PanopticPartFormer++: A Unified and Decoupled View for Panoptic Part Segmentation [153.8] Panoptic Part (PPS) は、パノプティクスと部分分割をひとつのタスクに統合する。
最初のエンドツーエンド統合フレームワークであるPanoptic-PartFormerを設計する。
私たちのモデルは強力なベースラインとして機能し、PSの将来の研究を支援することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 01:27:58 GMT)
Make Your ViT-based Multi-view 3D Detectors Faster via Token Compression [78.9] スロー推論速度は、自律運転のようなリアルタイムの要求の高いタスクにマルチビュー3D検出器を配置する上で最も重要な問題の一つである。
TokenCompression3D (ToC3D) と呼ばれるシンプルで効果的な方法を提案する。
提案手法は, 最大30%の推論スピードアップで最近のSOTAの性能をほぼ維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 06:58:08 GMT)
Editing Personality for Large Language Models [73.6] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。
このタスクに対処する新しいベンチマークデータセットであるPersonalityEditを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:21:46 GMT)
DSLO: Deep Sequence LiDAR Odometry Based on Inconsistent Spatio-temporal Propagation [66.9] 本稿では,LiDAR odometry DSLO の非一貫性時間伝搬に基づく3次元点列学習モデルを提案する。
ピラミッド構造で、シーケンシャルなポーズモジュール、階層的なポーズリファインメントモジュール、時間的特徴伝搬モジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 15:12:48 GMT)
Training and Tuning Generative Neural Radiance Fields for Attribute-Conditional 3D-Aware Face Generation [66.2] 本稿では,特定の属性ラベルを入力として統合した条件付きGNeRFモデルを提案する。
提案手法は, 事前学習した3次元顔モデルに基づいており, 条件付き正規化フローモジュールをトレーニングするためのTraining as Init and fidelity for Tuning (TRIOT) 方式を提案する。
本実験は,ビューの整合性を高めた高品質な編集を行う能力を示すとともに,本モデルの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 06:14:37 GMT)
Multi-Fidelity Active Learning with GFlowNets [65.9] 本稿では,GFlowNetsをサンプルとして多要素能動学習アルゴリズムを提案する。
分子探索タスクの評価は,GFlowNetsを用いた多要素能動学習が,その単要素の予算のごく一部で高い評価の候補を発見できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 11:15:16 GMT)
ContextCite: Attributing Model Generation to Context [64.9] 我々は文脈属性の問題を導入し、あるモデルが特定の文を生成するきっかけとなった文脈の一部を特定する。
次に、既存の言語モデルの上に適用可能な、コンテキスト属性のシンプルでスケーラブルなメソッドであるContextCiteを紹介します。
ContextCiteは、生成されたステートメントの検証、応答品質の改善、中毒攻撃の検出という3つのアプリケーションを通して紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 14:36:36 GMT)
Discovering Preference Optimization Algorithms with and for Large Language Models [50.8] オフライン優先最適化は、LLM(Large Language Model)出力の品質を向上・制御するための重要な手法である。
我々は、人間の介入なしに、新しい最先端の選好最適化アルゴリズムを自動で発見する客観的発見を行う。
実験は、ロジスティックと指数的損失を適応的にブレンドする新しいアルゴリズムであるDiscoPOPの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 22:58:51 GMT)
Optical training of large-scale Transformers and deep neural networks with direct feedback alignment [48.9] 我々は,ハイブリッド電子フォトニックプラットフォーム上で,ダイレクトフィードバックアライメントと呼ばれる多目的でスケーラブルなトレーニングアルゴリズムを実験的に実装した。
光処理ユニットは、このアルゴリズムの中央動作である大規模ランダム行列乗算を最大1500テラOpsで行う。
我々は、ハイブリッド光アプローチの計算スケーリングについて検討し、超深度・広帯域ニューラルネットワークの潜在的な利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 12:48:47 GMT)
YOLOO: You Only Learn from Others Once [43.5] 我々は,新しいマルチモーダル3DMOTパラダイムである textbyoLOO を提案する。
YOLOOはポイントクラウドエンコーダに、ポイントクラウドや他のモダリティ(画像やテキストキューなど)から統一されたトリモーダル表現(UTR)を一度に学習する権限を与える。
特に、YOLOOは、2つのコアコンポーネント: 統一三モードエンコーダ(UTEnc)とフレキシブルな幾何学的制約(F-GC)モジュール。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:09:32 GMT)
CRS-Diff: Controllable Remote Sensing Image Generation with Diffusion Model [42.9] CRS-Diffは、RS画像生成に特化した新しいRS生成フレームワークである。
我々の知る限り、CRS-Diffは、最初の多重条件制御可能なRS生成モデルである。
私たちのCRS-Diffは、下流タスクのための高品質なトレーニングデータを生成するデータエンジンとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 06:32:06 GMT)
Tur[k]ingBench: A Challenge Benchmark for Web Agents [41.9] TurkingBenchは、テキストインストラクションとマルチモーダルコンテキストを備えたWebページとして提示されるタスクからなるベンチマークである。
このベンチマークには158タスクにまたがる32.2Kインスタンスが含まれている。
言語のみのモデルと視覚言語モデルを含む,最先端のプライベートモデルとオープンソースモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 07:13:30 GMT)
Hound: Hunting Supervision Signals for Few and Zero Shot Node Classification on Text-attributed Graph [41.4] テキスト分散グラフ(英: Text-attributed graph、TAG)は、各ノードのテキスト記述を伴うグラフ構造化データの重要なタイプである。
TAG 上のゼロショットノード分類は、アカデミックやソーシャルネットワークなどの分野に多くの応用がある。
我々は、より多くの監視信号を導入して精度を向上させるためにハウンドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 14:20:01 GMT)
Automatic Pseudo-Harmful Prompt Generation for Evaluating False Refusals in Large Language Models [41.0] 安全性に配慮した大型言語モデル(LLM)は、時に「蚊を殺す方法」のような偽の有害なプロンプトを誤って拒否することがある。
ユーザーをイライラさせるだけでなく、アライメントが保護しようとする価値に対する大衆の反発を引き起こしている。
本稿では,多種多様・コンテンツ制御・モデル依存型擬似有害プロンプトの自動生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 03:25:59 GMT)
T2VSafetyBench: Evaluating the Safety of Text-to-Video Generative Models [39.2] T2VSafetyBenchは,テキスト・ビデオモデルの安全性評価のための新しいベンチマークである。
ビデオ生成の安全性に関する12の重要な側面を定義し,悪意のあるプロンプトデータセットを構築する。
異なるモデルは様々な強みを示す。
テキスト・ビデオ生成モデルのユーザビリティと安全性にはトレードオフがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 15:13:52 GMT)
The Oscars of AI Theater: A Survey on Role-Playing with Language Models [38.7] 本調査では,言語モデルを用いたロールプレイングの急成長分野について検討する。
それは、初期のペルソナモデルから、Large Language Models(LLMs)によって促進される高度なキャラクタ駆動シミュレーションまでの開発に焦点を当てている。
データやモデル,アライメント,エージェントアーキテクチャ,評価など,これらのシステムを設計する上で重要なコンポーネントを包括的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 10:12:45 GMT)
SAM4MLLM: Enhance Multi-Modal Large Language Model for Referring Expression Segmentation [37.5] SAM4MLLMはSegment Anything Model(SAM)とMulti-Modal Large Language Models(MLLM)を統合する革新的なアプローチである。
提案手法により,MLLMは既存のモデルアーキテクチャに過剰な修正を加えたり,特別なトークンを追加することなく,ピクセルレベルの位置情報を学習することができる。
詳細な視覚情報と、大きな言語モデルの強力な表現能力とを、学習における計算オーバーヘッドを増大させることなく、統一された言語ベースの方法で組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 12:09:33 GMT)
A Python GPU-accelerated solver for the Gross-Pitaevskii equation and applications to many-body cavity QED [36.1] TorchGPEはGross-Pitaevskii方程式(GPE)を解くために開発された汎用Pythonパッケージである。
この解法は線形ポテンシャルと非線形ポテンシャルのスペクトルにわたって波動関数を統合するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 12:32:03 GMT)
Online Optimization for Learning to Communicate over Time-Correlated Channels [36.0] 本研究では,時間関連チャネル上でのコミュニケーション学習におけるオンライン最適化問題について検討する。
楽観的なオンラインミラー降下フレームワークに基づく2つのオンライン最適化アルゴリズムを開発した。
提案手法は,学習システムの予測誤差確率に基づいて線形後悔を導出することで理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 01:28:53 GMT)
Generalizing Graph Transformers Across Diverse Graphs and Tasks via Pre-Training on Industrial-Scale Data [34.2] PGT(Pre-trained Graph Transformer)と呼ばれるスケーラブルなトランスフォーマーベースのグラフ事前学習フレームワークを導入する。
本フレームワークは,産業用データセットと公共用データセットの両方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） (Sun, 1 Sep 2024 13:40:23 GMT)
FLUX that Plays Music [33.9] 本稿では,FluxMusicと呼ばれるテキストから音楽への変換のための拡散型整流変換器の簡易拡張について検討する。
まず、二重テキスト-音楽ストリームに独立して注意を向け、続いて1つの音楽ストリームを積み重ねて、通知されたパッチ予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 02:43:33 GMT)
Report Cards: Qualitative Evaluation of Language Models Using Natural Language Summaries [33.4] 本稿では,人間に解釈可能な,特定のスキルやトピックに対するモデル行動の自然言語要約であるレポートカードを提案する。
本研究は,3つの基準に基づいてレポートカードの評価を行う枠組みを開発する。 特異性(モデル区別能力),忠実性(モデル能力の正確な表現),解釈可能性(人間への明瞭さと妥当性)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 21:18:14 GMT)
A Versatile Graph Learning Approach through LLM-based Agent [33.4] LLMに基づくエージェントを用いた多目的グラフ学習手法を提案する。
多様なプロファイル,ツール,機能,人間体験を備えたLCMエージェントを複数開発する。
多様なタスクやグラフを評価することで、エージェントの正しい結果と同等の性能が提案手法の汎用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:12:34 GMT)
LibriheavyMix: A 20,000-Hour Dataset for Single-Channel Reverberant Multi-Talker Speech Separation, ASR and Speaker Diarization [31.0] 本稿では、音声分離、音声認識、話者ダイアリゼーションの研究を進めるために、大規模遠距離重畳音声データセットを提案する。
このデータセットは、マルチストーカー、リバーラント環境において、Who氏の“What and When’’”を復号するための重要なリソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 19:23:08 GMT)
FastBO: Fast HPO and NAS with Adaptive Fidelity Identification [29.6] 本研究では,FastBO という多要素BO法を提案し,各構成の忠実度を適応的に決定し,高い性能を実現する。
また、適応的忠実度識別戦略は、任意の単一忠実度法を多忠実度設定に拡張する手段を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 02:40:04 GMT)
Serialized Speech Information Guidance with Overlapped Encoding Separation for Multi-Speaker Automatic Speech Recognition [29.2] 本稿では,コネクショニスト時間分類(CTC)と注意ハイブリッド損失の利点をフル活用するために,重複符号化分離(EncSep)を提案する。
LibriMixの実験結果から, 重複符号化から単一話者符号化を分離できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 19:07:34 GMT)
Federated Aggregation of Mallows Rankings: A Comparative Analysis of Borda and Lehmer Coding [27.1] ボルダのスコアリングとレーマー符号を用いた最初の連邦ランクアグリゲーション法を提案する。
この結果は,Mallowsモデルの下での集中的および分散的設定におけるボルダ法の最初の厳密な解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 21:36:09 GMT)
MERLiN: Single-Shot Material Estimation and Relighting for Photometric Stereo [26.0] 光度ステレオは通常、表面の正常を正確に回復するために複数の光源を含む複雑なデータ取得装置を必要とする。
MERLiNは、単一の画像ベースの逆レンダリングとリライトを単一の統合フレームワークに統合したアテンションベースの時間ガラスネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 09:32:03 GMT)
Generalized Multi-hop Traffic Pressure for Heterogeneous Traffic Perimeter Control [24.7] 均一な周辺制御により、保護領域への全てのアクセスポイントは、同じ最大許容インフローを持つことができる。
我々は、この新しいマルチホップ圧力を利用して、許可された総流入量を再分配する、単純なヘテロジニアスペリメータ制御手法を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 15:46:55 GMT)
MedFuzz: Exploring the Robustness of Large Language Models in Medical Question Answering [24.3] 大規模言語モデル (LLM) は、医学的質問応答ベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを達成している。
我々は、"MedFuzzed"ベンチマークでのパフォーマンスの使用方法と、個々の攻撃の成功例を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 19:38:02 GMT)
Roundabout Dilemma Zone Data Mining and Forecasting with Trajectory Prediction and Graph Neural Networks [23.1] 本稿では、軌道予測を利用してDZイベントを予測する自動システムについて述べる。
本システムは,自律走行と手動走行の両方において,安全基準を強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:47:58 GMT)
TrajWeaver: Trajectory Recovery with State Propagation Diffusion Model [22.5] 希薄な原料から高密度・精細な軌道を回収できるTrajWeaverという新しい回収フレームワークを提案する。
TrajWeaverの中核は、新しい状態伝搬モデル(SPDM)であり、標準拡散モデルの上に新しい状態伝搬機構を導入する。
広範囲な実験により、提案されたTrajWeaverは、様々な長さ、空間レベル、異種旅行モードの生軌道から回復できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 06:42:19 GMT)
Fisher Information guided Purification against Backdoor Attacks [22.4] 我々は、新しいバックドア浄化フレームワーク、Fisher Information Guided Purification (FIP)を提案する。
FIPは、バックドア効果の抑制と、クリーンなデータ分布の取得した知識を維持するためにモデルを支援する2つの新しい正規化器で構成されている。
さらに、Fast FIPと呼ばれる効率的なFIPを導入し、チューニング可能なパラメータの数を著しく削減し、約5倍のランタイムゲインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 23:09:44 GMT)
MoManifold: Learning to Measure 3D Human Motion via Decoupled Joint Acceleration Manifolds [20.8] 我々は、連続した高次元運動空間における可塑性人間の動きをモデル化した、新しい人間の動きであるMoManifoldを提案する。
具体的には、既存の限られた動きデータから人間の力学をモデル化する新しい結合加速法を提案する。
大規模な実験により、MoManifoldはいくつかの下流タスクにおいて既存のSOTAよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 15:00:16 GMT)
Data-Aware Gradient Compression for DML in Communication-Constrained Mobile Computing [20.7] この研究は、分散機械学習の非一様圧縮による収束率を導出する。
本稿では,大規模データボリュームを扱う作業者に対して,保守的な圧縮を割り当てるDAGC-Rを提案する。
我々の実験は、DAGC-AとDAGC-Rがそれぞれ16.65%と25.43%の速さでトレーニング速度を向上できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 15:02:49 GMT)
Seed-to-Seed: Image Translation in Diffusion Seed Space [20.6] 拡散モデル(DM)を用いた画像間翻訳の新しいアプローチであるシード・ツー・シード翻訳(StS)を導入する。
我々は,予め訓練されたDMの逆種子空間内でコード化されている意味情報を活用し,種空間と呼ぶ。
提案手法は,事前訓練されたDMのシード空間内に符号化された意味情報を有効画像編集・操作に利用するための新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 08:07:59 GMT)
Hyper-Compression: Model Compression via Hyperfunction [20.5] 本稿では,モデル圧縮問題の解法として,いわゆるハイパー圧縮を提案する。
我々の研究は、スケーリング法則とハードウェアアップグレードの停滞との調和に向けて、モデル圧縮の分野を活性化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 02:57:41 GMT)
Unveiling the Bandwidth Nightmare: CDN Compression Format Conversion Attacks [20.4] 我々は,新しいHTTP増幅攻撃CDN圧縮フォーマット変換(CDN-Convet)攻撃を提案する。
これにより、攻撃者はCDNの後方に配置されたオリジンサーバの帯域幅だけでなく、CDNサロゲートノードの帯域幅も大幅に消耗できる。
本研究は,11種のCDNに対するCDN-Convet攻撃について検討し,実現可能性と実世界への影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:03:47 GMT)
Does Knowledge Localization Hold True? Surprising Differences Between Entity and Relation Perspectives in Language Models [20.2] 本研究では,知識編集による実体的知識と関係的知識の相違について検討する。
実体的知識と関係的知識の差異をさらに解明するために,関係的知識が事前学習されたモデルにどのように格納されているかを調べるために因果解析を用いる。
この洞察は、言語モデルにおける知識記憶の多面的な性質を強調し、これらのモデル内で特定の種類の知識を操作する複雑さを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:09:11 GMT)
LIPIDS: Learning-based Illumination Planning In Discretized (Light) Space for Photometric Stereo [19.0] 光度ステレオは、被写体の異なる照明画像から画素当たりの表面正規値を得るための強力な方法である。
照明の方向が多すぎるため、最適な設定を見つけることは困難である。
LIPIDS(Learning-based Illumination Planning in Discretized Light Space)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 09:54:16 GMT)
Forecasting Live Chat Intent from Browsing History [18.7] 顧客は、製品の詳細やリターンの要求など、さまざまな意図を持ったオンラインライブチャットエージェントに連絡を取る。
本稿では,ユーザ意図を閲覧履歴から予測し,それを2段階のアプローチで解決する問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 19:00:25 GMT)
CancerLLM: A Large Language Model in Cancer Domain [17.7] CancerLLMは70億のパラメータとMistralスタイルのアーキテクチャを持つモデルで、17のがんタイプをカバーする2,676,642の臨床ノートと515,524の病理報告で事前訓練されている。
以上の結果から,ClancLLMは既存LLMと比較して平均F1スコアが7.61 %向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 14:28:11 GMT)
Med-MoE: Mixture of Domain-Specific Experts for Lightweight Medical Vision-Language Models [17.6] 差別的, 生成的両マルチモーダル医療課題に対処する新しい枠組みを提案する。
Med-MoEの学習は、マルチモーダル医療アライメント、命令チューニングとルーティング、ドメイン固有のMoEチューニングの3つのステップで構成されている。
我々のモデルは最先端のベースラインに匹敵する性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 16:39:31 GMT)
Curriculum Prompting Foundation Models for Medical Image Segmentation [17.3] 医療画像のセグメンテーションにSAMのような、訓練済みの大規模な基礎モデルを適用することは、依然として大きな課題である。
過去の研究は各インスタンスの特定のタイプのプロンプトに大きく依存しており、理想的に正しいプロンプトのマニュアル入力を必要とする。
本稿では,原画像から得られた異なる粒度のプロンプトを利用して,より広範な臨床所見を提供することを提案する。
そこで我々は,異なるタイプのプロンプトを段階的に統合する,カリキュラムプロンプトと呼ばれる粗大な機構を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 11:00:18 GMT)
Recoverable Anonymization for Pose Estimation: A Privacy-Enhancing Approach [16.8] ヒトのポーズ推定(HPE)は様々な用途に不可欠である。
プライバシー上の懸念は、顔の特徴や民族性などの機密個人情報(SPI)が漏洩する可能性があるためである。
プライバシ強化ポートレートを生成する新しいプライバシ向上システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:58:00 GMT)
Trust And Balance: Few Trusted Samples Pseudo-Labeling and Temperature Scaled Loss for Effective Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [16.6] Few Trusted Samples Pseudo-labeling (FTSP) and Temperature Scaled Adaptive Loss (TSAL)を紹介する。
FTSPは、ターゲットデータからの信頼されたサンプルの限られたサブセットを使用して、ドメイン全体の擬似ラベルを推論する分類器を構築する。
TSALは、ユニークな双対温度スケジューリング、漸近的なバランスの多様性、識別性、擬似ラベルの組み込みで設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 15:09:14 GMT)
Can LLMs Understand Social Norms in Autonomous Driving Games? [13.4] 社会規範は、社会において許容される行動の共有標準として定義される。
本稿では,自律走行ゲームにおける社会規範の理解とモデル化におけるLLMの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:24:15 GMT)
SFR-GNN: Simple and Fast Robust GNNs against Structural Attacks [13.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データに対する可換性を示す。
GNNはグラフトポロジーに依存するため、しばしば敵対的な構造攻撃に対して脆弱である。
本稿では,SFR-GNN (Simple and Fast Robust Graph Neural Network) と呼ばれる,相互情報理論をサポートする効率的な防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 11:27:45 GMT)
Video-based Analysis Reveals Atypical Social Gaze in People with Autism Spectrum Disorder [13.0] 本研究では,ADOS-2 (Autism Diagnostic Observation Schedule, 2nd Edition) のインタビュービデオから,3人称視点データベースを用いた。
被験者および受験者の映像から視線関連特徴を抽出し,処理した。
本研究では、視線エンゲージメント、視線変動、視線密度マップ、視線反転周波数の4つの特徴を定量的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 08:42:39 GMT)
Entropy Loss: An Interpretability Amplifier of 3D Object Detection Network for Intelligent Driving [12.8] 本稿では,「エントロピー損失」と呼ばれる新しいタイプの損失関数と,革新的なトレーニング戦略を紹介する。
エントロピー損失は知覚モデル内の特徴圧縮ネットワークの機能に基づいて定式化される。
KITTIテストセットのエントロピー損失を用いた3次元物体検出モデルの精度は、エントロピー損失のないモデルと比較して4.47%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 20:55:50 GMT)
Modeling Text-Label Alignment for Hierarchical Text Classification [12.6] 階層的テキスト分類(HTC)は、構造化されたラベル階層に基づいてテキストデータを分類することを目的としており、その結果、予測されたラベルがサブ階層木を形成する。
サンプルごとにサブ階層が変化すると、テキストラベルアライメントの動的な性質が既存のメソッドに課題をもたらします。
テキストとラベルのアライメントをモデル化するためのテキストラベルアライメント(TLA)ロスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 17:48:29 GMT)
Global Public Sentiment on Decentralized Finance: A Spatiotemporal Analysis of Geo-tagged Tweets from 150 Countries [12.5] この研究は、2012年から2022年にかけて150カ国で1億5000万件以上のジオタグ付きツイートを分析した。
世界開発指標データベース(World Development Indicators database)からグローバルな規制と経済指標を統合している。
その結果, 経済的要因による世界的感情の変化が顕著であった。
本研究は、経済・地域要因による分散型金融に対する世界的格差を浮き彫りにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 21:14:49 GMT)
Exploring Driving Behavior for Autonomous Vehicles Based on Gramian Angular Field Vision Transformer [12.4] 本稿では,運転動作の分析を目的としたGAF-ViTモデルを提案する。
提案したViTモデルは、Transformer Module、Channel Attention Module、Multi-Channel ViT Moduleの3つの主要なコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 17:28:22 GMT)
Disparity Estimation Using a Quad-Pixel Sensor [12.3] クアッドピクセル(QP)センサーは、ますます商用のモバイルカメラに統合されている。
QPDNet(QP Disparity Estimation Network)を提案する。
既存のRGB-Depthデータセットからトレーニングデータセットを生成するための合成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 08:50:32 GMT)
Harmonizing Generalization and Personalization in Federated Prompt Learning [12.2] フェデレート・プロンプト・ラーニング(FPL)は、大規模な事前学習型ビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)を即時チューニングによるフェデレーション・ラーニングに組み込む。
私たちは、CLIP一般化と低ランクパーソナライゼーション(FedPGP)によるフェデレーション・プロンプト学習を提案する。
FedPGPは、事前訓練されたCLIPを使用して、グローバルプロンプトの知識ガイダンスを提供し、グローバルプロンプトをパーソナライズするローランク適応用語を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:19:27 GMT)
GALIC: Hybrid Multi-Qubitwise Pauli Grouping for Quantum Computing Measurement [10.3] 完全可換性(FC)とqubit-wise可換性(QWC)の2つの主要なグループ方式が提案されている。
本稿では,文脈対応型ハイブリッドFC/QWCの可換性関係を設計・解析するためのフレームワークを提案する。
我々は, GALIC が FC と QWC の間でどのように補間し, ハミルトン推定における推定値の精度を維持しながら, QWC と比較して平均20% のばらつきを低下させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 01:45:22 GMT)
How does the brain compute with probabilities? [9.9] この視点は、GAC(Generative Adversarial Collaboration)の成果であり、神経活動はどのように確率分布を表すのか?」という疑問に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 23:11:00 GMT)
A Novel Taxonomy for Navigating and Classifying Synthetic Data in Healthcare Applications [9.7] 本稿では,3つの主要品種の観点でランドスケープをナビゲートするために,医療における合成データの新たな分類法を提案する。
Data Proportionは、データセットと関連するprosとconsにおける合成データの比率が異なる。
データモダリティ(Data Modality)は、合成やフォーマット固有の課題に対処可能な、さまざまなデータフォーマットを指す。
データ変換は、そのユーティリティやプライバシといったデータセットの特定の側面を合成データで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 12:04:03 GMT)
Multimodal Multi-turn Conversation Stance Detection: A Challenge Dataset and Effective Model [9.4] 我々は,MmMtCSDと呼ばれるマルチモーダル対話姿勢検出データセットを導入する。
本稿では,テキストおよび視覚的モーダルから共同姿勢表現を学習する,多モーダルな大規模言語モデル姿勢検出フレームワーク(MLLM-SD)を提案する。
MmMtCSD実験は,マルチモーダル姿勢検出のためのMLLM-SD手法の最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 03:16:30 GMT)
UniHPF : Universal Healthcare Predictive Framework with Zero Domain Knowledge [9.4] 医療領域の知識を必要とせず、複数の予測タスクに対して最小限の事前処理を行うUniHPF(UniHPF)を提案する。
実験結果から、UniHPF は、異なる EHR システムから任意の形態の医療データを処理できる大規模な EHR モデルを構築することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:03:16 GMT)
LLMs as Evaluators: A Novel Approach to Evaluate Bug Report Summarization [9.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて顕著な機能を示した。
本研究では,LSMがバグレポートの要約を効果的に評価できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 06:30:39 GMT)
BEADs: Bias Evaluation Across Domains [9.2] Bias Evaluations Across Domains (BEADs)データセットは、幅広いNLPタスクをサポートするように設計されている。
この結果から,BEADは,このデータセットを微調整した場合に,多くのバイアスを効果的に識別できることが示唆された。
BEADを公開して、より責任のあるAI開発を促進します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 01:17:21 GMT)
Two-dimensional non-Hermitian skin effect in an ultracold Fermi gas [8.9] 我々は、スピン軌道結合型光格子における超低温フェルミオンのための非エルミタンバンドをチューナブルな散逸で生成する。
我々は、原子の質量運動の中心を監視することにより、実空間におけるNHSEのリアルタイムな動的シグネチャを観察する。
我々の研究は、量子統計学とNHSEの相互作用を理解するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 03:02:01 GMT)
VDPI: Video Deblurring with Pseudo-inverse Modeling [8.9] ビデオデブロワーリングは、ぼやけやうるさい観察からシャープなシーケンスを復元することを目的とした課題である。
画像形成モデルは、従来のモデルベースの手法において重要な役割を担い、可能な解決策を制約する。
本稿では,ぼかしの擬似逆数を用いて,画像形成モデルの知識を深層学習ネットワークに導入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 16:44:21 GMT)
LPUWF-LDM: Enhanced Latent Diffusion Model for Precise Late-phase UWF-FA Generation on Limited Dataset [8.6] UWF-FA(Ultra-Wide-Field Fluorescein Angiography)は、フルオレセインナトリウムを用いた眼疾患の正確な同定を可能にする。
既存の研究では、UWF-SLO(Ultra-Wide-Phase Scanning Laser Ophthalmoscopy)からUWF-FAを生成する方法が開発されている。
高品質後期UWF-FAの生成を妨げる2つの主要な課題:UWF-SLOと早期・後期UWF-FAデータセットの欠如と病変部位および潜在的な血液漏れ領域における現実的な生成の必要性
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 14:09:00 GMT)
Decoupled and Interactive Regression Modeling for High-performance One-stage 3D Object Detection [8.5] 回帰タスクにおけるバウンディングボックスモデリングの不十分さは、1段階の3Dオブジェクト検出の性能を制約する。
一段階検出のための疎結合・インタラクティブ回帰モデリング(DIRM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 10:47:22 GMT)
The Dark Side of Human Feedback: Poisoning Large Language Models via User Inputs [8.4] 我々は,アライメントトレーニング保護を貫くために,ユーザから供給されるプロンプトを介して,微妙ながら効果的な毒殺攻撃を行う。
我々の攻撃は、ブラックボックス設定における目標LLMの明示的な知識がなくても、報酬フィードバック機構を微妙に変更する。
これらの特殊なプロンプトの1%をデータに注入することにより、悪意のあるユーザを通して、特定のトリガーワードを使用する場合の毒性スコアを最大2倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 17:40:04 GMT)
Uncertainty-oriented Order Learning for Facial Beauty Prediction [7.4] FBP法は一般的に、画像のFB特徴を潜在空間上の点としてモデル化し、その点から正確なスコアへのマッピングを学習する。
我々は、FBP問題に存在する2つの矛盾を過小評価している: 1. 複数のデータセット間のFB標準の不整合、 2. 画像のFBに対する人間の認識の不整合。
そこで本研究では,FB標準の不整合に対処する不確実性指向順序学習(Uncertainty-oriented Order Learning, UOL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 03:41:11 GMT)
Enhancing Training Efficiency Using Packing with Flash Attention [6.7] Hugging Face SFTトレーナーは、パッキングを使って複数のトレーニング例を組み合わせるオプションを常に提供してきた。
これまでのところ、各満員のトレーニング例の適切なマスキングは提供されなかった。
この機能はHugging Face Transformers 4.44に追加された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 00:26:46 GMT)
Fixing Code Generation Errors for Large Language Models [6.1] LLM(Large Language Models)は、ソフトウェア開発のためのソースコードを自動生成するように設計されている。
LLMの生成したコードは、しばしばテストケースをパスせず、エラーを修正するためにかなりの人的努力を必要とする。
LlmFixと呼ばれる3種類のエラーを3段階のプロセスで処理する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 09:40:15 GMT)
Finite-dimensional approximations of push-forwards on locally analytic functionals [5.8] 我々のアプローチは、解析写像そのものを直接扱うのではなく、局所解析関数の空間上のプッシュフォワードを考えることである。
有限離散データからプッシュフォワードの適切な有限次元近似を可能にする手法を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 11:26:11 GMT)
Style Transfer: From Stitching to Neural Networks [5.8] 本稿では,画像処理における2つのスタイル転送手法を比較した。
従来の方法では、既存の画像から小さなパッチを縫い合わせることで、新しい画像を合成する。また、セグメンテーションネットワークを使用して、前景オブジェクトを分離し、背景のみにスタイル転送を適用する、現代的な機械学習ベースのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 04:07:03 GMT)
tl;dr: Chill, y'all: AI Will Not Devour SE [5.8] ソーシャルメディアは、人工知能(AI)がソフトウェアエンジニアリング(SE)を無関係または時代遅れにする、という厳しい警告の着実にダイエットを提供する。
逆に、ソフトウェアのエンジニアリングの規律は豊かで堅牢です。
マシンラーニング、大規模言語モデル(LLM)、生成AIは、SEのモデルとメソッドを拡張する新たな機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 16:16:33 GMT)
NEDS-SLAM: A Neural Explicit Dense Semantic SLAM Framework using 3D Gaussian Splatting [5.7] NEDS-SLAMは3次元ガウス表現に基づく意味論的SLAMシステムである。
本研究では,事前学習したセグメンテーションヘッドからの誤推定の影響を低減するために,空間的に一貫性のある特徴融合モデルを提案する。
我々は,高次元意味的特徴をコンパクトな3次元ガウス表現に圧縮するために,軽量エンコーダデコーダを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 06:44:46 GMT)
Polyrating: A Cost-Effective and Bias-Aware Rating System for LLM Evaluation [5.7] ポリーティング(Polyrating)は、最大アフター推定に基づく表現的かつ柔軟な評価システムである。
人間の嗜好に影響を与えるバイアスを検出し定量化し、より公平なモデル比較を保証する。
人的評価のコストを、新しいモデルで最大41%、新しいタスクで最大77%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 11:24:54 GMT)
Analysis of a mathematical model for malaria using data-driven approach [5.4] マラリアは世界で最も致命的な病気の1つで、毎年何百万人もの人がこの病気の犠牲者となり、多くの人が命を失う。
医療専門家や政府は、病気のダイナミクスが明確に理解されている場合に限って、国民を守るための正確な措置を講じる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 18:12:34 GMT)
ProteinRPN: Towards Accurate Protein Function Prediction with Graph-Based Region Proposals [4.5] 本稿では,タンパク質機能予測のためのタンパク質領域提案ネットワーク(ProteinRPN)を紹介する。
proteinRPNは、階層型ノードドロッププーリング層を通じて洗練される潜在的な機能領域(アンカー)を識別する。
予測された機能ノードの表現は、注意機構を使用して強化され、グラフマルチセット変換器に入力される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 04:40:04 GMT)
Enabling Trustworthy Federated Learning in Industrial IoT: Bridging the Gap Between Interpretability and Robustness [4.2] Federated Learning(FL)は機械学習のパラダイムシフトであり、データのローカライズを維持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする。
IIoTにおけるFLの本質は、中央データストレージを必要とせずに、多様な分散データソースから学習できることにある。
この記事では、解釈可能性と堅牢性の間のギャップを埋めることで、IIoTで信頼できるFLを実現することに焦点を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 15:13:39 GMT)
Simulation of Social Media-Driven Bubble Formation in Financial Markets using an Agent-Based Model with Hierarchical Influence Network [4.0] 我々は,取引業者が階層的なコミュニティネットワークに埋め込まれた金融市場のエージェントベースモデルを導入する。
このモデルは、エコーチャンバーやポンプ・アンド・ダンプのようなソーシャルメディア駆動の現象が金融市場に与える影響を現実的にシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 15:09:35 GMT)
Amplifying Training Data Exposure through Fine-Tuning with Pseudo-Labeled Memberships [3.5] ニューラルネットワークモデル(LM)は、データ記憶によるデータ抽出攻撃のトレーニングに脆弱である。
本稿では,攻撃者がトレーニング済みのLMを微調整して,元のトレーニングデータの露出を増幅する,新たな攻撃シナリオを提案する。
1B以上のパラメータを持つLMは、トレーニングデータ露出の4倍から8倍の増大を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 03:02:36 GMT)
Redefining Data-Centric Design: A New Approach with a Domain Model and Core Data Ontology for Computational Systems [2.9] 本稿では,新しい情報ドメインモデルを導入することにより,計算システムを設計するための革新的なデータ中心パラダイムを提案する。
提案モデルは従来のノード中心のフレームワークから離れ、オブジェクト、イベント、コンセプト、アクションを組み込んだマルチモーダルアプローチを使用して、データ中心の分類に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 22:34:12 GMT)
Reinforcement Learning for Adaptive Traffic Signal Control: Turn-Based and Time-Based Approaches to Reduce Congestion [2.7] 本稿では,交差点における信号処理の強化にReinforcement Learning(強化学習)を用いることについて検討する。
本稿では,リアルタイム待ち行列長に基づく信号の動的優先順位付けを行うターンベースエージェントと,交通条件に応じた信号位相長の調整を行うタイムベースエージェントの2つのアルゴリズムを紹介する。
シミュレーションの結果、両RLアルゴリズムは従来の信号制御システムよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 17:32:47 GMT)
Harnessing the Power of Semi-Structured Knowledge and LLMs with Triplet-Based Prefiltering for Question Answering [2.7] 大きな言語モデル(LLM)はドメイン固有の知識を欠くことが多く、微調整されたモデルでさえ幻覚を起こす傾向がある。
パイプラインである4StepFocus、具体的には前処理のステップを示し、LCMの回答を大幅に改善する。
この手法は、半構造化知識ベースで三重項に基づく検索によって、直接的かつトレース可能な方法で、潜在的に正しい答えを絞り込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 22:43:27 GMT)
Trustworthy Human-AI Collaboration: Reinforcement Learning with Human Feedback and Physics Knowledge for Safe Autonomous Driving [2.6] RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)は、トレーニングの安全性とサンプリング効率を高める可能性から注目されている。
人間の学習プロセスに触発されて,人間フィードバックを用いた物理強化学習(PE-RLHF)を提案する。
PE-RLHFは、人間のフィードバック品質が低下しても、学習したポリシーが少なくとも物理ベースのポリシーと同様に機能することを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 22:20:32 GMT)
Correcting FLORES Evaluation Dataset for Four African Languages [2.6] オリジナルのデータセットは低リソース言語をカバーしているが、様々な不整合や不正確性を示した。
ネイティブスピーカーによる綿密なレビュープロセスを通じて、いくつかの修正が特定され、実装された。
この補正によって,データの言語的正確性と信頼性が向上すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 06:13:03 GMT)
Building FKG.in: a Knowledge Graph for Indian Food [2.3] 本研究では,インド料理の料理情報を知識グラフの形で同化する自動システムを構築した。
我々は、AI、LLM、言語技術を用いて、パブリックドメインのレシピブログサイトから情報をキュレートする新しいワークフローを提案する。
設計はアプリケーションに依存しず、AI駆動のスマート分析、パーソナライズドデジタルヘルスのためのレコメンデーションシステム構築に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 20:18:36 GMT)
Curvy: A Parametric Cross-section based Surface Reconstruction [2.1] 本稿では, 平面スパース断面を用いた新しい形状点雲の再構成手法を提案する。
我々は、適応分割を用いたコンパクトなパラメトリックポリライン表現を用いて断面を表現し、グラフニューラルネットワークを用いて学習を行い、基礎となる形状を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 20:15:08 GMT)
Dynamic Boundary Time Warping for Sub-sequence Matching with Few Examples [2.1] 本稿では,短いシーケンスの集合に類似した,長い時間的シーケンスの断片を見つける新しい方法を提案する。
我々は,クエリの例から平均シーケンスを計算に頼らずに検索を行うアルゴリズムを最初に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 20:11:27 GMT)
Time-series Crime Prediction Across the United States Based on Socioeconomic and Political Factors [1.9] 男女比、高校卒業率、政治的地位、失業率、州ごとの中央値所得を含むデータセットを用いて、長期記憶とゲット・リカレント・ユニット・モデルを構築した。
このモデルの平均損失値は70.792.30であり、平均エラー率は9.74パーセントであるが、どちらの値も極端な外れ値の影響を受け、正しい最適化が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 07:17:55 GMT)
Near Infrared Quantum Ghost Spectroscopy for Threats Detection [1.9] 我々は、量子ゴースト分光法(QGS)のアイデアに基づいて、脅威の可能性を検知する特定の用途をターゲットにしている。
時間周波数領域は、いくつかのアプリケーションにとって大きなポテンシャルを示し、周波数相関は多用途ツールを表す。
相関光子の非退化源を使用することで、可視領域の通常の検出器を用いた近赤外波長のスペクトル特性を明らかにすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 20:32:51 GMT)
BUET Multi-disease Heart Sound Dataset: A Comprehensive Auscultation Dataset for Developing Computer-Aided Diagnostic Systems [1.7] BUET Multi-disease Heart Soundデータセットは、心臓の音の録音を包括的かつ慎重に収集したデータセットである。
このデータセットは、診断に難渋する症例に焦点をあてて、弁膜性心疾患の幅広い範囲を表現している。
その革新的なマルチラベルアノテーションシステムは、さまざまな病気や独自の疾患状態をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:55:04 GMT)
Benchmarking LLM Code Generation for Audio Programming with Visual Dataflow Languages [1.6] ノードベースのプログラミング言語は、メディアアートコーディングドメインでますます人気がある。
LLMベースのコード生成を使用して、創造的なアウトプットの障壁をさらに低くするというのは、エキサイティングな機会です。
ビジュアルノードベースのプログラミング言語のためのコード生成の最良の戦略は、まだオープンな問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 22:11:23 GMT)
Clinical Insights: A Comprehensive Review of Language Models in Medicine [1.5] この研究は、LLMの基盤技術から、ドメイン固有モデルやマルチモーダル統合の最新の発展まで、その進化を辿っている。
本稿では、これらの技術が臨床効率を高めるための機会と、倫理、データプライバシ、実装の観点からそれらがもたらす課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:13:05 GMT)
A Critical Analysis on Machine Learning Techniques for Video-based Human Activity Recognition of Surveillance Systems: A Review [1.4] 混雑した場所での異常な活動の増大は、インテリジェントな監視システムの必要性を喚起する。
ビデオに基づく人間の活動認識は、そのプレス問題で多くの研究者を惹きつけている。
本稿では,映像に基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)技術について批判的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 14:43:57 GMT)
Strict Partitioning for Sporadic Rigid Gang Tasks [1.2] 本稿では,厳密なパーティショニングという,厳密なギャングタスクのための分割型スケジューリング手法を提案する。
各パーティション内では、タスクは任意のタイプのスケジューラを使ってスケジュールすることができる。
エッジTPUベンチマークに基づく大規模合成実験とケーススタディにより、厳密なパーティショニングは、最先端のグローバルギャングのスケジューリング可能性分析よりも優れたスケジュール性を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:05:17 GMT)
Multiscale Color Guided Attention Ensemble Classifier for Age-Related Macular Degeneration using Concurrent Fundus and Optical Coherence Tomography Images [1.2] 本稿では,移動学習に基づく注意機構を組み込んだモダリティ特化多スケールカラースペースの組込みを提案する。
MCGAEc法の性能を解析するために,Project Macula for AMDから公開されているマルチモーダルデータセットを活用し,既存のモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:17:45 GMT)
Mens Sana In Corpore Sano: Sound Firmware Corpora for Vulnerability Research [1.1] 本稿では,問題空間を解析し,その研究への影響について検討する。
我々は、コーパスの複製性や代表性を育成するのに役立つガイドラインを導出する。
我々はガイドラインの実現可能性を示し、Linuxファームウェアの大規模解析のための新しいレプリカブルコーパスLFwCを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 10:39:53 GMT)
CardioLab: Laboratory Values Estimation from Electrocardiogram Features -- An Exploratory Study [1.1] 実験室の価値は医学診断の基盤となっているが、遅いターンアラウンド時間と高いコストに悩まされている。
変革の可能性にもかかわらず、この領域は医療コミュニティ内では比較的過小評価されている。
木質モデルを用いて,心電図の特徴と患者の人口動態から実験室値の推測が可能かを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 18:49:10 GMT)
Spatio-spectral graph neural operator for solving computational mechanics problems on irregular domain and unstructured grid [0.9] 本稿では空間GNNとスペクトルGNNを効果的に統合した空間スペクトルグラフニューラル演算子(Sp$2$GNO)を提案する。
このフレームワークは個々のメソッドの制限を緩和し、任意の測地をまたいだ解演算子の学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 03:59:40 GMT)
Universal Approximation of Operators with Transformers and Neural Integral Operators [0.6] 変換器アーキテクチャは、H"古い空間間の積分作用素の普遍近似であることを示す。
レイ・シャウダー写像を用いた変換器の修正版は任意のバナッハ空間の間の作用素の普遍近似である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 21:10:36 GMT)
Non-equilibrium Quantum Monte Carlo Algorithm for Stabilizer Rényi Entropy in Spin Systems [0.6] 量子マジック(英: Quantum magic)または非安定化器性(英: nonstabilizerness)は、量子系の重要な特徴である。
サインプロブレムフリーハミルトニアンを持つスピン系において、量子魔法の尺度の1つである安定化器R'enyiエントロピーを計算するための新しい効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 23:36:08 GMT)
Global anomalies of Green's function zeros [0.5] 対称性を保ったルッティンガー曲面を持つ系における大域的異常について検討する。
我々は、グリーン関数 0 のディラック型で可能な位相上の制約を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 08:30:16 GMT)
Quantum-enhanced mean value estimation via adaptive measurement [0.4] 可観測物の平均値推定は量子コンピューティングアルゴリズムにおいて必須のサブルーチンである。
量子推定理論は、そのような推定器の最終的な精度を特定し、量子クラムエル・ラオ(QCR)下界、または等価に量子フィッシャー情報の逆数と呼ばれる。
多数の量子ビットの極限でQCRを飽和させる非偏極雑音環境における量子化平均値推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 07:39:54 GMT)
MLRegTest: A Benchmark for the Machine Learning of Regular Languages [0.3] 本稿では,MLRegTestと呼ばれるシーケンス分類に基づく機械学習システムのための新しいベンチマークを提案する。
これには1,800の正規言語からのトレーニング、開発、テストセットが含まれている。
異なる形式言語は、異なる種類の長距離依存を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:11:58 GMT)
Who Would Chatbots Vote For? Political Preferences of ChatGPT and Gemini in the 2024 European Union Elections [0.0] この研究は、これらの生成人工知能(AI)システムにより、27のEU加盟国にまたがる欧州議会で代表される政党の評価に焦点を当てた。
Geminiはほとんど政治的な質問に答えることを拒んだが、ChatGPTは一貫して評価した。
調査では、欧州統合に対する態度や民主的価値観に対する認識など、評価に影響を及ぼす重要な要因を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:40:13 GMT)
Unveiling the Digital Fingerprints: Analysis of Internet attacks based on website fingerprints [0.0] 本稿では,最新の機械学習アルゴリズムを用いて,攻撃者がTorトラフィックを非匿名化できることを示す。
ネットワークパケットを11日間にわたってキャプチャし、ユーザが特定のWebページをナビゲートし、Wiresharkネットワークキャプチャツールを通じて.pcapng形式でデータを記録します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 18:44:40 GMT)
The Application of Artificial Neural Network Model to Predicting the Acid Mine Drainage from Long-Term Lab Scale Kinetic Test [0.0] 酸性鉱山排水(Acid mine drainage、AMD)は、石炭鉱業において一般的な環境問題の一つである。
AMDによる酸生成の予測は, 埋没管理と地雷後の土地利用計画において重要である。
本研究では,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを用いて,実験室での運動実験の結果を予測する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 16:39:37 GMT)
Synthetic-lattice Bloch wave dynamics in a single-mode microwave resonator [0.0] 単モード共振器をコヒーレント単色駆動下で周期的に変調することにより, 傾斜合成格子が自然に実現されることを示す。
傾斜合成格子におけるブロッホ波のダイナミクスを理論的に研究し、空洞場のスペクトル分布に特有の特徴を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 16:03:54 GMT)
Study of Dropout in PointPillars with 3D Object Detection [0.0] ディープラーニング技術を活用してLiDARデータを解釈する。
本研究では,ポイントピラーモデルの性能を様々なドロップアウト率で向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 09:30:54 GMT)
Structural adaptation via directional regularity: rate accelerated estimation in multivariate functional data [0.0] 向きの正則性は多変量関数データに対する新しい異方性の定義である。
収束速度の速さは基底の変化によって得られることを示す。
方向性正則性アプローチの2つの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 19:09:00 GMT)
Spectral quantization of discrete random walks on half-line, and orthogonal polynomials on the unit circle [0.0] 我々は、単位円上のバーブの観点で量子ウォークのユニタリ進化作用素を表す。
マルコフ系とそれらの測度の両方が古典的なSzegHo写像によって連結されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 20:57:08 GMT)
Nasdaq-100 Companies' Hiring Insights: A Topic-based Classification Approach to the Labor Market [0.0] 本稿では,現代のオンライン労働市場における職種分類のためのデータマイニング手法を提案する。
マーケティング、ブランディング、セールス、ソフトウェアエンジニアリング、ハードウェアエンジニアリング、産業エンジニアリング、プロジェクトマネジメントの13の職種が、最も頻繁に投稿される職種である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 08:18:56 GMT)
Multipartite Monogamy of Entanglement for Three Qubit States [0.0] 量子エンタングルメントはモノガミー関係に従ってどのように分布するかを考察する。
解析的に、ソースエンタングルメントの平方は、縮小されたサブシステムの形成のエンタングルメントの平方の和の上限として機能することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 23:17:42 GMT)
Modifying the U-Net's Encoder-Decoder Architecture for Segmentation of Tumors in Breast Ultrasound Images [0.0] U-Netとエンコーダデコーダアーキテクチャに基づくニューラルネットワーク(NN)を提案する。
我々のネットワーク(CResU-Net)は、BUSIデータセットでそれぞれ76.88%、71.5%、90.3%、97.4%のDice類似度係数(DSC)、IoU(Intersection over Union)、AUC(Area Under curve)、ACC(Global accuracy)を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 07:47:48 GMT)
Leveraging SeNet and ResNet Synergy within an Encoder-Decoder Architecture for Glioma Detection [0.0] 本研究では,エンコーダ-デコーダフレームワークにおけるSeNetアーキテクチャとResNetアーキテクチャの相乗効果を利用する。
提案モデルは,SeResNet-152のパワーをバックボーンとして組み込んで,堅牢なエンコーダデコーダ構造に統合する。
このモデルの評価は強い性能を示し、ディス係数が87%、精度が89.12%、IoUスコアが88%、IoUスコアが82%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 18:50:35 GMT)
How to improve the semicontinuity bounds in [Lett. Math. Phys., 113, 121 (2023)] [0.0] 基本的な技術的補題の証明を最適化することにより、[1] における半連続境界を改善する方法を示す。
最も重要な応用は、エネルギー制約を持つフォン・ノイマンエントロピーに対して有界な半連続性と、ランク/エネルギー制約を伴う形成の絡み合うための半連続性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 17:33:02 GMT)
How a Space-Time Singularity Helps Remove the Ultraviolet Divergence Problem [0.0] 量子ハミルトニアンにおける粒子生成用語は、通常紫外線の発散であり、数学的に不適切な定義である。
従来の論文では、このアプローチは非相対論的な状態にあることが示されていたが、粒子の生成は結局のところ相対論的な場合とほとんど関係がある。
我々は、内部有界条件に基づいて、特異点における粒子生成を伴うよく定義された自己随伴ハミルトニアンの存在を厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 09:41:02 GMT)
Generalized cluster states from Hopf algebras: non-invertible symmetry and Hopf tensor network representation [0.0] クラスター状態は測定ベースの量子計算(MBQC)にとって重要な資源である
ホップ代数に基づくクラスター状態の構成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:05:29 GMT)
From Predictive Importance to Causality: Which Machine Learning Model Reflects Reality? [0.0] SHAPに基づく特徴量と因果的特徴量との間には,中程度のスピアマンランク相関が0.48であることがわかった。
この研究は、予測力と不動産評価の因果的な洞察を組み合わせた統合的なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 22:37:47 GMT)
Flight Delay Prediction using Hybrid Machine Learning Approach: A Case Study of Major Airlines in the United States [0.0] 本研究では,ディープラーニングと古典的機械学習技術を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
いくつかの機械学習アルゴリズムが飛行データに適用され、提案モデルの結果が検証される。
調査ではまた、アメリカの航空会社の飛行データと各モデルについて広範囲に分析し、洞察に富んだ結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 04:18:41 GMT)
Entity-Aware Biaffine Attention Model for Improved Constituent Parsing with Reduced Entity Violations [0.0] 本稿では,構成構文解析のためのエンティティ対応バイファインアテンションモデルを提案する。
このモデルは、潜在的なフレーズに付加的なエンティティロールベクトルを使用することで、エンティティ情報をバイファインアテンションメカニズムに組み込む。
我々は、解析結果におけるエンティティ違反の程度を定量化するために、新しいメトリクスであるEntity Violating Rate(EVR)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 05:59:54 GMT)
Digital Homunculi: Reimagining Democracy Research with Generative Agents [0.0] 民主的実験における現状の限界を緩和するためのGenAI支援研究の可能性について検討する。
適切な注意を払って実施すれば、合成データの利点が欠点を上回る可能性が高いと私は思う。
本論文は、民主主義研究におけるGenAI支援手法の開発と実施における学際協力の呼びかけから締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 19:57:32 GMT)
Diffusion based multi-domain neuroimaging harmonization method with preservation of anatomical details [0.0] マルチセンター・ニューロイメージング研究は、サイト間のバッチ差による技術的変動に直面している。
GAN(Generative Adversarial Networks)は、画像調和タスクに対処するための重要な手法である。
我々は神経画像調和のための拡散モデルの有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 18:54:00 GMT)
Detection, Recognition and Pose Estimation of Tabletop Objects [0.0] このプロジェクトは、この技術の社会的な応用に焦点を当てている。
一般的なテーブルトップオブジェクトを検出して認識することができるニューラルネットワークモデルを開発した。
ディープラーニングモデルによって予測される特定のオブジェクトの向きは、変換行列の計算に使用できる。
これはピック・アンド・プレイス・ロボットに送って転送を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 23:31:13 GMT)
Data-driven ODE modeling of the high-frequency complex dynamics of a fluid flow [0.0] 本稿では,流体流の高周波断続挙動を含む流体力学をモデリングする新しい手法を提案する。
1つは基本変数の自律システムであり、もう1つは目的変数が項に影響を受けていることに関するものである。
構成されたジョイントモデルは、短い軌跡だけでなく、長い軌跡から得られたカオス集合と統計的性質の再構築にも成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 09:06:32 GMT)
Comparison of Encryption Algorithms for Wearable Devices in IoT Systems [0.0] IoT(Internet of Things)の拡張により、スマートウォッチや医療モニターなどのウェアラブルデバイスを含む、コネクテッドデバイスの新時代がもたらされた。
ウェアラブルデバイスは革新的な機能を提供するだけでなく、大量の機密データを生成・送信する。
さまざまな暗号化アルゴリズムは、それぞれ独自のアドバンテージと制限を持ち、ウェアラブルIoTデバイスのさまざまなセキュリティと計算ニーズを満たすために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 19:08:52 GMT)
CRUD-Capable Mobile Apps with R and shinyMobile: a Case Study in Rapid Prototyping [0.0] Hardenは、主にRで開発された生態的モメンタリーアセスメント(EMA)のためのプログレッシブWebアプリケーション(PWA)である。
shinyMobileパッケージを活用して、リアクティブなモバイルユーザインターフェース(UI)を作成する。
本稿では,Harden アプリケーション作成に使用される方法論の概要と,アプリケーション開発における shinyMobile アプローチのメリットと限界について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 02:27:36 GMT)
Assessing the Impact of Upselling in Online Fantasy Sports [0.0] 空想スポーツプラットフォームDream11のユーザエンゲージメントに対するアップセールの影響について検討した。
以上の結果から,販売力の増加はユーザの預金量を増加させ,同時にユーザの満足度やコンバージョン率を低下させることが示唆された。
我々は、堅牢なカウンターファクト分析を行い、因果メタラーナーを訓練し、最適なトレードオフ点に達するために、利用者の誇張強度レベルをパーソナライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 06:26:42 GMT)
ApisTox: a new benchmark dataset for the classification of small molecules toxicity on honey bees [0.0] ApisToxはミツバチに対する殺虫剤の毒性に焦点を当てた包括的データセットである
このデータセットはECOTOXやPPDBといった既存のソースのデータを組み合わせて活用する。
ApisToxは、アグロケミカル化合物の分子特性予測法をベンチマークするためのユニークな資源を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 16:48:38 GMT)
Análise e modelagem de jogos digitais: relato de uma experiência educacional utilizando metodologias ativas em um grupo multidisciplinar [0.0] ソフトウェア工学の伝統的な教えは、技術的なスキルに重点を置いている。
問題ベースの学習(PBL)は、実際の市場シナリオを教室に持ち込む。
この記事では、そのコースでの経験を報告し、概念と結果を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 13:21:34 GMT)
Adapting to the AI Disruption: Reshaping the IT Landscape and Educational Paradigms [0.0] 人工知能(AI)は、技術進歩と社会変化が相互作用する革命期の始まりを示す。
このエッセイは、AI主導の経済がもたらした機会と問題について、ITセクターと情報技術教育に対するAI破壊の影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 09:39:25 GMT)
Accelerating Hybrid Agent-Based Models and Fuzzy Cognitive Maps: How to Combine Agents who Think Alike? [0.0] 我々は, 思考するエージェントを「等しく考えるエージェント」と組み合わせることで, 個体数と計算時間を短縮する近似を提示する。
我々の革新は、エージェントの動作をルールのネットワークとして表現し、これらのネットワーク間の距離の異なる測度を経験的に評価することに依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Sep 2024 19:45:15 GMT)