Energy-Based Diffusion Language Models for Text Generation [126.2] エネルギーベース拡散言語モデル(Energy-based Diffusion Language Model, EDLM)は、拡散ステップごとに全シーケンスレベルで動作するエネルギーベースモデルである。
我々のフレームワークは、既存の拡散モデルよりも1.3$times$のサンプリングスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:25:56 GMT)
Decoding-Time Language Model Alignment with Multiple Objectives [116.4] 既存の手法は主に、1つの報酬関数に対してLMを最適化することに集中し、それらの適応性は様々な目的に制限される。
本稿では,予測の線形結合から次のトークンを出力する復号時間アルゴリズムである$textbfmulti-objective decoding (MOD)$を提案する。
提案手法は, 自然条件下であっても, 既存のアプローチが準最適であることを示すとともに, 提案手法の最適性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:23:14 GMT)
Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope [113.0] 我々は,ユーザフレンドリーなマルチエージェントプラットフォームであるAgentScopeの新機能とコンポーネントを開発した。
高いスケーラビリティと高効率を実現するために,アクタをベースとした分散機構を提案する。
また、多数のエージェントを便利に監視し、管理するためのWebベースのインターフェースも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:19:38 GMT)
Pretraining Data Detection for Large Language Models: A Divergence-based Calibration Method [108.6] 本研究では,乱数から発散する概念に触発された偏差に基づくキャリブレーション手法を導入し,プリトレーニングデータ検出のためのトークン確率のキャリブレーションを行う。
我々は,中国語テキスト上でのLLMの検出手法の性能を評価するために,中国語のベンチマークであるPatentMIAを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:53:32 GMT)
Pretraining Data Detection for Large Language Models: A Divergence-based Calibration Method [108.6] 本研究では,乱数から発散する概念に触発された偏差に基づくキャリブレーション手法を導入し,プリトレーニングデータ検出のためのトークン確率のキャリブレーションを行う。
我々は,中国語テキスト上でのLLMの検出手法の性能を評価するために,中国語のベンチマークであるPatentMIAを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:53:32 GMT)
Pretraining Data Detection for Large Language Models: A Divergence-based Calibration Method [108.6] 本研究では,乱数から発散する概念に触発された偏差に基づくキャリブレーション手法を導入し,プリトレーニングデータ検出のためのトークン確率のキャリブレーションを行う。
我々は,中国語テキスト上でのLLMの検出手法の性能を評価するために,中国語のベンチマークであるPatentMIAを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:53:32 GMT)
Pretraining Data Detection for Large Language Models: A Divergence-based Calibration Method [108.6] 本研究では,乱数から発散する概念に触発された偏差に基づくキャリブレーション手法を導入し,プリトレーニングデータ検出のためのトークン確率のキャリブレーションを行う。
我々は,中国語テキスト上でのLLMの検出手法の性能を評価するために,中国語のベンチマークであるPatentMIAを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:53:32 GMT)
Alignment for Honesty [105.7] 最近の研究は、大きな言語モデル(LLM)を有用性と無害性と整合させることに大きく貢献している。
本稿は,LLMが知識の欠如に積極的に回答を拒むことを確実にする,エンフォネストリーにおけるアライメントの重要性を論じる。
これらの課題に対処するために、まずは正確な問題定義を確立し、儒教の分析に触発された「誠実さ」を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:15:30 GMT)
CompGS: Unleashing 2D Compositionality for Compositional Text-to-3D via Dynamically Optimizing 3D Gaussians [97.2] CompGS は 3D Gaussian Splatting (GS) を用いた,効率的なテキストから3Dコンテンツ生成のための新しい生成フレームワークである。
CompGSは簡単に3D編集に拡張でき、シーン生成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:35:14 GMT)
Shopping MMLU: A Massive Multi-Task Online Shopping Benchmark for Large Language Models [95.3] 大規模言語モデル(LLM)は、タスク固有のエンジニアリング作業を緩和することによって、オンラインショッピングを変革する可能性がある。
実世界のAmazonデータから得られた多様なマルチタスクオンラインショッピングベンチマークであるShopping MMLUを提案する。
ショッピングMMLUは、概念理解、知識推論、ユーザの行動アライメント、多言語性という4つの主要なショッピングスキルをカバーする57のタスクで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:25:47 GMT)
Human Pose Descriptions and Subject-Focused Attention for Improved Zero-Shot Transfer in Human-Centric Classification Tasks [89.2] 補助属性のみを用いて画像中の人体ポーズの文脈記述を作成するための新しいパイプラインを提案する。
CLIPを用いたゼロショット人間中心分類におけるポーズ記述の有効性を実証する。
我々のモデルはMPII Pose Descriptionsデータセットで事前訓練され、ゼロショット性能は5つの未確認データセットで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:58:32 GMT)
Can large language models explore in-context? [87.5] 単純なマルチアームバンディット環境において,エージェントとして大規模言語モデルをデプロイする。
モデルが実質的な介入なしには、探索にしっかりと関わっていないことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:55:46 GMT)
Mini-Monkey: Alleviating the Semantic Sawtooth Effect for Lightweight MLLMs via Complementary Image Pyramid [87.1] 本稿では,高分解能画像処理における意味的不連続性を軽減するための補完画像ピラミッド(CIP)を提案する。
また、冗長な視覚トークンを圧縮することにより、計算オーバーヘッドを増大させるスケール圧縮機構(SCM)を導入する。
我々の実験は、CIPが様々なアーキテクチャで継続的に性能を向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:40:49 GMT)
On Inductive Biases That Enable Generalization of Diffusion Transformers [85.0] インダクティブバイアスを探索し、DiTモデルに良い一般化をもたらす。
CelebA、ImageNet、LSUNデータセットの実験では、DiTの帰納バイアスを強化することで、一般化と生成品質が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:59:13 GMT)
Deep Bayesian Active Learning for Preference Modeling in Large Language Models [84.8] 本稿では,BAL-PM(Bayesian Active Learner for Preference Modeling)を提案する。
BAL-PMは2つの人気のある人間の嗜好データセットにおいて、好みラベルを33%から68%少なくし、以前のベイズ買収ポリシーを超えている。
我々の実験では、BAL-PMは2つの人気のある人選好データセットにおいて33%から68%の選好ラベルを必要としており、ベイズ買収ポリシーを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:25:35 GMT)
Transferable Post-training via Inverse Value Learning [83.8] 別個のニューラルネットワーク(すなわち値ネットワーク)を用いた後学習におけるロジットレベルのモデリング変更を提案する。
このネットワークをデモを使って小さなベースモデルでトレーニングした後、推論中に他のトレーニング済みモデルとシームレスに統合することができる。
得られた値ネットワークは、パラメータサイズの異なる事前学習されたモデル間で広い転送性を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:48:43 GMT)
DACO: Towards Application-Driven and Comprehensive Data Analysis via Code Generation [83.3] データ分析は、詳細な研究と決定的な洞察を生み出すための重要な分析プロセスである。
LLMのコード生成機能を活用した高品質な応答アノテーションの自動生成を提案する。
我々のDACO-RLアルゴリズムは、57.72%のケースにおいて、SFTモデルよりも有用な回答を生成するために、人間のアノテータによって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:07:43 GMT)
VibeCheck: Discover and Quantify Qualitative Differences in Large Language Models [82.9] VibeCheckは、2つの大きな言語モデルを自動的に比較するシステムである。
明確に定義され、差別化され、ユーザ整合したモデル(ビーブ)の特性を発見する。
VibeCheckは、ラマは友好的で、面白く、やや物議を醸していると明かす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:11:31 GMT)
PrivacyMind: Large Language Models Can Be Contextual Privacy Protection Learners [81.6] コンテキストプライバシ保護言語モデル(PrivacyMind)を紹介する。
我々の研究はモデル設計に関する理論的分析を提供し、様々な手法をベンチマークする。
特に、肯定的な例と否定的な例の両方による命令チューニングは、有望な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:39:23 GMT)
MEReQ: Max-Ent Residual-Q Inverse RL for Sample-Efficient Alignment from Intervention [81.6] 本稿では,人間の介入によるサンプル効率向上を目的としたMEReQ(Maximum-Entropy Residual-Q Inverse Reinforcement Learning)を紹介する。
MereQは、人間の専門家と以前の政策の根底にある報酬関数との相違を捉える残差報酬関数を推論する。
その後、Residual Q-Learning(RQL)を使用して、ポリシーをこの残留報酬関数を使用して人間の好みと整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:17:41 GMT)
One-Step Diffusion Policy: Fast Visuomotor Policies via Diffusion Distillation [80.7] OneStep Diffusion Policy (OneDP)は、事前訓練された拡散政策から知識を単一ステップのアクションジェネレータに蒸留する新しいアプローチである。
OneDPはロボット制御タスクの応答時間を著しく短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:54:31 GMT)
Survey of User Interface Design and Interaction Techniques in Generative AI Applications [79.6] 我々は,デザイナやディベロッパの参照として使用できる,さまざまなユーザインタラクションパターンのコンペレーションを作ることを目指している。
また、生成AIアプリケーションの設計についてもっと学ぼうとする人たちの参入障壁を低くしようと努力しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:10:06 GMT)
Trajectory Flow Matching with Applications to Clinical Time Series Modeling [77.6] Trajectory Flow Matching (TFM) は、シミュレーションのない方法でニューラルSDEを訓練し、ダイナミックスを通してバックプロパゲーションをバイパスする。
絶対的性能と不確実性予測の観点から,3つの臨床時系列データセットの性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:54:50 GMT)
What If the Input is Expanded in OOD Detection? [77.4] Out-of-distriion (OOD) 検出は未知のクラスからのOOD入力を特定することを目的としている。
In-distriion(ID)データと区別するために,様々なスコアリング関数を提案する。
入力空間に異なる共通の汚職を用いるという、新しい視点を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:28:51 GMT)
EoRA: Training-free Compensation for Compressed LLM with Eigenspace Low-Rank Approximation [76.7] EoRAは、圧縮されたLLaMA2/3モデルの様々なタスクにおけるエラーを補償する従来の手法より一貫して優れている。
EoRAは、圧縮エラーを補うスケーラブルでトレーニング不要なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:59:03 GMT)
Multilingual Multi-Aspect Explainability Analyses on Machine Reading Comprehension Models [76.5] 本稿では,マルチヘッド自己注意と最終MRCシステム性能の関係を検討するために,一連の解析実験を実施することに焦点を当てる。
問合せ及び問合せ理解の注意が問合せプロセスにおいて最も重要なものであることが判明した。
包括的可視化とケーススタディを通じて、注意マップに関するいくつかの一般的な知見も観察し、これらのモデルがどのように問題を解くかを理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:17:03 GMT)
Reliable and Efficient Concept Erasure of Text-to-Image Diffusion Models [76.4] 本稿では,Reliable and Efficient Concept Erasure (RECE)を提案する。
派生した埋め込みによって表現される不適切なコンテンツを緩和するために、RECEはそれらをクロスアテンション層における無害な概念と整合させる。
新たな表現埋め込みの導出と消去を反復的に行い、不適切な概念の徹底的な消去を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:05:34 GMT)
LoRA vs Full Fine-tuning: An Illusion of Equivalence [76.1] 本研究では, 異なる微調整法が, スペクトル特性のレンズを用いてモデルの重み行列を解析することにより, 事前学習モデルを変化させる方法について検討した。
単一値分解が全く異なる構造を持つ全微調整およびLoRA収量行列が得られた。
イントルーダ次元がLoRAの微調整モデルになぜ現れるのか、なぜそれらが望ましくないのか、そしてどのようにしてその効果を最小化できるかを検討することで結論を下す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:14:01 GMT)
GraphMETRO: Mitigating Complex Graph Distribution Shifts via Mixture of Aligned Experts [75.5] GraphMETROは、自然多様性をモデル化し、複雑な分散シフトをキャプチャするグラフニューラルネットワークアーキテクチャである。
GraphMETROはGOODベンチマークから4つのデータセットに対して最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:34:06 GMT)
On Large Language Models' Hallucination with Regard to Known Facts [75.0] 大規模な言語モデルはファクトイドの質問に答えることに成功したが、幻覚を起こす傾向がある。
正しい解答知識を持つLLMの現象を推論力学の観点から検討する。
我々の研究は、LLMの幻覚が既知の事実について、そしてより重要なのは、幻覚を正確に予測する理由を理解することに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:57:03 GMT)
MOOSE-Chem: Large Language Models for Rediscovering Unseen Chemistry Scientific Hypotheses [72.4] 化学仮説の大多数は、研究の背景といくつかのインスピレーションから得られると仮定する。
これらの問題を調査するため,我々は,自然,科学,あるいは2024年に公表された51の化学論文からなるベンチマークを構築した。
全ての論文は化学博士課程の学生によって背景、インスピレーション、仮説の3つの構成要素に分けられる。
目的は、背景と大きなランダムに選択された化学文献コーパスのみを考慮し、仮説を再発見することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:39:35 GMT)
MOOSE-Chem: Large Language Models for Rediscovering Unseen Chemistry Scientific Hypotheses [72.4] 化学仮説の大多数は、研究の背景といくつかのインスピレーションから得られると仮定する。
これらの問題を調査するため,我々は,自然,科学,あるいは2024年に公表された51の化学論文からなるベンチマークを構築した。
全ての論文は化学博士課程の学生によって背景、インスピレーション、仮説の3つの構成要素に分けられる。
目的は、背景と大きなランダムに選択された化学文献コーパスのみを考慮し、仮説を再発見することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:39:35 GMT)
MOOSE-Chem: Large Language Models for Rediscovering Unseen Chemistry Scientific Hypotheses [72.4] 化学仮説の大多数は、研究の背景といくつかのインスピレーションから得られると仮定する。
これらの問題を調査するため,我々は,自然,科学,あるいは2024年に公表された51の化学論文からなるベンチマークを構築した。
全ての論文は化学博士課程の学生によって背景、インスピレーション、仮説の3つの構成要素に分けられる。
目的は、背景と大きなランダムに選択された化学文献コーパスのみを考慮し、仮説を再発見することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:39:35 GMT)
Dynamic and Textual Graph Generation Via Large-Scale LLM-based Agent Simulation [70.6] GraphAgent-Generator (GAG) は動的グラフ生成のための新しいシミュレーションベースのフレームワークである。
本フレームワークは,確立されたネットワーク科学理論において,7つのマクロレベルの構造特性を効果的に再現する。
最大10万近いノードと1000万のエッジを持つグラフの生成をサポートし、最低速度は90.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:05:08 GMT)
Dynamic and Textual Graph Generation Via Large-Scale LLM-based Agent Simulation [70.6] GraphAgent-Generator (GAG) は動的グラフ生成のための新しいシミュレーションベースのフレームワークである。
本フレームワークは,確立されたネットワーク科学理論において,7つのマクロレベルの構造特性を効果的に再現する。
最大10万近いノードと1000万のエッジを持つグラフの生成をサポートし、最低速度は90.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:05:08 GMT)
Is Value Learning Really the Main Bottleneck in Offline RL? [70.5] ポリシー抽出アルゴリズムの選択はオフラインRLの性能とスケーラビリティに大きく影響することを示す。
本稿では,2つの簡易なテスト時ポリシー改善手法を提案し,これらの手法が性能向上につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:33:19 GMT)
ElectionSim: Massive Population Election Simulation Powered by Large Language Model Driven Agents [70.2] 我々は,大規模言語モデルに基づく革新的な選挙シミュレーションフレームワークであるElectronSimを紹介する。
ソーシャルメディアプラットフォームからサンプリングした100万レベルの投票者プールを提示し、正確な個人シミュレーションを支援する。
PPEは、米国大統領選挙シナリオ下での我々の枠組みの性能を評価するための、世論調査に基づく大統領選挙ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:25:50 GMT)
SocialGPT: Prompting LLMs for Social Relation Reasoning via Greedy Segment Optimization [70.1] 社会的関係推論は、友人、配偶者、同僚などの関係カテゴリを画像から識別することを目的としている。
まず、VFM(Vision Foundation Models)の知覚能力と、モジュラーフレームワーク内でのLLM(Large Language Models)の推論能力を組み合わせた、シンプルだが巧妙な名前のフレームワークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:10:26 GMT)
OneBit: Towards Extremely Low-bit Large Language Models [66.3] 本稿では, LLMの重量行列を1ビットに大胆に定量化し, LLMの極低ビット幅展開への道を開く。
実験によると、OneBitは(LLaMAモデルの非量子化性能の少なくとも81%)優れたパフォーマンスを、堅牢なトレーニングプロセスで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:06:58 GMT)
RecFlow: An Industrial Full Flow Recommendation Dataset [66.1] 産業レコメンデーションシステムは、商品をユーザに届ける際の効率性と効率のバランスをとるために、多段階パイプラインに依存している。
オフラインRSベンチマークと実際のオンライン環境とのギャップを埋めるために設計された産業用フルフローレコメンデーションデータセットであるRecFlowを紹介します。
我々のデータセットは、約9万項目にわたる42Kユーザからの38万のインタラクションで構成され、37日間にわたる9.3Mオンラインリクエストから収集された1.9Bステージサンプルと6ステージにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:36:03 GMT)
Identity Decoupling for Multi-Subject Personalization of Text-to-Image Models [66.1] マルチオブジェクトパーソナライズを可能にする新しいフレームワークである MuDI を提案する。
本研究の主な目的は,セグメンテーションのための基礎モデルによって生成されたセグメンテーションの活用である。
実験結果から,MuDIは同一性ミキシングを伴わずに高品質なパーソナライズされたイメージを生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:22:36 GMT)
GeoLRM: Geometry-Aware Large Reconstruction Model for High-Quality 3D Gaussian Generation [65.3] GeoLRM(Geometry-Aware Large Restruction Model)は、512kガウスと21の入力画像で11GBのGPUメモリで高品質な資産を予測できる手法である。
従来の作品では、3D構造の本質的な空間性は無視されており、3D画像と2D画像の間の明示的な幾何学的関係は利用されていない。
GeoLRMは、3Dポイントを直接処理し、変形可能なクロスアテンション機構を使用する新しい3D対応トランスフォーマー構造を導入することで、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:33:02 GMT)
When is Off-Policy Evaluation (Reward Modeling) Useful in Contextual Bandits? A Data-Centric Perspective [64.7] ログ化されたデータセットだけで仮説的ターゲットポリシーの価値を評価することは重要だが、難しい。
データ中心のフレームワークであるDataCOPEを提案する。
医療データセットを用いたログ化された文脈的帯域設定におけるDataCOPEの実証分析により、機械学習と人間の専門家ポリシーの両方を評価する能力が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:52:25 GMT)
SAM 2: Segment Anything in Images and Videos [63.4] 本稿では,画像やビデオにおける迅速な視覚的セグメンテーションの解決に向けた基礎モデルであるセグメンション・エキシング・モデル2(SAM2)を提案する。
ユーザインタラクションを通じてモデルとデータを改善するデータエンジンを構築し、これまでで最大のビデオセグメンテーションデータセットを収集します。
我々のモデルは、リアルタイムビデオ処理のためのストリーミングメモリを備えたシンプルなトランスフォーマーアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:37:57 GMT)
BlueSuffix: Reinforced Blue Teaming for Vision-Language Models Against Jailbreak Attacks [62.6] VLM(Vision-Language Models)は、脱獄攻撃に弱いことが示されている。
我々は,ブラックボックスターゲットのVLMを,その性能を損なうことなくジェイルブレイク攻撃から防御する,新しいブルーチーム方式のBlueSuffixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:43:47 GMT)
Aligning Text-to-Image Diffusion Models with Reward Backpropagation [62.5] 本稿では,報酬勾配のエンドツーエンドのバックプロパゲーションを用いて,拡散モデルを下流の報酬関数に整合させる手法であるAlignPropを提案する。
AlignPropは、選択肢よりも少ないトレーニングステップでより高い報酬を得るが、概念的にはシンプルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:25:10 GMT)
Recurrent Complex-Weighted Autoencoders for Unsupervised Object Discovery [62.4] 複雑な重み付き再帰的アーキテクチャの計算上の優位性について論じる。
本稿では,反復的制約満足度を実現する完全畳み込みオートエンコーダSynCxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:58:44 GMT)
Spherical Frustum Sparse Convolution Network for LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation [62.3] LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションにより、ロボットは周囲の環境のきめ細かいセマンティック情報を得ることができる。
多くの研究が2Dイメージ上にポイントクラウドを投影し、LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのための2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)またはビジョントランスフォーマーを採用する。
本稿では,情報損失の定量化を回避するために,新しい球状フラストラム構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:54:38 GMT)
Strada-LLM: Graph LLM for traffic prediction [62.2] 交通予測における大きな課題は、非常に異なる交通条件によって引き起こされる多様なデータ分散を扱うことである。
近位交通情報を考慮した交通予測のためのグラフ対応LLMを提案する。
我々は、新しいデータ分散に直面する際に、ドメイン適応を効率的にするための軽量なアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:19:29 GMT)
Unlocking the Capabilities of Thought: A Reasoning Boundary Framework to Quantify and Optimize Chain-of-Thought [61.6] 大型言語モデル(LLM)の性能向上のための有望なアプローチとして、Chain-of-Thought(CoT)推論が登場した。
本稿では,これらの課題に対処するための新しい推論境界フレームワーク(RBF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:38:46 GMT)
Unlocking the Boundaries of Thought: A Reasoning Granularity Framework to Quantify and Optimize Chain-of-Thought [61.6] 大型言語モデル(LLM)の性能向上のための有望なアプローチとして、Chain-of-Thought(CoT)推論が登場した。
これらの課題に対処する新しい推論粒度フレームワーク(RGF)を導入する。
25のモデルと4つのタスクに関する広範な実験を通じて、提案したフレームワークの存在と合理性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:38:46 GMT)
NewTerm: Benchmarking Real-Time New Terms for Large Language Models with Annual Updates [61.5] 大規模言語モデル(LLM)は、開発プロセスにおける知識の遮断により、リアルタイム情報に苦しむ。
本稿では,新しい用語をリアルタイムに評価するための適応型ベンチマークであるNewTermを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:02:23 GMT)
Asynchronous Tool Usage for Real-Time Agents [61.3] 並列処理とリアルタイムツール利用が可能な非同期AIエージェントを導入する。
私たちの重要な貢献は、エージェントの実行とプロンプトのためのイベント駆動有限状態マシンアーキテクチャです。
この研究は、流体とマルチタスクの相互作用が可能なAIエージェントを作成するための概念的なフレームワークと実践的なツールの両方を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:57:19 GMT)
GREAT Score: Global Robustness Evaluation of Adversarial Perturbation using Generative Models [60.5] GREATスコア(GREAT Score)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
我々は,ロバストベンチにおける攻撃ベースモデルと比較し,高い相関性を示し,GREATスコアのコストを大幅に削減した。
GREAT Scoreは、プライバシーに敏感なブラックボックスモデルのリモート監査に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:47:10 GMT)
Double Mixture: Towards Continual Event Detection from Speech [60.3] 音声イベント検出は、セマンティックイベントと音響イベントの両方のタグ付けを含むマルチメディア検索に不可欠である。
本稿では, 音声イベント検出における主な課題として, 過去の出来事を忘れることなく新たな事象を連続的に統合すること, 音響イベントからの意味のゆがみについて述べる。
本稿では,適応性を向上し,忘れることを防止するために,音声の専門知識と堅牢な記憶機構を融合する新しい手法「ダブルミキチャー」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:35:22 GMT)
GenArtist: Multimodal LLM as an Agent for Unified Image Generation and Editing [60.1] GenArtistは、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)エージェントによって調整された統合画像生成および編集システムである。
ツールライブラリに既存のモデルを包括的に統合し,ツールの選択と実行にエージェントを利用する。
実験により、GenArtistは様々な生成および編集タスクを実行でき、最先端のパフォーマンスを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:08:13 GMT)
CRAT: A Multi-Agent Framework for Causality-Enhanced Reflective and Retrieval-Augmented Translation with Large Language Models [59.9] CRATは、RAGと因果強化自己回帰を利用して翻訳課題に対処する、新しいマルチエージェント翻訳フレームワークである。
以上の結果からCRATは翻訳精度を著しく向上させ,特に文脈に敏感な単語や語彙の出現に寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:29:11 GMT)
ODRL: A Benchmark for Off-Dynamics Reinforcement Learning [59.7] 我々は、オフダイナミックスRL法を評価するための最初のベンチマークであるODRLを紹介する。
ODRLには、4つの実験的な設定が含まれており、ソースドメインとターゲットドメインはオンラインまたはオフラインにすることができる。
我々は、様々な力学シフトにまたがる普遍的な優位性を持つ手法が存在しないことを示す広範なベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:29:38 GMT)
Scene Flow as a Partial Differential Equation [59.6] 教師なしの方法であるEulerFlowは、複数のドメインにわたる現実世界のデータに高品質なシーンフローを生成する。
EulerFlowは、推定されたPDEを長時間の地平線上で解くことで、創発的な3次元点追跡挙動を示す。
2024年のArgoverse 2 Scene Flow Challengeでは、EulerFlowはすべての先行技術より優れており、次の最高の教師なしの手法を2.5倍、次の最高の教師なしの手法を10%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:21:06 GMT)
Neural Eulerian Scene Flow Fields [59.6] EulerFlowは、複数のドメインをチューニングすることなく、最初から動作します。
長期間の地平線上での推定ODEを解くことで、創発的な3次元点追跡挙動を示す。
2024年のArgoverse 2 Scene Flow Challengeでは、すべての先行技術より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:21:06 GMT)
BEVTrack: A Simple and Strong Baseline for 3D Single Object Tracking in Bird's-Eye View [56.8] 3Dシングルオブジェクトトラッキング(SOT)はコンピュータビジョンの基本課題であり、自律運転のようなアプリケーションに不可欠なことを証明している。
本稿では,単純で効果的なベースライン手法であるBEVTrackを提案する。
Bird's-Eye View (BEV) における目標運動を推定して追跡を行うことにより、BEVTrackは、ネットワーク設計、トレーニング目標、トラッキングパイプラインなど、様々な側面から驚くほどの単純さを示しながら、優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:18:14 GMT)
Information Extraction in Low-Resource Scenarios: Survey and Perspective [56.6] 情報抽出は構造化されていないテキストから構造化された情報を導き出そうとする。
本稿では,emphLLMおよびemphLLMに基づく低リソースIEに対するニューラルアプローチについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:39:32 GMT)
Diffusion-nested Auto-Regressive Synthesis of Heterogeneous Tabular Data [56.5] 本稿では,これらの問題に対処する拡散型自己回帰モデル(TabDAR)を提案する。
異なる特性を持つ10のデータセットに対して広範な実験を行い、提案したTabDARは3つの異なる側面にわたる8つの指標に対して、従来の最先端手法を18%から45%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:49:26 GMT)
ESC-Eval: Evaluating Emotion Support Conversations in Large Language Models [55.3] Emotion Support Conversation (ESC)は、人間のストレスを減らし、感情的なガイダンスを提供し、人間の精神的および身体的幸福を高めることを目的としている。
ロールプレイングエージェントを用いてESCモデルと対話するESC評価フレームワーク(ESC-Eval)を提案する。
異なるESCモデルの対話型マルチターン対話において、包括的なヒューマンアノテーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:25:49 GMT)
RepEval: Effective Text Evaluation with LLM Representation [55.3] RepEvalは、評価のためにLarge Language Models(LLM)表現の投影を利用するメトリクスである。
我々の研究は、LLM表現に埋め込まれたテキスト品質に関する情報の豊かさを強調し、新しいメトリクスの開発のための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:27:39 GMT)
A General Framework for Verification and Control of Dynamical Models via Certificate Synthesis [55.0] システム仕様を符号化し、対応する証明書を定義するためのフレームワークを提供する。
コントローラと証明書を形式的に合成する自動化手法を提案する。
我々のアプローチは、ニューラルネットワークの柔軟性を利用して、制御のための安全な学習の幅広い分野に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:50:50 GMT)
Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.6] 本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。
トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:07:30 GMT)
LongReward: Improving Long-context Large Language Models with AI Feedback [54.3] LongRewardは、4次元の長文モデル応答に対して報酬を与える新しい方法である。
実験の結果,LongRewardはモデル長文性能を大幅に向上するだけでなく,短い命令に従う能力も向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:50:42 GMT)
Face-MLLM: A Large Face Perception Model [53.9] マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)は、幅広い視覚言語タスクにおいて有望な結果を得たが、人間の顔を知覚し理解する能力はめったに研究されていない。
本研究では,顔認識タスクにおける既存のMLLMを包括的に評価する。
本モデルは,5つの顔認識タスクにおいて,従来のMLLMを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:19:32 GMT)
Evaluating LLMs for Targeted Concept Simplification forDomain-Specific Texts [53.4] コンテクストの欠如と難解な概念に対する不慣れさは、大人の読者がドメイン固有のテキストに難渋する大きな理由である。
テキストの書き直しを簡略化し,不慣れな概念を含むテキストの理解を支援する「目標概念の簡略化」を提案する。
本研究は,オープンソースおよび商用LLMの性能と,この課題に対する簡単な辞書ベースラインのベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:56:51 GMT)
FedCVD: The First Real-World Federated Learning Benchmark on Cardiovascular Disease Data [52.6] 心臓血管疾患(CVD)は、現在世界でも主要な死因であり、早期診断と治療の要点を浮き彫りにしている。
機械学習(ML)手法はCVDの早期診断に役立つが、その性能は高品質なデータへのアクセスに依存している。
本稿では、FedCVDという心臓血管疾患検出のための、世界初の実世界のFLベンチマークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:24:01 GMT)
Belief in the Machine: Investigating Epistemological Blind Spots of Language Models [51.6] 言語モデル(LM)は、医療、法律、ジャーナリズムといった分野において、信頼できる意思決定に不可欠である。
本研究は,新しいデータセットであるKaBLEを用いて,GPT-4,Claude-3,Llama-3を含む現代のLMの能力を体系的に評価する。
まず、LMは事実シナリオで86%の精度を達成するが、その性能は偽シナリオで著しく低下する。
第二に、特にこれらの信念が事実データと矛盾する場合、LMは個人的信念を認識し、肯定するのに苦労する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:38:20 GMT)
MVSDet: Multi-View Indoor 3D Object Detection via Efficient Plane Sweeps [51.4] 多視点屋内3次元物体検出の課題は、画像から正確な幾何学情報を推測して正確な3次元物体検出を行うことである。
それまでの手法は、幾何推論にNeRFに依存していた。
平面スイープを用いた3次元物体検出のためのMVSDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:58:41 GMT)
Antigen-Specific Antibody Design via Direct Energy-based Preference Optimization [51.3] 我々は,抗原特異的抗体配列構造共設計を,特定の嗜好に対する最適化問題として取り組んだ。
そこで本研究では,有理構造と抗原への結合親和性の両方を有する抗体の生成を誘導する,直接エネルギーに基づく選好最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:21:36 GMT)
AutoGLM: Autonomous Foundation Agents for GUIs [51.3] 我々は、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)を介してデジタルデバイスを自律的に制御するための基礎エージェントとして設計された、ChatGLMファミリーの新しいシリーズであるAutoGLMを紹介する。
実世界のGUIインタラクションのための実践的基礎エージェントシステムとしてAutoGLMを開発した。
評価では、AutoGLMが複数のドメインにまたがって有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:05:10 GMT)
Investigating the Role of Instruction Variety and Task Difficulty in Robotic Manipulation Tasks [50.8] 本研究は、そのようなモデルの一般化能力における命令と入力の役割を体系的に検証する包括的評価フレームワークを導入する。
提案フレームワークは,極度の命令摂動に対するマルチモーダルモデルのレジリエンスと,観測的変化に対する脆弱性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:52:09 GMT)
MrT5: Dynamic Token Merging for Efficient Byte-level Language Models [50.5] この作業はより効率的なBYT5の派生であるMergeT5(MergeT5)を導入している。
MrT5はトークン削除機構をエンコーダに統合し、入力シーケンスの長さを動的に短縮する。
英語のテキストでトレーニングすると、MrT5はその削除機能を複数の言語でゼロショットで転送する機能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:14:12 GMT)
A Probability--Quality Trade-off in Aligned Language Models and its Relation to Sampling Adaptors [50.0] 一致した言語モデルからコーパスをサンプリングする場合,文字列の平均報酬と平均ログ類似度との間にはトレードオフが存在することを示す。
我々は、この現象を形式的に処理し、サンプリングアダプタの選択が、どれだけの確率で報酬を交換できるかを選択できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:17:51 GMT)
SimGen: Simulator-conditioned Driving Scene Generation [50.0] シミュレーション条件付きシーン生成フレームワークSimGenを紹介する。
SimGenは、シミュレータと現実世界のデータを混ぜることで、多様な運転シーンを生成することを学ぶ。
テキストプロンプトとシミュレータからのレイアウトに基づいて制御性を保ちながら、優れた生成品質と多様性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:19:45 GMT)
CTINEXUS: Leveraging Optimized LLM In-Context Learning for Constructing Cybersecurity Knowledge Graphs Under Data Scarcity [49.7] サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートのテキスト記述は、サイバー脅威に関する豊富な知識源である。
現在のCTI抽出法は柔軟性と一般化性に欠けており、しばしば不正確で不完全な知識抽出をもたらす。
CTINexusは,大規模言語モデルのテキスト内学習(ICL)を最適化した新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:18:32 GMT)
SciER: An Entity and Relation Extraction Dataset for Datasets, Methods, and Tasks in Scientific Documents [49.5] 我々は,科学論文のデータセット,メソッド,タスクに関連するエンティティに対して,新たなエンティティと関係抽出データセットをリリースする。
我々のデータセットには、24k以上のエンティティと12kの関係を持つ106の注釈付きフルテキストの科学出版物が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:56:49 GMT)
Simulating NMR Spectra with a Quantum Computer [49.2] 本稿では、スピン系のNMRスペクトルのシミュレーションの完全な手順の形式化を提供する。
また、量子コンピュータでハミルトン行列を対角化する方法も説明し、プロセス全体の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:43:40 GMT)
Active Causal Structure Learning with Latent Variables: Towards Learning to Detour in Autonomous Robots [49.2] 人工知能(AGI)エージェントとロボットは、絶えず変化する環境やタスクに対処できなければならない。
我々は,潜伏変数(ACSLWL)を用いた能動的因果構造学習がAGIエージェントやロボット構築に必要な要素であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:21:26 GMT)
How Does Message Passing Improve Collaborative Filtering? [49.0] 協調フィルタリング(CF)はレコメンダシステムに顕著な結果をもたらし、現実世界のアプリケーションに広く利用されている。
メッセージパッシングは、グラフベースの学習タスク全般の利点に似た方法でCFメソッドを支援する。
テスト時アグリゲーション(Test-time Aggregation for CF)は、推論時に一度だけメッセージパッシングを行うテスト時アグリゲーションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:29:03 GMT)
Better Instruction-Following Through Minimum Bayes Risk [48.9] 人間レベルの評価が可能な汎用LLM審査員は、命令追従LLMを評価するスケーラブルで正確な方法を提供する。
LLM判事を監督に活用する有望な方法の1つは、最小ベイズリスク(MBR)デコーディングである。
MBRデコードでは、基準ベースの評価器を使用して、候補出力のセットの中から高品質な出力を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:22:43 GMT)
Better Instruction-Following Through Minimum Bayes Risk [48.9] 人間レベルの評価が可能な汎用LLM審査員は、命令追従LLMを評価するスケーラブルで正確な方法を提供する。
LLM判事を監督に活用する有望な方法の1つは、最小ベイズリスク(MBR)デコーディングである。
MBRデコードでは、基準ベースの評価器を使用して、候補出力のセットの中から高品質な出力を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:22:43 GMT)
Better Instruction-Following Through Minimum Bayes Risk [48.9] 人間レベルの評価が可能な汎用LLM審査員は、命令追従LLMを評価するスケーラブルで正確な方法を提供する。
LLM判事を監督に活用する有望な方法の1つは、最小ベイズリスク(MBR)デコーディングである。
MBRデコードでは、基準ベースの評価器を使用して、候補出力のセットの中から高品質な出力を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:22:43 GMT)
Are BabyLMs Second Language Learners? [48.9] 本稿では,BabyLM Challengeの2024年版に対する言語的動機づけのアプローチについて述べる。
第1言語学習(L1)パラダイムを追求するのではなく,第2言語(L2)学習の観点から,課題にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:52:15 GMT)
ECMamba: Consolidating Selective State Space Model with Retinex Guidance for Efficient Multiple Exposure Correction [48.8] 本稿では,反射率と照明マップの復元を目的とした,二重経路を持つ露出補正のためのMamba(ECMamba)に基づく新しいフレームワークを提案する。
具体的には、Retinex理論を導出し、入力を2つの中間空間にマッピングできるRetinex推定器を訓練する。
我々は、ECMMのコア演算子として、Retinex情報(Retinex-SS2D)で案内される新しい2次元選択状態空間層を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:02:46 GMT)
ODGS: 3D Scene Reconstruction from Omnidirectional Images with 3D Gaussian Splattings [48.7] 幾何的解釈を用いた全方位画像の新規化パイプラインであるODGSについて述べる。
パイプライン全体が並列化され、最適化が達成され、NeRFベースの手法よりも100倍高速になる。
その結果、ODGSは大規模な3Dシーンを再構築しても、細部を効果的に復元できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:45:13 GMT)
The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity [48.7] 機械学習を用いて、西アフリカ地域全体での日陰木カバーと炭素ストックの見積もりを生成します。
既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。
しかし、このセクターが毎年高い炭素フットプリントのかなりの割合とバランスをとるという、巨大な非現実的な可能性も見出されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:02:32 GMT)
MSAGPT: Neural Prompting Protein Structure Prediction via MSA Generative Pre-Training [48.4] マルチシークエンスアライメント(MSA)は、タンパク質ファミリーの進化的軌道を明らかにする上で重要な役割を担っている。
MSAGPTは、低MSA状態下でのMSA生成前訓練を通じてタンパク質構造予測を促進する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:51:54 GMT)
How Low Can You Go? Surfacing Prototypical In-Distribution Samples for Unsupervised Anomaly Detection [48.3] 非常に少ないトレーニングサンプルを持つUADが、トレーニングデータセット全体のトレーニングパフォーマンスにすでに一致している - そして、場合によっては、それを超えることもある、ということが、私たちは示しています。
そこで本研究では,UAD性能をさらに向上させるために,原型標本を確実に同定するための教師なし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:08:39 GMT)
Sabotage Evaluations for Frontier Models [48.2] 十分な能力を持つモデルは、重要なコンテキストにおける人間の監視と意思決定を覆す可能性がある。
我々は、一連の関連する脅威モデルと評価を開発する。
これらの評価は、Arthropic の Claude 3 Opus モデルと Claude 3.5 Sonnet モデルで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:34:51 GMT)
Graph-based Uncertainty Metrics for Long-form Language Model Outputs [48.0] グラフ不確実性(Graph Uncertainty) - LLM世代とそれらの内部のクレームの関係を二部グラフとして表現する。
グラフ構造と不確実性推定の両方を活用する不確実性を考慮した復号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:47:25 GMT)
LCM: Locally Constrained Compact Point Cloud Model for Masked Point Modeling [47.9] 本稿では,局所的に制約されたコンパクト・エンコーダと局所的に制約されたMambaベースのデコーダからなる,局所的に制約されたコンパクト・ポイント・クラウド・モデルを提案する。
エンコーダは、パフォーマンスと効率のエレガントなバランスを達成するために、自己アテンションをローカルアグリゲーション層に置き換えます。
このデコーダは、高情報密度の未処理パッチからの点雲幾何学情報の知覚を最大化しつつ、線形複雑性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:56:46 GMT)
AutoBench-V: Can Large Vision-Language Models Benchmark Themselves? [47.9] 視覚・言語情報の統合を促進するためには,LVLM(Large Vision-Language Models)が不可欠である。
本稿では,需要評価のための自動フレームワークであるAutoBench-Vを紹介する。
5つの要求されたユーザ入力にまたがる7つのLVLMの広範な評価を通じて、このフレームワークの有効性と信頼性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:55:08 GMT)
Evaluating LLMs' Mathematical and Coding Competency through Ontology-guided Interventions [47.8] 算術的推論とコード生成という,2つの一般的な推論タスクに注目します。
i) 数学やコーディング問題に対する摂動の一般的なオントロジー, (ii) 摂動を応用するための半自動手法, (iii) 2つのデータセットを紹介する。
混乱した質問に対して、すべてのモデルで大幅なパフォーマンス低下を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:29:12 GMT)
Offline Reinforcement Learning with OOD State Correction and OOD Action Suppression [47.6] オフライン強化学習(RL)では、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のアクション問題に対処することが焦点となっている。
我々は、OOD状態がパフォーマンスを損なう問題もまだ過小評価されていないと論じている。
オフライン RL における OOD 状態修正と OOD 動作抑制を統一する,シンプルで効果的な SCAS を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:12:08 GMT)
Decomposed Direct Preference Optimization for Structure-Based Drug Design [47.6] 本稿では,拡散モデルと医薬的ニーズを整合させる構造に基づく最適化手法であるDecompDPOを提案する。
DecompDPOは、様々なタンパク質ファミリーにまたがる分子生成のための微調整済み拡散モデルと、生成後に特定のタンパク質サブポケットを与える分子最適化の2つの主要な目的のために効果的に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:12:08 GMT)
Customizing Text-to-Image Models with a Single Image Pair [47.5] 芸術再解釈(Art repretation)は、参照された作品のバリエーションを作成し、異なる芸術様式を示すペアアートを作るプラクティスである。
Pair Customizationは1つの画像対からスタイリスティックな違いを学習し、取得したスタイルを生成プロセスに適用する新しいカスタマイズ手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:02:28 GMT)
Stealthy Jailbreak Attacks on Large Language Models via Benign Data Mirroring [47.4] そこで本研究では,ターゲットブラックボックスモデルのミラーモデルを良質なデータ蒸留により局所的に訓練することにより,悪意あるプロンプト構築を誘導するトランスファー攻撃法を提案する。
提案手法は最大攻撃成功率92%, バランス値80%を達成し, GPT-3.5 Turboに対して平均1.5のジェイルブレイククエリが検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:48:05 GMT)
L3Ms -- Lagrange Large Language Models [47.2] Supervised Fine-tuning (SFT) と Large Language Model (LLM) のアライメントは、優れたユーザエクスペリエンスを提供するための重要なステップである。
制約を強制するために対数障壁を用いるラグランジュ大言語モデル(L3Ms)を提案する。
各種用途に適したアライメントを実現するためのL3Msの有用性と有効性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:02:13 GMT)
Extrapolating Prospective Glaucoma Fundus Images through Diffusion Model in Irregular Longitudinal Sequences [46.8] 緑内障進行予測のための経時的データセットの利用は、早期治療の介入を支援するための説得力のあるアプローチを提供する。
本研究では, 既往の経時的底面像を外挿し, 将来像を予測できる新しい拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:31:47 GMT)
KaLDeX: Kalman Filter based Linear Deformable Cross Attention for Retina Vessel Segmentation [46.6] カルマンフィルタを用いた線形変形型クロスアテンション(LDCA)モジュールを用いた血管セグメンテーションのための新しいネットワーク(KaLDeX)を提案する。
我々のアプローチは、カルマンフィルタ(KF)ベースの線形変形可能な畳み込み(LD)とクロスアテンション(CA)モジュールの2つの重要なコンポーネントに基づいている。
提案手法は,網膜基底画像データセット(DRIVE,CHASE_BD1,STARE)とOCTA-500データセットの3mm,6mmを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:00:42 GMT)
Efficient Convex Algorithms for Universal Kernel Learning [46.6] カーネルの理想的な集合: 線形パラメータ化(トラクタビリティ)を認める; すべてのカーネルの集合に密着する(正確性)。
従来のカーネル最適化アルゴリズムは分類に限られており、計算に複雑なセミデフィニティプログラミング(SDP)アルゴリズムに依存していた。
本稿では,従来のSDP手法と比較して計算量を大幅に削減するSVD-QCQPQPアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:21:35 GMT)
LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations [46.4] 大規模言語モデル(LLM)は、事実の不正確さやバイアス、推論失敗など、しばしばエラーを発生させる。
近年の研究では、LLMの内部状態が出力の真偽に関する情報を符号化していることが示されている。
LLMの内部表現は、これまで認識されていた以上の真理性に関する情報を符号化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:33:44 GMT)
LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations [46.4] 大規模言語モデル(LLM)は、事実の不正確さやバイアス、推論失敗など、しばしばエラーを発生させる。
近年の研究では、LLMの内部状態が出力の真偽に関する情報を符号化していることが示されている。
LLMの内部表現は、これまで認識されていた以上の真理性に関する情報を符号化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:33:44 GMT)
LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations [46.4] 大規模言語モデル(LLM)は、事実の不正確さやバイアス、推論失敗など、しばしばエラーを発生させる。
近年の研究では、LLMの内部状態が出力の真偽に関する情報を符号化していることが示されている。
LLMの内部表現は、これまで認識されていた以上の真理性に関する情報を符号化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:33:44 GMT)
Domain Adaptation with a Single Vision-Language Embedding [45.9] 本稿では,完全なターゲットデータではなく,単一のVision-Language (VL)遅延埋め込みに依存する,ドメイン適応のための新しいフレームワークを提案する。
これらのマイニングスタイルは、ゼロショット(ターゲットフリー)とワンショットアン教師なしドメイン適応に使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:59:53 GMT)
Data-Efficient Operator Learning via Unsupervised Pretraining and In-Context Learning [45.8] 本研究では,PDE演算子学習のための教師なし事前学習を設計する。
シミュレーションソリューションを使わずにラベルなしのPDEデータをマイニングし、物理に着想を得た再構成ベースのプロキシタスクでニューラルネットワークを事前訓練する。
提案手法は,データ効率が高く,より一般化可能であり,従来の視覚予測モデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:53:15 GMT)
Non-myopic Generation of Language Models for Reasoning and Planning [45.8] 本稿では,モデル予測制御を利用した予測復号化手法を提案する。
我々の実験では、数学、コーディング、エージェントの幅広いタスクにおいて、大幅な改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:28:51 GMT)
Towards a Theoretical Understanding of the 'Reversal Curse' via Training Dynamics [45.7] 自動回帰型大言語モデル(LLM)は、多くの複雑な推論タスクを解くのに優れた能力を示す。
LLM は、2つの文が意味的に同一であっても、推論中に '$B get A$' と結論付けることができない。
2つの自己回帰モデルに対する勾配降下のトレーニング力学を用いて、理論的に逆の呪いを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:05:04 GMT)
FATH: Authentication-based Test-time Defense against Indirect Prompt Injection Attacks [45.7] 大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のアプリケーションのための追加ツールとテキスト情報を備えたバックボーンとして広くデプロイされている。
プロンプトインジェクション攻撃は特に脅威であり、外部のテキスト情報に悪意のあるインストラクションを注入することで、LLMを利用して攻撃者が望む答えを生成することができる。
本稿では,AuThentication with Hash-based tags (FATH)という新しいテストタイム防衛戦略を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:02:47 GMT)
GPRec: Bi-level User Modeling for Deep Recommenders [45.4] GPRecは学習可能な方法でユーザをグループに分類し、それに対応するグループ埋め込みと整合させる。
個人レベルでは、GPRecはIDのような特徴から個人の好みを識別し、得られた個人表現をグループから独立したものに洗練する。
3つの公開データセット上でのGPRecの厳格なテストでは、推奨品質が大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:49:05 GMT)
Transforming optimization problems into a QUBO form: A tutorial [45.3] 2次最適化の実際的な問題には、線形制約によって相互に相互に交わされる変数の多次元配列が含まれることが多い。
本論文は,元問題文の3つの主要な変換を同定し,考察する。
計算の連続式を提示し、証明し、これらの変換の実装を簡素化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:38:09 GMT)
Assessing Brittleness of Image-Text Retrieval Benchmarks from Vision-Language Models Perspective [44.0] 画像テキスト検索(ITR)評価パイプラインの脆性について,概念的粒度に着目して検討した。
ゼロショット条件下では,標準データセットと細粒度データセットの両方に対して,最先端のビジョンランゲージモデルを4種類評価する。
その結果、摂動は一般的にモデル性能を劣化させるが、粒度の細かいデータセットは標準のデータセットよりもパフォーマンスの低下が小さいことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:52:17 GMT)
Benchmarking Data Heterogeneity Evaluation Approaches for Personalized Federated Learning [43.9] 提案するベンチマークフレームワークには,6つの代表的なアプローチが含まれている。
1)PFLスキームの設計,(2)特定のFLアプリケーションシナリオに対する適切なデータ不均一性評価アプローチの選択,(3)協調モデルトレーニングにおける公平性の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:00:37 GMT)
Arithmetic Without Algorithms: Language Models Solve Math With a Bag of Heuristics [43.9] 大規模言語モデル (LLM) は, 頑健なアルゴリズムや暗記を使わず, 算術的に実行可能であることを示す。
実験結果から,LLMはロバストなアルゴリズムや暗記を使わずに演算を行うことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:59:06 GMT)
Visualizing attention zones in machine reading comprehension models [43.7] 本稿では,事前訓練された言語モデルを用いてMRCモデルを構築し,各アテンションゾーンの効果を異なる層で可視化するパイプラインについて述べる。
提案したプロトコルと付随するコードにより、研究者はMDCモデルにおける各アテンションゾーンの関連性を簡単に可視化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:20:18 GMT)
Exploring contextual modeling with linear complexity for point cloud segmentation [43.4] 効率的なポイントクラウドセグメンテーションアーキテクチャの鍵となるコンポーネントを同定する。
我々は,Mambaが線形計算複雑性を特徴とし,トランスフォーマーに比べて優れたデータと推論効率を提供することを示した。
さらに、ポイントクラウドセグメンテーションのための標準のMambaをさらに強化し、その2つの重要な欠点を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:56:30 GMT)
A computational test of quantum contextuality, and even simpler proofs of quantumness [43.3] 任意の文脈性ゲームは、単一の量子デバイスを含む運用上の「文脈性テスト」にコンパイル可能であることを示す。
我々の研究は、暗号を用いて単一の量子デバイスのサブシステム内で空間分離を強制すると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:45:35 GMT)
Importance Sampling-Guided Meta-Training for Intelligent Agents in Highly Interactive Environments [43.1] 本研究では,ガイド付きメタRLと重要サンプリング(IS)を統合し,トレーニング分布を最適化する新たなトレーニングフレームワークを提案する。
現実世界のデータセットから自然な分布を推定することにより、このフレームワークは、共通および極端な駆動シナリオ間のバランスのとれたフォーカスを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:48:53 GMT)
Resolving Discrepancies in Compute-Optimal Scaling of Language Models [42.8] 2つのデータセット上でKaplanスケーリング法則を再現することにより、その相違を説明できる。
注意深い学習率の低下は、そのスケーリング法則の妥当性に欠かせないものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:42:09 GMT)
AutoPenBench: Benchmarking Generative Agents for Penetration Testing [42.7] 本稿では,自動貫入試験における生成エージェント評価のためのオープンベンチマークであるAutoPenBenchを紹介する。
エージェントが攻撃しなければならない脆弱性のあるシステムを表す33のタスクを含む包括的フレームワークを提案する。
完全自律型と半自律型という2つのエージェントアーキテクチャをテストすることで,AutoPenBenchのメリットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:05:27 GMT)
AutoPenBench: Benchmarking Generative Agents for Penetration Testing [42.7] 本稿では,自動貫入試験における生成エージェント評価のためのオープンベンチマークであるAutoPenBenchを紹介する。
エージェントが攻撃しなければならない脆弱性のあるシステムを表す33のタスクを含む包括的フレームワークを提案する。
完全自律型と半自律型という2つのエージェントアーキテクチャをテストすることで,AutoPenBenchのメリットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:05:27 GMT)
Generative Example-Based Explanations: Bridging the Gap between Generative Modeling and Explainability [42.5] 局所的な例に基づく説明のための新しい確率的枠組みを提案する。
我々の目的は、コミュニケーションの促進、厳格さと透明性の育成、ピアディスカッションと研究の進歩の質の向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:18:07 GMT)
Vista: A Generalizable Driving World Model with High Fidelity and Versatile Controllability [42.5] 本稿では,高忠実度かつ多目的な制御性を有する一般化可能な運転世界モデルであるVistaを提案する。
本稿では,移動インスタンスと構造情報の学習を促進するために,新たな2つの損失を提案する。
動作制御性には,高レベルな意図から低レベルな操作に至るまで,多種多様な制御が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:53:17 GMT)
Schedule Your Edit: A Simple yet Effective Diffusion Noise Schedule for Image Editing [42.5] 効率的な編集では、ソースイメージを潜在空間に反転させる必要があり、このプロセスはDDIMの反転に固有の予測エラーによってしばしば妨げられる。
特異性を排除し、インバージョン安定性を改善し、画像編集のためのより良いノイズ空間を提供する新しいノイズスケジュールであるロジスティックスケジュールを導入する。
提案手法では追加のトレーニングは必要とせず,既存の編集手法と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:26:54 GMT)
Fast Calibrated Explanations: Efficient and Uncertainty-Aware Explanations for Machine Learning Models [41.8] 本稿では,機械学習モデルに対する高速かつ不確実な説明を生成する手法であるFast Calibrated Explanationsを紹介する。
ConformaSightの摂動手法をCalibrated Explanationsのコア要素に組み込むことで,大幅な高速化を実現する。
この新しい手法は細部を犠牲にするが、計算効率は優れており、高速でリアルタイムなアプリケーションに最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:29:35 GMT)
MagicPIG: LSH Sampling for Efficient LLM Generation [41.8] 以上の結果から,TopKの注意力自体が特定の下流タスクの品質低下に悩まされていることが分かる。
局所感性ハッシュ(LSH)に基づく異種システムMagicPIGを提案する。
MagicPIGは、さまざまなタスクに対して高い精度を維持しながら、注意の負荷を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:44:22 GMT)
Single-Loop Stochastic Algorithms for Difference of Max-Structured Weakly Convex Functions [41.4] 非滑らかな非漸近公正問題のクラスを$min_x[yin Yphi(x, y) - max_zin Zpsix(x, z)]$の形で示す。
本稿では,これらの問題を解く最初の方法であるエンベロープ近似勾配SMAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:04:57 GMT)
Reduction-based Pseudo-label Generation for Instance-dependent Partial Label Learning [41.3] 本稿では,誤り候補ラベルの影響を軽減するために,リダクションに基づく擬似ラベルを活用することを提案する。
推定モデルから生成した擬似ラベルと比較して,減算に基づく擬似ラベルはベイズ最適分類器との整合性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:32:20 GMT)
Quantum computing and persistence in topological data analysis [41.2] トポロジカルデータ解析(TDA)は、そのトポロジにおけるホールの数と持続性を調べることによって、データセットからノイズ・ロバストの特徴を抽出することを目的としている。
TDAのコアタスクと密接に関連する計算問題は$mathsfBQP_1$-hardであり、$mathsfBQP$に含まれることを示す。
我々のアプローチは、誘導されたスパースハミルトニアン問題(英語版)の変種における穴の永続化を符号化することに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:54:43 GMT)
Large Language Models for Manufacturing [41.1] 大規模言語モデル(LLM)は製造業を変革する可能性があり、プロセスを最適化し、効率を改善し、革新を促進する新しい機会を提供する。
本稿では,LLMを製造分野に統合し,製造のさまざまな側面を自動化・拡張する可能性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:13:47 GMT)
A Hierarchical Framework with Spatio-Temporal Consistency Learning for Emergence Detection in Complex Adaptive Systems [41.1] 複雑な適応システムのグローバルな特性であるEmergenceは、例えばネットワークレベルのトラフィック混雑など、現実世界の動的システムで広く利用されている。
本稿では,システム表現とエージェント表現を学習することで,これら2つの問題を解決するために,CASの時間的一貫性を備えた階層型フレームワークを提案する。
提案手法は,3つのデータセットに対する従来の手法や深層学習法よりも,検出の難しい動作をよく知ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:33:04 GMT)
Mitigating Forgetting in LLM Supervised Fine-Tuning and Preference Learning [40.4] SFTとRLHF/DPOのトレードオフの観点から,逐次後トレーニングが準最適であることを示す。
本稿では,理論収束保証と逐次後学習フレームワークの性能を実証的に向上した実践的後学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:35:28 GMT)
Standalone mobile quantum memory system [39.6] 本稿では,携帯型ラックマウント型スタンドアロン温蒸気量子メモリシステムの実装と性能解析について述べる。
メモリは1パルスあたり平均1ドル分の光子を含む弱いコヒーレントパルスで操作される。
単光子レベルでのメモリ効率と記憶密度の長期的安定性は、非作業環境での動作とともに実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:53:13 GMT)
Déjà Vu Memorization in Vision-Language Models [39.5] 視覚言語モデル(VLM)における記憶量測定のための新しい手法を提案する。
モデルでは、相関や画像キャプションから推測できる範囲を超えて、トレーニング画像中の個々のオブジェクトに関する情報が実際に保持されていることを示す。
サンプルおよび集団レベルでのd'eja vuメモリ化を評価し,最大5000万枚の画像キャプチャーペアで訓練したOpenCLIPにとって重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:12:53 GMT)
LinFormer: A Linear-based Lightweight Transformer Architecture For Time-Aware MIMO Channel Prediction [39.1] 第6世代(6G)モバイルネットワークは、ハイモビリティ通信をサポートする上で、新たな課題をもたらす。
本稿では,スケーラブルで全線形なエンコーダのみのトランスフォーマーモデルに基づく,革新的なチャネル予測フレームワークLinFormerを提案する。
提案手法は,高い予測精度を維持しつつ,計算複雑性を大幅に低減し,コスト効率のよい基地局(BS)の展開に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:04:23 GMT)
Improving Visual Prompt Tuning by Gaussian Neighborhood Minimization for Long-Tailed Visual Recognition [39.1] モデル一般化を改善するためにランダムSAMプロンプトチューニング(RSAM-PT)と呼ばれる新しい手法を提案する。
我々は, 遅延再重み付け方式を用いて, テールクラス標本の意義を高める。
RSAM-PTは、90.3%、76.5%、50.1%の最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:58:17 GMT)
Flow Matching for Atmospheric Retrieval of Exoplanets: Where Reliability meets Adaptive Noise Levels [38.8] 流れマッチング後推定(FMPE)は大気圏探索のための新しい機械学習手法である。
FMPEは神経後部推定(NPE)の約3倍の速度でトレーニングし、IS効率を高める。
ISは不正確なML結果の修正に成功し、低効率でモデルの失敗を特定し、ベイズ証拠の正確な見積もりを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:28:07 GMT)
SimMLP: Training MLPs on Graphs without Supervision [38.6] グラフ学習のための自己教師型フレームワークであるSimMLPを紹介する。
SimMLPは、最適の場合において、GNNと等価性を達成できる最初の学習方法である。
我々は、相互情報と帰納バイアスに基づいて、SimMLPとGNNの等価性を示す包括的な理論的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:34:42 GMT)
CodeFort: Robust Training for Code Generation Models [38.5] コード生成モデルの堅牢性を改善するためのフレームワークであるCodeFortを提案する。
ベースラインモデルの平均ロバストパス率を14.79から21.74に引き上げた。
また, 強靭性低下率を95.02%から54.95%に低下させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:29:57 GMT)
Improving Gloss-free Sign Language Translation by Reducing Representation Density [38.2] Gloss-free sign language translation (SLT) は、コストのかかるGlossアノテーションを必要とせずに、良好なパフォーマンスのSLTシステムを開発することを目的としている。
我々は、光沢のないSLTの性能を制限するボトルネックとなる表現密度問題を特定する。
比較学習戦略,すなわちSignCLを導入し,より差別的な特徴表現を学習するための光沢のないモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:33:30 GMT)
A Static and Dynamic Attention Framework for Multi Turn Dialogue Generation [37.8] オープンドメインマルチターン対話生成では,対話履歴の文脈意味論をモデル化することが不可欠である。
従来の研究は、オープンドメインマルチターン対話生成における階層的再帰エンコーダデコーダフレームワークの有効性を検証していた。
本稿では,対話履歴をモデル化し,オープンドメインのマルチターン対話応答を生成する静的かつ動的アテンションに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:05:34 GMT)
Super-resolution in disordered media using neural networks [37.7] 強散乱媒体における環境媒体のグリーン関数を正確に推定するために,大規模で多様なデータセットを利用する手法を提案する。
この現象は超解像としても知られ、周囲散乱媒質が物理的イメージアパーチャを効果的に増強するため起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:35:08 GMT)
Interpretable Image Classification with Adaptive Prototype-based Vision Transformers [37.6] 本稿では,ディープラーニングとケースベース推論を組み合わせた画像分類手法であるProtoViTを提案する。
我々のモデルは、視覚変換器(ViT)のバックボーンをプロトタイプベースモデルに統合し、空間的に変形したプロトタイプを提供する。
実験の結果,本モデルでは既存のプロトタイプモデルよりも高い性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:33:28 GMT)
SoS Certifiability of Subgaussian Distributions and its Algorithmic Applications [37.2] すべての$d inmathbb N$に対して、すべての中心部分ガウス分布 $mathcal D$ on $mathbb Rd$, and every even $p inmathbb N$, $d-optimal inmathbb N$, $d-optimal inmathbb N$ が成り立つような普遍定数 $C>0$ が存在することを証明している。
これは、すべてのサブガウス分布がemphS-certifiably subgaussianであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:36:58 GMT)
LLM-Forest for Health Tabular Data Imputation [37.1] 巨大なコーパスで訓練された大規模言語モデル(LLM)は、データ生成に強い可能性を示している。
筆者らは,自信に基づく重み付き投票を伴う,数発の学習用LLM"ツリー"の"フォレスト"を導入した,新しいフレームワーク LLM-Forest を提案する。
このフレームワークは、2部情報グラフという新しい概念に基づいて構築され、高品質な関連する隣り合うエントリを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:42:46 GMT)
CycleResearcher: Improving Automated Research via Automated Review [37.0] 本稿では,オープンソースの後学習型大規模言語モデル(LLM)を,自動研究とレビューの全サイクルを遂行する自律エージェントとして活用する可能性について検討する。
これらのモデルをトレーニングするために、現実の機械学習研究とピアレビューダイナミクスを反映した2つの新しいデータセットを開発した。
研究において、CycleResearcherモデルが作成した論文は、シミュレーションされたピアレビューで5.36点を獲得し、人間の専門家による5.24点を上回り、受け入れられた論文の5.69点に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:10:21 GMT)
LLMCBench: Benchmarking Large Language Model Compression for Efficient Deployment [37.0] 大規模言語モデル (LLM) は、その強力な知能を実証しているが、計算とストレージの需要が高いため、実用化は困難である。
本稿ではLLMCBench(Large Language Model Compression Benchmark)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:45:01 GMT)
LARP: Tokenizing Videos with a Learned Autoregressive Generative Prior [36.7] 本稿では、自己回帰(AR)生成モデルにおける現在のビデオトークン化手法の限界を克服する新しいビデオトークン化手法であるLARPを提案する。
局所的な視覚的パッチを直接離散トークンにエンコードする従来のパッチワイドトークンライザとは異なり、LARPは全体的トークン化スキームを導入している。
ローカルなパッチレベルの情報に制限されるのではなく、よりグローバルでセマンティックな表現をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:57:07 GMT)
Asteroid Mining: ACT&Friends' Results for the GTOC 12 Problem [36.5] 2023年、第12回世界軌道競争(Global Trajectory Competition)が「持続可能な小惑星採掘(Sustainable Asteroid Mining)」と呼ばれる問題を中心に組織された。
本稿では,ESAのAdvanced Concepts Teamが提案したソリューションの展開について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:46:02 GMT)
Parallel Backpropagation for Shared-Feature Visualization [36.3] 最近の研究は、いくつかのカテゴリー外刺激が高レベルの視覚脳領域のニューロンを活性化することを示した。
これは、他の画像にもある好みのクラスに共通する視覚的特徴のためかもしれない。
本稿では,これらの特徴を可視化するためのディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:00:45 GMT)
Bandits with Stochastic Experts: Constant Regret, Empirical Experts and Episodes [36.1] エージェントが一連の専門家ポリシーを介し介入できる文脈的帯域幅問題の変種について検討する。
本稿では,D-UCB(Divergence-based Upper Confidence Bound)アルゴリズムを提案する。
また,経験的D-UCB (ED-UCB) アルゴリズムも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:58:27 GMT)
Bayesian Collaborative Bandits with Thompson Sampling for Improved Outreach in Maternal Health Program [36.1] モバイルヘルス(mHealth)プログラムは、受益者への自動健康情報呼び出しのタイミングを最適化する上で、重要な課題に直面している。
本稿では,この協調バンディット問題に対するトンプソンサンプリングを用いた原理的アプローチを提案する。
我々は,世界最大規模の母体mHealthプログラムから,実世界のデータセット上での最先端のベースラインを大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:08:18 GMT)
RIO-CPD: A Riemannian Geometric Method for Correlation-aware Online Change Point Detection [35.9] パラメトリックな相関対応のオンライン変更点検出フレームワークであるRio-CPDを紹介した。
Rio-CPDは、現在の観測とFr'echet平均との間の測地距離を計算し、新しいCUSUM設計を採用する。
Rio-CPDは、検出精度、平均検出遅延、効率において、既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:27:01 GMT)
Intrinsic Self-Supervision for Data Quality Audits [35.7] コンピュータビジョンにおけるベンチマークデータセットは、しばしば、オフトピック画像、ほぼ重複、ラベルエラーを含む。
本稿では,データクリーニングの課題を再考し,ランキング問題やスコアリング問題として定式化する。
文脈認識型自己教師型表現学習と距離に基づく指標の組み合わせは, 適応バイアスのない問題発見に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:59:22 GMT)
Transductive Active Learning: Theory and Applications [35.5] 本研究では,古典的能動学習の現実的環境への一般化を,具体的な予測対象を用いて検討する。
我々は,予測対象の不確実性を最小限に抑えるために,適応的にサンプルをサンプリングする一連の決定ルールを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:26:27 GMT)
OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research [35.3] 我々は、人工知能(AI)技術を活用して研究プロセスを加速する革新的なプラットフォームであるOpenResearcherを紹介する。
OpenResearcherはRetrieval-Augmented Generation (RAG)に基づいて構築されており、LLM(Large Language Models)と最新のドメイン固有知識を統合する。
我々は、OpenResearcherが研究者のクエリを理解し、科学文献から検索し、検索した情報をフィルタリングし、正確で包括的な回答を提供し、答えを自己修正する様々なツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:51:29 GMT)
Illuminating Salient Contributions in Neuron Activation with Attribution Equilibrium [33.6] 本稿では,出力予測を微粒な属性に分解する新しい手法である属性平衡を導入する。
我々は,従来の意思決定手法を分析し,証拠の保存に関して異なる視点を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:37:46 GMT)
A Perspective for Adapting Generalist AI to Specialized Medical AI Applications and Their Challenges [33.4] 大規模言語モデル(LLM)の医療応用への統合は、医療業界で広く関心を集めている。
本稿では,LSMを利用した医療用AIアプリケーション構築の内的課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:30:06 GMT)
Deep Learning for Cross-Domain Few-Shot Visual Recognition: A Survey [33.0] わずかながらの学習により、モデルは非常に少ないラベル付き例でターゲットタスクを実行することができる。
この制限を克服するため、クロスドメインな数ショット学習が注目されている。
本稿では,クロスドメインFew-shot Learningの総合的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:05:23 GMT)
Bandits with Mean Bounds [33.0] 本研究では,各アームの平均値に有界な側情報を与えるバンディット問題の変種について検討する。
これらがより厳密なガウス因子の推定に変換されることを証明し、これらの推定を利用する新しいアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:20:42 GMT)
A Statistical Analysis of Deep Federated Learning for Intrinsically Low-dimensional Data [33.0] Federated Learning (FL)は、協調機械学習における画期的なパラダイムとして登場した。
本稿では,2段階サンプリングモデルにおけるディープフェデレート回帰の一般化特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:36:25 GMT)
Entanglement generation using single-photon pulse reflection in realistic networks [33.0] 光ネットワークにおける単一光子反射を用いた遠隔量子ビット間の絡み合い生成を理論的に検討した。
ネットワークのノードは、通常、色中心のスピンで表される単一の量子ビットで構成され、それぞれ別個の光学キャビティに局在し、光ファイバーのようなフォトニックリンクを介して他のノードにリンクする。
ノードと局所的なスピン-光子相互作用を記述するために,幅広いパラメータやシナリオに適用可能なモデルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:34:02 GMT)
Neural Assets: 3D-Aware Multi-Object Scene Synthesis with Image Diffusion Models [32.5] 本研究では,物体ごとの表現,ニューラルアセットを用いてシーン内の個々の物体の3次元ポーズを制御することを提案する。
本モデルでは,合成3次元シーンデータセットと実世界の2つのビデオデータセットを用いて,最先端のマルチオブジェクト編集結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:42:11 GMT)
Free-Rider and Conflict Aware Collaboration Formation for Cross-Silo Federated Learning [32.4] Federated Learning(FL)は、複数のFL参加者がプライベートデータを共有せずにトレーニングモデル上でコラボレーションできる機械学習パラダイムである。
我々は、FL-PTがFLエコシステムの恩恵を受ける場合に限り、FL-PTがFLの恩恵を受けることを確実にする最適なFLコラボレーション形成戦略であるFedEgoistsを提案する。
FL-PT連立が最適であることは理論的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:06:31 GMT)
Thank You, Stingray: Multilingual Large Language Models Can Not (Yet) Disambiguate Cross-Lingual Word Sense [32.2] 本稿では,言語間感覚曖昧化のための新しいベンチマーク,StingrayBenchを紹介する。
インドネシア語とマレー語、インドネシア語とタガログ語、中国語と日本語、英語とドイツ語の4つの言語ペアで偽の友人を集めます。
各種モデルの解析において,高リソース言語に偏りが生じる傾向が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:09:43 GMT)
Enhancing CTR Prediction in Recommendation Domain with Search Query Representation [31.9] 本稿では,ユーザ検索クエリの埋め込みから,レコメンデーションドメインにおけるユーザの好みのコンテキスト内で学習するフレームワークを提案する。
具体的には、検索ドメインからのユーザ検索クエリシーケンスを使用して、レコメンデーションドメインの次の時点にユーザーがクリックするアイテムを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:52:09 GMT)
Benchmarking Data Heterogeneity Evaluation Approaches for Personalized Federated Learning [31.5] 提案するベンチマークフレームワークには,6つの代表的なアプローチが含まれている。
1)PFLスキームの設計,(2)特定のFLアプリケーションシナリオに対する適切なデータ不均一性評価アプローチの選択,(3)協調モデルトレーニングにおける公平性の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:00:37 GMT)
Matryoshka: Learning to Drive Black-Box LLMs with LLMs [31.5] Matryoshikaは軽量のホワイトボックス大型言語モデルコントローラである。
複雑なタスクを一連の中間出力に分解することで、大規模なブラックボックスLCMジェネレータを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:28:51 GMT)
Hybrid-DAOs: Enhancing Governance, Scalability, and Compliance in Decentralized Systems [31.0] 分散型自治機構(DAO)は、中央の権限なしに分散化されたコミュニティ管理を可能にする、新たなガバナンスプロトコルである。
スケーラビリティ、ガバナンス、コンプライアンスに関する課題に直面しています。
ハイブリッドDAOは、分散化された性質と従来の法的枠組みを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:56:19 GMT)
ImageNet-RIB Benchmark: Large Pre-Training Datasets Don't Guarantee Robustness after Fine-Tuning [30.4] 我々は、新しい堅牢な微調整ベンチマーク ImageNet-RIB (Robustness Inheritance Benchmark) を導入する。
ベンチマークは関連するが、個別の(ダウンストリーム)タスクで構成されている。
連続学習法であるEWCとLwFは微調整後の堅牢性を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:33:22 GMT)
Do LLM Agents Have Regret? A Case Study in Online Learning and Games [30.4] 大規模言語モデル(LLM)は(対話的な)意思決定にますます採用されている。
オンライン学習とゲーム理論のベンチマーク決定設定において,それらの相互作用について検討する。
本稿では,教師付きプレトレーニングの損失とは対照的に,教師付き行動のラベルを必要としない新しいインフントレーニングの損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:56:51 GMT)
NeuZip: Memory-Efficient Training and Inference with Dynamic Compression of Neural Networks [30.2] NeuZipはニューラルネットワークにおける浮動小数点数のエントロピーに基づく新しい重み圧縮方式である。
Llama-3 8Bモデルのメモリフットプリントを31GBから16GB以下に大幅に削減した。
推定では, ほぼロスレス性能を維持しながら, メモリ使用量を半減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:12:20 GMT)
QTIP: Quantization with Trellises and Incoherence Processing [29.9] 後トレーニング量子化(PTQ)は、LLMのメモリフットプリントを削減する。
最近の最先端のPTQアプローチでは、ベクトル量子化(VQ)を使用して複数の重みを同時に定量化している。
超高次元量子化を実現するためにトレリス符号化量子化(TCQ)を用いるQTIPを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:01:28 GMT)
Lotus: Diffusion-based Visual Foundation Model for High-quality Dense Prediction [29.8] 拡散に基づく視覚基盤モデルであるLotusを導入する。
特にLotusは、ノイズではなくアノテーションを直接予測するように訓練されており、有害な分散を避けることができる。
我々は,より正確できめ細かな予測が可能なディテールレザーと呼ばれる新しいチューニング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:50:12 GMT)
Lotus: Diffusion-based Visual Foundation Model for High-quality Dense Prediction [29.8] 拡散に基づく視覚基盤モデルであるLotusを導入する。
特にLotusは、ノイズではなくアノテーションを直接予測するように訓練されており、有害な分散を避けることができる。
我々は,より正確できめ細かな予測が可能なディテールレザーと呼ばれる新しいチューニング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:50:12 GMT)
Lotus: Diffusion-based Visual Foundation Model for High-quality Dense Prediction [29.8] 拡散に基づく視覚基盤モデルであるLotusを導入する。
特にLotusは、ノイズではなくアノテーションを直接予測するように訓練されており、有害な分散を避けることができる。
我々は,より正確できめ細かな予測が可能なディテールレザーと呼ばれる新しいチューニング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:50:12 GMT)
Securing Multi-turn Conversational Language Models From Distributed Backdoor Triggers [29.6] 大規模言語モデル(LLM)は、長いコンテキスト長を処理し、テキストでニュアンスを理解する能力を獲得した。
本稿では,LDMのマルチターン機能と強力な学習能力を利用してエンドユーザを害する脆弱性を明らかにする。
本稿では, 応答列長を線形に拡張し, バックドアを0.35%まで小さくする復号時間ディフェンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:48:44 GMT)
OneActor: Consistent Character Generation via Cluster-Conditioned Guidance [29.4] 我々はOneActorと呼ばれる新しいワンショットチューニングパラダイムを提案する。
プロンプトのみによって駆動される一貫した主題生成を効率よく行う。
提案手法は多目的生成が可能であり, 一般的な拡散拡張と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:05:40 GMT)
NeuroClips: Towards High-fidelity and Smooth fMRI-to-Video Reconstruction [29.0] 我々は,fMRIから高忠実度・スムーズな映像をデコードする革新的なフレームワークであるNeuroClipsを提案する。
NeuroClipsは、ビデオの再構成にセマンティックサクタを使用し、セマンティックの精度と一貫性を誘導し、低レベルの知覚の詳細を捉えるために知覚再構成器を使用する。
NeuroClipsは8FPSで最大6秒のスムーズな高忠実度ビデオ再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:43:48 GMT)
Unique3D: High-Quality and Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image [28.8] Unique3Dは、シングルビュー画像から高品質な3Dメッシュを効率的に生成するための、新しい画像間3Dフレームワークである。
我々のフレームワークは、最先端世代の忠実さと強力な一般化性を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:41:12 GMT)
LLMs are Biased Evaluators But Not Biased for Retrieval Augmented Generation [28.6] 大規模言語モデル(LLM)は評価タスク、特に優先的に評価し、自己生成したコンテンツを好む場合に重大なバイアスを示す。
本研究では,この知識ギャップを,検索強化世代(RAG)フレームワークの2つの重要なフェーズをシミュレートすることによって解決する。
以上の結果とは対照的に,RAGフレームワークに有意な自己選好効果は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:32:09 GMT)
Representation noising can prevent harmful fine-tuning on LLMs [28.5] オープンソースの大規模言語モデル(LLM)のリースは、悪質なアクターがこれらのモデルを有害な目的のために簡単に微調整できるため、デュアルユースリスクをもたらす。
本稿では,攻撃者が重みにアクセスできる場合でも有効である防御機構であるRepresentation Noising(RepNoise)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:37:06 GMT)
Predicting sub-population specific viral evolution [28.4] 変分分布全体をモデル化する既存の機械学習アプローチは、位置固有の予測を行うことができない。
本研究では,ウイルスタンパク質の時間分解分布を予測するサブポピュレーション特異的タンパク質進化モデルを提案する。
我々のモデルは、大陸や国間でのウイルスタンパク質の分布を正確に予測する上で、ベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:39:37 GMT)
Can Large Language Models Replace Data Scientists in Clinical Research? [28.2] 我々は293個の実世界のデータサイエンスコーディングタスクからなるデータセットを開発する。
このデータセットは患者データを用いて現実的な臨床研究シナリオをシミュレートする。
我々は、医療専門家のためのデータサイエンスワークフローに、大きな言語モデルを統合するプラットフォームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:48:06 GMT)
Replay-and-Forget-Free Graph Class-Incremental Learning: A Task Profiling and Prompting Approach [28.2] クラス増分学習(Class-incremental Learning, CIL)は、一連のタスクを連続的に学習することを目的としており、各タスクは固有のクラスで構成されている。
CILの主な特徴は、推論中にタスク識別子(ID)が存在しないことである。
グラフデータに対する正確なタスクID予測はラプラシアスムースティングに基づくグラフタスクプロファイリング手法により実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:01:22 GMT)
Replay-and-Forget-Free Graph Class-Incremental Learning: A Task Profiling and Prompting Approach [28.2] クラス増分学習(Class-incremental Learning, CIL)は、一連のタスクを連続的に学習することを目的としており、各タスクは固有のクラスで構成されている。
CILの主な特徴は、推論中にタスク識別子(ID)が存在しないことである。
グラフデータに対する正確なタスクID予測はラプラシアスムースティングに基づくグラフタスクプロファイリング手法により実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:01:22 GMT)
Finding NeMo: Localizing Neurons Responsible For Memorization in Diffusion Models [28.0] DMのクロスアテンション層において,個々のデータサンプルの記憶をニューロンのレベルまでローカライズする最初の方法であるNeMoを導入する。
これらの記憶ニューロンを非活性化することにより、推論時のトレーニングデータの複製を回避し、生成した出力の多様性を高め、プライベートおよび著作権データの漏洩を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:27:21 GMT)
Accelerating Clinical Evidence Synthesis with Large Language Models [28.0] 本稿では,人間とAIのコラボレーションを促進するための生成人工知能パイプラインであるTrialMindを紹介する。
TrialMindは、検索、スクリーニング、データ抽出タスクを横断的に拡張する。
人間の専門家は、GPT-4よりもTrialMindの出力を62.5%から100%のケースで好んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:41:19 GMT)
Simplicity Prevails: Rethinking Negative Preference Optimization for LLM Unlearning [28.0] 我々は、不要なデータの影響と関連するモデル機能を取り除くことを目的とした、大規模言語モデル(LLM)アンラーニングの問題に対処する。
我々はSimNPOと呼ばれるシンプルで効果的なアンラーニング最適化フレームワークを提案し、参照モデルに依存しない場合の「単純さ」がアンラーニングの恩恵をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:55:24 GMT)
Simplicity Prevails: Rethinking Negative Preference Optimization for LLM Unlearning [28.0] 我々は、不要なデータの影響と関連するモデル機能を取り除くことを目的とした、大規模言語モデル(LLM)アンラーニングの問題に対処する。
我々はSimNPOと呼ばれるシンプルで効果的なアンラーニング最適化フレームワークを提案し、参照モデルに依存しない場合の「単純さ」がアンラーニングの恩恵をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:55:24 GMT)
Quantum coarsening and collective dynamics on a programmable quantum simulator [27.8] 我々は、(2+1)Dイジング量子相転移における集合力学を実験的に研究した。
順序づけられた領域の進化を決定的に準備し、追従することにより、粗い領域は領域境界の曲率によって駆動されることを示す。
我々はこれらの現象を定量的に探索し、さらに振幅(ヒッグスモード)に対応する秩序パラメータの長寿命振動を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:40:50 GMT)
Towards Open Respiratory Acoustic Foundation Models: Pretraining and Benchmarking [27.7] 呼吸器オーディオは幅広い医療応用の予測力を持っているが、現在はまだ探索されていない。
OPERA(OPEn Respiratory Acoustic foundation model Pretraining and benchmarking system)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:05:04 GMT)
BIFRÖST: 3D-Aware Image compositing with Language Instructions [27.5] Bifr"ostは、命令ベースの画像合成を実行するために拡散モデルに基づいて構築された、新しい3D対応フレームワークである。
Bifr"ostは、MLLMを2.5D位置予測器として訓練し、デプスマップを生成プロセス中に余分な条件として統合することで問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:40:19 GMT)
DRACO: A Denoising-Reconstruction Autoencoder for Cryo-EM [27.1] DRACOは低温電子顕微鏡(cryo-EM)画像のためのデノイング・リコンストラクション・オートエンコーダである。
270,000本以上の映画やマイクログラフを含む、未処理の公開データベースから高品質で多様なデータセットを構築します。
DRACOは、最先端のベースラインと比較して、デノイング、マイクログラフキュレーション、パーティクルピッキングのタスクで最高のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:08:44 GMT)
Surge Phenomenon in Optimal Learning Rate and Batch Size Scaling [27.1] 本稿では,Adamスタイルにおける最適学習率とバッチサイズとの関係について検討する。
最適学習率が最初に上昇し、バッチサイズが大きくなるにつれて低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:10:40 GMT)
Surge Phenomenon in Optimal Learning Rate and Batch Size Scaling [27.1] 本稿では,Adamスタイルにおける最適学習率とバッチサイズとの関係について検討する。
最適学習率が最初に上昇し、バッチサイズが大きくなるにつれて低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:10:40 GMT)
TurboHopp: Accelerated Molecule Scaffold Hopping with Consistency Models [27.0] ターボホップ(TurboHopp)は、ポケットコンディショニングされた3D足場ホッピングモデルである。
既存の拡散ベースモデルに比べて最大30倍高速な推論速度と生成品質を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:36:42 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） (Mon, 28 Oct 2024 00:05:23 GMT)
CT2C-QA: Multimodal Question Answering over Chinese Text, Table and Chart [26.5] C$textT2$C-QAは中国の推論に基づくQAデータセットであり、テキスト、テーブル、チャートの広範なコレクションを含んでいる。
我々のデータセットは、実際のWebページをシミュレートし、マルチモーダルデータを用いてモデルを分析し、推論する能力の優れたテストとして役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:13:14 GMT)
Learning to Handle Complex Constraints for Vehicle Routing Problems [26.4] 車両ルーティング問題(VRP)は多くの現実のシナリオをモデル化することができ、しばしば複雑な制約を伴います。
最近のニューラルメソッドは、実現可能性マスキングに基づくソリューションの構築において優れているが、複雑な制約を扱うのに苦労している。
本稿では,より複雑なVRPに向けたニューラルメソッドの能力を向上するための,新しい能動的機能改善フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:26:54 GMT)
Heterogeneous Interaction Modeling With Reduced Accumulated Error for Multi-Agent Trajectory Prediction [25.7] 本稿では, トラジェクトリ予測のために, 累積誤差を低減した異種相互作用モデリングを提案する。
本手法は, エージェント間の動的相互作用グラフを推定する。
不均質な注意機構は、異質な隣人からターゲットエージェントへの影響を集約する相互作用グラフ上で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:53:42 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Demand Driven Services in Logistics and Transportation Systems: A Survey [25.6] サービスループは、サービスワーカー、サービスプロバイダ、および対応するサービスターゲットを含む要素構造である。
近年,これらの問題を解決するため,深層強化学習 (DRL) が急速に開発されている。
各問題に対して,既存のDRLソリューションを包括的に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:27:43 GMT)
ShadowKV: KV Cache in Shadows for High-Throughput Long-Context LLM Inference [25.6] ShadowKVは、LLM(Long-Context Large Language Model)推論システムである。
低ランクのキーキャッシュを格納し、バリューキャッシュをオフロードすることで、より大きなバッチサイズと長いシーケンスのためにメモリフットプリントを削減する。
最大6$times$大きなバッチサイズをサポートし、A100 GPUで最大3.04$times$までスループットを向上できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:08:12 GMT)
A Systematic Survey on Large Language Models for Algorithm Design [25.6] アルゴリズム設計(AD)は、様々な領域にわたる効果的な問題解決に不可欠である。
LLM(Large Language Models)の出現は、この分野における自動化とイノベーションを著しく強化した。
本稿では LLM4AD に関する研究を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:40:18 GMT)
Better Late Than Never: Formulating and Benchmarking Recommendation Editing [25.5] 本稿では、既知の、不適切なレコメンデーション行動を修正することに焦点を当てたレコメンデーション編集を紹介する。
本稿では, 厳密な修正, 協調的な修正, 集中的な修正の3つの主目的によるレコメンデーション編集の課題を正式に定義する。
ベイジアン・パーソナライズド・ランキング・ロス(Personalized Ranking Loss)を用いたレコメンデーション編集のための簡易かつ効果的なベンチマークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:38:11 GMT)
Causal Interventions on Causal Paths: Mapping GPT-2's Reasoning From Syntax to Semantics [25.4] 我々は,LLMにおける因果推論を明確かつ効果的に解析することで特徴付けるための最初のステップを採っている。
その結果,最初の2～3層に因果構文が局在していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:37:56 GMT)
Frustratingly Easy Label Projection for Cross-lingual Transfer [25.4] いくつかの試みでは、簡単なマーク-then-translate法を用いて、共同で翻訳と投影を行っている。
両手法の有効性と限界を評価するために,57言語および3つのタスク(QA,NER,イベント抽出)にまたがる実証的研究を行った。
EasyProjectと呼ばれる最適化された Mark-then-translate は、多くの言語に簡単に適用でき、驚くほどうまく機能し、より複雑な単語アライメントベースの手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:03:04 GMT)
Retrieval-Retro: Retrieval-based Inorganic Retrosynthesis with Expert Knowledge [25.2] 本稿では, 参照材料の前駆体情報を暗黙的に抽出する無機レトロ合成計画のためのRetrieval-Retroを提案する。
検索において,対象物質と前駆体との熱力学的関係を考察する。
Retrieval-Retroのレトロ合成計画における優位性、特に新規合成レシピの発見について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:37:08 GMT)
DeTeCtive: Detecting AI-generated Text via Multi-Level Contrastive Learning [25.0] このタスクを達成するための鍵は、異なる著者のスタイルを区別することにある、と我々は主張する。
DeTeCtiveは,マルチタスクの補助的,マルチレベルのコントラスト学習フレームワークである。
我々の手法はテキストエンコーダと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:34:49 GMT)
Attack-Resilient Image Watermarking Using Stable Diffusion [24.4] トレーニング済みの安定拡散モデルを用いて,トレーニング可能な潜在空間に透かしを注入するZoDiacを提案する。
ZoDiacは最先端の透かし攻撃に対して堅牢であり、透かし検出率は98%以上、偽陽性率は6.4%以下である。
我々の研究は、安定拡散は堅牢な透かしへの有望なアプローチであり、安定拡散に基づく攻撃にも耐えられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:02:34 GMT)
Contextual Representation Anchor Network to Alleviate Selection Bias in Few-Shot Drug Discovery [24.4] 本稿では,分子の表現のクラスタ中心をアンカーと呼ぶ,文脈表現アンカーネットワーク(CRA)を提案する。
CRAは、文脈増強を含む二重増強機構を導入し、類似の未標識分子を動的に回収する。
我々は,MoleculeNetおよびFS-Molベンチマークおよびドメイン転送実験におけるアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:54:10 GMT)
Advancing Cross-domain Discriminability in Continual Learning of Vision-Language Models [24.2] RAILは回帰ベースのアダプタで、ドメインのシーケンスから非forgettingな方法で学習する。
VLMのゼロショット能力を参照データなしで未確認領域に保持する。
X-TAILと既存のマルチドメインタスクインクリメンタルラーニング設定の両方におけるRAILの最先端性能を確認する実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:21:35 GMT)
Long-Tailed Out-of-Distribution Detection via Normalized Outlier Distribution Adaptation [24.2] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出における重要な課題は、トレーニング中に接地型OODサンプルが存在しないことである。
この問題に対処するための原則的なアプローチのひとつは、外部データセットからのサンプルをアウトラヤとして使用することだ。
この分散シフト問題に対処するために、正規化外乱分布適応(AdaptOD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:54:29 GMT)
FACTS: A Factored State-Space Framework For World Modelling [24.1] 本研究では,時空間空間モデリングのための新しいリカレントフレームワークであるtextbfFACTored textbfState-space (textbfFACTS) モデルを提案する。
FACTSフレームワークは、置換可能なメモリ表現を学習するルーティング機構を備えたグラフメモリを構築する。
汎用的な世界モデリング設計にもかかわらず、常に最先端のモデルに勝ったり、マッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:04:42 GMT)
Matrix Denoising with Doubly Heteroscedastic Noise: Fundamental Limits and Optimal Spectral Methods [24.1] 本研究では,列相関と列相関の両方でノイズによって劣化したランク1$の信号の特異ベクトルを推定する行列記述問題について検討する。
本研究は,2つのヘテロセダスティックノイズを重畳した行列の,情報理論的およびアルゴリズム的限界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:13:53 GMT)
SpeechQE: Estimating the Quality of Direct Speech Translation [23.8] 音声翻訳(SpeechQE)の品質評価のタスクを定式化し、ベンチマークを構築し、カスケードアーキテクチャとエンドツーエンドアーキテクチャに基づくシステム群を評価する。
提案手法は, ケースドシステムにおけるテキストを対象とした品質推定システムよりも, 直接音声翻訳の品質を推定するのに適していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:50:04 GMT)
Fidelity-Imposed Displacement Editing for the Learn2Reg 2024 SHG-BF Challenge [23.6] SHGとBF画像の大規模な相違は、現在の学習ベース登録モデルに課題をもたらす。
これらの課題に対処するために、忠実度を付与した変位編集を利用する新しいマルチモーダル登録フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:00:04 GMT)
ByteNet: Rethinking Multimedia File Fragment Classification through Visual Perspectives [23.6] マルチメディアファイルフラグメント分類(MFFC)は、システムメタデータなしでファイルフラグメントタイプを識別することを目的としている。
既存のMFFC法はフラグメントを1Dバイトシーケンスとして扱い、分類のために別々のバイト(バイト)の関係を強調する。
Byte2Imageは、以前見過ごされたバイト内情報をファイルのフラグメントに組み込んで、これらのフラグメントを2Dイメージとして再解釈する。
ByteNetは、浅いバイト分岐特徴抽出(BBFE)と深いイメージ分岐特徴抽出(IBFE)ネットワークを介して、生の1Dバイトシーケンスと変換された2Dイメージをフル活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:19:28 GMT)
CoBa: Convergence Balancer for Multitask Finetuning of Large Language Models [23.5] マルチタスク学習(MTL)は,大規模言語モデル(LLM)の微調整に有効である
LLM の既存の MTL 戦略は、計算集約的であるか、同時タスク収束の確保に失敗したかのいずれかによって、しばしば不足する。
本稿では,タスク収束バランスを最小限の計算オーバーヘッドで効果的に管理する新しいMTL手法であるCoBaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:05:54 GMT)
CoBa: Convergence Balancer for Multitask Finetuning of Large Language Models [23.5] マルチタスク学習(MTL)は,大規模言語モデル(LLM)の微調整に有効である
LLM の既存の MTL 戦略は、計算集約的であるか、同時タスク収束の確保に失敗したかのいずれかによって、しばしば不足する。
本稿では,タスク収束バランスを最小限の計算オーバーヘッドで効果的に管理する新しいMTL手法であるCoBaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:05:54 GMT)
End-To-End Causal Effect Estimation from Unstructured Natural Language Data [23.5] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,多種多様なテキストデータをマイニングして,安価な因果効果推定を行う方法を示す。
NATURALは,LLMを用いて構築され,非構造化テキストのデータセット上で動作する因果効果推定器である。
この結果から、非構造化テキストデータは因果効果情報の豊富な情報源であり、NATURALはこのリソースを利用するための自動パイプラインへの第一歩であることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:03:20 GMT)
Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction [23.5] 文書解析は、構造化されていない文書と半構造化された文書を機械可読データに変換するのに不可欠である。
文書解析は知識ベースの構築とトレーニングデータ生成において不可欠である。
本稿では,モジュール型文書解析システムと複雑なレイアウト処理における視覚言語モデルが直面する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:11:35 GMT)
RIME: Robust Preference-based Reinforcement Learning with Noisy Preferences [23.4] 嗜好に基づく強化学習(PbRL)は、報酬信号として人間の嗜好を活用することにより、報酬工学の必要性を回避する。
雑音の選好から効果的な報酬学習のための頑健なPbRLアルゴリズムであるRIMEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:26:53 GMT)
Embedding-Aligned Language Models [23.3] 本稿では,潜在埋め込み空間内で定義された目的に従うために,大規模言語モデル(LLM)を訓練するための新しいアプローチを提案する。
埋め込み型誘導言語 (EAGLE) エージェントは, 埋め込み空間の最適領域に向けて, LLM の生成を反復的に推し進めるように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:30:42 GMT)
Preference Alignment with Flow Matching [23.0] 優先フローマッチング(PFM)は、好みに基づく強化学習(PbRL)のための新しいフレームワークである
事前訓練されたモデルの任意のクラスへの好みの統合を合理化する。
提案手法の標準PbRL目標との整合性を支持する理論的知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:19:37 GMT)
Autoformalize Mathematical Statements by Symbolic Equivalence and Semantic Consistency [22.9] そこで我々は,記号的同値性と意味的整合性に基づいて,k個の自己形式化候補から最良の結果をスコアし,選択する新しいフレームワークを提案する。
MATHおよびminiF2Fデータセットに対する実験により,本手法は自己形式化精度を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:37:39 GMT)
Personalized Federated Learning with Mixture of Models for Adaptive Prediction and Model Fine-Tuning [22.7] 本稿では,新しい個人化フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
各クライアントは、局所的に微調整されたモデルと複数のフェデレートされたモデルを組み合わせることでパーソナライズされたモデルを構築する。
実データセットに関する理論的解析と実験は、このアプローチの有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:20:51 GMT)
DisEnvisioner: Disentangled and Enriched Visual Prompt for Customized Image Generation [22.6] DisEnvisionerは、非関連情報をフィルタリングしながら、主観的特徴を効果的に抽出し、強化するための新しいアプローチである。
具体的には、被写体と他の無関係なコンポーネントの特徴を視覚的トークンに効果的に分離し、より正確なカスタマイズを可能にする。
提案手法は,命令応答(予測可能性),ID整合性,推論速度,画像の全体的な品質において,既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:35:52 GMT)
DisEnvisioner: Disentangled and Enriched Visual Prompt for Customized Image Generation [22.6] DisEnvisionerは、非関連情報をフィルタリングしながら、主観的特徴を効果的に抽出し、強化するための新しいアプローチである。
具体的には、被写体と他の無関係なコンポーネントの特徴を視覚的トークンに効果的に分離し、より正確なカスタマイズを可能にする。
提案手法は,命令応答(予測可能性),ID整合性,推論速度,画像の全体的な品質において,既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:35:52 GMT)
A Comprehensive Study on Static Application Security Testing (SAST) Tools for Android [22.6] VulsTotalは、ツールがサポートする脆弱性タイプを定義し記述するための統合評価プラットフォームである。
我々は97のオプションのプールから11のオープンソースSASTツールを選択し、明確に定義された基準に従っています。
次に、Android SASTツールの一般/一般的な脆弱性タイプ67を統一します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:10:22 GMT)
CaloChallenge 2022: A Community Challenge for Fast Calorimeter Simulation [22.4] 我々は,「Fast Calorimeter Simulation Challenge 2022 - the CaloChallenge」の結果を提示する。
本研究では,4カロリーのシャワーデータセットの次元性向上に関する最先端生成モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:28:07 GMT)
Trustworthiness of Stochastic Gradient Descent in Distributed Learning [22.4] 分散学習(DL)は、複数のノードを活用してトレーニングを加速し、大規模モデルの効率的な最適化を可能にする。
鍵となる最適化アルゴリズムであるSGDは、このプロセスにおいて中心的な役割を果たす。
通信ボトルネックはしばしばスケーラビリティと効率を制限し、これらの課題を軽減するために圧縮されたSGD技術の採用が増加する。
通信オーバーヘッドに対処しているにもかかわらず、圧縮されたSGDは、ノード間の勾配交換がグラッドインバージョン(GradInv)やメンバーシップ推論攻撃(MIA)のような攻撃に弱いため、信頼性の懸念をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:02:05 GMT)
Log Neural Controlled Differential Equations: The Lie Brackets Make a Difference [22.2] ニューラルCDE(英語版)(NCDE)は、時系列データを制御経路からの観測として扱う。
NCDEを学習するための新しい,効果的かつ効率的な手法であるLog-NCDEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:55:56 GMT)
Bayesian-LoRA: LoRA based Parameter Efficient Fine-Tuning using Optimal Quantization levels and Rank Values trough Differentiable Bayesian Gates [21.8] 自然言語処理では、単一のモデルを事前訓練し、下流のタスクのために微調整するのが一般的である。
B-LoRAは、特定の下流タスクで事前訓練されたモデルを微調整することができ、ローランク行列ごとに最適なランク値と量子化レベルを求めることができる。
B-LoRAはベースラインと同等かそれ以上で動作し、ビット操作の総数を約70%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:47:26 GMT)
Reprogramming Pretrained Target-Specific Diffusion Models for Dual-Target Drug Design [21.7] 生成タスクとして二重ターゲットのドラッグデザインを定式化し、シナジスティックな薬物の組み合わせに基づいて、潜在的なターゲットペアの新たなデータセットをキュレートする。
本稿では,単一ターゲットタンパク質-リガンド複合体対で訓練された拡散モデルを用いた二重ターゲット薬物の設計を提案する。
我々のアルゴリズムは、単一目標事前学習で得られた知識をゼロショット方式で二重目標シナリオに転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:48:31 GMT)
Evaluating Text-to-Image Generative Models: An Empirical Study on Human Image Synthesis [21.6] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成モデルのためのニュアンス評価フレームワークを提案する。
まず,美学やリアリズムといったイメージの質に着目し,第2に,概念的カバレッジと公平性を通じてテキスト条件を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:53:39 GMT)
Synthetica: Large Scale Synthetic Data for Robot Perception [21.4] 本稿では,ロバストな状態推定器を訓練するための大規模合成データ生成手法であるSyntheticaを提案する。
本稿では,ほとんどの状態推定問題のフロントエンドとして機能する重要な問題であるオブジェクト検出の課題に焦点を当てる。
レイトレーシングのデータを利用して270万の画像を生成し、高精度なリアルタイム検出変換器を訓練する。
我々は,従来のSOTAの9倍の50-100Hzの検出器を動作させながら,物体検出タスクにおける最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:50:56 GMT)
Calibrated Decision-Making through LLM-Assisted Retrieval [21.1] 大きな言語モデルが自信を持って誤った情報を提供すると、人間に最適な決定を下すことになる。
本稿では,検索した文書から得られる決定が適切に校正されることを保証するために,キャリブレーション型検索生成(CalibRAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:41:05 GMT)
Layer-Wise Quantization: A Pragmatic and Effective Method for Quantizing LLMs Beyond Integer Bit-Levels [20.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の異なる層を異なるビットレベルで定量化する,シンプルなメタ量子化手法を提案する。
具体的には、最も重要な層を高いビット精度に量子化し、低いビットに対して重要でない層を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:59:01 GMT)
Large Language Model-assisted Speech and Pointing Benefits Multiple 3D Object Selection in Virtual Reality [20.7] マルチモーダル音声とレイキャストインタラクション技術を用いて,多目的選択タスクを支援するために,大規模言語モデルを活用する可能性を検討する。
その結果,導入したAssistVRは,複数の対象物が存在する場合のベースライン技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:56:51 GMT)
From Handcrafted Features to LLMs: A Brief Survey for Machine Translation Quality Estimation [20.6] 機械翻訳品質推定(MTQE)は、機械翻訳テキストの品質を基準翻訳を必要とせずにリアルタイムで推定するタスクである。
本稿では、QEデータセット、アノテーションメソッド、共有タスク、方法論、課題、今後の研究方向性について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:45:22 GMT)
The Zeno's Paradox of `Low-Resource' Languages [20.6] いくつかの相互作用する軸が、言語の低リソース化にどのように寄与するかを示す。
私たちの研究は、論文で使われている用語の明確な定義を導き出すことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:05:34 GMT)
Long Sequence Modeling with Attention Tensorization: From Sequence to Tensor Learning [20.5] 本稿では、長い入力列をコンパクトなテンソル表現にテンソル化し、各変換次元に注意を向けることで、注意領域を拡大することを提案する。
提案手法は,トークンの依存関係をマルチホップアテンションプロセスとして符号化し,フルアテンションのクロネッカー分解と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:08:57 GMT)
Personalized Pieces: Efficient Personalized Large Language Models through Collaborative Efforts [20.5] Per-Pcsは、パーソナライズされたPEFTを安全に共有し、組み立てることを可能にするフレームワークである。
プライバシーを保護し、過剰なストレージや計算要求なしにきめ細かなユーザーモデリングを可能にする。
テストでは、Per-Pcsが非個人化およびPEFT検索ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:43:22 GMT)
GraphPipe: Improving Performance and Scalability of DNN Training with Graph Pipeline Parallelism [20.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)のサイズは急速に拡大し続けており、単一のデバイスでトレーニングすることは不可能である。
本稿では,DNNをパイプラインステージに分割するパイプライン並列方式を提案する。
また,パフォーマンスと拡張性を備えたDNNトレーニングを実現するために,MME戦略を活用する分散システムであるGraphPipeを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:44:30 GMT)
AdvI2I: Adversarial Image Attack on Image-to-Image Diffusion models [20.4] AdvI2Iは、入力画像を操作して拡散モデルを誘導し、NSFWコンテンツを生成する新しいフレームワークである。
ジェネレータを最適化して敵画像を作成することで、AdvI2Iは既存の防御機構を回避できる。
本稿では,AdvI2IとAdvI2I-Adaptiveの両方が,現行の安全対策を効果的に回避可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:15:06 GMT)
Deploying Ten Thousand Robots: Scalable Imitation Learning for Lifelong Multi-Agent Path Finding [20.3] Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) はMAPFの変種であり、エージェントは絶えず新しい目標に割り当てられる。
近年,この分野は個別の局所観測に基づいて,一段階の動作を反応的に生成する学習的手法を取り入れている。
本研究は,新しい通信モジュールと系統的な単一ステップ衝突分解とグローバルガイダンス技術を導入した模倣学習に基づくLMAPFソルバを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:13:15 GMT)
FACT: Examining the Effectiveness of Iterative Context Rewriting for Multi-fact Retrieval [20.2] 大規模言語モデル(LLM)は、拡張された文脈から単一の事実を抽出するのに熟練しているが、複数の事実の同時検索を必要とするタスクに苦労する。
本稿では,LSMが生成過程を通じて重要情報の追跡を段階的に失う,新たな「中間者ロスト」現象を特定する。
本研究では,連続する書き直しラウンドを通じてコンテキストを洗練する反復的検索手法であるFind All Crucial Texts (FACT)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:36:41 GMT)
SimVG: A Simple Framework for Visual Grounding with Decoupled Multi-modal Fusion [20.0] 視覚的接地は、画像の対応する領域に記述文を接地する、一般的な視覚課題である。
既存のほとんどの手法では、独立した画像テキストエンコーディングを使用し、複雑な手作りモジュールやエンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いてモーダルインタラクションやクエリ推論を行っている。
これは、前者のパラダイムがマルチモーダルな特徴融合に適合するために、限られた下流データのみを使用するためである。
本稿では,ビジュアルグラウンドティングのためのシンプルだが頑健なトランスフォーマーベースのフレームワーク,SimVGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:21:18 GMT)
Not All Heads Matter: A Head-Level KV Cache Compression Method with Integrated Retrieval and Reasoning [19.9] キーバリューキャッシング(キーバリューキャッシング、英: Key-Value cache)は、大規模言語モデル(LLM)の計算効率を高めるための一般的な手法である。
本稿では,新たな文脈推論能力推定手法であるヘッドレベルのKVキャッシュ圧縮手法であるヘッドKVとヘッドKV-R2を提案する。
本手法は,文脈質問応答ベンチマークにおいて,全KVキャッシュの性能の97%を達成しつつ,KVキャッシュの1.5%しか保持しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:32:23 GMT)
Skinned Motion Retargeting with Dense Geometric Interaction Perception [19.8] 既存のアプローチはしばしば骨格運動後の身体矯正段階を見落としている。
この結果、幾何学的相互作用と幾何補正の対立が生じ、ジッタリー運動が生じる。
動きの密接な相互作用を直接モデル化するMeshRetrationを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:04:44 GMT)
HoPE: A Novel Positional Encoding Without Long-Term Decay for Enhanced Context Awareness and Extrapolation [19.4] 位置符号化(PE)は、長く続く帰納的意見に基づいて、長期的な腐敗を示すように設計されている。
我々は、LLMがコンテキスト内情報の正確な検索を要求するタスクに適用されるようになったため、LLMの時代において長期の崩壊は時代遅れであると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:01:52 GMT)
Safety Arithmetic: A Framework for Test-time Safety Alignment of Language Models by Steering Parameters and Activations [19.1] 現在のアライメント手法は、動的なユーザ意図と複雑な目的に苦しむ。
異なるシナリオにおける安全性を向上させるトレーニングフリーフレームワークであるSafety Arithmeticを提案する。
実験の結果,安全算術は安全対策を大幅に改善し,過度な安全性を低減し,モデルの有用性を維持できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:30:58 GMT)
Multi-modal AI for comprehensive breast cancer prognostication [18.7] そこで我々は,新しいAI手法を用いて,デジタル病理と臨床特性に基づく乳癌患者層化試験を開発した。
この検査は15のコホートにまたがる8,161人の乳癌患者のデータを用いて開発・評価された。
その結果、我々のAIテストは精度を向上し、幅広い患者に適用性を高め、治療選択ツールへのアクセスを向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:54:29 GMT)
Are LLM-Judges Robust to Expressions of Uncertainty? Investigating the effect of Epistemic Markers on LLM-based Evaluation [18.6] 正直なところ、大きな言語モデル(LLM)を訓練する努力が増えている。
EMBERはLLM-judgesの頑健性を評価するためのベンチマークである。
EMBER を用いた評価の結果,GPT-4o を含む全ての LLM-judge 検査では,上皮マーカーの存在が顕著に欠如していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:21:43 GMT)
UFT: Unifying Fine-Tuning of SFT and RLHF/DPO/UNA through a Generalized Implicit Reward Function [18.5] SFTとアライメントを単一のトレーニングステージに統合するUnified Fine-Tuning(UFT)を導入する。
実験結果から,UFTは命令調整データのみにおいて,SFTよりも優れていることが示された。
命令チューニングデータとアライメントデータを組み合わせることで、UFTは破滅的な忘れを効果的に防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:34:25 GMT)
Graph Classification Gaussian Processes via Hodgelet Spectral Features [18.4] 本稿では,グラフの分類のためのプロセスベース分類アルゴリズムを提案する。
私たちはHodge分解を利用して、頂点とエッジの複雑なリッチさをよりよく捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:50:28 GMT)
Collaborative Knowledge Fusion: A Novel Approach for Multi-task Recommender Systems via LLMs [18.1] 我々は、パーソナライズされた協調的知識融合を通じてマルチタスクレコメンデーションを促進する、CKFと呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
多様なレコメンデーションタスクの内在的関係を明らかにするために,マルチタスク最適化のためのパラメータ効率の高い新しいアプローチであるMulti-Loraを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:38:06 GMT)
Near Optimal Pure Exploration in Logistic Bandits [18.0] 一般化線形モデル(GLM)の帯域幅における一般純粋探索問題に対する最初のトラック・アンド・ストップアルゴリズムを開発した。
Log-TSは、期待される複雑性のインスタンス固有の下限を対数係数に近似する効率的なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:05:57 GMT)
Zero-Shot Dense Retrieval with Embeddings from Relevance Feedback [18.0] Relevance Feedback (ReDE-RF) による実文書埋め込みについて紹介する。
ReDE-RFは、関連性フィードバックにインスパイアされて、関連性推定タスクとして仮説文書生成を再構成することを提案する。
実験の結果,ReDE-RFは最先端のゼロショット高密度検索手法を一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:40:40 GMT)
Hierarchical Knowledge Graph Construction from Images for Scalable E-Commerce [18.0] 生の製品画像から構造化された製品知識グラフを構築するための新しい手法を提案する。
この手法は視覚言語モデル(VLM)と大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩を協調的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:34:05 GMT)
LexC-Gen: Generating Data for Extremely Low-Resource Languages with Large Language Models and Bilingual Lexicons [17.8] LexC-Genは、大規模に低リソースの分類タスクデータを生成する方法である。
両言語レキシコンの条件付けがLexC-Genの重要な構成要素であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:18:55 GMT)
CLIP with Generative Latent Replay: a Strong Baseline for Incremental Learning [17.6] インクリメンタル・プロンプト学習のための連続的生成学習を提案する。
変分オートエンコーダを用いてクラス条件分布を学習する。
このような生成的リプレイアプローチは、ゼロショット機能を改善しつつ、新しいタスクに適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:41:35 GMT)
Exploring the Design Space of Diffusion Bridge Models via Stochasticity Control [17.5] 拡散ブリッジモデルは2つの分布を接続することで画像から画像への変換(I2I)を容易にする。
既存の手法では,SDE,トランジションカーネル,ベース分布がサンプリング効率,画質,多様性に与える影響を見落としている。
本稿では,拡散橋の設計空間を拡張し,トレーニングとサンプリングの双方において特異性を緩和する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:30:59 GMT)
Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Timely Healthcare Interventions [17.4] マルチエージェント深部強化学習(DRL)を用いた新しいAI駆動型患者監視フレームワークを提案する。
アプローチでは複数の学習エージェントをデプロイし,心拍数,呼吸量,温度などの生理的特徴をモニタする。
提案する多エージェントDRLフレームワークの性能を,2つのデータセットから実世界の生理・運動データを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:19:01 GMT)
Meta-Learning for Speeding Up Large Model Inference in Decentralized Environments [17.3] 分散AIシステムにおける推論促進のためのメタラーニングベースのフレームワークを提案する。
従来の手法とは異なり,本フレームワークは各タスクの特徴に基づいて,最適な加速度戦略を体系的に同定する。
我々の結果は、分散AIシステムにおける推論加速に革命をもたらすメタラーニングの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:29:16 GMT)
Flaming-hot Initiation with Regular Execution Sampling for Large Language Models [17.2] 本稿では,Flaming-Hot Initiation with Regular Execution (FIRE) sampleについて紹介する。
実験の結果,FIREサンプリングは推論時間生成の質を高め,アライメント段階のトレーニングにも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:30:01 GMT)
FinTeamExperts: Role Specialized MOEs For Financial Analysis [17.1] 我々は、金融分析のためのMixture of Experts (MOEs) として構成されたロール特化LDMフレームワークであるFinTeamExpertsを提示する。
このフレームワークは、マクロアナリスト、マイクロアナリスト、量的アナリストといった、異なる役割を専門とする各モデルをトレーニングすることで、協力的なチーム設定をシミュレートする。
我々は、異なるコーパス上の3つの8ビリオンパラメータモデルを訓練し、それぞれが特定の金融関連の役割に長けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:40:55 GMT)
SCULPT: Systematic Tuning of Long Prompts [17.0] SCULPTは,階層的に構造化し,反復的なアクター批判機構を適用することで,長いプロンプトを体系的に洗練するフレームワークである。
SCULPTはオーバーフィッティングを回避し、パフォーマンスを一貫した改善を保証する。
実験の結果, 精度が向上し, 強靭性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:10:10 GMT)
Molecular Dynamics and Machine Learning Unlock Possibilities in Beauty Design -- A Perspective [16.9] 計算分子設計は、機械学習と分子動力学のアプローチによって支援された様々なミッションで分子を設計する試みである。
これらの技術は、寿命を延ばすだけでなく、その美しさを発揮できるほど成熟していると我々は主張する。
この観点から、スキンケア製品の研究・開発における現在のフロンティアと、この業界の課題に対処する統計的・物理的ツールボックスを概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:11:46 GMT)
Towards Multi-dimensional Explanation Alignment for Medical Classification [16.8] Med-MICN (Medical Multi-dimensional Interpretable Concept Network) という新しいフレームワークを提案する。
Med-MICNは、ニューラルシンボリック推論、コンセプトセマンティクス、サリエンシマップなど、さまざまな角度の解釈可能性アライメントを提供する。
その利点は、高い予測精度、複数の次元にわたる解釈可能性、エンドツーエンドの概念ラベリングプロセスによる自動化である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:03:19 GMT)
General Causal Imputation via Synthetic Interventions [16.8] 汎用合成介入法(GSI)を応用した新しい因果情報伝達推定器について紹介する。
より複雑な潜在因子モデルから生成されたデータに対するこの推定器の同定可能性を証明する。
合成データと実データから、推定値の回復や性能向上を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:58:13 GMT)
An Effective Theory of Bias Amplification [16.4] 機械学習モデルは、データに存在するバイアスをキャプチャして増幅し、社会的グループ間で異なるテストパフォーマンスをもたらす。
本稿では、従来のニューラルネットワークを単純化した状態下でモデル化するリッジ回帰の文脈において、正確な解析理論を提案する。
我々の理論は、機械学習バイアスの統一的で厳密な説明を提供し、バイアス増幅やマイノリティグループバイアスのような現象に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:24:30 GMT)
Cracking the Code of Juxtaposition: Can AI Models Understand the Humorous Contradictions [16.2] 本論では, ユーモラスな矛盾を生じさせる2つのパネルから構成される, 矛盾した物語を持つ漫画に焦点を当てる。
本稿では,これらの漫画の認識と解釈においてAIの能力を評価することを目的とした,さまざまな難易度タスクを含むYesButベンチマークを紹介する。
以上の結果から,現状のモデルでさえ,この課題における人的パフォーマンスに遅れをとどめていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:15:20 GMT)
RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based Agent for Program Repair [16.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく自律型エージェントによるプログラム修復問題に対処する最初の取り組みであるReleaseAgentを紹介する。
repairAgentの主要なコントリビューションには、プログラムの修復に有用なツールセット、動的に更新されたプロンプトフォーマット、ツールを呼び出すエージェントを誘導する有限状態マシンが含まれている。
一般的なDefects4Jデータセットに対する評価は、以前の手法では修正されなかった39のバグを含む164のバグを自律的に修復するAgentの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:33:27 GMT)
FreqMark: Invisible Image Watermarking via Frequency Based Optimization in Latent Space [16.0] 既存の透かし法は再生攻撃に対する堅牢性に乏しい。
FreqMarkは、画像の潜時周波数空間を最適化して透かしを埋め込み、事前訓練された画像エンコーダを通じて透かしを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:23:56 GMT)
Instruction-Tuned LLMs Succeed in Document-Level MT Without Fine-Tuning -- But BLEU Turns a Blind Eye [16.0] 大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳(MT)を含む様々なNLPタスクに優れている。
本研究は,文書レベル翻訳(docMT)における命令調整型LLMの本質的能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:49:58 GMT)
SparseTem: Boosting the Efficiency of CNN-Based Video Encoders by Exploiting Temporal Continuity [15.9] 本稿では,メモリオーバーヘッドを削減するためのメモリ効率スケジューリング手法と,精度の劣化を最小限に抑えるためのオンライン調整機構を提案する。
SparseTemは効率の良いDetでは1.79x、CRNNでは4.72xの高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:13:25 GMT)
Hacking Back the AI-Hacker: Prompt Injection as a Defense Against LLM-driven Cyberattacks [15.7] 大規模言語モデル(LLM)はサイバー攻撃の自動化にますます活用されている。
マンティス(Mantis)は、LLMが悪意ある操作を弱めるために敵の入力に対する感受性を悪用するフレームワークである。
マンティスはLLMによる自動攻撃に対して95%以上の効果を継続的に達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:43:34 GMT)
Efficient Certificates of Anti-Concentration Beyond Gaussians [15.7] この研究は、反濃縮のための新しい(そしておそらく最も自然な)定式化を提示する。
非ガウス分布の幅広いクラスを保った反集中の正方形証明を検証できる準多項式時間を与える。
提案手法は,意図された応用とは無関係に,正準2乗緩和の反集中と解析のための正準整数プログラムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:13:21 GMT)
Generating novel experimental hypotheses from language models: A case study on cross-dative generalization [15.7] 我々は、シミュレーション学習者としてLMを用いて、人間と実験するための新しい実験仮説を導出する。
子どもの横断的一般化(CDG)の既知のパターンを再現するLMが見つかる。
本論では,CDGが露出コンテキストの特徴として,特に調和性のあるものとして,内部的に促進される,という新たな仮説を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:30:13 GMT)
Exploring Capabilities of Time Series Foundation Models in Building Analytics [15.5] モノのインターネット(IoT)ネットワークは、エネルギー消費の管理と最適化を変革した。
公開可能な2つのIoTデータセットの包括的なベンチマークを実施しています。
分析の結果, 単一モードモデルは, 建物におけるデータの変動性と物理的制約の複雑さを克服する上で, 極めて有望であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:49:22 GMT)
Online Weighted Paging with Unknown Weights [15.5] ページの重みを事前に知るのではなく、むしろ重みサンプルから学習するオンライン重み付きページングのアルゴリズムを提示する。
私たちの仕事は、コストサンプリングを含む他の問題に対して、オンラインアルゴリズムに刺激を与えることができると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:57:40 GMT)
BLAST: Block-Level Adaptive Structured Matrices for Efficient Deep Neural Network Inference [15.5] 本稿では,Block-Level Adaptive STructured (BLAST) 行列を導入し,ディープラーニングモデルにおける線形層の重み行列に代表される効率的な構造を学習・活用する。
言語と視覚の両方のタスクを圧縮するために行列を用いることの効率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:56:18 GMT)
MovieCharacter: A Tuning-Free Framework for Controllable Character Video Synthesis [15.3] MovieCharacterは、文字ビデオ合成のためのチューニング不要のフレームワークである。
我々のフレームワークは、合成タスクを別々に管理可能なモジュールに分解します。
既存のオープンソースモデルを活用し、確立されたテクニックを統合することで、MovieCharacterは印象的な合成結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:46:05 GMT)
Dual-Agent Deep Reinforcement Learning for Dynamic Pricing and Replenishment [15.3] 不整合決定周波数下での動的価格設定と補充問題について検討する。
我々は、包括的な市場データに基づいてトレーニングされた決定木に基づく機械学習アプローチを統合する。
このアプローチでは、2つのエージェントが価格と在庫を処理し、さまざまなスケールで更新される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:12:04 GMT)
Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning [15.0] 本稿では,機械学習に基づく位置情報検索プロダクトをゼロから構築する手法,課題,およびその影響について述べる。
適切な機械学習ベースのアプローチが欠如しているにもかかわらず、コールドスタート、一般化、微分、アルゴリズムバイアスに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:48:08 GMT)
Variational Language Concepts for Interpreting Foundation Language Models [14.7] 本稿では,VAriational Language Concept(Variational Language Concept)と呼ばれる変分ベイズ的フレームワークを提案する。
我々の理論解析により,我々のVALCはFLM予測の解釈に最適な言語概念を見出した。
いくつかの実世界のデータセットにおける実験結果から,本手法がFLMの概念解釈に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:43:26 GMT)
Variational Language Concepts for Interpreting Foundation Language Models [14.7] 本稿では,VAriational Language Concept(Variational Language Concept)と呼ばれる変分ベイズ的フレームワークを提案する。
我々の理論解析により,我々のVALCはFLM予測の解釈に最適な言語概念を見出した。
いくつかの実世界のデータセットにおける実験結果から,本手法がFLMの概念解釈に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:43:26 GMT)
Convex Relaxations for Isometric and Equiareal NRSfM [14.6] 本研究では,NRSfMの準等尺性への挑戦に対処するために凸緩和法を提案する。
我々は、よく知られたベンチマークを含む複数の実合成データに対して、本手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:29:22 GMT)
A Unified Solution to Diverse Heterogeneities in One-shot Federated Learning [14.5] ワンショットフェデレーション学習(FL)は、サーバとクライアント間の通信を1ラウンドに制限する。
モデルとデータの不均一性の両方を効果的に扱える統一的でデータフリーなワンショットFLフレームワーク(FedHydra)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:20:52 GMT)
Deep Learning-Based CKM Construction with Image Super-Resolution [14.3] 本稿では,SRResNet として知られる画像SRネットワークを利用した効果的な深層学習に基づく CKM 構築手法を提案する。
従来の経路損失マップの構成に加えて,チャネル角マップの構築にも本手法を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:33:35 GMT)
NYC-Event-VPR: A Large-Scale High-Resolution Event-Based Visual Place Recognition Dataset in Dense Urban Environments [14.3] 視覚的場所認識(VPR)は、自律ロボットが以前に訪れた場所を識別することを可能にする。
本稿では,ロボットとコンピュータビジョンのコミュニティを対象としたNYC-Event-VPRデータセットを紹介する。
13時間以上のジオタグ付きイベントデータを含み、ニューヨーク市全体で260kmに及ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:43:30 GMT)
Understanding Visual Feature Reliance through the Lens of Complexity [14.3] 我々は$mathscrV$-informationに基づいて,特徴量の定量化のための新しい指標を提案する。
我々は、標準画像ネット学習視覚モデルから抽出した1万個の特徴の複雑さを、垂直層内の方向として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:15:06 GMT)
iSeg: Interactive 3D Segmentation via Interactive Attention [14.0] iSegは3次元形状を分割するインタラクティブな手法である。
異なる数や種類のクリックを処理できる対話型アテンションモジュールを提案する。
我々は、iSegを異なるドメインからの無数の形状に適用し、その汎用性とユーザ仕様への忠実性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:35:49 GMT)
Differentiable Task Graph Learning: Procedural Activity Representation and Online Mistake Detection from Egocentric Videos [14.0] 手続き的活動は、特定の目標を達成するための重要なステップのシーケンスである。
タスクグラフは、手続き的活動の人間的に理解可能な表現として現れてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:56:49 GMT)
Uncovering Safety Risks of Large Language Models through Concept Activation Vector [13.8] 大規模言語モデル(LLM)に対する攻撃を誘導する安全概念活性化ベクトル(SCAV)フレームワークについて紹介する。
そこで我々は,攻撃プロンプトと埋め込みレベルの攻撃の両方を生成できるSCAV誘導攻撃法を開発した。
本手法は,トレーニングデータが少なくなるとともに,攻撃成功率と応答品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:38:23 GMT)
Can Users Detect Biases or Factual Errors in Generated Responses in Conversational Information-Seeking? [13.8] 対話型情報検索システムにおける応答生成の限界について検討する。
本研究は,問合せ応答性の問題と応答不完全性の課題に対処する。
分析の結果,クエリ応答性よりも応答不完全性の検出が容易であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:55:00 GMT)
Autonomous Data Selection with Language Models for Mathematical Texts [13.8] 自律的なデータ選択に基礎言語モデルを活用する新しい戦略を導入する。
提案手法では,メタプロンプト言語モデルをゼロショット検証器として利用し,高品質な数学的コンテンツを自律的に評価・選択する。
本手法は,最先端のベースラインに比べて,トークンの事前学習効率が2倍に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:08:22 GMT)
Logarithmic light cone, slow entanglement growth, and quantum memory [13.7] 非相対論的局所量子系に有効光円錐が現れることを示す。
我々は,LLCが一元的時間進化の下で長寿命の量子記憶をサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:19:20 GMT)
Toward Open Vocabulary Aerial Object Detection with CLIP-Activated Student-Teacher Learning [13.7] 本稿では,CLIP-activated students-Teacher Open-vocabulary Object DetectionフレームワークであるCastDetを提案する。
我々のアプローチは、新しいオブジェクトの提案だけでなく、分類も促進します。
実験の結果,CastDetはより優れた開語彙検出性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:01:14 GMT)
PointAD: Comprehending 3D Anomalies from Points and Pixels for Zero-shot 3D Anomaly Detection [13.6] 本稿では,未知の物体上の3次元異常を認識するために,CLIPの強力な一般化能力を伝達する新しい手法であるPointADを紹介する。
PointADは、複数の2Dレンダリングに3D異常をレンダリングし、それらを3D空間に投影する。
我々のモデルはRGB情報を直接統合することができ、プラグアンドプレイ方式で3D異常の理解をさらに強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:07:18 GMT)
PointAD: Comprehending 3D Anomalies from Points and Pixels for Zero-shot 3D Anomaly Detection [13.6] 本稿では,未知の物体上の3次元異常を認識するために,CLIPの強力な一般化能力を伝達する新しい手法であるPointADを紹介する。
PointADは、複数の2Dレンダリングに3D異常をレンダリングし、それらを3D空間に投影する。
我々のモデルはRGB情報を直接統合することができ、プラグアンドプレイ方式で3D異常の理解をさらに強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:07:18 GMT)
PointAD: Comprehending 3D Anomalies from Points and Pixels for Zero-shot 3D Anomaly Detection [13.6] 本稿では,未知の物体上の3次元異常を認識するために,CLIPの強力な一般化能力を伝達する新しい手法であるPointADを紹介する。
PointADは、複数の2Dレンダリングに3D異常をレンダリングし、それらを3D空間に投影する。
我々のモデルはRGB情報を直接統合することができ、プラグアンドプレイ方式で3D異常の理解をさらに強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:07:18 GMT)
SEG:Seeds-Enhanced Iterative Refinement Graph Neural Network for Entity Alignment [13.5] 本稿では,マルチソースデータと反復的シード拡張を融合したソフトラベル伝搬フレームワークを提案する。
正試料間距離と負試料の差分処理を行う双方向重み付き共同損失関数を実装した。
提案手法は,既存の半教師付きアプローチよりも優れており,複数のデータセットにおいて優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:50:46 GMT)
LOCAL: Learning with Orientation Matrix to Infer Causal Structure from Time Series Data [13.4] LOCALは動的因果構造を復元するための効率的で実装が容易で制約のない手法である。
ACMLは学習可能な優先度ベクトルとGumbel-Sigmoid関数を用いて因果マスクを生成する。
DGPLは因果学習を分解された行列生成物に変換し、高次元データの動的因果構造をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:44:41 GMT)
KAHANI: Culturally-Nuanced Visual Storytelling Pipeline for Non-Western Cultures [13.3] 我々は、西洋文化以外の文化に対して、文化的基盤を持つビジュアルストーリーを生成する「カハニ」と呼ばれるビジュアルストーリーテリングパイプラインを開発する。
思考の連鎖(CoT)とT2Iプロンプト技術を用いて、ユーザのプロンプトから文化的文脈を捉え、キャラクターやシーン構成の鮮明な記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:39:18 GMT)
A^3-CodGen: A Repository-Level Code Generation Framework for Code Reuse with Local-Aware, Global-Aware, and Third-Party-Library-Aware [13.3] 本稿では,A3-CodGenと呼ばれる新しいコード生成フレームワークを提案する。
その結果、A3-CodGenフレームワークを採用することで、コードリポジトリ情報をLLMに抽出、ヒューズ、フィードし、より正確で、効率的で、再利用性の高いコードを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:07:37 GMT)
Constrained Optimal Fuel Consumption of HEV:Considering the Observational Perturbation [12.9] 我々は,SOCと速度の観測摂動下でのSOCバランスを維持しつつ,燃料消費を最小化することを目的としている。
この研究はまず,5種類の摂動の下でCOFC問題を解決するために,まず7つのトレーニングアプローチを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:45:42 GMT)
Offline Reinforcement Learning With Combinatorial Action Spaces [12.9] 強化学習問題はしばしば、複数のサブアクションの同時実行によって生じる大きなアクション空間を伴う。
サブアクションの依存関係を効果的に把握し,各タイミングで少数のアクションのみを評価することを学習することで,大規模空間にスケールする分岐値推定(BVE)を提案する。
実験の結果,BVEは動作空間の幅にまたがって最先端の手法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:49:46 GMT)
Inverting Gradient Attacks Naturally Makes Data Poisons: An Availability Attack on Neural Networks [12.8] グラディエントアタックと、それらを変更する機械学習アルゴリズムによるデータ中毒は、設定で同等であることが証明されている。
データ中毒は、ニューラルネットワークを攻撃するために勾配攻撃を模倣することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:57:15 GMT)
Efficient Mixture-of-Expert for Video-based Driver State and Physiological Multi-task Estimation in Conditional Autonomous Driving [12.8] 道路の安全は世界中で重要な課題であり、交通事故による死者は約135万人である。
VDMoEと呼ばれる新しいマルチタスクDMSを提案し、RGBビデオ入力を利用して運転状態を非侵襲的に監視する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:49:18 GMT)
Mitigating Data Absence in Federated Learning Using Privacy-Controllable Data Digests [12.7] フェデレートラーニングとデータダイジェスト(FedDig)フレームワークを紹介します。
FedDigは、新しいプライバシー管理可能なデータダイジェスト表現を使用して、予期しない配布変更を管理する。
さまざまなデータ欠如のシナリオにおいて、5つのベースラインアルゴリズムをかなり上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:55:14 GMT)
Reward Modeling with Weak Supervision for Language Models [12.6] この研究は、RLHFデータセットを拡張し、報酬モデルのパフォーマンスを向上させる戦略として、弱い監視を導入する。
RLHFデータセットを解析して不正確な応答を識別することにより、簡単なラベル付け関数を作成し、ラベルモデルを弱いラベル付きデータに校正した。
評価の結果,報酬モデルの性能を向上することで,弱い監視がより小さなデータセットに大きく貢献するが,その効果はより大きくラベル付けされたデータセットで減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:37:58 GMT)
OATH-Frames: Characterizing Online Attitudes Towards Homelessness with LLM Assistants [12.5] 我々は、大きな言語モデルの顕著な能力を活用して、米国のホームレスを調査する。
フレーミング型について紹介する: オンライン態度(Online Attitudes Towards Homelessness, OATH)フレーム:9つの階層的なフレームが批判、反応、知覚を捉えている。
OATH-Frames on 2.4M post on 2.4M post on homelessness” による大規模分析から、州、期間、脆弱な人口に対する態度の重要さが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:22:40 GMT)
From Cool Demos to Production-Ready FMware: Core Challenges and a Technology Roadmap [12.3] ファウンデーションモデル(FM)の急速な拡張により、FMをコアコンポーネントとして統合するソフトウェアシステム(FMware--software system)が台頭した。
プロダクション対応システムへの移行には、信頼性、高い実装コスト、スケーラビリティ、プライバシ規制の遵守など、数多くの課題がある。
FM選択、データとモデルのアライメント、プロンプトエンジニアリング、エージェントオーケストレーション、システムテスト、デプロイメントにおける重要な問題と、メモリ管理、可観測性、フィードバック統合といった横断的な関心事について識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:16:00 GMT)
Rephrasing natural text data with different languages and quality levels for Large Language Model pre-training [12.3] 既存の結果をC4で複製し、最適化されたリフレーズパイプラインで拡張することで、以前の作業の上に構築します。
私たちのパイプラインは、単言語と多言語の両方のセットアップにおける標準評価ベンチマークのパフォーマンス向上につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:30:05 GMT)
Tree-Wasserstein Distance for High Dimensional Data with a Latent Feature Hierarchy [12.3] 2つの重要な側面を持つ高次元データに対する新しいツリー・ワッサースタイン距離(TWD)を提案する。
まず、我々のTWDは、潜在的な特徴階層を持つデータのために特別に設計されています。
データ観測に基づいて計算したTWDが、潜在特徴階層で定義されたTWDを確実に回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:11:23 GMT)
Identifying Selections for Unsupervised Subtask Discovery [12.2] 我々は、データ中の選択変数の存在を識別し、検証する理論と実験を提供する。
これらの選択はサブタスクとガイドポリシーを示すサブゴールとして機能する。
このアイデアを踏まえて、これらのサブゴールを学習し、意味のある振る舞いパターンをサブタスクとして抽出するシーケンシャルな非負行列分解法(seq-NMF)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:47:43 GMT)
Physics-informed Partitioned Coupled Neural Operator for Complex Networks [12.2] 本稿では,これらのネットワークのシミュレーション性能を向上させるために,物理インフォームド分割結合型ニューラル演算子(PCNO)を提案する。
既存のフーリエニューラル演算子(FNO)と比較して、この手法はフーリエ層内の合同畳み込み演算子を設計し、すべてのサブリージョンを捕捉するグローバルな統合を可能にする。
ガスネットワークの実験により、提案した演算子は複雑なシステムを正確にシミュレートするだけでなく、優れた一般化と低モデルの複雑さも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:46:22 GMT)
Video to Video Generative Adversarial Network for Few-shot Learning Based on Policy Gradient [12.1] 条件付き条件-映像合成のための新しいディープニューラルネットワークアプローチであるRL-V2V-GANを提案する。
本手法は,ソースビデオドメインのスタイルを保存しながら,ソースビデオドメインからターゲットビデオドメインへの勾配マッピングを学習することを目的としている。
実験の結果,RL-V2V-GANは時間的コヒーレントなビデオ結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:35:10 GMT)
Developmental Plasticity-inspired Adaptive Pruning for Deep Spiking and Artificial Neural Networks [11.7] 発達的可塑性は、継続的な学習中に脳の構造を形成する際に顕著な役割を果たす。
ディープ人工知能ニューラルネットワーク(ANN)とスパイクニューラルネットワーク(SNN)の既存のネットワーク圧縮方法は、脳の発達する可塑性機構からほとんどインスピレーションを受けない。
本稿では, 樹状突起, シナプス, ニューロンの適応的発達的プルーニングからインスピレーションを得て, 塑性刺激による適応的プルーニング(DPAP)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:15:12 GMT)
Error Bounds for Deep Learning-based Uncertainty Propagation in SDEs [11.7] 確率密度関数(PDF)はプロセスの不確実性を表す。
一般に、フォッカー・プランク偏微分方程式 (Fokker-Planck partial differential equation, FP-PDE) を閉形式で解くことは不可能である。
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は,既存の手法を用いて,解のPDFを近似するために訓練可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:25:55 GMT)
Fast Phase Factor Finding for Quantum Signal Processing [11.7] 量子信号処理における位相因子の回復のための2つのアルゴリズムを提案する。
最初のアルゴリズムである「ハーフ・チョレスキー」は、全てのレシエーションで堅牢な性能を示す。
第2のアルゴリズムであるFast Fixed Point Iteration"は、非完全整合的な状態において、さらに高い効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:50:43 GMT)
Fast Phase Factor Finding for Quantum Signal Processing [11.7] 量子信号処理における位相因子の回復のための2つのアルゴリズムを提案する。
最初のアルゴリズムである「ハーフ・チョレスキー」は、全てのレシエーションで堅牢な性能を示す。
第2のアルゴリズムであるFast Fixed Point Iteration"は、非完全整合的な状態において、さらに高い効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:50:43 GMT)
Information That Matters: Exploring Information Needs of People Affected by Algorithmic Decisions [11.4] XAInovice Question Bankは、AI初心者に必要な情報カタログを含むXAI Question Bankの拡張である。
「XAInovice Question Bank」には、雇用予測と健康モニタリングの2つのユースケースにおいて、AI初心者に必要な情報のカタログが含まれている。
我々の研究は、情報ニーズ、目標、課題を強調することで、説明可能性へのAI初心者の関与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） (Mon, 28 Oct 2024 12:45:52 GMT)
Recurrent Reinforcement Learning with Memoroids [11.3] 我々は、軌道を潜在マルコフ状態にマッピングすることで、リカレントニューラルネットワーク(RNN)やトランスフォーマーなどのメモリモデルを研究する。
特にリニア・リカレント・モデル(Linear Recurrent Models)と呼ばれる新しいクラスのメモリモデルと比較すると、どちらのモデルも特に長いシーケンスにスケールしない。
我々は,メモロイドと呼ばれる新しいモノイドベースのフレームワークを用いて,既存のモデルを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:15:15 GMT)
MemeCLIP: Leveraging CLIP Representations for Multimodal Meme Classification [11.3] LGBTQ+ Pride 運動に関連する5,063個のテキスト埋め込み画像からなる新しいデータセット PrideMM を提案する。
事前学習したCLIPモデルの知識を保ちながら、効率的な下流学習のための新しいフレームワークMemeCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:32:28 GMT)
ConfusionPrompt: Practical Private Inference for Online Large Language Models [11.3] 大規模言語モデル(LLM)は一般的にオンラインサービスとしてデプロイされ、ユーザーはクラウドサーバーにインフォメーションプロンプトを送信する必要がある。
ConfusionPromptは,プロンプトをサブプロンプトに分解することでサーバを難読化するために設計された,新しいLLM推論フレームワークである。
プライバシ保護グループに必要なプロンプトを定式化するために,$(lambda, mu, rho)$-privacyモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:51:03 GMT)
Large Language Model Benchmarks in Medical Tasks [11.2] 本稿では,医療用大規模言語モデル(LLM)タスクに使用される様々なベンチマークデータセットについて調査する。
調査では、データセットをモダリティで分類し、その重要性、データ構造、LLMの開発への影響について論じている。
この論文は、言語多様性、構造化オミクスデータ、および合成に対する革新的なアプローチを含むデータセットの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:07:33 GMT)
Multi-trait User Simulation with Adaptive Decoding for Conversational Task Assistants [11.1] 本稿では,デコード時に多様なユーザプロファイルを生成する手法であるMulti-Trait Adaptive Decoding (mTAD)を提案する。
Conversational Task Assistantドメインから現実世界の対話を解析することにより、重要な対話特性を識別する。
我々は、会話の多様性を高めるプロファイル認識対話を生成するフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:22:49 GMT)
Combining Incomplete Observational and Randomized Data for Heterogeneous Treatment Effects [10.9] 既存の観測データとランダム化データを統合するには,テキスト完全観測データが必要である。
我々は、HTE推定のためのtextbfCombine textbfIncomplete textbfObservationalデータとランダム化データに対するレジリエントなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:19:14 GMT)
TabEBM: A Tabular Data Augmentation Method with Distinct Class-Specific Energy-Based Models [10.9] TabEBMはEnergy-Based Models (EBMs)を用いたクラス条件生成法である
実験の結果,TabEBMは既存の手法よりも高品質で統計的忠実度の高い合成データを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:12:11 GMT)
HybridDepth: Robust Metric Depth Fusion by Leveraging Depth from Focus and Single-Image Priors [10.9] 本稿では,深度推定における重要な課題に対処する頑健な深度推定パイプラインHYBRIDDEPTHを提案する。
パイプラインをエンドツーエンドシステムとしてテストし、新たに開発されたモバイルクライアントを使用して焦点スタックをキャプチャし、深さ推定のためにGPU駆動のサーバに送信する。
包括的定量的および定性的分析により、HYBRIDDEPTHは共通のデータセット上での最先端(SOTA)モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:54:10 GMT)
Monocular 3D lane detection for Autonomous Driving: Recent Achievements, Challenges, and Outlooks [10.8] 道路構造や交通情報を3次元空間で抽出するため, 自動走行には3次元車線検出が不可欠である。
近年の視覚知覚の進歩は, 信頼性の高い3次元車線検出アルゴリズムの開発に不適切と思われる。
本稿では,3次元車線検出研究の成果を振り返って分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:03:31 GMT)
HEALNet: Multimodal Fusion for Heterogeneous Biomedical Data [10.8] 本稿では,フレキシブルなマルチモーダル融合アーキテクチャであるHybrid Early-fusion Attention Learning Network (HEALNet)を提案する。
The Cancer Genome Atlas (TCGA) の4つのがんデータセットにおける全スライド画像と多モードデータを用いたマルチモーダルサバイバル解析を行った。
HEALNetは、他のエンドツーエンドの訓練された融合モデルと比較して最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:47:01 GMT)
Shallow Diffuse: Robust and Invisible Watermarking through Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models [10.7] 拡散モデル出力にロバストで見えない透かしを埋め込む新しい透かし技術であるShallow Diffuseを導入する。
我々の理論的および経験的分析により,浅度拡散はデータ生成の一貫性と透かしの検出可能性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:51:04 GMT)
Evolution with Opponent-Learning Awareness [10.7] 学習エージェントの多種多様な集団が通常のゲームでどのように進化するかを示す。
進化シミュレーションに適した対向学習意識の高速で並列化可能な実装を導出する。
我々は,Hawk-Dove,Stag-Hunt,Rock-Paper-Scissorsの古典ゲームにおいて,20万エージェントのシミュレーションでアプローチを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:00:25 GMT)
Physics-Free Spectrally Multiplexed Photometric Stereo under Unknown Spectral Composition [10.6] 照明やセンサの調整を必要とせずに、表面の正常を回復するための地上多重光度ステレオ手法を提案する。
スペクトルあいまいさを利点として受け入れることで、特殊なマルチスペクトルレンダリングフレームワークを使わずにトレーニングデータを生成することができる。
物理のないユニークなネットワークアーキテクチャであるSpectraM-PSを導入し、多重化画像を効果的に処理して表面の正規性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:03:37 GMT)
KARL: Knowledge-Aware Retrieval and Representations aid Retention and Learning in Students [10.4] フラッシュカードスケジューラは,(1)学生が知っているフラッシュカードを予測するための学生モデル,(2)これらの予測を通じて次に示すカードを選択するための教育方針に依存する。
フラッシュカードコンテンツを利用した最初のスケジューラであるコンテンツ認識スケジューリングを提案する。
我々は,DKT(Deep Knowledge Trace),検索,BERTを用いて,学生のリコールを予測する,シンプルだが効果的なコンテンツ認識学習モデルであるKARLを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:04:13 GMT)
AI-Driven Human-Autonomy Teaming in Tactical Operations: Proposed Framework, Challenges, and Future Directions [10.2] 人工知能(AI)技術は、人間の意思決定能力を増強することで戦術的操作を変革している。
本稿では,AI駆動型人間自律チーム(HAT)を変革的アプローチとして検討する。
我々はAI駆動型HATの重要なコンポーネントに対処する包括的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:05:16 GMT)
CardiacNet: Learning to Reconstruct Abnormalities for Cardiac Disease Assessment from Echocardiogram Videos [10.1] 局所心構造と運動異常のより優れた表現を学習するために,CardiacNet という新しい再構築手法を提案する。
CardiacNet には Consistency deformation Codebook (CDC) と Consistency Deformed-Discriminator (CDD) が付属している。
実験では、3つの心臓疾患評価タスクで最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:11:03 GMT)
PyGim: An Efficient Graph Neural Network Library for Real Processing-In-Memory Architectures [10.0] 実PIMシステム上でグラフニューラルネットワークを高速化する,効率的なMLライブラリであるPyGimを紹介する。
我々は、計算集約型およびメモリ集約型カーネルをプロセッサ中心およびメモリ中心のシステムで実行するハイブリッドGNN実行を提供する。
我々は、1992年のPIMコアを持つ実世界のPIMシステム上で、新しいGNNモデルを用いてPyGimを広範囲に評価し、Intel Xeonの最先端CPUを平均3.04倍に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:25:59 GMT)
Lips Are Lying: Spotting the Temporal Inconsistency between Audio and Visual in Lip-Syncing DeepFakes [10.0] リップフォージェリービデオは、既存のDeepFake検出方法に深刻な課題をもたらす。
本稿では,唇運動と音声信号の整合性を利用したリップフォージェリー識別のための新しい手法を提案する。
我々のアプローチでは、リップシンク動画の発見において平均95.3%以上の精度が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:29:38 GMT)
Jellyfish: A Large Language Model for Data Preprocessing [10.0] 命令チューニング型ローカルLLM (7-13Bモデル) を,ローカル,シングル,低価格のGPUで動作するユニバーサルDPタスクソルバとして検討する。
Mistral-7B、Llama 3-8B、OpenOrca-Platypus2-13Bをチューニングすることで、われわれのモデル、すなわちJellyfish-7B/8B/13BはGPT-3.5/4モデルと比較して競争力を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:24:01 GMT)
MedReadMe: A Systematic Study for Fine-grained Sentence Readability in Medical Domain [9.9] 本稿では,医療領域における文章レベルとスパンレベルの両方における可読性測定の体系的研究について述べる。
我々は、手動で注釈付けされた可読性評価と4,520文の詳細な複合スパンアノテーションからなる新しいデータセットMedReadMeを導入する。
既存の可読性式に1つの特徴を加えることで、人間の判断との相関を著しく改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:01:23 GMT)
Adaptive Reorganization of Neural Pathways for Continual Learning with Spiking Neural Networks [9.9] 神経経路を適応的に再編成する脳にインスパイアされた連続学習アルゴリズムを提案する。
提案モデルでは,様々な連続学習タスクにおいて,性能,エネルギー消費,メモリ容量が一貫した優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:10:41 GMT)
Large-scale cloze evaluation reveals that token prediction tasks are neither lexically nor semantically aligned [9.9] より長く訓練された大きなモデルは、一般的に人間の反応のより良い推定方法であるが、人間の反応の確率を確実に過小評価している。
この研究は、LM世代がクローゼタスクの代替やモデルのモデルとして使用できないような、トラクタブルで解釈可能な領域で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:45:56 GMT)
Simple is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation [9.8] 大きな言語モデル(LLM)は強い推論能力を示すが、幻覚や時代遅れの知識のような制限に直面している。
本稿では、サブグラフを検索する知識グラフ(KG)ベースのRetrieval-Augmented Generation(RAG)フレームワークを拡張するSubgraphRAGを紹介する。
提案手法は,高効率かつフレキシブルなサブグラフ検索を実現するために,並列3重装飾機構を備えた軽量多層パーセプトロンを革新的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:39:32 GMT)
FairStream: Fair Multimedia Streaming Benchmark for Reinforcement Learning Agents [9.7] 本稿では,公平なマルチメディアストリーミングの課題を含む,新しいマルチエージェント環境を提案する。
我々は、5つの異なるトラフィッククラスにわたるアプローチを分析し、考慮されたエージェントの振る舞いに関する詳細な洞察を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:51:03 GMT)
The Limits of Transfer Reinforcement Learning with Latent Low-rank Structure [9.6] 多くの強化学習アルゴリズムは、問題の状態と行動空間のA$であるSが大きすぎるため、実際に使用するには高すぎる。
我々は、ソースとターゲットのMDPが遷移カーネルを持つ場合、遅延低ランク表現を転送する問題を考察する。
提案アルゴリズムは,各ソースMDPの潜在表現を学習し,その線形構造を利用して,ターゲットMDPの後悔境界における$S,A$,あるいは$SA$への依存を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:12:08 GMT)
FLiP: Privacy-Preserving Federated Learning based on the Principle of Least Privileg [9.6] フェデレートラーニング(FL)では、生のデータの代わりに知識を共有することで、モデルのトレーニングを高精度に行うことができる。
トレーニング中、ユーザーは共有されている知識をコントロールできなくなり、データプライバシの深刻な問題を引き起こす。
FLトレーニングに最小特権(PoLP)の原則を導入することを目的としたFLiPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:22:08 GMT)
Learning to Walk from Three Minutes of Real-World Data with Semi-structured Dynamics Models [9.3] コンタクトリッチシステムのための半構造化力学モデルを学習するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,従来の手法よりもはるかに少ないデータで高精度な長距離予測を行う。
実世界のUnitree Go1四足歩行ロボットに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:13:05 GMT)
Learning to Walk from Three Minutes of Real-World Data with Semi-structured Dynamics Models [9.3] コンタクトリッチシステムのための半構造化力学モデルを学習するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,従来の手法よりもはるかに少ないデータで高精度な長距離予測を行う。
実世界のUnitree Go1四足歩行ロボットに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:13:05 GMT)
IM-Context: In-Context Learning for Imbalanced Regression Tasks [9.3] 本稿では,従来の非重み付き学習手法の代替として,文脈内学習へのパラダイムシフトを提案する。
インコンテキスト学習(In-context learning)とは、インコンテキストサンプルからなるプロンプトシーケンスが与えられたモデル自体を条件にすることができることを指す。
理論的および経験的両視点から,プロンプトシーケンスがモデル性能に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:53:03 GMT)
Bridging the Gap between Expert and Language Models: Concept-guided Chess Commentary Generation and Evaluation [9.3] 概念誘導型Chess注釈生成法(CCC)を導入し,GPTに基づくChess注釈評価法(GCC-Eval)を用いて評価を行った。
CCCは、優先順位付けされた概念に基づく説明を通じて、専門家モデルの意思決定の強みとLLMの言語流布を統合する。
GCC-Evalは、専門家の知識を活用して、情報性と言語的品質に基づいて、チェスの解説を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:59:34 GMT)
Bidirectional Recurrence for Cardiac Motion Tracking with Gaussian Process Latent Coding [9.3] GPTrackは、心臓運動の時間的および空間的ダイナミクスを探求するために作られた、教師なしのフレームワークである。
逐次ガウス過程を潜時空間で利用し、各時刻スタンプにおける空間情報による統計を符号化することにより、モーショントラッキングを強化する。
GPTrackは,3次元および4次元の医用画像における運動追跡の精度を,計算効率を保ちながら向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:33:48 GMT)
SarcNet: A Novel AI-based Framework to Automatically Analyze and Score Sarcomere Organizations in Fluorescently Tagged hiPSC-CMs [9.2] ヒト多能性幹細胞由来心筋細胞(hiPSC-CMs)におけるサルコメア構造の定量化は、心臓疾患の病態の解明、薬物スクリーニングの改善、再生医療の進展に不可欠である。
本稿では, 細胞画像を活用し, 細胞の特徴を統合し, 分化の開始からhiPSC-CMのサーコメア構造を自動的に評価する, 新たなディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:37:53 GMT)
LiGAR: LiDAR-Guided Hierarchical Transformer for Multi-Modal Group Activity Recognition [9.1] LiGARは、多モードグループアクティビティ認識のためのLIDAR誘導階層変換器である。
本フレームワークには,マルチスケールLIDARトランス,クロスモーダルガイドアテンション,アダプティブフュージョンモジュールが組み込まれている。
LiGARの階層アーキテクチャは、個々のアクションからシーンレベルのダイナミクスまで、さまざまな粒度のグループアクティビティをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:11:49 GMT)
EMOCPD: Efficient Attention-based Models for Computational Protein Design Using Amino Acid Microenvironment [9.1] アミノ酸マイクロ環境(EMOCPD)を用いた効率的なタンパク質設計モデルの構築
アミノ酸を取り巻く3次元の原子環境を分析してタンパク質内の各アミノ酸のカテゴリを予測し、予測された高確率アミノ酸カテゴリに基づいてタンパク質を最適化することを目的としている。
トレーニングセットでは80%以上の精度、独立した2つのテストセットでは68.33%と62.32%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:31:18 GMT)
Time-Series Foundation Model for Value-at-Risk [9.1] 広範囲で多様なデータセットで事前トレーニングされたファンデーションモデルは、比較的最小限のデータを持つゼロショット設定で使用できる。
TimesFMと呼ばれるGoogleのモデルの性能を従来のパラメトリックモデルと非パラメトリックモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:18:32 GMT)
Manipulation of Quantum Strings by Edge Defect in Kagome Rydberg Atom Array [9.0] 本研究では、基底状態における量子弦励起を解析するための理想的な実験プラットフォームを提案する。
また、スピンアイスのようなフラストレーションのあるシステムで量子弦の励起を操作するためのより単純な方法も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:35:27 GMT)
IncomeSCM: From tabular data set to time-series simulator and causal estimation benchmark [9.0] 本稿では,観測データを逐次構造因果モデルに変換するための戦略を提案する。
IncomeSCMシミュレータを構築するために、これらのアイデアをよく知られた成人所得データセットに適用する。
タスクは適切な課題を示し、効果の見積もりはメソッド間で大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:39:28 GMT)
The Group Robustness is in the Details: Revisiting Finetuning under Spurious Correlations [8.8] 現代の機械学習モデルは、素早い相関に過度に依存する傾向がある。
本稿では,最短群精度における微調整モデルの意外かつニュアンスな挙動を同定する。
以上の結果より,群強靭性を有する現代ファインチュードモデルの微妙な相互作用が以前よりも顕著に示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:47:35 GMT)
IDs for AI Systems [8.8] 本稿では,AIシステムのインスタンスにIDを付加するフレームワークを提案する。
我々は、重要なアクターからのIDに対する大きな需要があるかもしれないと論じている。
さらなる研究により、IDはAIシステムが社会に浸透する世界を管理するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:15:40 GMT)
GenUP: Generative User Profilers as In-Context Learners for Next POI Recommender Systems [8.8] 従来のPOIレコメンデーションシステムは、透明性、解釈可能性、精査性に欠けることが多い。
本稿では,LBSNの大規模チェックインから自然言語(NL)ユーザプロファイルを生成する手法を提案する。
これらのNLプロファイルは、ユーザの好み、ルーチン、振る舞いをキャプチャし、透明性を高めながらPOI予測精度を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:39:22 GMT)
FALCON: Feedback-driven Adaptive Long/short-term memory reinforced Coding Optimization system [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、コードの自動生成において大きな進歩を遂げた。
教師付き微調整(SFT)と人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習の課題は、正確で人間中心のコードを生成する失敗につながった。
フィードバック駆動型適応長/短周期メモリ強化符号化最適化(FALCON)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:18:22 GMT)
Challenges in Implementing a Recommender System for Historical Research in the Humanities [8.6] この拡張抽象化は、人文科学におけるデジタルアーカイブのためのレコメンデーターシステムを実装する際の課題を、Monasterium.netに焦点をあてたものである。
i) 推薦項目としてのいわゆる憲章の特徴,(ii) 複雑なマルチステークホルダ環境,(iii) 人文科学における学者の独特な情報探索行動,の3点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:39:08 GMT)
Deep Learning-Based Fatigue Cracks Detection in Bridge Girders using Feature Pyramid Networks [8.6] 本研究では,橋梁の鋼箱桁のひび割れ情報を含む高分解能画像からの自動き裂分割手法を提案する。
亀裂のマルチスケールの特徴を考慮し, 亀裂検出のための特徴ピラミッドネットワーク(FPN)の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:16:15 GMT)
Introducing Spectral Attention for Long-Range Dependency in Time Series Forecasting [8.5] 最近の線形および変圧器ベースの予測器は時系列予測において優れた性能を示している。
時系列データにおける長距離依存関係を効果的に扱うことができないという点で制約されている。
本稿では,試料間の時間的相関を保った高速かつ効果的なスペクトル注意機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:17:20 GMT)
Understanding the Transferability of Representations via Task-Relatedness [8.4] 本稿では,事前学習したモデルの下流タスクへの表現の伝達可能性について,その参照タスクとの関連性の観点から分析する。
最先端の事前学習モデルを用いた実験は、様々な視覚や言語タスクにおける伝達可能性の説明におけるタスク関連性の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:21:02 GMT)
Sorting Out the Bad Seeds: Automatic Classification of Cryptocurrency Abuse Reports [8.4] 本稿では,暗号通貨不正報告を自動的に分類する新しい手法を提案する。
まず、頻繁に報告される虐待の19の分類を作成した。
次に、大きな言語モデル(LLM)を使用して、テキストを解釈し、分類学で乱用タイプを割り当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:58:04 GMT)
Joint Explicit and Implicit Cross-Modal Interaction Network for Anterior Chamber Inflammation Diagnosis [8.4] 現在の診断法は、限定的な単一モダル病の観点にのみ依存している。
本稿では,前房炎症診断のための共用的で暗黙的なクロスモーダル・インタラクション・ネットワーク(EiCI-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:11:12 GMT)
Diff-Instruct*: Towards Human-Preferred One-step Text-to-image Generative Models [8.4] Diff-Instruct*(DI*)は1段階のテキスト・ツー・イメージ生成モデルを構築するためのデータフリーアプローチである。
安定拡散V1.5 を基準拡散モデルとし、DI* は以前の先行モデルを大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:26:19 GMT)
Simultaneous Unlearning of Multiple Protected User Attributes From Variational Autoencoder Recommenders Using Adversarial Training [8.3] 本稿では,複数の保護属性を同時に学習して,人口統計学的グループ間の公平性を向上することを目的としたAdvXMultVAEを提案する。
LFM-2b-100k と Ml-1m の2つのデータセットに対する実験により,本手法は特異除去法よりも優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:36:00 GMT)
Pay Attention to Attention for Sequential Recommendation [8.2] トランスフォーマーベースのアプローチは、様々なシーケンスベースのタスクで顕著な成功を収めている。
我々は、注意重み改善(AWRR)と呼ばれる新しい逐次レコメンデーション(SR)アプローチを提案する。
AWRRは注意重みに注意を払い、アイテム間の相関関係のより洗練された注意分布を可能にする。
我々は、複数の実世界のデータセットに関する包括的な実験を行い、我々のアプローチが最先端のSRモデルより一貫して優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:03:39 GMT)
BEVPose: Unveiling Scene Semantics through Pose-Guided Multi-Modal BEV Alignment [8.1] 本稿では,カメラとライダーデータからBEV表現を統合するフレームワークであるBEVPoseについて,センサポーズを誘導監視信号として用いた。
ポーズ情報を活用することで,環境の幾何学的側面と意味的側面の両方を捉えた潜在的BEV埋め込みの学習を容易にし,マルチモーダルな感覚入力を調整・融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:40:27 GMT)
Neural networks with trainable matrix activation functions [8.0] この研究は、行列値の活性化関数を構成するための体系的なアプローチを開発する。
提案した活性化関数は、重みとバイアスベクトルとともに訓練されたパラメータに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:40:19 GMT)
On the Black-box Explainability of Object Detection Models for Safe and Trustworthy Industrial Applications [7.8] 本稿では,物体検出モデルに対するモデルに依存しないXAI手法に着目し,分割マスク生成を用いた形態的フラクタル摂動ピラミッド(P)の拡張であるD-Pを提案する。
これらの手法を実世界の産業用・ロボット用データセット上で評価し,マスク数,モデルサイズ,画像解像度などのパラメータが説明の質に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:28:05 GMT)
Learning Variational Inequalities from Data: Fast Generalization Rates under Strong Monotonicity [7.8] 変分不等式(VIs)は最適化問題の幅広いクラスである。
強い単調性を満たすVIを学習するために、高速な速度を得る方法を示す。
具体的には、凸最小化の標準的な安定性に基づく議論が、ドメインが小さな被覆を許すとき、直接 VI に拡張されることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:06:40 GMT)
Semantic Component Analysis: Discovering Patterns in Short Texts Beyond Topics [7.8] 本稿では,新しいトピックモデリング手法であるセマンティックコンポーネント分析(SCA)を紹介する。
短いテキストで1つのトピックを超えて、複数のニュアンス付きセマンティックコンポーネントを見つけます。
複数のTwitterデータセットから評価すると、SCAはコヒーレンスと多様性において最先端のBERTopicと一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:09:52 GMT)
Do LLMs generate test oracles that capture the actual or the expected program behaviour? [7.8] 大きな言語モデル(LLM)は、開発者のようなコードやテストケースを生成するために、膨大な量のデータに基づいて訓練されています。
この調査には、開発者によって書かれ、自動生成されるテストケースと、24のオープンソースJavaリポジトリのオーラクルが含まれている。
LLMは正しいオーラクルを分類するよりもテストオーラクルを生成する方が優れており、コードが有意義なテスト名や変数名を含む場合、よりよいテストオーラクルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:37:06 GMT)
uOttawa at LegalLens-2024: Transformer-based Classification Experiments [7.7] 本稿では,LegalLens-2024共有タスクに使用される手法について述べる。
それは、構造化されていないテキストデータ内の法的違反を検出し、これらの違反を潜在的に影響のある個人と関連付けることに焦点を当てた。
L-NERサブタスクは86.3%,L-NLIサブタスクは88.25%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:42:45 GMT)
Effect of environment-induced interatomic interaction on entanglement generation for uniformly accelerated atoms with a boundary [7.7] ミンコフスキー真空中における2つの一様加速された原子の絡み合いのダイナミクスを、変動する質量を持たないスカラー場と相互作用する。
共起の時間的進化は、ある条件下での環境誘起原子間相互作用の影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:11:29 GMT)
Style Mixture of Experts for Expressive Text-To-Speech Synthesis [7.7] StyleMoEは、スタイルエンコーダにおける平均的なスタイル表現の学習の問題に対処するアプローチである。
提案手法は,TSフレームワークのスタイルエンコーダをMixture of Expertsレイヤに置き換える。
客観的および主観的両方の実験は,多様かつ見当たらない参照音声に対するスタイル伝達の改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:29:04 GMT)
Can Machines Think Like Humans? A Behavioral Evaluation of LLM-Agents in Dictator Games [7.5] LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、現実のタスクを担い、人間の社会と関わるようになっている。
本研究では,これらのAIエージェントの利他的行動に異なるペルソナと実験的フレーミングがどのような影響を及ぼすかを検討する。
これらのAIエージェントは、人為的なデータに基づいて訓練されているにもかかわらず、人間の決定を正確に予測することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:47:41 GMT)
Reducing the Scope of Language Models with Circuit Breakers [7.5] 2つの代表的な言語モデルはスコープが低く、対処すべきでないクエリに応答できることを示します。
本稿では,最近提案された一般的なアライメント手法であるCircuit Breakersが,言語モデルに非常に具体的なタスクに適応可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:06:57 GMT)
Does Worst-Performing Agent Lead the Pack? Analyzing Agent Dynamics in Unified Distributed SGD [7.4] 分散学習は、異種エージェント間の機械学習アルゴリズムのトレーニングに不可欠である。
我々は統一分散SGD(UD-SGD)の分析を行う。
我々は、UD-SGDの収束速度に、サンプリング、シャッフル、マルコフサンプリングなどの異なるサンプリング戦略がどう影響するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:51:09 GMT)
Capacity-Aware Planning and Scheduling in Budget-Constrained Monotonic MDPs: A Meta-RL Approach [7.4] 多くの実世界のシーケンシャル修復問題は、単調マルコフ決定プロセス(MDP)を用いて効果的にモデル化できる。
本研究は,多成分単調MDPを予算とキャパシティの制約で解く問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:48:45 GMT)
A Simple Yet Effective Corpus Construction Framework for Indonesian Grammatical Error Correction [7.4] 低リソース言語でGECコーパスを構築するためのフレームワークを提案する。
具体的には、インドネシア語を研究言語として重視する。
提案手法を用いてインドネシアGECの評価コーパスを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:44:56 GMT)
Not All LLM-Generated Data Are Equal: Rethinking Data Weighting in Text Classification [7.4] 本研究では,合成データと実世界の分布を協調する効率的な重み付け手法を提案する。
複数のテキスト分類タスクにおいて,提案手法の有効性を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:53:49 GMT)
Sample-Optimal Quantum Estimators for Pure-State Trace Distance and Fidelity via Samplizer [7.3] 量子状態の近接性の基本的な尺度として、トレース距離と不完全性は、一般に量子状態の識別、認証、トモグラフィーに使用される。
本稿では, 純状態間のトレース距離と平方根の忠実度を, 同一コピーへのサンプルアクセスを条件として, 加算誤差$varepsilon$で推定する量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:48:21 GMT)
Estimating Causal Effects of Text Interventions Leveraging LLMs [7.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)により促進されるテキスト変換を用いて因果効果を推定する手法を提案する。
既存の手法とは異なり、本手法は任意のテキスト介入に対応し、ドメイン適応能力を持つテキストレベル分類器を用いて、ドメインシフトに対するロバストな効果推定を生成する。
この様々なテキスト介入を扱う柔軟性は、テキストデータの因果推定において重要な進歩であり、人間の振る舞いをよりよく理解し、社会システム内で効果的なポリシーを開発する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:19:35 GMT)
BanditCAT and AutoIRT: Machine Learning Approaches to Computerized Adaptive Testing and Item Calibration [7.3] 本稿では,少数の応答を持つ大規模コンピュータ適応テスト(CAT)の校正と管理を行うための完全なフレームワークを提案する。
自動機械学習(AutoML)とアイテム応答理論(IRT)を組み合わせた新しい手法であるAutoIRTを使用している。
我々は、コンテキスト的バンディットフレームワークに問題をキャストし、アイテム応答理論(IRT)を利用する手法であるBanditCATフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:54:10 GMT)
Skip2-LoRA: A Lightweight On-device DNN Fine-tuning Method for Low-cost Edge Devices [7.2] 本稿では,深層ニューラルネットワークの軽量微調整手法としてSkip2-LoRAを提案する。
本手法では,ネットワーク表現力を高めるため,最後の層と他の層の間にトレーニング可能なLoRAアダプタを挿入する。
以上の結果から,Skip2-LoRAはトレーニング可能なパラメータの同じパラメータに比べて,微調整時間を平均90.0%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:35:12 GMT)
Graph Neural Networks with Feature and Structure Aware Random Walk [7.1] 典型的な好適なグラフでは、エッジを指向する可能性があり、エッジをそのまま扱うか、あるいは単純に非指向にするかは、GNNモデルの性能に大きな影響を与える。
そこで我々は,グラフの方向性を適応的に学習するモデルを開発し,ノード間の長距離相関を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:59:37 GMT)
Classic GNNs are Strong Baselines: Reassessing GNNs for Node Classification [7.1] グラフトランスフォーマー(GT)は、従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)の代替として人気がある。
本稿では,GTに対する3つの古典的GNNモデル(GCN, GAT, GraphSAGE)の性能を再評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:03:11 GMT)
Speaking Your Language: Spatial Relationships in Interpretable Emergent Communication [7.1] 本稿では,エージェントが観察中の空間的関係についてコミュニケーションする方法について述べる。
コロケーション測度を用いて、エージェントがどのようにそのような参照を生成するかを実証する。
また、創発言語は人間によって解釈可能であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:14:10 GMT)
SHARE: Shared Memory-Aware Open-Domain Long-Term Dialogue Dataset Constructed from Movie Script [7.1] 本研究は,共有記憶を活用することで,長期対話をより活発にすることを目的とする。
本稿では,映画脚本から構築したSHAREという長期対話データセットについて紹介する。
また,SHAREに基づく長期対話フレームワークEPISODEについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:41:33 GMT)
LLM4Causal: Democratized Causal Tools for Everyone via Large Language Model [7.1] 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と一般的なトピックの推論で成功していることを示している。
LLMをLLM4Causalに微調整することで、因果タスクを識別し、対応する関数を実行し、ユーザのクエリと提供されたデータセットに基づいてその数値結果を解釈できる可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:38:29 GMT)
An Actor-Critic Approach to Boosting Text-to-SQL Large Language Model [7.0] Actor-Critic (AC) と呼ばれるT2S拡張手法を提案する。
我々は,同じ大言語モデル (LLM) を用いて2つの役割を設計する。
批評家が生成したsqlが間違っていると信じている場合、アクターにthesqlを再生して再度評価するように通知する。
我々は11個のLDMを用いて、スパイダーと関連するデータセットに関する広範な実験を行い、アクター・クライト法がT2Sの性能を一貫して改善することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:22:35 GMT)
$\texttt{skwdro}$: a library for Wasserstein distributionally robust machine learning [6.9] skwdroは、堅牢な機械学習モデルをトレーニングするためのPythonライブラリである。
一般的な目的のために、Scikit-learn互換の推定器と、PyTorchモジュール用のラッパーの両方を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:16:00 GMT)
Approaches to Simultaneously Solving Variational Quantum Eigensolver Problems [6.9] 変分量子固有解法(VQE)は、特定のハミルトニアンの最低エネルギー固有状態を求めるハイブリッド量子古典的アルゴリズムである。
我々は,VQEの解法を利用して有用な情報を得るとともに,あまり役に立たないと予測できる情報を無視することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:12:30 GMT)
CaTs and DAGs: Integrating Directed Acyclic Graphs with Transformers and Fully-Connected Neural Networks for Causally Constrained Predictions [6.7] CFCN(Causal Fully-Connected Neural Networks)とCaT(Causal Transformers)を紹介する。
CFCNsとCaTsは、DAG(Directed Acyclic Graph)によって規定された、予め定義された因果制約の下で動作する
これらのモデルは、基盤となる構造的制約に固執しながら、従来のニューラルネットワークの強力な関数近似能力を保持します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:35:26 GMT)
On learning higher-order cumulants in diffusion models [6.6] 本研究では, 高次累積関数, あるいは連結n点関数の挙動を, 前方および後方の両方の過程下で研究する。
モーメントおよび累積生成関数の明示的な表現を導出する。
我々は,非ゼロ累積およびスカラー格子場理論を用いた,正確に解けるおもちゃモデルで実験結果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:57:02 GMT)
ModZoo: A Large-Scale Study of Modded Android Apps and their Markets [6.6] 私たちは、最も人気のある修正された13のアプリ市場から得られた146万以上のアプリを分析しています。
収集したアプリの約90%は、Google Playの公式アプリと比べて何らかの方法で変更されている。
修正には、無限のコインや生活などのゲーム不正、無料のプレミアム機能を備えたメインストリームアプリ、広告識別子の変更や広告の除外などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:01:39 GMT)
Bounded light cone and robust topological order out of equilibrium [6.5] 位相的に順序付けられたハミルトニアンの基底状態の縮退は、自己補正量子記憶の基盤となる。
有界光円錐の出現は, 位相秩序を保った準断熱連続体を単位時間発展させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:22:56 GMT)
A Survey on Automatic Credibility Assessment of Textual Credibility Signals in the Era of Large Language Models [6.5] 信頼性評価は基本的に、信頼性信号の集約に基づくものである。
信頼性信号はより粒度が高く、説明が容易で、広く活用可能な情報を提供する。
信頼性の自動評価と信頼性信号の検出に関する研究の活発化は、高度に断片化され相互相互接続が欠如しているとして特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:51:08 GMT)
Lifting the Veil on the Large Language Model Supply Chain: Composition, Risks, and Mitigations [6.5] 大規模言語モデル(LLM)は、インテリジェンスと生産性の両方に重大な影響を与えている。
本稿では, LLMサプライチェーンの概要を概説し, ステークホルダー, アーティファクトの構成, 供給タイプについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:02:12 GMT)
Fine-tuned Large Language Models (LLMs): Improved Prompt Injection Attacks Detection [6.3] 大きな言語モデル(LLM)は、幅広い言語ベースのタスクに対処する能力が大きく進歩しているため、人気ツールになりつつある。
しかし、LSMのアプリケーションはインジェクション攻撃に対して非常に脆弱であり、致命的な問題を引き起こす。
このプロジェクトでは,インジェクションのインジェクション攻撃に関連するセキュリティ脆弱性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:36:21 GMT)
Evaluating the Robustness of LiDAR Point Cloud Tracking Against Adversarial Attack [6.1] 本稿では,3次元物体追跡の文脈において,敵攻撃を行うための統一的なフレームワークを提案する。
ブラックボックス攻撃のシナリオに対処するために,新たなトランスファーベースアプローチであるTarget-aware Perturbation Generation (TAPG)アルゴリズムを導入する。
実験の結果,ブラックボックスとホワイトボックスの両方の攻撃を受けた場合,高度な追跡手法に重大な脆弱性があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:20:38 GMT)
Optimal-state Dynamics Estimation for Physics-based Human Motion Capture from Videos [6.1] オンライン環境での運動学観測に物理モデルを選択的に組み込む新しい手法を提案する。
リカレントニューラルネットワークを導入し、キネマティックス入力とシミュレートされた動作を熱心にバランスするカルマンフィルタを実現する。
提案手法は,物理に基づく人間のポーズ推定作業に優れ,予測力学の物理的妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:36:25 GMT)
Optimal-State Dynamics Estimation for Physics-based Human Motion Capture from Videos [6.1] オンライン環境での運動学観測に物理モデルを選択的に組み込む新しい手法を提案する。
リカレントニューラルネットワークを導入し、キネマティックス入力とシミュレートされた動作を熱心にバランスするカルマンフィルタを実現する。
提案手法は,物理に基づく人間のポーズ推定作業に優れ,予測力学の物理的妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:36:25 GMT)
Iteration Head: A Mechanistic Study of Chain-of-Thought [6.1] CoT(Chain-of-Thought)推論は、大規模言語モデルを改善することが知られている。
本稿では,制御・解釈可能な環境下での変圧器のCoT推論について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:14:54 GMT)
Artificial Generational Intelligence: Cultural Accumulation in Reinforcement Learning [5.9] 社会的学習と独立学習のバランスをとる訓練が文化的な蓄積をもたらすことを示す。
In-contextとIn-weightsの文化的な蓄積は、それぞれ知識とスキルの蓄積に類似していると解釈できる。
この研究は、強化学習における創発的な文化的蓄積を実現するための一般的なモデルを初めて提示するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:33:31 GMT)
Task Confusion and Catastrophic Forgetting in Class-Incremental Learning: A Mathematical Framework for Discriminative and Generative Modelings [5.9] クラスインクリメンタルラーニング(class-incremental learning、クラス-IL)では、モデルがタスクIDなしでテスト時に見たすべてのクラスを分類しなければなりません。
本稿では,クラスILの新しい数学的枠組みを提案し,識別モデルでは最適なクラスILは不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:08:38 GMT)
Graph Sparsification for Enhanced Conformal Prediction in Graph Neural Networks [5.9] Conformal Predictionは、マシンラーニングタスク間の信頼性の高いカバレッジを保証する、堅牢なフレームワークである。
SparGCPはグラフスペーシフィケーションと共形予測固有の目的をGNNトレーニングに組み込んでいる。
実世界のグラフデータセットの実験では、SparGCPが既存のメソッドより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:53:51 GMT)
Detecting Malicious Accounts in Web3 through Transaction Graph [5.9] ScamSweeperは、大規模なトランザクションデータセット上でWeb3の詐欺を識別する新しいフレームワークである。
実験の結果, ScamSweeper は Web3 詐欺検出の最先端を超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:56:22 GMT)
Probabilistic Decomposed Linear Dynamical Systems for Robust Discovery of Latent Neural Dynamics [5.8] 時間変化線形状態空間モデルは、ニューラルネットワークの数学的解釈可能な表現を得るための強力なツールである。
潜在変数推定のための既存の手法は、動的ノイズやシステムの非線形性に対して堅牢ではない。
本稿では,動的雑音に対するロバスト性を改善するために,分解モデルにおける潜在変数推定に対する確率的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:34:18 GMT)
Pseudochaotic Many-Body Dynamics as a Pseudorandom State Generator [5.8] 量子シミュレーション(pseudochaotic dynamics)と呼ばれる新しい量子多体ダイナミクスのクラスを導入する。
擬似カオス力学は、代表的擬似量子状態、特にランダムな部分集合相状態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） (Mon, 28 Oct 2024 17:58:12 GMT)
KA$^2$ER: Knowledge Adaptive Amalgamation of ExpeRts for Medical Images Segmentation [5.8] 本稿では,多元的基礎モデルを学習し,複数のエキスパートモデルの協調的な目標に対処することを目的としたアダプティブ・アマルガメーション・ナレッジ・フレームワークを提案する。
特に、まず、各タスクに対してnnUNetベースのエキスパートモデルをトレーニングし、トレーニング済みのSwinUNTERをターゲット基盤モデルとして再利用する。
隠蔽層内の階層的アテンション機構は、すべての専門家の隠蔽層の特徴知識にターゲットモデルの適応的なマージを実現するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:49:17 GMT)
CURATe: Benchmarking Personalised Alignment of Conversational AI Assistants [5.8] 5つのシナリオ(いずれも337のユースケース)にわたる10の先行モデルの評価
主要な障害モードには、矛盾する好みの適切な重み付け、症状、コンテキストウィンドウ内の重要なユーザ情報に対する注意力の欠如、ユーザ固有の知識の一貫性のない適用が含まれる。
本稿では,AIアシスタントに自己回帰機能,オンラインユーザモデリング,動的リスク評価を組み込むための研究指針を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:59:31 GMT)
On Probabilistic Pullback Metrics on Latent Hyperbolic Manifolds [5.7] 本稿では,階層関係のモデル化に適した双曲多様体について述べる。
本稿では,VM の非線形写像によって生じる歪みを考慮に入れたプルバックメトリックによる双曲的計量の増大を提案する。
様々な実験を通して、引き戻し距離の測地学は双曲ラテント空間の幾何学を尊重するだけでなく、基礎となるデータ分布と整合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:13:00 GMT)
Faster and Better Quantum Software Testing through Specification Reduction and Projective Measurements [5.7] 制限を克服するために、量子プログラム仕様に還元アルゴリズムを適用する。
平均テストランタイムは169.9sから11.8sに改善され、大きな回路深度を持つプログラムに顕著な改善が加えられた。
提案手法は, 突然変異率を54.5%から74.7%に引き上げ, 位相フリップ欠陥を効果的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:52:53 GMT)
A Stein Gradient Descent Approach for Doubly Intractable Distributions [5.6] そこで本研究では,2重に抽出可能な分布を推定するために,モンテカルロ・スタイン変分勾配勾配(MC-SVGD)法を提案する。
提案手法は,後続分布に匹敵する推論性能を提供しながら,既存のアルゴリズムよりもかなりの計算ゲインを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:42:27 GMT)
Quantum Computational Insurance and Actuarial Science [5.6] 量子計算保険とアクチュアリ科学の領域を探求する。
本研究は, 生命保険, 生命保険, リシュアランスにおける量子応用の実験的および数値的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:53:47 GMT)
Theoretical guarantees for neural control variates in MCMC [5.6] 我々は、基礎となるマルコフ連鎖上の様々なエルゴディディティ仮定の下での分散の最適収束率を導出する。
提案手法は分散還元アルゴリズムと関数近似理論の誤差に関する最近の結果に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:39:50 GMT)
MultiTok: Variable-Length Tokenization for Efficient LLMs Adapted from LZW Compression [5.6] MultiTokは、ユニバーサルなLempel-Ziv-Welchデータ圧縮にインスパイアされた新しいトークンツールである。
我々は、MultiTokが、トークン化としてBERT標準に匹敵する性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:24:51 GMT)
Refining Text-to-Image Generation: Towards Accurate Training-Free Glyph-Enhanced Image Generation [5.6] 視覚テキストを生成する能力は重要であり、学術的関心と幅広い実践的応用の両方を提供する。
我々はLenCom-Evalというベンチマークを導入し、Lengthy と Complex Visual Text を用いて画像を生成するモデルの性能をテストする。
ここでは,CLIPSスコア,OCR精度,リコール,F1スコア,精度,距離スコアの編集など,様々な評価指標に対する顕著な改善点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:11:08 GMT)
TransformLLM: Adapting Large Language Models via LLM-Transformed Reading Comprehension Text [5.5] 法的な応用に特化して設計された言語モデルを開発した。
我々の革新的なアプローチは、Large Language Models (LLMs) を用いて、生のトレーニングデータを読解テキストに変換することによって、法的タスクの能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:32:18 GMT)
Cosmological Bell Tests with Decoherence Effects [5.4] 本研究では,原曲率摂動に着目した。
曲率摂動は重力から生じるため、その作用はギボンズ・ホーキング・ヨーク境界項を含む。
この過程をベルテスト曲線'で記述し、宇宙論的摂動の量子起源をテストするための5e折りの窓を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:30:23 GMT)
On Linear Convergence of PI Consensus Algorithm under the Restricted Secant Inequality [5.4] 本稿では,ピアツーピアマルチエージェントネットワークにおける分散最適化問題について考察する。
比例積分 (PI) 制御戦略を用いることで, 固定段数をもつ様々なアルゴリズムが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:26:59 GMT)
L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Fine-Tuning on Large Language Models [5.3] 量子化学習(QAT)とローランド適応(LoRA)を統合し,量子化誤差を効果的に低減する手法であるL4Qを提案する。
メモリ最適化層設計を採用することで、L4QはQATのメモリオーバーヘッドを大幅に削減し、完全な量子化重みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:41:02 GMT)
Continual Learning with Neuromorphic Computing: Theories, Methods, and Applications [5.2] 自律的なシステムが新しい知識を獲得し、変化する環境に適応できるようにするために、継続的な学習が提案されている。
脳にインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を備えたニューロモルフィックコンピューティングは、低消費電力/エネルギー連続学習を可能にする固有の利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:52:01 GMT)
Continual Learning with Neuromorphic Computing: Theories, Methods, and Applications [5.2] 自律的なシステムが新しい知識を獲得し、変化する環境に適応できるようにするために、継続的な学習が提案されている。
脳にインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を備えたニューロモルフィックコンピューティングは、低消費電力/エネルギー連続学習を可能にする固有の利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:52:01 GMT)
Quantum Spread-Spectrum CDMA Communication Systems: Mathematical Foundations [5.1] 本稿では、量子拡散スペクトル符号分割多重アクセス(QCDMA)通信システムの基本原理と数学的基礎について述べる。
送信された量子信号としてコヒーレント状態を用いることで、ユーザ間干渉は出力コヒーレントの大きさの加算項として現れることを示す。
送信機が粒子状量子信号(フォック状態)、絡み合い、香港・奥羽・マンデル効果のスペクトル拡散バージョンを受信機で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:52:54 GMT)
Stronger Regret Bounds for Safe Online Reinforcement Learning in the Linear Quadratic Regulator [5.1] 線形擬似レギュレータ(LQR)学習を未知のダイナミクスを用いて研究する。
制約付きLQR学習のための最初の$tildeO_T(sqrtT)$-regretバウンドを示す。
結果の包括的なテーマは、安全を強制することは「自由な探究」をもたらすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:46:14 GMT)
AI Olympics challenge with Evolutionary Soft Actor Critic [5.1] 私たちのソリューションは、モデルフリーのDeep Reinforcement Learningアプローチと進化戦略を組み合わせています。
使用済みのアルゴリズムを簡潔に説明し、そのアプローチの詳細を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:10:11 GMT)
Zero-Shot Action Recognition in Surveillance Videos [5.1] 現在のAIベースのビデオ監視システムは、広範囲の微調整を必要とするコアコンピュータビジョンモデルに依存している。
VideoLLaMA2はゼロショットのパフォーマンスが飛躍的に向上し、ベースラインを20%上回る。
さらに、Self-ReSはゼロショットアクション認識性能を44.6%に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:13:53 GMT)
Systematically Analyzing Prompt Injection Vulnerabilities in Diverse LLM Architectures [5.1] 本研究では,36大言語モデル(LLM)の各種インジェクション攻撃に対する脆弱性を系統的に解析する。
144回のインジェクション試験で, モデルパラメータと脆弱性との間に強い相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:55:21 GMT)
Getting By Goal Misgeneralization With a Little Help From a Mentor [5.0] 本稿では, エージェントが不慣れな状況下で上司に助けを求めることが, この問題を軽減できるかどうかを考察する。
我々は,CoinRun環境においてPPOで訓練されたエージェントに焦点を当てた。
エージェントの内部状態に基づくメソッドは、積極的にヘルプを要求せず、ミスが既に発生するまで待つことに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:07:41 GMT)
Unharmful Backdoor-based Client-side Watermarking in Federated Learning [5.0] Sanitizerはサーバサイドのメソッドで、クライアントに埋め込まれたバックドアが自然なクエリでトリガーされないようにする。
悪意のある透かしの使用のリスクを軽減しつつ、クライアントのコントリビューションを検証する上で、ほぼ完璧な成功を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:20:01 GMT)
SAT Requires Exhaustive Search [5.0] 本稿では,計算硬度を証明することは数学では難しくないことを示す。
非常に難しい例では、徹底的な検索が唯一の選択肢かもしれない。
これにより、SAT(長い節を持つ)と3-SATの分離は、3-SATと2-SATの分離よりもずっと簡単になります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:18:27 GMT)
Creativity and Visual Communication from Machine to Musician: Sharing a Score through a Robotic Camera [4.9] 本稿では,「誘導ハーモニー」音楽ゲーム内にロボットカメラを実装することで,視覚コミュニケーションと音楽インタラクションの統合について検討する。
ロボットシステムは、ミュージシャンの非言語的手がかりを解釈し、応答し、協調的で適応的な音楽体験を作り出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:34:48 GMT)
Absorb & Escape: Overcoming Single Model Limitations in Generating Genomic Sequences [4.9] ゲノム配列生成におけるAutoRegressive(AR)モデルとDiffusion Models(DM)の特性を解析する。
本稿では,Absorb & Escape (A&E) と呼ばれるポストトレーニングサンプリング手法を提案する。
実験の結果、A&Eはゲノム配列生成における最先端のARモデルとDMよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:00:27 GMT)
Stream-level flow matching from a Bayesian decision theoretic perspective [4.9] フローマッチング(英: Flow matching, FM)は、連続正規化フロー(CNF)を適合させる訓練アルゴリズムの一群である。
我々は,パラメータ推定におけるベイズ決定論的な視点からCFMトレーニングを観ることによって,CFMアルゴリズムの一般化への扉を開くことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:45:53 GMT)
Stream-level flow matching from a Bayesian decision theoretic perspective [4.9] フローマッチング(英: Flow matching, FM)は、連続正規化フロー(CNF)を適合させる訓練アルゴリズムの一群である。
我々は,パラメータ推定におけるベイズ決定論的な視点からCFMトレーニングを観ることによって,CFMアルゴリズムの一般化への扉を開くことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:45:53 GMT)
Stream-level flow matching from a Bayesian decision theoretic perspective [4.9] フローマッチング(英: Flow matching, FM)は、連続正規化フロー(CNF)を適合させる訓練アルゴリズムの一群である。
我々は,パラメータ推定におけるベイズ決定論的な視点からCFMトレーニングを観ることによって,CFMアルゴリズムの一般化への扉を開くことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:45:53 GMT)
Geometric-Like imaginarity: quantification and state conversion [4.9] 本稿では, 虚空測度, 虚空測度, 幾何的な虚空測度を提案する。
通常の幾何学的虚空測度と比較すると、この幾何的な虚空測度は、量子ノイズチャネルの下でより小さい減衰差を示し、より高い安定性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:56:51 GMT)
COBRA: Interaction-Aware Bytecode-Level Vulnerability Detector for Smart Contracts [4.9] スマートコントラクトの脆弱性を検出するために,セマンティックコンテキストと関数インターフェースを統合したフレームワークであるCOBRAを提案する。
署名データベースに存在しない関数シグネチャを推測するために,スマートコントラクトバイトコードから関数シグネチャの規則を自動的に学習するSRIFを提案する。
実験の結果、SRIFは関数シグネチャ推論において94.76%のF1スコアを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:55:09 GMT)
Embedding with Large Language Models for Classification of HIPAA Safeguard Compliance Rules [4.9] コードパターン処理における従来のWord2Vec埋め込みの限界を特定します。
この問題を克服するために、データセットの属性にコンテキスト化された埋め込みを提供する多言語BERTを採用しています。
その結果,ロジスティック回帰は99.95%の精度で,分類を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:54:24 GMT)
Can EEG resting state data benefit data-driven approaches for motor-imagery decoding? [4.9] 本稿では,デコードモデルの一般化を促進するための特徴結合手法を提案する。
我々は、EEG信号分類のための標準的な畳み込みニューラルネットワークであるEEGNetモデルと、静止状態のEEGデータから導かれる機能的接続手段を組み合わせる。
ユーザ内のシナリオに対する平均精度の改善が観察されているが、ランダムなデータ結合と比較して、ユーザ間のシナリオ間の結合はメリットがない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:18:32 GMT)
Deep linear networks for regression are implicitly regularized towards flat minima [4.8] 最小化器は任意に大きいシャープ性を持つが、任意に小さいものは持たない。
最小化器のシャープネスは, 深さとともに線形に成長する。
平らなミニマに対して暗黙の正則性を示す: 最小化器の鋭さは下界の1倍以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:10:57 GMT)
Auto-assessment of assessment: A conceptual framework towards fulfilling the policy gaps in academic assessment practices [4.8] 英国、アラブ首長国連邦、イラクの3カ国から117人の学者を対象に調査を行った。
我々は、ほとんどの学者が、教育におけるAIについて肯定的な意見を持っていることを確認した。
学生の働きを自律的に評価する新しいAIフレームワークを初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:22:37 GMT)
Quantum channel coding: Approximation algorithms and strong converse exponents [4.8] エンタングルメント支援量子チャネル符号化の緩和について検討する。
非シグナリング補助とメタコンバースは成功確率の点で等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:28:14 GMT)
Enhancing Learned Image Compression via Cross Window-based Attention [4.7] 特徴符号化モジュールと統合したCNNベースのソリューションを提案する。
クロススケールウィンドウベースアテンションは、変換器のアテンション機構にインスパイアされ、受容場を効果的に拡大する。
提案手法はKodakおよびCLICデータセット上で評価し,提案手法が有効であり,最先端手法と同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:44:35 GMT)
Tabular Data Generation using Binary Diffusion [4.7] バイナリデータに特化して設計されたバイナリ拡散と呼ばれる新しい生成モデルを導入する。
提案手法では,広範囲な事前処理,複雑なノイズパラメータチューニング,大規模データセットの事前学習の必要性を排除している。
我々のモデルは、トラベル、アダルト所得、糖尿病のデータセットにおける既存の最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:48:54 GMT)
Tabular Data Generation using Binary Diffusion [4.7] バイナリデータに特化して設計されたバイナリ拡散と呼ばれる新しい生成モデルを導入する。
提案手法では,広範囲な事前処理,複雑なノイズパラメータチューニング,大規模データセットの事前学習の必要性を排除している。
我々のモデルは、Travel、Ault Income、Diabetesの既存の最先端モデルよりもはるかに小さいサイズで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:48:54 GMT)
Temporal Streaming Batch Principal Component Analysis for Time Series Classification [4.6] 時系列データに対する主成分分析(PCA)に基づく時間的ストリーミング圧縮と次元削減アルゴリズムを提案する。
提案手法は,シーケンス長の増加に伴って効率が向上する傾向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:11:17 GMT)
LAMA: Stable Dual-Domain Deep Reconstruction For Sparse-View CT [4.6] 我々は,2ブロック最適化による問題を解決するための学習交替最小化アルゴリズム (LAMA) を開発した。
LAMAはデータ領域と画像領域の両方で学習可能な正規化子を持つ変分モデルとして自然に誘導される。
LAMAは、ネットワークの複雑さ、メモリ効率、再構成精度、安定性、解釈可能性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:13:04 GMT)
Deep Trees for (Un)structured Data: Tractability, Performance, and Interpretability [4.5] 汎用ソフトツリー(GST)を導入し、ソフト決定木(ST)を拡張し、画像を直接処理できる。
トラクタビリティ、パフォーマンス、解釈可能性に関して、これらの利点を示します。
我々は,MIMIC-IV,MNIST,Fashion MNIST,CIFAR-10,Celeb-Aなどのベンチマークデータセットを用いて,GSTの性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:02:41 GMT)
Deep Learning for Medical Text Processing: BERT Model Fine-Tuning and Comparative Study [4.4] 本稿では,現在の医療情報の爆発に伴う課題に対処するため,BERTモデルに基づく医療文献要約生成手法を提案する。
我々は,医療文献から重要な情報を素早く抽出し,一貫性のある正確な要約を生成する効率的な要約生成システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:17:45 GMT)
Project MPG: towards a generalized performance benchmark for LLM capabilities [4.3] 本稿では,ベンチマークの一般的な空間にまたがって性能を集約する手法を提案する。
私たちは2つの数字を作成します: "Goodness" 番号(回答精度)と "Fastness" 番号(コストまたはQPS)。
スコアの生の相関とピアソン・アリーナの相関は有意な一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:25:37 GMT)
Evaluation of Systems Programming Exercises through Tailored Static Analysis [4.3] 大規模なプログラミングクラスでは、エクササイズを評価し、詳細なフィードバックを提供するために、教員から多大な努力を払っている。
システムでは、詳細なプログラミングやリソース管理のバグを再現することが難しいため、テストケースはエクササイズを評価するには不十分です。
本稿では,システムプログラミング演習の自動評価のための静的解析に関する経験報告を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:35:08 GMT)
On Homomorphic Encryption Based Strategies for Class Imbalance in Federated Learning [4.3] トレーニングデータセットにおけるクラス不均衡は、機械学習モデルにおけるバイアスと一般化の欠如につながる可能性がある。
フェデレート学習におけるグローバルクラス不均衡に関連する問題に対処するプライバシー保護フレームワークであるFLICKERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:35:40 GMT)
Accelerated Bayesian parameter estimation and model selection for gravitational waves with normalizing flows [4.2] 本稿では,ハイパフォーマンスな計算手法と正規化フローに基づく高速化パイプラインを提案し,ベイジアンパラメータ推定とモデル選択を行う。
私たちのコードは、十分にテストされ、完全にドキュメント化されたオープンソースパッケージで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:40:01 GMT)
Evaluating Sugarcane Yield Variability with UAV-Derived Cane Height under Different Water and Nitrogen Conditions [4.2] プレハーベストデジタル表面モデル(DSM)による異なる水環境下でのサトウキビ収量とサトウキビ高の関係について検討した。
農耕地は,3つの水位(低,中,高)と3つの窒素レベル(低,中,高)に基づいて62ブロックに分け,処理を繰り返した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:00:56 GMT)
Extendibility limits quantum-secured communication and key distillation [4.1] 本研究では,バイパーティイト状態とポイント・ツー・ポイント量子チャネルからの秘密鍵蒸留の課題について検討する。
我々は、フォーマリズムを量子チャネル上でのプライベート通信に拡張し、前方古典通信を補助する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:00:11 GMT)
CIB-SE-YOLOv8: Optimized YOLOv8 for Real-Time Safety Equipment Detection on Construction Sites [4.0] 本研究では、リアルタイムヘルメット検出にYOLOを用いたコンピュータビジョンベースのソリューションを提案する。
提案したCIB-SE-YOLOv8モデルでは,SEアテンション機構と修正C2fブロックが組み込まれ,検出精度と効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:07:03 GMT)
Efficient Bilinear Attention-based Fusion for Medical Visual Question Answering [4.0] コンピュータビジョンと自然言語処理の交差点では,MedVQA (MedVQA) が注目されている。
本稿では,オリゴニティ損失,マルチヘッドアテンション,双線形アテンションネットワーク(OMniBAN)を統合した新しい融合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:24:12 GMT)
KD-LoRA: A Hybrid Approach to Efficient Fine-Tuning with LoRA and Knowledge Distillation [4.0] KD-LoRAは低ランク適応(LoRA)と知識蒸留(KD)を組み合わせた新しい微調整法である
以上の結果から,KD-LoRAは全微調整 (FFT) と LoRA に匹敵する性能を実現し,資源要求を著しく低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:38:24 GMT)
Enhancing Semi-Supervised Learning via Representative and Diverse Sample Selection [4.0] 半監督学習(SSL)は多くのディープラーニングタスクにおいて好まれるパラダイムとなっている。
ラベル付けのためのサンプルの選択方法も,特に低予算環境下では,パフォーマンスに大きく影響する。
新たな基準である$alpha$-Maximum Mean Discrepancy(alpha$-MMD)を最小化するために修正されたFrank-Wolfeアルゴリズムを採用することで、RDSSはラベルなしデータからアノテーションの代表的なサブセットをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:50:50 GMT)
ToMChallenges: A Principle-Guided Dataset and Diverse Evaluation Tasks for Exploring Theory of Mind [4.0] ToMChallengesは,Sally-Anne と Smarties のテストに基づいて,多種多様なタスクを用いて,心の理論を総合的に評価するためのデータセットである。
評価結果と誤差分析により,LLMはプロンプトやタスク間で不整合な挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:10:38 GMT)
Supersymmetry dynamics on Rydberg atom arrays [3.9] フェルミオンとボソンを交換する時空超対称性(SUSY)はまだ粒子物理学で実験的に明らかにされていない。
量子力学SUSYはFloquet Rydberg原子配列で実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:00:02 GMT)
Deep Recurrent Stochastic Configuration Networks for Modelling Nonlinear Dynamic Systems [3.9] 本稿ではディープリカレント構成ネットワーク(DeepRSCN)と呼ばれる新しいディープリカレント計算フレームワークを提案する。
DeepRSCNはインクリメンタルに構築され、すべての貯水池ノードは最終的な出力に直接リンクする。
トレーニングサンプルのセットが与えられた場合、DeepRSCNは、カスケードされた入力読み出し重みを持つランダム基底関数からなる学習表現を迅速に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:33:15 GMT)
Deep Insights into Automated Optimization with Large Language Models and Evolutionary Algorithms [3.8] 大きな言語モデル(LLM)と進化的アルゴリズム(EA)は、制限を克服し、最適化をより自動化するための有望な新しいアプローチを提供する。
LLMは最適化戦略の生成、洗練、解釈が可能な動的エージェントとして機能する。
EAは進化作用素を通して、複雑な解空間を効率的に探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:04:49 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning with Selective State-Space Models [3.8] 状態空間モデル(SSM)はその計算効率のために注目されている。
本研究では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)における最近のSSMであるMambaの使用について検討する。
我々は、標準および双方向のMambaブロックと、新しい"クロスアテンション"Mambaブロックを組み込んだMATの修正版を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:09:26 GMT)
Fakeium: A Dynamic Execution Environment for JavaScript Program Analysis [3.8] Fakeiumは、JavaScriptプログラムの効率的で大規模な動的解析のために設計された、新しい、オープンソースで軽量な実行環境である。
Fakeiumは、API呼び出しと文字列リテラルを追加することで、従来の静的解析を補完する。
Fakeiumの柔軟性と、特に難解なソースで隠れたAPI呼び出しを検出する能力は、セキュリティアナリストが悪意のある振る舞いを検出する貴重なツールとしての可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:27:26 GMT)
Kandinsky 3: Text-to-Image Synthesis for Multifunctional Generative Framework [3.8] カンディンスキー3は潜伏拡散に基づく新しいT2Iモデルであり、高い品質と光リアリズムを達成する。
各種アプリケーションのためのベースT2Iモデルを拡張し,多機能生成システムを構築する。
人による評価では、Kandinsky 3はオープンソース生成システムの中で最高品質のスコアの1つを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:22:08 GMT)
Active Legibility in Multiagent Reinforcement Learning [3.8] 正当性指向のフレームワークは、エージェントが他人の振る舞いを最適化するのを助けるために、妥当なアクションを実行することを可能にする。
実験の結果、新しいフレームワークは、複数のマルチエージェント強化学習アルゴリズムと比較して、より効率的で、トレーニング時間が少ないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:15:49 GMT)
Federated Time Series Generation on Feature and Temporally Misaligned Data [3.7] FedTDDは、クライアント間でシンセサイザーを共同で学習する、新しいフェデレーション時系列拡散モデルである。
従来のフェデレーション学習とは対照的に、FedTDDは、局所的な合成出力の交換を通じて、クライアントの時系列間の相関を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:35:07 GMT)
CovFUZZ: Coverage-based fuzzer for 4G&5G protocols [3.7] 本稿では,4Gおよび5Gアタッチメントプロシージャ実装のセキュリティをテストするためのファジリングフレームワークを提案する。
本フレームワークは,4Gのアップリンクおよびダウンリンクファジリング,および5Gのダウンリンクファジリングに対して,物理層以外のすべての層でファジリングをサポートしながら,包括的ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:22:10 GMT)
AnoFPDM: Anomaly Segmentation with Forward Process of Diffusion Models for Brain MRI [3.7] AnoFPDM(Anomaly with Forward Process of Diffusion Models, AnoFPDM)は、ピクセルレベルのラベルを必要とせずに動作する、完全に弱い教師付きフレームワークである。
導出前処理から異常マップを集約し,異常領域の信号強度を高める。
また,提案手法は,画素レベルのラベルを使わずに,最新の最先端の弱教師付きアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:42:42 GMT)
A Federated Distributionally Robust Support Vector Machine with Mixture of Wasserstein Balls Ambiguity Set for Distributed Fault Diagnosis [3.7] 本研究では、中央サーバとG$クライアントで構成されるネットワーク上で、データを共有せずに、分散ロバストな(DR)サポートベクタマシン(SVM)をフェデレーション方式でトレーニングする問題について検討する。
グローバルFDR-SVMをトレーニングするための2つの分散最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:41:40 GMT)
A Federated Distributionally Robust Support Vector Machine with Mixture of Wasserstein Balls Ambiguity Set for Distributed Fault Diagnosis [3.7] 本研究では、中央サーバとG$クライアントで構成されるネットワーク上で、データを共有せずに、分散ロバストな(DR)サポートベクタマシン(SVM)をフェデレーション方式でトレーニングする問題について検討する。
グローバルFDR-SVMをトレーニングするための2つの分散最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:41:40 GMT)
Improved separation between quantum and classical computers for sampling and functional tasks [3.6] 本稿では、量子コンピュータが古典的コンピュータを超えた計算が可能であるという既存の証拠をさらに強調する。
i)ポストセレクションを持つ量子コンピュータは、ポストセレクションを持つ古典的コンピュータと同じくらい強力である。
正確な数え上げオラクルで解ける問題と近似数え上げオラクルで解ける問題の間に同値性が存在すると証明すると、階層構造はその第2レベルに崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:30:10 GMT)
The Universal PDDL Domain [3.6] PDDLドメインを定義するのは極めて容易であり、任意のドメインから命題計画問題のインスタンスが、この「普遍的」ドメインのインスタンスとなることを示す。
普遍領域の異なる定式化を構築し、持ち上げ領域依存あるいは一般化計画の複雑さに対するそれらの意味を議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:02:21 GMT)
Galaxy spectroscopy without spectra: Galaxy properties from photometric images with conditional diffusion models [3.6] 我々は、測光広帯域画像のみから光銀河スペクトルを予測できる生成AI法を開発した。
この研究は、測光画像から速度分散を推定するための文献における最初の試みである。
活動銀河核の存在を82%の精度で予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:14:10 GMT)
Entanglement Entropy of Free Fermions in Timelike Slices [3.6] 離散的な点集合の任意の時空スライスにおいて、自由フェルミオン量子状態の絡み合いエントロピーを定義する。
非固有状態の場合、$t$の体積法則とリーブ・ロビンソン境界速度の符号は$S_A$で観測できる。
サイト毎の1点の一般時空スライスに対して、ゼロ温度エンタングルメントエントロピーは、スライスが空間的から時相的に変化するとき、領域法則から体積法則への明確な遷移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:47:51 GMT)
Transformer-Based Tooth Alignment Prediction With Occlusion And Collision Constraints [3.5] スウィントランスに基づく軽量な歯列アライメントニューラルネットワークを提案する。
まず、仮想アーチ線に基づいて3次元点雲を再編成し、それらを秩序な多チャンネルテクスチャに変換する。
次に,上顎と下顎の咬合関係を定量的に評価する2つの新しい咬合損失関数を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:54:07 GMT)
Likelihood approximations via Gaussian approximate inference [3.5] ガウス密度による非ガウス確率の影響を近似する効率的なスキームを提案する。
その結果,大規模な点推定および分布推定設定における二進分類と多進分類の近似精度が向上した。
副産物として,提案した近似ログ類似度は,ニューラルネットワーク分類のためのラベルの最小二乗よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:39:26 GMT)
Modular Duality in Deep Learning [3.5] 汎用ニューラルネットワークのための双対写像を構築する。
私たちの地図は、a)高速かつb)スケーラブルなトレーニングアルゴリズムの統一理論的基盤を形成します。
我々のイテレーションは、NanoGPTのトレーニングに新しいスピードレコードを設定するために最近使われました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:57:31 GMT)
Retrieval-Enhanced Mutation Mastery: Augmenting Zero-Shot Prediction of Protein Language Model [3.4] タンパク質モデリングの深層学習法は従来の手法に比べて低コストで優れた結果を示した。
突然変異効果予測において、事前学習されたディープラーニングモデルの鍵は、タンパク質配列、構造、機能の間の複雑な関係を正確に解釈することにある。
本研究では,配列と局所構造相互作用から自然特性を包括的に解析する検索強化タンパク質言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:28:51 GMT)
Exploring the Market Dynamics of Liquid Staking Derivatives (LSDs) [3.4] 液状溶出誘導体(LSD)は, 単独溶出に伴う液状溶出の問題に効果的に対処している。
本稿では流動性テイカー(LT)と流動性プロバイダ(LP)の両方の観点からLCD市場ダイナミクスを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:49:54 GMT)
Attention Overlap Is Responsible for The Entity Missing Problem in Text-to-image Diffusion Models! [3.4] 本研究では, 実体欠落問題の原因となる3つの要因について検討し, クロスアテンションダイナミクスに着目した。
実体間の注意マップの重複を減らすことは、実体の欠落率を効果的に最小化することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:43:48 GMT)
Lines of Thought in Large Language Models [3.3] 大規模言語モデルは、付随する埋め込み空間を越えてベクトル化されたテキストを転送することで、次のトーケン予測を達成する。
我々はこれらの「思考の線」のアンサンブルの統計的特性を特徴付けることを目的とする。
このような大きなモデルの膨大な複雑さが、より単純な形式に還元できることは驚くべきことであり、その影響を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:20:26 GMT)
Lines of Thought in Large Language Models [3.3] 大規模言語モデルは、付随する埋め込み空間を越えてベクトル化されたテキストを転送することで、次のトーケン予測を達成する。
我々はこれらの「思考の線」のアンサンブルの統計的特性を特徴付けることを目的とする。
このような大きなモデルの膨大な複雑さが、より単純な形式に還元できることは驚くべきことであり、その影響を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:20:26 GMT)
On the potential benefits of entropic regularization for smoothing Wasserstein estimators [3.2] 本稿では,ワッサースタイン推定器の平滑化手法として最適輸送におけるエントロピー正則化の研究に焦点をあてる。
エントロピー正則化が、より低い計算コストで、非正規化ワッサーシュタイン推定器に匹敵する統計的性能にどのように到達するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:04:29 GMT)
FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings [3.2] 外部制御アーム(ECA)は、実験薬の初期臨床開発を知らせることができる。
ECAは、規制承認の有効な証拠を提供することができる。
ECAを実装する上での大きな課題は、現実世界または歴史的な臨床試験データにアクセスすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:39:45 GMT)
Deep Learning Methods for the Noniterative Conditional Expectation G-Formula for Causal Inference from Complex Observational Data [3.1] g-formula は観測データを用いて持続的治療戦略の因果効果を推定するために用いられる。
パラメトリックモデルはモデルの誤特定を受けており、バイアスのある因果推定をもたらす可能性がある。
NICE g-formula 推定器のための統合型ディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:00:46 GMT)
Dynamics of Supervised and Reinforcement Learning in the Non-Linear Perceptron [3.1] 学習を記述するフロー方程式を導出するために,データセット処理アプローチを用いる。
学習ルール(教師付きまたは強化学習,SL/RL)と入力データ分布が知覚者の学習曲線に及ぼす影響を特徴付ける。
このアプローチは、より複雑な回路アーキテクチャの学習力学を解析する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:28:46 GMT)
Code Collaborate: Dissecting Team Dynamics in First-Semester Programming Students [3.0] この研究は、第一期生が2Dゲームプロジェクトを開発するときに現れるコラボレーションのトレンドを強調している。
その結果、学生は自分の貢献をわずかに過大評価することが多く、より熱心な個人は間違いを認めやすいことが示唆された。
チームパフォーマンスは、国籍や性別構成に基づく大きな変化は示さないが、解散したチームは、しばしば孤独なオオカミで構成されていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:42:05 GMT)
Data selection method for assessment of autonomous vehicles [2.9] 本稿では,自律走行車の評価を行う上で,実用的で柔軟かつ効率的なデータ選択手法を提案する。
我々の考えは、選択したデータのメタデータ分布と予め定義されたメタデータ分布との類似性を最適化することである。
大規模なデータセットBDD100Kの実験では,提案手法が効率的にデータ選択タスクを実行できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:02:26 GMT)
NeuralBeta: Estimating Beta Using Deep Learning [2.9] ニューラルネットワークを用いてファイナンスにおけるベータを推定する新しい手法を開発した。
NeuralBetaは,様々なシナリオにおけるベンチマーク手法よりも優れていることを示す。
このモデルはベータ推定の分野での進歩を表し、他の財務状況における応用の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:21:30 GMT)
Generalization capabilities and robustness of hybrid machine learning models grounded in flow physics compared to purely deep learning models [2.9] 本研究では,流体力学応用における物理原理に基づく純粋深層学習モデルとハイブリッドモデルの一般化能力と堅牢性について検討する。
3つの自己回帰モデルを比較した。畳み込み自己エンコーダと畳み込みLSTM、変分自己エンコーダ(VAE)とConvLSTMと適切な分解(POD)とLSTM(POD-DL)を組み合わせたハイブリッドモデルである。
VAEおよびConvLSTMモデルは層流を正確に予測する一方で、ハイブリッドPOD-DLモデルは層流と乱流の双方において他のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:31:11 GMT)
Joint Audio-Visual Idling Vehicle Detection with Streamlined Input Dependencies [2.9] アイドリング車両検出は、不要なアイドリングの監視と低減に有用である。
本稿では,エンドツーエンドの音声-視覚的IVDタスクを提案する。
音声-視覚的車両追跡のような機能共起タスクとは異なり、我々のIVDタスクは相補的な機能に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:13:44 GMT)
Robustness and Generalization in Quantum Reinforcement Learning via Lipschitz Regularization [2.8] 本稿では、RegQPGアルゴリズムと呼ばれる量子ポリシー勾配アプローチの正規化バージョンを提案する。
本稿では、RegQPGによるトレーニングにより、その結果のロバスト性や一般化が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:20:35 GMT)
SepMamba: State-space models for speaker separation using Mamba [2.8] 本稿では,主に双方向のMamba層で構成されたU-NetベースのアーキテクチャであるSepMambaを提案する。
このアプローチは、WSJ0 2-Speakerデータセットにおいて、同様の大きさの顕著なモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:20:53 GMT)
Empirical curvelet based Fully Convolutional Network for supervised texture image segmentation [2.8] 教師付きテクスチャ分類/セグメンテーションを行うための新しい手法を提案する。
提案されているアイデアは、特定のテクスチャ記述子で完全な畳み込みネットワークを提供することである。
提案手法は,複数のデータセットを用いて評価し,その結果を各種最先端アルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:49:40 GMT)
Robotic framework for autonomous manipulation of laboratory equipment with different degrees of transparency via 6D pose estimation [2.7] この作業には、液体で満たされた物体を操作するための自律モードを備えたロボットフレームワークの開発が含まれる。
提案するロボットフレームワークは、非自明な操作タスクを実行する問題を解くことができるため、実験室の自動化に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:18:44 GMT)
LucidGrasp: Robotic Framework for Autonomous Manipulation of Laboratory Equipment with Different Degrees of Transparency via 6D Pose Estimation [2.7] この作業には、液体で満たされた物体を操作するための自律モードを備えたロボットフレームワークの開発が含まれる。
提案するロボットフレームワークは、非自明な操作タスクを実行する問題を解くことができるため、実験室の自動化に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:18:44 GMT)
ROADFIRST: A Comprehensive Enhancement of the Systemic Approach to Safety for Improved Risk Factor Identification and Evaluation [2.7] 我々はROADFIRSTと呼ばれる拡張プロセスを開発し、ユーザは潜在的なクラッシュタイプを識別し、任意の場所で要因をコントリビュートすることができる。
ノースカロライナの事故および道路在庫データによると、アルコール欠乏運転、注意をそらした運転、スピードリングの3つの要因が原因となる可能性を特定し、ランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:27:45 GMT)
A Narrative Review of Identity, Data, and Location Privacy Techniques in Edge Computing and Mobile Crowdsourcing [2.6] このレビューは、モバイルクラウドソーシングとエッジコンピューティングにおけるプライバシ保護の必要性に焦点を当てている。
我々は、プライバシ保護技術、アイデンティティ、データ、位置情報のプライバシーに関する洞察と強調を提示する。
このレビューでは、研究者、業界専門家、政策立案者にとって有用な情報源となる可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:55:05 GMT)
Explainability in AI Based Applications: A Framework for Comparing Different Techniques [2.6] ビジネスアプリケーションでは、理解可能性と精度のバランスをとる適切な説明可能性方法を選択することが課題である。
本稿では,異なる説明可能性手法の一致を評価するための新しい手法を提案する。
多様な説明可能性手法の合意を理解するための実践的な枠組みを提供することにより、ビジネスアプリケーションにおける解釈可能なAIシステムのより広範な統合を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:45:34 GMT)
Accelerated, Robust Lower-Field Neonatal MRI with Generative Models [2.5] 新生児MRI(Neonatal Magnetic Resonance Imaging)は、早期発達期における脳の異常の非侵襲的評価を可能にする。
近年、新生児集中治療ユニット(NICU)の移植性とアクセスのために磁場強度をトレードオフする低磁場(すなわち1.5テスラ以下)MRIシステムへの関心が高まっている。
この研究は、拡散に基づく生成モデルと信号処理に基づくモーションモデリングにより、運動堅牢性を改善し、低磁場新生児MRIを加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:12:09 GMT)
Label Attention Network for Temporal Sets Prediction: You Were Looking at a Wrong Self-Attention [2.5] 将来のイベントのラベルセットの期待には大きな価値がある。
提案したモデルは Label-Attention NETwork または LANET と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:13:29 GMT)
AiSciVision: A Framework for Specializing Large Multimodal Models in Scientific Image Classification [2.5] 対話型研究パートナーにLMM(Large Multimodal Models)を専門とするフレームワークであるAiSciVisionを紹介する。
私たちのフレームワークでは、Visual Retrieval-Augmented Generation (VisRAG) と、エージェントワークフローで使用されるドメイン固有のツールの2つの重要なコンポーネントを使用します。
AiSciVisionを3つの実世界の科学的画像分類データセット(養殖池、ウナギ、ソーラーパネル)で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:35:47 GMT)
Scaling-based Data Augmentation for Generative Models and its Theoretical Extension [2.4] 高品質なデータ生成が可能な生成モデルの安定学習法について検討する。
データスケーリングは、安定した学習と高品質なデータ生成の鍵となるコンポーネントである。
本稿では,データスケーリングと分散に基づく正規化を用いた学習アルゴリズムScale-GANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:41:19 GMT)
Towards Automated Identification of Violation Symptoms of Architecture Erosion [2.4] コードレビューでは, 機械学習に基づく15の分類器とディープラーニングに基づく4つの分類器を開発し, 3つの事前学習語を組み込んで, 開発者の議論からアーキテクチャ侵食の違反症状を識別した。
コードレビューにおけるアーキテクチャ違反について議論した参加者からのフィードバックを得るために,調査と半構造化インタビューを行った。
その結果,Word2vec事前学習語埋め込みに基づくSVM分類器はF1スコア0.779で最良となることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:32:13 GMT)
Robust Estimation for Kernel Exponential Families with Smoothed Total Variation Distances [2.3] 統計的推測では、標本は独立であり、確率分布から同一に分布していると一般的に仮定する。
本稿では,GAN-like 推定器の一般統計モデルへの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:50:47 GMT)
Adaptive Transfer Clustering: A Unified Framework [2.3] 本稿では,未知の相違点が存在する場合の共通性を自動的に活用するアダプティブ・トランスファー・クラスタリング(ATC)アルゴリズムを提案する。
これはガウス混合モデル、ブロックモデル、潜在クラスモデルを含む幅広い統計モデルに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:57:06 GMT)
Quantum entanglement and Einstein-Podolsky-Rosen steering in magnon frequency comb [2.3] 各種マグノン周波数コム(MFC)の歯間における連続可変量子絡み合いとアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼンステアリングを示す。
本研究は,超高速量子気象学やマルチタスク量子情報処理に応用できる可能性を持つMFCの顕著な量子特性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:25:25 GMT)
Noise-Aware Training of Neuromorphic Dynamic Device Networks [2.3] 本稿では,デバイスネットワークのトレーニングのための新しいノイズ認識手法を提案する。
我々のアプローチでは、時間とカスケード学習によるバックプロパゲーションを採用し、物理機器の時間的特性を効果的に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:24:42 GMT)
Markovian Flow Matching: Accelerating MCMC with Continuous Normalizing Flows [2.3] 連続正規化フロー(CNF)は、ニューラルネットワークを用いて前記経路を生成するベクトル場をモデル化することにより、基準分布と目標分布の間の確率経路を学習する。
近年,Lipman et al. (2022) は生成モデルにおけるCNFsの簡易かつ安価な学習法であるフローマッチング (FM) を導入した。
本稿では,この手法をマルコフサンプリング法をFM目標評価に応用し,学習したCNFを用いてモンテカルロサンプリングを改善することにより,確率的推論に再利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:55:09 GMT)
Optimal Controller Realizations against False Data Injections in Cooperative Driving [2.2] 本研究では,False-Data Injection(FDI)攻撃の効果を緩和するためのコントローラ指向アプローチについて検討する。
我々は,新しいが等価なコントローラのクラスがベースコントローラを表現可能であることを示す。
FDI攻撃の影響を最小限に抑えるセンサの最適組み合わせを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:39:09 GMT)
Multilingual Standalone Trustworthy Voice-Based Social Network for Disaster Situations [2.2] 災害の場合、効果的なコミュニケーションは不可欠であるが、言語障壁は時折正確な情報伝達を妨げることが多い。
本稿では,これらの課題に対処するための新しい多言語音声ベースのソーシャルネットワークを提案する。
提案システムは、高度な人工知能(AI)とブロックチェーン技術を統合し、複数の言語間でセキュアで非同期な音声通信を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:24:37 GMT)
Stabilizer configuration interaction: Finding molecular subspaces with error detection properties [2.1] 分子の真の基底状態に対する最適な安定化器近似は、最大36キュービットである。
我々の研究は、初期のフォールトトレラント量子計算のためのアルゴリズムを設計するための有望なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:28:15 GMT)
FusedInf: Efficient Swapping of DNN Models for On-Demand Serverless Inference Services on the Edge [2.1] 我々はFusedInfを導入し、エッジ上のオンデマンドサーバレス推論サービスにDNNモデルを効率よく置き換える。
DNNモデルを評価した結果,単一のDAGを作成すれば,モデルの実行が最大14%高速化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:21:23 GMT)
Quantum Metrology with Higher-order Exceptional Points in Atom-cavity Magnonics [2.0] 本稿では,原子空洞系における高次EP(HOEP)の構成による量子力学のプロトコルを提案する。
任意の$n$-次EP(EPn)の構成に関する一般解析が示される
HOEPの感度向上のメカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:39:08 GMT)
Amalgam: A Framework for Obfuscated Neural Network Training on the Cloud [2.0] 独自のニューラルネットワーク(NN)モデルをクラウド上にプロプライエタリなデータセットでトレーニングすることは、モデルアーキテクチャとデータセットをクラウドサービスプロバイダに公開するリスクを伴う。
我々は,既存のクラウド環境において,NNモデルをプライバシ保護的にトレーニングするためのNN難読化フレームワークであるAmalgamを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:39:56 GMT)
Exogenous Matching: Learning Good Proposals for Tractable Counterfactual Estimation [2.0] 本稿では, 抽出可能かつ効率的な対実表現推定のための重要サンプリング手法を提案する。
対物推定器の共通上限を最小化することにより、分散最小化問題を条件分布学習問題に変換する。
構造因果モデル (Structure Causal Models, SCM) の様々なタイプと設定による実験による理論的結果の検証と, 対実推定タスクにおける性能の実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:08:58 GMT)
Quantum magic dynamics in random circuits [2.0] マジック(英: Magic)とは、安定状態とクリフォード演算だけでは説明できないシステムにおける「量子性」の度合いのことである。
量子コンピューティングでは、安定化状態とクリフォード演算を古典的なコンピュータ上で効率的にシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:29:21 GMT)
Resilience in Knowledge Graph Embeddings [1.9] 我々は、一般化、性能の整合性、分散適応、堅牢性といったいくつかの要因を含む、レジリエンスを一元的に定義する。
調査の結果,既存の研究のほとんどはレジリエンス,すなわち堅牢性に重点を置いていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:04:22 GMT)
Maneuvering measurement-coherence into measurement-entanglement [1.8] 量子コヒーレンス(quantum coherence)は、量子状態と測定の両方において静的な資源として機能し、後者は測定コヒーレンスと呼ばれる。
これまでの研究では、静的量子コヒーレンスを状態と測定の絡み合いに変換することが確立されてきた。
この枠組みは、量子チャネルの測定コヒーレンス生成電力を、追加の測定コヒーレンスを必要とせずに、絡み合い発生電力に変換できることを実証することによって拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:18:34 GMT)
AI Can Enhance Creativity in Social Networks [1.8] 我々は、意味的特徴とネットワーク構造的特徴を用いて、人々の思考性能を予測するモデルを訓練した。
SocialMuseは、予測パフォーマンスを最大化し、ピアレコメンデーションを生成する。
ソーシャルミューズを用いた治療ネットワークは,いくつかの創造性対策において,AIに依存しない制御ネットワークよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:31:21 GMT)
Random Alloy Codes and the Fundamental Limits of Coded Distributed Tensors [1.8] ストラグラーや他の障害は、全体の完了時間に深刻な影響を与える可能性がある。
符号化コンピューティングにおける最近の研究は、コード化されたタスクでストラグラーを緩和するための新しい戦略を提供する。
この厳密な定義は、失敗の確率を直接最適化しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:42:35 GMT)
Accelerating Privacy-Preserving Medical Record Linkage: A Three-Party MPC Approach [1.8] 本稿では,セキュアな3要素フレームワーク(MPC)に基づく,新規で効率的なリンク手法を提案する。
提案手法は,最先端PPRL法のリンク品質を最大14倍高速に保ちながら維持できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:13:01 GMT)
EEG-Driven 3D Object Reconstruction with Color Consistency and Diffusion Prior [1.7] 脳波信号に基づくカラー一貫性で3Dオブジェクトを再構成する手法を提案する。
脳波を用いて3Dオブジェクトを色の整合性で再構成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:59:24 GMT)
Gender Bias in LLM-generated Interview Responses [1.6] 本研究は, モデル, 質問タイプ, 職種にまたがって, LLM生成面接応答の多面的監査を行うための3つのLCMを評価した。
その結果,男女の偏見は一貫しており,性別のステレオタイプや仕事の優位性と密接に一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:08:08 GMT)
Beyond Autoregression: Fast LLMs via Self-Distillation Through Time [1.6] 拡散言語モデルは、テキスト品質とLAMBADA自然言語理解ベンチマークでARモデルのパフォーマンスを上回りながら、少なくとも32個のトークンを同時に生成することができる。
キャッシュなしでも、私たちのモデルはキャッシュなしでも、KVキャッシュを使用するARモデルよりも最大8倍高速でトークンを生成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:56:30 GMT)
Sentiment-Driven Community Detection in a Network of Perfume Preferences [1.5] 本研究は, 利用者が好むグループ香水に対して, コミュニティ検出技術を適用し, より優れたレコメンデーションを実現することを目的とする。
ペルシアの小売プラットフォーム「アトラフシャン」のユーザレビューからバイパーティイトネットワークを構築した。
共有嗜好に基づいてクラスタを特定し,香り市場におけるユーザ感情の理解を深めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:51:46 GMT)
Digital stabilization of an IQ modulator in the carrier suppressed single side-band (CS-SSB) mode for atom interferometry [1.5] キャリア抑制シングルサイドバンド変調のための電気光学I/Q変調器における位相バイアスを安定化する全ディジタル方式を提案する。
我々は、位相バイアスの回避不能なクロスカップリングを考慮に入れ、エラー信号を正確にゼロにロックするマルチインプット・マルチ出力積分フィードバックコントローラを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:56:53 GMT)
Push-Forward Signed Distance Functions enable interpretable and robust continuous shape quantification [1.4] Push-Forward Signed Morphometric (PF-SDM) はバイオメディカルイメージングにおける形状定量化の新しい手法である。
PF-SDMは、そのトポロジカル骨格や対称性を含む形状の幾何学的性質を効果的に捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:28:21 GMT)
ADLM -- stega: A Universal Adaptive Token Selection Algorithm for Improving Steganographic Text Quality via Information Entropy [1.4] ステガノグラフィーシステムは、機密情報を公共キャリアに埋め込むことで、情報セキュリティを高める。
既存の生成テキストステガノグラフィー手法は、候補単語プールの長テール分布を扱う際の課題に直面している。
本稿では,情報エントロピー制約に基づくステガノグラフテキスト生成の品質制御理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:25:31 GMT)
Segmenting Watermarked Texts From Language Models [1.4] この研究は、信頼できないサードパーティユーザーが信頼できる言語モデル(LLM)プロバイダにプロンプトを送信し、透かしでテキストを生成するシナリオに焦点を当てる。
この設定により、ユーザがそれを公開すれば、ディテクターが後でテキストのソースを識別できるようになる。
本稿では,出版されたテキストを透かしと非透かしのサブ文字列に分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:05:10 GMT)
Disentangled and Self-Explainable Node Representation Learning [1.4] 自己説明可能な埋め込みを教師なしで生成するフレームワークであるDiSeNEを紹介する。
本手法では,次元的に解釈可能な埋め込みを生成するために,不整合表現学習を用いる。
新規なデシラタを,新たな目的関数を駆動するアンタングルと解釈可能な埋め込みのために定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:58:52 GMT)
Large Language Model-Guided Prediction Toward Quantum Materials Synthesis [1.4] 無機材料の合成経路を予測するために,大規模言語モデル (LLM) を用いたフレームワークを提案する。
LHS2RHS, RHS2LHS, RHS2LHS, RHS2LHS, TGT2CEQの3つのモデルからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:50:46 GMT)
Intelligent Environmental Empathy (IEE): A new power and platform to fostering green obligation for climate peace and justice [1.4] 我々は、国際機関を通じて、権威主義的なトップダウン政府間協力は、これまで環境問題や危機を克服できなかったことを示す。
気候の平和と正義のための知的環境共感(IEE)モデルを運用レベルで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:02:52 GMT)
Reference-Free Formula Drift with Reinforcement Learning: From Driving Data to Tire Energy-Inspired, Real-World Policies [1.3] リアルタイムドリフト戦略は、高価な軌道最適化を回避しながら、必要な場所に車を配置した。
本研究では,タイヤエネルギー吸収の概念に基づく強化学習エージェントを設計する。
トヨタ GR Supra と Lexus LC 500 の実験では、車体を63degのサイドスリップ角度まで安定して押しながら、追跡誤差を最大10cmに抑えながら、様々なウェイポイント構成でスムーズにドリフトできることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:10:15 GMT)
Two-mode Open Quantum Systems: Decoherence and Localized Bound State Dynamics [1.3] 開量子系の散逸のない局所化境界状態はデコヒーレンスに対して堅牢である。
これは、量子演算のための散逸のない量子技術を開発するための新しい道を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:51:14 GMT)
A Generative Model Based Honeypot for Industrial OPC UA Communication [1.3] 本稿では,産業用OPC UA通信を模倣した生成モデルに基づくハニーポットを提案する。
我々は、生成機械学習モデルに基づくハニーポットの概念実証を行い、循環型産業プロセスのためのデータセットを公開する。
提案したハニーポットの実装は、制約のあるハードウェア上で効率的に動作し、低計算資源を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:12:06 GMT)
Decoding Reading Goals from Eye Movements [1.3] 日常生活に共通する2種類の読解目標(情報検索と通常の読解)を復号できるかどうかを検討する。
大規模な視線追跡データを用いて、眼球運動とテキストの幅広い最先端モデルに適用する。
眼球運動には,この課題に対する貴重な信号が含まれていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:40:03 GMT)
SandboxAQ's submission to MRL 2024 Shared Task on Multi-lingual Multi-task Information Retrieval [1.3] 本稿では,5つの言語における質問応答 (QA) と名前付きエンティティ認識 (NER) の問題について検討する。
ゼロショット,チェーンオブ思考推論,翻訳技術など,さまざまなプロンプト手法を用いた5つの大規模言語モデルを検証した。
その結果、いくつかのモデルが他のモデルより一貫して優れているが、その効果はタスクや言語によって大きく異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:15:45 GMT)
Adversarial robustness of VAEs through the lens of local geometry [1.2] 可変オートエンコーダ (VAEs) に対する教師なし攻撃では、敵は入力サンプルに小さな摂動を発見し、潜時空間の符号化を著しく変化させる。
本稿では, VAEを攻撃するための最適手法として, プルバック計量テンソルの方向バイアスを利用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:01:39 GMT)
RoBIn: A Transformer-Based Model For Risk Of Bias Inference With Machine Reading Comprehension [1.2] 機械読取理解とRoB評価のための新しいデータセットとRoBIn (Risk of Bias Inference) について紹介する。
このモデルはデュアルタスクのアプローチを採用し、与えられた文脈から証拠を抽出し、収集された証拠に基づいてRoBを評価する。
RoBInはさまざまな設定で評価され、RoB推論の最先端メソッドに対してベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:03:56 GMT)
The Toxicity Phenomenon Across Social Media [1.2] ソーシャルメディアプラットフォームは、強力な規制なしで近代化が急速に進んでいる。
現在のユーザーが直面している明らかな障害は、毒性である。
毒性に関する文献を解説し、毒性の定義を定式化し、インターネット過激主義の新たなサイクルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:47:41 GMT)
Guide-LLM: An Embodied LLM Agent and Text-Based Topological Map for Robotic Guidance of People with Visual Impairments [1.2] Guide-LLMは、大きな屋内環境をナビゲートする際の視覚障害者(PVI)を支援するために設計されたテキストベースのエージェントである。
我々のアプローチは,LLMがグローバルパスを計画できる新しいテキストベースのトポロジマップを特徴としている。
シミュレーション実験は、PVIを誘導するシステムの有効性を実証し、その可能性を補助技術の重要な進歩として示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:58:21 GMT)
CloudHeatMap: Heatmap-Based Monitoring for Large-Scale Cloud Systems [1.1] 本稿では、LCSの状態をほぼリアルタイムにモニタリングする、新しいヒートマップベースの可視化ツールであるCloudHeatMapを提案する。
コールボリューム、応答時間、HTTP応答コードなどの重要なメトリクスを直感的に視覚化し、オペレータがパフォーマンス上の問題を素早く特定できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:57:10 GMT)
Temporal Patterns of Multiple Long-Term Conditions in Welsh Individuals with Intellectual Disabilities: An Unsupervised Clustering Approach to Disease Trajectories [1.1] 男性52.3%、女性47.7%であり、患者1人当たり平均4.5人である。
45歳未満の男性は神経学的条件(32.4%)に支配される単一のクラスターを形成し、45歳未満の男性は3つのクラスターを持ち、最も大きな循環状態(51.8%)を特徴とする。
45歳以下の女性は、消化状態(24.6%)が最も多く、45歳以上の人は、循環状態(34.1%)と消化状態(25.9%)と筋骨格(21.9%)の2つのクラスターをみせた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:15:49 GMT)
A first-order augmented Lagrangian method for constrained minimax optimization [1.1] 特に,制約付きミニマックス問題を解くための1次拡張ラグランジアン法を提案する。
基本演算によって測定された$O(varepsilon-4logvarepsilon-1)$のエホペレーション複雑性は、一階法のために確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:45:09 GMT)
Combining Logic with Large Language Models for Automatic Debugging and Repair of ASP Programs [1.1] FormHeは、ロジックベースのテクニックと大規模言語モデルを組み合わせて、Answer Set Programmingの課題を特定し、修正するツールである。
以上の結果から,FormHeは94%の症例の欠陥を正確に検出し,誤りの58%を修復することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:30:48 GMT)
SeriesGAN: Time Series Generation via Adversarial and Autoregressive Learning [0.9] 本稿では, 自己エンコーダ生成型埋め込み空間の利点と, GANの対角運動力学を融合した高度なフレームワークを提案する。
この方法は2つの識別器を用いており、1つはジェネレータを特に誘導し、もう1つはオートエンコーダとジェネレータの出力を洗練させる。
我々のフレームワークは高忠実な時系列データを生成するのに優れており、既存の最先端のベンチマークを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:49:03 GMT)
Distribution of lowest eigenvalue in $k$-body bosonic random matrix ensembles [0.9] 有限多ボソン系の最小固有値分布を$k$-body相互作用で数値的に検討する。
最も低い固有値の分布の最初の4つのモーメントは、$q$パラメータの関数として分析されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:08:21 GMT)
Pron vs Prompt: Can Large Language Models already Challenge a World-Class Fiction Author at Creative Text Writing? [0.9] 言語モデル(LLM)は、言語に関連した幅広いタスクにおいて、平均的な人間よりも優れています。
我々は,DeepBlue vs. Kasparov や AlphaGo vs. Lee Sidol といったAIと人間のデュエルの精神において,Patricio Pron と GPT-4 の対戦を行った。
結果は、LLMは人間のクリエイティブな作家に挑戦するほど遠くないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:32:01 GMT)
ECLipsE: Efficient Compositional Lipschitz Constant Estimation for Deep Neural Networks [0.9] リプシッツ定数は、入力摂動に対するニューラルネットワークの堅牢性を証明する上で重要な役割を果たす。
リプシッツ定数の厳密な上界を得る努力がなされている。
ディープフィードフォワードニューラルネットワークに対するリプシッツ定数を推定するための構成的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:23:54 GMT)
Safety cases for frontier AI [0.9] 安全事例とは、ある運用状況においてシステムが十分に安全であるという証拠によって支持された構造化された議論を行う報告である。
安全ケースは、航空や原子力など他の安全上重要な産業ですでに一般的である。
業界における自己規制と政府の規制の両方において、これらがフロンティアAIガバナンスにおいて有用なツールである理由を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:08:28 GMT)
Frequency matters: Modeling irregular morphological patterns in Spanish with Transformers [0.9] 本稿では,変圧器を用いたニューラルネットワークの学習行動について,不規則な摂動パラダイムに関して評価する。
我々は、スペイン語動詞のコーパスでモデルを訓練し、入力に基づいて訓練されたモデルと(不規則な)単語の増分分布と比較する。
我々の実験では、周波数条件によって、モデルが驚くほど不規則なパターンを学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:36:46 GMT)
Generalization Error in Quantum Machine Learning in the Presence of Sampling Noise [0.9] Eigentask Learningは、出力サンプリングノイズの存在下で無限入力トレーニングデータで学習するフレームワークである。
入力トレーニングデータセットと出力計測サンプリングショットの両方が有限である場合、汎用量子機械学習システムのトレーニングおよび一般化誤差を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:32:29 GMT)
Zero-Inflated Tweedie Boosted Trees with CatBoost for Insurance Loss Analytics [0.8] 我々はTweedie回帰モデルを変更し、様々なタイプの保険の集合的請求をモデル化する際の限界に対処する。
我々の推奨するアプローチは、0-claimプロセスの洗練されたモデリングとブースティング手法の統合である。
モデル化の結果,モデルの性能が著しく向上し,より正確な予測を行う可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:53:53 GMT)
Automatic Generation of Benchmarks and Reliable LLM Judgment for Code Tasks [0.8] この研究は、自動生成されたベンチマークを利用して、LaaJの実装を生成および評価する方法論を導入する。
ベンチマークは、LaaJの開発と検証と、LaaJを使用してLLMコード関連ソリューションの検証とテストの両方に使用される。
私たちのアプローチは、高品質なコードタスクソリューションの作成を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:34:36 GMT)
A Review of Graph-Powered Data Quality Applications for IoT Monitoring Sensor Networks [0.8] 監視センサネットワークにおけるデータ品質制御のためのグラフベースモデルに着目する。
デジタル双生児のためのグラフベースモデルやモデル転送可能性、一般化など、今後のトレンドと課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:30:22 GMT)
High-Dimensional Gaussian Process Regression with Soft Kernel Interpolation [0.8] 高次元データセット上でのスケーラブルなプロセス(GP)回帰のために設計されたソフトカーネル補間(SoftKI)を導入する。
構造的補間 (Structured Interpolation, SKI) は, GPカーネルを構造的格子で近似し, より少ない学習点からソフトマックスでカーネルを近似する。
SKI法で使用される格子構造を捨てることにより、SoftKIはデータ次元から近似GPカーネルを形成するコストを分離し、高次元データセットに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:13:56 GMT)
Towards Unifying Evaluation of Counterfactual Explanations: Leveraging Large Language Models for Human-Centric Assessments [0.8] 206人の回答者から8つの評価指標にまたがって、30のカウンターファクトのシナリオを作成し、評価を収集する。
これらの指標で平均的または個人的判断を予測するために、さまざまな大規模言語モデルを微調整しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:33:37 GMT)
Shot-noise reduction for lattice Hamiltonians [0.8] 格子ハミルトンのエネルギー期待値を量子コンピュータ上で効率的に推定することは深刻な課題である。
拡張性のある代替手段として幾何学的分割を導入する。
サンプリング数の改善が不完全な固有状態の改善にどのように寄与するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:50:28 GMT)
Informed Deep Abstaining Classifier: Investigating noise-robust training for diagnostic decision support systems [0.7] ディープラーニングは、画像に基づく診断決定支援システムの最適化に使用することができる。
Informed Deep Abstaining (IDAC) システムは、トレーニング中にノイズレベルの推定を組み込むことで、ノイズロスのDeep Abstaining (DAC) 損失を増大させる。
これらの知見は、テキストベースのトランスフォーマーを用いて、大学病院ボンの臨床システムからラベルを抽出した、社内ノイズデータセットで再現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:36:57 GMT)
Qureka! Box -- An ENSAR methodology based tool for understanding quantum computing concepts [0.7] 本稿では、Experience-Name-Speak-Apply-Repeat(ENSAR)方法論とQureka Boxによるハンズオン実装について紹介する。
さまざまなグループにまたがってQureka Boxを用いてENSAR手法をデプロイし,その評価結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:03:51 GMT)
Neural Context Flows for Meta-Learning of Dynamical Systems [0.7] 本稿では,不確実性推定を含むメタラーニングフレームワークであるNeural Context Flow (NCF)を紹介する。
NCFは6つの線形および非線形ベンチマーク問題のうち5つで最先端のOut-of-Distribution性能を達成する。
本研究は,NCFが物理科学の基礎モデルにもたらす影響を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:17:26 GMT)
Investigating Student Reasoning in Method-Level Code Refactoring: A Think-Aloud Study [0.7] コードとコード品質は、ソフトウェア工学教育における中核的なトピックである。
学生は、しばしば持続的な品質問題のあるコードを生成する。
学生は大抵の場合、コード品質の問題を取り除くことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:50:16 GMT)
AutoRAG: Automated Framework for optimization of Retrieval Augmented Generation Pipeline [0.7] 本稿では,与えられたデータセットに対して適切なRAGモジュールを自動的に識別するAutoRAGフレームワークを提案する。
AutoRAGはデータセットのためのRAGモジュールの最適な組み合わせを探索し、近似する。
実験結果とデータは公開されており、GitHubリポジトリからアクセスできます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:55:52 GMT)
Current State-of-the-Art of Bias Detection and Mitigation in Machine Translation for African and European Languages: a Review [0.7] 我々は、ヨーロッパとアフリカの言語に特に焦点をあてて、最先端の技術を分析します。
この分野での作業の大部分が少数の言語に集中していること、そして将来の研究が調査されていない言語もカバーする可能性があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:28:50 GMT)
ATLAS: Adapting Trajectory Lengths and Step-Size for Hamiltonian Monte Carlo [0.7] ハミルトニアン・モンテカルロ (HMC) とその自動調整型であるNo U-Turn Sampler (NUTS) は複雑な測地で分布を正確にサンプリングするのに苦労する。
我々は,HMCのステップサイズパラメータを各イテレーションで適用するための戦略を開発し,局所ヘッセン分布の低ランク近似を評価する。
Uターンのない条件をモニタすることで、同様に軌道長を適応させる戦略を組み合わさり、適応型サンプリング器であるATLASを生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:41:01 GMT)
Exploring reinforcement learning for incident response in autonomous military vehicles [0.6] このトピックの研究は、軍事目的のためにこれらの車両の採用を加速するために必要とされる能力の1つとして、自律的なサイバー防衛を指摘している。
本稿では,無人車両に対するサイバー攻撃に自律的に対応できるエージェントを,軍事作戦の文脈で訓練するための強化学習について検討する。
我々の研究の重要な貢献は、強化学習が、単純なシミュレーション環境で訓練された場合でも、実際の無人地上車両上で自律的なサイバー防衛に使用できるエージェントを訓練するための、実行可能なアプローチであることを実証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:08:23 GMT)
Breccia and basalt classification of thin sections of Apollo rocks with deep learning [0.6] 月の岩石分類器は、月の岩石サンプルを分析するために宇宙飛行士に必要な情報を提供するツールである。
我々は、アポロ計画からの大量の薄切片画像を活用し、平面偏光(PPL)、横偏光(XPL)、反射光を様々な倍率で捉えた。
微調整されたInception-Resnet-v2ネットワークは、アポロの岩石の薄い断面画像から重要な特徴を効果的に抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:45:22 GMT)
Conformal Prediction in Dynamic Biological Systems [0.6] 不確実性定量化(英: Uncertainty Quantification、UQ)は、計算モデル予測における信頼度を体系的に決定し、特徴づける過程である。
ここでは、決定論的非線形常微分方程式で表される動的モデルに焦点を当てる。
本稿では,共形推論手法を用いて,漸近的でない保証を提供する2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:54:57 GMT)
Blue and Green-Mode Energy-Efficient Nanoparticle-Based Chemiresistive Sensor Array Realized by Rapid Ensemble Learning [0.6] 本研究では,迅速なアンサンブル学習に基づくモデル委員会アプローチを用いた最適化戦略を提案する。
センサ選択におけるモデルの意見を集約するために、重み付け投票機構を導入する。
この戦略は理論計算とモンテカルロシミュレーションによって検証され、その有効性と正確性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:26:19 GMT)
Noise robustness and threshold of many-body quantum magic [0.6] 絡み合った多体量子状態における雑音がマジック特性にどう影響するかを考察する。
高次ゲートによって誘導される相互作用は、ノイズに対して脆弱であることを示す。
また、離散ウィグナー形式に基づくクーディト事件についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:01:47 GMT)
Evaluation of neural network algorithms for atmospheric turbulence mitigation [0.5] さまざまなニューラルネットワークが研究されており、静止しないカメラや物体が捉えた画像やビデオのぼやけに対処している。
本稿では,これらの既存ネットワークの概要を述べるとともに,大気乱流によるぼかしを除去するための実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:04:57 GMT)
Multiscale Hodge Scattering Networks for Data Analysis [0.5] 我々は,simplicial Complex上で測定された信号に対する新しい散乱ネットワークを提案し,これをemphMultiscale Hodge Scattering Networks (MHSNs)と呼ぶ。
我々の構成は、単純複体上の多スケール基底辞書、すなわち $kappa$-GHWT と $kappa$-HGLET に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:55:47 GMT)
Geo-FuB: A Method for Constructing an Operator-Function Knowledge Base for Geospatial Code Generation Tasks Using Large Language Models [0.5] 本研究では,地理空間記述のセマンティクスを活用して,そのような知識基盤を構築するためのフレームワークを提案する。
サンプルの知識ベースであるGeo-FuBは154,075のGoogle Earth Engineスクリプトで構築されており、GitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:50:27 GMT)
Topological Signal Processing on Quantum Computers for Higher-Order Network Analysis [0.5] 本稿では、トポロジカル信号処理にフィルタ処理を実装するための一般的な量子アルゴリズムを提案する。
本稿では,Hodge分解に基づくネットワークデータの抽出への応用について述べる。
提案アルゴリズムは, 量子トポロジカルデータ解析から高次元複雑系解析への新たな応用まで, ツールの適用性を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:57:06 GMT)
An Ensemble Approach to Music Source Separation: A Comparative Analysis of Conventional and Hierarchical Stem Separation [0.5] 音源分離(英: Music Source separation、MSS)とは、音源を混合した音声信号から分離する作業である。
本稿では,複数の最先端アーキテクチャを組み合わせたMSSのアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:18:12 GMT)
A Multi-Agent Reinforcement Learning Testbed for Cognitive Radio Applications [0.5] RFRL(Radio Frequency Reinforcement Learning)は、将来の無線通信システムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,RFRL Gym環境の更新について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:45:52 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Reinforcement Learning in Latent Observation Spaces [0.4] 量子機械学習の最近の進歩は、古典的な制御問題に取り組むために量子法を使うことに関心を喚起している。
本稿では,古典的オートエンコーダと量子エージェントを併用して,この次元課題を解決することを提案する。
遅延空間学習法の性能解析のために, 一連の数値実験を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:51:16 GMT)
"So Am I Dr. Frankenstein? Or Were You a Monster the Whole Time?": Mitigating Software Project Failure With Loss-Aversion-Aware Development Methodologies [0.4] 英国と米国における600人のソフトウェアエンジニアの経験について、プロジェクト成功の経験について調査している。
経験的評価では、開発の開始前に明確な要件を保証するようなアプローチは、損失回避率が最低で、プロジェクトの成功率が97%に相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:57:17 GMT)
Do LLM Personas Dream of Bull Markets? Comparing Human and AI Investment Strategies Through the Lens of the Five-Factor Model [0.3] 大きな言語モデル(LLM)は、人格を採用し、人間のように振る舞う能力を示している。
本研究は,人格特性が同一である人間と類似した,特定の5つの人格プロファイルを持つLLMペルソナが投資業務を行うか否かを検討した。
LLMは, 学習スタイル, 衝動性, リスク食欲という3つの領域において, 特性を予測行動に一般化することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:50:41 GMT)
Inferring the Morphology of the Galactic Center Excess with Gaussian Processes [0.3] フレキシブルで非パラメトリックな機械学習モデル -- Gaussian Process (GP) -- を用いて、Galactic Center Excessを記述する。
拡散ガンマ線エミッションモデリングに伴う適合の系統的不確かさを定量化する。
以上の結果から,GCEの恒星膨らみやNFW様成分の物理的解釈は,仮定された形態に非常に敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:00:00 GMT)
Immunohistochemistry guided segmentation of benign epithelial cells, in situ lesions, and invasive epithelial cells in breast cancer slides [0.3] 乳がん領域における上皮細胞のセグメンテーションのためのAIモデルを開発した。
浸潤上皮細胞,良性上皮細胞,in situ病変に対するDiceスコア0.70,0.79,0.75の定量評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:24:31 GMT)
deepmriprep: Voxel-based Morphometry (VBM) Preprocessing via Deep Neural Networks [0.3] VBM(Voxel-based Morphometry)は、神経画像研究において強力なアプローチとして登場した。
Deepmriprepはニューラルネットワークベースのパイプラインで、T1強調MR画像のVBM分析に必要なすべての前処理ステップを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:25:16 GMT)
Post-Quantum Security: Origin, Fundamentals, and Adoption [0.3] まず、離散対数とよく知られた2つの非対称なセキュリティスキーム、RSAと楕円曲線暗号の関係について述べる。
次に、量子アルゴリズムによる攻撃に対して安全と考えられるスキームの基盤である格子ベースの暗号の基礎を示す。
最後に、このような量子セーフな2つのアルゴリズム(KyberとDilithium)について詳しく説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:30:12 GMT)
Generative Simulations of The Solar Corona Evolution With Denoising Diffusion : Proof of Concept [0.3] 太陽磁化コロナは、フレア、コロナ質量放出(CME)、そして自然界の太陽風など、宇宙の気象の影響で様々な現象を引き起こしている。
本研究では, 将来的なコロナの進化をシミュレートするために, DDPM (Denoising Probabilistic Models) のような生成的深層学習手法をうまく適用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:55:33 GMT)
Topological numbers and their use to characterize simple points for 2D binary images [0.3] 本研究では,2次元バイナリ画像に対して,特定の近傍の単純点を効率的に特徴付けるために提案されている2つのトポロジ数値を適応させる。
単純な点を2つの位相数を使うか、あるいは1つの条件にリンクした1つの位相数で特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:43:35 GMT)
MAMMAL -- Molecular Aligned Multi-Modal Architecture and Language [0.2] MAMMALは多目的マルチタスク基盤モデル ibm/biomed.omics.bl.sm.ma-ted-458m である。
我々は、幅広い分類、回帰、生成タスクをサポートするプロンプト構文を導入する。
典型的薬物発見パイプライン内の異なるステップにまたがる11種類の下流タスクのモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:45:52 GMT)
A Multi-Task and Multi-Label Classification Model for Implicit Discourse Relation Recognition [0.2] 談話関係のマルチラベル表現とシングルラベル表現の両方を学習できる新しいマルチタスク分類モデルを提案する。
マルチラベルIDRR分類における最初のベンチマークを確立し,DiscoGeMコーパスを用いたシングルラベルIDRR分類におけるSOTA結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:24:44 GMT)
Impact of Leakage on Data Harmonization in Machine Learning Pipelines in Class Imbalance Across Sites [0.2] 我々は,クラスバランスがサイト間で等しくないシナリオにおいて,ComBatベースのデータ調和手法の有効性について検討した。
ターゲットラベルを装いながらデータを調和させる新しいアプローチであるPrettYharmonizeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:26:42 GMT)
High-level hybridization of heuristics and metaheuristics to solve symmetric TSP: a comparative study [0.2] トラベリングセールスマン問題 - TSPは、経済、輸送、物流に関する真の問題を解決するために、科学文献の中で最も検討された問題の1つである。
本稿では,高次ハイブリッド化を用いた古典的TSPの解に焦点をあてる。
50から280都市での問題は解決されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:59:30 GMT)
Murine AI excels at cats and cheese: Structural differences between human and mouse neurons and their implementation in generative AIs [0.2] マウス前頭前皮質の脳組織のナノスケール3次元構造を解析した。
その結果、マウスの神経細胞ソマタは小さく、神経突起はヒトのニューロンよりも薄いことが示唆された。
我々は,このマウス模倣制約をGAN(Generative Adversarial Network)とDDIM(Denoising diffusion implicit model)の畳み込み層に実装した。
マウス・ミメティックGANは、猫の顔とチーズの写真データセットを使用して画像生成タスクにおいて標準のGANを上回りましたが、人間の顔や鳥には不十分でした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:55:57 GMT)
Knowledge Distillation for Real-Time Classification of Early Media in Voice Communications [0.1] 本稿では,勾配木に基づく低リソース要求に対する新しいアプローチを提案する。
本稿では,知識蒸留とクラス集約技術を活用して,音声通話における早期メディアの分類を促進することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:32:17 GMT)
Fingerprinting Browsers in Encrypted Communications [0.1] 調査では、異なるブラウザが異なる数のメッセージを使ってサーバと通信していることがわかった。
その結果、異なるブラウザの動作には30%-35%の相違があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:06:31 GMT)
SPOTS-10: Animal Pattern Benchmark Dataset for Machine Learning Algorithms [0.1] SPOTS-10(SPOTS-10)は、動物10種における多様なパターンを示す大規模な画像集である。
このデータセットは、その場で機械学習アルゴリズムを評価するためのリソースである。
トレーニングセットは4万の画像で構成され、テストセットは1万の画像を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:00:02 GMT)
A Comparative Analysis of Wealth Index Predictions in Africa between three Multi-Source Inference Models [0.0] We analyze the International Wealth Index (IWI) predict by Lee and Braithwaite (2022) and Esp'in-Noboa et al. (2023) with the Relative Wealth Index (RWI) infered by Chi et al. (2022) across six-Saharan African countries。
分析の結果,これらのモデル間の富の予測の傾向と相違点が明らかになった。
これらの知見は、特定のモデルの妥当性に関する懸念を提起し、政策決定に使用される富の予測アルゴリズムに対する厳密な監査の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:33:37 GMT)
A Systematic Review of Machine Learning in Sports Betting: Techniques, Challenges, and Future Directions [0.0] 機械学習(ML)はスポーツ賭け産業の変革において重要な役割を果たしてきた。
本稿では,サッカー,バスケットボール,テニス,クリケットなど,さまざまなスポーツに応用されるML技術について検討する。
これらの進歩にもかかわらず、データ品質、リアルタイム意思決定、そしてスポーツ結果の固有の予測不可能といった課題が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:49:53 GMT)
zGAN: An Outlier-focused Generative Adversarial Network For Realistic Synthetic Data Generation [0.0] ブラックスワン」は古典的な機械学習モデルの性能に挑戦している。
本稿では、外部特性を持つ合成データを生成する目的で開発されたzGANモデルアーキテクチャの概要について述べる。
合成データ生成だけでなく、モデル性能のアップリフト機能についても有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:55:11 GMT)
Vascular Segmentation of Functional Ultrasound Images using Deep Learning [0.0] 機能的超音波(fUS)画像のための,最初のディープラーニングベースセグメンテーションツールを紹介する。
競合セグメンテーション性能を90%の精度で達成し、71%の堅牢性と0.59のIUをfUSスタックから100フレームの時間フレームで実現した。
この研究は、ローカライゼーション顕微鏡に代わる非侵襲的で費用効果の高い代替手段を提供し、fUSデータの解釈を強化し、血管機能の理解を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:00:28 GMT)
Valid Bootstraps for Networks with Applications to Network Visualisation [0.0] ネットワークにおける不確実性の定量化は、エンティティ間の関係と相互作用をモデル化する重要なステップである。
ネットワークの単一観測のみを行う場合、不均一なランダムグラフをブートストラップすることの難しさを考察する。
k-アネレスト近傍平滑化を用いたネットワークブートストラップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:22:22 GMT)
Unveiling the Role of Expert Guidance: A Comparative Analysis of User-centered Imitation Learning and Traditional Reinforcement Learning [0.0] 本研究では,従来の強化学習法と比較して,模倣学習の性能,堅牢性,限界について検討する。
この研究から得られた洞察は、人間中心の人工知能の進歩に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:07:44 GMT)
Towards high-sensitivity magnetometry with nitrogen vacancy centers in diamond using the singlet infrared absorption [0.0] 室温およびキャビティ無しでの磁気センサ感度の最適化について報告する。
我々は18pT$/sqrtmathrmHz$の感度に達し、以前報告された値を超えた。
また, CVD-Gownダイアモンドに固有の欠陥がHPHTダイアモンドに欠如しており, 励起が測定された一重項吸収信号に影響を与えることを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:50:40 GMT)
Towards Trustworthy Machine Learning in Production: An Overview of the Robustness in MLOps Approach [0.0] 近年、AI研究者や実践家は、信頼性と信頼性のある意思決定を行うシステムを構築するための原則とガイドラインを導入している。
実際には、システムが運用され、実際の環境で継続的に進化し、運用するためにデプロイされる必要がある場合に、根本的な課題が発生する。
この課題に対処するため、MLOps(Machine Learning Operations)は、デプロイメントにおけるMLソリューションを標準化するための潜在的なレシピとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:34:08 GMT)
Topologically driven no-superposing theorem with a tight error bound [0.0] 量子加法(quantum addition)は、2つの量子状態の重ね合わせである。
我々は、各状態のサンプルがいくつあるとしても、2つの未知の状態が重ね合わさることの不可能さを証明した。
以上の結果から,重ね合わせを量子計算の基本ゲートとして除外した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:51:07 GMT)
Thresholds for post-selected quantum error correction from statistical mechanics [0.0] 我々は、量子誤り訂正(QEC)において、選択後使用可能なレジームを特定する。
統計力学モデルを用いて、選択後QECの性能と閾値を解析的に定量化する。
選択後QECは4つの異なる熱力学的位相によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:34:39 GMT)
Thresholds for post-selected quantum error correction from statistical mechanics [0.0] 我々は、量子誤り訂正(QEC)において、選択後使用可能なレジームを特定する。
統計力学モデルを用いて、選択後QECの性能と閾値を解析的に定量化する。
選択後QECは4つの異なる熱力学的位相によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:34:39 GMT)
Thermodynamic Approach to Quantifying Incompatible Instruments [0.0] 不整合性のシグネチャを消し去るのに必要な最小熱化時間を使い、不整合性を測定する。
非マルコフ熱化において、非可逆性シグネチャは消滅しなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:01:01 GMT)
The quantum vortices dynamics: spatio-temporal scale hierarchy and origin of turbulence [0.0] 本研究では、量子渦ループと核の半径が小さいがゼロではない量子渦ループの進化と相互作用について検討する。
渦コア内の流れのヘリカル型形状変化と小励起を含むリング状ループの小さな摂動について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:41:55 GMT)
The Unintended Carbon Consequences of Bitcoin Mining Bans: A Paradox in Environmental Policy [0.0] 本研究は, 代替採掘事業から排出される炭素排出量を推定することにより, ビットコイン採掘禁止の環境効果を定量化することを目的とする。
我々の調査結果は、政策目標に反して、低エミッション国におけるBitcoinの採掘禁止が、二酸化炭素排出量の純増加を招きかねないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:09:10 GMT)
The Russian Legislative Corpus [0.0] コーパスは281,413通のテキスト(176,523,268通のトークン)とメタデータを収集する。
コーパスには、最小限の事前処理を備えた原文と、モルフォシンタクティックマークアップを用いた言語解析のためのバージョンの2つのバージョンがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:07:49 GMT)
The Hidden Ontological Variable in Quantum Harmonic Oscillators [0.0] 標準的な量子力学的調和振動子は、完全に古典的なシステムと正確に二重の関係を持つ。
古典的な系が常に「確率の確率」という規則に従う場合、同じ確率は量子系の量子確率である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 23:40:32 GMT)
The Composite Particle Duality: A New Class of Topological Quantum Matter [0.0] 複合粒子双対性は2+1Dを超える時空次元におけるフラックスアタッチメントと統計変換の概念を拡張している。
双対性の直接的な意味は、任意の次元の相互作用量子系が、あるゲージ場に結合した場合、その統計的性質の変更を経験できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:18:34 GMT)
State Swapping via Semiclassical Gravity [0.0] 半古典重力のハミルトニアンが、それらの交換と事実上区別できないコヒーレント状態の進化をもたらすことを示す。
この結果は、一対のコヒーレントな状態を取り替える能力にのみ基いて、重力の性質に関する決定的な結論を導き出すのは早すぎることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:33:53 GMT)
Stabilizing Non-Abelian Topological Order against Heralded Noise via Local Lindbladian Dynamics [0.0] 本研究では,アベリアと非アベリアの混合状態のトポロジカル秩序が,一般的なヘラルドノイズに対していかに安定したかを示す。
これらの位相的に順序付けられた定常状態は、局所量子チャネルを用いて純粋位相的に順序付けられた基底状態と双方向に接続されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:07:23 GMT)
Spotlight Session on Autonomous Weapons Systems at ICRC 34th International Conference [0.0] 政府は兵器システムの要件を設定する責任がある。
彼らは倫理と致死の責任を負う。
国連は、IHLの遵守、人権、人間中心の兵器システムの使用を提唱することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:36:41 GMT)
Spin-1 Haldane phase in a chain of Rydberg atoms [0.0] F"オースター共鳴に近い3つのRydberg状態を用いて、Rydberg系にスピン-1連鎖を実装するためのプロトコル。
位相図は、高度に堅牢なハルデン相(対称性に保護された位相の素例)を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:16:20 GMT)
Simulation of the 1d XY model on a quantum computer [0.0] 本稿では,量子コンピュータ上での1次元XYモデルの正確なシミュレーションのための包括的スキームを提案する。
本稿では,正確な時間発展を実現するために,量子回路を設計するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:44:13 GMT)
Simulating and probing many-body quantum states in waveguide-QED systems with giant atoms [0.0] 本研究では、巨大原子wQEDの文脈で対角線オーブリー・アンドルー・ハーパーモデル(AAH)をシミュレートするための理論的枠組みを提案する。
提案手法では、導波路のフォトニックモードを用いて原子間の相互作用を媒介するだけでなく、原子アレイのエネルギースペクトルを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:20:47 GMT)
Simple analytical model describing the collective nonlinear response of an ensemble of two-level emitters weakly coupled to a waveguide [0.0] 単一モード導波路に弱い結合を持つ2レベルエミッタのアンサンブルの非線形光学応答をモデル化し,検討する。
提案手法は,光子-光子相関が,複数の発光子に対して2光子干渉によって1つの2レベルエミッターによって散乱されるという知見を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:48:23 GMT)
Simple Fermionic backflow states via a systematically improvable tensor decomposition [0.0] 相関電子の波動関数に対して,機械学習のパラメータ化とテンソル階数分解の場を近づける効果的なアンザッツを提案する。
CANDECOMP/PARAFAC (CP) Tenor Factorization of a general backflow transformation in second Quantization for a simple, compact and systematically improvable Fermionic state。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:05:46 GMT)
Rules, Cases, and Reasoning: Positivist Legal Theory as a Framework for Pluralistic AI Alignment [0.0] 法理論は、多元性と仕様という2つの関連するアライメントの問題に対処することができる。
先行する法理論は、法が規則と事件の相互作用を通じてこれらの問題を解決することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:38:09 GMT)
Remote Verification System for Mizar Integrated with Emwiki [0.0] 我々はMizarの遠隔検証環境とWebプラットフォームとの統合について述べる。
MizarのVSCode拡張はすでに利用可能だが、Mizar検証ツールをローカルにインストールする必要がある。
新たに開発したシステムでは,これらの検証環境をサーバ上に実装し,その要件を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:56:01 GMT)
Relation-based Counterfactual Data Augmentation and Contrastive Learning for Robustifying Natural Language Inference Models [0.0] 本稿では,トークンベースおよび文ベースの拡張手法を用いて,対実文ペアを生成する手法を提案する。
提案手法は,NLIモデルの性能とロバスト性を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:43:25 GMT)
Reinforcement Learning for Rotation Sensing with Ultracold Atoms in an Optical Lattice [0.0] 本稿では,回転の慣性検知のための光学格子を用いたジャイロスコープの設計手法について検討する。
同じ総尋問時間において、エンドツーエンドの設計は従来のブラッグ干渉計よりも20倍の感度向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:37:15 GMT)
Refining CART Models for Covariate Shift with Importance Weight [0.0] 本稿では,これらの分布差に効果的に対処するための重み付けを取り入れた分類と回帰木(CART)の適応について紹介する。
本手法の有効性をシミュレーション研究により評価し,実世界の医療データに適用し,予測精度を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:53:23 GMT)
Reconstructing dynamics from sparse observations with no training on target system [0.0] 提案するハイブリッド機械学習フレームワークのパワーは,多くの原型非線形力学系を用いて実証された。
このフレームワークは、トレーニングデータが存在しない極端な状況において、複雑で非線形なダイナミクスを再構築するパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:05:04 GMT)
RE-completeness of entangled constraint satisfaction problems [0.0] シェーファーの定理は、CSP言語が効率的に決定可能であるかNP完全であることを示す。
CSP言語を非局所ゲームの公式性を用いて量子代入に拡張することは可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:05:58 GMT)
Quantum optimization using a 127-qubit gate-model IBM quantum computer can outperform quantum annealers for nontrivial binary optimization problems [0.0] ゲートモデル量子コンピュータにおける二項最適化問題に対する包括的量子解法を提案する。
最大127キュービットの問題の正しい解を一貫して提供する。
我々は、古典的に非自明な2進最適化問題に対して、IBM量子コンピュータ上でこの解法をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:05:24 GMT)
Quantum landscape tomography for efficient single-gate optimization on quantum computers [0.0] 回路最適化は、短期量子コンピュータの実用化のための基本的な課題である。
本稿では,各ゲートが回路全体に与える影響を特徴付けるために,量子ランドスケープトモグラフィー(quantum landscape tomography)と呼ばれる手法を提案する。
本研究は,量子ランドスケープ・トモグラフィーによる短期量子コンピューティング応用における回路最適化の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:45:01 GMT)
Quantum Phase Estimation without Controlled Unitaries [0.0] 制御自由な量子位相推定を行うため,適応型古典位相探索アルゴリズムを実演する。
我々はFermi-Hubbardモデルのスペクトル推定における両手法の有効性を数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:37:01 GMT)
Quantized Integrated Shift Effect in Multigap Topological Phases [0.0] 我々は、チャーン・サイモンズ形式を構成する積分トーションテンソルと非アベリア・ベリー接続の観点から量子化を再キャストする。
非自明なバンドトポロジーによる別の量子化電磁dc応答が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:00:00 GMT)
Privacy-Preserving for Images in Satellite Communications: A Comprehensive Review of Chaos-Based Encryption [0.0] 衛星通信における重要なプライバシ保護技術のひとつとして,カオスベースの画像暗号化に注目した。
画像データを保護するためのプライバシー強化技術はいくつかあるが、カオスベースの暗号化には、高い柔軟性、高いセキュリティ、計算オーバーヘッドの低減、計算能力の低減、実装の容易さなど、明確な利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:17:07 GMT)
Position measurement and the Huygens-Fresnel principle: A quantum model of Fraunhofer diffraction for polarized pure states [0.0] 回折のほとんどの理論では、回折波の振幅とそれに伴う粒子の位置波関数は、量子状態の事前計算なしで直接計算される。
粒子の状態を表すモデルはほとんどなく、回折波に関連する位置と運動量の波動関数を導出する。
散乱理論のS行列に類似した行列は、単純な位置測定よりも複雑な過程を記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:15:30 GMT)
Photon-mediated dipole-dipole interactions as a resource for quantum science and technology in cold atoms [0.0] 光子を介する双極子-双極子相互作用は、原子-光相互作用から生じる。
近年の関心の高まりは、量子科学を研究するための資源として、集団相互作用の中核的なメカニズムを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:55:35 GMT)
Pancharatnam phase as an entanglement witness for quantum gravity in dual Stern-Gerlach interferometers [0.0] 絡み合いは量子力学の基礎的なテストと実践的な応用において中心的な役割を果たす。
重力の量子的性質をテストするために提案された2つのスピン・ワン・ハーフStern-Gerlach干渉計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:49:08 GMT)
Pancharatnam phase as an entanglement witness for quantum gravity in dual Stern-Gerlach interferometers [0.0] 絡み合いは量子力学の基礎的なテストと実践的な応用において中心的な役割を果たす。
スピン・ワン・ハーフStern-Gerlach干渉計を2つのスピン・ワン・ハーフStern-Gerlach干渉計で研究し、パンチャラトナム相が半古典的と量子重力を区別するツールであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 07:49:08 GMT)
Overview of Current Challenges in Multi-Architecture Software Engineering and a Vision for the Future [0.0] 提示されたシステムアーキテクチャは、動的な知識グラフベースのWebAssembly Twinsの概念に基づいている。
結果として得られるシステムは、エンドユーザによる完全な透明性とコントロール性を備えた、高度な自律能力を持つことになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:03:09 GMT)
On SCC-recursiveness in Quantitative Argumentation [0.0] SCC再帰性はファジィ拡張セマンティクスに適していることを示す。
SCC再帰性はファジィ拡張セマンティクスを特徴付ける代替手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:27:29 GMT)
On Quantum Reliability Characterizing Systematic Errors in Quantum Sensing [0.0] 我々は、量子センサの性能を評価するために、量子信頼性をメートル法として活用する。
我々は、信頼性、感度、系統的誤差の一般的な関係を導出し、典型的な量子センシングプロセスを用いてこの関係を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:50:44 GMT)
Of gyrators and anyons [0.0] 本稿では,汎用多端子回路を量子化ジャイロコンダクタンスを持つジャイロレータネットワークとして表現する方法を示す。
3末端量子ドット鎖における円散乱は、平坦な位相基底状態を引き起こす。
エラー訂正プロトコルの概念と相互作用するフェルミオン(一般には正準)多体系の量子シミュレーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 08:34:22 GMT)
Neural Hamilton: Can A.I. Understand Hamiltonian Mechanics? [0.0] 本稿では,古典力学を演算子学習問題として再構成するニューラルネットワークに基づく新しいフレームワークを提案する。
機械はハミルトン方程式を解くことなく、位相空間におけるポテンシャル関数とその対応する軌道に直接写像する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:10:44 GMT)
Nearly tight bounds for testing tree tensor network states [0.0] ツリーテンソルネットワーク状態(TTNS)は、シュミットランクが低いから多部量子状態を持つという概念を一般化する。
我々は、未知の純状態が、結合次元が最大$r$の$n$クォーディット上のTTNSであるかどうかをテストするタスクを研究する。
また,少数のコピーに対して一度に実施した測定値を用いて,テストの性能についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:13:38 GMT)
Moral Agency in Silico: Exploring Free Will in Large Language Models [0.0] 本研究は,モラルエージェンシーの機能能力と適応主義的自由意志を示す決定論的システムの可能性について考察する。
我々は,自由意志の関数的定義をDennettのコンパチビリストフレームワークに基礎を置く。
結果は、道徳的責任に対する意識の必要性に関する伝統的な見解に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:48:14 GMT)
Model-agnostic basis functions for the 2-point correlation function of dark matter in linear theory [0.0] 幅広い種類の宇宙モデルにおいて、バリオン音響振動特性の近傍に$xi_rm lin(r)$を記述する基底 $mathcalB$ を求める。
モデルに依存しないBAO解析における基礎関数の使用は、統計的に有意な利益をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:00:01 GMT)
Mitigating Gradient Overlap in Deep Residual Networks with Gradient Normalization for Improved Non-Convex Optimization [0.0] ディープラーニングにおいて、Residual Networks(ResNets)は、消滅する問題に対処する上で有効であることが証明されている。
ResNetのスキップ接続はオーバーラップし、学習した変換とスキップ接続がグラデーションで結合される。
重なりを管理する手法としてZ-score Normalization (ZNorm) を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:54:44 GMT)
Minisuperspace model of quantum geometrodynamics in the Madelung-Bohm formalism [0.0] マデランの定式化における非相対論的量子力学と量子幾何学の類似性を描く。
流体の完全な性質は、量子ボームポテンシャルによって破られることが示されている。
宇宙スケール因子の共形時間への明示的な依存は、空間曲率を持つ空空間や、塵や放射を持つ空間的に平坦な宇宙に対して見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:01:00 GMT)
Microscale Sensing with Strongly Interacting NV Ensembles at High Fields [0.0] NVアンサンブルにおける双極子-双極子結合を効果的に抑制しつつ、高次元シナリオにおけるNMR信号を検出する方法を提案する。
このアプローチは高ドープダイヤモンド基板と高磁場を組み合わせることで感度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:22:45 GMT)
Mastering Chess with a Transformer Model [0.0] 十分多目的な位置符号化を施したトランスフォーマーは,既存のチェス演奏モデルと計算コストのごく一部で一致させることができることを示す。
我々のアーキテクチャは、AlphaZeroを8倍のFLOPSで上回り、グランドマスターレベルのトランスフォーマーベースのエージェントを30倍のFLOPSで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:16:19 GMT)
Mastering Chess with a Transformer Model [0.0] 十分な表現力のある位置表現を付与したトランスフォーマーは,既存のチェス演奏モデルと計算コストのごく一部で一致できることを示す。
私たちのアーキテクチャはChessformerと呼ばれ、8倍少ない計算でAlphaZeroの演奏能力とパズル解決能力の両方で大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:16:19 GMT)
Machine Learning and Quantum Intelligence for Health Data Scenarios [0.0] 従来の機械学習アルゴリズムは、高次元または限られた品質のデータセットでしばしば課題に直面している。
量子機械学習は、重ね合わせや絡み合いなどの量子特性を活用し、パターン認識と分類を強化する。
本稿では、QMLの医療への応用について検討し、心疾患予測とCOVID-19検出のための量子カーネル法とハイブリッド量子古典的ネットワークに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:04:43 GMT)
Low-overhead quantum error correction codes with a cyclic topology [0.0] 本稿では,リングアーキテクチャ上での小さな距離に対する循環安定化器を用いた5ビット完全符号の資源効率のスケーリングを提案する。
非隣り合うデータ量子ビットに絡み合ったアンシラを持つ補正符号の量子回路を構築する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:02:15 GMT)
Long-time behavior of multi-level open systems interacting with non-vacuum reservoirs [0.0] 系の還元密度行列に対して正確な積分表現を与える。
対角状態における同一の非相関な貯水池については、ボゴルボフ・ヴァン・ホーブ極限におけるそのような力学に対する最初の摂動補正が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:21:19 GMT)
Long-time behavior of multi-level open systems interacting with non-vacuum reservoirs [0.0] 系の還元密度行列に対して正確な積分表現を与える。
対角状態における同一の非相関な貯水池については、ボゴルボフ・ヴァン・ホーブ極限におけるそのような力学に対する最初の摂動補正が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:21:19 GMT)
Leveraging AI and Sentiment Analysis for Forecasting Election Outcomes in Mauritius [0.0] 本研究では,2024年のモーリシャス選挙に焦点をあて,AIによる感情分析を選挙結果を予測する新しいツールとして活用することを検討する。
我々は、主要な2つの政党であるL'Alliance LepepとL'Alliance Du Changementに対するメディアの感情を分析する。
調査結果は、肯定的なメディアの感情が、予測された選挙利益と強く相関していることを示し、メディアが大衆の認識を形作る役割を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:21:15 GMT)
Let a million entrepreneurs grow! [0.0] インドは年間約9万人のエンジニアを生産している。
多くの人はコンピュータ科学と関連する技術職を求めている。
約50万人の卒業生が毎年職を得ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:41:57 GMT)
LLM-initialized Differentiable Causal Discovery [0.0] 異なる因果発見法(DCD)は、観測データから因果関係を明らかにするのに有効である。
しかしながら、これらのアプローチは限定的な解釈可能性に悩まされ、ドメイン固有の事前知識を取り入れる際の課題に直面します。
本稿では,Large Language Models(LLM)に基づく因果探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:43:31 GMT)
Is GPT-4 Less Politically Biased than GPT-3.5? A Renewed Investigation of ChatGPT's Political Biases [0.0] 本稿では,ChatGPTの政治的バイアスと性格特性について検討し,特にGPT-3.5とGPT-4を比較した。
政治コンパステストとビッグファイブパーソナリティテストはそれぞれのシナリオに100回採用されました。
その結果, GPT-3.5 と GPT-4 の違いを解析するために, 計算平均, 標準偏差, 重要度試験を行った。
人間の研究に相互依存していることが示されている特徴について、相関関係が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:32:52 GMT)
Injectivity capacity of ReLU gates [0.0] 本稿ではReLUネットワーク層のインジェクティビティ特性について考察する。
我々は,$ell_0$の球面パーセプトロンと暗黙的にReLU層インジェクティビティを扱う強力なプログラムを開発する。
得られた結果は[40]からのレプリカ予測とかなりよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:57:10 GMT)
Information Scrambling with Higher-Form Fields [0.0] ゲージ場に対する$U(1)$保存電流を含むOTOCは、遅くとも拡散的に変化する。
後期のOTOCは、$U(1)$の電荷保存を持つ高次場の普遍的な特徴であると思われる、電力法則の尾を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:41:16 GMT)
Information Scrambling with Higher-Form Fields [0.0] ゲージ場に対する$U(1)$保存作用素を含むOTOCは、遅くとも微分的に変化する。
5次元AdS-Schwarzschildブラックホール幾何学におけるU(1)$電流演算子を含むOTOCの遅延挙動について研究した。
後期のOTOCは、$U(1)$の電荷保存を持つ高次場の普遍的な特徴であると思われる、電力法則の尾を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:41:16 GMT)
Improving Generalization in Visual Reasoning via Self-Ensemble [0.0] 本稿では,パラメータを更新せずにモデルの一般化と視覚的推論を改善する手法であるセルフアンサンブルを提案する。
私たちの重要な洞察は、LVLM自体が他のLVLMを必要とせずにアンサンブルできるということです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:04:40 GMT)
Improving Detection of Person Class Using Dense Pooling [0.0] FasterRCNN [32]はすでに、COCOデータセットに与えられる80の異なるオブジェクトの精度と検出を改善する、最先端のアプローチを提供しています。
我々は、最先端の結論を与える別のアプローチを実行しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:36:28 GMT)
Improving BB84 Efficiency with Delayed Measurement via Quantum Memory [0.0] 我々は,BB84量子鍵分配プロトコルを改良し,その効率を向上させることを目的とした。
標準のBB84プロトコルでは、受信機はランダムに選択されたベースを使用して送信者から送られたキュービットを即座に測定する。
提案プロトコルでは,受信機が受信した量子ビットを量子メモリに格納し,送信機が基本選択を明らかにするまで測定を延期する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:35:00 GMT)
Hybrid Architecture for Real-Time Video Anomaly Detection: Integrating Spatial and Temporal Analysis [0.0] 本研究では,空間的・時間的分析を組み合わせることで人間の行動にインスパイアされた映像データにおけるリアルタイム異常検出のための新しいアーキテクチャを提案する。
時間解析には、繰り返し畳み込みネットワーク(CNN + RNN)を使用し、ビデオシーケンスを処理するためにVGG19とGRUを関連付ける。
空間解析については、YOLOv7を用いて個々の画像を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:41:51 GMT)
Hardness-Dependent Optimized Quantum Adiabatic Schedules for Maximum Independent Sets [0.0] 本稿では,断熱型量子コンピューティングのための高効率なスケジュール設計法を提案する。
最適なスケジュールは、主に問題の大きさではなく、問題の硬さに依存しているという数値的な証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:58:13 GMT)
Hardness-Dependent Adiabatic Schedules for Analog Quantum Computing [0.0] 本稿では,アナログ量子コンピューティングのための高効率な断熱スケジュールを設計するための数値解析手法を提案する。
小グラフの代表的なデータセットに基づいて、最適スケジュールが主に問題の硬さに依存するという数値的証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:58:13 GMT)
Graph Based Traffic Analysis and Delay Prediction [0.0] この研究は、EUで最も人口密度の高いマルタ島における交通渋滞に焦点を当てている。
車両の数は6カ月足らずで約1万1000台増加した。これは、マルタの交通変動問題に対処するために、正確かつ包括的なデータ収集手段を持つことがいかに重要かを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:50:00 GMT)
Going Beyond H&E and Oncology: How Do Histopathology Foundation Models Perform for Multi-stain IHC and Immunology? [0.0] 本研究は自己免疫性免疫ベンチデータセットにおける最先端の病理組織学基盤モデルの有用性を評価する。
我々は、ImageNet事前学習ネットワークを含む13の特徴抽出モデルと、パブリックデータとプロプライエタリデータの両方でトレーニングされた病理組織基盤モデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:48:39 GMT)
Glitch in Time: Exploiting Temporal Misalignment of IMU For Eavesdropping [0.0] 慣性測定ユニット(IMU)は、音響盗聴攻撃に対して脆弱である。
Googleは、IMUへの許可なしアクセスに対して200Hzのレート制限を課し、このようなサイドチャネル攻撃を中和することを目指している。
本研究は,これらの保護を回避する新たなエクスプロイトであるSTAGを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:34:12 GMT)
GHZ protocols enhance frequency metrology despite spontaneous decay [0.0] グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)は相関測定と非線形推定と合わせて最大2.25dBのゲインが得られることを示す。
この利得は、自然発生によるエラーの検出と緩和を可能にするベト信号から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:07:05 GMT)
Fused Extended Two-Way Fixed Effects for Difference-in-Differences With Staggered Adoptions [0.0] FETWFE (Fused extended two-way fixed effect) を用いた1つのチューニングパラメータを持つ機械学習推定器を提案する。
適切な空間性仮定の下で、FETWFEは確率が1に傾向する正しい制限を特定し、効率を向上する。
シミュレーション研究におけるFETWFEの実証と実証応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 01:05:19 GMT)
Finding Quantum Codes via Riemannian Optimization [0.0] 本稿では、既知の量子ノイズチャネルに対して最適に修正可能な部分空間符号を求めるための新しい最適化手法を提案する。
各候補部分空間コードに対して、まず、コードが修正可能であるかのように、ユニバーサルリカバリマップを関連付け、性能を最大化する。
固定次元の符号の集合は複素値のスティーフェル多様体でパラメータ化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 09:36:18 GMT)
Extending Simulability of Cliffords and Matchgates [0.0] 我々はクリフォードとマッチゲートハイブリッド回路の限界値とパウリ期待値のシミュレーション可能性について検討した。
最も重要なことは、製品状態に作用するクリフォード回路のパウリ期待値の既知のシミュラビリティが、任意の整合回路の後に作用するクリフォード回路に一般化できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:03:41 GMT)
Extending Simulability of Cliffords and Matchgates [0.0] 我々はクリフォードとマッチゲートハイブリッド回路の限界値とパウリ期待値のシミュレーション可能性について検討した。
最も重要なことは、製品状態に作用するクリフォード回路のパウリ期待値の既知のシミュラビリティが、任意の整合回路の後に作用するクリフォード回路に一般化できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:03:41 GMT)
Experimental lower bounds on entanglement entropy without twin copy [0.0] 断熱的に調製した地盤状態の実験的測定と関連するシャノンエントロピー$S_ABX$を計算した。
良い近似では$S_AvNpropto (2S_AX-S_ABX)$が1よりわずかに大きい例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:54:32 GMT)
Equivalence in virtual transitions between uniformly accelerated and static atoms: from a bird's eye [0.0] 本研究では,2レベル原子検出器の遷移確率を異なるシナリオで調べ,量子状態における等価原理の展望について検討する。
特に2つの特定の設定が考慮されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:06:17 GMT)
Entanglement Hamiltonian and effective temperature of non-Hermitian quantum spin ladders [0.0] 非エルミートスピンはしごの絡み合いと絡み合いエネルギースペクトルを解析的に検討した。
我々の発見は非エルミート系における量子エンタングルメントに関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:26:57 GMT)
Enhancing Action Recognition by Leveraging the Hierarchical Structure of Actions and Textual Context [0.0] 本稿では,行動の階層的構造を利用して行動認識を改善する新しい手法を提案する。
RGBと光フローデータから視覚的特徴が得られ、テキスト埋め込みは文脈情報を表す。
また,文脈的・階層的データの統合が行動認識性能に与える影響を評価するためのアブレーション研究も行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 17:59:35 GMT)
Efficient simulation of inhomogeneously correlated systems using block interaction product states [0.0] 本稿では,BIPS(Multi-configurational Block Interaction Product State)フレームワークを用いて,強いフラッグメント内相関と弱いフラッグメント間相関を別々に扱うことを提案する。
強い相関関係は、フラグメントとその環境間の絡み合いを考慮して、フラグメント上の電子状態において捉えられる。
この方法は様々な化学システムでテストされており、精度と効率が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 06:19:26 GMT)
Efficient Training of Sparse Autoencoders for Large Language Models via Layer Groups [0.0] 本研究では,各層ごとにトレーニングされたSAEの数を,各層ごとに1つに減らした新たなトレーニング戦略を提案する。
Pythia 160Mの実験結果から,下流タスクの再現性や性能を損なうことなく,最大6倍の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:23:30 GMT)
EQB: Synthesizing Permutative Quantum Gates and Circuits Using Rotation-Based Group Decomposition [0.0] ササオとサラヴァノフの群論に基づく方法からの分解は、二項量子カスケードを設計するために拡張される。
局所変換のクラスも、最終標準カスケード回路を単純化するために提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 03:33:00 GMT)
Disentanglement process in dephasing channel with machine learning [0.0] 本稿では,2ビットシステムにおける雑音の除去を考慮した機械学習手法を提案する。
状態の分類と絡み合いに適したANNアルゴリズムは、トモグラフィー特徴のサブセットのみを用いて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:18:04 GMT)
Discovery of Quasi-Integrable Equations from traveling-wave data using the Physics-Informed Neural Networks [0.0] PINNは2+1次元非線形偏微分方程式の渦解の研究に用いられる。
保存法則(cPINN)、初期プロファイルの変形、および識別の解像度を改善するための摩擦アプローチを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:59:26 GMT)
Discovery of Endianness and Instruction Size Characteristics in Binary Programs from Unknown Instruction Set Architectures [0.0] 未知の命令セットアーキテクチャ(ISA)によるバイナリプログラムのリバースエンジニアリングの合理化問題について検討する。
本稿では,REプロセス開始までの2つの基本的なISA特性,すなわちエンディアンネスの同定と,命令幅が固定か可変かの判定に焦点をあてる。
我々は,信号処理アプリケーションで一般的に用いられている,エンディアンス検出のためのBigramベースの特徴と自己相関関数を用いて,固定幅と可変幅の命令サイズを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:43:53 GMT)
Difference-in-Differences with Time-varying Continuous Treatments using Double/Debiased Machine Learning [0.0] 本稿では,連続処理と複数期間の差分差分法(DiD)を提案する。
本フレームワークは,2つの非ゼロ治療用量の比較において,平均治療効果(ATET)を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:10:43 GMT)
Diagnostic Performance of Deep Learning for Predicting Gliomas' IDH and 1p/19q Status in MRI: A Systematic Review and Meta-Analysis [0.0] グリオーマは最も一般的な脳腫瘍である。
分子プロファイリングは診断、治療、予後に重要である。
本稿では,MRIを用いた深層学習モデルによるバイオマーカーの予測の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:39:52 GMT)
Diagnosis of Knee Osteoarthritis Using Bioimpedance and Deep Learning [0.0] 早期の変形性膝関節症(OA)は症状の管理と関節損傷の予防に重要である。
本稿では,正確なハードウェアとディープラーニングを組み合わせたバイオインダプタンスに基づく診断ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:31:27 GMT)
Detection of moving objects through turbulent media. Decomposition of Oscillatory vs Non-Oscillatory spatio-temporal vector fields [0.0] 本稿では, 大気の乱流の影響を受けながら, 物体の移動を検出する方法について検討する。
そこで本研究では,3次元テクスチャに対する2次元マンガベクトル+分解アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:29:56 GMT)
Detecting the Chern number via quench dynamics in two independent chains [0.0] チャーン数は2つのループのリンク数と同一であり、それぞれのチェーンから個別に抽象化されることを示す。
これにより、2つの独立鎖のクエンチダイナミクスによるチャーン数の検出が可能となる。
我々の発見は、1Dシステムから2Dシステムの位相図を測定する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 05:28:08 GMT)
Designing an adaptive room for captivating the collective consciousness from internal states [0.0] 本研究は, 身体環境を所望の内部状態に調整することで, グループ間相互作用を促進できる対物神経適応室を提案する。
コンピュータビジョンと機械学習モデルは、乗員の内部状態を推測するために生理的および行動的な手がかりを分析する。
私たちのゴールは、グループのニーズをサポートするダイナミックでレスポンシブな環境の構築、集団意識の育成、職場の健康改善です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:07:22 GMT)
Demonstration of a programmable optical lattice atom interferometer [0.0] 我々は、その周期の多くの段階で波動関数をイメージングし、再構成することで、原子を制御できる能力を示す。
加速度信号が印加され、その結果の性能が可能な限り最適に近いものとなる。
我々の機械設計の手法は、センサーをオンザフライで再構成可能とし、スケールアップすることで、最先端の慣性・重力センサーを作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 22:56:40 GMT)
Defending the Quantum Reconstruction Program [0.0] 情報理論の原理に基づく量子論の再構築は物理学の基礎において大いに人気がある。
驚くべきことに、この試みは哲学にはほとんど関心を示さなかった。
私の全体的な目標は、復興プログラムのモチベーションを高め、なぜ哲学者が注意すべきなのかを示すことです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 15:50:34 GMT)
Decoherence rate expression due to air molecule scattering in spatial qubits [0.0] 空気分子との散乱・衝突による空間重ね合わせにおけるデコヒーレンスの解を提供する。
この結果は、文献で知られている短波長および長波長の限界を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:40:47 GMT)
Constrained Transformer-Based Porous Media Generation to Spatial Distribution of Rock Properties [0.0] 3次元マイクロ計算トモグラフィーデータの情報に基づく岩石画像の細孔スケールモデリングは複雑な地下過程の研究に不可欠である。
本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQVAE)と空間上向きおよび任意の3次元多孔質メディア再構成のためのトランスフォーマモデルを組み合わせた2段階モデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:03:33 GMT)
Consistency of EFT illuminated via relative entropy: A case study in scalar field theory [0.0] 相対エントロピーの非負性は摂動計算に反する可能性があることを示す。
単体インフレーションのFTを再検討し、その非線形パラメータ$f_rm NL$とEDT記述の一貫性条件の関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:23:50 GMT)
Conformal Prediction for Multimodal Regression [0.0] コンフォメーション予測は 今や 方法論を通して マルチモーダルな文脈に拡張されています
本研究は,マルチモーダル情報を組み合わせた収束点から抽出した内部ニューラルネットワーク機能の可能性を明らかにする。
この機能は、マルチモーダルデータに富んだ領域にコンフォメーション予測を展開するための新しい経路を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:48:50 GMT)
Computable Lipschitz Bounds for Deep Neural Networks [0.0] 我々は$l2$ノルムのために書かれた3つの既存の上限を分析する。
本稿では,フィードフォワード完全接続ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークの2つの新しい境界を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 14:09:46 GMT)
Combining Domain-Specific Models and LLMs for Automated Disease Phenotyping from Survey Data [0.0] 本研究では,ドメイン固有モデルであるBERN2と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせることにより,調査データから自動表現性を高める可能性について検討した。
我々は ORIGINS 調査データから,エンティティ認識と正規化モデルであるBERN2 を用いて情報抽出を行った。
BERN2は疾患の言及を抽出・正規化する上で高い性能を示し、特にFew Shot InferenceとRAGオーケストレーションとのLLMの統合により精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 02:55:03 GMT)
Colorimetric skin tone scale for improved accuracy and reduced perceptual bias of human skin tone annotations [0.0] そこで我々は,従来の色調測定に基づいて,新しい色調尺度(CST)を開発した。
画像中の被験者の肌のトーンと肌のトーンを人間に評価させる実験を用いて、新しいCST尺度はより感度が高く、一貫性があり、色調的に正確であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 13:29:24 GMT)
Co-produced decentralised surveys as a trustworthy vector to put employees' well-being at the core of companies' performance [0.0] ブロックチェーン技術の不変性、透過性、疑似匿名性を活用する分散型調査は、従業員のフィードバックと応答性の整合性を安全かつ透過的に改善する。
我々の目標は、信頼性の技術的実装が信頼の文化的発展とどのように結びつくかという概念的明確性とともに、二重文化技術枠組みを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:57:22 GMT)
Cavity Spectroscopy for Strongly Correlated Systems [0.0] 本研究では, 共振器光子を直接測定することにより, 密集した共振器埋め込み材料を探索する枠組みを提案する。
我々は、光子とキャビティ内の物質観測物との一般的な関係を導出し、これらがどのように放射された光子を通して測定できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:36:08 GMT)
Can Large Language Models Act as Symbolic Reasoners? [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は印象的だが、彼らのプロセスと結論を推論できないと批判されている。
本稿では,記号的推論とLLMに関する最近の研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:01:50 GMT)
Boolean Nearest Neighbor Language in the Knowledge Compilation Map [0.0] 本研究の目的は,知識コンパイルマップ(KCM)におけるBNN言語の位置を決定することである。
我々は、BNN言語の簡潔さをKCMからいくつかの標準言語と比較し、BNN入力のほとんどの標準クエリと変換の複雑さ状態を決定する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:20:11 GMT)
Boolean Nearest Neighbor Language in the Knowledge Compilation Map [0.0] 本研究の目的は,知識コンパイルマップ(KCM)におけるBNN言語の位置を決定することである。
我々は、BNN言語の簡潔さをKCMからいくつかの標準言語と比較し、BNN入力のほとんどの標準クエリと変換の複雑さ状態を決定する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:20:11 GMT)
BongLLaMA: LLaMA for Bangla Language [0.0] BongLLaMAは、大規模なBanglaコーパスと命令チューニングデータセットにのみ焦点を絞った、オープンソースの大規模言語モデルである。
BLPタスクにおけるBongLLaMAの有用性を示すため,本手法,データ拡張手法,微調整の詳細,総合的なベンチマーク結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:44:02 GMT)
Bayesian Regression for Predicting Subscription to Bank Term Deposits in Direct Marketing Campaigns [0.0] 本研究の目的は,長期預金契約予測におけるロジットモデルとプロビットモデルの有効性を検討することである。
ターゲット変数はデータセット固有の不均衡を考慮してバランスが取れた。
ロジットモデルは、この分類問題を扱う際に、プロビットモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:04:58 GMT)
BSD: a Bayesian framework for parametric models of neural spectra [0.0] ニューラルスペクトルパワーを解析するためのフレームワークであるベイズ分光分解(BSD)を紹介する。
BSDはニューラルスペクトルのパラメトリックモデルの仕様、反転、比較、分析を可能にする。
LEMONデータセットを用いた204名の健常者を対象に,グループレベルの脳波スペクトル測定におけるBSDの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:23:18 GMT)
BLAPose: Enhancing 3D Human Pose Estimation with Bone Length Adjustment [0.0] この研究は、ビデオシーケンス全体にわたる全体的情報をキャプチャするために設計された、リカレントニューラルネットワークアーキテクチャを導入している。
本稿では, 身体的制約に順応する合成骨長を用いた新しい拡張戦略を提案する。
我々は,推定骨長を用いた人間のポーズ推定モデルを微調整し,顕著な改善を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 04:50:27 GMT)
Audio Classification of Low Feature Spectrograms Utilizing Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,データ分布の低い音声スペクトログラムを解析するための機械学習手法をいくつか提案する。
特に,二分法,一級法,シムズ法を用いて特徴を抽出する新しい畳み込みアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:48:57 GMT)
Attacking Misinformation Detection Using Adversarial Examples Generated by Language Models [0.0] テキスト分類アルゴリズムのロバスト性をテストするために,逆例を生成するという課題について検討する。
我々は、攻撃者が試すことができるクエリ数に現実的な制限を設定することで、コンテンツモデレーションのシミュレーションに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 11:46:30 GMT)
Ant Detective: An Automated Approach for Counting Ants in Densely Populated Images and Gaining Insight into Ant Foraging Behavior [0.0] 本研究は,アリを数え,捕食行動を分析するためにコンピュータビジョンを用いた自動アプローチを提案する。
このシステムは、それぞれ87.96%と87,78%の平均精度とリコールを達成する。
1つの画像に1万以上のアリが存在するより困難なシナリオでは、より小さなパッチに画像をスライスすることで、検出精度を大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:01:32 GMT)
An optimal pairwise merge algorithm improves the quality and consistency of nonnegative matrix factorization [0.0] 非負行列分解(NMF)は特徴抽出の鍵となる手法であり、ソース分離に広く用いられている。
ここでは、これらの弱点のいくつかは、高次元の特徴空間でNMFを実行することによって緩和される可能性があることを示す。
提案手法は,非理想的NMF解の局所最適化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 20:05:08 GMT)
An RSA Cryptosystem over a Halidon Group Ring of a Dihedral Group [0.0] 本稿では,二面体群のハリドン群環を用いた暗号システムの構築について考察する。
復号プログラムの開発に使われた論理も非常に複雑であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 10:44:16 GMT)
A thermodynamic approach to quantifying incompatible instruments [0.0] 不整合性のシグネチャを消し去るのに必要な最小熱化時間を使い、不整合性を測定する。
非マルコフ熱化において、非可逆性シグネチャは消滅しなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 12:01:01 GMT)
A quantum expectation identity: Applications to statistical mechanics [0.0] 我々は、量子統計力学の言語を用いて有用な予測IDを導出する。
この恒等式は、連続パラメータに依存する異なる量子オブザーバブル間の関係を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 16:44:43 GMT)
A Temporal Linear Network for Time Series Forecasting [0.0] 本稿では,線形モデルの能力を拡張しつつ,解釈性と計算効率を向上する時間線形ネット(TLN)を提案する。
我々のアプローチはアーキテクチャ全体を通して厳密な線形性を維持するTSMixerの変種である。
TLNの重要な革新は、同等の線形モデルを計算する能力であり、TSMixerのようなより複雑なアーキテクチャでは見つからないレベルの解釈性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 18:51:19 GMT)
A Novel Score-CAM based Denoiser for Spectrographic Signature Extraction without Ground Truth [0.0] 本稿では,Score-CAMをベースとした新しいデノイザを開発し,ノイズスペクトルデータからオブジェクトのシグネチャを抽出する。
特に,本論文では,スペクトルトレーニングデータの学習と生成のための,新たな生成逆ネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 21:40:46 GMT)
A Mathematical Analysis of Neural Operator Behaviors [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの動作を分析するための厳密な枠組みを提案する。
我々はそれらの安定性、収束性、クラスタリングダイナミクス、普遍性、一般化誤差に焦点を当てる。
我々は,ニューラル演算子に基づく手法の今後の設計のために,単一設定で明確かつ統一的なガイダンスを提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 19:38:53 GMT)
A Comparative Study of Multiple Deep Learning Algorithms for Efficient Localization of Bone Joints in the Upper Limbs of Human Body [0.0] 上肢, 肘, 肩関節, 手首関節, 指関節における関節検出の医学的問題点について検討した。
この研究は、数学的、グラフィカル、視覚的に異なるディープラーニングモデルの性能を分析する。
YOLOv7は境界ボックスを正確に予測するのに最適であり、YOLOv3はビジュアル分析テストで最悪である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Oct 2024 00:05:38 GMT)