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） (Thu, 5 Sep 2024 19:46:34 GMT)
Con-ReCall: Detecting Pre-training Data in LLMs via Contrastive Decoding [118.8] 既存のメソッドは通常、ターゲットテキストを分離して分析するか、非メンバーコンテキストでのみ分析する。
Con-ReCallは、メンバと非メンバのコンテキストによって誘導される非対称な分布シフトを利用する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:10:38 GMT)
Data Mixture Inference: What do BPE Tokenizers Reveal about their Training Data? [112.0] 我々は、トレーニングデータの分布的構成を明らかにすることを目的として、データ混合推論と呼ぶタスクに取り組む。
従来見過ごされていた情報源であるバイトペアエンコーディング(BPE)トークン化器をベースとした,新たな攻撃手法を提案する。
我々は,自然言語,プログラミング言語,データソースの既知混合に基づいて訓練されたトークン化剤に対して,高い精度で混合比を回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:39:44 GMT)
xLAM: A Family of Large Action Models to Empower AI Agent Systems [111.6] AIエージェントタスク用に設計された大規模なアクションモデルであるxLAMをリリースする。
xLAMは、複数のエージェント能力ベンチマークで例外的なパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:22:22 GMT)
Visual Prompting in Multimodal Large Language Models: A Survey [95.8] MLLM(Multimodal large language model)は、視覚機能を備えた事前訓練された多言語モデル(LLM)である。
ビジュアルプロンプトはよりきめ細かな自由形式のビジュアルインストラクションのために現れた。
本稿では,視覚的プロンプト,即時生成,構成的推論,即時学習に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:47:34 GMT)
Model Merging in LLMs, MLLMs, and Beyond: Methods, Theories, Applications and Opportunities [89.4] モデルマージは、機械学習コミュニティにおける効率的なエンパワーメント技術である。
これらの手法の体系的かつ徹底的なレビューに関する文献には大きなギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:37:59 GMT)
WildVis: Open Source Visualizer for Million-Scale Chat Logs in the Wild [88.1] 本研究では,高速,多目的,大規模会話分析が可能な対話型ツールWildVisを紹介する。
WildVisは、基準リストに基づいてテキストと埋め込みスペースの検索と視覚化機能を提供する。
3つのケーススタディを通してWildVisの実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:59:15 GMT)
LogicGame: Benchmarking Rule-Based Reasoning Abilities of Large Language Models [87.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な能力を示し、複雑な問題解決能力を示している。
LLMの包括的なルール理解、実行、計画能力を評価するために設計された新しいベンチマークであるLogicGameを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 10:30:39 GMT)
LogicGame: Benchmarking Rule-Based Reasoning Abilities of Large Language Models [87.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な能力を示し、複雑な問題解決能力を示している。
LLMの包括的なルール理解、実行、計画能力を評価するために設計された新しいベンチマークであるLogicGameを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 10:30:39 GMT)
Safety vs. Performance: How Multi-Objective Learning Reduces Barriers to Market Entry [86.8] 我々は、大規模言語モデルのための新興市場への参入に必要となる障壁が存在するかどうかを調査する。
要求されるデータポイント数は、既存の企業のデータセットサイズよりも大幅に小さくなることを示します。
以上の結果から,多目的的考察が参入障壁を根本的に低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:45:01 GMT)
iSeg: An Iterative Refinement-based Framework for Training-free Segmentation [85.6] 安定拡散は、テキスト記述を与える強力な画像合成能力を示し、オブジェクトをグループ化するための強力な意味的手がかりを含むことを示唆している。
既存のアプローチのほとんどは、単にクロスアテンションマップを使用するか、自己アテンションマップによってそれを洗練して、セグメンテーションマスクを生成する。
エントロピーを再現した自己アテンションモジュールを持つiSegという,トレーニング不要セグメンテーションのための反復的洗練フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:07:26 GMT)
3D Single-object Tracking in Point Clouds with High Temporal Variation [79.6] 点雲の高時間変動は3次元単一物体追跡の鍵となる課題である(3D SOT)
既存のアプローチは、点雲の形状変化と、隣接するフレームを横切る物体の運動が滑らかであるという仮定に依存している。
HVTrackと呼ばれる高時間変動の点群における3次元SOTのための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） (Thu, 5 Sep 2024 06:55:17 GMT)
From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents [78.2] MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。
中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:22:51 GMT)
Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.9] ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:18:09 GMT)
On Bits and Bandits: Quantifying the Regret-Information Trade-off [62.6] インタラクティブな意思決定タスクでは、情報は直接のインタラクション、間接的なフィードバックの受信、および外部の知識のあるソースから取得することができる。
ビット単位で測定された外部ソースからの情報は、後悔と引き換えに、報酬で測定できることを示す。
エージェントが蓄積する情報に依存する、最初のベイズ的後悔の低い境界を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:15:48 GMT)
A Survey on Efficient Federated Learning Methods for Foundation Model Training [62.5] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、多数のクライアントにわたるプライバシー保護協調トレーニングを促進するための確立した技術となっている。
Foundation Models (FM)の後、多くのディープラーニングアプリケーションでは現実が異なる。
FLアプリケーションに対するパラメータ効率細調整(PEFT)の利点と欠点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 20:11:40 GMT)
Towards Evaluating and Building Versatile Large Language Models for Medicine [57.5] MedS-Benchは大規模言語モデル(LLM)の性能を臨床的に評価するためのベンチマークである。
MedS-Benchは、臨床報告の要約、治療勧告、診断、名前付きエンティティ認識、医療概念説明を含む、11のハイレベルな臨床タスクにまたがる。
MedS-Insは58の医療指向言語コーパスで構成され、112のタスクで1350万のサンプルを収集している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:07:37 GMT)
Enhancing User-Centric Privacy Protection: An Interactive Framework through Diffusion Models and Machine Unlearning [54.3] この研究は、データ共有とモデル公開の間、画像データのプライバシーを同時に保護する包括的なプライバシー保護フレームワークのパイオニアだ。
本稿では、生成機械学習モデルを用いて属性レベルで画像情報を修正するインタラクティブな画像プライバシー保護フレームワークを提案する。
本フレームワークでは、画像中の属性情報を保護する差分プライバシー拡散モデルと、修正された画像データセット上でトレーニングされたモデルの効率的な更新を行う特徴未学習アルゴリズムの2つのモジュールをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:55:55 GMT)
HUMOS: Human Motion Model Conditioned on Body Shape [54.2] 身体形状に基づく生成運動モデルを構築するための新しいアプローチを提案する。
非ペアデータを使ってこのモデルをトレーニングすることが可能であることを示す。
得られたモデルは、多種多様で、物理的に妥当で、動的に安定した人間の動きを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 23:50:57 GMT)
Less is More: Fewer Interpretable Region via Submodular Subset Selection [54.1] 本稿では,上述の画像帰属問題を部分モジュラ部分選択問題として再モデル化する。
我々は、より正確な小さな解釈領域を発見するために、新しい部分モジュラー関数を構築する。
正しく予測されたサンプルに対しては,HSIC-Attributionに対する平均4.9%と2.5%の利得で,Deletion and Insertionスコアを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:56:09 GMT)
Mesh2NeRF: Direct Mesh Supervision for Neural Radiance Field Representation and Generation [51.3] Mesh2NeRFは、3次元生成タスクのためのテクスチャメッシュから地上構造放射場を導出するアプローチである。
各種タスクにおけるMesh2NeRFの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:55:22 GMT)
Sketch: A Toolkit for Streamlining LLM Operations [51.3] 大規模言語モデル(LLM)は大きな成功を収めた。
アウトプットフォーマットの柔軟性は、モデルのアウトプットを制御および活用する上での課題を引き起こします。
スケッチ(Sketch)は、多種多様な分野にわたるLCM操作を合理化するための革新的なツールキットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:45:44 GMT)
Can We Theoretically Quantify the Impacts of Local Updates on the Generalization Performance of Federated Learning? [50.0] フェデレートラーニング(FL)は、直接データ共有を必要とせず、さまざまなサイトで機械学習モデルをトレーニングする効果により、大きな人気を集めている。
局所的な更新を伴うFLは通信効率のよい分散学習フレームワークであることが様々なアルゴリズムによって示されているが、局所的な更新によるFLの一般化性能は比較的低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:00:18 GMT)
CogniDual Framework: Self-Training Large Language Models within a Dual-System Theoretical Framework for Improving Cognitive Tasks [39.4] カーネマンの二重系理論は人間の意思決定過程を解明し、素早い直感的なシステム1と合理的なシステム2を区別する。
近年の大きな言語モデル (LLMs) は、認知タスクにおける人間レベルの習熟度に近づきやすいツールとして位置づけられている。
本研究では、自己学習を通じて、意図的な推論から直感的な応答へと進化するLLM(textbfCognidual Framework for LLMs, CFLLMs)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:33:24 GMT)
Bones Can't Be Triangles: Accurate and Efficient Vertebrae Keypoint Estimation through Collaborative Error Revision [39.3] KeyBotは、既存のモデルの重要な、および典型的なエラーを特定し、修正するように設計されている。
典型的なエラータイプを特徴付け、トレーニングにシミュレートされたエラーを使用することで、KeyBotはこれらのエラーを効果的に修正し、ユーザのワークロードを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:03:52 GMT)
Learning in Order! A Sequential Strategy to Learn Invariant Features for Multimodal Sentiment Analysis [38.7] 本研究は,マルチモーダル感情分析のために,ビデオやテキスト上でモデルをトレーニングするための,新しい,シンプルな逐次学習戦略を提案する。
そこで本研究では,単一ソースドメインと複数ソースドメインのいずれかでトレーニングされたマルチモーダルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:55:05 GMT)
Improving Robustness to Multiple Spurious Correlations by Multi-Objective Optimization [38.6] 複数のバイアスを持つデータセットを与えられた非バイアスで正確なモデルでトレーニングする問題について検討する。
本稿では,この課題に対処するための新しいトレーニング手法を提案する。
偏りのあるトレーニング手法を評価するために,MultiCelebAと呼ばれる複数のバイアスを持つ新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:19:03 GMT)
A New First-Order Meta-Learning Algorithm with Convergence Guarantees [37.9] グラディエントベースのメタ学習、特にMAMLは、この目標を達成するための実行可能なソリューションとして現れています。
MAMLが遭遇する問題の1つは、メタグラディエントを計算するのに必要な計算とメモリの負荷である。
我々は、他の一階変種とは異なり、MAMLの目的の定常点に収束することを証明した新しい一階変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:37:26 GMT)
Unified Convergence Theory of Stochastic and Variance-Reduced Cubic Newton Methods [37.2] 我々はヘルパーフレームワークと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
グローバルな複雑性保証を備えた分散アルゴリズムと二階アルゴリズムの統一的なビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:42:02 GMT)
Refusing Safe Prompts for Multi-modal Large Language Models [36.3] 安全プロンプトに対する拒絶を誘導する最初の手法であるMLLM-Refusalを紹介する。
本稿では,MLLM-Refusalを制約付き最適化問題として定式化し,その解法を提案する。
4つのデータセットにわたる4つのMLLMに対してMLLM-Refusalを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 21:17:13 GMT)
Temporal Order Preserved Optimal Transport-based Cross-modal Knowledge Transfer Learning for ASR [36.3] 事前訓練された言語モデルから音響モデルに言語知識を移すことにより,音声認識の性能を大幅に向上させることが示されている。
ASRのための時間順序保存OT(TOT)に基づくクロスモーダルアライメント・アンド・ナレッジ・トランスファー(CAKT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:34:00 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） (Thu, 5 Sep 2024 06:20:36 GMT)
HGAMN: Heterogeneous Graph Attention Matching Network for Multilingual POI Retrieval at Baidu Maps [35.4] 本稿ではヘテロジニアスグラフ注意マッチングネットワーク(HGAMN)を提案する。
Baidu Mapsの大規模実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、HGAMNの優位性と有効性を示している。
HGAMNはすでにBaidu Mapsで本番環境にデプロイされており、毎日何億ものリクエストを処理しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Sep 2024 13:18:01 GMT)
Zero-Shot Character Identification and Speaker Prediction in Comics via Iterative Multimodal Fusion [35.3] 本稿では,未注釈の漫画画像のみに基づいて文字を識別し,話者名を予測するためのゼロショット手法を提案する。
本手法ではトレーニングデータやアノテーションは必要とせず,任意のコミックシリーズで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:21:42 GMT)
Efficient Multi-Task Large Model Training via Data Heterogeneity-aware Model Management [35.1] 最近の基礎モデルは、複数の機械学習(ML)タスクと複数のデータモダリティを統一されたベースモデル構造といくつかの特別なモデルコンポーネントで処理することができる。
このようなマルチタスク(MT)マルチモーダル(MM)モデルの開発は、既存のトレーニングシステムに重要なモデル管理課題をもたらす。
プロトタイプシステムを構築し,様々な大規模MT MMモデル上で評価する。
実験では,最先端のトレーニングシステムと比較して,スピードアップ比が71%まで向上し,システムの性能と効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:10:40 GMT)
LM-Gaussian: Boost Sparse-view 3D Gaussian Splatting with Large Model Priors [34.9] スパースビューの再構築は本質的に不適切であり、制約を受けていない。
本稿では,限られた画像から高品質な再構成を生成できるLM-Gaussianを紹介する。
提案手法は,従来の3DGS法と比較してデータ取得要求を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:09:02 GMT)
ChartMoE: Mixture of Expert Connector for Advanced Chart Understanding [34.8] 本稿では,従来の線形プロジェクタを置き換えるために,専門家(MoE)アーキテクチャの混合を用いたChartMoEを提案する。
具体的には、異なるアライメントタスクを通じて複数の線形コネクタを訓練する。
ChartMoE-Alignも導入しています。これは900K以上のチャートテーブル-JSON-コードの4倍数を持つデータセットで、3つのアライメントタスクを実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:41:02 GMT)
Debate on Graph: a Flexible and Reliable Reasoning Framework for Large Language Models [33.7] 大規模言語モデル(LLM)は、関連する知識の欠如により、現実世界の応用において幻覚に悩まされることがある。
KGQA(Knowledge Graph Question Answering)は、統合のための重要な手掛かりとなる。
LLMの対話型学習機能を活用してグラフ上での推論と議論を行う対話型KGQAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:11:58 GMT)
CyclicFL: A Cyclic Model Pre-Training Approach to Efficient Federated Learning [33.3] フェデレートラーニング(FL)は、高レベルのデータプライバシを保証するために、AI Internet of Things(AIoT)デバイス上で分散学習を可能にするために提案されている。
既存のFL法は、特に非IIDシナリオにおいて、収束が遅く、精度が低い。
本稿では,SGDプロセスの導出に有効な初期モデルを迅速に導出できるCyclicFLという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:10:06 GMT)
Serialized Speech Information Guidance with Overlapped Encoding Separation for Multi-Speaker Automatic Speech Recognition [29.2] 本稿では,コネクショニスト時間分類(CTC)と注意ハイブリッド損失の利点をフル活用するために,重複符号化分離(EncSep)を提案する。
LibriMixの実験結果から, 重複符号化から単一話者符号化を分離できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:15:18 GMT)
On-board Satellite Image Classification for Earth Observation: A Comparative Study of Pre-Trained Vision Transformer Models [28.7] 本研究は,衛星データ処理における土地利用分類において,最も効果的な事前学習モデルを特定することに焦点を当てた。
特にMobileViTV2とEfficientViT-M2は,スクラッチからトレーニングしたモデルよりも精度と効率が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 20:21:49 GMT)
Diagonalization of large many-body Hamiltonians on a quantum processor [28.7] 超伝導量子プロセッサを用いて、最大56箇所の2次元格子上で量子多体系の固有エネルギーを計算する。
我々は、量子プロセッサ上で実行されるトロッター化されたユニタリ進化を用いて、多体ヒルベルト空間の部分空間を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:36:13 GMT)
Generating High Dimensional User-Specific Wireless Channels using Diffusion Models [28.3] 本稿では拡散モデルを用いて合成無線チャネルデータを生成する新しい手法を提案する。
我々は、ユーザ位置を条件入力として合成された高忠実度チャネルサンプルを生成し、測定不足を克服するために、より大きな拡張データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 22:08:28 GMT)
Weight Conditioning for Smooth Optimization of Neural Networks [28.2] 本稿では,ニューラルネットワークの重み行列に対する新しい正規化手法を提案する。
このアプローチは、ウェイト行列の最小値と最大の特異値の間のギャップを狭くすることを目的としており、より良い条件付き行列をもたらす。
以上の結果から,本手法は競争力だけでなく,文献の既往の重み正規化手法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:10:34 GMT)
MOBIUS: Towards the Next Generation of Query-Ad Matching in Baidu's Sponsored Search [27.8] Mobiusプロジェクトは、クエリ-ad関連性に加えて、CPMをさらなる最適化目標として考えるために、マッチングレイヤをトレーニングすることを目的としている。
本稿では、マッチング層におけるクリック履歴の欠如を克服するために、アクティブラーニングをどのように導入するかについて詳述する。
次世代クエリ-アドマッチングシステムの最初のバージョンとしてMobius-V1にソリューションをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Sep 2024 11:56:40 GMT)
Recent Advances in Attack and Defense Approaches of Large Language Models [27.3] 大規模言語モデル(LLM)は、高度なテキスト処理と生成機能を通じて、人工知能と機械学習に革命をもたらした。
彼らの広範な展開は、重大な安全性と信頼性の懸念を引き起こした。
本稿は,LLMの脆弱性と脅威に関する最近の研究をレビューし,現代防衛機構の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:31:37 GMT)
How Do Your Code LLMs Perform? Empowering Code Instruction Tuning with High-Quality Data [26.8] 多くのデータセットが深刻なデータ漏洩に悩まされていることが分かりました。
この発見は、どのデータセットが真に高品質なコード命令データであるかを識別する、という新しい課題を明らかにしている。
我々は、LLaMA3から微調整されたモデルのファミリーであるXCoderを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:46:30 GMT)
ACCESS-FL: Agile Communication and Computation for Efficient Secure Aggregation in Stable Federated Learning Networks [26.0] Federated Learning(FL)は、プライバシ対応アプリケーション用に設計された分散学習フレームワークである。
従来のFLは、プレーンモデルのアップデートがサーバに送信されると、機密性の高いクライアントデータを露出するリスクにアプローチする。
GoogleのSecure Aggregation(SecAgg)プロトコルは、二重マスキング技術を使用することで、この脅威に対処する。
通信・計算効率の高いセキュアアグリゲーション手法であるACCESS-FLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:13:24 GMT)
On the Limited Generalization Capability of the Implicit Reward Model Induced by Direct Preference Optimization [25.8] RLHFのようにEXRM(Explicit Reward Model)を訓練し、DPO(Direct Preference Optimization)などの手法を用いて、嗜好データから学習した暗黙の報酬を用いて報酬モデルを学習する。
本研究は,DPORM と EXRM の双方に対して,推奨回答と拒否回答を区別する精度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:08:19 GMT)
Hypergraph Multi-modal Large Language Model: Exploiting EEG and Eye-tracking Modalities to Evaluate Heterogeneous Responses for Video Understanding [25.5] ビデオの創造性と内容の理解はしばしば個人によって異なり、年齢、経験、性別によって焦点や認知レベルが異なる。
実世界のアプリケーションとのギャップを埋めるために,ビデオデータセット用の大規模主観応答指標を導入する。
我々は,異なるユーザ間での映像コンテンツの認知的理解度を分析し,評価するためのタスクとプロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:21:05 GMT)
On the design space between molecular mechanics and machine learning force fields [25.3] 機械学習力場(MLFF)はこの方向に向けた意味のある取り組みを表している。
MLFFモデルの実用性は、もはや正確さによってボトルネックではなく、その速度によってボトルネックになっている、と我々は主張する。
我々は,現在フォースフィールド開発コミュニティが直面している,望ましい特性と課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:10:22 GMT)
UserSumBench: A Benchmark Framework for Evaluating User Summarization Approaches [25.1] 大規模言語モデル(LLM)は、大量のユーザアクティビティデータからユーザ要約を生成する際、顕著な能力を示している。
これらの要約は、好みや興味などの重要なユーザー情報を取り込み、パーソナライズ・アプリケーションには有用である。
しかし, 新たな要約手法の開発は, ゼロ・トラストラベルの欠如, ユーザ・サマリー固有の主観性, 人的評価などによって妨げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 23:18:00 GMT)
Evaluations of Machine Learning Privacy Defenses are Misleading [25.0] 機械学習プライバシに対する実証的な防御は、証明可能な差分プライバシの保証を禁止します。
先行評価では、最も脆弱なサンプルのプライバシー漏洩を特徴付けることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:34:02 GMT)
LAST: Language Model Aware Speech Tokenization [24.2] 本稿では,事前学習されたテキストLMの目的を活かして,音声トークン化者の訓練を行う新しい手法を提案する。
本研究の目的は,事前学習した音声モデルから,より優れたクラスタリングを実現するための新機能空間への変換である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:57:39 GMT)
RealisHuman: A Two-Stage Approach for Refining Malformed Human Parts in Generated Images [24.0] 本稿ではRealisHumanという新しいポストプロセッシングソリューションを提案する。
手や顔などの現実的な人間の部品を、元の部品を参考に生成する。
第2に、修正されたヒトの部位をシームレスに、対応する位置に戻す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:02:11 GMT)
Perceptual-Distortion Balanced Image Super-Resolution is a Multi-Objective Optimization Problem [23.8] 画素ベースの回帰損失を用いた単一画像超解法(SISR)モデルのトレーニングは、高い歪みメトリクススコアを得ることができる。
しかし、高周波の詳細の回復が不十分なため、しばしばぼやけた画像が生じる。
本稿では,Multi-Objective Optimization(MOO)をSISRモデルのトレーニングプロセスに組み込んで,知覚品質と歪みのバランスをとる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:14:04 GMT)
State-space models are accurate and efficient neural operators for dynamical systems [23.6] 物理インフォームド・機械学習(PIML)は、力学系を予測する古典的な手法の代替として期待されている。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)、トランスフォーマー、ニューラル演算子など、既存のモデルでは、長時間の統合、長距離依存性、カオスダイナミクス、外挿といった課題に直面している。
本稿では,Mambaで実装された動的システム演算子学習のための状態空間モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:57:28 GMT)
Training-free Conversion of Pretrained ANNs to SNNs for Low-Power and High-Performance Applications [23.5] 人工ニューラルネットワーク(ANN)の代替としてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場した
SNNの既存の教師付き学習アルゴリズムは、ANNのアルゴリズムよりもはるかに多くのメモリと時間を必要とする。
提案手法は,事前学習したANNモデルを,追加訓練を伴わずに,高性能なSNNに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:14:44 GMT)
A Key-Driven Framework for Identity-Preserving Face Anonymization [23.5] 仮想顔におけるプライバシと識別可能性の対立を解決するために,キー駆動型顔匿名化認証(KFAAR)フレームワークを提案する。
KFAARフレームワークは、頭位保存仮想顔生成(HPVFG)モジュールとキー制御可能な仮想顔認証(KVFA)モジュールで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:35:16 GMT)
Understanding Data Importance in Machine Learning Attacks: Does Valuable Data Pose Greater Harm? [23.3] 5つの異なる攻撃タイプを解析することにより,データ重要度と機械学習攻撃との関係について検討する。
例えば、高重要性データサンプルは、メンバーシップ推論やモデル盗難などの特定の攻撃において、脆弱性が増大していることを観察する。
これらの知見は、実用性最大化と価値あるデータの保護のバランスを崩す革新的な防衛機構の緊急の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:54:26 GMT)
TC-LLaVA: Rethinking the Transfer from Image to Video Understanding with Temporal Considerations [23.2] 本稿では,映像理解タスクにおけるモデルの能力を高めるための2つの戦略を提案する。
第1のアプローチは、回転位置埋め込み(RoPE)と時間認識デュアルRoPEの強化に焦点を当てる。
第二のアプローチは、フレームワイドのブロック因果マスクによる注意マスクの強化である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:54:17 GMT)
CACER: Clinical Concept Annotations for Cancer Events and Relations [22.9] 本研究は,48,000件以上の医学的問題と薬物イベントに対する微粒な注釈付き新規コーパスCACERについて紹介する。
微調整および文脈内学習を用いたトランスフォーマーに基づく情報抽出モデルの開発と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 20:42:35 GMT)
Legilimens: Practical and Unified Content Moderation for Large Language Model Services [22.8] 大規模言語モデル(LLM)のための実践的で統一的なコンテンツモデレーションフレームワークを提案する。
チャット指向のLLMから概念的特徴を抽出することにより、効果的で効率的なコンテンツモデレーションを実現することができることを示す。
我々は,5つのLLM,17のデータセット,9つのジェイルブレイク法を用いて,レジリメンの有効性,効率,堅牢性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:50:44 GMT)
More Text, Less Point: Towards 3D Data-Efficient Point-Language Understanding [22.8] GreenPLMは、最小限の3Dポイントクラウドとテキストデータペアで堅牢な3Dオブジェクト理解を可能にすることを目的としている。
画像とテキストのアライメントにCLIPにインスパイアされた我々は、トレーニング済みのクラウドテキストエンコーダを使用して、3Dポイントクラウド空間をテキスト空間にマッピングする。
3Dオブジェクトのフリーテキスト記述を6M生成し、3段階のトレーニング戦略を設計し、LLMが様々なモダリティ間の本質的な接続をよりよく探索できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:33:31 GMT)
How to Train your Antivirus: RL-based Hardening through the Problem-Space [22.1] 経験的ロバスト性を与える唯一の防御技術である逆行訓練は、この領域の最初から適用できない。
本稿では,敵のモデル構築のための新たな強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:07:23 GMT)
A Fused Large Language Model for Predicting Startup Success [21.8] 我々は、成功したスタートアップをベンチャーキャピタルプラットフォームに配置する目的で、機械学習アプローチを開発する。
具体的には、スタートアップの成功を予測するために、調整された、融合した大きな言語モデルを開発し、訓練し、評価します。
Crunchbaseのオンラインプロフィール20,172件を使って、われわれの混ざった大きな言語モデルはスタートアップの成功を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:22:31 GMT)
SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves against Jailbreaking in a Practical Manner [21.4] 本稿では,自衛隊(SelfDefend)と呼ばれる総称LDMジェイルブレイク防御フレームワークを紹介する。
我々は、一般的なGPT-3.5/4モデルを用いて、主要なジェイルブレイク攻撃すべてに対して実証的に検証した。
これらのモデルは6つの最先端の防御性能を上回り、GPT-4ベースのSelfDefendの性能に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:33:33 GMT)
Towards Autonomous Cybersecurity: An Intelligent AutoML Framework for Autonomous Intrusion Detection [21.0] 本稿では,次世代ネットワークにおける自律型サイバーセキュリティの実現に向けた,自動機械学習(AutoML)に基づく自律型IDSフレームワークを提案する。
提案されたAutoMLベースのIDSは、CICIDS 2017と5G-NIDDという2つの公開ベンチマークネットワークセキュリティデータセットで評価された。
この研究は、次世代ネットワークにおける完全自律型サイバーセキュリティへの重要な一歩であり、ネットワークセキュリティアプリケーションに革命をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:36:23 GMT)
Boosting Adversarial Transferability for Skeleton-based Action Recognition via Exploring the Model Posterior Space [20.9] ヒト活動認識(HAR)における骨格運動の役割
以前の攻撃はすべて、未知のS-HARモデル間の転送に苦労した。
本稿では,サロゲートの集合に対するモデル後部空間を効果的に探索できるDual Bayesian戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:25:35 GMT)
LLM4Vuln: A Unified Evaluation Framework for Decoupling and Enhancing LLMs' Vulnerability Reasoning [20.5] 大規模言語モデル(LLM)は、脆弱性検出を含む様々なタスクにおいて大きな可能性を証明している。
本稿では,LLMの脆弱性推論を,脆弱性知識の採用など他の機能から分離することを目的とする。
我々は,SolidityとJavaにおける97の地層破壊脆弱性と97の非脆弱性ケースを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:03:51 GMT)
A Scalable Matrix Visualization for Understanding Tree Ensemble Classifiers [20.4] 本稿では,数万のルールを含む木アンサンブル分類法を説明するために,拡張性のある視覚解析手法を提案する。
我々は,これらのルールを階層レベルで優先順位付けするための,異常バイアスモデル削減手法を開発した。
本手法は,共通ルールと異常ルールの両方を深く理解し,包括性を犠牲にすることなく解釈性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:48:11 GMT)
Better bounds on Grothendieck constants of finite orders [20.1] 我々は最近のフランク・ウルフのアプローチを利用して、いくつかのグロタンディーク定数を下限とするよい候補を提供する。
完全証明は難解な二項最適化問題を解くことに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:53:52 GMT)
Perceive, Reflect, and Plan: Designing LLM Agent for Goal-Directed City Navigation without Instructions [19.0] 本稿では,その知覚,反映,計画能力に特徴付けられる新しいエージェントワークフローを提案する。
LLaVA-7Bは都市のナビゲーションに十分な精度でランドマークの方向と距離を把握できるように微調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:14:39 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） (Thu, 5 Sep 2024 07:17:59 GMT)
Tightly-Coupled LiDAR-IMU-Wheel Odometry with Online Calibration of a Kinematic Model for Skid-Steering Robots [18.9] トンネルと長い廊下は、これらの環境でLiDARポイントクラウドが縮退するので、移動ロボットにとって困難な環境である。
本研究では,スキッドステアリングロボットのオンラインキャリブレーションを用いた,密結合型LiDAR-IMUホイールオドメトリーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:40:01 GMT)
Behavior-Dependent Linear Recurrent Units for Efficient Sequential Recommendation [18.8] RecBLRは、振舞い依存リニアリカレントユニットに基づく効率的なシークエンシャルレコメンデーションモデルである。
本モデルは,ユーザの行動モデリングとレコメンデーション性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Sep 2024 21:29:32 GMT)
RoomDiffusion: A Specialized Diffusion Model in the Interior Design Industry [18.8] RoomDiffusionは、インテリアデザイン業界向けに丁寧に調整された、先駆的な拡散モデルである。
データパイプライン全体をスクラッチから構築し、反復モデル最適化のためのデータを更新し、評価します。
20人以上の専門家による総合的人間評価プロトコルを通じて、RoomDiffusionは美学、正確性、効率性の観点から業界をリードする性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:41:18 GMT)
GarmentCodeData: A Dataset of 3D Made-to-Measure Garments With Sewing Patterns [18.5] 縫製パターンを用いた3次元計測服の大規模合成データセットについて述べる。
GarmentCodeDataには115,000のデータポイントがあり、さまざまなデザインをカバーしている。
高速なXPBDシミュレータに基づくオープンソースの3D衣料ドレーピングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:00:27 GMT)
Decision Theoretic Foundations for Experiments Evaluating Human Decisions [18.3] 我々は、人間のパフォーマンスの損失をバイアスの形で評価するためには、合理的なエージェントが実用性を最大化する決定を識別する必要があるという情報を参加者に提供する必要があると論じる。
実演として,AIによる意思決定に関する文献からの意思決定の評価が,これらの基準をどの程度達成したかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:53:45 GMT)
Improving Speaker Assignment in Speaker-Attributed ASR for Real Meeting Applications [18.2] 本稿では,実生活シナリオにおける話者分散ASR(SA-ASR)システムの最適化を目的とした新しい研究を提案する。
本稿では,Voice Activity Detection (VAD), Speaker Diarization (SD), SA-ASRを含む実生活用パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:46:09 GMT)
Adaptive Explicit Knowledge Transfer for Knowledge Distillation [17.7] 教師モデルから,非目標クラスの確率分布を効果的に提供することにより,ロジットに基づく知識蒸留の性能を向上させることができることを示す。
本研究では,学習者が暗黙的な知識を適応的に学習できる新たな損失を提案する。
実験結果から, 適応的明示的知識伝達法(AEKT)は, 最先端KD法と比較して性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:44:14 GMT)
GraphInsight: Unlocking Insights in Large Language Models for Graph Structure Understanding [17.7] 大規模言語モデル(LLM)は、グラフ記述シーケンスのプロンプトを通じてグラフィカルな構造情報を理解するのに苦労する。
マクロおよびマイクロレベルのグラフィカル情報に対するLLMの理解を改善するための新しいフレームワークであるGraphInsightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:34:16 GMT)
MCDS-VSS: Moving Camera Dynamic Scene Video Semantic Segmentation by Filtering with Self-Supervised Geometry and Motion [17.5] 自動運転車は意思決定に信頼性のあるセマンティックな環境認識に依存している。
本稿では,カメラのシーン形状とエゴモーションを自己教師付きで学習する構造化フィルタモデルMCDS-VSSを提案する。
我々のモデルは自動車シーンを、シーン幾何学、エゴモーション、オブジェクトモーションなどの複数の解釈可能な表現に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:21:01 GMT)
Sirius: Contextual Sparsity with Correction for Efficient LLMs [17.4] CS(Contextual Sparsity)は、トレーニングのない性質と、品質劣化を伴わずに高い圧縮比に達する能力に訴えている。
エンドツーエンドの精度の差にもかかわらず、スパースモデルは一般的な問題解決ロジックを共有することが多い。
本稿では、CSモデルの品質を推論タスクで大幅に回復する効率的な補正機構であるSiriusを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:38:07 GMT)
Few-shot Adaptation of Medical Vision-Language Models [17.1] 本稿では,医療ビジョン言語モデル(VLM)を厳格な数ショット方式で適用するための最初の構造化ベンチマークを紹介する。
視覚プロトタイプとテキスト埋め込みの最適なブレンディングを求める線形プローブ適応ベースラインの簡易な一般化を評価する。
驚くべきことに、このようなテキストインフォームド線形プローブは、複雑なプロンプトラーニングやアダプタベースの戦略と比較して、競合する性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:10:29 GMT)
Towards Neural Network based Cognitive Models of Dynamic Decision-Making by Humans [16.7] 私たちはインスタンスベースの学習(IBL)に基づいて、人間の決定は過去に遭遇した同様の状況に基づいていると仮定します。
本研究では,2つの新しい注意型ニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:52:47 GMT)
UniMERNet: A Universal Network for Real-World Mathematical Expression Recognition [16.7] 本稿では,複雑な実世界のシナリオを対象とした数学的表現認識(MER)に関する最初の研究であるUniMERデータセットを紹介する。
UniMERデータセットには、前例のないスケールと多様性を提供する大規模なトレーニングセットUniMER-1Mが含まれている。
UniMER-Testは、現実世界のシナリオで見られる様々な公式分布をカバーし、より包括的で公正な評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:42:25 GMT)
Aligning Large Language Models to a Domain-specific Graph Database for NL2GQL [16.6] 特定のドメインに合わせてNL2GQLタスクを適切に定義したパイプラインを提示する。
我々はChatGPTを用いてNLGQLデータペアを生成し、提供されたグラフDBを自己命令で活用する。
次に、生成されたデータを用いてLLMを微調整し、LLMとグラフDBの整合性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:34:11 GMT)
VFLGAN-TS: Vertical Federated Learning-based Generative Adversarial Networks for Publication of Vertically Partitioned Time-Series Data [16.4] PETS 2024では、垂直分割された静的データをパブリッシュするための、最初の垂直フェデレート学習に基づく生成適応ネットワーク(VFLGAN)を導入しました。
本稿では,属性判別器と垂直連合学習のアイデアを組み合わせて合成時系列データを生成するVFLGAN-TSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:17:26 GMT)
Strategic Chain-of-Thought: Guiding Accurate Reasoning in LLMs through Strategy Elicitation [16.4] CoT(Chain-of-Thought)パラダイムは,大規模言語モデル(LLM)の推論能力向上のための重要なアプローチとして登場した。
中間的推論ステップを生成する前に戦略的知識を統合することでLCM性能を向上するための textbfStrategic Chain-of-Thought (SCoT) を提案する。
SCoTは1つのプロンプトの中で2段階のアプローチを採用し、まず効果的な問題解決戦略を導き、次に高品質なCoTパスと最終回答の生成を導くのに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:28:05 GMT)
Foundation Model or Finetune? Evaluation of few-shot semantic segmentation for river pollution [16.3] ファンデーションモデル(FM)はAIの研究の一般的なトピックである。
本研究では,FMの性能を,セマンティックセグメンテーションのタスクにおける微調整された教師付きモデルと比較する。
微調整されたモデルは、データが不足している場合でも、テスト対象のFMより一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:59:32 GMT)
CyberHost: Taming Audio-driven Avatar Diffusion Model with Region Codebook Attention [15.8] CyberHostは、エンドツーエンドのオーディオ駆動人間アニメーションフレームワークである。
Region Codebook Attention Mechanisms improve the generation quality of face and hand animations。
身体運動マップ、手明度スコア、ポーズ整列基準特徴、局所的な強化監督など、人間優先のトレーニング戦略により、合成結果が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:31:28 GMT)
Why mamba is effective? Exploit Linear Transformer-Mamba Network for Multi-Modality Image Fusion [15.8] 我々はTmambaと呼ばれる2分岐画像融合ネットワークを提案する。
線形トランスフォーマーとMambaで構成されており、線形複雑性を維持しながらグローバルなモデリング機能を備えている。
実験の結果、我々のTmambaは赤外線可視画像融合や医用画像融合など、複数の融合タスクにおいて有望な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:42:11 GMT)
Exploring Group and Symmetry Principles in Large Language Models [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のアプリケーションで素晴らしいパフォーマンスを示している。
物理学や数学などの分野において重要な役割を担った群と対称性の原理に基づく枠組みを導入する。
本研究は, 閉包, アイデンティティ, 逆転, 連想性という4つのグループ特性におけるモデルの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:19:32 GMT)
Unlearning Targeted Information via Single Layer Unlearning Gradient [15.4] 無許可のプライバシー関連計算は社会にとって重要な関心事である。
EUの一般保護規則には「忘れられる権利」が含まれている
本研究では,SLUG(Single Layer Unlearning Gradient)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:19:59 GMT)
Physics-Informed Machine Learning Towards A Real-Time Spacecraft Thermal Simulator [15.3] ここで提示されるPIMLモデルまたはハイブリッドモデルは、軌道上の熱負荷条件によって与えられるノイズの低減を予測するニューラルネットワークで構成されている。
我々は,ハイブリッドモデルの計算性能と精度を,データ駆動型ニューラルネットモデルと,地球周回小型宇宙船の高忠実度有限差分モデルと比較した。
PIMLベースのアクティブノダライゼーションアプローチは、ニューラルネットワークモデルや粗いメッシュモデルよりもはるかに優れた一般化を提供すると同時に、高忠実度モデルと比較して計算コストを最大1.7倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:59:17 GMT)
CDM: A Reliable Metric for Fair and Accurate Formula Recognition Evaluation [15.2] 数式認識は、複雑な構造と数学的表現の様々な表記が原因で重要な課題を呈している。
ラテックスレベルのメトリクススコアではなく画像レベルのスコアを設計することで,評価対象性を確保することを目的としたキャラクタ検出マッチング(CDM)メトリクスを提案する。
このような空間認識・文字マッチング手法は、以前のBLEUやEdit Distanceのメトリクスよりも正確で公平な評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:01:21 GMT)
Multiple weather images restoration using the task transformer and adaptive mixup strategy [15.0] 本稿では,複雑な気象条件を適応的に効果的に処理できる,マルチタスクの厳しい天候除去モデルを提案する。
本モデルでは,気象タスクシークエンスジェネレータを組み込んで,気象タイプに特有な特徴に選択的に注目する自己認識機構を実現する。
提案モデルでは,公開データセット上での最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 04:55:40 GMT)
Granular-ball Representation Learning for Deep CNN on Learning with Label Noise [14.1] 本稿では,CNNモデルに組み込むことが可能な一般粒界計算(GBC)モジュールを提案する。
本研究では,入力サンプルを機能レベルで$gb$のサンプルとして分割し,各サンプルは異なる数を持つ複数のサンプルに対応して1つのラベルを共有できることを示した。
実験により,提案手法は追加データや最適化を伴わずにCNNモデルのロバスト性を向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:18:31 GMT)
UV-Mamba: A DCN-Enhanced State Space Model for Urban Village Boundary Identification in High-Resolution Remote Sensing Images [13.1] 本稿では,高解像度リモートセンシング画像の正確な境界検出のための,UV-Mambaと呼ばれる新しい,効率的なニューラルネットワークモデルを提案する。
UV-Mambaは、画像サイズが増大する状態空間モデル(SSM)で生じる長いシーケンスモデリングにおけるメモリ損失問題を緩和する。
北京と西安のデータセットを用いて実験を行い,UV-マンバが最先端の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:23:41 GMT)
Optimizing 3D Gaussian Splatting for Sparse Viewpoint Scene Reconstruction [11.8] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は3Dシーン表現の有望なアプローチとして登場し、Neural Radiance Fields (NeRF)と比較して計算オーバーヘッドの低減を実現している。
SVS-GSは,3次元ガウス平滑化フィルタを統合して人工物を抑制する,スパースビューポイントシーン再構築のための新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:18:04 GMT)
Eetimating Indoor Scene Depth Maps from Ultrasonic Echoes [11.8] 本稿では,難聴エコーを用いたエコーに基づく深度推定について考察する。
超音波は理論上高い測定精度を提供するが、超音波を用いた場合の実際の深さ推定精度は未定である。
本稿では, 超音波エコーを用いた深度推定の精度を向上させるための新しい深度学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:28:36 GMT)
100 instances is all you need: predicting the success of a new LLM on unseen data by testing on a few instances [11.8] 従来試験されていたLCMの評価結果を用いて,新たなLCMの性能予測に必要な評価回数を削減する。
既存の推論データセットの集合であるHELM-LiteとKidsOfReasoningについて実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:19:45 GMT)
Transforming Redaction: How AI is Revolutionizing Data Protection [11.6] 文書の再アクションは、無許可のアクセスと開示から機密情報を保護するために、様々な分野において重要なプロセスである。
Adobe Acrobatのような従来の手動のリアクション手法は、労働集約的、エラーを起こし、時間を要する。
この研究では、従来の手動のリアクション、古典的な機械学習アルゴリズムを利用したリアクションツール、AI支援のリアクションツールを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:54:34 GMT)
The Power of Second Chance: Personalized Submodular Maximization with Two Candidates [11.5] 2つの候補解を用いたパーソナライズされたサブモジュラー問題を導入する。
そこで本研究の目的は,全ユーザ固有関数のユーティリティの総和を最大化する2つの候補の最適セットを選択することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:07:10 GMT)
Towards a dissipative quantum classifier [10.5] 本稿では,散逸工学を利用した新しい量子分類器を提案する。
補助量子ビットに強い散逸を慎重に調整することにより、古典的データと散逸モードの1対1のマッピングを確立する。
我々は、古典的ニューラルネットワークに似た特定の分類タスクを実行するために、散逸中心スピン量子系を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:38:06 GMT)
Persona Setting Pitfall: Persistent Outgroup Biases in Large Language Models Arising from Social Identity Adoption [10.4] その結果,外集団偏見は内集団傾向と同じくらい強く現れることがわかった。
我々の研究結果は、より公平でバランスの取れた言語モデルを開発する可能性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:08:47 GMT)
A Survey for Foundation Models in Autonomous Driving [10.3] 大規模言語モデルは、自動運転における計画とシミュレーションに寄与する。
ビジョンファウンデーションモデルは、3Dオブジェクトの検出やトラッキングといった重要なタスクに適応している。
多様な入力を統合するマルチモーダル基礎モデルは、例外的な視覚的理解と空間的推論を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:38:08 GMT)
Attention Heads of Large Language Models: A Survey [10.3] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクに優れていますが、ブラックボックスシステムとして残っています。
本調査は,LLMの内部的推論過程の解明を目的として,注目頭部の解釈可能性と基盤機構に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:59:12 GMT)
ArtiFade: Learning to Generate High-quality Subject from Blemished Images [10.1] ArtiFadeは、事前トレーニングされたテキスト-画像モデルの微調整を利用して、アーティファクトを削除する。
ArtiFadeはまた、拡散モデルに固有のオリジナルの生成機能の保存も保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:57:59 GMT)
YOLO-PPA based Efficient Traffic Sign Detection for Cruise Control in Autonomous Driving [10.1] 自律運転システムにおいて,交通標識を効率的にかつ正確に検出することが重要である。
既存のオブジェクト検出アルゴリズムでは、これらの小さなスケールの兆候をほとんど検出できない。
本稿では, YOLO PPAに基づく交通標識検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:49:21 GMT)
A note on the differential spectrum of the Ness-Helleseth function [9.8] ネッス=ヘレセス関数$f_u$から生じる微分方程式をより慎重に研究する。
そのような$u$に対する$f_u$の微分スペクトルを2つの二次的文字和の観点から表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:28:17 GMT)
Achieving the Safety and Security of the End-to-End AV Pipeline [9.7] 本稿では,自律走行車(AV)の安全性とセキュリティ研究の現状について詳しく述べる。
我々は,AV監視,センサシステムの信頼性,AVスタックのセキュリティ,アルゴリズム的堅牢性,安全な環境相互作用など,この研究領域に関する主要な研究課題のセクションを提供する。
それぞれの節の結論として,結論が付かない今後の研究課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 20:14:22 GMT)
Ground-roll Separation From Land Seismic Records Based on Convolutional Neural Network [9.6] 地すべり波は地中地震データにおいて一般的なコヒーレントノイズである。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて,地すべりと反射を分離する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:34:21 GMT)
No Man is an Island: Towards Fully Automatic Programming by Code Search, Code Generation and Program Repair [9.6] ツールネームは、様々なコード検索、生成、修復ツールを統合することができ、これら3つの研究領域を初めて組み合わせることができる。
例えば、CodeLlamaは62.53%の改善で267のプログラミング問題を解決するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:24:29 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） (Thu, 5 Sep 2024 05:36:10 GMT)
Application Research On Real-Time Perception Of Device Performance Status [9.1] デバイスの性能をリアルタイムに記述するための性能特徴とプロファイルについて検討した。
デバイスの性能状態の同定と予測の精度を,プロファイル特性の性能と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:32:39 GMT)
Direct Measurement of Density Matrices via Dense Dual Bases [8.5] 任意の(d)次元量子状態の完全なキャラクタリゼーションを可能にするために特別に設計された(2d)観測可能な新しい集合を導入する。
本研究は,3つの観測可能要素のみを用いて抽出可能であり,補助システムなしでは密度行列要素の直接測定が可能であることを示す。
これにより、パウリオブザーバブルによる圧縮センシングと比較して、ユニタリ演算の数が大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:36:54 GMT)
The Role of Transformer Models in Advancing Blockchain Technology: A Systematic Survey [8.5] Reviewは、ブロックチェーン技術と機械学習の統合開発のための新しい視点と研究基盤を提供することを目的としている。
調査では、異常検出、スマートコントラクトセキュリティ分析、暗号通貨の予測とトレンド分析、コード要約生成など、重要な領域をカバーしている。
データプライバシ、モデルの複雑さ、リアルタイム処理要求など、Transformerを利用する際の課題について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:09:38 GMT)
Implementation of The Future of Drug Discovery: QuantumBased Machine Learning Simulation (QMLS) [8.5] 我々は,新たなコンセプトQMLSを導入し,R&Dフェーズ全体を3～6ヶ月短縮し,コストを5～8万USDに短縮する。
ヒット生成のために、機械学習分子生成(MLMG)は標的タンパク質の分子構造に応じてヒットを生成する。
リード最適化では、QSGから生成・濾過された結果の分子を比較し、両方のプロセスの結果として現れる分子を数十のバリエーションに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:09:54 GMT)
Painful intelligence: What AI can tell us about human suffering [8.4] この本は、人間の苦しみや精神的苦痛を理解するために、現代の人工知能理論(AI)を使用している。
人間と高度なAIエージェントは、目標達成と報酬を得るために、世界に関する情報を処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:00:35 GMT)
Game On: Towards Language Models as RL Experimenters [8.1] 本稿では,一般的な強化学習実験ワークフローの一部を自動化するエージェントアーキテクチャを提案する。
我々は、言語条件のアクター・クリティカルアルゴリズムにスキルのカリキュラムを提供するために、追加の微調整をせずに、標準のジェミニモデルを使用する。
成長するスキルのライブラリを構築し、それらのスキルの訓練の進捗を判断するシステムの能力のさらなる検証も、有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 10:38:16 GMT)
What Did I Do Wrong? Quantifying LLMs' Sensitivity and Consistency to Prompt Engineering [8.0] 分類タスク,すなわち感度と一貫性の2つの指標を導入する。
感度はプロンプトの 言い換えによる予測の変化を測る
その代わり、一貫性は、同じクラスの要素の言い換えで予測がどのように変化するかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:47:26 GMT)
Exploratory Visual Analysis for Increasing Data Readiness in Artificial Intelligence Projects [8.0] 我々は,データ準備性の側面と異なるデータタイプに適した視覚分析手法のマッピングに貢献する。
マッピングに加えて、データ準備性の概念を拡張して、タスクとソリューションの側面をよりよく考慮します。
我々は、提示された視覚分析技術を用いて、将来の人工知能プロジェクトを支援し、データ準備レベルを上げる経験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:57:14 GMT)
LLM Detectors Still Fall Short of Real World: Case of LLM-Generated Short News-Like Posts [7.7] 既存のLCM検出器は、ゼロショットでも目的訓練でも、その環境での実際の使用準備が整っていないことを実証する。
LLMをまたいで汎用化された目的学習型検出器を開発し、見知らぬ攻撃を行うことができるが、新しい人文テキストへの一般化には失敗する。
前者はドメイン固有のベンチマークが必要なことを示し、後者は、敵の回避のレジリエンスと、参照する人文への過度な適合のトレードオフを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:55:13 GMT)
Multimodal Laryngoscopic Video Analysis for Assisted Diagnosis of Vocal Cord Paralysis [7.6] Multimodal Analyzing System for Laryngoscope (MASL)は、音声とビデオデータを組み合わせて、喉頭腔鏡ビデオから重要なセグメントとメトリクスを自動的に抽出し、臨床評価を行う。
MASLは、声帯検出とキーワードスポッティングを統合して、患者の発声を分析し、ビデオハイライトを精査し、声帯の動きをよりよく検査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:56:38 GMT)
MaterialBENCH: Evaluating College-Level Materials Science Problem-Solving Abilities of Large Language Models [7.6] 材料科学分野における大規模言語モデル(LLM)のための大学レベルのベンチマークデータセットであるMaterialBENCHを構築した。
このデータセットは、大学教科書に基づく問題解決ペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:36:00 GMT)
Explanation Space: A New Perspective into Time Series Interpretability [7.5] 本稿では,時間領域で訓練されたモデルを他の説明空間で解釈できる簡易かつ効果的な手法を提案する。
トレーニングされたモデルやXAIメソッドを変更することなく,既存のプラットフォームで簡単に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:00:12 GMT)
Landauer's principle and black hole area quantization [7.0] この記事では、シュワルツシルトブラックホールの領域量子化の文脈における情報理論からランダウアーの原理を評価する。
ランダウアーの原理は、ブラックホールのミクロ状態の数が2n$になるとき、飽和形で一貫して成り立つことを正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:59:20 GMT)
Randomness versus Nonlocality in Multi-input and Multi-output Quantum Scenario [6.9] ベル非局所性に基づくデバイス非依存ランダム性認証は、デバイスに関する仮定を一切必要としない。
本研究は, ランダム性と非局所性との間の内部関係を解明し, デバイス非依存型乱数生成などのタスクの性能を効果的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:57:47 GMT)
Semi-Supervised Sparse Gaussian Classification: Provable Benefits of Unlabeled Data [6.8] 高次元ガウス分類のためのSSLについて検討する。
正確な特徴選択のための情報理論の下限を解析する。
理論的解析を補完するシミュレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:21:05 GMT)
KiloBot: A Programming Language for Deploying Perception-Guided Industrial Manipulators at Scale [6.8] 産業用ロボットは、カメラと知覚パイプラインで非構造環境を処理したいと考えています。
知覚誘導型産業応用にはオンライン行動計画が必要である。
私たちのDSLは主に、従来のプログラミング言語でコーディング経験のないマシンオペレータによって使われています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:42:08 GMT)
In Search of Trees: Decision-Tree Policy Synthesis for Black-Box Systems via Search [6.7] ブラックボックス環境と仕様が与えられた最適決定木ポリシーを合成する手法を提案する。
我々のアプローチは、与えられた離散化の下で決定木の空間を体系的に探索する特殊探索アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:51:42 GMT)
On the Convergence Rates of Federated Q-Learning across Heterogeneous Environments [6.6] 同期型Q-ラーニングについて検討し、K$エージェントをローカルQ-estimates per $E$ iterationsの平均値にすることで最適なQ-関数を学習することを目的とする。
収束速度に関する興味深い現象を、$K$と$E$という観点から観察する。
我々は、幅広い段階において、エラーの $ell_infty$ ノルムが $Theta (E/T)$ よりも早く崩壊できないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 20:09:56 GMT)
Four-order power reduction in nanoscale electron-nuclear double resonance with a nitrogen-vacancy center in diamond [6.6] 位相変調電子-原子核二重共鳴法によるエネルギー効率の高いナノスピン検出を実現する。
マイクロ波場は以前の要件の1/250に還元でき、対応する電力は4桁以上減少する。
このスキームはマイクロ波場を感知するのにも使用でき、将来的には幅広い用途に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:33:57 GMT)
An Efficient Instance Segmentation Framework Using Segmentation Foundation Models with Oriented Bounding Box Prompts [6.6] 本稿では、オブジェクト指向境界ボックス(OBB)を用いた効率的なインスタンスセグメンテーションフレームワークOBSegを提案する。
OBBは、まずOBBを検知し、インスタンスを識別し、粗いローカライゼーション情報を提供する。次に、OBBプロンプト関連マスクを細かなセグメンテーションのために予測する。
OBSegは、複数のパブリックデータセット上の現在のインスタンスセグメンテーションメソッドより優れていることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:59:53 GMT)
Attend First, Consolidate Later: On the Importance of Attention in Different LLM Layers [6.5] 本稿では,現在のトークンの計算において,次のレイヤへの入力として,将来のトークンの注意機構への入力として,与えられたレイヤの表現が2つの目的を果たすことを示す。
4つのLDMと4つのタスクを実験したところ、この操作は、しばしば小さくて無視できない性能低下につながることが示されている。
以上の結果から,トランスフォーマーをベースとしたLLMの2段階プロセスが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:33:24 GMT)
Rust for Embedded Systems: Current State, Challenges and Open Problems (Extended Report) [6.4] 本稿では,組み込みシステムにRUSTを使用する際の現状と課題を総合的に理解するための,最初の体系的研究を行う。
さまざまなカテゴリにまたがる2,836のRUST組込みソフトウェアと5つの静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールのデータセットを収集しました。
既存のRUSTソフトウェアサポートが不十分であること、SASTツールがRUST組み込みソフトウェアの特定の機能に対応できないこと、そして既存のRUSTソフトウェアにおける高度な型の導入が、相互運用可能なコードのエンジニアリングを困難にしていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:30:47 GMT)
Survey of Data-driven Newsvendor: Unified Analysis and Spectrum of Achievable Regrets [6.4] Newsvendor の問題では、ある分布から引き出される数を推測することが目的である。
データ駆動バージョンでは、分散は未知であり、分散からのサンプルを扱う必要がある。
本稿では、これらの変種の組み合わせをすべて研究し、文献の多くのギャップを埋め、多くの証明を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:19:08 GMT)
Evaluating Open-Source Sparse Autoencoders on Disentangling Factual Knowledge in GPT-2 Small [6.3] 我々は、GPT-2小の隠れ表現を訓練したSAEが、その都市がどの国にあり、どの大陸にあるかを知るための一連の特徴を持っているかどうかを評価する。
以上の結果から,SAEはニューロンベースラインに到達するのに苦慮しており,DASスカイラインに近づかないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:00:37 GMT)
Costs Estimation in Unit Commitment Problems using Simulation-Based Inference [6.3] ユニットコミット(英: Unit Commitment)は、有限時間にわたって電力ユニットの生成スケジュールを予測するための、電力システムにおける重要な最適化タスクである。
UCの問題で要求される多くのパラメータは、コストなど不明である。
本研究では,これらの未知のコストを,実証的なUC問題に対するシミュレーションベース推論を用いて推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:43:11 GMT)
TSFool: Crafting Highly-Imperceptible Adversarial Time Series through Multi-Objective Attack [6.2] TSFoolと呼ばれる効率的な手法を提案する。
中心となる考え方は、「カモフラージュ係数」(Camouflage Coefficient)と呼ばれる新しい大域的な最適化目標であり、クラス分布から反対サンプルの非受容性を捉えるものである。
11のUCRデータセットとUEAデータセットの実験では、TSFoolは6つのホワイトボックスと3つのブラックボックスベンチマークアタックを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:19:28 GMT)
FairQuant: Certifying and Quantifying Fairness of Deep Neural Networks [6.2] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の個人的公正性を正式に証明し,定量化する手法を提案する。
個人的公正性は、法的に保護された属性(例えば、性別や人種)を除いて同一の2つの個人が同じ処置を受けることを保証している。
提案手法を実装し,4つの人気フェアネス研究データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:36:05 GMT)
Temperature shift of magnetic-field-dependent photoluminescence features of nitrogen-vacancy ensembles in diamond [6.2] 幅広い磁場で観測できる様々な特徴の温度変動について検討した。
幅広い特徴の熱的挙動に関する深い洞察は、様々な応用に重要な結果をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:14:28 GMT)
A New Forward Discriminant Analysis Framework Based On Pillai's Trace and ULDA [6.1] 本稿では, Pillai のトレースと Uncorrelated Linear Discriminant Analysis (ULDA) を統合し,これらの課題に対処する新しい前方識別分析フレームワークを提案する。
シミュレーションと実世界のデータセットを通じて、新しいフレームワークはタイプIエラー率の効果的な制御と分類精度の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:12:15 GMT)
Inevitability of knowing less than nothing [5.8] 古典の世界では、エントロピーと条件付きエントロピーは非負の値のみを取る。
量子条件エントロピーを定義するための物理的動機付けの枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:39:37 GMT)
Simultaneous Masking, Not Prompting Optimization: A Paradigm Shift in Fine-tuning LLMs for Simultaneous Translation [5.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語処理タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。
同時翻訳のための微調整LDMのための新しいパラダイムであるSimulMaskを提案する。
5つの言語対における最先端の最適化戦略と比較して,翻訳品質の大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:06:40 GMT)
Zeroshot Listwise Learning to Rank Algorithm for Recommendation [5.7] ランク付けの学習は、ディープニューラルネットワークのような他の技術と比較して珍しい技術である。
我々は、推薦アルゴリズムをランク付けするためにゼロショットリストワイズを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Sep 2024 09:16:14 GMT)
Harnessing LLMs for Cross-City OD Flow Prediction [5.7] 大規模言語モデル(LLM)を用いた都市間原位置推定(OD)フロー予測の新しい手法を提案する。
我々のアプローチは,LLMの高度な意味理解と文脈学習能力を利用して,異なる特徴を持つ都市間のギャップを埋める。
我々の新しいフレームワークは、ソース都市からODトレーニングデータセットを収集し、LSMを指導し、ターゲット都市における宛先POIを予測し、予測された宛先POIに最も合う場所を特定する4つの主要なコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 23:04:28 GMT)
Blended Latent Diffusion under Attention Control for Real-World Video Editing [5.7] 本稿では,局所的なビデオ編集作業を行うために,画像レベルのブレンド潜在拡散モデルを適用することを提案する。
具体的には、DDIMのインバージョンを利用して、ランダムにノイズのあるものではなく、背景の潜伏者として潜伏者を取得する。
また,拡散段階におけるクロスアテンションマップから導かれる自律マスク製造機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:23:52 GMT)
Leveraging Large Language Models through Natural Language Processing to provide interpretable Machine Learning predictions of mental deterioration in real time [5.6] 公式推計によると、世界中で5000万人が認知症に罹患しており、毎年1000万人の新しい患者が増えている。
この目的のために、人工知能と計算言語学は自然言語分析、パーソナライズされたアセスメント、モニタリング、治療に活用することができる。
この仕事には、手頃で柔軟な、非侵襲的でパーソナライズされた診断システムを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:27:05 GMT)
Use of triplet loss for facial restoration in low-resolution images [5.4] 本稿では、個々のアイデンティティを保存した高解像度画像を生成することに焦点を当てた新しいSRモデルFTLGANを提案する。
結果は説得力があり、最先端の最先端モデルよりも21%高いd'の平均値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:42:20 GMT)
PESTS: Persian_English Cross Lingual Corpus for Semantic Textual Similarity [5.4] 言語間セマンティック類似性モデルでは、言語間セマンティック類似性データセットが利用できないため、機械翻訳を用いる。
ペルシャ語は低資源言語の1つであり、二つの言語の文脈を理解できるモデルの必要性は、これまで以上に感じられる。
本稿では,ペルシア語と英語の文間の意味的類似性のコーパスを,言語専門家を用いて初めて作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:45:57 GMT)
Planning In Natural Language Improves LLM Search For Code Generation [5.4] そこで, PLANSEARCHは, 直接コード解決ではなく, 自然言語による問題解決計画の探索を行う。
PLANSEARCHはLiveCodeBenchで77.0%の最先端パス@200を達成する。
すべてのモデル、検索アルゴリズム、および分析したベンチマークにおいて、生成したアイデアに対する多様性の直接的な関数として検索による性能向上を正確に予測できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:44:49 GMT)
MVTN: A Multiscale Video Transformer Network for Hand Gesture Recognition [5.3] ダイナミックハンドジェスチャ認識のための新しいMultiscale Video Transformer Network(MVTN)を提案する。
提案モデルでは,手動動作における細部やコンテキストの多様なレベルを捉えるために,マルチスケールの特徴階層が組み込まれている。
実験により,提案したMVTNは計算量やパラメータを少なくして最先端の計算結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:55:38 GMT)
Purification of Gaussian States by Photon Subtraction [5.2] 我々は光子サブトラクションが絡み合いを減少させ、同時にいくつかの還元状態を浄化できることを示した。
マルチモードシステムでは、光子サブトラクションは絡み合いを増大させ、還元状態のいくつかを同時に浄化することができる。
そこで我々は,連続可変量子情報処理における光子サブトラクションの新しい応用として,ガウス雑音の抑制による浄化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:35:27 GMT)
A Graph-based Adversarial Imitation Learning Framework for Reliable & Realtime Fleet Scheduling in Urban Air Mobility [5.2] 本稿では,艦隊スケジューリング問題の包括的最適化について述べる。
また、代替ソリューションのアプローチの必要性も認識している。
新しい模倣アプローチは、目に見えない最悪のシナリオにおいて、パフォーマンスと顕著な改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:01:33 GMT)
Tracing Privacy Leakage of Language Models to Training Data via Adjusted Influence Functions [5.2] この研究は、インフルエンス関数(IF)を実装して、トレーニングデータにプライバシリークをトレースする。
本稿では,大きな勾配ノルムを持つトークンの重みを減少させるHuristically Adjusted IF (HAIF)を提案する。
HAIFは追跡精度を大幅に改善し、PII-Eデータセットでは20.96%から73.71%、PII-CRデータセットでは3.21%から45.93%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:47:45 GMT)
Beyond Model Interpretability: Socio-Structural Explanations in Machine Learning [5.2] 我々は、機械学習のアウトプットを規範的に健全な領域で解釈するには、第3のタイプの説明に訴える必要があると論じている。
この説明型の関連性は、機械学習モデルが独立した実体ではなく、社会構造に埋め込まれて形成されているという事実によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:47:04 GMT)
Direct Readout of Nitrogen-Vacancy Hybrid-Spin Quantum Register in Diamond by Photon Arrival Time Analysis [5.1] 量子状態の読み出しは、量子技術において重要な役割を担い、センシング、計算、セキュアな通信の用途にまたがる。
単一レーザーパルスを用いたダイヤモンドの窒素空孔中心におけるハイブリッドスピン状態の個体群を効率的に読み取るための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:38:10 GMT)
A review on the use of large language models as virtual tutors [5.0] 大規模言語モデル (LLMs) は、いくつかの分野や産業で大きな話題を呼んだ。
本総説では,教育資料の生成・評価に特化して設計されたソリューションの概要を概観する。
予想通り、これらのシステムの最も一般的な役割は、自動質問生成のための仮想チューターである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 10:01:39 GMT)
STCSNN: High energy efficiency spike-train level spiking neural networks with spatio-temporal conversion [4.9] 脳時空間スパイクニューロンネットワーク(SNN)は、低電力特性、高い生物学的可視性、強力な情報処理能力により、広く研究の関心を集めている。
SG(Surrogate)を採用することで、SNNの非微分性はトレーニング可能であるが、ANNと同等の精度を実現し、低消費電力機能を同時に維持することは依然として難しい。
本稿では,計算コストが低く高精度な時間変換型エネルギー効率のスパイクニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:23:22 GMT)
Entity Extraction from High-Level Corruption Schemes via Large Language Models [4.8] 本稿では,ニュース記事中の個人や組織を識別するアルゴリズムとモデルのための,新しいマイクロベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットを用いて、金融犯罪関連記事の個人や組織を特定するための実験的な取り組みも報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 10:27:32 GMT)
On the construction of ultra-light MDS matrices [4.7] 単語表現に基づいて,最も軽量なMDS行列を効率的に列挙するアルゴリズムを提案する。
68のXORゲートで4ドル4セントのMDS行列を作ります。
これらの結果は現在の最先端よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:07:41 GMT)
TG-LMM: Enhancing Medical Image Segmentation Accuracy through Text-Guided Large Multi-Modal Model [4.7] TG-LMM(Text-Guided Large Multi-Modal Model)は、臓器のテキスト記述を活用して、医用画像のセグメンテーション精度を高める新しいアプローチである。
提案手法は,MedSAM,SAM,nnUnetなどの既存手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:01:48 GMT)
Giving each task what it needs -- leveraging structured sparsity for tailored multi-task learning [4.5] マルチタスク学習(MTL)フレームワークでは、各タスクは、低レベルから高レベルの属性まで、異なる特徴表現を要求する。
この研究は、構造化された空間を利用して個々のタスクの特徴選択を洗練し、マルチタスクシナリオにおける全てのタスクのパフォーマンスを向上させるレイヤdマルチタスクモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:28:21 GMT)
Optimizing Feature Selection with Genetic Algorithms: A Review of Methods and Applications [4.4] 遺伝的アルゴリズム (GA) は, 局所最適化を回避し, 選択プロセス自体を改善することで, 欠点に対する対策として提案されている。
本論文では,アプリケーションにおけるGAベースの特徴選択技術とその適用性について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 22:28:42 GMT)
Fine-tuning large language models for domain adaptation: Exploration of training strategies, scaling, model merging and synergistic capabilities [4.4] 本研究は、材料科学や工学などの分野における大規模言語モデル(LLM)に対する微調整戦略の効果について考察する。
複数の微調整モデルの融合は、親モデルの個々の貢献を超越した能力の出現につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:49:53 GMT)
Finite-Time Error Analysis of Soft Q-Learning: Switching System Approach [4.4] ソフトQラーニングは、エントロピー正規化マルコフ決定問題を解くために設計されたQラーニングのバリエーションである。
本稿では,ソフトQ-ラーニングアルゴリズムの有限時間制御理論解析を新規かつ統一的に提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:24:25 GMT)
Content Moderation by LLM: From Accuracy to Legitimacy [4.2] 論文は、正確さが不十分で誤解を招くのは、容易なケースと難しいケースの区別がつかめないからであると主張している。
著者は、コンテンツモデレーションはプラットフォームガバナンスの一部であり、その鍵は正当性を獲得し、強化することだと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:33:54 GMT)
TRACE-cs: Trustworthy Reasoning for Contrastive Explanations in Course Scheduling Problems [4.2] TRACE-csはシンボリック推論と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた新しいハイブリッドシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:24:42 GMT)
AI-Driven Intrusion Detection Systems (IDS) on the ROAD Dataset: A Comparative Analysis for Automotive Controller Area Network (CAN) [4.1] コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは、電子制御ユニット(ECU)間の車内通信を管理する中央システムである。
CANプロトコルは、固有の脆弱性、暗号化と認証の欠如、攻撃面の拡大、堅牢なセキュリティ対策を必要とするセキュリティ上の問題を引き起こす。
本稿では、ステルスと洗練された注入を含む最新のROADデータセットについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:59:21 GMT)
Boosting the Power of Kernel Two-Sample Tests [4.1] 最大平均誤差(MMD)に基づくカーネル2サンプルテストは、一般的な距離空間上の2つの分布の違いを検出する最も一般的な方法の1つである。
マハラノビス距離を用いて,複数のカーネル上でMDD推定値を組み合わせることで,カーネルテストのパワーを高める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:21:00 GMT)
Shuffle Vision Transformer: Lightweight, Fast and Efficient Recognition of Driver Facial Expression [4.0] 運転者表情認識(DFER)の既存の手法は、しばしば計算集約的であり、リアルタイムアプリケーションには適さない。
本稿では、計算効率と精度をエレガントに組み合わせたShuffViT-DFERという、トランスファー学習に基づく新しいデュアルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:39:43 GMT)
Additivity of quantum capacities in simple non-degradable quantum channels [4.0] 超添加性は、量的にも概念的にも、能力を理解する上で大きな障害である。
付加性の例は稀であるが、非付加性の起源に関する重要な洞察を与える。
付加的なコヒーレント情報を持つ分解可能なチャネルは、量子容量を計算できる唯一のチャネルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 22:17:29 GMT)
On the Complexity of Neural Computation in Superposition [4.0] ニューラルネットワークの理解の最近の進歩は、重畳が大規模ネットワークの計算効率の根底にある重要なメカニズムであることを示唆している。
ペアワイズのような論理演算は、$O(sqrtm' log m')$ ニューロンと$O(m' log2 m')$パラメータで計算できる。
本研究は,ニューラルネットワークの解釈可能性研究における複雑性理論手法の活用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:58:59 GMT)
On the Impact of Data Heterogeneity in Federated Learning Environments with Application to Healthcare Networks [3.9] Federated Learning(FL)は、プライバシに敏感なアプリケーションが、情報を開示することなく、グローバルモデル構築のためにデータセットを活用することを可能にする。
これらの領域の1つは医療であり、サイロのグループは、精度と一般化を改善したグローバルな予測器を生成するために協力する。
本稿では,医学データの複雑さに着目し,FL環境における不均一性の数学的形式化と分類を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:24:52 GMT)
CTMBIDS: Convolutional Tsetlin Machine Based Intrusion Detection System for DDoS attacks in an SDN environment [3.6] 我々はCTMBIDSと呼ばれるDDoS攻撃のための軽量IDSを提案する。
CTMBIDSの軽量性は、メモリ消費の低さと解釈可能性に起因している。
その結果、ほとんどのデータセットにおいて、提案手法は比較的精度が良く、既存の手法よりもはるかに少ないメモリを消費することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:06:57 GMT)
Understanding LLM Development Through Longitudinal Study: Insights from the Open Ko-LLM Leaderboard [3.6] 本稿では,Open Ko-LLM Leaderboardにおける先行研究の限界に対処するため,11ヶ月にわたる縦断的研究を行う。
分析期間を延長することで,韓国の大規模言語モデル(LLM)の発展過程をより包括的に理解することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:31:29 GMT)
Prediction of soil fertility parameters using USB-microscope imagery and portable X-ray fluorescence spectrometry [3.4] 本研究では, 可搬型蛍光X線分析法と土壌画像解析による土壌の高速肥育性評価について検討した。
インド東部の多様な農業気候帯から採取した1,133個の土壌サンプルを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:38:13 GMT)
BEVal: A Cross-dataset Evaluation Study of BEV Segmentation Models for Autononomous Driving [3.4] 我々は最先端のBEVセグメンテーションモデルの包括的クロスデータセット評価を行う。
本稿では,カメラやLiDARなどの各種センサがモデルの一般化能力に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:47:53 GMT)
Improving Uncertainty-Error Correspondence in Deep Bayesian Medical Image Segmentation [3.4] 不正確な領域のみに存在する不確実性を促進するために、FlipOutモデルに精度-vs-不確実性(AvU)損失を学習する。
本手法を頭頸部CTと前立腺MRIの2つの放射線治療部位のデータセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:31:51 GMT)
Continual Skill and Task Learning via Dialogue [3.4] 連続的かつ対話的なロボット学習は、ロボットが人間のユーザーと一緒にいるため、難しい問題である。
本稿では,人間との対話を通じて,ロボットがロボットのスキルを質問し,学習し,関連する情報を処理するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:51:54 GMT)
Unified Framework for Neural Network Compression via Decomposition and Optimal Rank Selection [3.3] 本稿では,決定された階数制約内での複合圧縮損失を利用して,分解と最適な階数選択を行う統一的な枠組みを提案する。
提案手法は連続空間におけるランクの自動探索を含み,トレーニングデータを用いることなく最適なランク設定を効率的に同定する。
様々なベンチマークデータセットを用いて,包括的解析により本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:15:54 GMT)
Iterative thresholding for non-linear learning in the strong $\varepsilon$-contamination model [3.3] 閾値降下を用いた単一ニューロンモデル学習のための近似境界を導出する。
線形回帰問題も研究し、$sigma(mathbfx) = mathbfx$ となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:59:56 GMT)
Gr-IoU: Ground-Intersection over Union for Robust Multi-Object Tracking with 3D Geometric Constraints [3.3] Gr-IoUは、従来の境界ボックスを画像空間から、消滅点幾何学を用いて地上面に変換する。
これらの変換されたバウンディングボックスで計算されたIoUは、オブジェクトの前後の関係により敏感である。
各種追跡シナリオを含むMOT17およびMOT20データセットを用いてGr-IoU法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:09:03 GMT)
Shaping the Future of Endangered and Low-Resource Languages -- Our Role in the Age of LLMs: A Keynote at ECIR 2024 [3.2] セビリアのイシドール(Isidore of Seville)は、人々が生まれる言語であり、その逆ではないと主張されている。
現在、7100以上の言語のうち、かなりの数が絶滅危惧されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:54:30 GMT)
GraphEx: A Graph-based Extraction Method for Advertiser Keyphrase Recommendation [3.2] GraphExは革新的なグラフベースのアプローチで、アイテムタイトルからトークンの置換を抽出することで、売り手にキーフレーズを推奨する。
リソース制約のあるプロダクション環境でほぼリアルタイムの推論をサポートし、何十億ものアイテムに対して効果的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:25:37 GMT)
A Deep Generative Learning Approach for Two-stage Adaptive Robust Optimization [3.1] 2段階の適応的ロバスト最適化は、不確実性が実現された後に行われる「待ち時間」のリコース決定のコストと、第1段階の決定のコストのバランスをとることを目的としている。
本稿では,多変量オートエンコーダを用いた2段階適応ロバスト最適化のための逆生成を行うカラム・アンド・制約生成アルゴリズムAGROを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:42:19 GMT)
Dynamics of Supervised and Reinforcement Learning in the Non-Linear Perceptron [3.1] 学習を記述するフロー方程式を導出するために,データセット処理アプローチを用いる。
学習ルール(教師付きまたは強化学習,SL/RL)と入力データ分布が知覚者の学習曲線に及ぼす影響を特徴付ける。
このアプローチは、より複雑な回路アーキテクチャの学習力学を解析する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:58:28 GMT)
Disclosure of AI-Generated News Increases Engagement but Does Not Reduce Aversion, Despite Positive Quality Ratings [3.0] 本研究では,AI支援記事とAI生成記事と人為的ニュース記事の認識品質について検討する。
スイスのドイツ語話者599名を対象に調査を行った。
その結果、ジャーナリストやAIが書いたかに関わらず、全てのニュース記事が同等の質であると認識されていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:12:16 GMT)
KAN See In the Dark [3.0] 既存の低照度画像強調法は、不均一照明とノイズ効果により、通常の低照度画像と低照度画像との複雑な非線形関係に適合することが困難である。
最近提案されたコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)はスプラインベースの畳み込み層と学習可能なアクティベーション関数を備え、非線形依存を効果的に捉えることができる。
本稿では,kanをベースとしたkan-Blockを設計し,低照度画像強調に革新的に適用し,線形ネットワーク構造に制約された現在の手法の限界を効果的に緩和し,解釈可能性の欠如を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 10:41:17 GMT)
LLM-based event abstraction and integration for IoT-sourced logs [2.7] 本稿では,イベント抽象化と統合において,LLM(Large Language Models)を活用する可能性について述べる。
当社のアプローチは、生のセンサ読み取りからイベントレコードを作成し、複数のIoTソースからのログを単一のイベントログにマージすることを目的としています。
高齢者介護と縦断的健康モニタリングにおけるIoT応用のケーススタディとして,イベント抽象化におけるLCMの機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:38:13 GMT)
Interpretable mixture of experts for time series prediction under recurrent and non-recurrent conditions [2.5] 本研究では,2つの異なる条件下での交通速度予測を改善するため,新しいMixture of Experts(MoE)モデルを提案する。
MoEは、別々のリカレントと非リカレントの専門家モデルを活用して、各トラフィック条件の異なるパターンをキャプチャする。
実際の道路ネットワーク上での評価は、MoEが他のベンチマークアルゴリズムと比較して低い誤差を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:47:01 GMT)
Maximum likelihood inference for high-dimensional problems with multiaffine variable relations [2.5] 本稿では,変数がマルチファイン表現によって関連付けられている推論問題について考察する。
本稿では, 一般化正規分布問題に対して, 交互・反復重み付き最小二乗法 (AIRLS) アルゴリズムを提案し, その収束性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:07:31 GMT)
SQuADDS: A validated design database and simulation workflow for superconducting qubit design [2.4] 本稿では,超伝導デバイス設計のオープンソースデータベースについて紹介する。
設計シミュレーションにおいて高い精度を実現するためのロバストな手法を提案する。
我々のデータベースにはフロントエンドインタフェースが含まれており、ユーザーは所望の回路パラメータに基づいてベストグの設計を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 21:16:05 GMT)
Enhancing coastal water body segmentation with Landsat Irish Coastal Segmentation (LICS) dataset [2.4] 本稿では,沿岸水域セグメンテーションのための深層学習手法の開発を支援するLandsat Irish Coastal (LICS)データセットを提案する。
データセットはセグメンテーションのための様々な自動化アプローチを評価するために使用され、U-NETは95.0%の精度を達成した。
この研究は、より正確なトレーニングデータと代替の浸食測定を考慮し、ディープラーニングアプローチをさらに改善できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 10:49:26 GMT)
Geometry Image Diffusion: Fast and Data-Efficient Text-to-3D with Image-Based Surface Representation [2.3] GIMDiffusionは、幾何学画像を利用して2次元画像を用いて3次元形状を効率よく表現する新しいテキスト・ツー・3Dモデルである。
安定拡散のような既存のテキスト・ツー・イメージモデルのリッチな2次元先行モデルを利用する。
簡単に言うと、GIMDiffusionは現行のText-to-Imageモデルに匹敵する速度で3Dアセットを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:21:54 GMT)
Subtraction and Addition of Propagating Photons by Two-Level Emitters [2.3] 本研究では,非ガウス量子演算を伝搬場モードに実装するには,受動的2レベル非線形性が十分であることを示す。
直観的量子軌道モデルの要素による単一光子サブトラクション過程を正確に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:45:27 GMT)
SPA: Towards A Computational Friendly Cloud-Base and On-Devices Collaboration Seq2seq Personalized Generation with Casual Inference [2.3] 大規模な言語モデルは、低リソースのデバイスにかなりのメモリストレージを必要とする。
本稿では,デバイス上で高速な推論を行う軽量アーキテクチャであるSPA(Side on Adaption)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:26:56 GMT)
LuSNAR:A Lunar Segmentation, Navigation and Reconstruction Dataset based on Muti-sensor for Autonomous Exploration [2.3] 環境認識とナビゲーションアルゴリズムが月探査の基盤となっている。
既存の月のデータセットのほとんどは、単一のタスクをターゲットにしています。
本稿では,マルチタスク,マルチシーン,マルチラベルのベンチマークデータセットLuSNARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:59:05 GMT)
AI data transparency: an exploration through the lens of AI incidents [2.3] 本研究は、AIシステム内のデータプラクティスに関する公開ドキュメントが公衆の関心を喚起する状況について調査する。
我々は、AIシステムの多様性を考慮に入れた、AIデータの透明性を監視する体系的な方法を開発する必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:23:30 GMT)
A deep learning approach to wall-shear stress quantification: From numerical training to zero-shot experimental application [2.2] 本稿では,乱流境界流の対数層から壁並列速度場を取り込み,深層学習アーキテクチャを提案する。
提案フレームワークは,手軽に利用可能な速度測定から,到達不能な壁面せん断応力情報を抽出する基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 22:59:23 GMT)
A practical approach to evaluating the adversarial distance for machine learning classifiers [2.2] 本稿では,反復的対角攻撃と認証手法を用いたより情報性の高い対角距離の推定について検討する。
我々は,我々の敵攻撃アプローチが関連する実装と比較して有効であるのに対して,認証手法は期待に届かなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:57:01 GMT)
qSAT: Design of an Efficient Quantum Satisfiability Solver for Hardware Equivalence Checking [2.2] 我々はGroverのアルゴリズムを用いた回路の等価性チェックのための効率的な量子SATソルバを提案する。
共役正規形式等価節の排他的帰結に基づく生成は、量子回路解釈のゲートと深さを最小化し、より少ない量子ビットを要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 21:25:38 GMT)
DART2: a robust multiple testing method to smartly leverage helpful or misleading ancillary information [2.1] 我々はDART2と呼ばれる頑健で効果的な距離アシスト型多重試験法を開発した。
補助情報が有用であれば、DART2は電力を向上しながらFDRを手動で制御するが、そうでなければ、DART2はFDRを制御でき、少なくとも補助情報を無視して電力を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:22:39 GMT)
An Effective Deployment of Diffusion LM for Data Augmentation in Low-Resource Sentiment Classification [2.1] 感性分類(SC)は、ドメイン固有のコンテキスト、不均衡なラベル分布、少数ショットシナリオなど、低リソースの課題に悩まされることが多い。
我々はDiffusion LMを提案し、強力なラベル関連トークンを再構成することでドメイン内の知識を捕捉し、擬似サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:51:28 GMT)
DasAtom: A Divide-and-Shuttle Atom Approach to Quantum Circuit Transformation [2.1] ニュートラル原子(NA)量子システムは量子計算の先駆的なプラットフォームとして登場しつつある。
DasAtomは、NAデバイスに対する量子回路変換を最適化するために設計された、新しい分割と分解の原子アプローチである。
DasAtomは移動ベースアルゴリズムのEnolaよりも414倍、SWAPベースのアルゴリズムのTetrisよりも10.6倍改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:23:32 GMT)
APITestGenie: Automated API Test Generation through Generative AI [2.1] APITestGenieはビジネス要件とAPI仕様から実行可能なAPIテストスクリプトを生成する。
10の現実世界のAPIを使った実験では、ツールが有効なテストスクリプトを57%生成した。
人間の介入は、CI/CDパイプラインに統合される前に生成されたスクリプトを検証または洗練するために推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:02:41 GMT)
How noise affects memory in linear recurrent networks [2.1] メモリは、以前の入力をその瞬間的なネットワーク状態に格納する能力によって特徴付けられる。
まず、ノイズによって低減されたメモリは、ノイズのパワースペクトル密度(PSD)によって一意に決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:25:04 GMT)
How Much Data is Enough Data? Fine-Tuning Large Language Models for In-House Translation: Performance Evaluation Across Multiple Dataset Sizes [2.0] ソフトウェア分野の特定の組織からTMを用いたLlama 3モデルの微調整の影響について検討する。
トレーニングセット毎にモデルを微調整し,自動メトリクス,BLEU,chrF++,TER,COMETに基づいて評価する。
以上の結果から,全指標にまたがるより大きなデータセットによる翻訳性能の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:06:38 GMT)
MAS4POI: a Multi-Agents Collaboration System for Next POI Recommendation [1.9] 本稿では,マルチエージェントインタラクションを通じて,次のPOI(Point-of-Interest)レコメンデーションを強化するための新しいMAS4POIシステムを提案する。
MAS4POIは、DataAgent、Man Manager、Analyst、Navigatorといった異なるエージェントに特化したLarge Language Models (LLM)をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:47:49 GMT)
Ontology-driven Reinforcement Learning for Personalized Student Support [1.9] 本稿では,バーチャル教育システムに適用可能な,パーソナライズされた学生支援のための汎用フレームワークを提案する。
データ収集とマルチエージェント強化学習を組み合わせたセマンティックな組織に応用する。
その結果、学生にパーソナライズされた支援を提供するために、どんなバーチャル教育ソフトウェアにも適応できるモジュールシステムとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:16:07 GMT)
Large Scale Training of Graph Neural Networks for Optimal Markov-Chain Partitioning Using the Kemeny Constant [1.9] 我々は,マルコフ連鎖のグラフ分割問題に対処するGNNアーキテクチャをいくつか提案する。
このアプローチは、提案されたパーティショニングがケメニー定数をどの程度変更するかを最小化することを目的としている。
線形層を持つグラフSAGEベースのGNNが、この文脈でより大きく、より表現力に富んだアテンションベースモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:59:56 GMT)
Towards training digitally-tied analog blocks via hybrid gradient computation [1.8] フィードフォワード型エネルギーベースモデル(ff-EBM)を紹介する。
フィードフォワード部とエネルギーベース部でそれぞれ逆プロパゲーションと「eqプロパゲーション」することで、FF-EBMの勾配をエンドツーエンドに計算する新しいアルゴリズムを導出する。
我々のアプローチは、自己学習可能なアナログ計算プリミティブを既存のデジタルアクセラレータに徐々に統合する、原則的でスケーラブルで漸進的なロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:22:19 GMT)
Automatic occlusion removal from 3D maps for maritime situational awareness [1.8] 従来の3D再構築技術は、車や船などの動的物体が本当の環境を曖昧にする問題に直面することが多い。
提案手法は,3次元メッシュのテクスチャと幾何学を直接修正するために,インスタンスセグメンテーションや生成インペインティングなどのディープラーニング技術を活用する。
対象物を選択的にターゲットし、静的要素を保存することにより、幾何学的および視覚的精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:58:36 GMT)
TCDiff: Triple Condition Diffusion Model with 3D Constraints for Stylizing Synthetic Faces [1.8] 新しいデータセットの1k、2k、5kクラスを用いた顔認識実験は、実顔ベンチマークで最先端の合成データセットをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:59:41 GMT)
The R package psvmSDR: A Unified Algorithm for Sufficient Dimension Reduction via Principal Machines [1.7] 我々は、主サポートベクトルマシン(PSVM)から一般化された主マシン(PM)と呼ぶ新しいSDR推定器のクラスを提案する。
このパッケージは線形SDRと非線形SDRの両方をカバーし、リアルタイム更新シナリオに適用可能な機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:48:43 GMT)
On the Relativistic Zero Knowledge Quantum Proofs of Knowledge [1.7] 古典的コミュニケーションを伴う知識システムの相対論的ゼロ知識量子証明について検討する。
NP のすべての関係に対して知識誤差 1/2 + negl(eta) を持つ知識の量子証明が存在することを示す。
我々は、絡み合いのモノガミーと穏やかな測定レムマのアイデアを組み合わせることで、新しいマルチプロデューサ量子巻き戻し手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:50:30 GMT)
Hierarchical Generative Adversarial Imitation Learning with Mid-level Input Generation for Autonomous Driving on Urban Environments [1.6] Generative Adversarial Learning (RL)アプローチは、エンジニアリングされた報酬のみに基づいています。
RLタスクの生画像から直接のディープ・ネットワークは不安定でトラブルが多いことが知られている。
本研究は、車両の自律ナビゲーションを解決するために、運転タスクから表現学習を分離する階層型GAILアーキテクチャ(hGAIL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:22:55 GMT)
Practical Forecasting of Cryptocoins Timeseries using Correlation Patterns [1.6] 我々は、過去2年間のコイン/価格相関の傾向を調査することで、さまざまな暗号通貨間のトレンド相関にいくつかの光を当てた。
傾向の因果関係について検討し, 得られた相関関係を利用して, 最先端予測手法の精度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:27:16 GMT)
Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models: a comprehensive review [1.6] 大規模言語モデル(LLM)の能力を解き放つ上で,迅速なエンジニアリングが果たす重要な役割を概観する
自己整合性、思考の連鎖、そして生成された知識などの技術を含む、素早い工学の基礎的方法論と先進的な方法論の両方を検査する。
レビューはまた、AI能力の進歩におけるエンジニアリングの急進的な役割を反映し、将来の研究と応用のための構造化されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:00:55 GMT)
Trustworthy Human-AI Collaboration: Reinforcement Learning with Human Feedback and Physics Knowledge for Safe Autonomous Driving [1.5] RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)は、トレーニングの安全性とサンプリング効率を高める可能性から注目されている。
人間の学習プロセスに触発されて,人間フィードバックを用いた物理強化学習(PE-RLHF)を提案する。
PE-RLHFは、人間のフィードバック品質が低下しても、学習したポリシーが少なくとも物理ベースのポリシーと同様に機能することを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:07:27 GMT)
Between Copyright and Computer Science: The Law and Ethics of Generative AI [1.5] 著作権とコンピュータ科学は相反し、衝突し続けているが、共存できる。
本条は、一部の学者の見解に反して、公正使用法は、誰かが著作権のある資料にアクセスできるあらゆる方法に恵まれていないことを示す。
しかし、著作権業界は、著作権のある素材のほとんど全ての使用は、非表現的な使用であっても補償されなければならないと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:24:42 GMT)
Prediction Accuracy & Reliability: Classification and Object Localization under Distribution Shift [1.4] 本研究では,自然分布変化と気象増悪が検出品質および信頼性評価に与える影響について検討した。
公開されている自動運転データセットから、新しいデータセットがキュレートされた。
分散シフト中のCNNの粒度解析により、タスク性能と信頼性推定の両方に異なるタイプのシフトの影響を定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:06:56 GMT)
The Influence of Faulty Labels in Data Sets on Human Pose Estimation [1.4] 広く使われているデータセットにおける不正確なラベルは、学習に悪影響を及ぼし、パフォーマンスメトリクスを歪ませる。
我々は,ラベルの不正確さの程度と性質を示すために,人気のある人文推定データセットの詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:50:26 GMT)
Multi-party Semi-quantum Secret Sharing Protocol based on Measure-flip and Reflect Operations [1.4] 半量子秘密共有(SQSS)プロトコルは、量子セキュアなマルチパーティ計算の基本的なフレームワークとして機能する。
本稿では,多粒子GHZ状態に基づく新しいSQSSプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 05:15:07 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） (Thu, 5 Sep 2024 06:58:38 GMT)
Primitive Quantum Gates for an SU(3) Discrete Subgroup: $Σ(36\times3)$ [1.2] 我々は、108要素$Sigma(36times3)$群のデジタル量子シミュレーションのためのプリミティブゲートセットを構築する。
量子シミュレーションのために$SU(3)$の非アーベル結晶のような部分群が構築されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:40:25 GMT)
Automating Semantic Analysis of System Assurance Cases using Goal-directed ASP [1.2] 本稿では, セマンティックルールに基づく分析機能を備えた Assurance 2.0 の拡張手法を提案する。
本稿では, 論理的整合性, 妥当性, 不整合性など, 保証事例のユニークな意味的側面について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:37:09 GMT)
Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management [1.2] ポートフォリオ全体のリターンと潜在的なリスクの間のトレードオフのバランスをとるために,マルチエージェント強化学習(RL)アプローチを提案する。
得られた実験結果から,提案したMASAフレームワークの有効性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:09:23 GMT)
LLM-CI: Assessing Contextual Integrity Norms in Language Models [1.2] 大規模言語モデル(LLM)は、社会的嗜好や規範を意図せずに符号化することができる。
これは、プロンプトの感度が$$$$小であることから特に困難である。
LLM-CIは、符号化された規範を評価するための最初のオープンソースフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:50:31 GMT)
Raw Speech Enhancement with Deep State Space Modeling [1.1] ATENNuateは、オンライン生音声の効率向上のために構成された、シンプルなディープな状態空間オートエンコーダである。
我々は、VoiceBank + DEMANDとMicrosoft DNS1合成テストセットでaTENNuateをベンチマークする。
ネットワークは、PSSQスコア、パラメータカウント、MAC、レイテンシの点で、従来のリアルタイムデノナイズモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:28:56 GMT)
InfraLib: Enabling Reinforcement Learning and Decision Making for Large Scale Infrastructure Management [1.0] InfraLibは、インフラストラクチャ管理の問題のモデリングと分析のための包括的なフレームワークである。
コンポーネントの可用性のモデル化、周期的予算、破滅的な失敗など、実用的な機能をサポートしています。
InfraLibの能力は、現実世界の道路ネットワークと10万のコンポーネントによる総合ベンチマークのケーススタディを通じて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:54:29 GMT)
A causal viewpoint on prediction model performance under changes in case-mix: discrimination and calibration respond differently for prognosis and diagnosis predictions [0.9] 本研究は,予測タスクの因果方向に基づいて,ケースミックスシフトが識別と校正に与える影響を識別する新しい枠組みを導入する。
循環器疾患予測モデルを用いたシミュレーション研究と実証検証により,この枠組みの意義が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:05:54 GMT)
Unbiased Kinetic Langevin Monte Carlo with Inexact Gradients [0.9] 動力学的ランゲヴィンダイナミクスに基づく後進手段の非バイアス化手法を提案する。
提案した推定器は偏りがなく、有限分散となり、中心極限定理を満たす。
以上の結果から、大規模アプリケーションでは、非バイアスアルゴリズムは「ゴールドスタンダード」なハミルトニアン・モンテカルロよりも2～3桁効率が良いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:13:29 GMT)
Experimentation in Content Moderation using RWKV [0.7] 本稿では,RWKVモデルによるターゲット実験によるコンテンツモデレーションの有効性について検討する。
より小さなモデルへの蒸留に特化して設計された新しいデータセットを提案する。
私たちは、コンテンツモデレーションシステムのトレーニングと洗練のために、幅広いレスポンスセット(テキストは58,958、画像は83,625)を生成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 23:17:18 GMT)
Reducing Spatial Discretization Error on Coarse CFD Simulations Using an OpenFOAM-Embedded Deep Learning Framework [0.7] 本研究では,深層学習を用いたシミュレーションの品質向上により,流体力学問題の空間的離散化誤差を低減する手法を提案する。
我々は、粗いグリッドの離散化に投射した後、細粒度のデータでモデルをフィードする。
我々は、セル中心からフェイス値への速度を補間するフィードフォワードニューラルネットワークにより、対流項のデフォルトの差分スキームを置換し、ダウンサンプリングされた微細グリッドデータをよく近似する速度を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:17:48 GMT)
iText2KG: Incremental Knowledge Graphs Construction Using Large Language Models [0.7] iText2KGは、後処理なしで漸進的にトピックに依存しない知識グラフを構築する方法である。
提案手法は,3つのシナリオにまたがるベースライン手法と比較して,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:49:14 GMT)
RAG based Question-Answering for Contextual Response Prediction System [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて汎用性を示している。
Retrieval Augmented Generation (RAG)は、この課題に対処するための有望な技術として登場した。
本稿では,産業用ユースケースにRAG機能を備えたLCMを用いたエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:14:23 GMT)
MARAGS: A Multi-Adapter System for Multi-Task Retrieval Augmented Generation Question Answering [0.4] KDD CUP 2024 のための Meta's Comprehensive RAG (CRAG) コンペティションのためのマルチアダプタ検索拡張システム (MARAGS) を提案する。
タスク1では2位,タスク2では3位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:58:29 GMT)
Multifidelity Covariance Estimation via Regression on the Manifold of Symmetric Positive Definite Matrices [0.4] 我々の多様体回帰多相性(MRMF)共分散推定器は、多様体空間上の特定の誤差モデルの下での最大可能性推定器であることを示す。
MRMF推定器は最大1桁の精度で2乗推定誤差を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:41:37 GMT)
Local Measurement Scheme of Gravitational Curvature using Atom Interferometers [0.4] 本稿では、2つの共位置干渉計の差分信号が重力ポテンシャルの曲率に比例した位相シフトを逸脱する手法を提案する。
我々は、ハノーファーVLBAI施設の文脈で、そのような位置のグラディオメトリック干渉計を数値シミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:29:45 GMT)
A neural processing approach to quantum state discrimination [0.3] 量子信号の非線形処理は、しばしば非イデアル性や余剰ノイズと関連付けられる。
本稿では,幅広いボゾン量子非線形プロセッサの一般量子信号処理原理を明らかにする枠組みを提案する。
我々の研究は、非線形量子システムを汎用デバイスとして活用するための経路を提供し、非線形量子情報処理の新しいパラダイムを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:58:27 GMT)
Cost-Control in Display Advertising: Theory vs Practice [0.3] ディスプレイ広告では、広告主は予算と利益に対する制約のあるマーケティング目標を達成することを望んでいる。
これは通常、制約の下での全ユーティリティを最大化する最適化問題として定式化される。
この最適化は、双対空間におけるオンライン方式で行われ、入場広告の競売には、前回の競売の結果に基づいて、最適な入札式を用いて入札を行う。
このアプローチは理論上は正しいが、実際には双対変数は最初から最適ではなく、時間とともに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:22:33 GMT)
The Role of Generative Systems in Historical Photography Management: A Case Study on Catalan Archives [0.2] 写真の自動管理における画像分析の利用は、遺産機関の傾向が増している。
本研究の主な目的は,史料の記述における生成系の量的寄与を研究することである。
これは、カタルーニャのアーカイブから歴史的写真をキャプションするタスクをケーススタディとしてコンテキスト化することでなされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 21:08:25 GMT)
Halving the Cost of Quantum Algorithms with Randomization [0.1] 量子信号処理(QSP)は、線形演算子の変換を実装するための体系的なフレームワークを提供する。
近年の研究では、量子チャネルへのユニタリゲートを促進する技術であるランダム化コンパイルが開発されている。
提案アルゴリズムは, 平均進化が対象関数に収束するように戦略的に選択されたランダム化の確率的混合を実装し, 誤差は等価個体よりも2次的に小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:56:51 GMT)
One flow to correct them all: improving simulations in high-energy physics with a single normalising flow and a switch [0.1] シミュレーションの不完全さは 観測されたデータと シミュレーションされた出来事の間に 大きな違いをもたらす
簡単なアーキテクチャを用いて,1つの多次元分布(シミュレーション)を1つのデータ(データ)に変換する補正手法を提案する。
本手法の有効性を,観測対象の非自明な誤モデリングを用いた物理刺激型玩具データセットに適用し,その相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 20:11:14 GMT)
Absorbing state transitions with long-range annihilation [0.0] 分岐および長距離消滅中の拡散粒子を記述した古典的過程のファミリを紹介する。
古典モデルのこの系統における吸収相と相転移の特徴を解析的および数値的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 06:43:14 GMT)
Wind turbine condition monitoring based on intra- and inter-farm federated learning [0.0] 風力エネルギーにおける多くのAI応用は、個々の風力タービンだけでなく、複数のタービンや複数の風力発電所の運用データを使用することで恩恵を受けることができる。
フェデレーテッド・ラーニングは、この文脈で、プライバシを保存する分散機械学習のアプローチとして登場した。
我々は、異なる風力発電所とタービンモデル間の協調や、同じ風力発電所とタービンモデルに制限された協力など、様々な連合学習戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:25:30 GMT)
Weather-Adaptive Multi-Step Forecasting of State of Polarization Changes in Aerial Fibers Using Wavelet Neural Networks [0.0] 本研究では,大気ファイバリンクにおけるマルチスケールSOP変化の多段階予測のための新しい気象適応手法を提案する。
本手法では,離散ウェーブレット変換と気象データの導入により,RMSEでは65%,MAPEでは63%の精度で予測精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:15:52 GMT)
Virtual mitigation of coherent non-adiabatic transitions by echo verification [0.0] 本稿では,コヒーレントな誤りと非コヒーレントな誤りの両方を緩和するアディバティックなエコー検証プロトコルを提案する。
ハードウェアノイズの軽減に加えて,本手法では正時ダイナミクスのみを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:07:03 GMT)
Vietnamese Legal Information Retrieval in Question-Answering System [0.0] Retrieval Augmented Generation (RAG)は,大規模言語モデル(LLM)の能力向上に大きく貢献している。
しかしながら、RAGはいくつかの課題のためにベトナム語に適用されると、しばしば不足する。
本報告では,これらの課題に対処するための3つの主な修正点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Sep 2024 02:34:05 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection and Localization with Generative Adversarial Networks [0.0] 生成逆数ネットワークとSOP由来のスペクトログラムを用いた新しい教師なし異常検出手法を提案する。
顕著な有効性を示すため,本手法は海底および地上のファイバリンクからSOPデータセットを97%以上精度で取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:11:36 GMT)
UVL2: A Unified Framework for Video Tampering Localization [0.0] 悪意のあるビデオの改ざんは、世間の誤解、財産の喪失、法的な論争につながる可能性がある。
本稿では,映像の塗布とスプライシングの検知性能を大幅に向上させる,効果的なビデオ改ざん局面ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 04:48:35 GMT)
UAV (Unmanned Aerial Vehicles): Diverse Applications of UAV Datasets in Segmentation, Classification, Detection, and Tracking [0.0] 無人航空機(UAV)は、さまざまな研究領域におけるデータの収集と分析のプロセスに革命をもたらした。
UAVデータセットは、衛星画像、ドローンが撮影した画像、ビデオなど、さまざまな種類のデータで構成されている。
これらのデータセットは、災害被害評価、航空監視、物体認識、追跡において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 04:47:36 GMT)
Training microwave pulses using quantum machine learning [0.0] 機械学習は、キュービット上の3つのシーケンシャルゲート操作の変換に関連する単一の駆動パルスのパラメータ化値の学習に使用される。
これは、将来の量子回路は、実行された単一量子ビット演算数の約3分の1を含む可能性があることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:44:20 GMT)
Topology and $\mathcal{PT}$ Symmetry in a Non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger Chain with Periodic Hopping Modulation [0.0] 本研究では,Su-Schrieffer-Heeger鎖に対する周期的なホッピング変調の効果について検討した。
仮想ポテンシャル強度ガンマによるこのPT破壊は、ホッピング変調デルタに興味深い依存を示す。
ガンマ = 0 の極限にも現れるインギャップ状態は、ガンマとデルタの強さによって純粋に実あるいは純粋に虚固有値を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 10:58:06 GMT)
Time-cost-error trade-off relation in thermodynamics: The third law and beyond [0.0] 我々は、完全に無人で占領された状態からなる分離された状態の概念について研究する。
分離状態の生成を目的とした熱力学系の時間・コスト・誤差の3方向トレードオフ関係を明らかにする。
これらの結果は、マルコフ力学と非マルコフ力学の両方を含む量子状態に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:16:15 GMT)
Threat Classification on Deployed Optical Networks Using MIMO Digital Fiber Sensing, Wavelets, and Machine Learning [0.0] 我々は、削岩機や掘削機を含む機械的脅威分類を実証する。
我々の機械学習フレームワークは、転送学習を取り入れ、フィールドデータから93%の分類精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:21:20 GMT)
The role of gaps in digitized counterdiabatic QAOA for fully-connected spin models [0.0] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)に対するCD補正が提案され、標準QAOAよりも所望の精度で収束する。
本研究では,解析したインスタンスのスペクトル特性にアルゴリズムの性能が関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:17:56 GMT)
The Hadamard gate cannot be replaced by a resource state in universal quantum computation [0.0] 我々は、ある固定資源の量子状態で実行される演算を含む量子計算のモデルを考える。
我々は、この文脈におけるコヒーレンス(あるいは重ね合わせ)の役割に焦点を当て、アダマール門を通して例示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:00:31 GMT)
The Gamow and the Fermi Golden Rules [0.0] 運動量表現におけるガモフ状態が正方積分可能であることを示す。
2体非相対論的崩壊の差分および全減衰幅を求める。
結果として生じるガモウ・ゴールデン・ルールはエネルギー分布と角崩壊分布の両方を記述するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:42:59 GMT)
SynthAI: A Multi Agent Generative AI Framework for Automated Modular HLS Design Generation [0.0] 本稿では,HLS設計の自動化手法であるSynthAIを紹介する。
SynthAIはReActエージェント、Chain-of-Thought(CoT)プロンプト、Web検索技術、Retrieval-Augmented Generationフレームワークを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:24:20 GMT)
Supercomputer model of finite-dimensional quantum electrodynamics applications [0.0] 量子過程のスーパーコンピュータシミュレーションのための一般的なスキームは、有限次元空洞量子力学モデルの様々な修正によって記述される。
2つの例は水素結合の近似モデルと2次元平面上の光子運動のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:07:57 GMT)
Structural adaptation via directional regularity: rate accelerated estimation in multivariate functional data [0.0] 向きの正則性は多変量関数データに対する新しい異方性の定義である。
収束速度の速さは基底の変化によって得られることを示す。
方向性正則性アプローチの2つの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 21:41:25 GMT)
Standing on the shoulders of giants [0.0] アイテム応答理論(IRT)は、インスタンスの潜在特性のレベルの評価を可能にする。
IRTは従来のメトリクスを補完するものではなく、特定のインスタンスにおけるモデルの詳細な振る舞いを評価および観察する新しいレイヤを提供することによって、古典的なメトリクスを補完します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:58:07 GMT)
Spectral properties of hexagonal lattices with the -R coupling [0.0] 格子の水平な基本セルが3つの異なるエッジ長を持つように拡張された場合,スペクトル特性は変化しない。
また、格子の水平な基本セルが3つの異なるエッジ長を持つように拡張された場合、スペクトル特性が変化しないことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:55:57 GMT)
Spectral Projections for Density Matrices in Quantum Field Theories [0.0] 量子場理論における密度行列のスペクトル射影について検討する。
量子ゆらぎは半古典的極限で抑制されることを示す。
我々は、新しい密度と遷移行列の構築を含むスペクトル射影の潜在的な応用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 03:06:32 GMT)
Rx Strategist: Prescription Verification using LLM Agents System [0.0] Rx Strategistは、知識グラフと異なる検索戦略を使用して、エージェントフレームワーク内のLarge Language Models(LLM)のパワーを強化する。
この多面的手法により、カスタム構築のアクティブ成分データベースから多段階のLCMパイプラインと信頼できる情報検索が可能になる。
以上の結果から,Rx Strategist が多くの LLM を上回り,高度臨床薬剤師に匹敵する成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:42:26 GMT)
Robust Clustering on High-Dimensional Data with Stochastic Quantization [0.0] 本稿では,従来のベクトル量子化(クラスタリング)アルゴリズム,特にK-Meansとその変種K-Means++の限界に対処する。
量子化(SQ)は、高次元の教師なしおよび半次元の学習問題に対するスケーラブルな代替手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:35:53 GMT)
Repeated measurements on non-replicable systems and their consequences for Unruh-DeWitt detectors [0.0] 我々は、繰り返し測定(RM)による測定結果の将来統計を予測するための手順を提示する。
これは、レプリカを持たないシステムに量子力学の妥当性を拡張することで実現される。
観察者がRMの結果から何を学ぶかを分析すると、歴史に依存したRM確率がボルンの確率に近い状態が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:45:57 GMT)
Regimes of Steady-State Turbulence in a Quantum Fluid [0.0] 異方性強制から広範囲の強制振幅に対する等方性乱流の発生を観察する。
スペクトルは、密度の強い渦乱流に関連する圧縮可能な運動エネルギーのみに対して$k-7/3$レギュレーションに遷移する。
強い強制機構は、小さな渦消滅によって駆動される圧縮可能エネルギーの逆カスケードと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:20:54 GMT)
Reducing Bias in Deep Learning Optimization: The RSGDM Approach [0.0] 現在広く使われている1次ディープラーニングには、非適応型学習率Descentsと適応型学習率Descentsが含まれる。
本稿では,差分補正に基づくRSGDMアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:32:23 GMT)
Real-time diagnostics on a QKD link via QBER Time Series Analysis [0.0] 我々は、運用ネットワークにおける伝送中に量子チャネルで発生するさまざまな障害を識別するための方法論を考案する。
障害の特定はリアルタイムで行われ、そのような情報はインシデントを逆転することはできないが、これはユーザ、オペレータ、およびキー管理システムにとって有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:06:25 GMT)
Quantum reservoir computing on random regular graphs [0.0] 量子貯水池コンピューティング(QRC)は、入力駆動多体量子システムと古典的な学習技術を組み合わせた低複雑性学習パラダイムである。
我々は、情報局在化、動的量子相関、および乱れハミルトニアンの多体構造について研究する。
そこで本研究では、乱れたアナログ量子学習プラットフォームの最適設計のためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:18:03 GMT)
Quantum complexity and localization in random quantum circuits [0.0] ランダム量子回路の複雑性を計測・無測定で研究する。
測定なしの$N$ qubitsの場合、飽和値は$2N-1$、飽和時間は$2N$となる。
複雑性はアンダーソンの局所化と多体局在の新しいプローブとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:10:54 GMT)
Quantum Natural Gradient with Geodesic Corrections for Small Shallow Quantum Circuits [0.0] 我々は、高次および測地補正を導入することにより、量子自然勾配(QNG)法を拡張した。
その結果,QNGGCは標準QNGよりもコンバージェンス率を大幅に向上することがわかった。
我々のアプローチは、幾何学的手法の利点を生かして、より効率的な量子アルゴリズムの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:54:02 GMT)
Quantum Monte Carlo simulations in the restricted Hilbert space of Rydberg atom arrays [0.0] ライドバーグ原子配列は、多くのエキゾチックな量子基底状態と相転移をシミュレートする強力なプラットフォームとして登場した。
我々は、リードベルク封鎖の制約を強制することによって生成されるヒルベルト空間を縮小する多用途量子モンテカルロサンプリング手法を開発した。
カゴムの結合格子上で、Rydberg原子配列の位相図を、関連するすべてのエネルギースケールよりもはるかに小さい温度に効率的に生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 04:31:23 GMT)
Quantum Monte Carlo simulations in the restricted Hilbert space of Rydberg atom arrays [0.0] ライドバーグ原子配列は、多くのエキゾチックな量子基底状態と相転移をシミュレートする強力なプラットフォームとして登場した。
我々は、リードベルク封鎖の制約を強制することによって生成されるヒルベルト空間を縮小する多用途量子モンテカルロサンプリング手法を開発した。
カゴムの結合格子上で、Rydberg原子配列の位相図を、関連するすべてのエネルギースケールよりもはるかに小さい温度に効率的に生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 04:31:23 GMT)
Quantum Algorithm for Shortest Vector Problems with Folded Spectrum Method [0.0] 本稿では,最短ベクトル問題を解くために,代替符号化と代替量子アルゴリズムを提案する。
本研究では,量子コンピューティングフレームワークにおけるSVPの適用可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:20:52 GMT)
Quantum Algorithm For Testing Convexity of Function [0.0] 実数値函数の重要な性質は凸性であり、熱力学や幾何学など多くの分野で非常に重要な役割を果たす。
量子計算の最近の進歩と量子優位性の探求により、関数の凸性をテストするための量子アルゴリズムが提供される。
量子コンピュータは、変数の数に関して、古典的コンピュータよりも極端に高速な凸性を明らかにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:38:38 GMT)
Quantization of the Hamilton Equations of Motion [0.0] 我々は、ハミルトンの運動方程式の量子アナログに従うハミルトニアンを生じる適切な量子化規則について検討する。
ワイル、最も単純、対称、ボルン・ジョーダン量子化から得られるハミルトニアンが、運動の量子方程式の必要代数を全て満足していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:51:05 GMT)
QUBO formulation for the Snake-in-the-box and Coil-in-the-box problems [0.0] 本稿では,Snake-in-the-box(SITB)問題とCoil-in-the-box(CITB)問題に対するQUBOの定式化について述べる。
どちらの定式化も、最大誘導路と最大誘導路のNP-Hard問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:10:16 GMT)
Pricing American Options using Machine Learning Algorithms [0.0] 本研究は,モンテカルロシミュレーションを用いて,機械学習アルゴリズムのアメリカ人オプションの価格設定への応用について検討する。
Black-Scholes-Mertonフレームワークのような伝統的なモデルは、しばしばアメリカの選択肢の複雑さに適切に対処できない。
モンテカルロ法とLast Square Methodを併用して機械学習を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:52:11 GMT)
Prediction of COPD Using Machine Learning, Clinical Summary Notes, and Vital Signs [0.0] 慢性閉塞性肺疾患(慢性閉塞性肺疾患、COPD)は、慢性の炎症性肺疾患である。
本稿では,AI と自然言語処理 (NLP) を用いて COPD の悪化を予測する2つの予測モデルを提案する。
我々は, COPD増悪の検出と予測において, 受信器動作特性(ROC)曲線0.82の領域を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 02:07:11 GMT)
Positioning Political Texts with Large Language Models by Asking and Averaging [0.0] 政治文書のツイートや文がどこにあるのかを LLM に問う。
専門家、クラウドワーカー、ロールコール投票によるテキストコーディングに基づく最高のLCMとベンチマークで得られた位置推定値の相関は、90を超えている。
方針空間やイデオロギー空間におけるテキストの配置は、たとえテキストが短く、異なる言語で書かれたとしても、高速で、費用効率が高く、信頼性が高く、再現可能である(オープンなLLMの場合)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:17:20 GMT)
Phonon-mediated quantum gates in trapped ions coupled to an ultracold atomic gas [0.0] 我々は,極低温の原子ガスの存在下での捕捉されたイオン間のフォノンを介するクビット-クビット相互作用のダイナミクスについて検討した。
原子イオン散乱長の調整により、イオンの冷却速度を調整できる。
また、原子-イオン相互作用や原子浴の性質を量子的に測定するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:45:33 GMT)
Peer-induced Fairness: A Causal Approach for Algorithmic Fairness Auditing [0.0] 欧州連合の人工知能法は2024年8月1日に施行された。
リスクの高いAIアプリケーションは、厳格な透明性と公正な基準に従わなければならない。
本稿では,対実的公正性とピア比較戦略の強みを組み合わせた新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 23:38:21 GMT)
Panopticon: a novel deep learning model to detect single transit events with no prior data filtering in PLATO light curves [0.0] 我々は,高精度な光度曲線の遷移を検出するための深層学習モデルであるPanopticonを開発した。
シミュレーションされたPLATO光曲線を用いて, 惑星, 楕円形, 背景楕円形のいずれかのピクセルレベルでモデルを訓練した。
このアプローチは、未濾過光度曲線でさえも、地球カタログの25%以上を含む、我々のテスト人口の90%を回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:21:51 GMT)
On the Compliance of Self-Sovereign Identity with GDPR Principles: A Critical Review [0.0] IdMモデルとしてSSI(Self-Sovereign Identity)が導入され、データ漏洩の可能性を低減した。
SSIは分散IDMであり、データ所有者はデジタルウォレットに格納された個人情報を主権的に制御する。
本稿ではIdMの進化と最新のSSIフレームワークのレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:35:53 GMT)
Normal forms in Virus Machines [0.0] ウイルスの伝達と複製ネットワークにインスパイアされた計算パラダイムを提供する。
本研究は,正規形式の導入による集合の計算能力の理解を補完するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:03:47 GMT)
Non-stationary and Sparsely-correlated Multi-output Gaussian Process with Spike-and-Slab Prior [0.0] 多出力ガウス過程(MGP)は転写学習法として一般的に用いられている。
本研究では,出力間の動的相関とスパース相関を捉えることができる非定常MGPモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:56:25 GMT)
Non-Iterative Disentangled Unitary Coupled-Cluster based on Lie-algebraic structure [0.0] 量子化学変分量子ソルバ(VQE)計算の実行には、固定されたユニタリ結合クラスター(UCC)アンス"アゼが魅力的である。
固定および非整合型ユニタリカップリング・クラスタコンパクトアンサッツである$k$-NI-DUCCを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:18:32 GMT)
N-gram Prediction and Word Difference Representations for Language Modeling [0.0] 因果言語モデル(CLM)タスクのための単純なN-gram予測フレームワークを提案する。
また,モデル学習中に,単語差分表現(WDR)を補助的・文脈的対象表現として導入する。
そこで我々は,次の単語予測の精度をさらに高めるために,将来のN単語予測結果を組み込んだアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:03:23 GMT)
Merging AI Incidents Research with Political Misinformation Research: Introducing the Political Deepfakes Incidents Database [0.0] このプロジェクトは、政治における生成的AIの台頭、害に対処するための継続的な政策努力、そしてAIインシデントと政治コミュニケーション研究を結びつける必要性によって推進されている。
このデータベースには政治的ディープフェイクの内容、メタデータ、および政治科学、公共政策、コミュニケーション、誤情報研究から引き出された研究者による記述が含まれている。
これは、主要な政治的人物や出来事を特徴とするような、政治的ディープフェイクの流行、傾向、および影響を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:24:38 GMT)
Journalists are most likely to receive abuse: Analysing online abuse of UK public figures across sport, politics, and journalism on Twitter [0.0] 3つのドメインにまたがる4,602人の英国公務員を対象に,455万ツイートの新しいデータセットの解析を行った。
我々は、国会議員が絶対的に虐待を受けやすいことを示すが、ジャーナリストは、他の要因をコントロールした後、虐待を受ける可能性が最も高いことを示している。
また、より顕著なオンラインの存在と男性であることは、すべての3つのドメインでより高いレベルの虐待を示唆していることもわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:27:56 GMT)
Innovation in Education: Developing and Assessing Gamification in the University of the Philippines Open University Massive Open Online Courses [0.0] ゲーミフィケーションは、ゲーム要素を統合することでユーザを動機付け、エンゲージメントさせる。
本研究では,バッジ,リーダボード,プログレッシブバーなどのMoodle要素の組み入れについて検討した。
この研究はMoodleの分析を利用して、学生のエンゲージメント、ビュー、投稿をコース全体にわたって追跡した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:27:48 GMT)
Increased Secret Key Throughput in Twin Field Quantum Key Distribution using 4x4 Beam Splitter Detection Network [0.0] 本稿では,4x4ポートビームスプリッタネットワークの後に配置されたチャーリーエンドの4つの検出器を用いて,位相スライス選択の確率を高める手法について述べる。
秘密鍵レートの理論的モデリングとStrawberryFieldsを用いたシミュレーションを用いて,従来のTFQKDと比較して秘密鍵スループットの増加を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 11:24:20 GMT)
Image Recognition for Garbage Classification Based on Pixel Distribution Learning [0.0] 本研究では, 自動ゴミ分類を向上するために, 画素分布学習技術に触発された新しい手法を提案する。
この方法は、従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチの限界に対処することを目的としている。
我々はKaggle Garbage分類データセットを用いて実験を行い、我々のアプローチを既存のモデルと比較し、自動ゴミ分類技術における画素分布学習の強さと効率性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 21:22:48 GMT)
Have Large Vision-Language Models Mastered Art History? [0.0] 美術史家たちは長い間、芸術のユニークな側面を研究しており、スタイル予測はその分野の重要な要素である。
本稿では,視覚的およびテキスト的データを統合した大規模視覚言語モデルを用いて,絵画の美術的歴史的特性を効果的に予測できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:33:57 GMT)
Hardware Acceleration of LLMs: A comprehensive survey and comparison [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの強力なツールとして登場し、人間のようなテキストを理解して生成する能力によって、フィールドに革命をもたらした。
本稿では,ハードウェアアクセラレーションを用いた大規模言語モデルのためのトランスフォーマーネットワークの高速化に向けた,いくつかの研究成果を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:43:25 GMT)
Geometrical description and Faddeev-Jackiw quantization of electrical networks [0.0] 一般ランプ素子電気回路の力学の幾何学的・体系的記述を新たに開発した。
一般ネットワークのハミルトン的記述を探索する際に生じる特異点を同定し分類する。
この研究は、電気ネットワーク理論の様々な幾何学的イメージを統一し、例えば超伝導量子チップの正確なハミルトン記述の計算を自動化するのに有用であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:26:12 GMT)
Geometrical description and Faddeev-Jackiw quantization of electrical networks [0.0] 一般ランプ素子電気回路の力学の幾何学的・体系的記述を新たに開発した。
一般ネットワークのハミルトン的記述を探索する際に生じる特異点を同定し分類する。
この研究は、電気ネットワーク理論の様々な幾何学的イメージを統一し、例えば超伝導量子チップの正確なハミルトン記述の計算を自動化するのに有用であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:26:12 GMT)
Generating arbitrary superpositions of nonclassical quantum harmonic oscillator states [0.0] 量子調和振動子の非古典状態と非ガウス状態の任意の重ね合わせを、その内部スピン状態に結合したトラップイオンの運動を用いて生成する。
我々は、これらの状態の古典的でない性質を、完全な状態再構成後のウィグナー負性という形で観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:45:57 GMT)
Flat-earth communities on Brazilian Telegram: when faith is used to question the existence of gravity as a physics phenomenon [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。
パンデミックの間、科学機関における不信によって、フラットアースの議論は400%増加した。
より小さいが、フラットアーチャーネットワークは、コンテンツを広め、物語を永続する影響力のあるグループを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 01:13:20 GMT)
First Search for Ultralight Dark Matter Using a Magnetically Levitated Particle [0.0] 磁気浮上粒子を用いた超軽量ダークマターの探索を行った。
暗黒物質に対する信号の証拠は見つからず、限界を導出する。
本稿では,短期・中長期のアップグレードを特徴とするPOLONAISE実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:00:00 GMT)
Finite time path field theory perturbative methods for local quantum spin chain quenches [0.0] 有限時間経路場理論の摂動法による局所磁場クエンチについて検討する。
i) 焼成鎖のLoschmidtエコーの基本的な「バブル」ダイアグラムを摂動の任意の順序で計算する方法を示し、i) フェルミオン 2 点 Retarded 関数に対する一般化されたシュウィンガー・ダイソン方程式を「バブル」ダイアグラムで再仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:00:08 GMT)
FRAC-Q-Learning: A Reinforcement Learning with Boredom Avoidance Processes for Social Robots [0.0] 本稿では,ソーシャルロボットであるFRAC-Q学習に特化した新しい強化学習手法を提案する。
提案アルゴリズムは,プロセスのランダム化と分類に加えて,忘れるプロセスから構成される。
FRAC-Qラーニングは,従来のQラーニングに比べて関心度が高い傾向を示し,利用者のブーイングが著しく困難であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:27:57 GMT)
Experimental evidence that a photon can spend a negative amount of time in an atom cloud [0.0] 我々はクロスカー効果を用いて共鳴透過光子による原子励起の度合いを探索する。
我々の結果は、送信された光子によって引き起こされる平均原子励起時間が、光によって経験される群遅延と等しいという最近の理論的予測と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:32:50 GMT)
Discovering Cyclists' Street Visual Preferences Through Multi-Source Big Data Using Deep Inverse Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,サイクリング記録からサイクリストの複雑な道路視覚的嗜好を定量化し,解釈する新しい枠組みを提案する。
ドッキングレスバイク共有軌道とストリートビュー画像を統合することで,自転車報酬関数の効率的な推定にMEDIRLモデルを適用した。
提案する枠組みは,個別のサイクリング行動の理解を深め,都市計画者が自転車に優しい街並みを設計するための実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:54:48 GMT)
Digital Ecosystem for FAIR Time Series Data Management in Environmental System Science [0.0] 本稿では時系列データを管理する汎用的で転送可能なデジタルエコシステムを提案する。
システムは高度に適応可能で、クラウド対応で、幅広い設定でデプロイするのに適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 08:53:23 GMT)
Demonstration of Scalability and Accuracy of Variational Quantum Linear Solver for Computational Fluid Dynamics [0.0] 本稿では,このような大規模方程式系を高精度に解くことを目的とした量子方法論の探索について述べる。
2次元,過渡的,非圧縮的,粘性,非線形結合バーガース方程式をテスト問題とする。
我々の研究結果は、我々の量子法が従来の手法に匹敵する精度で結果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 04:42:24 GMT)
Deep Transfer Learning for Breast Cancer Classification [0.0] ディープトランスファー学習は、乳癌の分類を改善するための有望な手法として登場した。
本研究では,VGG,ViT,Resnetを用いて浸潤性直腸癌 (IDC) 画像の分類を行った。
その結果、Resnet-34は90.40%の精度でがん画像の分類が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:54:41 GMT)
Deep Neural Implicit Representation of Accessibility for Multi-Axis Manufacturing [0.0] 我々はディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた衝突計測の暗黙的表現を開発する。
本手法は, 回転のスパースサンプリングから衝突測度を正確に補間することができ, メモリフットプリントの小さい衝突測度場を表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:47:30 GMT)
Deep Clustering of Remote Sensing Scenes through Heterogeneous Transfer Learning [0.0] 本稿では,ラベルのないリモートセンシングシーンのターゲットデータセットの教師なし全画像クラスタリング手法を提案する。
いくつかのリモートセンシングシーン分類データセットにおいて、最先端のゼロショット分類手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 23:07:21 GMT)
Decoherence due to Casimir effect? [0.0] 本研究では, 電子の密度行列の非対角要素は, 環境との相互作用の突然の切り替えにより抑制されることを示した。
これは、すべての無限の画像電荷の効果的なクーロンポテンシャルによって引き起こされる加速のため、電子によるブレムスストラルングの放出からのみ生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:02:45 GMT)
Cubic power functions with optimal second-order differential uniformity [0.0] ベクトルブール関数の2階微分均一性について論じる。
ブーメラン攻撃に対する抵抗を示すことによる関連する暗号特性。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 12:22:32 GMT)
Controlling the dynamics of atomic correlations via the coupling to a dissipative cavity [0.0] 接点相互作用と大域相互作用の両方を介して相互作用する格子内のボソンの量子ガスからなる開系における緩和ダイナミクスを解析する。
量子クエンチ後に同期を示す原子コヒーレンスの周期振動の開始を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:49:55 GMT)
Confinement and Kink Entanglement Asymmetry on a Quantum Ising Chain [0.0] 本研究では, 1次元量子イジング鎖上の閉じ込め, 弦の破れ, 絡み合う非対称性の相互作用について検討する。
我々のモデルは、ドメイン壁の数を保存するために調整することができ、リンク変数に関連する絡み合い非対称性を探索する機会を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 14:48:48 GMT)
Classification and Prediction of Heart Diseases using Machine Learning Algorithms [0.0] K-Nearest Neighbor法は、患者が心臓病を患っているかどうかを判断する最も効果的な機械学習アルゴリズムであることが示されている。
追加の機械学習アルゴリズムの心臓疾患予測への応用について、さらなる研究を行うことは有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:52:20 GMT)
Characteristic time operators as quantum clocks [0.0] 我々は、有界かつ自己随伴な特性時間作用素 $operatorT$ を考える。
ヒルベルト空間の密部分空間において、標準関係 $[operatorT,operatorH]ketpsi=ihbarketpsi$ for $ketpsi$ を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 09:10:38 GMT)
Causal Fermion Systems as an Effective Collapse Theory [0.0] 非相対論的極限において、因果フェルミオン系は効果的な崩壊理論をもたらす。
統計作用素の力学は、Kossakowski-Lindblad形式の決定論的方程式によって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 15:59:36 GMT)
Bringing the RT-1-X Foundation Model to a SCARA robot [0.0] 従来のロボットシステムは、タスク、環境、ロボットフォームごとに特定のトレーニングデータを必要とする。
機械学習の最近の進歩により、モデルは新しいタスクや環境をまたいで一般化できるようになった。
本研究では,RT-1-Xロボット基礎モデルのトレーニング中に見つからないロボットへの一般化能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 07:09:14 GMT)
Benchmarking Quantum Red TEA on CPUs, GPUs, and TPUs [0.0] 異なる線形代数バックエンド(例えば、numpy と torch, jax, tensorflow ライブラリ)を比較し、対象ハードウェアに対して混合精度に着想を得たアプローチと最適化を行う。
我々は、CPU上でパラメータをチューニングする際の34の係数の高速化と、GPUに移行する際の最高のCPU設定上の2.76の要素を得る方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:00:01 GMT)
Analysis of ion chain sympathetic cooling and gate dynamics [0.0] 我々は、解析的および計算的手法を用いて、閉じ込められたイオンの長い鎖の交感冷却のベストプラクティスを分析する。
チェーンの中心に冷却剤を配置した場合, 最適冷却性能が得られた。
また、キュービットコヒーレンス時間が長い場合、回路を動作させる場合の冷却が最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 19:03:23 GMT)
An Efficient Recommendation Model Based on Knowledge Graph Attention-Assisted Network (KGATAX) [0.0] 本研究では,新しい推薦モデルである知識グラフ注意支援ネットワーク(KGAT-AX)を提案する。
まず、知識グラフをレコメンデーションモデルに組み込み、高次接続性を探るための注意機構を導入する。
我々は、ホログラム埋め込みを通じてエンティティに補助情報を統合し、各エンティティの隣り合うエンティティの情報を、それらの推論関係を学習することによって集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:42:50 GMT)
Addressing the Gaps in Early Dementia Detection: A Path Towards Enhanced Diagnostic Models through Machine Learning [0.0] この急激な世界的な高齢化傾向は、アルツハイマー病を含む認知症患者の増加につながっている。
認知テスト、ニューロイメージング、バイオマーカー分析といった従来の診断技術は、感度、アクセシビリティ、コストに重大な制限に直面している。
本研究は、早期認知症検出を促進するための変革的アプローチとして、機械学習(ML)の可能性を探るものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 00:52:59 GMT)
AI forecasting of higher-order wave modes of spinning binary black hole mergers [0.0] モデルは、リングダウンを通じて、合併前のフェーズから波形の進化を予測する。
14,440,761個の波形でモデルをトレーニングし、Deltaスーパーコンピュータで16個のNVIDIA A100 GPUを使用して15時間でトレーニングを完了した。
本研究では,変換器モデルを用いて正確な予測を行うため,波形特性の解明のための解釈可能性の検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 18:00:11 GMT)
A method to benchmark high-dimensional process drift detection [0.0] 本稿では,プロセス曲線のドリフトに対する機械学習手法について検討する。
制御された方法でプロセス曲線を合成的に生成する理論的枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:23:07 GMT)
A Survey on Signed Graph Embedding: Methods and Applications [0.0] サイングラフ(サイングラフ、英: signed graph、SG)は、エッジがそれに取り付けられたサイン情報を運ぶグラフである。
本調査では,SGの埋め込み手法と応用について包括的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 21:24:03 GMT)
A Physics-Informed Machine Learning Approach for Solving Distributed Order Fractional Differential Equations [0.0] 本稿では,物理インフォームド機械学習フレームワークを用いた分散次分数差分方程式の解法を提案する。
分散階関数式をSVRフレームワークに組み込むことで、物理法則を直接学習プロセスに組み込む。
提案手法の有効性は,Caputo-based distributed-order fractional differential equationsの数値実験を通じて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 13:20:10 GMT)
A Different Level Text Protection Mechanism With Differential Privacy [0.0] 本稿では,BERT事前学習モデルに基づいて,重要度が異なる単語を抽出する方法を紹介し,本手法の有効性を実証する。
この記事では、テキストユーティリティ全体において、異なる重要性を持つ単語に対して、同じ結果を維持することが及ぼす影響についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 17:13:38 GMT)
A DNN Biophysics Model with Topological and Electrostatic Features [0.0] このモデルは、タンパク質の構造情報と力場によって生成される多スケールおよび均一なトポロジカルおよび静電気的特徴を使用する。
4000以上のタンパク質構造上の機械学習シミュレーションは、これらの特徴の効率性と忠実さを示している。
このモデルは、生物物理学的性質と幅広い生体分子の機能予測を支援する一般的なツールとしての可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Sep 2024 16:11:40 GMT)