A Survey on the Honesty of Large Language Models [115.8] 正直とは、大きな言語モデル(LLM)を人間の価値と整合させる基本的な原則である。
将来性はあるものの、現在のLLMは依然として重大な不正直な行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:34:54 GMT)
Evaluation of OpenAI o1: Opportunities and Challenges of AGI [112.1] o1-previewは目覚ましい能力を示し、しばしば人間レベルまたは優れたパフォーマンスを実現した。
このモデルは、様々な分野にわたる複雑な推論と知識の統合を必要とするタスクに優れていた。
総合的な結果は、人工知能への大きな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:57:00 GMT)
A-FedPD: Aligning Dual-Drift is All Federated Primal-Dual Learning Needs [57.4] 本稿では,グローバルクライアントとローカルクライアントの仮想二重配向を構成する新しいアラインドデュアルデュアル(A-FedPD)手法を提案する。
本稿では,A-FedPD方式の非集中型セキュリティコンセンサスに対する効率を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:00:32 GMT)
Exploring Language Model Generalization in Low-Resource Extractive QA [57.1] ドメインドリフト下でのLarge Language Models (LLM) を用いた抽出質問応答(EQA)について検討する。
パフォーマンスギャップを実証的に説明するための一連の実験を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:06:43 GMT)
Beyond Single-Audio: Advancing Multi-Audio Processing in Audio Large Language Models [56.8] 現実世界のアプリケーションは、複数のオーディオストリームを同時に処理することが多い。
11のマルチオーディオタスクから20のデータセットからなる最初のマルチオーディオ評価ベンチマークを提案する。
本稿では,複数の類似した音声間の音声コンテキストをキャプチャするマルチオーディオLLM(MALLM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:06:53 GMT)
Align$^2$LLaVA: Cascaded Human and Large Language Model Preference Alignment for Multi-modal Instruction Curation [56.8] 本稿では,人間とLLMの選好アライメントという2つのユニークな視点から導いた,新しい命令キュレーションアルゴリズムを提案する。
実験により,合成マルチモーダル命令を最大90%圧縮することにより,モデル性能の維持や改善が可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:20:59 GMT)
Data Analysis in the Era of Generative AI [56.4] 本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:31:03 GMT)
Best Arm Identification with Minimal Regret [55.8] 最高の腕識別問題 優雅にアマルガメートは、最小化とBAIを後悔している。
エージェントの目標は、所定の信頼度で最高の腕を特定することである。
二重KL-UCBアルゴリズムは、信頼度がゼロになる傾向があるため、最適性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:46:02 GMT)
Chain-of-Discussion: A Multi-Model Framework for Complex Evidence-Based Question Answering [55.3] 本稿では,オープンソースのLarge Language Model間の相乗効果を利用する新しいChain-of-Discussionフレームワークを提案する。
実験の結果,複数のLSM間の議論は回答の質を高める上で重要な役割を担っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 19:01:58 GMT)
Leading correction to the relativistic Foldy-Wouthuysen Hamiltonian [55.2] 我々は、既知の相対論的 Foldy-Wouthuysen Hamiltonian に対する弱場近似の先導的な補正を厳格に導き出す。
ディラック粒子の場合、第二次相対論的波動方程式はFoldy-Wouthuysen Hamiltonian と同様の補正で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:20:12 GMT)
Scaling Behavior for Large Language Models regarding Numeral Systems: An Example using Pythia [55.2] 本研究では, 変圧器を用いた大規模言語モデルを用いて, 異なる数値システムのスケーリング挙動について検討する。
ベース10ドルシステムは、トレーニングデータスケール全体で、ベース102ドルまたは103ドルよりも一貫してデータ効率が高い。
私たちは、トークンレベルの識別とトークンレベルの操作に苦労する、ベース100ドルとベース1,000ドルのシステムを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:18:22 GMT)
Metropolitan quantum key distribution using a GaN-based room-temperature telecommunication single-photon source [54.3] 単一光子源(SPS)は量子鍵分布(QKD)の性能を高める可能性を秘めている
室温SPSを用いたQKDの遠隔通信波長での実証に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:35:51 GMT)
An Overview and Catalogue of Dependency Challenges in Open Source Software Package Registries [52.2] この記事では、OSSパッケージやライブラリに依存する依存関係関連の課題のカタログを提供する。
研究成果は,中高生や実践者の出発点として利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:20:20 GMT)
Multilinear Mixture of Experts: Scalable Expert Specialization through Factorization [52.0] Mixture of Experts (MoE)は、高密度層をより小さくモジュール化された計算に分解する強力な方法を提供する。
大きな課題は、きめ細かい特殊化を達成するのに十分高い専門家の数をスケーリングする計算コストである。
視覚モデルに焦点をあて、この問題に対処するため、Multilinear Mixture of Experts(mu$MoE)層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 23:01:28 GMT)
More Effective LLM Compressed Tokens with Uniformly Spread Position Identifiers and Compression Loss [51.1] 圧縮トークンの位置識別子の選択について検討し,新しい圧縮損失を提案する。
提案手法は, ICAEの4倍に比べて, 圧縮比が有意に高いことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:13:19 GMT)
More Effective LLM Compressed Tokens with Uniformly Spread Position Identifiers and Compression Loss [51.1] 圧縮トークンの位置識別子の選択について検討し,新しい圧縮損失を提案する。
提案手法は, ICAEの4倍に比べて, 圧縮比が有意に高いことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:13:19 GMT)
GenFace: A Large-Scale Fine-Grained Face Forgery Benchmark and Cross Appearance-Edge Learning [50.8] フォトリアリスティック・ジェネレータの急速な進歩は、真の画像と操作された画像の相違がますます不明瞭になっている臨界点に達している。
公開されている顔の偽造データセットはいくつかあるが、偽造顔は主にGANベースの合成技術を用いて生成される。
我々は,大規模で多様できめ細かな高忠実度データセットであるGenFaceを提案し,ディープフェイク検出の進展を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:10:01 GMT)
Two Trades is not Baffled: Condensing Graph via Crafting Rational Gradient Matching [50.3] 大規模グラフの学習はグラフ表現学習において顕著な成果を上げてきたが、そのコストと記憶力の増大が懸念されている。
そこで我々は,textbfCraftextbfTing textbfRationatextbf (textbfCTRL) という新しいグラフ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:57:42 GMT)
On the Inductive Bias of Stacking Towards Improving Reasoning [50.2] 言語モデルのトレーニングを最大40%高速化できるMIDASと呼ばれる段階的スタック方式を提案する。
MIDASはトレーニング効率だけでなく、ダウンストリームタスクを改善するための誘導バイアスも備えている。
我々は、この帰納バイアスの根底にある理由を、ループモデルへの積み重ねの接続を探索することによって推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:58:21 GMT)
From Seconds to Hours: Reviewing MultiModal Large Language Models on Comprehensive Long Video Understanding [48.2] 視覚的エンコーダを備えた多モード大言語モデル(LLM)は、視覚的理解タスクにおいて有望な性能を示した。
本稿では、静止画像と短い映像の理解と比較して、長いビデオ理解によって生じる実質的な違いと固有の課題に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:38:36 GMT)
Detecting Gravitationally Interacting Dark Matter with Quantum Interference [47.0] 我々は、高感度重力による量子位相シフトを用いて、そのような粒子を直接検出する理論的な可能性を示す。
特に、ジョセフソン接合を利用したプロトコルを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 04:58:02 GMT)
Optimistic Games for Combinatorial Bayesian Optimization with Application to Protein Design [46.5] ベイズ最適化は、シーケンシャルな相互作用を通じてブラックボックスから高価な関数を評価するための強力なフレームワークである。
既存のBOアルゴリズムは、大きな空間上の非構造的獲得関数のために実現不可能である。
我々はBOに対する新しいゲームベースのアプローチである$textbfGameOpt$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:37:49 GMT)
Meta Clustering of Neural Bandits [45.8] ニューラルバンドのクラスタリング(Clustering of Neural Bandits)という新しい問題を,任意の報酬関数に拡張することで研究する。
本稿では,メタラーナーを用いて動的クラスタを高速に表現・適応する,M-CNBという新しいアルゴリズムを提案する。
M-CNBはレコメンデーションとオンラインの分類シナリオの両方で広範な実験を行い、SOTAベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:38:36 GMT)
Emu3: Next-Token Prediction is All You Need [45.1] Emu3は、次世代の予測だけで訓練された最先端のマルチモーダルモデルスイートである。
Emu3は、生成タスクと知覚タスクの両方において、確立されたタスク固有モデルよりも優れています。
また、ビデオシーケンス内の次のトークンを予測することによって、高忠実度ビデオを生成することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:06:11 GMT)
Bath Dynamical Decoupling with a Quantum Channel [45.0] 量子チャネルを用いて繰り返しキックに対する動的デカップリングの概念を一般化する。
浴槽の動的疎結合は,キックがエルゴディックである場合にのみ有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:47:52 GMT)
GP-GPT: Large Language Model for Gene-Phenotype Mapping [44.1] GP-GPTは、遺伝的・フェノタイプ知識表現とゲノム関連解析のための最初の専門的な大規模言語モデルである。
我々のモデルは、ゲノム学、遺伝学、科学出版物において3000,000以上の用語からなる包括的コーパスで2段階にわたって微調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:26:15 GMT)
A preliminary study on continual learning in computer vision using Kolmogorov-Arnold Networks [43.7] Kolmogorov-Networks (KAN) は基本的に異なる数学的枠組みに基づいている。
Kansは継続的学習シナリオの忘れなど,いくつかの大きな問題に対処している。
コンピュータビジョンにおける連続的な学習課題における感性の評価によって調査を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:41:33 GMT)
A preliminary study on continual learning in computer vision using Kolmogorov-Arnold Networks [43.7] Kolmogorov-Networks (KAN) は基本的に異なる数学的枠組みに基づいている。
Kansは継続的学習シナリオの忘れなど,いくつかの大きな問題に対処している。
コンピュータビジョンにおける連続的な学習課題における感性の評価によって調査を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:41:33 GMT)
ARLBench: Flexible and Efficient Benchmarking for Hyperparameter Optimization in Reinforcement Learning [42.3] ARLBenchは強化学習(RL)におけるハイパーパラメータ最適化(HPO)のベンチマークである
様々なHPOアプローチの比較が可能であり、高い効率で評価できる。
ARLBenchはAutoRLの研究のための効率的で柔軟性があり、未来志向の基盤である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:22:28 GMT)
Less is More: Towards Sustainability-Aware Persuasive Explanations in Recommender Systems [42.3] 持続可能性を考慮した説得的説明」の概念について議論する。
3つの項目領域におけるユーザスタディに基づいて、持続可能性を考慮した説得的説明の潜在的影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:24:10 GMT)
SurfaceAI: Automated creation of cohesive road surface quality datasets based on open street-level imagery [41.9] SurfaceAIは、路面タイプと品質に関する総合的なジオレファレンスデータセットを、公開可能なストリートレベルの画像から生成する。
モチベーションは、道路不均一が交通参加者の安全と快適性に与える影響に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:13:25 GMT)
Open-Nav: Exploring Zero-Shot Vision-and-Language Navigation in Continuous Environment with Open-Source LLMs [41.9] VLN(Vision-and-Language Navigation)タスクは、エージェントが3D環境をナビゲートするためのテキスト命令に従う必要がある。
近年の手法では,VLNタスクをゼロショットで解くために,LLM(Crowd-source large language model)を用いている。
我々は、連続環境におけるゼロショットVLNのためのオープンソースのLLMを探求する新しい研究であるOpen-Navを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:47:18 GMT)
OWL: A Large Language Model for IT Operations [40.9] 我々は、収集したOWL-Instructデータセットに基づいて訓練された大規模な言語モデルOWLを紹介する。
OWL-BenchにおけるOWLの性能評価とIT関連ベンチマークのオープン化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:55:01 GMT)
Uncovering Differences in Persuasive Language in Russian versus English Wikipedia [40.6] 英語とロシア語で書かれたウィキペディア記事間の説得力のある言語の違いが、それぞれの文化の異なる主題に対する視点を明らかにする方法について検討する。
我々は多言語テキスト中の説得的言語を識別する大規模言語モデル(LLM)システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:23:19 GMT)
Towards Integrating Epistemic Uncertainty Estimation into the Radiotherapy Workflow [40.1] 放射線治療計画における目標構造と臓器リスク(OAR)の整合性の精度は、治療効果と患者の安全を確保するために不可欠である。
近年のディープラーニング(DL)の進歩により,OARコンチューリング性能が大幅に向上した。
しかし、これらのモデルの信頼性、特にアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオの存在は、臨床設定において懸念されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:55:58 GMT)
Nonlinear dynamics as a ground-state solution on quantum computers [39.6] 量子ビットレジスタにおける空間と時間の両方を符号化する変分量子アルゴリズム(VQA)を提案する。
時空符号化により、1つの基底状態計算から全時間進化を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:26:12 GMT)
Improving the convergence of an iterative algorithm for solving arbitrary linear equation systems using classical or quantum binary optimization [39.6] 本稿では,線形システムの解法を提案する。
線形系を二進最適化問題に変換し、元の問題の幾何学からインスピレーションを得る。
問題固有の幾何学の部分的知識を活用することで、元の問題をより小さく独立したサブプロブレムに分解できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:32:28 GMT)
CodeSCAN: ScreenCast ANalysis for Video Programming Tutorials [39.6] 開発中にVisual Studio Code環境から12,000のスクリーンショットを含むCodeSCANデータセットを紹介します。
24のプログラミング言語、25のフォント、90以上の異なるテーマに加えて、レイアウトの変更や現実的なユーザインタラクションも備えている。
また,統合開発環境(IDE)要素検出,カラー・ブラック・アンド・ホワイト変換,光学文字認識(OCR)の性能を評価するために,詳細な定量的・質的な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:53:17 GMT)
When SAM2 Meets Video Camouflaged Object Segmentation: A Comprehensive Evaluation and Adaptation [36.2] 本研究では,ビデオキャモフラージュオブジェクトセグメンテーション(VCOS)におけるSegment Anything Model 2(SAM2)の適用と性能について検討する。
VCOSは、似たような色やテクスチャ、照明条件の悪さなどにより、ビデオの周囲にシームレスにブレンドされたオブジェクトを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:35:50 GMT)
Self-Evaluation of Large Language Model based on Glass-box Features [32.4] オープンソースのLarge Language Models (LLMs) の普及は,評価手法の必要性を浮き彫りにしている。
既存の作業は主に外部評価に頼っており、トレーニングと戦略の推進に重点を置いている。
ガラス箱の特徴を自己評価のシナリオ,すなわち LLM を適用して, 自己評価を行い, 有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:08:10 GMT)
TinyVLA: Towards Fast, Data-Efficient Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation [32.4] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、エンド・ツー・エンドの学習プロセスを通じて、視覚運動制御と命令理解において顕著な可能性を示している。
現在のVLAモデルは、推論中に遅くなり、大量のロボットデータに対して広範な事前トレーニングを必要としているため、重大な課題に直面している。
既存のVLAモデルに対して2つのアドバンテージを提供する,TinyVLAと呼ばれる,コンパクトな視覚言語アクションモデルを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:23:06 GMT)
TinyVLA: Towards Fast, Data-Efficient Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation [32.4] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、エンド・ツー・エンドの学習プロセスを通じて、視覚運動制御と命令理解において顕著な可能性を示している。
現在のVLAモデルは、推論中に遅くなり、大量のロボットデータに対して広範な事前トレーニングを必要としているため、重大な課題に直面している。
既存のVLAモデルに対して2つのアドバンテージを提供する,TinyVLAと呼ばれる,コンパクトな視覚言語アクションモデルを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:23:06 GMT)
Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM [32.4] 本稿では,ガウス楕円体の数とパラメータサイズを削減できるコンパクトな3次元ガウス格子SLAMシステムを提案する。
余剰楕円体を減らすために、スライドウィンドウベースのマスキング戦略が最初に提案されている。
本手法は,シーン表現の最先端(SOTA)品質を維持しつつ,高速なトレーニングとレンダリングの高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:22:50 GMT)
Temporal2Seq: A Unified Framework for Temporal Video Understanding Tasks [26.0] 本研究では、時間的ビデオ理解タスクの出力を離散トークンのシーケンスとして定式化するために、Temporal2Seqと呼ばれる単一の統合フレームワークを提案する。
この統一されたトークン表現により、Temporal2Seqは、異なるビデオ理解タスクで単一のアーキテクチャ内でジェネラリストモデルをトレーニングすることができる。
我々はTemporal2Seqジェネリストモデルを3つのタスクの対応するテストセット上で評価し、Temporal2Seqが様々なタスクに対して合理的な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:37:47 GMT)
"Why" Has the Least Side Effect on Model Editing [25.7] 本稿では,モデル編集質問の分類による重要な因子探索型について検討する。
その結果, 性能劣化の程度は, 質問の種類によって大きく異なることがわかった。
また,バッチサイズが副作用に与える影響についても検討し,バッチサイズの増加が性能低下を軽減することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:05:12 GMT)
Judging the Judges: A Systematic Investigation of Position Bias in Pairwise Comparative Assessments by LLMs [25.3] 本研究は, 対比較における位置バイアスを検討するための体系的枠組みを提案する。
MTBenchとDevBenchにまたがる12のLLM審査員による実験を行い,22のタスクと約40のソリューション生成モデルについて検討した。
以上の結果から, 有能なLLM裁判官の位置バイアスは, ランダムな確率や, 有意な判断や課題の違いによるものではないことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:13:21 GMT)
PackageIntel: Leveraging Large Language Models for Automated Intelligence Extraction in Package Ecosystems [24.9] PackageIntelは、悪意のあるパッケージインテリジェンスの収集、処理、検索に革命をもたらす新しいプラットフォームである。
我々は,21の異なるインテリジェンスリポジトリから生成された20,692のNPMおよびPyPIパッケージを含む包括的データベースを開発した。
PackageIntelは、SnykやOSVのような主要なデータベースよりも平均70%早く脅威を検出し、1インテリジェンスあたり0.094ドルで費用対効果で運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:03:44 GMT)
A Learning-based Declarative Privacy-Preserving Framework for Federated Data Management [23.8] 本稿では,DP-SGDアルゴリズムを用いて学習したディープラーニングモデルを用いた新たなプライバシ保存手法を提案する。
次に、ユーザが"保護する方法"ではなく、"保護すべきプライベート情報"を指定可能な、宣言的なプライバシ保護ワークフローを新たにデモします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:40:11 GMT)
Rethinking the Power of Timestamps for Robust Time Series Forecasting: A Global-Local Fusion Perspective [23.6] 時系列予測は、金融、交通、エネルギー、医療、気候など様々な産業で重要な役割を果たしてきた。
季節情報が豊富にあるため、タイムスタンプは予測技術に堅牢なグローバルガイダンスを提供する可能性を秘めている。
本稿では,これらの問題に対処する新しいフレームワークGLAFFを提案する。
このフレームワーク内では、タイムスタンプはグローバルな依存関係をキャプチャするために個別にモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:34:08 GMT)
On the Power of Decision Trees in Auto-Regressive Language Modeling [22.0] 自動回帰決定木(ARDT)はまだ言語モデリングのために研究されていない。
本稿では,この新たな文脈におけるARDTの理論的および実用的応用について述べる。
本稿では,オートマタ,チューリングマシン,スパース回路などの複雑な関数をARDTで計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:25:00 GMT)
Semi-Supervised Cognitive State Classification from Speech with Multi-View Pseudo-Labeling [21.8] ラベル付きデータの欠如は、音声分類タスクにおいて共通の課題である。
そこで我々は,新しい多視点擬似ラベル手法を導入したセミスーパーバイザードラーニング(SSL)フレームワークを提案する。
感情認識と認知症検出タスクにおけるSSLフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:16:35 GMT)
Generative AI for fast and accurate Statistical Computation of Fluids [21.8] 本稿では,高速で正確で頑健な統計計算の課題に対処する生成AIアルゴリズムを提案する。
GenCFDと呼ばれる我々のアルゴリズムは条件付きスコアベース拡散モデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:26:18 GMT)
Exploring Prosocial Irrationality for LLM Agents: A Social Cognition View [21.3] 大規模言語モデル(LLM)は、人間のバイアスを頻繁に含んでいるデータのために幻覚に直面することが示されている。
幻覚特性を利用してLLMエージェントのソーシャルインテリジェンスを評価し,強化するオープンエンドマルチLLMエージェントフレームワークであるCogMirを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:10:06 GMT)
PIM-Opt: Demystifying Distributed Optimization Algorithms on a Real-World Processing-In-Memory System [21.1] 大規模データセットに対するモダン機械学習(ML)トレーニングは、時間を要する作業量である。
最適化アルゴリズムであるGradient Descent (SGD) は、その効率性、単純さ、一般化性能に頼っている。
プロセッサ中心のアーキテクチャは、MLトレーニングワークロードの実行中に低パフォーマンスと高エネルギー消費に悩まされる。
Processing-In-Memory(PIM)は、データ移動のボトルネックを軽減するための有望なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:32:19 GMT)
Harmonizing knowledge Transfer in Neural Network with Unified Distillation [20.9] 知識蒸留(KD)は、アーキテクチャを変更することなく、面倒なネットワーク(教師)から軽量なネットワーク(学生)に知識を伝達する能力で知られている。
本稿では,統一KDフレームワークにおける多様な知識源を活用することによって,新たな視点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:09:45 GMT)
Make Large Language Model a Better Ranker [20.5] 本稿では,Aligned Listwise Ranking Objectives (ALRO)を用いた大規模言語モデルフレームワークを提案する。
ALROは、LLMの能力とランキングタスクの微妙な要求とのギャップを埋めるように設計されている。
評価研究により,ALROは既存の埋め込み型レコメンデーション法とLLMベースのレコメンデーションベースラインの両方より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:57:34 GMT)
S2O: Static to Openable Enhancement for Articulated 3D Objects [20.3] 本稿では,静的な3次元オブジェクトを静的なオブジェクトから生成するS2Oタスクを紹介する。
この課題に対処するための統一的なフレームワークを定式化し、オープンな3Dオブジェクトのデータセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:34:13 GMT)
TwinCL: A Twin Graph Contrastive Learning Model for Collaborative Filtering [20.3] 本研究では,従来の拡張手法の冗長性を実証し,ランダム拡張の代わりにツインエンコーダを導入する。
提案したTwin Graph Contrastive Learningモデル -- TwinCL -- は、ユーザとアイテムの埋め込みとツインエンコーダからの表現の正のペアを調整する。
理論的解析と実験結果から,提案モデルが推薦精度の向上と学習効率の向上に寄与することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 22:31:08 GMT)
Continual Learning Optimizations for Auto-regressive Decoder of Multilingual ASR systems [20.1] 継続学習(CL)は、事前学習されたデータの性能を維持しながら、新しいデータで訓練済みモデルを微調整する。
自動回帰デコーダのMASRモデルにおける4つの最適化を提案する。
Common VoiceデータセットからWhisperを10の未確認言語に適応させる実験では、これらの最適化により、事前訓練された言語の平均単語誤り率(AWER)が、Experience Replayと比較して14.2%から12.4%に低下することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:27:45 GMT)
Learning from Natural Language Explanations for Generalizable Entity Matching [20.0] バイナリ分類とは対照的に、条件生成タスクとしてエンティティマッチングを再キャストする。
これにより、LLM推論を自然言語による説明を通じて、より小さなエンティティマッチングモデルに分割することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:03:48 GMT)
CurricuLLM: Automatic Task Curricula Design for Learning Complex Robot Skills using Large Language Models [19.7] CurricuLLMは複雑なロボット制御タスクのためのカリキュラム学習ツールである。
自然言語形式のタスク学習を支援するサブタスクを生成する。
また、サブタスクの自然言語記述を実行可能なコードに変換する。
CurricuLLMは複雑なロボット制御タスクの学習を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:48:16 GMT)
An Off-Policy Reinforcement Learning Algorithm Customized for Multi-Task Fusion in Large-Scale Recommender Systems [19.4] Multi-Task Fusion (MTF) は、Multi-Task Learning (MTL) が出力する複数のスコアを最終スコアに組み合わせ、ユーザの満足度を最大化する。
近年,レコメンデーションセッションにおける長期ユーザ満足度を最適化するために,業界におけるMDFには強化学習(Reinforcement Learning, RL)が用いられている。
本稿では,大規模RSにおいてMSF用にカスタマイズされたIntegratedRL-MTFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:08:17 GMT)
3D Diffusion Policy: Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations [19.4] 3次元拡散政策(DP3)は、新しい視覚模倣学習手法である。
実験では、DP3は10のデモでほとんどのタスクを処理し、24.2%の相対的な改善でベースラインを超えた。
実際のロボット実験では、DP3は頻繁に行う基準法とは対照的に、安全要件にほとんど違反しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:43:48 GMT)
Lens: A Foundation Model for Network Traffic [19.4] Lensは、T5アーキテクチャを活用して、大規模な未ラベルデータから事前訓練された表現を学習するネットワークトラフィックの基礎モデルである。
Masked Span Prediction(MSP)、Packet Order Prediction(POP)、Homologous Traffic Prediction(HTP)の3つの異なるタスクを組み合わせた新しい損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:30:40 GMT)
Effectiveness of learning-based image codecs on fingerprint storage [19.3] 本研究は,指紋画像の記憶における学習ベース画像コーデックの適応性に関する最初の研究である。
一定のレートで学習されたソリューションは、JPEG2000のような以前の指紋コーディング標準を大幅に上回った。
その結果、学習した圧縮加工品の特異性は、指紋の自動識別を妨げないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:23:17 GMT)
EmoPro: A Prompt Selection Strategy for Emotional Expression in LM-based Speech Synthesis [19.2] 音声合成モデルは、素早い入力に基づいて生成された音声の内容、音色、感情を制御することができる。
本稿では,感情制御可能な音声合成に特化して設計された2段階のプロンプト選択戦略であるEmoProを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:46:52 GMT)
3DPX: Single Panoramic X-ray Analysis Guided by 3D Oral Structure Reconstruction [19.2] パノラマX線(パノラマX線、英: Panoramic X-ray、PX)は、歯学の実践において、広範囲の可用性と低コストのため一般的なモダリティである。
3次元構造の2次元投影として、PXは解剖学的情報損失に悩まされ、PX診断は3次元画像モダリティと比較して制限される。
PX画像解析に使用する2次元PXから欠落した3次元解剖情報を合成する2D-to-3D再構成法が検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:44:06 GMT)
SinoSynth: A Physics-based Domain Randomization Approach for Generalizable CBCT Image Enhancement [19.1] Cone Beam Computed Tomography (CBCT) は医学に様々な応用がある。
CBCT画像のノイズやアーティファクトへの感受性は、その有用性と信頼性の両方を損なう。
Sino Synthは、様々なCBCT固有のアーティファクトをシミュレートし、多様なCBCT画像を生成する物理に基づく分解モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:22:02 GMT)
Individuation in Neural Models with and without Visual Grounding [19.0] 言語とビジョンのモデルであるCLIPと2つのテキストのみのモデルの違いを示す。
CLIPの埋め込みは、テキストのみのデータで訓練されたモデルよりも、識別の定量的な違いを捉えていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:04:06 GMT)
Explainable Artifacts for Synthetic Western Blot Source Attribution [18.8] 近年の人工知能の進歩により、生成モデルは原始的なものと区別できない合成科学的イメージを生成できるようになった。
本研究の目的は、最先端の生成モデルによって生成された説明可能なアーティファクトを特定し、それらをオープンセットの識別とソース属性に活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:18:13 GMT)
SciDFM: A Large Language Model with Mixture-of-Experts for Science [18.7] 我々は,SciDFMを紹介した。SciDFMは,スクラッチから訓練され,大学レベルの科学的推論を行うことができる。
ドメイン固有のデータベースのデータだけでなく、さまざまな分野の科学論文や書籍を含む大規模学習コーパスを収集する。
SciDFMはSciEvalやSciQなどの一般的な科学的ベンチマークにおいて高い性能を示し、類似サイズのモデル間のドメイン固有ベンチマークにおいてSOTA性能に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:00:29 GMT)
Deep Learning in Medical Image Registration: Magic or Mirage? [18.6] 我々は,画素ごとの強度とラベルの分布と,古典的登録法の性能を明示的に対応させる。
従来の手法では不可能な,教師の弱い学習ベースの手法は,高忠実度やラベル登録が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:33:10 GMT)
HardCore Generation: Generating Hard UNSAT Problems for Data Augmentation [18.6] SAT問題(SAT problem for brevity)として知られる方程式の満足度を効果的に決定することは、様々な産業問題において重要である。
深層学習手法はSAT問題解決に重要な可能性をもたらした。
この分野での進歩の大きな障壁は、大規模で現実的なデータセットの不足である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:24:16 GMT)
On Rademacher Complexity-based Generalization Bounds for Deep Learning [18.6] Rademacherの複雑性に基づくアプローチは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上の非空の一般化バウンダリを生成することができることを示す。
以上の結果から,ReLU,Leaky ReLU,Parametric Rectifier Linear Unit,Sigmoid,Tanhなどの特別なアクティベーション機能を持つCNNのネットワーク長に依存しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:29:24 GMT)
Few-shot Pairwise Rank Prompting: An Effective Non-Parametric Retrieval Model [18.1] 本稿では,複雑な訓練パイプラインを必要とせず,教師付きモデルに近い性能を達成できる一対数ショットローダを提案する。
また,複雑なトレーニングパイプラインを必要とせず,教師付きモデルに近い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:19:29 GMT)
From Vision to Audio and Beyond: A Unified Model for Audio-Visual Representation and Generation [18.0] 本稿では,視覚表現学習と視覚音声生成のギャップを埋める新しいフレームワークであるVision to Audio and Beyond(VAB)を紹介する。
VABは、事前訓練されたオーディオトークンライザと画像エンコーダを使用して、それぞれ音声トークンと視覚的特徴を取得する。
実験では,ビデオから高品質な音声を生成するためのVABの効率と,セマンティック・オーディオ・視覚的特徴を習得する能力について紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:26:34 GMT)
Robust Conformal Prediction Using Privileged Information [17.9] 本研究では,トレーニングデータの破損に対して堅牢な,保証されたカバレッジ率で予測セットを生成する手法を開発した。
我々のアプローチは、i.d仮定の下で有効となる予測セットを構築するための強力なフレームワークである共形予測に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:45:13 GMT)
Quantum Lovász Local Lemma: Shearer's Bound is Tight [17.4] シェラーの境界が QLLL に対して厳密であること、すなわち、最小を満たす部分空間の相対次元は独立集合によって完全に特徴づけられることを証明する。
また,シェラー境界を超える効率のよいCLLLのアルゴリズムを設計できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:37:35 GMT)
SynRS3D: A Synthetic Dataset for Global 3D Semantic Understanding from Monocular Remote Sensing Imagery [17.4] 単一視点高分解能リモートセンシング(RS)画像からのグローバルセマンティック3D理解は地球観測(EO)に不可欠である
我々は、EOのための特殊な合成データ生成パイプラインを開発し、最大の合成RS3DデータセットであるSynRS3Dを紹介する。
SynRS3Dは69,667個の高解像度光学画像で構成されており、世界中の6つの異なる都市スタイルをカバーし、8種類のランドカバー、正確な高さ情報、建築変更マスクを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:36:47 GMT)
OpenDlign: Open-World Point Cloud Understanding with Depth-Aligned Images [17.3] マルチモーダルアライメントのための奥行き整合画像を用いたオープンワールド3DモデルOpenDlignを提案する。
OpenDlignは、600万のパラメータを微調整するだけで、多様な3Dタスクで高いゼロショットと少数ショットのパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 22:49:01 GMT)
Interpretation of Intracardiac Electrograms Through Textual Representations [17.3] 心房細動(AFib)の不規則な電気活動を理解することは心電図において重要な課題である。
人工知能(AI)の最近の進歩は、深層学習フレームワークを使用して、AFib中にEGMを解釈する作業を可能にしている。
本研究では,事前学習したLMを用いて,マスク付き言語モデリングによるEGMおよびAFib分類の微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:04:24 GMT)
Comparing Apples to Oranges: LLM-powered Multimodal Intention Prediction in an Object Categorization Task [17.2] 本稿では,ロボットとの協調的な対象分類タスクにおいて,人間の意図を推定するために,Large Language Modelsを用いて検討する。
本研究では, ユーザの身振り, 身振り, 表情などの非言語的手がかりを, ユーザの意図を予測するために, 環境状態やユーザの言葉的手がかりと統合する, 新たなマルチモーダルアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:05:56 GMT)
Exploiting Motion Prior for Accurate Pose Estimation of Dashboard Cameras [17.0] 本研究では,ダッシュカム画像の正確なポーズ推定手法を提案する。
提案手法は,AUC5textdegreeにおけるポーズ推定基準よりも22%優れており,再投影誤差の少ない19%以上の画像に対してポーズ推定を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:59:00 GMT)
Challenges of Generating Structurally Diverse Graphs [16.5] グラフの集合に対する多様性の定義方法、このタスクが非自明な理由、そして適切な多様性尺度を選択する方法について議論する。
本研究では,基本ランダムグラフ生成器の多様性を著しく向上させることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:54:49 GMT)
$\texttt{NePhi}$: Neural Deformation Fields for Approximately Diffeomorphic Medical Image Registration [16.4] NePhiは変形を機能的に表現し、メモリ消費の設計空間において大きな柔軟性をもたらす。
我々は,NePhiが単一解像度の登録設定において,ボクセルに基づく表現の精度に一致することを示す。
マルチレゾリューション登録では,現在のSOTA学習ベース登録手法とインスタンス最適化の精度を一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:14:30 GMT)
Treating Brain-inspired Memories as Priors for Diffusion Model to Forecast Multivariate Time Series [16.3] 人間の記憶機構からインスピレーションを得て、時間的パターンをよりよく捉えます。
脳にインスパイアされた記憶はセマンティックメモリとエピソードメモリから構成される。
脳にインスパイアされたメモリ拡張拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:09:40 GMT)
Learning from Demonstration with Implicit Nonlinear Dynamics Models [16.3] 実証から学ぶ(LfD)は、複雑な動きを含むタスクを解決するための政策を訓練するのに有用なパラダイムである。
我々は、可変な動的特性を持つ固定非線形力学系を含む新しいニューラルネットワーク層を開発する。
LASA Human Handwriting データセットを用いて人間の手書き動作を再現する作業において,ニューラルネットワーク層の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:12:49 GMT)
HyperBERT: Mixing Hypergraph-Aware Layers with Language Models for Node Classification on Text-Attributed Hypergraphs [16.1] 我々はハイパーグラフリレーショナル構造とテキスト分散ハイパーグラフを同時にモデル化する新しいアーキテクチャHyperBERTを提案する。
結果から,HyperBERTは5つの挑戦的テキスト分散ハイパーグラフノード分類ベンチマークに対して,新たな最先端性を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:02:44 GMT)
Multimodal Trajectory Prediction for Autonomous Driving on Unstructured Roads using Deep Convolutional Network [16.0] 露天掘り鉱業における自動運転の応用は、安全で効率的な輸送を実現するための注目を集めている。
対象車両の複数の軌道とその確率を予測する手法を提案する。
この方法は、オープンピットマイニングにおける自律運転シナリオに特化したデータセット上で、オフラインでテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:29:02 GMT)
Achieving Dimension-Free Communication in Federated Learning via Zeroth-Order Optimization [15.7] 本稿では,クライアント間で一定数のスカラー値を送信することで,通信コストを$mathscrO(d)$から$mathscrO(1)$に削減する,新しい通信アルゴリズムDeComFLを提案する。
古典的なディープラーニングトレーニングと大規模言語モデルの微調整の両方を含む経験的評価は、通信オーバーヘッドを大幅に削減することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 04:43:20 GMT)
Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular Knowledge [15.6] 低頻度トピックにおけるLMの性能を高めるための2つのアプローチは、検索型拡張生成(RAG)と合成データに対する微調整(FT)である。
本稿では,質問応答タスクにおける低周波エンティティ処理におけるLMのカスタマイズに対するRAGとFTの影響について検討し,評価する。
以上の結果から,FTはさまざまな人気を持つエンティティに対してパフォーマンスを向上するが,RAGは特に人気が低い事実知識において,FTをはるかに上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:47:33 GMT)
Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular Knowledge [15.6] 低頻度トピックにおけるLMの性能を高めるための2つのアプローチは、検索型拡張生成(RAG)と合成データに対する微調整(FT)である。
本稿では,質問応答タスクにおける低周波エンティティ処理におけるLMのカスタマイズに対するRAGとFTの影響について検討し,評価する。
以上の結果から,FTはさまざまな人気を持つエンティティに対してパフォーマンスを向上するが,RAGは特に人気が低い事実知識において,FTをはるかに上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:47:33 GMT)
Range-aware Positional Encoding via High-order Pretraining: Theory and Practice [14.5] 大量のグラフデータに対する教師なし事前トレーニングは、ラベル付きデータが制限された実世界のアプリケーションでは不可欠である。
本稿では,多解像度構造情報をモデル化することに焦点を当てたグラフの事前学習戦略を提案する。
このアプローチはグラフ構造にのみ依存するが、ドメインに依存しず、さまざまなドメインのデータセットに適応可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 19:53:10 GMT)
The Role of Masking for Efficient Supervised Knowledge Distillation of Vision Transformers [14.5] 本稿では,ViT蒸留の監督コストを削減するための簡易な枠組みを開発する。
入力トークンをマスキングすることで、教師のパラメータやアーキテクチャを変更することなく、マスクされたトークンに関連する計算をスキップすることができる。
学生の注意点が最も低いマスキングパッチは極めて有効であり,教師のFLOPの最大50%を学生の精度の低下なしに節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:50:23 GMT)
Ruler: A Model-Agnostic Method to Control Generated Length for Large Language Models [14.2] 大きな言語モデルは、しばしば特定の長さの応答を生成するのに苦労する。
本稿では,長さ制約のある命令下での大規模言語モデルの命令追従能力を高めるために,ルールと呼ばれる新しいモデルに依存しない手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:44:58 GMT)
A Chatbot for Asylum-Seeking Migrants in Europe [14.1] ACMEは、移民が適用可能な最も高い保護レベルを特定するのを支援することを目的としている。
このことは、亡命申請者を支援する領土委員会、裁判所、人道団体の負担を減らすことで、より持続可能な移住に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:01:16 GMT)
Research on Predicting Public Opinion Event Heat Levels Based on Large Language Models [13.2] 本研究では,世論イベントの熱レベル予測のための大規模言語モデルに基づく新しい手法を提案する。
我々は2022年7月から2023年12月までに収集された62,836の中国のホットイベントデータを前処理し分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:34:42 GMT)
Leveraging Anthropometric Measurements to Improve Human Mesh Estimation and Ensure Consistent Body Shapes [12.9] A2Bは人間のメッシュモデルの人体形状パラメータに変換するモデルである。
推定キーポイントの精度に関するHMEモデルより優れた細調整SOTA 3D人物ポーズ推定(HPE)モデルを示す。
また,HMEモデルの形状パラメータをA2Bモデルに置き換えることで,HMEモデルの性能が向上するだけでなく,一貫した形状になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:02:53 GMT)
From One to the Power of Many: Augmentations for Invariance to Multi-LiDAR Perception from Single-Sensor Datasets [12.7] ディープニューラルネットワークを利用した自動運転車のLiDAR認識手法は、古典的なベンチマークでパフォーマンスが急上昇した。
単一センサーで訓練されたモデルを現代のマルチセンサー車両にデプロイする場合、パフォーマンスにはまだ大きなギャップがある。
アプリケーション固有のデータ拡張という形で初期のソリューションを提案し、マルチセンサーのLiDAR設定への転送を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:51:45 GMT)
MASt3R-SfM: a Fully-Integrated Solution for Unconstrained Structure-from-Motion [12.6] 我々は最近リリースされた3Dビジョンのための基礎モデルを構築し、局所的な3D再構成と正確なマッチングを堅牢に生成できる。
グローバル座標系における局所的再構成を正確に調整するための低メモリ方式を提案する。
私たちの新しいSfMパイプラインはシンプルで、スケーラブルで、高速で、本当に制約を受けていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:29:58 GMT)
HR-Extreme: A High-Resolution Dataset for Extreme Weather Forecasting [12.6] 本研究では,高解像度の極端気象事例を包含した包括的データセットを提案する。
HR-Extreme上での最先端ディープラーニングモデルと数値気象予測システム(NWP)の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:20:51 GMT)
AL-GTD: Deep Active Learning for Gaze Target Detection [12.4] AL-GTDは,新規なサンプル取得機能に教師付き及び自己監督型損失を統合する革新的な手法である。
AL-GTDは、トレーニングデータの40-50%しか利用せず、全てのAUCの最良の結果が得られる。
タスクにいくつかのALメソッドを適用することで、総合的な実験分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:01:08 GMT)
An Enhanced-State Reinforcement Learning Algorithm for Multi-Task Fusion in Large-Scale Recommender Systems [12.3] Recommender Systems(RS)におけるマルチタスク融合(MTF)のための拡張状態RLと呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法はまず,ユーザの特徴,項目の特徴,その他の重要な特徴を拡張状態として集合的に定義し,さらに,ユーザとイズムのペアに対してより優れたアクションを実現するために,拡張状態を活用する新しいアクタと批判的学習プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:17:13 GMT)
FracGM: A Fast Fractional Programming Technique for Geman-McClure Robust Estimator [12.0] Geman-McCreGM Frac 13推定のための高速計算法を提案する。
最先端のアルゴリズムと比較して、アウトレーヤレートは20%から80%に上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:28:18 GMT)
FracGM: A Fast Fractional Programming Technique for Geman-McClure Robust Estimator [12.0] Geman-McCreGM 3-McCreGM推定のための高速翻訳法を提案する。
元の非分数問題を凸双対問題と線形方程式系に最小化する。
最先端のアルゴリズムと比較して、アウトレーヤレートは20%から80%に上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:28:18 GMT)
Rethinking Emotion Bias in Music via Frechet Audio Distance [11.9] 我々は、音楽感情認識(MER)と感情音楽生成(EMG)の研究を行う。
本稿では,Frechet Audio Distance(FAD)と並行して,多様なオーディオエンコーダを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:28:04 GMT)
Classical Statistical (In-Sample) Intuitions Don't Generalize Well: A Note on Bias-Variance Tradeoffs, Overfitting and Moving from Fixed to Random Designs [11.9] 古典統計学の教科書で教えられている直観と相反する行動が現在観察されている別の理由が示されている。
固定されたデザインからランダムなデザインへのこの単純な動きは、教科書の直観に遠く及ばない結果をもたらすことを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:36:24 GMT)
Do LLMs suffer from Multi-Party Hangover? A Diagnostic Approach to Addressee Recognition and Response Selection in Conversations [11.6] 本研究では,会話の特定の構造的属性間でのモデル性能を調査する手法を提案する。
我々はモデルの弱点を診断するために、応答選択とアドレス認識タスクに焦点をあてる。
その結果、応答選択は会話のテキストの内容に依存しており、アドレス認識ではその構造的次元を捉える必要があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:07:33 GMT)
Embed and Emulate: Contrastive representations for simulation-based inference [11.5] 本稿では,新しいシミュレーションベース推論(SBI)手法であるEmbed and Emulate(E&E)を紹介する。
E&Eはデータと対応する高速エミュレータの低次元潜伏埋め込みを潜伏空間に学習する。
本研究では,現実的なパラメータ推定タスクにおいて,既存の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:37:01 GMT)
MATHWELL: Generating Educational Math Word Problems Using Teacher Annotations [11.3] 我々は,言語モデルが単語問題を自動的に生成することで,K-8の数学教育を支援する可能性を示唆する。
我々のモデルであるMATHWELLは、教育的適切性を重視した最初のK-8ワード問題生成装置である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:28:50 GMT)
TTT4Rec: A Test-Time Training Approach for Rapid Adaption in Sequential Recommendation [11.2] テスト時間トレーニング(TTT)は、推論中に自己教師付き学習を使用してモデルパラメータを動的に更新することで、新しいアプローチを提供する。
TTT4Recは,動的ユーザの振る舞いをよりよく捉えるためにTTTを統合したシーケンシャルレコメンデーションフレームワークである。
我々は、TTT4Recを3つの広く使われているレコメンデーションデータセットで評価し、最先端のモデルと同等以上のパフォーマンスを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:14:23 GMT)
Differential privacy for protecting patient data in speech disorder detection using deep learning [11.0] 本研究は,ディファレンシャルプライバシ(DP)が病的音声データに与える影響を初めて調べたものである。
プライバシー予算7.51のDPを用いたトレーニングでは,最大精度が3.85%低下した。
本研究は,スペイン語を話すパーキンソン病患者の小さなデータセットに対するアプローチを一般化するために検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:25:54 GMT)
TemporalPaD: a reinforcement-learning framework for temporal feature representation and dimension reduction [10.8] この研究は、時間パターンデータセット用に設計された新しいエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークであるTemporalPaDを紹介する。
フレームワークは、ポリシーモジュール、表現モジュール、分類モジュールの3つの協調モジュールで構成されている。
29のUCIデータセットを用いてTemporalPaDを総合的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:56:20 GMT)
Understanding the Benefits of SimCLR Pre-Training in Two-Layer Convolutional Neural Networks [10.6] SimCLRは視覚タスクのための最も一般的なコントラスト学習手法の1つである。
我々は、おもちゃの画像データモデルを学ぶために、2層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練することを検討する。
ラベル付きデータ数のある条件下では,SimCLRの事前学習と教師付き微調整を組み合わせることで,ほぼ最適なテスト損失が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:19:41 GMT)
OpenObject-NAV: Open-Vocabulary Object-Oriented Navigation Based on Dynamic Carrier-Relationship Scene Graph [10.5] 本稿では、頻繁に使用されるオブジェクトと静的キャリアの関係をキャプチャする。
本稿では,ナビゲーションプロセスをマルコフ決定プロセスとしてモデル化するインスタンスナビゲーション戦略を提案する。
その結果,CRSGを更新することで,移動目標への移動を効率的に行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:33:52 GMT)
A Novel Unified Architecture for Low-Shot Counting by Detection and Segmentation [10.5] ローショットオブジェクトカウンタは、注釈付き例題をほとんどあるいは全く使用せずに画像内のオブジェクト数を推定する。
既存のアプローチは、しばしば過一般化と偽陽性検出につながる。
本稿では,オブジェクト検出,セグメンテーション,カウント推定を行う新しいローショットカウンタであるGeCoを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:20:29 GMT)
An Empirical Study of AI Techniques in Mobile Applications [10.4] 私たちは、AIアプリケーションに関する最も広範な実証的研究を行い、デバイス上でのMLアプリ、デバイス上でのDLアプリ、そしてAIサービスをサポートする(クラウドベースの)アプリを調査しました。
私たちの研究は、AIアプリ開発者、ユーザ、AI R&Dに強く影響しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:45:07 GMT)
ReviveDiff: A Universal Diffusion Model for Restoring Images in Adverse Weather Conditions [10.4] 本稿では,広範囲の劣化に対処できる汎用ネットワークアーキテクチャ"ReviveDiff"を提案する。
我々のアプローチは、悪条件下での品質劣化は、主に天然メディアに由来するという観察から着想を得たものである。
我々は,5種類の劣化条件をカバーする7つのベンチマークデータセットに対して,ReviveDiffを厳格に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:29:23 GMT)
Suicide Phenotyping from Clinical Notes in Safety-Net Psychiatric Hospital Using Multi-Label Classification with Pre-Trained Language Models [10.4] 事前訓練された言語モデルは、非構造的な臨床物語から自殺を識別する約束を提供する。
2つの微調整戦略を用いて4つのBERTモデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:13:38 GMT)
Metasurface-generated large and arbitrary analog convolution kernels for accelerated machine vision [10.2] 任意形状のアナログ畳み込みカーネルを作成するための空間周波数領域訓練法を開発した。
MNISTデータセットの98.59%の分類精度を実験的に証明し、シミュレーションでは92.63%と68.67%の精度を示した。
この研究はアナログ光学的畳み込みの独特な利点を浮き彫りにして、機械ビジョンタスクを加速する有望な道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:24:19 GMT)
How green is continual learning, really? Analyzing the energy consumption in continual training of vision foundation models [10.2] 本研究では,連続学習アルゴリズムのエネルギー効率を体系的に理解することを目的とする。
CIFAR-100, ImageNet-R, DomainNetの3つの標準データセットで実験を行った。
本稿では,エネルギー・正確性トレードオフの観点からアルゴリズムの効率を計測する新しい指標であるEnergy NetScoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:50:10 GMT)
A physics-driven sensor placement optimization methodology for temperature field reconstruction [10.0] 温度場再構成のための物理駆動型センサ配置最適化(PSPO)手法を提案する。
PSPO法はランダム選択法と均一選択法を大きく上回り、ほぼ一桁の精度で復元精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:26:38 GMT)
How Effective is Pre-training of Large Masked Autoencoders for Downstream Earth Observation Tasks? [9.5] 自己教師付き事前訓練は多くのコンピュータビジョンタスクに非常に効果的であることが証明されている。
事前訓練されたモデルがスクラッチからトレーニングするよりも大きなアドバンテージを提供する条件は、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:15:14 GMT)
Schrodinger's Memory: Large Language Models [9.5] 記憶はすべての人間の活動の基礎である。
LLM(Large Language Models)の開発に伴い、言語能力は人間に匹敵するものになりつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:12:19 GMT)
TRACES: TEE-based Runtime Auditing for Commodity Embedded Systems [9.3] 制御フロー監査(CFA)は、遠隔デバイスに対する制御フローハイジャック攻撃を検出する手段を提供する。
CFAは実行されたすべての分岐命令の宛先を含むトレース(CFLog)を生成する。
TraCESはPrvが侵害された場合でも、定期的なランタイムレポートの信頼性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:10:43 GMT)
InterNet: Unsupervised Cross-modal Homography Estimation Based on Interleaved Modality Transfer and Self-supervised Homography Prediction [9.3] InterNetはモダリティ転送と自己教師付きホモグラフィー推定を統合している。
InterNetは、教師なしメソッド間のSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:35:47 GMT)
Confidence intervals uncovered: Are we ready for real-world medical imaging AI? [9.3] パフォーマンスレポートは、どの方法が臨床に翻訳されるべきかの鍵である。
本稿では,この一般的なプラクティスは,性能の変動を無視するので,しばしば誤解を招く単純化である,と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:50:21 GMT)
On the Effects of Data Heterogeneity on the Convergence Rates of Distributed Linear System Solvers [9.2] 本稿では,タスクマスターと機械の集合によって分散的あるいは連合的に線形方程式の大規模系を解く問題を考察する。
我々は、この問題を解決するためによく知られたアルゴリズムの2つのクラス、すなわち射影法と最適化法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 23:34:24 GMT)
FlashMix: Fast Map-Free LiDAR Localization via Feature Mixing and Contrastive-Constrained Accelerated Training [9.2] 地図のないLiDARローカライゼーションシステムは、既知の環境内で正確にローカライズする。
ローカルポイント記述子を抽出するために,凍結したシーンに依存しないバックボーンを使用するFlashMixを提案する。
局所記述子のバッファは、メートル法学習や対照的な損失正規化と組み合わせて、桁違いの訓練を加速するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 22:30:10 GMT)
A Generalized Tensor Formulation for Hyperspectral Image Super-Resolution Under General Spatial Blurring [9.2] ハイパースペクトル超解像は、高空間分解能のマルチスペクトル像と高空間分解能のハイパースペクトル像を融合させることが一般的である。
このようなテンソルベース手法では、所望の超解像から観察された超スペクトル画像を生成する空間ブルーリング動作が、独立水平および垂直のぼかしに分離可能であると仮定する。
最近の研究は、このような分離可能な空間劣化は、例えば異方性ぼけを示すような実際のセンサーの動作をモデル化するために不必要であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:23:17 GMT)
X-arability of mixed quantum states [9.2] 我々は, X-arability と呼ばれる分離可能性の統一概念を提案し,研究する。
純粋な状態 X の部分集合について、混合量子状態が X の凸包にある場合、X-アーブルであると述べる。
我々は、X-arabilityの統一ツールと証明可能な保証を開発し、標準の分離可能性問題に対して既に新しい結果を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:49:59 GMT)
Multi-Grained Specifications for Distributed System Model Checking and Verification [9.1] 我々はTLA+を用いて、ZooKeeperとTLCモデルチェッカーのきめ細かい挙動をモデル化し、その正確性を検証する。
複数きめの仕様を書くことは現実的な実践であり、不安定な状態空間を伴わずにモデルコードギャップに対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:15:53 GMT)
Multi-Grained Specifications for Distributed System Model Checking and Verification [9.1] 我々はTLA+を用いて、ZooKeeperとTLCモデルチェッカーのきめ細かい挙動をモデル化し、その正確性を検証する。
複数きめの仕様を書くことは現実的な実践であり、不安定な状態空間を伴わずにモデルコードギャップに対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:15:53 GMT)
KALE-LM: Unleash The Power Of AI For Science Via Knowledge And Logic Enhanced Large Model [8.5] 我々は、AIが科学的調査をどのように支援し、対応する技術的アプローチを探求するかについて、我々の視点を提示する。
Llama3-KALE-LM-Chem-8Bは,化学分野の課題において優れた性能を発揮したモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:33:57 GMT)
RepairBench: Leaderboard of Frontier Models for Program Repair [8.5] AI駆動のプログラム修復は、パッチを作成することによってバグの多いソフトウェアを修復するためにAIモデルを使用する。
本稿では,AI駆動型プログラム修復のための新しいリーダーボードであるRe repairBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:52:34 GMT)
Hit the Sweet Spot! Span-Level Ensemble for Large Language Models [8.3] 本研究では,リアルタイム調整の必要性と正確なアンサンブル決定に必要な情報とを効果的にバランスさせるスパンレベルアンサンブル手法であるSweetSpanを提案する。
まず、各候補モデルを独立して共有プレフィックスに基づいて候補スパンを生成する。
第二に、難易度スコアを計算して、候補モデル間の相互評価を容易にし、不誠実なスコアを抽出してロバストなスパン選択を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:41:29 GMT)
An Epistemic Human-Aware Task Planner which Anticipates Human Beliefs and Decisions [8.3] 目的は、制御不能な人間の行動を説明するロボットポリシーを構築することである。
提案手法は,AND-OR探索に基づく新しい計画手法と解法の構築である。
2つの領域における予備的な実験は、1つの新しいものと1つの適応されたもので、フレームワークの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:27:36 GMT)
Towards Diverse Device Heterogeneous Federated Learning via Task Arithmetic Knowledge Integration [8.3] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ユーザのデータプライバシを保護しながら、コラボレーション機械学習のための有望なパラダイムとして登場した。
標準FLは多種多様な異種デバイスプロトタイプをサポートしておらず、モデルやデータセットのサイズは様々である。
KDベースの新しいフレームワークであるTAKFLを導入し、各デバイスプロトタイプのアンサンブルからの知識伝達を個別のタスクとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:49:48 GMT)
A Tiny Supervised ODL Core with Auto Data Pruning for Human Activity Recognition [8.2] 我々は,人間の活動認識のための入力データの分布変化に対処できる,低コストで低消費電力の小型教師ありオンデバイス学習(ODL)コアを導入する。
本稿では,教師用ODLと自動データプルーニングを組み合わせることで,教師用デバイスから予測されたラベルを取得するのに必要なクエリ数を削減することを提案する。
人間の活動認識のための数mWの小さなMLソリューションとして、45nmのCMOSプロセス技術を用いて、自動データプルーニングをサポートする教師付きODLコアを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:44:04 GMT)
BoT-Drive: Hierarchical Behavior and Trajectory Planning for Autonomous Driving using POMDPs [8.2] 本稿では,動作と軌道レベルの不確実性に対処する計画アルゴリズムであるBoT-Driveを紹介する。
ドライバーモデルを自動運転車の意思決定行動として扱うことで、BoT-DriveはPOMDPに固有の指数関数的な複雑さに効果的に取り組むことができる。
実世界のデータによる評価は、BoT-Driveが既存の計画手法と学習ベースの手法の両方を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:58:46 GMT)
Dual-Layer Training and Decoding of Large Language Model with Simultaneously Thinking and Speaking [8.0] 大規模言語モデルは、人間の表現を合理的に理解し、生成することができるが、完全な思考と推論機構が欠如している可能性がある。
本稿では,自然界における認知メカニズムに動機付けられ,TaSと呼ばれる新しいモデルアーキテクチャを設計する。
思考強化データを用いて言語モデルを訓練し、思考層が合理的な思考を自動的に生成し、最終的にはより合理的な応答を出力することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:07:26 GMT)
Adaptive Learning of the Latent Space of Wasserstein Generative Adversarial Networks [8.0] 我々は、潜伏ワッサーシュタインガン(LWGAN)と呼ばれる新しい枠組みを提案する。
ワッサーシュタイン自己エンコーダとワッサーシュタイン GANを融合させ、データ多様体の内在次元を適応的に学習できるようにする。
我々は,LWGANが複数のシナリオにおいて,正しい固有次元を識別可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:25:22 GMT)
Looking through the mind's eye via multimodal encoder-decoder networks [7.9] 本研究では,fMRIによる被験者の心像の復号化について検討する。
被験者が視聴した映像と視覚画像から得られたfMRI信号のマッピングを作成する。
我々は5つの被験者のデータからなる既存のfMRIデータセットを強化し、我々のチームによって収集された3つの被験者の録音を含むようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:48:03 GMT)
LLM Detectors Still Fall Short of Real World: Case of LLM-Generated Short News-Like Posts [7.7] 本稿では、中程度に洗練された攻撃者によって生成される短いニュースのような投稿という、情報操作における重要な設定に焦点を当てる。
既存のLCM検出器は、ゼロショットでも目的訓練でも、その環境での実際の使用準備が整っていないことを実証する。
LLMをまたいで汎用化された目的学習型検出器を開発し、見知らぬ攻撃を行うことができるが、新しい人文テキストへの一般化には失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:04:40 GMT)
Off to new Shores: A Dataset & Benchmark for (near-)coastal Flood Inundation Forecasting [7.5] 洪水は最も一般的で破壊的な自然災害の一つである。
近年の気象予知と宇宙からの洪水のマッピングは、極端な出来事を予想できる可能性を示した。
洪水範囲の直接予測を可能にするデータセットとベンチマークが欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:51:25 GMT)
Superdiffusive transport on lattices with nodal impurities [7.5] ランダム不純物の存在下で1次元格子モデルが超拡散輸送を示すことを示す。
不純物は局所状態として定義され、その波動関数は運動量空間に零点を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:28:24 GMT)
Speech Boosting: Low-Latency Live Speech Enhancement for TWS Earbuds [7.4] 本稿では,デバイス上での真の無線ステレオ(TWS)イヤホンに適した音声強調ソリューションを提案する。
このソリューションは、ノイズキャンセリング(ANC)を有効にして、ノイズの多い環境での会話をサポートするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:47:36 GMT)
Charting the Future: Using Chart Question-Answering for Scalable Evaluation of LLM-Driven Data Visualizations [7.3] 本稿では,LLM生成データビジュアライゼーションの評価を自動化するために,VQA(Visual Question Answering)モデルを活用する新しいフレームワークを提案する。
以上の結果から,LLM 生成チャートは VQA の性能測定値に基づいて,元の非LLM 生成チャートの精度に合わないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:02:48 GMT)
Sequencing the Neurome: Towards Scalable Exact Parameter Reconstruction of Black-Box Neural Networks [7.1] クエリアクセスのみでニューラルネットワークの正確なパラメータを推測することはNP-Hardの問題である。
本稿では,最大情報化サンプルを生成し,非線形関係を効率的に解き放つ新しいクエリ生成アルゴリズムを提案する。
本稿では,150万以上のパラメータを含む隠れネットワークを再構築し,最大パラメータ差が0.0001未満の7層のうち,最大かつ最も深い再構成を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:02:04 GMT)
Multi-modal Medical Image Fusion For Non-Small Cell Lung Cancer Classification [7.0] 非小細胞肺癌(NSCLC)は、世界中のがん死亡の主な原因である。
本稿では, 融合医療画像(CT, PET)と臨床健康記録, ゲノムデータとを合成する, マルチモーダルデータの革新的な統合について紹介する。
NSCLCの検出と分類精度の大幅な向上により,本研究は既存のアプローチを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:59:29 GMT)
FedDCL: a federated data collaboration learning as a hybrid-type privacy-preserving framework based on federated learning and data collaboration [7.0] 提案するFedDCLフレームワークは,ユーザ機関による反復的な通信を必要としない。
実験の結果,提案したFedDCLの性能は,既存のフェデレーション学習に匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:22:38 GMT)
Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis in High-Dimensions [6.9] Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)は、高次元データ分布から合成データを生成するために使用される強力な最先端手法である。
我々は、多様体仮説の下でDDPMを研究し、スコアの学習の観点から、周囲次元に依存しないレートを達成することを証明した。
サンプリングの面では、周囲次元 w.r.t, Kullback-Leibler 発散率 w.r.t, $O(sqrtD)$ w.r.t. ワッサーシュタイン距離 w.r.t に依存しないレートを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:57:18 GMT)
Federated Online Prediction from Experts with Differential Privacy: Separations and Regret Speed-ups [6.9] 本研究では, 敵・敵双方に対する専門家による個人別オンライン予測の問題点について検討する。
本稿では,Fed-DP-OPE-Stochアルゴリズムを提案する。
難解な敵によって、クライアント間のコラボレーションが後悔のスピードアップに繋がらないことを示す非自明な下位境界を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:43:24 GMT)
Can LLMs Really Learn to Translate a Low-Resource Language from One Grammar Book? [6.9] 極低リソース(XLR)言語は、NLPモデルをトレーニングするためのかなりのコーパスを欠いている。
One Book からの機械翻訳では、長文 LLM を1つの文法書で促すことで、英語とカラマン語を翻訳できる。
本書の文法的説明や平行な例がXLR翻訳の学習に最も有効かどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:27:32 GMT)
CauSkelNet: Causal Representation Learning for Human Behaviour Analysis [6.9] 本研究では,人間の関節動態や複雑な動作をよりよく理解するために,因果推論に基づく表現学習手法を提案する。
我々のアプローチは、人間の動作分析を前進させ、より適応的なインテリジェントヘルスケアソリューションの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:40:26 GMT)
Approximate Cross-validated Mean Estimates for Bayesian Hierarchical Regression Models [6.8] 本稿では,ベイズ階層回帰モデルに対するクロスバリデーション予測手法を提案する。
理論的な結果を提供し、その効果を公開データやシミュレーションで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:37:53 GMT)
$O(d/T)$ Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions [6.8] 我々は、最小限の仮定の下で、人気のあるSDEベースのサンプルラーに対して高速収束理論を確立する。
解析の結果, スコア関数の$ell_2$-accurate推定値が与えられた場合, 対象分布と生成分布の総変動距離は$O(d/T)$で上限値となることがわかった。
これは、逆プロセスの各ステップでエラーがどのように伝播するかの詳細な特徴を提供する、新しい分析ツールセットによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:59:10 GMT)
JVID: Joint Video-Image Diffusion for Visual-Quality and Temporal-Consistency in Video Generation [6.5] 高品質な時間的コヒーレントなビデオを生成するための新しいアプローチであるJVID(Joint Video-Image Diffusion Model)を導入する。
その結果,現実的かつ一貫性のあるビデオの制作において,定量的かつ質的な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:32:29 GMT)
JVID: Joint Video-Image Diffusion for Visual-Quality and Temporal-Consistency in Video Generation [6.5] 高品質な時間的コヒーレントなビデオを生成するための新しいアプローチであるJVID(Joint Video-Image Diffusion Model)を導入する。
その結果,現実的かつ一貫性のあるビデオの制作において,定量的かつ質的な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:32:29 GMT)
A History-Guided Regional Partitioning Evolutionary Optimization for Solving the Flexible Job Shop Problem with Limited Multi-load Automated Guided Vehicles [6.4] 本研究では,限られた多負荷AGVを用いたフレキシブルなジョブショップスケジューリング問題に対して,歴史誘導型地域分割アルゴリズム(HRPEO)を提案する。
その結果,HRPEOはFJSPMAの解決に有利であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:33:19 GMT)
Polaromechanics: photons, magnons and phonons in the triple strong-coupling regime [6.3] 新規な極力学ハイブリッドシステムにおける三重結合の実現について述べる。
9.4times103$の高偏光力学的協調性は、偏光子崩壊率を著しく減少させることによって達成される。
この結果は、光子、マグノン、フォノンのコヒーレントな量子制御への道を開くものであり、マグノンをベースとした関数型ハイブリッド量子システムを構築するための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:51:15 GMT)
Step-level Value Preference Optimization for Mathematical Reasoning [6.3] SVPO(Step-level Value Preference Optimization)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入する。
提案手法は,領域内および領域外両方の数学的推論ベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:03:07 GMT)
AlphaMath Almost Zero: Process Supervision without Process [6.3] 我々はモンテカルロ木探索(MCTS)を活用することによってプロセスアノテーションの必要性を回避できる革新的なフレームワークAlphaMathを提案する。
このフレームワークは、その数学的推論を自律的に強化する、よく訓練されたLLMの可能性を解き放つことに焦点を当てている。
ドメイン内データセットとドメイン外データセットの両方の実験結果から,GPT-4や人手によるプロセス監視がなくても,AlphaMathフレームワークは従来の最先端手法と同等あるいは優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:16:28 GMT)
A New Dataset for Monocular Depth Estimation Under Viewpoint Shifts [6.3] 本稿では,異なるカメラ位置と方向が単眼深度推定性能に与える影響を定量化するための新しいデータセットと評価手法を提案する。
ホログラフィー推定と物体検出に基づく地中真理戦略を提案し,高価なライダーセンサの必要性を排除した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:59:45 GMT)
Governing the Commons: Code Ownership and Code-Clones in Large-Scale Software Development [6.2] 弱いオーナシップや集合的なオーナシップを採用するソフトウェア開発組織では,さまざまなチームがさまざまなコンポーネントの変更を自律的に実施することが期待される。
私たちの目標は、異なるチームが異なるコンポーネントを変更するときに、コードのクローンという形で技術的負債を導入する方法と理由を理解することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:17:52 GMT)
AM-MTEEG: Multi-task EEG classification based on impulsive associative memory [6.2] 本研究では,ヒト海馬における学習と記憶の原理に着想を得たマルチタスク分類モデルAM-MTEEGを提案する。
このモデルは個々の脳波を独立したタスクとして扱い、個人間での機能共有を促進する。
2つのBCIコンペティションデータセットによる実験結果から,我々のモデルでは最先端モデルと比較して平均精度が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:33:45 GMT)
SpecCFA: Enhancing Control Flow Attestation/Auditing via Application-Aware Sub-Path Speculation [6.2] CFAにおける動的サブパス推測のためのアプローチであるSpecCFAを提案する。
SpecCFAはリソース制約のMCUにとって重要なストレージ/パフォーマンスコストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:39:55 GMT)
Fusing Dynamics Equation: A Social Opinions Prediction Algorithm with LLM-based Agents [6.2] 本稿では,ソーシャルメディア利用者の意見を動的に表現するための革新的なシミュレーション手法を提案する。
FDE-LLMアルゴリズムは意見力学と流行モデルを含む。
ユーザーを意見のリーダーとフォロワーに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:46:33 GMT)
Bridging the Social & Technical Divide in Augmentative and Alternative Communication (AAC) Applications for Autistic Adults [6.2] 自閉症成人12名を対象に詳細なインタビューを行い,現在のAACの問題点を把握し,どの技術進歩が有用かを検討した。
インタビューでは、入力の柔軟性、出力の柔軟性、AACの選択または適応、AACの開始または交換のタイミング、利益、大人としてのアクセス、継続的な使用のための障害ブロック、社会的関心事、コミュニケーションの制御など、9つの異なるカテゴリのテーマを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:27:58 GMT)
Platypose: Calibrated Zero-Shot Multi-Hypothesis 3D Human Motion Estimation [6.1] Platyposeは、ゼロショット3Dポーズシーケンス推定のために、人間の3Dモーションシーケンスに事前訓練された拡散モデルを使用するフレームワークである。
Platyposeは、Human3.6M、MPI-INF-3DHP、および3DPWの静的ポーズでテストした場合、最先端のキャリブレーションと競合するジョイントエラーを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:08:07 GMT)
Enhancing Crime Scene Investigations through Virtual Reality and Deep Learning Techniques [6.1] バーチャルリアリティー(VR)における犯罪現場の視認のためのフォトグラム再構成を提案する。
トレーニング済みのFaster-RCNNモデルは、現場の関連オブジェクトを最適に分類できる最良の方法として選ばれた。
模擬犯罪現場における実験結果から,本手法は潜在的な証拠価値のある物体の発見・認識に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:37:42 GMT)
HSTFL: A Heterogeneous Federated Learning Framework for Misaligned Spatiotemporal Forecasting [6.0] 異種時空間学習(HSTFL)フレームワークを提案し、複数のクライアントが異なるドメインからの時系列データを活用できるようにする。
我々は,HSTFLが推論攻撃に効果的に抵抗するだけでなく,様々なベースラインに対して顕著な改善をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:51:11 GMT)
Multi-Source Hard and Soft Information Fusion Approach for Accurate Cryptocurrency Price Movement Prediction [5.9] 本稿では,暗号通貨価格変動予測の精度を高めるために,HSIF(ハード・アンド・ソフト・インフォメーション・フュージョン)と呼ばれる新しい手法を導入する。
我々のモデルは価格変動を予測するのに約96.8%の精度がある。
情報の導入により,社会的感情が価格変動に与える影響を把握することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:32:57 GMT)
Architecture for Protecting Data Privacy in Decentralized Social Networks [5.9] 本稿では,アクセス制御スマートコントラクト(Access Control Smart Contracts)によって達成された,包括的技術と分散ネットワークを活用した新しい分散ソーシャルネットワークを提案する。
結論として、主要な結果は、ユーザのプライバシを保護するために分散化されたソーシャルネットワークの利点を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:35:02 GMT)
Building Trust Through Voice: How Vocal Tone Impacts User Perception of Attractiveness of Voice Assistants [5.7] VA音声のトーンが,その魅力と信頼性に顕著に影響を及ぼすことを示す。
VAの信頼感は,様々な声調を取り入れた思慮深い音声設計によって向上することができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:41:18 GMT)
MIMII-Gen: Generative Modeling Approach for Simulated Evaluation of Anomalous Sound Detection System [5.6] 不十分な記録と異常の不足は、堅牢な異常検出システムを開発する上で重要な課題である。
本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークを統合した遅延拡散モデルを用いて,機械音の多様な異常を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:21:31 GMT)
Model-based Preference Optimization in Abstractive Summarization without Human Feedback [5.4] 人間のフィードバックを伴わずに要約能力を向上させるために,モデルベース推論最適化(MPO)を導入している。
標準要約データセットと各種測定値を用いた実験により,提案したMPOは,人間のフィードバックに頼らずに生成した要約の質を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:35:45 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） (Fri, 27 Sep 2024 10:59:21 GMT)
Feature Estimation of Global Language Processing in EEG Using Attention Maps [5.2] 本研究は,脳波の特徴推定に新たなアプローチを導入し,深層学習モデルの重みを利用してその関連を探索する。
視覚変換器とEEGNetから生成したアテンションマップは,従来の研究結果と一致した特徴を効果的に同定できることを実証する。
ViTsを用いたMel-Spectrogramの適用により、時間および周波数関連脳波特性の分解能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 22:52:31 GMT)
Semantic Model Component Implementation for Model-driven Semantic Communications [5.2] 本稿では,クロスソース・ドメインとクロスタスク・セマンティック・コンポーネント・モデルの設計を行う。
基本モデルがエッジノードにデプロイされていることを考えると、大きなサーバノードはエッジノードを更新する。
実験の結果、SMCはクロスソースのクロスタスク機能を実現するために、より小さなモデルパラメータを使用することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:45:57 GMT)
Code Vulnerability Repair with Large Language Model using Context-Aware Prompt Tuning [5.1] 大規模言語モデル(LLM)は、脆弱なコードの検出と修復において重大な課題を示している。
本研究では、GitHub CopilotをLLMとして使用し、バッファオーバーフロー脆弱性に焦点を当てる。
実験の結果,バッファオーバーフローの脆弱性に対処する際のCopilotの能力には,76%の脆弱性検出率と15%の脆弱性修正率の差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:25:29 GMT)
QPaug: Question and Passage Augmentation for Open-Domain Question Answering of LLMs [5.1] オープンドメイン問合せタスクのための大規模言語モデル(LLM)を介してQPaug(Q and passage augmentation)と呼ばれるシンプルで効率的な手法を提案する。
実験の結果,QPaugは従来の最先端技術よりも優れており,既存のRAG法よりも大きな性能向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:18:34 GMT)
Optimizing DNN Inference on Multi-Accelerator SoCs at Training-time [5.1] 我々は,様々なチップのCUの中から,ディープニューラルネットワーク(DNN)の細粒度マッピングを効率的に探索するハードウェア認識ツールであるODiMOを提案する。
ODiMOはDarkside上で実行されるDNNの遅延を、手動のマッピングに比べて最大8倍の精度で削減することを示す。
エネルギーを目標とする場合、ODiMOはより効率的なマッピングを最大50.8倍に生成し、精度は最小限に抑えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:10:44 GMT)
Multi-agent Reinforcement Learning for Dynamic Dispatching in Material Handling Systems [5.1] 本稿では,動的ディスパッチ戦略を学習するためのマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。
本手法をベンチマークするために,実システムの複雑さを反映した物質処理環境を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:57:54 GMT)
Bi-Directional Transformers vs. word2vec: Discovering Vulnerabilities in Lifted Compiled Code [5.0] 本研究では,Word2vec,BERT,RoBERTaを用いた自然言語処理(NLP)埋め込み技術を用いた脆弱性検出について検討する。
長い短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークは、Julietデータセットから約48kのLLVM関数を使用して生成されたエンコーダからの埋め込みをトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:29:00 GMT)
Quantum integrated sensing and communication via entanglement [4.9] 本稿では,ハイゼンベルク限界下での量子センシングを実現する新しい量子統合センシング・通信プロトコルを提案する。
われわれは盗聴者に対する安全を理論的に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:24:46 GMT)
Effects of AI Feedback on Learning, the Skill Gap, and Intellectual Diversity [4.8] 我々は、AIの使用が、学習、スキルギャップ、意思決定戦略の多様性という、関連する3つの長期的な結果にどのように影響するかを調査する。
私たちは、失敗よりも成功を経験した状況において、個人がAIフィードバックを求める可能性がはるかに高いことを示しています。
その結果、ハイスキルとロースキルのスキルギャップを減らさずに、AIフィードバックへのアクセスが増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:44:03 GMT)
Magnifying the Wave Function of Interacting Fermionic Atoms [4.8] 本稿では、原子の波動関数を増大させるために調整された光ポテンシャルの進化に基づく物質波倍率スキームを提案する。
この手法を実証するために、強い相互作用を持つ状態にある原子を画像化し、相関系を特徴付ける新しい方法を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:57:40 GMT)
Proprioception Is All You Need: Terrain Classification for Boreal Forests [4.7] BorealTCはプロプリセプティブ・ベースの地形分類(TC)のための公開データセットである
Husky A200で記録されたデータセットには、慣性測定ユニット(IMU)の116分間、モータ電流、車輪の計測データが含まれています。
2つのTCデータセットの組み合わせは、地形の特性で解釈できる潜在空間が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:14:26 GMT)
Efficient Exploration of Image Classifier Failures with Bayesian Optimization and Text-to-Image Models [4.6] 検証セットで評価されたパフォーマンスは、実世界でのパフォーマンスを反映しないかもしれない。
テキストから画像への生成モデルの最近の進歩は、コンピュータビジョンモデルのベンチマークに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:21:03 GMT)
Responsible AI in Open Ecosystems: Reconciling Innovation with Risk Assessment and Disclosure [4.6] 私たちは、モデルパフォーマンス評価がモデル制限やバイアス、その他のリスクの予測を通知したり、妨げたりする方法について焦点を当てています。
我々の発見は、倫理的取り込みを動機づけつつ、オープンソースのイノベーションを維持するための介入やポリシーを設計するAI提供者や法学者に通知することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 19:09:40 GMT)
Subsystem entropy in 2d CFT and KdV ETH [4.5] 2次元CFTのサブシステムエントロピーについて,全系の有限分数を構成するサブシステムについて検討する。
熱状態(カノニカルアンサンブル)、マイクロカノニカルアンサンブル(マイクロカノニカルアンサンブル)、および一次状態におけるカオスCFTのサブシステムエントロピーを評価するために,いわゆる対角近似を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:00:00 GMT)
Efficient Top-k s-Biplexes Search over Large Bipartite Graphs [4.5] 二部グラフ解析において、$s$-ビスプレックスの列挙は基本的な問題である。
実世界のデータエンジニアリングでは、すべての$sビプレックスを見つけることは必要でも、計算的にも安価でもない。
単純な2n列挙アルゴリズムを破るMVBPを提案する。
FastMVBPは、いくつかのインスタンスで最大3桁のベンチマークアルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:23:29 GMT)
Efficient Noise Mitigation for Enhancing Inference Accuracy in DNNs on Mixed-Signal Accelerators [4.4] 我々は、アナログニューラルネットワークの精度に基づいて、プロセス誘起および老化に関連するアナログコンピューティングコンポーネントのバリエーションをモデル化する。
事前学習モデルの選択した層間に挿入された遮音ブロックを導入する。
雑音レベルに対するモデルのロバスト性を大幅に向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:45:55 GMT)
A Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization Procedure and its Application to Outcome Weighted Learning [4.3] 差分プライバシー(DP)は、データのプライバシー問題に対処するための魅力的なフレームワークである。
DPは、機密データから情報を公開する際に生じるプライバシー損失に数学的に証明可能な境界を提供する。
一般のwERMに対する最初の微分プライベートアルゴリズムを提案し、理論DPを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:24:00 GMT)
Automation and AI Technology in Surface Mining With a Brief Introduction to Open-Pit Operations in the Pilbara [4.2] 調査記事は、鉱業で遭遇した工学的問題、技術革新、ロボット開発、自動化の取り組みについて要約している。
目標は、テクノロジの展望を描き、エンジニアリングのオーディエンスに関連する課題を強調して、AIに対する認識を高め、マイニングにおける自動化のトレンドを高めることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:57:04 GMT)
Scalable Cross-Entropy Loss for Sequential Recommendations with Large Item Catalogs [4.2] 本稿では,シーケンシャルラーニング・セットアップにおいて,新しいスケーラブルクロスエントロピー(SCE)損失関数を提案する。
大規模なカタログを持つデータセットのCE損失を近似し、推奨品質を損なうことなく、時間効率とメモリ使用量の両方を向上する。
複数のデータセットに対する実験結果から,SCEのピークメモリ使用率を最大100倍に抑える効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:17:59 GMT)
Fishing for Magikarp: Automatically Detecting Under-trained Tokens in Large Language Models [4.2] 言語モデルにおけるトークン作成とモデルトレーニングの切り離しにより、悪名高いSolidGoldMagikarpトークンのような特定の入力が不要なモデル動作を引き起こす。
本稿では,大規模言語モデルトークン化器の包括的解析,特に未学習トークンの検出を対象とする。
そこで我々は,トークン分析,モデルウェイトベースインジケータ,およびプロンプト技術の組み合わせにより,これらの問題のあるトークンを自動的に検出する新規かつ効果的な手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:03:05 GMT)
(Almost-)Quantum Bell Inequalities and Device-Independent Applications [3.7] 我々は、(ほぼ)量子ベルの不等式(英語版)のファミリーを提示し、3つの基礎的およびDI的応用を強調した。
量子ベルの不等式を導出し、4k-8までの非符号境界のある部分から量子境界を分離する。
これまでに知られている量子境界の最も正確な特徴を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:12:38 GMT)
A GEN AI Framework for Medical Note Generation [3.7] MediNotesは、医療会話からSOAP(Subjective, Objective, Assessment, Plan)ノートの作成を自動化するために設計された高度な生成AIフレームワークである。
MediNotesはLarge Language Models (LLM)、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、Automatic Speech Recognition (ASR)を統合し、テキスト入力と音声入力の両方をリアルタイムで、記録されたオーディオからキャプチャし、処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 23:05:02 GMT)
Internalizing ASR with Implicit Chain of Thought for Efficient Speech-to-Speech Conversational LLM [3.7] 本稿では,ASR の思考を音声 LLM に暗黙的に内部化する手法を提案する。
このアプローチはレイテンシを低減し、モデルの音声に対するネイティブ理解を改善し、より効率的で自然なリアルタイムオーディオインタラクションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:42:54 GMT)
Internalizing ASR with Implicit Chain of Thought for Efficient Speech-to-Speech Conversational LLM [3.7] 本稿では,ASR の思考を音声 LLM に暗黙的に内部化する手法を提案する。
このアプローチはレイテンシを低減し、モデルの音声に対するネイティブ理解を改善し、より効率的で自然なリアルタイムオーディオインタラクションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:42:54 GMT)
Discovery and inversion of the viscoelastic wave equation in inhomogeneous media [3.7] 現在のスパース回帰法はスパースおよびノイズデータセット上の不正確な方程式を特定することができる。
探索と埋め込みという2つの交互方向最適化フェーズを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。
提案手法は, 高レベルの騒音に直面しても, 優れたロバスト性と精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:05:45 GMT)
Tunneling time in coupled-channel systems [3.5] 複数のエネルギーレベルや複雑な構造を持つ複合化合物を通して量子粒子のトンネル時間を記述するための2チャネル形式を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:23:49 GMT)
Reducing Overtreatment of Indeterminate Thyroid Nodules Using a Multimodal Deep Learning Model [3.5] 分子試験(MT)は、細胞学的に不確定な甲状腺結節を高感度で高い正の予測値(PPV)で良性または悪性と分類する
この制限に対処するために、米国内の画像に多重インスタンス学習(AMIL)を適用した。
結節を良性または悪性と分類するために,US画像とMTを組み合わせた多モード深層学習AMILモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 22:38:03 GMT)
Climate Adaptation with Reinforcement Learning: Experiments with Flooding and Transportation in Copenhagen [3.4] 極度の降雨は都市部の洪水に寄与する。
洪水は交通インフラに損傷を与え、移動を妨害する。
強化学習は最適な適応戦略を明らかにする強力なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:18:57 GMT)
From Today's Code to Tomorrow's Symphony: The AI Transformation of Developer's Routine by 2030 [3.4] 我々は,2024年におけるAI支援プログラミングの現状と,2030年の予測とを比較分析する。
私たちは、2030人の開発者に包括的なサポートを提供するAIツールであるHyperAssistantを構想しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:17:57 GMT)
CCFExp: Facial Image Synthesis with Cycle Cross-Fusion Diffusion Model for Facial Paralysis Individuals [3.3] 本研究の目的は、このギャップに対処するために、高品質な顔面麻痺データセットを合成することである。
拡散モデルに基づく新しいサイクルクロスフュージョン表現生成モデル(CCFExp)を提案する。
顔面麻痺の一般的な臨床データセットについて, 定性的, 定量的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:21:26 GMT)
DANA: Domain-Aware Neurosymbolic Agents for Consistency and Accuracy [3.2] 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示しているが、その固有の確率論的性質は複雑な問題解決タスクの不整合と不正確性をもたらすことが多い。
本稿では、ドメイン固有の知識とニューロシンボリックアプローチを統合することで、これらの問題に対処するアーキテクチャであるDANAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:29:23 GMT)
Parallel Quantum Signal Processing Via Polynomial Factorization [3.2] 量子並列信号処理アルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、$texttr (P(rho)$ over $k$の計算を並列化し、クエリの深さを$d/k$に減らし、QSPの時間空間トレードオフのファミリを可能にする。
これにより、量子コンピュータに適した特性推定が可能となり、$O(textpoly(d) 2(k) )$ で測定数を増やすことで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:54:30 GMT)
Full error analysis of the random deep splitting method for nonlinear parabolic PDEs and PIDEs [3.0] 我々は[Beck, Becker, Cheridito, Jentzen, Neufeld (2021)で導入されたディープスプリッティングアルゴリズムのランダム化拡張を示す。
我々は高次元非線形放物型PDEと(おそらく)無限活動を持つジャンプを持つPIDEの両方をおよそ解くのに適したランダムニューラルネットワークを使用する。
特に, ランダムな深層分割法は, 10 万次元の非線形 PDE と PIDE をほぼ1秒で解くことができることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:53:01 GMT)
Cycle Counting under Local Differential Privacy for Degeneracy-bounded Graphs [2.9] そこで本稿では,デジェネリティーに縛られた入力グラフに対して,局所的な差分プライバシーの下でサイクル数をカウントするアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、退化性有界グラフに対して、$O(d_max0.5 n0.5) = O(n)$の予測$ell$-errorを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:48:50 GMT)
Physics-informed neural networks for parameter learning of wildfire spreading [2.9] この研究は、解釈可能な山火事拡散モデルの未知のパラメータを学習するために設計された物理情報ニューラルネットワーク(PiNN)を導入している。
The proposed PiNN learns the unknown coefficients of the wildfire model in one- and two-dimensional fire spread scenarios as the Troy Fire。
構想されている物理インフォームドデジタルツインは、インテリジェントな山火事の管理とリスクアセスメントを強化し、アクティブでリアクティブな戦略のための強力なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:01:06 GMT)
Cottention: Linear Transformers With Cosine Attention [2.8] ソフトマックス操作をコサイン類似性に置き換える新しい注意機構であるCottentionを導入する。
Cottentionは、配列長に関してネイティブな線形メモリ複雑性を実現し、ソフトマックスの注意よりも本質的にメモリ効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:38:36 GMT)
In-depth Analysis of Privacy Threats in Federated Learning for Medical Data [2.7] 医療分野では、医療画像を分析するための有望な機械学習技術として、フェデレートラーニングが登場している。
近年の研究では、フェデレートされた学習のデフォルト設定が、プライバシー攻撃に対して故意にプライベートトレーニングデータを公開する可能性があることが明らかになっている。
医療データを対象としたフェデレーション学習において,プライバシリスク分析と緩和に3つのオリジナルの貢献をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:45:35 GMT)
Channel-based framework for phase esimation of multiple eigenvalues [2.4] 逐次量子チャネルに基づくQPEの理論的枠組みを開発する。
任意の初期ターゲットシステム状態に対して,複数の固有値のQPEを効率的に実現できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:16:49 GMT)
The Star Geometry of Critic-Based Regularizer Learning [2.3] 変分正規化は統計的推論タスクと逆問題の解法である。
近年の課題依存型レギュレータの学習は, 測定値と地上データとを統合して行われている。
このプロセスを通して学んだ正規化器の構造と、それが2つのデータ分布とどのように関係するかについては、ほとんど理論がない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:25:44 GMT)
Esports Debut as a Medal Event at 2023 Asian Games: Exploring Public Perceptions with BERTopic and GPT-4 Topic Fine-Tuning [2.2] 本研究では,2023年アジア競技大会におけるエスポートの世論とイベントにおける共同創造価値について検討した。
我々は、公共の認識を表す5つの主要なテーマと、主要な利害関係者がエスポートエコシステム内外でどのように価値を創造したかを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:53:04 GMT)
Fluctuation-Dissipation Theorem and Information Geometry in Open Quantum Systems [2.2] 情報理論の観点から,オープン量子系におけるゆらぎ散逸定理を提案する。
摂動下での系の感度を計測し、混合量子状態の相関挙動を特徴付ける忠実度相関器に関連付けるフィデリティ感受性を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:45:02 GMT)
MoJE: Mixture of Jailbreak Experts, Naive Tabular Classifiers as Guard for Prompt Attacks [2.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における脱獄予防の重要性を論じる。
我々は,既存の最先端ガードレールの限界を超えるよう設計された,新しいガードレールアーキテクチャであるMoJEを紹介する。
MoJEは、モデル推論中に最小限の計算オーバーヘッドを維持しながら、ジェイルブレイク攻撃の検出に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:16:37 GMT)
Diverse Code Query Learning for Speech-Driven Facial Animation [2.2] 音声駆動型顔アニメーションは、所定の音声信号に従って唇同期3D音声を合成することを目的としている。
我々は,同一の音声信号に条件付された複数のサンプルを予測し,多様な顔のアニメーションに対処するために,サンプルの多様性を明示的に促すことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:15:21 GMT)
Entropy, concentration, and learning: a statistical mechanics primer [2.1] この研究は、第一原理のサンプル濃度挙動から始まる統計力学のレンズを通して確立された接続を探索する。
モデリングのための統計力学の開発は、指数族や統計学、物理学、情報理論の主要な役割を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:58:18 GMT)
Social media algorithms can curb misinformation, but do they? [2.1] 最近の記事では、FacebookのニュースフィードアルゴリズムがFacebookユーザー間での誤情報や政治的情報への露出に与える影響を推定している。
ここでは、2020年の米大統領選挙後のFacebookのニュースフィードアルゴリズムの一時的な変更が、有権者不正情報の拡散を減少させるように設計されていることを実証する。
この問題は、読者が研究の結果を誤って解釈し、研究期間外に使われるFacebookのニュースフィードアルゴリズムが、逆の時系列フィードと比較して政治的誤った情報を緩和していると結論づけたのかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:16:09 GMT)
VickreyFeedback: Cost-efficient Data Construction for Reinforcement Learning from Human Feedback [2.1] 本稿では,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)の費用対効果について述べる。
RLHFは、大きな言語モデル(LLM)の出力よりも人間の好みのデータセットを活用して、人間の期待をLLMに注入する。
提案手法の導入は, 良好なモデル性能を維持しつつ, RLHFのコスト効率を高める上で重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:15:07 GMT)
LCMDC: Large-scale Chinese Medical Dialogue Corpora for Automatic Triage and Medical Consultation [2.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、従来の医療システムに大きな欠陥を浮き彫りにした。
既存の研究は2つの大きな課題に直面している。
まず、プライバシー上の懸念から、大規模で公開可能な、ドメイン固有の医療データセットの不足。
第二に、既存の方法には医療知識が欠如しており、患者医師相談における専門用語や表現の理解に苦慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:01:32 GMT)
A Novel Quantum-Classical Hybrid Algorithm for Determining Eigenstate Energies in Quantum Systems [2.0] 本稿では、任意の量子系の固有エネルギースペクトルを効率的に計算するための新しい量子アルゴリズムXZ24を提案する。
XZ24には3つの大きな利点がある: 固有状態の準備の必要性を排除し、無視できない重複を持つ参照状態のみを必要とする。
参照状態に応じて複数の固有エネルギーの同時計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:44:12 GMT)
The Craft of Selective Prediction: Towards Reliable Case Outcome Classification -- An Empirical Study on European Court of Human Rights Cases [2.0] 本稿では,COCモデルの設計選択が選択予測の枠組みにおけるCOCモデルの信頼性にどのように影響するかを実験的に検討する。
欧州人権裁判所(ECtHR)の事例に焦点をあてたマルチラベルCOCタスクの実験では,キャリブレーションを改善するために,多種多様なドメイン固有の事前学習コーパスの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:25:10 GMT)
Plurals: A System for Guiding LLMs Via Simulated Social Ensembles [1.9] 本稿では,多言語AIのためのシステムとPythonライブラリであるPluralsを紹介する。
複数は、カスタマイズ可能な構造内で意図的にエージェントで構成され、モデレーターは熟考を監督する。
6つのケーススタディは、理論的構成と有効性に対する忠実さを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:12:44 GMT)
Plurals: A System for Guiding LLMs Via Simulated Social Ensembles [1.9] 本稿では,多言語AIのためのシステムとPythonライブラリであるPluralsを紹介する。
複数は、カスタマイズ可能な構造内で意図的にエージェントで構成され、モデレーターは熟考を監督する。
6つのケーススタディは、理論的構成と有効性に対する忠実さを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:12:44 GMT)
Leveraging summary of radiology reports with transformers [1.9] 本稿では,変換器BERTtoBERTエンコーダとデコーダアーキテクチャの双方向エンコーダ表現を調整したアートラジオロジーレポート要約モデルについて述べる。
本手法は,医療データを拡張するための新しい手法と総合的なパフォーマンス分析を含む。
本報告では, 放射線学報告の要約能力が有意に向上し, 臨床および治療改善の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:13:06 GMT)
"Oh LLM, I'm Asking Thee, Please Give Me a Decision Tree": Zero-Shot Decision Tree Induction and Embedding with Large Language Models [1.7] 大規模言語モデル(LLM)は、データ制限時に予測モデリングに事前知識を活用する強力な手段を提供する。
本研究では,LLMが圧縮された世界知識を用いて,本質的に解釈可能な機械学習モデルを生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:53:48 GMT)
Benchmarking of quantum fidelity kernels for Gaussian process regression [1.7] 量子コンピューティングアルゴリズムは、機械学習の分類問題に対して性能の高い量子カーネルを生成することが示されている。
量子カーネルは、回帰問題に対して古典的カーネルと同じ表現性が得られるが、あまり良くない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:36:50 GMT)
bnRep: A repository of Bayesian networks from the academic literature [1.7] 本稿では,文書化されたベイズネットワークの包括的コレクションを提供するオープンソースRパッケージであるbnRepを紹介する。
bnRepはbnlearnや他のRパッケージとシームレスに統合され、ネットワーク探索のためのインタラクティブなツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:50:50 GMT)
Maybenot: A Framework for Traffic Analysis Defenses [1.6] 我々は、交通分析防衛のためのフレームワークであるM maynotを提示する。
おそらくnotは使いやすく、既存のエンドツーエンドの暗号化プロトコルに統合できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:06:15 GMT)
Solving FDR-Controlled Sparse Regression Problems with Five Million Variables on a Laptop [1.6] T-Rexセレクタは、コンピュータ生成ダミー変数を用いた早期終了ランダム実験に基づく新しい学習フレームワークである。
本稿では,Random Access Memory (RAM) の使用を大幅に削減する,T-Rex の新たな実装である Big T-Rex を提案する。
我々は、Big T-Rexがラップトップ上で500万変数のFDR制御のLasso型問題を30分で効率よく解決できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:38:51 GMT)
ELiSe: Efficient Learning of Sequences in Structured Recurrent Networks [1.6] 局所的な常時オンおよび位相自由可塑性のみを用いて,効率的な学習シーケンスのモデルを構築した。
鳥の鳴き声学習のモックアップでELiSeの能力を実証し、パラメトリゼーションに関してその柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:49:58 GMT)
Robustness of AI-based weather forecasts in a changing climate [1.5] 現状の機械学習モデルは、現在の気候における天気予報のために訓練されたものであり、様々な気候状態において熟練した予測をもたらすことを示す。
現在の制限にもかかわらず、我々の結果は、データ駆動機械学習モデルが気候科学に強力なツールを提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:11:49 GMT)
On fundamental aspects of quantum extreme learning machines [1.3] QELM(Quantum Extreme Learning Machines)は、量子機械学習のための有望なフレームワークとして登場した。
本稿では,QELMの予測をフーリエ級数に分解することで,QELMの表現性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:08:48 GMT)
Can-SAVE: Mass Cancer Risk Prediction via Survival Analysis Variables and EHR [1.3] 特定のがんスクリーニング法は、しばしば費用がかかり、時間がかかり、大規模に適用できる。
本稿では,Can-SAVE癌リスク評価手法を提案する。
アクセス性が高く、資源効率が良く、一連の高レベルの医療イベントのみを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:40:34 GMT)
Incorporating Precedents for Legal Judgement Prediction on European Court of Human Rights Cases [1.3] そこで本研究では,LJPモデルに先例を組み込む手法について検討する。
ECHRの管轄区域におけるLJPの実験では、トレーニング中の前例の統合は、前例や推論時にのみ組み込まれた前例のないモデルよりも優れていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:24:35 GMT)
HiCuLR: Hierarchical Curriculum Learning for Rhetorical Role Labeling of Legal Documents [1.3] HiCuLRは、レトリックロールラベリングのための階層的なカリキュラム学習フレームワークである。
外側層にレトリック・ロール・レベル・カリキュラム(RC)、内側層にドキュメント・レベル・カリキュラム(DC)の2つのカリキュラムをネストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:28:01 GMT)
Gradient Flow Based Phase-Field Modeling Using Separable Neural Networks [1.2] 勾配流問題の解法として, 位相場の分離可能なニューラルネットワークによる近似を最小化運動方式で提案する。
提案手法は相分離問題に対する最先端の機械学習手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:35:49 GMT)
Open AI-Romance with ChatGPT, Ready for Your Cyborg Lover? [1.2] 2024年3月以降、中国の大学生が、中国の人気ソーシャルメディアプラットフォーム、ChatGPT on RedでAIのロマンスを共有している。
この研究は、テクノロジー(社会メディア、生成AI)が中国の女子学生のAIロマンスとの関わりをいかに形作るかを理解することを目的としている。
デジタルインタラクションのパフォーマンス特性と、テクノロジーが従来のジェンダーパワー構造を再定義する可能性に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:15:41 GMT)
Geometric deep learning for galaxy-halo connection: a case study for galaxy intrinsic alignments [1.2] 我々は、IllustrisTNG-100シミュレーションに基づいて訓練された深部生成モデルを提案し、3次元銀河の形状と方位をサンプリングする。
このモデルは、参照シミュレーションと統計的に一致した銀河方位などの特徴を学習し、予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:55:10 GMT)
Leveraging Long-Context Large Language Models for Multi-Document Understanding and Summarization in Enterprise Applications [1.2] LLM(Long-context Large Language Model)は、広範囲の接続を把握し、結合的な要約を提供し、様々な業界領域に適応することができる。
ケーススタディでは、効率と精度の両方が顕著に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:29:31 GMT)
Maximal device-independent randomness in every dimension [1.2] デバイス非依存の量子乱数生成は、量子プロセスの固有のランダム性を利用するフレームワークである。
本稿では、この境界は、明示的なプロトコルの族を提供することにより、すべての次元に対して$d$で達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:03:11 GMT)
Controlling the band structure and quench dynamics in one-dimensional optomechanical array driven by a phase modulated laser [1.2] 位相変調により、ハイブリッド固有モードにおける光子とフォノンの相対重みの制御とスイッチングが可能であることを示す。
また、相がハイブリッドモードの個体群やクエンチダイナミクスにどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:08:59 GMT)
Not the Silver Bullet: LLM-enhanced Programming Error Messages are Ineffective in Practice [1.1] GPT-4が生成したエラーメッセージは6つのタスクのうち1つで従来のコンパイラエラーメッセージよりも優れていた。
GPT-4が生成したエラーメッセージは6つのタスクのうち1つに過ぎず,従来のコンパイラエラーメッセージよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:45:56 GMT)
Med-IC: Fusing a Single Layer Involution with Convolutions for Enhanced Medical Image Classification and Segmentation [1.1] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャに先立って,単一の畳み込み層を適用することで,分類性能とセグメンテーション性能を大幅に向上させる方法について検討する。
さらに、この研究は、インボリューションレイヤーの過剰使用が、特定のタイプの医療画像において不正確な予測をもたらす可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:44:07 GMT)
Probabilistic Analysis of Least Squares, Orthogonal Projection, and QR Factorization Algorithms Subject to Gaussian Noise [1.1] Liesen et al. (2002) を拡張し、正則行列 Q の条件数が列が加わったときにどのように変化するかを分析する。
これらの結果は、QR分解アルゴリズムのような数値法にこれらの結果を適用する際に強い仮定であるQの正確な算術と正則性を仮定する。
本研究では, 完全正則性を仮定することなく, 行列 B の条件数増加に関する境界を導出することにより, このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:44:43 GMT)
Hierarchical Decoupling Capacitor Optimization for Power Distribution Network of 2.5D ICs with Co-Analysis of Frequency and Time Domains Based on Deep Reinforcement Learning [1.0] 我々は,チップ上の小型信号ノイズとSSNの両方に対処するために,深部強化学習を用いた新しい2相最適化フローを提案する。
我々の知る限り、これは小さな信号ノイズとSN伝搬の両方に同時に対処する最初の二重領域最適化戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 03:22:07 GMT)
Moldable Development Patterns [0.9] 型付け可能な開発は、ソフトウェアシステムを説明可能なものにすることで意思決定をサポートする。
本稿では, (i) 成形性開発について学びたい読者, (ii) ベストプラクティスを学びたいというGlamrous Toolkit 成形性 IDE の現在のユーザ, (iii) 成形性開発を他のプラットフォームや技術で応用したい開発者を対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:02:45 GMT)
Early diagnosis of Alzheimer's disease from MRI images with deep learning model [0.8] アルツハイマー病は世界中で認知症の最も一般的な原因である。
認知症の分類には、医学的履歴レビュー、神経心理学的テスト、MRI(MRI)などのアプローチが含まれる
本稿では,AD画像から重要な特徴を抽出するために,事前学習した畳み込みニューラルネットワークをDEMNET認知ネットワークに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:07:26 GMT)
BeanCounter: A low-toxicity, large-scale, and open dataset of business-oriented text [0.8] BeanCounterは、企業の開示から抽出された159B以上のトークンからなるパブリックデータセットである。
データの出所を考えると、BeanCounterはWebベースのデータセットよりも比較的現実的で毒性が低いという仮説を立てています。
有害な生成が18～33%減少し、継続的に事前訓練されたモデルに対するファイナンス領域内での性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:07:54 GMT)
Relighting from a Single Image: Datasets and Deep Intrinsic-based Architecture [0.7] 単一画像シーンのリライティングは、入力画像の現実的な新しいバージョンを生成し、新たな目標光条件で照らされるようにすることを目的としている。
そこで本研究では,内在成分の基底的真理を持つ合成データセットと,実験条件下で収集した実データセットの2つの新しいデータセットを提案する。
提案手法は,既存のデータセットと新たに開発したデータセットの両方でテストした結果,最先端の手法よりも性能が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:15:02 GMT)
Quantum resource-theoretical analysis of the role of vibrational structure in photoisomerization [0.7] 光異性化は単一分子超高速光化学過程の例である。
この研究は、量子資源理論の抽象言語とナノスケールプロセスのオープンシステムの定式化の間のギャップを埋める方法の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:54:31 GMT)
URIEL+: Enhancing Linguistic Inclusion and Usability in a Typological and Multilingual Knowledge Base [0.7] ELは、7970言語のための地理、系統学、およびタイプ論的ベクトル表現を提供する知識ベースである。
lang2vecツールを介してアクセス可能な4005言語のベクトル間の距離測定が含まれている。
これらの課題に対処するために、これらの制限に対処するELとlang2vecの拡張バージョンであるEL+を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:18:55 GMT)
Similar Data Points Identification with LLM: A Human-in-the-loop Strategy Using Summarization and Hidden State Insights [0.7] 本研究では,非自由テキスト領域にまたがる類似データ点を簡易かつ効果的に同定する手法を提案する。
我々の2段階のアプローチは、データポイントの要約と隠れ状態抽出である。
複数のデータセット上で類似したデータポイントを同定する上で,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 23:15:50 GMT)
Transpiling quantum assembly language circuits to a qudit form [0.6] マルチコントロールゲートの分解において異なるいくつかのクウディットトランスパイル法の比較を行った。
クォーディットの潜在的な利点を示すトランスパイリング回路のいくつかの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:59:56 GMT)
A benchmark for computational analysis of animal behavior, using animal-borne tags [0.6] 行動アノテーション付きデータセットの集合であるBio-logger Ethogram Benchmark (BEBE)について述べる。
生物ログデータに基づく動物行動同定のための深層・古典的機械学習手法の性能の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 19:04:58 GMT)
Theory and simulations of few-photon Fock state pulses strongly interacting with a single qubit in a waveguide: exact population dynamics and time-dependent spectra [0.6] 導波路内の2レベルシステム(TLS)と相互作用する数光子フォック状態パルスの詳細な量子理論とシミュレーションを示す。
長方形のパルス形状については、導波管-QED系に対する正確な時間散乱理論を示し、TLS集団に対する解析式を導出する。
また, 行列積状態(MPS)シミュレーションも提案し, 任意の量子パルスに対するより一般的な光子相関関数の計算を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:59:00 GMT)
Dynamical spectra from one and two-photon Fock state pulses exciting a single chiral qubit in a waveguide [0.6] カイラル2レベル系を用いた導波管QEDにおける数光子フォック状態からの動的発光について検討した。
本研究では,1光子パルスが入力パルスと同一の伝送長周期スペクトルを生成することを示す。
また、1光子励起と2光子励起の差を示し、後者は非線形飽和効果の明確なシグネチャを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:51:37 GMT)
Cluster-BPI: Efficient Fine-Grain Blind Power Identification for Defending against Hardware Thermal Trojans in Multicore SoCs [0.6] クラスタリングBlind Power Identification (ICBPI) は、従来のBlind Power Identification (BPI) 法の感度と堅牢性を改善するために設計されている。
ICBPIは精度を大幅に向上させ、従来のBPIに比べて77.56%、最先端のBPISS法に比べて68.44%の誤差を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:11:29 GMT)
A Novel Framework for the Automated Characterization of Gram-Stained Blood Culture Slides Using a Large-Scale Vision Transformer [0.5] 本研究では,グラムスライディング画像(WSI)の人工知能による特徴付けのための新しい枠組みを提案する。
我々は,従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも大規模データセットにスケーラブルな,グラムスタンプWSI分類のための新しいトランスフォーマーベースモデルを開発した。
本モデルでは, 475-slideデータセット上の5倍のネスト型クロスバリデーションを用いて, 0.858の分類精度と0.952のAUCを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:02:10 GMT)
Spontaneous Symmetry Breaking of an Optical Polarization State in a Polarization-Selective Nonlinear Resonator [0.5] 我々は、原子ルビジウム蒸気中の偏光自転を利用して、自発対称性の破れと偏光パターンの不安定性を観察する。
本稿では,複数の空間モード間のIsingのような相互作用をシミュレートする機構を応用し,完全光コヒーレントIsingマシンの基盤として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:02:48 GMT)
A Comparative Study on the Convergence Rate of Two Online Quantum State Reconstruction Algorithms [0.4] 連続弱測定におけるガウス計測ノイズを用いたオンライン量子状態再構成のための2つのアルゴリズムの収束率について検討した。
アルゴリズム収束率の導出性能を,結果の比較と解析により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:13:33 GMT)
Adversarial Challenges in Network Intrusion Detection Systems: Research Insights and Future Prospects [0.3] 機械学習は、特に侵入検知システムの領域において、サイバーセキュリティに大きな進歩をもたらした。
特に深層ニューラルネットワークは、大量のトレーニングデータの解析を可能にすることによって、この進歩に寄与した。
敵対的攻撃: 誤った予測を行うためにモデルを誤解させるように設計された入力データの操作。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:27:29 GMT)
Security Analysis of Top-Ranked mHealth Fitness Apps: An Empirical Study [0.3] われわれはトップランクのAndroidヘルスおよびフィットネスアプリのセキュリティ脆弱性を調査した。
安全でないコーディング,ハードコードされた機密情報,過度に特権化されたパーミッション,設定ミス,サードパーティドメインとの過剰な通信など,多くの脆弱性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:11:45 GMT)
Stability of emergent time periodicity in a few-body interacting system [0.3] 散逸時間結晶(英: Dissipative Time Crystals)は、非自明な時間周期運動を示す多体オープン量子系である。
浴槽が純粋に散逸するチャネルとして振る舞う場合のみ, 安定した時間結晶挙動を示すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:49:37 GMT)
RNC: Efficient RRAM-aware NAS and Compilation for DNNs on Resource-Constrained Edge Devices [0.3] 我々は抵抗性ランダムアクセスメモリ(RRAM)に基づく加速器のためのエッジフレンドリーなディープニューラルネットワーク(DNN)の開発を目指している。
本稿では,特定のハードウェア制約を満たす最適化ニューラルネットワークを探索するための,エッジコンパイルとリソース制約付きRRAM対応ニューラルネットワーク探索(NAS)フレームワークを提案する。
NASが速度に最適化した結果のモデルは5x-30倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:35:36 GMT)
The Incoherency Risk in the EU's New Cyber Security Policies [0.3] 欧州連合(EU)は近年、新たなサイバーセキュリティ政策を追求している。
本論文は, 統合の欠如, 加盟国間の相違, 制度的機能不全, その他の問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:17:09 GMT)
Kinematic Detection of Anomalies in Human Trajectory Data [0.2] 人間は個人を識別する強力な信号として使用できる「キネマティックプロファイル」を持つことを示す。
個人識別と異常検出の2つのユースケースにおいて,標準的な分類法と異常検出アルゴリズムを併用した単純な運動学的特徴により,結果が有意に向上することが実験的に示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 20:53:11 GMT)
DevPhish: Exploring Social Engineering in Software Supply Chain Attacks on Developers [0.2] 敵はソフトウェア開発者に特化した社会工学(SocE)技術を利用する。
本稿では、ソフトウェア技術者(SWE)を騙して悪意あるソフトウェアを届けるために、敵が採用している既存のSocE戦術を包括的に探求することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 02:26:47 GMT)
Simultaneous Multiparty Quantum Teleportation Supervised by a Controller [0.2] 量子ネットワークは、多人数通信と量子情報の計算技術である。
我々は,対称と反対称のベル対のクラスター状態を作成するために,アダマールゲートと制御ノットゲートからなる量子回路を設計する。
この17量子ビットの量子チャネルは、同時マルチパーティ(クォートロ指向)量子テレポーテーションプロトコルを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:20:25 GMT)
Volatility Forecasting in Global Financial Markets Using TimeMixer [0.2] 私は、世界の金融資産のボラティリティを予測するために、最先端の時系列予測モデルであるTimeMixerを適用します。
TimeMixerは、異なるスケールにわたるデータを分析することで、短期パターンと長期パターンの両方を効果的にキャプチャする。
私の経験から、TimeMixerは短期的なボラティリティ予測では極めてよく機能するが、長期的な予測では精度が低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:35:28 GMT)
Hierarchical Windowed Graph Attention Network and a Large Scale Dataset for Isolated Indian Sign Language Recognition [0.2] 本稿では,骨格グラフ構造に基づく大規模孤立型ISLデータセットと新しいSL認識モデルを提案する。
このデータセットは、2002年に20人(男性10人、女性10人)の聴覚障害者が記録した聴覚障害者コミュニティで日常的に使われる一般的な単語をカバーしている。
人体上半身の骨格グラフを用いて,階層型ウィンドウドグラフ注意ネットワーク(HWGAT)というSL認識モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:31:24 GMT)
State-of-the-Art Periorbital Distance Prediction and Disease Classification Using Periorbital Features [0.2] そこで我々は,3つの深層学習手法を開発し,セグメンテーションと軌道周辺距離予測を行った。
また, 疾患分類における眼窩周囲距離の有用性についても検討した。
我々は、オープンソースの健康な目で訓練されたモデルを用いて、病気の目で堅牢なセグメンテーションを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:14:16 GMT)
A Static Analysis of Popular C Packages in Linux [0.2] 本稿では,GCCのアナライザを用いて,人気のあるLinuxパッケージを実証的に検証する。
データセットは、Cで書かれたかCコードを含むGentoo Linuxディストリビューションのパッケージに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:11:57 GMT)
Implementing LLMs in industrial process modeling: Addressing Categorical Variables [0.2] LLM(Large Language Models)を用いて、それらの実際の意味を表す入力の埋め込みを導出する。
これは、分類変数を1と0のシーケンスに置き換えるためにバイナリまたは1ホットエンコーディングを使用する現在の標準的な慣習とは大きく異なる。
提案手法は、分類変数の符号化における現在の最先端(SotA)と比較して顕著な改善となる特徴的重要性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:53:43 GMT)
LLMs4Synthesis: Leveraging Large Language Models for Scientific Synthesis [0.2] 本稿では,LLMs4Synthesisフレームワークについて紹介する。
オープンソースとプロプライエタリなLLMの両方を活用しながら、迅速で一貫性があり、文脈的にリッチな科学的洞察の統合の必要性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:04:39 GMT)
The Impact of Unstated Norms in Bias Analysis of Language Models [0.0] 事実バイアス評価はバイアスの定量化に広く用いられている手法である。
テンプレートベースのプローブは非現実的なバイアス測定につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:12:23 GMT)
YOLOv8-ResCBAM: YOLOv8 Based on An Effective Attention Module for Pediatric Wrist Fracture Detection [0.0] 本稿では,resblock(ResCBAM)と統合された畳み込みブロックアテンションモジュールを元となるYOLOv8ネットワークアーキテクチャに組み込んだYOLOv8-ResCBAMを提案する。
GRAZPEDWRI-DXデータセットを用いた実験結果から,提案モデルの平均平均精度が0.5(mAP 50)から63.6%から65.8%に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:19:51 GMT)
Two Sparse Matrices are Better than One: Sparsifying Neural Networks with Double Sparse Factorization [0.0] 重み行列を2つのスパース行列に分解するDouble Sparse Factorization(DSF)を提案する。
提案手法は最先端の結果を達成し,従来のニューラルネットワークのスペーサー化を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:48:39 GMT)
Transformation of the discrete logarithm problem over $\mathbb F_{2^n}$ to the QUBO problem using normal bases [0.0] 本稿では、二項体上の離散対数問題の準非制約二項最適化問題への変換について述べる。
推定では、与えられたフィールドに最適なII型正規基底が存在すると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:12:44 GMT)
Towards an active-learning approach to resource allocation for population-based damage prognosis [0.0] 損傷予後は、構造的健康モニタリング(SHM)の最も難しい課題の1つである。
損傷予後の一般的な問題に対処するために,本研究では,集団ベースのSHMアプローチが採用されている。
予後問題は、過去の構造からのデータを活用して、現在劣化している構造に関するより正確な推測を行う情報共有問題であると考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:15:44 GMT)
Toward Universal and Interpretable World Models for Open-ended Learning Agents [0.0] オープンエンド学習エージェントをサポートするジェネリック,コンポジション,解釈可能な生成世界モデルについて紹介する。
これは広い範囲のプロセスを近似できるベイズネットワークのスパースクラスであり、エージェントは解釈可能かつ計算にスケーラブルな方法で世界モデルを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:03:15 GMT)
Thermodynamics without Time [0.0] 熱力学と量子論の関係は肥大化し、深く探求され、新しい研究の源となっている。
このような構造が、量子論や重力で何が起こるかと同様に、熱力学に対する関係性を必要とするかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:58:14 GMT)
Thermalization Dynamics in Closed Quantum Many Body Systems: a Precision Large Scale Exact Diagonalization Study [0.0] 得られた平衡状態と熱状態の間の有限サイズ偏差について検討する。
偏差は固有状態熱化仮説によってよく説明されている。
また, 局所観測変数は系長とともに線形に成長する緩和時間スケールで指数関数的に平衡に向かって緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:58:05 GMT)
The Impact of Network Structure on Ant Colony Optimization [0.0] 本稿では,情報伝達プロセスにネットワーク構造を導入し,その最適化性能への影響について検討する。
我々は,アリに対する線形決定関数を用いて,平均フィールドイジングモデルの基底状態探索を実現することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:05:39 GMT)
The CEKG: A Tool for Constructing Event Graphs in the Care Pathways of Multi-Morbid Patients [0.0] 本稿では,多施設患者のケアパスを自動生成し,イベントログ,診断データ,ICD-10,SNOMED-CT,マッピング機能を利用したCEKGというツールを導入することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 18:23:32 GMT)
The Bright Side of Timed Opacity [0.0] 1回のTAと1時間のTAは$epsilon$-transitionsのみである。
次に,攻撃者による観察回数が制限された新たな決定可能なサブクラスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:00:11 GMT)
TensorSocket: Shared Data Loading for Deep Learning Training [0.0] ディープラーニングトレーニングは反復的かつリソース集約的なプロセスである。
socketは、同じデータローダを共有する同時トレーニングプロセスを可能にする。
評価の結果,データ共有なしでは実現不可能なシナリオが実現でき,トレーニングのスループットを最大で100%向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 13:39:47 GMT)
State-dependent and state-independent uncertainty relations for skew information and standard deviation [0.0] 混合状態を持つ非互換作用素の標準偏差に基づく不確実性等式を導出する。
また, 純状態に対しては, Wigner-Yanaseスキュー情報に基づく状態独立不確実性関係が標準偏差に基づく状態独立不確実性関係となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:58:54 GMT)
Social Media Bot Policies: Evaluating Passive and Active Enforcement [0.0] マルチモーダル・ファンデーション・モデル(MFM)は、悪意あるアクターがオンラインユーザーを搾取するのを助長する可能性がある。
我々は、X(元Twitter)、Instagram、Facebook、Threads、TikTok、Mastodon、Reddit、LinkedInの8つのソーシャルメディアプラットフォームにおけるボットとコンテンツポリシーを調査した。
以上の結果から,これらのプラットフォームの現在の実施機構に重大な脆弱性があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:28:25 GMT)
Sensor Response-Time Reduction using Long-Short Term Memory Network Forecasting [0.0] バイオセンサーの応答時間は、医療診断などの安全上重要な応用において重要な指標である。
長寿命メモリ(LSTM)ネットワークのアンサンブルが平衡バイオセンサー応答を正確に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:29:27 GMT)
Semiclassical Truncated-Wigner-Approximation Theory of Molecular Exciton-Polariton Dynamics in Optical Cavities [0.0] 分子励起ポラリトン(英: molecular exiton polariton)は、分子電子励起と光学キャビティモードとの強い結合から生じるハイブリッド状態である。
We developed a semiclassical theory for molecular exiton-polariton dynamics using the Wigner approximation。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:48:37 GMT)
Repeated measurements and random scattering in quantum walks [0.0] 量子ウォークにおけるランダム散乱の効果を有限グラフ上で検討し, 繰り返し測定の結果と比較した。
繰り返し測定とランダム散乱は、量子ウォークを制御するための効率的なツールを提供すると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:04:48 GMT)
Randomness: what is it and why does it matter? [0.0] 広く受け入れられているランダム性の定義は科学的厳密さに欠けており、その結果は疑わしい。
本稿では,乱数生成自体の物理過程に着目した情報理論に基づくランダム性の定義を提案する。
ランダム性偏差」と呼ばれる新しい量により、乱数生成プロセスや装置の品質の実用的な測定が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 23:54:59 GMT)
Quantum Algorithms for Drone Mission Planning [0.0] ミッションプランニングはしばしば、一連のミッション目標を達成するためにISR(Intelligence, Surveillance and Reconnaissance)資産の使用を最適化する。
このような解を見つけることはNP-Hard問題であり、古典的なコンピュータでは効率的に解けないことが多い。
我々は、現在の古典的手法に対してスピードアップを提供する可能性のある、短期量子アルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:58:25 GMT)
Principles for Optimizing Quantum Transduction in Piezo-Optomechanical Systems [0.0] 遠方超伝導量子ビットの光ファイバー接続に必須な双方向マイクロ波光量子トランスダクション
双方向量子トランスデューサは、中間GHz帯フォノンモードによりマイクロ波光子とテレコムバンド光子を変換する。
本研究では、第1原理からの圧電的相互作用と光学的モード間のエバネッセント結合の両方について検討し、この種の量子トランスデューサの最適化において、どのようなパラメータが重要かについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:41:28 GMT)
Predicting and analyzing memorization within fine-tuned Large Language Models [0.0] 大規模言語モデルはトレーニングデータのかなりの割合を記憶しており、推論時に開示されると深刻な脅威となる。
そこで本稿では, 記憶されたサンプルを事前検出するための, スライスされた相互情報に基づく新しい手法を提案する。
我々は,暗記前に,これらの脆弱なサンプルの系統的な検査と保護を行うための方法を編み出した,強い経験的結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:53:55 GMT)
Practical Privacy-Preserving Identity Verification using Third-Party Cloud Services and FHE (Role of Data Encoding in Circuit Depth Management) [0.0] 政府は、国のデジタルID認証システムをサードパーティのクラウドサービスにアウトソースしようとしている。
これにより、ユーザの個人情報のプライバシーに関する懸念が高まる。
本稿では、サードパーティのクラウドサービスがIDデータを暗号化して処理するID検証プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 23:38:42 GMT)
Polarization-Entanglement Dynamics in Optical Fibers: Mitigating Decay in the Non-Markovian Regime with Dynamical Decoupling [0.0] 本研究では,光ファイバーの屈折率の空間的変動に起因する絡み合いの減衰について検討した。
観測された絡み合いの減衰に対処するため,光ファイバーにおける半平面間隙を用いた動的疎結合の実現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 04:07:53 GMT)
Physics-Informed Echo State Networks for Modeling Controllable Dynamical Systems [0.0] 物理インフォームドESN (PI-ESN) は、外部入力のないカオス力学系をモデル化するために最初に提案された。
PI-ESNは、いくつかのデータポイントで以前にトレーニングされた外部入力でESNモデルを正規化することができ、過度な適合を低減し、一般化エラーを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 21:06:24 GMT)
Personalized Video Relighting With an At-Home Light Stage [0.0] 我々は,高品質で時間的に一貫した映像をリアルタイムに生成するパーソナライズされたビデオリライティングアルゴリズムを開発した。
モニタでYouTubeビデオを見ているユーザの録画をキャプチャすることで、任意の条件下で高品質なリライティングを行うことのできるパーソナライズされたアルゴリズムをトレーニングできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:56:47 GMT)
Multilevel Verification on a Single Digital Decentralized Distributed (DDD) Ledger [0.0] 通常のDDD台帳では、単一のレベルの検証しか利用できない。
階層が自然に現れるシステムでは、ソリューションに階層を組み込むことで、より良いソリューションを思いつくことができます。
本論文は,これらすべての問題に対処し,任意の時刻におけるシステムの状態とシステム障害の確率をトレースするロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:46:32 GMT)
Moyal deformation of the classical arrival time [0.0] 古典的到着時刻 $mathcalT_C(q,p)$ の適切な量子像が、通常作用素形式 $hatmathrmT$ で見つかる。
得られた量子画像は実数値で時間反転対称関数 $mathcalT_M(q,p)$ の形式的級数$hbar2$ であり、古典的到着時刻を主項とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:48:27 GMT)
Molecular Quantum (MolQ) Communication Channel in the Gut-Brain Axis Synapse [0.0] 腸-脳軸は、腸と脳の間のコミュニケーションリンクである。
本研究では,神経伝達物質がシナプスの裂孔から拡散する内脳軸について検討した。
迷走神経(VN)膜、すなわちシナプスのシナプス後膜では、量子通信(QC)を行い、イオンチャネルの開口を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:41:26 GMT)
Local Transcription Models in Home Care Nursing in Switzerland: an Interdisciplinary Case Study [0.0] 本研究は,スイスにおける在宅ケア看護の文書化の事例について考察する。
異なる転写ツールとモデルを評価し,OpenAI Whisperでいくつかの実験を行った。
この結果から,使用済みのアウト・オブ・ザ・ボックスモデルでさえ,将来の研究の出発点として十分に機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:15:50 GMT)
Local Counterdiabatic Driving for Jaynes-Cummings Lattices [0.0] 本稿では,Jaynes-Cummings格子における局所的反断熱駆動を利用して高速かつ高忠実な状態調製を行う手法を提案する。
本手法により,多部 W 状態が高忠実度で作成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 23:56:49 GMT)
Limit on spatial quantum superpositions with massive objects due to phonons [0.0] 環境からの隔離の改善によって除去できないデコヒーレンスチャネルを公表する。
これは物体内の音波から派生したもので、任意の分裂過程の一部として励起され、部分的な「ヴェルチャー・ウェッグ」情報を運ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:02:17 GMT)
Lemon and Orange Disease Classification using CNN-Extracted Features and Machine Learning Classifier [0.0] この研究は、VGG16、VGG19、ResNet50といった革新的なディープラーニングアーキテクチャを使用している。
疾患分類の初期モデルとして、ランダムフォレスト、ネイブベイズ、K-Nearest Neighbors(KNN)、ロジスティック回帰を用いた。
レモンとオレンジの果物の病気は、モデルによりより正確に分類される(レモンは95.0%、オレンジは99.69%)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:37:00 GMT)
Learning to Boost the Performance of Stable Nonlinear Systems [0.0] クローズドループ安定性保証による性能ブースティング問題に対処する。
本手法は,安定な非線形システムのための性能ブースティング制御器のニューラルネットワーククラスを任意に学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 07:18:39 GMT)
LUCIE: A Lightweight Uncoupled ClImate Emulator with long-term stability and physical consistency for O(1000)-member ensembles [0.0] 軽量で、訓練が容易で、低解像度で、完全にデータ駆動型気候エミュレータであるLUCIEを紹介します。
最先端のAI天気モデルとは異なり、LUCIEは100ドルの自己回帰シミュレーションのために安定しており、物理的に一貫性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:54:24 GMT)
LML: Language Model Learning a Dataset for Data-Augmented Prediction [0.0] 本稿では,データ拡張予測(Data-Augmented Prediction, DAP)と呼ばれる新しい手法を応用したLanguage Model Learning(LML)という新しい概念を提案する。
この分類は、人間が手動でデータの探索と理解を行うのと同様の手法を用いて、LLMによって行われる。
いくつかのテストケースでは、システムは90%以上の精度を記録し、システムの有効性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 17:58:50 GMT)
Interplay between time and energy in bosonic noisy quantum metrology [0.0] 平均エネルギーと推定に費やされる時間との間には非自明な相互作用が存在することを示す。
推定に要する時間をどのように分割して、可能な限りの精度を達成するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:41:09 GMT)
Interference of photons from independent hot atoms [0.0] 干渉計は光の有限時間コヒーレンスを前方方向と後方方向に弾性的に散乱させる。
干渉計はドップラーフリー原子および分子分光法における直接的応用を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:34:59 GMT)
Interaction between Unruh-Dewitt detectors exclusively due to acceleration: A Parallel to the FDU Effect [0.0] 真空中での2つの検出器間の相互作用は、加速によってのみ現れる。
この相互作用はFDU効果とは対照的であり、一様加速された検出器が熱浴中のように振る舞うことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:51:36 GMT)
Influence of bias voltage noise on the Inelastic Cooper-Pair Tunneling Amplifier (ICTA) [0.0] 超伝導フラックス量子で分割された積分電圧バイアスノイズが増幅帯域以下である限り、ICTAはほぼ量子制限ノイズを有することを示す。
周波数として表される積分電圧ノイズの半分の幅のフル幅が5.6MHzである場合、ノイズが1.7倍以下の20dBのゲインを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:02:58 GMT)
How can scientists establish an observer-independent science? Embodied cognition, consciousness and quantum mechanics [0.0] 具体的認知の理論のためにエビデンスが成長している。
特に、実験を行う実施科学者は、別の科学者の視点から説明する必要があると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:29:47 GMT)
Differentially Private Non Parametric Copulas: Generating synthetic data with non parametric copulas under privacy guarantees [0.0] 本研究は、差分プライバシーを取り入れた非パラメトリックコプラベース合成データ生成モデルDPNPCの強化に焦点を当てる。
DPNPCと他の3つのモデル(PrivBayes、DP-Copula、DP-Histogram)を比較し、プライバシ、ユーティリティ、実行時間を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 10:18:14 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defence: 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はサイバー防衛に大きな可能性を示しているが、DRLが大規模に自律的なサイバー防衛問題に適用される前には、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） (Fri, 27 Sep 2024 07:26:27 GMT)
Decomposing the Jaccard Distance and the Jaccard Index in ABCDE [0.0] 本稿では、JaccardDistanceとJaccardIndexをさらに分解する。
いずれの場合も、分解によって影響と品質の指標が得られます。
新しい測度は数学的によく理解されており、単純な方程式を通して相互に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:00:32 GMT)
Dark Subspaces and Invariant Measures of Quantum Trajectories [0.0] 量子軌道 (quantum trajectories) は、量子系の進化を記述するマルコフ過程である。
我々は(Maassen, K"ummerer 2006)で定義されるダーク部分空間と呼ばれる線型部分空間上のマルコフ過程を証明する。
参照空間からダーク部分空間への最小の等距離族の概念を用いて、ユニタリ群の軌道によってインデックスされた一連の測度が量子軌道のエルゴード測度の集合であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 11:39:25 GMT)
Classification and regression of trajectories rendered as images via 2D Convolutional Neural Networks [0.0] コンピュータビジョンの最近の進歩は、2次元畳み込み層(CNN)を持つ人工ニューラルネットワークによる画像として表現された軌跡の処理を容易にしている。
本研究では,CNNを用いた合成軌道の分類と回帰問題の解法について検討した。
その結果,移動方向が重要となるアプリケーションにおいて,モデル深度や動作履歴に応じて適切な画像解像度を選択することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:27:04 GMT)
Can AI Enhance its Creativity to Beat Humans ? [0.0] 本研究では,人間に対する人工知能(AI)の創造的性能について検討した。
人間の外部評価者は、人間とAIによって生成された創造的なアウトプットを収集した。
結果は、AIの創造的ポテンシャルを最大化するために、人間のフィードバックを統合することが重要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:19:07 GMT)
CESNET-TimeSeries24: Time Series Dataset for Network Traffic Anomaly Detection and Forecasting [0.0] 本書では,ネットワークエンティティの動作の時系列データを構成するデータセットを紹介する。
データセットは、275万のアクティブIPアドレスの40週間のネットワークトラフィックから作成されました。
予測に基づく異常検出アプローチの実践的展開に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 16:10:11 GMT)
Bypassing the filtering challenges in microwave-optical quantum transduction through optomechanical four-wave mixing [0.0] マイクロ波光伝送は量子ネットワークにおいて重要な技術である。
4波混合プロセスを用いて, 等価効率で同じトランスダクション目標を達成する方法を示す。
光弾性と電気ひずみの高次類似性を考慮することにより、このプロセスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:29:12 GMT)
Bounds and Bugs: The Limits of Symmetry Metrics to Detect Partisan Gerrymandering [0.0] 我々は,パルチザンジェリーマンダー検出のための2つの対称性指標を検討する:平均メディア差(MM)とパルチザンバイアス(PB)
我々はまず、パルチザンのゲリマンダーの基礎は、好む党が極端に多くの議席を獲得するように地図を描くことであると断言する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 00:07:03 GMT)
Automated quantum system modeling with machine learning [0.0] 機械学習アルゴリズムは、簡単な量子力学測定のセットを考慮し、量子モデルを構築することができることを示す。
我々は、マルコフのオープン量子システムのシミュレーションを通して、ニューラルネットワークが有効状態の$N$を自動的に検出できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 15:18:20 GMT)
Autoencoder-based learning of Quantum phase transitions in the two-component Bose-Hubbard model [0.0] 本稿では,2成分ボース・ハバードモデルにおける量子位相遷移の検出と解析に,オートエンコーダと機械学習を用いた手法について検討する。
オートエンコーダなどの深層学習モデルを活用し,遅延空間表現,再構成誤差解析,クラスタ距離計算を用いて位相境界と臨界点の同定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 06:42:27 GMT)
Approximating maximum independent set on Rydberg atom arrays using local detunings [0.0] 量子断熱原理によって操作されるリドバーグ原子配列は、最も有望な量子プラットフォームの一つである。
リードベルク・ハミルトニアン上の局所分解を調整することにより、最大独立集合を近似する戦略が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:45:24 GMT)
Analyzing quantum entanglement with the Schmidt decomposition in operator space [0.0] 可観測物のシュミット分解に基づいて絡み合う証人を構築するための一般的な方法を提案する。
この方法は、多体システム(多体システム)と二体システム(多体システム)で機能し、忠実度に基づく構造よりも強力である。
本研究は,本手法が絡み合い検出を著しく改善する実験例を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 12:31:33 GMT)
Analysis of Truncated Singular Value Decomposition for Koopman Operator-Based Lane Change Model [0.0] Singular Value Decomposition (SVD) は、膨大なデータセットからクープマン作用素を効率的に近似するために用いられる。
本研究は,車線変化挙動モデルを表現するために,EDMDで使用される異なる基底関数と,切り離されたSVDのランクを評価する。
しかし, この結果から, 乱れたSVDの手法が必ずしも計算訓練時間を大幅に短縮す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） (Fri, 27 Sep 2024 09:45:21 GMT)
A quantum algorithm for advection-diffusion equation by a probabilistic imaginary-time evolution operator [0.0] 本稿では, 線形対流拡散方程式を, 新しい近似確率的想像時間進化(PITE)演算子を用いて解く量子アルゴリズムを提案する。
我々は, 対流拡散方程式から得られるハミルトニアンの想像時間進化を実現するために, 明示的な量子回路を構築した。
我々のアルゴリズムは、Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL)アルゴリズムに匹敵する結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 08:56:21 GMT)
A model-constrained Discontinuous Galerkin Network (DGNet) for Compressible Euler Equations with Out-of-Distribution Generalization [0.0] 圧縮可能なオイラー方程式を解くために,モデル制約付き不連続なGalerkin Network (DGNet) アプローチを開発した。
DGNet法の有効性, 安定性, 一般化性を検証するため, 1次元および2次元圧縮可能なオイラー方程式問題に対する数値計算結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 01:13:38 GMT)
A method of using RSVD in residual calculation of LowBit GEMM [0.0] 低ランク残差量子化行列乗算(LRQMM)法は、高密度な低精度量子化行列乗算に対する残差補償の低ランク近似を導入する。
BLAS-2レベルの余分な時間オーバーヘッドで数倍の精度向上を実現することができる。
ディープラーニングネットワークでは、LRQMM-4bitはResnet-50で61.8%のImageNet Top-1精度、Direct Quantの精度は8.3%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 14:16:35 GMT)
A magic monotone for faithful detection of non-stabilizerness in mixed states [0.0] 任意の量子状態における非安定化剤の量(または短時間のマジック)を定量化するモノトーンを導入する。
モノトーンは、純粋な状態と混合状態の両方に対する魔法の存在を検出するために必要な十分な基準を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 09:13:55 GMT)
A comprehensive review and new taxonomy on superpixel segmentation [0.0] スーパーピクセルセグメンテーションの新しい分類法について概説する。
我々は、接続性、コンパクト性、デライン化、スーパーピクセル数、色、均一性、実行時間、安定性、視覚品質の9つの基準に基づいて、20の戦略を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 23:28:33 GMT)
A comparison of Bayesian sampling algorithms for high-dimensional particle physics and cosmology applications [0.0] 我々は,マルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)とネストサンプリング手法を幅広く検討し,比較した。
ネストサンプリング手法を用いて最も容易に解けると広く考えられているいくつかの例は、現代のMCMCアルゴリズムによりより効率的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Sep 2024 05:57:48 GMT)