Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone [289.9] 我々は3.3兆のトークンでトレーニングされた38億のパラメータ言語モデルであるphi-3-miniを紹介する。
MMLUでは69%、MTベンチでは8.38である。
本稿では, phi-3.5-mini, phi-3.5-MoE, phi-3.5-Visionの3モデルを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:17:17 GMT)
Hydra-MDP: End-to-end Multimodal Planning with Multi-target Hydra-Distillation [115.6] 教師-学生モデルに複数の教師を取り入れた新しいパラダイムであるHydra-MDPを提案する。
このアプローチは、学生モデルを訓練するために、人間とルールベースの教師の両方からの知識蒸留を利用する。
ルールベースの教師の知識により、Hydra-MDPは、非微分不可能な後処理に頼るのではなく、エンド・ツー・エンドの方法で環境がプランニングにどのように影響するかを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:37:36 GMT)
AdaptVision: Dynamic Input Scaling in MLLMs for Versatile Scene Understanding [96.0] 本稿では,様々な解像度の入力画像を動的に処理するマルチモーダルな大規模言語モデルAdaptVisionを提案する。
画像のサイズやアスペクト比に応じて視覚トークンの数を調整する動的画像分割モジュールを考案する。
私たちのモデルは、解像度1008倍の1008ドルまでの画像を処理できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:16:49 GMT)
Nonlinear dynamical Casimir effect and Unruh entanglement in waveguide QED with parametrically modulated coupling [83.9] 理論的には、1次元導波路に対して動く2レベル量子ビットの配列について検討する。
この運動の周波数が2倍のクビット共鳴周波数に近づくと、光子のパラメトリック生成と量子ビットの励起を誘導する。
我々は、摂動図式技術と厳密なマスター方程式アプローチの両方を取り入れた包括的一般理論フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:54:33 GMT)
Enhancing Underwater Imaging with 4-D Light Fields: Dataset and Method [77.8] 4次元光場(LF)は、光吸収、散乱、その他の課題に悩まされる水中イメージングを強化する。
水中4次元LF画像強調と深度推定のためのプログレッシブフレームワークを提案する。
学習手法の定量的評価と教師あり訓練のための,最初の4次元LFに基づく水中画像データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:06:45 GMT)
Towards Empathetic Conversational Recommender Systems [77.5] 本稿では,共感型会話レコメンデータ(ECR)フレームワークを提案する。
ECRには、感情対応アイテムレコメンデーションと感情対応応答生成という、2つの主要なモジュールが含まれている。
ReDialデータセットの実験は、推奨精度を高め、ユーザの満足度を向上させる上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:43:07 GMT)
DreamPhysics: Learning Physical Properties of Dynamic 3D Gaussians with Video Diffusion Priors [75.8] 本稿では,映像拡散前の物体の物理的特性を学習することを提案する。
次に,物理に基づくMaterial-Point-Methodシミュレータを用いて,現実的な動きを伴う4Dコンテンツを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:09:36 GMT)
Towards Effective and Efficient Non-autoregressive Decoding Using Block-based Attention Mask [74.6] AMDはアテンションマスクを用いて隠された出力ラベルの連続ブロック内で並列NAR推論を行う。
ビームサーチアルゴリズムは、CTC、ARデコーダ、AMD確率の動的融合を利用するように設計されている。
LibriSpeech-100hrコーパスの実験では、AMDモジュールを組み込んだトリパルタイトデコーダが最大1.73倍のデコード速度比を生み出すことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:44:14 GMT)
CathAction: A Benchmark for Endovascular Intervention Understanding [74.6] CathActionはカテーテル化理解のための大規模なデータセットである。
我々のデータセットは、約50,000の注釈付きフレームを含み、カテーテル化アクション理解と衝突検出を行う。
各タスクについて、この分野における最近の関連する研究をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:45:09 GMT)
3D Weakly Supervised Semantic Segmentation with 2D Vision-Language Guidance [68.9] 3DSS-VLGは2Dビジョンランゲージ誘導を用いた3Dセマンティックの弱い教師付きアプローチである。
我々の知る限りでは、テキストカテゴリラベルのテキスト意味情報を用いて、弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションを調査するのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:58:50 GMT)
DeformGS: Scene Flow in Highly Deformable Scenes for Deformable Object Manipulation [66.8] DeformGSは、複数のカメラからダイナミックなシーンを同時撮影することで、高度に変形可能なシーンのシーンフローを復元するアプローチである。
DeformGSは最先端と比較して平均55.8%の3Dトラッキングを改善している。
十分なテクスチャで、DeformGSは1.5 x 1.5 mの布の上で3.3mmの中央値追跡誤差を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:16:43 GMT)
OpticalRS-4M: Scaling Efficient Masked Autoencoder Learning on Large Remote Sensing Dataset [66.2] 本稿では、大規模RSデータセットの作成とMIMの効率的なアプローチを特徴とする、RSモデルのための新しい事前学習パイプラインを提案する。
我々は、公開可能なRSデータセットを収集し、排除、スライシング、復号化によってそれらを処理することで、OptoRS-4Mという高品質なデータセットをキュレートした。
実験により,OCR-4Mは分類,検出,セグメンテーション性能を著しく向上し,SelectiveMAEは2回以上のトレーニング効率を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:08:13 GMT)
Object-Centric Diffusion for Efficient Video Editing [64.7] 拡散ベースのビデオ編集は素晴らしい品質に達している。
このようなソリューションは通常、時間的に整合性のあるフレームを生成するために重いメモリと計算コストを発生させる。
品質を維持しつつ、大幅なスピードアップを可能にする修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:28:38 GMT)
UrBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Large Multimodal Models in Multi-View Urban Scenarios [60.5] 複雑な多視点都市シナリオにおけるLMM評価のためのベンチマークであるUrBenchを提案する。
UrBenchには、リージョンレベルとロールレベルの両方で、厳密にキュレートされた11.6Kの質問が含まれている。
21のLMMに対する評価は、現在のLMMが都市環境においていくつかの面で苦戦していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:13:35 GMT)
Evolving Virtual World with Delta-Engine [60.5] この仮想世界を駆動する特別なエンジンであるtextemphDelta-Engineを提案する。
デルタエンジンの重要な特徴は、世界中の未知の要素へのスケーラビリティである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:51:51 GMT)
Model-based RL as a Minimalist Approach to Horizon-Free and Second-Order Bounds [59.9] 簡単なモデルベース強化学習方式は,オンラインとオフラインの設定において,強い後悔とサンプル境界を実現する。
我々は、我々のアルゴリズムは比較的標準的なものであり、文献で広く研究されていることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:26:29 GMT)
Diversifying the Mixture-of-Experts Representation for Language Models with Orthogonal Optimizer [59.4] The Mixture of Experts (MoE)は、ディープラーニングにおいて非常に成功したテクニックとして登場した。
本研究では,MoEの専門家が多様性の専門化や欠如に失敗した同質表現問題に光を当てた。
我々は,各専門家が他の専門家に分散された部分空間への方向を更新するように促す訓練戦略を交互に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:39:56 GMT)
Zero-Shot Multi-Object Scene Completion [59.3] 1枚のRGB-D画像から複雑なシーンにおける複数の見えない物体の完全な形状を復元する3Dシーン補完法を提案する。
提案手法は, 合成および実世界の両方のデータセットにおいて, 現在の最先端技術よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:34:25 GMT)
NDP: Next Distribution Prediction as a More Broad Target [59.3] 我々はNext Distribution Prediction (NDP)を導入し、$n$-gramの分布を使って1ホットターゲットを置き換える。
NDPは翻訳タスクで最大2.97 COMETの改善、一般タスクで平均0.61、医療領域で平均10.75の改善を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:13:49 GMT)
SYNTHEVAL: Hybrid Behavioral Testing of NLP Models with Synthetic CheckLists [59.1] 我々は,NLPモデルの包括的評価のために,SyntheVALを提案する。
最後の段階では、人間の専門家が困難な例を調査し、手動でテンプレートを設計し、タスク固有のモデルが一貫して示す障害の種類を特定します。
我々は、感情分析と有害言語検出という2つの分類課題にSynTHEVALを適用し、これらの課題における強力なモデルの弱点を特定するのに、我々のフレームワークが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:41:30 GMT)
Towards Learning Abductive Reasoning using VSA Distributed Representations [56.3] 本稿では,文脈認識モデルを用いた帰納的ルール学習手法を提案する。
ARLCは、誘引的推論のための、新しくより広く適用可能な訓練目標を特徴としている。
プログラムされた知識の上に実例から漸進的に学習することで,ARLCのポストプログラミングトレーニングに対する堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:17:46 GMT)
A Newton-CG based barrier-augmented Lagrangian method for general nonconvex conic optimization [53.0] 本稿では、2つの異なる対象の一般円錐最適化を最小化する近似二階定常点(SOSP)について検討する。
特に、近似SOSPを見つけるためのNewton-CGベースの拡張共役法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:30:13 GMT)
Invariant Causal Prediction with Local Models [52.2] 観測データから対象変数の因果親を特定するタスクについて検討する。
L-ICP(textbfL$ocalized $textbfI$nvariant $textbfCa$usal $textbfP$rediction)と呼ばれる実用的手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:27:33 GMT)
Frankenstein: Generating Semantic-Compositional 3D Scenes in One Tri-Plane [51.7] Frankensteinは拡散に基づくフレームワークで、セマンティックな3Dシーンを単一のパスで生成できる。
複数の分離された形状を同時に生成し、それぞれが意味的に意味のある部分に対応する。
生成されたシーンは、部分的な再テクスチャ、部屋内のオブジェクトの配置、アバターの布の再ターゲットなど、多くの下流のアプリケーションを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:39:50 GMT)
Bidirectional Decoding: Improving Action Chunking via Closed-Loop Resampling [51.4] 動作チャンキングをクローズループ操作でブリッジするテスト時間推論アルゴリズムであるBidirectional Decodingを提案する。
BIDは2つの最先端生成ポリシーの従来のクローズドループ操作を大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:39:34 GMT)
High Probability Complexity Bounds for Non-Smooth Stochastic Optimization with Heavy-Tailed Noise [51.3] アルゴリズムが高い確率で小さな客観的残差を与えることを理論的に保証することが不可欠である。
非滑らか凸最適化の既存の方法は、信頼度に依存した複雑性境界を持つ。
そこで我々は,勾配クリッピングを伴う2つの手法に対して,新たなステップサイズルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:35:31 GMT)
REFFLY: Melody-Constrained Lyrics Editing Model [50.0] 任意の形態のプレーンテキストドラフトを高品質で本格的な歌詞に編集するための,最初の改訂フレームワークであるREFFLYを紹介する。
提案手法は,生成した歌詞が原文の意味を保ち,旋律と整合し,所望の曲構造に固執することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:22:34 GMT)
Bridging User Dynamics: Transforming Sequential Recommendations with Schrödinger Bridge and Diffusion Models [49.5] 拡散に基づく逐次レコメンデーションモデルにSchr"odinger Bridgeを導入し、SdifRecモデルを作成する。
また、ユーザクラスタリング情報を誘導条件として利用するcon-SdifRecと呼ばれるSdifRecの拡張版も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:10:38 GMT)
Advancing Multi-talker ASR Performance with Large Language Models [48.5] 対話シナリオにおける複数話者からの重複音声認識は、音声認識(ASR)において最も難しい問題の一つである。
本稿では,事前学習した音声エンコーダとLLMを利用したマルチストーカーASRのためのSOTアプローチを提案する。
提案手法は,シミュレーションデータセットLibriMixにおける従来のAEDに基づく手法を超越し,実世界のデータセットAMIの評価セット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:29:25 GMT)
Incorporating Unlabelled Data into Bayesian Neural Networks [48.3] 本稿では,事前予測分布の適切なモデル学習に非ラベルデータを用いた自己教師付きベイズニューラルネットワークを提案する。
自己教師型BNNの事前予測分布は,従来のBNNよりも問題セマンティクスが優れていることを示す。
提案手法は, 従来のBNN, 特に低予算体制において, 予測性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:51:53 GMT)
ConDense: Consistent 2D/3D Pre-training for Dense and Sparse Features from Multi-View Images [47.7] ConDenseは既存の2Dネットワークと大規模マルチビューデータセットを利用した3D事前トレーニングのためのフレームワークである。
組込み型2Dと3Dの特徴をエンドツーエンドのパイプラインで抽出する新しい2D-3Dジョイントトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:57:01 GMT)
On The Fairness Impacts of Hardware Selection in Machine Learning [47.6] 本稿では,ハードウェアがモデル性能と公平性の微妙なバランスに与える影響について検討する。
ハードウェアの選択が既存の格差を悪化させる可能性を示し、これらの相違は、異なる階層群間での勾配流と損失面の変化に起因することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:40:05 GMT)
MAPWise: Evaluating Vision-Language Models for Advanced Map Queries [47.2] 本研究では,視覚言語モデル(VLM)の有効性について検討した。
我々は3つの地理的地域(アメリカ合衆国、インド、中国)の地図からなる新しい地図に基づく質問回答ベンチマークを導入する。
このベンチマークには43種類の質問テンプレートが組み込まれており、相対空間関係の微妙な理解、複雑な地図の特徴、複雑な推論が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:57:34 GMT)
PoCo: Point Context Cluster for RGBD Indoor Place Recognition [47.1] 本稿では,屋内RGB-D位置認識タスクのための新しいエンドツーエンドアルゴリズム(PoCo)を提案する。
本稿では,最近のコンテキスト・オブ・クラスタ(CoC)を一般化したネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:11:38 GMT)
SPOQchain: Platform for Secure, Scalable, and Privacy-Preserving Supply Chain Tracing and Counterfeit Protection [46.7] この研究は、包括的なトレーサビリティと独創性検証を提供する、ブロックチェーンベースの新しいプラットフォームであるSPOQchainを提案する。
プライバシとセキュリティの側面を分析し、サプライチェーンのトレーシングの将来に対するSPOQチェーンの必要性と資格を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:15:43 GMT)
Equation identification for fluid flows via physics-informed neural networks [46.3] 回転流を伴う2次元バーガー方程式のパラメトリックスリープに基づく逆PINNに対する新しいベンチマーク問題を提案する。
本稿では,一階最適化と二階最適化を交互に行う新しい戦略が,パラメータ推定の典型的な一階最適化よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:17:57 GMT)
Training Neural Networks on Data Sources with Unknown Reliability [45.9] この研究は、ソースの推定相対信頼性に比例した多くのステップで、各データソース上でニューラルネットワークをトレーニングすることを目的としたソリューションを提案する。
様々な実験を通して、信頼性と信頼性の低いデータソースの混合でトレーニングすると、モデルの性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:14:18 GMT)
Transient Fault Tolerant Semantic Segmentation for Autonomous Driving [44.7] 本稿では,過渡断層に対するレジリエンスを高めるために設計されたシンプルなアクティベーション関数ReLUMaxを紹介する。
実験により,ReLUMaxはロバスト性を効果的に向上し,性能を保ち,予測信頼性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 00:27:46 GMT)
Efficient Multi-task Prompt Tuning for Recommendation [44.5] 本稿では,タスク非依存とトレーニング効率の問題に対処するため,新しい2段階のプロンプトチューニングMTLフレームワーク(MPT-Rec)を提案する。
MPT-Rec は SOTA マルチタスク学習法と比較して最高の性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:38:51 GMT)
A Survey on Knowledge Editing of Neural Networks [43.8] 最大の人工ニューラルネットワークでさえ間違いを犯し、世界が時間とともに進むにつれて、一度修正された予測が無効になる可能性がある。
知識編集は、訓練済みのターゲットモデルに対する信頼性、データ効率、迅速な変更の実現を目的とした、新しい研究分野として浮上している。
まず、ニューラルネットワークの編集の問題を紹介し、それを共通のフレームワークで形式化し、継続的学習のような悪名高い研究分野と区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:22:01 GMT)
Safety Layers of Aligned Large Language Models: The Key to LLM Security [43.8] 内部パラメータは、非悪意なバックドアデータや通常のデータで微調整された場合、モデルセキュリティを保持する。
そこで本稿では,セキュリティの劣化に対処するために,安全性層の勾配を補正する新しいファインチューニング手法であるSPPFTを提案する。
実験により,本手法は性能を保ちながらモデルセキュリティを著しく保ち,完全微調整に比べて計算資源の削減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:35:59 GMT)
Self-supervised learning for crystal property prediction via denoising [43.1] 材料特性予測のための新たな自己教師型学習(SSL)戦略を提案する。
本手法は, 自己教師付き学習(CDSSL)の結晶化であり, 有意な材料構造を復元する前提条件付き予測モデルを事前訓練する。
CDSSLモデルがSSLなしでトレーニングされたモデル、素材タイプ、プロパティ、データセットサイズを上回るパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:53:40 GMT)
Generalizing Deepfake Video Detection with Plug-and-Play: Video-Level Blending and Spatiotemporal Adapter Tuning [42.9] 時間的特徴は複雑で多様である。
時空間モデルは、しばしばある種類のアーティファクトに強く依存し、もう一方を無視します。
ビデオは当然リソース集約だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:49:57 GMT)
LASSO-MOGAT: A Multi-Omics Graph Attention Framework for Cancer Classification [41.9] 本稿では,メッセンジャーRNA,マイクロRNA,DNAメチル化データを統合し,31種類のがんを分類するグラフベースのディープラーニングフレームワークLASSO-MOGATを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:26:04 GMT)
Googling the Big Lie: Search Engines, News Media, and the US 2020 Election Conspiracy [41.9] ビッグリー理論では、2020年の米大統領選は詐欺行為だったという。
本稿では,大規模なアルゴリズム監査を行うことにより,この陰謀に関するニュースを検索エンジンがどのように提供したかを検討する。
私たちは、この陰謀を単に否定することが、すべての検索エンジンで最大のデバッキング戦略であることに気付きました。
Googleは、Big Lie、DuckDuckGo、Bingのディスプレイに明確に焦点を絞った記事に強いメインストリーム効果を持っているが、場所によっては、多くの記事が陰謀を支持しているか、取り下げに失敗している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:10:37 GMT)
Contextualized Automatic Speech Recognition with Dynamic Vocabulary [41.9] 本稿では,推論中にバイアストークンを付加できる動的語彙を提案する。
バイアスリストの各エントリは、既存のサブワードトークンのシーケンスとは異なり、単一のトークンとして表現される。
実験の結果,提案手法は英語と日本語のデータセットにおけるバイアスフレーズWERを3.1～4.9ポイント改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:43:00 GMT)
Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning for Warehouse Logistics with Robotic and Human Co-Workers [41.3] 我々は、多数の移動ロボットと人間のピッカーが協力して倉庫内でアイテムを収集、配達する倉庫について検討する。
私たちが取り組んだ根本的な問題は、これらの作業員がこの作業においてパフォーマンスを最大化するために、倉庫内での動きと動作をどのように調整する必要があるかである。
我々は,マネージャエージェントが労働者エージェントに目標を割り当てる階層的MARLアルゴリズムを開発し,グローバルな目標の最大化に向けて,マネージャと労働者の方針を協調的に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:07:35 GMT)
TaSL: Task Skill Localization and Consolidation for Language Model Continual Learning [41.3] 言語モデル継続学習(CL)は、大規模な言語モデル(LLM)を、リトレーニングなしで動的現実のシナリオに適応できる能力に対して、近年大きな関心を集めている。
既存のアプローチでは、複数のパラメータ効率の細かい調整(PEFT)ブロックを使用してタスク固有の知識を取得するが、これらの手法は非効率であり、タスク間の潜在的な知識伝達を利用できない。
本稿では,タスクスキルのローカライゼーションと統合(TaSL)という,言語モデルのための新しいCLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:14:17 GMT)
Causal-Guided Active Learning for Debiasing Large Language Models [40.9] 現在の生成型大規模言語モデル(LLM)は、それでもデータセットバイアスを捕捉し、生成に利用することができる。
従来の知識に基づくデバイアス法や微調整に基づくデバイアス法は、現在のLCMには適さない可能性がある。
LLM自体を利用して情報バイアスされたサンプルを自動かつ自律的に識別し,バイアスパターンを誘導する,カジュアル誘導型アクティブラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:30:13 GMT)
Joint Estimation and Prediction of City-wide Delivery Demand: A Large Language Model Empowered Graph-based Learning Approach [40.4] 電子商取引と都市化は、都市部における配送業務を著しく強化した。
データ駆動予測手法、特に機械学習技術を利用した手法がこれらの問題に対処するために登場した。
本稿では,この問題をグラフベースのグラフ学習タスクとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:56:17 GMT)
Motion Avatar: Generate Human and Animal Avatars with Arbitrary Motion [39.5] 我々は、高品質なカスタマイズ可能な人間と動物のアバターの自動生成を可能にする、モーションアバターという新しいエージェントベースのアプローチを提案する。
第2に、動作とアバターの生成を協調するLLMプランナを導入し、識別計画をカスタマイズ可能なQ&A方式に変換する。
最後に,65種の動物を対象に,約30万対のテキスト・モーション・ペアからなる動物運動データセットZoo-300Kを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:17:41 GMT)
Medical Report Generation Is A Multi-label Classification Problem [38.6] 本稿では,医療報告生成を多ラベル分類問題として再考する。
機密鍵ノードと統合されたBLIPに基づく新たなレポート生成フレームワークを提案する。
我々の実験は、キーノードの活用が2つのベンチマークデータセットにまたがる既存のアプローチを越え、最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:43:35 GMT)
Towards Graph Prompt Learning: A Survey and Beyond [38.6] 大規模"事前訓練と迅速な学習"パラダイムは、顕著な適応性を示している。
この調査は、この分野における100以上の関連する研究を分類し、一般的な設計原則と最新の応用を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:26:43 GMT)
Transformers are Expressive, But Are They Expressive Enough for Regression? [38.4] この結果から,トランスフォーマーはスムーズな関数を確実に近似するのに苦労し,分割的に一定間隔の近似に頼っていることがわかった。
これらの課題に光を当てることで、トランスフォーマーの能力に関する洗練された理解を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:02:12 GMT)
UTrack: Multi-Object Tracking with Uncertain Detections [37.8] 我々は,物体検出中に経験的予測分布を得るための高速な手法を初めて紹介する。
我々の機構は最先端のトラッカーに容易に統合でき、検出の不確実性を完全に活用できる。
我々は,MOT17,MOT20,DanceTrack,KITTIなど,さまざまなベンチマークに対するコントリビューションの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:34:51 GMT)
Empowering Aggregators with Practical Data-Driven Tools: Harnessing Aggregated and Disaggregated Flexibility for Demand Response [37.7] 本研究は,要求応答(DR)プログラムを通じて,アグリゲータと建物利用者の柔軟性の活性化における相互作用について検討する。
限られたデータを持つ環境において、集約された柔軟性の提供戦略を最適化する手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:04:21 GMT)
MemLong: Memory-Augmented Retrieval for Long Text Modeling [37.5] この研究はMemLong: Memory-Augmented Retrieval for Long Text Generationを紹介します。
MemLongは、非微分可能なret-mem'モジュールと部分的にトレーニング可能なデコーダのみの言語モデルを組み合わせる。
複数の長文言語モデリングベンチマークに関する総合的な評価は、MemLongが他の最先端のLLMよりも一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:01:56 GMT)
Efficient Testable Learning of General Halfspaces with Adversarial Label Noise [37.4] 逆ラベル雑音を伴う一般半空間の検証可能な学習課題について検討する。
テスト可能な学習フレームワークでは、データがテスタを通過すると、データに対する堅牢な学習者のアウトプットを信頼できるように、テスタ-ラーナーを開発することが目標である。
我々のアプローチの核心は、一般的なハーフ空間の検証可能な学習を、より広い関心を持つであろうほぼ同質なハーフ空間の検証可能な学習に還元する新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:08:21 GMT)
Codec Does Matter: Exploring the Semantic Shortcoming of Codec for Audio Language Model [36.6] X-Codecは、Residual Vector Quantizationステージの前に、事前訓練されたセマンティックエンコーダのセマンティック機能を組み込んでいる。
X-Codecは音声合成タスクのWERを大幅に削減し、これらの利点を非音声アプリケーションに拡張する。
音声合成における意味情報の統合は,音声生成における言語モデル全体の性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:24:07 GMT)
Not All Videos Become Outdated: Short-Video Recommendation by Learning to Deconfound Release Interval Bias [36.4] 我々はLDRI(Learning to Deconfound the Release Interval Bias)と呼ばれるモデルに依存しない因果アーキテクチャを提案する。
LDRIはマッチングモデルとビデオ遅延感度パーセプトロンの同時学習を可能にする。
2つのベンチマークの実験では、LDRIがバックボーンモデルより一貫して優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:48:52 GMT)
Almost Instance-optimal Clipping for Summation Problems in the Shuffle Model of Differential Privacy [36.0] クリッピング機構が$O(max_i x_i cdot loglog U /varepsilon)$のインスタンス最適誤差を実現する方法を示す。
また、この手法を高次元和推定問題とスパースベクトルアグリゲーションに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:16:26 GMT)
The Iterative Optimal Brain Surgeon: Faster Sparse Recovery by Leveraging Second-Order Information [35.3] IHTのような古典的反復的スパースリカバリアルゴリズムのプロジェクションステップにおいて、OBSのような方法で曲率情報を活用することができることを示す。
本稿では,この手法の拡張を,正確なスペーサーを得るための実践的なタスクに適用し,視覚および言語タスクのトランスフォーマーモデルに対して,それを大規模に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:06:26 GMT)
ConCodeEval: Evaluating Large Language Models for Code Constraints in Domain-Specific Languages [35.2] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なテキスト生成タスクに対する自然言語の制約を理解するのに苦労する。
通常のコードタスクに対して優れたパフォーマンスを発揮するコード言語は、同じ言語がきめ細かい制約を表現している場合、うまく機能しない。
ConCodeEvalは、5つの表現にまたがるコード制約のための2つの新しいタスクを持つ、第一級のベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:13:50 GMT)
Generative AI Enables Medical Image Segmentation in Ultra Low-Data Regimes [35.2] 本稿では,高品質なセグメンテーションマスクと医用画像を一意に生成する生成的深層学習フレームワークを提案する。
データ生成とセグメンテーションモデルを個別のプロセスとして扱う従来の生成モデルとは異なり、本手法ではエンドツーエンドのデータ生成にマルチレベル最適化を用いる。
提案手法は,9種類の医用画像分割タスクと16のデータセットに対して,超低速データレギュレーションにおいて高い一般化性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:11:36 GMT)
Secure Integrated Sensing and Communication Under Correlated Rayleigh Fading [35.1] 我々は、信号が状態依存の通信路を介して送信されるセキュアな統合センシング通信(ISAC)のシナリオを考察する。
レイリー・フェーディング(Rayleigh fading)の下で, 劣化したセキュアなISACチャネルに対して, 達成可能な秘密のゆがみ領域を確立し, 説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:16:55 GMT)
RISSOLE: Parameter-efficient Diffusion Models via Block-wise Generation and Retrieval-Guidance [34.9] ブロックワイズ生成は、コンパクトサイズの深層生成モデルを設計する上で有望な代替手段となる。
本稿では,ブロックワイズ拡散モデルの学習段階と生成段階を条件付けるために,RAG(Research-augmented Generation)アプローチを提案する。
我々の条件付きスキームは、訓練中に異なるブロックをまたがってコヒーレンスを確保し、その結果、世代間でコヒーレンスを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:26:55 GMT)
Stochastic Layer-Wise Shuffle: A Good Practice to Improve Vision Mamba Training [34.8] 階層的でない視覚マンバの大規模化(約300M)を成功させる階層的なシャッフル正規化を提案する。
具体的には、我々のベースモデルと大規模モデルであるShuffleMambaは、ImageNet1kにおける教師付きViTを0.8%、1.0%で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:09:19 GMT)
MaFeRw: Query Rewriting with Multi-Aspect Feedbacks for Retrieval-Augmented Large Language Models [34.4] 現実世界のRAGシステムでは、現在のクエリは会話コンテキストからの音声楕円とあいまいな参照を含むことが多い。
本稿では,検索プロセスと生成結果の両方からマルチアスペクトフィードバックを統合することにより,RAG性能を向上させる新しいクエリ書き換え手法MaFeRwを提案する。
2つの対話型RAGデータセットの実験結果から、MaFeRwはベースラインよりも優れた生成指標と安定したトレーニングを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:57:30 GMT)
Solving the homogeneous Bethe-Salpeter equation with a quantum annealer [34.2] 等質Bethe-Salpeter方程式(hBSE)は、D-Wave量子アニールを用いて初めて解かれた。
D-Wave Advantage 4.1 システムとプロプライエタリなシミュレート・アニーリング・パッケージを用いて,提案アルゴリズムの広範な数値解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:17:02 GMT)
Focus-Consistent Multi-Level Aggregation for Compositional Zero-Shot Learning [34.1] 画像の内容に基づいて各ブランチ毎にパーソナライズされた特徴を生成する新しい手法を提案する。
本手法では,MFA(Multi-Level Feature Aggregation)モジュールを組み込んで,画像の内容に基づいて各ブランチのパーソナライズされた特徴を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:13:06 GMT)
Image-Perfect Imperfections: Safety, Bias, and Authenticity in the Shadow of Text-To-Image Model Evolution [34.1] 本研究は,安全性,バイアス,信頼性の観点から,テキスト・ツー・イメージ・モデルの進化を研究するための第一歩を踏み出した。
以上の結果から, モデル更新が混在していることが明らかとなった。
負のステレオタイプは、同じ非ホワイトレースグループ内に留まるか、SD更新を通じて他の非ホワイトレースグループにシフトする。
初期のSDバージョンのために訓練された最先端の偽画像検出器は、更新されたバージョンによって生成された偽画像を特定するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:33:07 GMT)
Revisiting 360 Depth Estimation with PanoGabor: A New Fusion Perspective [33.9] 本稿では,これらの課題に対処するため,指向性歪みを考慮したGabor Fusionフレームワーク(PGFuse)を提案する。
再帰的歪みに対処するために、線形緯度対応の歪み表現法を設計し、カスタマイズされた歪み対応ガボルフィルタを生成する。
ガボル変換の配向感度を考慮すると、この感度を安定させるために球面勾配制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:48:14 GMT)
Bridging Episodes and Semantics: A Novel Framework for Long-Form Video Understanding [32.1] 本稿ではBREASE: BRidging Episodes and SEmantics for Long-Form Video Understandingを紹介する。
まず、ミクロからセミマクロまで重要な表現を効率的に集約するエピソディック・コムプレッサー(ECO)を開発した。
次に,Semantics reTRiever (SeTR) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:52:55 GMT)
Estimating Conditional Average Treatment Effects via Sufficient Representation Learning [31.8] 本稿では,その特徴を十分に表現するためにtextbfCrossNet という新しいニューラルネットワークアプローチを提案し,条件平均処理効果(CATE)を推定する。
数値シミュレーションと実験により,本手法が競合手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:23:59 GMT)
The Sample-Communication Complexity Trade-off in Federated Q-Learning [31.6] 広範に使われている間欠的通信アルゴリズムにおけるサンプルと通信複雑性のトレードオフについて検討する。
我々は、注文最適サンプルと通信の複雑さを同時に達成する最初のフェデレーションQ-ラーニングアルゴリズムであるFed-DVR-Qを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:03:03 GMT)
Eyes Can Deceive: Benchmarking Counterfactual Reasoning Abilities of Multi-modal Large Language Models [31.5] textbfCountertextbfFactual textbfMultitextbfModal reasoning benchmark(略して textbfCFMM)を導入する。
我々のCFMMは6つの課題からなる。
既存のMLLMは、自分たちが見ているものを信じることを好むが、その疑問に提示される反実的な前提を無視している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:00:38 GMT)
Temporal and Interactive Modeling for Efficient Human-Human Motion Generation [30.9] TIM(Temporal and Interactive Modeling)は,人間と人間の動作生成の先駆的モデルを示す,効率的かつ効果的な手法である。
具体的には、まず、動作シーケンスの時間的特性を活用し、非因果的・煩雑なモデリングを避けるために、因果的インタラクティブインジェクションを提案する。
最後に、よりスムーズで合理的な動きを生成するために、短期的な動きパターンを捉えるために局所パターン増幅を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:22:07 GMT)
On the Curse of Memory in Recurrent Neural Networks: Approximation and Optimization Analysis [30.8] 本稿では,線形関係から生成されたデータから連続時間線形RNNを学習するための単純だが代表的な設定について考察する。
このような線形汎函数の普遍近似定理を証明し、近似率とそのメモリとの関係を特徴づける。
統一されたテーマはメモリの非自明な効果であり、これは我々のフレームワークで正確に記述できる概念である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:12:30 GMT)
Quantum state testing with restricted measurements [30.6] 我々は,非適応測定の制限された家族に対して,複写複雑性を低く抑える情報理論フレームワークを開発した。
我々はこれらの2つのスキームの分離を実証し、固定されたスキームに対するランダム化測定スキームのパワーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:48:00 GMT)
Improving Online Source-free Domain Adaptation for Object Detection by Unsupervised Data Acquisition [30.3] オンラインソースフリードメイン適応(O-SFDA)は、ターゲットドメインからのラベルなしデータのストリームをオンライン形式でモデル適応する。
本稿では、教師なしデータ取得による適応オブジェクト検出のためのO-SFDAを強化する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:31:40 GMT)
SynDL: A Large-Scale Synthetic Test Collection for Passage Retrieval [30.3] TRECディープラーニングトラック(Deep Learning Track, DL)テストコレクションを言語モデル合成ラベルによって拡張し, 研究者が大規模に検索システムをテストおよび評価できるようにする。
具体的には、このようなテストコレクションには、前年のトラックから1,900以上のテストクエリが含まれている。
システム評価を過去の人間ラベルと比較し, 人工的に作成した大規模テストコレクションがシステムランキングに高い相関性をもたらすことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:48:40 GMT)
CinePreGen: Camera Controllable Video Previsualization via Engine-powered Diffusion [29.3] CinePreGenは、エンジン駆動の拡散で強化された視覚前処理システムである。
グローバルなカメラ調整からローカルなカメラ調整まで、ダイナミックなコントロールを提供する新しいカメラとストーリーボードインターフェースを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:16:18 GMT)
Exploring the Impact of Environmental Pollutants on Multiple Sclerosis Progression [29.0] 多発性硬化症(Multiple Sclerosis、MS)は、再発を特徴とする慢性自己免疫性炎症性神経疾患である。
本研究では,H2020 BRAINTEASERプロジェクトのデータを用いて,MS患者の再発発生における環境要因の役割について検討した。
我々はランダムフォレスト(RF)やロジスティック回帰(LR)などの予測モデルを用いて,臨床および汚染物質データに基づいて1週間にわたって収集された再発を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:12:57 GMT)
From "Made In" to Mukokuseki: Exploring the Visual Perception of National Identity in Robots [28.7] 国籍は、民族、文化、その他のアイデンティティーの要素と結びついており、ロボットの視覚的デザインに埋め込まれている。
無刻石(むこくせき)は、日本の文化輸出において、民族的・民族的同一性に対する視覚的手がかりがないことによって定義される視覚的特徴である。
多様な背景を持つ人々と対話できる無量石ロボットの視覚設計について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 00:16:26 GMT)
Tool-Assisted Agent on SQL Inspection and Refinement in Real-World Scenarios [28.6] 実際のシナリオでは、データベースのミスマッチが一般的です。
我々は,現実世界のシナリオで発生する条件ミスマッチ問題を反映した新しいデータセットであるSpider-Mismatchを紹介する。
提案手法は,数ショット設定で,スパイダーとスパイダー・リアリスティックのデータセットの平均値に対して高い性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:38:37 GMT)
Perceptual Similarity for Measuring Decision-Making Style and Policy Diversity in Games [28.3] プレイスタイルとして知られる意思決定スタイルの定義と測定は、ゲームにおいて不可欠である。
本稿では,様々な状態心理学を用いたマルチスケール分析,粒度に根ざした知覚核,交差点対結合法を有効利用して精度を高めるための3つの拡張点を紹介する。
そこで本研究では,エンド・ツー・エンドのゲーム分析と,多種多様なプレイスタイルのための人工知能の進化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:19:26 GMT)
Prompt-Agnostic Adversarial Perturbation for Customized Diffusion Models [27.8] 本稿では,カスタマイズした拡散モデルのためのPAP(Prompt-Agnostic Adversarial Perturbation)手法を提案する。
PAPはまず、ラプラス近似を用いてプロンプト分布をモデル化し、その後、外乱期待を最大化することで、急激な摂動を発生させる。
このアプローチは、即時無敵攻撃に効果的に取り組み、防御安定性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:48:40 GMT)
VisionTS: Visual Masked Autoencoders Are Free-Lunch Zero-Shot Time Series Forecasters [27.8] 我々は、リッチで高品質な自然画像からTSF基盤モデルを構築するための新しい道を構築する。
ImageNetデータセット上で事前学習した視覚マスク付きオートエンコーダ(MAE)によって処理される画像再構成タスクとして、TSFタスクを再構成する。
驚くべきことに、時系列領域にさらなる適応がなければ、提案されたVisionTSはより優れたゼロショット予測性能を達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:51:55 GMT)
Weakly-Supervised 3D Visual Grounding based on Visual Linguistic Alignment [26.9] 視覚言語アライメントに基づく3次元視覚接地のための弱教師付きアプローチを提案する。
我々の3D-VLAは、テキストと2D画像のセマンティクスの整合性において、現在の大規模視覚言語モデルの優れた能力を利用する。
推論段階では、学習したテキスト3D対応は、2D画像がなくてもテキストクエリを3D対象オブジェクトにグラウンド化するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:07:08 GMT)
Conversation Disentanglement with Bi-Level Contrastive Learning [26.7] 既存の手法には2つの主な欠点がある。まず、ペアの発話関係を過度に強調するが、発話-文脈関係モデルに不適切な注意を払う。
本稿では,2段階のコントラスト学習に基づく一般的な不協和モデルを提案する。このモデルでは,同一セッションに近づき,各発話が表現空間内のクラスタ化されたセッションプロトタイプに近づくように促す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:22:23 GMT)
Towards Achieving Human Parity on End-to-end Simultaneous Speech Translation via LLM Agent [26.6] 本稿では,CLASI(Cultitaneous Interpretation, CLASI, a high-quality and human-like Simultaneous Speech Translation (SiST)システム)を提案する。
プロフェッショナルなヒューマンインタプリタにインスパイアされた私たちは、新しいデータ駆動の読み書き戦略を使用して、翻訳品質とレイテンシのバランスを取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:50:51 GMT)
Can We Remove the Square-Root in Adaptive Gradient Methods? A Second-Order Perspective [26.5] 適応手法の動作が根の除去時にどのように変化するか,すなわち2階のモチベーションを強化するかを検討する。
驚いたことに、このような平方根自由適応法は畳み込みアーキテクチャ上のSGDへの一般化ギャップを閉じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:45:58 GMT)
Leveraging a Cognitive Model to Measure Subjective Similarity of Human and GPT-4 Written Content [26.4] GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)によって形成されたトークン埋め込みを用いて、2つの文書間のコサイン類似性を計算することができる。
この類似度尺度は、個人のバイアスと制約を、意思決定の認知メカニズムに根ざした方法で考慮するという点で有益である。
このデータセットは、認知モデルを利用して、教育環境での人間の被験者の主観的類似度を測定する利点を示すために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:54:13 GMT)
UserSumBench: A Benchmark Framework for Evaluating User Summarization Approaches [26.2] 大規模言語モデル(LLM)は、大量のユーザアクティビティデータからユーザ要約を生成する際、顕著な能力を示している。
これらの要約は、好みや興味などの重要なユーザー情報を取り込み、パーソナライズ・アプリケーションには有用である。
しかし, 新たな要約手法の開発は, ゼロ・トラストラベルの欠如, ユーザ・サマリー固有の主観性, 人的評価などによって妨げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:56:57 GMT)
Does CLIP Bind Concepts? Probing Compositionality in Large Image Models [24.9] 構成概念をエンコードする大きな事前学習された視覚と言語モデル(CLIP)の能力に焦点を当てる。
概念的バインディングをテストするために設計された3つの合成データセットでそれらをベンチマークする。
CLIPは単一オブジェクト設定で概念を構成することができるが、概念バインディングが必要な状況では、パフォーマンスが劇的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:51:28 GMT)
Identifying and Clustering Counter Relationships of Team Compositions in PvP Games for Efficient Balance Analysis [24.7] ゼロサム競争シナリオにおけるバランスを定量化する尺度を開発する。
我々は、合成の有用なカテゴリを特定し、それらのカウンター関係をピンポイントする。
私たちのフレームワークは、Eage of Empires II、Hearthstone、Brawl Stars、League of Legendsなど、人気のあるオンラインゲームで検証されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:28:36 GMT)
L4DR: LiDAR-4DRadar Fusion for Weather-Robust 3D Object Detection [24.6] L4DRは,LiDARと4Dレーダ融合を効果的に実現する3次元物体検出法である。
我々のL4DRには、センサギャップを再現するためのマルチモーダルMMEとフォアグラウンド・アウェア・デノナイジング(FAD)技術が含まれています。
霧のレベルによってパフォーマンスが大幅に向上し、3D mAPは従来のLiDARのみのアプローチよりも最大20.0%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:55:50 GMT)
Look, Compare, Decide: Alleviating Hallucination in Large Vision-Language Models via Multi-View Multi-Path Reasoning [24.3] LVLM(Large Vision-Language Models)は、マルチモーダルコンテキスト理解における印象的な機能を示す。
彼らはまだ、画像の内容と矛盾する出力を生成することを参照して幻覚に悩まされている。
LVLMの生来の能力を最大限活用して幻覚を減らすことを目的とした、トレーニングフリーフレームワークである textbfMVP を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:40:10 GMT)
On the Causal Sufficiency and Necessity of Multi-Modal Representation Learning [24.2] マルチモーダル学習(MML)の効果的なパラダイムは、モーダル間の統一表現を学習することである。
因果的観点では、異なるモダリティ間の一貫性を制約することは、一次事象を伝達する因果的表現をマイニングすることができる。
本稿では,因果完全表現を学習するためのプラグアンドプレイ手法,すなわち因果完全因果正規化(C3$R)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:30:55 GMT)
Language models align with human judgments on key grammatical constructions [24.2] 確立したプラクティスを用いて,大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスを再評価する。
モデル全体の精度は高いが、人間の言語学的判断のきめ細かい変化も捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:43:22 GMT)
Evidential Deep Partial Multi-View Classification With Discount Fusion [24.1] Evidential Deep partial Multi-View Classification (EDP-MVC) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
欠落したビューに対処するためにK-means命令を使用し、マルチビューデータの完全なセットを作成します。
この暗示されたデータ内の潜在的な衝突や不確実性は、下流の推論の信頼性に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:06:06 GMT)
Robust Temporal-Invariant Learning in Multimodal Disentanglement [22.5] マルチモーダル感情認識は、異なるモダリティから表現を学習し、人間の感情を識別することを目的としている。
本研究では、時間ステップ間の分布差を最小限に抑え、よりスムーズな時系列パターンを効果的にキャプチャする時間不変学習を提案する。
また、モジュラリティ不変部分空間とモジュラリティ固有部分空間をアンタングル化するモダリティ判別器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:28:40 GMT)
DiffLoad: Uncertainty Quantification in Electrical Load Forecasting with Diffusion Model [22.4] 再生可能エネルギー源の統合と、新型コロナウイルスのパンデミックなどの外部イベントの発生により、負荷予測の不確実性が急速に高まっている。
本稿では, エピステミック不確かさを推定するための拡散型Seq2Seq構造を提案し, 強靭性付加コーシー分布を用いてアレタリック不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:41:55 GMT)
Jailbreak Attacks and Defenses Against Large Language Models: A Survey [22.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なテキスト生成タスクにおいて例外的に機能している。
ジェイルブレイク」は、利用方針や社会に対する悪意ある反応をモデルに誘導する。
本稿では,ジェイルブレイク攻撃と防衛方法の包括的かつ詳細な分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:57:47 GMT)
SciLitLLM: How to Adapt LLMs for Scientific Literature Understanding [22.1] 大言語モデルの成功にもかかわらず、科学文献理解の課題に直面している。
連続事前学習(CPT)と教師付き微調整(SFT)を統合したハイブリッド戦略を提案する。
我々は科学文献理解に特化したLLMスイートSciLitLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:42:36 GMT)
VRSO: Visual-Centric Reconstruction for Static Object Annotation [21.7] 本稿では静的オブジェクトアノテーションのための視覚中心型アプローチであるVRSOを紹介する。
VRSOは低コスト、高効率、高品質である。
カメライメージのみを入力として、3D空間の静的オブジェクトを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:10:59 GMT)
Prompt Generation Networks for Input-Space Adaptation of Frozen Vision Transformers [21.5] ビジュアル・インプット・プロンプト・ラーニング(Visual input-prompt learning)は、視覚空間(RGB)における付加的なインプットを学習する適応手法である。
Prompt Generation Networkは、事前学習されたモデルを様々な新しいデータセットに効果的に適応させることを示す。
我々はまた、PGNを遅延空間で効率的に訓練できるが、推論のためにRGB入力空間に展開する"prompt inversion"トリックも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:13:03 GMT)
GeoMeter: Probing Depth and Height Perception of Large Visual-Language Models [21.2] 視覚言語モデル(VLM)の幾何学的理解に焦点を当てる。
我々は,Synthetic 2D,Synthetic 3D,Real-Worldシナリオを含むデータセットを用いて17の最先端VLMをベンチマークする。
我々の重要な洞察は、VLMの深さと高さの推論能力の欠点と、これらのモデルに存在する固有のバイアスを詳細に分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:52:12 GMT)
Strategic Arms with Side Communication Prevail Over Low-Regret MAB Algorithms [21.1] 腕がプレイヤーの行動についての完全な情報を持っている場合、プレイヤーは次の均衡を確立することができる: 1) ほぼすべての価値を保持し、2) プレイヤーは実質的な(直線的な)後悔をもって去る。
この研究は、完全な情報がすべての腕に公開されていないが、それらの間で共有されているとしても、同様の平衡を達成することが可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:36:45 GMT)
DeTRAP: RISC-V Return Address Protection With Debug Triggers [20.8] DeTRAPは、戻りアドレスのための書き込み保護されたシャドウスタックを提供する。
メモリ保護ハードウェアを必要とせず、コンパイラツールチェーンに小さな変更しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:42:54 GMT)
RING#: PR-by-PE Global Localization with Roto-translation Equivariant Gram Learning [20.7] 本研究では,ポーズ推定から直接位置認識を導出することにより,グローバルな位置推定精度を向上させるPR-by-PEローカライゼーションを提案する。
我々のフレームワークであるRING#は、鳥眼ビュー(BEV)空間で動作するエンドツーエンドのPR-by-PEローカライゼーションネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:42:53 GMT)
AgentsCourt: Building Judicial Decision-Making Agents with Court Debate Simulation and Legal Knowledge Augmentation [19.7] 本稿では,司法判断のための新しいマルチエージェントフレームワーク,AgentsCourtを提案する。
弊社の枠組みは,裁判所の審理シミュレーション,法的資源の検索,意思決定の洗練など,古典的な審理過程を踏襲している。
この課題を支援するために,多リソースの法知識を持つ大規模法知識基盤であるLegal-KBを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:54:15 GMT)
Look, Learn and Leverage (L$^3$): Mitigating Visual-Domain Shift and Discovering Intrinsic Relations via Symbolic Alignment [19.7] 学習過程を3つの相に分解する新しい学習フレームワークであるLook, Learn and Leverage (L$3$)を提案する。
関係発見モデルは、ソースドメイン上でトレーニングすることができ、視覚領域シフトや本質的な関係が欠如している場合には、事前学習された関係発見モデルを直接再利用し、良好な性能を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:53:48 GMT)
Approximately Invertible Neural Network for Learned Image Compression [19.3] 本稿では,学習画像圧縮のための約可逆ニューラルネットワーク(A-INN)フレームワークを提案する。
INNと量子化を用いた場合、損失画像圧縮における速度歪みの最適化を定式化する。
大規模な実験により,提案したA-INNは既存の学習画像圧縮法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:57:47 GMT)
Human-Free Automated Prompting for Vision-Language Anomaly Detection: Prompt Optimization with Meta-guiding Prompt Scheme [19.3] 事前学習された視覚言語モデル(VLM)は、数ショットの学習を通じて、様々な下流タスクに高い適応性を持つ。
従来の手法は、特定の異常なタイプの事前の知識を必要とする人為的なプロンプトに依存している。
我々のゴールは、データ駆動方式でプロンプトを最適に学習する、人間の自由なプロンプトベースの異常検出フレームワークを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:19:02 GMT)
Hybrid Classification-Regression Adaptive Loss for Dense Object Detection [19.2] HCRALと呼ばれるハイブリッド分類回帰適応損失を提案する。
本稿では,タスク間の監視,タスクの不整合に対処するためのResidual of Classification and IoU (RCI)モジュールと,各タスク内の難読化サンプルに焦点をあてる Conditioning Factor (CF) を紹介する。
また, 適応型トレーニングサンプル選択(EATSS)という新たな戦略を導入し, 分類と回帰の不整合を示すサンプルを新たに提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:31:39 GMT)
OG-Mapping: Octree-based Structured 3D Gaussians for Online Dense Mapping [19.2] 3DGSは最近、RGB-Dオンライン高密度マッピングの有望な進歩を実証した。
既存の手法では、マップのデシフィケーションを行うためにピクセルごとの奥行きを過度に頼っている。
スパースオクツリーの頑丈なシーン構造表現機能を活用したOG-Mappingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:01:59 GMT)
Training Language Models to Generate Text with Citations via Fine-grained Rewards [19.2] 大型言語モデル(LLM)は幻覚を起こす傾向があり、信頼できる情報源への参照が欠如しているため、その応答は信頼性に欠けることが多い。
本研究では,LLMに高い支援力と関連性のある引用を生成するための,微粒な報酬を用いた効果的な学習フレームワークを提案する。
LLaMA-2-7Bでは、細粒度の報酬がGPT-3.5-turboを上回り、ベースラインの中で最高の性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:24:27 GMT)
Flow Matching for Optimal Reaction Coordinates of Biomolecular System [19.0] Flow Matching for Reaction Coordinates (FMRC)は、分子動力学における最適な反応座標(RC)を特定するために設計された新しいディープラーニングアルゴリズムである。
FMRCは、深い生成モデルを用いた効率的なデータ駆動最適化のための条件付き確率フレームワークに再構成した、疎結合性と分解性の数学的原理に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:28:32 GMT)
Synthetic Lunar Terrain: A Multimodal Open Dataset for Training and Evaluating Neuromorphic Vision Algorithms [18.9] SLT(Synthetic Lunar Terrain)は、月探査のための類似試験場から収集されたオープンデータセットである。
イベントベースおよび従来のRGBカメラからの複数のサイドバイサイドキャプチャを含む。
イベントベースカメラのニューロモルフィック視覚センサから記録されるイベントストリームは特に興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:14:33 GMT)
Towards Symbolic XAI -- Explanation Through Human Understandable Logical Relationships Between Features [18.8] 本稿では,入力特徴間の論理的関係を表すシンボリッククエリに関連性を持つ,シンボリックXAIというフレームワークを提案する。
このフレームワークは、ユーザーによるカスタマイズと人間可読性の両方に柔軟性のある、モデルの意思決定プロセスを理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:52:18 GMT)
Effective Monitoring of Online Decision-Making Algorithms in Digital Intervention Implementation [18.7] 本稿では,オンライン意思決定アルゴリズムを効果的に監視するためのガイドラインを提供する。
本稿では,2つのデジタル介入臨床試験におけるオンライン意思決定アルゴリズムのモニタリング経験について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:13:58 GMT)
EMHI: A Multimodal Egocentric Human Motion Dataset with HMD and Body-Worn IMUs [17.9] ウェアラブルセンサを用いた人間中心のポーズ推定(HPE)はVR/ARアプリケーションに不可欠である。
ほとんどの手法は、エゴセントリック・ビュー・イメージまたはスパース慣性測定ユニット(IMU)信号にのみ依存する。
マルチモーダルなtextbfEgocentric human textbfMotion データセットである textbfHead-Mounted Display (HMD) と body-worn textbfIMU を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:12:13 GMT)
Dissecting Out-of-Distribution Detection and Open-Set Recognition: A Critical Analysis of Methods and Benchmarks [17.5] 我々は,コミュニティ内の2つの大きなサブフィールドの総合的なビュー – アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出とオープンセット認識(OSR) – を提供することを目指している。
我々は,OOD検出における最先端手法とOSR設定との厳密な相互評価を行い,それらの手法の性能の強い相関関係を同定する。
我々は,OOD検出とOSRによって取り組まれている問題を解消する,より大規模なベンチマーク設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:26:01 GMT)
DARES: Depth Anything in Robotic Endoscopic Surgery with Self-supervised Vector-LoRA of the Foundation Model [17.4] ロボット内視鏡手術(DARES)におけるDepth Anythingの導入
DAM V2における新しい適応手法であるローランド適応(LoRA)は、自己教師付き単眼深度推定を行う。
近年の最先端の自己監督型単分子深度推定法よりも, 新たな手法が優れていることが検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:35:06 GMT)
Rasa: Building Expressive Speech Synthesis Systems for Indian Languages in Low-resource Settings [17.4] Rasaは、インド初の多言語表現型TSデータセットである。
これには、アサメ語、ベンガル語、タミル語という3つの言語をカバーする6つのエクマン感情のそれぞれについて、10時間の中立的なスピーチと1-3時間の表現的なスピーチが含まれている。
我々のアブレーション研究では、MUSHRAのスコアが示すように、中立な1時間と表現的なデータの30分でフェアなシステムが得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:46:55 GMT)
Measuring Dimensions of Self-Presentation in Twitter Bios and their Links to Misinformation Sharing [17.2] ソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザに「バイオ」と呼ばれるプロファイル記述フィールドを提供し、世界に自らを提示することができる。
社会的意味の健全な次元を捉えた空間に生物を埋め込むための、単純で効果的、理論的に動機づけられた一連のアプローチを提案し、評価する。
我々の研究は、計算社会科学者が生体情報を利用するのを助ける新しいツールを提供し、Twitter上での誤情報共有がどのように認識されるかに関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:18:01 GMT)
BOP-D: Revisiting 6D Pose Estimation Benchmark for Better Evaluation under Visual Ambiguities [16.7] 現在、6次元ポーズ推定法は、その基礎となる真理アノテーションに対して、視覚的曖昧性は、グローバルなオブジェクト対称性にのみ関連していると考えるデータセット上でベンチマークされている。
本稿では,画像内の物体表面の視認性を考慮し,各画像に特有の6次元ポーズ分布を付加したデータセットのアノテート手法を提案する。
我々のアノテーションは、実画像上のポーズ分布を初めて推定できる最近の手法のベンチマークを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:52:26 GMT)
Exact Recovery Guarantees for Parameterized Non-linear System Identification Problem under Adversarial Attacks [16.7] 逆攻撃下での基底関数を用いたパラメータ化非線形システムのシステム同定問題について検討する。
LASSO型推定器をモチベーションとして,非滑らかな推定器の正確な回復特性を解析した。
非線形システム同定問題に対する非滑らかな推定器のサンプル複雑性解析に関する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:12:57 GMT)
A Tighter Convergence Proof of Reverse Experience Replay [16.6] 強化学習において、Reverse Experience Replay (RER) は古典的経験リプレイ法よりも優れたサンプリング複雑性を実現するアルゴリズムである。
RERは、連続した状態-アクション-リワードを逆順に更新する学習アルゴリズムを必要とする。
理論的には、RERはより大きな学習率とより長いシーケンスで収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:11:35 GMT)
Graph neural network-based lithium-ion battery state of health estimation using partial discharging curve [16.6] 本稿では, リチウムイオン電池の健康状態(SOH)を推定するために, グラフ時間ネットワーク(GCN)を活用した革新的なアプローチを提案する。
本手法は,マトリックスプロファイル異常検出アルゴリズムを用いて放電電圧セグメントを系統的に選択する。
広く受け入れられているオープンソースデータセットによる検証により,ルート平均2乗誤差が1%未満の精度でSOH推定が可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:14:53 GMT)
Expert-Token Resonance: Redefining MoE Routing through Affinity-Driven Active Selection [16.5] 親和性駆動型アクティブセレクションによるMoEルーティングを再定義する新しいフレームワークを提案する。
理論的解析により,本手法は高いキャパシティ・バウンダリ・リダクションを実現しつつ,専門家の均質化を緩和することを示した。
微調整を監督した後、GDAD、C-Eval、TeleQnAベンチマークで9.7%から14.1%のパフォーマンス向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:32:48 GMT)
"Is This It?": Towards Ecologically Valid Benchmarks for Situated Collaboration [16.3] そこで我々は,大規模なマルチモーダルモデルによる協調作業を行う能力を評価するためのベンチマークを開発した。
既存のベンチマークとは対照的に,既存のデータセットや合成データセットに対して,テンプレートや人間のアノテータ,あるいは大規模言語モデルを用いて質問応答ペアを生成する場合,インタラクティブなシステム駆動アプローチを提案し,検討する。
既存のEQA(Embodied Question answering)ベンチマークでよく見られる質問の形式や内容がどう違うのかを説明し、新たな現実的な課題を議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:41:23 GMT)
High-Throughput Secure Multiparty Computation with an Honest Majority in Various Network Settings [16.2] 本稿では,セキュアな3次元計算(3PC)と悪意のある4次元計算(4PC)のためのリング上の新しいプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、パフォーマンスを著しく低下させることなく、パーティ間の複数の弱いネットワークリンクを任意に許容する。
これにより、関連する作業に比べてゲート当たりの基本命令の最大半分を必要とすることで、計算の複雑さを著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:20:50 GMT)
Box2Flow: Instance-based Action Flow Graphs from Videos [16.1] フローグラフは、タスクのステップ関係を説明するために使用することができる。
現在のタスクベースの手法では、特定のタスクの利用可能なすべてのビデオに対して、単一のフローグラフを学習しようとする。
そこで本研究では,ステップフローグラフを所定のプロシージャビデオから予測するインスタンスベース手法であるBox2Flowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:33:19 GMT)
BTMuda: A Bi-level Multi-source unsupervised domain adaptation framework for breast cancer diagnosis [16.0] 乳がん診断のためのBTMudaと呼ばれるbi-level Multi-source unsupervised domain adaptation法を構築した。
ドメインシフト問題をドメイン内とドメイン間という2つのレベルに分割することで、ドメインシフトの問題に対処する。
本手法は,3つのパブリックマンモグラフィーデータセットの実験において,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:25:53 GMT)
Beyond Preferences in AI Alignment [15.9] 我々は、AIアライメントに対する優先主義的アプローチを特徴づけ、挑戦する。
人間の価値観の濃厚なセマンティックな内容が、嗜好がどのように捉えられていないかを示す。
我々は、AIシステムは、彼らの社会的役割に適した規範的基準に適合すべきであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:14:20 GMT)
Exploring Group and Symmetry Principles in Large Language Models [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のアプリケーションで素晴らしいパフォーマンスを示している。
物理学や数学などの分野において重要な役割を担った群と対称性の原理に基づく枠組みを導入する。
本研究は, 閉包, アイデンティティ, 逆転, 連想性という4つのグループ特性におけるモデルの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:42:05 GMT)
RenDetNet: Weakly-supervised Shadow Detection with Shadow Caster Verification [15.7] 既存の影検出モデルは、暗い画像領域と影を区別するのに苦労する。
本稿では,検出されたすべての影が本物であることを検証することによって,この問題に対処する。
このステップは、シーンの異なる再レンダリングと、推定シャドウキャスターの彫刻から生じる変化を観察することにより、物理的に正確な方法で実施する。
このアプローチにより、RenDetNetは、自己教師型で監視信号を計算可能な、学習に基づく最初のシャドウ検出モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:34:36 GMT)
Achieving Responsible AI through ESG: Insights and Recommendations from Industry Engagement [15.5] 本研究では、主要な企業が責任あるAI(RAI)と環境、社会、ガバナンス(ESG)の目標をどのように一致させるかを検討する。
RAIとESGの実践との間には強いつながりがあるが、内部のRAI政策と公開との間には大きなギャップがある。
我々は、RAI戦略の強化、透明性の重視、クロスファンクショナルなコラボレーション、既存のESGフレームワークへのシームレスな統合を推奨します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:48:03 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） (Fri, 30 Aug 2024 20:19:10 GMT)
Meta-UAD: A Meta-Learning Scheme for User-level Network Traffic Anomaly Detection [15.0] ユーザレベルのネットワークトラフィック異常検出のためのメタラーニング手法である textitMeta-UAD を提案する。
我々はCICFlowMeterを使って81のフローレベルの統計的特徴を抽出し、いくつかの無効な特徴を取り除く。
既存のモデルと比較すると,Meta-UADはF1スコアで15%から43%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:05:15 GMT)
Text-to-Image Generation Via Energy-Based CLIP [14.9] 共同エネルギーモデルからCLIPを用いた多モーダル視覚言語領域への拡張手法であるEB-CLIPを提案する。
生成目的として,CLIP空間におけるコサイン類似性に基づく画像-テキスト共同エネルギー関数を提案する。
差別的目的のために、我々は対向的対向的損失を採用し、対向的訓練目標をマルチモーダル領域に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:08:01 GMT)
Mix-Domain Contrastive Learning for Unpaired H&E-to-IHC Stain Translation [14.7] 本研究では,非ペアH&E-to-IHCのステンレス翻訳における教師情報を活用するために,Mix-Domain Contrastive Learning法を提案する。
ミックスドメインの病理情報アグリゲーションにより、MDCLは、対応するパッチと、生成されたIHC画像の異なる位置からのパッチの成分差との病理的整合性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:10:51 GMT)
MultiMath: Bridging Visual and Mathematical Reasoning for Large Language Models [14.3] 数学と視覚のギャップを埋める大きな言語モデルである textbfMultiMath-7B を導入する。
textbfMultiMath-7Bは4段階のプロセスで訓練され、視覚言語アライメント、視覚と数学の指導チューニング、プロセス教師付き強化学習に重点を置いている。
また,画像キャプションとステップワイズによるK-12レベルにまたがる新しい多モード数学的データセット,textbfMultiMath-300Kを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:37:38 GMT)
Can We Leave Deepfake Data Behind in Training Deepfake Detector? [14.2] ディープフェイクの検出におけるブレンドフェイクの役割を再考し、プロセスを「リアルからブレンドフェイクからディープフェイクへ」から段階的な移行へと定式化する。
我々の設計では、ブレンドフェイクとディープフェイクの両方から偽情報を効果的かつ包括的に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:22:11 GMT)
Dual JPEG Compatibility: a Reliable and Explainable Tool for Image Forensics [13.9] JPEGパイプライン(圧縮または非圧縮)が与えられると、この論文は8×8ブロックの先行要素を見つける方法を示す。
JPEG圧縮後の塗布, 複写, スプライシングは, 3種類のミスマッチ問題に変換可能であることを示す。
提案手法は,偽陽性を伴わず,高い検出力で偽造をJPEGブロックにピン留めすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:45:37 GMT)
Further Investigation on Differential Properties of the Generalized Ness-Helleseth Function [13.7] f_u(x)=uxd_1+xd_2$ で定義される函数は、$mathbbF_pn$ 上の一般化ネッス=ヘレセス函数と呼ばれる。
for each $u$ satisfying $chi(u+1) = chi(u-1)$, the differential spectrum of $f_u(x)$。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:18:23 GMT)
Fairness-Aware Estimation of Graphical Models [13.4] 本稿では,グラフィカルモデル(GM)の推定における公平性の問題について検討する。
標準GMは、特に基礎となるデータが機密性や保護されたグループに関わる場合、バイアスのある結果をもたらす可能性がある。
本稿では,保護属性に関連するGMの推定におけるバイアス低減を目的とした包括的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:30:00 GMT)
RoadRunner -- Learning Traversability Estimation for Autonomous Off-road Driving [13.1] 我々は、カメラとLiDARセンサーの入力から直接地形変動を予測できるフレームワークであるRoadRunnerと、標高マップを提示する。
RoadRunnerは、センサ情報、不確実性の処理、コンテキスト情報による予測の生成を融合させることで、信頼性の高い自律ナビゲーションを可能にする。
我々は,非構造砂漠環境を通した複数の現実の運転シナリオにおいて,安全かつ信頼性の高いオフロードナビゲーションを実現する上で,ロードランナーの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:07:26 GMT)
Forget to Flourish: Leveraging Machine-Unlearning on Pretrained Language Models for Privacy Leakage [12.9] 下流アプリケーション用のプライベートデータ上の微調整言語モデルは、重大なプライバシーリスクを生じさせる。
いくつかの人気のあるコミュニティプラットフォームが、様々な事前訓練されたモデルの便利な配布を提供している。
本稿では,モデル学習を攻撃ツールとして利用する新しい毒殺手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:35:09 GMT)
Stationary Policies are Optimal in Risk-averse Total-reward MDPs with EVaR [12.7] リスク・アバースの総報酬基準は定常政策によって最適化可能であることを示す。
以上の結果から, リスク回避型強化学習領域において, 全報酬基準が割引基準よりも望ましい可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:33:18 GMT)
Isopignistic Canonical Decomposition via Belief Evolution Network [12.5] 本稿では,信念進化ネットワークに基づく同義変換を提案する。
この分解は、可能性分布とその同型質量関数の間の逆経路を与える。
本稿では,確率論,デンプスター・シェーファー理論,可能性理論に基づく人工知能の一般モデル構築のための理論的基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:52:31 GMT)
Nonsmooth Projection-Free Optimization with Functional Constraints [12.2] 本稿では,制約付き非平滑凸計算のための段階的アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは一般凸関数不等式制約で非滑らかな問題を扱うことができる。
決定論的下位段階が下位段階に置き換わる際にも同様のパフォーマンスが観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:55:16 GMT)
From Text to Emotion: Unveiling the Emotion Annotation Capabilities of LLMs [12.2] 我々は、GPT4と教師付きモデルと、人間のアノテーションとの一致、人間の知覚の一致、モデルトレーニングへの影響の3つの側面を比較した。
GPT-4の性能を過小評価する上で,人間アノテーションを基本事実として利用する一般的な指標が有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:50:15 GMT)
Non-Homophilic Graph Pre-Training and Prompt Learning [12.0] 本稿では,好ましくないグラフに対する事前学習と迅速な学習の枠組みであるProNoGを提案する。
まず、既存のグラフ事前学習手法を分析し、事前学習タスクの選択に関する理論的知見を提供する。
第2に,各ノードが特異な非ホモフィル性を示すことを認識し,下流タスクにおけるノード固有のパターンを特徴付ける条件付きネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:55:58 GMT)
Contrastive Learning with Synthetic Positives [11.9] 近隣住民との対比学習は、最も効率的な自己教師付き学習(SSL)技術の1つであることが証明されている。
本稿では,NCLP(Contrastive Learning with Synthetic Positives)という新しいアプローチを提案する。
NCLPは、無条件拡散モデルによって生成された合成画像を利用して、モデルが多様な正から学ぶのに役立つ追加の正として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:47:43 GMT)
Causal Reasoning in Software Quality Assurance: A Systematic Review [11.9] 因果推論(Causal Reasoning)は、現在の機械学習の制限を解決する方法論として関心が高まっている。
より効果的なSQA戦略に因果性を利用することによって、純粋にデータ駆動アプローチを超えていくことを目指している。
障害のローカライゼーションは、特にWebサービス/マイクロサービスドメインにおいて、因果推論をより活用するアクティビティである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:34:11 GMT)
Towards Tailored Recovery of Lexical Diversity in Literary Machine Translation [11.9] 機械翻訳は人間翻訳よりも語彙的に劣っている。
本稿では,原文と翻訳文を区別する分類器を用いて,翻訳候補を再ランク付けする手法を提案する。
我々は,31の英蘭本翻訳に対するアプローチを評価し,ある書籍について,人間の翻訳に近い語彙的多様性のスコアを抽出することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:12:04 GMT)
Etalon: Holistic Performance Evaluation Framework for LLM Inference Systems [11.7] 大規模言語モデル(LLM)の生産は、かなりのコストを発生させる可能性がある。
流動性指数を含む総合的な性能評価フレームワークであるEtalonを提案する。
また、さまざまなオープンソースプラットフォームや、Etalonを使ったモデル・アズ・ア・サービスも評価しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:19:42 GMT)
Learning the irreversible progression trajectory of Alzheimer's disease [11.6] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、30年にわたって展開する進行性脳疾患である。
症状の発症前に介入を適用できるように、早期に疾患の進行を捉えることが重要である。
機械学習(ML)モデルは、ADの開始を予測するのに効果的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:46:41 GMT)
MoRe Fine-Tuning with 10x Fewer Parameters [11.5] Monarch Rectangular Fine-tuning (MoRe)は、Monarch行列クラスに依存するアダプタアーキテクチャを検索するシンプルなフレームワークである。
ローランクアダプタ (LoRA) よりも MoRe の方が表現力が高いことを示す。
提案手法は,従来のPEFTよりもパラメータ効率が高く,LoRAのパラメータの5%に満たない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:24:27 GMT)
Exploring the Effect of Explanation Content and Format on User Comprehension and Trust [11.4] がんリスクを評価するための回帰ツールの説明に焦点をあてる。
本稿では,説明内容と形式がユーザ中心の理解と信頼の指標に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:36:53 GMT)
DCUDF2: Improving Efficiency and Accuracy in Extracting Zero Level Sets from Unsigned Distance Fields [11.4] 符号なし距離場(UDF)は複雑な位相を持つモデルの表現を可能にするが、これらの場からの正確なゼロレベル集合は重大な問題を引き起こす。
我々は、UDFからゼロレベルセットを抽出するために、現在の最先端手法の強化であるDF2を紹介する。
提案手法では,自己適応重みを付加した精度認識損失関数を用いて,幾何学的品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:31:15 GMT)
WhiteFox: White-Box Compiler Fuzzing Empowered by Large Language Models [11.3] 提案するWhiteFoxは,ソースコード情報付きLarge Language Modelを用いた,最初のホワイトボックスコンパイラファザである。
WhiteFoxは、高度な最適化を行うための高品質なテストプログラムを生成することができる。
WhiteFoxはDLコンパイラの101のバグを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:00:09 GMT)
Learning Multi-Target TDOA Features for Sound Event Localization and Detection [11.2] 本稿では,位相変換(NGCC-PHAT)を用いたニューラル一般化相互相関に基づく,局所化に適した音声表現を学習する新機能を提案する。
提案手法をSTARSS23データセット上でテストし,標準GCC-PHAT や SALSA-Lite の入力機能と比較して,ローカライズ性能の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:09:12 GMT)
SIMD-Aware Homomorphic Compression and Application to Private Database Query [11.1] プライベートデータベースクエリスキーム(PDQ)では、サーバがデータベースを保持し、ユーザはクエリを送信して、クエリをプライベートにしながら、サーバから関心のあるレコードを検索する。
PDQプロトコルにおけるホモモルフィック暗号化の重要なステップは、クエリ結果からなるスパース暗号化ベクターを圧縮するホモモルフィック圧縮である。
PDQを主用途とする新しい同型圧縮方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:49:34 GMT)
Data Authenticity, Consent, & Provenance for AI are all broken: what will it take to fix them? [11.0] 基礎モデルの新機能は、大部分が大規模で、広くオープンソース化され、文書化されていないトレーニングデータ収集に負っている。
既存のデータ収集の実践は、信頼性の追跡、同意の検証、プライバシーの保護、表現と偏見への対処、著作権の尊重、倫理的かつ信頼できる基礎モデルを総合的に開発するという課題に繋がった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:20:12 GMT)
The Many Faces of Optimal Weak-to-Strong Learning [11.0] 提案手法は, サンプルの複雑さを証明し得る, 驚くほど単純なブースティングアルゴリズムである。
我々のパイロット実験研究は、我々の新しいアルゴリズムが大規模なデータセットで以前のアルゴリズムより優れていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:38:51 GMT)
On Expressive Power of Quantized Neural Networks under Fixed-Point Arithmetic [10.9] 本研究では、離散的な固定点パラメータとラウンドリングによる誤りを生じる可能性のある固定点演算の下で、量子化されたネットワークの普遍近似特性について検討する。
我々は,Sigmoid,ReLU,ELU,SoftPlus,SiLU,Mish,GELUなど,一般的なアクティベーション機能が私たちの十分な条件を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:40:19 GMT)
Efficient Camera Exposure Control for Visual Odometry via Deep Reinforcement Learning [10.9] 本研究は、露光制御のためのエージェントの訓練に深層強化学習フレームワークを用いる。
トレーニングプロセスを容易にするために,軽量なイメージシミュレータを開発した。
VOシステムを強化するために異なるレベルの報酬関数が作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:37:52 GMT)
Hoaxpedia: A Unified Wikipedia Hoax Articles Dataset [10.8] まず、正当性と偽のウィキペディア記事の類似点と相違点を体系的に分析する。
そして、311のホックス記事を集めたHoaxpediaを紹介します。
以上の結果から,ウィキペディアにおける偽コンテンツの検出は,コンテンツだけでは難しいが実現不可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:40:15 GMT)
Visual Multi-Object Tracking with Re-Identification and Occlusion Handling using Labeled Random Finite Sets [10.6] 本稿では、オブジェクトの出現と隠蔽を解消するオンライン視覚多目的追跡(MOT)アルゴリズムを提案する。
我々の解は、ラベル付きランダム有限集合 (LRFS) フィルタリングアプローチに基づいている。
本稿では,トラックの重なり合う部分とそのサイズを考慮したファジィ検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:25:53 GMT)
ProGRes: Prompted Generative Rescoring on ASR n-Best [10.5] 大規模言語モデル(LLM)は,ビーム探索過程において発生するn-best仮説を効果的に再現することにより,音声認識の性能を向上させる能力を示した。
本稿では, 命令調整型LLMを用いて, 適切にプロンプトされたLLMを用いて生成した新しい仮説を用いて, n-best音声認識仮説を動的に拡張する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:14:17 GMT)
Causal Representation-Based Domain Generalization on Gaze Estimation [10.3] 本稿では,迷路推定フレームワークを用いた因果表現に基づく領域一般化を提案する。
我々は、ドメイン不変の特徴を抽出するために、逆行訓練法と追加の罰則項を用いる。
これらのモジュールを活用することで、CauGEはニューラルネットワークが因果メカニズムの一般的な原則を満たす表現から学ぶことを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:45:22 GMT)
Deep learning surrogate models of JULES-INFERNO for wildfire prediction on a global scale [10.2] この作業では、JULES-INFERNOモデルをシュロゲートするDeep Learning技術に基づいて、2つのデータ駆動モデルを構築している。
より正確には、これらの機械学習モデルは、地球温度、植生密度、土壌水分、およびそれ以前の予測を入力として、その後の地球域の燃焼を予測する。
JULES-INFERNOの出力と比較して、AEPが0.3%以下、SSIMが98%以上である場合)と予測精度の両面で、提案モデルの性能は高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:05:00 GMT)
61A-Bot Report: AI Assistants in CS1 Save Students Homework Time and Reduce Demands on Staff. (Now What?) [10.0] GPT-4をベースとした大規模CS1コースの学生向け対話型宿題アシスタント(61Aボット)
2000人以上の学生が2学期にわたって、私たちのボットに10万件以上のリクエストをしました。
50歳から80歳までの学生の場合、これらの減量は通常1人あたり30分以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:05:36 GMT)
LLaVA-SG: Leveraging Scene Graphs as Visual Semantic Expression in Vision-Language Models [9.9] 大規模視覚言語モデル(VLM)におけるシーングラフ表現(SGE)モジュールについて紹介する。
SGEモジュールは、画像内の複雑な意味情報を抽出し、構造的に表現する。
SGEモジュールの統合は視覚言語タスクにおけるVLMの性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:49:40 GMT)
Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction [9.8] AlphaFoldはタンパク質構造予測を顕著な精度で変換した。
HelixFold3はAlphaFold3の機能の複製を目指している。
HelixFold3の初期リリースはGitHubでオープンソースとして公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:36:36 GMT)
An Asynchronous Linear Filter Architecture for Hybrid Event-Frame Cameras [9.7] 本稿では,HDRビデオ再構成と空間畳み込みのための非同期線形フィルタアーキテクチャを提案する。
提案したAKFパイプラインは、絶対強度誤差(69.4%削減)と画像類似度指数(平均35.5%改善)の両方において、他の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:08:42 GMT)
CondSeg: Ellipse Estimation of Pupil and Iris via Conditioned Segmentation [9.7] 瞳孔成分(瞳孔、虹彩、硬化)は、AR/VR製品における視線追跡および視線推定の基礎となる。
本稿では,全瞳孔/虹彩円を楕円形(楕円形)でモデル化し,視線領域の開放性によって瞳孔/虹彩の視認性を制御する2つの先行性について考察する。
本研究はCondSegを用いて,全楕円を明示的にアノテートすることなく,セグメンテーションラベルから直接瞳孔・虹彩の楕円パラメータを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:17:49 GMT)
PEER: Expertizing Domain-Specific Tasks with a Multi-Agent Framework and Tuning Methods [9.6] GPT-4は大きな可能性を秘めているが、性能、コスト、データプライバシーの重大な三重項に直面している。
PEER(Plan, Execute, Express, Review)マルチエージェントフレームワークを紹介する。
これは、正確な質問分解、高度な情報検索、包括的な要約、厳密な自己評価を統合することで、ドメイン固有のタスクを体系化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:27:58 GMT)
GMM-IKRS: Gaussian Mixture Models for Interpretable Keypoint Refinement and Scoring [9.3] キーポイントには、品質に応じてスコアをランク付けできるスコアが付属する。
学習されたキーポイントは手作りのものよりも優れた特性を示すことが多いが、それらのスコアは容易に解釈できない。
本稿では,どの手法でも抽出したキーポイントを解釈可能なスコアで特徴付けることができるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:39:59 GMT)
FissionVAE: Federated Non-IID Image Generation with Latent Space and Decoder Decomposition [9.1] フェデレートされた学習により、分散化されたクライアントは、すべてのトレーニングデータをローカルに保ちながら、共有モデルを共同で学習することができる。
本稿では、潜在空間を分解し、個々のクライアントグループに適したデコーダブランチを構成する新しいアプローチFissionVAEを紹介する。
アプローチを評価するために,MNISTとFashionMNISTを組み合わせた2つの複合データセットを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:22:30 GMT)
Generative Design of Crystal Structures by Point Cloud Representations and Diffusion Model [9.0] 本稿では, 点雲表現を利用して構造情報を符号化し, 合成可能な材料を生成するための枠組みを提案する。
我々の研究は、材料設計と合成の進歩への重要な貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:49:51 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） (Fri, 30 Aug 2024 13:54:36 GMT)
Sequence to Sequence Reward Modeling: Improving RLHF by Language Feedback [8.6] 人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習は、大規模言語モデル(LLM)と人間の意図と価値を一致させる。
その効果と人気にもかかわらず、RLHFは局所最適化に偏っている。
本稿では,新しいテキストシーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)報酬モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:14:35 GMT)
Point Neuron Learning: A New Physics-Informed Neural Network Architecture [8.5] 本稿では,新しい物理インフォームドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
これは、波動方程式の基本的な解をネットワークアーキテクチャに埋め込んで、学習したモデルが厳密に波動方程式を満たすことを可能にする。
他のPINN手法と比較して、我々の手法は複素数を直接処理し、より優れた解釈可能性と一般化性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:07:13 GMT)
The Importance of Cognitive Biases in the Recommendation Ecosystem [8.3] 認知バイアスは、レコメンデーションエコシステムの様々な部分にも現れ、レコメンデーションプロセスの異なる段階にも現れます。
我々は, 特徴陽性効果, IKEA効果, 文化的ホモフィリーなどのバイアスがレコメンデーションパイプラインの様々な構成要素で観察できるという実証的証拠を提供する。
我々は,ユーザモデルや項目モデル,レコメンデーションアルゴリズムを改善するために,偏見のない認知バイアスの考察を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:58:46 GMT)
Token-level Direct Preference Optimization [8.2] 微調整された事前訓練された大規模言語モデルは、それらを人間の価値観や意図と整合させるのに不可欠である。
トークンレベルでポリシーを最適化することにより,LLMと人間の嗜好を一致させる新しいアプローチである,トークンレベルの直接選好最適化(TDPO)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:39:57 GMT)
Error-controlled non-additive interaction discovery in machine learning models [8.2] 信頼性の高い特徴相互作用発見のための新しい手法であるDiamondを紹介する。
Diamondは、偽発見率(FDR)を制御するためにModel-Xノックオフフレームワークを独自に統合する
シミュレーションと実データの両方に対する実験的な評価は、より信頼性の高いデータ駆動科学的な発見を可能にするダイアモンドの有用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:13:11 GMT)
Parameters Inference for Nonlinear Wave Equations with Markovian Switching [8.2] 本稿では、離散ベイズ学習を用いて、その収束と均一な誤差境界を確立するためのスパース統計フレームワークを提案する。
本手法の有効性は,マルコフスイッチングを伴う異なる波動方程式からのノイズ時間データを含む3つの数値ケースを用いて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:39:24 GMT)
An Empirical Study of Retrieval Augmented Generation with Chain-of-Thought [8.2] 本稿では,RAFT(Retrieval Augmented Fine-Tuning)法の有効性について述べる。
RAFT法を複数のデータセットにまたがって評価し,その性能を様々な推論タスクで解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:52:24 GMT)
Addressing the challenges of loop detection in agricultural environments [8.2] オープンフィールドにおけるロバストループ検出への道を開く新しい手法を提案する。
提案手法は, 中央値15cmの誤差で, 常に良好なループ検出を実現する。
オープンフィールドをループ検出のための新しい環境として特徴付け,それを扱う際の限界や問題を理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:13:04 GMT)
LightFF: Lightweight Inference for Forward-Forward Algorithm [8.1] 本稿では,Forward-Forwardアルゴリズムを用いてトレーニングしたANN/DNNを対象とした,軽量な推論手法を提案する。
MNIST と CIFAR のデータセットと2つの実世界のアプリケーションについて,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:17:11 GMT)
Emergence of Social Norms in Generative Agent Societies: Principles and Architecture [8.1] 生成型MASにおける社会的規範の出現を促進するために,CRSECという新しいアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャは、創造と表現、スプレッド、評価、コンプライアンスの4つのモジュールで構成されています。
本実験は,生産型MASにおける社会的規範の確立と社会的対立の低減を図ったものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:14:45 GMT)
Open-vocabulary Temporal Action Localization using VLMs [8.1] ビデオアクションのローカライゼーションは、長いビデオから特定のアクションのタイミングを見つけることを目的としている。
本稿では、新しい視覚言語モデル(VLM)に基づく学習自由でオープンな語彙アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:12:14 GMT)
Dynamic Depth Decoding: Faster Speculative Decoding for LLMs [8.1] 本稿では,Eagle-2のツリードラフト手法を動的深度を用いて最適化した動的深度復号法(DDD)を提案する。
これにより、Eagle-2がEagle上で達成した平均スピードアップが44%向上し、DDDの平均スピードアップが3.16$xになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:27:48 GMT)
InkubaLM: A small language model for low-resource African languages [8.1] 本稿では,0.4億のパラメータを持つ小型言語モデルであるInkubaLMを紹介し,機械翻訳や質問応答,AfriMMLU,AfriXnliタスクといったタスクにおける,より大きなパラメータ数を持つモデルに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:42:31 GMT)
Graph Neural Networks in EEG-based Emotion Recognition: A Survey [8.0] 重要なトレンドは、脳波に基づく感情認識のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発することである。
情動脳波の脳領域依存性は、この領域のGNNと他の時系列領域のGNNを区別する生理的基盤を持つ。
脳波に基づく感情認識におけるGNN構築のための明確なガイダンスを提供するために,フレームワークの3段階から手法を分析し,分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:53:24 GMT)
Enhancing Event Reasoning in Large Language Models through Instruction Fine-Tuning with Semantic Causal Graphs [7.9] イベント検出のための命令微調整LDMに対する新しいアプローチを提案する。
本手法ではセマンティック因果グラフ(SCG)を導入し,テキスト内の因果関係と文脈情報の両方を抽出する。
評価の結果,SCG 命令を用いた LLM の訓練は,イベントトリガー分類において,平均35.69% の精度で標準命令の微調整に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:56:06 GMT)
LSMS: Language-guided Scale-aware MedSegmentor for Medical Image Referring Segmentation [7.9] 医用画像参照(MIRS)は、与えられた言語表現に基づく画像の断片化を必要とする。
LSMS(Language-guided Scale-Aware MedSegmentor)というアプローチを提案する。
LSMSは計算コストが低いすべてのデータセットで一貫してパフォーマンスが向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:22:13 GMT)
NanoMVG: USV-Centric Low-Power Multi-Task Visual Grounding based on Prompt-Guided Camera and 4D mmWave Radar [7.8] NanoMVGは、水路を具現化した知覚のための低消費電力マルチタスクモデルである。
カメラと4Dミリ波レーダーの両方を誘導し、自然言語で特定の物体を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:22:09 GMT)
2DGH: 2D Gaussian-Hermite Splatting for High-quality Rendering and Better Geometry Reconstruction [7.8] 2D Gaussian Splattingは3D再構成において重要な方法として最近出現した。
本稿では,ガウススプラッティングにおける新しいプリミティブとしてガウス・ハーマイトカーネルを提案する。
ガウス・ハーマイト核の幾何再構成と新規ビュー合成における異常な性能を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:04:11 GMT)
SelectTTS: Synthesizing Anyone's Voice via Discrete Unit-Based Frame Selection [7.7] 本稿では,対象話者から適切なフレームを選択するための新しい手法であるSelectTTSを提案し,フレームレベルの自己教師型学習(SSL)機能を用いてデコードする。
提案手法は,未知話者の話者特性を効果的に把握し,主観的および主観的の両方において,他のマルチ話者テキスト音声フレームワークに匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:34:46 GMT)
GlyphDraw2: Automatic Generation of Complex Glyph Posters with Diffusion Models and Large Language Models [7.6] LLMを利用したテキストレンダリング機能を備えた自動ポスター生成フレームワークを提案する。
このフレームワークは、詳細な背景の中で正確なポスターテキストを作成することを目的としている。
解像度が1024ピクセルを超える高解像度フォントデータセットとポスターデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:44:44 GMT)
Discovery of False Data Injection Schemes on Frequency Controllers with Reinforcement Learning [7.5] インバータベースの分散エネルギー資源(DER)は、再生可能エネルギーを電力システムに統合する上で重要な役割を果たす。
我々は、潜在的な脅威やシステムの脆弱性を特定するために強化学習を採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:09:32 GMT)
Stepwise Weighted Spike Coding for Deep Spiking Neural Networks [7.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューロンのスパイキング動作を模倣しようと試みている。
本稿では,スパイクにおける情報のエンコーディングを強化するために,SWS(Stepwise Weighted Spike)符号化方式を提案する。
このアプローチは、ニューラルネットワークの各ステップにおけるスパイクの重要性を重み付け、高い性能と低エネルギー消費を達成することでスパイクを圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:39:25 GMT)
Traceable AI-driven Avatars Using Multi-factors of Physical World and Metaverse [7.4] Metaverseでは、AIモデルをAIエンジンに委譲して、対応するAI駆動アバターを構築することができる。
本稿では,AI駆動アバターのトレーサビリティを保証するため,多要素認証を用いた認証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:04:11 GMT)
A Limit on the Power of Entanglement-Assistance in Quantum Communication [7.4] 量子チャネル上での信頼性の高い通信の最適な速度は、事前に共有された絡み合いによって向上することができる。
長年の予想は、絡み合い支援された古典的容量と無支援の古典的容量の比が有限次元の設定で有界であると主張する。
ノイズの多いエンコーダとデコーダによる量子通信への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:45:02 GMT)
CP-VoteNet: Contrastive Prototypical VoteNet for Few-Shot Point Cloud Object Detection [7.2] ポイントクラウド3Dオブジェクト検出(FS3D)は、ポイントクラウドから新しいクラスのオブジェクトを特定しローカライズすることを目的としている。
コントラスト的セマンティクスマイニングを導入し、ネットワークが識別的分類的特徴を抽出できるようにする。
洗練された原始幾何学的構造を通して、基本クラスから新しいクラスへの特徴符号化の伝達性が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:13:49 GMT)
EEGMatch: Learning with Incomplete Labels for Semi-Supervised EEG-based Cross-Subject Emotion Recognition [7.2] ラベル付き脳波データとラベルなし脳波データの両方を活用する新しい半教師付き学習フレームワーク(EEGMatch)を提案する。
2つのベンチマークデータベース(SEEDとSEED-IV)で大規模な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 00:47:06 GMT)
Reasoning with maximal consistent signatures [7.1] 本稿では,最大一貫したサブシグナチャを用いた不整合情報を用いた推論手法について論じる。
我々は、ヒットセットの双対性もそれらにも当てはまることを示す。
また、我々のアプローチと不整合測定と矛盾推論との関係についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:43:14 GMT)
TorchDA: A Python package for performing data assimilation with deep learning forward and transformation functions [7.1] 本研究では、状態遷移と観測関数のモデルとして、深層ニューラルネットワークとデータ同化を組み合わせた新しいPythonパッケージを提案する。
ロレンツ63と2次元浅層水系の総合的な実験は、同化を伴わないスタンドアロンモデル予測よりも大幅に性能を向上した。
全体として、この革新的なソフトウェアパッケージは、データ同化内でのディープラーニング表現の柔軟な統合を可能にし、科学的領域にわたる複雑な高次元力学システムに取り組むための汎用ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:30:34 GMT)
CaFNet: A Confidence-Driven Framework for Radar Camera Depth Estimation [6.9] 本稿では,深度推定のための2段階・エンドツーエンドの信頼度対応フュージョンネット(CaFNet)を提案する。
第1段階は、あいまいな標高やノイズ測定など、レーダー固有の課題に対処する。
最終深度推定のために、レーダと画像の特徴を効果的に統合するための信頼性を考慮したゲート融合機構を革新する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:25:50 GMT)
Controllable Edge-Type-Specific Interpretation in Multi-Relational Graph Neural Networks for Drug Response Prediction [6.8] 本稿では,がん治療薬の反応予測アルゴリズムであるCETExplainerを提案する。
制御可能なエッジタイプ固有の重み付け機構を導入し、予測モデルに対して微細で生物学的に意味のある説明を提供する。
実世界のデータセットに関する実証分析は、CETExplainerが優れた安定性を達成し、主要なアルゴリズムと比較して説明品質を向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:14:38 GMT)
Reframing Data Value for Large Language Models Through the Lens of Plausability [6.7] 本稿では,言語モデルにおけるデータ値問題に対する別の視点を提案する。
計算的に抽出可能な新しい値関数を開発し、証明可能な性質を持つ第一原理から導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:32:24 GMT)
Impact of ChatGPT on the writing style of condensed matter physicists [6.7] 本稿では,ChatGPT のリリースが arXiv 上の凝縮物紙の書き方に与える影響を推定する。
分析の結果,非母国英語話者による英語の要約の質が統計的に有意に向上したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:37:10 GMT)
HiTSR: A Hierarchical Transformer for Reference-based Super-Resolution [6.5] 参照ベース画像超解像のための階層変換モデルであるHiTSRを提案する。
GAN文献の二重注意ブロックを組み込むことで,アーキテクチャとトレーニングパイプラインの合理化を図る。
我々のモデルは、SUN80、Urban100、Manga109を含む3つのデータセットで優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:16:29 GMT)
Tailoring Adversarial Attacks on Deep Neural Networks for Targeted Class Manipulation Using DeepFool Algorithm [6.5] 敵対的攻撃に対するディープニューラルネットワーク(DNN)の感受性は、多くのアプリケーションにまたがる信頼性を損なう。
本稿では,DeepFoolの進化であるET DeepFoolアルゴリズムを紹介する。
我々の実証的研究は、画像の整合性を維持する上で、この洗練されたアプローチが優れていることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:50:56 GMT)
Multi-centric AI Model for Unruptured Intracranial Aneurysm Detection and Volumetric Segmentation in 3D TOF-MRI [6.4] 我々は3DTOF-MRIで未破裂脳動脈瘤(UICA)の検出と分節を併用したオープンソースのnnU-NetベースのAIモデルを開発した。
4つの異なるトレーニングデータセットが作成され、nnU-Netフレームワークがモデル開発に使用された。
一次モデルは85%の感度と0.23FP/ケースレートを示し、ADAM-challengeの勝者(61%)と、ADAMデータでトレーニングされたnnU-Net(51%)を感度で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:57:04 GMT)
RandOhm: Mitigating Impedance Side-channel Attacks using Randomized Circuit Configurations [6.4] 我々は、メインストリームFPGAの部分再構成(PR)機能に基づいて移動目標防御(MTD)戦略を利用するRandOhmを紹介する。
PDNインピーダンスによる情報漏洩は、回路の秘密に敏感な部分の実行時再構成によって大幅に低減できることを示す。
既存のPRベースの対策とは対照的に、RandOhmはオープンソースのビットストリーム操作ツールをデプロイし、ランダム化を高速化し、リアルタイム保護を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:30:26 GMT)
Jina-ColBERT-v2: A General-Purpose Multilingual Late Interaction Retriever [6.2] ColBERTは情報検索に非常に有効であることが証明されている。
長いコンテキストウィンドウと多言語検索をサポートする新しいアーキテクチャとトレーニングフレームワークを導入する。
我々の新しいモデルであるJina-ColBERT-v2は、英語および多言語検索タスクで高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:14:24 GMT)
Developing an End-to-End Framework for Predicting the Social Communication Severity Scores of Children with Autism Spectrum Disorder [6.2] 本稿では、生音声データから、ASDを持つ子どもの社会的コミュニケーションの重症度を自動的に予測するエンドツーエンドフレームワークを提案する。
ピアソン相関係数の0.6566と人間評価スコアを達成し,ASD評価のためのアクセシブルで客観的なツールとしての可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:43:58 GMT)
Covariance-corrected Whitening Alleviates Network Degeneration on Imbalanced Classification [6.2] クラス不均衡は画像分類において重要な問題であり、深層認識モデルの性能に大きな影響を及ぼす。
我々は、退化ソリューションを緩和するWhitening-Netと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
極端なクラス不均衡のシナリオでは、バッチ共分散統計は大きな変動を示し、白化操作の収束を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:49:33 GMT)
The Transferability of Downsampling Sparse Graph Convolutional Networks [6.1] 本稿では,スパースランダムグラフモデルに基づく大規模スパースグラフダウンサンプリング手法を提案する。
我々は、スパースグラフ畳み込みネットワークのダウンサンプリングに縛られた理論的転送可能性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:19:20 GMT)
RT-GS2: Real-Time Generalizable Semantic Segmentation for 3D Gaussian Representations of Radiance Fields [6.1] ガウススプラッティングを用いた最初の一般化可能なセマンティックセマンティックセグメンテーション法であるRT-GS2を紹介する。
提案手法は27.03 FPSのリアルタイム性能を実現し,既存の手法に比べて901倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:14:57 GMT)
Getting Inspiration for Feature Elicitation: App Store- vs. LLM-based Approach [6.0] AppStoreにインスパイアされた要件適用は、開発者にとって非常に有益であることが証明されている。
ジェネレーティブAIの進歩により、近年の研究は、大規模言語モデル(LLM)にインスパイアされた要求誘発の可能性を示している。
本稿では,AppStore と LLM による機能強化手法の比較研究について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:42:26 GMT)
Neutron-proton pairing correlations described on quantum computers [5.9] ADAPT-VQE法は原子核における中性子-陽子対の問題を解くために用いられる。
3つの異なる作用素のプールがテストされ、最終的にはハミルトニアンの1つまたは複数の対称性を破る可能性がある。
我々は、ADAPT-VQEが中性子-陽子対問題の非常に正確な記述を提供することができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:48:43 GMT)
Large coordinate kernel attention network for lightweight image super-resolution [5.7] マルチスケールの受容場を持つ高効率なビルディングブロックとして,マルチスケールのブループリント分離可能な畳み込み(MBSConv)を提案する。
また,LKAの2次元畳み込みカーネルを水平および垂直の1次元カーネルに分解する大規模座標カーネルアテンション (LCKA) モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:41:06 GMT)
LaserEscape: Detecting and Mitigating Optical Probing Attacks [5.5] 我々は、光学探査攻撃を検出し軽減するための、最初の完全デジタルかつFPGA互換の対策であるLaserEscapeを紹介する。
LaserEscapeにはデジタル遅延ベースのセンサーが組み込まれており、レーザー光による布の物理的変化をリアルタイムで確実に検出する。
攻撃に対する応答として、LaserEscapeはランダムなハードウェア再構成性を使用して、リアルタイムの隠れアプローチをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:25:33 GMT)
Explainable Artificial Intelligence: A Survey of Needs, Techniques, Applications, and Future Direction [5.4] 説明可能な人工知能(XAI)は、これらのモデルがどのように意思決定や予測を行うかを説明することによって、課題に対処する。
既存の研究では、XAIの基本概念、その一般的原理、およびXAI技術の範囲について検討されている。
本稿では、共通用語と定義、XAIの必要性、XAIの受益者の必要性、XAI手法の分類、および異なる応用分野におけるXAI手法の適用に関する総合的な文献レビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:42:17 GMT)
Advancing Chinese biomedical text mining with community challenges [5.4] 本研究は,中国におけるバイオメディカルテキストマイニングにおける地域社会の課題の最近の進展を概観することを目的としている。
2017年から2023年までの6つのコミュニティ課題から39の評価タスクを特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:47:43 GMT)
DiverseDialogue: A Methodology for Designing Chatbots with Human-Like Diversity [5.4] また, GPT-4o miniは, 複数の言語的特徴にまたがって, 実際の人間と系統的に異なることを示す。
本研究では,実際の人的インタラクションから派生した特徴を取り入れたユーザシミュレーションのプロンプトを自動生成する手法を提案する。
本手法は,特定の言語的特徴を対象とするように最適化され,大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:33:58 GMT)
Complexity of High-Dimensional Identity Testing with Coordinate Conditional Sampling [5.3] 本研究では,高次元分布におけるアイデンティティテスト問題について検討する。
私たちは、$mathsfCoordinate Oracle$という、非常に弱い条件付きサンプリングオラクルを考えています。
エントロピーの近似テンソル化(英語版)として知られる解析的性質が$n$-次元可視分布$mu$に対して成り立つならば、$tildeO(n/varepsilon)$クエリを使用して、隠れ分布$pi$に対して効率的なアイデンティティテストアルゴリズムが存在することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:03:53 GMT)
A Survey of the Self Supervised Learning Mechanisms for Vision Transformers [5.2] 視覚タスクにおける自己教師あり学習(SSL)の適用は注目されている。
SSLの背後にある直感は、データ内の同期関係をセルフスーパービジョンの形で利用することである。
ViTの出現により、これらのモデルのトレーニングに使用されるさまざまなSSLメカニズムを探求し、理解することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:38:28 GMT)
Low-density parity-check representation of fault-tolerant quantum circuits [5.1] フォールトトレラント量子コンピューティングでは、量子アルゴリズムは誤り訂正が可能な量子回路によって実装される。
本稿では,フォールトトレラント量子回路の設計と解析を行うツールキットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:09:09 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） (Fri, 30 Aug 2024 12:40:04 GMT)
Universal Stochastic Equations of Monitored Quantum Dynamics [4.8] 全密度行列スペクトルのガウス時間進化を管理する普遍的なフォッカー・プランク方程式を導出する。
カオス状態におけるエントロピーの普遍的ゆらぎを同定し、メソスコピック電子輸送現象における普遍的コンダクタンスゆらぎの非一意的代替として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:24:54 GMT)
A Deep-Learning Technique to Locate Cryptographic Operations in Side-Channel Traces [4.7] サイドチャネル攻撃は暗号プリミティブの実行から秘密情報を抽出することを可能にする。
本稿では,対象とする暗号処理の実行タイミングを推定する新たな深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:58:55 GMT)
Pre-Training Multimodal Hallucination Detectors with Corrupted Grounding Data [4.6] マルチモーダル言語モデルは、その出力に幻覚を示し、信頼性を制限できる。
本稿では, 崩壊した地盤データを作成することにより, これらのモデルのサンプル効率を向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:11:00 GMT)
Fair Best Arm Identification with Fixed Confidence [4.6] フェアネス制約下でのベストアーム識別(BAI)のための新しいフレームワークを提案する。
本稿では,F-TaSを提案する。
数値計算の結果,F-TaSは試料の複雑さを最小限に抑えつつ,フェアネス違反を抑える効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:18:34 GMT)
1.5-Femtosecond Delay in Charge Transfer [4.6] 2つの交差する量子状態の間の集団の移動は最も基本的な力学現象である。
実世界のすべてのシステムに存在する追加状態への結合は、人口移動の計測可能な遅延を引き起こす可能性があることを示す。
結果は、原子物理学や分子物理学、電荷移動、光の収穫など、多くの研究領域に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:40:45 GMT)
Scaling Laws for Data Poisoning in LLMs [4.6] 近年の研究では、LSMは部分的に破損したデータや有害なデータに基づいて訓練されるデータ中毒に弱いことが示されている。
我々は、悪意のある微調整、不完全なデータキュレーション、意図的なデータ汚染の3つの脅威モデルを考える。
より大きなLSMはますます脆弱になってきており、データ中毒の少ないLSMよりも、有害な振る舞いを学習する方がはるかに早いことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:22:18 GMT)
Resource state generation in a hybrid matter-photon quantum information processor [4.4] 物質とフォトニック自由度を統合するハイブリッド量子アーキテクチャは、スケーラブルでフォールトトレラントな量子コンピューティングへの有望な経路を示す。
このアプローチは、光度自由度を用いた遠方レジスタ間の密接な操作と、固体レジスタ内の物質量子ビット間の直接相互作用を組み合わせる必要がある。
これらの課題は、スピン間相互作用の全てを変調して、不要な長距離相互作用を排除しつつ、最も近い隣り合う結合を保ちながら、パルス制御シーケンスで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:07:19 GMT)
Markov flow policy -- deep MC [4.3] 分散アルゴリズムは、短期的な推定に依存するため、しばしば評価誤差に遭遇する。
我々は、非負のニューラルネットワークフローを利用して総合的な前方視予測を可能にするマルコフフローポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:02:22 GMT)
Reconstructing unsteady flows from sparse, noisy measurements with a physics-constrained convolutional neural network [4.3] 不完全なデータから完全な流れ場を再構築するために、決定論的ツールである物理制約付き畳み込みニューラルネットワークを開発した。
機械学習の文献から,新たに提案された3つの損失関数について検討する。 (i) ソフト制約された損失, (ii) センサ位置での予測を制約するスナップショット強化損失, (iii) センサ位置での予測の平均を制約する平均強化損失。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:17:56 GMT)
Self-Supervised Learning for Building Robust Pediatric Chest X-ray Classification Models [4.2] 本研究では,移動学習と自己教師付きコントラスト学習を組み合わせた新しいアプローチであるSCCを提案する。
我々は、ある小児科のCXRデータセットでSCCをトレーニングし、異なるソースから他の2つの小児科のデータセットでその性能を評価する。
以上の結果から,SCCのアウト・オブ・ディストリビューション(ゼロショット)性能は,AUCの13.6%,34.6%以上であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:50:23 GMT)
AI-Driven Intrusion Detection Systems (IDS) on the ROAD dataset: A Comparative Analysis for automotive Controller Area Network (CAN) [4.1] コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは、電子制御ユニット(ECU)間の車内通信を管理する中央システムである。
CANプロトコルは、固有の脆弱性、暗号化と認証の欠如、攻撃面の拡大、堅牢なセキュリティ対策を必要とするセキュリティ上の問題を引き起こす。
本稿では、ステルスと洗練された注入を含む最新のROADデータセットについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:26:23 GMT)
How Could Generative AI Support Compliance with the EU AI Act? A Review for Safe Automated Driving Perception [4.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動運転車の知覚機能の中心となっている。
EU(EU)人工知能(AI)法は、AIシステムの厳格な規範と標準を確立することによって、これらの課題に対処することを目的としている。
本稿では、DNNに基づく知覚システムに関するEU AI法から生じる要件を要約し、ADにおける既存の生成AIアプリケーションを体系的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:01:06 GMT)
Hardware-Assisted Virtualization of Neural Processing Units for Cloud Platforms [3.9] 我々は、総合的なNPU仮想化フレームワークであるNeu10を紹介する。
Neu10は、(1)物理NPU(pNPU)における不均一な計算ユニットの詳細な仮想化を可能にするvNPUと呼ばれるフレキシブルなNPU抽象化、(2)リソース利用とコスト効率を改善するためにペイ・アズ・ユー・ゴーコンピューティングモデルと柔軟なvNPU-to-pNPUマッピングを可能にするvNPUリソースアロケータ、(3)複数のvNPUのためのきめ細かいテンソル演算のスケジューリングを容易にする最新のNPUアーキテクチャのISA拡張からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:01:59 GMT)
"Benefit Game: Alien Seaweed Swarms" -- Real-time Gamification of Digital Seaweed Ecology [3.9] このプロジェクトは、デジタル海藻生態学のバランスを作り、生態意識を高めることを目的としている。
観衆はゲームプレイを通じて人間の活動の結果を探索し、海藻養殖の利益とリスクに対する生態系のフィードバックを観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:36:11 GMT)
AlabOS: A Python-based Reconfigurable Workflow Management Framework for Autonomous Laboratories [3.8] 実験のオーケストレーションとリソース管理のための汎用ソフトウェアフレームワークであるAlabOSを紹介する。
AlabOSは再構成可能な実験ワークフローモデルとリソース予約機構を備えており、様々なタスクの同時実行を可能にする。
1.5年間に約3,500のサンプルを合成したA-Labの試作実験室で,AlabOSの実装を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:19:05 GMT)
Evaluating Named Entity Recognition: A comparative analysis of mono- and multilingual transformer models on a novel Brazilian corporate earnings call transcripts dataset [3.8] ブラジルポルトガル語で事前訓練された2つのモデル (BERTimbau と PTT5) と2つの多言語モデル (mBERT と mT5) を同定する。
本研究では,ファイナンシャル・ネームド・エンティティ・認識(NER)タスク上での性能評価を行い,微調整と推論のための計算条件を決定することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:02:11 GMT)
ContextVLM: Zero-Shot and Few-Shot Context Understanding for Autonomous Driving using Vision Language Models [3.8] 視覚言語モデルを用いてゼロショットと少数ショットのアプローチを用いてコンテキストを検出するContextVLMというフレームワークを提案する。
ContextVLMは、我々のデータセット上で95%以上の精度で、関連する駆動コンテキストを確実に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:59:12 GMT)
From Model Explanation to Data Misinterpretation: Uncovering the Pitfalls of Post Hoc Explainers in Business Research [3.7] ビジネス研究では、データに関する推論にポストホックな説明が使われる傾向が増えている。
この論文の最終的な目標は、機械学習モデルのポストホックな説明を、潜在的に誤った洞察とデータの理解に翻訳しないように、ビジネス研究者に警告することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:22:35 GMT)
Mending of Spatio-Temporal Dependencies in Block Adjacency Matrix [3.5] 本稿では,時間的依存を考慮に入れた新たなエンドツーエンド学習アーキテクチャを提案する。
提案手法は,SurgVisDomやC2D2などのベンチマークデータセット上での優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:12:23 GMT)
Improving Time Series Classification with Representation Soft Label Smoothing [3.3] これまでの研究では、時系列分類(TSC)タスクのためのディープニューラルネットワークベースのモデルが過度に適合する傾向があることが示されている。
本稿では,より信頼性の高いソフトラベルを生成するための新しい手法を提案する。
本手法は, 構造や複雑さの異なるモデルに対して, 強靭な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:50:27 GMT)
Flexible and Effective Mixing of Large Language Models into a Mixture of Domain Experts [3.3] ツールキットは、モデルまたはアダプタから混合物を作成するために使用することができる。
大規模なテストを行い、その結果のMOEのアーキテクチャを定義するためのガイダンスを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:28:45 GMT)
LLMs hallucinate graphs too: a structural perspective [3.3] グラフの幻覚は、文献からよく知られたグラフに誘導されるとき、誤った出力である。
本稿では,LLMの出力を特徴付けるために,このような豊富な幻覚を用いることができることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:04:11 GMT)
Question-Based Retrieval using Atomic Units for Enterprise RAG [3.3] エンタープライズ検索拡張生成(RAG)は、強力な大規模言語モデル(LLM)を内部的、あるいは時間的に変化する文書と組み合わせるための柔軟なフレームワークを提供する。
この研究は、より正確なチャンクリのために、標準密度検索ステップのゼロショット適応を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:23:13 GMT)
OnlySportsLM: Optimizing Sports-Domain Language Models with SOTA Performance under Billion Parameters [3.3] 本稿では,スポーツ関連データに特化して訓練された,小規模なドメイン特化言語モデルの可能性について検討する。
OnlySportsLMは以前の135M/360Mモデルよりも37.62%/34.08%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:39:35 GMT)
Leveraging Graph Neural Networks to Forecast Electricity Consumption [3.2] この研究は、従来の一般化付加モデルフレームワークを超えて、新しいアプローチを提供する。
本稿では,消費予測に適したグラフを推定する手法と,開発したモデルを評価するためのフレームワークを紹介する。
本研究は,フランス本土の地域を考慮した総合的および現実的な枠組みで,電気予測の実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:54:50 GMT)
Multi-Reference UCCSD Variational Quantum Algorithm for Molecular Ground State Energies [3.0] 本稿では,Multi-Reference Unitary Coupled Cluster Singles and Doubles (MR-UCCSD)モデルを実装した。
MR-UCCSD法は, より優れたMR状態の利益として, 10$-5$ Hartree 以下の事前定義された誤差を系統的に満足する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:56:29 GMT)
Retrieval-Augmented Natural Language Reasoning for Explainable Visual Question Answering [3.0] ReReは、事前訓練されたクリップビジョンエンコーダと事前訓練されたGPT-2言語モデルをデコーダとして使用するエンコーダ/デコーダアーキテクチャモデルである。
ReReは、VQA精度と説明スコアにおいて従来の手法よりも優れており、より説得力があり信頼性の高いNLEの改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:39:43 GMT)
Geometry of Lightning Self-Attention: Identifiability and Dimension [3.0] 任意の層数に対するパラメトリゼーションの一般的な繊維の表現を提供することにより、深い注意の識別可能性について検討する。
単層モデルでは特異点と境界点を特徴付ける。
最後に,本研究の結果を正規化された自己注意ネットワークに拡張し,単一層として証明し,深部ケースで数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:00:36 GMT)
LAR-IQA: A Lightweight, Accurate, and Robust No-Reference Image Quality Assessment Model [2.9] 我々は,ECCV AIM UHD-IQAチャレンジ検証とテストデータセット上での最先端(SOTA)性能を実現する,コンパクトで軽量なNR-IQAモデルを提案する。
本モデルでは,合成および音響的に歪んだ画像に対して,各枝を個別に訓練した二重ブランチアーキテクチャを特徴とする。
各種オープンソースデータセットを考慮した評価では,提案した軽量モデルの実用的,高精度,堅牢な性能を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:32:19 GMT)
Evaluating Reliability in Medical DNNs: A Critical Analysis of Feature and Confidence-Based OOD Detection [2.9] OOD検出方法は、信頼層(OOD検出のためにモデルの出力層を使用する)または機能層(出力層を使用しない)に分類することができる。
OODアーティファクトは、トレーニングデータと他の要因との相関関係から、モデルの予測におけるソフトマックスの信頼性を高めることができることを示す。
また、特徴に基づく手法は、通常、正しい予測と誤った予測につながる入力を区別する上で、より悪い性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:02:22 GMT)
Bayesian Optimization for Non-Convex Two-Stage Stochastic Optimization Problems [2.9] 知識に基づく獲得関数を定式化し,第1段と第2段の変数を協調的に最適化する。
可変型間の寸法と長さの差が2段階アルゴリズムの非効率性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:26:31 GMT)
Unintentional Security Flaws in Code: Automated Defense via Root Cause Analysis [2.9] 我々はT5-RCGCNと呼ばれる自動脆弱性根本原因(RC)ツールキットを開発した。
T5言語モデルの埋め込みと、脆弱性分類とローカライゼーションのためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を組み合わせる。
3つのデータセットで56人のジュニア開発者を対象に、T5-RCGCNをテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:26:59 GMT)
Novel-WD: Exploring acquisition of Novel World Knowledge in LLMs Using Prefix-Tuning [2.9] 本研究では, PLMが学習し, 学習前コーパスで発生しない新たな世界知識事実を記憶する方法について検討する。
我々はまず,最近のウィキデータ更新から抽出された新しい事実を含む文からなる新しいデータセットであるNove-WDを提案する。
このデータセットをコミュニティに無償で提供し、その後、最新情報を備えた類似データセットの新バージョンを構築する手順をリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:54:50 GMT)
Robust Statistical Scaling of Outlier Scores: Improving the Quality of Outlier Probabilities for Outliers (Extended Version) [2.9] 外乱検出アルゴリズムは通常、データセット内の各観測値に外乱スコアを割り当て、観測値が外乱値である度合いを示す。
本論文は, 統計的スケーリングは, 文献でよく用いられるように, 外れ値に対して等しく良い確率を生じるものではないことを論じる。
本稿では,ロバストな統計的スケーリングを提案し,ロバストな推定器を用いてアウトレーヤの確率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:18:08 GMT)
A Persistent Hierarchical Bloom Filter-based Framework for Authentication and Tracking of ICs [2.8] 本研究では,持続階層型ブルームフィルタ(PHBF)フレームワークを導入し,サプライチェーン全体で100%の精度で高速かつ正確なIC認証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 00:16:38 GMT)
Causality for Earth Science -- A Review on Time-series and Spatiotemporal Causality Methods [2.8] 本稿では、因果的発見と因果的推論の概要を述べ、根底にある因果的仮定を説明し、評価手法を列挙する。
本論文は,時系列および時間因果解析に導入された最先端の手法と,その強みと限界を取り入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:51:31 GMT)
Exploring User Acceptance Of Portable Intelligent Personal Assistants: A Hybrid Approach Using PLS-SEM And fsQCA [2.7] 本研究は、新しく開発されたポータブル・インテリジェント・パーソナルアシスタント(PIPA)であるRabbit R1のユーザ受け入れを促す要因について考察する。
米国824人のデータを収集し, 部分最小二乗構造方程式モデリング (PLS-SEM) とファジィ集合定性比較解析 (fsQCA) を用いて分析した。
この結果は、直接的および間接的効果を含む全ての仮説化された関係が支持されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:01:34 GMT)
SafeTail: Efficient Tail Latency Optimization in Edge Service Scheduling via Computational Redundancy Management [2.7] 拡張現実のような新興アプリケーションは、ユーザデバイスに高い信頼性を持つ低レイテンシコンピューティングサービスを必要とする。
私たちはSafeTailを紹介した。これは中央値と末尾の応答時間の両方の目標を満たすフレームワークで、テールレイテンシは90%以上のレイテンシで定義されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:17:37 GMT)
Towards a dynamical model of English vowels. Evidence from diphthongisation [2.6] ディフソン母音は固有の動的変化の度合いを示し、その程度は同期的にも発音的にも変化する。
この種の変化をモデル化するには、モノフソンと反対にディフソンを定義する必要がある。
両音節母音が調音的視点からコヒーレントな音声カテゴリーを形成するか否かを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:10:19 GMT)
Understanding the User: An Intent-Based Ranking Dataset [2.6] 本稿では,このようなデータセットを付加して,アノテートなクエリ記述を付加する手法を提案する。
我々の手法は、個々のクエリにおける暗黙の意図を分析し、理解するために最先端のLCMを利用することである。
キーセマンティック要素を抽出することにより、これらのクエリについて詳細に、文脈的にリッチな記述を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:40:59 GMT)
Improving Relational Database Interactions with Large Language Models: Column Descriptions and Their Impact on Text-to-SQL Performance [2.6] 本稿では,データベースのセマンティック・レイヤとして情報的列記述を生成するために,大規模言語モデルの利用について検討する。
我々は人や注釈者が生成・洗練したゴールドスタンダードのコラム記述を用いたデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:09:46 GMT)
Reducing the error rate of a superconducting logical qubit using analog readout information [2.5] 従来の誤り復号法は、アナログ(ソフト)読み出し信号に埋め込まれた貴重な情報を無視する。
本稿では,復号処理にソフト情報を組み込むことの利点を示す実験結果を示す。
その結果,ソフト情報を用いて抽出した論理誤差率を最大6.8%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:19:46 GMT)
Early Explorations of Lightweight Models for Wound Segmentation on Mobile Devices [2.5] 高齢化は、高齢者の慢性的な傷の増加など、医療に多くの課題をもたらす。
セラピストによる創傷評価への現在のアプローチは主観的であり、スマートフォン写真からコンピュータ支援による創傷認識の必要性を強調している。
スマートフォンをベースとした創傷セグメンテーションに適した3つの軽量アーキテクチャについて,初期研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:36:36 GMT)
Accelerating the discovery of steady-states of planetary interior dynamics with machine learning [2.5] 機械学習を用いてマントル対流シミュレーションを高速化する概念を提案する。
我々は97のシミュレーションに基づいてフィードフォワードニューラルネットワークをトレーニングし、定常的な温度分布を予測する。
定常状態に達するために必要な時間ステップの数は、中央値3.75で減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:55:19 GMT)
Efficient Image Restoration through Low-Rank Adaptation and Stable Diffusion XL [2.4] 本稿では,2つのローランク適応(LoRA)モジュールとSDXL(Stable Diffusion XL)フレームワークを統合した画像復元モデルSUPIRを提案する。
2600枚の高品質な実世界の画像を収集し、それぞれに詳細な記述文を添付し、モデルを訓練する。
提案手法は標準ベンチマークで評価され,高ピーク信号-雑音比 (PSNR) ,低学習知覚画像パッチ類似度 (LPIPS) ,高構造類似度指数測定 (SSIM) スコアにより,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:38:46 GMT)
Learning Dynamic Bayesian Networks from Data: Foundations, First Principles and Numerical Comparisons [2.4] データから動的ベイズネットワーク(DBN)を学習する基礎について紹介する。
一般化の形式と、特定の変数分布に対する共通型DBNの集合について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:45:11 GMT)
Experimental Verification of Demon-Involved Fluctuation Theorems [2.3] 超低温40Caイオン系における平衡と不等式の最初の実験的検証を報告する。
本研究では, 散逸情報を実験的に定量的に証明し, 抽出された作業とデーモンの有効性の双方の厳密な境界を, 佐川-上田の定理によって予測された限界よりも観察する。
この結果は,情報の物理的性質とマイクロスケールにおける非平衡過程の密接な関係を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:05:56 GMT)
EMPOWER: Embodied Multi-role Open-vocabulary Planning with Online Grounding and Execution [2.2] 実生活環境におけるロボットのタスクプランニングは重要な課題である。
これらの課題は、目標を達成するためのステップの基底的なシーケンスを特定することの難しさ、高レベルのアクションと低レベルのコマンドの標準化されたマッピングの欠如、ロボットハードウェアの限られたリソースを考えると、計算オーバーヘッドを低く抑えることの3つの問題に起因している。
オープン・ボキャブラリ・オンライン・グラウンドディングのためのフレームワークであるEMPOWERを紹介し,これらの問題に対処するための具体的エージェントの計画について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:15:28 GMT)
Privacy-Preserving Set-Based Estimation Using Differential Privacy and Zonotopes [2.2] 大規模サイバー物理システムでは、状態推定を行うために空間分布センサの協調が必要であることが多い。
プライバシの懸念は、機密性の高い測定結果をクラウド推定器に開示することにある。
本稿では,推定集合における真の状態の保持と,感度測定のための差分プライバシーを保証する,差分プライベートな集合ベース推定プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:05:38 GMT)
A Permuted Autoregressive Approach to Word-Level Recognition for Urdu Digital Text [2.2] 本稿では,デジタルウルドゥー文字を対象とした新しい単語レベル光学文字認識(OCR)モデルを提案する。
このモデルはpermuted autoregressive sequence (PARSeq)アーキテクチャを採用し、その性能を向上させる。
このモデルは、Urduスクリプトの複雑さを捉える上で高い精度を示し、CERは0.178である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:29:08 GMT)
Deep Feature Embedding for Tabular Data [2.1] 本稿では,軽量なディープニューラルネットワークを利用した新しいディープ埋め込みフレームワークを提案する。
数値的特徴量には、2段階の特徴展開と深層変換法が用いられる。
実世界のデータセットを用いて実験を行い、性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:05:24 GMT)
Improving Extraction of Clinical Event Contextual Properties from Electronic Health Records: A Comparative Study [2.1] 本研究は,医学テキスト分類のための様々な自然言語モデルの比較分析を行う。
BERTはBi-LSTMモデルを最大28%、ベースラインのBERTモデルを最大16%上回り、マイノリティクラスをリコールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:28:49 GMT)
OrthoDoc: Multimodal Large Language Model for Assisting Diagnosis in Computed Tomography [2.0] マルチモーダル大言語モデル (MLLM) は画像処理の一般分野において大きな成功を収めている。
We developed OrthoDoc, a MLLM designed for Computed Tomography (CT) diagnosiss。
大規模な実験では、OrthoDocはGPT-4による商用モデルよりも優れており、優れた診断能力と精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:31:32 GMT)
A mathematical framework of intelligence and consciousness based on Riemannian Geometry [2.0] 知性を理解することは神経科学、認知科学、人工知能の中心的な研究である。
幾何解析の最近の進歩は、高次元情報表現と組織に対する新たな洞察を明らかにしている。
この写本は、知性と意識の構造とダイナミクスを記述する数学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:38:41 GMT)
One-Frame Calibration with Siamese Network in Facial Action Unit Recognition [1.9] 我々はAU認識のためのCalibrating Siamese Network (CSN) を開発した。
CSN-IR50モデルはIR50の性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:20:12 GMT)
Fast Fishing: Approximating BAIT for Efficient and Scalable Deep Active Image Classification [1.9] Deep Active Learning (AL)は、ディープニューラルネットワークのトレーニングに要するアノテーションコストを最小限にすることを目指している。
Fisher Informationをベースにした最近提案されたAL戦略であるBAITは、さまざまなデータセットで素晴らしいパフォーマンスを示している。
本稿では,BAITの計算効率とスケーラビリティを向上する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:06:28 GMT)
Efficient generation of multiqubit entanglement states using rapid adiabatic passage [1.8] 本稿では,Rydberg atom-array システムにおける絡み合いを生成するための高速な断熱通路方式を提案する。
我々は,Rydbergブロック状態内における逐次RAPパルスによる2量子ベル状態と3量子W状態の生成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:10:25 GMT)
Facilitating phenotyping from clinical texts: the medkit library [1.8] Phenotypingは、特定の、潜在的に複雑な、特性または状態に関連する個人を特定するアルゴリズムを適用することで構成される。
EHRの臨床的情報の多くはテキストに埋もれているため、EHRの二次的使用に依存する研究において、テキストからの表現が重要な役割を担っている。
我々は,表現型パイプラインの開発,評価,再現性を促進するために,medkitというオープンソースのPythonライブラリを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:54:06 GMT)
The creative psychometric item generator: a framework for item generation and validation using large language models [1.8] 大規模な言語モデル(LLM)は、高い創造性を必要とする職場プロセスを自動化するために使われています。
我々は,創造的問題解決(CPS)タスクという,古典的な自由応答性創造性テストのためのテスト項目を作成するための心理的にインスパイアされたフレームワークを開発する。
CPIGが有効かつ信頼性の高い項目を生成し、この効果が評価過程における既知のバイアスに寄与しないという強い実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:31:02 GMT)
Training Ultra Long Context Language Model with Fully Pipelined Distributed Transformer [1.7] 長い文脈能力を持つ大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理や計算生物学における複雑なタスクに不可欠なものである。
長文LLMを効率的に学習するためのFPDT(Fully Pipelined Distributed Transformer)を提案する。
GPTモデルとLlamaモデルでは、同じハードウェア上でトレーニング可能なシーケンス長が16倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:44:26 GMT)
Learning-Based Finite Element Methods Modeling for Complex Mechanical Systems [1.7] 複雑な力学系シミュレーションは多くの実世界の応用において重要である。
最近のCNNやGNNベースのシミュレーションモデルは、複雑なメカニックシミュレーションを効果的に表すのに苦戦している。
本稿では,新しい2レベルメッシュグラフネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:56:50 GMT)
Secure Ownership Management and Transfer of Consumer Internet of Things Devices with Self-sovereign Identity [1.7] IoT(Internet of Things)の人気は、過去10～12年の間に、私たちの家や業界での利用を加速させてきました。
IoTデバイスを含むID管理とオーナシップの転送に関して、いくつかの大きな問題があった。
本稿では、コンシューマIoTデバイスのセキュアでユーザ中心のオーナシップ管理と転送を容易にする、SSI(Self-Sovereign Identity)ベースのシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:35:09 GMT)
Scale-Adaptive Balancing of Exploration and Exploitation in Classical Planning [1.7] 我々は,MAB文献のより詳細な理論的理解が,既存の計画アルゴリズムの改善に役立つことを示す。
本稿では, UCB1-Normal bandit を用いた MCTS/THTS アルゴリズムである GreedyUCT-Normal を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:57:01 GMT)
Leveraging Digital Twin Technologies for Public Space Protection and Vulnerability Assessment [1.7] 公共空間の保護を均等に強化するために,Digital Twin-as-a-Security-Service (DTS)アーキテクチャを導入した。
提案されたフレームワークは、Digital Twin(DT)の概念化と、IoT(Internet of Things)、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、AIなどの最先端技術を組み合わせたものだ。
全体として、アーキテクチャは、大規模で批判的で人気のあるソフトターゲットに対する複雑でハイブリッドで複合的な脅威を扱う可能性を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:27:12 GMT)
Machine Learning & Wi-Fi: Unveiling the Path Towards AI/ML-Native IEEE 802.11 Networks [1.6] 本稿では,現在のWi-FiネットワークにおけるAI/MLの役割について論じる。
主な課題、標準化の取り組み、主要なイネーブラーについても論じられている。
異なる採用段階において、Wi-FiにおけるAI/MLの可能性を示すための模範的なユースケースが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:11:37 GMT)
Structuring a Training Strategy to Robustify Perception Models with Realistic Image Augmentations [1.6] 本報告では, モデルロバスト性, 性能を向上させるため, 強化したトレーニング手法を提案する。
機械学習モデルの弱点を特定し、適切な拡張を選択し、効果的なトレーニング戦略を考案する包括的フレームワークを提案する。
実験結果は,オープンソースオブジェクトの検出とセマンティックセグメンテーションモデルとデータセットに対する平均平均精度(mAP)や平均距離(mIoU)といった一般的な測定値によって測定されるモデル性能の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:15:48 GMT)
FedAgg: Adaptive Federated Learning with Aggregated Gradients [1.6] 我々はFedAggと呼ばれる適応型FEDerated Learningアルゴリズムを提案し、局所モデルパラメータと平均モデルパラメータのばらつきを緩和し、高速モデル収束率を得る。
IIDおよび非IIDデータセット下でのモデル性能の向上と収束速度の促進を目的として,本手法が既存のFL戦略よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:33:53 GMT)
Categorical data clustering: 25 years beyond K-modes [1.5] 分類データクラスタリングは、コンピュータ科学において一般的かつ重要なタスクである。
このレビューは、過去25年間のカテゴリデータクラスタリングの総合的な合成を提供する。
これは、健康科学、自然科学、社会科学、教育、工学、経済学など様々な分野における分類学的データクラスタリングの重要な役割を解明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:36:00 GMT)
Traffic expertise meets residual RL: Knowledge-informed model-based residual reinforcement learning for CAV trajectory control [1.5] 本稿では,知識インフォームドモデルに基づく残留強化学習フレームワークを提案する。
交通専門家の知識を仮想環境モデルに統合し、基本力学にIntelligent Driver Model(IDM)、残留力学にニューラルネットワークを使用する。
本稿では,従来の制御手法を残差RLと組み合わせて,スクラッチから学習することなく,効率的な学習と政策最適化を容易にする新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:16:57 GMT)
Boundaries of universality of thermal collisions for atom-atom scattering [1.5] 我々は、原子-原子衝突における温度平均速度係数の相互作用ポテンシャルの変化に対する応答を調べるために、厳密な量子散乱計算を用いる。
光, 少数電子原子, 重く偏光可能な原子を分離し, 結果として生じる速度係数の分布に特徴的な変化が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:06:05 GMT)
LSTM Recurrent Neural Networks for Cybersecurity Named Entity Recognition [1.4] 本論文で実証されたモデルはドメイン独立であり,サイバーセキュリティ領域のエンティティに特有の機能に依存しない。
得られた結果から, 本手法は, 注釈付きコーパスが適度な大きさであることから, 技工法の現状よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:35:48 GMT)
Hold Me Tight: Stable Encoder-Decoder Design for Speech Enhancement [1.4] 生のオーディオの1Dフィルターは訓練が困難で、しばしば不安定に悩まされる。
これらの問題は、理論駆動とデータ駆動のアプローチを組み合わせたハイブリッドソリューションによって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:49:31 GMT)
Spatially-Aware Diffusion Models with Cross-Attention for Global Field Reconstruction with Sparse Observations [1.4] フィールド再構成タスクにおけるスコアベース拡散モデルの開発と拡張を行う。
本研究では,観測領域と観測領域の間のトラクタブルマッピングを構築するための条件符号化手法を提案する。
本研究では, モデルが再現可能かどうかを把握し, 融合結果の精度を向上する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:46:23 GMT)
Towards Hyper-parameter-free Federated Learning [1.4] グローバルモデル更新の自動スケーリングのためのアルゴリズムを導入する。
第1のアルゴリズムでは、クライアントにおける降下検知ステップサイズ体制が、サーバの目的に対して降下を保証することが保証される。
第2のアルゴリズムは、サンプリングされたクライアントの目的値の平均値が、スケーリング係数を計算するのに必要な値サーバの実用的で効果的な代用であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:35:36 GMT)
An NV- center in magnesium oxide as a spin qubit for hybrid quantum technologies [1.3] MgO中のNV様中心は、ハイブリッド量子技術に好適な電子的および光学的性質を持つ。
この欠陥は安定な三重項基底と励起状態を持ち、一重項シェルビング状態は光学的読み出しを可能にする。
MgOの技術的成熟とともに,NV-欠陥の良好な性質は,古典量子ハイブリッドの応用を可能にすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:32:40 GMT)
Instant Adversarial Purification with Adversarial Consistency Distillation [1.2] 拡散モデルにおける1つのニューラル評価(NFE)における逆画像の浄化が可能な拡散に基づく浄化モデルであるOne Step Control Purification (OSCP)を提案する。
ImageNetの防衛成功率は74.19%で、精製ごとに0.1秒しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:49:35 GMT)
Beyond One-Size-Fits-All: Multi-Domain, Multi-Task Framework for Embedding Model Selection [1.2] 本稿では,自然言語処理(NLP)タスクにおいて,最も効果的な埋め込みモデルの選択を支援するフレームワークを提案する。
プロプライエタリエンコーダモデルとオープンソースエンコーダモデルの台頭によって引き起こされる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:59:46 GMT)
From Semantics to Hierarchy: A Hybrid Euclidean-Tangent-Hyperbolic Space Model for Temporal Knowledge Graph Reasoning [1.1] 時間的知識グラフ(TKG)推論は、過去のデータに基づいて将来の出来事を予測する。
既存のユークリッドモデルはセマンティクスを捉えるのに優れているが、階層構造に苦しむ。
ユークリッドモデルと双曲モデルの両方の強みを利用する新しいハイブリッド幾何空間アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:33:08 GMT)
On Robust Reinforcement Learning with Lipschitz-Bounded Policy Networks [1.1] より小さなリプシッツ境界を持つポリシネットワークは、乱れやランダムノイズ、ターゲットとなる敵攻撃に対してより堅牢であることを示す。
スペクトル正規化の手法は保守的すぎるため,クリーンな性能に深刻な影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:37:25 GMT)
Improving the Region of Attraction of a Multi-rotor UAV by Estimating Unknown Disturbances [1.1] 本研究では,リニア2次制御器(LQR)コントローラを用いて制御された多回転無人航空機(UAV)のアトラクション(ROA)領域を精度良く推定する機械学習支援手法を提案する。
提案手法はROAをより正確に推定するが,従来のリャプノフに基づく推定はより保守的である傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:06:25 GMT)
Estimation of Cardiac and Non-cardiac Diagnosis from Electrocardiogram Features [1.1] 我々は、ECGの特徴から一般的な診断条件を推測する可能性を検討するために、利用可能なデータセットを用いている。
我々は、心電図の特徴と基本的な人口統計特性に基づいて、ツリーベースモデル(XGBoost)を訓練し、広範囲の診断を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:42:03 GMT)
Efficient Estimation of Unique Components in Independent Component Analysis by Matrix Representation [1.0] 独立成分分析(ICA)は信号処理や特徴抽出の様々な応用において広く用いられている手法である。
本稿では,アルゴリズムを行列表現で再構成することにより,ICAの固有推定を高度に高速化する。
人工データセットと脳波データを用いた実験により,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:01:04 GMT)
On Computational Indistinguishability and Logical Relations [1.0] この研究は、疑似乱数関数によって誘導される暗号化スキームが、純粋に方程式的なスタイルでアクティブな敵に対して安全であることが証明されたセキュリティ証明の例で締めくくられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:08:51 GMT)
Quantum Distance Approximation for Persistence Diagrams [1.0] 永続図間の距離を推定するために,量子コンピュータの可能性を探る。
本稿ではワッサーシュタイン距離と$dc_p$距離の変分量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:36:49 GMT)
PSO Fuzzy XGBoost Classifier Boosted with Neural Gas Features on EEG Signals in Emotion Recognition [1.0] 本研究では, ニューラルネットワーク(NGN), XGBoost, Particle Swarm Optimization (PSO) とファジィ論理を統合し, 生理的信号を用いた感情認識の促進を図る。
NGNは予め定義されたグリッド構造を使わずに入力空間に適応し、生理的データから特徴抽出を改善する。
ファジィ論理を組み込むことにより、人間の意思決定を模倣する推論を導入することでファジィデータの処理が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:17:11 GMT)
Quantum Entanglement and Chocolates [0.9] 2つの統計アンサンブルは、2つの量子絡み合った状態、スピン一重項状態とGHZ状態を模倣するために構成される。
この違いは、量子絡み合いと古典的相関を区別する基本的な特徴を明らかにし、示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:53:12 GMT)
A Generative Adversarial Network-based Method for LiDAR-Assisted Radar Image Enhancement [0.9] 本稿では, レーダ画像強調のためのGAN(Generative Adversarial Network)に基づく手法を提案する。
提案手法は,高分解能2次元投影光検出・測光(LiDAR)点雲を地中真理画像として利用する。
提案手法の有効性は,定性的および定量的な結果によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:22:39 GMT)
Identification of Prognostic Biomarkers for Stage III Non-Small Cell Lung Carcinoma in Female Nonsmokers Using Machine Learning [0.8] 肺がんは、世界中でがん関連の死亡の原因となっている。
本研究は,非喫煙女性におけるNSCLC関連重要なバイオマーカーを遺伝子発現プロファイリングを用いて同定することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:38:06 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） (Fri, 30 Aug 2024 10:28:53 GMT)
AI in Space for Scientific Missions: Strategies for Minimizing Neural-Network Model Upload [0.7] 地球の磁気圏でAIを使ってデータを分類する方法を示す。
それぞれのネットワークを、元のサイズの75%まで削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:49:24 GMT)
Can Large Language Models Address Open-Target Stance Detection? [0.7] スタンス検出(SD)は、典型的には"favor"、"against"、"neutral"とラベル付けされた、ターゲットに対するテキストの位置を評価する。
オープンターゲットスタンス検出(OTSD, Open-Target Stance Detection)を導入する。
姿勢検出では、LLMは明示的なシナリオでは優れているが、非明示的なシナリオでは失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:26:15 GMT)
Evaluation of Table Representations to Answer Questions from Tables in Documents : A Case Study using 3GPP Specifications [0.7] 関連するチャンクの点におけるテーブルの表現は明確ではない。
各セルに対応するテーブルヘッダ情報を含むローレベル表現は、検索性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:40:35 GMT)
DualKanbaFormer: Kolmogorov-Arnold Networks and State Space Model Transformer for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis [0.6] マルチモーダルアスペクトベースの感情分析(MABSA)は、テキストと画像のような他のデータ型を組み合わせることで感情検出を強化する。
我々はKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とSelective State Space Model(Mamba) Transformer(DualKanbaFormer)を提案する。
我々のモデルは、2つの公開データセットに関する最新技術(SOTA)研究より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:30:39 GMT)
Dense-Sparse Deep Convolutional Neural Networks Training for Image Denoising [0.6] 畳み込みニューラルネットワークのような深層学習手法は、画像認知の領域で注目されている。
ディープラーニング畳み込み畳み込みニューラルネットワークは、バッチ正規化と残留学習の正規化メソッドを追加して、多くのフィードフォワード畳み込み層を使用して、トレーニングを高速化し、denoisingパフォーマンスを大幅に改善する。
本稿では,高密度スパース・デンス・ネットワークのトレーニング手法を深層化畳み込みニューラルネットワークに適用することにより,学習可能なパラメータを著しく削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:43:08 GMT)
Continual learning with the neural tangent ensemble [0.6] Nパラメータを持つニューラルネットワークは、N分類器の重み付けアンサンブルとして解釈できることを示す。
過去のデータから各専門家の確率と後続確率を導出する。
驚くべきことに、これらの専門家の後方更新はスケール化され、予測される勾配降下と等価であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:29:09 GMT)
On the Effects of Small Graph Perturbations in the MaxCut Problem by QAOA [0.6] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いたグラフクラスにおける最大カット(MaxCut)問題について検討する。
特に、グラフ対称性とQAOAシミュレーションによって達成される近似比の関係に関する摂動を考察する。
グラフのスペクトルとその摂動の分析を通じて、対称性がQAOAの性能に与える影響についての貴重な知見を抽出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:52:35 GMT)
Building Better Datasets: Seven Recommendations for Responsible Design from Dataset Creators [0.6] 我々は、この分野の現状について、主要なデータセット作成者18人にインタビューした。
私たちは、データセット作成者が直面している課題と考慮事項に光を当てました。
責任あるデータセット作成を改善するための7つの中心的なレコメンデーションを共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:52:19 GMT)
FlakyFix: Using Large Language Models for Predicting Flaky Test Fix Categories and Test Code Repair [0.6] 不安定なテストは、テスト中の同じソフトウェアバージョンを非決定的にパスまたは失敗するため、問題となる。
本稿では、フレキネスを除去し、それに基づいてテストコードを修正するために必要な修正の種類を予測することに焦点を当てる。
1つの鍵となるアイデアは、予想される修正カテゴリの形で、テストのフレキネスに関するさらなる知識で、修復プロセスを導くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:49:32 GMT)
Learning and Verifying Maximal Taylor-Neural Lyapunov functions [0.5] 我々はTaylor-neural Lyapunov関数と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
このアーキテクチャは局所近似を符号化し、ニューラルネットワークを利用して残差を近似することで世界規模で拡張する。
この研究は制御理論の大幅な進歩を表しており、安定な制御系などの設計に幅広い応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:40:12 GMT)
Transfer Learning Based Hybrid Quantum Neural Network Model for Surface Anomaly Detection [0.5] 本稿では,古典モデルのパラメータ数を著しく削減するために,量子トランスファー学習(QTL)に基づくアプローチを提案する。
性能低下なしに、トレーニング可能なパラメータの総数を初期モデルの90%まで削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:40:52 GMT)
Quantum Machine Learning for Anomaly Detection in Consumer Electronics [0.5] 本稿では,QML(Quantum Machine Learning)とその家電機器の異常検出への応用について紹介する。
異常検出タスクにQMLアルゴリズムを適用するための汎用フレームワークを提示した。
我々は,教師なし,教師なし,強化学習に基づくQMLアルゴリズムについて論じてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:28:00 GMT)
Demonstration of strong coupling of a subradiant atom array to a cavity vacuum [0.4] 強い結合が励起スペクトルの劇的な変化をもたらすことを示す。
強く結合した真空モードは線形散乱において偏光回転を誘導することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:07:32 GMT)
3CSim: CARLA Corner Case Simulation for Control Assessment in Autonomous Driving [0.4] このフレームワークは、標準ではない、まれで、認知的に困難なシナリオに焦点を当てることで、従来のADモデルトレーニングの制限に対処するために設計されている。
本手法では,状態異常,行動異常,エビデンスに基づく異常に分類されるコーナーケースの分類を導入する。
9つの事前定義された気象条件,タイミング,交通密度を含む,調整可能なパラメータを持つ32個のコーナーケースを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:38:22 GMT)
Democratizing AI in Africa: FL for Low-Resource Edge Devices [0.4] アフリカは、限られたインフラと先進的な医療技術へのアクセスのために、医療提供において重大な課題に直面している。
本研究は、周産期健康に焦点をあて、これらの障壁を克服するための連合学習の利用について検討する。
アフリカ5カ国(アルジェリア、ガーナ、エジプト、マラウイ、ウガンダ)の周産期データとスペインの病院のデータを用いて胎児平面分類器を訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:46:39 GMT)
A zero-entropy classical shadow reconstruction of density state operators [0.4] ゼロエントロピー古典影(ZECS)は、正の半定値および単位トレース密度状態演算子を再構成することに焦点を当てた手法である。
6000発の撮影で,127qubits ibm_brisbaneデバイス上で2,3,4qubitsの特性を診断できることがわかった。
また、ZECSをルーティング手法として、および非局所雑音相関検出器として、また2つの応用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:25:29 GMT)
Threat-Informed Cyber Resilience Index: A Probabilistic Quantitative Approach to Measure Defence Effectiveness Against Cyber Attacks [0.4] 本稿では、サイバー攻撃(キャンプ)に対する組織の防御効果を定量化するための、脅威に富んだ確率的アプローチであるサイバー抵抗指数(CRI)を紹介する。
Threat-Intelligence Based Security Assessment (TIBSA) の方法論に基づいて、複雑な脅威のインテリジェンスを、ストックマーケットインデックスに似た、実行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） (Fri, 30 Aug 2024 09:48:38 GMT)
Sparse Uncertainty-Informed Sampling from Federated Streaming Data [0.4] フェデレートされたクライアントシステムにおける非I.I.D.データストリームサンプリングのための数値的に堅牢で効率的な手法を提案する。
提案手法は,ローカルなラベル付け予算を与えられたクライアントモデルを最適化するための関連するストリーム観測を識別し,メモリバッファリング戦略に頼らずに即時ラベリング決定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:49:27 GMT)
Minimax and Communication-Efficient Distributed Best Subset Selection with Oracle Property [0.4] 大規模データの爆発はシングルマシンシステムの処理能力を上回っている。
分散推論への伝統的なアプローチは、高次元データセットにおいて真の疎性を達成するのにしばしば苦労する。
そこで本稿では,これらの問題に対処する2段階分散ベストサブセット選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:22:08 GMT)
Quantum State Synthesis: Relation with Decision Complexity Classes and Impossibility of Synthesis Error Reduction [0.3] 本研究では、量子状態合成複雑性クラスと従来の決定複雑性クラスとの関係について検討する。
特に,量子状態合成複雑性クラスにおける合成の質を特徴付ける合成誤差パラメータの役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:25:00 GMT)
An iterative transversal CNOT decoder [0.3] 閉じ込められたイオンや中性原子のような現代の量子ビット候補のためのプラットフォームは、シャットリングを通じて離れた物理量子ビット間の長距離接続を可能にする。
これにより、遠隔論理キュービット間の反復論理CNOTゲートの経路が開き、制御および対象論理キュービット上の各物理キュービット間で物理CNOTゲートが実行される。
しかし、CNOTは1つの論理量子ビットから別の論理量子ビットへの誤りを伝播させ、論理量子ビット間の相関エラーを引き起こす。
我々は、この相関エラーに対処するために、各論理量子ビットを別々に復号するマルチパスデコーダを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:38:45 GMT)
Colaboot: A Cloud-based Diskless PC Booting Mechanism [0.3] 我々は,企業内のマシンがひとつのオペレーティングシステムからブートできるようにする,Colabootという標準を提案する。
我々の研究はColabootという標準を提案し、企業全体のマシンが単一のオペレーティングシステムからブートしてこれらの問題に対処できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:05:35 GMT)
The optimal placement of the head in the noun phrase. The case of demonstrative, numeral, adjective and noun [0.2] 言語において好まれる順序によって、名詞は終わりの1つに置かれる傾向があることを示す。
我々はまた、アンチローカリティ効果の証拠も示している: 望ましい順序における構文依存は、偶然に予想されるよりも長い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:18:00 GMT)
Harnessing Artificial Intelligence for Wildlife Conservation [0.1] 保護AIは、視覚スペクトルと熱赤外線カメラを使用して、動物、人間、密猟に関連する物体を検出し、分類する。
このプラットフォームは、このデータを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とTransformerアーキテクチャで処理し、種を監視する。
ヨーロッパ、北アメリカ、アフリカ、東南アジアの事例研究は、このプラットフォームが種の識別、生物多様性の監視、密猟防止に成功していることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:13:31 GMT)
A SAT Scalpel for Lattice Surgery: Representation and Synthesis of Subroutines for Surface-Code Fault-Tolerant Quantum Computing [0.0] 本研究では,LaSの構成問題をSATインスタンスにエンコードするLaSシンセサイザー,LaSsynthを開発し,SATソルバに解を求める。
LaSsynthは設計空間を徹底的に探索し、最適な設計を容積で得ることができる。
例えば、15-to-1Tファクトリの2つの最先端の人間設計に対して、それぞれ8%と18%のボリューム削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:15:31 GMT)
rerankers: A Lightweight Python Library to Unify Ranking Methods [0.0] 再ランク付けは多くの検索パイプラインの不可欠なコンポーネントである。
異なる実装方法に依存する多くのアプローチが存在する。
Rerankerはこれらのメソッドを単一のユーザフレンドリーなインターフェースに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:16:52 GMT)
Wireless Integrated Authenticated Communication System (WIA-Comm) [0.0] WIA-Comm Systemは、アプリケーション側でデバイスを制御するブリッジを提供するシステムである。
MACアドレスがすでに登録されているデバイスのみに制御権を与えることで、セキュリティを提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:53:58 GMT)
Wasserstein multivariate auto-regressive models for modeling distributional time series [0.0] 多変量分布時系列の統計解析のための新しい自己回帰モデルを提案する。
このようなモデルの解の存在、特異性、定常性に関する結果が提供される。
また,本手法を各国の年齢分布から得られたデータ集合に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:11:08 GMT)
Variational quantum simulation of ground states and thermal states for lattice gauge theory with multi-objective optimization [0.0] 変分量子アルゴリズムは、量子システムをシミュレートするための実現可能なアプローチを提供する。
本稿では,0および有限温度における格子ゲージ理論の変分量子シミュレーションのための多目的最適化を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:56:22 GMT)
Using Quantum Solved Deep Boltzmann Machines to Increase the Data Efficiency of RL Agents [0.0] この研究は、Deep Boltzmann Machines を最先端アルゴリズムである Proximal Policy optimization に拡張するための、既存の作業の上に構築されている。
D-WAVE量子アニールを用いて解くと、データの効率が2倍に向上することを示す。
したがって、データ効率のよい強化学習手法を活かしたいと願っている機械学習や量子コミュニティによって使用されるものと期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:31:25 GMT)
Unveiling Processing--Property Relationships in Laser Powder Bed Fusion: The Synergy of Machine Learning and High-throughput Experiments [0.0] 本稿では,高スループット実験と階層型機械学習(ML)の相乗効果を考慮した手法を提案する。
レーザー粉末層融合(LPBF)におけるプロセスパラメータの集合と選択された機械的特性(引張強度と延性)との複雑な関係を明らかにする。
本手法は材料非依存であり、17-4PHステンレス鋼への適用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:34:16 GMT)
Unitary death of Schrödinger's cat [0.0] わずかにパリティが破れたモデルでは振動子の対称なシュリンガー・キャット状態が生成され、これは測定誘起波動関数の崩壊と同様の自発的なユニタリ過程で突然発生することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:27:53 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） (Fri, 30 Aug 2024 16:27:14 GMT)
Towards Definition of Higher Order Causality in Complex Systems [0.0] 本稿では,因果推論に対する情報理論的アプローチの一般化と改良を提案する。
特に、多変量因果集合に因果的役割を割り当てるが、個々の入力には直交しない。
我々は、この概念を、実演理論的な例に適用し、生体物理学的に現実的な生体神経力学シミュレーションに応用することによって実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:04:51 GMT)
Tight inequalities for nonclassicality of measurement statistics [0.0] 量子光学では、測定統計が古典的放射場の統計的混合で再現できない場合、非古典的とみなされる。
我々はそのような非古典主義に必要かつ十分な条件を定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:17:42 GMT)
The incompatibility of quantum channels in general probabilistic theories [0.0] 量子論において、同時に実行できない操作の集合が存在する。
GPTでは、複合系は一意に定義されておらず、状態の集合は最小テンソルから最大テンソルに変化する。
ほぼ量子互換なチャネル対の集合は、すべての min-テンソル互換チャネル対の集合よりも厳密に狭められていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:04:01 GMT)
The Artificial Intelligence Act: critical overview [0.0] この記事では、最近承認された人工知能法を概観する。
これはまず、2024/1689年のEU(Regulation)の主要な構造、目的、アプローチを示すことから始まる。
テキストは、全体的なフレームワークが適切かつバランスが取れたとしても、アプローチは非常に複雑であり、それ自体の目的を損なうリスクがある、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:38:02 GMT)
Super-resolution of ultrafast pulses via spectral inversion [0.0] ブロードバンド光(10～100GHz)を対象とした分光超解像法を実験的に実証した。
等輝度の2つの非コヒーレントスペクトル特徴と、コヒーレンス時間当たりの光子との小さな分離を推定するパラダイム的問題について検討した。
この装置は、電気光学タイムレンズとインバージョンを実装したパッシブスペクトル分散器を備えた、アクティブに安定化されたマッハ・ツェンダー型干渉計に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:32:41 GMT)
Study And Implementation of Unitary Gates in Quantum Computation Using Schrodinger Dynamics [0.0] この論文は、原子や振動子などの物理系を電場や磁場によってゆがめる量子ゲートを実現するという概念を探求している。
すべての設計手順において、現れるゲートは無限次元であり、時間の制御可能な関数によって変調される原子と電磁場の間の相互作用を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:08:35 GMT)
Structuring Quantitative Image Analysis with Object Prominence [0.0] データとして画像を分析するための重要なステップとして,オブジェクトの優位性について慎重に検討する。
我々の手法は質的な分析と定量的アプローチのスケーラビリティを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:05:28 GMT)
Speaker Tagging Correction With Non-Autoregressive Language Models [0.0] 非自己回帰言語モデルに基づく話者タグ付け補正システムを提案する。
提案手法は, 単語ダイアリゼーション誤り率 (WDER) を2つのデータセットで減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:02:17 GMT)
Solving Collaborative Dec-POMDPs with Deep Reinforcement Learning Heuristics [0.0] このような問題を解決するアルゴリズムを提供する。
最初の段階では、単一エージェントの問題を解決し、ポリシーを得る。
第2段階では、単一エージェントポリシーを用いてマルチエージェント問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:01:25 GMT)
Simulating Feedback Cooling of Incoherent Quantum Mixtures [0.0] 我々は,量子系の測定と制御の効率的かつスケーラブルなシミュレーションのための新しい手法を開発した。
2モード系における計測に基づくフィードバック冷却をシミュレーションし,既存の粒子フィルタ法と比較した。
本研究では,非コヒーレントな準1次元熱アンサンブルと量子デジェネティクスの計測に基づくフィードバック冷却のシミュレーションを初めて成功させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:25:01 GMT)
Simple stochastic processes behind Menzerath's Law [0.0] 本稿では、メンゼロス法則(メンゼロス・アルトマン法とも呼ばれる)を再検討し、言語構成物の長さと構成物の平均の長さの関係をモデル化する。
近年の研究では、既存のモデルは実世界のデータを正確に反映していないが、単純なプロセスでメンセラート的な振る舞いを表現できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:20:50 GMT)
Short-term Wind Speed Forecasting for Power Integration in Smart Grids based on Hybrid LSSVM-SVMD Method [0.0] 風力エネルギーは、最も広く利用されている再生可能エネルギー資源の1つとなっている。
グリッドシステムへの風力統合の成功は、正確な風速予測モデルに基づいている。
本稿では,短期風速予測のためのハイブリッド機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:35:59 GMT)
Semiclassical limit of resonance states in chaotic scattering [0.0] 古典力学は、半古典的極限における全ての崩壊率の共鳴状態を記述する。
この結果は、閉じたカオス系に対するよく確立された量子エルゴード性に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:19:24 GMT)
Recursive Estimation of Conditional Kernel Mean Embeddings [0.0] カーネル平均埋め込みは、ヒルベルト空間(RKHS)を再現するカーネルの要素への確率分布を写像する
ヒルベルト空間における条件付きカーネル平均写像を、ボヒナー空間である$L$空間で推定する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:04:04 GMT)
RealFace -- Pedestrian Face Dataset [0.0] Real Faceデータセットは、11,000以上の画像と、さまざまな環境下で検出された55,000以上の顔で構成されている。
データセットは現実世界のシナリオに重点を置いているため、実用アプリケーションには特に関係がある。
データセットが提示する課題は、現実世界の監視アプリケーションで直面する困難と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:31:48 GMT)
Real-time Simultaneous Dual Sensing of Temperature and Magnetic Field using NV-based Nano-diamonds [0.0] ダイヤモンド中の窒素空洞(NV)中心に基づく量子センサーは、複数の物理量を検出する能力が高い。
我々はNVNDの容量を実時間で熱場と磁場の両方を同時に感知する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:07:33 GMT)
Quantum-Annealing-Inspired Algorithms for Track Reconstruction at High-Energy Colliders [0.0] トラック再構成は二次的制約のない2進最適化問題として定式化することができる。
粒子追跡問題の解法としてシミュレートされた分岐アルゴリズムを用いることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:59:13 GMT)
Quantum tunneling in a quintessence background and the role of GUP [0.0] 我々は、シュワルツシルトブラックホールに関連する質量素粒子と質量粒子の量子トンネルの研究を行った。
クインテッセンスのシナリオでは、圧力とエネルギー密度の比である$w$の2つの特定のケースを検討した。
それぞれの温度分布の解析および比較研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:04:02 GMT)
Quantum thermodynamic derivation of the energy resolution limit in magnetometry [0.0] エネルギー分解能の限界は、量子計測とランダウアー消去に関連する量子熱力学的作用の結果であることを示す。
これらの考察を原子磁気センサ、ダイヤモンド磁気センサ、SQUIDに適用し、エネルギー分解能の限界を100hbar$から107hbar$に広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:27:49 GMT)
Quantum distinguishability measures: projectors vs. states maximization [0.0] 我々は、プロジェクタの代わりに正規化された状態(密度行列)に基づく別の可微分性の定義を導入する。
この手順は、量子ノルムに基づく通常のアプローチとは対照的に、無限ノルムに基づく距離(二つの状態の間の距離)につながることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:26:35 GMT)
Quantum algorithms for hypergraph simplex finding [0.0] ハイパーグラフへの三角形探索の一般化である, 単純度探索のための量子クエリアルゴリズムについて検討する。
この問題は階数還元性を満たす:ランク-r$ハイパーグラフの単純さを見つける量子クエリアルゴリズムは、ランク-(r-1)$ハイパーグラフの単純さを見つけるためのより高速なアルゴリズムに変換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:12:45 GMT)
Predicting the Impact of Generative AI Using an Agent-Based Model [0.0] 生成人工知能(AI)システムは、人間の創造性を模倣するコンテンツを自律的に生成することで産業を変革した。
本稿ではエージェント・ベース・モデリング(ABM)を用いてこれらの意味を探索する。
ABMは個人、ビジネス、政府エージェントを統合し、教育、スキル獲得、AIの採用、規制対応などのダイナミクスをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:13:56 GMT)
Phase error rate estimation with basis-efficiency mismatch for decoy-state BB84 [0.0] 本稿では,コヒーレント攻撃に対するBB84QKDプロトコルの有限サイズセキュリティ証明を提案する。
当社の証明では,プロトコルステップやハードウェアの新たな変更は必要ありません。
これは不完全な特徴を持つ検出器に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:23:21 GMT)
Periodic classical trajectories and quantum scars in many-spin systems [0.0] カオス多体系における例外的周期的古典軌道の安定性を数値的に検討する。
我々は、これらの軌道と「量子多体傷」として知られる例外的な非熱量子固有状態との間の接続の可能性を探る。
本研究は,スピン3/2以上の数値的にアクセス可能な有限鎖に対する量子多体傷の存在を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:08:22 GMT)
Overcoming the Coherence Time Barrier in Quantum Machine Learning on Temporal Data [0.0] 量子ビット型量子システムのための機械学習アルゴリズム NISQRC を提案する。
NISQRCはコヒーレンス時間によって制限されず、任意の長さのテスト信号を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:08:26 GMT)
Optimizing Agent Collaboration through Heuristic Multi-Agent Planning [0.0] QDec-POMDP問題に対処するSOTAアルゴリズム、QDec-FPおよびQDec-FPSは、異なるタイプの検知エージェントを含む問題に効果的に対処できない。
本稿では,あるエージェントが検知アクションを取らなかった場合,エージェントが同じ計画を採用するように要求することで,この問題に対処する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:01:46 GMT)
One-dimension quantum systems in the framework of the most general deformation GUP form [0.0] 我々は、このGUP形式の特別な極限を1次元線形ポテンシャルに適用し、エネルギー補正と修正波動関数を計算する。
また, 1次元デルタ電位井戸と1次元デルタ電位障壁の変形効果についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:03:04 GMT)
Novel Methods for Analyzing Cellular Interactions in Deep Learning-Based Image Cytometry: Spatial Interaction Potential and Co-Localization Index [0.0] 空間相互作用ポテンシャル(SIP)とコローカライズ指数(CLI)を紹介する。
SIPは電場と同様の細胞間相互作用の可能性を評価し、CLIは細胞間の距離を取り入れ、動的細胞の動きを考慮に入れている。
我々は,SIPとCLIをシミュレーションにより検証し,大腸癌検体に適用し,実際の生物学的データと強い相関を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:42:04 GMT)
Nonequilibrium regimes for quasiparticles in superconducting qubits [0.0] ギャップ非対称性が遷移エネルギーよりも大きいクビットは準粒子デコヒーレンスの影響を受けにくい。
このトラップにより、ギャップ非対称性は準粒子を平衡から切り離すのに寄与する。
温度が上昇するにつれて、4つの定性的に異なる状態が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:51:10 GMT)
Modularity in Transformers: Investigating Neuron Separability & Specialization [0.0] トランスフォーマーモデルは様々なアプリケーションでますます普及していますが、内部動作に対する我々の理解は限定的です。
本稿では、視覚(ViT)モデルと言語(Mistral 7B)モデルの両方に着目し、トランスフォーマーアーキテクチャ内のニューロンのモジュラリティとタスクの特殊化について検討する。
選択的プルーニングとMoEficationクラスタリングの組み合わせを用いて、異なるタスクやデータサブセットにわたるニューロンの重複と特殊化を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:35:01 GMT)
Modeling flux tunability in Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers with an open-source frequency-domain simulator [0.0] Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers (JTWPAs) は量子技術における多くの実験の不可欠な部分である。
これらのデバイスは、単純な解析モデルでは完全に説明できない複雑な非線形挙動を示す。
WRSPICEやPSCAN2のようなJTWPAフラックスバイアスをモデル化できるオープンソースの数値ツールは、時間領域のアプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:48:16 GMT)
MiniGPT-Reverse-Designing: Predicting Image Adjustments Utilizing MiniGPT-4 [0.0] VLM(Vision-Language Models)は近年,LLM(Large Language Models)との統合によって,大幅な進歩を遂げている。
本稿では,逆設計タスクのためにMiniGPT-4を拡張し,微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:50:37 GMT)
Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming [0.0] ミニオムニ(Mini-Omni)は、リアルタイム音声対話が可能な音声ベースのエンドツーエンド会話モデルである。
そこで本研究では,テキストによる音声生成手法と,推論中のバッチ並列戦略を併用して,性能を向上させる手法を提案する。
また、最適化音声出力のための微調整モデルにVoiceAssistant-400Kデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:53:48 GMT)
Microwave-Induced Cooling in Double Quantum Dots: Achieving Millikelvin Temperatures to Reduce Thermal Noise around Spin Qubits [0.0] ゲート定義量子ドットにおけるスピン量子ビットは、そのスケーラビリティと長いコヒーレンス時間のために、主要な技術として出現している。
これらの量子ビットを極低温に保つには、通常複雑な低温システムが必要である。
本稿では,マイクロ波誘起状態分散とフォノンフィルタを用いた新しいゲート定義二重量子ドット (DQD) 冷却システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:55:24 GMT)
Metadata practices for simulation workflows [0.0] 本稿では,ソフトウェアやハードウェアに依存しないメタデータの取得と処理に関する一般的な実践について述べる。
1) メタデータを記録、保存し、2) メタデータを選択し、構造化する。
概念実証として、我々は第2段階を支援するPythonツールであるArchivistを開発し、それを用いて、神経科学や水文学とは異なる高性能なユースケースに私たちのプラクティスを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:12:31 GMT)
Massive Dirac particles based on gapped graphene with Rosen-Morse potential in a uniform magnetic field [0.0] 我々は,ローゼン・モースポテンシャルと外部均一磁場の存在下で,二次元平面におけるギャップ状グラフェン構造を探索する。
疑似スピン対称性を持つ2成分スピノルの波動関数をディラック方程式を用いて解析する。
最後に、エネルギーバンドは、磁気項を伴わずに、波動ベクトル$K_x$および$K_y$でプロットされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:52:19 GMT)
Machine learning for predicting control landscape maps of quantum molecular dynamics: Laser-induced three-dimensional alignment of asymmetric top molecules [0.0] 非対称性パラメータが$-1 kappa 0$と低温制限の場合のC2v対称性を持つ「プロレート型」非対称性トップ分子を考える。
各分子のランドスケープマップは6000ピクセルで構成され、各ピクセルはアライメントの最大度を表す。
55個のサンプル分子を用いてCNNモデルを訓練し,35個のサンプル分子の制御ランドスケープマップを合理的に高精度に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:20:06 GMT)
Low loss hybrid Nb/Au superconducting resonators for quantum circuit applications [0.0] ニオブ回路と10nmの金カッピング層を組み合わせた超伝導デバイスについて検討した。
以上の結果から,Au層の追加は2レベルのシステム欠陥の密度を低下させることが明らかとなった。
この結果から,Nb/Au素子ラッピング共振器が超伝導量子技術の進歩に有用かつ有望なツールである可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:25:32 GMT)
Learning S-Matrix Phases with Neural Operators [0.0] 固定エネルギーにおける2-2$弾性散乱における振幅の弾性率と位相の関係について検討した。
我々はユニタリティによって課される積分関係を使わず、FNOを訓練して有限部分波展開を持つ振幅の多くのサンプルから発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:14:16 GMT)
Learning Latent Space Dynamics with Model-Form Uncertainties: A Stochastic Reduced-Order Modeling Approach [0.0] 本稿では,複素系の低次モデリングにおけるモデル形式不確かさの表現と定量化のための確率論的アプローチを提案する。
提案手法は,プロジェクション行列のランダム化により近似空間を拡張することにより,これらの不確実性を捉える。
提案手法の有効性は, 推算演算子に対するモデル形状の不確実性の影響を同定し, 定量化することにより, 流体力学における正準問題に対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:25:28 GMT)
Lamarr: LHCb ultra-fast simulation based on machine learning models deployed within Gauss [0.0] LHCb実験における検出器応答と再構成アルゴリズムの両方をパラメータ化するシミュレーション生成を高速化するフレームワークであるLamarrについて論じる。
複数のアルゴリズムと戦略を駆使した深部生成モデルを用いて、LHCb検出器の単一成分の高レベル応答を効果的にパラメータ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 11:15:27 GMT)
Is the Born rule a result of measurement noise? [0.0] ボルン則は、偏りのない量子測定で観測される固有状態の分布を主張するが、その存在理由はまだ解明されていない。
この写本はシュロディンガー方程式力学によってボルン則がどのように説明されるか論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:02:02 GMT)
Investigating Privacy Leakage in Dimensionality Reduction Methods via Reconstruction Attack [0.0] 我々は,低次元埋め込みから高次元データを再構成できるニューラルネットワークを開発した。
我々は,PCA,スパースランダムプロジェクション (SRP), 多次元スケーリング (MDS), Isomap, $t$-SNE, UMAPの6つの一般的な次元削減手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 09:40:52 GMT)
Investigating Neuron Ablation in Attention Heads: The Case for Peak Activation Centering [0.0] 本稿では,ニューロンの活性化を観察するための異なるレンズについて述べるとともに,言語モデルと視覚変換器の有効性について検討する。
異なるレギュラーやモデルにおいて,各手法は,他の手法と比較して,モデル性能の低下を最小限に抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:32:25 GMT)
Inference, interference and invariance: How the Quantum Fourier Transform can help to learn from data [0.0] 本稿では、このデータを部分空間で「比較」する推論原理を提案し、量子状態の重複による具体的な実装を提案する。
これにより、機械学習アプリケーションに対称性を活用できる、モチベーションのよい量子変種が生まれることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:00:01 GMT)
Improved real-space parallelizable matrix-product state compression and its application to unitary quantum dynamics simulation [0.0] 改良された実空間並列化行列積状態(MPS)圧縮法を提案する。
本手法は、ユニタリ量子力学をシミュレートし、並列時間進化ブロック決定アルゴリズムの改良を導入する。
得られた数値結果は、改良されたpTEBDアルゴリズムが現在の最先端MPSアルゴリズムと同じレベルのシミュレーション精度を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:24:00 GMT)
Hyperparameter Optimization as a Service on INFN Cloud [0.0] 我々は、単純なHTTPリクエストを通じて、勾配のない最適化手法を用いて、複数のトレーニングインスタンスを監視し、調整するためのINFN Cloudをベースとした専用サービスを提案する。
Hopaasと呼ばれるこのサービスは、WebインターフェースとAPIセットで構成されており、INFN Cloudの仮想インスタンスでUvicornとNGINXを経由するFastAPIバックエンドで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 10:39:34 GMT)
Hybridizing Base-Line 2D-CNN Model with Cat Swarm Optimization for Enhanced Advanced Persistent Threat Detection [0.0] 本研究では,CNN(Convolutional Neural Networks)を2次元ベースラインモデルで活用し,最先端のCat Swarm Optimizationアルゴリズムによって拡張した革新的なアプローチを提案する。
その結果、980.4%の精度のスコアが示され、様々な攻撃段階におけるAPT検出が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:11:12 GMT)
Hybrid encoder for discrete and continuous variable QKD [0.0] 本研究では,iPOGNAC変調器をベースとした新しいハイブリッドエンコーダを提案し,DVおよびCVQKDシステムとの互換性を確保する。
提案手法は、DV偏光プロトコルを最初にサポートするもので、将来の量子ネットワークの空間ノードに対して魅力的な候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:59:17 GMT)
Human Rights for the Digital Age [0.0] この研究は、プライバシー、言論の自由、情報アクセスといった重要なトピックに焦点を当てている。
この論文は、監視、データ漏洩、そしてデジタル分割によって引き起こされる課題を強調している。
また、デジタル権利の保護における国際法と政策の役割についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:58:39 GMT)
How Knowledge Distillation Mitigates the Synthetic Gap in Fair Face Recognition [0.0] 実際のデータセットでトレーニングされた教師モデルを考えると、慎重に合成データセットを利用すると驚くべき結果が得られます。
知識蒸留(KD)を使用すると、すべての民族でパフォーマンスが向上し、バイアスが減少する。
このアプローチは、合成データトレーニングの限界に対処し、顔認識モデルの正確性と公平性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:35:28 GMT)
High-fidelity holographic beam shaping with optimal transport and phase diversity [0.0] 位相のみの空間光変調器(SLM)は、レーザービームを任意の強度パターンに変換する強力な方法を提供する。
最適輸送法は適切なSLM位相を決定する問題に対して近似的な解を生成することができることを示す。
また,SLMにおける入力ビームの入射の強度と位相を測定するために,類似アルゴリズムが利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 05:43:15 GMT)
Ground-state phase diagram of the SU($4$) Heisenberg model on a plaquette lattice [0.0] SU($4$) の単項基底状態は強い異方性極限に現れる。
また、プラケット結合における一重項相関の異方性依存性を計算し、光格子中の超低温原子の将来の実験に役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 02:40:03 GMT)
GeoAI in resource-constrained environments [0.0] 本稿では,資源制約文脈におけるNGOなどの小組織に適した空間認識型人工知能GeoAIについて述べる。
資源集約型大規模地理空間モデルが複雑な景観の表現を均質化する未来のシナリオを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:51:58 GMT)
From Latent to Engine Manifolds: Analyzing ImageBind's Multimodal Embedding Space [0.0] 本稿では,画像/テキストペアの重なり合う情報を捉えることを目的とした,簡易な埋め込み融合ワークフローを提案する。
このような融合埋め込みをベクトルデータベースに格納した後、次元の減少を実験し、関節埋め込みのセマンティックな品質を伝えるための実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:16:33 GMT)
Foundational Models for Pathology and Endoscopy Images: Application for Gastric Inflammation [0.0] ファンデーションモデル(FM)は、多様なデータに基づいて訓練され、幅広いユースケースに適用できる機械学習モデルまたはディープラーニングモデルである。
FMは内視鏡とそれに続く病理画像解析の精度を高めるための有望なソリューションを提供する。
本総説は,FMを臨床実践に組み込むことの複雑さをナビゲートする上で,研究者や実践者にとってのロードマップを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:36:08 GMT)
Finding frames with BERT: A transformer-based approach to generic news frame detection [0.0] 英文オンラインコンテンツにおけるニュースフレームの汎用的検出のためのトランスフォーマーに基づくアプローチを提案する。
本稿では,トレーニングデータセットとテストデータセットの構成,モデルアーキテクチャ,アプローチの妥当性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 22:05:01 GMT)
Fidelity-dissipation relations in quantum gates [0.0] 実際の量子ゲートは、一般的に散逸環境の影響を受け、その忠実度を著しく低下させる。
本研究では,ジェネリック量子ゲートの平均忠実度と計算過程中に発生する散逸の基本的な関係を解明する。
その結果、熱力学と量子コンピューティングの深い関係に光を当て、熱力学によって課される計算の限界を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 01:15:46 GMT)
FRACTAL: An Ultra-Large-Scale Aerial Lidar Dataset for 3D Semantic Segmentation of Diverse Landscapes [0.0] 7つのセマンティッククラスのための高品質なラベル付き10万個の高密度点雲からなる超大規模空中Lidarデータセットを提案する。
データセットのデータ収集,アノテーション,キュレーションプロセスについて述べる。
アート3Dポイントクラウド分類モデルを用いて,ベースラインのセマンティックセマンティックセマンティクス結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:58:02 GMT)
Enhancing Weather Predictions: Super-Resolution via Deep Diffusion Models [0.0] 本研究では,気象データの超解像に対するディープラーニング拡散モデルの適用について検討した。
本稿では,低分解能気象データを高分解能出力に変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:05:08 GMT)
Enhancing Document-level Argument Extraction with Definition-augmented Heuristic-driven Prompting for LLMs [0.0] イベント引数抽出(EAE)は、構造化されていないテキストから構造化された情報を抽出するための重要な手段である。
本研究では,文書レベルEAEにおけるLarge Language Models (LLMs) の性能向上を目的とした定義拡張ヒューリスティック・プロンプト(DHP)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 19:03:14 GMT)
Efficient and systematic calculation of arbitrary observables for the matrix product state excitation ansatz [0.0] 熱力学限界における単一粒子特性を持つ励起の期待値を計算する方法を提案する。
本研究では,スピン-1ハイゼンベルク鎖と一次元ハバード模型の低層励起について検討し,本手法の汎用性を示す。
我々はこの技術が励起アンザッツによるさらなる進歩を促進することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 08:59:29 GMT)
Effectiveness of probabilistic contact tracing in epidemic containment: the role of super-spreaders and transmission path reconstruction [0.0] 新型コロナウイルスのパンデミックは、初期段階の非薬学介入戦略の重要性を浮き彫りにしている。
マスクの普及と接触追跡戦略の体系的実装は、より伝統的なアプローチに対する潜在的に効果的で社会的に影響の少ない代替手段を提供する。
本研究では,SARS-CoV-2拡散の3つの最先端モデルを用いて,接触追跡に関連する診断・社会的コストを定量的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:37:26 GMT)
Disease Classification and Impact of Pretrained Deep Convolution Neural Networks on Diverse Medical Imaging Datasets across Imaging Modalities [0.0] 本稿では,種々の医用画像データセット間での伝達学習を伴う,事前訓練された深部畳み込みニューラルネットワークの使用の複雑さについて検討する。
固定特徴抽出器として事前訓練されたモデルを使用することで,データセットに関係なく性能が低下することを示す。
また、より深く複雑なアーキテクチャが必ずしも最高のパフォーマンスをもたらすとは限らないことも判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:51:19 GMT)
Dirac bilinears in condensed matter physics: Relativistic correction for observables and conjugate electromagnetic fields [0.0] 我々は、凝縮物質物理学で見過ごされた、あるいはほとんど注目を集めていない微視的な物理量を考える。
四成分のディラック場によって定義される物理量の式を、2成分のシュル「オーディンガー場」という観点で特定する。
この考察は凝縮物質物理学、量子化学、粒子物理学の分野を橋渡しし、物質の電磁制御への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:05:28 GMT)
Deep learning-based classification of breast cancer molecular subtypes from H&E whole-slide images [0.0] 乳がんの分子サブタイプを予測するために,H&Eによる全スライド画像の活用が可能であるかを検討した。
乳がんの1,433 WSIを2段階のパイプラインで用いた。まず,腫瘍と非腫瘍タイルの分類を行い,腫瘍領域のみを分子サブタイピングに用いた。
パイプラインは221個のWSIで試験され、腫瘍検出には0.95点、分子置換には0.73点のマクロF1スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:57:33 GMT)
Deep Neural Networks for Predicting Recurrence and Survival in Patients with Esophageal Cancer After Surgery [0.0] 食道癌は、国際的にがん関連死亡の主な原因である。
疾患のない生存(DFS)と総合生存(OS)の3つのモデルにおける予後因子の同定と識別性能について検討した。
DeepSurvとDeepHitは、CoxPHに匹敵する識別精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:20:47 GMT)
Deep Neural Implicit Representation of Accessibility for Multi-Axis Manufacturing [0.0] 我々はディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた衝突計測の暗黙的表現を開発する。
本手法は, 回転のスパースサンプリングから衝突測度を正確に補間することができ, メモリフットプリントの小さい衝突測度場を表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:27:25 GMT)
Deep Convolutional Framelet Denoising for Panoramic by Mixed Wavelet Integration [0.0] この領域で最も重要な課題の1つは、常に画像ノイズを下げることである。
本稿では,この波形とD4ウェーブレットを高エネルギー濃度で結合し,U-Netニューラルネットワークアーキテクチャを用いることを提案する。
他のデータセットによる研究によると、ワンウェーブネットワークの有効性は0.5%から1.2%に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:39:50 GMT)
Data is missing again -- Reconstruction of power generation data using $k$-Nearest Neighbors and spectral graph theory [0.0] 本研究では、風力発電の幾何学を用いて、データ駆動の概念と専門家の知識をブレンドする計算手法を提案する。
提案手法は, スペクトルグラフ理論を用いて, ウィンドファームのグラフからラプラシアン固有写像を学習することに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:58:28 GMT)
Credit Scores: Performance and Equity [0.0] 消費者デフォルトの機械学習モデルに対して広く使用されている信用スコアをベンチマークする。
借主、特に低得点者の相当な誤分類を見出した。
我々のモデルは、若年層、低所得層、少数層の予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:36:02 GMT)
Continuations: What Have They Ever Done for Us? (Experience Report) [0.0] 我々はコンガメの研究を通じて参加者の共通フローを管理するために継続を利用する。
ここでは、このアプローチの肯定的な点と、継続を使用する際のいくつかの課題について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 04:20:53 GMT)
Complementarity between quantum entanglement, geometrical and dynamical appearances in N spin-$1/2$ system under all-range Ising model [0.0] 現代幾何学は距離や曲率といった要素間の相互関係を研究する。
我々はこれらの構造を全範囲イジングモデルの下でN$相互作用スピン-1/2$の物理系で探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 20:43:28 GMT)
Common Steps in Machine Learning Might Hinder The Explainability Aims in Medicine [0.0] 本稿では、機械学習におけるデータ前処理のステップとそのモデルの説明可能性および解釈可能性への影響について論じる。
これらのステップはモデルの精度を向上させるが、特に医学において慎重に考慮されていない場合、モデルの説明可能性を妨げる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:09:14 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） (Fri, 30 Aug 2024 16:32:21 GMT)
CLOCR-C: Context Leveraging OCR Correction with Pre-trained Language Models [0.0] 本稿では、コンテキストレバレッジOCR補正(CLOCR-C)を紹介する。
トランスフォーマーベースの言語モデル(LM)の組み込みとコンテキスト適応能力を使用して、OCRの品質を向上する。
本研究の目的は, LMがOCR後の修正を行うことができるか, 下流のNLPタスクを改善するか, 補正プロセスの一部として社会文化的コンテキストを提供することの価値を判断することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:26:05 GMT)
C-RADAR: A Centralized Deep Learning System for Intrusion Detection in Software Defined Networks [0.0] ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)における侵入検出におけるディープラーニング(DL)技術の利用を提案する。
以上の結果から,DLに基づく手法は,検出精度と計算効率の点で従来の手法よりも優れていた。
このテクニックは、新しい攻撃パターンを検出し、SDN全体のセキュリティを改善するためにトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:39:37 GMT)
Bridging Domain Knowledge and Process Discovery Using Large Language Models [0.0] 本稿では,Large Language Models(LLM)を利用して,ドメイン知識を直接プロセス発見に統合する。
LLMから派生したルールを使用して、モデル構築をガイドし、ドメイン知識と実際のプロセス実行の整合性を確保します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:23:40 GMT)
Axiomatic foundation of quantum measurements and survival effect [0.0] 連続スペクトルを持つ可観測性の測定理論は、引き裂かれたヒルベルト空間で与えられる。
公理理論の仮定は、ハイゼンベルクの不確実性関係に反する生存効果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 23:04:37 GMT)
Automatic Library Migration Using Large Language Models: First Results [0.0] API移行タスクをサポートするためにChatGPTの利用を検討している研究の最初の成果を報告する。
一番良い結果はワンショットのプロンプトで達成され、次に思考の連鎖が続くことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:17:46 GMT)
Assessing Generative Language Models in Classification Tasks: Performance and Self-Evaluation Capabilities in the Environmental and Climate Change Domain [0.0] 本稿では,2つの大規模言語モデル (LLMs) , GPT3.5 と Llama2 と 1つの小言語モデル (SLM) Gemma を,気候変動 (CC) と環境領域の3つの異なる分類課題で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:52:41 GMT)
Anomaly Detection in Time Series of EDFA Pump Currents to Monitor Degeneration Processes using Fuzzy Clustering [0.0] 本稿では,EDFAシステムのポンプ電流時系列に対するファジィクラスタリングに基づく異常検出手法を提案する。
提案する変更検出フレームワーク(CDF)は,エントロピー解析(EA)と原理成分分析(PCA)とファジィクラスタリングの利点を戦略的に組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 06:18:45 GMT)
Analysis on the von Neumann entropy under the measurement-based feedback control [0.0] 我々は、フォン・ノイマンエントロピーの時間微分がMBF制御の下で非負であることを示す。
量子ビット安定化の例において、結果の有効性と物理的解釈を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 17:51:20 GMT)
An Empirical Study of Scaling Laws for Transfer [0.0] 変圧器モデルにおける伝達学習のスケーリング法則に関する限定的な実証的研究を示す。
本稿では,ある分布に対する事前学習の有効性を,他の分布上での下流性能を最適化する場合に示し,「転送ギャップ」という用語を取り入れたスケーリング法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 00:06:29 GMT)
All-thermal reversal of heat currents using qutrits [0.0] システムを構成する2つの貯水池の同時冷凍機とヒートポンプとして、2つのクエットのコヒーレントカップリングを提案する。
これは、平衡状態にあるが系の熱を注入しない他の2つの貯水池との結合によって起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 07:43:54 GMT)
Addressing common misinterpretations of KART and UAT in neural network literature [0.0] This note address the Kolmogorov-Arnold Representation Theorem (KART) and the Universal Approximation Theorem (UAT)
我々の発言は、ニューラルネットワークの専門家の間でのKARTとUATのより正確な理解を支援することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 18:25:23 GMT)
Abstracted Gaussian Prototypes for One-Shot Concept Learning [0.0] 視覚概念の高レベル表現を符号化するクラスタベース生成画像分割フレームワークを提案する。
提案したフレームワークは印象的だが最先端の分類精度には至らない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:50:15 GMT)
ARINC 429 Cyber-vulnerabilities and Voltage Data in a Hardware-in-the-Loop Simulator [0.0] ARINC 429は民間のアビオニクスのためのユビキタスデータバスであり、異なるメーカーからデバイス間の信頼性の高い通信を可能にする。
ARINC 429バスを用いたハードウェア・イン・ザ・ループシミュレータを構築し、これらの脆弱性を調査し、航空機の能力を否定し、劣化させ、破壊する可能性を特定した。
ARINC 429バスを用いた多機能ディスプレイに対するサービス拒否攻撃を行い,重要なナビゲーション補助具を無効にすることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 13:50:37 GMT)
AASIST3: KAN-Enhanced AASIST Speech Deepfake Detection using SSL Features and Additional Regularization for the ASVspoof 2024 Challenge [0.0] AASIST3という新しいアーキテクチャを提案する。
既存の AASIST フレームワークを Kolmogorov-Arnold ネットワーク、レイヤ、エンコーダ、プレエンハンシス技術で拡張することにより、AASIST3 は2倍以上のパフォーマンス向上を実現している。
クローズド条件で0.5357、オープン条件で0.1414のminDCF結果を示し、合成音声の検出を著しく向上し、ASVセキュリティを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 15:30:01 GMT)
A reconfigurable entanglement distribution network suitable for connecting multiple ground nodes with a satellite [0.0] 短い衛星パスでは、地上ネットワークは、すべての地上ノードが衛星受信機との絡み合いを確立するマルチポイント・ツー・ポイント・トポロジーとして構成される。
この衛星が利用できないとき、衛星のアップリンクは1つの光スイッチで地上ノードに再送信される。
我々はパルス超絡み合った光子源を数値シミュレーションし、提案した量子鍵分布のネットワーク構成の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 21:25:59 GMT)
A nonlinear elasticity model in computer vision [0.0] 本研究の目的は,2つの画像を比較するために著者らが以前に導入した非線形弾性モデルを分析することである。
変換の存在は、勾配ベクトル値の強度写像の$値対の微分の中で証明される。
問題は、線形写像によって関連づけられた画像に対して、一意性が与えられるかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:27:22 GMT)
A methodological framework for Resilience as a Service (RaaS) in multimodal urban transportation networks [0.0] 本研究は,サービス戦略としてのレジリエンスを通じて公共交通の混乱を管理することを目的としている。
効率よく資源を割り当て、オペレーターと乗客のコストを最小限に抑える最適化モデルを開発する。
提案手法はイル・ド・フランス、パリ、郊外のケーススタディに適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 12:22:34 GMT)
A Scalable k-Medoids Clustering via Whale Optimization Algorithm [0.0] We introduced WOA-kMedoids, a novel unsupervised clustering method which with the Whale Optimization Algorithm (WOA)。
セントロイド選択を最適化することにより、WOA-kMedoidsは観測数に関してk-メドロイドアルゴリズムの計算複雑性を2次からほぼ直線に減らす。
UCRアーカイブから25種類の時系列データセットを用いたWOA-kMedoidsの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 03:43:37 GMT)
A Passive and Self-Characterizing Cross-Encoded Receiver for Reference-Frame-Independent Quantum Key Distribution [0.0] 量子鍵分配(QKD)は、通信におけるセキュリティ分野に革命をもたらすことを約束する。
RFI-QKDは、共有参照フレーム上のアライメントの要求を小さくすることで、QKDの実装をシンプルにすることを目的としている。
時間ビン符号化RFI-QKDのための新しい完全受動受信機を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 14:00:27 GMT)
(Un)physical consequences of "Quantum Measurements of Time" [0.0] 量子クロック提案 (Quantum Clock Proposal) (L. Maccone と K. Sacha) の実証的な予測は、量子到着時間問題の解として、パラドックス的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 30 Aug 2024 16:10:14 GMT)