SimMAT: Exploring Transferability from Vision Foundation Models to Any Image Modality [136.8] 大量のデータを訓練するChatGPTやSoraのような基礎的なモデルは、革命的な社会的影響をもたらしている。
様々な分野のセンサーが、同じ規模の自然画像を集め、強力な基礎モデルを訓練することは極めて困難である。
この研究は、自然のRGB画像に基づいて訓練された視覚基盤モデルから、異なる物理特性の他の画像モダリティへの転送可能性という、オープンな問題を研究するための、シンプルで効果的なフレームワークであるSimMATを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:38:21 GMT)
Does Liking Yellow Imply Driving a School Bus? Semantic Leakage in Language Models [113.6] 我々は、モデルが予期しない方法でプロンプトから生成元に無関係な情報を漏らす現象を識別し、特徴付けする。
本研究では,人間と自動の両方でセマンティックリークを検出するための評価設定を提案し,その振る舞いを診断するための多様なテストスイートをキュレートし,13のフラッグシップモデルにおいて重要なセマンティックリークを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:33:33 GMT)
Demystifying Prompts in Language Models via Perplexity Estimation [109.6] プロンプトのパフォーマンスは、モデルが含んでいる言語に精通している範囲と結合している。
プロンプトの難易度が低ければ低いほど、プロンプトがタスクを実行することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:54:37 GMT)
What Makes a Maze Look Like a Maze? [92.8] 本稿では,Deep Grounding(DSG)という,視覚的抽象化の明示的な構造化表現を活用してグラウンド化と推論を行うフレームワークを紹介する。
DSGの中核はスキーマ-依存性グラフによる抽象概念の記述で、より原始的なシンボルに分解される。
DSGは視覚言語モデルの抽象的視覚的推論性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:41:47 GMT)
LT3SD: Latent Trees for 3D Scene Diffusion [71.9] 本稿では,大規模3次元シーン生成のための新しい潜時拡散モデルLT3SDを提案する。
大規模かつ高品質な非条件3Dシーン生成におけるLT3SDの有効性とメリットを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:55:51 GMT)
On the Equivalence of Graph Convolution and Mixup [70.0] 本稿では,グラフ畳み込みと混合手法の関係について検討する。
2つの穏やかな条件の下では、グラフの畳み込みはMixupの特別な形式と見なすことができる。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)と単純化グラフ畳み込み(SGC)をミックスアップの形で表現できることを証明し、数学的にこの等価性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:26:07 GMT)
UNIT: Unsupervised Online Instance Segmentation through Time [69.3] クラスに依存しないオンラインインスタンスのセグメンテーションとトラッキングの問題に対処する。
オブジェクトのオンライントラッキングを可能にする新しいトレーニングレシピを提案する。
我々のネットワークは擬似ラベルで訓練されており、手動のアノテーションは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:47:45 GMT)
Gaussian Garments: Reconstructing Simulation-Ready Clothing with Photorealistic Appearance from Multi-View Video [67.0] マルチビュー映像からリアルなシミュレーション可能な衣服資産を再構築するための新しい手法を提案する。
本手法は,3次元メッシュとガウステクスチャを組み合わせた衣服を表現し,その色と高周波表面の細部をエンコードする。
この表現は、マルチビュービデオへの衣服のジオメトリの正確な登録を可能にし、照明効果からアルベドのテクスチャを遠ざけるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:26:47 GMT)
FlashSplat: 2D to 3D Gaussian Splatting Segmentation Solved Optimally [66.3] 本研究は,2次元マスクから3次元ガウススプラッティングを正確に分割することの課題に対処する。
3D-GSセグメンテーションのための単純かつグローバルな最適解法を提案する。
私たちのメソッドは30秒以内で完了します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:58:13 GMT)
Bayesian Self-Training for Semi-Supervised 3D Segmentation [59.5] 3Dセグメンテーションはコンピュータビジョンの中核的な問題である。
完全に教師されたトレーニングを採用するために、3Dポイントクラウドを密にラベル付けすることは、労働集約的で高価です。
半教師付きトレーニングは、ラベル付きデータの小さなセットのみを付与し、より大きなラベル付きデータセットを伴って、より実用的な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:54:31 GMT)
Dataset of Pathloss and ToA Radio Maps With Localization Application [59.1] データセットには、実都市地図における現実的な密集した都市環境の大規模なコレクションに、シミュレートされたパスロス/受信信号強度(RSS)と到着時刻(ToA)ラジオマップが含まれる。
提案データセットの2つの主な応用は,1)入力都市地図からパスロスを予測する学習方法,2)無線の局所化である。
RSSとToAマップが同じ都市マップ上で同じシミュレーションによって計算されているという事実は、RSSとToAベースのローカライゼーション手法を公平に比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:14:21 GMT)
DSBench: How Far Are Data Science Agents to Becoming Data Science Experts? [58.3] 現実的なタスクでデータサイエンスエージェントを評価するためのベンチマークであるDSBenchを紹介する。
このベンチマークには、466のデータ分析タスクと、EloquenceとKaggleのコンペからソースされた74のデータモデリングタスクが含まれている。
現状のLLM, LVLM, エージェントを評価したところ, 最高のエージェントはデータ解析タスクの34.12%しか解決できず, RPG(Relative Performance Gap)は34.74%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:08:00 GMT)
Derivative-Free Guidance in Continuous and Discrete Diffusion Models with Soft Value-Based Decoding [54.0] 拡散モデルは、画像、分子、DNA、RNA、タンパク質配列の自然なデザイン空間を捉えるのに優れている。
これらの設計空間の自然性を保ちながら、下流の報酬関数を最適化することを目指している。
提案アルゴリズムは,中間雑音状態が将来高い報酬をもたらすことの先駆けとして,ソフトバリュー関数を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:56:40 GMT)
Object Segmentation-Assisted Inter Prediction for Versatile Video Coding [53.9] 本稿では,参照フレーム内のオブジェクトをいくつかの高度な技術でセグメント化するオブジェクトセグメンテーション支援インター予測手法を提案する。
適切な指示により、オブジェクトセグメンテーションマスクは、参照フレームから現在のフレームに、異なる領域の任意の形のパーティションとして変換される。
提案手法は, 最大1.98%, 1.14%, 0.79%, 平均0.82%, 0.49%, 0.37%のBDレート低下が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:13:26 GMT)
Games for AI Control: Models of Safety Evaluations of AI Deployment Protocols [52.4] 本稿では,多目的かつ部分的に観察可能なゲームとして,AI-Control Gamesを紹介した。
我々は、信頼できない言語モデルをプログラミングアシスタントとしてデプロイするためのプロトコルをモデル化、評価、合成するために、フォーマリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:30:07 GMT)
On the Role of Context in Reading Time Prediction [50.9] 我々は,リアルタイム言語理解において,読者がコンテキストをどのように統合するかについて,新たな視点を提示する。
提案手法は,言語単位の処理作業が文脈内情報の内容のアフィン関数であることを示す素因的理論に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:52:22 GMT)
3DGCQA: A Quality Assessment Database for 3D AI-Generated Contents [50.7] 本稿では,テキスト・ツー・3D生成手法を用いて構築した新しい3DGC品質評価データセットである3DGCQAを提案する。
可視化によって、生成された3DGCに6つの共通の歪みカテゴリが存在することが直感的に明らかになる。
主観的品質評価は評価者によって行われ、その評価は異なる生成方法における品質の顕著な変動を示す。
いくつかの客観的品質評価アルゴリズムが3DGCQAデータセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:17:06 GMT)
The SAME score: Improved cosine based bias score for word embeddings [49.8] 埋め込みにおけるセマンティックバイアスのための新しいバイアススコアであるPetを紹介した。
本研究は,下水道作業における意味バイアスを測定し,社会的バイアスの潜在的な原因を特定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:08:08 GMT)
The JPEG Pleno Learning-based Point Cloud Coding Standard: Serving Man and Machine [49.2] ディープラーニングは、ポイントクラウドコーディングの強力なツールとして登場した。
JPEGは先日、JPEG Pleno LearningベースのPoint Cloud Coding標準を確定した。
本稿ではJPEG PCC標準の完全な技術的記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:20:23 GMT)
Enabling Language Models to Implicitly Learn Self-Improvement [49.2] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンエンドテキスト生成タスクにおいて顕著な機能を示した。
我々は、人間の嗜好データから改善目標を暗黙的に学習するImPlicit Self-ImprovemenT(PIT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 22:09:25 GMT)
Learning Rules from KGs Guided by Language Models [48.9] ルール学習手法は、潜在的に欠落する事実を予測するために適用することができる。
規則のランク付けは、高度に不完全あるいは偏りのあるKGよりも特に難しい。
近年のLanguage Models (LM) の台頭により、いくつかの研究が、LMがKG補完の代替手段として利用できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:27:36 GMT)
Music auto-tagging in the long tail: A few-shot approach [45.9] マルチラベル音楽の自動タグ付けに少数ショット学習手法を統合することを提案する。
実験により,事前学習した特徴を持つ簡易モデルにより,最先端モデルに近い性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:33:19 GMT)
Self-Supervised Inference of Agents in Trustless Environments [45.0] 本稿では,エージェントがSwarmを形成し,高品質な応答を効果的に生成する手法を提案する。
これはデータ推論とランク付けが可能なエージェントを活用することで実現される。
我々のアプローチは、125ミリ秒未満の検証レイテンシに達する他の信頼できない推論戦略よりも、桁違いに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:32:07 GMT)
IFAdapter: Instance Feature Control for Grounded Text-to-Image Generation [44.6] 生成したインスタンスの位置精度と特徴の忠実度を両立させるために, インスタンス特徴生成(IFG)タスクを提案する。
IFGタスクに対処するために、インスタンス・フィーチャー・アダプタ(IFAdapter)を導入します。
IFAdapterは、追加の外観トークンを導入し、インスタンスレベルの機能を空間的位置と整列するためにインスタンスセマンティックマップを活用することで、機能描写を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:39:23 GMT)
A Survey of Behavior Learning Applications in Robotics -- State of the Art and Perspectives [44.5] 最近の多くの領域での機械学習の成功は圧倒的に多い。
実際のロボットで学んだり使ったりした行動について、幅広い概要を述べます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:00:26 GMT)
Evaluating Metrics for Bias in Word Embeddings [44.1] 我々は、過去の研究の考えに基づいてバイアス定義を定式化し、バイアスメトリクスの条件を導出する。
そこで我々は,既存のメトリクスの欠点に対処する新しい計量であるhetを提案し,その振る舞いを数学的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:04:04 GMT)
Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces II: non-compact symmetric spaces [43.9] 対称性は、考慮できる事前情報の最も基本的な形態の1つである。
本研究では,非ユークリッド空間の非常に大きなクラス上に定常ガウス過程を構築するための構築的および実践的手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:54:58 GMT)
Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces I: the compact case [43.9] 対称性は、考慮できる事前情報の最も基本的な形態の1つである。
本研究では,非ユークリッド空間の非常に大きなクラス上に定常ガウス過程を構築するための構築的および実践的手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:52:35 GMT)
Diffusion-Based Image-to-Image Translation by Noise Correction via Prompt Interpolation [43.5] 本稿では,拡散に基づく画像から画像への変換に適した学習自由なアプローチを提案する。
本手法は,既存の画像から画像への翻訳手法に容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:30:45 GMT)
Learning Brain Tumor Representation in 3D High-Resolution MR Images via Interpretable State Space Models [42.6] 本稿では,高解像度データを効率的に処理するために,ViTライクなモデルを拡張した新しい状態空間モデル (SSM) ベースのマスク付きオートエンコーダを提案する。
本稿では,入力ボリューム内の特定の領域に対応する潜時特徴の直接可視化を可能にする潜時空間マッピング手法を提案する。
本結果は,SSMに基づく自己教師型学習が,効率と解釈可能性を組み合わせた放射能解析を変換する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 04:36:50 GMT)
LLM4VG: Large Language Models Evaluation for Video Grounding [39.4] 本稿では,ビデオグラウンド処理における異なるLLMの性能を体系的に評価する。
本稿では,VGの命令と異なる種類のジェネレータからの記述を統合するためのプロンプト手法を提案する。
実験結果から,既存のVidLLMはビデオグラウンディング性能の達成にはまだ程遠いが,これらのモデルをさらに微調整するためには,より時間的なビデオタスクを含めるべきである,という結論が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:57:07 GMT)
Tweezers: A Framework for Security Event Detection via Event Attribution-centric Tweet Embedding [38.6] 人造ツイートの大量のツイートと固有のノイズは、セキュリティイベントを正確に識別する上で困難を生じさせる。
本稿では、イベントの高精度化とカバレッジを実現するために、新しいイベント属性中心のつぶやき埋め込み手法を提案する。
我々は,TwitterからCTI収集のためのセキュリティイベント検出に適用可能なフレームワークであるTweezersを開発し,実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:03:15 GMT)
Uncovering and Mitigating the Impact of Frozen Package Versions for Fixed-Release Linux [38.5] ミラーの進化に伴う固定リリースLinuxのエコシステムギャップについて検討する。
そこで本研究では,Debianのネイティブミラーをベースとした,依存環境の分離を実現する新しいパッケージ管理手法を提案する。
我々は、現在のツールの不十分さを効果的に改善できる、ccenvという名の作業プロトタイプを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:21:24 GMT)
Source2Synth: Synthetic Data Generation and Curation Grounded in Real Data Sources [38.3] 我々は、コストのかかる人的アノテーションに頼ることなく、LLMに新しいスキルを教えるために使用できる新しい方法、Source2 Synthを提案する。
Source2 Synthはカスタムデータソースを入力として、実世界のソースをベースとした中間的推論ステップを備えた合成データポイントを生成する。
マルチホップ質問応答(MHQA)とツール質問応答(TQA)の推論能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:39:08 GMT)
Learning to Match 2D Keypoints Across Preoperative MR and Intraoperative Ultrasound [38.1] 術前MR画像と術中超音波画像との整合性を考慮したテクスチャ不変2Dキーポイント記述法を提案する。
我々は,すべての画像に対してキーポイントのローカライゼーションを強制し,テクスチャ不変の識別特徴を教師付きコントラスト的に学習する患者固有の記述ネットワークをトレーニングすることで,トレーニングセットを構築した。
本実験は, 提案手法の有効性を実証し, 最先端手法に勝り, マッチング精度を平均80.35%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:00:22 GMT)
TravelAgent: An AI Assistant for Personalized Travel Planning [36.0] 大規模言語モデル(LLM)を利用した旅行計画システムであるTravelAgentを紹介する。
TravelAgentはツール使用、推奨、計画、メモリモジュールの4つのモジュールで構成されている。
我々は,TravelAgentの性能を人間とシミュレーションユーザで評価し,その全体的な効果を3つの基準で示し,パーソナライズされたレコメンデーションの精度を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:24:45 GMT)
How Easily do Irrelevant Inputs Skew the Responses of Large Language Models? [35.8] 大きな言語モデル(LLM)は多くの知識集約的なタスクを達成するための拡張された能力を示す。
現在の検索システムに固有の欠陥があるため、検索する上位のパスには無関係な情報が存在する可能性がある。
我々は,意味的に無関係で,部分的に関連があり,質問に関連するような,高品質な無関係な情報を構築するための枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:51:51 GMT)
SoVAR: Building Generalizable Scenarios from Accident Reports for Autonomous Driving Testing [35.3] 事故報告は自律運転システム(ADS)テストに貴重な資源を提供する。
既存の事故報告からのシナリオ再構築手法では,情報抽出の精度が限られていることが多い。
本稿では,事故報告から道路一般化シナリオを自動的に生成するツールであるSovarの設計と実装を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:35:55 GMT)
On the Vulnerability of Applying Retrieval-Augmented Generation within
Knowledge-Intensive Application Domains [34.1] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、知識集約ドメインにおける大規模言語モデル(LLM)の性能向上を実証的に示している。
医学的Q&Aにおいて,RAGは普遍的な毒殺攻撃に弱いことが示唆された。
我々は、RAGの安全な使用を保証するために、新しい検出ベースの防御を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:43:40 GMT)
LLM-POTUS Score: A Framework of Analyzing Presidential Debates with Large Language Models [33.3] 本稿では,大規模言語モデルを用いた大統領討論のパフォーマンス評価手法を提案する。
本研究では, 候補者の「政策, ペルソナ, パーソナ, パースペクティブ」(3P)と, 4つの主要オーディエンスグループの「関心, イデオロギー, アイデンティティ」とどのように共鳴するかを分析する枠組みを提案する。
提案手法では,LLM-POTUSスコアを生成するために,大規模な言語モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:40:45 GMT)
Experimenting with Legal AI Solutions: The Case of Question-Answering for Access to Justice [32.6] 我々は、データソーシング、推論、評価を対象とする、人間中心の法的NLPパイプラインを提案する。
雇用法から刑事法まで、実際のおよび特定の法的問題を含むデータセット、LegalQAをリリースする。
列車セット内の850個の引用のみからの検索増強生成は、インターネット全体の検索に適合または優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:40:28 GMT)
I Know About "Up"! Enhancing Spatial Reasoning in Visual Language Models Through 3D Reconstruction [32.5] ZeroVLMは、入力画像の異なるビューを取得するための3次元再構成モデルであるZero-1-to-3を使用している。
4つの視覚的空間推論データセットによる実験結果から, 最大19.48%の精度向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:17:46 GMT)
LogoRA: Local-Global Representation Alignment for Robust Time Series Classification [31.7] 時系列の教師なしドメイン適応(UDA)は、様々な時間的シナリオで一貫したパターンを特定するモデルを教えることを目的としている。
既存のUDA手法では,時系列データにおけるグローバルな特徴とローカルな特徴を適切に抽出・整合させることが困難である。
マルチスケールの畳み込み分岐とパッチングトランスフォーマー分岐からなる2分岐エンコーダを用いたローカル・グローバル表現アライメントフレームワーク(LogoRA)を提案する。
4つの時系列データセットに対する評価は、LogoRAが最大12.52%の高ベースラインを上回り、時系列UDAタスクにおいてその優位性を示していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:59:03 GMT)
Alignment of Diffusion Models: Fundamentals, Challenges, and Future [28.6] 拡散モデルは生成モデルの主要なパラダイムとして登場し、様々な応用に優れています。
彼らの成功にもかかわらず、これらのモデルは、しばしば人間の意図に反し、テキストのプロンプトと一致しない、あるいは望ましい特性を持たない出力を生成する。
大規模言語モデルの調整におけるアライメントの成功に触発された最近の研究は、人間の期待や嗜好と拡散モデルの整合性について研究している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:21:17 GMT)
A Survey of Backdoor Attacks and Defenses on Large Language Models: Implications for Security Measures [28.6] 人間の言語理解と複雑な問題解決のギャップを埋める大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのNLPタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
研究は、言語モデルは潜在的なセキュリティ上の脆弱性、特にバックドア攻撃の影響を受けやすいことを実証している。
本稿では, 微調整手法に着目し, LLMのバックドア攻撃に対する新たな視点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:27:06 GMT)
LLM-enhanced Scene Graph Learning for Household Rearrangement [28.4] 住宅再配置作業は、場所を間違えた物体を現場に配置し、適切な場所に収容することである。
我々は,シーン自体から直接,ユーザ好みのアライメントでオブジェクト機能をマイニングすることを提案する。
提案手法は, 誤り検出と次の再配置計画における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:18:00 GMT)
Deep Height Decoupling for Precise Vision-based 3D Occupancy Prediction [28.1] 本稿では,DHD(Deep Height Decoupling,ディープハイトデカップリング,Deep Height Decoupling,DHD)について述べる。
一般的なOcc3D-nuScenesベンチマークでは,最小入力フレームでも最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:12:19 GMT)
Lagrange Duality and Compound Multi-Attention Transformer for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [27.8] 半教師付き学習における総合的な学習目標として,境界認識型コントラスト損失と統合されたラグランジュ二重性損失(LDC)を提案する。
また、ResUNetとTransformerの強みを相乗化する新しいネットワークであるCMAformerを紹介する。
以上の結果から,CMAformerは機能融合フレームワークと新たな一貫性の喪失と相まって,半教師付き学習アンサンブルにおいて強い相補性を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:52:46 GMT)
Parameter Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback [27.7] 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、事前訓練された大言語と視覚言語モデルと人間の嗜好を効果的に一致させる。
微調整の計算負担を軽減するため、LoRAのような効率的な手法が導入された。
PE-RLHFセットアップを、要約、無害/重厚な応答生成、UI自動化、視覚的質問応答にまたがる6つの多様なデータセットでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:25:16 GMT)
LOCKEY: A Novel Approach to Model Authentication and Deepfake Tracking [26.6] 本稿では,未許可のディープフェイクを検知し,生成モデルにおけるユーザ追跡を可能にする新しい手法を提案する。
本手法では,ユーザ固有のキーを伴って,モデルパラメータをユーザに提供する。
ユーザ追跡では、生成されたコンテンツにユーザのユニークなキーを透かしとして埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 04:28:22 GMT)
DreamBeast: Distilling 3D Fantastical Animals with Part-Aware Knowledge Transfer [26.4] 本稿では,DreamBeastについて紹介する。DreamBeastは,異なる部品からなる3D動物資産を創出する新しい方法である。
生成した各資産に対して、安定拡散3モデルから部分レベルの知識を効率的に抽出する。
次に、SDS中の多視点拡散モデルのガイダンスを変調して、幻想的な動物の3Dアセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:58:31 GMT)
Efficient Learning of Balanced Signed Graphs via Iterative Linear Programming [26.3] データから直接バランスの取れたラプラシアングラフを学習する高速な手法を提案する。
合成および実世界のデータセットに対する実験により、バランスの取れたグラフ学習法が競合する手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:53:50 GMT)
AutoPET Challenge: Tumour Synthesis for Data Augmentation [26.2] 我々は,CT画像のためのDiffTumor法を適用し,病変のあるPET-CT画像を生成する。
提案手法では,AutoPETデータセット上で生成モデルをトレーニングし,トレーニングデータの拡張に使用する。
以上の結果から,拡張データセットでトレーニングしたモデルでは,Diceスコアが向上し,データ拡張アプローチの可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:23:19 GMT)
Language-Conditioned Imitation Learning with Base Skill Priors under Unstructured Data [26.0] 言語条件付きロボット操作は、複雑なタスクを理解し実行することができるロボットを開発することを目的としている。
基本スキルの事前知識と非構造化データに基づく模倣学習を組み合わせた汎用的言語条件付き手法を提案する。
ゼロショット設定を用いてシミュレーション環境と実環境の両方におけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:14:29 GMT)
Real or Robotic? Assessing Whether LLMs Accurately Simulate Qualities of Human Responses in Dialogue [25.9] 我々はWildChatデータセットから10万対のLLM-LLMと人間-LLM対話の大規模データセットを生成する。
シミュレーションと人間のインタラクションの間には比較的低いアライメントが見られ、複数のテキストの性質に沿って体系的な相違が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:00:18 GMT)
Show-o: One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation [24.6] マルチモーダル理解と生成を統一する統一変換器,すなわちShow-oを提案する。
完全自己回帰モデルとは異なり、Show-oは自己回帰と(離散的な)拡散モデリングを統一し、様々な混合モダリティの入力と出力を適応的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:24:50 GMT)
Structured Pruning for Efficient Visual Place Recognition [24.4] 視覚的位置認識(VPR)は、ロボットや機器のグローバルな再ローカライズに欠かせない。
本稿では,共通VPRアーキテクチャを合理化するための新しい構造化プルーニング手法を提案する。
この二重焦点はシステムの効率を大幅に向上させ、マップとモデルメモリの要求を減らし、特徴抽出と検索待ち時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:32:25 GMT)
Assessing Adversarial Robustness of Large Language Models: An Empirical Study [24.3] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、敵の攻撃に対する頑強さは依然として重要な問題である。
Llama, OPT, T5 など,主要なオープンソース LLM の脆弱性を露呈する,新しいホワイトボックス型攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 22:18:03 GMT)
Click2Mask: Local Editing with Dynamic Mask Generation [23.9] Click2Maskは、単一の参照ポイントしか必要とせず、ローカル編集プロセスを単純化する新しいアプローチである。
我々の実験は、Click2Maskがユーザーの努力を最小限に抑えるだけでなく、競争力や優れたローカル画像操作結果を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:59:04 GMT)
Explicit Mutual Information Maximization for Self-Supervised Learning [23.4] 理論的には、相互情報(MIM)は自己教師型学習(SSL)の最適基準である
この研究は、MIの明示的な性質に基づいて、一般的な分布仮定の下で、MIがSSLに適用可能であることを示している。
2次統計量のみを用いてMIM基準に基づく損失関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:00:08 GMT)
VI3DRM:Towards meticulous 3D Reconstruction from Sparse Views via Photo-Realistic Novel View Synthesis [22.5] 視覚的等方性3D再構成モデル (VI3DRM) は、一貫した立体空間内で動作するスパースビュー3D再構成モデルである。
セマンティック情報、色、材料特性、照明の切り離しを容易にすることで、VI3DRMは極めてリアルな画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:47:57 GMT)
Windows Agent Arena: Evaluating Multi-Modal OS Agents at Scale [22.1] 大規模言語モデル(LLM)は、コンピュータエージェントとして機能する可能性を示す。
現実的な環境でのエージェントのパフォーマンスの測定は 依然として課題です
Windows Agent Arenaは、Windows OS(OS)にのみ焦点をあてた再現可能な一般的な環境である。
我々のエージェントはWindowsドメインで成功率19.5%を達成し、無支援の人間の74.5%のパフォーマンスと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:56:43 GMT)
BrainWave: A Brain Signal Foundation Model for Clinical Applications [21.6] 我々は、侵襲的および非侵襲的なニューラル記録のための最初の基礎モデルであるBrainWaveを提示する。
ブレインウェーブは、約16,000人の個人から4万時間以上の電気的脳記録(13.79TBのデータ)を事前訓練した。
分析の結果、BrainWaveは他の競合モデルよりも優れており、神経疾患の診断と診断における最先端のパフォーマンスを一貫して達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:35:30 GMT)
Representational Analysis of Binding in Large Language Models [21.6] BI情報のプロトタイプをローカライズすることで,バインディングID機構の新たなビューを提供する。
サブスペース内の方向に沿って表現を編集する場合、LMは特定のエンティティを他の属性に結び付ける傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 01:32:25 GMT)
Towards Quantifying and Reducing Language Mismatch Effects in Cross-Lingual Speech Anti-Spoofing [21.2] 既存のアンチスプーフィングデータセットは主に英語で書かれている。
多言語データセットの取得の高コストは、トレーニング言語に依存しないモデルを妨げる。
我々は、TS(ACCENT)によるアクセントベースのデータ拡張という革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:18:22 GMT)
Quantum-centric Supercomputing for Materials Science: A Perspective on Challenges and Future Directions [20.8] 材料科学におけるハードな計算タスクは、既存の高性能スーパーコンピュータセンターの限界を延長する。
一方、量子コンピューティングは、材料科学に必要な多くの計算タスクを加速する可能性を持つ新興技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 22:23:31 GMT)
Quaternion Nuclear Norm minus Frobenius Norm Minimization for color image reconstruction [20.1] QNMF(Quternion Nuclear Norm Minus Frobenius Norm Minimization)は、カラー画像再構成のための新しいアプローチである。
核ノルムを小さくするフロベニウス標準を含む正則化手法を用いることで、QNMFは四元数符号化カラー画像の下位低ランク構造を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:57:00 GMT)
FedProphet: Memory-Efficient Federated Adversarial Training via Theoretic-Robustness and Low-Inconsistency Cascade Learning [20.1] フェデレートラーニング(FL)は、データ共有をトレーニングすることなく、エッジデバイス間のローカルトレーニングを可能にすることで、強力なプライバシ保証を提供する。
FedProphetは、メモリ効率、敵の堅牢性、客観的一貫性を同時に達成できる新しいFATフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:39:14 GMT)
Generated Data with Fake Privacy: Hidden Dangers of Fine-tuning Large Language Models on Generated Data [19.9] 大規模言語モデル(LLM)は、特に微調整後の領域固有のタスクでかなりの成功を収めている。
現実世界のデータによる微調整は通常、特に事前トレーニングデータに微調整サンプルが存在する場合、プライバシー上のリスクにつながる。
LLM生成データによる微調整によってプライバシーが向上するか、さらなるプライバシーリスクが生じるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:14:12 GMT)
Tightly-Coupled LiDAR-IMU-Wheel Odometry with Online Calibration of a Kinematic Model for Skid-Steering Robots [18.9] トンネルと長い廊下は、これらの環境でLiDARポイントクラウドが縮退するので、移動ロボットにとって困難な環境である。
本研究では,スキッドステアリングロボットのオンラインキャリブレーションを用いた,密結合型LiDAR-IMUホイールオドメトリーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:29:02 GMT)
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment [18.9] 本研究では分子動力学(MD)シミュレーションデータを用いた動的タンパク質構造学習のための革新的4次元拡散モデルを提案する。
我々の知る限り、これはタンパク質の軌道を複数の時間ステップで同時に予測することを目的とした初めての拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:03:36 GMT)
Reimagining Linear Probing: Kolmogorov-Arnold Networks in Transfer Learning [18.7] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は、伝達学習における従来の線形探索手法の拡張である。
Kanは、従来の線形探索よりも一貫して優れており、精度と一般化の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 05:36:40 GMT)
Knowledge Tagging with Large Language Model based Multi-Agent System [17.5] 本稿では,従来のアルゴリズムの限界に対処するマルチエージェントシステムについて検討する。
我々は,従来の手法が抱えていた課題を克服する上で,LLMベースのマルチエージェントシステムの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 21:39:01 GMT)
Kronos: A Secure and Generic Sharding Blockchain Consensus with Optimized Overhead [17.4] シャーディングは、ネットワークをシャードに分割することで、ブロックチェーンのスケーラビリティを向上させる。
クロスシャーディングトランザクションは、シャーディングブロックチェーンのセキュリティと効率にとって重要な課題である。
最適化されたオーバーヘッドを達成するセキュアなシャーディングブロックチェーンコンセンサスであるKronosを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:58:23 GMT)
MedSegMamba: 3D CNN-Mamba Hybrid Architecture for Brain Segmentation [17.4] 我々は皮質下脳分割のための3DパッチベースのハイブリッドCNN-Mambaモデルを開発した。
モデルの性能をいくつかのベンチマークで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:19:19 GMT)
Understanding the concerns and choices of public when using large language models for healthcare [17.3] 大規模言語モデル(LLM)は、生体医学分野におけるその可能性を示している。
医学的Q&A、自己診断、日々の医療情報検索などの医療目的にどのように使用されるかは、未調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:40:18 GMT)
Generative Ghosts: Anticipating Benefits and Risks of AI Afterlives [16.8] 私たちの人生では、人々が愛する人と対話するカスタムAIエージェントや、死後のより広い世界を作るのが一般的になるかもしれません。
このようなエージェントは、創造者が生計を立てることなく、新しいコンテンツを生成できるからです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:41:03 GMT)
ROCAS: Root Cause Analysis of Autonomous Driving Accidents via Cyber-Physical Co-mutation [16.8] 既存のサイバー物理システム(CPS)の根本原因分析技術は主にドローン用に設計されている。
サイバー物理コミューテーションを特徴とする新しいADS根本原因分析フレームワークであるROCASを紹介する。
ADS事故の12カテゴリーについて検討し, ROCASの有効性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:14:53 GMT)
WirelessAgent: Large Language Model Agents for Intelligent Wireless Networks [16.7] 無線ネットワークは、規模と複雑さの増大により、ますます課題に直面している。
これらの課題は、特に今後の6Gネットワークにおいて、高度なAI駆動戦略の必要性を浮き彫りにしている。
我々は、無線ネットワークにおける複雑なタスクを管理できるAIエージェントを開発するための新しいアプローチであるWirelessAgentを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:48:01 GMT)
Unlocking the Potential of Model Calibration in Federated Learning [15.9] モデルキャリブレーションの概念とFLを統合した汎用フレームワークであるNon-Uniform for Federated Learning (NUCFL)を提案する。
OurFLは、各クライアントのローカルモデルとFLのグローバルモデルの関係に基づいてモデルキャリブレーションを動的に調整することで、この問題に対処する。
これにより、FLは精度を犠牲にすることなく、グローバルモデルのキャリブレーション要求を効果的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:50:00 GMT)
Rapid Parameter Estimation for Extreme Mass Ratio Inspirals Using Machine Learning [15.9] EMRI(Extreme-mass-ratio Inspiral)信号は重力波(GW)天文学において重要な課題である。
機械学習は、EMRI信号に関連する最大17のパラメータを含む広大な空間を効率的に処理できる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:36:23 GMT)
The NPU-ASLP System Description for Visual Speech Recognition in CNVSRC 2024 [15.9] 本稿では,第2回中国連続視覚音声認識チャレンジ(CNVSRC 2024)において,NPU-ASLP (Team 237) が導入した視覚音声認識システムについて述べる。
データ処理に関しては,ベースライン1からリップモーション抽出器を利用してマルチスケール映像データを生成する。
トレーニング中に、速度摂動、ランダム回転、水平反転、色変換を含む様々な拡張技術が適用される。
提案手法では, 単一話者タスクが30.47%, 複数話者タスクが34.30%, 単一話者タスクがオープントラックで第2位を確保している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:46:58 GMT)
CliquePH: Higher-Order Information for Graph Neural Networks through Persistent Homology on Clique Graphs [15.0] 本稿では,グラフ内の高次構造に関する情報を抽出する新しい手法を提案する。
テスト精度は最大で31%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:56:26 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） (Thu, 12 Sep 2024 23:01:59 GMT)
Rethinking Teacher-Student Curriculum Learning through the Cooperative Mechanics of Experience [15.0] Teacher-Student Curriculum Learning (TSCL)は、人間の文化的伝達と学習からインスピレーションを得るカリキュラム学習フレームワークである。
TSCLにおける教師と学生の相互作用の基盤となるメカニズムを解析するために,データ中心の視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:56:59 GMT)
Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations [14.2] AI安全性は、AIシステムの安全な採用とデプロイにおいて重要な領域である。
私たちの目標は、AI安全研究の進歩を促進し、究極的には、デジタルトランスフォーメーションに対する人々の信頼を高めることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:45:50 GMT)
Exploring Accessibility Trends and Challenges in Mobile App Development: A Study of Stack Overflow Questions [14.0] そこで本研究では,Stack Overflow上でのアクセシビリティに関する議論を大規模に分析し,AndroidとiOS開発者が直面するトレンドと課題を明らかにする。
この結果から,スクリーンリーダなどの補助技術の統合,アクセス可能なUI設計の確保,言語間のテキスト合成のサポート,アクセシビリティテストの実行など,いくつかの課題が明らかになった。
開発者プラクティス,研究方向,ツールサポート,教育リソースの改善を促進する上で,私たちの発見を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:13:24 GMT)
TextBoost: Towards One-Shot Personalization of Text-to-Image Models via Fine-tuning Text Encoder [13.7] 本稿では、テキストプロンプトによる制御可能な画像の作成を可能にする、オーバーフィッティングの軽減によるワンショットパーソナライゼーションの課題に対処する。
パーソナライズ性能を高めるための3つの重要な手法を紹介する。(1)機能障害の促進と過剰適合の緩和のための拡張トークン、(2)言語ドリフトの低減と多様なプロンプト間の一般化性向上のための知識保存損失、(3)効率的なトレーニングのためのSNR重み付きサンプリング。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:47:51 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） (Thu, 12 Sep 2024 15:04:57 GMT)
FaceScore: Benchmarking and Enhancing Face Quality in Human Generation [12.9] テキストから画像生成における低品質で非現実的な人間の顔は、最も顕著な問題の一つである。
我々は,顔ペアのデータセット上で広く使用されているImageRewardを微調整することにより,FaceScore (FS) という新しいメトリクスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 04:30:03 GMT)
Securing Large Language Models: Addressing Bias, Misinformation, and Prompt Attacks [12.9] 大きな言語モデル(LLM)は、様々な分野において印象的な機能を示しているが、その使用の増加は重要なセキュリティ上の懸念を提起している。
この記事では、LLMセキュリティにおける重要な問題に対処する最近の文献をレビューし、正確性、バイアス、コンテンツ検出、攻撃に対する脆弱性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:42:08 GMT)
Large Language Models and Cognitive Science: A Comprehensive Review of Similarities, Differences, and Challenges [12.9] 本稿では,Large Language Models(LLM)と認知科学の交わりについて概観する。
我々は,LLMの認知能力を評価する手法を分析し,認知モデルとしての可能性について議論する。
我々はLLMの認知バイアスと限界を評価し,その性能向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:56:35 GMT)
Short-term power load forecasting method based on CNN-SAEDN-Res [12.7] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、自己アテンションエンコーダデコーダネットワーク(SAEDN)、残差リファインメント(Res)に基づく短期負荷予測手法を提案する。
提案手法は予測精度と予測安定性の点で利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:44:36 GMT)
FedHide: Federated Learning by Hiding in the Neighbors [12.7] 本稿では,ネットワークを分類や検証タスクに組み込むためのプロトタイプベースのフェデレーション学習手法を提案する。
提案手法では, プロキシクラスプロトタイプを近接する近傍に線形に結合することで, プロキシクラスプロトタイプを生成する。
このテクニックは、クライアントが差別的な埋め込みネットワークを学習しながら、真のクラスプロトタイプを隠蔽する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:37:49 GMT)
Quantum Entanglement Allocation through a Central Hub [12.6] 我々は,集中型ハブアーキテクチャにおいて,$N$-qubit WおよびGHZ状態を割り当てるための局所演算と古典的通信プロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、中央システム内の量子メモリのわずか$N$ qubitsでこれらの状態を決定的かつ正確に分配する。
本研究は,量子ネットワークにおける本質的な多部絡み合い状態のアロケートと,量子インターネットの実現への道を開くための,より資源効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:06:28 GMT)
A Spatiotemporal Stealthy Backdoor Attack against Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [12.5] 協調型多エージェント深層強化学習(c-MADRL)は、バックドア攻撃の脅威にさらされている。
我々は,c-MADRLに対する新たなバックドア攻撃を提案し,単一のエージェントにのみバックドアを埋め込むことで,マルチエージェントチーム全体を攻撃する。
私たちのバックドア攻撃は高い攻撃成功率(91.6%)を達成でき、クリーンパフォーマンスのばらつきは低い(3.7%)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:17:37 GMT)
What is the Relationship between Tensor Factorizations and Circuits (and How Can We Exploit it)? [12.5] テンソル化回路アーキテクチャを構築するために,モジュール型 "Lego block" アプローチを導入する。
この接続は、既存のモデルの類似点と相違点を明らかにするだけでなく、包括的なパイプラインの開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:32:01 GMT)
Expansive Supervision for Neural Radiance Field [12.5] 我々は,ニューラルネットワーク分野のトレーニングにおいて,計算負荷,レンダリング品質,柔軟性を効率的にバランスさせる,拡張的な監視機構を導入する。
従来の監視手法と比較して冗長なレンダリング処理を効果的に回避し,時間とメモリ消費の双方で顕著な削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:05:13 GMT)
CollaMamba: Efficient Collaborative Perception with Cross-Agent Spatial-Temporal State Space Model [12.5] マルチエージェント協調認識は環境のより深い理解を促進する。
協調知覚の最近の研究は、主にCNNやトランスフォーマーを用いて空間次元における特徴表現と融合を学習している。
資源効率の良い時間空間協調状態空間モデルCollaMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:50:04 GMT)
Quantum hacking: Induced-photorefraction attack on a practical continuous-variable quantum key distribution system [12.2] ニオブ酸リチウム系(LN系)変調器のフォトリフラクティブ効果により開放される実用連続可変量子鍵分布(CVQKD)システムにおいて,新しいセキュリティの抜け穴を探索する。
本稿では,LNをベースとした変調器の誘導光屈折を利用して,古典的インターセプト反射攻撃を隠蔽する量子ハッキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:00:09 GMT)
Design and execution of quantum circuits using tens of superconducting qubits and thousands of gates for dense Ising optimization problems [12.2] 本研究では,各層におけるコストハミルトニアンのすべての相互作用のサブセットをパラメトリズする,既存のアンサツェから派生した,変動最適化のためのハードウェア効率の良いアンサッツを開発する。
最大5000個の2量子ビットおよび5000個の1量子ビットネイティブゲートを含む回路において、ランダムな推定オラクルを使用するよりも、性能が大幅に向上したことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 23:15:36 GMT)
Microscopic-Mamba: Revealing the Secrets of Microscopic Images with Just 4M Parameters [12.2] CNNは、画像のセマンティック情報を完全に活用する能力を制限して、長距離依存のモデリングに苦労する。
変換器は二次計算の複雑さによって妨げられる。
本稿では,Mambaアーキテクチャに基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:01:33 GMT)
Non-negative Weighted DAG Structure Learning [12.1] 本研究は,真DAGを夜間観測から学習する問題に対処する。
本稿では, ar を返すことが保証される手法に基づく DAG 回復アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:41:29 GMT)
Adaptive Manipulation using Behavior Trees [12.1] 本稿では,タスク実行中の視覚的・非視覚的観察にロボットが迅速に適応できる適応行動木を提案する。
産業環境でよく見られる多くのタスクに対して、我々のアプローチを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:37:54 GMT)
MMCBE: Multi-modality Dataset for Crop Biomass Prediction and Beyond [12.0] 作物バイオマス推定のための多モードデータセット(MMCBE)
このデータセットは、216セットの多視点ドローン画像と、LiDAR点雲とハンドラベリングされた地上真実で構成されている。
我々は,MCCBEを用いた最先端の作物バイオマス推定手法を厳格に評価し,ドローン画像からの3D作物の復元やノベルビューレンダリングなど,新たな応用の可能性を探った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 05:20:01 GMT)
Tera-SpaceCom: GNN-based Deep Reinforcement Learning for Joint Resource Allocation and Task Offloading in TeraHertz Band Space Networks [11.9] Tera-SpaceComは、様々な宇宙科学および通信アプリケーションを実現するための有望な技術として構想されている。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた深層強化学習(DRL)に基づく共同資源割り当てとタスクオフロードアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:26:17 GMT)
Thermal3D-GS: Physics-induced 3D Gaussians for Thermal Infrared Novel-view Synthesis [11.8] 本稿では,熱3D-GSという物理誘導型3次元ガウススプラッティング法を提案する。
The first large-scale benchmark dataset for this field called Thermal Infrared Novel-view Synthesis dataset (TI-NSD)。
その結果,本手法はPSNRの3.03dB改善によりベースライン法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:46:53 GMT)
Multi-Model based Federated Learning Against Model Poisoning Attack: A Deep Learning Based Model Selection for MEC Systems [11.6] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを保持しながら、分散データからグローバルモデルのトレーニングを可能にする。
本稿では, モデル中毒対策の機会を高めるための積極的メカニズムとして, マルチモデルFLを提案する。
DDoS攻撃検出のシナリオでは、システムは攻撃を受けないというシナリオと、認識時間の改善の可能性によって、毒殺攻撃下での競争精度の向上が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:36:26 GMT)
Depth Matters: Exploring Deep Interactions of RGB-D for Semantic Segmentation in Traffic Scenes [11.4] 本研究では、深度の有効性を探求するために、新しい学習可能な深度相互作用ピラミッド変換器(DiPFormer)を提案する。
DiPFormerはKITTI(KITTI道路で97.57%Fスコア、KITTI-360で68.74%mIoU)とCityscapesデータセットで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:39:34 GMT)
PuYun: Medium-Range Global Weather Forecasting Using Large Kernel Attention Convolutional Networks [11.4] PuYunは、大規模なカーネルアテンション畳み込みネットワークを利用する自動回帰カスケードモデルである。
我々は,PuYun-Shortを0～5日間の予測で,PuYun-Mediumを5～10日間の予測で導入する。
我々はPuYun-ShortがGraphCastとFuXi-Shortの両方のパフォーマンスを上回り、正確な10日間の予測を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:08:03 GMT)
Full-text Error Correction for Chinese Speech Recognition with Large Language Model [11.3] 大言語モデル(LLM)は自動音声認識(ASR)における誤り訂正の可能性を示している
本稿では,より長い音声記録からASRシステムによって生成された全文における誤り訂正のためのLLMの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:50:45 GMT)
Foundation of Calculating Normalized Maximum Likelihood for Continuous Probability Models [11.3] 正規化最大可能性 (NML) 符号長はモデル選択基準として広く使われている。
NML符号長を計算する一般的な方法は、関数の和(離散モデル)または積分(連続モデル)を使用することである。
本稿では,本手法が連続例に対しても正しいことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:34:03 GMT)
DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications [10.7] ユーザによるエッジAIモデルの不適切なローカルトレーニングや微調整は、モデル誤動作につながる可能性がある。
本稿では,知識蒸留と逆蒸留を含む「DiReDi」という革新的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:02:44 GMT)
From Explanations to Action: A Zero-Shot, Theory-Driven LLM Framework for Student Performance Feedback [10.7] iLLuMinaTEはミラーの認知的説明モデルにインスパイアされたゼロショット・チェーン・オブ・プロンプトのLLM-XAIパイプラインである。
我々は3つのLLMから抽出したiLLuMinateの自然言語説明を,21,915件にわたって広範囲に評価した。
従来の説明書の89.52%よりもiLLuMinateの説明の方が学生の方が好まれていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:18:41 GMT)
Introducing CausalBench: A Flexible Benchmark Framework for Causal Analysis and Machine Learning [10.7] 因果学習は従来の機械学習以上のものを目指しているが、いくつかの大きな課題が残っている。
透明で公平で使いやすい評価プラットフォームであるEm CausalBenchを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 22:45:10 GMT)
The Design of Informative Take-Over Requests for Semi-Autonomous Cyber-Physical Systems: Combining Spoken Language and Visual Icons in a Drone-Controller Setting [10.5] 本稿では,抽象的な事前アラートと情報伝達型TORを組み合わせたテイクオーバー要求の設計を提案する。
我々は、テストベッドとして半自律ドローン制御シナリオの文脈で研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:50:05 GMT)
RoboUniView: Visual-Language Model with Unified View Representation for Robotic Manipulation [10.5] 動作学習から視覚的特徴抽出を分離する革新的なアプローチであるRoboUniViewを提案する。
我々はまず、アクセスしやすいデータに基づいて事前学習することで、多視点ビューから統一されたビュー表現を学び、その後、この統合されたビュー表現からアクションを導出し、ロボット操作を制御する。
CALVINベンチマークの最先端性能を達成し、D$が93.0%から96.2%に、ABC$が92.2%から94.2%に、D$が93.0%から96.2%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:24:58 GMT)
DrugAgent: Explainable Drug Repurposing Agent with Large Language Model-based Reasoning [10.5] 本稿では,最先端の機械学習技術と知識統合を用いた医薬品再調達プロセスを強化するためのマルチエージェントフレームワークを提案する。
AIエージェントは、DTIモデルを訓練し、知識グラフエージェントはDGIdbを使用してDTIを系統的に抽出する。
これらのエージェントからの出力を統合することで、外部データベースを含む多様なデータソースを効果的に活用し、実行可能な再資源化候補を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:06:37 GMT)
Mobile App Security Trends and Topics: An Examination of Questions From Stack Overflow [10.3] モバイルアプリのセキュリティに関する質問にはStack Overflowを使っています。
調査結果から,Stack Overflowはモバイルアプリのセキュリティ,特にAndroidアプリの支援を求める開発者にとって,主要なリソースであることが明らかになった。
この調査から得られた洞察は、調査やベンダコミュニティによるツール、テクニック、リソースの開発に影響を与え、開発者がモバイルアプリをセキュアにすることを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:45:45 GMT)
Bridging Paintings and Music -- Exploring Emotion based Music Generation through Paintings [10.3] 本研究では,視覚芸術で表現される感情に共鳴する音楽を生成するモデルを開発した。
コーディネートアートと音楽データの不足に対処するため、私たちはEmotion Painting Musicデータセットをキュレートした。
我々の2段階のフレームワークは、イメージを感情的内容のテキスト記述に変換し、これらの記述を音楽に変換することで、最小限のデータによる効率的な学習を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:19:25 GMT)
Harnessing TI Feeds for Exploitation Detection [9.9] 我々は、Threat Intelligenceフィードから脆弱性のエクスプロイトを自動的に検出する機械学習パイプラインを提案する。
我々はまず,最先端の埋め込み技術を用いて,ゆるやかに構造化されたTIフィードの脅威語彙をモデル化する。
弊社のアプローチは、191種類のTIフィードにおけるエクスプロイトイベントの特定に使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:25:41 GMT)
Ruri: Japanese General Text Embeddings [9.9] るり(るり)は、日本の一般的なテキスト埋め込みモデルである。
本稿では,Ruriの開発過程について詳述する。
具体的には,LLMが生成した合成データセットを用いた埋め込みモデルのトレーニングについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 04:06:31 GMT)
Online vs Offline: A Comparative Study of First-Party and Third-Party Evaluations of Social Chatbots [9.9] ユーザダイアログのベンチマークデータセットを,オフラインなサードパーティ評価を備えた共感型チャットボットで拡張する。
この結果から,ヒトとチャットボットの相互作用の微妙さをオフラインで評価することは不可能であることが判明した。
対照的に、GPT-4モデルを用いた自動第三者評価は、第三者の人間の判断をよりよく近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:11:08 GMT)
Taylor-Sensus Network: Embracing Noise to Enlighten Uncertainty for Scientific Data [9.6] 不確実性推定は、機械学習の科学データに不可欠である。
本稿では,複雑でヘテロシダスティックな雑音をモデル化するためのTaylor-Sensus Network (TSNet)を提案する。
TSNetは実験において主流および最先端の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:10:27 GMT)
Early Joint Learning of Emotion Information Makes MultiModal Model Understand You Better [9.4] マルチモーダル感情認識チャレンジ(MER2024)における感情認識のためのソリューションを提案する。
音声とテキスト間のモーダル競争を緩和するために、我々は早期融合戦略を採用する。
MER2024-SEMIとMER2024-NOISEの両方でtextbf2 をランク付けし,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 05:05:34 GMT)
fmeffects: An R Package for Forward Marginal Effects [9.2] 本稿では,Rパッケージ fm-エフェクトについて述べる。
本稿では、関連する理論的背景、パッケージ機能、ハンドリング、および将来の拡張のためのソフトウェア設計とオプションについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 05:10:55 GMT)
Exotic localization for the two body bound states in the non-reciprocal Hubbard model [9.2] 非相互トンネルにおける2体ハバードモデルの局所化挙動について検討する。
本稿では,強い反発相互作用の条件下での質量法の中心から得られる非エルミート境界状態について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:43:33 GMT)
Efficient Privacy-Preserving KAN Inference Using Homomorphic Encryption [9.1] ホモモルフィック暗号化(HE)は、ディープラーニングモデルのプライバシー保護推論を容易にする。
SiLUアクティベーション関数やB-スプライン関数などの非線形要素を組み込んだkanの複雑な構造は、既存のプライバシ保存推論技術が不十分である。
そこで我々は,kansに適した高精度かつ効率的なプライバシ保護型推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 04:51:27 GMT)
Real-time Multi-view Omnidirectional Depth Estimation System for Robots and Autonomous Driving on Real Scenes [9.1] ロボットと車両の両方の現実シナリオにおけるナビゲーションと障害物回避のための全方位深度推定システムとそれに対応するアルゴリズムを提案する。
実時間全方位深度推定を実現するために,球面スイーシング法とモデルアーキテクチャを併用したRtHexa-OmniMVSアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,屋内および屋外の両方で複雑な実世界のシナリオにおいて高い精度を示し,エッジコンピューティングプラットフォーム上で15fpsの推論速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:44:35 GMT)
In-Situ Fine-Tuning of Wildlife Models in IoT-Enabled Camera Traps for Efficient Adaptation [8.9] WildFitは、高ドメインの一般化性能を実現し、カメラトラップアプリケーションに対する効率的な推論を保証するという、相反する目標を調整します。
背景認識データ合成は、背景画像とソース領域からの動物画像とをブレンドすることにより、新しい領域を表す訓練画像を生成する。
複数のカメラトラップデータセットを用いて評価したところ、WildFitは従来の手法に比べて分類精度と計算効率が大幅に向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:56:52 GMT)
Enabling Cost-Effective UI Automation Testing with Retrieval-Based LLMs: A Case Study in WeChat [8.8] 機械学習と大規模言語モデルを組み合わせることで、業界アプリケーションのためのコスト効率の良いUI自動化テストを作成するために、CATを導入します。
次にCATは機械学習技術を採用し、LLMを補完として、ターゲット要素をUI画面にマップする。
WeChatテストデータセットの評価では、CATのパフォーマンスとコスト効率が示され、90%のUI自動化と0.34ドルのコストが達成されました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:25:33 GMT)
Learn from Balance: Rectifying Knowledge Transfer for Long-Tailed Scenarios [8.8] 知識蒸留(KD)は,教師ネットワークから生徒ネットワークへ知識を伝達する。
本稿では,教師ネットワークに継承された不均衡な知識に対処するため,KRDistill(Knowledge Rectification Distillation)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 01:58:06 GMT)
MToP: A MATLAB Optimization Platform for Evolutionary Multitasking [8.5] 進化的マルチタスク(EMT)のためのMTO-Platform(MTOP)という,オープンソースの初の最適化プラットフォームを紹介する。
MToPには40以上のMTEA、150以上のMTO問題、20以上のパフォーマンスメトリクスが含まれている。
MToPはユーザフレンドリーなグラフィカルインターフェースを備えており、結果分析、データエクスポート、スキーマの可視化を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:48:59 GMT)
From COCO to COCO-FP: A Deep Dive into Background False Positives for COCO Detectors [8.4] 火災や煙の検知における誤報は、現実世界の応用において重要である。
COCO-FPはImageNet-1Kデータセットから派生した新しい評価データセットである。
標準および高度な物体検出器の評価は、クローズドセットとオープンセットの両方のシナリオにおいて、かなりの数の偽陽性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:22:12 GMT)
Digital Volumetric Biopsy Cores Improve Gleason Grading of Prostate Cancer Using Deep Learning [8.2] 心電図コア(volumetric core)と呼ばれる新しいデジタル病理データソースを提案する。
本発明のデータソースは、連続切断された組織セクションの抽出及び調整を介して得られる。
我々は、Gleason Grade Groupを自動分類するために、ボリュームパッチから抽出した深い特徴に基づいて、注意に基づくマルチインスタンス学習フレームワークを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:00:25 GMT)
GAZEploit: Remote Keystroke Inference Attack by Gaze Estimation from Avatar Views in VR/MR Devices [8.2] GAZEploitは、VRアプリケーションにおける仮想外観の共通利用を活用して、これらの視線追跡情報を活用するために設計された、新しいアイトラッキングベースの攻撃である。
30名以上の被験者を対象に,キーストローク推論の精度を80%以上達成した。
われわれの調査は、Apple Storeの上位15以上のアプリがGAZEploit攻撃に弱いと判断し、この最先端のVR/MRテキスト入力方法に対する緊急のセキュリティ対策の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:11:35 GMT)
A Survey on Future Frame Synthesis: Bridging Deterministic and Generative Approaches [8.1] Future Frame Synthesis (FFS) は、モデルが既存のコンテンツに基づいて将来のフレームのシーケンスを生成することを可能にすることを目的としている。
我々は、この分野で広く使われているデータセットやアルゴリズムを含む、歴史と現代の両方の作品を包括的に調査する。
本稿では,関連するアルゴリズムの性質に着目した新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:25:47 GMT)
On Leveraging Large Language Models for Enhancing Entity Resolution: A Cost-efficient Approach [8.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた不確実性低減フレームワークを提案する。
LLMは、先進的な言語能力と、広範なデータサイエンスの専門知識を持たない人々に対して大きな利点をもたらす「従量制」モデルに便乗している。
我々は,本手法が効率的かつ効果的であることを示し,実世界のタスクに有望な応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 04:47:33 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep Multimodal Learning with Missing Modality [7.9] マルチモーダルモデルトレーニングと推論の間、データサンプルは特定のモダリティを見逃し、モデルのパフォーマンスを損なう可能性がある。
本調査は,ディープラーニング技術に着目したMLMM(Multimodal Learning with Missing Modality)の最近の進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:15:39 GMT)
Identification and multiply robust estimation in causal mediation analysis across principal strata [7.8] 治療後イベントの存在下での因果仲裁の評価について検討する。
本研究では,各媒介推定値に対する効率的な影響関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:17:18 GMT)
Rethinking Prompting Strategies for Multi-Label Recognition with Partial Annotations [7.7] マルチラベル認識(MLR)における肯定的・否定的学習の効果について検討する。
我々はPositiveCoOpとNegativeCoOpを導入し、1つのプロンプトだけがVLMガイダンスで学習され、もう1つは埋め込みベクトルに置き換えられる。
我々は、負のプロンプトがMLR性能を低下させ、正のプロンプトのみを学習し、学習された負の埋め込みと組み合わせることで、二重のプロンプト学習アプローチより優れていることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:02:51 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） (Thu, 12 Sep 2024 13:23:03 GMT)
Effective Segmentation of Post-Treatment Gliomas Using Simple Approaches: Artificial Sequence Generation and Ensemble Models [7.4] 本稿では,深層学習手法のセグメンテーション性能を高めるための2つの手法を提案する。
まず、利用可能なMRIシーケンスの単純な線形結合に基づく追加入力を組み込む。
第二に、モデルのバッテリの寄与を測るために様々なアンサンブル手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:34:31 GMT)
DVS: Blood cancer detection using novel CNN-based ensemble approach [7.1] 早期に検出された場合のみ、適切な診断が可能である。
本研究では,最新の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による血液悪性腫瘍の検出と分類の有効性について検討した。
アンサンブルDVSモデルは、血液がんの検出と分類に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:16:24 GMT)
Stepping Stones: A Progressive Training Strategy for Audio-Visual Semantic Segmentation [7.1] AVSS (Audio-Visual Semantic) は映像中の音源の画素レベルのローカライゼーションを実現することを目的としており、AVSS (Audio-Visual Semantic) は音声視覚シーンの意味的理解を追求している。
従来の方法は、エンドツーエンドのトレーニングにおいて、このマッシュアップを扱うのに苦労しており、学習とサブ最適化が不十分である。
textitStepping Stonesと呼ばれる2段階のトレーニング戦略を提案し、AVSSタスクを2つの単純なサブタスクに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:20:26 GMT)
Which distribution were you sampled from? Towards a more tangible conception of data [7.1] 機械学習の標準フレームワークは必ずしも良いモデルではない、と私たちは主張する。
抽象分布よりも有限集団に着目した代替フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:22:25 GMT)
Universal Pooling Method of Multi-layer Features from Pretrained Models for Speaker Verification [7.0] 大規模事前学習ネットワークを活用した自動話者検証(ASV)研究の最近の進歩が達成されている。
ASVのための事前学習モデルの多層特性を利用するための新しい手法を提案する。
提案した層間処理が,事前学習モデルを利用する利点の最大化にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 05:55:32 GMT)
Unleashing Worms and Extracting Data: Escalating the Outcome of Attacks against RAG-based Inference in Scale and Severity Using Jailbreaking [6.9] 我々は、GenAIモデルをジェイルブレイクする能力により、攻撃者はRAGベースのアプリケーションに対する攻撃の結果をエスカレートできることを示した。
論文の前半では、攻撃者がRAG文書抽出攻撃に対してRAGメンバシップ推論攻撃をエスカレートできることが示されている。
論文の第2部では、攻撃者がRAGデータ中毒攻撃の規模を拡大し、単一のアプリケーションに妥協することで、GenAIエコシステム全体を妥協できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:50:22 GMT)
Uncertainty-aware Bridge based Mobile-Former Network for Event-based Pattern Recognition [6.9] イベントカメラは高いダイナミックレンジ、動きのぼやけがなく、消費電力も少ない。
パターン認識を効率化する軽量な不確実性対応情報伝搬方式Mobile-Formerネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:01:55 GMT)
A Mixed-Methods Study of Open-Source Software Maintainers On Vulnerability Management and Platform Security Features [6.8] 本稿では,OSSメンテナの脆弱性管理とプラットフォームセキュリティ機能について考察する。
サプライチェーンの不信や、脆弱性管理の自動化の欠如が、最も困難であることに気付きました。
プラットフォームのセキュリティ機能を採用する上での障壁は、認識の欠如と、それらが必要ないという認識の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:15:03 GMT)
A Deep Dive Into How Open-Source Project Maintainers Review and Resolve Bug Bounty Reports [6.8] 主に、バグ報奨金プラットフォームである texttthuntr を使用したオープンソースソフトウェア (OSS) メンテナの視点について検討する。
その結果,40の特徴を,メリット,課題,有用な機能,望まれる機能に分類した。
プライベートな情報開示とプロジェクトの可視性が最も重要なメリットであることに気付きました。一方、お金やCVEに焦点を当てたハンターやレビューのプレッシャーは克服するのが最も難しいのです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:15:21 GMT)
Modeling Information Narrative Detection and Evolution on Telegram during the Russia-Ukraine War [6.7] 2022年2月、ロシア連邦によるウクライナ侵攻が行われた。
多数の情報物語が、親ロシア派と親ウクライナ派の両方のコミュニティにオンラインで出現した。
本研究の目的は、物語の進化をモデル化し、それらを動かすメカニズムを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 01:18:57 GMT)
Fairness-enhancing mixed effects deep learning improves fairness on in- and out-of-distribution clustered (non-iid) data [6.6] フェア・ミックスド・エフェクト・ディープ・ラーニング(Fair MEDL)フレームワークを紹介する。
Fair MEDLは、クラスタ不変固定効果(FE)とクラスタ固有ランダム効果(RE)を定量化する
敵の偏見を取り入れて、平等化オッド、デモグラフィックパリティ、カウンターファクトフェアネスの3つの主要な指標の公平性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:24:19 GMT)
Stochastic Reinforcement Learning with Stability Guarantees for Control of Unknown Nonlinear Systems [6.6] 本稿では,力学の局所線形表現を学習することでシステムを安定化する強化学習アルゴリズムを提案する。
本稿では,いくつかの高次元力学系におけるアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:07:54 GMT)
Identifiable causal inference with noisy treatment and no side information [6.4] 本研究では,不正確な連続処理変数を仮定するモデルを提案する。
我々は,提案モデルの因果効果の推定値が,側情報や測定誤差の分散に関する知識がなくても同定可能であることを証明した。
我々の研究は、信頼できる因果推論を行うアプリケーションの範囲を広げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:20:43 GMT)
Learning Causally Invariant Reward Functions from Diverse Demonstrations [6.4] 逆強化学習法は,マルコフ決定過程の報酬関数を,専門家によるデモンストレーションのデータセットに基づいて検索することを目的としている。
この適応は、環境力学の分布シフトの下で得られる報酬関数に基づいてポリシーが訓練されたときに、専門家データセットに過度に適合することが多い。
本研究では,報酬関数の一般化を目標とした因果不変原理に基づく逆強化学習手法の新しい正規化手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:56:24 GMT)
Solving the Inverse Problem of Electrocardiography for Cardiac Digital Twins: A Survey [6.2] 心臓デジタル双生児(英: Cardiac Digital twins、CDT)は、複雑な心臓機構を理解するために使用される仮想表現である。
近年の計算手法の進歩により、ECG逆推論の精度と効率が大幅に向上した。
本稿では,心電図逆問題,検証戦略,臨床応用,今後の展望を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:36:06 GMT)
meds_reader: A fast and efficient EHR processing library [6.1] meds_readerは効率的なEHRデータ処理のための最適化されたPythonパッケージである。
2つの主要なEHR処理パイプラインのキーコンポーネントを再実装することで、meds_readerの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:03:26 GMT)
GatedUniPose: A Novel Approach for Pose Estimation Combining UniRepLKNet and Gated Convolution [5.8] GatedUniPoseは、UniRepLKNetとGated Convolutionを組み合わせたポーズ推定手法である。
GatedUniPoseは比較的少数のパラメータで大幅な性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 04:57:08 GMT)
Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Model on Automated Program Repair [5.7] 事前学習・微調整」パラダイムにより、大規模言語モデル(LLM)が自動プログラム修復(APR)の修正能力を向上できる
我々はまず,このギャップを埋めるために,インストラクションデータセットであるAPR-INSTRUCTIONを作成するために,プロンプトエンジニアリングを採用している。
最高の微調整モデルでは、最先端のLLMベースのAPR技術よりも58%多くのバグが修正されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:00:26 GMT)
FastSpiker: Enabling Fast Training for Spiking Neural Networks on Event-based Data through Learning Rate Enhancements for Autonomous Embedded Systems [5.6] FastSpikerは、学習率の強化を通じて、イベントベースのデータに対する高速SNNトレーニングを可能にする、新しい方法論である。
我々は、FastSpikerが最大10.5倍高速なトレーニング時間と88.39%低い二酸化炭素排出量を提供し、イベントベースの自動車データセットの最先端または同等の精度を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:28:17 GMT)
Model Ensemble for Brain Tumor Segmentation in Magnetic Resonance Imaging [5.3] 本研究は3つの課題において,新たな腫瘍症例に対する深層学習に基づくアンサンブル戦略を提案する。
特に、最先端のnnU-NetとSwin UNETRモデルの出力を領域的にアンサンブルする。
PEDでは第1位,MENでは第3位,METでは第4位であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:24:50 GMT)
Dumviri: Detecting Trackers and Mixed Trackers with a Breakage Detector [5.3] State-of-the-artツールは通常、障害を検出するために、ユーザレポートと開発者の努力に依存します。
本稿では,機械学習に基づく破壊検知器をトラッカー検出パイプラインに組み込むことにより,機能資源の誤識別を自動的に回避することを提案する。
Duumviriは、これまで報告されていない22のユニークなトラッカーと26のユニークな混合トラッカーを検出し、確認することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:48:26 GMT)
Enhancing Quantum Machine Learning: The Power of Non-Linear Optical Reproducing Kernels [5.3] KerrカーネルはデータをKerrコヒーレント状態の位相と振幅にエンコードする。
本稿では,Kerrコヒーレント状態を用いた特徴空間を提案する。
月から乳がん診断まで,さまざまなデータセットを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:39:42 GMT)
Detailed delineation of the fetal brain in diffusion MRI via multi-task learning [5.3] 我々は,脳組織を白白質,皮質/皮質下灰白質,脳脊髄液に分割する統一的な計算枠組みを開発し,検証した。
これらのラベルを用いて,3つの計算を行うためのマルチタスク深層学習法を開発し,検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:08:20 GMT)
An Evaluation Framework for Attributed Information Retrieval using Large Language Models [5.2] 本稿では,属性情報検索の評価とベンチマークを行うフレームワークを提案する。
属性付き情報探索データセットであるHAGRIDを用いた実験では、さまざまなシナリオが回答の正しさと帰属性に与える影響が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:57:08 GMT)
TSELM: Target Speaker Extraction using Discrete Tokens and Language Models [5.2] TSELMは、離散トークンと言語モデルを活用する新しいターゲット話者抽出ネットワークである。
我々は,TSELMが音声品質の優れた結果と,音声の可聴性に匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:41:07 GMT)
Alignment with Preference Optimization Is All You Need for LLM Safety [5.1] 安全性データセットを用いたFalcon 11Bモデルに様々なアライメント手法を適用した。
我々は,LlamaGuard 3 8Bによる世界安全スコアの大幅な向上を実現し,最先端のモデルと競合する。
しかし、この安全性の向上は、特に数学において、一般的な能力を低下させるコストが伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:10:15 GMT)
Cross-Attention Based Influence Model for Manual and Nonmanual Sign Language Analysis [4.8] 手(手)と非手動マーカー(NMM)の両方が、アメリカ手話(ASL)におけるフレーズの完全な意味を提供するのに重要である。
本稿では,2ストリームエンコーダからなる手話翻訳アーキテクチャについて述べる。一方のエンコーダは顔を扱うが,もう一方のエンコーダは上半身を扱う(手)。
本稿では,各入力モードが出力に与える影響を定量化するのに有用な,新しい並列クロスアテンション復号機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:55:39 GMT)
A Study on Asynchronous Vote-based Blockchains [4.8] 投票ベースのブロックチェーンは、Byzantine Fault Toleranceコンセンサスプロトコルを使用して、ある状態から別の状態へ移行する。
本稿では,非同期環境におけるリーダベースの協調を可能にする,強大なBFTコンセンサスモデルを提案する。
我々のプロトコルはメッセージの複雑さを大幅に減らし、しきい値のシグネチャに頼ることなく線形ビューの変更を実現する最初のプロトコルです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:54:40 GMT)
DreamHOI: Subject-Driven Generation of 3D Human-Object Interactions with Diffusion Priors [4.7] 人-物体相互作用(HOI)のゼロショット合成法であるDreamHOIを提案する。
我々は、何十億もの画像キャプチャーペアで訓練されたテキストと画像の拡散モデルを利用して、リアルなHOIを生成する。
提案手法は広範囲な実験を通じて検証し,現実的なHOIを生成する上での有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:59:49 GMT)
Reasoning Abilities of Large Language Models: In-Depth Analysis on the Abstraction and Reasoning Corpus [4.6] 大規模言語モデルの推論と文脈理解能力を評価するための新しい手法を提案する。
抽象・推論コーパスデータセットを用いて,大規模言語モデルの推論と文脈理解能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 23:08:08 GMT)
Sparse R-CNN OBB: Ship Target Detection in SAR Images Based on Oriented Sparse Proposals [4.4] 本稿では,SAR(Synthetic Aperture Radar)画像中の指向性物体を検出するためのフレームワークであるSparse R-CNN OBBを提案する。
我々の知る限り、Sparse R-CNN OBBは、オブジェクト指向オブジェクトの検出にスパース学習可能な提案という概念を最初に採用しました。
Sparse R-CNN OBBは,沿岸および沖合の両方のシナリオにおいて,他のモデルを上回る優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:12:46 GMT)
Exploring the Interplay Between Colorectal Cancer Subtypes Genomic Variants and Cellular Morphology: A Deep-Learning Approach [4.1] CRCサブタイプ分類のためのCNNモデルを訓練し、CRCサブタイプ内のゲノム変異とそれに対応する細胞形態パターンとの潜在的な相関について検討した。
CRCサブタイプ分類の精度を評価することにより,CRCサブタイプのゲノム変異と細胞形態パターンとの相互作用を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:06:24 GMT)
The Faetar Benchmark: Speech Recognition in a Very Under-Resourced Language [4.1] Faetarには標準的な正書法がなく、ベンチマークに含まれるもの以外のテキストや音声のリソースはほとんどない。
コーパスはフィールド録音に由来するが、ほとんどはノイズがあり、5時間しか一致した書き起こしがない。
我々は,現在最先端の多言語音声基礎モデルによる電話誤り率30.4%のベースライン結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:55:33 GMT)
Towards Timetronics with Photonic Systems [4.0] 進行波共振器の時間次元における様々な凝縮物質相をエミュレートする多目的平均誘電率手法を提案する。
変調に必要な周波数と深さは実験的に達成可能であり、マイクロ波と光学システムを利用した結晶構造の実用的実現の研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:44:16 GMT)
Near-optimal coherent state discrimination via continuously labelled non-Gaussian measurements [3.9] 非ガウス測度は、ほぼ最適コヒーレントな状態判別を達成できることを示す。
非ガウス的検出とユニタリ操作に基づく2つのコヒーレントな状態識別プロトコルを明示的に設計する。
その結果,Helstrom境界に近い低エネルギーでの誤差率を連続ラベル付き測定で達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:25:59 GMT)
BLens: Contrastive Captioning of Binary Functions using Ensemble Embedding [3.9] 本稿では,複数のバイナリ関数の埋め込みを新しいアンサンブル表現に組み合わせたBLensを提案する。
実験では,BLensが芸術の状態を著しく上回っていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:49:34 GMT)
Review of Recent Advances in Gaussian Process Regression Methods [3.9] ガウス過程(GP)法は近年広く研究されており、特にビッグデータを持つ大規模システムや、データ不足時にさらに極端な場合について研究されている。
本稿では,最近開発された階層型外対角低ランク近似法やKronecker構造を持つGPなどの重要な因子化GP法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:05:01 GMT)
Guided Safe Shooting: model based reinforcement learning with safety constraints [3.8] 安全制約の最小限の違反でシステムを制御できるモデルベースのRLアプローチであるGuSS(Guid Safe Shooting)を導入する。
提案する安全プランナは3つあり,1つは単純なランダム・シューティング・ストラテジーに基づくもので,もう1つはより高度な分岐探索アルゴリズムMAP-Elitesに基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:54:46 GMT)
Training Spiking Neural Networks via Augmented Direct Feedback Alignment [3.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックデバイスにニューラルネットワークを実装するための有望なソリューションである。
しかし、SNNニューロンの非分化性は、それらを訓練することを困難にしている。
本稿では、ランダムなプロジェクションに基づく勾配のないアプローチである拡張直接フィードバックアライメント(aDFA)を用いてSNNの訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:22:44 GMT)
Fine-tuning Large Language Models for Entity Matching [3.7] 生成型大規模言語モデル(LLM)は、エンティティマッチングのための事前訓練された言語モデルに代わる有望な代替品である。
本稿では,エンティティマッチングのための微調整LDMの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:20:57 GMT)
Large Language Models and Games: A Survey and Roadmap [3.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ゲームを含む幅広いアプリケーションやドメインにおいて、顕著なポテンシャルを示している。
本稿では,ゲームにおけるLLMの様々な応用状況を調査し,ゲーム内でLLMが果たす役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:30:26 GMT)
ScriptSmith: A Unified LLM Framework for Enhancing IT Operations via Automated Bash Script Generation, Assessment, and Refinement [3.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,スクリプト生成,評価,改良のためのアクション自動化の革新的アプローチを提案する。
実験では、SREで一般的に使用されるツールであるBashスクリプトにフォーカスし、100タスクのCodeSiftデータセットと153タスクのInterCodeデータセットを含む。
結果は、このフレームワークがスクリプト生成において7～10%の全体的な改善を示していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:11:43 GMT)
Tidal MerzA: Combining affective modelling and autonomous code generation through Reinforcement Learning [3.7] Tidal-MerzAは、ライブコーディングのコンテキストにおいて、人間と機械エージェントの協調的なパフォーマンスのためのシステムである。
ALCAA(Affective Live Coding Autonomous Agent)とTidal Fuzz(計算フレームワーク)の2つの基礎モデルを融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:38:55 GMT)
On the challenges of studying bias in Recommender Systems: A UserKNN case study [3.7] 合成データと推薦システムフレームワークを組み合わせることで,データ特性とアルゴリズム構成が人気バイアスに与える影響を示す。
データ特性によっては、様々なUserKNN構成が人気バイアスの伝播に関して異なる結論をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:51:06 GMT)
Blueprint for NV center ensemble based magnetometer: precise diamond sensor material characterization [3.6] 高感度のNV系磁気センサは、高密度のNV中心と長い電子スピンの脱落時間を持つダイヤモンドサンプルを必要とする。
NV中心アンサンブルの電子スピン脱落時間を決定するための系統的測定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:40:54 GMT)
An Unsupervised Dialogue Topic Segmentation Model Based on Utterance Rewriting [3.5] 本研究では,Utterance Rewriting(UR)技術と教師なし学習アルゴリズムを組み合わせた,教師なし対話トピックセグメンテーション手法を提案する。
The proposed Discourse Rewriting Topic Model (UR-DTS) is significantly improves the accuracy of topic segmentation。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:27:31 GMT)
BTSeg: Barlow Twins Regularization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation [3.5] セマンティックセグメンテーションモデルを強化した,革新的な半教師付きトレーニング手法であるBTSegを紹介する。
類似した場所で撮影されるが、異なる有害な条件下では、同じシーンの多様体表現と見なされるため、モデルが環境の理解を概念化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:34:45 GMT)
BEVal: A Cross-dataset Evaluation Study of BEV Segmentation Models for Autonomous Driving [3.4] 我々は最先端のBEVセグメンテーションモデルの包括的クロスデータセット評価を行う。
本稿では,カメラやLiDARなどの各種センサがモデルの一般化能力に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:42:31 GMT)
Advancing Depth Anything Model for Unsupervised Monocular Depth Estimation in Endoscopy [3.1] 本稿では,Depth Anything Modelのための新しい微調整戦略を提案する。
本手法は本態性に基づく教師なし単眼深度推定フレームワークと統合する。
SCAREDデータセットで得られた結果は,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:04:43 GMT)
A Toolchain for Assisting Migration of Software Executables Towards Post-Quantum Crytography [3.1] 量子コンピューティングは、今日のセキュリティメカニズムに重大な世界的脅威をもたらす。
セキュリティ専門家と公共セクターは、組織がソフトウェアをポスト量子暗号(PQC)に移行するのを支援するためのガイドラインを発行している。
この移行をサポートするための(半自動的な)ツールが欠けているのは、特にソフトウェアがバイナリ実行ファイルとして使用され、デプロイされている時です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:56:50 GMT)
A corpus-based investigation of pitch contours of monosyllabic words in conversational Taiwan Mandarin [3.1] 台湾の自発マンダリンコーパスにおいて,63種類の異なる単語の3824個のトークンのF0輪郭を解析した。
音調文脈が単語の標準音調を著しく変化させることを示す。
また、その単語、更には、単語センス、共同決定語F0の輪郭も示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:51:56 GMT)
Towards a graph-based foundation model for network traffic analysis [3.1] 基礎モデルはネットワークトラフィックの複雑さを把握でき、最小限の微調整で特定のタスクや環境に適応できる。
従来のアプローチではトークン化ヘックスレベルのパケットデータを使用していた。
本稿では,フローレベルでグラフベースの新しい代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:04:34 GMT)
CROSS: A Contributor-Project Interaction Lifecycle Model for Open Source Software [3.0] CROSSモデルは、オープンソースソフトウェアのための新しいコントリビュータ/プロジェクトインタラクションライフサイクルモデルである。
特にEoS/オフボードのシナリオにおいて、コントリビュータの関与に関するさまざまなアーキティパルケースを説明し、研究ギャップを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:57:12 GMT)
Transfer Learning Applied to Computer Vision Problems: Survey on Current Progress, Limitations, and Opportunities [2.9] Transfer Learning (TL)は、事前訓練されたモデルを再利用することで、様々なCV問題に対処する。
TLは、ほぼ同等の精度を提供する一方で、データとコンピューティングを少なくする。
我々の研究は、TL開発とCVアプリケーションが現実世界の問題を解決するためにどのようにそれを使うかに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:59:15 GMT)
SwinGS: Sliding Window Gaussian Splatting for Volumetric Video Streaming with Arbitrary Length [2.5] 本稿では,リアルタイムストリーミング方式でボリュームビデオのトレーニング,配信,レンダリングを行うフレームワークであるSwinGSを紹介する。
SwingGSはPSNRの妥協を無視する以前の研究と比較して伝送コストを83.6%削減することを示した。
また、現代的なブラウザを持つほとんどのデバイス上で、リアルタイムのボリュームビデオ再生を可能にするインタラクティブなWebGLビューアを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 05:33:15 GMT)
Unlocking Sustainability Compliance: Characterizing the EU Taxonomy for Business Process Management [2.5] EUは持続可能な活動の分類法を開発しており、それがいつビジネスプラクティスが持続可能と考えられるかを記述している。
ビジネスプロセスの実行が規制の制約に準拠するかどうかをデータ駆動方式で評価する。
分類学の制約の多くは、特にエネルギー、製造、輸送の分野において、適合性チェックに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:08:04 GMT)
Towards regulatory compliant lifecycle for AI-based medical devices in EU: Industry perspectives [2.5] 医療機器ソフトウェア開発の欧州規制フレームワークは、AI固有の考慮事項に対処するには不十分だ。
本稿では、AI対応医療システムに関連する規制活動により、AIライフサイクルの一般的な考え方を拡張し、ギャップを埋めるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:51:38 GMT)
Style Based Clustering of Visual Artworks [2.4] 視覚芸術のスタイルに基づくクラスタリングの概念を導入し、慎重に検討する。
私たちの主な目的は、スタイルベースのクラスタリングに使用できるニューラルな特徴表現とアーキテクチャを探ることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:44:07 GMT)
Virtual Node Generation for Node Classification in Sparsely-Labeled Graphs [2.0] 本稿では,グラフに付加されたラベル付きノードとして,少数の高品質な合成ノードを注入する新しいノード生成手法を提案する。
一般的なグラフ事前学習(自己教師付き学習)、半教師付き学習、メタ学習法と互換性がある。
実験では、公開されている10のデータセットに対して、14のベースラインに対して統計的に有意なパフォーマンス改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:36:44 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） (Thu, 12 Sep 2024 18:22:51 GMT)
AD-Lite Net: A Lightweight and Concatenated CNN Model for Alzheimer's Detection from MRI Images [1.9] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、ヒトの脳に影響を及ぼす非硬化性進行性神経変性疾患であり、記憶力、認知能力の低下、そして最終的には日常的な作業を行う能力の低下につながる。
早期のアルツハイマー病を高い精度で検出できるCADシステムが必要である。
我々は、上記の問題を緩和できる新しいAD-Lite Netモデル(スクラッチから訓練)を提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:00:51 GMT)
Zero-Shot Whole Slide Image Retrieval in Histopathology Using Embeddings of Foundation Models [1.9] 本稿では,トップ1検索におけるF1スコアのマクロ平均,トップ3検索の多数,トップ5検索の多数について報告する。
検査データとして,23の臓器と117の癌サブタイプからなるTGA,The Cancer Genome Atlasの診断スライドを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:37:30 GMT)
Enhancing Q&A Text Retrieval with Ranking Models: Benchmarking, fine-tuning and deploying Rerankers for RAG [1.8] 本稿では、様々な公開ランキングモデルをベンチマークし、ランキング精度への影響について検討する。
本稿では,質問応答タスクのテキスト検索に焦点をあてる。これはRetrieval-Augmented Generationシステムにおける一般的なユースケースである。
我々は,現在最先端のランキングモデルであるNV-RerankQA-Mistral-4B-v3を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 01:51:06 GMT)
Context-Aware Optimal Transport Learning for Retinal Fundus Image Enhancement [1.8] 本稿では,未実装の眼底画像強調に対処するためのコンテキストインフォームド・トランスポート(OT)学習フレームワークを提案する。
我々は、地球の距離移動器を用いて、提案した文脈認識OTを導出し、提案した文脈認識OTが確固とした理論的保証を有することを示す。
大規模データセットによる実験結果から,提案手法がいくつかの最先端の教師付きおよび教師なし手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:14:37 GMT)
Learned Compression for Images and Point Clouds [1.7] この論文は、この新しい学習圧縮分野への3つの主要な貢献を提供する。
まず、符号化分布自体を側情報として圧縮送信することで、符号化分布を特定の入力に動的に適応する効率的な低複雑さエントロピーモデルを提案する。
第2に,非特殊化コーデックに比べて著しく低減された,分類に高度に特化している軽量低複雑点雲を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:57:44 GMT)
Identification of head impact locations, speeds, and force based on head kinematics [1.7] 本研究では,頭部衝撃情報を正確に予測する深層学習モデルを提案する。
モデルは、衝突位置、方向、速度、衝撃力プロファイルを記述する影響パラメータを正確に予測する。
このモデルは既存の手法を著しく上回り、衝突箇所の特定において79.7%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:07:15 GMT)
A Transfer Attack to Image Watermarks [1.7] 本研究では,Non-box設定における画像透かしに対する新しい転送回避攻撃を提案する。
私たちの主な貢献は、理論的にも経験的にも、透かしベースのAI生成画像検出器は、回避攻撃に対して堅牢ではないことを示すことです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:49:05 GMT)
A convolutional neural network approach to deblending seismic data [1.5] 本稿では,高速かつ効率的な地震探査のためのデータ駆動深層学習手法を提案する。
地震データの特徴に応じて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計する。
ネットワークのトレーニングと検証を行った後、ほぼリアルタイムで地震波のたわみを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:54:35 GMT)
A framework for measuring the training efficiency of a neural architecture [1.5] 本稿では,ニューラルアーキテクチャのトレーニング効率を測定するための実験フレームワークを提案する。
我々は,MNISTタスクとCIFAR-10タスクにおける畳み込みニューラルネットワークとベイズ等価性のトレーニング効率を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:45:38 GMT)
Objection Overruled! Lay People can Distinguish Large Language Models from Lawyers, but still Favour Advice from an LLM [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は、すべてのドメインに浸透しているようで、法的文脈は例外ではない。
本研究は,故人の行動意欲と LLM と弁護士による法的助言を区別する能力について検討した3つの実験の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:28:34 GMT)
Coherent feedback control for cavity optomechanical systems with a frequency-dependent mirror [1.1] 機械共振器の地中冷却は、光学系における様々な量子効果の観測の前提条件である。
ファノミラー・オプティメカル・セットアップにおいて, メカニカル・モードの地中冷却を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:06:51 GMT)
Audio Decoding by Inverse Problem Solving [1.1] 我々は,音声復号化を逆問題とみなし,拡散後サンプリングを用いて解決する。
変換領域知覚音声の例によって提供される信号測定のための明示的条件付け関数を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:05:18 GMT)
Lightcone Bounds for Quantum Circuit Mapping via Uncomplexity [1.0] デバイス上で量子回路を実行するための最小のSWAPゲートカウントが、量子状態間の距離の最小化によって現れることを示す。
この研究は、量子回路の非複雑性を実際に関連する量子コンピューティングに初めて利用するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:39:46 GMT)
Entangled two-photon absorption for the continuous generation of excited state populations in plasma [1.0] 絡み合った2光子吸収(ETPA)は、プラズマ中の励起状態の集団を継続的に駆動する技術である可能性がある。
非直交光子発生のETPAは、単一レーザー源を用いて吸収または蛍光信号のクロスビーム空間局在を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:38:35 GMT)
Memory-Efficient 3D Denoising Diffusion Models for Medical Image Processing [0.9] 本稿では,3次元拡散モデルにおける資源消費の削減法について述べる。
本論文の主な貢献は,メモリ効率のパッチベース拡散モデルである。
提案した拡散モデルは,任意の画像生成タスクに適用できるが,BraTS 2020データセットの腫瘍セグメンテーションタスクについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:26:21 GMT)
NGD converges to less degenerate solutions than SGD [0.5] モデルの自由パラメータ(次元)の数は、その複雑さを測る簡単な方法である。
しかし、これは正確な複雑さの尺度ではない。トレーニングデータを記憶できるモデルは、高次元にもかかわらずしばしば一般化される。
有効ディメンションは、モデルの機能性を表すのに必要なパラメータの数だけを数えることで、モデルの複雑さをより直接的に捉えることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 21:04:20 GMT)
Biology-inspired joint distribution neurons based on Hierarchical Correlation Reconstruction allowing for multidirectional neural networks [0.5] HCRを用いた新しい人工ニューロン(階層的相関再構成)
ネットワークはまた $rho(y,z|x) のような確率分布(ジョイント)を伝播することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:04:59 GMT)
What Makes a Face Look like a Hat: Decoupling Low-level and High-level Visual Properties with Image Triplets [0.5] 本稿では,新しい刺激のセットにおいて,低レベルの視覚特性と高レベルの視覚特性を関連付ける手法を提案する。
刺激セット生成のためのアルゴリズムにより、視覚の流れの異なる表現が高レベルの認知行動にどのように影響するかを研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:03:27 GMT)
Eyes on the Phish(er): Towards Understanding Users' Email Processing Pattern and Mental Models in Phishing Detection [0.5] 本研究では, 作業負荷がフィッシングに対する感受性に与える影響について検討した。
我々は、視線追跡技術を用いて、参加者の読書パターンやフィッシングメールとのインタラクションを観察する。
以上の結果から,メール送信者への注意がフィッシングの感受性を低下させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 02:57:49 GMT)
The CLC-UKET Dataset: Benchmarking Case Outcome Prediction for the UK Employment Tribunal [0.4] この研究は、自動アノテーションのための大きな言語モデル(LLM)を用いており、結果としてCLC-UKETデータセットが作成される。
データセットは約19,000のUKETケースとそのメタデータで構成されている。
実験結果から、微調整トランスモデルはUKET予測タスクにおいてゼロショットおよび少数ショットLLMよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:51:43 GMT)
Continual Learning in 3D Point Clouds: Employing Spectral Techniques for Exemplar Selection [0.4] 3次元オブジェクト分類(CL3D)における連続学習のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,スペクトルクラスタリングを用いた各クラスからのプロトタイプの選択に基づく。
我々は,ModelNet40,ShapeNet,ScanNetのデータセット上で実験を行い,入力空間の特徴を用いることで,最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:34:34 GMT)
Hybrid Quantum Solvers in Production: how to succeed in the NISQ era? [0.4] 我々は、最も頻繁に使用されるハイブリッド・ソルバについて記述し分類する。
現在実運用にデプロイされている2つの解決器に特化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:23:22 GMT)
Graph-Based Pulse Representation for Diverse Quantum Control Hardware [0.4] pulselibは、量子システムのためのグラフベースのパルスレベル表現である。
本稿では,従来のコンパイルパイプラインの抽象構文木(AST)モデルを模倣した表現のアーキテクチャについて述べる。
我々は,パルスリブのグラフに基づくアーキテクチャにより,制約や実装を記述・表現可能な,閉じ込められたイオン固有ゲートやシェルビングパルススキームなどのアプリケーションを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 21:39:14 GMT)
Building a Cybersecurity Risk Metamodel for Improved Method and Tool Integration [0.4] 我々は,初期リスク分析にモデル駆動アプローチを適用した経験を,その後のセキュリティテストに関連して報告する。
私たちの仕事は、さまざまなツール間で情報のトレーサビリティをマップ、同期、保証するために使用される共通のメタモデルに依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:18:26 GMT)
Efficient and Reliable Vector Similarity Search Using Asymmetric Encoding with NAND-Flash for Many-Class Few-Shot Learning [0.4] NANDベースのマルチビットコンテンツアドレスメモリ(MCAM)は、高密度で容量が大きいため、有望な選択肢である。
その可能性にもかかわらず、MCAMは制限されたワードライン数、限定された量子化レベル、様々な文字列電流やボトルネック効果のような非理想効果といった制限に直面している。
我々の統合フレームワークは、検索イテレーションを最大32倍に減らし、全体的な精度は1.58%から6.94%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:29:37 GMT)
Superior decoy state and purification quantum key distribution protocols for realistic quantum-dot based single photon sources [0.4] 我々は、理想のポアソニアン光子源から遠く離れた実用的な2つの単純な実装プロトコルを実験的にエミュレートし、最先端のWCSより優れていることを示す。
量子ドットのビエクシトン・エキシトンカスケードの光子統計を工学的に解析することにより、切り離されたデコイ状態プロトコルか、あるいは隠蔽された浄化プロトコルを用いることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:07:50 GMT)
adF: A Novel System for Measuring Web Fingerprinting through Ads [0.3] adFは広告に挿入されたコードから測定を行う。
デスクトップ端末の66%、モバイルデバイスの40%は、当社のWeb指紋認証システムで独自に指紋認証できると見積もっています。
ウェブフィンガープリントに対抗するために,これらの属性のブラウザによるレポートをブロックするシンプルなソリューションであるShieldFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:21:28 GMT)
TheraGen: Therapy for Every Generation [0.3] TheraGenは、一日中パーソナライズされ、思いやりのある精神医療を提供している。
本実装では, 伝達学習, 微調整, 高度な訓練技術を用いて, 性能を最適化する。
このシステムはBLEUスコア0.67、ROUGEスコア0.62を達成し、強い応答精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:15:44 GMT)
Enhancing Cross-Market Recommendation System with Graph Isomorphism Networks: A Novel Approach to Personalized User Experience [0.2] グラフアイソモーフィックネットワーク(GIN)を用いて市場横断の推薦システムを改善するCrossGRモデルを提案する。
CrossGRモデルは適応可能で正確であり、市場横断のレコメンデーションタスクの複雑さを扱うのに適している。
以上の結果から,GINはより洗練され,パーソナライズされ,コンテキスト対応のレコメンデーションシステムを実現する上で,CMRにとって有望な方向性を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:53:11 GMT)
Predictability maximization and the origins of word order harmony [0.2] シーケンスの予測可能性を最大化するヘッドの配置を最適に検討する。
提案手法では,頭部の延期が予測可能性の最大化のための最適戦略であると同時に,依存者の予測可能性の最大化のための最適戦略であることを示す。
以上の結果から,実言語で採用した頭部の配置や,異なる種類の実験で出現した頭部の配置が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:40:09 GMT)
Group delay controlled by the decoherence of a single artificial atom [0.1] 単一光子レベルで光を遅くする能力は、量子情報処理やその他の量子技術に応用できる。
導波路量子電磁力学におけるマイクロ波光速度の動的制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:40:19 GMT)
Minimum projective linearizations of trees in linear time [0.1] 我々は、$O(n)$時間で疑いなく実行される射影的および平面的ケースに対して単純なアルゴリズムを導出する。
また、射影に制約のあるルート木の線形配置についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:56:40 GMT)
Collaboration Encouraging Quantum Secret Sharing Scheme with Seal Property [0.1] 量子秘密共有という新しい概念が導入され、参加者間のコラボレーションが奨励される。
1つは無条件で安全であり、シールスキームの最適境界を達成する。
2つ目は、量子後安全な計算仮定を導入することにより、アザラシの最適境界を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:17:21 GMT)
Error mitigation, optimization, and extrapolation on a trapped ion testbed [0.1] ゼロノイズ補間(ZNE)と呼ばれる誤差軽減の形式は、必要なキュービット数を増やすことなく、これらのエラーに対するアルゴリズムの感度を低下させることができる。
本稿では,この誤差軽減手法を変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムに統合するための様々な手法について検討する。
本手法の有効性は, デバイスアーキテクチャの適切な実装を選択することによる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:15:20 GMT)
Wiener Chaos in Kernel Regression: Towards Untangling Aleatoric and Epistemic Uncertainty [0.0] 我々はこの設定を一般化し、加法的、すなわち非ガウス計測ノイズによるカーネルリッジ回帰を考える。
GP後部分布に符号化された全不確実性から,データサンプルのノイズから生じる不確かさを識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:32:23 GMT)
What is YOLOv9: An In-Depth Exploration of the Internal Features of the Next-Generation Object Detector [0.0] 本研究は, YOLOv9オブジェクト検出モデルに焦点をあて, アーキテクチャの革新, トレーニング方法論, 性能改善に焦点をあてる。
汎用高効率層集約ネットワークGELANやProgrammable Gradient Information PGIといった重要な進歩は、特徴抽出と勾配流を著しく向上させる。
本稿では, YOLOv9の内部特徴とその実世界の応用性について, リアルタイム物体検出の最先端技術として確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:46:58 GMT)
Walk model that continuously generates Brownian walks to Lévy walks depending on destination attractiveness [0.0] コーシー・ウォーク(Cauchy walk)とも呼ばれる2つ近いパワー指数を持つレヴィ・ウォーク(L'evy walk)がよく見られる。
本研究では,多次元空間においてエージェントが目的地に向かって移動する歩行モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 01:31:02 GMT)
Unitary and Open Scattering Quantum Walks on Graphs [0.0] 任意のグラフ上のユニタリ量子ウォークのクラスを散乱行列の族によってパラメータ化する。
Scattering Quantum Walksはいくつかの既知のQuantum Walksを含むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 23:25:57 GMT)
Undecidability and incompleteness in quantum information theory and operator algebras [0.0] 量子複雑性理論の最近の不決定性から導かれる作用素代数における多くの不完全性について調査する。
また、確率論におけるAldous-Lyons予想の反証として、$operatornameMIP*=operatornameRE$の非常に最近の使用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:12:40 GMT)
Transformed Physics-Informed Neural Networks for The Convection-Diffusion Equation [0.0] 特異な摂動問題には、数値的に解くのが難しい急な境界層を持つ解が存在する。
有限差分法のような従来の数値法は、安定かつ正確な解を得るために洗練されたメッシュを必要とする。
我々は,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて特異摂動問題の数値解を生成することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:24:21 GMT)
Towards complexity of primary-deformed Virasoro circuits [0.0] 一次作用素のビラソロ代数とフーリエモードによって生成されるユニタリ量子回路について検討する。
フービニ・スタディ計量によって誘導されるコスト関数を考察し、その時間進化から二次次数への普遍的な表現を提供する。
副生成物として、非変形回路への回帰として、フビニ・スタディ計量とヴィラソロ群の共役軌道上のK"ハラー計量を関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:00:00 GMT)
Toward Routing River Water in Land Surface Models with Recurrent Neural Networks [0.0] 機械学習は、物理ベースのモデルを補う、または置き換えるなど、水文学においてますます重要な役割を担っている。
注目すべき例として、観測された降水量と地理的特性からストリームフローを予測するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を使用することが挙げられる。
陸地表面モデル(LSM)における河川ルーティングのためのRNNの性能について検討する。
この結果から,RNNはアウトオフ入力からの大域的ストリームフロー予測に有効であり,完全なルーティングモデルの開発を動機付けていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:19:32 GMT)
Thermometry Based on a Superconducting Qubit [0.0] 量子ビットの有効温度を測定し,その緩和時間とコヒーレンス時間を特徴付ける。
本稿では, 量子ビット分布の数値モデルを提案し, 実験結果と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:11:39 GMT)
Thermodynamic limit in learning period three [0.0] 周期 3 の連続した一次元写像はすべての周期を含む。
周期軌道は3つのデータポイントのみを学習することで得られるか?
特定の条件下では,学習期間3は,学習後の分岐として,すべての期間のアトラクションをネットワークに埋め込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:22:38 GMT)
The Impact of Large Language Models on Open-source Innovation: Evidence from GitHub Copilot [0.0] 我々は,GenAIが協力的イノベーションに影響を及ぼすかどうかを考察する。
我々は、GenAIが非ガイド環境で協調的なイノベーションを効果的に強化することを示唆し、全体的な貢献の著しい増加を観察します。
我々は、高価値イノベーティブなソリューションにインセンティブを与えるための実践的および政策的な意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:59:54 GMT)
Single Bell inequality to detect genuine nonlocality in three-qubit genuinely entangled states [0.0] ベルの不等式の新しい一般的な構成は、量子状態における真の多部非局所性(GMNL)の検出を可能にする。
GMNLの検出において,より厳密なベル不等式を実現するために,簡単な方法でこの構造を改善する方法を示す。
注目すべきは、改良されたベルの不等式の一つが、3ビットの真に絡み合った状態ごとにGMNLを検出するのに十分強力であることを証明したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:36:55 GMT)
Simulating anharmonic vibrational polaritons beyond the long wavelength approximation [0.0] 光共振器内での強い光-光相互作用により形成される非調和振動偏光子について検討した。
我々は、運動量分解型振動偏光子スペクトルを効率的にシミュレートするために、自己整合フォノン理論と振動力学平均場理論を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:36:06 GMT)
Silicon Spin Qubit Control and Readout Circuits in 22nm FDSOI CMOS [0.0] 本稿では、電子/ホールスピン量子ビットの制御と読み出しのためのマイクロ波およびミリ波集積回路の実装について検討する。
電子/ホールスピン量子ビットの最も関連性の高い読み出しと制御手法を要約し、実現可能性に対処し、2ブロックの予備的なシミュレーション結果を報告している: 過渡インピーダンス増幅器(TIA)とパルス発生器(PG)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:15:23 GMT)
Sentiment Analysis Dataset in Moroccan Dialect: Bridging the Gap Between Arabic and Latin Scripted dialect [0.0] 本研究は、モロッコの言語多様性の全スペクトルを包含する感情分析を拡張することの重要性を強調する。
多様なテキストデータを組み立てることで、モロッコ方言で20万文字のラベル付きテキストのデータセットを構築することができた。
感情分析を掘り下げるために、複数の機械学習モデルの比較研究を行い、データセットとの互換性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 21:44:01 GMT)
Self-Supervised Learning of Iterative Solvers for Constrained Optimization [0.0] 制約付き最適化のための学習型反復解法を提案する。
解法を特定のパラメトリック最適化問題にカスタマイズすることで、非常に高速で正確な解を得ることができる。
最適性のKarush-Kuhn-Tucker条件に基づく新しい損失関数を導入し、両ニューラルネットワークの完全な自己教師付きトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:17:23 GMT)
SIG: A Synthetic Identity Generation Pipeline for Generating Evaluation Datasets for Face Recognition [0.0] 我々は、顔認識評価のための倫理的バランスの取れたデータセットをターゲットとするSIG(Synthetic Identity Generation Pipeline)を導入する。
我々のパイプラインは、人種、性別、年齢など、制御可能なポーズ、顔の特徴、人口特性を持つ合成アイデンティティの高品質な画像を生成する。
また、人種、性別、年齢間でバランスのとれた3,336のユニークな合成アイデンティティの10,008の顔画像からなる、ControlFace10kというオープンソースの評価データセットもリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:18:02 GMT)
Reflection coupling for unadjusted generalized Hamiltonian Monte Carlo in the nonconvex stochastic gradient case [0.0] ワッサーシュタイン 1-距離の明示的な速度での縮約は、非拡散条件下で勾配を持つ一般化ハミルトニアン・モンテカルロに対して確立される。
検討されたアルゴリズムは、分子動力学シミュレーションで一般的に使用されるランゲヴィンの速度論的分割スキームを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 20:23:48 GMT)
Ratio Divergence Learning Using Target Energy in Restricted Boltzmann Machines: Beyond Kullback--Leibler Divergence Learning [0.0] 本稿では,離散エネルギーモデルに対する比率分散(RD)学習を提案する。
RD学習は、前向きと逆向きのKullback-Leibler divergence(KLD)学習の強さを組み合わせる。
数値実験により、RD学習は他の学習方法よりもかなり優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 01:01:55 GMT)
Randomized Spline Trees for Functional Data Classification: Theory and Application to Environmental Time Series [0.0] 本稿ではランダム化された関数表現をランダムフォレストフレームワークに組み込むことで2つのアプローチをブリッジする新しいアルゴリズムであるランダム化されたスプラインツリー(RST)を紹介する。
RSTは、ランダム化されたB-スプラインパラメータを用いて入力データの多様な機能表現を生成し、これらの様々な表現に基づいて訓練された決定ツリーのアンサンブルを生成する。
その結果、RTTの変種は、ほとんどのデータセットで標準のランダムフォレストやグラディエントブースティングよりも優れており、分類精度は最大14%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:38:16 GMT)
Quasiperiodicity protects quantized transport in disordered systems without gaps [0.0] 我々は、Aubry-Andr'e-Harper鎖に有界局所障害を付加して生き残る量子化された電流を観察する。
寒冷原子やフォトニック実験などにおいて直接実現可能なプロトコルを提案し,この安定性を活用して,高チャーン数で位相多体状態を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:17:13 GMT)
Quantum thermodynamics as a gauge theory [0.0] ゲージ不変な仕事と熱を定義する量子熱力学のゲージ理論が導入された。
我々はこの理論を2つの重要な方法で拡張し、以前は見過ごされていたエネルギースペクトルの退化を取り入れた。
この結果、ゲージ不変性の原理に基づく量子熱力学の完全な枠組みが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:46:48 GMT)
Quantum Realization of the Finite Element Method [0.0] 本稿では,二階線形楕円偏微分方程式を$d$線形有限要素で離散化するための量子アルゴリズムを提案する。
この構成において重要なステップはBPXプリコンディショナーであり、線形系を十分によく調和されたものに変換する。
我々は、任意の固定次元に対して、我々の量子アルゴリズムが与えられた寛容に対する解の適切な機能を計算することができることを示す構成的証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:34:10 GMT)
Quantum Natural Gradient with Geodesic Corrections for Small Shallow Quantum Circuits [0.0] 我々は、高次および測地補正を導入することにより、量子自然勾配(QNG)法を拡張した。
我々のアプローチは、幾何学的手法の利点を生かして、より効率的な量子アルゴリズムの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:17:05 GMT)
Quantum Inverse Fast Fourier Transform [0.0] 量子データを扱うためにQIFFT(Quantum Inverse Fast Fourier Transform)アルゴリズムを開発した。
古典的モデルからQIFFTアルゴリズムの完全な定式化を含め、蝶図も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:27:47 GMT)
Quantum Information Resources in Spin-1 Heisenberg Dimer Systems [0.0] 量子スピン-1 ハイゼンベルク二量体系の両部純混合状態における量子情報資源について検討する。
熱平衡で系の密度演算子を導出し、量子相関メトリクスを解析するための数学的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:36:21 GMT)
QED Corrections in Unstable Vacuum [0.0] 超臨界クーロン場に対する量子電磁力学における自己エネルギーおよび真空偏極効果を計算した。
この状態において、量子真空は不安定になり、自発的な電子-陽電子対が生成される。
自然対生成の総確率はディラック理論の予測と大きく異なる可能性があると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:10:10 GMT)
Permissible four-strategy quantum extensions of classical games [0.0] この研究は、2つのユニタリ演算によりアイザート・ウィルケンス・リューエンシュタインスキームで拡張された戦略形式ゲームに焦点を当てている。
拡張の異なるクラス間の相互依存性は、あるクラスが別のクラスに変換される極限ケースを含む特定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:35:15 GMT)
Optimizing Qubit Control Pulses for State Preparation [0.0] 本研究は,超伝導量子ビットのパルス工学技術の改良に焦点をあてる。
我々は, ナイーブパルス設計によるコヒーレント誤差の影響を評価する。
これらの改良パルス戦略は, 性能の向上とコヒーレントエラーの低減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:43:15 GMT)
Optimal Data Driven Resource Allocation under Multi-Armed Bandit Observations [0.0] 本稿では,多武装バンディット(MAB)モデルについて,制約条件下での第一に最適戦略を提案する。
主な成果は、一様に高速な政策を犯した後悔に対する低い境界の導出である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:13:04 GMT)
Operator space fragmentation in perturbed Floquet-Clifford circuits [0.0] フロッケ量子回路は、幅広い非平衡量子状態を実現することができる。
ランダムなフロケ・クリフォード回路における演算子の局所化とカオス発生の安定性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:13:47 GMT)
Open Source Infrastructure for Automatic Cell Segmentation [0.0] 本稿では, ディープラーニングアーキテクチャであるUNetモデルを用いて, 画像セグメンテーションタスクの有効性を示すオープンソースインフラストラクチャを提案する。
このツールは便利なユーザフレンドリーなインターフェースを提供し、高い精度を維持しつつ、セルセグメンテーションの参入障壁を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:56:17 GMT)
On the limitations of the semi-classical picture in high harmonic generation [0.0] 高調波発生過程の量子光学的定式化の最近の進歩は、成功した半古典的モデルがその限界を示す点に達した。
このことは、半古典的画像の有効範囲に関する新しい疑問を提起し、質問される可能性のある質問の領域を拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:59:27 GMT)
Non-Unitary Quantum Many-Body Dynamics using the Faber Polynomial Method [0.0] 数値的な手法は、非単体進化の下での量子多体系の非伝統的な力学を探索するにはまだ不足している。
我々はファワーを使って非エルミート系の力学とリンドブラッド力学の量子ジャンプの両方を数値的にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:17:46 GMT)
Mesh-based Super-Resolution of Fluid Flows with Multiscale Graph Neural Networks [0.0] メッシュベースの流体の3次元超解像を可能にするグラフニューラルネットワーク(GNN)アプローチが本研究で導入された。
このフレームワークでは、GNNは一度に完全なメッシュベースのフィールドでではなく、要素(またはセル)の局所的なメッシュで動くように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 05:52:19 GMT)
Mapping Technical Safety Research at AI Companies: A literature review and incentives analysis [0.0] レポートは、3つの主要なAI企業が実施する安全なAI開発に関する技術研究を分析している。
Anthropic、Google DeepMind、OpenAI。
私たちは安全なAI開発を、大規模な誤用や事故のリスクを生じにくいAIシステムの開発であると定義しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 09:34:55 GMT)
Making sense of relativistic Wigner friend scenarios: a problem for unitary accounts of quantum measurements ? [0.0] ウィグナーフレンドリーなシナリオは、測定を考慮に入れているときに量子論に固有の困難を浮き彫りにする。
非相対論的シナリオでは、閉系に対するユニタリ進化に対応することが困難である。
相対論的シナリオでは、量子論と相対性理論の間の緊張が追加の制約を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 12:37:23 GMT)
Machine Translation with Large Language Models: Decoder Only vs. Encoder-Decoder [0.0] このプロジェクトはインドの地域言語、特にテルグ語、タミル語、マラヤラムに重点を置いている。
このモデルは、様々な言語対にわたる正確かつ文脈的に適切な翻訳を可能にすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 00:21:05 GMT)
Machine Learning for Two-Sample Testing under Right-Censored Data: A Simulation Study [0.0] 本研究の目的は,2サンプル検定における機械学習(ML)手法の有効性を評価することである。
そこで我々は,様々なアーキテクチャを持つMLベースの手法を開発し,それらを2サンプルテストとして実装する。
本稿では,提案手法の学習結果について述べるとともに,従来の2サンプル試験と比較して統計力を検証し,テスト統計の分布を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:38:20 GMT)
Machine Learning and Econometric Approaches to Fiscal Policies: Understanding Industrial Investment Dynamics in Uruguay (1974-2010) [0.0] 本稿では,1974年から2010年までのウルグアイにおける産業投資に対する財政インセンティブの影響について検討する。
本研究では,エコノメトリモデルと機械学習技術を組み合わせた混合手法を用いて,財政利益の短期的および長期的効果を産業投資に与える影響について検討した。
その結果、長期的産業成長の推進における財政インセンティブの重大な役割が確認され、また、安定したマクロ経済環境の重要性も浮き彫りにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:01:16 GMT)
Low-Cost Tree Crown Dieback Estimation Using Deep Learning-Based Segmentation [0.0] 深層学習と植生指標に基づくアプローチを用いて,LiDARなどの高価な機器を必要とせずに,RGB空中データからクラウンダイバックを評価する。
基礎となるMask R-CNNモデルのさらなる技術開発を必要とせず、高い全体セグメント化精度(mAP:0.519)を得る。
本研究は,森林ダイバックモニタリングの網羅性,速度,コストを改善するため,ディープラーニングの適用を含む自動データ収集および処理の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:03:56 GMT)
Large Language Models are Pattern Matchers: Editing Semi-Structured and Structured Documents with ChatGPT [0.0] 本稿では,Large Language Models (LLM) を最小限の労力で構造化文書や半構造化文書の編集に適用できるかどうかを検討する。
ChatGPTは、注釈付きドキュメントの構造を認識し、処理する強力な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:41:39 GMT)
LLM Honeypot: Leveraging Large Language Models as Advanced Interactive Honeypot Systems [0.0] ハニーポット(Honeypot)は、攻撃者を誘惑し、相互作用させるように設計されたデコイシステムである。
我々は,大規模言語モデルを用いて,現実的でインタラクティブなハニーポットシステムを構築するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 17:33:06 GMT)
Krylov complexity and chaos in deformed SYK models [0.0] 我々は、Sachdev-Ye-Kitaevモデルで、KrylovとLyapunov指数を計算する。
リアプノフ指数は温度関数として非単調な振舞いを持つことができるが、すべての研究例において、クリロフ指数は単調に振舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:54:34 GMT)
Keeping it Authentic: The Social Footprint of the Trolls Network [0.0] 2016年、ロシアの工作員によってアニメーション化されたソーシャルメディアアカウントのネットワークは、大統領選挙に関するアメリカ国民の政治的議論を分散させようとした。
我々は、正当な社会的アクターのふりをして、ネットワークは社会的期待に従わなければならないと主張している。
この社会的フットプリントの堅牢性をテストするために、人工知能を訓練してそれを特定し、予測モデルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:02:52 GMT)
Introducing a Class-Aware Metric for Monocular Depth Estimation: An Automotive Perspective [0.0] 深度推定モデルの評価のための新しい手法を提案する。
提案手法では,3つのコンポーネント,クラスワイドコンポーネント,エッジとコーナーの画像特徴成分,グローバルな一貫性保持コンポーネントを活用している。
結果から,安全クリティカルな要件を満たしながら,モデル結果に対するより深い洞察が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:33:02 GMT)
Influence of Backdoor Paths on Causal Link Prediction [0.0] CausalLPBackは、バックドアパスを排除し、知識グラフリンク予測手法を使用する因果リンク予測の新しいアプローチである。
この評価には、因果リンク予測に関連するマルコフに基づく分割と呼ばれるユニークなデータセット分割方法が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 22:16:36 GMT)
Improve Machine Learning carbon footprint using Nvidia GPU and Mixed Precision training for classification algorithms [0.0] 本研究では,既定浮動小数点(32bit)とNvidia混合精度(16bit,32bit)を用いて,分類MLモデルをトレーニングしながら消費電力を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:59:53 GMT)
HyperCausalLP: Causal Link Prediction using Hyper-Relational Knowledge Graph [0.0] 因果関係はしばしば因果関係が欠如している。
因果リンクAでは、BがCを引き起こすので、AからCの影響は仲介者として知られるBに影響される。
本稿では,媒体リンクの助けを借りて因果関係の欠如を見つけるために設計されたHyperCausalLPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 21:01:30 GMT)
Hilbert space fragmentation at the origin of disorder-free localization in the lattice Schwinger model [0.0] 格子シュウィンガーモデルにおける乱れのない局所化の可能性について検討する。
エンタングルメント成長は、電荷セクターで平均されるが、より自然に単対数法則または弱パワー法則として説明される。
以上の結果から,ヒルベルト空間の断片化による1つのエルゴディディティ破滅状態の存在が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:00:00 GMT)
Ground state of the gauge invariant Dicke model: condensation of the photons in non-classical states [0.0] 原子の全ヒルベルト空間を2つのレベルに切り離した結果として生じる2段階の系はゲージ不変のディックモデルによって記述される。
両システムの観測可能な特性をパラメータの幅広いバリエーションで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 21:23:53 GMT)
Generating synthetic data for neural operators [0.0] 本稿では,PDEを数値的に解く必要のない合成機能トレーニングデータを生成する方法を提案する。
アイデアは単純だが,古典的な数値解法に依存しないニューラルPDE解法の開発の可能性を広げることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:40:45 GMT)
GSIFN: A Graph-Structured and Interlaced-Masked Multimodal Transformer-based Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis [0.0] マルチモーダルセンチメント分析(MSA)は、複数のデータモーダルを利用して人間の感情を分析する。
既存のMSAモデルでは、MSA能力を促進するために、最先端のマルチモーダル融合と表現学習に基づく手法が一般的である。
提案するGSIFNは,これらの問題を解決するために2つの主成分を組み込んでいる。
これはInterlaced Mask機構を採用し、堅牢なマルチモーダルグラフ埋め込みを構築し、オールモーダルインワントランスフォーマーベースの融合を実現し、計算オーバーヘッドを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:11:41 GMT)
Estimating atmospheric variables from Digital Typhoon Satellite Images via Conditional Denoising Diffusion Models [0.0] 本研究では,台風分野における拡散モデルの適用について検討する。
この研究の焦点は台湾であり、台風に非常に脆弱な地域である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:42:40 GMT)
Establish seedling quality classification standard for Chrysanthemum efficiently with help of deep clustering algorithm [0.0] 現在のグレーディング法にはいくつかの問題がある。
苗レベルを評価するために選択された指標は、適用範囲が狭い。
いくつかの方法は数学的公式を誤用する。
本稿では,品質分類基準を確立するための,シンプルで効率的で汎用的なフレームワークであるSQCSEFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:09:11 GMT)
EEG-EMG FAConformer: Frequency Aware Conv-Transformer for the fusion of EEG and EMG [0.0] 運動パターン認識パラダイムは、運動機能回復を目的としたBrain-Computer Interfaceの主要な形態である。
筋電図(EMG)信号は、運動の実行を評価する最も直接的な生理的信号である。
脳波とEMG信号に対するマルチモーダル動作パターン認識アルゴリズム:EEG-EMG FAConformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:08:56 GMT)
Detection of Electric Motor Damage Through Analysis of Sound Signals Using Bayesian Neural Networks [0.0] 故障監視と診断は、電動機の信頼性を確保するために重要である。
本稿では,電動機の故障を検知し,分類するためにベイズニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:15:59 GMT)
Detecting Wildfires on UAVs with Real-time Segmentation Trained by Larger Teacher Models [0.0] 森林火災の早期発見は、大規模な火災が大規模な環境、構造、社会的な被害をもたらすのを防ぐために不可欠である。
無人航空機(UAV)は、最小限のインフラを必要とする迅速な配備で、大規模な遠隔地を効果的にカバーすることができる。
しかし、遠隔地では、高帯域幅のモバイルネットワークが欠如しているため、UAVは検出のためのオンボードコンピューティングに限られている。
本研究では,境界ボックスラベルのみを用いて,小さなセグメンテーションモデルを訓練する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:39:49 GMT)
Designing a Collaborative Platform for Advancing Supply Chain Transparency [0.0] サプライチェーンの透明性(SCT)は、規制の遵守と持続可能性標準の達成に不可欠である。
現在、少数の企業がサプライチェーン情報を公開している。
この研究は、多層SCTを実装する際の課題と機会についての洞察を提供することにより、SCT研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 14:55:45 GMT)
Demonstration of Scully-Drühl-type quantum erasers on quantum computers [0.0] 本稿では,Scully-Dr"uhl型遅延チョイス量子消去器を真に実装した新しい量子回路を提案する。
IBM QuantumとIonQプロセッサで行った実験では、干渉パターンの回復が様々な程度に理論的な予測と密接に一致していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 13:58:06 GMT)
Deep Learning for Network Anomaly Detection under Data Contamination: Evaluating Robustness and Mitigating Performance Degradation [0.0] ディープラーニング(DL)は、サイバーセキュリティのためのネットワーク異常検出(NAD)において重要なツールとして登場した。
異常検出のためのDLモデルはデータから特徴や学習パターンを抽出するのに優れているが、データ汚染には弱い。
本研究では,データ汚染に対する6つの教師なしDLアルゴリズムのロバスト性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 23:09:04 GMT)
Correlated quantum machines beyond the standard second law [0.0] 任意の時間周期開系に対する量子熱力学の厳密な一般化法則を導出する。
以上の結果から, 相関型顕微鏡熱デバイスの効率を決定するための統一的な定式化が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:09:20 GMT)
Contrastive Learning and the Emergence of Attributes Associations [0.0] コントラスト学習(Contrastive Learning)は、オブジェクトの入力表現に対するID保存変換の適用に基づく半教師付き学習方式である。
この研究において、これらの同じ応用変換は、提示された対象の同一性に加えて、意味論的に意味のある属性の同一性を保持すると推測されている。
このような対照的な学習方式の出力表現は、提示された対象の分類だけでなく、興味のある属性の存在や不在を判断するための貴重な情報を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:13:26 GMT)
Contrasting Statistical Phase Estimation with the Variational Quantum Eigensolver in the era of Early Fault Tolerant Quantum Computation [0.0] 本稿では,最近開発された時空効率的なアナログ回転(STAR)アーキテクチャ citeakahoshi PartiallyFaultTolerantQuantum2024 について概説する。
特に,統計位相推定アルゴリズム(SPE)として知られる基底状態エネルギー推定(GSEE)アルゴリズムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 04:48:05 GMT)
Confinement-induced field-linked states of ultracold polar molecules [0.0] 我々は、静電場と1次元高調波閉じ込めの助けを借りて、超低温二原子分子の対間に安定な結合状態が存在することを予測した。
双極子長スケールのごく一部で二原子分子が結合しているため、これらの錯体は多原子化学やフェルミガス超流動対の探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 23:48:12 GMT)
Classifying Images with CoLaNET Spiking Neural Network -- the MNIST Example [0.0] 教師あり学習画像分類タスクにおいて,コラム/層状CoLaNETスパイクニューラルネットワークアーキテクチャをどのように利用できるかを示す。
CoLaNETは、最も高度な機械学習アルゴリズムと同じくらい正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 08:29:55 GMT)
Capturing magic angles in twisted bilayer graphene from information theory markers [0.0] 有効なフェルミ速度が消える魔法の角度付近で、ツイスト角$theta$に対して高い感度を示す。
我々は、このゼロモードの量子臨界度を魔法のツイスト角度で捉えるために、情報理論のマーカー、例えば、フィデリティ・サセプティビリティや絡み合いエントロピーを用いています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 11:03:14 GMT)
Breaking and trapping Cooper pairs by Rydberg-molecule spectroscopy in atomic Fermi superfluids [0.0] ライドバーグ不純物と相互作用する原子フェルミ超流動層におけるクーパー対の破壊と局在の分光プローブを提案する。
これは、ボース・アインシュタイン凝縮(BEC)を横切る超流動層における二原子および三原子超長距離分子種の形成をモニタリングすることによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 03:33:38 GMT)
Attack Tree Generation via Process Mining [0.0] 本研究の目的は,攻撃ログからアタックツリーを自動的に生成する方法を提供することである。
このアプローチの主な特徴は、アタックツリーを合成するためにプロセスマイニングアルゴリズムを使用することである。
我々のアプローチは、モデルの導出と翻訳とは別に、ユーザがRisQFLanフォーマットでアタックツリーを提供するプロトタイプによってサポートされています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 07:25:03 GMT)
An Experimental Study of Competitive Market Behavior Through LLMs [0.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が市場実験を行う可能性について検討する。
我々は,市場エージェントの行動を制御された実験環境でモデル化し,競争均衡に向けて収束する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 18:50:13 GMT)
Active learning for regression in engineering populations: A risk-informed approach [0.0] 回帰は、データ中心のエンジニアリングアプリケーションで一般的な基本的な予測タスクである。
アクティブラーニング(英: Active Learning)は、リソース効率のよい特徴ラベルペアを優先的に取得する手法である。
提案手法は, 予測性能を維持しつつ, 必要な検査回数を削減し, 予測コストの観点から優れた性能を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 10:16:01 GMT)
AbstractBeam: Enhancing Bottom-Up Program Synthesis using Library Learning [0.0] AbstractBeamは、ライブラリ学習を活用することでLambdaBeamを強化するように設計された、新しいプログラム合成フレームワークである。
我々の実験は、AbstractBeamが整数リスト操作領域でLambdaBeamよりも統計的にかなり優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:11:50 GMT)
Absence of quantum optical coherence in high harmonic generation [0.0] 量子光学コヒーレンスの概念を高調波発生に導入する。
電場が消滅しても非コヒーレント放射から高調波を発生させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 19:48:57 GMT)
A Vision for a Bohm-Style Theory of Quantum Electrodynamics [0.0] 標準的な非相対論的量子力学が抱える基礎的な問題について論じる。
私が指摘するのは、1952年にボーム自身がQEDのために提案したこの提案は、あまり説得力がないということだ。
私はQEDのボーム型理論について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 06:33:38 GMT)
A Secure Standard for NFT Fractionalization [0.0] 非偽造トークン(NFT)は、ブロックチェーン上のデジタルおよび物理資産を表現するユニークな方法を提供する。
NFT市場は最近、高い参入障壁と限られた市場流動性に関連する課題から、関心の後退を経験した。
分断化は有望な解決策として現れ、複数の当事者が単一のNFTに株式を保有することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:28:01 GMT)
A Riemannian Approach to the Lindbladian Dynamics of a Locally Purified Tensor Network [0.0] 近辺結合を持つ多体開量子系においてリンドブレディアン力学を実装するための枠組みを提案する。
本研究では、量子チャネルのクラウス表現に固有のゲージ自由を利用して、分割誤差を改善する。
2つの近接雑音モデルを用いて本手法の有効性を検証し,他の定性保存方式と比較して桁違いの精度向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 15:16:15 GMT)
$SU(1,1)\times SU(2)$ approach and the Mandel parameter to the Hamiltonian of two oscillators with weak coupling [0.0] 我々は、この問題のハミルトニアンを、$SU(1,1)$および$SU(2)$群のボソン生成子の観点から記述する。
これにより、両群類似性変換に基づく2つの傾き変換を適用して、そのエネルギースペクトルと固有関数を得ることができる。
留意すべき点は、我々の手順では、弱いカップリングの場合を考えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Sep 2024 16:08:19 GMT)