xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models [157.4] 本稿では,LMM(Large Multimodal Models)を開発するためのフレームワークであるxGen-MMを紹介する。
このフレームワークは、慎重にキュレートされたデータセット、トレーニングレシピ、モデルアーキテクチャ、結果のLMMスイートで構成されている。
私たちのモデルは、シングルイメージとマルチイメージのベンチマークを含む、さまざまなタスクにわたって厳格な評価を受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:57:01 GMT)
Can Editing LLMs Inject Harm? [122.8] 我々は,大規模言語モデルに対する新しいタイプの安全脅威として,知識編集を再構築することを提案する。
誤情報注入の危険性については,まずコモンセンス誤情報注入とロングテール誤情報注入に分類する。
偏見注入のリスクに対して, 偏見文をLLMに高効率で注入できるだけでなく, 1つの偏見文注入で偏見が増大することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:43:03 GMT)
Robust Neural Information Retrieval: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective [111.6] ニューラルネットワーク検索モデル(IR)モデルの堅牢性は、大きな注目を集めている。
我々は、IRの堅牢性を多面的概念とみなし、敵攻撃、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオ、パフォーマンスのばらつきに対してその必要性を強調している。
我々は,既存の手法,データセット,評価指標について詳細な議論を行い,大規模言語モデルの時代における課題や今後の方向性に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:18:19 GMT)
Scaling up Multimodal Pre-training for Sign Language Understanding [96.2] 手話は、難聴者コミュニティにとってコミュニケーションの主要な意味である。
難聴者と聴覚者のコミュニケーションを容易にするために,手話理解(SLU)タスクのシリーズが研究されている。
これらの課題は、多様な視点から手話のトピックを調査し、手話ビデオの効果的な表現を学ぶ上での課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:04:25 GMT)
On the Overlooked Pitfalls of Weight Decay and How to Mitigate Them: A Gradient-Norm Perspective [90.4] そこで本研究では,Shduled Weight Decay (SWD) 法と呼ばれる,減量のための最初の実用的なスケジューラを提案する。
我々の実験は、SWDが実際に大きな勾配ノルムを緩和し、適応モーメント推定(Adam)の従来の定重崩壊戦略を著しく上回っていることも裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:36:24 GMT)
Multi-task Image Restoration Guided By Robust DINO Features [88.7] DINOv2から抽出したロバストな特徴を利用したマルチタスク画像復元手法であるmboxtextbfDINO-IRを提案する。
まず,DINOV2の浅い特徴を動的に融合するPSF (Pixel-semantic fusion) モジュールを提案する。
これらのモジュールを統一された深層モデルに定式化することにより、モデルトレーニングを制約するために、DINO知覚の対照的な損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:53:09 GMT)
Visual Agents as Fast and Slow Thinkers [88.7] 本稿では、Fast and Slow Thinking機構を視覚エージェントに組み込んだFaSTを紹介する。
FaSTは、システム1/2モードを動的に選択するためにスイッチアダプタを使用し、異なるタスクの複雑さに対する問題解決アプローチを調整している。
モデルの信頼性を調整し、新しいコンテキストデータを統合することで、不確実で目に見えないオブジェクトに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:44:02 GMT)
Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective [78.3] 我々は、グラフ上のOOD問題を定式化し、新しい不変学習手法である探索・拡張リスク最小化(EERM)を開発する。
EERMは、複数の仮想環境からのリスクの分散を最大化するために、敵対的に訓練された複数のコンテキストエクスプローラーを利用する。
理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:25:42 GMT)
SGFormer: Simplifying and Empowering Transformers for Large-Graph Representations [75.7] ノード特性予測ベンチマークにおいて,一層注意が驚くほど高い性能を示すことを示す。
提案手法をSGFormer (Simplified Graph Transformer) と呼ぶ。
提案手法は,大きなグラフ上にトランスフォーマーを構築する上で,独立性のある新たな技術パスを啓蒙するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:24:25 GMT)
No Language is an Island: Unifying Chinese and English in Financial Large Language Models, Instruction Data, and Benchmarks [75.3] ICE-PIXIUは、翻訳された英語とオリジナルの英語のデータセットとともに、中国語のタスクのスペクトルを統合する。
多様なモデル変種への無制限アクセス、多言語および多モーダル命令データのコンパイル、エキスパートアノテーションによる評価ベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:30:07 GMT)
Metric3D v2: A Versatile Monocular Geometric Foundation Model for Zero-shot Metric Depth and Surface Normal Estimation [74.3] Metric3D v2は、ゼロショット距離深さと1枚の画像からの表面正規推定のための幾何学的基礎モデルである。
距離深度推定と表面正規度推定の両方の解を提案する。
本手法は, ランダムに収集したインターネット画像上での計測3次元構造の正確な復元を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:36:12 GMT)
HandRefiner: Refining Malformed Hands in Generated Images by Diffusion-based Conditional Inpainting [73.0] 拡散モデルは現実的な画像の生成において顕著な成功を収めた。
しかし、不正確な指数や不規則な形など、正確な人間の手を生成することに苦しむ。
本稿では,HandRefinerという軽量な後処理ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:35:21 GMT)
Apollo: A Lightweight Multilingual Medical LLM towards Democratizing Medical AI to 6B People [70.4] 我々は6つの最も広く話されている言語にまたがる医療用LLMの開発を目指しており、世界人口は610億人である。
この取り組みは、ApolloCorpora多言語医療データセットとXMedBenchベンチマークの作成で頂点に達した。
トレーニングコーパス、コード、モデルの重み付け、評価ベンチマークをオープンソースにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:06:39 GMT)
A Survey of Meta-Reinforcement Learning [69.8] 我々は,メタRLと呼ばれるプロセスにおいて,機械学習問題自体として,より優れたRLアルゴリズムを開発した。
本稿では,タスク分布の存在と各タスクに利用可能な学習予算に基づいて,高レベルでメタRL研究をクラスタ化する方法について議論する。
RL実践者のための標準ツールボックスにメタRLを組み込むことの道程について,オープンな問題を提示することによって,結論を下す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:59:44 GMT)
Graph Out-of-Distribution Generalization via Causal Intervention [69.7] 本稿では,ノードレベルの分散シフトの下で頑健なグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングするための,概念的に単純だが原則化されたアプローチを提案する。
本手法は,環境推定器と熟練GNN予測器を協調する因果推論に基づく新たな学習目標を提案する。
本モデルでは,様々な分散シフトによる一般化を効果的に向上し,グラフOOD一般化ベンチマーク上での最先端の精度を最大27.4%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:22:17 GMT)
LLMs Are Biased Towards Output Formats! Systematically Evaluating and Mitigating Output Format Bias of LLMs [69.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の性能評価において,形式バイアスを考慮した最初の体系的評価を提案する。
本稿では,複数の質問回答,ラッピング,リスト,マッピングの4つのカテゴリにまたがる経験的形式バイアス評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:45:45 GMT)
Adaptable Logical Control for Large Language Models [68.3] Ctrl-Gは、推論時にモデル生成のトラクタブルでフレキシブルな制御を容易にする適応可能なフレームワークである。
TULU2-7Bモデルに適用したCtrl-Gは、インタラクティブテキスト編集のタスクにおいて、GPT3.5とGPT4より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:51:51 GMT)
Large Language Models Meet Text-Centric Multimodal Sentiment Analysis: A Survey [66.2] ChatGPTは、テキスト中心のマルチモーダルタスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する大きな可能性を開く。
既存のLLMがテキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクにどのように適応できるかは、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:50:45 GMT)
Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning [62.2] 差分プライバシ(DP)は、モデルが特定のプライバシユニットで「ほとんど区別できない」ことを保証することで、有望なソリューションを提供する。
ユーザ間でのプライバシー保護の確保に必要なアプリケーションによって動機づけられたユーザレベルのDPについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:02:45 GMT)
Helping or Herding? Reward Model Ensembles Mitigate but do not Eliminate Reward Hacking [62.1] リワードモデルは、言語モデルアプリケーションを人間の好みに合わせる上で重要な役割を果たす。
自然な緩和とは、報酬モデルの集合を訓練し、より堅牢な報酬推定を得るためにモデル出力を集約することである。
報酬アンサンブルのすべての報酬モデルが類似したエラーパターンを示すため、報酬アンサンブルは報酬ハックを排除しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 23:59:29 GMT)
Model-based RL as a Minimalist Approach to Horizon-Free and Second-Order Bounds [59.9] 簡単なモデルベース強化学習方式は,オンラインとオフラインの設定において,強い後悔とサンプル境界を実現する。
我々は、我々のアルゴリズムは比較的標準的なものであり、文献で広く研究されていることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:52:53 GMT)
ASVspoof 5: Crowdsourced Speech Data, Deepfakes, and Adversarial Attacks at Scale [59.3] ASVspoof 5は、音声スプーフとディープフェイク攻撃の研究を促進する一連の課題の第5版である。
本稿では,2つの課題トラック,新しいデータベース,評価指標,評価プラットフォームについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:37:20 GMT)
Speculative Diffusion Decoding: Accelerating Language Generation through Diffusion [59.2] 投機的復号化は,大規模言語モデル推論を高速化する手法として広く採用されている。
本稿では,離散拡散モデルを用いてドラフトシーケンスを生成する投機的復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:25:46 GMT)
Multi Teacher Privileged Knowledge Distillation for Multimodal Expression Recognition [58.4] 人間の感情は、表情、声調、ボディランゲージ、生理的信号を通じて伝達され知覚される複雑な現象である。
本稿では, 学生に蒸留する前に, 教師の多様な表現を並べ合わせるために, 自己蒸留による多教師PKD(MT-PKDOT)法を提案する。
その結果,提案手法はSOTA PKD法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 22:11:01 GMT)
ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.7] 非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。
また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。
提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:26:37 GMT)
GrassNet: State Space Model Meets Graph Neural Network [57.6] Graph State Space Network (GrassNet)は、任意のグラフスペクトルフィルタを設計するためのシンプルで効果的なスキームを提供する理論的なサポートを持つ、新しいグラフニューラルネットワークである。
我々の知る限り、我々の研究はグラフGNNスペクトルフィルタの設計にSSMを使った最初のものである。
9つの公開ベンチマークでの大規模な実験により、GrassNetは現実世界のグラフモデリングタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成することが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:33:58 GMT)
PCP-MAE: Learning to Predict Centers for Point Masked Autoencoders [57.3] マスクされたパッチの中央をエンコーダからの情報なしにデコーダに直接送る場合、それでもよく再構成できるという、モチベーションのある実証結果を示す。
ポイントマスキングオートエンコーダ(PCP-MAE)の予測センターへの学習という,シンプルで効果的な手法を提案する。
本手法は他の方法と比較して事前学習効率が高く,Point-MAEよりも大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:53:53 GMT)
Learning to Route for Dynamic Adapter Composition in Continual Learning with Language Models [56.9] タスク専門化のためのPEFTモジュールのトレーニングを分離する手法を提案する。
そして、評価の前に、小さなメモリからサンプルするルータをトレーニングすることで、以前に学習したモジュールを構成することを学習する。
提案手法はPEFTモジュールのより優れた構成を提供することで,従来の手法と比較して一般化と性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 23:57:29 GMT)
QMambaBSR: Burst Image Super-Resolution with Query State Space Model [55.6] バースト超解像度は、複数のバースト低解像度フレームからサブピクセル情報を融合することにより、高画質でよりリッチな細部で高解像度の画像を再構成することを目的としている。
BusrtSRにおいて鍵となる課題は、高周波ノイズ障害を同時に抑制しつつ、ベースフレームの補完的なサブピクセルの詳細を抽出することである。
本稿では,Query State Space Model (QSSM) とAdaptive Up-Sampling Module (AdaUp) を組み合わせた新しいQuery Mamba Burst Super-Resolution (QMambaBSR) ネットワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:15:29 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） (Fri, 16 Aug 2024 02:21:13 GMT)
ChatZero:Zero-shot Cross-Lingual Dialogue Generation via Pseudo-Target Language [53.9] そこで本研究では,言語間符号切替方式に基づく,エンドツーエンドのゼロショット対話生成モデルChatZeroを提案する。
多言語DailyDialogとDSTC7-AVSDデータセットの実験は、ChatZeroが元のパフォーマンスの90%以上を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:11:53 GMT)
Turning Trash into Treasure: Accelerating Inference of Large Language Models with Token Recycling [53.6] 投機的復号化(英: Speculative decoding)は、推測と検証のパラダイムを通じて推論を加速するアプローチである。
トケンリサイクルは、候補トークンを隣接行列に格納し、幅優先探索アルゴリズムを用いる。
既存の列車不要の手法を30%上回り、訓練方法さえ25%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:20:56 GMT)
Risks and NLP Design: A Case Study on Procedural Document QA [52.6] より具体的なアプリケーションやユーザに対して分析を専門化すれば,ユーザに対するリスクや害の明確な評価が可能になる,と我々は主張する。
リスク指向のエラー分析を行い、リスクの低減とパフォーマンスの向上を図り、将来のシステムの設計を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:23:43 GMT)
Correspondence-Guided SfM-Free 3D Gaussian Splatting for NVS [52.3] SfM(Structure-from-Motion)事前処理カメラのポーズのない新しいビュー合成(NVS)は、迅速な応答能力の向上と、可変動作条件に対する堅牢性の向上に不可欠である。
最近のSfMフリー手法は、ポーズ最適化を統合し、共同カメラのポーズ推定とNVSのためのエンドツーエンドフレームワークを設計している。
既存の作業の多くは、L2損失のようなピクセル単位の画像損失関数に依存している。
本研究では,NVSのためのSfMフリー3次元ガウススプラッティングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:11:22 GMT)
See What LLMs Cannot Answer: A Self-Challenge Framework for Uncovering LLM Weaknesses [52.0] 本稿では,Human-in-the-loopを用いたセルフチェレンジ評価フレームワークを提案する。
GPT-4が答えられないシードインスタンスから始めて、GPT-4に新しいインスタンスを生成するのに使えるエラーパターンを要約するように促します。
次に,GPT-4が生成する1,835個のインスタンスと,人手によるゴールド応答を併用したベンチマーク,SC-G4を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:01:52 GMT)
SAM2-UNet: Segment Anything 2 Makes Strong Encoder for Natural and Medical Image Segmentation [51.9] 我々は,Segment Anything Model 2 (SAM2) がU字型セグメンテーションモデルの強力なエンコーダであることを証明した。
本稿では, SAM2-UNet と呼ばれる, 汎用画像分割のための簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:55:38 GMT)
Multi-Hop Table Retrieval for Open-Domain Text-to-SQL [51.5] 我々はリライトとビームサーチによるマルチホップテーブル検索を提案する(Murre)。
我々はSpiderUnionとBirdUnion+の実験を行い、6.38%の平均的な改善で新しい最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:37:25 GMT)
DAC: Decomposed Automation Correction for Text-to-SQL [51.5] De Automation Correction (DAC)を導入し、エンティティリンクとスケルトン解析を分解することでテキストから合成を補正する。
また,本手法では,ベースライン法と比較して,スパイダー,バード,カグルDBQAの平均値が平均3.7%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:43:15 GMT)
Beam Prediction based on Large Language Models [51.5] ミリ波(mmWave)通信は次世代無線ネットワークに期待できるが、パス損失は大きい。
長短期記憶(LSTM)のような従来のディープラーニングモデルでは、ビーム追跡精度が向上するが、ロバスト性や一般化が不足している。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,ビーム予測の堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:40:01 GMT)
S$^3$Attention: Improving Long Sequence Attention with Smoothed Skeleton Sketching [51.4] 本稿ではスムースなスケルトンスケッチに基づくアテンション構造S$3$Attentionを提案する。
S$3$Attentionは、線形複雑性をシーケンス長に保ちながら、ノイズの影響を効果的に最小化する2つのメカニズムを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:01:46 GMT)
Optimal Sketching for Residual Error Estimation for Matrix and Vector Norms [50.2] 線形スケッチを用いた行列とベクトルノルムの残差誤差推定問題について検討する。
これは、前作とほぼ同じスケッチサイズと精度で、経験的にかなり有利であることを示す。
また、スパースリカバリ問題に対して$Omega(k2/pn1-2/p)$低いバウンダリを示し、これは$mathrmpoly(log n)$ factorまで厳密である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:33:07 GMT)
ChemVLM: Exploring the Power of Multimodal Large Language Models in Chemistry Area [50.2] textbfChemVLMは、化学応用のためのオープンソースの化学マルチモーダル大規模言語モデルである。
ChemVLMは、テキストと視覚の化学情報の両方を理解する能力を高めるために、慎重にキュレートされたバイリンガルデータセットで訓練されている。
我々はChemVLMを、様々なタスクにおいて、オープンソースおよびプロプライエタリな多モーダルな大規模言語モデルに対してベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:46:32 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） (Fri, 16 Aug 2024 09:41:40 GMT)
Improving Sampling Methods for Fine-tuning SentenceBERT in Text Streams [49.3] 本研究では,選択的な微調整言語モデルの設計した7つのテキストサンプリング手法の有効性について検討した。
これらの手法がSBERTモデルの微調整に与える影響を, 4つの異なる損失関数を用いて正確に評価する。
その結果,テキストストリームの分類にはソフトマックスの損失とバッチ・オール・トリプレットの損失が特に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:12:27 GMT)
Automated Contrastive Learning Strategy Search for Time Series [48.7] 時系列データセットやタスクに対するコントラスト学習(AutoCL)を自動的に学習する,MicrosoftのAutomated Machine Learning(AutoML)プラクティスを提示する。
まず,データ拡張,埋め込み変換,コントラッシブなペア構成,コントラスト的な損失を網羅した,3時間1012ドルの探索空間を構築した。
さらに,評価タスクの性能からCLSを最適化し,空間内で有効なCLSを得る効率的な強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:49:02 GMT)
FLEXTAF: Enhancing Table Reasoning with Flexible Tabular Formats [48.5] フレキシブルフォーマットを用いてテーブル推論性能を向上させるためのFLEXTAF-SingleとFLEXTAF-Voteを提案する。
WikiTableQuestionsとTabFactに関する我々の実験は、平均的な2.3%と4.8%の大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:00:11 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。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:51:05 GMT)
Tell Codec What Worth Compressing: Semantically Disentangled Image Coding for Machine with LMMs [47.8] 我々は,LMM(Large Multimodal Models)の常識を巧みに活用して,「機械のためのインテリジェントコーディング」を実現するための新しい画像圧縮パラダイムを提案する。
textitSemantically textitDisentangled textitCompression'' の textitSDComp' メソッドをダブし、様々な視覚タスクの最先端コーデックと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:23:18 GMT)
Potion: Towards Poison Unlearning [47.0] 悪意あるアクターによる機械学習システムに対する敵対的攻撃は重大なリスクをもたらす。
このような攻撃を解決する上での課題は、実際に有毒データのサブセットのみを特定できる場合である。
我々の研究は、有毒未学習の最先端を推し進めるための2つの重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:24:54 GMT)
VF-NeRF: Learning Neural Vector Fields for Indoor Scene Reconstruction [46.5] 神経放射場(NeRF)を介する入射面は、表面再構成において驚くべき精度を示している。
本稿では,NeRFの重要面を再考することにより,屋内の高密度表面の再構成に対処する。
本稿では,新しい密度-VF関係と,レンダリングボリュームを用いてVFを学習可能なトレーニングスキームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:22:02 GMT)
Federated Natural Policy Gradient and Actor Critic Methods for Multi-task Reinforcement Learning [46.3] フェデレート強化学習(RL)は、ローカルデータトラジェクトリを共有することなく、複数の分散エージェントの協調的な意思決定を可能にする。
本研究では,環境の同じ遷移カーネルを共有しながら,各エージェントが異なるタスクに対応する個別の報酬関数を持つマルチタスク設定について考察する。
我々は、分散された方法で全てのエージェントの割引された全報酬の総和を最大化する、世界的な最適政策を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:34:00 GMT)
MKRAG: Medical Knowledge Retrieval Augmented Generation for Medical Question Answering [45.8] 大規模言語モデル(LLM)は、医療質問応答(QA)のようなドメイン固有のタスクでよく機能しないことが多い。
本稿では,医学的事実を外部知識ベースから抽出し,LLMのクエリプロンプトに注入するための総合的検索手法を提案する。
Vicuna-7Bは44.46%から48.54%の精度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:30:12 GMT)
Can Large Language Models Improve the Adversarial Robustness of Graph Neural Networks? [45.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、特にトポロジー攻撃に対する敵の摂動に対して脆弱である。
LLMに基づく頑健なグラフ構造推論フレームワーク LLM4RGNN を提案する。
大規模な実験により、LLM4RGNNは様々なGNN間のロバスト性を一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:58:34 GMT)
Generative Dataset Distillation Based on Diffusion Model [45.3] 安定拡散に基づく新しい生成データセット蒸留法を提案する。
具体的には,SDXL-Turboモデルを用いて高速で画質の高い画像を生成する。
我々はECCV 2024 DD Challengeで3位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:52:02 GMT)
ToolSword: Unveiling Safety Issues of Large Language Models in Tool Learning Across Three Stages [45.2] ツール学習は,現実のシナリオにおいて,基本的なアプローチあるいは大規模言語モデル(LLM)のデプロイとして広く認識されている。
このギャップを埋めるために、ツール学習においてLLMに関連する安全性問題を調べるための包括的なフレームワークである*ToolSword*を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:12:00 GMT)
Lower Layer Matters: Alleviating Hallucination via Multi-Layer Fusion Contrastive Decoding with Truthfulness Refocused [44.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて例外的な性能を示している。
時に、期待された出力と事実的に不正確な、あるいは不一致なコンテンツを生成する。
近年の研究では,幻覚誘発モデルとアマチュアモデルとの対比的復号化について検討している。
LOL(Lower Layer Matters)と呼ばれる新しいコントラストデコーディングフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:23:59 GMT)
Studying the Effects of Collaboration in Interactive Theme Discovery Systems [44.1] 2つの異なるNLP支援定性的研究ツールを用いた同期対非同期協調の効果について検討した。
本稿では, 出力の整合性, 密着性, 正当性に有意な差があることを包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 21:57:23 GMT)
Decoupling Feature Representations of Ego and Other Modalities for Incomplete Multi-modal Brain Tumor Segmentation [44.0] 我々は、エゴや他のモダリティを表現するタスクをデカップリングすることで、モダリティ適応を強化するためにDeMoSegを提案する。
最初の部分空間は自身を表現し(Self-feature)、残りの部分空間は他のモダリティを代用する(Mutual-features)。
DeMoSegは、他の最先端と比較して、腫瘍全体、腫瘍コア、強化腫瘍領域において、Diceを少なくとも0.92%、2.95%、および4.95%増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:43:11 GMT)
Learning A Low-Level Vision Generalist via Visual Task Prompt [43.5] 本稿では,これらの課題を克服するために,視覚タスクプロンプトベース画像処理(VPIP)フレームワークを提案する。
VPIPは視覚的なタスクプロンプトを使用して、異なる入力ターゲットドメインでタスクを管理し、バックボーンネットワークの柔軟な選択を可能にする。
VPIPフレームワークに基づいて、30種類のタスクで低レベルのビジョンジェネラリストモデル、すなわちGenLVをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:37:56 GMT)
An End-to-End Model for Photo-Sharing Multi-modal Dialogue Generation [43.1] 写真共有マルチモーダル対話生成には、テキスト応答を生成するだけでなく、適切なタイミングで写真を共有するための対話エージェントが必要である。
パイプラインモデルは、この複雑なマルチモーダルタスクを処理するために、画像キャプションモデル、テキスト生成モデル、画像生成モデルを統合する。
本稿では,画像パーセプトロンと画像生成器を大言語モデルに統合した,写真共有マルチモーダル対話生成のための最初のエンドツーエンドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:33:19 GMT)
Fairness Issues and Mitigations in (Differentially Private) Socio-demographic Data Processes [43.1] 本稿では,グループレベルの推定値に不均一に影響を及ぼすサンプリング誤差について,重要な社会的関連性を調査した。
そこで本研究では,現実のサーベイ設計プロセスに基づく最適化手法を提案する。
サンプリングレートを決定するために使用されるプライバシー保護手法は、これらの公平性問題にさらに影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:13:36 GMT)
Fine-tuning LLMs for Autonomous Spacecraft Control: A Case Study Using Kerbal Space Program [42.9] 本研究は、自律型宇宙船制御における微調整大型言語モデル(LLM)の利用について検討する。
これらのモデルが、言語ベースの入力と出力を用いて、宇宙船を効果的に制御する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:43:31 GMT)
RadioDiff: An Effective Generative Diffusion Model for Sampling-Free Dynamic Radio Map Construction [42.6] 無線マップ(RM)は、位置のみに基づいてパスロスを得ることができる有望な技術である。
本稿では, サンプリングフリーのRM構造を条件付き生成問題としてモデル化し, 高品質なRM構造を実現するためにRadioDiffという名前の拡散拡散法を提案する。
実験の結果,提案したRadioDiffは,3つの精度,構造的類似度,ピーク信号対雑音比の3つの指標において,最先端性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:02:00 GMT)
Superconducting Qubits Above 20 GHz Operating over 200 mK [39.8] 現在の超伝導マイクロ波量子ビットは、デコヒーレンスの発生源を避けるために極低温に冷却される。
超伝導量子ビットを高温で動作させるためには、準粒子の脱コヒーレンスと熱マイクロ波光子からの脱落の両方に対処する必要がある。
これまでに研究したよりも高周波数のトランスモンを24GHzまで製造した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:54:54 GMT)
Efficient Task Transfer for HLS DSE [39.0] 高レベル合成(HLS)設計空間探索に関わる課題に対処する。
これらのツールが発達するにつれて、合成結果の質(QoR)は著しく変化する。
ツールチェーンの変更に対して効率的に適応するように設計されたモデルベースのエクスプローラーを活用するタスク転送学習スキームであるActive-CEMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:54:41 GMT)
The Power of Bias: Optimizing Client Selection in Federated Learning with Heterogeneous Differential Privacy [38.6] データ品質とDPノイズの影響は、クライアントを選択する際に考慮する必要がある。
実データセットを凸損失関数と非凸損失関数の両方で実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:19:27 GMT)
Adversarial Contrastive Learning Based Physics-Informed Temporal Networks for Cuffless Blood Pressure Estimation [37.9] 逆相関学習を用いた物理インフォームド・テンポラル・ネットワーク(PITN)を導入し,非常に限られたデータで正確なBP推定を実現する。
次に, 対人訓練を駆使して生理的時系列データを生成し, スパースデータに面したPITNの堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:17:21 GMT)
A Data Generation Perspective to the Mechanism of In-Context Learning [37.9] In-Context Learning (ICL)は、大規模言語モデル(LLM)にコンテキストで学習する能力を与える。
経験的成功を奨励するにもかかわらず、ICLの基盤となるメカニズムは未だ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:16:20 GMT)
The Common Core Ontologies [37.7] Common Core Ontology (CCO)は、Basic Ontology Formalを拡張する中間レベルのスイートとして設計されている。
この論文は、中級オントロジースイートに拡張されたドキュメントを提供するためのステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:26:25 GMT)
TextCAVs: Debugging vision models using text [37.5] 概念のテキスト記述を用いた概念アクティベーションベクトル(CAV)を作成する新しい手法であるTextCAVを紹介する。
初期の実験では、TextCAVsが胸部X線データセット(MIMIC-CXR)と自然画像(ImageNet)について合理的に説明できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:36:08 GMT)
A methodical approach to evaluate the potential of Quantum Computing for Manufacturing Simulations [36.3] 製造シミュレーションにおけるボトルネックを識別する手法を提案する。
量子コンピューティングの適合性と実現可能性の指標を定義する。
量子マシン上でのミリング力学シミュレーションの応用手法としてハイブリッドルーチンを試験した結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:29:17 GMT)
A Confidence Interval for the $\ell_2$ Expected Calibration Error [35.9] 我々は信頼区間を$ell$ expected the Error (ECE) で開発する。
信頼性キャリブレーションの一般的な概念とキャリブレーションの両方を含む,トップ1からk$のキャリブレーションを考える。
ECEのデバイアスド推定器では、正規性を示すが、校正モデルとミスドモデルに対する収束率と分散は異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:00:08 GMT)
Automated Phishing Detection Using URLs and Webpages [35.7] LLMエージェントフレームワークの開発により,従来の参照型フィッシング検出の制約に対処する。
このエージェントは、Large Language Modelsを利用して、積極的にオンライン情報を取得し、活用する。
我々の手法は0.945の精度で達成され、既存の解(DynaPhish)を0.445で大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:25:51 GMT)
Beyond KAN: Introducing KarSein for Adaptive High-Order Feature Interaction Modeling in CTR Prediction [35.5] Kolmogorov-Arnold Represented Sparse Interaction Network (KarSein)を紹介する。
KarSeinは予測精度と計算効率の両方を最適化するように設計されている。
計算オーバーヘッドを最小限に抑えて、かなりの予測精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:51:52 GMT)
Causality-Aware Spatiotemporal Graph Neural Networks for Spatiotemporal Time Series Imputation [33.9] 時系列を解析するためには、欠落値の計算が不可欠である。
データ収集の間、未知の共同設立者を含めることは避けられない。
因果性を考慮した時空間ニューラルネットワーク(Casper)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:47:22 GMT)
Pessimistic Iterative Planning for Robust POMDPs [33.7] 堅牢なPOMDPのポリシーは、部分的な可観測性のためにメモリベースでなければならない。
我々は,堅牢なPOMDPのための堅牢なメモリベースのポリシーを見出すための悲観的反復計画(PIP)フレームワークを提案する。
それぞれ、rFSCNetは、敵POMDPに最適化された監督ポリシーを使用してトレーニングされたリカレントニューラルネットワークを介して、FSCを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:25:20 GMT)
Stochastic Bandits Robust to Adversarial Attacks [33.3] 本稿では,敵攻撃に対して頑健なマルチアームバンディットアルゴリズムについて検討する。
我々は、攻撃予算の知識の有無に関わらず、このモデルの2つのケースを調査する。
我々は、加法的あるいは乗法的な$C$依存項を持つ後悔境界を持つ2種類のアルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:41:35 GMT)
AdaDiff: Accelerating Diffusion Models through Step-Wise Adaptive Computation [32.7] 拡散モデルは多彩で高忠実な画像を生成する上で大きな成功を収めるが、それらの応用は本質的に遅い生成速度によって妨げられる。
本稿では,拡散モデルの生成効率を向上させるために,各サンプリングステップで動的に計算資源を割り当てる適応フレームワークであるAdaDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:46:19 GMT)
MIA-Tuner: Adapting Large Language Models as Pre-training Text Detector [32.2] 既存の手法では、様々な高度なMIAスコア関数を設計し、高い検出性能を実現している。
より正確な事前学習データ検出器としてLLM自体を指示する命令ベースのMIA手法であるMIA-Tunerを提案する。
既存の手法とMIA-Tunerによってもたらされるプライバシーリスクを軽減すべく、2つの命令ベースのセーフガードを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:09:56 GMT)
Where is the signal in tokenization space? [31.0] 大規模言語モデル (LLM) は通常、テキストを決定論的に標準的なトークンシーケンスにエンコードするトークン化器を伴って出荷される。
本稿では,非標準トークン化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:56:10 GMT)
CLIP-EBC: CLIP Can Count Accurately through Enhanced Blockwise Classification [29.6] CLIP-EBC(CLIP-EBC)を提案する。
我々のEBCフレームワークは、UCF-QNRFデータセットで44.5%まで既存の分類ベースの手法を改善することができる。
CLIP-EBCは、NWPU-Crowdテストセットの最先端のパフォーマンスを実現し、MAEは58.2、RMSEは268.5で、以前のベストメソッドであるSTEERERよりも8.6%と13.3%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:10:24 GMT)
OpenCity: Open Spatio-Temporal Foundation Models for Traffic Prediction [29.5] 多様なデータ特性から、基盤となる見えない時間パターンを効果的にキャプチャし、正規化できる、OpenCityという新しい基盤モデルを導入する。
OpenCityはTransformerアーキテクチャとグラフニューラルネットワークを統合して、トラフィックデータの複雑な時間依存性をモデル化する。
実験の結果、OpenCityは例外的なゼロショット性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:20:36 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） (Fri, 16 Aug 2024 06:54:26 GMT)
Crafting Customisable Characters with LLMs: Introducing SimsChat, a Persona-Driven Role-Playing Agent Framework [29.2] 大きな言語モデル(LLM)は人間の指示を理解し、高品質なテキストを生成する。
LLMを利用して実世界のキャラクターをシミュレートするCustomisable Conversation Agent Frameworkを導入する。
我々は、自由にカスタマイズ可能なロールプレイングエージェントであるSimsChatを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:48:26 GMT)
TWIN V2: Scaling Ultra-Long User Behavior Sequence Modeling for Enhanced CTR Prediction at Kuaishou [28.8] SIMの強化であるTWIN-V2を導入し、ライフサイクルの振る舞いを圧縮し、より正確で多様なユーザの興味を明らかにする。
効率的なデプロイメントフレームワークの下では、TWIN-V2が主要なトラフィックにデプロイされ、Kuaishouでは毎日数億人のアクティブユーザを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:16:31 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） (Fri, 16 Aug 2024 09:48:44 GMT)
Context-Aware Assistant Selection for Improved Inference Acceleration with Large Language Models [28.6] 大規模言語モデル(LLM)は、リソース制約の下での使用は禁じられている。
自動回帰生成に付随する高いレイテンシは、高度なコンピューティングインフラストラクチャに依存する大きなLLMをレンダリングする。
復号化支援は これを軽減するのに役立ちましたが 2つのモデルのアライメントに依存しています
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:12:21 GMT)
RC-Mixup: A Data Augmentation Strategy against Noisy Data for Regression Tasks [27.2] 本研究では,ノイズの多いデータの存在下での回帰作業におけるロバストなデータ拡張の問題について検討する。
C-Mixupは、レグレッションパフォーマンスを改善するためにラベル距離に基づいてサンプルを混合する、より選択的である。
本稿では,C-Mixupとマルチラウンドロバストな学習手法を密接に統合し,シナジスティックな効果を示すRC-Mixupを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:43:59 GMT)
Mitigating Backdoor Attacks in Federated Learning via Flipping Weight Updates of Low-Activation Input Neurons [26.7] フェデレートされた学習は、複数のクライアントがサーバ全体の計画の下で、協調的に機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
バックドアアタックは 汚染されたモデルの 特定のニューロンを活性化する クリーンなデータを処理する際に 休眠状態のままだ
本稿では,FLAIN(Flipping Weight Updates of Low-Activation Input Neurons)と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:44:14 GMT)
GLDiTalker: Speech-Driven 3D Facial Animation with Graph Latent Diffusion Transformer [26.6] 本稿では,Graph Latent Diffusion Transformerを用いた音声駆動型3次元顔アニメーションモデルGLDiTalkerを紹介する。
GLDiTalkerの背景にある中核的な考え方は、遅延量子化された空間時間空間における信号の拡散によって、オーディオ・メッシュなモダリティの不整合を解消できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:45:14 GMT)
Fishers Harvest Parallel Unlearning in Inherited Model Networks [26.5] 本稿では、継承を示すモデル間で完全に並列なアンラーニングを可能にする、新しいアンラーニングフレームワークを提案する。
重要なイネーブルは、新しいUMIG(Unified Model Inheritance Graph)であり、DAG(Directed Acyclic Graph)を使用して継承をキャプチャする。
我々のフレームワークは、代替手法と比較して、アンラーニングを99%高速化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:29:38 GMT)
Emphasising Structured Information: Integrating Abstract Meaning Representation into LLMs for Enhanced Open-Domain Dialogue Evaluation [26.3] 本稿では,オープンドメイン対話評価のための効果的なフレームワークを提案する。
抽象的意味表現(AMR)知識と拡張されたドメイン固有言語モデル(SLM)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせる。
オープンドメイン対話評価タスクの実験結果から,提案手法の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:03:53 GMT)
Efficient Multi-Policy Evaluation for Reinforcement Learning [25.8] 対象とするすべてのポリシーにおける推定器のばらつきを低減するために、調整された行動ポリシーを設計する。
推定器は, 従来の最適手法に比べて, かなり低いばらつきを有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:33:40 GMT)
An Empirical Examination of Balancing Strategy for Counterfactual Estimation on Time Series [25.7] 本稿では,時間的条件下での対実推定を再考し,近年のバランス戦略の進展について概観する。
我々は,時間的対実推定の領域におけるバランス戦略の有効性について,批判的な実証試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:49:30 GMT)
TsCA: On the Semantic Consistency Alignment via Conditional Transport for Compositional Zero-Shot Learning [25.2] 本稿では、コンポジションゼロショット学習(CZSL)における条件伝達(CT)理論とそのホモロジーを視覚・セマンティック相互作用に再考する。
本稿では,これらの問題によく適応する新しいTrisets Consistency Alignmentフレームワーク(TsCA)を提案する。
我々は、CTプランをオープンワールド設定に拡張し、モデルが実現不可能なペアを効果的にフィルタリングできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:30:29 GMT)
What Do Language Models Hear? Probing for Auditory Representations in Language Models [24.9] 我々は、そのオブジェクトに関連する音声のスニペットが与えられたオブジェクトの正しいテキスト表現を検索する線形プローブを学習する。
このプローブは、互いに近接するオブジェクトの言語表現と音声表現をプッシュする、対照的な損失によって訓練される。
異なる言語モデルと音声モデルの間で、プローブの一般化は多くの場合、高い確率で起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:13:38 GMT)
RBLA: Rank-Based-LoRA-Aggregation for Fine-tuning Heterogeneous Models in FLaaS [24.6] Federated Learning(FL)は、さまざまなデバイスにデプロイ可能な、プライバシ対応の分散学習フレームワークである。
Low-Rank Adaptation (LoRA) は、モデルのパラメータの低次元部分空間に焦点をあてることで、モデルを効率的に微調整する手法である。
LoRA対応FLでは、異なるクライアントがさまざまなランクのモデルをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:26:36 GMT)
Heavy-Ball Momentum Accelerated Actor-Critic With Function Approximation [23.0] まず,重ボールモーメントを線形関数でパラメータ化した批判再帰に組み込むことにより,モーメントに基づくベネフィット・アクター・クリティカル(mboxHB-A2C)アルゴリズムを提案する。
理論的には,提案したHB-A2Cは,マルコフ雑音を伴う強化学習タスクに,$ooepsilon$-approximate stationary pointと$ooepsilon-2$ iterationsを付与することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:09:09 GMT)
Spectral Clustering for Discrete Distributions [22.5] 伝統的に、離散分布(D2C)のクラスタリングは、Wasserstein Barycenter法を用いてアプローチされてきた。
本研究では, スペクトルクラスタリングと分布親和性尺度を組み合わせることで, バリセンタ法よりも精度が高く, 効率的であることを示す。
クラスタリング分布における手法の成功を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:00:05 GMT)
RGBT Tracking via All-layer Multimodal Interactions with Progressive Fusion Mamba [22.4] 本稿では,ロバストなRGBTトラッキングを実現するために,AINetという新しいマルチモーダル・インタラクション・ネットワークを提案する。
我々は,AINetが既存の最先端手法に対して先進的な性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:22:34 GMT)
Overview of the BioLaySumm 2024 Shared Task on the Lay Summarization of Biomedical Research Articles [21.9] 本稿では,生物医学研究論文のLay Summarisationに関する第2版BioLaySumm共有タスクのセットアップと結果について述べる。
我々は、この重要な課題に対する研究の関心をさらに高め、参加者に新しいアプローチを探求するよう促すことで、初版の成功に基づけることを目指している。
以上の結果から,大規模言語モデル(LLM)の活用に向けて,幅広い革新的アプローチが課題参加者によって取り入れられたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:00:08 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） (Fri, 16 Aug 2024 06:44:12 GMT)
Introducing the NewsPaLM MBR and QE Dataset: LLM-Generated High-Quality Parallel Data Outperforms Traditional Web-Crawled Data [21.4] ニューラルマシン翻訳(NMT)の最近の研究により、高品質なマシン生成データに対するトレーニングは、人為的なデータに対するトレーニングよりも優れていることが示されている。
この研究は、LLM生成、MBRデコード、QE参照のデータセットを初めてリリースし、文レベルと多文の両方の例を示す。
我々の(機械生成)データセットのスクラッチからのトレーニングは、(Webcrawled) WMT'23トレーニングデータセットのトレーニングよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:23:41 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 点雲の鳥の目視でのみ粗いクリックを必要とする,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） (Fri, 16 Aug 2024 02:28:12 GMT)
Towards Physical World Backdoor Attacks against Skeleton Action Recognition [21.3] スケルトン行動認識(SAR)は、ヒト骨格構造の効率的な表現において大きな関心を集めている。
近年の研究では、SARモデル、特に敵の攻撃に対する脆弱性に対するセキュリティ上の懸念が高まっている。
SARに対する物理的バックドアアタックの最初の調査であるPhysical Skeleton Backdoor Attacks (PSBA)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:29:33 GMT)
Multimodal Relational Triple Extraction with Query-based Entity Object Transformer [21.0] マルチモーダル関係抽出は、柔軟で現実的な知識の構築に不可欠である。
画像・テキスト・ペアから全三重項(エンタリティ,関係,オブジェクト領域)を抽出することを目的としたマルチモーダル・エンティティ・オブジェクト・トリプル抽出を提案する。
また,テキスト情報と視覚情報の相互作用と融合を動的に探索するクエリベースモデルQEOTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:43:38 GMT)
Backward-Compatible Aligned Representations via an Orthogonal Transformation Layer [21.0] 画像検索システムは、古い表現と新しい表現のミスアライメントにより、表現が改善されたモデルを更新する際の課題に直面している。
以前の研究では、バックフィルなしで新しい表現と古い表現を直接比較できる後方互換性のあるトレーニング方法が検討されてきた。
本稿では、後方互換性と独立に訓練されたモデルの性能のバランスをとることに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:05:28 GMT)
Realtime Generation of Streamliners with Large Language Models [20.6] 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた制約プログラミングにおけるストリームライナー生成手法を提案する。
StreamLLMは、MiniZinc制約プログラミング言語で指定された問題に対する合理化器を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:17:26 GMT)
Med-PMC: Medical Personalized Multi-modal Consultation with a Proactive Ask-First-Observe-Next Paradigm [20.6] 我々は,Med-PMC(Med-PMC)パラダイムを提案し,MLLM(Multi-Modal Large Language Models)の臨床能力を評価する。
Med-PMCは、MLLMが患者シミュレーターと対話し、マルチモーダルな情報収集と意思決定のタスクを完了する、シミュレーションされた臨床環境を構築する。
12種類のMLLMにアクセスするための広範囲な実験を行い,MLLMの臨床成績を概観した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:14:55 GMT)
A Factored MDP Approach To Moving Target Defense With Dynamic Threat Modeling and Cost Efficiency [20.4] 移動目標防衛(MTD)は、進化するサイバー脅威に対抗するための、積極的な動的枠組みとして登場した。
本稿では,事前に定義された攻撃者の支払いに依存しないマルコフ決定プロセス(MDP)モデルを用いたMTDの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:38:59 GMT)
Navigating the sociotechnical labyrinth: Dynamic certification for responsible embodied AI [20.0] 我々は、社会技術的要求が人工知性(AI)システムのガバナンスを形成することを論じる。
提案する学際的アプローチは,AIシステムの安全性,倫理的,実践的な展開を保証するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:35:26 GMT)
CAT: Caution Aware Transfer in Reinforcement Learning via Distributional Risk [19.7] 本稿では,CAT(Caution-Aware Transfer Learning)フレームワークを紹介する。
従来のアプローチとは異なり、我々は「注意」をより一般化され包括的なリスクの概念として定義する。
我々の中核的なイノベーションは、報酬の返済の重み付けの総和を最適化することであり、移行プロセス中における国家行動の占有度に基づく注意が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:47:08 GMT)
ChatGPT in Data Visualization Education: A Student Perspective [19.6] 本研究では,これらの技術が学際的,プロジェクト指向のデータ可視化コースにおける学生の学習に与える影響について検討する。
学生は4つの異なるプロジェクトにわたってChatGPTに従事し、Tableau、D3、Vega-liteといったさまざまなツールを使ってデータの視覚化を設計および実装した。
分析では,ChatGPTの活用のメリットと障壁,学生の質問行動,支援のタイプ,課題の成果とエンゲージメントに与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 21:50:40 GMT)
Agentic Skill Discovery [19.6] 言語条件付きロボット技術により、Large Language Models (LLMs) の高レベル推論を低レベルロボット制御に適用することができる。
残る課題は、さまざまな基本的なスキルを取得することです。
LLMによって完全に駆動されるスキル発見のための新しいフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:56:46 GMT)
Ada-KV: Optimizing KV Cache Eviction by Adaptive Budget Allocation for Efficient LLM Inference [19.4] 大規模言語モデルは様々な分野で優れているが、メモリと時間効率の課題に直面している。
最近の取り組みでは、KVキャッシュのサイズを所定のメモリ予算に減らし、実行中に巨大な非クリティカルキャッシュ要素を排除しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:46:33 GMT)
Zero-Shot Dual-Path Integration Framework for Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation [19.2] Open-vocabulary 3Dのインスタンスセグメンテーションは、従来のクローズドボキャブラリーメソッドを超越する。
我々は、Zero-Shot Dual-Path Integration Frameworkを導入し、3Dと2Dの両方のモダリティの貢献を等しく評価する。
筆者らのフレームワークは,ゼロショット方式で事前学習したモデルを利用しており,モデル非依存であり,目に見えるデータと目に見えないデータの両方において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:52:00 GMT)
Evaluating the Evaluator: Measuring LLMs' Adherence to Task Evaluation Instructions [18.9] LLMs-as-a-judgeがAI判断と人間の判断の整合性に与える影響について検討する。
我々は、LLMによる最先端評価で一般的に使用される品質基準の分類を集約し、それを審査員として厳密なモデルベンチマークとして提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:49:35 GMT)
SLAM for Visually Impaired People: a Survey [18.8] 視力障害と視覚障害に対するSLAMベースのソリューションに関する54の最近の研究の体系的な文献レビューを初めて紹介する。
視覚障害者のナビゲーションにおけるこれらの手法の利点と限界について論じる。
また,現実シナリオにおけるSLAMベースのソリューションの有効性とユーザ満足度を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:49:24 GMT)
Adaptive Layer Selection for Efficient Vision Transformer Fine-Tuning [18.8] 我々は、$textbfALaST$(textitAdaptive Layer Selection Fine-Tuning for Vision Transformers$)と呼ばれるViTの効率的な微調整方法を紹介した。
我々のアプローチは、すべての層が微調整中に等しく重要であるわけではなく、その重要性が現在のミニバッチによって異なるという観察に基づいている。
この適応型計算アロケーションは,計算資源の分散に最適に近いスケジュールを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:27:52 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） (Fri, 16 Aug 2024 01:07:21 GMT)
SC-Rec: Enhancing Generative Retrieval with Self-Consistent Reranking for~Sequential Recommendation [18.5] SC-Recは2つの異なる項目の指標と複数のプロンプトテンプレートから多様な嗜好知識を学習する統合レコメンデータシステムである。
SC-Recはシーケンシャルレコメンデーションのための最先端の手法よりも優れており、モデルの様々な出力から補完的な知識を効果的に取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:59:01 GMT)
Vital: Vulnerability-Oriented Symbolic Execution via Type-Unsafe Pointer-Guided Monte Carlo Tree Search [18.5] 本稿では,タイプアンセーフポインタ誘導モンテカルロ木探索(MCTS)による新たな脆弱性指向のシンボル実行を提案する。
Vitalは最大90.03%の安全でないポインタをカバーし、最大37.50%のメモリエラーを検出することができる。
後者では、Vitalは最大30倍の高速化を実現し、最大20倍のメモリ消費を削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:29:57 GMT)
Persona is a Double-edged Sword: Enhancing the Zero-shot Reasoning by Ensembling the Role-playing and Neutral Prompts [18.3] 本稿では,ロールプレイングとニュートラルプロンプトの結果をアンサンブルする新しいフレームワークである Jekyll & Hyde を提案する。
Jekyll & Hydeはロールプレイングとニュートラルプロンプトの両方から潜在的な2つのソリューションを収集し、クロスチェック後により良いソリューションを選択する。
GPT-4 を用いても,ロールプレイングが LLM を邪魔し,12 つのデータセットのうち 4 つで推論能力を低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:49:51 GMT)
MAT-SED: AMasked Audio Transformer with Masked-Reconstruction Based Pre-training for Sound Event Detection [18.1] MAT-SEDと呼ばれるマスク付き再構成に基づく事前学習型トランスフォーマーベースSEDモデルを提案する。
エンコーダとコンテキストネットワークは、共に半教師付きで微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:33:16 GMT)
Guaranteeing Accuracy and Fairness under Fluctuating User Traffic: A Bankruptcy-Inspired Re-ranking Approach [18.1] 本稿では,バンクフェアという新たなフェアネス・アウェア・アプローチを提案する。
BankFairは、豊富なユーザトラフィックの期間を利用して、ユーザトラフィック不足の期間を相殺するために、Talmudルールを採用している。
2つの実世界のレコメンデーションデータセットの実験では、BankFairは正確性とプロバイダの公正性に関して、すべてのベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:15:18 GMT)
Integrating Multi-view Analysis: Multi-view Mixture-of-Expert for Textual Personality Detection [18.0] テキスト・パーソナリティ検出は、ユーザ生成コンテンツを分析して人格の特徴を識別することを目的としている。
これまでの研究では、複数の視点から情報を自動的に抽出し、効果的に統合することに苦労してきた。
テキスト・パーソナリティ検出のためのマルチビュー・ミックス・オブ・エクササイズ・モデル(MvP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:35:31 GMT)
Error Bounds for Learning Fourier Linear Operators [18.0] 本稿では,Fourier Neural Operatorの線形層に着目し,関数空間間の学習演算子の問題を考察する。
まず, 有限標本サイズによる統計的誤差, 演算子の有限階近似からの切り出し誤差, 有限個の領域点上の関数データを扱うことによる離散化誤差の3つの主な誤差を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:09:32 GMT)
TAMER: Tree-Aware Transformer for Handwritten Mathematical Expression Recognition [17.9] 我々は手書き数式認識のための新しいモデルTAMER(Tree-Aware Transformer)を提案する。
TAMERは、シーケンス予測とツリー構造予測を協調的に最適化することで、シーケンス復号とツリー復号モデルの両方の利点を組み合わせる。
CROHMEデータセットの実験結果は、TAMERが従来のシーケンスデコーディングモデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:24:19 GMT)
Novel-View Acoustic Synthesis from 3D Reconstructed Rooms [17.7] そこで本研究では,視覚障害者のための視覚障害者向け音声録音と3Dシーン情報を組み合わせることの利点について検討する。
音源の定位, 分離, 残響として, 新規な音像合成の課題を明らかにした。
3次元再構成された部屋から引き起こされた室間インパルス応答(RIR)を組み込むことで、同じネットワークがこれらの課題に共同で取り組むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:35:52 GMT)
Retrieval-augmented Few-shot Medical Image Segmentation with Foundation Models [17.5] 本稿では,DINOv2 と Segment Anything Model 2 を併用して,画像の検索を行う手法を提案する。
我々のアプローチでは、DINOv2の機能をクエリとして使用し、制限付きアノテートデータから類似したサンプルを検索し、それをメモリバンクにエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:48:07 GMT)
Bi-Directional Deep Contextual Video Compression [17.2] 本稿では,Bフレームに適した双方向深層映像圧縮方式をDCVC-Bと呼ぶ。
まず、効果的な動き差分符号化のための双方向の動き差分文脈伝搬法を提案する。
次に、双方向文脈圧縮モデルと対応する双方向時間エントロピーモデルを提案する。
第3に,階層的品質構造に基づくトレーニング戦略を提案し,画像の大規模なグループ間で効果的なビット割り当てを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:45:25 GMT)
Phishing Codebook: A Structured Framework for the Characterization of Phishing Emails [17.2] フィッシングは、世界中の組織や個人が直面している最も一般的で高価なサイバー犯罪の1つである。
これまでのほとんどの研究は、フィッシングメールを特徴付けるための様々な技術的特徴とテキストの伝統的な表現に焦点を当ててきた。
本稿では、フィッシングメールの構造を解析し、人間の意思決定に影響を与える要因をよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:30:53 GMT)
ADen: Adaptive Density Representations for Sparse-view Camera Pose Estimation [17.1] 画像からカメラのポーズを復元することは、3Dコンピュータビジョンの基本課題である。
最近のデータ駆動型アプローチは、6DoFカメラのポーズを後退させたり、回転を確率分布として定式化したりすることで、カメラのポーズを直接出力することを目指している。
本稿では, ジェネレータと識別器を用いて2つのフレームワークを統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 22:45:46 GMT)
EraW-Net: Enhance-Refine-Align W-Net for Scene-Associated Driver Attention Estimation [17.0] 2つの視野にわたる運転シーンにドライバーの注意を関連付けることは、クロスドメインな認識の問題である。
従来の手法は、通常、単一の視点に焦点を当てたり、推定された視線を通してシーンに注意を向ける。
エンド・ツー・エンドのシーン関連運転注意度推定手法であるEraWNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:12:47 GMT)
Don't Click the Bait: Title Debiasing News Recommendation via Cross-Field Contrastive Learning [16.5] 本稿では,クロスフィールドコントラスト学習(TDNR-C2)を用いたニュースレコメンデーションを提案する。
具体的には、様々な分野からニュースに関する多視点知識を抽出するために、多分野知識抽出モジュールを考案した。
本稿では,学習知識を肩書きや要約文と対比することで,バイアス除去を行うクロスフィールドコントラスト学習モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:51:00 GMT)
Authorship Attribution in the Era of LLMs: Problems, Methodologies, and Challenges [16.4] LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、人間と機械のオーサシップの境界線を曖昧にしている。
この文献レビューは、この急速に発展する分野における芸術の状況を理解することに興味を持つ研究者や実践者のためのロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:58:49 GMT)
Blockchain-Enabled Accountability in Data Supply Chain: A Data Bill of Materials Approach [16.3] データ請求書(Data Bill of Materials, DataBOM)は、特定のメタデータを格納することで、異なるデータセットと利害関係者間の依存関係関係をキャプチャする。
ブロックチェーンベースのDataBOMサービスを提供するためのプラットフォームアーキテクチャを実証し、利害関係者のためのインタラクションプロトコルを提示し、DataBOMメタデータの最小要件について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:34:50 GMT)
Coupler enabled tunable dipole-dipole coupling between optically levitated nanoparticles [16.3] 第3のナノ粒子を2つの非相互作用ナノ粒子にカプラとして導入し,第3のナノ粒子を介する調節可能な双極子-双極子カップリングを実現する。
本手法により, 多粒子系における隣接粒子間の相互作用の精密制御が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:37:17 GMT)
Conditional Hierarchical Bayesian Tucker Decomposition for Genetic Data Analysis [16.1] 4種類のがんに共通する危険因子を見つけるために,患者の変異に基づいて遺伝子および生物学的経路群を作成する。
遅延ディリクレ割り当てを複数の次元に拡張し、階層的トピックモデリングのための異なる手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:10:03 GMT)
MAG-SQL: Multi-Agent Generative Approach with Soft Schema Linking and Iterative Sub-SQL Refinement for Text-to-SQL [15.8] 本稿では,ソフトリンクと反復サブリファイナ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。
GPT-4 MAG-によるBIRDベンチマークで評価すると、バニラGPT-4のベースライン精度は46.35%、MAC-Contextのベースライン精度は57.56%であるのに対し、実行精度は61.08%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:55:45 GMT)
Gradient Alignment Improves Test-Time Adaptation for Medical Image Segmentation [15.8] 勾配アライメントに基づくテスト時間適応法(GraTa)による勾配方向と学習率の向上
GraTa法は、勾配アライメントを容易にするために、擬似的勾配に補助勾配を組み込む。
擬似勾配と補助勾配のコサイン類似性に基づく動的学習率を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:44:49 GMT)
CoSEC: A Coaxial Stereo Event Camera Dataset for Autonomous Driving [15.6] ダイナミックレンジの高いイベントカメラは、マルチモーダル融合のためのフレームカメラのアシストに応用されている。
自動運転のための同軸ステレオイベントカメラ(CoSEC)データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:55:10 GMT)
Achieving Complex Image Edits via Function Aggregation with Diffusion Models [15.5] 拡散モデルは、生成タスクにおいて強力な性能を示しており、画像編集の理想的な候補となっている。
本稿では,原子編集関数を学習し,より単純な関数を集約して複雑な編集を行うための,効率的な拡散モデルFunEditorを紹介する。
FunEditorは、オブジェクトムーブメントのような複雑なタスクの既存のメソッドよりも5倍から24倍高速な推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:33:55 GMT)
Focus on Focus: Focus-oriented Representation Learning and Multi-view Cross-modal Alignment for Glioma Grading [15.5] マルチモーダル・ディープ・ラーニングは グリオーマの成績で 有望な成果を上げました
本稿では,FoF(FoF)フレームワークについて紹介する。FoF(FoF)フレームワークは,FoF(FoF)フレームワークとFoF(FoF)フレームワークを併用し,FoF(FoF)フレームワークとFoF(FoF)フレームワークを併用する。
TCGA GBM-LGGデータセットの実験により、我々のFoFフレームワークはグリオーマのグレーディングを大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:54:10 GMT)
PriorMapNet: Enhancing Online Vectorized HD Map Construction with Priors [15.5] 先行データを用いたオンラインベクトル化HDマップ構築を強化するために,PreferMapNetを導入する。
提案したPreferMapNetは,nuScenesおよびArgoverse2データセット上でのオンラインベクトル化HDマップ構築タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:26:23 GMT)
When Trust is Zero Sum: Automation Threat to Epistemic Agency [15.3] 労働者が仕事を維持している場合であっても、その内部の代理店は格段に格下げされる可能性がある。
人間の従業員と一緒に働くアルゴリズムを設計するなど、仕事の維持にフォーカスしたソリューションは、これらの害を和らげるだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:10:19 GMT)
Component Selection for Craft Assembly Tasks [15.1] Craft Assembly Taskは、特定のターゲットオブジェクトの正確な表現を構築することを含む、ロボットアセンブリタスクである。
本研究は,対象物のRGB画像が野生である場合に,最終工芸品の利用可能なオブジェクトのサブセットを選択することに焦点を当てる。
我々は,すべての組み合わせを考慮に入れた比較のためのベースラインを開発し,前景地図やマスク精度で使用される共通指標の最高スコアの組み合わせを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:27:59 GMT)
Maximizing V-information for Pre-training Superior Foundation Models [14.8] 大規模データセットの事前トレーニング基盤モデルは、例外的なパフォーマンスを示している。
最近の研究では、事前学習データの増加がモデル性能の向上につながるかどうかが疑問視されている。
V情報の最大化のための最適データ効率学習法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:19:44 GMT)
A Medical Data-Effective Learning Benchmark for Highly Efficient Pre-training of Foundation Models [14.7] 大規模なデータセットで事前訓練されたファンデーションモデルは、前例のない一般化性を達成した。
本稿では,基礎モデルの事前学習において,最も影響の大きい方法でデータを活用することを目的とした,データ効率のよい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:46:03 GMT)
Models Matter: Setting Accurate Privacy Expectations for Local and Central Differential Privacy [14.4] 局所モデルと中心モデルにおける差分プライバシーの新たな説明を設計・評価する。
我々は、プライバシー栄養ラベルのスタイルにおける結果に焦点を当てた説明が、正確なプライバシー期待を設定するための有望なアプローチであることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:21:57 GMT)
A Transparency Paradox? Investigating the Impact of Explanation Specificity and Autonomous Vehicle Perceptual Inaccuracies on Passengers [14.4] 本研究は,自律運転における説明特異性の異なるレベルを介する透明性の効果について検討した。
具体的には、異なるタイプの説明が乗客の安全、不安、車両の制御意欲にどのように影響するかに焦点を当てた。
その結果、車両の認識システムに最小限の誤差がある場合、乗客は特定の説明でより安全であると感じ、一方、認識エラーを隠した抽象的な説明は安全性の感覚を低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:59:00 GMT)
On the Completeness of Conflict-Based Search: Temporally-Relative Duplicate Pruning [14.3] TRDPはCBSの長期的理論的不完全性の抜け穴を塞ぐ単純な方法である。
TRDPでは性能が著しく向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 21:49:39 GMT)
A Stealthy Wrongdoer: Feature-Oriented Reconstruction Attack against Split Learning [14.1] Split Learning(SL)は、プライバシ保護機能と最小限の計算要件で有名な分散学習フレームワークである。
以前の研究は、トレーニングデータを再構築するサーバ敵によるSLシステムの潜在的なプライバシー侵害について、一貫して強調している。
本稿では,特徴指向再構築攻撃 (FORA) という,SL上での半正直なデータ再構成攻撃について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:52:46 GMT)
Large Language Models Might Not Care What You Are Saying: Prompt Format Beats Descriptions [13.9] 本稿では,複数のコンテキスト内サンプルの選択基準を記述するためのアンサンブルプロンプトフレームワークを提案する。
6つの翻訳方向にわたる機械翻訳(MT)の予備実験により、このフレームワークがICLの出現を促進することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:49:04 GMT)
Conversational Agents to Facilitate Deliberation on Harmful Content in WhatsApp Groups [13.8] WhatsAppグループは有害なコンテンツの拡散の温床となっている。
プラットフォームのエンドツーエンドの暗号化を考えると、モデレーションの責務はグループ管理者とメンバーにある。
WhatsAppグループにおける有害コンテンツに対する議論の促進における会話エージェントの役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:55:41 GMT)
Ex3: Automatic Novel Writing by Extracting, Excelsior and Expanding [13.7] 一般的なアプローチは、大きな言語モデル(LLM)を使用して、最初に計画し、次に書く階層的なフレームワークを構築することである。
本稿では,Excelsior と Expanding を抽出する手法を提案する。
Ex3は、当初、生の新規データから構造情報を抽出し、この構造情報と新規データとを組み合わせることにより、指示追従データセットを慎重に作成する。
最終段階では、任意に長い小説の生成を容易にするために、木のような展開方法が展開される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:06:57 GMT)
Extracting polygonal footprints in off-nadir images with Segment Anything Model [13.7] オフナディア航空画像におけるフットプリント抽出(BFE)の構築は、しばしば屋根のセグメンテーションと屋根からフットプリントまでのオフセット予測に依存している。
本稿では,OBMv2を提案する。これは,エンドツーエンドと高速多角形フットプリント予測の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:21:13 GMT)
A Mechanistic Interpretation of Syllogistic Reasoning in Auto-Regressive Language Models [13.6] 自己回帰言語モデル(LM)における論理的推論に関する最近の研究は、そのようなモデルが事前学習中に体系的推論原理を学習できるかという議論を引き起こしている。
本稿では, 内部力学の理解を深めるため, LMにおけるシロメトリクス推論の機械論的解釈を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:47:39 GMT)
Multi-marginal Schrödinger Bridges with Iterative Reference Refinement [13.5] 実践者は、しばしば複数の時点のサンプルスナップショットを用いて、観測されていない人口軌道を推測することを目的としている。
複数の時間点にわたるサンプルスナップショットから観測されていない軌跡を学習する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:51:59 GMT)
Strategic Liquidity Provision in Uniswap v3 [13.4] 流動性提供者(LP)は、資産の価格の1つ以上の閉区間に流動性を割り当てる。
動的流動性供給問題を形式化し、ニューラルネットワークベースの最適化フレームワークを提供する一般的な戦略に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:06:47 GMT)
Error Bounds For Gaussian Process Regression Under Bounded Support Noise With Applications To Safety Certification [12.8] 本稿では,ガウス過程回帰(GPR)を有界支持雑音下で適用するための新しい誤差境界を提案する。
これらのエラーは、既存の最先端境界よりもかなり強く、特にニューラルネットワークカーネルのGPRに適していることを示す。
これらの境界を障壁関数と組み合わせて、未知の力学系の安全性確率を定量化する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 22:03:32 GMT)
Kerr nonlinearity and parametric amplification with an Al-InAs superconductor-semiconductor Josephson junction [12.7] 我々は、Al-InAs超伝導体-半導体ハイブリッドジョセフソン接合(JJ)を用いたパラメトリック増幅器を実現する。
我々は、20dB以上のゲインと119dBmの圧縮力を実現するAl-InAs接合を用いた4波混合パラメトリック増幅器(4WM)を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:27:30 GMT)
Gaussian Processes on Cellular Complexes [12.4] 本稿では,高次セル間の相互作用を捉えるグラフの一般化を提案する。
私たちの重要な貢献の1つは、2つの新しいカーネルの派生です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:43:48 GMT)
Data-Driven Fire Modeling: Learning First Arrival Times and Model Parameters with Neural Networks [12.4] 火災科学における力学をパラメータ化するニューラルネットワークの能力について検討する。
特に,火災時の5つの重要なパラメータを最初の到着時刻までマッピングするニューラルネットワークについて検討する。
逆問題に対して、各キーパラメータを推定する際のネットワークの感度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:54:41 GMT)
Active Learning with Weak Supervision for Gaussian Processes [12.4] 得られたアノテーションの精度を選択する能動的学習アルゴリズムを提案する。
アクティブな学習ループにおいて,アノテーションの精度を調整できることのメリットを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:40:52 GMT)
Historical Printed Ornaments: Dataset and Tasks [12.3] 本稿では,現代の教師なしコンピュータビジョンを用いた歴史印刷物の研究をめざす。
書籍史家にとって重要な3つの複雑なタスク、すなわちクラスタリング、要素発見、教師なしの変更ローカライゼーションに焦点を当てる。
私たちのRey's Ornamentsデータセットは、歴史学者が興味を持つであろう一連の装飾の代表的な例として設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:54:12 GMT)
Gaussian Pancakes: Geometrically-Regularized 3D Gaussian Splatting for Realistic Endoscopic Reconstruction [12.2] 現在の方法は、大腸表面の包括的かつ正確な3D再構成を提供することに苦慮している。
ガウス・パンケーキ(Gaussian Pancakes)は3次元ガウス・スティング(Gaussian Splatting, 3D GS)の手法である。
また,PSNRが18%向上し,SSIMが16%向上した。
また、100倍以上の高速レンダリングと10倍以上のトレーニング時間を提供し、リアルタイムアプリケーションに実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:36:20 GMT)
EmoDynamiX: Emotional Support Dialogue Strategy Prediction by Modelling MiXed Emotions and Discourse Dynamics [12.1] 本稿では,ユーザ感情とシステム戦略の対話力学をモデル化した対話戦略予測器EmoDynamiXを提案する。
また,Emotion Recognition in Conversations (ERC)タスクを利用して,ユーザの微粒な感情状態を捉えるために,フレキシブルな混合感情モジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:54:41 GMT)
Collaborative Cross-modal Fusion with Large Language Model for Recommendation [12.0] 本稿では,CCF-LLMと呼ばれる大規模言語モデルを用いた協調的クロスモーダルフュージョンの枠組みを提案する。
本フレームワークでは,ユーザとイテムのインタラクションをハイブリッドなプロンプトに変換し,セマンティックな知識と協調的なシグナルの両方を符号化する。
CCF-LLMは、意味的および協調的な信号を効果的に活用することにより、既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:54:10 GMT)
Distilling High Diagnostic Value Patches for Whole Slide Image Classification Using Attention Mechanism [11.9] MIL(Multiple Instance Learning)はWSI(Whole Slide Image)分類の分野で広く注目を集めている。
バッグレベルのMILメソッドの欠点は、より冗長なパッチの導入であり、干渉につながる。
我々は,高い診断値のパッチを抽出するAFD-MIL (Feature Respiration Multi-Instance Learning) アプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:23:55 GMT)
DePrompt: Desensitization and Evaluation of Personal Identifiable Information in Large Language Model Prompts [11.9] DePromptは、プロンプトのための脱感作保護および有効性評価フレームワークである。
我々は、コンテキスト属性を統合し、プライバシタイプを定義し、高精度なPIIエンティティ識別を実現する。
私たちのフレームワークはプロンプトに適応可能で、テキストのユーザビリティに依存したシナリオに拡張できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:38:25 GMT)
Implicit Causal Representation Learning via Switchable Mechanisms [11.9] 因果的メカニズムの暗黙的な学習は通常、ハードとソフトの介入という2つの介入データを含む。
本稿では,ソフト介入を用いた因果モデル学習の課題に対処し,暗黙的モデリングを継続する。
ICLR-SMは,異なる因果メカニズム間を切り替えるように設計された因果メカニズムスイッチ変数を用いて,ソフト介入の効果をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:43:17 GMT)
Fabrication of Spin-1/2 Heisenberg Antiferromagnetic Chains via Combined On-surface Synthesis and Reduction for Spinon Detection [11.7] スピン-1/2ハイゼンベルク鎖の合成とその場還元を報告した。
閉殻ナノグラフェンは、ラジカル拡散を避けるためにウルマンカップリングの前駆体として用いられる。
スピン励起ギャップは、鎖の長さが長くなるにつれてパワーローが減少し、そのギャップのない特徴が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:24:09 GMT)
Understanding Enthymemes in Argument Maps: Bridging Argument Mining and Logic-based Argumentation [11.6] 本稿では,議論の前提と主張を含む引数マップを仮定し,それら間の関係を支援し,攻撃する。
その引数マップを理解・分析するためには、その引数マップを論理引数でインスタンス化することが望ましい。
テキスト内の明示的な情報を表現するための古典論理と、テキスト内の暗黙的な情報を表現するためのデフォルト論理を用いて、このニーズに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:30:30 GMT)
Motion-compensated MR CINE reconstruction with reconstruction-driven motion estimation [11.4] 運動補償MR再構成(MCMR)は,高度にアンサンプされた買収に対処するための効果的なアプローチである。
本稿では,MCMR問題に対する新たな視点と,MCMR分野に対するより統合的で効率的な解法を提案する。
我々のアプローチは、運動推定は究極のゴール、再構築によって直接駆動されるが、正準運動ウォーピング損失によって行われるものではないという点で特異である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:24:54 GMT)
A Novel Buffered Federated Learning Framework for Privacy-Driven Anomaly Detection in IIoT [11.1] 異種IIoT環境における異常検出のための同相暗号を利用したバッファリングFL(BFL)フレームワークを提案する。
BFLは、トラグラー効果と通信ボトルネックの両方を軽減するために、新しい重み付き平均時間アプローチを利用する。
その結果, 最先端FL法と比較してBFLの方が優れ, 精度と収束速度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:01:59 GMT)
RoarGraph: A Projected Bipartite Graph for Efficient Cross-Modal Approximate Nearest Neighbor Search [11.1] クロスモーダルANNSは、あるモダリティからデータベクトルを使用して、他のモダリティから最も類似したアイテムを検索することを目的としている。
最先端のANNSアプローチでは、OODワークロードのパフォーマンスが低下している。
本稿では、クエリ分布のガイダンスに基づいて構築された効率的なANNSグラフインデックスであるpRojected bipartite Graph(RoarGraph)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:48:16 GMT)
\textit{MMJ-Bench}: A Comprehensive Study on Jailbreak Attacks and Defenses for Vision Language Models [11.0] 我々は、視覚言語モデルのためのジェイルブレイク攻撃と防御技術を評価するための統合パイプラインであるtextitMMJ-Benchを紹介する。
我々は,SoTAVLMに対する様々な攻撃方法の有効性を評価し,防御機構が防御効果とモデルの有用性に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:18:23 GMT)
Field mixing in a thermal medium: A quantum master equation approach [11.0] 本研究では,2つの(擬似)スカラー場の間接混合の非平衡ダイナミクスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:02:08 GMT)
Multistatic-Radar RCS-Signature Recognition of Aerial Vehicles: A Bayesian Fusion Approach [10.9] 無人航空機(UAV)用のレーダー自動目標認識(RATR)は、電磁波(EMW)を送信し、受信したレーダーエコーに対して目標型認識を行う。
これまでの研究では、RATRにおけるモノスタティックレーダよりも、マルチスタティックレーダの構成の利点を強調していた。
本稿では,複数のレーダからの分類確率ベクトルを集約するために,OBF(Optimal Bayesian Fusion)を用いた完全ベイズRATRフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:37:41 GMT)
OptDist: Learning Optimal Distribution for Customer Lifetime Value Prediction [10.9] CLTV(Customer Lifetime Value)予測は、ビジネスアプリケーションにおいて重要なタスクである。
CLTV予測のための新しい最適分布モデル OptDist を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:39:38 GMT)
SeeWasm: An Efficient and Fully-Functional Symbolic Execution Engine for WebAssembly Binaries [10.8] WebAssembly(Wasm)は40以上のハイレベルプログラミング言語からコンパイルできる。
Wasmバイナリの脆弱性は、機密データ漏洩を引き起こし、ホスティング環境を脅かす可能性がある。
それらを特定するために、その音質と、悪用を自動生成する能力により、象徴的実行が広く採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:42:30 GMT)
MathBridge: A Large Corpus Dataset for Translating Spoken Mathematical Expressions into $LaTeX$ Formulas for Improved Readability [10.8] 数学的な文を公式に翻訳する最初の広範囲なデータセットであるMathBridgeを紹介する。
MathBridgeは、数学的な音声文から公式に変換するための事前訓練された言語モデルの能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:54:23 GMT)
Selecting Initial Seeds for Better JVM Fuzzing [10.7] ファジィングは、大規模なコードや複雑なコード、構文的特徴と意味的特徴の両方を持つプログラムなど、ユニークな特徴を提示する。
既存の種選別法がファジィングに適しているか, プログラムカバレッジ機能を利用することで, 効果が向上するかどうかは不明だ。
本研究は、ファジリングにおける初期種選択を初めて検討し、ファジリングの有効性と効率性の重要性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:10:59 GMT)
Detecting Misinformation in Multimedia Content through Cross-Modal Entity Consistency: A Dual Learning Approach [10.4] クロスモーダルなエンティティの整合性を利用して、ビデオコンテンツから誤情報を検出するためのマルチメディア誤情報検出フレームワークを提案する。
以上の結果から,MultiMDは最先端のベースラインモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:14:36 GMT)
A Developer-Centric Study Exploring Mobile Application Security Practices and Challenges [10.3] 本研究では,開発者がアプリを保護する上で直面する共通プラクティスと課題について検討する。
この結果から,開発者は認証やセキュアストレージなどの機能を頻繁に実装し,セキュリティに重きを置いていることがわかった。
私たちは、セキュリティプラクティスの改善、より良い設計ツールとリソース、より効果的なトレーニングプログラムに繋がる私たちの発見を想像します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 22:03:06 GMT)
Device-independent lower bounds on the conditional von Neumann entropy [10.2] 量子プロトコルのレートの低い境界を計算する数値計算法を提案する。
従来の数値手法よりも大幅に改善されている。
この方法はエントロピー累積定理と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:33:54 GMT)
BiLO: Bilevel Local Operator Learning for PDE inverse problems [10.1] 偏微分方程式(PDE)の逆問題に対する新しいニューラルネットワークに基づく解法を提案する。
上層部ではPDEパラメータに関してデータ損失を最小限に抑える。
低レベルでは、ニューラルネットワークをトレーニングし、与えられたPDEパラメータの集合の近傍でPDEソリューション演算子を局所的に近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:19:23 GMT)
A Mean Field Ansatz for Zero-Shot Weight Transfer [9.9] 平均場アンサッツを導入し,重量移動の理論的説明を行う。
GPT-3 や Llama-3.1 などの簡単な例や LLM を探索することで, RC アンザッツを実証的に検証する。
ゼロショット重み移動の理論的支援を提供する適切な仮定の下では,平均場視点が適切であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:53:52 GMT)
Adaptive Guardrails For Large Language Models via Trust Modeling and In-Context Learning [9.7] ガードレールはLarge Language Model (LLM) の不可欠な部分となっている。
本研究は,信頼モデリングによって支援され,文脈内学習により強化された適応型ガードレール機構を提案する。
ダイレクト・インタラクション・トラストと権限認証・信頼の組み合わせを利用することで、コンテンツモデレーションの厳格さをユーザの信頼性に合わせるように正確に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:07:48 GMT)
Robust Stochastic Shortest-Path Planning via Risk-Sensitive Incremental Sampling [9.7] 本稿では,SSP問題に対するリスク対応型Rapidly-Exploring Random Trees (RRT*)計画アルゴリズムを提案する。
我々のモチベーションは、条件付きバリュー・アット・リスク尺度(CVaR)の段階的コヒーレンスと、SSP問題の最適部分構造に依存している。
解析の結果,木の成長過程にリスクを組み込むことで,騒音パラメータの変動に敏感でない長さの経路が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:21:52 GMT)
HistoGym: A Reinforcement Learning Environment for Histopathological Image Analysis [9.6] HistoGymは、医師の実際の過程を模倣して、スライド画像全体の診断を促進することを目的としている。
私たちは、WSIベースのシナリオと選択された地域ベースのシナリオを含む、さまざまな臓器や癌のシナリオを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:19:07 GMT)
Characterizing and Understanding HGNN Training on GPUs [9.6] ヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(HGNN)は、レコメンデーションシステムや医療分析など、多くの現実世界の領域で広く採用されている。
HGNNトレーニングの効率を高めるためには、トレーニングプロセス内の実行セマンティクスとパターンを特徴づけて分析し、パフォーマンスボトルネックを特定することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:11:48 GMT)
DivDiff: A Conditional Diffusion Model for Diverse Human Motion Prediction [9.4] 本研究では,より多様で現実的な人間の動きを予測するために,DivDiffと呼ばれる条件拡散に基づく生成モデルを提案する。
具体的には、DivDiffはDDPMをバックボーンとして使用し、離散コサイン変換(DCT)とトランスフォーマー機構を組み込んでいます。
本研究では,人体運動に対する人間の骨格制約を強制するために,多種多様な強化サンプリング機能 (DRSF) を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:51:32 GMT)
ABQ-LLM: Arbitrary-Bit Quantized Inference Acceleration for Large Language Models [9.4] 本稿では,新しい任意のビット量子化アルゴリズムと推論フレームワークであるABQ-LLMを紹介する。
様々な量子化設定において優れた性能を実現し、GPU上で効率的な任意の精度の量子化推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:39:08 GMT)
Kernel Density Estimators in Large Dimensions [9.3] 我々は、帯域幅$h$に応じて、密度$hat rho_hmathcal D(x)=frac1n hdsum_i=1n Kleft(fracx-y_ihright)$をカーネルベースで推定する。
本稿では,Kullback-Leibler分散に基づく帯域幅の最適しきい値が,本論文で同定された新しい統計体系に含まれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:03:02 GMT)
Representation Learning of Geometric Trees [9.3] 幾何学木に適した表現学習フレームワークを提案する。
最初はユニークなメッセージパッシングニューラルネットワークを備えており、これは幾何的構造を復元可能であり、回転変換不変である。
提案手法の有効性を実世界の8つのデータセットで検証し,幾何学木を表現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:16:35 GMT)
Enhancement of price trend trading strategies via image-induced importance weights [9.3] 深層学習画像解析技術を用いて,価格チャート画像の予測的一般価格パターンを識別するために,ブラックボックスを開放する。
価格パターンを特定した結果,画像による重み付け(トリプルI)が実現した。
3重I重み付け方式はポートフォリオ提案の価格トレンドトレーディングシグナルを著しく高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:07:15 GMT)
Classifier-Free Guidance is a Predictor-Corrector [9.0] CFGはテキスト・画像拡散モデルにおける条件付きサンプリングの主要な手法である。
我々は、CFGがDDPMやDDIMと異なる相互作用を示すことで、一般的な誤解を解消する。
SDE の極限では、CFG は実際に条件分布の DDIM 予測器とガンマ動力分布のランゲヴィン力学補正器とを結合していることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:00:55 GMT)
SE-SGformer: A Self-Explainable Signed Graph Transformer for Link Sign Prediction [8.8] 符号付きグラフニューラルネットワーク(SGNN)は、正と負のリンクが共存する現実の状況において、複雑なパターンを分析するのに有効であることが示されている。
SGNNモデルは説明可能性の低さに悩まされており、予測の背後にある理論的根拠を理解する必要のある重要なシナリオでの採用を制限する。
本稿では,高い予測精度を確保しつつ説明可能な情報を出力するSelf-Explainable Signed Graph Transformer (SE-SGformer) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:54:50 GMT)
Program Structure Aware Precondition Generation [8.8] コードから自然条件を推定するための新しい手法を提案する。
私たちの革新は、プログラム変換を通じて事前条件を推論するために、ターゲットメソッドの構造をシードとして活用することにあります。
実世界の87のプロジェクトにフレームワークを適用した18kのJava(メソッド、プレコンディション)ペアのデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:22:29 GMT)
iMTSP: Solving Min-Max Multiple Traveling Salesman Problem with Imperative Learning [8.7] MTSP(Min-Max Multiple Traveling Salesman)問題の検討
目標は、最長ツアーの長さを最小化しながら、各エージェントが一括してすべての都市を訪れるツアーを見つけることである。
我々は、命令型MTSP(iMTSP)と呼ばれる、新しい自己教師型双方向エンドツーエンド学習フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:30:42 GMT)
LEVIS: Large Exact Verifiable Input Spaces for Neural Networks [8.7] ニューラルネットワークの堅牢性は、安全クリティカルなアプリケーションにおいて最重要である。
我々は、$textttLEVIS$-$beta$を含む新しいフレームワーク、$textttLEVIS$を紹介します。
我々は、$textttLEVIS$-$alpha$と$textttLEVIS$-$beta$で得られた検証可能な球の性質を理論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:15:57 GMT)
MuRAR: A Simple and Effective Multimodal Retrieval and Answer Refinement Framework for Multimodal Question Answering [8.7] MuRAR(Multimodal Retrieval and Answer Refinement)というフレームワークを紹介する。
MuRARは、関連するマルチモーダルデータを検索し、応答を洗練してコヒーレントなマルチモーダル回答を生成することで、テキストベースの回答を強化する。
人間の評価結果から, MuRAR が生成するマルチモーダル回答は, 平易なテキスト回答よりも有用で, 可読性が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:32:10 GMT)
SelectLLM: Query-Aware Efficient Selection Algorithm for Large Language Models [8.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクで顕著な成功を収めたため、人気が高まっている。
しかしながら、個々のLLMは、トレーニングバイアス、モデルサイズ、使用されるデータセットなどの要因のために、複雑なタスクに適用する場合に制限がある。
本稿では,入力クエリを大規模プールからLLMの最も適切なサブセットに誘導する新しいアルゴリズムであるSelectLLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:11:21 GMT)
Beyond Full Label: Single-Point Prompt for Infrared Small Target Label Generation [8.5] 本稿では、IRSTLGラベル生成のためのエネルギダブルガイドシングルポイントプロンプト(EDGSP)フレームワークを提案する。
実験により、EDGSPはSIRST、NUDT-SIRST、IRSTD-1kデータセット上で100%オブジェクトレベルの検出確率(Pd)と0%の偽アラームレート(Fa)を達成することが示された。
EDGSPは、初めてシングルポイント生成された偽のマスクをフルラベルを超えて認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:54:53 GMT)
A lifted Bregman strategy for training unfolded proximal neural network Gaussian denoisers [8.3] 屈曲した近位ニューラルネットワーク(PNN)は、深層学習と近位最適化のアプローチを組み合わせた一連の手法である。
展開されたPNNに対するBregman距離に基づく揚力トレーニングの定式化を提案する。
画像復調の数値シミュレーションにより,提案したPNNのトレーニング手法の挙動を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:41:34 GMT)
VersusDebias: Universal Zero-Shot Debiasing for Text-to-Image Models via SLM-Based Prompt Engineering and Generative Adversary [8.2] 本稿では,任意のテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルにおけるバイアスに対する新奇で普遍的なデバイアスフレームワークであるVersusDebiasを紹介する。
自己適応モジュールは、プロセス後の幻覚と複数の属性を同時にデバイアスする特別な属性配列を生成する。
ゼロショットと少数ショットの両方のシナリオでは、VersusDebiasは既存のメソッドよりも優れており、例外的なユーティリティを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:24:24 GMT)
BIGbench: A Unified Benchmark for Social Bias in Text-to-Image Generative Models Based on Multi-modal LLM [8.2] 画像生成のバイアスの統一ベンチマークであるBIGbenchを紹介する。
既存のベンチマークとは異なり、BIGbenchは4次元にわたるバイアスを分類し評価する。
また, 蒸留効果や無関係な保護属性など, バイアスに関する新たな研究方向を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:53:16 GMT)
Entropy Coding of Unordered Data Structures [7.9] ビットバック符号を用いた非順序オブジェクト列の最適圧縮法であるシャッフル符号化を提案する。
シャッフルコーディングを使用して圧縮できるデータ構造には、マルチセット、グラフ、ハイパーグラフなどが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:41:27 GMT)
Distributed No-Regret Learning for Multi-Stage Systems with End-to-End Bandit Feedback [7.9] 本稿では,エンド・ツー・エンドの帯域フィードバックを用いたマルチステージシステムについて検討する。
各ジョブは、結果を生成する前に、異なるエージェントによって管理される複数のステージを通過する必要があります。
本研究の目的は,敵対的環境におけるサブ線形後悔を実現するために,分散オンライン学習アルゴリズムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:47:32 GMT)
CommunityKG-RAG: Leveraging Community Structures in Knowledge Graphs for Advanced Retrieval-Augmented Generation in Fact-Checking [7.8] 本稿では,コミュニティKG-RAG(Community Knowledge Graph-Retrieval Augmented Generation)について紹介する。
実験の結果、CommunityKG-RAGは、堅牢でスケーラブルで効率的なソリューションを提供することで、ファクトチェックの大幅な進歩を示す従来の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:15:12 GMT)
AdaRank: Disagreement Based Module Rank Prediction for Low-rank Adaptation [7.8] モデル不一致に基づく手法を開発し、与えられたモジュールのランクを他のモジュールと比較して予測する。
AdaRankは、同じ数のパラメータを持つ均一なランクを使用するよりも、目に見えないデータに対して顕著に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:48:41 GMT)
DPA: Dual Prototypes Alignment for Unsupervised Adaptation of Vision-Language Models [7.6] 本研究では,視覚-テクスチュアルモデルのための教師なしドメイン適応手法であるDPAを紹介する。
双対プロトタイプの概念を導入し、出力の凸結合とともに別個の分類器として機能する。
それは、特に初期の訓練において、堅牢な自己訓練を促進するために擬似ラベルをランク付けする。
13の下流視覚タスクの実験では、DPAはゼロショットCLIPと最先端の教師なし適応ベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:30:27 GMT)
Deep Generative Classification of Blood Cell Morphology [7.6] 細胞形態を効果的にモデル化する拡散型分類器であるCytoDiffusionを紹介する。
本手法は異常検出における最先端の識別モデルよりも優れている。
直接解釈可能な逆ファクト・ヒートマップの生成によりモデル説明可能性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:17:02 GMT)
Large Language Model Aided QoS Prediction for Service Recommendation [7.5] 大規模言語モデル(LLM)は近年急速に改善され、広範囲のアプリケーションで使用されている。
本稿では,LLMを用いて記述文によるWebユーザやサービスの属性から有用な情報を抽出する,大規模言語モデル支援予測(llmQoS)モデルを提案する。
llmQoSは、予測問題に固有のデータスポーシティ問題を克服し、同等のベースラインモデルを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:18:12 GMT)
Explore-then-Commit Algorithms for Decentralized Two-Sided Matching Markets [7.5] 我々は、需要側(プレイヤー)が供給側(アーム)と競合する分散化された二面マッチング市場を研究する。
この問題に対して,エポック型CA-ETC (Collision avoidance explore then commit) (textttCA-ETC,略してtextttCA-ETC) という多相探索型アルゴリズムを提案する。
初期エポック長が$T_circ$で、その後のエポック長が$2l/gamma T_circ$の場合、textttCA-ETC がプレイヤーとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:06:09 GMT)
The detection power of real entanglement witnesses under local unitary equivalence [7.0] 実と複素の絡み目(EW)における検出力の差について検討する。
実EWは実の絡み合った状態を検出しなければならず、逆に実の絡み合った状態は実EWによって検出されなければならないことを示す。
すべての絡み合った状態は実数と局所的に等価なEWによって検出されると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:21:45 GMT)
Resilience in Online Federated Learning: Mitigating Model-Poisoning Attacks via Partial Sharing [7.0] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを損なうことなく、分散データ上で機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
FLは、悪意のあるクライアントがローカルモデルを改ざんしてグローバルモデルを操作するような、モデル中毒攻撃に弱い。
本研究では,この攻撃に対する部分共有オンラインFL(PSO-Fed)アルゴリズムのレジリエンスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:49:56 GMT)
Surprise-Adaptive Intrinsic Motivation for Unsupervised Reinforcement Learning [6.9] 教師なし強化学習(RL)のエントロピー最小化とエントロピー最大化は異なる環境において有効であることが示されている。
マルチアームバンディット問題としての選択をフレーミングすることで、エントロピー条件に応じて、その目的をオンラインで適応できるエージェントを提案する。
我々は,このようなエージェントがエントロピーを制御し,高エントロピーと低エントロピーの両体制において創発的な行動を示すことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:55:32 GMT)
SketchRef: A Benchmark Dataset and Evaluation Metrics for Automated Sketch Synthesis [6.8] スケッチ合成の評価方法は、統一されたベンチマークデータセットの欠如、認識可能性のための分類精度の過度な信頼、および異なるレベルの単純化によるスケッチの不公平な評価のために不十分である。
SketchRefは、動物、人間の顔、人体、一般的な物体の4つのカテゴリからなるベンチマークデータセットである。
スケッチと参照写真の構造的整合性を測定するには,分類精度が不十分であることを考慮し,構造レベルの認識性を評価するためにポーズ推定を利用する平均的オブジェクトキーポイント類似度(mOKS)指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:32:26 GMT)
CeCNN: Copula-enhanced convolutional neural networks in joint prediction of refraction error and axial length based on ultra-widefield fundus images [6.8] 球面等価性(SE)測定と高ミオピア診断を共同で予測するために,CeCNN(Copula-enhanced Convolutional Neural Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:18:05 GMT)
PatUntrack: Automated Generating Patch Examples for Issue Reports without Tracked Insecure Code [6.7] 脆弱性のあるイシューレポート(IR)からパッチ例を自動的に生成するPatUntrackを提案する。
脆弱性のあるIRからVTP(Vulnerability-Triggering Path)の完全な記述を生成する。
その後、VTP記述の幻覚を外部の黄金の知識で修正する。
最後に、修正されたVTP記述に基づいて、セキュリティコードとパッチサンプルのTop-Kペアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:19:27 GMT)
AgentSimulator: An Agent-based Approach for Data-driven Business Process Simulation [6.6] ビジネスプロセスシミュレーション(Business Process Simulation, BPS)は、プロセスのパフォーマンスを様々なシナリオで推定するための汎用的な手法である。
本稿では,イベントログからマルチエージェントシステムを検出するリソースファーストなBPS手法であるAgentSimulatorを紹介する。
実験の結果,AgentSimulatorは従来の手法よりもはるかに少ない時間で計算精度を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:19:11 GMT)
S-RAF: A Simulation-Based Robustness Assessment Framework for Responsible Autonomous Driving [6.6] 自動運転のためのシミュレーションベースロバストネス評価フレームワーク(S-RAF)を紹介する。
堅牢性を定量化することで、S-RAFは開発者やステークホルダーが安全で責任のある運転エージェントを構築するのを助ける。
S-RAFは、テストコストの削減や、現実世界でテストするのが安全でないエッジケースを探索する機能など、大きなメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:37:05 GMT)
MicroSSIM: Improved Structural Similarity for Comparing Microscopy Data [6.6] 構造的類似性(SSIM)は、この分野で最もよく使われる尺度の1つである。
SSIMの派生版であるmicroSSIMを導入し、上記の問題を克服する。
教師なし復調と教師なし復調を伴う共同画像分割という2つのタスクにおけるmicroSSIMの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:49:18 GMT)
Linear combinations of latents in diffusion models: interpolation and beyond [6.4] 組み合わせ生成変数(COG)は、この問題に対処する新しいメソッドであり、実装が容易だが、現在のメソッドにマッチするか改善される。
COGは一般の線型結合に対処し、また、我々が示したように、潜在空間の部分空間の定義を含む他の操作もサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:43:58 GMT)
DualFocus: Integrating Plausible Descriptions in Text-based Person Re-identification [6.4] 我々は、パーソナライゼーションタスクにおける視覚言語モデルの解釈精度を高めるために、もっともらしい記述を統合する統合フレームワークであるDualFocusを紹介する。
視覚的およびテキスト的埋め込みの粗いアライメントときめ細かなアライメントのバランスを実現するために,DTS(Dynamic Tokenwise similarity)損失を提案する。
The comprehensive experiment on CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, and RSTPReid, DualFocus shows superior performance than the State-of-the-art method。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:53:01 GMT)
EasyRec: Simple yet Effective Language Models for Recommendation [6.3] EasyRecは、テキストベースの意味理解を協調的な信号とシームレスに統合する、効果的で使いやすいアプローチである。
EasyRecでは、コントラスト学習と協調的な言語モデルチューニングを組み合わせた、テキストビヘイビアアライメントフレームワークを採用している。
この研究は、プラグイン・アンド・プレイコンポーネントとしてEasyRecをテキスト強化協調フィルタリングフレームワークにシームレスに統合する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:09:59 GMT)
Activations Through Extensions: A Framework To Boost Performance Of Neural Networks [6.3] 活性化関数はニューラルネットワークの非線形性であり、入力と出力の間の複雑なマッピングを学習することができる。
本稿では,アクティベーション関数に関するいくつかの研究を統合するフレームワークを提案し,これらの成果を理論的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:19:04 GMT)
Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization [6.2] 不完全および雑音のみから拡散モデルをトレーニングするための予測最大化アルゴリズムに基づく新しい手法を提案する。
提案手法は,非条件拡散モデルに対する改良された後続サンプリング方式の提案と動機付けである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:54:02 GMT)
Large Language Models for Code: Security Hardening and Adversarial Testing [6.2] 大規模な言語モデル(大規模なLM)は、大規模なベクトルで訓練され、コードを生成するのに使われている。
本研究は, (i) セキュアコード生成におけるLMの信頼性向上を目的としたセキュリティ強化, (ii) 敵検定, (ii) 敵検定, 敵検定の2つの重要な軸に沿ったLMのセキュリティについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:38:32 GMT)
The Limitations of Model Retraining in the Face of Performativity [6.1] 簡単な分布シフトであっても, ナイーブリトレーニングは, 確実に準最適であることを示す。
再学習に正規化を加えることで、これら2つの問題を正し、分布シフトに直面した証明可能な最適モデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:53:01 GMT)
Reinforcement Learning from Multi-role Debates as Feedback for Bias Mitigation in LLMs [6.1] 本稿では,従来のRLHFのフィードバックに取って代わるバイアス緩和手法であるReinforcement Learning from Multi-role Debates as Feedback (RLDF)を提案する。
強化学習における報酬モデルのトレーニングに,高バイアスと低バイアスの両方のインスタンスを含むデータセットを作成するために,LLMをマルチロール討論に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:20:22 GMT)
HyCoT: Hyperspectral Compression Transformer with an Efficient Training Strategy [6.0] ハイパースペクトル圧縮変換器 (Hyperspectral Compression Transformer, HyCoT) は、画素ワイドHSI圧縮のためのトランスフォーマーベースのオートエンコーダである。
HySpecNet-11kデータセットの実験結果は、HyCoTが様々な圧縮比を1dB以上越えていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:27:46 GMT)
Math-PUMA: Progressive Upward Multimodal Alignment to Enhance Mathematical Reasoning [6.0] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキストベースの数学的問題の解法として優れている。
彼らは、主に自然の風景画像で訓練されているため、数学的図形に苦しむ。
本研究では,プログレッシブ・アップワード・マルチモーダルアライメントに着目したMath-PUMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:11:05 GMT)
From Lazy to Prolific: Tackling Missing Labels in Open Vocabulary Extreme Classification by Positive-Unlabeled Sequence Learning [6.0] Open-vocabulary Extreme Multi-label Classification (OXMC)は、従来のXMCを拡張し、ラベルセットが103ドルから1012ドルを超える予測を可能にする。
データアノテーションにおける自己選択バイアスは、トレーニングデータとテストデータの両方に重大な欠陥ラベルをもたらす。
本稿では OXMC をキーフレーズ生成タスクとして再構成する PUSL (Positive-Unlabeled Sequence Learning) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:10:48 GMT)
Enhanced Self-Checkout System for Retail Based on Improved YOLOv10 [5.9] 本稿では,改良型YOLOv10ネットワークに基づく小売店向けセルフチェックアウトシステムを提案する。
YOLOv10モデルに対して, YOLOv8から検出ヘッド構造を組み込んだターゲット最適化を提案する。
実験結果から,本システムは製品認識精度とチェックアウト速度の両方において既存手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:28:07 GMT)
Strong tunable spin-spin coupling with cavity-magnon criticality [5.8] 我々は,コプラナー導波管(CPW)共振器とダイヤモンド中の1つの窒素空隙スピンと,カーマグノンを保持するイットリウム-鉄-ガーネットナノスフィアからなるハイブリッド量子システムを提案する。
マグノンの強い駆動場により、カー効果はマグノンを絞ることができ、したがってCPW共振器と圧縮マグノンとの結合は指数関数的に増強される。
強化キャビティ-マグノンカップリングが臨界値に近づくと、スピンはHPから完全に切り離され、スピンとLPとのカップリングはLPである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:08:45 GMT)
A survey on secure decentralized optimization and learning [5.8] 分散最適化は、データを集中化せずに大規模な意思決定問題を解決するための標準パラダイムとなっている。
このパラダイムは新たなプライバシとセキュリティリスクを導入し、悪意のあるエージェントがプライベートデータを推論したり、モデルの正確性を損なう可能性がある。
この調査は、これらの進歩に関する包括的なチュートリアルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:42:19 GMT)
DeepREST: Automated Test Case Generation for REST APIs Exploiting Deep Reinforcement Learning [5.8] 本稿では、REST APIを自動テストするための新しいブラックボックスアプローチであるDeepRESTを紹介します。
深い強化学習を活用して、暗黙のAPI制約、すなわちAPIドキュメントから隠された制約を明らかにする。
実験により,提案手法は高いテストカバレッジと故障検出を実現する上で極めて有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:03:55 GMT)
An Exploratory Case Study of Query Plan Representations [5.7] データベースシステムでは、クエリプランはクエリを実行するための一連の具体的な内部ステップである。
複数のテストアプローチでは、クエリプランを使用してバグを見つける。
統合されたクエリプラン表現により,これらの手法の実装が容易になることが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:10:26 GMT)
VERA: Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems [5.7] VERAは、大規模言語モデル(LLM)からの出力の透明性と信頼性を高めるために設計されたフレームワークである。
VERAが意思決定プロセスを強化し、AIアプリケーションへの信頼を高める方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 21:59:59 GMT)
A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models [5.5] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、学術と産業の両方で人気が高まっている。
本稿では,textbf180ベンチマークの総合的なレビューとMLLMの評価を行う。
MLLMの現在の評価手法の限界について論じ,将来的な方向性を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:52:02 GMT)
Revisiting Score Function Estimators for $k$-Subset Sampling [5.5] 離散フーリエ変換を用いて,$k$-subset分布のスコア関数を効率的に計算する方法を示す。
得られた推定器は、正確なサンプルと偏りのない勾配推定の両方を提供する。
特徴選択の実験は、仮定が弱いにもかかわらず、現在の手法と競合する結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:29:46 GMT)
CollaFuse: Navigating Limited Resources and Privacy in Collaborative Generative AI [5.3] CollaFuseはスプリットラーニングにインスパイアされた新しいフレームワークだ。
共有サーバのトレーニングと推論を可能にし、クライアントの計算負担を軽減する。
エッジコンピューティングソリューションの設計、ヘルスケア研究、自動運転など、さまざまなアプリケーション分野に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:28:13 GMT)
Privacy-Preserving Vision Transformer Using Images Encrypted with Restricted Random Permutation Matrices [5.3] 本稿では,暗号化画像を用いたプライバシー保護型微調整型視覚変換器(ViT)を提案する。
従来の暗号化画像を用いた手法では,画像暗号化の影響により,通常の画像に比べてモデル性能が低下していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:57:21 GMT)
ConcateNet: Dialogue Separation Using Local And Global Feature Concatenation [5.3] ConcateNetは、ドメイン外信号のより良い一般化を目的とした、ローカルおよびグローバル機能を処理するために提案されている。
ConcateNetはノイズ低減にフォーカスした公開データセットを使用してトレーニングされ、3つのデータセットを使用して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:22:55 GMT)
An Unsupervised Learning Framework Combined with Heuristics for the Maximum Minimal Cut Problem [5.1] 本研究は,MMCPの最大値と非教師なし学習フレームワークを提案する。
重要な観察は、それぞれの溶液が少なくとも1本の枝木に対応することである。
フレームワークを評価し、特定のアプリケーションを提供するために、広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:07:34 GMT)
Mitigating Degree Bias in Signed Graph Neural Networks [5.0] SGNN(Signed Graph Neural Networks)は、ソースデータと典型的な集約手法による公平性問題に対処する。
本稿では,GNN から拡張された SGNN の公正性の調査を先駆的に進める。
署名されたグラフ内の次数バイアスの問題を識別し、SGNNに関する公平性問題に対する新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:22:18 GMT)
GS-ID: Illumination Decomposition on Gaussian Splatting via Diffusion Prior and Parametric Light Source Optimization [4.9] 本稿では,ガウススティングの照明分解のための新しいフレームワークであるGS-IDを提案する。
GS-IDは、幾何再構成とレンダリング性能を向上しつつ、最先端の照明分解結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:38:31 GMT)
Language Models Show Stable Value Orientations Across Diverse Role-Plays [4.9] 多様なペルソナを取り入れつつも,大きな言語モデル(LLM)が一貫した価値指向を示すことを示す。
ランダムで多様なペルソナを持つLLMを促進させるロールプレイ・アット・スケール手法を提案する。
このアプローチは、様々なロールプレイシナリオにまたがるLLM応答における一貫したパターンを明らかにし、固有の傾向を深くエンコードしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 23:24:10 GMT)
Enhancing Discriminative Tasks by Guiding the Pre-trained Language Model with Large Language Model's Experience [4.8] 大規模言語モデル (LLM) と事前訓練型言語モデル (LM) は多くのソフトウェア工学のタスクにおいて驚くべき成功を収めた。
我々は、LLMを用いてドメイン固有のデータを生成し、目標タスクにおける事前学習されたLMの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:37:59 GMT)
LLM-PCGC: Large Language Model-based Point Cloud Geometry Compression [4.8] 本稿では,圧縮タスクに大規模言語モデル(LLM)を用いることの可能性について検討する。
本稿では,Large Language Model-based Point Cloud Geometry Compression (LLM-PCGC)法を提案する。
提案手法は,テキスト記述や整列操作を必要とせずに,点雲の幾何情報を圧縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:55:44 GMT)
Parameter Optimization of Rate-Adaptive Continuous-Variable Quantum Key Distribution Systems [4.8] 単一の情報和解装置は、秘密鍵を最大112kmまで生成することができる。
これにより、統一的な和解システムが可能となり、CV-QKDの商業化が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:31:16 GMT)
PlotMap: Automated Layout Design for Building Game Worlds [4.7] 本稿では,世界構築パイプラインにおけるマップ生成手法とは無関係なプロット設備レイアウト設計の余分なレイヤを導入する。
本稿では、CMA-ESによる進化的計算に基づくアプローチと強化学習(RL)に基づくアプローチの2つの方法を提案する。
施設配置タスクのデータセットを生成し,異なる手法を実験・評価するためのジムのような環境を作成し,さらに総合的な実験によって2つの手法を解析する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:16:12 GMT)
A Hassle-free Algorithm for Private Learning in Practice: Don't Use Tree Aggregation, Use BLTs [4.7] 本稿では,最近導入されたBuffered Linear Toeplitz (BLT) メカニズムをマルチ参加シナリオに拡張する。
我々のBLT-DP-FTRLは、木集約の使いやすさを維持しつつ、実用性とプライバシの観点から行列の分解にほぼ一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:52:22 GMT)
Tuning a SAM-Based Model with Multi-Cognitive Visual Adapter to Remote Sensing Instance Segmentation [4.7] Segment Anything Model (SAM) は例外的な一般化能力を示す。
SAMは大規模なリモートセンシング画像の事前トレーニングを欠いているため、インタラクティブな構造は自動マスク予測能力を制限している。
マルチ認知SAMベースインスタンスモデル (MC-SAM SEG) を導入し, リモートセンシング領域にSAMを採用する。
MC-SAM SEG と呼ばれる提案手法は,SAM-Mona エンコーダの微調整と特徴アグリゲータによって高品質な特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:23:22 GMT)
Fair Sampling in Diffusion Models through Switching Mechanism [4.7] 本研究では,拡散モデルに対するテクスタトリビュートスイッチング機構という,公平性を考慮したサンプリング手法を提案する。
提案手法の有効性を2つの重要な側面から数学的に証明し,実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:27:00 GMT)
Mitigating scattering in a quantum system using only an integrating sphere [4.6] 量子系では、散乱はデコヒーレンスと損失の両方に寄与する。
本稿では,散乱の悪影響を著しく軽減できる実験手法を提案する。
我々の手法は、破壊的ランダムプロセスから量子相関を回復するための先駆的なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:55:22 GMT)
PFDiff: Training-free Acceleration of Diffusion Models through the Gradient Guidance of Past and Future [4.6] 拡散確率モデル (DPM) は画像生成において顕著な可能性を示しているが, サンプリング効率は多数のデノナイジングステップの必要性によって妨げられている。
我々は、既存の高速ODEソルバを少ないNFEで動作させることができるトレーニングフリーかつタイムステップスキッピング戦略であるPFDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:12:44 GMT)
The Fellowship of the LLMs: Multi-Agent Workflows for Synthetic Preference Optimization Dataset Generation [4.5] 本稿では, 合成選好最適化(PO)データセット生成のためのマルチエージェントを提案し, 評価する。
応答評価モジュールでは、Large Language Models(LLMs)からの応答を評価し、ランク付けする。
我々は2種類のPOデータセットを生成し、1つは個々のLLMの生成能力を向上し、もう1つはマルチエージェントワークフローを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:01:55 GMT)
PEANO-ViT: Power-Efficient Approximations of Non-Linearities in Vision Transformers [4.5] Vision Transformers (ViTs) は、FPGA(Field-Programmable Gate Arrays) 用に設計されている。
ViTの非線形関数は、複雑な数学的操作のため、効率的なハードウェア実装に重大な障害をもたらす。
PEANO-ViTはレイヤ正規化層の実装を合理化するための新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:47:53 GMT)
CoDefeater: Using LLMs To Find Defeaters in Assurance Cases [4.4] 本稿では,大言語モデル (LLM) を利用して敗者を見つける自動化プロセスであるCoDefeaterを提案する。
2つのシステムの最初の結果は、LLMが安全アナリストを支援するために、既知の、予期せぬ破壊者を効率的に見つけることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:43:57 GMT)
Efficient mapping of phase diagrams with conditional Boltzmann Generators [4.4] 位相図全体に対するボルツマン生成法に基づく深層生成機械学習モデルを開発した。
単一正規化流を訓練することにより, 単一の基準熱力学状態から広範囲の目標温度, 圧力に比例した平衡分布を変換し, 効率よく平衡分布を生成することができる。
我々は、レナード=ジョーンズ系の固液共存線を最先端自由エネルギー法とよく一致して予測することで、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:40:40 GMT)
Enhancing Accuracy in Generative Models via Knowledge Transfer [4.3] 本研究では,Kullback-Leiblerの分散化など,分散指標下での伝達学習のための新しいフレームワークを提案する。
提案理論は,共有構造が目標タスクの生成精度を向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:18:11 GMT)
Reliable Generation of Privacy-preserving Synthetic EHR Time Series via Diffusion Models [4.2] 電子健康記録(Electronic Health Records, EHRs)は、患者レベルの豊富なデータソースであり、医療データ分析に有用なリソースを提供する。
しかしながら、プライバシー上の懸念はしばしばEHRへのアクセスを制限し、下流の分析を妨げる。
本研究では,現実的かつプライバシに保護された合成ERH時系列を効率的に生成することで,これらの課題を克服することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:37:20 GMT)
SEAL: Systematic Error Analysis for Value ALignment [4.2] Reinforcement Learning from Human Feedbackは、言語モデルと人間の価値を結びつけることを目的としている。
その重要性にもかかわらず、RLHFの内部機構はよく分かっていない。
本稿では,人的価値のモデリングと整合性を評価するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:48:30 GMT)
Reference-free Axial Super-resolution of 3D Microscopy Images using Implicit Neural Representation with a 2D Diffusion Prior [4.1] 学習に基づく3次元超解像モデルの訓練には、真理等方性ボリュームが必要であり、次元の呪いに苦しむ。
既存の方法では、2Dニューラルネットワークを使用して各軸スライスを再構築し、最終的には体積全体をまとめる。
独立軸スライスにより最適化された場合でも3次元コヒーレンシを実現する暗黙的ニューラル表現(INR)に基づく再構成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:14:12 GMT)
Alternating Bias Assisted Annealing of Amorphous Oxide Tunnel Junctions [3.9] 熱酸化したアモルファスアルミニウム-酸化物トンネル接合の電気的特性を調整する方法を実証する。
抵抗変化の速度は強い温度依存性を示し、サブミクロン系では接合サイズに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:31:47 GMT)
A theory of understanding for artificial intelligence: composability, catalysts, and learning [3.9] 触媒として作用する成分を解析することにより,被験者の構造を明らかにする方法を示す。
被験者の学習能力は,内触媒への入力を構成する能力とみなすことができる。
我々の分析は、言語モデルのような独自の触媒として機能する出力を生成することができるモデルが、AI理解における既存の制限を克服するための基盤を確立することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:17:18 GMT)
Mitigating Malicious Attacks in Federated Learning via Confidence-aware Defense [3.7] Federated Learning(FL)は、分散機械学習ダイアグラムで、複数のクライアントがプライベートなローカルデータを共有せずに、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることができる。
FLシステムは、データ中毒やモデル中毒を通じて悪意のあるクライアントで起こっている攻撃に対して脆弱である。
既存の防御方法は通常、特定の種類の中毒を緩和することに焦点を当てており、しばしば目に見えないタイプの攻撃に対して効果がない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:02:39 GMT)
Fairness Auditing with Multi-Agent Collaboration [3.7] 複数のエージェントが協力して作業し、それぞれが異なるタスクのために同じプラットフォームを監査します。
エージェントは、協調戦略と適切なデータポイントを抽出する戦略の2つのレバーを持っている。
主な知見は, (i) 協調は, 一般に正確な監査に有用であり, (ii) 基本サンプリング法は有効であることが証明されることが多く, (iii) クエリに対する広範囲な調整は, エージェント数の増加とともに監査の精度を低下させることが多いことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:49:19 GMT)
Beyond the Hype: A dispassionate look at vision-language models in medical scenario [3.4] LVLM(Large Vision-Language Models)は、様々なタスクにまたがる顕著な能力を示す。
医学などの専門分野における性能や信頼性は依然として十分に評価されていない。
本稿では,既存のLVLMを包括的に評価する新しいベンチマークであるRadVUQAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:32:44 GMT)
Symmetry restoration and quantum Mpemba effect in symmetric random circuits [3.3] エンタングルメント非対称性は、対称性の破れの診断ツールおよび熱化のプロキシとして機能する。
本稿では,様々な対称ランダム量子回路の対称性回復について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:01:37 GMT)
MM-UNet: A Mixed MLP Architecture for Improved Ophthalmic Image Segmentation [3.3] 眼科画像分割は眼疾患の診断において重要な基礎となる。
トランスフォーマーベースのモデルはこれらの制限に対処するが、かなりの計算オーバーヘッドをもたらす。
本稿では,眼内画像分割に適したMixedモデルであるMM-UNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:34:50 GMT)
Unsupervised Transfer Learning via Adversarial Contrastive Training [3.2] 対戦型コントラスト学習(ACT)を用いた新しい教師なしトランスファー学習手法を提案する。
実験により, 細調整線形プローブとK-NNプロトコルを用いて, 各種データセットの分類精度に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:11:52 GMT)
RealMedQA: A pilot biomedical question answering dataset containing realistic clinical questions [3.2] 本稿では,人間とLLMが生み出す現実的な臨床質問のデータセットであるRealMedQAを紹介する。
LLMは「理想的な」QAペアを生成するのに、よりコスト効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:32:43 GMT)
Quantum paving: When sphere packings meet Gabor frames [3.1] 量子パビングは、量子パッキングと量子被覆の両方を同時に最適化することを目的としている。
特定の場合における解を示し、量子舗装に関するいくつかの予想を述べ、いくつかの応用について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:56:11 GMT)
Control-Flow Attestation: Concepts, Solutions, and Open Challenges [3.0] 本稿では,制御フローの検証に関する最初の調査を行い,最先端のスキームにおける中核的な考え方と解決策について考察する。
この問題は、サイバー物理システムの信頼性、IoTデバイス、クラウドプラットフォームなど、さまざまな環境で調査されてきた。
2016～2024年の間に発行された30以上の論文を調査し、主要な特徴の統合と比較を行い、この分野の今後の研究にいくつかの課題と勧告を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:21:50 GMT)
Handling abort commands for household kitchen robots [3.0] ロボットに与えられた中止命令を処理するためのソリューションを提案する。
ロボットは計画シーケンスを使用して、以前受信したコマンドを優雅にキャンセルするために実行すべきアクションのシーケンスを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:20:37 GMT)
Temporal Analysis of Drifting Hashtags in Textual Data Streams: A Graph-Based Application [2.9] グラフ解析とテキストデータストリームの概念を用いてハッシュタグのドリフトを時間とともに分析する。
我々のアプローチは、ソーシャルメディア上のエンティティに関する意見や感情パターンの変化を、時間とともに監視するのに有用である。
2021年は、コミュニティが発見し、それぞれのサイズから、#mybodymychoiceがワクチン接種やコビッド19関連のトピックにかなりの流れがあったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:55:06 GMT)
RollingCache: Using Runtime Behavior to Defend Against Cache Side Channel Attacks [2.9] キャッシュセットに競合するアドレスの集合を動的に変更することで競合攻撃を防御するキャッシュ設計であるRollingCacheを紹介します。
RollingCacheはアドレスの暗号化/復号化、データ再配置、キャッシュパーティショニングに依存しない。
私たちのソリューションは、定義されたセキュリティドメインに依存せず、同じまたは他のコア上で実行されている攻撃者に対して防御することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:11:12 GMT)
Active Sensing of Knee Osteoarthritis Progression with Reinforcement Learning [2.8] 変形性関節症(OA)は最も一般的な筋骨格疾患であり、治療法がない。
Knee OA (KOA) は障害の最も高い原因の1つであり、世界社会には数十億ドルの費用がかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:09:18 GMT)
Improving VTE Identification through Language Models from Radiology Reports: A Comparative Study of Mamba, Phi-3 Mini, and BERT [2.8] 静脈血栓塞栓症(VTE)は、深部静脈血栓症(DVT)と肺塞栓症(PE)を含む重要な心血管疾患である
本研究は,DVTの深層学習手法を用いたVTE検出と,PEの深層学習とルールベース分類を組み合わせたハイブリッドアプローチを併用した,従来の研究に基づいている。
Mambaアーキテクチャベースの分類器は、DVTデータセットの97%の精度とF1のスコア、PEデータセットの98%の精度とF1のスコアで顕著な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 22:51:56 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） (Fri, 16 Aug 2024 01:50:47 GMT)
Using large language models to estimate features of multi-word expressions: Concreteness, valence, arousal [2.7] 大規模言語モデル(LLM)は、多語表現のニュアンス付き意味を捉えることができる。
ChatGPT-4oは,多語表現における人間の具体性評価と強い相関を示した。
これらの知見は、LLMが価値ある心理言語学的データを生成する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:02:34 GMT)
Research on Personalized Compression Algorithm for Pre-trained Models Based on Homomorphic Entropy Increase [2.7] 我々は、現在のAI分野における2つの重要な技術の課題と進化を探求する:ビジョントランスフォーマーモデルと大規模言語モデル(LLM)。
Vision Transformerは、イメージを小さな断片に分割することで、グローバルな情報をキャプチャするが、その高い参照数とモバイル機器へのオーバヘッド制限の配置を計算する。
LLMは自然言語処理に革命をもたらしたが、デプロイメントの課題にも直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:56:49 GMT)
RT-Surv: Improving Mortality Prediction After Radiotherapy with Large Language Model Structuring of Large-Scale Unstructured Electronic Health Records [2.6] 本研究では、構造化されていない電子健康記録(EHR)データを構造化する大規模言語モデル(LLM)の可能性について検討する。
yonsei Cancer Centerにおける放射線療法(RT)を施行した34,276例のデータを分析した。
生存予測モデルは統計的、機械学習、ディープラーニングアプローチを用いて開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:04:31 GMT)
Implementation Study of Cost-Effective Verification for Pietrzak's Verifiable Delay Function in Ethereum Smart Contracts [2.5] Verifiable Delay Function (VDF) は、シーケンシャルな処理によって出力されるまでの最小遅延を保証する暗号概念である。
ブロックチェーン環境では、Pietrzak VDFには、長いポーフサイズと再帰プロトコルを含む欠点がある。
本稿では,仮想マシン上でのPietrzak VDF検証の実装研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:13:50 GMT)
Unlocking the Non-Native Language Context Limitation: Native Language Prompting Facilitates Knowledge Elicitation [2.5] 我々は,MLLMの主流言語を人間の多言語ネイティブ言語に類似させ,人間の多言語で観察されるPNLTをシミュレートするNative Language Prompting(NatLan)を提案する。
マルチMLLMコラボレーションを利用することで、NatLanはPNLTのシミュレーションにおいて各MLLMのワークロードを削減し、セマンティックトランスファーを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:42:38 GMT)
Bayesian Network Modeling of Causal Influence within Cognitive Domains and Clinical Dementia Severity Ratings for Western and Indian Cohorts [2.5] 本研究では,2つの異なる老化データセットを対象とした臨床認知症評価(CDR)とその6つのドメインスコアの因果関係について検討した。
ベイジアンネットワークモデルから導出したDAGを用いて、ドメインスコア間の依存性と、そのグローバルCDRへの影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:53:57 GMT)
Space Group Informed Transformer for Crystalline Materials Generation [2.4] 本稿では, 変圧器を用いた自己回帰モデルであるCrystalFormerを紹介した。
空間群対称性の組み入れは結晶空間を著しく単純化し、結晶材料のデータおよび効率的な生成モデリングの計算に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:57:35 GMT)
DeepDFA: Automata Learning through Neural Probabilistic Relaxations [2.3] 本稿では,決定論的有限オートマタ(DFA)をトレースから識別する新しい手法であるDeepDFAを紹介する。
DFAとリカレントニューラルネットワーク(RNN)の確率的緩和にインスパイアされた当社のモデルは、複雑性の低減とトレーニング効率の向上とともに、トレーニング後の解釈可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:30:36 GMT)
Relative-Interior Solution for the (Incomplete) Linear Assignment Problem with Applications to the Quadratic Assignment Problem [2.1] 線形代入問題(LAP)の双対線形プログラミング定式化の最適解の集合について検討する。
この集合の相対的な内部から解を計算する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:00:28 GMT)
Automating Transparency Mechanisms in the Judicial System Using LLMs: Opportunities and Challenges [2.1] LLMは、これらの透明性パイプラインを自動化し、スケールする可能性がある。
2つの重要な裁判所プロセスにおいて透明性を提供するためにLLMを使用する機会と課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:40:23 GMT)
DopQ-ViT: Towards Distribution-Friendly and Outlier-Aware Post-Training Quantization for Vision Transformers [2.1] 本稿では,視覚変換器のための分散親和性・外乱性を考慮したポストトレーニング量子化手法を提案する。
DopQ-ViTは、現在の量子化器の非効率性を分析し、TanQと呼ばれる分布に優しいタン量子化器を導入する。
DopQ-ViTは広範囲に検証され、量子化モデルの性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:10:27 GMT)
QWalkVec: Node Embedding by Quantum Walk [2.1] 量子ウォーク(quantum walk)は、ランダムウォークの量子バージョンで、グラフ上のランダムウォークよりも高速な伝播を示す。
量子ウォークに基づくノード埋め込み手法であるQWalkVecを提案する。
4つの小さな実データを用いたノード分類作業におけるQWalkVecの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:14:38 GMT)
Detection and tracking of MAVs using a LiDAR with rosette scanning pattern [2.1] 本研究は,パンティルト・ターレット上の低コストロゼットスキャンLiDARを用いてMAVの検出と追跡を行う手法を提案する。
トラッキングにより、ターゲットの3Dポイントの密度をLiDARセンサーで最大化して、MAVを中央に保持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:40:20 GMT)
AirPilot: A PPO-based DRL Auto-Tuned Nonlinear PID Drone Controller for Robust Autonomous Flights [1.9] AirPilotコントローラは、PID制御の単純さと有効性と、DRLの適応性、学習能力、最適化能力を組み合わせる。
AirPilotは、ナビゲーションエラーを82%以上削減し、オーバーシュート、スピード、設定時間を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:08:59 GMT)
ASGM-KG: Unveiling Alluvial Gold Mining Through Knowledge Graphs [1.9] 本稿では,ASGMの実践とその環境影響に関する重要な情報を統合し,提供する知識グラフ(ASGM-KG)を紹介する。
ASGM-KGの現在のバージョンは、大きな言語モデル(LLM)を用いて抽出された1,899個のトリプルで構成されており、非政府組織と政府組織によって公表されている。
我々のフレームワークは、公開されている知識グラフ上で5つのベースラインを実行し、ドメインの専門家によって検証されたASGM-KG上で90以上の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:48:15 GMT)
Model-agnostic variable importance for predictive uncertainty: an entropy-based approach [1.9] 既存の説明可能性の手法が不確実性を考慮したモデルにどのように拡張できるかを示す。
我々は、不確実性の原因とモデル性能への影響の両方を理解するために、これらのアプローチの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:47:32 GMT)
Magazine Supply Optimization: a Case-study [1.9] AthenIAは工業化された雑誌の供給最適化ソリューションで、フランスで2万ポイント以上の販売を予定している。
私たちは、サプライ計画プロセスを4段階のパイプラインにモジュール化します。
AthenIAは雑誌出版社にとって、特に経済的・生態学的課題の進化の文脈において、貴重なツールであることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:06:59 GMT)
DyCE: Dynamically Configurable Exiting for Deep Learning Compression and Real-time Scaling [1.8] DyCEは、推論ハードウェアの再初期化や再デプロイを必要とせずに、実行時にディープラーニングモデルのパフォーマンスと複雑さのトレードオフを調整することができる。
DyCEは、ResNet152では23.5%、ImageNetではConvNextv2-tinyでは25.9%、精度は0.5%未満である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:27:20 GMT)
GeoTransformer: Enhancing Urban Forecasting with Geospatial Attention Mechanisms [1.7] 我々は,トランスフォーマーアーキテクチャと地理空間統計を相乗化する構造であるGeoTransformerを紹介した。
GeoTransformerは、広域都市情報と空間依存性を統合予測モデルに組み込む革新的な地理空間的アテンション機構を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:26:42 GMT)
Personalized Predictions of Glioblastoma Infiltration: Mathematical Models, Physics-Informed Neural Networks and Multimodal Scans [1.7] 医学的MRI検査からGlioblastoma (GBM) の浸潤を予測することは腫瘍の増殖動態を理解する上で重要である。
GBM成長の数学的モデルは、腫瘍細胞の空間分布の予測においてデータを補完することができる。
本研究では,単一3次元構造MRIスナップショットからGBM成長の反応拡散PDEモデルの患者特異的パラメータを推定するために,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:27:18 GMT)
A Multivocal Literature Review on Privacy and Fairness in Federated Learning [1.6] フェデレーション学習は、データ共有の必要性を排除することによって、AIアプリケーションに革命をもたらす手段を提供する。
最近の研究では、プライバシと公平性の間に固有の緊張が示されています。
プライバシーと公正性の関係は無視され、現実世界のアプリケーションにとって重大なリスクをもたらしている、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:15:52 GMT)
Improving Gaussian channel simulation using non-unity gain heralded quantum teleportation [1.6] 量子テレポーテーションはガウスチャネルを効果的にシミュレートする手段を提供する。
従来の方法ではアクセスできない非物理的ガウスチャネルのシミュレーションを実証する。
ガウス雑音の抑制を報告し、不完全な量子チャネルをほぼ同一のチャネルに効果的に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:19:51 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） (Fri, 16 Aug 2024 20:53:46 GMT)
Modeling the Neonatal Brain Development Using Implicit Neural Representations [1.6] 本稿では,異なる時間点の2次元および3次元画像を予測するニューラルネットワーク,特に暗黙的ニューラル表現(INR)を提案する。
被写体特異的な発達過程をモデル化するには,INRの潜伏空間における被写体同一性から年齢を遠ざける必要がある。
本稿では,本手法がメモリ効率のよい方法で適用可能であることを示し,特に3次元データにおいて重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:22:54 GMT)
Universal scaling hypothesis of quantum spatial search in complex networks [1.5] 複素ネットワーク上の量子空間探索の普遍的スケーリング法則を明らかにする。
ネットワーク科学において重要な量である平均経路長は、この普遍的な特徴を公開するのに有用である。
この結果は、量子物理学と複素ネットワークの新たな関係を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:46:51 GMT)
S-BDT: Distributed Differentially Private Boosted Decision Trees [1.5] S-BDT: a novel $(varepsilon,delta)$-differentially private distributed gradient boosted decision tree (GBDT) learner。
S-BDTは、非球面多変量ガウス雑音に依存することにより、より少ないノイズを使用する。
GBDTが異なるサブポピュレーションから派生したデータのストリームを学習している状況において、S-BDTはエプシロンの保存をさらに改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:22:23 GMT)
A System for Automated Unit Test Generation Using Large Language Models and Assessment of Generated Test Suites [1.5] 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェア開発の様々な側面に適用されている。
Javaプロジェクトのテストスイートを生成する自動化システムであるAgoneTestを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:18:03 GMT)
PEDAL: Enhancing Greedy Decoding with Large Language Models using Diverse Exemplars [1.5] 自己整合性のような多様な推論経路を持つ自己認識技術は、大規模言語モデル(LLM)の精度において顕著に向上している。
PEDALは,多種多様な模範的プロンプトの強みとLLMに基づくアグリゲーションを組み合わせて,総合的な性能向上を実現するハイブリッドな自己組織化手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:54:09 GMT)
Convexity-based Pruning of Speech Representation Models [1.4] 最近の研究によると、NLPのトランスモデルには大きな冗長性があることが示されている。
本稿では,音声モデルにおけるレイヤプルーニングについて検討する。
計算の労力が大幅に削減され、性能が損なわれず、場合によっては改善されることもない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:04:54 GMT)
PsychoLex: Unveiling the Psychological Mind of Large Language Models [1.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の開発と評価を通じて,心理学と人工知能の交わりについて考察する。
PsychoLex(サイコレックス)は、ペルシャ語と英語の両方の心理学的タスクにおけるLLMの能力を高めるために設計されたリソース群である。
本稿では,心理学的応用に特化して最適化された心理LexLLaMAモデルについて,汎用モデルと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:19:23 GMT)
Effect of Correlated Errors on Quantum Memory [1.3] 隠れ乱数場に基づく古典的相関モデルを導入し,長距離相関による誤差をモデル化する。
このモデルでは, 結合(システムと入浴)ハミルトンモデルによって捕捉されないある種の相関パターンを, ペア項で捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:59:10 GMT)
Unsupervised Non-Rigid Point Cloud Matching through Large Vision Models [1.3] 非剛点クラウドマッチングのための学習ベースのフレームワークを提案する。
重要な洞察は、大きな視覚モデル(LVM)から派生した意味的特徴を統合することである。
本フレームワークは,局所的な地形間の自己相似性から生じるあいまいさに対処するために,意味的特徴に含まれる構造情報を効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:02:19 GMT)
Operator size growth in Lindbladian SYK [1.1] 我々は,Lindbladian Sachdev-Ye-Kitaevモデルにおいて,$q$-body相互作用項とリニアジャンプ項を有限散逸強度で有する演算子サイズの増大について検討した。
演算子のサイズと分布を有限の$q$で計算し、解析的に大きめの$q$で計算する。
演算子の粒径成長の不確実性関係が大きめの$q$で飽和していることが観察され、散逸を伴う演算子の粒径成長の古典力学が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:49:49 GMT)
Artificial Intelligence and Strategic Decision-Making: Evidence from Entrepreneurs and Investors [1.1] 本稿では、企業における戦略的意思決定(SDM)プロセスに人工知能(AI)がどのような影響を与えるかを検討する。
我々は、AIが既存のSDMツールをどのように強化するかを説明し、主要なアクセラレータプログラムとスタートアップコンペティションから経験的な証拠を提供する。
SDMの根底にある重要な認知過程である探索、表現、集約について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:46:15 GMT)
Distributed and Secure Kernel-Based Quantum Machine Learning [1.1] 量子コンピューティングは機械学習に革命をもたらすことを約束し、クラスタリングや距離推定といったタスクにおいて、大幅な効率向上を提供する。
測定仮定や非閉定理といった基本的な原理を通じて、セキュリティを向上する。
セキュアな量子機械学習は注目に値するが、カーネルベースの機械学習技術のセキュアで分散的な量子アナログの開発はいまだに未調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:31:45 GMT)
Corrected Bell and Noncontextuality Inequalities for Realistic Experiments [1.1] 文脈性は量子相関の特徴である。
非古典的な現象としての基本的な観点からも重要であり、量子的優位性のためのリソースとしての応用の観点からも重要である。
我々は、その雑音に対する頑健性を保証する文脈分数(文脈分数)の既知の尺度の連続性を証明した。
すると、これらの緩和が文脈性を説明できる範囲に縛り付けられ、真の文脈性の概念が成立し、実験的な不完全性に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:59:08 GMT)
Shapley Marginal Surplus for Strong Models [1.0] 我々は、Shapley値がモデル予測の正確な説明であるが、機械学習モデル自体が真のデータ生成プロセス(DGP)の貧弱な説明であることを示している。
そこで,本研究では,特徴量から推定されるモデル空間を抽出する,新しい変数重要度アルゴリズム,Shapley Marginal Surplus for Strong Modelsを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:06:07 GMT)
Analyzing the Influence of Processor Speed and Clock Speed on Remaining Useful Life Estimation of Software Systems [1.0] 本研究は,オペレーティングシステムやクロック速度などの環境特性の変化がソフトウェアにおけるRUL推定に与える影響を評価するために,解析を拡張した。
検出は、制御されたテストベッドの実際のパフォーマンスデータを用いて厳格に検証され、予測モデル生成データと比較される。
この調査は、ソフトウェアのメンテナンスと最適化戦略に実用的な知識をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:10:27 GMT)
G-SciEdBERT: A Contextualized LLM for Science Assessment Tasks in German [1.0] 本稿では,ドイツ科学教育協会(G-SciEdBERT)の文脈化について述べる。
G-BERTを用いて,G-SciEdBERTを,国際学生評価プログラム(PISA)2018上で,3Mトークンを用いた30万のドイツ語書記科学応答コーパスで事前訓練した。
我々はG-SciEdBERTを2Mトークンで20Kの学生書き起こしで微調整し,評価精度について検討した。
結果,G-SciEdBERTでは,G-BERTに比べて2次重み付きKappaが10.2%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:38:04 GMT)
Accelerating Giant Impact Simulations with Machine Learning [0.8] 観測された太陽系外惑星の人口に基づく惑星形成モデルの制約は、合成惑星系の大規模なサンプルを生成する必要がある。
重要なボトルネックは、惑星の胚が重力的に進化して惑星を形成する巨大な衝突フェーズをシミュレートすることである。
本稿では,多惑星系における衝突結果を予測する機械学習(ML)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:59:46 GMT)
Centralized and Federated Heart Disease Classification Models Using UCI Dataset and their Shapley-value Based Interpretability [0.7] 本研究は,UCIデータセットを用いた心臓疾患分類のための機械学習アルゴリズムのベンチマークを行う。
様々なバイナリ分類アルゴリズムがプールデータに基づいて訓練されており、サポートベクターマシン(SVM)は83.3%の試験精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:59:52 GMT)
Solving The Quantum Many-Body Hamiltonian Learning Problem with Neural Differential Equations [0.7] 本論文では,多体状態軌道から量子力学を推定するハミルトン学習問題の解法を提案する。
本手法は, 安定収束性, 実験的に親和性, 解釈可能であり, 以前は学習不能であったハミルトニアンの集合上でのHLの安定解となる。
さらに,2つのHLアルゴリズムの信頼性と一般化能力を客観的に比較可能な,電力法則に基づく新しい定量的ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:09:45 GMT)
NFDI4DSO: Towards a BFO Compliant Ontology for Data Science [0.7] NFDI4DSプロジェクトは、データサイエンス(DS)と人工知能(AI)における研究データのアクセシビリティと相互運用性の向上を目的としている。
このポスターでは、DSとAIのリソースを記述し、NFDI4DSコンソーシアムの構造をモデル化するNFDI4DSオントロジーを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:26:22 GMT)
Exploiting Symmetry in Dynamics for Model-Based Reinforcement Learning with Asymmetric Rewards [0.7] 本稿では,特定の対称性を示すダイナミックスを学習する手法を提案する。
数値実験により,提案手法はより正確な力学モデルを学習することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:00:05 GMT)
Watching the Generative AI Hype Bubble Deflate [0.6] AIがバイラルなセンセーションになったため、すべてのビジネスがAIビジネスになろうとした。
株の値上げに「AI」を加えた企業もあり、決算会見で「AI」を語る企業も増加傾向にあった。
Generative AIの誇大広告バブルは徐々に縮まりつつあるが、その有害な効果は続くだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:39:51 GMT)
Using a CNN Model to Assess Visual Artwork's Creativity [0.6] 我々は人間の絵画の創造性を自動評価するCNNモデルを開発した。
専門家や子どもによる600点の絵のデータセットを用いて, 精度90%, 評価時間を人間よりも高速に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:52:34 GMT)
Diffusion Model for Planning: A Systematic Literature Review [0.6] 拡散モデルはプロセスを利用して複雑なデータ分布を効果的にキャプチャする。
拡散モデルの適用の最近の進歩は、2023年以降、関連する出版物に大きな成長をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:37:01 GMT)
DFT-Based Adversarial Attack Detection in MRI Brain Imaging: Enhancing Diagnostic Accuracy in Alzheimer's Case Studies [0.5] 医療画像に対する敵対的な攻撃は、疾患の診断において誤分類を引き起こし、深刻な結果をもたらす可能性がある。
本研究では,アルツハイマー病関連画像に対する敵対的攻撃について検討し,これらの攻撃に対する防御方法を提案する。
提案手法では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくオートエンコーダアーキテクチャと2次元フーリエ変換を併用して検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 02:18:23 GMT)
A New Chinese Landscape Paintings Generation Model based on Stable Diffusion using DreamBooth [0.5] 本研究では,中国景観絵画の制作方法を紹介する。
LoRAと事前訓練SDM、DreamBoothと事前訓練SDMを組み合わせることにより、トレーニングプロセスが加速される。
ドリームブースと組み合わせたSDMはデータセット上で12.75のFIDを達成し、専門家評価の点で他のモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:52:38 GMT)
Leveraging FourierKAN Classification Head for Pre-Trained Transformer-based Text Classification [0.5] 我々は、トランスフォーマーベースのエンコーダの分類ヘッドとして、KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)と呼ばれる有望な代替手段の亜種FR-KANを紹介する。
本研究は, トランスフォーマーをベースとした事前学習モデルではなく, 従来の頭部を組み込んだ場合, F1スコアの平均精度が10%, F1スコアが11%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:28:02 GMT)
mRNA2vec: mRNA Embedding with Language Model in the 5'UTR-CDS for mRNA Design [0.5] 本稿では,新しい文脈言語モデル(LM)に基づく埋め込み手法mRNA2vecを提案する。
既存のmRNA埋め込み手法とは対照的に,本手法はData2vecの自己教師型学習フレームワークをベースとしている。
mRNA2vecは翻訳効率(TE)と発現レベル(EL)予測タスクを大幅に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 23:23:40 GMT)
Printing Protocol: Physical ZKPs for Decomposition Puzzles [0.5] 我々は,デコンポジトンパズルの解の検証に使用できる,印刷プロトコルと呼ばれる汎用カードベースのプロトコルを構築した。
本稿では,カードベースのゼロ知識証明プロトコルを開発するために,印刷プロトコルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:14:52 GMT)
Covert Bias: The Severity of Social Views' Unalignment in Language Models 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。
以上の結果から,暗黙的・明示的な意見の識別において,LLM 性能の相違が明らかとなり,反対意見の明示的な意見に対する偏見の傾向が一般的であった。
非整合モデルの直接的な不注意な反応は、決定性のさらなる洗練の必要性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:57:53 GMT)
Detecting Unsuccessful Students in Cybersecurity Exercises in Two Different Learning Environments [0.4] 本稿では,学生の難易度を予測するための自動ツールを開発する。
潜在的な応用として、このようなモデルは、苦労している生徒を検知し、目標とする支援を提供するインストラクターを助けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:57:54 GMT)
Transformers and Cortical Waves: Encoders for Pulling In Context Across Time [0.4] 本研究では,入力シーケンス中の単語のペア間の関連性を計算することにより,変換器の時間的文脈を向上できることを示す。
単一大脳皮質領域や複数の領域を横断する神経活動の波は、同様の符号化原理を実装できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:56:36 GMT)
Nonlinear Quantum Optics at a Topological Interface Enabled by Defect Engineering [0.4] トポロジーのフォトニクスへの統合は、ロバストで一方向の導波路を構築するための新しい設計枠組みを生み出した。
我々は、量子ドット(QD)のような量子放出体をバレー・ハル(VH)トポロジカル導波路にうまく統合する上での現在の障壁を克服する。
VH-フォトニック結晶の欠陥にQDを組み込むことで、トポロジカル導波路界面における単一光子共鳴蛍光と量子エミッタの共鳴透過分光の最初の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:50:26 GMT)
Card-Based Overwriting Protocol for Equality Function and Applications [0.3] 1989年からは、カードの物理デッキを用いた非従来的な手法によるセキュアなマルチパーティ計算の研究が始まっている。
我々は、$k$-candidate $n$-variable equality関数を安全に計算できるオーバーライトプロトコルと呼ばれるカードベースのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:43:22 GMT)
HCS-TNAS: Hybrid Constraint-driven Semi-supervised Transformer-NAS for Ultrasound Image Segmentation [0.3] 超音波セグメンテーションのためのハイブリッド拘束駆動半教師型トランスフォーマー-NAS(HCS-TNAS)を提案する。
HCS-TNASは、ViTのアテンション計算の前に、マルチスケールトークン検索のための効率的なNAS-ViTモジュールを含み、より少ない計算コストでコンテキスト情報とローカル情報を効果的にキャプチャする。
公開データセットの実験では、HCS-TNASが最先端のパフォーマンスを達成し、超音波セグメンテーションの限界を押し上げることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 08:27:14 GMT)
Violating Bell's inequality in gate-defined quantum dots [0.3] ベルの不等式を持つゲート定義量子ドットにおける絡み合いを示す。
我々の測定値は1.1Kの高温でも古典的限界を超えるか、100$mu s$の絡み合い寿命である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:56:50 GMT)
Information-Theoretic Progress Measures reveal Grokking is an Emergent Phase Transition [0.2] 記憶が遅れた後,モデルが突然一般化するグルーキングについて検討した。
我々は、ニューロン全体間の相乗的相互作用によって引き起こされる創発的な相転移にグルーキングが起因していると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:33:46 GMT)
A Multi-Task and Multi-Label Classification Model for Implicit Discourse Relation Recognition [0.2] 談話関係のマルチラベル表現とシングルラベル表現の両方を学習できる新しいマルチタスク分類モデルを提案する。
我々は,従来のシングルラベル分類タスクとマルチラベル分類タスクの両方でモデルを訓練し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:47:08 GMT)
A training regime to learn unified representations from complementary breast imaging modalities [0.2] FDM(Full Field Digital Mammograms)とDBT(Digital Breast Tomo synthesis)は、乳がん検診において最も広く用いられている画像モダリティである。
FFDMとDBTの両方から補完的な診断信号を利用する高レベル表現を学習する機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:52:06 GMT)
Natural Language Interaction with a Household Electricity Knowledge-based Digital Twin [0.2] ドメイン固有のデジタルツインは、スマートグリッドの様々なセグメントのデジタルレプリカを表すもので、各セグメントをモデル化、シミュレート、制御することができる。
本稿では,RAG (Retrieval Augmented Generation) 質問応答の可能性を初めて評価し,報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:43:55 GMT)
Symbolic Parameter Learning in Probabilistic Answer Set Programming [0.2] 本稿では,確率的集合プログラミングの形式化を解くための2つのアルゴリズムを提案する。
第一に、オフザシェルフ制約最適化ソルバを用いてタスクを解く。
2つ目は期待最大化アルゴリズムの実装に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:32:47 GMT)
A Novel Quantum Algorithm for Efficient Attractor Search in Gene Regulatory Networks [0.1] 我々はGroverのアルゴリズムにインスパイアされた新しい量子探索アルゴリズムを量子コンピューティングプラットフォームに実装する。
このアルゴリズムは、一様重ね合わせから以前に発見された引き金の盆地に属する状態を反復的に抑制する。
ノイズに対する耐性試験は、現在のノイズ中間スケール量子コンピューティング(NISQ)時代のデバイスでも有望な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:48:45 GMT)
BnSentMix: A Diverse Bengali-English Code-Mixed Dataset for Sentiment Analysis [0.1] 我々はBnSentMixを紹介した。BnSentMixは、Facebook、YouTube、およびeコマースサイトからの4ドルの感情ラベルを持つ20,000のサンプルからなるコードミックスベンガルの感情分析データセットである。
総合的精度は69.8%、F1スコアは69.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:30:22 GMT)
AI-as-exploration: Navigating intelligence space [0.1] 私は、AIが果たさなければならない、無視されるが中心的な科学的な役割の輪郭を明確に表現します。
AI-as-explorationの基本的な推力は、知性の候補構築ブロックを明らかにするシステムの作成と研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:01:06 GMT)
Vulnerability Handling of AI-Generated Code -- Existing Solutions and Open Challenges [0.0] AI生成コードの脆弱性検出、ローカライゼーション、修復のためのアプローチに重点を置いている。
AI生成コードの信頼性とスケーラブルな脆弱性処理プロセスを確立するためには,対処しなければならないオープンな課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:31:44 GMT)
Verifying the First Nonzero Term: Physical ZKPs for ABC End View, Goishi Hiroi, and Toichika [0.0] このプロトコルは、証明者が与えられたシーケンスの第1のゼロ項の値を検証者に提示する。
また,ABC End View, Goishi Hiroi, Toichikaの3つの有名な論理パズルに対するゼロ知識証明プロトコルを構築するために,本プロトコルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:31:55 GMT)
Universality of the thermodynamics of a quantum-mechanically radiating black hole departing from thermality [0.0] マチュールとメフタは2023年の重力研究財団エッセイコンクールで3位を獲得した。
彼らは、ECOが事象の地平線を持つか否かにかかわらず、任意の極小物体(ECO)が同じBH熱力学特性を持つ必要があることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:20:22 GMT)
Trading Devil Final: Backdoor attack via Stock market and Bayesian Optimization [0.0] 大規模言語モデルに依存する可能性のある音声ベースのトランスフォーマーの脆弱性を示す。
MarketBackFinal 2.0は主に現代の株式市場モデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:30:29 GMT)
Towards a Cyber Information Ontology [0.0] サイバーライクなファイルシステムとトップレベルのデータ融合の間のインターフェースとして機能することを意図した一連の用語を導入する。
これらの用語は、サイバー情報管理をユニークなものにすることに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:21:06 GMT)
Towards Efficient Machine Learning Method for IoT DDoS Attack Detection [0.0] IoTデバイスによるDDoS攻撃は、インターネット上で実行されるアプリケーションの大幅なダウンタイムを引き起こす可能性がある。
本稿では,最も有用な機能のみを選択し,それらの機能をXGBoostモデルに渡すハイブリッド機能選択アルゴリズムを提案する。
私たちのモデルは、CIC IDS 2017データセットで99.993%の精度、CIC IoT 2023データセットで97.64%のリコールを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:41:54 GMT)
The Born rule for quantum probabilities from Newton's third law [0.0] ボルン則によれば、量子論の確率密度は波動関数の平方によって決定される。
一般に受け入れられたこの規則の導出はまだ提案されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:54:23 GMT)
String Diagram of Optimal Transports [0.0] 最適輸送(OT)の階層的枠組みを提案する。
我々の課題は、OTの文字列図上での安全性の問題である。
我々は、コスト行列を構成することにより、OTの文字列図上の安全性問題をモノリシックOT上のものより低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:33:56 GMT)
Stability of Majorana zero modes with quantum optical lattices [0.0] 高Q空洞内の光学格子に閉じ込められた1次元超低温フェルミオン系におけるマヨラナゼロモード(MZM)の出現を解析した。
MZMは、北エフ鎖の挙動に類似した位相的に保護されているため、量子情報に対する潜在的な応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:44:20 GMT)
Speckle Noise Analysis for Synthetic Aperture Radar (SAR) Space Data [0.0] 本研究は,6種類のスペックルノイズ低減技術の比較分析を行った。
PNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)、MSE(Mean Squared Error)、SSIM(Structure similarity Index)、ENL(Equivalent Number of Looks)、SSI(Speckle Suppression Index)などの総合的な指標を用いて各手法の性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:33:02 GMT)
Speaking the Same Language: Leveraging LLMs in Standardizing Clinical Data for AI [0.0] 本研究は、医療データの標準化など、特定の課題に対処するため、大規模言語モデルの採用を念頭においている。
この結果から,大規模言語モデルを用いることで手作業によるデータキュレーションの必要性が著しく低下することが示唆された。
提案手法は、医療におけるAIの統合を迅速化し、患者のケアの質を向上させるとともに、AIのためのデータ作成に必要な時間と資金を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:51:21 GMT)
Separability criterion for n-particle states [0.0] 純度数はn-粒子状態内の分離可能なs-粒子サブ状態の数を表す。
すべての絡み合った部分状態が最大に絡み合うn-粒子純状態の絡み合い速度は、絡み合いの尺度とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:32:08 GMT)
SD-BLS: Privacy Preserving Selective Disclosure of Verifiable Credentials with Unlinkable Threshold Revocation [0.0] 本稿では,デジタル認証情報の選択的開示とプライバシ保護のための方法を提案する。
2階楕円曲線とBoneh-Lynn-Shacham(BLS)符号を用いる。
システムのユニークな設計は、大規模なリコールリストであっても、非常に高速なリコールチェックを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:30:12 GMT)
SCENE: Evaluating Explainable AI Techniques Using Soft Counterfactuals [0.0] 本稿では,新たな評価手法であるSCENE(Soft Counterfactual Evaluation for Natural Language Explainability)を紹介する。
トークンベースの置換に焦点を当てることで、SCENEは文脈的に適切で意味論的に意味のあるソフトカウンタブルを作成する。
SCENEは様々なXAI技法の強みと限界についての貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:01:15 GMT)
Rethinking of Encoder-based Warm-start Methods in Hyperparameter Optimization [0.0] 本研究では,岩田具治と熊谷篤俊をモデルとした表型データを用いた表現学習手法を提案する。
一般表現は,要求が抽出中に明示的に考慮されないメタタスクでは十分でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:08:03 GMT)
Resonant-force induced symmetry breaking in a quantum parametric oscillator [0.0] 振動周波数における余分な力は状態の対称性を破る。
この効果は、力と量子ゆらぎの間の相互作用によって非常に強いものとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:38:34 GMT)
Renormalization group for Anderson localization on high-dimensional lattices [0.0] 遷移点を含む非局在領域において、フラクタル次元の$D_1$関数が滑らかに進化することを示す。
我々はフラクタル次元の低い境界についての予想を提出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:28:52 GMT)
Reasoning Beyond Bias: A Study on Counterfactual Prompting and Chain of Thought Reasoning [0.0] 回答の選択肢によって学習された規則性の違いは、モデルの好みを予測し、人間のテストテイク戦略を反映していることが示される。
我々は2つの新しい方法を紹介した: 思考の連鎖(CoT)と素素数CoT(Agnostically Primed CoT)による反実的プロンプト(APriCoT)である。
以上の結果から,予測バイアスの緩和には「システム-2」のようなプロセスが必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:34:50 GMT)
Quantum random power method for ground state computation [0.0] ハミルトン基底状態を近似した量子古典的ハイブリッドランダムパワー法を提案する。
我々は、この方法がハミルトニアン基底状態の近似に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 06:41:16 GMT)
Quantum convolutional neural networks for jet images classification [0.0] 本稿では,高エネルギー物理学における量子機械学習の性能について述べる。
このタスクには量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を使用し、その性能をCNNと比較する。
以上の結果から,適切な設定のQCNNの方が,CNNよりも優れた性能を示す傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:28:10 GMT)
Quantum Game Jam -- Making Games with Quantum Physicists [0.0] 量子ゲームジャム(Quantum Game Jam、QGJ)は、2014年5月に開催されたゲーム開発イベント、サイエンスゲームジャムである。
QGJは、多分野および協調的な探索と学習のためのプラットフォームとして活動してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:48:35 GMT)
Quantum Circuit Optimization: Current trends and future direction [0.0] 量子回路最適化の最近の進歩を探求する。
解析アルゴリズム、量子アルゴリズム、機械学習に基づくアルゴリズム、ハイブリッド量子古典アルゴリズムについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:07:51 GMT)
Quantum Algorithm for Testing Graph Completeness [0.0] グラフ完全性をテストすることは、コンピュータ科学とネットワーク理論において重要な問題である。
Szegedy量子ウォークと量子位相推定(QPE)を用いた効率的なアルゴリズムを提案する。
このアプローチは、ネットワーク構造解析、古典的なルーティングアルゴリズムの評価、ペア比較に基づくシステム評価に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:46:25 GMT)
Quantifying the Effectiveness of Student Organization Activities using Natural Language Processing [0.0] 本研究では,学生組織活動の有効性を定量化する機械学習ワークフローを開発することを目的とする。
この研究では、Hugging FaceのTransformer Pipelineとして、pysentimientoツールキットを介して呼ばれるBERT(Large Language Model)の双方向表現を使用している。
その結果,BERT LLMは製品レビューや投稿コメント以外の感情分析にも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:16:59 GMT)
Proposal for simulating quantum spin models with Dzyaloshinskii-Moriya interaction using Rydberg atoms, and construction of asymptotic quantum many-body scar states [0.0] 我々は、Rydberg原子量子シミュレータを用いて、Dzyaloshinskii-Moriya相互作用(DMI)を用いて量子スピンモデルをシミュレートする手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:09:10 GMT)
Prediction Instability in Machine Learning Ensembles [0.0] 我々は、任意のアンサンブルが以下の予測不安定性の少なくとも1つの形式を示すことを示す定理を証明している。
基礎となるすべてのモデル間の合意を無視したり、基礎となるモデルが存在しない場合、その考えを変更したり、実際に予測することのないオプションを除外したりすることで、操作可能になります。
この分析はまた、特定のアンサンブルアルゴリズムから予測される特定の形の予測不安定性にも光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:37:09 GMT)
Phase time and Ehrenfest's theorem in relativistic quantum mechanics and quantum gravity [0.0] 宇宙の波動関数の位相とともに構成空間の幾何が正定値内積の定義につながるかを示す。
通常の量子力学の定理に類似したエレンフェストの定理のバージョンを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:00:32 GMT)
Peer-induced Fairness: A Causal Approach for Algorithmic Fairness Auditing [0.0] 2024年8月1日からのEU AI Actの効果により、クレジットスコアリングのようなリスクの高いアプリケーションは、厳格な透明性と品質基準に従わなければならない。
アルゴリズムの公平性を科学的に監査するにはどうすればいいのか?
本稿では, 対実的公正と高度な因果推論技術を活用して, 「ピア誘発公正」という新たな監査フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:33:59 GMT)
Particle creation using the classical stochastic method [0.0] 古典的手法を用いて高調波発振器の粒子生成を計算する。
はじめに真空状態を作成し、ランゲヴィンの運動方程式を用いて時間とともに進化させる。
アンサンブルを平均化することにより、状態のエネルギーを最終時に計算し、生成した粒子の量を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 07:19:57 GMT)
Order Matters in Hallucination: Reasoning Order as Benchmark and Reflexive Prompting for Large-Language-Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、その誕生以来、様々な学術分野や産業分野にまたがって大きな注目を集めてきた。
LLMはしばしば「ハロシン化問題」に悩まされるが、出力は文法的にも論理的にも一貫性があり、事実の正確性に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 22:58:20 GMT)
Optimal Symmetries in Binary Classification [0.0] 一般化と標本効率を最適化するためには,適切な群対称性を選択することが重要である。
我々は,群同変ニューラルネットワークを設計するための理論的基盤を構築し,対称性の選択をデータの基本となる確率分布と整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:15:18 GMT)
Optical Ground Station Diversity for Satellite Quantum Key Distribution in Ireland [0.0] 本研究では,衛星の量子鍵分布の実現可能性に関する予備的検討を行い,空間-地球チャネルの地理的および気象的影響を考慮に入れた。
1つのOGSロケーションの性能を低下させる大きなクラウドカバーにもかかわらず、4-OGSネットワークは1つの衛星に対して最大45%の改善を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:52:02 GMT)
Open-Source Molecular Processing Pipeline for Generating Molecules [0.0] 我々は、生成分子モデルを構築するためのオープンソースのインフラを広く使われているDeepChemライブラリに導入する。
特に、PyTorch [Paszke et al., 2019] に、MolGAN ( Molecular Generative Adversarial Networks) と正規化フローの高性能な実装を追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:00:05 GMT)
Online SLA Decomposition: Enabling Real-Time Adaptation to Evolving Systems [0.0] ネットワークスライスが複数のドメインにまたがる場合、各ドメインはエンド・ツー・エンド(E2E)サービスレベル合意(SLA)を守らなければならない。
これにより、SLAを各ドメインの部分的なSLAに分解する必要があります。
本稿では,リスクモデルを動的に更新するオンライン学習分解フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:34:11 GMT)
Online Quantum Game Jam [0.0] 本稿では,量子物理学関連ゲーム作成イベントであるQuantum Game Jamsのオンライン版について論じる。
オンラインのQuantum Game Jamsに関する2つの調査から成っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 21:37:52 GMT)
On the Undecidability of Artificial Intelligence Alignment: Machines that Halt [0.0] 内部アライメント問題は、任意の人工知能モデルがその入力によって出力の非自明なアライメント関数を満たすかどうかを主張するが、決定不可能である。
任意のAIモデルにポストホックの特質を課すのではなく、アライメントはAIアーキテクチャから保証されたプロパティであるべきだ、と私たちは主張する。
我々は、AIモデルが有限実行ステップで終端状態に常に到達することを保証し、停止制約を課すことも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:55:26 GMT)
On "Consistent Quantization of Nearly Singular Superconducting Circuits" [0.0] 超伝導回路の量子化に関するRymarzとDiVincenzoによる分析は、それらの一般的な結論を正当化するには不十分である。
いくつかの相違点の1つの源は、ジョセフソン接合の存在下での拡張変数とコンパクト変数の間の長年にわたる論争である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:31:16 GMT)
Nonlinear wave propagation in large extra spatial dimensions and the blackbody thermal laws [0.0] 外部の均一な電場と磁場の影響下での伝搬波について検討する。
周波数スペクトルに対する異方性寄与は、電磁場の非線形性に関連して現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:21:43 GMT)
Non-Markovian Quantum Heat Statistics with the Reaction Coordinate Mapping [0.0] 複雑性は、量子システムと環境の間の結合が無視できないときに生じる。
反応座標法を2点測定プロトコルと組み合わせて熱の2つの異なる定義を比較する。
後者の定義は、高度に非マルコフ政権における熱環境に対するより期待された振舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:24:38 GMT)
Neural-network quantum states for many-body physics [0.0] 変分量子計算は、機械学習コミュニティから多くのツールやアルゴリズムを借りている。
ディープラーニング問題にインスパイアされた試行状態は、スピン、フェルミオン、キュービット系の多体相関現象を正確にモデル化することができる。
第一原理基底状態と実時間計算の最近の結果の概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 12:20:23 GMT)
Navigating Uncertainties in Machine Learning for Structural Dynamics: A Comprehensive Review of Probabilistic and Non-Probabilistic Approaches in Forward and Inverse Problems [0.0] 本稿では,機械学習(ML)における不確実性のナビゲートに関する包括的レビューを行う。
確率的手法や非確率的手法に対する不確実性に気付くアプローチを列挙する。
このレビューは、ML技術を利用して構造的動的問題の不確実性に対処する際、研究者や実践者が情報的決定を行うのを支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:43:01 GMT)
NEAR: A Training-Free Pre-Estimator of Machine Learning Model Performance [0.0] 我々は、トレーニングなしで最適なニューラルネットワークを特定するために、アクティベーションランク(NEAR)によるゼロコストプロキシネットワーク表現を提案する。
このネットワークスコアとNAS-Bench-101とNATS-Bench-SSS/TSSのモデル精度の最先端相関を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:38:14 GMT)
Multi-task Learning Approach for Intracranial Hemorrhage Prognosis [0.0] 本稿では,Glasgow Coma Scale と Age の3次元マルチタスク画像モデルを提案する。
提案手法は現状のベースライン画像モデルより優れており,CTスキャンのみを入力として用いた4名の脳神経科医と比較してICH予後に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:56:17 GMT)
Modelling Fire Incidents Response Times in Ålesund [0.0] 我々は,AAlesundの公開データに対して,火災発生時の応答時間に関するモデルを構築した。
異なるシナリオについて検討し、応答時間を示すインタラクティブソフトウェアへの第一歩について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 23:19:56 GMT)
Misclassification excess risk bounds for PAC-Bayesian classification via convexified loss [0.0] PAC-Bayesian境界は、機械学習で新しい学習アルゴリズムを設計するための貴重なツールである。
本稿では、一般化の観点から、PAC-ベイズ境界に頼るのではなく、予想における相対的境界を利用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:41:06 GMT)
Microscale Fiber-Integrated Vector Magnetometer with On-Tip Field Biasing using NV Ensembles in Diamond Microcystals [0.0] 磁場の量子センシングにおいて、ダイヤモンド中の窒素空孔中心のアンサンブルは高感度、高帯域幅、空間分解能を提供する。
本稿では,ファイバー積分マイクロスケールコイルを繊維先端に利用し,一軸一軸磁場を局所的に生成する手法を提案する。
ショットノイズ制限感度を19.4:textrmnT/Hz1/2$, マイクロスケール空間分解能で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:16:33 GMT)
Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)のための新しいデータ中心型RAGワークフローを提案する。
提案手法は,各文書にメタデータと合成質問文(QA)を生成することに依存する。
合成質問マッチングによる拡張クエリの使用は、従来のRAGパイプラインよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:55:21 GMT)
Memory-optimised Cubic Splines for High-fidelity Quantum Operations [0.0] 高周波パルスは量子ビットの制御や量子コンピュータでの演算の実行に広く使われている。
時間依存振幅、位相、周波数などの鍵パルスパラメータを調整できることは、最大ゲートの忠実度と誤差を達成するために不可欠である。
システム規模が大きくなるにつれて、制御電子処理のかなりの部分が量子ビットに近づく。
これにより、制御エレクトロニクスのメモリで利用可能な空間を制限し、高サンプリングレートで時間分解パルスパラメータをロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:11:19 GMT)
Measurable entanglement criterion for extended Bose-Hubbard model [0.0] 光格子中の低温原子は、基本的な重要性の量子系を表す。
格子間の集合的絡み合いを特徴付ける絡み合い基準を提案する。
我々の基準は、モット絶縁体-スーパー流体とモット絶縁体-電荷密度波転移のような相転移を目撃する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:36:05 GMT)
ML Study of MaliciousTransactions in Ethereum [0.0] 本稿では,悪意のある契約を検出するための2つのアプローチを提案する。
1つはOpcodeを使用し、もう1つはGPT2に依存し、もう1つはSolidityソースとLORA微調整のCodeLlamaを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:50:04 GMT)
Low temperature decoherence dynamics in molecular spin systems using the Lindblad master equation [0.0] 低温では、電子核スピン相互作用によって促進されるアンサンブルダイナミクスによって不可逆的な損失が発生する。
分子スピンアンサンブルの緩和速度の傾向を予測できるオープン量子システムと電子構造理論を組み合わせる。
我々の理論は、スピンスピン緩和に支配される量子情報科学、量子センシング、分子スピントロニクス、その他のスピン系に応用された分子スピン系の不可逆緩和効果を記述するための枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 14:23:03 GMT)
Low Overhead Qutrit Magic State Distillation [0.0] 量子ビットではなく量子ビットを用いることで、フォールトトレラントな量子コンピューティングに関連するオーバーヘッドコストを大幅に削減できることを示す。
9m-k, k, 2]]_3$ triorthogonal qutrit error-correcting codes for any positive $m$ and $k$ with $k leq 3m-2 integers。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:47:53 GMT)
Local quantum channels giving rise to quasi-local Gibbs states [0.0] 局所クラウス作用素を用いた量子チャネルの定常特性について検討する。
これらのチャネルの繰り返し適用は、多体系の熱化過程の単純なモデルと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:30:29 GMT)
Labeling supervised fine-tuning data with the scaling law [0.0] 本稿では,スケーリング法則による多段階手動アノテーションを導入し,高品質なSupervised Fine-Tuningデータ取得手法を提案する。
我々は58kのチャットデータを前処理し、2.3kの質問を手動で注釈付けした。
0.5Bから32BパラメータのQwenモデルの微調整を行い,F1スコアの29.07を最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 05:52:17 GMT)
Keep Calm and Relax -- HMI for Autonomous Vehicles [0.0] この研究は、ドライバーレス車両における信頼と感情の規制を強化するために、HMIとUIの可能性を掘り下げている。
信頼性が高く、快適で安全な乗車を可能にするため、HMIとUIが緊急時に乗客を落ち着かせるのに適しているかどうかを議論することで、この作業は締めくくられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 23:05:08 GMT)
Inverse design with conditional cascaded diffusion models [0.0] 随伴型設計最適化は通常計算コストが高く、それらのコストは分解能でスケールする。
我々は、条件付きカスケード拡散モデル(cCDM)の提案により、従来の生成モデルよりも拡散モデルの利用を拡大する。
本研究は,cCDMをcGANモデルと転写学習を比較した。
どちらのモデルも高分解能トレーニングデータを減らすことで性能が低下するが、cCDMは訓練データに制限がある場合、伝達学習を伴うcGANモデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:54:09 GMT)
Incomplete Multimodal Industrial Anomaly Detection via Cross-Modal Distillation [0.0] 3次元点雲とRGB画像に基づくマルチモーダル産業異常検出(IAD)は現在も進行中である。
既存の品質制御プロセスは、光学および赤外線イメージングのような高速なインライン検査と高解像度だが時間を要するニアラインキャラクタリゼーション技術を組み合わせている。
IADのためのクロスモーダル蒸留フレームワークであるCMDIADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:33:25 GMT)
Improving Task Instructions for Data Annotators: How Clear Rules and Higher Pay Increase Performance in Data Annotation in the AI Economy [0.0] AIアプリケーションの世界的急増は、業界を変革させ、既存の雇用の移動と補完を招きつつ、新たな雇用機会を生み出している。
人間の作業員による画像のラベル付けやテキストの注釈付けを含むデータアノテーションは、データセットの品質に直接影響を与える。
本稿では,データアノテーションの経済性に着目し,タスク・インストラクションの設計と金銭的インセンティブがデータ品質とコストに与える影響に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:12:36 GMT)
Imprecise Belief Fusion Facing a DST benchmark problem [0.0] 我々は、DST形式装置を確率論理のものと同型に賭ける。
DSTパラドックス問題に新しい融合法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:03:32 GMT)
Image Class Translation Distance: A Novel Interpretable Feature for Image Classification [0.0] 本稿では,画像分類のための新しい画像翻訳ネットワークを提案する。
我々は、可能なクラス間で画像を翻訳し、翻訳距離を定量化するネットワークを訓練する。
これらの翻訳距離はクラスタや傾向について調べることができ、単純な分類器に直接供給することができる。
おもちゃの2クラスシナリオ、リンゴ対オレンジのアプローチを実証し、それを2つの医療画像タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:48:28 GMT)
How exchange symmetry impacts performance of collective quantum heat engines [0.0] 熱エンジンや冷凍機のような多層結合量子マシンは、性能向上を認めている。
単粒子3レベルメーザーの集合と集合的に結合したマザーの集合を比較した。
集合的作業抽出は3レベルラシングの温度窓を超えて拡張できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:14:28 GMT)
Hints of Entanglement Suppression in Hyperon-Nucleon Scattering [0.0] 量子情報の観点からYN$散乱を研究する。
S=-1$セクターにおける8つのフレーバーチャネル間の絡み合い抑制のヒントを見いだした。
Sigma+p$散乱の「量子」オブザーバブルを提案し、異なる大域的適合の解決に役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 10:03:29 GMT)
Heralding Higher-Dimensional Bell and Greenberger-Horne-Zeilinger States Using Multiport Splitters [0.0] 我々はグリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)、高次元ベル状態、高次元3次元GHZ状態に容易に実装可能なスキームを導入する。
我々のスキームは多光子干渉、すなわち任意の自由度で動くように調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:18:21 GMT)
Gradient Reduction Convolutional Neural Network Policy for Financial Deep Reinforcement Learning [0.0] 本稿では、CNNモデルの予測性能と財務データの堅牢性を改善するための2つの重要な拡張を紹介する。
まず、入力段階で正規化層を統合し、一貫した機能スケーリングを保証する。
第二に、グラディエント・リダクション・アーキテクチャ(Gradient Reduction Architecture)を採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:39:03 GMT)
Foundations for Digital Twins [0.0] コモン・コア・オントロジー(Common Core Ontology)の文脈において,デジタル双生児の特徴を導入し,保護する。
デジタル双生児のドメインに関する定義とデザインパターンのセットを提供し、デジタル双生児とその物理的な双生児の実証的なユースケースで強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:21:24 GMT)
Fire Dynamic Vision: Image Segmentation and Tracking for Multi-Scale Fire and Plume Behavior [0.0] 野火は正確な火と羽ばたきの模型の必要性を強調している。
本研究では,様々な空間的・時間的スケールで火と煙の挙動を効果的に分離・追跡する手法を提案する。
提案手法は, 画像分割とグラフ理論を組み合わせることで, 火災前線と羽根境界を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:25:19 GMT)
Fine-Tuned 'Small' LLMs (Still) Significantly Outperform Zero-Shot Generative AI Models in Text Classification [0.0] Generative AIは、テキスト分類タスク用の小さなBERTスタイルのLLMを微調整する、シンプルでプロンプトベースの代替手段を提供する。
テキスト分類において、より小さく微調整されたLLMは、より大きく、ゼロショットの引き起こされるモデルよりもはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:33:23 GMT)
Fault-tolerant optical interconnects for neutral-atom arrays [0.0] 我々はニュートラル原子配列に基づく局所的誤り訂正モジュールの大規模なフォールトトレラント接続を可能にするためにフォトニックリンクを用いて解析する。
局所2量子Rydbergゲートと非局所ベルペアの誤差を1%以下と10%以下とすることで,耐故障性の条件を達成できることが判明した。
論理量子ビットを直接対向すると、この速度は25-2000kHzの範囲での誤差補正サイクルに変換され、フォールトトレランスの要件をすべて満たし、100kHzの論理クロックサイクルでは十分速い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:00:40 GMT)
Experiments with the 4D Surface Code on a QCCD Quantum Computer [0.0] 単発量子誤り訂正は、複数の症候群抽出の必要をなくすことで、量子計算を高速化する可能性がある。
本研究では, 単発量子誤り訂正の初回実験を行い, 素小アンシラ量子ビットを用いた実験を行った。
その結果, 4次元表面符号は, 耐故障性, 単発性の両方で2次元表面符号と一致し, 性能が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:48:27 GMT)
Entanglement asymmetry and quantum Mpemba effect in two-dimensional free-fermion systems [0.0] 量子ムペンバ効果 (quantum Mpemba effect) は反直観的非平衡現象であり、初期状態がより高い対称性の破れを示すと、崩壊した対称性の動的復元がより速く起こる。
ここでは、交絡非対称性を対称性の破れの尺度として用いた2次元自由フェルミオン格子に焦点を当てる。
量子Mpemba効果は、初期状態に応じて現象を増強または損なう可能性があり、横次元の系の大きさに強く影響されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:21:22 GMT)
Enhancing Object Detection with Hybrid dataset in Manufacturing Environments: Comparing Federated Learning to Conventional Techniques [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、堅牢なモデル開発とプライバシ保護機能のために製造に大きな注目を集めている。
本稿では,物体検出におけるFLモデルのロバスト性に着目した研究に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 18:50:06 GMT)
Enhancing Events in Neutrino Telescopes through Deep Learning-Driven Super-Resolution [0.0] 本稿では,深層学習駆動によるデータイベントの超解像を用いて,検出器媒質を介して光子輸送を学習する手法を提案する。
我々の戦略では、既存の検出器の幾何内に仮想'の光学モジュールを配置し、畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、これらの仮想光学モジュールのヒットを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 01:20:27 GMT)
Electroencephalogram Emotion Recognition via AUC Maximization [0.0] 不均衡データセットは神経科学、認知科学、医学診断などの分野で大きな課題を提起する。
本研究は,DEAPデータセットにおけるライキングラベルを例として,イシュークラスの不均衡に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:08:27 GMT)
DivCon: Divide and Conquer for Progressive Text-to-Image Generation [0.0] 拡散駆動型テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成は顕著な進歩を遂げた。
レイアウトは、大きな言語モデルとレイアウトベースの拡散モデルを橋渡しするためのインターメジウムとして使用される。
本稿では,T2I生成タスクを単純なサブタスクに分解する分割対コンカレント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:13:02 GMT)
Dataset-learning duality and emergent criticality [0.0] 訓練不能変数の部分空間と訓練可能変数の部分空間との間の双対写像を示す。
双対性を用いて臨界性の出現、あるいはトレーニング可能な変数のゆらぎのパワー-法則分布を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:29:52 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） (Fri, 16 Aug 2024 07:13:38 GMT)
Connecting quantum circuit amplitudes and matrix permanents through polynomials [0.0] 我々は、量子ビットベースの量子回路とフォトニック量子計算の接続を強化する。
この接続により、量子ビットベースの回路から生じる量子振幅を永久的に表現することができ、これはフォトニック量子デバイスで自然に推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 17:39:55 GMT)
Confronting the Reproducibility Crisis: A Case Study of Challenges in Cybersecurity AI [0.0] AIベースのサイバーセキュリティの重要な領域は、悪意のある摂動からディープニューラルネットワークを守ることに焦点を当てている。
VeriGauge ツールキットを用いて,認証されたロバスト性に関する先行研究の結果の検証を試みる。
私たちの発見は、標準化された方法論、コンテナ化、包括的なドキュメントの緊急性の必要性を浮き彫りにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:29:18 GMT)
Conditions for enhancement of chemical reactions in gas phase inside a dark cavity [0.0] 暗空洞による反応速度の増大は非対称反応であることを示す。
また,メタン中の水素交換の対称反応に対する暗空洞効果は無視可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:24:58 GMT)
Comparative Performance Analysis of Transformer-Based Pre-Trained Models for Detecting Keratoconus Disease [0.0] 本研究は、変性眼疾患である角膜症(keratoconus)の診断のために、訓練済みの8つのCNNを比較した。
MobileNetV2は角膜と正常な症例を誤分類の少ない場合に最も正確なモデルであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:15:24 GMT)
Comparative Analysis of Generative Models: Enhancing Image Synthesis with VAEs, GANs, and Stable Diffusion [0.0] 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE),GAN(Generative Adversarial Networks),安定拡散(Stable Diffusion)の3つの主要な生成モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:50:50 GMT)
Characterizing Signalling: Connections between Causal Inference and Space-time Geometry [0.0] 因果関係は世界を理解する上で重要なものであり、情報理論と相対論的という異なる形態で自己を表現している。
PRA 106, 032204 (2022) で導入されたフレームワークを使用し、これら2つの概念を一般物理理論で正式に結合する。
本研究では,情報理論因果モデルの時空への埋め込みについて,相対論的原理に反することなく検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:52:00 GMT)
Capabilities: An Ontology [0.0] 私たちの日常生活では、科学や他のすべての領域と同様に、くしゃみ、汗をかいて、ダンダフを流すといったプロセスで実現される膨大な数の配置(傾向、ポテンシャル、力)に遭遇します。
氷の上で運転すると、車がうまく反応する、ウサギがオオカミに追われて、肺がうまく反応する、といった認識が浮かび上がっています。
私たちは後者の機能を呼び出し、その機能が何であるかの堅牢なオントロジ的な説明を提供しようとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 03:21:14 GMT)
CIKMar: A Dual-Encoder Approach to Prompt-Based Reranking in Educational Dialogue Systems [0.0] Gemma言語モデルを用いた教育対話システムに対する効果的なアプローチであるCIKMarを紹介する。
BERTScoreメトリクスを用いて,CIKMarが堅牢なリコールを実現し,F1スコアが0.70となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:29:54 GMT)
Beyond Accidents and Misuse: Decoding the Structural Risk Dynamics of Artificial Intelligence [0.0] 本稿では,社会・経済・政治システム間の高度AIシステムの迅速な統合に伴う構造的リスクの概念について考察する。
技術的進歩と社会的ダイナミクスの相互作用を分析することにより、構造リスクの3つの主要なカテゴリを分離する。
これらのリスクを駆動する因果連鎖を理解するための包括的枠組みを提示し、構造的力の相互依存と、誤用やシステム障害のより近親的なリスクを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 04:28:44 GMT)
Bee-yond the Plateau: Training QNNs with Swarm Algorithms [0.0] この研究は、ビーズ最適化アルゴリズム(BOA)を統合するという革新的なアプローチを導入し、不毛の高原を克服する。
様々な量子ビット数および回路深さにわたる実験は、Adamアルゴリズムと比較してBOAの優れた性能を示す。
本研究では、複雑な量子計算におけるQNNの適用性を高めるBOAの可能性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 16:39:59 GMT)
Axioms for Quantum Yang-Mills Theories -- 1. Euclidean Axioms (incomplete) [0.0] 本稿では、シュウィンガー関数の概念を量子ヤン・ミルズ理論に拡張する。
ゲージ不変な共配置シュウィンガー函数の存在を仮定し、それらにのみ反射陽性を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:06:02 GMT)
Attacking Graph Neural Networks with Bit Flips: Weisfeiler and Lehman Go Indifferent [0.0] グラフニューラルネットワークに特化して設計された最初のビットフリップ攻撃を提案する。
我々の攻撃は、量子化されたメッセージパッシングニューラルネットワークにおける学習可能な近隣アグリゲーション機能をターゲットにしている。
この結果から,特定のグラフニューラルネットワークアーキテクチャに特有の数学的特性を利用すると,その脆弱性がビットフリップ攻撃によって著しく増大する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:42:19 GMT)
Assessing Generalization Capabilities of Malaria Diagnostic Models from Thin Blood Smears [0.0] 本研究は,4つの部位にわたる細い血液スミア画像からマラリア診断のためのCADモデルの一般化能力について検討した。
以上の結果から, サイト固有のデータの導入により, モデルの性能が著しく向上し, より広範な臨床応用への道が開けることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:04:13 GMT)
An optimal pairwise merge algorithm improves the quality and consistency of nonnegative matrix factorization [0.0] 非負行列分解(NMF)は特徴抽出の鍵となる手法であり、ソース分離に広く用いられている。
ここでは、これらの弱点のいくつかは、高次元の特徴空間でNMFを実行することによって緩和される可能性があることを示す。
実験により,NMFの局所最適性向上と解の整合性向上に寄与することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 20:43:42 GMT)
An Outline for a Jupyter-Materials-Based Repository Website Focused on the Computational Sciences [0.0] 本稿では,低コストかつ軽量なリポジトリWebサイトの開発プロセスとメリットについて概説する。
オープンソースの教科書や、Jupyter Notebooksを使った計算科学のための補足的な学習教材の普及に重点を置いている。
インターネットアクセスが唯一の制約要因ではない。合理的な価格のパーソナルコンピュータへのアクセスもまた、インターネットベースの学習ツールの有効性を制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:21:11 GMT)
Address-Specific Sustainable Accommodation Choice Through Real-World Data Integration [0.0] 我々はEcoGradeと呼ばれるデータ駆動のアドレス固有メトリックを開発した。
グローバルな宿泊市場のための意思決定支援システムにメトリクスがどのように組み込まれているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:47:59 GMT)
Adaptive Uncertainty Quantification for Generative AI [0.0] 分割コンフォーマルな推論を反映して、整合性のスコアを校正するブラックボックスアルゴリズムのラッパーを設計する。
校正セット上の適合点に頑健な回帰木を嵌合させることにより適応的分割を実現する。
従来のスプリット・コンフォーマルな推論とは異なり、適応的な分割とグループ内キャリブレーションは、局所的に拡張および縮小できる適応バンドをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 19:37:33 GMT)
Active Inference Tree Search in Large POMDPs [0.0] POMDPsにおける新しい計画手法--Active Inference Tree Search (AcT)について紹介する。
AcTは、神経科学(Active Inference)における主要な計画理論の規範的性格と生物学的リアリズムと、AIにおける木探索法のスケーラビリティを組み合わせたものである。
シミュレーションの結果、AcTはサンプリングベース手法に挑戦する二分木、適応探索を必要とする問題、そしてAcTが最先端のPOMDPソリューションを再現する大規模POMDP問題「RockSample」をうまくナビゲートしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:28:31 GMT)
Acceleration and twisting of neutral atoms by strong elliptically polarized short-wavelength laser pulses [0.0] 水素原子と楕円偏光レーザーパルスの相互作用における非双極子効果を約8fsの強度で10$14$W/cm$2$で検討した。
線形レーザー偏光から楕円レーザーへの遷移は、パルス伝播に沿って向き付けられた軸に対する原子のねじれにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 09:11:34 GMT)
A new perspective on Bayesian Operational Modal Analysis [0.0] 本稿では,ベイジアンOMAの新しい視点として,ベイジアン部分空間識別(SSI)アルゴリズムを提案する。
最初のケーススタディは、シミュレーションされた多自由度線形システムのデータを用いたベンチマーク研究である。
自然周波数と一致する平均値の後方分布は, 自然周波数から離れた値よりも低い分散を示すことが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 11:11:56 GMT)
A Tutorial on Brownian Motion for Biostatisticians [0.0] この写本は、統計学者の確率論の基本的な過程であるブラウン運動を詳細に探求している。
基本的定義と性質から始まり、ブラウン運動の構成とそのマルコフ特性を含む。
この写本はブラウンパスの非微分可能性、ゼロ集合の振る舞い、局所時間の重要性について考察している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 00:58:21 GMT)
A Novel Fusion of Optical and Radar Satellite Data for Crop Phenology Estimation using Machine Learning and Cloud Computing [0.0] 大地観測データユビキティの時代には、リモートセンシングデータに基づいて作物の表現学を正確に予測する試みが試みられている。
そこで我々は,新しい枠組みを用いて,ドイツ全土の8大作物と13の表現学的発達を30mスケールで推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 13:44:35 GMT)
A Disease-Specific Foundation Model Using Over 100K Fundus Images: Release and Validation for Abnormality and Multi-Disease Classification on Downstream Tasks [0.0] 基礎画像の異常を検出するための教師付き人工知能モデルであるFundus-Specific Pretrained Model(Image+Fundus)を開発した。
57,803枚の画像を用いて、この事前訓練されたモデルを開発し、様々な下流タスクにおいて優れた性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Aug 2024 15:03:06 GMT)