Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

RNR: Teaching Large Language Models to Follow Roles and Rules [153.7]
既存のIFT命令から多様な役割やルールを生成する自動データ生成パイプラインであるモデルを提案する。このデータは、複雑なシステムプロンプトに従うモデルをトレーニングするために使用することができる。我々のフレームワークは、大規模言語モデルにおける役割と規則に従う能力を大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:07:32 GMT)
Qwen2 Technical Report [141.1]
本稿では,我々の大規模言語モデルと大規模マルチモーダルモデルへの最新の追加であるQwen2シリーズを紹介する。 Qwen2は、前身のQwen1.5を含む、これまでのほとんどのオープンウェイトモデルを超え、プロプライエタリモデルと比較して競争力のある性能を示している。 Qwen2は、英語、中国語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、アラビア語、ロシア語、韓国語、日本語、タイ語、ベトナム語など、約30の言語で熟練した堅牢な多言語機能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:25:53 GMT)
VITA: Towards Open-Source Interactive Omni Multimodal LLM [104.5]
MLLM(Multimodal Large Language Model)の最初のオープンソースであるVITAを紹介する。 2段階のマルチタスク学習により,言語モデルに視覚的・音声的能力を持たせる。 VITAは、多言語、視覚、および音声理解の堅牢な基礎機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:21:08 GMT)
A Latent Implicit 3D Shape Model for Multiple Levels of Detail [95.6]
入射神経表現は、形状固有の潜伏符号と3D座標を対応する符号距離(SDF)の値にマッピングする。このアプローチは、単一のレベルの詳細しか提供しません。そこで我々は,複数の詳細レベルを実現し,各レベルで滑らかな表面を保証できる新しい形状モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:57:58 GMT)
Valeo4Cast: A Modular Approach to End-to-End Forecasting [93.9]
我々のソリューションはArgoverse 2 end-to-end Forecasting Challengeで63.82 mAPfでランクインした。私たちは、知覚から予測までエンドツーエンドのトレーニングを通じて、このタスクに取り組む現在のトレンドから離れ、代わりにモジュラーアプローチを使用します。予測におけるこの顕著なパフォーマンスは、微調整戦略を統合したモジュラーパラダイムによって説明できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:41:00 GMT)
Generative Hierarchical Materials Search [91.9]
結晶構造の制御可能な生成のための生成階層材料探索(GenMS)を提案する。 GenMSは(1)高レベル自然言語を入力とし、結晶に関する中間テキスト情報を生成する言語モデルからなる。 GenMSはまた、生成された結晶構造から特性(たとえば生成エネルギー)を予測するためにグラフニューラルネットワークを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:51:28 GMT)
GeoCalib: Learning Single-image Calibration with Geometric Optimization [89.8]
単一の画像から視覚的な手がかりは、焦点距離や重力方向などの内在的および外在的なカメラパラメータを推定するのに役立ちます。この問題に対する現在のアプローチは、行と消滅点を持つ古典幾何学か、エンドツーエンドで訓練されたディープニューラルネットワークに基づいている。最適化プロセスを通じて3次元幾何学の普遍的な規則を利用するディープニューラルネットワークであるGeoCalibを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:59:55 GMT)
Deterministic generation of a 20-qubit two-dimensional photonic cluster state [87.3]
本稿では,2次元ラグ構造において,大規模に絡み合ったマイクロ波フォトニック状態を発生させる装置を提案する。制御された光子放射で2量子ゲートをインターリーブすることにより、光子の時間および周波数多重クラスタ状態の2xnグリッドを生成する。最大20個のフォトニック量子ビットにまたがる局所化可能な絡み合いの符号を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:25:24 GMT)
Generalization of Graph Neural Networks is Robust to Model Mismatch [84.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、その一般化能力によってサポートされている様々なタスクにおいて、その効果を実証している。本稿では,多様体モデルから生成される幾何グラフで動作するGNNについて検討する。本稿では,そのようなモデルミスマッチの存在下でのGNN一般化の堅牢性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:28:24 GMT)
A Manifold Perspective on the Statistical Generalization of Graph Neural Networks [84.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ畳み込みの連続的な応用により、隣接ノードからの情報を結合する。ノードレベルとグラフレベルの両方のタスクにおけるGNNの一般化ギャップについて検討する。トレーニンググラフのノード数によって一般化ギャップが減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:16:13 GMT)
UniLearn: Enhancing Dynamic Facial Expression Recognition through Unified Pre-Training and Fine-Tuning on Images and Videos [83.5]
UniLearnは、静的表情認識データを統合してDFERタスクを強化する統一学習パラダイムである。 UniLearnは、FERV39K、MAFW、DFEWのベンチマークにおいて、それぞれ53.65%、58.44%、76.68%の重み付き平均リコール(WAR)で常に最先端のパフォーマンスを保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:57:57 GMT)
Geometric-Averaged Preference Optimization for Soft Preference Labels [78.3]
LLMを人間の嗜好と整合させる多くのアルゴリズムは、人間の嗜好は二進的かつ決定論的であると仮定する。応答の微粒な関係を反映する分布性ソフトな選好ラベルを導入する。幾何平均化は、アライメント研究のための標準ベンチマークの性能を一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:54:28 GMT)
MMMU-Pro: A More Robust Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark [77.9]
本稿では,Multi-discipline Multi-modal Understanding and Reasoningベンチマークの頑健なバージョンであるMMMU-Proを紹介する。 MMMU-Proは、マルチモーダルモデルの真の理解と推論能力を厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:55:31 GMT)
Testing the Predictions of Surprisal Theory in 11 Languages [77.5]
本研究では,11言語における副次的時間と読解時間の関係について検討する。より多様な言語に焦点をあてることで、これらの結果は、情報理論と言語間のインクリメンタル言語処理の最も堅牢なリンクを提供すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:29:48 GMT)
Towards Efficient Vision-Language Tuning: More Information Density, More Generalizability [73.3]
本稿では,行列が特定の特徴空間に強く属しているかを示すために,情報密度(ID)の概念を提案する。 Dense Information Prompt (DIP)を導入し、情報密度を高め、一般化を改善する。 DIPは、調整可能なパラメータの数と必要なストレージスペースを大幅に減らし、リソース制約のある設定で特に有利になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:15:55 GMT)
GigaGS: Scaling up Planar-Based 3D Gaussians for Large Scene Surface Reconstruction [71.1]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規なビュー合成において有望な性能を示した。本研究は,大規模な景観表面再構築の課題に取り組むための最初の試みである。 3DGSを用いた大規模シーンのための高品質な表面再構成手法であるGigaGSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:51:39 GMT)
Context Enhancement with Reconstruction as Sequence for Unified Unsupervised Anomaly Detection [68.7]
非教師付き異常検出(AD)は、通常のサンプルのみを用いて堅牢な検出モデルを訓練することを目的としている。最近の研究は、すべてのクラスに対して1つのモデルのみをトレーニングする、統一された教師なしAD設定に焦点を当てている。本稿では,特徴再構成時の文脈対応性を高める新しいRAS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:37:58 GMT)
Evaluating Multiview Object Consistency in Humans and Image Models [68.4]
我々は、物体の形状に関するゼロショット視覚的推論を必要とする認知科学の実験的設計を活用する。我々は500人以上の参加者から行動データの35万件の試行を収集した。次に、一般的な視覚モデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:28:40 GMT)
Caterpillar: A Pure-MLP Architecture with Shifted-Pillars-Concatenation [68.2]
Shifted-Pillars-Concatenation (SPC)モジュールは、より優れたローカルモデリングパワーとパフォーマンス向上を提供する。我々は、SMLPNetのハイブリッドモデルにおいて、畳み込み層をSPCモジュールに置き換えることで、Caterpillarと呼ばれる純粋なMLPアーキテクチャを構築します。実験では、小さなスケールとImageNet-1kの分類ベンチマークにおいて、Caterpillarの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:42:38 GMT)
CathFlow: Self-Supervised Segmentation of Catheters in Interventional Ultrasound Using Optical Flow and Transformers [66.2]
縦型超音波画像におけるカテーテルのセグメンテーションのための自己教師型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。ネットワークアーキテクチャは、Attention in Attentionメカニズムで構築されたセグメンテーショントランスフォーマであるAiAReSeg上に構築されている。我々は,シリコンオルタファントムから収集した合成データと画像からなる実験データセット上で,我々のモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:21:28 GMT)
TempSAL -- Uncovering Temporal Information for Deep Saliency Prediction [64.6]
本稿では,逐次時間間隔でサリエンシマップを出力する新たなサリエンシ予測モデルを提案する。提案手法は,学習した時間マップを組み合わせることで,サリエンシ予測を局所的に調整する。私たちのコードはGitHubで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:57:14 GMT)
High-Performance Few-Shot Segmentation with Foundation Models: An Empirical Study [64.1]
基礎モデルに基づく数ショットセグメンテーション(FSS)フレームワークを開発した。具体的には、基礎モデルから暗黙的な知識を抽出し、粗い対応を構築するための簡単なアプローチを提案する。 2つの広く使われているデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:04:11 GMT)
Operational Advice for Dense and Sparse Retrievers: HNSW, Flat, or Inverted Indexes? [62.6]
本稿では,オープンソースのLucene検索ライブラリを用いたBEIRデータセットの実験結果について述べる。本研究は,高密度かつ疎密なレトリバーの設計空間を理解するための,今日の検索実践者へのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:46:23 GMT)
HexaCoder: Secure Code Generation via Oracle-Guided Synthetic Training Data [60.8]
大規模言語モデル(LLM)は、自動コード生成に大きな可能性を示している。最近の研究は、多くのLLM生成コードが深刻なセキュリティ脆弱性を含んでいることを強調している。我々は,LLMがセキュアなコードを生成する能力を高めるための新しいアプローチであるHexaCoderを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:01:43 GMT)
World-Grounded Human Motion Recovery via Gravity-View Coordinates [60.6]
本研究では,新しい重力-視座標系における人間のポーズ推定手法を提案する。提案したGVシステムは、ビデオフレーム毎に自然に重力に整合し、一意に定義されている。提案手法は,カメラ空間と地上設定の両方でよりリアルな動きを再現し,精度と速度の両方で最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:25:47 GMT)
Learning Augmentation Policies from A Model Zoo for Time Series Forecasting [58.7]
本稿では,強化学習に基づく学習可能なデータ拡張手法であるAutoTSAugを紹介する。限界サンプルを学習可能なポリシーで強化することにより、AutoTSAugは予測性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:34:19 GMT)
Performance Law of Large Language Models [58.3]
性能法則は、LLMアーキテクチャの選択と計算資源の効率的な割り当てを導くために用いられる。性能法則は、LLMアーキテクチャの選択と計算資源の効率的な割り当てを広範な実験なしで導くのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:12:29 GMT)
Dynamic Gaussian Marbles for Novel View Synthesis of Casual Monocular Videos [58.2]
既存の4次元ガウス法は単分子配置が制約されていないため、この設定で劇的に失敗することを示す。単分子配置の難易度を目標とした3つのコア修正からなる動的ガウス大理石を提案する。 Nvidia Dynamic ScenesデータセットとDyCheck iPhoneデータセットを評価し,Gaussian Marblesが他のGaussianベースラインを著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:30:31 GMT)
The Impact of SBOM Generators on Vulnerability Assessment in Python: A Comparison and a Novel Approach [56.4]
Software Bill of Materials (SBOM) は、ソフトウェア構成における透明性と妥当性を高めるツールとして推奨されている。現在のSBOM生成ツールは、コンポーネントや依存関係を識別する際の不正確さに悩まされることが多い。提案するPIP-sbomは,その欠点に対処する新しいピップインスパイアされたソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:12:37 GMT)
MuPT: A Generative Symbolic Music Pretrained Transformer [56.1]
音楽の事前学習におけるLarge Language Models (LLM) の適用について検討する。生成過程の異なるトラックからの不整合対策に関連する課題に対処するために,SMT-ABC Notation(Synchronized Multi-Track ABC Notation)を提案する。私たちのコントリビューションには、最大8192個のトークンを処理可能な一連のモデルが含まれており、トレーニングセットの象徴的な音楽データの90%をカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:58:22 GMT)
Dynamic Decoupling of Placid Terminal Attractor-based Gradient Descent Algorithm [56.1]
勾配降下(GD)と勾配降下(SGD)は多くのアプリケーションドメインで広く使われている。本稿では, 勾配流の異なる段階における終端アトラクタに基づくGDのダイナミクスを慎重に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:15:56 GMT)
Quantum texture and gate identification [55.2]
任意の量子状態のテクスチャは、計算が容易なモノトンによって適切に記述されることを示す。テクスチャは、普遍回路層における未知の量子ゲートのキャラクタリゼーションに有用であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:11:34 GMT)
Analysis of Unstructured High-Density Crowded Scenes for Crowd Monitoring [55.2]
我々は,人群集の組織的動きを検出する自動システムの開発に興味がある。コンピュータビジョンアルゴリズムは、混雑したシーンのビデオから情報を抽出することができる。組織化されたコホート内の参加者数を見積もることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:00:14 GMT)
Cross Layer Optimization and Distributed Reinforcement Learning for Wireless 360° Video Streaming [54.6]
本稿では,各ユーザに対して利用可能なレートを最大化し,ユーザのQoEを最大化するために効率的に利用するクロスレイヤ最適化手法を提案する。この問題を2つの相互関連サブプロブレムに分解できることを示す。複数の独立エージェントの並列学習を活用し,アプリケーション層サブプロブレムを解くために,アクタ・クリティカル・ディープ・強化学習(DRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:42:29 GMT)
ALiiCE: Evaluating Positional Fine-grained Citation Generation [54.2]
本稿では,微細な引用生成のための最初の自動評価フレームワークであるALiiCEを提案する。我々のフレームワークはまず、文のクレームを依存性分析によって原子クレームに解析し、次に原子クレームレベルでの引用品質を計算する。複数大言語モデルの2つの長文QAデータセット上での位置的きめ細かな引用生成性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:08:40 GMT)
Ferret: Federated Full-Parameter Tuning at Scale for Large Language Models [54.0]
大規模言語モデル(LLM)は多くの現実世界のアプリケーションで必須となっている。フェレットは、ランダム性を共有する最初の一階法である。高い計算効率、通信オーバーヘッドの低減、高速収束を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:28:13 GMT)
ProteinBench: A Holistic Evaluation of Protein Foundation Models [53.6]
本稿では,タンパク質基盤モデルのための総合評価フレームワークであるProteinBenchを紹介する。本研究のアプローチは, タンパク質ドメインにおける課題を包括的に包括するタスクの分類学的分類, (ii) 品質, 新規性, 多様性, 堅牢性, および (iii) 様々なユーザ目標から詳細な分析を行い, モデルパフォーマンスの全体的視点を提供する,4つの重要な側面にわたるパフォーマンスを評価するマルチメトリック評価アプローチからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:52:33 GMT)
Make-A-Shape: a Ten-Million-scale 3D Shape Model [52.7]
本稿では,大規模な効率的なトレーニングを目的とした新しい3次元生成モデルであるMake-A-Shapeを紹介する。まずウェーブレットツリー表現を革新し、サブバンド係数フィルタリングスキームを定式化して形状をコンパクトに符号化する。我々は、粗いウェーブレット係数の生成を効果的に学習するために、我々のモデルを訓練するためのサブバンド適応型トレーニング戦略を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:29:20 GMT)
SaRA: High-Efficient Diffusion Model Fine-tuning with Progressive Sparse Low-Rank Adaptation [52.7]
本研究では,事前学習した拡散モデルにおけるパラメータの重要性について検討する。本稿では,これらの非効率パラメータをフル活用するための新しいモデル微調整法を提案する。本手法は,下流アプリケーションにおける事前学習モデルの生成能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:44:47 GMT)
Weakly-supervised Camera Localization by Ground-to-satellite Image Registration [52.5]
本稿では,地対衛星画像登録のための弱教師付き学習戦略を提案する。地上画像ごとに正の衛星画像と負の衛星画像を導き出す。また,クロスビュー画像の相対回転推定のための自己超越戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:57:16 GMT)
Semi-Supervised Reward Modeling via Iterative Self-Training [52.5]
本稿では,未ラベルデータを用いたRMトレーニングを強化する手法であるSemi-Supervised Reward Modeling (SSRM)を提案する。 SSRMは、追加のラベリングコストを発生させることなく、報酬モデルを大幅に改善することを示した。全体として、SSRMは、人間が注釈付けした大量のデータへの依存を大幅に減らし、効果的な報酬モデルのトレーニングに要する全体的なコストと時間を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:57:58 GMT)
LongCite: Enabling LLMs to Generate Fine-grained Citations in Long-context QA [52.3]
長文大言語モデル (LLM) は、広範囲なテキストに基づいてユーザの質問に答える能力を示す。応答における引用の欠如は、ユーザの検証を難しくし、信頼性への懸念を引き起こす。我々は,長文LLMが文レベルのきめ細かな引用で応答を生成できるようにし,その忠実さと妥当性を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:43:19 GMT)
Sim2Real Transfer for Audio-Visual Navigation with Frequency-Adaptive Acoustic Field Prediction [51.7]
本稿では,音場予測 (AFP) とウェイポイントナビゲーションに切り離して, 音声視覚ナビゲーションのためのsim2real の最初の治療法を提案する。次に、特定の周波数サブバンドのみを入力とするAFPモデルをトレーニングすることにより、実世界のデータを収集し、シミュレーションと実世界のスペクトル差を測定する。最後に、実際のロボットプラットフォームを構築し、転送されたポリシーが、音を鳴らすオブジェクトにうまくナビゲートできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:43:53 GMT)
Accelerating Large Language Model Pretraining via LFR Pedagogy: Learn, Focus, and Review [50.8]
大規模言語モデル(LLM)の事前トレーニングは伝統的に、Webスケールデータセットからランダムにサンプリングされたデータブロックの自己回帰言語モデリングに依存している。我々は、空間的反復のような人間の学習技術からインスピレーションを得て、LLMのランダムなデータサンプリングが、データを忘れがちな高いトレーニングコストと低品質モデルをもたらすという仮説を立てる。ウェブスケール情報を長期記憶に効果的にコミットするために,LFR(Learn, Focus, and Review)ペタゴギーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 00:59:18 GMT)
Look Hear: Gaze Prediction for Speech-directed Human Attention [49.8]
本研究は、人物が画像を見て、参照表現を聴いているときの注意の漸進的な予測に焦点を当てた。我々は,参照表現において各単語が引き起こす人間の定着を予測できるリファラルトランスフォーマーモデル(ART)を開発した。定量的および定性的な分析では、ARTはスキャンパス予測の既存の手法よりも優れているだけでなく、いくつかの人間の注意パターンを捉えているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:34:13 GMT)
Space3D-Bench: Spatial 3D Question Answering Benchmark [49.3]
Space3D-Benchは、Replicaデータセットのシーンに関連する1000の一般的な空間的質問と回答の集合である。本研究では,事前定義された接地真実解に基づいて,自然言語応答を評価評価するシステムを提案する。最後に,基礎モデルの世界理解をリッチな文脈検索と統合したRAG3D-Chatというベースラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:19:16 GMT)
Gaussian Differentially Private Human Faces Under a Face Radial Curve Representation [48.3]
本稿では,ガウシアン・ディファレンシャル・プライベート(GDP)の人間の顔を3Dで表すという課題について考察する。関数の集合として3次元顔の新たな表現である顔放射曲線を提案する。提案手法は, 平均面形状を保存し, 従来のプライバシ予算よりも少ないノイズを注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:47:31 GMT)
Watching TV with the Second-Party: A First Look at Automatic Content Recognition Tracking in Smart TVs [46.5]
スマートTVは、ユーザの視聴活動をプロファイルするために、ACR(Automatic Content Recognition)と呼ばれるユニークなトラッキングアプローチを実装している。 ACRはShazamライクな技術で、TV画面に表示されるコンテンツを定期的にキャプチャし、コンテンツライブラリとマッチングすることで、任意の時点で表示されているコンテンツを検出する。スマートTVとACRサーバ上でACRクライアント間のACRネットワークトラフィックのブラックボックス監査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:15:39 GMT)
Relational Prompt-based Pre-trained Language Models for Social Event Detection [45.6]
ソーシャルイベント検出(SED)は、社会的ストリームから重要なイベントを識別することを目的としており、世論分析からリスク管理まで幅広い応用がある。 GNNベースのメソッドは、しばしばメッセージ間の欠落とノイズの多いエッジに悩まされ、学習されたメッセージの埋め込みの品質に影響する。本稿では,メッセージペアにソーシャルメッセージを構築するための新しいペアワイズメッセージモデリング手法と,マルチリレーショナルなプロンプトベースのメッセージ学習機構を提案する。 RPLM_SEDモデルがオフライン,オンライン,低リソース,長テールで最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:14:49 GMT)
Question-Answering Dense Video Events [45.1]
質問応答型高精細ビデオイベントを提示する。これは長いビデオにおいて、高精細な疑問に答え、根拠付けることを必要とする新しいタスクである。改良のために,階層型キャプションモジュール,時間的イベントメモリモジュール,自己整合性チェックモジュールを強調表示する,トレーニング不要なMLLMアプローチであるDeViを提案する。実験によると、DeViは密集した質問に答え、関連するビデオの瞬間をグラウンド化するのに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:46:58 GMT)
Noisy Quantum Dynamics and Measurement Induced Phase Transitions [45.0]
射影率の変化が相転移を誘導し, 絡み合い特性の急激な変化をもたらすことを示す。システムの一部に対して,両部交絡エントロピーの動的特性を特徴とする3つのレギュレーションを同定した。相補的な主題として,友長・ラッティンガー液中における臨界基底状態の場理論を検証し,局所測定の非局所的効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:10:25 GMT)
NeFL: Nested Model Scaling for Federated Learning with System Heterogeneous Clients [44.9]
フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを保ちながら分散トレーニングを可能にするが、ストラグラーのスローあるいは無効なクライアントは、トレーニング時間を大幅に短縮し、パフォーマンスを低下させる。深層ニューラルネットワークを深層スケールと幅ワイドスケーリングの両方を用いてサブモデルに効率的に分割するフレームワークであるネスト付きフェデレーションラーニング(NeFL)を提案する。 NeFLは、特に最低ケースのサブモデルでは、ベースラインアプローチに比べてパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:03:23 GMT)
Translating Step-by-Step: Decomposing the Translation Process for Improved Translation Quality of Long-Form Texts [43.7]
本稿では, 翻訳前研究, ドラフト, 精錬, 証明読解などを含む多元間相互作用において, 言語モデルに係わるフレームワークを提案する。ステップバイステップの翻訳により,従来のゼロショットプロンプト手法よりも翻訳品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:02:21 GMT)
LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models [43.3]
LLaMA-Omniは、大規模言語モデルとの低レイテンシで高品質な音声インタラクションのために設計された新しいモデルアーキテクチャである。事前訓練された音声エンコーダ、音声適応器、LLM、ストリーミング音声デコーダを統合する。レスポンスレイテンシは226ms以下で、コンテンツとスタイルの両方でより優れたレスポンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:34:34 GMT)
MAGDA: Multi-agent guideline-driven diagnostic assistance [43.2]
救急部門、地方病院、または未開発地域の診療所では、臨床医は訓練された放射線技師による高速な画像分析を欠いていることが多い。本研究では,ゼロショットガイドライン駆動意思決定支援のための新しいアプローチを提案する。我々は、患者診断に到達するために協調する、対照的な視覚言語モデルで強化された複数のLLMエージェントのシステムをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:10:30 GMT)
Aligning Machine and Human Visual Representations across Abstraction Levels [42.9]
深層ニューラルネットワークは、視覚タスクにおける人間の振る舞いのモデルなど、幅広いアプリケーションで成功している。しかしながら、ニューラルネットワークのトレーニングと人間の学習は基本的な方法で異なり、ニューラルネットワークは人間のように堅牢に一般化できないことが多い。人間の概念的知識は、きめ細かいものから粗いものまで階層的に構成されているが、モデル表現は、これらの抽象レベルをすべて正確に捉えているわけではない。このミスアライメントに対処するために、私たちはまず、人間の判断を模倣するために教師モデルを訓練し、その表現から事前訓練された状態に人間のような構造を移す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:41:08 GMT)
STUN: Structured-Then-Unstructured Pruning for Scalable MoE Pruning [42.8]
推論コストを削減するため、Mixture-of-experts(MoEs)が採用されている。この削減にもかかわらず、MoEsの膨大な数の専門家がサービスに費用を払っている。我々は、$O(1)$複雑さを持つスケーラブルな代替案を提案するが、より高価な方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:34:42 GMT)
Zero-shot Audio Topic Reranking using Large Language Models [42.8]
実例によるマルチモーダルビデオ検索 (MVSE) では, ビデオクリップを情報検索の問合せ語として利用する。本研究の目的は,この高速アーカイブ検索による性能損失を,再ランク付け手法を検証することによって補償することである。パブリックなビデオアーカイブであるBBC Rewind corpusでトピックベースの検索のパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:39:28 GMT)
Neural Architecture Search based Global-local Vision Mamba for Palm-Vein Recognition [42.4]
本稿では,画像の局所的相関と静脈特徴表現のためのトークン間のグローバル依存性を明示的に学習するための,GLVM(Global-local Vision Mamba)というハイブリッドネットワーク構造を提案する。第3に,MHMambaブランチ(MHMamba),FIU(Feature Iteration Unit),CNN(Convolutional Neural Network)という3つのブランチからなるConvMambaブロックを提案する。最後に,Global Local Alternate Neural Architecture Search (GLNAS)法を提案し,GLVMの最適アーキテクチャを進化的アルゴリズムと交互に探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:07:35 GMT)
SUMix: Mixup with Semantic and Uncertain Information [42.0]
混合データ拡張アプローチは、ディープラーニングの様々なタスクに応用されている。そこで我々は,SUMix という新しい手法を提案し,混合率と混合試料の不確かさを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:49:18 GMT)
Learning Generative Interactive Environments By Trained Agent Exploration [41.9]
データ生成に強化学習に基づくエージェントを用いてモデルを改善することを提案する。このアプローチは、モデルが順応し、うまく機能する能力を向上する多様なデータセットを生成する。 Coinrun ケーススタディの再現を含む評価の結果,GenieRedux-G は視覚的忠実度と制御性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:00:40 GMT)
HandNeRF: Learning to Reconstruct Hand-Object Interaction Scene from a Single RGB Image [41.6]
本稿では,1枚のRGB画像から3次元手オブジェクトシーンを再構成する前に,手オブジェクト間のインタラクションを学習する方法を提案する。我々は手形状を用いて手と物体形状の相対的な構成を制約する。そこで,HandNeRFは,手動による新たなグリップ構成のシーンを,同等の手法よりも高精度に再構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:20:13 GMT)
Symmetry Breaking in Neural Network Optimization: Insights from Input Dimension Expansion [41.2]
単純な入力拡張により、様々なタスクにおけるネットワーク性能が大幅に向上することを示す。対称性の破れの度合いを定量化することにより,性能向上のための実践的手法と,ネットワーク設計の指針となる指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:36:40 GMT)
Efficient Private SCO for Heavy-Tailed Data via Averaged Clipping [40.7]
我々は、差分プライベート(DP)を保証する重み付きデータに対する差分プライベート凸最適化について検討する。我々は,制約付きおよび制約なし凸問題に対するAClipped-dpSGDというアルゴリズムに対して,新たな収束結果を確立し,複雑性境界を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:11:27 GMT)
Improving Conditional Level Generation using Automated Validation in Match-3 Games [39.9]
本稿では,既存のレベル設計から学習するモデルを改善する新しい手法であるAvalonを提案する。条件付き変分オートエンコーダを用いて,Match-3レベルのレイアウトを生成する。条件付けの困難さを伴わないアブレーションモデルと比較することにより,我々のアプローチを定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:07:47 GMT)
On the Weaknesses of Backdoor-based Model Watermarking: An Information-theoretic Perspective [39.7]
機械学習モデルの知的財産権の保護は、AIセキュリティの急激な懸念として浮上している。モデルウォーターマーキングは、機械学習モデルのオーナシップを保護するための強力なテクニックである。本稿では,既存の手法の限界を克服するため,新しいウォーターマーク方式であるIn-distriion Watermark Embedding (IWE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 00:55:21 GMT)
SpikeCLIP: A Contrastive Language-Image Pretrained Spiking Neural Network [39.5]
従来の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。本稿ではスパイクベースの計算におけるモダリティギャップを埋める新しいフレームワークであるSpikeCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:36:25 GMT)
Test-Time Certifiable Self-Supervision to Bridge the Sim2Real Gap in Event-Based Satellite Pose Estimation [39.5]
Sim2Realのギャップの主な原因は、試験中に遭遇した新しい照明条件である。本稿では,認証モジュールを用いたテスト時間自己監督方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:17:07 GMT)
Retrofitting Temporal Graph Neural Networks with Transformer [39.1]
テンポラルグラフニューラルネットワーク(TGNN)は、時間情報をグラフベースの操作に組み込むことで、通常のGNNより優れている。 TGNNのバックボーンモデルとしてTransformer Decoderを用いたTF-TGNを提案する。 TF-TGNは既存のSOTA TGNNと同等あるいはそれ以上の精度でトレーニングを2.20以上加速できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:54:18 GMT)
PoseEmbroider: Towards a 3D, Visual, Semantic-aware Human Pose Representation [39.0]
検索方式で訓練された新しいトランスフォーマーモデルを導入し、上記のモダリティの組み合わせを任意の入力として利用できるようにする。本稿では,(1)オプションのテキストキューによる画像からのSMPL回帰と(2)きめ細かな命令生成のタスクに対する,そのような埋め込みされたポーズ表現の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:09:39 GMT)
PoseScript: Linking 3D Human Poses and Natural Language [38.9]
このデータセットは、6万以上の人間のポーズとリッチな人間アノテーションによる記述をペアリングする。データセットのサイズを、データハングリー学習アルゴリズムと互換性のあるスケールに拡大するために、精巧なキャプションプロセスを提案する。このプロセスは、3Dキーポイント上の単純だがジェネリックなルールのセットを使用して、"posecodes"と呼ばれる低レベルのポーズ情報を抽出する。自動アノテーションでは、利用可能なデータの量は100kに増加し、人間のキャプションを微調整するための深いモデルを効果的に事前訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:19:28 GMT)
WonderWorld: Interactive 3D Scene Generation from a Single Image [38.8]
我々はインタラクティブな3Dシーン生成のための新しいフレームワークWonderWorldを紹介する。 WonderWorldは、単一のA6000 GPU上で10秒未満で接続された多様な3Dシーンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:54:34 GMT)
DECOLLAGE: 3D Detailization by Controllable, Localized, and Learned Geometry Enhancement [38.7]
エンドユーザーが機械学習を用いて3次元形状を洗練・詳細化できる3Dモデリング手法を提案する。詳細をローカライズする能力は、新しいインタラクティブな創造性と応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 00:51:49 GMT)
SDF-Net: A Hybrid Detection Network for Mediastinal Lymph Node Detection on Contrast CT Images [38.7]
リンパ節を効果的に検出するSwing-Det Fusion Network (SDF-Net)を提案する。 SDF-Netはセグメンテーションと検出の両方の機能を統合し、さまざまな形状と大きさのリンパ節の検出能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:27:44 GMT)
LIME-M: Less Is More for Evaluation of MLLMs [37.5]
2つのモジュールからなる既存のベンチマークを処理するパイプラインを提案する。 Semi-Automated Screening Processは、モデルの能力を区別できないサンプルをフィルタリングする。 Eliminating Answer Leakageモジュールは、画像なしで回答を推測できるサンプルをフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:19:14 GMT)
MathGLM-Vision: Solving Mathematical Problems with Multi-Modal Large Language Model [37.3]
大規模言語モデル(LLM)は、数学的推論において重要な能力を示している。 MLLMは幾何学的な問題を解くことに集中する傾向があるが、数学の他の領域で利用可能な視覚情報の多様性を無視する傾向がある。本研究の目的は,MathGLM-Vision と呼ばれる特殊な数学的MLLMのシリーズを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:20:22 GMT)
MoWE-Audio: Multitask AudioLLMs with Mixture of Weak Encoders [36.5]
本稿では,弱いエンコーダの混合物をAudioLLMフレームワークに組み込むことを提案する。 MoWEは、ベースエンコーダに比較的軽量なエンコーダのプールを補足し、音声入力に基づいて選択的にアクティベートし、モデルサイズを大幅に増大させることなく特徴抽出を強化する。実験の結果,MoWEはマルチタスク性能を効果的に向上し,AudioLLMsの多様なオーディオタスクへの適用性を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:46:18 GMT)
An Empirical Study on Information Extraction using Large Language Models [36.1]
人間に似た大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)関連タスクに非常に役立つことが証明されている。本稿では,GPT-4の情報抽出能力に対する一連の単純なプロンプトベース手法の効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:24:42 GMT)
NeurLZ: On Enhancing Lossy Compression Performance based on Error-Controlled Neural Learning for Scientific Data [35.4]
大規模科学シミュレーションは、ストレージとI/Oに挑戦する巨大なデータセットを生成する。我々は、科学データのための新しいクロスフィールド学習およびエラー制御圧縮フレームワークNeurLZを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:02:12 GMT)
Mean-Field Approximation of Cooperative Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning (CMARL) [35.2]
制約が存在する場合でも, MFC を用いて MARL 問題を近似できることを示す。また、Natural Policy Gradientベースのアルゴリズムを提供し、$mathcalO(e)$の誤差で制限されたMARL問題を、$mathcalO(e-6)$の複雑さで解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:45:49 GMT)
Cross-Modal Self-Supervised Learning with Effective Contrastive Units for LiDAR Point Clouds [35.0]
LiDARポイントクラウドにおける3D知覚は、自動運転車が3D環境で適切に機能するためには不可欠である。 3次元知覚モデルの自己教師付き事前学習への関心が高まっている。我々は、自動運転点雲に適したインスタンス認識および類似性バランスのコントラストユニットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:11:45 GMT)
LiDAR-based 4D Occupancy Completion and Forecasting [34.9]
本稿では,自動運転の文脈において,Occupancy Completion and Forecasting(OCF)という新たなLiDAR認識タスクを導入する。本課題は,(1)スパース・トゥ・デンス再構成,(2)部分的・完全幻覚,(3)3次元から4次元の予測という3つの課題に対処する新しいアルゴリズムを必要とする。この研究は、この進化し重要な4D知覚領域のさらなる研究を呼び起こすことを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:28:58 GMT)
Quantum control of a single $\mathrm{H}_2^+$ molecular ion [34.8]
$mathrmH+$は最も単純な安定な分子であり、内部構造は第一原理から高い精度で計算可能である。レーザー冷却、蛍光検出、光ポンピングなどの標準的な制御方法は、$mathrmH+$には適用できない。我々は、原子の「ヘルパー」イオンと共トラッピングすることで、1つの$mathrmH+$分子の完全な量子制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:22:19 GMT)
Implicit Filtering for Learning Neural Signed Distance Functions from 3D Point Clouds [34.8]
幾何学的詳細を保存しながら暗黙の場を滑らかにする非線形暗黙フィルタを提案する。我々の新規性は、符号付き距離場の勾配で隣接する入力点によって曲面(ゼロレベル集合)をフィルタリングできることにある。入力された原点雲を勾配に沿って移動させることで、提案した暗黙のフィルタリングを非ゼロレベル集合に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:56:38 GMT)
Shadow Removal Refinement via Material-Consistent Shadow Edges [33.8]
同じ材料で領域を横断する影の縁の両側には、影を適切に取り除けば、原色とテクスチャは同一であるべきである。画像セグメンテーション基盤モデルであるSAMを微調整し、影不変セグメンテーションを生成し、材料一貫性のあるシャドウエッジを抽出する。本手法は,より難易度の高い画像に対して,影除去結果の改善に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:16:28 GMT)
Gait Switching and Enhanced Stabilization of Walking Robots with Deep Learning-based Reachability: A Case Study on Two-link Walker [33.7]
安定性を検証・保証できる学習型移動制御器の設計に興味がある。これは、脚のあるロボットの安定した歩行路へのアトラクション(RoAs)の領域を検証することで達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:16:46 GMT)
Pre-Training and Personalized Fine-Tuning via Over-the-Air Federated Meta-Learning: Convergence-Generalization Trade-Offs [33.3]
本稿では、事前学習フェーズに参加するエージェントが共有無線チャンネルを介してサーバに接続される無線環境におけるメタpFLの一般化性能について検討する。本稿では,新しいエージェントとタスクへの一般化と,一方で収束のトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:34:50 GMT)
VisScience: An Extensive Benchmark for Evaluating K12 Educational Multi-modal Scientific Reasoning [32.8]
MLLM(Multi-modal large language model)は、様々なタスクにまたがる有望な機能を示す。本稿では,25種の代表的MLLMの科学的推論における性能について詳細に評価する。最も優れた性能は、クロード3.5-ソネットによる数学の53.4%の精度、GPT-4oによる物理学の38.2%、ジェミニ1.5-Proによる化学の47.0%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:20:26 GMT)
Personalized Knowledge Tracing through Student Representation Reconstruction and Class Imbalance Mitigation [32.5]
知識追跡とは、学習過程を分析することによって、学生の将来のパフォーマンスを予測する手法である。近年の研究は、強力なディープニューラルネットワークを活用することで大きな進歩を遂げている。パーソナライズされた知識追跡のための新しいアプローチであるPKTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:02:46 GMT)
LEIA: Latent View-invariant Embeddings for Implicit 3D Articulation [32.3]
動的3Dオブジェクトを表現するための新しいアプローチであるLEIAを紹介する。我々の手法は、オブジェクトを異なる時間ステップまたは「状態」で観察し、現在の状態にハイパーネットワークを条件付けることである。これらの状態の補間により、以前は見えなかった3次元空間に新しい調音構成を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:59:53 GMT)
DetailCLIP: Detail-Oriented CLIP for Fine-Grained Tasks [31.9]
DetailCLIP(Detail-Oriented CLIP)を導入し、対照的な学習に基づく視覚言語モデルの限界に対処する。 DetailCLIPは,既存のCLIPベースおよび従来の自己教師付き学習(SSL)モデルを上回るセグメンテーション精度を示し,多様なデータセットにまたがる優れた一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:27:36 GMT)
Case Study: Leveraging GenAI to Build AI-based Surrogates and Regressors for Modeling Radio Frequency Heating in Fusion Energy Science [30.7]
本稿では, 融合エネルギー研究におけるシミュレーションモデルのためのAIサロゲートの開発にGenerative AI(GenAI)を用いた詳細なケーススタディを提案する。このスコープには、モデル開発と最適化を支援するためにGenAIを使用する方法論、実装、結果が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 00:22:19 GMT)
MGS-SLAM: Monocular Sparse Tracking and Gaussian Mapping with Depth Smooth Regularization [29.7]
本稿では,ガウススプラッティングに基づく濃密な視覚的局所化とマッピングのための新しいフレームワークを紹介する。疎視度追跡と3次元ガウススプラッティングのシーン表現を初めて共同で最適化する。ポーズ推定の精度は既存の手法や最先端の手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:15:07 GMT)
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial Regularization [29.6]
スプリットラーニング(SL)は、従来のフェデレートラーニングに代わる実用的で効率的な代替手段として登場した。 SDAR は SL に対する攻撃フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:15:54 GMT)
Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey [29.0]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の課題に再トレーニングを必要とせずに対処することに成功した。本稿では,GraphRAGの方法論について概観する。 Graph-Based Indexing、Graph-Guided Retrieval、Graph-Enhanced Generationを含むGraphRAGワークフローを形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:38:56 GMT)
gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting [28.7]
gsplatはGaussian Splattingメソッドのトレーニングと開発用に設計されたオープンソースライブラリである。 PyTorchライブラリと互換性のあるPythonバインディングを備えたフロントエンドと、高度に最適化されたカーネルを備えたバックエンドを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:57:38 GMT)
Draw an Audio: Leveraging Multi-Instruction for Video-to-Audio Synthesis [28.2]
フォーリー(英: Foley)は、サイレント映画やビデオに日々の音響効果を加えることで、オーディエンス体験を高めるために、映画製作において一般的に用いられる用語である。 Video-to-Audio (V2A)は、音声と視覚の同期に関する固有の課題を提示する。我々は、描画マスクとラウドネス信号による複数の入力命令をサポートする、Draw an Audioと呼ばれる制御可能なビデオ・オーディオモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:07:20 GMT)
SQLucid: Grounding Natural Language Database Queries with Interactive Explanations [28.1]
SQLucidは、エキスパートでないユーザと複雑なデータベースクエリプロセスのギャップを埋める、新しいユーザインターフェースである。私たちのコードはhttps://github.com/magic-YuanTian/ucid.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:14:09 GMT)
Learned Image Transmission with Hierarchical Variational Autoencoder [28.1]
画像伝送のための革新的階層型ジョイントソースチャネル符号化(HJSCC)フレームワークを提案する。提案手法では,送信側のボトムアップパスとトップダウンパスの組み合わせを利用して,元の画像の複数の階層表現を自動回帰的に生成する。提案手法は, 周波数歪み特性において既存のベースラインより優れ, チャネルノイズに対するロバスト性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:35:59 GMT)
Alignist: CAD-Informed Orientation Distribution Estimation by Fusing Shape and Correspondences [27.8]
CADモデルを用いて得られた対応分布と形状情報の対称性を利用したポーズ分布推定手法を提案する。我々の手法はより高速に収束し、全ての有効なモードの近くでよりシャープな分布を学習することに集中することで分布をよりよく学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:51:03 GMT)
An Art-centric perspective on AI-based content moderation of nudity [27.5]
芸術的ヌード分類を改善するマルチモーダルゼロショット分類手法を提案する。我々は経験的に、男女の存在と様式的偏見、そして明らかな技術的な制限を明らかにした。本研究から,今後の研究に期待できるいくつかの示唆が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:23:06 GMT)
DiPT: Enhancing LLM reasoning through diversified perspective-taking [27.4]
既存の言語モデル推論の改善作業は、通常、単一のソリューションパスを探索する。本稿では,社会学における視点学習にヒントを得て,新しいアプローチであるDiPTを紹介する。これにより、モデルは問題のコンテキストをより深く理解し、最も効果的なソリューションパスを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:17:27 GMT)
Anytime-Valid Inference for Double/Debiased Machine Learning of Causal Parameters [27.3]
ダブル(デバイアス)機械学習(DML)は近年、因果的/構造的パラメータの学習に広く利用されている。古典的な二重バイアスフレームワークは、所定のサンプルサイズに対してのみ有効である。これは、巨額の財政コストや人命に関わる大規模な実験研究において特に懸念される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:10:47 GMT)
Sortformer: Seamless Integration of Speaker Diarization and ASR by Bridging Timestamps and Tokens [27.1]
本稿では,話者ダイアリゼーションのためのニューラルモデルであるSortformerを提案する。ダイアリゼーションモデルにより、PILの有無に関わらず、順列化を自律的に解決することのできる、ソートロス(Sort Loss)を導入する。コードとトレーニングされたモデルはNVIDIA NeMoフレームワークを介して公開される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:20:11 GMT)
Length Desensitization in Directed Preference Optimization [26.7]
DPOは冗長性に対して過度に最適化される傾向があり、パフォーマンスとユーザエクスペリエンスの両方に有害に影響を及ぼす可能性がある。 LD-DPO(LD-DPO)と呼ばれるDPOの時間依存性改善手法を提案する。提案手法は,他の暗黙の選好から比較的重要でない明示的な長さ選好を分離することにより,DPOをデータ長に脱感化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:49:38 GMT)
Exploring Differences between Human Perception and Model Inference in Audio Event Recognition [26.6]
本稿では,AER(Audio Event Recognition)における意味的重要性の概念を紹介する。人間の知覚とモデル推論の違いを探求することに焦点を当てている。本稿では,人間のアノテーションとアンサンブル事前学習モデルの予測を比較することで,人間の知覚とモデル推論の間に有意な差があることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:19:50 GMT)
Influence-based Attributions can be Manipulated [26.6]
我々は、影響に基づく属性を操作するための現実的なインセンティブを提示し、これらの属性が敵によって体系的に妨げられるかどうかを調査する。我々の研究は、敵対的な状況下での影響力に基づく属性の信頼性に関する疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:58:54 GMT)
Constructing an Interpretable Deep Denoiser by Unrolling Graph Laplacian Regularizer [26.3]
イメージデノイザは、Plug-and-Play (MAP)アーキテクチャを介して、幅広い復元問題に使用できる。解析可能なグラフベースパラメータデノイザ(GDD)を構築するための一般的なフレームワークを提案する。 GDDは、競争相手と比較して、競争力のある画像復調性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:42:14 GMT)
Perceptual Assessment and Optimization of HDR Image Rendering [25.7]
高ダイナミックレンジレンダリングは、自然界の広い輝度範囲を忠実に再現する能力を持つ。既存の画質モデルは、主に低ダイナミックレンジ(LDR)画像用に設計されており、HDR画像の品質に対する人間の認識とよく一致しない。本稿では,HDR画像からLDR画像のスタックを分解するために,単純な逆表示モデルを用いるHDR品質指標のファミリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:53:24 GMT)
Larger Language Models Don't Care How You Think: Why Chain-of-Thought Prompting Fails in Subjective Tasks [25.6]
In-Context Learning (ICL) in Large Language Models (LLM) が自然言語処理の主流の手法として登場した。 ICLはタスク先行の検索に大きく依存しており、タスクを実行するための"学習"は少なくなっている。驚くべきことに、CoT(Chain-of-Thought)は、大きな言語モデルではICLと同じ後方崩壊に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:06:17 GMT)
Knowledge Distillation via Query Selection for Detection Transformer [25.5]
本稿では, 知識蒸留を利用したDETR圧縮の課題について述べる。 DETRのパフォーマンスの重要な側面は、オブジェクト表現を正確に解釈するためのクエリへの依存である。我々の視覚分析から,前景要素に着目した強相関クエリが蒸留結果の向上に不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:49:28 GMT)
Semi-Supervised 3D Object Detection with Chanel Augmentation using Transformation Equivariance [25.1]
本稿では,3次元半教師対象検出のためのチャネル拡張を用いた新しい教師学生フレームワークについて検討する。原則として、教師ネットワークに固定チャネル拡張を適用することにより、学生は信頼できる擬似ラベルで安定的に訓練することができる。提案手法をKITTIデータセットを用いて評価し,SOTA3D半教師付き物体検出モデルを上回る性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:22:05 GMT)
MemoRAG: Moving towards Next-Gen RAG Via Memory-Inspired Knowledge Discovery [24.4]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索ツールを利用して外部データベースにアクセスする。既存のRAGシステムは主に簡単な質問応答タスクに有効である。本稿では,MemoRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:01:43 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） (Tue, 10 Sep 2024 14:45:15 GMT)
LLM-Enhanced Software Patch Localization [24.2]
セキュリティパッチローカライゼーション(SPL)レコメンデーションメソッドは、この問題に対処するための主要なアプローチである。 LLM-SPLは,Large Language Model(LLM)の機能を活用して,所定のCVEに対するセキュリティパッチコミットを特定するレコメンデーションベースのSPLアプローチである。 2,461個のパッチに関連付けられた1,915個のCVEのデータセットに対する評価は、LLM-SPLがパッチコミットのランク付けにおいて優れており、リコールの点では最先端のメソッドを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:52:40 GMT)
Learn2Aggregate: Supervised Generation of Chvátal-Gomory Cuts Using Graph Neural Networks [24.1]
混合整数線形プログラミング(MILP)におけるChv'atal-Gomory(CG)カットの生成を最適化するための機械学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、CGカット生成におけるアグリゲーションに有用な制約を分類するために、グラフニューラルネットワークを訓練する。本手法は,標準CG法と同程度の積分性ギャップを約$textittwice$で埋めると同時に,40$%高速に動作させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:41:46 GMT)
Worse than Random? An Embarrassingly Simple Probing Evaluation of Large Multimodal Models in Medical VQA [24.1]
大規模マルチモーダルモデル(LMM)は医療用視覚質問応答(Med-VQA)において顕著な進歩を示した本研究は, 簡易な探索評価を行う場合, 医学的診断問題に対するランダムな推測よりも, 最先端のモデルの方が悪いことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:37:19 GMT)
WebLINX: Real-World Website Navigation with Multi-Turn Dialogue [23.7]
WEBLINXは,対話型Webナビゲーションの2300人の専門家による実演における100Kインタラクションのベンチマークである。私たちのベンチマークでは、150以上の現実世界のWebサイト上の幅広いパターンをカバーし、さまざまなシナリオにおけるエージェントのトレーニングと評価に使用しています。選択した要素とスクリーンショットとアクション履歴を使用して、Webをナビゲートする際の人間の振る舞いを再現するさまざまなモデルを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:22:43 GMT)
Amortized Active Learning for Nonparametric Functions [23.4]
アクティブラーニング(英: Active Learning, AL)は、最も情報性の高いデータを選択するためのシーケンシャルラーニングスキームである。そこで本研究では,実データなしで事前トレーニングを行うニューラルネットワークを用いて,新たなデータを提案するアモータイズAL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:51:23 GMT)
Explanation as a Watermark: Towards Harmless and Multi-bit Model Ownership Verification via Watermarking Feature Attribution [22.9]
バックドアベースのモデル透かしは、リリースされたモデルにそのような特性を埋め込む、プライマリおよび最先端の方法である。特徴属性の説明に検証動作を埋め込む新しい透かしパラダイムである$i.e.$, Explanation as a Watermark (EaaW) を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:52:47 GMT)
Loss Distillation via Gradient Matching for Point Cloud Completion with Weighted Chamfer Distance [22.9]
3Dポイントの雲は、ロボットが環境の幾何学的情報を知覚する能力を高め、ポーズ検出やシーン理解などの下流の多くのタスクを可能にした。これらのタスクのパフォーマンスはデータ入力の品質に大きく依存する。深層学習に基づく点雲完了のための近年の訓練損失関数は、優れた勾配重み付け方式が性能を著しく向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:02:39 GMT)
MCDGLN: Masked Connection-based Dynamic Graph Learning Network for Autism Spectrum Disorder [22.9]
我々はMasked Connection-based Dynamic Graph Learning Network (MCDGLN)を紹介する。提案手法はまず,スライディング時間窓を用いてBOLD信号を分割し,脳のダイナミックな特徴を捉える。タスク固有のマスクを用いて静的機能接続を洗練し、ノイズを低減し、無関係リンクを切断する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:21:29 GMT)
Revisiting Trace Norm Minimization for Tensor Tucker Completion: A Direct Multilinear Rank Learning Approach [22.7]
本論文では、タッカー完備化におけるトレースノルムに基づく定式化は、多重線型階数最小化において非効率であることを示す。等価表現の係数行列にトレースノルム最小化を適用するタッカー形式の新しい解釈を提案する。数値的な結果から,提案アルゴリズムは多線形階数学習における性能が著しく向上していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:45:41 GMT)
EXTRACT: Efficient Policy Learning by Extracting Transferable Robot Skills from Offline Data [22.5]
ほとんどの強化学習(RL)手法は、低レベルな行動空間上の最適ポリシーの学習に重点を置いている。これらの手法はトレーニング環境ではうまく機能するが、新しいタスクに移行する柔軟性に欠ける。我々は,従来の作業よりも短時間で新しいタスクを学習できる,スパースでイメージベースのロボット操作環境の実験を通じて実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:24:46 GMT)
LAMP: Learnable Meta-Path Guided Adversarial Contrastive Learning for Heterogeneous Graphs [22.3]
Heterogeneous Graph Contrastive Learning (HGCL)は通常、事前に定義されたメタパスを必要とする。 textsfLAMPは様々なメタパスのサブグラフを統一的で安定した構造に統合する。 textsfLAMPは、精度と堅牢性の観点から、既存の最先端の教師なしモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:27:39 GMT)
A system capable of verifiably and privately screening global DNA synthesis [22.1]
SecureDNAは、プライバシを保護し、完全に自動化されたシステムで、最新のハザードデータベースに対して、30以上の塩基対の全DNA合成順序を確実にスクリーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:02:50 GMT)
MTDA-HSED: Mutual-Assistance Tuning and Dual-Branch Aggregating for Heterogeneous Sound Event Detection [21.8]
異種音事象検出のためのMultual-Assistance TuningとDual-Branch Aggregatingという新しいデュアルブランチアーキテクチャを提案する。 MTDA-HSEDアーキテクチャはM3A(Mutual-Assistance Audio Adapter)を用いて、マルチシナリオ問題に効果的に取り組む。 DBMFモジュールはBEATとCNNブランチを接続し、BEATとCNNブランチからの情報を深く融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:57:21 GMT)
DispaRisk: Auditing Fairness Through Usable Information [21.5]
DispaRiskは、マシンラーニングパイプラインの初期段階におけるデータセットの格差の潜在的なリスクを評価するために設計されたフレームワークである。 DispaRiskは、差別のリスクの高いデータセットを特定し、MLパイプライン内のバイアスが発生しやすいモデルファミリーを検出し、これらのバイアスリスクの説明可能性を高める。この研究は、早期バイアス検出と緩和のための堅牢なツールを提供することにより、より公平なMLシステムの開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:38:30 GMT)
Learning a Cross-modality Anomaly Detector for Remote Sensing Imagery [21.4]
リモートセンシング異常検知器は、地球観測の潜在的な標的として、背景から逸脱する物体を見つけることができる。現在の異常検出器は特定の背景分布を学習することを目的としており、訓練されたモデルは見えない画像に転送することはできない。本研究では,異なる背景分布から一貫した偏差距離への学習目標変換を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:52:17 GMT)
Can Large Language Models Unlock Novel Scientific Research Ideas? [21.2]
大規模言語モデル(LLM)と公開可能なChatGPTは、人工知能を人々の日常生活に組み込む上で、大きな転換点となっている。本研究は,研究論文からの情報に基づく新たな研究アイデアを創出する上でのLLMの能力について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:26:42 GMT)
Deep Visual Odometry with Events and Frames [20.7]
本稿では,最初のエンドツーエンドの学習画像とイベントベースのVOシステムであるRAMP-VOを紹介する。新たなRecurrent、Asynchronous、Massively Parallel(RAMP)エンコーダを利用して、画像データと非同期イベントを融合し、既存のソリューションよりも8倍高速な推論と33%正確な予測を提供する。 RAMP-VOは、新しく導入されたApolloとMalapertのデータセット、および既存のベンチマークで、以前の方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:03:26 GMT)
Towards Patronizing and Condescending Language in Chinese Videos: A Multimodal Dataset and Detector [20.7]
Patronizing and Condescending Language (PCL)は、脆弱なグループをターゲットにした差別的有害なスピーチの一種である。本稿では,Bilibiliによる715の注釈付きビデオからなるPCLのための中国初のマルチモーダルデータセットについて紹介する。また,PCL認識のための表情検出モジュールを備えたマルチPCL検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:50:54 GMT)
E2LLM: Encoder Elongated Large Language Models for Long-Context Understanding and Reasoning [20.7]
E2LLM (Encodergated Large Language Models) は「不可能な三角形」を効果的にナビゲートする新しい手法である。この手法では、長いコンテキストをチャンクに分割し、事前訓練されたテキストエンコーダを介してベクターに圧縮し、アダプタを使用してこれらの表現をデコーダのみのLLMで整列させる。実験により、E2LLMは、事前訓練されたモデルとの効率、性能、互換性のバランスを保ちながら、長期コンテキストシナリオにおいて優れた性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:44:35 GMT)
On the Effectiveness of Large Language Models in Domain-Specific Code Generation [20.6]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において顕著な能力を示している。コード生成プロセスにAPI知識を効果的に組み込む方法について検討する。私たちはこれらの戦略を、DomCoderと呼ばれる新しいコード生成アプローチと呼んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:02:25 GMT)
ScaleLLM: A Resource-Frugal LLM Serving Framework by Optimizing End-to-End Efficiency [20.3]
大規模言語モデル(LLM)は人気が高まり、商用アプリケーションで広く使われている。 LLMサービスシステムにおいて、エンドツーエンドのレイテンシに影響を及ぼす大きなボトルネックを特定するために、詳細な分析を行う。次に,資源効率の高いLLMサービスのための最適化システムであるScaleLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:35:13 GMT)
EyeCLIP: A visual-language foundation model for multi-modal ophthalmic image analysis [20.3]
本研究では,277万点以上の眼科画像と部分テキストデータを用いた視覚言語基盤モデルであるEyeCLIPを提案する。 EyeCLIPは、眼疾患や全身疾患を含む幅広い下流のタスクに移行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:00:19 GMT)
RealisDance: Equip controllable character animation with realistic hands [20.3]
制御可能なキャラクタアニメーションは、与えられたキャラクタ画像からポーズシーケンスによって制御されるキャラクタビデオを生成する新興タスクである。本稿では,これらすべての問題に対処するためにRealisDanceを提案する。 RealisDanceは3種類のポーズを適応的に利用し、破損したポーズシーケンスによるエラー発生を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:14:11 GMT)
LibMOON: A Gradient-based MultiObjective OptimizatioN Library in PyTorch [20.2]
機械学習では、多目的最適化問題(MOP)が一般的である。本稿では,最先端勾配法をサポートする初の多目的最適化ライブラリであるLibMOONを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:03:04 GMT)
SPMamba: State-space model is all you need in speech separation [20.2]
CNNベースの音声分離モデルは、局所的な受容的場制限に直面し、長期間の依存関係を効果的にキャプチャできない。本稿では,SPMambaという音声分離手法を提案する。このモデルは、TF-GridNetアーキテクチャに基づいており、従来のBLSTMモジュールを双方向のMambaモジュールに置き換えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:02:58 GMT)
Inference is All You Need: Self Example Retriever for Cross-domain Dialogue State Tracking with ChatGPT [19.9]
対話状態追跡におけるドメイン転送にChatGPTを用いた推論と文脈内学習を利用する新しい手法を提案する。 MultiWOZデータセットの実験結果は、ドメイン間の競合性能と有望な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:24:46 GMT)
Neural Laplacian Operator for 3D Point Clouds [19.8]
点雲上のラプラシアン作用素を定義するための新しいトレーニングスキームを提案する。ネットワークをShapeNetのサブセットでトレーニングし、さまざまなポイントクラウドで評価します。本手法は, 細い構造や鋭い特徴を持つスパース点雲の処理において, 誤差を桁違いに低減し, 優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:40:34 GMT)
Sources of Uncertainty in 3D Scene Reconstruction [19.8]
本稿では,3次元シーン再構成法に固有の不確実性源を分類する分類法を提案する。我々は、不確かさの出力やアンサンブルの学習を含む不確実性推定技術を用いて、NeRFおよびGSに基づく手法を拡張した。本研究では,NeRF/GSをベースとした3次元再構成手法の設計において,様々な不確実性に対処する必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:43:53 GMT)
Human-Free Automated Prompting for Vision-Language Anomaly Detection: Prompt Optimization with Meta-guiding Prompt Scheme [19.7]
事前学習された視覚言語モデル(VLM)は、数ショットの学習を通じて、様々な下流タスクに高い適応性を持つ。従来の手法は、特定の異常なタイプの事前の知識を必要とする人為的なプロンプトに依存している。我々のゴールは、データ駆動方式でプロンプトを最適に学習する、人間の自由なプロンプトベースの異常検出フレームワークを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:22:39 GMT)
Distilling Generative-Discriminative Representations for Very Low-Resolution Face Recognition [19.6]
非常に低解像度の顔認識は、分解能劣化における情報的な顔の詳細の欠如により困難である。本稿では, 生成的表現とクロスレゾリューション・アライメント・アライメント・ナレッジ・蒸留を組み合わせた生成的識別的表現蒸留手法を提案する。提案手法は, 極めて低解像度な面における詳細の欠落の回復を改善し, より優れた知識伝達を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:53:06 GMT)
Quantifying and Enabling the Interpretability of CLIP-like Models [19.5]
本稿では,OpenAIとOpenCLIPの6種類のCLIPモデルについて検討する。我々のアプローチは、TEXTSPANアルゴリズムとコンテキスト内学習を用いて、個々の注意を特定の特性に分解することから始まります。以上の結果から,より大型のCLIPモデルはより小型のCLIPモデルよりも一般的に解釈可能であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:19:40 GMT)
Denoising: A Powerful Building-Block for Imaging, Inverse Problems, and Machine Learning [19.2]
デノイング(Denoising)とは、信号のランダムなゆらぎを減らし、本質的なパターンを強調するプロセスである。近年のデノナイジング技術、特に撮像技術は顕著な成功を収めている。その長い歴史にも拘わらず、コミュニティは予期せぬ、画期的なデノベーションの使い方を明らかにし続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:05:34 GMT)
Vec2Face: Scaling Face Dataset Generation with Loosely Constrained Vectors [19.0]
Vec2Faceは、サンプルベクターのみを入力として使用する総合モデルである。 Vec2Faceは顔画像再構成によって管理されており、推論に便利に使用できる。 Vec2Faceは、1500万枚の画像を含む3万個のIDを効率的に合成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:37:04 GMT)
Compute-Update Federated Learning: A Lattice Coding Approach [18.9]
本稿では,デジタル通信によるオーバー・ザ・エア計算を実現するための統合学習フレームワークを提案する。本稿では,量子化モデルパラメータの整数結合を確実に復号化するための新しい受信構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:52:24 GMT)
Real-Time Machine-Learning-Based Optimization Using Input Convex Long Short-Term Memory Network [18.8]
本稿では,エネルギー・化学系の入力メモリに基づくニューラルネットワークを用いた新しい最適化手法を提案する。ランタイムの観点から,ICLSTMに基づく最適化の優れた性能を示す。具体的には、シンガポールのLHTホールディングスにおける実世界のエネルギーシステムのリアルタイム最適化問題において、IC-LSTMに基づく最適化は従来のLSTMによる最適化に比べて少なくとも4倍の精度で達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:19:52 GMT)
Hint-AD: Holistically Aligned Interpretability in End-to-End Autonomous Driving [18.7]
Hint-ADは、ADモデルの総合的な知覚予測計画出力に対応する言語を生成する統合AD言語システムである。 Hint-ADは、中間出力と総括トークンミキサーサブネットワークを有効適応に組み込むことで、望ましい精度を実現する。 nuScenesにおける説明タスクの実行に関するさらなる研究を容易にするため、人間ラベル付きデータセット、Nu-X.コード、データセット、モデルも公開する予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:59:40 GMT)
GeMuCo: Generalized Multisensory Correlational Model for Body Schema Learning [18.6]
人間は自分の身体の感覚と動きの関係を学習することができる。現在のロボットは、経験から人間によって記述されたネットワーク構造を学習することで身体を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:19:13 GMT)
Training-Free Point Cloud Recognition Based on Geometric and Semantic Information Fusion [18.6]
幾何学的特徴と意味的特徴を統合した学習自由な手法を提案する。提案手法は,主要なベンチマークデータセットにおいて,既存の最先端のトレーニングフリーアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:40:45 GMT)
STD-PLM: Understanding Both Spatial and Temporal Properties of Spatial-Temporal Data with PLM [18.6]
STD-PLMは時空間予測と計算処理の両方を実装できる。 STD-PLMは、明示的に設計された空間的および時間的トークン化器を通して空間的時間的相関を理解する。 STD-PLMは予測タスクと計算タスクの競合性能と一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:10:43 GMT)
One Policy to Run Them All: an End-to-end Learning Approach to Multi-Embodiment Locomotion [18.6]
統一ロボット形態学アーキテクチャであるURMAを紹介する。我々のフレームワークは、脚のあるロボットの領域にエンドツーエンドのマルチタスク強化学習アプローチをもたらす。 URMAはロボットプラットフォームに容易に移動可能な複数の実施形態の移動ポリシーを学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:44:15 GMT)
ProFLingo: A Fingerprinting-based Intellectual Property Protection Scheme for Large Language Models [18.5]
大規模言語モデル(LLM)のためのブラックボックス指紋認証に基づくIP保護スキームProFLingoを提案する。 ProFLingoは、オリジナルのモデルから特定の応答を引き出すクエリを生成し、ユニークな指紋を確立する。提案手法は,疑似モデルにおけるこれらのクエリの有効性を評価し,元のモデルから派生したものかどうかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:17:16 GMT)
Organized Grouped Discrete Representation for Object-Centric Learning [18.4]
代表的手法は画素レベルの情報冗長性を抑え、オブジェクトレベルの特徴集約を誘導する。最新の進歩であるGrouped Discrete Representation (GDR)は、これらのテンプレート機能を属性に分解する。我々は,同一属性に属するチャネルをまとめて,特徴から属性への正確な分解を行うために,OGDR(Organized GDR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:44:08 GMT)
Do LLMs Understand Visual Anomalies? Uncovering LLM's Capabilities in Zero-shot Anomaly Detection [18.4]
大規模視覚言語モデル(LVLM)は、自然言語で導かれる視覚表現の導出に長けている。近年の研究では、ゼロショット視覚異常検出(VAD)の課題に取り組むためにLVLMを用いている。統一モデルを用いてこれらの課題に対処するために設計された、トレーニング不要のアプローチであるALFAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:58:23 GMT)
Transtreaming: Adaptive Delay-aware Transformer for Real-time Streaming Perception [18.4]
本研究は,動的計算遅延を伴うリアルタイム物体検出の課題に対処する,革新的なリアルタイムストリーミング認識手法であるTranstreamingを提案する。提案モデルは,単一フレーム検出シナリオにおいても,既存の最先端手法よりも優れている。 Transtreamingは、あらゆる種類のデバイスにおける厳格なリアルタイム処理要件を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:26:38 GMT)
EasyST: A Simple Framework for Spatio-Temporal Prediction [18.3]
本稿では,時空間予測のための簡単なフレームワークであるEasySTパラダイムを提案する。複雑な時間的GNNからの知識を蒸留することにより、軽量で堅牢なマルチ層パーセプトロン(MLP)の一般化を学習する。 EasySTは、効率と精度の点で最先端のアプローチを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:40:01 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） (Tue, 10 Sep 2024 18:04:23 GMT)
Keyword-Aware ASR Error Augmentation for Robust Dialogue State Tracking [18.0]
本稿では,対話状態追跡モデルのロバスト性を改善するために,シンプルながら効果的なデータ拡張手法を提案する。提案手法は,キーワードの誤りパターンを十分に生成し,雑音および低精度のASR環境における精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:06:40 GMT)
A System and Benchmark for LLM-based Q&A on Heterogeneous Data [17.7]
データベースとAPIの両方へのシームレスな自然言語アクセスを可能にするsiwarexプラットフォームを導入しました。修正されたスパイダーベンチマークは、近く研究コミュニティに公開される予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:46:32 GMT)
Functionally Constrained Algorithm Solves Convex Simple Bilevel Problems [17.4]
単純な二段階問題の近似的最適値は、一階ゼロ参照アルゴリズムでは得られないことを示す。機能的に制約された問題に書き換えることにより、滑らかで非滑らかな問題に対して、新しい近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:05:12 GMT)
From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples [17.4]
我々は,Llama2,GPT-4,Claude 3などの事前学習された大規模言語モデルが,文脈内例が与えられた場合の線形回帰や非線形回帰をいかにうまく行うかを分析する。いくつかの大きな言語モデルでは、従来の教師付きメソッドに匹敵する(あるいはパフォーマンスに優れる)パフォーマンスで回帰タスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:35:25 GMT)
CRADLE-VAE: Enhancing Single-Cell Gene Perturbation Modeling with Counterfactual Reasoning-based Artifact Disentanglement [17.1]
CRADLE-VAEは単一細胞遺伝子の摂動モデリングに適した因果生成フレームワークである。反ファクト的推論を用いて、潜伏基底空間を変調することで、そのようなアーティファクトを効果的に解体する。実験により, 本手法は治療効果の評価だけでなく, 生成品質も改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:47:49 GMT)
Inverse Particle Filter [17.0]
認知システムでは、行動が認知反応の主焦点であった被験者の認知過程を研究することが近年強調されている。本稿では,大域的フィルタリング手法を採用し,逆粒子フィルタ(I-PF)の開発について述べる。粒子フィルタフレームワークは、任意の後部分布を近似するためにモンテカルロ法(MC)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:26:03 GMT)
Variational Search Distributions [16.6]
我々は変分探索分布(VSD)を開発する。種々の生体系における実数列設計問題に対して,VSDが既存のベースライン法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:33:31 GMT)
Designing Resource Allocation Tools to Promote Fair Allocation: Do Visualization and Information Framing Matter? [16.4]
本研究では,対話型資源配分ツールの設計がアロケーションフェアネスの促進に役立つかどうかを検討する。主な発見は、個々のフレームの可視化とテキストが、グループフレームの設計による不公平なアロケーションを抑える可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:53:39 GMT)
Unrevealed Threats: A Comprehensive Study of the Adversarial Robustness of Underwater Image Enhancement Models [16.3]
5つのよく設計されたUWIEモデルに対して、3つの共通の水中画像ベンチマークデータセット上で敵攻撃を行うための最初の試みを行う。その結果、5つのモデルが敵攻撃に対する様々な脆弱性を示し、劣化した画像に対する十分に設計された小さな摂動は、UWIEモデルが強化された結果を生み出すのを防ぐことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:02:35 GMT)
Explainable Metrics for the Assessment of Neurodegenerative Diseases through Handwriting Analysis [16.1]
運動変化はパーキンソン病(PD)やアルツハイマー病(AD)などの神経変性疾患の早期徴候である本研究では,デジタルタブレット上で複数のタスクを行う113人の被験者の筆跡信号から抽出した,幅広い説明可能なメトリクスの挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:04:27 GMT)
Enhancing Sequential Recommendations through Multi-Perspective Reflections and Iteration [16.1]
シーケンスレコメンデーション(SeqRec)は、ユーザの意図を理解し、協調的なフィルタリング情報を活用することによって、ユーザが対話する次の項目を予測することを目的としている。大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトベース、固定されたリフレクションライブラリ、微調整技術を通じて推奨タスクにおいて大きな可能性を示してきた。 MoREは、明示的な選好、暗黙的な選好、協調的な信号に関するLLMベースのリフレクタを生成するための3つのリフレクタを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:58:55 GMT)
Ordinal Learning: Longitudinal Attention Alignment Model for Predicting Time to Future Breast Cancer Events from Mammograms [16.1]
OA-BreaCR は,BC のリスクおよび時間・将来の予測タスクにおいて,既存の手法よりも優れる。以上の結果から,BC検診・予防活動の強化に向けた解釈的かつ正確なリスク評価の重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:03:26 GMT)
Object Modeling from Underwater Forward-Scan Sonar Imagery with Sea-Surface Multipath [16.1]
海面近傍で撮影された物体に対する重要な貢献は、気-水界面によるマルチパスアーチファクトの解決である。ここでは、直接目標後方散乱によって形成された物体像は、ほとんど常にゴーストや鏡部品によって破壊される。各ビュー内の劣化したオブジェクト領域をモデル化し,ローカライズし,破棄することにより,復元された3次元形状の歪みを回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:46:25 GMT)
A Survey on Self-Supervised Learning for Non-Sequential Tabular Data [15.8]
自己教師付き学習(SSL)は、様々な領域の最先端モデルに取り入れられている。この調査は、非シーケンスデータ(SSL4NS-TD)におけるSSLの最近の進歩と課題を体系的にレビューし、要約することを目的としている。まず、NS-TDの形式的定義を提示し、関連する研究との相関を明らかにする。その後、これらのアプローチは予測学習、コントラスト学習、ハイブリッド学習の3つのグループに分類され、それぞれの方向における代表的手法のモチベーションと強みがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:02:47 GMT)
DemoStart: Demonstration-led auto-curriculum applied to sim-to-real with multi-fingered robots [15.0]
3本指ロボットハンドを装備した腕の複雑な操作動作を学習できる新しい自己カリキュラム強化学習法であるDemoStartを提案する。シミュレーションからの学習は、行動生成のサイクルを劇的に減らし、ドメインランダム化技術を利用して、ゼロショット・シム・トゥ・リアル転送を成功させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:05:25 GMT)
Multi-Weather Image Restoration via Histogram-Based Transformer Feature Enhancement [15.0]
悪天候下では、単一天候の復元モデルは現実的な要求を満たすのに苦労する。混合気象条件を効果的に処理し、画像品質を自動で向上できるモデルが必要である。本稿では、タスク内パッチブロックと連動して、劣化した画像に埋め込まれたタスク固有の特徴を効果的に抽出するタスクシーケンス生成モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:47:03 GMT)
An End-to-End Approach for Chord-Conditioned Song Generation [15.0]
歌唱課題は、歌詞から声楽と伴奏からなる音楽を合成することを目的としている。この問題を軽減するため,コードから曲生成ネットワークまで,音楽作曲から重要な概念を導入する。そこで本研究では,CSG(Chord-Conditioned Song Generator)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:07:43 GMT)
TrackSSM: A General Motion Predictor by State-Space Model [14.7]
TrackSSMは、データ依存状態空間モデルを使用して、トラジェクトリの時間運動を実行する統合エンコーダデコーダモーションフレームワークである。 Flow-SSMは、歴史的軌跡の位置と動き情報を利用して、オブジェクト境界ボックスの時間的状態遷移を導くモジュールである。 TrackSSMはさまざまなトラッキングシナリオに適用可能で、複数のベンチマークで優れたトラッキング性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:41:08 GMT)
Geo-Llama: Leveraging LLMs for Human Mobility Trajectory Generation with Spatiotemporal Constraints [14.6]
Geo-Llamaは、人間の移動データからリアルな軌道を生成する新しいフレームワークである。文脈的コヒーレントな方法で、明示的な訪問制約を持つ軌道上で、事前訓練されたLLMを微調整する。実世界のデータセットと合成データセットに関する大規模な実験は、幅広い制約を扱う上で、その汎用性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:34:23 GMT)
Robust Single Rotation Averaging Revisited [14.5]
本稿では, 極端に多くの外乱を効率的に処理できるロバストな単回転平均化法を提案する。本手法は, 高い精度のインレーヤが与えられた場合, 最大99%のアウトレーヤに対して頑健であり, 現状よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:59:37 GMT)
BACKRUNNER: Mitigating Smart Contract Attacks in the Real World [14.3]
既存のフロントランニング保護が現実のシナリオでは効果がないことを示す。本稿では,1)プリエンプティブ・ヒジャック,2)アタック・バックランを回避し,既存の制限を回避する新しいアプローチを提案する。 2023年の以前の攻撃で、BACKRUNNERは4億1000万ドル以上の救助に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:43:35 GMT)
ADESSE: Advice Explanations in Complex Repeated Decision-Making Environments [14.1]
この研究は、インテリジェントなエージェントが人間の意思決定者にアドバイスを提供するような問題設定について考察する。我々は,人的信頼と意思決定を改善するためのアドバイザーエージェントの説明を生成するために,ADESSEというアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:49:54 GMT)
Revisiting Prompt Pretraining of Vision-Language Models [13.9]
本稿では、RPP(Revisiting Prompt Pretraining)と呼ばれる一般的なフレームワークを提案する。 RPPは、フィッティングと一般化能力の改善を、迅速な構造と迅速な監督という2つの側面から目標としている。また,事前訓練されたコントラスト言語画像事前学習(CLIP)教師モデルによって提供されるゼロショット確率予測から得られたソフトラベルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:36:13 GMT)
MVGaussian: High-Fidelity text-to-3D Content Generation with Multi-View Guidance and Surface Densification [13.9]
本稿では,テキスト・ツー・3Dコンテンツ生成のための統合フレームワークを提案する。提案手法は3次元モデルの構造を反復的に形成するために多視点誘導を利用する。また,表面近傍にガウスを配向させる新しい密度化アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:16:34 GMT)
Learning Deep Kernels for Non-Parametric Independence Testing [13.8]
ヒルベルト・シュミット独立基準(英: Hilbert-Schmidt Independence Criterion、HSIC)は、確率変数間の依存を非パラメトリックに検出するための強力なツールである。本稿では,テストパワーの推定値の最大化に基づいて,HSICベースの独立性テストで使用されるカーネルを選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:18:07 GMT)
Think-on-Process: Dynamic Process Generation for Collaborative Development of Multi-Agent System [13.7]
ToP (Think-on-Process) はソフトウェア開発のための動的プロセス生成フレームワークである。本フレームワークはGPT-3.5とGPT-4の動的プロセス生成能力を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:02:34 GMT)
Deep Learning and Large Language Models for Audio and Text Analysis in Predicting Suicidal Acts in Chinese Psychological Support Hotlines [13.6]
中国では毎年200万人が自殺を企てており、多くの人が複数の試みをしている。深層学習モデルと大規模言語モデル(LLM)がメンタルヘルスの分野に導入されている。本研究は、1284名の被験者を対象とし、ディープラーニングモデルとLLMが、ホットラインからの音声および転写テキストを用いて、自殺リスクを効果的に予測できるかどうかを検証するように設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:22:50 GMT)
Differential Degradation Vulnerabilities in Censorship Circumvention Systems [13.6]
我々はスノーフレークとプロトゾアに対する効果的な差分分解攻撃を示す。これらの脆弱性の根本原因を説明し、回避システムのデザイナが直面するトレードオフを分析する。差分劣化攻撃に抵抗するプロトゾアの修正版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:31:17 GMT)
Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity [13.3]
物理的な人間とロボットの相互作用では、ロボットは対象者の正確な身体のポーズを推定する必要がある。これらのpHRIシナリオでは、ロボットは物理的相互作用のためにロボットに近づかなければならないため、装備されたカメラで対象者の身体を完全に観察することはできない。本稿では,2次元LiDARのような触覚センサを備えたカメラのアクティブな計測・センサ融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:07:23 GMT)
What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey [13.2]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AGI)の進歩に大きな進歩をもたらし、GPT-4やLLaMA-405Bのような大規模モデルの開発に繋がった。モデルのサイズを拡大すると、計算コストとエネルギー消費が指数関数的に増加し、これらのモデルは限られたリソースを持つ学術研究者やビジネスにとって実用的ではない。同時に、Small Models (SM) は実際的な設定で頻繁に使用されるが、その重要性は過小評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:45:43 GMT)
HFGS: 4D Gaussian Splatting with Emphasis on Spatial and Temporal High-Frequency Components for Endoscopic Scene Reconstruction [13.0]
ロボット支援による最小侵襲手術は、手術結果を改善するため、動的シーン再構築の強化による恩恵を受ける。 NeRFはシーン再構成に有効だが、推論速度の遅さとトレーニング期間の長いため適用性が制限されている。 3D Gaussian Splatting (3D-GS) ベースの手法が最近のトレンドとして現れ、高速な推論機能と優れた3D品質を提供する。本稿では,空間的および時間的周波数の観点からこれらの課題に対処する,変形可能な内視鏡再構成のための新しいアプローチであるHFGSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:27:28 GMT)
RangeLDM: Fast Realistic LiDAR Point Cloud Generation [12.9]
本研究では,高品質なLiDAR点雲を高速に生成するための新しいアプローチであるRangeLDMを紹介する。 Hough 投票による点雲から範囲画像への正確な投影のために、レンジビューデータ分布を補正することで、これを実現する。我々は、レンジ誘導型識別器を考案し、3次元構造的忠実性を維持するようモデルに指示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:50:09 GMT)
A Cross-Font Image Retrieval Network for Recognizing Undeciphered Oracle Bone Inscriptions [12.7]
Oracle Bone Inscription (OBI) は中国で最も初期の成熟した書記システムである。 OBI文字を解読するクロスファント画像検索ネットワーク(CFIRN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:04:58 GMT)
MIP-GAF: A MLLM-annotated Benchmark for Most Important Person Localization and Group Context Understanding [12.6]
社会的イベント設定において最も重要な人物(MIP)を推定することは、ラベル付きデータのコンテキスト的複雑さと不足のために難しい問題である。我々は、画像中のMIPに関する人間の知覚を識別するために、大規模な「ワイルド」データセットに注釈を付けることで、この問題に対処することを目指している。提案するデータセットは,次世代の社会状況理解手法を構築する上で重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:28:38 GMT)
QueryBuilder: Human-in-the-Loop Query Development for Information Retrieval [12.5]
我々は、$textitQueryBuilder$という、インタラクティブな新しいシステムを提示します。初心者の英語を話すユーザは、少量の労力でクエリを作成できる。ユーザの情報要求に応じた言語間情報検索クエリを迅速に開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:56:52 GMT)
Epistemic Uncertainty and Observation Noise with the Neural Tangent Kernel [12.5]
近年の研究では、勾配降下による広いニューラルネットワークのトレーニングは、ガウス過程における後部分布の平均を計算することと正式に等価であることが示されている。非ゼロアレタリックノイズに対処する方法を示し, 後部共分散推定器を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:16:56 GMT)
UdeerLID+: Integrating LiDAR, Image, and Relative Depth with Semi-Supervised [12.4]
道路分割は自動運転システムにとって重要な課題である。我々の研究は、LiDARポイントクラウドデータ、ビジュアルイメージ、および相対深度マップを統合する革新的なアプローチを導入している。主な課題の1つは、大規模で正確にラベル付けされたデータセットの不足である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:57:30 GMT)
SHAPE-IT: Exploring Text-to-Shape-Display for Generative Shape-Changing Behaviors with LLMs [12.2]
本稿では,自然言語コマンドによるピン型形状変化を動的に生成する新しい手法であるテキスト・トゥ・シェイプ・ディスプレイを提案する。大規模言語モデル(LLM)とAIチェーンを利用することで、ユーザはプログラミングなしでテキストプロンプトを通じて、要求に応じて形状を変える動作を記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:18:49 GMT)
Experimental investigation of coherent ergotropy in a single spin system [12.1]
単スピン系におけるコヒーレントエルゴトロピーの実験的研究を報告する。系のコヒーレンスの増加に伴うエルゴトロピーの増加は状態のコヒーレンスの変化によって観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:34:41 GMT)
Multi-intention Inverse Q-learning for Interpretable Behavior Representation [12.1]
逆強化学習(IRL)法は、複雑な行動の基礎となる動物の意図を再構築するのに役立つことが証明されている。階層型逆Q-ラーニング(HIQL)アルゴリズムのクラスを紹介する。シミュレーション実験と実際の動物行動データセットにHIQLを適用することで、我々のアプローチは行動予測の現在のベンチマークよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:12:56 GMT)
Stabilizing Sharpness-aware Minimization Through A Simple Renormalization Strategy [12.1]
SAM ( sharpness-aware generalization) は性能向上に驚くべき効果があることから注目されている。本稿では, 安定SAM (SSAM) と呼ばれる単純な再正規化戦略を提案する。我々の戦略は実装が容易で、SAMとその変種と統合するのに十分な柔軟性があり、ほとんど計算コストがかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:58:54 GMT)
Mitigating Hallucination in Visual-Language Models via Re-Balancing Contrastive Decoding [11.7]
視覚言語モデルにおける注意分布の再検討のためのリバランシング・コントラシティブ・デコーディング(RBD)手法を提案する。 RBD はCHAIR と POPE のメトリクスによって既存の手法よりも優れており,モデル全体の能力を低下させることなく幻覚を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:13:14 GMT)
Modified Meta-Thompson Sampling for Linear Bandits and Its Bayes Regret Analysis [11.7]
本稿では,リニアコンテキスト帯域に対するMeta-TSを改良したMeta-TSLBアルゴリズムを提案する。そこで我々は,Meta-TSLBの一般化能力の実験と解析を行い,未知のインスタンスに適応する可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:34:55 GMT)
Tailoring the light-matter interaction for high-fidelity holonomic gate operations in multiple systems [11.7]
スキームは3つの量子ビット系に適用される: アンサンブルレアアースイオン(REI)量子ビット、単一のREI量子ビット、超伝導トランスモン量子ビット。数値シミュレーションにより、最適化されたゲート演算は周波数デチューニングに対して頑健であり、非共鳴励起が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:19:36 GMT)
Towards Robust Uncertainty-Aware Incomplete Multi-View Classification [11.6]
不完全なMVCシナリオにおけるEDLに基づく手法を強化するために、Alternating Progressive Learning Network (APLN)を提案する。 APLNは、まず粗い計算を適用し、次にデータを潜在空間にマッピングすることで、破損した観測データからのバイアスを緩和する。また、矛盾する証拠をよりよく扱うために、コンフリクト対応のDempster-Shaferコンビネーションルール(DSCR)を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:18:57 GMT)
Bifurcation Identification for Ultrasound-driven Robotic Cannulation [11.5]
外傷や重篤なケアでは、迅速かつ正確な血管内アクセスが患者の生存の鍵となる。血管分岐(英: Vessel bifurcations)は、医療処置中のカテーテルや針の安全な配置をガイドする解剖学的ランドマークである。超音波画像を用いて血管分岐を自律的に抽出するアルゴリズムは存在しない。本稿では,血管分岐を同定し,自律型ロボット缶詰システムに最適な針挿入部位を提供する新しいアルゴリズムであるBIFURCを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:53:52 GMT)
Non-convex matrix sensing: Breaking the quadratic rank barrier in the sample complexity [11.4]
いくつかの測定値から低ランク2次凸行列を再構成する問題について検討した。スペクトル特異性を持つ分解勾配は標本数と真理に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:44:10 GMT)
Mimicking Production Behavior with Generated Mocks [11.4]
実運用環境でのアプリケーションを監視して,モックによる現実的な実行シナリオを模倣するテストを生成することを提案する。このアプローチは自動化され、RICKと呼ばれるオープンソースのツールで実装されている。生成されたテストケースはすべて実行可能であり、52.4%は本番環境で観測されたターゲットメソッドの完全な実行コンテキストをうまく模倣している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:00:02 GMT)
Adaptive Transformer Modelling of Density Function for Nonparametric Survival Analysis [11.4]
生存分析は、経済学、工学、医療など様々な分野において重要な役割を担っている。本稿では,従来の分布仮定を使わずに,高品質な単文PDFを作成できる新しい生存回帰手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:29:59 GMT)
Mazed and Confused: A Dataset of Cybersickness, Working Memory, Mental Load, Physical Load, and Attention During a Real Walking Task in VR [11.0]
認知活動、身体活動、およびサイバーシックネスの親しみやすい感情との関係はよく理解されていない。頭部の向き,頭部の位置,視線追跡,画像,外部センサーからの生理的読影,自己報告されたサイバーシック度,身体負荷,心的負荷をVRで収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:41:14 GMT)
INTRA: Interaction Relationship-aware Weakly Supervised Affordance Grounding [10.8]
インタラクティブ・リレーション・アウェアによる弱教師付きアフォーダンス・グラウンドディング(INTRA)を提案する。従来の芸術とは異なり、INTRAはこの問題を表現学習として再認識し、異中心画像のみとの対照的な学習を通じて相互作用のユニークな特徴を識別する。提案手法はAGD20K, IIT-AFF, CAD, UMDなどの各種データセットにおいて先行技術より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:31:51 GMT)
Near-deterministic quantum search algorithm without phase control [10.8]
グローバーのアルゴリズムは、4つのうち1つを検索した場合にのみ、ターゲット項目を確実に見つけることができる。位相制御のないほぼ決定論的量子探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:55:00 GMT)
An Empirical Analysis on the Effectiveness of the Variational Quantum Linear Solver [10.6]
変分量子線形ソルバー(VQLS)は、$Ax=b$という形の線形システムに対処する。 VQLSの主な利点は振幅符号化を使うことであり、これは線形システムサイズと対数的にスケールする多数のキュービットを必要とする。本研究では,VQLSの適用範囲を,状態準備が非自明な問題を含む,より一般的な,より大きな問題インスタンスにまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:50:18 GMT)
EntAugment: Entropy-Driven Adaptive Data Augmentation Framework for Image Classification [10.3]
チューニング不要かつ適応的なDAフレームワークであるEntAugmentを提案する。トレーニング中の各サンプルの増大度を動的に評価し、調整する。また、EntAugmentアプローチを補完する新しいエントロピー正規化項EntLossを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:42:47 GMT)
DriveScape: Towards High-Resolution Controllable Multi-View Driving Video Generation [10.3]
マルチビュー、3次元条件付き映像生成のためのエンドツーエンドフレームワークDriveScapeを提案する。 FIDスコアが8.34、FVDスコアが76.39で,優れた生成品質指標が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:39:24 GMT)
Goals as Reward-Producing Programs [10.3]
我々は、スコーラブルでシングルプレイヤーゲームという形で、人間の生成目標のデータセットを収集します。プログラム合成により,新たな人間的目標を創出する。我々のモデルの内部のフィットネススコアは、プレイしやすく、人間らしく評価されたゲームを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:29:43 GMT)
An Effective Context-Balanced Adaptation Approach for Long-Tailed Speech Recognition [10.2]
周波数分布の異なる単語がモデルの性能に与える影響について検討する。 AISHELL-1ベンチマークデータセットで実施された一連の実験は、トレーニングコーパスのすべての語彙をコンテキストリストとして使用し、バランスの取れた目的と組み合わせることで、最高のパフォーマンスが得られることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:52:36 GMT)
DNN-Defender: A Victim-Focused In-DRAM Defense Mechanism for Taming Adversarial Weight Attack on DNNs [10.2]
本稿では,DNN(Quantized Deep Neural Networks)に適したDRAMベースの犠牲者中心防御機構について紹介する。 DNN-Defenderは、ターゲットのRowHammer攻撃のパフォーマンスをランダムな攻撃レベルに低下させる高いレベルの保護を提供することができる。提案されたディフェンスは、ソフトウェアトレーニングやハードウェアオーバーヘッドを発生させることなく、CIFAR-10とImageNetデータセットに精度の低下はない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:03:03 GMT)
Deep Bayesian Active Learning-to-Rank with Relative Annotation for Estimation of Ulcerative Colitis Severity [10.2]
本稿では,相対的アノテーションに対して適切なペアを自動的に選択する深ベイズ能動的学習 to ランクを提案する。本手法は,サンプルのモデル不確実性から,ラベルのないペアに高い学習効率でアノテートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:07:20 GMT)
TiCoSS: Tightening the Coupling between Semantic Segmentation and Stereo Matching within A Joint Learning Framework [10.0]
TiCoSSは、セマンティックセグメンテーションとステレオマッチングを同時に扱う最先端のジョイントラーニングフレームワークである。本研究は,(1)密結合型ゲート型特徴融合戦略,(2)階層型深層監視戦略,(3)結合密化損失関数の3つの新しい特徴を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:48:23 GMT)
Comparing One- and Two-way Quantum Repeater Architectures [9.9]
量子リピータは、長距離量子通信を実現するための重要なビルディングブロックである。量子情報の脆弱な性質のため、これらのリピータは損失と運用上のエラーに悩まされる。近年, 利用可能なメモリ数の増加と多重化による絡み合い生成の導入は, ワンウェイリピータアーキテクチャと双方向リピータアーキテクチャの再比較を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:55:01 GMT)
The Black-Box Simulation Barrier Persists in a Fully Quantum World [9.9]
我々は、$mathbfBQP$の言語のみが、定ラウンド$textitfully-quantum$ BBZKを許容していることを示す。量子ゼロ知識の性質を照らし、量子領域で将来のプロトコルを設計するための貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:17:17 GMT)
Enhancing Long Video Understanding via Hierarchical Event-Based Memory [9.8]
本稿では,長いビデオの理解を深めるため,階層型イベントベースメモリ拡張LDM(HEM-LLM)を提案する。まず,複数のイベントを長いビデオ内に分割する適応シーケンスセグメンテーション方式を設計する。第2に、現在のイベントをモデル化しながら、ビデオ内の長期的相互依存関係を強化するために、前回のイベントに関する情報を圧縮し、注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:53:10 GMT)
NLP-Powered Repository and Search Engine for Academic Papers: A Case Study on Cyber Risk Literature with CyLit [9.6]
自然言語処理(NLP)技術を活用した新しいフレームワークを提案する。このフレームワークは、特定の研究領域内の学術文献の検索、要約、クラスタリングを自動化する。我々は,サイバーリスク文献に特化して設計されたNLPベースのリポジトリであるCyLitを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:41:40 GMT)
DACAT: Dual-stream Adaptive Clip-aware Time Modeling for Robust Online Surgical Phase Recognition [9.6]
外科的位相認識は腹腔鏡下手術において重要な要件であり、外科的リスク予測などの様々な臨床応用を可能にする。 DACATは、時間的関係を高めるために、クリップ認識コンテキスト情報を適応的に学習する新しいデュアルストリームモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:58:48 GMT)
Contrastive Federated Learning with Tabular Data Silos [9.5]
データサイロから学習するためのソリューションとして,データサイロを用いたコントラシティブフェデレーション学習(CFL)を提案する。 CFLはこれらの課題に対処し、精度を向上させるために現在の手法より優れています。複雑なクライアント環境において,コントラッシブ・フェデレート・ラーニング・アプローチの利点を示す肯定的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 00:24:59 GMT)
DiffQRCoder: Diffusion-based Aesthetic QR Code Generation with Scanning Robustness Guided Iterative Refinement [9.4]
本稿では,DiffusionベースのQRコード生成器(DiffQRCoder)を提案する。提案手法では,拡散モデルのための新しい拡散誘導であるSRPG(Scanning-Robust Perceptual Guidance)を導入する。我々のアプローチは95%以上のSSRを強力に達成し、実世界のアプリケーションにその能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:22:35 GMT)
Advertiser Content Understanding via LLMs for Google Ads Safety [9.4]
本研究では,Large Language Models (LLM) を用いたコンテンツポリシー違反に対する広告主の意図を理解する手法を提案する。広告、ドメイン、ターゲティング情報等からの複数の信号に基づいて広告主のコンテンツプロファイルを生成する。最小限のプロンプトチューニングの後、我々の手法は小さなテストセットで95%の精度に達することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 00:57:51 GMT)
Can Large Language Models Learn Independent Causal Mechanisms? [9.3]
大きな言語モデル(LLM)は、一般的でない設定や分散シフトで同じタスクで不足する。本研究では,抽象変数と因果関係を学習する因果モデルにより,分布の変化に対するロバスト性の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 00:18:02 GMT)
Adversarial Attacks to Multi-Modal Models [9.3]
マルチモーダルモデルを攻撃する革新的なアプローチであるCrossFireを紹介します。 CrossFireはダウンストリームタスクを著しく操作でき、既存のアタックを超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:02:51 GMT)
Scaling Law Hypothesis for Multimodal Model [9.2]
共有トークンと埋め込み空間内でテキスト、音声、画像、ビデオを処理するマルチモーダルモデルに対するスケーリング法則仮説を提案する。本フレームワークは、モダリティ固有の圧縮とトークン化効率に基づいてモデル性能を予測し、テキストベースのデコーダモデルから混合モダリティシステムまで、確立されたスケーリング法則を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:05:02 GMT)
Position Paper: Bridging the Gap Between Machine Learning and Sensitivity Analysis [9.2]
我々は、機械学習モデル(ML)の解釈を感度分析(SA)の一形態と見なすことができると論じている。我々は、MLにおける説明の統一的なSAベースビューの利点と、関連する作業の完全信用の必要性に注意を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:36:35 GMT)
Secure IP Address Allocation at Cloud Scale [8.8]
IPアドレスの動的割り当ては、悪意のあるトラフィックのソース、バイパス率制限システム、さらには他のクラウドテナントのトラフィックをキャプチャするために、敵によって悪用される可能性がある。本稿では,そのような分析を通じてIPアドレス割り当ての実践的防御を開発する。クラウドIPアドレス割り当ての原則解析と実装がテナントとそのユーザに対するセキュリティ向上に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:53:46 GMT)
Exploring Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models for Controllable Image Editing [8.7]
拡散モデルにおける局所的編集を高精度に行うために,教師なし,一段階の訓練不要なLow-rank Conntrollable Image Editor (LOCO Edit) を提案する。本手法は,様々なテキスト・画像拡散モデルにおいて,教師なしあるいはテキスト・教師なしの編集に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:36:25 GMT)
OT-VP: Optimal Transport-guided Visual Prompting for Test-Time Adaptation [8.4]
視覚変換器(ViT)は、表現の学習において顕著な能力を示したが、未知の領域に適用した場合、その性能は損なわれる。我々のアプローチであるOT-VP(Optimal Transport-guided Test-Time Visual Prompting)は、テスト時の迅速な学習を活用して、ターゲットドメインとソースドメインの整合を図り、これらの問題に対処する。 OT-VPは、学習したプロンプトトークンが4つしかなく、3つのスタイリスティックデータセットで最先端のパフォーマンスを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:03:32 GMT)
Questioning Internal Knowledge Structure of Large Language Models Through the Lens of the Olympic Games [8.4]
オリンピックの歴史的メダル集計データを用いて,大規模言語モデル(LLM)の内部知識構造を解析した。我々の結果は、最先端のLLMが個々のチームに対してメダル数を報告する上で、非常にうまく機能しているのに対して、特定のランキングに関する質問に対して、かなり苦労していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:54:04 GMT)
Optimal Regularization for a Data Source [8.4]
解の量を促進する正則化器でデータの忠実性を強制する基準を強化するのが一般的である。本稿では,凸正則化のパワーと限界の体系的理解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:38:42 GMT)
Texture-AD: An Anomaly Detection Dataset and Benchmark for Real Algorithm Development [8.3]
代表的なテクスチャに基づく異常検出に基づくTexture-ADベンチマークを提案する。このデータセットには、15の異なる布、14の半導体ウェハ、10の金属板の画像が含まれている。私たちの知る限り、Texture-ADは、産業的欠陥検出アルゴリズムを実世界で評価するための最初のデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:44:38 GMT)
System Neural Diversity: Measuring Behavioral Heterogeneity in Multi-Agent Learning [8.3]
マルチエージェントシステムにおける振る舞いの不均一性の尺度であるシステムニューラルダイバーシティ(SND)を紹介する。 SNDはエージェントが取得した潜時レジリエンスのスキルを計測できるが、タスクパフォーマンス(リワード)などの他のプロキシは失敗する。我々は、このパラダイムが探索フェーズのブートストラップにどのように使用できるかを示し、最適なポリシーを高速に見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:42:56 GMT)
One-Shot Imitation under Mismatched Execution [8.3]
本稿では,ロボットとデモレータのタスク実行対応を自動的に確立するフレームワークであるRHyMEを提案する。ロングホライズンロボットのデモンストレーションが与えられた後、RHyMEは、類似の短ホライズン人間のクリップを検索して構成することにより、意味的に同等な人間のデモを合成する。 RHyMEは, あらゆるミスマッチにおいて, 様々なクロスボデーメントデータセットにおいて, 多様なベースラインを上回り, 性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:11:57 GMT)
A Practice of Post-Training on Llama-3 70B with Optimal Selection of Additional Language Mixture Ratio [8.1]
大きな言語モデル(LLM)は、慣れていない言語スキルを得たり、新しいドメインに適応するために、連続的な事前訓練(CPT)を必要とすることが多い。本研究では, 言語混合比(ALMR)と学習率(LR)の最適相関を, 最適実験セットを直接示す8Bサイズで検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:26:43 GMT)
Alleviating Hallucinations in Large Language Models with Scepticism Modeling [8.0]
幻覚は、大きな言語モデル(LLM)にとって大きな課題である。不確実性推定は幻覚の損傷を軽減するために用いられる。この観察により、我々は懐疑論モデリング(SM)と呼ばれる新しいアプローチを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:51:15 GMT)
Textured-GS: Gaussian Splatting with Spatially Defined Color and Opacity [7.9]
空間的に定義された色と不透明度の変化を取り入れたガウススプラッティングを描画する革新的な方法であるTextured-GSを紹介する。実験の結果,Textured-GS はベースラインのMini-Splatting と標準の3DGS を視覚的忠実度で一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:34:44 GMT)
Multi-Source Music Generation with Latent Diffusion [7.8]
マルチソース拡散モデル (Multi-Source Diffusion Model, MDM) は、複数の音源の混合として音楽をモデル化することを提案した。 MSDMはリッチな旋律で曲を生成することができず、しばしば空の音を生成する。本稿では,変分オートエンコーダ(VAEs)を用いて,各楽器ソースを別個の潜時表現に符号化するマルチソース潜時拡散モデル(MSLDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:41:10 GMT)
Decomposition of surprisal: Unified computational model of ERP components in language processing [7.8]
脳内の人間の言語処理に関する情報理論モデルを構築し、入力された言語入力を最初は浅瀬で処理し、その後はより深く処理する。本稿では,単語の文脈における情報内容(副次的)を,(A)単語の処理難度を示すサプライズと,(B)浅い解釈と深い解釈の相違を反映した不一致信号の2つの量に分解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:14:02 GMT)
Video-Driven Graph Network-Based Simulators [7.7]
本稿では,短いビデオからシステムの物理的特性を推測する手法を提案する。学習された表現は、物理システムの軌道をエミュレートするために、グラフネットワークベースのシミュレータ内で使用される。本研究では,映像由来の符号化がシステムの物理的特性を効果的に捉え,符号化とシステムの動作の線形依存性を示すことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:04:48 GMT)
What Did My Car Say? Impact of Autonomous Vehicle Explanation Errors and Driving Context On Comfort, Reliance, Satisfaction, and Driving Confidence [7.6]
自動走行車(AV)の説明ミスが、AVに依存する乗客の快適さにどのように影響するかを検証した。同一の運転にもかかわらず、説明ミスによりAVの運転能力の評価は低下した。事前の信頼と専門知識は、成果評価に肯定的な関連があった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:25:58 GMT)
An Attribute-Enriched Dataset and Auto-Annotated Pipeline for Open Detection [7.5]
我々は、既存のObjects365データセットの拡張であるObjects365-Attrデータセットを紹介し、属性アノテーションによって区別する。このデータセットは、色、材料、状態、テクスチャ、トーンを含む幅広い属性のスペクトルを統合することで、オブジェクト検出の不整合を低減する。 5.6Mのオブジェクトレベルの属性記述の広範なコレクションが含まれており、1.4Mのバウンディングボックスに細心の注意を払って注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:53:32 GMT)
Conditional Encryption with Applications to Secure Personalized Password Typo Correction [7.4]
本稿では,公開鍵暗号の拡張として条件付き暗号方式を提案する。バイナリ述語に対する条件付き暗号化スキーム$P$は、新しい条件付き暗号化アルゴリズム$mathsfCEnc$を追加します。パスワードタイプミス訂正システムのセキュリティ向上のために,条件付き暗号を用いる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 00:49:40 GMT)
ALSS-YOLO: An Adaptive Lightweight Channel Split and Shuffling Network for TIR Wildlife Detection in UAV Imagery [7.4]
熱赤外線カメラを搭載した無人航空機(UAV)は、夜間野生生物の密猟と戦う上で重要な役割を担っている。現在のUAVに展開されている従来の軽量ネットワークは、ぼやけた小さなターゲットから特徴を引き出すのに苦労している。我々は、TIR空中画像に最適化された効率的で軽量な検出器であるALSS-YOLOを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:02:01 GMT)
A Principled Approach for a New Bias Measure [7.4]
偏差値の全範囲で明確かつ簡単な解釈を行う最初のバイアス尺度であるUniform Bias (UB) の定義を提案する。この結果は,9つの公開データセットを用いて実験的に検証され,理論的に解析され,新たな知見が得られた。当社のアプローチに基づいて、政策立案者にとって有用なバイアス緩和モデルも設計しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:35:29 GMT)
Amortized Stabilizer Rényi Entropy of Quantum Dynamics [7.1]
本稿では、量子力学の非安定度生成能力を定量化するためのユニタリ演算のためのマジックモノトン、alpha$-stabilizer R'eny entropyを導入する。我々は、計算と基本的関心の量子力学の非安定化性資源の研究において、償却された$alpha$-stabilizer R'eny entropyの汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:23:05 GMT)
"The struggle is a part of the experience": Engaging Discontents in the Design of Family Meal Technologies [7.0]
米国中西部の18家族を対象としたインタビューおよびデザインセッションの結果を報告する。我々は、家族にケアの形で与え、家族の食事の社会的・感情的な複雑さに注意を向ける仕事を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:29:30 GMT)
Estimation and Inference for Causal Functions with Multiway Clustered Data [7.0]
本稿では,一般的な因果関数のクラスに対する推定法と一様推論法を提案する。因果関数は、調整された(Neyman-orthogonal)信号の条件付き期待値として同定される。提案手法をアフリカにおける水準と歴史的奴隷貿易の因果関係の分析に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:17:53 GMT)
ViSaRL: Visual Reinforcement Learning Guided by Human Saliency [7.0]
ビジュアル・サリエンシ指導型強化学習(ViSaRL)を紹介する。 ViSaRLを用いて視覚表現を学習すると、RLエージェントの成功率、サンプル効率、一般化が大幅に向上する。 ViSaRLを用いて学習した視覚表現は、知覚ノイズやシーンの変動など、様々な視覚摂動の源泉に対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:04:02 GMT)
Reliability Function of Classical-Quantum Channels [7.0]
一般古典量子チャネルの信頼性関数について検討する。我々は、信頼性関数に対するペッツ形式における量子レニー情報の観点から、低い境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:20:09 GMT)
VoiceWukong: Benchmarking Deepfake Voice Detection [6.9]
本稿では,ディープフェイク音声検出器の性能を評価するためのベンチマークであるVoiceWukongを紹介する。データセットを構築するために、まず19の商用ツールと15のオープンソースツールによって生成されたディープフェイク音声を収集しました。次に、6種類の操作をカバーする38のデータ変種を作成し、ディープフェイク音声検出のための評価データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:07:12 GMT)
NSP: A Neuro-Symbolic Natural Language Navigational Planner [6.8]
NSPと呼ばれる自然言語入力からの経路計画のためのニューロシンボリックな枠組みを提案する。 1500のパスプランニング問題のあるベンチマークスイートを用いて, ニューロシンボリックアプローチの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:49:05 GMT)
Multimodal Large Language Model Driven Scenario Testing for Autonomous Vehicles [6.8]
我々はシミュレーション環境で現実的で多様なシナリオを生成するフレームワークであるOmniTesterを提案する。実験では,3種類の難解かつ複雑なシナリオを生成する上で,我々のアプローチの可制御性とリアリズムを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:12:09 GMT)
Graphons of Line Graphs [6.8]
スパースグラフのサブセットに光を放つ簡単な方法を示す。グラフが特定の性質を満たすことを示し、この2次性質はスパースであるが、密度の高い線グラフをもたらす。特に、星グラフは、密度の高い直線グラフと直線グラフのゼロでないグラフを生じる2次特性を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:17:03 GMT)
Pseudo-rigid body networks: learning interpretable deformable object dynamics from partial observations [6.8]
我々は、変形可能な線形物体(DLO)を、動的ネットワークによって内部状態が経時的にアンロールされる剛体の直列鎖としてモデル化する。このネットワークは、観測された運動変数をDLOの隠れ状態にマッピングする物理インフォームドエンコーダと共同で訓練されている。ロボット実験において,提案したDLO力学モデルが物理的に解釈可能な予測を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:51:44 GMT)
Estimation of conditional average treatment effects on distributed confidential data [6.8]
条件平均処理効果(CATE)は、複数のパーティに分散したデータが集中できる場合、高精度に推定できる。機密やプライバシー上の懸念から、このようなデータを集約することは困難である。我々は、分散データから構築されたプライバシー保護融合データからCATEモデルを推定する手法である二重機械学習(Double Machine Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:17:16 GMT)
How Molecules Impact Cells: Unlocking Contrastive PhenoMolecular Retrieval [6.8]
分子構造と微視的表現実験の結合潜時空間を学習し、対のサンプルを対照的な学習と整列する。我々は、これまでの最先端技術と比較して、ゼロショット分子の検索が8.1倍向上し、トップ1%の精度で77.33%に達したことを実証した。これらの結果は、仮想フェノミクススクリーニングに機械学習を適用するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:16:27 GMT)
Diff-INR: Generative Regularization for Electrical Impedance Tomography [6.8]
電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、境界測定から体内の導電率分布を再構成する。 EIT再構成は、正確な結果が複雑である不適切な非線形逆問題によって妨げられる。拡散モデルを用いて生成正規化とインプリシットニューラル表現(INR)を組み合わせた新しい手法であるDiff-INRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:40:06 GMT)
A Dataset for Evaluating LLM-based Evaluation Functions for Research Question Extraction Task [6.8]
本データセットは、機械学習論文と、GPT-4による研究論文から抽出したRQと、抽出したRQの人間による評価からなる。このデータセットを用いて,最近提案したLCMに基づく要約評価関数を体系的に比較した。いずれの関数も人間の評価と十分に高い相関関係は示さなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:54:46 GMT)
Shift-Reduce Task-Oriented Semantic Parsing with Stack-Transformers [6.7]
Apple SiriやAmazon Alexaのようなタスク指向の対話システムは、ユーザの発話を処理し、実行するアクションを理解するために意味解析モジュールを必要とする。この意味解析コンポーネントは最初、単純なクエリを処理するためのルールベースまたは統計的スロット補完アプローチによって実装された。本稿では,タスク指向対話のためのニューラル・リデューサ・セマンティック・パーシングの研究を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:48:57 GMT)
Dreaming is All You Need [6.7]
本研究では,探索と精度のバランスをとるために,SleepNetとDreamNetという2つの新しいディープラーニングモデルを紹介する。 SleepNetは、事前訓練されたエンコーダモデルを使用して教師あり学習と教師なし睡眠のステージをシームレスに統合する。 DreamNetは、隠れた状態を再構築するために完全なエンコーダ・デコーダフレームワークを使用しており、人間の"ドレーミング"プロセスを模倣している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:39:25 GMT)
A comprehensive study on Blood Cancer detection and classification using Convolutional Neural Network [6.6]
本研究は、新しいアンサンブルモデルDIXを開発し、血液がんを検出し分類する。統計学的結果から、DIXはオリジナルとトランスファーの学習性能より優れており、99.12%の精度が得られたことが示唆されている。 CNNを用いた血液がんの検出と分類の精度は、CNNモデルが血液がんの検出に有望であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:53:47 GMT)
Data Collection-free Masked Video Modeling [6.6]
静的な画像を活用してコストを低減したビデオのための効果的な自己教師型学習フレームワークを提案する。これらの擬似モーションビデオは、マスク付きビデオモデリングに活用される。提案手法は合成画像にも適用可能であり,ビデオ学習をデータ収集から完全に解放することは,実際のデータに対する他の懸念も伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:34:07 GMT)
Critical Features Tracking on Triangulated Irregular Networks by a Scale-Space Method [6.6]
三角不規則ネットワーク(TIN)のための新しいスケール空間解析パイプラインを提案する。 TINは不規則に分散した点雲から直接生成することができ、重要な特徴を正確に保存することができる。我々のパイプラインは、TINのトポロジ上重要な特徴を効率的に識別し、追跡することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:48:05 GMT)
HierLLM: Hierarchical Large Language Model for Question Recommendation [6.6]
質問推薦のための階層型大規模言語モデル(HierLLM)を提案する。階層構造は、概念の数が質問の数よりもかなり小さいという事実を生かしている。広範に実験を行い,HierLLMの優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:12:39 GMT)
Mahalanobis k-NN: A Statistical Lens for Robust Point-Cloud Registrations [6.5]
マハラノビスk-NN(Mahalanobis k-NN)は、学習ベースのポイントクラウド登録における特徴マッチングの課題に対処するために設計された統計レンズである。本手法は任意の局所グラフベースの点雲解析手法にシームレスに統合できる。私たちは、ポイントクラウドの登録によって得られた機能が本質的に差別的能力を持つことができることを、初めて確立しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:12:18 GMT)
When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System [6.4]
地球科学基礎モデル(Geoscience foundation model, GFMs)は、地球系の力学のシミュレーションと理解を強化するために、広範な学際データを統合するパラダイムシフトソリューションである。 GFMのユニークな長所は、フレキシブルなタスク仕様、多様な入出力能力、マルチモーダルな知識表現である。このレビューは、先進的なAI技術と地球科学の交差点における未解決の機会を強調した、新興の地球科学研究パラダイムの包括的概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:39:24 GMT)
Leveraging LLMs, Graphs and Object Hierarchies for Task Planning in Large-Scale Environments [6.1]
この研究は、LLMに符号化されたコモンセンスの知識を活用して、複雑なシナリオを扱うための計画手法を強化する。 7-DoFマニピュレータを用いた実世界の検証とともに,家庭シミュレーション環境における広範囲な実験を通して,本システムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:43:42 GMT)
A tutorial on automatic differentiation with complex numbers [6.1]
このチュートリアルは、ユーザーや開発者にとっても、カスタムのグラデーション伝搬ルールを実装する際に、複雑な値を真剣に扱うための呼び出しである。本稿では,複素数を用いた前方・逆モード自動微分について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:04:58 GMT)
Benchmarking Sub-Genre Classification For Mainstage Dance Music [6.0]
この研究は、新しいデータセットとベースラインからなる新しいベンチマークを導入する。我々のデータセットは、世界中の音楽祭のトップDJによる最新のメインステージのライブセットをカバーするために、サブジャンルの数を拡張しています。ベースラインとして,現在最先端のマルチモデル言語モデルよりも優れたディープラーニングモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:54:00 GMT)
Applied Federated Model Personalisation in the Industrial Domain: A Comparative Study [6.0]
この課題に取り組むための3つの戦略は、アクティブラーニング、知識蒸留、局所記憶である。本研究は,これら3つのアプローチの基本原理を考察し,先進的なフェデレートラーニングシステムを提案する。元のモデルと最適化されたモデルの結果は、比較分析を用いて局所的およびフェデレーションされた文脈で比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:00:19 GMT)
Seg-HGNN: Unsupervised and Light-Weight Image Segmentation with Hyperbolic Graph Neural Networks [5.9]
画像セグメンテーションのための軽量なハイパーボリックグラフニューラルネットワークを導入し、パッチレベルの特徴を非常に小さな埋め込みサイズで包含する。我々のソリューションであるSeg-HGNNは、現在の最高の教師なし手法を2.5%、VOC-07では4%、ローカライゼーションではVOC-12、セグメンテーションではCUB-200では1.3%、セグメンテーションではECSSDを0.8%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:30:20 GMT)
Advancing Android Privacy Assessments with Automation [5.9]
この論文は,Androidアプリにおけるデータ保護の理解を深める自動アプローチの必要性を動機付けている。 Assessor Viewは、Androidアプリケーションのより効果的なプライバシアセスメントを促進するために、これらのパーティ間の知識ギャップを埋めるように設計されたツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:56:51 GMT)
Exploring User Privacy Awareness on GitHub: An Empirical Study [5.8]
GitHubは、開発者にソースコードを配布し、共通のプロジェクトで協力する実践的な方法を提供する。アカウントのセキュリティとプライバシを強化するため、GitHubでは、アクセス権限の管理、監査ログのレビュー、二要素認証を有効にしている。この努力にもかかわらず、このプラットフォームはユーザーのプライバシーに関するさまざまな問題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:35:53 GMT)
Nonreciprocal tripartite entanglement and asymmetric Einstein-Podolsky-Rosen steering via directional quantum squeezing [5.8]
本稿では,3モードの光学系における非相互多粒子交絡とEPRステアリングを実現するために,量子スクイージングの方向性注入を用いた理論的手法について報告する。発見は、量子セキュアな直接通信や一方的な量子コンピューティングのような量子情報処理の領域に潜在的に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:01:10 GMT)
Optimal Neural Network Approximation for High-Dimensional Continuous Functions [5.7]
我々は、その近似において任意の精度を達成するために、少なくとも幅$d$、従って少なくとも$d$固有のニューロンを必要とする連続関数の族を示す。これは、$mathcalO(d)$内在ニューロンの要求が、入力次元$d$と線形に成長するという意味で最適であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:40:15 GMT)
Catch Me if You Can: Detecting Unauthorized Data Use in Deep Learning Models [5.7]
ユーザは、自分のデータが自分の同意なしにDLモデルのトレーニングに使用されるかどうかを、限定的にコントロールすることが多い。この研究は、実践的なデータ証明ツールである MembershipTracker を提案する。 MembershipTrackerは、ターゲットデータを小さく、ターゲットとする変更でマークする軽量なデータマーキングコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:31:56 GMT)
WaDec: Decompiling WebAssembly Using Large Language Model [5.7]
WebAssembly(略してWasm)がWeb開発の基礎として登場した。その利点にもかかわらず、Wasmのバイナリの性質は開発者と研究者に重大な課題をもたらしている。 We introduced a novel approach, WaDec, which is a first use of a fine-tuned LLM to interpret and decompile Wasm binary code。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:26:30 GMT)
Rate-Constrained Quantization for Communication-Efficient Federated Learning [5.6]
我々はtextbfrate-textbfconstrained textbffederated Learning (RC-FED) と呼ばれる新しい量子化FLフレームワークを開発した。我々は、符号化された勾配の速度を目標閾値以下に保ちながら、量子化歪みを最小限に抑える共同最適化として、このスキームを定式化する。 RC-FEDの収束挙動を解析し,いくつかのデータセット上でのベースライン量子化FLスキームに対して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:22:01 GMT)
Evaluating a quantum-classical quantum Monte Carlo algorithm with Matchgate shadows [5.6]
近年の研究では、クリフォード影を用いた量子古典量子モンテカルロ(QC-QMC)アルゴリズムが提案され、フェルミオンハミルトニアンの基礎状態が決定された。このアプローチでは、固有のノイズレジリエンスと、純粋に古典的な手法に比べて精度が向上する可能性を示した。本研究では,最近開発されたMatchgate Shadows技術を用いたQC-QMCの改良手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:02:56 GMT)
SORSA: Singular Values and Orthonormal Regularized Singular Vectors Adaptation of Large Language Models [5.6]
SORSA(Singular Values and Orthonormalized Singular Vectors Adaptation)は, PEFT法の一種である。本稿では,パラメータの変動を特異値分解(SVD)によって解析し,SORSAのSVD面における変化を最小限に抑える上での優位性を議論し,分析する手法を提案する。我々はSORSAがパラメータ効率の良い微調整の新しい視点を提供し、優れた性能を示すと結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:26:29 GMT)
MaxCutPool: differentiable feature-aware Maxcut for pooling in graph neural networks [5.5]
本稿では,属性グラフ,すなわちノードやエッジに関連付けられた特徴を持つグラフにおいて,MAXCUTを計算するための新しい手法を提案する。我々のアプローチは、基礎となるグラフトポロジに対して堅牢であり、完全に微分可能であり、MAXCUTを他の目的と共に共同で最適化するソリューションを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:00:19 GMT)
Past, Present, and Future of Citation Practices in HCI [5.5]
我々は,2016年のACM CHIカンファレンスで導入された編集方針の変更が,CHIコミュニティを拡大する道を開いたことを示す。もしこのほぼ直線的な傾向が相変わらず続くなら、CHI 2030の記事には平均130の参照が含まれている。本稿は、メソレベルの政策調整が科学分野や規律の進化にもたらす深い影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:12:41 GMT)
Cross Dataset Analysis and Network Architecture Repair for Autonomous Car Lane Detection [5.4]
自動運転車の車線検出アプリケーションにおいて,クロスデータセット解析とネットワークアーキテクチャの修復を行った。 ERFCondLaneNetは、複雑なトポロジを持つ車線検出の難しさを解決するために車線識別フレームワークとして使用されるCondlaneNetの拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:27:49 GMT)
Coordinating Decisions via Quantum Telepathy [5.3]
実世界の問題に量子テレパシーを適用するための概念的枠組みを提案する。一般に、問題は、コミュニケーションすることができない観察セットを与えられた決定をコーディネートすることを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:33:02 GMT)
The Effect of Crypto Rewards in Fundraising: From a Quasi-Experiment to a Dictator Game [5.2]
デジタル世界での資金調達デザインに光を当てるために、暗号通貨の感謝の贈り物を分析します。 Study Iでは、Bitcoinと暗号通貨の報酬の両方に寄付を受け付けているウクライナ政府の暗号通貨資金調達訴訟について検討する。 In Study II, we performed a lab experiment after a dictator game design to research the impact of Crypto rewards in a general scenario。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:47:34 GMT)
GenSelfDiff-HIS: Generative Self-Supervision Using Diffusion for Histopathological Image Segmentation [5.0]
自己教師付き学習(SSL)は、注釈のないデータのみを利用するモデルを構築することで、いくつかの欠点を提供する代替パラダイムである。本稿では,生成拡散モデルを用いて病理像をセグメント化するためのSSLアプローチを提案する。本手法は,拡散モデルがセグメント化タスクに似た画像から画像への変換タスクを効果的に解くことに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:00:58 GMT)
Memory of recurrent networks: Do we compute it right? [5.0]
線形エコー状態ネットワークの場合、メモリ総容量はカルマン制御性行列のランクに等しいことが証明された。これらの問題は、近年の文献では見落とされがちだが、あくまでも数値的な性質である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:58:25 GMT)
AgileIR: Memory-Efficient Group Shifted Windows Attention for Agile Image Restoration [5.0]
私たちは、アジャイルIR、グループシフトの注意機構とウィンドウアテンションを導入し、アーキテクチャのモデルをわずかに単純化します。グループシフトウィンドウ・アテンション(GSWA)は、シフトウィンドウ・マルチヘッド・アテンション(SW-MSA)とウィンドウ・マルチヘッド・アテンション(W-MSA)を分解するまた、チャネル内のウィンドウ間で相互作用するモデルを誘導するために、トレーニング中のウィンドウマスキングと学習可能なバイアスをシフトさせ続けます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:20:59 GMT)
DV-FSR: A Dual-View Target Attack Framework for Federated Sequential Recommendation [5.0]
フェデレートされたレコメンデーション(FedRec)は、パーソナライズされたモデルの分散トレーニングを可能にすることによって、ユーザのプライバシを保護します。本稿では,DV-FSRと呼ばれる新しいデュアルビューアタックフレームワークを提案する。このフレームワークは,サンプリングに基づく明示的戦略と対照的な学習に基づく暗黙的勾配戦略を組み合わせて,協調攻撃を編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:24:13 GMT)
Multiclass Arrhythmia Classification using Smartwatch Photoplethysmography Signals Collected in Real-life Settings [4.9]
不整脈分類の深層学習モデルは、スマートウォッチ由来のPSGよりも高い信号対雑音比を有する光胸波(モダル)データでテストされている。計算効率の良い1D双方向Gated Recurrent Unit (1D-Bi-GRU) モデルへの入力として, 1D PPG, 加速度計, 心拍データを組み込んだマルチクラスデータを用いて, 3つの不整脈クラスを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:44:56 GMT)
DANCE: Deep Learning-Assisted Analysis of Protein Sequences Using Chaos Enhanced Kaleidoscopic Images [4.8]
癌は、制御不能な細胞増殖を特徴とする複雑な疾患である。 T細胞受容体(TCR)は、癌に関連する抗原の認識において重要な役割を担っている。近年のシークエンシング技術の進歩は、TCRレパートリーの包括的なプロファイリングを促進している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:55:59 GMT)
Extending 6D Object Pose Estimators for Stereo Vision [4.8]
我々は6次元オブジェクトポーズ推定のためのYCB-VデータセットのBOP互換ステレオバージョンを作成する。本手法はステレオビジョンを利用して最先端の6Dポーズ推定アルゴリズムより優れており,他の高密度特徴ベースアルゴリズムにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:51:00 GMT)
Detecting 5G Narrowband Jammers with CNN, k-nearest Neighbors, and Support Vector Machines [4.7]
5Gセルネットワークは、無線信号の特定の制御サブチャネルを標的とする狭帯域ジャマに対して脆弱である。 1つの緩和アプローチは、機械学習に基づいて、オンライン観察システムでこのような妨害攻撃を検出することである。本稿では,二項分類を行う機械学習モデルを用いて,物理層におけるジャミングを検出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:42:40 GMT)
INFLECT-DGNN: Influencer Prediction with Dynamic Graph Neural Networks [4.7]
INFLuencer prEdiCTion with Dynamic Graph Neural Networks (GNN) and Recurrent Neural Networks (RNN)について述べる。モデル予測に基づく意思決定を支援する,新たな利益主導型フレームワークを提案する。我々の研究は、参照とターゲットマーケティングの分野に重大な影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:51:39 GMT)
Scalable and Precise Application-Centered Call Graph Construction for Python [4.7]
PyCGはPythonプログラムのコールグラフを構築するための最先端のアプローチである。本稿では,Python プログラム用のアプリケーション中心のコールグラフを構築するためのスケーラブルで正確なアプローチを提案し,プロトタイプツール JARVIS として実装する。 1つの関数を入力として、JARVISは、フローセンシティブなプロセス内分析とプロセス間解析を行う、オンザフライのコールグラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:15:04 GMT)
TopoChat: Enhancing Topological Materials Retrieval With Large Language Model and Multi-Source Knowledge [4.7]
大規模言語モデル (LLM) はテキスト生成タスクにおいて顕著な性能を示した。 TopoChatと呼ばれるトポロジカル材料のための対話システムを開発した。 TopoChatは、構造およびプロパティクエリ、マテリアルレコメンデーション、複雑なリレーショナル推論において優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:01:16 GMT)
Improving the Precision of CNNs for Magnetic Resonance Spectral Modeling [4.6]
機械学習を使ってMSS関連の量を予測することで、この問題に対処できるが、ディープラーニングモデルは独自の課題をもたらす。この研究は、より包括的なエラー特徴付けが重要である理由と、スペクトルモデリングのためのCNNの精度を改善する方法について強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:02:12 GMT)
Understanding and Mitigating the Impacts of Differentially Private Census Data on State Level Redistricting [4.6]
データ利用者は、2020年のDASで差分プライバシーを採用したことで動揺した。我々は、プライバシー保護ノイズの影響について、データユーザーが懸念する可能性のある2つの再制限設定について検討する。ノイズを考慮しなければ、アナリストが誤った結論を出す可能性があることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:11:54 GMT)
A Counterfactual Explanation Framework for Retrieval Models [4.6]
最適化フレームワークを用いて、特定のクエリに対して検索モデルに好まれない単語がどのような役割を果たすかという問題を解く。本実験は,統計モデル(BM25など)とディープラーニングモデルの両方に対して,提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:52:30 GMT)
MyGo: Consistent and Controllable Multi-View Driving Video Generation with Camera Control [4.6]
MyGoはビデオ生成を駆動するエンドツーエンドフレームワークである。 MyGoは、カメラの制御性とマルチビューの一貫性を向上するための条件として、オンボードカメラの動作を導入している。その結果、MyGoは一般的なカメラ制御ビデオ生成とマルチビュー駆動ビデオ生成の両タスクにおいて最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:39:08 GMT)
Towards Generalizable Scene Change Detection [4.5]
SCD(Scene Change Detection)は、視覚監視やモバイルロボティクスなどの応用に不可欠である。現在のSCD法は、トレーニングデータセットの時間的順序と、目に見えない領域での限られた性能に偏っている。本稿では,GeSCF(Generalizable Scene Change Detection Framework)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:45:25 GMT)
Spinning the Golden Thread: Benchmarking Long-Form Generation in long-context LLMs [4.5]
長文言語モデル (LM) はしばしば "Needle-in-a-Haystack" (NIAH) テストを用いて評価される。我々は、新しい長文テキスト評価ベンチマーク、Spinning the Golden Thread (SGT)を導入した。 SGTは、生成された長いテキストシーケンス内の特定のイベントを識別するモデルの能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:43:36 GMT)
Beyond designer's knowledge: Generating materials design hypotheses via large language models [4.5]
この研究は、大規模言語モデル(LLM)が非自明な物質仮説を効果的に生成できることを実証している。これらには、優れた低温特性を有する高エントロピー合金の設計アイデアと、イオン伝導率と成形性を高めた固体電解質が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:28:50 GMT)
EDADepth: Enhanced Data Augmentation for Monocular Depth Estimation [4.5]
EDADepthは、追加のトレーニングデータを用いることなく単眼深度を推定する拡張データ拡張手法である。我々は、テキスト埋め込みのより良い抽出にBEiT事前学習セマンティックセマンティックセマンティクスモデルを用いる。本モデルでは,NYUv2 と KITTI のデータセット上での delta3 測定結果(SOTA)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:25:24 GMT)
Automate Strategy Finding with LLM in Quant investment [4.5]
ポートフォリオ管理とアルファマイニングにおける定量株式投資のための新しい枠組みを提案する。本稿では,大規模言語モデル(LLM)がマルチモーダル財務データからアルファ因子を抽出する枠組みを提案する。中国株式市場の実験は、この枠組みが最先端のベースラインを大きく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:42:28 GMT)
SubRegWeigh: Effective and Efficient Annotation Weighing with Subword Regularization [4.4]
SubRegWeighは、既存のメソッドの4倍から5倍の速さでアノテーションの重み付けを行うことができる。擬似不正確なラベルを用いた実験では、擬似不正確なラベルが適切に検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:48:36 GMT)
TeXBLEU: Automatic Metric for Evaluate LaTeX Format [4.3]
書式における数学的表現に適した評価指標BLEUを提案する。 BLEUは、翻訳タスクに広く使われているn-gramベースのBLEUメートル法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:54:32 GMT)
Modeling of a continuous superradiant laser on the sub-mHz \transclock transition in neutral strontium-88 [4.3]
rm mHz$ライン幅のクロック遷移に対する超放射能の放出が示されているが、真の連続動作は極めて困難であることが判明した。本稿では,超低温ストロンチウム原子の高流動連続ビームとボウティキャビティを組み合わせることで,この問題を克服できるマシンの設計について議論する。我々は、原子番号の変動によって制限された100rm mHz$未満のレーザー線幅を推定し、その結果、数百ドルfW$の出力パワーを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:10:16 GMT)
G3PT: Unleash the power of Autoregressive Modeling in 3D Generation via Cross-scale Querying Transformer [4.2]
本稿では,大規模クエリ変換器を用いたスケーラブルな粗粒度3次元生成モデルであるG3PTを紹介する。大規模クエリ変換器は、順序づけられたシーケンスを必要とせずに、さまざまな詳細レベルのトークンをグローバルに接続する。実験により、G3PTは従来の3次元生成法に比べて優れた生成品質と一般化能力が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:27:19 GMT)
Gaussian-Mixture-Model Q-Functions for Reinforcement Learning by Riemannian Optimization [4.2]
本稿では,強化学習(RL)におけるQ関数損失の関数近似器として,ガウス混合モデル(GMM)の新たな役割を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:51:18 GMT)
MENSA: A Multi-Event Network for Survival Analysis under Informative Censoring [4.1]
マルチイベントサバイバル分析のための新しい深層学習手法であるMENSAを紹介する。筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者の身体機能低下までの時間予測の問題点を考察する。提案手法はL1-Margin損失が278.8日であるのに対し,各イベントを別々にモデル化する場合は355.2日である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:02:34 GMT)
VBIT: Towards Enhancing Privacy Control Over IoT Devices [4.1]
本稿では,MR(Mixed Reality)とWebベースのアプリケーションを組み合わせた対話型システムであるVBITを紹介する。 VBITには無視可能なパフォーマンスオーバーヘッドがあり、柔軟性とユーザビリティを提供する。 VBITユーザは、VBITの透明性、コントロール、カスタマイズ機能に満足しており、IoT広告とトラッキングブロッカーをインストールする意思が著しく高まっていることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:00:50 GMT)
Generative AI for Requirements Engineering: A Systematic Literature Review [4.1]
ジェネレーティブAI(GenAI)は、ソフトウェア工学におけるトランスフォーメーションツールとして登場した。本稿では、要件工学におけるGenAIを活用した最先端の応用と革新的な提案について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:44:39 GMT)
A Likelihood Ratio-Based Approach to Segmenting Unknown Objects [4.0]
外部監視は、既存のセグメンテーションネットワークのOoD検出を改善するために広く利用されている戦略である。外部監視のための適応的で軽量な未知推定モジュール(UEM)を提案する。提案手法は,複数のデータセットにまたがる新たな最先端性を実現し,従来のベストメソッドよりも平均精度5.74%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:10:32 GMT)
One-shot learning of paired association navigation with biologically plausible schemas [4.0]
複数のペア・アソシエーション・ナビゲーションタスクにおける一発一発学習はスキーマに依存していると仮定されている。生物学的に妥当なニューラル実装を持つスキーマからエージェントを構成する。アクター・クリティカルによって補足されたスキーマは、障害が直接の進路を妨げたとしても、エージェントが成功することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:37:18 GMT)
Interactive Counterfactual Exploration of Algorithmic Harms in Recommender Systems [4.0]
本研究では,レコメンデーションシステムにおけるアルゴリズム的害の影響を理解し,探索するための対話型ツールを提案する。視覚化、反事実的説明、インタラクティブなモジュールを活用することで、ユーザは誤校正などのバイアスがレコメンデーションにどのように影響するかを調査できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:58:27 GMT)
Disentangling Hippocampal Shape Variations: A Study of Neurological Disorders Using Mesh Variational Autoencoder with Contrastive Learning [4.0]
教師付きコントラスト学習により強化されたグラフ変分オートエンコーダ(VAE)を用いて、年齢と疾患の有無に応じた2つの異なる潜伏変数を分離する。海馬データを用いて,多発性硬化症(MS)患者の年齢群と疾患状態の鑑別を行った。本研究は,MS集団の年齢層別における神経疾患と海馬形状の変化との関係についての貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:43:34 GMT)
Shedding More Light on Robust Classifiers under the lens of Energy-based Models [4.0]
我々は、敵対的訓練(AT)のダイナミクスについて、新しい視点を提供する。 ATにおけるエネルギー環境の分析により、標的外攻撃は、モデルの観点からの本来のデータよりも、より分散した(低エネルギー)敵画像を生成することが明らかとなった。厳格なエビデンスを動機とした重エネルギー教育(WEAT)の提案
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:59:47 GMT)
Exploring the Integration of Large Language Models in Industrial Test Maintenance Processes [3.9]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の機能と応用について検討する。 Ericsson ABでケーススタディを行い、テストメンテナンスの必要性を示すトリガーを調査しました。また、ソースコードの変更後、どのテストケースがメンテナンスを必要とするかを予測できる2つのマルチエージェントアーキテクチャの実装を提案し、実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:55:48 GMT)
A Primer on Variational Inference for Physics-Informed Deep Generative Modelling [3.9]
変分推論(VI)は、近似ベイズ推論のための計算効率が高くスケーラブルな方法論である。ベイズ正規化と柔軟性が組み込まれているため、生成モデリングと反転タスクが優れている。本論文は,不確実性定量化を重視した物理学に基づく問題の解決を目指す,一般科学読者を対象としたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:43:03 GMT)
Geometry of the Space of Partitioned Networks: A Unified Theoretical and Computational Framework [3.7]
ネットワークの空間」は、従来の統計ツールでは適切に記述できない複雑な構造を持つ。本稿では,グラフやハイパーグラフ,あるいはノードが分類クラスに分割されたグラフなどの一般化されたネットワーク構造をモデル化するための測度理論形式について紹介する。我々は、我々の計量が非負曲率のアレクサンドロフ空間であることを示し、この構造を利用して、幾何データ解析タスクで一般的に生じる特定の関数の勾配を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:58:37 GMT)
Responsible Blockchain: STEADI Principles and the Actor-Network Theory-based Development Methodology (ANT-RDM) [3.7]
本稿では,ブロックチェーン技術に関する課題と議論を包括的に分析する。スケーラビリティ、セキュリティ、プライバシ、相互運用性といった技術的な課題と、ビジネスや採用の課題を特定します。ブロックチェーン開発の責任は、これらの課題を克服し、大量導入を達成するための鍵である、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:14:58 GMT)
Continual Domain Incremental Learning for Privacy-aware Digital Pathology [3.7]
連続学習(CL)技術は、分散シフト条件で新しいデータを学習する際の過去のデータ忘れを減らすことを目的としている。我々は、過去のデータを格納し、新しいデータで潜在リプレイを行うために、ジェネレーティブ潜在リプレイベースのCL(GLRCL)アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:21:54 GMT)
AMNS: Attention-Weighted Selective Mask and Noise Label Suppression for Text-to-Image Person Retrieval [3.6]
画像品質の低下と誤ラベルのため、画像テキストペアに相関性や偽相関性の問題が発生する。本稿では,新しいノイズラベル抑制手法を提案し,ランダムマスクによって生じる問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:08:01 GMT)
Inhomogeneous illumination image enhancement under ex-tremely low visibility condition [3.5]
濃霧を通した画像は、物体の検出や認識の曖昧化といったアプリケーションに不可欠な視覚情報を欠いているため、従来の画像処理手法を妨げている。本稿では,構造微分・積分フィルタ(F)に基づく背景照明を適応的にフィルタし,信号情報のみを向上させる手法を提案する。提案手法は, 極めて低視認性条件下で信号の明瞭度を著しく向上し, 既存の技術よりも優れており, 深部霧画像への応用に大きく貢献することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:32:32 GMT)
Unlocking the Use of Raw Multispectral Earth Observation Imagery for Onboard Artificial Intelligence [3.4]
本研究は,ターゲットイベントの検出のためのデータセット作成を自動化する新しい手法を提案する。提案手法は、まず、空間帯域登録とジオレファレンスからなるパイプラインを適用することにより、生データを処理する。 Level-1C製品上で、イベント固有の最先端アルゴリズムを活用することで、ターゲットイベントを検出する。本研究では,温熱ホットスポットを含むSentinel-2生データの最初のデータセットであるTHRawS (Thermal Hotspots in Raw Sentinel-2 data) を実現するために提案手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:04:28 GMT)
A Bayesian framework for active object recognition, pose estimation and shape transfer learning through touch [3.4]
構造化されていない環境では、ロボットは既知のオブジェクトと新しいオブジェクトの両方に遭遇することができる。本研究では,粒子フィルタ (PF) とガウス過程暗黙曲面 (GPIS) を統一ベイズ的枠組みに結合する。このフレームワークは、既知のオブジェクトと新しいオブジェクトを区別し、オブジェクト認識を行い、既知のオブジェクトを推定し、未知のオブジェクトの形状を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:35:30 GMT)
Adversarial Score Distillation: When score distillation meets GAN [3.3]
既存のスコア蒸留をWGAN(Wasserstein Generative Adversarial Network)パラダイムで解読する。 WGANのパラダイムでは、既存のスコア蒸留は固定された準最適判別器を使うか、不完全判別器の最適化を行うかのいずれかである。本稿では、最適な判別器を維持し、完全な最適化目標を用いて更新するASD(Adversarial Score Distillation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:34:24 GMT)
Multi-scale Cycle Tracking in Dynamic Planar Graphs [3.1]
粒状材料中の2次元力ネットワークの周期を解析するためのネスト追跡フレームワークを提案する。我々のアプローチは、2Dドメインを力ネットワークのサイクルによって境界付けられたセグメントに分割することでサイクル階層を計算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:05:31 GMT)
Knowing When to Ask -- Bridging Large Language Models and Data [3.1]
大規模言語モデル(LLM)は、数値および統計データやその他のタイムリーな事実を含むクエリに応答するときに、事実的に誤った情報を生成する傾向がある。本稿では,LLMをData Commonsに統合することで,LCMの精度を高める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:51:21 GMT)
State-of-the-art review and synthesis: A requirement-based roadmap for standardized predictive maintenance automation using digital twin technologies [3.1]
最近のデジタル技術は予測保守(PMx)を普及させたしかし、PMxは、説明可能性の低さ、データ駆動手法のサンプル非効率性、物理学に基づく手法の複雑さ、知識に基づく手法の限定的な一般化可能性や拡張性など、多くの制限に直面し続けている。本稿では,これらの課題に対処するためにDigital Twins(DT)を活用し,大規模なPMxの自動化を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:20:25 GMT)
Neural Integral Equations [3.1]
IEソルバを用いたデータから未知の積分演算子を学習する手法を提案する。また,注意神経積分方程式(ANIE, Attentional Neural Integral Equations)も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:18:35 GMT)
ZNorm: Z-Score Gradient Normalization for Deep Neural Networks [3.0]
Z-Score Normalization for Gradient Descent (ZNorm) は、学習の加速とモデル性能の向上のために勾配のみを調整する革新的な技術である。 ZNormは、全体的な勾配を正規化し、層をまたいだ一貫した勾配スケーリングを提供し、これにより、消滅と爆発する勾配のリスクを低減する。医用画像の応用において、ZNormは腫瘍予測とセグメンテーション性能を改善し、その実用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:06:31 GMT)
Check-Eval: A Checklist-based Approach for Evaluating Text Quality [3.0]
textscCheck-Evalは、参照なしと参照依存の両方の評価方法として使用できる。 textscCheck-Evalは、既存のメトリクスと比較して、人間の判断と高い相関性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:08:29 GMT)
vTrain: A Simulation Framework for Evaluating Cost-effective and Compute-optimal Large Language Model Training [3.0]
本稿では, プロファイリング駆動型シミュレータvTrainについて, 効率的かつ費用対効果の高いトレーニングシステム構成を決定する。いくつかのケーススタディ、例えば最適な訓練並列化戦略を効果的に評価することで、vTrainの実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:16:28 GMT)
Connecting Concept Convexity and Human-Machine Alignment in Deep Neural Networks [3.0]
ニューラルネットワークと人間の認知プロセスの整合性を理解することは、より解釈可能で信頼性の高いAIシステムを開発するための重要なステップである。認知タスクにおける人間との類似関係を反映した2つの次元の相関関係を同定する。これは、人間と機械のアライメント間の関係の凸性を理解するための第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:32:16 GMT)
Formative Study for AI-assisted Data Visualization [3.0]
この研究は、発生した特定の可視化問題を特定し、分類することを目的としている。ツール開発はまだ実施されていないが、この発見は欠陥のあるデータを扱うためのAI視覚化ツールの強化を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:20:28 GMT)
Personalized Federated Learning Techniques: Empirical Analysis [3.0]
我々は、様々なデータセットとデータ分割にまたがる10の卓越したpFL手法を実証的に評価し、その性能に有意な違いが判明した。本研究は,pFLのスケーリングにおける通信効率の重要な役割を強調し,実際の展開における資源利用にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:16:28 GMT)
Image Similarity using An Ensemble of Context-Sensitive Models [2.9]
ラベル付きデータに基づく画像類似性モデルの構築と比較に,より直感的なアプローチを提案する。画像空間(R,A,B)におけるスパースサンプリングの課題と,文脈に基づくデータを用いたモデルにおけるバイアスに対処する。実験の結果,構築したアンサンブルモデルは,最高の文脈依存モデルよりも5%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:33:37 GMT)
Few-Shot Learning: Expanding ID Cards Presentation Attack Detection to Unknown ID Countries [2.9]
本稿では,遠隔検証システムに配備されたIDカードの提示攻撃を検出するためのFew-shot Learningアプローチを提案する。本研究は,アルゼンチンやコスタリカなどの新しいIDカード国における,原型ネットワークをベースラインとして,スペインやチリの文書にまたがるパフォーマンスを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:05:00 GMT)
Towards Understanding Human Emotional Fluctuations with Sparse Check-In Data [2.9]
データスパシティは、さまざまなドメインにわたるAIツールのパワーを制限する重要な課題である。本稿では,ユーザ中心のフィードバックに基づく学習を統合する新しい確率的フレームワークを提案する。 64のオプションの中で、ユーザの状態を6割の精度で予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:00:33 GMT)
AssistTaxi: A Comprehensive Dataset for Taxiway Analysis and Autonomous Operations [2.8]
AssistTaxiは、滑走路とタクシーウェイの分析のための画像のコレクションである新しいデータセットである。 AssistTaxiの重要性は、自動運転事業を前進させる可能性にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:40:54 GMT)
SAMM: Sharded Automated Market Maker [2.7]
Automated Market Makers(AMM)は、ブロックチェーン上で動作するスマートコントラクト(ステートフルプログラム)である。我々は複数のシャードからなるAMMであるSAMMについて述べる。全てのシャードは同じチェーン上で実行されているAMMであるが、それらの独立性は並列実行を可能にする。流動性プロバイダは、すべてのシャード間で流動性をバランスさせ、不安定化攻撃を克服し、取引は均等に分散している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:08:49 GMT)
Superior Computer Chess with Model Predictive Control, Reinforcement Learning, and Rollout [2.7]
移動選択のための新しいアーキテクチャを導入し、利用可能なチェスエンジンをコンポーネントとして使用する。 1基のエンジンは値空間MPC/RLスキームの近似における位置評価を提供するのに使われ、もう1基のエンジンは名目上の反対として使用される。我々のアーキテクチャは位置評価エンジンの性能を大幅に改善することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:05:45 GMT)
Multi-Scale Denoising in the Feature Space for Low-Light Instance Segmentation [2.6]
低照度画像のインスタンスセグメンテーションはほとんど探索されていない。提案手法は特徴抽出器に重み付けされた非局所ブロック(wNLB)を実装する。実世界の騒音特性に対するネットワークの適応性を高めるため,各層に学習可能な重みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:50:11 GMT)
Advancing Topic Segmentation of Broadcasted Speech with Multilingual Semantic Embeddings [2.6]
セマンティック音声エンコーダを用いたトピックセグメンテーションのためのエンドツーエンドスキームを提案する。そこで本研究では,1000時間の公開録音を特徴とするデータセットを用いて,音声ニューストピックセグメンテーションのための新しいベンチマークを提案する。この結果から,従来のパイプライン方式では英語のP_k$スコアが0.2431であるのに対して,エンドツーエンドモデルは競争力のあるP_k$スコアが0.2564であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:24:36 GMT)
From LIMA to DeepLIMA: following a new path of interoperability [2.6]
本稿では,LIMAフレームワークのアーキテクチャと,深層ニューラルネットワークに基づく新たなテキスト解析モジュールの追加による最近の進化について述べる。モデルは、Universal Dependencies 2.5 corpora、WikiNer corpora、CoNLL-03データセットで60以上の言語でトレーニングされた。ユビキタスなディープラーニング自然言語処理モデルの統合と標準アノテーション付きコレクションの使用は、相互運用性の新たなパスと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:26:12 GMT)
A study on Deep Convolutional Neural Networks, Transfer Learning and Ensemble Model for Breast Cancer Detection [2.6]
本研究は、乳がん検出におけるオリジナルのCNN、転写学習、アンサンブルモデルを含むD-CNNの性能を比較した。アンサンブルモデルは、乳がんの検出と分類において99.94%の最も高い検出と分類の精度を提供する。 CNNを用いた乳癌の検出と分類の精度は,CNNモデルが乳癌の診断に有効であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:58:21 GMT)
Data-efficient and Interpretable Inverse Materials Design using a Disentangled Variational Autoencoder [2.6]
逆材料設計は、新しい物質発見の加速に成功している。多くの逆材料設計法では、教材表現のコンパクトな記述を提供するために潜在空間を学習する教師なし学習を用いる。本稿では,不整合変分オートエンコーダをベースとした半教師付き学習手法を提案し,特徴,潜伏変数,対象特性の確率的関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:21:13 GMT)
SoK: Evaluating 5G Protocols Against Legacy and Emerging Privacy and Security Attacks [2.6]
我々は、5G以前のネットワークにおける既存のプライバシとセキュリティ攻撃を調査し、これらの攻撃に繋がる弱点を分析した。我々は,新しいリリース19までの5Gのセキュリティ特性について検討し,特定した5G前攻撃に対する5Gの緩和機構について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:30:37 GMT)
Imaginary-time Mpemba effect in quantum many-body systems [2.5]
量子多体系における仮想時間緩和力学におけるMpemba効果の新たな現象を報告する。 ITMEの出現は、量子多体系の低エネルギー励起と密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:23:13 GMT)
An Empirical Study of the Impact of Test Strategies on Online Optimization for Ensemble-Learning Defect Prediction [2.5]
我々は,最高精度アンサンブル法を選択するために,オンライン最適化手法であるBanditアルゴリズム(BA)を用いる。我々は6つの一般的な欠陥予測データセット、バッジのような4つのアンサンブル学習方法、そして、最初に正の予測モジュールをテストする(PF)3つのテスト戦略を使用した。以上の結果から, BAをPFに適用した場合, 予測精度は平均で向上し, 6つのデータセットのうち最低5つで検出された欠陥数は7%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:06:50 GMT)
SoftCVI: Contrastive variational inference with self-generated soft labels [2.5]
変分推論とマルコフ連鎖モンテカルロ法がこのタスクの主要なツールである。ソフトコントラスト変動推論(SoftCVI)を導入し、コントラスト推定フレームワークを用いて変動対象のファミリーを導出する。我々は、SoftCVIを用いて、訓練や大量発見に安定な目標を定式化することができ、他の変分アプローチよりも頻繁に優れた推論が可能であることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:46:35 GMT)
Human Motion Synthesis_ A Diffusion Approach for Motion Stitching and In-Betweening [2.5]
本研究では,現実的な人間の動きを生成するための変圧器を用いた拡散モデルを提案する。提案手法は, 中間配列の生成において高い性能を示した。本稿では,Frechet Inception Distance(FID),Diversity,Multimodalityなどの定量的指標を用いて,本手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:02:32 GMT)
Multiscale Embedding for Quantum Computing [2.5]
本稿では,従来のQM/MM埋め込みとブートストラップ埋め込みを結びつける新しいマルチスケール埋め込み方式を提案する。また,メモリ資源が制限された古典的コンピュータを用いて,拡張システム上でのBE計算を容易にする混合基底BE方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:41:59 GMT)
Physics-Inspired Deep Learning and Transferable Models for Bridge Scour Prediction [2.5]
深層学習を用いたせん断予測を橋渡しするために,せん断物理に触発されたニューラルネットワーク(SPINN)を導入する。 SPINNは物理に基づく経験的方程式をディープニューラルネットワークに統合し、サイト固有の履歴監視データを使用してトレーニングする。性能の変動にもかかわらず、SPINNは、ほとんどのケースで純粋なデータ駆動モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:07:19 GMT)
A Pervasive, Efficient and Private Future: Realizing Privacy-Preserving Machine Learning Through Hybrid Homomorphic Encryption [2.4]
プライバシ保存機械学習(PPML)手法は、MLモデルのプライバシとセキュリティリスクを軽減するために提案されている。これらの課題を克服するために、対称暗号とHEを組み合わせた現代の暗号方式が導入された。本研究は,エッジデバイス向けのリソースフレンドリなPPMLプロトコルを提案することにより,HHEをML分野に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:04:14 GMT)
Analysis of Socially Unacceptable Discourse with Zero-shot Learning [2.4]
社会的に受け入れられない談話(SUD)の分析は、オンラインのポジティブな環境を維持するために不可欠である。本研究では、事前学習したトランスフォーマーモデルとプロンプト技術を活用して、SUDの検出と特徴付けのためのエンタテインメントベースのゼロショットテキスト分類(unsupervised method)の有効性について検討する。以上の結果から,これらのモデルがデータの発見に有効であることを示すとともに,ラベル付きデータセットを生成して,過激主義的物語の分析と評価を行う上で,このアプローチの有望な性質を明らかにすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:32:00 GMT)
BERTScoreVisualizer: A Web Tool for Understanding Simplified Text Evaluation with BERTScore [2.4]
BERTScoreメトリックは、テキストの単純化システムを評価するために一般的に使用される。現在のメトリックの実装では、メトリックが生成できるすべての情報を完全に可視化することができません。 BERTScoreVisualizerは、正確さ、リコール、F1スコアを報告し、トークン間のマッチングを視覚化するWebアプリケーションです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:15:50 GMT)
D3-GNN: Dynamic Distributed Dataflow for Streaming Graph Neural Networks [2.3]
ストリーミンググラフ上のグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルには、その動的状態を継続的にキャプチャするアルゴリズム上の課題が伴う。 D3-GNNは、オンラインクエリ設定下でリアルタイムグラフ更新を処理するように設計された、最初の分散並列型ストリーミングGNNシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:00:43 GMT)
The Competition Complexity of Prophet Inequalities with Correlations [2.3]
我々は,資源増強の枠組みを通じて,預言不平等問題の研究を開始する。私たちのゴールは、オンラインで必要となる追加の報酬の数を決定し、元のインスタンスの最大値を近似することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:11:37 GMT)
HybridFC: A Hybrid Fact-Checking Approach for Knowledge Graphs [2.3]
知識グラフにおけるアサーションの正確性を予測することを目的としたファクトチェック手法を検討する。ファクトチェックアプローチの既存カテゴリの多様性を活用するハイブリッドアプローチとして,HybridFCを提案する。我々の手法は、FactBenchデータセットの受信者動作特性曲線の下での領域において、芸術の状態を0.14から0.27で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:55:00 GMT)
Development and Benchmarking of Multilingual Code Clone Detector [2.3]
多言語コードクローン検出器は、ターゲット言語のみの構文情報を提供することで、新しい言語のサポートを追加しやすくする。 ANTLR生成に基づく多言語コードブロック抽出法を提案し、多言語コードクローン検出器(MSCCD)を実装した。最先端の10の検出器と比較して、MSCCDは平均レベルで動作し、さらに多くの言語をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:08:33 GMT)
Uncertainty Quantification in Seismic Inversion Through Integrated Importance Sampling and Ensemble Methods [2.3]
ディープラーニングベースの地震インバージョンでは、データノイズ、ニューラルネットワークの設計とトレーニング、固有のデータ制限など、さまざまなソースから不確実性が発生する。本研究では, アンサンブル法と重要サンプリングを組み合わせた地震インバージョンにおける不確実性定量化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:53:12 GMT)
Deep Learning for Koopman Operator Estimation in Idealized Atmospheric Dynamics [2.2]
ディープラーニングは、気象予報に革命をもたらしており、新しいデータ駆動モデルは、中期予測のための運用物理モデルと同等の精度を達成している。これらのモデルは解釈可能性に欠けることが多く、基礎となる力学を理解するのが難しく、説明が難しい。本稿では、データ駆動モデルの透明性を高めるために、複雑な非線形力学の線形表現を提供するクープマン作用素を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:56:54 GMT)
Learning force laws in many-body systems [2.2]
我々は、機械学習モデルが、ほこりっぽいプラズマの力の法則を推測する方法を示す。このモデルは固有対称性、非恒等粒子を考慮し、正確な精度で粒子間の効果的な非相互力を学ぶ。実験データから新しい物理を識別する能力は、MLを利用したアプローチが、多体システムにおける新しい科学的発見経路をどのように導くかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:35:36 GMT)
On Applying Bandit Algorithm to Fault Localization Techniques [2.2]
開発者は利用可能なものから高性能なフォールトローカライゼーション(FL)テクニックを選択する必要がある。従来の手法では、1つのFL技術のみを選択して高い性能を達成することが期待されている。本稿では,デバッグ作業中のFL手法を動的に選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:15:32 GMT)
Surrogate uncertainty estimation for your time series forecasting black-box: learn when to trust [2.0]
本研究では不確実性推定手法を紹介する。妥当な不確実性推定を伴うベース回帰モデルを強化する。各種時系列予測データを用いて, 代理モデルに基づく手法により, 精度の高い信頼区間が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:48:02 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） (Tue, 10 Sep 2024 09:22:26 GMT)
Interactive 3D Segmentation for Primary Gross Tumor Volume in Oropharyngeal Cancer [2.0]
我々は最先端のアルゴリズムを実装し、新しい2段階のインタラクティブ・クリック・リファインメント・フレームワークを提案する。 2S-ICRフレームワークは、ユーザインタラクションのないDiceの類似係数0.713$pm$0.152と、5つのインタラクション後の0.824$pm$0.099を達成し、どちらの場合も既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:58:21 GMT)
Prompt2Fashion: An automatically generated fashion dataset [1.9]
生成モデルを利用して、ユーザが指示するさまざまな機会、スタイル、身体タイプに合わせて、ファッションイメージデータセットを自動構築する。我々は、異なるLarge Language Models(LLMs)を使用し、高度な美的品質、詳細、専門家と非専門家の双方の要求に関連のあるパーソナライズされた衣装を提供するための戦略を推進します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:48:05 GMT)
Macro Ethics Principles for Responsible AI Systems: Taxonomy and Future Directions [1.9]
我々は、AIで運用可能な21の規範的倫理原則の分類法を開発する。我々は、この分類が、責任あるAIシステムの能力の推論に規範的倫理原則を取り入れるための方法論の開発を促進することを想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:44:36 GMT)
Duality via Sequential Quantum Circuit in the Topological Holography Formalism [1.9]
位相ホログラフィ形式における双対性は, 上界に逐次量子回路を適用して実現可能であることを示す。その結果、双対写像の前後のハミルトニアンは対応する対称性セクターで全く同じスペクトルを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:05:40 GMT)
Deeper-PINNs: Element-wise Multiplication Based Physics-informed Neural Networks [1.9]
PINNの問題を解くために,より深い物理インフォームドニューラルネットワーク(Deeper-PINN)を提案する。提案手法は様々なベンチマークで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:04:17 GMT)
Tradeoff relations in open quantum dynamics via Robertson, Maccone-Pati, and Robertson-Schrödinger uncertainty relations [1.7]
我々は、量子連続測定の時間進化を系と場の時間進化にマッピングするスケールした連続行列積状態表現を導出する。我々はマッコーネ・パティの不確実性関係を熱力学的不確実性関係と量子速度制限の導出とみなす。また、ロバートソン・シュリンガーの不確実性も考慮し、ロバートソンの不確実性関係を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:10:46 GMT)
Hierarchical Multi-Label Classification with Missing Information for Benthic Habitat Imagery [1.6]
複数のレベルのアノテーション情報が存在するシナリオでHMLトレーニングを行う能力を示す。その結果,局所的・局所的なベントニック・サイエンス・プロジェクトで典型的な,より小さなワンホット・イメージ・ラベル・データセットを使用する場合,イメージネット上で事前学習したドメイン内ベントニック・データの大規模な収集に対して,自己スーパービジョンで事前学習したモデルの方が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:15:01 GMT)
What happens to diffusion model likelihood when your model is conditional? [1.6]
拡散モデル(DM)は、ランダムサンプルを反復的に識別して高品質なデータを生成する。 DMは非条件DMのランク付けやドメイン外の分類に使われてきた。条件付きタスクにDMを適用すると、不整合が明らかになり、DMの特性が不明であるという主張が強まる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:42:58 GMT)
Modelling Global Trade with Optimal Transport [1.6]
最適なトランスポートとディープニューラルネットワークを使用して、データから時間依存のコスト関数を学習する。我々は、世界の南部が、ウクライナの小麦市場への影響で戦争から不釣り合いに苦しんだことを示している。また、中国との自由貿易協定や貿易紛争の影響も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:31:03 GMT)
SwiftBrush: One-Step Text-to-Image Diffusion Model with Variational Score Distillation [1.6]
テキストと画像の拡散モデルは、しばしば遅い反復的なサンプリングプロセスに悩まされる。我々は$textbfSwiftBrush$という新しいイメージフリー蒸留方式を提案する。 SwiftBrushは、COCO-30Kベンチマークで、$textbf16.67$のFIDスコアと$textbf0.29$のCLIPスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:53:55 GMT)
The Impact of Defect (Re) Prediction on Software Testing [1.6]
クロスプロジェクト欠陥予測(CPDP)は、同じプロジェクトから過去のデータが入手できない可能性があるため、外部プロジェクトからのデータを使用することを目的としている。 Bandit Algorithm(BA)に基づくアプローチは、これまで最も適切な学習プロジェクトを選択するために提案されてきた。本研究の目的は,特に早期試験において,見渡す欠陥を減らすため,BA法を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:55:05 GMT)
In Flight Boresight Rectification for Lightweight Airborne Pushbroom Imaging Spectrometry [1.6]
多くのハイパースペクトルセンサーはリニアアレイまたは「プッシュ・ブルーム」走査設計を使用している。本稿では,「プッシュブルーム」ハイパースペクトルセンサのタイポイント抽出とカメラキャリブレーション手法を提案する。提案手法により,ハイパースペクトルカメラを用いた空飛ぶシステムの自動校正が可能であることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:55:47 GMT)
Extending Explainable Ensemble Trees (E2Tree) to regression contexts [1.5]
E2Treeは、ランダムな森林を説明するための新しい方法論である。これは、応答に対する予測変数の影響を考慮に入れている。また、計算と異種性尺度の使用を通じて、予測変数間の関連性も説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:42:55 GMT)
PPMamba: A Pyramid Pooling Local Auxiliary SSM-Based Model for Remote Sensing Image Semantic Segmentation [1.5]
本稿では,CNN と Mamba を統合し,セマンティックセグメンテーションタスクを実現する新しいネットワークである Pyramid Pooling Mamba (PPMamba) を提案する。 PPMambaは最先端のモデルに比べて競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:08:50 GMT)
Learning local and semi-local density functionals from exact exchange-correlation potentials and energies [1.5]
正確な交換相関関数(XC)の発見は、密度汎関数理論(DFT)における決定的課題である。我々は,XC関数の正確な密度,XCエネルギー,XCポテンシャルを利用して,XC関数を学習するためのデータ駆動経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:26:37 GMT)
A Practical Gated Recurrent Transformer Network Incorporating Multiple Fusions for Video Denoising [1.5]
State-of-the-art(SOTA)ビデオ復調法では,複数フレーム同時復調機構を採用している。本稿では,単一フレーム遅延のみでSOTA性能を実現するマルチフュージョンゲート・リカレント・トランスフォーマネットワーク(GRTN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:55:53 GMT)
Exploring syntactic information in sentence embeddings through multilingual subject-verb agreement [1.4]
我々は,特定の特性を持つ大規模でキュレートされた合成データを開発するためのアプローチを採っている。我々は、ブラックバード言語行列(Blackbird Language Matrices)と呼ばれる新しい複数選択タスクとデータセットを使用して、特定の文法構造現象に焦点を当てる。多言語テキストを一貫した方法で訓練したにもかかわらず、多言語事前学習言語モデルには言語固有の違いがあることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:58:55 GMT)
Exploring Italian sentence embeddings properties through multi-tasking [1.4]
本研究では,事前学習言語モデルを用いて構築された文表現が,特定の構文情報や意味情報をエンコードする方法について検討する。本研究では,タスクに関連する情報を含む表現や,BLMタスクに埋め込まれた文の圧縮を,2段階のアーキテクチャで個別にモデル化する。文構造 -- フレーズ/チャンクのシーケンスとチャンクプロパティがタスク間で共有できることを期待していましたが、パフォーマンスとエラー分析は、異なるタスクの手がかりが、文の埋め込みにおいて異なる方法でエンコードされていることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:22:18 GMT)
Effect of Clinical History on Predictive Model Performance for Renal Complications of Diabetes [1.4]
糖尿病は糖尿病性腎症の発症リスクが高いという特徴を持つ慢性疾患である。このような合併症やその悪化のリスクを高める個人を早期に同定することは、適切な治療方針を設定する上で非常に重要である。糖尿病患者に対する臨床関連糸球体濾過率(eGFR)閾値の交差を予測・予測するロジスティック回帰モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:27:00 GMT)
DA-MoE: Towards Dynamic Expert Allocation for Mixture-of-Experts Models [1.4]
そこで本稿では,DA-MoEモデルに対して,有効トークン重要度に基づく可変数のエキスパートを動的に割り当てる手法を提案する。提案手法は,最新のトランスフォーマーベースのMoEモデルをGLUEベンチマークで一貫した性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:36:15 GMT)
How Redundant Is the Transformer Stack in Speech Representation Models? [1.4]
自己教師付き音声表現モデルは、音声認識、話者識別、感情検出など様々なタスクにおいて顕著な性能を示した。近年, 変圧器モデルの研究により, 層間に高い冗長性と, 重要な刈り取りの可能性が確認されている。後処理を必要とせず,変換器を用いた音声表現モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:00:24 GMT)
Greedy Perspectives: Multi-Drone View Planning for Collaborative Perception in Cluttered Environments [1.3]
我々は,グループを撮影する目的を意識したマルチロボット・マルチアクター・ビュー・プランナーを開発した。コンフォーメーションプランナーと比較して、連続プランナーは3つのシナリオで俳優を撮影する際の14%のビュー報酬を生成する。また、ロボット間衝突の制約を伴わずに連続的な計画を行う場合、ほぼ同一のビュー報酬も観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 04:00:54 GMT)
Discovering Dynamic Symbolic Policies with Genetic Programming [1.3]
本稿では,解釈可能性と透明性を提供する高パフォーマンスな象徴的政策を進化させる手法を提案する。遺伝的プログラミングに最適化されたメモリを用いた動的シンボルポリシーについて考察する。この結果から, 動的シンボルポリシは, 様々な制御タスクにおけるブラックボックスポリシと比較できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:49:17 GMT)
Label-free Monitoring of Self-Supervised Learning Progress [1.2]
自己教師付き学習(SSL)は、階層化されていないデータを利用してハイレベルな埋め込み空間を学習する効果的な方法である。本研究では,非競合データの埋め込みに適用可能ないくつかの評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:04:10 GMT)
A Short Information-Theoretic Analysis of Linear Auto-Regressive Learning [1.2]
線形自己回帰モデルにおけるガウス最大極大推定器の整合性に関する短い情報理論的証明を与える。我々の証明はパラメータ回復のためのほぼ最適な非漸近速度をもたらし、有限仮説クラスの場合の安定性の呼び出しなしに機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:42:22 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） (Tue, 10 Sep 2024 15:34:36 GMT)
Ultrafast vision perception by neuromorphic optical flow [1.2]
3次元ニューロモルフィック光フロー法は,外的運動特徴を直接ハードウェアに埋め込む。実演では,視覚的なデータ処理時間を平均0.3秒短縮する。ニューロモルフィック光フローアルゴリズムの柔軟性は、既存のアルゴリズムとのシームレスな統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:59:32 GMT)
Dialogue You Can Trust: Human and AI Perspectives on Generated Conversations [1.2]
本研究では,対話シナリオにおける人間とAIアセスメントの比較パフォーマンスについて検討する。実験1では,コヒーレンス,イノベーション,具体性,ゴールコントリビューションに関する多人数会話を評価した。実験2では,ダイアドダイアログに着目し,コモンセンス・コントラディクション,不正確なファクト,冗長性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:33:46 GMT)
Configuration Interaction Guided Sampling with Interpretable Restricted Boltzmann Machine [1.2]
本研究では,制限ボルツマンマシン (RBM) を用いたデータ駆動型手法を提案し,構成空間におけるシュリンガー方程式の解法を提案する。この革新的なデータ駆動型アプローチは、量子化学の有望なツールを提供し、複雑なシステムの効率性と理解を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:42:10 GMT)
Confident Teacher, Confident Student? A Novel User Study Design for Investigating the Didactic Potential of Explanations and their Impact on Uncertainty [1.1]
説明可能な人工知能(XAI)を用いた視覚課題における説明が人的パフォーマンスに与える影響について検討する。アノテーションの精度が向上し、AIアシストに対する不確実性が低下していることがわかりました。ユーザーは説明を示すと、モデルの予測をより頻繁に再現する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:59:50 GMT)
Error Mitigation by Restricted Evolution [1.1]
Restricted Evolution (EMRE) による新しい実行時エラー除去手法を提案する。数値シミュレーションにより、EMREは一定のサンプル複雑性を維持しつつ、確率的エラーキャンセル(PEC)の性能を上回ることを示した。 PECとEMREを特殊なケースとして含む連続的なエラー軽減プロトコルであるHybrid EMRE(HEMREs)を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:47:58 GMT)
Enhancing Temporal Understanding in Audio Question Answering for Large Audio Language Models [0.9]
大規模音声言語モデルの出現により,音声質問応答が注目されている。 LALMは一般的な音声理解では優れているが、時間的推論では限られている。本稿では,音声時間的推論におけるこれらの課題と限界について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:26:53 GMT)
Modeling Image Tone Dichotomy with the Power Function [0.9]
パワー関数に基づく画像照明モデルにおける二分法の概念を提案する。この方程式の単純さは、古典的および近代的な画像解析と処理のための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:55:09 GMT)
A Large Dataset of Spontaneous Speech with the Accent Spoken in São Paulo for Automatic Speech Recognition Evaluation [0.9]
ブラジルポルトガル語の自発音声コーパスについて紹介する。本稿では,Wav2Vec2-XLSR-53モデルとDistil-Whisperモデルを用いて,予備的な自動音声認識(ASR)結果について報告する。私たちの知る限りでは、ポルトガルのASRタスクに捧げられた最初の大規模パウリスターノアクセントによる自然発声コーパスである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:45:06 GMT)
Engineered dissipation to mitigate barren plateaus [0.8]
変分量子アルゴリズムは、雑音量子コンピュータにおける最適化問題を解くための強力なアプローチである。本稿では,各ユニタリ量子回路層にマルコフ損失を適切に組み込むことで,量子モデルのトレーニング性を回復する方法について述べる。我々は、この提案を合成的および実用的な量子化学の例でベンチマークし、その効果と異なる領域における潜在的影響を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:08:05 GMT)
An Integrated Deep-Cryogenic Temperature Sensor in CMOS Technology for Quantum Computing Applications [0.8]
超伝導(SC)薄膜の臨界電流の温度依存性に基づいて,CMOS技術におけるサブ1K温度センサを提案する。回路は1.5uWを放出し、15mK以下の環境温度で動作し、温度分解能は10mK以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:43:26 GMT)
Face Mask Removal with Region-attentive Face Inpainting [0.7]
本研究では,顔のマスク部分の復元・再構成を行う生成顔インペイント法を提案する。提案手法は,空間情報損失を軽減するため,M-CSAM (M-scale Channel-Spatial Attention Module) を含む。我々は、CelebAデータセットから5種類のマスクを組み込むことで、独自のMasked-Facesデータセットを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:10:11 GMT)
Can Large Language Models Address Open-Target Stance Detection? [0.7]
スタンス検出(SD)は、典型的には"favor"、"against"、"neutral"とラベル付けされた、ターゲットに対するテキストの位置を評価する。オープンターゲットスタンス検出(OTSD, Open-Target Stance Detection)を導入する。姿勢検出では、LLMは明示的なシナリオでは優れているが、非明示的なシナリオでは失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:57:19 GMT)
Extracting Paragraphs from LLM Token Activations [0.7]
生成的大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理のタスクに優れるが、その内部の動作はトークンレベルの予測を超えていない。本研究では,これらのモデルが段落の内容を決定する度合いについて検討し,その文脈的理解に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:33:31 GMT)
Bottleneck-based Encoder-decoder ARchitecture (BEAR) for Learning Unbiased Consumer-to-Consumer Image Representations [0.7]
本稿では,残差接続と連携して自動エンコーダ構成の知覚画像情報を符号化する,異なる画像特徴抽出機構を提案する。予備的な結果は、提案アーキテクチャが、識別される重要な課題を解決するために、我々のデータや他の画像データセットを用いてリッチな空間を学習できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:31:18 GMT)
User Preferences for Large Language Model versus Template-Based Explanations of Movie Recommendations: A Pilot Study [0.7]
大規模言語モデル(LLM)は、レコメンダシステムに対してより共鳴的な説明を生成することができる。 25名の被験者を対象にパイロット実験を行った。 LLMに基づく説明がよりリッチで魅力的なユーザエクスペリエンスを提供する可能性を示唆する予備的な研究結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:51:53 GMT)
Floquet-engineered Emergent Massive Nambu-Goldstone Modes [0.7]
我々は多体駆動システムに巨大なナムブ・ゴールドストーン準粒子を実装した。我々は, 特定の観測対象の力学から, ナムブ・ゴールドストーン・モードの存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:06:11 GMT)
Atom dimension adaptation for infinite set dictionary learning [0.7]
辞書学習における集合原子のサイズを適応的に調整する手法を提案する。提案アルゴリズムは表現誤差を低減させるだけでなく,異常検出も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:18:03 GMT)
Limit Order Book Simulation and Trade Evaluation with $K$-Nearest-Neighbor Resampling [0.6]
我々は、リミットオーダーブック(LOB)市場をシミュレートするために、$K$-NNリサンプリングをどのように利用できるかを示す。また,我々のアルゴリズムは,清算戦略の限界オーダーのサイズをキャリブレーションする方法も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:50:53 GMT)
Frequency principle for quantum machine learning via Fourier analysis [0.6]
本稿では、主周波数範囲内の周波数を優先的に訓練するパラメータ化量子回路の周波数原理を提案する。我々の研究は、トレーニングプロセスから量子的優位性を理解するための新しい道のりを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:49:09 GMT)
Hamiltonian Lattice Formulation of Compact Maxwell-Chern-Simons Theory [0.6]
この理論を解析的に解き、連続極限の質量ギャップがよく知られた連続式と一致することを示す。この研究は、古典的および量子コンピュータにおけるマクスウェル・シェン・サイモンズ理論の将来のハミルトンに基づくシミュレーションの基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:15:14 GMT)
Mitigating the Influence of Distractor Tasks in LMs with Prior-Aware Decoding [0.6]
本稿では,複数のデータ生成プロセスを組み合わせた専門家の産物として言語モデル(LM)を解釈する理論的枠組みを提案する。本稿では, 先行認識復号法(PAD)について述べる。 44のタスクモデル組み合わせのうち41の改善が見られ、タスク完了率の中央値が40%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:39:41 GMT)
Probabilistic Spatiotemporal Modeling of Day-Ahead Wind Power Generation with Input-Warped Gaussian Processes [0.6]
私たちは、数百の風力発電所の時間スケールの日頭予測で作業しています。我々は,風力の共分散における非定常性を捉えるために,時空間入力ワープと時空間入力ワープの両方を実装した分離可能な時空カーネルを設計する。論文の後半は、テキサス州のERCOT地域の風力発電所を表す現実的で完全に校正されたデータセットを用いた詳細な事例研究に費やされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:52:40 GMT)
Cooperative dynamic polaronic picture of diamond color centers [0.6]
ポラロンはキャリアモビリティを制御でき、量子デバイスの設計にも使用できる。ここでは,超高速ポンププローブ法によるダイヤモンド結晶中の窒素空孔中心のポーラロン挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:40:39 GMT)
Unifying view of fermionic neural network quantum states: From neural network backflow to hidden fermion determinant states [0.6]
我々は、これら全てをNNBFの枠組みでキャストするフェルミオン性神経量子状態の統一的なビューを開発する。より大きい$r$の波動関数はより大きな空間にまたがり、より単純で直接的なSPOの更新はより表現力があり、よりエネルギッシュなものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:43:18 GMT)
Lightweight Multiscale Feature Fusion Super-Resolution Network Based on Two-branch Convolution and Transformer [0.6]
ディープラーニングのシングルイメージ超解像(SISR)アルゴリズムには,畳み込みニューラルネットワークとTransformerに基づく2つのモデルがある。本稿では,2方向相補的畳み込みとトランスフォーマーに基づく,軽量なマルチスケール機能融合ネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:31:37 GMT)
Concentration of quantum channels with random Kraus operators via matrix Bernstein inequality [0.5]
我々はランダムなクラウス演算子を持つ量子チャネルを生成し、典型的にはほぼツイリングな量子チャネルと量子展開器を得る。濃度現象を証明するために、行列ベルンシュタインの不等式を用いる。有界および等方的ランダムクラス演算子によって生成される超作用素の新しい非ユニタリモデルを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:55:15 GMT)
PharmacoMatch: Efficient 3D Pharmacophore Screening through Neural Subgraph Matching [0.5]
本稿では,ニューラルサブグラフマッチングに基づく新しいコントラスト学習手法であるPharmacoMatchを紹介する。以上の結果から,製薬室マッチングのランタイムが大幅に短くなり,非常に大規模なデータセットのスクリーニングに有望なスピードアップが期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:17:06 GMT)
CAMS: Convolution and Attention-Free Mamba-based Cardiac Image Segmentation [0.5]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースの自己アテンションモデルは、医療画像セグメンテーションの標準となっている。本稿では,CAMS-Netという,コンボリューションと自己意図のないマンバに基づくセマンティックネットワークを提案する。我々のモデルは,CMRおよびM&Ms-2カードセグメンテーションデータセットにおける既存の最先端CNN,自己注意,およびMambaベースの手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:12:03 GMT)
Steady-state entanglement scaling in open quantum systems: A comparison between several master equations [0.5]
本研究では, フェルミオン対数ネガティビティ (FLN) の相補区間間における分散性について検討した。我々は、非局所リンドブラッド方程式、レッドフィールド方程式、最近提案された普遍リンドブラッド方程式(ULE)の3つの異なるマスター方程式の予測を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:31:16 GMT)
Adversary Resilient Learned Bloom Filters [0.5]
本研究では,学習ブルームフィルタの強敵対モデルを定義する。我々はまた、アップタウン・ボーデガフィルタとダウンタウン・ボーデガフィルタという、学習ブルームフィルタの2つの逆のレジリエントなバージョンを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:37:43 GMT)
VE: Modeling Multivariate Time Series Correlation with Variate Embedding [0.5]
可変埋め込み(VE)パイプラインを提案し,各変数に対して一意かつ一貫した埋め込みを学習する。 VEパイプラインは、CI最終プロジェクション層を備えた任意のモデルに統合することができる。 VEパイプラインの有効性は、広く使用されている4つのデータセットに対する広範な実験を通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:49:30 GMT)
Towards Agentic AI on Particle Accelerators [0.5]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたアクセラレータ制御のための分散マルチエージェントフレームワークを構想する。本稿では,知的エージェントがハイレベルなタスクやコミュニケーションを処理し,各エージェントが個別のアクセラレーターコンポーネントを個別に制御する自己改善型分散システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:47:23 GMT)
RBoard: A Unified Platform for Reproducible and Reusable Recommender System Benchmarks [0.4]
RBoardは推奨システムのベンチマークのための新しいフレームワークである。 CTR予測やTop-Nレコメンデーションなど、さまざまなレコメンデーションタスクをベンチマークするための総合的なプラットフォームを提供する。このフレームワークは各タスク内の複数のデータセットにまたがるアルゴリズムを評価し、総合的なパフォーマンス評価の結果を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:46:10 GMT)
ExIQA: Explainable Image Quality Assessment Using Distortion Attributes [0.4]
本稿では属性学習に基づく歪み同定のための説明可能なアプローチを提案する。効率的なトレーニングのために,10万の画像からなるデータセットを生成する。提案手法はPLCCとSRCCの両方で複数のデータセットにまたがるSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:28:14 GMT)
Sam2Rad: A Segmentation Model for Medical Images with Learnable Prompts [0.4]
Sam2Rad(サム2ラッド)は、SAMとその変異体をヒトのプロンプトを使わずに、米国骨のセグメンテーションに適応するための素早い学習アプローチである。 10個のラベル付きイメージでトレーニングすることができ、自動セグメンテーションのためにSAMアーキテクチャと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:04:44 GMT)
Exploiting Uncertainty for Querying Inconsistent Description Logics Knowledge Bases [0.3]
我々は、この問題を解決するために、disPONTEと呼ばれる既存の確率論的意味論を利用する。提案手法をTRILLとBUNDLEに実装し,提案手法の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:58:07 GMT)
Visual Analytics of Performance of Quantum Computing Systems and Circuit Optimization [0.2]
本稿では,量子デバイスの性能特性の解析と量子回路最適化のための視覚解析手法について述べる。我々のアプローチは、量子デバイスの性能データにおける空間的パターンと時間的パターンを探索することを可能にする。個々の量子ビットを特徴付ける誤差特性の詳細な解析もサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:09:55 GMT)
Robust semi-parametric signal detection in particle physics with classifiers decorrelated via optimal transport [0.2]
粒子物理学において、教師付き分類器は、既知の標準模型物理学から信号モデルを分離するために用いられる。しかし、背景モデルの誤差は、信号検出手順に悪影響を及ぼす可能性がある。本稿では,予備的な信号強調処理のみを行うために,分類器の使用方法を示す。次に、実際の実験データのみを用いて、信号量の多いサンプルに対してバンプハントを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:32:21 GMT)
FrameCorr: Adaptive, Autoencoder-based Neural Compression for Video Reconstruction in Resource and Timing Constrained Network Settings [0.2]
既存のビデオ圧縮手法では、不完全データが提供されると、圧縮されたデータを復元することが困難となる。我々は、以前受信したデータを使ってフレームの欠落したセグメントを予測するディープラーニングベースのソリューションであるFrameCorrを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:20:36 GMT)
Machine Learning-Driven Open-Source Framework for Assessing QoE in Multimedia Networks [0.2]
サービスプロバイダは、ユーザの満足度を確保するために、サービスの品質とエクスペリエンスの質(QoE)の高水準を維持しなければなりません。サービス品質に対するユーザの満足度を反映したQoEは、マルチメディアサービスにとって重要な指標です。本稿では,マルチメディアネットワークにおけるQoEを客観的に評価するための機械学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:30:02 GMT)
Quantum Electrodynamics Coupled-Cluster Theory: Exploring Photon-Induced Electron Correlations [0.2]
単一励起と二重励起を併用した量子電気力学結合クラスタ法の実装に成功した。理論的基礎、アルゴリズムの詳細、数値ベンチマークについて論じ、ボゾン自由度の統合が電子基底状態をどのように変化させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:48:47 GMT)
Fine-tuning and Prompt Engineering with Cognitive Knowledge Graphs for Scholarly Knowledge Organization [0.1]
本研究は,大規模言語モデル(LLM)を用いた構造化学術知識の効果的伝達に焦点をあてる。 LLMは学術論文を分類し、その貢献を構造化され、同等の方法で記述する。我々の方法論は、LLMの知識を活用し、CKGから得られた領域の専門家が検証した学術データと補完することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:31:02 GMT)
Simulation-based Scenario Generation for Robust Hybrid AI for Autonomy [0.1]
HAMERITTはシミュレーションベースの自律ソフトウェアフレームワークである。自律的な操作と知覚推論のためのニューロシンボリックアルゴリズムのトレーニング、テスト、保証をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:00:26 GMT)
Can Agents Spontaneously Form a Society? Introducing a Novel Architecture for Generative Multi-Agents to Elicit Social Emergence [0.1]
我々は,ITCMA-Sと呼ばれる生成エージェントアーキテクチャを導入し,個々のエージェントの基本的なフレームワークと,マルチエージェント間のソーシャルインタラクションをサポートするフレームワークを紹介する。このアーキテクチャは、エージェントが社会的相互作用に有害な行動を識別し、フィルタリングし、より好ましい行動を選択するように誘導することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:39:29 GMT)
Retrieval Or Holistic Understanding? Dolce: Differentiate Our Long Context Evaluation Tasks [0.1]
長期的文脈理解には,検索と全体的理解という2つの大きな能力がある,と我々は主張する。本研究の目的は,ベンチマークのスイートから,検索に焦点を絞った全体的理解に焦点を絞った問題を自動的に識別し,各焦点内の難易度を定量的に測定することである。提案手法では,検索対象の0%から67%が検索対象であり,0%から90%が既存の44の長期文脈評価タスクに焦点を絞った総合的理解である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:48:05 GMT)
Deep kernel representations of latent space features for low-dose PET-MR imaging robust to variable dose reduction [0.1]
低線量ポジトロン放射トモグラフィ(PET)画像再構成法は、画像モダリティとしてPETを大幅に改善する可能性がある。ディープラーニングは、画像再構成問題に事前情報を組み込んで、妥協された信号から定量的に正確な画像を生成する、有望な手段を提供する。本稿では,カーネル表現を頑健に表現した深層潜伏空間の特徴を明示的にモデル化し,これまで見られなかった線量削減係数に対して頑健な性能を提供する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:57:31 GMT)
ChatGPT's Potential in Cryptography Misuse Detection: A Comparative Analysis with Static Analysis Tools [0.1]
暗号の誤用検知器は一貫性のない性能を示し殆どのデベロッパーにはアクセスできない我々はChatGPTが暗号誤用を検知できる範囲を調査し、その性能を最先端の静的解析ツールと比較した。我々の調査は主にCryptoAPI-Benchベンチマークに基づいており、ChatGPTは暗号APIの誤用を特定するのに有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:50:12 GMT)
Toward accessible comics for blind and low vision readers [0.1]
我々は,既存のコンピュータビジョンと光学的文字認識技術を用いて,漫画のストリップ画像コンテンツから接地コンテキストを構築することを提案する。我々は,文字の出現,姿勢,気分,対話など,文脈対応のパネル記述による漫画の脚本を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:59:21 GMT)
CerviXpert: A Multi-Structural Convolutional Neural Network for Predicting Cervix Type and Cervical Cell Abnormalities [0.1]
頸部癌を同定する多構造畳み込みニューラルネットワークCerviXpertを提案する。頸部がんは世界中で何百万もの女性に影響を与えており、早期に診断された場合、生存率は著しく高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 05:08:26 GMT)
When to Extract ReID Features: A Selective Approach for Improved Multiple Object Tracking [0.0]
ReID(Rettracting and matching Re-Identification)機能は、多くの最先端(SOTA)多重オブジェクト追跡(MOT)手法で使用されている。本稿では,精度,モジュール性,実装容易性を保ちながら,特徴抽出のオーバーヘッドを最小限に抑えるための選択的アプローチについて検討する。我々は、StrongSORTとDeep OC-SORTに適用することで、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:14:46 GMT)
What makes a good concept anyway ? [0.0]
概念の良さを測る尺度を提案する。医療専門家の良心判断に影響を与えると思われる要因は、1つの指標にまとめられる。我々の測定基準は、クリッペンドルフのアルファで測定されたように、専門家と50.67%の総合的な合意を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:52:29 GMT)
Well, that escalated quickly: The Single-Turn Crescendo Attack (STCA) [0.0]
本稿では,Single-Turn Crescendo Attack (STCA) と呼ばれる,大規模言語モデル(LLM)に対する新たな敵攻撃手法を提案する。ルシノビッチ、セイラム、エルダン(2024年)によって導入されたマルチターン・クレシデンド攻撃法に基づき、STCAは単一の相互作用において同様の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:53:46 GMT)
Towards few-body QCD on a quantum computer [0.0]
本稿では、レジスタとパーティクルの識別に基づいて、新たに開発されたコンパクトエンコーディングについてレビューする。我々は、アンチシンメトリゼーションと指数化アルゴリズムを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:36:55 GMT)
Towards Localizing Structural Elements: Merging Geometrical Detection with Semantic Verification in RGB-D Data [0.0]
本稿では, 壁面や地表面などの構造成分を局所化するための実時間パイプラインについて, 純三次元平面検出のための幾何計算を統合した。並列なマルチスレッドアーキテクチャを持ち、環境中で検出されたすべての平面のポーズと方程式を正確に推定し、汎視的セグメンテーション検証を用いて地図構造を形成するものをフィルタリングし、検証された構成部品のみを保持する。また、検出されたコンポーネントを統一された3次元シーングラフに(再)関連付けることで、幾何学的精度と意味的理解のギャップを埋めることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:28:09 GMT)
Towards Complete Causal Explanation with Expert Knowledge [0.0]
最大祖先グラフのマルコフ同値類を、特定のエッジマークを含むMAGのみに限定する問題について検討する。このようなマルコフ同値類の制限は、制限された本質的な祖先グラフによって一意に表される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:54:20 GMT)
Towards Building a Robust Knowledge Intensive Question Answering Model with Large Language Models [0.0]
抽出された情報におけるノイズや誤差の存在は、LLMの堅牢性に課題をもたらす。ノイズの多い外部情報によるモデル精度低下の問題に対処するため,データ拡張に基づく微調整手法を提案する。我々は既存のLCMと我々のアプローチの両方で実験を行い、その結果をGPT-4で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:11:28 GMT)
Thermalization is typical in large classical and quantum harmonic systems [0.0]
物理的に関係するランダムな二次ハミルトニアンにおける粒子エネルギーのような様々な観測対象の熱化は、大規模システムで典型的であることを証明した。また,通常のモードのごく一部しか励起されない非典型的初期条件でも熱化が生じることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:18:06 GMT)
The Weak Form Is Stronger Than You Think [0.0]
弱い形式はよく研究され、広く利用されている数学的ツールである。方程式学習、パラメータ推定、粗粒化の弱い形態の最近の進歩は、驚くほどのノイズ堅牢性、精度、計算効率をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:59:17 GMT)
Targeting the partition function of chemically disordered materials with a generative approach based on inverse variational autoencoders [0.0]
そこで本研究では,生成機械学習を用いて特性評価を行う手法を提案する。本手法では,エンコーダとデコーダの逆の役割を持つ特定の種類の変分オートエンコーダを用いる。本稿では, (U, Pu)O2混合酸化物燃料における点欠陥生成エネルギーと濃度の計算によるアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:02:27 GMT)
Table-to-Text Generation with Pretrained Diffusion Models [0.0]
拡散モデルは様々なテキスト生成タスクにまたがって最先端のパフォーマンスを実現する上で大きな可能性を示している。タスクに拡散モデルを適用し,詳細な解析を行うことにより,表から表への変換問題へのそれらの適用について検討する。この結果から,表-テキスト領域において拡散モデルが同等の結果を得ることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:36:53 GMT)
Synthetic fractional flux quanta in a ring of superconducting qubits [0.0]
マイクロ波により量子ビットリングが駆動される適切な「散乱実験」の吸収スペクトルにおいて、分数束量子がどのように読み出されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:44:45 GMT)
Symmetry generators and quantum numbers for fermionic circularly symmetric motion [0.0]
平面運動に対する3+1ディラック方程式の連続対称性のジェネレータを導出する。また、この平面ディラック問題に対するスピンと擬スピン対称性の生成元も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:18:55 GMT)
Stratospheric aerosol source inversion: Noise, variability, and uncertainty quantification [0.0]
本稿では,ベイズ近似誤差を用いた成層圏エアロゾル源インバージョンのためのフレームワークを提案する。我々はE3SM(Energy Exascale Earth System Model)を用いた特別設計地球モデルシミュレーションを活用する。データ生成、データ処理、次元削減、演算子学習、ベイズ反転のための包括的なフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:12:36 GMT)
State estimation with quantum extreme learning machines beyond the scrambling time [0.0]
我々は、多くの異なる種類の力学に対して、スクランブル時間を超えても効率的な状態推定が可能であることを示している。これらの結果は、堅牢なQELMベースの状態推定プロトコルのための有望な場所を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:00:06 GMT)
SpeechTaxi: On Multilingual Semantic Speech Classification [0.0]
SpeechTaxiは、聖書の意味音声分類のための80時間多言語データセットである。 MSEは言語間移動能力に乏しいようで、E2Eは(1)訓練で見えない言語へのゼロショット転送、(2)多言語訓練、すなわち複数の言語での共同訓練の両方でCAを著しく遅れている。我々は,言語に依存しない中間表現として,ローマ字文への書き起こしに基づく新しいCAアプローチを考案し,ネイティブなASRサポートを持たない言語に対する堅牢な解であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:56:15 GMT)
Spectral Map for Slow Collective Variables, Markovian Dynamics, and Transition State Ensembles [0.0]
本稿では,タンパク質の高次元可逆的折り畳み過程を例に,我々のフレームワークにいくつかの進歩を紹介した。スペクトルマップで学習した遅いCVは,過度な拡散に対してマルコフ限界に近づいた。座標依存拡散係数が構築された自由エネルギー景観にわずかにしか影響しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:20:36 GMT)
Sparse Attention Regression Network Based Soil Fertility Prediction With Ummaso [0.0]
主な目的は、不均一なデータ分布の影響を克服し、土壌肥育モデルの予測精度を改善することである。導入されたモデルはスパースアテンションレグレッションを使用しており、不均衡なデータセットから関連する機能を効果的に取り入れている。提案モデルでは,優れた性能指標が得られ,予測精度は98%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:21:27 GMT)
Some Results on Neural Network Stability, Consistency, and Convergence: Insights into Non-IID Data, High-Dimensional Settings, and Physics-Informed Neural Networks [0.0]
本稿では,機械学習における重要な課題,特に非IIDデータ分散条件下での課題について述べる。我々は、動的学習率の均一な安定性ネットワークに関する結果を提供する。これらの結果は,ノイズの多い環境下でのモデル行動の理解において,大きなギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:32:23 GMT)
Sine, Transient, Noise Neural Modeling of Piano Notes [0.0]
3つのサブモジュールはピアノ録音からコンポーネントを学び、ハーモニック、トランジェント、ノイズ信号を生成する。特異点から、三弦の異なる鍵と畳み込みに基づくネットワークとの結合をエミュレートする。その結果、モデルがターゲットの部分分布と一致し、スペクトルの上部のエネルギーがより多くの課題をもたらすことを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:48:18 GMT)
Simulating continuous-space systems with quantum-classical wave functions [0.0]
非相対論的相互作用量子多体系は、自然に連続空間ハミルトニアンの言葉で記述される。現在のアルゴリズムでは離散化が必要であり、通常は有限基底集合を選択し、必然的にエラーを発生させる。我々は、古典的資源と量子的資源を大域的変動アンサッツに組み合わせた、別の離散化のないアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:54:59 GMT)
Shortcuts to adiabaticity in open quantum critical systems [0.0]
量子臨界系における反断熱駆動による断熱性(STA)のショートカットについて検討する。我々は、システム密度行列が所定の軌道に従うように、ユニタリおよび非ユニタリ制御を評価する。ここでは,多体オープン量子系におけるSTAを理解する上で,カウンターダイアバティックプロトコルが重要であることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:09:07 GMT)
Shape Invariant Single and Double well Potentials under Spectral Invariance [0.0]
我々は、微分不変量を用いて、形状不変量におけるスペクトル不変量の構造を定式化する。本稿では,微分不変度を用いた形状不変度と二重井戸ポテンシャルのスペクトル不変度の構造に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:30:07 GMT)
Shadowed AHP for multi-criteria supplier selection [0.0]
様々な不確実な数値は、AHP問題における選好値を表すために一般的に用いられる。本稿では, シャドードファジィ数を用いた新しい解法を提案する。本手法は,多粒質情報を用いたサプライヤー選択問題の解法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:44:54 GMT)
Second-order nonlocal shifts of scattered wave-packets: What can be measured by Goos-Hänchen and Imbert-Fedorov effects ? [0.0]
等質材料には、グース・ファンチェンとイムベルト・フェドロフ効果が欠如していることが判明した。ウィグナー遅延時間と時間パルス幅の縮小により、ビーム幾何学に依存しない誘電関数にアクセスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:35:25 GMT)
Seam Carving as Feature Pooling in CNN [0.0]
本研究では,画像分類作業における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能プーリング手法としてのシーム彫刻の可能性について検討する。 Caltech-UCSD Birds 200-2011 データセットを用いた実験により,シーム彫刻に基づく CNN は最大プーリングを用いたモデルに比べて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:11:14 GMT)
Rovibrational Spectroscopy of Diatomic Molecules in Modified-Morse Potential using Nikiforov-Uvarov Functional Analysis [0.0]
二原子分子H2、LiH、CO、VH、CrH、CuLi、TiC、NiC、ScNに対して、放射時非依存のSchr"odinger方程式を解く。修正モースポテンシャルを考慮し、遠心項を満たすためにPekeris近似を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:42:26 GMT)
Resource theories with completely passive states and passive states as free states [0.0]
量子システムから抽出可能な作業は、いくつかの資源理論に関連付けられるリソースである。完全に受動的状態と受動的状態を自由状態として考えることにより、最大作業が単調であるような資源理論を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:25:54 GMT)
Relational Dynamics with Periodic Clocks [0.0]
古典的および量子的理論の両方において、周期時計に対して関係力学が確立できることが示される。本稿では,周期時計に対して周期的に進化するシステムを,非整合性のない周期時計に対して単調に進化させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:07:46 GMT)
Reducing Entanglement With Physically-Inspired Fermion-To-Qubit Mappings [0.0]
ab-initio電子構造シミュレーションでは、フェルミオンからクォービットへの写像はフェルミオン問題の初期符号化ステップを表す。この研究は、絡み合い要求を著しく単純化するマッピングを構築するために、物理的に着想を得た手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:39:59 GMT)
Recurrent Neural Networks for Still Images [0.0]
我々は、RNNが静止画をシーケンスとして解釈することで効果的に処理できることを論じる。本稿では、画像などの2次元入力に適した新しいRNN設計と、従来の実装よりもメモリ効率が高いBiDirectional RNN(BiRNN)のカスタムバージョンを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:07:20 GMT)
Ransomware Detection Using Machine Learning in the Linux Kernel [0.0]
Linuxベースのクラウド環境はランサムウェア攻撃の有利なターゲットになっている。本稿では,拡張バークレーパケットフィルタ(eBPF)を用いて,アクティブプロセスに関するシステムコール情報を収集し,カーネルレベルで直接データを推測する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:17:23 GMT)
Quasi-potential and drift decomposition in stochastic systems by sparse identification [0.0]
準ポテンシャルはシステムにおいて重要な概念であり、そのようなシステムの力学の長期的挙動を考慮に入れている。本稿では,準ポテンシャルを決定するために,スパース学習手法とアクション最小化手法を組み合わせる。提案手法を2次元および3次元システムで実装し,様々なタイプの潜在的景観とアトラクタを網羅する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:02:15 GMT)
Quantum mixtures of ultracold gases of neutral atoms [0.0]
3つの異なる視点で超低温気体の量子混合物について論じる。少人数者から多人数者までの多人数の話題を調査するためにどのように活用できるかを示す。最近の実験結果の選択と今後の興味深い方向性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:08:22 GMT)
Quantitative Quantum Zeno and Strong Damping Limits in Strong Topology [0.0]
無限次元開量子系に対して量子ゼノ効果とその連続的変種である強減衰を統一的に証明する。本研究は,光子損失チャネルの量子ゼノおよび強い減衰限界を収束速度に明示的に拘束できることを示すために,本研究の結果を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:53:19 GMT)
Pure kinetic inductance coupling for cQED with flux qubits [0.0]
分散結合が完全に動力学的インダクタンスによって媒介されるキュービット・リードアウトアーキテクチャを実証する。量子状態生成係数が99.7%, 励起状態が92.7%の従来のアーキテクチャに匹敵する読み出し性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:05:06 GMT)
Projected state ensemble of a generic model of many-body quantum chaos [0.0]
射影アンサンブルは部分系$A$の量子状態の研究に基づいている。最近の研究では、カオス量子系の熱化に関するより洗練された尺度が、投影されたアンサンブルの量子状態設計への収束に基づいて定義されることが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:12:53 GMT)
Probabilistic energy forecasting through quantile regression in reproducing kernel Hilbert spaces [0.0]
本研究では、エネルギー予測のために、カーネル量子レグレッション(カーネル量子レグレッション)として知られる、エンフレ生成カーネルヒルベルト空間(RKHS)に基づく非パラメトリック手法について検討する。実験では信頼性とシャープさを実証し,最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:36:07 GMT)
PingPong: A Benchmark for Role-Playing Language Models with User Emulation and Multi-Model Evaluation [0.0]
本稿では,言語モデルのロールプレイング能力を評価するための新しいベンチマークを提案する。このフレームワークは、特定のキャラクターロールを仮定するプレイヤーモデル、ユーザの振る舞いをシミュレートするインタクタモデル、会話の品質を評価する判断モデルという3つの主要コンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:00:44 GMT)
Photoactivation of color centers induced by laser irradiation in ion-implanted diamond [0.0]
ダイヤモンド中のスプリット空白の色中心は、フォトニック量子技術の実装に有望なプラットフォームである。技術の取り込みには、局所化された個々の光子エミッタの制御された大規模生産のための信頼性の高い方法が必要とされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:29:18 GMT)
Overcoming Uncertain Incompleteness for Robust Multimodal Sequential Diagnosis Prediction via Knowledge Distillation and Random Data Erasing [0.0]
我々は、不完全なデータの下で、不確実なモダリティ表現の優位性を扱うために、コード中心の診断で設計されたNECHOを修正した。我々は,NECHOを教師と学生の両方に応用して,体系的な知識蒸留を開発する。また,教師の訓練と蒸留の双方において,シーケンス内の個々のデータ点のランダム消去を利用して,来訪情報を欠くシナリオを軽々しくシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:43:47 GMT)
Optical Gottesman-Kitaev-Preskill Qubit Generation via Approximate Squeezed Schrödinger Cat State Breeding [0.0]
Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 量子ビットは、異常な誤り訂正能力で知られており、量子コンピューティングにおいて非常に解明されている。未検出モードにおける所望の状態を隠蔽する光子数分解検出器を用いて、絡み合った真空モードの一部を計測する計測に基づく手法が、その最小限のリソース要求により光GKP量子ビット生成の候補として浮上している。一般化された光子サブトラクションによって生成された近似的なシュレッショルドシュリンガー猫状態の育種法は、単一の高い確率ホモダイン測定で2つの光子数解決測定を補足することでこの問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:57:47 GMT)
On the transition from quantum decoherence to thermal dynamics in natural conditions [0.0]
波動関数の崩壊、古典運動、散逸、平衡、純粋量子力学から自然状態への遷移を説明する単一のメカニズムが提案されている。ボルツマンの等確率仮定は、非相対論的観測者の結果を比較する場合にのみ有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:21:43 GMT)
Observation of magnon bound states in the long-range, anisotropic Heisenberg model [0.0]
フロッケエンジニアリングは、新しいハミルトン派を実現するための多用途ツールである。我々は、捕捉されたイオン量子シミュレータにおいて、チューニング可能な相互作用を持つ長距離異方性ハイゼンベルクモデルを実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:14:37 GMT)
Nonlinear Unknown Input Observability and Unknown Input Reconstruction: The General Analytical Solution [0.0]
ダイナミクスが未知の入力によって駆動される場合、状態の可観測性を自動的にチェックする一般的な分析基準は存在しない。本稿では、この基本問題の一般的な解析解を提供し、しばしば未知の入力可観測問題と呼ばれる。視覚・慣性センサー融合の枠組みにおける非線形システムの可観測性について検討し,新しいアルゴリズムの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:09:25 GMT)
Noisy Early Stopping for Noisy Labels [0.0]
ノイズラベルで汚染されたデータセット上のニューラルネットワーク分類器のトレーニングは、オーバーフィッティングのリスクを著しく高める。本研究は、多くの典型的な学習環境において、効果的な早期停止にはノイズフリーの検証セットは必要ないことを証明している。代わりに、ノイズの多いデータセットで、ノイズの多いトレーニングセットと同じ分布から引き出された精度を監視することで、ほぼ最適結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:15:03 GMT)
NOVI : Chatbot System for University Novice with BERT and LLMs [0.0]
NOVIは、大学生活に適応する際の大学新入生の困難を軽減するためのGPT-4oに基づくシステムである。 NOVIのパフォーマンスはBLEUスコア、Perplexityスコア、ROUGE-1スコア、ROUGE-2スコア、ROUGE-Lスコア、METEORスコアで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:43:26 GMT)
NLP4PBM: A Systematic Review on Process Extraction using Natural Language Processing with Rule-based, Machine and Deep Learning Methods [0.0]
本稿では,自然言語処理(NLP)を用いたテキスト記述の構造化プロセスへの変換という,自動プロセス抽出の分野を概観する。機械学習 (ML) / ディープラーニング (DL) メソッドが NLP コンポーネントにますます利用されていることが分かりました。いくつかのケースでは、プロセス抽出に対する適合性から選択され、その結果、古典的なルールベースの手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:16:02 GMT)
Multi-Margin Cosine Loss: Proposal and Application in Recommender Systems [0.0]
協調フィルタリングに基づくディープラーニング技術は、その素直な性質から人気を取り戻している。これらのシステムは、相互作用モジュール、損失関数、ネガティブサンプリング戦略の3つの主要コンポーネントから構成される。提案したMulti-Margin Cosine Loss (MMCL)は、負のサンプルに対して複数のマージンと様々な重みを導入することで、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:37:00 GMT)
Mpox Narrative on Instagram: A Labeled Multilingual Dataset of Instagram Posts on Mpox for Sentiment, Hate Speech, and Anxiety Analysis [0.0]
WHOは、世界保健機関(WHO)の国際的懸念の公衆衛生非常事態を宣言している。ソーシャルメディアのマイニングに関する以前の研究は、mpoxのアウトブレイクに関するInstagram投稿のデータセットの開発に重点を置いていなかった。本稿では,2022年7月23日から2024年9月5日までに発行されたmpoxに関する60,127件のInstagram投稿の多言語データセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:29:21 GMT)
Modified mean field ansatz for charged polarons in a Bose-Einstein condensate [0.0]
イオン・ボース・ポーラロン(Ionic Bose polaron)は、イオンとボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)の相互作用から生じる量子体である。この複雑なシステムを高精度に記述するための1つの可能なアプローチは、量子モンテカルロ法(QMC)のような数値処理に依存している。正則化イオン原子ポテンシャルの場合に適用し、その全数値結果を定性的に再現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:39:53 GMT)
Market Reaction to News Flows in Supply Chain Networks [0.0]
発表前には、前向きなニュースが株価の変動率を増加させていることがわかりました。また、先物効果よりも、先物企業やサプライヤー、顧客の株価に先物効果が大きいことも分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:55:17 GMT)
Mapping News Narratives Using LLMs and Narrative-Structured Text Embeddings [0.0]
構造主義言語理論に基づく数値的物語表現を導入する。オープンソースLLMを用いてアクタントを抽出し,それをナラティブ構造化テキスト埋め込みに統合する。本稿では,イスラエル・パレスチナ紛争に関するアル・ジャジーラとワシントン・ポストの新聞記事5000件を例に,本手法の分析的考察を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:15:30 GMT)
Magnon-mediated quantum gates for superconducting qubits [0.0]
本稿では、2つの超伝導トランスモン量子ビットに誘導結合した磁性粒子からなるハイブリッド量子システムを提案する。このシステムは,3つの異なるキュービット-キュービット相互作用系に調整可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:05:12 GMT)
Liability and Insurance for Catastrophic Losses: the Nuclear Power Precedent and Lessons for AI [0.0]
本稿では、フロンティアAIモデルの開発者は、クリティカルAI発生(CAIO)による損害に対して、限定的で厳格で排他的な第三者責任を課すべきである、と論じる。 CAIO責任の強制保険は、開発者の判断力、勝者の呪いのダイナミクスを克服し、保険会社の準規制能力を活用するために推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:41:31 GMT)
KANtrol: A Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Network Framework for Solving Multi-Dimensional and Fractional Optimal Control Problems [0.0]
連続時間変数を含む最適制御問題の解法として,kantrolフレームワークを導入する。整数階数力学の正確な微分を計算するために, 自動微分がいかに利用されるかを示す。 2次元部分熱微分方程式の最適制御を含む多次元問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:12:37 GMT)
Joint trajectory and network inference via reference fitting [0.0]
本稿では,動的かつ摂動的な単一細胞データを利用して,細胞軌道と電力ネットワークの推論を共同で学習する手法を提案する。我々のアプローチは、動的に最小エントロピーを推定することで動機付けられ、タイムスタンプ付き単一セルスナップショットから有向および符号付きネットワークを推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:49:57 GMT)
Joint Embeddings for Graph Instruction Tuning [0.0]
本研究は,Large Language Models (LLMs) におけるグラフモダリティの統合について検討する。グラフの埋め込みによって基礎となるLLMを強化し、それを理解できるように訓練するディープラーニングモデルを作ることを目標としている。このアプローチは、グラフからテキストへのアプローチよりもはるかに優れており、大きなグラフであっても一貫性が保たれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:19:08 GMT)
Inverse-design of high-dimensional quantum optical circuits in a complex medium [0.0]
広視野モードミキサーの高次元空間に光回路を埋め込む方法を示す。これにより、各回路要素に対して高いプログラム性を維持しつつ、制御を強制することができる。我々の研究は、光の高次元量子状態の精密制御を実現するための、代替的で強力なアプローチとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:38:02 GMT)
Insuring Uninsurable Risks from AI: The State as Insurer of Last Resort [0.0]
プログラムは、社会的に最適なケアレベルを誘導するために、リスク価格の償還手数料を使用する。リスク見積は、インセンティブ付き開発者を含む専門家の調査によって決定される。収集した費用は、開発者が必要とする安全研究の資金に役立てることが推奨されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:41:24 GMT)
Indirect Dynamic Negotiation in the Nash Demand Game [0.0]
我々は,エージェントが間接交渉を行い,相手のモデルを学習することで交渉を成功させる決定モデルを提案した。我々は,交渉の抽象モデルであるナッシュ・デマンド・ゲーム(Nash demand game)に我々のモデルを適用することで,我々のアプローチを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:58:00 GMT)
Image Vectorization with Depth: convexified shape layers with depth ordering [0.0]
そこで本稿では,画像のベクトル化手法として,画像を拡張性のある形状の層に分解し,画像のベクトル化を行う手法を提案する。我々は,Eulerの弾性曲率に基づく変分インペインティングによる閉包領域の凸化を行い,Modica-Mortolaダブルウェルポテンシャルエネルギーの安定性を利用した大面積領域のインペインティングを行った。これは、形状の境界が滑らかに伸びているという人間の視覚的認識に続くものであり、形状が凸である可能性が高いと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:06:54 GMT)
Hybrid Focal and Full-Range Attention Based Graph Transformers [0.0]
本稿では,Focal と Full-Range Graph Transformer (FFGT) という,純粋に注目に基づくアーキテクチャを提案する。 FFGTは、従来のフルレンジアテンションとエゴネットへのKホップアテンションを組み合わせることで、グローバル情報とローカル情報の両方を集約する。提案手法は,各種オープンデータセット上での既存のグラフ変換器の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 03:38:37 GMT)
How to Verify Any (Reasonable) Distribution Property: Computationally Sound Argument Systems for Distributions [0.0]
本研究では,確率的検証器が解析結果がほぼ正しいことを確認するための証明システムについて検討する。未知の分布が要求される特性を持っていることを検証する。我々の主な貢献は、検証者と信頼できない証明者との間の対話的プロトコルであり、任意のプロパティを検証するのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:37:23 GMT)
GroUSE: A Benchmark to Evaluate Evaluators in Grounded Question Answering [0.0]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) をプライベートおよび最新の知識ベースと共に使用する共通のパラダイムとして登場した。本稿では,RAG システムによって生成される接地回答を評価する際に LLM-as-a-Judge を用いる際の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:39:32 GMT)
GLARE: Guided LexRank for Advanced Retrieval in Legal Analysis [0.0]
我々は,ブラジル国立裁判所(STJ)が入手可能なリストから,法律アナリストがトピックに関する特別上訴を分類する上で,GLAREと呼ばれる新しい手法を提案する。生成した要約と異なるトピックの類似度をBM25アルゴリズムを用いて評価した。本研究では, 従来ヒトの専門家が分類していた特別魅力コーパスに適用し, 提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:59:22 GMT)
From Unitarity to Irreversibility: The Role of Infinite Tensor Products and Nested Wigner's Friends [0.0]
ユニタリで可逆なフォン・ノイマン・エヴェレット量子過程から非ユニタリで可逆な過程への遷移と測定について検討する。無限テンソル積はセクター化と分解によってユニタリ同値を乱すことがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:53:22 GMT)
Exploring Ground and Excited States via Single Reference Coupled-Cluster Theory and Algebraic Geometry [0.0]
本研究は、CCDおよびCCSD理論の双方における結合クラスタ方程式の複雑な根構造について考察する。計算されたCCの根を、様々な確立された理論上界と比較し、これらの境界の精度と効率について光を遮蔽する。我々の研究によると、水素化リチウムのような系では、CCはいくつかの励起状態エネルギーに対して高精度な近似を提供するだけでなく、州自体にも与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:40:24 GMT)
Experimental Demonstration of Break-Even for the Compact Fermionic Encoding [0.0]
Fermi-Hubbardモデルの実用性は数十億ドルと見積もられている。本稿では,最近開発されたローカルエンコーディングがこの問題を克服できることを示す。我々はこれまでで最大のフェルミオンモデルのデジタル量子シミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:00:54 GMT)
Evidence of interrelated cognitive-like capabilities in large language models: Indications of artificial general intelligence or achievement? [0.0]
大規模言語モデル (LLM) は、人工知能(AI)システムであり、人間の知能テストで一般的に見られる様々なタスクを実行できる。また,テストスコアが正の相関を示すかどうかを検討した。正の多様体と能力の一般因子の強い経験的証拠を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:17:06 GMT)
Entanglement transfer during quantum frequency conversion in gas-filled hollow-core fibers [0.0]
このレターは、最近の実験と一致して分子と光子の量子力学を記述するための枠組みを導入し、絡み合いを保つために分子変調の能力を公開することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:51:13 GMT)
Entanglement Hamiltonians for Periodic Free Fermion Chains with Defects [0.0]
欠陥の存在下での周期的境界条件を持つ自由フェルミオン臨界逆場イジングモデルの基底状態の半系絡みハミルトニアンについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:26:32 GMT)
Enhanced Quantum Energy Teleportation using a 3-Qubit System [0.0]
量子エネルギーテレポーテーション(Quantum Energy Teleportation, QET)は、量子絡み合いを利用して2つの離れた場所間でエネルギーを伝達する新しい方法である。本稿では,QETのエネルギー効率を高めるために,3量子システムを用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:13:08 GMT)
Enhanced Pix2Pix GAN for Visual Defect Removal in UAV-Captured Images [0.0]
本稿では,UAV撮像画像から視覚的欠陥を効果的に除去するニューラルネットワークを提案する。 Pix2Pix GANは、UAV画像の視覚的欠陥に対処するために特別に設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:16:41 GMT)
Electrically-Driven and Exponentially-Enhanced Spin-Photon Interfaces for Quantum Networks [0.0]
本稿では、量子ネットワークで使用されるスピン光子量子インタフェースの電気駆動方式を提案する。本研究は、高忠実度量子インタフェースの動作を、よく設計された電圧を適用することにより、現在の技術の範囲内にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 01:51:21 GMT)
Efficient entanglement purification based on noise guessing decoding [0.0]
本稿では,ランダム付加雑音復号法(GRAND)のハッシュ化と推定に基づく新しい二部分絡除去プロトコルを提案する。我々のプロトコルは、既存のハッシュプロトコルに対して大きな利点を提供し、浄化のためにキュービットを少なくし、高い忠実性を実現し、計算コストを削減してより良い利得を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:46:29 GMT)
EMCNet : Graph-Nets for Electron Micrographs Classification [0.0]
ナノマテリアル識別のためのエンド・ツー・エンドの電子マイクログラフ表現学習フレームワークを提案する。筆者らのフレームワークは,ナノマテリアルに基づく識別タスクにおいて,オープンソースデータセットの一般的なベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:23:57 GMT)
DroneXNFT: An NFT-Driven Framework for Secure Autonomous UAV Operations and Flight Data Management [0.0]
NFTを利用してUAV飛行データを管理するための理論的枠組みを提案する。このアプローチでは、データ完全性、オーナシップ転送、ステークホルダ間のセキュアなデータ共有の確保に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:40:37 GMT)
Double Successive Over-Relaxation Q-Learning with an Extension to Deep Reinforcement Learning [0.0]
逐次的過剰緩和(SOR)Q-ラーニングは、収束をスピードアップする緩和因子を導入し、2つの大きな制限がある。サンプルベースでモデルなしのダブルSORQ学習アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは深部RLを用いて大規模問題に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:23:03 GMT)
Distributed Cooperative AI for Large-Scale Eigenvalue Computations Using Neural Networks [0.0]
本稿では,分散協調型ニューラルネットワークを用いた固有値計算手法を提案する。我々のアルゴリズムは、複数の自律エージェントが大きな行列の最小固有値を協調的に推定することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 09:26:55 GMT)
Distinguishability Investigation on Longa's Atomic Patterns when used as a Basis for Implementing Elliptic Curve Scalar Multiplication Algorithms [0.0]
この論文は、楕円曲線スカラー乗算アルゴリズムで適用されたロンガの原子パターンの研究を主題としている。この研究は、これらの原子パターンをマイクロコントローラの実践的な実装に用いている。この研究の重要な貢献は、ロンガの元々の原子パターンにおけるいくつかの相違点の同定と修正である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:52:57 GMT)
Disorder enhanced exciton transport and quantum information spreading with the assistance of cavity QED [0.0]
位置ホッピングがアンダーソン局在化によって抑制される分子系の本態性障害について検討した。本稿では,長距離輸送の観点から,両チャネルが競合関係にあることを示す。これらの結果は、励起子輸送と量子情報拡散のための次世代材料の設計に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:46:02 GMT)
Dicke superradiance in ordered lattices: dimensionality matters [0.0]
秩序原子配列の超放射能は、原子の同期が光子放出のバーストを引き起こす現象である。 2Dおよび3Dアレイにおいて、超放射は構造的干渉によって発生し、原子番号によって強く成長する。 1Dアレイでは、ある種の崩壊チャネルを効果的に切り離す破壊的な干渉によって超輝度が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 19:30:08 GMT)
Developing the Temporal Graph Convolutional Neural Network Model to Predict Hip Replacement using Electronic Health Records [0.0]
股関節置換術は、痛みを軽減し、移動性を取り戻すことで患者の生活を改善する。本研究は, 生活の質と医療サービスの効率を高めるために, 1年間の股関節置換術を事前に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:26:58 GMT)
Design and development of desktop braille printing machine at Fablab Nepal [0.0]
デスクトップの点字印刷機の開発は、視覚障害者向けの安価なユーザフレンドリーなデバイスを作ることを目指している。この文書は、研究と要求分析から配布と支援まで、プロセス全体について概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:19:54 GMT)
DeepScore: A Comprehensive Approach to Measuring Quality in AI-Generated Clinical Documentation [0.0]
本稿では,DeepScribeの音質評価・管理手法の概要について述べる。これらの方法論は、説明責任と継続的な改善を通じて、患者のケア資料の品質を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 23:06:48 GMT)
Deep Neural Networks: Multi-Classification and Universal Approximation [0.0]
我々は,幅2ドル,深さ2N+4M-1$のReLUディープニューラルネットワークが,$N$要素からなる任意のデータセットに対して有限標本記憶を達成できることを実証した。また、$W1,p$関数を近似するための深さ推定と$Lp(Omega;mathbbRm)$ for $mgeq1$を近似するための幅推定も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 14:31:21 GMT)
Damage detection in an uncertain nonlinear beam based on stochastic Volterra series [0.0]
振動測定を用いた機械系の損傷検出問題は、一般に構造健康モニタリング(SHM)と呼ばれる。多くのツールが振動パターンの変化によって損傷を検知することができる。基準条件(クラック無し)においても、非線形運動状態において振動するビームにおける呼吸き裂の検出にVolterraシリーズのバージョンに基づくアプローチを提案する。その結果,高次ボルテラ核を考慮に入れた非線形解析により,その存在下においても,小さい伝播率と確率信頼度で亀裂を検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:26:51 GMT)
Damage detection in an uncertain nonlinear beam based on stochastic Volterra series: an experimental application [0.0]
本研究の目的は、Volterraシリーズのバージョンと新規検出手法を組み合わせて、初期非線形システムの損傷を検出することである。ボルテラ核の線形および非線形寄与の比較から,ボルト接続(ナッツ緩み)の質量変化に伴う損傷を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:07:21 GMT)
Convergences and Divergences in the 2024 Judicial Reform in Mexico: A Neural Network Analysis of Transparency, Judicial Autonomy, and Public Acceptance [0.0]
この研究は、2024年のメキシコの司法改革を評価するためにニューラルネットワークを利用している。透明性を高め、司法自治を高め、裁判官の一般選挙を導入することで司法制度の見直しを図った提案である。コンバージェンスの主な分野は、透明性の向上と司法の自律性であり、システムの改善と見なされている。しかし、実施コストの高騰や裁判官選任の正当性への懸念など、相違点の主な点は、重大な課題を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:35:26 GMT)
Concomitant Entanglement and Control Criticality Driven by Collective Measurements [0.0]
本研究では、量子多体状態が測定と条件付きユニタリ演算によって制御される適応量子回路について検討する。非平衡量子相転移の2つのタイプは、体積-と面積-法則-絡み合った定常状態の間の測定誘起遷移と、系が吸収状態に陥る制御誘起遷移である。我々は、この特徴と、制御と絡み合いの明らかな偶然が、制御のグローバルな性質に移行したとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:00:03 GMT)
Compactness of quantics tensor train representations of local imaginary-time propagators [0.0]
仮想時間プロパゲータの時空間依存性は量子トレイン(QTT)を用いて圧縮可能であることが判明した。本稿では,QTTにおける1時間/周波数オブジェクトと2時間/周波数オブジェクトに対する局所的仮想時間プロパゲータのコンパクト性に関する包括的数値解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 11:29:56 GMT)
Combinatorial summation of Feynman diagrams: Equation of state of the 2D SU(N) Hubbard model [0.0]
一般量子多体系に対する連結ファインマン図あるいは連結ファインマン図の効率的な和を求める普遍的枠組みを導入する。これは、動的プログラミングによる積分の和の明示的な構成に基づいており、計算コストは古典的コンピュータ上のダイアグラム順序でのみ指数関数化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 22:40:46 GMT)
Coherent collisional decoherence [0.0]
バックグラウンドガスとのコヒーレント散乱による非相互作用重粒子(原子)系のデコヒーレンスについて検討した。我々は、$N$粒子量子状態の任意の準備のために、誘導位相シフトとコントラストの損失を計算するためのフレームワークを導入する。我々は本質的に$(Ngeq 2)$-body効果であり、将来の実験で探索される相転移を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:30:46 GMT)
Coherent Control of a Long-Lived Nuclear Memory Spin in a Germanium-Vacancy Multi-Qubit Node [0.0]
ダイヤモンド中の負電荷のゲルマニウム空孔中心に強く結合した13ドルの核スピンのコヒーレント制御を示す。詳細な分析により、システムのダイナミクスをモデル化し、結合パラメータを抽出し、ノイズを特徴づけることができる。我々は、加熱制限を考慮した18.1秒の達成可能なメモリ時間を推定し、量子リピータノードとして成功したアプリケーションへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:14:42 GMT)
Coherence properties of NV-center ensembles in diamond coupled to an electron-spin bath [0.0]
強相関電子スピン浴によるダイヤモンド中の窒素空孔中心のアンサンブルについて検討した。クラスタ相関展開法 (CCE) を用いて, NV中心スピンの脱コヒーレンス特性を0.1-100ppmの浴中濃度で完全に計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:54:43 GMT)
Coarse-Grained Sense Inventories Based on Semantic Matching between English Dictionaries [0.0]
我々はケンブリッジの辞書やWordNetの感覚定義とセマンティックにマッチングし、より粗い感覚の在庫を新たに開発する。提案された在庫の利点は、大規模資源への依存度が低いこと、密接に関連する感覚の集約性の向上、CEFRレベルの割り当て、拡張と改善の容易さである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 10:08:58 GMT)
Characterization of the spin and crystal field Hamiltonian of erbium dopants in silicon [0.0]
Er:Siプラットフォームは、ウェハスケールのナノファブリケーション技術と光ファイバーの最小損失帯域におけるコヒーレントエミッションを組み合わせています。近年の研究では、エルビウムを再現的に集積できるシリコン格子の2つの異なる部位が報告されている。これは、エルビウムのサイトを詳細に理解するための重要なステップであり、統合の収量を改善するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:07:27 GMT)
Causal Analysis of Shapley Values: Conditional vs. Marginal [0.0]
シェープ値を計算するための2つの最も一般的なアプローチ、条件付きおよび限界付きアプローチは、異なる結果をもたらす。本研究は,各手法において,欠落した因果情報に対処するための暗黙の仮定から,その相違が生じることを示す。これは [1] の以前の研究とともに、条件付きアプローチよりも限界アプローチの方が好ましいという結論に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 02:07:39 GMT)
Brick Wall Quantum Circuits with Global Fermionic Symmetry [0.0]
大域フェルミオン対称性を享受するレンガ壁量子回路について検討する。フェルミオン対称性は臨界点の曲面に$H_gamma$をピンするが、その対称性を破ると非自明な位相となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:17:17 GMT)
Bounds on the Generalization Error in Active Learning [0.0]
一般化誤差に上限の族を導出することにより,能動的学習のための経験的リスク原理を確立する。我々は,多種多様な能動学習シナリオを体系的にリンクし,それらの損失関数と仮説クラスを対応する上界に関連付ける。この結果から,様々な仮説クラスの複雑性を制約するために用いられる正規化手法は,境界の妥当性を確保するのに十分な条件であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 08:08:09 GMT)
Bootstrapping non-Hermitian Quantum System [0.0]
近年、Hermitian Hamiltonianの固有スペクトルを解くために、量子力学においてBootstrapテクニックが適用されている。本研究では,非エルミート系のブートストラップ条件を確立し,複素ブートストラップポテンシャルの固有スペクトルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:00:12 GMT)
Big data searching using words [0.0]
データ検索における単語の近傍構造に関する基本的な考え方を紹介する。また、ビッグデータ検索におけるビッグデータプライマリを導入し、データ検索における異常検出における近傍構造の適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:46:14 GMT)
Applications of machine learning to predict seasonal precipitation for East Africa [0.0]
大規模な気候変動は、局所的または地域的温度または降水と線形または非線型な方法で関連付けられている。本稿では,東アフリカにおける季節降水量の予測に解釈可能なML手法を用いることを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:16:03 GMT)
Analyticity and the Unruh effect: a study of local modular flow [0.0]
ウンルー効果は、リンドラーのくさびの中のミンコフスキー真空がそのモジュラーフローとしてブーストを持つという言明として定式化することができる。幾何学的に局所的なモジュラーフローを持つ状態の他の例は、場の量子論や量子重力におけるエネルギーとエントロピーを理解する上で重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 13:26:08 GMT)
An Ontology-based Approach Towards Traceable Behavior Specifications in Automated Driving [0.0]
本稿では,自動走行システム搭載車両の動作を特定する手法として,セマンティックノーム行動解析を提案する。対象とする運用環境の特定行動を形式的に表現し、特定行動とステークホルダーのニーズの間のトレーサビリティを確立するために使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 16:00:22 GMT)
An Atmospheric Correction Integrated LULC Segmentation Model for High-Resolution Satellite Imagery [0.0]
本研究では、大気の反射率と透過率を推定するために、ルックアップテーブルに基づく放射移動シミュレーションを用いる。その後、修正された表面反射データは、教師付きおよび半教師付きセグメンテーションモデルで使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 06:15:55 GMT)
Alternative Bell's states and teleportation [0.0]
ベル状態は量子コンピューティングにおいて最も有用なものの一つである。絡み合った状態の代替基底を提案する。これらの代替基底の量子回路と符号を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 21:56:00 GMT)
Advancing Causal Inference: A Nonparametric Approach to ATE and CATE Estimation with Continuous Treatments [0.0]
本稿では, 連続処理における平均処理効果 (ATE) と条件平均処理効果 (CATE) を推定するための一般化されたps-BARTモデルを提案する。 ps-BARTモデルの非パラメトリックな性質は、処理と結果変数の間の非線形関係を捉える柔軟性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 15:34:48 GMT)
Adaptive Meta-Domain Transfer Learning (AMDTL): A Novel Approach for Knowledge Transfer in AI [0.0]
AMDTLは、ドメインのミスアライメント、負の転送、破滅的な忘れなど、トランスファーラーニングの主な課題に対処することを目的としている。このフレームワークは、タスクの多様な分散に訓練されたメタラーナー、ドメインの特徴分布を整合させる敵のトレーニング技術、動的特徴制御機構を統合している。ベンチマークデータセットによる実験結果から,AMDTLは既存の移動学習手法よりも精度,適応効率,堅牢性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:11:48 GMT)
Accelerated detector in a superposed spacetime [0.0]
重畳されたコンパクト化長さの有理比で検出器応答の共鳴ピークが見つかり、検出器の加速度によってアクセントされる。時空の重畳による加速度による詳細バランス条件を初めて確認すると、アンルー効果と1つの時空状態が一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:56:56 GMT)
A study on deep feature extraction to detect and classify Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) [0.0]
急性リンパ芽球性白血病(ALL)は、主に成人と小児に影響を及ぼす血液悪性腫瘍である。本研究では、深い学習、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、ALLの検出と分類を行う。 87%の精度で、ResNet101モデルは最高の結果をもたらし、その後にDenseNet121とVGG19が続いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:53:29 GMT)
A new paradigm for global sensitivity analysis [0.0]
グローバル感度分析の現在の理論はスコープに限られており、例えば、分析は出力の分散に限られている。これらの重要な問題は,新しいパラダイムを採用することで,一度に解決できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 07:20:51 GMT)
A compact QUBO encoding of computational logic formulae demonstrated on cryptography constructions [0.0]
我々は,暗号アルゴリズムに焦点をあてて,準拘束的二項最適化の最先端を推し進めることを目指している。 AES-128/192/256、MD5、SHA1、SHA256など、最も広く使われている暗号アルゴリズムについて考察する。これらの結果から,QUBO 行列のスパースと係数の大きさを低く保ちながら,これまでに公表した結果と比較して,QUBO のインスタンスを数千の論理変数で減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 18:46:26 GMT)
A Semantic Segmentation Approach on Sweet Orange Leaf Diseases Detection Utilizing YOLO [0.0]
本研究は、YOLOv8のような高度な人工知能モデルを利用して、甘いオレンジの葉の病気を診断する高度な手法を提案する。 YOLOv8はその迅速かつ正確な性能で認識され、VITはその詳細な特徴抽出能力で認識されている。トレーニングと検証の段階では、YOLOv8の精度は80.4%、VITの精度は99.12%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:40:46 GMT)
A Relationship Between Nonphysical Quasi-probabilities and Nonlocality Objectivity [0.0]
正準有限条件を破ることで、1つのコンポーネントのラベリングの下に非局所な状態が構築できるが、ラベリングが交換されるときには局所的であることを示す。これは観測者に依存しない非局所性であり、非局所的客観主義と負準確率の間の関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 17:48:46 GMT)
A Machine Learning Based Approach for Statistical Analysis of Detonation Cells from Soot Foils [0.0]
提案アルゴリズムは、トレーニング手順やデータセットを使わずに、正確に細胞パターンを抽出するように設計されている。その結果、複雑な場合であっても10%以内の誤差が残っており、一貫した精度が示された。この研究は、デトネーション波動力学の理解を深めるためのアルゴリズムの幅広い適用性とポテンシャルを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 12:50:46 GMT)