Quantum error correction below the surface code threshold [107.9] 量子誤り訂正は、複数の物理量子ビットを論理量子ビットに結合することで、実用的な量子コンピューティングに到達するための経路を提供する。
本研究では, リアルタイムデコーダと統合された距離7符号と距離5符号の2つの面符号メモリを臨界閾値以下で動作させる。
以上の結果から,大規模なフォールトトレラント量子アルゴリズムの動作要件を実現する装置の性能が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 23:08:50 GMT)
Lemur: Harmonizing Natural Language and Code for Language Agents [105.4] 自然言語とコーディング機能の両方に最適化されたオープンソースの言語モデルであるLemurとLemur-Chatを紹介する。
我々のモデルは、様々なテキストおよびコーディングベンチマークで最先端の平均性能を達成する。
自然言語とプログラミング言語の調和により、Lemur-Chatはエージェント能力に関するプロプライエタリなモデルとのギャップを著しく狭めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 21:30:00 GMT)
VPIT: Real-time Embedded Single Object 3D Tracking Using Voxel Pseudo Images [90.6] 本稿では,Voxel Pseudo Image Tracking (VPIT) という,Voxel-based 3D Single Object Tracking (3D SOT) 手法を提案する。
KITTI追跡データセットの実験は、VPITが最速の3D SOT法であり、競合的な成功と精度の値を維持することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:17:33 GMT)
Symbolic Working Memory Enhances Language Models for Complex Rule Application [87.3] 大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論性能を示しているが、多段階の推論に苦慮している。
本稿では,外部ワーキングメモリを用いたLLMの拡張と,ルール適用のためのニューロシンボリックフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,LLMベースのルール実装とシンボリックルールグラウンディングを反復的に実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:11:54 GMT)
Optimization-based Prompt Injection Attack to LLM-as-a-Judge [78.2] LLM-as-a-Judgeは、大きな言語モデル(LLM)を使用して、ある質問に対する候補セットから最適な応答を選択する。
LLM-as-a-Judgeに対する最適化に基づくプロンプトインジェクション攻撃であるJiceDeceiverを提案する。
評価の結果,JiceDeceiveは既存のプロンプトインジェクション攻撃よりも効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:33:18 GMT)
Rethinking State Disentanglement in Causal Reinforcement Learning [78.1] 因果性は、根底にある状態が識別可能性によって一意に回復できることを保証するための厳密な理論的支援を提供する。
我々はこの研究ラインを再考し、RL固有のコンテキストを取り入れることで、潜在状態に対する以前の識別可能性分析における不要な仮定を低減できることを示した。
本稿では, 従来手法の複雑な構造制約を, 遷移と報酬保存の2つの簡単な制約に置き換えることにより, 一般に部分的に観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:49:13 GMT)
PointDGMamba: Domain Generalization of Point Cloud Classification via Generalized State Space Model [77.0] ドメイン一般化(DG)は、最近、ポイントクラウド分類(PCC)モデルの、目に見えない領域への一般化性を改善するために研究されている。
本稿では、DG PCCにおける状態空間モデル(SSM)の一般化可能性について研究する。
本稿では,未知の領域に対して強い一般化性を持つ新しいフレームワークであるPointDGMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:53:48 GMT)
Empowering Whisper as a Joint Multi-Talker and Target-Talker Speech Recognition System [73.3] 本稿では,複数話者と目標話者の音声認識タスクを併用する先駆的手法を提案する。
具体的には、Whisperを凍結し、Sidecarセパレータをエンコーダに差し込み、複数の話者に対する混合埋め込みを分離する。
AishellMix Mandarin データセット上で,マルチストーカー ASR 上で許容できるゼロショット性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:01:19 GMT)
Are LLM-based methods good enough for detecting unfair terms of service? [67.5] 大規模言語モデル(LLM)は、長いテキストベースの文書を解析するのに適している。
プライバシーポリシーの集合に対して個別に適用された12の質問からなるデータセットを構築します。
いくつかのオープンソースモデルは、いくつかの商用モデルと比較して高い精度を提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:26:59 GMT)
Learnability with Time-Sharing Computational Resource Concerns [65.3] 本稿では,学習理論における計算資源の影響を考慮した理論的枠組みを提案する。
このフレームワークは、入ってくるデータストリームが潜在的に無限であるようなストリーム学習に自然に適用できる。
これはまた、インテリジェントなスーパーコンピュータオペレーティングシステムの設計に対する理論的視点を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 07:42:31 GMT)
Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.1] そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。
本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:28:19 GMT)
Balancing Diversity and Risk in LLM Sampling: How to Select Your Method and Parameter for Open-Ended Text Generation [60.5] 本稿では,各復号工程における多様性とリスクのトレードオフを考慮し,トラクションサンプリング手法の本質的な能力を推定する体系的手法を提案する。
本研究は,既存のトラクションサンプリング手法の総合的な比較と,ユーザのガイドラインとして推奨されるパラメータについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:14:32 GMT)
Cultural Adaptation of Menus: A Fine-Grained Approach [58.1] CSI(Machine Translation of Culture-Specific Items)は、重要な課題である。
CSI翻訳に関する最近の研究は、様々な言語や文化に適応するためにLarge Language Models (LLM)を用いていくつかの成功を収めている。
CSIラベルと非CSIラベルをアノテートした中国語メニューコーパスで最大となる ChineseMenuCSI データセットを提案する。
我々は,ほとんどのカテゴリにおいて,GPTに基づくプロンプトよりも優れた自動CSI識別手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:25:18 GMT)
Anchored Preference Optimization and Contrastive Revisions: Addressing Underspecification in Alignment [57.0] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしばコントラスト的なアライメント目標と選好ペアデータセットを使用してアライメントされる。
これについて検討し、基礎となる応答が対照的な場合、嗜好データがより良い学習信号を与えることを示した。
我々は、よりコントラスト的な選好ペアを生み出すデータ生成手法である、AI Revisions (CLAIR) からのコントラスト学習を紹介する。
我々の最良のモデルは、APOで32K CLAIRの選好に基づいて訓練され、Llama-3-8B-Instructを7.65%改善し、GPT4-turboとのギャップを45%短縮しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:19:13 GMT)
A Comprehensive Evaluation of GPT-4V on Knowledge-Intensive Visual Question Answering [53.7] マルチモーダル・大型モデル(MLM)は視覚的理解の分野を著しく進歩させ、視覚的質問応答(VQA)の領域で顕著な能力を提供している
しかし、真の課題は知識集約型VQAタスクの領域にある。
1) モデルが視覚的手がかりを理解し、一般的な知識にどのように結びつくかを評価するコモンセンス知識、2) 画像から特定の知識を推論し、提示する際のモデルのスキルをテストする微粒な世界知識。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:59:31 GMT)
Sparse Attention-driven Quality Prediction for Production Process Optimization in Digital Twins [53.7] データ駆動方式で運用ロジックを符号化することで,生産ラインのディジタルツインをデプロイすることを提案する。
我々は,自己注意型時間畳み込みニューラルネットワークに基づく生産プロセスの品質予測モデルを採用する。
本手法は,本手法により,仮想及び実生産ライン間のシームレスな統合を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:57:12 GMT)
Measuring quantum relative entropy with finite-size effect [53.6] 相対エントロピー$D(rho|sigma)$を$sigma$が知られているときに推定する。
我々の推定器は次元$d$が固定されたときにCram'er-Rao型境界に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:04:14 GMT)
Analysis of the ICML 2023 Ranking Data: Can Authors' Opinions of Their Own Papers Assist Peer Review in Machine Learning? [52.0] 我々は2023年の国際機械学習会議(ICML)で実験を行った。
我々はそれぞれ2,592件の応募書を含む1,342件のランク付けを受けた。
著者によるランキングを用いて生のレビュースコアを校正するイソトニックメカニズムに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:51:23 GMT)
Re-Thinking Inverse Graphics With Large Language Models [51.3] 逆グラフィックス -- イメージを物理変数に反転させ、レンダリングすると観察されたシーンの再現を可能にする -- は、コンピュータビジョンとグラフィックスにおいて根本的な課題である。
LLMを中心とした逆グラフフレームワークである逆グラフ大言語モデル(IG-LLM)を提案する。
我々は、凍結した事前学習されたビジュアルエンコーダと連続的な数値ヘッドを組み込んで、エンドツーエンドのトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:51:44 GMT)
Training-free Long Video Generation with Chain of Diffusion Model Experts [48.3] ConFinerは、ビデオ生成をより簡単なサブタスクに分離する、効率的な高品質なビデオ生成フレームワークである。
オフザシェルフ拡散モデルの専門家の鎖で高品質なビデオを生成することができ、それぞれが分離されたサブタスクを担当している。
私たちのフレームワークは、すべての客観的および主観的メトリクスにわたって、LavieやModelscopeのような代表的なモデルを超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:33:28 GMT)
DOPPLER: Differentially Private Optimizers with Low-pass Filter for Privacy Noise Reduction [47.7] 差分プライベート(DP)トレーニングは、トレーニングされた機械学習モデルから収集したトレーニングデータの機密情報の漏洩を防止する。
DOPPLERと呼ばれる新しいコンポーネントを開発し、この周波数領域内のDPノイズを効果的に増幅する。
実験の結果,低域通過フィルタを用いたDPは,試験精度で3%-10%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:27:07 GMT)
What if? Causal Machine Learning in Supply Chain Risk Management [47.6] 本稿では,サプライチェーンのリスク介入モデル開発における因果機械学習の利用を提案し,評価する。
我々の研究は、因果機械学習が、異なるサプライチェーンの介入の下で達成できる変化を特定することにより、意思決定プロセスを強化することを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 11:30:25 GMT)
Gating Syn-to-Real Knowledge for Pedestrian Crossing Prediction in Safe Driving [47.2] 我々はPCP(Gated-S2R-PCP)のためのGated Syn-to-Real Knowledge Transferアプローチを提案する。
我々は,スタイル伝達,分布近似,知識蒸留を含む3つのドメイン適応手法を含むフレームワークを設計する。
歩行者の位置,RGBフレーム,セマンティックイメージ,深度画像を含む3181配列の合成ベンチマークS2R-PCP-3181を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 07:42:26 GMT)
G3DST: Generalizing 3D Style Transfer with Neural Radiance Fields across Scenes and Styles [45.9] 既存の3Dスタイル転送の方法は、シングルまたは複数スタイルのシーンごとの広範な最適化が必要である。
本研究では, シーンごとの最適化やスタイルごとの最適化を必要とせずに, NeRF からスタイリングされた新しいビューをレンダリングすることで, 既存の手法の限界を克服する。
以上の結果から,本手法はシーンごとの手法に匹敵する視覚的品質を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:04:19 GMT)
Towards the "puzzle" of Chromium dimer Cr$_2$: predicting the Born-Oppenheimer rovibrational spectrum [45.0] 本稿では、Cr$$$二量体の状態のポテンシャルエネルギー曲線をX1Sigma+$で計算する。
核間距離の全体に対して初めてR$が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:18:15 GMT)
GenCA: A Text-conditioned Generative Model for Realistic and Drivable Codec Avatars [44.8] フォトリアリスティックでコントロール可能な3Dアバターは、バーチャルリアリティー(VR/MR)、テレプレゼンス、ゲーム、映画制作など、様々な用途に欠かせない。
アバター作成の伝統的な方法は、しばしば各アバターのスキャンと再構築に時間を要する。
本稿では,多彩なアイデンティティを持つ写真リアルな顔アバターを生成可能なテキスト条件生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 21:25:22 GMT)
Your Turn: At Home Turning Angle Estimation for Parkinson's Disease Severity Assessment [42.4] 本稿では,ビデオから3Dスケルトンを抽出して回転角を自動的に定量化する深層学習手法を提案する。
我々は、24人の被験者から1386個のビデオクリップを回転させて、最先端の人間のポーズ推定モデルであるFastposeとStrided Transformerを利用する。
これは、一眼レフカメラデータを用いて、自宅のPD患者によるターンの定量化を行う最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:18:50 GMT)
minimax: Efficient Baselines for Autocurricula in JAX [42.3] この研究は、加速ハードウェア上でのUEDトレーニングのためのminimaxライブラリを導入している。
JAXを使って完全に拡張された環境とオートキュラムアルゴリズムを実装し、minimaxはハードウェアアクセラレーションのためにトレーニングループ全体をコンパイルできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:12:46 GMT)
Reactzyme: A Benchmark for Enzyme-Reaction Prediction [41.3] 触媒反応に基づくアノテート酵素の新しいアプローチを提案する。
酵素反応データセットの解析に機械学習アルゴリズムを用いる。
本研究は,酵素反応予測を検索問題として捉え,酵素の触媒活性を比例してランク付けすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:19:33 GMT)
SheetAgent: Towards A Generalist Agent for Spreadsheet Reasoning and Manipulation via Large Language Models [40.6] 大規模言語モデル (LLM) は近年, スプレッドシートの自動操作のために試みられているが, 現実的なタスクではまだ研究されていない。
我々は、推論に依存した操作を伴う長い水平および複数カテゴリのタスクを特徴付けるベンチマークである$textbfSheetRM$を紹介した。
さらに,LLMのパワーを利用した新しい自律エージェントであるtextbfSheetAgent$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:03:11 GMT)
DualAnoDiff: Dual-Interrelated Diffusion Model for Few-Shot Anomaly Image Generation [40.3] 製造業における異常検査の性能は異常データの不足によって制約される。
既存の異常発生法は、生成した異常の多様性が限られている。
本稿では,新しい拡散型少数ショット画像生成モデルであるDualAnoDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:09:32 GMT)
Diffusion Feedback Helps CLIP See Better [40.1] 対照的に、CLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)は、ドメインとモダリティをまたいだオープンワールド表現の抽象化に優れている。
CLIPには、方向、量、色、構造をほとんど区別できないような、深刻な視覚的欠点がある。
自己教師付き拡散プロセスによって視覚的欠点を克服するCLIPモデルに対する後学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:55:36 GMT)
Learning with Unmasked Tokens Drives Stronger Vision Learners [39.8] マスク付き画像モデリング(MIM)は,自己指導型学習戦略の先駆けとなる。
トレーニングプロセスに不正トークンを明示的に組み込むことでMIMを改善する。
ImageNet-1Kでは、VT-Bで84.2%の精度を実現し、0.6%のゲインを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:46:20 GMT)
Can Visual Foundation Models Achieve Long-term Point Tracking? [38.0] 点追跡の文脈における視覚基盤モデルの幾何学的認識を評価する。
以上の結果より, 安定拡散とDINOv2の特徴は, ゼロショット設定において優れた幾何対応能力を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:58:08 GMT)
Topological GCN for Improving Detection of Hip Landmarks from B-Mode Ultrasound Images [37.9] トポロジカルGCN (TGCN) と改良コンバータ (TGCN-ICF) を統合した新しいヒップランドマーク検出モデルを提案する。
TGCN-ICFには、熱マップを生成する改良コンバータ(ICF)サブネットワークと、ランドマーク検出をさらに洗練するためのTGCNサブネットワークという2つのワークが含まれている。
実DDHデータセットにおける実験結果から,提案したTGCN-ICFが比較アルゴリズムのすべてより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:47:38 GMT)
Discovering Long-Term Effects on Parameter Efficient Fine-tuning [36.8] 事前訓練されたニューラルネットワーク(Annns)は、堅牢なパターン認識機能を示す。
アンとBNNはヒト脳、特にBNNと大きな類似点を共有している
アンは微調整によって新しい知識を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:27:29 GMT)
CSS-Segment: 2nd Place Report of LSVOS Challenge VOS Track [35.7] 第6回 LSVOS Challenge VOS Track at ECCV 2024 において,ビデオオブジェクトセグメンテーションのためのチーム "yuanjie" のソリューションを紹介した。
提案したCSS-Segmentは、複雑なオブジェクトの動きや長期的なプレゼンテーションのビデオにおいて、より優れたパフォーマンスが期待できる。
第6回 LSVOS Challenge VOS Track at ECCV 2024 で第2位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:47:56 GMT)
Selective Preference Optimization via Token-Level Reward Function Estimation [34.6] 本稿では,鍵トークン選択を効率よく行う新しい選択的アライメント戦略である選択的選好最適化(SePO)を提案する。
SePOは、応答レベルのアノテーションを備えた既存のアライメントデータセットに適用します。
実験の結果、SePOはターゲットデータセット上の30%のキートークンだけを最適化することで、競合するベースラインメソッドを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:44:04 GMT)
Intelligent Model Update Strategy for Sequential Recommendation [34.0] 我々はIntellectReqを紹介した。IntellectReqはエッジで動作するように設計されており、最小の通信オーバーヘッドでパラメータ要求のコスト対効果を評価できる。
本研究では,実時間ユーザ動作を正規分布に変換するために統計マッピング手法を用い,モデルの不確実性を定量化するためにマルチサンプル出力を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:22:16 GMT)
Fast Unsupervised Deep Outlier Model Selection with Hypernetworks [32.2] 我々はDODモデルのチューニングにHYPERを導入し、監視なしでの検証とHP/モデル空間の効率的な探索という2つの基本的な課題に対処する。
鍵となるアイデアは、HPをメインのDODモデルの最適な重みにマッピングする新しいハイパーネットワーク(HN)を設計し、訓練することである。
HYPERは、多くのDODモデルの重みを動的に生成できる単一のHNを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:39:06 GMT)
Safeguarding Vision-Language Models Against Patched Visual Prompt Injectors [31.4] 視覚言語モデル(VLM)は、視覚とテキストのデータを組み合わせて理解と相互作用を強化する革新的な方法を提供する。
パッチベースの敵攻撃は、物理的な視覚応用において最も現実的な脅威モデルと考えられている。
本研究では,スムージング技術に根ざした防御機構であるSmoothVLMを導入し,VLMをパッチ付き視覚プロンプトインジェクタの脅威から保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:28:45 GMT)
A layer-wise analysis of Mandarin and English suprasegmentals in SSL speech models [31.3] 英語とmandarin wav2vec 2.0モデルは抽象的な上述のカテゴリの文脈表現を学ぶ。
モデルは、トレーニングデータの言語に存在する機能を表現するのが得意です。
HuBERT と WavLM は wav2vec 2.0 と同様の表現を学習し、主に後の層の性能が異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 22:03:40 GMT)
Reviving the Context: Camera Trap Species Classification as Link Prediction on Multimodal Knowledge Graphs [31.2] カメラトラップ画像に関連付けられた構造化コンテキストを利用して,カメラトラップにおける種分類タスクの分布外一般化を促進する。
野生動物の写真は、捕獲された時間と場所の詳細と、動物種に関する構造化された生物学的知識に関連付けられる。
マルチモーダル知識グラフにおけるリンク予測として種分類を変換する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） (Sat, 24 Aug 2024 16:13:24 GMT)
Probing the Robustness of Vision-Language Pretrained Models: A Multimodal Adversarial Attack Approach [31.0] トランスを用いた視覚言語事前学習は、多数のマルチモーダルタスクにおいて例外的な性能を示した。
既存のマルチモーダルアタック手法は、視覚とテキストのモダリティ間のクロスモーダルな相互作用をほとんど見落としている。
本稿では,視覚的・テキスト的両モードの対向的摂動を同時に導入する,JMTFA(Joint Multimodal Transformer Feature Attack)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:31:37 GMT)
Efficient Reinforced DAG Learning without Acyclicity Constraints [30.7] RL機械による新たな因果発見手法としてREACT(Reinforced DAG learning without acyclicity Constraints)を提案する。
DAGの新たなパラメトリゼーションにより、実数値ベクトルを1ステップで有効なDAGを表す隣接行列にマッピングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:12:21 GMT)
A Law of Next-Token Prediction in Large Language Models [30.3] 我々は,事前学習された大規模言語モデルにおいて,中間層を経由した文脈化トークン埋め込みの学習を規定する,正確かつ定量的な法則を導入する。
その結果, 各層は最下層から最上層までの予測精度の向上に等しく寄与していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:48:40 GMT)
Outlier Detection Bias Busted: Understanding Sources of Algorithmic Bias through Data-centric Factors [28.9] unsupervised outlier detection (OD) は、金融、セキュリティ等に多くの応用がある。
この研究は、データ中心の異なる要因の下で検出モデルを監査することで、ODの不公平な源泉に光を当てることを目的としている。
この研究に基づくODアルゴリズムは、すべて公正な落とし穴を示すが、どの種類のデータバイアスがより影響を受けやすいかは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:35:32 GMT)
Detecting Adversarial Data via Perturbation Forgery [28.6] 逆検出は、自然データと逆データの間の分布とノイズパターンの相違に基づいて、データフローから逆データを特定し、フィルタリングすることを目的としている。
不均衡および異方性雑音パターンを回避した生成モデルに基づく新しい攻撃
本研究では,ノイズ分布の摂動,スパースマスク生成,擬似対向データ生成を含む摂動フォージェリを提案し,未知の勾配に基づく,生成モデルに基づく,物理的対向攻撃を検出することができる対向検出器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:00:36 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） (Sat, 24 Aug 2024 13:07:51 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） (Sat, 24 Aug 2024 13:09:26 GMT)
Syntax-Guided Procedural Synthesis of Molecules [26.9] 合成可能な分子の設計と、合成不可能な分子へのアナログの推奨は、分子発見を加速させる重要な問題である。
プログラム合成のアイデアを用いて,両問題を再認識する。
合成木の意味論から合成骨格を分離し,合成経路の空間を推論するための二段階の枠組みを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:32:36 GMT)
Pandora's Box or Aladdin's Lamp: A Comprehensive Analysis Revealing the Role of RAG Noise in Large Language Models [25.9] 大規模言語モデル(LLM)における幻覚に対処するための重要な手法として、検索型拡張生成(RAG)が登場している。
本稿では,言語的観点から7つの異なるノイズタイプを定義し,ノイズRAGベンチマーク(NoiserBench)を確立する。
我々の分析は、より堅牢で適応可能なRAGソリューションを開発し、多様な検索シナリオにまたがる幻覚を緩和するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:23:01 GMT)
UrbanIR: Large-Scale Urban Scene Inverse Rendering from a Single Video [25.3] UrbanIRは、1つのビデオで様々な照明条件下でのシーンのリアルで自由視点のレンダリングを可能にする新しい逆グラフィックモデルである。
形状、アルベド、可視性、そして太陽と空の照明は、車載カメラなど、幅広いベースラインのビデオから正確に推測する。
UrbanIRはこれらの問題に、逆グラフィック推論とレンダリングアーティファクトのエラーを減らす新たな損失で対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:43:54 GMT)
DSP: Dynamic Sequence Parallelism for Multi-Dimensional Transformers [25.0] シーケンス並列性の新しい抽象化として動的シーケンス並列性(DSP)を提案する。
DSPは通信コストの大幅な削減、モジュール間の適応性、最小限の制約による実装の容易性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:39:52 GMT)
Automated Software Vulnerability Patching using Large Language Models [25.0] 我々は、事前訓練された大規模言語モデル(LLM)のパワーとメリットを活用して、自動脆弱性パッチを可能にする。
脆弱なコード動作を効果的に推論するために,LLMに適応的なプロンプトを導入する。
ゼロデイ脆弱性を含む実世界の脆弱性コードに対するLLMの評価は、既存のプロンプト法と最先端の非LLM技術の両方に優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:51:50 GMT)
Quantum-machine-assisted Drug Discovery: Survey and Perspective [24.8] 従来のコンピュータ支援ドラッグデザイン(CADD)は、このプロセスの加速に大きな進歩をもたらした。
量子コンピューティングの本質的な能力を活用することで、新しい薬を市場に投入する際の時間とコストを削減できるかもしれません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 05:38:31 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） (Sat, 24 Aug 2024 13:00:41 GMT)
Recent Event Camera Innovations: A Survey [24.2] 人間の視覚システムにインスパイアされたイベントベースのビジョンは、低レイテンシ、高ダイナミックレンジ、消費電力の削減といったトランスフォーメーション機能を提供する。
本稿では、イベントカメラに関する総合的な調査を行い、その進化を経時的に追跡する。
この調査は、主要な製造業者による様々なイベントカメラモデル、重要な技術マイルストーン、そして影響力のある研究貢献をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:48:25 GMT)
Transmitter Actions for Secure Integrated Sensing and Communication [23.3] 本研究は、セキュアな統合センシング通信(ISAC)システムを、行動依存チャネル状態とチャネル出力フィードバックを備えたワイヤタップチャネルとしてモデル化する。
送信されたメッセージは、共通のメッセージとセキュアなメッセージに分割される。
セキュアなメッセージは盗聴者から秘密にしておく必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:37:23 GMT)
IntOPE: Off-Policy Evaluation in the Presence of Interference [23.2] オフ・ポリティ・アセスメント(OPE: Off-Policy Evaluation)は、仮説的政策の潜在的影響を評価するために用いられる。
IntIPWはIPWスタイルの推定器で、個々のアクションと隣接するエンティティの影響の両方を考慮し、重要度を極端に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:07:25 GMT)
R2G: Reasoning to Ground in 3D Scenes [22.9] R2G(Reasoning to Ground)は、3Dシーン内の対象物を推論的にグラウンド化するニューラルネットワークのシンボルモデルである。
R2Gは、セマンティックな概念に基づくシーングラフで3Dシーンを明示的にモデル化し、オブジェクトエンティティ間での注意伝達を反復的にシミュレートする。
Sr3D/Nr3Dベンチマークの実験により、R2Gは解釈可能性の向上を維持しつつ、以前の研究と同等の結果を得ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:52:14 GMT)
Localize-and-Stitch: Efficient Model Merging via Sparse Task Arithmetic [22.7] ローカライズ・アンド・スティッチ(Localize-and-Stitch)は、モデルをローカライズされた方法でマージする新しいアプローチである。
提案手法は,微調整性能に寄与するスパース領域を効果的に検出できることを実証する。
また,本アルゴリズムはモデル圧縮を容易にし,事前学習した知識を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:14:02 GMT)
A Comparison of Imitation Learning Algorithms for Bimanual Manipulation [22.5] 本研究では,顕著な模倣学習アプローチの限界とメリットを実証する。
我々は,過剰制約付き力学系を含む複雑な双方向操作タスクにおいて,それぞれのアルゴリズムを評価する。
模倣学習は複雑なタスクを解くのに適しているが、全てのアルゴリズムが摂動、トレーニング要件、パフォーマンス、使いやすさに等しいわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:01:16 GMT)
Narratives at Conflict: Computational Analysis of News Framing in Multilingual Disinformation Campaigns [22.1] 我々は、同じ問題の多言語フレーミングが体系的にどう異なるかを考察する。
ロシアが支援する偽情報キャンペーンの8年間を、15カ国をターゲットとする4つの言語で8万件のニュース記事に費やしています。
参加者のターゲット言語によっては, 意図的かつ一貫して, 特定のフレーミングを好んでいることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:51:47 GMT)
From Classification to Clinical Insights: Towards Analyzing and Reasoning About Mobile and Behavioral Health Data With Large Language Models [21.4] 我々は,多センサデータから臨床的に有用な知見を合成するために,大規模言語モデルを活用する新しいアプローチを採っている。
うつ病や不安などの症状とデータの傾向がどのように関連しているかを,LSMを用いて推論する思考促進手法の連鎖を構築した。
GPT-4のようなモデルでは数値データの75%を正確に参照しており、臨床参加者は、この手法を用いて自己追跡データを解釈することへの強い関心を表明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:48:01 GMT)
Temporal Elections: Welfare, Strategyproofness, and Proportionality [21.4] 我々は、実用的福祉(Util)と平等的福祉(Egal)の2つの目的に焦点を当て、関連する問題の計算複雑性を考察する。
我々は、Util の最大化は容易であるが、Egal の対応する決定問題は制限された場合においてもNP完全であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:52:26 GMT)
Synergy-of-Thoughts: Eliciting Efficient Reasoning in Hybrid Language Models [19.5] 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のタスクにおいて顕著な創発能力を示しているが、関連する高価なAPIコストは、実際のアプリケーションを大幅に制限している。
本稿では,異なるスケールのハイブリッドLLMの相乗的ポテンシャルを効率的に推論するために,「思考のシネルギー」を提案する。
SoTはAPIコストを38.3%-75.1%削減し、最先端の推論精度とソリューションの多様性を同時に達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:46:55 GMT)
SarcasmBench: Towards Evaluating Large Language Models on Sarcasm Understanding [19.4] 異なるプロンプト手法を用いて,広く使用されている6つのベンチマークデータセットの評価を行った。
GPT-4 は様々なプロンプト法で他の LLM よりも一貫して著しく優れている。
ゼロショットIOプロンプト法は、ゼロショットIOと少数ショットCoTという2つの方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:58:40 GMT)
Make Every Penny Count: Difficulty-Adaptive Self-Consistency for Cost-Efficient Reasoning [19.4] 自己整合性(英: Self-Consistency, SC)は、思考の連鎖推論のための復号法である。
その変種である適応自己整合(ASC)とアーリーストッピング自己整合(ESC)は、プレサンプルの集合の後方分布に基づいて標本の数を動的に調整する。
本稿では,事前視点と後方視点の両方からの難易度情報を利用して,推論資源を適応的に割り当てるDifficulty-Adaptive Self-Consistency (DSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:03:35 GMT)
SpeechCraft: A Fine-grained Expressive Speech Dataset with Natural Language Description [19.1] 本稿では,表現的かつ鮮明な人間の言語記述で単語中の音声クリップに注釈を付ける,解釈のための自動音声アノテーションシステムを提案する。
本システムでは,自然言語記述の調整による音声スタイルの深い理解を提供する。
約2000時間の音声データを含み、200万以上の音声クリップを含む、高度に記述的な自然言語スタイルのプロンプトによって区別されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:36:08 GMT)
Is Functional Correctness Enough to Evaluate Code Language Models? Exploring Diversity of Generated Codes [18.0] 言語モデル(LM)は、自然言語の要求からコードを生成する素晴らしい能力を示した。
我々は、LMが生成するコードの多様性を、コード生成能力を評価するための重要な基準として強調する。
本稿では,コード間の類似性や機能的正しさを指標として,生成コードの多様性を評価するための体系的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 07:40:22 GMT)
Latent Diffusion Prior Enhanced Deep Unfolding for Snapshot Spectral Compressive Imaging [17.5] スナップショット分光画像再構成は、単発2次元圧縮計測から3次元空間スペクトル像を再構成することを目的としている。
我々は, 深部展開法に先立って劣化のないモデルを生成するため, 遅延拡散モデル(LDM)という生成モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:37:10 GMT)
Time-Series Contrastive Learning against False Negatives and Class Imbalance [17.4] 我々は理論分析を行い、それらが基本的な問題、つまりInfoNCEの損失に基づくフレームワークに固有の偽陰性とクラス不均衡を見落としていることを発見した。
インスタンス識別タスクに携わるモデルに対して,SimCLRフレームワークに根ざした直感的な修正を導入する。
半教師付き一貫性分類を行い、マイノリティクラスの代表的能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:26:54 GMT)
Self-Supervised Disentangled Representation Learning for Robust Target Speech Extraction [17.1] 音声信号は、大域的な音響特性と局所的な意味情報の両方を含むため、本質的に複雑である。
対象音声抽出のタスクでは、参照音声における大域的・局所的な意味情報の特定の要素が話者の混乱を招く可能性がある。
本稿では,この課題を克服するために,自己教師付き不整合表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:03:26 GMT)
Understanding Uncertainty-based Active Learning Under Model Mismatch [16.4] 不確実性に基づくアクティブラーニング(UAL)は、予測の不確実性に基づいて選択されたラベル付きプールから重要なサンプルのラベル(s)をクエリすることで動作する。
UALの有効性は、モデル容量と、採用されている不確実性ベースの取得機能に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 23:37:08 GMT)
Synesthesia of Machines (SoM)-Enhanced ISAC Precoding for Vehicular Networks with Double Dynamics [15.8] 統合センシング・通信(ISAC)技術は車載ネットワークにおいて重要な役割を担っている。
ダブルダイナミクスは、リアルタイムISACプリコーディング設計において重要な課題を示す。
本稿では,機械(SoM)に強化されたプリコーディングパラダイムの合成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 10:35:10 GMT)
As Biased as You Measure: Methodological Pitfalls of Bias Evaluations in Speaker Verification Research [15.7] 本研究では,測定がバイアス評価の結果に与える影響について検討する。
偏見評価は,評価基準値に強く影響されていることを示す。
以上の結果から,比に基づく偏差測定の活用を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:04:51 GMT)
Rethinking Video Deblurring with Wavelet-Aware Dynamic Transformer and Diffusion Model [15.7] 拡散モデル(DM)は高周波の詳細を生成するのに強力な能力を持つ。
本稿では,拡散モデルをWavelet-Aware Dynamic Transformerに統合した新しいビデオデブロアリングフレームワークVD-Diffを提案する。
提案するVD-Diffは,GoPro,DVD,BSD,Real-World Videoデータセット上でSOTA法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:13:47 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） (Sat, 24 Aug 2024 20:36:58 GMT)
EAS-SNN: End-to-End Adaptive Sampling and Representation for Event-based Detection with Recurrent Spiking Neural Networks [14.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパーススパイク通信を通じてイベント駆動の操作を行う。
本稿では,Residual potential Dropout (RPD) と Spike-Aware Training (SAT) を導入する。
我々の方法では、Gen1データセットで4.4%のmAP改善が得られ、パラメータは38%減少し、3つのタイムステップしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:04:52 GMT)
LBC: Language-Based-Classifier for Out-Of-Variable Generalization [14.0] 大規模言語モデル(LLM)は、応答生成のような自然言語処理タスクにおいて大きな成功を収めている。
LLMの事前学習された知識により、追加のトレーニングなしでテストに現れる新しい変数を解釈できることがわかった。
本稿では,LBC(Language-Based-Classifier)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:22:09 GMT)
Empowering Pre-Trained Language Models for Spatio-Temporal Forecasting via Decoupling Enhanced Discrete Reprogramming [13.7] S時間予測のための PLM 再構成フレームワーク sctextPST を提案する。
提案手法は,特にデータスカースシナリオにおいて,最先端の時間予測モデルよりも顕著に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 07:59:36 GMT)
IDEA:Enhancing the Rule Learning Ability of Language Agents through Induction, Deduction, 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） (Sat, 24 Aug 2024 03:23:09 GMT)
Is Sarcasm Detection A Step-by-Step Reasoning Process in Large Language Models? [13.2] 4つのサブメソッドを含む新しいプロンプトフレームワーク(SarcasmCue)を導入する。
シーケンシャルおよび非シーケンシャルなプロンプト法を考慮し、人間の皮肉を検出するために、大きな言語モデル(LLM)を用いる。
我々のフレームワークは、4つのデータセットでF1スコアの4.2%、2.0%、29.7%、58.2%を継続的に最先端(ToT)にプッシュします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:44:11 GMT)
Complexity Matters: Dynamics of Feature Learning in the Presence of Spurious Correlations [13.1] 突発的な相関の下で特徴学習のダイナミクスを考察する。
以上の結果から, 最終層の再トレーニングの成功を正当化し, 急激な相関を除去できることが示唆された。
また、突発的特徴の早期学習を利用する一般的なデバイアスアルゴリズムの限界も特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 10:03:35 GMT)
DeepVoting: Learning Voting Rules with Tailored Embeddings [13.0] 我々は、よい投票規則を設計する問題は、投票規則の確率的なバージョンを学ぶことの1つに再キャストする。
社会的選択文献からの選好プロファイルの埋め込みにより,既存の投票ルールをより効率的に学習できることを示す。
また、埋め込みを用いて学習したルールを微調整して、公理特性を改善した新しい投票ルールを作成することも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:15:20 GMT)
MUC: Mixture of Uncalibrated Cameras for Robust 3D Human Body Reconstruction [12.9] 複数のカメラは、人物の包括的なマルチビュービデオカバレッジを提供することができる。
以前の研究では、複数の視点の下で自己排除によって生じる課題を見落としていた。
複数のカメラビューから3次元人体を再構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:40:17 GMT)
A Deep Neural Network Framework for Solving Forward and Inverse Problems in Delay Differential Equations [12.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく遅延微分方程式(DDE)の統合フレームワークを提案する。
このフレームワークは、DDEの多様な要件を満たすために遅延微分方程式をニューラルネットワークに埋め込むことができる。
逆問題に対処する際、NDDEフレームワークは観測データを利用して単一の遅延パラメータや複数の遅延パラメータを正確に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:25:32 GMT)
End-to-End Cost-Effective Incentive Recommendation under Budget Constraint with Uplift Modeling [12.2] 本稿では,予算制約下でのエンド・ツー・エンド・エンド・コスト・エフェクティブ・インセンティブ・レコメンデーション(E3IR)モデルを提案する。
具体的には、アップリフト予測モジュールと微分可能なアロケーションモジュールの2つのモジュールから構成される。
E3IRは既存の2段階アプローチに比べてアロケーション性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:24:42 GMT)
TVG: A Training-free Transition Video Generation Method with Diffusion Models [12.0] 遷移ビデオはメディア制作において重要な役割を担い、視覚的物語の流れとコヒーレンスを高める。
拡散モデルに基づくビデオ生成の最近の進歩は、トランジションを作成する新しい可能性を提供するが、フレーム間の関係モデリングの貧弱や突然のコンテンツ変更といった課題に直面している。
本稿では,これらの制約に対処するビデオレベルの拡散モデルを用いて,新たなトレーニング不要な遷移ビデオ生成(TVG)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 00:33:14 GMT)
LlamaDuo: LLMOps Pipeline for Seamless Migration from Service LLMs to Small-Scale Local LLMs [12.0] LlamaDuo"は、サービス指向の大規模言語モデルから、より小さく、ローカルに管理可能なモデルに移行するためのパイプラインである。
当社のパイプラインは,運用上の障害や厳格なプライバシポリシ,あるいはオフライン要件の存在下でのサービス継続性の確保に不可欠です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 05:03:08 GMT)
ESA: Annotation-Efficient Active Learning for Semantic Segmentation [11.7] 局所的な構造的手がかりを捉えるために,スーパーピクセルグループ化を併用したクラス非依存マスク提案ネットワークを提案する。
提案手法は既存のピクセルベースの手法よりも優れ,最小限のクエリで優れた結果が得られる。
例えば、従来の手法で要求される5000クリックとは対照的に、アノテーションにはたった40クリックしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:30:03 GMT)
Why Antiwork: A RoBERTa-Based System for Work-Related Stress Identification and Leading Factor Analysis [11.6] R/アンチワーク(R/antiwork)は、反作業運動のサブレディット(サブレディット)である。
我々は、アンチワーク感情検出のための新しいデータセットを作成し、アンチワーク感情で単語をハイライトするモデルを訓練する。
我々は、アンティワーク運動と同一視する個人のマインドセットに関する重要な洞察を明らかにするために、質的かつ定量的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 05:15:15 GMT)
TVDiag: A Task-oriented and View-invariant Failure Diagnosis Framework with Multimodal Data [11.4] マイクロサービスベースのシステムは、複雑なインタラクションとスケールの拡大によって、信頼性上の問題に悩まされることが多い。
単一モードのデータを使用する従来の障害診断方法は、制限された情報のため、すべての障害シナリオをほとんどカバーできない。
我々は,マルチモーダルな障害診断フレームワークである textitTVDiag を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:50:15 GMT)
Neuro-Symbolic AI for Military Applications [11.1] Neuro-Symbolic AIは、ニューラルネットワークとシンボリック推論の強みを活用して強化する、新たなアプローチである。
意思決定の改善、複雑なインテリジェンス分析の自動化、自律システム強化の能力について検討する。
我々は、軍事および民間の応用において、ニューロ・シンボリックAIの開発と展開に不可欠な倫理的、戦略的、技術的考察に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:44:30 GMT)
Time Evidence Fusion Network: Multi-source View in Long-Term Time Series Forecasting [10.7] 時系列予測には、特に大規模なデータセットを扱う場合、タイムラインが必要である。
本稿では情報融合の観点から新しいバックボーンを提案する。
モデルは性能、正確性、安定性、解釈可能性のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 07:23:13 GMT)
Prompt-Softbox-Prompt: A free-text Embedding Control for Image Editing [10.1] テキスト埋め込みの絡み合いと不透明さは、正確な画像編集を実現する上で重要な課題である。
PSP (Prompt-Softbox-Prompt) と呼ばれる自由テキスト埋め込み制御方式を用いた新しい画像編集手法を提案する。
PSPは、クロスアテンション層にテキスト埋め込みを挿入または追加し、Softboxを使用してセマンティックインジェクションの特定の領域を定義し制御することで、正確な画像編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:33:26 GMT)
Learning and Blending Robot Hugging Behaviors in Time and Space [10.0] 複数の相互作用の重畳を含む複雑な相互作用において、適切なロボット応答を予測できる模倣学習に基づく物理ロボットインタラクションアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは先行研究の一般化であり、元の定式化は単一相互作用の特定のケースに還元されることを示す。
提案アルゴリズムは,既存の最先端手法と比較して,精度,応答性,タイミングに関して,定量的な予測誤差と,より良好な参加者応答が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:29:13 GMT)
Mean Height Aided Post-Processing for Pedestrian Detection [9.7] 本稿では,歩行者データセットの視点効果を例として捉え,ポストプロセッシングにおける平均高さ支援抑制法を提案する。
提案手法は実装が容易で,プラグアンドプレイである。
平均身長が特定の検出器で抑制されたことの組み合わせは、カルテックとシティパーソンズのデータセットで最先端の歩行者検出器を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:20:47 GMT)
PriPL-Tree: Accurate Range Query for Arbitrary Distribution under Local Differential Privacy [9.4] 階層木構造と断片線形関数を組み合わせた新しいデータ構造であるPriPL-Treeを紹介する。
PriPL-Treeは、いくつかの行セグメントで基礎となるデータ分散を正確にモデル化し、レンジクエリのより正確な結果をもたらす。
新たなデータ対応アダプティブグリッドを用いた多次元ケースに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:05:08 GMT)
On the Feasibility of Creating Iris Periocular Morphed Images [9.0] 本研究は、画像レベルで虹彩形態を生成するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
ペア対象の選択、セグメンテーション、形態形成、新しい虹彩認識システムなど、異なる段階を考慮する。
その結果,従来の虹彩認識システムと混同できる非常にリアルな画像が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:48:46 GMT)
Progressive-Proximity Bit-Flipping for Decoding Surface Codes [9.0] トリックやサーフェスコードのようなトポロジカル量子コードは、ハードウェア実装の優れた候補である。
既存のデコーダは、計算複雑性の低いような要求を満たすのに不足することが多い。
トリックおよび表面符号に適した新しいビットフリップ(BF)デコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:42:49 GMT)
Differentially Private Publication of Electricity Time Series Data in Smart Grids [8.9] 地理的地域における電力消費の時系列は、消費者の行動研究やエネルギー政策決定の指針となる貴重なデータ源である。
しかし、そのようなデータの公開は、個人の習慣やライフスタイルに関する繊細な詳細を明らかにする可能性があるため、重要なプライバシー問題を引き起こす。
本稿では,DP 準拠の電力消費データ公開のための新手法である EmT (S Private Timeseries) を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 23:30:09 GMT)
Size Aware Cross-shape Scribble Supervision for Medical Image Segmentation [8.2] 医用画像のセグメンテーションタスクにおいて,ネットワークトレーニングの高速化のために,スクリブル・インスペクションが広く用いられている。
これは、特に医療画像の文脈において、様々なスケールターゲットを収容することの難しさに悩まされることが多い。
本稿では,これらの課題を克服する3つの新しい手法を提案する。1) クロス形状のスクリブルアノテーション法,2) クロス形状に基づく擬似マスク法,3) サイズ対応マルチブランチ法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:55:02 GMT)
Data Augmentation for Continual RL via Adversarial Gradient Episodic Memory [7.8] 連続RLでは、学習者は定常的でないシーケンシャルなタスクと対話し、以前の知識を忘れずに新しいタスクを学習する必要がある。
本稿では,連続RLにおけるデータ拡張の有効性について検討する。
本稿では,乱数振幅スケーリング,ステートスウィッチ,ミックスアップ,逆数拡張,Adv-GEMなどのデータ拡張が,既存の連続RLアルゴリズムを改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:43:35 GMT)
Explainable Concept Generation through Vision-Language Preference Learning [7.7] 概念に基づく説明は、ポストホック後のディープニューラルネットワークを説明するための一般的な選択肢となっている。
視覚言語生成モデルを微調整する強化学習に基づく選好最適化アルゴリズムを考案する。
提案手法の有効性と信頼性に加えて,ニューラルネットワーク解析の診断ツールとしての有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:26:42 GMT)
Hybrid Training for Enhanced Multi-task Generalization in Multi-agent Reinforcement Learning [7.6] HyGenは、オンラインとオフラインの学習を統合し、マルチタスクの一般化とトレーニング効率の両立を保証する新しいハイブリッドMARLフレームワークである。
我々は、我々のフレームワークが一般的なスキルを効果的に抽出し、洗練し、目に見えないタスクに印象的な一般化をもたらすことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:37:03 GMT)
Geometric ergodicity of SGLD via reflection coupling [7.5] 非変分条件下でのグラディエント・ランゲヴィン・ダイナミクス(SGLD)アルゴリズムのエルゴディディティを考察する。
SGLD の Wasserstein 座標系は、目標分布が数セットの外側でのみ対数凹であるときに証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:46:52 GMT)
MPruner: Optimizing Neural Network Size with CKA-Based Mutual Information Pruning [7.3] プルーニング(Pruning)は、ニューラルネットワークのサイズを減らし、数学的に精度の保存を保証している、よく確立されたテクニックである。
我々は,ベクトル類似性により相互情報を活用する新しいプルーニングアルゴリズムMPrunerを開発した。
MPrunerはCNNとトランスフォーマーベースのモデルで最大50%のパラメータとメモリ使用量の削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 05:54:47 GMT)
Optimal Layer Selection for Latent Data Augmentation [7.0] 各種実験環境におけるデータ拡張(DA)の適用に適した層の動向について検討した。
DAに適した層を自動的に調整するために,適応層選択法(AdaLASE)を提案する。
提案したAdaLASE法は, 期待値に変化し, 総合試験精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:38:38 GMT)
An Information-Theoretic Approach for Detecting Edits in AI-Generated Text [7.0] 本稿では,ある記事が生成言語モデルで完全に書かれたのか,あるいは異なる著者による編集を含むのか,あるいは人間なのかを判断する手法を提案する。
本手法の有効性を実データを用いた広範囲な評価により示す。
我々の分析は、情報理論とデータ科学の共通点における興味深い研究課題をいくつか提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 00:15:28 GMT)
Scalable Similarity-Aware Test Suite Minimization with Reinforcement Learning [6.9] TripRLは多種多様なテストスイートを生成し、高いテスト効率を実現している。
本稿では,TripRLのランタイムは,Multi-Criteria Test Suite Minimization問題の規模と線形にスケール可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:43:03 GMT)
Decentralised Gradient-based Variational Inference for Multi-sensor Fusion and Tracking in Clutter [6.9] 本稿では,時間変化のある分散マルチセンサネットワーク下でのクラッタ内の複数物体の追跡作業について検討する。
提案手法は, 局所処理と近接センサのみとの通信により, 最適分散融合を実現する。
提案手法は, 追従精度の集中核融合と実証的に等価であり, 比較コストで準最適核融合技術を超え, コンセンサスに基づく多対象トラッカーよりもはるかに低い通信オーバヘッドを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 23:20:38 GMT)
Face Clustering via Early Stopping and Edge Recall [6.8] 本稿では,非教師付き顔クラスタリングアルゴリズム FC-ES と教師付き顔クラスタリングアルゴリズム FC-ESER を提案する。
提案するFC-ESとFC-ESERは,従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:53:02 GMT)
Unc-TTP: A Method for Classifying LLM Uncertainty to Improve In-Context Example Selection [6.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで例外的なパフォーマンスを示している。
ユーザにとって、応答が確実に生成されるか、あるいはユーザの期待に応えて作られているかを判断することは困難である。
本稿では,LLMの不確かさを分類するために,新しい不確実性三部テストパラダイム (Uncertainty Tripartite Testing Paradigm: Unc-TTP) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:26:43 GMT)
Grover Adaptive Search for Maximum Likelihood Detection of Generalized Spatial Modulation [6.7] 本稿では,GSM信号の最大検出のための量子支援手法を提案する。
フォールトトレラント量子計算では,データシンボルの数とコンステレーションサイズが比較的大きい場合,提案手法は古典解よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:14:04 GMT)
External Prompt Features Enhanced Parameter-efficient Fine-tuning for Salient Object Detection [6.6] Salient Object Detection (SOD) は、画像中の最も健全なオブジェクトを見つけ、ピクセルレベルのバイナリマスクを出力することを目的としている。
トランスフォーマーに基づく手法は,グローバルなセマンティック理解により,有望な性能を実現する。
そこで本研究では,トレーニングパラメータ数の削減を目的とした,パラメータ効率の高いファインチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:17:23 GMT)
Solving Oscillator ODEs via Soft-constrained Physics-informed Neural Network with Small Data [6.3] 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN),従来のニューラルネットワーク(NN),および微分方程式(DE)に関する従来の数値離散化法を比較した。
我々は,ソフト制約のPINNアプローチに注目し,その数学的枠組みと計算フローを正規Dsと部分Dsの解法として定式化した。
我々は、PINNのDeepXDEベースの実装が、トレーニングにおいて軽量コードであり、効率的なだけでなく、CPU/GPUプラットフォーム間で柔軟なことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:54:34 GMT)
AnoPLe: Few-Shot Anomaly Detection via Bi-directional Prompt Learning with Only Normal Samples [6.3] AnoPLeは、異常を事前に知ることなく、異常検出のために設計されたマルチモーダル・プロンプト学習手法である。
AnoPLe は MVTec-AD と VisA で 94.1% と 86.2% Image AUROC をそれぞれ記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:41:19 GMT)
Temporally-consistent 3D Reconstruction of Birds [5.8] 本研究では,特定の種類の海鳥の単眼映像から3Dのポーズと形状を復元する手法を提案する。
我々は,9羽の鳥を同時に捕獲した映像を1万フレームのリアルタイムデータセットとして提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:12:36 GMT)
Parkinson's Disease Classification Using Contrastive Graph Cross-View Learning with Multimodal Fusion of SPECT Images and Clinical Features [5.7] パーキンソン病(PD)は世界中の何百万もの人に影響を与え、運動に影響を与えている。
以前の研究では、ディープラーニングをPD予測に利用し、主に医療画像に焦点を当て、データの基盤となる多様体構造を無視した。
本研究では,画像特徴と非画像特徴の両方を包含するマルチモーダルアプローチを提案し,PD分類にコントラッシブなクロスビューグラフ融合を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 23:08:41 GMT)
Extracting topological orders of generalized Pauli stabilizer codes in two dimensions [5.6] 本稿では,2次元システムにおける変換不変な一般化されたパウリ安定化符号から位相データを抽出するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは$mathbbZ_d$ quditsに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:34:20 GMT)
Knowledge-Aware Conversation Derailment Forecasting Using Graph Convolutional Networks [5.6] 我々は,対話文脈情報の知識ベースからコモンセンス文を導出し,グラフニューラルネットワークの分類アーキテクチャを充実させる。
我々は,発話のマルチソース情報をカプセルに融合し,会話の脱線を予測するためにトランスフォーマーベースの予測器が使用する。
我々のモデルは,CGAおよびCMVベンチマークデータセットの最先端モデルよりも優れ,会話のダイナミクスと文脈の伝播を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:40:28 GMT)
Improving Robustness to Model Inversion Attacks via Sparse Coding Architectures [5.0] 最近のモデル反転攻撃アルゴリズムでは、ニューラルネットワークのプライベートかつ潜在的に敏感なトレーニングデータを繰り返しクエリすることで、敵が再構築することができる。
我々は,このタイプの攻撃に対して優れたロバスト性を得るために,スパースコーディング層を利用する新しいネットワークアーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:29:35 GMT)
Leo: Lagrange Elementary Optimization [4.9] この論文ではLeoアルゴリズムの主目的と概念のインスピレーションとモチベーションについて述べる。
The results of Leo for 19 classic benchmark test function are evaluation against DA, PSO, and GA。
レオの実用性を実証するために、現実世界における新しい応用が紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:16:55 GMT)
Utilizing Large Language Models for Named Entity Recognition in Traditional Chinese Medicine against COVID-19 Literature: Comparative Study [4.7] 新型コロナウイルスに対するTCMに関する389項目のデータセットを作成し,その内48項目に3つのドメインに属する6種類のエンティティを手動で注釈付けした。
次に、ChatGPT(GPT-3.5およびGPT-4)と4つの最先端BERTベースの質問応答(QA)モデルを用いて、6つのエンティティタイプに対してNERタスクを実行した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:59:55 GMT)
Relationship between spinons and magnetic fields in a fractionalized state [4.7] 14 Tまでの磁場の印加は、150 mK以下の両方の相の熱容量の符号温度-直線性を驚くほど破壊する。
磁場は熱伝導率を容易に抑制し、より強く4K以下の温度を下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:06:26 GMT)
Perception-Guided Fuzzing for Simulated Scenario-Based Testing of Autonomous Driving Systems [4.5] マルチモジュール自律運転システム(ADS)におけるシステムレベルのテストを行うSimsVを提案する。
SimsVは、ADSの知覚障害をターゲットとし、システム全体に対する知覚障害の影響をさらに評価する。
我々は,オープンソースの運転プラットフォームシミュレータを用いて,商用グレードのレベル4 ADS(Apollo)をテストするためのプロトタイプSimsVを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 22:58:57 GMT)
Evaluating the Robustness of LiDAR-based 3D Obstacles Detection and Its Impacts on Autonomous Driving Systems [4.5] 我々は,LiDARセンサの組込み不正確さがLiDAR-3D障害物検出モデルに与える影響について検討した。
5つの古典的LiDAR-3D障害物検出モデルのロバスト性評価にETを適用した。
点クラウドデータの微妙な変化さえも、検出性能の非自明な低下をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:10:07 GMT)
The Fellowship of the LLMs: Multi-Agent Workflows for Synthetic Preference Optimization Dataset Generation [4.5] 本稿では,マルチエージェントを用いて生成した合成選好最適化(PO)データセットについて述べる。
POデータセット生成には,(1)応答評価,(2)応答生成という2つのモジュールが必要である。
GPT、Gemma、Llamaファミリーのモデルを使用して、上記のパイプラインを使用してPOデータセットを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:34:01 GMT)
A polynomial-time dissipation-based quantum algorithm for solving the ground states of a class of classically hard Hamiltonians [4.5] 我々は、ハミルトン群の基底状態を解決するための量子アルゴリズムを与える。
我々のアルゴリズムに現れた指数的スピードアップのメカニズムは、オープン量子系における散逸に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 11:52:25 GMT)
DIPR: Efficient Point Cloud Registration via Dynamic Iteration [4.5] 我々は、ダイナミックイットフレームワークであるDIPRを通じて、スペーサー入力ポイントに基づくオーバーラップポイントに対話的にフォーカスする、新しい効率的なポイントクラウド登録を導入する。
提案手法は,最先端手法と比較して計算時間とGPUメモリ消費を大幅に削減しつつ,優れた登録精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:56:16 GMT)
Learning from the few: Fine-grained approach to pediatric wrist pathology recognition on a limited dataset [4.4] 悪性腫瘍,特に小児・青年に共通する骨折は重要な診断課題である。
近年の深部畳み込みニューラルネットワークの進歩は、外傷X線における病理検出の自動化を約束している。
従来の手作業による注釈は効果的だが、精巧で費用がかかり、専門的な専門知識を必要とする。
手動で介入することなく、X線における識別領域を自動的に識別することを目的とした、きめ細かいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 10:14:52 GMT)
Submodular Maximization Approaches for Equitable Client Selection in Federated Learning [4.2] 従来の学習フレームワークでは、トレーニングのためのクライアント選択は、通常、各イテレーションでクライアントのサブセットをランダムにサンプリングする。
本稿では,ランダムクライアント選択の限界に対処するために,SUBTRUNCとUNIONFLという2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 22:40:31 GMT)
Quantum Emission from Coupled Spin Pairs in Hexagonal Boron Nitride [4.1] 広帯域ギャップ材料における光学的に対応可能な欠陥量子ビットは、室温量子情報処理の候補として好ましい。
2次元(2次元)ヘキサゴナル窒化ホウ素(hBN)は、量子メモリで明るい量子エミッタをホストする大きな可能性を持つ魅力的な固体プラットフォームである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:40:38 GMT)
Data Augmentation for Time-Series Classification: An Extensive Empirical Study and Comprehensive Survey [4.0] データ拡張(DA)は時系列分類(TSC)において重要なアプローチとなっている
TSCにおけるDAの現在の状況は、断片化された文献レビュー、誤った方法論上の課題、アクセス可能なユーザ指向ツールの不足に悩まされている。
本研究では,これらの課題に対して,TSCドメイン内のDA方法論の総合的な検討を通じて対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:23:59 GMT)
Dissipation and Interaction-Controlled Non-Hermitian Skin Effects [4.0] 非エルミート皮膚効果 (NHSE) は近年, 単一粒子レベルで広く研究されている。
本研究では,散逸と相互作用によって制御されるNHSEについて理論的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 10:35:27 GMT)
STAResNet: a Network in Spacetime Algebra to solve Maxwell's PDEs [4.0] 我々は、時空代数(STA)におけるResNetアーキテクチャであるSTAResNetを導入し、マクスウェルの偏微分方程式(PDE)を解く。
Clifford Networks における正確な幾何埋め込みは、トレーニング可能なパラメータの6倍少ない標準 Clifford ResNet よりも最大2.6倍低い、基底真理と推定された場の平均二乗誤差(MSE)を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:23:10 GMT)
HabitAction: A Video Dataset for Human Habitual Behavior Recognition [3.7] ヒトの習慣行動(HHBs)は、人の性格、習慣、心理的変化を分析する上で重要な役割を担っている。
本研究では,様々なHHBを実演するための新しいビデオデータセットを構築した。
データセットには、300,000フレーム以上と6,899のアクションインスタンスを含む、30の習慣行動カテゴリが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:40:31 GMT)
SGP-RI: A Real-Time-Trainable and Decentralized IoT Indoor Localization Model Based on Sparse Gaussian Process with Reduced-Dimensional Inputs [3.7] 還元次元入力(SGP-RI)を用いたスパースガウス過程に基づくリアルタイム学習可能・分散屋内ローカライゼーションモデルを構築した。
入力を誘導するトレーニングサンプルの半分未満のSGP-RIモデルでは、トレーニングサンプル全体の標準ガウスプロセスモデルに匹敵するローカライゼーション性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:15:01 GMT)
Uncertainty-Aware Decarbonization for Datacenters [3.4] 時間と空間の2種類の不確実性を特定し解析する。
本研究では,不確実性を定量化する上での時間的ダイナミクスに対処するための共形予測に基づくフレームワークを提案する。
本研究では,時間的および空間的負荷シフトに着目して,生産電力トレースを用いた2つのケーススタディを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:37:16 GMT)
ColBERT's [MASK]-based Query Augmentation: Effects of Quadrupling the Query Input Length [3.2] 我々は、[MASK]トークンが非[MASK]クエリ項を重み付けしていることを示し、他のトークンよりも特定のトークンを強調する。
次に,[MASK]トークンの数を0から4倍に変化させる効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 21:22:15 GMT)
Optimized mechanical quadrature squeezing beyond the 3-dB limit via a gradient-descent algorithm [3.2] 本稿では,典型的なキャビティ・オプティメカティカル・システムにおいて,機械的2次スクイーズを生成するための信頼性の高い手法を提案する。
3dB定常状態限界を超える機械共振器において, 強い2次スケザリングを実現する。
本稿では,量子光学および量子情報科学における最適量子制御の適用を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:56:44 GMT)
Explainable Convolutional Networks for Crater Detection and Lunar Landing Navigation [3.2] 本稿では,インテリジェントな月面着陸のための透明で理解可能な予測手法を提案する。
特徴抽出構造として注意に基づくDarknet53を提案する。
クレーター検出とナビゲーションのタスクには、注目ベースのYOLOv3とアテンションベースのDarknet53-LSTMが紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:17:30 GMT)
Plaquette Models, Cellular Automata, and Measurement-induced Criticality [3.1] 本稿では,2次元ランダム化プラケットモデルについて述べる。
我々は、対称性作用素の基底状態相転移、または等価に、相転移を観察する。
これらのモデルは、1+1Dランダム化されたセルオートマトン力学と等価に理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:20:15 GMT)
Loss-based Bayesian Sequential Prediction of Value at Risk with a Long-Memory and Non-linear Realized Volatility Model [3.0] リスク予測(VaR)には,長期記憶と非線形実現ボラティリティモデルクラスが提案されている。
このモデルはRNN-HARと呼ばれ、異種自己回帰(HAR)モデルを拡張している。
連続モンテカルロによる損失に基づく一般化ベイズ予想は、モデル推定と逐次予測に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:17:31 GMT)
Full- and low-rank exponential Euler integrators for the Lindblad equation [2.6] リンドブラッド方程式(リンドブラッドりょうり、Lindblad equation)は、開量子系の力学進化をモデル化するために広く用いられる量子マスター方程式である。
全ランク指数オイラーと低ランク指数オイラーは、実証性と無条件のトレースを保持するリンドブラッド方程式を近似するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:11:28 GMT)
Uncovering Biases with Reflective Large Language Models [2.5] 人間の努力に固有のバイアスは、機械学習に重大な課題をもたらす。
本研究では,多言語モデル(LLM)を用いた反射的手法を提案する。
条件付き統計、情報理論、発散指標を活用することで、この新しいアプローチは文脈に依存した言語行動を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:48:32 GMT)
Enhancing Uplift Modeling in Multi-Treatment Marketing Campaigns: Leveraging Score Ranking and Calibration Techniques [2.0] 昇降モデリングは、特定のマーケティングキャンペーンに対してポジティブに反応する可能性のある個人を選択することで、マーケティング戦略の最適化に不可欠である。
本稿では, スコアランキングとキャリブレーション技術を活用して, マルチトリートキャンペーンにおけるアップリフトモデリングの新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:10:59 GMT)
Variational Autoencoder for Anomaly Detection: A Comparative Study [1.9] 本稿では,同時代の変分オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを異常検出に用い比較解析することを目的とする。
検討中のアーキテクチャ構成には、元々のVAEベースライン、ガウスランダムフィールド(VAE-GRF)を持つVAE、ビジョントランスフォーマー(ViT-VAE)を搭載したVAEが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:07:57 GMT)
Artificial intelligence for science: The easy and hard problems [1.9] 我々は科学者の認知科学を研究し、人間がどのように難しい問題を解くかを理解する。
結果を用いて、科学パラダイムを自動推論し、更新する新しい計算エージェントを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:22:06 GMT)
Large Language Models Reflect Human Citation Patterns with a Heightened Citation Bias [1.8] サイテーションの実践は科学的知識の構造を形成するのに不可欠であるが、それらは現代の規範や偏見の影響を受けていることが多い。
LLM(Large Language Models)の出現は、これらのプラクティスに新たなダイナミクスをもたらす。
本稿では,これらの特徴を,AAAI,NeurIPS,ICML,ICLRのデータセットを用いて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:04:48 GMT)
Segment Any Mesh: Zero-shot Mesh Part Segmentation via Lifting Segment Anything 2 to 3D [1.6] メッシュ部分分割の新しいゼロショット手法であるSegment Any Mesh (SAMesh)を提案する。
SAMeshはマルチモーダルレンダリングと2D-to-3Dリフトという2つのフェーズで動作する。
提案手法を,頑健でよく評価された形状解析手法であるShapeDiamと比較し,本手法が性能に匹敵するか否かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 22:05:04 GMT)
FFT-based surrogate modeling of auxetic metamaterials with real-time prediction of effective elastic properties and swift inverse design [1.4] 軸構造は、その基盤となる構造形状と基材特性に強く影響される効果的な弾性特性を示す。
軸単位細胞の周期的均質化はこれらの特性を調べるのに利用できるが、計算コストが高く、設計空間の探索に制限がある。
本稿では, 補助単位細胞の有効弾性特性をリアルタイムに予測するサロゲートモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:20:33 GMT)
GCAN: Generative Counterfactual Attention-guided Network for Explainable Cognitive Decline Diagnostics based on fMRI Functional Connectivity [1.3] 軽度認知障害 (MCI) と主観的認知低下 (SCD) の fMRI 機能接続 (FC) による診断が盛んである。
ほとんどのFCベースの診断モデルは、カジュアルな推論を欠いたブラックボックスであるため、認知低下のFCベースの神経バイオマーカーに関する知識にはほとんど寄与しない。
本稿では,認知低下関連脳領域の認識に反実的推論を導入するGCAN(Generative counterfactual attention-guided Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 11:36:15 GMT)
Ancient but Digitized: Developing Handwritten Optical Character Recognition for East Syriac Script Through Creating KHAMIS Dataset [1.2] 本稿では,手書きシリア語テキストに基づく光学文字認識(OCR)モデルの開発を目的とした研究プロジェクトについて報告する。
データセットKHAMISは、東シリア文字で手書きの文からなる。
データは、KHAMISを作成するために言語で読み書きできるボランティアから収集された。
手書きのOCRモデルは、トレーニングセットと評価セットの両方で1.097-1.610%と8.963-10.490%の文字誤り率を達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:17:46 GMT)
Cost-Aware Uncertainty Reduction in Schema Matching with GPT-4: The Prompt-Matcher Framework [1.1] GPT-4の優れた性能により、不確実性を低減できる可能性を探る。
我々は,GPT-4のセマンティック・マッチとアブブレーション・マッチのプロンプトを作成し,最先端の結果を得た。
本稿では,複数の自動スキーママッチングアルゴリズムの統合プロセスにおける不確実性を低減するために,新しいフレームワークであるPrompt-Matcherを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:54:08 GMT)
Quantum Illumination Advantage for Classification Among an Arbitrary Library of Targets [1.1] 量子照明 (QI) は、理想的な記憶に保持された参照ビームと量子状態が絡み合っている送信機プローブを用いてシーンを照会するタスクである。
本研究では,低透過輝度,高損失,高熱背景の限界において,アプリオリの反射目標を識別する誤り確率のチャーノフ指数が4倍に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:20:23 GMT)
FLEURS-ASL: Including American Sign Language in Massively Multilingual Multitask Evaluation [1.0] FLORES(テキスト用)とFLEURS(音声用)のマルチウェイ並列ベンチマークであるFLEURS-ASLを導入する。
FLEURS-ASLは、ASLと200言語間の様々なタスクをテキストとして、あるいは102言語を音声として評価するために使用することができる。
タイムスタンプトークンと過去のテキストトークンを34秒のコンテキストウィンドウに組み込んだ統一モデリングアプローチを用いて,ASLから英語テキストへのタスクのベースラインを提供する。
また、FLEURS-ASLを用いて、マルチモーダルフロンティアモデルがASLを事実上理解していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:59:41 GMT)
Optimal Kernel Quantile Learning with Random Features [0.9] 本稿では、ランダムな特徴を持つカーネル量子化回帰(KQR-RF)の一般化研究について述べる。
本研究は,KQR-RFの能力依存学習率を,RF数に対する軽度条件下で確立する。
我々の仮定を少し修正することによって、キャパシティに依存した誤差解析が、リプシッツ連続損失のケースにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 14:26:09 GMT)
Temporal Divide-and-Conquer Anomaly Actions Localization in Semi-Supervised Videos with Hierarchical Transformer [0.9] 異常な行動の検出と位置決めは、セキュリティと高度な監視システムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,異常ビデオにおける観察行動の重要性を評価するために,階層型トランスフォーマーモデルを提案する。
本手法は, 親映像を階層的に複数の時間的児童事例に区分し, 親映像の異常の分類における子ノードの影響を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:12:58 GMT)
Unconditionally secure key distribution without quantum channel [0.8] 現在、量子スキームは、無条件でセキュアな鍵分布を達成するための唯一の既知の方法である。
固定鍵率と秘密鍵率とを両立させる非条件鍵分布方式,すなわち確率鍵分布を提案する。
非局所的絡み合った状態は、同等の仮想プロトコルで生成、識別、測定することができ、秘密鍵の抽出に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:13:14 GMT)
Generalized one-way function and its application [0.8] 我々は、古典的なデータ処理のみに基づく、無条件でセキュアな鍵分配プロトコルを開発する。
確率論とランダム性は、無制限の計算能力を持つ敵に対抗する効果的なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:56:30 GMT)
Randomized Kaczmarz with geometrically smoothed momentum [0.5] ランダム化Kaczmarzアルゴリズムに幾何的に滑らかな運動量を加える効果について検討する。
最小二乗損失を定義する行列の特異ベクトルの方向の予測誤差に関する結果を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:05:08 GMT)
Enabling Humanitarian Applications with Targeted Differential Privacy [0.4] 本稿では,個人データに基づくアルゴリズム決定手法を提案する。
データ被写体に正式なプライバシー保証を提供する。
プライバシーの保証が強化されるのは通常、ある程度のコストがかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:34:37 GMT)
Integrating Multi-Head Convolutional Encoders with Cross-Attention for Improved SPARQL Query Translation [0.3] 本稿では,ConvS2Sエンコーダを改良し,n-gram言語モデルに基づくマルチヘッド・コンバータ(MHCエンコーダ)を提案する。
最終的に、マルチヘッドConvエンコーダに基づく翻訳モデルは、他のエンコーダよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:58:28 GMT)
Ensuring Fairness with Transparent Auditing of Quantitative Bias in AI Systems [0.3] AIシステムは、意思決定者が不公平な結論を導くバイアスを示す可能性がある。
本稿では,サードパーティの監査官やAIシステムプロバイダによるAIフェアネスの監査を行うフレームワークを提案する。
我々は,AIシステムの体系的な検査を容易にするツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 17:16:50 GMT)
Discovery and Simulation of Data-Aware Business Processes [0.3] 本稿では,データ認識型BPSモデリング手法と,イベントログからデータ認識型BPSモデルを検出する手法を提案する。
結果のBPSモデルは、データ非認識のBPSモデルと比較して、プロセス実行制御フローをより密に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 20:13:00 GMT)
Learning a Factorized Orthogonal Latent Space using Encoder-only Architecture for Fault Detection; An Alarm management perspective [0.2] 本稿では,プロセス変数の誤同定および決定論的成分を効果的に分離する,エンコーダに基づく残差設計を提案する。
提案モデルは2つの異なるエンコーダを用いて、潜在空間を2つの空間に分解する。
提案モデルでは、ほぼゼロの誤報と誤検出を達成しつつ予測品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:00:45 GMT)
Quantum Teleportation using Quantum Candies [0.2] 量子キャンディー(Quantum Candies)またはカンディー(Qandies)は、キャンディーの言語における量子情報と量子科学の概念を理解するための、巧妙な方法を提供する。
カンディーの批判的な考えは、量子科学を一般大衆に直感的に描写することであり、この領域の研究の大部分は納税者によって資金提供されているので理にかなっている。
我々はJacobsとLin-Mor-Shapiraのアイデアを拡張して、カンディーを用いたテレポーテーションを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 10:21:50 GMT)
HSR-KAN: Efficient Hyperspectral Image Super-Resolution via Kolmogorov-Arnold Networks [0.2] 低分解能HSIと高分解能マルチスペクトル画像(HR-MSI)を融合する効率的なHSI超解像(HSI-SR)モデルを提案する。
HR-MSIからの空間情報の効果的な統合を実現するために,kansに基づく融合モジュールを設計する。
kansと統合されたチャネルアテンションモジュールとして、kan-CABはネットワークがスペクトルシーケンスや空間テクスチャの詳細を正確にシミュレートすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:51:51 GMT)
Unusual energy spectra of matrix product states [0.0] 近似行列積状態基底状態のエネルギースペクトルを考察する。
スペクトルへの寄与は、驚くほど高いエネルギーにほぼ一定であることがわかった。
圧縮波動関数の一般的な特徴であると思われる異常スペクトルはサンプリング法に強い影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:08:21 GMT)
Unitary Designs of Symmetric Local Random Circuits [0.0] 近似t-設計を形成する回路に必要な十分条件は、一般対称性と局所性に対する単純な整数最適化によって与えられることを示す。
この研究は、対称性の基本概念とランダム性の観点からの局所性の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 05:13:36 GMT)
Tunable non-Markovian dynamics in a collision model: an application to coherent transport [0.0] 非マルコビアン性の異なる環境に結合したシステムの情報力学を解析するための衝突モデルを提案する。
量子ビットの固定および剛性貯留層に偏極チャネルを適用することにより、非マルコビアン性の度合いを制御する。
システム-環境結合強度と非マルコビアン性の程度がプロセスにどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:15:55 GMT)
Tree-structured Markov random fields with Poisson marginal distributions [0.0] 離散カウントランダム変数のベクトルに対する木構造ランダムフィールドの新しいファミリーを導入する。
極端ポアソンランダム場は、すべて同じ平均を持ち、それらの組込み依存の強さや構造から解放される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:30:15 GMT)
Trading Devil Final: Backdoor attack via Stock market and Bayesian Optimization [0.0] 大規模言語モデルに依存する可能性のある音声ベースのトランスフォーマーの脆弱性を示す。
MarketBackFinal 2.0は主に現代の株式市場モデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 04:07:40 GMT)
Towards Human-Level Understanding of Complex Process Engineering Schematics: A Pedagogical, Introspective Multi-Agent Framework for Open-Domain Question Answering [0.0] 化学・プロセス産業では、プロセス・フロー・ダイアグラム(PFD)とパイプ・アンド・インスツルメンテーション・ダイアグラム(P&ID)が設計、建設、保守に不可欠である。
生成型AIの最近の進歩は、ビジュアル質問回答(VQA)のプロセス図の理解と解釈の約束を示している。
本稿では,階層的かつマルチエージェントなRetrieval Augmented Generation(RAG)フレームワークを用いた,セキュアでオンプレミスなエンタープライズソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:34:04 GMT)
Towards Case-based Interpretability for Medical Federated Learning [0.0] 医療連携学習環境におけるケースベースの説明を生成するための深層生成モデルについて検討する。
概念実証は胸水診断に焦点をあて,Chest X-rayデータを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:42:12 GMT)
The Virtual Quantum Device (VQD): A tool for detailed emulation of quantum computers [0.0] 我々はQuEST量子エミュレータに基づくシステムであるVirtual Quantum Device (VQD) プラットフォームを提案する。
非専門家のユーザは、特定の量子コンピュータに詳細なエラーモデル、分岐ゲートセット、接続性をエミュレートすることができる。
我々は、トラップされたイオン、窒素空孔中心、中性原子配列、シリコン量子ドットスピン、超伝導デバイスに対応するVQDの5つのファミリーを作成し、探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:59:08 GMT)
The Středa Formula for Floquet Systems: Topological Invariants and Quantized Anomalies from Cesàro Summation [0.0] この研究は、二次元フロケ系の位相不変量を表現する一般的な理論的枠組みを導入する。
磁気摂動に応答した状態の非有界フロッケ密度の流れを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:58:23 GMT)
Tatami Printer: Physical ZKPs for Tatami Puzzles [0.0] 我々は,タタミパズルの解法を検証するためのカードベースのプロトコルであるタタミプリンタを開発した。
また、タタミプリンタを用いて、タタミバリとスクエアジャムという2つのパズルの物理的ゼロ知識証明プロトコルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:02:52 GMT)
Studying the Effect of Audio Filters in Pre-Trained Models for Environmental Sound Classification [0.0] 我々は過去数年間に,ログメルスペクトル,ガンマトンスペクトル係数,メルスペクトル係数などの様々なオーディオ特徴から,様々なCNNモデルを用いて音声特徴を学習してきた。
本稿では,2レベル分類という新たな手法を提案する。レベル1は音声信号をより広いクラスに分類し,レベル2は音声が属する実際のクラスを見つける。
また,本論文では,Audio Cropの新たな手法を導入し,アキュの最大化を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:13:07 GMT)
Robust optimal control for a systematic error in the control amplitude of transmon qubits [0.0] 最適化により設計したパルスは、トランスモン量子ビットの制御振幅誤差による忠実さの損失に対処できることを示す。
本研究では,ロバストな最適制御により得られる制御環境を分析し,その誤差範囲に依存することを示す。
コントロールはIBMQのqubitでテストされ、大きな$sim 10%のエラーに対するレジリエンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 11:29:06 GMT)
Reverse quantum annealing assisted by forward annealing [0.0] 我々は、全体の解の質と量を改善する一般的な方法を用いる。
グラフ彩色問題に対するスケーリング解析は,本手法が計算範囲を効果的に拡張していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:13:24 GMT)
Retro: Reusing teacher projection head for efficient embedding distillation on Lightweight Models via Self-supervised Learning [0.0] 本研究では,教師のプロジェクションヘッドを学生に再利用するtextscRetroを提案する。
実験結果から, 軽量モデルにおける最先端モデルに対して, 大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:23:40 GMT)
Resource theories with completely passive states and passive states as free states [0.0] 量子システムから抽出可能な作業は、いくつかの資源理論に関連付けられるリソースである。
完全に受動的状態と受動的状態を自由状態として考えることにより、最大作業が単調であるような資源理論を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:02:34 GMT)
Quantized Embedding Approaches for Collective Strong Coupling -- Connecting ab initio and macroscopic QED to Simple Models in Polaritonics [0.0] 我々は多体量子光学系に対してアクセス可能なアブイニシアト量子埋め込みの概念を導入する。
我々のアプローチは、分極場の量子ゆらぎを完全に含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 12:50:10 GMT)
Preliminary Investigations of a Multi-Faceted Robust and Synergistic Approach in Semiconductor Electron Micrograph Analysis: Integrating Vision Transformers with Large Language and Multimodal Models [0.0] 本研究ではゼロショットプロンプトの生成能力を活用する革新的なアーキテクチャを提案する。
画像に基づく知識と言語的な洞察を融合させ、正確なナノマテリアルカテゴリー予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:28:00 GMT)
Physics-Informed Neural Network for Concrete Manufacturing Process Optimization [0.0] 本稿では、PINN(Physics Informed Neural Networks)が与えられた状況でどのように役立つかを明らかにする。
この研究の結果は、PINNがデータセットを減らしてもどれだけうまく機能したかを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:04:12 GMT)
Optimal time sampling in physics-informed neural networks [0.0] PINNは、科学計算アプリケーションで遭遇する方程式を解くために使用される強力なパラダイムである。
文献では、サンプリングは均一である必要はないが、初期時間は過重であるべきだと論じられた。
最適時間サンプリングは(計算された)指数分布に従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:02:04 GMT)
Operational work fluctuation theorem for open quantum systems [0.0] 本稿では、駆動プロトコルで決定される外部測定可能な量子作業に有効な量子ゆらぎ定理を提案する。
我々の定理は不等式の形で成り立つので、真の自由エネルギー差にのみ束縛される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:01:50 GMT)
Non-Hermitian Fermi-Dirac Distribution in Persistent Current Transport [0.0] 永久電流は外部電源を必要とせずに連続的に循環する。
非エルミートフェルミ・ディラック分布を導入し、複素スペクトルのみに依存する永続電流の解析式を導出する。
両系統の持続電流は、現在の感受性でしか識別できない異常点に異常を示さないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:00:00 GMT)
No Dataset Needed for Downstream Knowledge Benchmarking: Response Dispersion Inversely Correlates with Accuracy on Domain-specific QA [0.0] 本研究は、特定のトピック領域におけるLLMの知識を比較する際に、QAデータセットの作成やLLM応答のグレーディング(チャットボット)の必要性を回避することを目的としている。
これは、LLMの内部動作へのアクセスを必要とせずに、完全にエンドユーザー中心の方法で行われ、同じプロンプトに対して異なる世代を生成するために、無作為なシードが与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:35:00 GMT)
Moyal deformation of the classical arrival time [0.0] 古典的到着時刻 $mathcalT_C(q,p)$ の適切な量子像が、通常作用素形式 $hatmathrmT$ で見つかる。
得られた量子画像は実数値で時間反転対称関数 $mathcalT_M(q,p)$ の形式的級数$hbar2$ であり、古典的到着時刻を主項とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 06:26:03 GMT)
Hierarchical Network Fusion for Multi-Modal Electron Micrograph Representation Learning with Foundational Large Language Models [0.0] 電子マイクログラフ解析のための革新的なバックボーンアーキテクチャを提案する。
マイクログラフをパッチシーケンスにトークン化し、視覚グラフとして表現することで、マイクログラフのマルチモーダル表現を作成する。
我々のフレームワークは従来の手法よりも優れており、分散シフトによって引き起こされる課題を克服しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:24:44 GMT)
HRGraph: Leveraging LLMs for HR Data Knowledge Graphs with Information Propagation-based Job Recommendation [0.0] 本研究では,大規模言語モデルを用いた文書から人事知識グラフを効果的に開発するための枠組みを提案する。
結果として得られるKGは、ジョブマッチング、従業員スキルギャップの特定など、さまざまなダウンストリームタスクに使用することができる。
KGs と Graph Neural Nets の情報伝達実験による実証的証拠とケーススタディは、仕事や従業員の推薦や仕事領域の分類といったタスクにおける KGs の有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:50:25 GMT)
Golden Eye: The Theory of Havana Syndrome [0.0] 2016年頃から、米国外交官は海外勤務中に異常な負傷を報告した。
人体は吐き気、めまい、方向転換などの症状に悩まされた。
ホワイトペーパーは、これらの症状の潜在的な起源に関して競合する仮説を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 03:55:34 GMT)
Generative-Adversarial Networks for Low-Resource Language Data Augmentation in Machine Translation [0.0] 低リソース言語データの拡張にGAN(generative-adrial Network)を活用することを提案する。
我々のモデルは、データ拡張の可能性を示し、「健康な昼食が調理されていることを私に尋ねて」といった文で単言語データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 00:02:00 GMT)
GNN: Graph Neural Network and Large Language Model Based for Data Discovery [0.0] 我々のアルゴリズムは、citehoang2024plod(PLOD: Predictive Learning Optimal Data Discovery)、citeHoang2024BODBO(BOD: Blindly Optimal Data Discovery)の利点を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 15:43:02 GMT)
Fuzzy Convolution Neural Networks for Tabular Data Classification [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、様々な領域における顕著な性能のために、多くの注目を集めている。
本稿では,表データに適したファジィ畳み込みニューラルネットワーク(FCNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:29:36 GMT)
Fermion integrals for finite spectral triples [0.0] 複素、実およびキラルな汎函数積分は、それらが非自明な各KO次元に対して考慮され、定義における位相あいまいさが注目される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:21:37 GMT)
Examining Different Research Communities: Authorship Network [0.0] コンピュータサイエンスの2つの異なる研究領域、データマイニングとソフトウェアエンジニアリングのためのGoogle Scholarデータを収集しました。
研究者データベースリソースは、ネットワーク分析、データマイニング、著者ネットワークを介して著者間のリンクを特定するために強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:04:02 GMT)
Evaluating Alternative Training Interventions Using Personalized Computational Models of Learning [0.0] 最高の学習成果を生み出すための異なるトレーニング介入を評価することは、インストラクショナルデザイナーが直面する主な課題の1つです。
モデルを自動的に特定の個人に調整するアプローチを提案し、パーソナライズされたモデルが、一般的なモデルよりも生徒の行動をより良く予測することを示す。
我々のアプローチでは、過去の人間の発見と一致した予測と、将来の人間の実験で評価される可能性のある検証可能な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 22:51:57 GMT)
Enhancing Black-Scholes Delta Hedging via Deep Learning [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを応用して,ヒージング関数とインプリッドブラックスコールズデルタの間の残差を学習する,オプションのための深いデルタヒージングフレームワークを提案する。
実験により, 平均2乗1ステップのヘッジ誤差を損失関数として用いた残差の学習は, しばしば100%以上のヒージング関数を直接学習するよりも, ヒージング性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 01:44:41 GMT)
Differential-phase-shift QKD with practical Mach-Zehnder interferometer [0.0] 我々は、測定ユニットに主要な欠陥を組み込むことにより、DPSプロトコルの実装セキュリティを強化する。
数値シミュレーションにより, 理想値からの透過率の変動が$pm0.5%$であっても, キーレートは0.57でしか劣化しないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:46:55 GMT)
Convergence of a L2 regularized Policy Gradient Algorithm for the Multi Armed Bandit [0.0] 一方のマルチアームバンド(MAB)と他方のポリシー勾配アプローチは、強化学習の最もよく使われるフレームワークである。
この研究において、$L2$正規化項が'softmax'パラメトリゼーションと共同で存在する状況に対するそのような手順の収束について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:39:25 GMT)
Complexity of Quantum Charged Particle in External Magnetic Field [0.0] 熱場二重状態の複雑性を時間・温度・サイクロトロン周波数の関数として決定する。
複雑性の速度を計算し、ロイド境界に従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 13:02:39 GMT)
Characterization of Randomness in Quantum Circuits of Continuous Gate Sets [0.0] 我々は、対称局所乱数回路によって生成される近似ユニタリ設計の最大順序を特徴付ける方法を確立した。
ここでは、一般対称性および具体的な対称性に対する主定理の導出の詳細について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 05:20:26 GMT)
Big Tech influence over AI research revisited: memetic analysis of attribution of ideas to affiliation [0.0] 本稿は、AI研究におけるビッグデータのリーチとパワーの理解を広げ、深化することを目的としている。
これは単なる出版量ではなく、新しいアイデアやミームの伝播における支配性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:11:13 GMT)
Better Optimization of Variational Quantum Eigensolvers by Combining the Unitary Block Optimization Scheme with Classical Post-Processing [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトンの古典的に難解な基底状態を見つけるための有望なアプローチである。
ここではUBOSを改良する2つの古典的後処理手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 02:55:16 GMT)
Beamline Steering Using Deep Learning Models [0.0] Linac To Undulatorは、アクセルのそれぞれの使用の変化のために、操縦と目標を非常に困難にしている。
ヒューマンオペレータはそのタスクにかなりの時間とリソースを費やす。
トレーニング時間と計算能力の欠如により、モデルの成熟能力は制限されました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 19:16:10 GMT)
An Open, Cross-Platform, Web-Based Metaverse Using WebXR and A-Frame [0.0] 本研究では,空間Webアプリを開発するためのWebXRベースのクロスプラットフォームアーキテクチャを提案する。
これは、Tim Berners-Lee氏のWorld Wide Webというビジョンを、地理的および技術的な境界を超えたオープンなプラットフォームとして生きています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 08:47:09 GMT)
Advancing Enterprise Spatio-Temporal Forecasting Applications: Data Mining Meets Instruction Tuning of Language Models For Multi-modal Time Series Analysis in Low-Resource Settings [0.0] パティオ時間予測は輸送、物流、サプライチェーン管理において重要である。
本稿では,従来の予測手法の強みと小言語モデルの命令チューニングを融合した動的マルチモーダル手法を提案する。
我々のフレームワークは、推論速度とデータプライバシ/セキュリティを維持しながら、計算とメモリの要求を低減したオンプレミスのカスタマイズを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 16:32:58 GMT)
A Distributed Privacy Preserving Model for the Detection of Alzheimer's Disease [0.0] 本稿では,分散データからトレーニングできるHIPAA準拠のフレームワークを提案する。
次に,アルツハイマー病(AD)検出のための多モード垂直フェデレーションモデルを提案する。
ここで提案されたVFLアーキテクチャは、多様な医療データソースをまたいだ協調学習を可能にする、新しい分散アーキテクチャを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 18:04:57 GMT)
A Concept-Value Network as a Brain Model [0.0] 本稿では,脳様モデルの物理的実体と概念的実体の関係を記述するための統計的枠組みを提案する。
機能に関して、ニューロンは機能的と考えられ、より水平な記憶構造はグリアとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Aug 2024 09:34:08 GMT)