Mechanistic Design and Scaling of Hybrid Architectures [114.3] 我々は、様々な計算プリミティブから構築された新しいハイブリッドアーキテクチャを特定し、テストする。
本研究では,大規模計算最適法則と新しい状態最適スケーリング法則解析を用いて,結果のアーキテクチャを実験的に検証する。
我々は,MAD合成法と計算-最適パープレキシティを相関させ,新しいアーキテクチャの正確な評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:26:18 GMT)
Exploring Vacant Classes in Label-Skewed Federated Learning [113.7] クライアント間の局所的なラベル分布の相違を特徴とするラベルスキューは、連合学習において大きな課題となる。
本稿では, ラベルスキュード・フェデレート学習における新しい手法であるFedVLSについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:27:59 GMT)
3D-Aware Instance Segmentation and Tracking in Egocentric Videos [107.1] エゴセントリックなビデオは、3Dシーンの理解にユニークな課題を提示する。
本稿では,一対一のビデオにおけるインスタンスのセグメンテーションとトラッキングに対する新しいアプローチを提案する。
空間的および時間的手がかりを取り入れることで、最先端の2D手法と比較して優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:08:25 GMT)
C2P-CLIP: Injecting Category Common Prompt in CLIP to Enhance Generalization in Deepfake Detection [98.3] 本稿では、カテゴリ共通プロンプトCLIPを紹介し、カテゴリ共通プロンプトをテキストエンコーダに統合し、カテゴリ関連概念をイメージエンコーダに注入する。
提案手法は,テスト中に追加パラメータを導入することなく,元のCLIPと比較して検出精度が12.41%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:14:25 GMT)
MOKA: Open-Vocabulary Robotic Manipulation through Mark-Based Visual Prompting [97.5] 我々は,自由形式の言語命令で指定されたロボット操作タスクを解決するために,視覚言語モデルを用いたアプローチであるMokaを提案する。
我々のアプローチの中心は、VLMの観測画像と物理世界におけるロボットの行動に関する予測を橋渡しする、コンパクトな点ベースの可測性表現である。
ツールの使用,変形可能な身体操作,オブジェクト再構成など,さまざまなテーブルトップ操作タスクにおけるMokaの性能評価と解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:47:42 GMT)
Text-Conditioned Resampler For Long Form Video Understanding [94.8] トレーニング済みのビジュアルエンコーダと大言語モデル(LLM)を用いたテキストコンディショニングビデオリサンプラー(TCR)モジュールを提案する。
TCRは、最適化された実装なしで、平易な注意で一度に100フレーム以上を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:47:11 GMT)
ARMADA: Attribute-Based Multimodal Data Augmentation [93.1] Attribute-based Multimodal Data Augmentation (ARMADA) は、知識誘導による視覚属性の操作による新しいマルチモーダルデータ拡張手法である。
ARMADAは、新しいマルチモーダルデータ生成フレームワークである。 (i) 意味的に一貫性があるがユニークな画像-テキストペア生成のために、シンボリックKBから知識基底属性を抽出する。
これはまた、解釈可能性の向上と現実世界の接地のために外部の知識プロキシを活用する必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:27:25 GMT)
EasyDGL: Encode, Train and Interpret for Continuous-time Dynamic Graph Learning [92.7] 本稿では,3つのモジュールから構成される使い勝手の良いパイプライン(EasyDGL)を設計することを目的とする。
EasyDGLは、進化するグラフデータからモデルが学習する周波数コンテンツの予測力を効果的に定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:17:28 GMT)
Transformers to SSMs: Distilling Quadratic Knowledge to Subquadratic Models [92.4] 本稿では,事前学習したトランスフォーマーアーキテクチャを,状態空間モデル(SSM)などの代替アーキテクチャに蒸留する手法を提案する。
提案手法はMOHAWKと呼ばれ、3Bトークンと5Bトークンを用いたハイブリッドバージョン(Hybrid Phi-Mamba)を用いてPhi-1.5アーキテクチャに基づくMamba-2変異体を蒸留することができる。
Phi-Mambaは、スクラッチからモデルのトレーニングに使用されるトレーニングデータの1%未満を使用してはいるが、過去のオープンソース非トランスフォーマーモデルと比較して、大幅にパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:48:11 GMT)
Adversarial Prompt Tuning for Vision-Language Models [86.6] AdvPT(Adversarial Prompt Tuning)は、視覚言語モデル(VLM)における画像エンコーダの対向ロバスト性を高める技術である。
我々は,AdvPTが白箱攻撃や黒箱攻撃に対する抵抗性を向上し,既存の画像処理による防御技術と組み合わせることで相乗効果を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:38:47 GMT)
LongVILA: Scaling Long-Context Visual Language Models for Long Videos [86.3] LongVILAは、システム、モデルトレーニング、データセット開発を含む、長期コンテキストの視覚言語モデルのためのフルスタックソリューションである。
システム側では、長文学習と推論を可能にする最初のマルチモーダルシーケンス並列システム(MM-SP)を導入する。
MM-SPはRing-Style Sequence Parallelismより2.1x - 5.7倍、Megatron-LMより1.4倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:48:08 GMT)
Geometry Informed Tokenization of Molecules for Language Model Generation [85.8] 言語モデル(LM)を用いた三次元空間における分子生成の検討
分子グラフのトークン化は存在するが、3次元幾何学では、ほとんど探索されていない。
分子幾何学を$SE(3)$-invariant 1D離散配列に変換するGeo2Seqを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:09:59 GMT)
SMILE: Zero-Shot Sparse Mixture of Low-Rank Experts Construction From Pre-Trained Foundation Models [85.7] 我々は、ゼロショットスパースミクチャー(SMILE)と呼ばれるモデル融合に対する革新的なアプローチを提案する。
SMILEは、余分なデータやさらなるトレーニングなしに、ソースモデルをMoEモデルにアップスケーリングできる。
画像分類やテキスト一般化タスクなど,さまざまなシナリオを対象とした広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:32:15 GMT)
Appearance-Based Refinement for Object-Centric Motion Segmentation [85.2] 本稿では,ビデオストリームの時間的一貫性を利用して,不正確なフローベース提案を補正する外観に基づく改善手法を提案する。
提案手法では,高精度なフロー予測マスクを模範として,シーケンスレベルの選択機構を用いる。
パフォーマンスは、DAVIS、YouTube、SegTrackv2、FBMS-59など、複数のビデオセグメンテーションベンチマークで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:14:13 GMT)
Deterministic Policy Gradient Primal-Dual Methods for Continuous-Space Constrained MDPs [82.3] 我々は,非漸近収束を伴う最適決定主義政策を求めるための決定主義的政策勾配原始双対法を開発した。
D-PGPDの一次-双対反復は、最適正則化原始-双対にサブ線形速度で収束することが証明された。
我々の知る限り、これは連続空間制約型MDPに対する決定論的ポリシー探索法を提案する最初の研究であると思われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:11:04 GMT)
UniMem: Towards a Unified View of Long-Context Large Language Models [82.2] 長文処理は、大規模言語モデル(LLM)の適用性を制限する重要な能力である
我々は,LLMのメモリ拡張の観点から,既存の長文メソッドを再構成する統一フレームワークUniMemを紹介する。
我々は、UniMemに基づく16の既存手法を再フォーマットし、4つの代表的な手法を分析し、設計原則と強みを明らかにする。
これらの分析に基づいて、これらのアルゴリズムの強みを統合する革新的なアプローチであるUniMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:47:15 GMT)
GPT-Augmented Reinforcement Learning with Intelligent Control for Vehicle Dispatching [82.2] GARLIC: GPT拡張強化学習のフレームワーク。
本稿では,GPT強化強化学習とインテリジェント制御のフレームワークであるGARLICについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:23:38 GMT)
Towards Quantum Federated Learning [80.2] 量子フェデレートラーニング(Quantum Federated Learning)は、学習プロセスにおけるプライバシ、セキュリティ、効率性の向上を目的とする。
我々は、QFLの原則、技術、および新しい応用について、包括的に理解することを目指している。
QFLの分野が進むにつれ、様々な産業でさらなるブレークスルーや応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:58:55 GMT)
RealCustom++: Representing Images as Real-Word for Real-Time Customization [80.0] テキスト・ツー・イメージのカスタマイズは、テキストのセマンティクスと主題の外観の両方に合わせた新しいイメージを合成することを目的としている。
既存の作品は擬単語のパラダイムに従っており、特定の主題を擬単語として表現する。
そこで我々はRealCustom++と呼ばれる新しいリアルワードパラダイムを提案し,その代わりに課題を非コンフリクトなリアルワードとして表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:15:44 GMT)
Learnable Item Tokenization for Generative Recommendation [78.3] LETTER (Larnable Tokenizer for generaTivE Recommendation) を提案する。
LETTERは、セマンティック正規化のためのResidual Quantized VAE、協調正規化のためのコントラストアライメント損失、コードの割り当てバイアスを軽減するための多様性損失を組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:21:17 GMT)
Detectors for Safe and Reliable LLMs: Implementations, Uses, and Limitations [76.2] 大規模言語モデル(LLM)は、不誠実なアウトプットからバイアスや有害な世代に至るまで、さまざまなリスクを受けやすい。
我々は,様々な害のラベルを提供するコンパクトで容易に構築できる分類モデルである,検出器のライブラリを作成し,展開する取り組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:24:30 GMT)
Lory: Fully Differentiable Mixture-of-Experts for Autoregressive Language Model Pre-training [73.9] 私たちは、このようなアーキテクチャを自動回帰言語モデルに拡張する最初のアプローチであるLoryを紹介します。
パラメータマッチングされた高密度モデルよりも、多種多様な下流タスクにおいて顕著な性能向上を示す。
セグメントレベルのルーティングにもかかわらず、Loryモデルはトークンレベルのルーティングを備えた最先端のMoEモデルと比較して、競合的なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:45:06 GMT)
Valid Inference After Causal Discovery [73.9] 我々は、因果関係発見後の推論に有効なツールを開発する。
因果発見とその後の推論アルゴリズムの組み合わせは,高度に膨らんだ誤発見率をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:50:28 GMT)
"Image, Tell me your story!" Predicting the original meta-context of visual misinformation [70.5] オープンウェブから検索した画像の内容とテキスト証拠を用いて,画像を元のメタコンテキストにグラウンドする自動システムを導入する。
実験では,検索と推論におけるいくつかのオープンな課題を強調しながら,有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:21:34 GMT)
DatasetNeRF: Efficient 3D-aware Data Factory with Generative Radiance Fields [68.9] 本稿では,無限で高品質な3Dアノテーションを3Dポイントクラウドセグメンテーションとともに生成できる新しいアプローチを提案する。
我々は3次元生成モデルに先立って強力なセマンティクスを活用してセマンティクスデコーダを訓練する。
トレーニングが完了すると、デコーダは遅延空間を効率よく一般化し、無限のデータの生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:34:28 GMT)
Information-Theoretic Distillation for Reference-less Summarization [67.5] 本稿では,要約のための情報理論的目的に基づいて,強力な要約器を蒸留する新しい枠組みを提案する。
我々は,教師モデルとしてPythia-2.8Bから出発する。
我々は,ChatGPTと競合する5億8800万のパラメータしか持たないコンパクトだが強力な要約器に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:38:14 GMT)
In-Context Learning with Representations: Contextual Generalization of Trained Transformers [66.8] In-context Learning (ICL) は、事前訓練された大規模言語モデルの能力を指し、推論中にいくつか例を挙げると、新しいタスクを学習できる。
本稿では,非線形回帰タスクのレンズによる勾配降下による変圧器のトレーニングダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:47:46 GMT)
BatGPT-Chem: A Foundation Large Model For Retrosynthesis Prediction [65.9] BatGPT-Chemは150億のパラメータを持つ大規模な言語モデルであり、再合成予測の強化に最適化されている。
我々のモデルは幅広い化学知識を捉え、反応条件の正確な予測を可能にする。
この開発により、化学者は新しい化合物を十分に扱うことができ、医薬品製造と材料科学の革新サイクルを早める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:17:40 GMT)
MM-Mixing: Multi-Modal Mixing Alignment for 3D Understanding [64.7] MM-Mixingは3次元理解のためのマルチモーダルミキシングアライメントフレームワークである。
提案する2段階学習パイプラインは,特徴レベルと入力レベルを混合して3Dエンコーダを最適化する。
MM-Mixingは,様々な学習シナリオにおけるベースライン性能を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:26:25 GMT)
NeuRodin: A Two-stage Framework for High-Fidelity Neural Surface Reconstruction [63.9] サイン付き距離関数 (SDF) を用いたボリュームレンダリングは, 表面再構成において有意な機能を示した。
ニューロディン(NeuRodin)は、新しい2段階の神経表面再構成フレームワークである。
NeuRodinは高忠実な表面再構成を実現し、密度ベース手法の柔軟な最適化特性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:36:35 GMT)
Efficient Inference of Sub-Item Id-based Sequential Recommendation Models with Millions of Items [63.1] PQTopKアルゴリズムを用いてRecJPQに基づくモデルの推論効率を改善することができることを示す。
我々は、RecJPQで強化されたSASRecを、元のSASRecの推論手法に比べて4.5倍、RecJPQコードで実装された手法に比べて1.56倍の速度で高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:43:48 GMT)
The curse of random quantum data [62.2] 量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。
量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。
この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:18:07 GMT)
TeamLoRA: Boosting Low-Rank Adaptation with Expert Collaboration and Competition [61.9] 我々は,専門家のためのコラボレーション・コンペティション・モジュールからなる,革新的なPEFT手法であるTeamLoRAを紹介する。
そうすることで、TeamLoRAは専門家を"チーム"として内部のコラボレーションや競争に結び付け、マルチタスク学習のためのより高速で正確なPEFTパラダイムを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:58:53 GMT)
Revisiting Reciprocal Recommender Systems: Metrics, Formulation, and Method [60.4] RRSの性能を包括的かつ正確に評価する5つの新しい評価指標を提案する。
因果的観点からRSを定式化し、二元的介入として勧告を定式化する。
提案手法では,結果の一致を最大化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:21:02 GMT)
Towards a Benchmark for Colorectal Cancer Segmentation in Endorectal Ultrasound Videos: Dataset and Model Development [59.7] 本稿では,多様なERUSシナリオをカバーする最初のベンチマークデータセットを収集し,注釈付けする。
ERUS-10Kデータセットは77の動画と10,000の高解像度アノテートフレームで構成されています。
本稿では,ASTR (Adaptive Sparse-context TRansformer) という大腸癌セグメンテーションのベンチマークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:04:42 GMT)
Impossible Distillation: from Low-Quality Model to High-Quality Dataset & Model for Summarization and Paraphrasing [59.6] 本稿では,パラフレーズと文要約のための新しい枠組みであるImpossible Distillationを提案する。
極端に大規模な教師モデルに依存した先行研究とは異なり、パラフラスティックな近在性と事前学習されたLMを仮説化し、検証する。
これらの部分空間から世代を同定して蒸留することにより、インポッシブル蒸留は、GPT2スケールのLMでも高品質なデータセットとモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:34:28 GMT)
MoDeGPT: Modular Decomposition for Large Language Model Compression [59.4] 本稿では,新しい構造化圧縮フレームワークである textbfModular bfDecomposition (MoDeGPT) を紹介する。
MoDeGPTはTransformerブロックを行列対からなるモジュールに分割し、隠れた次元を減らす。
本実験では, 後方伝播を伴わないMoDeGPTが, 従来の圧縮手法と一致するか, あるいは超えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:30:14 GMT)
Performance Law of Large Language Models [58.3] 性能法則は、LLMアーキテクチャの選択と計算資源の効率的な割り当てを導くために用いられる。
性能法則は、LLMアーキテクチャの選択と計算資源の効率的な割り当てを広範な実験なしで導くのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:09:12 GMT)
Inferring Dynamic Networks from Marginals with Iterative Proportional Fitting [57.5] 実世界のデータ制約から生じる一般的なネットワーク推論問題は、その時間集約された隣接行列から動的ネットワークを推論する方法である。
本稿では,ネットワーク構造に対する最小限の変更の下でIPFの収束を保証するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:12:20 GMT)
RAVEN: In-Context Learning with Retrieval-Augmented Encoder-Decoder Language Models [57.1] RAVENは検索強化されたマスク付き言語モデリングとプレフィックス言語モデリングを組み合わせたモデルである。
フュージョン・イン・コンテキスト・ラーニング(Fusion-in-Context Learning)により、追加のトレーニングを必要とせずに、より多くのコンテキスト内サンプルを利用できる。
本研究は,テキスト内学習のためのエンコーダ・デコーダ言語モデルの構築の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:46:56 GMT)
Photorealistic Object Insertion with Diffusion-Guided Inverse Rendering [56.7] 現実世界のシーンの画像に仮想オブジェクトを正しく挿入するには、シーンの照明、幾何学、材料を深く理解する必要がある。
本稿では,物理ベースの逆レンダリングプロセスへのガイダンスとして,パーソナライズされた大規模拡散モデルを提案する。
本手法は,シーンライティングとトーンマッピングのパラメータを復元し,任意の仮想オブジェクトの光リアルな構成を室内や屋外のシーンの単一フレームやビデオで再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:15:45 GMT)
Self-Directed Turing Test for Large Language Models [56.6] チューリングテストは、自然言語の会話においてAIが人間のような振る舞いを示すことができるかどうかを調べる。
従来のチューリングテストでは、各参加者が1回に1つのメッセージだけを送信する厳格な対話形式を採用している。
本稿では,バーストダイアログ形式を用いた自己指示チューリングテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:57:28 GMT)
Enhance Lifelong Model Editing with Continuous Data-Adapter Association [55.7] 大規模言語モデル(LLM)は、特定の知識を効率的に更新し、事実の誤りを避けるためにモデル編集を必要とする。
現在のアプローチでは、元のパラメータを凍結し、知識修正毎に新しいアダプタを割り当てることで、シーケンシャルな編集を管理している。
ELDER, textbfEnhancing textbfLifelong motextbfDel textbfEditing with mixtutextbfRe of Low-Rank Adapter (LoRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:27:00 GMT)
Data Augmentation of Contrastive Learning is Estimating Positive-incentive Noise [54.2] コントラスト学習と$pi$-noiseの関係を科学的に検討する。
タスクに有益なノイズを学習することを目的としたポジティブ・インセンティブノイズ(Pi-Noise または $pi$-Noise )のアイデアに触発されて,我々は $pi$-noise ジェネレータを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:07:42 GMT)
Towards Few-Shot Learning in the Open World: A Review and Beyond [52.4] 少ないショット学習は、人間の知性を模倣し、大きな一般化と伝達性を実現することを目的としている。
本稿では,FSLをオープンワールド環境に適用するための最近の進歩について概説する。
既存の手法は,3つの異なるタイプのオープンワールド・マイクロショット・ラーニングに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:23:21 GMT)
Uniting contrastive and generative learning for event sequences models [51.5] 本研究では,2つの自己指導型学習手法 – 例えば,コントラスト学習と,潜在空間におけるマスクイベントの復元に基づく生成的アプローチ – の統合について検討する。
いくつかの公開データセットで行った実験は、シーケンス分類と次点型予測に焦点を合わせ、統合された手法が個々の手法と比較して優れた性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:47:17 GMT)
Cross-composition Feature Disentanglement for Compositional Zero-shot Learning [49.9] 合成ゼロショット学習(CZSL)において、プリミティブ(属性とオブジェクト)の視覚的特徴の歪みは例外的な結果を示した。
本稿では,複数のプリミティブ・シェアリング・コンポジションを入力とし,これらのコンポジションにまたがって一般化されるような不整合プリミティブ・コンポジションを制約するクロス・コンポジション・コンストラクション・ディエンタングルメントの解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:23:09 GMT)
Simple and Nearly-Optimal Sampling for Rank-1 Tensor Completion via Gauss-Jordan [49.2] ランク1テンソルを$otimes_i=1N mathbbRd$で完了する際のサンプルと計算複雑性を再考する。
本稿では,一対のランダム線形系上で,ガウス・ヨルダンに相当するアルゴリズムを許容する問題のキャラクタリゼーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:30:20 GMT)
Topic-Based Watermarks for LLM-Generated Text [46.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のためのトピックベースの新しい透かしアルゴリズムを提案する。
トピック固有のトークンバイアスを使用することで、生成されたテキストにトピック依存の透かしを埋め込む。
提案手法は,テキストトピックを99.99%の信頼度で分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:16:08 GMT)
DiscoNeRF: Class-Agnostic Object Field for 3D Object Discovery [46.7] NeRFは複数の画像から3Dシーンをモデリングするための強力なツールになっている。
以前のNeRFの3Dセグメンテーションへのアプローチは、単一のオブジェクトを分離するためにユーザーインタラクションを必要とするか、あるいは監督のために限られた数のクラスを持つ2Dセマンティックマスクに依存している。
本稿では,一貫性のないセグメンテーションに頑健な手法を提案し,シーンを任意のクラスのオブジェクトの集合に分解することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:07:24 GMT)
Dataset Distillation for Histopathology Image Classification [46.0] 病理画像データセット(Histo-DD)に適した新しいデータセット蒸留アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの有効性を総合的に評価し, パッチレベルとスライドレベルの両方の分類タスクにおいて, 組織学的サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:53:38 GMT)
Quantum channels, complex Stiefel manifolds, and optimization [46.0] 我々は、量子チャネルの位相空間と複素スティーフェル多様体の商の間の連続性関係を確立する。
確立された関係は、様々な量子最適化問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:15:54 GMT)
AutoML-guided Fusion of Entity and LLM-based representations [43.6] 本研究は, 知識ベースから埋め込み情報を注入することで, テキスト分類作業において, 現代言語モデル(LLM)に基づく表現の性能を向上できることを実証する。
融合表現空間を持つ自動機械学習(AutoML)を考慮し、原表現空間の低次元投影を用いても分類精度を向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:41:40 GMT)
Benchmarking LLMs for Translating Classical Chinese Poetry:Evaluating Adequacy, Fluency, and Elegance [43.1] 古典漢詩を英語に翻訳するためのベンチマークを導入する。
この課題は、文化的、歴史的に重要な内容の翻訳に適当であるだけでなく、言語的な優雅さや詩的な優雅さへの厳格な固執も必要である。
本稿では,古典詩に関する知識を取り入れた翻訳プロセスを強化する機械用textbfAugmented machine textbfTranslation法であるRATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:34:31 GMT)
Privacy Checklist: Privacy Violation Detection Grounding on Contextual Integrity Theory [43.1] 単純なパターンマッチングではなく、推論問題としてプライバシー問題を定式化します。
我々は、社会的アイデンティティ、プライベート属性、および既存のプライバシー規則を網羅する、最初の包括的なチェックリストを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:48:04 GMT)
MambaLoc: Efficient Camera Localisation via State Space Model [42.9] 我々は,多様なIoTアプリケーションにまたがる信頼性の高い位置決めを実現するため,MambaLocという新しいモデルを導入する。
提案モデルは,効率的な特徴抽出,高速計算,メモリ最適化において,SSMモデルの強みを生かしている。
また,非局所ニューラルネットワークの効率的なグローバル特徴抽出機能を実現するGlobal Information Selector (GIS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:38:29 GMT)
Dynamic Label Injection for Imbalanced Industrial Defect Segmentation [42.8] 入力バッチに一様分布を課す動的ラベル注入(DLI)アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,ポアソンをベースとしたシームレスな画像クローニングとカット・ペースト技術を組み合わせて,現在のバッチ欠陥分布を計算し,欠陥を転送することで再バランスする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:24:46 GMT)
Efficient Scene Appearance Aggregation for Level-of-Detail Rendering [42.1] 本稿では,複雑なシーンの集合的な外観を表す新しいボリューム表現について述べる。
ボクセル内の局所的な相関関係と,シーンの異なる部分におけるグローバルな相関関係を捉えるという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:01:12 GMT)
SANER: Annotation-free Societal Attribute Neutralizer for Debiasing CLIP [41.6] CLIPのような大規模視覚言語モデルは、保護属性に関する有害な社会的バイアスを含むことが知られている。
我々は,CLIPテキストの特徴情報から属性情報を取り除き,属性ニュートラル記述のみを除去する,SANERという単純なyet- Effective debiasing手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:57:28 GMT)
ROOT: Requirements Organization and Optimization Tool [41.4] ROOTはプロジェクト情報を集中化し、プロジェクトビジュアライゼーションとAIベースのツールによってエンジニアリングプロセスを効率化する。
ROOTの支援により、エンジニアは監視の改善と早期エラー検出の恩恵を受け、ソフトウェアシステムの開発が成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:39:26 GMT)
No Imputation Needed: A Switch Approach to Irregularly Sampled Time Series [41.4] SLAN(Switch LSTM Aggregate Network)は,LSTMのグループを用いて不規則サンプリング時系列(ISTS)を計算せずにモデル化する。
SLANは、各センサの局所的なサマリーを明示的に捉え、観測期間を通してグローバルなサマリー状態を維持するために不規則情報を利用する。
SLANがMIMIC-IIIとPhyloonet 2012の2つの公開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） (Mon, 19 Aug 2024 18:51:38 GMT)
Fast Benchmarking of Asynchronous Multi-Fidelity Optimization on Zero-Cost Benchmarks [40.8] 我々は、ゼロコストベンチマークで効率的な並列HPOを実現するPythonパッケージを紹介した。
提案手法は,ファイルシステムに格納された情報に基づいて,正確な返却順序を算出する。
私たちのパッケージは pip install mfhpo-simulator でインストールできます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:07:38 GMT)
SAM-UNet:Enhancing Zero-Shot Segmentation of SAM for Universal Medical Images [40.4] Segment Anything Model (SAM) は、様々な自然画像のセグメンテーションタスクにおいて印象的な性能を示した。
本稿では,U-Netを元のSAMに組み込んだ新たな基盤モデルSAMUNetを提案する。
我々は,SA-Med2D-16MでSAM-UNetをトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:01:00 GMT)
DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation [40.2] 最近のDeepFake検出手法は、公開データセットでは優れた性能を示しているが、新しい偽造品では著しく劣化している。
本稿では,教師なし領域適応の観点から新しい手法を提案する。
私たちのソリューションはDomainForensicsと呼ばれ、既知の偽造者から新しい偽造者へ偽造の知識を転送することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 04:11:30 GMT)
Insights on Microservice Architecture Through the Eyes of Industry Practitioners [39.6] マイクロサービスアーキテクチャの採用は、ここ数年で大幅に増加しています。
本研究では,モノリシックなレガシーシステムからの移行に伴うモチベーション,活動,課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:56:58 GMT)
Baby Bear: Seeking a Just Right Rating Scale for Scalar Annotations [39.2] IBWSを導入し、Best-Worst Scalingを通じてアノテーションを反復的に収集する。
有効ではあるが、IBWSは大規模タスクには高すぎる。
我々は,コスト効率と大規模BWSアノテーション戦略との関連性の両方を判断するために,様々な直接評価手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:53:50 GMT)
Diff-PIC: Revolutionizing Particle-In-Cell Simulation for Advancing Nuclear Fusion with Diffusion Models [38.5] Diff-PICは、条件付き拡散モデルを活用する新しいパラダイムであり、高忠実度科学データを生成するために、PICシミュレーションに代わる計算効率の良い代替品である。
具体的には,PICシミュレーションによって得られた物理パターンを拡散モデルに蒸留する蒸留パラダイムを設計し,理論的および実用的実現可能性の両立を実証する。
我々は,(1)数学的に連続した物理条件に対して意味のある埋め込みを学習し,生成できる物理的インフォームドな条件拡散モデルを開発し,(2)修正フロー技術を用いて,モデルを一段階の条件拡散モデルとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:55:55 GMT)
EmbSum: Leveraging the Summarization Capabilities of Large Language Models for Content-Based Recommendations [38.4] ユーザと候補項目のオフライン事前計算を可能にするフレームワークであるEmbSumを紹介する。
このモデルがユーザ興味の要約を生成する能力は貴重な副産物であり、パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:50:54 GMT)
Timo: Towards Better Temporal Reasoning for Language Models [38.3] 時間に関する推論は、大言語モデルが世界を理解するために不可欠である。
私たちは、様々な時間的推論タスクを扱う普遍的なフレームワークを構築します。
時間的推論を 7B と 13B スケールで最適化するモデルである Timo を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:47:16 GMT)
Toward Large-scale Spiking Neural Networks: A Comprehensive Survey and Future Directions [38.2] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動スパイクによるエネルギー効率の高い計算を約束する。
本稿では、スパイキングトランスフォーマーに焦点をあて、ディープスパイキングニューラルネットワークを開発するための既存の手法について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:07:48 GMT)
MaskMoE: Boosting Token-Level Learning via Routing Mask in Mixture-of-Experts [38.2] MaskMoEは、より包括的なトレーニングを行いながら、表現の多様性を維持することができる。
提案手法は,従来のMixture-of-Expertsモデルよりも,パープレキシティ(PPL)とダウンストリームタスク性能の両方で優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:16:16 GMT)
Top of the Heap: Efficient Memory Error Protection of Safe Heap Objects [38.0] 既存のメモリセーフティディフェンスは、すべてのオブジェクトを保護することを目的としており、高いパフォーマンスコストと不完全な保護をもたらす。
本稿では,コストのかかるオブジェクトを正確に識別する手法を提案し,メモリエラーのすべてのクラスから包括的に保護する方法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:45:23 GMT)
CLIP-DPO: Vision-Language Models as a Source of Preference for Fixing Hallucinations in LVLMs [38.0] 大きな視覚言語モデルは、オブジェクトやそれらの特性や関係といった詳細を幻覚させる傾向があり、実際のデプロイメントを制限します。
本稿では,LVLMのDPOに基づく最適化のために,CLIP(CLIP-DPO)埋め込みモデルを用いた優先最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:56:20 GMT)
Scalable noisy quantum circuits for biased-noise qubits [37.7] 安定猫量子ビットの既存システムに動機づけられたビットフリップ誤差のみに影響されるバイアスノイズ量子ビットを考察する。
現実的なノイズモデルでは、位相フリップは無視できないが、Pauli-Twirling近似では、ベンチマークが最大106ドルのゲートを含む回路の正しさを確認できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:57:31 GMT)
KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science [37.4] 本研究では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)と科学をシームレスにシナジするフレームワークを提案する。
この枠組みは、科学的な発見の3つの側面におけるカンスの使い方を強調している。
保存量,ラグランジアン,対称性,法則など,様々な物理法則を発見する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:59:04 GMT)
C${^2}$RL: Content and Context Representation Learning for Gloss-free Sign Language Translation and Retrieval [37.1] グロースフリーなSLRLのための革新的な事前学習パラダイムC$2$RLを導入する。
C$2$RLはBLEU-4のスコアをP14Tで+5.3、CSLで+10.6、OpenASLで+6.2、How2Signで+1.3改善する。
また、P14Tでは+8.3、CSLでは+14.4、How2Signでは+5.9でR@1スコアが上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:42:10 GMT)
Envisioning Possibilities and Challenges of AI for Personalized Cancer Care [36.5] パーソナライズされたケアの欠如や、不十分な文化的・言語的な宿泊施設など、現在の医療システムにおける重要なギャップを特定する。
AIは、ケアに適用されると、リアルタイム、文化的に整合し、言語的に適切な相互作用を可能にすることで、これらの問題に対処する方法と見なされた。
また、データプライバシ、介護におけるヒューマンタッチの喪失、多様な情報への露出を制限するエコーチャンバーのリスクなど、AI駆動のパーソナライゼーションがもたらす影響に関する懸念も明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:55:46 GMT)
Anim-Director: A Large Multimodal Model Powered Agent for Controllable Animation Video Generation [36.5] Anim-Directorは、自律的なアニメーション作成エージェントである。
LMMと生成AIツールの高度な理解と推論能力を活用する。
プロセス全体は、手作業による介入なしに、特に自律的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:27:31 GMT)
CLIPCleaner: Cleaning Noisy Labels with CLIP [36.4] textitCLIPCleanerは、効率的なオフライン、クリーンなサンプル選択のためのゼロショット分類器である。
textitCLIPCleanerは、ベンチマークデータセット上での競合や優れたパフォーマンスを実現する、シンプルなシングルステップのアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:05:58 GMT)
SpaRP: Fast 3D Object Reconstruction and Pose Estimation from Sparse Views [36.0] 本研究では,3次元テクスチャメッシュを再構成し,スパースビュー画像に対する相対カメラのポーズを推定する新しい手法であるSpaRPを提案する。
SpaRPは2次元拡散モデルから知識を抽出し、それらを微調整し、スパースビュー間の3次元空間関係を暗黙的に推論する。
テクスチャ化されたメッシュを生成するのに、わずか20秒しかかからず、カメラは入力ビューにポーズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:53:10 GMT)
Long-Tail Temporal Action Segmentation with Group-wise Temporal Logit Adjustment [35.7] State-of-the-the-art temporal action segmentation method overlook the long tail and fail not recognize tail action。
本研究はグループワイドな時間的ロジット調整(G-TLA)フレームワークを提案し,グループワイドなソフトマックスの定式化と,グループワイドなロジット調整のためのアクションオーダリングを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:55:16 GMT)
MeshFormer: High-Quality Mesh Generation with 3D-Guided Reconstruction Model [34.2] MeshFormerはスパースビューリコンストラクションモデルで、3Dネイティブ構造、入力ガイダンス、トレーニングインスペクションを明示的に活用する。
2次元拡散モデルと統合することで、高速な単一像から3次元およびテキストから3次元のタスクを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:55:17 GMT)
CMoralEval: A Moral Evaluation Benchmark for Chinese Large Language Models [33.2] 多様性と信頼性を特徴とする道徳評価データセットの構築を目指す。
我々は、伝統的な中国文化に根ざしただけでなく、現代の社会規範と整合した道徳的分類学と基本的な道徳原理のセットを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:15:35 GMT)
Value Alignment from Unstructured Text [32.9] 構造化されていないテキストデータに表される暗黙的および明示的な値に,大規模言語モデル(LLM)を整合させる体系的なエンドツーエンド手法を提案する。
提案手法は、スケーラブルな合成データ生成技術を用いて、非構造化データに存在する値にモデルを効果的に整合させる。
提案手法は,LCMを文書内に埋め込まれた値に忠実に整合させ,他の手法に対する性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:22:08 GMT)
P3P: Pseudo-3D Pre-training for Scaling 3D Masked Autoencoders [32.9] 本研究では,画像から持ち上げた実データと擬似3Dデータを利用した自己教師付き事前学習フレームワークを,大深度推定モデルにより提案する。
提案手法は,3次元分類および少数ショット学習における最先端性能を高い事前学習と下流微調整効率を維持しながら達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:59:53 GMT)
PolypDB: A Curated Multi-Center Dataset for Development of AI Algorithms in Colonoscopy [31.5] 3934の静止ポリプ画像を含む大規模公開データセットであるPolypDBを紹介する。
このデータセットは10人の消化器科医によって開発され、検証されている。
8つの一般的なセグメンテーション法と6つの標準ベンチマークポリープ検出法を用いて、各モダリティのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:36:01 GMT)
Knowledge Distillation with Refined Logits [31.2] 本稿では,現在のロジット蒸留法の限界に対処するため,Refined Logit Distillation (RLD)を導入する。
我々のアプローチは、高性能な教師モデルでさえ誤った予測をすることができるという観察に動機づけられている。
本手法は,教師からの誤解を招く情報を,重要なクラス相関を保ちながら効果的に排除することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:52:15 GMT)
The Phantom Menace: Unmasking Privacy Leakages in Vision-Language Models [31.2] VLM(Vision-Language Models)は視覚とテキストの理解を統合し、様々なタスクに適している。
これらの機能は、Webからクロールされた大量の未処理データのトレーニングに基づいて構築される。
本稿では,これらの脆弱性が存在するかどうかを,ID漏洩に着目して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:35:05 GMT)
LaRE^2: Latent Reconstruction Error Based Method for Diffusion-Generated Image Detection [31.0] ラテント再構成誤差 (LaRE) は, 画像検出のための遅延空間における最初のリコンストラクションエラーに基づく特徴である。
LaREを利用するために,LaREによって誘導される画像の特徴を洗練し,特徴の識別性を向上するError-Guided Feature Refinement Module (EGRE)を提案する。
我々のEGREはアライメント・then-refine機構を利用しており、空間的・チャネル的な視点から生成画像を検出するために画像特徴を効果的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:48:16 GMT)
HGRN2: Gated Linear RNNs with State Expansion [30.7] 本稿では, 新たなパラメータを導入することなく, 再帰状態サイズを大幅に拡大する, 簡易な外部製品ベース状態拡張機構を提案する。
この拡張は、ハードウェア効率のトレーニングを可能にするHGRN2の線形アテンション解釈も提供する。
実験では,HGRNに対するHGRN2の利点を異なる設定で一貫して検証し,他の繰り返しモデルと競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:16:55 GMT)
Event Stream based Human Action Recognition: A High-Definition Benchmark Dataset and Algorithms [29.6] 本稿では,CeleX-Vイベントカメラを用いた大規模かつ高精細度(1280×800ドル)の人間行動認識データセットを提案する。
より包括的なベンチマークデータセットを構築するために、今後比較する作業のために、20以上の主流なHARモデルを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:52:20 GMT)
When Can LLMs Actually Correct Their Own Mistakes? A Critical Survey of Self-Correction of LLMs [29.3] 自己補正(Self-correction)は、LLMを用いて推論中に応答を精製することで、大きな言語モデル(LLM)からの応答を改善するアプローチである。
これまでの作業では,自己評価や外部からのフィードバックなど,さまざまなフィードバック源を用いたさまざまな自己補正フレームワークが提案されていた。
我々は幅広い論文を批判的に調査し、自己補正を成功させるために必要な条件について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:06:10 GMT)
MePT: Multi-Representation Guided Prompt Tuning for Vision-Language Model [29.2] マルチ表現ガイド型プロンプトチューニング(MePT)について紹介する。
MePTは、多種多様な有能な領域に焦点を当てた3分岐フレームワークを採用し、堅牢な一般化に欠かせない画像内の固有の知識を明らかにする。
我々は,MePTの有効性を広範囲な実験により検証し,ベース・ツー・ノーベル・クラス予測とドメイン一般化タスクの両方において有意な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:42:00 GMT)
Narrowing the Gap between Vision and Action in Navigation [28.8] 本稿では,高レベル動作予測を併用した低レベル動作デコーダを提案する。
我々のエージェントは、ハイレベルアクションとローレベルアクションの両方の強力なベースラインと比較して、ナビゲーション性能の指標を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:09:56 GMT)
Customizing Language Models with Instance-wise LoRA for Sequential Recommendation [28.7] 時系列レコメンデーションシステムは、過去のインタラクションを分析し、個別の好みに合わせてレコメンデーションを調整することで、ユーザの次の関心項目を予測する。
我々は、LoRAとMixture of Experts (MoE)フレームワークを統合するインスタンスワイドLoRAを提案する。
iLoRAはさまざまな専門家の配列を生成し、それぞれがユーザの好みの特定の側面をキャプチャし、シーケンス表現ガイドゲート関数を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:09:32 GMT)
Video Object Segmentation via SAM 2: The 4th Solution for LSVOS Challenge VOS Track [28.5] Segment Anything Model 2 (SAM2) は、画像やビデオにおける迅速な視覚的セグメンテーションを解決するための基礎モデルである。
SAM 2は、ユーザインタラクションを通じてモデルとデータを改善するデータエンジンを構築し、これまでで最大のビデオセグメンテーションデータセットを収集している。
訓練セットを微調整することなく、SAM 2はテストセットで75.79 J&Fを獲得し、第6回LSVOSチャレンジVOSトラックでは4位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:13:14 GMT)
UNINEXT-Cutie: The 1st Solution for LSVOS Challenge RVOS Track [28.5] 我々はRVOSモデルを微調整し、言語記述と相関したマスクシーケンスを得る。
VOSモデルを利用して、マスク結果の品質と時間的一貫性を向上させる。
我々のソリューションは MeViS テストセットで62.57 J&F を達成し,第6回 LSVOS Challenge RVOS Track で1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:15:56 GMT)
Quantum scars in many-body systems [28.3] 量子力学が多体系におけるカオスを妨げていることを示す。
量子固有状態は熱的かつ強く絡み合っているが、指数関数的にその多くが傷ついている。
スカーリングにより、システムは軌道上で発見されやすくなり、過去の記憶を保ち、エルゴディディティを弱く破壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:00:00 GMT)
Partial-Multivariate Model for Forecasting [28.1] 本稿では,問題予測のためのトランスフォーマーに基づく部分多変量モデルPMformerを提案する。
PMformerは様々な単変量モデルと完全多変量モデルより優れていることを示す。
また、PMformerの他の利点として、機能不足による効率性と堅牢性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:18:50 GMT)
Beyond Relevant Documents: A Knowledge-Intensive Approach for Query-Focused Summarization using Large Language Models [27.9] 本稿では,知識集約型タスク設定として,クエリ中心の要約を再構成する知識集約型アプローチを提案する。
検索モジュールは、大規模知識コーパスから潜在的に関連のある文書を効率的に検索する。
要約コントローラは、強力な大言語モデル(LLM)ベースの要約器を注意深く調整されたプロンプトとシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:54:20 GMT)
Unlocking the Power of LSTM for Long Term Time Series Forecasting [27.2] 本稿では, sLSTM 上に実装したP-sLSTM という単純なアルゴリズムを提案する。
これらの改良により、TSFにおけるsLSTMの性能が大幅に向上し、最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:59:26 GMT)
Super-intelligence or Superstition? Exploring Psychological Factors Underlying Unwarranted Belief in AI Predictions [27.1] AI予測の信条は、占星術とパーソナリティ心理学に基づく予測の信条と正に相関している。
驚くべきことに、認知スタイルは予測に対する信念に大きな影響を与えなかった。
これらの結果は、AIにおける「合理的迷信」現象を強調しており、信念は批判的評価よりも精神的直感によって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:51:08 GMT)
Topology-preserving Adversarial Training for Alleviating Natural Accuracy Degradation [27.1] 逆行訓練は、自然な精度劣化問題に悩まされている。
本稿では,この問題を緩和するためのトポロジ-pserving Adversarial training (TRAIN)を提案する。
我々は,TRAINの自然精度は8.86%,頑健さは6.33%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:26:40 GMT)
Diff2CT: Diffusion Learning to Reconstruct Spine CT from Biplanar X-Rays [26.9] 術中CT画像は外科的指導に欠かせない資料であるが、必ずしも手軽に利用でき、実装も容易ではない。
本稿では,バイプレナーX線を用いた3次元CT再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:34:01 GMT)
Contextual Dual Learning Algorithm with Listwise Distillation for Unbiased Learning to Rank [26.7] Unbiased Learning to Rank (ULTR)は、バイアスのないユーザのフィードバック(例えばクリック)を活用して、バイアスのないランキングモデルを最適化することを目的としている。
位置バイアスと文脈バイアスの両方に対処するため,CDLA-LD(Contextual Dual Learning Algorithm)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:13:52 GMT)
Are Large Language Models More Honest in Their Probabilistic or Verbalized Confidence? [26.7] 大きな言語モデル (LLM) は、質問が内部知識境界を超えると幻覚を引き起こす。
LLMの知識境界に対する認識に関する既存の研究は、通常、生成されたトークンの確率またはモデルの応答に対する信頼度として言語化された信頼のいずれかを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:01:11 GMT)
Learning Using Generated Privileged Information by Text-to-Image Diffusion Models [26.1] 本稿では,テキストから画像への拡散モデルを用いて,人工的な特権情報を生成するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはLearning Using Generated Privileged Information (LUGPI)と呼ばれ、4つのテキスト分類データセットに対して顕著な性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:39:54 GMT)
Data-driven Conditional Instrumental Variables for Debiasing Recommender Systems [25.6] レコメンデーションシステムでは、潜伏変数はユーザとイテムのインタラクションデータを真のユーザの好みから逸脱させる可能性がある。
我々は、CIV4Rec.4Recと呼ばれるレコメンダシステムのための新しいデータ駆動型条件付きIV(CIV)デバイアス法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:17:22 GMT)
Ranking Generated Answers: On the Agreement of Retrieval Models with Humans on Consumer Health Questions [25.2] 本稿では,生成型大規模言語モデル(LLM)の出力を評価する手法を提案する。
我々の採点法は, 専門家の嗜好と相関する。
生成した回答の質がモデルのサイズによって向上する、よく知られた事実を検証して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:27:45 GMT)
Sequential Federated Learning in Hierarchical Architecture on Non-IID Datasets [25.0] 実連合学習(FL)システムでは、クライアントとパラメータ(PS)の間でモデルパラメータを渡す際の通信オーバーヘッドがボトルネックとなることが多い。
そこで本研究では,SFL(Sequence FL) HFLを初めて提案し,各サーバに隣接する2つのES間でデータを渡すことで,中央PSを除去し,モデルを完成させることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:43:35 GMT)
ArcheType: A Novel Framework for Open-Source Column Type Annotation using Large Language Models [24.9] ArcheTypeは、コンテキストサンプリング、即時シリアライゼーション、モデルクエリ、ラベルリマッピングのための、シンプルで実用的な方法である。
ゼロショットCTAベンチマークに最先端の性能を新たに確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:40:47 GMT)
Contrastive Learning-based Chaining-Cluster for Multilingual Voice-Face Association [24.8] 本稿では,FAME (Face-Voice Association in Multilingual Environments) 2024の課題に対して,新たな解決策を提案する。
対面音声アソシエーションを強化するために、対照的な学習に基づく連鎖クラスタ法に焦点を当てている。
言語が対面音声の関連性に与える影響について検討した。
その結果,提案手法の優れた性能を示し,提案手法の堅牢性と有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:14:53 GMT)
DiracDiffusion: Denoising and Incremental Reconstruction with Assured Data-Consistency [24.5] 拡散モデルは、画像復元を含む多数のコンピュータビジョンタスクにおいて、この技術の新たな状態を確立した。
逆問題解決のための新しい枠組みを提案する。つまり、観測は徐々に劣化し、元のクリーンイメージにノイズを与える劣化過程から来ていると仮定する。
本手法は, 逆過程を通じて元の計測値との整合性を維持し, 歪み指標の改善と早期ストッピングによるサンプリング高速化のために, 知覚品質のトレードオフに優れた柔軟性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:04:25 GMT)
Adapt and Diffuse: Sample-adaptive Reconstruction via Latent Diffusion Models [24.5] 逆問題は、ノイズや(非線形でない)観測からクリーンな信号を回復することが目的である複数のアプリケーションで発生する。
我々のキーとなる観察は、既存の逆問題解決器のほとんどは、再構成作業の難易度に計算力を適応させる能力が欠如していることである。
オートエンコーダの潜時空間における劣化信号の劣化度を推定するために,$textitseverity encoding$という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:29:51 GMT)
Calibrating Noise for Group Privacy in Subsampled Mechanisms [24.5] グループプライバシ(GP)は、最大m人のグループの機密集約情報を保護することができる。
GPはしばしば後処理として扱われ、ほとんどのアプローチではブラックボックスとして扱われる。
本稿では,サブサンプルGP機構に対する厳密なプライバシ会計を提供する新しい分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:32:50 GMT)
Adaptive Draft-Verification for Efficient Large Language Model Decoding [24.3] 大規模言語モデル(LLM)デコードでは、与えられたコンテキストに基づいてトークンのシーケンスを生成する。
典型的な自己回帰復号法では、生成されたトークンごとに別の前方通過が必要となる。
微調整を必要とせずにLDMデコーディングを高速化するADEDを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:28:37 GMT)
HYDEN: Hyperbolic Density Representations for Medical Images and Reports [23.8] ハイパーボリック密度埋め込みに基づく画像テキスト表現学習アプローチは、特定の医学領域のデータに適合する。
カプセル化損失関数を用いて画像-テキスト密度分布間の部分順序関係をモデル化する。
実験により,本手法の解釈可能性とその性能について,ベースライン法と比較して検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:06:30 GMT)
Goldfish: Monolingual Language Models for 350 Languages [23.4] 多くの低リソース言語において、利用可能な言語モデルは、多くの言語で同時に訓練された大きな多言語モデルのみである。
Goldfishはモノリンガルな自動回帰変換言語モデルで350言語に対して最大125Mのパラメータを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:31:21 GMT)
Multilingual Needle in a Haystack: Investigating Long-Context Behavior of Multilingual Large Language Models [22.9] 本稿では,MultiLingual Needle-in-a-Haystack(MLNeedle)テストを導入する。
我々はMLNeedleの4つの最先端の大規模言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:02:06 GMT)
How to Make the Most of LLMs' Grammatical Knowledge for Acceptability Judgments [22.8] 言語モデル(LM)の文法的知識は、言語的最小対のベンチマークを用いてしばしば測定される。
しかし、既存の支配的アプローチは、LMを用いてペア化された文の確率をネーティブに計算し、比較する。
LLMの文法的知識を活かして総合的に評価する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:53:47 GMT)
Instruction-Based Molecular Graph Generation with Unified Text-Graph Diffusion Model [22.4] Unified Text-Graph Diffusion Model (UTGDiff) は命令から分子グラフを生成するフレームワークである。
UTGDiffは、事前訓練された言語モデルから派生したデノナイジングネットワークとして統一されたテキストグラフ変換器を備えている。
実験の結果,UTGDiffは命令ベース分子の生成と編集に関わるタスクにおいて,シーケンスベースベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:09:15 GMT)
iNeMo: Incremental Neural Mesh Models for Robust Class-Incremental Learning [22.1] 我々は、時間とともに新しいメッシュで拡張できるインクリメンタルニューラルネットワークモデルを提案する。
本研究では,Pascal3DおよびObjectNet3Dデータセットの広範な実験を通して,本手法の有効性を実証する。
我々の研究は、ポーズ推定のための最初の漸進的な学習手法も提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:38:32 GMT)
Coarse-Fine View Attention Alignment-Based GAN for CT Reconstruction from Biplanar X-Rays [22.1] 本稿では,両平面ビューから抽出した特徴を組み合わせるために,新しい注目インフォームド粗視視融合法を提案する。
提案手法がSOTA法よりも優れていることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:57:07 GMT)
Blockchain-Envisioned UAV-Aided Disaster Relief Networks: Challenges and Solutions [21.8] 無人航空機(UAV)支援災害救助ネットワーク(UDRN)は、UAVを活用して、影響を受けた地域を迅速に評価し、タイムリーに救命物資を届けることにより、地上救援ネットワークを支援する。
コラボレーティブで信頼性のない透明なUDRNサービスに対する需要の増加に対応するため、ブロックチェーンベースのUDRNは、不変の台帳と分散スマートコントラクトを通じて、有望なアプローチとして登場します。
i)協調的救済管理のための一連の協調的スマートコントラクト、(ii)既知の、未知の契約の脆弱性を防止するための動的コントラクト監査機構、(iii)ロバストな取引法医学戦略。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:56:26 GMT)
FedFDP: Fairness-Aware Federated Learning with Differential Privacy [21.6] Federated Learning(FL)は、データサイロの課題を克服するための、新しい機械学習パラダイムである。
我々はまず,FedFairと呼ばれるフェアネス対応のフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
次に、公正性、プライバシ保護、モデルパフォーマンスのトレードオフに対処するため、差分プライバシー保護を導入し、FedFDPアルゴリズムを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 04:16:52 GMT)
Modelling the Distribution of Human Motion for Sign Language Assessment [21.4] 記号言語アセスメント(SLA)ツールは、言語学習や未開発に役立ちます。
本稿では,人間の動作の自然な分布をモデル化し,手話(SL)の理解度を評価するための新しいSLAツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:16:36 GMT)
Less but Better: Enabling Generalized Zero-shot Learning Towards Unseen Domains by Intrinsic Learning from Redundant LLM Semantics [21.3] 汎用ゼロショット学習(GZSL)は、ドメインシフト問題(DSP)に対する見知らぬクラスと見えないクラスを認識することに焦点を当てている。
我々は、GZSLに対処するクロスドメインGZSLのパイオニアである。
大規模言語モデル(LLM)を付加した冗長クラスセマンティクスによる情報非対称性問題を考えると,メタドメインアライメント・セマンティック・リファインメント(MDASR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:28:55 GMT)
Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation [21.3] 本稿では,MLLM-MSRモデルを提案する。
動的ユーザの嗜好を捉えるために,2段階のユーザ選好要約法を設計する。
次に、ユーザ嗜好の動的変化を捉えるために、繰り返しユーザー嗜好要約生成パラダイムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 04:44:32 GMT)
Coupling without Communication and Drafter-Invariant Speculative Decoding [21.2] 通信不要なプロトコルは、私たちが Drafter-Invariant Speculative Decoding と呼ぶ投機的デコーディングの変種を生成する。
通信不要なプロトコルは、Drafter-Invariant Speculative Decodingと呼ぶ投機的デコーディングの変形をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:04:38 GMT)
Structure Learning with Continuous Optimization: A Sober Look and Beyond [21.2] 本稿では,非巡回グラフ (DAG) 構造学習における連続的な最適化が有効であり,かつ有効に機能しない場合について検討する。
しきい値と疎度を含む探索手順のいくつかの側面に関する洞察を提供し、最終解においてそれらが重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:13:58 GMT)
LightWeather: Harnessing Absolute Positional Encoding to Efficient and Scalable Global Weather Forecasting [21.0] 絶対的な位置符号化がTransformerベースの天気予報モデルで実際に機能していることが示される。
本稿では,測候の軽量かつ効果的なモデルであるLightWeatherを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 04:23:40 GMT)
Continual Dialogue State Tracking via Reason-of-Select Distillation [20.8] そこで我々は,新しい「メタ・レゾニング」能力を持つ小型モデルを改良し,Riason-of-Select(RoS)蒸留法を導入する。
ドメインブートストラッププロセスは、複数の可能な値から複雑な対話を識別するモデルの能力を高める。
2つの新しい改善、"多重値分解"戦略とセマンティックコントラスト推論選択法は、RoSを大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:48:50 GMT)
FFAA: Multimodal Large Language Model based Explainable Open-World Face Forgery Analysis Assistant [20.8] FFAA: Face Forgery Analysis Assistant(MLLM)とMIDS(Multi-Awer Intelligent Decision System)について紹介する。
提案手法は,ユーザフレンドリな説明可能な結果を提供するだけでなく,従来の手法に比べて精度と堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:15:20 GMT)
LNQ 2023 challenge: Benchmark of weakly-supervised techniques for mediastinal lymph node quantification [20.6] 縦隔リンパ節定量化(LNQ)課題は,第26回医用画像コンピューティングとコンピュータ支援介入に関する国際会議(MICCAI 2023)と連携して実施された。
この課題は、新しい部分的に注釈付けされたデータセットと堅牢な評価フレームワークを提供することで、弱教師付きセグメンテーション手法を推進することを目的としていた。
結果は、弱教師付きアプローチのポテンシャルと現在の限界の両方を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:11:01 GMT)
AI and Entrepreneurship: Facial Recognition Technology Detects Entrepreneurs, Outperforming Human Experts [20.6] ディープニューラルネットワークは、高い精度で単一の顔画像に基づいて、個人を起業家として分類することができる。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し、その分類性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:45:46 GMT)
Debiased Contrastive Representation Learning for Mitigating Dual Biases in Recommender Systems [20.6] レコメンデーターシステムでは、人気と適合性バイアスがレコメンデーターの有効性を損なう。
両方のバイアスに対処する因果グラフを構築し、抽象データ生成機構を記述する。
そこで,本論文では,二元分岐を緩和するための新しいDebiased Contrastive Learningフレームワークを開発するためのガイドとして,これを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:12:40 GMT)
Perturb-and-Compare Approach for Detecting Out-of-Distribution Samples in Constrained Access Environments [20.6] 我々は,モデルのパラメータやアクティベーションがエンドユーザにアクセスできない場合でも適用可能なOOD検出フレームワークであるMixDiffを提案する。
モデルからの過信出力を誘導するOODサンプルの識別におけるMixDiffの有効性について理論的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:51:31 GMT)
Sparse Global Matching for Video Frame Interpolation with Large Motion [20.5] 大きな動きはビデオフレーム補間(VFI)タスクにおいて重要な課題となる。
既存の手法は、しばしば制限された受容場によって制約されるため、大きな動きを持つシナリオを扱う際の準最適性能をもたらす。
我々はVFIのための新しいパイプラインを導入し、グローバルレベルの情報を効果的に統合し、大きな動きに関連する問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:52:53 GMT)
Geometric Pooling: maintaining more useful information [20.4] 幾何プール (GP) は、全てのノードの特徴の類似度を測定することにより、負の値を持つユニークなノード特徴を含むように提案された。
その結果,提案したGPはより少ないパラメータで,SOTAグラフプーリング技術よりも1%シムが優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 04:08:49 GMT)
On the Identifiability of Sparse ICA without Assuming Non-Gaussianity [20.3] 我々は、情報源の分布にさらなる前提条件を課すことなく、二階統計に依存する識別可能性理論を開発する。
本稿では,2次統計量と空間制約に基づく2つの推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:51:42 GMT)
MegaFake: A Theory-Driven Dataset of Fake News Generated by Large Language Models [20.2] 我々は、社会心理学の観点からフェイクニュースの作成を分析する。
我々は LLM に基づく理論フレームワーク LLM-Fake Theory を開発した。
我々はMegaFakeデータセットを評価するために包括的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:27:07 GMT)
RET-CLIP: A Retinal Image Foundation Model Pre-trained with Clinical Diagnostic Reports [19.9] Vision-Language Foundationモデルは、コンピュータビジョンと自然言語処理の分野でますます研究されている。
この問題に対処するために,CLIP型網膜画像基盤モデルを開発した。
我々の基礎モデルであるRET-CLIPは、カラーファンドスの一般的な特徴を抽出するために、193,865人の患者のデータセットで特別に訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:40:53 GMT)
A Unified Framework for Iris Anti-Spoofing: Introducing IrisGeneral Dataset and Masked-MoE Method [19.8] IrisGeneralデータセットは、7つのデータベースに属する10のサブセットを含み、4つの機関が公開し、6種類のデバイスで収集する。
Iris Generalは、平均性能、断面積一般化、アイリスアンチスプーフィングモデルのクロスデバイス一般化の3つのプロトコルで設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:24:36 GMT)
CHASE: 3D-Consistent Human Avatars with Sparse Inputs via Gaussian Splatting and Contrastive Learning [19.8] ポーズ間における本質的な3次元一貫性と3次元幾何の対比学習を両立させるCHASEを提案する。
CHASEはスパース入力に匹敵する性能をフル入力で達成する。
CHASEはスパース入力用に設計されているが、現在のSOTAメソッドよりも驚くほど優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:46:23 GMT)
Multiscale Representation Enhanced Temporal Flow Fusion Model for Long-Term Workload Forecasting [19.4] 本稿では,自己指導型マルチスケール表現学習を利用して,長期および短期のワークロードパターンを抽出する新しいフレームワークを提案する。
長期履歴はマルチスケール表現によって符号化され、短期観測は時流融合によってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:13:57 GMT)
Clue-Guided Path Exploration: Optimizing Knowledge Graph Retrieval with Large Language Models to Address the Information Black Box Challenge [19.4] 大規模言語モデルに基づく知識検索を最適化するためのCGPE(Clue-Guided Path Exploration)フレームワークを提案する。
オープンソースデータセットの実験では、CGPEは従来の手法よりも優れており、パラメータが少ないLCMに適用可能であることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:25:52 GMT)
TED: Accelerate Model Training by Internal Generalization [19.3] 大規模言語モデルは近年,高いパフォーマンスを示しているが,トレーニングコストが高いため,データセットサイズを圧縮する効率的な方法の必要性が高まっている。
本研究では,高プルーニング比下でのオーバーフィッティングの課題に対処するTEDプルーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:33:29 GMT)
LoopSplat: Loop Closure by Registering 3D Gaussian Splats [19.0] LoopSplatはRGB-D画像を入力として取り出し、3DGSサブマップとフレーム・ツー・モデル追跡による密集マッピングを実行する。
LoopSplatはループ閉鎖をオンラインでトリガーし、サブマップ間の相対ループエッジ制約を直接3DGS登録を通じて計算する。
堅牢なポーズグラフ最適化の定式化を使用し、グローバルな一貫性を達成するためにサブマップを厳格に整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:04:18 GMT)
An Upload-Efficient Scheme for Transferring Knowledge From a Server-Side Pre-trained Generator to Clients in Heterogeneous Federated Learning [18.9] 不均一フェデレートラーニング(HtFL)は、クライアント間でタスク固有の知識共有を可能にする。
近年の研究の進展にもかかわらず、データとモデルの不均一性のため、HtFLでの知識の伝達は依然として困難である。
我々はFedKTL(Federated Knowledge-Transfer-Loop)と呼ばれる新しいアップロード効率の高い知識伝達方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:59:53 GMT)
Realization of Landau-Zener Rabi Oscillations on optical lattice clock [18.8] ランダウ・ツェナー・ラビ振動(LZRO)は量子状態を操作するために広く用いられている。
LZROは、その強い要求のため、冷たい原子では観測されていない。
その結果、破壊的なランダウ・ツェナー干渉は、光学格子時計の劣化効果を効果的に抑制できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:57:10 GMT)
Strategic Demonstration Selection for Improved Fairness in LLM In-Context Learning [18.8] 本研究は,大規模言語モデル (LLM) の公平性にどう影響するかを検討する。
少数派のサンプルを意図的に含むと、予測精度を犠牲にすることなく、公平性が著しく向上することがわかった。
学習データから多種多様な代表的なサンプルをキュレートするために,クラスタリングと進化戦略を用いた緩和手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:34:43 GMT)
Attribution Analysis Meets Model Editing: Advancing Knowledge Correction in Vision Language Models with VisEdit [18.7] 我々は、トークン予測のための視覚表現の寄与を測定するために、コントリビューションアロケーションとノイズ摂動法を用いる。
帰属分析により,このプロンプトに非常に関係のある中後期層における視覚的表現が予測に大きく寄与していることが示唆された。
そこで我々はVisEditを提案する。VisEditはVis-LLMsの新しいモデルエディタで、編集プロンプトに重要な領域の中間的な視覚表現を編集することで知識を効果的に修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:44:40 GMT)
Hear Your Face: Face-based voice conversion with F0 estimation [18.7] 本稿では,人物の顔画像からのみ派生した,顔に基づく音声変換フレームワークを提案する。
本フレームワークは, 優れた音声認識品質と, 顔の特徴と音声特性の整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:47:03 GMT)
BLADE: Benchmarking Language Model Agents for Data-Driven Science [18.6] プランニング、メモリ、コード実行機能を備えたLMベースのエージェントは、データ駆動科学をサポートする可能性がある。
本稿では,エージェントの多面的アプローチを自動的に評価するベンチマークBLADEについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:59:35 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） (Mon, 19 Aug 2024 04:31:51 GMT)
AI-Driven Review Systems: Evaluating LLMs in Scalable and Bias-Aware Academic Reviews [18.5] 我々は,人選好のアリーナを用いて,人選好と自動レビューのアライメントを評価する。
我々は、LLMを微調整して人間の好みを予測し、LLM同士の真っ向からの戦いにおいて、どのレビューが好まれるかを予測する。
我々は、公開可能なarXivおよびオープンアクセスのNatureジャーナルのレビューをオンラインで公開し、著者が研究論文をレビューし、改訂し、品質を改善するのに役立つ無料サービスを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:10:38 GMT)
Regularization for Adversarial Robust Learning [18.5] 我々は,$phi$-divergence正規化を分散ロバストなリスク関数に組み込む,対角訓練のための新しい手法を開発した。
我々は,教師付き学習,強化学習,文脈学習における提案手法を数値的に検証し,様々な敵攻撃に対する最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:15:41 GMT)
Learning Precise Affordances from Egocentric Videos for Robotic Manipulation [18.4] Affordanceは、オブジェクトが提供する潜在的なアクションとして定義され、ロボット操作タスクに不可欠である。
本稿では,データ収集,効果的なモデルトレーニング,ロボットの展開を含む,合理化された空き時間学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:11:47 GMT)
SG-GS: Photo-realistic Animatable Human Avatars with Semantically-Guided Gaussian Splatting [18.4] 本研究では,SG-GSを提案する。SG-GSは3次元ガウスのセマンティックス埋め込み,骨格駆動型剛性変形,および非剛性布の動的変形を用いて,モノクロビデオからフォトリアリスティックアニマタブルな人体アバターを作成する。
また,人間のアバター変形に対する幾何学的および意味的関連性を統合する3次元ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:58:20 GMT)
The Exploration-Exploitation Dilemma Revisited: An Entropy Perspective [18.4] 政策最適化において、探索への過度な依存は学習効率を低下させる一方、搾取への過度な依存は、局地的最適化においてエージェントを罠にする可能性がある。
本稿では,エントロピーの観点から,探査・探査ジレンマを再考する。
我々は、AdaZeroと呼ばれるエンドツーエンド適応フレームワークを構築し、探索するか、活用するかを自動的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:21:46 GMT)
Recording for Eyes, Not Echoing to Ears: Contextualized Spoken-to-Written Conversion of ASR Transcripts [18.2] 本研究では,ASRと文法の誤りに対処する文脈対応型スポンケン・トゥ・ブリッテン変換(CoS2W)タスクを提案する。
このタスクは、Large Language Models(LLM)のコンテキスト内学習機能と自然に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:53:48 GMT)
Importance Weighting Can Help Large Language Models Self-Improve [18.2] 大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクやアプリケーションで顕著な能力を示している。
外部監視下での高品質なデータセットを用いた微調整LPMは、違法に高価である。
本稿では,DS重み法に着想を得たDS重みをDSEに近似する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:51:02 GMT)
MAT-SED: A Masked 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） (Mon, 19 Aug 2024 07:11:39 GMT)
Parameter-Efficient Transfer Learning under Federated Learning for Automatic Speech Recognition [17.8] 我々は、ASRモデルの膨大なデータ要求を解決するために、フェデレートラーニングとパラメータ効率の高いドメイン適応手法を用いる。
我々は, 適切なアダプタを装着すると, 集中型チューニングモデルと比較して, 連合型チューニングモデルでも同様の性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:28:20 GMT)
Image-based Freeform Handwriting Authentication with Energy-oriented Self-Supervised Learning [17.6] SherlockNetは、堅牢で高速なフリーフォーム手書き認証のための、エネルギー指向の2ブランチの自己教師付き学習フレームワークである。
EN-HAは,データ偽造をシミュレートし,実際のアプリケーションに深刻なダメージを与える新しいデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:33:39 GMT)
Enhancing Partially Spoofed Audio Localization with Boundary-aware Attention Mechanism [17.5] 境界認識注意機構(BAM)と呼ばれる新しい手法を提案する。
BAMは2つのコアモジュールで構成されている。
partialSpoofデータベースの実験結果から,提案手法が最高の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:09:14 GMT)
Best of Both Worlds: Practical and Theoretically Optimal Submodular Maximization in Parallel [17.5] 主アルゴリズムは、独立した関心を持つ可能性のある2つのコンポーネントから組み立てられる。
LINEARSEQの変種は、文献のどのアルゴリズムよりも小さい$O(log(n))$の適応複雑性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:31:32 GMT)
Robust MRI Reconstruction by Smoothed Unrolling (SMUG) [17.4] SMUG(Smoothed Unrolling)と呼ばれる新しい画像再構成フレームワークを提案する。
SMUGは、ランダムスムーシング(RS)に基づく頑健な学習アプローチを用いて、ディープアンローリングに基づくMRI再構成モデルを前進させる。
我々は,SMUGがMRI再建の堅牢性を向上させることを示し,様々な不安定源のセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:07:21 GMT)
A Multi-Stream Fusion Approach with One-Class Learning for Audio-Visual Deepfake Detection [17.3] 本稿では,ロバストな音声・視覚深度検出モデルを開発する上での課題について述べる。
新たな世代のアルゴリズムが絶えず出現しており、検出方法の開発中にこれらのアルゴリズムは遭遇しない。
表現レベルの正規化手法として,一級学習を用いたマルチストリーム融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:14:28 GMT)
WHALE-FL: Wireless and Heterogeneity Aware Latency Efficient Federated Learning over Mobile Devices via Adaptive Subnetwork Scheduling [17.0] 我々は,適応サブネットワークスケジューリングによるFLトレーニングを高速化するために,無線かつ認識可能な遅延効率FL(WHALE-FL)アプローチを開発した。
評価の結果,WHALE-FLはピアデザインと比較して,学習精度を犠牲にすることなく,FLトレーニングを効果的に加速することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:38:47 GMT)
Machine Learning with Physics Knowledge for Prediction: A Survey [17.0] 本研究では,機械学習と物理知識を組み合わせて予測と予測を行う手法とモデルについて検討する。
まず、目的関数、構造化予測モデル、データ拡張を通じて、アーキテクチャレベルでの物理知識を取り入れることを検討する。
第二に、データを物理知識とみなし、マルチタスク、メタ、コンテキスト学習をデータ駆動方式で物理知識を組み込む代替アプローチとして考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:36:07 GMT)
AIR: Analytic Imbalance Rectifier for Continual Learning [16.9] 継続的な学習により、AIモデルは現実世界のシナリオを再トレーニングすることなく、シーケンシャルに新しいデータを学習することができる。
既存のほとんどの手法では、トレーニングデータはバランスが取れていると仮定しており、モデルが以前に生成されたデータを忘れる傾向にある問題を減らそうとしている。
この問題を解決するために解析的不均衡アルゴリズム(AIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:42:00 GMT)
Parseval Convolution Operators and Neural Networks [16.8] まず、Parseval畳み込み演算子をエネルギー保存フィルタバンクのクラスとして同定する。
次に,基本Parsevalモジュールの連鎖によるフィルタバンクの設計・特定のための構築的アプローチを提案する。
生体医用画像の反復的再構成のためのCNNアルゴリズムの設計により,これらのツールの使用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:31:16 GMT)
Triorthogonal Codes and Self-dual Codes [16.7] 二進自己双対符号から二進直交行列を構成するアルゴリズムを与える。
この設定を、短縮および拡張の古典的なコーディング技法として一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:47:09 GMT)
Mask in the Mirror: Implicit Sparsification [16.7] 連続スパシフィケーションは、緩和マスク変数の共通射影を必要としないような空間性に対する暗黙の偏見を持つことを示した。
我々は、未決定線形回帰の文脈において、結果の収束と最適性の保証を導出する。
私たちの理論的な貢献は、リッチな体制に入る方法を強調し、暗黙の偏見が時間依存のブレグマンポテンシャルによって制御可能であることを示すため、独立した関心を持つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:14:02 GMT)
OccMamba: Semantic Occupancy Prediction with State Space Models [16.6] 我々はOccMambaと呼ばれる意味的占有予測のための最初のMambaベースのネットワークを提示する。
単純で効果的な3D-to-1Dリオーダー操作,すなわち高さ優先の2Dヒルベルト展開を提案する。
OccMambaは、3つの一般的な占有予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:07:00 GMT)
Symbiotic Game and Foundation Models for Cyber Deception Operations in Strategic Cyber Warfare [16.4] 私たちは現在、戦術の急速な進化、知性の非対称性の向上、ハッキングツールのアクセシビリティ向上など、前例のないサイバー戦争に直面しています。
本章は、サイバー詐欺戦術の分析、設計、実施におけるゲーム理論モデルと基礎モデル(FM)の重要な役割を強調することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 00:52:20 GMT)
Memorization Capacity for Additive Fine-Tuning with Small ReLU Networks [16.3] Fine-Tuning Capacity (FTC)は、ニューラルネットワークが微調整できるサンプルの最大数として定義される。
2層ネットワークの$m=Theta(N)$ニューロンと3層ネットワークの$m=Theta(sqrtN)$ニューロンで、$K$がいくら大きいとしても、$N$サンプルを微調整できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:15:03 GMT)
Convert and Speak: Zero-shot Accent Conversion with Minimum Supervision [16.2] アクセント変換問題の鍵となる課題は、並列データの低リソースである。
本稿では,意味トークンレベルでのみ変換を行う2段階生成フレームワーク"Convert-and-speak"を提案する。
このフレームワークは、15分程度の弱い並列データでアクセント類似性、音声品質、話者維持の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:33:59 GMT)
WalledEval: A Comprehensive Safety Evaluation Toolkit for Large Language Models [16.2] WalledEvalは、大規模言語モデル(LLM)を評価するための包括的なAI安全テストツールキットである
オープンウェイトとAPIベースのモデルの両方を含む、さまざまなモデルに対応している。
マルチリンガル安全性、誇張された安全性、即時注入などの領域をカバーする35以上の安全ベンチマークが特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:57:24 GMT)
Learning Regularization for Graph Inverse Problems [16.1] グラフ逆問題(GRIP)を解決するためにGNNを利用するフレームワークを導入する。
このフレームワークは、データに適合するソリューションを見つけるために使用される、可能性と事前条件の組み合わせに基づいている。
本稿では,フレームワークの有効性を示す代表的問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:03:02 GMT)
GINO-Q: Learning an Asymptotically Optimal Index Policy for Restless Multi-armed Bandits [16.1] GINO-Qは、レスレスマルチアームバンディット(RMAB)の最適指標ポリシーを学習するために設計された3段階近似アルゴリズムである。
GINO-QはRMABをインデックス化する必要がなく、柔軟性と適用性を高めている。
実験結果から, GINO-Q は非接種可能なRMABに対しても, ほぼ最適に学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:50:45 GMT)
Pedestrian Attribute Recognition: A New Benchmark Dataset and A Large Language Model Augmented Framework [16.0] 過去5年間で、大規模なデータセットは公開されていない。
本稿では,大規模・クロスドメインな歩行者属性認識データセット MSP60K を提案する。
8つのシナリオにまたがる60,122のイメージと57の属性アノテーションで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:19:31 GMT)
GANPrompt: Enhancing Robustness in LLM-Based Recommendations with GAN-Enhanced Diversity Prompts [15.9] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく多次元大規模言語モデルの多様性促進フレームワークであるGANPromptを提案する。
GANPromptはまず、多次元ユーザ行動データを分析して多様なプロンプトを生成することができるジェネレータを訓練する。
これらの多様なプロンプトは、目に見えないプロンプトに直面して性能を向上させるためにLLMを訓練するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:13:20 GMT)
Strict area law entanglement versus chirality [15.8] キラリティー(英: Chirality)は、非ゼロ熱伝導や電気伝導によって表される2つの空間次元における物質のギャップの位相である。
我々は、有限次元局所ヒルベルト空間における量子状態に対するそのようなキラリティを厳密な領域法則エントロピーで禁止する2つのノーゴー定理を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:00:01 GMT)
Sim-to-Real Transfer of Deep Reinforcement Learning Agents for Online Coverage Path Planning [15.8] 我々は、カバーパス計画(CPP)のための強化学習エージェント(RL)のSim-to-real転送の課題に取り組む。
シミュレーションされたセンサと障害物を利用しながら、現実のロボットやリアルタイムの側面を含む半仮想環境を通じて、シミュレートと現実のギャップを橋渡しする。
高い推測周波数は、一階マルコフのポリシーをシミュレーションから直接転送することを可能にし、高階のポリシーを微調整することで、sim-to-realのギャップをさらに減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:45:05 GMT)
Resolving Lexical Bias in Edit Scoping with Projector Editor Networks [15.7] PenMEは、対照的な学習目的を通じて訓練されたプロジェクションネットワークを備えたコンパクトなアダプタを利用するモデル編集アプローチである。
我々は,PENMEが優れた結果を得る上で有効でありながら,モデルアーキテクチャ全体に適用可能な計算効率と柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:50:41 GMT)
Minimally Modifying a Markov Game to Achieve Any Nash Equilibrium and Value [15.7] 本稿では,ゲームデザイナや悪意ある相手がゼロサムマルコフゲームの報酬関数を変更するゲーム修正問題について検討する。
ゲームの一意平衡としてインストール可能なポリシープロファイルの集合を特徴付け,インストールを成功させるために十分な,必要な条件を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:40:11 GMT)
Efficient Reinforcement Learning in Probabilistic Reward Machines [15.6] 本稿では,PRM(Probabilistic Reward Machines)のアルゴリズムを設計し,$widetildeO(sqrtHOAT)の償却を達成した。
また,非マルコフ報酬に対する新たなシミュレーション補題を提案し,非マルコフ報酬に対する報酬のない探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:51:53 GMT)
A Disguised Wolf Is More Harmful Than a Toothless Tiger: Adaptive Malicious Code Injection Backdoor Attack Leveraging User Behavior as Triggers [15.3] まず,コード生成シナリオにおけるセキュリティ問題に焦点を当てたゲーム理論モデルを提案する。
このフレームワークは、攻撃者が悪意のあるコードモデルを広げてセキュリティ脅威を発生させる可能性のあるシナリオとパターンを概説する。
また、攻撃者がバックドアアタックを使用して悪意のあるコードインジェクションのタイミングを動的に調整できることも初めて指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:18:04 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） (Mon, 19 Aug 2024 02:02:13 GMT)
Differential Private Stochastic Optimization with Heavy-tailed Data: Towards Optimal Rates [15.3] 重み付き勾配を用いたDP最適化の最適速度を達成するアルゴリズムについて検討する。
その結果,DP下での凸最適化の理論的限界が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:07:05 GMT)
Criticality Leveraged Adversarial Training (CLAT) for Boosted Performance via Parameter Efficiency [15.2] CLATは、パラメータ効率を敵のトレーニングプロセスに導入し、クリーンな精度と敵の堅牢性の両方を改善した。
既存の対数訓練法に応用でき、トレーニング可能なパラメータの数を約95%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:58:03 GMT)
Robust Multimodal 3D Object Detection via Modality-Agnostic Decoding and Proximity-based Modality Ensemble [15.2] 既存の3Dオブジェクト検出方法は、LiDARセンサーに大きく依存している。
我々は,LiDAR過信頼問題に対処するためにMEFormerを提案する。
我々のMEFormerは73.9% NDSと71.5% mAPの最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:06:31 GMT)
An Introduction to Decentralized Training and Execution in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [14.9] マルチエージェント強化学習(MARL)は近年急速に普及している。
分散トレーニングと実行メソッドは最も小さな仮定であり、実装が簡単であることが多い。
このテキストは、分散的で協調的なMARLの分野への導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:02:30 GMT)
A Population-to-individual Tuning Framework for Adapting Pretrained LM to On-device User Intent Prediction [14.8] PITuningはデバイス上での意図予測のための個体間チューニングフレームワークである。
PITuningは、デバイス上での予測シナリオに対して、長い尾の好みと実用性をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:07:33 GMT)
Fight Perturbations with Perturbations: Defending Adversarial Attacks via Neuron Influence [14.8] 一般敵攻撃に対する新たな防御法として,emphNeuron-level Inverse Perturbation (NIP)を提案する。
良性例からニューロンの影響を計算し、逆摂動を発生させて入力例を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:21:36 GMT)
AlphaForge: A Framework to Mine and Dynamically Combine Formulaic Alpha Factors [14.8] 本稿では,アルファ因子マイニングと因子組み合わせのための2段階のアルファ生成フレームワークAlphaForgeを提案する。
実世界のデータセットを用いて行った実験により,我々の提案したモデルは,定式的アルファファクターマイニングにおいて,同時代のベンチマークより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:57:30 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey [14.7] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、シーケンシャルな意思決定のための強力なツールであり、人間の能力を超えるパフォーマンスを達成した。
マルチエージェントシステム領域におけるRLの拡張として、マルチエージェントRL(MARL)は制御ポリシーを学ぶだけでなく、環境内の他のすべてのエージェントとの相互作用についても考慮する必要がある。
シミュレーターは、RLの基本である現実的なデータを得るのに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:31:20 GMT)
Identifying Query-Relevant Neurons in Large Language Models for Long-Form Texts [14.7] 本稿では,大規模言語モデルにおけるクエリ関連ニューロンの同定が可能な,アーキテクチャに依存しない新しいフレームワークを提案する。
検出されたニューロンの知識編集およびニューロンによる予測への応用の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:46:39 GMT)
STHN: Deep Homography Estimation for UAV Thermal Geo-localization with Satellite Imagery [14.7] 粗大から細い深部ホログラフィー推定手法を用いたUAV熱ジオローカライズ手法を提案する。
この方法は、UAVの最後の位置から半径512メートル以内で、信頼性の高い熱的位置決めを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:06:48 GMT)
Hybrid Reasoning Based on Large Language Models for Autonomous Car Driving [14.6] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストや画像を理解し、人間に似たテキストを生成し、複雑な推論タスクを実行する能力において、大きな注目を集めている。
算術的推論と常識的推論の組み合わせ,特に自律運転シナリオにおけるLLMの適応性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:27:55 GMT)
TaSL: Continual Dialog State Tracking via Task Skill Localization and Consolidation [14.5] タスクスキルのローカライゼーションと統合のための新しいフレームワークであるTaSLを提案する。
TaSLは、タスク特化領域とタスク共有領域をピンポイントする、新しいグループワイド技術を使用している。
結果として、TaSLは以前の知識の保存と新しいタスクの達成のバランスをとることになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:01:28 GMT)
Factorized-Dreamer: Training A High-Quality Video Generator with Limited and Low-Quality Data [14.5] 高品質な(本社)ビデオ合成は、現実世界に多様で複雑な動きがあったため困難である。
既存の作品の多くは、大規模なキャプションを集めることでこの問題に対処するのに苦労しており、コミュニティにはアクセスできない。
制限付き低品質(LQ)のデータを公開することにより,再カプセル化や微調整を行わずにHQビデオジェネレータをトレーニングできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:08:00 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） (Mon, 19 Aug 2024 01:04:07 GMT)
Malla: Demystifying Real-world Large Language Model Integrated Malicious Services [14.3] 我々は、212の現実世界のMallasに関する最初の体系的研究を行い、地下市場におけるその増殖を明らかにした。
我々の研究は、Mallaエコシステムを明らかにし、その大きな成長と今日の公共LLMサービスへの影響を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:08:29 GMT)
TDNetGen: Empowering Complex Network Resilience Prediction with Generative Augmentation of Topology and Dynamics [14.3] 本稿では,ネットワークトポロジとダイナミックスの生成的データ拡張を通じてこの問題に対処するために設計された,複雑なネットワークに対する新しいレジリエンス予測フレームワークを提案する。
3つのネットワークデータセットの実験結果から,提案するフレームワークであるTDNetGenは,最大85%～95%の精度で高い予測精度を達成可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:20:31 GMT)
Source Matters: Source Dataset Impact on Model Robustness in Medical Imaging [14.3] 我々は、ImageNetとRadImageNetが同等の分類性能を達成することを示す。
ImageNetは、共同ファウンダーに過度にフィットする傾向にある。
ImageNet-pretrained modelを使用する研究者は、モデルを再検討することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:06:36 GMT)
KnowPO: Knowledge-aware Preference Optimization for Controllable Knowledge Selection in Retrieval-Augmented Language Models [14.1] 本稿では,適応的な知識選択を実現することを目的とした,知識認識型参照最適化戦略であるKnowPOを提案する。
KnowPOは,従来の知識衝突処理手法を37%以上上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:38:45 GMT)
In-context Prompt Learning for Test-time Vision Recognition with Frozen Vision-language Model [14.0] In-Context Prompt Learning (InCPL) を提案する。
InCPLは、コンテキスト情報としてラベル付き例がほとんどない新しいテストサンプルを関連付けている。
テストサンプルに適した視覚的プロンプトを最適化するために、コンテキスト対応の教師なし損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:22:42 GMT)
MagicFace: Training-free Universal-Style Human Image Customized Synthesis [13.9] MagicFaceは、ユニバーサルスタイルのヒューマンイメージパーソナライズされた合成のためのトレーニング不要の方法である。
参照概念の機能を、ピクセルレベルの潜在生成領域に統合する。
人中心画像合成とマルチコンセプト画像カスタマイズの両方において,MagicFaceの優位性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:43:24 GMT)
SliceMamba with Neural Architecture Search for Medical Image Segmentation [13.8] SliceMambaは,シンプルで効果的なマンバ型医用画像分割モデルである。
SliceMambaには、双方向機能スライシングを行う効率的な双方向スライススキャンモジュール(BSS)が含まれている。
また,対象データの特徴に基づいて最適な特徴スライス法を自動決定する適応スライス探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:28:38 GMT)
Multi-Scale Representation Learning for Image Restoration with State-Space Model [13.6] 効率的な画像復元のためのマルチスケール状態空間モデル(MS-Mamba)を提案する。
提案手法は,計算複雑性を低く保ちながら,新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:42:58 GMT)
GLIMMER: Incorporating Graph and Lexical Features in Unsupervised Multi-Document Summarization [13.6] 我々はGLIMMERと呼ばれる軽量で効果的な非教師付きアプローチを提案し、グラフとLexIcalの特徴をベースとした教師なしマルチ文書要約手法を提案する。
まず、ソース文書から文グラフを構築し、それからテキストから低レベルの特徴をマイニングすることで意味クラスタを自動的に識別する。
また,Multi-News,Multi-XScience,DUC-2004で行った実験により,既存の教師なしアプローチよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:01:48 GMT)
A Lot of Talk and a Badge: An Exploratory Analysis of Personal Achievements in GitHub [13.6] GitHubは、個人的成果を通じて新しい要素を導入し、バッジをアンロックし、開発者自身のプロフィールページに表示し、開発活動を認識した。
GitHubにおける個人バッジの拡散を研究するために,混合手法を用いた探索分析を行った。
ほとんどの開発者は少なくともバッジをサンプルにしているが、プロフィールを非公開にし、バッジを表示することをオプトアウトするユーザーの増加も観察している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:09:20 GMT)
IDEA: Enhancing the rule learning ability of language agent through Induction, DEuction, and Abduction [13.3] この研究は、対話的な設定で大規模言語モデルのルール学習能力を評価するために設計された新しいベンチマークであるRULEARNを紹介する。
RULEARNでは、エージェントが環境と対話して観察やパターンの識別を行い、これらの洞察を使って問題を解決する。
誘導, 誘引, アブダクション処理を統合した IDEA エージェントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:37:07 GMT)
Conjectural Online Learning with First-order Beliefs in Asymmetric Information Stochastic Games [13.3] 非対称情報ゲーム(AISG)は多くの複雑な社会技術システムで発生する。
本稿では,AISGにおける汎用情報構造に基づくオンライン学習手法であるConjectural Online Learning (COL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:45:42 GMT)
TBA: Faster Large Language Model Training Using SSD-Based Activation Offloading [13.3] TBAは、PyTorch、Megatron、DeepSpeedといった一般的なディープラーニングフレームワークと互換性がある。
TBAはアクティベーションピークメモリ使用量の47%を効果的に削減できることを示す。
同時に、TBAは計算とI/Oを完全にオーバーラップし、無視できるパフォーマンスのオーバーヘッドを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:09:48 GMT)
AdapMoE: Adaptive Sensitivity-based Expert Gating and Management for Efficient MoE Inference [13.3] AdapMoEは、効率的なMoE推論のためのアルゴリズムとシステムの共同設計フレームワークである。
AdapMoEは、オンデマンドのロードオーバーヘッドを減らすために、アダプティブなエキスパートゲーティングと管理機能を備えている。
AdapMoEは既存の技術より一貫して優れており、アクティベートされた専門家の平均数が25%減少し、精度を低下させることなく1.35倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:27:15 GMT)
SceneMotion: From Agent-Centric Embeddings to Scene-Wide Forecasts [13.2] 自動運転車は、環境と対話し安全な操作を計画するために、マルチモーダルな動き予測に頼っている。
我々は、複数の交通機関のシーンワイド・モーション・モードを予測するアテンションベースモデルであるSceneMotionを紹介する。
このモジュールは複数のエージェント中心の埋め込みからシーン全体の潜在空間を学習し、共同予測と相互作用モデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:22:31 GMT)
Pose-GuideNet: Automatic Scanning Guidance for Fetal Head Ultrasound from Pose Estimation [13.2] 2次元横断的な視点から3Dポーズを推定することで、医療専門家は3D空間をナビゲートできる。
本研究では,フリーハンド2次元超音波による胎児の3次元ポーズ推定がソノグラフィーを誘導し,頭部標準平面の位置を推定する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:11:50 GMT)
Exploiting Fine-Grained Prototype Distribution for Boosting Unsupervised Class Incremental Learning [13.2] 本稿では,教師なしクラスインクリメンタルラーニング(UCIL)の課題について検討する。
この問題に対処することの本質は、包括的特徴表現を効果的に捉え、未知の新しいクラスを発見することである。
本稿では,新しいクラスと既存クラスの重複を最小限に抑え,歴史的知識を保存し,破滅的な忘れの現象を緩和する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:38:27 GMT)
MAPLE: Enhancing Review Generation with Multi-Aspect Prompt LEarning in Explainable Recommendation [12.9] 我々は、MAPLE(Multi-Aspect Prompt LEarner)と呼ばれるパーソナライズされたアスペクト制御モデルを提案する。
レストランドメインにおける2つの実世界レビューデータセットの実験は、MAPLEがテキストの観点からベースラインレビュー生成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） (Mon, 19 Aug 2024 10:12:52 GMT)
Improving embedding with contrastive fine-tuning on small datasets with expert-augmented scores [12.9] 提案手法では,専門的なスコアから派生したソフトラベルをファインチューン埋め込みモデルに適用する。
オンラインショッピングサイトと8つのエキスパートモデルからQ&Aデータセットを用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:59:25 GMT)
Molecular Graph Representation Learning Integrating Large Language Models with Domain-specific Small Models [12.7] 大規模言語モデルとドメイン固有小モデルを統合する新しい分子グラフ表現学習フレームワークを提案する。
分子グラフとそれに対応する記述文を含む多モードアライメント法を用いて、分子表現の事前学習を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:11:59 GMT)
Personalizing Reinforcement Learning from Human Feedback with Variational Preference Learning [12.7] ヒューマンフィードバックからの強化学習は、基礎モデルを人間の価値観や好みに合わせるための強力なパラダイムである。
現在のRLHF技術は、多様な集団における個人の嗜好の自然に生じる相違を説明できない。
マルチモーダルなRLHF手法のクラスを開発し,多元的アライメントの必要性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:18:30 GMT)
Applications of Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms for Tackling Optimization Problems Across Disciplines [12.7] 本稿では,自然に着想を得たメタヒューリスティックアルゴリズムの有用性を示す。
本研究の主な目的は,CSO-MAのようなメタヒューリスティックなアルゴリズムが,統計学における様々な種類の最適化問題に取り組むのに効率的であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:42:23 GMT)
Sliced Maximal Information Coefficient: A Training-Free Approach for Image Quality Assessment Enhancement [12.6] 我々は,人間の品質評価の過程を模倣する,一般化された視覚的注意度推定戦略を検討することを目的とする。
特に、劣化画像と参照画像の統計的依存性を測定することによって、人間の注意生成をモデル化する。
既存のIQAモデルのアテンションモジュールを組み込んだ場合、既存のIQAモデルの性能を一貫して改善でき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） (Mon, 19 Aug 2024 11:55:32 GMT)
MalLight: Influence-Aware Coordinated Traffic Signal Control for Traffic Signal Malfunctions [12.5] 本稿では,交通信号の故障による悪影響を軽減するために,新しい信号制御フレームワーク(MalLight)を提案する。
本研究は,交通信号の故障による課題に対処する強化学習(RL)に基づくアプローチの先駆者となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:57:13 GMT)
InterrogateLLM: Zero-Resource Hallucination Detection in LLM-Generated Answers [12.4] 大きな言語モデル(LLM)は、現実的に聞こえる答えを発明するが、現実の真実から遠ざかる。
本稿では,大規模言語モデルにおける幻覚検出手法を提案する。
実験では,Llama-2に対する87%の幻覚が観察され,その際,外部知識に頼らずに81%のバランス精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:53:17 GMT)
Contextual Bandits for Unbounded Context Distributions [12.3] 非パラメトリックな文脈的包帯は、シーケンシャルな意思決定問題の重要なモデルである。
UCB探査と近接する2つの手法を提案する。
本手法は, 限界条件が弱い場合に, 最小限の後悔を達成できることを示す。
2つ目の方法は、$tildeOleft(T1-frac(alpha+1)betaalpha+(d+2)beta+T1-betaright)$の期待された後悔を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:30:37 GMT)
Detecting Adversarial Attacks in Semantic Segmentation via Uncertainty Estimation: A Deep Analysis [12.1] セグメンテーションのためのニューラルネットワークに対する敵攻撃を検出する不確実性に基づく手法を提案する。
我々は,不確実性に基づく敵攻撃の検出と様々な最先端ニューラルネットワークの詳細な解析を行う。
提案手法の有効性を示す数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:13:30 GMT)
Recognizing Beam Profiles from Silicon Photonics Gratings using Transformer Model [12.1] 我々は、SiPh格子からの光のビームプロファイルの対応する高さカテゴリを認識するトランスモデルを開発した。
得られた結果は、光ビームの自動焦点付けやz軸ステージの自動調整など、様々な用途に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:33:16 GMT)
Deep evidential fusion with uncertainty quantification and contextual discounting for multimodal medical image segmentation [12.0] 本稿では,深層学習とDempster-Shafer理論に基づくマルチモーダル医用画像セグメンテーションの枠組みを提案する。
脳腫瘍を伴うPET-CTデータセットとマルチMRIデータセットによる実験結果から,本手法は精度と信頼性において最先端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） (Mon, 19 Aug 2024 03:22:48 GMT)
SSL: A Self-similarity Loss for Improving Generative Image Super-resolution [11.9] 生成逆数ネットワーク(GAN)と生成拡散モデル(DM)は、実世界の画像超解像(Real-ISR)で広く利用されている。
これらの生成モデルは、視覚的アーティファクトや偽画像構造を生成する傾向があり、不自然なリアルISRの結果をもたらす。
本稿では, 生成実ISRモデルの性能向上のために, 単純かつ効果的な自己相似性損失(SSL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:33:43 GMT)
Semantic Trajectory Data Mining with LLM-Informed POI Classification [11.9] セマンティック情報を用いた人旅行トラジェクトリマイニングのための新しいパイプラインを提案する。
提案手法は,POI分類において93.4%の精度,96.1%のF-1スコア,91.7%の精度,92.3%のF-1スコアを活性推論で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:06:35 GMT)
DELIA: Diversity-Enhanced Learning for Instruction Adaptation in Large Language Models [11.8] 命令のチューニングは、モデルが新しい知識や能力を得るのではなく、特定のタスク形式に適合するプロセスであることを示す。
この制限は, タスク固有の特徴と異なる, 命令チューニング中に学習した偏りのある特徴に起因していると考えられる。
我々は,新たなデータ合成手法であるDELIAを用いて,命令チューニングにおけるバイアスのある特徴を理想的な特徴の近似に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:56:06 GMT)
Learning Brave Assumption-Based Argumentation Frameworks via ASP [11.8] ABA(Assumption-based Argumentation)は、非単調な推論のための統一的な形式主義として提唱されている。
本稿では,背景知識と肯定的/否定的な事例から学習を自動化する問題に焦点をあてる。
本稿では,変換規則に基づく新しいアルゴリズム(ロートラーニング,フォールディング,アクセプション導入,Fact Subsumptionなど)とその実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:13:35 GMT)
FlashGS: Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-scale and High-resolution Rendering [11.7] FlashGSは、3D Gaussian Splattingの効率的な差別化を容易にするように設計されている。
FlashGSの性能評価は、多種多様な合成シーンと実世界の大規模シーンで行われている。
結果は、FlashGSの優れたパフォーマンスとリソース最適化能力を強調し、それを3Dレンダリングの領域における恐ろしいツールとして位置づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:29:33 GMT)
Enhancing Source Code Classification Effectiveness via Prompt Learning Incorporating Knowledge Features [11.7] 我々は,事前学習したモデルから入力シーケンスに関連する豊富な知識を抽出するために,素早い学習を利用するテキスト分類手法であるCodeClassPromptを提案する。
注意機構を適用することで、タスク固有の特徴に多層的知識を合成し、分類精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:14:59 GMT)
Spatial-Frequency Dual Progressive Attention Network For Medical Image Segmentation [11.6] 医用画像では、様々な種類の病変が、形状やテクスチャに顕著な違いを呈することが多い。
正確な医用画像セグメンテーションは、マルチスケールおよびバウンダリの特徴学習において堅牢な機能を持つディープラーニングモデルを必要とする。
本稿では,空間周波数デュアルドメインアテンションネットワークであるSF-UNetを紹介する。
マルチスケールプログレッシブ・チャンネル・アテンション(MPCA)ブロックは隣接するエンコーダ層にまたがるマルチスケールの特徴を徐々に抽出し、軽量な周波数空間アテンション(FSA)ブロックはわずか0.05Mのパラメータしか持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:56:05 GMT)
Interpreting Learned Feedback Patterns in Large Language Models [11.6] 我々は、微調整言語モデルのアクティベーションにおいて暗黙的にフィードバック信号を推定するプローブを訓練する。
これらの推定値を真のフィードバックと比較し、LFPの精度を微調整フィードバックと比較する。
我々は、GPT-4が記述し、LFPに関連するものとして分類する特徴に対して、正のフィードバック入力と相関する神経特徴を比較して、プローブを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:44:27 GMT)
Gemma Scope: Open Sparse Autoencoders Everywhere All At Once on Gemma 2 [11.2] スパースオートエンコーダ(SAE)は、ニューラルネットワークの潜在表現を解釈可能な特徴に学習するための教師なしの方法である。
本研究では,JumpReLU SAEのオープンスイートであるGemma Scopeを紹介した。
各SAEの品質を標準メトリクスで評価し、その結果を公表する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:51:05 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） (Mon, 19 Aug 2024 04:11:31 GMT)
Cost-Sensitive Learning to Defer to Multiple Experts with Workload Constraints [10.9] 遅延の学習は、ML分類器よりも正確である可能性が高いときに、人間に決定を延期する方法を学ぶことによって、人間とAIのコラボレーションシステムを改善することを目的としている。
L2Dの既存の研究は、その実践的採用を妨げる主要な現実世界の側面を見落としている。
DeCCaFは新しいL2Dアプローチであり、教師付き学習を用いて、制約の少ないデータ要求下でのヒューマンエラーの確率をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:18:30 GMT)
ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability [10.9] 我々はOak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability (ORBIT)を紹介する。
ORBITは、その種の最大のモデルであり、現在の気候AIファンデーションモデルサイズを1000倍に超えている。
Frontierスーパーコンピュータの性能スケーリングテストでは、ORBITは684ペタFLOPSから1.6ペタFLOPSの持続スループットを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:20:09 GMT)
Second-Order Forward-Mode Automatic Differentiation for Optimization [10.8] 本稿では,2階の高平面探索を行から$k$次元の高平面への2階の線探索を一般化する新しい最適化ステップとして紹介する。
これはフォワードモード勾配法と組み合わせて、フォワードパスのみからなる2階最適化アルゴリズムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:12:41 GMT)
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) for Time Series Classification and Robust Analysis [10.7] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は、MLP(Multi-Layer Perceptrons)に代わる有望な代替品として注目されている。
理論上は魅力的だが、Kaninは大規模なベンチマークデータセットの検証を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:34:53 GMT)
Confirmation Bias in Gaussian Mixture Models [10.6] 本研究ではガウス混合モデルにおける確認バイアスについて検討する。
ある科学者チームは、ガウス混合モデルから得られたデータを、既知の信号(仮説)をセントロイドとして分析していると推測している。
実際には、観測は情報構造を持たないノイズで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:18:42 GMT)
Perceptual Depth Quality Assessment of Stereoscopic Omnidirectional Images [10.4] 立体視全方位画像の高能率非参照(NR)深度品質評価のための目標品質評価モデルDQIを開発した。
人間の視覚システム(HVS)の知覚特性に触発されたDQIは,多色チャネル,適応型ビューポート選択,眼間不一致の特徴を基盤として構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:28:05 GMT)
On the Stochastic (Variance-Reduced) Proximal Gradient Method for Regularized Expected Reward Optimization [10.4] 我々は、強化学習(RL)における既存の問題の多くを網羅する非文献設定における正規化期待報酬最適化問題を考える。
特に、標準条件下では、$O(epsilon-4)$サンプルを$epsilon$-stationaryポイントに含めることが示されている。
分析の結果,サンプルの複雑さは,追加条件下では$O(epsilon-4)$から$O(epsilon-3)$に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:18:48 GMT)
GradTree: Learning Axis-Aligned Decision Trees with Gradient Descent [10.3] 決定木(DT)は多くの機械学習タスクで一般的に使われている。
本稿では,greedyアルゴリズムを用いた新しいDT学習手法を提案する。
直進演算子と直進演算子を高密度DT表現とし,すべての木パラメータを協調的に最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:34:22 GMT)
Token-Mol 1.0: Tokenized drug design with large language model [10.3] Token-Molはトークンのみの3Dドラッグデザインモデルで、2Dや3D構造を含む全ての分子情報をトークンにエンコードする。
トランスデコーダアーキテクチャ上に構築され、ランダム因果マスキング技術を用いて訓練されている。
既存の分子事前学習モデルと比較して、Token-Molはより幅広い下流タスクを扱うのに優れた習熟度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:32:25 GMT)
RUMI: Rummaging Using Mutual Information [9.9] Rummaging Using Mutual Information (RUMI) は、ロボットのアクションシーケンスをオンラインで生成する手法である。
我々は,ロボットの到達範囲内に物体を保持するために,情報ゲインコスト関数と到達可能性コスト関数を開発する。
RUMIは、ベースライン手法と比較してシミュレーションと実タスクの両方で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:16:18 GMT)
Evaluating Image-Based Face and Eye Tracking with Event Cameras [9.7] イベントカメラはニューロモルフィックセンサーとしても知られており、ピクセルレベルの局所光強度の変化を捉え、非同期に生成されたイベントと呼ばれるデータを生成する。
このデータフォーマットは、高速で動く物体を撮影する際のアンダーサンプリングのような、従来のカメラで観察される一般的な問題を緩和する。
我々は、従来のアルゴリズムとイベントベースのデータを統合することにより、フレーム形式に変換される可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:27:08 GMT)
Universal Approximation Theory: The Basic Theory for Transformer-based Large Language Models [9.5] 大規模トランスフォーマーネットワークは、自然言語処理アルゴリズムの進歩において、急速に主要なアプローチとなっている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の理論的基礎について考察する。
理論的な背景を提供し、これらの進歩を支えるメカニズムに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 04:02:44 GMT)
Universal Approximation Theory: The Basic Theory for Deep Learning-Based Computer Vision Models [9.5] コンピュータビジョン(CV)は人工知能において最も重要な分野の一つである。
近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーに基づくさまざまなディープラーニングモデルが,CVの多様な問題に対処するために設計されている。
これらのアルゴリズムはロボット工学や顔認識などの分野で実用化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 04:09:17 GMT)
Universal Approximation Theory: Foundations for Parallelism in Neural Networks [9.5] 現在のディープラーニングモデルは、主にシリアルであり、ネットワーク層の数が増えるにつれて、トレーニングと推論時間も増加する。
本稿では,Universal Approximation Theorem(UAT)に基づくディープラーニング並列化戦略を提案する。
従来のシリアルモデルとは異なり、Para-Formerの推論時間はレイヤ数で増加せず、多層ネットワークの推論速度が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:27:44 GMT)
Extension of a Pattern Recognition Validation Approach for Noisy Boson Sampling [9.4] ボソンサンプリングは、量子計算の優位性を示す主要な量子計算モデルの一つである。
この利点を示すには識別性が高すぎるかどうかを評価するためにベイズ検証が拡張され、ボソンサンプリングのためのパターン認識バリデーションが拡張される。
特性値の分布はほぼ単調に変化し、特に光子が識別不能に近い場合、区別不能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:30:30 GMT)
Spontaneous polarized phase transitions and symmetry breaking of an ultracold atomic ensemble in a Raman-assisted cavity [9.4] 単一キャビティモードと外部レーザー場に結合した光学キャビティ内の4レベル原子$N$のアンサンブルについて検討した。
偏光キャビティ場と原子スピン励起とラマンレーザーの位相差を特徴とするいくつかの新しい位相が解析的に見つかる。
連続的な$U(1)$と離散的な$mathbbZ$対称性に加えて、このシステムは2つの反射対称性$sigma_v$s、抽象的な位置モメンタム表現における中心対称性$C$、離散反射時間対称性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:10:47 GMT)
Bridging the Language Gap: An Empirical Study of Bindings for Open Source Machine Learning Libraries Across Software Package Ecosystems [9.3] 機械学習ライブラリにより、開発者は自身のアプリケーションに高度なML機能を統合できる。
しかし、一般的なMLライブラリは、すべてのプログラミング言語やソフトウェアパッケージエコシステムで利用できない。
13のソフトウェアパッケージエコシステムにまたがる546のMLライブラリに対して,2,436のクロスエコシステムバインディングを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:34:50 GMT)
TESL-Net: A Transformer-Enhanced CNN for Accurate Skin Lesion Segmentation [9.1] 皮膚癌の早期発見は皮膚病変の皮膚内視鏡像の正確な分画に依存している。
メラノーマセグメンテーションの最近の手法はU-Netと完全連結ネットワーク(FCN)である
皮膚病変のセグメンテーションのためのTESL-Netという新しいネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:49:48 GMT)
MSDiagnosis: An EMR-based Dataset for Clinical Multi-Step Diagnosis [9.0] 我々は多段階診断タスクを提案し、臨床診断データセット(MSDiagnosis)に注釈を付ける。
本データセットは、一次診断、鑑別診断、最終診断質問を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:31:57 GMT)
MergeOcc: Bridge the Domain Gap between Different LiDARs for Robust Occupancy Prediction [9.0] MergeOccは、複数のデータセットを活用することで、異なるLiDARを同時に扱うように開発されている。
MergeOccの有効性は、自動運転車のための2つの顕著なデータセットの実験を通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:46:26 GMT)
Minor DPO reject penalty to increase training robustness [9.0] 人間の嗜好からの学習は、ダウンストリームタスクにおいて、事前学習されたLLMを人間の嗜好に合わせるために、大規模言語モデル(LLM)の微調整ステップで使用されるパラダイムである。
近年,簡易なRLフリー手法でアライメント問題を解決するために,DPO(Direct Preference Optimization)が提案されている。
本稿では、DPOにおける$beta$の動作メカニズムを分析し、RLアルゴリズムとDPOの構文差を明らかにし、DPOの単純化による潜在的な不足について理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:29:31 GMT)
ProductAE: Toward Deep Learning Driven Error-Correction Codes of Large Dimensions [8.7] Product Autoencoder (ProductAE) は、ディープラーニング駆動(エンコーダ、デコーダ)ペアの計算効率のよいファミリーである。
我々は、古典的な製品コードからアイデアを構築し、より小さなコードコンポーネントを使って大きなニューラルコードを構築することを提案する。
トレーニング結果は,有意義なパフォーマンス向上を伴う,$k = 300$bitsの大きさのProductAEsのトレーニングに成功したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:44:35 GMT)
A Theoretical Framework for an Efficient Normalizing Flow-Based Solution to the Electronic Schrodinger Equation [8.6] 量子力学における中心的な問題は、分子や物質に対する電子シュロディンガー方程式を解くことである。
アンザッツを用いた解法は, サンプリングが安価であるが, 必要な量子力学的性質を満足する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:40:20 GMT)
ReALM: Reference Resolution As Language Modeling [8.5] 本稿では, LLMが様々なタイプの参照を解くために, 極めて効率的なシステムを構築する方法を示す。
異なるタイプの参照にまたがって同様の機能を持つ既存システムに対する大幅な改善を実証する。
また,GPT-3.5 と GPT-4 をベンチマークし,GPT-4 に匹敵する性能を達成した最小モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:06:24 GMT)
Relaxing towards generalized one-body Boltzmann states [8.5] 孤立量子系は可逆的ユニタリ進化に従う。
本研究では,EmphN3レベル系からなる鎖の局所緩和過程について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:13:59 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） (Mon, 19 Aug 2024 01:35:50 GMT)
Hotfixing Large Language Models for Code: How Far Can Parameter-Efficient Fine-Tuning Go? [8.2] コードのための大規模言語モデル(LLM4Code)は、コード補完や生成といったタスクを補助し、開発者の不可欠な部分となっている。
これらのモデルは、バグの多いコードを生成するなど、リリース後に望ましくない振る舞いを示す。
本稿では,LLM4Codeをホットフィックスすることで,バグの少ないコードとより固定的なコードを生成することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:00:44 GMT)
Gapless spin excitations in nanographene-based antiferromagnetic spin-1/2 Heisenberg chains [8.2] ハルダンのセミナルな研究は、反強磁性ハイゼンベルク量子スピン鎖に対する2つの基本的な異なる励起スペクトルを確立した。
有限長半整数スピン鎖において、量子化は励起スペクトルのギャップを誘導し、上界はリーブ=シュルツ=マティス(LSM)の定理によって与えられる。
そこで本研究では,スピン-1/2-インターン1次元鎖を担持するオリンピセン-オリンピック環形ナノグラフェンを共有結合して得られるスピン-1/2ハイゼンベルク鎖の長依存性励起について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:36:33 GMT)
GPT-4V(ision) for Robotics: Multimodal Task Planning from Human Demonstration [8.1] 本稿では,汎用言語モデルであるGPT-4V(ision)を拡張し,ロボット操作のためのワンショット視覚教育を容易にするパイプラインを提案する。
このシステムは、人間がタスクを実行する様子を解析し、アベイランスに対する洞察を取り入れた実行可能なロボットプログラムを出力する。
様々なシナリオにわたる実験は、実際のロボットの動作を1ショットで行う方法の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:59:54 GMT)
TeaMs-RL: Teaching LLMs to Generate Better Instruction Datasets via Reinforcement Learning [8.0] 大規模言語モデルの開発は、人間のアノテーションに大きく依存することによる課題に直面することが多い。
この作業では、強化学習(Reinforcement Learning)へと方向転換します。
我々はRLを用いて、微調整だけで十分である基礎的な命令データセットを直接生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 04:54:36 GMT)
FLrce: Resource-Efficient Federated Learning with Early-Stopping Strategy [8.0] フェデレートラーニング(FL)がIoT(Internet of Things)で大人気
FLrceは、関係ベースのクライアント選択と早期停止戦略を備えた効率的なFLフレームワークである。
その結果,既存のFLフレームワークと比較してFLrceは計算効率を少なくとも30%,通信効率を43%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:46:04 GMT)
R2GenCSR: Retrieving Context Samples for Large Language Model based X-ray Medical Report Generation [7.5] 本稿では,新しいコンテキスト誘導型効率的なX線医療報告生成フレームワークを提案する。
具体的には、線形複雑度を持つ視覚バックボーンとしてMambaを導入し、得られた性能は強力なTransformerモデルに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:15:11 GMT)
Uncertainty Quantification of Pre-Trained and Fine-Tuned Surrogate Models using Conformal Prediction [7.4] モデルに依存しない方法で時間的予測の限界範囲を満足するコンフォメーション予測フレームワークを定式化する。
本稿では,決定論的モデルに対して統計的に有効なエラーバーを提供し,確率論的モデルに対する保証を作成することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:46:19 GMT)
LipidBERT: A Lipid Language Model Pre-trained on METiS de novo Lipid Library [7.4] 我々はMETiSのin-house de novolip generationアルゴリズムを用いて1000万個の仮想脂質のデータベースを作成し,維持する。
これらの仮想脂質は、事前訓練、脂質表現学習、下流タスク知識伝達のためのコーパスとして機能する。
本稿では,Masked Language Model (MLM) と各種二次タスクを事前学習した BERT ライクなモデルである LipidBERT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:24:44 GMT)
A Strategy to Combine 1stGen Transformers and Open LLMs for Automatic Text Classification [7.3] 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのNLPタスクにおいて最先端と見なされている。
本研究では,11の感情分析データセットを対象とした3つの1stTRと2つのオープンLLMを比較した。
本稿では,1stTR をオープン LLM とシームレスに統合する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:22:21 GMT)
Federated Frank-Wolfe Algorithm [7.1] 制約付き機械学習問題に対するFedFW(Federated FrankWolfe Algorithm)を提案する。
FedFWは、データのプライバシ、イット当たりのコストの低減、疎通信、イテレーションを備えている。
We show that FedFW finds a solution within $O(varepsilon-3)$ in the convex set。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:31:06 GMT)
ExpoMamba: Exploiting Frequency SSM Blocks for Efficient and Effective Image Enhancement [7.1] ExpoMambaは、修正されたU-Net内に周波数状態空間のコンポーネントを統合する新しいアーキテクチャである。
実験の結果,ExpoMambaは従来のモデルよりも2～3倍高速に低照度画像を撮影できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:16:47 GMT)
Revisiting Day-ahead Electricity Price: Simple Model Save Millions [7.1] 本稿では,予測可能な需要供給値から直接価格を導出することにより,予測精度を著しく向上する簡易な断片的線形モデルを提案する。
バングラデシュの山西省とISO New Englandの電力市場実験によると、こうした予測は年間数百万ドル節約できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:42:10 GMT)
RowPress Vulnerability in Modern DRAM Chips [7.0] 我々は、有名なRowHammerとは異なるDRAM読み取り障害現象であるRowPressを実証する。
我々はRowPressビットフリップを実験的に特徴付け、市販のDDR4 DRAMチップに広く存在することを示す。
本稿では,DRAMをRowHammerとRowPressの両方に対して効果的に保護する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:02:11 GMT)
Quantum Register Machine: Efficient Implementation of Quantum Recursive Programs [7.0] 本稿では、量子制御フローをサポートする最初の純粋量子アーキテクチャ(命令セットを含む)である量子レジスタマシンの概念を提案する。
本稿では,量子レジスタマシンをベースとして,量子再帰プログラムの包括的な実装プロセスについて述べる。
量子アルゴリズムの効率的な実装は、量子アルゴリズムの自動並列化も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:48:41 GMT)
Physics-Aware Combinatorial Assembly Planning using Deep Reinforcement Learning [6.9] Combinatorのアセンブリは、標準化されたユニットプリミティブを使用して、ユーザ仕様を満たすオブジェクトを構築する。
本稿では,レゴを用いた物理組立のシーケンス計画について検討する。
特に、計画されたアセンブリシーケンスが物理的に実行可能であることを保証することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:16:35 GMT)
CRITERIA: a New Benchmarking Paradigm for Evaluating Trajectory Prediction Models for Autonomous Driving [6.9] 我々は,新しいbenChmarking paRadIgmをTrijEctoRy予測手法(CRITERIA)として提案する。
提案したベンチマークにより,より正確なモデルランキングを作成でき,それらの振る舞いを特徴づける手段として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:01:35 GMT)
CoMusion: Towards Consistent Stochastic Human Motion Prediction via Motion Diffusion [6.9] 本稿では,単一段階の終端拡散型HMPフレームワークであるCoMusionを提案する。
CoMusionは、スムーズな将来のポーズ予測性能が空間予測性能を改善するという洞察から着想を得ている。
提案手法はTransformer-GCNモジュール設計と分散スケジューラによって促進され,精度,現実性,一貫した動作を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:54:21 GMT)
Implicit Grid Convolution for Multi-Scale Image Super-Resolution [6.8] 1つのモデルで複数の整数スケールを同時に訓練するためのフレームワークを提案する。
単一エンコーダを用いて特徴を抽出し,新しいアップサンプラーImplicit Grid Convolution(IGConv)を導入する。
実験の結果,1つのモデルで複数スケールのトレーニングを行うことで,トレーニング予算と記憶パラメータを3分の1削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:30:15 GMT)
The Geometry of Truth: Emergent Linear Structure in Large Language Model Representations of True/False Datasets [6.7] 大きな言語モデル(LLM)には印象的な能力があるが、偽装を出力する傾向がある。
近年の研究では、LLMの内部アクティベーションに関するプローブを訓練することで、LLMが真実を語っているかどうかを推測する手法が開発されている。
十分な規模で LLM が実言の真偽を線形に表す証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:18:41 GMT)
World Models Increase Autonomy in Reinforcement Learning [6.5] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、知的エージェントを訓練するための魅力的なパラダイムである。
MoReFreeエージェントは、リセット不要タスクを処理するために、探索とポリシー学習という2つの重要なメカニズムを適用する。
環境報酬やデモンストレーションへのアクセスなしに、様々なリセットのないタスクに対して優れたデータ効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:56:00 GMT)
Differentially Private Stochastic Gradient Descent with Fixed-Size Minibatches: Tighter RDP Guarantees with or without Replacement [6.5] 固定サイズサブサンプリングシステムにおけるDP-SGD勾配は、メモリ使用率のメリットに加えて、実際的なばらつきが低い。
広範に使われているPoissonサブサンプリングとFSwoRが置き換え1つの隣接性を持つことが、サンプリング確率の上位に同じプライバシを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:57:31 GMT)
sTransformer: A Modular Approach for Extracting Inter-Sequential and Temporal Information for Time-Series Forecasting [6.4] 既存のTransformerベースのモデルを,(1)モデル構造の変更,(2)入力データの変更の2つのタイプに分類する。
我々は、シーケンシャル情報と時間情報の両方をフルにキャプチャするSequence and Temporal Convolutional Network(STCN)を導入する$textbfsTransformer$を提案する。
我々は,線形モデルと既存予測モデルとを長期時系列予測で比較し,新たな成果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:23:41 GMT)
SDP bounds on quantum codes [6.4] 本稿では、状態最適化に基づく半定値プログラミング階層を提供し、量子コードの存在を判定する。
階層は完全であり、$(!)(n,K,delta)!)$コードが存在しないなら、階層のレベルは実現不可能である。
形式的には自由であるが、準クリフォード代数を通して、量子ビット符号に制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:00:07 GMT)
Attention is a smoothed cubic spline [6.4] ReLU-activation, attention, masked attention, encoder-decoder attention がすべて立方体のスプラインであることを示す。
この洞察はトランスの性質に光を当て、完全にスプラインでキャストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 00:56:44 GMT)
Solving Oscillator ODEs via Soft-constrained Physics-informed Neural Network with Small Data [6.3] 本稿では,微分方程式の解法としてソフト制約PINN法の枠組みと計算フローを定式化する。
DeepXDEをベースとしたPINNメソッドの実装は、軽量コードとトレーニングの効率性だけでなく、プラットフォーム間の柔軟性も備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:02:06 GMT)
A More Accurate Approximation of Activation Function with Few Spikes Neurons [6.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はエネルギー効率のよいニューラルネットワークとして多くの注目を集めている。
従来のスパイキングニューロン、例えば漏れた統合・発火ニューロンは、複雑な非線形活性化関数を正確に表現することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:08:56 GMT)
Webcam-based Pupil Diameter Prediction Benefits from Upscaling [6.3] 本研究では,バイコビックから高度超解像まで,様々なアップスケーリング手法が瞳孔径予測に与える影響について検討した。
以上の結果から,大規模データセットで訓練した瞳孔径予測モデルは,選択したアップスケーリング手法やスケールに非常に敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:28:39 GMT)
Privacy Technologies for Financial Intelligence [6.3] テロ資金やマネーロンダリングのような金融犯罪は、社会に本当の影響を及ぼす可能性がある。
パズルのさまざまな部分に関連するデータは、通常、金融機関、規制当局、法執行機関のネットワークに分散される。
プライバシ保護データマッチングと機械学習の最近の進歩は、規制当局と金融業界が集結する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:13:53 GMT)
NeuFlow v2: High-Efficiency Optical Flow Estimation on Edge Devices [6.2] 計算要求の低減と高い精度のバランスをとる高効率光フロー法を提案する。
より軽量なバックボーンや高速リファインメントモジュールなど,新たなコンポーネントを導入しています。
我々のモデルでは,合成データと実世界のデータの両方で同等の性能を維持しながら,10倍-70倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:13:34 GMT)
Private Means and the Curious Incident of the Free Lunch [6.1] DP実装の最もよく知られた基本的ビルディングブロックは、同一のプライバシー保証のために大幅にノイズを減らしてリリース可能であることを示す。
これを実現するために、最低ケース感度$R$の個々のデータを、すべてのデータが一定のノルム$R$を持つプレフィックスに投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:11:23 GMT)
Global BGP Attacks that Evade Route Monitoring [6.1] ボーダーゲートウェイプロトコル(BGP)のセキュリティ対策はまだ進行中である。
BGPモニタリングは、ルーティングアタックからインターネットを保護する上で、引き続き重要な役割を担っている。
我々は、最先端のBGP監視システムから身を隠すことができる新しい攻撃を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 00:29:42 GMT)
An Empirical Study on Package-Level Deprecation in Python Ecosystem [6.0] 広く採用されているプログラミング言語であるPythonは、広範囲で多様なサードパーティ製パッケージエコシステムで有名である。
Pythonエコシステム内のOSSパッケージのかなりの数は、メンテナンスが不十分で、機能やセキュリティの潜在的なリスクにつながっている。
本稿では,Pythonエコシステムにおけるパッケージレベルの非推奨事項の公表,受信,処理に関する現在の実践について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:08:21 GMT)
Data-driven Energy Consumption Modelling for Electric Micromobility using an Open Dataset [6.0] 本稿では,E-ScootersとE-Bikesに関連するエネルギーモデリング研究のためのオープンデータセットを提案する。
本稿では,一組の機械学習アルゴリズムを用いて,データセットに基づくエネルギー消費モデリングの包括的解析を行う。
本研究は,データ駆動モデルに対して,エネルギー消費量を推定する数学的モデルと比較して,顕著な優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:07:11 GMT)
HERA: High-efficiency Matrix Compression via Element Replacement [5.9] 行列量子化は、Large Language Models (LLM) における重み量子化、ベクトルデータベース、KVキャッシュ量子化、グラフ圧縮、画像圧縮など、様々な分野において不可欠である。
本稿では,行列要素の局所順序を反復的に交換して局所順序行列を生成するアルゴリズムであるHETAを紹介する。
実験の結果,HETA は MSE の12.3% を圧縮比で効果的に削減し,主要なベースラインアルゴリズムより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:18:59 GMT)
Quantum walks and correlated dynamics in an interacting synthetic Rydberg lattice [5.9] 相互作用する量子粒子のコヒーレントダイナミクスは、強く相関する量子物質の研究において中心的な役割を果たす。
本稿では,コヒーレントで相関的なダイナミクスを制御し,観察する合成景観について述べる。
この研究は、相互作用する原子配列の合成Rydberg格子を、プログラム可能な量子多体ダイナミクスのための有望なプラットフォームとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:08:23 GMT)
$R^2$-Mesh: Reinforcement Learning Powered Mesh Reconstruction via Geometry and Appearance Refinement [5.8] Neural Radiance Fields (NeRF)に基づくメッシュ再構成は、コンピュータグラフィックス、仮想現実、医療画像などの様々なアプリケーションで人気がある。
マルチビュー画像からメッシュを段階的に生成し,最適化する新しいアルゴリズムを提案する。
本手法は,メッシュレンダリングの品質と幾何学的品質の両方において,高い競争力とロバストな性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:33:17 GMT)
The Brittleness of AI-Generated Image Watermarking Techniques: Examining Their Robustness Against Visual Paraphrasing Attacks [5.7] 画像から透かしを除去できるビジュアルパラフレーズを提案する。
まず, KOSMOS-2 を用いた画像のキャプションを生成する。
拡散パイプラインのデノイングステップの間、システムはテキストキャプションによってガイドされる視覚的に類似した画像を生成する。
実験の結果,視覚的パラフレーズ攻撃は画像から透かしを効果的に除去できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:58:30 GMT)
Fiber Transmission Model with Parameterized Inputs based on GPT-PINN Neural Network [5.7] 短距離伝送のための新規な原理駆動ファイバ伝送モデルが提案される。
2Gbpsから50Gbpsまでのビットレートを持つオンオフ鍵信号のタスクをモデルの有効性を示すために採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:37:15 GMT)
Parallel Processing of Point Cloud Ground Segmentation for Mechanical and Solid-State LiDARs [5.7] 本稿では,FPGAプラットフォーム上でのリアルタイムクラウドグラウンドセグメンテーションのための並列処理フレームワークを提案する。
我々は,既存手法の並列処理手法を探求し,実世界のソリッドステートLiDARデータ処理に適用する。
SSLセンサ用FPGAにおけるレンジイメージグラウンドセグメンテーションの先駆的な実装により,処理速度と資源効率が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:39:21 GMT)
Generative Medical Segmentation [5.5] 生成医療 (Generative Medical, GMS) は、生成モデルを利用して画像セグメンテーションを行う新しいアプローチである。
GMSは、画像とそれに対応する接地真実マスクの潜在表現を抽出するために、頑健な事前訓練された視覚基盤モデルを採用している。
GMSの設計により、モデルのトレーニング可能なパラメータが少なくなり、オーバーフィットのリスクが軽減され、その能力が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:32:58 GMT)
Principle Driven Parameterized Fiber Model based on GPT-PINN Neural Network [5.5] 本論文では,原理駆動型パラメタライズドファイバモデルを提案する。
このモデルは、予測されたNLSE解を1組の伝送条件から複数の固有解の線形結合に分解する。
強い物理的解釈可能性を持つだけでなく、より高い計算効率を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:44:00 GMT)
SHARP: Segmentation of Hands and Arms by Range using Pseudo-Depth for Enhanced Egocentric 3D Hand Pose Estimation and Action Recognition [5.4] ハンドポーズは、エゴセントリックな視点における行動認識のための重要な情報である。
擬似深度画像のみを用いてRGBフレームに基づく自家中心の3次元ポーズ推定を改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:30:29 GMT)
Bridging the Language Gap: Enhancing Multilingual Prompt-Based Code Generation in LLMs via Zero-Shot Cross-Lingual Transfer [5.4] 本稿では,多言語プロンプトベースのコード生成の複雑さについて検討する。
評価の結果,非英語のプロンプトにおけるコード品質の相違が明らかとなった。
本稿では,ニューラルプロジェクション手法を用いたゼロショット言語間アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:11:46 GMT)
A Graph-based Approach to Human Activity Recognition [5.3] 本稿では,リアルタイムデータセットの拡張から重要な洞察を効率的に抽出する手法を提案する。
Inertial Measurement Units (IMU) と Global Navigation Satellite Systems (GNSS) の受信機からのデータを利用することで, 競技成績を有向グラフを用いて解析することができる。
本手法はバイアスロンデータを用いて興味のある特定の点や複雑な動きのシーケンスを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:51:00 GMT)
Change-Point Detection in Industrial Data Streams based on Online Dynamic Mode Decomposition with Control [5.3] オンライン動的モード分解制御(ODMDwC)に基づく新しい変化点検出手法を提案する。
本手法は,Singular-Value-Decomposition法と比較して,直感的かつ優れた検出結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:20:41 GMT)
GoNoGo: An Efficient LLM-based Multi-Agent System for Streamlining Automotive Software Release Decision-Making [5.3] 大規模言語モデル(LLM)はこれらの課題に対して有望な解決策を提供する。
GoNoGoは、機能要件と工業的制約の両方を満たしながら、自動車ソフトウェアデプロイメントの合理化を目的としている。
GoNoGoは3ショットの例で、レベル2までのタスクで100%の成功率を実現し、より複雑なタスクでも高いパフォーマンスを維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:22:20 GMT)
LCE: A Framework for Explainability of DNNs for Ultrasound Image Based on Concept Discovery [5.2] 本稿では,帰納的手法と概念に基づく手法を組み合わせたLesion Concept Explainer (LCE) フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,忠実度と可理解性の両方の観点から評価する。
一般用および民間用乳房超音波データセットを評価したところ,LCEは一般的に用いられている説明可能性法と比較して良好な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:13:49 GMT)
A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning [5.1] 機械学習モデルに対称性を組み込むための統一理論および方法論の枠組みを提供する。
対称性の強制と発見は、リー微分の双線型構造に対して双対である線形代数的タスクであることを示す。
本稿では、リー微分と核ノルム緩和に基づく凸正規化関数のクラスを導入することで対称性を促進する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:48:03 GMT)
Enhance Modality Robustness in Text-Centric Multimodal Alignment with Adversarial Prompting [5.0] 本研究では, 雑音不完全, 動的入力順序順順, モダリティの欠如に対して, マルチモーダル表現の品質とロバスト性を評価する。
本稿では,従来の頑健なトレーニング手法や事前学習されたマルチモーダル基礎モデルと比較して,頑健さを著しく向上させる新しいテキスト中心の対角訓練手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:44:55 GMT)
EUvsDisinfo: a Dataset for Multilingual Detection of Pro-Kremlin Disinformation in News Articles [4.9] この研究は、EUvsDisinfoという、プロクレムリンアウトレットから派生した偽情報の多言語データセットを紹介している。
EUvsDisinfoプロジェクトのリーダーである専門家によって書かれたデバンク記事から直接引用されている。
我々のデータセットは、記事の総数と異なる言語に関して、これまでで最大のリソースです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:01:56 GMT)
Coprime Bivariate Bicycle Codes and their Properties [4.9] 優れたBB符号の探索過程を高速化する新しい数値アルゴリズムを提案する。
提案されたBB符号の変種は、BB符号の基礎としてコンストラクタを介してグループを構築するためにココリムを使用する。
コード発見の前にパラメータが不明なバニラBB符号とは対照的に、提案された符号の速度は事前に決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:55:50 GMT)
Latent Diffusion for Guided Document Table Generation [4.9] 本研究は,テーブル構造のための注釈付き画像を生成するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,物体検出モデルの訓練に使用される合成データの質を高めることを目的としている。
実験により, 提案手法は, 学習用合成データの品質を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:46:16 GMT)
Active learning of digenic functions with boolean matrix logic programming [4.8] 我々は、細胞工学の促進と生物学的発見を促進するために、論理ベースの機械学習技術を適用した。
ゲノムスケールの代謝ネットワークモデルの中で複雑な遺伝的相互作用を学ぶ。
新しいシステム、BMLP_active$は、情報的実験を導くことによってゲノム仮説空間を効率的に探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:47:07 GMT)
SEMDR: A Semantic-Aware Dual Encoder Model for Legal Judgment Prediction with Legal Clue Tracing [4.8] 法的判断予測(LJP)は、刑事事実の説明に基づいて法的判断を形成することを目的としている。
研究者たちは、強盗や盗難などの紛らわしい事件を分類するのに苦労している。
本稿では,犯罪事実と楽器のセマンティック・アウェア・デュアルモデル(SEMDR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:13:19 GMT)
Spectral Guarantees for Adversarial Streaming PCA [4.7] 既存のアルゴリズムでは、$R = widetildeOmega(sqrtd)$でストリーミングPCAを$widetildeO(d)$スペースで解決する必要がある。
R = widetildeOmega(sqrtd)$ がすべてのマージ可能な要約に対して必要であることを示す。
我々の分析は,Ojaのアルゴリズムを逆流に応用した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:15:53 GMT)
Structure-enhanced Contrastive Learning for Graph Clustering [4.7] ネットワーク構造を利用した構造強化コントラスト学習(SECL)を導入している。
SECLは、クロスビューコントラスト学習機構を使用して、精巧なデータ拡張なしにノード埋め込みを強化する。
6つのデータセットに対する大規模な実験により、SECLが現在の最先端手法よりも優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:39:08 GMT)
Understanding Generative AI Content with Embedding Models [4.7] この研究は、現代のディープニューラルネットワーク(DNN)の内部表現を、従来の機能エンジニアリングの自動化形式として捉えている。
これらの埋め込みは、非構造化サンプルデータに解釈可能で高レベルな概念を明らかにすることができることを示す。
実データとAIモデルから生成されたデータの間には、本質的に分離性が存在するという実証的な証拠が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:07:05 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） (Mon, 19 Aug 2024 18:19:36 GMT)
SWIFT:A Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning [4.2] Large Language Models (LLM) と Multi-modal Large Language Models (MLLM) は、注意に基づくトランスフォーマーアーキテクチャを利用している。
SWIFTは、大型モデルのためのカスタマイズ可能なワンストップインフラストラクチャである。
SWIFTでカスタマイズされたデータセットをトレーニングすることで、ToolBenchのリーダボードに注目すべき改善が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:21:21 GMT)
Federated Learning of Large ASR Models in the Real World [4.2] フェデレーション学習は、プライバシ保護を伴う機械学習モデルのトレーニングにおいて有望な結果を示している。
1億以上のパラメータを持つ大規模モデルでは、共通デバイスはFLタスクを完了するのに十分なメモリと計算能力を持っていないため、FLのトレーニングリソース要件が障害となる。
本稿では,約130MパラメータのフルサイズASRモデルをFLで学習するための体系的解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:44:10 GMT)
An Optimization-based Baseline for Rigid 2D/3D Registration Applied to Spine Surgical Navigation Using CMA-ES [4.1] 整形外科ロボットのナビゲーションシステムには,堅牢で効率的な2D/3D登録フレームワークが不可欠である。
CMA-ESアルゴリズムに基づく粗大な登録フレームワークを提案する。
以上の結果から,本フレームワークが実際の整形外科手術データに及ぼす影響が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 00:54:29 GMT)
Kubrick: Multimodal Agent Collaborations for Synthetic Video Generation [4.1] 視覚大言語モデル(VLM)エージェントの協調に基づく自動合成ビデオ生成パイプラインを提案する。
ビデオの自然言語記述が与えられた後、複数のVLMエージェントが生成パイプラインの様々なプロセスを自動指揮する。
生成したビデオは、ビデオ品質と命令追従性能の5つの指標において、商用ビデオ生成モデルよりも優れた品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:31:02 GMT)
Icing on the Cake: Automatic Code Summarization at Ericsson [4.1] 我々は,プロンプトの自動意味拡張(ASAP)という手法の性能評価を行った。
静的なプログラム解析や情報検索,あるいは模範的な存在を必要としない4つの単純なアプローチのパフォーマンスを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:49:04 GMT)
Enhancing Reinforcement Learning Through Guided Search [4.1] オフラインの政策学習では、潜在的な政策エラーを軽減するための基準ポリシーに近づき続けることが一般的である。
異なる環境ではありますが,同じようなコンセプトがパフォーマンス向上に有効かどうか,という疑問が浮かび上がっています。
実験はAtari 100kベンチマークで行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:00:02 GMT)
Impact of Log Parsing on Deep Learning-Based Anomaly Detection [4.1] 本研究では,ログ解析精度と異常検出精度との間には強い相関関係がないことを示す。
本研究は,ログ解析結果の識別可能性を示す特性として,既存の理論結果について実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:55:08 GMT)
Enhanced Cascade Prostate Cancer Classifier in mp-MRI Utilizing Recall Feedback Adaptive Loss and Prior Knowledge-Based Feature Extraction [4.0] 本稿では, 先行知識を取り入れ, 不均一な医用サンプル分布の問題に対処し, mpMRIにおける高い解釈可能性を維持するソリューションを提案する。
まず,前立腺癌に対するPI-RADS基準をモデルトレーニングの診断情報として数学的にモデル化する,事前知識に基づく特徴抽出手法を提案する。
次に、極めて不均衡なデータ問題に対処するため、適応的リコールフィードバック損失を提案する。
第3に、前立腺癌を解釈可能な方法で異なるレベルに分類する拡張前立腺癌を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:18:06 GMT)
An LLM-based Readability Measurement for Unit Tests' Context-aware Inputs [3.9] 自動テストの可読性は、コードの理解とメンテナンスに不可欠である。
UnderlineContext UnderlineConsistency UnderlineCriterion(別名C3)は可読性測定ツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:54:38 GMT)
Microscopic Analysis on LLM players via Social Deduction Game [3.8] ゲームプレイ能力の弱点に対処するためには、きめ細かい評価が不可欠である。
本研究では,SpyGame という,SpyFall ゲームの変種を利用したアプローチを提案する。
本分析は,LLMのゲームプレイに影響を与える4つの主要なカテゴリを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:35:23 GMT)
Meta-Learning on Augmented Gene Expression Profiles for Enhanced Lung Cancer Detection [3.8] 本稿では,遺伝子発現プロファイルから肺がんを予測するためのメタラーニングに基づくアプローチを提案する。
メタ学習タスクには4つの異なるデータセットを使用します。
その結果、単一のデータセットでトレーニングされたベースラインと比較して、強化されたソースデータに対するメタラーニングの優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:39:12 GMT)
SZU-AFS Antispoofing System for the ASVspoof 5 Challenge [3.7] SZU-AFSアンチスプーフィングシステムはオープン条件下でASVspoof 5 Challengeのトラック1のために設計された。
最終融合システムは、評価セットで0.115のminDCFと4.04%のEERを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:12:29 GMT)
ML-CrAIST: Multi-scale Low-high Frequency Information-based Cross black Attention with Image Super-resolving Transformer [3.7] この研究は、ML-CrAISTと呼ばれるトランスフォーマーベースの超解像アーキテクチャを提案する。
我々は空間的およびチャネル的自己アテンションを運用し、空間的およびチャネル的両方の次元から画素間相互作用を同時にモデル化する。
超解像のためのクロスアテンションブロックを考案し、低周波情報と高周波情報との相関について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:23:15 GMT)
Harnessing Multi-resolution and Multi-scale Attention for Underwater Image Restoration [3.7] 最近の水中画像復元法では、入力画像をフル解像度で分析するか、高解像度から低解像度に段階的に分析し、信頼性の高い意味情報を出力するが、空間精度は低下する。
本稿では,マルチレゾリューションとマルチスケールの画像解析に焦点を当てた,軽量なマルチステージネットワークLit-Netを提案する。
我々の新しいエンコーダブロックは、並列な1時間1ドルの畳み込みレイヤを使用して、ローカル情報をキャプチャし、操作を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:36:48 GMT)
Edge-Cloud Collaborative Motion Planning for Autonomous Driving with Large Language Models [3.7] EC-Driveは、データドリフト検出機能を備えた新しいエッジクラウド協調自動運転システムである。
本研究では,データドリフト検出機能を備えたエッジクラウド協調自動運転システムであるEC-Driveを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:19:15 GMT)
Diversity and stylization of the contemporary user-generated visual arts in the complexity-entropy plane [3.6] 複雑エントロピー平面(C-H)を用いて視覚芸術様式の出現とスタイル化を導く進化過程を考察する。
2010年から2020年にかけてDeviantArtとBehanceプラットフォームで撮影された149,780の画像を分析した。
その結果,視覚芸術様式のC-H情報と多面像の特徴の相違との間に有意な統計的関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:54:01 GMT)
MASALA: Model-Agnostic Surrogate Explanations by Locality Adaptation [3.6] 既存のローカル説明可能なAI(XAI)メソッドは、与えられた入力インスタンスの近傍にある入力空間の領域を選択し、より単純で解釈可能な代理モデルを用いてモデルの振る舞いを近似する。
そこで本研究では,各インスタンスごとの衝突モデル行動の適切な局所領域を自動決定する手法であるMASALAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:26:45 GMT)
BrewCLIP: A Bifurcated Representation Learning Framework for Audio-Visual Retrieval [3.3] パイプラインベースモデルで見落としている非テキスト情報を利用して、音声画像のマッチング性能を向上させることができるかを検討する。
提案手法は, 事前学習の強いモデル, プロンプト機構, 分岐設計を活用することで, 従来の最先端技術よりも大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:56:10 GMT)
Caption-Driven Explorations: Aligning Image and Text Embeddings through Human-Inspired Foveated Vision [3.3] 本稿では,キャプションタスク中の人間の注意力を調べるために,キャプションとクリックコンセント画像探索を備えたデータセットであるCapMIT1003を紹介する。
また、NevaClipは、CLIPモデルとNeVAアルゴリズムを組み合わせることで、視覚スキャンパスを予測するゼロショット方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:41:46 GMT)
Mitigating the Stability-Plasticity Dilemma in Adaptive Train Scheduling with Curriculum-Driven Continual DQN Expansion [3.3] 継続学習エージェントは、より複雑な振る舞いを開発するために、以前の経験に基づいて構築される。
しかし、これらのシステムをスケールすることは、特に以前のポリシーの保存と現在の環境への新しいポリシーの適応のバランスをとる上で大きな課題となる。
このバランスは安定性・塑性ジレンマと呼ばれ、特に列車スケジューリング問題のような複雑なマルチエージェント領域で顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:33:31 GMT)
Towards Automation of Human Stage of Decay Identification: An Artificial Intelligence Approach [3.2] 本研究では,人工知能(AI)を用いた2つの共通分解スコアリング手法の自動化の可能性について検討する。
Inception V3 と Xception という2つの一般的なディープラーニングモデルについて,人間の分解画像の大規模なデータセットでトレーニングすることで評価した。
Xceptionモデルは、マクロ平均F1スコアが.878,.881,.702で、頭部、胴体、手足に最高の分類性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:00:40 GMT)
Area under the ROC Curve has the Most Consistent Evaluation for Binary Classification [3.2] 本研究では、異なるデータシナリオ下で異なるモデルを評価する上で、一貫性のあるメトリクスがどのように存在するかを検討する。
バイナリ分類タスクの場合、有病率の影響を受けない評価指標は、異なるモデルの集合の一貫性のあるランキングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:52:38 GMT)
Acquiring Bidirectionality via Large and Small Language Models [3.1] そこで本研究では,下流タスクにおいて,従来のLMに対して,小さな逆向きのLMとその表現をトレーニングすることを提案する。
名前付きエンティティ認識の実験を通じて、後方モデルの導入によってベンチマークのパフォーマンスが10ポイント以上向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:54:37 GMT)
Application of Large Language Models in Automated Question Generation: A Case Study on ChatGLM's Structured Questions for National Teacher Certification Exams [3.1] 本研究では,全国教師認定試験(NTCE)における構造化質問の自動生成における大規模言語モデル(LLM)ChatGLMの適用可能性について検討する。
筆者らは,ChatGLMを指導し,一連の模擬質問を生成するとともに,過去の質問を総合的に比較した。
研究結果は,ChatGLMが生み出した質問は,実際の試験質問と同様,高い合理性,科学的性,実践性を示すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:32:14 GMT)
Krylov complexity of thermal state in early universe [3.0] 我々は、初期の宇宙全体にわたる熱状態のクリロフ複雑性の詳細な研究を行う。
クリロフの複雑性を正確に計算するために, 2つのモードを持つ純状態となる熱状態の浄化を行った。
以上の結果から, インフレは強い放散系として振る舞う一方で, 放射線支配と物質支配の期間は弱い放散系として振る舞うことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:13:43 GMT)
Semantic Prototypes: Enhancing Transparency Without Black Boxes [3.0] プロトタイプは、データに不可欠な特徴をカプセル化することによって、戦術的な意思決定を可能にし、透明性を高める洞察を提供する。
伝統的なプロトタイプの手法は、しばしば準記号的な生データと不透明な潜伏空間に依存し、説明可能性の低減と誤解釈のリスクの増大を図っている。
本稿では, セマンティック記述を用いてプロトタイプを定義し, 明確な説明を行う新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:58:03 GMT)
Impact of Large Language Models of Code on Fault Localization [2.9] 本稿では,FLタスクのための大規模言語モデルの微調整のための,単純だが効果的なシーケンス生成手法を提案する。
具体的には、FLタスク用の代表エンコーダ、エンコーダデコーダ、デコーダベースの13のLLMCを微調整する。
実験結果から, LLMCは50.6%, 64.2%, 72.3%の誤差位置を検出できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:36:07 GMT)
Transferring Backdoors between Large Language Models by Knowledge Distillation [2.9] バックドア攻撃は大規模言語モデル(LLM)に対する深刻な脆弱性である。
従来の手法では、特定のモデルでのみそのようなリスクを明らかにしたり、事前訓練されたフェーズを攻撃した後のタスク転送可能性を示す。
本研究では,教師LLMのバックドアを小型モデルに効果的に蒸留できる適応的トランスファー可能なバックドアアタックであるATBAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:39:45 GMT)
ForzaETH Race Stack -- Scaled Autonomous Head-to-Head Racing on Fully Commercial off-the-Shelf Hardware [2.9] ForzaETH Race Stackは、1:10スケールのヘッド・ツー・ヘッド・レーシング・コンペティションであるF1TENTH向けに設計された自動運転レーシングソフトウェアプラットフォームである。
市販のオフザシェルフハードウェアを使用することで、レプリケーションを簡単にする。
このスタックは、公式のF1TENTH国際大会で複数回優勝することで、この分野における有効性、堅牢性、適応性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:19:12 GMT)
No Need to Sacrifice Data Quality for Quantity: Crowd-Informed Machine Annotation for Cost-Effective Understanding of Visual Data [2.9] 結果の信頼性を犠牲にすることなく、大規模に視覚データの品質チェックを可能にするフレームワークを提案する。
これは、群衆の反応を予測するために訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて、高度に自動化することができる。
当社のアプローチを実世界の2つの挑戦的なオートマチックデータセットで実証し、我々のモデルがタスクのかなりの部分を完全に自動化できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:45:50 GMT)
Low Depth Virtual Distillation of Quantum Circuits by Deterministic Circuit Decomposition [2.9] マルチキュービット期待値に対する低深さ回路分解を探索する。
提案手法は, 量子ビット数を持つ線形エンタングルゲートを付加するが, 余分な測定を必要とする。
ここでは,Bゲートを用いて,全ての期待値に対して低深さ分解を用いて保存した場合に,これが起こることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:03:04 GMT)
Demystifying the Communication Characteristics for Distributed Transformer Models [2.8] 本稿ではトランスモデルの通信挙動について検討する。
我々はGPTに基づく言語モデルをトランスフォーマーアーキテクチャの汎用性によるケーススタディとして用いている。
高いレベルでは、我々の分析により、より小さなメッセージポイントツーポイント通信を最適化する必要性が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:54:29 GMT)
The Fairness-Quality Trade-off in Clustering [2.8] クラスタリング問題における品質と公平性の完全なトレードオフ曲線をトレースする新しいアルゴリズムを提案する。
本研究は, 先行研究における特例のほとんどを包含する2つの一般クラスにおいて, 公平性と品質に関するすべての目的を取り扱う。
また、各クラスタ内の2つのグループ間の不均衡の和を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:57:15 GMT)
SPEED: Scalable Preprocessing of EEG Data for Self-Supervised Learning [2.7] 自己教師付き学習に最適化されたPythonベースのEEG前処理パイプラインを提案する。
この最適化は、自己教師付きトレーニングを安定化し、下流タスクのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:53:15 GMT)
CIC: A framework for Culturally-aware Image Captioning [2.6] 本稿では,文化を表すイメージの視覚的要素から抽出された文化要素をキャプションとして表現し,表現する新しい枠組みであるCICを提案する。
視覚的モダリティとLarge Language Models(LLM)を組み合わせた手法に着想を得て,画像から文化カテゴリーに基づく質問を生成する。
4つの異なる文化集団から45人の被験者を対象に行った人的評価から,提案する枠組みがより文化的に記述的なキャプションを生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 00:52:51 GMT)
Propagating the prior from shallow to deep with a pre-trained velocity-model Generative Transformer network [2.5] 地中速度モデルの構築は,観測・モニタリングに地震データを活用する上で,我々の目標に不可欠である。
本研究では,トランスフォーマーデコーダを用いた新しい実装であるVelocityGPTを導入する。
本研究では, 地震波速度モデル構築のための生成モデル構築におけるVelocityGPTの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:56:43 GMT)
TANGO: Clustering with Typicality-Aware Nonlocal Mode-Seeking and Graph-Cut Optimization [2.5] モード探索による密度に基づくクラスタリング手法は通常,局所密度推定を用いて構造情報のマイニングによってクラスタリングを実現する。
本稿では,グローバルな視点の特異性を利用して局所的依存関係を確立するアルゴリズム(TANGO)を提案する。
サブクラスタにグラフカットを使用することで、最終的なクラスタリングを実現しているため、クラスタセンターの選択が困難なことを回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:26:25 GMT)
Demonstration of Hardware Efficient Photonic Variational Quantum Algorithm [2.5] 本稿では,1光子と線形光ネットワークが変分量子アルゴリズムの実装に十分であることを示す。
因子化タスクのインスタンスに取り組むための変分的アプローチの実証実験によってこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:26:57 GMT)
Early Validation of High-level System Requirements with Event Calculus and Answer Set Programming [2.4] 本稿では,サイバー物理システムにおけるハイレベル要件の早期検証のための新しい手法を提案する。
本稿では,回答セットプログラミングとs(CASP)システムを用いて,医療機器の現実要求仕様を変換し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:31:17 GMT)
ALTBI: Constructing Improved Outlier Detection Models via Optimization of Inlier-Memorization Effect [2.4] 外乱検出(英: Outlier detection, OD)とは、特定のデータや今後のデータから異常な観測(または外乱)を識別するタスクである。
Inlier-memorization (IM) 効果は、生成モデルが初期の学習段階において、アウトリーチよりも前のインリーチを記憶することを示唆している。
IM効果を最大限に活用し,UODタスクに対処する理論的原理的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:40:53 GMT)
Assessment of Spectral based Solutions for the Detection of Floating Marine Debris [2.4] 近年,MARIDA (Marine Debris Archive) が,マリンプラスチックデブリ検出のための機械学習(ML)アルゴリズムの開発と評価のための標準データセットとしてリリースされた。
そこで本研究では,MARIDAデータセットの性能評価により,スペクトルベースソリューションの評価を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:47:22 GMT)
Simply Trainable Nearest Neighbour Machine Translation with GPU Inference [2.3] 本稿では,GPU上での訓練可能な近接機械翻訳を提案する。
まず、入力文毎に小さなデータストアを適応的に構築する。
第2に、knnMTと事前学習結果の適応のために単層ネットワークをトレーニングし、異なるドメインで自動的に補間する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:48:59 GMT)
Global Control for Local SO(3)-Equivariant Scale-Invariant Vessel Segmentation [2.3] 本稿では, ボクセルマスクのセグメンテーションを利用した大域的制御器の組み合わせにより, 興味のある容器の境界条件を提供する。
腹部大動脈瘤(AAA)を含むデータセットに対する本法の有用性について検討した。
本手法は, AAA, 腸骨動脈, 腎動脈の分節における最先端の分節モデルと同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:04:41 GMT)
Summarizing long regulatory documents with a multi-step pipeline [2.3] 長い規則文を要約するための2段階アーキテクチャの有効性は、使用するモデルによって異なることを示す。
コンテクスト長の短い抽象エンコーダ・デコーダモデルでは抽出ステップの有効性が異なるが、長文エンコーダ・デコーダモデルでは抽出ステップが性能を悪化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:07:25 GMT)
Feasibility of assessing cognitive impairment via distributed camera network and privacy-preserving edge computing [2.2] 軽度認知障害(MCI)は、典型的な年齢以上の認知機能の低下と教育関連の期待が特徴である。
私たちは、一連の機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用された動きと社会的相互作用機能を開発しました。
特定のレベルのMCIと関連付けるための個々の識別子が欠如しているにもかかわらず、最も重要な機能を使用した機械学習アプローチは71%の精度を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:34:43 GMT)
Synthesis of Reward Machines for Multi-Agent Equilibrium Design (Full Version) [2.2] 報酬機として知られる動的インセンティブ構造を用いた平衡設計の問題点を考察する。
設計者の目標を最適化する方法で報酬を割り当てる動的インセンティブを表現するために、報酬マシンをどのように利用できるかを示す。
我々は,NPオラクルを備えたチューリングマシンを用いて,両問題を時間内に解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:17:58 GMT)
Query languages for neural networks [2.2] 我々は、ニューラルネットワークモデルへのアクセスにおいて主に異なる一階述語論理に基づく異なるクエリ言語について研究する。
実数体上の一階述語論理は、ネットワークをブラックボックスと見なす言語を自然に生成する。
ホワイトボックス言語は、ネットワークを重み付きグラフと見なし、重み付き項の和で一階述語論理を拡張することで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:59:52 GMT)
Reducing the dimensionality and granularity in hierarchical categorical variables [2.1] 階層型分類変数の縮小表現を求める手法を提案する。
エンティティの埋め込みが階層的な環境でどのように適用できるかを示す。
提案手法を実際のデータセットに適用し,階層構造が元の階層構造よりも改善されていることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:29:10 GMT)
Harmonizing Attention: Training-free Texture-aware Geometry Transfer [2.1] テクスチャ対応幾何伝達のための新しいトレーニング不要アプローチであるHarmonizing Attentionを導入する。
提案手法では,複数の参照画像から情報を問合せすることができるため,自己注意層を簡易かつ効果的に修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:06:25 GMT)
On the non-Markovian quantum control dynamics [2.1] 非マルコフ量子力学の開ループ制御と閉ループ計測フィードバック制御について検討する。
量子空洞電気力学(Cavity-QED)システムを例に挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:47:32 GMT)
HaSPeR: An Image Repository for Hand Shadow Puppet Recognition [2.0] シャドウグラフィー(Shadowgraphy)またはボンボマニー(ombromanie)は、演劇芸術とストーリーテリングの一形態である。
プロとアマチュアの両方の手影人形クリップから抽出した11種類の手影人形の8,340枚の画像からなる新しいデータセットを提案する。
本研究の結果は,従来のコンボリューションモデルよりも,注目に基づくトランスフォーマーアーキテクチャよりもかなり優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:56:24 GMT)
Deep-MacroFin: Informed Equilibrium Neural Network for Continuous Time Economic Models [2.0] Deep-MacroFinは偏微分方程式を解くために設計されたフレームワークである。
ハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式と結合代数方程式でカプセル化された経済情報を用いて最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:26:07 GMT)
Refining Packing and Shuffling Strategies for Enhanced Performance in Generative Language Models [2.0] シャッフルの最適原子径について検討し,その性能と効率を比較検討した。
その結果, 原子サイズとMSLとのマッチングにより, 両方のパッキング法の性能が最適化された。
このトレードオフは、トレーニング言語モデルにおけるパッキングメソッドの選択を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 00:26:53 GMT)
BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning [2.0] BLAZEは動的チャンキングとハードサンプル学習を採用するアプローチである。
プロジェクト横断と言語横断のバグローカライゼーションを強化するために、難しいバグケースを使用してGPTベースのモデルを微調整する。
BLAZEは、トップ1の精度で120%、平均平均精度(MAP)で144%、平均相互ランク(MRR)で100%上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:59:30 GMT)
Preference-Optimized Pareto Set Learning for Blackbox Optimization [2.0] すべての目的を同時に最適化できる単一のソリューションはありません。
典型的なMOO問題では、目的間の好みを交換する最適解(パレート集合)を見つけることが目的である。
我々の定式化は、例えば微分可能なクロスエントロピー法によって解決できる二段階最適化問題につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:23:07 GMT)
Dynamic Hypergraph-Enhanced Prediction of Sequential Medical Visits [2.0] 本研究では,電子カルテから将来の診断を精度良く予測する動的ハイパーグラフネットワーク(DHCE)モデルを提案する。
DHCEモデルは、患者の訪問履歴の中で急性および慢性疾患を識別・識別し、疾患間の複雑な高次相互作用をキャプチャする動的なハイパーグラフを構築することで、革新する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:52:07 GMT)
A single spin in hexagonal boron nitride for vectorial quantum magnetometry [1.8] 固体スピン欠陥に基づく量子センシングは、ナノスケールでの物理的特性をイメージングするための汎用的なプラットフォームを提供する。
六方晶窒化ホウ素の個々の炭素関連スピン欠陥は、ベクトルナノスケール磁気学のための多軸スピン系であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:40:44 GMT)
Conference Submission and Review Policies to Foster Responsible Computing Research [1.8] CRA Working Group on Socially Responsible Computingは、コンピューティング会議における倫理的および責任ある研究プラクティスに関するガイドラインを概説している。
報告書は、会議主催者が責任あるコンピューティング研究と出版を保証するために明確なポリシーを採用する必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:35:43 GMT)
Enhancing quantum phase synchronization through squeezed-reservoir engineering [1.8] 本研究では,2レベルシステム(TLS)における量子位相同期の強化について検討した。
圧縮された貯水池はTLSにそのスクイーズ特性を付与し,より局所的で顕著な同期をもたらすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:52:13 GMT)
Linguistic and Structural Basis of Engineering Design Knowledge [1.7] 技術クラスによって階層化された特許のサンプルから,33,881個の知識グラフを収集した。
言語学的には、ユニークな実体と関係の周波数に基づいてZipf分布解析を行う。
構造的基盤として,生物・生態ネットワークの研究からインスピレーションを得て,特許知識グラフからモチーフを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:43:18 GMT)
Imbalance-Aware Culvert-Sewer Defect Segmentation Using an Enhanced Feature Pyramid Network [1.7] 本稿では,不均衡なデータセット内での変質管と下水道管のセマンティックセグメンテーションの深層学習モデルを提案する。
このモデルは、データセットの不均衡に対応するために、クラス分解やデータ拡張のような戦略を採用している。
E-FPNが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） (Mon, 19 Aug 2024 17:40:18 GMT)
CoVLA: Comprehensive Vision-Language-Action Dataset for Autonomous Driving [1.7] CoVLA(Comprehensive Vision-Language-Action)データセットは、80時間以上にわたる現実世界の運転ビデオで構成されている。
このデータセットは、堅牢で解釈可能で、データ駆動の自動運転システムのためのフレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:53:49 GMT)
A graph-structured distance for mixed-variable domains with meta variables [1.7] 不均一データセットは、さまざまな機械学習および最適化アプリケーションに現れる。
最初の主な貢献は、階層的、木構造的、変数サイズ、条件付き検索フレームワークを一般化するモデリングフレームワークである。
2つ目の寄与は、同じ変数を共有しない混合変数の任意の対を比較する新しい距離である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:04:32 GMT)
Multi-Meta-RAG: Improving RAG for Multi-Hop Queries using Database Filtering with LLM-Extracted Metadata [1.7] Retrieval-augmented Generation(RAG)は、外部知識ソースから関連する情報の検索を可能にする。
従来のRAGアプリケーションは、マルチホップの質問に答えるには不十分である。
LLM抽出メタデータを用いたデータベースフィルタリング手法であるMulti-Meta-RAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:38:14 GMT)
On the Foundations of Conflict-Driven Solving for Hybrid MKNF Knowledge Bases [1.6] 本稿では,HMKNF-KBの競合駆動型解法に必要な理論的基盤について検討する。
これは、MKNFモデルの満足度を特徴付ける、完了式とループ公式のセットを定義する。
これは一組のノーグッドの基底を形成し、結果としてコンフリクト駆動のソルバのバックボーンとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:13:02 GMT)
SurgicaL-CD: Generating Surgical Images via Unpaired Image Translation with Latent Consistency Diffusion Models [1.6] 現実的な手術画像を生成するために, 連続拡散法であるemphSurgicaL-CDを導入する。
以上の結果から,本手法はGANや拡散に基づく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） (Mon, 19 Aug 2024 09:19:25 GMT)
Quantum metrological capability as a probe for quantum phase transition [1.6] 量子フィッシャー情報によって定量化された気象能力は、量子臨界点付近でユニークなピークを示す。
干渉計発生器の量子ゆらぎを抽出することにより、この探索を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:18:03 GMT)
Open foundation models for Azerbaijani language [1.5] 多言語大言語モデルはアゼルバイジャンにおける言語理解と生成システムの開発を可能にした。
プロダクショングレードのシステムのほとんどは、GPT-4のようなクラウドソリューションに依存している。
本稿では,アゼルバイジャンのオープンソース基盤モデルを推進しているいくつかの取り組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:40:29 GMT)
PEDAL: Enhancing Greedy Decoding with Large Language Models using Diverse Exemplars [1.5] 多様な推論経路を持つ自己認識技術は、大言語モデル(LLM)を用いたテキスト生成において顕著な性能向上を示した。
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） (Mon, 19 Aug 2024 04:29:34 GMT)
A Framework for Empowering Reinforcement Learning Agents with Causal Analysis: Enhancing Automated Cryptocurrency Trading [1.4] 本研究は,Coin, Litecoin, Ripple, Tetherの5つの暗号通貨を取引する複雑さに対処するための強化学習(RL)フレームワークの開発に焦点をあてる。
本稿では,ベイズ的および動的ベイズ的ネットワーク技術を統合し,貿易決定におけるRLエージェントの強化を目的としたCausalReinforceNet(CRN)フレームワークを提案する。
本稿では,このフレームワークを用いて,Bell-and-HoldベンチマークとベースラインRLモデルと比較して,異なるRLアルゴリズムを用いて性能を解析する2つのエージェントを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:55:15 GMT)
Are LLMs Any Good for High-Level Synthesis? [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は、高レベル合成(HLS)プロセスの合理化や置き換えが可能である。
LLMは自然言語の仕様を理解し、Cコードや自然言語の仕様を翻訳することができる。
本研究の目的は、AIアクセラレーション、組み込みシステム、高性能コンピューティングなどのアプリケーションにおいて、最適化されたハードウェア設計のための将来的な方向性を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:40:28 GMT)
Forecasting Attacker Actions using Alert-driven Attack Graphs [1.4] 本稿では、次の攻撃行為を予測するための警告駆動型AGフレームワーク上に、アクション予測機能を構築する。
また、新しいアラートがトリガーされるので、フレームワークをリアルタイムでAGを構築するように変更します。
このようにして、私たちは警告駆動のAGを早期警告システムに変換し、アナリストが進行中の攻撃を回避し、サイバー殺人連鎖を破ることができるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:04:47 GMT)
Contextual Importance and Utility in Python: New Functionality and Insights with the py-ciu Package [1.4] 本稿では、文脈的重要性と実用性(CIU)モデルに依存しない、ポストホックな説明手法のTextttpy-ciu Python実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:57:50 GMT)
Unconventional and robust light-matter interactions based on the non-Hermitian skin effect [1.3] 本研究では,量子エミッタと波多野-ネルソンモデルとの連成な光-物質相互作用について検討する。
消散からの保護は、非ハーモニティと自己干渉効果の協調から生じることが判明した。
これらの結果は、工学的エキゾチックスピンハミルトニアンと量子ネットワークに潜在的に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:20:32 GMT)
Rhyme-aware Chinese lyric generator based on GPT [1.3] 大規模コーパスで事前訓練されたGPTは、プレーンテキストからリッチなセマンティックパターンを効果的にキャプチャすることができる。
しかし、歌詞を生成するために使われている既存の事前学習言語モデルは、歌詞にとって重要な韻律情報を考えることは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:17:20 GMT)
RENAS: Prioritizing Co-Renaming Opportunities of Identifiers [1.2] この手法はJavaアプリケーションで同時に名前を変えなければならない関連する識別子を特定し、推奨するものである。
ReNASは、識別子間の関係と類似性に基づいて、候補をリネームするための優先度スコアを決定する。
ReNASは既存のリネーム推奨手法と比較してF1対策を0.11以上改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:13:09 GMT)
Classical Machine Learning: Seventy Years of Algorithmic Learning Evolution [1.1] 機械学習(ML)は多くの分野を変えてきたが、その基礎研究を理解することは、その継続的な進歩に不可欠である。
本稿では,古典的MLアルゴリズムの概要を概説し,12年間にわたる最先端の出版物について考察する。
我々は、著名なMLカンファレンスやジャーナルから引用された論文のデータセットを分析し、引用とキーワード分析を用いて批判的な洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:31:07 GMT)
A deep learning method for solving stochastic optimal control problems driven by fully-coupled FBSDEs [1.1] 最初にこの問題をStackelberg微分ゲーム問題(リーダー-フォロワー問題)に変換する。
ユーティリティーモデルによる投資消費問題の2つの例を計算した。
その結果,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:34:39 GMT)
Quantum dual-path interferometry scheme for axion dark matter searches [1.1] 磁場で透過されたキャビティでは, キャビティ品質係数により, 単一軸イオン光子変換率が向上することを示す。
アクシオンキャビティは、時間的分離を持つ単一光子を放出する量子デバイスと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:04:51 GMT)
A higher-order transformation approach to the formalization and analysis of BPMN using graph transformation systems [1.1] 本稿ではBPMNの実行セマンティクスの形式化を提案する。
私たちのアプローチは、BPMNモデルからグラフ変換システムへの高次の変換に基づいています。
このアプローチの能力を示すため、オープンソースのWebベースツールとして実装しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:22:35 GMT)
Structure-preserving Image Translation for Depth Estimation in Colonoscopy Video [1.0] 本稿では,構造保存型合成現実画像(sim2real)のパイプラインを提案する。
これにより、教師付き深度推定のために、大量のリアルな合成画像を生成することができる。
また,画像翻訳のプロセスを改善するために,臨床大腸内視鏡からの手書き配列のデータセットも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:02:16 GMT)
Can an unsupervised clustering algorithm reproduce a categorization system? [1.0] ラベル付きデータセットにおいて、教師なしクラスタリングが真理クラスを再現できるかどうかを検討する。
成功は特徴選択と選択した距離測定に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:27:14 GMT)
Joint Modeling of Search and Recommendations Via an Unified Contextual Recommender (UniCoRn) [1.0] 検索とレコメンデーションシステムは、多くのサービスにおいて不可欠であり、しばしば個別に開発され、複雑な保守と技術的負債につながる。
本稿では,両タスクの重要な側面を効率的に処理する統合型ディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:26:45 GMT)
Unsupervised Composable Representations for Audio [1.0] 現在の生成モデルは高品質な人工物を生成することができるが、構成的推論に苦しむことが示されている。
本稿では,音楽データに対する合成表現学習の課題,特に教師なし設定を対象とする問題に焦点をあてる。
本稿では、フレキシブルな自動符号化目的によって定義される、明示的な構成帰納バイアスを利用するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:41:09 GMT)
PLUTUS: A Well Pre-trained Large Unified Transformer can Unveil Financial Time Series Regularities [0.8] 金融時系列モデリングは市場行動の理解と予測に不可欠である。
従来のモデルは、非線形性、非定常性、高ノイズレベルのために複雑なパターンを捉えるのに苦労している。
textbfPre-trained textbfLarge textbfUnified textbfTransformer-based model。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:59:46 GMT)
Guiding In-Context Learning of LLMs through Quality Estimation for Machine Translation [0.8] 本稿では、ドメイン固有品質推定(QE)によって導かれる探索アルゴリズムに依存する、文脈内学習(ICL)の新しい手法を提案する。
予備学習言語モデル(PLM)の微調整と比較すると,既存のICL法と翻訳性能は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:08:46 GMT)
Low-overhead non-Clifford fault-tolerant circuits for all non-chiral abelian topological phases [0.8] 本稿では,2次元平面格子上の幾何的局所回路群を提案する。
これらの回路は、離散的な不動点経路積分における1-形式対称性の測定から構成される。
位相回路の一般クラスに対して任意の局所雑音(非パウリ雑音を含む)の下での耐故障性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:19:19 GMT)
Floquet interferometry of a dressed semiconductor quantum dot [0.8] 電荷貯留層に結合した半導体量子ドットトンネルにおける状態ドレッシングを実証する。
我々は、フロッケはしごの量子力学に基づく理論を開発する。
この手法が半導体量子ドットの正確な静電特性化にどのように応用されているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:05:55 GMT)
Demystifying Reinforcement Learning in Production Scheduling via Explainable AI [0.8] 深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)はスケジューリング問題の解法としてよく用いられる手法である。
DRLエージェントは、短い計算時間で実行可能な結果を提供するのが得意だが、その推論はいまだに不透明である。
フロー生産における特殊DRLエージェントのスケジューリング決定の背後にある理由を説明するために,2つの説明可能なAI(xAI)フレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:39:01 GMT)
Masked Language Modeling Becomes Conditional Density Estimation for Tabular Data Synthesis [0.7] Masked Modeling (MLM) の連続的多クラス分類タスクをヒストグラムに基づく条件密度推定として再定義し,MaCoDEを提案する。
目的変数と条件変数の任意の組み合わせで条件密度を推定できる。
提案モデルの有効性を検証するため,10個の実世界のデータセットにまたがる合成データ生成の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:36:45 GMT)
Krylov Complexity as a Probe for Chaos [0.7] 飽和に対する力学がカオス系と可積分系を正確に区別していることが示される。
カオスモデルでは、複雑性の飽和値は有限飽和時間で無限の時間平均に達する。
可積分モデルにおいて、複雑性はより長い時間スケールで下から無限の時間平均値にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:52:42 GMT)
Leveraging Quantum Machine Learning Generalization to Significantly Speed-up Quantum Compilation [0.7] QFactor-Sampleは行列行列演算をより単純な$mathcalO(2n)$回路シミュレーションで置き換える。
拡張性の向上とコンパイル時間の短縮を実証し、8キュービット以上の回路に対して平均スピードアップ係数69を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:13:01 GMT)
Branch and Bound to Assess Stability of Regression Coefficients in Uncertain Models [0.7] 提案アルゴリズムは,数学的な結果のサポート,サンプルアプリケーション,コンピュータコードへのリンクなどとともに導入する。
これは、研究者が高次元データを要約し、不確実なモデルにおける回帰係数の安定性を評価するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:37:14 GMT)
Simulating Field Experiments with Large Language Models [0.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のフィールド実験への応用を先導する。
観測者モードと参加者モードという2つの新しいプロンプト戦略を導入することで、複雑なフィールド設定において、結果の予測と参加者応答の再現の両方を行うLLMの能力を実証する。
以上の結果から,特定のシナリオにおいて実際の実験結果と良好な一致を示し,観察モードでは66%の刺激精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:41:43 GMT)
Pfaffian quantum Monte Carlo: solution to Majorana sign ambiguity and applications [0.6] 一般フェルミオンモデルに応用できる「ファフィアン量子モンテカルロ」(PfQMC)。
我々はPfQMCを用いて、キタエフ連鎖におけるマヨラナエッジモードの強い相互作用に対する堅牢性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:00:02 GMT)
Predicting path-dependent processes by deep learning [0.6] 本研究では,個別に観測された歴史情報に基づく経路依存プロセスの深層学習手法について検討する。
離散観測の頻度は無限大になる傾向にあり、離散観測に基づく予測は連続観測に基づく予測に収束する。
この手法を、分数的ブラウン運動と分数的なO-ウレンベック過程に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:24:25 GMT)
OnDiscuss: An Epistemic Network Analysis Learning Analytics Visualization Tool for Evaluating Asynchronous Online Discussions [0.5] OnDiscussはテキストマイニングアルゴリズムと疫学ネットワーク分析(ENA)を利用するインストラクターのための学習分析可視化ツール
テキストマイニングはインストラクターのための最初のコードブックを生成するために使用され、データを自動的にコードする。
このツールは、インストラクターが自分のコードブックを編集し、クラス全体と個々の学生のENAネットワークを動的に閲覧することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:23:11 GMT)
Low frequency communication based on Rydberg-atom receiver [0.5] ライドバーグ原子センサーは近年急速に発展し、キャリブレーションのないSIトレーサビリティを生かしている。
本研究では,Rydberg原子を用いた2つの平行電極板を内包した蒸気セルにおける低周波通信を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:40:27 GMT)
Advancing Voice Cloning for Nepali: Leveraging Transfer Learning in a Low-Resource Language [0.5] ニューラル・ボーカル・クローンシステムは、ほんの少しのオーディオサンプルを使って誰かの声を模倣することができる。
話者符号化と話者適応は、音声クローニングの分野における研究のトピックである。
主な目的は、ネパールアクセントで音声出力を生成する音声クローニングシステムを作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:15:09 GMT)
Paired Completion: Flexible Quantification of Issue-framing at Scale with LLMs [0.4] 我々は,大規模なテキストデータセット内の問題フレーミングと物語分析のための新しい検出手法を開発し,厳密に評価する。
問題フレーミングは大きなコーパスにおいて, 与えられた問題に対して, いずれの視点でも, 確実に, 効率的に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:14:15 GMT)
Digital Twin Evolution for Sustainable Smart Ecosystems [0.4] 我々は4つの異なるデジタルツイン進化シナリオを用いて、デジタルツイン進化の7R分類の使い方を説明する。
私たちは、ソフトウェアエンジニアリングのプラクティスを活用して堅牢なスマートエコシステムを開発する上で、大きなギャップを埋めることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:24:07 GMT)
Security Risks Due to Data Persistence in Cloud FPGA Platforms [0.4] DDR4 DRAMは、割り当てられたノードからのユーザログアウト後に自動的にクリアされないことを示す。
この問題はFPGAマルチテナンシをサポートするシステムに特に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:41:59 GMT)
Efficient distributed inner product estimation via Pauli sampling [0.4] クロスプラットフォーム検証は、異なる物理プラットフォームで生成された出力状態を比較するタスクである。
パウリサンプリングに基づく新しいプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:23:33 GMT)
Robust spectral clustering with rank statistics [0.4] 固有ベクトルに基づくクラスタリングは、原データ行列からエントリーワイドに導出される非パラメトリックランク統計の行列に適用される。
我々の主な理論的貢献は3倍であり、柔軟なデータ生成条件の下で保持される。
人間のコネクトームのデータセットの場合,本手法は相似次元の減少と,地中神経解剖学的クラスター構造の回復を改善させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:33:44 GMT)
Validation of the Results of Cross-chain Smart Contract Based on Confirmation Method [0.4] 本稿では,クロスチェーン型スマートコントラクトの結果を検証する手法を提案する。
このアプローチでは、プロデューサブロックチェーンのクロスチェーンスマートコントラクトのコンシューマブロックチェーン実行を強調しています。
我々の検証結果は、スマートコントラクトレベルでのクロスチェーン検証の実現可能性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:05:32 GMT)
AdaResNet: Enhancing Residual Networks with Dynamic Weight Adjustment for Improved Feature Integration [0.4] ResNet(Residual Network)は、スキップ接続を介してネットワークを直通するグラデーションを可能にする。
AdaResNet(Auto-Adapting Residual Network)は、トレーニングデータに基づいてipdとtfdの比率を調整する。
AdaResNetは従来のResNetと比較して50%以上の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:58:51 GMT)
TTP-Based Cyber Resilience Index: A Probabilistic Quantitative Approach to Measure Defence Effectiveness Against Cyber Attacks [0.4] 本稿では、TTPに基づくサイバー攻撃に対する組織の防御効果を定量化するための確率論的アプローチであるサイバー抵抗指数(CRI)を紹介する。
我々は、複雑な脅威のインテリジェンスを、市場指標に似た、行動可能な統一されたメトリクスに変換する数学的モデルを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:32:30 GMT)
Modeling Human Strategy for Flattening Wrinkled Cloth Using Neural Networks [0.3] そこで本研究では,人間から学習したしわを平らにするための新しい手法について検討する。
カメラとアルコマーカーを使用して、布や指の動きの画像をキャプチャした。
布を平らにする人間の戦略は、教師付き回帰ニューラルネットワークを用いてモデル化された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:01:30 GMT)
Chain of trust: Unraveling references among Common Criteria certified products [0.3] 本研究では,Common Criteria認定商品の参照グラフ構築のための新しい手法を提案する。
結果の参照グラフの助けを借りて、この作業では、エコシステム全体の少なくとも10%が依存している認証済みのコンポーネントをわずか10個特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:32:15 GMT)
Active Learning for Identifying Disaster-Related Tweets: A Comparison with Keyword Filtering and Generic Fine-Tuning [0.3] 大量の非構造データの中から災害関連ポストを特定することは困難である。
従来の手法では、キーワードフィルタリングやトピックモデリング、分類に基づく手法を使って投稿を識別することが多い。
本研究では,災害関連つぶやきを識別するためのアクティブラーニング(AL)の可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:40:20 GMT)
Floquet prethermalization of ${\bf Z}_2$ lattice gauge theory on superconducting qubits [0.2] 我々は、IBMの超伝導156量子ビットデバイスibm_fez上の1次元$bf Z$格子ゲージ理論の時間発展をシミュレートする。
ハミルトン進化のトロッター分解によるフロケ回路を考察し,その熱化に向けてのダイナミクスに着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:22:17 GMT)
New spectral imaging biomarkers for sepsis and mortality in intensive care [0.2] 本研究の推進的仮説は、高スペクトルイメージング(HSI)が敗血症診断および治療管理のための新しいバイオマーカーを提供することができるというものであった。
集中治療室入院当日480名以上の患者の手のひらと指のHSIデータを総合的に調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:24:57 GMT)
Kolmogorov-Arnold Network for Online Reinforcement Learning [0.2] Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)は、ニューラルネットワークにおけるMLP(Multi-Layer Perceptrons)の代替としての可能性を示している。
Kansはパラメータが少なく、メモリ使用量が減ったユニバーサル関数近似を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:23:18 GMT)
Efficient Exploration in Deep Reinforcement Learning: A Novel Bayesian Actor-Critic Algorithm [0.2] 強化学習(RL)と深層強化学習(DRL)は破壊する可能性があり、我々が世界と対話する方法を既に変えている。
適用可能性の重要な指標の1つは、実世界のシナリオでスケールして機能する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:50:48 GMT)
Advances in quantum algorithms for the shortest path problem [0.2] 我々は、構造化インスタンスの問題を解くために、隣接リストモデルに2つの有界エラー量子アルゴリズムを与える。
最初のアプローチは、量子フロー状態をサンプリングし、より小さな問題に対して古典的なアルゴリズムを実行することによって、元のグラフをスパース化することに基づいている。
2つ目のアプローチは、$tildeO(lsqrtm)$ stepsで最も短いパスを出力する分割および征服手順に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:30:02 GMT)
Instruction Finetuning for Leaderboard Generation from Empirical AI Research [0.2] 本研究では,Large Language Models (LLMs) の命令微調整によるAI研究リーダボード生成の自動化を実証する。
それは、従来の手動のコミュニティキュレーションから移行することで、AI研究の進歩の広めを合理化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:41:07 GMT)
How Small is Big Enough? Open Labeled Datasets and the Development of Deep Learning [0.1] コンピュータビジョンの進歩と物体認識におけるCIFAR-10のようなデータセットの役割を評価する。
その結果,サイズ,インスタンス数,カテゴリ数などのデータセット特性が重要な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:56:21 GMT)
Simplicial complexes in network intrusion profiling [0.1] 我々は、個々のIPアドレスとその接続を参照するデータポイントについて検討する。
私たちはこれらのデータポイントに関連するネットワークを構築し、攻撃されたデータポイントがネットワークの構造の一部であるキープロパティを構築します。
そこで本研究では, 単体錯体を用いて, 所望のネットワークと各侵入を, 単体特性の観点からモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:29:34 GMT)
Quantum simulation of one-dimensional fermionic systems with Ising Hamiltonians [0.1] 本研究では, 局所的横場を持つ単純イジング型ハミルトニアンを用いて, 1次元におけるスピンレスフェルミオン系の時間進化をシミュレートする手法を提案する。
提案手法により, アナログ量子ハードウェア上でのフェミオン多体系のシミュレーションが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:10:37 GMT)
Parallel-in-Time Solutions with Random Projection Neural Networks [0.1] 本稿では、常微分方程式の解法であるパラレアルの基本的な並列時間法の一つを考察し、ニューラルネットワークを粗いプロパゲータとして採用することにより拡張する。
提案アルゴリズムの収束特性を理論的に解析し,ローレンツ方程式やバーガースの方程式を含むいくつかの例に対して有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:32:41 GMT)
Weakly Supervised Pretraining and Multi-Annotator Supervised Finetuning for Facial Wrinkle Detection [0.1] 本研究の目的は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)という計算モデルを用いて,顔のひび割れの自動セグメンテーションを訓練できるかどうかを評価することである。
皮膚の治療や診断を容易にするために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:47:47 GMT)
Facial Wrinkle Segmentation for Cosmetic Dermatology: Pretraining with Texture Map-Based Weak Supervision [0.1] 私たちは、NVIDIA FFHQデータセットの拡張であるFFHQ-Wrinkle'という、最初のパブリックな顔クリンクルデータセットを構築し、リリースします。
このデータセットには、人間のラベルを持つ1,000の画像と、自動的に生成された弱いラベルを持つ50,000の画像が含まれている。
顔のしわを自動的に検出するU-Netライクなエンコーダデコーダモデルのトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:54:12 GMT)
Preoperative Rotator Cuff Tear Prediction from Shoulder Radiographs using a Convolutional Block Attention Module-Integrated Neural Network [0.0] 肩部X線写真と深達度学習法を併用して, 肩腱板断裂患者の診断に有用かどうかを検証した。
畳み込みブロックアテンションモジュールを深部ニューラルネットワークに組み込むことで, 腱板断裂患者を高精度に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:08:49 GMT)
zIA: a GenAI-powered local auntie assists tourists in Italy [0.0] モリスCTE研究プロジェクトは、イタリア経済成長大臣(MIMIT)が出資している。
この研究は、イタリア経済成長大臣(MIMIT)が出資したMoise CTE研究プロジェクト(英語版)で進行中である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:35:11 GMT)
Wilcoxon Nonparametric CFAR Scheme for Ship Detection in SAR Image [0.0] 非パラメトリックCFAR検出器のクラスは、既知のクラッタ分布を仮定することなく、目標検出に対する一定の偽の警報率を維持することができる。
Radarsat-2, ICEYE-X6, およびGaofen-3 SAR画像上のいくつかの典型的なパラメトリックCFARスキームと比較して、ウィルコクソン非パラメトリック検出器の優れた誤報性能を維持するための堅牢性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:40:03 GMT)
Variational minimization scheme for the one-particle reduced density matrix functional theory in the ensemble N-representability domain [0.0] 1粒子還元密度行列(1-RDM)函数理論は密度汎関数理論(DFT)の代替として有望である
我々は、最小化を1-RDMの対角部と対角部と外対角部に分割することで、軌道占有の機能発達への道を開くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:15:42 GMT)
Unsupervised Machine Learning Hybrid Approach Integrating Linear Programming in Loss Function: A Robust Optimization Technique [0.0] 本稿では、教師なし機械学習モデルの損失関数に線形プログラミング(LP)を統合する新しいハイブリッド手法を提案する。
最適化手法と機械学習の両方の長所を活用することにより、複雑な最適化問題を解決するための堅牢なフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:14:26 GMT)
Une interpretation du spin en mecanique relativiste [0.0] ここでは, 剛体回転に関する前回の記事に続いて, 相対論的力学の観点から考察する。
実際、この相対論的剛体回転の地平線に関する慎重な研究は、スピン特性と完全に一致した任意の観測角度から不変であるように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:07:39 GMT)
Towards a Knowledge Graph for Models and Algorithms in Applied Mathematics [0.0] この研究データをFAIRにするために、モデルとアルゴリズム、およびそれらの関係を意味的に表現することを目指している。
2つのアルゴリズム的タスク間のリンクは、対応するタスクに対応するモデリングで発生するため確立される。
ここでは、行列の対称性や数学的モデルの線型性など、対象固有のメタデータが関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:57:49 GMT)
Towards Robust Federated Image Classification: An Empirical Study of Weight Selection Strategies in Manufacturing [0.0] 本研究は, 最終エポッチウェイト選択 (FEWS) と最適エポッチウェイト選択 (OEWS) の2つのウェイト選択戦略の比較効果について検討した。
EfficientNet、ResNet、VGGなど、さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、これらの重み選択戦略がモデル収束性と堅牢性に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:18:21 GMT)
Towards Necessary and sufficient state condition for violation of a multi-settings Bell inequality [0.0] 我々は,任意の2量子状態の状態パラメータに基づいて,ベルの不等式に違反するホロデキ様基準を開発する。
提案された基準はベルの不等式に違反するのに十分であるが、以下の場合にも必要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:45:07 GMT)
Toward cross-subject and cross-session generalization in EEG-based emotion recognition: Systematic review, taxonomy, and methods [0.0] 脳波信号の非定常性は重要な問題であり、データセットシフト問題につながる可能性がある。
418の論文が Scopus, IEEE Xplore, PubMedデータベースから取得された。
平均分類精度の観点から最も優れた結果を得た研究を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:45:26 GMT)
Topics in Algebra of Synchronous Games, Algebraic Graph Identities and Quantum NP-hardness Reductions [0.0] 同期ゲームとその関連ゲーム代数の対応性について検討する。
我々は、特定のモデルによる完璧な戦略の存在を確認するための計算ツールを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:01:21 GMT)
The hydrogen atom perturbed by a 1-dimensional Simple Harmonic Oscillator (1d-SHO) potential [0.0] 一定の1次元弱二次ポテンシャルによって摂動された水素原子は、一階摂動理論において解かれる。
この結果の物理的応用は、例えば、微細構造効果よりも弱い二次ゼーマン効果の研究において見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:16:23 GMT)
The Quantum Mechanical Problem of a Particle on a Ring with Delta Well [0.0] 質量$m$、電荷$e$は半径$R_0の環に閉じ込められ、スケーリング係数(深さ)$kappa$を持つ魅力的なディラックデルタポテンシャルを持つスピンフリー電子の問題は、非相対論的理論において閉形式解析解である。
単有界状態関数は双曲コサインの形で、しかし、パラメータ $d>0$ は超越方程式 $coth(d) = lambda d$ for non zero real の唯一の正の実解である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:16:08 GMT)
The Psychological Impacts of Algorithmic and AI-Driven Social Media on Teenagers: A Call to Action [0.0] 本研究では,ソーシャルメディアを取り巻くメタ問題について検討する。
より親密な関係を育み、社会生活を改善する代わりに、ソーシャルメディアの根底にあるアルゴリズムと構造が個人の心理的影響に大きく貢献する。
この現象は、オンラインペルソナのキュレーション、完璧なデジタルイメージを提示するためのピアプレッシャー、そしてソーシャルメディア体験を特徴づける通知やアップデートの絶え間ない砲撃に不公平に影響を受けるティーンエイジャーの間で特に顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:49:12 GMT)
The Practimum-Optimum Algorithm for Manufacturing Scheduling: A Paradigm Shift Leading to Breakthroughs in Scale and Performance [0.0] Practimum-Optimum (P-O)アルゴリズムは、自動最適化製品の開発におけるパラダイムシフトを表している。
それらをアルゴリズムにコンピュータ化することにより、P-Oは人間のスケジューラよりもはるかに高速で多くの有効なスケジュールを生成する。
P-OアルゴリズムはPlatene Schedulerの中心であり、1クリックで3万～5万のタスクを実生活の複雑な製造作業にスケジュールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:32:21 GMT)
The Overlap Gap Property limits limit swapping in QAOA [0.0] 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、組合せ最適化問題(COP)のために設計された量子アルゴリズムである。
スピンガラス上でのQAOAの性能は, スピンガラスの平均解法における古典的アルゴリズムと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:44:22 GMT)
The AI-Native Software Development Lifecycle: A Theoretical and Practical New Methodology [0.0] このホワイトペーパーは、完全にAIネイティブなSDLCの出現を提案する。
本稿では,AIを終端から終端まで組み込んだ従来のV-モデルの適応であるV-バウンスモデルを紹介する。
このモデルは、AIが実装エンジンとして機能するバリデータや検証者に至るまで、主要な実装者から人間の役割を再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:42:09 GMT)
Tensor network compressibility of convolutional models [0.0] 我々は,CNNの畳み込みカーネル(拡張されていない)が,その精度に与える影響を評価する。
カーネルはしばしばいくつかのカットに沿って切り替わることができ、カーネルノルムは著しく低下するが、分類精度は低下しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:37:36 GMT)
Symplectic Neural Networks Based on Dynamical Systems [0.0] 我々はハミルトン微分方程式の幾何に基づくシンプレクティックニューラルネットワーク(SympNets)のフレームワークを提案し,解析する。
SympNets はハミルトン微分同相空間の普遍近似子であり、解釈可能であり、非消滅性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:18:28 GMT)
Sustainability of distribution of entanglement in tripartite systems under dephasing environment [0.0] 貯水池メモリは、マルチパーティント絡みに影響を及ぼすデコヒーレンスダイナミクスを弱める手段を提供する。
純および混合状態における三部構造系の絡み合いの分布について検討する。
貯水池記憶の存在下では, 劣化力学下での三部晶系における絡み合い分布の持続性は著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:46:37 GMT)
State surveillance in the digital age: Factors associated with citizens' attitudes towards trust registers [0.0] 本稿では、西欧における信託帳(例えば、中国社会信用制度(SCS))の受容に関連する要因について検討する。
負の意味を避けるため,中国以外の地域での監視システムを包含するトラストレジスタの概念を最初に定義する。
次に,技術受容とプライバシに関する理論に依拠する信頼レジスタに対する人々の態度に関連する要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:29:29 GMT)
Squeezing below the ground state of motion of a continuously monitored levitating nanoparticle [0.0] Squeezingは、量子情報処理と量子センシングにとって重要なリソースである。
トラップ電位の時間制御を慎重に組み込んだスキームの性能解析を行う。
我々の提案は、実験的な最先端に近いものであり、量子状態工学にとって貴重なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:35:13 GMT)
Space-time correlations in monitored kinetically constrained discrete-time quantum dynamics [0.0] 我々は,Rydberg量子シミュレータに自然に実装された,運動的に制約された多体量子システムを示す。
非相関な無限温度平均定常状態を特徴とするにもかかわらず、ダイナミクスは高速かつ遅い時空領域の共存を示す。
我々の研究は、量子プロセッサやシミュレータにおける複雑な力学や集合現象を特徴づける手段として、離散時間オープン量子多体システムのための大規模な偏差フレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:24:07 GMT)
Solving coupled Non-linear Schrödinger Equations via Quantum Imaginary Time Evolution [0.0] 核ハートリー・フォック方程式の場合、そのような方程式の解として量子想像時間進化(ITE)アルゴリズムを提案する。
単純化されたスカイム相互作用モデルの下で、酸素-16核の基底状態エネルギーを計算し、その結果が古典的ITTアルゴリズムと一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:44:29 GMT)
Self-testing of multiple unsharpness parameters through sequential violations of non-contextual inequality [0.0] ノイズの多い量子機器の自己検査のためのプロトコルを作成した。
量子システムの次元を指定せずに、最適な量子違反セットを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:04:48 GMT)
Second-Order Moment Quantum Fluctuations and Quantum Equivalence Principle [0.0] 2階モーメント量子ゆらぎは、実際には動的部分と幾何学的部分の2つの部分に分けられている。
動的部分は確かに質量依存であり、非一般シグマ共変慣性フレームにおいて非ゼロハミルトニアンによって支配される。
幾何学的部分は質量独立で普遍的であるため、この部分だけが時空の普遍的な二階モーメント量子ゆらぎを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:26:01 GMT)
Search for fast-oscillating fundamental constants with space missions [0.0] 我々は、太陽系の様々な天体に許容されるハロダークマター過剰度と対応するダークマター質量について検討した。
我々は、基本定数の高速な振動を探すために設計された機器を用いて、そのようなハロを検知するための宇宙船ミッションを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:03:38 GMT)
Reconfigurable circular polarization medium frequency atomic receiver using magneto-electric effect [0.0] 我々はNMEをアルカリ原子蒸気に応用し、中周波磁界の投影計測を行った。
我々は、二相シフトキー付きRF磁界の振幅変調への変換を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:30:47 GMT)
Quantumness of gravitational field: A perspective on monogamy relation [0.0] 本研究の目的は、重力場の量子重ね合わせ現象の理解を深めることである。
2つの大粒子と互いに絡み合う重力場からなる三部構造における絡み合いのトレードオフ関係を考察する。
この結果は、重力場の量子化と重力場の量子重ね合わせの意味との関係を理解するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:32:20 GMT)
Quantum statistical mechanics of the Sachdev-Ye-Kitaev model and charged black holes [0.0] 準粒子励起が期待できない量子多体系の最初の例は、ウィルソン・フィッシャー共形場理論である。
準粒子の欠如は、ランダムな相互作用を持つフェルミオンのSachdev-Ye-Kitaevモデルの圧縮可能な金属状態に確立することができる。
我々は、SYKモデルの熱力学特性を概説し、低エネルギー超対称性を持たない荷電ブラックホールの状態の低エネルギー密度の普遍構造をいかに理解したかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:55:33 GMT)
Quantum droplets in two-dimensional Bose mixtures at finite temperature [0.0] 魅力的なボース混合系における有限温度における量子滴の形成について検討する。
正確な経路積分モンテカルロ法により、気体と液体の平衡密度を決定する。
超流動反応は, 気体から液体状態への密度上昇に伴って突然発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:32:10 GMT)
Quantum Transport Straintronics and Mechanical Aharonov-Bohm Effect in Quasi-metallic SWCNTs [0.0] 単層カーボンナノチューブ(SWCNT)は、原子的に精密なエッジを持つ2次元材料の効果的に狭いリボンである。
それらの大きなサブバンドエネルギー間隔は、単一の量子輸送チャネルを持つトランジスタに繋がる。
準金属-SWCNTトランジスタにおけるQTSの研究に応用モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:53:28 GMT)
Quantum Monte Carlo and Stabilizer States [0.0] 安定状態が量子モンテカルロ法の拡張を可能にすることを示す。
このような方法で研究できる玩具モデルの例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:27:15 GMT)
PinnDE: Physics-Informed Neural Networks for Solving Differential Equations [0.0] 我々は、PINNとDeepONetsの両方で微分方程式を解くためのオープンソースのピソンライブラリであるPinnDEを提案する。
PINNとDeepONetsの両方について簡単なレビューを行い、パッケージの構造と使用法とともにPinnDEを紹介し、その効果を示すための実例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:05:28 GMT)
Patch of Invisibility: Naturalistic Physical Black-Box Adversarial Attacks on Object Detectors [0.0] 対象検出器に対する自然主義的物理逆パッチを生成するために, 直接的, ブラックボックス, グラデーションフリーな手法を提案する。
我々の知る限り、これはオブジェクト検出モデルに直接ブラックボックス物理攻撃を実行する最初の、かつ唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:53:40 GMT)
Parkinson's Disease Classification via EEG: All You Need is a Single Convolutional Layer [0.0] 本稿では,脳波データを用いたパーキンソン病(PD)分類のためのCNNアーキテクチャであるLightCNNを紹介する。
我々は、脳波に基づくPD分類の有効性で知られているいくつかの最先端のディープラーニングモデルに対してLightCNNをベンチマークした。
注目すべきことに、LightCNNはこれらの複雑なアーキテクチャ全てを上回り、2.3%のリコール改善、4.6%の精度向上、AUCの0.1%のエッジ、4%のF1スコア、そして3.3%の精度で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 23:58:25 GMT)
Optimizing quantum measurements by partitioning multisets of observables [0.0] 測定回数を最小化するために、必要な繰り返しを考慮して観測可能量の多重集合を考える必要があることを示す。
マルチセットトモグラフィーは2次的改善が期待できるが,実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:02:02 GMT)
Optimal Bound for PCA with Outliers using Higher-Degree Voronoi Diagrams [0.0] 本稿では,主成分分析 (PCA) のための新しいアルゴリズムについて紹介する。
外れ値が存在する場合でも、PCAの最適部分空間にナビゲートする。
このアプローチは、$nd+mathcalO(1)textpoly(n,d)$の時間複雑性を持つ最適解を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 06:11:40 GMT)
Optical quantum memory on macroscopic coherence [0.0] 本稿では、長寿命のマクロスケール量子コヒーレンスに基づく量子メモリを提案する。
信号電場を検索するための新しい物理特性と方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:42:14 GMT)
No Screening is More Efficient with Multiple Objects [0.0] 我々は,残余剰の最大化,割当から発生する合計値を,エージェントの値のスクリーニングコストを抑えることを目的としている。
我々は,スタイリングされた環境における効率的なメカニズムを特徴付けることによって,その基礎となる要因を分析した。
本稿では,感染予防接種を計画するための効果的なシステムとして,RIB(Register-invite-book System)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:20:42 GMT)
Neural Horizon Model Predictive Control -- Increasing Computational Efficiency with Neural Networks [0.0] 予測制御をモデル化するための機械学習支援手法を提案する。
安全保証を維持しつつ,問題地平線の一部を近似することを提案する。
提案手法は,迅速な制御応答を必要とするアプリケーションを含む,幅広いアプリケーションに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:13:37 GMT)
Negative impact of heavy-tailed uncertainty and error distributions on the reliability of calibration statistics for machine learning regression tasks [0.0] 重み付き不確実性および誤差分布に対して,MV,MSE,それらの信頼区間の推定は信頼性に欠けることが示されている。
同じ問題が、一般的なenceのような条件付きキャリブレーション統計にも影響することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:55:28 GMT)
Mutation Strength Adaptation of the $(μ/μ_I, λ)$-ES for Large Population Sizes on the Sphere Function [0.0] 多組換え$(mu/mu_I, lambda)$-ESの突然変異強度適応特性について検討した。
累積ステップサイズ適応と可変自己適応(sigma$SA)の標準実装を実験的に理論的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:42:25 GMT)
Meta-Learning in Audio and Speech Processing: An End to End Comprehensive Review [0.0] 本稿では,音声処理におけるメタラーニング手法の体系的レビューを行う。
これには、データ拡張、特徴抽出、前処理技術、メタラーナー、タスク選択戦略に関するオーディオ固有の議論が含まれる。
我々は,メタラーニングとオーディオ処理の交差点において,貴重な洞察を提供し,今後の研究方向を特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:11:59 GMT)
Measurement-induced phase transition in a single-body tight-binding model [0.0] 空間次元が$rm d$の離散格子上でコヒーレントに進化する単一自由量子粒子の統計的性質について検討する。
以上の結果から,本システムは,$textitdelocalized$から$textitlocalized$ Phaseへ,$rm d>1$で測定誘起相転移(MiPT)を行うことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:08:47 GMT)
Making Quantum Key Distribution a Commodity: The All-Silicon Approach [0.0] 量子鍵分布(QKD)は、我々のグローバル通信インフラにとって不可欠である。
シリコン集積プラットフォームにネイティブな光源によって供給される全シリコンQKDトランスミッタの実現は、新しいアプリケーションにおけるQKDの広範導入に向けた破壊的なステップと見なされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:09:48 GMT)
Majorana's approach to nonadiabatic transitions validates the adiabatic-impulse approximation [0.0] Ettore Majoranaの2つの準交叉準位間の非断熱遷移に対するアプローチを再考する。
我々は、ランダウ=ツェナー=シュタッケルベルク=マヨラナの公式として知られる遷移確率を再定義し、マヨラナのアプローチを現代の読者に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:44:51 GMT)
Magneto-optical properties of Group-IV--vacancy centers in diamond upon hydrostatic pressure [0.0] G4V($-$)またはG4Vセンターと呼ばれるダイヤモンドの負電荷型グループIV空孔欠陥は、量子情報処理において大きな注目を集めている。
本研究では,180GPaまでの高圧下でのG4V中心の磁気光学特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:46:00 GMT)
Liquid Fourier Latent Dynamics Networks for fast GPU-based numerical simulations in computational cardiology [0.0] 複素測地上での高次非線形微分方程式の多スケールおよび多物理集合に対するパラメータ化時空間サロゲートモデルを作成するために、Latent Dynamics Networks(LDNets)の拡張を提案する。
LFLDNetは、時間的ダイナミクスのために神経学的にインスパイアされたスパースな液体ニューラルネットワークを使用し、時間進行のための数値ソルバの要求を緩和し、パラメータ、精度、効率、学習軌道の点で優れたパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:14:25 GMT)
Leveraging Superfluous Information in Contrastive Representation Learning [0.0] 従来のコントラスト学習フレームワークには,過剰な情報が存在することを示す。
我々は,予測情報と過剰情報の両方を線形に組み合わせることで,ロバストな表現を学習するための新しい目的,すなわちSuperInfoを設計する。
我々は、画像分類、オブジェクト検出、インスタンス分割タスクにおいて、従来のコントラスト学習アプローチよりも優れていることをしばしば示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:21:08 GMT)
LegalBench-RAG: A Benchmark for Retrieval-Augmented Generation in the Legal Domain [0.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムは有望な可能性を示しており、AIによる法的な応用にますます関係している。
LegalBenchのような既存のベンチマークは、法域におけるLarge Language Models(LLM)の生成能力を評価する。
我々は、法空間内のRAGパイプラインの検索ステップを評価するために特別に設計された最初のベンチマークであるLegalBench-RAGを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:30:18 GMT)
Isometries of the qubit state space with respect to quantum Wasserstein distances [0.0] 量子ビット状態空間上での量子ワッサーシュタイン距離と発散の等距離について研究する。
我々は、全てのパウリ行列によって誘導される量子対称ワッサーシュタイン発散$d_sym$について等距離を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 10:41:32 GMT)
Inverted-circuit zero-noise extrapolation for quantum gate error mitigation [0.0] 本稿では,量子回路で発生する誤差の強度を簡易に推定する手法を提案する。
逆回路を付加し、初期状態の確率を測定することにより、回路の誤差強度を決定する。
提案手法は,現在のハードウェアにおいて特に有効であることが証明され,その短期量子コンピューティングアプリケーションへの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:16:03 GMT)
Identification of quantum entanglement with Siamese convolutional neural networks and semi-supervised learning [0.0] 量子絡み合いは、様々な量子情報プロトコルやアルゴリズムで一般的に使用される基本的な性質である。
本研究では、教師付き機械学習の一種であるディープ畳み込みNNを用いて、3量子系における任意の二分割の量子絡みを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:20:41 GMT)
IQP computations with intermediate measurements [0.0] IQP回路の計算モデルを考える(全ての計算ステップがX基底対角ゲートである)。
非適応的あるいは適応的なX基底測定を許すか、あるいは非適応的Z基底測定を許すと、計算力は元のIQPモデルと同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:32:33 GMT)
Good binary quantum codes with transversal CCZ gate [0.0] 我々は、CCZゲートを持つ量子CSS符号を量子ビット上に生成する。
私たちのコードファミリーは、一定のオーバーヘッドのマジックステート蒸留スキームを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:40:55 GMT)
From a Natural to a Formal Language with DSL Assistant [0.0] DSL の開発を支援するために生成言語モデルを統合するツールである DSL Assistant の設計と試作を行う。
DSL Assistantは、OpenAIのアシスタントAPIとGPT-4oを使用して、DSL文法とサンプルインスタンスを生成する。
我々の実験によると、DSL AssistantはユーザーがDSLを作成し、修正するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:53:56 GMT)
Fairness Under Cover: Evaluating the Impact of Occlusions on Demographic Bias in Facial Recognition [0.0] BUPT-BalancedおよびBUPT-GlobalFaceデータセット上で訓練した顔認識モデルの性能評価を行った。
そこで本研究では,異なる集団間でのモデル性能にどの程度のオクルージョンが影響するかを定量化する,新しい指標である顔閉塞インパクト比(FOIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 17:34:19 GMT)
Extending Machine Learning Based RF Coverage Predictions to 3D [0.0] 本稿では,mmWave通信環境における信号パワーの高速予測における最近の進歩について論じる。
機械学習(ML)を使用することで、優れた精度とリアルタイムシミュレーション速度の両方で電力推定を提供する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） (Mon, 19 Aug 2024 16:45:38 GMT)
Expressive Power of Temporal Message Passing [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は時間的設定に適応しており、しばしばGNNから知られているメッセージパッシング機構の時間的バージョンを使用している。
本稿では,グローバルかつ局所的な時間的メッセージパッシング機構が任意の時間的グラフに適用した場合に比較不可能な表現力を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:47:05 GMT)
Exploring Wavelet Transformations for Deep Learning-based Machine Condition Diagnosis [0.0] 本研究では、時系列電流信号をウェーブレット変換により時間周波数2D表現に変換する。
この研究はWT-Amor、WT-Bump、WT-Morse、WSST-Amor、WSST-Bumpの5つの技術を用いている。
WT-Amor、WT-Bump、WT-MorseのDLモデルは、それぞれ90.93、89.20、93.73%のピークモデル精度で顕著な効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:06:33 GMT)
Exact closed-form unitary transformations of fermionic operators [0.0] ユニタリ変換は多体物理学において基本的な役割を果たすが、特別な場合を除いては閉形式では表現できない。
エルミートおよび反エルミート生成器の1つのフェルミオン作用素によって生成されるユニタリ変換に対する閉形式表現について述べる。
本研究は、単体変換の新しい解析的処理方法とフェルミオンの数値的多体法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:43:22 GMT)
Entanglement bounds for single-excitation energy eigenstates of quantum oscillator systems [0.0] 発振器系の固有状態の明示的な式を導出し、その絡み合いエントロピーの有界性を確立する。
提案手法は,固有状態の絡み合う領域法を1つの励起に対応する対数的に補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:23:14 GMT)
Ensemble Prediction via Covariate-dependent Stacking [0.0] CDST(Co-dependent Stacking)は、アンサンブル予測の新しい手法である。
我々はCDSTが従来の平均化手法より一貫して優れていることを示す。
以上の結果から,CDSTはアルゴリズムの時間的予測問題に特に有用であるが,有意ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 07:31:31 GMT)
Enhanced document retrieval with topic embeddings [0.0] 文書検索システムは、検索強化世代(RAG)の出現にともなって、再活性化された関心を経験してきた。
RAGアーキテクチャはLLMのみのアプリケーションよりも幻覚率が低い。
我々は文書の話題情報を考慮した新しいベクトル化手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 22:01:45 GMT)
Enhanced detection of time-dependent dielectric structure: Rayleigh's limit and quantum vacuum [0.0] 誘電体を運動させる(あるいは時間変調する)ことは、その感受性を決定するのに有用であることを示す。
入射光が輝くと、(i)に対する誘電率の決定が強化され、遠方領域の古典的レイリー限界を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:43:32 GMT)
Enhanced Quantum Energy Teleportation using a 3-Qubit System [0.0] 量子エネルギーテレポーテーション(QET)のエネルギー効率を高めるための3量子システムを用いた新しいアプローチを提案する。
実験の結果,エネルギー回収効率は46.4%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 20:10:45 GMT)
Enforcing exact permutation and rotational symmetries in the application of quantum neural network on point cloud datasets [0.0] 量子機械学習の分野での最近の進歩は、量子回路の構造に物理対称性を取り入れるというアイデアを推進してきた。
回転と置換の両方に完全に不変な新しいQNN構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:10:25 GMT)
Electron-nucleus cross sections from transfer learning [0.0] トランスファーラーニング(TL)は、あるタイプのデータに基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)を、限られた情報を持つ新しい問題に適応させることを可能にする。
本稿では,TL法を物理学に応用することを提案する。
DNNは1つのプロセスの物理を学習し、微調整の後、関連するプロセスの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:17:37 GMT)
EEPPR: Event-based Estimation of Periodic Phenomena Rate using Correlation in 3D [0.0] 本稿では,カメライベントによる回転,フリック,振動などの現象の周期を計測する新しい手法を提案する。
このアプローチは、周期的な現象に対して、その周期と時間差で時間的ウィンドウ内で非常に類似した事象が生成されると仮定する。
EEPPRは、このデータセットで公開されたメソッドよりも大幅に優れており、0.1%の誤差を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:00:56 GMT)
Double or nothing: a Kolmogorov extension theorem for multitime (bi)probabilities in quantum mechanics [0.0] 複素数値双確率分布の族に適用されるコルモゴロフ拡大定理の一般化を証明した。
量子コム形式と結果の関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 12:57:45 GMT)
Digital quantum simulation of a (1+1)D SU(2) lattice gauge theory with ion qudits [0.0] 動的物質を持つ(1+1)D SU(2)非アーベル格子ゲージ理論の量子シミュレーション戦略を提案する。
我々は、このモデルが単純ではあるが、非アーベル場の理論に特有の物理的関連性を示すことを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:08:47 GMT)
Development of an AI Anti-Bullying System Using Large Language Model Key Topic Detection [0.0] このシステムは、ソーシャルメディアやその他のメカニズムを介して、協調的ないじめ攻撃を特定するように設計されている。
大規模言語モデル(LLM)は、いじめ攻撃の強化されたシステムベースのネットワークモデルを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 21:09:31 GMT)
Detecting Wildfires on UAVs with Real-time Segmentation Trained by Larger Teacher Models [0.0] 森林火災の早期発見は、大規模な火災が大規模な環境、構造、社会的な被害をもたらすのを防ぐために不可欠である。
無人航空機(UAV)は、最小限のインフラを必要とする迅速な配備で、大規模な遠隔地を効果的にカバーすることができる。
しかし、遠隔地では、高帯域幅のモバイルネットワークが欠如しているため、UAVは検出のためのオンボードコンピューティングに限られている。
本研究では,境界ボックスラベルのみを用いて,小さなセグメンテーションモデルを訓練する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:42:54 GMT)
Defense Priorities in the Open-Source AI Debate: A Preliminary Assessment [0.0] オープンファンデーションモデルのリリースに関する提案された制限は、防衛産業に大きな影響を及ぼす可能性がある。
予備的な証拠は、オープンファンデーションモデルエコシステムがアメリカ合衆国国防総省に利益をもたらすことを示唆している。
フォローオン分析は、買収コストとサプライチェーンのセキュリティへの影響を定量化するべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:22:14 GMT)
Deep Learning-based Machine Condition Diagnosis using Short-time Fourier Transformation Variants [0.0] 本研究では,短時間フーリエ変換(STFT)法を用いた時系列モータ電流信号を時間周波数2Dプロットに変換する。
従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャに基づくディープラーニング(DL)モデルをトレーニングし、検証する。
4つの手法が93.20%の精度で過去の最高のML法を上回り、5つの手法はそれぞれ80.25、74.80、82.80%の精度で以前の2Dプロット法を上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:16:17 GMT)
Decoding the human brain tissue response to radiofrequency excitation using a biophysical-model-free deep MRI on a chip framework [0.0] 我々は、RF磁気信号の進化を捉え、励起による迅速な脳組織応答をデコードする視覚ベースのフレームワークを開発した。
チップ(DeepMonC)フレームワーク上のディープMRIは、幅広い病理組織においてヒト脳組織の分子組成を明らかにする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 05:15:04 GMT)
Decoding Human Emotions: Analyzing Multi-Channel EEG Data using LSTM Networks [0.0] 本研究では、Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いて脳波信号を解析することにより、感情状態分類の予測精度を向上することを目的とする。
DEAPとして知られる多チャンネル脳波記録の一般的なデータセットを用いて、LSTMネットワークの特性を活用して、脳波信号データ内の時間的依存関係を処理する。
感情認識モデルの能力は, それぞれ89.89%, 90.33%, 90.70%, 90.54%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:10:47 GMT)
Data-driven criteria for quantum correlations [0.0] 3ビットシステムにおける相関を検出する機械学習モデルを構築した。
提案した検出器は、量子相関の弱い形式、すなわち量子不協和を、絡み合いよりもはるかによく識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:24:10 GMT)
Cooperative emission from two coupled solid-state quantum emitters and its effect on random number generation [0.0] ナノピラーに閉じ込められた2つの窒素空孔中心系からの発光光における協調効果の挙動を考察する。
2つのエミッタ間の相互作用を示す因子である$approx 6$により, 一重項と三重項の寿命の劇的な減少を実験的に観察した。
我々は、結合エミッタ系から、低ポンプパワーで、信頼できる量子乱数生成率$sim 200$ kHzを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:53:30 GMT)
Combining supervised and unsupervised learning methods to predict financial market movements [0.0] 創発的で確立した金融市場から抽出した新たな特徴を同定する。
私たちは、Bitcoin、Pepecoin、Nasdaqの市場からのマイクロロウソクで構成される約6ヶ月のデータを使用しました。
我々は、市場の動きを分類するためにランダムフォレスト(RF)やK-Nearest Neighbours(KNN)など、さまざまな機械学習戦略の性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:17:36 GMT)
Collaborative Multi-source Domain Adaptation Through Optimal Transport [0.0] マルチソースドメイン適応(MDA)は、複数のラベル付きソースドメインのデータに基づいてトレーニングされたモデルを適用し、ラベルなしのターゲットドメインデータに対して効果的に実行する。
2つの重要なフェーズからなる新しいフレームワークであるCMDA-OT(Collaborative MDA Through Optimal Transport)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:24:40 GMT)
Chatbots and Zero Sales Resistance [0.0] 大規模機械学習アプリケーションにおいて、ますます多くの重みが追求されることは、操作戦略にも寄与する、と論じられている。
機械学習がビジネス上の利益に先立って科学に役立てることを意図しているなら、パラダイムシフトが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:26:59 GMT)
Character Complexity: A Novel Measure for Quantum Circuit Analysis [0.0] キャラクタ複雑性は、グループ理論の概念を実用的な量子コンピューティングの関心事に橋渡しする新しい尺度である。
キャラクタ複雑性のいくつかの重要な性質を証明し、量子回路の古典的シミュラビリティへの驚くべき接続を確立する。
本稿では、量子回路の構造に関する直感的な洞察を提供する、文字複雑性の革新的な可視化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 01:58:54 GMT)
Channel nonlocality under decoherence [0.0] 両部量子チャネルの非局所性を定量化し、その成分が減音効果に抵抗することを示す。
我々は,デコヒーレンス中の量子チャネルで特定のプロセスをシミュレートすることは,従来のシミュレーションに対してコミュニケーション上の優位性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 18:00:05 GMT)
Augmenting train maintenance technicians with automated incident diagnostic suggestions [0.0] 列車事故が宣言された直後に、携帯電話、タブレット、ラップトップで技術者を訓練するための診断を推奨する学習機械が開発された。
フィードバックループは、指定された列車保守専門家による実際の診断を考慮に入れることができる。
結果として得られたモデルは、実際の運用データを使用してトレーニングされ、検証され、クラウドプラットフォームにデプロイされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 09:47:01 GMT)
Atomic non-classicality: A study of the anti-Jaynes-Cummings interaction [0.0] Wigner-Yanaseスキュー情報(Wigner-Yanase skew information)は、原子非古典性の量子情報量化器である。
Wigner-Yanaseスキュー情報の力学に及ぼす圧縮パラメータ, フィールド強度, 結合強度パラメータの変動の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 08:00:54 GMT)
Arbitrary order transfer matrix exceptional points and van Hove singularities [0.0] VHS と TM の例外点 (EP) の間には、どちらも任意の順序で基礎的な関係がある。
バンド分散とVHSのいくつかの特性は、TMのスペクトル特性の観点から分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 15:46:13 GMT)
Angstrom-scale ion-beam engineering of ultrathin buried oxides for quantum and neuro-inspired computing [0.0] 埋没した極薄のトンネル酸化物、2D材料、固体電解質を含む多層ナノスケールシステムは、次世代論理、メモリ、量子およびニューロインスパイアされた計算に不可欠である。
ここでは, イオンビームアニールを用いた拡張性アプローチを, アングストロームスケールの厚さ制御による埋没酸化膜工学に応用する。
Al/a-AlOx/Al構造上におけるNe+照射の分子動力学シミュレーションにより, イオン生成結晶欠陥の重要な役割が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 16:38:48 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） (Mon, 19 Aug 2024 12:20:26 GMT)
A hybrid source of quantum light for generation of frequency tunable Fock states [0.0] 非線形共振器における量子光発生方式を2レベル系にハイブリダイドして提案する。
制御されたポンプパルスによって励起されると、ハイブリッド源は高い確率でフォック状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 13:32:45 GMT)
A fuzzy loss for ontology classification [0.0] 本稿では,ラベルに基づく損失と,不随意違反や不随意違反といった用語を併用したファジィ損失を提案する。
ファジィ損失は, 分類性能を低下させることなく, 整合性違反の数を大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 14:42:33 GMT)
A Graph-Theoretic Framework for Free-Parafermion Solvability [0.0] 量子スピン系が、フラストレーショングラフが向き付けられた差分グラフである場合、正確に自由パラフェミオン解を持つことを示す。
また, モデルのフラストレーショングラフをスイッチング操作によってディパス指向にすることができるならば, モデルの可積分性は, 可換な独立な集合電荷の族が存在するという意味で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 03:43:43 GMT)
A Dataset for Mechanical Mechanisms [0.0] 本研究では,約9000枚の機械機構の画像とそれに対応する記述からなるデータセットを提案する。
データセットは2Dと3Dのスケッチの多様なコレクションで構成されており、関連性と品質を保証するために慎重にキュレートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 19:15:56 GMT)
A Comparison of Large Language Model and Human Performance on Random Number Generation Tasks [0.0] ランダム数生成タスク(RNGT)は、人間が予測可能なパターンを欠くシーケンスをどのように生成するかを調べる心理学で用いられる。
本研究では,人間の生成したテキストに基づいて学習した大規模言語モデルであるChatGPT-3.5が,ランダム数列を生成する際の認知バイアスを示すかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 02:34:15 GMT)
$p$SVM: Soft-margin SVMs with $p$-norm Hinge Loss [0.0] ヒンジ損失に基づくサポートベクトルマシン(SVM)は、様々なバイナリ分類タスクに広く議論され、適用されてきた。
本稿では,$p$SVMの特性,性能,トレーニングアルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Aug 2024 11:30:00 GMT)