Adversarial Training: A Survey [130.9] 相手トレーニング(英語: Adversarial Training、AT)とは、相手の例をトレーニングプロセスに統合することである。
近年の研究では、様々な敵攻撃に対するディープニューラルネットワークの堅牢性向上におけるATの有効性が実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:57:35 GMT)
Understanding and Mitigating the Uncertainty in Zero-Shot Translation [92.3] ゼロショット翻訳の不確実性の観点から、オフターゲット問題を理解し、緩和することを目的としている。
そこで本研究では,モデルトレーニングのためのトレーニングデータを認知するための,軽量かつ補完的な2つのアプローチを提案する。
提案手法は,強いMNMTベースライン上でのゼロショット翻訳の性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:19:53 GMT)
Can Large Language Models Analyze Graphs like Professionals? A Benchmark, Datasets and Models [91.0] グラフを処理するために,大規模言語モデル(LLM)のベンチマークであるProGraphを導入する。
その結果,現在のLCMの性能は不満足であり,最高のモデルでは36%の精度しか達成できないことがわかった。
本研究では,6つの広く使用されているグラフライブラリに基づいて,クローリングされたドキュメントと自動生成コードを含むLLM4Graphデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:44:24 GMT)
Can Large Language Models Analyze Graphs like Professionals? A Benchmark, Datasets and Models [91.0] グラフを処理するために,大規模言語モデル(LLM)のベンチマークであるProGraphを導入する。
その結果,現在のLCMの性能は不満足であり,最高のモデルでは36%の精度しか達成できないことがわかった。
本研究では,6つの広く使用されているグラフライブラリに基づいて,クローリングされたドキュメントと自動生成コードを含むLLM4Graphデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:44:24 GMT)
SPA-Bench: A Comprehensive Benchmark for SmartPhone Agent Evaluation [89.2] We present SPA-Bench, a comprehensive SmartPhone Agent Benchmark designed to evaluate (M)LLM-based agent。
SPA-Benchは3つの重要なコントリビューションを提供している。 英語と中国語の両方で、システムとサードパーティアプリをカバーする多様なタスクセットで、日々のルーチンで一般的に使用される機能に焦点を当てている。
複数の次元にまたがってエージェントのパフォーマンスを自動的に評価する新しい評価パイプラインは、タスク完了とリソース消費に関連する7つの指標を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:28:48 GMT)
StreetSurfGS: Scalable Urban Street Surface Reconstruction with Planar-based Gaussian Splatting [86.4] StreetSurfGSは、スケーラブルな街路景観の再構築に適したガウススプラッティングを利用するための最初の方法である。
StreetSurfGSは、平面ベースのオクツリー表現とセグメンテーショントレーニングを使用して、メモリコストを削減し、ユニークなカメラ特性に対応し、スケーラビリティを確保する。
スパースビューとマルチスケールの課題に対処するために、隣接する情報と長期情報を活用する2段階マッチング戦略を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:45:46 GMT)
StreetSurfGS: Scalable Urban Street Surface Reconstruction with Planar-based Gaussian Splatting [85.7] StreetSurfGSは、スケーラブルな街路景観の再構築に適したガウススプラッティングを利用するための最初の方法である。
StreetSurfGSは、平面ベースのオクツリー表現とセグメンテーショントレーニングを使用して、メモリコストを削減し、ユニークなカメラ特性に対応し、スケーラビリティを確保する。
スパースビューとマルチスケールの課題に対処するために、隣接する情報と長期情報を活用する2段階マッチング戦略を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:45:46 GMT)
MAP: Low-compute Model Merging with Amortized Pareto Fronts via Quadratic Approximation [80.5] Amortized Pareto Front (MAP) を用いた新しい低演算アルゴリズム Model Merging を導入する。
MAPは、複数のモデルをマージするためのスケーリング係数のセットを効率的に識別し、関連するトレードオフを反映する。
また,タスク数が比較的少ないシナリオではベイジアンMAP,タスク数の多い状況ではNested MAPを導入し,計算コストを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 00:49:52 GMT)
PromptReps: Prompting Large Language Models to Generate Dense and Sparse Representations for Zero-Shot Document Retrieval [76.5] 本稿では,PmptRepsを提案する。このPmptRepsは,トレーニングを必要とせず,コーパス全体から検索できる機能である。
検索システムは、高密度テキスト埋め込みとスパースバッグ・オブ・ワード表現の両方を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:07:37 GMT)
Diversifying the Expert Knowledge for Task-Agnostic Pruning in Sparse Mixture-of-Experts [75.9] 本稿では,モデルのパラメータ効率を向上させるために,類似の専門家をグループ化し,グループ化する方法を提案する。
提案手法の有効性を3つの最先端MoEアーキテクチャを用いて検証する。
評価の結果,本手法は自然言語タスクにおいて,他のモデルプルーニング手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:46:33 GMT)
Reverse Stable Diffusion: What prompt was used to generate this image? [73.1] 本研究では, 生成拡散モデルにより生成された画像に対して, 迅速な埋め込みを予測できる課題について検討する。
本稿では,複数ラベルの語彙分類を目的とする共同学習フレームワークを提案する。
我々はDiffusionDBデータセットの実験を行い、安定拡散によって生成された画像からテキストプロンプトを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:57:50 GMT)
Active Learning for Derivative-Based Global Sensitivity Analysis with Gaussian Processes [70.7] 高価なブラックボックス関数のグローバル感度解析におけるアクティブラーニングの問題点を考察する。
関数評価は高価であるため,最も価値の高い実験資源の優先順位付けにアクティブラーニングを利用する。
本稿では,デリバティブに基づくグローバル感度測定の重要量を直接対象とする,新たな能動的学習獲得関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:48:12 GMT)
A Survey on All-in-One Image Restoration: Taxonomy, Evaluation and Future Trends [67.4] 画像復元(IR)とは、ノイズ、ぼかし、気象効果などの劣化を除去しながら、画像の視覚的品質を改善する過程である。
従来のIR手法は、一般的に特定の種類の劣化をターゲットとしており、複雑な歪みを伴う現実のシナリオにおいて、その効果を制限している。
オールインワン画像復元(AiOIR)パラダイムが登場し、複数の劣化タイプに順応的に対処する統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:11:09 GMT)
RoPINN: Region Optimized Physics-Informed Neural Networks [66.4] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式(PDE)の解法として広く応用されている。
本稿では,地域最適化としての新たな訓練パラダイムを提案し,理論的に検討する。
実践的なトレーニングアルゴリズムであるRerea Optimized PINN(RoPINN)は、この新しいパラダイムからシームレスに派生している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:07:33 GMT)
Adversarial Score identity Distillation: Rapidly Surpassing the Teacher in One Step [64.5] スコアアイデンティティ蒸留(Score Identity Distillation, SiD)は、画像生成において最先端の性能を達成したデータフリー手法である。
我々は,SiDA(SiD with Adversarial Loss)を導入し,製造品質の向上だけでなく蒸留効率の向上も図っている。
当社のオープンソースコードはGitHubのSiDに統合される予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 00:33:51 GMT)
Verbalized Machine Learning: Revisiting Machine Learning with Language Models [63.1] 言語化機械学習(VML)の枠組みを紹介する。
VMLはパラメータ空間を人間の解釈可能な自然言語に制限する。
我々は,VMLの有効性を実証的に検証し,VMLがより強力な解釈可能性を実現するためのステップストーンとして機能することを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:24:27 GMT)
Coarse-to-Fine Highlighting: Reducing Knowledge Hallucination in Large Language Models [59.0] COFTは、異なるレベルのキーテキストにフォーカスする新しい方法であり、長いコンテキストで失われることを避ける。
知識幻覚ベンチマークの実験ではCOFTの有効性が示され、F1スコアの30%以上の性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:59:48 GMT)
Linguistic Fuzzy Information Evolution with Random Leader Election Mechanism for Decision-Making Systems [58.7] 言語ファジィ情報進化はエージェント間の情報交換を理解する上で重要である。
エージェントの重みの違いは、古典的なDeGrootモデルにおいて異なる収束結果をもたらす可能性がある。
本稿では,言語ファジィ情報力学の新しい3つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:15:24 GMT)
Straightness of Rectified Flow: A Theoretical Insight into Wasserstein Convergence [54.6] Rectified Flow (RF) は、一連の凸最適化問題を用いて、ノイズからデータへの直流軌跡の学習を目的としている。
RFは理論上、連続的な修正を通じて軌道を直線化し、サンプリング中の評価関数(NFE)の数を減少させる。
RFのサンプリング分布とターゲット分布とのワッサーシュタイン距離に関する最初の理論的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:36:11 GMT)
Improving Pronunciation and Accent Conversion through Knowledge Distillation And Synthetic Ground-Truth from Native TTS [52.9] アクセント変換に対する従来のアプローチは主に非ネイティブ音声をよりネイティブにすることを目的としていた。
我々は、アクセント変換だけでなく、非ネイティブアクセント話者の発音を改善する新しいACアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:12:31 GMT)
$α$-DPO: Adaptive Reward Margin is What Direct Preference Optimization Needs [52.5] $alpha$-DPOは、大規模言語モデルの適応的優先最適化アルゴリズムである。
ポリシーモデルと参照モデルのバランスを取り、パーソナライズされた報酬マージンを達成する。
さまざまなモデル設定でDPOとSimPOを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:28:34 GMT)
$α$-DPO: Adaptive Reward Margin is What Direct Preference Optimization Needs [52.5] $alpha$-DPOは、大規模言語モデルの適応的優先最適化アルゴリズムである。
ポリシーモデルと参照モデルのバランスを取り、パーソナライズされた報酬マージンを達成する。
さまざまなモデル設定でDPOとSimPOを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:28:34 GMT)
Parameter Efficient Adaptation for Image Restoration with Heterogeneous Mixture-of-Experts [52.4] 画像復元モデルの一般化を改善するための代替手法を提案する。
ローカル,グローバル,チャネル表現ベースをキャプチャするマルチブランチ設計のMixture-of-Experts (MoE) であるAdaptIRを提案する。
我々のAdaptIRは、単一劣化タスクにおける安定した性能を実現し、8時間間、微調整はわずか0.6%のパラメータしか持たず、ハイブリッド劣化タスクにおいて優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:58:58 GMT)
Part-Whole Relational Fusion Towards Multi-Modal Scene Understanding [52.0] マルチモーダル融合はマルチモーダルシーン理解において重要な役割を担っている。
既存のほとんどの手法は、2つのモダリティを含むクロスモーダル融合に焦点を当てており、しばしばより複雑なマルチモーダル融合を見落としている。
マルチモーダルシーン理解のためのPWRF(Relational Part-Whole Fusion)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:27:30 GMT)
HACSurv: A Hierarchical Copula-based Approach for Survival Analysis with Dependent Competing Risks [52.0] HACSurvは、競合するリスクを持つデータから構造や原因特異的生存関数を学習する生存分析手法である。
リスクと検閲の間の依存関係をキャプチャすることで、HACSurvはより良い生存予測を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:52:18 GMT)
FLARE: Faithful Logic-Aided Reasoning and Exploration [51.0] タスク分解を用いて問題空間をトラバースする新しい手法を提案する。
我々はLarge Language Modelsを使ってソリューションを計画し、クエリを事実に軟式化し、論理プログラミングコードを使って述語する。
提案手法は,生成したコードに対する推論プロセスの忠実度を計算し,外部の解法に頼らずにマルチホップ探索のステップを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 00:05:17 GMT)
How Many Van Goghs Does It Take to Van Gogh? Finding the Imitation Threshold [50.3] 学習データセットにおける概念の頻度とモデルを模倣する能力の関係について検討する。
我々は,複数のモデルをスクラッチからトレーニングする余剰コストを発生させることなく,模倣閾値を推定する効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:28:14 GMT)
Benchmarking Machine Translation with Cultural Awareness [50.2] 文化関連コンテンツの翻訳は、効果的な異文化間コミュニケーションに不可欠である。
多くの文化特化項目(CSI)は言語間の翻訳を欠いていることが多い。
この難しさは機械翻訳システムの文化的意識の分析を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:01:46 GMT)
A Survey on Segment Anything Model (SAM): Vision Foundation Model Meets Prompt Engineering [49.7] Meta AI Researchが開発したSegment Anything Model (SAM)は、画像とビデオのセグメンテーションのための堅牢なフレームワークを提供する。
このサーベイはSAMファミリーの包括的調査を提供し、SAMとSAM 2は粒度と文脈理解の進歩を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:37:59 GMT)
Action abstractions for amortized sampling [49.4] 本稿では、政策最適化プロセスに行動抽象化(高レベルの行動)の発見を組み込むアプローチを提案する。
我々のアプローチでは、多くの高次軌道にまたがってよく使われるアクション列を反復的に抽出し、それらをアクション空間に追加する単一のアクションにチャンキングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:22:50 GMT)
Group Diffusion Transformers are Unsupervised Multitask Learners [49.3] GDT(Group Diffusion Transformers)は、多様な視覚生成タスクを統合する新しいフレームワークである。
GDTは、画像間で自己注意トークンを連結することにより、最小限のアーキテクチャ変更で拡散トランスフォーマーを構築する。
我々は、30の視覚生成タスクに200以上の命令を割り当てたベンチマークでGDTを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:53:15 GMT)
A Non-autoregressive Generation Framework for End-to-End Simultaneous Speech-to-Speech Translation [48.8] 同時音声翻訳のための新しい非自己回帰生成フレームワーク(NAST-S2X)を提案する。
NAST-S2Xは、音声テキストと音声音声タスクを統合エンドツーエンドフレームワークに統合する。
3秒未満の遅延で高品質な同時解釈を実現し、オフライン生成において28倍のデコードスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:25:59 GMT)
TraveLER: A Modular Multi-LMM Agent Framework for Video Question-Answering [48.6] 異なる役割を持つ複数のエージェントに基づくモジュール型マルチLMMエージェントフレームワークを提案する。
具体的には、ビデオを通して"Traverse"計画を作成する方法であるTraveLERを提案する。
提案したTraveLERアプローチは、特定のデータセットを微調整することなく、複数のVideoQAベンチマー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） (Sat, 19 Oct 2024 19:21:51 GMT)
Latency-Aware Resource Allocation for Mobile Edge Generation and Computing via Deep Reinforcement Learning [47.0] 本稿では,MEGCシステムにおける共同通信,計算,AIGC資源割り当て問題について検討する。
レイテンシの問題が最初に定式化され、モバイルユーザのサービス品質が向上する。
そこで本研究では,これを効率的に解くための深層強化学習に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:42:42 GMT)
Spatial-Mamba: Effective Visual State Space Models via Structure-Aware State Fusion [46.8] SSM(Selective State Space Model)は、1Dシーケンシャルデータにおける長距離依存関係のキャプチャに優れる。
本研究では,地域間直接接続を実現する新しいアプローチであるSpatial-Mambaを提案する。
画像分類,検出,セグメンテーションにおいて,空間マンバは,単一のスキャンであっても,最先端のSSMベースのモデルを達成したり,超えたりしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:56:58 GMT)
FlexMol: A Flexible Toolkit for Benchmarking Molecular Relational Learning [46.7] 多様なモデルアーキテクチャの構築と評価を容易にするために設計された総合ツールキットであるFlexMolを紹介する。
FlexMolは16の薬物エンコーダ、13のタンパク質配列エンコーダ、9のタンパク質構造エンコーダ、および7つの相互作用レイヤを含む、堅牢なプリセットモデルコンポーネント群を提供する。
使い易いAPIと柔軟性により、FlexMolは70,000以上の異なるモデルアーキテクチャの組み合わせを動的に構築するのをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:53:11 GMT)
$α$-DPO: Adaptive Reward Margin is What Direct Preference Optimization Needs [45.5] $alpha$-DPOは、大規模言語モデルの適応的優先最適化アルゴリズムである。
ポリシーモデルと参照モデルのバランスを取り、パーソナライズされた報酬マージンを達成する。
さまざまなモデル設定でDPOとSimPOを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:28:34 GMT)
Enhancing Multimodal Sentiment Analysis for Missing Modality through Self-Distillation and Unified Modality Cross-Attention [45.3] マルチモーダルな感情分析では、テキストデータの収集はビデオやオーディオよりも難しいことが多い。
我々は,テキストのモダリティがなくても,マルチモーダルな感情情報を統合する頑健なモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:59:41 GMT)
The Solution for Single Object Tracking Task of Perception Test Challenge 2024 [44.8] 本報告では,ビデオシーケンスを通して特定のオブジェクトを追跡することを目的とした,Single Object Tracking (SOT) を提案する。
推論遅延を追加することなく、モデルパラメータの小さなサブセットを微調整するLoRAT法を用いる。
大規模なLaSOTデータセットとGOT-10kデータセットを使用してモデルをトレーニングし、堅牢なパフォーマンスの基盤を提供します。
アルファリファイン法では期待された結果が得られなかったが,本手法は0.813のスコアを達成し,競争において第1位を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:35:13 GMT)
DEL-Ranking: Ranking-Correction Denoising Framework for Elucidating Molecular Affinities in DNA-Encoded Libraries [43.5] DNAエンコードライブラリ(DEL)スクリーニングは、読み取りカウントによるタンパク質-リガンド相互作用の検出に革命をもたらした。
読み取りカウントのノイズは 特定の相互作用から生じる この探索プロセスを誤解させる可能性がある
DEL-Rankingは,これらの課題に対処する分布補正手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:32:09 GMT)
Iterative Methods via Locally Evolving Set Process [43.4] Approximate Personalized PageRank (APPR)はGauss-Seidelのローカル版である。
我々はAPPRが新しいランタイム境界である$tildeO(overlineoperatornamevol(S_t)/overlinegamma_t leq 1/epsilon$を認めたことを示す。
計算結果は,本フレームワークの効率を確認し,実世界のグラフ上で対応する標準解法よりも100倍の高速化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:28:11 GMT)
TieBot: Learning to Knot a Tie from Visual Demonstration through a Real-to-Sim-to-Real Approach [42.9] この研究は、ロボットがネクタイを結びつくことを学べるリアルタイムの学習システムTieBotを紹介している。
実演ビデオからネクタイのメッシュ列を推定する階層的特徴マッチング手法を提案する。
シミュレーションと実世界におけるTieBotの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:56:17 GMT)
Explaining Graph Neural Networks with Large Language Models: A Counterfactual Perspective for Molecular Property Prediction [41.4] Graph Counterfactual Explanation (GCE)は、GNN透過性を改善するための有望なアプローチとして登場した。
本稿では,分子特性予測のための大規模言語モデル (LLM) のパワーを解き放つ新しいGCE法 LLM-GCE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:34:36 GMT)
The shape of the brain's connections is predictive of cognitive performance: an explainable machine learning study [40.0] dMRIトラクトグラフィー由来の形状の変動が、個体間での脳の機能的変動と関係しているかどうかは不明である。
本研究は, トラクトログラフィー・ファイバ・クラスタ形状測定を応用し, 被験者固有の認知能力を予測することの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:43:51 GMT)
LMOD: A Large Multimodal Ophthalmology Dataset and Benchmark for Large Vision-Language Models [38.8] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、解剖情報を理解し、眼疾患を診断し、解釈と追跡計画の作成を支援する可能性がある。
我々は、クローズドソース、オープンソース、医療ドメインの13の最先端のLVLM代表をベンチマークした。
その結果,眼科領域では他の領域と比較してLVLMが有意に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:02:35 GMT)
LMOD: A Large Multimodal Ophthalmology Dataset and Benchmark for Large Vision-Language Models [38.8] 大規模視覚言語モデル (LVLM) は複雑な視覚情報を理解することを約束している。
LMODには21,993枚の光学コヒーレンストモグラフィー、走査型レーザー眼鏡、眼写真、手術シーン、カラーファンドス写真が含まれる。
我々は、13の最先端のLVLMをベンチマークし、眼科画像の解釈には完璧ではないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:02:35 GMT)
LMOD: A Large Multimodal Ophthalmology Dataset and Benchmark for Large Vision-Language Models [38.8] 大規模視覚言語モデル (LVLM) は複雑な視覚情報を理解することを約束している。
LMODには21,993枚の光学コヒーレンストモグラフィー、走査型レーザー眼鏡、眼写真、手術シーン、カラーファンドス写真が含まれる。
我々は、13の最先端のLVLMをベンチマークし、眼科画像の解釈には完璧ではないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:02:35 GMT)
LMOD: A Large Multimodal Ophthalmology Dataset and Benchmark for Large Vision-Language Models [38.8] 大規模視覚言語モデル (LVLM) は複雑な視覚情報を理解することを約束している。
LMODには21,993枚の光学コヒーレンストモグラフィー、走査型レーザー眼鏡、眼写真、手術シーン、カラーファンドス写真が含まれる。
我々は、13の最先端のLVLMをベンチマークし、眼科画像の解釈には完璧ではないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:02:35 GMT)
LLM-Driven Learning Analytics Dashboard for Teachers in EFL Writing Education [37.9] ダッシュボードは、リアルタイムフィードバックのためにChatGPTを統合するエッセイ作成システムによる学生のインタラクションの分析を容易にする。
本研究は,NLPとHuman-Computer Interaction (HCI)の知見を組み合わせることで,教師ダッシュボードの有効性を高める方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:46:11 GMT)
Learning production functions for supply chains with graph neural networks [37.6] 目に見えない生産機能によって管理されるサプライチェーントランザクション。
我々は、時間的GNNと新しい在庫モジュールを組み合わせることで、この設定のための新しいモデルのクラスを導入する。
我々は、我々の新しいオープンソースシミュレータであるサプライシムから生成された実際のサプライチェーンデータとデータに基づいて、我々のモデルを広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:02:08 GMT)
Reinfier and Reintrainer: Verification and Interpretation-Driven Safe Deep Reinforcement Learning Frameworks [36.7] 本稿では,信頼性の高いDRLモデルを開発するために,検証駆動型ループ内解釈フレームワークReintrainerを提案する。
各イテレーションにおいて、このフレームワークは、トレーニング中のモデルと事前定義されたプロパティの間のギャップをフォーマルな検証を使って測定する。
Reinfierは、簡潔な制約エンコーディング言語DRLPに関連する、ブレークポイント検索と検証駆動型解釈を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:03:26 GMT)
Imprompter: Tricking LLM Agents into Improper Tool Use [35.3] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、生成機械学習とコードインタプリタ、Webブラウジング、メール、より一般的には外部リソースなどのツールを融合した、新興コンピューティングパラダイムである。
我々はエージェントベースのシステムのセキュリティ基盤に貢献し、自動的に計算された難読化された敵攻撃の新しいクラスを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:00:57 GMT)
Persona-aware Generative Model for Code-mixed Language [34.8] 我々は,実生活におけるコード混在テキストに似たテキストを生成するペルソナ認識生成モデルの開発を先駆的に試みている。
ユーザのペルソナに条件付き発話を符号化し,モノリンガル参照データのないコード混合テキストを生成するトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを提案する。
PARADOXのCM BLEUは1.6ポイント、パープレキシティは47%、セマンティックコヒーレンスは32%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:06:30 GMT)
On the Diversity of Synthetic Data and its Impact on Training Large Language Models [34.0] 大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な高品質な事前学習データの必要性を強調している。
合成データは、データの不足とアクセシビリティの課題に対する、実行可能なソリューションとして現れます。
本研究では, 事前学習および微調整段階における合成データ多様性の下流効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:14:07 GMT)
Improving General Text Embedding Model: Tackling Task Conflict and Data Imbalance through Model Merging [33.2] 高度な埋め込みモデルは、通常、大規模マルチタスクデータと複数のタスクをまたいだ共同トレーニングを用いて開発される。
これらの課題を克服するために、独立に訓練されたモデルを組み合わせて勾配の衝突を緩和し、データ分散のバランスをとるモデルマージングについて検討する。
本稿では,勾配降下を用いたタスクベクトル空間内の最適モデル組合せを効率的に探索する新たな手法であるSelf Positioningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:39:21 GMT)
Data, Data Everywhere: A Guide for Pretraining Dataset Construction [32.2] プレトレーニングセット構築のパイプライン全体にわたる最初の体系的な研究を示す。
最も広く使われているデータソースであるWebクロールスナップショットを、毒性、品質、音声の種類、ドメインの属性に分類する。
これらの知見は、実践者が高品質な事前訓練セットを開発するために使用できる、実行可能なステップのセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:51:38 GMT)
Theoretical Aspects of Bias and Diversity in Minimum Bayes Risk Decoding [32.0] 最小ベイズリスク(MBR)復号化は、自動評価指標とモデル生成擬似参照を利用してこの問題を軽減することができる。
本研究では,生成仮説の予測品質における誤差を,実用機能と人的評価の密接度を反映するバイアスと,実用機能の評価品質の変動を表す多様性の2つの主要な要因に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:32:10 GMT)
A Prompt Refinement-based Large Language Model for Metro Passenger Flow Forecasting under Delay Conditions [30.6] 遅延条件下での地下鉄の乗客フローの短期予測は、緊急対応とサービス復旧に不可欠である。
遅延イベントが稀に発生するため、遅延条件下でのサンプルサイズが制限されることで、従来のモデルでは、遅延の複雑な影響が乗客の流れに与える影響を捉えることが困難になる。
本稿では,LLMを慎重に設計した急進的なエンジニアリングで合成する乗客フロー予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:46:46 GMT)
Just Say the Name: Online Continual Learning with Category Names Only via Data Generation [30.5] 生成モデルを用いて生成名のみの連続学習(GenCL)を提案する。
我々は、提案されたGenCLが、完全に教師付きデータで訓練されたモデルであっても、先行技術よりも優れていることを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:51:45 GMT)
Improving robustness to corruptions with multiplicative weight perturbations [29.9] クリーン画像の精度を損なうことなく、広範囲の汚職に対してDNNの堅牢性を向上する代替手法を提案する。
まず、重み空間における乗法的摂動によって入力摂動が模倣できることを示す。
また,最近提案されたAdaptive Sharpness-Aware Minimization (ASAM) について検討し,逆乗法重み摂動下でのDNNの最適化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:12:19 GMT)
DynaMO: Protecting Mobile DL Models through Coupling Obfuscated DL Operators [29.8] 攻撃者は、アプリ内のモバイルDLモデルを簡単にリバースエンジニアリングして知的財産を盗んだり、効果的な攻撃を発生させることができる。
モデル難読化はそのようなリバースエンジニアリングを防御するために提案されている。
我々は,同型暗号化に類似した動的モデル難読化戦略であるDynaMOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:30:08 GMT)
BrainECHO: Semantic Brain Signal Decoding through Vector-Quantized Spectrogram Reconstruction for Whisper-Enhanced Text Generation [29.8] 本稿では,vEctor-quantized speCtrogram を用いた意味脳信号復号法を提案する。
BrainECHOは、1)音声スペクトログラムの自動符号化、2)ブレインオーディオ遅延空間アライメント、3)Whisperファインタニングによるセマンティックテキスト生成を行う。
BrainECHOは、2つの広く受け入れられたリソースで同じデータ分割設定の下で最先端のメソッドより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:29:03 GMT)
A Comprehensive Framework for Analyzing the Convergence of Adam: Bridging the Gap with SGD [28.9] 本稿では,Adamの収束特性を解析するための,新しい包括的枠組みを提案する。
我々は、アダムが漸近的でない複雑性サンプルを勾配降下の値と類似して得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:33:12 GMT)
A Comprehensive Framework for Analyzing the Convergence of Adam: Bridging the Gap with SGD [28.9] 本稿では,Adamの収束特性を解析するための,新しい包括的枠組みを提案する。
我々は、アダムが漸近的でない複雑性サンプルを勾配降下の値と類似して得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:33:12 GMT)
mHumanEval -- A Multilingual Benchmark to Evaluate Large Language Models for Code Generation [28.5] mHumanEvalは200以上の自然言語でプロンプトをサポートする拡張ベンチマークである。
我々は15の多様な自然言語(NL)に対して専門的な人文翻訳を提供する。
我々は,SOTA (State-of-the-art) Code LLMの多言語コード生成能力を解析して結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:44:26 GMT)
Pipeline Gradient-based Model Training on Analog In-memory Accelerators [27.7] インメモリAIMCアクセラレータは、エネルギー効率のよい方法で大規模なディープニューラルモデル(DNN)のトレーニングを加速することができる。
我々は、デジタルドメインのパイプラインにインスパイアされたAIMCアクセラレーターに対して、同期および非同期パイプライン並列性を提案する。
本稿では、サンプリングとクロックサイクルの複雑さの観点から、同期パイプラインと非同期パイプラインの両方に理論的収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:58:34 GMT)
LangGFM: A Large Language Model Alone Can be a Powerful Graph Foundation Model [27.0] グラフ基礎モデル(GFM)が最近注目を集めている。
現在の研究は、グラフ学習タスクの特定のサブセットに焦点を当てる傾向がある。
GFMBenchは26のデータセットからなる体系的で包括的なベンチマークである。
また,大規模言語モデルに完全に依存する新しいGFMであるLangGFMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:27:19 GMT)
Geometric Self-Supervised Pretraining on 3D Protein Structures using Subgraphs [26.7] 本稿では,3次元タンパク質構造上の3次元グラフニューラルネットワークを事前学習するための自己教師型手法を提案する。
提案手法が6%までの大幅な改善につながることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:09:48 GMT)
NormAd: A Framework for Measuring the Cultural Adaptability of Large Language Models [26.6] 大規模言語モデルの文化的適応性を評価するための評価フレームワークであるNormAdを紹介する。
また,NormAd-Etiは,文化的規範の異なるレベルにおいて,社会的受容性を評価するモデルの能力を測定した。
我々は、モデルが社会的に受け入れられない状況と受け入れられない状況を認識するのに優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:35:57 GMT)
Evaluating Deep Unlearning in Large Language Models [26.0] 本研究では,現在行われている大規模言語モデルの未学習手法が,事実の表面的未学習を超えて成功するかどうかを考察する。
我々は、深層学習の程度を定量化するために、メートル法を設計し、リコールする。
その結果,1つの事実のみを深層学習するタスクでは,高いリコールで適切に学習できないか,あるいは他の無関係な事実を未学習にしてしまうことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:40:08 GMT)
Enhancing Short-Text Topic Modeling with LLM-Driven Context Expansion and Prefix-Tuned VAEs [25.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用して,トピックモデリングを適用する前に,短いテキストをより詳細なシーケンスに拡張する手法を提案する。
提案手法は,データ空間が極端である実世界のデータセットに対する広範な実験により,短文のトピックモデリング性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:40:34 GMT)
Enhancing Short-Text Topic Modeling with LLM-Driven Context Expansion and Prefix-Tuned VAEs [25.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用して,トピックモデリングを適用する前に,短いテキストをより詳細なシーケンスに拡張する手法を提案する。
提案手法は,データ空間が極端である実世界のデータセットに対する広範な実験により,短文のトピックモデリング性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:40:34 GMT)
Secret Use of Large Language Models [25.5] 大規模言語モデル(LLM)は、AI使用の透明性に対する責任を分散化している。
本研究は,LLMの秘密利用の背景にある文脈と原因について検討した。
このような秘密行動は、特定のタスクによって引き起こされることが多く、ユーザ間での人口動態や人格差を超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:07:45 GMT)
Secret Use of Large Language Model (LLM) [25.5] 大規模言語モデル(LLM)は、AI使用の透明性に対する責任を分散化している。
本研究は,LLMの秘密利用の背景にある文脈と原因について検討した。
このような秘密行動は、特定のタスクによって引き起こされることが多く、ユーザ間での人口動態や人格差を超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:07:45 GMT)
A Survey of Ontology Expansion for Conversational Understanding [25.4] 本報告では,会話理解のためのOnExpの最先端技術について概説する。
既存の文献を,(1)新しい発見,(2)新しいスロットバリュー発見,(3)ジョイントオンExpの3つの領域に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:27:30 GMT)
TAGLAS: An atlas of text-attributed graph datasets in the era of large graph and language models [25.2] TAGLASは、テキスト分散グラフ(TAG)データセットとベンチマークのアトラスである。
我々は、23以上のTAGデータセットを引用グラフから分子グラフまでの範囲で収集し、統合する。
すべてのデータセットやタスクをロードする、標準化された、効率的で、単純化された方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:47:33 GMT)
High-precision pulse calibration of tunable couplers for high-fidelity two-qubit gates in superconducting quantum processors [25.1] 本稿では,キュービットとカプラの強い結合を利用したパルス校正手法を実験的に導入し,実験を行った。
本手法は, カプラフラックスパルス過渡波の短時間および長時間のステップ応答を直接測定する。
ダイアバティックCZおよびiSWAPゲートを99.61pm0.04%および99.82pm0.02%の忠実度で実装し,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:55:14 GMT)
Exploring the Effectiveness of Object-Centric Representations in Visual Question Answering: Comparative Insights with Foundation Models [24.6] 下流視覚質問応答(VQA)における表現学習に関する実証的研究を行った。
我々はOCモデルと代替アプローチの利点とトレードオフを徹底的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:59:31 GMT)
Is Distance Matrix Enough for Geometric Deep Learning? [24.3] 我々は,Vanilla DisGNNが幾何学的に不完全であることを示す。
次に,距離行列に含まれるリッチな幾何学を効果的に活用できる$k$-DisGNNを提案する。
私たちの$k$-DisGNNsはMD17.comの最先端の成果を多数達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:15:10 GMT)
Are LLMs Good Zero-Shot Fallacy Classifiers? [24.3] ゼロショット誤字分類にLarge Language Models(LLM)を活用することに注力する。
ベンチマークデータセットに関する総合的な実験により、LLMはゼロショット誤り分類器となる可能性が示唆された。
我々の新しいマルチラウンドプロンプト方式は、特に小型LLMにおいて、効果的にさらなる改善をもたらすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:38:55 GMT)
Towards Safer Heuristics With XPlain [24.2] ヒューリスティックアナライザは、オペレーターがいつ、なぜパフォーマンスが悪いのかを見つけることができる。
XPlainは、これらのアナライザを拡張し、オペレーターがいつ、なぜパフォーマンスが悪いのかを理解するのに役立つツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:21:42 GMT)
Asymptotic Time-Uniform Inference for Parameters in Averaged Stochastic Approximation [23.9] 近似(SA)におけるパラメータの時間一様統計的推測について検討する。
線形および非線形のSA問題の両方において,平均的反復のほぼ無限収束率をガウスのスケールした和に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 10:27:26 GMT)
SignDiff: Diffusion Models for American Sign Language Production [23.8] 本稿では,手話話者を骨格ポーズから生成できるSignDiffという2条件拡散事前学習モデルを提案する。
また,テキスト入力からASL骨格ポーズビデオを生成する,ASLP(American Sign Language Production)の新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:18:44 GMT)
Investigating the Interplay of Prioritized Replay and Generalization [23.2] 本稿では,TD誤差に比例してサンプリングを行う優先経験再生(PER)について検討する。
PERは動的プログラミングにおける優先順位付けされたスイーピングの成功にインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:51:10 GMT)
The Computational Anatomy of Humility: Modeling Intellectual Humility in Online Public Discourse [22.6] 本研究では,知的謙虚さ (IH) に着目した。
我々は、サブレディットから引き出された宗教に関する350のポストで、IHコードブックを手作業でキュレートし、検証する。
我々の結果は、オンラインでIHを検出することの難しさを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:09:20 GMT)
The Politics of Fear and the Experience of Bangladeshi Religious Minority Communities Using Social Media Platforms [22.1] 我々はバングラデシュのヒンドゥー教、仏教、先住民コミュニティと6ヶ月にわたるインタビューベースの研究を行っている。
宗教的マイノリティによるソーシャルメディア利用が、社会的適合性、誤情報、スティグマ、ステレオタイプ、南アジアにおけるポストコロニアル記憶に関連する恐怖にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:44:54 GMT)
Standardizing Generative Face Video Compression using Supplemental Enhancement Information [22.0] 本稿では,補助強調情報(SEI)を用いたGFVC(Generative Face Video Compression)アプローチを提案する。
執筆時点で提案されているGFVCアプローチは、JVET(Joint Video Experts Team)による標準化のための公式なTuC(Technology Under consideration)である。
著者の知識を最大限活用するために、JVETが提案したSEIベースのGFVCアプローチは、生成ビデオ圧縮のための最初の標準化活動である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:37:24 GMT)
Chasing Random: Instruction Selection Strategies Fail to Generalize [21.6] 我々は、さまざまなソースデータセット、選択予算、評価ベンチマークにまたがる一般的な選択戦略を分析する。
この結果から,選択戦略の一般化が不十分であり,ランダムなベースラインを常に上回る結果が得られなかったことが示唆された。
また,データ選択による費用対効果のトレードオフも分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:10:49 GMT)
Achieving O(1/N) Optimality Gap in Restless Bandits through Diffusion Approximation [21.3] 有限地平線レスレスト・マルチアーマッド・バンドイット(RMAB)問題を$N$等質アームで検討する。
我々の新しい拡散解法は、LP上界よりも真の最適値に対して$O (1/sqrtN)$の最適性ギャップを達成する。
これらの洞察は、縮退の有無にかかわらず、RMABに対して$O (1/sqrtN)$Optimity gapを超えるポリシーを構築するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:29:18 GMT)
DCDepth: Progressive Monocular Depth Estimation in Discrete Cosine Domain [20.6] DCDepthは長期の単眼深度推定のための新しいフレームワークである。
離散コサイン領域に変換した後、深さパッチの周波数係数を推定する。
我々は,NYU-Depth-V2,TOFDC,KITTIデータセットに関する総合実験を行い,DCDepthの最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:10:07 GMT)
Attack as Defense: Run-time Backdoor Implantation for Image Content Protection [20.3] バックドアアタック(英: backdoor attack)とは、ターゲットモデルに脆弱性を埋め込む方法であり、トリガーを通じてアクティベートできる。
本研究では,画像編集モデルにバックドアを埋め込むことにより,画像コンテンツ修正の悪用を防止する。
データ中毒を使った従来のバックドア攻撃とは異なり、私たちは、ランタイムバックドア移植のための最初のフレームワークを開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:58:25 GMT)
An Information Theoretic Evaluation Metric For Strong Unlearning [20.1] 情報理論にインスパイアされた新しいホワイトボックス計量であるIDI(Information difference Index)を導入する。
IDIは、これらの特徴と忘れるべきラベルの相互情報を測定することにより、中間特徴の保持情報を定量化する。
我々の実験は、IDIが様々なデータセットやアーキテクチャをまたいだアンラーニングの度合いを効果的に測定できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:00:20 GMT)
CAP: Data Contamination Detection via Consistency Amplification [20.1] 大規模言語モデル(LLM)は広く使われているが、データの汚染に関する懸念は信頼性に疑問を呈している。
本稿では,データセットの漏洩量を測定するためのPCR(Performance Consistency Ratio)を導入した新しいフレームワークである Consistency Amplification-based Data Contamination Detection (CAP)を提案する。
CAPは様々なベンチマークに適用でき、ホワイトボックスモデルとブラックボックスモデルの両方で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:33:33 GMT)
MELT: Materials-aware Continued Pre-training for Language Model Adaptation to Materials Science [20.0] MELT (MatEriaLs-aware continued pre-Training) は、材料科学のための事前学習言語モデル (PLM) を効率的に適応させるように設計されている。
まず、セマンティックグラフを構築することによって、科学コーパスから総合的な資料知識基盤を構築する。
我々は、MELTの有効性と汎用性を検証するために、様々なベンチマークで広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:49:03 GMT)
GDPO: Learning to Directly Align Language Models with Diversity Using GFlowNets [19.5] 本稿では,GFlowNet-DPO (GDPO) と呼ばれる多様性探索型RLアルゴリズムのオフライン優先アライメント設定における実用的応用を提案する。
実証的な結果から、GDPOはベースライン法よりもはるかに多様な応答を生成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:07:52 GMT)
Budgeted Online Continual Learning by Adaptive Layer Freezing and Frequency-based Sampling [19.4] 本稿では,演算およびメモリ予算の指標として,Byteにおける浮動小数点演算と総メモリサイズを提案する。
CL法を限定的な全予算で改善するために,より少ない情報バッチのために層を更新しない適応層凍結を提案する。
さらに,より少ないイテレーションでランダム検索を使用することで,モデルが同じ量の知識を学習できるメモリ検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:00:00 GMT)
DaLPSR: Leverage Degradation-Aligned Language Prompt for Real-World Image Super-Resolution [19.3] 本稿では, 精度, 精細度, 高忠実度画像復元のために, 劣化対応言語プロンプトを活用することを提案する。
提案手法は,新しい最先端の知覚品質レベルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:29:15 GMT)
Contextual Bandits with Arm Request Costs and Delays [19.3] 本稿では,時間的遅延と関連するコストを伴って,新たなアームセットを要求できるコンテキスト的バンディット問題の拡張を提案する。
この設定では、学習者は、各選択が1つの時間単位を取るように、決定セットから複数のアームを選択することができる。
我々は、武器を効果的に選択し、新しい武器を要求する適切な時間を決定するアルゴリズムを設計し、彼らの後悔を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:46:28 GMT)
Benchmarking Mobile Device Control Agents across Diverse Configurations [19.0] B-MoCAは、モバイルデバイス制御エージェントの評価と開発のためのベンチマークである。
我々は,大規模言語モデル (LLM) やマルチモーダル LLM を用いたエージェントを含む多種多様なエージェントをベンチマークする。
これらのエージェントは、簡単なタスクの実行の熟練度を示す一方で、複雑なタスクにおけるパフォーマンスの低さは、将来の研究が有効性を改善するための重要な機会を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:07:58 GMT)
Perceptual Quality Assessment of Trisoup-Lifting Encoded 3D Point Clouds [18.9] no-reference bitstream-layer point cloud quality Assessmentは、任意のネットワークノードで完全にデコードすることなく、リアルタイムな品質監視を実現することができる。
完全復号化なしでビットストリームを解析することにより,トリソープ・リフティング3次元点群を符号化するPCQAモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:25:48 GMT)
Perceptual Quality Assessment of Trisoup-Lifting Encoded 3D Point Clouds [18.9] no-reference bitstream-layer point cloud quality Assessmentは、任意のネットワークノードで完全にデコードすることなく、リアルタイムな品質監視を実現することができる。
完全復号化なしでビットストリームを解析することにより,トリソープ・リフティング3次元点群を符号化するPCQAモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:25:48 GMT)
Improving the Language Understanding Capabilities of Large Language Models Using Reinforcement Learning [18.8] 大規模言語モデル(LLM)はゼロショットプロンプトと少数ショットプロンプトを使用して自然言語生成に優れる。
BERTベースのようなエンコーダのみのモデルは、GLUEやSuperGLUEのようなベンチマークでLLMより優れている。
本稿では,LLMのNLU能力を高めるために,SFTとPPOの2つのアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:19:10 GMT)
Deep Equilibrium Algorithmic Reasoning [18.7] 我々は異なる観点からニューラルネットワークの解法を研究する。
アルゴリズムの解はしばしば平衡であるため、平衡方程式を解くことによって直接解を見つけることができる。
我々のアプローチでは、列車とテスト時間の両方において、アルゴリズムの実際のステップ数に関する情報を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 10:40:55 GMT)
Robust 3D Point Clouds Classification based on Declarative Defenders [18.5] 3Dポイントの雲は非構造的でスパースであり、2Dイメージは構造的で密度が高い。
本稿では,3次元点雲を2次元画像にマッピングする3つの異なるアルゴリズムについて検討する。
提案手法は敵攻撃に対する高い精度と堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:52:10 GMT)
Persona is a Double-edged Sword: Mitigating the Negative Impact of Role-playing Prompts in Zero-shot Reasoning Tasks [18.3] 言語モデルにペルソナを注入することによる潜在的な負の影響について検討する。
我々は、ロールプレイングと中立的なプロンプトの両方の結果をまとめる新しいフレームワーク、Jekyll & Hydeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:57:56 GMT)
Machine-Learning Insights on Entanglement-trainability Correlation of Parameterized Quantum Circuits [18.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、現在のノイズの多い中間スケールデバイスで量子優位を得るための主要な戦略として登場した。
バレンプラトー(BP)現象の主な原因として、その絡み合い-運動性相関は、それらの応用に挑戦する。
本稿では,パラメータ化量子回路(PQC)のゲート・ツー・テンソル(GTT)符号化法を提案する。
2つの長期記憶ネットワーク(L-Gネットワーク)は、絡み合いとトレーニング可能性の両方を予測するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:36:56 GMT)
Network Topology Inference from Smooth Signals Under Partial Observability [17.5] 部分的に観測されたノードを持つ滑らかな信号からネットワークトポロジを推定することは、データサイエンスとエンジニアリングにおいて重要な問題である。
本稿では,列間隔正規化に基づく1次アルゴリズムフレームワークと,低ランク制約に基づく1次アルゴリズムフレームワークを提案する。
我々は、理論収束保証を確立し、アルゴリズムの線形収束率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:54:34 GMT)
A First-Order Algorithm for Graph Learning from Smooth Signals Under Partial Observability [17.5] 滑らかな信号からグラフ構造を学ぶことは、データサイエンスとエンジニアリングにおいて重要な問題である。
既存の方法は大規模ネットワークに必要な実用的効率を欠くことが多い。
本稿では,部分的に観測されたノードを持つスムーズな信号からネットワークトポロジを推定する一階アルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:54:34 GMT)
MENTOR: Mixture-of-Experts Network with Task-Oriented Perturbation for Visual Reinforcement Learning [17.4] 視覚深部強化学習(RL)は、ロボットが非構造化タスクの視覚入力からスキルを習得することを可能にする。
現在のアルゴリズムはサンプル効率が低く、実用性が制限されている。
本稿では,RLエージェントのアーキテクチャと最適化の両方を改善する手法であるMENTORを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:31:54 GMT)
Effi-Code: Unleashing Code Efficiency in Language Models [17.4] Effi-Codeは、大規模言語モデルにおけるコード生成を強化するアプローチである。
Effi-Codeは、AIシステムのコード生成を改善するためのスケーラブルで汎用的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:39:11 GMT)
Effi-Code: Unleashing Code Efficiency in Language Models [17.4] Effi-Codeは、大規模言語モデルにおけるコード生成を強化するアプローチである。
Effi-Codeは、AIシステムのコード生成を改善するためのスケーラブルで汎用的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:39:11 GMT)
Investigating the Histogram Loss in Regression [16.8] ヒストグラムロス(Histogram Loss)は、対象変数の条件分布を学習するための回帰手法である。
この設定における学習分布の利点は、余分な情報をモデル化するのではなく、最適化の改善によるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:53:25 GMT)
Robust 3D Point Clouds Classification based on Declarative Defenders [16.6] 3Dポイントの雲は非構造的でスパースであり、2Dイメージは構造的で密度が高い。
本稿では,3次元点雲を2次元画像にマッピングする3つの異なるアルゴリズムについて検討する。
提案手法は敵攻撃に対する高い精度と堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:52:10 GMT)
MCCoder: Streamlining Motion Control with LLM-Assisted Code Generation and Rigorous Verification [15.4] 本稿では,複雑な動作制御タスクに対処するコードを生成するためのLCM方式MCCoderを紹介する。
MCCoderは、マルチタスク分解、ハイブリッド検索拡張生成(RAG)、およびプライベートモーションライブラリによる自己補正によるコード生成を強化する。
詳細なトラジェクトリデータをロギングしてデータ検証をサポートし、シミュレーションとプロットを提供し、ユーザは生成されたコードの正確性を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:46:21 GMT)
A Civics-oriented Approach to Understanding Intersectionally Marginalized Users' Experience with Hate Speech Online [15.3] オンラインプラットフォームにおけるコンテンツモデレーションは、グローバル・サウスのユーザーを概して過小評価している。
本稿では,バングラデシュにおけるヘイトスピーチのユーザ体験が,交差点のアイデンティティによってどのように形作られるのかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:40:08 GMT)
SeaS: Few-shot Industrial Anomaly Image Generation with Separation and Sharing Fine-tuning [15.2] 多様な異常や正確なピクセル単位のアノテーションの作成について検討する。
実際の生産ラインを観察することで、異常は形や外観によってランダムに変化することがわかった。
我々は,U-Netと高分解能VAEの特徴の識別的特徴を融合させることにより,生成した異常に対する高忠実度アノテーションを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:37:11 GMT)
SPORTU: A Comprehensive Sports Understanding Benchmark for Multimodal Large Language Models [15.1] SPORTUはマルチレベルスポーツ推論タスク間でMLLM(Multimodal Large Language Models)を評価するために設計されたベンチマークである。
SPORTUは2つの重要なコンポーネントで構成されている。 SPORTU-textは900の多重選択質問と、ルール理解と戦略理解のための人間アノテーションによる説明を含む。
SPORTUビデオは、7つの異なるスポーツで1,701本のスローモーションビデオクリップと12,048本のQAペアで構成され、マルチレベル推論を評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:17:17 GMT)
SPORTU: A Comprehensive Sports Understanding Benchmark for Multimodal Large Language Models [15.1] SPORTUはマルチレベルスポーツ推論タスク間でMLLM(Multimodal Large Language Models)を評価するために設計されたベンチマークである。
SPORTUは2つの重要なコンポーネントで構成されている。 SPORTU-textは900の多重選択質問と、ルール理解と戦略理解のための人間アノテーションによる説明を含む。
SPORTUビデオは、7つの異なるスポーツで1,701本のスローモーションビデオクリップと12,048本のQAペアで構成され、マルチレベル推論を評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:17:17 GMT)
Generalized Flow Matching for Transition Dynamics Modeling [14.8] 局所力学から非線形性を学習することでシミュレーションをウォームアップするデータ駆動手法を提案する。
具体的には、局所力学データからポテンシャルエネルギー関数を推定し、2つの準安定状態間の可塑性経路を求める。
提案手法の有効性を検証するため, 合成分子系と実世界の分子系の両方において, 確率的経路をサンプリングする手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:03:39 GMT)
Concentrate Attention: Towards Domain-Generalizable Prompt Optimization for Language Models [14.7] 集中」というドメイン一般化可能なプロンプト最適化に向けた新たな目標を提案する。
提案手法は,ソフトプロンプトの一般化では1.42%,ハードプロンプトの一般化では2.16%,マルチソース領域の一般化では2.16%,比較プロンプトの最適化では1.42%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:10:45 GMT)
Making Every Frame Matter: Continuous Video Understanding for Large Models via Adaptive State Modeling [14.5] マルチモダリティアプリケーションの台頭に伴い、ビデオ理解はますます重要になっている。
適応状態モデリングによりこれらの問題を克服する新しいシステムC-VUEを導入する。
C-VUEには3つの重要な設計がある。第1に、歴史的ビデオ情報を保持するためにビデオ認識アプローチを使用する長距離履歴モデリング技術である。
2つ目は空間冗長性低減手法で、時間的関係に基づく歴史モデリングの効率を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:50:00 GMT)
DataSeal: Ensuring the Verifiability of Private Computation on Encrypted Data [14.2] 我々は,アルゴリズムベースのフォールトトレランス(ABFT)手法の低オーバーヘッドと完全同型暗号化(FHE)の秘密性を組み合わせたDataSealを紹介する。
DataSealは、MAC、ZKP、TEEを含む他の技術よりも、FHEの計算検証性を提供するためのオーバーヘッドをはるかに少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:19:39 GMT)
A General-Purpose Multimodal Foundation Model for Dermatology [14.1] PanDermは、皮膚疾患の200万以上の現実世界の画像のデータセット上で、自己教師付き学習を通じて事前訓練されたマルチモーダル皮膚科学の基礎モデルである。
PanDermは評価されたすべてのタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。
PanDermは皮膚疾患の管理を強化し、他の医療分野におけるマルチモーダルファンデーションモデルの開発モデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:48:01 GMT)
On Designing Effective RL Reward at Training Time for LLM Reasoning [14.0] 我々は,Reward Model(ORM)やProcess-supervised Reward Model(PRM)など,RLトレーニングの一般的な報酬モデルを評価する。
驚くべきことに、これらの学習された報酬モデルは推論時のパフォーマンスが強いにもかかわらず、RLトレーニングを助けたり、傷つけたりしないかもしれない。
Clipping と Delta の2つの新しい報酬改善手法を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:53:50 GMT)
Rephrase and Contrast: Fine-Tuning Language Models for Enhanced Understanding of Communication and Computer Networks [13.8] 本稿では,効率的な微調整フレームワークであるRephrase and Contrast(RaC)フレームワークについて紹介する。
RaCは質問の修正と対照的な分析を取り入れることでLLMの理解と批判的思考能力を高める。
本稿では,RaC微調整のためのデータセットを効率的に構築するために,高品質な質問応答対を生成するためのGPT支援データマイニング法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:14:42 GMT)
Rephrase and Contrast: Fine-Tuning Language Models for Enhanced Understanding of Communication and Computer Networks [13.8] 本稿では,効率的な微調整フレームワークであるRephrase and Contrast(RaC)フレームワークについて紹介する。
RaCは質問の修正と対照的な分析を取り入れることでLLMの理解と批判的思考能力を高める。
本稿では,RaC微調整のためのデータセットを効率的に構築するために,高品質な質問応答対を生成するためのGPT支援データマイニング法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:14:42 GMT)
SemiHVision: Enhancing Medical Multimodal Models with a Semi-Human Annotated Dataset and Fine-Tuned Instruction Generation [13.7] MLLM(Multimodal large language model)は大きな進歩を遂げているが、専門知識が限られているため、医療分野の課題に直面している。
データ収集やモデル微調整,評価など,エンドツーエンドの学習パイプラインのさまざまな段階において,このギャップに対処することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:35:35 GMT)
Implicit neural representation for free-breathing MR fingerprinting (INR-MRF): co-registered 3D whole-liver water T1, water T2, proton density fat fraction, and R2* mapping [13.6] INR-MRFは3D全肝T1,T2,R2*,PDFFマッピングを1回のフリーブレススキャンで可能とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:35:36 GMT)
DiffuseST: Unleashing the Capability of the Diffusion Model for Style Transfer [13.6] スタイル転送は、スタイル画像の芸術的表現をコンテンツ画像の構造情報と融合させることを目的としている。
既存の方法は特定のネットワークを訓練したり、事前訓練されたモデルを使ってコンテンツやスタイルの特徴を学習する。
本稿では,テキスト埋め込みと空間的特徴を組み合わせた,新しい学習不要なスタイル伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:42:43 GMT)
Bias Amplification: Language Models as Increasingly Biased Media [13.6] 本稿では,バイアス増幅に必要な十分条件を定義する理論的枠組みを提案する。
我々は GPT-2 を用いて実験を行い, バイアス増幅を実証した。
保存と蓄積の両方がバイアス増幅とモデル崩壊を効果的に緩和することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:53:27 GMT)
Subversive Characters and Stereotyping Readers: Characterizing Queer Relationalities with Dialogue-Based Relation Extraction [13.4] 本稿では,対話型対話におけるテレビキャラクタのステレオタイピングの認知過程をモデル化する。
ダイアドが与えられたら、話者が言葉を通してどのような社会的関係を示すかを予測したい。
次に、サブバーシブは、モデルの予測と基底真理ラベルの分布の相違によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:01:56 GMT)
Securing Large Language Models: Addressing Bias, Misinformation, and Prompt Attacks [12.9] 大きな言語モデル(LLM)は、様々な分野において印象的な機能を示しているが、その使用の増加は重要なセキュリティ上の懸念を提起している。
この記事では、LLMセキュリティにおける重要な問題に対処する最近の文献をレビューし、正確性、バイアス、コンテンツ検出、攻撃に対する脆弱性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 23:54:21 GMT)
In-context KV-Cache Eviction for LLMs via Attention-Gate [12.7] KVキャッシュ技術は、大規模言語モデル(LLM)の推論の標準となっている。
本稿では,Attention-Gateと呼ばれるパラメータ化KVキャッシュ消去機構を考案する。
Attention-Gateは、コンテキスト全体を入力として受け入れ、各トークンにエビテーションフラグを出力して、インコンテキストのエビエーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:45:11 GMT)
Quanta Video Restoration [12.7] 本稿では,古典的量子再生手法のコアアイデアに基づいて構築された,エンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークであるQuanta Video Restoration(QUIVER)を紹介する。
シミュレーションデータと実データでは、QUIVERは既存のQuanta復元法をかなりの差で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:50:12 GMT)
Transit Pulse: Utilizing Social Media as a Source for Customer Feedback and Information Extraction with Large Language Model [12.6] 本稿では,交通関連情報を抽出し,分析するための新しい手法を提案する。
提案手法では,Large Language Models (LLM) ,特にLlama 3を合理化解析に用いている。
以上の結果から,公共交通機関におけるソーシャルメディアデータ分析を変革するLLMの可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:08:40 GMT)
DST-TransitNet: A Dynamic Spatio-Temporal Deep Learning Model for Scalable and Efficient Network-Wide Prediction of Station-Level Transit Ridership [12.6] 本稿では,システムワイドライダーシップ予測のためのハイブリッドディープラーニングモデルであるDST-TransitNetを紹介する。
ボゴタのBRTシステムデータでテストされており、3つの異なる社会的シナリオがある。
最先端のモデルを精度、効率、堅牢性で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:59:39 GMT)
AutoFPDesigner: Automated Flight Procedure Design Based on Multi-Agent Large Language Model [12.5] 本稿では,Au-toFPDesignerという,大規模言語モデルに基づくエージェント駆動飛行手順設計手法を提案する。
この方法は、PBN(Performance-based Navigation)手順のエンドツーエンド自動設計を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:41:11 GMT)
GNNRL-Smoothing: A Prior-Free Reinforcement Learning Model for Mesh Smoothing [12.1] メッシュ平滑化法は歪んだ要素を除去することでメッシュ品質を向上させることができ、シミュレーションの収束性を向上させる。
従来のアプローチでは、スムーズなモデルのトレーニングに教師あり学習と強化学習を採用してきた。
本稿では,インテリジェントメッシュ平滑化のための事前自由強化学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:26:52 GMT)
Taming the Long Tail in Human Mobility Prediction [11.8] 移動予測のためのLong-Tail Adjusted Next POI Prediction (LoTNext) フレームワークを提案する。
2つの実世界の軌道データセットによる実験により、LoTNextが既存の最先端の作業を大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:28:44 GMT)
Applications of Generative AI (GAI) for Mobile and Wireless Networking: A Survey [11.7] ジェネレーティブAI(GAI)は強力なAIパラダイムとして登場した。
本研究はモバイルおよび無線ネットワークにおけるGAIの役割に関するチュートリアルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:21:30 GMT)
Non-Invasive to Invasive: Enhancing FFA Synthesis from CFP with a Benchmark Dataset and a Novel Network [11.7] Fundus Fluorescein Angiography (FFA) は網膜血管動態と病理学の知見を提供する。
非侵襲的なカラーファンドス写真からFFA画像を合成することは有意義だが難しい。
これまでの研究は主に単一疾患カテゴリーにおけるFFA合成に焦点を当てていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:53:25 GMT)
DM-Codec: Distilling Multimodal Representations for Speech Tokenization [11.4] DM-Codecは文脈情報を含む言語モデル誘導蒸留法である。
WERは13.46%まで低下し、WILは9.82%、音声品質は5.84%向上し、LibriSpeechベンチマークデータセットでは1.85%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:14:14 GMT)
Deductive Beam Search: Decoding Deducible Rationale for Chain-of-Thought Reasoning [10.9] 従来の手法では中間段階の推論エラーに対処できず、累積誤差が発生する。
本稿では,大規模言語モデルのステップワイド・ビームサーチとチェーン・オブ・シント推論をシームレスに統合する,導出ビームサーチ(DBS)を提案する。
提案手法は検証器をデプロイし,推論ステップとその前提の再現性を検証し,エラーの蓄積を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:24:18 GMT)
A Fast AI Surrogate for Coastal Ocean Circulation Models [10.8] 海洋学者は海岸沿いの海流をシミュレートし、生命を救い、海岸の危険から財産の損失や被害を防ぐ早期警戒システムを開発する。
伝統的に、このようなシミュレーションは、地域海洋モデリングシステム(ROMS)のような沿岸海洋循環モデルを用いて行われる。
近年のディープラーニングとGPUアーキテクチャの進歩により、より高速なAI(ニューラルネットワーク)サロゲートの開発が可能になった。
本稿では,4次元スウィントランスを用いたAIサロゲートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:49:30 GMT)
Augmenting the Veracity and Explanations of Complex Fact Checking via Iterative Self-Revision with LLMs [10.4] 中国ではCHEF-EGとTrendFactという2つの複雑なファクトチェックデータセットを構築している。
これらのデータセットは、健康、政治、社会などの分野で複雑な事実を含む。
妥当性と説明の相互フィードバックを行うための統合フレームワークFactISRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:25:19 GMT)
A Dual-Fusion Cognitive Diagnosis Framework for Open Student Learning Environments [10.1] 本稿では,2つの異なるモダリティを整合させる上での課題を解決するために,二重融合認知診断フレームワーク(DFCD)を提案する。
実験の結果,DFCDはオープンな学習環境において,異なるモダリティと強い適応性を統合することにより,優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 10:12:02 GMT)
The Sustainability Assessment Framework Toolkit: A Decade of Modeling Experience [9.9] サステナビリティ・アセスメント・フレームワーク・ツールキット(Sustainability Assessment Framework Toolkit) - ソフトウェアアーキテクトや設計意思決定者を支援するために開発された一連のツール。
我々は,様々な事例から得られた例でツールキットを説明し,その教訓を抽出し,SAFツールキットをさらなるアーキテクチャモデリングと測定のために拡張する現在の研究と今後の計画について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:45:11 GMT)
D-SarcNet: A Dual-stream Deep Learning Framework for Automatic Analysis of Sarcomere Structures in Fluorescently Labeled hiPSC-CMs [9.8] ヒト多能性幹細胞由来心筋細胞(hiPSC-CMs)は、心血管研究の進展と臨床応用において強力なツールである。
hiPSC-CMsにおけるサルコメアの成熟は、これらの細胞の収縮機能と構造的整合性をサポートするために重要である。
D-SarcNetは,蛍光HPSC-CM単一セルイメージを入力とし,サーコメア構造体のステージを1.0から5.0のスケールで出力する,デュアルストリーム深層学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:23:27 GMT)
NeuralMAG: Fast and Generalizable Micromagnetic Simulation with Deep Neural Nets [9.7] 我々は,マイクロ磁気シミュレーションの深層学習手法であるNeuralMAGを紹介する。
我々のアプローチは、LLG反復フレームワークに従うが、U字型ニューラルネットワーク(Unet)の利用により磁場の非磁性化を加速する。
既存のニューラルネットワークとは異なり、NeuralMAGは特定のタスクに対するエンドツーエンドの近似ではなく、コア計算に集中しており、本質的に一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:25:08 GMT)
A Computational Separation Between Quantum No-cloning and No-telegraphing [9.5] 量子情報の基本的なno-go定理の2つは、非閉定理とno-teleportation定理である。
量子状態と量子オラクルの集合を与え、それらの状態は効率的にクローニングできるが、効率的に電信できない。
このような状態がキーの消去を防ぐためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 23:13:14 GMT)
Enhancing Robustness of AI Offensive Code Generators via Data Augmentation [9.3] 本稿では,自然言語で新しい入力を生成するために,コード記述に摂動を加える手法を提案する。
目標は、攻撃的コードのコンテキストにおいて、AIコードジェネレータのパフォーマンスにどの程度の摂動がどの程度影響するかを分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:57:29 GMT)
3D Multi-Object Tracking Employing MS-GLMB Filter for Autonomous Driving [9.1] 我々は3次元多目的追跡のためのMS-GLMBフレームワークにLiDARなどの追加センサーを統合する改良されたアプローチを導入する。
実験の結果,既存のMS-GLMB法と比較して追跡性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:59:47 GMT)
Differentiable All-pole Filters for Time-varying Audio Systems [9.1] 我々は時間変化のある全極フィルタを再表現し、勾配自体をバックプロパゲートする。
この実装は、効率の良い勾配評価のためにポール付きフィルタを含むオーディオシステムに応用することができる。
本研究では、位相器、時間変化減算合成器、圧縮機上で実世界の動的オーディオシステムをモデル化するための訓練効率と表現能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:25:13 GMT)
A Survey on Intent-aware Recommender Systems [8.8] 推薦システムは、ある時点にサービスを利用するというユーザの意図を考慮に入れることを目的としている。
本稿では,次世代のIntent-Aware Recommender Systemsを構築するための既存のアプローチを調査し,分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:04:52 GMT)
Retrieval Augmented Diffusion Model for Structure-informed Antibody Design and Optimization [8.5] 抗体は生物の免疫応答に必須のタンパク質である。
生成モデルにおける最近の進歩は、合理的抗体設計を著しく強化した。
本稿では,効率的な抗体設計のための検索拡張拡散フレームワーク RADAb を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:53:01 GMT)
Visual Localization in 3D Maps: Comparing Point Cloud, Mesh, and NeRF Representations [8.5] 様々な3次元地図表現にまたがる単一カメラ画像のローカライズが可能なグローバルな視覚的ローカライゼーションシステムを提案する。
本システムは,シーンの新たなビューを合成し,RGBと深度画像のペアを作成することでデータベースを生成する。
NeRF合成画像は、クエリ画像を平均72%の成功率でローカライズし、優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:50:00 GMT)
Do Large Language Models Truly Grasp Mathematics? An Empirical Exploration [8.4] 近年の研究では、LLMが人間のような論理的推論を採用することを奨励することで、チェーン・オブ・シント・プロンプトが数学的推論を促進することが示唆されている。
以上の結果から,CoTプロンプトの使用にもかかわらず,最新のo1-previewモデルを含む主要なLLMは大きなエラー率を示し続けていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:01:56 GMT)
HiPPO-KAN: Efficient KAN Model for Time Series Analysis [8.3] 我々は、HiPPO理論をコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)フレームワークに導入する。
このHiPPO-KANモデルは、パラメータ数を増大させることなく、長いシーケンスデータに対して優れた性能を達成する。
また,時系列予測モデルでよく発生する遅延問題にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:03:50 GMT)
COMQ: A Backpropagation-Free Algorithm for Post-Training Quantization [8.2] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、大規模なニューラルネットワークを圧縮するための実践的なアプローチとして登場した。
本稿では,階層的再構成誤りの座標最小化を逐次行う,COMQと呼ばれる革新的なPTQアルゴリズムを提案する。
COMQは、4ビットビジョン変換器を量子化し、Top-1の精度で1%未満の損失を負う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:07:51 GMT)
Incorporating Group Prior into Variational Inference for Tail-User Behavior Modeling in CTR Prediction [8.2] 我々は,新しい変分推論手法,すなわちグループ事前サンプリング変分推論(GPSVI)を提案する。
GPSVIは、グループ嗜好を先行として導入し、末尾ユーザーのための潜伏したユーザー関心を洗練させる。
厳密な分析と広範な実験により、GPSVIはテールユーザーの性能を一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:15:36 GMT)
MorphAgent: Empowering Agents through Self-Evolving Profiles and Decentralized Collaboration [8.1] 本稿では,分散マルチエージェントコラボレーションのための新しいフレームワークであるMorphAgentを紹介する。
MorphAgentは3つの主要なメトリクスで最適化された自己進化エージェントプロファイルを使用している。
実験の結果,MorphAgentはタスク性能や要求の変化に対する適応性という点で従来の静的ロールMASよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:10:49 GMT)
LLaVA-Ultra: Large Chinese Language and Vision Assistant for Ultrasound [7.9] パラメータ効率の調整による中国の医用視覚会話のための微粒化適応型VLMアーキテクチャを提案する。
具体的には、微妙な医用視覚意味論の強化を実現するために、微細な視覚エンコーダを備えた融合モジュールを考案する。
実施にあたっては,病院から得られた大規模マルチモーダル中国語超音波データセットを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:38:31 GMT)
Deep Learning-based Detection of Bacterial Swarm Motion Using a Single Image [7.8] スワーミング能力を示す細菌は、しばしば感染症の病原性に不可欠な特徴を持っている。
本稿では,1つのぼやけた画像を用いて,スワーミング確率を迅速かつ自律的に予測する深層学習に基づくスワーミング分類器について報告する。
この適応により、細菌の群れ運動の迅速かつ客観的なオンサイトスクリーニングが促進され、様々な疾患の早期発見と治療評価が促進される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:36:43 GMT)
Beyond Pruning Criteria: The Dominant Role of Fine-Tuning and Adaptive Ratios in Neural Network Robustness [7.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、画像認識や自然言語処理といったタスクに優れています。
従来のプルーニング手法は、微妙な摂動に耐えるネットワークの能力を損なう。
本稿では,プライドネットワークの性能決定要因として,従来の重み付け重み付けの重視に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:35:52 GMT)
AugInsert: Learning Robust Visual-Force Policies via Data Augmentation for Object Assembly Tasks [7.6] 本稿では,高精度オブジェクト集合タスクの文脈における堅牢な視覚力ポリシーの学習に主眼を置いている。
我々は,オンラインデータ拡張を通じて人間による実演を拡大することにより,限られた専門家データに基づいて多感覚入力によるコンタクトリッチな操作ポリシーを学習することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:19:52 GMT)
ReeFRAME: Reeb Graph based Trajectory Analysis Framework to Capture Top-Down and Bottom-Up Patterns of Life [7.6] ReeFRAMEはスケーラブルなReebグラフベースのフレームワークで、1Hzの周波数で生成された人間の軌道データを解析する。
我々はReeFRAMEを6つの大規模異常検出データセットで検証し、最大50,000のエージェントで2ヶ月にわたってリアルタイムパターンをシミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 00:00:41 GMT)
Deep Learning for Weather Forecasting: A CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting Historical Temperature Data [7.6] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)を併用したハイブリッドモデルを提案する。
CNNは空間的特徴抽出に利用され、LSTMは時間的依存を処理し、予測精度と安定性が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:38:53 GMT)
A Recommendation Model Utilizing Separation Embedding and Self-Attention for Feature Mining [7.5] レコメンデーションシステムは、ユーザのニーズを満たすコンテンツをユーザに提供します。
従来のクリックスルーレート予測とTOP-Kレコメンデーションメカニズムはレコメンデーションのニーズを満たすことができない。
本稿では,ネットワーク間の分離に基づくレコメンデーションシステムモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:49:21 GMT)
Crafting Tomorrow: The Influence of Design Choices on Fresh Content in Social Media Recommendation [7.5] コンテントプログレクション(CVP)やコンテンツサバイバル(CSR)といった指標によって測定されたコンテンツ長寿に、一見小さな決定がどのような影響を及ぼすかを検討する。
また、コンテンツが各ステージの戦略を1つのサイズに合うように調整する必要性が、すべてのアプローチが効果的でないことを強調する段階を認識することの重要性も強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:28:06 GMT)
Statistical Inference for Feature Selection after Optimal Transport-based Domain Adaptation [7.1] ドメイン適応(DA)に基づく特徴選択(FS)は、機械学習において重要な課題である。
そこで我々は,SFS-DA と呼ばれる DA の下で FS 信頼性を統計的に検証するための新しい統計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:35:23 GMT)
Controllable RANSAC-based Anomaly Detection via Hypothesis Testing [7.1] RANSAC(制御可能なRANSAC)により得られた異常検出結果をテストするための新しい統計的手法を提案する。
提案手法の主な強みは、予め特定されたレベル以下の異常を誤識別する確率を制御できることにある。
合成および実世界のデータセットで行った実験は、我々の理論結果をしっかりと支えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:15:41 GMT)
Burning RED: Unlocking Subtask-Driven Reinforcement Learning and Risk-Awareness in Average-Reward Markov Decision Processes [7.0] 平均回帰マルコフ決定プロセス(MDPs)は、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定の基盤となる枠組みを提供する。
平均再帰型MDPのユニークな構造特性を考察し,これを用いてReward-Extended Differential (RED) 強化学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:58:25 GMT)
Burning RED: Unlocking Subtask-Driven Reinforcement Learning and Risk-Awareness in Average-Reward Markov Decision Processes [7.0] 平均回帰マルコフ決定プロセス(MDPs)は、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定の基盤となる枠組みを提供する。
平均再帰型MDPのユニークな構造特性を考察し,これを用いてReward-Extended Differential (RED) 強化学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:58:25 GMT)
An Electoral Approach to Diversify LLM-based Multi-Agent Collective Decision-Making [6.7] 本稿では,様々な選好投票機構を組み込んだ選挙用CDMモジュールであるGEDIについて述べる。
いくつかのCDM機構は3つのエージェントでも正のシナジーを発生させることがわかった。
投票ベースの手法は、単一障害点に対するロバスト性や、ヒットレート@kや主観的影響の多様性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:42:49 GMT)
Augmentation-aware Self-supervised Learning with Conditioned Projector [6.7] 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータから学習するための強力な技術である。
本稿では,プロジェクタネットワークを改良し,表現空間の特徴に対する感受性を高めることを提案する。
提案手法は条件拡張型自己教師学習(CASSLE)と呼ばれ,通常の共同埋め込み型SSL手法に直接適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:00:13 GMT)
AutoFLUKA: A Large Language Model Based Framework for Automating Monte Carlo Simulations in FLUKA [6.6] モンテカルロ (MC) シミュレーションは、科学と工学の分野で現実世界のシナリオを再現するために不可欠である。
堅牢性と汎用性にもかかわらず、FLUKAは自動化と外部の後処理ツールとの統合において大きな制限に直面している。
本研究では,これらの制約に対処するLarge Language Models(LLM)とAIエージェントの可能性について検討する。
本稿では、LangChain Python Frameworkを用いて開発され、FLUKAの典型的なMCシミュレーションを自動化するAIエージェントであるAutoFLUKAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:50:11 GMT)
Mind the Remaining: Mechanism Design for Robust Federated Unlearning [6.3] Federated Unlearning(FU)は、プライバシ規制のためのトレーニングされたモデルに対するターゲットクライアントの影響を取り除くことを目的としている。
FUは、グローバルモデルのパフォーマンス劣化や、残りのクライアントに対する不均一な影響など、副作用を導入することができる。
サーバとクライアントの両方でFUによって引き起こされる副作用を総合的に分析するフレームワークを初めて開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:04:13 GMT)
Cooperation and Fairness in Multi-Agent Reinforcement Learning [6.2] 移動・輸送システムの資源に制約のある環境では、公平さを犠牲にして効率性を実現することができる。
マルチエージェント強化学習(MARL)を用いた分散エージェント群に対する公平なマルチエージェントナビゲーションの問題を考える。
このモデルでは, ランダムな代入を用いて訓練したベースラインに対して, 効率が14%向上し, 公平性が5%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 00:10:52 GMT)
Medformer: A Multi-Granularity Patching Transformer for Medical Time-Series Classification [6.0] 我々は,MedTS分類に特化された多粒度パッチ変換器であるMedformerを紹介する。
本手法は,MedTSの特徴を生かした3つの新しいメカニズムを取り入れたものである。
我々は、主題に依存しない5つの公開データセットに対して、課題に依存しないセットアップと課題に依存しないセットアップの両方で広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:47:33 GMT)
A new approach for fine-tuning sentence transformers for intent classification and out-of-scope detection tasks [6.0] 仮想アシスタントシステムでは,システムの範囲外にあるユーザクエリを拒否あるいはリダイレクトすることが重要である。
スコープ外拒否(OOS)の最も正確なアプローチの1つは、スコープ内クエリにおける意図分類のタスクと組み合わせることである。
本研究は,自己エンコーダを用いて学習した顕微鏡内埋め込み型再構成損失を用いて,クロスエントロピー損失を正規化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:44:04 GMT)
Classifying extended, localized and critical states in quasiperiodic lattices via unsupervised learning [6.0] 本研究では,教師なし学習を用いて,一次元準周期モデルの位相図を得る。
教師なし学習アルゴリズムの結果と従来のアルゴリズムの結果の最も類似性が98%を超えていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 10:49:47 GMT)
Mining Glitch Tokens in Large Language Models via Gradient-based Discrete Optimization [6.0] 大規模言語モデル(LLM)のGlitchトークンは予測不可能な振る舞いを引き起こし、モデルの信頼性と安全性を損なう。
既存の検出方法は、しばしばグリッチトークンの以前の分布を推測するために手動による観察に依存している。
GlitchMinerは、LLMにおける効率的なグリッチトークン検出のために設計された、勾配に基づく離散最適化フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:49:12 GMT)
Orthogonal Random Features: Explicit Forms and Sharp Inequalities [5.8] 直交乱数特徴に基づくカーネル近似のバイアスと分散を解析する。
正規化されたベッセル関数を用いてこれらの量に対して明示的な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:23:03 GMT)
Tensor Estimation with Nearly Linear Samples Given Weak Side Information [5.7] 弱側情報はサンプルを$O(n)$に減らすのに十分であることを示す。
我々は、この側情報を利用して、任意の小さな定数$kappa > 0$に対して$O(n1+kappa)$サンプルを持つ一貫した推定子を生成するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:34:40 GMT)
MindArm: Mechanized Intelligent Non-Invasive Neuro-Driven Prosthetic Arm System [5.5] MindArmはディープニューラルネットワーク(DNN)を使用して、低コストの表面脳波(EEG)電極で捉えた脳信号を人工腕の動きに変換する。
価格は約500～550ドルで、EEGヘッドセットは400ドル、モーターは100～150ドル、3Dプリンティング、組み立てなどだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:23:46 GMT)
Quo Vadis: Hybrid Machine Learning Meta-Model based on Contextual and Behavioral Malware Representations [5.4] 複数のディープラーニングモデルを同時に利用するハイブリッド機械学習アーキテクチャを提案する。
我々は,現在の最先端モデルの能力よりも優れた検出率を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:07:50 GMT)
EViT-Unet: U-Net Like Efficient Vision Transformer for Medical Image Segmentation on Mobile and Edge Devices [5.3] 精度を維持しながら計算複雑性を低減できる,効率的なViTベースのセグメンテーションネットワークであるEViT-UNetを提案する。
EViT-UNetは、エンコーダ、デコーダ、ボトルネック層、スキップ接続からなるU字型アーキテクチャ上に構築されている。
実験の結果、EViT-UNetは、計算複雑性を著しく低減しつつ、医用画像のセグメンテーションにおいて高い精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:42:53 GMT)
Less is More: Parameter-Efficient Selection of Intermediate Tasks for Transfer Learning [5.1] 中間的タスク伝達学習はモデル性能を大幅に向上させることができる。
12kのソース・ターゲット対を用いたNLPタスク転送性とタスク選択に関する最大の研究を行う。
事前の手法でESMを適用すると、それぞれ10と278の因子による実行時間とディスクスペースの使用量が減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:22:04 GMT)
Toward Robust RALMs: Revealing the Impact of Imperfect Retrieval on Retrieval-Augmented Language Models [5.1] 提案手法では,ALMを実世界の実例と混同しうるシナリオを3つ同定する。
我々は,新たな敵攻撃法,生成モデルに基づくADVersarial attack (GenADV) と,付加文書(RAD)に基づく新しい計量ロバストネスを提案する。
以上の結果から,ALMは文書集合の未解決性や矛盾を識別できないことが多く,幻覚につながることが多かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:40:33 GMT)
Future-Guided Learning: A Predictive Approach To Enhance Time-Series Forecasting [4.9] 本稿では、時系列イベント予測を強化するアプローチであるFuture-Guided Learningを紹介する。
提案手法は,重要な事象を特定するために将来的なデータを解析する検出モデルと,これらの事象を現在のデータに基づいて予測する予測モデルである。
予測モデルと検出モデルの間に不一致が発生した場合、予測モデルはより実質的な更新を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:22:55 GMT)
IntersectionZoo: Eco-driving for Benchmarking Multi-Agent Contextual Reinforcement Learning [4.8] マルチエージェント強化学習のための総合ベンチマークスイートIntersectionZooを提案する。
IntersectionZooを実世界のアプリケーションに接地することで、実世界の問題の特徴を自然に捉えることができる。
IntersectionZooは、米国の主要10都市の16,334の信号化交差点のデータインフォームドシミュレーションに基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:34:24 GMT)
Case-level Breast Cancer Prediction for Real Hospital Settings [4.2] 我々は,手動のアノテーションを必要としない症例レベルの乳癌予測のためのフレームワークを開発し,病院で手軽に利用できる症例ラベルを用いて訓練することができる。
具体的には,症例レベルの乳癌予測のためのパッチレベルと画像レベルでの2レベルマルチインスタンス学習(MIL)アプローチを提案する。
この2レベルMILモデルは,ケースラベルとケース毎の画像数のみを使用可能な,実際の病院環境において適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:09:40 GMT)
LSS-SKAN: Efficient Kolmogorov-Arnold Networks based on Single-Parameterized Function [4.2] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) ネットワークは高視認性のために注目されている。
そこで本研究では,基礎関数が1つの学習可能なパラメータのみを利用するSKANという優れたKAを提案する。
LSS-SKANはMNISTデータセットよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:44:35 GMT)
SustainDC: Benchmarking for Sustainable Data Center Control [4.2] データセンター(DC)のためのマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムをベンチマークするためのPython環境セットであるSustainDCを紹介する。
SustainDCは、ワークロードスケジューリング、冷却最適化、補助バッテリー管理などのカスタムDC構成とタスクをサポートする。
SustainDC上での各種MARLアルゴリズムの評価を行い, 各種DC設計, 位置, 気象条件, グリッドカーボン強度, 負荷負荷条件などを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:20:57 GMT)
SustainDC -- Benchmarking for Sustainable Data Center Control [4.2] データセンター(DC)のためのマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムをベンチマークするためのPython環境セットであるSustainDCを紹介する。
SustainDCは、ワークロードスケジューリング、冷却最適化、補助バッテリー管理などのカスタムDC構成とタスクをサポートする。
SustainDC上での各種MARLアルゴリズムの評価を行い, 各種DC設計, 位置, 気象条件, グリッドカーボン強度, 負荷負荷条件などを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:20:57 GMT)
SustainDC -- Benchmarking for Sustainable Data Center Control [4.2] データセンター(DC)のためのマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムをベンチマークするためのPython環境セットであるSustainDCを紹介する。
SustainDCは、ワークロードスケジューリング、冷却最適化、補助バッテリー管理などのカスタムDC構成とタスクをサポートする。
SustainDC上での各種MARLアルゴリズムの評価を行い, 各種DC設計, 位置, 気象条件, グリッドカーボン強度, 負荷負荷条件などを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:20:57 GMT)
Simulation-Based Optimistic Policy Iteration For Multi-Agent MDPs with Kullback-Leibler Control Cost [3.9] 本稿では,マルコフ決定過程(MDP)における定常最適ポリシー学習のためのエージェントベース楽観的ポリシー(OPI)手法を提案する。
提案手法は, 強欲政策改善段階とm段階時間差(TD)政策評価段階から構成される。
我々は,OPIスキームの同期(入出力状態空間の評価)と非同期(一様にサンプリングされたサブステートの集合)の両バージョンが,最適値関数と最適共同ポリシーのロールアウトに収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:00:23 GMT)
Automated Segmentation and Analysis of Cone Photoreceptors in Multimodal Adaptive Optics Imaging [3.7] 共焦点・非共焦点分割検出器画像を用いて光受容体を解析し,精度を向上した。
共焦点のためのStarDistと計算モダリティのためのCellposeの2つのU-Netセグメンテーションモデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:10:38 GMT)
Pathologist-like explainable AI for interpretable Gleason grading in prostate cancer [3.7] 我々は,54人の病理学者からなる国際グループによって注釈された1015個の組織マイクロアレイコア画像の新たなデータセットを紹介した。
これらのアノテーションは、国際ガイドラインに従ってグリーソン格付けを行うための詳細な局所的なパターン記述を提供する。
我々は、病理学者の用語を利用した予測を提供するU-Netアーキテクチャに基づく、本質的に説明可能なAIシステムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:58:26 GMT)
Online Uniform Sampling: Randomized Learning-Augmented Approximation Algorithms with Application to Digital Health [3.5] オンライン一様サンプリング(OUS)の新たな課題として,未知の意思決定時間に一様にサンプリング予算を分散させることが目的である。
OUS問題では、アルゴリズムは予算$b$とタイムホライズ$T$を与えられ、敵は[b,T]$の値$tau*を選択し、それをオンラインに公開する。
この問題に対して設計された最初のランダム化アルゴリズムを提示し、その後、学習拡張を組み込むように拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:39:53 GMT)
EndoMetric: Near-light metric scale monocular SLAM [3.5] 本稿では,標準内視鏡がカメラから小さいがゼロではないベースラインに配置された近光光源を備えているという事実を生かした。
光崩壊の逆二乗法則を利用することで、初めて正確な計量スケールで単分子再構成が可能となる。
これは、内視鏡をメートル法装置に変える方法であり、ポリープ、狭窄、病気による組織の大きさなど、実用的な用途に欠かせない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:06:31 GMT)
Overcoming Common Flaws in the Evaluation of Selective Classification Systems [3.2] タスクアライメント、解釈可能性、柔軟性に関する選択的な分類において、マルチスレッドメトリクスに対する5つの要件を定義します。
本稿では,全要件を満たす総合リスクカバレッジ曲線(mathrmAUGRC$)に基づくエリアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:39:46 GMT)
Recovering dark states by non-Hermiticity [3.1] ダークステートを回復するための建設的な手段として、非ハーモニティが活用可能であることを示す。
このスキームを多体システムで実装すると、フラットバンドとエッジ状態は損失と利得によって回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 00:01:04 GMT)
A corpus-based investigation of pitch contours of monosyllabic words in conversational Taiwan Mandarin [3.1] 台湾の自発マンダリンコーパスにおいて,63種類の異なる単語の3824個のトークンのF0輪郭を解析した。
音調文脈が単語の標準音調を著しく変化させることを示す。
また、その単語、更には、単語センス、共同決定語F0の輪郭も示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:01:35 GMT)
A corpus-based investigation of pitch contours of monosyllabic words in conversational Taiwan Mandarin [3.1] 台湾の自発マンダリンコーパスにおいて,63種類の異なる単語の3824個のトークンのF0輪郭を解析した。
音調文脈が単語の標準音調を著しく変化させることを示す。
また、その単語、更には、単語センス、共同決定語F0の輪郭も示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:01:35 GMT)
Low-cost Robust Night-time Aerial Material Segmentation through Hyperspectral Data and Sparse Spatio-Temporal Learning [3.0] 特殊なカメラからのハイパースペクトルデータは、RGB画像に加えて非常に有用である。
このようなデータを学習ベースのセグメンテーションフレームワークに組み込むのは難しい。
本稿では,時間系列に基づく圧縮を用いて,スペクトルデータをセグメント化タスクに効果的かつ精査的に統合する,革新的なSiameseフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:48:41 GMT)
Team Ryu's Submission to SIGMORPHON 2024 Shared Task on Subword Tokenization [3.0] サブワードトークン化手法の一部として形態素セグメンテーション法が利用できるかどうかを考察する。
予測結果から, 形態的セグメンテーションは, 一般的に使われているサブワードトークン化剤と同じくらい有効である可能性が示唆された。
バランスの取れたトークンの頻度分布を持つトークン化器は、よりうまく機能する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:06:09 GMT)
Medical-GAT: Cancer Document Classification Leveraging Graph-Based Residual Network for Scenarios with Limited Data [2.9] 我々は, 甲状腺癌, 大腸癌, 肺癌, 一般の話題に分類した, 1,874 の生医学的抄録を収集した。
我々の研究は、特にデータスカースシナリオにおいて、分類性能を改善するためにこのデータセットを活用することに焦点を当てている。
がん関連文書のセマンティック情報と構造的関係をキャプチャする複数のグラフアテンション層を備えたResidual Graph Attention Network(R-GAT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:07:40 GMT)
Securing the Web: Analysis of HTTP Security Headers in Popular Global Websites [2.7] 調査対象のウェブサイトの半数以上(55.66%)は「F」という異常なセキュリティグレードを受けた。
これらの低いスコアは、コンテンツセキュリティポリシー(CSP)の弱い実装、HSTSガイドラインの無視、サブリソース統合(SRI)の不十分な適用など、複数の問題を露呈している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:03:59 GMT)
Dual-Technique Privacy & Security Analysis for E-Commerce Websites Through Automated and Manual Implementation [2.7] 38.5%のWebサイトがセッション毎に50以上のクッキーをデプロイしており、その多くは不必要または不明瞭な機能として分類された。
手動による評価では、必須の多要素認証や違反通知プロトコルの欠如など、標準的なセキュリティプラクティスにおける重大なギャップが明らかになった。
これらの知見に基づき、プライバシポリシの改善、クッキー利用の透明性の向上、より強力な認証プロトコルの実装を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:25:48 GMT)
The Sunk Carbon Fallacy: Rethinking Carbon Footprint Metrics for Effective Carbon-Aware Scheduling [2.6] 本研究は, 炭素会計指標を用いて, 所定のサーバ群上での炭素を意識したジョブスケジューリングと配置を評価する。
本研究では, 炭素添加コストに影響を及ぼす要因について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:23:59 GMT)
Multi-round jailbreak attack on large language models [2.5] 私たちは"ジェイルブレイク"攻撃をよりよく理解するために、マルチラウンドのジェイルブレイクアプローチを導入します。
この方法は危険なプロンプトを書き換え、有害でない一連のサブクエストに分解する。
実験の結果,ラマ2-7Bは94%の成功率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:17:32 GMT)
Modeling Visual Memorability Assessment with Autoencoders Reveals Characteristics of Memorable Images [2.5] 画像記憶可能性(英: Image memorability)とは、ある画像が他の画像よりも記憶されやすい現象である。
VGG16畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくオートエンコーダを用いた視覚記憶の主観的体験をモデル化した。
我々は,記憶可能性と復元誤差の関係について検討し,空間表現の特異性を評価するとともに,記憶可能性の予測を目的としたGRUモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:58:33 GMT)
Embed-Search-Align: DNA Sequence Alignment using Transformer Models [2.5] 我々はTransformerモデルのシーケンスアライメントタスクを"Embed-Search-Align"タスクとしてフレーミングすることでギャップを埋める。
新規なレファレンスフリーDNA埋め込みモデルは、共有ベクトル空間に投影される読み取りおよび参照フラグメントの埋め込みを生成する。
DNA-ESAは、BowtieやBWA-Memといった従来の手法に匹敵する、ヒトゲノム(3gb)に250長の読み書きを合わせると99%正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 00:17:16 GMT)
LoSAM: Local Search in Additive Noise Models with Unmeasured Confounders, a Top-Down Global Discovery Approach [2.4] 加法雑音モデル(LoSAM)における局所探索を導入する。
LoSAMは、局所因果構造を一般的な付加雑音設定に活用する既存の非線形手法を一般化する。
我々はLoSAMがランタイムを実現し、新しいサブストラクチャを活用することでランタイムと効率を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:31:21 GMT)
Wave (from) Polarized Light Learning (WPLL) method: high resolution spatio-temporal measurements of water surface waves in laboratory setups [2.4] 本研究では,高分解能で表面標高と傾斜図を推定できる学習に基づく実験室実装のためのリモートセンシング手法を提案する。
この方法は、偏光強度から水面斜面を近似するディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いる。
単純な波動列車で訓練を受けた後、WPLLは様々な波動場における水面と標高の高精度で正確な2次元再構成を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:37:44 GMT)
ImmerseDiffusion: A Generative Spatial Audio Latent Diffusion Model [2.3] ImmerseDiffusionは音の空間的・時間的・環境的条件を条件とした3次元没入型音像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:28:53 GMT)
Generalizable Prediction Model of Molten Salt Mixture Density with Chemistry-Informed Transfer Learning [2.3] 溶融塩を最適に設計するには、その熱物性に関する知識が必要である。
深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いた伝達学習手法を提案し、レッドリッヒ・キスターモデル、実験データ、アブイニシアト特性を組み合わせた。
この手法は, 溶融塩濃度を高い精度で予測する(r2$ > 0.99, MAPE 1%)。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:28:46 GMT)
A Mixed-Methods Study on the Implications of Unsafe Rust for Interoperation, Encapsulation, and Tooling [2.2] Rust開発者は、マルチ言語アプリケーション内の健全性を保証するための検証ツールが必要である。
開発者は、外部関数呼び出しの理由、現在使用しているツールの制限、安全でないコードを使用する動機、そしてそれをカプセル化する理由について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:45:18 GMT)
Evaluation Of P300 Speller Performance Using Large Language Models Along With Cross-Subject Training [2.2] P300スペル脳コンピュータインタフェース(BCI)は、被験者の文字に対する脳波応答を活用することで、代替の通信媒体を提供する。
本研究は、特にマルチオブジェクトのトレーニングにおいて鍵となる制約に対処することで、そのテーマに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:23:16 GMT)
Simulating and investigating various dynamic aspects of $\rm{H}_2\rm{O}$-related hydrogen bond model [2.1] 水素結合の形成と破断過程は、媒体の熱フォノンの生成と消滅を伴う。
相互作用や散逸の大きさの変化は水素結合の形成にわずかに影響を及ぼすが、散逸の逆過程の変化は水素結合の形成に大きな影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:29:01 GMT)
Biases in gendered citation practices: an exploratory study and some reflections on the Matthew and Matilda effects [2.0] 本稿では,ソフトウェア工学文献における性的な引用の実践を分析することを目的とする。
この結果から,SE分野における引用実践の公平性を達成するためには,まだいくつかの努力が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:02:51 GMT)
Biases in gendered citation practices: an exploratory study and some reflections on the Matthew and Matilda effects [2.0] 本稿では,ソフトウェア工学文献における性的な引用の実践を分析することを目的とする。
この結果から,SE分野における引用実践の公平性を達成するためには,まだいくつかの努力が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:02:51 GMT)
Fine-tuning foundational models to code diagnoses from veterinary health records [2.0] 本研究は,コロラド州立大学獣医学教育病院(VTH)が認定したSNOMED-CT診断符号7,739点を取り入れたものである。
246,473人の医師が手動で獣医を診察した自由テキストで, LLMを10種類の訓練済みの大規模言語モデル(LLMs)に微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:30:29 GMT)
Neural machine translation of clinical procedure codes for medical diagnosis and uncertainty quantification [2.0] 医療エントロピーの概念を導入し,ICD-9法に基づくニューラルマシン翻訳によって予測される患者の予後の不確かさを定量化する。
簡単なICD-9コードに基づいて,術式と診断シーケンスの相関が強いことを示す。
また,データ駆動アプローチにより入院時の不確実性の傾向をモデル化する有望な能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:35:25 GMT)
CosFairNet:A Parameter-Space based Approach for Bias Free Learning [1.9] バイアス付きデータに基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワークは、意図しない推論ルールを不注意に学習することが多い。
本稿では,モデルのパラメータ空間内で直接バイアスに対処する新しい手法を提案する。
各種合成および実世界のデータセットにおいて,分類精度の向上と偏りの低減効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:06:40 GMT)
Dreamming User Multimodal Representation for Micro-Video Recommendation [1.9] マルチモーダ空間におけるリアルタイムなユーザ表現を実現するために,ユーザの履歴行動を活用する新しいアプローチであるDreamUMMを紹介する。
DreamUMMは、ユーザビデオの好みとマルチモーダルな類似性を関連づけたクローズドフォームのソリューションを採用しており、ユーザ興味が統一マルチモーダル空間で効果的に表現できるという仮説を立てている。
本研究は,マルチモーダル空間に居住するユーザ関心表現の可能性を支持する実証的証拠を提供することにより,表現収束の継続的な探索に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:51:20 GMT)
Dreaming User Multimodal Representation Guided by The Platonic Representation Hypothesis for Micro-Video Recommendation [1.9] マルチモーダ空間におけるリアルタイムなユーザ表現を実現するために,ユーザの履歴行動を活用する新しいアプローチであるDreamUMMを紹介する。
DreamUMMは、ユーザビデオの好みとマルチモーダルな類似性を関連づけたクローズドフォームのソリューションを採用しており、ユーザ興味が統一マルチモーダル空間で効果的に表現できるという仮説を立てている。
本研究は,マルチモーダル空間に居住するユーザ関心表現の可能性を支持する実証的証拠を提供することにより,表現収束の継続的な探索に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:51:20 GMT)
Robust Noise Suppression and Quantum Sensing by Continuous Phased Dynamical Decoupling [1.5] 実験連続相動的疎結合(CPDD)を提案する。
CPDDは短パルスを使用しないので、限られた駆動力や高磁場での核磁気共鳴の実験に適している。
提案手法をナノスケール核磁気共鳴に応用し,量子ヘテロダイン検出と組み合わせることで,120s測定における推定信号周波数の不確実性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:49:54 GMT)
A comparative study of NeuralODE and Universal ODE approaches to solving Chandrasekhar White Dwarf equation [1.5] 本稿では,CWDEの予測と予測の両面において,ニューラルネットワークとUDEの両方が効果的に利用できることを示す。
本稿では、ニューラルネットワークとUDEの両方で予測が失敗する時間である予測分解点について紹介する。
本研究は、幅広い分野のタスク予測におけるScience Machine Learningフレームワークの適用性を検討するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:13:32 GMT)
End-to-End Transformer-based Automatic Speech Recognition for Northern Kurdish: A Pioneering Approach [1.4] 本稿では、中東で話されている低リソース言語である北クルド語(クルマンジ語)に対する事前訓練されたASRモデルであるWhisperの有効性について検討する。
約68時間の検証データを含む北クルド語微調整音声コーパスを用いて,追加のモジュール微調整戦略がASR精度を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:46:30 GMT)
Faster Inference Time for GNNs using coarsening [1.3] 粗い手法はグラフを小さくするために使われ、計算が高速化される。
これまでの調査では、推論中にコストに対処できなかった。
本稿では, サブグラフベース手法によるGNNのスケーラビリティ向上のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:27:24 GMT)
Augmented Lagrangian-Based Safe Reinforcement Learning Approach for Distribution System Volt/VAR Control [1.1] 本稿では,Volt-VAR制御問題をマルコフ決定過程(CMDP)として定式化する。
本稿では, CMDP を解くために, 安全な非政治強化学習(RL)手法を提案する。
オフライントレーニングとオンライン実行には2段階の戦略が採用されているため、正確な分散システムモデルはもはや不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:45:09 GMT)
A Semidefinite Relaxation Approach for Fair Graph Clustering [1.0] 本研究では、異なる影響原理の枠組みの中で、公正なグラフクラスタリングを導入する。
我々は、基礎となる最適化問題を近似するために半定緩和法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:51:24 GMT)
Hierarchical Reinforced Trader (HRT): A Bi-Level Approach for Optimizing Stock Selection and Execution [1.0] 本稿では,階層強化学習フレームワークを用いた新たなトレーディング戦略である階層強化トレーサ(HRT)を紹介する。
HRTは、戦略的株式選択のためのPPO(Proximal Policy Optimization)ベースのHigh-Level Controller(HLC)をDDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)ベースのLow-Level Controller(LLC)と統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:29:38 GMT)
FSCsec: Collaboration in Financial Sector Cybersecurity -- Exploring the Impact of Resource Sharing on IT Security [0.9] この研究は、金融機関の保護のためのより良い意思決定を支援するための洞察を提供することを目的としている。
この研究は、これらの要因を理解するための単純な理論を用いて、金融機関がより優れた保護判断を下すのに役立つ洞察を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:03:27 GMT)
SLIC: Secure Learned Image Codec through Compressed Domain Watermarking to Defend Image Manipulation [0.9] 本稿では,画像の信頼性を確保するための新しいアプローチであるSecure Learned Image Codec (SLIC)を紹介する。
SLICは、透かしを潜伏空間の逆の摂動として埋め込み、改ざんした場合、再圧縮時に画質が低下する画像を生成する。
本手法では,ニューラルエンコーダ/デコーダを微調整し,透かしの可視性とロバスト性をバランスさせ,非透かし画像の品質損失を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:42:36 GMT)
Deep Emotion Recognition in Textual Conversations: A Survey [0.9] 新しいアプリケーションと実装シナリオは、新しい課題と機会を示します。
これらは会話の文脈、話者、感情のダイナミクスのモデリングから、一般的な感覚表現の解釈まで様々である。
この調査は、アンバランスなデータに対処するテクニックを活用する利点を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:20:53 GMT)
Semantic Information G Theory for Range Control with Tradeoff between Purposiveness and Efficiency [0.7] 本稿では,意味情報G測度とR(G)関数のパラメトリック解を紹介する。
R(G)関数はIMM法の理論的基礎として機能するが、深層学習、強化学習、制約制御と組み合わせてさらなる研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:43:49 GMT)
AT-MoE: Adaptive Task-planning Mixture of Experts via LoRA Approach [0.7] 本稿では,Adaptive Task-planing Mixture of Experts(AT-MoE)アーキテクチャを紹介する。
まず、LoRAアプローチを用いてタスク固有の専門家を訓練し、専門分野における問題解決能力と解釈可能性を高める。
次に,複雑なタスク命令に基づくモジュール融合を最適化する階層適応型グループルーティングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:24:07 GMT)
Fixed-point Grover Adaptive Search for Quadratic Binary Optimization Problems [0.7] 擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題に対するGrover型手法について検討する。
このような問題に対して、左[1, m right] の値 mathbbZ$ のチューナブルパラメータである $Lambda を用いてマーカーオラクルを構築する。
Lambda$のすべての値に対して、これらのオラクルの非クリフォードゲート数は厳格に低い。
この結果のいくつかは新規であり、固定点探索に基づく任意の手法に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:19:12 GMT)
Quantum-Classical Computing via Tensor Networks [0.6] テンソルネットワークを用いたスケーラブルなハイブリッド量子古典処理のためのフレームワークであるqTPUを紹介する。
ハイブリッド量子回路の収縮法を利用して、回路実行をハイブリッドテンソルネットワーク(h-TN)の収縮として表現する。
qTPUコンパイラは効率的なh-TN生成を自動化し、推定エラーと後処理オーバーヘッドのバランスを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:57:05 GMT)
A New Perspective on ADHD Research: Knowledge Graph Construction with LLMs and Network Based Insights [0.5] 学術文献と臨床データを統合して構築したADHDの総合知識グラフ(KG)を用いてネットワーク解析を行った。
kコア技術を含む分析では、障害を理解する中心となる重要なノードと関係が特定された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:21:12 GMT)
A New Perspective on ADHD Research: Knowledge Graph Construction with LLMs and Network Based Insights [0.5] アテンション・デフィシット・ハイパーアクティビティ障害(ADHD: Attention-Deficit/Hyper Activity Disorder)は、複雑な症状と様々な要因から研究が難しい疾患である。
このトピックについてより深い洞察を得るために,ADHDの総合知識グラフ(KG)上でネットワーク分析を行った。
kコア技術を含む分析では、障害を理解する中心となる重要なノードと関係が特定された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:21:12 GMT)
Incorporating Metabolic Information into LLMs for Anomaly Detection in Clinical Time-Series [0.5] 本稿では, 生体試料の構造と時間的変化をよりよく把握するために, 代謝経路に関する情報を統合する, 代謝経路駆動型プロンプト法(MPP)を提案する。
本手法をスポーツにおけるドーピング検出に適用し,ステロイド代謝に着目し,スポーツ選手の実世界データを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:18:44 GMT)
Offline-to-online Reinforcement Learning for Image-based Grasping with Scarce Demonstrations [0.4] オフラインからオフラインへの強化(O2O)は,環境との相互作用を継続的に改善することを目的としている。
実写画像に基づく画像に基づくロボット真空把握タスクで学習できる新しいO2O RLアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,2時間以内のインタラクションで,50件の人間による実演で達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:08:10 GMT)
Brain functions emerge as thermal equilibrium states of the connectome [0.3] 神経科学における基本的なパラダイムは、認知機能は脳の構造的構造によって形成されることである。
構造コネクトームの関数状態が代数量子系の熱平衡状態として現れる枠組みを提案する。
線虫Em Caenorhabditis elegansのコネクトームにこの枠組みを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:37:12 GMT)
Visual Navigation of Digital Libraries: Retrieval and Classification of Images in the National Library of Norway's Digitised Book Collection [0.3] 本稿では,1900年以前のノルウェー国立図書館における画像探索のための概念実証画像検索アプリケーションについて紹介する。
画像検索と分類のために、視覚変換器(ViT)、コントラスト言語画像事前学習(CLIP)、言語画像事前学習(SigLIP)のSigmoid損失を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:20:23 GMT)
Collaborative State Fusion in Partially Known Multi-agent Environments [0.3] 本稿では,マルチエージェント環境における協調的状態融合問題について検討する。
本稿では,2段階共同融合フレームワークであるアンダーラインLearnable weighted Runderlineobust underlineFusion (textsfLoF)を提案する。
4つのエージェントと2つのターゲットを持つ例では、textsfLoFは最先端よりも9.1%高い融合ゲインをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:34:15 GMT)
Accelerating k-Means Clustering with Cover Trees [0.3] 表木指数に基づく新しいk-meansアルゴリズムを提案し, オーバーヘッドが比較的低く, 性能も良好である。
木集約と境界に基づくフィルタリングの利点を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:02:42 GMT)
Robustmix: Improving Robustness by Regularizing the Frequency Bias of Deep Nets [0.3] 本稿では、低周波空間特性に基づいてネットワークを正規化して分類する、Robostmixと呼ばれるMixupの新たな拡張を提案する。
この種の正規化は Imagenet-C や Stylized Imagenet などのベンチマークで改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:40:10 GMT)
Multidimensional Knowledge Graph Embeddings for International Trade Flow Analysis [0.3] 我々は,国際貿易関係を予測するために,知識グラフの埋め込みを経済貿易データに活用することを提案する。
我々は,SDM-RDFizer を用いた経済取引データの知識グラフ表現である KonecoKG を実装し,その関係を AmpliGraph を用いた知識グラフ埋め込みに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:28:20 GMT)
Exploring Quantum Neural Networks for Demand Forecasting [0.3] 本稿では,量子ニューラルネットワークを用いた需要予測モデルの学習手法を提案する。
従来のリカレントニューラルネットワークを用いて結果を比較した。
古典モデルと量子モデルの間にも同様の予測能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:01:31 GMT)
Uncovering Autoregressive LLM Knowledge of Thematic Fit in Event Representation [0.1] 我々は,事前学習した自己回帰型LLMが,テーマ適合性に関する一貫した表現可能な知識を持っているかどうかを評価する。
いくつかの心理言語学的データセットを用いて, 閉じた状態とオープンな状態のLLMを評価した。
本結果は,自己説明型セマンティックロールラベルを持つデータセットに対して,連鎖推論がより効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 18:25:30 GMT)
Multi-channel, tunable quantum photonic devices on fiber-integrated platforms [0.0] 我々は、複数の調整可能な量子フォトニックデバイスを実現するためのブレークスルーを提示する。
我々のファイバ集積量子プラットフォームは、テレコム波長の小型ファイバチップ内で、スケーラブルで信頼性の高い単一光子アレイを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:55:11 GMT)
Weakly-supervised diagnosis identification from Italian discharge letters [0.0] 本報告では, イタリアの退院状から病気を認識するための, 弱教師付きパイプラインを提案する。
私たちのパイプラインは、イタリアのUmbertoモデルの微調整バージョンをベースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:42:20 GMT)
Water quality polluted by total suspended solids classified within an Artificial Neural Network approach [0.0] 懸濁液による水質汚染は、環境と健康に重大なリスクをもたらす。
これらの課題に対処するために, 全懸濁固体から水質の包括的データセットを活用するモデルを開発した。
畳み込みニューラルネットワークは, 異なる懸濁液濃度に対応するデータを用いて, 伝達学習手法で訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:33:08 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation Approaches for Chessboard Recognition [0.0] チェスは広範な研究を伴い、選手は試合の記録を手作業で保持する必要がある。
チェス盤の高品質なラベル付き写真がないこと、手動ラベリングの退屈さは、ディープラーニング(DL)の幅広い応用を妨げる。
本稿では、ドメイン適応(DA)を用いて、実際のトップビュー、ラベルなしのチェスボード画像のラベルを予測するエンドツーエンドパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:42:17 GMT)
Unseen Power of Information Assurance over Information Security [0.0] 情報セキュリティは、不正な入力、改革、またはデータの露出をブロックするプロセスと方法に関連する。
情報保証は、データが責任を持ち、一貫性があり、柔軟であることを保証するという広大な願望をカバーします。
本稿では,人的資源・技術に焦点をあてて,セキュリティ問題に目立たせるための各種制御と情報保証の活用方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:17:43 GMT)
Towards Optimal Environmental Policies: Policy Learning under Arbitrary Bipartite Network Interference [0.0] 石炭火力発電所への排出削減介入は、汚染に関連する健康負荷を減らすための効果があるがコストがかかる戦略であることが証明されている。
任意のネットワーク干渉(BNI)の下で最適ポリシーを決定するための新しい学習手法を提案する。
年間IHD入院率は1万人あたり20.66-44.51から、異なるコスト制約下での最適政策により減少する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:47:42 GMT)
Towards Optimal Environmental Policies: Policy Learning under Arbitrary Bipartite Network Interference [0.0] 石炭火力発電所への排出削減介入は、汚染に関連する健康負荷を減らすための効果があるがコストがかかる戦略であることが証明されている。
任意のネットワーク干渉(BNI)の下で最適ポリシーを決定するための新しい学習手法を提案する。
年間IHD入院率は1万人あたり20.66-44.51から、異なるコスト制約下での最適政策により減少する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:47:42 GMT)
Time-Varying Convex Optimization with O(n) Computational Complexity [0.0] コスト関数が時間とともに変化する非拘束凸最適化の問題を考える。
提案アルゴリズムは,決定変数に対するコスト関数の1次微分のみを必要とする。
具体的には、提案アルゴリズムは、計算コストを1タイムステップあたり$(n3)$から$O(n)$に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:45:05 GMT)
Thermodynamic functions of the Fermi gas at arbitrary temperatures [0.0] 任意の温度での理想フェルミ気体の熱力学関数はフェルミ・ストーナー関数を用いて計算する。
量子補正を考慮した低温および古典的極限の制限事例と化学的ポテンシャルゼロの場合を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:26:28 GMT)
The Shifting Paradigm in AI : Why Generative Artificial Intelligence is the new Economic Variable [0.0] 深層生成モデル — 生成的および深層学習技術の統合 — は、既存のデータを分析することを越えて、新たなデータの作成に長けている。
設計、最適化、革新のサイクルを自動化することで、ジェネレーティブAIは、コア産業プロセスを変えようとしている。
金融セクターでは、リスクアセスメント、トレーディング戦略、予測を変革し、その大きな影響を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:57:16 GMT)
The Benefits of a Concise Chain of Thought on Problem-Solving in Large Language Models [0.0] CCoTはGPT-3.5とGPT-4の両方で平均応答長を48.70%削減した。
数学の問題では、GPT-3.5とCCoTは27.69%のペナルティを課している。
全体として、CCoTはトーケン当たりの平均コストを22.67%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:37:40 GMT)
Testing the Efficacy of Hyperparameter Optimization Algorithms in Short-Term Load Forecasting [0.0] 我々は、Panaama Electricityデータセットを用いて、サロゲート予測アルゴリズムであるXGBoostのHPOアルゴリズムの性能を、精度(MAPE、$R2$)とランタイムで評価する。
その結果,Random SearchよりもHPOアルゴリズムが優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 09:08:52 GMT)
Stool Recognition for Colorectal Cancer Detection through Deep Learning [0.0] 大腸癌はシンガポールで最も一般的ながんである。
通常、FABT(faecal occult blood test)によって検出される。
本研究では,スツールに血液が存在するかどうかを画像から判断するスツール認識ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 13:46:28 GMT)
Smart-optimism. Uncovering the Resilience of Romanian City Halls in Online Service Delivery [0.0] 本研究は,ルーマニア市役所のデジタル化への適応性を評価する。
ローカルコンテキスト内でのE-Service Disseminationを測定するために23の指標を使用する。
この研究は、時間の経過とともにサービスのデジタルトランスフォーメーションにおける顕著な進歩を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:52:13 GMT)
Sequential information theoretic protocols in continuous variable systems [0.0] 本稿では,資源再利用性,資源分割プロトコル,アンシャープホモダインの計測手法を提案する。
前回のラウンドでプロトコルがフェールした場合に連続変数テレポーテーションのシーケンシャルな試みを行う際に、最初のスキームがもたらす利点を実証する。
特定の条件下では、有限次元システムに対して提案される任意のプロトコルと大きく異なるスキームにより、任意の回数の状態の絡み合いを目撃することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:23:16 GMT)
Securing the Diagnosis of Medical Imaging: An In-depth Analysis of AI-Resistant Attacks [0.0] 機械学習分類器のインプットを意図的に生成することで、攻撃者が誤分類を引き起こすという一般的な知識である。
近年の議論は、医療画像解析技術に対する敵対的攻撃が可能であることを示唆している。
医療用DNNタスクが敵の攻撃に対してどれほど強いかを評価することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:15:21 GMT)
Science Time Series: Deep Learning in Hydrology [0.0] 降雨と流出に関するCAMELSとCaravanのグローバルデータセットを用いて,水文学時系列を解析した。
この分析は完全にオープンソースで、Google Colab上で実行されているJupyter NotebookはLSTMベースの分析とデータエンジニアリング前処理の両方に対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:23:48 GMT)
Quantum imaginary time evolution and UD-MIS problem [0.0] 単位ディスク最大独立集合問題を解くために、量子想像時間進化法に基づく手順を適用する。
その結果,プロシージャの故障確率は比較的小さく,ショット数によって急速に減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:56:21 GMT)
Present and Future of AI in Renewable Energy Domain : A Comprehensive Survey [0.0] 人工知能(AI)は、様々な産業におけるプロセスを合理化するための重要な手段となっている。
現代の電力システムの再生可能エネルギー(RE)を支援するため、9つのAIベースの戦略がここで特定されている。
この研究は、再生可能エネルギー生成にAI技術を使用すること、再生可能エネルギー予測にAIを活用すること、エネルギーシステムの最適化という3つの主要なトピックについても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 19:23:48 GMT)
Preparing Remote States for Genuine Quantum Networks [0.0] 我々は、RSP能力と呼ばれる量子リソースを導入し、実験的に研究する。
このリソースは、真の量子ネットワークを実現するために必要な静的および動的要素をすべて検証する。
結果は、ネットワークRSPが動作しているときに現れる量子上のアドバンテージを明らかにするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 00:42:16 GMT)
Predictive complexity of quantum subsystems [0.0] 我々は、異なるサブシステムからなる量子系の予測状態と予測複雑性を定義する。
予測は、外部ヒルベルト空間における状態ベクトルの同値類によって形成される。
また、長い範囲の絡み合いと短い範囲の絡み合いを区別できる局所順序パラメータとしても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 01:16:16 GMT)
Personalized Federated Learning with Adaptive Feature Aggregation and Knowledge Transfer [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、分散データ上で単一のモデルを生成するための、プライバシ保護機械学習パラダイムとして人気がある。
適応的特徴集約と知識伝達(FedAFK)による個人化学習手法を提案する。
広範に使われている2つの不均一な条件下で3つのデータセットについて広範な実験を行い、提案手法が13の最先端ベースラインに対して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:32:39 GMT)
Persian Homograph Disambiguation: Leveraging ParsBERT for Enhanced Sentence Understanding with a Novel Word Disambiguation Dataset [0.0] ペルシャのホモグラフの曖昧化に適した新しいデータセットを提案する。
本研究は,コサイン類似性法による各種埋没物の徹底的な探索を含む。
我々は、精度、リコール、F1スコアの観点からモデルの性能を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:34:54 GMT)
Optimizing Unitary Coupled Cluster Wave Functions on Quantum Hardware: Error Bound and Resource-Efficient Optimizer [0.0] 本稿では、量子ハードウェア上でのユニタリ結合クラスタ波関数の最適化のための射影量子固有解法(PQE)アプローチについて検討する。
このアルゴリズムはシュル・オーディンガー方程式の射影を用いて、試行状態をハミルトニアンの固有状態に効率的に近づける。
我々は,BFGS法を用いて最適化されたarXiv:2102.00345とVQEの両方で導入された最適化よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:03:59 GMT)
Optimizing Large Language Models for Dynamic Constraints through Human-in-the-Loop Discriminators [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な現実世界のアプリケーションにまたがる印象的な機能を実証した。
本稿では,LLMがシステムインターフェースと相互作用し,制約概念を要約し,性能指標を継続的に最適化するフレキシブルなフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、人間の識別器で7.78%のパスレート、LSMベースの識別器で6.11%のパスレートを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 17:27:38 GMT)
Neural Radiance Field Image Refinement through End-to-End Sampling Point Optimization [0.0] 本研究では, 標本化点を最適化し, アーティファクトを低減し, より詳細な画像を生成する手法を提案する。
高品質な新規視点画像の合成が可能なNeRFは、レンダリング中に固定されたサンプリングポイントによるアーティファクト発生などの問題に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 03:17:29 GMT)
Network Nonlocality Without Entanglement Of All Sources [0.0] 絡み合いと非局所性は量子相関の2つの重要な非古典的特徴である。
我々は2つの異なるネットワークトポロジにおけるソースの絡み合いの内容と検出可能な非n-局所性の関係を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 15:11:00 GMT)
Moment method and continued fraction expansion in Floquet Operator Krylov Space [0.0] 再帰法は複素力学を1次元の効果的な非相互作用問題にマッピングする。
この応用により、自己相関関数が与えられたとき、対応するクリロフ角を構成することができるモーメント法が存在することを示す。
安定な$m$-周期動力学は連続分数法、指数関数的に崩壊し、パワー・ローで崩壊するストロボスコープ力学を用いて導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:59:29 GMT)
Metrics for Assessing Inclusivity and Empowerment of People for Supporting the Design of Inclusive Product Lifecycles [0.0] 目的は、利害関係者間の権力関係のバランスをとることによって、持続可能性への移行を可能にすることにある。
権力関係の分析は、利害関係者の権力の量と、包括的ライフサイクル設計における異なる機能への関与のバランスをとることである。
文献から得られた一連の実生活事例研究に、新しいエンパワーメントとインクリシティーの枠組みを適用し、エンパワーメントとインクリシティーの主要な次元を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 04:06:32 GMT)
Logifold: A Geometrical Foundation of Ensemble Machine Learning [0.0] データセット理解のための局所的・局所的・測度論的アプローチを提案する。
中心となる考え方は、ロジフォールド構造を定式化し、制限されたドメインを持つネットワークモデルをデータセットの局所チャートとして解釈することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:36:57 GMT)
Learning the Rolling Penny Dynamics [0.0] 非ホロノミックシステム(英: nonholonomic system)は、非ホロノミック制約を受けるシステムである。
我々は、典型的な非ホロノミックシステムのダイナミクス(ローリングペニー)を学ぶことを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 20:32:05 GMT)
Elastic scattering of electron by a Yukawa potential in non-commutative spacetime [0.0] 非可換(NC)幾何学の枠組みにおける湯川ポテンシャルによる電子の弾性散乱について検討する。
その結果,非可換性は小さな散乱角での差分断面を増大させることがわかった。
我々は,システムのエネルギーレベルとNCパラメータのバウンドとの直接的な関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 21:33:11 GMT)
Discrete-modulated continuous-variable quantum key distribution secure against general attacks [0.0] 本研究では,有限サイズ効果を含む一般的なシーケンシャル攻撃に対するDM-CV-QKDのセキュリティ解析を行う。
注目すべきは、我々の証明は独立でも同一でもない攻撃を考慮し、受信機のヒルベルト空間次元について仮定しないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:47:23 GMT)
Discrete-Choice Model with Generalized Additive Utility Network [0.0] 線形ユーティリティ関数を持つマルチノードロジットモデル (MNL) は, 使いやすく, 解釈しやすいため, 実際に用いられている。
一般化加法モデルに基づくニューラルネットアーキテクチャを用いたユーティリティ関数を開発した。
我々のモデルは精度はASU-DNNに匹敵し,従来のモデルと比較して解釈性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 06:44:51 GMT)
Deterministic Bethe state preparation [0.0] 本稿では、任意の$U(1)$-eigenstateを量子コンピュータに用意する明示的な量子回路を提案する。
このアルゴリズムは決定論的であり、補助量子ビットを必要とせず、QR分解を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 22:22:47 GMT)
Cutting-Edge Detection of Fatigue in Drivers: A Comparative Study of Object Detection Models [0.0] 本研究は, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8を含む, 近代的な物体検出アルゴリズムに基づく疲労検出システムの開発について述べる。
これらのモデルの性能を比較することで,運転者の疲労関連行動のリアルタイム検出の有効性を評価する。
この研究は、環境変動や検出精度といった課題に対処し、リアルタイム検出を強化するロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 08:06:43 GMT)
ChitroJera: A Regionally Relevant Visual Question Answering Dataset for Bangla [0.0] 大規模なBangla VQAデータセットについて紹介する。
我々は,テキストエンコーダ,画像エンコーダ,マルチモーダルモデル,新しいデュアルエンコーダモデルの性能を評価する。
既存のデータセットの未開発状況を考えると、Banglaにおけるビジョンランゲージタスクの範囲を拡大するChitroJeraを想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:45:21 GMT)
CG-CNN: Self-Supervised Feature Extraction Through Contextual Guidance and Transfer Learning [0.0] 文脈ガイド型畳み込みニューラルネットワーク(CG-CNN)は、さまざまな領域にまたがる伝達可能な機能を開発するために、自己スーパービジョンとコンテキスト情報を使用する。
この研究は、CaltechやBrodatzのテクスチャ、VibTac-12の触覚データセット、ハイパースペクトル画像、XOR問題やテキスト分析といった課題など、さまざまなデータセットへの応用を通じて、CG-CNNの適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 23:03:26 GMT)
Boosting with copula-based components [0.0] 著者らは、成分がコプラベース回帰モデルであるバイナリ結果に対する新たな加算モデルを提案する。
部品のモデル選択と評価のための適合アルゴリズムと効率的な手順について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 14:05:19 GMT)
BYOCL: Build Your Own Consistent Latent with Hierarchical Representative Latent Clustering [0.0] BYOCLは、入力を小さなバッチに分割することで、時間と空間消費を著しく削減する。
提案手法では,SAM画像エンコーダを用いて特徴抽出を行い,次にバッチ内クラスタリングアルゴリズムとバッチ間クラスタリングアルゴリズムを用いる。
私たちの研究は、トレーニングを必要とせず、基礎モデルを使って一貫したセグメンテーションを適用した最初のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 10:48:19 GMT)
Audio Processing using Pattern Recognition for Music Genre Classification [0.0] 本研究は,GTZANデータセットを用いた音楽ジャンル分類における機械学習手法の適用について検討する。
パーソナライズされた音楽レコメンデーションの需要が高まる中、私たちは、ブルース、クラシック、ジャズ、ヒップホップ、カントリーという5つのジャンルの分類に注力しました。
ANNモデルは最高の性能を示し、検証精度は92.44%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 05:44:05 GMT)
A survey of neural-network-based methods utilising comparable data for finding translation equivalents [0.0] NLPの最も一般的なアプローチとして,必要な辞書コンポーネントの1つを自動生成する手法を提案する。
記述法の改善に欠かせないので,レキソグラフィの観点から解析する。
この調査は、NLPフィールドがレキシコグラフィーの洞察の恩恵を受けることができるため、NLPフィールドとレキシコグラフィーフィールドの接続を奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 16:10:41 GMT)
A logifold structure on measure space [0.0] 我々は,データセットを理解するための局所的・局所的・測度論的アプローチを開発する。
本研究では,ファジィ領域の探索やデータ分類問題の精度向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 02:39:01 GMT)
A Prompt Engineering Approach and a Knowledge Graph based Framework for Tackling Legal Implications of Large Language Model Answers [0.0] 本稿では,複数の既存言語モデル (LLM) に関する経験的分析を行い,問題の緊急性を示す。
本稿では,これらの問題を即時再設計により分離する手法を短期的に提案する。
また、法的な問題に対する法的引用を生成するために、法的な知識グラフ(KG)を利用したフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 10:59:50 GMT)
A Novel Reinforcement Learning Model for Post-Incident Malware Investigations [0.0] 本研究は,サイバーインシデント対応時のマルウェア調査を最適化する新たな強化学習モデルを提案する。
偽陰性を低減し、マルウェアシグネチャの進化に現在のプラクティスを適用することにより、法医学的な調査効率を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 07:59:10 GMT)
A Distribution Semantics for Probabilistic Term Rewriting [0.0] 我々は、よく知られた計算形式主義である項書き換えに焦点を当てる。
従来の書き換え規則と確率を組み合わせたシステムを考える。
与えられた削減のために一連の「説明」を計算する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 12:00:13 GMT)
A Cycle Ride to HDR: Semantics Aware Self-Supervised Framework for Unpaired LDR-to-HDR Image Translation [0.0] 低ダイナミックレンジ(LDR)から高ダイナミックレンジ(High Dynamic Range)への画像変換は重要なコンピュータビジョン問題である。
現在の最先端の手法のほとんどは、モデルトレーニングのための高品質なペアLDR、データセットを必要とする。
本稿では,改良型サイクル整合対向アーキテクチャを提案し,未ペアのLDR,データセットをトレーニングに利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 19 Oct 2024 11:11:58 GMT)