Do Membership Inference Attacks Work on Large Language Models? [141.2] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがターゲットモデルのトレーニングデータのメンバーであるかどうかを予測しようとする。
我々は、Pileで訓練された言語モデルに対して、MIAの大規模評価を行い、そのパラメータは160Mから12Bまでである。
様々な LLM サイズや領域にまたがるほとんどの設定において,MIA はランダムな推測よりもほとんど優れていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:18:23 GMT)
Model Tells Itself Where to Attend: Faithfulness Meets Automatic Attention Steering [108.2] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のタスクで顕著なパフォーマンスを示している。
彼らはしばしば、入力コンテキストを完全に理解し、効果的に利用するのに苦労し、不信または幻覚的な反応をもたらす。
本稿では,重要な文脈情報を自動的に識別し,LLMの注意点を制御して強調する手法であるAutoPASTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 23:52:41 GMT)
LightningDrag: Lightning Fast and Accurate Drag-based Image Editing Emerging from Videos [101.6] 1秒で高速なドラッグベースの画像編集を可能にするLightningDragを提案する。
従来の方法とは異なり、条件生成タスクとしてドラッグベースの編集を再定義する。
提案手法は, 精度と整合性の観点から, 従来手法よりも大幅に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 04:25:50 GMT)
Neuromorphic Split Computing with Wake-Up Radios: Architecture and Design via Digital Twinning [98.0] 本研究は,遠隔・無線接続型NPUからなる分割計算機システムに,覚醒無線機構を組み込んだ新しいアーキテクチャを提案する。
覚醒無線に基づくニューロモルフィックスプリットコンピューティングシステムの設計における重要な課題は、検知、覚醒信号検出、意思決定のためのしきい値の選択である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:08:18 GMT)
VideoStudio: Generating Consistent-Content and Multi-Scene Videos [88.9] VideoStudioは、一貫したコンテンツとマルチシーンのビデオ生成のためのフレームワークである。
VideoStudioはLarge Language Models (LLM)を活用して、入力プロンプトを総合的なマルチシーンスクリプトに変換する。
VideoStudioは、視覚的品質、コンテンツ整合性、ユーザの好みといった点で、SOTAビデオ生成モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:05:18 GMT)
Optimizing Resource Consumption in Diffusion Models through Hallucination Early Detection [87.2] 拡散過程の開始時に不正確な世代を迅速に検出する新しいパラダイムであるHEaD(Hallucination Early Detection)を導入する。
HEaDは計算資源を節約し,生成過程を高速化して完全な画像を得ることを示す。
その結果,HEaDは2つのオブジェクトのシナリオで生成時間の最大12%を節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:00:00 GMT)
Deep Graph Anomaly Detection: A Survey and New Perspectives [86.8] グラフ異常検出(GAD)は、異常なグラフインスタンス(ノード、エッジ、サブグラフ、グラフ)を特定することを目的とする。
ディープラーニングアプローチ、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)は、GADにとって有望なパラダイムとして現れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 03:05:11 GMT)
AceParse: A Comprehensive Dataset with Diverse Structured Texts for Academic Literature Parsing [82.3] AceParseは構造化テキストのパースをサポートするために設計された最初の包括的なデータセットである。
AceParseに基づいて、さまざまな構造化テキストを正確に解析するマルチモーダルモデルAceを微調整した。
このモデルは、F1スコアで4.1%、ジャカルド類似度で5%、以前の最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:06:34 GMT)
Manifold-Constrained Nucleus-Level Denoising Diffusion Model for Structure-Based Drug Design [82.0] 原子は分離違反を避けるために 最小の対距離を維持する必要がある
NucleusDiff は原子核と周囲の電子雲の間の相互作用を距離制約によってモデル化する。
違反率は1000%まで減少し、結合親和性は22.16%まで向上し、構造に基づく薬物設計の最先端モデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:42:46 GMT)
Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling [81.3] 生成したサンプルの数を増やすことで、別の軸として推論計算を探索する。
すべての回答を自動的に検証できるコーディングや形式証明のようなドメインでは、カバレッジの増加は直接的にパフォーマンスの向上に変換される。
多くの世代から正しいサンプルを同定することは、自動検証のない領域における将来の研究にとって重要な方向である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:58:42 GMT)
EasyControl: Transfer ControlNet to Video Diffusion for Controllable Generation and Interpolation [73.8] 本稿では、ビデオ生成のためのEasyControlというユニバーサルフレームワークを提案する。
提案手法により,ユーザーは単一の条件マップで映像生成を制御できる。
その結果,UCF101とMSR-VTTのFVDおよびISが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:56:34 GMT)
ChatGPT Based Data Augmentation for Improved Parameter-Efficient Debiasing of LLMs [66.0] 大型言語モデル(LLM)は有害な社会的バイアスを示す。
そこで本研究では,ChatGPTを用いて合成学習データを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 05:28:43 GMT)
Towards Evaluating the Robustness of Visual State Space Models [63.1] 視覚状態空間モデル(VSSM)は視覚知覚タスクにおいて顕著な性能を示した。
しかし、自然と敵対的な摂動の下での頑丈さは依然として重要な懸念事項である。
様々な摂動シナリオ下でのVSSMの頑健さを総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:55:09 GMT)
Artificial intelligence to advance Earth observation: : A review of models, recent trends, and pathways forward [60.4] 本稿では、生のEOデータから使用可能なEOベースの情報への移行を通知し、支援する、重要な科学的ツールとアプローチについて、鳥の視点で説明する。
i)コンピュータビジョン, (ii) 機械学習, (iii) 高度な処理とコンピューティング, (iv) 知識ベースAI, (v) 説明可能なAIと因果推論, (vi) 物理認識モデル, (vii) ユーザ中心のアプローチ, (viii) EOにおけるML技術の大量使用に関する倫理的・社会的問題に関する議論の議論を網羅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:10:41 GMT)
HAVANA: Hierarchical stochastic neighbor embedding for Accelerated Video ANnotAtions [59.7] 本稿では,時間的ビデオアノテーションプロセスの高速化のために,事前抽出した特徴量と次元減少量を用いた新しいアノテーションパイプラインを提案する。
従来のリニア手法と比較して,アノテーションの取り組みが大幅に改善され,12時間以上のビデオのアノテートに要するクリック数が10倍以上に短縮された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:15:38 GMT)
Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey [59.3] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の開発において、急速に重要なパラダイムへと成長してきた。
本稿では,RAGシステムの信頼性を,事実性,堅牢性,公正性,透明性,説明責任,プライバシの6つの面で評価する統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:06:44 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） (Mon, 16 Sep 2024 10:04:23 GMT)
Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge at Different Layers? [57.0] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。
しかし、これらのモデルが様々な複雑さのタスクを符号化するメカニズムは、いまだに理解されていない。
我々は、より複雑な概念が一般的により深い層で取得されることを示すために、概念深さの概念を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:15:44 GMT)
Generalized Measures of Anticipation and Responsivity in Online Language Processing [55.6] 本稿では,オンライン言語処理における予測不確実性に関する古典情報理論の一般化を紹介する。
私たちのフレームワークは、予測と応答性に関する公式な定義を提供します。
モンテカルロシミュレーションを用いて、代替の応答性や予測の指標を推定することは実証的に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 21:05:15 GMT)
Central Answer Modeling for an Embodied Multi-LLM System [55.6] EQA(Embodied Question Answering)は,ユーザの質問に答える環境を探索するエージェントが関与する重要な問題である。
本研究では,複数の大規模言語モデル(LLM)をベースとしたエージェントが家庭環境に関する質問に独立して答えるマルチエージェントフレームワークのEQAについて検討する。
各クエリに対して1つの回答を生成するために、個々のレスポンスを使用して、堅牢な回答のためにレスポンスを集約するCAM(Central Answer Model)をトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:12:12 GMT)
Cognitive Kernel: An Open-source Agent System towards Generalist Autopilots [54.6] 我々は,ジェネラリストオートパイロットの目標に向けて,オープンソースのエージェントシステムであるCognitive Kernelを紹介する。
主にユーザーに依存して必要な状態情報を提供する自動操縦システムとは異なり、自動操縦システムは独立してタスクを完了しなければならない。
これを実現するために、自動操縦システムでは、ユーザの意図を理解し、様々な現実世界の情報源から必要な情報を積極的に収集し、賢明な判断をする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:39:05 GMT)
Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.1] 人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。
提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。
提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:49:32 GMT)
MotionCom: Automatic and Motion-Aware Image Composition with LLM and Video Diffusion Prior [51.7] MotionComは、トレーニングなしのモーションアウェア拡散に基づく画像合成である。
ターゲットオブジェクトを動的にコヒーレントな結果で新しいシーンにシームレスに統合することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:44:17 GMT)
SPAC: Sampling-based Progressive Attribute Compression for Dense Point Clouds [51.3] 本研究では,高密度点雲のエンドツーエンド圧縮法を提案する。
提案手法は,周波数サンプリングモジュール,適応スケール特徴抽出モジュール,幾何支援モジュール,大域的ハイパープライアエントロピーモデルを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:59:43 GMT)
Meta-Whisper: Speech-Based Meta-ICL for ASR on Low-Resource Languages [51.1] Meta-Whisperは、低リソース言語の自動音声認識を改善するための新しいアプローチである。
これにより、Whisperは、広範囲の微調整をすることなく、馴染みのない言語で音声を認識できる能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:04:16 GMT)
Do Prompts Really Prompt? Exploring the Prompt Understanding Capability of Whisper [51.1] 本研究は,ハイパフォーマンス音声認識モデルであるWhisperとプロンプトの情報がどのように相互作用するかを考察する。
結果から,Whisperは人為的に文章のプロンプトを理解できない可能性が示唆された。
また、英語のプロンプトが両方の言語のデータセットで一般的にマンダリンよりも優れていることも指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:26:49 GMT)
Opponent Shaping for Antibody Development [51.1] 抗ウイルス療法は通常、ウイルスの現在の株に向けて設計または進化される。
学習用語では、これは筋性最良の反応(すなわち、相手の適応的な動きを考慮しない)に対応する。
これは、一般的には、ミオピック・ベスト・レスポンスではなく、共プレイヤの適応を考慮に入れている相手のシェーピングにインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:56:27 GMT)
CorrespondentDream: Enhancing 3D Fidelity of Text-to-3D using Cross-View Correspondences [47.8] 我々は、NeRF最適化プロセスに先立って、アノテーションのないクロスビュー対応を活用する効果的な方法であるCorrespondentDreamを提案する。
これらの対応は人間の知覚と強く一致しており、損失設計に採用することで、一般的な感覚とより一貫性のあるジオメトリを持つNeRFモデルを作成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:29:46 GMT)
Do Test and Environmental Complexity Increase Flakiness? An Empirical Study of SAP HANA [47.3] 不安定なテストはコードの変更なしにランダムに失敗する。
テストの特徴と,テストのフレキネスに影響を与える可能性のあるテスト環境について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:52:09 GMT)
Human Insights Driven Latent Space for Different Driving Perspectives: A Unified Encoder for Efficient Multi-Task Inference [43.5] 本稿では,都市ナビゲーションに不可欠な複数のコンピュータビジョンタスクを訓練した共有エンコーダを提案する。
ポーズ推定のためのマルチスケール特徴ネットワークを導入し,深度学習を改善する。
その結果,多様な視覚的タスクを訓練した共有バックボーンは,全体的な知覚能力を提供することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:54:03 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） (Mon, 16 Sep 2024 13:22:16 GMT)
PointViG: A Lightweight GNN-based Model for Efficient Point Cloud Analysis [42.2] 本研究では,点雲解析のための効率的なフレームワークであるb>Pointb>sion b>Gb>NN(PointViG)を紹介する。
PointViGには、ローカル機能を効率的に集約する軽量なグラフ畳み込みモジュールが組み込まれている。
実験により、PointViGは最先端のモデルに匹敵する性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:28:31 GMT)
Toolbox for nonreciprocal dispersive models in circuit QED [41.9] 弱非調和超伝導回路を記述するために,効果的分散型リンドブラッドマスター方程式を構築するための体系的手法を提案する。
結果は、量子情報の非自明なルーティングを持つ複雑な超伝導量子プロセッサの設計に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:41:17 GMT)
NEUSIS: A Compositional Neuro-Symbolic Framework for Autonomous Perception, Reasoning, and Planning in Complex UAV Search Missions [41.9] 現実的なシナリオにおけるUAV探索とナビゲーションの解釈を目的とした合成ニューロシンボリックシステムであるNEUSISを提案する。
NEUSISは、ニューロシンボリックな視覚知覚、推論、接地(GRiD)を統合して生の感覚入力を処理し、環境表現のための確率論的世界モデルを維持し、効率的な経路計画のために階層的計画コンポーネント(SNaC)を使用する。
AirSimとUnreal Engineを用いた都市探索のシミュレーション実験の結果、NEUSISは成功率、検索効率において最先端(SOTA)ビジョン言語モデルとSOTA検索計画モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:42:15 GMT)
StruEdit: Structured Outputs Enable the Fast and Accurate Knowledge Editing for Large Language Models [41.5] StruEditは、他の知識編集方法と比較して、レイテンシの低い最高の精度を提供する。
結果,StruEditは,他の知識編集手法と比較して,低レイテンシで常に高い精度を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:48:56 GMT)
On Causality in Domain Adaptation and Semi-Supervised Learning: an Information-Theoretic Analysis for Parametric Models [41.0] 対象領域における予測の学習性能を情報理論の観点から検討する。
因果学習では、ソースとターゲットドメイン間のラベリング分布が変化しない場合のみ、ソースサンプルのサイズに$O(frac1m)$で依存することを示した。
反因果学習では、非競合データが通常$O(frac1n)$の速度で性能を支配していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:48:17 GMT)
AI Conversational Interviewing: Transforming Surveys with LLMs as Adaptive Interviewers [40.8] 本研究では,人間のインタビュアーを大規模言語モデル (LLM) に置き換えて,スケーラブルな対話型インタビュアーを実現する可能性について検討する。
大学生を対象に,AIとヒューマンインタビュアーの双方にランダムにインタビューを依頼された学生を対象に,小規模で詳細な調査を行った。
様々な量的・質的な尺度は, インタビュアーのガイドライン, 応答品質, 参加者参加率, 総合的な面接効果に順応した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:03:08 GMT)
CoMamba: Real-time Cooperative Perception Unlocked with State Space Models [39.9] CoMambaは、リアルタイム車載認識にステートスペースモデルを活用するために設計された、新しい3D検出フレームワークである。
CoMambaは、リアルタイム処理能力を維持しながら、既存の方法よりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:02:19 GMT)
Playground v3: Improving Text-to-Image Alignment with Deep-Fusion Large Language Models [39.7] 最新のテキスト・画像モデルであるPlayground v3(PGv3)を紹介します。
複数のテストベンチマークで最先端(SoTA)パフォーマンスを実現している。
テキストプロンプトの順守、複雑な推論、正確なテキストレンダリングが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:52:24 GMT)
Efficient site-resolved imaging and spin-state detection in dynamic two-dimensional ion crystals [39.6] 量子コンピューティング、シミュレーション、センシングにおいて、個々の捕捉されたイオンのスピン状態を高い忠実度で解き明かすことは、幅広い分野の応用にとって重要である。
本稿では, ハードウェア検出器と人工ニューラルネットワークを組み合わせた, トラップ領域に100個以上のイオンを閉じ込めた大型2次元(2次元)結晶の高忠実度状態判別法について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 05:22:31 GMT)
Broadband biphoton source for quantum optical coherence tomography based on a Michelson interferometer [39.6] 我々は、広帯域の明るいコリニア双光子場を生成するための新しい技術について記述し、実験的に実証する。
光源の最も簡単な応用として、ミシェルソン干渉計を用いた量子光コヒーレンストモグラフィー(Q OCT)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:59:13 GMT)
Advancing Towards a Marine Digital Twin Platform: Modeling the Mar Menor Coastal Lagoon Ecosystem in the South Western Mediterranean [39.6] 沿岸の海洋生態系は、人為的活動や気候変動からの圧力が増している。
本稿では,マルメナール沿岸ラグーン生態系のモデル化を目的としたマリンデジタルツインプラットフォームの開発を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:01:18 GMT)
Local Methods with Adaptivity via Scaling [39.0] 本稿では,局所的な学習手法と適応的アプローチを融合して,効率的な分散学習手法を開発することを目的とする。
従来のローカルSGD法について検討し,スケーリング機能により拡張する。
理論的解析に加えて,ニューラルネットワークのトレーニングにより,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:30:09 GMT)
Gaps or Hallucinations? Gazing into Machine-Generated Legal Analysis for Fine-grained Text Evaluations [38.3] LLM(Large Language Models)は、法律分析を行う専門家のための文書作成支援である。
LLMは、非専門職や既存のテキスト評価指標によって認識しにくい方法で、この設定で幻覚を起こすことが多い。
厳密な誤った意味での幻覚とは対照的に、中性的なギャップの概念を導入し、人間による記述と機械による法的な分析の違いを言及する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:38:38 GMT)
How Can We Effectively Expand the Vocabulary of LLMs with 0.01GB of Target Language Text? [38.2] 大きな言語モデル(LLM)は、英語以外の多くの言語で顕著な能力を示している。
LLMは、英語中心のトークン化や語彙に依存するため、非英語のテキストを生成する際にさらに推論ステップを必要とする。
ターゲット言語トークンによる語彙拡張は、この問題を改善するために広く使われている言語間語彙適応手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:55:24 GMT)
On the Hardness of Meaningful Local Guarantees in Nonsmooth Nonconvex Optimization [37.4] 暗号非既知の正規最適化の複雑さを示す。
リプシッツ関数に作用する局所アルゴリズムは、最悪の場合、亜指数最小値の値に関して有意義な局所を与えることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:35:00 GMT)
Large Language Model (LLM) for Telecommunications: A Comprehensive Survey on Principles, Key Techniques, and Opportunities [36.7] 大規模言語モデル(LLM)は、その優れた理解力と推論能力により、最近かなりの注目を集めている。
本研究は,LLM対応通信網の概要を概観することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 05:09:57 GMT)
Large Language Model Can Continue Evolving From Mistakes [36.1] 継続的な学習(CL)は、大規模言語モデル(LLM)を最新に保ち、その欠点に対処するために不可欠である。
本稿では,CPTデータ収集を目的としたデータ効率の高い手法であるCEM法を提案する。
実験により、CEMはモデル性能と連続進化を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:02:06 GMT)
Cross-modality image synthesis from TOF-MRA to CTA using diffusion-based models [36.1] Computed Tomography Angiography (CTA) と Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography (TOF-MRA) は2つの一般的な非侵襲的血管造影技術である。
そこで本研究では,TOF-MRA入力から合成CTA画像を生成するために,拡散に基づく画像から画像への変換モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:43:37 GMT)
Empirical Risk-aware Machine Learning on Trojan-Horse Detection for Trusted Quantum Key Distribution Networks [35.6] 量子鍵分散(QKD)は、送信中に高いレベルのデータセキュリティを提供する暗号技術である。
理論的概念と実践的実装のギャップの存在は、QKDネットワークの信頼性に関する懸念を引き起こしている。
本稿では,時間変動量子チャネル上でのトロイの木馬攻撃のリスク分析を行うリスク認識機械学習手法の実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:28:49 GMT)
Disentangling the Impact of Quasiparticles and Two-Level Systems on the Statistics of Superconducting Qubit Lifetime [31.9] 超伝導量子ビット寿命の時間変動である$T_$は、フォールトトレラントな量子コンピュータを構築する際のさらなる課題をもたらす。
温度関数として幾何学的フットプリントと表面誘電率の異なるキュービットについてT_$の測定を行った。
我々は,小フットプリントの量子ビットにおける$Gamma_$分散が,大フットプリントの量子ビットよりもQPやTLSの変動の影響を受けやすいことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:02:55 GMT)
A Riemannian Approach to Ground Metric Learning for Optimal Transport [31.3] 我々は、対称正定値行列によってパラメータ化された適切な潜在基底計量を学習する。
実験結果は、OTベースのドメイン適応における学習された測定値の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:42:56 GMT)
Mean-AP Guided Reinforced Active Learning for Object Detection [31.3] 本稿では,オブジェクト検出のための平均APガイド型アクティブラーニングについて紹介する。
MGRALは、予測されたモデル出力変化の概念を深層検知ネットワークの情報性として活用する新しいアプローチである。
提案手法は,物体検出のための強化学習に基づく能動学習における新たなパラダイムを確立し,高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:54:36 GMT)
Learning Latent Wireless Dynamics from Channel State Information [31.1] 本稿では,潜在空間における無線伝搬環境のダイナミクスをモデル化し,予測するための,データ駆動型機械学習(ML)技術を提案する。
本稿では, 測定データに対する数値的な評価を行い, 提案したJEPAがベンチマークよりも2倍の精度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:15:46 GMT)
Harnessing Nth Root Gates for Energy Storage [30.7] 量子熱力学における分数制御ノットゲートの利用について検討する。
Nth-root ゲートは2ビット演算のペーストな適用を可能にする。
量子バッテリを充電するための量子熱力学プロトコルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:57:55 GMT)
Interactive AI Alignment: Specification, Process, and Evaluation Alignment [30.6] 現代のAIは、ハイレベルで宣言的なインタラクションの形式を可能にする。
ユーザは、AIが生成したいと望む意図した結果を記述するが、実際には結果自体を作らない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 22:54:33 GMT)
Practical and Asymptotically Optimal Quantization of High-Dimensional Vectors in Euclidean Space for Approximate Nearest Neighbor Search [30.0] 本稿では、RaBitQの理論的保証を継承し、空間とエラー境界のトレードオフの観点から最適性を実現する、RaBitQと呼ばれる新しい量子化手法を提案する。
提案手法は,同じメモリ量を使用する場合の精度と効率の両方において,最先端のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:06:23 GMT)
DreamHead: Learning Spatial-Temporal Correspondence via Hierarchical Diffusion for Audio-driven Talking Head Synthesis [29.5] 本稿では,音声頭部合成における空間的時間的対応を学習する階層的拡散フレームワークであるDreamHeadを紹介する。
具体的には、音声とランドマークの拡散の第1階層は、時間的に滑らかで正確なランドマークシーケンスを予測するために最初に設計されている。
さらに、空間的に一貫した顔画像を生成するために、ランドマーク・ツー・イメージ拡散の第2階層が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:44:20 GMT)
Quantifying and Learning Static vs. Dynamic Information in Deep Spatiotemporal Networks [29.5] アクション認識,自動ビデオオブジェクト分割(AVOS),ビデオインスタンス分割(VIS)について検討した。
ほとんどの検査されたモデルは静的情報に偏っている。
ダイナミックスに偏りがあると仮定されるいくつかのデータセットは、実際には静的情報に偏りがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:00:17 GMT)
ComplexCodeEval: A Benchmark for Evaluating Large Code Models on More Complex Code [29.2] ComplexCodeEvalは、様々な開発タスクで大きな言語モデル(LLM)を評価するために設計されたベンチマークである。
これには、上位のGitHubリポジトリから3,897のJavaサンプルと7,184のPythonサンプルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:43:04 GMT)
Linguistic Bias in ChatGPT: Language Models Reinforce Dialect Discrimination [29.2] ChatGPTは、英語の10の方言(Standard American English、Standard British English、および世界中で広く話されている8つの非標準品種)をカバーしている。
GPT-3.5 Turbo と GPT-4 を各品種の母語話者のテキストで誘導し,言語的特徴アノテーションと母語話者評価を用いて応答を解析した。
GPT-3.5 Turbo と GPT-4 は,非標準型話者に対する言語識別を永続的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:51:14 GMT)
DDoS: Diffusion Distribution Similarity for Out-of-Distribution Detection [29.0] アウト・オブ・ディストリビューション(OoD)検出は、与えられたサンプルが分類器アンダープロテクト(In-Distribution)のトレーニング分布、すなわちIn-Distribution(InD)または別のOoDからであるかどうかを決定する。
近年の研究では、OoD画像をInDに近い生成物に転送することで、OoD検出を提唱するために、InDデータ上で事前訓練された拡散モデルを導入している。
既存の拡散型検出器は、この2つの画像に知覚的メトリクスを取り入れ、そのような格差を計測するが、基本的な事実を無視する:知覚的メトリクスは、基本的に人間の知覚的類似性のために考案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:50:47 GMT)
LLM Whisperer: An Inconspicuous Attack to Bias LLM Responses [28.5] 命令における微妙なシノニム置換は、LLMが目標概念に言及する可能性(最大78%)を高めることができることを示す。
信頼できない関係者からのプロンプトの使用に対する警告の実施を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:23:27 GMT)
SMAFormer: Synergistic Multi-Attention Transformer for Medical Image Segmentation [28.5] SMAFormerはトランスフォーマーをベースとしたアーキテクチャで,腫瘍や臓器のセグメンテーションを強化するために複数の注意機構を融合する。
まず、Pixel Attention、Channel Attention、Spatial Attention for Feature Enrichmentの利点を生かしたSMAトランスフォーマーブロックを提案する。
第2に,注目機構遷移と特徴融合の間に生じる情報損失の課題に対処するため,我々は特徴融合変調器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:23:55 GMT)
SimInversion: A Simple Framework for Inversion-Based Text-to-Image Editing [27.8] 本稿では、ソースとターゲットブランチのガイダンススケールをアンタングルして、元のフレームワークを維持しながらエラーを低減することを提案する。
PIE-Benchの実験により, DDIMインバージョンの性能は, 効率を犠牲にすることなく劇的に向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:10:50 GMT)
Multi-agent Attacks for Black-box Social Recommendations [27.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ユーザ-イテムインタラクションとユーザ-ユーザ関係を同時にモデル化するために広く研究されている。
これらの高度なレコメンデーターシステムは、攻撃者がよく設計された偽のユーザープロファイルを注入できる敵攻撃に対して非常に脆弱である。
本稿では,マルチエージェント強化学習に基づく新しいフレームワークであるMultiAttackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:51:46 GMT)
P2U-SLAM: A Monocular Wide-FoV SLAM System Based on Point Uncertainty and Pose Uncertainty [26.2] P2U-SLAM(P2U-SLAM)は、広視野カメラ(FoV)を備えた視覚同時マッピング(SLAM)システムである。
広FoV視覚入力を持つ2つの人気のある公開データセットから27のシーケンスを網羅的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:13:34 GMT)
Mitigating Partial Observability in Adaptive Traffic Signal Control with Transformers [26.2] Reinforcement Learning (RL) は、適応的な交通信号制御(ATSC)システムを強化するための有望なアプローチとして登場した。
本稿では、部分観測可能性(PO)に対処するため、TransformerベースのコントローラをATSCシステムに統合する。
その結果,トランスフォーマーをベースとしたモデルでは,過去の観測から重要な情報を捉えることができ,制御ポリシが向上し,トラフィックフローが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:46:15 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） (Mon, 16 Sep 2024 18:19:15 GMT)
Prior Knowledge Integration via LLM Encoding and Pseudo Event Regulation for Video Moment Retrieval [23.9] 本稿では,大言語モデル(LLM)を一般知識の統合に活用し,擬似イベントを時間的コンテンツ配信の先駆けとして活用する可能性について検討する。
これらの制限を克服するために,デコーダの代わりにLLMエンコーダを提案する。
LLMエンコーダを既存のVMRアーキテクチャ、特に核融合モジュールに組み込むための一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:01:22 GMT)
Steinmetz Neural Networks for Complex-Valued Data [23.8] 本稿では,並列実数値処理と結合出力を組み合わせたDNNを用いた複素数値データ処理手法を提案する。
本稿では,Steinmetzニューラルネットワークの潜時空間における解析信号表現を促進する一貫性ペナルティを実装した解析ニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,提案するネットワークがベンチマークデータセットと合成例を用いて提案し,性能向上と付加雑音に対する頑健性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:26:06 GMT)
Let's Influence Algorithms Together: How Millions of Fans Build Collective Understanding of Algorithms and Organize Coordinated Algorithmic Actions [21.0] 本研究では,大規模ファンの集団行動とそれに対応する一般ファン集団を常に組織する43人のコアファンについて検討した。
本研究は,大規模ドメインターゲティングアルゴリズムにおいて,コンピュータ支援による集団的アルゴリズム行動を可能にし,集団的行動研究を拡張できる重要な要因を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:11:56 GMT)
Harnessing the Power of Federated Learning in Federated Contextual Bandits [20.8] FCB(Federated contextual bandits)は、FLとシーケンシャルな意思決定の重要な統合である。
FCBアプローチは、しばしば標準FLフレームワークから逸脱する、調整されたFLコンポーネントを主に採用している。
特に、回帰に基づくCBアルゴリズムを活用するために、FedIGWと呼ばれる新しいFCB設計が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:33:08 GMT)
Signed Graph Autoencoder for Explainable and Polarization-Aware Network Embeddings [20.8] 署名付きネットワーク用に設計されたSGAAE(Signed Graph Archetypal Autoencoder)フレームワーク。
SGAAEは、異なる極端プロファイル上でノードメンバシップを表現するノードレベル表現を抽出する。
モデルは、実世界の4つのデータセット間で署名付きリンク予測の異なるタスクで高いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:40:40 GMT)
HiFi-CS: Towards Open Vocabulary Visual Grounding For Robotic Grasping Using Vision-Language Models [20.4] 本稿では、画像とテキストの埋め込みを融合させるためのFiLM(Featurewise Linear Modulation)の階層的応用を特徴とするHiFi-CSを紹介する。
ビジュアルグラウンドティングは2D/3D空間のオブジェクトと自然言語入力を関連付け、クローズドとオープンボキャブラリの2つのシナリオで研究されている。
7-DOFロボットアームを用いた実世界RGS実験によるアプローチの有効性を検証し、15台のテーブルトップシーンで90.33%の視覚的接地精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:50:39 GMT)
RuleFuser: An Evidential Bayes Approach for Rule Injection in Imitation Learned Planners and Predictors for Robustness under Distribution Shifts [20.4] RuleFuserは、ILプランナーと古典的なルールベースのプランナーを組み合わせることで、両方の相補的な利点を引き出す。
我々のアプローチは現実世界のnuPlanデータセットでテストされ、ILプランナよりも平均38.43%の安全性向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:44:47 GMT)
Learning Semi-Supervised Medical Image Segmentation from Spatial Registration [20.1] CCT-Rは、登録情報を組み込んだ対照的なクロスティーチングフレームワークである。
ボリュームペア間の登録で利用可能な意味情報を活用するために、CCT-Rは2つの提案されたモジュールを組み込んでいる。
各種半教師付き環境におけるCCT-Rの有効性と優位性について実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:52:41 GMT)
Flash STU: Fast Spectral Transform Units [19.9] 本稿では、スペクトル変換ユニットの効率的でオープンソースのPyTorch実装について述べる。
本研究では,言語,ロボット工学,シミュレートされた力学系を含むいくつかのモードにおけるシーケンス予測タスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:22:34 GMT)
TCG CREST System Description for the Second DISPLACE Challenge [19.4] 2024年の第2回DisPLACEチャレンジのために,我々のチームが開発した話者ダイアリゼーション(SD)と言語ダイアリゼーション(LD)システムについて述べる。
コントリビューションは,多言語および多話者シナリオにおいて,トラック1 for SDとトラック2 for LDに充てられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 05:13:34 GMT)
Model-in-the-Loop (MILO): Accelerating Multimodal AI Data Annotation with LLMs [19.3] 本稿では,AI/MLモデルをアノテーションプロセスに統合するMILOフレームワークを提案する。
我々の研究は、専門家のアノテータと大規模言語モデル(LLM)の長所を生かした協調パラダイムを導入する。
マルチモーダルデータアノテーションに関する実験的な3つの研究は、MILOが処理時間を短縮し、データ品質を改善し、アノテータエクスペリエンスを向上させることの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:05:57 GMT)
Privacy-Preserving Federated Learning with Consistency via Knowledge Distillation Using Conditional Generator [19.0] モデルパラメータや更新のみを共有し、プライベートデータをローカルに保持する分散学習フレームワークとして、フェデレートラーニング(FL)が人気を集めています。
高い競争性能と高レベルのプライバシ保護を備えた新しいFL法であるFedMD-CGを提案する。
我々は、FedMD-CGの優位性を検証するために、様々な画像分類タスクについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:23:09 GMT)
CtRNet-X: Camera-to-Robot Pose Estimation in Real-world Conditions Using a Single Camera [19.0] マーカーレスポーズ推定手法は、カメラとロボットのキャリブレーションに時間を要する物理的な設定を不要にしている。
部分的に見えるロボットマニピュレータでロボットのポーズを推定できる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） (Mon, 16 Sep 2024 16:22:43 GMT)
An Efficient Self-Learning Framework For Interactive Spoken Dialog Systems [18.8] ダイアログシステムにおけるASRの一般的なフレームワークを紹介する。
従来の学習と比較して,我々の新しいフレームワークを活用することで,実世界の対話システムにおいて比較的WERが10%近く削減されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:59:50 GMT)
DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Floating Platforms Trajectories [18.4] フローティングプラットフォームは、地球上の微小重力環境をエミュレートするための多用途テストベッドとして機能する。
私たちのスイートは、シミュレーションから現実への堅牢性、適応性、優れた転送性を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:16:08 GMT)
Model Selection of Anomaly Detectors in the Absence of Labeled Validation Data [18.2] 本稿では,画像に基づく異常検出をラベル付き検証データなしで選択するフレームワークSWSAを提案する。
ラベル付き検証データを集める代わりに、トレーニングや微調整なしに合成異常を生成する。
我々の合成異常は、モデル選択のための検証フレームワークを構成する検出タスクを作成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:24:48 GMT)
Towards Physically-Realizable Adversarial Attacks in Embodied Vision Navigation [18.2] 本稿では,学習可能なテクスチャと不透明度を持つ対向パッチをオブジェクトにアタッチすることで,ナビゲーションを具体化するための実用的な攻撃手法を提案する。
実験の結果,我々の敵パッチは航法成功率を約40%削減し,実用性,有効性,自然性において従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:21:22 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey [18.0] PEFT(Efficient Fine-Tuning)は、様々な下流タスクに対して大きなモデルを効率的に調整することで、実用的なソリューションを提供する。
PEFTは、訓練済みの大規模モデルのパラメータを特定のタスクやドメインに適応させるプロセスを指す。
本稿では,様々なPEFTアルゴリズムの総合的な研究を行い,その性能と計算オーバーヘッドについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:54:50 GMT)
Machine Against the RAG: Jamming Retrieval-Augmented Generation with Blocker Documents [18.0] Retrieval-augmented Generation (RAG)システムは、関連する文書を知識データベースから検索し、検索した文書にLSMを適用して回答を生成する。
我々は、信頼できないコンテンツを持つデータベースで運用するRAGシステムが、私たちがジャミングと呼ぶ新しいタイプのサービス拒否攻撃に弱いことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:52:46 GMT)
A Closer Look at the Explainability of Contrastive Language-Image Pre-training [16.1] Contrastive Language-image Pre-training (CLIP)は、様々なタスクに対して大きなメリットを示す強力なビジョン言語モデルである。
我々は,その信頼性を損なうような説明可能性の問題と,関連するタスクのキャパシティの制限を指摘した。
本稿では,CLIP surgery for reliable CAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:10:00 GMT)
Large Language Models for Mathematical Reasoning: Progresses and Challenges [15.9] 大規模言語モデル (LLM) は数学問題の自動解法を指向している。
この調査は4つの重要な次元に対処する試みである。
これは、この急速に発展する分野における現在の状況、成果、将来の課題に関する全体論的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:20:59 GMT)
Overcoming the Stability Gap in Continual Learning [15.9] 事前トレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)は、ビジネス上の意思決定とユーザへのサービス提供のために、業界によって広くデプロイされている。
主要な問題はモデル崩壊であり、DNNの予測は時間が経つにつれて誤っているため、収益損失や不運なユーザーが発生する。
本稿では,大規模な訓練済みDNNにおいて,連続学習(CL)がモデル崩壊を克服する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:32:48 GMT)
RealDiff: Real-world 3D Shape Completion using Self-Supervised Diffusion Models [15.2] 本稿では,実世界の実測に基づく条件生成問題として,点雲完了を定式化する自己教師型フレームワークであるRealDiffを提案する。
具体的には、RealDiffは、タスクのマルチモーダルな性質に対処するために部分入力の生成を条件付けながら、行方不明なオブジェクト部分での拡散プロセスをシミュレートする。
実験結果から,本手法は実世界のクラウド完成度において常に最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:18:57 GMT)
A Survey on Statistical Theory of Deep Learning: Approximation, Training Dynamics, and Generative Models [13.3] 本稿では3つの観点から,ニューラルネットワークの統計理論に関する文献をレビューする。
ニューラルネットワークの過剰なリスクに関する調査結果をレビューする。
ニューラルネットワークが、目に見えないデータでうまく一般化できるソリューションを見つける方法に答えようとする論文」をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:57:35 GMT)
Infiltrating the Sky: Data Delay and Overflow Attacks in Earth Observation Constellations [13.2] 低地球軌道(LEO)地球観測(EO)衛星は、地球を観測する方法を変えました。
EO衛星はダウンリンク通信能力が非常に限られており、送信帯域、地上局の数と位置、高速衛星移動による小さな送信窓によって制限されている。
本稿では,EOコンステレーションにおける資源競争による新たな攻撃面について検討し,地球観測データの遅延や低下を正統なEOサービスを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:27:56 GMT)
CSKV: Training-Efficient Channel Shrinking for KV Cache in Long-Context Scenarios [13.1] KVキャッシュ圧縮のための訓練効率の高いチャネルシンキング手法を提案する。
CSKVは、モデル長文機能を維持しながら、KVキャッシュのメモリオーバーヘッドを80%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:36:50 GMT)
Deterministic Bounds in Committee Selection: Enhancing Decentralization and Scalability in Distributed Ledgers [13.1] 本稿では,一定の委員会サイズを保証する公正な委員会選定方法として,暗号のソートに焦点をあてる。
我々は,委員会内の敵の影響を決定論的に限定する新たな手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 21:02:59 GMT)
SEAL: Towards Safe Autonomous Driving via Skill-Enabled Adversary Learning for Closed-Loop Scenario Generation [13.0] 学習したスコアリング機能と対人的スキルを活用するシナリオアプローチであるSEALを提案する。
SEAL対応のシナリオはSOTAベースラインよりも現実的であり、実世界、流通中、流通外シナリオ間でのエゴタスクの成功の改善につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:33:21 GMT)
GlobalMapNet: An Online Framework for Vectorized Global HD Map Construction [12.5] 高精細(HD)マップは自律運転システムに不可欠である。
伝統的に、HDマップを構築するために高価で労働集約的なパイプラインが実装されている。
我々はベクトル化されたグローバルマップを直接生成するための新しい手法、すなわちグローバルマップ構築を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:56:41 GMT)
Low-Resourced Speech Recognition for Iu Mien Language via Weakly-Supervised Phoneme-based Multilingual Pre-training [12.5] 本研究は,10時間未満のIu Mien言語を用いて,Iu Mien音声認識における3つのアプローチについて検討・比較する。
その結果,音素の監督はサブワードの監督や自己監督よりも優れた結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:23:30 GMT)
Detection of Fast-Moving Objects with Neuromorphic Hardware [12.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、しばしば次世代ニューラルネットワーク(NN)と見なされる。
ニューロモルフィックコンピューティング(NC)とSNNは、しばしば次世代ニューラルネットワーク(NN)と見なされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:18:02 GMT)
On the Diagram of Thought [12.3] 大規模言語モデル(LLM)における反復推論をモデル化するフレームワークであるDiagram of Thought(DoT)を紹介する。
DoTは提案、批評、洗練、検証を結合的なDAG構造に整理し、モデルが複雑な推論経路を探索できるようにする。
我々は、トポス理論を用いてDoTフレームワークを形式化し、論理的一貫性と推論過程の健全性を保証する数学的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:01:41 GMT)
On Evaluation Protocols for Data Augmentation in a Limited Data Scenario [11.1] 古典的なデータ拡張(文を修飾する)は、単により優れた微調整を行う方法であることを示す。
さらに,ChatGPT や LLama2 のような対話型エージェントによるゼロショットDAでは,性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:11:19 GMT)
Towards Semantic Versioning of Open Pre-trained Language Model Releases on Hugging Face [11.0] モデルレジストリプラットフォームにおけるPTLMの現在のリリースプラクティスは、さまざまな不整合に悩まされています。
本研究は,52,227個のPTLMを,最もよく知られたモデルレジストリHF上でリリースするための混合手法を用いて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:05:46 GMT)
Know your limits! Optimize the robot's behavior through self-awareness [11.0] 最近の人間ロボット模倣アルゴリズムは、高精度な人間の動きを追従することに焦点を当てている。
本稿では,ロボットが参照を模倣する際の動作を予測できるディープラーニングモデルを提案する。
我々のSAW(Self-AWare Model)は、転倒確率、基準運動への固執、滑らかさといった様々な基準に基づいて、潜在的なロボットの挙動をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:14:58 GMT)
Foundation Models to the Rescue: Deadlock Resolution in Connected Multi-Robot Systems [11.0] 接続型マルチエージェントロボットシステム(MRS)は、障害物環境下でデッドロックする傾向がある。
本稿では,大規模言語モデル (LLM) やテキスト・アンド・イメージモデル (VLM) をデッドロック解像度の高レベルプランナとして用いる可能性について検討する。
本稿では,基礎モデルに基づくハイレベルプランナが,MSSのリーダーをMSSのリーダーに割り当てることでデッドロックの解決を支援する階層的制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 22:05:56 GMT)
Fit and Prune: Fast and Training-free Visual Token Pruning for Multi-modal Large Language Models [10.7] トークンプルーニングはMLLMの高速化に有効なソリューションだが、トークンをいつ、どのようにドロップするかは依然として課題である。
本研究では,MLLMの効率的な視覚的トークンプルーニング(FitPrune)のための新しい,トレーニング不要なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:43:19 GMT)
DAE-Fuse: An Adaptive Discriminative Autoencoder for Multi-Modality Image Fusion [10.7] 二相識別型オートエンコーダフレームワークであるDAE-Fuseは、シャープで自然な融合画像を生成する。
公共の赤外線可視、医用画像融合、下流オブジェクト検出データセットの実験は、我々の方法の優位性と一般化性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:37:09 GMT)
Algorithmic Behaviors Across Regions: A Geolocation Audit of YouTube Search for COVID-19 Misinformation between the United States and South Africa [10.4] YouTube上で10日間の位置情報調査を行い、米国(US)と南アフリカ(SA)の検索結果におけるCOVID-19誤報の頻度を比較した。
その結果、トップ10の検索結果の31.55%が、新型コロナウイルスの誤報が含まれていることがわかった。
上位10の検索結果のうち、SAのボットは、合衆国のボットよりもはるかに不正な検索結果に直面していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:56:43 GMT)
Self-Supervised Syllable Discovery Based on Speaker-Disentangled HuBERT [10.2] 非転写音声から意味のある特徴を抽出するためには,自己教師付き音声表現学習が不可欠である。
本稿では,音節単位を話者情報から分離する,音声のみの自己教師型微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:07:08 GMT)
Exploring Multifractal Critical Phases in Two-Dimensional Quasiperiodic Systems [10.2] 多フラクタル臨界相(MCP)を持つ二次元(2次元)準周期モデルを導入する。
このモデルに基づいて,2次元システムのMPPの特性をウェーブパケット拡散・輸送の観点から検討する。
我々の研究は、2DシステムでMPPを探索するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:04:53 GMT)
To Tag, or Not to Tag: Translating C's Unions to Rust's Tagged Unions [10.2] C-to-Rust変換は、レガシーシステムソフトウェアの信頼性を高めるための有望な方法である。
産業的に開発されたトランスレータであるC2Rustは、安全でない機能を備えたRustコードを生成する。
我々は、C-to-Rust翻訳において、ユニオンをタグ付きユニオンに置き換える手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:37:43 GMT)
Decomposition Pipeline for Large-Scale Portfolio Optimization with Applications to Near-Term Quantum Computing [10.0] ポートフォリオ最適化と制約付きの問題の再バランスは、しばしば難解か、正確に解くのが困難である。
我々のパイプラインは、実世界のポートフォリオ最適化問題を、約80%の削減でサブプロブレムに一貫して分解する。
大きな問題をいくつかの小さなサブプロブレムに分解することで、パイプラインは短期量子デバイスをソルバとして使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:05:52 GMT)
Regret Analysis for Randomized Gaussian Process Upper Confidence Bound [10.0] 本稿では,GP-UCBの改良型であるGP-UCBのランダム化変異を解析する。
両方の後悔解析において、IRGP-UCBは入力領域が有限であれば信頼パラメータを増大させることなく、サブ線形後悔上限を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:46:32 GMT)
Video Token Sparsification for Efficient Multimodal LLMs in Autonomous Driving [9.9] MLLM(Multimodal large language model)は、自律運転システムにおけるシーン理解の促進に顕著な可能性を示している。
1つの大きな制限は、細粒度で長文の視覚情報を取得するのに必要な多数の視覚トークンから生じる。
本稿では,視覚トークンの総数を大幅に削減し,最も有能な情報を保存するためのビデオトークンスペーシフィケーション(VTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 05:31:01 GMT)
LeGEND: A Top-Down Approach to Scenario Generation of Autonomous Driving Systems Assisted by Large Language Models [9.8] シナリオ生成のトップダウン方式を特徴とするLeGENDを提案する。
最初は抽象的な機能シナリオから始まり、その後論理的で具体的なシナリオへと下降する。
形式的に記述できる論理的シナリオとは異なり、関数的シナリオは自然言語で文書化されることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:01:21 GMT)
ASMA: An Adaptive Safety Margin Algorithm for Vision-Language Drone Navigation via Scene-Aware Control Barrier Functions [9.6] 制御障壁関数(CBF)は、最適制御問題を解くことで安全性を保証する効率的なツールである。
RGB-Dセンサで得られたエゴ中心の観測により,新しいシーン認識CBFを定式化する。
我々は,移動物体を追跡するためのドローンの深度マップを収集し,現場認識CBF評価を行うアダプティブ・セーフティ・マージン(Adaptive Safety Margin)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:44:50 GMT)
PMB5: Gaining More Insight into Neural Semantic Parsing with Challenging Benchmarks [9.3] 並列平均銀行における意味解析と意味テキスト生成のためのニューラルモデルの評価を行った。
まず、事前のランダム分割の代わりに、標準的なテストデータの信頼性を向上させるために、より体系的な分割手法を提案する。
第二に、標準的なテストセットを除いて、談話構造を含む長いテキストを持つものと、構成的一般化に対処するものという2つの課題セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:51:21 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） (Mon, 16 Sep 2024 21:24:30 GMT)
Engineering topological states and quantum-inspired information processing using classical circuits [9.2] 回路ラプラシアンと格子ハミルトンの類似性を解析し,古典回路に基づく位相物理を導入する。
電気回路に基づく量子インスピレーション情報処理における研究の進展について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:30:55 GMT)
Trustworthy Conceptual Explanations for Neural Networks in Robot Decision-Making [9.0] 本稿では,人間に解釈可能な高レベル概念に基づく,信頼性の高い説明可能なロボット工学手法を提案する。
提案手法は、ニューラルネットワークのアクティベーションと人間の解釈可能なビジュアライゼーションをマッチングすることにより、関連する不確実性スコアを説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 21:11:12 GMT)
Lab-AI -- Retrieval-Augmented Language Model for Personalized Lab Test Interpretation in Clinical Medicine [8.9] ほとんどの患者ポータルは、年齢や性別などの要因を無視して、普遍的な正常な範囲を使用している。
本研究では,レトリーバル拡張世代(RAG)を信頼度の高い健康源から利用して,パーソナライズされた正常範囲を提供する対話型システムであるLab-AIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:36:17 GMT)
Exploring Loss Landscapes through the Lens of Spin Glass Theory [8.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)では、内部表現、意思決定機構、過度にパラメータ化された空間における過度な適合の欠如、優れた一般化可能性等は理解されていない。
本稿では,多数の準安定状態を持つ複雑なエネルギー景観を特徴とするDNNの損失景観を,統計物理学におけるスピンガラスのレンズを通して考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:39:33 GMT)
Privacy-Preserving Distributed Maximum Consensus Without Accuracy Loss [8.5] 分散ネットワークでは、最大要素を計算することが基本的な課題である。
その重要性にもかかわらず、分散された最大コンセンサスにおけるプライバシは文学において限られた注目を集めている。
精度を犠牲にすることなくプライバシを保存する分散最適化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:21:04 GMT)
Generalizability of Graph Neural Network Force Fields for Predicting Solid-State Properties [8.4] 機械学習力場(MLFF)は、複雑な分子系に対するアブ初期シミュレーションの計算的に効率的な代替手段を提供する。
本研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのMLFFを用いて、トレーニング中に明示的に含まない固体現象を記述する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:14:26 GMT)
Give and Take: An End-To-End Investigation of Giveaway Scam Conversion Rates [8.2] 我々は暗号通貨の支払い詐欺が大規模にどのように動作するかを研究する。
1000件の詐欺ツイートが1件、10万件のライブストリームビューが4件、被害者は1件だ。
スキャマーズはわずか数百人の犠牲者から460万ドル近くを回収した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:11:25 GMT)
Robust Privacy Amidst Innovation with Large Language Models Through a Critical Assessment of the Risks [7.9] 本研究では, EHRとNLPを大規模言語モデル(LLM)と統合し, 医療データ管理と患者ケアを改善することを目的とした。
バイオメディカル研究のために、高度なモデルを使用して安全でHIPAAに準拠した合成患者ノートを作成することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:02:00 GMT)
Quantum walks of correlated photons in non-Hermitian photonic lattices [7.9] エンタングルメントエントロピーは、多粒子の相関を特徴づけ、オープン量子系の重要な特徴を明らかにする。
工学的な非エルミートフォトニック格子における2つの区別不可能な光子の量子ウォークを提案し,実験的に実現した。
非エルミート系における皮膚効果による絡み合いの抑制を実験的に明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:44:32 GMT)
Mining of Switching Sparse Networks for Missing Value Imputation in Multivariate Time Series [7.9] MissNetは、スパースネットワークを切り替えることで、状態空間モデルと相関関係の時間依存性を利用するように設計されている。
データ長を参照して線形にスケールするアルゴリズムは、代わりにネットワークを推論し、ネットワークを用いて欠落した値を埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:08:33 GMT)
Hedging Is Not All You Need: A Simple Baseline for Online Learning Under Haphazard Inputs [7.7] HapNetは、スケーラブルなシンプルなベースラインであり、オンラインのバックプロパゲーションを必要としない。
この複雑なシナリオにおいても,提案手法の変種が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:45:03 GMT)
Open Source Software Development Tool Installation: Challenges and Strategies For Novice Developers [7.7] この研究は、ソフトウェア開発ツールをインストールする際、初心者の開発者が直面する課題を調査することを目的としている。
我々は,24回のライブソフトウェアインストールセッションの分析を行い,課題を観察し,その行動を理解する。
調査の結果,インストール手順やインストールプロセス中のフィードバックの不十分といった不明瞭なドキュメントは,初心者開発者が直面する一般的な課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:52:13 GMT)
An Offline Adaptation Framework for Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning [7.3] 本稿では,多目的RL問題に対して,手作業による目標設定を仮定することなく,簡易かつ効果的なオフライン適応フレームワークを提案する。
本フレームワークは,安全実証を利用して,安全クリティカルな目標に対する制約を満たすために自然に拡張することができる。
オフライン多目的・安全なタスクにおける実証的な結果から、実際の嗜好に沿ったポリシーを推論するフレームワークの能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 03:08:09 GMT)
Industry 6.0: New Generation of Industry driven by Generative AI and Swarm of Heterogeneous Robots [7.1] 産業 6.0 は、自然言語による製品設計と製造プロセス全体を扱う世界初の完全自動化生産システムである。
大型言語モデル(LLM)との統合により、それぞれ個別のAIを備えた異種ロボット群が生産プロセスを編成する。
ユーザスタディでは、システムの平均生産時間を119.10分に短縮し、熟練した人間開発者のチームよりも大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:12:06 GMT)
Point2Graph: An End-to-end Point Cloud-based 3D Open-Vocabulary Scene Graph for Robot Navigation [7.0] Point2Graphは、新しいエンドツーエンドのクラウドベースのオープンな3Dシーングラフ生成フレームワークである。
部屋層では,幾何学に基づく境界検出アルゴリズムと学習に基づく領域検出とを融合して,部屋をセグメント化する利点を生かした。
さらに、オブジェクト層のためのエンドツーエンドパイプラインを作成し、3Dポイントクラウドデータのみに基づいて3Dオブジェクトを検出し分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:01:28 GMT)
Learning to Refuse: Towards Mitigating Privacy Risks in LLMs [6.7] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示す。
本研究は、LLMが完全再トレーニングを必要とせず、特定の個人のプライベートデータを保護できることの課題に対処する。
プライバシ保護のためのネーム・アウェア・アンラーニング・フレームワーク(NAUF)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:20:13 GMT)
MS-Twins: Multi-Scale Deep Self-Attention Networks for Medical Image Segmentation [6.6] 本稿では,MS-Twins(Multi-Scale Twins)を自己意図と畳み込みの結合を考慮した強力なセグメンテーションモデルとして提案する。
既存のネットワーク構造と比較すると、MS-TwinsはSynapseとACDCという2つの一般的なデータ集合の変換器に基づいて従来の手法を進歩させてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:40:31 GMT)
GMISeg: General Medical Image Segmentation without Re-Training [6.6] ディープラーニングモデルは、新しい解剖学的構造、ラベル、形状を含む未知のタスクに一般化し難いことが多い。
ここでは、未知の医用画像分割タスクを、追加の訓練を必要とせずに解決できる汎用モデルを開発した。
本手法は, 画像量や解剖学的構造が異なる医用画像データセットに対して, 提案手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:41:55 GMT)
Machine Learning to Detect Anxiety Disorders from Error-Related Negativity and EEG Signals [6.6] 本稿では,脳波とERNマーカーを用いた不安検出に関する54の研究論文を体系的にレビューする。
我々の分析では、サポートベクターマシンやランダムフォレストなど、従来の機械学習が広く使われていることを強調している。
分析の結果, 現実の課題に対処するためには, 堅牢で汎用的な不安予測手法の開発が必要であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:55:47 GMT)
AutoSafeCoder: A Multi-Agent Framework for Securing LLM Code Generation through Static Analysis and Fuzz Testing [6.3] 既存のアプローチは、セキュアで脆弱性のないコードを生成するのに苦労するコード生成に、単一のエージェントに依存することが多い。
コード生成,脆弱性解析,セキュリティ強化にLLM駆動エージェントを活用するマルチエージェントフレームワークであるAutoSafeCoderを提案する。
私たちのコントリビューションは、コード生成中に反復的なプロセスで動的および静的なテストを統合することで、マルチエージェントコード生成の安全性を確保することに焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 21:15:56 GMT)
Exploring 3D Face Reconstruction and Fusion Methods for Face Verification: A Case-Study in Video Surveillance [6.3] 3次元顔再構成(3DFR)アルゴリズムは、異なるアプリケーションシナリオに適した特定の仮定に基づいている。
異なる3DFRアルゴリズムによって誘導される相補性は、カメラから見知らぬ距離でテストを行う際に、性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:17:47 GMT)
Embedded Image-to-Image Translation for Efficient Sim-to-Real Transfer in Learning-based Robot-Assisted Soft Manipulation [6.3] 本研究では、画像翻訳モデルを用いて、ドメインミスマッチを緩和し、シミュレーション環境での効率的なロボットスキル学習を容易にする手法を提案する。
本手法では, コントラストのない画像から画像への変換を行うことで, 変換された画像から組込み表現を取得できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:55:06 GMT)
Tracking the variation of entanglement Rényi negativity: an efficient quantum Monte Carlo method [6.2] 我々は,高次元系の絡み合いを研究するために,アクセシブルで効率的な量子モンテカルロアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,高次元の混合状態に対して,臨界点と異なる位相において絡み合いが果たす役割を数値的に研究することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:34:36 GMT)
TCDformer-based Momentum Transfer Model for Long-term Sports Prediction [6.2] 本稿では,TCDformerを用いた長期スポーツ予測のためのモーメンタムトランスファーモデルTM2を提案する。
2023年のウィンブルドン男子トーナメントのデータセットでは、TM2は既存のスポーツ予測モデルを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:10:54 GMT)
MindGuard: Towards Accessible and Sitgma-free Mental Health First Aid via Edge LLM [6.0] メンタルヘルス障害は世界中で4人に1人近くに影響している。
スティグマは、援助を求めて影響を受けた人の半数以上を嫌がらせしている。
本稿では,モバイル型医療システムであるMindGuardについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:58:56 GMT)
Phys3DGS: Physically-based 3D Gaussian Splatting for Inverse Rendering [5.9] まず,表面下ガウス色が既存手法で採用したボリュームレンダリングにおいて,ガウス色に悪影響を及ぼす隠れガウス色によって生じる問題について報告する。
遅延レンダリングによる3DGSベースの逆レンダリングの品質向上を目的として,新しい2段階トレーニング手法を提案する。
実験の結果,提案手法は既存の3DGSベースの逆レンダリング法に比べて,レンダリング品質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） (Mon, 16 Sep 2024 14:46:36 GMT)
Mamba-ST: State Space Model for Efficient Style Transfer [5.9] 本稿では,新しい状態空間モデル(SSM)であるMambaの設計について検討する。
そこで我々は,2つの異なる埋め込みを1つの出力に組み合わせることのできるクロスアテンション層の挙動をシミュレートするために,マンバ線形方程式を適用した。
その結果,ArtFIDとFIDの両方の指標で品質が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:20:48 GMT)
The Impact of Run-Time Variability on Side-Channel Attacks Targeting FPGAs [5.8] 本研究は、非同期化対策の有効性を検討するために、微細な動的電圧と周波数スケーリングアクチュエータを提案する。
目標は、強制された実行時の可変性とFPGAをターゲットにした暗号実装のサイドチャネル攻撃に対する脆弱性との関係を強調することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:07:30 GMT)
BI-based Reasoning about Quantum Programs with Heap Manipulations [5.7] ヒープ操作を伴う量子プログラミング言語Q While-hpのセマンティクスについて述べる。
我々は,意味を分離するための解釈を含む,BIスタイルの量子論理を開発する。
次に、この量子BIスタイルの論理をアサーション言語として採用し、ヒープ制御量子プログラムを推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:34:45 GMT)
CataractBot: An LLM-Powered Expert-in-the-Loop Chatbot for Cataract Patients [5.6] CataractBotは、キュレートされた知識ベースをクエリすることで、白内障手術に関連する質問に即座に答え、専門家が検証した応答を非同期に提供する。
CataractBotは、55人の参加者を対象に、あらゆる時間的アクセシビリティ、保存時間、さまざまなリテラシーレベルを調整し、患者と医師の間にプライバシー層を追加することで、その価値を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:22:20 GMT)
TREB: a BERT attempt for imputing tabular data imputation [5.6] TREBは、表データの欠落した値を処理するための新しいフレームワークである。
BERTベースのモデルを採用しており、実数値連続数を計算するために特別に微調整されている。
TREBの有効性は、カリフォルニア・ハウジング・データセットを用いて厳密な評価によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:47:22 GMT)
Exploring the topological sector optimization on quantum computers [5.5] トポロジカルセクター最適化(TSO)問題は、量子多体物理学コミュニティにおいて特に関心を集めている。
TSO問題の最適化の難しさは、ギャップレス性に限らず、トポロジカル性にも起因していることを示す。
TSO問題を解決するために、量子コンピュータ上で実現可能な量子想像時間進化(QITE)を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:37:30 GMT)
User-Authenticated Device-Independent Quantum Secure Direct Communication Protocol [5.4] Device-Independent Quantum Secure Direct Communication (DI-QSDC) は量子暗号を強化する。
本稿では,ユーザ認証機能を備えたDI-QSDCプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:03:22 GMT)
2D or not 2D: How Does the Dimensionality of Gesture Representation Affect 3D Co-Speech Gesture Generation? [5.4] 本研究では,2次元もしくは3次元の関節座標を訓練データとして用いることが,音声から身近な深層生成モデルの性能に及ぼす影響について検討した。
生成した2Dポーズシーケンスを3Dに変換するためのリフトモデルを用いて,2Dで生成したジェスチャと3Dで生成したジェスチャを直接3Dスタックで生成し,次に3Dに変換する方法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:06:12 GMT)
Towards Fully Autonomous Research Powered by LLMs: Case Study on Simulations [5.0] 本研究では,大規模言語モデルを用いた自律型シミュレーションエージェントの実現可能性について検討する。
高分子鎖配座のシミュレーション問題をケーススタディとして, 異なるLLMを用いたASAの性能評価を行った。
その結果,ASA-GPT-4oは指定された研究ミッションでほぼ不当に実行された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:02:27 GMT)
NGD-SLAM: Towards Real-Time Dynamic SLAM without GPU [5.0] 本稿では,マスク予測機構を組み込んだオープンソースのリアルタイム動的SLAMシステムを提案する。
本システムは,ラップトップCPU上でのトラッキングフレームレート56FPSを実現しつつ,動的環境における高いローカライズ精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:33:17 GMT)
Uncertainty-Guided Appearance-Motion Association Network for Out-of-Distribution Action Detection [4.9] セマンティックシフトでテストサンプルを検出し、拒否するOOD(Out-of-Distribution)検出ターゲット。
我々は,新しい不確実性誘導外観運動ネットワーク(UAAN)を提案する。
UAANは最先端の手法をかなりの差で打ち負かし、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:53:49 GMT)
Are Deep Learning Models Robust to Partial Object Occlusion in Visual Recognition Tasks? [4.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含む画像分類モデルは、様々な分類タスクでうまく機能するが、部分閉塞下では困難である。
我々は最近開発されたOccluded Video Instance(IRUO)データセット(arXiv:2102.01558)を基にした画像認識(IRUO)データセットをコントリビュートする。
現代のCNNベースモデルでは、従来のCNNベースモデルと比較して、隠蔽画像の認識精度が向上しており、ViTベースモデルは隠蔽画像のCNNベースモデルよりも精度が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 23:21:22 GMT)
Rediscovering the Latent Dimensions of Personality with Large Language Models as Trait Descriptors [4.8] 大規模言語モデル(LLM)における潜在人格次元を明らかにする新しいアプローチを提案する。
実験の結果, LLMは, 直接アンケート入力に頼ることなく, 外転, 同意性, 良性, 神経性, 開放性などの中核的性格を「発見」することがわかった。
抽出した主成分を用いて、ビッグファイブ次元に沿ったパーソナリティを評価し、微調整モデルよりも平均的なパーソナリティ予測精度を最大5%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 00:24:40 GMT)
On the Trainability and Classical Simulability of Learning Matrix Product States Variationally [4.8] 行列積状態のアンザッツのトレーニングにグローバルオブザーバブルを用いることで、局所オブザーバブルを用いることで、バレンプラトー(Barren Plateaus)として知られるすべての偏微分が消滅することを示した。
このアンザッツは量子機械学習において弱い絡み合った状態近似を学習するために広く用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:35:37 GMT)
Towards Real-Time Generation of Delay-Compensated Video Feeds for Outdoor Mobile Robot Teleoperation [4.7] 本稿では,教師のための遅延補償画像をリアルタイムで生成するモジュール型学習ベースビジョンパイプラインを提案する。
本研究は,実ロボットのデータに基づく複雑な地形を有する屋外環境における遅延補償手法をリアルタイムに評価するための数少ない研究の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:39:50 GMT)
On LASSO Inference for High Dimensional Predictive Regression [4.7] 我々は、IVX分離LASSO(XDlasso)と呼ばれる新しい推定器を提案する。
XDlassoは同時に収縮バイアスを除去する。
我々は、利益-価格比に基づく米国株のリターン予測可能性と、失業率を用いた米国のインフレ予測可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:41:58 GMT)
LLM-DER:A Named Entity Recognition Method Based on Large Language Models for Chinese Coal Chemical Domain [4.6] 中国語におけるドメイン固有エンティティ認識問題に対して,Large Language Models (LLMs) ベースのエンティティ認識フレームワーク LLM-DER を提案する。
LLMs-DERは、LCMを通してエンティティタイプを含む関係のリストを生成し、誤認識されたエンティティを削除するための妥当性と一貫性の評価方法を設計する。
本稿では,Resumeデータセットと自己構築石炭化学データセットCoalを用いた実験結果から,LLM-DERがドメイン固有エンティティ認識において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:28:05 GMT)
Rethinking Self-training for Semi-supervised Landmark Detection: A Selection-free Approach [4.5] Self-Training for Landmark Detection (STLD) は、明示的な擬似ラベル選択を必要としない手法である。
STLDは、確認バイアスに対処するタスクカリキュラムを構築する。
3つの顔と1つの医学的ランドマーク検出ベンチマークの実験は、STLDが既存の方法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:02:15 GMT)
FGR-Net:Interpretable fundus imagegradeability classification based on deepreconstruction learning [4.4] 本稿ではFGR-Netと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
FGR-Netモデルは、可視化による解釈可能な品質評価も提供する。
その結果,FGR-Netの精度は89%,F1スコアは87%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:56:23 GMT)
Large Language Model Enhanced Hard Sample Identification for Denoising Recommendation [4.3] 暗黙のフィードバックは、しばしばレコメンデーションシステムを構築するために使われる。
従来の研究では、分散したパターンに基づいてノイズの多いサンプルを識別することで、これを緩和しようと試みてきた。
大規模言語モデル強化型ハードサンプルデノゲーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:57:09 GMT)
VAE-QWGAN: Improving Quantum GANs for High Resolution Image Generation [4.3] VAE-QWGANは、VAEデコーダとQGANジェネレータを共有パラメータを持つ単一の量子モデルに統合する。
我々は、MNIST/Fashion-MNISTデータセットにおけるモデルの性能を評価し、生成した画像の品質と多様性を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:52:22 GMT)
PrePaMS: Privacy-Preserving Participant Management System for Studies with Rewards and Prerequisites [4.3] PrePaMSは、プライバシ保護の方法で必要なチェックと参加報酬をサポートする、参加管理システムである。
当社のシステムでは,潜在的な(非資格化)依存関係への参加を整理し,報酬の安全な支払いを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:35:17 GMT)
Benchmarking Large Language Model Uncertainty for Prompt Optimization [4.2] 本稿では,不確実性指標を評価するためのベンチマークデータセットを提案する。
現在のメトリクスは、正当性不確実性ではなく、出力の信頼性と多様性を反映したアンサー不確実性とより一致していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:13:30 GMT)
Learning Gentle Grasping from Human-Free Force Control Demonstration [4.1] そこで本研究では,データサイズに制限のある人手と同様の動作を実現するために,理想的な力制御実験から把握する手法を提案する。
提案手法は,人間の実演を伴わない参照力曲線の自動生成に,既知の接触特性を持つ物体を用いる。
この方法は視覚に基づく触覚センサに効果的に適用でき、地面からの物体の緩やかで安定した把握を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:14:53 GMT)
An Efficient Learning-Based Solver for Two-Stage DC Optimal Power Flow with Feasibility Guarantees [4.0] 本稿では,より効率的かつ最適な方法で2段階問題の解法を提案する。
ゲージマップと呼ばれるテクニックが学習アーキテクチャ設計に組み込まれ、学習したソリューションがネットワークの制約に対して実現可能であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:35:01 GMT)
CaBaGe: Data-Free Model Extraction using ClAss BAlanced Generator Ensemble [4.0] 少数のクエリで高いモデル抽出精度を実現するために,データフリーモデル抽出手法であるCaBaGeを提案する。
評価の結果,CaBaGeは7つのデータセット上で既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:19:19 GMT)
Investigating the Impact of Code Comment Inconsistency on Bug Introducing [4.0] 本研究では,大規模な言語モデルを用いたバグ導入におけるコード圧縮の不整合の影響について検討する。
我々はまず,GPT-3.5モデルの性能を,これらの不整合を検出する他の最先端手法と比較する。
また,コード圧縮の不整合の時間的変化と,様々な時間枠上でのバグ発生への影響も分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 23:24:29 GMT)
A Simple Model to Estimate Sharing Effects in Social Networks [4.0] ソーシャルネットワークにおけるユーザ共有行動を記述するシンプルなマルコフ決定プロセス(MDP)モデルを提案する。
本モデルでは, 治療効果の偏りのない推定器を導出し, 再現性のある合成実験により, 既存の方法よりも有意差で優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:32:36 GMT)
Causal Learning in Biomedical Applications: A Benchmark [3.2] 時系列を用いた因果学習における手法のベンチマークを示す。
提示されたデータセットは$R2$-sortableではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:29:26 GMT)
Privacy-Preserving Race/Ethnicity Estimation for Algorithmic Bias Measurement in the U.S [3.2] 本稿では,プライバシ保存型確率的レース/倫理性推定(PPRE)手法を提案する。
PPREはBayesian Improved Surname Geocoding(BISG)モデルと、自己報告された人口統計の少ないLinkedIn調査サンプルと、セキュアな2要素計算や差分プライバシーといったプライバシ強化技術を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:15:18 GMT)
Maximum Mean Discrepancy on Exponential Windows for Online Change Detection [3.2] MMDEW (Maximum Mean Discrepancy on Exponential Windows) と呼ばれる新しい変更検出アルゴリズムを提案する。
MMDEWは、MDDの利点と指数窓に基づく効率的な計算を組み合わせる。
MMDEWは多対数実行時と対数メモリの複雑さを満足しており、ベンチマークデータストリーム上でのテクニックの状態を実証的に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:36:34 GMT)
SSTD: Stripe-Like Space Target Detection Using Single-Point Weak Supervision [3.2] Stripeライクな宇宙目標検出(SSTD)は、宇宙状況の認識を高め、宇宙船の挙動を評価する上で重要な役割を果たしている。
SSTDのための先駆的なデータセットであるAstroStripeSetは、学術資源のギャップを埋め、SSTDの研究を進めることを目的としている。
本稿では,手動ラベリングの課題に対する新たな解決法として,一点弱監督機能を備えた新しい教師学生ラベル進化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 05:07:54 GMT)
Uncertainty Estimation of Transformers' Predictions via Topological Analysis of the Attention Matrices [3.1] そこで我々は,Transformerアーキテクチャに基づくニューラルネットワークの不確実性推定を行うタスクを設定した。
本稿では,注意機構の位相特性に基づく不確実性推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:41:59 GMT)
Towards Data Contamination Detection for Modern Large Language Models: Limitations, Inconsistencies, and Oracle Challenges [3.0] 我々は,8つの挑戦的データセットにまたがる4つの最先端LCMを用いた5つの汚染検出手法を評価する。
解析の結果,現在の手法は仮定や応用に非自明な制約があることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:04:33 GMT)
Causal Discovery in Recommender Systems: Example and Discussion [3.0] 因果関係は人工知能と機械学習のコミュニティから注目を集めている。
本稿では,因果グラフを用いたレコメンデータシステム問題のモデル化例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:31:04 GMT)
Aligning Robot Navigation Behaviors with Human Intentions and Preferences [3.0] この論文は,「自律移動ロボットのナビゲーション行動と人間の意図と嗜好を一致させるために,機械学習手法をどのように利用できるのか?」という疑問に答えることを目的としている。
第一に、この論文は、意図したナビゲーションタスクの人間が提供する実演を模倣することにより、ナビゲーション行動を学ぶための新しいアプローチを導入している。
第二に、この論文は、視覚的な地形認識を自己監督的に学習することで、移動ロボットの地形認識オフロードナビゲーションを強化する2つのアルゴリズムを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 03:45:00 GMT)
A Response to: A Note on "Privacy Preserving n-Party Scalar Product Protocol" [3.0] 我々は、Liuの懸念は根拠がなく、プロトコルは意図した目的のために安全であることを示す。
セキュリティに関する彼らの懸念は、プロトコルの誤解に基づいている。
目的とするアプリケーションにおいて,プロトコルのスケーリングが現実的な問題ではない理由を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:36:37 GMT)
Conformal Predictive Systems Under Covariate Shift [2.9] Conformal Predictive Systems (CPS) は予測分布を構築するための汎用的なフレームワークを提供する。
重み付きCPS(重み付きコンフォーマル予測)を提案する。
本稿ではWCPSの有効性と有効性に関する理論的根拠と予想について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:32:28 GMT)
Geometric Clustering for Hardware-Efficient Implementation of Chromatic Dispersion Compensation [2.9] 本稿では,コヒーレント受信機のCDCフィルタにおけるタップオーバーラップ効果に関する理論的解析を行う。
本稿では,この概念に基づく新しい時間領域クラスタ化等化器(TDCE)技術を紹介する。
我々は,繊維長最大640kmのハードウェアで実装したTDCEの並列化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:48:05 GMT)
From Ad Identifiers to Global Privacy Control: The Status Quo and Future of Opting Out of Ad Tracking on Android [2.8] カリフォルニア州消費者プライバシ法(CCPA)は、ユーザがグローバルプライバシコントロール(GPC)を介してオプトアウト権を与える。
分析の結果,AdID設定もGPCも,カリフォルニア州における個人情報の売買や共有を効果的に防ぐことができないことがわかった。
この欠点を軽減するために、AndroidのAdID設定は普遍的なGPC設定へと進化するべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:53:06 GMT)
Kolmogorov-Arnold Networks in Low-Data Regimes: A Comparative Study with Multilayer Perceptrons [2.8] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は、ネットワークエッジ上で直接、高度に柔軟な学習可能なアクティベーション関数を使用する。
kanは学習可能なパラメータの数を大幅に増加させ、データスカース環境での有効性に対する懸念を高めます。
個別化活性化関数はパラメータの緩やかな増加だけで予測精度が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:56:08 GMT)
Research and Design of a Financial Intelligent Risk Control Platform Based on Big Data Analysis and Deep Machine Learning [2.8] 本稿では、金融機関の内部および外部データの完全統合を実現するために、ビッグデータ技術を完全に活用する方法を考察する。
この記事では、ビッグデータマイニングとリアルタイムストリーミングデータ処理技術を採用して、さまざまなビジネスデータを監視し、分析し、警告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:41:41 GMT)
The Importance of Causality in Decision Making: A Perspective on Recommender Systems [2.8] 勧告システム(Recommendation Systems, RS)コミュニティでは、因果関係が注目されている。
本稿では、推定すべき因果量の形式的定義と、今後の研究開発の促進への参考となる一般的な因果グラフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:30:41 GMT)
Predicting Punctuation in Ancient Chinese Texts: A Multi-Layered LSTM and Attention-Based Approach [2.7] 古代の漢文の多くは、明確な句読点や句読点のない数千行の行を含んでいる。
古漢文における句読点の位置(および種類)を予測する手法を提案する。
その結果,多層LSTMとマルチヘッドアテンションは,そのようなコンポーネントを組み込まないRNNよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 23:36:15 GMT)
The 20 questions game to distinguish large language models [2.7] ブラックボックスの文脈に置かれる2つの大きな言語モデル(LLM)が同一かどうかを判定する手法を提案する。
問題を形式化し、まず既知のベンチマークデータセットからのランダムな質問の選択を用いてベースラインを確立する。
我々は,同じタスクに対して,半分の質問を用いて22個のLLMを識別できる2つの効果的な質問を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:50:29 GMT)
On the effects of similarity metrics in decentralized deep learning under distributional shift [2.7] 分散学習(DL)は、組織やユーザ間のプライバシー保護コラボレーションを可能にする。
本稿では,モデルマージのためのピア識別のためのDLにおける様々な類似度指標の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:48:16 GMT)
Enhancing Visual Inertial SLAM with Magnetic Measurements [2.7] 本稿では,磁気センサの密結合融合による視覚慣性計測(VIO)の拡張について述べる。
提案するフレームワークは、主に屋外および水中で、遅い変化の磁場を持つ全環境で動作する。
我々は、特に水中洞窟において、狭い通路と乱流がループ閉鎖や局所化ドリフトのリセットを困難にしているため、水中領域に焦点を合わせてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 00:15:59 GMT)
Deep Learning for Economists [2.4] ディープラーニングは、大規模で非構造化のテキストや画像データセットから構造化情報をインプットする強力な方法を提供する。
このレビューでは、分類器、回帰モデル、生成AI、埋め込みモデルなど、ディープニューラルネットワークについて紹介する。
適切な方法を使用する場合、ディープラーニングモデルはチューニングが安く、数百万から数十億のデータポイントに関わる問題に十分対応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:13:02 GMT)
Forearm Ultrasound based Gesture Recognition on Edge [2.1] 本稿では,前腕超音波を用いた手のジェスチャー認識のためのディープニューラルネットワークのエッジデバイスへの展開について検討する。
高い精度と低レイテンシを維持しながら、モデルサイズを大幅に削減する。
リソース制限エッジデバイス上での効率的なリアルタイムジェスチャー認識の実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:07:16 GMT)
Covert Quantum Communication Over Optical Channels [2.1] 量子包絡通信におけるエンフ二乗根則 (SRL) は古典的手法と同様である。
我々の証明は、長距離リピータに基づく量子通信のために提案されているフォトニックデュアルレール量子ビット符号化を用いている。
提案手法は,光チャネルの上限量子容量によく知られた手法を適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:40:20 GMT)
Eye in the Sky: Detection and Compliance Monitoring of Brick Kilns using Satellite Imagery [2.0] 密集したインド・ガンガティック平野では、レンガ製造が大気汚染の8%-14%を占めている。
従来の研究では、衛星画像からのレンガキルン検出にコンピュータビジョンに基づく機械学習手法が用いられてきた。
ブロックキルン検出と自動コンプライアンス監視のためのスケーラブルなフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:52:59 GMT)
Deep-Wide Learning Assistance for Insect Pest Classification [2.0] 昆虫害虫分類のための新しい学習支援であるDeWiについて紹介する。
1段階のトレーニング戦略と交互トレーニング戦略により、DeWiは同時に、いくつかの畳み込みニューラルネットワークを改善している。
実験の結果,2つの害虫分類ベンチマークにおいて,DeWiが最も高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:29:41 GMT)
On Synthetic Texture Datasets: Challenges, Creation, and Curation [2.0] 56のテクスチャにまたがる362,880のテクスチャイメージのデータセットを作成します。
画像生成過程において,画像生成パイプライン内のNSFW安全フィルタはテクスチャに非常に敏感であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:02:18 GMT)
Improving Qubit Routing by Using Entanglement Mediated Remote Gates [1.9] 短期量子コンピュータは接続の制約があり、デバイス内の量子ビットのペアが相互作用できる。
本研究では,標準ゲートとEPR経由の遠隔制御NOTゲートの両方で回路のルーティングを最適化する手法を開発した。
本研究では,EPRを介する操作により,コンパイルされた回路のゲート数や深さを大幅に削減できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:19:32 GMT)
Federated Learning for Smart Grid: A Survey on Applications and Potential Vulnerabilities [1.8] スマートグリッド(スマートグリッド、SG)は、将来のエネルギー需要を予測するために、リアルタイムの電力利用データを収集する重要なエネルギーインフラである。
SGにおけるデータセキュリティとプライバシに関する懸念が高まっているため、フェデレートラーニング(FL)が有望なトレーニングフレームワークとして登場した。
FLは、IoTデバイスからプライベートデータを共有することなく、協調的なモデルトレーニングを可能にすることによって、SGのプライバシ、効率、精度のバランスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 22:42:25 GMT)
High-Security Hardware Module with PUF and Hybrid Cryptography for Data Security [1.8] この研究は、業界、特に産業4.0における技術の急速な発展を浮き彫りにしている。
効率性はあるものの、サイバー攻撃の増加などネガティブな影響も与えている。
本研究は,ハードウェアセキュリティモジュール (HSM) を物理非拘束機能 (PUF) 認証付きFPGA (フィールドプログラマブルゲートアレイ) とハイブリッド暗号化データセキュリティシステムを用いて開発することによるソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:06:49 GMT)
A Laboratory Experiment on Using Different Financial-Incentivization Schemes in Software-Engineering Experimentation [1.7] 金融インセンティブの異なるスキームが開発者に与える影響について検討する。
提案手法は,ソフトウェア工学実験における参加者のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:03:37 GMT)
How to do impactful research in artificial intelligence for chemistry and materials science [1.7] まず、化学における様々な問題にまたがる現在の応用について概説する。
次に、機械学習研究者が現場の問題をどう捉え、どのようにアプローチするかについて議論する。
最後に,化学における機械学習研究における影響の最大化について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:10:38 GMT)
Exploring Fine-tuned Generative Models for Keyphrase Selection: A Case Study for Russian [1.6] 我々は,ロシア語テキスト中のキーフレーズ選択の特定のタスクに対して,微調整による生成変換モデルを適用する方法について検討した。
実験は、数学とコンピュータ科学、歴史、医学、言語学という4つの領域のロシアの科学的抽象のテキスト上で行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:15:28 GMT)
Visualizing Temporal Topic Embeddings with a Compass [1.5] 本稿では,コンパス整列時相Word2Vec手法を動的トピックモデリングに拡張することを提案する。
このような手法により、動的トピックにおける時間にわたって単語と文書の埋め込みを直接比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:29:19 GMT)
Machine listening in a neonatal intensive care unit [1.5] 酸素、警報装置、足音は、病院で最も一般的な音源である。
本稿では,エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの組み合わせにより,これら2つの課題に対処する。
プライバシー保護のための音響センサを設計し,音声波形を録音する代わりに,3オクターブのスペクトルをリアルタイムで計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:19:19 GMT)
Evaluation of Google Translate for Mandarin Chinese translation using sentiment and semantic analysis [1.4] 大規模言語モデル(LLM)を用いた機械翻訳は,世界規模で大きな影響を与えている。
中国語は、中国の政府やメディアによる通信に用いられる公用語である。
本研究では、感情分析と意味分析を用いて、人間の専門家によるGoogle翻訳の翻訳品質の自動評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:00:52 GMT)
Rapid Adaptation of Earth Observation Foundation Models for Segmentation [1.4] ローランド適応(LoRA)は、洪水セグメンテーションのための地球観測(EO)基礎モデルに使用できる。
LoRAは凍結エンコーダベースラインに比べてF1スコアを6.66ポイント、IoUを0.11ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 00:42:45 GMT)
Npix2Cpix: A GAN-Based Image-to-Image Translation Network With Retrieval- Classification Integration for Watermark Retrieval From Historical Document Images [1.4] 古代の透かしの識別と復元は、長い間、コーディコロジーと歴史の主要なトピックであった。
本稿では,Npix2Cpixと命名されたU-netベースの条件付き逆数生成ネットワーク(GAN)を改良し,ノイズの多い歴史的透かし画像からクリーンで手書きのない透かし画像に変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 05:14:14 GMT)
Context-aware Advertisement Modeling and Applications in Rapid Transit Systems [1.3] 本稿では,行動分析と追跡分析を用いた広告モデルを提案する。
本稿では,エージェント・ベース・モデリング(ABM)技術を用いたモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:59:36 GMT)
Observation of Interface Piezoelectricity in Superconducting Devices on Silicon [1.3] 圧電相互作用はマイクロ波光子と音響フォノン間のエネルギー交換を媒介することでデコヒーレンスに寄与する。
シリコンやサファイアのようなセントロ対称材料は圧電性を示さず、超伝導量子ビットの基板として好まれる。
アルミニウム-シリコン接合部における界面圧電特性の観察を報告し,超伝導デバイスにとって重要な損失チャネルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:00:48 GMT)
Model-independent variable selection via the rule-based variable priority [1.3] モデルに依存しない新しいアプローチである可変優先度(VarPro)を導入する。
VarProは、人工データを生成したり、予測エラーを評価することなく、ルールを活用する。
VarProはノイズ変数に対して一貫したフィルタリング特性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:34:26 GMT)
The Role of Deep Learning Regularizations on Actors in Offline RL [1.3] ドロップアウト、層正規化、ウェイト崩壊といった正規化技術は、現代の人工ニューラルネットワークの構築において広く採用されている。
強化学習(RL)の分野では、これらの技術の適用は限られている。
オフラインRLアクター批判アルゴリズムにおけるアクターネットワークへの標準正規化手法の適用により,平均6%の改善が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:45:07 GMT)
A Missing Data Imputation GAN for Character Sprite Generation [1.3] 本稿では,課題を欠落したデータ計算タスクとしてフレーミングすることで,文字生成に新たなアプローチを提案する。
提案する生成ネットワークモデルは、利用可能なすべての領域の文字の画像を受信し、欠落したポーズの画像を生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:50:32 GMT)
Interpretable global minima of deep ReLU neural networks on sequentially separable data [1.2] ゼロ損失ニューラルネットワーク分類器を明示的に構築する。
重み行列とバイアスベクトルを累積パラメータの観点から記述する。
検討したトレーニングデータの構成は、各クラスに対応する十分に小さく、十分に分離されたクラスタ、および(ii)連続的に線形分離可能な等価クラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:55:22 GMT)
Multicopy quantum state teleportation with application to storage and retrieval of quantum programs [1.2] この研究は、ボブが修正を行うことができないシナリオにおいて、アリスとボブのテレポーテーションタスクを考える。
本稿では、量子プログラムの格納と検索の成功確率を高めるために、マルチコピー状態テレポーテーションプロトコルをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:30:36 GMT)
Towards a Unified Theory for Semiparametric Data Fusion with Individual-Level Data [1.1] 本研究では,様々な独立した情報源からの個人レベルのデータを活用することで,滑らかな有限次元パラメータに関する推論を行うという目的に対処する。
近年の進歩により、異なるデータソースが結合対象分布の単一因数分解の条件分布の、おそらくは別個のサブセットと整合するシナリオを扱うことができる包括的理論が発展してきた。
我々は、上記の包括的理論を拡張し、対象分布の単一因数分解に対応しない条件分布に整合したソースからの個々のレベルデータの融合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 04:10:44 GMT)
A Scalable and Parallelizable Digital Twin Framework for Sustainable Sim2Real Transition of Multi-Agent Reinforcement Learning Systems [1.1] マルチエージェント強化学習(MARL)システムは通常、その固有の複雑さのために、非常に長い訓練時間を必要とする。
本研究では、MARLトレーニングをオンデマンドで選択的にスケーリングすることで、MARLトレーニングを高速化するデジタルツインフレームワークを提案する。
その結果、提案した並列化方式でトレーニング時間を最大76.3%削減し、提案手法を用いて2.9%のsim2realギャップを減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:52:47 GMT)
Data-Centric Strategies for Overcoming PET/CT Heterogeneity: Insights from the AutoPET III Lesion Segmentation Challenge [1.0] 第3のAutoPETチャレンジは、今年新たにデータ中心のタスクを導入した。
この課題は、PET/CT画像の転移性病変セグメンテーションの改善に焦点を移した。
PET/CT画像の特徴に合わせてセグメンテーション性能を向上させる手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:32:04 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Learning to Dispatch for Job Shop Scheduling [1.0] ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)の新しいアプローチであるオフライン強化学習(Offline-LD)について紹介する。
Offline-LDは2つのCQLベースのQ-ラーニング手法をマスク可能なアクション空間に適用し、離散SACのための新しいエントロピーボーナス修正を導入し、前処理による報酬正規化を活用する。
実験の結果,Offline-LDは生成されたインスタンスとベンチマークインスタンスの両方でオンラインRLを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:18:10 GMT)
Mitigating analytical variability in fMRI results with style transfer [0.9] 我々は、fMRI統計マップの計算に使用されるパイプラインを、スタイルコンポーネントとみなすことができると仮定する。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)とDiffusion Models(Diffusion Models)の2つの生成モデルを用いて,パイプライン間の統計マップの変換を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:43:13 GMT)
VulnLLMEval: A Framework for Evaluating Large Language Models in Software Vulnerability Detection and Patching [0.9] 大きな言語モデル(LLM)は、コード翻訳のようなタスクにおいて有望であることを示している。
本稿では,C コードの脆弱性を特定し,パッチする際の LLM の性能を評価するためのフレームワーク VulnLLMEval を紹介する。
私たちの研究には、Linuxカーネルから抽出された307の現実世界の脆弱性が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 22:00:20 GMT)
Artificial Intelligence-Based Opportunistic Coronary Calcium Screening in the Veterans Affairs National Healthcare System [0.9] 冠動脈カルシウム (CAC) は心血管イベントの予測に有用である。
CACを非コントラスト非ゲートCTスキャンで定量化するディープラーニングアルゴリズムを開発した。
非ゲート型AI-CACは10年間の死亡率の予測であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 03:59:01 GMT)
Li-MSD: A lightweight mitigation solution for DAO insider attack in RPL-based IoT [0.8] 本稿では、攻撃的なインサイダー攻撃者がネットワーク性能を劇的に低下させることができることを示す。
我々は「Li-MSD」と呼ばれるインサイダー攻撃の軽減のための軽量解を提案する。
シミュレーションにより,Li-MSDは文献における既存の解よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:17:20 GMT)
Graphical Structural Learning of rs-fMRI data in Heavy Smokers [0.8] 喫煙者や喫煙者以外の者からのrs-fMRIデータに対するグラフラッソアルゴリズムを用いたガウス的非指向グラフを用いて、脳接続の顕著な変化を同定した。
以上の結果より, 推定グラフの安定性が高く, 喫煙の影響が大きい脳領域を同定し, 今後の臨床研究に有用な知見を提供することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 04:42:10 GMT)
Global Lightning-Ignited Wildfires Prediction and Climate Change Projections based on Explainable Machine Learning Models [0.8] 森林火災は人口に重大な自然災害のリスクをもたらし、気候変動の加速に貢献している。
本研究では,世界規模で雷に照らされた山火事の特徴と予測を目的とした機械学習モデルを提案する。
雷に照らされた山火事の季節的・空間的傾向が気候変動の影響について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:19:08 GMT)
Modeling Epidemic Spread: A Gaussian Process Regression Approach [0.7] 本稿では,Gaussian Process regression(GPR)に基づく新しいデータ駆動手法を提案する。
本稿では、GPRを用いて、イギリスで新型コロナウイルス流行時に収集された実世界感染データを用いて、感染拡大をモデル化し、予測する例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:52:40 GMT)
Audio-Driven Reinforcement Learning for Head-Orientation in Naturalistic Environments [0.7] 本研究では,音響環境下で話者を指向する自律エージェントを開発するための,音声駆動型DRLフレームワークを提案する。
その結果,無響環境下での音声セグメントの訓練において,エージェントがほぼ完璧にタスクを実行することを学習したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:20:33 GMT)
Hierarchical Graph Pooling Based on Minimum Description Length [0.7] 実世界のグラフの階層構造を考慮に入れた,原理的なプール演算子であるMapEqPoolを紹介する。
我々は,MapEqPoolの競合性能を,標準グラフ分類データセットのさまざまなベースラインに対して実証的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:13:15 GMT)
Convergence of Sharpness-Aware Minimization Algorithms using Increasing Batch Size and Decaying Learning Rate [0.7] シャープネス・アウェア(SAM)アルゴリズムとその変種であるギャップガイドSAM(GSAM)は、ディープニューラルネットワークモデルの一般化能力の向上に成功している。
理論的、実用的には、バッチサイズの増加や学習率の低下は、経験的損失の急激な局所的最小化を避けることが示されている。
SAM(GSAM)とバッチサイズの増加の有無を数値的に比較した結果,バッチサイズの増加や学習速度の低下は,一定のバッチサイズや学習率よりも平坦な局所最小値を求めることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 04:27:11 GMT)
A note on quantum expanders [0.7] クラウス作用素がほとんどない広い種類のランダム量子チャネルが大きなスペクトルギャップを示すことを証明した。
この結果は,古典的(ランダムあるいは決定論的)な量子展開器からランダムな量子展開器を構築するためのレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:58:39 GMT)
Mitigating Sex Bias in Audio Data-driven COPD and COVID-19 Breathing Pattern Detection Models [0.7] 主な呼吸器疾患であるCOPDとCOVID-19の呼吸パターンを検出するモデルにおけるバイアスについて検討した。
81.43%(デコグラフパリティ)と71.81%(オッズ差の等化)の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:20:11 GMT)
Contrastive Learning for Character Detection in Ancient Greek Papyri [0.6] 本論文は,ギリシャ文字認識におけるコントラスト学習手法であるSimCLRの有効性について考察する。
SimCLRの事前トレーニングはAlpubデータセット上で行われ、続いてICDARデータセット上で微調整が行われる。
実験の結果,SimCLRは文字認識タスクのベースラインを上回りません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:41:29 GMT)
Instigating Cooperation among LLM Agents Using Adaptive Information Modulation [0.6] 本稿では,人間戦略行動と強化学習のためのプロキシとしてLLMエージェントを併用した新しいフレームワークを提案する。
ネットワーク内のエージェント間での情報アクセスを調節し、社会的福祉を最適化し、社会的行動を促進する。
このフレームワークは、実世界のチーム設定におけるAIの展開に寄与する、AIを介するソーシャルダイナミクスに関する重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:15:51 GMT)
Assessing biomedical knowledge robustness in large language models by query-efficient sampling attacks [0.6] 大規模言語モデル(LLM)におけるパラメトリックドメイン知識の深化は、現実世界のアプリケーションへの迅速な展開を加速させている。
近年、自然言語処理タスクの逆例として命名されたエンティティが発見され、事前訓練されたLLMの知識の堅牢性に対するそれらの潜在的な影響に関する疑問が提起されている。
バイオメディカル知識のロバスト性を評価するために,パワースケール距離重み付きサンプリングに基づく埋め込み空間攻撃を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:44:17 GMT)
Analysing Attacks on Blockchain Systems in a Layer-based Approach [0.6] ブロックチェーンベースのシステムに対するいくつかの大きな攻撃があり、システムの信頼性にギャップが残されている。
この記事では、ブロックチェーンシステムに対する23の攻撃について包括的な研究を行い、層ベースのアプローチで分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:17:18 GMT)
Toward Mitigating Sex Bias in Pilot Trainees' Stress and Fatigue Modeling [0.6] 約63%の男子パイロット研修生40名を含む69人の大学生のストレス・疲労感について検討した。
バイアス緩和を用いて、88.31%(デミノグラフィーパリティ差)と54.26%(等化オッズ差)の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:19:12 GMT)
Towards Adversarial Robustness And Backdoor Mitigation in SSL [0.6] Self-Supervised Learning (SSL)は、ラベルのないデータから表現を学習する際の大きな可能性を示している。
SSLメソッドは、最近、バックドア攻撃に対して脆弱であることが示されている。
この作業はSSLのバックドア攻撃に対する防御に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 05:49:02 GMT)
Towards Human-Like Driving: Active Inference in Autonomous Vehicle Control [0.5] 本稿では,アクティブ推論の適用を通じて,自律走行車(AV)制御への新たなアプローチを提案する。
アクティブ推論(英: Active Inference)は、脳を予測機械として概念化する神経科学に由来する理論である。
提案手法は,深層学習と能動推論を統合してAVの側方制御を制御し,シミュレーション都市環境下で車線追従操作を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:02:46 GMT)
Pennsieve - A Collaborative Platform for Translational Neuroscience and Beyond [0.5] Pennsieveはオープンソースでクラウドベースの科学データ管理プラットフォームである。
複雑なマルチモーダルデータセットをサポートし、データの視覚化と分析のためのツールを提供する。
Pennsieveは125TB以上の科学的データを格納し、350以上のハイインパクトデータセットで35TB以上のデータを公開している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:55:58 GMT)
Code Vulnerability Detection: A Comparative Analysis of Emerging Large Language Models [0.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)による脆弱性の同定の有効性について検討する。
特にLlama, CodeLlama, Gemma, CodeGemma, そして既存の最先端モデルBERT, RoBERTa, GPT-3の性能評価を行った。
CodeGemmaは、ソフトウェアセキュリティの脆弱性を検出するための大規模言語モデルが最近追加された中で、最高F1スコア58、リコール87を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:23:00 GMT)
Self-Attention Limits Working Memory Capacity of Transformer-Based Models [0.5] Transformerベースの大規模言語モデル(LLMs)に関する最近の研究は、ワーキングメモリ容量の大幅な制限を明らかにしている。
具体的には、これらのモデルの性能は N が増加するにつれて N-back タスクに著しく低下する。
行動科学からエグゼクティブ・アテンション理論に触発された我々は、自己認識メカニズムが作業記憶能力の限界に寄与するかもしれないと仮説を立てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:38:35 GMT)
Reviewing AI's Role in Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Recurrence Prediction [0.4] 非筋浸潤性膀胱癌(NMIBC)は人体に重大な負担を課し、治療に最も費用がかかるがんの1つである。
NMIBCの再発を予測するための現在のツールは、しばしばリスクを過大評価し、精度が低いスコアシステムに依存している。
機械学習(ML)ベースの技術は、分子および臨床データを活用することでNMIBC再発を予測するための有望なアプローチとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:19:39 GMT)
Disentangling Uncertainty for Safe Social Navigation using Deep Reinforcement Learning [0.4] 本研究は, DRLに基づくナビゲーションフレームワークにアレータリック, エピステミック, 予測不確実性推定を組み込む新しいアプローチを導入する。
本研究では,不確実な意思決定状況において,ロボットの社会的行動から保守的衝突回避への転換を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:49:38 GMT)
The role of higher-order terms in trapped-ion quantum computing with magnetic gradient induced coupling [0.4] Magnetic Gradient induced Couplingスキームに基づくトラップドイオンハードウェアは、量子コンピューティングの有望なプラットフォームとして登場しつつある。
本稿では, イオン結晶の外部電位の非調和性に起因する高次項のMAGICセットアップへの寄与について論じる。
これらのほとんどは現実的な状況では無視できるもので、注意を要する貢献は2つだけです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:38:07 GMT)
Direct Visualization of Relativistic Quantum Scars [0.2] 量子スカー(quantum scars)は、不安定な古典周期軌道(POs)に沿った確率密度が高められた固有状態を指す。
40年前に初めて予測された傷痕は、古典的な相互作用がカオスである量子系においてエルゴード性に反する特別な固有状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:18:48 GMT)
Duality-preserving deformation of 3+1d lattice $\mathbb Z_2$ gauge theory with exact gapped ground states [0.2] 3+1d格子$mathbbZ$ゲージ理論の変形を解析する。
有限体積でも(周期立方体格子上で)9つの正確な退化基底状態が見つかる。
我々のモデルでは、自発的に壊れたウェグナー双対性対称性を持つギャップ付き位相を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:00:03 GMT)
Evaluating the Efficacy of Instance Incremental vs. Batch Learning in Delayed Label Environments: An Empirical Study on Tabular Data Streaming for Fraud Detection [0.1] 不正検出やクレジットスコアリングといった現実世界のシナリオでは、ラベルが遅れる可能性がある。
バッチインクリメンタルアルゴリズムは多くの現実世界のタスクで広く使われている。
以上の結果から,インクリメンタル学習が優れた選択肢ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:20:01 GMT)
Zero Knowledge Games [0.0] ゼロ知識ゲームは信頼と健全性の1つである。
非インフォームドの選手の場合、そのようなプレイヤーは非インフォームドであることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:57:27 GMT)
Which features of quantum physics are not fundamentally quantum but are due to indeterminism? [0.0] 我々は、量子物理学に起因する特徴、問題、パラドックスのほとんどは、明らかに古典的な類似点を持っていると論じている。
量子物理学を真に特徴付けるものは、$hbar$、すなわち非互換な観測可能量を含む現象のみに起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:00:01 GMT)
Warm-Started QAOA with Aligned Mixers Converges Slowly Near the Poles of the Bloch Sphere [0.0] 研究者は古典的なアルゴリズムから返された解を利用して、QAOAのためのウォームスタートした量子初期状態を作り出した。
小さい$theta$の場合、回路深さの低い境界は、$Delta lambda/theta$とほぼ比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:43:42 GMT)
Visibility Stokes parameters as a foundation for quantum information science with undetected photons [0.0] 我々は、量子ビットの量子状態トモグラフィーと、未検出光子の量子状態トモグラフィーという、2つの非常に異なる技法の密接な関係を示す。
また,未検出光子の環境と再生過程におけるその役割を網羅的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 21:18:26 GMT)
Using Generative Models to Produce Realistic Populations of the United Kingdom Windstorms [0.0] 論文は、現実的な合成風速データを生成するための生成モデルの適用を探求する。
標準的なGAN、WGAN-GP、U-net拡散モデルを含む3つのモデルを使用して、イギリスの風図を作成した。
その結果、全てのモデルが一般的な空間特性を捉えるのに有効であるが、それぞれのモデルは異なる強みと弱みを示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:53:33 GMT)
Two transitions in complex eigenvalue statistics: Hermiticity and integrability breaking [0.0] 開量子系は複素エネルギー固有値を持ち、非エルミート確率行列統計に従うことが期待される。
我々は,多体量子スピン鎖Hermitian XXZ Heisenberg模型のスペクトル特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:00:40 GMT)
Tracking the spatial dynamics of the synthetic opioid crisis in the USA, 2013-2020 using human mobility-based graph neural network [0.0] オピオイド(Opioids)は、アメリカ合衆国で最も一般的な薬物である。
2018年、薬物過剰摂取死の約70%がオピオイドであり、オピオイド関連死亡の67%が合成オピオイドである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:37:51 GMT)
Towards Supervised Performance on Speaker Verification with Self-Supervised Learning by Leveraging Large-Scale ASR Models [0.0] 大規模ASRモデルからの音声表現には、貴重な話者情報が含まれる。
本稿では,事前学習したWavLMを教師付き損失で微調整することにより,SSLコンテキストで話者表現を学習するフレームワークを提案する。
提案手法はVoxCeleb1-O上で0.99%のEERを達成し,自己教師型SVにおける新たな最先端技術を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:58:01 GMT)
Towards Explainable Automated Data Quality Enhancement without Domain Knowledge [0.0] 我々は,任意のデータセットにおけるデータ品質問題を自動的に評価し,修正するための包括的フレームワークを提案する。
私たちの主な目的は、欠如、冗長性、不整合という3つの基本的な欠陥に対処することです。
統計的手法と機械学習アルゴリズムを統合するハイブリッドアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:08:05 GMT)
Time dilation of quantum clocks in a relativistic gravitational potential [0.0] 一般相対性理論におけるシュワルツシルト解から得られる重力時間拡張と一致する時間拡張効果を求める。
我々の枠組みから現れる重力赤方偏移も提案され議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:33:57 GMT)
Thermodynamics of a Modified Fermi-Hubbard Model [0.0] 最近導入されたFermi-Hubbardモデルに適用されたリカレンス・リレーション・アンザッツは可溶性モデルをもたらす。
修正されたモデルは、整数量子ホール抵抗と基底状態、一階相転移を連想させる連続相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:28:17 GMT)
Theory of optical spinpolarization of axial divacancy and nitrogen-vacancy defects in 4H-SiC [0.0] スピン偏極ループにおける電子-フォノン結合はまだ発見されていない。
我々は、対称性解析による電子レベル構造を実証する。
光スピン偏光ループの主な遷移速度に基づいて発光PL寿命を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:31:43 GMT)
Testing whether gravity acts as a quantum entity when measured [0.0] 古典システムの決定的なシグネチャは、外乱のない「原理的可測性」である。
本稿では,空間的重畳による重力場の非古典性を明らかにするためのマルチインターフェロメーター実験装置について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:49:03 GMT)
Surface solar radiation: AI satellite retrieval can outperform Heliosat and generalizes well to other climate zones [0.0] SSIの推定は、太陽資源の評価と太陽エネルギー予測に不可欠である。
ヘリオサットのような従来のSSI衛星の探索は物理放射移動モデルに依存している。
本稿では,SSI推定を瞬時に行うための,機械学習に基づく衛星検索について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:15:54 GMT)
Strategic AI Governance: Insights from Leading Nations [0.0] 人工知能(AI)は、さまざまな分野に革命をもたらす可能性があるが、その採用は、データプライバシ、セキュリティ、AI能力の理解に関する懸念によって妨げられることが多い。
本稿では、先進国のAI戦略をレビューすることで、AIガバナンスのアプローチ、戦略的テーマ、AI導入に向けたイネーブラーと課題を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:00:42 GMT)
Simulación de la distribución de alimento en el cultivo de camarón [0.0] 本報告では,エビ養殖用食品の分布実験について述べる。
実際に適用された3例と、作物に同時に均一に食品を灌水する4例である。
これらの相互作用の結果,22週から14週間の模擬培養時間短縮効果が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:29:49 GMT)
Scikit-fingerprints: easy and efficient computation of molecular fingerprints in Python [0.0] skfpは、化学情報学の応用のための分子指紋の計算のためのPythonパッケージである。
skfpは業界標準のScikit-learnインターフェースを提供し、直感的な使用と機械学習パイプラインとの統合を容易にする。
また、柔軟性があり、非常に効率的で、完全にオープンソースです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:34:52 GMT)
Revising the Structure of Recurrent Neural Networks to Eliminate Numerical Derivatives in Forming Physics Informed Loss Terms with Respect to Time [0.0] Mutual Interval RNN (MI-RNN) は、バーガーズ方程式、不規則領域における非定常熱伝導、グリーン渦問題という3つの異なるベンチマークを解くために用いられる。
以上の結果から,MI-RNNは既存のRNNモデルよりも正確な解を見つけることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:24:25 GMT)
Resource-efficient photonic quantum computation with high-dimensional cluster states [0.0] スケーラビリティへの有望な経路は、フォトニック測定に基づく量子計算であり、大規模なクラスタ状態における単一量子ビットの測定は、フォールトトレラントな量子計算を可能にする。
我々は、高次元空間符号化により各光子上の複数の量子ビットを符号化し、100Hzの速度で9量子ビットを超えるクラスター状態を生成することで、この問題に対処する。
本研究は,高次元エンタングルメントを用いた資源効率測定に基づく量子計算の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:19:12 GMT)
Quantum Information Scrambling, Chaos, Sensitivity, and Emergent State Designs [0.0] 時間外順序相関器(OTOC)は量子カオスを定量化する強力なツールとして登場した。
OTOCは、ハイゼンベルク図形で進化した作用素と未進化作用素の間の非可逆性を測る。
論文の最後の部分は、量子カオスのサインとしての量子状態設計の出現の研究に捧げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:20:25 GMT)
Quantifying non-Markovianity via local quantum Fisher information [0.0] 局所的量子フィッシャー情報(LQFI)に基づく非マルコビアン性の定量化のための新しい指標を提案する。
LQFIに基づく測度とLQUに基づく測度を比較することにより、非マルコビアン性の検出の有効性を実証する。
LQFIの正の時間微分が環境からシステムへの情報の流れを信号することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:53:05 GMT)
Properties of a trapped multiple-species bosonic mixture at the infinite-particle-number limit: A solvable model [0.0] 複数のP種からなるボース・アインシュタイン凝縮体の混合体について検討した。
特に興味深いのは無限粒子数制限であり、ボソンの数が無限大になるときに得られる。
我々は、混合物の無限粒子数制限における相関が相互作用にどのように依存するか、種数とどのように進化するかを示し、説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:34:02 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） (Mon, 16 Sep 2024 14:30:14 GMT)
Performance of Human Annotators in Object Detection and Segmentation of Remotely Sensed Data [0.0] 本研究では,アノテータの性能に及ぼすアノテーション戦略,不均衡データのレベル,事前経験の影響を評価することを目的とする。
この実験は、0.15textbf$m$のピクセルサイズを持つ画像を用いて行われ、専門家と非専門家の両方が関与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:34:26 GMT)
Overcoming the Standard Quantum Limit with Electro-Optomechanical Hybrid System for Enhanced Force Sensing [0.0] パワースペクトル密度(PSD)解析による力覚における計測付加雑音の低減について検討する。
バックアクション力の完全キャンセルに必要な条件を導出し,力の感度を高める。
バックアクションノイズの除去とショットノイズの低減により、力検出能力が向上し、弱い力検出に関連する標準的な量子限界を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:48:23 GMT)
On the thermodynamic limit of interacting fermions in the continuum [0.0] 我々は、ペアポテンシャルを介して相互作用する$mathbb Rd$における非相対論的フェルミオンのダイナミクスを研究する。
CAR代数の拡張は、力学が*-自己同型(英語版)の群として作用し、固定粒子数に対するすべてのセクターで時間的に連続である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:27:50 GMT)
On Logic Gates with Complex Numbers [0.0] 論理ゲートは複素微分作用素の項で書けることを示し、入力と出力は複数の変数を持つ正則関数である。
様々な計算システムにおけるこの形式主義の普遍性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:20:55 GMT)
Observation of the scaling dimension of fractional quantum Hall anyons [0.0] 分数量子ホール状態に現れる非伝統的な準粒子は、その外乱的性質をあいまいに観察するという課題を提示する。
特に、トンネル状準粒子電流の非線形性は、そのスケーリング次元を明らかにするべきであるが、測定は理論と一致しない。
ここでは、熱雑音からショットノイズクロスオーバーへのスケーリング次元を公開し、期待値との一致を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:30:28 GMT)
NeuroLGP-SM: Scalable Surrogate-Assisted Neuroevolution for Deep Neural Networks [0.0] 進化的アルゴリズムは、人工深層ニューラルネットワーク(DNN)のアーキテクチャ構成とトレーニングにおいて重要な役割を果たす
本研究では, DNNから出力される表現型距離ベクトルと, Kriging partial Least Squares (KPLS) を用いて探索する。
提案手法はニューロLinear Genetic Programming surrogate model (NeuroLGP-SM) と名付けられ, 完全評価を必要とせず, DNNの適合性を効率的に正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:48:43 GMT)
My part is bigger than yours -- assessment within a group of peers [0.0] プロジェクト(例えば、共同研究論文を書くなど)は、しばしばグループ作業である。最後に、各コントリビュータは、それぞれのコントリビューションを、しばしば口頭で識別する。
これは、論文作成におけるシェア(パーセント)が個々の著者によるものであるかという問題に繋がる。
本稿では,専門家の見解を集約するシンプルなモデルを提案し,その優先順位を他の専門家による評価と直接リンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:53:54 GMT)
Multidimensional Human Activity Recognition With Large Language Model: A Conceptual Framework [0.0] 緊急対応や高齢者ケアのような高リスク環境では、大きな言語モデル(LLM)の統合がリスクアセスメント、リソースアロケーション、緊急対応に革命をもたらします。
本稿では,HAR(Human Activity Recognition)システムにおける多次元学習を支援するために,様々なウェアラブルデバイスを1次元と見なす概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 21:36:23 GMT)
Multi-Step Embed to Control: A Novel Deep Learning-based Approach for Surrogate Modelling in Reservoir Simulation [0.0] 縮小次数モデル(英: Reduced-order model)またはプロキシモデル(英: proxy model)またはサロゲートモデル(英: surrogate model)は、完全な記述モデルとは対照的に計算コストの低い近似モデルである。
本稿では,長期予測性能を向上したプロキシモデル構築のための,多段階組込み制御モデルと呼ばれる深層学習に基づく代理モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 01:35:34 GMT)
Many-Body Open Quantum Systems [0.0] 我々は、散逸性およびコヒーレントなプロセスの両方を高度に調整・制御できるプラットフォームにおけるオープン量子多体物理学の理解における最近の理論的進歩について論じる。
熱や多体損失などの相関した多体散逸過程の存在下でのオープン量子多体系のダイナミクスを概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:04:38 GMT)
Machine Learning Optimization of non-Kasha Behavior and of Transient Dynamics in Model Retinal Isomerization [0.0] 多目的ベイズ最適化は、ロドプシンの網膜の光異性化を記述する最小2状態2モード(TM)モデルのパラメータを洗練するために用いられる。
最適化された網膜モデルは、非平衡定常状態において実験的に観察された非カシャの挙動と密接に一致した波長依存蛍光スペクトルを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:48:15 GMT)
Liouvillian Dynamics of the Open Schwinger Model: String Breaking and Kinetic Dissipation in a Thermal Medium [0.0] シュウィンガーモデル内の弦破れ力学を考察し, 熱媒体内部の変形について検討する。
我々はリンドブラッド方程式のリウヴィリアンギャップと系のフォン・ノイマンエントロピーの時間依存性を分析する。
オープンシュウィンガーモデルのリウヴィリア動力学が量子コンピュータ上でどのようにシミュレートできるかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:53:07 GMT)
Large language models and linguistic intentionality [0.0] 代わりに、言語モデルが言語内容の最高のメタセマンティック理論によって与えられる基準を満たすかどうかを検討するべきだと論じる。
LLMが精神的な意図性のために妥当な条件を満たせなかったことが、アウトプットを意味のないものにしていると考えるのは間違いだと私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:35:51 GMT)
LLMs for clinical risk prediction [0.0] GPT-4は陽性例の同定に重大な欠陥を示し、デリリウムリスクに対する信頼性の高い推定値の提供に苦慮した。
Clinalytix Medical AIは精度が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:34:40 GMT)
LLMs as information warriors? Auditing how LLM-powered chatbots tackle disinformation about Russia's war in Ukraine [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は情報戦争に大きな影響を与える。
LLMは、さまざまな種類の情報操作を増幅し、オンラインユーザを誤解させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 19:54:42 GMT)
Knowledge Discovery in Optical Music Recognition: Enhancing Information Retrieval with Instance Segmentation [0.0] 光音楽認識(OMR)は、画像からMusicXML、MEI、MIDIなどの機械可読フォーマットに音符の書き起こしを自動化する。
本研究では,MAsk R-CNNを用いたサンプルセグメンテーションを適用してOMRにおける知識発見について検討し,楽譜における記号の検出とデライン化を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:38:10 GMT)
Interpolation with deep neural networks with non-polynomial activations: necessary and sufficient numbers of neurons [0.0] 我々は、活性化関数が点ではなく点において実数である限り、$Theta(sqrtnd')$ニューロンは十分であることを示す。
これは、パワーを失うことなく、アクティベーション関数を問題依存的に自由に選択できることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 22:14:55 GMT)
Increasing faithfulness in human-human dialog summarization with Spoken Language Understanding tasks [0.0] 本稿では,タスク関連情報を組み込むことによって,要約処理の促進を図ることを提案する。
その結果,タスク関連情報とモデルを統合することで,単語の誤り率が異なる場合でも要約精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:15:35 GMT)
High gain squeezing in lossy resonators: an asymptotic field approach [0.0] 集積フォトニックデバイスにおける非線形電磁相互作用を記述する方法を提案する。
本手法は、任意のパルス入力に対して非摂動的に進化を記述することによって、従来の連続波処理に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:14:03 GMT)
Harnessing Large Language Models: Fine-tuned BERT for Detecting Charismatic Leadership Tactics in Natural Language [0.0] 本研究では,変換器を用いた微調整双方向表現を用いた自然言語における社会指導戦術(CLT)の同定について検討する。
このタスクのために作成したCLTの広範なコーパスに基づいて、自然言語におけるこれらの戦術の存在を正確に識別できる機械学習モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:14:54 GMT)
Generalized cluster states from Hopf algebras: non-invertible symmetry and Hopf tensor network representation [0.0] クラスター状態は測定ベースの量子計算(MBQC)にとって重要な資源である
ホップ代数に基づくクラスター状態の構成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 12:57:59 GMT)
GISR: Geometric Initialization and Silhouette-based Refinement for Single-View Robot Pose and Configuration Estimation [0.0] GISRは、リアルタイムで実行を優先順位付けするロボット対カメラのポーズ推定手法である。
我々は,GISRを公開データ上で評価し,その性能と精度の両面で,同一クラスの既存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） (Mon, 16 Sep 2024 20:28:00 GMT)
From Bytes to Bites: Using Country Specific Machine Learning Models to Predict Famine [0.0] 本研究では、飢餓と飢餓の危機に関する意思決定を予測し、伝達するために機械学習をどのように利用できるかを検討する。
経済指標は一貫して平均的な家庭栄養の最も重要な予測要因であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 04:23:06 GMT)
Fault Analysis And Predictive Maintenance Of Induction Motor Using Machine Learning [0.0] 本稿では,誘導電動機故障の故障検出と分類のための機械学習モデルを提案する。
本研究の目的は、重要な電気成分を保護し、早期発見と診断による異常事象の進行を防止することである。
0.33HP誘導電動機のリアルタイムデータは、ニューラルネットワークのトレーニングとテストに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 02:37:07 GMT)
Exploring Quantum Contextuality with the Quantum Moebius-Escher-Penrose hypergraph [0.0] この研究では、モエビウス・エッシャー・ペンローズ超グラフが、モエビウス・ストリップやペンローズの不可能な物体のようなパラドックス構造からインスピレーションを得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:17:53 GMT)
Execution-time opacity control for timed automata [0.0] タイムドオートマトンにおけるタイミングリークは、攻撃者がタイムドビヘイビアを観察して秘密を推論できるときに起こりうる。
実行時の不透明さにおいて、攻撃者は実行時間だけを観察して、プライベートな場所が訪れたかどうかを推定することを目的としている。
TAが実行時に制御可能かどうかを判断して不透明性を確保することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:46:52 GMT)
Evolving a Multi-Population Evolutionary-QAOA on Distributed QPUs [0.0] 我々の研究は進化的アルゴリズム(EA)と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を組み合わせる。
我々は,進化的QAOA(E-QAOA)ペアリングがCOBYLAベースのQAOAよりも同等以上の性能を示すことを示した。
提案アルゴリズムはさらに一歩進めて,2つのQPU上に分布する多集団EAを提示することで,新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 21:16:51 GMT)
Even-Balanced States Excitation in Two-Qubits System [0.0] 我々は、glAl量子ビットのパラメータを用いてシミュレーションを行い、2つの量子ビットを均等な量子状態に駆動する可能性を示す。
本研究は,望まれる状態を達成する上でのディラック画像法の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 08:43:02 GMT)
Entropy and Spectrum of Near-Extremal Black Holes: semiclassical brane solutions to non-perturbative problems [0.0] ブラックホールエントロピーは指数的に低温で負に変化する。
この負性性は、量子重力の効果的な理論に対して、アンサンブル記述を伴うものでなければならないことを示す。
低エネルギーランダムマトリクススペクトルの解析では、超対称性理論におけるスペクトルギャップの起源も説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:19:37 GMT)
Enhancing Next Destination Prediction: A Novel Long Short-Term Memory Neural Network Approach Using Real-World Airline Data [0.0] 本研究では,旅行データにおける逐次パターンや依存関係を正確に把握するモデルの開発に焦点をあてる。
交通業界における目的地予測のために,スライディングウインドウを用いた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:40:16 GMT)
Enhancing Image Layout Control with Loss-Guided Diffusion Models [0.0] 拡散モデルは単純なテキストプロンプトを用いて純粋なノイズから高品質な画像を生成する。
これらの手法のサブセットは、モデルの注意機構を利用しており、トレーニングフリーである。
本稿では,これらの手法を補完的な特徴を強調した解釈を行い,両手法がコンサートで使用される場合,優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 20:20:30 GMT)
Enhancing Image Classification in Small and Unbalanced Datasets through Synthetic Data Augmentation [0.0] 本稿では,クラス固有変分オートエンコーダ(VAE)と潜在空間を用いた,識別能力向上のための新しい合成拡張戦略を提案する。
特徴空間ギャップを埋めるリアルで多様な合成データを生成することにより、データの不足とクラス不均衡の問題に対処する。
提案手法は,エゾファゴガストロデュオ内視鏡画像の清潔度を自動評価する方法を訓練し,検証するために作成した321枚の画像の小さなデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 13:47:52 GMT)
Eir: Thai Medical Large Language Models [0.0] Eir-8Bは、タイ語での医療タスクの処理精度を高めるために設計された80億のパラメータを持つ大規模な言語モデルである。
人間の評価は、モデルがケア標準に準拠し、偏見のない回答を提供することを保証するために行われた。
モデルは病院の内部ネットワーク内に展開され、高いセキュリティと高速な処理速度が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:50:30 GMT)
Eigenoperator approach to Schrieffer-Wolff perturbation theory and dispersive interactions [0.0] 我々は,シュリーファー・ヴォルフ摂動理論の直観的かつ体系的な定式化を構築するために,エフェゲニウス分解をどのように利用できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:49:59 GMT)
Dynamics of Quantum Coherence and Quantum Fisher Information of a V-type Atom in Isotropic Photonic Crystal [0.0] 自由空間に埋め込まれたV型3レベル原子の時間進化、量子コヒーレンス、非マルコフ性について検討した。
フォトニックバンドギャップ結晶は、構造された環境として、これらの量子的特徴の保存と強化に大きな影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:40:06 GMT)
Dimensional advantage in secure information trading via the noisy dense coding protocol [0.0] 我々は高次元システムのためのDCベースのQKDプロトコルを提案する。
共有状態が最大2量子絡み合う状態である場合、秘密鍵レートの低い境界を報告する。
我々はDCベースのQKDプロトコルにおける無駄な状態の集合が凸かつコンパクトであることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 16:33:38 GMT)
Detecting Sexism in German Online Newspaper Comments with Open-Source Text Embeddings (Team GDA, GermEval2024 Shared Task 1: GerMS-Detect, Subtasks 1 and 2, Closed Track) [0.0] オーストリアの新聞のドイツ語オンラインコメントにおいて,性差別や誤用を確実に検出するために,単言語および多言語対応のオープンソーステキスト埋め込みについて検討した。
GermEval 2024 GerMS-Detect Subtask 1では,平均マクロF1スコアが0.597。
また、GerMS-Detect Subtask 2におけるヒトアノテーションの分布を正確に予測し、平均Jensen-Shannon距離は0.301(第2位)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:56:59 GMT)
Design for telecom-wavelength quantum emitters in silicon based on alkali-metal-saturated vacancy complexes [0.0] シリコンの欠陥エミッタは、固体量子リピータとセンサーネットワークの構成要素として有望である。
量子欠陥状態の局在化に対する鍵物理効果の同定は、テレコム波長エミッタの探索を導くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 21:28:13 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Operations: A Survey [0.0] 近年のサイバー攻撃の急増により、ネットワークを悪意ある行為者から守るための原則的な方法の必要性が高まっている。
深層強化学習は、これらの攻撃を緩和するための有望なアプローチとして現れている。
DRLはサイバー防衛の可能性をかなり示してきたが、DRLが大規模に自律的なサイバー操作に適用されるまでには、多くの課題が克服されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:28:42 GMT)
Deep Learning tools to support deforestation monitoring in the Ivory Coast using SAR and Optical satellite imagery [0.0] 衛星は森林の消失を認識し、関心領域の拡大を防ぐために使用できる。
フォレスト・ノン・フォレスト・マップ (FNF) はセンチネル画像入力モデルの基礎的真理として用いられている。
森林と非森林を分類するモデルは、森林破壊の起こりうる場所を予測するためにオープンデータセットを使用して、この地域の森林と非森林のピクセルを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 14:26:41 GMT)
DENSER: 3D Gaussians Splatting for Scene Reconstruction of Dynamic Urban Environments [0.0] 動的オブジェクトの表現を大幅に強化するフレームワークであるDENSERを提案する。
提案手法は最先端の手法を広いマージンで大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 07:11:58 GMT)
Comprehensive Study on Sentiment Analysis: From Rule-based to modern LLM based system [0.0] 本研究では、感情分析の歴史的発展を考察し、レキシコンベースおよびパターンベースアプローチから、より洗練された機械学習およびディープラーニングモデルへの移行を強調した。
本稿は、最先端のアプローチをレビューし、新たなトレンドを特定し、今後の研究の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 04:44:52 GMT)
CBMAP: Clustering-based manifold approximation and projection for dimensionality reduction [0.0] データ次元を減少させるために次元性低減法が用いられる。
本研究は,次元削減のためのクラスタリングに基づくアプローチであるCBMAPを紹介する。
CBMAPは、大域的構造と局所的構造の両方を保存することを目的としており、低次元空間のクラスターが高次元空間のクラスタと密接に類似していることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:29:25 GMT)
Bounds for the reduced relative entropies [0.0] 還元されたツァリス相対エントロピーが定義され、いくつかの結果が与えられる。
特に、還元されたTsallis相対エントロピーの凸性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 00:34:25 GMT)
Bipartite OTOC in open quantum systems: information scrambling and irreversibility [0.0] 我々は2部構成のOTOCを用いて、原子-磁場相互作用モデルにおける情報スクランブルについて研究する。
両部類OTOCを用いた情報スクランブルとエントロピー生成を用いた不可逆性の関係を,ユニタリダイナミクスの下で調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:47:48 GMT)
AutoPET Challenge III: Testing the Robustness of Generalized Dice Focal Loss trained 3D Residual UNet for FDG and PSMA Lesion Segmentation from Whole-Body PET/CT Images [0.0] 本研究では,3次元残差UNetモデルを用いて,汎用Dice Loss関数を用いてAutoPET Challenge 2024データセット上でモデルをトレーニングする。
Task-1の予備試験段階では、平均アンサンブルは平均Dice similarity Coefficient(DSC)が0.6687、平均偽陰体積(FNV)が10.9522ml、平均偽正体積(FPV)が2.9684mlに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:27:30 GMT)
AttnMod: Attention-Based New Art Styles [0.0] この研究は、既存の拡散モデルから新しいプロンプタブルなアートスタイルを作成するために注意を向けるAttnModを提示する。
スタイル作成の振る舞いは、異なる設定で研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:38:25 GMT)
Assessing the Impact of Sanctions in the Crypto Ecosystem: Effective Measures or Ineffective Deterrents? [0.0] 本研究では,制裁がエンティティの暗号活動に与える影響について検討する。
調査対象の半数が制裁対象だったが、他の団体は制裁対象の住所を通じて資金を移動し続けている。
処罰団体は、彼らの資金を転換するために急激な交換サービスを利用することを好んで示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 06:43:45 GMT)
Arrival time and Bohmian Mechanics: It is the theory which decides what we can measure [0.0] 我々は、量子粒子の到着時刻分布を測定するために、Das と DD の提案を分析する。
DDの予測は原理的には測定可能であるが、符号なし定理の違反にはならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:57:46 GMT)
An explicit tensor notation for quantum computing [0.0] 本稿では,量子計算の複雑さを記述することを目的としたフォーマリズムを紹介する。
焦点は、複数の量子ビットとそれらを操作する量子ゲートに対して、量子状態の包括的な表現を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:21:17 GMT)
An entanglement asymmetry study of black hole radiation [0.0] ブラックホールが放射光によって蒸発するというホーキングの発見は多くの疑問を提起している。
我々は、対称性破壊の現代的情報に基づく指標として、絡み合い非対称性を用いる。
その結果, 放射光はページ時間まで対称であり, 急激な遷移を経験していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 17:43:19 GMT)
All-microwave spectroscopy and polarization of individual nuclear spins in a solid [0.0] 隣接する常磁性中心に結合した結晶中の個々の核スピンの磁気共鳴分光測定を報告する。
核スピン状態のリアルタイム量子ジャンプは、個々の性質の証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 10:53:19 GMT)
A Literature Review of Keyword Spotting Technologies for Urdu [0.0] ウルドゥー語はパキスタンの低リソース言語(LRL)であり、複雑な音素を持つ。
音声技術の世界的進歩にもかかわらず、Urduはよりカスタマイズされたソリューションを必要とする独特な課題を提示している。
このレビューは、Urduと類似URLの本質的な複雑さに対処する文脈特異的な研究の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 11:39:10 GMT)
A Knowledge-Enhanced Disease Diagnosis Method Based on Prompt Learning and BERT Integration [0.0] 本稿では,素早い学習枠組みに基づく知識強調型疾患診断手法を提案する。
本手法は、臨床症例に関連する外部知識グラフから構造化知識を検索し、それをエンコードし、プロンプトテンプレートに注入することで、言語モデルのタスクに対する理解と推論能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 15:34:58 GMT)
A Fully Gauge-Fixed SU(2) Hamiltonian for Quantum Simulations [0.0] 純粋な SU(2) ゲージ理論に対して、完全にゲージ固定された格子ハミルトニアンを構築する方法を示す。
最終的なゲージ固定手順のグローバルな性質にもかかわらず、このハミルトニアンは格子体積にしかスケーリングしない量子資源を用いてシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 18:00:03 GMT)
A Comparative Study of Open Source Computer Vision Models for Application on Small Data: The Case of CFRP Tape Laying [0.0] 光センサを用いた航空宇宙製造における炭素繊維強化ポリマー(PCFR)テープの品質管理のユースケースを検討する。
トレーニングデータを連続的に低減した異なるオープンソースのコンピュータビジョンモデルの挙動について検討する。
以上の結果から,AIモデルをトレーニングするために必要なデータ量は大幅に削減され,より小さなモデルの使用が必ずしもパフォーマンスの低下につながるとは限らないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Sep 2024 09:07:31 GMT)