Chain-of-Dictionary Prompting Elicits Translation in Large Language Models [100.5] 大規模言語モデル(LLM)は多言語ニューラルマシン翻訳(MNMT)において驚くほど優れた性能を示した
入力単語のサブセットに対する多言語辞書の連鎖による事前知識でLLMを拡張して翻訳能力を引き出す新しい方法であるCoDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:31:42 GMT)
FEDMEKI: A Benchmark for Scaling Medical Foundation Models via Federated Knowledge Injection [83.5] FEDMEKIはデータのプライバシーを守るだけでなく、医療基盤モデルの能力を高める。
FEDMEKIは、医療ファンデーションモデルに対して、直接データを公開することなく、幅広い医療知識から学ぶことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:18:56 GMT)
Partial-View Object View Synthesis via Filtered Inversion [77.3] FINVは3D生成モデルのトレーニングによって形状を学習する。
FINVは実世界のオブジェクトの新たなビューをうまく合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 20:41:03 GMT)
Beyond One-Preference-Fits-All Alignment: Multi-Objective Direct Preference Optimization [76.1] 複数のアライメント目的に対してMODPO(Multi-Objective Direct Preference Optimization)を提案する。
MODPOは、言語モデリングを直接報酬モデルに折り畳み、暗黙の集団報酬モデルとして言語モデルを訓練する。
理論的には MORLHF と同じ最適解が得られるが、実質的にはより安定で効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:39:13 GMT)
CodeHalu: Investigating Code Hallucinations in LLMs via Execution-based Verification [73.7] 本稿では,コード幻覚の概念を導入し,実行検証に基づくコード幻覚の分類法を提案する。
本稿では,コード幻覚の検出と定量化を目的とした,CodeHaluと呼ばれる動的検出アルゴリズムを提案する。
また、699のタスクから8,883のサンプルを含むCodeHaluEvalベンチマークを導入し、コードの幻覚を体系的に定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:48:05 GMT)
PuzzleVQA: Diagnosing Multimodal Reasoning Challenges of Language Models with Abstract Visual Patterns [69.2] 基本概念に基づいた抽象パターンを用いた大規模マルチモーダルモデルの評価を行った。
単純な抽象パターンをうまく一般化できないことが分かりました。
系統解析の結果, GPT-4Vの主なボトルネックは視覚知覚の弱さと誘導的推論能力であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:56:08 GMT)
KAN or MLP: A Fairer Comparison [63.8] 本稿では,様々なタスクにおけるkanとモデルの比較を,より公平かつ包括的に行う。
パラメータ数とFLOPを制御して,kanの性能と表現性を比較する。
我々は,KANSAの課題が,標準クラス増分学習環境において忘れることよりも深刻であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:20:31 GMT)
Re-boosting Self-Collaboration Parallel Prompt GAN for Unsupervised Image Restoration [63.4] GAN(Generative Adversarial Network)に基づく教師なし復元アプローチは、ペアデータセットを必要としない、有望なソリューションを提供する。
しかし、これらの GAN ベースのアプローチは、従来の教師なし GAN ベースのフレームワークの性能を超えるのに苦労している。
本稿では,既存の修復モデルに対する自己協力戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:26:59 GMT)
Segment Anything with Multiple Modalities [61.7] 我々は,異なるセンサスイートによる堅牢で拡張されたセグメンテーションのために,クロスモーダルおよびマルチモーダル処理をサポートするMM-SAMを開発した。
MM-SAMは、教師なしのクロスモーダル転送と弱い教師付きマルチモーダル融合という、2つの重要な設計を特徴としている。
1)単一モーダル処理のための多様な非RGBセンサへの適応,2)センサ融合によるマルチモーダルデータの相乗的処理,3)異なる下流タスクのためのマスクフリートレーニング,の3つの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 03:45:40 GMT)
RAGChecker: A Fine-grained Framework for Diagnosing Retrieval-Augmented Generation [61.1] 本稿では,検索モジュールと生成モジュールの両方に対して,一連の診断指標を組み込んだ詳細な評価フレームワークであるRAGCheckerを提案する。
RAGCheckerは、他の評価指標よりも、人間の判断との相関が著しく優れている。
RAGCheckerのメトリクスは、より効果的なRAGシステムの開発において研究者や実践者を導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:30:04 GMT)
Linking Robustness and Generalization: A k* Distribution Analysis of Concept Clustering in Latent Space for Vision Models [56.9] 本稿では,局所的近傍解析手法であるk*分布を用いて,個々の概念のレベルで学習された潜伏空間について検討する。
視覚モデルの潜在空間の全体的品質を評価するために、個々の概念を解釈するための歪度に基づく真および近似メトリクスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 01:43:51 GMT)
Gradient-Variation Online Learning under Generalized Smoothness [56.4] グラディエント変分オンライン学習は、オンライン機能の勾配に合わせてスケールする後悔の保証を達成することを目的としている。
ニューラルネットワーク最適化における最近の取り組みは、一般化された滑らかさ条件を示唆し、滑らかさは勾配ノルムと相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 02:22:08 GMT)
Thin-Plate Spline-based Interpolation for Animation Line Inbetweening [54.7] チャンファー距離(CD: Chamfer Distance)は、一般に間欠的な性能を評価するために用いられる。
薄板スプライン変換を応用したアニメーションラインインテタイニングの簡易かつ効果的な手法を提案する。
提案手法は, 流動性を高めた高品質な結果を提供することにより, 既存の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:05:31 GMT)
DP-IQA: Utilizing Diffusion Prior for Blind Image Quality Assessment in the Wild [54.1] 野生のブラインド画像品質評価(IQA)は重大な課題を呈している。
大規模なトレーニングデータの収集が困難であることを考えると、厳密な一般化モデルを開発するために限られたデータを活用することは、未解決の問題である。
事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの堅牢な画像認識能力により,新しいIQA法,拡散先行に基づくIQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:53:17 GMT)
FEDKIM: Adaptive Federated Knowledge Injection into Medical Foundation Models [54.1] 本研究は,フェデレート・ラーニング・フレームワーク内で医療基盤モデルを拡張するための新しい知識注入手法であるFedKIMを紹介する。
FedKIMは軽量なローカルモデルを活用して、プライベートデータから医療知識を抽出し、この知識を集中基盤モデルに統合する。
7つのモードで12タスクを対象に実験を行い,FedKIMの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:42:29 GMT)
Realistic Extreme Image Rescaling via Generative Latent Space Learning [51.9] 極端画像再スケーリングのためのLatent Space Based Image Rescaling (LSBIR) という新しいフレームワークを提案する。
LSBIRは、訓練済みのテキスト-画像拡散モデルによって学習された強力な自然画像の先行を効果的に活用し、リアルなHR画像を生成する。
第1段階では、擬似非可逆エンコーダデコーダは、HR画像の潜在特徴とターゲットサイズのLR画像との双方向マッピングをモデル化する。
第2段階では、第1段階からの再構成された特徴を事前訓練された拡散モデルにより洗練し、より忠実で視覚的に喜ぶ詳細を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:51:42 GMT)
Cognitive LLMs: Towards Integrating Cognitive Architectures and Large Language Models for Manufacturing Decision-making [51.7] LLM-ACTRは、ヒトに適応し、多目的な意思決定を提供する新しいニューロシンボリックアーキテクチャである。
我々のフレームワークは、ACT-Rの内部決定過程の知識を潜在神経表現として抽出し、組み込む。
デザイン・フォー・マニュファクチャリング・タスクに関する我々の実験は、タスク性能の向上と基礎的意思決定能力の向上を両立させたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:49:53 GMT)
Locate Anything on Earth: Advancing Open-Vocabulary Object Detection for Remote Sensing Community [50.2] LAEタスクのための最初のオープンボキャブラリ基礎オブジェクト検出器であるLAE-DINOモデルを提案し,訓練する。
我々は、確立されたリモートセンシングベンチマークDIOR、DOTAv2.0、および新たに発表された80クラスのLEE-80Cベンチマークについて実験を行った。
その結果, LAE-1Mデータセットの利点と, LAE-DINO法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:24:43 GMT)
RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for Learning Meaningful Representations from X-Ray Images [49.2] X線画像から意味のある表現を学習するための領域誘導マスク画像モデリング(RGMIM)を提案する。
RGMIMは、トレーニングセットの5%や10%といった小さなデータボリュームのパフォーマンスを、他の方法と比較して大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:59:56 GMT)
Enhancing Community Detection in Networks: A Comparative Analysis of Local Metrics and Hierarchical Algorithms [49.2] 本研究は,地域間類似度指標を用いた地域検出の関連性を評価するために,同じ手法を用いている。
これらの指標の有効性は,異なるコミュニティサイズを持つ複数の実ネットワークにベースアルゴリズムを適用して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 02:17:09 GMT)
Generating Data with Text-to-Speech and Large-Language Models for Conversational Speech Recognition [48.5] 複数話者対話型ASRのための合成データ生成パイプラインを提案する。
我々は、電話と遠隔会話音声設定のためのWhisper ASRモデルを微調整して評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:47:05 GMT)
You Augment Me: Exploring ChatGPT-based Data Augmentation for Semantic Code Search [47.5] コード検索はソフトウェア開発において重要な役割を担い、開発者は自然言語クエリを使ってコードを検索し再利用することができる。
近年,大規模言語モデル (LLM) は自然言語の理解と生成において顕著な進歩を遂げている。
本稿では,大規模言語モデルによって生成された高品質で多様な拡張データを利用する新しいアプローチChatDANCEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:18:16 GMT)
Depth-guided Texture Diffusion for Image Semantic Segmentation [47.5] 本稿では,この課題を効果的に解決するディープスガイド型テクスチャ拡散手法を提案する。
本手法は,テクスチャ画像を作成するために,エッジやテクスチャから低レベル特徴を抽出する。
この拡張深度マップを元のRGB画像と結合した特徴埋め込みに統合することにより,深度マップと画像との相違を効果的に橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 04:55:03 GMT)
BaThe: Defense against the Jailbreak Attack in Multimodal Large Language Models by Treating Harmful Instruction as Backdoor Trigger [47.2] 本研究では,単純なジェイルブレイク防御機構である$textbfBaTheを提案する。
ジェイルブレイクバックドア攻撃は、手作りの弦と組み合わされた有害な命令をトリガーとして使用し、バックドアモデルが禁止された応答を生成する。
有害な命令がトリガーとして機能し、代わりにリジェクション応答をトリガー応答として設定すれば、バックドアモデルがジェイルブレイク攻撃に対して防御できると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 04:43:26 GMT)
Can Machines Imitate Humans? Integrative Turing Tests for Vision and Language Demonstrate a Narrowing Gap [45.7] 3つの言語タスクと3つのビジョンタスクで人間を模倣する能力において、現在のAIをベンチマークします。
実験では、549人の人間エージェントと26人のAIエージェントがデータセットの作成に使われ、1,126人の人間審査員と10人のAI審査員が参加した。
結果として、現在のAIは、複雑な言語とビジョンの課題において人間を偽装できるものではないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 18:37:13 GMT)
Time Series Analysis by State Space Learning [45.0] 状態空間モデルによる時系列解析は、説明変数とともに、レベルスロープや季節性のような観測不可能なコンポーネントの予測と抽出に広く用いられている。
本研究は,統計的学習の能力を活用し,時系列モデリングと予測のための総合的なフレームワークを構築するための新しいフレームワークとパラダイムであるState Space Learning(SSL)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:04:26 GMT)
Direct Multi-Turn Preference Optimization for Language Agents [44.0] エージェントタスクに対するLLM(Large Language Models)の適用は、言語エージェントの開発において重要である。
直接選好最適化(DPO)は、複合誤差の緩和によるこの適応のための有望な手法である。
DPOをマルチターンタスクに適用することは、パーティション関数をキャンセルできないため、課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:33:12 GMT)
Barbie: Text to Barbie-Style 3D Avatars [43.2] Barbieは、3Dアバターを作るための新しいフレームワークで、多様な高品質のBarbieのような衣服やアクセサリーを着ることができる。
これは人体と衣服のセマンティックアライメントされた分離モデルにより、アバターの微細なゆがみを実現する。
実験によると、バービーは服装と服装の両方において、既存の方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:27:14 GMT)
ADformer: A Multi-Granularity Transformer for EEG-Based Alzheimer's Disease Assessment [42.7] 本稿では、時間的・空間的特徴を捉えて効果的な脳波表現を学習するための新しい多粒度変換器Adformerを提案する。
被験者依存,主観非依存,離脱対象外を含む5つのデータセットを対象に,合計525人の被験者を対象に実験を行った。
以上の結果から,ADformerは既存の手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:10:41 GMT)
Towards Effective Top-N Hamming Search via Bipartite Graph Contrastive Hashing [42.6] グラフ畳み込みネットワークを用いた効率的なTop-N探索におけるハッシュ問題について検討する。
両部グラフ受信フィールドの探索にハッシュ手法を取り入れた学習の有効性が示唆された。
モデル性能を向上させるためにBGCH+(Bipartite Graph Contrastive Hashing)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:21:32 GMT)
Pupil-Adaptive 3D Holography Beyond Coherent Depth-of-Field [42.4] ホログラフィックディスプレイのコヒーレントな奥行きと、非コヒーレントな光によって現実世界で見られるものとのギャップを埋める枠組みを提案する。
本稿では,現在のコンピュータによるホログラフィー手法では不可能な画像効果を生み出すために,観察者の眼球の現在の状態に基づいて,その受容場をその場で調整する学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:01:54 GMT)
BAM! Just Like That: Simple and Efficient Parameter Upcycling for Mixture of Experts [41.8] 大規模な体制でゼロからMoEを訓練することは違法に高価である。
本稿では,BAM(Branch-Attend-Mix)を提案する。
5億9000万から20億のパラメータのシードモデルに関する実験では、BAMがパープレキシティとダウンストリームのタスクパフォーマンスの両方でベースラインを超えていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 01:33:30 GMT)
PRIME: Scaffolding Manipulation Tasks with Behavior Primitives for Data-Efficient Imitation Learning [41.8] PRIME(Primitive-based imitation with data efficiency)は、模倣学習のデータ効率を改善するために設計された行動プリミティブベースのフレームワークである。
本実験は,多段階操作タスクにおいてPRIMEが大幅な性能向上を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:50:34 GMT)
CodeTaxo: Enhancing Taxonomy Expansion with Limited Examples via Code Language Prompts [40.5] textscCodeTaxoは、コード言語プロンプトを通じて大きな言語モデルを活用する新しいアプローチである。
異なるドメインの5つの実世界のベンチマークの実験では、textscCodeTaxoはすべての評価指標に対して一貫して優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 02:15:07 GMT)
StylePrompter: Enhancing Domain Generalization with Test-Time Style Priors [39.7] 実世界のアプリケーションでは、推論段階でのサンプル分布は、トレーニング段階でのものとしばしば異なる。
本稿では,訓練されたモデルを動的に適応させるために,言語モダリティのスタイルプロンプトを紹介する。
特に,現在の画像のスタイル情報をトークン埋め込み空間に埋め込むように,スタイルプロンサを訓練する。
スタイルトークン埋め込み空間と手作りスタイル正規化のオープンスペース分割により、トレーニング済みのスタイルプロンサが未知のドメインからのデータを効率的に処理できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:35:43 GMT)
SA-GDA: Spectral Augmentation for Graph Domain Adaptation [38.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ関連のタスクに対して印象的な成果を上げている。
本稿では、グラフノード分類のためのグラフドメイン適応のためのtextitSpectral Augmentation(method)を提案する。
特徴集約のための局所的および大域的一貫性を協調的に活用するデュアルグラフ畳み込みネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:01:45 GMT)
Quality Assessment in the Era of Large Models: A Survey [38.1] 大規模なモデルが登場する前は、品質評価は通常、特定のタスクに適した小さなエキスパートモデルに依存していました。
大規模モデルの発展に伴い、多くの研究者がこれらの大規模モデルに埋め込まれた事前知識を質評価タスクに活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:20:55 GMT)
Backpropagation-Free Multi-modal On-Device Model Adaptation via Cloud-Device Collaboration [37.5] ユニバーサルオンデバイスマルチモーダルモデル適応フレームワークを提案する。
このフレームワークは、クラウドにホストされるFast Domain Adaptor(FDA)を特徴とし、デバイス上の軽量マルチモーダルモデル用に調整されたパラメータを提供する。
私たちの貢献は、オンデバイスマルチモーダルモデル適応(DMMA)の先駆的なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:07:59 GMT)
TC-RAG:Turing-Complete RAG's Case study on Medical LLM Systems [37.1] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、幻覚、時代遅れの知識、専門的なクエリにおける限られた専門知識などの問題を緩和するための有望なソリューションとして出現する。
RAGへの既存のアプローチは、適応制御、検索停止、システム収束の確保に不可欠であるシステム状態変数を無視することで不足する。
我々は、状態変数を管理するためにチューリング完全システムを導入することで、これらの課題に対処する新しいフレームワークである厳密な証明を通じて、TC-RAGを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:32:32 GMT)
SGNet: Salient Geometric Network for Point Cloud Registration [35.5] ポイントクラウド登録(PCR)はコンピュータビジョンにおいて重要かつ困難なタスクである。
従来の手法では,パッチブロック間の類似性により不明瞭なマッチングが問題視されていた。
いくつかの新しい手法を含む新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:28:04 GMT)
TableBench: A Comprehensive and Complex Benchmark for Table Question Answering [33.6] 本稿では,産業シナリオにおける大規模言語モデル(LLM)の適用について検討する。
本稿では,テーブル質問応答機能(TableQA)の4大カテゴリに18のフィールドを含む,包括的で複雑なベンチマークTableBenchを提案する。
TableBenchで実施された大規模な実験は、オープンソースのLLMとプロプライエタリなLLMの両方に、現実世界の要求を満たすための大きな改善の余地があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:40:10 GMT)
UniTS: A Universal Time Series Analysis Framework Powered by Self-Supervised Representation Learning [33.1] 自己指導型表現学習(あるいは事前学習)を取り入れた新しいフレームワークUniTSを開発する。
UniTSのコンポーネントは、柔軟な拡張を可能にするためにsklearnのようなAPIを使って設計されている。
従来のタスク固有の手法に比べて,5つのメインストリームタスクと2つの実践的設定で事前学習を行うことなく,UniTSの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:33:19 GMT)
Biomedical SAM 2: Segment Anything in Biomedical Images and Videos [32.8] BioSAM-2はSAM-2に基づくバイオメディカルデータに最適化された基盤モデルである。
実験の結果,BioSAM-2は既存の基礎モデルの性能を上回るだけでなく,専門モデルに適合するか,あるいは超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:56:51 GMT)
PREMAP: A Unifying PREiMage APproximation Framework for Neural Networks [30.7] 本稿では,任意の多面体出力集合のアンダー・アンド・オーバー近似を生成する事前抽象化のためのフレームワークを提案する。
提案手法を様々なタスクで評価し,高インプット次元画像分類タスクに対する効率とスケーラビリティの大幅な向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:24:47 GMT)
A Shapelet-based Framework for Unsupervised Multivariate Time Series Representation Learning [29.5] 時系列固有のシェープレットに基づく表現を学習し,多変量時系列のための新しいURLフレームワークを提案する。
我々の知る限りでは、これは、教師なし汎用表現学習におけるシェープレットベースの埋め込みを探求する最初の研究である。
統一型シェープレットベースのエンコーダと,マルチグレードコントラストとマルチスケールアライメントを備えた新しい学習目標が,目的達成のために特に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:05:29 GMT)
MoRA: LoRA Guided Multi-Modal Disease Diagnosis with Missing Modality [29.1] マルチモーダル事前学習モデルに対するモダリティ対応低ランク適応(MoRA)を提案する。
MoRAはモデルの最初のブロックに統合され、モダリティの欠如によるパフォーマンスが大幅に向上する。
モデル全体のトレーニングに比べて、トレーニング可能なパラメータの1.6%未満を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 01:40:00 GMT)
Scalable and Certifiable Graph Unlearning via Lazy Local Propagation [28.5] ScaleGUNは、数十億のエッジグラフにスケールする、最初の認定可能なグラフアンラーニングメカニズムである。
実世界のデータセットの実験はScaleGUNの有効性と有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:41:02 GMT)
Stock Recommendations for Individual Investors: A Temporal Graph Network Approach with Mean-Variance Efficient Sampling [27.8] 個々の投資家は確立した投資理論を無視し、代わりに個人的な好みを好んだ。
これは、強い投資実績を提供するだけでなく、これらの個人の嗜好を尊重する株式レコメンデーションシステムにとっての課題である。
PfoTGNRec, Portfolio Temporal Graph Network Recommenderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:45:17 GMT)
DRL-Based Resource Allocation for Motion Blur Resistant Federated Self-Supervised Learning in IoV [27.7] Internet of Vehicles (IoV)では、フェデレートラーニング(FL)が、データを共有せずにローカルモデルを集約することで、プライバシ保護ソリューションを提供する。
従来の教師付き学習はラベル付きイメージデータを必要とするが、データラベリングにはかなりの手作業が必要となる。
我々は,深層強化学習(DRL)に基づく資源配分方式を提案することにより,BFSSLプロセスのエネルギー消費と遅延に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:12:04 GMT)
MEDVOC: Vocabulary Adaptation for Fine-tuning Pre-trained Language Models on Medical Text Summarization [26.4] 本研究は,学習前言語モデル(PLM)を微調整するための動的語彙適応戦略であるMEDVOCを提案する。
要約における既存の領域適応アプローチとは対照的に、MEDVOCは語彙を最適化可能なパラメータとして扱う。
MEDVOCはより忠実な医療サマリーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:43:13 GMT)
Tackling GenAI Copyright Issues: Originality Estimation and Genericization [25.7] 本稿では、生成モデルの出力を一般化し、著作権を侵害しにくくする汎用化手法を提案する。
提案手法は,テキストから画像への生成モデルの出力を改良し,より汎用的で著作権に適合した画像を生成する。
PreGenは既存の手法の性能を劇的に改善し、著作権付き文字名をプロンプトとして使用する場合、著作権付き文字を半分以上生成する可能性を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:33:05 GMT)
Mitigating Pooling Bias in E-commerce Search via False Negative Estimation [25.4] Bias-mitigating Hard Negative Smplingは、偽陰性の特定と調整に適した新しいネガティブサンプリング戦略である。
検索実験により,BHNSがeコマースの実用化に有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:04:58 GMT)
ByCAN: Reverse Engineering Controller Area Network (CAN) Messages from Bit to Byte Level [25.4] コントロールエリアネットワーク(Controller Area Network、CAN)は、自動車のサイバーセキュリティの脅威と自律的なアプリケーションにとって重要な研究対象である。
本研究では,完全に自動化されたリバースエンジニアリングシステムであるByCANを提案し,CANメッセージをリバースエンジニアリングする。
ByCANはクラスタリングとテンプレートマッチングアルゴリズムを使用して、CANフレームの仕様を自動的にデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 18:10:15 GMT)
OpenVIS: Open-vocabulary Video Instance Segmentation [24.9] OpenVIS(Open-vocabulary Video Instance)は、ビデオ内の任意のオブジェクトカテゴリを検出し、セグメンテーションし、追跡する。
InstFormerは、限られたカテゴリデータによる軽量な微調整により、強力なオープン語彙機能を実現するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:30:31 GMT)
Narrowing the Focus: Learned Optimizers for Pretrained Models [24.7] 本稿では,一連の基本作業タスクによって提供される更新方向の階層固有の線形結合を学習する手法を提案する。
画像上で評価すると、これはAdamのような従来の既成の方法と既存の一般的な学習の両方で著しく優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 23:55:19 GMT)
Gaussian in the Dark: Real-Time View Synthesis From Inconsistent Dark Images Using Gaussian Splatting [23.9] 3次元ガウススプラッティングは、一貫したマルチビューイメージを入力として、驚くべき新しいビューを合成することができる。
しかし、暗い環境で撮影された画像は、かなりの明るさの変化と多視点の不整合を示す可能性がある。
ゴーストやフローターのアーティファクトを使わずに高品質なレンダリングを実現するガウシアンDKを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:05:09 GMT)
Malacopula: adversarial automatic speaker verification attacks using a neural-based generalised Hammerstein model [23.9] 本稿では,ニューラルベースで一般化されたハマースタインモデルであるマラコプラについて述べる。
非線形プロセスを用いて音声の発話を修正することで、マラコプラはスプーフィング攻撃の有効性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 21:58:11 GMT)
Sim2Real in Reconstructive Spectroscopy: Deep Learning with Augmented Device-Informed Data Simulation [23.2] 本研究は、再構成分光におけるスペクトル信号再構成のためのディープラーニングフレームワークであるSim2Realを提案する。
これは、デバイスインフォームド・シミュレートされたデータのみをトレーニングに利用できる極端な設定の下で、現実世界のスペクトル信号を再構築するという課題に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:50:26 GMT)
Asymptotically Good Quantum Codes with Transversal Non-Clifford Gates [23.2] 我々は、任意の素数次元$q$のクォーディット上の$CCZ$ゲートをサポートする量子符号を構築する。
このような線形次元と距離で知られている唯一の構造は、成長するアルファベットサイズ$q$を必要とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:54:51 GMT)
GoodSAM++: Bridging Domain and Capacity Gaps via Segment Anything Model for Panoramic Semantic Segmentation [22.3] GoodSAM++はSAMの強力なゼロショットインスタンスセグメンテーション機能を利用して、コンパクトなパノラマ意味セグメンテーションモデルを学ぶ新しいフレームワークである。
GoodSAM++は、1)パノラマ画像のセマンティックラベルと固有の歪み問題をSAMが提供できないこと、2)SAMと学生の間に大きな容量格差があること、の2つの重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:53:10 GMT)
SSNeRF: Sparse View Semi-supervised Neural Radiance Fields with Augmentation [21.5] SSNeRF(SSNeRF)は、教師の枠組みに基づくスパースビュー半教師付きNeRF法である。
私たちのキーとなるアイデアは、徐々に厳しい視界劣化を伴うNeRFモジュールに挑戦することです。
提案手法では,教師のNeRFは信頼度スコアとともに新規な視点を生成し,学生のNeRFは信頼度の高い擬似ラベルから学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:00:37 GMT)
Proving membership in LLM pretraining data via data watermarks [20.6] この研究は、ブラックボックスモデルアクセスのみで原則付き検出を可能にするために、データ透かしを使うことを提案する。
ランダムなシーケンスを挿入する2つの透かしと、Unicodeに似た文字をランダムに置換する2つの透かしについて検討する。
BLOOM-176Bのトレーニングデータから,少なくとも90回はハッシュを確実に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 10:04:53 GMT)
PhysMamba: State Space Duality Model for Remote Physiological Measurement [20.4] RBFC(Remote Photoplethysmography)は、感情モニタリング、医療支援、対面スプーフィングなどの応用に用いられている。
制御された実験室の設定とは異なり、現実世界の環境は、しばしば動きの人工物やノイズを含む。
状態空間双対モデルであるPhysMambaを提案する。
この手法により、ネットワークはよりリッチでより代表的な特徴を学習し、ノイズのある条件下で堅牢性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:52:03 GMT)
Honor Among Bandits: No-Regret Learning for Online Fair Division [20.4] 本研究では, 商品の種類が有限であり, プレイヤーの値が未知の方法で分布から引き出される場合, プレイヤーに対する不特定商品のオンライン公平分割の問題点を考察する。
我々の主な成果は、公正な制約を維持しながら、$tildeO(T2/3)の後悔を達成できる探索列コミットアルゴリズムの設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 01:53:00 GMT)
CogLM: Tracking Cognitive Development of Large Language Models [20.1] 我々は、Piaget's Theory of Cognitive Developmentに基づくベンチマークCogLMを構築した。
CogLMは、20人以上の専門家によって作られた10の認知能力にまたがる1220の質問で構成されている。
20歳児に匹敵する高度なLPM(GPT-4)にヒトのような認知能力が出現していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:49:40 GMT)
Mitigating Prior Shape Bias in Point Clouds via Differentiable Center Learning [20.0] 微分可能中心サンプリングネットワーク(DCS-Net)と呼ばれる新しいソリューションを導入する。
グローバルな特徴再構成とローカルな特徴再構成の両方を非自明なプロキシタスクとして組み込むことで,情報漏洩問題に対処する。
実験により,本手法は既存の点雲モデルの表現能力を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:50:19 GMT)
MUSTER: A Multi-scale Transformer-based Decoder for Semantic Segmentation [19.8] MUSTERはトランスフォーマーベースのデコーダで、階層エンコーダとシームレスに統合される。
MSKAユニットはエンコーダとデコーダからのマルチスケール機能の融合を可能にし、包括的な情報統合を容易にする。
ADE20Kデータセットでは,50.23の単一スケールmIoUと51.88のマルチスケールmIoUを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 01:47:14 GMT)
Pre-processing matters: A segment search method for WSI classification [19.8] ドメイン外データに対する推論性能を向上させるために,高速パラメータチューニングのための新しい類似性に基づくシミュレート・アニーリング手法であるSSAPTを提案する。
提案したSSAPTは,平均パラメータ探索速度が5ドル以上で,5%から50%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 04:27:03 GMT)
Design Editing for Offline Model-based Optimization [18.7] オフラインモデルベース最適化(MBO)は、デザインとスコアのオフラインデータセットのみを使用してブラックボックスの目的関数を最大化することを目的としている。
一般的なアプローチは、既存の設計とその対応するスコアを使用して代理モデルをトレーニングし、その後、代理モデルに関する勾配ベースの更新を通じて新しい設計を生成することである。
この方法は、サロゲートモデルが見当たらない設計の高得点を誤って予測できるという、アウト・オブ・ディストリビューションの問題に悩まされる。
過度に最適化された設計を校正する前に拡散を利用したオフラインモデルベース最適化のための新しい設計編集手法(DEMO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 19:51:14 GMT)
Unveiling the Tapestry: the Interplay of Generalization and Forgetting in Continual Learning [18.6] AIでは、一般化とは、与えられたタスクに関連するアウト・オブ・ディストリビューション・データに対して、トレーニングされたデータ以外にうまく機能するモデルの能力を指す。
継続的な学習方法は、しばしば破滅的な忘れを軽減し、以前のタスクからの知識を確実に保持するメカニズムを含んでいる。
本稿では, 形状テクスチュア整合性規則化(STCR)と呼ばれる, 連続的な学習を支援する簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:49:53 GMT)
MambaTrack: A Simple Baseline for Multiple Object Tracking with State Space Model [18.6] 我々は、MTP(Mamba moTion Predictor)という、マンバをベースとしたモーションモデルを導入する。
MTPは、物体の時空間的位置ダイナミクスを入力として、バイマンバ符号化層を用いて動きパターンをキャプチャし、次の動きを予測する。
提案するトラッカーであるMambaTrackは、DancetrackやSportsMOTなどのベンチマークで高度なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:58:47 GMT)
Combining Fine-Tuning and LLM-based Agents for Intuitive Smart Contract Auditing with Justifications [18.1] iAuditは、正当化を伴う直感的なスマートコントラクト監査のためのフレームワークである。
263の実際のスマートコントラクトの脆弱性のデータセットでは、iAuditはF1スコアが91.21%、精度が91.11%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:33:36 GMT)
Attack Anything: Blind DNNs via Universal Background Adversarial Attack [17.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の摂動に感受性があり、弱いことが広く実証されている。
本稿では,攻撃効果を多種多様な対象,モデル,タスク間でよく一般化する,攻撃の背景攻撃フレームワークを提案する。
我々は,様々な対象,モデル,タスクにまたがるデジタルドメインと物理ドメインの両方において,包括的かつ厳密な実験を行い,提案手法のあらゆる攻撃の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:46:53 GMT)
An Exploratory Study on Fine-Tuning Large Language Models for Secure Code Generation [17.7] 脆弱性修正コミットのデータセット上での微調整済みのLLMがセキュアなコード生成を促進するかどうかを探索研究する。
オープンソースのリポジトリから、確認済みの脆弱性のコード修正を収集することで、セキュアなコード生成のための微調整データセットをクロールしました。
我々の調査によると、微調整のLLMは、C言語で6.4%、C++言語で5.4%、セキュアなコード生成を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 02:51:27 GMT)
PADetBench: Towards Benchmarking Physical Attacks against Object Detection [16.3] 物体検出に対する物理的攻撃は、その重要な実践的意味から注目を集めている。
これらの課題に対処するため、現実的なシミュレーションを活用し、物理的攻撃を徹底的かつ厳密にベンチマークする。
私たちのベンチマークには、20の物理的攻撃方法、48のオブジェクト検出器、包括的な物理力学、評価指標が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:11:22 GMT)
Flatten: Video Action Recognition is an Image Classification task [15.5] 新たなビデオ表現アーキテクチャであるFlattenは、プラグイン・アンド・プレイモジュールとして機能し、任意の画像理解ネットワークにシームレスに統合できる。
一般的に使用されるデータセットの実験では、Flattenの埋め込みはオリジナルのモデルよりも大幅なパフォーマンス向上をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:59:58 GMT)
Learning to Explore for Stochastic Gradient MCMC [15.3] マルチモーダルなターゲット分布を効率的に探索できるglssgmcmcを構築するメタラーニング戦略を提案する。
我々のアルゴリズムは、学習したSGMCMCが後部景観の高密度領域を迅速に探索することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:36:42 GMT)
Learning Robust Treatment Rules for Censored Data [15.0] 最適な治療規則を推定するための2つの基準を提案する。
既存の手法と比較して性能が向上した。
エイズの臨床データを用いた方法も提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:58:58 GMT)
MaskBEV: Towards A Unified Framework for BEV Detection and Map Segmentation [14.7] MaskBEVは、マスキングによるマルチタスク学習パラダイムである。
3Dオブジェクトの検出と鳥の目視(BEV)マップのセグメンテーションを統一する。
3Dオブジェクト検出の1.3 NDS改善とBEVマップセグメンテーションの2.7 mIoU改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:11:38 GMT)
SmartQuant: CXL-based AI Model Store in Support of Runtime Configurable Weight Quantization [14.1] 近年の研究では、生成的AIモデルに対する推論において、異なる重みの重要性が文脈依存的な変化を示すことが明らかになっている。
これは自然に、生成するAI推論効率を改善するために、ウェイト量子化を適応的に設定する有望な可能性を示す。
急速に成熟したCXLエコシステムに動機づけられたこの研究は、このギャップを埋めるためのCXLベースの設計ソリューションを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 19:44:41 GMT)
GCondNet: A Novel Method for Improving Neural Networks on Small High-Dimensional Tabular Data [14.1] 我々はGCondNetを提案し、データに存在する暗黙構造を活用してニューラルネットワークを強化する。
GCondNetはデータの高次元性を利用して、基礎となる予測ネットワークの性能を向上させる。
GCondNetが実世界の12のデータセットに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 20:16:45 GMT)
HybridOcc: NeRF Enhanced Transformer-based Multi-Camera 3D Occupancy Prediction [14.0] 視覚に基づく3Dセマンティックシーン補完は、3Dボリューム表現を通して自律走行シーンを記述する。
HybridOccはTransformerフレームワークとNeRF表現によって生成されるハイブリッド3Dボリュームクエリ提案手法である。
本研究では,シーン表面に焦点をあてるのではなく,SSCタスクのオリエント化を図るために,革新的な占有光サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 05:50:51 GMT)
Are CLIP features all you need for Universal Synthetic Image Origin Attribution? [14.0] 本研究では,大規模な事前学習基盤モデルの特徴を取り入れたフレームワークを提案し,合成画像のオープンセット起点属性を実現する。
我々は,低データ体制においても,本手法が顕著な帰属性能をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:54:21 GMT)
MagLive: Robust Voice Liveness Detection on Smartphones Using Magnetic Pattern Changes [13.9] MagLiveは、スマートフォンのための堅牢な音声のライブ検出方式だ。
人間と攻撃者(すなわちスピーカー)を区別する。
以上の結果から,MagLiveは人間と攻撃者を効果的に区別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:41:58 GMT)
V2X-VLM: End-to-End V2X Cooperative Autonomous Driving Through Large Vision-Language Models [13.7] 本稿では、大規模な視覚言語モデル(VLM)を備えた革新的なE2E車両・インフラ協調自動運転フレームワークであるV2X-VLMを紹介する。
V2X-VLMは、車両に搭載されたカメラ、インフラセンサー、およびテキスト情報からのデータを統合することで、状況認識、意思決定、究極の軌道計画を強化するように設計されている。
VLMの総合的多モデルデータ融合の強みは、複雑でダイナミックな運転シナリオにおける正確かつ安全なE2E軌道計画を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:42:13 GMT)
Large Language Models Struggle in Token-Level Clinical Named Entity Recognition [13.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野に革命をもたらした。
名前付きエンティティ認識(NER)は重要な課題であり,臨床テキストから関連情報を抽出する上で重要な役割を担っている。
本研究の目的は,トークンレベルNERにおけるプロプライエタリLLMとローカルLLMの両方の有効性を検討することにより,このギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:59:55 GMT)
NDDEs: A Deep Neural Network Framework for Solving Forward and Inverse Problems in Delay Differential Equations [12.9] 本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく遅延微分方程式(DDE)の解法フレームワークを提案する。
このフレームワークは、DDEの多様な要件を満たすために遅延微分方程式をニューラルネットワークに組み込む。
逆問題に対処する際、NDDEフレームワークは観測データを利用して単一の遅延パラメータや複数の遅延パラメータを正確に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:41:34 GMT)
Reference-Guided Verdict: LLMs-as-Judges in Automatic Evaluation of Free-Form Text [12.9] 大規模言語モデルの急速な進歩は、堅牢な評価方法に対する重要な必要性を浮き彫りにした。
BLEUやROUGEのような伝統的なメトリクスは有用だが、しばしば自由形式のテキストの意味的豊かさと文脈的関連性を捉えるのに失敗する。
より信頼性と精度の高い評価を行うために,複数のLCMs-as-judgeを用いた基準誘導型判定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:01:45 GMT)
SkyDiffusion: Street-to-Satellite Image Synthesis with Diffusion Models and BEV Paradigm [12.8] 本研究では,ストリートビュー画像から衛星画像を合成する新しいクロスビュー生成手法であるSkyDiffusionを紹介する。
SkyDiffusionは郊外(CVUSAとCVACT)と都市横断的なデータセットの両方において最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:05:02 GMT)
Sampling Foundational Transformer: A Theoretical Perspective [12.8] 本稿では,複数のデータモダリティを扱える基本サンプリング変換器(SFT)を提案する。
SFTは多くのベンチマークで競合する結果を得たが、他の非常に特殊なモデルに比べて推論が速い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 22:33:06 GMT)
Adaptify: A Refined Adaptation Scheme for Frame Classification in Atrophic Gastritis Videos [12.7] 本稿では,モデルが独自の分類決定から知識を同化する適応手法であるAdaptifyを提案する。
我々は,主モデルと補助モデルにのみ依存するよりも,出力安定性と整合性に顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:19:27 GMT)
Improving EEG Classification Through Randomly Reassembling Original and Generated Data with Transformer-based Diffusion Models [12.7] 本稿では,トランスフォーマーを用いた拡散確率モデルとデータに基づく拡張手法を提案する。
脳波信号の特徴として,信号の事前処理を行う定数要素スケーリング手法を提案する。
提案手法は,生成したデータを時間領域の原データでランダムに再集合し,ビジナルデータを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:13:25 GMT)
MM-Tracker: Motion Mamba with Margin Loss for UAV-platform Multiple Object Tracking [12.3] 無人航空機プラットフォームからの複数の物体追跡(MOT)には、効率的なモーションモデリングが必要である。
本研究では,ローカル・グローバル両方の動作特徴を探索するMotion Mamba Moduleを提案する。
また,動きのぼやけた物体の検出精度を効果的に向上するために,運動マージンの損失を設計する。
Motion Mambaモジュールとモーションマージンの損失に基づいて、提案したMM-Trackerは、2つの広くオープンソースUAV-MOTデータセットで最先端のデータを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:42:14 GMT)
Towards Better Answers: Automated Stack Overflow Post Updating [11.9] このタスクのために、Soup(Stack Overflow Updator for Post)という新しいフレームワークを紹介します。
Soup氏は、Valid Comment-Edit Prediction(VCP)とAutomatic Post Updating(APU)の2つの重要なタスクに対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 04:48:53 GMT)
Selective Prompt Anchoring for Code Generation [11.6] DeepSeek-Coder (6.7B) の小さなバージョンは、オリジナルのはるかに大きなバージョン (33B) よりも優れたパフォーマンスを実現することができる。
我々の結果は、SPAを使用することで、すべての設定でPass@1レートを最大9.7%改善できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:11:02 GMT)
Reduced-Space Iteratively Reweighted Second-Order Methods for Nonconvex Sparse Regularization [11.6] 本稿では,局所的なプロパティ収束の反復を$ell_p-$で行うような非スパース性プロモート正規化問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:31:37 GMT)
Open Ko-LLM Leaderboard: Evaluating Large Language Models in Korean with Ko-H5 Benchmark [11.4] 本稿では,韓国の大規模言語モデル(LLM)を評価する上で重要なツールとして,Open Ko-LLM LeaderboardとKo-H5ベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 03:45:25 GMT)
Neuro-Symbolic AI for Military Applications [11.1] Neuro-Symbolic AIは、ニューラルネットワークとシンボリック推論の強みを活用して強化する、新たなアプローチである。
意思決定の改善、複雑なインテリジェンス分析の自動化、自律システム強化の能力について検討する。
我々は、軍事および民間の応用において、ニューロ・シンボリックAIの開発と展開に不可欠な倫理的、戦略的、技術的考察に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:06:43 GMT)
Fairness-Aware Streaming Feature Selection with Causal Graphs [10.6] Streaming Feature Selection with Causal Fairness build causal graphs egocentric to predict label and protected feature。
ストリーミング機能研究で広く使われている5つのデータセットに対して、SFCFをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:41:02 GMT)
MMM: Multilingual Mutual Reinforcement Effect Mix Datasets & Test with Open-domain Information Extraction Large Language Models [10.2] 英語,日本語,中国語の21のサブデータセットを含むMultilingual MRE混合データセット(MMM)を提案する。
また,Large Language Models (LLM) を用いたデータセット翻訳手法を提案する。
オープンドメイン情報抽出大言語モデル(OIELLM)を学習するための統合入力出力フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:59:05 GMT)
SCLA: Automated Smart Contract Summarization via LLMs and Semantic Augmentation [10.2] 大規模言語モデル(LLM)には、プロンプトに埋め込まれたコード例からコード要約を生成する能力がある。
コード要約性能を向上させるために,LLMとセマンティック拡張を利用したフレームワークであるSCLAを提案する。
SCLAは他の最先端モデル(CodeBERT、CodeT5、CodeT5+)を上回り、37.53%のBLEU-4、52.54%のMETEOR、56.97%のROUGE-L、63.44%のBLEURTを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 03:41:42 GMT)
MultiFuser: Multimodal Fusion Transformer for Enhanced Driver Action Recognition [10.1] 我々はMultiFuserという新しいマルチモーダル核融合トランスを提案する。
マルチモーダルカーキャビンビデオ間の相互関係と相互作用を識別する。
Drive&Actデータセットで大規模な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:32:36 GMT)
Evaluating Usability and Engagement of Large Language Models in Virtual Reality for Traditional Scottish Curling [9.9] 本稿では,VR(VR)環境におけるLarge Language Models(LLM)の革新的な応用について検討する。
スコティッシュ・ボンスピエル・VR』で紹介された伝統的なスコットランドのカーリングに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 20:13:34 GMT)
Atlas: Hierarchical Partitioning for Quantum Circuit Simulation on GPUs (Extended Version) [9.5] 本稿では,理論的,実用的,スケーラブルな量子回路シミュレーションのための手法を提案する。
我々のアプローチでは、量子回路をサブ回路の階層に分割し、マルチノードGPU上でサブ回路をシミュレートする。
通信コストを最小限に抑えるため,ニアバイゲートのシミュレーションを「ニアバイ」に報いる線形プログラムを定式化する。
スループットを最大化するために、動的プログラミングアルゴリズムを用いて、各カーネルがGPUでシミュレーションしたサブ回路を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:34:43 GMT)
MagicID: Flexible ID Fidelity Generation System [9.4] 現在の方法では、解像度の低い画像のごく一部を顔が占める場合、高忠実度ポートレートの結果を生成するのが困難である。
我々は、IDZoomという自己構築された100万レベルのマルチモーダルデータセットに基づいて、MagicIDと呼ばれる体系的なソリューションを提案する。
MagicID は Multi-Mode Fusion Training Strategy (MMF) と DDIM Inversion based ID Restoration Inference framework (DIIR) から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:34:03 GMT)
Phase-Based Approaches for Rapid Construction of Magnetic Fields in NV Magnetometry [9.4] 本稿では,光磁気共鳴(ODMR)信号から磁界を推定することについて検討する。
線形曲線整合と信号パラメータ推定を含む計算効率のよいフーリエ変換法を提案する。
その結果,提案手法は既存手法に比べて計算時間を著しく短縮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:58:27 GMT)
A simple uniformly optimal method without line search for convex optimization [9.3] パラメータが優先されていない凸最適化問題の解法として最適収束率を得るには,線探索が過剰であることを示す。
滑らかな凸最適化のために最適な$mathcalO (1/k2)$収束率を達成できるAC-FGMと呼ばれる新しい勾配降下型アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 03:06:14 GMT)
Siamese Multiple Attention Temporal Convolution Networks for Human Mobility Signature Identification [9.3] 我々は,TNアーキテクチャとマルチヘッド自己注意の両長所を活かすため,シームズ多重注意時間畳み込みネットワーク(シームズMA-TCN)を提案する。
2つの実世界のタクシー軌道データを用いて実験を行った結果,提案手法は局所的な鍵情報と長期的依存関係の両方を効果的に抽出することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:27:38 GMT)
PhaGO: Protein function annotation for bacteriophages by integrating the genomic context [9.1] 細菌ファージは細菌を標的とするウイルスであり、微生物生態学において重要な役割を果たす。
ファージタンパク質は、ウイルス感染、複製、進化などのファージ生物学を理解する上で重要である。
既存のツールはまだ、アノテートタンパク質の機能において、ファージのユニークな性質を十分に活用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:46:36 GMT)
Improving Rare Word Translation With Dictionaries and Attention Masking [8.9] バイリンガル辞書からソース文への追加定義を提案し,アテンションマスキングを用いてレアワードとそれらの定義をリンクする。
稀な単語の定義を含むと、最大1.0BLEUと1.6MacroF1の性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 02:26:29 GMT)
Kraken: Inherently Parallel Transformers For Efficient Multi-Device Inference [8.5] Krakenは、マルチデバイスシステムの効率的な推論のための標準的なTransformerアーキテクチャの進化である。
OpenWebTextでトレーニングすると、Krakenモデルは標準のTransformerと同じような難易度に達する。
SuperGLUEベンチマークでテストすると、Krakenはモデルサイズで平均35.6%のタイム・トゥ・ファースト・トークンをスピードアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:58:10 GMT)
GSLAMOT: A Tracklet and Query Graph-based Simultaneous Locating, Mapping, and Multiple Object Tracking System [8.2] 本稿では,この課題に対処するため,トラックレットグラフとクエリグラフベースのフレームワークであるGSLAMOTを提案する。
実験は、KITTIと、困難なシナリオを強調するエミュレートされたトラフィック混雑データセット上で実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:09:33 GMT)
Training Verifiably Robust Agents Using Set-Based Reinforcement Learning [8.2] 我々は、摂動入力の集合全体を利用してニューラルネットワークを訓練し、最悪の場合の報酬を最大化する。
得られた薬剤は、関連する作業によって得られるエージェントよりも確実に堅牢であり、安全クリティカルな環境に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:26:17 GMT)
QEDCartographer: Automating Formal Verification Using Reward-Free Reinforcement Learning [8.1] QEDCartographerは、教師付きと強化学習を組み合わせた自動証明合成ツールである。
オープンソースCoqプロジェクトの68.5K定理のCoqGymベンチマークを用いて,QEDCartographerを評価した。
本研究は,強化学習が証明合成ツールの探索機構を改善するための実りある研究方向であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:06:14 GMT)
Black-Box Optimization with Implicit Constraints for Public Policy [7.9] 本稿では,CageBO(Conditional and Generative Black-box Optimization)と呼ばれる新しいBBOフレームワークを紹介する。
CageBOは、公共政策アプリケーションでよく見られる暗黙の制約を効率的に処理する。
我々のCageBOは,ベースラインに比べて性能と効率が著しく向上していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 01:45:06 GMT)
k* Distribution: Evaluating the Latent Space of Deep Neural Networks using Local Neighborhood Analysis [7.7] ここでは,k*分布とその可視化手法を紹介する。
本手法では, サンプル分布の構造の保存を保証するため, 局所的近傍解析を用いる。
実験により、ネットワークの学習潜在空間内のサンプルの分布は、クラスによって大きく異なることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:43:08 GMT)
Dispersive shock waves in a one-dimensional droplet-bearing environment [7.4] 量子液滴軸受環境に出現する異なる種類の分散衝撃波の制御可能な生成を実証する。
驚くべきことに、分散衝撃波は双曲から楕円の閾値を越えて持続する。
希薄化波、進行する分散衝撃波、(反)キンク、および液滴波列などの追加の波動パターンが出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 05:30:11 GMT)
On the Improvement of Generalization and Stability of Forward-Only Learning via Neural Polarization [7.3] Forward-Forward Algorithm (FFA) は、一般化と複雑性の観点から、競争性能のレベルを達成することが示されている。
本稿では、ニューラル除算を導入して元の定式化を拡張するPola-FFAと呼ばれる新しいFFAアルゴリズムの実装を提案する。
以上の結果から,Polar-FFAはFFAよりも精度と収束速度が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:32:18 GMT)
Twin Sorting Dynamic Programming Assisted User Association and Wireless Bandwidth Allocation for Hierarchical Federated Learning [7.3] 階層型フェデレーション学習システムにおけるユーザアソシエーションと無線帯域幅割り当てについて検討する。
エッジサーバが2つある場合に,グローバルな最適解を求めるTSDPアルゴリズムを設計する。
さらに,3つ以上のエッジサーバが存在する場合に,ユーザアソシエーションのためのTSDP支援アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 02:29:32 GMT)
Vanilla Gradient Descent for Oblique Decision Trees [7.2] 決定木(Decision Trees, DT)は、非線形AIモデルの1つである。
我々は,ニューラルテキストトネットワークス (NN) として (ハード, 斜め) DT に対して, テキストに等価で可逆な新しい符号化法である textitDTSemNet を提案する。
textitDTSemNetを用いて学習した斜めDTは、最先端技術を用いて学習した同様の大きさの斜めDTよりも正確であることを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:18:40 GMT)
Dynamic Graph Representation Learning for Passenger Behavior Prediction [7.2] 乗客の行動予測は、過去の搭乗情報と照会データを通して、乗客の旅行パターンを追跡することを目的としている。
これはスマートシティ開発と公共交通計画にとって不可欠である。
既存の研究は、個々の歴史的相互作用から学ぶための統計手法とシーケンシャルモデルに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 04:35:17 GMT)
Chinese Metaphor Recognition Using a Multi-stage Prompting Large Language Model [7.2] 多段階生成促進型プロンプトフレームワークは、中国語メタファーにおけるテナー、車両、グラウンドを認識するLarge Language Models(LLMs)の能力を高めるために提案されている。
提案されたモデルは、Subtask 1のトラック1で3位、Subtask 1のトラック2で1位、NLPCC-2024共有タスク9で2番目のトラック2で1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:56:38 GMT)
Unc-TTP: A Method for Classifying LLM Uncertainty to Improve In-Context Example Selection [6.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで例外的なパフォーマンスを示している。
ユーザにとって、応答が確実に生成されるか、あるいはユーザの期待に応えて作られているかを判断することは困難である。
本稿では,LLMの不確かさを分類するために,新しい不確実性三部テストパラダイム (Uncertainty Tripartite Testing Paradigm: Unc-TTP) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:33:23 GMT)
Toward End-to-End Bearing Fault Diagnosis for Industrial Scenarios with Spiking Neural Networks [6.7] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、低消費電力のバイナリスパイクを介して情報を伝達する。
本稿では,SNN手法の効率,性能,堅牢性を向上させるため,MRA-SNN(Multi-scale Residual Attention SNN)を提案する。
MRA-SNNは、既存の手法よりも精度、エネルギー消費ノイズの頑健性で優れており、現実の産業シナリオへの展開にも適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:41:58 GMT)
How Susceptible are LLMs to Influence in Prompts? [6.6] 大規模言語モデル(LLM)は、追加のコンテキストを含むプロンプトに非常に敏感である。
我々は,複数の質問に対するLLMの応答が,他のモデルからの予測と説明を含む場合,どのように変化するかを検討する。
本研究は, モデルが強い影響を受けており, 説明が提供されると, 説明の質に関わらず, ゆがみが生じることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:40:52 GMT)
Estimating large causal polytrees from small samples [6.3] 比較的小さなi.d.サンプルから大きな因果ポリツリーを推定する問題を考察する。
このような設定で高い精度で木を復元するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:22:07 GMT)
FedST: Secure Federated Shapelet Transformation for Time Series Classification [6.3] 本稿では,フェデレートラーニング(FL)シナリオにおいて,シェープレットに基づく時系列分類(TSC)モデルを構築する方法について検討する。
我々は,集中型シェイプレット変換法から拡張された新しいフェデレートTSCフレームワークであるFedSTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:26:23 GMT)
Quantum encryption design overcomes Shannon's theorem to achieve perfect-secrecy with reusable keys [6.2] シャノンの完全秘密定理(英語版)は、敵にゼロ情報をもたらす完全暗号系はワンタイムパッド(OTP)でなければならないと述べている。
我々はシャノンの定理を克服し、再利用可能な鍵で完全な秘密化を実現する量子暗号法を設計する大胆な試みを行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 03:52:26 GMT)
Cross-Species Data Integration for Enhanced Layer Segmentation in Kidney Pathology [6.0] レイヤセグメンテーションのための高品質なディープラーニングモデルのトレーニングは、大量の注釈付きデータの可用性に依存している。
患者の医療データのプライバシーと臨床症例が少ないため、臨床資料からの病理的データセットは比較的困難で高価である。
マウス腎臓データのような種間データでは、人間の腎臓と高い構造を持ち、特徴的に類似しているため、モデルの性能を高める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 19:30:40 GMT)
Maintainability Challenges in ML: A Systematic Literature Review [5.7] 本研究の目的は,機械学習ワークフローのさまざまな段階における保守性課題を特定し,合成することである。
13,000件以上の論文を審査し、56件を質的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:24:15 GMT)
Better Python Programming for all: With the focus on Maintainability [5.7] 本研究では,Large Language Models (LLM) が生成するコードの保守性向上を目的とした。
私たちのアプローチでは、モデルをトレーニングし、評価するために特別に設計されたデータセットを使用します。
LLMを微調整してコードの保守性を優先順位付けした後、我々の評価は、このモデルがコードの保守性標準を大幅に改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:14:22 GMT)
MatchSeg: Towards Better Segmentation via Reference Image Matching [5.6] ほとんどショットラーニングは、サポートセットとして知られる小さなラベル付きデータセットを使用して、新しいラベル付きイメージの予測ラベルをガイドすることで、注釈付きデータの必要性を克服することを目的としている。
このパラダイムに着想を得たMatchSegは,戦略的基準画像マッチングによる医用画像のセグメンテーションを強化する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 23:49:15 GMT)
Order of Compression: A Systematic and Optimal Sequence to Combinationally Compress CNN [5.3] 本稿では,複数の圧縮手法を最も効率的な順序で適用するための,体系的かつ最適なシーケンスを提案する。
提案手法では,ResNet34の計算コストを最大859倍に削減する。
我々は, モデル圧縮の行程をシンプルかつ効果的に探索することで, モデル圧縮の実践に光を当てることができると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:20:42 GMT)
On the Reliability of Radio Frequency Fingerprinting [5.1] RFF(Radio Frequency Fingerprinting)は、RF放射に基づいて物理層(PHY)のデバイスを識別するユニークな方法を提供する。
我々は,新しいFPGA画像が再ロードされるたびに,SDRが新しい通信を開始すると,指紋の突然変異が現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:06:21 GMT)
Indoor Air Quality Dataset with Activities of Daily Living in Low to Middle-income Communities [5.0] インドでは夏と冬の6ヶ月間に30箇所の屋内から空気の質を測定した。
データセットにはさまざまな種類の屋内環境が含まれている。
発展途上国のユニークな汚染パターンに対応することを目的としたデータ駆動学習モデル研究の基盤を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:41:03 GMT)
FabricQA-Extractor: A Question Answering System to Extract Information from Documents using Natural Language Questions [5.0] 可読性モデルを読み取ると、短いテキストを渡せば自然言語で表される質問に答える。
本稿では,リレーショナル構造に関する知識を活用して抽出品質を向上させるリレーショナルコヒーレンス(Relation Coherence)というモデルを提案する。
リレーショナルコヒーレンスによって抽出性能が向上し,大規模データセット上でFabricQA-Extractorが評価されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:16:54 GMT)
Improved Q-learning based Multi-hop Routing for UAV-Assisted Communication [4.8] 本稿では,Q-Learning-based Multi-hop Routing (IQMR) アルゴリズムを提案する。
ルーティング決定にQ(lambda)学習を用いることで、IQMRはエネルギー効率とネットワークデータのスループットを大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:24:31 GMT)
Automatic Metrics in Natural Language Generation: A Survey of Current Evaluation Practices [4.8] 我々は,特に自然言語生成タスクに焦点をあてて,自動メトリクスの使用に関する調査を行った。
その結果,不適切な測定値の使用や実装の詳細の欠如など,重大な欠点が明らかになった。
我々は、著者がフィールド内でより多くの厳格さを実現するために従うべきだと信じている推奨で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:13:10 GMT)
Identifying Technical Debt and Its Types Across Diverse Software Projects Issues [4.6] ソフトウェアプロジェクトの課題における技術的負債(TD)の識別は、コード品質の維持、長期的なメンテナンスコストの削減、プロジェクト全体の健全性の向上に不可欠である。
本研究は,大規模ソフトウェア開発において,高精度かつ効率的なTD識別の必要性に対処するため,トランスフォーマーモデルを用いたTD分類を進歩させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:46:54 GMT)
Point Source Identification Using Singularity Enriched Neural Networks [4.2] 本研究では,特異度向上手法と組み合わせたニューラルネットワークを用いて,点源を同定する新しいアルゴリズムを開発した。
本手法の有効性を,いくつかの挑戦的な実験で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:51:18 GMT)
Machine Learning Potentials: A Roadmap Toward Next-Generation Biomolecular Simulations [4.2] 機械学習のポテンシャルは、量子化学から粗い粒度のモデルまで、スケールにわたる分子シミュレーションのための革命的で統一的なフレームワークを提供する。
化学生物学および関連分野におけるその変革の可能性を完全に実現するために対処しなければならない重要な課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:53:33 GMT)
Me want cookie! Towards automated and transparent data governance on the Web [4.0] 本稿では,Webブラウザ内でのクッキーを含む個人データ管理のための社会工学的ビジョンを提案する。
まず,Web上での半自動データガバナンスの展望について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 02:16:28 GMT)
Developing a Llama-Based Chatbot for CI/CD Question Answering: A Case Study at Ericsson [4.0] 我々はEricssonの継続的インテグレーションと継続的デリバリ(CI/CD)に関する質問に答えるLlamaベースのロボットを開発した。
BM25と埋め込みレトリバーを組み合わせたアンサンブルレトリバーは、最高の性能を得る。
私たちの最も正確な構成は、61.11%の質問に対して完全な正解を提供し、26.39%の回答を部分的に正解し、12.50%の誤解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 19:17:00 GMT)
Enhancing Audio-Language Models through Self-Supervised Post-Training with Text-Audio Pairs [3.8] 音声とテキストのマルチモーダルコントラスト学習戦略が急速に注目されている。
これらのモデルが自然言語や時間的関係を理解する能力は、いまだに未探索でオープンな研究分野である。
本稿では,時間的インスツルメント手法であるTeminalを用いて,時間的理解を伴うマルチモーダルALMを,従来の音声言語タスクの能力を損なうことなく装備することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 18:53:17 GMT)
A Study of PHOC Spatial Region Configurations for Math Formula Retrieval [3.7] 文字のピラミッドヒストグラム(PHOC)は記号の空間的位置を二進ベクトルとして表している。
PHOCは数学に特化せず、化学図、チャート、その他のグラフィックに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 20:11:01 GMT)
Temporal Reversed Training for Spiking Neural Networks with Generalized Spatio-Temporal Representation [3.6] スパイニューラルネットワーク(SNN)は、超低エネルギーコンピューティングパラダイムとして広く注目を集めている。
近年,SNNの特徴抽出能力の向上に焦点が当てられているが,非効率性や準最適性能に悩まされている。
私たち。
SNNの時間的性能を最適化するために,TRT法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:23:38 GMT)
iRAG: Advancing RAG for Videos with an Incremental Approach [3.5] 大規模なビデオコーパス内のすべてのコンテンツをテキスト記述に一回、前もって変換することは、高い処理時間を必要とする。
iRAGと呼ばれるインクリメンタルなRAGシステムを提案し、RAGを新たなインクリメンタルなワークフローで拡張し、ビデオデータのインタラクティブなクエリを可能にする。
iRAGは、大規模なビデオコーパスの効率的なインタラクティブクエリをサポートするインクリメンタルワークフローでRAGを拡張する最初のシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:29:35 GMT)
Unraveling Text Generation in LLMs: A Stochastic Differential Equation Approach [3.4] 本稿では,GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) のテキスト生成過程を解釈するための微分方程式 (SDE) の適用について検討する。
我々はSDEを用いてこの生成過程を表現し、決定論的傾向と摂動の両方を捉える。
ニューラルネットワークを用いてこれらの関数を適合させ、実世界のテキストコーパス上でモデルを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:30:27 GMT)
ConVerSum: A Contrastive Learning based Approach for Data-Scarce Solution of Cross-Lingual Summarization Beyond Direct Equivalents [3.4] 言語間要約は自然言語処理の洗練された分野である。
高品質なCLSデータがない場合、CLSには実現可能な解決策がない。
コントラスト学習のパワーを活かしたCLSのための新しいデータ効率のアプローチであるConVerSumを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 19:03:53 GMT)
Imaginary Hamiltonian variational ansatz for combinatorial optimization problems [3.1] パラメタライズド量子ゲートのツリー配置を導入し、1ラウンド$i$HVAを用いて任意のツリーグラフを正確に解けるようにする。
我々のアンサッツは、最大24ノードと$D leq 5$のグラフに対して、MaxCutを正確に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 03:34:17 GMT)
From Specifications to Prompts: On the Future of Generative LLMs in Requirements Engineering [2.9] ジェネレーティブLLMは、要求工学に革命をもたらす可能性がある。
このコラムは、斬新さを探求し、効果的な相互作用のための正確なプロンプトの重要性を紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 07:38:10 GMT)
Addressing Distribution Shift in RTB Markets via Exponential Tilting [2.6] 機械学習アプリケーションでは、トレーニングとターゲット環境の間の分散シフトによって、モデルパフォーマンスが大幅に低下する可能性がある。
本研究では,このシフトがリアルタイム入札(RTB)市場コンテキストにおけるバイナリ分類モデルに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:43:36 GMT)
On the KL-Divergence-based Robust Satisficing Model [2.4] 頑丈さを満足させる枠組みは 学界から注目を集めています
本稿では,解析的解釈,多様な性能保証,効率的で安定した数値法,収束解析,階層型データ構造に適した拡張について述べる。
我々は、最先端のベンチマークと比較して、モデルの性能が優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 10:05:05 GMT)
DSReLU: A Novel Dynamic Slope Function for Superior Model Training [2.2] このアプローチの理論的根拠は、ReLUのような従来のアクティベーション関数に関連する制限を克服することである。
提案手法は,Mini-ImageNet,CIFAR-100,MIT-BIHデータセットに基づいて,分類基準と一般化能力の改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 10:01:30 GMT)
Bethe-ansatz diagonalization of steady state of boundary driven integrable spin chains [2.0] 境界散逸中の可積分スピン鎖の非平衡定常状態(NESS)は準粒子の言葉で説明できる。
NESSのスペクトルは、関連するコヒーレント系に対するBethe ansatz方程式によって完全に説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 22:28:34 GMT)
DyFFPAD: Dynamic Fusion of Convolutional and Handcrafted Features for Fingerprint Presentation Attack Detection [2.0] ユーザの指紋を同意の有無にかかわらず偽造することにより、提示攻撃を行うことができる。
本稿では,プレゼンテーションアタックを検出するために,深層CNNと手作り特徴の動的アンサンブルを提案する。
提案手法をLiveness Detection Competitionからベンチマークデータベース上で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:24:20 GMT)
Solving Partial Differential Equations with Equivariant Extreme Learning Machines [2.0] 極端学習機械を用いて偏微分方程式を予測する。
サンプル効率を高めるために, 追加の対称性をいかに活用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:40:48 GMT)
TimeSense: Multi-Person Device-free Indoor Localization via RTT [1.8] TimeSense(タイムセンス)はIEEE 802.11-2016標準に基づくデバイスフリーの屋内ローカライズシステムである。
TimeSenseは1.57mと2.65mの中央値のローカライゼーション精度を達成している。
これは2つのテストベッドで、最先端のテクニックのパフォーマンスを49%、そして103%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:12:33 GMT)
EagleEye: Attention to Unveil Malicious Event Sequences from Provenance Graphs [1.3] エンドポイントのセキュリティは、脅威とアタックの進化の性質のため、難しい。
エンドポイントロギングシステムが成熟するにつれて、プロファイランスグラフ表現は洗練された振る舞いルールの作成を可能にします。
本稿では,行動事象の表現にプロファイランスグラフからリッチな特徴を利用する新しいシステムであるEagleEyeを開発し,提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:48:02 GMT)
Establishment of a Blockchain-based Architecture for Fake News Detection [1.3] 本稿では,ブロックチェーンベースの偽ニュース管理ソフトウェアシステムに対する規範的アーキテクチャソリューションを提案する。
2つの候補アーキテクチャの実装と、簡単なシミュレーションに基づく評価は、機能的および品質要件を満たすためのソリューションの実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 18:07:49 GMT)
Uncovering key predictors of high-growth firms via explainable machine learning [1.2] 本稿では5,071社の財務・特許データを分析する。
アンサンブル学習アルゴリズムを利用することで、技術的、ネットワーク的、あるいはその両方に財務的特徴を組み込むことで、より正確な高成長のファーム予測がもたらされることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 09:39:07 GMT)
Multi-Camera Multi-Person Association using Transformer-Based Dense Pixel Correspondence Estimation and Detection-Based Masking [1.1] マルチカメラアソシエーション (Multi-camera Association, MCA) は、カメラビューを通してオブジェクトや個人を識別するタスクである。
我々は,高密度画素対応推定に基づく新しいマルチカメラマルチターゲットアソシエーションアルゴリズムについて検討する。
以上の結果から,このアルゴリズムは互いに近接するカメラ対の歩行者と極めてよく関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 20:58:16 GMT)
Ranking Across Different Content Types: The Robust Beauty of Multinomial Blending [1.1] クロスコンテンツ型ランキングは、従来の学習からランクへのアルゴリズムにとって重要な課題である。
マルチノミアルブレンディング(MB)という,クロスコンテンツ型ランキングの簡易手法について検討する。
Amazon MusicランキングのユースケースからA/Bテストの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:11:31 GMT)
H2PIPE: High throughput CNN Inference on FPGAs with High-Bandwidth Memory [1.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、大量の並列化可能な計算と頻繁なメモリアクセスを組み合わせる。
この作業は最先端のデータフローアクセラレータを拡張して、HBM(High-Bandwidth Memory)とオンチップストレージの両方を活用する。
最高の先行研究と比較して、ResNet-18、ResNet-50、VGG-16で、少なくとも19.4x、5.1x、10.5xのスピードアップが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:25:32 GMT)
Architectural Foundations and Strategic Considerations for the Large Language Model Infrastructures [0.9] 大規模言語モデル(LLM)インフラストラクチャの開発は、人工知能における重要な取り組みである。
本稿では,LLMのインフラ,ソフトウェア,データ管理の複雑な状況について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:54:34 GMT)
Prediction of flow and elastic stresses in a viscoelastic turbulent channel flow using convolutional neural networks [0.9] 我々は,粘弾性乱流における壁面近傍の瞬時流れを予測するためにニューラルネットワークモデルを用いた。
これらのモデルでは、冬眠間隔における関心量の予測精度が向上した。
この方法は、フロー制御や、実験から利用可能な壁情報のみを使用する場合にも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:09:35 GMT)
Data Science Principles for Interpretable and Explainable AI [0.8] 解釈可能でインタラクティブな機械学習は、複雑なモデルをより透明で制御しやすいものにすることを目的としている。
本論は, この分野における文献の発達から重要な原則を合成するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 22:08:38 GMT)
Unconditionally secure quantum commitments with preprocessing [0.7] 量子補助入力の助けを借りて計算的にセキュアなコミットメントスキームを構築する方法を示す。
量子補助入力は、一様指数時間でサンプリングするか、少なくとも2倍指数時間で準備することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 17:15:27 GMT)
Graph Classification with GNNs: Optimisation, Representation and Inductive Bias [0.6] このような等価性は、付随する最適化問題を無視するものであり、GNN学習プロセスの全体像を提供するものではない、と我々は主張する。
理論的には、グラフ内のメッセージパッシング層は、識別サブグラフか、あるいはグラフ全体に分散した識別ノードの集合を探索する傾向にあることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 18:15:44 GMT)
FedKBP: Federated dose prediction framework for knowledge-based planning in radiation therapy [0.6] ドーズ予測は、患者固有の線量分布を自動的に生成することにより、知識ベース計画(KBP)において重要な役割を果たす。
深層学習に基づく線量予測手法の最近の進歩は、データコントリビュータ間の協調が必要である。
フェデレーションラーニング(FL)がソリューションとして登場し、医療センターは患者のデータのプライバシーを損なうことなく、ディープラーニングモデルを共同で訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:57:14 GMT)
As an AI Language Model, "Yes I Would Recommend Calling the Police": Norm Inconsistency in LLM Decision-Making [0.4] われわれは、Amazon Ringのホーム監視ビデオで警察を呼ぶかどうかを判断するリスクの高いアプリケーションに焦点を当てている。
対象者の肌色, 性別, 映像が記録された地区の特徴について, 3つの最先端LCMの判断について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:37:24 GMT)
A Novel Data-driven Numerical Method for Hydrological Modeling of Water Infiltration in Porous Media [0.4] 根圏土壌の水分モニタリングはセンサによるスマート灌水と農業干ばつ防止に不可欠である。
本稿ではDRW(Data-driven Global Random Walk)アルゴリズムという新しいデータ駆動アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:07:59 GMT)
Measuring Visual Sycophancy in Multimodal Models [0.4] 本稿では,マルチモーダル言語モデルにおける「視覚的梅毒」現象について紹介し,考察する。
本稿では,従来の知識や応答に矛盾する場合でも,視覚的に提示される情報を不均等に好む傾向について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:25:36 GMT)
CyberPal.AI: Empowering LLMs with Expert-Driven Cybersecurity Instructions [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、非常に高度な自然言語処理(NLP)機能を持ち、様々なアプリケーションにまたがる汎用機能を提供する。
しかし、サイバーセキュリティのような複雑なドメイン固有のタスクへの応用は、しばしば重大な課題に直面している。
本研究では,SecKnowledgeとCyberPal.AIを紹介し,これらの課題に対処し,セキュリティ専門家のLSMを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 22:37:39 GMT)
Quantum Digital Simulation of Cavity Quantum Electrodynamics: Insights from Superconducting and Trapped Ion Quantum Testbeds [0.0] 我々は、オープンなCQED物理を効率的に研究する量子コンピュータの可能性について、早期に検討する。
我々のシミュレーションでは、N$原子を含む一斉に励起されたTavis-Cummingsモデルの力学をマッピングする最近の量子アルゴリズムを用いている。
各ハードウェアプラットフォームにおけるゲートエラー,ノイズ,デコヒーレンスの影響を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:33:45 GMT)
Variational Tensor Neural Networks for Deep Learning [0.0] 深部ニューラルネットワーク(NN)へのテンソルネットワーク(TN)の統合を提案する。
これにより、大きなパラメータ空間上で効率的にトレーニングできるスケーラブルなテンソルニューラルネットワーク(TNN)アーキテクチャが実現される。
我々はTNNモデルを設計し、線形および非線形回帰、データ分類、MNIST手書き桁の画像認識のためのベンチマーク結果を提供することにより、提案手法の精度と効率を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:02:17 GMT)
Understanding and mitigating noise in molecular quantum linear response for spectroscopic properties on quantum computers [0.0] 本稿では、シミュレーションされたフォールトトレラント量子コンピュータの分光特性を求める量子線形応答理論について述べる。
この研究は、量子アルゴリズムにおけるノイズの起源を分析し予測するための新しいメトリクスを導入している。
パウリ省エネによる計測コストと騒音の低減効果を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 23:46:17 GMT)
The quantum uncertainty relations of quantum channels [0.0] 不確実性の関係は、古典的世界と量子的世界との本質的な違いを明らかにする。
我々は、コヒーレンスの相対エントロピーに関する量子チャネルの量子不確実性関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 03:26:34 GMT)
Structure to Property: Chemical Element Embeddings and a Deep Learning Approach for Accurate Prediction of Chemical Properties [0.0] 化学分類タスクのためのelEmBERTモデルを提案する。
これは多層エンコーダアーキテクチャのようなディープラーニング技術に基づいている。
我々は, 有機, 無機, 結晶化合物の集合に対して, アプローチがもたらす機会を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:06:04 GMT)
Spectral response of a nonlinear Jaynes-Cummings model [0.0] 変形場演算子に基づく非線形Jaynes-Cummingsモデルの時間依存スペクトル応答の解析式を得る。
非線形空洞場の長時間応答は、回路量子力学の強い分散状態において実験的に得られたものと類似していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 01:20:30 GMT)
Sentiment analysis of preservice teachers' reflections using a large language model [0.0] 本研究の目的は,教師教育におけるリフレクティブ・プラクティスの質的,定量的,計算的分析のギャップを埋めることである。
教員教育にLLM分析を効果的に統合し、教員と教員教育者の両方に包括的かつ関連性の高い分析方法と結果形式を開発することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 01:56:15 GMT)
Research on color recipe recommendation based on unstructured data using TENN [0.0] 本稿では,感情的自然言語を用いた非構造化データに基づいて,カラーレシピを推論するTENNを提案する。
特に、明るさ、彩度、色情報などが不可欠であるプロセスにおいて、ほとんどの中小企業は、大企業を除いて、色ミキサーの暗黙の知識と感受性に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 04:45:48 GMT)
Relaxation dynamics of an unlike spin pair system [0.0] このスピン量子系は、ヘテロ核二層スピン系の緩和ダイナミクスを解析するための量子モデルである。
密度行列要素の表現と各コヒーレンス秩序の緩和速度定数を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 22:12:00 GMT)
Out-of-distribution materials property prediction using adversarial learning based fine-tuning [0.0] 本稿では,特定のデータセットに適応させるための微調整アプローチをターゲットとした逆学習を提案する。
実験では,限られたサンプルを持つMLにおいて,CALアルゴリズムの成功を高い有効性で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 21:22:21 GMT)
Non-onsite symmetries and quantum teleportation in split-index matrix product states [0.0] 我々は、新しい物理的および計算的性質を持つスピン鎖のクラスを記述する。
物理的側面では、スピン鎖は非オンサイト対称性によって定義される対称性で保護された位相の例を与える。
計算面では、スピン鎖は長距離で決定論的に情報をテレポートするために使用できる新しい種類の状態を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 19:48:54 GMT)
Linear Attention is Enough in Spatial-Temporal Forecasting [0.0] 本稿では,道路ネットワークにおけるノードを独立した時空間トークンとして扱うことを提案する。
次に、それらをバニラ変換器に入力して、複雑な時空間パターンを学習します。
提案手法は,手頃な計算コストで最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 10:06:50 GMT)
LOID: Lane Occlusion Inpainting and Detection for Enhanced Autonomous Driving Systems [0.0] 本研究では,難易度の高い環境下での車線検出を向上するための2つの革新的なアプローチを提案する。
最初のアプローチであるAug-Segmentは、CULanesのトレーニングデータセットを増強することで、従来のレーン検出モデルを改善する。
第2のアプローチであるLOID Lane Occlusion Inpainting and Detectionは、塗装モデルを用いて、閉鎖された地域の道路環境を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:55:40 GMT)
Isotope-Selective Strong Field Ionization of Semi-Heavy Water [0.0] 半重水 (HOD) は、結合が同位体でラベル付けされる最も単純な分子の1つである。
1対の強い数フェムト秒赤外レーザーパルスが2つの結合の1つに沿ってイオン化を選択的にトンネルするために用いられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 00:45:34 GMT)
Introducing a new hyper-parameter for RAG: Context Window Utilization [0.0] RAGシステムは、外部知識ベースから取得した関連情報を組み込むことで、生成モデルを強化する。
検索および処理されたテキストチャンクのサイズは、RAG性能に影響を与える重要な要因である。
本研究の目的は,回答生成品質を最大化する最適チャンクサイズを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:31:56 GMT)
Integrating Large Language Models into a Tri-Modal Architecture for Automated Depression Classification [0.0] メジャー・うつ病(Major Depressive Disorder、MDD)は、世界中の3億人に影響を及ぼす広汎な精神疾患である。
本研究は, 臨床面接記録からのうつ病のバイナリ分類のための, BiLSTM に基づくトリモーダルモデルレベルの融合アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 03:01:59 GMT)
Increasing transformer token length with a Maximum Entropy Principle Method [0.0] トランスフォーマーは、処理されたシーケンスの長さに対する二次的依存の計算オーバーヘッドに悩まされる。
本稿では, 変圧器の自己回帰長を延ばすトレーニングと推論/生成の中間段階を付加する3つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:47:39 GMT)
Hybrid Semantic Search: Unveiling User Intent Beyond Keywords [0.0] 本稿では,ユーザの意図を理解する上で,従来のキーワードベースの検索の限界に対処する。
非意味的な検索エンジン、LLM(Large Language Models)、埋め込みモデルの強みを活用する新しいハイブリッド検索手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 16:04:31 GMT)
HookChain: A new perspective for Bypassing EDR Solutions [0.0] この記事ではHookChainを紹介します。
IAT Hookingテクニック、動的SSN解決、間接システムコールの正確な組み合わせにより、HookChainはWindowsサブシステムの実行フローをリダイレクトする。
この作業は、サイバーセキュリティの現在の慣例に挑戦するだけでなく、将来の保護戦略への将来的な道にも光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 02:12:39 GMT)
Heterogeneous Transfer Learning for Building High-Dimensional Generalized Linear Models with Disparate Datasets [0.0] 本稿では,高次元一般化線形モデル構築のための伝達学習手法について述べる。
我々は、すべての予測器に関する詳細な情報と、より限定された予測器のセットを持つ、より大きい、潜在的にはるかに大きな研究データを用いて、主研究からのデータを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 05:27:52 GMT)
Group-invariant estimation of symmetric states generated by noisy quantum computers [0.0] 量子プロセッサによって生成される対称量子状態の密度行列を解析する。
我々は、量子最大エントロピー(MaxEnt)推定と等価となる推定手法を利用する。
量子状態対称性の事前知識のスマートな使用により、システム上で必要な測定値の数と、データの保存と処理を行う計算問題のサイズの両方が削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:20:43 GMT)
Gaussian Process Kolmogorov-Arnold Networks [0.0] 我々は、ガウス過程(GP)を非線形ニューロンとして組み込むことにより、コルモゴロフ・アーノルドネットワーク(KAN)への確率的拡張を導入し、これをGP-KANと呼ぶ。
これらのGPニューロンは、少数のパラメータを使用しながら頑健な非線形モデリング能力を示し、フィードフォワードネットワーク構造に容易に完全に組み込むことができる。
MNIST分類の文脈では、GP-KANをベースとした8千のパラメータのモデルは、150万のパラメータを持つ現在の最先端モデルと比較して98.5%の予測精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 08:45:38 GMT)
Exploring the relation between qubit count in entangled systems and the CKW inequality [0.0] 一般化されたW状態のような特定の状態では、粒子の数が増加すると、$pi$-tangle が 0 に近づく。
GHZ状態のような量子ビット数に依存しない確率係数を持つ絡み合い状態において、$pi$-tangle はシステムの絡み合いを研究するための適切な尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 06:33:16 GMT)
Direction of Arrival Estimation with Sparse Subarrays [0.0] 本稿では,タイプIとタイプIIの2つの配列カテゴリを含む配列アーキテクチャを提案する。
そこで我々は,部分的に校正された配列シナリオに適した2つのDOA推定アルゴリズムを考案した。
アルゴリズムは、利用可能な物理センサーの数よりも多くのソースを推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 23:47:24 GMT)
Der Weg zur digitalen Arbeitsmappe: Digitales Prüfungswesen mit Zertifizierung [0.0] 本研究の目的は,学生のパフォーマンスを記録・評価するための代替手法を提案することである。
意図された結果は、作業サンプルを備えたデジタルポートフォリオである。
このアプローチはブロックチェーンとウォレット/リポジトリに基づいており、最も広い意味ではスマートコントラクトの実装に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 12:21:37 GMT)
Benchmarking quantum machine learning kernel training for classification tasks [0.0] 本研究は、分類タスクに焦点を当てた量子カーネル推定(QKE)と量子カーネルトレーニング(QKT)のベンチマーク研究を行う。
ZZFeatureMapとCovariantFeatureMapという2つの量子特徴写像がこの文脈で分析される。
実験結果から、量子法は異なるデータセット間で様々な性能を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 10:53:06 GMT)
Auto-weighted Bayesian Physics-Informed Neural Networks and robust estimations for multitask inverse problems in pore-scale imaging of dissolution [0.0] 細孔画像における新しいデータ同化戦略を提案する。
これにより、不確実性量子化を取り入れた反応性逆問題に頑健に対処できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:43:04 GMT)
An Open-Source American Sign Language Fingerspell Recognition and Semantic Pose Retrieval Interface [0.0] 本稿では,アメリカ手話の指先認識とセマンティックポーズ検索のためのオープンソースインタフェースを提案する。
我々は、モデルアーキテクチャの技術的な詳細、ワイルドなアプリケーション、および現実世界の消費者アプリケーションの将来的な拡張について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 23:59:17 GMT)
AI Managed Emergency Documentation with a Pretrained Model [0.0] 本研究では,救急部(ED)退院書状作成の効率化と品質向上を目的とした大規模言語モデルシステムについて検討した。
我々は,ED放電文字の生成における人工知能ソフトウェアの有用性と,この技術に対する医師の態度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 13:11:46 GMT)
A theoretical framework for reservoir computing on networks of organic electrochemical transistors [0.0] 有機電気化学トランジスタ (OECTs) は非線形過渡特性を持つ物理デバイスである。
我々は,OECTを非線形単位として,貯水池コンピュータをシミュレーションするための理論的枠組みを提案する。
このような実装は、標準的な貯水池コンピュータ実装に匹敵する性能で、ロレンツアトラクションを正確に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 15:04:09 GMT)
A Fast and Computationally Inexpensive Method For Image Translation of 3D Volume Patient Data [0.0] 本稿では,SynthRAD Grand Challengeデータセット上で,SEM法を用いてCycleGANを訓練した。
モデル性能は,PSNR,SSIM,MAE,MSEなどの定量的性能指標を用いて質的,定量的に評価した。
本稿では,FQGA(Fast Paired Image-to- Image Translation Quarter-Generator Adversary)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 14:55:15 GMT)
A Benchmark Time Series Dataset for Semiconductor Fabrication Manufacturing Constructed using Component-based Discrete-Event Simulation Models [0.0] この研究はIntel半導体製造工場のベンチマークモデルに基づいている。
時系列データセットは離散時間軌道を用いて構築される。
データセットは、機械学習コミュニティで行動分析に利用することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 23:05:47 GMT)