Motion Consistency Model: Accelerating Video Diffusion with Disentangled Motion-Appearance Distillation [134.2] 画像拡散蒸留は, 非常に少ないサンプリングステップで高忠実度生成を実現する。
これらのテクニックをビデオ拡散に直接適用すると、公開ビデオデータセットの視覚的品質が制限されるため、フレーム品質が不満足になることが多い。
本研究の目的は,高画質の画像データを用いて,フレームの外観を改善しながらビデオ拡散蒸留を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 22:27:02 GMT)
Vulnerability of LLMs to Vertically Aligned Text Manipulations [108.7] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト分類タスクの実行に非常に効果的である。
エンコーダベースのモデルのために単語を垂直に整列させるような入力形式を変更することは、テキスト分類タスクにおいてかなり精度を低下させる。
デコーダベースのLLMは、垂直フォーマットのテキスト入力と同じような脆弱性を示すか?
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:16:08 GMT)
Think Carefully and Check Again! Meta-Generation Unlocking LLMs for Low-Resource Cross-Lingual Summarization [108.7] CLS(Cross-lingual summarization)は、異なるターゲット言語でソーステキストの要約を生成することを目的としている。
現在、インストラクションチューニング付き大規模言語モデル (LLM) は様々な英語タスクで優れている。
近年の研究では、LCSタスクにおけるLCMの性能は、わずかな設定でも満足できないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:39:44 GMT)
Foundation Models for Remote Sensing and Earth Observation: A Survey [101.8] 本調査は、リモートセンシング基礎モデル(RSFM)の新しい分野を体系的にレビューする。
モチベーションと背景の概要から始まり、続いて基本概念が導入された。
我々はこれらのモデルを公開データセットと比較し、既存の課題について議論し、今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:06:48 GMT)
DAWN-ICL: Strategic Planning of Problem-solving Trajectories for Zero-Shot In-Context Learning [99.1] In-context Learning (ICL) を実現するために,実証対応モンテカルロ木探索法 (DAWN-ICL) を提案する。
現実のシナリオでは、問題は通常多様なタスクから発生し、同じタスクに属するものはほとんどない。ランダムな順序は信頼できない擬似デモを生成し、エラーの蓄積につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:17:02 GMT)
Radiative Gaussian Splatting for Efficient X-ray Novel View Synthesis [88.9] 我々は,X線ノベルビュー可視化のための3次元ガウシアンスプラッティングに基づくフレームワーク,すなわちX-ガウシアンを提案する。
実験の結果,X-Gaussianは6.5dBの最先端手法より優れており,トレーニング時間は15%未満であり,推論速度は73倍であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:34:06 GMT)
Transferable Adversarial Attacks on SAM and Its Downstream Models [87.2] 本稿では,セグメント・アプライス・モデル(SAM)から微調整した様々な下流モデルに対する敵攻撃の可能性について検討する。
未知のデータセットを微調整したモデルに対する敵攻撃の有効性を高めるために,ユニバーサルメタ初期化(UMI)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:04:04 GMT)
MarkLLM: An Open-Source Toolkit for LLM Watermarking [80.0] MarkLLMは、LLMウォーターマーキングアルゴリズムを実装するためのオープンソースのツールキットである。
評価のために、MarkLLMは3つの視点にまたがる12のツールと、2種類の自動評価パイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:11:11 GMT)
LLaVA-OneVision: Easy Visual Task Transfer [79.4] LLaVA-OneVisionは、オープンな大規模マルチモーダルモデル(LMM)のファミリーであり、データ、モデル、視覚表現に関する洞察を統合することで開発されている。
実験の結果,LLaVA-OneVisionはオープンLMMの性能境界を同時に押し上げることのできる最初の単一モデルであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:35:13 GMT)
Effectiveness Assessment of Recent Large Vision-Language Models [78.7] 本稿では,多言語多言語モデル(LVLM)の専門的および汎用的な課題における能力を評価する。
私たちは、自然、医療、産業という3つの異なるアプリケーションシナリオで6つの挑戦的なタスクを採用しています。
我々は,MiniGPT-v2,LLaVA-1.5,Shikraを含む最近の3つのオープンソースLVLMの視覚的認識および局所化性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:07:45 GMT)
MarDini: Masked Autoregressive Diffusion for Video Generation at Scale [76.8] MarDiniは、マスク付き自己回帰の利点を統合拡散モデル(DM)フレームワークに統合する、ビデオ拡散モデルの新たなファミリーである。
MarDiniは、ビデオグルーフのための新しい最先端の技術を、より高価な高度な画像とビデオのモデルに匹敵するビデオを効率よく生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:12:32 GMT)
HDR-GS: Efficient High Dynamic Range Novel View Synthesis at 1000x Speed via Gaussian Splatting [76.6] 既存のHDR NVS法は主にNeRFに基づいている。
訓練時間は長く、推論速度は遅い。
我々は新しいフレームワークHigh Dynamic Range Gaussian Splatting (-GS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:46:05 GMT)
FASTopic: Pretrained Transformer is a Fast, Adaptive, Stable, and Transferable Topic Model [76.5] 本稿では,高速で適応的で,安定で,移動可能なトピックモデルであるFASTopicを提案する。
我々はDSR(Dual Semantic-Relation Reconstruction)を用いて潜在トピックをモデル化する。
また, セマンティック関係を最適輸送計画として正規化するためのETP(Embedding Transport Plan)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:36:11 GMT)
GHIL-Glue: Hierarchical Control with Filtered Subgoal Images [68.4] Generative Hierarchical Imitation Learning-Glue (GHIL-Glue) は、言語条件のイメージやビデオ予測モデルを低レベルな目標条件のポリシーで結合するインタフェースである。
GHIL-Glueはタスクの進行に繋がらないサブゴールをフィルタリングし、有害な視覚的アーティファクトを持つ生成されたサブゴールに対するゴール条件付きポリシーの堅牢性を改善する。
我々は、GHIL-Glueが生成サブゴールを利用する複数の階層モデルに対して25%改善するシミュレーション環境と実環境の両方において、広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:32:21 GMT)
UniVST: A Unified Framework for Training-free Localized Video Style Transfer [66.7] ローカライズドビデオスタイル転送のための統一フレームワークUniVSTを提案する。
トレーニングは不要で、ビデオ全体にわたってスタイルを転送する既存の方法に対して、明確なアドバンテージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:28:02 GMT)
Human-Object Interaction Detection Collaborated with Large Relation-driven Diffusion Models [65.8] テキストと画像の拡散モデルに光を流す新しいHOI検出器であるDIFfusionHOIを紹介する。
まず、埋め込み空間における人間と物体の関係パターンの表現をインバージョンベースで学習する戦略を考案する。
これらの学習された関係埋め込みはテキストのプロンプトとして機能し、スタイア拡散モデルが特定の相互作用を記述する画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:00:33 GMT)
LLMs Can Evolve Continually on Modality for X-Modal Reasoning [62.3] 既存の手法は、モーダル固有の事前訓練とジョイント・モーダルチューニングに大きく依存しており、新しいモーダルへと拡張する際の計算上の負担が大きくなった。
PathWeaveは、Modal-Path sWitchingとExpAnsion機能を備えた柔軟でスケーラブルなフレームワークである。
PathWeaveは最先端のMLLMと互換性があり、パラメータトレーニングの負担を98.73%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:19:57 GMT)
C-LLM: Learn to Check Chinese Spelling Errors Character by Character [61.5] 本稿では,C-LLMを提案する。C-LLMは,文字による誤り文字のチェックを学習する中国語のスペルチェック手法である。
C-LLMは既存の方法よりも平均10%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:27:46 GMT)
Can Graph Learning Improve Planning in LLM-based Agents? [61.5] 言語エージェントにおけるタスクプランニングは、大規模言語モデル(LLM)の開発とともに重要な研究トピックとして浮上している。
本稿では,課題計画のためのグラフ学習に基づく手法について検討する。
我々のグラフ学習への関心は、注意のバイアスと自己回帰的損失が、グラフ上の意思決定を効果的にナビゲートするLLMの能力を妨げているという理論的な発見に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:41:36 GMT)
Model Equality Testing: Which Model Is This API Serving? [59.0] 2サンプルテスト問題であるモデル品質テストのような歪みの検出を形式化する。
単純な文字列カーネル上に構築されたテストは、歪みの範囲に対して77.4%の中央値を達成する。
次に、このテストを4つのLlamaモデルの商用推論APIに適用し、31のエンドポイントのうち11がMetaがリリースしたリファレンスウェイトとは異なる分布を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:34:53 GMT)
SCube: Instant Large-Scale Scene Reconstruction using VoxSplats [55.4] SCubeは画像の粗い集合から大規模3次元シーン(幾何学、外観、意味論)を再構成する新しい手法である。
提案手法は,高解像度のスパース・ボクセル・足場上に支持された3次元ガウスの組である,新しい表現VoxSplatを用いて再構成シーンを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:52:46 GMT)
LESS: Label-Efficient and Single-Stage Referring 3D Segmentation [55.1] 参照3Dは、クエリの文で記述された3Dポイントクラウドから、指定されたオブジェクトのすべてのポイントをセグメントする視覚言語タスクである。
本稿では,LESSと呼ばれるレファレンス3次元パイプラインを提案する。
ScanReferデータセット上での最先端のパフォーマンスは、バイナリラベルのみを使用して、以前の3.7% mIoUの手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:39:45 GMT)
Improving Neural Additive Models with Bayesian Principles [54.3] ニューラル加算モデル(NAM)は、個別の加算サブネットワークでキャリブレーションされた入力特徴を扱うことにより、ディープニューラルネットワークの透明性を高める。
本研究では,Laplace-approximated NAM (LA-NAMs) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:44:38 GMT)
Uncertainty-Penalized Direct Preference Optimization [52.4] 我々は、優先不確実性ペナル化スキームを導入し、DPOの悲観的な枠組みを開発する。
ペナル化は、不確実なサンプルの損失勾配を減衰させる損失の補正として機能する。
我々は,バニラDPOと比較して全体的な性能が向上し,高い不確実性選択/拒絶反応によるプロンプトの完成度も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 14:24:37 GMT)
Visual Prompt Tuning in Null Space for Continual Learning [52.0] 既存のプロンプトチューニング手法は、継続学習(CL)における印象的な性能を示す。
本稿では,従来のタスクの特徴に代表される部分空間に直交する方向のプロンプトを調整し,各タスクを学習することを目的とする。
実際には、即時勾配予測を実装するために、実効的なヌル空間に基づく近似解が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:33:20 GMT)
Visual Prompt Tuning in Null Space for Continual Learning [52.0] 既存のプロンプトチューニング手法は、継続学習(CL)における印象的な性能を示す。
本稿では,従来のタスクの特徴に代表される部分空間に直交する方向のプロンプトを調整し,各タスクを学習することを目的とする。
実際には、即時勾配予測を実装するために、実効的なヌル空間に基づく近似解が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:33:20 GMT)
The Communication Complexity of Approximating Matrix Rank [50.7] この問題は通信複雑性のランダム化を$Omega(frac1kcdot n2log|mathbbF|)$とする。
アプリケーションとして、$k$パスを持つ任意のストリーミングアルゴリズムに対して、$Omega(frac1kcdot n2log|mathbbF|)$スペースローバウンドを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:21:42 GMT)
Real-world Image Dehazing with Coherence-based Label Generator and Cooperative Unfolding Network [50.3] 実世界のイメージデハジングは、実世界の設定におけるヘイズによる劣化を軽減することを目的としている。
本研究では,大気散乱と画像シーンを協調的にモデル化する,協調的展開ネットワークを提案する。
また,コヒーレンスに基づくラベルジェネレータと呼ばれるRID指向の反復型平均教師フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:44:52 GMT)
Fast Best-of-N Decoding via Speculative Rejection [49.1] 推論時間アライメント手法は、訓練後の複雑なステップを避ける。
Best-of-Nは、標準的なデコード戦略よりも推論時にはるかに多くのリソースを必要とする。
本稿では,予測時間アライメントアルゴリズムであるSpeculative Rejectionを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 23:20:48 GMT)
emg2qwerty: A Large Dataset with Baselines for Touch Typing using Surface Electromyography [47.2] emg2qwertyは、QWERTYキーボードでタッチ入力しながら手首に記録された非侵襲的筋電図信号の大規模なデータセットである。
1,135のセッションが108ユーザと346時間の録画にまたがっており、これまでで最大の公開データセットである。
sEMG信号のみを用いたキープレッシャの予測において,高いベースライン性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:18:48 GMT)
ResAD: A Simple Framework for Class Generalizable Anomaly Detection [46.5] そこで本研究では,対象データの再トレーニングや微調整を行なわずに,異なるドメインから多種多様なクラスにおける異常検出を一般化可能な統一ADモデルをトレーニングすることを目的とする。
通常の特徴表現はクラスによって大きく異なるため、広く研究されている1対1のADモデルはクラス一般化が不十分である(すなわち、新しいクラスで使用されるとパフォーマンスが劇的に低下する)。
我々は,新しいクラスにおける異常を検出するために直接適用可能な,シンプルだが効果的なフレームワーク(ResAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 02:38:18 GMT)
Reinforcement Learning from Bagged Reward [46.2] 強化学習(RL)では、エージェントが取るアクション毎に即時報奨信号が生成されることが一般的である。
多くの実世界のシナリオでは、即時報酬信号の設計は困難である。
本稿では,双方向の注意機構を備えた新たな報酬再分配手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:00:40 GMT)
The Implicit Bias of Gradient Descent on Separable Data [45.0] 予測器は最大マージン(シャープマージンSVM)解の方向へ収束することを示す。
これは、トレーニングエラーがゼロになった後もロジスティックまたはクロスエントロピー損失を最適化し続ける利点を説明するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:55:44 GMT)
Beyond Simple Sum of Delayed Rewards: Non-Markovian Reward Modeling for Reinforcement Learning [44.8] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、報酬信号から学習することで、エージェントに様々なスキルを習得する権限を与える。
伝統的な手法では、マルコフ報酬の根底にある存在を仮定し、観測された遅延報酬は単にインスタンスレベルの報酬の和である。
本稿では,特殊なインシーケンスアテンション機構を備えた複合遅延逆変換器(CoDeTr)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:12:27 GMT)
The inexact power augmented Lagrangian method for constrained nonconvex optimization [44.5] この研究は、強大な拡張ラグランジアン用語を導入し、拡大項はユークリッドのノルムを権力へと引き上げる。
その結果, 長期化に低消費電力を用いると, 残余の減少が遅くなるにもかかわらず, より高速な成長が期待できることがわかった。
以上の結果より, 持続時間の短縮には低消費電力が有効であるが, 残留率が低下する傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 11:31:56 GMT)
Vikhr: Constructing a State-of-the-art Bilingual Open-Source Instruction-Following Large Language Model for Russia [44.1] Vikhrは、ロシアの言語に特化して設計された、最先端のバイリンガルなオープンソース命令フォローリング LLM である。
VikhrはMistral LLMシリーズの名称で、「強風」を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:47:36 GMT)
SpikeReveal: Unlocking Temporal Sequences from Real Blurry Inputs with Spike Streams [44.0] スパイクカメラは、動きの特徴を捉え、この不適切な問題を解くのに有効であることが証明されている。
既存の手法は教師付き学習パラダイムに陥り、現実のシナリオに適用した場合、顕著なパフォーマンス劣化に悩まされる。
本研究では,スパイク誘導動作の劣化に対する最初の自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:05:36 GMT)
Addressing a fundamental limitation in deep vision models: lack of spatial attention [43.4] この写本の目的は、現在の深層学習モデル、特に視覚モデルにおいて重要な限界を強調することである。
人間の視覚とは異なり、深層視覚モデルは画像全体を処理する。
我々は、次世代のより効率的な視覚モデルに道を開く2つのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:54:19 GMT)
ME-Switch: A Memory-Efficient Expert Switching Framework for Large Language Models [43.3] LLMの開発には、大量のデータに基づく基礎モデルの事前トレーニングと、専門的な専門家を作成するためのタスク固有のデータの微調整が含まれる。
以前のアプローチでは、事前訓練された重みとデルタ重みとして専門家の重みを分解し、続いてデルタ重みを定量化してモデルサイズを減少させた。
複数のLLMを提供するのに適したメモリ効率の高いエキスパートスイッチングフレームワークであるME-Switchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:55:49 GMT)
Mixture of Multicenter Experts in Multimodal Generative AI for Advanced Radiotherapy Target Delineation [43.2] 医用人工知能モデルをトレーニングするために,Mixture of Multicenter Experts (MoME) アプローチを導入する。
MoMEは様々な臨床戦略から専門知識を戦略的に統合し、AIモデルの一般化能力を高める。
このフレームワークは、リソース制約のある医療施設にAIベースのターゲットボリュームデラインモデルの展開を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:22:04 GMT)
Mixture of Multicenter Experts in Multimodal Generative AI for Advanced Radiotherapy Target Delineation [43.2] 医用人工知能モデルをトレーニングするために,Mixture of Multicenter Experts (MoME) アプローチを導入する。
MoMEは様々な臨床戦略から専門知識を戦略的に統合し、AIモデルの一般化能力を高める。
このフレームワークは、リソース制約のある医療施設にAIベースのターゲットボリュームデラインモデルの展開を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:22:04 GMT)
BitsFusion: 1.99 bits Weight Quantization of Diffusion Model [43.1] 安定拡散v1.5から1.99ビットまでのUNetを量子化し、7.9倍のサイズのモデルを実現する新しい重み量子化法を開発した。
我々は、様々なベンチマークデータセットと人による評価を通じて、量子化モデルを広範囲に評価し、その優れた生成品質を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:16:55 GMT)
Copyright-Aware Incentive Scheme for Generative Art Models Using Hierarchical Reinforcement Learning [42.6] 我々は,著作権法と裁判所における侵害に関する前例に基づく,新たな著作権基準を導入する。
次に、TRAK法を用いてデータ保持者の貢献度を推定する。
我々は,各ラウンドの予算とデータ保持者の報酬を決定するため,強化学習に基づく階層的な予算配分手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:29:43 GMT)
Rethinking the Uncertainty: A Critical Review and Analysis in the Era of Large Language Models [42.6] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い人工知能応用の基礎となっている。
現在の手法はしばしば、真の不確実性を特定し、測定し、対処するのに苦労する。
本稿では,不確実性の種類や原因を特定し,理解するための包括的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:07:15 GMT)
Grounded GUI Understanding for Vision Based Spatial Intelligent Agent: Exemplified by Virtual Reality Apps [41.6] 仮想現実感アプリのための最初のゼロショットcOntext-sensitive inteRactable GUI ElemeNT dEtectionフレームワークOrienterを提案する。
人間の振る舞いを模倣することで、OrienterはまずVRアプリのシーンの意味的コンテキストを観察し、理解し、次に検出を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:38:02 GMT)
RARe: Retrieval Augmented Retrieval with In-Context Examples [41.0] 本稿では,検索者がコンテキスト内例を利用できるためのシンプルなアプローチを提案する。
RAREは、クエリがターゲットクエリとセマンティックに類似しているコンテキスト内の例で事前訓練されたモデルを微調整する。
RAReは、コンテキスト内例のないクエリを用いたモデルと比較して、ドメイン外一般化がより強力であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:46:20 GMT)
RectifID: Personalizing Rectified Flow with Anchored Classifier Guidance [40.7] 既存の分類器を用いて拡散モデルを操り、画像のパーソナライズのためのトレーニングフリー手法を利用する。
本研究は,近年の補正フローの枠組みに基づいて,バニラ分類器指導の限界を簡単な固定点解法で解決できることを示唆する。
本発明の方法は、市販画像識別装置の異なる正流に実装され、人間の顔、生きた被写体、特定の対象物に対して有利なパーソナライズ結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:41:54 GMT)
Neural Fields in Robotics: A Survey [39.9] Neural Fieldsは、コンピュータビジョンとロボット工学における3Dシーン表現の変革的アプローチとして登場した。
この調査は、ロボット工学における彼らの応用を探求し、知覚、計画、制御を強化する可能性を強調している。
それらのコンパクトさ、メモリ効率、微分可能性、基礎モデルと生成モデルとのシームレスな統合は、リアルタイムアプリケーションに理想的です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:26:41 GMT)
FuxiTranyu: A Multilingual Large Language Model Trained with Balanced Data [39.5] We present FuxiTranyu, a open-source multilingual model for large language model (LLMs)。
ベースモデルであるFuxiTranyu-8Bは80億のパラメータを持ち、微妙にバランスの取れた多言語データに基づいてスクラッチから訓練されている。
幅広い多言語ベンチマークの実験は、フキシトラユの競争性能を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:55:33 GMT)
Centaur: a foundation model of human cognition [39.4] 本稿では,自然言語で表現可能な実験において,人間の行動を予測する計算モデルCentaurを紹介する。
我々は、サイコ-101と呼ばれる新しい大規模データセットに基づいて、最先端の言語モデルを微調整することでCentaurを導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 20:39:41 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） (Sat, 26 Oct 2024 19:21:56 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） (Sat, 26 Oct 2024 19:21:56 GMT)
SeeClear: Semantic Distillation Enhances Pixel Condensation for Video Super-Resolution [35.9] 拡散に基づくビデオ超解法(VSR)は、知覚的にリアルなビデオを生成することで有名である。
本稿では,条件付きビデオ生成を利用した新しいVSRフレームワークであるSeeeClearを紹介する。
我々のフレームワークはセマンティックディファイラとPixel Condenserを統合し、低解像度フレームからセマンティックディファイラを抽出し、より大規模なセマンティックディファイラを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:11:30 GMT)
SeeClear: Semantic Distillation Enhances Pixel Condensation for Video Super-Resolution [35.9] 拡散に基づくビデオ超解法(VSR)は、知覚的にリアルなビデオを生成することで有名である。
本稿では,条件付きビデオ生成を利用した新しいVSRフレームワークであるSeeeClearを紹介する。
我々のフレームワークはセマンティックディファイラとPixel Condenserを統合し、低解像度フレームからセマンティックディファイラを抽出し、より大規模なセマンティックディファイラを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:11:30 GMT)
SeeClear: Semantic Distillation Enhances Pixel Condensation for Video Super-Resolution [35.9] 拡散に基づくビデオ超解法(VSR)は、知覚的にリアルなビデオを生成することで有名である。
本稿では,条件付きビデオ生成を利用した新しいVSRフレームワークであるSeeeClearを紹介する。
我々のフレームワークはセマンティックディファイラとPixel Condenserを統合し、低解像度フレームからセマンティックディファイラを抽出し、より大規模なセマンティックディファイラを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:11:30 GMT)
SeeClear: Semantic Distillation Enhances Pixel Condensation for Video Super-Resolution [35.9] 拡散に基づくビデオ超解法(VSR)は、知覚的にリアルなビデオを生成することで有名である。
本稿では,条件付きビデオ生成を利用した新しいVSRフレームワークであるSeeeClearを紹介する。
我々のフレームワークはセマンティックディファイラとPixel Condenserを統合し、低解像度フレームからセマンティックディファイラを抽出し、より大規模なセマンティックディファイラを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:11:30 GMT)
DQRM: Deep Quantized Recommendation Models [34.7] 大規模なレコメンデーションモデルは、多くの大手インターネット企業にとって主要な作業負荷である。
これらの1TB以上のテーブルのサイズは、レコメンデーションモデルのトレーニングと推論に深刻なメモリボトルネックを課す。
我々は、最先端のディープラーニング勧告モデル(DLRM)に基づいて、小規模で強力で、実行および訓練に効率の良い新しい推薦フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 02:33:52 GMT)
On Mesa-Optimization in Autoregressively Trained Transformers: Emergence and Capability [34.4] いくつかの説では、トランスフォーマーはオートレアトレーニング中にmesa-optimizerを学習する。
データモーメントに関する強い仮定は、学習されたメザ最適化器が実行可能な十分な必要条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:21:16 GMT)
GiVE: Guiding Visual Encoder to Perceive Overlooked Information [34.3] そこで我々は,視線から視線を知覚するGiVE(Guiving Visual to Perceive Overlooked Information)アプローチを提案する。
GiVEは、Attention-Guided Adapter (AG-Adapter)モジュールとオブジェクト中心のビジュアルセマンティック学習モジュールで視覚表現を強化する。
コントリビューションには、動的視覚的焦点調整、オブジェクト検索を強化する新しい損失関数、MOInst(Multi-Object Instruction)データセットが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:37:43 GMT)
Dwell in the Beginning: How Language Models Embed Long Documents for Dense Retrieval [31.9] 我々は、因果言語モデルにおける入力シーケンスの途中の情報損失を実証する以前の研究に基づいて構築した。
エンコーダ・デコーダモデルの訓練段階における位置バイアスについて,言語モデル事前学習,コントラスト事前学習,コントラスト微調整などを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:04:38 GMT)
FACT or Fiction: Can Truthful Mechanisms Eliminate Federated Free Riding? [31.9] 標準フェデレーション学習アプローチはフリーライダージレンマに対して脆弱である。
実際には、敵エージェントはサーバに誤った情報を提供して、貢献から遠ざかることができる。
本稿では,FACTによるフリーライディング・アバース・フェデレーション機構の真偽化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:22:07 GMT)
FedSSP: Federated Graph Learning with Spectral Knowledge and Personalized Preference [31.8] フェデレートされたグラフ学習(pFGL)は、プライバシーを損なうことなく、グラフニューラルネットワーク(GNN)の分散トレーニングを容易にする。
それまでのpFGLメソッドは、非ジェネリックな知識を全世界で誤って共有し、パーソナライズされたソリューションをローカルにカスタマイズできなかった。
提案するpFGLフレームワークであるFedSSPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:09:27 GMT)
Adaptive Video Understanding Agent: Enhancing efficiency with dynamic frame sampling and feedback-driven reasoning [29.9] 本稿では,長大な映像理解の効率性と有効性を両立させるエージェントベース手法を提案する。
提案手法の重要な側面はクエリ適応型フレームサンプリングであり,LLMの推論能力を利用して,最も関連性の高いフレームのみをリアルタイムに処理する。
提案手法を複数のビデオ理解ベンチマークで評価し,最先端性能の向上だけでなく,サンプリングしたフレーム数を削減して効率の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:01:06 GMT)
A Stack-Propagation Framework for Low-Resource Personalized Dialogue Generation [29.3] 対話生成および理解パイプラインを学習するための新しいスタックプロパゲーションフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、より小さなパーソナライズされた対話データから学ぶための、スタック化されたエンコーダとデコーダの恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:09:21 GMT)
Binomial Self-compensation for Motion Error in Dynamic 3D Scanning [29.2] オブジェクトが静的でなければならないというPSPの基本的な仮定は、動的測定において破られる。
本研究では,4ステップPSPの動作誤差を効果的かつ柔軟に除去するBSCアルゴリズムを提案する。
我々のBSCは、カメラの取得率(90fps)に匹敵する深度マップのフレームレートを実現しつつ、既存の動作誤差低減手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:19:42 GMT)
Parametric longitudinal coupling of a semiconductor charge qubit and a RF resonator [28.7] CMOS電荷量子ビットとオフチップRF共振器とのパラメトリック長手結合の完全な実験的検討を行った。
量子ビットに印加されたドライブと共振器の間のクロストークを管理することにより、長手および分散電荷-光子カップリングの依存性を体系的に研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:21:22 GMT)
FLOW: A Feedback LOop FrameWork for Simultaneously Enhancing Recommendation and User Agents [28.3] 本稿では,フィードバックループを導入することで,推薦エージェントとユーザエージェントの協調を実現するFLOWという新しいフレームワークを提案する。
具体的には、従来提案されていた項目に対するユーザエージェントのフィードバックを分析して、ユーザの好みに対する理解を深める。
この反復的精錬プロセスは、レコメンデーションエージェントとユーザエージェントの両方の推論能力を高め、より正確なレコメンデーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:51:39 GMT)
Off-Policy Selection for Initiating Human-Centric Experimental Design [26.7] オフライン選択(OPS)は、オフラインで評価し、オンラインインタラクションなしでポリシーを選択することで、ループを閉じるための重要な手段である。
我々の研究は、人間中心のシステムにおいて重要な課題を解決することに集中している。
そこで我々はFPS(First-Glance Off-Policy Selection)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:17:33 GMT)
FedMABA: Towards Fair Federated Learning through Multi-Armed Bandits Allocation [26.5] 本稿では,対戦型マルチアームバンディットの概念を導入し,性能格差を明示した制約で提案対象を最適化する。
そこで本研究では,データ分散の異なる多種多様なクライアント間での性能不公平さを軽減するために,新しいマルチアーム帯域割り当てFLアルゴリズム(FedMABA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 10:41:45 GMT)
MatExpert: Decomposing Materials Discovery by Mimicking Human Experts [26.4] MatExpertは、大規模言語モデルと対照的な学習を活用して、新しい固体材料の発見と設計を加速する新しいフレームワークである。
人間の素材設計専門家のワークフローにインスパイアされた我々のアプローチは、検索、遷移、生成という3つの重要な段階を統合している。
MatExpertは、ランガウジュに基づく生成モデルを用いた計算材料発見の有意義な進歩を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:44:54 GMT)
Adjoint Matching: Fine-tuning Flow and Diffusion Generative Models with Memoryless Stochastic Optimal Control [26.2] 我々は,反復的プロセスを通じてサンプルを生成する動的生成モデルに対して,報酬微調整を最適制御(SOC)として用いた。
提案手法は,報酬の微調整,一貫性の向上,リアリズム,人間の選好報酬モデルへの一般化など,既存の方法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:28:20 GMT)
Adjoint Matching: Fine-tuning Flow and Diffusion Generative Models with Memoryless Stochastic Optimal Control [26.2] 我々は,反復的プロセスを通じてサンプルを生成する動的生成モデルに対して,報酬微調整を最適制御(SOC)として用いた。
提案手法は,報酬の微調整,一貫性の向上,リアリズム,人間の選好報酬モデルへの一般化など,既存の方法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:28:20 GMT)
Adjoint Matching: Fine-tuning Flow and Diffusion Generative Models with Memoryless Stochastic Optimal Control [26.2] 我々は,反復的プロセスを通じてサンプルを生成する動的生成モデルに対して,報酬微調整を最適制御(SOC)として用いた。
提案手法は,報酬の微調整,一貫性の向上,リアリズム,人間の選好報酬モデルへの一般化など,既存の方法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:28:20 GMT)
Overcoming the Sim-to-Real Gap: Leveraging Simulation to Learn to Explore for Real-World RL [26.0] 多くの制度において、直接シム2リアルトランスファーは失敗する可能性があるが、シミュレータを使って一連のエフェクト探索ポリシーを学習できることが示される。
特に、低ランクのMDPの設定においては、これらの探索政策と単純で実践的なアプローチが結合していることが示される。
これは、シミュレーション転送が直接sim2real転送が失敗する環境で強化学習において証明可能な利益をもたらすという最初の証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:12:27 GMT)
Mask-based Membership Inference Attacks for Retrieval-Augmented Generation [25.5] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)における幻覚を緩和するための効果的なアプローチである。
近年,LLMトレーニングに使用せず,RAGナレッジデータベースに最新のデータや著作権データを格納する傾向にある。
このプラクティスは、特定のターゲットドキュメントがRAGシステムのナレッジデータベースに格納されているかどうかを検出することを目的とした、メンバーシップ推論攻撃(MIAs)に対する懸念を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 10:43:39 GMT)
MMM-RS: A Multi-modal, Multi-GSD, Multi-scene Remote Sensing Dataset and Benchmark for Text-to-Image Generation [25.3] マルチモーダル,マルチGSD,マルチシーンリモートセンシング(MMM-RS)データセットと,多様なリモートセンシングシナリオにおけるテキスト・ツー・イメージ生成のためのベンチマークを提案する。
大規模な事前学習型視覚言語モデルを用いて、テキストプロンプトを自動出力し、手作りの修正を行う。
広範囲な手動スクリーニングと修正アノテーションにより、最終的に約2100万のテキストイメージペアからなるMMM-RSデータセットを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 11:19:07 GMT)
MAD-Sherlock: Multi-Agent Debates for Out-of-Context Misinformation Detection [25.2] 誤解を招くテキストと組み合わせた画像のアウト・オブ・コンテクスト(OOC)の使用は、偽の物語を生み出す。
既存のAI駆動検出システムは説明性がなく、高価な微調整を必要とする。
我々は,OOC誤報検出のためのマルチエージェント・ディベートシステムMAD-Sherlockを紹介する。
我々のフレームワークは、ドメイン固有の微調整なしでも、最先端の精度で説明可能な検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 10:34:22 GMT)
Generative Adversarial Patches for Physical Attacks on Cross-Modal Pedestrian Re-Identification [25.0] Visible-Infrared pedestrian Re-identification (VI-ReID)は、赤外線カメラと可視カメラで撮影された歩行者画像とをマッチングすることを目的としている。
本稿では,VI-ReIDモデルに対する最初の物理的攻撃について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:40:10 GMT)
Resource-Aware Hierarchical Federated Learning in Wireless Video Caching Networks [24.7] いくつかの人気ファイルの動画トラフィックによるバックホールトラフィックの混雑は、要求されるコンテンツを保存することで軽減できる。
本稿では,ユーザの今後のコンテンツ要求を予測するためのリソース対応階層型学習(RawHFL)ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 22:19:04 GMT)
Emergence of Globally Attracting Fixed Points in Deep Neural Networks With Nonlinear Activations [24.1] 本稿では、2つの異なる入力に対して隠された表現の類似性を計測するカーネルシーケンスの進化に関する理論的枠組みを提案する。
非線形アクティベーションに対しては、カーネルシーケンスは、アクティベーションとネットワークアーキテクチャに依存する同様の表現に対応可能な、一意の固定点にグローバルに収束する。
この研究は、ディープニューラルネットワークの暗黙のバイアスと、アーキテクチャ上の選択が層間の表現の進化にどのように影響するかについて、新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:10:47 GMT)
Annotation Efficiency: Identifying Hard Samples via Blocked Sparse Linear Bandits [23.3] 本稿では,ラベル・スカース・セッティングにおいて,少数のアノテーションラウンドしか持たない専門家によるアノテートデータポイントの問題について考察する。
そこで本稿では,データポイントの注釈付けの難しさに対する信頼性の高いフィードバックを,基礎的な真理ラベルに加えて専門家に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 01:42:03 GMT)
The HR-Calculus: Enabling Information Processing with Quaternion Algebra [23.0] 四元数とその分割代数は三次元空間における回転/向きのモデル化において有利であることが証明されている。
四元数値信号に特化して設計された適応情報処理技術は、最近になって機械学習、信号処理、制御コミュニティの注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:53:20 GMT)
Segment, Shuffle, and Stitch: A Simple Layer for Improving Time-Series Representations [21.7] 時系列モデルによる表現学習を改善するために,Segment, Shuffle, Stitch (S3) と呼ばれるニューラルネットワーク層を提案する。
S3は、元のシーケンスから重複しないセグメントを生成し、それらを学習方法でシャッフルすることで、そのタスクに最適である。
その結果,S3を組み込むことで,時系列分類や予測,異常検出といったタスクが大幅に改善され,特定のデータセットのパフォーマンスが最大68%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:42:56 GMT)
Multi-path Exploration and Feedback Adjustment for Text-to-Image Person Retrieval [21.6] MeFaは、イントラとインターモーダルの本質的なフィードバックを探索して、ターゲットの調整を行うフレームワークである。
MeFaは、追加のデータや複雑な構造を必要とすることなく、優れた人物検索性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:25:27 GMT)
Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting? [21.4] LLM成分を除去したり,基本的な注意層に置き換えたりしても,予測性能は低下しないことがわかった。
また、計算コストがかなり高いにもかかわらず、事前訓練されたLLMは、スクラッチから訓練されたモデルに劣らないことが判明した。
我々は時系列エンコーダを探索し、パッチとアテンション構造がLLMベースの予測器と同様に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 01:43:07 GMT)
Pioneering Reliable Assessment in Text-to-Image Knowledge Editing: Leveraging a Fine-Grained Dataset and an Innovative Criterion [21.4] テキスト・トゥ・イメージ(T2I)拡散モデルは、事実知識をパラメータにエンコードする。
知識編集技術は、対象とする方法でモデル知識を更新することを目的としている。
我々は3つのフェーズに網羅してT2I知識編集フレームワークを設計する。
T2I知識編集のためのシンプルだが効果的なアプローチである textbfMPE を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:03:00 GMT)
Utilizing Large Language Models in an Iterative Paradigm with Domain Feedback for Zero-shot Molecule Optimization [21.3] 本稿では,シンプルなドメインフィードバックプロバイダである$textRe2$DFを提案する。
$textRe2$DFは、修飾された分子が化学的に無効である場合、分子を処理するために外部ツールキットRDKitを使用する。
20の単価目標に対して、$textRe2$DFは、それぞれ緩やかな閾値と厳格な閾値の下で、ヒット率を16.95%、20.76%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 01:31:08 GMT)
Dynamic layer selection in decoder-only transformers [21.2] 自然言語生成のための2つの一般的な動的推論手法を実証的に検討する。
トレーニング済みのデコーダのみのモデルでは,層スキップによる層除去が著しく堅牢であることがわかった。
また、シーケンス毎の動的計算割り当ては、大きな効率向上を約束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:44:11 GMT)
EfficientEQA: An Efficient Approach for Open Vocabulary Embodied Question Answering [21.1] EQA(Embodied Question Answering)は、ロボットホームアシスタントにとって不可欠な課題である。
近年の研究では、大規模視覚言語モデル(VLM)がEQAに有効に活用できることが示されているが、既存の研究はビデオベースの質問応答に焦点を当てているか、クローズドフォームの選択セットに依存している。
オープン語彙EQAのためのEfficientEQAと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:48:47 GMT)
An Efficient Watermarking Method for Latent Diffusion Models via Low-Rank Adaptation [21.1] 低ランク適応(LoRA)に基づく潜在拡散モデル(LDM)の効率的な透かし手法を提案する。
提案手法は,高速な透かし埋め込みを保証し,透かしの非常に低ビット誤り率,生成画像の品質,検証のためのゼロ偽陰率(FNR)を維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:23:49 GMT)
Learning to Optimize for Mixed-Integer Non-linear Programming [20.5] 混合整数非NLPプログラム(MINLP)はエネルギーシステムや輸送など様々な領域で発生するが、解決は困難である。
機械学習の最近の進歩は、最適化のための学習として知られる領域において、顕著な成功をもたらしている。
勾配を保ちながら整数出力を生成する2つの異なる補正層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:15:58 GMT)
Library Learning Doesn't: The Curious Case of the Single-Use "Library" [20.3] LEGO-ProverとTroVEの2つのライブラリ学習システムについて検討した。
機能再利用は miniF2F と MATH では極めて稀である。
我々の追跡実験は、再利用よりも自己補正と自己整合が、観察されたパフォーマンス向上の主要な要因であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:05:08 GMT)
Your Image is Secretly the Last Frame of a Pseudo Video [20.2] 擬似ビデオを用いた他の生成モデルの改善の可能性を検討する。
具体的には、まず所定の画像生成モデルをビデオ生成モデルに拡張し、次に元の画像にデータ拡張を適用して構築した擬似ビデオ上でビデオ生成モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:15:25 GMT)
AutoMIR: Effective Zero-Shot Medical Information Retrieval without Relevance Labels [19.9] 本稿では,自己学習仮説文書埋め込み (SL-HyDE) という新しい手法を導入し,この問題に対処する。
SL-HyDEは、与えられたクエリに基づいて仮説文書を生成するために、大きな言語モデル(LLM)をジェネレータとして利用する。
実世界の医療シナリオを基盤とした総合的な評価フレームワークとして,中国医療情報検索ベンチマーク(CMIRB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 02:53:20 GMT)
SPROUT: an Interactive Authoring Tool for Generating Programming Tutorials with the Visualization of Large Language Models [19.9] 大規模言語モデル(LLM)の急速な開発は、プログラミングチュートリアルの作成効率に革命をもたらした。
プログラミングチュートリアル作成タスクを実行可能なステップに分解する,新しいアプローチを導入する。
次に,SPROUTを提案する。SPROUTは,プログラミングチュートリアル作成プロセスのより深い制御と理解を可能にする,インタラクティブな可視化機能を備えたオーサリングツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:42:04 GMT)
On the Effect of Purely Synthetic Training Data for Different Automatic Speech Recognition Architectures [19.8] 音声認識学習における合成データの有用性について検討する。
我々は、元のトレーニングデータを再生し、合成データのみに基づいてASRシステムを訓練する。
トレーニングスコアが過度な適合を示す場合であっても,TTSモデルの一般化は良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 23:55:01 GMT)
Improving Model Evaluation using SMART Filtering of Benchmark Datasets [19.7] 本稿では,既存のベンチマークデータセットから高品質なサンプルのサブセットを選択する新しい手法を提案する。
提案手法は3つのフィルタリング基準を適用し, (i) 簡単な例, (ii) データ汚染例, (iii) 互いに類似した例を除去する。
SMARTの3つの選択QAデータセットに対する有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:21:44 GMT)
CodePurify: Defend Backdoor Attacks on Neural Code Models via Entropy-based Purification [19.6] バックドアアタックは、多くのソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて、100%近いアタック成功率を達成することができます。
エントロピーに基づく浄化を通じて,コードモデルに対するバックドア攻撃に対する新たな防御法であるCodePurifyを提案する。
我々は、CodePurifyを3つの代表的なタスクと2つの人気のあるコードモデルにわたる4つの高度なバックドア攻撃に対して広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 10:17:50 GMT)
CrediRAG: Network-Augmented Credibility-Based Retrieval for Misinformation Detection in Reddit [19.0] 本稿では、言語モデルとリッチな外部政治知識ベースへのアクセスを組み合わせた最初の偽ニュース検出モデルであるCrediRAGを紹介する。
CrediRAGはニュースレトリバーを使用して、類似のニュース記事のソース信頼性に基づいて、当初各投稿に誤報スコアを割り当てる。
その結果,F1スコアが11%増加し,最先端手法による誤字検出が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 20:27:22 GMT)
SWE-Search: Enhancing Software Agents with Monte Carlo Tree Search and Iterative Refinement [18.8] SWE-Searchは、MCTS(Monte Carlo Tree Search)と自己改善機構を統合し、ソフトウェアエージェントのパフォーマンスを向上させるマルチエージェントフレームワークである。
本研究は,複雑でダイナミックなソフトウェア工学環境において,エージェント推論と計画を強化する自己評価型検索技術の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 22:45:56 GMT)
Probabilistic Weather Forecasting with Hierarchical Graph Neural Networks [17.6] 本稿では,Graph-EFMと呼ばれる確率的天気予報モデルを提案する。
このモデルは、柔軟な潜在変数の定式化とグラフベースの予測フレームワークを結合する。
Graph-EFMのアンサンブル予測は、同等の決定論的モデルよりも同等または低いエラーを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:24:08 GMT)
"My Replika Cheated on Me and She Liked It": A Taxonomy of Algorithmic Harms in Human-AI Relationships [17.6] 我々は,AIコンパニオンであるReplikaが示す有害な行動の6つのカテゴリを特定した。
AIは、加害者、侮辱者、ファシリテーター、イネーブラーの4つの異なる役割を通じて、これらの害に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:18:17 GMT)
Learning Precise, Contact-Rich Manipulation through Uncalibrated Tactile Skins [17.4] 我々は、トランスフォーマーベースのポリシーを使用して、皮膚センサーデータを視覚情報とともに追加トークンとして扱うシンプルなアプローチであるVisuo-Skin(ViSk)フレームワークを提案する。
ViSkは、視力のみと光触覚に基づくポリシーの両方で著しく優れています。
さらに、触覚と視覚のモダリティを組み合わせることで、政策性能と空間的一般化が向上し、タスク全体で平均27.5%の改善が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 02:25:50 GMT)
Training the Untrainable: Introducing Inductive Bias via Representational Alignment [17.4] 伝統的にタスクに適さないと考えられるアーキテクチャは、別のアーキテクチャからの帰納的バイアスを使ってトレーニングできることを示す。
我々は,この手法が視覚タスクにおける完全連結ネットワークの即時オーバーフィッティングを克服し,通常のCNNをResNetsと競合させ,プレーンバニラRNNとトランスフォーマーのギャップの大部分を埋めると共に,トランスフォーマーがより簡単に実行できるタスクを学習するのに役立つことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 01:04:03 GMT)
Are EEG-to-Text Models Working? [17.4] この研究は、オープン語彙EEG-to-Text翻訳のための既存のモデルを批判的に分析する。
本稿では,脳波信号から真に学習するモデルと,トレーニングデータを記憶するモデルとを区別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:41:51 GMT)
Range Membership Inference Attacks [17.3] 本研究では,RaMIA(Ra Range Membering Inference attack)のクラスを導入し,モデルが特定の範囲の任意のデータに対してトレーニングされたかどうかを検証した。
各種データ上でのMIAよりも,プライバシ損失をより正確に,包括的に捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:19:19 GMT)
Personality Analysis from Online Short Video Platforms with Multi-domain Adaptation [16.6] オンラインショートビデオのパーソナリティ分析は、パーソナライズされたレコメンデーションシステム、感情分析、人間とコンピュータのインタラクションに応用されているため、注目を集めている。
ビッグファイブ・パーソナリティ・フレームワークに基づくアンケートのような従来の評価手法は、自己報告バイアスによって制限されており、大規模な分析やリアルタイム分析では実用的ではない。
マルチモーダル・パーソナリティ分析フレームワークを提案し,複数のモーダルから特徴を同期・統合することで課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:29:32 GMT)
Learning to Reach Goals via Diffusion [16.3] 本稿では,拡散モデルに基づく目標条件強化学習の新たな視点について述べる。
次に、スコア関数に類似したこれらの偏差を逆転させるために、目標条件付きポリシーを学ぶ。
Merlinと呼ばれるこのアプローチは、別の値関数を学ぶことなく、任意の初期状態から特定の目標に到達することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:16:22 GMT)
Near-Optimal Streaming Heavy-Tailed Statistical Estimation with Clipped SGD [16.0] Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsfTr(Sigma)+sqrtmathsff
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 10:14:17 GMT)
Armored Core of PKI: Remove Signing Keys for CA via Efficient and Trusted Physical Certification [15.9] 認証操作にPKI(Physically Unclonable Function)を信頼結合した最初のPKIセキュリティ拡張であるArmored Coreを提案する。
CAのデジタル署名キーをなくすことで、鍵の露出を不可能にする。
私たちはArmored Coreを,Let's Encrypt PebbleやCertbotなど,現実世界のPKIシステムに統合しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 02:43:09 GMT)
How much can we forget about Data Contamination? [15.9] トレーニングデータへのベンチマークデータの漏洩は、大規模言語モデルにとって重要な課題である。
実験的なエビデンスと理論的な見積もりを用いて、小規模の汚染がベンチマーク評価を無効にするという一般的な仮定に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:33:26 GMT)
How much can we forget about Data Contamination? [15.9] トレーニングデータへのベンチマークデータの漏洩は、大規模言語モデルにとって重要な課題である。
実験的なエビデンスと理論的な見積もりを用いて、小規模の汚染がベンチマーク評価を無効にするという一般的な仮定に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:33:26 GMT)
Quam: Adaptive Retrieval through Query Affinity Modelling [15.4] ユーザ情報要求に基づいて文書をランク付けする関連モデルを構築することは,情報検索とNLPコミュニティの中心的な課題である。
提案するQuamにより,適応検索の初期段階の統一的な視点を提案する。
提案手法であるQuamは,リコール性能を26%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 22:52:12 GMT)
You Never Know: Quantization Induces Inconsistent Biases in Vision-Language Foundation Models [15.1] 本研究では,基礎的なビジョン言語モデルを圧縮する標準的な実践が,社会的にフェアなアウトプットを生成できるモデル能力に与える影響について検討する。
量子化により圧縮されたモデルの集団間でバイアス等級や方向が一貫した変化は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 20:31:41 GMT)
Maximum Entropy Reinforcement Learning via Energy-Based Normalizing Flow [14.7] エネルギーベース正規化フロー(EBFlow)を用いた新しいMaxEnt RLフレームワークを提案する。
このフレームワークは、政策評価ステップと政策改善ステップを統合し、単一の目標トレーニングプロセスをもたらす。
提案手法は,広く採用されている代表ベースラインよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:35:57 GMT)
3D Distance-color-coded Assessment of PCI Stent Apposition via Deep-learning-based Three-dimensional Multi-object Segmentation [14.5] そこで本研究では,PCI stent apposition のための3次元距離カラー符号化アセスメント (DccA) を提案する。
提案した3D DccAは血管内光コヒーレンス断層撮影(IV-OCT)画像の3D血管内膜とステントを正確に抽出する。
3次元カラー空間へのステント-ラム距離の定量化とマッピングを行い,PCIステント付着の3次元視覚的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:06:43 GMT)
Towards Robust Algorithms for Surgical Phase Recognition via Digital Twin-based Scene Representation [14.1] ビデオから直接外科的フェーズを予測するエンドツーエンドのニューラルネットワークは、ベンチマークで優れたパフォーマンスを示している。
我々のゴールは、デジタルツイン(DT)パラダイムを活用して、手術ビデオの変動に対するモデルロバスト性を改善することである。
このアプローチは、信頼性の高い低レベルのシーン理解を保証する、最近のビジョン基盤モデルを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:49:06 GMT)
On-Site Precise Screening of SARS-CoV-2 Systems Using a Channel-Wise Attention-Based PLS-1D-CNN Model with Limited Infrared Signatures [14.0] 本稿では、減衰された全反射-フーリエ変換赤外分光法(ATR-FTIR)と適応的繰り返し再重み付けされたペナル化最小二乗法(AirPLS)前処理アルゴリズムと、チャネルワイドの注意に基づく畳み込みニューラルネットワーク(PLS-1D-CNN)モデルを統合する手法を提案する。
我々のモデルは、最近、呼吸器ウイルスのスペクトル検出の分野で、96.48%の認識スクリーニング精度、96.24%の感度、97.14%の特異性、96.12%のF1スコア、0.99のAUCを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:22:35 GMT)
SiamSeg: Self-Training with Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation Semantic Segmentation in Remote Sensing [14.0] UDAは、ラベル付きソースドメインデータをトレーニングしながら、ラベルなしのターゲットドメインデータからモデルを学習することを可能にする。
コントラスト学習を UDA に統合し,セマンティック情報を取得する能力を向上させることを提案する。
我々のSimSegメソッドは既存の手法より優れ、最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:11:12 GMT)
A Taxonomy of Loss Functions for Stochastic Optimal Control [13.4] SOC損失関数は期待値と同じ勾配のクラスにグループ化できることを示す。
異なる損失関数の強みと弱みを理解するために、簡単なSOC実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:04:35 GMT)
A Taxonomy of Loss Functions for Stochastic Optimal Control [13.4] SOC損失関数は期待値と同じ勾配のクラスにグループ化できることを示す。
異なる損失関数の強みと弱みを理解するために、簡単なSOC実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:04:35 GMT)
Looking Beyond The Top-1: Transformers Determine Top Tokens In Order [13.0] トップ1予測が修正された後、トランスフォーマーが層内で行う計算を解析する。
これらの飽和事象は、対応するトークンのランクの順に発生する。
この逐次飽和に対するタスク遷移のメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:00:38 GMT)
Generative AI in Health Economics and Outcomes Research: A Taxonomy of Key Definitions and Emerging Applications, an ISPOR Working Group Report [12.2] ジェネレーティブAIは、健康経済学と成果研究(HEOR)において大きな可能性を秘めている
生成AIは、HEORに大きな可能性を示し、効率性、生産性を高め、複雑な課題に対する新しいソリューションを提供する。
ファウンデーションモデルは複雑なタスクを自動化する上で有望だが、科学的信頼性、バイアス、解釈可能性、ワークフローの統合には課題が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:42:50 GMT)
Bidirectional Stereo Image Compression with Cross-Dimensional Entropy Model [12.0] BiSICは対称ステレオ画像圧縮アーキテクチャである。
本研究では,局所的な特徴を捉え,グローバルな特徴を活用するために双方向の注意ブロックを組み込む3次元畳み込みに基づくバックボーンを提案する。
提案するBiSICは,従来の画像/ビデオ圧縮規格より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:03:35 GMT)
MultiOOD: Scaling Out-of-Distribution Detection for Multiple Modalities [11.9] 我々は,多種多様なデータセットサイズと様々なモダリティの組み合わせを特徴とする,第一種ベンチマークであるMultiOODを紹介する。
我々はまず,既存のOOD検出アルゴリズムをMultiOOD上で評価した。
本稿では,近隣クラスからの情報を活用することで,より広い特徴空間を探索する新しいアウトリー合成手法NP-Mixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:27:02 GMT)
Reasoning or a Semblance of it? A Diagnostic Study of Transitive Reasoning in LLMs [11.8] 我々は,2つの構成データセット(QASCとBamboogle)で事実を演算することで,LLaMA 2とFlan-T5という2つの大言語モデルの推論能力を評価する。
両モデルとも (a) を併用するが, Flan-T5 は LLaMA 2 よりもばらつきが小さい。
このことは、モデルが故意に関係のあるデータセットを微調整することで、推移性の理解を深める可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:09:07 GMT)
SCLIP: Rethinking Self-Attention for Dense Vision-Language Inference [11.5] セマンティックセグメンテーションにおけるコントラッシブ言語イメージ事前学習の可能性を高める。
自己注意を再考することで、CLIPは密集した予測タスクに適応できることがわかった。
従来のCLIPビジョンエンコーダの自己保持ブロックをCSAモジュールで置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:58:10 GMT)
Large Language Models and Cognitive Science: A Comprehensive Review of Similarities, Differences, and Challenges [11.2] 本稿では,Large Language Models(LLM)と認知科学の交わりについて概観する。
我々は,LLMの認知能力を評価する手法を分析し,認知モデルとしての可能性について議論する。
我々はLLMの認知バイアスと限界を評価し,その性能向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:45:41 GMT)
A Multi-Modal Non-Invasive Deep Learning Framework for Progressive Prediction of Seizures [10.3] 本稿では,発作の進行(発生に間に合う)予測を目的とした革新的なフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,非侵襲脳波(EEG)および心電図(ECG)センサのネットワークから,高度なディープラーニング(DL)技術を用いてパーソナライズされたデータを利用する。
29例中95%の感度,98%の特異性,97%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 04:06:09 GMT)
Digital Twin-Empowered Task Assignment in Aerial MEC Network: A Resource Coalition Cooperation Approach with Generative Model [9.9] 本稿では,航空移動エッジコンピューティングネットワークにデジタルツイン(DT)を導入し,資源連携協力手法について検討する。
具体的には,アプリケーションプレーン,物理プレーン,仮想プレーンで構成される新しいネットワークフレームワークを提案する。
提案手法の有効性を,エネルギー消費と資源利用の観点から検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:09:26 GMT)
Convergence Guarantees for the DeepWalk Embedding on Block Models [9.9] ブロックモデル(SBM)から得られたグラフ上でDeepWalkアルゴリズムの使い方を示す。
単純化されているにもかかわらず、SBMは大きなグラフ上のアルゴリズムを解析するための古典的なモデルであることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:35:11 GMT)
Robust Model Evaluation over Large-scale Federated Networks [8.7] 我々は、目に見えないターゲットネットワーク上での機械学習モデルの性能を認証する課題に対処する。
モデルの平均損失を理論的に保証し、リスクCDFに一様境界を与える。
私たちのバウンダリは、K$クライアントへの多数のクエリに間に合うように計算可能で、モデルのプライベートデータにおける損失のみをクエリすることで、クライアントのプライバシを保存することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:45:15 GMT)
Boosting Adverse Weather Crowd Counting via Multi-queue Contrastive Learning [8.7] 本研究では,悪天候下でのモデルの堅牢性を高めるために,2段階の群集カウント手法を提案する。
第1段階では、気象クラス不均衡の問題に対処するために、マルチキューのMoCoコントラスト学習戦略を導入する。
第2段階では、コントラスト学習の指導の下で表現を洗練し、天気予知表現を通常の気象領域に変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:55:08 GMT)
Raccoon: Prompt Extraction Benchmark of LLM-Integrated Applications [8.5] 本稿では,抽出攻撃に対するモデルの感受性を包括的に評価するRacoonベンチマークを提案する。
本手法は,無防備シナリオと防御シナリオの両方でモデルを評価する。
本研究は,防衛の欠如を契機に,盗難を助長するための普遍的感受性を強調し,保護時に顕著なレジリエンスを示すOpenAIモデルを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:01:42 GMT)
DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy [8.5] Dense and Unconstrained Stereo 3D Reconstruction of arbitrary image collections。
本定式化は単眼および両眼の再建症例を円滑に統一することを示す。
私たちの定式化はシーンの3Dモデルと深度情報を直接提供しますが、興味深いことに、シームレスに回復できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:26:43 GMT)
Beyond Concept Bottleneck Models: How to Make Black Boxes Intervenable? [8.4] 本稿では,設計によって解釈できない事前学習型ニューラルネットワークに対して,概念に基づく介入を行う手法を提案する。
我々は、インターベンタビリティの概念を概念に基づく介入の有効性の尺度として定式化し、この定義を微調整ブラックボックスに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:00:50 GMT)
Understanding the Effect of GCN Convolutions in Regression Tasks [8.3] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ上の関数をモデル化する機械学習において重要な手法となっている。
本稿では、同好ネットワーク上の回帰タスクにおける畳み込み演算子の影響を公式解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 04:19:52 GMT)
LinBridge: A Learnable Framework for Interpreting Nonlinear Neural Encoding Models [8.2] LinBridgeは、非線形符号化モデルの解釈のためのヤコビ解析に基づく学習可能なフレームワークである。
本研究では非線形ニューラルエンコーディングモデルを解釈するための新しいツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:02:34 GMT)
Double Debiased Covariate Shift Adaptation Robust to Density-Ratio Estimation [7.9] 重み付けによる共変量シフト適応のための二重頑健な推定器を提案する。
我々の推定器は密度比推定誤差から生じるバイアスを低減する。
特に、密度比推定器または回帰関数が整合である場合、我々の推定器は整合性を保つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:19:19 GMT)
Leveraging Self-Supervised Learning for Scene Classification in Child Sexual Abuse Imagery [7.5] 毎年、1000万人以上の児童性的虐待の報告が全米少年・爆発児センターに提出されている。
80%以上はオンライン・ソースから来ている。
この研究は、シーン中心のデータに基づいて事前訓練された自己教師型ディープラーニングモデルが71.6%の精度に達することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:49:30 GMT)
DEDUCE: Multi-head attention decoupled contrastive learning to discover cancer subtypes based on multi-omics data [7.0] マルチオミクスのがんデータを解析するための教師なしコントラスト学習のためのモデルDDUCEを提案する。
このモデルは教師なしのSMAEを採用し、マルチオミクスデータからコンテキストの特徴や長距離依存を深く抽出することができる。
サブタイプは、マルチオミクスデータの特徴空間とサンプル空間の両方におけるサンプル間の類似性を計算することでクラスタ化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:43:46 GMT)
Beyond Data Points: Regionalizing Crowdsourced Latency Measurements [6.9] インターネットのパフォーマンスをサンプリングするための安定な境界を構築するために,クラウドソーシングデータセットの空間解析を行う。
サンプリングバウンダリの安定性は、インターネットのパフォーマンス格差の真の性質を反映する。
これらの結果は,インターネット性能の分布を正確に評価し,最適化する上で,空間モデルの重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:36:57 GMT)
Sample Efficient Bayesian Learning of Causal Graphs from Interventions [6.8] 本研究では,限られた介入サンプルを用いた因果グラフ学習におけるベイズ的アプローチについて考察する。
我々は,提案アルゴリズムが真の因果グラフを高い確率で返すことを理論的に示す。
本稿では,このアルゴリズムを,グラフ全体を学習することなく,より一般的な因果問題にどう対応できるかを示すケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:47:56 GMT)
Self-Normalized Resets for Plasticity in Continual Learning [6.6] SNR(Self-Normalized Resets)は、ニューロンの重みをリセットすることで可塑性損失を緩和する適応アルゴリズムである。
我々は,SNRが競合するアルゴリズムと比較して常に優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:47:13 GMT)
Cavity dark mode mediated by atom array without atomic scattering loss [6.3] 静止波ノードが原子の位置に動的にロックされるキャビティダークモードを観測する。
ダークモードは原子から切り離され、原子散乱によって系が散逸することを防ぐ。
我々は、原子配列を変換することで、変換された光フィールドに任意の大きな位相シフトを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 02:27:55 GMT)
PANORAMIA: Privacy Auditing of Machine Learning Models without Retraining [6.3] 本稿では,機械学習モデルのためのプライバシリーク計測フレームワークであるPANORAMIAを紹介する。
PANORAMIAは、生成した非メンバーデータに依存することにより、非メンバーデータへのプライバシー測定ツールの共通依存性を排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:24:28 GMT)
Non-geodesically-convex optimization in the Wasserstein space [6.2] 確率関数が非測地論であるワッサーシュタイン空間測度における最適化問題のクラスである。
この設定はまた、分布の目標が分布の差分構造であるサンプリング問題も含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 14:07:03 GMT)
Causal Abstraction in Model Interpretability: A Compact Survey [6.0] 因果的抽象化は、モデル行動の基礎となる因果的メカニズムを理解し説明するための原則化されたアプローチを提供する。
本研究は, 因果的抽象の領域を掘り下げ, その理論的基礎, 実践的応用, モデル解釈可能性の分野への含意について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:24:28 GMT)
Semantic Feature Decomposition based Semantic Communication System of Images with Large-scale Visual Generation Models [5.9] テクスチャカラーに基づく画像TCSCIのセマンティックコミュニケーションシステムを提案する。
イメージを自然言語記述(テキスト)、テクスチャ、色の意味的特徴に分解する。
非常に圧縮され、ノイズに強く、視覚的に類似した画像意味コミュニケーションを実現し、伝送プロセスの解釈性と編集性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:53:05 GMT)
DeepMIDE: A Multivariate Spatio-Temporal Method for Ultra-Scale Offshore Wind Energy Forecasting [5.7] DeepMIDEは、空間、時間、高さのオフショア風速を共同でモデル化する統計的深層学習手法である。
DeepMIDEは、米国北東部の将来のオフショア風力発電所の実際のデータでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:51:44 GMT)
Multiscale Latent Diffusion Model for Enhanced Feature Extraction from Medical Images [5.4] CTスキャナーモデルと取得プロトコルのバリエーションは、抽出した放射能特性に有意な変動をもたらす。
LTDiff++は医療画像の特徴抽出を強化するために設計されたマルチスケール潜在拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:57:56 GMT)
Multiscale Latent Diffusion Model for Enhanced Feature Extraction from Medical Images [5.4] CTスキャナーモデルと取得プロトコルのバリエーションは、抽出した放射能特性に有意な変動をもたらす。
LTDiff++は医療画像の特徴抽出を強化するために設計されたマルチスケール潜在拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:57:56 GMT)
Experimental demonstration of the Bell-type inequalities for four qubit Dicke state using IBM Quantum Processing Unit [5.4] 2量子ベル状態と4量子ディック状態のベル型違反を理論的に評価した。
ディック州については、2つの異なる州準備法についてそれぞれ2.1239pm0.0457$と2.2175pm0.0352$としていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:04:06 GMT)
Just Propagate: Unifying Matrix Factorization, Network Embedding, and LightGCN for Link Prediction [5.1] 本稿では,行列因数分解と代表的ネットワーク埋め込みおよびグラフニューラルネットワーク手法を網羅したリンク予測フレームワークを提案する。
我々の結果は、リンク予測手法の理解を深め、新しい設計をインスピレーションする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:43:34 GMT)
Angel or Devil: Discriminating Hard Samples and Anomaly Contaminations for Unsupervised Time Series Anomaly Detection [4.8] 「無監督時系列異常検出の訓練は、有害な有害な異常汚染と有益なハードノーマルサンプルの識別に常に悩まされている。」
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:59:23 GMT)
Physics informed Shadowgraph Density Field Reconstruction [4.5] 本研究では,物理インフォームド・フレームワークを用いた影画像から密度場を再構成する手法を提案する。
従来のシャドウグラフイメージング技術と物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を組み合わせることで、複雑な流れ場の屈折率の変動を効果的に捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:28:15 GMT)
Diff-CXR: Report-to-CXR generation through a disease-knowledge enhanced diffusion model [4.5] 本稿では,Diff-CXR と名づけられたDiffusion-to-CXR 学習フレームワークを提案する。
Diff-CXRは,MIMIC-CXRおよびIU-XrayのFIDおよびmAUCスコアにおいて,従来のSOTA医療TTI法を33.4%/8.0%/23.8%/56.4%で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:38:12 GMT)
Hoeffding adaptive trees for multi-label classification on data streams [4.4] MLHAT(Multi-Label Hoeffding Adaptive Tree)
本稿では,MLHAT(Multi-Label Hoeffding Adaptive Tree)と呼ばれるマルチラベルデータストリーム分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:10:22 GMT)
Teaching Requirements Engineering for AI: A Goal-Oriented Approach in Software Engineering Courses [4.3] AIベースのシステムに高品質な要件を規定する能力を持つソフトウェアエンジニアを準備することが重要です。
本研究の目的は,Goal-Oriented Requirements Engineering(GORE)の有効性と適用性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 23:44:01 GMT)
Scaling Robot Policy Learning via Zero-Shot Labeling with Foundation Models [4.1] NILS: 拡張性のための自然言語命令ラベリング。
NILSは、未処理の長距離ロボットデータをスケールで自動的にラベル付けする。
NILSを用いて430時間以上のロボットデータから得られた115k以上の軌道をラベル付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:39:56 GMT)
Show Me What's Wrong!: Combining Charts and Text to Guide Data Analysis [4.0] 金融詐欺検出の文脈では、アナリストは取引データの中で不審な活動を素早く特定する必要がある。
これは、パターンの認識、グループ化、比較といった複雑な探索的なタスクからなる反復的なプロセスである。
これらのステップに固有の情報の過負荷を軽減するため、自動化された情報ハイライト、大規模言語モデルが生成するテキストインサイト、視覚分析を組み合わせたツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:04:35 GMT)
"Show Me What's Wrong!": Combining Charts and Text to Guide Data Analysis [4.0] 金融詐欺検出の文脈では、アナリストは取引データの中で不審な活動を素早く特定する必要がある。
これは、パターンの認識、グループ化、比較といった複雑な探索的なタスクからなる反復的なプロセスである。
これらのステップに固有の情報の過負荷を軽減するため、自動化された情報ハイライト、大規模言語モデルが生成するテキストインサイト、視覚分析を組み合わせたツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:04:35 GMT)
Prediction of chaotic dynamics and extreme events: A recurrence-free quantum reservoir computing approach [3.8] 貯留層コンピュータは、極端な事象やカオス力学を時間的に正確に予測することができるが、多くの自由度を必要とするかもしれない。
小型貯水池と正確な予測機能を備えた貯水池コンピュータを設計する。
この研究は、短期量子コンピュータで量子機械学習を使用する新たな機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:33:00 GMT)
Controllable single-photon wave packet scattering in two-dimensional waveguide by a giant atom [3.8] 2次元フォトニック導波路に結合した巨大原子による単一光子パケットの動的散乱について検討した。
導波路の巨大原子と異なる格子部位との結合強度を調整することにより、任意のターゲット散乱単光子波パケットを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:29:24 GMT)
Assistive AI for Augmenting Human Decision-making [3.4] この論文は、人間の監視を維持しながら、AIが意思決定の複雑なプロセスを支援する方法を示している。
私たちのフレームワークの中心は、プライバシ、説明責任、信頼性の原則です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:41:41 GMT)
Continuous Management of Machine Learning-Based Application Behavior [3.3] 機械学習モデルの非機能特性は、監視、検証、維持されなければならない。
MLベースのアプリケーションの安定な非機能動作を保証することを目的としたマルチモデルアプローチを提案する。
非機能的プロパティフェアネスに着目した実世界のシナリオで,我々のソリューションを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:44:54 GMT)
Fidelity preserving and decoherence for mixed unitary quantum channels [3.1] 区別不可能な量子状態は、量子力学や量子技術における基本的な資源である。
本稿では,混合ユニタリ量子チャネルと,量子状態近接度の測定値である忠実度が保存されている条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:08:21 GMT)
SFTrack: A Robust Scale and Motion Adaptive Algorithm for Tracking Small and Fast Moving Objects [3.0] 本稿では,無人航空機(UAV)映像における多物体追跡の問題に対処する。
交通監視システムや警察によるリアルタイム容疑者追跡など、様々なUAVアプリケーションにおいて重要な役割を果たしている。
低信頼度検出から対象物体の追跡を開始する新しい追跡戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:09:20 GMT)
Amplifying Aspect-Sentence Awareness: A Novel Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis [2.9] Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は自然言語処理(NLP)においてますます重要になっている
ABSAは、テキストで言及されている特定の側面に関する感情を抽出することによって、従来の感情分析を越えている。
A3SN(Amplifying Aspect-Sentence Awareness)は,アスペクト・センス・アウェアネスを増幅することでABSAを強化する技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:09:33 GMT)
CARLA2Real: a tool for reducing the sim2real gap in CARLA simulator [2.9] 我々は、シミュレーションデータのフォトリアリズムを高めるために最先端のアプローチを採用し、それらを実世界のデータセットの視覚的特徴と整合させる。
そこで我々はCARLA2Realを開発した。CARLA2Realは、広く使われているオープンソースのCARLAシミュレーターである。
このツールは、CARLAをほぼリアルタイムで出力し、13FPSのフレームレートを実現し、実世界のデータセットの視覚的スタイルとリアリズムに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:15:52 GMT)
Super-resolved virtual staining of label-free tissue using diffusion models [2.9] 本研究では,ブラウン橋プロセスを用いた拡散モデルに基づく超解像仮想染色手法を提案する。
提案手法は,新しいサンプリング手法を拡散モデルに基づく画像推論プロセスに統合する。
ラベルのないヒト肺組織サンプルの低分解能自動蛍光画像に盲目的に適用し、拡散に基づく超高分解能仮想染色モデルは、従来の解像度、構造的類似性、知覚精度のアプローチよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 04:31:17 GMT)
Deep Optimizer States: Towards Scalable Training of Transformer Models Using Interleaved Offloading [2.8] トランスフォーマーと大規模言語モデル(LLM)は、すべてのドメインで急速に採用されている。
変圧器の訓練は非常に高価で、しばしば記憶壁にぶつかる」
本稿では,LLMをCPUまたはGPU上で更新フェーズをスケジュールしたサブグループに分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:43:59 GMT)
Optimizing Keyphrase Ranking for Relevance and Diversity Using Submodular Function Optimization (SFO) [2.8] キーワードランキングは情報検索と要約において重要な役割を果たす。
伝統的な手法は、しばしば多様性を見落とし、結果として冗長なキーフレーズをもたらす。
キーフレーズランキングにおける妥当性と多様性のバランスをとるために,サブモジュール関数最適化(SFO)を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:14:32 GMT)
Self-Attention-Based Contextual Modulation Improves Neural System Identification [2.8] 一次視覚野の皮質ニューロンは、水平およびフィードバック接続によって媒介される文脈情報に敏感である。
CNNはグローバルなコンテキスト情報を統合し、連続的な畳み込みと完全に接続された読み出し層という2つのメカニズムを通じてコンテキスト変調をモデル化する。
自己アテンションは、パラメータマッチングされたCNNよりも2つの重要な指標であるチューニング曲線相関とピークチューニングにおいて、ニューラルネットワークの応答予測を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 20:15:26 GMT)
Quantum teleportation coexisting with classical communications in optical fiber [2.8] 本報告では,従来の通信網を通したファイバ上での量子テレポーテーションの最初の実演について報告する。
自然発振ラマン散乱ノイズから量子忠実性を保護するために、最適なOバンド量子チャネル、狭いスペクトル時間フィルタリング、複数光子同時検出を用いる。
その結果, 集積ファイバ基盤内で動作する高度な量子および古典的ネットワークアプリケーションの実現可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 01:10:13 GMT)
A Robust Governance for the AI Act: AI Office, AI Board, Scientific Panel, and National Authorities [2.7] EUの新しい人工知能法(AIA)は、様々な機関によってどのように実施され、施行されるかを説明する。
規則的なガバナンスモデルを提案し、AIAの均一かつ協調的な実行を保証するための勧告を提供する。
欧州連合の規制が制度構造や運営にどのように影響するかを強調し、超国家的、国家的レベルの役割について調査している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:35:34 GMT)
Classification under strategic adversary manipulation using pessimistic bilevel optimisation [2.7] 敵対的機械学習は、学習者が活発な敵からの攻撃に直面している状況に対処する。
このようなシナリオはスパムメールフィルタリング、マルウェア検出、偽画像生成などのアプリケーションで発生する。
学習者と敵対者の相互作用をゲームとしてモデル化し、悲観的二段階最適化問題として問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 22:27:21 GMT)
Detection Made Easy: Potentials of Large Language Models for Solidity Vulnerabilities [2.6] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の使用状況と,そのソリティにおけるTop Ten脆弱性の検出能力について,包括的に検討する。
このデータセットは、ベンチマークを使用して、GPT-3.5 TurboやGPT-4o Miniといったクローズドソースモデルとともに、CodeLlama、Llama2、CodeT5、FalconといったオープンソースのLLMのパフォーマンスを比較します。
以上の結果から,SmartVDはオープンソースモデルよりも優れており,GPT-3.5やGPといったクローズドソースベースモデル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, 26 Oct 2024 09:38:20 GMT)
Towards Probabilistic Planning of Explanations for Robot Navigation [2.6] 本稿では,ユーザ中心の設計原則をロボット経路計画プロセスのコアに直接組み込む新しいアプローチを提案する。
本稿では,ロボットナビゲーションにおける説明の自動計画のための確率的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:52:14 GMT)
Evaluating Neural Networks for Early Maritime Threat Detection [2.4] 4つのニューラルネットワークモデルをトレーニングし、合成データを用いた浅層学習と比較する。
その結果, テストセットの精度は全軌道上で最大100%向上し, 時間ステップの減少に伴い優雅な劣化がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:05:28 GMT)
Detection-Guided Deep Learning-Based Model with Spatial Regularization for Lung Nodule Segmentation [2.4] 肺がんはがんの診断の主要な原因の1つであり、世界中でがん関連死亡の原因となっている。
肺結節の分節は、悪性病変と良性病変の区別において、医師を支援する上で重要な役割を担っている。
本稿では,CT画像における肺結節のセグメンテーションモデルを導入し,セグメンテーションと分類プロセスを統合する深層学習フレームワークを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 11:58:12 GMT)
RFLPA: A Robust Federated Learning Framework against Poisoning Attacks with Secure Aggregation [2.3] フェデレートラーニング(FL)は、複数のデバイスがデータを共有せずに協調的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
その利点にもかかわらず、FLはプライバシーの漏洩や中毒攻撃に弱い。
本稿では,SecAggプロトコルに基づくRFLPAに対する堅牢なフェデレート学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:42:27 GMT)
Chemical Language Model Linker: blending text and molecules with modular adapters [2.3] 我々は、ChemLML(ChemLML)という、軽量なアダプタベースの戦略を提案する。
ChemLMLは2つの単一ドメインモデルをブレンドし、テキスト記述から条件付き分子生成を得る。
SMILESとSELFIESのChemLMLにおける分子表現の選択は,条件付き分子生成性能に強い影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:40:13 GMT)
Characterization of $n$-Dimensional Toric and Burst-Error-Correcting Quantum Codes from Lattice Codes [2.3] 本稿では、トーリックな量子誤り訂正符号において、エラーのクラスタと戦う量子インターリービング法の一般化を紹介する。
我々は新しい$n$次元トーリック量子符号を示し、$ngeq 5$は格子符号によって特徴付けられる。
我々は新しい$n$次元の量子バーストエラー訂正符号を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:29:20 GMT)
Attacks against Abstractive Text Summarization Models through Lead Bias and Influence Functions [1.8] 大規模言語モデルは、敵の摂動やデータ中毒攻撃に弱い。
本研究では,要約モデルに固有の鉛バイアスを生かして,新しいアプローチを明らかにする。
また, インフルエンス関数の革新的な適用法を導入し, データ中毒を発生させ, モデルの整合性を損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:35:15 GMT)
ModalChorus: Visual Probing and Alignment of Multi-modal Embeddings via Modal Fusion Map [1.7] マルチモーダル埋め込みの視覚的探索とアライメントのための対話型システムであるModalChorusを設計する。
1) モーダル・フュージョン・マップ (MFM) を埋め込んだ新しい次元減少法である。
ケーススタディでは、ゼロショット分類からクロスモーダル検索と生成までのシナリオにおいて、ModalChorusが直感的に誤調整と効率的な再調整の発見を容易にすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:04:25 GMT)
Exploring Welfare Maximization and Fairness in Participatory Budgeting [1.6] PB(Participatory budgeting)は、予算と呼ばれる様々なリソースを、これらのプロジェクトに対する個人の嗜好を集約して配布する投票パラダイムである。
この博士論文は、様々なPBモデルに対する福祉関連および公正関連目的について研究している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 10:51:22 GMT)
Preparing for Super-Reactivity: Early Fault-Detection in the Development of Exceedingly Complex Reactive Systems [1.6] 構築と振る舞いが複雑で、常に変化し、進化しているリアクティブシステムを指すために、Super-Reactive Systemsという用語を紹介します。
計画と開発の初期段階でそのようなシステムに隠れた欠陥を見つけることは、人間の安全、環境、社会、経済にとって重要である。
本稿では,障壁を克服し,シミュレーション,系統解析,故障検出とハンドリングを可能にするモデルとツールのアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:35:21 GMT)
Preparing for Super-Reactivity: Early Fault-Detection in the Development of Exceedingly Complex Reactive Systems [1.6] 構築と振る舞いが複雑で、常に変化し、進化しているリアクティブシステムを指すために、Super-Reactive Systemsという用語を紹介します。
計画と開発の初期段階でそのようなシステムに隠れた欠陥を見つけることは、人間の安全、環境、社会、経済にとって重要である。
本稿では,障壁を克服し,シミュレーション,系統解析,故障検出とハンドリングを可能にするモデルとツールのアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:35:21 GMT)
User-Aware Multilingual Abusive Content Detection in Social Media [1.6] 本研究は、複数の低リソースのIndic言語において、乱用コンテンツ検出のための新しい方法を提供することに焦点をあてる。
本研究は,投稿が乱暴なコメントを惹きつける傾向と,ユーザ履歴や社会的文脈などの特徴が,乱暴なコンテンツの検出に大いに役立っていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:44:24 GMT)
Analyzing Multi-Stage Loss Curve: Plateau and Descent Mechanisms in Neural Networks [1.5] ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングダイナミクスについて検討する。
トレーニング中に得られた損失曲線は,初期台地ステージ,初期降下ステージ,二次台地ステージの3つの異なる段階を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:16:00 GMT)
Advanced Cyberattack Detection in Internet of Medical Things (IoMT) Using Convolutional Neural Networks [1.4] インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)の医療システムへの統合は、患者のケアを大幅に強化した。
本稿では、IoMT環境におけるサイバー攻撃を検出するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 14:27:17 GMT)
A Novel Multimodal System to Predict Agitation in People with Dementia Within Clinical Settings: A Proof of Concept [1.4] 認知症(PwD)に罹患する人々の不安と攻撃性(Agitation and Aegression, AAA)は、苦痛と医療需要の増加に寄与する。
本稿では,EmbracePlusリストバンドとビデオ検出システムを利用して,マルチモーダルアプローチを統合する5年間の研究システムを提案する。
このシステムは、EmbracePlusリストバンドから生およびデジタルバイオマーカーを収集し、処理し、AAを正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 02:59:34 GMT)
Anatomical 3D Style Transfer Enabling Efficient Federated Learning with Extremely Low Communication Costs [1.4] 本稿では,多臓器分割作業に3Dスタイル転送を利用する新しいフェデレートラーニング(FL)手法を提案する。
これらのクラスターに基づいてスタイルを混ぜることで、解剖学的情報を保存し、モデルに組織内多様性を学習させる。
実験により,通信コストが極めて制限された場合においても,本手法は精度を維持可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:00:40 GMT)
Learning Approximated Maximal Safe Sets via Hypernetworks for MPC-Based Local Motion Planning [1.3] 我々はハイパーネットのアイデアを活用し、優れた一般化特性とリアルタイム性能を同時に達成する。
我々は,モデル予測制御(MPC)ローカルプランナを安全制約として統合し,現実的な3次元シミュレーションにおける性能と関連するベースラインを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 20:37:57 GMT)
PathMoCo: A Novel Framework to Improve Feature Embedding in Self-supervised Contrastive Learning for Histopathological Images [1.3] SRA(stent reconstruction augmentation)と呼ばれる新しい病理組織特異的画像強調法を提案する。
我々は、SRAとMoCo v3を統合する。これは、自己教師付きコントラスト学習の指導的モデルであり、新たなコントラスト損失項を付加し、新しいモデルPathMoCoを呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:19:37 GMT)
CGKN: A Deep Learning Framework for Modeling Complex Dynamical Systems and Efficient Data Assimilation [1.3] 正確な予測と効率的なDAを同時に提供するために設計されたディープラーニングフレームワークを導入する。
条件付きガウスコオプマンネットワーク(CGKN)は、一般非線形系を条件付きガウス構造を持つ非線形神経微分方程式に変換する。
本研究では, 強い非線形および非ガウス乱流系に対するCGKNの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 04:30:00 GMT)
What is Metaheuristics? A Primer for the Epidemiologists [1.3] 本稿では,様々な分野の応用を含む基本的BATアルゴリズムとその変種について概説する。
特定の応用として、BATアルゴリズムを生体統計学的推定問題に適用し、既存のアルゴリズムに対して明らかな優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 02:13:00 GMT)
Mathematical Derivation Graphs: A Task for Summarizing Equation Dependencies in STEM Manuscripts [1.2] 本稿では,STEM論文における数学的表現間の依存関係関係の理解に向けた最初のステップについて述べる。
我々のデータセットは、arXivコーパスのランダムサンプリングから得られたものであり、107個のSTEM原稿の解析を含んでいる。
分析モデルとNLPモデルを総合的に評価し,各項目の導出関係を同定・抽出する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:52:22 GMT)
Mechanism learning: Reverse causal inference in the presence of multiple unknown confounding through front-door causal bootstrapping [0.9] 機械学習(ML)予測モデルの最大の制限は、変数間の因果関係ではなく、関連性を取り戻すことである。
本稿では,前向きの因果ブートストラップを用いて観測データを分解する機構学習を提案する。
提案手法は,完全合成,半合成,実世界のデータセットを用いて,信頼性,不偏性,因果的ML予測器を検出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:34:55 GMT)
Architectural Flaw Detection in Civil Engineering Using GPT-4 [0.8] 本稿では,LLM GPT4ターボビジョンモデルによる設計段階におけるアーキテクチャ欠陥の検出の可能性について検討する。
本研究は,精度,リコール,F1スコアなどの指標を用いて,モデルの性能を評価する。
この調査結果は、AIが設計精度を大幅に改善し、コストのかかるリビジョンを削減し、持続可能なプラクティスをサポートする方法を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 01:10:04 GMT)
Recursive Function Definitions in Static Dataflow Graphs and their Implementation in TensorFlow [0.8] データフローベースシステムにおける関数定義を支援するための効率的な手法を提案する。
当社では,データフローシステムの誕生以来の基盤のひとつとして,タグ付けというアイデアを多用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:40:24 GMT)
Bifurcations of nonlinear dynamics in coupled twin spin masers [0.7] 近年、二重バイアス磁場中に置かれた二重スピンメーザーの結合系が研究されている。
以前のスピンメーザーと比較して、この装置は通常の極限サイクルと自明な信号固定点に加えて、準周期軌道やカオスのような新しい引力を持つ。
ここでは、分岐の性質に光を当てるために、密接に関連するシステムに目を向け、パラメータ空間の異なる経路に沿って様々な分岐を体系的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:41:57 GMT)
Revisiting Differential Verification: Equivalence Verification with Confidence [0.7] 検証済みニューラルネットワーク(NN)がデプロイ前にプルーニング(および再トレーニング)されると、新しいNNが元のNNと同等に振る舞うことを証明することが望ましい。
本稿では,NN間の差異を推論する差分検証の考え方を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:53:25 GMT)
ISDNN: A Deep Neural Network for Channel Estimation in Massive MIMO systems [0.6] チャネル推定のためのシングルステップディープニューラルネットワーク(DNN)を提案する。
ISDNNは、データ検出アルゴリズムの最近の発展にインスパイアされている。
別のDNNベースのCE(DetNet)よりも、トレーニング時間、実行時間、正確性においてはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:44:46 GMT)
Nonlinear spin dynamics induced by feedback under continuous Larmor frequency distributions [0.6] 系の個々のスピンの内在性ラーモア周波数が不均一なバイアス磁場によって生じる場合、連続体を形成する。
極限周期の同期周波数と場不均一性の関係を確立し、極限周期の安定性を決定する方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:55:38 GMT)
Transforming Precision: A Comparative Analysis of Vision Transformers, CNNs, and Traditional ML for Knee Osteoarthritis Severity Diagnosis [0.6] 本研究では,従来の機械学習技術と新しい深層学習モデルの比較分析を行い,X線画像からKO重度を診断する。
この比較分析から得られた知見は、臨床診断における高度なViTモデルの統合を提唱するものである。
本研究は,5つの重度カテゴリと不均一なクラス分布を有する画像からなるOAI(Ocearthritis Initiative)の変形性関節炎データセットを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:58:58 GMT)
Estuary: A Framework For Building Multimodal Low-Latency Real-Time Socially Interactive Agents [0.5] Estuaryは、低レイテンシでリアルタイムなSocially Interactive Agentsを開発するためのフレームワークである。
設定性、制御性、研究の速度、エージェント応答時間のスピードを最大化するために、完全にオフクラウドで実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:08:12 GMT)
Efficient Frequency Allocation for Superconducting Quantum Processors Using Improved Optimization Techniques [0.4] 超伝導回路量子プロセッサの周波数割当最適化に関する以前の研究に基づいて、この研究は、全体的な解の質を改善するために、いくつかの新しい手法を取り入れている。
新機能には、制約の締め付け、最適化におけるエッジオリエンテーションを含むエッジ側の差異の付与、さまざまな境界条件によるマルチモジュール設計の統合などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:48:56 GMT)
Quantifying Risk Propensities of Large Language Models: Ethical Focus and Bias Detection through Role-Play [0.4] 大きな言語モデル(LLM)がより普及するにつれて、その安全性、倫理、潜在的なバイアスに対する懸念が高まっている。
本研究は,認知科学からLLMまで,Domain-Specific Risk-Taking(DOSPERT)尺度を革新的に適用する。
本研究では,LLMの倫理的リスク態度を深く評価するために,倫理的意思決定リスク態度尺度(EDRAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:55:21 GMT)
The CLC-UKET Dataset: Benchmarking Case Outcome Prediction for the UK Employment Tribunal [0.4] この研究は、自動アノテーションのための大きな言語モデル(LLM)を用いており、結果としてCLC-UKETデータセットが作成される。
データセットは約19,000のUKETケースとそのメタデータで構成されている。
実験結果から、微調整トランスモデルはUKET予測タスクにおいてゼロショットおよび少数ショットLLMよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:00:40 GMT)
The CLC-UKET Dataset: Benchmarking Case Outcome Prediction for the UK Employment Tribunal [0.4] この研究は、自動アノテーションのための大きな言語モデル(LLM)を用いており、結果としてCLC-UKETデータセットが作成される。
データセットは約19,000のUKETケースとそのメタデータで構成されている。
実験結果から、微調整トランスモデルはUKET予測タスクにおいてゼロショットおよび少数ショットLLMよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:00:40 GMT)
Task-recency bias strikes back: Adapting covariances in Exemplar-Free Class Incremental Learning [0.3] 過去のデータにアクセスせずにタスクのシーケンス上でモデルをトレーニングする問題に対処する。
既存の方法は、特徴抽出器の潜在空間におけるガウス分布としてクラスを表す。
本稿では,タスクからタスクへ共分散行列を適用する新しい手法であるAdaGaussを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:43:44 GMT)
Task-recency bias strikes back: Adapting covariances in Exemplar-Free Class Incremental Learning [0.3] 過去のデータにアクセスせずにタスクのシーケンス上でモデルをトレーニングする問題に対処する。
既存の方法は、特徴抽出器の潜在空間におけるガウス分布としてクラスを表す。
本稿では,タスクからタスクへ共分散行列を適用する新しい手法であるAdaGaussを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:43:44 GMT)
Roles of LLMs in the Overall Mental Architecture [0.3] 人間の精神的(認知的/心理学的)構造とその構成要素と構造を調べることができる。
ヒトのメンタルアーキテクチャでは、既存のLSMは暗黙のメンタルプロセスとよく対応している、と論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 01:13:44 GMT)
Infectious Disease Forecasting in India using LLM's and Deep Learning [0.3] 本稿では,感染症発生の重症度を予測するためのディープラーニングアルゴリズムとLCMを実装した。
私たちの研究から得た知見は、将来のアウトブレイクに対する堅牢な予測システムの構築を支援することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 12:54:09 GMT)
Cyberbullying or just Sarcasm? Unmasking Coordinated Networks on Reddit [0.3] サルカズムは サイバーいじめで 線を曖昧にできる 特に ネガティブな状況や 有害な状況で
本研究では,自然言語処理(NLP)と機械学習を用いて両者を区別するフレームワークを提案する。
Redditからスクラップされたカスタムデータセットを分析して、有害なコンテンツと皮肉を区別する精度95.15%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:02:22 GMT)
SmartX Intelligent Sec: A Security Framework Based on Machine Learning and eBPF/XDP [0.2] 我々は,革新的なインテリジェントセキュリティフレームワークであるSmartX Intelligent Secを提案する。
SmartX Intelligent Secは、軽量拡張Berkeley Packet Filter/eXpress Data Path(eBPF/XDP)を組み合わせることで、ネットワークパケットの効率的なキャプチャと悪意のあるネットワークトラフィックのフィルタリングを実現している。
我々のリアルタイムプロトタイプは、SmartX Intelligent Secが、連続的なネットワークパケットのキャプチャ、効果的なネットワーク脅威検出、悪意のあるネットワークトラフィックの効率的なフィルタリングを可能にする、包括的な自動化機能を提供することを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:17:10 GMT)
Self-supervised learning for skin cancer diagnosis with limited training data [0.2] 自己教師付き学習(SSL)は、限られたトレーニングデータを持つシナリオに対するImageNetデータの標準教師付き事前トレーニングの代替である。
タスク固有のデータに対する最小限のSSL事前トレーニングは、限られたラベル付きデータを含む医療画像分類タスクにおいて、ImageNet上の大規模なSSL事前トレーニングと同じくらい効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:38:09 GMT)
CAVE: Classifying Abnormalities in Video Capsule Endoscopy [0.2] 本研究では,複雑な画像データセットの分類精度を向上させるために,アンサンブルに基づくアプローチを検討する。
各モデルのユニークな特徴抽出機能を活用し、全体的な精度を向上させる。
実験により、アンサンブルは難易度と不均衡度の高いクラス間で高い精度と堅牢性を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:25:08 GMT)
KisanQRS: A Deep Learning-based Automated Query-Response System for Agricultural Decision-Making [0.1] KisanQRSは農業分野における堅牢なクエリ応答フレームワークである。
ファーマークエリのセマンティックおよび語彙的類似性を統合する。
高速なしきい値に基づくクラスタリング方式を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:25:05 GMT)
Artificial Intelligence for the Internal Democracy of Political Parties [0.1] この記事は、AIが政党内における民主的プロセスの測定と実施を強化することを主張している。
形式的パラメータや自己報告データ、調査のようなツールに依存することが多いIDDを測定する従来の方法の限界を特定します。
記事は、データプライバシに関する懸念、操作の可能性、テクノロジへの過信の危険性など、IDDのための機械学習の主なリスクについて考察することで、結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:32:33 GMT)
GeoFUSE: A High-Efficiency Surrogate Model for Seawater Intrusion Prediction and Uncertainty Reduction [0.1] 海岸帯水層への海水侵入は地下水資源に重大な脅威をもたらす。
ディープラーニングに基づく新しいサロゲートフレームワークGeoFUSEを開発した。
ワシントン州のビーバークリーク潮流-河床平原系の2次元断面にGeoFUSEを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:10:32 GMT)
GFlowNet Fine-tuning for Diverse Correct Solutions in Mathematical Reasoning Tasks [0.1] 生成フローネットワーク(GFlowNet)を用いて大規模言語モデル(LLM)を訓練する。
GFlowNetファインチューニングは、報酬関数に比例した分布を持つLLMをトレーニングすることで、多様な解を求める。
その結果、GFlowNetの微調整は、様々な中間的推論ステップから最終的な答えを導き出すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 11:13:33 GMT)
e-Fold Cross-Validation for energy-aware Machine Learning Evaluations [0.1] e-fold cross-validationはk-fold cross-validationのエネルギー効率の良い代替品である。
10倍のクロスバリデーションよりも4倍の折りたたみが必要であり、評価時間、計算資源、エネルギー使用量を約40%削減する。
E-foldクロスバリデーションは、k-foldの信頼性と効率的な代替手段を提供し、精度を維持しながら計算コストを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:25:35 GMT)
From Theory to Practice: Implementing and Evaluating e-Fold Cross-Validation [0.1] e-fold cross-validationはk-fold cross-validationのエネルギー効率の良い代替品である。
10倍のクロスバリデーションよりも4倍の折りたたみが必要であり、評価時間、計算資源、エネルギー使用量を約40%削減する。
E-foldクロスバリデーションは、k-foldの信頼性と効率的な代替手段を提供し、計算コストを低減し、同等の精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 18:25:35 GMT)
Classifying coherence with a finite set of witnesses [0.1] コヒーレンス(Coherence)は、量子情報処理の基本的なリソースであり、コヒーレンス証人によって認証される。
我々は,$Cd_[m,M]$に基づいて,$d-$次元量子状態の量子コヒーレンスを検出する必要十分条件を示す。
対応するコヒーレンス証人の有限集合は明示的に示され、すべてのコヒーレンス状態を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:44:49 GMT)
A Systematic Review of Machine Learning Approaches for Detecting Deceptive Activities on Social Media: Methods, Challenges, and Biases [0.0] 本稿では、機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルを用いて、ソーシャルメディア上の偽ニュース、スパム、偽アカウントを検出する研究を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 23:55:50 GMT)
hateUS -- Analysis, impact of Social media use and Hate speech over University Student platforms: Case study, Problems, and Solutions [0.0] このケーススタディは、ソーシャルメディアの使用と、大学生に対する公的な議論に関連するヘイトスピーチに関連している。
NO電話時間とNO電話ゾーンの使用は現在、職場や家族文化で人気がある。
ソーシャルメディア利用とヘイトスピーチの健康問題を含む今後の課題は、大学生の生活、自由、および多様なコミュニティに深刻な影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 04:25:49 GMT)
Upconversion of Phonon Modes into Microwave Photons in a Lithium Niobate Bulk Acoustic Wave Resonator Coupled to a Microwave Cavity [0.0] ニオブ酸リチウムバルク音響共振器の音響振動とマイクロ波共振器のマイクロ波光子とのカップリングについて, 4K付近の温度で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 20:50:23 GMT)
SAFE setup for generative molecular design [0.0] 逐次アタッチメントベースのフラグメント埋め込み(SAFE)表現は、SMILES生成モデルの代替として最近導入された。
本研究では,データセットのサイズ,乱数化によるデータ拡張,モデルアーキテクチャ,結合切断アルゴリズムに着目し,SAFE生成モデルのトレーニングのための最適設定について検討した。
より大きな、より多様なデータセットによってパフォーマンスが向上し、Rotary Positional Embeddingを使用したLLaMAアーキテクチャが最も堅牢であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:27:33 GMT)
Resonator-mediated quantum gate between distant charge qubits [0.0] 我々は、光子が$imathrmSWAP$ゲートと$sqrtimathrmSWAP$ゲートの両方を、2つの遠い電荷量子ビット間で仲介できることを示した。
電荷量子ビットの退化速度を1桁程度減少させると、ゲート忠実度が95%を超えると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 05:40:49 GMT)
Proactive Fraud Defense: Machine Learning's Evolving Role in Protecting Against Online Fraud [0.0] 本稿では,不正検出・防止における機械学習の変革的役割について考察する。
膨大なデータセットの処理、複雑な不正パターンの特定、リアルタイム予測の提供における機械学習の強みを強調している。
機械学習が不正検出フレームワークに革命をもたらす可能性を強調し、よりダイナミックで効率的で、さまざまな業界における不正検出の複雑さの増大に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:34:28 GMT)
Persistent pseudopod splitting is an effective chemotaxis strategy in shallow gradients [0.0] ケモティックアモエボイド細胞の方向性決定は,刺激依存性のアクチンリクルートコンテストとしてモデル化される。
本研究は, 細胞制御が最小限に抑えられたケモタキシー性能の機械知能を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:46:48 GMT)
On the Gaussian process limit of Bayesian Additive Regression Trees [0.0] ベイズ付加回帰木(Bayesian Additive Regression Trees, BART)は、ベイズ回帰法の一種。
無限木の極限において、それはガウス過程(GP)回帰と同値となる。
本研究は,BARTとGPレグレッションの理解と開発を行う新しい方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 23:18:33 GMT)
New MiniBooNE excess interpretation using Pseudo-Hermitian neutrino oscillation [0.0] MiniBooNE実験データで観測された余剰量は、いくつかのデータリリースと分析によって確認されている。
実験誤差から新しいニュートリノ理論へのアプローチを用いて、そのような超過を説明するいくつかの試みが、文学において提案されている。
今回は,非標準2フレーバー振動理論を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:35:00 GMT)
NeoPhysIx: An Ultra Fast 3D Physical Simulator as Development Tool for AI Algorithms [0.0] 遺伝的プログラミングや強化学習のような従来のAIアルゴリズムは、現実世界の物理的シナリオを効果的にシミュレートするために、広範な計算資源を必要とすることが多い。
本稿では,これらの課題を克服するための新しい3次元物理シミュレータであるNeoPhysIxを紹介する。
革新的なシミュレーションパラダイムを採用し、重要なアルゴリズム要素に焦点を当てることで、NeoPhysIxはリアルタイムと比較して1000倍を超える前例のないスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:53:07 GMT)
Modelling of Economic Implications of Bias in AI-Powered Health Emergency Response Systems [0.0] 我々は,アルゴリズムバイアスが資源配分,健康結果,社会福祉に与える影響を分析する。
公平性に制約された最適化、アルゴリズム調整、政策介入を含む緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:11:23 GMT)
Media of Langue: The Interface for Exploring Word Translation Network/Space [0.0] 我々は、これらの相互翻訳の連鎖によって形成される巨大なネットワークを、ワード翻訳ネットワーク(Word Translation Network)として発見する。
本稿では,このネットワークを探索するための新しいインタフェースであるMedia of Langueを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 08:57:11 GMT)
Magic Can Enhance the Quantum Capacity of Channels [0.0] 我々は、最近提案された離散ビームスプリッタの量子チャネルを固定環境状態とする。
固定環境状態が安定化状態であれば、量子容量はゼロとなる。
量子容量はいくつかのマジック状態ではゼロではなく、量子容量は環境中の単一量子マジック状態の数に対して線形に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:49:49 GMT)
Image Generation from Image Captioning -- Invertible Approach [0.0] 画像とテキストの埋め込みを1対1でマッピングする非可逆モデルを訓練する。
インバーチブルモデルが1つのタスクで効率的に訓練されると、画像キャプションは、同じモデルが与えられたテキストに対して新しい画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:02:58 GMT)
Hybrid Deep Learning for Legal Text Analysis: Predicting Punishment Durations in Indonesian Court Rulings [0.0] 本研究は,文長の深層学習に基づく予測システムを開発した。
我々のモデルは,CNNとBiLSTMとアテンション機構を組み合わせたもので,R2乗のスコアは0.5893。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 07:07:48 GMT)
Graph Attention Inference of Network Topology in Multi-Agent Systems [0.0] 本研究は,マルチエージェントシステムの将来の状態を予測するためのアテンションメカニズムを活用する,機械学習に基づく新しいソリューションを提案する。
次に、注目値の強さからグラフ構造を推定する。
提案したデータ駆動型グラフアテンション機械学習モデルにより,マルチエージェントシステムにおけるネットワークトポロジを同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:14:33 GMT)
Generative linguistics contribution to artificial intelligence: Where this contribution lies? [0.0] 本稿では、人工知能(AI)へのジェネレーティブ言語学(GL)の貢献を特徴付けることを目的とする。
この記事では、研究者/読者がGLに属するAIに関わる科学的定理と理性について説明する。
AIへの大きなGL貢献にもかかわらず、言語入力の性質やタイプなど、相違点がまだ残っている、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:27:34 GMT)
Generalized fusions of photonic quantum states using static linear optics [0.0] 一般化された核融合測定を探索し、3つの重要な方法で拡張する。
核融合測定を最適化するために、アンシラブーイングとコードブーティングを組み込んだ。
本稿では,ベル測定を効率よく行うことで,最もよく知られた測定を超越した大域的な測定例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:38:46 GMT)
Generalized and new solutions of the NRT nonlinear Schrödinger equation [0.0] 自由粒子に対して、Nobre, Rego-Monteiro, Tsallisによって提唱された非線形シュル「オーディンガー方程式」の新しい解を提案する。
波動関数、補助場、確率密度の解析式は、様々なアプローチを用いて導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:02:33 GMT)
Generalized Rényi entropy accumulation theorem and generalized quantum probability estimation [0.0] エントロピー蓄積定理は、多くのデバイス依存およびデバイス非依存の暗号プロトコルのセキュリティ解析において強力なツールである。
Affine min-tradeoff関数の構築に依存しており、実際に最適に構築することはしばしば困難である。
新たにエントロピー蓄積境界が導出され,有限サイズ性能が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 20:28:15 GMT)
FL-DABE-BC: A Privacy-Enhanced, Decentralized Authentication, and Secure Communication for Federated Learning Framework with Decentralized Attribute-Based Encryption and Blockchain for IoT Scenarios [0.0] 本研究は,IoT環境におけるデータプライバシとセキュリティの向上を目的とした,高度な学習(FL)フレームワークを提案する。
我々は、分散属性ベースの暗号化(DABE)、同型暗号化(HE)、セキュアマルチパーティ計算(SMPC)、技術を統合する。
従来のFLとは異なり、当社のフレームワークはIoTデバイス上で、セキュアで分散化された認証と暗号化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 19:30:53 GMT)
Extreme Precipitation Nowcasting using Multi-Task Latent Diffusion Models [0.0] 降水予測の新しい手法であるマルチタスク潜水拡散モデル(MTLDM)を導入する。
我々は分解技術を用いてレーダー画像を分解し、サブイメージを別々に予測する。
この方法では、事前に5-80分までの実際の降水領域を一貫した予測が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 06:46:26 GMT)
Enhancing Lie Detection Accuracy: A Comparative Study of Classic ML, CNN, and GCN Models using Audio-Visual Features [0.0] ポリグラフ検査の不正確さは、しばしば誤った信念、誤った情報、偏見につながる。
騙しを検出する方法として、顔の微小表現を解析する手法が登場した。
CNN Conv1Dマルチモーダルモデルは平均95.4%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 22:17:36 GMT)
Enhancing Inflation Nowcasting with LLM: Sentiment Analysis on News [0.0] InflaBERTは,ニュース中のインフレーション関連感情を予測するために,BERTをベースとしたLLMである。
このモデルを用いて、インフレーションに関するニュースの毎月の感情を捉える指標であるNEWSを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 15:05:01 GMT)
Enhancing GANs with Contrastive Learning-Based Multistage Progressive Finetuning SNN and RL-Based External Optimization [0.0] Gene Adversarial Networks (GAN) は画像合成の最前線にあり、特に病理学のような医学分野において、データの不足、患者のプライバシー、クラス不均衡といった課題に対処している。
GANでは、トレーニングの不安定性、モード崩壊、バイナリ分類からのフィードバック不足がパフォーマンスを損なう可能性がある。
これらの課題は、複雑な特徴表現と空間的詳細のため、特に高解像度の病理像で顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 09:51:39 GMT)
Enhancing CNN Classification with Lamarckian Memetic Algorithms and Local Search [0.0] そこで本研究では,局所探索機能を組み込んだ2段階学習手法と集団最適化アルゴリズムを併用した新しい手法を提案する。
実験の結果,提案手法は最先端の勾配に基づく手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:31:15 GMT)
Efficacy of Large Language Models in Systematic Reviews [0.0] 本研究では,既存文献の解釈におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性について検討した。
私たちは2020年3月から2024年5月までに88の関連論文のデータベースを作成・手書きで作成しました。
そこで我々は,Meta AIのLlama 38BとOpenAIのGPT-4oの2つの現状のLLMを,その解釈精度に基づいて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 20:01:55 GMT)
Demystifying Application Programming Interfaces (APIs): Unlocking the Power of Large Language Models and Other Web-based AI Services in Social Work Research [0.0] アプリケーションプログラミングインタフェース(API)は、大規模言語モデル(LLM)やその他のAIサービスといった高度な技術を活用することを目的とした、ソーシャルワーク研究者にとって不可欠なツールである。
本稿では、APIをデミステレーションし、研究方法論をいかに拡張できるかを説明する。
実際のコード例は、構造化されていないテキストからデータを抽出するなど、LLMが特別なサービスにアクセスするためのAPIコードを生成する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:07:12 GMT)
Deep Concept Identification for Generative Design [0.0] 本研究では,ディープラーニング(DL)技術を用いた生成設計のための概念識別フレームワークを提案する。
生成設計技術を用いて多種多様な代替品を生成し、その代替品をDL技術を用いて複数のカテゴリに分類し、分類モデルを用いてこれらのカテゴリを設計実践のために配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:49:19 GMT)
Beyond Fine-Tuning: Effective Strategies for Mitigating Hallucinations in Large Language Models for Data Analytics [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理においてますます重要になってきており、自然言語クエリによる高度なデータ分析を可能にしている。
これらのモデルはしばしば、重要なデータ駆動意思決定において信頼性を損なう「幻覚」や「偽情報」を生成する。
本研究は,LLMにおける幻覚の緩和,特にデータ分析の文脈において焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 00:45:42 GMT)
Ambiguity is the last thing you need [0.0] 明確な法的言語は、多くの理由で契約のバックボーンを形成する。
曖昧な言語が使われた契約当事者間での論争がしばしば起こる。
あいまいな言語は、当事者間の強みのバランスが不均衡な場合にも重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 16:35:45 GMT)
Alternatives of Unsupervised Representations of Variables on the Latent Space [0.0] 本稿では,変分オートエンコーダ(β-VAE)を適用して,2次元潜在空間上の変数を表現するための教師なし機械学習の適用について述べる。
潜在空間上の変数を表現するために、5つの異なる方法が導入された。
β-VAEによる変数表現の28のアプローチが検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 13:06:35 GMT)
Access control in a distributed micro-cloud environment [0.0] 属性ベースのアクセス制御モデルは、ポリシー管理の複雑さを犠牲にします。
ユーザとオブジェクトの階層を組み込んだABACモデルを提案する。
我々は、このモデルをサポートし、分散クラウドユースケースを示すポリシーエンジンを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 21:09:09 GMT)
A Survey of Large Language Models for Arabic Language and its Dialects [0.0] 本調査では、アラビア語とその方言用に設計されたLarge Language Models(LLM)の概要について概説する。
Encoder-only、decoder-only、encoder-decoderモデルを含む主要なアーキテクチャと、事前トレーニングに使用されるデータセットをカバーしている。
この研究では、下流タスクのアーキテクチャとパフォーマンスを分析し、モノリンガル、バイリンガル、マルチリンガルのLLMについても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 17:48:20 GMT)
A Genetic Algorithm for Multi-Capacity Fixed-Charge Flow Network Design [0.0] MC-FCNF問題は、インフラ設計、輸送、電気通信、サプライチェーン管理など、多くの分野で自然発生している。
本稿では,MC-FCNF問題に対して,高速に高品質な流れ解を求める遺伝的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Oct 2024 03:50:18 GMT)