Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

CONDA: Condensed Deep Association Learning for Co-Salient Object Detection [136.3]
本稿では,深層ネットワークを生のアソシエーションに展開し,それらを深層アソシエーションに変換するディープアソシエーション学習戦略を提案する。 3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法の各種トレーニング設定による顕著な効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:25:27 GMT)
OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model [131.7]
我々は、970kの現実世界のロボットデモの多様なコレクションに基づいて訓練されたオープンソースのVLAであるOpenVLAを紹介した。 OpenVLAは汎用的な操作の強力な結果を示し、RT-2-X (55B) のようなクローズドモデルよりも16.5%高い絶対的なタスク成功率を示した。モデルチェックポイント、微調整ノートブック、そしてOpen X-Embodimentデータセット上で大規模にVLAをトレーニングするためのビルトインサポートを備えたPyTorchをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:14:57 GMT)
From Categories to Classifiers: Name-Only Continual Learning by Exploring the Web [118.7]
継続的な学習はしばしば、非現実的に時間がかかり、実際にコストがかかるという仮定である、広範な注釈付きデータセットの可用性に依存します。時間とコストの制約により手動のアノテーションが禁止される、名前のみの連続学習と呼ばれる新しいパラダイムを探求する。提案手法は,広範かつ進化を続けるインターネットを活用して,未処理のウェブ教師付きデータを検索・ダウンロードして画像分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:27:39 GMT)
Configurable Foundation Models: Building LLMs from a Modular Perspective [115.6]
LLMを多数の機能モジュールに分解する傾向が高まり、複雑なタスクに取り組むためにモジュールの一部とモジュールの動的アセンブリを推論することができる。各機能モジュールを表すブロックという用語を造語し、モジュール化された構造をカスタマイズ可能な基礎モデルとして定義する。検索とルーティング,マージ,更新,成長という,レンガ指向の4つの操作を提示する。 FFN層はニューロンの機能的特殊化と機能的ニューロン分割を伴うモジュラーパターンに従うことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:01:02 GMT)
Pluralistic Salient Object Detection [108.7]
本稿では,与えられた入力画像に対して,複数の有意な有意な有意な有意な有意な有意な分割結果を生成することを目的とした新しい課題であるPSOD(multiistic Salient Object Detection)を紹介する。新たに設計された評価指標とともに,2つのSODデータセット "DUTS-MM" と "DUS-MQ" を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:38:37 GMT)
MOKA: Open-World Robotic Manipulation through Mark-Based Visual Prompting [97.5]
我々は,自由形式の言語命令で指定されたロボット操作タスクを解決するために,マーキングオープンワールドキーポイントアフォード(Moka)を導入する。我々のアプローチの中心は、VLMの観測画像と物理世界におけるロボットの行動に関する予測を橋渡しする、コンパクトな点ベースの可測性表現である。ツールの使用,変形可能な身体操作,オブジェクト再構成など,さまざまなテーブルトップ操作タスクにおけるMokaの性能評価と解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:18:13 GMT)
MV-VTON: Multi-View Virtual Try-On with Diffusion Models [91.7]
画像ベースの仮想試着の目的は、与えられた衣服を自然に身に着けている対象者の画像を生成することである。既存の方法は、前頭服を用いた正面試着のみに焦点をあてる方法である。本稿では,服の複数ビューからドレッシング結果を再構築することを目的としたMulti-View Virtual Try-ON(MV-VTON)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:45:32 GMT)
Towards a Unified View of Preference Learning for Large Language Models: A Survey [89.7]
大きな言語モデル(LLM)は、非常に強力な能力を示す。成功するための重要な要因の1つは、LLMの出力を人間の好みに合わせることである。選好学習のすべての戦略を、モデル、データ、フィードバック、アルゴリズムの4つの構成要素に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:11:55 GMT)
DetectiveQA: Evaluating Long-Context Reasoning on Detective Novels [89.5]
本稿では,100K以上の平均コンテキスト長を持つナラティブ推論ベンチマークであるTectiveQAを紹介する。探偵小説をデータソースとして使用し、様々な理由付け要素を自然に持っている。私たちは中国語で600の質問を手動で注釈付けし、文脈情報と質問の英語版も提供しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:28:22 GMT)
MMMU-Pro: A More Robust Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark [85.5]
本稿では,Multi-discipline Multi-modal Understanding and Reasoningベンチマークの頑健なバージョンであるMMMU-Proを紹介する。 MMMU-Proは、マルチモーダルモデルの真の理解と推論能力を厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:31:26 GMT)
Relative-Translation Invariant Wasserstein Distance [82.6]
距離の新しい族、相対翻訳不変ワッサーシュタイン距離(RW_p$)を導入する。我々は、$RW_p 距離もまた、分布変換に不変な商集合 $mathcalP_p(mathbbRn)/sim$ 上で定義される実距離測度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:41:44 GMT)
HiPrompt: Tuning-free Higher-Resolution Generation with Hierarchical MLLM Prompts [77.9]
HiPromptは高解像度画像生成のためのチューニング不要のソリューションである。階層的なプロンプトはグローバルとローカルの両方のガイダンスを提供する生成された画像は、高定義のコヒーレントな局所的および大域的意味論、構造、テクスチャを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:58:08 GMT)
LongRecipe: Recipe for Efficient Long Context Generalization in Large Language Models [72.7]
LongRecipeは、大きな言語モデルのコンテキストウィンドウを拡張するための効率的なトレーニング戦略である。トレーニング効率を維持しながら、長いシーケンス入力をシミュレートし、長距離依存に対するモデルの理解を大幅に改善する。 LongRecipeは、ターゲットのコンテキストウィンドウサイズの30%しか必要とせず、長いシーケンスを使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:55:22 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback: Data Coverage and Algorithmic Techniques [65.6]
我々は,MARLHF(Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback)について検討し,理論的基礎と実証的検証の両方について検討した。我々は,このタスクを,一般ゲームにおける嗜好のみのオフラインデータセットからナッシュ均衡を識別するものとして定義する。本研究は,MARLHFの多面的アプローチを基礎として,効果的な嗜好に基づくマルチエージェントシステムの実現を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:50:40 GMT)
The Future of Open Human Feedback [65.2]
私たちは学際的な専門家を集めて、AIのための人間のフィードバックのオープンなエコシステムを実現するための機会と課題を評価します。私たちはまず、ピアプロダクション、オープンソース、市民科学コミュニティで成功したプラクティスを探します。最終的には、持続可能なオープンな人間のフィードバックエコシステムを支えるために必要なコンポーネントを想定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:39:47 GMT)
Towards Data-Centric Face Anti-Spoofing: Improving Cross-domain Generalization via Physics-based Data Synthesis [64.5]
Face Anti-Spoofing (FAS) 研究は、トレーニングデータとテストデータの間にドメインギャップがあるクロスドメイン問題によって難題となっている。本研究では,タスク固有のFASデータ拡張(FAS-Aug)を提案する。また,特定の種類のアーティファクトをモデルが依存しないようにし,一般化性能を向上させるために,SARE(Spowing Attack Risk Equalization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:45:18 GMT)
Negation Blindness in Large Language Models: Unveiling the NO Syndrome in Image Generation [63.1]
基礎的な大規模言語モデル(LLM)は、私たちが技術を理解する方法を変えました。詩の執筆からコーディング、エッセイ生成、パズルの解決まで、様々な課題に長けていることが示されている。画像生成機能の導入により、より包括的で汎用的なAIツールとなった。現在特定されている欠陥には、幻覚、偏見、有害なコンテンツを生成するために制限されたコマンドをバイパスすることが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:40:14 GMT)
ExpLLM: Towards Chain of Thought for Facial Expression Recognition [61.5]
本研究では,表情認識のための思考の正確な連鎖(CoT)を生成するExpLLMという新しい手法を提案する。具体的には、重要な観察、全体的な感情解釈、結論の3つの観点から、CoTメカニズムを設計しました。 RAF-DBとAffectNetデータセットの実験では、ExpLLMは現在の最先端のFERメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:50:16 GMT)
Volumetric Surfaces: Representing Fuzzy Geometries with Multiple Meshes [59.2]
高品質なリアルタイムビュー合成法は、ボリュームレンダリング、スプレイティング、サーフェスレンダリングに基づいている。本稿では,サンプリング位置の個数が小さく,有界なリアルタイムビューのための新しい表現を提案する。提案手法は,ローエンドおよびモバイル機器におけるボリュームベースおよびスプラッティングベース手法よりも高いフレームレートを達成しつつ,困難なファジィオブジェクトを表現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:18:26 GMT)
RouterRetriever: Exploring the Benefits of Routing over Multiple Expert Embedding Models [59.0]
本稿では,複数のドメインの専門家を対象とする検索モデルであるReuterRetrieverを紹介する。軽量で、追加のトレーニングなしでエキスパートの追加や削除が簡単にできる。複数のドメイン固有の専門的な埋め込みモデルを使用することの利点を示す最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:16:55 GMT)
Solving Video Inverse Problems Using Image Diffusion Models [58.5]
本稿では,画像拡散モデルのみを活用する革新的なビデオ逆解法を提案する。本手法は,映像の時間次元をバッチ次元画像拡散モデルとして扱う。また、バッチ間の一貫性を促進するバッチ一貫性サンプリング戦略も導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:48:27 GMT)
Large Language Models for Information Retrieval: A Survey [58.3]
情報検索は、項ベースの手法から高度なニューラルモデルとの統合へと進化してきた。近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)を活用してIRシステムの改善が試みられている。 LLMとIRシステムの合流点を探索し、クエリリライト、リトリバー、リランカー、リーダーといった重要な側面を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:39:56 GMT)
STAB: Speech Tokenizer Assessment Benchmark [57.5]
音声を離散トークンとして表現することは、音声をテキストによく似たフォーマットに変換するためのフレームワークを提供する。 Speech Tokenizer Assessment Benchmark(STAB)は,音声トークンを包括的に評価するシステム評価フレームワークである。我々はSTABのメトリクスを評価し、これを音声タスクやトークン化ツールの選択の範囲でダウンストリームタスクのパフォーマンスと相関付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:20:59 GMT)
When Does Visual Prompting Outperform Linear Probing for Vision-Language Models? A Likelihood Perspective [57.1]
本稿では,視覚的プロンプトと線形探索の利点を比較分析するために,ログ類似率(LLR)アプローチを提案する。本測定は,最大で100倍の時間短縮が可能であり,予測精度は最大91%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:58:11 GMT)
Anchored Preference Optimization and Contrastive Revisions: Addressing Underspecification in Alignment [57.0]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしばコントラスト的なアライメント目標と選好ペアデータセットを使用してアライメントされる。これについて検討し、基礎となる応答が対照的な場合、嗜好データがより良い学習信号を与えることを示した。我々は、よりコントラスト的な選好ペアを生み出すデータ生成手法である、AI Revisions (CLAIR) からのコントラスト学習を紹介する。我々の最良のモデルは、APOで32K CLAIRの選好に基づいて訓練され、Llama-3-8B-Instructを7.65%改善し、GPT4-turboとのギャップを45%短縮しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:22:45 GMT)
Building Math Agents with Multi-Turn Iterative Preference Learning [56.7]
本稿では,モデル性能をさらに向上させるために,補完的な直接選好学習手法について検討する。既存の直接選好学習アルゴリズムは、もともとシングルターンチャットタスク用に設計されている。この文脈に合わせたマルチターン直接選好学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:41:04 GMT)
Hypothesizing Missing Causal Variables with LLMs [55.3]
我々は、入力が欠落変数を持つ部分因果グラフであるような新しいタスクを定式化し、出力は部分グラフを完成させるための欠落変数に関する仮説である。原因と効果の間の媒介変数を仮説化するLLMの強い能力を示す。また,オープンソースモデルの一部がGPT-4モデルより優れているという驚くべき結果も得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:37:44 GMT)
SUSY Quantum Mechanics, (non)-Analyticity and $\ldots$ Phase Transitions [55.2]
これは、結合定数の不連続性はエネルギーと固有関数の両方で起こりうるという1D$ Schr"odinger方程式を解析することによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:10:36 GMT)
Continual Diffuser (CoD): Mastering Continual Offline Reinforcement Learning with Experience Rehearsal [54.9]
強化学習のロボット制御のような現実世界の応用では、タスクが変化し、新しいタスクが順次発生する。この状況は、タスクの変更に適応し、獲得した知識を保持するエージェントを訓練する上で、可塑性-安定トレードオフという新たな課題を生じさせる。本研究では,連続拡散器(Continuous diffuser,CoD)と呼ばれるリハーサルに基づく連続拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:21:47 GMT)
Style-NeRF2NeRF: 3D Style Transfer From Style-Aligned Multi-View Images [54.6]
本稿では,3次元シーンをスタイリングするための簡易かつ効果的なパイプラインを提案する。我々は、スタイル整列画像-画像拡散モデルにより生成されたスタイリング画像を用いて、ソースNeRFモデルを精細化し、3Dスタイルの転送を行う。本手法は,現実の3Dシーンに多彩な芸術的スタイルを,競争力のある品質で伝達できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:32:00 GMT)
CrossDF: Improving Cross-Domain Deepfake Detection with Deep Information Decomposition [53.9]
クロスデータセットディープフェイク検出(CrossDF)の性能を高めるためのディープ情報分解(DID)フレームワークを提案する。既存のディープフェイク検出方法とは異なり、我々のフレームワークは特定の視覚的アーティファクトよりも高いレベルのセマンティック特徴を優先する。顔の特徴をディープフェイク関連情報と無関係情報に適応的に分解し、本質的なディープフェイク関連情報のみを用いてリアルタイム・フェイク識別を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:21:06 GMT)
Learning Local Pattern Modularization for Point Cloud Reconstruction from Unseen Classes [53.6]
我々は、クラスに依存しない局所的な事前学習を行い、オブジェクト指向座標系で容易に一般化する。学習した局所パターンを用いて,各領域を初期再構成した形状にモジュール化する。本手法は,物体中心座標系における未知のクラスから高忠実度点雲を再構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:33:15 GMT)
Revisiting Character-level Adversarial Attacks for Language Models [53.4]
本稿では、高い攻撃成功率(ASR)を達成することができる効率的なクエリベースの敵攻撃であるCharmerを紹介する。提案手法は,小型 (BERT) モデルと大型 (Llama 2) モデルの両方を対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:48:40 GMT)
An incremental preference elicitation-based approach to learning potentially non-monotonic preferences in multi-criteria sorting [53.4]
まず最適化モデルを構築し,非単調な選好をモデル化する。本稿では,情報量測定手法と質問選択戦略を考案し,各イテレーションにおいて最も情報に富む選択肢を特定する。 2つのインクリメンタルな選好に基づくアルゴリズムは、潜在的に単調な選好を学習するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:36:20 GMT)
LongCite: Enabling LLMs to Generate Fine-grained Citations in Long-context QA [52.3]
長文大言語モデル (LLM) は、広範囲なテキストに基づいてユーザの質問に答える能力を示す。応答における引用の欠如は、ユーザの検証を難しくし、信頼性への懸念を引き起こす。我々は,長文LLMが文レベルのきめ細かな引用で応答を生成できるようにし,その忠実さと妥当性を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:41:19 GMT)
Hybrid-Segmentor: A Hybrid Approach to Automated Fine-Grained Crack Segmentation in Civil Infrastructure [52.2]
エンコーダ・デコーダをベースとした手法であるHybrid-Segmentorを導入する。これにより、モデルは、様々な種類の形状、表面、き裂の大きさを区別する一般化能力を向上させることができる。提案モデルは,5つの測定基準(精度0.971,精度0.804,リコール0.744,F1スコア0.770,IoUスコア0.630)で既存ベンチマークモデルより優れ,最先端の状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:47:16 GMT)
Multimodal Recommender Systems: A Survey [50.2]
マルチモーダル・レコメンダ・システム(MRS)は近年,学界と産業の両方から注目を集めている。本稿では,主に技術的観点から,MSSモデルに関する総合的な調査を行う。実装コードなど、調査された論文の詳細にアクセスするために、リポジトリをオープンソース化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:00:42 GMT)
Tractable Offline Learning of Regular Decision Processes [50.1]
この研究は、正則決定過程(RDP)と呼ばれる非マルコフ環境のクラスにおけるオフライン強化学習(RL)を研究する。インスは、未来の観測と過去の相互作用からの報酬の未知の依存を実験的に捉えることができる。多くのアルゴリズムは、まずこの未知の依存関係を自動学習技術を用いて再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:26:58 GMT)
CLUE: Concept-Level Uncertainty Estimation for Large Language Models [49.9]
大規模言語モデル(LLM)のための概念レベル不確実性推定のための新しいフレームワークを提案する。 LLMを利用して、出力シーケンスを概念レベルの表現に変換し、シーケンスを個別の概念に分解し、各概念の不確かさを個別に測定する。我々は,文レベルの不確実性と比較して,CLUEがより解釈可能な不確実性推定結果を提供できることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:27:12 GMT)
Learning to Ask: When LLMs Meet Unclear Instruction [49.3]
大きな言語モデル(LLM)は、言語スキルだけでは達成不可能なタスクに対処するための外部ツールを活用することができる。我々は、不完全な命令下でのLLMツールの使用性能を評価し、エラーパターンを分析し、Noisy ToolBenchと呼ばれる挑戦的なツール使用ベンチマークを構築した。 Ask-when-Needed (AwN) という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:34:27 GMT)
Learning to Ask: When LLMs Meet Unclear Instruction [49.3]
大きな言語モデル(LLM)は、言語スキルだけでは達成不可能なタスクに対処するための外部ツールを活用することができる。我々は、不完全な命令下でのLLMツールの使用性能を評価し、エラーパターンを分析し、Noisy ToolBenchと呼ばれる挑戦的なツール使用ベンチマークを構築した。 Ask-when-Needed (AwN) という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:34:27 GMT)
SELF-[IN]CORRECT: LLMs Struggle with Discriminating Self-Generated Responses [49.1]
モデルでは、初期応答を生成するよりも、以前に生成した代替品間での識別性が確実に向上しないことが示される。この発見は LLM が自身の判断によってのみ性能を向上させることができるという概念に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:00:58 GMT)
BiKC: Keypose-Conditioned Consistency Policy for Bimanual Robotic Manipulation [48.1]
両面操作に適したキーポーズ条件の整合性ポリシーを導入する。階層的な模倣学習フレームワークであり、ハイレベルなキープレース予測器と低レベルな軌道生成器から構成される。シミュレーションおよび実世界の実験結果から,提案手法は成功率と運用効率の点で基準法を超越していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:20:40 GMT)
NeuroSpex: Neuro-Guided Speaker Extraction with Cross-Modal Attention [47.8]
本稿では,聴取者の脳波応答を唯一の補助的基準キューとして用いた神経誘導型話者抽出モデルであるNeuroSpexを提案する。我々は,注目情報を捕捉する新しい脳波信号エンコーダを提案し,また,音声特徴表現を強化するためのクロスアテンション(CA)機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:33:01 GMT)
Masked Diffusion Models are Secretly Time-Agnostic Masked Models and Exploit Inaccurate Categorical Sampling [47.8]
仮面拡散モデル (MDM) は離散データの生成モデルとして人気がある。我々はMDMのトレーニングとサンプリングの両方が理論的に時間変数から解放されていることを示す。我々は,32ビット浮動小数点精度であっても,基礎となる数値問題を初めて同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:48:19 GMT)
CCPL: Cross-modal Contrastive Protein Learning [47.1]
我々は、新しい教師なしタンパク質構造表現事前学習法、クロスモーダルコントラスト型タンパク質学習(CCPL)を導入する。 CCPLは堅牢なタンパク質言語モデルを活用し、教師なしのコントラストアライメントを用いて構造学習を強化する。さまざまなベンチマークでモデルを評価し,フレームワークの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:45:12 GMT)
Decision-Focused Learning: Foundations, State of the Art, Benchmark and Future Opportunities [46.1]
決定中心学習(DFL)は、機械学習(ML)と制約付き最適化を統合し、意思決定品質を向上させる新興パラダイムである。本稿では,MLと制約付き最適化を組み合わせた勾配法と勾配法の両方を詳細に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:47:12 GMT)
SDOoop: Capturing Periodical Patterns and Out-of-phase Anomalies in Streaming Data Analysis [45.8]
本稿では、SDOのストリーミングバージョンを拡張して、データ構造の時間的情報を保持するSDOoopを提案する。 SDOoopは、従来のアルゴリズムでは検出できないコンテキスト異常を特定し、データジオメトリ、クラスタ、時間パターンの検査を可能にする。我々は,侵入検出や自然科学領域のデータを用いてSDOoopを評価し,最先端の手法と同等あるいは優れている性能を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:10:57 GMT)
Jäger: Automated Telephone Call Traceback [45.7]
分散セキュアなコールトレースバックシステムであるJ"agerを紹介します。 J"agerは、部分的なデプロイであっても、数秒で呼び出しをトレースできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:09:28 GMT)
The Hidden Costs of Automation: An Empirical Study on GitHub Actions Workflow Maintenance [45.5]
GitHub Actions(GA)は、エンジニアリングタスクの自動実行を合理化するオーケストレーションプラットフォームである。欠陥の修正、依存関係の更新、あるいは既存のワークフローファイルの修正には、人間の介入が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:33:16 GMT)
Diversify-verify-adapt: Efficient and Robust Retrieval-Augmented Ambiguous Question Answering [45.2]
検索拡張生成(RAG)フレームワークは、QAシステムにおけるユーザクエリのあいまいさに対処する。 RAGは、すべてのもっともらしい解釈をカバーし、包括的な応答を生成する。しかし、単一の検索プロセスは、しばしば品質の低い結果に悩まされる。本稿では,DIVA(Diversify-verify-Adapt)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:14:04 GMT)
Hyperbolic Brain Representations [45.0]
人間の脳の構造と機能を見て、脳の階層的性質と双曲幾何学の整合性を強調します。経験的証拠は、双曲型ニューラルネットワークが自然言語処理、コンピュータビジョン、複雑なネットワーク分析を含むタスクにおいてユークリッドモデルを上回っていることを示している。初期の採用にもかかわらず、双曲幾何学は機械学習モデルを改善することを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:58:25 GMT)
Transfer-based Adversarial Poisoning Attacks for Online (MIMO-)Deep Receviers [44.1]
本稿では,オンラインレシーバーに対するトランスファーベースの逆毒攻撃手法を提案する。攻撃対象の知識がなければ、敵の摂動はパイロットに注入され、オンラインのディープレシーバーを毒する。合成線形・合成非線形・静的・COST2100チャネルのシミュレーションにおいて,本攻撃の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:17:57 GMT)
UC-NeRF: Uncertainty-aware Conditional Neural Radiance Fields from Endoscopic Sparse Views [43.4]
新たなビューシンセサイザーは、幾何学と外観の再構築、理解、計画、および手術シーンにおける意思決定の強化を提供する。ニューラル・レージアンス・フィールド(Neural Radiance Field, NeRF)の顕著な業績にもかかわらず、手術シーンへの直接的応用は不満足な結果をもたらす。スパース手術の視界から, 鮮明な形状・輝度の曖昧さに対処するために, 新規な視線合成のための不確実性を考慮した条件付きNeRFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:53:42 GMT)
Prompt Baking [43.1]
LLMの動作を変える2つの主要な方法は、プロンプトと重み更新である。本稿では, LLM の重みに "baking" プロンプトを組み込む手法を提案する。すべての実験で、プロンプトは簡単に重み付けの更新に組み込めることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:13:16 GMT)
Group-aware Parameter-efficient Updating for Content-Adaptive Neural Video Compression [42.9]
ビデオ圧縮は時間的冗長性に大きく依存する。 NVCフレームワークは一般的により複雑で、多くの大きなコンポーネントはエンコーディング時に簡単に更新できない。符号化プロセスの各符号化コンポーネントに、複数の軽量アダプタを統合することで実現されるパラメータ効率のデルタチューニング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:24:25 GMT)
Non-target Divergence Hypothesis: Toward Understanding Domain Gaps in Cross-Modal Knowledge Distillation [42.6]
まずNon-Target Divergence hypothesis (NTDH)を導入し、ドメインギャップがクロスモーダルな知識蒸留に与える影響を明らかにする。 Vapnik-Chervonenkis(VC)理論に基づいて、クロスモーダルな知識蒸留における近似誤差の上下境界を導出する。 5つのクロスモーダルデータセットの実験により、NTDHの有効性、一般性、適用性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:29:49 GMT)
Predicting and Interpreting Energy Barriers of Metallic Glasses with Graph Neural Networks [40.3]
金属ガラス(英: Metallic Glasss, MGs)は、プラスチックとして成形されながら鋼より強度が高い広く用いられる材料である。グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、MGをモデル化し、EBを研究する。本稿では,EB予測のための新しいデータセットと,予測においてE(3)不変である新しいSymmetrized GNN(SymGNN)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:53:59 GMT)
Plane2Depth: Hierarchical Adaptive Plane Guidance for Monocular Depth Estimation [38.8]
平面情報を適応的に利用し,階層的なフレームワーク内での深度予測を改善するPlane2Depthを提案する。提案する平面案内深度発生器 (PGDG) では, 現場の平面をソフトにモデル化し, 画素ごとの平面係数を予測するためのプロトタイプとして, 一連の平面クエリを設計する。提案するアダプティブプレーンクエリアグリゲーション(APGA)モジュールでは,マルチスケール平面特徴のアグリゲーションを改善するために,新たな機能インタラクションアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:45:06 GMT)
StyleTokenizer: Defining Image Style by a Single Instance for Controlling Diffusion Models [38.3]
StyleTokenizerはゼロショットスタイルの制御画像生成方法である。スタイルトークンーを使用してスタイル表現をテキスト表現と整合させる。このアライメントは、テキストプロンプトの有効性への影響を効果的に最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:01:21 GMT)
Skip-and-Play: Depth-Driven Pose-Preserved Image Generation for Any Objects [37.4]
単一深度推定モデルから深度マップを容易に得ることができるため,深度に基づくポーズ制御を提案する。奥行きマップはポーズだけでなく、生成された画像の形状にも影響を及ぼすため、奥行きベースのポーズ制御は形状依存性の問題に直面する。本研究では,深度条件制御ネットの3成分が生成画像のポーズと形状に与える影響を分析することで,Skip-and-Play (SnP) を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:28:44 GMT)
MarS: a Financial Market Simulation Engine Powered by Generative Foundation Model [37.4]
金融市場では、生成モデルは様々な行動の市場効果をシミュレートし、市場シーンやプレイヤーとの相互作用を可能にし、金融リスクのないトレーニング戦略を訓練することができる。金融市場シミュレーションのための秩序レベル生成基盤モデルである大規模市場モデル(LMM)を提案する。 LMMを利用した金融市場シミュレーションエンジン(MarS)は,現実的でインタラクティブで制御可能な注文生成の必要性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:16:22 GMT)
OpenFact at CheckThat! 2024: Combining Multiple Attack Methods for Effective Adversarial Text Generation [36.1]
CLEF 2024 Task 6: Robustness of Credibility Assessment with Adversarial Examples (InCrediblAE) 本研究の主な目的は,信頼度評価問題に適用した場合に広く用いられているテキスト分類手法の堅牢性を評価するために,5つの問題領域における逆例を生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:26:26 GMT)
An Empirical Study on Information Extraction using Large Language Models [36.1]
人間に似た大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)関連タスクに非常に役立つことが証明されている。本稿では,GPT-4の情報抽出能力に対する一連の単純なプロンプトベース手法の効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:50:38 GMT)
CMM-Math: A Chinese Multimodal Math Dataset To Evaluate and Enhance the Mathematics Reasoning of Large Multimodal Models [36.0]
我々は,LMMの数学的推論を評価するために,中国のマルチモーダル数学(CMM-Math)データセットをリリースする。 CMM-Mathには28,000以上の高品質のサンプルがあり、中国の小学校から高校まで12学年の詳細な解がある。複数画像とテキストセグメントの混合入力による問題に対処するマルチモーダル数学的LMM(Math-LMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:00:21 GMT)
A Confidence Interval for the $\ell_2$ Expected Calibration Error [35.9]
我々は信頼区間を$ell$ expected the Error (ECE) で開発する。信頼性キャリブレーションの一般的な概念とキャリブレーションの両方を含む,トップ1からk$のキャリブレーションを考える。 ECEのデバイアスド推定器では、正規性を示すが、校正モデルとミスドモデルに対する収束率と分散は異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:26:09 GMT)
Do We Trust What They Say or What They Do? A Multimodal User Embedding Provides Personalized Explanations [35.8]
ソーシャルネットワークのためのコントリビューション対応マルチモーダルユーザ埋め込み(CAMUE)を提案する。提案手法は,信頼できない情報の影響を自動的に軽減し,パーソナライズ可能な予測を提供する。私たちの仕事は、より説明しやすく、信頼性があり、効果的なソーシャルメディアユーザー埋め込みの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:17:32 GMT)
PIETRA: Physics-Informed Evidential Learning for Traversing Out-of-Distribution Terrain [35.2]
物理インフォームド・エビデンシャル・トラバーサビリティ(英: Physics-Informed Evidential Traversability、略称:PIETRA)は、物理の先行性を直接、明らかなニューラルネットワークの数学的定式化に統合する自己指導型学習フレームワークである。我々の明らかなネットワークは、学習と物理に基づくアウト・オブ・ディストリビューション・インプットの予測をシームレスに遷移させる。 PIETRAは、大きな分散シフトのある環境における学習精度とナビゲーション性能の両方を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:01:10 GMT)
Optimal non-classical correlations of light with a levitated nano-sphere [34.8]
非古典的相関は、量子技術における多くの応用のためのリソースを提供する。オプトメカニカルシステムは、メカニカルモードと移動光モードの間の非古典的相関を生成することができる。このようなシステムにおける量子相関生成の自動最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:29:13 GMT)
ConGeo: Robust Cross-view Geo-localization across Ground View Variations [34.2]
クロスビューなジオローカライゼーションは,地上レベルのクエリイメージを対応するジオレファレンスな空中ビューとマッチングすることで,ローカライズすることを目的としている。既存の学習パイプラインはオリエンテーションに特化しているか、FoVに特化している。本研究では,地形定位のためのコントラスト法であるConGeoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:32:38 GMT)
Multi-Modal Experience Inspired AI Creation [33.3]
シーケンシャルなマルチモーダル情報に基づいてテキストを生成する方法について検討する。まず,マルチモーダルアテンションネットワークを備えたマルチチャネルシーケンス・ツー・シーケンスアーキテクチャを設計する。次に、逐次入力に適したカリキュラム負サンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:17:15 GMT)
Partially Observable Multi-Agent Reinforcement Learning with Information Sharing [33.1]
部分的に観察可能なゲーム(POSG)の一般的な枠組みにおける証明可能なマルチエージェント強化学習(RL)について検討する。我々は,エージェント間での情報共有の可能性,経験的マルチエージェントRLにおける一般的な実践,コミュニケーションを伴うマルチエージェント制御システムの標準モデルを活用することを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:44:57 GMT)
Multi-modal Situated Reasoning in 3D Scenes [32.8]
大規模マルチモーダル位置推論データセットであるMSQA(Multi-modal Situated Question Answering)を提案する。 MSQAには、9つの異なる質問カテゴリにまたがる251Kの質問答えペアが含まれており、複雑なシナリオを3Dシーンでカバーしている。また,MSNN(Multi-modal Situated Next-step Navigation)ベンチマークを考案し,ナビゲーションに対するモデルの位置的推論を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:37:38 GMT)
Genesis: Towards the Automation of Systems Biology Research [32.7]
我々はGenesisという次世代ロボット科学者を開発している。我々は,ロボット科学者を用いた科学の分野を,人間科学者よりも明らかに速く,低コストで研究できることを実証することを目的とする。ここでは、Genesisプロジェクトの進捗状況を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:56:27 GMT)
Language-Guided World Models: A Model-Based Approach to AI Control [31.9]
本稿では,LWM(Language-Guided World Models)の概念を紹介する。 LWMは、テキストを読むことで環境をシミュレートできる確率モデルである。構成言語記述を一般化できる堅牢なLWMを開発するための最初のステップを採る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:13:06 GMT)
Hybrid Decentralized Optimization: Leveraging Both First- and Zeroth-Order Optimizers for Faster Convergence [31.6]
分散システムは、よりノイズの多いゼロオーダーエージェントに耐えられるが、最適化プロセスにおいてそのようなエージェントの恩恵を受けることができる。本研究の結果は,共同最適化作業に貢献しながらも,凸および非零次最適化の目的を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:45:51 GMT)
Filter & Align: Leveraging Human Knowledge to Curate Image-Text Data [31.5]
本稿では、画像テキストアライメントに関する人間の知識を取り入れた新しいアルゴリズムを提案する。さまざまなソースからの複数のキャプションに各画像が関連付けられている多様な画像テキストデータセットを収集する。我々は、画像テキストアライメントに関する人間の微妙な理解を内在化するために、これらの人間の参照アノテーションに対する報酬モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:45:08 GMT)
Enhancing Graph Neural Networks with Limited Labeled Data by Actively Distilling Knowledge from Large Language Models [30.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの基本課題であるノード分類において優れた能力を持つ。本稿では,Large Language Models(LLM)とGNNを統合する新しい手法を提案する。我々のモデルでは,ラベル付きデータによるノード分類精度を著しく向上し,最先端のベースラインをかなりのマージンで超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:52:37 GMT)
Hand1000: Generating Realistic Hands from Text with Only 1,000 Images [29.6]
本論文では,目標ジェスチャーによる現実的な手動画像の生成を可能にするHand1000という新しい手法を提案する。 Hand1000の訓練は3つの段階に分けられ、第1段階はモデルによる手解剖学の理解を高めることを目的としている。テキスト・ツー・ハンド画像生成に特化して設計された最初の公開データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:45:56 GMT)
A Causal Explainable Guardrails for Large Language Models [29.4]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な性能を示すが、その出力は望ましくない属性やバイアスを示すことができる。 LLMGuardrailは、因果解析と逆学習を組み込んだ新しいフレームワークで、偏りのない操舵表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:29:56 GMT)
Neural Dynamics Model of Visual Decision-Making: Learning from Human Experts [28.3]
視覚入力から行動出力まで,包括的な視覚的意思決定モデルを実装した。我々のモデルは人間の行動と密接に一致し、霊長類の神経活動を反映する。ニューロイメージング・インフォームド・ファインチューニング手法を導入し、モデルに適用し、性能改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:38:52 GMT)
Learned Image Transmission with Hierarchical Variational Autoencoder [28.1]
画像伝送のための革新的階層型ジョイントソースチャネル符号化(HJSCC)フレームワークを提案する。提案手法では,送信側のボトムアップパスとトップダウンパスの組み合わせを利用して,元の画像の複数の階層表現を自動回帰的に生成する。我々はこのフレームワークをフィードバックリンク付きシナリオに拡張し、確率的サンプリングプロセスとしてノイズチャネル上での送信をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:11:10 GMT)
MADiff: Motion-Aware Mamba Diffusion Models for Hand Trajectory Prediction on Egocentric Videos [27.8]
手の軌道予測は人間の動きのパターンを理解する上で重要な役割を担っている。しかし,高レベルの人間の意図を合理的な時間的因果関係と一致させることは,エゴセントリックなビデオのみが利用可能である場合には困難である。拡散モデルを用いて将来のハンドウェイポイントを予測するMADiffと呼ばれる新しいハンドトラジェクトリ予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:06:33 GMT)
Incorporating Like-Minded Peers to Overcome Friend Data Sparsity in Session-Based Social Recommendations [27.1]
本稿では,対象ユーザの現在セッションと嗜好が一致しているユーザを代表して,LMP(Like-wise Peers')の概念を紹介する。このアプローチは、友人データのスパシティの問題を軽減するだけでなく、ターゲットのユーザと同じような好みのユーザを効果的に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:39:12 GMT)
TASAR: Transferable Attack on Skeletal Action Recognition [26.7]
骨格行動認識における最初のトランスファーベースアタック(TASAR)を提案する。 TASARは、訓練済みのサロゲートを再訓練することなく、滑らかなモデル後部を探索する。各フレームを個別に扱う以前の転送ベースの攻撃とは異なり、TASARはベイズ攻撃勾配に運動力学を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:20:01 GMT)
Benchmarking Spurious Bias in Few-Shot Image Classifiers [26.5]
画像分類器はほとんどないが、クラスとスプリアス属性の間のスプリアス相関に依存しており、スプリアスバイアスとして知られている。我々はFewSTABを提案する。このFewSTABは、数発の分類器の様々な頑健さを定量的に証明し、定量化し、刺激バイアスを与える。 FewSTABは、バイアスのある属性を持つ少数ショット評価タスクを生成し、予測にそれらを使用することでパフォーマンスが低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:07:46 GMT)
SketcherX: AI-Driven Interactive Robotic drawing with Diffusion model and Vectorization Techniques [26.2]
SketcherXは、対話型人間ロボットエンゲージメントによる人物像のパーソナライズのための新しいロボットシステムである。アナログ印刷技術に頼っている従来のロボットアートシステムとは異なり、SketcherXは顔画像をキャプチャして処理し、独特な人間のような芸術スタイルでベクター化された描画を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:20:22 GMT)
CADGE: Context-Aware Dialogue Generation Enhanced with Graph-Structured Knowledge Aggregation [26.0]
常識知識は多くの自然言語処理タスクに不可欠である。既存の研究は通常、グラフ知識を従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)に組み込む。これらの異なる表現学習段階は、ニューラルネットワークが入力知識の両タイプに含まれる全体的な文脈を学習するのに最適であるかもしれない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:16:57 GMT)
Open Implementation and Study of BEST-RQ for Speech Processing [25.7]
ランダム投影量子化器(BEST-RQ)を用いたBERTに基づく音声事前学習は、音声認識(ASR)において優れた性能を示した。ランダム・プロジェクション・量子化器は、トレーニング時間を2倍以上削減しつつ、wav2vec 2.0と同様のダウンストリーム性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:23:04 GMT)
RoboTwin: Dual-Arm Robot Benchmark with Generative Digital Twins (early version) [25.3]
本稿では,実世界の遠隔操作データとデジタル双生児の合成データを組み合わせた新しいベンチマークデータセットであるRoboTwinを紹介する。我々は、2D画像を詳細な3Dモデルに変換することによって、AI生成コンテンツを用いてデジタルツインを作成する革新的なアプローチを提案する。主なコントリビューションは、1)RoboTwinベンチマークデータセット、2)効率的なリアルタイムシミュレーションパイプライン、3)エキスパートレベルの自動データ生成に言語モデルを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:59:52 GMT)
Incorporating dense metric depth into neural 3D representations for view synthesis and relighting [25.0]
ロボット応用では、密度の深い距離の深さをステレオで直接測定することができ、照明を制御できる。本研究は,ニューラルネットワークによる3次元表現のトレーニングに高密度な距離深度を組み込む手法を実証する。また、パイプラインに必要なデータを取得し、リライティングとビュー合成の結果を示すために開発されたマルチフラッシュステレオカメラシステムについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:21:13 GMT)
Learning Privacy-Preserving Student Networks via Discriminative-Generative Distillation [24.9]
ディープモデルは、実用デプロイメントにおいてプライバシー漏洩のリスクを引き起こす可能性がある。本稿では,プライバシー保護深層モデル学習のための識別・生成蒸留手法を提案する。提案手法は,プライベートデータに対するクエリコストと精度の低下を統一的に制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:06:13 GMT)
iRangeGraph: Improvising Range-dedicated Graphs for Range-filtering Nearest Neighbor Search [24.9]
周辺地域を探索するRFANN(Range-filtering Near Near Near Near neighbor)は、学術や産業で注目を集めている。最近の研究では、可能な全てのクエリ範囲に対して、$O(n2)$専用のグラフベースのインデックスを構築することを提案する。要素グラフと呼ばれるグラフベースのインデックスを適度な範囲で作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 04 Sep 2024 09:41:52 GMT)
Can LVLMs Obtain a Driver's License? A Benchmark Towards Reliable AGI for Autonomous Driving [24.5]
各国から収集された100万件以上のデータを含む大規模データセットであるIDKBを提案する。運転免許取得のプロセスと同様に、IDKBは理論から実践への運転に必要な知識のほとんど全てを包含している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:52:43 GMT)
Subsidy design for better social outcomes [24.2]
セントラルプランナーはこれらの問題を大幅に軽減できる補助金を注入することでシステムに関連するコストを削減できる我々は、社会的利益を完璧に最適化する補助金の設計について、アナーキー価格の最小化や情報回避行動の防止の観点から、標準的な複雑性理論の仮定の下で計算的に困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:38:30 GMT)
Learning Task-Based Trainable Neuromorphic ADCs via Power-Aware Distillation [24.1]
本稿では,デジタル処理とアナログ処理の両方と並行して,タスクベースの経験的ADCをチューニングするデータ駆動アルゴリズムを提案する。提案手法は, 精度を最大27%向上し, 消費電力を最大66%削減する。ノイズ条件下であっても, 精度は19%, 消費電力は57%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:10:47 GMT)
An Analysis of Linear Complexity Attention Substitutes with BEST-RQ [23.9]
自己監督学習は、音声処理を含む様々な領域で有効であることが証明されている。これは、MHSA(Multi-head self-attention)の2次複雑さによるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:27:07 GMT)
GenoCraft: A Comprehensive, User-Friendly Web-Based Platform for High-Throughput Omics Data Analysis and Visualization [23.8]
GenoCraftは、オミクスデータ処理のパイプライン全体を扱うように設計された、Webベースの包括的なソフトウェアソリューションである。 GenoCraftは高度なバイオインフォマティクスツールを備えた統一プラットフォームを提供し、オミクスデータ分析のあらゆる側面をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:04:40 GMT)
Alignment-Aware Model Extraction Attacks on Large Language Models [23.8]
大規模言語モデル(LLM)に特化した新しいモデル抽出攻撃アルゴリズムであるLoRD(Locality Reinforced Distillation)を提案する。特に、被害者モデルの反応を信号として利用し、局所モデルへの嗜好の創造を誘導する政策段階的な訓練タスクを設計する。 LoRDは、探索ベースの盗難による透かし保護を緩和しながら、クエリの複雑さを低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:54:38 GMT)
A Fashion Item Recommendation Model in Hyperbolic Space [23.2]
我々のモデルは、視覚的データとユーザの購入履歴に基づいて、アイテム間の暗黙の階層をキャプチャする。損失関数における双曲的距離とユークリッド距離を考慮したマルチタスク学習フレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:30:11 GMT)
Map-Free Visual Relocalization Enhanced by Instance Knowledge and Depth Knowledge [22.7]
地図のない再ローカライズ技術は、自律ナビゲーションや拡張現実の応用に不可欠である。マッチング方法の制限や、単眼画像のスケールの欠如により、大きな課題に直面している。本稿では,実例知識と深度知識によって強化された地図のない再局在化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:02:33 GMT)
Rethinking Barely-Supervised Volumetric Medical Image Segmentation from an Unsupervised Domain Adaptation Perspective [22.7]
本稿では, ほとんど管理されていない医用画像セグメンテーション(BSS)の課題について検討する。我々は、新しいBSSフレームワーク、textbfBarely-supervised learning textbfvia unsupervised domain textbfAdaptation (BvA)を提案する。特筆すべきは、左心房セグメンテーションデータセットをわずかにラベル付けされた画像のみを用いてトレーニングし、Diceスコアが81.20%に達し、最先端の61.71%を上回ったことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:09:15 GMT)
MMA-MRNNet: Harnessing Multiple Models of Affect and Dynamic Masked RNN for Precise Facial Expression Intensity Estimation [22.5]
MMA-MRNNetはビデオデータからの動的多出力表情強度推定のための新しいディープラーニングアーキテクチャである。提案した単一アンサンブル学習MMA-MRNNetは,Hum-Reactionデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:56:13 GMT)
Bayesian Evidential Learning for Few-Shot Classification [22.5]
Few-Shot 分類は、非常に限定されたラベル付きサンプルをベースクラスから新しいクラスに一般化することを目的としている。最先端のソリューションは、サンプル間の距離を計算するための良い計量と表現空間を見つけることを含む。有望な精度性能にもかかわらず、計量ベースのFSC手法の不確実性を効果的にモデル化する方法は依然として課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:41:41 GMT)
Low-Resolution Object Recognition with Cross-Resolution Relational Contrastive Distillation [22.3]
低分解能物体認識を容易にするクロスレゾリューションリレーショナルコントラスト蒸留法を提案する。本手法は,学生モデルが教師モデルの動作を模倣することを可能にする。このようにして、慣れ親しんだ低解像度物体の欠落した詳細を復元する能力を効果的に向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:21:13 GMT)
Coral Model Generation from Single Images for Virtual Reality Applications [22.2]
本稿では,1つの画像から高精度な3次元サンゴモデルを生成するディープラーニングフレームワークを提案する。このプロジェクトには、AI生成モデルをインタラクティブな"アートワーク"に変換するための説明可能なAI(XAI)が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:54:20 GMT)
Robust Semi-supervised Multimodal Medical Image Segmentation via Cross Modality Collaboration [22.0]
本稿では,ラベル付きデータの不足やモダリティの不一致に頑健な,新しい半教師付きマルチモーダルセグメンテーションフレームワークを提案する。本フレームワークでは,各モダリティに固有の,モダリティに依存しない知識を蒸留する,新たなモダリティ協調戦略を採用している。また、対照的な一貫した学習を統合して解剖学的構造を規制し、ラベルのないデータに対する解剖学的予測アライメントを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:22:05 GMT)
Towards Measuring and Modeling "Culture" in LLMs: A Survey [21.9]
大規模言語モデル(LLM)における文化的表現と包摂性の研究を目的とした,90以上の最近の論文について調査する。いずれの研究も「文化」を明確に定義していない。これらの側面を文化のプロキシと呼び、人口統計学と意味論的プロキシの2つの側面にまたがってそれらを整理します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:12:54 GMT)
RTLRewriter: Methodologies for Large Models aided RTL Code Optimization [21.6]
本稿では,RTLコードの最適化に大規模なモデルを活用する革新的なフレームワークであるRTLRewriterを紹介する。回路分割パイプラインを高速な合成と効率的な書き換えに利用する。特別な検索エンジンは、有用な最適化ガイド、アルゴリズム、コードスニペットを特定するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:59:37 GMT)
SurgTrack: CAD-Free 3D Tracking of Real-world Surgical Instruments [21.5]
視覚に基づく手術ナビゲーションは、非侵襲的で費用対効果があり柔軟な利点のために注目されている。特に、視覚ベースのナビゲーションシステムの重要な要素は、手術器具を追跡することである。 CADフリーでロバストな実世界のアプリケーションのための2段階の3D計測手法であるSurgTrackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:29:59 GMT)
Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle [21.4]
因果表現学習は、高次元観測から潜伏因果変数を復元することを目的としている。我々の主な貢献は、既存の因果表現学習アプローチの多くが、その表現を既知のデータ対称性に方法論的に整合させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:51:36 GMT)
Large Scale Unsupervised Brain MRI Image Registration Solution for Learn2Reg 2024 [21.1]
本稿では,学習2reg 2024 Challengeで提案したタスク2の手法と実験結果について要約する。この課題は、異なる患者の脳MRI画像における解剖学的構造を教師なしで登録することに焦点を当てる。我々は、効率的なバックボーンネットワークを構築し、登録精度をさらに高めるため、いくつかのスキームを探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:04:03 GMT)
Unveiling the Vulnerability of Private Fine-Tuning in Split-Based Frameworks for Large Language Models: A Bidirectionally Enhanced Attack [20.7]
BiSRは、スプリットラーニング(SL)の前方および後方伝播プロセスの両方をターゲットにした最初のデータ再構成攻撃である。 SLの前方および後方伝播過程を標的とした最初のデータ再構成攻撃(DRA)であるBiSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:58:26 GMT)
Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models [20.6]
大規模言語モデル(LLM)は、数十億のトークンで定期的に事前訓練されるが、新しいデータが利用可能になると、プロセスを再開する。学習率のリウォーミング、LR再計算、過去のデータのリプレイをシンプルかつスケーラブルに組み合わせることで、スクラッチから完全に再学習する性能に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:13:18 GMT)
SITAR: Semi-supervised Image Transformer for Action Recognition [20.6]
本稿では,少数のラベル付きビデオを利用する半教師付き環境での映像行動認識について述べる。我々は、ラベルなしサンプルの膨大なプールを利用して、エンコードされたスーパーイメージに対して対照的な学習を行う。本手法は,従来の半教師あり行動認識手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:49:54 GMT)
Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey [20.3]
近年のLarge Language Models(LLM)の進歩は、AIエージェント、すなわちLLMベースのエージェントの新しいパラダイムを形成している。我々は106の論文を収集し、それらを2つの視点、すなわちSEとエージェントの観点から分類する。さらに、この重要な領域におけるオープンな課題と今後の方向性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:59:41 GMT)
LibMOON: A Gradient-based MultiObjective OptimizatioN Library in PyTorch [20.2]
機械学習では、多目的最適化問題(MOP)が一般的である。本稿では,最先端勾配法をサポートする初の多目的最適化ライブラリであるLibMOONを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:44:43 GMT)
Uncertainty Voting Ensemble for Imbalanced Deep Regression [20.2]
不均衡なデータから学習するUVOTEを紹介する。従来の回帰損失を負の対数類似度に置き換え、サンプルワイドのアレタリックな不確実性も予測する。 UVOTEは先行技術より一貫して優れており、同時に精度のよい不確実性評価が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:03:29 GMT)
Cog-GA: A Large Language Models-based Generative Agent for Vision-Language Navigation in Continuous Environments [19.8]
VLN-CE(Vision Language Navigation in Continuous Environments)は、AIのフロンティアである。本稿では,VLN-CEタスクに適した大規模言語モデル(LLM)に基づく生成エージェントであるCog-GAを紹介する。 Cog-GAは、人間のような認知過程をエミュレートするための二重戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:30:03 GMT)
Enhancing Sindhi Word Segmentation using Subword Representation Learning and Position-aware Self-attention [19.5]
シンディー語のセグメンテーションは、宇宙の欠落と挿入の問題のために難しい課題である。既存のシンディー語のセグメンテーション手法は手作りの機能の設計と組み合わせに依存している。本稿では,単語分割をシーケンスラベリングタスクとして扱うサブワードガイド型ニューラルワードセグメンタ(SGNWS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:44:38 GMT)
A Learnable Color Correction Matrix for RAW Reconstruction [19.4]
複雑な逆画像信号処理装置(ISP)を近似する学習可能な色補正行列(CCM)を導入する。実験結果から,本手法で生成したRAW(simRAW)画像は,より複雑な逆ISP法で生成した画像と同等の性能向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:46:42 GMT)
Inverse decision-making using neural amortized Bayesian actors [19.1]
我々は、教師なしの方法で幅広いパラメータ設定で訓練されたニューラルネットワークを用いてベイズアクターを記憶する。推定された後続分布は,その存在する解析解を用いて得られた分布と密接に一致していることを示す。そして、より複雑なコスト関数において、先行とコストの間の識別可能性の問題が発生することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:31:35 GMT)
Creating a Microstructure Latent Space with Rich Material Information for Multiphase Alloy Design [19.1]
本研究は, 高精度CPSP関係を確立するために, 真の微細構造情報を統合する改良された合金設計アルゴリズムを提案する。このアプローチでは、変分オートエンコーダに基づくディープラーニングフレームワークを使用して、実際のミクロ構造データを潜在空間にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:26:19 GMT)
Vec2Face: Scaling Face Dataset Generation with Loosely Constrained Vectors [19.0]
Vec2Faceは、サンプルベクターのみを入力として使用する総合モデルである。 Vec2Faceは顔画像再構成によって管理されており、推論に便利に使用できる。 Vec2Faceは、1500万枚の画像を含む3万個のIDを効率的に合成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:59:51 GMT)
Pooling And Attention: What Are Effective Designs For LLm-Based Embedding Models? [19.0]
我々は,最後の層だけでなく,すべての隠蔽層の出力を横断的ネットワークを用いて変換する,新しいプーリング戦略であるMulti-Layers Trainable Poolingを提案する。本稿では,LLMをベースとした埋め込みモデルの効果的なトレーニング戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:01:48 GMT)
NESTFUL: A Benchmark for Evaluating LLMs on Nested Sequences of API Calls [18.8]
API呼び出しのネストシーケンスに基づいて,大規模言語モデル(LLM)を評価するベンチマークであるNESTFULを提案する。その結果,ほとんどのモデルではNESTFULのネストしたAPIでは,既存のベンチマークで利用可能なより単純な問題設定では,性能が良くないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:53:24 GMT)
CHOTA: A Higher Order Accuracy Metric for Cell Tracking [18.8]
現在の指標は、局所的な正当性と、世界的一貫性の弱さを好んでいる。本稿では,細胞追跡のすべての側面を統一するCHOTAメトリクスを提案する。 CHOTAはすべてのトラッキングエラーに敏感であり,細胞の全系統を再構築する手法が生物学的に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:38:03 GMT)
GGS: Generalizable Gaussian Splatting for Lane Switching in Autonomous Driving [18.7]
大局的な視点変化下で現実的なレンダリングを実現するための一般化可能な自律走行用ガウス切削法を提案する。新しい仮想レーン生成モジュールは、マルチレーンデータセットなしで高品質なレーン切替を可能にする。提案手法は,既存手法と比較して最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:18:35 GMT)
CSGO: Content-Style Composition in Text-to-Image Generation [18.7]
本稿では,スタイリングされたデータトレーレットを自動生成し,自動的にクリーニングするコンテントスタイルのイメージトレーレットのためのデータ構築パイプラインを提案する。このパイプラインに基づいて、210kの画像トリプレットを含む最初の大規模スタイル転送データセットであるIMAGStyleを構築した。本稿では,コンテンツとスタイルの機能を明確に分離した,エンドツーエンドのトレーニングに基づくスタイル転送モデルCSGOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:42:41 GMT)
LongLLaVA: Scaling Multi-modal LLMs to 1000 Images Efficiently via Hybrid Architecture [18.5]
LongLLaVAは最初のハイブリッドMLLMであり、効率と効率のバランスが良くなった。 A100 80GBのGPUで1000近い画像を処理し、幅広いタスクに期待できるアプリケーションの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:25:21 GMT)
A Comprehensive Survey of Blockchain Scalability: Shaping Inner-Chain and Inter-Chain Perspectives [18.4]
この調査では、物理層と論理層、さらにはインナーチェーン、チェーン間、テクノロジ次元にわたるスケーラビリティについて要約する。ブロックチェーンのアーキテクチャ、データ、プロトコルに対する研究者の理解を深めることが目的だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:47:50 GMT)
Deep Learning Meets Satellite Images -- An Evaluation on Handcrafted and Learning-based Features for Multi-date Satellite Stereo Images [18.3]
オフトラック(またはマルチデート)衛星ステレオ画像は、特徴マッチングのパフォーマンスに挑戦することができる。衛星画像に適用された特徴抽出およびマッチング手法として,特徴量の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:43:10 GMT)
AirFogSim: A Light-Weight and Modular Simulator for UAV-Integrated Vehicular Fog Computing [18.0]
本稿では,軽量かつモジュール化された地上共同シミュレーションプラットフォームであるAirFogSimの設計と実装について述べる。 UAVトラジェクトリ、タスクオフロード、リソース割り当て、ブロックチェーンを含む、AirFogSimの有効性を検証するために、多面的なユースケースが実行される。 AirFogSimは、UAV統合VFCシミュレーションにおける新たな先例を設定し、理論設計と実用的検証のギャップを埋め、将来のインテリジェントな輸送分野への道を開くことを想定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:26:14 GMT)
UniTT-Stereo: Unified Training of Transformer for Enhanced Stereo Matching [18.0]
UniTT-StereoはTransformerベースのステレオアーキテクチャの可能性を最大化する手法である。 UniTT-Stereoの最先端性能は、ETH3D、KITTI 2012、KITTI 2015データセットなどの様々なベンチマークで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:02:01 GMT)
MaDis-Stereo: Enhanced Stereo Matching via Distilled Masked Image Modeling [18.0]
近年、トランスフォーマーベースのステレオモデルが研究されており、ステレオマッチングタスクに固有のデータ不足が原因で、CNNベースのステレオモデルよりも性能が遅れている。本研究では,Masked Image Modeling Distilled Stereo matching model(MaDis-Stereo)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:17:45 GMT)
Exploring the Feasibility of Multimodal Chatbot AI as Copilot in Pathology Diagnostics: Generalist Model's Pitfall [18.0]
ChatGPTや他のマルチモーダルモデルは、医療ビジョン言語質問応答などの機能を通じて、医療画像解析を変換する可能性を示している。本研究は,病理画像におけるGPTの性能をベンチマークし,その診断精度と実単語臨床記録の効率を評価する。骨疾患におけるGPTの有意な欠損と他の3つの疾患の公平なパフォーマンスを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:30:05 GMT)
Sample Complexity of Variance-reduced Distributionally Robust Q-learning [18.0]
本稿では,分散性に頑健なQ-ラーニングアルゴリズムと,分散性に欠けるロバストなポリシーを効果的に学習できる分散性のあるQ-ラーニングアルゴリズムを2つ提案する。一連の数値実験により、分布シフトの処理におけるアルゴリズムの理論的発見と効率性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:03:06 GMT)
Boosting Generalizability towards Zero-Shot Cross-Dataset Single-Image Indoor Depth by Meta-Initialization [17.8]
我々は、勾配に基づくメタラーニングを用いて、ゼロショットのクロスデータセット推論における高い一般化性を得る。我々は、ゼロショットのクロスデータセットプロトコルを提案し、メタ初期化によって誘導される高い一般化性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:25:50 GMT)
Reliable Deep Diffusion Tensor Estimation: Rethinking the Power of Data-Driven Optimization Routine [17.5]
本研究では,データ駆動型最適化手法であるDoDTIを紹介する。提案手法はDTIパラメータ推定における最先端性能を実現する。特に、より優れた一般化、精度、効率を示し、この分野の幅広い応用に高い信頼性を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:35:12 GMT)
Do Large Language Models Possess Sensitive to Sentiment? [17.5]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、言語理解における異常な能力を示した。本稿では,LLMがテキストモーダルの感情を検知し,反応する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:40:20 GMT)
Counterpart Fairness -- Addressing Systematic between-group Differences in Fairness Evaluation [17.5]
アルゴリズム上の決定が公平であり、特定の個人やグループに対して差別しないことを保証することが重要である。既存のグループフェアネス手法は、人種や性別などの保護された変数によって規定されたグループ間で平等な結果を保証することを目的としている。非保護変数であるが、系統的な差異が示される要因は、公平性評価に大きな影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:57:26 GMT)
SG-MIM: Structured Knowledge Guided Efficient Pre-training for Dense Prediction [17.4]
マスク付き画像モデリング技術はコンピュータビジョンの景観を再定義した。その成功にもかかわらず、密集予測タスク、特に深度推定におけるMIMベースの手法の可能性は未解決のままである。 SG-MIM(Structured Knowledge Guided Masked Image Modeling framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:24:53 GMT)
Language is Scary when Over-Analyzed: Unpacking Implied Misogynistic Reasoning with Argumentation Theory-Driven Prompts [17.3]
代名詞的推論タスクとして誤検出を提案する。イタリア語と英語の両方で誤字を伝えるために用いられる暗黙の推論を理解するために,大規模言語モデルの能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:27:43 GMT)
PoseTalk: Text-and-Audio-based Pose Control and Motion Refinement for One-Shot Talking Head Generation [17.2]
従来の音声駆動型音声ヘッド生成(THG)手法は、音声の駆動から頭部ポーズを生成する。テキストプロンプトと音声に条件付の自由なポーズで、リップ同期音声ヘッドビデオを自由に生成できるTHGシステムである textbfPoseTalk を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:30:25 GMT)
Complete and Efficient Covariants for 3D Point Configurations with Application to Learning Molecular Quantum Properties [17.1]
高次法の一般的な完全性特性を証明し、これらの特徴のうち6k-5$は最大$k$原子に対して十分であることを示す。これを量子化学に適用するが,提案手法は一般に3次元点配置に関わる問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:03:08 GMT)
Prompt Compression with Context-Aware Sentence Encoding for Fast and Improved LLM Inference [16.8]
文レベルのプロンプト圧縮技術である文脈対応プロンプト圧縮(CPC)を提案する。鍵となる革新は、与えられた質問に対する各文の関連スコアを提供する新しい文脈対応の文エンコーダである。提案手法は,ベンチマークデータセットの高速圧縮に関する先行研究をかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:20:59 GMT)
Training-free Color-Style Disentanglement for Constrained Text-to-Image Synthesis [16.6]
そこで本研究では,参照画像から色とスタイル属性のテキスト・ツー・イメージを分離する,最初のトレーニングフリーでテスト時間のみの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:16:58 GMT)
MCDubber: Multimodal Context-Aware Expressive Video Dubbing [16.3]
我々は,テキストbfMCDubberと呼ばれるマルチモーダルコンテキスト対応ビデオダビングモデルを提案し,モデリング対象を単一の文からコンテキスト情報付きより長いシーケンスに変換する。 Chemベンチマークデータセットの実験では、MCDubberは全ての高度なベースラインと比較してダビング表現性を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:25:55 GMT)
Standing on the Shoulders of Giants: Reprogramming Visual-Language Model for General Deepfake Detection [16.2]
本稿では,よく訓練された視覚言語モデル(VLM)を一般深度検出に活用する手法を提案する。データ摂動によるモデル予測を操作するモデル再プログラミングパラダイムにより,本手法は事前学習したVLMモデルを再プログラムすることができる。私たちの優れたパフォーマンスは、トレーニング可能なパラメータのコストを低減し、現実世界のアプリケーションにとって有望なアプローチになります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:46:30 GMT)
Is Difficulty Calibration All We Need? Towards More Practical Membership Inference Attacks [16.1]
我々は,textbfRe-levertextbfA を直接 textbfRe-levertextbfA を用いて mtextbfItigate the error in textbfDifficulty calibration を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:21:48 GMT)
iConFormer: Dynamic Parameter-Efficient Tuning with Input-Conditioned Adaptation [16.0]
本稿では,iConFormerと呼ばれる新しいPEFT手法,入出力トランスフォーマーを提案する。インスタンスレベルの特徴変換を可能にする動的アダプタに,入出力ネットワーク(iCoN)を導入する。具体的に言うと、iCoNは各機能に対してチャネルワイドな畳み込みカーネルを生成し、それを適応畳み込みプロセスを使って変換し、下流タスクに適したタスク固有できめ細かな詳細を効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:06:23 GMT)
CLDA: Collaborative Learning for Enhanced Unsupervised Domain Adaptation [16.0]
コラボレーティブ・ラーニング(Collaborative Learning)とは、学生モデルを用いて教師の非塩分パラメータを更新し、同時に生徒のパフォーマンスを向上させる手法である。 CLDAは、教師の+0.7% mIoUと生徒の+1.4% mIoUを、GTAのベースラインモデルとシティスケープのベースラインモデルに比較して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:35:15 GMT)
Loopy: Taming Audio-Driven Portrait Avatar with Long-Term Motion Dependency [15.8]
本稿では,Loopy という,エンドツーエンドの音声のみの条件付きビデオ拡散モデルを提案する。具体的には,ループ内時間モジュールとオーディオ・トゥ・ラテントモジュールを設計し,長期動作情報を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:55:14 GMT)
Dynamic PDB: A New Dataset and a SE(3) Model Extension by Integrating Dynamic Behaviors and Physical Properties in Protein Structures [15.8]
約12.6Kタンパク質を含む大規模データセットであるDynamic PDBを導入する。我々は、原子速度と力、ポテンシャルと運動エネルギー、シミュレーション環境の温度を含む、総合的な物理特性スイートを提供する。本研究は, 軌道予測の課題に対して, 提案したデータセット上での最先端手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:08:49 GMT)
A Medical Multimodal Large Language Model for Pediatric Pneumonia [15.8]
小児肺炎は世界中で5歳未満の小児の死因となっている。小児肺炎に対する医療用マルチモーダル大言語モデル(P2Med-MLLM)を提案する。 P2Med-MLLMは、広範かつ大規模なデータセットに基づいてトレーニングされた、純粋なテキストデータとイメージテキストデータの両方を処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:45:33 GMT)
Diffusion Models Learn Low-Dimensional Distributions via Subspace Clustering [15.3]
拡散モデルは画像分布を効果的に学習し、新しいサンプルを生成する。我々は、この現象に関する理論的な洞察を、重要な経験的観測を利用して提供する。基礎となる分布を学習するのに必要となるサンプルの最小数は、本質的な次元と線形にスケールすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:14:02 GMT)
An Introduction to Centralized Training for Decentralized Execution in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [14.9]
このテキストは協調的なMARLにおけるCTDEの導入である。これは、設定、基本的な概念、一般的な方法を説明することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:54:40 GMT)
Robust Federated Finetuning of Foundation Models via Alternating Minimization of LoRA [14.8]
RoLoRAは、LoRAの交互アプローチを利用する、堅牢なフェデレーションファインチューニングフレームワークである。この結果から,RoLoRAは通信の利点を示すだけでなく,複数のファインチューニングシナリオにおけるロバスト性と有効性を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:20:55 GMT)
RoboKoop: Efficient Control Conditioned Representations from Visual Input in Robotics using Koopman Operator [14.8]
本研究では,高次元潜在空間におけるエージェントの視覚データから効率的な線形化視覚表現を学習するコントラストスペクトル・クープマン埋め込みネットワークを提案する。本手法は、時間とともに勾配力学の安定性と制御を向上し、既存の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:14:59 GMT)
ORMNet: Object-centric Relationship Modeling for Egocentric Hand-object Segmentation [14.8]
エゴセントリック・ハンドオブジェクト・セグメンテーション(EgoHOS)は、エゴセントリック・イメージにおける手とオブジェクトのセグメンテーションと相互作用を目的とした、有望な新しいタスクである。本稿では,エンドツーエンドかつ効果的なEgoHOSを実現するために,ORMNet(Object-centric Relationship Modeling Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:20:29 GMT)
Unified Framework with Consistency across Modalities for Human Activity Recognition [14.6]
本稿では,ロバストな映像に基づく人間行動認識のための包括的枠組みを提案する。主な貢献はComputerと呼ばれる新しいクエリマシンの導入である。提案手法は,最先端手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:25:10 GMT)
LADDER: Language Driven Slice Discovery and Error Rectification [14.5]
LADDER: 言語駆動スライスディスカバリとエラー修正。本稿では,Large Language Modelの推論機能を利用して,複雑なエラーパターンを分析し,検証可能な仮説を生成する。私たちのメソッド全体は、明示的にも外部タグ付けモデルを通しても、属性アノテーションを一切必要としません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:31:00 GMT)
Locally Private Histograms in All Privacy Regimes [14.5]
中～下級のプライバシ体制において,局所的な私的ヒストグラムと,それに関連する分布学習課題について検討する。我々は,従来のアルゴリズムと精度を一致させるが,メッセージや通信の複雑さが著しく向上した,局所的な微分プライバシーモデルにおけるヒストグラムのプロトコルを得る。局所的な私的ヒストグラム問題において, 基板間の境界を改良した新しい解析結果から, 理論的知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:12:41 GMT)
Semi-Decentralized Federated Edge Learning for Fast Convergence on Non-IID Data [14.3]
フェデレーションエッジラーニング(FEEL)は、クラウドベースの機械学習ソリューションにおいて、大きな通信遅延を低減する効果的なアプローチとして登場した。 FEELの新しい枠組み、すなわち半分散型フェデレーションエッジラーニング(SD-FEEL)について検討する。異なるエッジクラスタにまたがるモデルアグリゲーションを可能にすることで、SD-FEELはトレーニングのレイテンシを低減できるFEELのメリットを享受できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:27:11 GMT)
NetMamba: Efficient Network Traffic Classification via Pre-training Unidirectional Mamba [14.0]
ネットワークトラフィックの分類は、サービス品質の向上、ネットワーク管理の効率化、サイバーセキュリティの強化を目的とした重要な研究分野である。既存のアプローチは2つの大きな課題に直面している。まず、広く使われているTransformerアーキテクチャの2次複雑さのために、モデル非効率に苦しむ。本稿では,包括的トラフィック表現方式を備えた線形時間空間モデルであるNetMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:03:27 GMT)
Energy-Efficient Channel Decoding for Wireless Federated Learning: Convergence Analysis and Adaptive Design [13.9]
本稿では,移動体クライアントにおけるチャネルデコーダのエネルギー消費を削減するための,エネルギー効率のよい適応型チャネルデコーダを提案する。我々は,通信エラーのある無線FLが,エラーのない通信の場合と同じ速度で収束できることを理論的に証明する。実験により,提案手法は同じ学習精度を維持しつつ,既存の手法と比較してチャネル復号化エネルギー消費量を20%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:41:26 GMT)
Diffusion-Driven Data Replay: A Novel Approach to Combat Forgetting in Federated Class Continual Learning [13.8]
Federated Class Continual Learningにおける大きな課題は、破滅的な忘れ方だ。本研究では拡散モデルに基づく新しいデータ再生手法を提案する。我々の手法は既存のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:40:52 GMT)
How Privacy-Savvy Are Large Language Models? A Case Study on Compliance and Privacy Technical Review [13.7]
プライバシ情報抽出(PIE)、法および規制キーポイント検出(KPD)、質問応答(QA)などのプライバシー関連タスクにおいて、大規模言語モデルの性能を評価する。本稿では, BERT, GPT-3.5, GPT-4, カスタムモデルなど, プライバシコンプライアンスチェックや技術プライバシレビューの実行能力について検討する。 LLMは、プライバシーレビューの自動化と規制上の相違点の特定を約束する一方で、法律標準の進化に完全に準拠する能力において、大きなギャップが持続している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:51:37 GMT)
Causality-Aware Transformer Networks for Robotic Navigation [13.7]
RNNとTransformerは、Embodied AIと従来のシーケンシャルなデータモデリングの違いを無視することが多い。本稿では,従来のエンボダイドAIのシーケンシャルな手法の欠如を解明するための因果的枠組みを提案する。本手法はタスク固有の帰納バイアスを欠き,エンド・ツー・エンドで訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:53:26 GMT)
Independence Constrained Disentangled Representation Learning from Epistemological Perspective [13.5]
Disentangled Representation Learningは、データ生成プロセスにおいて意味論的に意味のある潜伏変数を識別するデータエンコーダをトレーニングすることで、ディープラーニングメソッドの説明可能性を向上させることを目的としている。不整合表現学習の目的については合意が得られない。本稿では,相互情報制約と独立性制約を統合した非絡み合い表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:00:59 GMT)
Active robustness against the detuning-error for Rydberg quantum gates [13.5]
本稿では,多彩なノイズ源の影響に対して活発なロバスト性を有するRydbergブロックゲート群について紹介する。堅牢なパルスを持つゲートは、2光子デチューニングに作用するあらゆる種類のエラーに対する感度を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:08:44 GMT)
Dissecting Payload-based Transaction Phishing on Ethereum [13.4]
ペイロードベースのトランザクションフィッシング(PTXPHISH)は、悪意のあるペイロードの実行を通じてユーザを騙すスマートコントラクトインタラクションを操作する。 PTXPHISHは急速に重大な脅威となり、2023年の報告書では7000万ドルを超える損失を招いた。 5000のフィッシングトランザクションからなるPTXPHISHデータセットを構築。そこで本研究では,PTXPHISHを同定するためのルールベース多次元検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:26:59 GMT)
No Detail Left Behind: Revisiting Self-Retrieval for Fine-Grained Image Captioning [13.3]
画像キャプションシステムは、ノイズ(alt-text)またはジェネリック(ヒューマンアノテーション)のいずれかのデータに基づいて訓練されるため、きめ細かいキャプションを生成することができないそれまでの研究では、自己検索(SR)報酬で微調整されたキャプタによって、この制限に対処しようと試みてきた。 SRファインチューニングは, キャプションの忠実度を低下させ, 幻覚までも減少させる傾向にある。本稿では,(1)人間のアノテーションに固定されたままの画像キャプションデータセットに細粒度を注入する新しいフレームワークであるビジュアルキャプションブースティング,(2)より最適に活用する慎重に設計されたトレーニングカリキュラムであるBagCurriについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:32:39 GMT)
Distributed Quantum Computation via Entanglement Forging and Teleportation [13.1]
分散量子計算は、限られたサイズの量子プロセッサ上での大規模量子計算の実用的な方法である。本稿では,量子相関のない2つの量子プロセッサ上で非局所量子回路を実装する手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:10:40 GMT)
Spatial Diffusion for Cell Layout Generation [12.9]
セルレイアウト生成のための空間パターン誘導生成モデルを提案する。具体的には、空間的特徴によってガイドされ、現実的なセルレイアウトを生成する新しい拡散モデルである。これらの画像の増大は、SOTA細胞検出法の性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:09:21 GMT)
Gaussian Rate-Distortion-Perception Coding and Entropy-Constrained Scalar Quantization [12.6]
本稿では,2次ガウス歪み率知覚関数の共通乱数に制限のある有界性について検討する。境界は、タラグランドの輸送不平等の洗練されたバージョンによって互いに推論できないという意味では非退化的である。認識測度が正方形ワッサーシュタイン2距離によって与えられると、改善された下界が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:31:53 GMT)
GoT-CQA: Graph-of-Thought Guided Compositional Reasoning for Chart Question Answering [12.5]
CQA(Chart Question Answering)は、ビジュアルチャートの内容に基づいて質問に答えることを目的としている。本稿では,GoT-CQAと呼ばれる新しいグラフ・オブ・ソート(GoT)による合成推論モデルを提案する。 GoT-CQAは、特に複雑な人間記述や推論の質問において、優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:56:05 GMT)
Deconfounded Causality-aware Parameter-Efficient Fine-Tuning for Problem-Solving Improvement of LLMs [12.5]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の指示に基づいて様々なタスクに取り組む際に、顕著な効率性を示した。最近の研究では、これらのモデルが、数学や物理学のような推論に関わる問題に関して、満足な結果を得ることができないことがしばしば明らかになっている。本稿では,モデルの推論能力を高めるために,新しいパラメータ効率細調整法であるDecon founded Causal Adaptation (DCA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:17:09 GMT)
Task-Oriented Communication for Graph Data: A Graph Information Bottleneck Approach [12.5]
本稿では,コミュニケーションのオーバーヘッドを低減しつつ,鍵情報を保持するタスク中心のより小さなサブグラフを抽出する手法を提案する。提案手法では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とグラフ情報ボトルネック(GIB)の原理を用いて,伝達に適したコンパクトで情報的,堅牢なグラフ表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:01:56 GMT)
Adversarial Attacks on Machine Learning-Aided Visualizations [12.4]
ML4VISのアプローチは、ML固有の敵攻撃の影響を受けやすい。これらの攻撃は視覚化世代を操作でき、アナリストが騙され、判断が損なわれる。本稿では,ML と ML の両視点の全体像レンズを用いて,敵攻撃による ML 支援視覚化の潜在的な脆弱性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:23:12 GMT)
Oops, I Sampled it Again: Reinterpreting Confidence Intervals in Few-Shot Learning [12.0]
数ショット学習における信頼区間(CI)を計算する主要な方法は、複数のタスクに同じサンプルが現れるように、置換されたタスクをサンプリングすることに基づいている。これにより、CIはサンプルのランダムさを考慮し、データ自体を考慮しない、という誤解を招くことになる。本研究は,CIの置換の有無を比較検討し,本手法による過小評価の意義を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:20:57 GMT)
Can Vehicle Motion Planning Generalize to Realistic Long-tail Scenarios? [11.9]
現実の自動運転システムは、稀で多様な交通シナリオに直面して安全な判断をしなければならない。現在の最先端のプランナーは、主にnuScenes(オープンループ)やnuPlan(クローズループ)といった現実世界のデータセットで評価されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:34:33 GMT)
TLD: A Vehicle Tail Light signal Dataset and Benchmark [11.9]
このデータセットは、152kのラベル付き画像フレームを2Hzの速度でサンプリングし、150万のラベルなしのフレームを全周に散らばっている。我々は,車両検知器とテールライト分類器の2つの主要モジュールからなる2段階の車両光検出モデルを開発した。提案手法は,車両のテールライト検出のためのベンチマークを構築し,データセット上での異常な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:08:21 GMT)
LLM Defenses Are Not Robust to Multi-Turn Human Jailbreaks Yet [11.8]
マルチターンヒトジェイルブレイクによって重大な脆弱性が発見され,HarmBenchの攻撃成功率(ASR)は70%を超えた。我々はこれらの結果を537個のマルチターンジェイルブレイクにまたがる2,912個のプロンプトのデータセットであるMHJ(Multi-Turn Human Jailbreaks)にコンパイルする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:58:59 GMT)
MARS: Matching Attribute-aware Representations for Text-based Sequential Recommendation [11.5]
テキストベースのシーケンスレコメンデーション(MARS)のための新しいモデルであるマッチング属性認識表現を提案する。 MARSは属性対応のテキストエンコーディングを通じて詳細なユーザとアイテムの表現を抽出し、複数の属性対応の表現で多様なユーザ意図をキャプチャする。そして属性レベルのユーザの好みを効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 04 Sep 2024 13:19:42 GMT)
Domain-Guided Weight Modulation for Semi-Supervised Domain Generalization [11.4]
半教師付き領域一般化の課題について検討する。目的は、ラベル付きデータのごく一部とラベルなしデータの比較的大きな部分だけを使用しながら、ドメイン一般化可能なモデルを学ぶことである。そこで本研究では,様々なドメインシフトの下で,正確な擬似ラベルの生成を容易にする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:26:23 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） (Wed, 4 Sep 2024 18:25:09 GMT)
Constrained Decoding for Fill-in-the-Middle Code Language Models via Efficient Left and Right Quotienting of Context-Sensitive Grammars [11.3]
本稿では,構文的に正しくないコードの早期拒絶を可能にするインクリメンタルな合成に寄与する。文脈自由文法の左右商を許容するために、Earey解析アルゴリズムを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:50:25 GMT)
What Formal Languages Can Transformers Express? A Survey [11.1]
一部の研究者は、問題を形式言語として扱うことによって、彼らが解決できる問題とできない問題について理論的に研究してきた。本稿では,この研究を包括的に調査し,異なる結果の基盤となる多様な仮定を文書化し,一見矛盾する発見を調和させる統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:48:04 GMT)
$\textit{MMJ-Bench}$: A Comprehensive Study on Jailbreak Attacks and Defenses for Vision Language Models [11.0]
我々は、視覚言語モデルのためのジェイルブレイク攻撃と防御技術を評価するための統合パイプラインであるtextitMMJ-Benchを紹介する。我々は,SoTAVLMに対する様々な攻撃方法の有効性を評価し,防御機構が防御効果とモデルの有用性に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:30:23 GMT)
Does the Vulnerability Threaten Our Projects? Automated Vulnerable API Detection for Third-Party Libraries [11.0]
本稿では,TPLの脆弱性の原因となる脆弱性のあるルートメソッドを効果的に同定できるVAScannerを提案する。 VAScannerは、5.78%の偽陽性と2.16%の偽陰性を除去する。脆弱性のあるTPLを使用した3,147のプロジェクトの大規模な分析では、脆弱性のあるAPIによって21.51%のプロジェクトが脅かされていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:31:16 GMT)
Seeing Like an AI: How LLMs Apply (and Misapply) Wikipedia Neutrality Norms [11.0]
大規模言語モデル(LLM)は広義のコーパスで訓練され、特殊な規範を持つコミュニティで使用される。我々は,ウィキペディアのニュートラル・ポイント・オブ・ビュー(NPOV)ポリシーに従って,バイアス付きウィキペディア編集の検出と修正能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:07:07 GMT)
Vision-Language Navigation with Continual Learning [10.9]
視覚言語ナビゲーション(VLN)は、組み込みインテリジェンスにおいて重要なドメインである。本稿では,この課題に対処するために,ビジョンランゲージナビゲーションと連続学習パラダイムを提案する。このパラダイムでは、エージェントは、以前獲得した知識を維持しながら、新たな環境を漸進的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:28:48 GMT)
The Impact of Balancing Real and Synthetic Data on Accuracy and Fairness in Face Recognition [10.8]
人口統計学的にバランスのとれた認証データと合成データとが、顔認識モデルの精度と公正性に与える影響について検討した。本研究は,I とI,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,E,,,,,I,,,,,,
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:50:48 GMT)
Jailbreaking Prompt Attack: A Controllable Adversarial Attack against Diffusion Models [10.7]
JPA(Jailbreaking Prompt Attack)について紹介する。 JPAは、アントロニムのグループを使用してテキスト埋め込みスペース内のターゲットの悪意ある概念を検索する。プレフィックスプロンプトは離散語彙空間で最適化され、テキスト埋め込み空間において悪意ある概念を意味的に整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:40:12 GMT)
Human-VDM: Learning Single-Image 3D Human Gaussian Splatting from Video Diffusion Models [10.6]
Human-VDMは、ビデオ拡散モデルを用いて、単一のRGB画像から3次元人間を生成する新しい方法である。ビュー一貫性のある人間のビデオ拡散モジュール、ビデオ拡張モジュール、ガウススプラッティングモジュールの3つのモジュールで構成されている。実験により,人間のVDMは1つの画像から高品質な3D人間を達成し,生成品質と量の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:21:33 GMT)
Boosting Certificate Robustness for Time Series Classification with Efficient Self-Ensemble [10.6]
ランダム化 Smoothing は $ell_p$-ball 攻撃下でのロバストネス半径の証明可能な下界を証明できるため、スタンドアウト手法として登場した。本稿では,分類マージンのばらつきを低減し,予測ラベルの確率信頼度を低くする自己アンサンブル手法を提案する。このアプローチはまた、Deep Ensemble(DE)の計算オーバーヘッド問題にも対処し、競争力を維持しつつ、頑健性の観点からも性能を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:22:08 GMT)
CoAst: Validation-Free Contribution Assessment for Federated Learning based on Cross-Round Valuation [10.6]
CoAstは、バリデーションデータにアクセスせずにコントリビューションを評価するための実用的な方法である。 CoAstは、既存のバリデーションベースのメソッドと同等の信頼性を持ち、既存のバリデーションフリーメソッドより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:46:28 GMT)
MOSMOS: Multi-organ segmentation facilitated by medical report supervision [10.4]
マルチオーガンスーパービジョン(MOS)のための新しい事前学習・微調整フレームワークを提案する。具体的には、まず、トレーニング前の段階で、医用画像とレポートのペアを合わせるために、グローバルコントラスト学習を導入する。さらに,画像画素と臓器タグ間の意味的対応を暗黙的に学習するために,マルチラベル認識を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:46:17 GMT)
Parallel Speculative Decoding with Adaptive Draft Length [10.4]
投機的復号化を促進するため,概念的にシンプルで柔軟で汎用的なフレームワークを提案する。 PEARLは、初期ドラフトトークンを事前に検証するためのtextitpre-verify と、検証フェーズ中により多くのドラフトトークンを生成する textitpost-verify を提案する。 PEARLは2つの戦略を適用して、ドラフトフェーズと検証フェーズを並列化し、異なるシナリオに対して適応的なドラフト長を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:14:57 GMT)
Spectral-Aware Augmentation for Enhanced Graph Representation Learning [10.4]
本稿では、スペクトル領域におけるグラフ構造の特定の周波数に調整された摂動を適用するモデルであるGASSERを提案する。本研究では,GASSERが生成する拡張ビューが適応的かつ制御可能であり,グラフ構造のホモフィリ比やスペクトルと直感的に一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:17:41 GMT)
Multi-stream deep learning framework to predict mild cognitive impairment with Rey Complex Figure Test [10.3]
2つの異なる処理ストリームを統合するマルチストリームディープラーニングフレームワークを開発した。提案したマルチストリームモデルは,外部検証においてベースラインモデルよりも優れた性能を示した。本モデルは,早期スクリーニングのための費用対効果のあるツールとして機能する,臨床現場における実用的意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:08:04 GMT)
Decision Transformer for Enhancing Neural Local Search on the Job Shop Scheduling Problem [10.3]
ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)とその解法アルゴリズムは、何十年もの間、アカデミックと産業の両方に永続的な関心を集めてきた。近年、機械学習(ML)は、JSSPのための既存のソリューションと新しいソリューションの構築において、より短い時間でより良いソリューションを見つけることを目的として、ますます重要な役割を担っている。我々は、JSSP上の大規模局所探索を効率よく効果的に制御できる、Neural Local Search(NLS)と呼ばれる最先端の深層強化学習(DRL)エージェントの上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:33:38 GMT)
GenAI-powered Multi-Agent Paradigm for Smart Urban Mobility: Opportunities and Challenges for Integrating Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Intelligent Transportation Systems [10.3]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) と新生検索・拡張生成技術 (RAG) の変換可能性について検討する。本稿では,スマートモビリティサービスをインテリジェントかつ対話的に提供可能なマルチエージェントシステムの開発を目的とした概念的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:00:53 GMT)
A Survey on Emergent Language [9.8]
この論文は、人工知能における創発的言語に関する181の科学論文の包括的なレビューを提供する。その目的は、この分野に興味のある研究者や熟練した研究者の参考となることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:22:05 GMT)
The exact lower bound of CNOT-complexity for fault-tolerant quantum Fourier transform [9.7]
耐故障性QFTにおけるCNOTゲート複雑性の正確な下界問題について検討する。我々の研究は、量子環境におけるアクティブディフェンスに基づくアルゴリズム設計のリファレンスを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:06:11 GMT)
A hybrid FEM-PINN method for time-dependent partial differential equations [9.6]
本稿では、時間有限要素法とディープニューラルネットワークを融合させることにより、進化微分方程式(PDE)を解くためのハイブリッド数値計算法を提案する。このようなハイブリッドな定式化の利点は2つある: 統計誤差は時間方向の積分に対して回避され、ニューラルネットワークの出力は縮小された空間基底関数の集合と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:28:25 GMT)
Few-shot Multi-Task Learning of Linear Invariant Features with Meta Subspace Pursuit [9.4]
メタサブスペース探索法(Meta-SPと略す)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。そこで我々はMeta-SP(Meta Subspace Pursuit)と呼ばれ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） (Wed, 4 Sep 2024 13:44:22 GMT)
Large Language Models and Cognitive Science: A Comprehensive Review of Similarities, Differences, and Challenges [9.4]
本稿では,Large Language Models(LLM)と認知科学の交わりについて概観する。我々は,LLMの認知能力を評価する手法を分析し,認知モデルとしての可能性について議論する。我々はLLMの認知バイアスと限界を評価し,その性能向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:30:12 GMT)
Enhancing the vision-language foundation model with key semantic knowledge-emphasized report refinement [9.3]
本稿では,キーセマンティックな知識強調レポート改善手法を提案することで,新しい視覚言語表現学習フレームワークを開発する。我々のフレームワークは、微調整とゼロショットの両方において、最先端の7つの手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:01:15 GMT)
Trust, Because You Can't Verify:Privacy and Security Hurdles in Education Technology Acquisition Practices [9.3]
高等教育機関(HEIs)における教育技術(EdTech)の展望本研究は,HEIコンテキストにおけるEdTechの獲得過程を明らかにする。サービス契約における適切な保護機構を確立する際のHEI職員の痛点。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:04:46 GMT)
QHDOPT: A Software for Nonlinear Optimization with Quantum Hamiltonian Descent [9.2]
我々はオープンソースのエンドツーエンドソフトウェア(QHDOPT)を開発している。 QHDOPTは量子ハミルトン降下を用いて非線形最適化問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:11:25 GMT)
Hallucination Detection in LLMs: Fast and Memory-Efficient Finetuned Models [9.1]
大規模言語モデル(LLM)は近年人気が高まっているが、幻覚の対象となっている。 LLMアンサンブルの高速かつメモリフレンドリーな学習を可能にする新しい手法を提案する。結果として得られるアンサンブルは幻覚を検知でき、訓練や推論に1つのGPUしか必要としないため、現実的なアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:59:38 GMT)
Sentinel: An Aggregation Function to Secure Decentralized Federated Learning [9.0]
Decentralized Federated Learning (DFL)は、協調モデルをトレーニングするための革新的なパラダイムとして登場し、単一障害点に対処する。既存の防御機構は集中型FLのために設計されており、DFLの特異性を十分に活用していない。この研究は、DFLの毒殺攻撃に対抗する防衛戦略であるSentinelを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:27:17 GMT)
Backdoor defense, learnability and obfuscation [8.9]
本研究では,攻撃者と防御者の間のゲームを用いて,バックドアに対する防御性に関する公式な概念を導入する。私たちの定義は単純で、学習について明示的に言及していませんが、学習容易性と密接な関係があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:05:42 GMT)
Kolmogorov n-Widths for Multitask Physics-Informed Machine Learning (PIML) Methods: Towards Robust Metrics [8.9]
このトピックは、マルチタスク学習(multitask learning)と呼ばれる、シングルまたはPDE問題の集合を解決するための、幅広いメソッドとモデルを含んでいる。 PIMLは、PDE問題を解決する際に、大規模なデータの代わりに機械学習モデルのトレーニングプロセスに物理法則を組み込むことによって特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:46:07 GMT)
Automatic Test Pattern Generation for Robust Quantum Circuit Testing [8.9]
量子テストパターンを表現するための安定化プロジェクタ分解(SPD)を導入する。我々はクリフォードのみの回路を用いてテストアプリケーション(すなわち状態準備と測定)を構築する。我々はSPD生成アルゴリズムと、SPDの生成における局所性と空間性の両方を活用するいくつかの加速技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:50:41 GMT)
Exceptional points and quantum phase transition in a fermionic extension of the Swanson oscillator [8.8]
二次ハミルトニアンの一般表現からなる非エルミート量子系のフェルミオン展開を提案する。このモデルは量子相転移を認めており、2つの相について議論し、基底状態の絡み合いエントロピーが不連続な跳躍を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:30:18 GMT)
Towards Extreme Image Compression with Latent Feature Guidance and Diffusion Prior [8.8]
本稿では,事前学習した拡散モデルの強力な生成能力を生かした,新しい2段階の極端画像圧縮フレームワークを提案する。本手法は, 視覚的性能を極端に低め, 最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:35:58 GMT)
Exploring Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models for Controllable Image Editing [8.7]
拡散モデルにおける局所的編集を高精度に行うために,教師なし,一段階の訓練不要なLow-rank Conntrollable Image Editor (LOCO Edit) を提案する。本手法は,様々なテキスト・画像拡散モデルにおいて,教師なしあるいはテキスト・教師なしの編集に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:47:01 GMT)
ISO: Overlap of Computation and Communication within Seqenence For LLM Inference [8.6]
本稿では,シーケンスレベルで動作する計算通信重複に対する新しい戦略を提案する。 30b/70bモデルを用いて実験を行った結果,効率が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:22:17 GMT)
Protecting Activity Sensing Data Privacy Using Hierarchical Information Dissociation [8.6]
スマートフォンやウェアラブルデバイスは私たちの日常生活に統合され、パーソナライズされたサービスを提供している。多くのアプリは、収集されたセンシングデータが不必要な機密情報を含んでいるため、過小評価される。既存の方法はプライベートラベルを取得しなければならず、ユーザーはプライバシポリシーを指定する必要がある。プライベートメタデータや多粒度アクティビティ情報を含む階層情報を解離するために,Hippoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:38:00 GMT)
VANP: Learning Where to See for Navigation with Self-Supervised Vision-Action Pre-Training [8.5]
人間は、ナビゲーションに関連する特定の視覚領域に焦点を当てることで、衝突することなく、群衆を効率的にナビゲートする。ほとんどのロボットビジュアルナビゲーション手法は、視覚タスクで事前訓練されたディープラーニングモデルに依存しており、これは有能な物体を優先する。視覚ナビゲーション事前訓練(VANP)のためのセルフ・スーパービジョン・ビジョン・アクション・モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:54:13 GMT)
SoK: Bitcoin Layer Two (L2) [8.4]
本稿では,Bitcoinのレイヤ2(L2)ソリューション構築における知識の体系化(SoK)について紹介する。特に、銘文技術(2023年半ばに登場した)と関連する一連のイノベーションを取り入れたのは、私たちが初めてです。入力ベースのアプローチは、Bitcoinシステムに新しい機能(プログラム可能性)を導入しているのに対して、既存の証明ベースのソリューションは主にスケーラビリティの問題に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:26:33 GMT)
Contrastive Learning with Consistent Representations [8.4]
本稿では,Contrastive Learning with Consistent Representations CoCorを提案する。 CoCorの中心には、DA整合性と呼ばれる新しい整合性指標があります。実験結果から,CoCorは学習した表現の一般化可能性や伝達可能性を高めることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:44:26 GMT)
Towards Neural Synthesis for SMT-Assisted Proof-Oriented Programming [8.3]
我々は600K行のオープンソースF*プログラムと証明のデータセットをキュレートする。このデータセットには、Windows、Linux、Python、Firefoxなど、プロダクションシステムで使用されるソフトウェアが含まれている。我々は,AIを用いてプログラムとその証明をF*で合成し,有望な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:32:16 GMT)
Nickel and Diming Your GAN: A Dual-Method Approach to Enhancing GAN Efficiency via Knowledge Distillation [8.3]
本稿では,資源制約環境下でGANを圧縮する2つの新しい手法を提案する。 DiME と NICKEL はそれぞれ 10.45 と 15.93 の FID スコアを 95.73% と 98.92% の圧縮速度で達成している。本手法は, 圧縮率99.69%でも生成品質を保ち, 従来の最先端性能を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:02:15 GMT)
GenAI-powered Multi-Agent Paradigm for Smart Urban Mobility: Opportunities and Challenges for Integrating Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Intelligent Transportation Systems [8.1]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) と新生検索・拡張生成技術 (RAG) の変換可能性について検討する。本稿では,スマートモビリティサービスをインテリジェントかつ対話的に提供可能なマルチエージェントシステムの開発を目的とした概念的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:00:53 GMT)
Demographic parity in regression and classification within the unawareness framework [8.1]
2次損失を最小化する際の最適値回帰関数を特徴付ける。また,最適公正コスト感性分類と最適公正回帰の関連性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:43:17 GMT)
Model-agnostic explainable artificial intelligence for object detection in image data [8.0]
マスキングによるブラックボックスオブジェクト検出記述法(BODEM) 粗いマスクを低レベルに使用して画像内の有意な領域を見つける階層的ランダムマスキングフレームワークを提案する。様々な物体検出データセットとモデルの実験により、BODEMは物体検出器の挙動を効果的に説明できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:27:35 GMT)
Booster: Tackling Harmful Fine-tuning for Large Language Models via Attenuating Harmful Perturbation [7.9]
有害な微調整問題 citepqi2023fineは、大規模言語モデルの微細チューニング・アズ・ア・サービスに対して深刻な安全性上の懸念をもたらす。本稿では,この問題を軽減するために,Boosterと呼ばれるアライメントステージソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:30:59 GMT)
MarsCode Agent: AI-native Automated Bug Fixing [7.9]
MarsCode Agentは、大規模な言語モデルを利用して、ソフトウェアコードのバグを自動的に識別し、修復する新しいフレームワークである。提案手法は, 計画, バグ再現, 障害局所化, パッチの候補生成, バリデーションといった, 高品質なバグ修正を確実にするための体系的なプロセスに従う。以上の結果から,MarsCode Agentは既存の自動化アプローチと比較して,バグ修正において高い成功率を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:19:08 GMT)
A General Albedo Recovery Approach for Aerial Photogrammetric Images through Inverse Rendering [7.9]
本稿では,自然光照射下での典型的な航空写真からのアルベド回収のための一般的な画像形成モデルを提案する。我々のアプローチは、太陽の照明と風景の幾何学の両方が空中光度計で推定可能であるという事実に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:58:32 GMT)
AlignGroup: Learning and Aligning Group Consensus with Member Preferences for Group Recommendation [7.8]
グループ活動は、人間の社会において重要な行動であり、グループに対するパーソナライズされたレコメンデーションを提供することをグループレコメンデーションタスクと呼ぶ。本稿では,グループコンセンサスとグループメンバーの個人選好の両方に着目し,グループ決定を推測するグループ推薦手法であるAlignGroupを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:03:09 GMT)
Adaptive operator learning for infinite-dimensional Bayesian inverse problems [7.7]
本研究では,局所的に精度の高いサロゲートを強制することによって,モデリングエラーを段階的に低減できる適応型演算子学習フレームワークを開発した。 UKIフレームワークを用いて線形の場合において厳密な収束を保証する。その結果,逆精度を維持しながら計算コストを大幅に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:08:20 GMT)
Better Verified Explanations with Applications to Incorrectness and Out-of-Distribution Detection [7.6]
We present VeriX+, which is significantly improves both the size and the generation time of confirmed explanations。サイズと時間のトレードオフを提供するために、QuickXplainアルゴリズムを私たちの設定に適応する方法を示します。また、検証された説明の応用についても検討し、説明サイズが誤検出と分布外検出の両方に有用な指標であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:20:37 GMT)
Understanding the Role of Functional Diversity in Weight-Ensembling with Ingredient Selection and Multidimensional Scaling [7.5]
性能力学と各手法が機能的に多様な要素をどう適用するかという特性を関連付けるために,2つの新しい重み認識手法を導入する。そこで我々は,各アルゴリズムがペアワイズ距離で定義された様々な領域を探索し,選択とアルゴリズムの収束をさらに調査する可視化ツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:24:57 GMT)
Rethinking HTG Evaluation: Bridging Generation and Recognition [7.4]
我々は、HTG評価に適した3つの測度、textHTG_textstyle $, $ textHTG_textOOV $を紹介します。このメトリクスは、手書き文字認識と文字識別モデルの認識誤り/精度に依存している。以上の結果から,我々のメトリクスは情報に富み,HTGの標準化された評価プロトコルの必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:15:10 GMT)
RMT-BVQA: Recurrent Memory Transformer-based Blind Video Quality Assessment for Enhanced Video Content [7.3]
本稿では,映像コンテンツの改良を目的とした新しいブラインド・ディープ・ビデオ品質評価手法を提案する。新しいリカレントメモリトランス (Recurrent Memory Transformer, RMT) ベースのネットワークアーキテクチャを使用して、ビデオ品質の表現を得る。抽出された品質表現は線形回帰によって合成され、ビデオレベルの品質指標を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:28:51 GMT)
ChatGPT vs Social Surveys: Probing the Objective and Subjective Human Society [7.3]
我々はChatGPT-3.5を用いてサンプリングプロセスをシミュレートし、2020年の米国人口から6つの社会経済特性を生んだ。我々は、GPTの主観的態度を探るため、所得格差やジェンダーの役割に関する質問に対する回答を分析した。以上の結果から、性別と年齢の一致は、2020年のアメリカにおける実際の人口と一致しているが、人種や教育団体の分布にミスマッチがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:33:37 GMT)
AI-generated text boundary detection with RoFT [7.2]
テキストの書き起こし部分と機械生成部分の境界を検出する方法について検討する。特に,境界検出に対するパープレキシティに基づくアプローチは,RoBERTaモデルの教師付き微調整よりも,ドメイン固有データの特異性に頑健であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:19:35 GMT)
Training Universal Vocoders with Feature Smoothing-Based Augmentation Methods for High-Quality TTS Systems [7.0]
ユニバーサルヴォコーダを訓練するための新しい拡張手法を提案する。音響特性の入力に線形な平滑化フィルタをランダムに適用する。トレーニングと推論のミスマッチを著しく軽減し、合成出力の自然性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:25:54 GMT)
Multi-Task Multi-Modal Self-Supervised Learning for Facial Expression Recognition [7.0]
In-the-wildビデオデータから表情認識のためのマルチモーダル自己教師学習手法を用いる。以上の結果から,マルチモーダル・セルフ・スーパービジョン・タスクが課題に対して大きなパフォーマンス向上をもたらすことが示唆された。トレーニング済みのモデルとソースコードを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:42:07 GMT)
SDE-based Multiplicative Noise Removal [7.0]
乗法ノイズは合成開口レーダ(SAR)、レーザー、光学レンズによって生成された画像に影響を与える。微分方程式に基づく拡散モデルを用いて乗法雑音に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:36:52 GMT)
What is Normal? A Big Data Observational Science Model of Anonymized Internet Traffic [6.9]
プライバシーに配慮した匿名インターネットトラフィックの観測モデルを構築した。 GraphBLASのような高性能グラフライブラリの最近の進歩は、スーパーコンピュータと組み合わせることで、要求される何十兆もの観測の処理を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:34:32 GMT)
Boundless: Generating Photorealistic Synthetic Data for Object Detection in Urban Streetscapes [6.9]
本研究では,高密度都市景観におけるオブジェクト検出のための写真リアルな合成データ生成システムであるBoundlessを紹介する。 Boundlessは、大規模な実世界のデータ収集と手動のグラウンドトルースオブジェクトアノテーション(ラベル付け)を置き換えることができる本研究では、Boundlessが生成したデータセットに基づいて学習したオブジェクト検出モデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:28:10 GMT)
Quantum Hamiltonian Algorithms for Maximum Independent Sets [6.8]
PKアルゴリズムと呼ばれる別のアルゴリズムは、独立集合が創発的PXPモデルの非アーベルゲージ行列によって支配されるメディアグラフ上で拡散することを明らかにする。 2つのアルゴリズムは数学的に等価であるが、PKアルゴリズムはより効率的でリソース節約性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:17:40 GMT)
Path-SAM2: Transfer SAM2 for digital pathology semantic segmentation [6.7]
Path-SAM2はSAM2モデルに初めて適応し,病的セマンティックセグメンテーションの課題に適応する。病理組織学における最大の事前学習型視覚エンコーダ(UNI)とオリジナルのSAM2エンコーダを統合し,病理学に基づく事前知識を付加する。 3つの腺腫の病理データセットにおいて、Path-SAM2は最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:23:00 GMT)
Quantifying uncertainty in lung cancer segmentation with foundation models applied to mixed-domain datasets [6.7]
医用画像基盤モデルは、極小調整で臓器や腫瘍を分割する能力を示している。これらのモデルは通常、タスク固有の分散(ID)データセットで評価される。我々は、自己教師付き学習(SSL)で訓練された複数の基礎モデルの性能を評価するために、計算的に高速なメトリクスの包括的セットを導入した。 SMITは高いF1スコア(LRAD: 0.60, 5Rater: 0.64)と低いエントロピー(LRAD: 0.06, 5Rater: 0.12)を生成し、腫瘍検出率と確実なセグメンテーションを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:29:04 GMT)
Look Into the LITE in Deep Learning for Time Series Classification [6.7]
ディープラーニングモデルは時系列分類の強力なソリューションであることが示されている。我々は,最新のインセプションタイムモデルのパラメータの2.34%しか持たない,boosTing tEchnique (LITE) を用いた TSC の新しいアーキテクチャである Light Inception を提案する。 UCRでトレーニングされたLITEアーキテクチャは、InceptionTimeの2.78倍高速で、CO2と電力の2.79倍消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:53:46 GMT)
An Effective Tag Assignment Approach for Billboard Advertisement [6.4]
私たちはこの問題をビルボードのタグ割り当て問題と呼んでいます。私たちはこれを、One-to-Many Bipartite Matchingと呼ばれる従来の2部マッチングの変種としてモデル化します。スロットにタグを漸進的に割り当てる反復解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 04 Sep 2024 05:36:00 GMT)
Abstractive Text Summarization: State of the Art, Challenges, and Improvements [6.3]
このレビューでは、最先端のメソッド、課題、ソリューション、比較、制限、将来の改善をチャートアップする包括的なアプローチを取り上げる。本論文は,不適切な意味表現,事実整合性,制御可能なテキスト要約,言語間要約,評価指標などの課題を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:39:23 GMT)
Fast, High-Quality and Parameter-Efficient Articulatory Synthesis using Differentiable DSP [6.3]
EMA(Electronic Articulography)のような動脈軌跡は声道フィルタの低次元表現を提供する。本稿では,EMA,F0,ラウドネスから音声を合成できる高速で高品質でパラメータ効率のよいVocoderを提案する。本モデルでは,6.67%の転写単語誤り率(WER)と3.74の平均世論スコア(MOS)を達成し,最新技術(SOTA)ベースラインと比較して1.63%,0.16の改善を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:12:15 GMT)
Multi-language Unit Test Generation using LLMs [6.3]
静的解析を組み込んだジェネリックパイプラインを記述し,コンパイル可能な高カバレッジテストケースの生成においてLCMをガイドする。パイプラインをさまざまなプログラミング言語、特にJavaとPython、そして環境モックを必要とする複雑なソフトウェアに適用する方法を示します。以上の結果から,静的解析によって導かれるLCMベースのテスト生成は,最新のテスト生成技術と競合し,さらに性能も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:46:18 GMT)
Sample what you cant compress [6.2]
拡散に基づく損失の下で、連続エンコーダとデコーダの学習方法を示す。このアプローチは、GANベースのオートエンコーダと比較して、再構築品質が向上する。また, 得られた表現は, 最先端のGANに基づく損失から得られた表現と比較して, 潜時拡散モデルによりモデル化し易いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:42:42 GMT)
Jina-ColBERT-v2: A General-Purpose Multilingual Late Interaction Retriever [6.2]
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） (Wed, 4 Sep 2024 05:09:00 GMT)
From Literature to Practice: Exploring Fairness Testing Tools for the Software Industry Adoption [5.9]
今日の世界では、AIシステムが公平で偏見のないものであることを保証する必要があります。現在の公平性テストツールは、ソフトウェア開発者をサポートするために大幅な改善が必要である。新しいツールは、ユーザーフレンドリで、ドキュメントがよく、さまざまな種類のデータを扱うのに十分な柔軟性を持つべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:23:08 GMT)
How Do You Perceive My Face? Recognizing Facial Expressions in Multi-Modal Context by Modeling Mental Representations [5.9]
本稿では,単純な分類タスクを超越した新しい表情分類手法を提案する。本モデルでは,認識された顔を正確に分類し,文脈で顔を観察する際,人間によって知覚される対応する心的表現を合成する。本研究では,人間の心的表現の近似を効果的に生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:32:40 GMT)
NUMOSIM: A Synthetic Mobility Dataset with Anomaly Detection Benchmarks [5.9]
本稿では,自動ベンチマーク手法の制御,倫理的,多様な環境を提供する合成モビリティデータセットNUMOSIMを紹介する。 NUMOSIMは様々な現実的なモビリティシナリオをシミュレートし、典型的な動作と異常な動作の両方を包含する。 NUMOSIMデータセットへのオープンアクセスと、包括的なドキュメント、評価指標、ベンチマーク結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:31:24 GMT)
The future of cosmological likelihood-based inference: accelerated high-dimensional parameter estimation and model comparison [5.8]
我々は、最近の機械学習とその基盤技術の発展を活用して、宇宙論的な可能性に基づく推論の新しいパラダイムを提唱する。本研究では,37次元および39次元パラメータ空間におけるステージIVサーベイにおける宇宙せん断解析のシミュレーションへの応用を実演する。従来のネストサンプリング手法で計算した手法とよく一致した後部輪郭や証拠を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:10:43 GMT)
Optimal Neural Network Approximation for High-Dimensional Continuous Functions [5.7]
我々は、その近似において任意の精度を達成するために、少なくとも幅$d$、従って少なくとも$d$固有のニューロンを必要とする連続関数の族を示す。これは、$mathcalO(d)$内在ニューロンの要求が、入力次元$d$と線形に成長するという意味で最適であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:18:55 GMT)
Unfolding Videos Dynamics via Taylor Expansion [5.7]
ビデオの自己教師型動的学習戦略について紹介する: インスタンス識別のためのビデオ時間差分法(ViDiDi) ViDiDiは、フレームシーケンスの時間的デリバティブのさまざまな順序を通して、ビデオの異なる側面を観察する。 ViDiDiは、ビデオとその時間微分を一貫した埋め込みにエンコードする単一のニューラルネットワークを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:41:09 GMT)
GCEPNet: Graph Convolution-Enhanced Expectation Propagation for Massive MIMO Detection [5.7]
実数値系をグラフ上のスペクトル信号畳み込みとしてモデル化し,未知変数間の相関を捉えることができることを示す。このような分析に基づいて,より優れた一般化能力を有するグラフ畳み込み型予測伝搬(GCEPNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:43:51 GMT)
Asynchronous Blob Tracker for Event Cameras [5.6]
イベントベースのカメラは、高時間分解能、低レイテンシ、高範囲のために、高速で動く物体を追跡するのに人気がある。本稿では,生イベントをリアルタイムに非同期に追跡する新しいアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは, 難解な照明条件下であっても, 高精度なブロブ追跡, 速度推定, 形状推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:13:40 GMT)
Large Language Models as Efficient Reward Function Searchers for Custom-Environment Multi-Objective Reinforcement Learning [5.6]
大規模言語モデル(LLM)は、強化学習タスクにおける報酬関数の設計に使用できる。本稿では,LLMを効果的にホワイトボックス検索に利用する方法を示す。水中情報収集のRLタスクに,直接のフィードバックや報酬の例を使わずに,このフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:15:14 GMT)
State Machine Mutation-based Testing Framework for Wireless Communication Protocols [5.5]
本稿では,無線プロトコル実装における論理的脆弱性を発見するためのプロトコル状態マシンであるProteusを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:47:39 GMT)
Neural timescales from a computational perspective [5.4]
神経活動の時間スケールは、脳領域内および脳領域で多様であり、実験的観察により、神経活動の時間スケールが動的環境の情報反映を示唆している。ここでは、相補的な視点を採り、計算手法が幅広い経験的観察を定量的かつ検証可能な理論に抽出できる3つの方向を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:16:20 GMT)
Extending Structural Causal Models for Autonomous Embodied Systems [5.3]
我々は、自律的な実施システムと因果推論の分離を橋渡しすることを目指している。まず、そのようなシステムにおける構造因果モデルの統合を制限した課題を特定する。これらの課題に対処するために、構造因果モデルフォーマリズムに対する理論的拡張をいくつか導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:10:23 GMT)
Bioinformatics Retrieval Augmentation Data (BRAD) Digital Assistant [5.3]
本稿では,バイオインフォマティクス検索データ(BRAD)デジタルアシスタントのプロトタイプについて述べる。 BRADは、コード実行からオンライン検索まで、幅広いバイオインフォマティクスタスクを扱うための一連のツールを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:43:14 GMT)
MDNF: Multi-Diffusion-Nets for Neural Fields on Meshes [5.3]
本稿では,空間領域と周波数領域にまたがる多分解能を持つトライアングルメッシュ上でのニューラルフィールドを表現する新しいフレームワークを提案する。ニューラルフーリエフィルタバンク(NFFB)にインスパイアされた我々のアーキテクチャは、より微細な分解能レベルと高い周波数帯域を関連付けることによって周波数領域と周波数領域を分解する。本稿では, 合成RGB関数, UVテクスチャ座標, 正規化など, 多様なニューラルネットワークへの応用を通じて, 本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:08:13 GMT)
SpecMon: Modular Black-Box Runtime Monitoring of Security Protocols [5.2]
我々は、アプリケーションがイベントストリームを取得するのに使用するネットワークと暗号化ライブラリを実装します。次に、これらの観測結果を仕様モデルで有効なトレースにマッチングするために、効率的なアルゴリズムを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:54:29 GMT)
Increasing the Robustness of Model Predictions to Missing Sensors in Earth Observation [5.1]
入力センサドロップアウト(ISensD)とアンサンブルセンサ不変(ESensI)という,マルチセンサシナリオに適した2つの新しい手法について検討した。これらの手法は, モデル予測の頑健さを, センサの欠如に対して効果的に向上させることを示した。アンサンブル・マルチセンサー・モデルはセンサの欠如に対して最も頑丈であることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:01:47 GMT)
In the Search for Optimal Multi-view Learning Models for Crop Classification with Global Remote Sensing Data [5.1]
我々は、光学、レーダー、気象時系列、地形情報を入力データとして提供するCropHarvestデータセットを検証に使用する。我々は,特定の融合戦略に適した最適エンコーダアーキテクチャを同定し,その分類作業に最適な融合戦略を決定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:14:18 GMT)
Pseudo Replay-based Class Continual Learning for Online New Category Anomaly Detection in Additive Manufacturing [5.0]
本稿では,新しい擬似リプレイ型連続学習フレームワークを開発する。クラスインクリメンタル学習とオーバーサンプリングベースのデータ生成を統合している。提案手法の有効性を3つのケーススタディで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:43:48 GMT)
Efficient Classical Shadow Tomography through Many-body Localization Dynamics [4.9]
我々は,多体ローカライゼーションのダイナミクスを基盤とした代替手法を提案する。提案手法は浅部回路に匹敵する高い効率を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:13:15 GMT)
Sorbet: A Neuromorphic Hardware-Compatible Transformer-Based Spiking Language Model [4.9]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はそのエネルギー効率のために有望なソリューションを提供する。ソフトマックスやレイヤー正規化(LN)のような重要な操作は、ニューロモルフィックハードウェア上で実装するのが困難である。よりニューロモルフィックなハードウェア互換なトランスフォーマーベースのスパイク言語モデルであるSorbetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:20:50 GMT)
LLM-Assisted Visual Analytics: Opportunities and Challenges [4.9]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) を視覚分析システム (VA) に統合することを検討する。 LLMがVAにもたらす新たな可能性、特に通常のユースケースを超えてVAプロセスを変更する方法について強調する。 VAタスクで現在のLLMを使用する際の顕著な課題を慎重に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:24:03 GMT)
Certifying Quantum Temporal Correlation via Randomized Measurements: Theory and Experiment [4.8]
擬似密度行列(PDM)を用いた時間量子相関の証明について考察する。 PDMは時間領域への密度行列の拡張であり、負の固有値は時間相関の重要な指標である。我々は,PDMを1つの時間スライス内で仮想的に準備することで,時間的相関検出のための効率的なプロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:40:42 GMT)
MADE-for-ASD: A Multi-Atlas Deep Ensemble Network for Diagnosing Autism Spectrum Disorder [4.7]
本稿では,従来の診断手法と潜在的な自動化ソリューションのギャップを埋める。我々は,脳の機能的磁気共鳴画像(fMRI)データの複数のアトラスを統合するマルチアトラスディープアンサンブルネットワーク,MADE-for-ASDを提案する。提案手法は,ASD診断性能を向上させるための予測ワークフローに,人口統計情報を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:59:59 GMT)
Exploring Sentiment Dynamics and Predictive Behaviors in Cryptocurrency Discussions by Few-Shot Learning with Large Language Models [4.6]
本研究は,暗号通貨に関する議論の中で,予測文,希望音声,レグレト検出行動の分析を行う。そこで我々は,「予測文」という新しい分類手法を導入し,コメントを予測的・予測的・予測的・予測的・予測的・予測的・非予測的カテゴリーに分類する。マティックは、楽観的な予測に対して顕著に高い正当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:02:30 GMT)
UHD-IQA Benchmark Database: Pushing the Boundaries of Blind Photo Quality Assessment [4.6]
固定幅3840ピクセルの6073 UHD-1 (4K)画像からなる画像品質評価データセットを提案する。私たちの作品は、高い技術品質の高度に美的な写真に焦点を当てており、文学のギャップを埋めています。データセットには、クラウドソーシング調査を通じて得られた知覚的品質評価が注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:34:13 GMT)
Preliminary Insights on Industry Practices for Addressing Fairness Debt [4.5]
本研究は,ソフトウェア業界のAIシステムにおいて,ソフトウェアプロフェッショナルがバイアスを特定し,対処する方法について検討する。本稿では,公正性負債に関する最初の証拠を提示し,AIシステムにおける公平性に関連する問題を管理するための構造化ガイドラインの開発基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:18:42 GMT)
Local map Construction Methods with SD map: A Novel Survey [4.5]
本稿では,ローカルマップ認識手法の事前情報としてSDマップの統合の最近の進歩を概観する。この記事は、この分野で広く普及している現在のトレンドと方法論を理解するために研究者を導くことを目的として、関連する問題と今後の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:41:42 GMT)
Heisenberg-limit spin squeezing with spin Bogoliubov Hamiltonian [4.4]
解析的および数値的に、1軸回転するハミルトニアンの基底状態のスピンが実際にハイゼンベルク極限に$J-1$に達することを証明した。双極性スピノル凝縮体、光学格子中の超低温原子、空洞内のスピン、気相中のアルカリ原子における1軸回転ハミルトンのスピン圧縮基底状態を実験的に実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:03:37 GMT)
Semiquantum private comparison based on Bell states without quantum measurements from the classical user [4.4]
本稿では,ベル状態に基づく新しい半量子プライベート比較プロトコルを提案する。 TPは、誰とでも共謀する以外は、ユーザーのプライベート入力を盗むためにあらゆる攻撃を受ける可能性があるという意味で、半正直であると考えられている。提案プロトコルは,ベル状態に基づく従来のSQPCプロトコルをキュービット効率で利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:02:57 GMT)
GT-CausIn: a novel causal-based insight for traffic prediction [4.4]
本稿では,因果関係をグラフ拡散層と時間畳み込みネットワーク層と統合したグラフ空間時間ネットワーク(GT-CausIn)を提案する。 P.EMS-BAYとMETR-LAの2つの実世界の交通データセットで実験が行われ、GT-CausInは中期および長期の予測において最先端のモデルを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:06:58 GMT)
Topological Methods in Machine Learning: A Tutorial for Practitioners [4.3]
トポロジカル機械学習(TML)は、代数的トポロジの技法を利用して複雑なデータ構造を分析する分野である。このチュートリアルは、2つの重要なTMLテクニック、永続的ホモロジーとMapperアルゴリズムの包括的な紹介を提供する。アクセシビリティを高めるために、私たちはデータ中心のアプローチを採用し、読者はこれらのテクニックを関連するタスクに適用したハンズオン体験を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:44:52 GMT)
Object Gaussian for Monocular 6D Pose Estimation from Sparse Views [4.3]
ガウス的手法を用いたスパースビューオブジェクトポーズ推定のための新しいフレームワークであるSGPoseを紹介する。最大10ビューを与えられたSGPoseは、ランダムな立方体から始めることで幾何学的認識表現を生成する。典型的なベンチマーク、特にOcclusion LM-Oデータセットの実験では、SGPoseはスパースビューの制約下であっても既存のメソッドよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:03:11 GMT)
Optimizing Byte-level Representation for End-to-end ASR [4.2]
エンドツーエンド自動音声認識(ASR)のためのバイトレベルの表現を最適化する新しい手法を提案する。バイトレベルの表現は、サポート対象言語の文字集合が大きい場合、大規模なASRシステムでしばしば使用される。この手法を用いて構築されたバイリンガル ASR モデルは,英語/マンダリン宣言タスクにおいて,エラー率の相対的に5% 向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:04:05 GMT)
Quantum Characteristics Near Event Horizons [4.2]
シュワルツシルトブラックホール周辺の量子特性について検討し、様々な量子資源の探索と時空での相互作用について考察する。分析の結果、量子コヒーレンス、大域的および真の多部的絡み合い、一階的コヒーレンス、および異なるシナリオにおける相互情報の興味深い挙動が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:34:34 GMT)
Adversarial Learning for Neural PDE Solvers with Sparse Data [4.2]
本研究では,ロバストトレーニングのためのシステムモデル拡張(Systematic Model Augmentation for Robust Training)という,ニューラルネットワークPDEの普遍的学習戦略を紹介する。モデルの弱点に挑戦し改善することに集中することにより、SMARTはデータスカース条件下でのトレーニング中の一般化エラーを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:18:25 GMT)
Improved Single Camera BEV Perception Using Multi-Camera Training [4.0]
大規模生産において、コスト効率は最適化の目標であり、カメラの使用を減らすことがより重要になる。これにより、低コストのセンサー設定で十分な性能を提供するBEV知覚モデルの開発が問題となる。本研究の目的は,最新のマルチカメラサラウンドビューモデルを用いて,上記の性能低下を極力低減することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:06:40 GMT)
Comprehensive Review and Empirical Evaluation of Causal Discovery Algorithms for Numerical Data [4.0]
因果解析は、様々な分野における現象の根本原因を理解する上で不可欠な要素となっている。因果発見アルゴリズムに関する既存の文献は、一貫性のない方法論で断片化されている。包括的な評価の欠如、すなわちデータ特性は、ベンチマークアルゴリズムにおいて共同で解析されることがしばしば無視される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:13:03 GMT)
Design and Evaluation of Camera-Centric Mobile Crowdsourcing Applications [3.9]
このプロジェクトでは,アプリケーション設計がユーザのコントリビューション意欲や,取得したデータの量や品質にどのように影響するかを理解する。我々はカメラベースのモバイルクラウドソーシングアプリケーションの3つのバージョンを設計した。その結果,高いレベルのユーザラベリングがコントリビューションの削減につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:10:35 GMT)
Hadamard Row-Wise Generation Algorithm [3.9]
本稿では,特定のアダマール列を生成するための効率的なアルゴリズムを提案する。本手法は需要に応じて$i$-th行を生成し,計算資源を大幅に削減する。このアプローチは、一度に1行しか必要としない単一ピクセルイメージングシステムに特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:14:48 GMT)
Fast algorithms to improve fair information access in networks [3.8]
ソーシャルネットワークにおける情報アクセスを改善するために,新しい10種類のスケーラブルアルゴリズムを開発し,評価する。我々は,新しい性能指標とネットワークのベンチマークコーパスを導入する。我々の新しいスケーラブルなアルゴリズムは、最先端のアルゴリズムと桁違いの速さで競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:36:39 GMT)
Coupling AI and Citizen Science in Creation of Enhanced Training Dataset for Medical Image Segmentation [3.7]
我々は、AIとクラウドソーシングを組み合わせた堅牢で汎用的なフレームワークを導入し、医療画像データセットの品質と量を改善する。当社のアプローチでは,多様なクラウドアノテータのグループによる医療画像のラベル付けを効率的に行うことができる,ユーザフレンドリーなオンラインプラットフォームを活用している。我々は、生成AIモデルであるpix2pixGANを使用して、リアルな形態的特徴をキャプチャする合成画像を用いてトレーニングデータセットを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:22:54 GMT)
Federated Quantum-Train with Batched Parameter Generation [3.7]
我々は、QTモデルをフェデレートラーニングに統合する、Federated Quantum-Train(QT)フレームワークを紹介する。提案手法は, 一般化誤差を低減しつつ, 量子ビット使用量を19から8キュービットまで大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:39:11 GMT)
A shallow dive into the depths of non-termination checking for C programs [3.4]
Unintended Non-Termination (NT) は、現実世界のソフトウェア開発において一般的である。実世界のソフトウェアにも有効であるNTチェックのための健全で効率的な手法を提案する。幅広いソフトウェアベンチマーク実験により、この手法が最先端のNTチェッカーより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:47:46 GMT)
DNN-GDITD: Out-of-distribution detection via Deep Neural Network based Gaussian Descriptor for Imbalanced Tabular Data [3.4]
本研究では,DNN-GDITD(Deep Neural Network-based Gaussian Descriptor for Im Balanced Tabular Data)という新しいOOD検出アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは任意のDNNの上に置かれ、球面決定境界を用いた不均衡データのより良い分類とOOD検出を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:25:28 GMT)
A Comparative Study on Large Language Models for Log Parsing [3.4]
ログ解析を行うための最先端の大規模言語モデルの現状について検討する。我々は2つの異なるプロンプトアプローチを設計し、16の異なるプロジェクトにわたる1,354のログテンプレートにLSMを適用する。 CodeLlamaはGPT-3.5よりも10%多くのログテンプレートを抽出しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:46:31 GMT)
Real-Time Dynamic Scale-Aware Fusion Detection Network: Take Road Damage Detection as an example [3.3]
道路被害検知(RDD)は,都市部における日常のメンテナンスと安全のために重要である。現在のUAVベースのRDD研究は、まだ多くの課題に直面している。背景干渉を自動的に除去できるマルチスケール適応道路損傷検出モデルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:03:47 GMT)
UnLearning from Experience to Avoid Spurious Correlations [3.3]
我々は,突発的相関の問題に対処する新しいアプローチを提案する: 経験から学ぶ(ULE) 本手法は,生徒モデルと教師モデルという,並列に訓練された2つの分類モデルを用いた。提案手法は,Waterbirds,CelebA,Spawrious,UrbanCarsの各データセットに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:06:44 GMT)
Accelerating Large Language Model Training with Hybrid GPU-based Compression [3.2]
MPIライブラリはメッセージサイズを大幅に削減し、相互接続帯域幅を活用することが証明されている。分散大言語モデル(LLM)学習における圧縮支援型MPI集団の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:05:30 GMT)
Shedding Light on the Future: Exploring Quantum Neural Networks through Optics [3.2]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は、急速に発展する量子機械学習分野において、新興技術として重要な役割を果たす。本稿では,QNNの概念とその物理的実現,特に量子光学に基づく実装について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:49:57 GMT)
Large Language Models for Explainable Decisions in Dynamic Digital Twins [3.2]
動的データ駆動型Digital Twins(DDT)は、インフォームドな意思決定を可能にし、基盤となるシステムのための最適化プラットフォームを提供する。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いてDDTの説明可能性プラットフォームを提案する。ドメイン固有の知識ベースを活用することにより、システムの意思決定に関する自然言語の説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:00:56 GMT)
A unified theory and statistical learning approach for traffic conflict detection [3.1]
本研究では,交通競合検出のための統一理論と統計的学習手法を提案する。競合検出は、日々の相互作用における極端な事象の統計的学習によって、このリスクを評価するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:11:56 GMT)
(Implicit) Ensembles of Ensembles: Epistemic Uncertainty Collapse in Large Models [3.1]
疫学的な不確実性は、安全クリティカルなアプリケーションとアウト・オブ・ディストリビューション検出タスクに不可欠である。深層学習モデルのパラドックス現象を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:45:55 GMT)
Multi-Head Attention Residual Unfolded Network for Model-Based Pansharpening [2.9]
展開融合法は、ディープラーニングの強力な表現能力とモデルベースアプローチの堅牢性を統合する。本稿では,衛星画像融合のためのモデルに基づく深部展開手法を提案する。 PRISMA、Quickbird、WorldView2データセットの実験結果から、本手法の優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:05:00 GMT)
A Large-Scale Survey of Password Entry Practices on Non-Desktop Devices [2.9]
パスワードマネージャを使わずにデバイスにパスワードを入力することは、よくあることであり、大きなユーザビリティの課題が伴う。これらの課題により、ユーザーはパスワードを弱め、入力の容易さを高めることができる。本稿は、今後の研究がこれらの課題にどう対処できるかを議論し、ユーザーが生成されたパスワードを採用することを奨励するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:28:36 GMT)
EBIC: an open source software for high-dimensional and big data biclustering analyses [2.9]
本稿では,遺伝データをマイニングする次世代ビクラスタリングアルゴリズムであるEBICの最新のリリースを紹介する。この論文の主な貢献は、ビッグデータのサポートを追加し、大規模なゲノムデータマイニング分析を効率的に実行できるようにすることである。 EBICは、436,444行のDNAメチル化データセットを含む、さまざまなサイズのデータセットに適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:25:52 GMT)
A Sentence is Worth a Thousand Pictures: Can Large Language Models Understand Hum4n L4ngu4ge and the W0rld behind W0rds? [2.7]
LLM(Large Language Models)は、人間の言語的パフォーマンスに関する主張と関連付けられている。対象認知システムの理論的に有意な表現としてLLMの寄与を分析する。我々は,より高い処理レベルからのトップダウンフィードバックを通じて,モデルが全体像を見る能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:27:05 GMT)
Meal-taking activity monitoring in the elderly based on sensor data: Comparison of unsupervised classification methods [2.7]
本研究の目的は、K-Means、GMM、DBSCAN技術を組み合わせて食事摂取活動の識別を強化することである。 The Davies-Bouldin Index (DBI) for the optimal meal taking activity clustering, the results shows that K-Means is the best solution。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:01:51 GMT)
A Hybrid Framework for Spatial Interpolation: Merging Data-driven with Domain Knowledge [2.7]
本稿では,データ駆動型空間依存性特徴抽出とルール支援型空間依存性関数マッピングを統合したハイブリッドフレームワークを提案する。 2つの比較アプリケーションシナリオにおいて、我々のフレームワークの優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:48:52 GMT)
RT-Surv: Improving Mortality Prediction After Radiotherapy with Large Language Model Structuring of Large-Scale Unstructured Electronic Health Records [2.6]
本研究では、構造化されていない電子健康記録(EHR)データを構造化する大規模言語モデル(LLM)の可能性について検討する。 yonsei Cancer Centerにおける放射線療法(RT)を施行した34,276例のデータを分析した。生存予測モデルは統計的、機械学習、ディープラーニングアプローチを用いて開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:47:08 GMT)
Evaluation Study on SAM 2 for Class-agnostic Instance-level Segmentation [2.6]
Segment Anything Model (SAM) は自然界において強力なゼロショットセグメンテーション性能を示した。最近リリースされたSegment Anything Model 2 (SAM2)は、画像セグメンテーション機能に対する研究者の期待をさらに高めた。この技術レポートはSAM2ベースのアダプタの出現を加速させ,クラスに依存しないインスタンスセグメンテーションタスクにおいて,大規模ビジョンモデルの性能向上を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:35:09 GMT)
SparQ Attention: Bandwidth-Efficient LLM Inference [2.5]
SparQ Attentionは、大規模言語モデルの推論スループットを向上させる技術である。注意データ転送において,SparQの注意力は,精度の低下を伴わずに最大8倍の節約率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:04:52 GMT)
A Systematic Bias of Machine Learning Regression Models and Its Correction: an Application to Imaging-based Brain Age Prediction [2.5]
継続的成果のための機械学習モデルは、しばしば体系的にバイアスのある予測をもたらす。大きな評価結果の予測は負のバイアスを受ける傾向がある(実際の値の過小評価) 小さく評価された結果のものは、正にバイアス(実際の値を過大評価する)される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:08:49 GMT)
Formalizing the Cryptographic Migration Problem [2.5]
量子後暗号への移行は、現代のシステムのセキュリティを維持するためにますます重要になっている。本稿では,暗号マイグレーション問題の形式的定義を紹介し,その複雑さを適切な有向グラフモデルを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:24:39 GMT)
Characterizing the Inter-Core Qubit Traffic in Large-Scale Quantum Modular Architectures [2.5]
大規模回路におけるモノリシック・テンポラル・コア間通信の時代の先駆的な特徴について述べる。プログラムは、最大1000量子ビットをサポートする全対全接続コアアーキテクチャで実行される。実証結果に基づいて,量子回路をマルチコアプロセッサにマッピングするための一連のガイドラインを提供し,大規模マルチコアアーキテクチャのベンチマークの基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:46:05 GMT)
Variational Mode Decomposition and Linear Embeddings are What You Need For Time-Series Forecasting [2.1]
変動モード分解(VMD)は、データを異なるモードに分解することでボラティリティを緩和する有望な手法として登場した。本研究では,線形モデルとVMDを統合し,ロバストな予測フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:28:34 GMT)
PUB: Plot Understanding Benchmark and Dataset for Evaluating Large Language Models on Synthetic Visual Data Interpretation [2.1]
本稿では,データ視覚化における大規模言語モデルの習熟度を評価するために設計された,新しい合成データセットを提案する。我々のデータセットは、制御されたパラメータを使って生成され、潜在的な現実世界シナリオの包括的カバレッジが保証されます。我々は、画像中の視覚データに関連する質問を多モーダルテキストプロンプトを用いて、いくつかの最先端モデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:19:17 GMT)
Interacting Multiple Model-based Joint Homography Matrix and Multiple Object State Estimation [2.1]
IMMジョイントホモグラフィー状態推定(IMM-JHSE)を提案する。 IMM-JHSEは、カメラモーション補償技術が予測トラック位置に与える影響を除去する。 IMM-JHSEは、DanceTrackとKITTI-carデータセットに関連する技術を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:29:24 GMT)
Predicting Drug-Gene Relations via Analogy Tasks with Word Embeddings [2.1]
そこで本研究では,BioConceptVecの埋め込みには薬物遺伝子関係に関する情報が含まれており,類似の計算によって薬剤の標的遺伝子を予測することができることを示す。提案手法はGPT-4のような大規模言語モデルに匹敵する薬物遺伝子関係の予測性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:22:41 GMT)
Efficient $(3,3)$-isogenies on fast Kummer surfaces [2.0]
高速クンマー曲面間の$(N,N)$-異種性の別の導出を与える。得られたアルゴリズムは以前の$(N,N)$-isogenyアルゴリズムよりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:06:13 GMT)
Can Your Generative Model Detect Out-of-Distribution Covariate Shift? [2.0]
条件付き正規化フロー(cNFs)を用いてOODセンサデータを検出する新しい手法を提案する。 CIFAR10 対 CIFAR10-C と ImageNet200 対 ImageNet200-C では,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:27:56 GMT)
Interpretable Cyber Threat Detection for Enterprise Industrial Networks: A Computational Design Science Approach [1.9]
我々は、IS計算設計科学パラダイムを用いて、企業レベルのISのための2段階のサイバー脅威検出システムを開発した。第1段階は、改良された生成逆ネットワークを用いて合成産業ネットワークデータを生成する。第2段階は、新しい双方向ゲートリカレントユニットと、効果的な脅威検出のための改良された注意機構を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:54:28 GMT)
Spiking Wavelet Transformer [1.9]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来のディープラーニングに代わるエネルギー効率の高い代替手段を提供する。 SNNの変換器は精度が保証されているが、高周波パターンの学習に苦労している。本研究では、スパイク駆動方式で包括的空間周波数特徴を効果的に学習する無注意アーキテクチャであるSpking Wavelet Transformer(SWformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:57:24 GMT)
Quantification of stylistic differences in human- and ASR-produced transcripts of African American English [1.8]
動詞と非動詞の区別は、ASRのパフォーマンス評価において重要な役割を果たす。アフリカン・アメリカン・イングリッシュ・スピーチの10時間における6つの転写版と4つのASRと2つのASRのスタイリスティックな違いを分類した。本稿では,これらのカテゴリ間の相互作用と,単語誤り率による書き起こしの精度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:18:59 GMT)
From Lab to Field: Real-World Evaluation of an AI-Driven Smart Video Solution to Enhance Community Safety [1.8]
本稿では、現実世界の安全性を高めるために設計されたAI対応スマートビデオソリューション(SVS)を採用し、評価する。このシステムは既存のインフラストラクチャカメラネットワークと統合され、AIの最近の進歩を活用して簡単に採用できる。この記事では、AIアルゴリズムがカメラレベルでの異常な振る舞いをリアルタイムで検出した瞬間から、ステークホルダーが通知を受け取るまでのエンドツーエンドのレイテンシを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:06:20 GMT)
Enhancing Dialogue Generation in Werewolf Game Through Situation Analysis and Persuasion Strategies [1.8]
本稿では,LLMをベースとしたWerewolf Game AIを提案する。様々な説得戦略が採用され、他のプレイヤーを効果的にその行動に合わせるように説得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:24:08 GMT)
Pre-processing and Compression: Understanding Hidden Representation Refinement Across Imaging Domains via Intrinsic Dimension [1.7]
医用画像モデルは,ネットワークの早期に表現IDがピークとなることを示す。また、このピーク表現IDと入力空間内のデータのIDとの強い相関関係も見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:52:59 GMT)
Electrical control of topological 3Q state in an intercalated van der Waals antiferromagnet [1.7]
Van der Waals(vdW)磁石は、様々な興味深い位相をカバーする新しい機会の道を開いた。 Co2/3TaS2-アンインターカレートされた金属vdW反強磁性体は、成長する材料リストへの最新の重要な付加物の一つである。慎重なバルク特性は、CoxTaS2の基底状態が1/3未満の3Q四面体構造であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:47:19 GMT)
Obsidian: Cooperative State-Space Exploration for Performant Inference on Secure ML Accelerators [1.7]
本稿では,MLカーネルからセキュアなMLアクセラレータへの最適マッピングを見つけるための最適化フレームワークを提案する。クラウドでは20.5%,エッジデプロイメントでは8.4%,エネルギ改善では24%,エネルギ改善では19%となっている。サイクル精度モデルにより、クラウドでは9.1%、エッジでは12.2%のレイテンシが減少し、エネルギー効率は13.8%と13.1%になった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:35:18 GMT)
Automatic facial axes standardization of 3D fetal ultrasound images [1.5]
本研究は, 3D USにおける胎児の顔面軸/平面の標準化に, 臨床医を支援するAI駆動型ツールを提案する。使用するデータセットは、妊娠20週から35週の間に取得された、胎児の顔の3D画像1180枚で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:45:32 GMT)
Can AI Replace Human Subjects? A Large-Scale Replication of Psychological Experiments with LLMs [1.5]
GPT-4は76.0パーセントの主効果と47.0パーセントの相互作用効果の再現に成功した。 GPT-4の再現された信頼区間は、元の効果の大きさを含み、ほとんどの再現された効果の大きさは、元の研究の95%の信頼区間を超える。我々の研究は、心理学研究における強力なツールとしてのLLMの可能性を示しているが、AIによる知見の解釈には注意が必要であることも強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:21:07 GMT)
Governing dual-use technologies: Case studies of international security agreements and lessons for AI governance [1.5]
国際AIガバナンス協定や機関は、先進的なAIからグローバルなセキュリティリスクを減らす上で重要な役割を果たす可能性がある。我々は歴史的・現代国際安全保障協定のケーススタディを行った。 a)目的,(b)コアパワー,(c)ガバナンス構造,(d)非コンプライアンスの4つの重要な領域について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:56:59 GMT)
Entangled states from arborescent knots [1.5]
このような結び目からベル状態、GHZ状態、クラスター状態を構築することができることを示す。後者は、測定ベースの量子コンピュータの基盤を形成するため、特に興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:45:23 GMT)
Navigating the Maize: Cyclic and conditional computational graphs for molecular simulation [1.4]
多くの計算化学と分子シミュレーションの要素をグラフとして表すことができる。本研究では,フローベースプログラミングの原理に基づいて,循環型および条件付きグラフのためのワークフローマネージャを開発する。計算薬物設計における動的能動的学習課題におけるツールの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:28:52 GMT)
AdvSecureNet: A Python Toolkit for Adversarial Machine Learning [1.4]
AdvSecureNetは、敵対的機械学習のためのPyTorchベースのツールキットである。 CLIとAPIインターフェースと外部YAML設定ファイルの両方をサポートする最初のツールキットである。このプロジェクトは、GitHub上のオープンソースプロジェクトとして利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:47:00 GMT)
EnsLoss: Stochastic Calibrated Loss Ensembles for Preventing Overfitting in Classification [1.4]
経験的リスク最小化フレームワーク内で損失関数を結合する新しいアンサンブル手法,すなわちEnsLossを提案する。まず、損失のCC条件を損失導関数に変換し、明示的な損失関数の必要性を回避した。理論的には、我々のアプローチの統計的一貫性を確立し、その利点に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:26:58 GMT)
Graph-Based Bidirectional Transformer Decision Threshold Adjustment Algorithm for Class-Imbalanced Molecular Data [1.3]
本稿では,Merriman-Bence-Osher(MBO)アプローチと双方向トランスフォーマーを組み合わせたBTDT-MBOアルゴリズムを提案する。提案手法は,クラス不均衡に対処するために,MBOアルゴリズムの分類しきい値に調整を組み込むだけでなく,自己教師あり学習のための注意機構に基づく双方向トランスフォーマー手法を用いる。提案手法は6つの分子データセットを用いて検証し,他の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:57:47 GMT)
A Sequential Decision-Making Model for Perimeter Identification [1.3]
周囲の識別は、指定された領域またはゾーンの境界を確認し、トラフィックフローの監視、制御、最適化を必要とする。これらの範囲を正確に定義するためには様々な手法や技術が存在するが、効率的な問題記述のためには、専門的な機器、正確なマッピング、包括的なデータを必要とすることが多い。本稿では,リアルタイムに効率的に動作し,一般にアクセス可能な情報のみを必要とする周辺探索のためのシーケンシャルな意思決定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:11:39 GMT)
Privacy-aware Berrut Approximated Coded Computing for Federated Learning [1.2]
フェデレートラーニングスキームにおけるプライバシを保証するためのソリューションを提案する。本提案は,Secret Sharing設定に適応したBerrut Approximated Coded Computingに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:16:46 GMT)
How DREAMS are made: Emulating Satellite Galaxy and Subhalo Populations with Diffusion Models and Point Clouds [1.2]
暗黒物質ハロー上に銀河・サブハロスを描くための変分拡散モデルと変圧器に基づく生成フレームワークNeHODを提案する。それぞれのハロについて、NeHODは中心銀河と衛星銀河の位置、速度、質量、濃度を予測する。本モデルでは,シミュレーションパラメータの関数として,サブハロ特性間の複雑な関係を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:00:00 GMT)
Reduction of Finite Sampling Error in Quantum Krylov Subspace Diagonalization [1.2]
この研究は、射影ハミルトニアンの行列要素の測定におけるサンプリング誤差の定量化に焦点を当てている。量子回路の繰り返しに対する所定の予算でサンプリング誤差を最小化する2つの測定方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:06:06 GMT)
Graph Retrieval Augmented Trustworthiness Reasoning [1.2]
エージェントの信頼性推論を促進するために,グラフ検索強化推論(GRATR)フレームワークを導入する。 GRATRは動的信頼性グラフを構築し、明らかな情報でリアルタイムで更新する。以上の結果から, GRATRは勝利率を30%以上上回り, より優れた推算性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:00:25 GMT)
Leveraging Interpretability in the Transformer to Automate the Proactive Scaling of Cloud Resources [1.1]
我々は、エンドツーエンドのレイテンシ、フロントエンドレベルの要求、リソース利用の関係をキャプチャするモデルを開発する。次に、開発したモデルを使用して、エンドツーエンドのレイテンシを予測します。マイクロサービスベースのアプリケーションのメリットを示し、デプロイメントのロードマップを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:03:07 GMT)
R2GQA: Retriever-Reader-Generator Question Answering System to Support Students Understanding Legal Regulations in Higher Education [1.0]
R2GQAシステムは、Document Retriever、Machine Reader、Answer Generatorの3つの主要コンポーネントで構成されている。本稿では,ViRHE4QAデータセット上のR2GQAシステムにおける各モジュールの設計と実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:12:30 GMT)
CONClave -- Secure and Robust Cooperative Perception for CAVs Using Authenticated Consensus and Trust Scoring [1.0]
ConClaveは、自動運転車における協調的な認識のための包括的なセキュリティと信頼性を提供する。 ConClaveは、セキュリティ欠陥の防止、比較的小さな検知障害の検出、CAVにおける協調認識の堅牢性と正確性の向上において、大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:42:40 GMT)
Low-characteristic-impedance superconducting tadpole resonators in the sub-gigahertz regime [1.0]
共平面導波路の一端に短絡し、他方端に大きな平行平板コンデンサを配置し、簡易で多目的な共振器の設計を実証する。これらのタドポール共振器は、チップのフットプリントを小さく保ちながら、低周波数・低文字インピーダンスを必要とするアプリケーションに適していると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:26:41 GMT)
Stacked ensemble\-based mutagenicity prediction model using multiple modalities with graph attention network [1.0]
変異原性は、様々なネガティブな結果をもたらす遺伝子変異と関連しているため、懸念される。本研究では,新しいアンサンブルに基づく変異原性予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:23:10 GMT)
Detecting Calls to Action in Multimodal Content: Analysis of the 2021 German Federal Election Campaign on Instagram [0.9]
本研究では,2021年のインスタグラム選挙キャンペーンにおいて,Calls to Actionの自動分類について検討した。我々は、細調整されたBERTモデルとOpenAIのGPT-4モデルを用いて、2,208件のInstagramストーリーと712件の投稿を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:23:50 GMT)
Optimal sampling for least-squares approximation [0.9]
ランダムサンプルから(重み付けされた)最小二乗近似の解析において、クリスティーフェル関数を重要な量として導入する。ほぼ最適なサンプル複雑性を持つサンプリング戦略を構築するためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:06:23 GMT)
RTFM: How hard are IoT platform providers making it for their developers? [0.9]
私たちは9つのIoTメーカを調査して、3つのセキュリティ機能を実装するためのガイダンスを調査しました。セキュリティ機能の採用を望むなら、開発者をサポートするためにもっと多くのことを行う必要があることに気付きます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:06:40 GMT)
SNNAX -- Spiking Neural Networks in JAX [0.8]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)シミュレータは、生物学的にインスパイアされたモデルとニューロモルフィックなハードウェアアーキテクチャをプロトタイプするために必要なツールである。我々は、PyTorchのような直感性とJAXのような実行速度で、このようなモデルをシミュレートし、訓練するためのJAXベースのフレームワークSNNAXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:14:14 GMT)
Hong-Ou-Mandel Interference in a temporal-average-inversion-symmetric chain [0.8]
Su-Schrieffer-Heeger 連鎖における可変ビームスプリッタとHong-Ou-Mandel干渉の実装方法を示す。また、チューニング可能なビームスプリッター(50:50ドル)を介して香港・ウー・マンデル干渉を観測し、空間的に絡み合った2粒子NOON状態を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:42:35 GMT)
Small noise analysis for Tikhonov and RKHS regularizations [0.8]
我々は、TikhonovとRKHSの正規化におけるノルムの効果を評価するための小さなノイズ分析フレームワークを構築した。この枠組みは, 低雑音域における正規化推定器の収束率について検討し, 従来のL2正則化器の潜在的な不安定性を明らかにする。驚くべき洞察は、これらの分数RKHSによる過度な平滑化は、常に最適な収束率をもたらすということである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:24:25 GMT)
Validation of musculoskeletal segmentation model with uncertainty estimation for bone and muscle assessment in hip-to-knee clinical CT images [0.8]
本研究の目的は,大腿部および大腿部のボリュームMSKセグメンテーションにおける深部学習モデルの改善について検証することであった。モデルでは,すべてのセグメンテーション精度と構造体積/密度評価指標に関して,全体的な改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:49:35 GMT)
NUDGE: Lightweight Non-Parametric Fine-Tuning of Embeddings for Retrieval [0.8]
既存のアプローチは、事前訓練されたモデル自体を微調整するか、より効率的に、事前訓練されたモデルの出力を変換するためにアダプタモデルを訓練する。 NUDGEは、新しい非パラメトリック埋め込みファインチューニングアプローチのファミリーである。 NUDGEは、$k$-NN検索の精度を最大化するために、データレコードの埋め込みを直接修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:10:36 GMT)
ResiLogic: Leveraging Composability and Diversity to Design Fault and Intrusion Resilient Chips [0.7]
本稿では, レジリエンスに対する3つの関連する攻撃(分布, 粒子, 複合攻撃)を考慮に入れた脅威モデルについて述べる。 textitDiversity by Composability を利用した textttResiLogic フレームワークを導入する。異なる粒度レベルでのこのアプローチを用いることで,thisttResiLogicにおける回路設計のレジリエンスを5倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:18:43 GMT)
Word and Phrase Features in Graph Convolutional Network for Automatic Question Classification [0.7]
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を利用した質問の固有構造をモデル化する手法を提案する。質問をグラフとして表現することにより、GCNが言語間の相互接続性からより効果的に学習できるようにする。以上の結果から,GCNは句ベースの特徴を付加したものであり,より正確で文脈に配慮した質問分類のための有望な解であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:13:30 GMT)
Scalable Glacier Mapping using Deep Learning and Open Earth Observation Data Matches the Accuracy of Manual Delineation [0.7]
Glacier-VisionTransformer-U-Net (GlaViTU) は畳み込み変換型ディープラーニングモデルである。合成開口レーダデータ、すなわち後方散乱と干渉コヒーレンスを追加することで、利用可能なすべての領域の精度が向上する。世界中の氷河の9%をカバーするベンチマークデータセットをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:59:10 GMT)
AI-Assisted Cervical Cancer Screening [0.7]
低所得国と中所得国(LMICs)の資源制約環境では、視覚検査が最も有効な頸がん検診試験である。カメラやスマートフォンを統合するさまざまなハンドヘルドデバイスは、最近、VIA中に頚部画像をキャプチャし、遠隔医療やAIモデルによる意思決定を支援するために研究されている。本稿では,スマートフォンをベースとしたAI支援システムを構築するためのエンド・ツー・エンドの設計プロセスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:17:15 GMT)
Harnessing graph state resources for robust quantum magnetometry under noise [0.7]
本研究は, 量子磁気学における対称グラフ状態資源を用いた測定精度の向上に焦点をあてる。その結果, 単発および複数発のラーモア周波数の推定において有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:39:46 GMT)
Physically constrained quantum clock-driven dynamics [0.7]
本稿では,現実的な量子フレームワーク内でのエンジンクロックダイナミクスの完全な量子記述について述べる。これは、量子力学の領域において意味のある時間演算子を定義するという、より深くより基本的な課題に対処することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:30:47 GMT)
The Need for Guardrails with Large Language Models in Medical Safety-Critical Settings: An Artificial Intelligence Application in the Pharmacovigilance Ecosystem [0.7]
大規模言語モデル(LLM)は、特定の種類の知識処理を効果的にスケールする能力を備えた有用なツールである。しかし、高リスクで安全に重要な領域への展開は、特に幻覚の問題など、ユニークな課題を生んでいる。これは特に、不正確さが患者を傷つける可能性がある薬物の安全性のような設定に関係している。我々は、特定の種類の幻覚と薬物安全性のエラーを軽減するために特別に設計されたガードレールのコンセプトスイートを開発し、実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:16:05 GMT)
Fair Minimum Representation Clustering via Integer Programming [0.7]
クラスタリングは、データをクラスタの集合に分割することを目的とした教師なしの学習タスクである。本稿では,各群が最小表現レベルを持つ必要があるという制約を伴って,k平均とkメダニアンのクラスタリング問題を考察する。フェアネス制約を直接組み込んだ,MiniReLと呼ばれる交代最小化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:13:40 GMT)
TS-EoH: An Edge Server Task Scheduling Algorithm Based on Evolution of Heuristic [0.7]
本稿では,EC理論と進化的アルゴリズムに基づく新しいタスクスケジューリング手法を提案する。実験の結果,タスクスケジューリングアルゴリズムは従来の強化学習法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:00:32 GMT)
Towards Understanding Neural Collapse: The Effects of Batch Normalization and Weight Decay [0.7]
ニューラル・コラプス(Neural Collapse, NC)は、深層ニューラルネットワークの終端で最近観測された幾何学的構造である。我々は,バッチ正規化(BN)と重量減衰(WD)がNCの出現に重大な影響を及ぼすことを示した。実験では, モデルがBN, 適切なWD値, 損失の低減, 最終層特徴ノルムの低下により, NCの存在感が強くなることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:32:34 GMT)
The polygon relation and subadditivity of entropic measures for discrete and continuous multipartite entanglement [0.7]
エントロピーの多角形関係と部分付加率の関係について検討した。我々の研究は多粒子状態の豊富な構造をよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:43:27 GMT)
Depth-guided NeRF Training via Earth Mover's Distance [0.7]
我々は、NeRF監視のための深度における不確実性に対する新しいアプローチを提案する。既訓練拡散モデルを用いて,デノナイジング過程における深度予測と不確かさの把握を行う。我々の深度誘導型NeRFは、標準深度測定値のすべてのベースラインを大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:45:38 GMT)
Conformal Prediction in Dynamic Biological Systems [0.6]
不確実性定量化(英: Uncertainty Quantification、UQ)は、計算モデル予測における信頼度を体系的に決定し、特徴づける過程である。ここでは、決定論的非線形常微分方程式で表される動的モデルに焦点を当てる。本稿では,共形推論手法を用いて,漸近的でない保証を提供する2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:20:27 GMT)
Weakly Supervised Intracranial Hemorrhage Segmentation with YOLO and an Uncertainty Rectified Segment Anything Model [0.6]
頭蓋内出血(ICH)は、治療成績と生存率を改善するために、迅速かつ正確な診断を必要とする生命予後である。近年, 教師付き深層学習の進歩により, 医用画像の解析が大幅に向上した。大量の専門家準備セグメンテーションデータの必要性を軽減するため、我々は弱い教師付きICHセグメンテーション法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:17:22 GMT)
A Unifying View of Fermionic Neural Network Quantum States: From Neural Network Backflow to Hidden Fermion Determinant States [0.6]
我々は、これら全てをNNBFの枠組みでキャストするフェルミオン性神経量子状態の統一的なビューを開発する。より大きい$r$の波動関数はより大きな空間にまたがり、より単純で直接的なSPOの更新はより表現力があり、よりエネルギッシュなものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:04:20 GMT)
Oddballness: universal anomaly detection with language models [0.5]
本手法は,言語モデルによって生成される確率を考察するが,低自由度トークンに焦点をあてるのではなく,この論文で導入された新しい指標である奇数性を考える。完全に教師なしの設定が仮定された場合, ランダム性は, 単に低次事象を考慮すればよいという文法的誤り検出タスクを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:31:20 GMT)
Quantum Backtracking in Qrisp Applied to Sudoku Problems [0.5]
任意のバックトラックインスタンスに対して量子ステップ演算子を実装するための詳細な命令を提供する。深さnのバイナリバックトラックツリーの単一の制御ディフューザに対して、我々の実装では、たった6n+14$ CXゲートしか必要としない。これは、この一般化のコンパイル可能な実装の最初の例であり、量子ソフトウェア工学における重要な、そしてエキサイティングな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:59:16 GMT)
The Fault in our Stars: Quality Assessment of Code Generation Benchmarks [0.5]
我々は、異なるコード生成モデルの性能を比較するために使用されるベンチマークの中で、プロンプトの品質について、第一種研究を行う。 9つのコード生成ベンチマークから3,566のプロンプトを分析し、その中の品質問題を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:10:47 GMT)
SALLM: Security Assessment of Generated Code [0.5]
本稿では,セキュアなコードを体系的に生成する大規模言語モデルの能力をベンチマークするフレームワークであるSALLMについて述べる。フレームワークには3つの主要なコンポーネントがある。セキュリティ中心のPythonプロンプトの新たなデータセット、生成されたコードを評価するための評価テクニック、セキュアなコード生成の観点からモデルのパフォーマンスを評価するための新しいメトリクスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:37:11 GMT)
Generative artificial intelligence for computational chemistry: a roadmap to predicting emergent phenomena [0.5]
このパースペクティブは、生成AIと計算化学の両方における概念の構造化された概要を提供する。次に、オートエンコーダ、生成的敵ネットワーク、強化学習、フローモデル、言語モデルなど、広く使われているジェネレーティブAIメソッドをカバーする。重要な焦点は、これらの手法が真に予測される前に直面する課題、特に創発的な化学現象を予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:02:27 GMT)
A Novel Approach to Classify Power Quality Signals Using Vision Transformers [0.5]
本稿では、視覚変換器(ViT)モデルに基づく電力品質乱れ(PQD)分類の新しいアプローチを提案する。実験の結果,提案手法はPQD分類精度が98.28%, 97.98%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:11:02 GMT)
Progress in Trapped-Ion Quantum Simulation [0.5]
トラップイオンは長いコヒーレンス時間と高い忠実度、プログラム可能な量子演算を提供する。デジタル(ゲートベースの)量子シミュレーションは、トラップされたイオンハードウェア機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:00:02 GMT)
Subspace-thermal discrete time crystals from phase transitions between different n-tuple discrete time crystals [0.5]
駆動周期の任意の倍数に対応する新しいフロケット時間結晶モデルを提案する。これらの周期の異なる時間結晶間の遷移は、サブスペース-熱的離散時間結晶と呼ばれる新しい物質相をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:19:43 GMT)
A Data Selection Approach for Enhancing Low Resource Machine Translation Using Cross-Lingual Sentence Representations [0.4]
本研究は,既存のデータセットが特に騒々しい英語-マラティー語対の事例に焦点を当てた。データ品質問題の影響を軽減するために,言語間文表現に基づくデータフィルタリング手法を提案する。その結果,IndicSBERTによるベースラインポストフィルタよりも翻訳品質が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:49:45 GMT)
Zero-shot 3D Segmentation of Abdominal Organs in CT Scans Using Segment Anything Model 2: Adapting Video Tracking Capabilities for 3D Medical Imaging [0.4]
腹部臓器の3次元分画におけるSegment Anything Model 2のゼロショット性能をCTで評価した。性能は入力負のプロンプトと初期スライス選択に大きく影響された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:53:17 GMT)
Domain Decomposition-based coupling of Operator Inference reduced order models via the Schwarz alternating method [0.4]
本稿では,サブドメイン局所縮小順序モデル (ROM) とサブドメイン局所完全順序モデル (FOM) を結合する手法を提案する。提案手法は,OpInf ROMとFOMの任意の組み合わせを結合でき,モノリシックなFOM上での高速化が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:28:36 GMT)
A Comparative Study of Pre-training and Self-training [0.4]
本研究では,事前学習,自己学習,微調整を併用した,実現可能な訓練パラダイムを実証的に研究するためのアンサンブル手法を提案する。我々は6つのデータセット、4つのデータ拡張、感情分析と自然言語推論タスクのための不均衡なデータについて実験を行った。以上の結果から,事前学習と微調整のパラダイムが全体のパフォーマンスに最高の結果をもたらすことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:30:13 GMT)
Computing exact moments of local random quantum circuits via tensor networks [0.4]
量子情報の基本的なプリミティブは、$mathbbE_U[rm Tr[Urho Udagger O]t]$の計算である。本研究では,局所ゲートモーメント演算子を局所通勤基地に作用する小さな次元テンソルにマッピングするテンソルネットワークを用いてモーメントを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:35:06 GMT)
A variational inference framework for inverse problems [0.4]
変分ベイズ近似を用いて逆問題モデルに適合するフレームワークを提示する。この方法論は、幅広いアプリケーションに対する統計モデル仕様への柔軟性を保証する。バイオメディカルな問題に動機づけられた画像処理アプリケーションとシミュレーションエクササイズは、変分ベイズによって提供される計算上の利点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:05:21 GMT)
Regional data-driven weather modeling with a global stretched-grid [0.4]
このモデルはグラフニューラルネットワークに基づいており、これは自然に任意のマルチレゾリューショングリッド構成を提供する。このモデルは北欧の短距離気象予測に適用され、2.5km、時間分解能は6hと予測される。このモデルは、競争力のある降水量や風速予測も生み出すが、極端な出来事を過小評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:31:20 GMT)
A Low-Cost Real-Time Spiking System for Obstacle Detection based on Ultrasonic Sensors and Rate Coding [0.4]
この研究は、視覚に基づく障害物検出に焦点を当てているが、音に基づく障害物検出については多くは見つからない。完全なシステムは、障害物検出のためのスパイキングアーキテクチャの有効性を確認する一連の実験によってテストされた。インタースパイク・インターバルの概念に基づいて,このシステムがどのように低レベルで動作するかの詳細な研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:08:03 GMT)
Different Victims, Same Layout: Email Visual Similarity Detection for Enhanced Email Protection [0.4]
我々は,電子メール脅威防御システムの検知能力を向上させるために,Pisco という名の電子メール視覚類似性検出手法を提案する。以上の結果から,Eメールキットは広範囲に再利用され,視覚的に類似したメールが,さまざまな時間間隔で当社の顧客に送信されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:25:47 GMT)
Data-driven 2D stationary quantum droplets and wave propagations in the amended GP equation with two potentials via deep neural networks learning [0.4]
2次元(2次元)定常量子滴(QD)を解くための体系的深層学習手法を開発する。 2次元修正グロス・ピタエフスキー方程式の波動伝播について,リー・フン・ヤン補正と2種類のポテンシャルを用いて検討した。学習された定常QDは、物理学インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の初期値条件として使われ、ある時空領域における彼らの進化を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:01:15 GMT)
The Design of an LLM-powered Unstructured Analytics System [0.4]
本稿では,非構造化分析システムであるArynの設計と,その設計を動機づけるテネットとユースケースについて述べる。 Arynは、自然言語クエリをSycamoreスクリプトに変換するクエリプランナーのLunaと、生のPDFとドキュメントイメージを取り込み、それらを下流処理のためにDocSetsに変換するAryn Partitionerで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:39:22 GMT)
Deep Adaptive Interest Network: Personalized Recommendation with Context-Aware Learning [0.3]
本稿では,Deep Adaptive Interest Network(DAIN)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 DAINはユーザの興味を動的にモデル化し、コンテキスト認識学習機構を導入し、正確で適応的なパーソナライズされたレコメンデーションを実現する。いくつかの公開データセットで実施された実験は、DAINが推奨性能と計算効率の両方で優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:12:22 GMT)
Developing, Analyzing, and Evaluating Self-Drive Algorithms Using Drive-by-Wire Electric Vehicles [0.3]
このプロジェクトは主にレーン追従プログラムの開発と評価に重点を置いていた。アルゴリズムはまずシミュレーターでテストされ、次に実際の車両に駆動・バイ・ワイヤシステムが搭載された。その結果、最も信頼性の高い2つのアプローチは、両方の車線を検知し、教師なし学習を用いてそれらを分離することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:39:02 GMT)
Artificial Intelligence in Education: Ethical Considerations and Insights from Ancient Greek Philosophy [0.3]
論文は、AIは重大な課題を提示するが、古典哲学的思想によって知らされるバランスのとれたアプローチは、倫理的に健全な教育の変容につながると論じている。ファシリテーターとしての教師の役割の進化と、AIに富む環境における学生主導の育成の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:59:38 GMT)
Loop Series Expansions for Tensor Networks [0.3]
本稿では,テンソルネットワークの収縮に対するBP近似の精度を向上させるために,ループ列展開を適用する方法について述べる。我々は、AKLTモデルの基底状態を表すiPEPSの縮約に関するこの提案を、ランダムに定義されたテンソルでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:22:35 GMT)
Comparative Study of Long Short-Term Memory (LSTM) and Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM): Prediction of Stock Market Movement [0.2]
我々は、機械学習の効率的なモデルを用いて、KSE(Karachi Stock Exchange)100インデックスを予測する。 LSTMとQLSTMの比較結果は,KSE100指数の値と実際の値とを比較して,QLSTMが株式市場の動向を予測する潜在的手法である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:34:37 GMT)
A Software Visualization Approach for Multiple Visual Output Devices [0.2]
本稿では,複数のディスプレイやプロジェクタを用いて,既存のアプローチのギャップを埋めるソフトウェア都市によるソフトウェアビジュアライゼーションの新たなアプローチを提案する。当社のWebベースのライブトレース可視化ツールであるExploreVizは、複数のブラウザインスタンス間で視覚化を同期するサービスで拡張されています。予備的な研究は、この環境がソフトウェア都市を共同で探究するのに有用であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:27:47 GMT)
Efficient Simulation of 1D Long-Range Interacting Systems at Any Temperature [0.2]
全温度にわたる長距離相互作用を持つ1次元量子系の効率的な計算を実現する方法を提案する。我々のアルゴリズムは準多項式ランタイム内で動作し、逆温度が$beta=rm poly(ln(n))$まで上がる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:37:54 GMT)
The generalized Hierarchical Gaussian Filter [0.2]
認知神経科学において、認知と学習の生成モデルは、精神障害の概念を伝えるために用いられる。我々は、HGFの基盤となる生成モデルの空間を、状態値間の非線形階層的結合の形式を含むように拡張する。我々の開発は、経験的データ分析のための階層ベイズモデルの高度に柔軟な実装を可能にし、オープンソースソフトウェアとして利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:58:01 GMT)
FrameCorr: Adaptive, Autoencoder-based Neural Compression for Video Reconstruction in Resource and Timing Constrained Network Settings [0.2]
既存のビデオ圧縮手法では、不完全データが提供されると、圧縮されたデータを復元することが困難となる。本稿では、フレームの欠落部分を予測するために、予め受信したデータを利用したディープラーニングベースのソリューションであるemphprojectを紹介し、部分的に受信したデータからフレームの再構築を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:19:57 GMT)
Realisation of a Coherent and Efficient One-Dimensional Atom [0.2]
コヒーレントで効率的に結合された1次元原子は大きな非線形性を提供し、フォトニック量子ゲートを可能にする。ここでは、1次元原子の実装として、オープンマイクロキャビティ内の半導体量子ドットを用いる。この結果は、エキゾチックなフォトニック状態と2光子相ゲートの創出への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:17:46 GMT)
The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Software Testing [0.1]
人工知能(AI)と機械学習(ML)は様々な産業に大きな影響を与えている。ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)の重要な部分であるソフトウェアテストは、ソフトウェア製品の品質と信頼性を保証する。本稿では、既存の文献をレビューし、現在のツールや技術を分析し、ケーススタディを提示することで、ソフトウェアテストにおけるAIとMLの役割について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:25:13 GMT)
Building a Scalable, Effective, and Steerable Search and Ranking Platform [0.1]
現代のeコマースプラットフォームは膨大な製品選択を提供しており、顧客が好きな商品を見つけるのが難しくなっている。これはeコマースプラットフォームが、ほぼリアルタイムでスケーラブルで適応可能なパーソナライズされたランキングと検索システムを持つための鍵である。さまざまなユースケースで再利用可能な、パーソナライズされた、ほぼリアルタイムなランキングプラットフォームを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:29:25 GMT)
MobileUNETR: A Lightweight End-To-End Hybrid Vision Transformer For Efficient Medical Image Segmentation [0.1]
皮膚がんのセグメンテーションは、医療画像解析において重要な課題である。 MobileUNETRは、CNNとTransformerの両方のパフォーマンス制約を克服することを目指している。 MobileUNETRは300万のパラメータと1.3 GFLOPの計算複雑性で優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:23:37 GMT)
Enhancing MBSE Education with Version Control and Automated Feedback [0.1]
本稿では,モデルベースシステム工学(MBSE)コースを毎年80名を超える参加者で実施するための革新的なアプローチを提案する。このコースは、学生がEnterprise Architectを使って6つのサブミッションで複雑なシステムエンジニアリングタスクを完了する、協調的なグループ割り当てを中心に構成されている。今年は、LemonTree、SmartGit、GitHubなど、学習エクスペリエンスを向上させるためのいくつかの技術的進歩を紹介しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:12:57 GMT)
Vision-Language and Large Language Model Performance in Gastroenterology: GPT, Claude, Llama, Phi, Mistral, Gemma, and Quantized Models [0.1]
本研究では,大言語モデル (LLMs) と視覚言語モデル (VLMs) の胃腸科学における医学的推論性能を評価する。我々は,300の胃腸科検査式多票質問紙を使用し,そのうち138は画像を含んでいた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:22:28 GMT)
A Comparative Analysis of Wealth Index Predictions in Africa between three Multi-Source Inference Models [0.0]
我々は,Chi et al. (2022) が推定するRelative Wealth Index (RWI) とLee and Braithwaite (2022) とEsp'in-Noboa et al. (2023) が推定するInternational Wealth Index (IWI) を比較した。以上の結果から,Chi et al. と Esp'in-Noboa et al. の予測は,トレーニングセットの異なる時間枠による差が予想される一般GDPの傾向と一致していることがわかった。しかし,Lee と Braithwaite の予測は,モデルの有効性に関する潜在的な問題として,大きく変化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:03:46 GMT)
What is lost in Normalization? Exploring Pitfalls in Multilingual ASR Model Evaluations [0.0]
本稿では,OpenAI Whisper,MetaのMMS,Seamless,アセンブリAIのConformerなど,主要なASRモデルのテキスト正規化ルーチンについて検討する。我々の研究は、現在のテキスト正規化のプラクティスが、Indicスクリプトに適用された場合、根本的な欠陥があることを明らかにした。本稿では,言語学の専門知識を生かした正規化ルーチン開発へのシフトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:08:23 GMT)
Well, that escalated quickly: The Single-Turn Crescendo Attack (STCA) [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に対する敵対的攻撃に対する新しいアプローチについて検討する。シングル・トゥルン・クレシェンド・アタックは、マーク・ルシノヴィチ、アフメド・セイラム、ロネン・エルダンによって設立されたマルチターン・クレシェンド・アタックに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:45:10 GMT)
Vacuum Radiation Pressure Fluctuations on Electrons [0.0]
空間と時間で平均された電磁エネルギー-運動量フラックス作用素の真空揺らぎについて検討する。これらのゆらぎの確率分布は、この平均値の詳細に依存し、ばらつきと比較して非常に大きなゆらぎを許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:28:51 GMT)
Upper limit on the acceleration of a quantum evolution in projective Hilbert space [0.0]
任意の有限次元のヒルベルト空間における輸送速度の変化率の上限を導出する。射影空間における量子進化の加速二乗は、ハミルトニアン作用素の時間変化率のばらつきによって上界であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:31:37 GMT)
Understanding the puzzle of angular momentum conservation in beta decay and related processes [0.0]
電弱相互作用過程において角運動量がどのように保存されているかという疑問を提起する。核上でニュートリノを捕獲した後、電子が放出される逆ベータ崩壊を考える。入射ニュートリノと最終電子スピンはどちらもモータに対して反平行であるが、最終スピンはニュートリノと異なる方向にある。我々は、この議論を大量のニュートリノと電子に一般化し、同じレンズを通して核ベータ崩壊と電子-陽電子消滅過程を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:26:08 GMT)
Understanding eGFR Trajectories and Kidney Function Decline via Large Multimodal Models [0.0]
LLM(Large Language Models)とLMM(Large Multimodal Models)は、多様なアプリケーションのための堅牢な基盤モデルとして機能する。本研究は,50例の検査値と臨床値からなるデータセットを用いて,将来のeGFRレベルを予測するLMMの可能性について検討した。これらのモデルとeGFRトラジェクトリの正確なプロンプトと視覚表現を組み合わせることで,既存の機械学習モデルに匹敵する予測性能が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:44:36 GMT)
Towards violations of Local Friendliness with quantum computers [0.0]
ローカルフレンドリ(LF)の不平等は、現実に関する合理的な仮定から導かれる。 EWFSの思考実験は、教科書の量子力学がこれらの不等式に反することを示している。 EWFSはフォトニックキュービットを使用して、友人のそれぞれの役割を担い、LFの違反を測定している。この回路は量子シミュレータやハードウェアデバイス上で動作し、システムサイズがスケールするにつれてLF違反を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:44:39 GMT)
Towards a Universal Method for Meaningful Signal Detection [0.0]
人間の発話と特定の動物の発声は、ある発話が伝達する内容を解読できるため、意味のある内容を伝えることができることが知られている。本稿では,信号が意味を持つかどうかを判断するための代替手法として,信号自体を解析し,伝達された意味とは無関係であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:42:35 GMT)
Towards Edge-Based Data Lake Architecture for Intelligent Transportation System [0.0]
この研究はエッジベースのデータレイクアーキテクチャを提案し、複雑なデータをITSから効率的に統合し分析する。 3つの異なるユースケースの分析を通して、アーキテクチャの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:25:28 GMT)
Thresholded Lexicographic Ordered Multiobjective Reinforcement Learning [0.0]
語彙的多目的問題は、多くの現実のシナリオにおいて、目的に対して語彙的重要性の順序を課す。既存の強化学習では、語彙的タスクに直接対処する作業が不足している。本稿では,これらの理論的・実践的な問題に対処する可能性を持つLexicographic Projection Optimization (LPO)アルゴリズムを用いた政策最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:00:12 GMT)
Third-Quantized Master Equations as a classical Ornstein-Uhlenbeck Process [0.0]
第3の量子化は開量子系において、2次リンドブレディアンを正規形式に変換する超作用素基底を構成するために用いられる。我々は、第3量子化と$Q$表現の間のこのギャップを埋める第3量子化の新しい基礎を導入する。運動方程式は多次元複素Ornstein-Uhlenbeck過程に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:35:46 GMT)
Thermometry Based on a Superconducting Qubit [0.0]
量子ビットの有効温度を測定し,その緩和時間とコヒーレンス時間を特徴付ける。本稿では, 量子ビット分布の数値モデルを提案し, 実験結果と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:00:16 GMT)
Thermal density functional theory approach to quantum thermodynamics [0.0]
有限温度における量子クエンチに関連する仕事統計と不可逆エントロピーに関する情報を抽出する密度汎関数理論手法を提案する。本手法は, 相互作用と外的ポテンシャルが熱力学特性に与える影響を明らかにするのに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:27:05 GMT)
The Quantum Ratio [0.0]
量子比の概念」は、ニュートンの方程式が、有限体温度で孤立した巨視体の質量の中心にどのように現れるかを理解するための最近の試みに現れた。量子比の導入による重要な概念は、素粒子(電子と光子)が量子力学的であり、環境によって引き起こされたデコヒーレンスによって混合状態に変わったとしてもである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:00:43 GMT)
TP-GMOT: Tracking Generic Multiple Object by Textual Prompt with Motion-Appearance Cost (MAC) SORT [0.0]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、かなり進歩しているが、事前の知識に大きく依存している。ジェネリック・マルチプル・オブジェクト・トラッキング(GMOT)は、類似した外観を持つ複数のオブジェクトを追跡するが、ターゲットに関する事前情報が少ない。我々はtextbftextTP-GMOTと呼ばれる新しいテキストプロンプトベースのオープン語彙GMOTフレームワークを導入する。 GMOTタスク用のtextRefer-GMOTデータセット上で、コントリビューションをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:33:09 GMT)
Symmetry based efficient simulation of dissipative quantum many-body dynamics in subwavelength quantum emitter arrays [0.0]
順序配列における多数の量子エミッタの散逸ダイナミクスを数値シミュレーションする。我々は,励起集団,総光子放出率,および2次強度相関関数を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:04:44 GMT)
Stochastic modeling of superfluorescence in compact systems [0.0]
種々の非コヒーレントプロセスの存在下で, マルチレベルエミッタのコンパクトアンサンブルにおいて超蛍光を記述する手法を提案する。本稿では,解法を正確な計算と比較し,適用可能性の限界を議論する一連の数値例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:19:26 GMT)
Smart E-commerce Recommendations with Semantic AI [0.0]
本稿では,BPニューラルネットワークとセマンティックWebマイニングを組み合わせた新しいソリューションを提案する。ユーザの検索ログを処理して,コンテンツ優先,時間浪費,ユーザフィードバック,レコメンデーションセマンティクス,入力偏差の5つの重要な特徴を抽出する。これらの機能は、Webページの分類と優先順位付けのためにBPニューラルネットワークに入力される。優先順位付けされたページは、ユーザに推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:58:57 GMT)
Simultaneous Training of First- and Second-Order Optimizers in Population-Based Reinforcement Learning [0.0]
人口ベーストレーニング(PBT)は、トレーニング全体を通してハイパーパラメータを継続的にチューニングすることで、これを実現する方法を提供する。本稿では,単一個体群内における第1次と第2次の両方を同時に活用することにより,PBTの強化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:17:22 GMT)
Simultaneous Dimensionality Reduction: A Data Efficient Approach for Multimodal Representations Learning [0.0]
次元性還元(DR):独立次元性還元(IDR)と同時次元性還元(SDR)の2つの主要クラスを探索する。 IDRでは、各モダリティは独立に圧縮され、可能な限り各モダリティに多くのばらつきを保持するよう努力する。 SDRでは、モダリティを同時に圧縮して、削減された記述間の共変を最大化し、個々の変動がどれだけ保存されているかに注意を払わない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:23:50 GMT)
Self-consistent approach to the dynamics of excitation energy transfer in multichromophoric systems [0.0]
我々は、エキシトン-環境相互作用の力でメモリ-カーネル摂動系列を再仮定するために、自己整合ボルン近似を定式化する。その結果, 自励式ボルン近似は, 励起子エネルギーギャップを持つ振動共振器 (オフ共振器) によって変調されたエネルギー伝達を記述するのによい(弱い)ことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:46:32 GMT)
Security Implications and Mitigation Strategies in MPLS Networks [0.0]
Multiprotocol Switching (MPLS) は、長いネットワークアドレスではなく、短いパスラベルに基づいて、あるネットワークノードから別のネットワークノードへデータを転送する技術である。本稿では,ラベルスプーフィングやトラフィックインターセプション,サービスアタックの否定など,ネットワークに関連するセキュリティへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:21:47 GMT)
Search and state transfer between hubs by quantum walks [0.0]
連続時間量子ウォークは、送信機と受信機の数が近い場合、複数のハブ間の完全な状態伝達を可能にする。また、複数の送信機と受信機間の転送についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:43:23 GMT)
Scaling Laws for Economic Productivity: Experimental Evidence in LLM-Assisted Translation [0.0]
本稿では,大規模言語モデルに使用される学習計算量と,その性能との間にある「スケーリング法則」を導出する。モデル計算の10倍増にあたり、翻訳者はタスクを12.3%早く完了し、0.18 s.d.の高いグレードを受け取り、1分あたり16.1%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:39:31 GMT)
Regularized Multi-output Gaussian Convolution Process with Domain Adaptation [0.0]
多出力ガウス過程 (MGP) は複数の出力をモデル化する伝達学習法として注目されている。高い柔軟性と汎用性にもかかわらず、MGPはトランスファーラーニングに適用する際の2つの重要な課題に直面している。 1つ目は負の転送であり、出力の間に共有情報がないときに発生する。第二の課題は入力領域の不整合であり、一般的には移動学習において研究されているが、MGPでは研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:56:28 GMT)
Real-time operator evolution in two and three dimensions via sparse Pauli dynamics [0.0]
最近開発された量子回路の期待値のシミュレーション法であるスパースパウリダイナミクスを用いて,実時間演算子の進化を研究する。 1次元スピン鎖におけるエネルギーと電荷の拡散の例と、2次元横場イジングモデルにおける急激なクエンチダイナミクスについて、このアプローチは最先端テンソルネットワーク法と競合することを示した。スパースパウリ力学は、難解な観測対象を高精度に収束させるだけでなく、限られた計算資源のみを与えられたとしても、信頼性の高い近似手法として機能すると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:57:44 GMT)
Random sampling of permutations through quantum circuits [0.0]
我々は,Steinhaus-Johnson-Trotterアルゴリズムからインスピレーションを得た,置換のランダムサンプリングのための古典的アルゴリズムを提案する。我々は、量子回路モデルを用いて、量子回路モデルを用いて、$n$-qubit系に対する置換のランダムサンプリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:19:30 GMT)
Quantum theory at the macroscopic scale [0.0]
我々は、マクロシステムの挙動が量子フォーマリズムのすべての側面を保持することができることを示した。このマクロシステムに関する古典的な記述からの逸脱は、単に数学的ではなく概念的でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:00:14 GMT)
Quantum geometric protocols for fast high-fidelity adiabatic state transfer [0.0]
量子計量テンソルに基づく最適制御のためのフレームワークを開発する。この枠組みは、高密度エネルギースペクトルでさえ、高速で高忠実な断熱パルスを可能にする。幾何学的プロトコルでは、転送ファイドライトは超高速20nsパルスに対して$F>99%$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:14:32 GMT)
Quantum circuits based on topological pumping in optical lattices [0.0]
トポロジカルポンプは一般に長寿命の原子状態や分子状態に適用できる。原子一重項対の1シフト忠実度は、50以上の格子サイトにおいて99.57(4)%であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:00:00 GMT)
Pseudospectral method for solving PDEs using Matrix Product States [0.0]
本研究では,行列積状態(MPS)を用いた時間依存偏微分方程式(PDE)の解くことに焦点を当てる。本稿では,Hermite Distributed Approximating Functions(HDAF)をMPSに拡張する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:53:38 GMT)
Probing self-attention in self-supervised speech models for cross-linguistic differences [0.0]
1つの小型自己教師型音声トランスモデル(TERA)の自己認識機構について検討する。たとえ小さなモデルであっても、学習された注目は、ほぼ完全に対角形からほぼ完全にグローバルなものまで様々である。トルコ語と英語の注意パターンの顕著な違いを強調し,事前学習中に重要な音韻情報を学ぶことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:47:33 GMT)
Privacy-Preserving Logistic Regression Training with A Faster Gradient Variant [0.0]
プライバシー保護のロジスティック回帰トレーニングのために、$quadratic$ $gradient$と呼ばれる効率的な勾配を導入する。実験結果から,改良アルゴリズムは収束速度を大幅に向上することが示された。二次勾配法は、一階勾配降下法と二階ニュートン・ラフソン法を統合できる可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:36:30 GMT)
Pre-training data selection for biomedical domain adaptation using journal impact metrics [0.0]
我々は, PubMed トレーニングセットの各種サブセット上で, BERT を継続的に事前学習することにより, 雑誌のインパクト測定と実験を行う。本研究の結果から,ジャーナルインパクトメトリクスを用いたプルーニングは効率的ではないことが示唆された。しかし,より少ない抽象度を用いた事前学習(ただし,同じ数のトレーニングステップで)は,必ずしも結果のモデルの性能を低下させるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:59:48 GMT)
Practical techniques for high precision measurements on near-term quantum hardware: a Case Study in Molecular Energy Estimation [0.0]
本稿では, 撮影オーバーヘッド, 回路オーバーヘッド, 計測ノイズ, 時間依存性測定ノイズを最小化する方法を示す。これらの戦略は、より信頼性が高く正確な量子計算の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:52:14 GMT)
Performance of entanglement purification including maximally entangled mixed states [0.0]
遠方の量子システム間の絡み合いは、量子通信を実装するための重要な資源である。本稿では,2ビットの絡み合った2つの操作に基づく絡み合った浄化プロトコルを提案する。コアプロトコルの2つのバリエーションが導入され、特定のシナリオでより実用的なことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:05:43 GMT)
Parametric Light-Matter Interaction in the Single-Photon Strong Coupling Limit [0.0]
本稿では、パラメトリック結合マイクロ波回路の新しいパラダイムを実証する。 1つの線形マイクロ波空洞を超伝導トランスモン量子ビットに置き換える。強いサイドバンド駆動を適用すると、オンデマンドで非線形のJaynes-Cummingsが線形共振器と相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:06:20 GMT)
Open Gaze: Open Source eye tracker for smartphone devices using Deep Learning [0.0]
本稿では,GooglePaperが提案する方法論をエミュレートした,スマートフォンベースのガウントラッカーのオープンソース実装について述べる。機械学習技術の統合により、スマートフォンにネイティブな正確な視線追跡ソリューションを公開する。本研究は眼球運動研究を顕著に増幅する本質的な可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:12:03 GMT)
Online Advertising is a Regrettable Necessity: On the Dangers of Pay-Walling the Web [0.0]
総人口が56億人の135カ国は、完全な有料ウェブのシナリオに余裕がないことを示す。我々は、ウェブを持続可能なビジネスモデルとより包括的に維持するために、さらなる研究と政策のイニシアチブを求めます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:42:30 GMT)
On the Hamiltonian for the Hilbert-Pólya Conjecture [0.0]
Hilbert-P'olya Conjecture の候補であるハミルトニアンが導入された。ここでは、対応する固有函数が二乗可積分であること、そして決定的に、固有値が実であることをエレガントに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:17:20 GMT)
OceanNet: A principled neural operator-based digital twin for regional oceans [0.0]
本研究は、海洋循環のための原理的ニューラルオペレーターベースのデジタルツインであるOceanNetを紹介する。オーシャンネットは北西大西洋西部境界流(ガルフストリーム)に適用される
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:45:49 GMT)
Object-Size-Driven Design of Convolutional Neural Networks: Virtual Axle Detection based on Raw Data [0.0]
本研究は、専用軸受を列車軸受のリアルタイム検出のための新しいアプローチに置き換えることの課題に対処する。提案したVADER(Virtual Axle Detector with Enhanced Receptive Field)は単線鉄道橋上で検証されている。生データを入力として使用すると、最先端のスペクトログラムベースの手法がスピードとメモリ使用率の両方で99%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:42:23 GMT)
Nonlinearity of the Fidelity in Open Qudit Systems: Gate and Noise Dependence in High-dimensional Quantum Computing [0.0]
本稿では,リンドブラッド形式におけるマルコフ雑音下での単一キューディット系の平均ゲート忠実度(AGF)について検討する。環境結合係数の観点から平均ゲート不忠実度(AGI)の摂動膨張に関する一般表現を導出する。本研究は,AGIがQudit次元,量子ゲート選択,ノイズ強度に依存していることに注目し,量子ゲート設計と誤り訂正プロトコルを最適化するための重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:09:40 GMT)
Non-Reciprocity in Photon Polarization based on direction of polarizer under Gravitational Fields [0.0]
我々は、量子化軸を調整することによって、光子偏光角の非相反性が生じることを示した。そこで我々は,調整された量子化軸を持つ衛星からなる天文学的干渉計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:59:46 GMT)
New world order, globalism and QAnon communities on Brazilian Telegram: how conspiracism opens doors to more harmful groups [0.0]
本研究は,ブラジルの陰謀論コミュニティをテレグラム上で理解し,特徴付けることを目的とした7つの研究のシリーズの一部である。 NWOとグローバリズムは陰謀論の普及の中心的触媒となっている。 QAnonはNWOとグローバリズムを結ぶ中心的な物語として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:33:30 GMT)
Neural Networks with LSTM and GRU in Modeling Active Fires in the Amazon [0.0]
本研究では,ブラジルのアマゾンにあるAqua_M-T衛星によって検出された歴史的火点の時系列をモデル化し,予測するための包括的方法論を提案する。このアプローチでは、Long Short-Term Memory(LSTM)とGated Recurrent Unit(GRU)アーキテクチャを組み合わせて、毎日検出された火点の月次蓄積を予測する、混合リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:11:59 GMT)
Multiview Random Vector Functional Link Network for Predicting DNA-Binding Proteins [0.0]
本稿では,マルチビュー学習とニューラルネットワークアーキテクチャを融合したMvRVFL(Multiview random vector functional link)ネットワークを提案する。提案したMvRVFLモデルは、後期および初期融合の利点を組み合わせ、異なるビューをまたいだ明確な正規化パラメータを可能にする。 DBPデータセット上で提案したMvRVFLモデルの性能はベースラインモデルよりも優れており、その優れた効果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:14:17 GMT)
Multi-task Learning Approach for Intracranial Hemorrhage Prognosis [0.0]
本稿では,Glasgow Coma Scale と Age の3次元マルチタスク画像モデルを提案する。提案手法は現状のベースライン画像モデルより優れており,CTスキャンのみを入力として用いた4名の脳神経科医と比較してICH予後に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:52:08 GMT)
Mpemba effects in open nonequilibrium quantum systems [0.0]
2種類の量子Mpemba効果が可能であることを示す。量子ムペンバ効果の存在は、より単純な観測可能量を測定することによって既に確立できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:21:54 GMT)
More is More: Addition Bias in Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)における付加的バイアスの存在について検討する。以上の結果から, 試験対象モデル全体において, 付加的変化が顕著に好適であることが示唆された。付加バイアスは資源利用と環境への影響を増大させ、経済コストを上昇させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:39:07 GMT)
Moderate Adaptive Linear Units (MoLU) [0.0]
深層ニューラルネットワークのための新しい高性能アクティベーション関数であるModrate Adaptive Linear Unit (MoLU)を提案する。 MoLUはシンプルで美しく強力なアクティベーション関数であり、数百のアクティベーション関数の中で優れたメインアクティベーション関数となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:21:32 GMT)
Machine Learning Applications to Computational Plasma Physics and Reduced-Order Plasma Modeling: A Perspective [0.0]
このパースペクティブは、流体力学における機械学習の進歩を計算プラズマ物理学に転送するためのロードマップを概説することを目的としている。まず、MLアルゴリズムの様々なカテゴリや、MLの助けを借りて解決できるさまざまなタイプの問題など、MLの基本的な側面について議論する。次に,計算流体力学におけるMLの使用例について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:35:55 GMT)
MSTT-199: MRI Dataset for Musculoskeletal Soft Tissue Tumor Segmentation [0.0]
胸部軟部腫瘍199例のMR画像データセットの収集について報告する。このデータセットでセグメンテーションモデルをトレーニングし、公開データセットでベンチマークしました。我々のモデルは、微調整なしで、ボックスから0.79の最先端のサイコロスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 22:33:17 GMT)
Learning-Based Error Detection System for Advanced Vehicle Instrument Cluster Rendering [0.0]
本稿では,表示内容の正当性を検証するための新しいモニタリング手法を提案する。学習に基づくアプローチを用いて、人間の運転者が正しく理解する「良い」テルタルと、正しく認識されない「破損した」テルタルを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:23:47 GMT)
Learning Density Functionals from Noisy Quantum Data [0.0]
ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスは、機械学習(ML)モデルのトレーニングデータを生成するために使用される。 NISQアルゴリズムの典型的なノイズを受ける小さなデータセットからニューラルネットワークMLモデルをうまく一般化できることを示す。本研究は,NISQデバイスを実用量子シミュレーションに活用するための有望な経路であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:59:55 GMT)
Large Angular Momentum [0.0]
極限の角運動量/スピン、$j から infty$ について研究する。状態 $(J cdot n) | j, nrangle = j |j, n rangle $, where $J$ is the angular momentum operator and $n$ stand for a generic unit vector in $R3$ は古典的な角運動量として振舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:15:44 GMT)
Kinetic Interacting Particle Langevin Monte Carlo [0.0]
本稿では,潜在変数モデルにおける統計的推論のために,アンダーダム付きランゲヴィンアルゴリズムの相互作用について紹介し,解析する。本稿では,パラメータと潜伏変数の空間内で共同で進化する拡散過程を提案する。統計モデルのパラメータを推定する実用的なアルゴリズムとして,この拡散について2つの明確な考察を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:23:39 GMT)
Irrelevant Alternatives Bias Large Language Model Hiring Decisions [0.0]
このアトラクション効果は、劣る候補の存在が優れた候補をより魅力的にするときに生じる。本研究は,GPT-3.5とGPT-4のアトラクション効果が,リクルーターの役割を担っていることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:37:36 GMT)
Introduction to Machine Learning [0.0]
この本は、機械学習で使用される多くのアルゴリズムの開発と分析に繋がる数学的基礎と技法を紹介する。次に、被験者は、サンプリング方法を示す章から始まる生成方法に切り替える。次の章では、クラスタリング、因子分析、多様体学習など、教師なしの学習方法に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:51:41 GMT)
Hybrid Imitation-Learning Motion Planner for Urban Driving [0.0]
本稿では,学習ベースと最適化ベースを融合した新しいハイブリッドモーションプランナを提案する。我々のモデルは、これらの目的に固有のトレードオフを緩和し、安全性と人間の類似性を効果的にバランスさせます。シミュレーション実験により本手法を検証し,現実の自動運転車に導入することで,その有効性を更に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:54:31 GMT)
Historical German Text Normalization Using Type- and Token-Based Language Modeling [0.0]
本報告では, パラレルコーパスで訓練した1700-1900年頃のドイツ語文文の正規化システムを提案する。提案システムは,トランスフォーマー言語モデルを用いて,エンコーダ・デコーダモデルと事前学習した因果言語モデルを組み合わせて,これらの正規化を文脈内で調整する。広範に評価した結果,提案システムでは,より大規模な完全エンドツーエンドの文ベース正規化システムに匹敵し,事前学習したTransformer大言語モデルの微調整を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:14:05 GMT)
High Energy Physics from Low Energy Physics [0.0]
この論文は、低エネルギーと高エネルギーの物理学が関連している2つの方法を探求している。 1つ目は、低エネルギーおよび高エネルギーでの散乱過程を関連付けるUV/IR対称性である。 2つ目は、格子ゲージ理論をシミュレートするための量子コンピュータの利用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:17:38 GMT)
HIRO: Hierarchical Information Retrieval Optimization [0.0]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識をLLM(Large Language Models)に動的に統合することで自然言語処理に革命をもたらした。 RAGの最近の実装は階層的なデータ構造を活用し、様々なレベルの要約と情報密度で文書を整理している。この複雑さにより、LSMは情報過負荷で"チョーク"し、より洗練されたクエリ機構を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:33:24 GMT)
Ground state of the gauge invariant Dicke model: condensation of the photons in non-classical states [0.0]
原子の全ヒルベルト空間を2つのレベルに切り離した結果として生じる2段階の系はゲージ不変のディックモデルによって記述される。両システムの観測可能な特性をパラメータの幅広いバリエーションで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:38:12 GMT)
Global Context Enhanced Anomaly Detection of Cyber Attacks via Decoupled Graph Neural Networks [0.0]
非線形ネットワーク情報をキャプチャする問題を克服するために、分離したGNNをデプロイする。ノード表現学習のために,ノード特徴情報を集約する2つのモジュールを持つGNNアーキテクチャを開発する。その結果,非結合型トレーニングとグローバルコンテキストの強化されたノード表現は,AUCにおける最先端モデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 21:54:07 GMT)
Geometry of temporal chiral structures [0.0]
本稿では,時間的形状の幾何学的および位相的特性を包含する時間的幾何学の概念を紹介する。時間幾何学の中心的な概念である曲率と接続は、光励起非平衡キラル電子力学のユビキタスな特徴として現れる。我々の発見は、超高速で、トポロジカルに非自明で、エナンチオ感受性の化学動力学への道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 07:55:55 GMT)
Generation of Scalable Genuine Multipartite Gaussian Entanglement with a Parametric Amplifier Network [0.0]
パラメトリック増幅器ネットワークを用いて、スケーラブルで真のマルチパーティイト連続可変光絡み合い状態を生成する手法を提案する。正部分転位(PPT)基準に違反して, 真正四分極, 六分極および八分極の存在を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:42:48 GMT)
Foundations of Quantum Contextual Topos: Integrating Modality and Topos Theory in Quantum Logic [0.0]
量子コンテキストトポス(Quantum Contextual Topos, QCT)は、トポス理論構造に文脈要素を埋め込むことによって従来の量子論理を拡張する新しいフレームワークである。 QCTは古典命題多様論理の形式に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 20:16:24 GMT)
ForeCal: Random Forest-based Calibration for DNNs [0.0]
我々はランダム森林に基づく新しいポストホックキャリブレーションアルゴリズムであるForeCalを提案する。 ForeCalはランダム森林の2つのユニークな特性を生かしている。 ForeCal は,AUC が測定した基準の識別力に最小限の影響を与え,予測誤差(ECE) で既存手法より優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 04:56:41 GMT)
Fast and interpretable Support Vector Classification based on the truncated ANOVA decomposition [0.0]
サポートベクタマシン(SVM)は、散在するデータの分類を行うための重要なツールである。三角関数やウェーブレットに基づく特徴写像を用いて,SVMを原始形式で解くことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:14:17 GMT)
Exploring Interpretability of Independent Components of Word Embeddings with Automated Word Intruder Test [0.0]
独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)は、もともと混合信号中の異なるソースを見つけるために開発されたアルゴリズムである。 ICAは単語の意味的特徴を見つけるのに利用でき、これらの特徴を組み合わせれば、その組み合わせを満たす単語を検索することができる。コンポーネントの解釈可能性の定量化には、人間と大規模言語モデルの両方で実行される「侵入者テスト」という単語を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:20:04 GMT)
Evaluating the Effects of Digital Privacy Regulations on User Trust [0.0]
この研究は、オランダ、ガーナ、マレーシアの規制を比較することで、デジタルプライバシ法がユーザーの信頼に与える影響を調査する。オランダの一般保護規則は厳格であるが、その実践的影響は執行によって制限されている。ガーナでは、データ保護法が公共の認識が低く、執行が不十分なため、個人的保護措置に依存している。マレーシアでは、デジタルサービスに対する信頼は、個人データ保護法ではなく、個々のプラットフォームのセキュリティプラクティスに大きく依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:11:41 GMT)
Evaluating Named Entity Recognition Using Few-Shot Prompting with Large Language Models [0.0]
Few-Shot PromptingやIn-context Learningは、モデルが最小限の例でエンティティを認識できるようにする。 NERタスクにおけるGPT-4のような最先端モデルの評価を行い、その数ショットのパフォーマンスと完全に教師付きベンチマークを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:36:22 GMT)
Evaluating Machine Learning-based Skin Cancer Diagnosis [0.0]
この研究は、MobileNetベースのモデルとカスタムCNNモデルの2つの畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを評価する。どちらのモデルも、皮膚病変を7つのカテゴリに分類し、危険病変と良性病変を区別する能力について評価されている。この研究は、モデルが説明可能性を示す一方で、異なる肌のトーンの公平性を確保するためにさらなる開発が必要であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:44:48 GMT)
Evaluating Environments Using Exploratory Agents [0.0]
探索エージェントを用いてプロシージャ生成ゲームレベルの設計に対するフィードバックを提供する。本研究は,我々の探索エージェントがエンゲージメントレベルとアンエンゲージメントレベルを明確に区別できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:51:26 GMT)
Entanglement content of kink excitations [0.0]
秩序相における量子一次元系は、シンクを対称性を破った真空の上の基本励起として認める。スピン-1/2鎖の特定の状態に関する詳細な計算を行い、これらの励起の健全な特徴を明らかにする。我々は、有限個のキンクを持つ励起状態と対称性を破った基底状態の間のエントロピー差の普遍的な予測を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:33:39 GMT)
Entangled in Spacetime [0.0]
Delayed-Choice Quantum Eraserは、量子測定、波動粒子の双対性、および観測の時間順序の関係を実証する。量子重ね合わせ、絡み合い、波動関数の非局所的崩壊の原理を利用して、実験で観測された反直観的な結果の合理化を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 00:57:23 GMT)
Enhancing quantum state tomography via resource-efficient attention-based neural networks [0.0]
本稿では,標準的な量子状態再構成手法とアテンションに基づくニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせた新しい量子状態トモグラフィープロトコルを提案する。提案手法は線形反転と最大類似度推定よりも平均忠実度再構成を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:43:35 GMT)
Driven Multiphoton Qubit-Resonator Interactions [0.0]
我々は、量子ビット駆動により強化された多光子量子ビット-共振器相互作用の理論を開発する。相互作用は、駆動がn$-光子交叉共鳴に近いときに共振器内でクビット条件演算を生成する。これらの状態に対する量子情報処理の応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:01:11 GMT)
Discrete-modulated continuous-variable quantum key distribution secure against general attacks [0.0]
本研究では,有限サイズ効果を含む一般的なシーケンシャル攻撃に対するDM-CV-QKDのセキュリティ解析を行う。注目すべきは、我々の証明は独立でも同一でもない攻撃を考慮し、受信機のヒルベルト空間次元について仮定しないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:50:18 GMT)
Determination of language families using deep learning [0.0]
我々は,c-GAN (convolutional generative adversarial) ニューラルネットワークを用いて,現存する,致命的,理解不能なテキスト断片と1つの非解読言語(Cypro-Minoan)を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 02:41:44 GMT)
Detecting Korean Food Using Image using Hierarchical Model [0.0]
料理の鮮明な写真をアップロードするだけで、ユーザーは自分が何を食べているかを知ることができる。画像処理技術と機械学習は、このソリューションの実現に役立った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 05:06:34 GMT)
Decentralized Intelligence Network (DIN) [0.0]
分散インテリジェンスネットワーク(Decentralized Intelligence Network, DIN)は、AI開発における課題に対処するために設計された理論フレームワークである。このフレームワークは、参加者がデータのコントロールを維持し、金銭的に利益を享受し、分散型でスケーラブルなエコシステムに貢献できるようにすることで、効果的なAIトレーニングをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:48:46 GMT)
Decentralized Health Intelligence Network (DHIN) [0.0]
分散ヘルスインテリジェンスネットワーク(DHIN)は、医療データ主権とAI利用の課題に取り組むために、分散インテリジェンスネットワーク(DIN)フレームワークを拡張している。 DINの原則に基づいて、DHINは医療固有のコンポーネントを導入し、プロバイダや機関間のデータの断片化に取り組む。多様な健康データソースにアクセスするための障壁を克服することで、効果的なAI利用を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:57:39 GMT)
Debugging with Open-Source Large Language Models: An Evaluation [0.0]
この研究は、バグの多いコードの修正におけるオープンソースの大規模言語モデルの能力の予備的な評価である。評価では、オープンソースの5つの大きな言語モデルと、ベンチマークのDebugBenchが使用されている。オープンソースのLLMは43.9%から66.6%のスコアを獲得し、DeepSeek-Coderは3つのプログラミング言語で最高のスコアを獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:50:34 GMT)
Cross-course Process Mining of Student Clickstream Data -- Aggregation and Group Comparison [0.0]
本稿では,Moodle などの授業管理システムから抽出した学生のインタラクションデータを解析する新しい手法を提案する。本稿では,コース横断のセクションラベルを標準化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 11:28:02 GMT)
Creating a Gen-AI based Track and Trace Assistant MVP (SuperTracy) for PostNL [0.0]
オランダ最大のパーセルおよびEコマース企業であるPostNLは、生成AIを使用して、パーセルの追跡と追跡に関するコミュニケーションを強化しようとしている。インターンシップの間、生成AI技術を使用する価値を示すために、MVP(Minimal Viable Product)が作成されます。 MVPはSuperTracyと呼ばれるマルチエージェントのオープンソースLLMシステムの実装に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:49:19 GMT)
Creating Domain-Specific Translation Memories for Machine Translation Fine-tuning: The TRENCARD Bilingual Cardiology Corpus [0.0]
本稿では,翻訳者が主に使用する翻訳ツールを活用した半自動TM作成手法を紹介する。 TRENCARD Corpusと呼ばれる結果のコーパスには、約80,000のソースワードと5万の文がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 12:48:30 GMT)
Convolutional Neural Networks for Automated Cellular Automaton Classification [0.0]
コンピュータビジョン技術を用いて、5つのLi-Packardクラスに小セルオートマトンの自動分類を行う。まず、これまで開発されたディープラーニングアプローチが、実際にローカル更新ルールを特定するために訓練されていることを示す。次に、行動クラスを特定するのにほぼ完全に機能する畳み込みニューラルネットワークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 14:21:00 GMT)
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows [0.0]
我々はL2LFlowsを拡張して、横方向の9倍のプロファイルでシャワーをシミュレートする。畳み込み層とU-Net型接続を導入し,マスク付き自己回帰フローから結合層へ移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:57:00 GMT)
Consequences of the single-pair measurement of the Bell parameter [0.0]
ベルの不等式は現代物理学のマイルストーンである。ベルの不等式検査の実際の意味については、いまだに激しい議論が続いている。最近の研究は、単一の絡み合ったペアからベル-CHSHパラメータ全体の実験的な推定を初めて達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:11:40 GMT)
Computer Aided Detection and Classification of mammograms using Convolutional Neural Network [0.0]
乳癌は、肺癌に次いで、女性の間で最も大きな死因の1つである。ディープラーニング(Deep Learning)またはニューラルネットワーク(Neural Network)は、正常な乳房の識別と不規則な乳房の識別に使用できる手法の1つである。 CNNMデータセットは、正常な460枚の画像と異常な乳房の920枚の画像で使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:42:27 GMT)
CoLaNET -- A Spiking Neural Network with Columnar Layered Architecture for Classification [0.0]
本稿では、幅広い教師付き学習分類タスクに使用できるスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャについて述べる。全ての参加信号(分類対象記述、正しいクラスラベル、SNN決定)がスパイクの性質を持つと仮定する。 MNISTベンチマークでネットワークの性能について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:58:57 GMT)
CanvOI, an Oncology Intelligence Foundation Model: Scaling FLOPS Differently [0.0]
本稿では,VT-g/10ベースの基盤モデルであるCanvOIについて述べる。より大きなタイルサイズ(380 x 380ピクセル)と小さなパッチサイズ(10 x 10ピクセル)を導入することで、モデルの性能を最適化することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:15:44 GMT)
CT-AGRG: Automated Abnormality-Guided Report Generation from 3D Chest CT Volumes [0.0]
既存の方法では、観察された異常に明示的に焦点をあてることなく、3D CT画像から直接レポートを生成するのが一般的である。本稿では,まず異常を予測し,それぞれが対象とする記述を生成する,新たな異常誘導型レポート生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 08:35:32 GMT)
Bundled matrix product states represent low-energy excitations faithfully [0.0]
エネルギー差が大きい状態は密度行列に大きな差があることが判明した。低エネルギー差は同様の状態に対してほぼ同じ結合次元を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 01:18:19 GMT)
Blochnium-Based Josephson Junction Parametric Amplifiers: Superior Tunability and Linearity [0.0]
弱い量子信号増幅は量子コンピューティングにおいて重要な課題ですジョセフソン接合配列はBlochnium (N series Quarton structure) と呼ばれ、パラメトリック増幅器として利用される。提案された新しい設計は、非線形性を操作できるため、従来の設計よりも大きな利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 17:21:25 GMT)
BMI Prediction from Handwritten English Characters Using a Convolutional Neural Network [0.0]
これまでの研究では、筆跡解析のためのディープラーニング技術とBMI予測との間に明確な関連性は確立されなかった。本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発し、手書き文字からBMIを推定するディープラーニングアプローチを用いて、この研究ギャップに対処する。 BMI予測タスクのために、小文字の英語スクリプトの48人のサンプルを含むデータセットを正常にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 10:06:42 GMT)
Automating Pharmacovigilance Evidence Generation: Using Large Language Models to Produce Context-Aware SQL [0.0]
検索拡張世代(RAG)フレームワークでOpenAIのGPT-4モデルを利用する。ビジネスコンテキストドキュメントはビジネスコンテキストドキュメントでリッチ化され、NLQを構造化クエリ言語クエリに変換する。複雑性の高いクエリが除外された場合、パフォーマンスは最大85%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:58:25 GMT)
Asymptotic implementation of multipartite quantum channels and other quantum instruments using local operations and classical communication [0.0]
我々は、局所演算と古典通信(LOCC)を用いて、多部系上の量子チャネルを任意に近似することができることを証明した。これらの結果は,LOCCによって実装できないことが知られている量子機器の詳細な解析によって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 23:34:25 GMT)
Advancing Cyber Incident Timeline Analysis Through Rule Based AI and Large Language Models [0.0]
本稿では,ルールベース人工知能(R-BAI)アルゴリズムとLarge Language Models(LLM)アルゴリズムを組み合わせた新しいフレームワークGenDFIRを提案する。我々は,GenDFIRの性能,効率,信頼性を,総合サイバーインシデントシミュレーションのシナリオで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 09:46:33 GMT)
Adaptive variational quantum computing approaches for Green's functions and nonlinear susceptibilities [0.0]
本稿では,ハミルトン系の実時間単一粒子グリーン関数と非線形感受性を計算するための量子コンピューティング手法を提案する。これらのアプローチは、状態の準備と伝播に適応的な変分量子アルゴリズムを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 19:48:43 GMT)
Adaptive Class Emergence Training: Enhancing Neural Network Stability and Generalization through Progressive Target Evolution [0.0]
分類問題におけるニューラルネットワークの新しいトレーニング手法を提案する。我々は、トレーニングプロセスを通して、ヌルベクトルから1ホットの符号化ベクターへのターゲット出力を進化させる。この段階的な遷移により、ネットワークは分類タスクの複雑さの増大によりスムーズに適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 03:25:48 GMT)
A possible late-time transition of $M_B$ inferred via neural networks [0.0]
ハッブル定数の張力は、局所的な宇宙と初期の宇宙の制約の間の緊張と見なすことができる。我々は、絶対等級の値を不可知的に制約するためにニューラルネットワークを用いる。我々は、$zapprox 1$ 領域における遷移赤方偏移の可能性を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 13:31:31 GMT)
A Versatile Hong-Ou-Mandel Interference Experiment in Optical Fiber for the Undergraduate Laboratory [0.0]
ホン・ウー・マンデル干渉(Hong-Ou-Mandel、HOM)は量子光学研究所の実験で、近年、学部生がよりアクセスしやすくなっている。我々は、連続的に再現可能な実験を行うための代替光ファイバベースの装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 18:23:35 GMT)
A Systematic Review on Sleep Stage Classification and Sleep Disorder Detection Using Artificial Intelligence [0.0]
本研究は,近年の文献を包括的かつ体系的にレビューし,睡眠研究における様々なアプローチとその成果を分析することを目的としている。このレビューでは、最初183の論文が異なる雑誌から選ばれ、そのうち80の論文が2016年から2023年まで、明示的なレビューのために登録された。脳波は、睡眠ステージングや障害研究に最もよく用いられる身体パラメータである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 06:41:37 GMT)
A Quantum Approximate Optimization Method For Finding Hadamard Matrices [0.0]
本稿では,量子コンピュータ上でのハダマール行列探索アルゴリズムを実装した新しい量子ビット効率法を提案する。本稿では,本手法の定式化,対応する量子回路の構成,および量子シミュレータと実ゲート型量子コンピュータの両方の実験結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:36:31 GMT)
A Non-Invertible Symmetry-Resolved Affleck-Ludwig-Cardy Formula and Entanglement Entropy from the Boundary Tube Algebra [0.0]
1+1d共形場理論に対する Affleck-Ludwig-Cardy 公式の洗練されたバージョンを導出する。これを用いて、単区間の非可逆対称性解決エントロピーに対する普遍的先行的および部分誘導的寄与を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 15:25:05 GMT)
$μ$GUIDE: a framework for quantitative imaging via generalized uncertainty-driven inference using deep learning [0.0]
$mu$GUIDEは、任意の生体物理モデルやMRI信号の表現から組織微細構造パラメータの後方分布を推定する。得られた後続分布は、モデル定義に存在する退化をハイライトし、推定されたパラメータの不確かさとあいまいさを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Sep 2024 16:59:27 GMT)