SSCBench: A Large-Scale 3D Semantic Scene Completion Benchmark for Autonomous Driving [87.9] SSCBenchは、広く使用されている自動車データセットのシーンを統合するベンチマークである。
我々は、単眼、三眼、クラウド入力を用いて、性能ギャップを評価するモデルをベンチマークする。
クロスドメインの一般化テストを簡単にするために、さまざまなデータセットにまたがったセマンティックラベルを統一しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:27:59 GMT)
Privacy in Large Language Models: Attacks, Defenses and Future Directions [84.7] 大規模言語モデル(LLM)を対象とした現在のプライバシ攻撃を分析し、敵の想定能力に応じて分類する。
本稿では、これらのプライバシー攻撃に対抗するために開発された防衛戦略について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:58:27 GMT)
Developing Instruction-Following Speech Language Model Without Speech Instruction-Tuning Data [84.0] 最近のエンドツーエンド言語モデル(SLM)は、大規模言語モデル(LLM)の機能に拡張されている。
音声とテキストのペアデータを生成するための,シンプルで効果的な自動処理手法を提案する。
本モデルでは,音声教育データを必要としない音声関連タスクの汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:01:21 GMT)
How Far Are We on the Decision-Making of LLMs? Evaluating LLMs' Gaming Ability in Multi-Agent Environments [83.8] GAMA($gamma$)-Benchは,大規模言語モデルのマルチエージェント環境におけるゲーミング能力を評価するための新しいフレームワークである。
$gamma$-Benchは8つの古典ゲーム理論シナリオと、LSMの性能を評価するために特別に設計された動的スコアリングスキームを含んでいる。
その結果, GPT-3.5は強い強靭性を示すが, 限定的な一般化性を示し, Chain-of-Thoughtのような手法で拡張できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:57:58 GMT)
Manifold-Constrained Nucleus-Level Denoising Diffusion Model for Structure-Based Drug Design [82.0] 原子は分離違反を避けるために 最小の対距離を維持する必要がある
NucleusDiff は原子核と周囲の電子雲の間の相互作用を距離制約によってモデル化する。
違反率は1000%まで減少し、結合親和性は22.16%まで向上し、構造に基づく薬物設計の最先端モデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:09:02 GMT)
LayoutDETR: Detection Transformer Is a Good Multimodal Layout Designer [80.6] グラフィックレイアウトデザインは視覚コミュニケーションにおいて重要な役割を担っている。
しかし、手作りのレイアウトデザインは、スキルを要求し、時間がかかり、バッチプロダクションではスケールできない。
ジェネレーティブモデルは、設計自動化をスケーラブルにするために出現するが、デザイナの欲求に沿うデザインを作成することは、未だに容易ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:49:50 GMT)
Fast Semisupervised Unmixing Using Nonconvex Optimization [80.1] 半/ライブラリベースのアンミックスのための新しい凸凸モデルを提案する。
スパース・アンミキシングの代替手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:10:34 GMT)
UltrAvatar: A Realistic Animatable 3D Avatar Diffusion Model with Authenticity Guided Textures [80.0] 幾何学の忠実度を高めたUltrAvatarと呼ばれる新しい3次元アバター生成手法を提案し,光を必要とせずに物理ベースレンダリング(PBR)テクスチャの質を向上する。
提案手法の有効性とロバスト性を実証し,実験において最先端の手法よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 02:14:19 GMT)
Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models [79.4] 大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。
我々は、モデルが微調整なしで新しいタスクに迅速に適応できるパラダイムである参照信頼復号(RTD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:48:20 GMT)
SARDet-100K: Towards Open-Source Benchmark and ToolKit for Large-Scale SAR Object Detection [79.2] 我々は,大規模SARオブジェクト検出のための新しいベンチマークデータセットとオープンソース手法を構築した。
私たちのデータセットであるSARDet-100Kは、10の既存のSAR検出データセットの厳格な調査、収集、標準化の結果です。
私たちの知る限りでは、SARDet-100KはCOCOレベルの大規模マルチクラスSARオブジェクト検出データセットとしては初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:38:28 GMT)
IntentionQA: A Benchmark for Evaluating Purchase Intention Comprehension Abilities of Language Models in E-commerce [71.4] 本稿では,eコマースにおけるLMの購入意図の理解を評価するためのベンチマークであるIntentionQAを提案する。
インテンションQAは、自動化パイプラインを使用して構築された3つの困難レベルにわたる4,360の慎重に計算された問題で構成されている。
人間の評価は、我々のベンチマークの高品質で低い偽陰性率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 03:49:02 GMT)
MaskMamba: A Hybrid Mamba-Transformer Model for Masked Image Generation [63.7] MaskMambaは、MambaとTransformerアーキテクチャを組み合わせた新しいハイブリッドモデルである。
トランスフォーマーよりも2048時間2048ドルという解像度で、推論速度が54.44%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:28:55 GMT)
Query Routing for Homogeneous Tools: An Instantiation in the RAG Scenario [62.6] ツール学習に関する現在の研究は、主に様々な選択肢から最も効果的なツールを選択することに焦点を当てており、しばしば費用対効果を見落としている。
本稿では,タスクの達成に必要な性能と関連するコストの両方を予測し,同種ツールの選択に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:04:05 GMT)
LINKAGE: Listwise Ranking among Varied-Quality References for Non-Factoid QA Evaluation via LLMs [61.6] 非F (Non-Factoid) Question Answering (QA) は多種多様な潜在的回答と客観的基準により評価が困難である。
大規模言語モデル (LLM) は、様々なNLPタスクにおいて魅力的な性能を持つため、NFQAの評価に利用されてきた。
提案手法は,LLMを用いて基準回答のランク付けを行う新しい評価手法であるNFQAの評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:36:26 GMT)
LINKAGE: Listwise Ranking among Varied-Quality References for Non-Factoid QA Evaluation via LLMs [61.6] 非F (Non-Factoid) Question Answering (QA) は多種多様な潜在的回答と客観的基準により評価が困難である。
大規模言語モデル (LLM) は、様々なNLPタスクにおいて魅力的な性能を持つため、NFQAの評価に利用されてきた。
提案手法は,LLMを用いて基準回答のランク付けを行う新しい評価手法であるNFQAの評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:36:26 GMT)
SpaceMesh: A Continuous Representation for Learning Manifold Surface Meshes [61.1] 本稿では,ニューラルネットワークの出力として,複雑な接続性を持つ多様体多角形メッシュを直接生成する手法を提案する。
私たちの重要なイノベーションは、各メッシュで連続的な遅延接続空間を定義することです。
アプリケーションでは、このアプローチは生成モデルから高品質な出力を得るだけでなく、メッシュ修復のような挑戦的な幾何処理タスクを直接学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:59:03 GMT)
FoodieQA: A Multimodal Dataset for Fine-Grained Understanding of Chinese Food Culture [60.5] 中国各地の食文化の複雑な特徴を,手作業でキュレートした,きめ細かい画像テキストデータセットであるFoodieQAを紹介した。
視覚言語モデル(VLM)と大規模言語モデル(LLM)を,新たに収集した未確認食品画像およびそれに対応する質問に対して評価する。
以上の結果から,食品とその文化的意味の理解は依然として困難かつ未解明の方向にあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:03:50 GMT)
I Need Help! Evaluating LLM's Ability to Ask for Users' Support: A Case Study on Text-to-SQL Generation [60.0] 本研究では,LLMのユーザサポートを積極的に行う能力について検討する。
性能改善とユーザ負担のトレードオフを評価する指標を提案する。
我々の実験は、外部からのフィードバックがなければ、多くのLCMがユーザサポートの必要性を認識するのに苦労していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:45:34 GMT)
On the Resilience of Multi-Agent Systems with Malicious Agents [58.8] 本稿では,悪意のあるエージェント下でのマルチエージェントシステムのレジリエンスについて検討する。
我々は、任意のエージェントを悪意のあるエージェントに変換する2つの方法、AutoTransformとAutoInjectを考案した。
各エージェントが他のエージェントの出力に挑戦するためのメカニズムを導入するか、あるいはメッセージのレビューと修正を行う追加のエージェントを導入することで、システムのレジリエンスを高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:38:26 GMT)
ModelShield: Adaptive and Robust Watermark against Model Extraction Attack [58.5] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな機械学習タスクにまたがる汎用インテリジェンスを示す。
敵はモデル抽出攻撃を利用して モデル生成で符号化された モデルインテリジェンスを盗むことができる
ウォーターマーキング技術は、モデル生成コンテンツにユニークな識別子を埋め込むことによって、このような攻撃を防御する有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:30:49 GMT)
Large Language Model Empowered Embedding Generator for Sequential Recommendation [57.5] 大言語モデル(LLM)は、その人気に関係なく、項目間の意味的関係を理解する能力を持つ。
LLMEmbは、LCMを利用してアイテム埋め込みを作成し、シークエンシャル・レコメンダ・システムの性能を高める革新的な技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 03:59:06 GMT)
Pure Exploration in Asynchronous Federated Bandits [57.0] マルチアームバンディットとリニアバンディットのフェデレートされた純粋な探索問題について検討し、M$エージェントが中央サーバとの通信を通じて最適なアームを協調的に識別する方法について検討した。
信頼度を固定した純粋探索のための非同期マルチアームバンディットおよび線形バンディットアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 00:21:39 GMT)
Accent conversion using discrete units with parallel data synthesized from controllable accented TTS [56.2] アクセント変換(AC)の目的は、コンテンツと話者のアイデンティティを保ちながら、アクセントを変換することである。
従来の手法では、推論中に参照発話が必要であったり、話者のアイデンティティを十分に保持していなかったり、ネイティブでないアクセントごとにのみトレーニング可能な1対1のシステムを使用していた。
本稿では,これらの問題を克服するために,多くのアクセントをネイティブに変換する,有望なACモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:52:10 GMT)
Predictive Speech Recognition and End-of-Utterance Detection Towards Spoken Dialog Systems [56.0] 本稿では,次の単語を予測し,発話終了まで残される時間を推定する機能について検討する。
我々は,音響情報と言語情報の両方を組み込んだクロスアテンションに基づくアルゴリズムを開発した。
その結果,提案モデルでは,提案する単語を予測し,将来のEOUイベントを実際のEOUより300ミリ秒前まで推定する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:29:58 GMT)
FABLES: Evaluating faithfulness and content selection in book-length summarization [55.5] 本稿では,本書の忠実度と内容選択の大規模評価を行う。
LLMが生成した26冊のサマリーで作成した3,158冊の注釈のデータセットであるFABLESを5.2KUSDで収集する。
注釈の分析によると、ほとんどの不誠実な主張は出来事や登場人物の状態に関係しており、物語を無効にするために間接的推論を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:39:59 GMT)
Robin3D: Improving 3D Large Language Model via Robust Instruction Tuning [55.3] 大規模命令追従データに基づいて訓練された強力な3DLLMであるRobin3Dを紹介する。
我々は,344K の逆数サンプル,508K の逆数サンプル,および165K のベンチマーク・トレーニング・セットからなる100万の命令追従データを構築した。
Robin3Dは、広く使用されている5つのマルチモーダル学習ベンチマークにおいて、従来方法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:55:38 GMT)
Alignment-Free Training for Transducer-based Multi-Talker ASR [55.1] マルチストーカーRNNT(MT-RNNT)は、フロントエンドのソース分離を犠牲にすることなく、認識を実現することを目的としている。
本稿では,MT-RNNTアーキテクチャを採用したMT-RNNT(MT-RNNT-AFT)のアライメントフリートレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:58:11 GMT)
Towards Open-Vocabulary Semantic Segmentation Without Semantic Labels [53.9] 画素レベルの理解にCLIP画像エンコーダを適用する新しい手法であるPixelCLIPを提案する。
セマンティックラベルを使わずにマスクを活用するという課題に対処するため,オンラインクラスタリングアルゴリズムを考案した。
PixelCLIPはCLIPよりも大幅にパフォーマンスが向上し、キャプション管理手法に比べて競合性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:13:03 GMT)
What If We Had Used a Different App? Reliable Counterfactual KPI Analysis in Wireless Systems [52.5] 本稿では、無線アクセスネットワーク(RAN)によって異なるアプリが実装された場合、キーパフォーマンス指標(KPI)の値を推定する「What-if」問題に対処する。
本稿では,推定値に対して信頼度の高い「エラーバー」を提供する無線システムに対する共形予測に基づく対実解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:47:26 GMT)
A Comprehensive Library for Benchmarking Multi-class Visual Anomaly Detection [52.2] 本稿では,新しい手法のモジュラーフレームワークであるADerを包括的視覚異常検出ベンチマークとして紹介する。
このベンチマークには、産業ドメインと医療ドメインからの複数のデータセットが含まれており、15の最先端メソッドと9つの包括的なメトリクスを実装している。
我々は,異なる手法の長所と短所を客観的に明らかにし,多クラス視覚異常検出の課題と今後の方向性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:19:43 GMT)
HEADS-UP: Head-Mounted Egocentric Dataset for Trajectory Prediction in Blind Assistance Systems [47.4] HEADS-UPは、ヘッドマウントカメラから収集された最初のエゴセントリックなデータセットである。
視覚障害者と歩行者の衝突リスクを評価するための半局所軌道予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:26:09 GMT)
Unimotion: Unifying 3D Human Motion Synthesis and Understanding [47.2] フレキシブル・モーション・コントロールとフレームレベルのモーション・理解を両立できる初のマルチタスク・ヒューマン・モーション・モデルであるUnimotionを導入する。
Unimotionは、グローバルテキストやローカルフレームレベルのテキストでモーションを制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:39:38 GMT)
MUSES: The Multi-Sensor Semantic Perception Dataset for Driving under Uncertainty [46.4] MUSES(MUlti-Sensor Semantic 知覚データセット)を導入する。
データセットはフレームカメラ、ライダー、レーダー、イベントカメラ、IMU/GNSSセンサーを統合する。
MUSESは、様々な視覚条件下でモデルを評価するのに、トレーニングと挑戦の両方に効果的であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:24:24 GMT)
Mitigating Backdoor Threats to Large Language Models: Advancement and Challenges [46.0] 大規模言語モデル(LLM)は、Web検索、ヘルスケア、ソフトウェア開発など、さまざまな領域に大きな影響を与えている。
これらのモデルがスケールするにつれて、サイバーセキュリティのリスク、特にバックドア攻撃に対する脆弱性が高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:31:36 GMT)
Visual Context Window Extension: A New Perspective for Long Video Understanding [45.1] 我々は、コンテキストウィンドウの観点から、長いビデオ理解の課題に取り組む。
視覚的コンテキストウィンドウを拡張し,LMMを長時間の映像理解タスクに適用することを提案する。
ビデオフレーム数の増加に伴い,本手法は連続的に性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:25:16 GMT)
AfriHuBERT: A self-supervised speech representation model for African languages [44.7] 本稿では,147言語で事前訓練されたSOTAモデルとSSLモデルであるmHuBERT-147の拡張について述べる。
mHuBERT-147は16のアフリカ言語で事前訓練されているが、様々な情報源から収集された6,500時間以上の音声データの事前訓練を通じて39のアフリカ言語をカバーするように拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:28:33 GMT)
AutoML-guided Fusion of Entity and LLM-based Representations for Document Classification [43.6] 本研究は, 知識ベースから埋め込み情報を注入することで, テキスト分類作業において, 現代言語モデル(LLM)に基づく表現の性能を向上できることを実証する。
融合表現空間を持つ自動機械学習(AutoML)を考慮し、原表現空間の低次元投影を用いても分類精度を向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:02:59 GMT)
Time-FFM: Towards LM-Empowered Federated Foundation Model for Time Series Forecasting [43.6] 我々は、事前訓練されたLMを活用して時系列予測のためのFederated Foundation ModelであるTime-FFMを提案する。
総合的な実験により、Time-FFMは最先端の予測よりも優れており、効果的に数発・ゼロショットの予測が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:04:24 GMT)
ACE: All-round Creator and Editor Following Instructions via Diffusion Transformer [40.3] 視覚生成タスクのための全ラウンドクリエータとエディタであるACEを提案する。
まず、Long-Context Condition Unit (LCU)と呼ばれる統一条件形式を導入する。
次に,LCUを入力として使用するトランスフォーマーに基づく新しい拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:56:27 GMT)
Diffusion Models for Counterfactual Generation and Anomaly Detection in Brain Images [39.9] 病気の画像の健全なバージョンを生成し,それを用いて画素単位の異常マップを得るための弱教師付き手法を提案する。
健常者を対象にした拡散モデルを用いて, サンプリングプロセスの各ステップで拡散拡散確率モデル (DDPM) と拡散拡散確率モデル (DDIM) を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:52:38 GMT)
Iterative Data Generation with Large Language Models for Aspect-based Sentiment Analysis [39.6] 本稿では,ABSAの性能向上を図るために,IDGという系統的反復データ生成フレームワークを提案する。
IDGの中核は、LLMの強力な能力(命令追従、文脈内学習、自己回帰)を最大限に活用して、より流動的で多様な擬似ラベルデータを生成することである。
IDGは5つのベースラインABSAモデルの間で一貫した、重要なパフォーマンス向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:33:37 GMT)
Interactive Speculative Planning: Enhance Agent Efficiency through Co-design of System and User Interface [38.8] 本稿では,人間中心の効率的なエージェント計画手法である対話型投機計画を提案する。
我々は,システム設計と人間-AIインタラクションの両面からエージェント計画の効率化を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:52:51 GMT)
Text2Model: Text-based Model Induction for Zero-shot Image Classification [38.7] テキスト記述のみを用いてタスクに依存しない分類器を構築するという課題に対処する。
クラス記述を受信し,マルチクラスモデルを出力するハイパーネットワークを用いてゼロショット分類器を生成する。
本手法は,画像,ポイントクラウド,行動認識など,一連のゼロショット分類タスクにおいて,テキスト記述の範囲を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:16:01 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for Dynamic Process Operations with Limited Physical Knowledge and Data [38.4] 化学工学では、プロセスデータを取得するのが高価であり、複雑な現象を完全にモデル化することは困難である。
特に、直接データも観測方程式も利用できない状態の推定に焦点をあてる。
実験データが少ない場合, PINNはプロセスのモデリングが可能であり, 部分的には機械的記述しか知られていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:30:25 GMT)
Characterizing Model Robustness via Natural Input Gradients [38.0] 自然例のみのモデル入力に対して勾配を正則化するという驚くべき効果を示す。
ImageNet-1kでは、グラディエントノルムトレーニングは最先端のPGD-3(52%対56%)の性能を90%以上達成し、複雑な敵の最適化なしに最先端の60%のコストしか使用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:41:34 GMT)
Negating Negatives: Alignment with Human Negative Samples via Distributional Dispreference Optimization [37.9] 大規模言語モデル(LLM)は、AIの役割に革命をもたらしたが、潜在的な社会的リスクをもたらしている。
既存の方法は高品質な正負の訓練ペアに依存しており、ノイズの多い正の反応に悩まされており、負の反応とほとんど区別できない。
本稿では,非参照応答と生成した非負応答との差を最大化する分散参照最適化(D$2$O)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:49:38 GMT)
GEAR: An Efficient KV Cache Compression Recipe for Near-Lossless Generative Inference of LLM [37.9] キーバリュー(KV)キャッシングは,大規模言語モデル(LLM)推論における生成速度を高速化するデファクトとなっている。
既存の方法は、重要でないトークンをドロップしたり、全てのエントリを均一に定量化することに依存している。
本稿では,高速なKVキャッシュ圧縮フレームワークであるGEARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:44:58 GMT)
Can We Break the Curse of Multiagency in Robust Multi-Agent Reinforcement Learning? [37.8] 分布的にロバストなマルコフゲーム (RMG) は、MARLのロバスト性を高めるために提案されている。
RMGがマルチ緊急の呪いから逃れられるかどうか。
これは、RMGに対するマルチ緊急の呪いを破る最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:09:41 GMT)
Characterizing and Efficiently Accelerating Multimodal Generation Model Inference [37.7] 本稿では,実システム上でのマルチモーダル生成モデルのファミリーを特徴付けることにより,鍵となるシステム設計と最適化の機会を指摘する。
我々は、アプリケーションからシステムソフトウェア、ハードウェアまで、最先端の最適化レバーが3.88倍のベースラインを設定できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:24:08 GMT)
Phase-Space methods for neutrino oscillations: extension to multi-beams [37.7] 位相空間アプローチは任意の数のニュートリノビームを記述するために拡張される。
ニュートリノビームの任意の数のニュートリノを処理できる新しいサンプリング法が提案されている。
ニュートリノ間の相互作用によって引き起こされる絡み合いや散逸などの多体効果を記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:50:44 GMT)
Understanding the Collapse of LLMs in Model Editing [37.4] このような崩壊の根本原因について研究する。
本稿では,編集フェーズ中にプレフィックスキーを均一に使用し,テストフェーズ中にプレフィックスを追加するという,シンプルで効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:37:03 GMT)
Can virtual staining for high-throughput screening generalize? [37.2] 本研究は,HTSで一般的に見られる3種類の細胞型(肺,卵巣,乳房)と2種類の表現型(毒性および非毒性)のデータが仮想染色モデルを効果的に訓練できるかどうかを系統的に検討した。
我々は、ピクセルベース、インスタンスワイド、生物学的機能ベースの各レベルのモデルの一般化能力を評価する。
本研究は,非毒性条件試料を用いた仮想核・細胞質モデルの訓練が毒性条件試料に一般化するだけでなく,すべての評価レベルの性能向上につながることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:51:46 GMT)
An Overview of the Burer-Monteiro Method for Certifiable Robot Perception [37.0] 本稿では,ロボット認識問題をリアルタイムに認識する手法であるBurer-Monteiroの概要を述べる。
我々の目標は、認証された知覚にBMを適用するための実践的なプライマーを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:00:24 GMT)
HELPD: Mitigating Hallucination of LVLMs by Hierarchical Feedback Learning with Vision-enhanced Penalty Decoding [36.4] LVLM(Large Vision-Language Models)は多くの視覚言語タスクにおいて顕著な性能を示している。
これらのモデルはまだマルチモーダル幻覚に悩まされており、それは画像に反するオブジェクトやコンテンツの生成を意味する。
本稿では、この問題に対処するために、視力強化されたペナルティ復号法(HELPD)を用いた階層的フィードバック学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:52:05 GMT)
Correspondences of the Third Kind: Camera Pose Estimation from Object Reflection [36.1] 我々は、リフレクション対応と呼ぶ第3種類の対応を導入する。
反射対応は、反射世界の点対応、すなわち、物体表面によって反射されるシーンである。
これらの歪みから生じるあいまいさを反射対応で解消できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:30:34 GMT)
Flow Priors for Linear Inverse Problems via Iterative Corrupted Trajectory Matching [35.8] 本稿では,MAP推定器を効率的に近似する反復アルゴリズムを提案し,様々な線形逆問題の解法を提案する。
本アルゴリズムは,MAPの目的を局所MAP'の目的の和で近似できるという観測によって数学的に正当化される。
我々は,超解法,デブロアリング,インペイント,圧縮センシングなど,様々な線形逆問題に対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:59:23 GMT)
OpenKD: Opening Prompt Diversity for Zero- and Few-shot Keypoint Detection [35.6] モダリティ、意味論(見当たらない対面)、言語という3つの側面から、迅速な多様性を開放する。
視覚とテキストのプロンプトをサポートするために,マルチモーダルなプロトタイプセットを利用する新しいOpenKDモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 02:58:05 GMT)
A Survey on Learning from Graphs with Heterophily: Recent Advances and Future Directions [35.5] 連結ノードが異なるラベルや異種特徴を持つ傾向があるヘテロ親和性グラフは、最近大きな注目を集めている。
さまざまなグラフヘテロフィリ測度、ベンチマークデータセット、学習パラダイムが急速に発展しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:56:58 GMT)
Insect Identification in the Wild: The AMI Dataset [35.4] 昆虫は世界の生物多様性の半分を占めるが、世界の昆虫の多くは姿を消している。
この危機にもかかわらず、昆虫の多様性と豊かさに関するデータはいまだに不十分である。
昆虫認識のための大規模な機械学習ベンチマークを初めて提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 03:56:37 GMT)
TongGu: Mastering Classical Chinese Understanding with Knowledge-Grounded Large Language Models [35.4] 古典中国語は古代中国の豊かな遺産と知恵の入り口であるが、その複雑さは重大な理解障壁となっている。
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において顕著な能力を示しているが、古典中国語理解(CCU)に苦戦している。
我々は,3つのコアコントリビューションを基盤とした最初のCCU固有のLLMである textbfTongGu を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:54:45 GMT)
Boosting Hybrid Autoregressive Transducer-based ASR with Internal Acoustic Model Training and Dual Blank Thresholding [35.3] HATに基づく音声認識を強化する内部音響モデル(IAM)訓練戦略
IAMはエンコーダとジョイントネットワークで構成されており、完全に共有され、HATと共同で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:14:45 GMT)
A Survey of Low-bit Large Language Models: Basics, Systems, and Algorithms [34.8] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理において顕著な進歩を遂げている。
しかし、高価なメモリと計算の要求は、その実践的な展開に重大な課題をもたらしている。
低ビット量子化は、モデルパラメータのビット幅を減らすことでこれらの課題を緩和するための重要なアプローチとして現れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:55:03 GMT)
Delving Deep into Engagement Prediction of Short Videos [34.4] 本研究は,ユーザインタラクションが限定されたビデオのエンゲージメント予測の難しさを深く掘り下げるものである。
Snapchatの90,000の現実世界のショートビデオからなる、実質的なデータセットを紹介します。
本手法は,映像コンテンツから映像のエンゲージメントを純粋に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:57:07 GMT)
Selective Vision is the Challenge for Visual Reasoning: A Benchmark for Visual Argument Understanding [30.4] 視覚的前提を付加した1,611枚の画像のデータセットであるVisArgsを提示する。
本稿では,視覚的議論の理解を評価するための3つのタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:30:10 GMT)
HuatuoGPT-Vision, Towards Injecting Medical Visual Knowledge into Multimodal LLMs at Scale [30.0] 私たちは13万の医療用VQAサンプルでPubMedVisionデータセットを作成します。
PubMedVisionを用いて34Bの医療MLLM HuatuoGPT-Visionを訓練し、医療マルチモーダルシナリオにおいて優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:45:16 GMT)
HuatuoGPT-Vision, Towards Injecting Medical Visual Knowledge into Multimodal LLMs at Scale [30.0] 私たちは13万の医療用VQAサンプルでPubMedVisionデータセットを作成します。
PubMedVisionを用いて34Bの医療MLLM HuatuoGPT-Visionを訓練し、医療マルチモーダルシナリオにおいて優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:45:16 GMT)
Don't Listen To Me: Understanding and Exploring Jailbreak Prompts of Large Language Models [29.3] 生成AIは、大きな言語モデル(LLM)へのユビキタスアクセスを可能にした
脱獄プロンプトは、セキュリティ制限を回避し、本来禁止されるように設計された有害なコンテンツを引き出す最も効果的なメカニズムの1つとして現れてきた。
LLMの専門知識に関わらず、ユーザはしばしばジェイルブレイクを成功させる。
また,脱獄即時生成のプロセスを自動化するアシスタントとしてAIを用いたシステムも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:25:23 GMT)
TSI: A Multi-View Representation Learning Approach for Time Series Forecasting [29.1] 本研究では,時系列予測のための新しいマルチビュー手法を提案する。
傾向と季節表現を独立成分分析(ICA)に基づく表現と統合する。
このアプローチは時系列データの全体的理解を提供し、しばしば曖昧で非線形な関係を見逃す伝統的なモデルを越えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 02:11:57 GMT)
Experimental Validation of User Experience-focused Dynamic Onboard Service Orchestration for Software Defined Vehicles [28.6] Software Defined Vehicles (SDV) は有望なソリューションとして登場した。
動的オンボードサービス管理を統合して,車両運用時のさまざまなユーザ要求サービスを処理する。
この設定でリソースを効率的に割り当てるのは、ユーザエクスペリエンスの最大化と、QoS(Quality-of-Service)ネットワーク要件の混在を保証するためのバランスを必要とするため、難しい作業です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:50:51 GMT)
TPA3D: Triplane Attention for Fast Text-to-3D Generation [28.3] テキスト誘導型3次元生成(TPA3D)のためのトライプレーンアテンションを提案する。
TPA3Dは、高速テキストから3D生成のための、エンドツーエンドのトレーニング可能なGANベースのディープラーニングモデルである。
TPA3Dは, きめ細かい記述と整合した高品質な3次元テクスチャ形状を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:41:51 GMT)
Anti-stereotypical Predictive Text Suggestions Do Not Reliably Yield Anti-stereotypical Writing [28.3] 私たちは、言語モデルが予測テキストシナリオで、人々が言語モデルを使用して記述するストーリーにどのように影響するかを検討します。
特定のシナリオでは、共通の社会的ステレオタイプと整合する言語モデルの提案が、人間の著者によって受け入れられる可能性が高くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:21:25 GMT)
GrokLST: Towards High-Resolution Benchmark and Toolkit for Land Surface Temperature Downscaling [28.2] 高分解能表面温度(LST)は環境研究において重要である。
現在の手法は空間的非アリティを無視し、深層学習のためのオープンソースのエコシステムを欠いていることが多い。
モコLSKネットワーク(Modality-Conditional Large Selective Networks)を提案する。
MoCoLSKはマルチモーダル・データ・スルーモーダル・コンディショニング・プロジェクションを融合させ、LST予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 00:17:00 GMT)
POEM: Interactive Prompt Optimization for Enhancing Multimodal Reasoning of Large Language Models [28.1] 大規模言語モデル(LLM)の効率的なプロンプトエンジニアリングを容易にするビジュアル分析システムであるPOEMを提案する。
本システムは,様々なプロンプトによって引き起こされるマルチモーダル知識を包括的に理解するために,モジュール間の相互作用パターンを様々な詳細レベルで探索することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:16:04 GMT)
VideoINSTA: Zero-shot Long Video Understanding via Informative Spatial-Temporal Reasoning with LLMs [27.5] 長いビデオ理解は、拡張タイムパンに対する推論の複雑さのために、ユニークな課題を提示する。
Informative Space-TemporAl Reasoning for long-form Video Understandingを提案する。
提案モデルは,3つの長大ビデオ質問応答ベンチマークの最先端性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:04:14 GMT)
Active Neural Mapping at Scale [27.2] 我々は,大規模な屋内環境の効率的かつ堅牢な探索を可能にする,NeRFベースのアクティブマッピングシステムを導入する。
我々のアプローチの鍵は、継続的に更新されたニューラルマップから一般化されたボロノイグラフ(GVG)を抽出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:27:41 GMT)
RISE-SDF: a Relightable Information-Shared Signed Distance Field for Glossy Object Inverse Rendering [27.0] そこで我々は,幾何学と材料特性の高品質な再構成を実現する,新しいエンドツーエンドのリライタブル・ニューラル・リバースレンダリングシステムを提案する。
提案アルゴリズムは, 逆レンダリングおよびリライティングにおける最先端性能を実現し, 特に高反射率物体の再構成に強い結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:42:10 GMT)
End-to-end Piano Performance-MIDI to Score Conversion with Transformers [26.9] 実世界のピアノ演奏-MIDIファイルから直接詳細な楽譜を構築するエンド・ツー・エンドのディープ・ラーニング・アプローチを提案する。
シンボリック・ミュージック・データのための新しいトークン化表現を備えたモダン・トランスフォーマー・ベース・アーキテクチャを提案する。
また,本手法は,演奏データからトリルマークやステム方向などの表記法の詳細を直接予測する最初の方法でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:11:37 GMT)
Decoding the Echoes of Vision from fMRI: Memory Disentangling for Past Semantic Information [26.8] 本研究では,連続的な視覚刺激下での過去の情報を維持するための作業記憶能力について検討した。
本稿では,fMRI信号から過去の情報を抽出・復号するタスクメモリディスタングルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:51:06 GMT)
The Early Bird Catches the Leak: Unveiling Timing Side Channels in LLM Serving Systems [26.5] 新たなタイミング側チャネルのセットを利用して、機密システムプロンプトと他のユーザによって発行された情報を推測することができる。
これらの脆弱性は、従来のコンピューティングシステムで観察されたセキュリティ上の問題と類似している。
キャッシュ内の共有プロンプトプレフィックスを効率的に回収するトークン・バイ・トークン検索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:55:00 GMT)
Modulation and Coding for NOMA and RSMA [25.3] 次世代多重アクセス(NGMA)は、従来の方法とは異なる送信方式の傘用語である。
非直交多重アクセス(Noma)は、複数のユーザが同時に時間、周波数、空間を共有することで接続性を高めるソリューションとして現れる。
NOMAは、特にユーザ間干渉のキャンセルにおいて、実装上の課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:18:35 GMT)
QAEncoder: Towards Aligned Representation Learning in Question Answering System [25.3] ユーザクエリとドキュメント間のギャップを埋めるトレーニング不要のアプローチであるQAEncoderを紹介します。
QAEncoderは、埋め込み空間における潜在的クエリの期待を、ドキュメント埋め込みの堅牢なサロゲートとして見積もっている。
文書の指紋を添付して、これらの埋め込みを効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:53:38 GMT)
You Only Speak Once to See [24.9] 視覚的手がかりを用いた画像中の物体のグラウンド化は、コンピュータビジョンにおいて確立されたアプローチである。
映像シーンのグラウンド化に音声を活用するため,YOSS,You Only Speak Once to Seeを紹介した。
実験結果から,物体のグラウンド化に音声誘導を効果的に適用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:08:15 GMT)
You Only Speak Once to See [24.9] 視覚的手がかりを用いた画像中の物体のグラウンド化は、コンピュータビジョンにおいて確立されたアプローチである。
映像シーンのグラウンド化に音声を活用するため,YOSS,You Only Speak Once to Seeを紹介した。
実験結果から,物体のグラウンド化に音声誘導を効果的に適用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:08:15 GMT)
Inverse Painting: Reconstructing The Painting Process [24.6] 我々はこれを自己回帰画像生成問題として定式化し、初期空白の「キャンバス」を反復的に更新する。
モデルは、多くのペイントビデオのトレーニングによって、実際のアーティストから学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:56:52 GMT)
Accelerating Non-Maximum Suppression: A Graph Theory Perspective [24.3] 非最大抑圧(NMS)は、オブジェクト検出において必要不可欠な後処理ステップである。
本稿では,NMSをグラフ理論の観点から初めて体系的に解析し,その固有構造を明らかにする。
NMS-Benchは,様々なNMS手法を包括的に評価する最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:20:49 GMT)
RouterDC: Query-Based Router by Dual Contrastive Learning for Assembling Large Language Models [24.1] この結果から,Dual Contrastive Learning (DC) による問合せベースのルータが大規模言語モデル (LLM) の組み立てに有効であることを示す。
DC は LLM を組み立てるのに有効であり、個々のトップパフォーマンスの LLM と、分布内および分布外の両方のタスクにおける既存のルーティング方法に大きく勝る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 02:31:40 GMT)
S3Net: Innovating Stereo Matching and Semantic Segmentation with a Single-Branch Semantic Stereo Network in Satellite Epipolar Imagery [24.0] この研究は、セマンティックセグメンテーションとステレオマッチングを革新的に組み合わせたS3Net(Single-branch Semantic Stereo Network)というソリューションを導入している。
提案手法は,これらの2つのタスク間の本質的なリンクを識別し,活用することにより,意味情報のより正確な理解と相違性推定を実現する。
本モデルでは,セマンティックセグメンテーションにおけるmIoUを61.38から67.39に改善し,D1エラーと平均終点誤差(EPE)をそれぞれ10.051から9.579,1.439から1.403に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:58:51 GMT)
Salutary Labeling with Zero Human Annotation [23.9] 本稿では,ヒトのアノテーションを使わずに最も有益なラベルを最も有益なサンプルに自動的に割り当てるサルタラベリングを提案する。
9つのベンチマークデータセットで行った実験は、従来のアクティブな学習戦略よりも有意なラベル付け手法の優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 00:12:20 GMT)
Beyond Single Concept Vector: Modeling Concept Subspace in LLMs with Gaussian Distribution [23.6] 本稿では,特定の概念を表す部分空間を近似する手法を提案する。
我々は,GCSの有効性を,複数の大規模言語モデルにまたがる忠実度と妥当性を計測することによって実証する。
また、感情ステアリングなどの実世界の応用において、表現介入タスクを用いてその効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:52:53 GMT)
What Are the Odds? Language Models Are Capable of Probabilistic Reasoning [23.5] 本稿では,言語モデル(LM)の確率論的推論能力を,理想化および実世界の統計分布を用いて評価することに集中する。
本研究では,パーセンタイルの推定,サンプルの描画,確率の計算という3つのタスクにおいて,最先端のLMの体系的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:15:24 GMT)
What Are the Odds? Language Models Are Capable of Probabilistic Reasoning [23.5] 本稿では,言語モデル(LM)の確率論的推論能力を,理想化および実世界の統計分布を用いて評価することに集中する。
本研究では,パーセンタイルの推定,サンプルの描画,確率の計算という3つのタスクにおいて,最先端のLMの体系的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:15:24 GMT)
Harnessing the Zero-Shot Power of Instruction-Tuned Large Language Model in End-to-End Speech Recognition [23.2] 自動音声認識(ASR)におけるテキスト生成プロセスの指導に,命令調整付き大言語モデル(LLM)を用いることを提案する。
提案手法はCTCとアテンションアーキテクチャを併用し,LLMはデコーダのフロントエンド特徴抽出器として機能する。
実験結果から,LLM誘導モデルによる単語誤り率の相対的な増加率は,主要なベンチマークで約13%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:22:12 GMT)
FreeMask: Rethinking the Importance of Attention Masks for Zero-Shot Video Editing [22.9] クロスアテンションマスクはビデオ編集に有効であるが、ぼやけや点滅などのアーティファクトを導入することができる。
本稿では,特定の映像編集作業に適した最適なマスクを選択する手法であるFreeMaskを提案する。
提案手法は,最先端手法と比較して,意味的忠実度,時間的整合性,品質の編集に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:01:26 GMT)
VidProM: A Million-scale Real Prompt-Gallery Dataset for Text-to-Video Diffusion Models [22.8] VidProMは、実際のユーザから167万のユニークなテキスト対ビデオプロンプトを含む、最初の大規模データセットである。
このデータセットには、4つの最先端拡散モデルによって生成された669万のビデオが含まれている。
拡散モデルのためのテキスト・ビデオ・プロンプト・エンジニアリング、効率的なビデオ生成、ビデオコピー検出について検討し、より良く、より効率的に、より安全なモデルを開発することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:51:55 GMT)
A systematic evaluation of large language models for biomedical natural language processing: benchmarks, baselines, and recommendations [22.7] そこで本研究では,12個のBioNLPデータセットにまたがる4つの代表言語モデル(LLM)を体系的に評価する。
評価は、ゼロショット、静的少数ショット、動的Kアネレスト、微調整の4つの設定で行われる。
これらのモデルと最先端(SOTA)アプローチを比較し、細い(ドメイン固有の)BERTモデルやBARTモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 03:11:04 GMT)
Task-Adaptive Pretrained Language Models via Clustered-Importance Sampling [21.8] 代わりに、大規模なジェネラリストのトレーニングセットからスペシャリストモデルを構築します。
我々は、限られたドメイン固有データからのガイダンスにより、ジェネリストデータのトレーニング分布を調整する。
スケーラブルで、事前トレーニングと継続事前トレーニングに適しており、マルチタスク設定でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:49:54 GMT)
Mitigating Propensity Bias of Large Language Models for Recommender Systems [20.8] 我々は,CLLMR(Counterfactual LLM Recommendation)という新しいフレームワークを紹介する。
本稿では,歴史的相互作用から得られた構造情報をサイド情報表現に暗黙的に埋め込むスペクトルベースのサイド情報エンコーダを提案する。
我々の CLLMR アプローチは LLM ベースのレコメンデータシステムに固有の因果関係を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:57:13 GMT)
Discriminative community detection for multiplex networks [20.8] スペクトルクラスタリングに基づく2つの識別的コミュニティ検出アルゴリズムを提案する。
第1のアプローチは、グループ間の識別サブグラフ構造を識別することを目的としており、第2のアプローチは、識別サブグラフ構造とコンセンサスコミュニティ構造を同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:48:45 GMT)
Analyzing the Effectiveness of Listwise Reranking with Positional Invariance on Temporal Generalizability [20.8] 本研究では,静的知識文書における検索性能の学習と実環境における評価の理解のギャップを強調した。
本研究は,時間分布シフトによる不正確性に対処するリストワイズ・アプローチの有効性を実証するものである。
リストワイドリランカでは,Fusion-in-Decoderアーキテクチャを採用することで,ListT5が位置バイアス問題を効果的に軽減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:49:26 GMT)
Masked Random Noise for Communication Efficient Federated Learning [20.5] フェデレーション学習は、データプライバシを効果的に保護する、有望な分散トレーニングである。
本稿では,新たな視点からコミュニケーション効率を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:20:02 GMT)
SATA: Spatial Autocorrelation Token Analysis for Enhancing the Robustness of Vision Transformers [20.0] 視覚変換器(ViT)は、様々な視覚認識タスクにおいて、常に顕著な性能を示してきた。
空間自己相関トークン分析(SATA)と呼ばれる新しい手法を導入し,ViTのロバスト性を高める。
SATAは、リトレーニングや微調整を必要とせずに、既存のViTベースラインにシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:18:40 GMT)
Is Preference Alignment Always the Best Option to Enhance LLM-Based Translation? An Empirical Analysis [20.0] 本研究ではコントラスト優先最適化(Contrastive Preference Optimization, CPO)に注目し, 翻訳品質に対する嗜好に基づくアライメントの影響を評価する実験を行う。
以上の結果から,CPO はアライメント指標に関して高品質なデータに対して常に Supervised Fine-Tuning (SFT) を上回りながら,下流評価指標間の不安定性をもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:01:44 GMT)
Cross-Model Cross-Stream Learning for Self-Supervised Human Action Recognition [19.9] 本稿ではまず,BYOLと呼ばれる新しいコントラスト学習法を適用し,骨格データから学習する。
SkeletonBYOLにインスパイアされた本論文では,クロスモデルおよびクロスストリームフレームワークをさらに紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:50:34 GMT)
VMAD: Visual-enhanced Multimodal Large Language Model for Zero-Shot Anomaly Detection [19.8] Zero-shot Anomaly Detection (ZSAD)は、未確認のオブジェクト内の異常を認識し、ローカライズする。
既存のZSADメソッドは、クローズドワールド設定によって制限され、事前に定義されたプロンプトで見つからない欠陥に苦労する。
我々は、視覚的IAD知識ときめ細かい知覚でMLLMを強化する新しいフレームワークVMAD(Visual-enhanced MLLM Anomaly Detection)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:51:29 GMT)
Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning via Loss Decomposition [19.8] 本研究は,世界的損失を局所的損失,分布シフト損失,集約損失の3つの項に分解することで,FLの学習がFLのパフォーマンスに与える影響を分析する。
本稿では,この3つの損失項を共同で削減するために,FedLDと呼ばれる大域的損失分解に基づく新しいFL法を提案する。
我々の戦略は、他のFLアルゴリズムと比較して網膜および胸部X線分類において、より良い、より堅牢な性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:21:17 GMT)
Collaborative Knowledge Distillation via a Learning-by-Education Node Community [19.5] 協調的知識蒸留(CKD)のためのLENC(Learning-by-Education Node Community framework)を紹介する。
LENCは、多様なトレーニングデータ分散を扱う上での課題と、個々のDeep Neural Network(DNN)ノード学習能力の制限に対処する。
オンライン・アンラベリングCKDにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:22:28 GMT)
DreamStruct: Understanding Slides and User Interfaces via Synthetic Data Generation [18.1] 本稿では、コード生成を用いて、ターゲットラベルを用いた合成構造化ビジュアルを生成する方法を提案する。
提案手法では,ラベルを組み込んだデータセットを作成でき,人間に注釈を付けたサンプルを少数用意してモデルを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:55:54 GMT)
LexEval: A Comprehensive Chinese Legal Benchmark for Evaluating Large Language Models [17.9] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理タスクにおいて大きな進歩を遂げており、法的領域においてかなりの可能性を示している。
既存のLLMを法制度に適用し、その可能性や限界を慎重に評価することなく適用することは、法律実務において重大なリスクをもたらす可能性がある。
我々は、標準化された総合的な中国の法律ベンチマークLexEvalを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:44:00 GMT)
Adaptable Moral Stances of Large Language Models on Sexist Content: Implications for Society and Gender Discourse [17.1] 8つのモデルがすべて、理解しやすく、文脈的に関係のあるテキストを生成することを示す。
我々は,性差別的言語を正当化するLLMの誤用の可能性に注意する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:27:04 GMT)
CTS: Sim-to-Real Unsupervised Domain Adaptation on 3D Detection [17.0] 本稿では,ラベル付きシミュレーションからラベル付き現実領域へモデルを転送するための新しいフレームワークを提案する。
実験結果から,提案手法は3次元物体検出モデルの実領域適応能力を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:07:31 GMT)
Hybrid Video Anomaly Detection for Anomalous Scenarios in Autonomous Driving [16.9] 本稿では,自律運転におけるHF$2$-VAD監視ビデオ異常検出手法のバリエーションについて述べる。
車両の自我的視点から正規性の表現を学び、稀かつ臨界シナリオにおける画素ワイドな異常検出を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:58:18 GMT)
RL + Model-based Control: Using On-demand Optimal Control to Learn Versatile Legged Locomotion [16.8] 本稿では,モデルに基づく最適制御と強化学習を組み合わせた制御フレームワークを提案する。
我々は、一連の実験を通じて、フレームワークの堅牢性と制御性を検証する。
本フレームワークは,多様な次元を持つロボットに対する制御ポリシーのトレーニングを,無力的に支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:06:42 GMT)
Efficient Driving Behavior Narration and Reasoning on Edge Device Using Large Language Models [16.5] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の知覚と同じような精度で、運転シーンや行動を記述することができる。
エッジデバイスにLLMを適用した運転行動ナレーションと推論フレームワークを提案する。
実験により,エッジデバイスに展開したLCMは,応答速度が良好であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:03:55 GMT)
CONTESTS: a Framework for Consistency Testing of Span Probabilities in Language Models [16.4] 単語スパンに関節確率を割り当てる異なる方法で、言語モデルが同じ値を生成するかどうかは不明である。
我々の研究はConTestSという新しいフレームワークを導入し、交換可能な完了順序と条件付き順序でスコアの整合性を評価する統計的テストを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:24:43 GMT)
Basis-to-Basis Operator Learning Using Function Encoders [16.1] 本稿では、ヒルベルト空間上の演算子を学習するための新しいアプローチであるB2B演算子学習について述べる。
固有分解や特異値分解と直接類似した演算子学習アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:18:34 GMT)
World to Code: Multi-modal Data Generation via Self-Instructed Compositional Captioning and Filtering [16.0] We present World to Code (W2C), a meticulously curated multi-modal data construction pipeline。
パイプラインは、最終的な生成出力をPythonコード形式に整理する。
実験では、様々な視覚的質問応答と視覚的接地ベンチマークを改善して、W2Cの質を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:49:54 GMT)
Construction and Application of Materials Knowledge Graph in Multidisciplinary Materials Science via Large Language Model [16.0] 本稿では,高度な自然言語処理技術を活用したマテリアル知識グラフ(MKG)を紹介する。
MKGは、情報を名前、フォーミュラ、アプリケーションなどの包括的なラベルに分類する。
ネットワークベースのアルゴリズムを実装することで、MKGは効率的なリンク予測を容易にするだけでなく、従来の実験手法への依存を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:46:20 GMT)
Comments on "Privacy-Enhanced Federated Learning Against Poisoning Adversaries" [16.0] PEFLはプライバシーを保護していない。
PEFLは、参加するエンティティの1つに対して、すべてのユーザの勾配ベクトル全体を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:34:20 GMT)
AI-Based Fully Automatic Analysis of Retinal Vascular Morphology in Pediatric High Myopia [16.0] この研究には、中国の国立小児医療センターから1324人の参加者が参加した。
我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルと,画像の分類のためのアッターモジュールを組み合わせたデータ解析モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:43:06 GMT)
Match Stereo Videos via Bidirectional Alignment [15.9] 最近の学習に基づく手法は、独立ステレオペアのパフォーマンスの最適化に重点を置いており、ビデオの時間的矛盾につながる。
本稿では,新しいビデオ処理フレームワークBiDAStereoとプラグイン安定化ネットワークBiDAStabilizerを紹介する。
本稿では,自然景観に着目したリアルな合成データセットとベンチマークと,様々な都市景観のステレオカメラが捉えた実世界のデータセットを定性評価として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:37:29 GMT)
MDP Geometry, Normalization and Value Free Solvers [15.6] マルコフ決定過程(英: Markov Decision Process、MDP)は、シーケンシャルな意思決定問題の数学的モデルである。
MDPは、区別不能な鍵解アルゴリズムのダイナミックスを持つ同値クラスに分割できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:00:09 GMT)
A Looming Replication Crisis in Evaluating Behavior in Language Models? Evidence and Solutions [15.4] 大規模言語モデル(LLM)は、ますます広範囲の日常アプリケーションに統合されている。
このことは、LLMの振る舞いの研究から得られた洞察の複製性と一般化可能性に関する懸念を提起する。
GPT-3.5, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3-8B, Llama 3-70Bをチェーン・オブ・ソート, EmotionPrompting, ExpertPrompting, Sandbagging, Re-Reading prompt Engineering Techniqueでテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:00:34 GMT)
Leading Whitespaces of Language Models' Subword Vocabulary Pose a Confound for Calculating Word Probabilities [15.1] 我々は、単語の確率を単語の確率に集約する最も一般的な方法によって生じる欠点を論じる。
これは、ほとんどの言語モデルのサブワード語彙のトークンが主要な空白を持つという事実による。
後続する白色空間の確率を現在の単語の確率に再計算する簡単な復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:24:33 GMT)
UNA: Unifying Alignments of RLHF/PPO, DPO and KTO by a Generalized Implicit Reward Function [14.7] 我々は、RLHF/PPO、DPO、KTOを統一するtextbfUNified textbfAlignment (UNA)を提案する。
この新たな報酬モデルと最適ポリシーのマッピングにより、UNAは1。
RLHF/PPOの性能は、RL微調整プロセスの単純化、安定化、高速化、メモリ負荷の低減を図りながら向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:18:27 GMT)
Are Large Language Models In-Context Personalized Summarizers? Get an iCOPERNICUS Test Done! [14.2] 大規模言語モデル(LLM)は、ICL(In-Context-Learning)に基づく要約においてかなり成功した。
本稿では, EGISES を比較尺度として用いた, LLM における要約能力の新規なIn-COntext personalization learNIng sCrUtinyを提案する。
報告したICLの性能に基づいて17の最先端LCMを評価し,よりリッチなプロンプトで探索すると15モデルのICPLが劣化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:45:00 GMT)
Simulation-based, Finite-sample Inference for Privatized Data [14.2] 本稿では,統計的に有効な信頼区間と仮説テストを生成するためのシミュレーションベースの"repro sample"手法を提案する。
本手法は様々な個人推論問題に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:29:53 GMT)
COLLAGE: Collaborative Human-Agent Interaction Generation using Hierarchical Latent Diffusion and Language Models [14.1] 大規模言語モデル (LLMs) と階層型運動固有ベクトル量子化変分オートエンコーダ (VQ-VAEs) を提案する。
我々のフレームワークは、現実的で多様な協調的な人間-オブジェクト-ヒューマンインタラクションを生成し、最先端の手法より優れています。
我々の研究は、ロボット工学、グラフィックス、コンピュータビジョンなど、様々な領域における複雑な相互作用をモデリングする新たな可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:02:13 GMT)
Continuous-Time Linear Positional Embedding for Irregular Time Series Forecasting [14.0] 時間情報を符号化する連続線形関数を学習するCTLPEを提案する。
CTLPEは、様々な不規則にサンプリングされた時系列データセットで既存の技術より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:46:18 GMT)
Optimizing the Induced Correlation in Omnibus Joint Graph Embeddings [14.0] 相関-OMNI問題と平坦相関問題について検討する。
相関-OMNI問題において、埋め込み空間における最適相関を誘導する一般化オムニバス重みの行列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） (Mon, 30 Sep 2024 23:31:28 GMT)
Eliciting In-Context Learning in Vision-Language Models for Videos Through Curated Data Distributional Properties [13.9] textbfEmergent textbfIn-context textbfLearning on textbfVideos (eilev)を実装する。
我々の結果、分析、およびアイレフ学習モデルは、ビデオやテキスト上での文脈内学習の出現に関する多くの洞察を得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:12:39 GMT)
Double-Flow GAN model for the reconstruction of perceived faces from brain activities [13.7] そこで我々はDouble-Flow GANと呼ばれる新しい再構築フレームワークを提案する。
また,画像から抽出した特徴を条件として,fMRIから条件付き再構成モデルを事前学習するための事前学習プロセスも設計した。
その結果, 提案手法は, 複数の顔特性を正確に再構成し, 過去の再現モデルより優れ, 最先端の復元能力を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 02:36:45 GMT)
ASTRA: Accurate and Scalable ANNS-based Training of Extreme Classifiers [13.6] 高精度でスケーラブルなExtreme分類アルゴリズムASTRAを開発した。
ASTRAはSOTA精度を達成し、トレーニング時間を第2のベストに対して4倍から15倍に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:07:28 GMT)
Magnet: We Never Know How Text-to-Image Diffusion Models Work, Until We Learn How Vision-Language Models Function [13.6] 属性理解におけるCLIPテキストエンコーダの限界を批判的に検討し,それが拡散モデルに与える影響について検討する。
属性結合問題に対処するための新しいトレーニング不要アプローチである textbf magnet を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:36:24 GMT)
A Proxy Attack-Free Strategy for Practically Improving the Poisoning Efficiency in Backdoor Attacks [13.4] 本稿では, プロキシーアタックフリー戦略 (PFS) を提案する。
PFSは、清潔な毒物とそれに対応する毒物との類似性の高い試料の選択が、攻撃の成功率を著しく高めるという観察によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:08:23 GMT)
Neural Click Models for Recommender Systems [13.4] 我々は,Web検索のクリックモデルにインスパイアされたレコメンデータシステム(RS)におけるユーザの振る舞いをモデル化するニューラルアーキテクチャを開発し,評価する。
我々のモデルはContentWiseおよびRL4RSデータセットのベースラインを上回り、RSシミュレータでRS評価と事前学習のためにユーザ応答をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:00:04 GMT)
What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey [13.2] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AGI)の進歩に大きな進歩をもたらし、GPT-4やLLaMA-405Bのような大規模モデルの開発に繋がった。
モデルのサイズを拡大すると、計算コストとエネルギー消費が指数関数的に増加し、これらのモデルは限られたリソースを持つ学術研究者やビジネスにとって実用的ではない。
同時に、Small Models (SM) は実際的な設定で頻繁に使用されるが、その重要性は過小評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:43:53 GMT)
Trained Without My Consent: Detecting Code Inclusion In Language Models Trained on Code [13.1] コード監査は、開発済みのコードが標準、規制、著作権保護に準拠していることを保証する。
ソフトウェア開発プロセスにおけるコーディングアシスタントとしての最近のLarge Language Models(LLM)の出現は、コード監査に新たな課題をもたらしている。
LLMのトレーニングデータセットにコードを含むことを検出するモデルに依存しない、解釈可能な方法であるTraWiCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:16:47 GMT)
EEG Emotion Copilot: Pruning LLMs for Emotional EEG Interpretation with Assisted Medical Record Generation [13.0] 本稿では,局所的に動作する軽量な大規模言語モデル(LLM)を利用したEEG Emotion Copilotを提案する。
このシステムは、まず脳波信号から直接感情状態を認識し、パーソナライズされた診断と治療の提案を生成するように設計されている。
プライバシーに関する懸念も対処され、倫理的データ収集、処理、ユーザーの個人情報の保護に焦点が当てられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:15:05 GMT)
What Information Contributes to Log-based Anomaly Detection? Insights from a Configurable Transformer-Based Approach [13.0] ログデータのセマンティック、シーケンシャル、時間的情報をキャプチャするトランスフォーマーに基づく異常検出モデルを提案する。
入力特徴の異なる組み合わせによる一連の実験を行い、異常検出における異なる種類の情報の役割を評価する。
その結果, 事象発生情報は異常を識別する上で重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:03:13 GMT)
Enhanced Credit Score Prediction Using Ensemble Deep Learning Model [12.9] 本稿では,現代銀行システムですでに広く利用されているXGBoostやLightGBMのような高性能モデルと,強力なTabNetモデルを組み合わせる。
我々は、ランダムフォレスト、XGBoost、TabNetを統合し、アンサンブルモデリングにおける積み重ね手法により、クレジットスコアレベルを正確に決定できる強力なモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:56:16 GMT)
JobFair: A Framework for Benchmarking Gender Hiring Bias in Large Language Models [12.1] 本稿では,Large Language Models (LLMs) における階層的ジェンダー採用バイアスのベンチマークを行うための新しいフレームワークを提案する。
我々は、労働経済学、法原則、現在のバイアスベンチマークの批判に根ざした新しい構成を導入する。
我々は、現在最先端の10のLCMにおける性別採用バイアスを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:25:27 GMT)
Continual Human Pose Estimation for Incremental Integration of Keypoints and Pose Variations [12.0] 本稿では,連続的な学習課題として,データセット間のポーズ推定を再構成する。
我々は、破滅的な忘れを緩和するための確立された正規化に基づく手法に対して、この定式化をベンチマークする。
提案手法は,既存の正規化に基づく継続学習戦略よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:29:30 GMT)
Denoising Variational Autoencoder as a Feature Reduction Pipeline for the diagnosis of Autism based on Resting-state fMRI [11.9] 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、発達過程において、制限された関心とコミュニケーションの困難を特徴とする疾患である。
静止状態fMRI(rs-fMRI)を用いたASD特徴量削減パイプラインを提案する。
我々はNcutsのパーセレーションとPower atlasを使って機能的な接続データを抽出し、3万以上の機能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:38:47 GMT)
Reflectivity Is All You Need!: Advancing LiDAR Semantic Segmentation [11.7] 本稿では,LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションフレームワークにおける校正強度(リフレクティビティとも呼ばれる)の利点について検討する。
オフロードシナリオでは,反射率による強度の置き換えにより,Unionよりも平均的なインターセクションが4%向上することを示す。
都市環境におけるセマンティックセグメンテーションにおけるキャリブレーション強度の利用の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:58:06 GMT)
PsyGUARD: An Automated System for Suicide Detection and Risk Assessment in Psychological Counseling [11.7] PsyGUARDは自殺を検知し、心理的カウンセリングのリスクを評価する自動化システムである。
細粒度自殺検知における自動システムの能力を評価するため,我々は一連のベースラインを構築した。
安全で,かつ,適切な応答を提供し,さらなる評価を支援するために,リスクアセスメントフレームワークのスイートを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:28:10 GMT)
Resource Allocation for Stable LLM Training in Mobile Edge Computing [11.4] 本稿では,モバイルユーザとエッジサーバを統合し,リソース割り当てを最適化する協調トレーニングフレームワークについて検討する。
学習中のエネルギー消費と遅延の総量を最小限に抑えるために,多目的最適化問題を定式化する。
また,モデルの安定性向上を目的関数に組み込むことにより,モデル性能の不安定性の共通問題にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:36:27 GMT)
Compression of quantum shallow-circuit states [11.3] 浅い回路によって生成された量子情報をストアすることは、理論的および実用的重要性の両面において基本的な問題である。
未知の$n$-qubit状態の$N$コピーが$O(nlog N)$ (qu)bitsのハイブリッドメモリに圧縮可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:53:27 GMT)
CCDepth: A Lightweight Self-supervised Depth Estimation Network with Enhanced Interpretability [11.1] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とホワイトボックスCRATEネットワークを組み合わせた,ハイブリッド型自己教師型深度推定ネットワークCCDepthを提案する。
このネットワークは,CNNとCRATEモジュールを用いて画像中の局所的およびグローバルな情報を抽出し,学習効率の向上とモデルサイズ削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:19:40 GMT)
Transformer with Leveraged Masked Autoencoder for video-based Pain Assessment [11.0] 我々は、トランスフォーマーに基づくディープラーニングモデルにおいて、顔画像解析を用いて、痛み認識を強化する。
強力なMasked AutoencoderとTransformersベースの分類器を組み合わせることで,表現とマイクロ表現の両方を通じて痛みレベルインジケータを効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:35:19 GMT)
Transformer with Leveraged Masked Autoencoder for video-based Pain Assessment [11.0] 我々は、トランスフォーマーに基づくディープラーニングモデルにおいて、顔画像解析を用いて、痛み認識を強化する。
強力なMasked AutoencoderとTransformersベースの分類器を組み合わせることで,表現とマイクロ表現の両方を通じて痛みレベルインジケータを効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:35:19 GMT)
Communication-Efficient Diffusion Strategy for Performance Improvement of Federated Learning with Non-IID Data [11.0] 非IIDデータを用いたグローバルモデルの性能を最大化するために,機械学習モデル(FedDif)の新たな拡散戦略を提案する。
FedDifはトップ1テストの精度を最大34.89%改善し、通信コストを最大63.49%まで14.6%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:29:03 GMT)
Logarithmic-Regret Quantum Learning Algorithms for Zero-Sum Games [10.8] ゼロサムゲームを解くための最初のオンライン量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは簡潔な記述を伴う古典的な出力を生成する。
我々のアルゴリズムの核心は、ギブスサンプリング問題に対する高速な量子マルチサンプリング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:59:21 GMT)
Scrutinize What We Ignore: Reining In Task Representation Shift Of Context-Based Offline Meta Reinforcement Learning [10.8] オフラインメタ強化学習(OMRL)は、相互作用回避と強力な一般化性能のための有望なアプローチとして登場した。
従来のコンテキストベースのアプローチは、コンテキストエンコーダとポリシーの最適化がパフォーマンス改善につながるという直感に依存しています。
タスク表現のシフトを抑えることで、パフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:24:30 GMT)
How Entangled is Factuality and Deception in German? [10.8] 偽造検出と事実チェックの研究は、しばしば事実の正確さと文の真偽を混同する。
信念に基づく騙しフレームワークは、人々が何を言っているのか、本当に信じるのかのミスマッチがあるときに、テキストを欺くものとして定義することで、これらの特性を歪めます。
確立された信念に基づく議論のコーパスを用いて,嘘検出における計算モデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:23:13 GMT)
Automating MedSAM by Learning Prompts with Weak Few-Shot Supervision [10.6] 本研究は,入力プロンプトの条件付けを,画像埋め込みから直接プロンプト埋め込みを学習する軽量モジュールに置き換えることを提案する。
本手法は,医療用画像に微調整したSAMのバージョンであるMedSAMを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:53:01 GMT)
Maia-2: A Unified Model for Human-AI Alignment in Chess [10.6] チェスにおける人間-AIアライメントのための統一モデリング手法を提案する。
プレイヤーの強みをエンコードしたチェス位置と動的に統合する,スキルアウェアアテンション機構を導入する。
我々の結果は、人間の意思決定とAIによる指導ツールに関する深い洞察を得るための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:54:23 GMT)
Do Influence Functions Work on Large Language Models? [10.5] 影響関数は、個々のトレーニングデータポイントがモデルの予測に与える影響を定量化することを目的としている。
我々は,複数のタスクにまたがる影響関数を評価し,ほとんどの設定において不整合なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:50:18 GMT)
RecSys Challenge 2024: Balancing Accuracy and Editorial Values in News Recommendations [10.5] RecSys Challenge 2024は、効果的で責任あるレコメンデーションシステムの設計に固有の技術的課題と規範的課題の両方に対処することで、ニュースレコメンデーションを進めることを目的としている。
本稿では,デンマークのニュース出版社 Ekstra Bladet と JP/Politikens Media Group が提供したデータセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:42:57 GMT)
Melody Is All You Need For Music Generation [10.4] 本稿では,メロディを用いた音楽生成を導く最初の新しいアプローチであるメロディガイド音楽生成(MMGen)モデルを提案する。
具体的には、まずメロディを、マルチモーダルアライメントモジュールを用いて、音声波形とその関連する記述と整列する。
これによりMMGenは提供された音声のスタイルに合わせて音楽を生成すると同時に、与えられたテキスト記述の内容を反映した音楽を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:13:35 GMT)
DAOcc: 3D Object Detection Assisted Multi-Sensor Fusion for 3D Occupancy Prediction [9.7] マルチセンサー融合は3次元意味的占有予測の精度と堅牢性を著しく向上させる。
本稿では,3次元物体検出監視を利用したマルチセンサフュージョン占有ネットワークを提案する。
提案手法は,ResNet50と256x704入力画像解像度を用いて,Occ3D-nuScenesおよびSurroundOccデータセットの新たな最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:53:31 GMT)
SurgPETL: Parameter-Efficient Image-to-Surgical-Video Transfer Learning for Surgical Phase Recognition [9.7] 高次元映像データのための「映像事前学習とビデオ微調整」は、大きなパフォーマンスボトルネックを生じさせる。
本稿では,外科的位相認識のためのパラメータ効率変換学習ベンチマークSurgPETLを提案する。
5つの大規模自然・医療データセットで事前訓練した2つの異なるスケールのViTに基づいて3つの高度な手法による広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:33:50 GMT)
Wait, but Tylenol is Acetaminophen... Investigating and Improving Language Models' Ability to Resist Requests for Misinformation [9.6] 大きな言語モデル(LLM)は指示に従うように訓練されているが、これはユーザ要求に盲目的に準拠する脆弱性をもたらす。
これは、人間の健康に影響を与える誤報の発生を加速させる可能性がある。
コンプライアンスよりも論理的推論を優先するLLMのコンテキスト内方向と命令調整が誤情報リスクを低減させるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:20:58 GMT)
Towards Principled, Practical Policy Gradient for Bandits and Tabular MDPs [9.6] バンディットとマルコフ決定過程(MDP)に対する(確率的)ソフトマックスポリシー勾配(PG)法について検討する。
提案アルゴリズムは,技術結果と類似した理論的保証を提供するが,オラクルのような量の知識は必要としないことを示す。
マルチアームバンディット設定の場合,提案手法は明示的な探索や報奨ギャップの知識,報奨分布,ノイズを必要としない理論的なPGアルゴリズムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:03:48 GMT)
MCU-Net: A Multi-prior Collaborative Deep Unfolding Network with Gates-controlled Spatial Attention for Accelerated MR Image Reconstruction [9.4] ディープ・アンフォールディング・ネットワーク(DUN)はMRI(accrating magnetic resonance imaging)において有意な可能性を証明している
しかし、それらはしばしば高い計算コストと緩やかな収束率に遭遇する。
我々はこれらの制約に対処するため、MCU-Netと呼ばれるマルチプライオリティ協調型DUNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:16:48 GMT)
Survival Prediction in Lung Cancer through Multi-Modal Representation Learning [9.4] 本稿では,CTとPETの包括的情報と関連するゲノムデータを用いた生存予測手法を提案する。
我々は,マルチモーダル画像データと遺伝的情報を統合することにより,生存率の予測モデルを構築することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:42:20 GMT)
Feature Splatting for Better Novel View Synthesis with Low Overlap [9.2] 3D Splattingは非常に有望なシーン表現として登場し、新しいビュー合成における最先端の品質を実現している。
本稿では,3次元ガウスの色彩情報をガウス特徴ベクトルに符号化し,特徴分割(Feature Splatting)と表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:32:09 GMT)
Classification of Radiological Text in Small and Imbalanced Datasets in a Non-English Language [8.9] 自然言語処理は、非英語の小さなデータセットを含む現実世界のアプリケーションでは性能が劣る可能性がある。
BERT-like transformer, few-shot learning with sentence transformer (SetFit) などのNLPモデルのセットを評価し,大規模言語モデル (LLM) を誘導した。
以上の結果から,放射線学報告の対象領域で事前訓練されたBERT様モデルでは,このシナリオに最適な性能が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:52:28 GMT)
On the Computational Entanglement of Distant Features in Adversarial Machine Learning [8.9] 計算的絡み合い」の概念を導入する
計算的絡み合いにより、未確認のテストサンプルであっても、ランダムノイズを適合させることで、ネットワークはゼロ損失を達成することができる。
本稿では, 計算エンタングルメントの新たな応用法として, 計算エンタングルメントを, 非ローバストな最悪ケースのサンプル・インプットの変換に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:58:19 GMT)
Attribute-Text Guided Forgetting Compensation for Lifelong Person Re-Identification [8.8] LReID(Lifelong person re-identification)は、静止しないデータから継続的に学習し、異なる環境の個人をマッチングすることを目的としている。
現在のLReID手法は、タスク固有の知識に焦点をあて、ドメインギャップ内の固有のタスク共有表現を無視している。
本稿では,テキスト駆動型グローバル表現と属性関連ローカル表現を探索する,新しい属性テキストガイド型忘れ補償モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:19:09 GMT)
Dual Encoder GAN Inversion for High-Fidelity 3D Head Reconstruction from Single Images [8.6] 3D GANインバージョンは、単一の画像をGAN(Generative Adversarial Network)の潜在空間に投影することを目的としている。
3D GANインバージョンには良い結果をもたらすエンコーダがあるが、主にEG3D上に構築されている。
画像の360度合成に優れたパノヘッドを基盤とした新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:30:23 GMT)
Joint Microseismic Event Detection and Location with a Detection Transformer [8.5] イベント検出とソース位置をひとつのフレームワークに統合する手法を提案する。
提案するネットワークは、ランダムな震源位置に対応する複数の微小地震事象をシミュレートした合成データに基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:24:01 GMT)
Distract Large Language Models for Automatic Jailbreak Attack [8.4] 大規模言語モデルの自動レッドチーム化のための新しいブラックボックスジェイルブレイクフレームワークを提案する。
我々は、Jailbreak LLMに対する反復最適化アルゴリズムを用いて、悪意のあるコンテンツの隠蔽とメモリリフレーミングを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:25:39 GMT)
"What" x "When" working memory representations using Laplace Neural Manifolds [8.0] ワーキングメモリは、過去へと連続的に後退する最近のイベントを記憶することができる。
作業記憶をコードするCanRFRFニューロンは結膜刺激と混在している。
ラプラス多様体を構成する連続アトラクションNをスケッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:47:45 GMT)
Body and Head Orientation Estimation from Low-Resolution Point Clouds in Surveillance Settings [8.0] 2つのLiDARセンサの低分解能点雲データを用いて人の身体と頭部の向きを推定するシステムを提案する。
我々のモデルは、テーブルの周りに座ったまま、被験者が様々な頭と体のポーズで自然に移動する現実世界の会話環境において正確な推定を行う。
また、三進的(三進的)会話における神経型と自閉症者の行動差を定量化して、頭部方向推定の適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:17:47 GMT)
Mitigating Backdoor Attacks using Activation-Guided Model Editing [8.0] バックドア攻撃は、機械学習モデルの完全性と信頼性を損なう。
本研究では,そのようなバックドア攻撃に対抗するために,機械学習による新たなバックドア緩和手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:41:19 GMT)
Masked Autoregressive Model for Weather Forecasting [8.0] Masked Autoregressive Model for Weather Forecasting (MAM4WF)
本研究では,MAM4WF(Masked Autoregressive Model for Weather Forecasting)を提案する。
このモデルは、トレーニング中に入力データの一部をマスクするマスク付きモデリングを利用する。
気象・気象予報・映像フレーム予測データを用いてMAM4WFを評価し,5つのテストデータセットにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:17:04 GMT)
Frequency Adaptive Normalization For Non-stationary Time Series Forecasting [7.9] 時系列予測は、トレンドと季節パターンを進化させる非定常データに対処する必要がある。
非定常性に対処するために、ある統計測度でこの傾向からの影響を軽減するために、最近インスタンス正規化が提案されている。
本稿では、周波数適応正規化(FAN)と呼ばれる新しいインスタンス正規化ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:07:16 GMT)
An Effectiveness Study Across Baseline and Neural Network-based Force Estimation Methods on the da Vinci Research Kit Si System [7.1] 我々は, 力推定精度をいくつかのベースライン法と比較した。
NNに基づく手法は,両システム間での力推定精度を比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:45:27 GMT)
Annealing Flow Generative Model Towards Sampling High-Dimensional and Multi-Modal Distributions [7.0] Annealing Flow (AF) は、高次元および多モード分布のサンプルとして設計された連続正規化フローベースのアプローチである。
最先端手法と比較して, AF の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:48:22 GMT)
CVVLSNet: Vehicle Location and Speed Estimation Using Partial Connected Vehicle Trajectory Data [6.9] 車両の位置と速度のリアルタイム推定は、有用な輸送アプリケーションを開発する上で不可欠である。
通信技術の最近の進歩はコネクテッドカー(CV)の出現を促進する
本稿では,CVVLSNet を用いた新しい車両位置・速度推定ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:13:26 GMT)
Binding Affinity Prediction: From Conventional to Machine Learning-Based Approaches [6.9] バインディング親和性を予測するため,従来の機械学習モデルやディープラーニングモデルの利用が増加傾向にあることを我々は見てきた。
予測結果が常に改善されている一方で、フィールド内で探索されていないいくつかのオープンな質問や潜在的な方向も特定する。
本論文は,結合親和性の研究に携わる機械学習研究者にとって,優れた出発点となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 03:40:49 GMT)
Sufficient and Necessary Explanations (and What Lies in Between) [6.9] 本稿では,汎用機械学習モデルにおける特徴重要度に関する2つの正確な概念について考察する。
本稿では,必要十分軸に沿って連続体を探索することによって,これらの制限を回避することの重要性の統一概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:50:57 GMT)
It begins with a boundary: A geometric view on probabilistically robust learning [6.9] 我々はそのような方法の1つの新鮮で幾何学的な見方を取る --確率論的ロバスト学習(PRL)
我々は, 新規緩和法を用いて, オリジナルおよび修正問題の解が存在することを証明した。
また,適切な$Gamma$-convergence解析により,原型および修正型PRLモデルがリスク最小化と対向トレーニングの間を介在する方法を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:07:43 GMT)
Model Selection with a Shapelet-based Distance Measure for Multi-source Transfer Learning in Time Series Classification [6.9] 時系列分類のための転送学習に複数のデータセットを選択し,利用する新しい手法を提案する。
提案手法は,ニューラルネットワークを事前学習するための1つのソースデータセットとして,複数のデータセットを組み合わせる。
時系列データセットにおける時間畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能向上が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:57:30 GMT)
Optimism in the Face of Ambiguity Principle for Multi-Armed Bandits [6.7] FTRL (Follow-The-Regularized-Leader) アルゴリズムは、しばしば敵対的問題や盗賊問題に対して最適な後悔を味わう。
本稿では,逆方向と多重方向の両方の帯域に対して最適なポリシを生成する新しいFTPLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:00:23 GMT)
FlyAI -- The Next Level of Artificial Intelligence is Unpredictable! Injecting Responses of a Living Fly into Decision Making [6.7] 我々は,リビングフライからの応答を取り入れることで,意思決定の不予測性を向上する新タイプのバイオニックAIを導入する。
私たちのアプローチでは、ハエのさまざまな反応を使って、GobangのゲームでAIエージェントをチューニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:19:59 GMT)
1 Trillion Token (1TT) Platform: A Novel Framework for Efficient Data Sharing and Compensation in Large Language Models [6.6] 透明で公平な利益分配機構を用いた効率的なデータ共有を容易にするための新しいフレームワークを提案する。
1TT Platformは、開示されていないデータセットを提供するデータコントリビュータと、これらのデータセットを使用して独自のサービスを強化するデータコンシューマとのコラボレーションを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:55:39 GMT)
Multimodal Alignment of Histopathological Images Using Cell Segmentation and Point Set Matching for Integrative Cancer Analysis [6.5] セル分割結果を用いたマルチモーダル画像アライメントのための新しいフレームワークを提案する。
細胞を点集合として扱うことにより、初期アライメントにコヒーレントポイントドリフト(CPD)を適用し、グラフマッチング(GM)でそれを洗練する。
提案手法は高アライメント精度を実現し,モジュール間のセルレベル特徴の統合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:52:52 GMT)
Single-shot reconstruction of three-dimensional morphology of biological cells in digital holographic microscopy using a physics-driven neural network [6.5] 再構成3次元形態の単一ショットのための新しい深層学習モデルMorpHoloNetを提案する。
MorpHoloNetは、センサ面上の模擬ホログラムと入力ホログラムの間の損失を最小限にすることで最適化される。
単発ホログラムから3次元複素光場と試験試料の3次元形態を直接再構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:15:36 GMT)
Optimizing Treatment Allocation in the Presence of Interference [6.4] 影響最大化(IM)では、治療対象のネットワーク内の最適なエンティティセットを選択することが目的である。
昇降モデリング(UM)では、エンティティは推定処理効果に応じてランク付けされ、上位エンティティは処理を割り当てる。
本稿では,ネットワーク設定における治療効果を予測するために因果推定器を訓練し,従来のIMアルゴリズムに統合する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:48:22 GMT)
Depression detection in social media posts using transformer-based models and auxiliary features [6.4] ソーシャルメディア投稿における抑うつの検出は、メンタルヘルス問題の増加により重要である。
従来の機械学習アルゴリズムは複雑なテキストパターンのキャプチャに失敗することが多く、抑うつを識別する効果を制限している。
本研究では,メタデータと言語マーカーを組み合わせたトランスフォーマーモデルを利用したニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:53:39 GMT)
Semantic-Driven Topic Modeling Using Transformer-Based Embeddings and Clustering Algorithms [6.3] 本研究は,トピック抽出プロセスのための革新的エンド・ツー・エンドのセマンティクス駆動トピックモデリング手法を提案する。
本モデルは,事前学習したトランスフォーマーベース言語モデルを用いて文書埋め込みを生成する。
ChatGPTや従来のトピックモデリングアルゴリズムと比較して、我々のモデルはより一貫性があり有意義なトピックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:15:31 GMT)
GTransPDM: A Graph-embedded Transformer with Positional Decoupling for Pedestrian Crossing Intention Prediction [6.3] GTransPDMは多モード特徴を利用した歩行者横断意図予測のために開発された。
PIEデータセットでは92%の精度で、JAADデータセットでは87%の精度で処理速度は0.05msである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:02:17 GMT)
Meta Reinforcement Learning Approach for Adaptive Resource Optimization in O-RAN [6.3] Open Radio Access Network (O-RAN) は、前例のない効率性と適応性を持つ現代のネットワークの変動要求に対処する。
本稿では,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)にインスパイアされたメタ深層強化学習(Meta-DRL)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:04:30 GMT)
Shuffled Linear Regression via Spectral Matching [6.2] シャッフル線形回帰は線形変換を通じて潜在特徴を推定しようとする。
この問題は、従来の最小二乗法(LS)とLast Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)アプローチを拡張している。
置換を効率的に解決するスペクトルマッチング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:26:40 GMT)
Upper and Lower Bounds for Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning [6.2] 政策訓練と展開環境が異なるオフダイナミックス強化学習(RL)について検討する。
We-DRIVE-Uは,平均的最適値$widetildemathcalObig(d H cdot min 1/rho, H/sqrtK big)$を満足するアルゴリズムを提案する。
また、新しいハードインスタンスを構築し、この設定で最初の情報理論の下界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:21:15 GMT)
CyberForce: A Federated Reinforcement Learning Framework for Malware Mitigation [6.2] CyberForceは、フェデレーションと強化学習(FRL)を組み合わせて、ゼロデイ攻撃を緩和するための適切なMTDテクニックを学ぶフレームワークである。
実験の結果、CyberForceは既存のRLベースの集中型アプローチよりも高速に攻撃を緩和するMTD技術を学んだ。
エージェント学習プロセスで使用される異なる集約アルゴリズムは、CyberForceに悪意のある攻撃に対する顕著な堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:19:52 GMT)
CyberForce: A Federated Reinforcement Learning Framework for Malware Mitigation [6.2] CyberForceは、フェデレーションと強化学習(FRL)を組み合わせて、ゼロデイ攻撃を緩和するための適切なMTDテクニックを学ぶフレームワークである。
実験の結果、CyberForceは既存のRLベースの集中型アプローチよりも高速に攻撃を緩和するMTD技術を学んだ。
エージェント学習プロセスで使用される異なる集約アルゴリズムは、CyberForceに悪意のある攻撃に対する顕著な堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:19:52 GMT)
A Knowledge-Informed Large Language Model Framework for U.S. Nuclear Power Plant Shutdown Initiating Event Classification for Probabilistic Risk Assessment [6.2] 本研究では,知識インフォームド・機械学習・モードを組み込んで非SDIEをプリスクリーンするハイブリッド・パイプラインと,SDIEを4つのタイプに分類する大規模言語モデル(LLM)を提案する。
提案手法は,精度,リコール率,F1スコア,平均精度を用いて,10,928イベントのデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:35:03 GMT)
Deep Learning for Protein-Ligand Docking: Are We There Yet? [6.1] PoseBenchは、広く適用可能なタンパク質リガンドドッキングのための最初の包括的なベンチマークである。
研究者は、Apo-to-holoタンパク質-リガンドドッキングとタンパク質-リガンド構造生成のためのDLドッキング法を厳格かつ体系的に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:16:34 GMT)
Numerically Robust Fixed-Point Smoothing Without State Augmentation [6.1] 未知の初期条件を持つ力学系に対するガウス的不動点スムースラーの新しい定式化を導入する。
従来のアプローチとは対照的に、我々の視点は、数値的にロバストなチョーレスキー形式を受け入れている。
実験では、我々のアルゴリズムのJAX実装が、最も速いメソッドのランタイムとどのように一致しているかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:56:11 GMT)
Text Clustering as Classification with LLMs [6.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文脈内学習能力を効果的に活用する,テキストクラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。
そこで本研究では,テキストクラスタリングをLLMによる分類タスクに変換することを提案する。
我々のフレームワークは、最先端のクラスタリング手法に匹敵する、あるいは優れた性能を達成できることが実験的に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:57:34 GMT)
A Survey on XAI for 5G and Beyond Security: Technical Aspects, Challenges and Research Directions [6.0] 本稿では、5G以上の利害関係者が次世代ネットワークを保護するために使用されるインテリジェントなブラックボックスシステムを調べることができる、説明可能なAI(XAI)手法の可能性について検討する。
XAIを5G以降のセキュリティドメインで使用するという目標は、MLベースのセキュリティシステムの意思決定プロセスが5G以上のステークホルダに対して透過的かつ理解しやすいものになることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:22:16 GMT)
AI versus AI in Financial Crimes and Detection: GenAI Crime Waves to Co-Evolutionary AI [5.9] GenAIは金融犯罪や詐欺に変革をもたらす。
犯罪パターンが複雑化し、パーソナライズされ、解明されるにつれて、効果的な防衛AI戦略の展開は不可欠になる。
本稿では,AI/MLによる金融犯罪・検知システムの最新動向について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:41:41 GMT)
Alternating minimization for generalized rank one matrix sensing: Sharp predictions from a random initialization [5.9] ランクランダム行列の特性をdで推定する手法を示す。
鋭い収束は、単一のステップで正確な回復を保証する。
我々の分析は、この問題の他のいくつかの特性も明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:30:05 GMT)
Developing Guidelines for Functionally-Grounded Evaluation of Explainable Artificial Intelligence using Tabular Data [5.9] 我々は,評価基準と関連する評価手法を20種類同定し,各基準をいつ,どのように評価すべきかに関するガイドラインを導出する。
本研究は,XAI評価プロトコルの詳細な検討を通じて,XAI評価に関する知識の体系化に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:42:54 GMT)
Towards Robust Object Detection: Identifying and Removing Backdoors via Module Inconsistency Analysis [5.9] オブジェクト検出モデルに適したバックドアディフェンスフレームワークを提案する。
不整合を定量化し解析することにより、バックドアを検出するアルゴリズムを開発する。
最先端の2段階物体検出器を用いた実験により, バックドア除去率の90%向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:27:24 GMT)
Using Large Multimodal Models to Extract Knowledge Components for Knowledge Tracing from Multimedia Question Information [5.8] 本稿では,学習内容から知識コンポーネントを自動的に抽出する手法を提案する。
以上の結果から,自動抽出した知識コンポーネントは,ラベルを効果的に置き換えることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:26:29 GMT)
FMint: Bridging Human Designed and Data Pretrained Models for Differential Equation Foundation Model [5.7] 我々は、人間設計モデルとデータ駆動モデルとのギャップを埋めるために、textbfFMintという新しいマルチモーダル基盤モデルを提案する。
FMintは、インコンテキスト学習を備えたデコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャに基づいて、数値データとテキストデータの両方を用いて、普遍的なエラー訂正スキームを学習する。
本研究は,従来の数値解法と比較して,精度と効率の両面から提案モデルの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:50:24 GMT)
VortSDF: 3D Modeling with Centroidal Voronoi Tesselation on Signed Distance Field [5.6] 四面体グリッド上での3次元形状特性を推定するために,明示的なSDFフィールドと浅いカラーネットワークを組み合わせた体積最適化フレームワークを提案する。
Chamfer統計による実験結果は、オブジェクト、オープンシーン、人間などの様々なシナリオにおいて、前例のない復元品質でこのアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:35:24 GMT)
Task-Oriented Pre-Training for Drivable Area Detection [5.6] 本稿では,冗長なセグメンテーションの提案から始まるタスク指向の事前学習手法を提案する。
次に、コントラスト言語画像事前学習(CLIP)モデルを微調整するための特定カテゴリー強化微調整(SCEF)戦略を導入する。
このアプローチは、手動のアノテートデータを使用してさらに微調整された事前学習モデルの粗いトレーニングデータを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:25:47 GMT)
Erase, then Redraw: A Novel Data Augmentation Approach for Free Space Detection Using Diffusion Model [5.6] 従来のデータ拡張方法は、ハイレベルなセマンティック属性を変更することはできない。
画像から画像への変換をパラメータ化するためのテキスト間拡散モデルを提案する。
我々は、元のデータセットから実際のオブジェクトのインスタンスを消去し、削除されたリージョンで同様の意味を持つ新しいインスタンスを生成することで、この目標を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:21:54 GMT)
Improving the Security of United States Elections with Robust Optimization [5.5] 厳格なセキュリティ保証を備えたテストデッキを設計するための,最初の公式なアプローチを紹介します。
当社のアプローチは、ミシガン州選挙局による現実世界の選挙で試行されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:45:18 GMT)
Data-driven decision-making under uncertainty with entropic risk measure [5.4] エントロピーリスク尺度は、不確実な損失に関連する尾のリスクを考慮に入れた高い意思決定に広く用いられている。
経験的エントロピーリスク推定器を劣化させるため, 強く一貫したブートストラップ手法を提案する。
検証性能のバイアスが補正されない場合,クロスバリデーション手法は,保険業者のアウト・オブ・サンプルリスクを著しく高める可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:02:52 GMT)
Contrastive Token Learning with Similarity Decay for Repetition Suppression in Machine Translation [5.4] 本稿では,情報エントロピーのレンズによるテキスト反復の根本原因について検討する。
トークンの抑制を調節するCTSD(Contrastive Token Learning with similarity Decay)と呼ばれる新しいアルゴリズムが導入された。
広範囲な評価により、CTSDは既存の精度と一般化可能性のアプローチを著しく上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 02:21:39 GMT)
Devil is in Details: Locality-Aware 3D Abdominal CT Volume Generation for Self-Supervised Organ Segmentation [5.4] Locality-Aware Diffusion (Lad) は, 3次元腹部CTボリューム生成に適した新しい方法である。
AbdomenCT-1KデータセットのFIDスコアは0.0034から0.0002に低下した。
これらの結果は, 医用画像解析における自己教師あり学習を促進するための合成データの可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:35:53 GMT)
Neurosymbolic AI approach to Attribution in Large Language Models [5.3] ニューロシンボリックAI(NesyAI)は、ニューラルネットワークの強みと構造化されたシンボリック推論を組み合わせる。
本稿では、NesyAIフレームワークが既存の属性モデルをどのように拡張し、より信頼性が高く、解釈可能で、適応可能なシステムを提供するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 02:20:36 GMT)
Enhancing Security Using Random Binary Weights in Privacy-Preserving Federated Learning [5.3] 視覚変換器を用いたプライバシー保護フェデレーション学習におけるセキュリティ向上手法を提案する。
連合学習では、各クライアントから生データを収集することなく更新情報を収集して学習を行う。
提案手法の有効性は, APRIL (Attention PRIvacy Leakage) 修復攻撃に対するモデル性能と抵抗の観点から確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:28:49 GMT)
Choosing DAG Models Using Markov and Minimal Edge Count in the Absence of Ground Truth [5.3] マルコフ条件の新しい非パラメトリック点整合統計テスト(マルコフチェッカー)を与える。
また,マルコフチェッカーテストに合格しないか,エッジ最小限でないDAGモデルに対して,Cross-Algorithm Frugality Search (CAFS)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:03:44 GMT)
Large Scale Masked Autoencoding for Reducing Label Requirements on SAR Data [5.2] 本研究では,地球表面面積の8.7%をカバーするSAR振幅データに対して,自己教師付き事前学習方式,マスク付き自動符号化を適用した。
この事前学習方式を用いることで、下流タスクのラベル付け要求を1桁以上削減できることを示す。
本研究は,タスクモデルと地域固有のSARモデルの開発を促進することにより,気候変動の緩和を著しく促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:34:28 GMT)
When can weak latent factors be statistically inferred? [5.2] 本稿では、主成分分析(PCA)のための新しい包括的推定と推論理論を確立する。
我々の理論は断面次元$N$と時間次元$TT$の相対的な成長速度によらず適用可能である。
注目すべき技術的革新は、PCAベースの推定器のクローズドフォームの1次近似であり、様々な統計的テストの道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:26:56 GMT)
Certifying Guidance & Control Networks: Uncertainty Propagation to an Event Manifold [5.2] 誘導制御ネットワーク(G&CNET)のためのイベント多様体上での不確実性伝搬を行う。
G&CNETは、時-最適惑星間移動、小惑星への質量-最適着陸、エネルギー-最適ドローンレースの最適制御ポリシーを表現するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:35:44 GMT)
Multilevel Picard approximations and deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation overcome the curse of dimensionality when approximating semilinear parabolic partial differential equations in $L^p$-sense [5.2] 我々は,Lmathfrakp$-senseでKolmogorov PDEの解を近似できるマルチレベルPicard近似とReLUによるディープニューラルネットワーク,リークReLU,ソフトプラスアクティベーションを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:53:24 GMT)
Camera Calibration using a Collimator System [5.1] 本稿では,コリメータシステムを用いたカメラキャリブレーション手法を提案する。
コリメータシステムの光学的幾何に基づいて、目標とカメラの間の相対運動が球運動モデルに一致することを証明した。
カメラキャリブレーションにおいて,複数ビューの閉形式解法と2ビューの最小解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:40:41 GMT)
Gromov-Wasserstein-like Distances in the Gaussian Mixture Models Space [5.1] グロモフ=ワッサーシュタイン距離は、異なる距離空間の分布を比較するために機械学習でよく用いられる。
近年、ガウス混合モデル(GMM)に特化して、MW2として知られる新しいワッサーシュタイン距離が導入されている。
本稿では、ユークリッド空間において等距離不変であるように設計された新しいグロモフ型距離を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:41:20 GMT)
ForecastBench: A Dynamic Benchmark of AI Forecasting Capabilities [5.0] ForecastBenchは、機械学習システムの精度を評価するためのベンチマークである。
ForecastBenchは、提出時に既知の回答がない将来のイベントに関する質問のみで構成されている。
私たちはwww.forecastbench.orgの公開リーダーボードにシステムと人間のスコアを表示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 00:41:51 GMT)
Measuring Coherent Radio and Microwave Photons from the Solar Corona [5.0] 太陽大気中での励起放出から, 電波/マイクロ波N-ID光子状態 |N> の生成速度を推定した。
いくつかのケースでは、信号は検出可能であり、ノイズよりもはるかに上である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:17:08 GMT)
Training a Computer Vision Model for Commercial Bakeries with Primarily Synthetic Images [4.7] [SBB23]は返却パンの追跡を自動化するAIアプリケーションを提示した。
我々は,2432枚の画像と広範囲の焼成品からなる拡張データセットを作成することにより,その作業を拡張した。
我々の全体的な最高の性能モデルは、テストセットで平均精度AP@0.5の90.3%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:21:59 GMT)
Machine Learning in Industrial Quality Control of Glass Bottle Prints [4.7] ガラスボトルの工業生産においては、ボトルプリントの品質管理が必要である。
これらのボトルプリントの品質管理のためのMLに基づく2つのアプローチを開発し,評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:33:30 GMT)
Nonreciprocal Superradiant Phase Transitions and Multicriticality in a Cavity QED System [4.6] 空洞量子力学系における非相互超放射相転移と新しい多臨界性を示す。
結果は、光マター系における超放射能遷移と多臨界挙動の全光学的操作のための新しい扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 02:11:03 GMT)
Utilizing Data Fingerprints for Privacy-Preserving Algorithm Selection in Time Series Classification: Performance and Uncertainty Estimation on Unseen Datasets [4.2] プライバシ保存方式で時系列分類データセットを記述した新しいデータフィンガープリントを導入する。
マルチターゲット回帰問題を分解することにより、アルゴリズムの性能と不確実性を推定するために、我々のデータフィンガープリントのみが使用される。
我々のアプローチは、カリフォルニア大学リバーサイドベンチマークデータセット112で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:14:27 GMT)
The African Woman is Rhythmic and Soulful: An Investigation of Implicit Biases in LLM Open-ended Text Generation [4.0] 大規模言語モデル(LLM)による決定に影響を与えるため、暗黙のバイアスは重要である。
伝統的に、明示的なバイアステストや埋め込みベースの手法はバイアスを検出するために使用されるが、これらのアプローチはより微妙で暗黙的なバイアスの形式を見落としることができる。
提案手法は, 暗黙の偏見を明らかにするために, 即発的, 意思決定的タスクによる2つの新しい心理学的手法を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:39:51 GMT)
Automatic Classification of Subjective Time Perception Using Multi-modal Physiological Data of Air Traffic Controllers [3.7] 我々は、人間の主観的時間知覚を調節する装置を開発することを目指している。
本研究では,航空管制官の主観的時間知覚を自動的に評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:41:30 GMT)
A Metric Hybrid Planning Approach to Solving Pandemic Planning Problems with Simple SIR Models [3.7] パンデミックは、Susceptible Infected Removed (SIR)モデルのようなコンパートメンタルモデルを用いて数学的に記述することができる。
我々は、この状態遷移モデルに基づいて、計量ハイブリッド計画問題を定式化し、計量ハイブリッドプランナーを用いて解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:45:10 GMT)
RoCoTex: A Robust Method for Consistent Texture Synthesis with Diffusion Models [3.7] メッシュに整合した一貫性とシームレスなテクスチャを生成するための頑健なテキスト・ツー・テクスチャ手法を提案する。
本手法では,SDXLや複数制御ネットなどの最先端2次元拡散モデルを用いて,構造的特徴を捉えるとともに,テクスチャの複雑な詳細を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:29:50 GMT)
TTQA-RS- A break-down prompting approach for Multi-hop Table-Text Question Answering with Reasoning and Summarization [3.5] マルチホップテーブル-テキストQAは、テーブルとテキストの間に複数のホップを必要とする。
我々のモデルはテーブルテキスト情報検索に拡張された検索器を使用する。
我々の実験は、素早いアプローチの可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:25:22 GMT)
AmbigNLG: Addressing Task Ambiguity in Instruction for NLG [3.5] 我々は、自然言語生成(NLG)の指示におけるタスク曖昧性の課題に取り組むために設計された新しいタスクであるAmbigNLGを紹介する。
本稿では,異なる種類の命令の曖昧さを分類し,より明確な仕様で初期命令を洗練するあいまいさ分類法を提案する。
AmbigNLGの研究を促進するために注釈付けされた2500のインスタンスからなるデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:02:22 GMT)
Old Optimizer, New Norm: An Anthology [3.5] それぞれの手法は、凸性の仮定を伴わない正方形の一階法として理解することができると論じる。
この観察を一般化することにより、トレーニングアルゴリズムのための新しいデザインスペースをグラフ化する。
ニューラルネットワークを慎重に成熟させるというこのアイデアが、より安定し、スケーラブルで、実際に高速なトレーニングにつながることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:26:12 GMT)
An Exploratory Study on Automatic Identification of Assumptions in the Development of Deep Learning Frameworks [3.5] 既存の仮定管理のためのアプローチとツールは通常、仮定のマニュアル識別に依存する。
本研究は,開発者とユーザの観点から,仮定を識別する目的で,異なる分類モデルを評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:01:03 GMT)
Improving Signed Propagation for Graph Neural Networks in Multi-Class Environments [3.4] マルチクラスグラフにおける署名伝達を改善するための2つの新しい戦略を導入する。
提案手法はキャリブレーションとロバスト性の確保を両立させ,不確実性を低減させる。
6つのベンチマークグラフデータセットに対する広範な実験により,本定理の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:58:53 GMT)
Smart Contract Vulnerability Detection based on Static Analysis and Multi-Objective Search [3.3] 本稿では,静的解析と多目的最適化アルゴリズムを用いて,スマートコントラクトの脆弱性を検出する手法を提案する。
永続性、スタックオーバーフローの呼び出し、整数オーバーフロー、タイムスタンプの依存関係の4つのタイプの脆弱性に焦点を当てています。
我々は,6,693のスマートコントラクトを含むEtherscanから収集したオープンソースデータセットを用いて,このアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:28:17 GMT)
ACEV: Unsupervised Intersecting Manifold Segmentation using Adaptation to Angular Change of Eigenvectors in Intrinsic Dimension [3.3] 内在次元の$d$次元の多様体が他の多様体と交わるとき、データ分散は$d$方向以上で成長する。
提案手法は局所的なデータ分散を測定し,そのベクトル方向を決定する。
非ゼロ分散を持つベクトルの数を数え、多様体の内在次元を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:37:47 GMT)
Multi-Objective Deep Reinforcement Learning for Optimisation in Autonomous Systems [3.3] MORL(Multi-Objective Reinforcement Learning)技術は存在するが、実世界のASシステムではなくRLベンチマークで採用されている。
本研究では,DWN(Deep W-Learning)と呼ばれるMORL技術を用いて,実行時性能最適化のための最適構成を求める。
我々はDWNとepsilon-greedyアルゴリズムとDeep Q-Networksの2つの単目的最適化実装を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:15:14 GMT)
Beyond Scores: A Modular RAG-Based System for Automatic Short Answer Scoring with Feedback [3.3] そこで本研究では,厳密なゼロショットと少数ショットの学習シナリオにおいて,回答のスコアとフィードバックを生成するモジュール型検索拡張生成システムASAS-Fを提案する。
その結果, 微調整に比べて解答精度が9%向上し, スケーラブルで費用対効果の高い解が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:48:55 GMT)
Demystifying and Assessing Code Understandability in Java Decompilation [3.3] 機械レベルのコードを可読性のあるソースコードに変換するプロセスである逆コンパイルは、リバースエンジニアリングにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,Javaの非コンパイルコードの可読性に関する最初の実証的研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:44:00 GMT)
GCCRR: A Short Sequence Gait Cycle Segmentation Method Based on Ear-Worn IMU [3.2] 本稿では,耳鳴りIMUの短いシーケンスを用いた歩行周期のセグメンテーションの重要課題について述べる。
歩行特性曲線回帰再生法 (GCCRR) を導入する。
提案手法では,Bi-LSTMに基づく深層学習アルゴリズムを用いて,短い歩数列に対して信頼性の高いセグメンテーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:17:51 GMT)
An Investigation into Protestware [3.2] テストウェア(Protestware)は、抗議活動の組織化に使用できるソフトウェアである。
ロシア・ウクライナ戦争における最近の出来事は、新たな抗議活動の波を巻き起こした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:17:16 GMT)
Interpretable Rule-Based System for Radar-Based Gesture Sensing: Enhancing Transparency and Personalization in AI [3.0] 我々は,レーダに基づくジェスチャー検出に適した,透過的かつ解釈可能な多クラスルールベースアルゴリズムであるMIRAを紹介する。
ユーザ中心のAIエクスペリエンスを提供し、個々のユーザの振る舞いを調整するパーソナライズされたルールセットを通じて、システムの適応性を示す。
我々の研究は、MIRAが高い解釈可能性とパフォーマンスの両方を提供する能力を強調し、安全クリティカルなアプリケーションで解釈可能なAIを広く採用する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:40:27 GMT)
Inferring Preferences from Demonstrations in Multi-objective Reinforcement Learning [3.0] 本研究では,動的重みに基づく選好推定アルゴリズムを提案する。
デモから多目的意思決定問題に作用するエージェントの選好を推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:49:10 GMT)
DeTurb: Atmospheric Turbulence Mitigation with Deformable 3D Convolutions and 3D Swin Transformers [3.0] 長距離撮影における大気の乱流は、空間次元と時間次元のランダムな変動により、撮影シーンの品質と忠実度を著しく低下させる。
本稿では,幾何復元と拡張モジュールを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
提案手法は, 適切な速度とモデルサイズで, 合成および実大気乱流効果の両面において, 技術の現状よりも優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:01:51 GMT)
Cooling and Squeezing a Microwave Cavity State with Magnons Using a Beam Splitter Interaction [3.0] マグノンと2次元マイクロ波キャビティモードの間に有意なビームスプリッタ相互作用(XZ結合)を実現するための2つのジオメトリを提案する。
マイクロ波共振器減衰率よりもバックアクション減衰(反減衰)率が大きいだけでなく、共振器の量子スクイーズも達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:07:18 GMT)
Continuous Diffusion for Mixed-Type Tabular Data [2.8] 混合型タブラリデータのための連続拡散モデルCDTDを提案する。
我々は、異なる適応的なノイズスケジュールを持つ混合型のデータに固有の高い不均一性に対処する。
実験の結果,CDTDは最先端のベンチマークモデルより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:45:03 GMT)
Word Sense Disambiguation in Native Spanish: A Comprehensive Lexical Evaluation Resource [2.8] 文脈における単語の語彙的意味は、Word Sense Disambiguation (WSD)アルゴリズムによって自動的に決定できる。
本稿では,スペインのWSDの新たな資源について紹介する。
センセーショナルインベントリと、ディクシオリオ・デ・ラ・レングア・エスパノラ(Diccionario de la Lengua Espanola)に由来する語彙データセットを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:22:33 GMT)
Adaptive Data Transport Mechanism for UAV Surveillance Missions in Lossy Environments [2.7] 無人航空機(UAV)は、情報、監視、偵察(ISR)の任務においてますます重要な役割を担っている。
本稿では、ミッション目標に大きく貢献する画像の選択領域を優先する、AIによる代替スケジューリングポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:22:58 GMT)
From Manifestations to Cognitive Architectures: a Scalable Framework [2.7] 本稿では,現実を情報源として解釈する新しい手法を提案する。
このフレームワークは、Long Term MemoryやWorking Memoryといった、古典的な認知アーキテクチャの要素を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:05:38 GMT)
A Methodology for Explainable Large Language Models with Integrated Gradients and Linguistic Analysis in Text Classification [2.6] アルツハイマー病(AD)のような発声に影響を及ぼす神経疾患は、患者と介護者の生活に大きな影響を及ぼす。
近年のLarge Language Model (LLM) アーキテクチャの進歩は、自然発声による神経疾患の代表的特徴を識別する多くのツールを開発した。
本稿では,ADに代表される語彙成分を識別できるSLIME法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:45:02 GMT)
N-Version Assessment and Enhancement of Generative AI [2.5] ジェネレーティブAI(GAI)は、ソフトウェアエンジニアリングの生産性を向上させる大きな可能性を秘めている。
GAI生成アーティファクトの広範な検証と検証(V&V)の必要性は、潜在的な生産性向上を損なう可能性がある。
本稿では、GAIが複数バージョンのコードとテストを生成する能力を利用して、これらのリスクを軽減する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:35:40 GMT)
N-Version Assessment and Enhancement of Generative AI [2.5] ジェネレーティブAI(GAI)は、ソフトウェアエンジニアリングの生産性を向上させる大きな可能性を秘めている。
GAI生成アーティファクトの広範な検証と検証(V&V)の必要性は、潜在的な生産性向上を損なう可能性がある。
本稿では、GAIが複数バージョンのコードとテストを生成する能力を利用して、これらのリスクを軽減する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:35:40 GMT)
CBAM-SwinT-BL: Small Rail Surface Detect Detection Method Based on Swin Transformer with Block Level CBAM Enhancement [2.5] 本研究では, Swin Transformer (SwinT) をベースラインとして, Convolutional Block Attention Module (CBAM) を組み込んで拡張する。
提案手法は,スウィントランスブロックにCBAMを組み込むことにより,レール欠陥検出の性能を著しく向上させる。
実験およびアブレーション研究は、このフレームワークの有効性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:11:13 GMT)
DBNode: A Decentralized Storage System for Big Data Storage in Consortium Blockchains [2.5] 本稿では,Hyperledger Fabricのための分散ストレージシステムを提案する。
ファイルを分割するために消去符号化を採用し、それらを階層構造に整理します。
本研究では,2層型ハッシュスロット機構とミラー戦略を設計し,高可用性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:22:15 GMT)
On the optimal approximation of Sobolev and Besov functions using deep ReLU neural networks [2.4] 我々は、$mathcalO((WL)-2s/d)$が実際にソボレフ埋め込み条件の下で成り立つことを示す。
我々の証明の鍵となるツールは、幅と深さの異なる深部ReLUニューラルネットワークを用いてスパースベクトルを符号化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:43:24 GMT)
Evaluating the Effects of AI Directors for Quest Selection [2.4] 我々は、プレイヤーの好みに合わせてプレイヤー体験をパーソナライズする、ゲームを動的に修正できるシステムであるAIディレクターに焦点を当てる。
その結果,非ランダムなAIディレクタは,ランダムなAIディレクタよりも優れたプレイヤエクスペリエンスを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:16:38 GMT)
Preconditioning for Accelerated Gradient Descent Optimization and Regularization [2.3] AdaGrad、RMSProp、Adamのプレコンディショニングがいかにトレーニングを加速するかを説明します。
ヘッセン条件の改善により,正規化手法がトレーニングをいかに加速するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:58:39 GMT)
$α$-$z$-Rényi divergences in von Neumann algebras: data-processing inequality, reversibility, and monotonicity properties in $α,z$ [2.3] 本稿では,$alpha$-$z$-R'enyi の変分表現とデータ処理の不等式(DPI)を証明した。
パラメータ $alpha,z$ における $D_alpha,z(psi|varphi)$ の単調性特性とその正規化相対エントロピーに対する極限を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:33:47 GMT)
Read Over the Lines: Attacking LLMs and Toxicity Detection Systems with ASCII Art to Mask Profanity [1.9] 言語モデルがASCIIアートを解釈できないことを生かした,敵対的攻撃の新たなファミリーを紹介した。
特殊トークンを利用したASCIIアートフォントと,テキストを埋め込んだ文字形状を用いたASCIIアートフォントを開発した。
当社の攻撃は,OpenAIのo1-previewやLLaMA 3.1を含む10モデルで,完全な1.0アタック成功率を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:18:29 GMT)
VideoPatchCore: An Effective Method to Memorize Normality for Video Anomaly Detection [1.9] ビデオ異常検出(VAD)は、コンピュータビジョン内の映像分析と監視において重要な課題である。
本稿では,VideoPatchCore と呼ばれる VAD の効率的なメモリ手法を提案する。
提案手法では,メモリ最適化を優先する構造を導入し,映像データの特徴に合わせて3種類のメモリを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:36:16 GMT)
VideoPatchCore: An Effective Method to Memorize Normality for Video Anomaly Detection [1.9] ビデオ異常検出(VAD)は、コンピュータビジョン内の映像分析と監視において重要な課題である。
本稿では,VideoPatchCore と呼ばれる VAD の効率的なメモリ手法を提案する。
提案手法では,メモリ最適化を優先する構造を導入し,映像データの特徴に合わせて3種類のメモリを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:36:16 GMT)
VideoPatchCore: An Effective Method to Memorize Normality for Video Anomaly Detection [1.9] ビデオ異常検出(VAD)は、コンピュータビジョン内の映像分析と監視において重要な課題である。
本稿では,VideoPatchCore と呼ばれる VAD の効率的なメモリ手法を提案する。
提案手法では,メモリ最適化を優先する構造を導入し,映像データの特徴に合わせて3種類のメモリを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:36:16 GMT)
Adapting LLMs for the Medical Domain in Portuguese: A Study on Fine-Tuning and Model Evaluation [1.9] 本研究は,ポルトガル語における医療エージェントとしての大規模言語モデル(LLM)の性能を評価する。
InternLM2モデルは、当初医療データに関するトレーニングを受けており、全体的なパフォーマンスが最高であった。
ChatBodeから派生したDrBodeモデルは、取得した医療知識を壊滅的に忘れる現象を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:10:03 GMT)
Explain in Plain Language Questions with Indic Languages: Drawbacks, Affordances, and Opportunities [1.9] 我々は,最近導入されたCGBG (Code Generation Based Grading) による,平易言語活動における言語に依存しない説明を可能にする手法の有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:56:29 GMT)
One Shot GANs for Long Tail Problem in Skin Lesion Dataset using novel content space assessment metric [1.8] 医療分野では、まれな状態の医療データが不足しているため、長い尾の問題は頻繁に発生する。
One Shot GANsは、追加のサンプルを生成することで、HAM10000データセットのテールクラスを拡張するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:51:54 GMT)
Leveraging Pre-trained Models for Robust Federated Learning for Kidney Stone Type Recognition [1.7] プレトレーニングモデルを用いて腎臓結石診断を改善するための強力なFLフレームワークを提案する。
診断精度は84.1%であり,LPOでは7回,LPOでは10回,FRVでは77.2%,画像破壊では77.2%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:23:47 GMT)
EndoDepth: A Benchmark for Assessing Robustness in Endoscopic Depth Prediction [1.7] 本研究では,単眼深度予測モデルのロバスト性を評価するための評価フレームワークであるEndoDepthベンチマークを提案する。
本稿では,内視鏡的シナリオにおけるモデルの堅牢性を評価するために,一貫した,特に設計された評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:18:14 GMT)
MiniMaxAD: A Lightweight Autoencoder for Feature-Rich Anomaly Detection [1.7] MiniMaxADは、通常の画像から広範囲の情報を効率よく圧縮・記憶する軽量オートエンコーダである。
このモデルでは,特徴量の多様性を向上し,ネットワークの有効容量を増大させる手法を採用している。
提案手法では,機能豊富な異常検出の枠組みの下で任意のデータセットを統一することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:17:02 GMT)
Understanding overfitting in random forest for probability estimation: a visualization and simulation study [1.7] 卵巣悪性度予測のケーススタディでは,c-statisticsを1。
これは過度な適合を示唆するが、パフォーマンスはテストデータで競争力があった。
本研究では,3つの実世界のケーススタディとシミュレーション研究において,データ空間を可視化し,ランダムな森林の挙動を理解することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:41:25 GMT)
Fine-tuning Vision Classifiers On A Budget [1.7] 単純なナイーブベイズモデルを用いて真のラベルを推定することで、ラベルや微調整品質を損なうことなく、固定された予算により多くのデータをラベルできることを示す。
我々は,GTX(Garth Truth Extension)と呼ばれる産業用画像のデータセット上で実験を行い,人間のラベルの少ないMLモデルを微調整できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:54:38 GMT)
Approximating Fair $k$-Min-Sum-Radii in Euclidean Space [1.6] 定数$k$の場合の任意の次元のユークリッド空間における$k$-min-sum-radii問題を研究する。
定数$k$の場合の任意の次元のユークリッド空間における公平な$k$-min-sum-radii問題に対するPTASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:46:10 GMT)
Quantum Fast Implementation of Private Information Retrieval and Functional Bootstrapping [1.6] 短期的なハイブリッドクラウドコンピューティングのシナリオでは、プライバシ保護計算における重要なボトルネックに対処することができる。
対数クエリ時間を持つセキュアで高速な量子プライベート情報検索プロトコルを提案する。
この技術は量子暗号の幅広い応用を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:49:18 GMT)
Impedance vs. Power Side-channel Vulnerabilities: A Comparative Study [1.6] 物理側チャネルは、内部計算とチップの観測可能な物理パラメータを持つデータの関係から生まれる。
本研究では,従来検討されてきたインピーダンス側流路と電力側流路の比較検討を行った。
その結果,インピーダンス解析は,電力側チャネル解析と比較して,暗号鍵抽出の可能性が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:46:20 GMT)
KPCA-CAM: Visual Explainability of Deep Computer Vision Models using Kernel PCA [1.6] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の解釈可能性を高める技術であるKPCA-CAMを紹介する。
KPCA-CAMは、CNNアクティベーション内の非線形関係をより効率的に捉えるために、主成分分析(PCA)とカーネルトリックを利用する。
異なるCNNモデルにわたるILSVRCデータセットに関する実証的な評価は、KPCA-CAMがより正確なアクティベーションマップを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:36:37 GMT)
Towards Precise Detection of Personal Information Leaks in Mobile Health Apps [1.5] モバイルアプリは、ユーザに要求し、次に豊富な個人情報(PI)を収集し、リークする
我々は、アプリがユーザインターフェースを介して収集するPI、アプリまたはサードパーティのコードがこの情報を処理しているかどうか、そして最後にデータが送信または保存されているかを分析します。
我々は1,243のAndroidアプリ(医療アプリ623、健康&健康アプリ621)について調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:15:05 GMT)
The Construction of Instruction-tuned LLMs for Finance without Instruction Data Using Continual Pretraining and Model Merging [1.4] 本稿では,命令データなしでファイナンスのための命令調整型大規模言語モデル(LLM)を構築するための新しい手法を提案する。
本手法は,ドメイン固有の事前学習とモデルマージを組み合わせる。
提案手法の主な利点の1つは、命令調整およびドメイン固有の事前学習ベクトルがほぼ独立であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:23:28 GMT)
Comprehensive Performance Modeling and System Design Insights for Foundation Models [1.4] 生成AI、特に大きなトランスフォーマーモデルは、科学や産業においてHPCシステム設計を推進している。
本稿では, トランスモデルの性能特性を分析し, トランスモデルに対する感度, 並列化戦略, HPCシステムの特徴について考察する。
本分析では,システム機能を念頭に置いて,異なるトランスフォーマー型の性能モデリングを行う必要があることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:56:42 GMT)
Gumbel-Softmax Discretization Constraint, Differentiable IDS Channel, and an IDS-Correcting Code for DNA Storage [1.4] 本稿では,複雑なIDSチャネルに対して,IDS訂正符号を効率よく生成することを目的とした自動エンコーダ方式 THEA-codeを提案する。
オートエンコーダの特徴を識別するために,Gumbel-Softmax離散化制約を提案する。
擬似微分可能なIDSチャネルは、IDS操作の微分可能な代替手段として開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:58:17 GMT)
AI Foundation Model for Heliophysics: Applications, Design, and Implementation [1.3] ファンデーションモデル(FM)は、大規模なデータセットで事前トレーニングされている。
本報告では, 医療用FMの設計基準について概観する。
ヘリオフィジカル領域でFMを設計した最初の研究であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:48:28 GMT)
Socially-Minded Intelligence: How Individuals, Groups, and AI Systems Can Make Each-Other Smarter (or Not) [1.2] 人間の知性の中核は、他者と柔軟に働き、個人と集団の両方の目標を達成する能力である。
既存のインテリジェンスへのアプローチは、通常、個人または集団的な分析レベルに焦点を当てる。
個人的あるいは集団的な知性に焦点を合わせることで、既存の知性の概念化は人や機械の可能性を制限している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:12:54 GMT)
Socially-Minded Intelligence: How Individuals, Groups, and AI Systems Can Make Each-Other Smarter (or Not) [1.2] 人間の知性の中核は、他者と柔軟に働き、個人と集団の両方の目標を達成する能力である。
既存のインテリジェンスへのアプローチは、通常、個人または集団的な分析レベルに焦点を当てる。
個人的あるいは集団的な知性に焦点を合わせることで、既存の知性の概念化は人や機械の可能性を制限している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:12:54 GMT)
Cause and Effect: Can Large Language Models Truly Understand Causality? [1.2] 本研究では,CARE CA(Content Aware Reasoning Enhancement with Counterfactual Analysis)フレームワークという新しいアーキテクチャを提案する。
提案するフレームワークには,ConceptNetと反ファクト文を備えた明示的な因果検出モジュールと,大規模言語モデルによる暗黙的な因果検出が組み込まれている。
ConceptNetの知識は、因果的発見、因果的識別、反事実的推論といった複数の因果的推論タスクのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 00:40:00 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） (Mon, 30 Sep 2024 17:06:21 GMT)
Divided by discipline? A systematic literature review on the quantification of online sexism and misogyny using a semi-automated approach [1.2] PRISMAフローチャートにおける選択段階の異なる段階における検索結果の絞り込みを半自動で行う方法を提案する。
2012年から2022年まで,コンピュータ科学と社会科学の文献を調査した。
オンライン性差別と誤認を測定するための今後の研究の課題と機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:34:39 GMT)
Enhancing Romanian Offensive Language Detection through Knowledge Distillation, Multi-Task Learning, and Data Augmentation [1.1] 本稿では,人工知能における自然言語処理(NLP)の重要性を強調する。
NLPの最近の進歩、特に会話型ボットは、開発者の間でかなりの注目を集め、採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:59:48 GMT)
Multi-Scale Convolutional LSTM with Transfer Learning for Anomaly Detection in Cellular Networks [1.1] 本研究では,トランスファーラーニング(TL)を用いたマルチスケール畳み込みLSTMによるセルネットワークの異常検出手法を提案する。
モデルは最初、公開データセットを使用してスクラッチからトレーニングされ、典型的なネットワーク動作を学習する。
我々は,スクラッチから訓練したモデルの性能と,TLを用いた微調整モデルの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:51:54 GMT)
Universal quantum computing with a single arbitrary gate [1.1] 回路深さが約$log(epsilon-1)$である精度$epsilon$にコンパイル可能であることを示す。
合理的な古典的資源の仮定の下では、ゲートの不完全性を10～3ドルまで下げることができることを示す。
不完全をコヒーレントエラーとして扱うことにより、誤差を約2桁の精度でさらに低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:30:57 GMT)
A Self-attention Residual Convolutional Neural Network for Health Condition Classification of Cow Teat Images [1.1] 本稿では,牛の自己注意残差畳み込みニューラルネットワーク(CTSAR-CNN)モデルを提案する。
牛の乳房の健康評価において、持続的な接続性と自己保持機構を組み合わせて商業農場を支援している。
その結果,CTSAR-CNNの持続接続性と自己保持機構を統合することにより,CTSAR-CNNの精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:30:25 GMT)
A Weakly Supervised Data Labeling Framework for Machine Lexical Normalization in Vietnamese Social Media [1.1] 本研究では,ソーシャルメディアテキストにおける語彙正規化の課題に対処する,革新的な自動ラベリングフレームワークを提案する。
本稿では,半教師付き学習と弱監督技術を統合するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、非標準語彙を標準化形式に変換することによって、生データを自動的にラベル付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:26:40 GMT)
Language Resources in Spanish for Automatic Text Simplification across Domains [1.0] 本研究は, 3つの領域(財務, 医学, 歴史研究)におけるスペイン語テキストの自動簡略化のために開発された言語資源とモデルについて述べる。
私たちは、各ドメインにいくつかのコーパス、技術的および単純化された医療用語の語彙、金融ドメインの共有タスクで使用されるデータセット、そして2つの単純化ツールを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:26:19 GMT)
GalaxiesML: a dataset of galaxy images, photometry, redshifts, and structural parameters for machine learning [1.0] 本稿では、銀河測光、画像、分光赤方偏移、構造特性からなる機械学習応用のためのデータセットを提案する。
このデータセットは、ハイパー・サプライム・カム・サーベイPDR2からの286,401個の銀河画像と測光を5つの画像フィルターで構成している。
このデータセットを公開して、EuclidやLSSTといった次世代のサーベイのための機械学習手法の開発を促進するのに役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:46:44 GMT)
A Unifying Perspective on Non-Stationary Kernels for Deeper Gaussian Processes [1.0] 代表データセットを用いて動作中のさまざまなカーネルを示し、その特性を慎重に研究し、性能を比較する。
そこで本研究では,既存のカーネルの利点を活かしたカーネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:31:16 GMT)
Accelerating PoT Quantization on Edge Devices [1.0] パワー・オブ・ツー(PoT)量子化のような一様でない量子化は、一様量子化よりもデータ分布によく一致する。
エッジデバイス上でPoT量子化されたDeep Neural Networkを高速化するための既存のパイプラインは、オープンソースではない。
本稿では,リソース制約のあるエッジデバイス上でのPoT量子化DNNのエンドツーエンド高速化のための,オープンソースのパイプラインであるPoTAccを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:33:47 GMT)
Ranking Over Scoring: Towards Reliable and Robust Automated Evaluation of LLM-Generated Medical Explanatory Arguments [1.0] 本研究は, プロクシータスクとランキングに頼って, LLM生成医療説明論の新たな評価手法を提案する。
提案手法は,非議論的テキストの評価を含む,敵対的攻撃に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:59:33 GMT)
51% Attack via Difficulty Increase with a Small Quantum Miner [0.9] ハッシュパワーが比較的低い単一量子マイナの戦略を提案する。
Bitcoinを含む多くの暗号通貨は、我々の攻撃に弱い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:29:18 GMT)
StreamEnsemble: Predictive Queries over Spatiotemporal Streaming Data [0.8] 本稿では,時間的(ST)データ分布上の予測クエリに対する新しいアプローチであるStreamEnemblesを提案する。
実験により,本手法は従来のアンサンブル手法や単一モデル手法よりも精度と時間で優れていたことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:50:16 GMT)
Random Features Outperform Linear Models: Effect of Strong Input-Label Correlation in Spiked Covariance Data [0.8] 入力とラベルの間に高い相関関係があることが,RAMが線形モデルより優れていることを示す。
RFMは,入力とラベルの相関関係の強さに依存する雑音モデルと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:40:45 GMT)
Efficient generative adversarial networks using linear additive-attention Transformers [0.8] 本稿では,Ladaformerという新しいトランスフォーマーブロック上に構築した,効率的な生成対逆ネットワークであるLadaGANを提案する。
LadaGANは、さまざまな解像度のベンチマークデータセットにおいて、既存の畳み込みGANとTransformer GANを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:49:41 GMT)
Mind the GAP: Glimpse-based Active Perception improves generalization and sample efficiency of visual reasoning [0.8] 視覚関係を理解する人間の能力は、AIシステムよりもはるかに優れている。
Glimpse-based Active Perception (GAP) システムを開発した。
その結果,GAPは即時的な視覚内容を超えた視覚関係の抽出に不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:48:11 GMT)
Novel machine learning applications at the LHC [0.7] 機械学習(ML)は、素粒子物理学の分野で急速に成長している研究分野である。
LHC実験において,新しいML手法と最近の研究結果について,分類,高速シミュレーション,展開,異常検出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:40:56 GMT)
Can Large Language Models Address Open-Target Stance Detection? [0.7] Open-Target Stance Detection (OTSD) は、トレーニング中にターゲットが見つからず、入力として提供されない、最も現実的なタスクである。
我々は,Large Language Models (LLMs) GPT-4o, GPT-3.5, Llama-3, Mistralの評価を行い,その性能を既存の作品であるTarget-Stance extract (TSE)と比較した。
実験の結果,実対象が明示的に記述され,テキストに明記されていない場合,LLMはターゲット生成においてTSEを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:37:16 GMT)
An exploratory analysis of Community-based Question-Answering Platforms and GPT-3-driven Generative AI: Is it the end of online community-based learning? [0.7] ChatGPTは、Stack Overflowのようなコミュニティの質問に答えるプラットフォームに対して、ソフトウェアエンジニアにインタラクティブな代替手段を提供する。
私たちは、2022年1月から2022年12月までに質問されたStackOverflowから、2564のPythonとJavaScriptの質問を分析しました。
分析の結果,ChatGPTの回答は66%短く,質問に対して35%の回答が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:38:50 GMT)
LTM: Scalable and Black-box Similarity-based Test Suite Minimization based on Language Models [0.7] テストスイートはソフトウェアが進化するにつれて成長する傾向にあり、割り当てられたテスト予算ですべてのテストケースを実行することができないことが多い。
テストスイートの最小化(TSM)は、冗長なテストケースを削除することで、ソフトウェアテストの効率を改善するために使用される。
LTM(Language model-based Test suite Minimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:29:59 GMT)
MultiPragEval: Multilingual Pragmatic Evaluation of Large Language Models [0.6] 本研究では,Large Language Models (LLMs)の最初の実用的評価であるMultiPragEvalを紹介する。
Griceの協力原理に従って分類された1200の質問ユニットを補完するMultiPragEvalは、LLMの文脈認識とインプリケートされた意味を推測する能力の詳細な評価を可能にする。
以上の結果から,Claude3-Opusはすべてのテスト言語で他のモデルよりも優れており,この分野における最先端の確立が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:49:08 GMT)
MultiPragEval: Multilingual Pragmatic Evaluation of Large Language Models [0.6] 本研究では,Large Language Models (LLMs)の最初の実用的評価であるMultiPragEvalを紹介する。
Griceの協力原理に従って分類された1200の質問ユニットを補完するMultiPragEvalは、LLMの文脈認識とインプリケートされた意味を推測する能力の詳細な評価を可能にする。
以上の結果から,Claude3-Opusはすべてのテスト言語で他のモデルよりも優れており,この分野における最先端の確立が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:49:08 GMT)
Stabilizer ground states for simulating quantum many-body physics: theory, algorithms, and applications [0.6] 量子多体基底状態問題に取り組むために安定化器状態を適用する。
我々は1次元局所ハミルトンの安定化基底状態を得るための正確で線形スケールのアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 03:19:55 GMT)
FireLite: Leveraging Transfer Learning for Efficient Fire Detection in Resource-Constrained Environments [0.5] 火災の危険は非常に危険であり、特に輸送産業のような分野では、政治的不安が発生の可能性を増大させる。
輸送車両の火災検知システムの設置を容易にするためにIPカメラを利用することで、火災による被害を積極的に防止することができる。
本稿では,限られたリソースを持つ状況下での迅速な火災検知のために設計された低パラメータ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるFireLiteを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:20:28 GMT)
Cerebral microbleeds: Association with cognitive decline and pathology build-up [0.5] 脳微小出血は、血管系およびアミロイド系疾患による脳損傷のマーカーである。
微血腫の存在は認知の低下と関連していた。
病理組織学的には,側頭葉微小出血は大脳皮質におけるタウの増加と関連していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:56:34 GMT)
The age of spiritual machines: Language quietus induces synthetic altered states of consciousness in artificial intelligence [0.5] マルチモーダル人工知能は 注目が言語から遠ざかる時 変化した状態の説明と 一致するかもしれない
この仮説は,CLIPモデルとFLAVAモデルで注意重みを操作した後,シミュレートされた状態からのセマンティック埋め込み空間を比較して検証した。
結果は、意識の変化した状態の現象学における言語分類の役割を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:03:26 GMT)
Single-atom dissipation and dephasing in Dicke and Tavis-Cummings quantum batteries [0.5] そこで我々はDickeおよびTavis-Cummings量子電池の性能に及ぼす単原子散逸と減圧ノイズの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:35:55 GMT)
Randomness from Radiation: Evaluation and Analysis of Radiation-Based Random Number Generators [0.5] 本稿では,放射性崩壊に基づく量子乱数の生成と解析を行う。
記録されたデータはエントロピーと周波数測定によって自己検査された。
この研究は、放射性源の性質、カウンタとソースの間の距離、カウントの記録時間の影響を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:54:35 GMT)
Analysing quantum systems with randomised measurements [0.4] 本稿では,量子情報科学の様々なシナリオにおけるランダム化計測の活用の進歩について述べる。
本稿では, 真の多部絡みや有界絡みなど, 様々な形の絡みを検知し, 特徴付ける方法について述べる。
また、ランダム化測定から量子状態の非線形関数の推定とシャドウトモグラフィーについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:59:22 GMT)
Tunable photon scattering by qubit-photon bound states in a photonic crystal waveguide [0.4] フォトニック結晶の導波路の近くに閉じ込められた量子放出体は、新しい量子物質-光インターフェースを実現するためのエキサイティングなプラットフォームとして最近登場した。
任意の空間分離を持つ一対の2層原子に結合したフォトニック結晶導波路における波長可変光子散乱について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:57:58 GMT)
GaNDLF-Synth: A Framework to Democratize Generative AI for (Bio)Medical Imaging [0.4] Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、AIの分野であり、既存のデータから新しいデータサンプルを作成する。
本稿では、GenAIの背景とモチベーションを考察し、GANDLF- Synth(Generally Nuanced Deep Learning Framework for Synthesis)を紹介する。
GaNDLF- Synthは、オートエンコーダ、生成逆数ネットワーク、合成モデルなど、様々なアルゴリズムの統一的な抽象化を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:25:01 GMT)
More buck-per-shot: Why learning trumps mitigation in noisy quantum sensing [0.4] 我々は,誤差軽減,推論技術,あるいはそれらの組み合わせにショットを投入することで,ノイズの多い量子センサの感度を(ショット)予算で向上できるかどうかを検討した。
その結果,ゼロノイズ外挿法のコストは,その利点を上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:51:41 GMT)
Women Are Beautiful, Men Are Leaders: Gender Stereotypes in Machine Translation and Language Modeling [0.3] GESTは、言語モデルと機械翻訳システムにおけるジェンダーステレオタイプ推論を測定するために設計された新しいデータセットである。
GESTには、英語と9つのスラヴ語と互換性のある男女のステレオタイプ16のサンプルが含まれている。
我々は、GESTを用いて、英語およびスラヴ語マスキングLM、英語生成LM、機械翻訳システムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:34:19 GMT)
Conformal Prediction for Dose-Response Models with Continuous Treatments [0.2] 本稿では,線量応答モデルに対する予測区間を生成する新しい手法を提案する。
重み付き共形予測においてカーネル関数を重みとして適用することにより,各処理値の局所的カバレッジを近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:40:54 GMT)
Probabilistic Answer Set Programming with Discrete and Continuous Random Variables [0.2] Probabilistic Answer Set Programming (PASP)は、不確実な情報を表す確率的事実でAnswer Set Programmingを拡張します。
我々はHPASP(Hybrid Probabilistic Answer Set Programming)を提案する。
本稿では,予測された回答集合列挙と知識コンパイルに基づいて,2つの正確なアルゴリズムの性能を議論し,実装し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:24:42 GMT)
Multibiometrics Using a Single Face Image [0.1] 本研究では, 顔, 虹彩, 眼周囲, 鼻, まぶたの5つの生体特性を組み合わせて, 単一顔画像から抽出できる新しい多生体計測法を提案する。
提案手法は,単面画像のみを入力として使用するため,バイオメトリックスの利便性を犠牲にしない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:55:01 GMT)
Spiking-DD: Neuromorphic Event Camera based Driver Distraction Detection with Spiking Neural Network [0.1] イベントカメラベースのドライバー監視は、研究の重要な領域として浮上している。
我々の知る限りでは、この研究は、ドライバーの気を散らすために、スパイクニューラルネットワークを用いたイベントカメラデータを初めて利用したものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:14:52 GMT)
AI generated annotations for Breast, Brain, Liver, Lungs and Prostate cancer collections in National Cancer Institute Imaging Data Commons [0.1] AI in Medical Imaging Projectは、国立がん研究所(NCI)イメージデータコモンズ(IDC)の強化を目的としている。
私たちは、11のIDCコレクションのための高品質なAIアノテーション付き画像データセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:43:09 GMT)
Controlling sharpness, SNR and SAR for 3D FSE at 7T by end-to-end learning [0.1] 7Tで非常に長いエコー列を持つ3次元FSE配列において、複数の組織のPSF(point-spread function)とSNR( signal-to-noise ratio)に最適化された専用可変フリップ角(VFA)スキームを非ヒューリスティックに特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:41:11 GMT)
The Gaussian-Linear Hidden Markov model: a Python package [0.1] 本稿では、神経科学で一般的に用いられる様々なタイプのHMMの一般化を提案する。
GLHMMは統計テストとサンプル外予測を重視したPythonツールボックスとして実装されている。
実演では、fMRI、脳波、脳磁図、瞳孔計の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:16:01 GMT)
Best Practices for Responsible Machine Learning in Credit Scoring [0.0] 本チュートリアルでは、クレジットスコアリングにおいて、責任ある機械学習モデルを開発するためのベストプラクティスを導くために、非体系的な文献レビューを行った。
我々は、偏見を緩和し、異なるグループ間で公平な結果を確保するための定義、メトリクス、技術について議論する。
これらのベストプラクティスを採用することで、金融機関は倫理的かつ責任ある融資プラクティスを維持しながら、機械学習の力を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:39:38 GMT)
Violina: Various-of-trajectories Identification of Linear Time-invariant Non-Markovian Dynamics [0.0] 本稿では,新しいシステム識別手法であるViolinaを提案する。
提案手法により同定されたマルコフ状態空間モデルと非マルコフ状態空間モデルは、既存の動的分解法で同定されたモデルと比較して、かなり優れた一般化性能を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:04:54 GMT)
Using fractal dimension to predict the risk of intra cranial aneurysm rupture with machine learning [0.0] 破裂した頭蓋内動脈瘤 (IAs) は大きな死亡率と死亡率をもたらす。
機械学習(ML)モデルは、より正確性を提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:02:09 GMT)
Transmission of quantum information through quantum fields in curved spacetimes [0.0] 相対論的量子場を介する2つの局所量子ビット系間の量子通信チャネルを構築する。
本稿では、場の相関関数と波動方程式の因果プロパゲータの観点から、量子通信チャネルの量子容量を純粋に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:39:11 GMT)
Topics in Non-local Games: Synchronous Algebras, Algebraic Graph Identities, and Quantum NP-hardness Reductions [0.0] 我々は遺伝モデルと$C*$モデルの等価性を証明している(Hlton et al., New York J. Math)。
また、量子変換NP硬度低減$texttt3-SAT* leq_p textttClique*$ も拡張し、この還元の別の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:55:30 GMT)
To Bag is to Prune [0.0] 悪しきランダムフォレスト(RF)を作るのは非常に難しい。
同時に、RFは、明らかなアウト・オブ・サンプルを伴わずに、イン・サンプルを過度に過度にオーバーフィットさせる。
RFが実装したブートストラップ集約とモデル摂動は,潜伏した「真の」木を自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:02:22 GMT)
The Base-Rate Effect on LLM Benchmark Performance: Disambiguating Test-Taking Strategies from Benchmark Performance [0.0] 応答トークン間のベースレート確率(BRP)差が重要であり,タスク性能に影響を及ぼすことを示す。
本研究では,MMLUのバリエーションであるNvr-X-MMLUタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:51:11 GMT)
TaskComplexity: A Dataset for Task Complexity Classification with In-Context Learning, FLAN-T5 and GPT-4o Benchmarks [0.0] 本稿では,プログラムタスクを専門家に分類・割り当てすることの課題について論じる。
様々なWebサイトからタスクを抽出することによって、合計4,112のプログラミングタスクを含む新しいデータセットが作成された。
Webスクレイピング技術は、このプログラム問題のデータセットを体系的に収集するために用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:04:56 GMT)
Supervised machine learning for microbiomics: bridging the gap between current and best practices [0.0] 機械学習(ML)は、臨床微生物学の革新を加速する。
ここでは、マイクロバイオミクスデータへの教師付きMLの適用における現在のプラクティスのスナップショットをキャプチャする。
実験設計における様々なアプローチのメリットについて,データ駆動型アプローチをステアディスカッションに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:54:21 GMT)
Strong-field theory of attosecond tunneling microscopy [0.0] 従来の走査型トンネル顕微鏡と超短パルスフェムト秒レーザーを併用することにより、分子・ナノ構造のコヒーレント電子ダイナミクスのアト秒観察が可能となる。
ここでは、強磁場近似に基づくモデルを考案する。全てのレシエーションにおいて、STMの標準モデルに驚くべき類似を提供する。
また,本モデルから直感的な3段階の3段階モデルが直接出現し,STM実験における最適条件について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:41:55 GMT)
Spin-Energy Entanglement of a Time-Focused Neutron [0.0] 中性子のような個々の粒子の粒子内絡み合いは、別の種類の散乱プローブを可能にする。
本研究では、スピンとエネルギーモードの絡み合いの結果、量子的文脈性を示す実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:37:17 GMT)
Spectra and transport of probability and energy densities in a $\mathcal{PT}$-symmetric square well with a delta-function potential [0.0] 単純な $mathcalPmathcalT$-symmetric モデルのスペクトル,固有状態,輸送特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 21:02:34 GMT)
Simple portable quantum key distribution for science outreach [0.0] 弱いコヒーレントパルスを使うことに依存しており、減衰レーザーで容易に生成できる。
時間多重化は受信機に実装され、必要な検出器の数を減らす。
この研究は、学部生がハンズオン実験プロジェクトを通じて量子コミュニケーションの分野に携わる道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:18:11 GMT)
Rovibrational Spectroscopy of Diatomic Molecules in a Modified Morse Potential using Nikiforov-Uvarov Functional Analysis [0.0] 二原子分子H2、LiH、CO、VH、CrH、CuLi、TiC、NiC、ScNに対して、放射時非依存のSchr"odinger方程式を解く。
モースポテンシャルの修正が考慮され、遠心項に対応するためにピーケリス近似が用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:53:47 GMT)
Repeated measurements on non-replicable systems and their consequences for Unruh-DeWitt detectors [0.0] 我々は、繰り返し測定(RM)による測定結果の将来統計を予測するための手順を提示する。
これは、レプリカを持たないシステムに量子力学の妥当性を拡張することで実現される。
観察者がRMの結果から何を学ぶかを分析すると、歴史に依存したRM確率がボルンの確率に近い状態が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:34:59 GMT)
Renormalization group for Anderson localization on high-dimensional lattices [0.0] 遷移点を含む非局在領域において、フラクタル次元の$D_1$関数が滑らかに進化することを示す。
我々はフラクタル次元の低い境界についての予想を提出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:33:20 GMT)
Ranking the Top-K Realizations of Stochastically Known Event Logs [0.0] 我々は、O(Kn)内のイベント独立性の下でイベントログの上位K位を計算するための効率的なアルゴリズムを実装した。
トップKランキングは入力イベントログの長さと確率分布に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:53:09 GMT)
Quantum-Fluid Correspondence in Relativistic Fluids with Spin: From Madelung Form to Gravitational Coupling [0.0] スピンの包含は古典流体エネルギーに量子補正をもたらすことを示す。
我々は、この形式を相対論的完全流体に拡張し、系の応力-エネルギー-運動量テンソルを同定する。
この理論的枠組みは、内部の回転度自由度を持つ流体のような系を研究するための潜在的応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:11:37 GMT)
Quantum thermodynamics as a gauge theory [0.0] ゲージ不変な仕事と熱を定義する量子熱力学のゲージ理論が導入された。
我々はこの理論を2つの重要な方法で拡張し、以前は見過ごされていたエネルギースペクトルの退化を取り入れた。
この結果、ゲージ不変性の原理に基づく量子熱力学の完全な枠組みが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:59:54 GMT)
PuzzleBoard: A New Camera Calibration Pattern with Position Encoding [0.0] チェッカーボードキャリブレーションパターンの利点と軽量位置符号化を組み合わせた新しいキャリブレーションパターンを提案する。
全体的なアプローチは、チェッカーボードのキャリブレーションパターンとチェッカーボードのキャリブレーションアルゴリズムの両方と後方互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:27:06 GMT)
Propelling Innovation to Defeat Data-Leakage Hardware Trojans: From Theory to Practice [0.0] 多くの企業は、半導体製造コストの増大により、外部製造設備に依存してチップの製造を行っている。
ハードウェアにトロイの木馬を注入し、システムのセキュリティを危険にさらすこともある。
ハードウェアTrojansの一般的な目的の1つは、データ漏洩のサイドチャネルを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:51:30 GMT)
Proceedings of the 22nd International Overture Workshop [0.0] この巻は2024年9月10日に開催された第22回国際オーバーチュアワークショップで発表された論文を含んでいる。
このイベントは、オープンソースのプロジェクト Overture と関連するツールとフォーマリズムである Vienna Development Method (VDM) に関する一連のワークショップの最新のものとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:17:13 GMT)
Probability Distribution Learning: A theoretical framework for Deep Learning [0.0] 本稿では,機械学習と統計的タスクを包括的に扱うことを目的とした,新しい理論学習フレームワークである学習分布(PD Learning)を紹介する。
PDラーニングは、分類、回帰、パラメータ推定を含む、機械学習と統計的なタスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:20:40 GMT)
Probabilistic Classification of Near-Surface Shallow-Water Sediments using A Portable Free-Fall Penetrometer [0.0] 本稿では,PFFP(ポータブルフリーフォールペネトロメータ)データに基づく土砂挙動分類システムを構築するために,機械学習アルゴリズムを用いた革新的な手法を提案する。
提案モデルでは,セキム湾(ワシントン),ポトマック川,ヨーク川(ヴァージニア)などの地点から得られたPFFP測定を利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:51:59 GMT)
Preparation of Schrödinger cat quantum state using parametric down-conversion interaction [0.0] Schr"odinger cat (SC) 状態は、非ガウス的な性質のため、量子光学において重要である。
本稿では, 縮退パラメトリックダウンコンバージョンと, ポンプモードにおける光子数測定を併用した, 明るい(多重光子)SC状態の条件付き生成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:12:01 GMT)
Possible principles for aligned structure learning agents [0.0] スケーラブルなAIへの道のりは、人工知能が私たちの好みのよいモデルを含む世界の良いモデルを学習できるようにすることにあります。
本稿では,構造学習におけるコア知識,情報幾何学,モデル縮小の本質的役割について論じる。
アシモフの『ロボットの法則』は、エージェントが他のエージェントの悪影響を最小限に抑えるために慎重に行動するよう規定している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 22:06:06 GMT)
Positive-Sum Fairness: Leveraging Demographic Attributes to Achieve Fair AI Outcomes Without Sacrificing Group Gains [0.0] フェアネスの低下は、変化の種類や感度特性の使い方によって有害または有害な可能性があると論じる。
本論では,グループ間の格差が大きくなるようなパフォーマンスの増加が,個々のサブグループのパフォーマンスのコストを伴わない限り許容できる,というポジティブ・サム・フェアネスの概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:37:23 GMT)
Phase-induced vortex pinning in rotating supersolid dipolar systems [0.0] 渦は局所密度ミニマに固定されるだけでなく、その座標は回転周波数の滑らかな関数であることを示す。
このような振る舞いを説明するためのアプローチは、各回転液滴の波動関数が座標上の線形位相を取得するという事実を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:06:24 GMT)
Performance Evaluation of Deep Learning-based Quadrotor UAV Detection and Tracking Methods [0.0] 無人航空機(UAV)は様々な分野で人気を博し、多くの利点を提供しているが、プライバシーと安全性に重大な課題をもたらす。
本稿では,これらの問題に対処する四極子UAVの検出と追跡のための最先端のソリューションについて検討する。
切削エッジディープラーニングモデル、特にYOLOv5とYOLOv8シリーズは、UAVを正確かつ迅速に識別する性能で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:37:02 GMT)
Paving the way toward foundation models for irregular and unaligned Satellite Image Time Series [0.0] 衛星画像の空間的, スペクトル的, 時間的次元を考慮したALISEを提案する。
SITSで現在利用可能なSSLモデルとは異なり、ALISEはSITSを共通の学習された時間的プロジェクション空間に投影するための柔軟なクエリメカニズムを組み込んでいる。
PASTIS, 土地被覆区分 (MultiSenGE) , 新たな作物変化検出データセットの3つの下流課題を通じて, 生産された表現の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:13:28 GMT)
Pauli Decomposition via the Fast Walsh-Hadamard Transform [0.0] パウリの弦係数に対する新しい正確かつ明示的な公式を示す。
行列要素の置換まで、分解係数は一般化されたアダマール行列の乗算によって元の行列と関係があることが示される。
方程式の数値的な実装は、現在利用可能な解よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:39:24 GMT)
Optimizing ZX-Diagrams with Deep Reinforcement Learning [0.0] 我々は、ZX-ダイアグラムと強化学習を組み合わせ、意思決定問題において最適な行動列を求める。
エージェントのポリシを符号化するグラフニューラルネットワークを使用することで、トレーニングフェーズで見られるよりもはるかに大きなダイアグラムへの一般化が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:13:29 GMT)
Optical payload design for downlink quantum key distribution and keyless communication using CubeSats [0.0] 3Uキューブサットにおける量子通信ダウンリンクのための市販オフザシェルフ素子を用いた予備光学ペイロード設計を提案する。
この量子状態放出器は、衛星と地上ステーションの間の2種類の量子通信を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:29:43 GMT)
On the topology and geometry of population-based SHM [0.0] 人口ベース構造健康モニタリングは、人口全体にわたる情報を活用することを目的としている。
伝達学習の規律は、この能力のメカニズムを提供する。
新たなアイデアは、データ転送学習のための新しい幾何学的メカニズムを、あるファイバーから隣のファイバーへ輸送するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:45:15 GMT)
MNT Elliptic Curves with Non-Prime Order [0.0] 一般化されたMNT曲線を生成する方法を提案する。
そのようなペアリーな曲線の順序は、2つの素数の積である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:43:31 GMT)
Local equivalence of stabilizer states: a graphical characterisation [0.0] グラフ状態の基本的な性質は、局所補完を適用すると、原点と同じ絡み合いを表すグラフが得られることである。
この性質は、単純なグラフィカルな方法で非自明な量子特性を捉えるための基盤となった。
グラフ状態のLU等価性をグラフィカルに特徴付ける局所補完の一般化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:51:15 GMT)
Local contextuality-based self-tests are sufficient for randomness expansion secure against quantum adversaries [0.0] 局所的文脈性に基づく自己テストは、非有界量子敵に対して安全であるランダム性拡張プロトコルを構築するのに十分であることを示す。
本プロトコルは,非コンテクストの不等式からの自己検証に基づいて,$mathcalO(mstepsilon)$-closeで一様分散およびプライベートにセキュアな乱数を生成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:31:46 GMT)
LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models [0.0] LLAssistは学術研究における文献レビューの合理化を目的としたオープンソースツールである。
レビュープロセスの重要な側面を自動化するために、Large Language Models(LLM)とNatural Language Processing(NLP)技術を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:03:13 GMT)
KANDU-Net:A Dual-Channel U-Net with KAN for Medical Image Segmentation [0.0] 本稿では,kanネットワークとU-Netを統合した新しいアーキテクチャを提案する。
局所的特徴と大域的特徴の両方をより効果的に捉えることが可能なカン畳み込み二重チャネル構造を提案する。
複数のデータセットにまたがる実験により、我々のモデルは精度で良好に動作していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:41:51 GMT)
Just another conditionally-solvable non-relativistic quantum-mechanical model [0.0] 最近議論されている摂動クーロン問題は条件付き解決可能であることを示す。
得られた固有値と固有関数を数値計算により計算した固有値と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 18:19:32 GMT)
JaPOC: Japanese Post-OCR Correction Benchmark using Vouchers [0.0] 我々は,OCR(Optical Character Recognition)システムにおいて,日本語母音に対する誤り訂正手法の有効性をベンチマーク作成し,評価する。
実験では,提案した誤り訂正アルゴリズムにより,全体の認識精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:01:49 GMT)
Inverse Design of Copolymers Including Stoichiometry and Chain Architecture [0.0] 機械学習誘導分子設計は、高分子発見を加速するための有望なアプローチである。
我々は,グラフを符号化し,文字列を復号する新しい変分オートエンコーダアーキテクチャを開発した。
我々のモデルは、コポリマー構造のデノボ生成を可能にする、連続的でよく構成された潜在空間を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:37:39 GMT)
Inferring Thunderstorm Occurrence from Vertical Profiles of Convection-Permitting Simulations: Physical Insights from a Physical Deep Learning Model [0.0] 雷雨は激しい降水量、干ばつ、雷、強い風のために、社会と経済に大きな影響を及ぼす。
我々は,10の大気変数の垂直プロファイルから雷雨の発生確率を直接推定する深層ニューラルネットワークSALAMA 1Dを開発した。
SALAMA 1Dは、中央ヨーロッパで雷観測を基礎として訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:40:28 GMT)
Imprecise Markov Semigroups and their Ergodicity [0.0] 我々は不正確なマルコフ半群 $mathbfQ$ の概念を導入する。
マルコフ過程の初期および遷移確率に関する曖昧さを表現することができる。
例えば、$mathbfQ$ の要素に付随するマルコフ過程の初期分布が、状態空間の幾何学も含む条件の下では、その遷移確率に関するあいまいさが消えることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 10:22:46 GMT)
IRFusionFormer: Enhancing Pavement Crack Segmentation with RGB-T Fusion and Topological-Based Loss [0.0] 本稿では,RGBと熱データを効果的に統合したフラクチャーセグメンテーションの新しいモデルであるIRFusionFormerを提案する。
本手法は,90.01%のDiceスコアと81.83%のIoUで最先端性能を実現し,各種環境条件におけるロバスト性および精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:35:16 GMT)
Hip Fracture Patient Pathways and Agent-based Modelling [0.0] デジタルソリューションは、日々の医療提供に影響を与えることなく、患者フローを最適化するための有望なソリューションを提供する。
エージェント・ベース・シミュレーションを用いて医療資源を最適化することを目的とした現在進行中のプロジェクトについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:05:07 GMT)
Generalizing Adam to Manifolds for Efficiently Training Transformers [0.0] アダムはニューラルネットワークのトレーニングに広く使われているが、解釈が難しいことで知られている。
シンプレクティック・スティーフェル多様体の特別な構造を利用する新しいアプローチが提示される。
グローバル接空間表現は、アダムのすべてのステップを実行するために使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:27:36 GMT)
General criterion for non-Hermitian skin effects and Application: Fock space skin effects in many body systems [0.0] 非エルミート皮膚効果は単一粒子系において十分に確立されているが、一般系の適切な特性は解明されている。
線形作用素によって発展する任意の有限次元系に対して作用する非エルミート皮膚効果の一般的な基準を提案する。
この基準を適用して、Fock空間の皮膚効果を再現する新しいタイプの非エルミート皮膚効果を多体系で発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:53:05 GMT)
GARCH-Informed Neural Networks for Volatility Prediction in Financial Markets [0.0] マーケットのボラティリティを計測し、予測する新しいハイブリッドなDeep Learningモデルを提案する。
他の時系列モデルと比較すると、GINNは決定係数(R2$)、平均正方形誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)の点で優れたサンプル外予測性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 23:53:54 GMT)
From homeostasis to resource sharing: Biologically and economically compatible multi-objective multi-agent AI safety benchmarks [0.0] 本稿では,現代強化学習文学の安全面において無視されてきた生物学的・経済的動機付けのテーマを紹介する。
これらのテーマには、ホメオスタシス、複数の目的のバランス、有界な目標、リターンの減少、持続可能性、マルチエージェントリソース共有などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:24:21 GMT)
Floquet evolution of the q-deformed \texorpdfstring{SU(3)${}_1$}{SU(3)1} Yang-Mills theory on a two-leg ladder [0.0] 開境界条件下での2脚のはしご幾何学において, トランキャットSU(3)格子ヤン・ミルズ理論のフロケット時間進化をシミュレートする。
格子ヤン・ミルズ理論の量子スピン表現を導出し、ハードウエアに合わせた量子回路を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:02:53 GMT)
First Order System Least Squares Neural Networks [0.0] 深部ニューラルネットワークによるユークリッド空間における有界多面体ドメイン上のPDEを数値的に解く。
LSQ損失関数の正確な数値最小化を仮定した適応型ニューラルネットワーク成長戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 13:04:35 GMT)
Exploiting Adjacent Similarity in Multi-Armed Bandit Tasks via Transfer of Reward Samples [0.0] 2つの連続するタスクに対する腕の平均報酬の差がパラメータによって制限されるという意味で、バンドイットタスクは隣接して類似していると仮定する。
UCBに基づく2つのアルゴリズムを用いて,前タスクからの報酬サンプルを転送し,すべてのタスクに対する全体的な後悔を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:03:22 GMT)
Evaluating the performance of state-of-the-art esg domain-specific pre-trained large language models in text classification against existing models and traditional machine learning techniques [0.0] 本研究では,テキスト開示における環境・社会・ガバナンス情報(ESG)の分類について検討する。
本研究の目的は,E,S,G関連コンテンツをそれぞれ正確に識別・分類できるバイナリ分類モデルを開発し,評価することである。
この研究の動機は、投資決定におけるESGの考慮と企業説明責任の増大に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:08:32 GMT)
Estimating the Local Learning Coefficient at Scale [0.0] テキスト局所学習係数(英: textitlocal learning coefficient, LLC)は、モデル複雑性を定量化する原理的な方法である。
我々は,最大100Mパラメータの深部線形ネットワーク(DLN)に対して,LLCを正確に,かつ自己整合的に測定する方法を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:40:51 GMT)
Entanglement, Spin Squeezing and Quantum Sensing in a Spin-5/2 Heisenberg Molecular Iron(III) Triangle [0.0] この研究は、三核高スピン鉄(III)分子錯体Fe$_3$の静的および動的量子的性質に関する洞察を与える。
バイパルタイト負性度は、分子錯体Fe$_3$の任意の鉄(III)磁性イオン対間の対の絡み合いが、小さな磁場によって著しく向上できることを明らかにする。
定性的に類似した挙動は、三核錯体Fe$_3$の3つの鉄(III)磁性イオン間の真の三部晶の絡み合いでも観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:36:34 GMT)
Entanglement, Spin Squeezing and Quantum Sensing in a Spin-5/2 Heisenberg Molecular Iron(III) Triangle [0.0] この研究は、三核高スピン鉄(III)分子錯体Fe$_3$の静的および動的量子的性質に関する洞察を与える。
バイパルタイト負性度は、分子錯体Fe$_3$の任意の鉄(III)磁性イオン対間の対の絡み合いが、小さな磁場によって著しく向上できることを明らかにする。
定性的に類似した挙動は、三核錯体Fe$_3$の3つの鉄(III)磁性イオン間の真の三部晶の絡み合いでも観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:36:34 GMT)
Ensemble WSINDy for Data Driven Discovery of Governing Equations from Laser-based Full-field Measurements [0.0] この研究はレーザー振動計と偏微分方程式に対する非線形力学(WSINDy)の弱い形式を利用する。
2つのビーム状試料、1つのアルミニウムと1つのIDOX/Estane複合体は、低周波状態において波せん断励起を受ける。
The WSINDy for PDEs algorithm is applied to the result-temporal data to find the effective dynamics of the specimens。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:12:19 GMT)
Enhancing phase sensitivity in Mach-Zehnder interferometer with various detection schemes using SU(1,1) coherent states [0.0] マッハ・ツェンダー干渉計(Mach-Zehnder Interferometer, MZI)は、この現象を解析するための多用途ツールである。
本稿では,異なる検出手法と入力状態を用いて,MZIの位相感度を種々のシナリオで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:32:51 GMT)
Eluding Zeno effect via dephasing and detuning [0.0] 適切な位相シフトとデチューニングを含むシステム観測について考察する。
初期非古典状態に対しては、中間状態を避けるための初期状態から最終状態への進化の方法としての絡み合いを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:25:08 GMT)
Early review of Gender Bias of OpenAI o1-mini: Higher Intelligence of LLM does not necessarily solve Gender Bias and Stereotyping issues [0.0] 我々は,OpenAI o1-miniモデルの初期評価を行い,性別の傾向と偏りを解析した。
本研究は, GPT-4o mini 700人, o1-mini 350人を対象に行ったもので, 性格特性や嗜好に関する傾向が改善したにもかかわらず, 有意な性別バイアスが残ることが明らかとなった。
例えば、o1-miniの男子は8.06点、女子は7.88点、非バイナリは7.80点である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:22:54 GMT)
Customized Information and Domain-centric Knowledge Graph Construction with Large Language Models [0.0] 本稿では,構造化情報へのタイムリーなアクセスを実現するための知識グラフに基づく新しいアプローチを提案する。
本フレームワークは,情報検索,キーフレーズ抽出,セマンティックネットワーク生成,トピックマップ可視化などを含むテキストマイニングプロセスを含む。
当社の方法論を自動車電気システムの領域に適用して,スケーラブルなアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:08:28 GMT)
Criticality-Enhanced Quantum Sensing with a Parametric Superconducting Resonator [0.0] 超伝導パラメトリック(すなわち2光子駆動)Kerr共振器を用いた臨界量子センサを実装した。
システムサイズに対する2次精度スケーリングは、Kerr非線形性の有限値で達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 05:43:08 GMT)
Convergence and Quantum Advantage of Trotterized MERA for Strongly-Correlated Systems [0.0] 本稿では,特定のトロッター回路に拘束されたテンソルを持つマルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツ(MERA)に基づく変分量子固有解法を提案する。
平均角度振幅はエネルギーの精度に無視できる効果でかなり小さくすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:47:30 GMT)
Control sequences for Nitrogen-Vacancy centers in the high frequency regime [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)の色中心は、その使いやすさで際立っている。
NV中心は高周波信号に結合する際の制限に直面している。
この高周波問題に対処するためのプロトコルをいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:31:50 GMT)
Contrastive Learning and the Emergence of Attributes Associations [0.0] コントラスト学習(Contrastive Learning)は、オブジェクトの入力表現に対するID保存変換の適用に基づく半教師付き学習方式である。
この研究において、これらの同じ応用変換は、提示された対象の同一性に加えて、意味論的に意味のある属性の同一性を保持すると推測されている。
このような対照的な学習方式の出力表現は、提示された対象の分類だけでなく、興味のある属性の存在や不在を判断するための貴重な情報を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:30:03 GMT)
Constructive quantum mechanics based on finite groups [0.0] 一般ユニタリ群を有限群で置き換える量子力学の定式化を考える。
この定式化の文脈で生じる問題を解決するために、計算機代数と計算群理論法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:27:50 GMT)
Constructive quantum mechanics based on finite groups [0.0] 一般ユニタリ群を有限群で置き換える量子力学の定式化を考える。
この定式化の文脈で生じる問題を解決するために、計算機代数と計算群理論法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:27:50 GMT)
Constraint Guided Model Quantization of Neural Networks [0.0] Constraint Guided Model Quantization (CGMQ) は、計算資源の上限を使い、ニューラルネットワークのパラメータのビット幅を削減する量子化対応トレーニングアルゴリズムである。
MNISTでは、CGMQの性能が最先端の量子化対応トレーニングアルゴリズムと競合していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:41:16 GMT)
Computer-mediated therapies for stroke rehabilitation: a systematic review and meta-Analysis [0.0] 3臨床試験では、没入型バーチャルリアリティーは、CTと同等の方法で、上肢の活動、機能、日常生活の活動を改善した。
18の臨床試験で、NIVRは上肢の活動、機能、バランス、移動性、日常生活の活動に対して、CTに類似した利点があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:50:46 GMT)
Complex Stochastic Optimal Control Foundation of Quantum Mechanics [0.0] 本稿では,複素変数の文脈におけるHJB方程式の適用について検討する。
最適制御理論の枠組み内での量子粒子の運動に関する詳細な研究を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:49:53 GMT)
Building and aligning a 10-plane light converter [0.0] 多面光変換(MPLC)は単面変調の限界に対処する。
本稿では,10面型プログラマブル光コンバータの構築と整列のためのステップバイステップガイドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:44:17 GMT)
Building Touch-Less Trust in IoT Devices [0.0] デバイスとの通信や物理的相互作用は、ユーザを生体認証盗難やデバイスの利用など、さまざまな脅威に晒すことができる。
物理的相互作用や重要な通信が行われる前に、IoTデバイスの完全性と信頼性を検証するメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:53:37 GMT)
Bug-locating Method based on Statistical Testing for Quantum Programs [0.0] 各セグメントをテストするコストは、その場所によって異なります。
量子プログラムは測定結果に基づいて統計的にテストされるため、精度とコストのトレードオフがある。
本稿では,コストベースバイナリ検索,早期判定,最終化,振り返りという4つのアプローチからなる効率的なバグ検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:14:08 GMT)
Beyond Prompts: Dynamic Conversational Benchmarking of Large Language Models [0.0] 本稿では,対話エージェントを対象とした動的ベンチマークシステムを提案する。
タスクをインターリーブするために定期的にコンテキストスイッチを行い、エージェントの長期記憶、継続的な学習、情報統合機能を評価する現実的なテストシナリオを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:01:29 GMT)
Benchmarking ChatGPT, Codeium, and GitHub Copilot: A Comparative Study of AI-Driven Programming and Debugging Assistants [0.0] コード生成やバグ修正、最適化といったタスクには、大きな言語モデル(LLM)が不可欠になっています。
本稿では、ChatGPT、Codeium、GitHub Copilotの比較研究を行い、LeetCode問題におけるパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 03:53:40 GMT)
Benchmarking Adaptive Intelligence and Computer Vision on Human-Robot Collaboration [0.0] ヒューマンロボットコラボレーション(HRC)は、センサー、デジタル双生児、協調ロボット(コボット)、意図認識モデルを用いて、効率的な製造プロセスを持つ産業4.0において不可欠である。
本稿では,適応知能と自己ラベルを統合して,HRCシステムにおける意図認識のレジリエンスを向上させることにより,概念の漂流に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 01:25:48 GMT)
Assessing small accelerations using a bosonic Josephson junction [0.0] ジョセフソン接合は、超低温原子系の量子トンネルとコヒーレンス現象を探索するための汎用的なプラットフォームを提供する。
非慣性参照フレームにジョセフソン接合を配置することは量子トンネルにどのように影響するかを研究する。
トンネリングプロセスと平均場および多体特性が、複雑さを増大させる非慣性システムでどのように進化するかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 11:33:05 GMT)
An operational distinction between quantum entanglement and classical non-separability [0.0] 量子絡み合い (quantum entanglement) は多次元系における重ね合わせ状態(少なくとも2つの粒子)を記述し、分解不可能であり、したがって分離不能である。
非分離状態は、ベクトル空間を含む古典理論にも存在する。
どちらの場合もベルのような不平等を犯すことが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:38:35 GMT)
An operational distinction between quantum entanglement and classical non-separability [0.0] 量子絡み合い (quantum entanglement) は多次元系における重ね合わせ状態(少なくとも2つの粒子)を記述し、分解不可能であり、したがって分離不能である。
非分離状態は、ベクトル空間を含む古典理論にも存在する。
どちらの場合もベルのような不平等を犯すことが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:38:35 GMT)
An Unsupervised Learning Classifier with Competitive Error Performance [0.0] このモデルは、選択された識別超平面上での小さなステップシフトと回転操作の漸進的な実行に基づいている。
ImageNetデータセットベンチマークのサブセットに選択された特徴抽出器と共に適用すると、エラーの確率は6.2 %になる。
この結果は、同じデータセットで事実上役に立たないことを示すk-Meansのような、一般的な教師なし学習スキームとも対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:51:27 GMT)
An Effectively $Ω(c)$ Language and Runtime [0.0] アプリケーションの優れたパフォーマンスは、概念的にはバイナリ関数以上のものです。
私たちのビジョンは、パフォーマンスにおいて$Omega(c)$として設計された言語とランタイムを作ることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 16:57:45 GMT)
Activation of post-quantumness in bipartite generalised EPR scenarios [0.0] 本稿では、二部構成の一般化EPRシナリオにおける後量子性の活性化のためのプロトコルを提案する。
以上の結果から, 集合体の量子後性は, それらが生み出す相関関係の程度で観察できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 09:22:52 GMT)
A is for Absorption: Studying Feature Splitting and Absorption in Sparse Autoencoders [0.0] Sparse Autoencoders (SAE) は、Large Language Models (LLM) のアクティベーションを分解するための有望なアプローチとして登場した。
第一に、SAEsはどの程度モノセマンティックかつ解釈可能なラテントを抽出するのか?
第二に、SAEの空間や大きさの変化が単意味性/解釈可能性にどの程度影響を及ぼすか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:42:22 GMT)
A is for Absorption: Studying Feature Splitting and Absorption in Sparse Autoencoders [0.0] Sparse Autoencoders (SAE) は、Large Language Models (LLM) のアクティベーションを分解するための有望なアプローチとして登場した。
第一に、SAEsはどの程度モノセマンティックかつ解釈可能なラテントを抽出するのか?
第二に、SAEの空間や大きさの変化が単意味性/解釈可能性にどの程度影響を及ぼすか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:42:22 GMT)
A is for Absorption: Studying Feature Splitting and Absorption in Sparse Autoencoders [0.0] Sparse Autoencoders (SAE) は、Large Language Models (LLM) のアクティベーションを分解するための有望なアプローチとして登場した。
第一に、SAEsはどの程度モノセマンティックかつ解釈可能なラテントを抽出するのか?
第二に、SAEの空間や大きさの変化が単意味性/解釈可能性にどの程度影響を及ぼすか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 20:42:22 GMT)
A geometric effect of quantum particles originated from the classicality of their flow velocity [0.0] 量子ポテンシャルが消滅した場合,波動関数の振幅の最大値は領域の境界に沿ってどのように存在するかを示す。
このような効果は、平らな時空や湾曲した時空の量子粒子を扱うときの相対論的状態では達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 08:55:58 GMT)
A general machine learning model of aluminosilicate melt viscosity and its application to the surface properties of dry lava planets [0.0] 我々は溶存マグマの粘度を予測する新しいモデルを提案し、溶存マグマの海を含む様々なシナリオに適用する。
ホスホアルミノケイ酸塩融液の粘度を28,898のデータベースを用いて,ガウス法で精製したグレーボックス人工ニューラルネットワークを訓練した。
このモデルは高い予測精度(RMSE $log_10$ Pa$cdot$s)を達成し、SiO$$から多成分マグマおよび工業用ガラスの合成を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 12:19:48 GMT)
A discrete event simulator for policy evaluation in liver allocation in Eurotransplant [0.0] ELASシミュレータはEurotransplant (ET) Liver Allocation System (ELAS)用に開発された離散イベントシミュレータである。
ELASは、ヨーロッパ8か国で死んだドナー肝臓を割り当てるのに使用される。
シミュレーターは、Eurotransplantが肝臓割当ポリシーを評価するために使用するモデルが透明であるように公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 15:08:49 GMT)
A Survey on Neural Architecture Search Based on Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,ニューラルアーキテクチャサーチの全体開発を紹介する。
次に、ニューラルネットワーク検索に関する総合的かつ理解可能な調査を提供することに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:51:05 GMT)
A Survey on Neural Architecture Search Based on Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,ニューラルアーキテクチャサーチの全体開発を紹介する。
次に、ニューラルネットワーク検索に関する総合的かつ理解可能な調査を提供することに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 06:51:05 GMT)
A SSM is Polymerized from Multivariate Time Series [0.0] MTS予測の新しい手法であるPoly-Mambaを開発した。
チャネル間の単純な線形関係について,Linear Channel Mixing (LCM) を提案し,異なるチャネルに対して適応的にCDTパターンを生成する。
6つの実世界のデータセットの実験では、Poly-MambaがSOTA法より優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 14:10:02 GMT)
A Quantum-Resistant Photonic Hash Function [0.0] フォトニック量子コンピュータ上でのガウスボソンサンプリングに基づく量子ハッシュ関数を提案する。
我々の研究は、量子時代の情報システムにおける新しい量子抵抗ハッシュのパラダイムの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 04:19:26 GMT)
A Quantum Unique Games Conjecture [0.0] 本稿では,ラベル・コーバーとユニク・ラベル・コーヴァーの量子拡張の定義を紹介する。
これらの問題は、古典的な設定で行うように、量子制約満足度問題の非近似性を研究する上でも同様に重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 07:34:41 GMT)
A Hierarchical conv-LSTM and LLM Integrated Model for Holistic Stock Forecasting [0.0] 本稿では,Large Language Model (LLM) と統合された新しい2レベル Conv-LSTM Neural Network を提案する。
第1段階では、歴史的株価と技術的指標の局所的なパターンを特定するために畳み込み層が使用され、続いてLSTM層が時間的ダイナミクスを捉えている。
第2のレベルは、感情や文脈情報をテキストデータから分析するLLMと出力を統合し、市場状況の全体像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:04:42 GMT)
A Compact Quantum Random Number Generator Based on Balanced Detection of Shot Noise [0.0] 市販オフザシェルフパッケージにおけるLEDからのショットノイズのバランス検出による乱数抽出手法について述べる。
設計は製造性、コスト、サイズに最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 17:18:45 GMT)
(Almost) Smooth Sailing: Towards Numerical Stability of Neural Networks Through Differentiable Regularization of the Condition Number [0.0] ほぼどこでも確実に差別化可能な新しい正則化器を導入する。
本手法は, MNIST画像の雑音分類と雑音分解に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Sep 2024 19:18:15 GMT)