Model Lock: Locking Your Model With a Spell [90.4] ModelLockと呼ばれる拡散ベースのフレームワークは、テキストガイドによる画像編集を探求し、トレーニングデータをユニークなスタイルに変換するか、バックグラウンドで新しいオブジェクトを追加する。
このデータセットに微調整されたモデルはロックされ、キープロンプトによってのみアンロックされる。
画像分類とセグメンテーションの両方のタスクについて広範な実験を行い、ModelLockが期待する性能を著しく低下させることなく、効果的に細調整されたモデルをロックできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 11:29:16 GMT)
Unveil Benign Overfitting for Transformer in Vision: Training Dynamics, Convergence, and Generalization [88.6] 本研究では, ソフトマックスを用いた自己保持層と, 勾配勾配下での完全連結層からなるトランスフォーマーの最適化について検討した。
この結果から,データモデルにおける信号対雑音比に基づいて,小さなテストエラー位相と大規模なテストエラー状態とを区別できるシャープ条件を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:24:11 GMT)
TAT-LLM: A Specialized Language Model for Discrete Reasoning over Tabular and Textual Data [73.3] 我々は,言語モデル(LLM)の驚くべきパワーを活用して課題を解決することを検討する。
LLaMA2を微調整し,既存のエキスパートアノテートデータセットから自動生成したトレーニングデータを用いてTAT-LLM言語モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 01:40:33 GMT)
A Comprehensive Survey of Scientific Large Language Models and Their Applications in Scientific Discovery [68.5] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストやその他のデータ処理方法に革命をもたらした。
我々は,科学LLM間のクロスフィールドおよびクロスモーダル接続を明らかにすることで,研究ランドスケープのより総合的なビューを提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 23:58:10 GMT)
Chat-Scene: Bridging 3D Scene and Large Language Models with Object Identifiers [65.5] オブジェクトレベルのシーンと対話するために、オブジェクト識別子とオブジェクト中心表現を導入する。
我々のモデルは、ScanRefer、Multi3DRefer、Scan2Cap、ScanQA、SQA3Dなど、既存のベンチマーク手法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:56:28 GMT)
Chat-Scene: Bridging 3D Scene and Large Language Models with Object Identifiers [65.5] オブジェクトレベルのシーンと対話するために、オブジェクト識別子とオブジェクト中心表現を導入する。
我々のモデルは、ScanRefer、Multi3DRefer、Scan2Cap、ScanQA、SQA3Dなど、既存のベンチマーク手法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:56:28 GMT)
3D-CT-GPT: Generating 3D Radiology Reports through Integration of Large Vision-Language Models [51.9] 本稿では,VQAに基づく医用視覚言語モデルである3D-CT-GPTについて紹介する。
パブリックデータセットとプライベートデータセットの両方の実験により、3D-CT-GPTはレポートの正確さと品質という点で既存の手法を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 12:31:07 GMT)
WorldGPT: Empowering LLM as Multimodal World Model [51.2] MLLM(Multimodal Large Language Model)に基づく汎用世界モデルWorldGPTを紹介する。
WorldGPTは、さまざまなドメインにまたがる数百万のビデオを分析して、世界ダイナミクスの理解を得る。
マルチモーダル状態遷移予測ベンチマークWorldNetの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 17:00:44 GMT)
TrojVLM: Backdoor Attack Against Vision Language Models [50.9] 本研究では、視覚言語モデル(VLM)を対象としたバックドアアタックの最初の調査であるTrojVLMを紹介する。
TrojVLMは、有毒な画像に遭遇したとき、所定のターゲットテキストを出力テキストに挿入する。
画像内容のセマンティックな整合性を確保するために,新たなセマンティック保存損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 04:37:09 GMT)
What Makes for Good Image Captions? [50.5] 我々のフレームワークは、優れた画像キャプションは、情報的に十分であり、最小限の冗長であり、人間によって容易に理解できるという3つの重要な側面のバランスをとるべきであると仮定している。
本稿では,局所的な視覚情報とグローバルな視覚情報を統合することで,豊かなキャプションを生成するParamid of Captions(PoCa)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:29:54 GMT)
UKnow: A Unified Knowledge Protocol with Multimodal Knowledge Graph Datasets for Reasoning and Vision-Language Pre-Training [48.2] この研究はUKnowと呼ばれる統一知識プロトコルを提示し、データの観点から知識に基づく研究を促進する。
データ知識は、インイメージ、インテキスト、クロスイメージ、クロステキスト、イメージテキストの5つのタイプに分類される。
UKnowプロトコルに従って、我々は、大規模なマルチモーダル知識グラフデータセットである、公開国際ニュースから収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 15:32:42 GMT)
Taming Timeout Flakiness: An Empirical Study of SAP HANA [47.3] 不安定なテストは回帰テストに悪影響を及ぼします。
テストタイムアウトは、このような不安定なテストの失敗に寄与する要因のひとつです。
テストのフレキネス率は、繰り返しテストの実行回数によって49%から70%の範囲である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 11:12:40 GMT)
Taming Timeout Flakiness: An Empirical Study of SAP HANA [47.3] 不安定なテストは回帰テストに悪影響を及ぼします。
テストタイムアウトは、このような不安定なテストの失敗に寄与する要因のひとつです。
テストのフレキネス率は、繰り返しテストの実行回数によって49%から70%の範囲である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 11:12:40 GMT)
Steering Prediction via a Multi-Sensor System for Autonomous Racing [45.7] 伝統的に、レーシングカーは主要な視覚系として2D LiDARに依存している。
本研究では,イベントカメラと既存システムの統合について検討し,時間情報の拡張について述べる。
私たちの目標は、2D LiDARデータをイベントデータをエンドツーエンドの学習フレームワークに融合させることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:58:24 GMT)
MOC-RVQ: Multilevel Codebook-Assisted Digital Generative Semantic Communication [43.2] 本稿では,2段階の学習フレームワークを用いた多段階生成セマンティックコミュニケーションシステムを提案する。
最初の段階では,マルチヘッドオクタナリーコードブックを用いて高品質なコードブックを訓練し,インデックス範囲を圧縮する。
第2段階では、Swin Transformerに基づくノイズ低減ブロック(NRB)が導入され、高品質なセマンティック知識ベースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 10:48:14 GMT)
Test Case-Informed Knowledge Tracing for Open-ended Coding Tasks [42.2] オープンエンドコーディングタスクは、コンピュータサイエンス教育で一般的である。
応答の正しさのみを分析する伝統的な知識追跡(KT)モデルは、学生のコードから学生の知識のニュアンスを完全に捉えることはできない。
テストケース・インフォームド・ナレッジ・トレーシング・フォー・オープンエンド・コーディング(TIKTOC)は,オープンエンドの学生コードとテストケースを同時に分析・予測するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:13:40 GMT)
ReLoo: Reconstructing Humans Dressed in Loose Garments from Monocular Video in the Wild [33.8] ReLooは、モノラルなインザワイルドビデオから、ゆるい服を着た人間の高品質な3Dモデルを再構築する。
まず、布を被った人間を神経内装と外装に分解する層状神経人間表現を構築した。
グローバルな最適化は、多層異なるボリュームレンダリングにより、人体と衣服の形状、外観、変形を共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 22:24:56 GMT)
Adaptive In-conversation Team Building for Language Model Agents [33.0] 複数の大規模言語モデル(LLM)エージェントを活用することは、複雑なタスクに取り組む上で有望なアプローチであることが示されている。
私たちの新しい適応型チーム構築パラダイムは、Captain Agentという新しいエージェント設計を通じて実現された柔軟なソリューションを提供します。
6つの実世界のシナリオに対する包括的な評価は、Captain Agentが既存のマルチエージェントメソッドを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:05:14 GMT)
Membership Privacy Evaluation in Deep Spiking Neural Networks [32.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、非線形機能を持つニューロンを模倣して浮動小数点数を出力する。
本稿では,8つのMIAを考慮し,SNNのメンバシッププライバシを評価する。
ニューロモルフィックデータセットを用いてトレーニングした場合、SNNはANNよりも脆弱(最大攻撃精度は10%高い)であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 17:13:04 GMT)
DelayPTC-LLM: Metro Passenger Travel Choice Prediction under Train Delays with Large Language Models [31.5] 本稿では,大規模言語モデル(DelayPTC-LLM)によるメトロ遅延を考慮した旅行選択予測手法を提案する。
従来の予測モデルとDelayPTC-LLMの比較分析は、輸送システムの破壊下で一般的に発生する複雑なスパースデータセットを扱う上で、LLMの優れた能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:09:15 GMT)
Exploring the Coordination of Frequency and Attention in Masked Image Modeling [28.4] Masked Image Modeling (MIM) はコンピュータビジョンにおける自己教師型学習を支配している。
本稿では,周波数・注意駆動型マスキング・スローング戦略 (FAMT) を提案する。
FAMTはプラグイン・アンド・プレイモジュールとしてシームレスに統合することができ、以前の作業を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 07:39:57 GMT)
X-Prompt: Multi-modal Visual Prompt for Video Object Segmentation [26.5] 我々は、RGB+Xとして指定された全マルチモーダルビデオオブジェクトセグメンテーションタスクに対して、X-Promptという普遍的なフレームワークを提案する。
このフレームワークは、RGBデータを使用してビデオオブジェクトセグメンテーション基盤モデルを事前訓練し、次にプロンプトの追加モダリティを利用して、限られたデータで下流のマルチモーダルタスクに適応する。
提案したユニバーサルX-Promptフレームワークは、完全な微調整パラダイムを一貫して上回り、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:04:29 GMT)
Language-guided Robust Navigation for Mobile Robots in Dynamically-changing Environments [26.2] 我々は、車輪付き移動ロボットを用いた人道案内のための具体的AIシステムを開発した。
本研究では,ロボットの意図した軌道に影響を与える環境変化を検出するため,ロボットの現在の計画を監視する手法を提案する。
この作業は、環境状態に関する情報を人間に提供する環境の持続的な監視を行う、精密農業や建設のようなアプリケーションを支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 21:30:23 GMT)
A Generalized Model for Multidimensional Intransitivity [26.1] 本稿では,各プレイヤーのd-次元表現(d>1)とデータセット固有の距離空間を共同で学習する確率モデルを提案する。
提案手法は,予測精度において,競合する手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 11:48:34 GMT)
DAVED: Data Acquisition via Experimental Design for Data Markets [25.3] 本稿では,線形実験設計にインスパイアされたデータ取得問題に対するフェデレートされたアプローチを提案する。
提案手法はラベル付き検証データを必要とせずに予測誤差を低くする。
我々の研究の重要な洞察は、テストセット予測のためのデータ取得の利点を直接見積もる手法が、特に分散市場設定と互換性があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:48:59 GMT)
SELP: Generating Safe and Efficient Task Plans for Robot Agents with Large Language Models [24.2] 等価投票、制約付き復号化、ドメイン固有の微調整という3つの重要な洞察を提示する。
等価投票は、複数の線形時間論理(LTL)式の生成とサンプリングによって一貫性を保証する。
制約付き復号法は生成された公式を使って計画の自動回帰推論を実行する。
ドメイン固有の微調整は、特定のタスクドメイン内で安全で効率的なプランを生成するために、LSMをカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 22:33:44 GMT)
Subject Data Auditing via Source Inference Attack in Cross-Silo Federated Learning [23.2] フェデレートラーニング(FL)におけるソース推論攻撃(SIA)は、どのクライアントがローカルモデルトレーニングにターゲットデータポイントを使用しているかを特定することを目的としている。
主観的メンバーシップ推論攻撃(SMIA)は、任意のクライアントが対象対象からデータポイントを利用するかどうかをクロスサイロFLで推測しようとする。
本稿では,SAIにおいてターゲットデータポイントを1つのクライアントでのみ使用可能な臨界制約を除去し,SLSIA(Subject-Level Source Inference Attack)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 17:27:34 GMT)
VLAD-BuFF: Burst-aware Fast Feature Aggregation for Visual Place Recognition [23.2] 本稿では,VLAD-BuFFを提案する。これは,エンドツーエンドのVPRトレーニングにおいてバースト認識機能を学ぶための,自己相似機能割引機構である。
我々は、VLAD-BuFFが新しい技術状態を設定する9つの公開データセットに対して、我々の手法をベンチマークする。
提案手法は,12倍の局所的特徴量でも高いリコールを維持できるため,リコールを伴わずに高速な特徴集約が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 09:44:08 GMT)
Summit Vitals: Multi-Camera and Multi-Signal Biosensing at High Altitudes [22.2] ビデオ光胸腺撮影は、生理学的信号の非侵襲的かつ便利な測定方法である。
このデータセットは、ビデオのバイタル推定アルゴリズムを検証し、異なる位置からビデオを取り出すように設計されている。
以上の結果から,PSGや血液酸素などの複数の指標の同時トレーニングがSpO2推定におけるMAEを17.8%減少させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:36:16 GMT)
Language Models as Hierarchy Encoders [22.0] 階層変換器エンコーダ(HiTs)として再学習トランスフォーマーエンコーダを用いたLMを提案する。
本手法は, 埋込次元に適応する曲率を持つポアンカー球内に, 予め学習したLMの出力埋め込み空間を定めている。
予め訓練したLM, 標準微調整されたLM, およびいくつかの双曲埋め込みベースラインに対するHiTsの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 18:48:16 GMT)
Multi-sensor Learning Enables Information Transfer across Different Sensory Data and Augments Multi-modality Imaging [21.8] データ駆動型マルチモーダルイメージング(DMI)によるCTとMRIのシナジーイメージングについて検討した。
マルチモダリティ・イメージングにおける特徴,すなわちモダリティ・イントラモダリティ・イントラモダリティの2つの特徴を明らかにし,マルチセンサ・ラーニング(MSL)フレームワークを提案する。
相乗的CT-MRI脳画像撮影によるDMI戦略の有効性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 17:40:54 GMT)
Mind the Gap: Promoting Missing Modality Brain Tumor Segmentation with Alignment [21.6] 多発性磁気共鳴画像(MRI)による脳腫瘍の分節
臨床ではMRIの特定のモダリティが欠如している可能性があるため、さらに困難なシナリオが提示される。
本稿では,係わるモダリティの潜在的特徴を適切に定義された分布アンカーに整合させる新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:37:42 GMT)
TextGaze: Gaze-Controllable Face Generation with Natural Language [21.0] 我々は新しい視線制御可能な顔生成タスクを提案する。
本稿では,人間の視線と頭の動きを記述したテキスト記述を入力し,対応する顔画像を生成する。
FFHQデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:46:25 GMT)
Background-aware Moment Detection for Video Moment Retrieval [19.1] ビデオモーメント検索(VMR)は、与えられた自然言語クエリの未トリミングビデオ中の特定のモーメントを特定する。
あいまいさのため、クエリは対応するモーメントの関連する詳細を完全にカバーしていない。
背景認識型モーメント検出変換器(BM-DETR)を提案する。
本モデルでは,正の問合せと負の問合せの相補性から,各フレームの連成確率から目標モーメントを予測することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 06:37:38 GMT)
GS-EVT: Cross-Modal Event Camera Tracking based on Gaussian Splatting [19.1] 本稿では,モーショントラッキングにおけるイベントカメラの利用について検討する。
難解なダイナミクスと照明の下で、固有の堅牢性を備えたソリューションを提供する。
フレームベースのカメラから直接来る地図表現を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:56:39 GMT)
OnePath: Efficient and Privacy-Preserving Decision Tree Inference in the Cloud [18.6] OnePathはクラウド環境におけるセキュアで効率的な決定木推論のために設計されたフレームワークである。
我々のプロトコルは、予測パス上のノードのみをセキュアに識別し、処理し、データプライバシのアンダーテキスト暗号文を維持する。
OnePathが決定木分類器とユーザデータのプライバシーをしっかりと保護していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 12:35:32 GMT)
EDEN: Empathetic Dialogues for English learning [18.2] 学生の情熱と忍耐は、言語学習の成功に結びついている。
最近の研究は、学生が英語の教師をより支援的だと認識するにつれて、彼らの満足度が向上していることを証明している。
本実験は,適応的共感フィードバックを用いることで,感情支援が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 22:18:44 GMT)
Scalable Fine-tuning from Multiple Data Sources:A First-Order Approximation Approach [17.8] 目的タスクに対する言語モデル(LM)の微調整の問題について,$n$補助タスクの情報を用いて最適に検討する。
この問題には、NLPにおけるターゲット命令チューニングや、チェーン・オブ・ファインタニングにおけるデータ選択など、幅広い応用がある。
本稿では,繰り返し学習することなくモデル微調整性能を推定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 21:26:50 GMT)
Private Stochastic Optimization With Large Worst-Case Lipschitz Parameter [14.0] 我々は、全てのデータに対して最悪のリプシッツパラメータを持つ損失関数を持つ差分プライベート(DP)不等式最適化(SO)について検討する。
スムーズな損失関数に対して、我々は最先端の過剰リスクを持つ線形時間アルゴリズムを提供する。
また,非最適凸損失関数を扱う最初のアルゴリズムも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 01:14:29 GMT)
CycleBNN: Cyclic Precision Training in Binary Neural Networks [13.8] 本稿では,バイナリニューラルネットワーク(BNN)について述べる。
BNNは計算オーバーヘッドとメモリフットプリントを大幅に削減し、完全な精度ネットワークを提供する。
しかし、エネルギー集約的なトレーニングの課題とパフォーマンスの低下は、永続的な問題である。
従来の研究とは異なり,本研究では,サイクロンBNNを導入して,BNNとサイクル精度トレーニングを統合した革新的な方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:51:25 GMT)
'Simulacrum of Stories': Examining Large Language Models as Qualitative Research Participants [13.7] 生産モデルに関する最近の興奮は、研究開発における人間の参加と労働の置き換えを示唆する提案の波を引き起こしている。
我々は,このパラダイムシフトの視点を理解するために,19人の定性的な研究者にインタビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 18:28:47 GMT)
Investigating the Impact of Text Summarization on Topic Modeling [13.6] 本稿では,事前学習型大言語モデル(LLM)を用いてトピックモデリング性能をさらに向上する手法を提案する。
トピックモデリングへの影響を比較するために、異なる長さの要約を生成するために、ショットプロンプトはほとんど使われない。
提案手法は,従来のモデルと比較して,トピックの多様性とコヒーレンス値に比較して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 19:45:45 GMT)
CausalVE: Face Video Privacy Encryption via Causal Video Prediction [13.6] ビデオやライブストリーミングのWebサイトの普及に伴い、公開対面のビデオ配信とインタラクションは、プライバシー上のリスクを増大させる。
これらの欠点に対処するニューラルネットワークフレームワークCausalVEを提案する。
我々のフレームワークは、公開ビデオの拡散において優れたセキュリティを有し、定性的、量的、視覚的な観点から最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 10:34:22 GMT)
CollectiveSFT: Scaling Large Language Models for Chinese Medical Benchmark with Collective Instructions in Healthcare [12.2] 本研究は中国における総合医療ベンチマーク(CMB)に焦点を当てる。
私たちは、より大きなモデルに匹敵するスコアを得るために、より小さなベースモデルをトレーニングしました。
幅広い指導内容を統合することで,データ品質の不整合などの潜在的な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 02:05:29 GMT)
Learning to Obstruct Few-Shot Image Classification over Restricted Classes [12.2] 制限されたクラスの集合に対して、より難易度の高い数点分類を行う手法について検討する。
提案するLearning to Obstruct(LTO)アルゴリズムは,3つのデータセットにまたがる4つのFSC手法をうまく妨害する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 02:16:38 GMT)
Crystal-LSBO: Automated Design of De Novo Crystals with Latent Space Bayesian Optimization [12.0] 本研究では、探索性を高めるために特別に調整された結晶のデノボ設計フレームワークであるCrystal-LSBOを紹介する。
本研究は,デ・ノボ結晶設計におけるLSBOの利用の先駆者であり,最適化タスクによる有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 01:25:05 GMT)
LLM-CARD: Towards a Description and Landscape of Large Language Models [11.7] 本研究は,学術論文から大規模言語モデルに関する重要な情報を自動抽出し,整理するシステムを開発することを目的とする。
名前付きエンティティ認識(textbfNER)と関係抽出(textbfRE)メソッドが使用される。
106の学術論文は, LLMの名前, ライセンス, 適用の3つの辞書を定義して処理した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 11:49:17 GMT)
ProMISe: Promptable Medical Image Segmentation using SAM [11.7] ターゲット領域にユークリッド適応プロンプトを付加したSAMベースの基盤モデルを提供する自動プロンプトモジュール(APM)を提案する。
また、SAMを特定の医療領域に適応させるために、Incrmental Pattern Shifting (IPS) と呼ばれる新しい非侵襲的手法を提案する。
これら2つの手法を結合することにより,プロンプタブル・メディカルイメージのためのエンドツーエンドな非微調整フレームワークであるProMISeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 12:59:54 GMT)
An Unsupervised Approach to Achieve Supervised-Level Explainability in Healthcare Records [11.4] 最先端の説明可能性の手法はモデルの透明性を高めるが、人間による注釈付きエビデンスに頼っている。
本稿では,このようなアノテーションを必要とせず,妥当かつ忠実な説明を提示する手法を提案する。
本稿では、対人訓練が説明の妥当性を向上させる自動化医療コーディングタスクについて紹介し、従来よりも優れた新しい説明方法であるAttInGradを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 07:52:49 GMT)
Scalable Cloud-Native Pipeline for Efficient 3D Model Reconstruction from Monocular Smartphone Images [9.6] スマートフォンカメラで撮影したモノクロ2D画像から3Dモデルを自動的に再構築する,クラウドネイティブなパイプラインを提案する。
我々のソリューションは、組込み材料とテクスチャを備えた再利用可能な3Dモデルを作成し、外部ソフトウェアや3Dエンジンでエクスポート可能でカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 11:15:26 GMT)
OpenSep: Leveraging Large Language Models with Textual Inversion for Open World Audio Separation [9.5] 我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して自動音声分離を行う新しいフレームワークであるOpenSepを提案する。
OpenSepはテキストインバージョンを使用して、市販のオーディオキャプションモデルとオーディオミックスからキャプションを生成し、現在ある音源を効果的に解析する。
その後、数発のLCMを使用して、パースされたソースの詳細なオーディオ特性を抽出し、目に見えない混合物の分離を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 06:59:52 GMT)
Extending Depth of Field for Varifocal Multiview Images [9.4] 視野の深さを延ばすことは、新しい視覚的アプリケーションの要件を満たすための基本的なタスクです。
新たなデータ型である可変焦点マルチビュー画像は、EDoFを解くための新しいパラダイムとなる可能性がある。
本稿では、画像アライメント、画像最適化、画像融合を含むEDoFのエンドツーエンド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:24:18 GMT)
Precision measurement for open systems by non-hermitian linear response [9.1] まず、散逸パラメータに対する推定精度の低い境界について、いくつかの一般的な結果を得る。
この下界は、符号化散逸作用素と進化時間との相関関係に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 09:09:38 GMT)
A Note on Output Length of One-Way State Generators and EFIs [9.0] 本研究では,一方向状態発生器(OWSG)の出力長,より弱い変種,EFIの出力長について検討する。
我々は、$O(log lambda)$-qubit出力を持つOWSGは存在しないことを示した。
また、$O(log lambda)$-qubit EFIが存在しないことも証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 16:12:29 GMT)
NeuralQP: A General Hypergraph-based Optimization Framework for Large-scale QCQPs [8.5] 本稿では,大規模二次制約付き二次プログラム(QCQP)のための汎用ハイパーグラフベースフレームワークであるNeuralQPを紹介する。
ハイパーグラフ表現を用いたUniEGNNは2次プログラミングのための内部点法(IPM)と等価であることを示す。
QPLIBによる2つのベンチマーク問題と大規模な実世界のインスタンスの実験は、NeuralQPが最先端の解法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 10:42:47 GMT)
GeoTransfer : Generalizable Few-Shot Multi-View Reconstruction via Transfer Learning [8.5] ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)の表現力を利用したスパース3次元再構成手法を提案する。
提案手法は,NeRF特徴量に符号化された情報を伝達して,正確な占有場表現を導出することにより,両世界の長所を提供する。
我々はDTUデータセットに対する我々のアプローチを評価し、再構築精度の観点から最先端の性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 16:47:19 GMT)
Social, Legal, Ethical, Empathetic, and Cultural Rules: Compilation and Reasoning (Extended Version) [8.4] SLEEC(社会的、法的、倫理的、共感的、文化的)ルールは、AIベースの自律システムが従うべき規則の定式化、検証、実施を促進することを目的としている。
AIシステムで効果的な使用を可能にするためには、これらのルールを自動推論をサポートする形式言語に体系的に翻訳する必要がある。
本研究ではまず,SLEEC規則の古典論理への翻訳を正当化するSLEEC規則パターンの言語学的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:23:41 GMT)
Group Distributionally Robust Optimization can Suppress Class Imbalance Effect in Network Traffic Classification [8.4] 本稿では,クラス不均衡の存在下でのネットワークトラフィックの分類に焦点をあてる。
本稿では,群分布的ロバスト最適化のレンズを用いて,クラス不均衡を緩和する手法を提案する。
その結果,本手法はクラス不均衡の負の効果を抑えるだけでなく,予測における総合的な性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 02:45:14 GMT)
RTL2M$μ$PATH: Multi-$μ$PATH Synthesis with Applications to Hardware Security Verification [8.2] チェックツールは、プロセッサの正式なメモリ一貫性モデルとセキュリティ検証を自動化する。
このアプローチの有効性にもかかわらず、$mu$SPECモデルの検証ギャップは手書きで書かなければならない。
我々は、RTL2M$mu$PATHと呼ばれる自動的なアプローチとツールを提案し、RTL2$mu$SPECの単一実行パス仮定を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 23:01:48 GMT)
A Central Motor System Inspired Pre-training Reinforcement Learning for Robotic Control [7.2] 本稿では,CMS-PRLを提案する。
まず、基本的なモータ報酬と相互情報報酬を組み合わせた融合報酬機構を導入する。
第2に,基底神経節の運動プログラムにインスパイアされたスキルエンコーディング手法を設計し,リッチかつ継続的なスキル指導を提供する。
第3に,運動能力の制御のためのスキルアクティビティ機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 09:00:26 GMT)
Faster Acceleration for Steepest Descent [7.0] 非ユークリッド滑らか性仮定の下での凸最適化のための新しい高速化一階法を提案する。
for $ell_p$ norm problems in $d$ dimensions, our method provides a complexity improvement of $O(d1-frac2p)$ in terms of a first-order oracles。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 01:21:03 GMT)
INSIGHTBUDDY-AI: Medication Extraction and Entity Linking using Large Language Models and Ensemble Learning [6.8] 医療用NLP研究において, 医療用NLPの抽出とマイニングが重要な役割を担っている。
本研究では,薬品のテキストマイニング作業における現状のLCMとその関連属性,例えば投与量,経路,強度,副作用について検討する。
アンサンブル学習の結果,個々の微調整ベースモデルBERT, RoBERTa, RoBERTa-L, BioBERT, BioClinicalBERT, BioMedRoBERTa, ClinicalBERT, PubMedBERTよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 22:06:06 GMT)
EEPNet: Efficient Edge Pixel-based Matching Network for Cross-Modal Dynamic Registration between LiDAR and Camera [6.8] 自動運転車が複雑な環境の中で軌道を正確に知覚し、分析し、計画するためには、マルチセンサー融合が不可欠である。
画像にLiDAR点雲を登録する現在の手法は、固有の違いと計算オーバーヘッドのために大きな課題に直面している。
我々は、ポイントクラウド投影から得られたモダリティマップを利用して、登録精度を向上させる高度ネットワークであるEEPNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 10:28:28 GMT)
Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Automated Medical Documentation [6.2] 本研究は,医学的対話から医療報告を自動生成することを目的とした,微調整型大規模言語モデル(LLM)であるMediGenを紹介する。
オープンソース事前訓練モデルの微調整に最先端の方法論を活用することで、MediGenは臨床相互作用の転写および要約において高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 02:16:19 GMT)
A Joint-Reasoning based Disease Q&A System [6.1] 医療質問応答(QA)アシスタントは、複数のソースから情報を合成することで、レイユーザーの健康関連クエリに応答する。
彼らは、誤った情報、情報過負荷、医療言語の複雑さの問題を緩和するための重要なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:42:31 GMT)
Bridging the Gap in Hybrid Decision-Making Systems [6.1] ハイブリッド意思決定のための新しいヒューマン・イン・ザ・ループシステムBRIDGETを紹介する。
BRIDGETは、マシンか人間のどちらかが担当すべきタイミングを理解し、2つのステータスを動的に切り替える。
BRIDGETは、ユーザに対して懐疑的なスタンスを仮定し、提案を提供するマシンラーニングモデルを持つか、あるいは自身でユーザを呼び戻すかのどちらかだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 17:14:59 GMT)
Jointly modelling the evolution of community structure and language in online extremist groups [5.4] グループ間相互作用は、特定の社会的・時間的文脈内で発生し、コミュニティをモデル化する際に考慮すべきである。
本稿では,コミュニティ構造と言語を時間とともに共同でモデル化する手法を提案し,過激派反女性オンライングループの文脈に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 05:19:51 GMT)
A Characterization of List Regression [5.4] リスト回帰の完全な特徴付けを提供する。
我々は、$k$-OIG次元と$k$-fat-shattering次元という2つの次元を提案し、それぞれに実現可能な回帰と$k$-list回帰を最適に特徴付けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:19:37 GMT)
Distributed Optimization via Energy Conservation Laws in Dilated Coordinates [5.4] 本稿では,拡張座標における連続時間力学系の解析のためのエネルギー保存手法を提案する。
収束率を逆時間差係数で明示的に表すことができる。
その高速化された収束挙動は、実用的、大規模問題に対する様々な最先端分散最適化アルゴリズムに対してベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:02:43 GMT)
Privacy Attack in Federated Learning is Not Easy: An Experimental Study [5.1] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のために提案される分散機械学習のパラダイムである。
近年の研究では、FLはプライバシー保護を完全に保証できないことが示されている。
プライバシ攻撃FLアルゴリズムが現実的なフェデレーション環境で有効かどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 10:06:34 GMT)
On the universality of neural encodings in CNNs [5.1] 学習された固有ベクトルは、VGG型ネットワークの様々な層に対して、異なる自然画像データセットにまたがって普遍的であることを示す。
彼らは、より基本的なレベルで、トランスファーラーニングの成功を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 21:30:25 GMT)
Active learning of digenic functions with boolean matrix logic programming [4.8] 我々は、細胞工学の促進と生物学的発見を促進するために、論理ベースの機械学習技術を適用した。
ゲノムスケールの代謝ネットワークモデルの中で複雑な遺伝的相互作用を学ぶ。
新しいシステム、BMLP_active$は、情報的実験を導くことによってゲノム仮説空間を効率的に探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 12:39:29 GMT)
Learning non-Gaussian spatial distributions via Bayesian transport maps with parametric shrinkage [4.0] 本稿では,拡張性に対するVecchia近似と組み合わせた,基底のパラメトリックガウス族に対するマップ成分の縮小を提案する。
結果として得られたShrinkTMアプローチは、特に少数のトレーニングサンプルにおいて、既存のBTMよりも正確である。
我々はShrinkTMの利点を実証するが、シミュレーションデータと気候モデル出力について数値実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 02:03:38 GMT)
Model X-Ray: Detection of Hidden Malware in AI Model Weights using Few Shot Learning [4.0] 攻撃者はステガノグラフィー技術によってAIモデルにマルウェアを埋め込むことができる。
本研究は、AIモデルを画像場に転送することで、よく研究された数ショットの学習技術を活用する。
トレーニングしたモデルでは,新しい拡散スペクトルステガノグラフィー攻撃が検出できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 10:45:28 GMT)
Introducing SDICE: An Index for Assessing Diversity of Synthetic Medical Datasets [4.0] コントラストエンコーダによって誘導される類似度分布の特性に基づくSDICEインデックスを提案する。
合成データセットと実画像の参照データセットが与えられた場合、SDICEインデックスは、原画像と合成画像の類似度スコア分布間の距離を測定する。
MIMIC-chest X-rayデータセットとImageNetデータセットで実施された実験は、SDICEインデックスの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 18:47:17 GMT)
Cauchy activation function and XNet [3.9] 我々はCauchy Activation Functionと呼ばれる新しいアクティベーション関数を開発した。
この関数は複素解析においてコーシー積分定理から導かれ、特に高精度を必要とする問題に向いている。
このイノベーションは、私たちが(Comple)XNet、あるいは単にXNetと呼ぶ、新しいタイプのニューラルネットワークを生み出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:25:33 GMT)
How much do we really know about Structure Learning from i.i.d. Data? Interpretable, multi-dimensional Performance Indicator for Causal Discovery [3.8] 観測データからの因果発見は、データ生成プロセスで使用される構造方程式の定式化に厳密な識別可能性の仮定を課す。
統合された性能評価フレームワークの欠如により、我々は解釈可能な6次元評価指標、すなわち、最適解の距離(DOS)を導入する。
本研究は、7つの異なる家系における構造学習アルゴリズムの性能を、不特定非非線形因果パターンの割合の増加に基づいて評価する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 15:03:49 GMT)
Double Actor-Critic with TD Error-Driven Regularization in Reinforcement Learning [3.8] 本稿では,時間差誤差駆動型正規化手法であるTDDRを省略した新しいアルゴリズムを提案する。
TDDRはダブルアクターを採用し、各アクターが批評家とペアを組むことで、ダブルアクターの利点を完全に活用する。
従来の決定論的ポリシー勾配に基づくアルゴリズムでは、アクター批判的な二重構造が欠如しているのに対し、TDDRはより優れた推定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 04:22:42 GMT)
Simulating 2D topological quantum phase transitions on a digital quantum computer [3.7] 多体基底状態の効率的な調製は、量子多体系の研究において量子コンピュータのパワーを利用するための鍵となる。
本稿では,2次元の位相量子相転移にまたがる基底状態の族を調製する,線形深度パラメータ化量子回路の設計法を提案する。
2D isoTNSは1次元の量子ビット配列のみを必要とするホログラフィック量子アルゴリズムによって効率よくシミュレートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 20:59:12 GMT)
Policy Optimization over General State and Action Spaces [3.7] 一般的な状態や行動空間に対する強化学習(RL)問題は非常に難しい。
まず,最近開発された一般状態と行動空間を扱うために,政策ミラー降下法をかなり一般化した手法を提案する。
本手法に関数近似を組み込む新しい手法を導入し、明示的なポリシーパラメータ化を全く必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 04:05:16 GMT)
Learning Semantic Traversability with Egocentric Video and Automated Annotation Strategy [3.7] ロボットは、シーンのセマンティック理解に基づいて、画像内のセマンティック・トラバース可能な地形を識別する能力を持つ必要がある。
この推論能力はセマンティックトラバーサビリティに基づいており、テストドメイン上で微調整されたセマンティックセグメンテーションモデルを使用して頻繁に達成される。
本稿では,エゴセントリックなビデオと自動アノテーションプロセスを用いて,セマンティック・トラバーサビリティ推定器を訓練するための効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 16:31:58 GMT)
Multimodal-Enhanced Objectness Learner for Corner Case Detection in Autonomous Driving [3.7] 本稿では,未知クラスと未知クラスとの差を減らし,マルチモーダル・エンハンスド・オブジェクトネスの概念を導入する方法を提案する。
コーナケース検出のためのMENOL(Multimodal-Enhanced Objectness Learner)アプローチは,トレーニングコストの低い新しい授業のリコールを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:40:14 GMT)
Scaling up the Banded Matrix Factorization Mechanism for Differentially Private ML [3.6] 近縁ノイズメカニズムは、大規模エポジロン小エピック訓練体制におけるDP-SGDの効果的な代替手段であることが証明されている。
現在の最先端のアプローチはDP-BandMFで、プライバシーの増幅とノイズ相関の利点を最適にバランスさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 00:21:49 GMT)
A Meta Logarithmic-Sobolev Inequality for Phase-Covariant Gaussian Channels [3.1] 我々の不等式は相共変ガウスチャネルに関する情報理論結果を導出するための一般的な枠組みを提供することを示す。
具体的には、量子Ornstein-Uhlenbeck半群に付随する$p$-log-Sobolevの不等式について、最適定数 $alpha_p$, for $1leq pleq 2$ を明示的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 04:27:46 GMT)
How do Practitioners Perceive Energy Consumption on Stack Overflow? [3.0] エネルギー消費に関するStack Overflow (SO) 質問を実証分析する。
これらの質問は、実践者が日々の開発活動で直面している実世界のエネルギー関連障害を反映している。
我々の観察は、エネルギー消費がソフトウェア開発システムに与える影響について、実践者の間で認識を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:28:52 GMT)
Improving Image Coding for Machines through Optimizing Encoder via Auxiliary Loss [3.0] 機械用画像符号化(ICM)は、人間の視覚ではなく認識モデルを用いて、機械分析のための画像を圧縮することを目的としている。
そこで本研究では,エンコーダに補助損失を付与し,その認識能力と速度歪み性能を向上させるための新しいICMモデルのトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:05:27 GMT)
Machine Vision-Based Assessment of Fall Color Changes and its Relationship with Leaf Nitrogen Concentration [2.9] 本研究は,秋期における葉の色のタイミングと変化を定量化するマシンビジョンに基づくシステムに焦点を当てた。
本研究では,2021年秋から2023年秋にかけて,商業用果樹園で5週間にわたって,色と3D画像のデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 22:30:25 GMT)
Sequential Signal Mixing Aggregation for Message Passing Graph Neural Networks [2.8] 本稿では,MPGNNのための新しいプラグ・アンド・プレイアグリゲーションであるSSMA(Sequential Signal Mixing Aggregation)を紹介する。
SSMAは隣接する特徴を2次元の離散的な信号として扱い、それらを連続的に結合させ、本質的に隣り合った特徴を混合する能力を増強する。
SSMAとよく確立されたMPGNNアーキテクチャを組み合わせると、様々なベンチマークでかなりの性能向上が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 17:13:59 GMT)
Spatial Reasoning and Planning for Deep Embodied Agents [2.7] この論文は空間的推論と計画タスクのためのデータ駆動手法の開発を探求する。
学習効率、解釈可能性、新しいシナリオ間の伝達可能性の向上に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 23:05:56 GMT)
Decoding Android Malware with a Fraction of Features: An Attention-Enhanced MLP-SVM Approach [2.6] 本稿では,Androidのマルウェア検出と分類をより効果的にするために,MLP(Multi-Layer Perceptron)とSVM(Support Vector Machine)を統合した新しいフレームワークを提案する。
CCCS-CIC-Mal-2020データセットで利用可能な9,760件のうち、47件の機能を慎重に分析することにより、悪意のあるアプリケーションを特定する上で99%以上の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 04:42:21 GMT)
Nonlinear Inverse Design of Mechanical Multi-Material Metamaterials Enabled by Video Denoising Diffusion and Structure Identifier [2.6] 本稿では非線形応力-ひずみ応答に基づく逆多材料設計のための新しい枠組みを提案する。
複数の材料, 塑性, 大変形を組み込むことで, メタマテリアルの高非線形力学的挙動の制御を高度化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 20:15:48 GMT)
Nonlinear Inverse Design of Mechanical Multi-Material Metamaterials Enabled by Video Denoising Diffusion and Structure Identifier [2.6] 本稿では非線形応力-ひずみ応答に基づく逆多材料設計のための新しい枠組みを提案する。
複数の材料, 塑性, 大変形を組み込むことで, メタマテリアルの高非線形力学的挙動の制御を高度化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 20:15:48 GMT)
Overlapping Community Detection using Dynamic Dilated Aggregation in Deep Residual GCN [2.4] 重なり合うコミュニティ検出は、グラフマイニングにおいて重要な問題である。
本研究では,新しい動的拡張アグリゲーション機構に基づくディープ残差グラフ畳み込みネットワーク(DynaResGCN)を設計する。
本実験は,ネットワーク上の重なり合うコミュニティを検出するための最先端手法よりも,はるかに優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 06:25:41 GMT)
Trigger-Based Fragile Model Watermarking for Image Transformation Networks [2.4] 脆弱な透かしでは、微妙な透かしが、改ざん時に透かしが壊れるように、物体に埋め込まれる。
画像変換・生成ネットワークのための新規なトリガ型フラクタモデル透かしシステムを提案する。
私たちのアプローチは、堅牢な透かしとは別として、さまざまなデータセットや攻撃に対して、モデルのソースと整合性を効果的に検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 19:34:55 GMT)
Deep Attention Driven Reinforcement Learning (DAD-RL) for Autonomous Decision-Making in Dynamic Environment [2.4] AV中心の時間的注意符号化(STAE)機構を導入し,周囲の車両との動的相互作用を学習する。
マップとルートのコンテキストを理解するために,コンテキストマップの抽出にコンテキストエンコーダを用いる。
得られたモデルは、Soft Actor Critic (SAC)アルゴリズムを用いて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 05:26:29 GMT)
A New Perspective On Denoising Based On Optimal Transport [2.3] 我々は、最適輸送(OT)理論に触発された難解化問題について、新しい視点を採っている。
モデル上の一般的な仮定の下で、このOTベースのデノイザは数学的によく定義され、一意であることを示す。
特にツイーディの公式のおかげで、Omega$ の確率モデル $ p(cdot midtheta)_theta が指数関数的な分布の族であるとき、OT ベースのデノワザーは Z$ の限界分布からのみ回収できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:24:17 GMT)
Learning-Based Link Anomaly Detection in Continuous-Time Dynamic Graphs [2.1] 連続時間動的グラフにおける異常検出は、学習アルゴリズムの文脈ではまだ未探索の分野である。
我々は,リンクレベルの異常とグラフ表現学習の先駆的構造解析を行い,分類的に異常なグラフリンクを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 12:33:56 GMT)
MicroFlow: An Efficient Rust-Based Inference Engine for TinyML [1.9] MicroFlowは、Rustプログラミング言語を使用した組み込みシステムにニューラルネットワーク(NN)をデプロイするためのオープンソースのフレームワークである。
NN参照モデルのデプロイにおいて、他の最先端ソリューションよりも、FlashやRAMメモリの使用が少ない。
また、中規模のNNでは既存のエンジンよりも高速な推論が可能であり、大きなNNでは同様の性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 18:34:27 GMT)
The co-varying ties between networks and item responses via latent variables [1.5] 教師間の関係は教育に関する認識に影響を与えることが知られている。
教師の助言関係(ネットワークス)が、満足感、学生、教育政策に対する影響の認識とどのように関連しているかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 16:21:12 GMT)
Low-overhead magic state distillation with color codes [1.4] 非クリフォードゲートのフォールトトレラント実装は、普遍的なフォールトトレラント量子コンピューティングを実現する上で大きな課題である。
本研究では,15-to-1蒸留回路と格子手術に基づく2つの蒸留方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:17:26 GMT)
Finding Decision Tree Splits in Streaming and Massively Parallel Models [1.4] 観測データのストリームが与えられた場合、目標はデータを2つのセットに分割する最適な$j$を見つけることである。
これらの問題に対してサブ線形空間と少数のパスを使用する高速ストリーミングアルゴリズムを提供する。
これらのアルゴリズムは、超並列計算モデルにも拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:50:51 GMT)
VecLSTM: Trajectory Data Processing and Management for Activity Recognition through LSTM Vectorization and Database Integration [1.2] VecLSTMは、LSTMベースのニューラルネットワークの性能と効率を高める新しいフレームワークである。
VecLSTMはベクトル化層を導入し、最適化された数学的演算を利用して入力シーケンスをより効率的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 06:22:44 GMT)
Public interest in science or bots? Selective amplification of scientific articles on Twitter [1.2] Twitter APIとBotometer APIを通じて収集されたデータと組み合わせて、Altmetricデータセットを使用しました。
論文の異なる特徴に基づいて,ボット活動の可能性について分析した。
このデータセットを使用して機械学習モデルをトレーニングし、任意の記事において可能なボットアクティビティを特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 07:48:44 GMT)
HTML-LSTM: Information Extraction from HTML Tables in Web Pages using Tree-Structured LSTM [1.1] 我々は,複数のHTMLテーブルを単一のテーブルに統合し,様々なWebページに含まれる情報の検索を目指す。
HTMLデータの言語情報と構造情報の両方を抽出するために,木構造データのためのニューラルネットワークである木構造LSTMを拡張して設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 19:58:29 GMT)
Efficient Semantic Diffusion Architectures for Model Training on Synthetic Echocardiograms [1.0] 本稿では, セマンティックガイド付き人工心臓超音波画像を生成するために, LDM(Gamma$-distriion Latent Denoising Diffusion Models)を提案する。
また、左室区分けと2値心エコー図の分類タスクのための訓練深部ネットワークにおける実際のデータの代わりにこれらの合成画像を使用することの可能性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:50:50 GMT)
View From Above: A Framework for Evaluating Distribution Shifts in Model Behavior [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は特定のタスクを実行するよう要求される。
彼らの学習した表現が現実とどのように一致しているか。
分散シフトを体系的に評価するためのドメインに依存しないフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 00:07:27 GMT)
View From Above: A Framework for Evaluating Distribution Shifts in Model Behavior [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は特定のタスクを実行するよう要求される。
彼らの学習した表現が現実とどのように一致しているか。
分散シフトを体系的に評価するためのドメインに依存しないフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 00:07:27 GMT)
Scalable UTXO Smart Contracts via Fine-Grained Distributed State [0.8] UTXOモデルに基づくスマートコントラクトプラットフォームは、効率のボトルネックに直面します。
コントラクトに送信されるすべてのトランザクションは、更新されたコントラクト状態全体を指定する必要があります。
本稿では,拡張UTXOブロックチェーン上でのスマートコントラクトの効率的な実行手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 05:54:04 GMT)
Analog In-Memory Computing Attention Mechanism for Fast and Energy-Efficient Large Language Models [0.8] 自己認識機構によって駆動されるトランスフォーマーニューラルネットワークは、基礎的および大規模言語モデルのコアコンポーネントである。
ジェネレーティブトランスフォーマーでは、自己アテンションはキャッシュメモリを使用してトークンプロジェクションを格納し、各ステップで再計算を避ける。
本稿では,利得セルメモリに基づくアナログインメモリ・コンピューティングを用いた,高速かつエネルギー効率のハードウェア実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 11:00:11 GMT)
Simulation-based inference with the Python Package sbijax [0.7] sbijaxは、ニューラルネットワークベースの推論に様々な最先端のメソッドを実装するPythonパッケージである。
このパッケージはベイズ近似計算の機能を提供し、モデル診断を計算し、自動的に要約統計を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 18:47:13 GMT)
Efficient Federated Intrusion Detection in 5G ecosystem using optimized BERT-based model [0.7] 5Gは高度なサービスを提供し、IoT(Internet of Things)内のインテリジェントトランスポート、コネクテッドヘルスケア、スマートシティなどのアプリケーションをサポートする。
これらの進歩は、ますます高度なサイバー攻撃を伴う、重大なセキュリティ上の課題をもたらす。
本稿では,連合学習と大規模言語モデル(LLM)を用いた頑健な侵入検知システム(IDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 15:56:28 GMT)
Advanced Clustering Techniques for Speech Signal Enhancement: A Review and Metanalysis of Fuzzy C-Means, K-Means, and Kernel Fuzzy C-Means Methods [0.7] 音声信号処理は、ノイズの多い環境での音声データの明瞭さと理解性を改善する。
音声認識の質は、テクノロジー駆動通信におけるユーザ体験とアクセシビリティに直接影響を及ぼす。
本稿では,高度なクラスタリング手法,特にKFCM(Kernel Fuzzy C-Means)法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 20:21:05 GMT)
ammBoost: State Growth Control for AMMs [0.6] 自動市場メーカー(AMMs)は、最近大きな関心を集めている分散型暗号通貨取引所の一形態である。
既存のスケーラビリティソリューションは、AMMの文脈で使用される場合、そのオーバーヘッドが大きいため効果がないか、セキュリティと集中化の問題に悩まされている。
本稿では、新しいサイドチェーンアーキテクチャをレイヤ2ソリューションとして利用し、amBoostと呼ばれるシステムを構築することで、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 19:39:19 GMT)
Quantum chaos in the sparse SYK model [0.6] SYKモデル(Sachdev-Ye-Kitaev model)は、ランダム相互作用と強いカオス力学を持つ$N$Majoranaフェルミオンのシステムである。
我々はSYKモデルのスペーサー化バージョンについて検討し、相互作用項を1-p$の確率で削除する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 23:15:20 GMT)
Quantum delegated and federated learning via quantum homomorphic encryption [0.6] 本稿では,量子デリゲート型およびフェデレート型学習を無理論データプライバシ保証で実現可能な汎用フレームワークを提案する。
この枠組みの下での学習と推論は、盲点量子コンピューティングに基づくスキームに比べて通信の複雑さが著しく低いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:13:50 GMT)
Sustaining model performance for covid-19 detection from dynamic audio data: Development and evaluation of a comprehensive drift-adaptive framework [0.6] 新型コロナウイルスのパンデミックは、多様なデータソースから病気を検出できる堅牢な診断ツールの必要性を強調している。
実世界のデータのダイナミックな性質は、基礎となるデータ分散が変化するにつれて、パフォーマンスが時間の経過とともに低下するモデルドリフトにつながる可能性がある。
本研究の目的は,モデルドリフトをモニタし,適応機構を用いて性能変動を緩和するフレームワークを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 10:06:30 GMT)
Reliable Interval Estimation for the Fidelity of Entangled States in Scenarios with General Noise [0.3] 絡み合った状態の忠実度推定は、量子ネットワークにおける品質制御とエラー検出に必須の構成要素である。
量子ネットワークは、しばしば異質で相関したノイズに遭遇し、推定された忠実度に過剰な不確実性をもたらす。
本稿では,一般雑音の存在下で有効である忠実度に対する信頼区間を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:23:23 GMT)
Integrating AI Education in Disciplinary Engineering Fields: Towards a System and Change Perspective [0.2] 人工知能(AI)のデータやツールを扱う能力を高めることは、学際的なエンジニアリング分野においてより重要になっている。
ChatGPTのような教育と学習のためのツールの採用は大きな注目を集めているが、工学教育におけるAI知識の統合、能力、スキルが欠如している。
本稿では,変化モデルのレンズを通して,工学におけるAI教育の統合に関するシステム視点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 18:02:17 GMT)
A Roles-based Competency Framework for Integrating Artificial Intelligence (AI) in Engineering Courses [0.1] 本稿では,AIを学際的な工学コースやカリキュラムに統合するためのフレームワークを提案する。
エンジニアリングにおけるAIの利用は、新興だが成長している分野である。
フレームワークの実装における課題について議論し、組込みアプローチの必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 19:13:14 GMT)
The Price of Pessimism for Automated Defense [0.1] 我々は,最も可能性の高い症例よりも最悪の症例に備えることが,学習エージェントに最適な結果をもたらすことを実証した。
ゲームの状態とディフェンダーの隠蔽情報に関する異なる攻撃的知識のモデルを考えると、最悪の場合に対して最適化するために、ディフェンダーにコストがかかることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 04:54:23 GMT)
On The Role of Reasoning in the Identification of Subtle Stereotypes in Natural Language [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、有害なステレオタイプを補強する様々な形式のバイアスと言語強化を含む膨大な未計算データセットに基づいて訓練される。
言語モデルにおけるバイアスを調べ、対処することが不可欠であり、それらのモデルが社会的バイアスを持続させないように、公平さを開発に組み込むことが不可欠である。
この研究は、自動ステレオタイプ検出における重要な要素としての推論を確立し、LSMのためのより強力なステレオタイプ緩和パイプラインに向けた第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:43:27 GMT)
Zorro: A Flexible and Differentiable Parametric Family of Activation Functions That Extends ReLU and GELU [0.0] 過去30年間に400以上の関数が提案され、固定パラメータやトレーニング可能なパラメータが提案されているが、広く使われているのはごくわずかである。
本稿では、ReLUとSigmoidを融合した5つの主要な関数からなる連続微分可能で柔軟なファミリーであるZorroと呼ばれる新しいアクティベーション関数のセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 05:04:56 GMT)
YOLOv8-AM: YOLOv8 Based on Effective Attention Mechanisms for Pediatric Wrist Fracture Detection [0.0] 本研究は,本来のYOLOv8アーキテクチャにアテンション機構を組み込んだYOLOv8-AMを提案する。
ResBlock + CBAM (ResCBAM) に基づくYOLOv8-AMモデルのIoU 50(mAP 50)の平均精度は63.6%から65.8%に向上し,SOTAの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:44:06 GMT)
Utilizing Collaborative Filtering in a Personalized Research-Paper Recommendation System [0.0] リサーチペーパーレコメンデーションシステム(リサーチペーパーレコメンデーションシステム)は、共通の研究関心を持つ人々向けに開発されたシステムである。
対象ユーザ調査論文の上位nの類似ユーザを対象に,提案したレコメンデーションを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 06:47:30 GMT)
Understanding Currencies in Video Games: A Review [0.0] 我々はゲーム力学と仮想通貨スキーマの点で、バーチャル通貨を際立たせている。
仮想通貨を用いた11のゲームについて検討し、ゲームデザイナーがゲーム経済について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 17:17:31 GMT)
Toward Deep Learning-based Segmentation and Quantitative Analysis of Cervical Spinal Cord Magnetic Resonance Images [0.0] 健常層における頚髄の包括的解析を行った。
本研究は,頚髄のMR画像にのみ焦点をあてる。
MR画像から高精度なマクロ構造計測を実現するために,最先端の深層学習に基づくセグメンテーション手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:56:36 GMT)
Topological Eigenvalue Theorems for Tensor Analysis in Multi-Modal Data Fusion [0.0] 本稿では,マルチモーダルデータ融合におけるテンソル固有値解析のための新しいフレームワークを提案する。
固有値とトポロジカルな特徴を結びつける新しい定理を確立することにより、提案フレームワークはデータの潜伏構造に関する深い洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:39:14 GMT)
Three-stage binarization of color document images based on discrete wavelet transform and generative adversarial networks [0.0] 本研究は,GANを用いた劣化文書の画像強調とバイナライゼーションに有効な3段階ネットワーク手法を提案する。
実験の結果、提案手法のAvg-Score測定値は、(H)-DIBCO 2011, 2013, 2014, 2017, 2018データセット上で77.64, 77.95, 79.05, 76.38, 75.34, 77.00であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 13:36:06 GMT)
Thematic Analysis with Open-Source Generative AI and Machine Learning: A New Method for Inductive Qualitative Codebook Development [0.0] 本稿では,GATOS(Generative AI- enabled Theme Organization and Structuring)ワークフローを紹介する。
オープンソースの機械学習技術、自然言語処理ツール、および生成テキストモデルを使用して、テーマ分析を容易にする。
GATOSのワークフローは、元の合成データセットを生成するのに使われたテキストのテーマを識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 18:52:16 GMT)
The Art of Deception: Robust Backdoor Attack using Dynamic Stacking of Triggers [0.0] 近年の研究では、聴覚バックドアが特定の変更を開始メカニズムとして用いる可能性があることが判明している。
DynamicTriggerは動的バックドアアタックを実行するための方法論として紹介されている。
動的音源トリガーによる変動信号のサンプリング率と話者の身元をマスキングすることにより、音声認識システムを欺くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:23:18 GMT)
Sparse Modelling for Feature Learning in High Dimensional Data [0.0] 本稿では,高次元データセットにおける次元削減と特徴抽出に対する革新的なアプローチを提案する。
提案フレームワークはスパースモデリング技術を包括的パイプラインに統合し,効率的かつ解釈可能な特徴選択を実現する。
我々は、特に木材表面欠陥検出の文脈において、機械学習におけるスパースモデリングの理解と応用を進めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:17:59 GMT)
Reaching Curzon-Ahlborn limit in linear response and Whitney limit in nonlinear response in edge mode quantum thermoelectrics and refrigeration [0.0] 最大出力での効率は、QHとQSHの両方のセットアップにおいてカーゾン=アルボーン限界に近づいた。
これは初めて、同じ設定と量子点接触を用いて、線形および非線形応答における熱電効率の限界が達成されるのを見る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 15:17:22 GMT)
Projected Tensor-Tensor Products for Efficient Computation of Optimal Multiway Data Representations [0.0] 本稿では,計算オーバーヘッドを低減するために可逆性制限を緩和する新しいテンソルテンソル製品を提案する。
予測された製品フレームワーク内での圧縮表現の行列緩和性と最適性を証明する理論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 16:29:54 GMT)
Performance Evaluation of Tokenizers in Large Language Models for the Assamese Language [0.0] 本研究の目的は,インド・アサメ語における5つの言語モデル (LLM) におけるトークン化器の性能を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 04:00:29 GMT)
Particle approximations of Wigner distributions for n arbitrary observables [0.0] n 個の任意の量子オブザーバブルに対する符号付き合同確率測定のクラスを導出し、研究した。
これらの観測値に付随するウィグナー分布は、そのような測度によって厳密に近似できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 01:42:57 GMT)
Non-Abelian transport distinguishes three usually equivalent notions of entropy production [0.0] エントロピー生成を非可換量を含む深い量子状態に拡張する。
エントロピー生成に対する電荷の非可換性の異なる物理効果を定量化する。
この研究は非可換電荷、特に量子電荷に熱力学を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 19:02:42 GMT)
Nanocavities for Molecular Optomechanics: their fundamental description and applications [0.0] この視点は、分子空洞光学の分野で使われる言語とパラメータの関連を明らかにすることである。
分子空洞光学の理論的枠組みをSERSやナノプラズモニクスのコミュニティ全体において実用的に活用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 16:09:57 GMT)
Nanocavities for Molecular Optomechanics: their fundamental description and applications [0.0] この視点は、分子空洞光学の分野で使われる言語とパラメータの関連を明らかにすることである。
分子空洞光学の理論的枠組みをSERSやナノプラズモニクスのコミュニティ全体において実用的に活用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 16:09:57 GMT)
Improving Spiking Neural Network Accuracy With Color Model Information Encoded Bit Planes [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算神経科学と人工知能において有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,新しい符号化手法により,SNNの性能を向上させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 15:52:49 GMT)
Improve Machine Learning carbon footprint using Nvidia GPU and Mixed Precision training for classification models -- Part I [0.0] この論文は、分類MLモデルをトレーニングしながら、デフォルトの浮動小数点(32bit)とNvidiaの混合精度(16bitと32bit)を用いた消費電力を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 20:38:17 GMT)
Identification of crowds using mobile crowd detection (MCS) and visualization with the DBSCAN algorithm for a Smart Campus environment [0.0] 本稿では,モバイル・クラウド・センシング(MCS, Mobile Crowd Sensing)と可視化アルゴリズムを用いて,大学構内における群集検出の実現可能性について検討する。
予備的な結果から, システムは有効であり, 混雑による事故防止や公共空間の管理に役立つ可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 22:35:04 GMT)
Gauge Loop-String-Hadron Formulation on General Graphs and Applications to Fully Gauge Fixed Hamiltonian Lattice Gauge Theory [0.0] 一般グラフ上で定義されるSU(2)ヤン・ミルズ理論のゲージ不変なループ弦ハドロン (LSH) に基づく表現を開発する。
この定式化における量子数は、磁気記述における変数とどのように直接関連しているかを示す。
この研究の付録では、一般グラフ上で定義されるハミルトン純ゲージ理論の数学的詳細を自己完結した説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:55:46 GMT)
Gauge Loop-String-Hadron Formulation on General Graphs and Applications to Fully Gauge Fixed Hamiltonian Lattice Gauge Theory [0.0] 一般グラフ上で定義されるSU(2)ヤン・ミルズ理論のゲージ不変なループ弦ハドロン (LSH) に基づく表現を開発する。
この定式化における量子数は、磁気記述における変数とどのように直接関連しているかを示す。
この研究の付録では、一般グラフ上で定義されるハミルトン純ゲージ理論の数学的詳細を自己完結した説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 14:55:46 GMT)
Fate of the Mollow triplet in strongly-coupled atomic arrays [0.0] 量子2レベルエミッタのサブ波長アレイは、顕著な集団効果を示す興味深いプラットフォームとして現れている。
我々は、強いコヒーレント駆動の下でそのような配列を研究し、強い非線形状態においてオープン量子多体問題を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:12:03 GMT)
Extracting and Validating Explanatory Word Archipelagoes using Dual Entropy [0.0] テキストの論理接続は、アーカイブを形成する単語の接続によって表現されます。
エントロピーAの共変分を用いて、対象テキストに匹敵する長さの列島を抽出する。
その結果, エントロピーAで抽出した単語を対象とするテキストの一部が, 学習や準備の必要なく, 文章の解説部分を形成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 02:27:01 GMT)
Explicit construction of recurrent neural networks effectively approximating discrete dynamical systems [0.0] 我々は、再帰性を持つ力学系に由来する任意の有界離散時系列を考える。
我々は、対応する離散力学系を効果的に近似する、リカレントニューラルネットワークの明示的な構築を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 07:59:45 GMT)
Efficient Implementation of Interior-Point Methods for Quantum Relative Entropy [0.0] 我々は,QREコーンの最適自己協和障壁に基づく,現代的なインテリアポイント(IP)手法に興味を持っている。
このような障壁関数やQREコーンに関連する理論的および数値的な課題は、IPメソッドのスケーラビリティを妨げている。
対称量子相対行列エントロピー(SQRE)などのQREに関連する興味深い概念を紹介し,考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 04:21:26 GMT)
Device-independent full network nonlocality for arbitrary-party and unbounded-input scenario [0.0] フルネットワーク非局所性(FNN)は、局所非局所モデルでは再現できない量子相関を特徴付ける。
星型および線形鎖型ネットワークにおいて、任意のパーティと無制限のインプットネットワークの不等式をエレガントに導入する。
最適量子違反の導出は完全に解析的であり、量子系の次元を仮定することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 17:40:34 GMT)
Designing Domain-Specific Large Language Models: The Critical Role of Fine-Tuning in Public Opinion Simulation [0.0] 本稿では,英国家庭縦断調査のデータを用いて,大規模言語モデル(LLM)を微調整する手法を提案する。
多様な合成プロファイルをエミュレートすることで、微調整されたモデルは、事前訓練されたバージョンよりも効果的な人口集団間の微妙な差異を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 10:39:23 GMT)
CycleFormer : TSP Solver Based on Language Modeling [0.0] 本稿では,CycleFormerと呼ばれるトラベリングセールスマン問題(TSP)に対するトランスフォーマーモデルを提案する。
限定的で静的な典型的な言語モデルのトークンセットとは異なり、TSPのトークンセット(ノード)は無制限で動的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 08:07:29 GMT)
Contrastive ground-level image and remote sensing pre-training improves representation learning for natural world imagery [0.0] 本稿では、コントラスト学習による画像データのビューをどのように活用するかを示す。
例えば、画像データの複数のビューを組み合わせることで、種の分類を改善する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 19:07:22 GMT)
Coherence analysis of local randomness and nonlocal correlation through polarization-basis projections of entangled photon pairs [0.0] 二次非線形光学媒体から生じる偏光-絡み合った光子対は、量子情報の基本的な研究と潜在的な応用の両方のために広く研究されている。
本稿では、対光子の偏光制御によるこれらの確立された量子現象のコヒーレンス解析とその投影計測について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 03:54:44 GMT)
Boosting SISSO Performance on Small Sample Datasets by Using Random Forests Prescreening for Complex Feature Selection [0.0] 記号回帰は、大きなデータセットから材料記述子を抽出する鍵である。
本稿では、ランダムフォレスト(RF)とSISSOを組み合わせたRF-SISSOアルゴリズムを提案する。
RF-SISSOは4つのトレーニングサンプルサイズで0.9以上のテスト精度を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 02:15:39 GMT)
Automated conjecturing in mathematics with \emph{TxGraffiti} [0.0] emphTxGraffitiは、予想を生成するプロセスを自動化するために開発されたデータ駆動型コンピュータプログラムである。
本稿では,emphTxGraffitiプログラムのルーツを含む,emphTxGraffitiの設計と基本原理について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 15:06:31 GMT)
Automated Detection and Analysis of Power Words in Persuasive Text Using Natural Language Processing [0.0] 本研究では,文中のパワーワードの自動検出と解析手法を提案する。
パワーワードが感情や読者エンゲージメントに与える影響を分類し評価することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 05:12:41 GMT)
Analytically exact solution of the Schrodinger equation for neutral helium in the ground state [0.0] 本報告では, 基底状態中の中性ヘリウムあるいはヘリウム様原子に対するシュロディンガー方程式の解析解とその対応する波動関数について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 19:06:46 GMT)
An In-depth Analysis of a Nation-Sponsored Attack: Case Study and Cybersecurity Insights [0.0] 国家が支援するサイバー攻撃は、国家安全保障に重大な脅威をもたらす。
韓国の銀行部門とインフラに最も影響を及ぼすサイバー脅威の1つは、ダークソウルのサイバー攻撃だった。
北朝鮮が支援するハッカーによって組織されたと信じられているこの攻撃は、広範囲にわたる混乱を引き起こした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 00:47:38 GMT)
An Efficient Multi-threaded Collaborative Filtering Approach in Recommendation System [0.0] 本研究は,多数のユーザを効率的に扱えるスケーラブルなレコメンデーションシステムの構築に焦点を当てる。
これを実現するために、マルチスレッドの類似性アプローチが採用されている。
この並列化は従来の手法に比べて計算時間を著しく短縮し、高速で効率的でスケーラブルなレコメンデーションシステムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Sep 2024 06:33:18 GMT)