6] 本稿では,エンコーダ・デコーダ深層学習アーキテクチャに基づくマルチ露光融合手法を提案する。
我々のモデルは、中距離スマートフォンで2秒未満で4K解像度画像を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:03:14 GMT)
Enhancing chest X-ray datasets with privacy-preserving large language models and multi-type annotations: a data-driven approach for improved classification [0.6] 胸部X線(CXR)画像解析では、通常、ルールベースのシステムはデータセットリリースのレポートからラベルを抽出するために使用される。
本稿では,局所的に実行可能なLarge Language Model (LLM) を利用して,発見ラベルの抽出と拡張を行う新しいアプローチであるMAPLEZを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:53:51 GMT)
Towards a Science Exocortex [0.6] 我々はエージェントAIシステムにおける技術の現状をレビューし、これらの手法をどのように拡張して科学により大きな影響を与えるかについて論じる。
科学の外食はAIエージェントの群れとして設計することができ、各エージェントは特定の研究者のタスクを個別に合理化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:32:34 GMT)
Robust Offline Active Learning on Graphs [0.6] ネットワーク構造とノードの共変量の両方からの情報を明示的に組み込むことで,問合せノードを選択するオフラインアクティブラーニング手法を提案する。
我々の理論的結果は、アクティブラーニングにおける情報性と代表性の間のトレードオフを示している。
提案手法はグラフ上の回帰タスクと分類タスクの両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:31:26 GMT)
Quantifying Memorization and Detecting Training Data of Pre-trained Language Models using Japanese Newspaper [0.5] 日本語新聞記事の限定コーパスを用いて,ドメイン固有GPT-2モデルを事前訓練した。
実験では、PLMの記憶がトレーニングデータの重複と関連しているという経験的発見を再現した。
この研究は、ドメイン固有のPLMは、時には貴重なプライベートデータで訓練され、大規模に「コピー&ペースト」できると警告している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:40:15 GMT)
RED-CT: A Systems Design Methodology for Using LLM-labeled Data to Train and Deploy Edge Classifiers for Computational Social Science [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていない自然言語データを迅速に分析し分類する能力を向上した。
しかしながら、コスト、ネットワーク制限、セキュリティ上の制約に関する懸念は、彼らの作業プロセスへの統合に問題を引き起こしている。
本研究では,下流教師あり学習タスクにおいて,LLMを不完全なデータアノテータとして利用するシステム設計手法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:28:37 GMT)
Covert Bias: The Severity of Social Views' Unalignment Towards Implicit and Explicit Opinion [0.4] 過度なバイアスシナリオのエッジケースにおけるバイアスモデルを用いて、ビューに対するバイアスの重症度を評価する。
以上より, 暗黙的, 明示的意見の同定において, LLM性能の相違が指摘された。
バイアス整合モデルは、不整合(ゼロショット)ベースモデルと比較して不確実なフレーズを用いてより慎重な応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:23:00 GMT)
Text2BIM: Generating Building Models Using a Large Language Model-based Multi-Agent Framework [0.4] Text2 BIMは、自然言語命令から3Dビルディングモデルを生成するマルチエージェントフレームワークである。
エージェントワークフローにルールベースのモデルチェッカーを導入し、LLMエージェントを誘導し、生成されたモデル内の問題を解決する。
このフレームワークは、ユーザ入力によって定義された抽象概念に沿った、高品質で構造的に合理的なビルディングモデルを効果的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:48:45 GMT)
Quantum Noise Spectroscopy of Criticality in an Atomically Thin Magnet [0.4] 我々は,2次元ファンデルワールス磁石CrSBrの臨界力学を研究するために,$T$ノイズ磁力計を実装した。
我々の研究は、2次元材料における臨界スケーリング挙動を解析するために、初めて$T$のノイズ磁力計を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:36:01 GMT)
Universality of Real Minimal Complexity Reservoir [0.4] 貯留層計算(Reservoir Computing, RC)モデルは、その固定された非トレーニング可能な入力層と動的に結合された貯留層によって区別される。
Simple Cycle Reservoirs (SCR) は、制約の高い貯水池構造を持つRCモデルの特殊なクラスである。
実領域で動作するSCRは、減少するメモリを持つ時間不変の動的フィルタの普遍的な近似器である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:44:33 GMT)
Hessian QM9: A quantum chemistry database of molecular Hessians in implicit solvents [0.3] ヘシアン QM9 は平衡配置と数値ヘシアン行列の最初のデータベースである。
MLIPの損失関数にポテンシャルエネルギー表面の第2の導関数を組み込むことにより,全溶媒環境における振動周波数の予測が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:16:11 GMT)
Bayesian retrodiction of quantum supermaps [0.3] 量子スーパーマップの量子過程を考慮した量子ベイズ則の高次一般化について検討する。
量子チャネルの信念を更新するためのルールは、"リバース"量子スーパーマップを通じて実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:08:11 GMT)
Physics-Informed Neural Network for Predicting Out-of-Training-Range TCAD Solution with Minimized Domain Expertise [0.2] 物理インフォームドニューラルネットワークを用いて、内部ソルバにアクセスすることなく、最小限のドメイン知識でトレーニング外のTCADソリューションを予測することができることを示す。
マシンはトレーニングの2.5倍の範囲を予測できるだけでなく、サブスレッショルド領域のデータでのみトレーニングすることで、反転領域を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:16:45 GMT)
Relational bulk reconstruction from modular flow [0.2] ホログラフィーにおけるリレーショナルバルク再構成の枠組みについて検討する。
固定符号部分空間演算子の演算子再構成のためのフロー方程式を導出する。
我々は,リレーショナルバルク再構成の公式とコンネスコサイクルフローの無限時間限界との顕著な類似性を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:25:06 GMT)
Enhancing Trustworthiness and Minimising Bias Issues in Leveraging Social Media Data for Disaster Management Response [0.1] リアルタイムデータを活用することは、データの不確実性に大きく対処し、災害対応努力を強化することができる。
ソーシャルメディアは、災害前後のソーシャルメディアの利用が盛んに行われているため、リアルタイムデータの効果的な源泉として現れている。
また、これらのデータの信頼性とバイアスに関する課題も生み出します。
信頼性を高めバイアスを最小化するために使用できる要因を調査し、特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:59:20 GMT)
ColorMamba: Towards High-quality NIR-to-RGB Spectral Translation with Mamba [0.1] NIRを可視光スペクトルに変換することは、クロスドメインの複雑さのために困難である。
現在のモデルは、幅広い受容領域と計算効率のバランスをとるのに苦労し、実用的使用を制限している。
そこで我々は,まずスペクトル翻訳タスクにマンバを導入し,カラーマンバ(ColorMamba)という,シンプルで効果的なバックボーンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:29:13 GMT)
Revealing inadvertent periodic modulation of qubit frequency [0.1] 本稿では、キュービット周波数の遅い周期変調を明らかにし、特徴付ける方法について述べる。
本研究では、周期的に繰り返しラムゼー測定の結果のパワースペクトルにおいて、変調が極めて急激なピークをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:58:50 GMT)
When and Why is Persuasion Hard? A Computational Complexity Result [0.0] 本稿では,情報説得を数学的決定問題として定式化し,人間とAIのエージェントを共通の概念的足場に配置する。
新たな証明では、説得力のあるメッセージは発見が困難である(NP-Hard)が、他者が提供すれば容易に採用できることが証明されている。
この非対称性は、人々がなぜ説得を受けやすいのかを説明するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:22:46 GMT)
Modeling flux-quantizing Josephson junction circuits in Keysight ADS [0.0] 補助フラックスポートを備えたキーシットADSにおいてジョセフソン接合とインダクタモデルを導入する。
本稿では,フラックス量子化回路の構成方法を示すいくつかの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:19:49 GMT)
Words Matter: Reducing Stigma in Online Conversations about Substance Use with Large Language Models [0.0] Stigmaは、物質使用障害(SUD)に苦しむ個人に対する治療の障壁である
本研究では、ソーシャルメディア、特にRedditにおいて、匿名性によって差別行動が悪化するおそれのあるスティグマがどのように現れるかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 01:00:28 GMT)
Uncertainty Quantification using Variational Inference for Biomedical Image Segmentation [0.0] 我々は,脳腫瘍画像のセグメント化のための変分推論技術に基づくエンコーダデコーダアーキテクチャを用いる。
Dice similarity Coefficient (DSC) と Intersection Over Union (IOU) を指標として, 公開されているBRATSデータセットの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:33:25 GMT)
US-Singapore cooperation on tech and security: defense, cyber, and biotech [0.0] 本稿では,1)防衛技術において,C4ISRにおけるニッチな機能と,2)サイバーセキュリティにおいて,高度な国家的アクターに対する国内的レジリエンスを改善し,3)バイオセキュリティでは,将来のパンデミックに対抗するため,地域疫学的な監視を強化することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:40:20 GMT)
Training Large-Scale Optical Neural Networks with Two-Pass Forward Propagation [0.0] 本稿では、トレーニング効率、非線形関数の実装、大規模入力データ処理に関連する光学ニューラルネットワーク(ONN)の限界について述べる。
ランダムノイズによる誤差の変調と再入出力により,特定の非線形アクティベーション関数を回避する新しいトレーニング手法であるTwo-Pass Forward Propagationを導入する。
統合光学系における単純なニューラルネットワークを用いた畳み込みニューラルネットワークの新たな実装法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:27:01 GMT)
Trade-offs between classical and quantum space using spooky pebbling [0.0] Pebbleゲームは、空間/時間のトレードオフを研究するために使用されます。
本稿では,一般的な回路に対して,スポーキーな小石ゲームフレームワークを初めて適用する。
制限されたランタイム内では、古典的な空間を考慮すると量子空間を減らす戦略を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:13:07 GMT)
Toward a Dialogue System Using a Large Language Model to Recognize User Emotions with a Camera [0.0] ユーザの表情から感情を認識するためのAIエージェントの方法は研究されていない。
LLMをベースとしたAIエージェントが、カメラと対話してユーザをキャプチャすることで、感情状態に応じてユーザと対話できるかどうかを検討した。
その結果、AIエージェントは、HappyやAngryのような比較的高いスコアを持つ感情状態の感情状態に応じて会話できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:03:00 GMT)
The doctor will polygraph you now: ethical concerns with AI for fact-checking patients [0.0] 患者報告データから合理的に理解可能な社会的行動を予測するために,臨床人工知能(AI)手法が提案されている。
これにより、健康データの使用方法に対する敬意、プライバシ、患者の意識/コントロールに関する倫理的な懸念が高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:55:30 GMT)
The Dawn of KAN in Image-to-Image (I2I) Translation: Integrating Kolmogorov-Arnold Networks with GANs for Unpaired I2I Translation [0.0] Kolmogorov-Arnold Network (KAN)は、生成AIにおける多層パーセプトロン(MLP)を効果的に置き換えることができる。
より広範な生成型AIドメインにおいて、Kanは貴重なコンポーネントになり得る、と研究は示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:26:12 GMT)
Stability of quasicrystalline ultracold fermions to dipolar interactions [0.0] 準周期光学格子における反動性超低温双極子フェルミオンについて検討し、相互作用する準結晶の挙動を特徴づける。
我々の研究は、準周期ポテンシャルにおける双極子相互作用が、局所化および拡張量子状態の複雑でチューナブルな共存をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:00:00 GMT)
Speeding up quantum measurement using space-time trade-off [0.0] 本稿では,量子計測の高速化手法を提案する。
このスキームは、アシラリーシステムで測定されるシステムを絡める以前のプロトコルの上に構築されている。
ゲートノイズと読み出し誤差の数値モデリングにより,この手法が実験的不完全性に対して堅牢であることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:57:22 GMT)
Spectral Projections for Density Matrices in Quantum Field Theories [0.0] 量子場理論における密度行列のスペクトル射影について検討する。
量子ゆらぎは半古典的極限で抑制されることを示す。
我々は、新しい密度と遷移行列の構築を含むスペクトル射影の潜在的な応用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:53:05 GMT)
Security Challenges of Complex Space Applications: An Empirical Study [0.0] 複雑な宇宙アプリケーションの開発と管理におけるセキュリティ上の課題について検討する。
インタビューでは、ソフトウェアアーティファクトの検証、デプロイされたアプリケーションの検証、セキュリティ障害の単一ポイント、信頼されたステークホルダによるデータ改ざんという、4つの重要なセキュリティ課題について論じています。
私は、宇宙や防衛産業におけるソフトウェア完全性検証のより良い方法を可能にする新しいDevSecOps戦略、プラクティス、ツールの今後の研究を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:02:46 GMT)
Searching Weighted Barbell Graphs with Laplacian and Adjacency Quantum Walks [0.0] 離散空間におけるシュル・オーディンガー方程式によって進化する量子粒子は、グラフ上の連続時間量子ウォークを構成する。
ラプラシアの量子ウォークの挙動は、橋の重みがあっても変化しないので、単一の橋は歩行に影響を与えるには制限的すぎる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:24:47 GMT)
SLOCC and LU classification of black holes with eight electric and magnetic charges [0.0] 8つの電荷を持つ2つのSTUブラックホールがSLOCC(LU)同値であり、3つの量子ビットの対応する状態がSLOCC(LU)同値である場合に限る。
SLOCCの分類と3つの量子ビットのLUエンタングルメントによるブラックホールの分類について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:41:59 GMT)
RNNs, CNNs and Transformers in Human Action Recognition: A Survey and a Hybrid Model [0.0] HAR(Human Action Recognition)は、さまざまな領域にわたる人間の活動を監視するタスクである。
過去10年間で、HARの分野は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用することで、かなりの進歩をみせた。
近年、コンピュータビジョンの領域は、視覚変換器(ViT)が強力なソリューションとして出現するのを目撃している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:59:38 GMT)
RAGSys: Item-Cold-Start Recommender as RAG System [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は現実世界のアプリケーションにとって大きな約束を持っているが、それらの一般的な知識はドメイン固有のニーズに欠けることが多い。
In-Context Learning (ICL)は、Retrieval-Augmented Generation (RAG)を活用して、数ショットの学習タスクに関連したデモを提供する代替手段を提供する。
この文脈でのICL検索は、アイテムコールドスタートレコメンデータシステムに似ており、発見の優先順位付けと厳密な関連性よりも情報の獲得を最大化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:28:55 GMT)
Quantum Buffer Design Using Petri Nets [0.0] これはプリミティブストレージ要素、すなわち量子CNOTとSWAPゲートを用いた量子S-Rフリップフロップ設計を提供する。
上記の量子バッファは、単純化されたQPNモデルと量子レジスタを用いて得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:24:38 GMT)
Quantifying uncertainty in climate projections with conformal ensembles [0.0] コンフォーマルアンサンブル(Conformal ensembling)は、予測の不確実性を低減するためのコンフォーマル推論に基づく、気候予測の不確実性定量化の新しいアプローチである。
これは、任意のアンサンブル解析法を用いて、任意の気候変数に適用することができる。
実験により, 過去の分析データに将来の予測を条件付ける場合, 有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:11:25 GMT)
Prompt-Based Segmentation at Multiple Resolutions and Lighting Conditions using Segment Anything Model 2 [0.0] 本稿では,ゼロショット型,プロンプト型セグメンテーションモデル(SAM)とその更新版SAM2の有効性について考察する。
SAM 2はSAMよりも改善され、特に点によって誘導される場合の準最適照明条件において顕著である。
高解像度の画像では、最適条件と準最適条件の両方において、Eff-UNetはYOLOv9ボックスによって引き起こされたSAMモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:43:10 GMT)
Producing entangled photon pairs and quantum squeezed states in plasmas [0.0] ラマン散乱によるノイズは、ポンプの脱調が2倍のプラズマ周波数と異なる場合を避けることができる。
顕著なことに、ラマン散乱による増幅ノイズは相関しており、出力の2乗の1つで抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:38:48 GMT)
Probing hydrodynamic crossovers with dissipation-assisted operator evolution [0.0] 様々なU(1)電荷密度に対する一般相互作用格子モデルにおける拡散の出現をグラフ化する。
本研究は, 保存密度の流体力学的相関関数に対する支配的寄与を明らかにし, 低温輸送への一般化のガイドとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:39:10 GMT)
Practical Privacy-Preserving Identity Verification using Third-Party Cloud Services and FHE (Role of Data Encoding in Circuit Depth Management) [0.0] 政府は、国のデジタルID認証システムをサードパーティのクラウドサービスにアウトソースしようとしている。
これにより、ユーザの個人情報のプライバシーに関する懸念が高まる。
本稿では、サードパーティのクラウドサービスがIDデータを暗号化して処理するID検証プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:12:07 GMT)
Plan with Code: Comparing approaches for robust NL to DSL generation [0.0] コードのプランニングは多くのオーケストレーションタスクにおいて、より信頼性の高いアプローチだと考えられている。
本稿では,タスクプランニングの特別事例として,RPA(Robotic Process Automation)領域におけるワークフローの自動化に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 04:29:33 GMT)
Picosecond laser pulses for quantum dot-microcavity based single photon generation by cascaded electro-optic modulation of a narrow-linewidth laser [0.0] オンデマンドのピコ秒パルスを伝送するカスタムメードエレクトロニクスによって駆動される2つの変調器のカスケード動作を示す。
この高コントラストでは、InGaAs量子ドット-マイクロキャビティベースの単一光子源の共鳴励起を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:23:23 GMT)
PQV-Mobile: A Combined Pruning and Quantization Toolkit to Optimize Vision Transformers for Mobile Applications [0.0] 本稿では,PQV-Mobile という,モバイルアプリケーションのための視覚変換器の最適化を目的とした,プルーニングと量子化を組み合わせたツールを提案する。
このツールは、マグニチュードの重要性、テイラーの重要性、ヘッセンの重要性に基づいて、異なるタイプの構造化プルーニングをサポートすることができる。
我々は,Facebook Data Efficient Image Transformer (DeiT)モデルを用いて,異なる量のプルーニングとInt8量子化のための重要な遅延-メモリ-精度トレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 22:10:10 GMT)
Oja's plasticity rule overcomes several challenges of training neural networks under biological constraints [0.0] Ojaの可塑性ルールは、いくつかのエンジニアリングトリックの必要性を部分的に克服している。
具体的には、オンライン学習のような難しいが生物学的に現実的な学習シナリオの下では、Ojaのルールは純粋なバックプロパゲーションの性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:26:47 GMT)
No-masking theorem for observables [0.0] 任意の次元において任意の可観測性を隠蔽できる普遍ユニタリは存在しないことを示す。
量子ビットシステムでは、与えられた観測値のマスキング操作がSWAP操作に局所的に一元的に接続されていることを示す。
我々の結果は、状態ではなく観測可能な状態で情報をエンコードする量子情報や量子通信に重要な応用をもたらすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:12:03 GMT)
Nearest Neighbor Classification for Classical Image Upsampling [0.0] 結果の解像度は何らかの要因によって改善され、最終的な結果が人間のテストに合格する。
アップスケーリングの時間的複雑さは、ダウンスケーリングの実装の損失に比較的近い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:41:45 GMT)
Nature cannot be described by any causal theory with a finite number of measurements [0.0] 本研究では,2部構成のベルシナリオにおいて,$n$の2コトミック量子測定を行うことによって得られる量子相関式が存在することを示す。
つまり、量子論の予測を再現するためには、いかなる符号理論にも無界な数の測度を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:00:00 GMT)
Moving Healthcare AI-Support Systems for Visually Detectable Diseases onto Constrained Devices [0.0] このパイロットスタディでは、低接続環境において、低スペックデバイスで医療サポートを提供するために、microMLの使用について検討している。
1万枚の皮膚病変の画像を用いて、視覚的に検出可能な疾患を分類するモデルを訓練した。
その結果, 試作機の精度は78%, 試験損失は1.08であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:23:37 GMT)
Modeling error correction with Lindblad dynamics and approximate channels [0.0] 雑音の異なる近似が5ビット符号の性能をいかに捉えるかを検討する。
パウリ近似は単一量子チャネルを超えており、ノイズ、状態、デコーダの詳細に敏感である。
このモデル内で出現する擬似閾値を計算し、より優れたデコーダの設計に量子ビットパラメータと接続性に関する知識をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:23:28 GMT)
Minimum Synthesis Cost of CNOT Circuits [0.0] 我々は合成においてCNOTゲートを分類する新しい方法を用いて、$O(nomega)$時間で計算可能な厳密な下界を求める。
フレームワークを適用すると、$n$サイクル回路の3(n-1)$ゲート合成が最適であることが証明され、それらの構造についての洞察が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:09:53 GMT)
Memory-optimised Cubic Splines for High-fidelity Quantum Operations [0.0] 高周波パルスは量子ビットの制御や量子コンピュータでの演算の実行に広く使われている。
時間依存振幅、位相、周波数などの鍵パルスパラメータを調整できることは、最大ゲートの忠実度と誤差を達成するために不可欠である。
システム規模が大きくなるにつれて、制御電子処理のかなりの部分が量子ビットに近づく。
これにより、制御エレクトロニクスのメモリで利用可能な空間を制限し、高サンプリングレートで時間分解パルスパラメータをロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:33:37 GMT)
Machine learning for moduli space of genus two curves and an application to isogeny based cryptography [0.0] 小さい重み付き高さと$(n, n)$-split Jacobian for $n=2, 3, 5$ の有理モジュライ点が非常に少ないことを示す。
K-Neighborsを使って99.9%の精度でスプリットを検出することができる。
このことは、人工ニューラルネットワークと機械学習技術が、属2曲線のモジュライ空間における算術的問題にかなり信頼できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:48:05 GMT)
Localized Sparse Principal Component Analysis of Multivariate Time Series in Frequency Domain [0.0] 周波数領域における高次元時系列の解釈可能な主成分分析のための定式化と一貫した推定手法を提案する。
信号プロセスの低次元主部分空間のスパース局所化推定を計算するために,効率的な周波数系列アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:30:34 GMT)
Lifshitz formulas for finite-density Casimir effect [0.0] リフシッツの公式を一般化し、有限温度でのカシミール効果を調べる。
種々の系における有限化学ポテンシャルにおけるカシミール効果の典型的な現象について論じる。
この式は、高密度クォーク物質とディラック/ワイル半金属のカシミール効果に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:04:23 GMT)
Krylov Subspace Methods for Quantum Dynamics with Time-Dependent Generators [0.0] 時間依存ハミルトニアンによって支配される駆動量子系に対して有効な一般化を導入する。
この表現は、進化と作用素の成長の量子速度に対する新しい基本的な制限のクラスを確立するために用いられる。
また、離散化された時間進化や周期的ハミルトニアンに適応したアルゴリズムの一般化や、多体システムへの応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:00:24 GMT)
Judgement Citation Retrieval using Contextual Similarity [0.0] 本稿では,自然言語処理(NLP)と機械学習技術を組み合わせて,訴訟記述の組織化と活用を促進する手法を提案する。
提案手法は,教師なしクラスタリングと教師付き引用検索の2つの主要な目的に対処する。
我々の手法は90.9%という驚くべき精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:11:27 GMT)
Josephson oscillations of two weakly coupled Bose-Einstein condensates [0.0] 2つの独立なボース=アインシュタイン凝縮体は、2つの温度でコヒーレントに結合する。
原子蒸気内部の熱化は、本質的な測定過程として理解することができる。
当初分離された2つのボース=アインシュタイン凝縮体の間のジョセフソン電流が決定論的に起こるか否かについて、アンダーソンの元々の思考実験に焦点が当てられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:18:55 GMT)
Integrated photonic Galton board and its application for photon counting [0.0] ガルトンボード(Galton board)は、古典的な粒子を用いた統計物理学の原理を視覚化するために伝統的に用いられてきたデスクトップ確率マシンである。
ここでは、単光子干渉のオンチップ観測を可能にするフォトニックなガルトン基板を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 23:09:47 GMT)
Integrable RG Flows on Topological Defect Lines in 2D Conformal Field Theories [0.0] 二次元共形場理論(CFT)における位相欠陥線(TDL)は、場の量子論における一般化対称性の標準的な例である。
ここではパラメータ依存の可積分格子モデル群を示し、パラメータが変化するにつれて、所定のCFT内の異なるTDLを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 16:08:27 GMT)
InVAErt networks for amortized inference and identifiability analysis of lumped parameter hemodynamic models [0.0] 本研究では、ニューラルネットワークをベースとしたデータ駆動型フレームワークであるinVAErtネットワークを用いて、剛体力学系のディジタル双対解析を強化する。
InVAErtネットワークの柔軟性と有効性について,合成データから欠落成分を含む実データへの6成分ループ型パラメータ血行動態モデルの生理的逆転の文脈で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:07:40 GMT)
Implementation of Shor's Algorithm with a Single Photon in 32 Dimensions [0.0] 単一光子の32時間ビンまたは次元における情報の符号化を実証する。
単一光子を高次元で操作するための実用的スキームを実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:13:51 GMT)
Impact of Comprehensive Data Preprocessing on Predictive Modelling of COVID-19 Mortality [0.0] 本研究では、新型コロナウイルスの死亡率を予測する10の機械学習モデルに対する、カスタムデータ前処理パイプラインの影響を評価する。
私たちのパイプラインは、標準的な前処理パイプラインと4つの重要なステップで異なります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:23:59 GMT)
Identifying Entanglement Phases with Bipartite Projected Ensembles [0.0] 量子多体波動関数に対するバイパルタイト射影アンサンブル(BPE)を導入する。
体積法則の絡み合った状態において、EAEはサブシステム間の距離を増大させる非ゼロ値に収束する。
EAEは相転移の証人として機能するだけでなく、さらに重要な現象の性質も明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 09:44:31 GMT)
Hearing Your Blood Sugar: Non-Invasive Glucose Measurement Through Simple Vocal Signals, Transforming any Speech into a Sensor with Machine Learning [0.0] 本稿では,音声解析を用いて血糖値を予測する変換的,簡便な手法を提案する。
高度な機械学習アルゴリズムを適用することで,音声信号の変動を分析し,血糖値と有意な相関性を確立した。
以上の結果から,音声分析はグルコースモニタリングの非侵襲的代替手段として有用である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:13:23 GMT)
Graph representations of 3D data for machine learning [0.0] 本稿では,グラフやメッシュなどの3次元データを表現する手法の概要を,そのアメニビリティの観点から機械学習アルゴリズムを用いて解析する。
我々は様々な表現の長所と短所を強調し、表現間の生成/スイッチングの方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:45:07 GMT)
Generative Adversarial Networks for Weakly Supervised Generation and Evaluation of Brain Tumor Segmentations on MR Images [0.0] 本研究は2次元磁気共鳴画像におけるセグメント異常に対する弱教師付きアプローチを示す。
我々は,癌画像を健全な変種に変換するGAN(Generative Adversarial Network)を訓練する。
非共役な変種は、弱監督的な方法で分割を評価するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:51:01 GMT)
GSVD-NMF: Recovering Missing Features in Non-negative Matrix Factorization [0.0] 予備的なNMF結果と元の行列のSVDの間の一般化特異値分解(GSVD)に基づく新しい成分を提案するGSVD-NMFを紹介する。
GSVD-NMFは、未完成なNMFから欠落した特徴を回復し、NMFがより良い局所最適化を達成するのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:01:00 GMT)
Follow-Up Questions Improve Documents Generated by Large Language Models [0.0] 本研究では,短い(1ページ)テキスト文書に対するユーザからの要求に応じて,Large Language Models (LLMs) がフォローアップ質問を生成することの影響について検討した。
ユーザは、フォローアップ質問をするための新しいWebベースのAIシステムと対話した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:12:33 GMT)
Flat-plane based double-counting free and parameter free many-body DFT+U [0.0] BLOR は回転不変な DFT+U 関数であり、局所化された部分空間の各実効軌道上で平面条件を別々に強制する。
本研究では,多体誤り(mBLOR)に対処するBLOR関数の拡張を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:22:18 GMT)
FedRobo: Federated Learning Driven Autonomous Inter Robots Communication For Optimal Chemical Sprays [0.0] フェデレーション学習は、中央集権的なデータ収集に頼ることなく、ロボットが互いの経験から学ぶことを可能にする。
化学噴霧を最適化するための通信プロトコルが設計されている。
クラスタベースのフェデレーション学習手法は,グローバルサーバの計算負荷を効果的に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 20:58:24 GMT)
Extracting Sentence Embeddings from Pretrained Transformer Models [0.0] 110万のパラメータ BERT が複数の層と複数のトークンから隠された表現を与えられた場合、最適な文表現を抽出するために様々な方法を試した。
全手法がセマンティックテキスト類似性(STS)、8つの短いテキストクラスタリング、6つの分類タスクでテストされた。
静的トークンベースのモデル、特にSTSタスクのランダムな埋め込みの大幅な改善は、BERTベースの表現のパフォーマンスにほぼ達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:54:55 GMT)
Evolving A* to Efficiently Solve the k Shortest-Path Problem (Extended Version) [0.0] そこで本研究では,A*の自然進化により,その興味深い性質を全て保ちながら,同時に時間的複雑性をもった新しい探索アルゴリズムを提案する。
様々なテストベッドでの実験では、しばしば1～2桁のオーダーで、芸術の状況よりもパフォーマンスが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:54:25 GMT)
Evidence for simple "arrow of time functions" in closed chaotic quantum systems [0.0] $C(t)$から$alphan(t)$を構成するには、$C(t)$の最初の2n$時間微分を 0$ と $t$ でなければならない。
私たちの焦点は$alphan(t)$であり、(ほとんど)単調に減少し、これらの時間関数の矢印(AOTF)と呼ばれます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:17:10 GMT)
Entanglement Hamiltonians for Free Fermion Chains with Defects [0.0] 欠陥の存在下での周期的境界条件を持つ自由フェルミオン臨界逆場イジングモデルの基底状態の半系絡みハミルトニアンについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:32:11 GMT)
Enhanced Quantum Energy Teleportation using a 3-Qubit System [0.0] 量子エネルギーテレポーテーション(QET)のエネルギー効率を高めるための3量子システムを用いた新しいアプローチを提案する。
実験の結果,エネルギー回収効率は46.4%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:47:08 GMT)
Efficient simulation of inhomogeneously correlated systems using block interaction product states [0.0] 本稿では,BIPS(Multi-configurational Block Interaction Product State)フレームワークを用いて,強いフラッグメント内相関と弱いフラッグメント間相関を別々に扱うことを提案する。
強い相関関係は、フラグメントとその環境間の絡み合いを考慮して、フラグメント上の電子状態において捉えられる。
この方法は様々な化学システムでテストされており、精度と効率が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:25:56 GMT)
Efficient Data-Driven MPC for Demand Response of Commercial Buildings [0.0] 小型商業ビルにおけるエネルギー管理のためのデータ駆動型・混合整数入札戦略を提案する。
屋上ユニットの暖房, 個別制御による空調システムについて検討し, 商業ビルの運転を正確にモデル化する。
当社のアプローチをいくつかの需要応答(DR)設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 23:39:00 GMT)
Dynamics of spin helices in the diluted one-dimensional $XX$ model [0.0] 最近のコールド原子実験と関連する理論の相違により、スピンヘリックスの量子力学に対するイモービルホールの効果を探求する。
我々は、相互作用しないフェルミオンの系にマッピングして正確なスピンダイナミクスを計算し、ホールの分布を平均化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:35:58 GMT)
Dynamic Adaptive Optimization for Effective Sentiment Analysis Fine-Tuning on Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、マルチタスク学習を利用して特定のタスクを同時に処理することで、感情分析の一般的なパラダイムとなっている。
動的適応最適化(DAO)モジュールを用いた新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。
この研究は、平均二乗誤差(MSE)と精度(ACC)を、以前の研究と比べてそれぞれ15.58%、1.24%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 19:13:38 GMT)
Doublons Bloch oscillations in the mass-imbalanced extended Fermi-Hubbard model [0.0] 質量不均衡拡張Fermi-Hubbardモデルにおいて, 近接相互作用がマルチダビロンBOに与える影響について検討した。
ダビロン有効ハミルトニアンを導出し、$V$の小さな変化は、ダビロンの動的挙動を質的に変化させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:55:05 GMT)
Diagnosis extraction from unstructured Dutch echocardiogram reports using span- and document-level characteristic classification [0.0] 本研究は,非構造オランダ心エコー図による自動スパンレベル診断と文書レベル診断の有用性について検討した。
本研究では,重み付きおよびマクロF1スコア,精度,性能評価のためのリコールを用いて,スパンレベルと文書レベルの両方で自動ラベリング手法を開発し,試験した。
SpanCategorizerとMedRoBERTa$.$nlモデルは、他のすべてのスパンと文書分類器よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:42:12 GMT)
Design of a Specialized Low Noise Amplifier for Enhancing Non-Classicality in Quantum Applications [0.0] 本稿では,量子応用に特化した低雑音増幅器の設計と解析について述べる。
主な目的は、Cバンド周波数範囲 (4-8 GHz) 内のノイズフィギュアを最小化し、量子信号の非古典性を誘導することである。
HEMTの単純化されたモデルを用いた回路の量子解析により、その非線形特性に関する洞察が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:58:56 GMT)
Deep Learning Innovations for Underwater Waste Detection: An In-Depth Analysis [0.0] 本稿では, 埋立廃棄物処理とごみ処理の基盤となるため, 最先端のアーキテクチャと既存のデータセットを網羅的に検討する。
第一の目的は、高度な水中センサーと自律型水中車両によって活用される物体の局所化手法のベンチマークを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:25:13 GMT)
Decoding the human brain tissue response to radiofrequency excitation using a biophysical-model-free deep MRI on a chip framework [0.0] 我々は、RF磁気信号の進化を捉え、励起による迅速な脳組織応答をデコードする視覚ベースのフレームワークを開発した。
チップ(DeepMonC)フレームワーク上のディープMRIは、幅広い病理組織においてヒト脳組織の分子組成を明らかにする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:39:33 GMT)
Decoding Memes: A Comparative Study of Machine Learning Models for Template Identification [0.0] ミームテンプレート(meme template)は、ミームを作成するのに使用されるレイアウトまたはフォーマットである。
ミームのバイラル性に関する広範な研究にもかかわらず、ミームのテンプレートを自動的に識別する作業は依然として課題である。
本稿では,既存のmemeテンプレート識別手法の総合的な比較と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:52:06 GMT)
Data-driven identification of latent port-Hamiltonian systems [0.0] 本稿では,ポート・ハミルトン (pH) の定式化におけるモデルを導出する,データ駆動型システム識別フレームワークを提案する。
この定式化は多物理系に適しており、通過率と安定性の有用なシステム理論的性質を保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 14:42:28 GMT)
Critical assessment of information back-flow in measurement-free teleportation [0.0] 我々は、その性能を支える資源の観点から、無測定量子テレポーテーションの手法を評価する。
テレポーテーションの効率性と情報のバックフローの関連性は、基本的に様々な操作の実施方法に依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 13:59:16 GMT)
Contrastive Learning and Abstract Concepts: The Case of Natural Numbers [0.0] 対照的な学習は、人間でも超人的範囲でも高い精度で、一目で数えられるように訓練できることを示す。
類似アーキテクチャのニューラルネットワークスキームを,一見教師付き学習(SL)のトレーニング・ツー・カウントの結果と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:28:10 GMT)
Computation of Biological Conductance with Liouville Quantum Master Equation [0.0] 我々は,ナノスケールデバイスにおけるLiouville-Master Equation量子輸送の密度行列を組み合わせることで,新しい公式を導出する。
実験的に高導電性細胞外ナノワイヤに有効性を示す。
タンパク質とタンパク質ナノワイヤは多様な用途に大きな可能性を秘めているため、我々の計算技術はナノバイオエレクトロニクスデバイスの設計を加速させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 08:29:08 GMT)
Classification of "large" black holes into seven families [0.0] 局所演算(LU)下における3つの量子ビットの絡み合い族を導出する
4つの非消滅電荷を持つ2つのブラックホールが、その差が電荷の符号にしか入っていない場合、LU同値であることが示される。
さらに、7つの族それぞれに対するフォン・ノイマン絡みエントロピーの性質を研究し、最大フォン・ノイマン絡みエントロピーを持つブラックホールを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:45:50 GMT)
CMDA-OT: Collaborative Multi-source Domain Adaptation Through Optimal Transport [0.0] マルチソースドメイン適応(MDA)は、複数のラベル付きソースドメインのデータに基づいてトレーニングされたモデルを適用し、ラベルなしのターゲットドメインデータに対して効果的に実行する。
2つの重要なフェーズからなる新しいフレームワークであるCMDA-OT(Collaborative MDA Through Optimal Transport)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 23:16:11 GMT)
Beable-guided measurement theory [0.0] ド・ブロイ理論における量子ランダム性の生成について、より詳しく検討する。
本研究では,不確実性の関係に応じて,可算変数の強いゆらぎが系をランダム化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 15:28:00 GMT)
BINDy -- Bayesian identification of nonlinear dynamics with reversible-jump Markov-chain Monte-Carlo [0.0] モデルパーシモニーは、データ駆動型モデリングにおける重要な認識バイアスであり、解釈可能性を助け、過度な適合を防ぐのに役立つ。
非線形力学(SINDy)法のスパース同定は、データから直接複素力学のスパース表現を学習することができる。
SINDyの代替として,辞書学習システム識別のベイズ的新しい治療法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 10:03:30 GMT)
Assessing Language Models' Worldview for Fiction Generation [0.0] 本研究では,大言語モデルがフィクションの創出に不可欠な世界を維持する能力について考察する。
2つのモデルだけが一貫した世界観を示しており、残りは自己複製である。
このモデル間の統一性は、フィクションに必要な国家の欠如をさらに示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 03:19:41 GMT)
ArabLegalEval: A Multitask Benchmark for Assessing Arabic Legal Knowledge in Large Language Models [0.0] ArabLegalEvalは、大規模言語モデル(LLM)のアラビア語法的知識を評価するためのベンチマークデータセットである。
MMLUとLegalBenchのデータセットにインスパイアされたArabLegalEvalは、サウジアラビアの法的文書から得られた複数のタスクと、質問を合成する。
本研究の目的は、アラビア語の法的な問題を解くために必要な能力を分析し、最先端のLLMの性能をベンチマークすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 07:09:51 GMT)
An Efficient Replay for Class-Incremental Learning with Pre-trained Models [0.0] 授業増分学習では,各クラス中心で案内される重み間の定常状態が破壊され,忘れることと大きく相関する。
忘れを克服する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:26:28 GMT)
Aliasing and Label-Independent Decomposition of Risk: Beyond the bias-variance trade-off [0.0] データサイエンスの中心的な問題は、潜在的にノイズの多いサンプルを使用して、目に見えない入力の関数値を予測することである。
一般化エイリアス分解と呼ばれる代替パラダイムを導入する。
データラベルを見ることなく、モデルクラスとサンプルの関係から分解を明示的に計算できるため、データ収集や実験を行う前に、実験設計やモデル選択に関する質問に答えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:49:24 GMT)
Adapting cybersecurity frameworks to manage frontier AI risks: A defense-in-depth approach [0.0] AI関連のリスク管理におけるギャップの特定を支援する3つのアプローチを概説する。
まず、機能的なアプローチは、リスク管理アプローチがカバーすべきアクティビティの不可欠なカテゴリを特定します。
第二に、ライフサイクルのアプローチは、モデル開発ライフサイクル全体にわたって安全とセキュリティのアクティビティを割り当てます。
第3に、脅威に基づくアプローチは、悪意のあるアクターが使用する戦術、テクニック、手順を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 05:06:03 GMT)
AdamMCMC: Combining Metropolis Adjusted Langevin with Momentum-based Optimization [0.0] 科学と工学におけるディープニューラルネットワーク手法の適用を考える場合、不確実性推定は重要な問題である。
本稿では,モンテカルロ法を用いて後部分布から不確かさを定量化するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 18:00:14 GMT)
Acronal Localization, Representations of the Causal Logic for massive systems [0.0] 時間的局所化は因果論理の領域における局所化と等価である。
実質量系に対する因果論理の表現は過去にはなされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:15:54 GMT)
A universal neutral-atom quantum computer with individual optical addressing and non-destructive readout [0.0] 量子コンピュータは、変換処理能力の約束を果たすために、大規模でフォールトトレラントな演算を実現する必要がある。
ここでは、シャットリングではなく、光スイッチング時間によってゲートレートが制限される普遍的な中性原子量子コンピュータを示す。
我々は、99.35(4)%のCZ忠実度と、99.902(8)%の局所的な単一量子ビットRZゲート忠実度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:42:57 GMT)
A quantum information theoretic analysis of reinforcement learning-assisted quantum architecture search [0.0] 本研究では,変分量子状態対角化問題に適したアンサッツ製造のためのRL-QASについて検討した。
我々はこれらの知見を活用して、最適な資源を用いてランダムな量子状態と対角化するために、QASの絡み合った許容アンサッツを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:59:35 GMT)
A Study on Large Language Models' Limitations in Multiple-Choice Question Answering [0.0] 26の小さなオープンソースモデルを分析し、その65%がタスクを理解していないことを発見した。
与えられた選択から解を適切に選ぶのは4つのモデルのみであり、これらのモデルのうち選択順序に依存しないのは5つのモデルのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 02:18:08 GMT)
A Spitting Image: Modular Superpixel Tokenization in Vision Transformers [0.0] Vision Transformer (ViT) アーキテクチャは伝統的に、画像の意味的内容に依存しないトークン化のためのグリッドベースのアプローチを採用している。
本稿では,トークン化と特徴抽出を分離するモジュール型スーパーピクセルトークン化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 12:07:00 GMT)
A Robust Multi-Stage Intrusion Detection System for In-Vehicle Network Security using Hierarchical Federated Learning [0.0] 車両内侵入検知システム(IDS)は、目に見える攻撃を検出し、新しい目に見えない攻撃に対する堅牢な防御を提供する必要がある。
これまでの作業は、CAN ID機能のみに依存していたり、手動で機能抽出する従来の機械学習(ML)アプローチを使用していました。
本稿では,これらの制約に対処するために,最先端,斬新,軽量,車内,IDS平均化,深層学習(DL)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 21:51:56 GMT)
A Quantum Approximate Optimization Method For Finding Hadamard Matrices [0.0] 本稿では,量子コンピュータ上でのハダマール行列探索アルゴリズムを実装した新しい量子ビット効率法を提案する。
本稿では,本手法の定式化,対応する量子回路の構成,および量子シミュレータと実ゲート型量子コンピュータの両方の実験結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 06:25:50 GMT)
A Novel Generative Artificial Intelligence Method for Interference Study on Multiplex Brightfield Immunohistochemistry Images [0.0] 多重明視野イメージングは、単一のスライド上で複数のバイオマーカーを同時に解析する利点を提供する。
同一細胞区画に局在する複数のバイオマーカーを正確に解析するため、2つの代表的なバイオマーカーセットをアッセイモデルとして選択した。
アッセイのような分析の最も重要な予備段階の1つは、個々の細胞上のそれぞれの固有の色原を同定することである。
バイオマーカーごとに3倍画像から同等の1プレックス画像を作成するには、高度なカラーアンミックスが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 00:17:00 GMT)
A Framework for Integrating Quantum Simulation and High Performance Computing [0.0] 本稿では,HPCリソース上で動作する量子シミュレーションソフトウェアへのアクセスを効率化するフレームワークについて述べる。
これには、回路ベースの量子コンピューティングタスクのためのインターフェースと、必要なリソース管理インフラストラクチャが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 11:48:14 GMT)
A Distributed Privacy Preserving Model for the Detection of Alzheimer's Disease [0.0] アルツハイマー病(AD)の診断に有効な縦型フェデレート学習モデルの検討
複数のデータモダリティを活用することにより、AD検出の堅牢性と精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:10:19 GMT)