Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Multimodal Fusion on Low-quality Data: A Comprehensive Survey [110.2]
本稿では,野生におけるマルチモーダル核融合の共通課題と最近の進歩について考察する。低品質データ上でのマルチモーダル融合で直面する4つの主な課題を同定する。この新たな分類によって、研究者はフィールドの状態を理解し、いくつかの潜在的な方向を特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:53:44 GMT)
Efficient Adversarial Training in LLMs with Continuous Attacks [99.6]
大規模言語モデル(LLM)は、安全ガードレールをバイパスできる敵攻撃に対して脆弱である。本稿では,2つの損失からなる高速対向訓練アルゴリズム(C-AdvUL)を提案する。 C-AdvIPOは、対向的に堅牢なアライメントのためのユーティリティデータを必要としない、対向型のIPOである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:39:36 GMT)
In-Context Transfer Learning: Demonstration Synthesis by Transferring Similar Tasks [93.5]
コンテキスト内学習は、ターゲットタスクのデモを提供することで、大きな言語モデルが様々なタスクに適応するのに役立つ。提案するICTL(In-Context Transfer Learning)は,類似のソースタスクからラベル付きデモを転送することで,ターゲットタスクのデモンストレーションを合成する。 Super-NIの実験では、ICTLはスクラッチから平均2.0%の効率で合成に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 06:12:33 GMT)
In-Context Transfer Learning: Demonstration Synthesis by Transferring Similar Tasks [93.5]
コンテキスト内学習は、ターゲットタスクのデモを提供することで、大きな言語モデルが様々なタスクに適応するのに役立つ。提案するICTL(In-Context Transfer Learning)は,類似のソースタスクからラベル付きデモを転送することで,ターゲットタスクのデモンストレーションを合成する。 Super-NIの実験では、ICTLはスクラッチから平均2.0%の効率で合成に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 06:12:33 GMT)
Unified Generative and Discriminative Training for Multi-modal Large Language Models [88.8]
生成的トレーニングにより、視覚言語モデル(VLM)は様々な複雑なタスクに取り組むことができる。 CLIPのようなモデルで実証された差別的トレーニングは、ゼロショットイメージテキストの分類と検索に優れています。本稿では,両パラダイムの強みを統合する統一的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:51:31 GMT)
$\texttt{MixGR}$: Enhancing Retriever Generalization for Scientific Domain through Complementary Granularity [88.8]
本稿では,クエリ文書マッチングに対する高密度検索者の認識を改善するために,$texttMixGR$を紹介する。 $texttMixGR$は、粒度に基づくさまざまなメトリクスを統合スコアに融合させ、包括的なクエリドキュメントの類似性を反映させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 14:08:31 GMT)
LongVILA: Scaling Long-Context Visual Language Models for Long Videos [86.3]
LongVILAは、アルゴリズムとシステムの共同設計により、長文のビジュアル言語モデルのためのフルスタックソリューションである。長文マルチモーダルシーケンス並列処理(MM-SP)システムを導入し,長文ビデオトレーニングと推論を効率的に並列化する。 LongVILA は VILA の動画フレーム数を 8 から 2048 に効率的に拡張し、長いビデオキャプションスコアを 2.00 から 3.26 に改善し、6,000 フレーム (100 万枚以上のトークン) のビデオニードル・イン・ア・ヘイスタックで 99.8% の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 10:57:37 GMT)
LongVILA: Scaling Long-Context Visual Language Models for Long Videos [86.3]
LongVILAは、Long-contextビジュアル言語モデルのためのフルスタックソリューションである。長文マルチモーダルシーケンス並列処理(MM-SP)システムを導入し,長文ビデオトレーニングと推論を効率的に並列化する。 LongVILA は VILA の動画フレーム数を 8 から 2048 に効率的に拡張し、長いビデオキャプションスコアを 2.00 から 3.26 に改善し、6,000 フレーム (100 万枚以上のトークン) のビデオニードル・イン・ア・ヘイスタックで 99.8% の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 10:57:37 GMT)
MAVIS: Mathematical Visual Instruction Tuning with an Automatic Data Engine [85.8]
MLLMのための数学的なVISual命令チューニングパイプラインであるMAVISを提案する。我々はMAVIS-Captionを用いて、図形視覚符号化の改善に適したコントラスト学習により、数学固有の視覚エンコーダ(CLIP-Math)を微調整する。第3に、ロバストな問題解決スキルの指導チューニングを行うためにMAVIS-Instructを採用し、結果のモデルをMAVIS-7Bと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 22:14:24 GMT)
Pretraining Codomain Attention Neural Operators for Solving Multiphysics PDEs [85.4]
PDEを用いた多物理問題の解法として,コドメイン注意ニューラル演算子(CoDA-NO)を提案する。 CoDA-NOはコドメインやチャネル空間に沿った機能をトークン化し、複数のPDEシステムの自己教師付き学習や事前訓練を可能にする。 CoDA-NOは、データ制限のある複雑な下流タスクにおいて、既存のメソッドを36%以上上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:45:41 GMT)
Embodied Agent Interface: Benchmarking LLMs for Embodied Decision Making [85.2]
我々は,大規模言語モデル(LLM)を具体的意思決定のために評価することを目指している。既存の評価は最終的な成功率にのみ依存する傾向がある。本稿では,様々なタスクの形式化を支援する汎用インタフェース (Embodied Agent Interface) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 18:03:00 GMT)
A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [85.0]
この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。 50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:45:16 GMT)
TextDestroyer: A Training- and Annotation-Free Diffusion Method for Destroying Anomal Text from Images [84.1]
TextDestroyerは、シーンテキスト破壊のためのトレーニングおよびアノテーションなしのメソッドである。提案手法は,復元前のガウス分布を用いて遅延開始符号中のテキスト領域をスクランブルする。 TextDestroyerの利点は、(1)労働集約型データアノテーションとリソース集約型トレーニングを排除し、(2)より徹底的なテキスト破壊を実現し、認識可能なトレースを防止し、(3)より優れた一般化能力を示し、現実世界のシーンと生成された画像の両方でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:41:00 GMT)
TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation [82.3]
タスク自動化における大規模言語モデル(LLM)の機能を評価するためのフレームワークであるTaskBenchを紹介する。具体的には、タスクの分解、ツールの選択、パラメータ予測を評価する。提案手法は, 自動構築と厳密な人的検証を組み合わせることで, 人的評価との整合性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:37:37 GMT)
DELTA: Dense Efficient Long-range 3D Tracking for any video [82.3]
DELTAは3次元空間内のすべてのピクセルを効率よく追跡し,ビデオ全体の正確な動き推定を可能にする手法である。提案手法では,低分解能追跡のためのグローバルアテンション機構と,高分解能予測を実現するためのトランスフォーマーベースアップサンプラーを併用する。提案手法は,3次元空間における細粒度・長期動作追跡を必要とするアプリケーションに対して,ロバストなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:23:01 GMT)
Can Large Language Model Agents Simulate Human Trust Behavior? [81.5]
本研究では,Large Language Model (LLM) エージェントが人間の信頼行動をシミュレートできるかどうかを検討する。 GPT-4は、信頼行動の観点から、人間と高い行動アライメントを示す。また、エージェント信頼のバイアスや、他のLSMエージェントや人間に対するエージェント信頼の差についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:10:41 GMT)
Multi-expert Prompting Improves Reliability, Safety, and Usefulness of Large Language Models [75.4]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)生成を改善するために,Promptingの新たな拡張であるMulti-expert Promptingを提案する。具体的には、複数の専門家をシミュレートし、応答を集約し、個々のレスポンスと集約されたレスポンスの中で最高のものを選択することで、入力命令を満たすようLLMを誘導する。評価の結果, マルチエキスパート・プロンプトは, 毒性や傷害を低減しつつ, 真理性, 事実性, 情報性, 応答の有用性を高める上で, エキスパート・プロンプトと同等のベースラインを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:06:52 GMT)
Improved Generation of Adversarial Examples Against Safety-aligned LLMs [72.4]
勾配に基づく手法を用いて生成した敵対的プロンプトは、安全対応のLDMに対して自動ジェイルブレイク攻撃を行う際、優れた性能を示す。本稿では,この問題に対する新たな視点を探求し,トランスファーベースの攻撃にインスパイアされたイノベーションを活用することで緩和できることを示唆する。この組み合わせによって生成されたクエリ固有逆接接尾辞の87%がLlama-2-7B-Chatを誘導し、AdvBench上のターゲット文字列と正確に一致する出力を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:53:53 GMT)
Hierarchical Preference Optimization: Learning to achieve goals via feasible subgoals prediction [71.8]
本研究は階層型強化学習(HRL)の新しいアプローチである階層型優先度最適化(HPO)を導入する。 HPOは、複雑なロボット制御タスクを解く際に、非定常性と非実用的なサブゴール生成の問題に対処する。挑戦的なロボットナビゲーションと操作タスクの実験はHPOの素晴らしいパフォーマンスを示しており、ベースラインよりも最大35%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:58:40 GMT)
Performative Prediction on Games and Mechanism Design [69.8]
エージェントが過去の正確性に基づいて予測を信頼するかを判断する集団リスクジレンマについて検討する。予測が集合的な結果を形成するにつれて、社会福祉は関心の指標として自然に現れる。よりよいトレードオフを実現し、それらをメカニズム設計に使用する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 23:40:14 GMT)
GeoSplatting: Towards Geometry Guided Gaussian Splatting for Physically-based Inverse Rendering [69.7]
GeoSplattingは、3DGSを明示的な幾何学的ガイダンスと微分可能なPBR方程式で拡張する新しいハイブリッド表現である。多様なデータセットにわたる総合的な評価は、GeoSplattingの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:31:22 GMT)
Unveiling User Satisfaction and Creator Productivity Trade-Offs in Recommendation Platforms [68.5]
調査力の低い純粋に関連性の高い政策は、短期的ユーザの満足度を高めるが、コンテンツプールの長期的豊かさを損なうことを示す。調査の結果,プラットフォーム上でのユーザの即時満足度と全体のコンテンツ生産との間には,根本的なトレードオフがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:21:04 GMT)
Aligning Large Language Models with Human Opinions through Persona Selection and Value--Belief--Norm Reasoning [67.3]
Chain-of-Opinion (COO)は、単純な4段階のソリューションモデリングであり、ペルソナによる推論方法である。 COOは明示的な人格(デモグラフィーとイデオロギー)と暗黙的な人格(歴史学的な意見)を区別する COOは、推論コールを5回だけ促すことで、新しい最先端の意見予測を効率的に達成し、以前のテクニックを最大4%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:28:12 GMT)
Breaking Determinism: Fuzzy Modeling of Sequential Recommendation Using Discrete State Space Diffusion Model [66.9]
シークエンシャルレコメンデーション(SR)は、ユーザーが過去の行動に基づいて興味を持つかもしれない項目を予測することを目的としている。我々はSRを新しい情報理論の観点から再検討し、逐次モデリング手法がユーザの行動のランダム性と予測不可能性を適切に把握できないことを発見した。ファジィ情報処理理論に触発された本論文では,制限を克服し,ユーザの関心事の進化をよりよく捉えるために,ファジィなインタラクションシーケンスの組を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:55:34 GMT)
Defense Against Prompt Injection Attack by Leveraging Attack Techniques [66.7]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクで顕著なパフォーマンスを実現している。 LLMが進化を続けるにつれて、新しい脆弱性、特にインジェクション攻撃が発生する。近年の攻撃手法は, LLMの命令追従能力とデータ内容に注入された命令を識別する能力を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:14:21 GMT)
InfoRM: Mitigating Reward Hacking in RLHF via Information-Theoretic Reward Modeling [66.3]
Reward Hacking(報酬の過度な最適化)は依然として重要な課題だ。本稿では,報奨モデル,すなわちInfoRMのためのフレームワークを提案する。 InfoRMの過度な最適化検出機構は、有効であるだけでなく、幅広いデータセットにわたって堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:30:11 GMT)
Erasing Self-Supervised Learning Backdoor by Cluster Activation Masking [65.4]
研究者は最近、自己監視学習(SSL)がバックドア攻撃に脆弱であることを発見した。本稿では,クラスタアクティベーションマスキングによるSSLバックドアの消去を提案し,新しいPoisonCAM法を提案する。 ImageNet-100の最先端手法の3%と比較して,バックドアトリガ検出の精度は96%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:45:44 GMT)
Reinforced In-Context Black-Box Optimization [64.3]
RIBBOは、オフラインデータからエンドツーエンドでBBOアルゴリズムを強化学習する手法である。 RIBBOは、複数の動作アルゴリズムとタスクによって生成される最適化履歴を学習するために、表現的なシーケンスモデルを使用している。提案手法の中心となるのは,テキストレグレット・ツー・ゴートークンによる最適化履歴の増大である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:32:12 GMT)
Lingma SWE-GPT: An Open Development-Process-Centric Language Model for Automated Software Improvement [62.9]
Lingma SWE-GPTシリーズは、現実世界のコード提出活動から学び、シミュレーションする。 Lingma SWE-GPT 72BはGitHubの30.20%の問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:27:16 GMT)
Attention Tracker: Detecting Prompt Injection Attacks in LLMs [62.2]
大型言語モデル (LLM) は様々なドメインに革命をもたらしたが、インジェクション攻撃に弱いままである。そこで本研究では,特定の注意点が本来の指示から注入指示へと焦点を移す,注意散逸効果の概念を紹介した。本研究では,アテンション・トラッカーを提案する。アテンション・トラッカーは,インジェクション・アタックを検出するために,インストラクション上の注意パターンを追跡する訓練不要な検出手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:05:59 GMT)
Communication Learning in Multi-Agent Systems from Graph Modeling Perspective [62.1]
本稿では,エージェント間の通信アーキテクチャを学習可能なグラフとして概念化する手法を提案する。本稿では,各エージェントに対して時間的ゲーティング機構を導入し,ある時間に共有情報を受信するかどうかの動的決定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:56:51 GMT)
TART: An Open-Source Tool-Augmented Framework for Explainable Table-based Reasoning [61.1]
現在のLarge Language Models (LLM) は、テーブル構造を理解し、正確な数値推論を適用する能力に制限がある。 LLMと特殊なツールを統合するTART(Tool-Augmented Reasoning framework for Tables)を紹介した。 TARTには、正確なデータ表現を保証するテーブルフォーマッター、特定の計算ツールを開発するツールメーカー、説明可能性を維持するための説明ジェネレータの3つの重要なコンポーネントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 04:19:21 GMT)
LogiCity: Advancing Neuro-Symbolic AI with Abstract Urban Simulation [60.9]
我々は,複数の動的エージェントを持つ都市型環境を対象とした,カスタマイズ可能な一階述語論理(FOL)に基づく最初のシミュレータであるLogiCityを紹介する。 LogiCityは、IsAmbulance(X)やIsClose(X, Y)のような意味的および空間的概念を用いた多様な都市要素をモデル化する LogiCityの重要な機能は、ユーザ設定可能な抽象化のサポートであり、論理的推論のためにカスタマイズ可能なシミュレーションの複雑さを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:59:46 GMT)
CRAG -- Comprehensive RAG Benchmark [58.2]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Model (LLM) の知識不足を緩和するための有望なソリューションとして最近登場した。既存のRAGデータセットは、現実世界の質問回答(QA)タスクの多様性と動的な性質を適切に表現していない。このギャップを埋めるために、包括的RAGベンチマーク(CRAG)を導入する。 CRAGは、Webと知識グラフ(KG)検索をシミュレートする4,409組の質問応答ペアとモックAPIの実際の質問応答ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:30:17 GMT)
Conditional Synthesis of 3D Molecules with Time Correction Sampler [58.1]
Time-Aware Conditional Synthesis (TACS) は拡散モデルにおける条件生成の新しい手法である。適応的に制御されたプラグアンドプレイの"オンライン"ガイダンスを拡散モデルに統合し、サンプルを所望の特性に向けて駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:59:25 GMT)
LLM-ESR: Large Language Models Enhancement for Long-tailed Sequential Recommendation [58.0]
現実世界のシステムでは、ほとんどのユーザーはほんの一握りのアイテムしか扱わないが、ほとんどのアイテムは滅多に消費されない。これら2つの課題は、ロングテールユーザーとロングテールアイテムの課題として知られ、しばしば既存のシークエンシャルレコメンデーションシステムに困難をもたらす。本稿では,これらの課題に対処するため,Large Language Models Enhancement framework for Sequential Recommendation (LLM-ESR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:12:44 GMT)
Diffusion-based Auction Mechanism for Efficient Resource Management in 6G-enabled Vehicular Metaverses [57.0]
6G対応のVehicular Metaversesでは、車両は物理的車両のデジタルレプリカとして機能するVT(Vine Twins)によって表現される。 VTタスクはリソース集約であり、高速処理のために地上基地局(BS)にオフロードする必要がある。地上BSとUAV間の資源配分を最適化する学習型修正第2バイド(MSB)オークション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:34:54 GMT)
Private, Augmentation-Robust and Task-Agnostic Data Valuation Approach for Data Marketplace [56.8]
PriArTaは、買い手の既存のデータセットと売り手のデータセットの分布の間の距離を計算するアプローチである。 PriArTaは通信効率が良く、買い手は各売り手からデータセット全体にアクセスすることなくデータセットを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:13:14 GMT)
Fast and scalable Wasserstein-1 neural optimal transport solver for single-cell perturbation prediction [55.9]
最適輸送理論はそのような写像を構築するための原則化された枠組みを提供する。本稿では,Wasserstein-1に基づく新しい最適輸送解法を提案する。実験により,提案した解法は,2次元データセット上に一意かつ単調な写像を求める際に,$W$ OTソルバを模倣できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:23:19 GMT)
Dimension-free Private Mean Estimation for Anisotropic Distributions [55.9]
以前の$mathRd上の分布に関する民間推定者は、次元性の呪いに苦しむ。本稿では,サンプルの複雑さが次元依存性を改善したアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:59:53 GMT)
On the Role of Attention Masks and LayerNorm in Transformers [55.8]
自己注意はトランスの鍵となるメカニズムである。近年の研究では、純粋な自己意識は階級崩壊の度合いが増すことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:45:27 GMT)
ReMatching Dynamic Reconstruction Flow [55.3]
本稿では,動的再構成モデルに変形前処理を組み込むことにより,一般化品質の向上を目的としたReMatchingフレームワークを提案する。このフレームワークは高度に適応可能であり、様々な動的表現に適用できる。合成シーンと実世界のダイナミックシーンの両方を含む一般的なベンチマークの評価は、現在の最先端モデルの再構築精度を明らかに向上させたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:09:33 GMT)
Improving Traffic Flow Predictions with SGCN-LSTM: A Hybrid Model for Spatial and Temporal Dependencies [55.2]
本稿ではSGCN-LSTM(Signal-Enhanced Graph Convolutional Network Long Short Term Memory)モデルを提案する。 PEMS-BAYロードネットワークトラフィックデータセットの実験は、SGCN-LSTMモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:37:00 GMT)
Computation-Aware Gaussian Processes: Model Selection And Linear-Time Inference [55.2]
我々は、1.8万のデータポイントでトレーニングされた計算対応GPのモデル選択が、1つのGPU上で数時間以内に可能であることを示す。この研究の結果、ガウス過程は、不確実性を定量化する能力を著しく妥協することなく、大規模なデータセットで訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:11:48 GMT)
Latent Paraphrasing: Perturbation on Layers Improves Knowledge Injection in Language Models [54.4]
LaPaelは、初期大規模言語モデル層に入力依存ノイズを適用する潜在レベルパラフレーズ法である。質問応答ベンチマーク実験により、LaPaelは、標準的な微調整および既存のノイズベースアプローチよりも知識注入を改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:47:05 GMT)
B-cosification: Transforming Deep Neural Networks to be Inherently Interpretable [53.8]
B-コシフィケーション(B-cosification)は、既存の訓練済みモデルを本質的に解釈可能なものにするための新しいアプローチである。 B-コシフィケーションは、解釈可能性の観点から、スクラッチから訓練されたB-コシフィケーションモデルに匹敵するモデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:28:11 GMT)
Asymmetry activation and its relation to coherence under permutation operation [53.6]
ディック状態とそのデコヒード状態は置換に対して不変である。それぞれの量子ビットに他の量子ビットが加わったとき、全状態は置換に対して不変ではなく、置換に対して一定の非対称性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:08:22 GMT)
CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes [53.1]
CityGaussianV2は大規模なシーン再構築のための新しいアプローチである。分解段階の密度化・深さ回帰手法を実装し, ぼやけたアーチファクトを除去し, 収束を加速する。本手法は, 視覚的品質, 幾何学的精度, ストレージ, トレーニングコストの両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:59:31 GMT)
Regression-aware Inference with LLMs [52.8]
提案手法は,一般的な回帰と評価指標に準最適であることを示す。本稿では,ベイズ最適解を推定し,サンプル応答からクローズド形式の評価指標を推定する代替推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:57:01 GMT)
ProvNeRF: Modeling per Point Provenance in NeRFs as a Stochastic Field [52.1]
テキストフィールドとしてNeRFのbfprovenance(可視な位置)をモデル化する手法を提案する。我々は、NeRF最適化におけるポイントごとの精度のモデリングにより、新しいビュー合成と不確実性推定の改善につながる情報により、モデルが強化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:12:07 GMT)
How many classifiers do we need? [50.7]
分類器間の不一致と偏極が、個々の分類器を集約することで得られる性能向上とどのように関連しているかを詳細に分析する。分類器の個数で不一致の挙動を示す。我々の理論と主張は、様々なタイプのニューラルネットワークを用いた画像分類タスクに関する経験的な結果によって裏付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:59:56 GMT)
GRS-QA -- Graph Reasoning-Structured Question Answering Dataset [50.2]
グラフ推論-構造化質問応答データセット(GRS-QA)を導入する。既存のM-QAデータセットとは異なり、GRS-QAは推論グラフを構築することで複雑な推論経路を明示的にキャプチャする。実験により, LLMは, 様々な推論構造を用いて, 問合せ処理を行う際に, 異なる性能を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:14:03 GMT)
Provenance: A Light-weight Fact-checker for Retrieval Augmented LLM Generation Output [49.9]
検索強化生成(RAG)から非実効出力を検出する軽量な手法を提案する。私たちは、二項決定を下すためにしきい値にできる事実性スコアを計算します。実験の結果, ROC曲線 (AUC) の下では, 関連するオープンソースデータセットの広範囲にわたって高い面積を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:44:59 GMT)
In-Context LoRA for Diffusion Transformers [49.3]
テキスト・ツー・イメージのDiTは、チューニングなしでテキスト内生成を効果的に行うことができることを示す。我々は、我々のモデル In-Context LoRA (IC-LoRA) を命名する。我々のパイプラインは、プロンプトにより忠実な高忠実度画像セットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:15:02 GMT)
Foodfusion: A Novel Approach for Food Image Composition via Diffusion Models [48.8]
大規模で高品質な食品画像合成データセットFC22kを導入する。本研究では,前景や背景情報を処理・統合するためのFusion Moduleを組み込んだ新しい食品画像合成手法であるFoodfusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 02:20:06 GMT)
Long Term Memory: The Foundation of AI Self-Evolution [48.5]
GPTのような大規模な言語モデル(LLM)は、膨大なデータセットに基づいてトレーニングされており、言語理解、推論、計画において印象的な能力を示している。ほとんどの研究は、より強力な基盤モデルを構築するために、より大規模なデータセットをトレーニングすることで、これらのモデルを強化することに重点を置いている。大規模なトレーニングとは異なり、推論中にモデルを進化させることは、AIの自己進化(self-evolution)と呼ばれるプロセスと同等に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:57:43 GMT)
Beyond Utility: Evaluating LLM as Recommender [48.0]
4つの新しい評価次元を探索し,多次元評価フレームワークを提案する。新しい評価基準には、履歴長感度、候補位置バイアス、生成関連性能、4)幻覚がある。この多次元評価フレームワークを従来の側面とともに 7 つの LLM ベースのレコメンデータの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:09:28 GMT)
HSIGene: A Foundation Model For Hyperspectral Image Generation [47.8]
ハイパースペクトル画像(HSI)は農業や環境モニタリングなど様々な分野で重要な役割を果たしている。高価な取得コストのため、ハイパースペクトル画像の数は制限され、下流タスクのパフォーマンスが低下する。遅延拡散に基づく多条件制御をサポートする新しいHSI生成基盤モデルであるHSIGeneを提案する。実験により,提案モデルでは,デノナイズや超解像といった下流タスクに対して,膨大な量の現実的なHSIを生成することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 04:59:31 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） (Fri, 01 Nov 2024 07:20:10 GMT)
Constrained Synthesis with Projected Diffusion Models [47.6]
本稿では, 制約や物理原理の遵守を満足し, 証明する上で, 生成拡散プロセスへのアプローチを紹介する。提案手法は, 従来の生成拡散過程を制約分布問題として再キャストし, 制約の順守を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:15:18 GMT)
Towards efficient and secure quantum-classical communication networks [47.3]
量子鍵分散(QKD)とポスト量子暗号(PQC)の2つの主要なアプローチがある。これらのプロトコルの長所と短所を紹介し、それらを組み合わせて、より高いレベルのセキュリティと/またはキー配布の性能向上を実現する方法について検討する。我々は,量子古典通信ネットワークのためのハイブリッド暗号プロトコルの設計について,さらなる研究を希望する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:36:19 GMT)
Channel-Wise Mixed-Precision Quantization for Large Language Models [47.0]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い言語タスクで顕著な成功を収めている。重みのみの量子化は、LCMのメモリフットプリントを削減するための有望な解決策である。本稿では,CMPQ(Channel-Wise Mixed-Precision Quantization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:16:30 GMT)
Physics in Next-token Prediction [47.0]
我々はNext-token Prediction(NTP)における情報保存の法則を特定した。自動回帰モデルにおけるインテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・キャパシティ(IC-1)の本質は基本的に情報伝達のプロセスであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:26:15 GMT)
HSIGene: A Foundation Model For Hyperspectral Image Generation [46.7]
ハイパースペクトル画像(HSI)は農業や環境モニタリングなど様々な分野で重要な役割を果たしている。高価な取得コストのため、ハイパースペクトル画像の数は制限され、下流タスクのパフォーマンスが低下する。遅延拡散に基づく多条件制御をサポートする新しいHSI生成基盤モデルであるHSIGeneを提案する。実験により,提案モデルでは,デノナイズや超解像といった下流タスクに対して,膨大な量の現実的なHSIを生成することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 04:59:31 GMT)
CTPD: Cross-Modal Temporal Pattern Discovery for Enhanced Multimodal Electronic Health Records Analysis [46.6]
マルチモーダルEHRデータから有意な時間的パターンを効率的に抽出するために,CTPD(Cross-Modal Temporal Pattern Discovery)フレームワークを導入する。提案手法では,時間的セマンティックな埋め込みを生成するためにスロットアテンションを用いて改良された時間的パターン表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:54:07 GMT)
Scaling Laws with Vocabulary: Larger Models Deserve Larger Vocabularies [46.4]
大規模言語モデル(LLM)のスケーリングに関する研究は、主に、語彙サイズの役割を見越して、モデルパラメータとトレーニングデータサイズに重点を置いている。本稿では,計算-最適語彙サイズを予測するための3つの補完的手法を提案する。予測された最適な語彙サイズを採用することで、一般的に使用される語彙サイズよりも下流のパフォーマンスが一貫して向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 02:41:36 GMT)
Human-inspired Perspectives: A Survey on AI Long-term Memory [46.3]
本稿では,人間の長期記憶機構を紹介し,その後,AIによる長期記憶機構について検討する。自己適応型長期記憶(SALM)の認知アーキテクチャを提案する。 SALMは、AI長期記憶の実践のための理論的フレームワークを提供し、次世代の長期記憶駆動型AIシステムの開発を導く可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:04:01 GMT)
Token-level Proximal Policy Optimization for Query Generation [45.8]
State-of-the-art query generation methodは、文脈理解とテキスト生成における強力な能力にLarge Language Models(LLM)を利用する。そこで本稿では,LLMのクエリ生成性能向上を目的としたノバルアプローチである,TOken-level Proximal Policy Optimization (TPPO)を提案する。 TPPOはReinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)パラダイムに基づいており、トークンレベルの報酬モデルとトークンレベルのポリシー最適化モジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:36:14 GMT)
Self-Evolved Reward Learning for LLMs [45.7]
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、言語モデルと人間の嗜好を整合させる重要な手法である。本稿では、RMが反復的に自己改善するための追加のトレーニングデータを生成する新しいアプローチである自己進化リワード学習(SER:Self-Evolved Reward Learning)を提案する。以上の結果から,人間による注釈付きデータであっても,自己フィードバックから学習することで,RM性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:29:03 GMT)
On the SDEs and Scaling Rules for Adaptive Gradient Algorithms [45.0]
微分方程式(SDE)としての勾配 Descent (SGD) の適用により、研究者は連続的な最適化軌道の研究の利点を享受できるようになった。本稿では、RMSpropとAdamのSDE近似を導出し、理論上の正確性を保証するとともに、それらの適用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:01:18 GMT)
Efficient and Sharp Off-Policy Evaluation in Robust Markov Decision Processes [45.0]
意思決定プロセス(MDP)に対する最良パラメトリックかつ最悪の摂動の評価について検討する。我々は、元のMDPからの遷移観測を用いて、それらが同一または異なるポリシーの下で生成されるかのどちらかを判断する。我々の推定器はウォルドの信頼区間を用いた統計的推測も行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:00:50 GMT)
A Graph Attention-Guided Diffusion Model for Liver Vessel Segmentation [44.7]
小血管の連続的な形状と細部を同時に獲得することは,既存の方法では困難である。肝血管の分断にボトルネックを突破するための多スケールグラフアテンションガイダンスを用いた拡散モデルに基づく手法を提案する。実験により,提案手法は,本研究で用いられている他の最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:25:54 GMT)
FoundTS: Comprehensive and Unified Benchmarking of Foundation Models for Time Series Forecasting [44.3]
時系列予測(TSF)は、金融、気象サービス、エネルギー管理など、多くの分野で重要な機能である。ファンデーションモデルは、新しいまたは見えないデータで有望な推論機能を示す。そこで我々は,そのようなモデルの徹底的かつ公平な評価と比較を可能にする新しいベンチマーク FoundTS を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:14:40 GMT)
Estimating Heterogeneous Treatment Effects by Combining Weak Instruments and Observational Data [44.3]
病状平均治療効果(CATE)の正確な予測は、パーソナライズされた医療とデジタルプラットフォーム分析において重要である。我々は,信頼性の高いCATE推定を実現するために,IVと観測データを組み合わせた新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:26:09 GMT)
MolCap-Arena: A Comprehensive Captioning Benchmark on Language-Enhanced Molecular Property Prediction [44.3]
分子特性予測を拡張した大規模言語モデル(LLM)の最初の包括的なベンチマークである分子キャプションアリーナを提示する。汎用分子キャプタとドメイン特異的分子キャプタを含む20以上のLDMを,様々な予測タスクで評価した。以上の結果から,LLM抽出した知識が最先端の分子表現を向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:03:16 GMT)
Face Anonymization Made Simple [44.2]
現在の顔の匿名化技術は、しばしば、不正確で信頼性の低い顔認識モデルによって計算されたアイデンティティ損失に依存する。対照的に,本手法では再建損失のみを伴う拡散モデルを用いて,顔のランドマークやマスクの必要性を排除している。本モデルは,アイデンティティの匿名化,顔の保存,画質の3つの重要な領域において,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:45:21 GMT)
Differentiable Physics-based System Identification for Robotic Manipulation of Elastoplastic Materials [44.0]
本研究は, ロボットアームが弾塑性材料と環境の物理パラメータを推定できる, 微分可能物理に基づくシステム同定(DPSI)フレームワークを提案する。 1つの現実世界の相互作用だけで、推定されたパラメータは視覚的および物理的に現実的な振る舞いを正確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） (Fri, 01 Nov 2024 13:04:25 GMT)
SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward [43.1]
直接選好最適化 (DPO) は、広く使われているオフライン選好最適化アルゴリズムである。我々はDPOに対するよりシンプルで効果的なアプローチであるSimPOを提案する。 SimPO は、応答長を大幅に増加させることなく、DPO を一貫して大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:05:19 GMT)
Does the Definition of Difficulty Matter? Scoring Functions and their Role for Curriculum Learning [42.5]
CL(Curriculum Learning)は、サンプルを学習プロセスに徐々に導入する機械学習トレーニング戦略である。サンプル難易度推定のための最も一般的なスコアリング関数のロバスト性と類似性について検討する。その結果,ランダムシード間のスコアリング関数のロバスト性はCL性能と正の相関関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:55:31 GMT)
Explainable few-shot learning workflow for detecting invasive and exotic tree species [42.3]
本研究は,ブラジルのアトランティック・フォレストにおいて,外来樹種や外来樹種を検出するための,説明可能な数発の学習ワークフローを提案する。このワークフローは、Siameseネットワークと説明可能なAI(XAI)を統合することで、最小のラベル付きデータで木種の分類を可能にする。その結果,データスカース条件下においても,新たな木種を同定するためのワークフローの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:45:19 GMT)
Nova: A Practical and Advanced Alignment [42.0]
実験によって検証されたハイパフォーマンスモデルに使用される,実践的なアライメント手法のスイートであるNovaを紹介する。本稿では,アライメントプロセスにおけるモデル性能を向上させる重要なコンポーネントについて検討する。我々はNova Alignmentによって実現された技術的進歩を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:49:44 GMT)
Assessing non-Gaussian quantum state conversion with the stellar rank [41.9]
状態変換は量子情報処理における基本的なタスクである。本稿では,ガウス状態変換を近似的に評価するためのフレームワークを提案する。近似的条件と確率的条件の両方の下でガウス状態変換のバウンダリを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:06:49 GMT)
QGFN: Controllable Greediness with Action Values [41.9]
我々は、GFNポリシーとアクション値の推定値である$Q$を組み合わせることで、よりグレディエなサンプリングポリシーを作成することを提案する。提案手法のいくつかの変種であるQGFNは,多様性を犠牲にすることなく,様々なタスクで生成される高次サンプルの数を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:34:07 GMT)
ProSwitch: Knowledge-Guided Instruction Tuning to Switch Between Professional and Non-Professional Answers [41.6]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト要約や制御されたテキスト生成など、様々な言語応用において有効であることを示す。本研究は,LLMのスタイルスイッチング能力に着目し,プロと非プロの回答を言語モデルで切り替える,ProSwitchという新しいアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:43:34 GMT)
ConceptFactory: Facilitate 3D Object Knowledge Annotation with Object Conceptualization [41.5]
ConceptFactoryは、視覚とロボティクスの両方の側面から総合的なオブジェクト知識を学ぶために、機械学習を促進することを目的としている。 ConceptFactory SuiteとConceptFactory Assetの2つの重要な部分で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:50:04 GMT)
Improving Viewpoint-Independent Object-Centric Representations through Active Viewpoint Selection [41.4]
対象中心学習のための新しいアクティブ視点選択戦略を提案する。各シーンの観察画像からの情報に基づいて、未知の視点から画像を予測する。本手法は未知の視点から正確に画像を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:01:44 GMT)
Block Transformer: Global-to-Local Language Modeling for Fast Inference [41.4]
自己アテンションは、コンテキスト情報を取得するために、デコードステップ毎にメモリから取得されるすべての前のシーケンスのキー値キャッシュを必要とする。本稿では,自己アテンションに関連する推論ボトルネックを軽減するために,階層的グローバル・ローカル・モデリングを用いて自動回帰変換を行うBlock Transformerを紹介する。等価なパープレキシティとゼロショットタスク性能を持つバニラ変圧器と比較して,Block Transformerが10-20倍のスループットに達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:52:18 GMT)
DuQuant: Distributing Outliers via Dual Transformation Makes Stronger Quantized LLMs [40.5]
大規模言語モデル(LLM)の量子化は、特に外部アクティベーションの存在により、大きな課題に直面している。伝統的なアプローチは、比較的大きな大きさの全てのトークンをまたいだ活性化であるノーマル・アウトリエに主に対応している。 DuQuantは回転変換と置換変換を利用して、大量および正常な外れ値の両方をより効果的に緩和する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:12:53 GMT)
DuQuant: Distributing Outliers via Dual Transformation Makes Stronger Quantized LLMs [40.5]
大規模言語モデル(LLM)の量子化は、特に外部アクティベーションの存在により、大きな課題に直面している。 DuQuantは回転変換と置換変換を利用して、大量および正常な外れ値の両方をより効果的に緩和する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 17:12:53 GMT)
PCoTTA: Continual Test-Time Adaptation for Multi-Task Point Cloud Understanding [40.4]
マルチタスクポイントクラウド理解におけるCoTTA(Continuous Test-Time Adaptation)の革新的フレームワークであるPCoTTAを提案する。我々のPCoTTAは、自動プロトタイプ混合(APM)、ガウススプレート機能シフト(GSFS)、コントラストプロトタイプ反発(CPR)の3つの重要なコンポーネントで構成されています。 CPRは、最も近い学習可能なプロトタイプをテスト機能に近づけ、他のプロトタイプから切り離して、各プロトタイプを適応中に区別できるようにするために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:41:36 GMT)
Online Moderation in Competitive Action Games: How Intervention Affects Player Behaviors [40.4]
本研究は,オンラインゲームにおけるプレイヤ行動に対するモデレーションの影響について,未解明領域について考察する。我々は,実世界の産業規模のモデレーションシステムにおけるモデレーションの影響を調べるために,準実験設計と因果推論技術を用いている。本研究は, 破壊行動の抑制と, 破壊的プレイヤーの参加を阻害する2つの影響の緩和について明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 22:01:25 GMT)
FedGraph: A Research Library and Benchmark for Federated Graph Learning [40.3]
我々はフェデレーショングラフ学習における分散デプロイとベンチマークのための研究ライブラリであるFedGraphを紹介する。 FedGraphは最先端のグラフ学習メソッドをサポートし、システムパフォーマンスを評価するための組み込みのプロファイリングツールを含んでいる。 1億のノードを持つグラフ上で実行される最初のプライバシ保護フェデレーション学習システムを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 21:02:52 GMT)
Adapting While Learning: Grounding LLMs for Scientific Problems with Intelligent Tool Usage Adaptation [39.8]
LLM(Large Language Models)は、単純な科学的問題を解決する上で有望な能力を示す。ヒューマンエキスパートはまず、適切なソリューションアプローチを選択する前に、ドメイン知識を使用して問題複雑さを評価する。本稿では,新しい2成分微調整法を提案する。当社のモデルでは,回答精度が28.18%向上し,すべてのデータセットでツール使用精度が13.89%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:18:31 GMT)
OML: Open, Monetizable, and Loyal AI [39.6]
OML は Open, Monetizable, Loyal AI の略である。 OMLはAI開発を民主化するためのアプローチである。私たちの研究の重要なイノベーションは、新たな科学分野であるAIネイティブ暗号の導入です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:46:03 GMT)
Towards shutdownable agents via stochastic choice [39.6]
本稿では,USEFULNESSとNEUTRALITYの評価指標を提案する。グリッドワールドをナビゲートするための単純なエージェントをトレーニングするために、DREST報酬関数を使用します。これらのエージェントは、USEFULとNEUTRALで学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:10:53 GMT)
Generative Pre-trained Speech Language Model with Efficient Hierarchical Transformer [39.3]
textbfGenerative textbfPre-trained textbfSpeech textbfTransformer (GPST)を紹介する。 GPSTは効率的な音声言語モデリングのために設計された階層変換器である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:54:48 GMT)
Dual Low-Rank Adaptation for Continual Learning with Pre-Trained Models [39.0]
継続学習(CL)は、視覚変換器(ViT)が時間とともに新しいタスクを学習できるようにすることを目的としている。破滅的な忘れ物はいまだに難題です DualLoRA (Dual Low-Rank Adaptation) と呼ばれる新しいPEFT-CL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:28:39 GMT)
Mitigating Tail Narrowing in LLM Self-Improvement via Socratic-Guided Sampling [38.8]
自己改善手法により、大規模な言語モデルがソリューション自体を生成できる。モデルでは、簡単なクエリをオーバーサンプルし、まだマスターしていないクエリをアンダーサンプルする傾向があります。本稿では,重み付きデータ抽出の効率化を目的とした,ガイド付き自己改善(GSI)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:18:45 GMT)
Aligning Large Language Models with Representation Editing: A Control Perspective [38.7]
人間の目的に合わせて微調整された大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のアプリケーションには不可欠である。プロンプトやガイドデコードといったテスト時のアライメント技術は、基礎となるモデルを変更しない。表現編集によるLLMの整合性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:46:46 GMT)
Learning to Rank Salient Content for Query-focused Summarization [38.5]
本研究では,ラーニング・トゥ・ランクとクエリ中心の要約(QFS)を統合することにより,コンテンツ優先化による要約関連性を高める可能性を検討する。現状と比較すると、我々のモデルはQMSumベンチマーク(すべての指標)と、RuegeとBertScoreが測定したSQuALITYベンチマーク(2指標)で比較すると、パフォーマンスが優れています。人的評価は, 頻度を犠牲にすることなく, 生成した要約の妥当性と忠実度の観点から, 提案手法の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:44:36 GMT)
Freeze-Omni: A Smart and Low Latency Speech-to-speech Dialogue Model with Frozen LLM [38.0]
本稿では,Freeze-Omni という,音声文によるマルチモーダルLLMアーキテクチャを提案する。我々の主な貢献は、学習過程を通してLLMを凍結させながらLLMに接続できる音声入力と出力のモダリティである。我々は、音声入力と出力のモデリングのための3段階の訓練戦略を設計し、フリーズ・オムニが音声音声対話能力を得ることができるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:59:51 GMT)
Statistical Guarantees for Lifelong Reinforcement Learning using PAC-Bayesian Theory [37.0]
EPICは生涯強化学習のための新しいアルゴリズムである。テキストワールドポリシーと呼ばれる共有ポリシの配布を学習し、新しいタスクへの迅速な適応を可能にする。様々な環境における実験により、EPICは寿命の長いRLにおいて既存の手法を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:01:28 GMT)
GAFusion: Adaptive Fusing LiDAR and Camera with Multiple Guidance for 3D Object Detection [36.4]
GAFusion と呼ばれる,LiDAR による大域的相互作用と適応融合を備えた新しい多モード3Dオブジェクト検出法を提案する。 GAFusionは73.6$%$mAPと74.9$%$NDSで最先端の3Dオブジェクト検出結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:40:24 GMT)
Return of Unconditional Generation: A Self-supervised Representation Generation Method [36.3]
非条件生成は、人間のアノテートラベルに頼ることなく、データの分散をモデル化する問題である。本研究では,自己教師型エンコーダによって生成された表現空間における意味表現を生成することにより,このギャップを埋めることができることを示す。このフレームワークはRepresentation-Conditioned Generation (RCG)と呼ばれ、ラベルを使わずに無条件生成問題に対する効果的な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:48:57 GMT)
CMM-Math: A Chinese Multimodal Math Dataset To Evaluate and Enhance the Mathematics Reasoning of Large Multimodal Models [36.0]
我々は,LMMの数学的推論を評価するために,中国のマルチモーダル数学(CMM-Math)データセットをリリースする。 CMM-Mathには28,000以上の高品質のサンプルがあり、中国の小学校から高校まで12学年の詳細な解がある。複数画像とテキストセグメントの混合入力による問題に対処するマルチモーダル数学的LMM(Math-LMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 02:21:13 GMT)
LRM-Zero: Training Large Reconstruction Models with Synthesized Data [35.7]
LRM-Zeroは完全に3Dビュー上に表示し、高品質でインタラクティブな3Dオブジェクトの可視化を実現する。ゼロクオリティの高いフィールドで利用できる3D再構成とは異なり、LRM-Zero再構成はゼロクオリティの高さで利用できる。我々は、実際の重要な設計選択と競争訓練に寄与するLRM-Zeroのいくつかの重要な設計選択を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:22:26 GMT)
Efficient unitary designs and pseudorandom unitaries from permutations [35.7]
実測値の最初の2Omega(n)$モーメントと無作為位相によるS(N)$置換の指数和が一致することを示す。我々の証明の核心は、ランダム行列理論における大次元(大きな=N$)展開と方法の間の概念的接続である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:49:02 GMT)
AAD-LLM: Adaptive Anomaly Detection Using Large Language Models [35.3]
本研究は,Large Language Models (LLMs) を利用した異常検出モデルの伝達性の向上を目的とする。この研究はまた、モデルとプラントオペレーターの間でより協調的な意思決定を可能にすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:43:28 GMT)
Language Imbalance Driven Rewarding for Multilingual Self-improving [35.2]
大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。この不均衡は、より広範なアプリケーションを制限する一方で、言語間の自然な選好ランキングを生成する。我々は、支配的言語と非支配的言語との間の固有の不均衡を報酬信号として活用する、$textitLanguage Im Balance Driven Rewarding$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 15:53:08 GMT)
Identifying Implicit Social Biases in Vision-Language Models [34.5]
我々は、視覚言語モデルに存在する社会的バイアスを体系的に分析する。 CLIPは有害な単語と特定の人口集団の間に望ましくない関連性を示すことが多い。本研究は,視覚言語モデルにおけるバイアスの評価と対処の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:41:28 GMT)
SLED: Self Logits Evolution Decoding for Improving Factuality in Large Language Models [34.3]
大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示しているが、その出力は信頼できないことや、事実的に間違っていることがある。本稿では,LLMの真性を高める新しいデコードフレームワークであるSelf Logits Evolution Decoding(SLED)を紹介する。既存の復号法と比較して,SLEDは実写精度を最大20%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:33:34 GMT)
A Simple Remedy for Dataset Bias via Self-Influence: A Mislabeled Sample Perspective [33.8]
本稿では,誤ラベル検出の新たな視点を提案する。我々の新しい視点は、検出の精度を高め、バイアスのあるモデルを効果的に修正できることを示します。提案手法は既存の手法を補完するものであり,近年のデバイアス化手法をすでに適用しているモデルに適用しても,性能改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:54:32 GMT)
Is Multiple Object Tracking a Matter of Specialization? [33.6]
不均一なシナリオでエンドツーエンドのトランスフォーマーベースのトラッカーをトレーニングすることは大きな課題となる。紹介する。シナリオ固有の追跡アーキテクチャ(PASTA)は、組み合わせた新しいフレームワークである。効率的な微細チューニング(PEFT)とモジュール深層学習
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:03:58 GMT)
MoE-I$^2$: Compressing Mixture of Experts Models through Inter-Expert Pruning and Intra-Expert Low-Rank Decomposition [33.0]
モデルサイズを小さくし,計算コストを低減させるために,MoEに適した2段階圧縮手法を提案する。 Qwen1.5-MoE-A2.7B、DeepSeek-V2-Lite、Mixtral-8$times$7Bの実験により、提案手法はモデルサイズを低減し、推論効率を向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:37:58 GMT)
MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework [33.0]
マルチエージェントコラボレーションに効率的な人間を取り入れた,革新的なメタプログラミングフレームワークであるMetaGPTを紹介する。 MetaGPTは、より合理化された検証のために、SOP(Standardized Operating Procedures)をプロンプトシーケンスにエンコードする。協調ソフトウェアエンジニアリングベンチマークでは、MetaGPTは従来のチャットベースのマルチエージェントシステムよりも一貫性のあるソリューションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:36:52 GMT)
V-LoRA: An Efficient and Flexible System Boosts Vision Applications with LoRA LMM [32.4]
低ランク適応(LoRA)は、外部知識を大規模言語モデル(LMM)に統合する有望な方法を提供する既存のLoRAモデルは計算コストが大きすぎるため、非常にレイテンシが高い。多様なビジョンタスクの強化とLoRA LMMによるビジョンアプリケーション強化を目的としたエンドツーエンドソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:43:33 GMT)
Autoregressive Image Generation without Vector Quantization [31.8]
従来の知恵では、画像生成のための自己回帰モデルは一般にベクトル量子化トークンを伴っている。本研究では,拡散法を用いて確率分布の確率分布をモデル化し,連続値空間に自己回帰モデルを適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:45:36 GMT)
ConvCounsel: A Conversational Dataset for Student Counseling [31.3]
本稿では,カウンセリングのための会話に使用されるアクティブリスニング戦略を強調する,専門的なメンタルヘルスデータセットを紹介する。提案するデータセットの有用性を実証するために,ConvCounselデータセットを用いて設計した音声メンタルヘルス対話システムであるNYCUKAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:08:02 GMT)
Intensity Field Decomposition for Tissue-Guided Neural Tomography [30.8]
本稿では,ヒト組織正則化による神経野の増強を目的とした,新しいスパースビューCBCT再構成法を提案する。組織誘導型神経断層撮影 (TNT) は, CBCTにおける骨と軟部組織の違いが特徴である。提案手法は,最先端のニューラルレンダリング手法と比較して,プロジェクションの削減と収束の高速化により,同等の再現性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:31:53 GMT)
Towards Faithful Natural Language Explanations: A Study Using Activation Patching in Large Language Models [29.7]
大きな言語モデル(LLM)は、その答えを正当化するために説得力のある自然言語説明(NLE)を生成することができる。近年,NLEの忠実度を測定するための様々な手法が提案されている。これらのアプローチは、確立された忠実性の定義に従って包括的でも正しくも設計されていない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:19:47 GMT)
Analysis of Bootstrap and Subsampling in High-dimensional Regularized Regression [29.6]
統計モデルの不確実性を推定するための一般的な再サンプリング手法について検討する。一般化線形モデル(英語版)の文脈において、これらの手法によって推定されるバイアスと分散の厳密な記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:33:58 GMT)
DQ-DETR: DETR with Dynamic Query for Tiny Object Detection [29.6]
DQ-DETRは3つの異なるコンポーネントから構成される。 DQ-DETRは、カテゴリカウントモジュールからの予測と密度マップを使用して、オブジェクトクエリの数を動的に調整する。我々のモデルは、AI-TOD-V2データセット上で最先端のmAPを30.2%達成し、従来のCNNベースおよびDETRライクな手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:04:10 GMT)
DQ-DETR: DETR with Dynamic Query for Tiny Object Detection [29.6]
DQ-DETRは3つの異なるコンポーネントから構成される。 DQ-DETRは、カテゴリカウントモジュールからの予測と密度マップを使用して、オブジェクトクエリの数を動的に調整する。我々のモデルは、AI-TOD-V2データセット上で最先端のmAPを30.2%達成し、従来のCNNベースおよびDETRライクな手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 07:04:10 GMT)
OSLO: One-Shot Label-Only Membership Inference Attacks [29.4]
One-Shot Label-Only (OSLO) メンバシップ推論攻撃 (MIAs) 我々は,One-Shot Label-Only (OSLO) メンバシップ推論攻撃 (MIAs) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:40:24 GMT)
On-Air Deep Learning Integrated Semantic Inference Models for Enhanced Earth Observation Satellite Networks [28.7]
本稿では,地球観測衛星ネットワークにおける意味コミュニケーションの枠組みについて述べる。認知的セマンティック処理と衛星間リンクを統合することにより、マルチスペクトル衛星画像の解析と伝送を強化する。このエンドツーエンドアーキテクチャは、6Gをサポートする次世代衛星ネットワーク向けに調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 12:49:19 GMT)
On-Air Deep Learning Integrated Semantic Inference Models for Enhanced Earth Observation Satellite Networks [28.7]
ドメイン適応型大規模言語モデル(LLM)は、生および処理されたEOデータの統合を可能にするソリューションを提供する。本研究は,高度EOシステムにおける意味推論と深層学習の徹底的な検討を行う。データ伝送効率を向上させるために設計されたEO衛星ネットワークにおけるセマンティック通信のための革新的なアーキテクチャを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 12:49:19 GMT)
Customizing Language Models with Instance-wise LoRA for Sequential Recommendation [28.7]
時系列レコメンデーションシステムは、過去のインタラクションを分析し、個別の好みに合わせてレコメンデーションを調整することで、ユーザの次の関心項目を予測する。我々は、LoRAとMixture of Experts (MoE)フレームワークを統合するインスタンスワイドLoRAを提案する。 iLoRAはさまざまな専門家の配列を生成し、それぞれがユーザの好みの特定の側面をキャプチャし、シーケンス表現ガイドゲート関数を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 03:47:59 GMT)
Customizing Language Models with Instance-wise LoRA for Sequential Recommendation [28.7]
時系列レコメンデーションシステムは、ユーザの過去のインタラクションに基づいて次のインタラクション項目を予測し、個別の好みに合わせてレコメンデーションを調整する。マルチタスク学習の一形態としてインスタンスワイドLoRA(iLoRA)を提案し、LoRAとMixture of Experts(MoE)フレームワークを統合する。 iLoRAは、トレーニング可能なパラメータの1%未満の相対的な増加で、基本的なLoRAよりも11.4%の平均的な相対的な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 03:47:59 GMT)
Introduction to AI Safety, Ethics, and Society [28.6]
この本は、AIリスクを理解するための包括的なアプローチを提供することを目的としている。この本は様々な背景から読者がアクセスできるように設計されている。コンテンツはスリムでモジュラーなので、どの章を読むかを選べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:21:49 GMT)
Adapting Language Models via Token Translation [27.3]
Sparse Sinkhorn Token Translation (S2T2)はターゲットドメイン用に調整されたトークンをトレーニングし、ターゲットとソースのトークン間の変換を学ぶ。微調整された英語モデルを用いた実験では、S2T2はドメイン外のタンパク質配列のパープレキシティと圧縮の両方を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:53:14 GMT)
LongRAG: A Dual-Perspective Retrieval-Augmented Generation Paradigm for Long-Context Question Answering [27.1]
LongRAGはLCQAのための汎用的で双対的かつ堅牢なLCMベースのRAGシステムパラダイムである。 LongRAGは長文LLM(6.94%増)、アドバンストRAG(6.16%増)、バニラRAG(17.25%増)を大きく上回る
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:36:59 GMT)
Double-Ended Synthesis Planning with Goal-Constrained Bidirectional Search [27.1]
材料制約を始点とする合成計画の定式化について述べる。本稿では,双方向グラフ探索方式に基づく新しいCASPアルゴリズムであるDouble-Ended Synthesis Planning (DESP)を提案する。 DESPは既存のワンステップ逆合成モデルを利用することができ、これらのワンステップモデルの性能が向上するにつれて、その性能が拡大すると予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 16:45:48 GMT)
On the Exploration of LM-Based Soft Modular Robot Design [26.8]
大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の知識をモデル化する上で有望な能力を示した。本稿では,LLMを用いてソフトモジュールロボットの設計を支援する可能性について検討する。本モデルは,一方向・二方向・階段移動機能を有するソフトモジュールロボットの設計において,優れた評価性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:03:05 GMT)
Decoding Dark Matter: Specialized Sparse Autoencoders for Interpreting Rare Concepts in Foundation Models [26.7]
特殊スパースオートエンコーダ(SSAE)は、特定の点に注目して、暗黒物質の特徴を照らす。 SSAEは,汎用SAEの能力を超越して,サブドメインのテール概念を効果的に捉えていることを示す。 SSAEs の実用性について,Bias in Bios データセットのケーススタディで紹介し,SSAEs が有意な性別情報を除去するために適用した場合,最悪のグループ分類精度が 12.5% 向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:09:34 GMT)
An Untethered Bioinspired Robotic Tensegrity Dolphin with Multi-Flexibility Design for Aquatic Locomotion [26.7]
本稿では,イルカの柔軟性を模倣するバイオインスパイアされたアプローチを用いて,軟イルカロボットへの第一歩を示す。現在のイルカロボットは最小限のアプローチを採用しており、ケーブル駆動の自由度は2つしかない。アクティベートされた尾は、水泳の動きで上下に動くが、この最初の概念実証ではロボットの回転を制御できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:05:24 GMT)
Randomized Autoregressive Visual Generation [26.2]
本稿では,視覚生成のためのランダム化自己回帰モデリング(RAR)を提案する。 RARは、言語モデリングフレームワークとの完全な互換性を維持しながら、画像生成タスクに最先端のパフォーマンスを新たに設定する。 ImageNet-256ベンチマークでは、RARはFIDスコアが1.48に達し、最先端の自己回帰画像生成装置に勝るだけでなく、拡散ベースおよびマスク付きトランスフォーマーベースの手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:59:58 GMT)
Constrained Diffusion Implicit Models [26.2]
本稿では,事前学習した拡散モデルを用いて,雑音の多い線形逆問題の解法を提案する。様々なタスクやメトリクスにわたる実験は、CDIMの強い性能を示し、非制約DDIMと類似の推論加速度を示す。我々は,超解像,デノイング,インペインティング,デブロアリング,3次元点雲再構成など,多くの問題に対するアプローチの汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:51:24 GMT)
IllumiNeRF: 3D Relighting Without Inverse Rendering [25.6]
対象の環境光と推定対象形状を条件とした画像拡散モデルを用いて,各入力画像をリライトする方法を示す。ニューラル・レージアンス・フィールド (NeRF) をこれらの信頼された画像で再構成し, 対象光の下で新しいビューを描画する。この戦略は驚くほど競争力があり、複数のリライトベンチマークで最先端の結果が得られることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:52:50 GMT)
Can EDA Tool Feedback Improve Verilog Generation by LLMs? [25.6]
大きな言語モデル(LLM)は、完全に機能するHDLコードを生成するための潜在的なツールとして現れています。電子設計自動化(EDA)ツールからのフィードバックを利用して,自作のVerilogの誤りを修正できることを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:33:28 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。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:38:59 GMT)
Long-Range Feedback Spiking Network Captures Dynamic and Static Representations of the Visual Cortex under Movie Stimuli [25.5]
視覚野が、文脈に富む情報を含む自然の映画刺激をどのように表現するかについては、限られた知見がある。本研究では、大脳皮質領域間のトップダウン接続を模倣した長距離フィードバックスパイクネットワーク(LoRaFB-SNet)を提案する。本稿では,マウスのモデル表現と視覚皮質表現の類似性を測定するために,時系列表現類似性分析(TSRSA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:34:47 GMT)
LUTMUL: Exceed Conventional FPGA Roofline Limit by LUT-based Efficient Multiplication for Neural Network Inference [25.3]
本稿では、LUTMULを導入し、LUT(ルックアップテーブル)のポテンシャルを利用して乗算を行う。 LUTのこの利点を生かして,FPGAベースのニューラルネットワークアクセラレータの性能向上の可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:54:11 GMT)
HYSYNTH: Context-Free LLM Approximation for Guiding Program Synthesis [25.3]
大規模言語モデル(LLM)は、よく知らないDSLで完全に正しいプログラムを生成するのに失敗する。これらの制約により、与えられたタスクに対する LLM 補完をタスク固有の文脈自由代用モデル学習に使用するハイブリッドアプローチを導入する。このハイブリッドなアプローチを3つの領域で評価し、既存のプログラムシンセサイザーと同様に、無誘導探索とLCMからの直接サンプリングの両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:46:03 GMT)
Class Incremental Learning with Task-Specific Batch Normalization and Out-of-Distribution Detection [25.2]
本研究では、画像分類のための漸進的な学習に焦点を当て、記憶やプライバシーの制約により古いデータへのアクセスが制限された場合、すべての学習知識の破滅的な忘れ込みを減らす方法について検討する。漸進的な学習の課題は、可塑性、新しい知識を学ぶ能力、安定性、古い知識を維持する能力の最適なバランスを達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:54:29 GMT)
Adversarial Purification and Fine-tuning for Robust UDC Image Restoration [25.0]
Under-Display Camera (UDC) 技術は、敵対的摂動に対する感受性によって悪化する独自の画像劣化問題に直面している。本研究は、敵攻撃に対する堅牢性に着目し、UDC画像復元モデルの強化に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:56:48 GMT)
Learning in Markov Games with Adaptive Adversaries: Policy Regret, Fundamental Barriers, and Efficient Algorithms [24.9]
学習者と戦略的相手とのマルコフゲームとしてモデル化された動的に進化する環境における学習について検討する。これは、学習者が最も安定した政策の順序に従えば達成したであろうリターンと競合することを目的とした、反ファクト的な概念である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:17:27 GMT)
Unity by Diversity: Improved Representation Learning in Multimodal VAEs [24.7]
ハード制約をソフト制約に置き換えることで、より優れた潜伏表現が得られることを示す。既存の手法と比較して、学習した潜在表現の改善と欠落したデータモダリティの計算結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:19:01 GMT)
TEAM: Topological Evolution-aware Framework for Traffic Forecasting--Extended Version [24.5]
交通予測のためのトポロジカル進化認識フレームワーク(TEAM)には、畳み込みと注意が組み込まれている。 TEAMは、予測精度を損なうことなく、既存の方法よりもはるかに低い再訓練コストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:45:29 GMT)
Provable Length Generalization in Sequence Prediction via Spectral Filtering [24.2]
非対称回帰は、学習者が利用できるよりも長い文脈長を持つベンチマーク予測器に対して後悔を測る。線形力学系に対する長さ一般化を確実に達成する勾配に基づく学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:11:40 GMT)
Abstracted Shapes as Tokens -- A Generalizable and Interpretable Model for Time-series Classification [24.2]
時系列表現学習と分類のための事前学習,一般化,解釈可能なモデルであるVQShapeを提案する。時系列データに新しい表現を導入することで、VQShapeの潜在空間と形状レベルの特徴との接続を構築できる。分類タスクでは、VQShapeの表現を使って解釈可能な分類器を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:04:59 GMT)
Retrieval-enriched zero-shot image classification in low-resource domains [23.5]
低リソースドメインは、言語および視覚的理解タスクにおいて重要な課題を提示する。 VLM(Vision-Language Models)の最近の進歩は、高リソース領域において有望な結果を示しているが、低リソースの概念では不足している。新たな視点から,ゼロショット低解像度画像分類の課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:24:55 GMT)
Graph Convolutions Enrich the Self-Attention in Transformers! [23.5]
本稿では,グラフフィルタに基づく自己注意法(GFSA)を提案する。 GFSAは,コンピュータビジョン,自然言語処理,グラフレベルタスク,音声認識,コード分類など,様々な分野におけるトランスフォーマーの性能向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:16:52 GMT)
How Far Can Transformers Reason? The Globality Barrier and Inductive Scratchpad [23.4]
近年の研究では、トランスフォーマーは表現性の観点からチューリング完全であることが示されているが、これは学習可能性の目的に対処するものではない。本稿では,正規変換器が学習の弱さを効果的に達成できる場合,目標分布の「グローバル度」の概念を推し進める。ここでは,グローバル性の高い分布を効率的に学習できないという仮定を実験的に理論的に追加して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:45:03 GMT)
Generative Emotion Cause Explanation in Multimodal Conversations [23.4]
我々は、新しいタスク textbfMultimodal textbfConversation textbfEmotion textbfCause textbfExplanation (MCECE)を提案する。マルチモーダル会話シナリオにおいて、ターゲット発話に対する感情的原因を詳細に説明することを目的としている。 FAME-Netという新しいアプローチが提案され、ビデオの表情を通して、視覚データを解析し、感情を正確に解釈するLarge Language Models(LLMs)の力を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:16:30 GMT)
$FastDoc$: Domain-Specific Fast Continual Pre-training Technique using Document-Level Metadata and Taxonomy [23.0]
$FastDoc$は、ドメイン固有のコーパス上で、トランスフォーマーエンコーダを事前トレーニングするための計算効率のよいフレームワークである。我々は、顧客サポート、科学的、法的ドメインという3つの異なるドメインで、そのようなドメイン固有の事前トレーニングを行います。 FastDoc$は、競争力のあるトランスフォーマーベースのベースラインに匹敵するか、あるいは同等のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:53:10 GMT)
CORAG: A Cost-Constrained Retrieval Optimization System for Retrieval-Augmented Generation [22.9]
大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい生成能力を示してきたが、しばしば最新の情報にアクセスするのに苦労している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部データベースからの知識を取り入れることでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:11:16 GMT)
Toward Automated Algorithm Design: A Survey and Practical Guide to Meta-Black-Box-Optimization [22.9]
本稿では,進化計算(EC)コミュニティにおけるメタブラックボックス最適化(MetaBBO)について紹介する。 MetaBBOの成功にもかかわらず、現在の文献は主要な側面の要約が不十分であり、実装に関する実践的なガイダンスが欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:32:19 GMT)
Similarity and Dissimilarity Guided Co-association Matrix Construction for Ensemble Clustering [22.3]
アンサンブルクラスタリングを実現するためにSDGCA(Simisity and Dissimilarity Guided Co-Association matrix)を提案する。まず、各クラスタの品質を推定するために正規化アンサンブルエントロピーを導入し、この推定に基づいて類似度行列を構築した。ランダムウォークを用いて、基底クラスタリングの高次近接を探索し、相似行列を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:10:28 GMT)
Generalized Open-World Semi-Supervised Object Detection [22.1]
本稿では, アンサンブルをベースとしたOODエクスプローラーと, 適応型半教師付きオブジェクト検出フレームワークを提案する。提案手法は最先端のOOD検出アルゴリズムと競合し,IDクラスとOODクラスの両方の半教師付き学習性能を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:44:02 GMT)
MoA: Mixture of Sparse Attention for Automatic Large Language Model Compression [22.0]
本研究では,異なる頭部と層に異なる注意配置を自動調整するMixture of Attention (MoA)を提案する。 MoAは様々な入力サイズに対応し、いくつかの注意点がより長いシーケンスに対応するように焦点を拡大し、他のヘッドは固定長のローカルコンテキストに一貫して集中することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:26:18 GMT)
MoNTA: Accelerating Mixture-of-Experts Training with Network-Traffc-Aware Parallel Optimization [22.0]
Mixture of Experts (MoE) は、複数の専門的な専門家モデルと1つのスーパーモデルを組み合わせた、業界における先進的なモデルアーキテクチャである。本稿では,通信量に基づいて最適な並列戦略を選択する,ネットワークトラヒック対応並列最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:27:20 GMT)
C2A: Client-Customized Adaptation for Parameter-Efficient Federated Learning [21.9]
クライアント情報を条件付けしてクライアント固有のアダプタを生成する,新しいハイパーネットワークベースのFLフレームワークを提案する。学習を通じてカスタマイズされた重みを生成するハイパーネットワークの有効性により、C2Aは共有モデルパラメータの有用性を最大化することができる。 FLシナリオにおけるC2Aの効率性と有効性の両方の観点から,総合的な評価結果がC2Aの優位性を支持した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:07:38 GMT)
$α$-TCVAE: On the relationship between Disentanglement and Diversity [21.8]
本稿では,新しい全相関(TC)下界を用いて最適化された変分オートエンコーダである$alpha$-TCVAEを紹介する。本稿では,不整合表現がより優れた生成能力と多様性をもたらすという考えを支持する定量的分析について述べる。以上の結果から,$alpha$-TCVAEはベースラインよりも不整合表現を一貫して学習し,より多様な観測結果を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:50:06 GMT)
Contrasting with Symile: Simple Model-Agnostic Representation Learning for Unlimited Modalities [21.7]
CLIPのような対照的な学習方法は、自然にペア化されたデータ、例えば画像とその対応するテキストキャプションを利用して、下流のタスクに効率的に転送する一般的な表現を学習する。これらの結果から,CLIPの相互適用はモダリティ間の結合情報を捉えるのに失敗し,学習した表現の質が制限されることが示唆された。モーダル間の高次情報を取得する単純なコントラスト学習手法であるSymileを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:49:25 GMT)
MACRec: a Multi-Agent Collaboration Framework for Recommendation [21.4]
マルチエージェントコラボレーションによるレコメンデーションシステムを強化するための新しいフレームワークであるMACRecを紹介する。ユーザ/イテムシミュレーションにエージェントを使用する既存の作業とは異なり、マルチエージェントをデプロイしてレコメンデーションタスクに直接取り組もうとしている。本稿では、評価予測、逐次レコメンデーション、会話レコメンデーション、レコメンデーション結果の説明生成など、様々なレコメンデーションタスクで開発者がMACRecを簡単に利用できるアプリケーションの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:00:49 GMT)
ROSS:RObust decentralized Stochastic learning based on Shapley values [21.4]
エージェントのグループは、中央サーバーなしで分散データセットを使用してグローバルモデルを学ぶために協力します。データは非独立に、同一に配布され、ノイズや毒で汚染されることもある。本稿では,Shapley値に基づく頑健な分散学習アルゴリズム ROSS を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:05:15 GMT)
Neural decoding from stereotactic EEG: accounting for electrode variability across subjects [21.3]
本稿では,SEEGデータを用いて被験者間の振る舞いを復号化するためのトレーニングフレームワークである seegnificant を紹介する。本研究では,行動課題を遂行する21人の被験者の複合データに基づいて学習した多目的モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:58:01 GMT)
Benchmarking Bias in Large Language Models during Role-Playing [21.3]
ロールプレイングにおいて,Large Language Models (LLMs) のバイアスを明らかにするために設計されたフェアネステストフレームワークであるBiasLensを紹介した。提案手法では,11の属性からなる包括的属性からなる550個のソーシャルロールをLCMを用いて生成し,33,000個のロール固有の質問を生成する。生成された質問をベンチマークとして、OpenAI、Mistral AI、Meta、Alibaba、DeepSeekがリリースした6つの高度なLCMの広範な評価を行う。我々のベンチマークでは、LLM全体で72,716の偏りが見られ、個々のモデルは7,754から16,963の偏りが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:47:00 GMT)
From Question to Exploration: Test-Time Adaptation in Semantic Segmentation? [21.3]
テスト時間適応(TTA)は、トレーニングデータに基づいてトレーニングされたモデルを、潜在的な分散シフトを伴うテストデータに適用することを目的としている。セマンティックセグメンテーションにおける既存の古典的TTA戦略の適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:37:44 GMT)
MetaMath: Integrating Natural Language and Code for Enhanced Mathematical Reasoning in Large Language Models [21.1]
自然言語とコードを用いた数学的推論問題の解法に関する基礎的疑問を考察する。その結果,LLMはコードよりも自然言語の推論が優れていることがわかった。自然言語とコードは相補的な推論の形式として機能するが、特定のシナリオでは互いに負の形で影響を及ぼすことがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 14:51:38 GMT)
INC-Math: Integrating Natural Language and Code for Enhanced Mathematical Reasoning in Large Language Models [21.1]
自然言語とコードを用いた数学的推論問題の解法に関する基礎的疑問を考察する。その結果,LLMはコードよりも自然言語の推論が優れていることがわかった。自然言語とコードは相補的な推論の形式として機能するが、特定のシナリオでは互いに負の形で影響を及ぼすことがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 14:51:38 GMT)
INC-Math: Integrating Natural Language and Code for Enhanced Mathematical Reasoning in Large Language Models [21.1]
自然言語とコードを用いた数学的推論問題の解法に関する基礎的疑問を考察する。その結果,LLMはコードよりも自然言語の推論が優れていることがわかった。自然言語とコードは相補的な推論の形式として機能するが、特定のシナリオでは互いに負の形で影響を及ぼすことがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 14:51:38 GMT)
Guaranteeing Data Privacy in Federated Unlearning with Dynamic User Participation [21.1]
フェデレート・アンラーニング(FU)は、訓練されたグローバルなFLモデルから、フェデレート・ラーニング(FL)ユーザーのデータの影響を排除できる。単純なFUメソッドでは、未学習のユーザを削除し、その後、残りのすべてのユーザとスクラッチから新しいグローバルFLモデルを再トレーニングする。本稿では、動的ユーザ参加を効果的に管理しつつ、プライバシを確保することを目的とした、プライバシ保護のためのFUフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:18:10 GMT)
Intruding with Words: Towards Understanding Graph Injection Attacks at the Text Level [21.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なアプリケーションにまたがるが、敵の攻撃に弱いままである。本稿では,テキストレベルでのグラフインジェクションアタック(GIA)の探索の先駆者となる。埋め込みレベルで見過ごされた要素であるテキストの解釈可能性(英語版)が、攻撃強度において重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:15:36 GMT)
Birdie: Advancing State Space Models with Reward-Driven Objectives and Curricula [20.8]
状態空間モデル(SSM)はトランスフォーマーの代替言語モデルとして登場している。 SSMはテキストのコピーや連想的リコールといったコンテキスト内検索を必要とするタスクに苦労する。本稿では,検索集約タスクにおけるSSMの性能を向上する新たなトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:01:13 GMT)
Towards Robust Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Data [20.8]
頑健なマルチモーダル感性分析(MSA)を実現するための言語支配型耐雑音学習ネットワーク(LNLN)を提案する。 LNLNは、支配的モダリティ補正(DMC)モジュールと支配的モダリティベースマルチモーダル学習(DMML)モジュールを備え、様々なノイズシナリオにおけるモデルの堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 08:40:28 GMT)
Towards Robust Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Data [20.8]
頑健なマルチモーダル感性分析(MSA)を実現するための言語支配型耐雑音学習ネットワーク(LNLN)を提案する。 LNLNは、支配的モダリティ補正(DMC)モジュールと支配的モダリティベースマルチモーダル学習(DMML)モジュールを備え、様々なノイズシナリオにおけるモデルの堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 08:40:28 GMT)
Evaluating the Impact of Lab Test Results on Large Language Models Generated Differential Diagnoses from Clinical Case Vignettes [20.7]
本研究では,実験結果が大規模言語モデル(LLM)による差分診断に及ぼす影響を評価する。 LLMs GPT-4, GPT-3.5, Llama-2-70b, Claude-2, Mixtral-8x7B を用いてTop 10, Top 5, Top 1 DDx の生成実験を行った。 GPT-4は、トップ1の診断で55%、研究所のデータでトップ10で60%の精度で、精度は80%まで向上した。肝臓機能、代謝・毒性パネル、血清・免疫検査を含む実験室検査は一般的に正しく解釈された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:48:32 GMT)
A Survey on Bundle Recommendation: Methods, Applications, and Challenges [20.6]
この調査は、バンドルレコメンデーションに関する包括的なレビューを提供する。我々は、様々なアプリケーションドメインからのバンドル戦略、すなわち識別的および生成的バンドルレコメンデーションに基づいて、それを2つのカテゴリに分類する。本稿では,本研究の課題を論じ,バンドルレコメンデーション分野における将来的な方向性を明らかにするとともに,研究者や実践者にとって有用なリソースとなることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:43:50 GMT)
STONE: A Submodular Optimization Framework for Active 3D Object Detection [20.5]
正確な3Dオブジェクト検出器をトレーニングするための鍵となる要件は、大量のLiDARベースのポイントクラウドデータが利用できることである。本稿では,3次元物体検出装置のトレーニングにおけるラベル付けコストを大幅に削減する,統合されたアクティブな3次元物体検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 05:23:35 GMT)
KAN-AD: Time Series Anomaly Detection with Kolmogorov-Arnold Networks [20.4]
時系列異常検出(TSAD)は,大規模クラウドサービスやWebシステムにおいて重要なコンポーネントとなっている。深層学習に基づく予測手法は、強力な学習能力のためにTSADで非常に人気がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:24:15 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） (Fri, 01 Nov 2024 17:36:02 GMT)
Video Diffusion Models are Training-free Motion Interpreter and Controller [20.4]
本稿では,映像拡散モデルにおける動き認識機能を理解し,ローカライズし,操作するための新しい視点を提案する。コンテンツ相関情報とフィルタリング動作チャネルを除去し,MOFT(Motion FeaTure)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:46:26 GMT)
XC-Cache: Cross-Attending to Cached Context for Efficient LLM Inference [20.2]
インコンテキスト学習(ICL)アプローチは典型的には、参照情報に基づいて条件デコーダのみの言語モデルを生成するプロンプトを活用する。この研究は、エンコーダ・デコーダアーキテクチャにインスパイアされたモデルを導入し、プロンプトなしで参照テキストの条件生成にクロスアテンションを使用することにより、これらの制限に対処する。質問応答(QA)をテストベッドとして使用し、条件生成能力を評価し、ICLより優れており、微調整された誘導LDMと同等であり、標準KVキャッシュと比較して空間フットプリントを2桁の精度で大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:56:52 GMT)
Trace is the Next AutoDiff: Generative Optimization with Rich Feedback, Execution Traces, and LLMs [19.9]
我々は、コーディングアシスタント、ロボット、コピロなどのAIシステムの設計と更新を自動化することによって動機付けられた最適化問題のクラスについて研究する。 PyTorchのような構文を用いて、ワークフロー最適化問題をOPTOインスタンスに効率的に変換するPython、Traceを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:01:01 GMT)
Debiasify: Self-Distillation for Unsupervised Bias Mitigation [19.8]
単純性バイアスはニューラルネットワークにおいて重要な課題となり、しばしばモデルがより単純な解を好んで、急激な相関による決定規則を不注意に学習する。バイアスの性質に関する事前の知識を必要としない新しい自己蒸留アプローチであるDebiasifyを紹介します。提案手法は, 複雑で高精度な特徴を含む深い層から, より単純な特性条件を持つ浅層へと, ネットワーク内の知識を伝達するために, 新たな蒸留損失を生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:25:05 GMT)
Calibrating Multi-modal Representations: A Pursuit of Group Robustness without Annotations [19.8]
CLIPのような微調整済みの視覚言語モデルは、さまざまな下流タスクで成功している。これらの調整されたモデルは高度に専門化され、実際の展開の実用性が制限される傾向にある。微調整CLIPのための軽量表現校正法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:30:47 GMT)
Graph Neural Networks for Financial Fraud Detection: A Review [19.3]
本稿では、金融不正問題に対処する上でのグラフニューラルネットワーク(GNN)の役割について概説する。 GNNは金融ネットワーク内の複雑な関係パターンやダイナミクスを捉えるのに非常に適しています。本稿では,100以上の研究の構造化レビューを通じて,財務不正検出におけるGNN適用の理解に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:59:57 GMT)
Fast Samplers for Inverse Problems in Iterative Refinement Models [19.1]
逆問題に対する効率的なサンプル作成のためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。提案手法は,5段階の条件付きサンプリングステップで高品質なサンプルを生成でき,20～1000段の基準ラインよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:22:30 GMT)
Rationale-Guided Retrieval Augmented Generation for Medical Question Answering [18.9]
大規模言語モデル(LLM)は、バイオメディシンの応用に大きな可能性を秘めている。 RAG$2$は、医学的文脈におけるRAGの信頼性を高めるための新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:40:23 GMT)
Inference-to-complete: A High-performance and Programmable Data-plane Co-processor for Neural-network-driven Traffic Analysis [18.8]
NN駆動型インテリジェントデータプレーン(NN駆動型IDP)は,精度と高性能のために,新たな話題になりつつある。 Kaleidoscopeは、データプレーンのバイパスに位置するフレキシブルで高性能なコプロセッサである。 Kaleidoscopeは256-352 nsの推論遅延と100Gbpsのスループットに到達し、データプレーンへの影響は無視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:10:08 GMT)
Adaptive Visual Scene Understanding: Incremental Scene Graph Generation [18.5]
シーングラフ生成(SGG)は、画像を分析し、オブジェクトとその関係に関する意味のある情報を抽出する。本稿では,関係の漸進性,シーンの漸進性,関係の一般化性という3つの学習体制からなるベンチマークを提案する。また、RASと呼ばれる「分析によるリプレイ」手法についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:29:34 GMT)
MAP the Blockchain World: A Trustless and Scalable Blockchain Interoperability Protocol for Cross-chain Applications [18.3]
インターオペラビリティプロトコルは、鎖間のアセット転送やデータ検索を可能にする。既存のプロトコルは、オンチェーンとオフチェーンのコストが高いため、厳しいスケーラビリティの問題に直面している。信頼性のないブロックチェーン相互運用プロトコルである textttMAP を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:43:11 GMT)
Multiple Information Prompt Learning for Cloth-Changing Person Re-Identification [17.9]
布を交換するReIDのためのMIPL(Multiple Information prompt Learning)方式を提案する。 CISモジュールは、衣料品情報を元のRGBイメージ機能から切り離すように設計されている。 The Bio-guided attention (BGA) module is proposed to increase the learning intensity of the model for key information。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:08:10 GMT)
Uni-Med: A Unified Medical Generalist Foundation Model For Multi-Task Learning Via Connector-MoE [17.9]
MLLM(Multi-modal large language model)は、様々な視覚的・言語的タスクのための汎用インタフェースとして、印象的な機能を示している。 Uni-Medは、普遍的な視覚的特徴抽出モジュール、CMoE(consor Mixed-of-experts)モジュール、LLMで構成される新しい医療一般モデルである。我々の知る限り、Uni-MedはMLLMのコネクタにおけるマルチタスク干渉に対処する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 02:38:53 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning in Large Models: A Survey of Methodologies [17.9]
大規模なモデルでは、運用には相当な計算資源とGPUメモリが必要である。 PEFT (Efficient Fine-Tuning) は、様々な下流タスクに適合する大規模な事前学習モデルのパラメータを効率的に調整することで、実用的なソリューションを提供する。本稿では,PEFTの予備知識,各種PEFTアルゴリズムの基本的な考え方と原理,PEFTの適用,今後の研究方向性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:26:07 GMT)
Target-Guided Adversarial Point Cloud Transformer Towards Recognition Against Real-world Corruptions [17.8]
本稿では、APCTと呼ばれるTarget-Guided Adversarial Point Cloud Transformerを紹介する。 APCTは, 対向的特徴消去機構を通じて, グローバルな構造キャプチャーを増大させるように設計された, 新規なアーキテクチャである。提案手法は,複数の汚職評価ベンチマークにおける最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:23:46 GMT)
Cross-Fundus Transformer for Multi-modal Diabetic Retinopathy Grading with Cataract [17.8]
糖尿病網膜症(英: Diabetic retinopathy, DR)は、世界の視覚障害の主要な原因であり、糖尿病の合併症である。本研究では,カラーファンドス写真(IFP)と赤外線ファンドス写真(IFP)の情報をより正確なDRグレーディングに融合する,新しい多モード深層学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:38:49 GMT)
Diffusion Spectral Representation for Reinforcement Learning [17.7]
本稿では,表現学習の観点からの強化学習に拡散モデルの柔軟性を活用することを提案する。拡散モデルとエネルギーベースモデルとの接続を利用して拡散スペクトル表現(Diff-SR)を開発する。 Diff-SRは、拡散モデルからのサンプリングの難易度と推論コストを明示的に回避しつつ、効率的なポリシー最適化と実用的なアルゴリズムを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:30:00 GMT)
DenoiseRep: Denoising Model for Representation Learning [17.6]
本稿では,特徴抽出とデノナイジングによる特徴識別を改善するために,表現学習のための新しいDenoising Model(DenoiseRep)を提案する。 DenoiseRepは、インクリメンタルに機能を改善するが、利用可能であればラベルを補完するラベルフリーのアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:55:50 GMT)
Beyond the Boundaries of Proximal Policy Optimization [17.6]
この研究は、更新ベクトルのインナーループ推定に分解されるPPOの別の視点を提供する。本稿では,これらの更新ベクトルを任意の勾配勾配を用いて適用するフレームワークとして,外部近似ポリシー最適化(outer-PPO)を提案する。方法はBrax, Jumanji, MinAtar環境上で積極的に調整されたPPOベースラインに対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:29:10 GMT)
Towards Data Valuation via Asymmetric Data Shapley [17.5]
従来のデータ共有フレームワークを非対称データ共有フレームワークに拡張します。我々は、その正確な計算のために、効率的な$k$-nearestの隣り合うアルゴリズムを導入する。我々は、機械学習タスクやデータ市場コンテキストにまたがって、我々のフレームワークの実践的適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:28:38 GMT)
Adversarially Robust Decision Transformer [17.5]
本稿では,最悪のケース対応RvSアルゴリズムであるAdversarially Robust Decision Transformer(ARDT)を提案する。 ARDTは、in-sample minimax return-to-goのポリシーを学び、条件を立てる。大規模シーケンシャルゲームや連続的対向RL環境では、ARDTは強力なテストタイムの対戦相手に対して非常に優れたロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 17:47:03 GMT)
On the Limitations of Fractal Dimension as a Measure of Generalization [17.4]
ニューラルネットワークの一般化ギャップの境界と予測は、理論的機械学習における中心的なオープンな問題である。ニューラルネットワークの最適化トラジェクトリをモデル化するためのフラクタルの枠組みを提案し、一般化境界を動機付け、軌道のフラクタル次元に基づいて測度を測る。本稿では、これらの持続的ホモロジーに基づく一般化尺度の実験的評価を行い、詳細な統計分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:22:33 GMT)
Machine Learning-Accelerated Multi-Objective Design of Fractured Geothermal Systems [17.0]
本稿では, フラクチャードメディアにおける熱水シミュレーションと統合した, 能動学習による進化的多目的最適化アルゴリズムについて報告する。 ALEMO法は従来の進化法に比べて1～2桁の速度(10～100倍)で、必要なシミュレーションを著しく削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:39:23 GMT)
In-situ Self-optimization of Quantum Dot Emission for Lasers by Machine-Learning Assisted Epitaxy [16.7]
本研究では、InAs/GaAs量子ドット(QD)の表面再構成と光発光(PL)を相関させるため、その場反射高エネルギー電子回折(RHEED)を機械学習(ML)と統合する。入力としてRHEEDデータのリアルタイム処理に軽量なResNet-GLAMモデルを用い,光学性能の効果的な同定を可能にする。 GaAs基板上でのInAs QDsの最適化に成功し,PL強度の3.2倍増加と全幅の半大化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:10:00 GMT)
PairSmell: A Novel Perspective Inspecting Software Modular Structure [16.6]
本稿では,モジュール化を利用した新しい概念であるPairSmellを紹介する。我々は、20のC/C++およびJavaプロジェクトに関する実証的研究を行い、4つの確立されたモジュール化ツールを使用します。 260,003インスタンスに関する我々の研究は、アーキテクチャへの影響がかなり大きいことを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:29:42 GMT)
CrysToGraph: A Comprehensive Predictive Model for Crystal Materials Properties and the Benchmark [16.5]
我々はCrysToGraph(textbfCrys$tals with $textbfT$ransformers $textbfo$n $textbfGraph$s)を提案する。 CrysToGraphは、トランスフォーマーベースのグラフ畳み込みブロックと、グラフワイドトランスフォーマーブロックとの長距離インタラクションを効果的にキャプチャする。これは既存のほとんどの方法より優れており、非伝統的な結晶と伝統的な結晶の両方のベンチマークで新しい最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 08:25:56 GMT)
BoNBoN Alignment for Large Language Models and the Sweetness of Best-of-n Sampling [16.4]
本稿では,大言語モデルからのサンプルを,ベスト・オブ・nドルサンプリングを用いてヒトの嗜好に合わせることの問題点について述べる。基本モデルからKL距離に対する勝利率とのトレードオフの観点から,n$の最高値が本質的に最適であることを示す。実験により,BoNBoNアライメントは基本方針に好適なモデルの生成において,大幅な改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:02:32 GMT)
Human-in-the-Loop Causal Discovery under Latent Confounding using Ancestral GFlowNets [16.0]
ほとんどの因果探索アルゴリズムは不確実性推定を提供しておらず、ユーザが結果を解釈し、推論プロセスを改善することは困難である。ベイズ情報量規準(BIC)のようなスコア関数に基づく信念分布に比例した(因果)祖先グラフのサンプリングを提案する。次に、変数間の関係について専門家を反復的に調査する最適な実験設計を導入し、祖先グラフに対する我々の信念の不確実性を効果的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:46:49 GMT)
Neur2BiLO: Neural Bilevel Optimization [15.9]
双方向最適化は、リーダーが目的の機能を最小化する最初の決定を下すネストした問題を扱う。 Neur2BiLOは、リーダーまたはフォロワーの値関数のニューラルネットワーク近似を、教師付き回帰を通じてトレーニングし、簡単に解ける混合整数プログラムに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:44:44 GMT)
Deep Learning for Two-Stage Robust Integer Optimization [15.9]
カラム・アンド・制約生成アルゴリズムの深層学習型インスタンス化であるNeur2ROを提案する。カスタム設計のニューラルネットワークは、第2ステージ問題の最適値と実現可能性を評価するために訓練される。 Neur2ROは高品質なソリューションを迅速に製造し、2段階のクナップサックにおける最先端の手法、資本予算、施設配置問題に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:36:50 GMT)
DeepCore: Simple Fingerprint Construction for Differentiating Homologous and Piracy Models [15.9]
既存の作業では、ウォーターマーキングやフィンガープリントをモデル化する試みが数多く行われているが、同様の構造やトレーニングデータセットでトレーニングされたモデルを無視している。ブラックボックス海賊版モデルを効率よくクエリして、モデルを誤識別することなく、モデル著作権を保護するという課題を強調します。本稿では,モデルの信頼度がモデル決定境界から予測されたサンプルの距離と正の相関関係があることを,DeepCoreと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:53:26 GMT)
Table Transformers for Imputing Textual Attributes [15.8]
本稿では,TTITA(Imputing Textual Attributes)のためのテーブルトランスフォーマー(Table Transformer)という新しいエンドツーエンドアプローチを提案する。提案手法は,リカレントニューラルネットワークやLlama2などのベースラインモデルよりも優れた性能を示す。マルチタスク学習を組み込んで、不均一な列を同時にインプットし、テキストインプットの性能を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 00:34:19 GMT)
Emoji Attack: A Method for Misleading Judge LLMs in Safety Risk Detection [15.8]
LLMはトークンセグメンテーションバイアスの影響を受けている。このバイアスはトークンを小さなサブトークンに分割し、埋め込みを変更するときに発生する。絵文字をトークン内に配置して埋め込みの違いを増やす方法である絵文字アタックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:18:32 GMT)
Constrained Sampling with Primal-Dual Langevin Monte Carlo [15.6]
この研究は、正規化定数まで既知の確率分布からサンプリングする問題を考察する。一般非線形関数の期待値によって定義された統計的制約の集合を満たす。我々は,目標分布とサンプルを同時に制約する離散時間原始二元Langevin Monte Carloアルゴリズム(PD-LMC)を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:26:13 GMT)
IntraMix: Intra-Class Mixup Generation for Accurate Labels and Neighbors [15.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。グラフの一般的な課題は、ノードの正確な(高品質な)ラベルと限られた隣り合うラベルである。既存のグラフ拡張手法は通常、これらの課題の1つにのみ対処する。両課題を同時に解決するために,IntraMixと呼ばれるエレガントな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:51:18 GMT)
SelfCodeAlign: Self-Alignment for Code Generation [15.2]
SelfCodeAlignは、自己整合型コード言語モデル(LLM)のための、初めて完全に透明で許容可能なパイプラインであるまず、高品質なシードスニペットから多様なコーディング概念を抽出し、新しいタスクを生成する。次に、タスク毎に複数のレスポンスをサンプリングし、それぞれがテストケースとペアリングし、サンドボックス環境で検証する。このデータセットの微調整は、HumanEval+で67.1パス@1を達成するモデルにつながります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:06:10 GMT)
FedDTPT: Federated Discrete and Transferable Prompt Tuning for Black-Box Large Language Models [14.7]
特定のシナリオからのデータを調整した大きな言語モデル(LLM)は、プライバシリークのリスクを引き起こす。ブラックボックス大言語モデルに対して,フェデレートされた離散的かつ転送可能なプロンプトチューニングであるFedDTPTを初めて提案する。提案手法は,ブラックボックス設定における非IDデータに対する高い精度,通信オーバーヘッドの低減,ロバスト性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:19:23 GMT)
Semantic Density: Uncertainty Quantification for Large Language Models through Confidence Measurement in Semantic Space [14.7]
既存のLarge Language Models (LLM) には、ユーザが生成するレスポンスごとに不確実性/信頼度を計測するための固有の機能がない。本稿では,これらの課題に対処する新しい枠組みを提案する。意味密度は、意味空間における確率分布の観点から各応答の不確かさ/自信情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:25:52 GMT)
MetaMetrics-MT: Tuning Meta-Metrics for Machine Translation via Human Preference Calibration [14.6]
本稿では,機械翻訳(MT)タスクを評価するためのメタメトリックスMTを提案する。 WMT24メトリック共有タスクデータセットの実験は、MetaMetrics-MTが既存のベースライン全てより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:34:30 GMT)
Lightweight Transducer Based on Frame-Level Criterion [14.5]
本稿では,CTC強制アライメントアルゴリズムの結果を用いて,フレーム単位のラベルを決定する軽量トランスデューサモデルを提案する。ラベル中の過剰な空白による不均衡な分類の問題に対処するため、空白と非ブランク確率を分離する。我々は、より豊かな情報を用いてブランクの確率を予測し、トランスデューサに優れた結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 06:08:08 GMT)
Lightweight Transducer Based on Frame-Level Criterion [14.5]
本稿では,CTC強制アライメントアルゴリズムの結果を用いて,フレーム単位のラベルを決定する軽量トランスデューサモデルを提案する。ラベル中の過剰な空白による不均衡な分類の問題に対処するため、空白と非ブランク確率を分離する。 AISHELL-1の実験では、軽量トランスデューサがトランスデューサと同じような結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 06:08:08 GMT)
On the Impact of White-box Deployment Strategies for Edge AI on Latency and Model Performance [14.1]
本研究の目的は、ホワイトボックス(トレーニングベース)とブラックボックス演算子のレイテンシトレードオフの精度を実証的に評価することである。 3つのホワイトボックス(QAT, プルーニング, 知識蒸留)、2つのブラックボックス(パーティション, SPTQ)とその組み合わせ演算子を含む推論実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:22:49 GMT)
Is your benchmark truly adversarial? AdvScore: Evaluating Human-Grounded Adversarialness [14.1]
人為的な評価指標であるAdvScoreを提案する。 AdvScoreは、モデルのさまざまな能力と人間の能力をキャプチャすることで、データセットの真逆性を評価する。我々は,9,347人の回答と10の言語モデル予測を用いてAdvScoreを適用し,モデルの改善を5年にわたって追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:16:28 GMT)
Training Fair Models in Federated Learning without Data Privacy Infringement [14.1]
我々はFedFairを開発した。FedFairはよく設計されたフェデレート学習フレームワークで、データプライバシーの侵害なしに高いパフォーマンスで公正なモデルをトレーニングできる。実世界の3つのデータセットに対する実験により,本手法の優れた公正モデルトレーニング性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:31:22 GMT)
Theoretical Foundations of Deep Selective State-Space Models [14.0]
ディープSSMは、さまざまなドメインセットで優れたパフォーマンスを示す。最近の研究で、線形リカレンス電力が入力と隠れ状態の間の乗法的相互作用を可能にすることが示されている。ランダム線形再帰が単純な入力制御遷移を備える場合、隠れ状態は強力な数学的対象の低次元射影であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:28:59 GMT)
Improving self-training under distribution shifts via anchored confidence with theoretical guarantees [13.8]
自己学習は、予測信頼度と実際の精度の相違が増大するため、分布シフトの時にしばしば不足する。時間的整合性に基づく分散シフト下での自己学習を改善するための原理的手法を開発した。提案手法では,計算オーバーヘッドを伴わない分散シフトシナリオにおいて,自己学習性能を8%から16%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:48:11 GMT)
Wasserstein Flow Matching: Generative modeling over families of distributions [13.6]
ガウス分布を用いて生成モデリングを行い、単一セルゲノムデータから粒状細胞状態の表現を生成する方法を示す。また、WFMは、高次元と可変サイズの点雲間の流れを学習し、空間転写学データセットから細胞マイクロ環境を合成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:55:07 GMT)
GDTB: Genre Diverse Data for English Shallow Discourse Parsing across Modalities, Text Types, and Domains [13.6]
既存のUD 英語 GUM コーパスに基づいて,PDTB スタイルの浅層談話構文解析のための新しいベンチマークを提示し,評価した。ドメイン間関係分類に関する一連の実験において、我々のデータセットはPDTBと互換性があるが、領域外劣化は観測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:04:43 GMT)
LayerCollapse: Adaptive compression of neural networks [13.6]
トランスフォーマーネットワークは、自然言語処理やコンピュータビジョンにおいて、先行技術より優れている。モデルは数億のパラメータを含み、重要な計算資源を必要とする。完全に連結された層の深さを減少させる新しい構造化プルーニング法であるLayerCollapseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:18:31 GMT)
LLM-Based Misconfiguration Detection for AWS Serverless Computing [13.6]
サーバレスコンピューティングは、開発者がサーバレスアプリケーションとして知られる関数レベルでアプリケーションを構築することを可能にする、新たなクラウドコンピューティングパラダイムである。本稿では、LLMを利用してサーバーレスアプリケーションの設定ミスを検出する最初のフレームワークであるSlsDetectorを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:59:00 GMT)
Constant Acceleration Flow [13.5]
正規微分方程式(ODE)の流れを漸進的に直線化することにより、整流と再流の手順は高速に生成できる。結合と呼ばれる画像と雑音のペアは、一定速度の直線軌道によって近似できるという仮定の下で機能する。本稿では, 単純な定数加速度方程式に基づく新しいフレームワークである定数加速度流(CAF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:43:56 GMT)
Provably and Practically Efficient Adversarial Imitation Learning with General Function Approximation [13.2]
最適化ベースAIL(OPT-AIL)と呼ばれる新しい手法を提案する。 OPT-AILは一般関数近似を用いた最初の証明可能なAIL法である。実証的研究により、OPT-AILはいくつかの課題において、従来の最先端の深層AIL法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:17:38 GMT)
Generalizability of Memorization Neural Networks [13.1]
暗記は、ディープラーニングの強い一般化可能性と密接な関係があると広く信じられている。記憶ネットワークを一般化するためには、ネットワークの幅は少なくともデータの寸法に等しい必要があることを示す。また、それらに対して一般化可能なデータ分布が存在することも示され、記憶ネットワークはデータ次元において指数的な数のパラメータを持つ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:18:46 GMT)
GPT for Games: An Updated Scoping Review (2020-2024) [12.8]
本稿では,GPTのゲームの可能性を探るため,2024年に発表された131記事のスコーピングレビューについて紹介する。現在のゲーム研究におけるGPTの顕著な応用は,プロシージャコンテンツ生成,混合開始型ゲームデザイン,混合開始型ゲームプレイ,ゲームプレイ,ゲームユーザリサーチの5つである。このレビューは、ゲームにおける革新的なGPTアプリケーションにおける技術の現状を説明することを目的としており、ゲーム開発を充実させ、最先端のAIイノベーションを通じてプレイヤー体験を強化する基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:00:25 GMT)
A Review of Reinforcement Learning in Financial Applications [12.8]
強化学習(RL)は、金融における意思決定タスクを解決する大きな可能性を示している。我々は、金融業界におけるRLの広範な活用を妨げる説明可能性、マルコフ決定プロセス(MDP)モデリング、ロバスト性などの課題を明らかにする。本稿では,ベンチマーク,コンテキストRL,マルチエージェントRL,モデルベースRLなどの今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:03:10 GMT)
Learning Macroscopic Dynamics from Partial Microscopic Observations [12.7]
微視的座標のサブセット上でのみ強制計算を必要とするマクロ力学を学習する手法を提案する。それぞれの顕微鏡座標の力は他の少数の座標にのみ依存する。本手法の精度, 力効率, 頑健性は, 様々な顕微鏡システムからマクロクロジャーモデルの学習に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:28:59 GMT)
Make Continual Learning Stronger via C-Flat [12.6]
連続学習(CL)に適した平坦な損失景観を特徴とする連続平坦度(C-Flat)手法を提案する。 C-Flatは1行のコードだけで簡単に呼び出すことができ、任意のCLメソッドにプラグ&プレイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:03:19 GMT)
Certified Robustness for Deep Equilibrium Models via Serialized Random Smoothing [12.5]
Deep Equilibrium Models (DEQ)のような暗黙のモデルは、ディープニューラルネットワークを構築するための有望な代替アプローチとして現れている。決定論的認証手法を用いた既存のDECの認証防御は、大規模なデータセットでは認証できない。我々はこれらの制限を解決するために、DECに対する最初のランダム化スムーズな認証防御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:14:11 GMT)
Enhancing Osteoporosis Detection: An Explainable Multi-Modal Learning Framework with Feature Fusion and Variable Clustering [12.5]
骨粗しょう症は、特に高齢者の骨折リスクを高める一般的な病態である。本研究は,臨床および画像データを統合し,診断精度とモデル解釈性を向上させる新しい多モード学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:58:15 GMT)
Typosquatting 3.0: Characterizing Squatting in Blockchain Naming Systems [12.5]
AHandle Name System (BNS) は、複雑な暗号受信者のアドレスを人間が読める名前に置き換えることで、暗号通貨を送信するプロセスを単純化する。 BNSの名称は、攻撃者がユーザタイプミスを利用する攻撃のタイプミスの影響を受けやすい。本研究は,BNS型タイポスクティング研究として初めて大規模なBNS型タイポスクティング研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:23:06 GMT)
CaptainCook4D: A Dataset for Understanding Errors in Procedural Activities [12.4]
新しいエゴセントリックな4DデータセットであるCaptainCook4Dは、実際のキッチン環境でレシピを実行する人々の384の録音(94.5時間)で構成されています。このデータセットは、2つの異なるタイプのアクティビティで構成されている。1つは参加者が提供されたレシピの指示に従属し、もう1つはエラーを逸脱し誘発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:12:52 GMT)
Efficiency for Free: Ideal Data Are Transportable Representations [12.4]
最適化と一般化の観点から,データの効率性について検討する。本稿では,効率的なデータの生成と活用を促進するRepresentation Learning Accelerator (algopt)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:56:53 GMT)
LaCour!: Enabling Research on Argumentation in Hearings of the European Court of Human Rights [12.3]
LaCour!はECHRの最初の口頭弁論コーパスである。 154の公聴会(267時間以上のビデオ映像から210万のトークン)が英語、フランス語、その他の裁判所の言語で行われている。文レベルのタイムスタンプと手動でアノテートされた役割と言語ラベルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:40:45 GMT)
Optimizing Monotone Chance-Constrained Submodular Functions Using Evolutionary Multi-Objective Algorithms [11.8]
ここでは制約は成分を伴い、制約はアルファの小さな確率でのみ破ることができる。 GSEMOアルゴリズムは, 単調な部分モジュラ関数に対して, 最悪の性能保証が得られることを示す。実験結果から, 進化的多目的アルゴリズムを用いることで, 性能が大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:12:36 GMT)
How to Bridge Spatial and Temporal Heterogeneity in Link Prediction? A Contrastive Method [11.7]
我々は,新しいtextbfContrastive Learning-based textbfLink textbfPrediction model, textbfCLPを提案する。我々のマイモデルは最先端モデルよりも一貫して優れており、AUCとAPで平均10.10%、13.44%の改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:20:53 GMT)
Right this way: Can VLMs Guide Us to See More to Answer Questions? [11.7]
質問応答シナリオでは、人間が利用可能な情報が十分かどうかを評価し、必要であれば追加情報を求める。対照的に、視覚言語モデル(VLM)は、情報の十分性を評価することなく、直接的かつ一発的な応答を生成するのが一般的である。本研究は,VLMにおける情報アセスメントと取得のギャップを狭める可能性を示し,その性能を人間に近づけるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:43:54 GMT)
DASH: Warm-Starting Neural Network Training in Stationary Settings without Loss of Plasticity [11.6]
我々は,実世界のニューラルネットワークトレーニングを模擬したフレームワークを開発し,静止データ上での暖房開始時の可塑性損失の主な原因としてノイズ記憶を同定する。そこで本研究では,学習した特徴を保ちながら雑音を選択的に忘れることによって可塑性損失を軽減することを目的としたDASH(Direction-Aware SHrinking)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:49:24 GMT)
HopTrack: A Real-time Multi-Object Tracking System for Embedded Devices [11.6]
本稿では,組み込みデバイスに適したリアルタイムマルチオブジェクトトラッキングシステムHopTrackを紹介する。最高のハイエンドGPU修正ベースラインByte(Embed)と比較して、HopTrackはNVIDIA AGX Xavierで最大39.29の処理速度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:13:53 GMT)
Dimension-free deterministic equivalents for random feature regression [11.6]
テスト誤差は特徴写像固有値のみに依存する閉形式式によってよく近似されていることを示す。特に、近似保証は非漸近的で乗法的であり、特徴写像次元とは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:13:19 GMT)
GrounDiT: Grounding Diffusion Transformers via Noisy Patch Transplantation [11.5]
拡散変換器(DiT)を用いたテキスト・画像生成のための訓練不要な空間接地手法であるGrounDiTを紹介する。我々はTransformerアーキテクチャの柔軟性を活用し、DiTが各バウンディングボックスに対応するノイズの多いパッチを生成できることを実証する。提案手法は,意味的共有(semantic sharing)と呼ぶDiTの興味深い性質に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:33:52 GMT)
pcaGAN: Improving Posterior-Sampling cGANs via Principal Component Regularization [11.4]
画像逆問題では、観測された測定値と真の画像の事前知識の両方に適合する仮説が多数存在する。本稿では, 高速かつ高精度な後サンプリング条件生成対向ネットワーク (cGAN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:09:28 GMT)
Unlocking Your Sales Insights: Advanced XGBoost Forecasting Models for Amazon Products [11.3]
我々は、XGBoostモデルを活用して、Amazonプラットフォーム上での家電製品の予測販売に挑戦するソリューションを紹介した。その結果,XGBoostは従来のモデルに比べて優れた予測性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:14:33 GMT)
AutoManual: Generating Instruction Manuals by LLM Agents via Interactive Environmental Learning [11.1]
LLM(Large Language Models)ベースのエージェントは、さまざまなドメインにわたるタスクを自律的に完了させることを約束している。我々は,LLMエージェントが対話を通じて理解を自律的に構築し,新しい環境に適応することを可能にするフレームワークであるAutoManualを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:13:12 GMT)
ReSpAct: Harmonizing Reasoning, Speaking, and Acting Towards Building Large Language Model-Based Conversational AI Agents [11.1]
大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、ますます外部環境との対話に使われている。現在のフレームワークでは、これらのエージェントがユーザと対話してタスクの詳細を調整できない。この作業では、タスク指向の"会話型"エージェントを構築する上で不可欠なスキルを組み合わせた、新しいフレームワークであるReSpActを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:57:45 GMT)
Small coresets via negative dependence: DPPs, linear statistics, and concentration [11.0]
DPPは変化可能な負の依存を持つ点のランダムな構成である。最近の研究は、ランダム化されたコアセットを構築するためにDPPを使うことを支持する、重要な実証的な支援を提供している。本稿では,emphDPPが独立に描画されたコアセットよりも優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:19:08 GMT)
HAVER: Instance-Dependent Error Bounds for Maximum Mean Estimation and Applications to Q-Learning [11.0]
そこで本研究では,K$分布中の最大平均値の固有値をサンプルを用いて推定する問題について検討する。 HAVERと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し,その平均二乗誤差を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:05:11 GMT)
A survey on deep learning in medical image registration: new technologies, uncertainty, evaluation metrics, and beyond [11.0]
深層学習技術は、過去10年間に医療画像登録の分野を劇的に変えてきた。本稿では,ディープラーニングによる画像登録の最近の進歩を概観する。本稿では,これらの技術が医用画像に応用されることを強調し,深層学習による画像登録の今後の展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:13:01 GMT)
DiffusionPDE: Generative PDE-Solving Under Partial Observation [10.9]
生成拡散モデルを用いて偏微分方程式(PDE)を解くための一般的な枠組みを提案する。そこで本研究では, 学習した生成先行が, 部分観察下において, 広範囲のPDEを正確に解くための多元的枠組みに導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:08:54 GMT)
An Equivalence Between Static and Dynamic Regret Minimization [10.8]
線形損失に対して、動的後悔最小化は、拡張決定空間における静的後悔最小化と等価であることを示す。 R_T(u_1,dots,u_T)le tildeという形式の動的後悔を保証するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:56:21 GMT)
Improving Node Representation by Boosting Target-Aware Contrastive Loss [10.7]
本稿では,ターゲット認識型コントラスト学習(Target-Aware Contrastive Learning,Target-Aware CL)を紹介する。 XTCLを最小化することにより、ターゲット認識CLは、ターゲットタスクとノード表現の間の相互情報を増加させる。実験により、XTCLは2つのタスクの性能を著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 15:19:18 GMT)
Simplifying Latent Dynamics with Softly State-Invariant World Models [10.7]
エージェントの動作をより予測可能なものにするために、潜時力学を規則化する世界モデルであるParsimonious Latent Space Model (PLSM)を導入する。我々の正規化は下流タスクの精度、一般化、性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:55:34 GMT)
Conditional GAN for Enhancing Diffusion Models in Efficient and Authentic Global Gesture Generation from Audios [10.6]
VAEに基づく手法には、局所的なジッタとグローバルな不安定性の問題が伴う。本稿では,音声制御信号を捕捉し,拡散段差と発声段差の多モーダル denoising 分布を暗黙的に一致させる条件付き GAN を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:33:29 GMT)
Disentangling spatio-temporal knowledge for weakly supervised object detection and segmentation in surgical video [10.3]
本稿では,セミデカップリング型時間的知識蒸留を用いて,高品質なクラスアクティベーションマップ(CAM)の予測を行うために,VDST-Net(Video Spatio-Temporal Disment Networks)を導入している。提案するフレームワークは,一般的な参照データセットや,オブジェクトが平均60%未満の注釈付きフレームに存在する,より困難な手術用ビデオデータセット上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 14:19:14 GMT)
SPRING Lab IITM's submission to Low Resource Indic Language Translation Shared Task [10.3]
我々は,Khasi,Mizo,Manipuri,Assameseの4つの低リソースIndic言語に対して,ロバストな翻訳モデルを構築した。このアプローチには、データ収集と前処理からトレーニングと評価まで、包括的なパイプラインが含まれています。バイリンガルデータの不足に対処するために,ミゾとカシのモノリンガルデータセットの逆翻訳手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:39:03 GMT)
A Multi-Modal Non-Invasive Deep Learning Framework for Progressive Prediction of Seizures [10.3]
本稿では,発作の進行(発生に間に合う)予測を目的とした革新的なフレームワークを提案する。本フレームワークでは,非侵襲脳波(EEG)および心電図(ECG)センサのネットワークから,高度なディープラーニング(DL)技術を用いてパーソナライズされたデータを利用する。 29例中95%の感度,98%の特異性,97%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:20:51 GMT)
Preventing Model Collapse in Deep Canonical Correlation Analysis by Noise Regularization [10.2]
MVRL(Multi-View Representation Learning)は、オブジェクトの統一表現を多視点データから学習することを目的としている。ディープ・カノニカル相関解析(DCCA)とその変種は単純な定式化を共有し、最先端の性能を示す。モデル崩壊の問題,すなわちDCCAに基づく手法の性能が,トレーニングが進むと劇的に低下するのを観察する。モデル崩壊防止のための新しいノイズ正規化手法を備えたNR-DCCAを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:02:30 GMT)
RopeTP: Global Human Motion Recovery via Integrating Robust Pose Estimation with Diffusion Trajectory Prior [10.1]
RopeTPは,ロバストポーズ推定と拡散軌道を組み合わせた新しいフレームワークである。 RopeTPは2つのベンチマークデータセットの現在のメソッドを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:20:53 GMT)
GameGen-X: Interactive Open-world Game Video Generation [10.0]
我々は,オープンワールドゲームビデオの生成とインタラクティブ制御に特化して設計された,最初の拡散トランスフォーマーモデルであるGameGen-Xを紹介する。革新的なキャラクター、動的環境、複雑なアクション、多様なイベントなど、一連のゲームエンジン機能をシミュレートする。インタラクティブな制御性を提供し、現在のクリップに基づいたコンテンツの予測と将来的な変更を可能にし、ゲームプレイシミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:59:17 GMT)
Demo: Multi-Modal Seizure Prediction System [9.9]
SeizNetは、マルチモーダルセンサーネットワークから恩恵を受けるてんかん発作を予測する革新的なシステムである。てんかんは世界中で約6500万人に影響を及ぼし、その多くは薬剤耐性の発作を経験している。 SeizNetは、移植可能なデバイスのサイズとエネルギー制限を維持しながら、発作予測において97%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:21:37 GMT)
Magnitude Pruning of Large Pretrained Transformer Models with a Mixture Gaussian Prior [9.9]
混合ガウシアンプレプニングと呼ばれる新しい等級ベースプルーニングアルゴリズムを導入する。それはモデルの表現力を維持することを目的としています。スパース変圧器の整合性に関する理論的正当性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:39:38 GMT)
Preventing Dimensional Collapse in Self-Supervised Learning via Orthogonality Regularization [9.8]
自己教師付き学習(SSL)は近年急速に進歩し、教師付き学習のパフォーマンスに近づいている。数個の大きな固有値が固有空間を支配する次元崩壊は、SSLにとって重要な障害となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:39:18 GMT)
DeepSeq2: Enhanced Sequential Circuit Learning with Disentangled Representations [9.8]
本稿では,シーケンシャル回路の学習を促進する新しいフレームワークであるDeepSeq2を紹介する。効率的なDAG-GNN(Directed Acyclic Graph Neural Network)を用いることで、DeepSeq2は実行時間を著しく短縮し、モデルのスケーラビリティを向上させる。 DeepSeq2は、シーケンシャルな回路表現学習における新しいベンチマークを設定し、電力推定と信頼性解析における先行研究を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:57:42 GMT)
HENASY: Learning to Assemble Scene-Entities for Egocentric Video-Language Model [9.8]
現在のモデルは、ビデオと言語間のインスタンスレベルのアライメントに大きく依存している。我々は、人間の知覚からインスピレーションを得て、エゴビデオ表現のための構成的アプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:26:40 GMT)
HENASY: Learning to Assemble Scene-Entities for Egocentric Video-Language Model [9.8]
現在のモデルは、ビデオと言語間のインスタンスレベルのアライメントに大きく依存している。我々は、人間の知覚からインスピレーションを得て、エゴビデオ表現のための構成的アプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 16:26:40 GMT)
Incremental IVF Index Maintenance for Streaming Vector Search [9.7]
Inverted File (IVF) インデックスのインクリメンタルインデクシング手法である Ada-IVF を導入する。最先端の動的IVFインデックス管理戦略と比較して、Ada-IVFは平均2倍、最大5倍の更新スループットを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:43:45 GMT)
InterTrans: Leveraging Transitive Intermediate Translations to Enhance LLM-based Code Translation [9.7]
コード翻訳は、あるプログラムをあるプログラミング言語(PL)から別のプログラミング言語に変換することを目的としている。近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)のような高度な技術でさえもタスクに苦戦していることが示されている。 LLMベースの自動コード翻訳手法であるInterTransを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 22:31:32 GMT)
Towards Understanding How Transformers Learn In-context Through a Representation Learning Lens [9.6]
本稿では,表現学習のレンズを用いて,トランスフォーマーにおける文脈内学習プロセスについて検討する。注目層のICL推論プロセスは、その2重モデルのトレーニング手順と整合し、トークン表現予測を生成する。理論的結論は、1つのトランスフォーマー層と複数の注意層を含む、より複雑なシナリオにまで拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:04:44 GMT)
StepCountJITAI: simulation environment for RL with application to physical activity adaptive intervention [9.4]
本稿では,RL手法の研究を促進するために設計されたRL環境であるStepCountJITAIを紹介する。本稿では,適応的行動介入のためのRL手法の研究を促進するために設計されたRL環境であるStepCountJITAIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:31:39 GMT)
ZIM: Zero-Shot Image Matting for Anything [9.3]
我々はZIMと呼ばれる新しいゼロショット画像マッチングモデルを開発し、2つの重要な貢献を行った。まず,セグメンテーションラベルを詳細なマットラベルに変換するラベル変換器を開発し,コストのかかる手動アノテーションを使わずに新しいSA1B-Matteデータセットを構築した。第2に,マスク表現を向上する階層型画素デコーダを備えたゼロショットマッチングモデルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:34:33 GMT)
Detecting Brittle Decisions for Free: Leveraging Margin Consistency in Deep Robust Classifiers [9.1]
ディープラーニングモデルの意思決定は、知覚できない摂動に敏感である。敵攻撃を使用してインスタンス単位でモデルの脆弱性を評価することは、リアルタイムのデプロイメントシナリオには計算集約的であり、適さない。本稿では,脆弱な試料の効率的な検出のためのマージン整合性の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:13:59 GMT)
R-LLaVA: Improving Med-VQA Understanding through Visual Region of Interest [9.1]
R-LLaVAは、単純な医用アノテーションをCLIPを介して画像空間に直接組み込むことで、バイオメディカルVQA理解を高めるように設計されている。これらの注釈付き視覚領域は、トレーニング中にLLaVAモデルに入力され、バイオメディカルクエリに対するモデルの理解を深めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:47:53 GMT)
MAPLE: Mobile App Prediction Leveraging Large Language Model Embeddings [9.0]
本研究では,大規模言語モデル埋め込み(MAPLE)を活用したモバイルアプリケーション予測モデルを提案する。 MAPLEは、LLM(Large Language Models)を採用し、これらの課題を克服するためにアプリの類似性をインストールしている。 2つの実世界のデータセットのテストでは、MAPLEは標準およびコールドスタートシナリオの両方で、現代のモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:06:25 GMT)
Text2Freq: Learning Series Patterns from Text via Frequency Domain [8.9]
Text2Freqは、周波数領域を介してテキストと時系列データを統合したモダリティモデルである。実物価格と合成テキストのペアデータセットによる実験により,Text2Freqが最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:11:02 GMT)
Black-Box Forgetting [8.8]
我々は,ブラックボックスフォーッティングというブラックボックスモデルの選択的忘れ問題に対処する。本稿では,複数のトークン間で共通な低次元潜在成分をプロンプトに導入するLatent Context Sharingを提案する。 4つの標準ベンチマークデータセットに対する実験は、妥当なベースラインを持つ手法の優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:10:40 GMT)
Narrative Analysis of True Crime Podcasts With Knowledge Graph-Augmented Large Language Models [8.8]
大きな言語モデル(LLM)は、複雑な物語の弧や矛盾する情報を含む物語といまだに苦労している。最近の研究は、外部知識ベースで強化されたLLMが、結果の精度と解釈可能性を向上させることを示唆している。本研究では,実際のポッドキャストデータの理解における知識グラフ(KG)の適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:49:00 GMT)
StyleTex: Style Image-Guided Texture Generation for 3D Models [8.8]
スタイル誘導テクスチャ生成は、参照画像のスタイルと入力メッシュの幾何学の両方に調和したテクスチャを生成することを目的としている。 StyleTexは、3Dモデルのためのスタイリングテクスチャを作成するための革新的な拡散モデルベースのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:57:04 GMT)
A General Homogeneous Matrix Formulation to 3D Rotation Geometric Transformations [8.7]
一般的な3次元回転公式eqrefeqn:3D同質回転とeqrefeqn:3D回転行列ベクトルEuclideanを示した。ユークリッド空間における3次元回転の行列ベクトル形式は、ジンバルロックが懸念される数値的応用に特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:35:58 GMT)
A General Quantum Duality for Representations of Groups with Applications to Quantum Money, Lightning, and Fire [8.7]
1つの基底で量子状態を操作することは、相補的な基底で値を取り出すことと等価であることを示す。本研究は,有理暗号的仮定に基づく最初のセキュアな量子稲妻構築について述べる。量子雷セキュリティ、最悪のケースと平均的なクローンセキュリティ、標準状態の準備に対するセキュリティの4つのセキュリティ概念の等価性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:56:11 GMT)
Uncertainty-based Offline Variational Bayesian Reinforcement Learning for Robustness under Diverse Data Corruptions [8.7]
実世界のオフラインデータセットは、しばしばセンサーの故障や悪意のある攻撃によるデータ破損にさらされる。既存の手法は、破損したデータによって引き起こされる高い不確実性の下で堅牢なエージェントを学ぶのに苦労している。オフラインRL(TRACER)に対するロバストな変分ベイズ推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:28:24 GMT)
Multi-environment Topic Models [8.6]
我々は,グローバルおよび環境特化用語を分離した教師なし確率モデルであるマルチ環境トピックモデル(MTM)を導入する。 MTMは、異なる環境特化語で解釈可能なグローバルトピックを生成する。また、正確な因果関係の発見も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:49:56 GMT)
Designing User-Centric Behavioral Interventions to Prevent Dysglycemia with Novel Counterfactual Explanations [8.5]
ExActは、慢性疾患の予防と管理のためのカウンターファクトな説明を生成するための新しいフレームワークである。 4つの実世界のデータセットと外部シミュレータを用いて広範囲に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:46:35 GMT)
Adversarial Federated Consensus Learning for Surface Defect Classification Under Data Heterogeneity in IIoT [8.5]
産業用IoT(Industrial Internet of Things)における各種エンティティからの十分なトレーニングデータの収集と集中化は難しい。フェデレートラーニング(FL)は、クライアント間で協調的なグローバルモデルトレーニングを可能にするソリューションを提供する。我々は,Adversarial Federated Consensus Learning (AFedCL) という新しいFLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 03:17:03 GMT)
Rethinking Node Representation Interpretation through Relation Coherence [8.4]
グラフベースのモデルにおけるノード表現を理解することはバイアスを明らかにするのに不可欠である。ノード表現のための説明可能なAIに関するこれまでの研究は、主に解釈よりも説明を強調してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:15:54 GMT)
QuanTA: Efficient High-Rank Fine-Tuning of LLMs with Quantum-Informed Tensor Adaptation [8.4]
QuanTAは、大規模事前学習言語モデルのための推論オーバーヘッドのない、実装が容易で微調整の手法である。従来の手法と比較して,QuanTAはコモンセンス推論,算術推論,拡張性を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:36:49 GMT)
Leveraging Recurrent Neural Networks for Predicting Motor Movements from Primate Motor Cortex Neural Recordings [8.4]
本稿では,非ヒト霊長類の神経記録から運動運動を復号するための効率的な解法を提案する。オートエンコーダ Gated Recurrent Unit (AEGRU) モデルがこのタスクのモデルアーキテクチャとして採用された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:00:44 GMT)
Cryptographic Characterization of Quantum Advantage [8.1]
古典的な一方向パズル(OWPuzzs)が存在する場合に限って、量子性の非効率検証(IV-PoQ)が存在することを示す。量子優位性の完全な暗号的特徴が得られたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 08:46:21 GMT)
Cryptographic Characterization of Quantum Advantage [8.1]
古典的な一方向パズル(OWPuzzs)が存在する場合に限って、量子性の非効率検証(IV-PoQ)が存在することを示す。量子優位性の完全な暗号的特徴が得られたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 08:46:21 GMT)
Quantum random access memory with transmon-controlled phonon routing [8.1]
量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)は、複数のメモリ位置における同時データクエリを約束する。トランスモン制御されたフォノンルータを導入し、木のようなアーキテクチャでこれらのルータを接続することでQRAMの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:30:21 GMT)
FRoundation: Are Foundation Models Ready for Face Recognition? [8.0]
本稿では,さまざまなレベルのデータ・アベイラビリティーにおいて,顔認識のための基礎モデルの適応性を提案し,実証する。本研究の結果は, 汎用性にもかかわらず, 事前学習した基礎モデルでは顔認識が不十分であることが示唆された。微調整ファウンデーションモデルは、トレーニングデータに制限がある場合、しばしばスクラッチからトレーニングされたモデルを上回る、有望な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:11:29 GMT)
PLATYPUS: Progressive Local Surface Estimator for Arbitrary-Scale Point Cloud Upsampling [8.0]
3Dポイントクラウドは、自動運転やロボティクスといったアプリケーションにとってますます重要になっている。点雲のアップサンプリングは密度と均一性を改善するために不可欠である。複雑な領域の局所的特徴をより効果的に捉えたプログレッシブ局所表面推定器(PLSE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:56:56 GMT)
PedSleepMAE: Generative Model for Multimodal Pediatric Sleep Signals [7.9]
PedSleepMAEは、多チャンネル脳波、呼吸信号、EOG、EMGを含む多モード睡眠信号を完全に活用する生成モデルである。その埋め込みはまた、まれな遺伝性疾患による睡眠信号の微妙な違いを捉えている。これは、複数のタイプの小児睡眠信号に基づいて訓練された最初の汎用的生成モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:30:01 GMT)
Zipfian Whitening [7.9]
埋め込み空間の対称性をモデル化、修正、測定するためのほとんどのアプローチは、単語の周波数が一様であることを暗黙的に仮定する。実際、単語頻度はZipfの法則として知られる非常に一様でない分布に従う。 Zipfの法則に従う経験的単語頻度によって重み付けされたPCA白化を行うことでタスク性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:40:19 GMT)
Does GenAI Make Usability Testing Obsolete? [7.9]
本稿では,iOSアプリのユーザビリティ問題を予測するLarge Vision-Language Modelを利用した新しいツールUX-LLMを提案する。 UX-LLMの性能を評価するために,中程度の複雑さを持つ2つのオープンソースアプリケーションのユーザビリティ問題を予測し,ユーザビリティの専門家に予測の評価を依頼した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:45:34 GMT)
A Study of Plasticity Loss in On-Policy Deep Reinforcement Learning [7.8]
本研究は, 都市深部RLのドメインシフトにより, 可塑性損失が広まることを示す。再生方法のクラスは, 様々な文脈において, 可塑性損失を連続的に軽減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:47:59 GMT)
SimpleFSDP: Simpler Fully Sharded Data Parallel with torch.compile [7.5]
SimpleFSDPは、PyTorchネイティブコンパイラベースのFully Sharded Data Parallel (FSDP)フレームワークである。メンテナンスと計算性のためのシンプルな実装を持ち、完全なコンポコミュニケーショングラフトレースを可能にし、パフォーマンスの向上を実現している。また、効率的な計算通信オーバーラップのために、TorchInductorバックエンドでバケットと並べ替えを行うIRノードも備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:43:54 GMT)
ConvBKI: Real-Time Probabilistic Semantic Mapping Network with Quantifiable Uncertainty [7.5]
我々は,不確実な環境でのリアルタイムカラーブラック(>10Hz)セマンティックマッピングのためのモジュール型ニューラルネットワークを開発した。提案手法は,従来の確率論的アルゴリズムの信頼性と,現代のニューラルネットワークの性能と効率の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:59:05 GMT)
STAA: Spatio-Temporal Attention Attribution for Real-Time Interpreting Transformer-based Video Models [7.5]
トランスフォーマーベースのモデルは、画像やビデオ分析を含む様々なコンピュータビジョンタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。現在の説明可能なAI(XAI)手法は、空間的または時間的説明のいずれにおいても、1次元の特徴的重要性しか提供できない。本稿では,ビデオトランスフォーマーモデルのXAI手法であるSTAA(Spatio-Temporal Attention Attribution)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:40:07 GMT)
Towards High-fidelity Head Blending with Chroma Keying for Industrial Applications [7.5]
本稿では,デジタルコンテンツ作成において,アクターの頭部をターゲット本体にシームレスに統合するための産業用ヘッドブレンディングパイプラインを提案する。鍵となる課題は、頭部の形状と毛髪の構造の相違に起因し、不自然な境界と人工物が混ざり合うことにつながる。前景ブレンディングからバックグラウンド統合を分離する新しいパイプラインであるCHANGERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:14:59 GMT)
Explainable Spatio-Temporal GCNNs for Irregular Multivariate Time Series: Architecture and Application to ICU Patient Data [7.4]
XST-CNN(eXG-Temporal Graph Conal Neural Network)は、不均一で不規則なマルチ時系列(MTS)データを処理するための新しいアーキテクチャである。提案手法は,GCNNパイプラインを利用して時間的・時間的統合パイプライン内での時間的特徴を捉える。 ICU患者のマルチドラッグ抵抗(MDR)を予測するために,実世界の電子健康記録データを用いてXST-CNNを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 22:53:17 GMT)
Adversarial Representation Engineering: A General Model Editing Framework for Large Language Models [7.4]
本稿では,概念モデル編集のための統一的で解釈可能なアプローチを提供するために,ARE(Adversarial Representation Engineering)フレームワークを提案する。複数のタスクの実験は、様々なモデル編集シナリオにおけるAREの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:51:36 GMT)
A Principled Approach for a New Bias Measure [7.4]
偏差値の全範囲で明確かつ簡単な解釈を行う最初のバイアス尺度であるUniform Bias (UB) の定義を提案する。この結果は,9つの公開データセットを用いて実験的に検証され,理論的に解析され,新たな知見が得られた。当社のアプローチに基づいて、政策立案者にとって有用なバイアス緩和モデルも設計しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:45:41 GMT)
Active Preference-based Learning for Multi-dimensional Personalization [7.3]
大規模言語モデル(LLM)はタスク間で顕著な汎用性を示しているが、個々の人間の好みに合わせることは依然として困難である。複数の目的にまたがるユーザの嗜好を推定するためにバイナリフィードバックを用いた能動的嗜好学習フレームワークを提案する。モデル応答をパーソナライズする上で,言語生成タスクに関する理論的解析と実験を行い,そのフィードバック効率と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:49:33 GMT)
TaxaBind: A Unified Embedding Space for Ecological Applications [7.3]
興味のある種を識別するための統合埋め込み空間であるTaxaBindを提示する。 TaxaBindは、種の地上画像、地理的位置、衛星画像、テキスト、オーディオ、環境特徴の6つのモードにまたがるマルチモーダルな埋め込み空間である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:41:30 GMT)
Neural-Rendezvous: Provably Robust Guidance and Control to Encounter Interstellar Objects [7.2]
本稿では、高速移動物体に遭遇するためのディープラーニングに基づくガイダンスおよび制御フレームワークであるNeural-Rendezvousを提案する。スペクトル正規化ディープニューラルネットワークによってモデル化されたガイダンスポリシの上に、ポイントワイズで最小限のノルムトラッキング制御を使用する。ニューラルレンデブースは、期待される宇宙船の配送誤差に比例して高い確率指数を与えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:25:51 GMT)
Identify Backdoored Model in Federated Learning via Individual Unlearning [7.2]
裏口攻撃は、フェデレートラーニング(FL)の堅牢性に重大な脅威をもたらす FLにおける悪意のあるモデルを特定するために,ローカルモデル上で個別の未学習を利用する手法であるMASAを提案する。私たちの知る限りでは、FLの悪意あるモデルを特定するために機械学習を活用するのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:19:47 GMT)
Highly Accurate Real-space Electron Densities with Neural Networks [7.2]
実空間多電子波動関数から精度の高い密度を求める新しい手法を提案する。本研究では, 深層学習型ans"atze (深部QMC) を用いた変分量子モンテカルロを用いて, 基底セット誤差のない高精度な波動関数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 17:40:26 GMT)
Statistical Inference in Tensor Completion: Optimal Uncertainty Quantification and Statistical-to-Computational Gaps [7.2]
本稿では,不完全かつノイズの多い観測を用いて,テンソル線形形式を統計的に推定する簡易かつ効率的な手法を提案する。これは、信頼区間の構築、ヘテロスケダティックおよびサブ指数雑音下での推論、同時テストなど、様々な統計的推論タスクに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:51:56 GMT)
LIBMoE: A Library for comprehensive benchmarking Mixture of Experts in Large Language Models [7.2]
emphLibMoEは、MoEアルゴリズムの研究、トレーニング、評価を効率化する包括的なフレームワークである。 LibMoEは、トレーニングと評価パイプラインの標準化によって、大規模な言語モデル(LLM)にMoEを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:04:36 GMT)
DeltaZip: Efficient Serving of Multiple Full-Model-Tuned LLMs [7.2]
微調整された大型言語モデル(LLM)は、下流タスクのモデル品質を大幅に改善する。散発的、バースト的、およびさまざまな要求パターンのために、多くの微調整のLLMを同時に提供することは難しい。 DeltaZipは,複数パラメータの微調整モデルを並列に処理するLLMサービスシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:56:48 GMT)
Event-guided Low-light Video Semantic Segmentation [6.9]
イベントカメラは、モーションダイナミクスをキャプチャし、時間依存情報をフィルタリングし、照明条件に対して堅牢である。本稿では、イベントモダリティを利用した軽量なフレームワークであるEVSNetを提案し、統一照明不変表現の学習を指導する。具体的には、動き抽出モジュールを利用して、事象のモーダルから短期・長期の時間的動きを抽出し、モーションフュージョンモジュールを用いて画像特徴と動き特徴を適応的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:54:34 GMT)
Posture-Informed Muscular Force Learning for Robust Hand Pressure Estimation [6.9]
本稿では,手圧推定を向上する新しいフレームワークであるPiMForceを提案する。本手法は,3次元手話からの詳細な空間情報と,sEMGの動的筋活動とを併用する。本フレームワークは,複雑な相互作用シナリオと自然な相互作用シナリオにおいて,正確な手圧力推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:38:21 GMT)
Model-agnostic clean-label backdoor mitigation in cybersecurity environments [6.9]
近年の研究では、セキュリティ分類タスク用に設計されたモデルにバックドアを注入する、一連の悪質な訓練時間攻撃が表面化している。我々は、サイバーセキュリティ脅威モデルの洞察を活用して、これらのクリーンラベル中毒攻撃を効果的に軽減する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 03:44:33 GMT)
MIRFLEX: Music Information Retrieval Feature Library for Extraction [6.8]
本稿では,様々な音楽特徴抽出モデルをコンパイルする拡張可能なモジュールシステムを提案する。統合モデルは最先端または最新のオープンソースである。モジュラー設計により、新しく開発されたシステムの統合が容易になり、優れたベンチマークと比較ツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:34:36 GMT)
Fault-tolerant quantum input/output [6.8]
量子入力と出力を持つ任意の量子回路は、フォールトトレラント回路に変換可能であることを示す。このフレームワークはステートメントの直接的な構成を可能にし、汎用的な将来のアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 18:27:51 GMT)
What type of inference is planning? [6.7]
すべての一般的な推論は、変分問題におけるエントロピー項の異なる重み付けに対応し、計画はちょうど異なる重みの集合に対応することを示す。指数関数的に大きな状態空間によって引き起こされる誘引性を伴わずに、分解状態マルコフ決定過程において近似的な計画を実行することができるループ的信念伝播の類推を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:12:22 GMT)
Replace-then-Perturb: Targeted Adversarial Attacks With Visual Reasoning for Vision-Language Models [6.6]
本稿では,新たな敵攻撃手法であるReplace-then-PerturbとContrastive-Advを提案する。 Replace-then-Perturbでは、まずテキスト誘導セグメンテーションモデルを用いて画像中の対象物を見つける。これにより、元の画像の全体的な完全性を維持しつつ、所望のプロンプトに対応するターゲット画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:50:08 GMT)
ECDQC: Efficient Compilation for Distributed Quantum Computing with Linear Layout [6.4]
本稿では,LNNアーキテクチャを用いた分散量子コンピューティング(DQC)の効率的なコンパイル手法を提案する。提案手法は, コンパイル時間, ゲート数, 回路深さを著しく低減し, 大規模量子計算の堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:13:27 GMT)
Zero-Shot Self-Consistency Learning for Seismic Irregular Spatial Sampling Reconstruction [6.3]
本稿では,ゼロショットの自己整合性学習戦略を提案し,地震データ再構成に極めて軽量なネットワークを用いる。提案手法は追加のデータセットを必要とせず,データの各部分間の相関を利用して自己整合学習損失関数を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:59:28 GMT)
Equivariant geometric convolutions for emulation of dynamical systems [6.3]
我々は幾何学的畳み込みを用いて、機械学習モデルに座標自由を強制する。 2次元圧縮可能なナビエストークスを模擬した数値実験では,精度が向上し,安定性が向上した。モデルアーキテクチャに大きな変更を加えることなく座標自由を強制することの容易さは、適切な種類の問題に適用されるCNNベースのメソッドにエキサイティングなレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:24:00 GMT)
Discrete Dictionary-based Decomposition Layer for Structured Representation Learning [6.2]
本稿では,TPRに基づくモデルの分解能力を高めるために,離散辞書に基づく分解層を提案する。 D3は離散的に学習可能なキー値辞書を使用して、分解操作に不可欠な象徴的特徴をキャプチャする。実験の結果,D3 は様々な TPR ベースモデルの体系的一般化を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:51:35 GMT)
Quantum Entanglement Path Selection and Qubit Allocation via Adversarial Group Neural Bandits [6.2]
量子データネットワーク(QDN)は情報処理と伝送の分野で有望なフレームワークとして登場した。本稿では,2つの選択された量子コンピュータ間の絡み合いの最大成功率を達成するための最善の戦略を学習することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:19:50 GMT)
Higher-Order Causal Message Passing for Experimentation with Complex Interference [6.1]
本研究では、因果的メッセージパッシングに基づく新しい推定器のクラスを導入し、広範で未知な干渉のある設定に特化して設計する。我々の推定器は、サンプルの平均値と時間とともに単位結果と処理のばらつきから情報を抽出し、観測データの効率的な利用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:00:51 GMT)
PatternBoost: Constructions in Mathematics with a Little Help from AI [6.0]
本稿では,数学における興味深い構成を見つけるためのフレキシブルな方法であるPatternBoostを紹介する。最初のローカライズフェーズでは、古典的な探索アルゴリズムが多くの望ましい構成を生成するために使用される。第2のグローバル' フェーズでは、トランスフォーマーニューラルネットワークが最高の構築に基づいてトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:23:58 GMT)
On the Opportunities of Large Language Models for Programming Process Data [6.0]
本稿では,大規模言語モデルを用いてプログラミングプロセスデータを解析する機会について論じる。議論を補完するため、我々はLLMを利用してプログラミングプロセスを自動的に要約するケーススタディを概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:20:01 GMT)
From Fake Perfects to Conversational Imperfects: Exploring Image-Generative AI as a Boundary Object for Participatory Design of Public Spaces [6.0]
画像生成人工知能(IGAI)は参加型デザインをサポートすることができる。公共空間の設計においてIGAIが参加プロセスをどのように促進するかを検討する。ロサンゼルスの公園を改修するためのワークショップとIGAIによるインタビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:02:46 GMT)
Enhancing the Traditional Chinese Medicine Capabilities of Large Language Model through Reinforcement Learning from AI Feedback [5.9]
従来の漢方医学(TCM)タスクにおいて,少量のデータのみを用いて,大規模言語モデルの性能向上のための枠組みを提案する。我々は,大規模モデルの教師付き微調整に医療ケースデータを使用し,当初はTCMタスクの実行が可能であった。さらに、AIフィードバック(RLAIF)からの強化学習を用いてモデルの性能を最適化し、好みデータと整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:19:55 GMT)
Unsupervised Feature Selection Algorithm Based on Graph Filtering and Self-representation [5.8]
グラフフィルタリングと自己表現に基づく教師なし特徴選択アルゴリズムを提案する。提案した目的関数を効果的に解くために反復アルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:00:08 GMT)
Automated Assessment of Residual Plots with Computer Vision Models [5.8]
浮動小数点残差は線形モデルの仮定から逸脱を診断するための推奨手順である。残余プロットにおける構造の存在は、ビジュアル推論を行うためにラインアッププロトコルを用いて検証することができる。本研究は,残余プロットの評価を自動化するコンピュータビジョンモデルを提供することで,その解を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:51:44 GMT)
Unmixing Optical Signals from Undersampled Volumetric Measurements by Filtering the Pixel Latent Variables [5.7]
遅延アンミキシング(Latent Unmixing)は、マルチスペクトルニューラルネットワークの潜在空間に帯域通過フィルタを適用する新しいアプローチである。これは、特にアンダーサンプル分布の文脈において、個々の信号のコントリビューションのより優れた分離と定量化を可能にする。本手法の物理実験における実用的利用を,本手法の汎用性を強調する2つの試験事例を通して紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:47:26 GMT)
Adaptive Residual Transformation for Enhanced Feature-Based OOD Detection in SAR Imagery [5.6]
実際の戦場シナリオにおける未知の標的の存在は避けられない。この問題に対処するために、様々な機能ベースのアウト・オブ・ディストリビューションアプローチが開発されている。我々は,特徴量に基づくOOD検出をクラス局所化された特徴量に基づくアプローチに変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:09:02 GMT)
Topology and Intersection-Union Constrained Loss Function for Multi-Region Anatomical Segmentation in Ocular Images [5.6]
眼筋無力症(OMG)は早期に発見される稀かつ困難な疾患である。現在、この目的のために利用可能なデータセットやツールは存在しない。我々は,小さなトレーニングデータセットを用いた性能向上を目的とした,新しいトポロジと共役制約付き損失関数(TIU損失)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:17:18 GMT)
Learning Performance-Oriented Control Barrier Functions Under Complex Safety Constraints and Limited Actuation [5.6]
制御バリア関数(CBF)は非線形制御系力学を制約するエレガントなフレームワークを提供する。これらの課題に包括的に対処する,新たな自己教師型学習フレームワークを導入する。本研究では,2次元ダブルインテグレータ(DI)システムと7次元固定翼航空機システムに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:46:03 GMT)
Strongly Topology-preserving GNNs for Brain Graph Super-resolution [5.6]
脳グラフ超解像(英: Brain graph super- resolution, SR)は、ネットワーク神経科学において研究されていないが、非常に関連性の高い課題である。現在のSR手法では、グラフ構造化データセットを処理できるため、グラフニューラルネットワーク(GNN)を活用している。我々は、低分解能(LR)脳グラフのエッジ空間から高分解能(HR)双対グラフのノード空間への効率的なマッピングを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:29:04 GMT)
Combining Physics-based and Data-driven Modeling for Building Energy Systems [5.4]
建築エネルギーモデリングは、建築エネルギーシステムの運用を最適化する上で重要な役割を担っている。研究者たちは物理ベースのモデルとデータ駆動モデルとハイブリッドなアプローチを組み合わせている。実世界のケーススタディを通じて、エネルギーモデリングにおける4つの主要なハイブリッドアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:56:39 GMT)
LLM-itation is the Sincerest Form of Data: Generating Synthetic Buggy Code Submissions for Computing Education [5.4]
大規模言語モデル(LLM)は、大規模でプライバシを保存する合成データを作成するための有望なアプローチを提供する。本研究は,GPT-4oを用いた導入プログラミング演習のための合成バグギーコード生成について検討する。合成データと実生データ間のテストケース故障の分布を比較し,実生データを模倣した合成データの精度を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:24:59 GMT)
Improving DNN Modularization via Activation-Driven Training [5.4]
MODAは、DNNモデル内の固有のモジュラリティを促進し、レイヤのアクティベーション出力を直接制御する。 29%のトレーニング時間でモジュール化を実現します。ターゲットクラスの精度を平均で12%向上させ、他のクラスの精度に最小限の影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:07:33 GMT)
Handheld Video Document Scanning: A Robust On-Device Model for Multi-Page Document Scanning [5.4]
本稿では,ユーザが文書のページをめくると,ビデオストリームから複数ページの文書を自動的にスキャンする手法を提案する。本手法はハンドヘルドスキャンに固有の動作と不安定性に対して頑健であるように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:34:09 GMT)
Scalable Training of Trustworthy and Energy-Efficient Predictive Graph Foundation Models for Atomistic Materials Modeling: A Case Study with HydraGNN [5.4]
我々はHydraGNNを用いて、スケーラブルで信頼性があり、エネルギー効率の高い予測グラフ基盤モデル(GFM)を開発し、訓練する。 HydraGNNは、トレーニングスケールとデータの多様性の両方において、グラフニューラルネットワーク(GNN)計算の境界を拡張する。 GFMはマルチタスク学習(MTL)を用いて、原子構造体のグラフレベルとノードレベルの特性を同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:09:52 GMT)
Advantages of Neural Population Coding for Deep Learning [5.4]
ニューラルネットワークの出力層に集団符号を用いる利点について検討する。重み付き線形層のネットワークにおける入力雑音に対するロバスト性の向上が示される。特徴のない実世界のオブジェクトのT-LESSデータセットを用いて、RGB画像入力からオブジェクトの向きを予測する精度を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:40:47 GMT)
Decision-Making Behavior Evaluation Framework for LLMs under Uncertain Context [5.4]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の意思決定行動を評価するための行動経済学に基づく枠組みを提案する。本稿では,ChatGPT-4.0-Turbo,Claude-3-Opus,Gemini-1.0-proの3つの商用LCMにおけるリスク嗜好,確率重み付け,損失回避の程度を推定する。以上の結果から,LSMはリスク回避や損失回避といった人間に類似したパターンを呈し,その傾向は小さすぎることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:50:56 GMT)
A Lorentz-Equivariant Transformer for All of the LHC [5.3]
ローレンツ等価な幾何アルゲブラ変換器(L-GATr)は、大規模ハドロン衝突型加速器において、幅広い機械学習タスクに対して最先端の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:40:42 GMT)
FPRev: Revealing the Order of Floating-Point Summation by Numerical Testing [5.3]
浮動小数点和の順序は数値和の重要な要素である。本稿では,浮動小数点和の順序を明らかにするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:26:44 GMT)
Du-IN: Discrete units-guided mask modeling for decoding speech from Intracranial Neural signals [5.3]
エレクトロコルチコグラフィー(ECoG)を用いた脳-コンピュータインタフェースは,医療応用における高性能音声復号化を約束している。離散コーデックス誘導マスクモデリングにより,領域レベルのトークンに基づくコンテキスト埋め込みを抽出するDu-INモデルを開発した。本モデルでは,61ワードの分類タスクにおいて,すべてのベースラインを越えながら最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:55:48 GMT)
Virtual Personas for Language Models via an Anthology of Backstories [5.2]
アンソロジー(アンソロジー、Anthology)は、オープン・エンド・ライフ・ナラティブを利用して、大きな言語モデルを特定のバーチャル・ペルソナに調和させる手法である。本手法は,実験結果の一貫性と信頼性を高めつつ,多様なサブ集団のより良い表現を確実にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 22:45:48 GMT)
Virtual Personas for Language Models via an Anthology of Backstories [5.2]
アンソロジー(アンソロジー、Anthology)は、オープン・エンド・ライフ・ナラティブを利用して、大きな言語モデルを特定のバーチャル・ペルソナに調和させる手法である。本手法は,実験結果の一貫性と信頼性を高めつつ,多様なサブ集団のより良い表現を確実にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 22:45:48 GMT)
Large Language Models as Efficient Reward Function Searchers for Custom-Environment Multi-Objective Reinforcement Learning [5.2]
LLMを用いた効率的な報酬関数探索器 ERFSL を提案する。我々は,各数値的明示的なユーザ要求に対して報奨成分を生成する。私たちは報酬批評家を使って、正しいコード形式を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 03:47:51 GMT)
Large Language Models as Efficient Reward Function Searchers for Custom-Environment Multi-Objective Reinforcement Learning [5.2]
LLMを用いた効率的な報酬関数探索器 ERFSL を提案する。我々は,各数値的明示的なユーザ要求に対して報奨成分を生成する。私たちは報酬批評家を使って、正しいコード形式を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 03:47:51 GMT)
Equitable Federated Learning with Activation Clustering [5.1]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、さまざまなクライアント間のコラボレーションを取り入れた、卓越した分散学習パラダイムである。本稿では,クライアント同士の類似度に基づいて,クライアントを分類・クラスタ化する同値クラスタリ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） (Fri, 01 Nov 2024 04:14:52 GMT)
RACOON: An LLM-based Framework for Retrieval-Augmented Column Type Annotation with a Knowledge Graph [5.1]
我々は、Large Language Models(LLMs)が提供するコンテキスト情報を増やすために知識グラフを使用する方法を示す。 RACOONと呼ばれる我々の手法は、生成中に事前訓練されたパラメトリック知識と非パラメトリック知識を組み合わせることで、カラム型におけるLLMの性能を向上させる。実験の結果, RACOONはバニラLEM推定と比較して最大0.21マイクロF-1の改善を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 01:15:51 GMT)
RACOON: An LLM-based Framework for Retrieval-Augmented Column Type Annotation with a Knowledge Graph [5.1]
我々は、Large Language Models(LLMs)が提供するコンテキスト情報を増やすために知識グラフを使用する方法を示す。 RACOONと呼ばれる我々の手法は、生成中に事前訓練されたパラメトリック知識と非パラメトリック知識を組み合わせることで、カラム型におけるLLMの性能を向上させる。実験の結果, RACOONはバニラLEM推定と比較して最大0.21マイクロF-1の改善を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 01:15:51 GMT)
Qsyn: A Developer-Friendly Quantum Circuit Synthesis Framework for NISQ Era and Beyond [5.1]
我々は新しい量子回路合成(QCS)フレームワークであるQsynを導入し、開発者がQCSアルゴリズムとツールを研究、開発、テスト、実験し、フレームワークに貢献できるようにする。当社のフレームワークは,3つの面で,現代的なQCSフレームワークよりも開発者フレンドリです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:35:48 GMT)
Inter-Feature-Map Differential Coding of Surveillance Video [5.0]
フェールマップ間差分符号化(IFMDC)を適用して監視映像の特徴マップを圧縮する手法を提案する。本手法は,HEVC適用時の画質劣化に敏感なビデオに対して特に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:18:21 GMT)
Measurement Schemes for Quantum Linear Equation Solvers [4.9]
本稿では,CFD のユースケースに特化して,QSVT 行列逆変換アルゴリズムの出力を測定する手法を提案する。量子信号処理(QSP)に基づく振幅推定アルゴリズムarxiv:2207.08628を用いて,QSVT行列逆変換アルゴリズムと組み合わせることができることを示す。また,大振幅のみに着目し,CFD例で測定した振幅数を減少させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:36:43 GMT)
Are large language models superhuman chemists? [4.9]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語を処理し、明示的に訓練されていないタスクを実行する能力によって、広く関心を集めている。本稿では,最新のLCMの化学知識と推論能力を評価する自動化フレームワークであるChemBenchを紹介する。我々は2700以上の質問応答ペアをキュレートし、主要なオープンソースとクローズドソースのLCMを評価し、最良のモデルが最高の化学者より優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:05:33 GMT)
Towards Multi-Source Retrieval-Augmented Generation via Synergizing Reasoning and Preference-Driven Retrieval [4.9]
既存のadaptive RAG (ARAG) システムは、適切なタイミングで適切なソースを選択することができないため、複数の検索ソースを効果的に探索するのに苦労している。我々は,MSPRと呼ばれるマルチソースARAGフレームワークを提案し,推論と嗜好駆動型検索を相乗化して「いつ,何を検索すべきか」と「どの検索ソースを使うのか」を適応的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:50:58 GMT)
MAROON: A Framework for the Joint Characterization of Near-Field High-Resolution Radar and Optical Depth Imaging Techniques [4.8]
我々は、光学領域と電波領域の両方から深度イメージを特徴付けるというユニークな課題に挑戦する。本研究では, 対象物, ジオメトリー, 物体間距離について, 深度測定の総合的な評価を行う。すべてのオブジェクトの測定は、MAROONと呼ばれるマルチモーダルデータセットとして公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:53:10 GMT)
Accelerating Transfer Learning with Near-Data Computation on Cloud Object Stores [4.8]
我々は、転送学習(TL)に着目して、MLトレーニングがストレージのプッシュダウンにどう影響するかを示す。本稿では,分解に伴う課題に対処する2つの補完技術を中心に,新たなTL処理システムであるHAPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:02:25 GMT)
Fast Adaptation with Kernel and Gradient based Meta Leaning [4.8]
モデルAメタラーニング(MAML)の内輪と外輪の両方を改善するための2つのアルゴリズムを提案する。最初のアルゴリズムは関数空間の最適化問題を再定義し、閉形式解を用いてモデルを更新する。外ループでは、内ループの各タスクの損失に重みを割り当てることで、第2のアルゴリズムがメタラーナーの学習を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:05:03 GMT)
Variational Neural Stochastic Differential Equations with Change Points [4.7]
ニューラル微分方程式(ニューラルSDE)を用いた時系列データにおける変化点のモデル化について検討する。本稿では,時系列をニューラルSDEとしてモデル化するための変分オートエンコーダ(VAE)フレームワークに基づく,新しいモデル定式化とトレーニング手法を提案する。本稿では,従来のパラメトリックSDEと分散シフトを伴う実データセットの両方を効果的にモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:46:17 GMT)
Shortcut-connected Expert Parallelism for Accelerating Mixture-of-Experts [4.6]
並列戦略を重畳した新しいショートカット接続型MoE(ScMoE)アーキテクチャを提案する。 ScMoEは計算で70%から100%のオーバラップを可能にする。 ScMoEアーキテクチャに基づいて、メモリ制限推論を容易にする専門家のオフロード戦略をさらに実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:55:43 GMT)
On Deep Learning for Geometric and Semantic Scene Understanding Using On-Vehicle 3D LiDAR [4.6]
3D LiDARポイントクラウドデータは、コンピュータビジョン、ロボティクス、自動運転におけるシーン認識に不可欠である。我々は,パノラマ環境(近赤外)と反射率像を特徴とする,最初の高忠実度18チャネル3次元LiDARデータセットであるDurLARを提案する。セグメンテーションの精度を向上させるために、Range-Aware Pointwise Distance Distribution (RAPiD) 機能と関連するRAPiD-Segアーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:01:54 GMT)
Nyström Kernel Stein Discrepancy [4.6]
我々は Nystr を用いた KSD アクセラレーションを提案し,ランタイム $mathcal Oleft(mn+m3right)$ for $n$ サンプルと $mll n$ Nystr"om ポイントについて述べる。我々は、その$sqrtn$-consistencyと古典的なガウスの仮定を示し、一連のベンチマークで適合性テストの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:04:09 GMT)
Detection and tracking of gas plumes in LWIR hyperspectral video sequence data [4.5]
ケミカルプラムの自動検出はセグメンテーションの課題を示す。ガス配管のセグメンテーション問題は, 雲の拡散性のため困難である。ケミカルプラムを含むハイパースペクトルビデオシーケンスを可視化する有効な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:33:29 GMT)
Investigating the Gestalt Principle of Closure in Deep Convolutional Neural Networks [4.4]
本研究では,畳み込みニューラルネットワークにおける閉鎖原理について検討する。端部を段階的に除去した単純な視覚刺激を用いた実験を行った。我々は、不完全ポリゴンを分類する能力に基づいて、よく知られたネットワークを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:36:21 GMT)
Context Conquers Parameters: Outperforming Proprietary LLM in Commit Message Generation [4.4]
オープンソースのLarge Language Modelsは、OMGが生成したものに匹敵するコミットメッセージを生成することができる。 4ビット量子化8BオープンソースLLMを用いたCMG手法であるlOcal MessagE GenerAtorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 21:36:31 GMT)
Continuous-time q-learning for mean-field control problems [4.4]
我々は最近,Jia と Zhou (2023) による Q-learning の連続時間版として作られた q-learning を,Mckean-Vlasov 制御問題に対して検討した。 2つのq-函数が全てのテストポリシーの下で積分表現によって関連していることが示される。弱いマーチンゲール条件とテストポリシーの探索法に基づいて,いくつかのモデルフリー学習アルゴリズムを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:07:41 GMT)
Differentiable architecture search with multi-dimensional attention for spiking neural networks [4.3]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は人工知能の分野で大きな人気を集めている。 SNN法の大部分は、ニューラルネットワーク(ANN)の構造を直接継承している。本稿では,SNNの最適ネットワーク構造探索を直接自動化するために,MA-DARTS(Multi-Attention Differentiable Architecture Search)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:18:32 GMT)
SMART: Scalable Multi-agent Real-time Motion Generation via Next-token Prediction [4.3]
本稿では,ベクトル化された地図とエージェント軌跡データを離散的なシーケンストークンにモデル化する,新しい自律走行運動生成パラダイムを提案する。これらのトークンはデコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャを通じて処理され、次のトークン予測タスクをトレーニングする。複数のデータセットから10億以上のモーショントークンを収集し、モデルのスケーラビリティを検証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:19:24 GMT)
An Efficient Hierarchical Preconditioner-Learner Architecture for Reconstructing Multi-scale Basis Functions of High-dimensional Subsurface Fluid Flow [4.3]
本研究では,高次元地下流れの多次元基底関数を再構築した効率的な階層型プレコンディショナー・ラーナーアーキテクチャを提案する。 FP-HMsNetは、MSEが0.0036、MAEが0.0375、R2が0.9716に達し、既存のモデルよりも大幅に優れていた。このモデルは、より複雑な現実世界の応用に期待できる、効率的で正確な地下流動モデリングのための新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:17:08 GMT)
Evaluation Metric for Quality Control and Generative Models in Histopathology Images [4.3]
ResNet-L2(RL2)は、病理組織学における生成モデルと画像品質を評価するための新しい指標である。 RL2の劣化に対する単調反応は、画質を評価するモデルに適している。従来のメトリクスに比べて大幅に軽量で高速で、安定したメトリック値を与えるには画像が少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:09:02 GMT)
Efficient Model Compression for Bayesian Neural Networks [4.2]
本研究では,ベイズモデル選択の原理を深層学習設定でエミュレートするための新しい戦略を示す。シミュレーションおよび実世界のベンチマークデータのホスト上でのプルーニングと特徴選択にこれらの確率を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:07:59 GMT)
Revisiting the Impact of Pursuing Modularity for Code Generation [4.2]
コード生成におけるモジュラリティの影響を,その定量的測定のための新しい測定基準を導入することによって評価する。驚くべきことに、このトピックに関する従来の知恵とは異なり、モジュラリティはコード生成モデルのパフォーマンスを改善するための中核的な要素ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 06:25:15 GMT)
Revisiting the Impact of Pursuing Modularity for Code Generation [4.2]
コード生成におけるモジュラリティの影響を,その定量的測定のための新しい測定基準を導入することによって評価する。驚くべきことに、このトピックに関する従来の知恵とは異なり、モジュラリティはコード生成モデルのパフォーマンスを改善するための中核的な要素ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 06:25:15 GMT)
A graph-based approach to extracting narrative signals from public discourse [4.1]
本稿では,選択した物語信号の抽出,表現,分析を行うためのグラフベースフォーマリズムと機械誘導手法を提案する。我々は, 政治演説やソーシャルメディアの投稿, 政治宣言, 議会討論の写しなど, デジタルメディアの文章に現れる政治談話について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:05:59 GMT)
Decentralized Online Regularized Learning Over Random Time-Varying Graphs [4.1]
ランダムな時間変化グラフを用いたオンライン正規化線形回帰アルゴリズムを開発した。後悔の上限は$O(T1-tauln T)$であり、$tauin (0.5,1)$はアルゴリズムのゲインに依存する定数である。さらに、後悔の上限は$O(T1-tauln T)$であり、$tauin (0.5,1)$はアルゴリズムのゲインに依存する定数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:50:40 GMT)
DivNet: Diversity-Aware Self-Correcting Sequential Recommendation Networks [4.0]
textitDivNetは、シーケンシャルアイテム間の複雑なインタラクションをキャプチャしてユーティリティを推定し、同時にレコメンデーションを多様化する。オフラインとオンラインの両方での実験では、TextitDivNetは、総合的なレコメンデーションの有無に関わらず、ベースラインよりも優れた結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:49:39 GMT)
Calculations of Chern number: equivalence of real-space and twisted-boundary-condition formulae [3.9]
実空間チャーン数は、翻訳対称性を伴わずに系の位相的性質を抽出することができる。一方、ツイスト境界条件(TBC)は、翻訳対称性のないチャーン数を定義するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:44:17 GMT)
Transforming Medical Regulations into Numbers: Vectorizing a Decade of Medical Device Regulatory Shifts in the USA, EU, and China [3.9]
医療機器の安全性と有効性を保証するための規制の枠組みをナビゲートすることは困難である。これらのフレームワークは、しばしば冗長なテストを必要とし、患者に革新をもたらすプロセスを遅くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:25:14 GMT)
Automated Global Analysis of Experimental Dynamics through Low-Dimensional Linear Embeddings [3.8]
非線形力学系に対する低次元線形モデルを導出するためのデータ駆動型計算フレームワークを提案する。このフレームワークは、基盤となるシステム構造をキャプチャする解釈可能な線形モデルを通じて、大域的な安定性解析を可能にする。本手法は, 物理, 気候科学, 工学などの分野にまたがる複雑な力学挙動を解析するための, 有望な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:27:47 GMT)
Dynamical simulations of many-body quantum chaos on a quantum computer [3.7]
本稿では,二元一元回路として知られる最大カオス回路のクラスについて検討する。 91量子ビットの超伝導量子プロセッサは、これらの相関子を正確にシミュレートできることを示す。次に、回路を二重ユニタリ点から遠ざけることによって、正確な検証以上のダイナミクスを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:57:13 GMT)
A lightweight Convolutional Neural Network based on U shape structure and Attention Mechanism for Anterior Mediastinum Segmentation [3.7]
前縦隔病変(AML)を自動的に検出するには, 自動分節モデルが必要である。本稿では,セグメントAMにU字型構造ネットワークを導入する。長距離依存関係と局所性を維持するために2つの注意機構が用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:41:01 GMT)
Large Language Models for Patient Comments Multi-Label Classification [3.7]
本研究は,多ラベルテキスト分類(MLTC)におけるLLM(Large Language Models)の活用について検討する。 GPT-4 ターボは分類を行うために利用された。プロンプトエンジニアリングフレームワークを使用することで、ゼロショット学習、インコンテキスト学習、チェーンオブ思考プロンプトを実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:27:42 GMT)
Multi-Class Abnormality Classification Task in Video Capsule Endoscopy [3.7]
ビデオカプセル内視鏡(VCE)における多クラス異常分類の課題に,様々なディープラーニングモデルを用いて対処する。本研究の目的は,さまざまな消化管疾患を正しく分類することであり,臨床現場での診断効率の向上に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:41:38 GMT)
E2E-AFG: An End-to-End Model with Adaptive Filtering for Retrieval-Augmented Generation [3.5]
検索拡張生成のための適応フィルタを用いたエンドツーエンドモデル(E2E-AFG)を提案する。 E2E-AFGを6つの代表的な知識集約言語データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:02:09 GMT)
AI-based traffic analysis in digital twin networks [3.5]
Digital Twin Networks(DTNs)は、物理ネットワークの理解と最適化方法に革命をもたらしている。彼らは計算能力とAI能力を活用して仮想表現を提供し、現実世界のネットワーク課題に対して高度に洗練されたレコメンデーションをもたらす。この章では、DTN内のAI駆動トラフィック分析の世界について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:41:23 GMT)
Personalized Federated Learning via Feature Distribution Adaptation [3.4]
Federated Learning(FL)は、分散クライアントデータセット間の共通性を利用してグローバルモデルをトレーニングする分散学習フレームワークである。パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)は、各クライアントに適した個々のモデルを学習することで、この問題に対処しようとしている。我々は,グローバルな生成型分類器を局所的な特徴分布に適応させることで,パーソナライズされたモデルを効率的に生成するアルゴリズム,pFedFDAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:03:52 GMT)
PathoGen-X: A Cross-Modal Genomic Feature Trans-Align Network for Enhanced Survival Prediction from Histopathology Images [3.3]
病理組織像から生存率を予測するために,クロスモーダルなゲノム特徴翻訳とアライメントネットワークを提案する。 PathoGen-Xはトランスフォーマーベースのネットワークを使用して、画像の特徴をゲノムの特徴空間に調整し、翻訳する。 PathoGen-Xは、強力な生存予測性能を示し、アクセス可能ながん予後のためのリッチイメージングモデルの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:18:09 GMT)
NCST: Neural-based Color Style Transfer for Video Retouching [3.2]
ビデオカラー転送は、参照スタイル画像を用いて、オリジナルビデオの色スタイルを変換することを目的としている。既存のほとんどの手法ではニューラルネットワークを採用しており、不透明な転送プロセスのような課題が伴っている。 2つの画像を用いて色調伝達のパラメータを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:25:15 GMT)
DPEC: Dual-Path Error Compensation Method for Enhanced Low-Light Image Clarity [3.2]
低照度条件下での画質向上のために,Dual-Path Error Compensation法(DPEC)を提案する。 DPECは、微妙なピクセル差を正確に捉えた正確なピクセルレベルの誤差推定と、不要なノイズを効果的に除去する独立デノナイズを行う。我々のアルゴリズムは6つのベンチマークテストで最先端の手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 02:25:50 GMT)
Leveraging Large Language Models for Suicide Detection on Social Media with Limited Labels [3.1]
本稿では,テキストベースのソーシャルメディア投稿における自殺的内容を自動的に検出するLarge Language Models (LLMs) について検討する。我々は,Qwen2-72B-インストラクションの促進とLlama3-8B,Llama3.1-8B,Gemma2-9Bなどの微調整モデルを用いたアンサンブルアプローチを開発した。実験の結果,アンサンブルモデルでは個々のモデルと比較して5%の精度で検出精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 03:42:37 GMT)
Integrating Fuzzy Logic into Deep Symbolic Regression [3.1]
クレジットカード不正検出は金融機関にとって重要な問題であり、非接触支払い技術の台頭によって強化されている。本稿では,ファジィ論理の深部シンボリック回帰への統合について検討し,不正検出における性能と説明可能性の両立を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:55:17 GMT)
Dynamical similarity analysis uniquely captures how computations develop in RNNs [3.0]
最近の研究では、いくつかの指標が刺激的なシグナルに反応し、誤った結果をもたらすことが示されている。本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)における合成学習により、動的表現アライメントメトリクスのテストケースを提供できることを提案する。最近提案された動的類似性解析 (DSA) は, より頑健で, 行動関連表現を確実に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:41:09 GMT)
Benchmarking Secure Sampling Protocols for Differential Privacy [3.0]
微分プライバシ(DP)の2つのよく知られたモデルは、中心モデルと局所モデルである。近年,分散環境でのセキュアマルチパーティ計算(MPC)によるDPの実現が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 19:43:39 GMT)
Kuro Siwo: 33 billion $m^2$ under the water. A global multi-temporal satellite dataset for rapid flood mapping [3.0]
最近のパキスタンとニュージーランドの破滅的な出来事は、正確な洪水マッピングの必要性を浮き彫りにしている。我々は、世界中の43の洪水イベントにまたがる、手動で注釈付きマルチ時間データセットであるKuro Siwoを紹介した。私たちのデータセットは338億ドル(約3兆3300億円)以上の土地をマッピングしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:54:28 GMT)
Tree Ensembles for Contextual Bandits [3.0]
木アンサンブルに基づくコンテキスト型マルチアームバンディットのための新しいフレームワークを提案する。この枠組みの一環として,木組予測の不確かさを推定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:46:22 GMT)
Privacy Risks of Speculative Decoding in Large Language Models [2.9]
大規模言語モデル(LLM)における投機的復号化は、投機的に複数のトークンを安価に予測し、それらを並列に検証することでトークン生成を加速する。正誤予測の入力依存パターンを逆監視トークン生成時間とパケットサイズに漏洩させることが観察された。悪意のある相手が3つの異なる投機的復号法で、指紋検索やプライベートユーザ入力を90%以上の精度で学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:14:30 GMT)
Effective ML Model Versioning in Edge Networks [2.9]
機械学習(ML)モデル、データ、ソフトウェアは、必須のバージョンのアップデートがリリースされ、統合可能であれば、定期的に更新する必要がある。これは、さまざまなシステムの制約と、アップデートが堅牢性と安定性にもたらす大きな影響のため、エッジで満たすための基本的だが最も難しい要件である。本稿では、強化学習(RL)に基づくアルゴリズムによる自動化を含む効果的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:19:05 GMT)
Provable optimal transport with transformers: The essence of depth and prompt engineering [2.9]
固定パラメータを持つ変圧器は任意の点数のエントロピー正則化でワッサーシュタイン2の最適輸送問題を効果的に解くことができることを示す。提案手法は, 変圧器が双対最適輸送に適応的な段差で勾配降下を実現できるように設計したプロンプトに頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:54:46 GMT)
A KAN-based Interpretable Framework for Process-Informed Prediction of Global Warming Potential [2.8]
本稿では,分子記述子とプロセス情報を組み合わせた統合的地球温暖化ポテンシャル(GWP)予測モデルを提案する。ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いて、Mordredディスクリプタによるテストデータ、プロセス位置、記述情報について、R-squaredの86%を達成しました。 GWP予測モデルに分子レベル情報とプロセスレベル情報を統合することにより,精度と解釈可能性を大幅に向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:48:05 GMT)
Wireless Federated Learning over UAV-enabled Integrated Sensing and Communication [2.8]
本稿では,無人航空機(UAV)を利用した統合型統合学習(FL)における新しい遅延最適化問題について検討する。ベンチマーク方式と比較して,システム遅延を最大68.54%削減し,高品質な近似解を求めるため,単純かつ効率的な反復アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:25:24 GMT)
DPEC: Dual-Path Error Compensation Method for Enhanced Low-Light Image Clarity [2.8]
低照度条件下での画質向上のためのDual-Path Error Compensation (DPEC)法を提案する。 DPECには、微妙な違いを捉えるための正確なピクセルレベルの誤差推定と、ノイズ増幅を防ぐための独立したデノナイジング機構が組み込まれている。総合的な定量的および定性的実験結果から,このアルゴリズムは低照度画像強調における最先端手法を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 02:25:50 GMT)
Towards Robust Text Classification: Mitigating Spurious Correlations with Causal Learning [2.8]
本稿では,因果関係へのモデル依存を軽減するために,因果相関ロバスト (CCR) を提案する。 CCRは、逆確率重み付け(IPW)損失関数とともに、反ファクト推論に基づく因果的特徴選択法を統合する。グループラベルを持たないメソッド間でのCCRの最先端性能を示し、場合によってはグループラベルを利用するモデルと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:29:07 GMT)
Phase Diagram of Vision Large Language Models Inference: A Perspective from Interaction across Image and Instruction [2.8]
本稿では,異なるモードのトークンの隠れ状態ベクトル間の文脈化を計測する。我々の実験は、トランスフォーマーベースのLMの深さに対するビジョン大言語モデル(VLLM)の4相推論ダイナミクスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:04:37 GMT)
AI-EDI-SPACE: A Co-designed Dataset for Evaluating the Quality of Public Spaces [2.7]
クラウドソーシングはしばしば低賃金労働者を雇い、労働条件が悪く、アノテータの代表性を考慮していない。本稿では,利害関係者が重要な段階において積極的に関与する共同設計モデルを含む方法論を提案し,多様性,多様性,包摂性(EDI)の原則を統合することにより,多様な視点を確実にする。この手法をストリートビュー画像を用いた公共空間の品質評価のためのデータセットとAIモデルの開発に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:11:29 GMT)
Simulate and Optimise: A two-layer mortgage simulator for designing novel mortgage assistance products [2.7]
我々は、シミュレーションされたマルチエージェント住宅ローン環境を通じて住宅ローン救済商品を最適化するための新しい2層アプローチを開発した。住宅に新しい住宅ローン支援製品を提供することで、ショックに対する世帯のレジリエンスを評価する。この新しい2層シミュレーション手法は,新しい住宅ローン支援製品の設計に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:21:11 GMT)
BehAVE: Behaviour Alignment of Video Game Encodings [2.6]
BehAVEはドメインランダム化のためのビデオ理解フレームワークである。ランダム化のためにビデオゲームの視覚的多様性をタップし、プレイヤーアクションのテキスト記述を使って、同様のコンテンツとビデオの調整を行う。各種ビデオおよびテキスト基礎モデルを用いて,25個のFPSゲーム間でBehAVEを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:51:01 GMT)
Scalability of memorization-based machine unlearning [2.6]
機械学習(MUL)は、事前訓練されたモデルからデータの特定のサブセットの影響を取り除くことに焦点を当てている。記憶に基づく未学習法が開発され、未学習の品質に関して例外的な性能を示した。我々は、一連の記憶スコアプロキシを用いて、最先端の記憶型MULアルゴリズムのスケーラビリティに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:14:58 GMT)
Finite Entanglement Scaling of Disorder Parameter at Quantum Criticality [2.6]
本研究では,無限に投影された絡み合ったペア状態を用いて,障害パラメータを簡便かつ効率的に評価できることを示す。有限エンタングルメントスケーリングから、障害パラメータは、サブシステムの境界サイズに比例する臨界点において、周辺法則を満たすことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:19:57 GMT)
FairJob: A Real-World Dataset for Fairness in Online Systems [2.4]
広告における求人推薦のためのフェアネス対応データセットを提案する。収集され、プライバシー基準とビジネス機密に準拠する準備が整った。匿名化され、センシティブな属性のプロキシを含むにもかかわらず、データセットは予測力を保持します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:45:23 GMT)
Reentrant Localization Transitions in a Topological Anderson Insulator: A Study of a Generalized Su-Schrieffer-Heeger Quasicrystal [2.3]
準周期ホッピングを持つ一般化Su-Schrieffer-Heeger(SSH)モデルの位相と局在特性について検討した。対角線外準周期変調の相互作用は、トポロジカル・アンダーソン絶縁体相と再帰的トポロジカル・アンダーソン絶縁体(RTAI)を誘導することができる。 TAIとRTAIは、再帰的局所化遷移の出現を誘発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:34:55 GMT)
Scalable AI Framework for Defect Detection in Metal Additive Manufacturing [2.3]
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用してプリント層の熱画像を分析し、これらの特性に影響を与える異常を自動的に識別する。我々はこれらのモデルをCLoud ADditive Manufacturing (CLADMA)モジュールに統合し、AMアプリケーションのアクセシビリティと実用性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:17:59 GMT)
STEM-POM: Evaluating Language Models Math-Symbol Reasoning in Document Parsing [2.2]
STEM-PoM(STEM-PoM)は,大規模言語モデルの数学記号に対する推論能力を評価するためのベンチマークデータセットである。データセットには変数、定数、演算子、および単位記述子の主属性に分類される2K以上の数学記号が含まれている。実験により,現状のLLMはテキスト内学習では平均20-60%,微調整では50-60%の精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:25:06 GMT)
Attributes of a Great Requirements Engineer [2.2]
優れたソフトウェア実践者の属性に関する現在の知識は、要求工学の文脈に簡単には翻訳されないかもしれない。この研究は、優れた要件エンジニアの属性、それらの関係、そしてこれらの属性を得るために使用できる戦略のどれかを調べることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:33:24 GMT)
Normalization Layer Per-Example Gradients are Sufficient to Predict Gradient Noise Scale in Transformers [2.1]
比例勾配ノルムは、最小分散で勾配雑音スケール(GNS)を推定するための重要な要素である。本稿では,パラメータ勾配を計算しながら基準を同時に計算することで,3次元あるいはそれ以上のテンソル状態におけるFLOPを最小化する手法を提案する。現代変圧器モデルの総 GNS は正規化層のみの GNS によりよく予測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:50:00 GMT)
Many-Objective Search-Based Coverage-Guided Automatic Test Generation for Deep Neural Networks [2.1]
本稿では,多目的最適化アルゴリズムに基づくファジングテスト生成手法を提案する。周波数ベースのファズサンプリング戦略は、初期データの選択頻度に基づいて優先順位を割り当てる。アルゴリズムの局所探索能力を高めるため,モンテカルロ木探索に基づく局所探索戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:08:15 GMT)
Pseudo-hermitian Chebyshev differential matrix and non-Hermitian Liouville quantum mechanics [2.1]
スペクトルコロケーション法(SCM)は、常微分方程式や偏微分方程式の解法において明らかな優位性を示す。チェビシェフ微分行列(英語: Chebyshev differential matrix, CDM)は、SCMにおいて微分作用素を置き換えるために一般的に用いられる行列であり、エルミート行列ではなく擬エルミート行列である。この非ハーモニティ性は疑似スペクトルに微妙に影響を与え、固有状態における完全性を失う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:34:50 GMT)
A Semiparametric Approach to Causal Inference [2.1]
因果推論において、重要な問題は介入や治療の効果を定量化することである。本稿では, 半パラメトリック密度比モデル(DRM)を用いて, 対物分布の特徴付けを行う。我々のモデルは、対物分布に関する厳密なパラメトリック仮定を避けることで柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:03:38 GMT)
AdjointDEIS: Efficient Gradients for Diffusion Models [2.1]
拡散SDEに対する連続随伴方程式は、実際には単純なODEに単純化されていることを示す。また, 顔形態形成問題の形で, 対向攻撃による誘導生成に対するAdjointDEISの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:27:35 GMT)
A Multi-Granularity Supervised Contrastive Framework for Remaining Useful Life Prediction of Aero-engines [2.1]
本稿では,多粒度教師付きコントラスト(MGSC)フレームワークを直感から開発する。これは実装において、あまりに大きなミニバッチサイズとアンバランスなサンプルの問題に対処する。また、シンプルでスケーラブルな基本ネットワーク構造を示し、CMPASSデータセット上で提案されたMGSC戦略を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:18:38 GMT)
Label Cluster Chains for Multi-Label Classification [2.1]
マルチラベル分類は、複数のラベルをインスタンスに同時に割り当てることができる教師付き機械学習の一種である。そこで本稿では,ラベル空間に分割法を適用して得られた解離相関ラベルクラスタをチェーンする手法を提案する。提案手法は,学習と連鎖が相関するラベルクラスタをよりよく探索し,ラベル相関を学習できることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:16:37 GMT)
Robustness of graph embedding methods for community detection [2.0]
本研究では,ネットワーク摂動面におけるコミュニティ検出のためのグラフ埋め込み手法のロバスト性について検討する。この研究は、行列因数分解とランダムウォークベースという2つのファミリからの最先端のグラフ埋め込み手法を考察している。このロバスト性は、ネットワークサイズ、初期コミュニティ分割強度、摂動の種類などの影響を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:55:41 GMT)
DARD: A Multi-Agent Approach for Task-Oriented Dialog Systems [1.9]
DARD(Domain Assigned Response Delegation)は,マルチドメインダイアログを処理可能なマルチエージェント対話システムである。 DARDは、中央ダイアログマネージャエージェントによって編成される、ドメイン固有のエージェントを活用する。我々は,MultiWOZベンチマークを用いてDARDを評価し,対話情報率を6.6%改善し,既存手法よりも4.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:50:19 GMT)
Plurals: A System for Guiding LLMs Via Simulated Social Ensembles [1.9]
本稿では,多言語AIのためのシステムとPythonライブラリであるPluralsを紹介する。複数は、カスタマイズ可能な構造内で意図的にエージェントで構成され、モデレーターは熟考を監督する。 6つのケーススタディは、理論的構成と有効性に対する忠実さを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 02:08:03 GMT)
Plurals: A System for Guiding LLMs Via Simulated Social Ensembles [1.9]
本稿では,多言語AIのためのシステムとPythonライブラリであるPluralsを紹介する。複数は、カスタマイズ可能な構造内で意図的にエージェントで構成され、モデレーターは熟考を監督する。 6つのケーススタディは、理論的構成と有効性に対する忠実さを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 02:08:03 GMT)
Aligning Motion-Blurred Images Using Contrastive Learning on Overcomplete Pixels [1.9]
動きのぼかしに不変なオーバーコンプリート画素レベルの特徴を学習するための新しいコントラスト的目的を提案する。我々の目的を訓練した単純なU-Netは、現実的で困難な条件下で撮影される見えないビデオのフレームを移動カメラに合わせるのに有用なローカル機能を生み出すことができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 16:34:04 GMT)
RadFlag: A Black-Box Hallucination Detection Method for Medical Vision Language Models [1.8]
我々はラジオロジーレポート生成の精度を高めるブラックボックス手法であるRadFlagを紹介した。本手法では, 除去すべき幻覚世代を見つけるために, サンプリングベースのフラグング手法を用いる。本手法は,個々の幻覚文と幻覚を含む報告を識別する際に高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:38:42 GMT)
A Similarity-Based Oversampling Method for Multi-label Imbalanced Text Data [1.8]
本研究では,マルチラベルテキスト分類のための新しいオーバーサンプリング手法を紹介し,検討する。提案手法は,インスタンス間の類似度を利用してラベル付けされていないデータから潜在的に新しいサンプルを同定する。ラベルなしのデータセットを反復検索することで、未表現のクラスに類似したインスタンスを探索する。パフォーマンス改善を示すインスタンスがラベル付きデータセットに追加される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:33:49 GMT)
Quantum Potato Chips [1.8]
対称情報完全測定における量子状態について検討する。幾何変換を用いて、3-複素は$bb(R)3$のテトラヘドロンに写像される。この表面と球面との交差は「量子ポテトチップス」領域を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:38:37 GMT)
Nonparametric estimation of Hawkes processes with RKHSs [1.8]
本稿では、再生カーネル空間(RKHS)に相互作用関数が存在すると仮定した非線形ホークス過程の非パラメトリック推定について述べる。神経科学の応用によって動機づけられたこのモデルは、エキサイティングな効果と阻害的な効果を表現するために、複雑な相互作用機能を実現する。本手法は, 関連する非パラメトリック推定手法よりも優れた性能を示し, 神経応用に適していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:26:50 GMT)
LLM Chain Ensembles for Scalable and Accurate Data Annotation [1.7]
大規模言語モデル(LLM)はゼロショット分類を行うことができるが、大規模デプロイメントは高価である。本稿では,複数のLLMを列に並べたLLMチェーンアンサンブル手法を提案し,データサブセットをその後のモデルにルーティングする。以上の結果から,チェーンアンサンブル法は,チェーン内の最高の個々のモデルの性能を上回り,大幅なコスト削減を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:48:45 GMT)
The learned range test method for the inverse inclusion problem [1.7]
レンジテストに基づく再構成アルゴリズムは,特定のアーキテクチャを持つニューラルネットワークとして記述可能であることを示す。我々は,教師あり学習の枠組みにおいて,このネットワークの重みを学習することを提案する。数値シミュレーションにより、この学習範囲試験法は、多角形包有物の正確かつ安定した再構成を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:24:05 GMT)
Introducing MAPO: Momentum-Aided Gradient Descent Prompt Optimization [1.7]
ProTeGi上に構築されたMAPOは、肯定的な自然言語「段階的」と運動量に基づく拡張を使用して、プロンプトを効果的に洗練する。 MAPOは、ProTeGiよりも少ないAPI呼び出しと高いF1スコアで、より速い収束時間を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:45:29 GMT)
LLM Confidence Evaluation Measures in Zero-Shot CSS Classification [1.6]
データアノテーションタスクに適した不確実性定量化(UQ)性能尺度を提案する。本稿では,低信頼なLDMアノテーションを効果的に識別し,不正にラベル付けされたデータを発見できる新しいUQアグリゲーション戦略を提案する。提案したUQアグリゲーション戦略は,既存の手法により改善され,ループ内データアノテーションプロセスの大幅な改善が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:39:14 GMT)
Cityscape-Adverse: Benchmarking Robustness of Semantic Segmentation with Realistic Scene Modifications via Diffusion-Based Image Editing [1.6]
拡散に基づく画像編集を利用した8つの悪条件をシミュレートするベンチマークであるCityscape-Adverseを紹介する。 CNNとトランスフォーマーを用いたセマンティックセグメンテーションモデルの性能評価を行った。我々は、Cityscape-Adverseでトレーニングされたモデルが、目に見えないドメインに適用した場合、大幅にレジリエンスを向上させることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:47:37 GMT)
All-frequency Full-body Human Image Relighting [1.5]
人間の画像のリライティングは、肖像画における照明効果のポストフォトグラフィー編集を可能にする。現在の主流のアプローチでは、物理的シェーディングの原則を明示的に考慮することなく、ニューラルネットワークを使用して照明効果を近似している。本研究では,低周波から高周波の影や陰影を再現できる2段階照明法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:45:48 GMT)
Generative Memesis: AI Mediates Political Memes in the 2024 USA Presidential Election [1.4]
239,526枚のInstagram画像のデータセットを用いて、2024年の米大統領選挙におけるさまざまなコンテンツタイプがユーザーのエンゲージメントに与える影響を調べる。結果は、合成コンテンツはエンゲージメントを単独で増やさないかもしれないが、非常に効果的で、しばしばばかばかしい、政治的ミームを通じて、政治情報がどのように作られるかを仲介している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:35:05 GMT)
Hierarchical Transformer for Electrocardiogram Diagnosis [1.4]
トランスフォーマーは元々NLPやコンピュータビジョンで顕著だったが、現在ではECG信号解析に適応している。本稿では,モデルを複数のステージに分割する階層型トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。分類トークンは特徴尺度にまたがって情報を集約し、変換器の異なる段階間の相互作用を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:28:03 GMT)
Spatially-Aware Diffusion Models with Cross-Attention for Global Field Reconstruction with Sparse Observations [1.4]
フィールド再構成タスクにおけるスコアベース拡散モデルの開発と拡張を行う。本研究では,観測領域と観測領域の間のトラクタブルマッピングを構築するための条件符号化手法を提案する。本研究では, モデルが再現可能かどうかを把握し, 融合結果の精度を向上する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 19:58:32 GMT)
FISHing in Uncertainty: Synthetic Contrastive Learning for Genetic Aberration Detection [1.3]
既存のFISH画像分類手法は、信号のばらつきと本質的不確実性に起因する課題に直面している。手動アノテーションの必要をなくすために合成画像を活用する新しい手法を提案する。我々は,合成データに基づいて学習した手法の優れた一般化能力と不確実性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:50:48 GMT)
Raspberry PhenoSet: A Phenology-based Dataset for Automated Growth Detection and Yield Estimation [1.3]
7つの発達段階にまたがるラズベリー果実の検出とセグメンテーションのための表現学ベースのデータセットであるRaspberry PhenoSetを紹介した。このデータセットには1,853枚の高解像度画像が含まれており、これは文学の中で最高品質であり、垂直農場で制御された人工照明の下で撮影された。 YOLOv8, YOLOv10, RT-DETR, Mask R-CNNなど,最先端のディープラーニングモデルをベンチマークして, データセットのパフォーマンスを総合的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:34:26 GMT)
Enhancing Question Answering Precision with Optimized Vector Retrieval and Instructions [1.2]
質問応答 (QA) は情報検索 (IR) と言語モデルの重要な応用である。本稿では、最適化されたベクトル検索と命令手法を統合することにより、QAタスク性能を改善するための革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:14:04 GMT)
HDLCopilot: Natural Language Exploration of Hardware Designs and Libraries [1.2]
我々は,ハードウェア設計とプロセス設計キット(PDK)とのインタラクションの合理化を可能にする,大規模言語モデルを活用した協調フレームワークであるHDLCopilotを提案する。このフレームワークは、複雑な自然言語クエリの多様なセットに対して96.33%の実行精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 17:31:11 GMT)
Human Action Recognition (HAR) Using Skeleton-based Spatial Temporal Relative Transformer Network: ST-RTR [1.1]
HAR(Human Action Recognition)は、高齢者や障害者の活動を監視するために用いられる。 ST-GCNの重要な特徴は、骨格配列から空間パターンと時間パターンを自動的に学習することである。この問題に対処するため,時空間相対変換器ST-RTRモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:25:38 GMT)
Unveiling the nonclassicality within quasi-distribution representations through deep learning [1.1]
広く採用されているアプローチは、非古典性の説得力のある証拠として準分布表現の負の値に焦点を当てている。本稿では, 深層生成モデルを用いて3つの辺縁処理を行い, 連成準分布関数を構成する計算手法を提案する。また、量子状態のウィグナー関数を構築するための実験的な取り組みを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:05:28 GMT)
Can LLMs make trade-offs involving stipulated pain and pleasure states? [1.1]
プレジャーと痛みは、モチベーションの対立を解決するための共通の通貨を提供することによって、人間の意思決定において重要な役割を果たす。大規模言語モデルが選択シナリオにおける快楽と苦痛のモチベーションを再現できるかどうかは、明らかな問題である。我々は,ポイントを最大化することが目標とする単純なゲームを用いてこの問題を探索するが,ポイント最大化オプションが痛みのペナルティを誘発するとされるか,ポイント非最大化オプションが快楽報酬を誘導すると言われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:22:13 GMT)
VascX Models: Model Ensembles for Retinal Vascular Analysis from Color Fundus Images [1.0]
VascXモデル(VascX model)は、カラーフルート画像から網膜血管を解析するためのモデルアンサンブルのセットである。モデルでは、データセット、画像品質レベル、解剖学的領域間でのセグメンテーション性能が優れていた。モデルによって生成された正確な血管パラメータは、眼の内外における病気のパターンを識別するための出発点として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 17:44:34 GMT)
Exploratory Models of Human-AI Teams: Leveraging Human Digital Twins to Investigate Trust Development [1.0]
1つの上昇する方法は、人間の振舞いを近似するために人間のデジタルツイン(HDT)を使用することと、AI駆動のエージェントチームメンバーに対する社会的感情的認知反応である。我々は,共感,社会的認知,感情的構成が信頼形成に与える影響を理解するために,チームコミュニケーションデータの分析を行う。本稿では,HDTトラストの特性について論じる。自己申告尺度,インタラクションベース尺度,コンプライアンス型行動測定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:32:11 GMT)
StatWhy: Formal Verification Tool for Statistical Hypothesis Testing Programs [1.0]
本稿では,統計的プログラムの正当性を正式に特定し,自動検証する手法を提案する。プログラマは、統計プログラムのソースコードに、これらのメソッドの要件をアノテートする必要がある。我々のソフトウェアツールStatWhyは、プログラマが統計手法の要件を適切に指定したかどうかを自動的にチェックする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:16:45 GMT)
Autobiasing Event Cameras [0.9]
本稿では,運転監視システムのニューロモルフィックYOLOベースの顔追跡モジュールをイベントベース研究への応用として活用する。提案手法は,リアルタイムにイベントベースアプリケーションの性能を継続的に監視するために,数値メトリクスを用いる。バイアス最適化の利点は、追加のハードウェアやソフトウェアを必要とせずに、点滅や暗黒といった条件を処理できることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:41:05 GMT)
LAM-YOLO: Drones-based Small Object Detection on Lighting-Occlusion Attention Mechanism YOLO [0.9]
LAM-YOLOは、ドローンベースの画像に特化して設計されたオブジェクト検出モデルである。我々は、異なる照明条件下での小さな目標の視認性を高めるために、光遮断注意機構を導入する。次に、回帰損失関数として改良されたSIB-IoUを用いてモデル収束を加速し、局所化精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:00:48 GMT)
Federated Voxel Scene Graph for Intracranial Hemorrhage [0.9]
頭蓋内出血は致死性疾患であり、その症状は非常に多様である。ディープラーニングのソリューションは、脳構造間の複雑な関係をモデル化し始めているが、それでも一般化に苦慮している。フェデレートされたシーングラフ生成の最初の応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:37:47 GMT)
Unified theory of upper confidence bound policies for bandit problems targeting total reward, maximal reward, and more [0.8]
上位信頼境界(UCB)ポリシは、古典的全逆バンディット問題に対する順序最適解として認識される。以上の結果から,UCB政策は全回帰問題と最大帯域幅問題の両方において順序最適性を実現する。改善の可能性が最も高い腕を引くことを目的としたPIUCBアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:39:33 GMT)
AI-Guided Codesign Framework for Novel Material and Device Design applied to MTJ-based True Random Number Generators [0.8]
我々は、強化学習と進化最適化を活用して、様々なデバイスモデルのキーデバイスと材料特性を変化させる。所望の確率分布のサンプルを生成できる候補装置を,AIガイドによるコード署名法で生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:16:55 GMT)
Reshaping quantum device noise via quantum error correction [0.8]
量子誤り訂正符号は、量子デバイスのネイティブノイズプロファイルを再構成できることを示す。ノイズの多い2量子エンタングゲートを記述する量子チャネルを解析的に導出する。次に、IonQ Aria-1量子ハードウェア上でのノイズリフォーミングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:20:04 GMT)
Multiplex Imaging Analysis in Pathology: a Comprehensive Review on Analytical Approaches and Digital Toolkits [0.8]
マルチ多重イメージングは、複数のバイオマーカーを1つのセクションで同時に視覚化することを可能にする。多重画像からのデータは、前処理、セグメンテーション、特徴抽出、空間解析のための洗練された計算方法を必要とする。 PathMLは、画像分析を効率化するAIベースのプラットフォームで、臨床および研究環境では複雑な解釈がアクセス可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:02:41 GMT)
Modern, Efficient, and Differentiable Transport Equation Models using JAX: Applications to Population Balance Equations [0.7]
人口収支方程式(PBE)モデルは、多くのエンジニアリングプロセスを自動化する可能性がある。医薬品分野において、結晶化モデルに基づく設計は過剰な薬物開発スケジュールの短縮に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:07:41 GMT)
Oracle Separation Between Quantum Commitments and Quantum One-wayness [0.7]
量子コミットメントが存在するが、(効果的に検証可能な)片方向状態生成器が存在しないような、ユニタリな量子オラクルが存在することを示す。最近の研究は、一方の状態発生器からコミットメントを構築することができることを示したが、他方の方向は未解決のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 14:13:56 GMT)
A Survey of Financial AI: Architectures, Advances and Open Challenges [0.7]
金融AIは金融市場の予測、ポートフォリオ最適化、自動取引に対する洗練されたアプローチを強化する。この調査は3つの主要な側面にわたるこれらの展開を体系的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:16:00 GMT)
Adding Error Bars to Evals: A Statistical Approach to Language Model Evaluations [0.7]
評価に関する文献は、実験分析と計画に関する他の科学からの文献をほとんど無視してきた。本稿は、言語モデル評価からのデータについて、統計学のトレーニングをおこなった研究者について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:57:16 GMT)
One-dimensional $\mathbb{Z}$-classified topological crystalline insulator under space-time inversion symmetry [0.6]
時空反転対称性の下で一次元(1D)位相結晶絶縁体を$mathbbZ$不変量で分類する。この発見は、逆対称性によって保護される従来の1次元バンドトポロジーの分類とは対照的である。本研究では,エッジ状態やバルク状態の相対分極によりバンド位相を実験的に判別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:52:50 GMT)
Internship Report: Benchmark of Deep Learning-based Imaging PPG in Automotive Domain [0.6]
近赤外(NIR)カメラを用いた深層学習に基づくi法は,近年,有望なアプローチとして注目されている。 MR-NIRPカーデータセット上での性能を評価することによって,ディープラーニングモデルを用いたベンチマークNIRベースの手法を提案する。実験の結果、平均絶対誤差 (MAE) は7.5 bpm と 16.6 bpm であり、ドライバーの頭部は静止しているか、小さな動きを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:08:24 GMT)
Improved QLDPC Surgery: Logical Measurements and Bridging Codes [0.6]
本稿では,Cohen et al. (Sci.Adv.8, eabn1717) の構成に基づく論理的測定法であるゲージ固定型QLDPC手術法を提案する。提案手法はタナーグラフの拡張特性を利用してQLDPC手術の空間オーバーヘッドを大幅に低減する。ある場合には、重量$w$論理演算子をフォールトトレラントに測定するために、$Theta(w)$ ancilla qubitsしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 17:43:15 GMT)
Improved QLDPC Surgery: Logical Measurements and Bridging Codes [0.6]
本稿では,Cohen et al. (Sci.Adv.8, eabn1717) の構成に基づく論理的測定法であるゲージ固定型QLDPC手術法を提案する。提案手法はタナーグラフの拡張特性を利用してQLDPC手術の空間オーバーヘッドを大幅に低減する。ある場合には、重量$w$論理演算子をフォールトトレラントに測定するために、$Theta(w)$ ancilla qubitsしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 17:43:15 GMT)
BACSA: A Bias-Aware Client Selection Algorithm for Privacy-Preserving Federated Learning in Wireless Healthcare Networks [0.6]
本稿では,ユーザのバイアスを検知し,バイアスプロファイルに基づいてクライアントを戦略的に選択するBias-Aware Client Selection Algorithm (BACSA)を提案する。 BACSAは、Quality of Service(QoS)、プライバシ、セキュリティが最重要である、機密性の高い医療アプリケーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:34:43 GMT)
Ergotropy and capacity optimization in Heisenberg spin-chain quantum batteries [0.5]
本研究は, ハイゼンベルクスピンモデルを用いた有限スピン量子電池 (QB) の性能を, ジアルシンスキー-モリヤ (DM) とカプラン-シェフトマン-エンチン-ヴルマン-アハロニー (KSEA) 相互作用を用いて検討した。 QBは局所的不均一磁場における相互作用量子スピンとしてモデル化され、可変ゼーマン分裂を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 16:34:15 GMT)
Application of Quantum Approximate Optimization Algorithm in Solving the Total Domination Problem [0.5]
総合支配問題(TDP)はこの分野における古典的かつ批判的な事例である。量子コンピューティングの最近の進歩は、最適化問題に量子アルゴリズムを適用することに大きな研究をもたらした。本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の先駆的応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:05:14 GMT)
Lung tumor segmentation in MRI mice scans using 3D nnU-Net with minimum annotations [0.5]
薬物発見においては,MRIなどのテキシン・ヴィオイメージングを用いて腫瘍の大きさと進行を評価する上で,正確な肺腫瘍の分節化が重要なステップである。本研究は,マウスにおける肺腫瘍のセグメンテーションの最適化に焦点を当て,まず,nU-NetモデルがU-Net,U-Net3+,DeepMetaモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:32:58 GMT)
RED-CT: A Systems Design Methodology for Using LLM-labeled Data to Train and Deploy Edge Classifiers for Computational Social Science [0.5]
大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていない自然言語データを迅速に分析し分類する能力を向上した。しかしながら、コスト、ネットワーク制限、セキュリティ上の制約に関する懸念は、彼らの作業プロセスへの統合に問題を引き起こしている。本研究では,下流教師あり学習タスクにおいて,LLMを不完全なデータアノテータとして利用するシステム設計手法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 23:46:33 GMT)
Computer Application Research based on Chinese Human Resources and Network Information Security Technology Management and Analysis In Chinese Universities [0.5]
本研究では,中国大学におけるコンピュータネットワークのセキュリティと人的資源管理の現状について検討する。分析を支援するため、中国の大手サイバーセキュリティ企業2社のマネジャーとインタビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:39:11 GMT)
Digital Twins in Additive Manufacturing: A Systematic Review [0.4]
デジタルツイン (DT) は添加性製造 (AM) で人気が高まっている機械学習(ML)、拡張現実(AR)、シミュレーションベースのモデルは、DTの開発において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 15:41:56 GMT)
Comparing YOLO11 and YOLOv8 for instance segmentation of occluded and non-occluded immature green fruits in complex orchard environment [0.4]
本研究は、果樹園における未成熟リンゴのYOLO11とYOLOv8のインスタンスセグメンテーション機能に焦点を当てた。 YOLO11n-セグはすべてのカテゴリーで最高のマスク精度を達成し、スコアは0.831であった。 YOLO11m-segは、ボックスとマスクのセグメンテーションで最高スコアを記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:02:47 GMT)
Enhanced Analysis for the Decoy-State Method [0.4]
我々はまず、デコイ状態法に縛られた鍵率を再検討し、改善する。次に,統計的揺らぎ解析のための拡張フレームワークを提案する。変動解析への我々のアプローチは、量子暗号だけでなく、他の量子情報処理タスクにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:38:37 GMT)
Shortcuts to adiabatic state transfer in time-modulated two-level non-Hermitian systems [0.4]
非エルミート系の非自明なスペクトル特性は、エルミート系に相反しない興味深い効果をもたらす。時間変調された2レベル非エルミタン系において,ロバストかつ高速な断熱状態伝達を実現するためのスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:52:18 GMT)
Learning Characteristics of Reverse Quaternion Neural Network [0.4]
本稿では,新しい多層フィードフォワード四元系ニューラルネットワークアーキテクチャ,リバース四元系ニューラルネットワークを提案する。 Reverse Quaternion Neural Networkは、既存のモデルに匹敵する学習速度を持ち、既存のモデルとは異なる回転表現を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:28:12 GMT)
Development of a Web-based Research Consortium Database Management System: Advancing Data-driven and Knowledge-based Project Management [0.4]
本稿では,CLAARRDECのためのWebベースデータベースとリアルタイムモニタリングシステムの開発について述べる。このシステムは,コンソーシアム内のデータ収集,保存,検索,利用の促進を目的としている。 CLAARRDECを超える可能性があり、フィリピンの他の研究コンソーシアムが利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:55:09 GMT)
Pandora's Box in Your SSD: The Untold Dangers of NVMe [0.3]
悪意のあるストレージデバイスであるeNVMeプラットフォームを紹介します。 eNVMeプラットフォームは、Linuxベースの新しいオープンソースファームウェアを備えている。 LinuxとWindowsでいくつかの攻撃ベクターを発見し、悪意のあるデバイスによって引き起こされるリスクを強調しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:09:34 GMT)
Classical versus quantum queries in quantum PCPs with classical proofs [0.3]
量子古典PCPを一般化し、古典的な証明に$q$の量子クエリを適用できるようにします。驚くべきことに、このことは、定数量子古典量に対して逆から定数への約束のギャップを増幅できることを示している。約束のギャップは達成できるが、我々の結果は、$mathsfQCMA$に対する定型クエリ量子古典的PCPが存在しないという強い証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:00:56 GMT)
Why do we regularise in every iteration for imaging inverse problems? [0.3]
正則化は、画像逆問題を解決する反復法で一般的に用いられる。 ProxSkipは正規化ステップをランダムにスキップし、収束に影響を与えることなく反復アルゴリズムの計算時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:50:05 GMT)
Hamiltonian non-Hermicity: accurate dynamics with the multiple Davydov D$_2$ Ansätze [0.3]
非エルミート系に対する複数のダヴィドフ・アンサツェによる時間依存性変動の数値的高精度な方法の適用性を示す。以上の結果から,mDAは複雑な多体非エルミチアン系を探索するための強力な数値ツールとしての有用性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:41:14 GMT)
An Empirical Study of Vulnerability Handling Times in CPython [0.3]
本稿では,CPythonにおけるソフトウェア脆弱性の処理時間について検討する。この論文は、Pythonエコシステムのセキュリティをよりよく理解するための最近の取り組みに貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:46:14 GMT)
The Re-Label Method For Data-Centric Machine Learning [0.2]
業界におけるディープラーニングアプリケーションでは、手動でラベル付けされたデータには、ある種のノイズの多いデータがあります。本稿では,人間のラベル付けにおける参照としてモデル予測を考慮し,ノイズデータを探し出し,ノイズデータを再ラベルする簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:49:24 GMT)
MAMMAL -- Molecular Aligned Multi-Modal Architecture and Language [0.2]
MAMMALは、大規模生物学的データセットから学習する多目的マルチタスク基盤モデルである。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） (Fri, 01 Nov 2024 16:53:58 GMT)
Data-driven Modeling of Granular Chains with Modern Koopman Theory [0.2]
ディープニューラルネットワークは、グラニュラーシステムの本質的な非線形性を高次元線型空間に展開する潜在空間にダイナミクスをマッピングできることを示す。提案するフレームワークは,物理モデルに関する前提を課すことなく,基礎となる力学を直接捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:36:17 GMT)
Automated Classification of Cell Shapes: A Comparative Evaluation of Shape Descriptors [0.2]
本研究は、ノイズのある輪郭から細胞形状を分類することの課題に対処する。形状分類のための各種特徴量の評価を行った。本研究の目的は,細胞形態を分類するための記述子を包括的に評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:19:53 GMT)
Enhancing Semantic Interoperability Across Materials Science With HIVE4MAT [0.2]
HIVE4MATは、科学に価値をナビゲートするためのリンクされたデータ対話型アプリケーションである。この記事では、システムアーキテクチャを説明し、2つの評価について報告し、今後の計画について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:35:56 GMT)
Making Sense of Metadata Mess: Alignment & Risk Assessment for Diatom Data Use Case [0.2]
本稿では,Drexel大学自然科学アカデミーのダイアトム・ハーバリウム(Diaatom Herbarium)のデジタル部分へのアクセスを目的としたメタデータ研究について報告する。本稿では,1) 関連メタデータ標準のレビュー,2) ハマー等が共有する顕微鏡メタデータフレームワーク,2) 標準メタデータのメタデータ特性を標準メタデータタイプにマッピングするベースラインメタデータアライメント,3) 標準データキュレーションの実施過程に関連するメタデータリスク分析の結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:36:52 GMT)
From broadband biphotons to frequency combs via spectral compression with time-varying cavities [0.2]
バイフォトン周波数コムは量子ネットワークのための有望な資源である。そこで本研究では,広帯域光子を2光子周波数コムに周期的に圧縮する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:54:00 GMT)
Dirichlet process mixtures of block $g$ priors for model selection and prediction in linear models [0.2]
ブロック$g$プリエントのディリクレプロセスの混合は、様々な意味で一貫したものであることを示す。また、最小限のアドホックチューニングしか必要としない後続推論のためのマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:37:36 GMT)
Enhancing AAC Software for Dysarthric Speakers in e-Health Settings: An Evaluation Using TORGO [0.1]
脳性麻痺 (CP) と筋萎縮性側索硬化症 (ALS) の患者は, 関節症に悩まされ, 変形性関節症, 非典型的発声パターンを呈する。医療環境では、ココミュニケーションの崩壊はケアの質を低下させる。我々は、Whisper や Wav2vec2.0 のような最先端の音声認識(SOTA)技術が、訓練データがないために非定型話者を疎外することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:11:54 GMT)
LLM-KT: A Versatile Framework for Knowledge Transfer from Large Language Models to Collaborative Filtering [0.1]
LLM生成機能をシームレスに統合することにより、協調フィルタリング(CF)モデルを強化するフレキシブルなフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、これらの機能を任意のCFモデルの中間層に注入し、モデルが内部の埋め込みを再構築し、活用できるようにする。私たちのフレームワークは統合と修正を容易にするために構築されており、研究者や開発者がCFモデル機能を拡張するための強力なツールを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:09:30 GMT)
Capturing and Anticipating User Intents in Data Analytics via Knowledge Graphs [0.1]
この研究は、人間中心の複雑な分析を捉えるための基本的なフレームワークとして、知識グラフ(KG)の使用について検討する。生成されたKGに格納されたデータは、これらのシステムと対話するユーザーに補助(例えばレコメンデーション)を提供するために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:45:23 GMT)
Zero-shot Generalization in Inventory Management: Train, then Estimate and Decide [0.0]
現実世界の在庫管理における深層強化学習(DRL)の展開が課題となっている。これらの課題は研究のギャップを浮き彫りにして、パラメータの不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定をモデル化し解決するための統一フレームワークの必要性を示唆している。我々は、在庫管理のためのDRLの未探索領域を探索し、ゼロショット一般化(ZSG)の下での一般有能エージェント(GCAs)の訓練に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:20:05 GMT)
Why Warmup the Learning Rate? Underlying Mechanisms and Improvements [0.0]
ディープラーニングでは、$eta_textinit = 0$と所定のターゲットである$eta_texttrgt$の間の線形スケジュールによって、学習率を$eta$にウォームアップすることが一般的である。本稿では、SGDとAdamを用いた系統的な実験を通して、ウォームアップの圧倒的な利点は、ネットワークがより大きな$eta_texttrgt$を許容することにあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:16:03 GMT)
When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey [0.0]
VecDBは、LLM操作に固有の高次元ベクトル表現を保存、検索、管理するための効率的な手段を提供する。 VecDBは、LLM操作に固有の高次元ベクトル表現を保存、取得、管理する効率的な手段を提供することによって、これらの問題の魅力的な解決策として浮上する。本調査は、高度なデータ処理と知識抽出機能のためのLLMとVecDBの合流点の最適化に関するさらなる研究を触媒することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:49:59 GMT)
WLPlan: Relational Features for Symbolic Planning [0.0]
WLPlanは、計画タスクのリレーショナル機能を自動的に生成する、最近の有望な作業を実装している。 WLPlanは、計画タスクをグラフに変換し、計画グラフをグラフカーネルを介して機能ベクタに埋め込む機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:36:05 GMT)
Understanding and utilizing the inner bonds of process tensors [0.0]
プロセステンソル行列積演算子(PT-MPOs)は、前例のない幅広いオープン量子系の数値的正確なシミュレーションを可能にする。ここでは、圧縮されたPT-MPOの内部結合が、全環境リウヴィル空間の部分空間を表すことを示す。この接続は、擬逆が環境可観測物の抽出を促進するような損失線型変換の言葉で表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:39:36 GMT)
Tumor Location-weighted MRI-Report Contrastive Learning: A Framework for Improving the Explainability of Pediatric Brain Tumor Diagnosis [0.0]
我々は3次元脳MRIスキャンと放射線検査で多モードCLアーキテクチャーを訓練し、情報的MRI表現を学習する。次に,学習画像表現を応用して,小児の下等度グリオーマの遺伝マーカー分類の妥当性と性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:14:17 GMT)
Transition Path and Interface Sampling of Stochastic Schrödinger Dynamics [0.0]
ガウス雑音で駆動されるマルコフ開量子系の希少遷移を研究する。それらの領域をSchr"odinger方程式によって記述されたシステムに拡張する。反ゼノ効果の存在により,アレニウス法から低温での顕著な離脱がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:04:28 GMT)
Tracking one-in-a-million: Large-scale benchmark for microbial single-cell tracking with experiment-aware robustness metrics [0.0]
我々は、微生物ライブ細胞イメージング(MLCI)のための、最も公開かつ注釈付きデータセットを提示する。このデータセットには、140万以上の細胞インスタンス、29万の細胞トラック、14万の細胞分裂が含まれている。我々の新しいベンチマークは、実験パラメータが追跡品質に与える影響を定量化し、新しいデータ駆動手法を開発する機会を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:03:51 GMT)
Towards Building Secure UAV Navigation with FHE-aware Knowledge Distillation [0.0]
本稿では,セキュアなUAVナビゲーションの実現性を高めるため,知識蒸留を活用した革新的なアプローチを提案する。 RLとFHEを統合することで、我々のフレームワークは、暗号化されたUAVカメラフィードのリアルタイム処理を可能にしながら、敵攻撃に対する脆弱性に対処する。 FHEのレイテンシを軽減するために、知識蒸留を用いてネットワークを圧縮し、性能を損なうことなく18倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:04:24 GMT)
Topological QBits in Flux-Quantized Super-Gravity [0.0]
我々は、11次元超重力背景の単一のM5ブレーンプローブ上での正準量子状態の最近の実現を簡潔に説明する。創発的な基礎物理学とおそらくは、M-理論の観点からの(結合的な)ホモトピー(型)理論に関するよりメタ物理的な発言で終わる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:37:12 GMT)
Tactical Edge IoT in Defense and National Security [0.0]
防衛と国家安全保障におけるIoT(Internet of Things)システムのデプロイは、エッジコンピューティングアプローチで対処できるいくつかの制限に直面している。この章では、国防と国家安全保障がCOTS Edge IoT機能を有効活用して、戦闘員や最初の対応者に生存可能性を高めるシナリオを特定している。 Tactical Edge IoTコミュニケーションアーキテクチャの一般的な設計を示し、広く採用されるためのオープンな課題を特定し、費用対効果の高いEdge IoT for DefenseとNational Securityを実現するための研究ガイドラインと推奨事項を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:57:19 GMT)
SpineFM: Leveraging Foundation Models for Automatic Spine X-ray Segmentation [0.0]
本稿では,脊椎の自動分割と同定における最先端性能を実現する新しいパイプラインであるSpineFMを紹介する。椎骨の97.8%と99.6%の同定に成功した2つの公開X線データセットにおいて、優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:51:21 GMT)
Spectral functions with infinite projected entangled-pair states [0.0]
非等時2点相関器を効率的に評価する手法により,iPEPSツールボックスを拡張した。これは、大きな単位細胞の基底状態のiPEPSアンサッツに基づいており、オペレーターがセルの中央に適用される。セル内の2点相関器は、毎回コーナー転送行列再正規化グループ法に基づいて計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:19:08 GMT)
Semi-Strongly solved: a New Definition Leading Computer to Perfect Gameplay [0.0]
「ゲーム解決のための定義はいくつかあるが、計算コストと導出した洞察の詳細については明らかに異なる。」半強解」と呼ばれる新しい定義を導入し、このタイプの解を効率的に実現するためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:00:46 GMT)
Self-interaction induced phase modulation for directed current, energy diffusion and quantum scrambling in a Floquet ratchet system [0.0]
我々は、ラチェットポテンシャルを持つ相互作用するフロケット系における配向電流、平均エネルギー、量子スクランブルのダイナミクスについて検討する。指向電流はラチェット電位の位相によって制御され、自己相互作用強度とは独立に保たれている。自己相互作用によって誘起される位相変調は平均エネルギーと時間外相関器(OTOC)の2次成長を支配している
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 22:17:24 GMT)
SafePyScript: A Web-Based Solution for Machine Learning-Driven Vulnerability Detection in Python [0.0]
SafePyScriptはPythonソースコードの脆弱性を特定するために設計された機械学習ベースのWebアプリケーションである。主要なプログラミング言語としてのPythonの重要性にもかかわらず、現在、ソースコードの脆弱性を検出するための便利で使いやすい機械学習ベースのWebアプリケーションは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:49:33 GMT)
Reply to: Limitations in odour recognition and generalisation in a neuromorphic olfactory circuit [0.0]
Dennlerらは、2020年の論文で示された結論の一部に制限があることを発見したと提出している。彼らは、我々のニューロモルフィックEPLネットワークは、嗅覚の反復的な提示よりも一般化できる能力に限られていると主張している。以下の3つの主張にそれぞれ回答する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:19:35 GMT)
Reciprocal Learning [0.0]
我々は、機械学習アルゴリズムが1つのパラダイムの特定の例であることを示す。本稿では,これらのアルゴリズムの一般化として,決定論の言語を用いた相互学習を紹介する。相反学習アルゴリズムは、損失関数の比較的軽度な仮定の下で、線形速度でほぼ最適なモデルに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 20:48:15 GMT)
Reciprocal Learning [0.0]
我々は、機械学習アルゴリズムが1つのパラダイムの特定の例であることを示す。本稿では,これらのアルゴリズムの一般化として,決定論の言語を用いた相互学習を紹介する。相反学習アルゴリズムは、損失関数の比較的軽度な仮定の下で、線形速度でほぼ最適なモデルに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 20:48:15 GMT)
Re-thinking Richardson-Lucy without Iteration Cutoffs: Physically Motivated Bayesian Deconvolution [0.0]
リチャードソン=ルーシー・デコンボリューション(Richardson-Lucy deconvolution)は、点拡散関数と光子ショットノイズによる劣化による画像の復元に広く用いられている。 RLアルゴリズムはスパース解と過適合ノイズを好むことが知られており、高周波アーティファクトに繋がる。本稿では、RLアプローチに固有の課題を避けるために、物理的に正確な画像形成モデルを組み合わせた厳密なデコンボリューションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:29:48 GMT)
Ratio law: mathematical descriptions for a universal relationship between AI performance and input samples [0.0]
モデル性能と少数サンプルと多数サンプルの比率が2つの簡潔な方程式によって密接な関係を持つことを示す比則を示す。数学的に、バランスの取れたデータセット上でAIモデルがその最適な性能を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:43:19 GMT)
Quantum-enhanced sensing of spin-orbit coupling without fine-tuning [0.0]
ハイゼンベルクの制限された拡張精度は幅広いパラメータにわたって達成される。我々は、単一粒子と相互作用する多体プローブの両方に対する量子増強感度を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:00:23 GMT)
Quantum-centric computation of molecular excited states with extended sample-based quantum diagonalization [0.0]
分子電子構造のシミュレーションは、量子デバイスの重要な応用である。サンプルベース量子対角化(SQD)アルゴリズムを拡張し、低分子励起状態を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:33:08 GMT)
Quantum tree generator improves QAOA state-of-the-art for the knapsack problem [0.0]
本稿では,knapsack問題に適した量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を提案する。我々は、最近提案された量子ツリー生成器を、クナップサック問題に対する全ての実現可能なソリューションのための効率的な状態準備回路として、Grover-mixer QAOAのフレームワークと組み合わせる。最大20個のknapsack項目を持つハードベンチマークセットでは、現在のCopula-QAOAよりも改善された性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:37:07 GMT)
Quantum linear algebra for disordered electrons [0.0]
量子線型代数を用いて、指数的に多くの格子上の乱れた非相互作用電子の物理的に現実的なモデルをシミュレートする方法について述べる。物理形式のブロック符号化ホッピングマトリクスを用いて指数関数的に大きな障害インスタンスをシミュレートすることでこれを克服する。還元密度行列、グリーン関数、状態の局所密度を含む重要な物理量は、量子特異値変換、量子振幅推定、トレース推定を用いて計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:00:10 GMT)
Quantum coherence between mass eigenstates of a neutrino can be destroyed by its mass-momentum entanglement [0.0]
不安定な粒子の崩壊で生じるニュートリノや反ニュートリノが付随する粒子と絡まっていない場合、その質量はその運動量と相関する。この絡み合いは、運動量と位置表現の両方においてニュートリノの質量固有状態の間の量子コヒーレンスを破壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:20:17 GMT)
Quantum Circuit Switching with One-Way Repeaters in Star Networks [0.0]
我々は、一方通行の量子ネットワークにおいて量子状態を分散するためのプロトコルとして量子回路スイッチングを解析する。パケットが並列に分散された場合、リクエストはより高いレートで処理されるが、シーケンシャルな分散は、一般的により多くのユーザに対してサービスを同時に提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:53:38 GMT)
Predicting the winner of the US 2024 elections using trust analytics [0.0]
我々は、ソーシャルメディアの公開反応を利用して、大統領候補を含む実生活の出来事を計算社会科学のアプローチで活用する。私たちは開発したツールをTrustAn(TrustAn)と名付けました。両候補に対する信頼と不信のレベルを1週間から1週間に分けて、ハリス氏とトランプ氏の緊密な競争を観察する」と述べた。信頼のレベルと信頼のレベルと信頼の度合いと、この指標の変更の時間を用いて、我々はドナルド・トランプを2024年の米大統領選の勝者として予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:16:47 GMT)
Plentiful Jailbreaks with String Compositions [0.0]
我々は、エンコーディングベースの攻撃を拡張し、それらを可逆的な文字列変換のフレームワークに統一する。我々の研究は、符号化ベースの攻撃は先進言語モデルでさえも永続的な脆弱性であり続けていることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:53:00 GMT)
Pauli Transfer Matrices [0.0]
パウリ転移行列は、$n$-qubit のパウリ基底における線型写像の作用を示す。パウリ基底のテンソル積構造を明示的に利用する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:52:51 GMT)
Parallel-in-time quantum simulation via Page and Wootters quantum time [0.0]
本稿では,Page および Wooters 形式に着想を得た並列時間シミュレーションのための量子アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,多体システムの時間特性をN$の異なる時間で計算できることを示す。システムキュービットとクロックキュービットの間に生じる絡み合いが運用上の意味があることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:16:22 GMT)
Outlier-Oriented Poisoning Attack: A Grey-box Approach to Disturb Decision Boundaries by Perturbing Outliers in Multiclass Learning [0.0]
本稿では,決定境界から最も離れたサンプルのラベルを操作するOOP(Outlier-Oriented Poisoning)攻撃について紹介する。マルチクラス分類シナリオにおいて,このような攻撃が異なる機械学習アルゴリズムに与える影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:38:12 GMT)
Operators of quantum theory of Dirac's free field [0.0]
ディラックの自由場の量子論における(e)スピンと位置作用素は、最近再定義され、研究されている。新しいスピン対称性と適切なスペクトル表現を示す。これらの新しい観測装置は、Zitterbewegungやスピンダイナミクスを使わずに一粒子波束を均一に移動させて検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:25:20 GMT)
One for All: Universal Quantum Conic Programming Framework for Hard-Constrained Combinatorial Optimization Problems [0.0]
NP完全制約最適化問題を解くための統一量子古典的枠組みを提案する。 QCPのパラメータ化アンサッツクラスは、生成したサブコーン内の最適値を常にキャプチャすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:00:30 GMT)
Non-Markovian effects in long-range polariton-mediated energy transfer [0.0]
共有光子モードに結合した異なる分子種の2つの空間的に分離された層からなる系の発光ダイナミクスについて検討した。その結果、偏光性長距離エネルギー移動に光を当て、分子偏光性の増大する磁場に対する振動モードの役割をより深く理解することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:38:27 GMT)
New classes of reversible cellular automata [0.0]
シフト不変ベクトル Boolean 関数 $F$ は、すべての $ngeq k$ に対して適切な持ち上げを誘導する。任意の$k$に対してそのような持ち上げの新しいファミリーを構築し、すべて$kleq 6$で特定されているかどうかを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:33:53 GMT)
Neural network backflow for ab-initio quantum chemistry [0.0]
ニューラルネットワークのバックフロー波動関数を用いて,分子ハミルトニアンの最先端エネルギーを実現する方法を示す。私たちが研究した分子では、NNBFはCCSDや他のニューラルネットワーク量子状態よりも低いエネルギー状態を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:52:14 GMT)
Neural Networks with LSTM and GRU in Modeling Active Fires in the Amazon [0.0]
本研究は,ブラジルのアマゾンにあるAQUA_M-T衛星によって検出された活動点の歴史的時系列をモデル化し,予測するための包括的方法論を提案する。このアプローチでは、Long Short-Term Memory(LSTM)とGated Recurrent Unit(GRU)アーキテクチャを組み合わせた混合リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを採用して、毎日検出されたアクティブファイアスポットの月次蓄積を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 23:24:37 GMT)
Neural Networks with LSTM and GRU in Modeling Active Fires in the Amazon [0.0]
本研究は,ブラジルのアマゾンにあるAQUA_M-T衛星によって検出された活動点の歴史的時系列をモデル化し,予測するための包括的方法論を提案する。このアプローチでは、Long Short-Term Memory(LSTM)とGated Recurrent Unit(GRU)アーキテクチャを組み合わせた混合リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを採用して、毎日検出されたアクティブファイアスポットの月次蓄積を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 23:24:37 GMT)
Neural Networks with LSTM and GRU in Modeling Active Fires in the Amazon [0.0]
本研究は,ブラジルのアマゾンにあるAQUA_M-T衛星によって検出された活動点の歴史的時系列をモデル化し,予測するための包括的方法論を提案する。このアプローチでは、Long Short-Term Memory(LSTM)とGated Recurrent Unit(GRU)アーキテクチャを組み合わせた混合リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを採用して、毎日検出されたアクティブファイアスポットの月次蓄積を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 23:24:37 GMT)
Neural Network Matrix Product Operator: A Multi-Dimensionally Integrable Machine Learning Potential [0.0]
行列積演算子(NN-MPO)で表されるニューラルネットワークに基づく機械学習ポテンシャルエネルギー面(PES)を提案する。 MPO形式は、時間に依存しないシュリンガー方程式を解く際に生じる高次元積分の効率的な評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:49:57 GMT)
Multiscale texture separation [0.0]
本稿では,メイヤーのイメージマンガとテクスチャ分解モデルの挙動を理論的に検討する。分解モデルとよく選択されたリトルウッド・ペイリーフィルタを組み合わせることで、ほぼ完全にある種のテクスチャを抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:33:36 GMT)
MultiDepth: Multi-Sample Priors for Refining Monocular Metric Depth Estimations in Indoor Scenes [0.0]
既存のモデルは、シーン内のオブジェクトの境界周波数やシーンの複雑さといった要因に敏感である。本稿では,事前学習したMMDEモデルを用いて,画像のサンプルと初期深度マップ予測を併用した解を提案する。既存の反復深度補正技術と比較して、MultiDepthはアーキテクチャの一部として通常の地図予測を採用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 21:30:51 GMT)
Multi-Agent Large Language Models for Conversational Task-Solving [0.0]
対話型タスク解決における新たな主人公として,マルチエージェントシステムが誕生する。複雑さの異なるタスク間で、マルチエージェントの議論がどのように機能するかは、いまだ不明である。 2022年から2024年までの20のマルチエージェント研究の分類について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:37:10 GMT)
Multi-Agent Deep Q-Network with Layer-based Communication Channel for Autonomous Internal Logistics Vehicle Scheduling in Smart Manufacturing [0.0]
本稿では,レイヤベースの通信チャネル (LBCC) を備えたマルチエージェント深層Q-network (MADQN) を提案する。主な目的は、仕事の難易度を最小化し、雑多な仕事の数を減らし、車のエネルギー消費を減らすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:40:12 GMT)
Multi Modal Information Fusion of Acoustic and Linguistic Data for Decoding Dairy Cow Vocalizations in Animal Welfare Assessment [0.0]
本研究では,マルチモーダルデータ融合技術を用いて乳牛の接触呼をデコードすることを目的とする。本研究では,自然言語処理モデルを用いて,牛の発声音声の音声記録を書式に転写する。発声は、苦痛や覚醒に関連する高頻度通話と、満足感や落ち着きに関連する低頻度通話に分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:48:30 GMT)
MoD: A Distribution-Based Approach for Merging Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、多くの専門的なタスク固有の変種の開発を可能にした。 LLMをマージするための新しいアプローチであるTextitMixture of Distributions (MoD)フレームワークを提案する。従来の重量測定法とは異なり、MoDは個々のモデルの特殊能力を効果的に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:05:29 GMT)
Minimizing Dissipation via Interacting Environments: Quadratic Convergence to Landauer Bound [0.0]
相互作用しない$n$粒子貯水池の場合、エントロピー生成の$Sigma$は、最も直線的に$n$で崩壊する。我々は、$Sigma propto 1/n2$という冷却プロトコルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:00:08 GMT)
Minibatch Optimal Transport and Perplexity Bound Estimation in Discrete Flow Matching [0.0]
テキストデータなどの分類データ分布における自己回帰モデルの性能は、連続拡散とフローモデルでは依然として困難である。対流補間剤を用いた離散流に対する動的最適輸送様最小化法を提案する。連続フローとは異なり、変数の即時変化は密度推定を可能にするが、離散モデルは固有の非決定性や経路の不連続性のために同様のメカニズムを欠いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:35:09 GMT)
Maximal Elements of Quantum Communication [0.0]
準備と測定のシナリオは、シナリオのすべての条件付き結果確率を行確率行列に収集する通信行列によって自然に記述される。恒等行列は量子論における唯一の極大要素であるが、古典理論とは対照的に、最大の要素ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:48:03 GMT)
Mathematical representation of bias and nudges centered on intangible goods using quantum information theory [0.0]
本研究の目的は, バイアスとヌッジの関係を量子情報理論で数学的に表現できるかどうかを検討することである。顧客満足度の価値関数に基づいて,無形商品の環境を考慮したバイアス・ナッジモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:26:48 GMT)
Many-body perturbation theory for strongly correlated effective Hamiltonians using effective field theory methods [0.0]
我々は、適切な極限を再現するために調整された自由パラメータを含むことで、レイリー=シュリンガー摂動理論の定式化を一般化する。超低温原子、核、凝縮物質物理学に関連する様々な系の基底状態エネルギーは、標準多体理論の妥当性の領域を超えた質的に再現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:24:14 GMT)
MV-Adapter: Enhancing Underwater Instance Segmentation via Adaptive Channel Attention [0.0]
MarineVision Adapter (MV-Adapter) は、各チャネルの特徴量を調整するための適応的なチャネルアテンダ機構である。特徴を適応的に重み付けすることで、モデルは光の減衰、色の変化、複雑な背景といった課題を効果的に処理できる。実験結果から,MV-AdapterモジュールをUSIS-SAMネットワークアーキテクチャに統合することで,モデル全体の性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 09:38:04 GMT)
MBExplainer: Multilevel bandit-based explanations for downstream models with augmented graph embeddings [0.0]
グラフ埋め込みを付加した下流モデルに対するモデルに依存しない説明手法MBExplainerを提案する。説明を見つけるには、各コンポーネントに対応する対応するローカル検索空間を効率的に検索する必要がある。複数の公開グラフデータセットに包括的数値例を示すことで,MBExplainerの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:52:59 GMT)
Low-density parity-check codes as stable phases of quantum matter [0.0]
量子エラー訂正符号が与えられたら、いつそれが物質の安定なギャップ付き量子位相を定義するのか? 低密度パリティチェック(LDPC)符号がこのような位相を定義し、全ての小天体の摂動に対して堅牢であることを示す。また,量子トーリック符号相は空間的に非局所的な小体摂動に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:53:57 GMT)
Low-degree approximation of QAC$^0$ circuits [0.0]
パリティ関数はQAC$0$で計算できないことを示す。また、$n$ビットのパリティをおよそ計算する深さ$d$のQAC回路には、$2widetildeOmega(n1/d)$が必要であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:04:13 GMT)
Leveraging Large Language Models for Code-Mixed Data Augmentation in Sentiment Analysis [0.0]
コードミキシング(CM)は多言語社会で普及しているが、自然言語処理には課題がある。本稿では,大規模言語モデルを用いて合成CMデータを生成し,タスク固有モデルの性能を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:52:09 GMT)
LSEAttention is All You Need for Time Series Forecasting [0.0]
トランスフォーマーベースのアーキテクチャは自然言語処理とコンピュータビジョンにおいて顕著な成功を収めた。変圧器モデルでよく見られるエントロピー崩壊とトレーニング不安定性に対処するアプローチである textbfLSEAttention を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:47:29 GMT)
LLMs: A Game-Changer for Software Engineers? [0.0]
GPT-3やGPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、従来のAIアプリケーションを超えた機能を備えた画期的なイノベーションとして登場した。ソフトウェア開発に革命をもたらす潜在能力は、ソフトウェアエンジニアリング(SE)コミュニティを魅了している。この記事では、LCMはソフトウェアの開発方法を変えるだけでなく、開発者の役割を再定義するものである、と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 17:14:37 GMT)
Intensity correlations in decoy-state BB84 quantum key distribution systems [0.0]
生成した信号の強度に対する高次相関は、最も近い近傍相関よりもはるかに高い値を示す。我々は,高次相関が生成した信号の強度に与える影響が,最近傍相関よりもはるかに高いことを実験的に確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:18:39 GMT)
Inducing Semi-Structured Sparsity by Masking for Efficient Model Inference in Convolutional Networks [0.0]
本稿では,コンボリューションカーネルの半構造化空間パターンをマスキング形式で学習する手法を提案する。この手法はモデル性能を低下させることなく、推論中に2倍以上の畳み込みモデルを加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:53:33 GMT)
Indefinite causal order in boxworld theories [0.0]
ボックスワールド理論における不確定因果順序について検討する。両方向の信号相関の完全集合を自明に復元できることが判明した。我々は、我々の高階のボックスワールド理論の相関の集合は、高階の量子論によって生成される相関の集合の外部近似であると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:04:53 GMT)
Improving Musical Instrument Classification with Advanced Machine Learning Techniques [0.0]
近年の機械学習、特にディープラーニングの進歩により、楽器を音声信号から識別し分類する能力が強化されている。本研究では,Naive Bayes,Support Vector Machines,Random Forests,AdaBoostやXGBoostといったBootingテクニックなど,さまざまな機械学習手法を適用した。これらの手法の有効性を,注釈付き音声の大規模リポジトリであるN Synthデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 00:13:46 GMT)
Improving How Agents Cooperate: Attention Schemas in Artificial Neural Networks [0.0]
増大する証拠は、脳が注意を監視、予測、制御するために「注意スキーマ」を使用していることを示唆している。また、注意スキーマは、ある人物が別の人物をよりよく予測できるようにすることで、社会的知性を改善することが示唆されている。潜在的なアドバンテージを考えると、機械学習では注目スキーマがますますテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:18:07 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） (Fri, 01 Nov 2024 12:42:49 GMT)
Improving Few-Shot Cross-Domain Named Entity Recognition by Instruction Tuning a Word-Embedding based Retrieval Augmented Large Language Model [0.0]
Few-Shot Cross-Domain NERは、データ豊富なソースドメインからの知識を活用して、データ不足のターゲットドメイン上でエンティティ認識を実行するプロセスである。名前付きエンティティ認識のための検索拡張大言語モデルIF-WRANERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 08:57:29 GMT)
Harvesting magic from the vacuum [0.0]
この手紙は、初期真空状態の量子場と相互作用する3レベルのUnruh-DeWitt検出器(量子ビット)によって魔法を収穫できることを示している。量子場理論(QFT)から資源を抽出するという考え方は、絡み合いの収穫から生まれたものであるが、この結果は、石英を非魔法の状態から魔法の状態へと進化させるためのプロトコルを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 08:59:52 GMT)
Group Crosscoders for Mechanistic Analysis of Symmetry [0.0]
群クロスコーダは、ニューラルネットワークの対称的特徴を体系的に発見し、分析する。グループクロスコーダは、ニューラルネットワークが対称性を表現する方法に関する体系的な洞察を与えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:29:29 GMT)
Generic Embedding-Based Lexicons for Transparent and Reproducible Text Scoring [0.0]
単語の埋め込みから最小限の研究者インプットで作られたレキシコン。埋め込みベースのレキシコンは、透過的で高性能なテキスト測定ツールの必要性に対応している、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:29:58 GMT)
Generative AI-based Pipeline Architecture for Increasing Training Efficiency in Intelligent Weed Control Systems [0.0]
本研究は,知的雑草制御のための深層学習に基づく物体検出モデルを改善するために,合成画像を生成する新しいアプローチを提案する。我々のGenAIベースの画像生成パイプラインは、ゼロショットドメイン適応のためのSegment Anything Model(SAM)と、テキストから画像への安定拡散モデルを統合する。我々は、これらの合成データセットを軽量YOLOモデルを用いて評価し、mAP50とmAP50-95スコアを用いてデータ効率を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:58:27 GMT)
Generative AI and Agency in Education: A Critical Scoping Review and Thematic Analysis [0.0]
本稿では,ジェネレーティブAI(GenAI)と教育機関の関係を概観し,批判的デジタル教育のレンズを通して利用可能な文献を分析した。我々は,デジタル空間における制御,可変エンゲージメントとアクセシビリティ,代理店の表記変更という3つの重要なテーマを,AIが支援するハイブリッドセマンティック分析によって明らかにした。この結果から,GenAIは個人化や支援を通じて学習機関を強化できるが,教育の不平等が悪化し,学習者の自律性が低下する危険性も示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:40:31 GMT)
From scale-free to Anderson localization: a size-dependent transition [0.0]
非エルミート系におけるスケールフリーなローカライゼーションは、ローカライゼーション長がシステムサイズに比例してスケールする特異なタイプのローカライゼーションである。我々は、他のエルミート一次元格子における単一の非エルミート不純物を含むモデルを考える。障害が皮膚状態の局在とサイズ非依存のアンダーソン転移を導くハタノ・ネルソンモデルとは対照的に、我々のモデルにおけるスケールフリーな局在はサイズ依存のアンダーソン転移を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 06:31:28 GMT)
Forecasting Mortality in the Middle-Aged and Older Population of England: A 1D-CNN Approach [0.0]
本研究は,2年毎に実施される英語経年調査(ELSA)について考察する。我々は1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)を用いて、社会デコグラフィー、疾患、モビリティ障害、日常生活活動(ADL)、日常生活の計測活動(IADL)を用いて死亡率を予測する。データセットが高度に不均衡なため、異なるオーバーサンプリング手法を試行し、小さなクラスを過剰に表現することで結果が改善されていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 02:20:19 GMT)
Flexible Fairness-Aware Learning via Inverse Conditional Permutation [0.0]
本稿では,逆数学習と新しい逆条件変分スキームを統合した,プロセス内フェアネス対応学習手法であるFairICPを紹介する。 FairICPは、複素および多次元の感度特性によって記述された公正な条件下での等化オッズを促進する理論的に正当化され、柔軟で効率的なスキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:03:23 GMT)
Fast Spectrum Estimation of Some Kernel Matrices [0.0]
いくつかのカーネル行列に対して新しい固有値量子化推定フレームワークを導入する。このフレームワークは、完全な行列を構成するコストを回避しつつ、カーネル行列のすべての固有値に対して有意義な境界を与える。我々は、カーネル関数に一定の制限を課したこのフレームワークの有効性を証明し、その正確性に関する実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:19:54 GMT)
Exploring the Precise Dynamics of Single-Layer GAN Models: Leveraging Multi-Feature Discriminators for High-Dimensional Subspace Learning [0.0]
サブスペース学習の観点から,単層GANモデルのトレーニングダイナミクスについて検討する。解析をサブスペース学習の領域にブリッジすることで,従来の手法と比較してGAN法の有効性を体系的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:21:12 GMT)
Exploring Multi-Modality Dynamics: Insights and Challenges in Multimodal Fusion for Biomedical Tasks [0.0]
MM動的アルゴリズムは,特徴レベルとモダリティレベルの情報性を統合し,動的フューズモダリティを適用して分類性能を向上させる。特徴情報化は性能と説明性を向上するが,モダリティ情報化は大きな利点を与えず,性能劣化につながる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 16:36:45 GMT)
Exploiting the Variational Quantum Eigensolver for Determining Ground State Energy of Protocatechuic Acid [0.0]
変分量子固有解法 (VQE) は量子コンピュータと古典コンピュータの両方を利用した有望なハイブリッドアルゴリズムである。本研究は, プロトカテコール酸の基底状態を調べるためにVQEを適用し, 種々のアンスアセおよび活性空間を用いてその性能を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 19:29:38 GMT)
Examining Attacks on Consensus and Incentive Systems in Proof-of-Work Blockchains: A Systematic Literature Review [0.0]
Bitcoinのセキュリティは、コンセンサスとインセンティブメカニズムで構成される分散台帳に依存している。 Bitcoinの受け入れが増加するにつれて、これらのメカニズムをターゲットにした攻撃による脅威が増大する。本稿は、単独で実行される個々の攻撃とその利益性を調べることから始まる。次に、これらの攻撃を互いに、あるいは他の悪意のある非悪意的な戦略と組み合わせることで、全体的な効果と収益性を高める方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:18:42 GMT)
Entanglement spectra from holography [0.0]
ホログラフィック双対を持つ$d$次元場の理論の部分領域に対する真空状態における絡み合いスペクトルを計算する。我々は解析をアインシュタイン・マクスウェル重力の超対称点まで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:00:01 GMT)
Entanglement on Two Bloch Spheres: Exploring Two-Qubit Stabilizer Group Structure [0.0]
本稿では,2つのブロッホ球面上の2量子絡み合いの図式表現を安定化器形式により検討する。 2つのブロッホ球上のグラフ表現に密度行列を関連付け、状態の安定化群構造から両者がどのように導かれるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:21:39 GMT)
Enhancing Authorship Attribution through Embedding Fusion: A Novel Approach with Masked and Encoder-Decoder Language Models [0.0]
本稿では,AI生成テキストと人間認証テキストを区別するために,事前学習言語モデルからのテキスト埋め込みを用いた新しいフレームワークを提案する。提案手法では, Embedding Fusion を用いて複数の言語モデルからの意味情報を統合し,その補完的強みを利用して性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:18:27 GMT)
Enhancing Adaptive Mixed-Criticality Scheduling with Deep Reinforcement Learning [0.0]
我々は,Deep-Q Networkに基づく深層強化学習(DRL)アプローチにより,適応混合臨界(AMC)を強化した。 DRLエージェントはオフラインで訓練され、実行時に予算超過を避けるためにタスクの低臨界度予算を調整する。その結果、各タスクの予算が実行時間分布のサンプリングに基づいて選択された場合でも、エージェントは予算オーバーランを少なくとも50%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:29:33 GMT)
Density engineering via inter-condensate dipole-dipole interactions [0.0]
本研究では, 封止されたエム制御双極子凝縮体を用いて, エムターゲットのボース・アインシュタイン凝縮体の密度を軸方向に閉じ込め, 設計できることを示す。後者は、制御凝縮体間の分離によって制御されるピーク間のコヒーレンスを持つ単ピーク構造と二重ピーク構造の間の構造遷移をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 07:10:38 GMT)
Degeneracies In a Weighted Sum of Two Squares [0.0]
この研究は、正の整数の2乗の重み付き和(3n_12+n_22$)が複数の方法で実現できる場合に、インスタンスを分類して定量化する試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:21:56 GMT)
Deep learning-based auto-contouring of organs/structures-at-risk for pediatric upper abdominal radiotherapy [0.0]
本研究の目的は, 小児上腹部腫瘍におけるOAR (delineating organs-at-risk) のCTによる多臓器分割モデルを構築することであった。 Dice similarity Coefficient (DSC) 95% Hausdorff Distance (HD95) および平均表面距離 (MSD) を用いて評価した。 Model-PMC-UMCUは9つのOARのうち、0.95以上であり、脾臓と心臓は0.90から0.95の範囲であった。胃と膵のDSC値は0.90未満であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 13:54:31 GMT)
Cross-modal semantic segmentation for indoor environmental perception using single-chip millimeter-wave radar raw data [0.0]
室内環境認識のための単一チップミリ波レーダ(mmWave)を用いたクロスモーダルセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを提案する。高品質なラベルを効率よく取得するために、LiDAR点雲と占有グリッドマップを用いた自動ラベル生成方法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 10:25:25 GMT)
Continuous-variable square-ladder cluster states in a microwave frequency comb [0.0]
マイクロ波周波数コムの最大94qumodsを持つ3つの独立2乗ラダー連続可変クラスター状態の生成を実証する実験について述べる。正方形ラダーグラフ上のクラスタ状態を検証するヌル化器のスクイージングの最大1.4dBに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:01:29 GMT)
Computational Dualism and Objective Superintelligence [0.0]
性能に関する客観的な主張を行うためには、計算双対性を避ける必要がある。環境のあらゆる側面が既約状態間の関係であるパンコンピュテーションの代替案を提案する。これによって私たちは、インテリジェンスに関する客観的な主張を行うことができ、それは"一般化"し、原因を特定し、適応する能力である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 03:37:01 GMT)
Comparative Evaluation of Applicability Domain Definition Methods for Regression Models [0.0]
適用可能性領域とは、予測モデルの予測が信頼性と正確さを期待するデータの範囲を指す。本稿では,非決定論的ベイズニューラルネットワークに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:12:57 GMT)
Community-Based Resilience: Digital Technologies for Living within Planetary Boundaries [0.0]
新型コロナウイルスのパンデミックは、土木だけでなく、社会・経済システムにもレジリエンスの必要性を浮き彫りにした。本研究は,PRISMA(Systematic Review and Meta Analyses)方法論の優先報告項目を用いた体系的文献レビューを行う。我々は、人類がプラネタリー・バウンダリーに住めるように、デジタル技術を適用するための具体的な方法を概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:41:27 GMT)
Classification problem in liability insurance using machine learning models: a comparative study [0.0]
我々は、負債保険政策を2つのグループに分類するために、いくつかの機械学習モデルを適用している。本研究では,クアズビニが使用したActuarial Challengeデータセットに対して,近接近傍やロジスティック回帰などの機械学習モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 04:35:39 GMT)
Classical mechanics as the high-entropy limit of quantum mechanics [0.0]
古典力学は量子力学の高エントロピー極限として回復可能であることを示す。十分なエントロピーの混合状態は古典分布と近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 18:48:04 GMT)
Classical Post-processing for Unitary Block Optimization Scheme to Reduce the Effect of Noise on Optimization of Variational Quantum Eigensolvers [0.0]
変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトンの古典的に難解な基底状態を見つけるための有望なアプローチである。ここではUBOSを改良する2つの古典的後処理手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:12:05 GMT)
Characterizing topological pumping of charges in exactly solvable Rice-Mele chains of the non-Hermitian variety [0.0]
1次元ライス・ミールモデルの非エルミート(NH)一般化に対するThoulessチャージポンピングの性質について述べる。開境界条件に対しては、非ブロック一般化ブリルアンゾーン(GBZ)を定式化する。スペクトルが複素固有値の虚数部分の強いゆらぎの大きさを示すとき、期待された量子化値からずれがあることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 12:58:31 GMT)
Bounds and Sensitivity Analysis of the Causal Effect Under Outcome-Independent MNAR Confounding [0.0]
共同ファウンダーがランダムに欠席している場合、被曝下での潜在的な結果の確率と非露出とのコントラストについて仮定自由境界を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 10:28:17 GMT)
Bipartite Discrete Time Crystals on Decorated Lattices [0.0]
乱れのない装飾格子上の周期駆動量子イジングモデルにおける時間結晶秩序について検討する。有限エンタングルメントスケーリングにより, 熱力学限界において, 系が指数的に長寿命なサブハーモニック応答を持つことを示す。その結果、現在のデジタル量子プロセッサやアナログ量子シミュレータで実現可能な様々な時間結晶が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:13:43 GMT)
AttackQA: Development and Adoption of a Dataset for Assisting Cybersecurity Operations using Fine-tuned and Open-Source LLMs [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ユーザクエリに対する応答を生成するために微調整される。本研究では,AttackQAと呼ばれるサイバーセキュリティ質問応答(Q&A)データセットを開発する。我々は、セキュリティオペレーションセンターのアナリスト向けに設計されたRAGベースのQ&Aシステムを構築するためにそれを利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:03:40 GMT)
Apriori_Goal algorithm for constructing association rules for a database with a given classification [0.0]
Apriori_Goalは、与えられた分類を持つ関係データベースの関連ルールを構築するために提案される。プリプロセッサは、元のデータベースの列で表されるオブジェクトのプロパティをバイナリプロパティに変換し、各レコードを1つの整数としてエンコードする。メモリの保存に加えて、提案フォーマットでは、元のレコードを表すバイナリプロパティに関する情報を完全に保存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 14:23:48 GMT)
Analyzing Multimodal Integration in the Variational Autoencoder from an Information-Theoretic Perspective [0.0]
我々は、入力データの再構成において、異なるモダリティの統合がいかに重要であるかを分析する。我々は、4つの異なるスケジュールでネットワークをトレーニングし、それらをマルチモーダル統合の能力について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 11:43:17 GMT)
Analysis of ELSA COVID-19 Substudy response rate using machine learning algorithms [0.0]
本研究は,英語のELSA(Longitudinal Study of Ageing) COVID-19 Substudyに焦点をあてる。我々の目的は、K-nearest neighbors(KNN)、ランダムフォレスト(RF)、AdaBoost、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク(NN)などの機械学習(ML)アルゴリズムを用いて非応答を予測することである。 RFは、精度のバランスとテストの精度で他のモデルより優れており、受信機動作特性曲線(ROC)の下での領域でのロジスティクスのレグレッションも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:34:48 GMT)
An unified approach to link prediction in collaboration networks [0.0]
本稿では、協調ネットワークにおけるリンク予測の3つのアプローチについて検討し、比較する。 ERGMはネットワーク内の一般的な構造パターンをキャプチャするために使用される。 GCNとWord2Vec+MLPモデルはディープラーニング技術を利用してノードとその関係の適応的構造表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 22:40:39 GMT)
An SDP-based Branch-and-Cut Algorithm for Biclustering [0.0]
本稿では,二クラスタリング問題に対する分枝切断アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは汎用的な解法よりも20倍大きな解法を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:08:06 GMT)
An Experimental Study of Competitive Market Behavior Through LLMs [0.0]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)が市場実験を行う可能性について検討する。我々は,市場エージェントの行動を制御された実験環境でモデル化し,競争均衡に向けて収束する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Nov 2024 01:45:02 GMT)
Algorithmic Transparency in Forecasting Support Systems [0.0]
本稿では,判断予測,予測調整,FSS設計に関する文献をレビューし,整理する。アルゴリズムの透明性は、より良く、統合的な予測と、この主張を3つのFSS設計で検証する上で、重要な要素である、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:55:32 GMT)
Adiabatic state preparation for digital quantum simulations of QED in 1 + 1D [0.0]
本稿では,QED2のディジタル量子シミュレーションにおける断熱状態生成のためのアルゴリズムについて述べる。我々は,非ゼロ位相的$theta$-term を持つ対象系において,新しい断熱的ハミルトニアンを提案し,その効率性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 23:24:12 GMT)
AI-Enabled System for Efficient and Effective Cyber Incident Detection and Response in Cloud Environments [0.0]
クラウド環境における高度なサイバー脅威の増大は、戦略のパラダイムシフトを必要とする。本研究は,AIとMLの応用を探求し,クラウド環境に対するAIを活用したサイバーインシデント応答システムを提案する。この結果はランダムフォレストモデルの有効性を強調し、ネットワークトラフィックの精度90%、マルウェア分析デュアルモデルアプリケーションの96%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:51:17 GMT)
A dualization approach to the Ground State Subspace Classification of Abelian Higher Gauge Symmetry Models [0.0]
基底状態の縮退と絡み合いのエントロピーを徹底的に研究したが、基底状態空間の分類はあいまいであった。基底状態空間は、$H0(C,G)×H_0(C,G)$群で分類され、$H0(C,G)$は$0$番目のコホモロジーである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 20:52:36 GMT)
A Machine Learning Driven Website Platform and Browser Extension for Real-time Scoring and Fraud Detection for Website Legitimacy Verification and Consumer Protection [0.0]
本稿では,機械学習によるWebサイトプラットフォームとブラウザエクステンションを紹介する。ウェブサイトの正当性検証と消費者保護のために、リアルタイムのリスクスコアと不正検出を提供する。プラットフォームはスピードと効率に重点を置いており、今日のデジタル世界での不正防止に欠かせない要素となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 05:13:18 GMT)
A Framework for Real-Time Volcano-Seismic Event Recognition Based on Multi-Station Seismograms and Semantic Segmentation Models [0.0]
火山モニタリングでは、火山活動を理解し、タイムリーに警告を発する上で、地震事象の効果的な認識が不可欠である。本研究では, セマンティックモデルを用いて, 多チャンネル1次元信号の2次元表現へのストレートフォワード変換を適用することで, 地震イベント認識を自動化する手法を提案する。本フレームワークは,5つの地震イベントクラスに対して,検出と分類を同時に行うため,最小限の事前処理でマルチステーション地震データを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 01:27:10 GMT)
A Bregman firmly nonexpansive proximal operator for baryconvex optimization [0.0]
凸対象の凸結合によって定義される近位作用素を一般化し、この係数をミニマックス方式で更新する。我々は、この新しい作用素が、ユークリッドと情報測地を組み合わせたブレグマンの発散に関して、しっかりとブレグマンであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Nov 2024 15:58:02 GMT)