Harnessing Webpage UIs for Text-Rich Visual Understanding [112.0] テキストベース大規模言語モデル(LLM)を用いたWebページUIからの汎用マルチモーダル命令の合成を提案する。
これらの命令はUIスクリーンショットと組み合わせて、マルチモーダルモデルのトレーニングを行う。
我々は、100万のWebサイトから730万のサンプルを含むデータセットであるMultiUIを紹介し、多様なマルチモーダルタスクとUIレイアウトをカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:29:22 GMT)
The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights [108.4] 大規模言語モデルの英語と非英語のパフォーマンスのギャップを埋めるための質問アライメントフレームワークを提案する。
実験結果から、さまざまな推論シナリオ、モデルファミリー、サイズにわたって、多言語のパフォーマンスを向上できることが示された。
我々は、表現空間、生成された応答とデータスケールを分析し、質問翻訳訓練がLLM内の言語アライメントをどのように強化するかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:28:45 GMT)
Benchmarking Multimodal Retrieval Augmented Generation with Dynamic VQA Dataset and Self-adaptive Planning Agent [102.3] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に固有の「ハロシン化」問題を緩和する上で,mRAG(Multimodal Retrieval Augmented Generation)が重要な役割を果たしている。
マルチモーダル検索のための自己適応型計画エージェントOmniSearchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:40:25 GMT)
Non-Stationary Learning of Neural Networks with Automatic Soft Parameter Reset [98.5] 非定常性を自動的にモデル化し適応する新しい学習手法を導入する。
非定常的・非政治的強化学習環境において,本手法が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:32:40 GMT)
PocoLoco: A Point Cloud Diffusion Model of Human Shape in Loose Clothing [97.8] PocoLocoは、ゆるい服を着た3D人間のための、テンプレートのない、ポイントベースの、ポーズ条件付き生成モデルである。
本研究では,アバター服の変形をデノナイズ拡散フレームワーク内の条件付き点雲生成タスクとして定式化する。
ゆるい服装でさまざまなポーズをとる2人の被験者のデータセットを、合計75K点の雲で公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:42:13 GMT)
Diverging Preferences: When do Annotators Disagree and do Models Know? [92.2] 我々は,4つのハイレベルクラスにまたがる10のカテゴリにまたがる相違点の分類法を開発した。
意見の相違の大部分は、標準的な報酬モデリングアプローチに反対している。
本研究は,選好の変化を識別し,評価とトレーニングへの影響を緩和する手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:54:48 GMT)
Touchstone Benchmark: Are We on the Right Way for Evaluating AI Algorithms for Medical Segmentation? [90.3] 9種類の腹部臓器の大規模共同セグメント化ベンチマークであるTouchstoneを報告する。
このベンチマークは、世界中の76の病院から5,195回のCTスキャンと、11の病院から5,903回のCTスキャンに基づいています。
私たちは19のAIアルゴリズムの発明者14人を招待してアルゴリズムをトレーニングしましたが、私たちのチームは第三者として、3つのテストセットでこれらのアルゴリズムを独立して評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:09:34 GMT)
LeanAgent: Lifelong Learning for Formal Theorem Proving [85.4] 本稿では、定理証明のための新しい生涯学習フレームワークであるLeanAgentを紹介する。
LeanAgentは継続的に一般化し、拡張可能な数学的知識を改善します。
以前は人間が証明していなかった162の定理を、23のリーンリポジトリで証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 02:35:30 GMT)
Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent [84.8] Hunyuan-Largeは、オープンソースのTransformerベースのエキスパートモデルのミックスである。
我々は,Hunyuan-Largeの優れた性能を,様々なベンチマークで徹底的に評価する。
Hunyuan-Largeの主な実践は、以前の文献より大きい大規模合成データである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:15:27 GMT)
ShifCon: Enhancing Non-Dominant Language Capabilities with a Shift-based Contrastive Framework [79.7] ShifConはShiftベースのContrastiveフレームワークで、他の言語の内部の前進プロセスを支配的な言語に合わせる。
非支配的な言語の表現を支配的な言語サブスペースに移行し、モデルパラメータにエンコードされた比較的リッチな情報にアクセスできるようにする。
実験により、我々のShifConフレームワークは、非支配言語の性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:49:10 GMT)
Self-Consistency Preference Optimization [79.4] 自己整合性優先最適化(ScPO)を導入する。
ScPOは、教師なしの新たな問題に関して、一貫性のない答えよりも好まれる一貫性のある回答を反復的に訓練する。
ゼブラ論理では、ScPO fine Llamatunes-3 8Bは、Llama-3 70B、Gemma-2 27B、Claude-3 Haikuより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:36:22 GMT)
VQA$^2$:Visual Question Answering for Video Quality Assessment [76.8] ビデオ品質アセスメントは、もともとは定量的ビデオ品質アセスメントに重点を置いていた。
現在は、より包括的な視覚的品質理解タスクへと進化している。
本稿では,映像品質評価に焦点をあてた視覚的質問応答指導データセットについて紹介する。
映像品質評価と映像品質理解の両課題について広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:39:52 GMT)
Textual Decomposition Then Sub-motion-space Scattering for Open-Vocabulary Motion Generation [74.9] テキスト・トゥ・モーション・ジェネレーションはコンピュータビジョンにおいて重要なタスクであり、与えられたテキストによってターゲットとなる3Dモーションを生成する。
現在の注釈付きデータセットの限られたスケールでは、サブテキストスペースからサブモーションスペースへのマッピングしか実現できない。
本稿では,原子運動を中間表現として活用し,テキスト分解とサブモーション空間散乱という2つの秩序に結合したステップを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:57:43 GMT)
Language Models are Hidden Reasoners: Unlocking Latent Reasoning Capabilities via Self-Rewarding [74.3] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な機能を示しているが、それでも複数のステップを必要とする複雑な推論タスクに苦戦している。
LaTRO(LaTent Reasoning Optimization)は、潜在分布からのサンプリングとして推論を定式化するためのフレームワークである。
複数のモデルアーキテクチャを用いて、GSM8KおよびARC-Challengeデータセットの実験を通してLaTROを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:02:30 GMT)
ElectionSim: Massive Population Election Simulation Powered by Large Language Model Driven Agents [70.2] 我々は,大規模言語モデルに基づく革新的な選挙シミュレーションフレームワークであるElectronSimを紹介する。
ソーシャルメディアプラットフォームからサンプリングした100万レベルの投票者プールを提示し、正確な個人シミュレーションを支援する。
PPEは、米国大統領選挙シナリオ下での我々の枠組みの性能を評価するための、世論調査に基づく大統領選挙ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:05:51 GMT)
CIBench: Evaluating Your LLMs with a Code Interpreter Plugin [69.0] データサイエンスタスクにコードインタプリタを利用するLLMの能力を総合的に評価する,CIBenchという対話型評価フレームワークを提案する。
評価データセットは,LLM-人的協調手法を用いて構築され,連続的かつ対話的なIPythonセッションを活用することによって,実際のワークフローをシミュレートする。
コードインタプリタの利用において, CIBench 上で 24 個の LLM の能力を解析し, 将来の LLM に対する貴重な洞察を提供するため, 広範囲にわたる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 12:35:37 GMT)
Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting [67.8] 我々は時系列の統一予測のための生成変換器Timer-XLを提案する。
Timer-XLは、統一されたアプローチにより、挑戦的な予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 09:00:41 GMT)
Classification Done Right for Vision-Language Pre-Training [66.9] 画像テキストデータに基づく視覚言語事前学習のための超単純な分類法であるSuperClassを紹介する。
SuperClassは、トークン化された生テキストを、追加のテキストフィルタリングや選択を必要とせずに、教師付き分類ラベルとして直接利用する。
SuperClassは、古典的なコンピュータビジョンベンチマークやビジョン言語ダウンストリームタスクなど、さまざまなダウンストリームタスクで優れたパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:07:08 GMT)
High-fidelity gates in a transmon using bath engineering for passive leakage reset [65.5] 漏洩(Leakage)は、計算に使われない状態の占有であり、量子エラー訂正において最も破壊的なエラーの1つである。
トランスモン中の漏れ状態の寿命を3桁に短縮する装置を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:28:49 GMT)
The Roles of Generative Artificial Intelligence in Internet of Electric Vehicles [65.1] 我々は特に、電気自動車のインターネット(IoEV)について検討し、GenAI for IoEVを4つの異なる層に分類する。
IoEVアプリケーションの各レイヤで使用されるさまざまなGenAI技術を紹介します。
GenAIモデルのトレーニングに利用可能なパブリックデータセットを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 06:11:46 GMT)
OpenFactCheck: A Unified Framework for Factuality Evaluation of LLMs [64.3] OpenFactCheckは、大規模な言語モデルのためのオープンソースのファクトチェックフレームワークである。
ユーザーは自動的にファクトチェックシステムを簡単にカスタマイズできる。
また、そのシステムを用いて、入力文書におけるすべてのクレームの事実性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 18:07:03 GMT)
Number Cookbook: Number Understanding of Language Models and How to Improve It [64.0] 大規模言語モデル(LLM)は、基本的な数値的な理解と処理において予期せぬ誤りを犯しながら、複雑な推論タスクの増大を解決することができる。
本稿では,LLMの数値理解と処理能力(NUPA)について包括的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:59:44 GMT)
From Novice to Expert: LLM Agent Policy Optimization via Step-wise Reinforcement Learning [62.5] 本稿では,エージェントの強化学習プロセスの最適化にステップワイド報酬を利用するStepAgentを紹介する。
エージェント反射とポリシー調整を容易にする暗黙の逆・逆の強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:35:11 GMT)
Improving Context-Aware Preference Modeling for Language Models [62.3] 本稿では、まず、文脈を選択し、選択した文脈に対する嗜好を評価することによって、不特定性を解決する2段階の選好モデリング手法について考察する。
我々は、文脈条件付き嗜好データセットと実験に貢献し、文脈特化選好を評価する言語モデルの能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 16:11:18 GMT)
Equivariant Graph Network Approximations of High-Degree Polynomials for Force Field Prediction [62.1] 同変深部モデルでは、分子動力学シミュレーションにおいて原子ポテンシャルと力場を正確に予測できることが示されている。
本研究では、同変アーキテクチャの同変関数を解析し、PACEと呼ばれる新しい同変ネットワークを導入する。
一般的なベンチマークで実験されたように、PACEは原子エネルギーと力場の予測における最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:34:40 GMT)
From Similarity to Superiority: Channel Clustering for Time Series Forecasting [62.0] CCM(Channel Clustering Module)を開発した。
CCMは、固有の類似性を特徴とするチャネルを動的にグループ化し、個々のチャネルのアイデンティティの代わりにクラスタ情報を活用する。
CCMは、CIモデルとCDモデルのパフォーマンスを、それぞれ長期および短期の予測において平均利率2.4%と7.2%で向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:38:51 GMT)
Scalable DP-SGD: Shuffling vs. Poisson Subsampling [61.2] バッチサンプリングをシャッフルしたマルチエポック適応線形クエリ(ABLQ)機構のプライバシ保証に対する新たな下位境界を提供する。
ポアソンのサブサンプリングと比較すると大きな差がみられ, 以前の分析は1つのエポックに限られていた。
本稿では,大規模な並列計算を用いて,Poissonサブサンプリングを大規模に実装する実践的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:06:16 GMT)
Self-supervised 3D Point Cloud Completion via Multi-view Adversarial Learning [61.1] 我々は、オブジェクトレベルとカテゴリ固有の幾何学的類似性の両方を効果的に活用するフレームワークであるMAL-SPCを提案する。
私たちのMAL-SPCは3Dの完全な監視を一切必要とせず、各オブジェクトに1つの部分点クラウドを必要とするだけです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 14:22:28 GMT)
Adaptive Stereo Depth Estimation with Multi-Spectral Images Across All Lighting Conditions [58.9] 本稿では,立体深度推定を取り入れた新しいフレームワークを提案し,正確な幾何学的制約を強制する。
照明の劣化がステレオマッチングに与える影響を軽減するために,劣化マスキングを導入する。
提案手法は,Multi-Spectral Stereo(MS2)データセット上でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:30:46 GMT)
Crystal: Illuminating LLM Abilities on Language and Code [58.5] 本稿では,自然言語と符号化機能の統合性を高めるための事前学習戦略を提案する。
結果のモデルであるCrystalは、両方のドメインで顕著な能力を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:28:46 GMT)
What Really is Commonsense Knowledge? [58.5] 我々は、既存のコモンセンス知識の定義を調査し、概念を定義するための3つのフレームワークに基礎を置き、それらをコモンセンス知識の統一的な定義に統合する。
次に、アノテーションと実験のための統合された定義をCommonsenseQAとCommonsenseQA 2.0データセットで使用します。
本研究は,2つのデータセットには非常識知識のインスタンスが多数存在し,これら2つのサブセットに対して大きな性能差があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:54:19 GMT)
The Root Shapes the Fruit: On the Persistence of Gender-Exclusive Harms in Aligned Language Models [58.1] 我々はトランスジェンダー、ノンバイナリ、その他のジェンダー・ディバースのアイデンティティを中心とし、アライメント手順が既存のジェンダー・ディバースバイアスとどのように相互作用するかを検討する。
以上の結果から,DPO対応モデルは特に教師付き微調整に敏感であることが示唆された。
DPOとより広範なアライメントプラクティスに合わせたレコメンデーションで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:50:50 GMT)
Hierarchical Temporal Context Learning for Camera-based Semantic Scene Completion [57.2] カメラによるセマンティックシーンの補完を改善するための,新たな時間的文脈学習パラダイムであるHTCLを提案する。
提案手法は,Semantic KITTIベンチマークで1st$をランク付けし,mIoUの点でLiDARベースの手法を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:11:24 GMT)
bit2bit: 1-bit quanta video reconstruction via self-supervised photon prediction [57.2] 疎二分量時間画像データから高画質の画像スタックを元の解像度で再構成する新しい方法であるbit2bitを提案する。
Poisson denoisingの最近の研究に触発されて、スパースバイナリ光子データから高密度な画像列を生成するアルゴリズムを開発した。
本研究では,様々な課題の画像条件下でのSPADの高速映像を多種多種に含む新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:07:53 GMT)
Beyond Single-Audio: Advancing Multi-Audio Processing in Audio Large Language Models [56.8] 現実世界のアプリケーションは、複数のオーディオストリームを同時に処理することが多い。
11のマルチオーディオタスクから20のデータセットからなる最初のマルチオーディオ評価ベンチマークを提案する。
本稿では,複数の類似した音声間の音声コンテキストをキャプチャするマルチオーディオLLM(MALLM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 10:27:05 GMT)
Generalize or Detect? Towards Robust Semantic Segmentation Under Multiple Distribution Shifts [56.6] 斬新なクラスとドメインの両方が存在するようなオープンワールドシナリオでは、理想的なセグメンテーションモデルは安全のために異常なクラスを検出する必要がある。
既存の方法はドメインレベルとセマンティックレベルの分散シフトを区別するのに苦労することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:03:02 GMT)
Large Generative Model-assisted Talking-face Semantic Communication System [55.4] 本研究では,LGM-TSC(Large Generative Model-assisted Talking-face Semantic Communication)システムを提案する。
送信機のジェネレーティブセマンティック・エクストラクタ(GSE)は、意味的にスパースな音声映像を高情報密度のテキストに変換する。
意味的曖昧さと修正のためのLarge Language Model (LLM)に基づくPrivate Knowledge Base (KB)。
BERT-VITS2とSadTalkerモデルを用いた生成意味再構成(GSR)により、テキストを高QoE音声ビデオに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:45:46 GMT)
HOBBIT: A Mixed Precision Expert Offloading System for Fast MoE Inference [54.4] フレキシブルで効率的なMoE推論を実現するための混合精度専門家オフロードシステムHOBBITを提案する。
キーとなる洞察は、重要でないキャッシュミスの専門家を低い精度で動的に置き換えることで、専門家のロード遅延を大幅に削減できるということです。
HOBBITは、最先端のMoEオフロードシステムと比較して、デコードで最大9.93倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:49:45 GMT)
Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization [53.8] 信頼できるAIのための重要な要件は、経験的リスク最小化のコンポーネントの設計選択に変換できる。
私たちは、AIの信頼性の新たな標準を満たすAIシステムを構築するための実用的なガイダンスを提供したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:52:44 GMT)
Provably Transformers Harness Multi-Concept Word Semantics for Efficient In-Context Learning [53.7] トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、卓越した創造力と出現能力を示している。
この研究は、トランスフォーマーが単語のマルチコンセプトセマンティクスをどのように活用し、強力なICLと優れたアウト・オブ・ディストリビューションICL能力を実現するかを示すための数学的解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:51:16 GMT)
Evaluating LLMs for Targeted Concept Simplification for Domain-Specific Texts [53.4] コンテクストの欠如と難解な概念に対する不慣れさは、大人の読者がドメイン固有のテキストに難渋する大きな理由である。
テキストの書き直しを簡略化し,不慣れな概念を含むテキストの理解を支援する「目標概念の簡略化」を提案する。
本研究は,オープンソースおよび商用LLMの性能と,この課題に対する簡単な辞書ベースラインのベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:20:32 GMT)
Perceptions to Beliefs: Exploring Precursory Inferences for Theory of Mind in Large Language Models [51.9] ToMi と FANToM に文字認識を付加することにより,ヒト ToM 前駆体の評価を行った。
本稿では,LLMの強い知覚推定能力を利用した新しいToM手法であるPercepToMについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 22:07:06 GMT)
INQUIRE: A Natural World Text-to-Image Retrieval Benchmark [51.8] InQUIREは、専門家レベルのクエリにおけるマルチモーダル視覚言語モデルに挑戦するために設計されたテキスト・ツー・イメージ検索ベンチマークである。
InQUIREには、iNaturalist 2024(iNat24)、500万の自然界の画像の新しいデータセット、250のエキスパートレベルの検索クエリが含まれている。
InQUIRE-Fullrank,完全なデータセットランキングタスク,INQUIRE-Rerank,トップ100検索の精算タスクの2つの中核検索タスクを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:27:10 GMT)
Opening the Black-Box: A Systematic Review on Explainable AI in Remote Sensing [51.5] ブラックボックス機械学習アプローチは、リモートセンシングにおける知識抽出における主要なモデリングパラダイムとなっている。
我々は、この分野における重要なトレンドを特定するための体系的なレビューを行い、新しい説明可能なAIアプローチに光を当てた。
また,課題と将来的な研究方向性について,より詳細な展望を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:35:55 GMT)
Textless Speech-to-Speech Translation With Limited Parallel Data [51.4] PFBはテキストレスのS2STモデルをトレーニングするためのフレームワークで、数十時間の並列音声データしか必要としない。
3つのドメインで英語、ドイツ語、マラティー語、英語の翻訳をトレーニングし、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:18:59 GMT)
RGFN: Synthesizable Molecular Generation Using GFlowNets [51.3] 本稿では,化学反応の空間内で直接動作するGFlowNetフレームワークの拡張であるReaction-GFlowNetを提案する。
RGFNは、生成した候補の同等の品質を維持しながら、アウト・オブ・ボックスの合成を可能にする。
提案手法の有効性を,事前訓練されたプロキシモデルやGPUアクセラレーションドッキングなど,さまざまなオラクルモデルに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:25:19 GMT)
Guidelines for Using Mixed Methods Research in Software Engineering [51.2] 混合手法の研究はソフトウェア工学でよく用いられるが、社会科学や人間科学以外の研究者は、これらの設計を使用する際に経験を欠いていることが多い。
本稿では,混合手法の研究を設計するためのガイドラインとアドバイスを提供し,ソフトウェア工学における混合手法の意図的,厳密かつ革新的な利用を促す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:27:37 GMT)
Towards Resource-Efficient Federated Learning in Industrial IoT for Multivariate Time Series Analysis [50.2] 異常と欠落したデータは、産業応用における厄介な問題を構成する。
ディープラーニングによる異常検出が重要な方向として現れている。
エッジデバイスで収集されたデータは、ユーザのプライバシを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:38:31 GMT)
Lattice-preserving $\mathcal{ALC}$ ontology embeddings with saturation [50.1] OWL表現の埋め込みを生成するため,順序保存型埋め込み法を提案する。
本手法は,いくつかの知識ベース完了タスクにおいて,最先端の組込み手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:01:54 GMT)
Federated Data-Driven Kalman Filtering for State Estimation [49.4] 本稿では,協調学習やフェデレート学習のパラダイムに基づく,新たなローカライゼーションフレームワークを提案する。
我々は、従来の拡張カルマンフィルタの基盤となるシステム不確実性を推定することを目的とした、リカレントニューラルネットワークであるKalmanNetの標準的なアプローチに基づいて構築する。
FedKalmanNetは、関連するシステム不確実性行列を推定することにより、各車両が自身をローカライズするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:18:33 GMT)
List Decodable Quantum LDPC Codes [49.2] 我々は、ほぼ最適レート距離のトレードオフを持つ量子低密度パリティチェック(QLDPC)符号の構成を行う。
復号化可能なQLDPCコードとユニークなデコーダを効率よくリストアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:08:55 GMT)
A Probabilistic Perspective on Unlearning and Alignment for Large Language Models [49.0] 大規模言語モデル(LLM)における最初の形式的確率的評価フレームワークを紹介する。
モデルの出力分布に関する高い確率保証を持つ新しい指標を導出する。
私たちのメトリクスはアプリケーションに依存しないので、デプロイ前にモデル機能についてより信頼性の高い見積を行うことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 17:19:39 GMT)
Degradation Oriented and Regularized Network for Blind Depth Super-Resolution [48.7] 現実のシナリオでは、キャプチャーされた深度データは、センサーの制限や複雑な撮像環境のために、従来と変わらない劣化に悩まされることが多い。
本稿では,現実のシーンにおける未知の劣化に適応的に対処する新しいフレームワークであるDORNetを提案する。
提案手法は,低解像度深度データの劣化表現をモデル化した自己教師付き劣化学習戦略の開発から始まる。
効率的なRGB-D融合を容易にするために,学習した劣化先行情報に基づいて,RGBコンテンツを奥行きデータに選択的に伝播する劣化指向の特徴変換モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:00:44 GMT)
The N-Grammys: Accelerating Autoregressive Inference with Learning-Free Batched Speculation [48.5] 投機的復号化は、より小さなドラフトモデルによって生成されたトークンを並列に検証することで、言語モデルの自己回帰生成を高速化することを目的としている。
単純な戦略の組み合わせは、異なるタスクに対して大きな推論スピードアップを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:23:50 GMT)
StreamingBench: Assessing the Gap for MLLMs to Achieve Streaming Video Understanding [48.2] StreamingBenchはMLLMのストリーミングビデオ理解能力を評価するために設計された最初の包括的なベンチマークである。
我々は、13のオープンソースおよびプロプライエタリなMLLMを用いてStreamingBenchの実験を行い、最も高度なプロプライエタリなMLLMでさえ、人間レベルのストリーミングビデオ理解能力よりはるかに低い性能で機能することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:50:30 GMT)
VHM: Versatile and Honest Vision Language Model for Remote Sensing Image Analysis [48.1] 本稿では,リモートセンシング画像解析のためのVersatile and Honest Vision Language Model (VHM) を提案する。
VHMは、リッチコンテンツキャプション(VersaD)を備えた大規模リモートセンシング画像テキストデータセットと、事実と偽造的質問(HnstD)の両方からなる正直な命令データセット上に構築されている。
実験では,VHMはシーン分類,視覚的質問応答,視覚的接地といった共通タスクにおいて,様々な視覚言語モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:09:03 GMT)
Precise and Dexterous Robotic Manipulation via Human-in-the-Loop Reinforcement Learning [47.8] 本稿では,多種多様な操作タスクに対して印象的な性能を示す,ループ内視覚に基づくRLシステムを提案する。
提案手法では,実証と人間の修正,効率的なRLアルゴリズム,その他のシステムレベルの設計選択を統合してポリシを学習する。
提案手法は,再現学習のベースラインと先行RLアプローチを著しく上回り,成功率の平均2倍,実行速度1.8倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:14:14 GMT)
Slow Mixing of Quantum Gibbs Samplers [47.4] 一般化されたボトルネック補題を用いて、これらのツールの量子一般化を示す。
この補題は、古典的なハミング距離に類似する距離の量子測度に焦点を当てるが、一意に量子原理に根ざしている。
サブ線形障壁でさえも、ファインマン・カック法を用いて古典的から量子的なものを持ち上げて、厳密な下界の$T_mathrmmix = 2Omega(nalpha)$を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:51:27 GMT)
Flexible task abstractions emerge in linear networks with fast and bounded units [47.1] 重みとゲートが勾配降下によって協調的に最適化される線形ゲートネットワークを解析する。
その結果,タスクの抽象化はタスクとサブタスクの合成による一般化を支援することがわかった。
我々の研究は、シナプス的および神経的ゲーティングにおける関節勾配降下から生じる動物の認知的柔軟性の理論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:24:02 GMT)
QUILL: Quotation Generation Enhancement of Large Language Models [45.4] 大規模言語モデル(LLM)は優れた筆記アシスタントとなったが、引用生成に苦戦している。
これは、事実的な引用を提供するときに幻覚を与えるか、人間の期待を超える引用を与えるのに失敗するためである。
まず,引用生成タスクの総合的かつ自動評価システムを構築し,それぞれが対応する自動測定値を持つ5つの基準から構成される。
次に、スコープが広く次元が豊富なバイリンガル知識ベースを構築し、最大32,022個の引用を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:24:09 GMT)
AdaSociety: An Adaptive Environment with Social Structures for Multi-Agent Decision-Making [45.2] AdaSocietyは、拡張状態とアクション空間を特徴とするカスタマイズ可能なマルチエージェント環境である。
エージェントが進むにつれて、エージェントが実行する社会的構造を持つ新しいタスクを適応的に生成する。
AdaSocietyは、さまざまな物理的および社会的環境におけるインテリジェンスを探索するための、貴重な研究プラットフォームとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:19:01 GMT)
MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-Task Language Understanding Benchmark [44.8] 本稿では、主に知識駆動型MMLUベンチマークを拡張するために設計された拡張データセットであるMMLU-Proを紹介する。
24種類のプロンプトを試験した結果,MMLUの4-5%からMMLU-Proの2%に低下した。
MMLU-Proは、この分野の進歩をよりよく追跡するための、より差別的なベンチマークであることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:54:00 GMT)
IFAdapter: Instance Feature Control for Grounded Text-to-Image Generation [44.6] 生成したインスタンスの位置精度と特徴の忠実度を両立させるために, インスタンス特徴生成(IFG)タスクを提案する。
IFGタスクに対処するために、インスタンス・フィーチャー・アダプタ(IFAdapter)を導入します。
IFAdapterは、追加の外観トークンを導入し、インスタンスレベルの機能を空間的位置と整列するためにインスタンスセマンティックマップを活用することで、機能描写を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 13:03:20 GMT)
Medical Adaptation of Large Language and Vision-Language Models: Are We Making Progress? [44.3] 医療モデルでは, ゼロ/フェールシューティング方式では, 基礎モデルよりも常に改善が得られないことが示される。
以上の結果から,最先端の汎用ドメインモデルはすでに強力な医学的知識と推論能力を持っている可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:51:02 GMT)
In-Context Translation: Towards Unifying Image Recognition, Processing, and Generation [44.3] 視覚認識,低レベル画像処理,条件付き画像生成を統合化するためのICT(In-Context Translation)を提案する。
ICTは、異なるタスクのトレーニングを一般的なインコンテキスト学習に標準化する。
実験では、ICTは10の視覚タスクを統一し、それぞれのベンチマークで印象的なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:04:35 GMT)
FoldMark: Protecting Protein Generative Models with Watermarking [44.0] 著作権保護と有害なコンテンツ生成は、タンパク質生成モデルの広範な実装に課題をもたらす。
本稿では,タンパク質生成モデルに透かしを埋め込むことが可能であるか検討する。
タンパク質生成モデルの一般的な透かし戦略としての2段階FoldMarkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:20:35 GMT)
How to Drawjectory? -- Trajectory Planning using Programming by Demonstration [43.1] 飛行軌道は、クアッドコプターが1つの位置から別の位置へ3次元空間を正確に移動する方法を定義する。
本稿では,PbD(Programing by Demonstration)アプローチを用いて,手動で四脚飛行軌道を計画することを提案する。
これにより、計画プロセスが簡単になり、必要な詳細な知識のレベルが低下します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:33:01 GMT)
Beyond Model Adaptation at Test Time: A Survey [43.0] 機械学習アルゴリズムは、テストディストリビューションのサンプルがトレーニング中に観察されるものから逸脱し始めたときに苦労する。
テスト時間適応は、ソースデータのみに基づくトレーニングモデルによるドメイン適応とドメイン一般化の利点を組み合わせる。
テスト時間適応に関する総合的かつ体系的なレビューを行い、400以上の最近の論文を取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:13:57 GMT)
$B^4$: A Black-Box Scrubbing Attack on LLM Watermarks [42.9] 透かしは、知覚不可能なパターンを埋め込むことによって、コンテンツ検出の顕著な技術として登場した。
以前の作業では、通常、特定のタイプの透かしが既に知られているグレーボックスアタックの設定が検討されていた。
ここでは、ウォーターマークに対するブラックボックススクラブ攻撃である$mathcalB4$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:40:27 GMT)
Copyright-Aware Incentive Scheme for Generative Art Models Using Hierarchical Reinforcement Learning [42.6] 我々は,著作権法と裁判所における侵害に関する前例に基づく,新たな著作権基準を導入する。
次に、TRAK法を用いてデータ保持者の貢献度を推定する。
我々は,各ラウンドの予算とデータ保持者の報酬を決定するため,強化学習に基づく階層的な予算配分手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:46:52 GMT)
Coherence in Property Testing: Quantum-Classical Collapses and Separations [42.4] テスタが2n/8$のサブセット状態と2-Theta(n)$の確率で2n/4$のサブセット状態とを区別できないことを示す。
また、アンタングルおよび量子-量子変換の下界への接続を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:52:15 GMT)
Pseudo-labeling with Keyword Refining for Few-Supervised Video Captioning [42.1] 本稿では,語彙制約付き擬似ラベルモジュールとキーワード修正字幕モジュールからなる動画キャプションフレームワークを提案する。
いくつかのベンチマークの実験では、少数の教師付きシナリオと完全な教師付きシナリオの両方において提案されたアプローチの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:11:44 GMT)
Ab-initio variational wave functions for the time-dependent many-electron Schrödinger equation [41.9] 平均場近似を超越したフェルミオン時間依存波動関数に対する変動的アプローチを提案する。
ニューラルネットワークのパラメータ化によって拡張された時間依存のJastrow因子とバックフロー変換を使用します。
この結果は、時間進化を正確に捉え、相互作用する電子系の量子力学に関する洞察を与える、我々の変分的アプローチの能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:38:14 GMT)
SA3DIP: Segment Any 3D Instance with Potential 3D Priors [41.9] 本稿では,SA3DIPを提案する。SA3DIPは,任意の3Dインスタンスを,潜在的3Dプライオリティを利用してセグメント化するための新しい手法である。
具体的には,幾何学的およびテクスチャ的先行性の両方に基づいて,相補的な3Dプリミティブを生成する。
一方,3次元検出器を用いて3次元空間からの補足制約を導入し,さらなるマージプロセスの導出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:39:00 GMT)
FactTest: Factuality Testing in Large Language Models with Finite-Sample and Distribution-Free Guarantees [41.8] 幻覚や非現実的コンテンツを生成するための大規模言語モデル(LLM)は、高い領域での信頼性を損なう。
FactTest は LLM が与えられた質問に対する正しい回答を確実に提供できるかどうかを統計的に評価する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:51:52 GMT)
AudioBench: A Universal Benchmark for Audio Large Language Models [41.5] 音声大言語モデル(AudioLLMs)を評価するために設計されたユニバーサルベンチマークであるAudioBenchを紹介する。
8つの異なるタスクと26のデータセットを含み、そのうち7つは新しく提案されたデータセットである。
評価は、音声理解、音声シーン理解、音声理解(パラ言語学)の3つの主要な側面をターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:49:36 GMT)
Debiasing Synthetic Data Generated by Deep Generative Models [40.2] 合成データ生成のための深部生成モデル(DGM)は、合成データ解析においてバイアスと不正確性を誘導する。
本稿では,DGMが生成する合成データを,特定のデータ解析のためにターゲットとする新たな戦略を提案する。
提案手法は, 偏差を考慮し, 収束率を向上し, 容易に近似された大きなサンプル分散を持つ推定器の計算を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:24:34 GMT)
The Fine Line: Navigating Large Language Model Pretraining with Down-streaming Capability Analysis [40.2] 本稿では,様々な事前学習中間点におけるモデル能力の総合的な比較を行う。
特定のダウンストリームメトリクスが、異なるサイズのモデルにまたがる同様のトレーニングダイナミクスを示すことを確認します。
コアの発見に加えて、AmberとOpenLLaMAを再現し、中間チェックポイントをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 12:02:52 GMT)
Online Budgeted Matching with General Bids [40.1] 我々は,オンライン予算マッチング(OBM)の問題に一般入札で対処する。
まず、決定論的オンラインアルゴリズムの競合比を1-kappaの上限とする。
そこで我々はMetaAdと呼ばれる新しいメタアルゴリズムを提案し、最初に証明可能な競合比で異なるアルゴリズムに還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:02:42 GMT)
Deferred Poisoning: Making the Model More Vulnerable via Hessian Singularization [39.4] 我々は、より脅迫的なタイプの毒殺攻撃(Dederred Poisoning Attack)を導入する。
この新たな攻撃により、モデルは通常、トレーニングと検証フェーズで機能するが、回避攻撃や自然騒音に非常に敏感になる。
提案手法の理論的および実証的な解析を行い、画像分類タスクの実験を通してその効果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:27:49 GMT)
Can Graph Neural Networks Expose Training Data Properties? An Efficient Risk Assessment Approach [37.8] 本研究では,共有モデルから機密性情報漏洩のリスクを特定するため,グラフ特性推定攻撃について検討する。
本手法では,攻撃に対して十分な数の近似影モデルを生成すると同時に,グラフ上の少数のモデルセットを訓練することしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:44:51 GMT)
MEG: Medical Knowledge-Augmented Large Language Models for Question Answering [37.4] 本稿では,医療知識を付加したLCMのパラメータ効率向上手法であるMEGを提案する。
本手法は,4つの医用マルチチョイスデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:57:58 GMT)
LDAdam: Adaptive Optimization from Low-Dimensional Gradient Statistics [37.2] 大規模なモデルをトレーニングするためのメモリ効率のよい勾配であるLDAdamを紹介する。
LDAdamは,言語モデルの精密かつ効率的な微調整と事前学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:55:36 GMT)
MRJ-Agent: An Effective Jailbreak Agent for Multi-Round Dialogue [36.4] 大きな言語モデル(LLM)は、知識と理解能力の貯蓄において優れた性能を示す。
LLMは、ジェイルブレイク攻撃を受けたとき、違法または非倫理的な反応を起こしやすいことが示されている。
本稿では,人的価値に対する潜在的な脅威を識別・緩和する上でのステルスネスの重要性を強調した,複数ラウンドの対話型ジェイルブレイクエージェントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:32:09 GMT)
Dissecting the Failure of Invariant Learning on Graphs [36.1] 本研究では、2つの顕著な不変学習法の性能を理論的に判別する構造因果モデル(SCM)を開発した。
我々は,同じクラスに設定されたクロス環境表現をアライメントすることで,突発的特徴を明示的に排除する,クロス環境内アライメント(CIA)を提案する。
さらに、隣接ラベルの分布を利用してノード表現を選択的に整列させるCIA-LRA(Localized Reweighting Alignment)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:20:03 GMT)
Applying Guidance in a Limited Interval Improves Sample and Distribution Quality in Diffusion Models [35.6] チェーンの開始に対して、ガイダンスが明らかに有害であることを示します。
これにより、特定のノイズレベルに制限し、推論速度と結果品質の両方を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:29:36 GMT)
Universal Sound Separation with Self-Supervised Audio Masked Autoencoder [35.6] 本稿では,音声マスク付きオートエンコーダ(A-MAE)を汎用的な音声分離システムに統合する自己教師付き事前学習モデルを提案する。
提案手法は,最先端のResUNetベースUSSモデルの分離性能の向上に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 17:52:55 GMT)
FocalPose++: Focal Length and Object Pose Estimation via Render and Compare [35.4] 本稿では,カメラオブジェクトの6Dポーズとカメラ焦点長を同時推定するニューラルレンダリング・アンド・コンペア手法であるFocalPose++を紹介する。
制御不能な環境で、既知の3Dモデルを記述する3つの挑戦的なベンチマークデータセットの結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:02:02 GMT)
Multivariate Data Augmentation for Predictive Maintenance using Diffusion [35.3] 予測メンテナンスは、産業、医療、金融分野におけるシステムの修復を最適化するために使われてきた。
これらのモデルをトレーニングするフォールトデータがないのは、フォールトの発生とダウンタイムを最小限に抑えるために取り組んでいる組織のためです。
新たにインストールされたシステムでは、障害データがまだ存在しないため、障害データは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:57:09 GMT)
WorryWords: Norms of Anxiety Association for over 44k English Words [35.1] 不安(Anxiety)は、潜在的なネガティブな結果に対する予期しない不安であり、共通の、有益な人間の感情である。
不安が私たちの身体とどのように関係しているか、そしてそれが言語でどのように現れるのかなど、まだ分かっていないことがまだたくさんある。
我々はWorryWordsを紹介した。WorryWordsは、44,450以上の英単語に対して、手動で派生した単語親和性アソシエーションの最初の大規模リポジトリである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:03:47 GMT)
Approximate Equivariance in Reinforcement Learning [35.0] 等変ニューラルネットワークは強化学習において大きな成功を収めている。
多くの問題において、近似対称性のみが存在しており、これは正確な対称性を不適切なものにしている。
我々は、強化学習におけるほぼ同変のアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:44:46 GMT)
Multilingual Pretraining Using a Large Corpus Machine-Translated from a Single Source Language [34.5] 1つの高品質なソース言語から機械翻訳されたテキストは、多言語モデルの事前学習に大きく貢献する。
クアトロLLMは、クローズドデータを用いて訓練された最先端の多言語モデルと一致し、より優れることを示す。
私たちは、hf.co/britllm/CuatroLLMでオープンライセンスの下で、コーパス、モデル、トレーニングパイプラインをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:35:36 GMT)
Interactions Across Blocks in Post-Training Quantization of Large Language Models [34.3] トレーニング後の量子化は、ニューラルネットワークの計算要求を減らすために広く利用されている。
2つのマルチブロック微調整戦略を導入し、それらを微細調整単一変圧器ブロックのベースラインと比較する。
これらの手法の有効性は,特定のネットワークモデルに依存することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:11:39 GMT)
Understanding and Minimising Outlier Features in Neural Network Training [34.0] Outlier Features (OFs) は、ニューラルネットワーク(NN)の幅の平均よりも、アクティベーションがかなり大きいニューロンである。
建築と最適化の選択がOFに与える影響について検討し、トレーニング中のOFを最小化するための実践的な洞察を提供する。
新規な非正規化変圧器ブロック,outlier Protected blockを導入し,非対角型プリコンディショニングオプティマイザの既知の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:45:30 GMT)
UniTraj: Universal Human Trajectory Modeling from Billion-Scale Worldwide Traces [33.5] UniTrajはタスク適応型、領域非依存、高度に一般化可能な人間の軌道基礎モデルである。
WorldTraceは、オープンなWebプラットフォームからソースされた、最初の大規模で高品質でグローバルに分散されたデータセットである。
UniTrajは、スケーラビリティと適応性という点で、既存のアプローチを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:06:43 GMT)
Synomaly Noise and Multi-Stage Diffusion: A Novel Approach for Unsupervised Anomaly Detection in Ultrasound Imaging [33.0] 拡散モデルに基づく新しい教師なし異常検出フレームワークを提案する。
提案手法は, 合成ノイズ関数と多段拡散過程を組み込む。
提案手法は頸動脈US,脳MRI,肝CTを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:43:51 GMT)
Multi-Reward as Condition for Instruction-based Image Editing [32.8] そこで本研究では,地味画像の品質を改良する代わりに,多視点報酬データを用いたトレーニングデータ品質問題に対処することを提案する。
実験により、我々のマルチリワード条件付きモデルは、2つの人気のある編集パイプラインにおいて非リワードモデル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） (Wed, 06 Nov 2024 05:02:29 GMT)
D2SP: Dynamic Dual-Stage Purification Framework for Dual Noise Mitigation in Vision-based Affective Recognition [32.7] ノイズは、論理的なラベル付けを損なう低品質なキャプチャや、アノテーションのバイアスによる誤ラベルに悩まされるインスタンスから生じます。
textbfSeeking textbfCertain data textbfIn extensive textbfUncertain data (SCIU)
このイニシアチブは、これらの不確実性のDFERデータセットを浄化することを目的としており、トレーニングプロセスでクリーンで検証されたデータのみが使用されることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:17:05 GMT)
DeTikZify: Synthesizing Graphics Programs for Scientific Figures and Sketches with TikZ [32.1] DeTikZifyは、科学的な人物をセマンティクスを保存するTikZグラフィックスプログラムとして自動的に合成する新しい言語モデルである。
DaTikZv2、SketchFig、MetaFigの3つの新しいデータセットを作成します。
私たちはMetaFigとDaTikZv2でDeTikZifyをトレーニングし、SketchFigから学んだ合成スケッチをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:49:31 GMT)
Identifying and Solving Conditional Image Leakage in Image-to-Video Diffusion Model [31.7] 拡散モデルは、予想より少ない動きでビデオを生成する傾向がある。
推論とトレーニングの両方の観点からこの問題に対処します。
提案手法は,より低い誤差で高い動作スコアを生成することにより,ベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:53:13 GMT)
Robust Fair Clustering with Group Membership Uncertainty Sets [31.3] 本研究では,各集団の集団レベルでの表現に近づき,各集団が制約される正準公正クラスタリング問題について検討する。
簡単なノイズモデルを導入し、意思決定者によって与えられるパラメータを少数必要とします。
本稿では,不規則性保証を証明可能なフェアクラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:13:21 GMT)
No Culture Left Behind: ArtELingo-28, a Benchmark of WikiArt with Captions in 28 Languages [31.2] ArtELingo-28は、textbf28$言語にまたがるビジョン言語ベンチマークである。
課題は、イメージに感情的なキャプションを割り当てる機械学習システムを構築することだ。
言語間移動は、文化的に関連のある言語でより成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:05:17 GMT)
Fully Automated Correlated Time Series Forecasting in Minutes [31.2] 本稿では,完全に自動化された高効率な時系列予測フレームワークを提案する。
これには、データ駆動の反復戦略が含まれており、大きな検索スペースを自動でプーンし、新しい予測タスクのための高品質な検索スペースを得る。
7つのベンチマークデータセットの実験は、このフレームワークが最先端の精度を持ち、既存の方法よりもはるかに効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:02:13 GMT)
No Train, all Gain: Self-Supervised Gradients Improve Deep Frozen Representations [30.9] FUNGIは、自己教師付き勾配を利用してトランスフォーマーエンコーダの特徴を高める方法である。
事前訓練されたモデルがあれば、まず入力毎に様々な自己教師対象からの勾配を計算します。
得られた特徴は、視覚からの11データセット、自然言語処理からの5データセット、オーディオからの2データセットの k-nearest 隣の分類に基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 18:58:03 GMT)
Teaching Models to Improve on Tape [30.3] 大きな言語モデル(LLM)は、特定の制約の下でコンテンツを生成するよう促されたときにしばしば苦労する。
最近の研究によると、LLMはそのような「修正的フィードバック」の恩恵を受けることができる。
本稿では,そのような報酬をモデルに教えるためのRLフレームワークを紹介し,その制約を満たす能力に応じてモデルに報酬を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:04:36 GMT)
Anytime-valid t-tests and confidence sequences for Gaussian means with unknown variance [30.1] 1976年、レイは未知の分散を持つガウス分布の平均$mu$に対して非自明な自信列を構築した。
ここでは、一般化された非可積分なマルティンガレと拡張されたヴィルの不等式を用いる彼の構成の詳細について詳しく述べる。
我々は、同じ設定で2つの新しいE-プロセスと信頼性シーケンスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:27:19 GMT)
A dynamical clipping approach with task feedback for Proximal Policy Optimization [29.9] 最適なPPOクリッピング境界がトレーニングプロセス全体を通して一貫していることの理論的証明はない。
過去の研究は、PPOクリッピングバウンドを動的に調整し、PPOの性能を向上させることを目的としている。
我々は、強化学習タスクの嗜好(最大回帰)をよりよく反映するために、Preference based Proximal Policy Optimization (Pb-PPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:51:56 GMT)
Boosting Latent Diffusion with Perceptual Objectives [29.1] 遅延拡散モデル (LDMs) パワー・オブ・ザ・アート高分解能画像モデル。
我々は,遅延知覚損失(LPL)を定義するためにデコーダの内部的特徴を活用することを提案する。
この損失により、モデルはよりシャープでリアルなイメージを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:28:21 GMT)
Self-Compositional Data Augmentation for Scientific Keyphrase Generation [28.9] 本稿では,キーフレーズ生成のための自己合成データ拡張手法を提案する。
共有キーフレーズに基づく学習用文書の関連性を測定し,類似した文書を組み合わせて合成サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:28:25 GMT)
Temporal-Difference Learning Using Distributed Error Signals [28.9] 生物学的報酬に基づく学習における計算問題は、原子核アキュムベンス(NAc)におけるクレジット割り当てがどのように行われるかである
多くの研究は、NAcドパミンが学習価値予測のための時間差誤差(TD)を符号化していることを示唆している。
我々は新しい深層Q-ラーニングアルゴリズムであるArtificial Dopamineを設計し、同期に分散された層ごとのTDエラーが驚くほど複雑なRLタスクを学習するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:49:13 GMT)
Packing Analysis: Packing Is More Appropriate for Large Models or Datasets in Supervised Fine-tuning [28.4] Packingは、異なるトレーニングシーケンスを組み合わせて、モデルの最大入力長に適合させることで、ハードウェアリソース効率を最大化する最適化技術である。
本稿では,69Kから1.2Mのデータセットと8Bから70Bのモデルを対象として,パディングとパッキングを用いたSFT法の比較を行った。
これは、パッキング対パディングの利点と制限に関する最初の包括的な分析と、さまざまなトレーニングシナリオでパッキングを実装するための実践的な考慮を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 07:31:28 GMT)
Structure Consistent Gaussian Splatting with Matching Prior for Few-shot Novel View Synthesis [28.3] SCGaussian, structure Consistent Gaussian Splatting method using matching priors to learn 3D consistent scene structure。
シーン構造を2つの折り畳みで最適化する: 幾何学の描画とより重要なのは、ガウス原始体の位置である。
前方, 周囲, 複雑な大規模シーンにおける実験により, 最先端性能と高効率性によるアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:28:06 GMT)
Stochastic contextual bandits with graph feedback: from independence number to MAS number [28.1] グラフフィードバックによる文脈的帯域幅について検討する。
マルチアームのバンディット設定とは異なり、文脈的なバンディット設定では明らかにされていない。
我々は、コンテキストシーケンスやフィードバックグラフの重要なクラスに対して、ほぼ最適に後悔するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:40:44 GMT)
M3SciQA: A Multi-Modal Multi-Document Scientific QA Benchmark for Evaluating Foundation Models [27.9] 基礎モデル評価のためのマルチモーダル・マルチドキュメント科学質問応答ベンチマークであるM3SciQAを紹介する。
M3SciQAは、70の自然言語処理用紙クラスタにまたがる1,452のエキスパート注釈付き質問からなる。
以上の結果から, 現状の基盤モデルは, マルチモーダル情報検索や複数の学術文献における推論において, 人的知識に比べ, 依然として著しく劣っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:52:01 GMT)
Multi-label Cluster Discrimination for Visual Representation Learning [27.6] 本稿では,表現学習を強化するため,MLCDと呼ばれる新しいマルチラベルクラスタ識別手法を提案する。
本手法は,線形プローブ,ゼロショット分類,画像テキスト検索など,複数の下流タスクにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 08:22:33 GMT)
OmniGS: Fast Radiance Field Reconstruction using Omnidirectional Gaussian Splatting [27.5] 現在の3次元ガウス散乱システムは、歪みのない視点画像を用いた放射場再構成しかサポートしていない。
高速な放射野再構成のための全方位画像を利用するため,新しい全方位撮影システムであるOmniGSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:26:23 GMT)
The Fine Line: Navigating Large Language Model Pretraining with Down-streaming Capability Analysis [27.3] 本稿では,様々な事前学習中間点におけるモデル能力の総合的な比較を行う。
特定のダウンストリームメトリクスが、異なるサイズのモデルにまたがる同様のトレーニングダイナミクスを示すことを確認します。
コアの発見に加えて、AmberとOpenLLaMAを再現し、中間チェックポイントをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:02:52 GMT)
ChartInsights: Evaluating Multimodal Large Language Models for Low-Level Chart Question Answering [27.2] マルチモーダルな大言語モデル (MLLM) は、高レベルなChartQAタスクにおいて有望であるが、低レベルなChartQAタスクにおけるそれらの有効性はまだ未定である。
本稿では, MLLMを低レベルチャートQA上で新たにキュレートしたデータセットであるChartInsightsを用いて評価する。
低レベルのChartQAタスクに適した新しいテキストプロンプト戦略であるChain-of-Chartsを提案し、パフォーマンスを14.41%向上させ、83.58%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:56:28 GMT)
Reconsidering the Performance of GAE in Link Prediction [27.0] グラフオートエンコーダ(GAE)の可能性について検討する。
この結果から,より複雑なモデルの性能によく最適化されたGAEが一致し,計算効率が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:29:47 GMT)
Wave Network: An Ultra-Small Language Model [26.7] 本稿では,新しい超小言語モデルであるWave Networkにおいて,革新的なトークン表現と更新手法を提案する。
具体的には、複雑なベクトルを用いて各トークンを表現し、入力テキストのグローバルな意味論とローカルな意味論の両方を符号化する。
AG Newsテキスト分類タスクの実験では、ランダムなトークン埋め込みから複雑なベクトルを生成する場合、波動干渉で90.91%、波動変調で91.66%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:11:35 GMT)
A Transformer Framework for Simultaneous Segmentation, Classification, and Caller Identification of Marmoset Vocalization [26.6] 音声通信の研究においては,発声者の身元,着信内容,発声者交換を知ることが不可欠である。
CNNの以前の研究は、マーモセット発声に対する呼分割、分類、発声者の識別のためのジョイントモデルを実現している。
本稿では、Transformerを用いて、マーモセット呼び出しを共同でセグメント化し、分類し、各発声者を特定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:25:53 GMT)
The Early Bird Catches the Leak: Unveiling Timing Side Channels in LLM Serving Systems [26.5] 新たなタイミング側チャネルのセットを利用して、機密システムプロンプトと他のユーザによって発行された情報を推測することができる。
これらの脆弱性は、従来のコンピューティングシステムで観察されたセキュリティ上の問題と類似している。
キャッシュ内の共有プロンプトプレフィックスを効率的に回収するトークン・バイ・トークン検索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 07:12:55 GMT)
Interpretable Differential Diagnosis with Dual-Inference Large Language Models [25.6] 大規模言語モデル(LLM)を用いた解法差分診断法(DDx)の検討を行った。
570例の専門的解釈で初回DDxデータセットを検索した。
さらに, DDx 解釈のために LLM が双方向の推論(症状から診断まで, 逆も含む)を可能にする新しいフレームワークである Dual-Inf を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 22:03:18 GMT)
A Data Perspective on Enhanced Identity Preservation for Diffusion Personalization [25.6] 大規模なテキスト画像モデルは、自然言語を使って画像を生成する能力に革命をもたらした。
これはテキスト・ツー・イメージ・モデルのパーソナライズ方法への関心につながった。
テキストと画像の両レベルで、新しい正規化データセット生成戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:35:40 GMT)
These Maps Are Made by Propagation: Adapting Deep Stereo Networks to Road Scenarios with Decisive Disparity Diffusion [25.5] 本稿では,決定的不均衡拡散(D3Stereo)を紹介する。
これは、事前訓練されたディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を、これまで見つからなかった道路シナリオに適応させる、ディープ特徴マッチングの最初の調査である。
D3Stereoの重要な革新は、その決定的な格差拡散戦略の交互化にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:30:34 GMT)
TFS-NeRF: Template-Free NeRF for Semantic 3D Reconstruction of Dynamic Scene [25.2] 本稿では,スパースやシングルビューRGBビデオから捉えたダイナミックシーンのための3DセマンティックNeRFを提案する。
我々のフレームワークは、トレーニングプロセスであるLBS予測にInvertible Neural Network(INN)を使用している。
本手法は, 複雑な相互作用において, 変形性オブジェクトと非変形性オブジェクトの両方を高品質に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 09:50:06 GMT)
BetterDepth: Plug-and-Play Diffusion Refiner for Zero-Shot Monocular Depth Estimation [25.0] BetterDepthは、事前訓練されたMDEモデルからの予測を深度条件として取り込む条件拡散ベースの精錬機である。
BetterDepthは、さまざまな公開データセットと、その中のシーンで、最先端のゼロショットMDEパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 14:58:17 GMT)
A Bayesian Approach to Data Point Selection [25.0] データポイントの選択(DPS)は、ディープラーニングにおいて重要なトピックになりつつある。
既存のDPSへのアプローチは、主にバイレベル最適化(BLO)の定式化に基づいている。
DPSに対する新しいベイズ的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:04:13 GMT)
Face Reconstruction from Face Embeddings using Adapter to a Face Foundation Model [24.7] 顔認識システムは、顔画像から埋め込みベクターを抽出し、これらの埋め込みを使用して個人を検証または識別する。
顔再構成攻撃(英語: face reconstruction attack、テンプレート・インバージョンとも呼ばれる)とは、顔の埋め込みから顔イメージを再構成し、再構成された顔画像を用いて顔認識システムに入ることを指す。
我々は,ブラックボックスの顔認識モデルの埋め込みから顔画像の再構成にフェイスファンデーションモデルを用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:45:41 GMT)
Unfair Alignment: Examining Safety Alignment Across Vision Encoder Layers in Vision-Language Models [24.7] VLMの視覚エンコーダの層間における安全性の不公平な分布を明らかにする。
この脆弱性は、モデルが安全性トレーニングを一般化できないことに起因する。
LLaVA-1.5とLlama 3.2の実験では、攻撃の成功率と層間の毒性スコアに違いが見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:19:32 GMT)
Automated Commit Message Generation with Large Language Models: An Empirical Study and Beyond [24.2] コミットメッセージ生成(CMG)アプローチは、与えられたコード差分に基づいてコミットメッセージを自動的に生成することを目的としている。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて高品質なコミットメッセージの生成にどの程度の期間を費やしてきたかを調べるための,最初の包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:37:52 GMT)
From Medprompt to o1: Exploration of Run-Time Strategies for Medical Challenge Problems and Beyond [23.8] Medpromptのような実行時のステアリング戦略は、大きな言語モデルを挑戦的なタスクで最高のパフォーマンスに導くのに役立ちます。
OpenAIのo1-previewモデルは、最終応答を生成する前に実行時の推論を行うように設計された新しいパラダイムを表している。
Medpromptに代表される古典的なプロンプトエンジニアリング戦略の有効性を、推論モデルの新しいパラダイムの中で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:09:17 GMT)
Self-supervised Representation Learning for Cell Event Recognition through Time Arrow Prediction [23.6] ディープラーニングやセグメンテーショントラッキングの手法は、効果的に動作するための大量の高品質なアノテーションに依存している。
本研究では,セルイベント認識の下流タスクに自己教師付き表現学習(SSRL)の機能アノテーションを用いる方法を提案する。
また,生細胞顕微鏡におけるTAPを用いたSSRLの応用について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:54:26 GMT)
Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction [23.5] 文書解析は、構造化されていない文書と半構造化された文書を機械可読データに変換するのに不可欠である。
文書解析は知識ベースの構築とトレーニングデータ生成において不可欠である。
本稿では,モジュール型文書解析システムと複雑なレイアウト処理における視覚言語モデルが直面する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:11:08 GMT)
Quantum LDPC Codes of Almost Linear Distance via Homological Products [23.2] 線形あるいは近接線形距離の量子符号と低重安定化器を用いた次元の新しい構成法を提案する。
ホモロジー製品はいつコード距離を保っているのか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:53:10 GMT)
LCP-Fusion: A Neural Implicit SLAM with Enhanced Local Constraints and Computable Prior [22.9] LCP-Fusionは、局所的な制約が強化され、計算可能な事前計算が可能な、神経暗黙のSLAMシステムである。
提案手法は,既存のRGB-D暗黙SLAMよりも高精度な局所化精度と再構成整合性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:05:44 GMT)
Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents [22.9] ファウンデーションモデルに対応した生成人工知能はエージェントの開発と実装を容易にする。
エージェントを設計する実践者を指導する体系的な知識が欠如している。
本稿では、文脈、力、トレードオフを分析した18のアーキテクチャパターンからなるパターンカタログを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:29:30 GMT)
Automating Exploratory Proteomics Research via Language Models [22.3] PROTEUSは、生データから科学的発見を行うための完全に自動化されたシステムである。
人間の介入なしに研究目的、分析結果、新しい生物学的仮説を包括的に作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:16:56 GMT)
Evaluating Moral Beliefs across LLMs through a Pluralistic Framework [22.1] 本研究では,4つの著名な大規模言語モデルの道徳的信念を評価するために,新しい3つのモジュール・フレームワークを提案する。
我々は、道徳的単語から派生した中国語の道徳的選択シナリオ472のデータセットを構築した。
これらの道徳的選択をランク付けすることで、異なる言語モデルによって保持される様々な道徳的信念を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:52:38 GMT)
Generalized Trusted Multi-view Classification Framework with Hierarchical Opinion Aggregation [22.1] 階層的な意見集約を伴う一般化された多視点分類フレームワークを提案する。
イントラアグリゲーションでは、各ビューは、他のビューと共有される共通情報と、その特定の情報で構成されていると仮定する。
ビュー間のアグリゲーションにおいて、異なる視点からの意見アグリゲーションを促進するために、エビデンスレベルでアグリゲーションメカニズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:27:55 GMT)
CLIBD: Bridging Vision and Genomics for Biodiversity Monitoring at Scale [22.0] コントラスト学習を用いて画像、バーコードDNA、および統合埋め込み空間における分類ラベルのテキストベース表現を整列する。
本手法は、ゼロショット学習タスクにおいて、従来の単一モダリティアプローチを8%以上精度で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:56:04 GMT)
Safe Reinforcement Learning on the Constraint Manifold: Theory and Applications [22.0] 本稿では,学習に基づくロボットシステムに対して,複雑な安全制約を原則的に課す方法について述べる。
我々のアプローチは、安全ロボット構成の集合を表すConstraint Manifoldの概念に基づいている。
実世界のロボットエアホッケータスクにおいて,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:23:59 GMT)
Mitigating Privacy Risks in LLM Embeddings from Embedding Inversion [21.8] 埋め込み型インバージョン攻撃を緩和する新しい防御機構であるEguardを導入する。
当社のアプローチは、高いパフォーマンスを維持しながら95%以上のトークンを反転から保護し、プライバシーリスクを著しく低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:42:41 GMT)
AutoGameUI: Constructing High-Fidelity Game UIs via Multimodal Learning and Interactive Web-Based Tool [21.6] 本稿では,ゲーム開発において協調的なユーザインタフェースを効率的に構築するための革新的システムであるAutoGameUIを紹介する。
UIとUXの両方の設計を包括的に表現する2段階のマルチモーダル学習パイプラインを提案する。
対応を通して、結合性のあるユーザインタフェースがペア設計から自動的に構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:16:54 GMT)
TableGPT2: A Large Multimodal Model with Tabular Data Integration [21.5] TableGPT2は、593.8K以上のテーブルと2.36Mの高品質なクエリテーブル出力を備えた、厳格に事前訓練および微調整されたモデルである。
TableGPT2の重要な革新の1つは、スキーマレベルとセルレベルの情報をキャプチャするために特別に設計されたテーブルエンコーダである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:38:37 GMT)
Utilizing Large Language Models in an iterative paradigm with Domain feedback for Zero-shot Molecule optimization [21.3] 本稿では,シンプルなドメインフィードバックプロバイダである$textRe3$DFを提案する。
$textRe3$DFは、修飾された分子が化学的に無効である場合、外部ツールキットRDKitを使って分子を処理する。
20の単価目標に対して、$textRe3$DFは、それぞれ緩やかな閾値と厳格な閾値の下で、ヒット率を16.95%、20.76%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:18:04 GMT)
Towards Personalized Federated Learning via Comprehensive Knowledge Distillation [21.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データプライバシを保護するために設計された分散機械学習パラダイムである。
様々なクライアント間でのデータの異質性は破滅的な忘れ込みをもたらし、モデルは新しい知識を取得しながら、過去の知識を急速に忘れてしまう。
本稿では,教師としてグローバルモデル,歴史モデル,学生としてローカルモデルを利用する,個人化された個人化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:17:36 GMT)
Navigating Chemical Space with Latent Flows [21.0] 本稿では,分子生成モデルによって学習された潜伏空間をフローを通して移動させることにより,化学空間を横断する新しいフレームワークであるChemFlowを提案する。
我々は,分子操作におけるChemFlowの有効性と,教師なしおよび教師なしの両方の分子発見条件下での単目的および多目的最適化タスクの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:13:26 GMT)
PX2Tooth: Reconstructing the 3D Point Cloud Teeth from a Single Panoramic X-ray [20.9] PX2Toothは2段階の枠組みで1枚のPX画像を用いて3次元歯の再構成を行う新しい手法である。
まず、PXSegNetを設計し、PX画像から永久歯を分割し、各歯の位置、形態、分類情報を提供する。
その後、ランダムな点雲を3次元歯に変換する新しい歯生成ネットワーク(TGNet)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:44:04 GMT)
Fine-Grained Guidance for Retrievers: Leveraging LLMs' Feedback in Retrieval-Augmented Generation [20.4] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)に固有の幻覚を緩和する有効な方法であることが証明されている。
従来のアプローチでは、通常、RAGの最適化に欠けるセマンティックな類似性に基づいて、レトリバーをトレーニングする。
我々は,LLMの言語機能を活用して,より粒度の細かい情報中心の視点からサンプルを構築する新しいフレームワークFiGRetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:42:39 GMT)
Gradient Descent Finds Over-Parameterized Neural Networks with Sharp Generalization for Nonparametric Regression: A Distribution-Free Analysis [20.0] ニューラルネットワークが早期停止でGDによってトレーニングされている場合、トレーニングされたネットワークは、非パラメトリック回帰リスクが$cO(eps_n2)$のシャープレートを示す。
本研究の結果は,トレーニングデータに分布的な仮定を必要としないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:45:04 GMT)
A Comparative Study of Recent Large Language Models on Generating Hospital Discharge Summaries for Lung Cancer Patients [19.8] 本研究の目的は,大規模言語モデル(LLM)が手動要約の負担を軽減することにある。
本研究は, GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, LLaMA 3 8bを含む複数のLCMの放電サマリー生成性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:02:50 GMT)
Local vs distributed representations: What is the right basis for interpretability? [19.5] スパース分布表現から得られる特徴は、人間の観察者による解釈が容易であることを示す。
この結果から,分散表現が解釈可能性の優れた基盤となることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:34:57 GMT)
Reducing Hyperparameter Tuning Costs in ML, Vision and Language Model Training Pipelines via Memoization-Awareness [19.2] 本稿では,パイプラインキャッシュシステムと連動して動作する「メモ化対応ベイズ最適化(BO)アルゴリズムEEIPUを提案する。
機械学習(モデルアンサンブル)、ビジョン(進化的アーキテクチャ)、言語(T5アーキテクチャ)パイプラインに関するベンチマークでは、EEIPUと最近のBOアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:53:04 GMT)
Efficient and Robust Freeway Traffic Speed Estimation under Oblique Grid using Vehicle Trajectory Data [19.0] 斜め交通速度を正確に推定するための効率的でロバストな低ランクモデルを提案する。
提案手法は,TSEシナリオにおけるルート平均角誤差(RMSE)を最大12%改善する。
最先端のSOTA(State-of-the-art)メソッドよりも20倍以上高速に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:13:40 GMT)
RaVL: Discovering and Mitigating Spurious Correlations in Fine-Tuned Vision-Language Models [19.0] 微調整された視覚言語モデル(VLM)は、画像の特徴とテキスト属性の間に急激な相関関係を捉え、テスト時にゼロショット性能が劣化する。
本稿では,局所像特徴を用いた突発的相関の発見と緩和により,VLMの微細な視点を捉えたRaVLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:25:00 GMT)
LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based Retrieval-Augmented Generation for Design Space Exploration [18.6] GraphRAGは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるために、グラフを組込み知識で活用することで、検索拡張生成(RAG)における課題に対処する。
有望な可能性にもかかわらず、GraphRAGコミュニティは現在、グラフベースの知識検索プロセスのきめ細かい分解のための統一されたフレームワークを欠いている。
LEGO-GraphRAGは,GraphRAGの検索プロセスを3つの相互接続モジュールに分解するモジュールフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:32:28 GMT)
Both Text and Images Leaked! A Systematic Analysis of Multimodal LLM Data Contamination [18.6] MLLM(Multimodal large language model)は、様々なマルチモーダルベンチマークにおいて優れた性能を示す。
トレーニング中のデータ汚染の問題は、パフォーマンス評価と比較の課題を生み出します。
MLLM向けに設計されたマルチモーダルデータ汚染検出フレームワークMM-Detectを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:44:15 GMT)
Advancing Efficient Brain Tumor Multi-Class Classification -- New Insights from the Vision Mamba Model in Transfer Learning [18.2] 本研究は,脳腫瘍分類における事前学習モデルの応用について検討した。
我々は,脳腫瘍のマルチクラス分類にいくつかの主流転写学習モデルを微調整し,応用した。
特に,新しいネットワークアーキテクチャであるVision Mamba(Vim)を導入し,脳腫瘍の分類に初めて適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:52:47 GMT)
Polynomial Composition Activations: Unleashing the Dynamics of Large Language Models [18.0] トランスフォーマーは、強力なフィッティング能力のために、様々な領域にまたがる広範囲のアプリケーションを見つけてきた。
本稿では, 変圧器の動的特性を最適化するために, アクティベーションの新たなカテゴリ (PolyCom) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:00:34 GMT)
Mind the spikes: Benign overfitting of kernels and neural networks in fixed dimension [18.0] 推定器の滑らかさは次元ではなく、過度に適合する鍵であることが示される。
我々はその結果を広いニューラルネットワークに翻訳する。
我々の実験は、そのようなニューラルネットワークが過度に適合しているにもかかわらず、低次元のデータセットでも十分に一般化可能であることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:13:37 GMT)
Problem Space Transformations for Generalisation in Behavioural Cloning [17.9] この研究はロボット操作の幅広い特性を特徴づけている。
これらの特性から生じる変換によって、行動的クローニングによって訓練された神経ポリシーが、アウト・オブ・ディストリビューション問題インスタンスによりよい一般化を可能にすることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:05:58 GMT)
Perception Compressor:A training-free prompt compression method in long context scenarios [17.7] パーセプション(Perception)は、大規模言語モデルのトレーニング不要なプロンプト圧縮手法である。
既存のメソッドのマージンを大きく上回り、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 01:58:20 GMT)
Weisfeiler and Leman Go Loopy: A New Hierarchy for Graph Representational Learning [17.6] グラフ同型テストの新しい階層構造と対応するGNNフレームワークである$r$-$ell$MPNNを導入し、最大長さ$r + 2$までサイクルをカウントできる。
特に、$r$-$ell$WL がサクタスグラフの準同型を数えることができることを示す。
提案した$r$-$ell$MPNNの複数の合成データセットに対する表現力とカウント力を実証的に検証し,様々な実世界のデータセットに対する最先端の予測性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:37:01 GMT)
Urban Flood Mapping Using Satellite Synthetic Aperture Radar Data: A Review of Characteristics, Approaches and Datasets [17.6] 本研究は,SARを用いた都市洪水マッピングの課題と進展に焦点を当てたものである。
SARデータにおける空間分解能と時間分解能の限界に特に対処し、本質的な前処理ステップについて議論する。
これは、都市洪水マッピングのためのオープンアクセスSARデータセットの欠如を強調し、高度なディープラーニングベースの手法の開発を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:30:13 GMT)
Swan and ArabicMTEB: Dialect-Aware, Arabic-Centric, Cross-Lingual, and Cross-Cultural Embedding Models and Benchmarks [17.6] スワン(Swan)は、アラビア語を中心にした埋め込みモデルのファミリーである。
2つの変種: Swan-SmallはArBERTv2をベースとしており、Swan-Largeはアラビア語で事前訓練された大言語モデルであるArMistralをベースとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:19:01 GMT)
Physical Layer Deception in OFDM Systems [17.6] 本稿では,盗難防止のための物理層偽装(PLD)フレームワークを提案する。
従来のPLSメソッドと同じレベルの機密性を保証する一方で、PLDアプローチでは、偽造機構も導入されている。
本手法は従来のPLS手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:34:55 GMT)
Homotopy Continuation Made Easy: Regression-based Online Simulation of Starting Problem-Solution Pairs [17.5] ホモトピーの継続は 除去テンプレートの 代替物として導入されました
我々の革新は、入力対応から直接解を予測するためにシミュレーションで訓練された回帰ネットワークを利用することで成り立っている。
このエレガントな組み合わせを一般化カメラ切除に適用し、また、難解な一般化された相対ポーズとスケール問題に対する新しい解決策を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:22:00 GMT)
Evaluating Morphological Compositional Generalization in Large Language Models [17.5] 大規模言語モデル (LLM) の形態的一般化能力について, 構成性のレンズによる検討を行った。
我々はトルコ語やフィンランド語などの凝集言語に焦点を当てている。
解析の結果,LLMは特に新規語根に適用する場合,形態的構成一般化に苦慮していることが明らかとなった。
モデルは偶然よりも個々の形態的組み合わせを識別できるが、その性能は体系性に欠けており、人間に比べてかなりの精度の差が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:14:58 GMT)
Zero-shot Dynamic MRI Reconstruction with Global-to-local Diffusion Model [17.4] 本稿では,Glob-al-to-local Diffusion Model(Glob-al-to-local Diffusion Model)と呼ばれる時間インターリーブ取得方式に基づく動的MRI再構成手法を提案する。
提案手法は, 騒音の低減と保存の両面において良好に機能し, 教師付き手法に匹敵する再現性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:40:27 GMT)
Contraction Theory for Nonlinear Stability Analysis and Learning-based Control: A Tutorial Overview [17.1] 収縮理論 (contraction theory) は、非自明(時間変化)非線形系の微分力学を研究するための解析ツールである。
その非線形安定解析は、線形行列の不等式として表される安定性条件を満たす適切な収縮計量を見つけるために沸騰する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:29:03 GMT)
From Word Vectors to Multimodal Embeddings: Techniques, Applications, and Future Directions For Large Language Models [17.0] 本稿では,分布仮説や文脈的類似性といった基礎概念を概観する。
本稿では, ELMo, BERT, GPTなどのモデルにおいて, 静的な埋め込みと文脈的埋め込みの両方について検討する。
議論は文章や文書の埋め込みにまで拡張され、集約メソッドや生成トピックモデルをカバーする。
モデル圧縮、解釈可能性、数値エンコーディング、バイアス緩和といった高度なトピックを分析し、技術的な課題と倫理的意味の両方に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:40:02 GMT)
Communication-Efficient Adaptive Batch Size Strategies for Distributed Local Gradient Methods [17.0] 現代のディープニューラルネットワークは、大きなサイズのため、多くの労働者による分散トレーニングを必要とすることが多い。
ワーカの数が増えるにつれて、通信オーバーヘッドがデータ並列のミニバッチ勾配法における主要なボトルネックとなる。
局所勾配法に対して適応的なバッチサイズ戦略を導入し、バッチサイズを適応的に増加させ、ミニバッチ勾配のばらつきを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:53:36 GMT)
Where Do We Stand with Implicit Neural Representations? A Technical and Performance Survey [16.9] Inlicit Neural Representation (INR) は知識表現のパラダイムとして登場した。
INRは、データを連続的な暗黙の関数としてモデル化するために多層パーセプトロン(MLP)を利用する。
この調査では、アクティベーション機能、位置エンコーディング、統合戦略、ネットワーク構造という4つの重要な領域に分類する明確な分類法を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:14:24 GMT)
Generating Synthetic Electronic Health Record (EHR) Data: A Review with Benchmarking [16.8] 方法はオープンソースのEHRデータセットMIMIC-III/IVでベンチマークされる。
ベンチマーク手法の選択をガイドする決定木を提供する。
GANに基づく手法は、訓練群と試験群の間に分布シフトが存在する場合に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:59:19 GMT)
Robustifying automatic speech recognition by extracting slowly varying features [16.7] 敵攻撃に対する防御機構を提案する。
このような方法で事前処理されたデータに基づいてトレーニングされたハイブリッドASRモデルを使用します。
本モデルでは, ベースラインモデルと類似したクリーンデータの性能を示すとともに, 4倍以上の堅牢性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:32:01 GMT)
DistriBlock: Identifying adversarial audio samples by leveraging characteristics of the output distribution [16.7] アドリアックは、自動音声認識システムを誤認して任意のターゲットテキストを予測する。
本稿では,任意のASRシステムに適用可能な効率的な検出戦略であるDistriBlockを提案する。
提案手法の最高性能は, 受信機動作特性曲線下において, 99%, 97%のクリーン・ノイズデータに対して, ターゲット対向例を識別する平均面積である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:27:34 GMT)
Improving Causal Reasoning in Large Language Models: A Survey [16.6] 因果推論は知性の重要な側面であり、問題解決、意思決定、世界理解に不可欠である。
大規模言語モデル(LLM)は出力に対して有理性を生成することができるが、因果推論を確実に行う能力は未だ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:49:30 GMT)
Hybrid Transfer Reinforcement Learning: Provable Sample Efficiency from Shifted-Dynamics Data [16.5] 本稿では,エージェントが動的に移動したソース環境からオフラインデータにアクセスしながら,ターゲット環境で学習するハイブリッドトランスファーRL(HTRL)設定を提案する。
動的シフトに関する情報がなければ、微妙なシフトがあっても、ターゲット環境におけるサンプルの複雑さを減少させることはない。
我々は,問題依存型サンプル複雑性を実現し,純オンラインRLより優れる転送アルゴリズムHySRLを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:14:46 GMT)
FedFMS: Exploring Federated Foundation Models for Medical Image Segmentation [16.4] Anything Model (SAM) は視覚的セグメンテーションの強力な基盤モデルとして機能し、医用画像セグメンテーションに適応することができる。
医療画像データは通常、プライバシーに敏感な情報を含んでいるため、集中的なストレージと共有で基礎モデルを訓練することは困難である。
We developed Federated Foundation model for Medical image (FedFMS) which includes the Federated SAM (FedSAM) and a communication and training- efficient SAM with Medical SAM Adapter (FedMSA)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:08:58 GMT)
Diversity Helps Jailbreak Large Language Models [16.3] 私たちは、大きな言語モデルが以前のコンテキストから逸脱する能力を活用する強力なjailbreakテクニックを発見しました。
LLMに以前の攻撃を逸脱して難読化するように指示するだけで、我々の手法は既存の手法よりも劇的に優れている。
この啓示は、現在のLLM安全性トレーニングにおいて重大な欠陥を露呈しており、既存の手法は脆弱性を取り除くのではなく、単に脆弱性を隠蔽するものであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:39:48 GMT)
ATM: Improving Model Merging by Alternating Tuning and Merging [16.1] タスクベクトルをマルチタスク勾配にリンクすることで、タスクベクトルの有効性を動機付ける。
単一エポックなシナリオでは、タスクベクトルは、マルチタスク設定において勾配降下によって得られる勾配と数学的に等価である。
タスクベクトルは等式が維持されたときに最適に動作し、その有効性は最初のエポック勾配によって大きく駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:24:10 GMT)
A Comparison of Prompt Engineering Techniques for Task Planning and Execution in Service Robotics [16.1] サービスロボティクスにおける高レベルのタスク計画と実行の適用において、迅速なエンジニアリング技術とそれらの組み合わせを比較した。
そこで本研究では,タスクの多様なセットとシミュレーションにおける機能セットを定義し,タスク完了の正確さと実行時間を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:57:03 GMT)
DexDiffuser: Generating Dexterous Grasps with Diffusion Models [16.0] DexDiffuserは、部分的なオブジェクトポイントの雲の把握を生成し、評価し、洗練する新しい巧妙な把握方法である。
DexDiffuserは、最先端のマルチフィンガーグリップ生成メソッドFFHNetを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:33:29 GMT)
Teach Better or Show Smarter? On Instructions and Exemplars in Automatic Prompt Optimization [16.0] 本稿では,多様な課題に対して,代表的IO技術とEO技術の性能を総合的に比較する。
モデル生成した入出力ペアをインテリジェントに再利用することで、IOメソッド上での性能が一貫して向上することがわかった。
また,EOとIOの相乗効果も観察し,各コントリビューションを超越した最適な組み合わせを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:07:17 GMT)
Holographic deep thermalization [16.0] ランダム量子状態は、量子情報処理において重要な役割を果たす。
深熱化は、真にランダムな状態を生成するために量子測定を導入する。
そこで本研究では, システムサイズの独立定数に対して, 必要なアンシラを著しく低減するために, ホログラムの深部熱化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:59:40 GMT)
Counterfactual Token Generation in Large Language Models [15.9] 最先端の大規模言語モデルはステートレスであり、内部メモリや状態は保持しない。
我々は,Gumbel-Max構造因果モデルに基づくトークン生成の因果モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 17:20:42 GMT)
Beyond Preferences in AI Alignment [15.9] 我々は、AIアライメントに対する優先主義的アプローチを特徴づけ、挑戦する。
人間の価値観の濃厚なセマンティックな内容が、嗜好がどのように捉えられていないかを示す。
我々は、AIシステムは、彼らの社会的役割に適した規範的基準に適合すべきであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 20:34:14 GMT)
Noise Distribution Decomposition based Multi-Agent Distributional Reinforcement Learning [15.8] マルチエージェント強化学習(MARL)は、インテリジェントエージェント間の干渉によるノイズの影響を受けやすい。
本稿では,グローバル共有雑音報酬を近似することで,分解に基づく新しいマルチエージェント分布RL法を提案する。
また,提案手法の有効性を,雑音を考慮した広範囲なシミュレーション実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:54:11 GMT)
Generalized Dynamic Brain Functional Connectivity Based on Random Convolutions [15.6] 本稿では,多次元ランダム畳み込み(RandCon)DFC法によるダイナミクスの一般化手法を提案する。
最小のカーネルサイズ(3タイムポイント)を持つRandConでは、シミュレーションデータのパフォーマンスが顕著に向上した。
実際のfMRIデータから、RandConは競合する方法よりも男女差に敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:48:36 GMT)
ROBIN: Robust and Invisible Watermarks for Diffusion Models with Adversarial Optimization [15.6] 既存の透かし手法は、堅牢性と隠蔽のバランスをとるという課題に直面している。
本稿では, 透かしを積極的に隠蔽し, より強力な透かしの埋め込みを可能にするための透かし隠蔽法を提案する。
様々な拡散モデルの実験では、画像改ざんであっても透かしが検証可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:14:23 GMT)
Bio-xLSTM: Generative modeling, representation and in-context learning of biological and chemical sequences [15.4] 生物学的および化学的配列の言語モデルは、薬物発見、タンパク質工学、精密医療などの重要な応用を可能にする。
トランスフォーマーは印象的な結果を得たが、その配列長に対する二次的な実行時依存は、タンパク質や化学配列の長いゲノム配列や文脈内学習に使用するのを複雑にしている。
本稿では,これらの領域に対してxLSTMを調整し,Bio-xLSTMと呼ばれるアーキテクチャの組を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:36:48 GMT)
Community Forensics: Using Thousands of Generators to Train Fake Image Detectors [15.2] AI生成画像を検出する上で重要な課題の1つは、これまで目に見えない生成モデルによって作成された画像を見つけることである。
従来よりも大きく,多様である新しいデータセットを提案する。
得られたデータセットには、4803の異なるモデルからサンプリングされた2.7Mイメージが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:59:41 GMT)
Learning Multiple Object States from Actions via Large Language Models [15.1] オブジェクトの状態認識を複数の状態を明示的に扱うマルチラベル分類タスクとして定式化する。
書き起こされたナレーションから擬似ラベルを生成し,過去の状態の影響を捉えた。
LLM生成した擬似ラベルをトレーニングしたモデルは、強い視覚言語モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:44:50 GMT)
Virtual Human Generative Model: Masked Modeling Approach for Learning Human Characteristics [15.0] 医療、ライフスタイル、性格特性を推定する機械学習モデルである仮想人間生成モデル(VHGM)を提案する。
VHGMは、マスクモデルを用いて訓練された深い生成モデルであり、既知の属性に条件付けられた属性の結合分布を学習する。
我々は、VHGMとそのトレーニング手法を数値的に評価し、WebサービスとしてVHGMをデプロイし、様々な医療アプリケーションを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:04:03 GMT)
Lecture Notes on Linear Neural Networks: A Tale of Optimization and Generalization in Deep Learning [14.9] ノートは、深層学習の数学的理解に関するプリンストン大学の上級講座の一部として、2021年3月にNCが行った講義に基づいている。
彼らは線形ニューラルネットワークの理論(NC、NR、共同研究者によって開発された)を提示し、ディープラーニングの最適化と一般化の研究における基礎モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 15:02:37 GMT)
Balanced Mixed-Type Tabular Data Synthesis with Diffusion Models [14.7] 現在の拡散モデルでは、トレーニングデータセットのバイアスを継承し、バイアス付き合成データを生成する傾向がある。
対象ラベルと感度属性のバランスの取れた結合分布を持つ公正な合成データを生成するために、センシティブガイダンスを組み込んだ新しいモデルを提案する。
本手法は, 得られたサンプルの品質を維持しつつ, トレーニングデータのバイアスを効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:23:14 GMT)
Skill-aware Mutual Information Optimisation for Generalisation in Reinforcement Learning [14.6] Skill-aware Mutual Information (SaMI) は,スキルに応じたコンテキスト埋め込みの識別を支援する最適化目的である。
そこで我々は,SaMIの目的を最適化するための$K$sample推定器であるSkill-aware Noise Contrastive Estimation (SaNCE)を提案する。
SMIを最大化することで学習するRLエージェントが、目に見えないタスクに対して、ゼロショットの一般化を大幅に改善できることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:24:41 GMT)
On the Power of Oblivious State Preparation [14.5] Oblivious State Preparation (OSP) は、古典的なクライアントと対話する量子サーバのコンテキストで開発された技術を統合する暗号プリミティブである。
その結果は、量子サーバー上での'古典的なリーシュ'を確立するアプローチにおける公開鍵暗号の使用を'説明'するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:58:53 GMT)
An Efficient Dynamic Resource Allocation Framework for Evolutionary Bilevel Optimization [14.5] 両レベル最適化問題は、上層階が、下層階の応答を同時に考慮しながら、その戦略を最適化しようとする対話的階層構造によって特徴づけられる。
本稿では、進化的二段階最適化のための効率的な動的リソース割り当てフレームワーク DRC-BLEA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:09:23 GMT)
Learning Task-Specific Strategies for Accelerated MRI [14.2] 我々は、下流タスクにおけるパフォーマンスのサブサンプリング、再構築、予測戦略を共同で最適化するための統合協調設計フレームワークとして、TACKLEを提案する。
本研究では,まず,一般的な事前学習タスクに対してバックボーンアーキテクチャを訓練し,次に予測ヘッドを用いて下流タスクに対して微調整を行う訓練手順を開発する。
複数の公開MRIデータセットに対する実験結果から,TACKLEは従来のCS-MRI法よりも様々なタスクにおいて性能が向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:44:52 GMT)
Simulation-based, Finite-sample Inference for Privatized Data [14.2] 本稿では,統計的に有効な信頼区間と仮説テストを生成するためのシミュレーションベースの"repro sample"手法を提案する。
本手法は様々な個人推論問題に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:58:01 GMT)
Multi-model Ensemble Conformal Prediction in Dynamic Environments [14.2] 本稿では,複数の候補モデルから予測セットを作成するために使用されるモデルを選択する適応型共形予測フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは, 有効なカバレッジを維持しつつ, 全区間にわたる強い適応的後悔を達成できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:57:28 GMT)
Attribute-Based Encryption With Payable Outsourced Decryption Using Blockchain and Responsive Zero Knowledge Proof [14.2] ブロックチェーンベースの有償アウトソース復号方式を提案する。
ABE暗号文に冗長な情報を加えることなく、検証可能性と免除性を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:26:09 GMT)
Laplace transform based quantum eigenvalue transformation via linear combination of Hamiltonian simulation [14.0] 本稿では,ある種類の行列ラプラス変換として表現できる固有値変換のクラスを実行するための効率的な量子アルゴリズムを提案する。
我々の固有値変換アプローチは、明示的に$A$を反転させることなくこの問題を解決できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:47:48 GMT)
Two Sides of the Same Coin: Large-scale Measurements of Builder and Rollup after EIP-4844 [13.9] EIP-4844以降のビルダーおよびロールアップ市場における1億件の取引を含む新興戦略について検討する。
ビルダーとロールアップ戦略の効率は相互依存しており、同じコインの2つの側面に似ています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:09:23 GMT)
DropBP: Accelerating Fine-Tuning of Large Language Models by Dropping Backward Propagation [13.8] 本稿では,DropBP(Drop Backward Propagation)を提案する。
DropBPは後方伝播中にランダムにレイヤをドロップするが、これは本質的に浅いサブモジュールのトレーニングに相当する。
ベースラインに匹敵する精度でトレーニング時間を44%削減し、同じパープレキシティへの収束を1.5倍加速し、1つのNVIDIA-A100 GPUでシーケンス長6.2倍のトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:33:16 GMT)
Optimal Defenses Against Gradient Reconstruction Attacks [13.7] Federated Learning (FL) は、集中型データストレージを使わずに、協調的なモデルトレーニングによってデータ漏洩を防止するように設計されている。
共有勾配から元のトレーニングデータを復元する勾配再構築攻撃には、依然として脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:22:20 GMT)
Inverse Kinematics for Neuro-Robotic Grasping with Humanoid Embodied Agents [13.5] 本稿では,カルト空間におけるスムーズなロボットの動きを素早く設計できるゼロショットモーションプランニング手法を提案する。
B'ezier曲線をベースとしたCartesian Planは、我々の神経インスパイアされた逆運動学(IK)手法であるCycleIKによって、関節空間の軌跡に変換される。
人型ロボットNICOとNICOLの物理的ハードウェア上での動作プランナの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:13:33 GMT)
How Transformers Solve Propositional Logic Problems: A Mechanistic Analysis [13.5] 大きな言語モデル(LLM)は、計画と推論を必要とするタスクで素晴らしいパフォーマンスを示しています。
そこで本研究では,複雑な論理的推論を行うネットワークの能力の基盤となる内部メカニズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:35:32 GMT)
Architectures for Heterogeneous Quantum Error Correction Codes [13.5] 不均一なアーキテクチャは、普遍論理計算への明確な経路を提供する。
本研究では,アシラバスを用いてコード間データ移動のためのサーフェスコードとグロスコードを統合することを提案する。
アルゴリズムを特定の論理誤差率で実行する場合、物理量子ビットの最大6.42倍の減少を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:06:13 GMT)
Sub-DM:Subspace Diffusion Model with Orthogonal Decomposition for MRI Reconstruction [13.4] サブスペース拡散モデル (Sub-DM) は、k空間のデータ分布がノイズに向かって進化するにつれて、サブスペースへの射影による拡散過程を制限するサブスペース拡散モデルである。
k空間データのコンプレックスと高次元特性によって引き起こされる推論問題を回避する。
これにより、異なる空間における拡散過程が相互フィードバック機構を通じてモデルを洗練することができ、複雑なk空間データを扱う場合でも、アクカレートの事前学習が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:33:07 GMT)
Select2Plan: Training-Free ICL-Based Planning through VQA and Memory Retrieval [13.3] Select2Plan(S2P)は,高レベルのロボット計画のためのトレーニング不要のフレームワークである。
構造化された視覚質問応答(VQA)と文脈学習(ICL)を活用することで,データ収集の必要性を大幅に低減する。
従来のファーストパーソンビュー(FPV)とインフラ駆動のサードパーソンビュー(TPV)の2つのシナリオでこのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:44:59 GMT)
Bag of Tricks: Benchmarking of Jailbreak Attacks on LLMs [13.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ゼロショット方式で複雑なタスクを実行する上で重要な機能を示している。
LLMはジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすく、有害な出力を生成するために操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:43:57 GMT)
Why Go Full? Elevating Federated Learning Through Partial Network Updates [13.2] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ユーザのデータプライバシを保護するために設計された分散機械学習パラダイムである。
我々はFedPartメソッドを導入し、各通信ラウンドにおいて、モデル更新を単一のレイヤまたはいくつかのレイヤに制限する。
その結果,FedPart法はコンバージェンス速度と精度の点で従来のフルネットワーク更新手法をはるかに上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:39:22 GMT)
MALSIGHT: Exploring Malicious Source Code and Benign Pseudocode for Iterative Binary Malware Summarization [13.2] バイナリマルウェアの記述を生成できる新しいコード要約フレームワークMALSIGHTを提案する。
具体的には,最初のマルウェア要約データセットであるMalSとMalPを構築した。
トレーニング段階では、MalSと良質な擬似コードデータセットに基づいて、新しいLLMベースのコードモデルであるMalT5をチューニングします。
テスト段階では、疑似コード関数をMalT5に繰り返し送り、要約を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:26:50 GMT)
Root Cause Analysis of Outliers with Missing Structural Knowledge [13.2] 本研究では,定量的寄与分析ではなく,一意の根本原因を同定する作業において,簡易かつ効率的な根本原因解析法を提案する。
提案手法は,SCMノードの線形順序で動作し,因果DAGのみを必要とする。
非単調な異常スコアを持つ因果経路の可能性を示すため, 小さいスコアを持つ異常が大きなスコアを生じさせる可能性は低いことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:09:38 GMT)
Quantum Diffusion Models for Few-Shot Learning [13.1] 本稿では,量子拡散モデル(QDM)を用いた3つの新しいフレームワークを提案する。
実験の結果,提案アルゴリズムは既存手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:25:06 GMT)
A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning for Crop Production Management [13.1] 適応的な作物管理政策を開発するための有望なツールとして強化学習(RL)が登場している。
ジム-DSSATの作物モデル環境において, 作物管理, PPO, 深度Q-networks (DQN) に最も広く利用されているシミュレータの1つが, 有望な結果を示している。
本研究では,PPOとDQNを,体育DSSAT環境によって提供される3つのRLタスクの静的ベースラインポリシー(肥料化,灌水,混合管理)に対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:35:51 GMT)
UnityGraph: Unified Learning of Spatio-temporal features for Multi-person Motion Prediction [13.1] 多対人動作予測は、重要な実世界の応用を持つ複雑な新興分野である。
本稿では,複数の時間的特徴を全体として扱う新しいグラフ構造UnityGraphを提案し,モデルコヒーレンスと結合時間的特徴を向上する。
提案手法は最先端の性能を達成し,その有効性と革新的な設計を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:05:36 GMT)
Relation Learning and Aggregate-attention for Multi-person Motion Prediction [13.1] 多対人動作予測は、骨格構造や人間の軌道だけでなく、他者との相互作用も考慮している。
それまでの手法では、個人内の結合関係(イントラリレーション)とグループ間の相互作用(インターリレーション)は異なる種類の表現であるとしばしば見落としていた。
我々はこれらの関係を明示的にモデル化する多人数動作予測のための新しい協調フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:48:30 GMT)
Game-Theoretic Machine Unlearning: Mitigating Extra Privacy Leakage [12.7] 最近の法律では、要求されたデータとその影響を訓練されたモデルから取り除くことが義務付けられている。
本研究では,非学習性能とプライバシ保護の競合関係をシミュレートするゲーム理論マシンアンラーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:47:04 GMT)
Fully Hyperbolic Rotation for Knowledge Graph Embedding [12.7] 知識グラフの埋め込みのために設計された,新しい完全双曲モデルを提案する。
我々のモデルは、知識グラフにおける各関係を、ヘッドエンティティからテールエンティティへのローレンツ回転とみなす。
我々のモデルはより少ないパラメータで競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:41:26 GMT)
Efficiently and Effectively: A Two-stage Approach to Balance Plaintext and Encrypted Text for Traffic Classification [12.7] 本稿では,トラフィック分類におけるプレーンテキストと暗号化テキスト間のトレードオフのバランスをとるための2段階のアプローチを提案する。
2つのデータセットに対する実験により,提案モデルが有効性と効率の両面で最先端の結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 01:20:07 GMT)
Reassessing Noise Augmentation Methods in the Context of Adversarial Speech [12.5] 自動音声認識システムにおいて,雑音増進学習が対向的堅牢性を同時に改善できるかどうかを検討する。
その結果,雑音の増大は雑音音声のモデル性能を向上するだけでなく,敵攻撃に対するモデルの堅牢性も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 12:05:55 GMT)
Reassessing Noise Augmentation Methods in the Context of Adversarial Speech [12.5] 自動音声認識システムにおいて,雑音増進学習が対向的堅牢性を同時に改善できるかどうかを検討する。
その結果,雑音の増大は雑音音声のモデル性能を向上するだけでなく,敵攻撃に対するモデルの堅牢性も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 12:05:55 GMT)
Hybrid Attention for Robust RGB-T Pedestrian Detection in Real-World Conditions [12.0] 近年,特に自動運転の分野では,多スペクトル歩行者検出が注目されている。
対向照明条件による課題に対処するため、熱画像と可視画像の組み合わせは、その利点を実証した。
既存の融合法は、RGB-Thermal (RGB-T) 画像対が完全に重複しているという批判的な仮定に依存している。
実世界のアプリケーションにおける推論時に発生する部分重なりとセンサ故障に対して頑健なRGB-T融合アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:34:26 GMT)
Generalized Lagrange Coded Computing: A Flexible Computation-Communication Tradeoff for Resilient, Secure, and Private Computation [12.0] 一般ラグランジュ符号計算(GLCC)符号は、時間内に結果を返さないストラグラーに対してレジリエンスを提供するために提案される。
LCCコードには、特殊なケースとして、最先端のラグランジュ・コードド・コンピューティング(LCC)コードが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:50:26 GMT)
Content-Style Learning from Unaligned Domains: Identifiability under Unknown Latent Dimensions [11.9] クロスドメインテクトitlatent Distribution Match (LDM) による新しい分析フレームワークを提案する。
我々は、潜伏変数の成分的独立性のような制限的な仮定を除去できることを示す。
我々は LDM の定式化を正規化マルチドメイン GAN ロスに再キャストし, 遅延変数を結合させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:30:23 GMT)
ReEdit: Multimodal Exemplar-Based Image Editing with Diffusion Models [11.8] 最新のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは、高品質な画像を生成することで画像編集に革命をもたらした。
テキストと画像のモダリティの両方で編集をキャプチャする,モジュール的で効率的なエンドツーエンドフレームワークであるReEditを提案する。
以上の結果から,ReEditは定性的かつ定量的に現代的アプローチを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:19:24 GMT)
Multi3Hate: Multimodal, Multilingual, and Multicultural Hate Speech Detection with Vision-Language Models [11.8] マルチモーダルおよびマルチ言語並列ヘイトスピーチデータセットを作成し、マルチ3Hateと呼ばれるマルチカルチャーアノテータセットで注釈付けする。
5つの言語(英語、ドイツ語、スペイン語、ヒンディー語、マンダリン)にまたがる300のミームサンプルを含んでいる。
文化的背景がデータセットにおけるマルチモーダルヘイトスピーチのアノテーションに大きく影響することを示し、各国間の平均的なペアワイド合意は、ランダムに選択されたアノテータグループよりもわずか74%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:06:43 GMT)
To Ask or Not to Ask? Detecting Absence of Information in Vision and Language Navigation [11.6] この論文は、エージェントが「もし」が「不足しているもの」に焦点を絞らずに、十分な情報がないと「もし」を認識できるかを論じる。
エージェントの軌道と命令の関連を学習する,注意に基づく指示迷走度推定モジュールを提案する。
提案手法では, 注意点の注意点が, 曖昧さを推定するための指標として有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:21:15 GMT)
Summarization of Opinionated Political Documents with Varied Perspectives [11.4] 多様な視点の正確な要約を生成することができるモデルは、ユーザーを別の視点に露出させることで、そのような偏極を減らすのに役立つ。
本稿では、各政治的視点を独立に要約する新しいデータセットと課題を、意見のあるニュース記事から一括して紹介する。
自動評価と人的評価の両方を通じて、さまざまなサイズとアーキテクチャの10のモデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:14:48 GMT)
Spontaneous emission in Casimir-Rabi oscillations through a weak optomechanical coupling [11.1] 本稿では, 量子軌道を用いた自然放射過程について検討する。
系の散逸率が非常に低い場合、励起状態のミラーと真空場との間の可逆エネルギー交換が可能である。
この過程の複数の量子軌道シミュレーションは、放射線の発生に寄与する軌道の数が大きな値に達することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:32:28 GMT)
Machine learning approach to brain tumor detection and classification [11.1] 脳MRI画像を用いて脳腫瘍を検出し分類するために,様々な統計的および機械学習モデルを適用した。
以上の結果から,CNNは他のモデルよりも優れており,最高の性能を実現していることがわかった。
本研究では、機械学習アプローチが脳腫瘍の検出と分類に適していることを示し、現実の医療応用を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:46:48 GMT)
Diversify, Contextualize, and Adapt: Efficient Entropy Modeling for Neural Image Codec [11.1] より効率的な後方適応型エントロピーモデルが最近開発されている。
彼らのパフォーマンスは、前向きな適応のためのデザイン規約のシンプルな採用によって制限されている、と私たちは主張する。
本稿では,ビットレートを犠牲にすることなく,事前適応に十分なコンテキストを利用する,シンプルで効果的なエントロピーモデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:30:04 GMT)
Performance evaluation of SLAM-ASR: The Good, the Bad, the Ugly, and the Way Forward [10.9] 近年,音声基盤エンコーダと大規模言語モデル(LLM)の線形接続を訓練することで,このアーキテクチャが強力なASR機能を実現することが実証されている。
印象的な結果にもかかわらず、これらの単純なアプローチが様々なシナリオや発話条件で十分に堅牢であるかどうかは不明だ。
本稿では,SLAM-ASRアーキテクチャを多種多様な設定で効果的に活用する方法について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:22:04 GMT)
TabEBM: A Tabular Data Augmentation Method with Distinct Class-Specific Energy-Based Models [10.9] TabEBMはEnergy-Based Models (EBMs)を用いたクラス条件生成法である
実験の結果,TabEBMは既存の手法よりも高品質で統計的忠実度の高い合成データを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 14:34:16 GMT)
Gaussian Deja-vu: Creating Controllable 3D Gaussian Head-Avatars with Enhanced Generalization and Personalization Abilities [10.8] 本稿では,まず頭部アバターの一般化モデルを取得し,その結果をパーソナライズする「ガウスデジャヴ」(Gaussian Deja-vu)フレームワークを紹介する。
パーソナライズのために、ニューラルネットワークに頼らずに迅速に収束する学習可能な表現認識補正ブレンドマップを提案する。
最先端の3Dガウシアンヘッドアバターをフォトリアリスティックな品質で上回り、既存の方法の少なくとも4分の1のトレーニング時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 18:08:23 GMT)
Constrained Multi-objective Bayesian Optimization through Optimistic Constraints Estimation [10.8] CMOBOは、原則的に実現可能な領域内の多目的最適化と、実現可能な領域の学習のバランスをとる。
理論的正当化と実証的証拠の両方を提供し、様々な合成ベンチマークや実世界の応用に対するアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:38:00 GMT)
FLEXtime: Filterbank learning for explaining time series [10.7] 本稿では,FLEXtimeと呼ばれる時系列説明可能性の新たな手法を提案する。
フィルタバンクを使用して、時系列を周波数帯域に分割し、これらのバンドの最適な組み合わせを学ぶ。
本評価の結果,FLEXtime は様々なデータセットに対して,最先端の説明可能性手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:06:42 GMT)
Evaluation data contamination in LLMs: how do we measure it and (when) does it matter? [10.7] どのサンプルを汚染されるべきか、それがベンチマークスコアに与える影響を正確に定義することは困難である。
本稿では,ConTAMと呼ばれる新しい分析手法を提案する。
汚染は最近のLCMリリースで報告されたよりもはるかに大きな効果を示し、異なるスケールで異なるモデルに利益をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:54:08 GMT)
Towards Optimizing SQL Generation via LLM Routing [10.6] 大規模言語モデル(LLM)は複雑なクエリに対して高い精度を達成するが、より単純なクエリでは不要なレイテンシとコストがかかる。
クエリ毎に最もコスト効率の良いLCMを動的に選択するText-to-sqlに対して,最初のLLMルーティング手法を提案する。
コスト削減を図りながら、最も有能なLCMに匹敵する精度を実現する2つのルーティング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:47:54 GMT)
RTify: Aligning Deep Neural Networks with Human Behavioral Decisions [10.5] 霊長類視覚の現在のニューラルネットワークモデルは、行動精度の全体的なレベルを複製することに焦点を当てている。
我々は、リカレントニューラルネットワークの時間的ダイナミクスを人間の反応時間(RT)に合わせることを学ぶことによって、人間の行動選択のダイナミクスをモデル化する新しい計算フレームワークを導入する。
本稿では,この近似を用いて「理想オブザーバ」RNNモデルを最適化し,人間データなしで速度と精度の最適なトレードオフを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:04:05 GMT)
On the Decomposition of Differential Game [10.4] 微分ゲームは、動的に理解されたコンポーネントに分解する。
我々は、スカラーポテンシャルゲームは、フロモデラーポテンシャル1996によって提案された潜在的なゲームと一致することを示す。
ベクトルポテンシャルゲームでは、個々の勾配場が発散しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:55:01 GMT)
Retentive Neural Quantum States: Efficient Ansätze for Ab Initio Quantum Chemistry [10.4] 本稿では,量子化学における電子基底状態問題の解法として,RetNet(retentive Network)の応用について検討する。
RetNetは、トレーニング中にデータを並列に処理し、推論中に繰り返し処理することで、この時間の複雑さのボトルネックを克服していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:24:34 GMT)
CPnP: Consistent Pose Estimator for Perspective-n-Point Problem with Bias Elimination [10.1] バイアス除去を用いた一貫した解法emphCを提案する。
閉形式最小二乗解が得られた部分トラクションバイアスを解析する。
合成データと実画像の両方でテストしたところ,提案した推定器は,濃密な視覚的特徴を持つ画像に対して,よく知られた推定器よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:23:52 GMT)
Depth Separations in Neural Networks: Separating the Dimension from the Accuracy [9.8] 我々は、(実入力で)深度2と深度3ニューラルネットの指数的なサイズ分離を証明した。
対象関数が深度3ネットワークを用いて効率的に表現できる場合であっても,次元の呪いは深さ2の近似で現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:05:34 GMT)
Improved Regret of Linear Ensemble Sampling [9.4] アンサンブルサイズを$T$とすると、線形アンサンブルサンプリングは$tildemathcalO(d3/2sqrtT)$の頻繁な残差を達成できる。
我々の貢献は、アンサンブルサンプリングの理論的な基礎を前進させ、他のランダム化探索アルゴリズムの最もよく知られた境界と一致させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:09:11 GMT)
Generalizing Alignment Paradigm of Text-to-Image Generation with Preferences through $f$-divergence Minimization [9.2] 本研究は,テキスト・ツー・イメージモデルのアライメントパラダイムにおける逆Kulback-Leibler分散を$f$-divergenceに拡張することに焦点を当てる。
本研究では,異なる分散制約下で,画像テキストアライメント性能,人的価値アライメント性能,世代多様性性能の総合評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 05:16:59 GMT)
Generalizing Alignment Paradigm of Text-to-Image Generation with Preferences through $f$-divergence Minimization [9.2] 本研究は,テキスト・ツー・イメージモデルのアライメントパラダイムにおける逆Kulback-Leibler分散を$f$-divergenceに拡張することに焦点を当てる。
本研究では,異なる分散制約下で,画像テキストアライメント性能,人的価値アライメント性能,世代多様性性能の総合評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 05:16:59 GMT)
Differentially Private Range Queries with Correlated Input Perturbation [9.2] 本稿では,線形クエリに対して,不偏性,一貫性,統計的透明性,ユーティリティ要件に対する制御を実現するために,相関入力摂動を利用した微分プライベートなメカニズムのクラスを提案する。
我々の理論的および実証的な分析は、我々はほぼ最適の効用を達成し、他の方法と効果的に競合し、議論された全ての好ましい統計特性を維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:48:57 GMT)
Deploying Multi-task Online Server with Large Language Model [9.1] 大規模言語モデルのための3段階のマルチタスク学習フレームワークを提案する。
タスクフィルタリング、続いて高リソースタスクの微調整、最後にすべてのタスクの微調整を行う。
我々のアプローチは、異なるベンチマークで例示され、最大90.9%のオーバーヘッドを削減しつつ、シングルタスク方式に匹敵するパフォーマンスを実現することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:48:41 GMT)
On the Trade-Off between Stability and Fidelity of Gaussian-Smoothed Saliency Maps [9.1] 本研究では,Smooth-Gradアルゴリズムにおけるランダムな平滑化が,勾配マップの安定性とトレーニングサンプルのランダム性に果たす役割について検討する。
本理論は,勾配図の安定性をトレーニング設定のランダム性に高める上でガウス平滑化が果たす役割を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:26:57 GMT)
Learning Constant-Depth Circuits in Malicious Noise Models [9.0] 我々は、定数深度回路を学習するためのLinial, Mansour, Nisanの準ポリノミカル時間アルゴリズムを証明した。
ノイズ率に最も依存しうることを達成し、最も厳しいノイズモデルの実現に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:19:58 GMT)
Diagonalization without Diagonalization: A Direct Optimization Approach for Solid-State Density Functional Theory [8.9] 本稿では,密度汎関数論の直接最適化における変数占有数の問題に対処する新しい手法を提案する。
本手法は固有関数と職業の両方の物理的制約をパラメータ化に組み込む。
これは、占有数の正しいフェルミ・ディラック分布を生成し、量子エスプレッソのSCF法で得られたバンド構造と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:03:40 GMT)
A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling [8.9] 両アプローチの独特な長所を相乗的に活用する新しい枠組みを提案する。
磁気共鳴画像から脳腫瘍細胞濃度を推定するための高速深層学習アルゴリズムと高精度進化戦略を統合することの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:05:27 GMT)
Stepping Forward on the Last Mile [8.8] 本稿では,バックプロパゲーションと比較してメモリフットプリントと精度のギャップを低減させるアルゴリズムの一連の拡張を提案する。
その結果、エッジデバイス上でのモデルカスタマイズの最後のマイルでは、固定点前方勾配によるトレーニングが実現可能で実践的なアプローチであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:33:21 GMT)
ParaGAN: A Scalable Distributed Training Framework for Generative Adversarial Networks [8.7] ParaGANは、非同期トレーニングと非対称最適化ポリシーを活用して、GANトレーニングを加速するスケーラブルな分散GANトレーニングフレームワークである。
ParaGANでは,BigGANのトレーニング時間を15日から14時間に短縮し,91%のスケーリング効率を実現した。
ParaGANは、BigGANを使った前例のない高解像度画像生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:40:46 GMT)
Optimal Control-Based Baseline for Guided Exploration in Policy Gradient Methods [8.7] 本稿では, 深層強化学習におけるポリシー勾配法に対して, 最適制御ベースライン関数を提案する。
我々は,ロボット学習タスクのベースラインを検証し,ガイド付き探索におけるその効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:14:09 GMT)
SEE-DPO: Self Entropy Enhanced Direct Preference Optimization [8.6] 本研究では,人間フィードバックからの強化学習における自己エントロピー正規化機構を導入する。
我々の正規化技術は報酬ハッキングを効果的に軽減し、安定性と画質の向上につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:17:33 GMT)
Customized Multiple Clustering via Multi-Modal Subspace Proxy Learning [8.4] 我々は、マルチモーダルなサブスペースプロキシ学習フレームワークを組み込んだ、新しいエンドツーエンドのマルチクラスタリングアプローチであるMulti-Subを紹介する。
我々の手法は、視覚的多重クラスタリングタスクにおいて、幅広いデータセットの集合において、既存のベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:14:27 GMT)
Maritime Cybersecurity: A Comprehensive Review [8.4] 海上サイバーセキュリティ(英: Maritime Cybersecurity)とは、海洋産業におけるコンピュータシステムとデジタル資産の保護を指す。
本研究では,海上サイバーセキュリティの重要領域を特定し,その有効性を評価することを目的とする。
海上サイバー攻撃の多次元分類が提示され、脅威アクター、モチベーション、影響に関する洞察を提供する。
我々は、統合ソリューションからコンポーネント固有のソリューションまで、様々なセキュリティソリューションを評価してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 09:53:09 GMT)
Maritime Cybersecurity: A Comprehensive Review [8.4] 海上サイバーセキュリティ(英: Maritime Cybersecurity)とは、海洋産業におけるコンピュータシステムとデジタル資産の保護を指す。
本研究では,海上サイバーセキュリティの重要領域を特定し,その有効性を評価することを目的とする。
海上サイバー攻撃の多次元分類が提示され、脅威アクター、モチベーション、影響に関する洞察を提供する。
我々は、統合ソリューションからコンポーネント固有のソリューションまで、様々なセキュリティソリューションを評価してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 09:53:09 GMT)
Hotfixing Large Language Models for Code [8.2] コードのための大規模言語モデル(LLM4Code)は、コード補完や生成といったタスクを補助し、開発者の不可欠な部分となっている。
これらのモデルは、バグの多いコードを生成するなど、リリース後に望ましくない振る舞いを示す。
本稿では,LLM4Codeをホットフィックスすることで,バグの少ないコードとより固定的なコードを生成することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 14:18:39 GMT)
Hotfixing Large Language Models for Code [8.2] コードのための大規模言語モデル(LLM4Code)は、コード補完や生成といったタスクを補助し、開発者の不可欠な部分となっている。
これらのモデルは、バグの多いコードを生成するなど、リリース後に望ましくない振る舞いを示す。
本稿では,LLM4Codeをホットフィックスすることで,バグの少ないコードとより固定的なコードを生成することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 14:18:39 GMT)
Overcoming label shift in targeted federated learning [8.2] フェデレーション学習は、複数のアクターがプライベートデータを共有せずに、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
ひとつの一般的な違反はラベルシフトであり、そこでは、クライアント間で、あるいはクライアントとターゲットドメイン間で、ラベルの分布が異なる。
我々は,中心サーバにおけるターゲットラベル分布の知識を活用することで,ラベルシフトに適応する新しいモデルアグリゲーション手法であるFedPALSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:52:45 GMT)
Efficient Fourier Filtering Network with Contrastive Learning for UAV-based Unaligned Bi-modal Salient Object Detection [8.1] 無人航空機(UAV)をベースとしたバイモーダル・サリエント・オブジェクト検出(BSOD)は、不整合RGBと熱画像ペアの相補的な手がかりを利用して、サリエント・オブジェクトをシーンに分割することを目的としている。
本稿では,実時間と高精度の両性能を両立させるコントラスト学習による効率的なフーリエフィルタネットワークを提案する。
提案モデルであるAlignSalはパラメータ数を70.0%削減し,浮動小数点演算を49.4%削減し,推論速度を152.5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:46:34 GMT)
An Empirical Study on Automatically Detecting AI-Generated Source Code: How Far Are We? [8.1] 本稿では,AI生成コード検出の性能向上のための様々な手法を提案する。
我々の最良のモデルは最先端のAI生成コード検出器(GPTSniffer)より優れており、F1スコアは82.55である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:48:18 GMT)
Cooperation and Personalization on a Seesaw: Choice-based FL for Safe Cooperation in Wireless Networks [8.1] Federated Learning (FL) は、革新的な分散人工知能技術である。
まず、FLを無線ネットワークに適用する際の利点と懸念について概説する。
選択に基づくアプローチで協調レベルを調整できる可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:09:47 GMT)
Enhancing Neural Network Interpretability with Feature-Aligned Sparse Autoencoders [8.0] 類似した特徴を学習するために、並列訓練されたSAEを奨励し、特徴学習を改善するための正規化手法を提案する。
textscMFRは、GPT-2 Smallで最大21.21%、EEGデータで6.67%のSAEの再構築損失を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:42:09 GMT)
Whispers in the Machine: Confidentiality in LLM-integrated Systems [7.9] 大規模言語モデル(LLM)は、外部ツールや商用サービスをLLM統合システムに拡張する傾向にある。
操作された統合はモデルを悪用し、他のインターフェースを通じてアクセスされた機密データを侵害することができる。
LLM統合システムにおける機密性リスクを評価するための体系的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:22:27 GMT)
Optimizing Quantum Circuits, Fast and Slow [7.5] 本稿では,リライトと再合成を抽象回路変換として考えるための枠組みを提案する。
次に,量子回路を最適化するアルゴリズムGUOQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:34:35 GMT)
Concept-Attention Whitening for Interpretable Skin Lesion Diagnosis [7.5] 皮膚病変診断のための新しい概念認識白化(CAW)フレームワークを提案する。
前枝では,CAW層を挿入した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し,皮膚病変の診断を行った。
後者のブランチでは、マトリクスはコンセプトアテンションマスクのガイダンスに基づいて計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:06:03 GMT)
Discrete Aware Matrix Completion via Convexized $\ell_0$-Norm Approximation [7.4] 本研究では,部分的に観測された低ランク行列を構造化した状態で完成させる新しいアルゴリズムについて考察する。
The proposed low-rank matrix completion (MC) method is a improve of state-of-the-art (SotA) independently aware matrix completion method。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:50:24 GMT)
Advanced RAG Models with Graph Structures: Optimizing Complex Knowledge Reasoning and Text Generation [7.3] 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせたグラフ構造データ処理手法を提案する。
この結果から,本論文で提案するグラフベースRAGモデルは,品質,知識の整合性,推論能力の点で従来の世代モデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:23:55 GMT)
A Collaborative Content Moderation Framework for Toxicity Detection based on Conformalized Estimates of Annotation Disagreement [7.3] アノテーションの不一致を捉えることの重要性を強調する新しいコンテンツモデレーションフレームワークを導入する。
提案手法では,毒性分類を主課題とし,アノテーションの不一致を補助課題として扱うマルチタスク学習を用いる。
我々は、コメントアノテーションの曖昧さと、毒性と不一致を予測するモデル固有の不確実性の両方を考慮するために、不確実性推定技術、特にコンフォーマル予測を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:08:57 GMT)
MT2ST: Adaptive Multi-Task to Single-Task Learning [7.3] Multi-Task to Single-Task (MT2ST) は単語埋め込み訓練の効率と精度を大幅に向上させる新しい手法である。
実験により,MT2STはシングルタスク学習と比較してトレーニング時間を67%短縮できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:14:20 GMT)
Learning the closest product state [7.3] 我々は、$rho$のコピーを与えられた未知の$n$-qubit量子状態$rho$に対する最適忠実度を持つ積状態を見つける問題を研究する。
これは量子学習における基本的な問題の基本的例であり、任意の状態への単純な近似を効率的に学習することは可能か?
我々は、$N = ntextpoly (1/varepsilon)$ copy of $rho$ and $textpoly(N)$ classical overheadを用いて、Fidelity $varepsilon$-close で最適な製品状態を求めるアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:08:08 GMT)
Causality and Duality in Multipartite Generalized Probabilistic Theories [7.3] まず、三部構成の古典的システムにおいて、符号なし原理と古典的過程とを強く結び付ける。
量子スイッチの拡張として働く論理的に一貫した4粒子の古典過程を記述する。
また、不等式という形で、その量子不変量のデバイスに依存しない認証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:30:11 GMT)
Understanding the Effects of Human-written Paraphrases in LLM-generated Text Detection [7.2] Human & LLM Paraphrase Collection (HLPC)は、人間の文章とパラフレーズを組み込んだ第一種データセットである。
我々は,人書きパラフレーズ,GPTとOPTのLLM生成文書,DIPPERとBARTのLLM生成パラフレーズを組み込んだ分類実験を行った。
以上の結果から,人文パラフレーズの含浸がLLM検出性能に大きな影響を与え,TPR@1%FPRが促進され,AUROCのトレードオフや精度が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:06:21 GMT)
Analyzing Multimodal Features of Spontaneous Voice Assistant Commands for Mild Cognitive Impairment Detection [7.2] 軽度認知障害(MCI)は認知症の進行リスクが高いため、公衆衛生上の問題である。
本研究では,高齢者35名を対象に,自発音声アシスタント(VA)コマンドによるMCI検出の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:50:50 GMT)
BAPULM: Binding Affinity Prediction using Language Models [7.1] 本稿では,ProtT5-XL-U50およびMollFormerを介してタンパク質の化学潜伏表現を利用する,革新的な配列ベースフレームワークであるBAPULMを紹介する。
提案手法は,ベンチマーク1k2101, Test2016_290, CSAR-HiQ_36でそれぞれ0.925 $pm$0.043, 0.914 $pm$0.004, 0.8132 $pm$0.0001のシーケンシャルスコアリングパワー(R)値を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:35:30 GMT)
Deterministic two-photon C-Z gate with the two-photon quantum Rabi model [7.1] 本稿では,2光子量子ラビモデルの変種に基づく決定論的2光子C-Zゲートの実現手法を提案する。
以上の結果から,C-Zゲートは高忠実度で高速に動作し,デコヒーレンスに対して堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:53:37 GMT)
Partial Structure Discovery is Sufficient for No-regret Learning in Causal Bandits [7.1] 現在の研究はしばしば因果グラフが知られていると仮定するが、これは必ずしも先入観として利用できるとは限らない。
我々は、根底にある因果グラフが不明で、潜伏する共同設立者を含むシナリオにおける因果帯域の問題に焦点を当てる。
われわれは、必要で十分な潜在的共同創設者の集合を公式に特徴付け、可能な限り最適な武器が正しく特定されるように検出または学習する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:59:11 GMT)
Verification of Recursively Defined Quantum Circuits [7.0] 本稿では,量子回路の正当性検証のための証明システムを提案する。
応用例としては、(多重量子ビット)制御ゲート、(多重量子ビット)GHZを生成する量子回路などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:54:12 GMT)
Persistent de Rham-Hodge Laplacians in Eulerian representation for manifold topological learning [7.0] 多様体トポロジカルラーニングのための持続的ド・ラム・ホッジ・ラプラシアン(英語版)、または持続的ホッジ・ラプラシアン(英語版)を導入する。
我々のPHLは、カルテシアン格子を構造パーバーするユーレリア表現で構築されている。
本稿では,タンパク質-リガンド結合親和性の2つのベンチマークデータセットによる予測について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 20:46:10 GMT)
Tighter bounds for generalized monogamy and polygamy relations [7.0] 一般多部量子系におけるパラメタライズドバウンダリを用いた支援の収束と支援の負性に対する一般化されたモノガミーとポリガミーの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:33:14 GMT)
Computational Analysis of Gender Depiction in the Comedias of Calderón de la Barca [7.0] 我々は、ペドロ・カルデーン・デ・ラ・バルカ(Pedro Calder'on de la Barca)の非宗教作品(メディア)におけるジェンダー描写を研究する方法を開発した。
ジェンダー分類器を用いて100以上の戯曲のコーパスからインサイトを収集し,モデル説明可能性(属性)手法を適用した。
性別予測モデルでは, 女性と男性との特徴が異なり, 実際に有効な精度で識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:13:33 GMT)
CheX-GPT: Harnessing Large Language Models for Enhanced Chest X-ray Report Labeling [6.8] 自由テキストラジオロジーレポートは、様々な医療タスクのための豊富なデータソースを提示するが、これらのテキストを効果的にラベル付けすることは依然として困難である。
1)慎重に設計したプロンプトを用いて,GPTの潜在ラベリングの可能性を示すこと,2)GPTよりも高速かつ効率的に動作するBERTベースのラベリングCheX-GPTをトレーニングすること,3)ラベリングのパフォーマンスをベンチマークするために,公開のエキスパートアノテートテストセットMIMIC-500を導入したこと,の3つが主な貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:11:14 GMT)
Beyond The Rainbow: High Performance Deep Reinforcement Learning On A Desktop PC [6.8] 本稿では,RL文学からレインボーDQNへの6つの改良点を統合する新しいアルゴリズムであるBeyond The Rainbow(BTR)を提案する。
我々は、複雑な3Dゲームを扱うBTRの能力を実証し、スーパーマリオギャラクシー、マリオカート、モルタルコンバットをプレイするエージェントのトレーニングに成功した。
計算効率を念頭に設計したBTRでは、12時間以内に2億のAtariフレーム上のデスクトップPCでエージェントを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:42:04 GMT)
Combinatorial Client-Master Multiagent Deep Reinforcement Learning for Task Offloading in Mobile Edge Computing [6.8] ユーザデバイス(UD)はタスクの計算要求を実行する能力に制限がある。
モバイルエッジコンピューティング(MEC)は、UDのコンピューティング需要の増加に対応するための有望な技術として登場した。
MECのタスクオフロードは、UDとMECサーバ間でタスクを分散することで、UDの要求を満たす戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:27:34 GMT)
Perturbational Decomposition Analysis for Quantum Ising Model with Weak Transverse Fields [6.7] 一次元イジングモデルの下で量子進化をシミュレートするための摂動分解法を提案する。
逆場項を拡張の摂動として扱うことにより,中等度中等度場を持つシステムにおいて,本手法は特に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:53:08 GMT)
DeNetDM: Debiasing by Network Depth Modulation [6.6] 本稿では,ネットワーク深度変調を用いた新しいデバイアス法DeNetDMを提案する。
本手法では,バイアスアノテーションや明示的なデータ拡張は必要とせず,いずれかあるいは両方を必要とするアプローチと同等に実行する。
DeNetDMは、合成データセットと実世界のデータセットの両方において、既存のデバイアス手法を5%上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:29:38 GMT)
DeNetDM: Debiasing by Network Depth Modulation [6.6] DeNetDMは、浅層ニューラルネットワークが学習コア属性を優先するのに対して、より深いものは、異なる情報を取得することを課題とする際のバイアスを強調するという観察に基づく、新しいデバイアス手法である。
提案手法は,データ内のバイアス強調点の多様性を効果的に活用し,従来の手法を超越し,バイアス強調点の多様性を高めるための明示的な拡張に基づく手法の必要性を回避している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 18:29:38 GMT)
Security Assessment of Mobile Banking Apps in West African Economic and Monetary Union [6.5] アプリ開発中に不正に実装されたセキュリティ対策は、ユーザーや金融機関を重大な金融リスクに晒す可能性がある。
本研究は, 静的解析手法を用いて, 50 個の WAEMU MBA を評価した。
悪意のあるアクターによって悪用される可能性のある、セキュリティ関連のコード問題を特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:43:31 GMT)
Self-congruent point in critical matrix product states: An effective field theory for finite-entanglement scaling [6.5] 有限MPS結合次元$chi$は、固定点ハミルトニアンに対して関連する作用素による摂動を導入することと等価であることを示す。
この現象は再正規化群自己共役点を定義し、関連する結合定数は2つの効果のバランスによってフローに停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:35:09 GMT)
The American Sign Language Knowledge Graph: Infusing ASL Models with Linguistic Knowledge [6.5] 専門的な言語知識の12つの情報源からコンパイルされたASLKG(American Sign Language Knowledge Graph)を紹介する。
我々は、ASLKGを用いて、3つのASL理解タスクのニューロシンボリックモデルをトレーニングし、ISRで91%のアキュラシーを達成し、14%の未確認のサインのセマンティックな特徴を予測し、36%のYoutube-ASLビデオのトピックを分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:16:16 GMT)
Adaptive Consensus Gradients Aggregation for Scaled Distributed Training [6.2] サブスペース最適化のレンズを用いて分散勾配凝集過程を解析する。
本手法は,複数のタスクのユビキタス平均化に対して,通信量と計算量の両方において極めて効率的でありながら,性能の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:16:39 GMT)
LDTrack: Dynamic People Tracking by Service Robots using Diffusion Models [6.0] 本稿では、条件付き潜伏拡散モデル(LDTrack)を用いて、複数の動的人物をクラス内変動下で追跡する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
集団実験により, クラス内変動下での雑多で混在する人中心環境において, LDTrackの他の最先端追跡法に対する効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:57:36 GMT)
Graph Neural Networks with Coarse- and Fine-Grained Division for Mitigating Label Sparsity and Noise [5.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データの処理において,半教師付き学習タスクにおいて注目されている。
現実のシナリオでは、グラフのノード上のラベルは必然的に騒々しく、わずかにラベル付けされているため、GNNのパフォーマンスは著しく低下する。
GNN-CFGD は,粗い分割やきめ細かな分割によるノイズラベルの負の影響を低減し,グラフ再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:21:26 GMT)
Cross-Task Affinity Learning for Multitask Dense Scene Predictions [5.9] マルチタスク学習(MTL)は,複数のタスクを同時に予測する能力で注目されている。
マルチタスクネットワークにおけるタスク改善を強化する軽量フレームワークであるクロスタスク親和性学習(CTAL)モジュールを紹介する。
以上の結果から,CNNとトランスフォーマーの両バックボーンに対して,シングルタスク学習よりもはるかに少ないパラメータを用いて,最先端のMTL性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:40:50 GMT)
Act in Collusion: A Persistent Distributed Multi-Target Backdoor in Federated Learning [5.9] フェデレーション学習は、その分散した性質のため、バックドア攻撃に対して脆弱である。
我々は、分散マルチターゲットバックドアであるフェデレーション学習のためのより実用的な脅威モデルを提案する。
攻撃後30ラウンド、各種顧客からの3つの異なるバックドアのアタック成功率は93%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:57:53 GMT)
Estimating Epistemic and Aleatoric Uncertainty with a Single Model [5.9] 我々は,ハイパー拡散モデル(HyperDM)の新しいアプローチを提案する。
HyperDMは、予測精度を、場合によってはマルチモデルアンサンブルに匹敵する。
我々は,X線CTと気象温度予測の2つの異なる実世界の課題に対して,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:02:47 GMT)
Fast pseudothermalization [5.8] 小資源の「擬似量子」を「擬似量子」と呼ぶ。
我々は$omega(log n)cdot O(t[log t]2)$ depth circuitsのみを必要とする実装を提案する。
これは私たちの知識を最大限に活用するために擬似ランダム状態を生成することで知られている最速の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:11:55 GMT)
EViT: An Eagle Vision Transformer with Bi-Fovea Self-Attention [5.8] 視覚変換器(ViT)は、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて印象的な性能を示した。
これらの問題を緩和するため、イーグルビジョンとViTの組み合わせによる潜在的な利点について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:29:57 GMT)
An Experimental Study on Decomposition-Based Deep Ensemble Learning for Traffic Flow Forecasting [5.8] 本研究は,分解型および非分解型深層アンサンブル学習法を比較した。
3つのトラヒックデータセットの実験結果は、分解に基づくアンサンブル手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:00:17 GMT)
ELASTIC: Efficient Linear Attention for Sequential Interest Compression [5.7] 最先端のシーケンシャルレコメンデーションモデルは、トランスフォーマーの注意機構に大きく依存している。
逐次的関心圧縮のための効率的な線形注意法であるELASTICを提案する。
我々は、様々な公開データセットに関する広範な実験を行い、それをいくつかの強力なシーケンシャルなレコメンデータと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 02:26:07 GMT)
Toward end-to-end quantum simulation for protein dynamics [5.7] 機械的力やノイズなど,様々なタンパク質動態に対するエンドツーエンドの量子アルゴリズムを体系的に検討する。
i) 対向型乱数生成器とリジェクションサンプリングを利用して, 初期状態生成のための効率的な量子アルゴリズムを設計する。
本アルゴリズムは, エネルギー, 低振動モード, 状態密度, 変位の相関, 分子動力学の最適制御など, 様々な古典的観測対象を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:10:15 GMT)
Pose-Transformation and Radial Distance Clustering for Unsupervised Person Re-identification [5.5] 人物再識別(re-ID)は、重複しないカメラ間での同一性マッチングの問題に対処することを目的としている。
監視されたアプローチでは、取得が困難になり、トレーニング対象のデータセットに対して本質的にバイアスがかかる可能性のあるID情報が必要となる。
本稿では,真のラベルの知識をゼロにすることで,学習した特徴の識別能力を向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:55:30 GMT)
Localizing multipartite entanglement with local and global measurements [5.4] 本研究は, 純量子状態における多部絡み合いを, 残りの系を計測してサブシステムに局在させる課題について検討する。
n$-tangle, true multipartite entanglement concurrence, and the concentratable entanglement (CE) を根底となるシード尺度として選択する。
本稿では,近年議論されている局所的測位プロトコルのほぼ最適性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:58:35 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コードを使用する利点を示す。
まず,集団符号が入力雑音に対する頑健性を向上する合成データを用いて理論的および実験を行った。
第2に、対称オブジェクトのポーズのようなあいまいな出力を符号化するために集団符号を使用する利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:25:42 GMT)
OccLoff: Learning Optimized Feature Fusion for 3D Occupancy Prediction [5.3] 3Dセマンティック占有予測は、自動運転の安全性を確保するために不可欠である。
既存のフュージョンベースの占有法では、画像の特徴に対して2次元から3次元のビュー変換を行うのが一般的である。
OccLoffは3次元占有予測のためにFeature Fusionを最適化するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:34:27 GMT)
Labels in Extremes: How Well Calibrated are Extreme Multi-label Classifiers? [5.3] 極端なマルチラベル分類(XMLC)問題は、関連する製品レコメンデーション、大規模ドキュメントのタグ付け、広告予測といった設定で発生する。
本稿では,9つのモデルの体系的評価を提供することで,XMLCのキャリブレーションの現在の状況を確立することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:46:23 GMT)
Beemo: Benchmark of Expert-edited Machine-generated Outputs [5.2] エキスパートによる機械生成出力(Beemo)のベンチマーク
本稿では,エキスパート編集機械生成出力(Beemo)のベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:31:28 GMT)
Navigating Extremes: Dynamic Sparsity in Large Output Space [5.2] 動的スパーストレーニング(DST)は、効率的なモデルを生成するための訓練後プルーニングの代替として登場した。
我々は、半構造化スパース訓練の最近の進歩を活用し、大きな出力空間を持つ分類領域にDSTを適用した。
スパース分類器から高密度テキストエンコーダへの勾配流は、優れた入力表現の学習を困難にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:19:10 GMT)
SynCode: LLM Generation with Grammar Augmentation [5.2] SynCodeは、LLMによる効率的で一般的なデコードのための新しいフレームワークである。
形式言語のCFGに対する健全性と完全性を保証し、無効なトークンをフィルタリングしながら有効なトークンを効果的に保持する。
我々の実験は、SynCodeがすべての構文エラーを排除し、最先端のベースラインを大幅に上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:04:35 GMT)
Towards Scalable Automated Grading: Leveraging Large Language Models for Conceptual Question Evaluation in Engineering [5.2] 本研究では,大言語モデル(LLM)を用いた概念質問の自動評価の実現可能性について検討する。
テキサスA&M大学における MEEN 361 コースの10クイズ問題に対して GPT-4o の成績を比較した。
解析の結果, GPT-4o は評価基準が単純だが, ニュアンス解答に苦慮していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:41:13 GMT)
Practical, optimal preparation of general quantum state with exponentially improved robustness [5.1] 本研究では,従来の手法をバケット・ブリガド方式で克服する。
本手法は,線形Clifford$+T$回路深さ,ゲート数数,時空間割り当てを同時に実現した最初の手法である。
これらの進歩は、短期的およびフォールトトレラントな量子デバイスの両方でビッグデータを処理する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:07:48 GMT)
Complexity Theory for Quantum Promise Problems [5.0] 本稿では,量子暗号と複雑性理論の関係,特にImpagliazzoの5つの世界の枠組みについて考察する。
複雑性クラス p/mBQP, p/mQ(C)MA, $mathrmp/mQSZK_hv$, p/mQIP, p/mPSPACE に注目する。
我々は、このフレームワークを暗号に適用し、一方通行状態生成器、擬似ランダム状態、EFIがmQCMAで束縛されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:29:52 GMT)
DMPlug: A Plug-in Method for Solving Inverse Problems with Diffusion Models [5.0] 本稿では,事前学習拡散モデル (DM) を用いた逆問題 (IP) の解法を提案する。
DMPlugは、多様体の実現可能性と測定可能性の問題を原則的に解決する。
DMPlugは、特に非線形IPにおいて、最先端の手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:55:39 GMT)
Confidence Calibration of Classifiers with Many Classes [5.0] ニューラルネットワークに基づく分類モデルでは、最大クラス確率が信頼スコアとしてしばしば使用される。
このスコアは正しい予測を行う確率を十分に予測することは滅多になく、後処理のキャリブレーションステップを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:08:30 GMT)
Efficiently Collecting Training Dataset for 2D Object Detection by Online Visual Feedback [5.0] ディープラーニングに基づく視覚システムの訓練には、かなりの数の画像のマニュアルアノテーションが必要である。
本稿では,Webアプリケーションを用いたHuman-in-the-loopデータセット収集手法を提案する。
マルチビューオブジェクト画像データセットの収集を楽しい方法で促進し,作業負荷と性能を相殺するために,3種類のオンライン視覚フィードバック機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:32:27 GMT)
Getting By Goal Misgeneralization With a Little Help From a Mentor [5.0] 本稿では, エージェントが不慣れな状況下で上司に助けを求めることが, この問題を軽減できるかどうかを考察する。
我々は,CoinRun環境においてPPOで訓練されたエージェントに焦点を当てた。
エージェントの内部状態に基づくメソッドは、積極的にヘルプを要求せず、ミスが既に発生するまで待つことに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:44:03 GMT)
FedRISE: Rating Induced Sign Election of Gradients for Byzantine Tolerant Federated Aggregation [5.0] We developed a robust aggregator called FedRISE for cross-silo FL。
3つのデータセットとアーキテクチャに対して6つの有害な攻撃を受ける8つのロバストアグリゲータと比較した。
以上の結果から,FedRISEは厳密な緩やかな包摂的包摂的定式化のため,少なくともいくつかの攻撃において,既存のロバストアグリゲータが崩壊することを示し,FedRISEはより堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:14:11 GMT)
Predicting and Publishing Accurate Imbalance Prices Using Monte Carlo Tree Search [5.0] 本稿では,モンテカルロ木探索手法を提案する。
本稿では,ニューラルネットワーク予測器と強化学習エージェントによって制御される仮想電池群を用いて,システムダイナミクスをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:49:28 GMT)
Graph neural networks and non-commuting operators [4.9] 我々は,グラフトン・タプルニューラルネットワークの極限理論を開発し,それを普遍的な伝達可能性定理の証明に利用する。
我々の理論的結果は、GNNのよく知られた移動可能性定理を、複数の同時グラフの場合にまで拡張する。
得られたモデルの安定性を確実に実施する訓練手順を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:17:14 GMT)
Digi2Real: Bridging the Realism Gap in Synthetic Data Face Recognition via Foundation Models [4.9] 本稿では,合成顔画像のリアリズム向上を目的とした,リアリズム伝達のための新しいフレームワークを提案する。
グラフィクスパイプラインの制御可能な側面とリアリズム強化技術を統合することで、我々は大量のリアルなバリエーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:38:47 GMT)
Lindbladian dynamics with loss of quantum jumps [4.9] 本研究では,ポストセレクション実験からのジャンプを部分的に排除し,バランス破りのダイナミクスについて検討する。
この力学を説明するために、非線形リンドブラッドマスター方程式(NLME)は量子軌道法から導かれる。
NLMEは、量子軌道法よりも分析学的に有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:10:26 GMT)
Efficient learning of mixed-state tomography for photonic quantum walk [4.8] ニューラルネットワークを用いた混合状態を高忠実度で再構成する手法を提案する。
我々の結果は、表現力の高いニューラルネットワークが従来の状態トモグラフィーの強力な代替手段となることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:35:13 GMT)
Learning with Geometry: Including Riemannian Geometric Features in Coefficient of Pressure Prediction on Aircraft Wings [4.6] 我々は翼を断片的に滑らかな多様体として表現し、翼の点上のリーマン幾何学的特徴の集合を計算する。
本手法は,圧力係数の平均2乗誤差(MSE)を平均150%低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:25:03 GMT)
SEGMN: A Structure-Enhanced Graph Matching Network for Graph Similarity Learning [4.5] グラフ類似度計算(GSC)は、2つのグラフ間の類似度スコアの定量化を目的としている。
構造強化グラフマッチングネットワーク(SEGMN)を提案する。
二重埋め込み学習モジュールは、隣接するエッジ表現を各ノードに組み込んで構造強化表現を実現する。
構造知覚マッチングモジュールは、代入グラフ畳み込みによるクロスグラフ構造拡張を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:45:16 GMT)
PersianRAG: A Retrieval-Augmented Generation System for Persian Language [4.5] Retrieval augmented generation (RAG) モデルは、大規模な事前訓練された生成モデルと外部検索機構を統合している。
これらの課題は、主に前処理、埋め込み、検索、迅速な構築、言語モデリング、システムの応答評価を含む。
これらの障害を克服する新しい解決策を提案し、ペルシャのベンチマークデータセットを用いて我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:19:42 GMT)
DiMSUM: Diffusion Mamba -- A Scalable and Unified Spatial-Frequency Method for Image Generation [4.4] 拡散モデルのための新しい状態空間アーキテクチャを提案する。
入力画像の局所的特徴に対する帰納バイアスを高めるために,空間情報と周波数情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:59:17 GMT)
Fair Exploration and Exploitation [4.4] 我々は、境界付き損失とは別に、文脈と損失の生成に何の仮定も存在しないという、完全に敵対的な問題を考察する。
我々の問題では、コンテキストセットが保護されたグループの集合に分割されていると仮定する。
本稿では,この問題に対するFexExアルゴリズムを開発し,その効率性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:25:56 GMT)
BABILong: Testing the Limits of LLMs with Long Context Reasoning-in-a-Haystack [4.3] BABILongベンチマークを導入し、長い文書に散在する事実を推論する言語モデルの能力をテストする。
BABILongには、ファクトチェイン、単純な誘導、推論、カウント、リスト/セットの処理を含む、20の推論タスクの多様なセットが含まれている。
評価の結果,LLM は文脈の 10-20% しか有効に利用できず,その性能が急激に低下し,推論の複雑さが増大していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:50:40 GMT)
Evaluation of Systems Programming Exercises through Tailored Static Analysis [4.3] 大規模なプログラミングクラスでは、エクササイズを評価し、詳細なフィードバックを提供するために、教員から多大な努力を払っている。
システムでは、詳細なプログラミングやリソース管理のバグを再現することが難しいため、テストケースはエクササイズを評価するには不十分です。
本稿では,システムプログラミング演習の自動評価のための静的解析に関する経験報告を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:56:06 GMT)
GVKF: Gaussian Voxel Kernel Functions for Highly Efficient Surface Reconstruction in Open Scenes [4.3] オープンシーンにおける効率的かつ効果的な3次元表面再構成法を提案する。
カーネルレグレッションによる離散3DGSに基づく連続的なシーン表現を提案する。
挑戦的なシーンデータセットの実験は、提案したGVKFの有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:27:27 GMT)
How Does A Text Preprocessing Pipeline Affect Ontology Syntactic Matching? [4.2] トークン化と正規化は、ストップワードの除去とステミング/レマティゼーションよりも効果的である。
パート・オブ・Speech Taggingは、Lemmatisationには役に立たない。
本稿では,新しいコンテキストベースのパイプライン修復手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:51:02 GMT)
A Capabilities Approach to Studying Bias and Harm in Language Technologies [4.1] 我々は、能力アプローチのレンズを通して、言語技術への公平さ、偏見、包摂性を考察する。
能力のアプローチは、人々が達成できるものに集中し、社会的、政治的、経済的文脈を考慮に入れている。
本稿では,機能アプローチ,多言語・多文化的評価との関係,言語技術の有害性の定義と評価において,コミュニティメンバと有意義な協力を得られるか,について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:46:13 GMT)
Pretraining and Updates of Domain-Specific LLM: A Case Study in the Japanese Business Domain [4.1] 本稿では,日本のビジネスドメイン固有のLLMのトレーニングと評価から得られた知見について述べる。
事前訓練されたモデルとビジネスドメインのベンチマークは、さらなる研究をサポートするために公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:19:24 GMT)
SHyPar: A Spectral Coarsening Approach to Hypergraph Partitioning [4.1] 大規模ハイパーグラフのためのマルチレベルスペクトルフレームワークSHyParを導入し,ハイパーエッジ有効抵抗とフローベースコミュニティ検出技術を利用した。
SHyParの鍵となるコンポーネントは、ハイパーグラフ粗化のためのフローベースの局所クラスタリングスキームであり、最大フローベースのアルゴリズムを組み込んで、コンダクタンスを大幅に改善したノードを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:57:40 GMT)
Multi-Scale and Multimodal Species Distribution Modeling [4.0] 種分布モデル (SDM) は, 発生データと環境変数の分布を予測することを目的としている。
SDMへのディープラーニングの最近の応用は、特に空間データを含む新しい道を可能にしている。
我々はSDMのモジュール構造を開発し、シングルスケールとマルチスケールの両方でスケールの効果をテストする。
GeoLifeCLEF 2023ベンチマークの結果は、マルチモーダルデータとマルチスケール表現の学習を考えると、より正確なモデルが得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:57:20 GMT)
Input-Driven Dynamics for Robust Memory Retrieval in Hopfield Networks [4.0] ホップフィールドモデルは、人間の脳における記憶の保存と検索のメカニズムを理解するために、数学的に理想化されたが洞察に富んだフレームワークを提供する。
本稿では,外部入力がニューラルシナプスに直接影響を与え,ホップフィールドモデルのエネルギー景観を形作る新しいシステムフレームワークを提案する。
この塑性に基づく機構は、メモリ検索プロセスの明確なエネルギー的解釈を提供し、高度に混合された入力を正しく分類するのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:24:25 GMT)
A Library Perspective on Supervised Text Processing in Digital Libraries: An Investigation in the Biomedical Domain [4.0] 本研究では,8つのバイオメディカルベンチマークを用いて,関係抽出とテキスト分類に焦点を当てた。
精度とアプリケーションコストのトレードオフを検討し、遠隔監視とChatGPT、LLama、Olmoといった大規模言語モデルを通じてデータ生成のトレーニングを行い、最終パイプラインの設計方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:54:10 GMT)
The Selective G-Bispectrum and its Inversion: Applications to G-Invariant Networks [3.8] 我々は,$G$-Bispectrumをテキスト選択型$G$-Bispectrumに還元できることを示す。
ニューラルネットワークへの統合によって、従来のアプローチと比較して精度と堅牢性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 13:46:35 GMT)
Learning to Compute Gröbner Bases [3.8] 本稿では,トランスフォーマーを用いたGr"オブザーバベース学習について,初めて述べる。
トレーニングには、システムの多くのペアと関連するGr"オブナーベースが必要です。
本稿では,トークンを連続バイアスで処理し,語彙集合の成長を回避するためのハイブリッド入力を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:39:05 GMT)
ConfusionPrompt: Practical Private Inference for Online Large Language Models [3.8] 最先端の大規模言語モデル(LLM)は一般的にオンラインサービスとしてデプロイされ、ユーザーはクラウドサーバーに詳細なプロンプトを送信する必要がある。
我々は,従来のプロンプトを小さなサブプロンプトに分解することで,ユーザのプライバシを保護する,プライベートLLM推論のための新しいフレームワークであるConfusionPromptを紹介する。
コンフュージョンプロンプトは,オープンソースモデルと摂動に基づく手法を用いて,局所的推論手法よりもはるかに高い実用性を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:55:01 GMT)
Improving Bilingual Capabilities of Language Models to Support Diverse Linguistic Practices in Education [3.8] 大規模言語モデル(LLM)は、教育コンテンツの生成、インストラクターのフィードバックの提供、アセスメントにおける教師の作業量の削減を約束する。
本研究では,多言語大言語モデル(MLLM)がモノリンガル(英語のみ,スペイン語のみ)とバイリンガル(スパングリッシュ)にまたがって有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:16:25 GMT)
Regularized stress tensor of vector fields in de Sitter space [3.7] ゲージ固定 (GF) 項が $frac12zeta (Amu,_;;, mu)2$ であるような巨大なベクトル場であるド・シッター空間のシュテッケルベルク場を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:47:48 GMT)
Robust Real-Time Mortality Prediction in the Intensive Care Unit using Temporal Difference Learning [3.7] 時間差学習(TD)学習は、学習を終末結果ではなく状態遷移のパターンに一般化することで、分散を減らすことができる。
本研究では,Semi-Markov Reward Processを用いて,実時間不規則な時系列データにTD学習を適用するためのフレームワークを定義する。
我々は,集中治療の死亡率を予測するためのモデル枠組みを評価し,この枠組みの下でのTD学習が,標準的な教師付き学習法と比較してモデルロバスト性の向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:11:20 GMT)
Revisiting Disparity from Dual-Pixel Images: Physics-Informed Lightweight Depth Estimation [3.6] 完成度に基づくネットワークに基づく軽量な分散度推定手法を提案する。
DP固有の相違誤差をパラメトリックにモデル化し、トレーニング中のサンプリングに使用することにより、DPのユニークな特性を取得する。
その結果,提案手法はシステム全体の規模を従来の手法の1/5に減らし,最先端の成果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:03:53 GMT)
News Reporter: A Multi-lingual LLM Framework for Broadcast T.V News [3.5] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなクエリに対して一貫性のある回答を提供する能力のため、多くの会話チャットボットにとって、急速に重要なツールになっている。
我々は、米国中の様々なニュースチャンネルからニュース録音から抽出された大量のQAペアを収集し、共有する。
我々は,回答の文脈化を改善するためのRAG手法を提案し,それを検証可能なニュース記録に向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 16:17:21 GMT)
Emergent dynamical quantum phase transition in a $Z_3$ symmetric chiral clock model [3.3] 我々は、Z_3$対称カイラルクロックモデル(CCM)のダイナミックスクエンチについて検討する。
その結果、キラル相が動的量子相転移(DQPT)の出現につながることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:34:59 GMT)
Continuous Management of Machine Learning-Based Application Behavior [3.3] 機械学習モデルの非機能特性は、監視、検証、維持されなければならない。
MLベースのアプリケーションの安定な非機能動作を保証することを目的としたマルチモデルアプローチを提案する。
非機能的プロパティフェアネスに着目した実世界のシナリオで,我々のソリューションを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:24:33 GMT)
dsld: A Socially Relevant Tool for Teaching Statistics [3.3] Data Science Looks At Discrimination (dsld)は、保護されたグループに関連する可能性のある識別を評価するための統計的およびグラフィカルな手法の包括的なツールキットをユーザに提供するために設計されたRとPythonパッケージである。
我々のソフトウェアは、予測モデルにおけるバイアスを減らす方法とともに、共起変数の識別と緩和による識別分析のための技術を提供する。
80ページに及ぶQuartoの本は、統計教育者から法律専門家まで、これらの分析ツールを現実世界のシナリオに効果的に適用するユーザをさらに支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:50:00 GMT)
Blockchain-based AI Methods for Managing Industrial IoT: Recent Developments, Integration Challenges and Opportunities [3.3] 著者は、スマートIIoTにおいて、BCによるAIアプローチに関する包括的な調査を提示する。
AI、BC、スマートIoTアプリケーションに関する最先端の概要に注目します。
セキュリティ、安定性、スケーラビリティ、機密性など、さまざまな問題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:16:29 GMT)
Second order cone relaxations for quantum Max Cut [3.2] 量子マックスカット(Quantum Max Cut、QMC)は、量子多体物理学と計算機科学に関連するQMA完全問題である。
我々はQMCに対して2次円錐緩和を与えるが、これは相互に一貫した3量子化密度行列の集合を最適化する。
我々の緩和は数百の量子ビットを持つ系で解決可能であり、大規模量子スピン系の基底状態エネルギー上の下界と上界を計算的に効率的に計算する方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:54:26 GMT)
RAGulator: Lightweight Out-of-Context Detectors for Grounded Text Generation [3.2] 我々は,検索したテキスト文書から意味的にアウト・オブ・コンテクストであるLLM生成テキストを識別するために,軽量なモデルを訓練する。
DeBERTaはこのパイプラインの下で最高のパフォーマンスモデルであるだけでなく、高速で、追加のテキスト前処理や機能エンジニアリングを必要としないことも分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:51:42 GMT)
Quantum Advantage via Efficient Post-processing on Qudit Shadow tomography [3.2] 計算量と記憶量の両方を指数関数的に削減するために,qudit shadow tomographyフレームワークによる量子的アプローチを提案する。
ランダムなクリフォード測定によるシャドウトモグラフィーと比較すると,本手法は,測定後処理の計算複雑性を指数的に最悪のシナリオから一定に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 13:55:29 GMT)
Scalable Network Emulation on Analog Neuromorphic Hardware [3.2] 本稿では,BrainScaleS-2アクセラレーション型ニューロモルフィックプラットフォームのための新しいソフトウェア機能を提案する。
大規模なスパイクニューラルネットワークの分割エミュレーションを容易にする。
単チップBrainScaleS-2システムの物理的サイズ制約を超える2つのディープスパイクニューラルネットワークモデルのトレーニングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:28:31 GMT)
Variational Inference on the Final-Layer Output of Neural Networks [3.1] 本稿では、最終層出力空間(VIFO)における変分推論を行うことにより、両方のアプローチの利点を組み合わせることを提案する。
ニューラルネットワークを用いて確率出力の平均と分散を学習する。
実験により、VIFOは、特に分布データ外において、実行時間と不確実性定量化の観点から良いトレードオフを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:58:39 GMT)
A Real-Time Adaptive Multi-Stream GPU System for Online Approximate Nearest Neighborhood Search [3.1] RTAMS-GANNS(Real-Time Adaptive Multi-Stream GPU ANNS System)を提案する。
私たちのアーキテクチャはその目的を3つの重要な進歩を通して達成します。
提案システムは実世界の産業検索やレコメンデーションシステムにも展開されており、毎日数億人のユーザーにサービスを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:36:02 GMT)
Deep neural network-based detection of counterfeit products from smartphone images [3.1] 我々は、偽造に対処する世界初の純粋にコンピュータビジョンベースのシステムを示す。
私たちのディープニューラルネットワークシステムは、最初のメーカーがテストしたブランドの衣服に高い精度を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 16:28:58 GMT)
Spatioformer: A Geo-encoded Transformer for Large-Scale Plant Species Richness Prediction [3.0] 本研究では,位置情報エンコーダを変換器モデルと結合して位置情報コンテキストをリモートセンシング画像に符号化するSpatioformerを提案する。
以上の結果から,大規模な空間スケールでの衛星観測から種多様性を予測する上で,位置情報が有利であることが示唆された。
本研究で得られた豊かさマップは, オーストラリアにおける植物種の豊かさの時間的動態を明らかにし, 植物多様性保全のための効果的な計画と政策開発を示唆する証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:15:13 GMT)
Suppressed Energy Relaxation in the Quantum Rabi Model at the Critical Point [3.0] 量子臨界が生じるパラメータ状態における量子ラビモデルに対する修正されたマスター方程式を導出する。
修正マスター方程式は、系のゼロ温度での励起や基底状態光子の放出など、いくつかの非物理的予測を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:25:01 GMT)
Enhancing Security Control Production With Generative AI [2.9] セキュリティコントロールは、リスクの低減、情報保護、セキュリティ規制の遵守を保証するために、クラウドベースのサービス用に設計されたメカニズムまたはポリシーである。
本稿では,ジェネレーティブAIを用いたセキュリティ制御の高速化について検討する。
大規模言語モデルとコンテキスト内学習を活用して,セキュリティコントロールの開発に要する時間を2～3日から1分未満に短縮する構造化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:10:18 GMT)
Programming an Optical Lattice Interferometer [2.8] 我々は、原子の運動量を操作する冷原子光学格子干渉計の量子論理ゲートのセットを導出する。
直接コロケーションの量子最適制御法が格子の変調波形を得るのにどのように適しているかを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:08:57 GMT)
Requirements Engineering for Older Adult Digital Health Software: A Systematic Literature Review [2.8] 高齢者の人口増加は、テクノロジーに支えられた高齢医療への関心の高まりにつながっている。
デジタルヘルスは、高齢者の健康、感情的要求、社会的ニーズをサポートする上で重要である。
開発者と年老いた人たちの要求に対する理解にはギャップがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:35:39 GMT)
From Federated Learning to Quantum Federated Learning for Space-Air-Ground Integrated Networks [2.8] 6Gの無線ネットワークは、宇宙空間と水中のネットワークをカバーするシームレスでデータベースの接続を提供する予定である。
宇宙空間統合ネットワーク(SAGIN)へのAI技術導入は避けられないトレンドである。
SAGINの分散的で異質なアーキテクチャのため、フェデレートドラーニング(FL)と量子FLは、将来のプライバシ強化と計算効率の向上を実現するためのAIモデルのトレーニング技術として登場しつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:35:53 GMT)
Virchow2: Scaling Self-Supervised Mixed Magnification Models in Pathology [2.7] 我々は6億2200万のパラメータ・ビジョン・トランスフォーマーであるVirchow2Gと、19億のパラメータ・ビジョン・トランスフォーマーであるVirchow2Gと、2200万のパラメータ・蒸留であるVirchow2G Miniの3つの新しいモデルを紹介した。
上位の競合モデルと比較して,12のタイルレベルタスクにおけるアートパフォーマンスの状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 14:45:58 GMT)
Out-of-Distribution Recovery with Object-Centric Keypoint Inverse Policy For Visuomotor Imitation Learning [2.7] 本稿では,ビジュモータ政策学習におけるアウト・オブ・ディストリビューションシナリオの課題を解決するために,オブジェクト中心のリカバリポリシフレームワークを提案する。
シミュレーションおよび実ロボット実験において,本フレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:53:26 GMT)
On-Device Emoji Classifier Trained with GPT-based Data Augmentation for a Mobile Keyboard [2.7] 本稿では,SwiftKey用のMobileBertに基づくオンデバイス絵文字分類器を提案する。
データ不均衡を考慮するために、広く使われているGPTを使用して、各絵文字クラスに1つ以上のタグを生成する。
各絵文字と対応するタグに対して、元のセットにGPT生成文をマージし、この絵文字でラベル付けします。
推論時には、絵文字の出力とユーザ履歴を補間し、より良い絵文字分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:52:29 GMT)
Lexicalization Is All You Need: Examining the Impact of Lexical Knowledge in a Compositional QALD System [2.6] 単語の潜在的な解釈に関する明示的な知識である語彙化は、タスクを著しく緩和し、QAシステムの性能を高めます。
このようなシステムは、語彙的知識を前提として、現在のQAシステムよりはるかにパフォーマンスが高いことを示す。
対照的に、LLMは語彙知識を活用できる能力が限られており、語彙知識のないバージョンに比べて限界的な改善しかできないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:37:28 GMT)
Influential Factors in Increasing an Amazon products Sales Rank [2.6] Amazonの製品とレビューのデータから、製品の販売ランクを決定する最も影響力のある要因は、Amazonが他の顧客が購入した製品の数、Amazonが見た製品の数、そして製品の価格であると判断した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:08:06 GMT)
Phase-space negativity as a computational resource for quantum kernel methods [2.5] 量子カーネル法は、機械学習において量子計算の優位性を達成するための提案である。
ボゾン系に対する量子核関数の最適古典的推定に十分な条件を提供する。
本研究は, 量子機械学習において, 位相空間準確率分布における負性の役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:55:01 GMT)
The Function-Representation Model of Computation [2.5] 本稿では,メモリとプログラムを融合した新しい計算モデル,Function-Representationを提案する。
この計算モデルは、一般的な関数表現を定義し、その複数のインスタンスをインスタンス化する。
また、Function-Representationが実装できる関数の種類についても検討し、Function-Representationの複数のインスタンスを整理するさまざまな方法を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 17:45:39 GMT)
Unlocking the Future: A Cloud-Based Artificial Intelligence Access Control System [2.5] Raspberry PiハードウェアとAmazon Web Services(AWS)技術を用いたクラウドベースのエントリシステムを提案する。
このソリューション(AWSecure Entry System)は、セキュリティを強化し、認証を合理化し、運用効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:20:48 GMT)
Five-fold precision enhancement in a cold atom experiment via adaptive symmetry-informed Bayesian strategies [2.5] 量子技術実験において,原子数推定のための適応ベイズ測定戦略を実証する。
提案手法は, 標準的な非最適化戦略と比較して, 原子数推定の分数分散を5倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 00:19:02 GMT)
Identifying non-Hermitian critical points with quantum metric [2.5] 量子状態の幾何学的性質は、量子幾何学テンソルによって符号化される。
従来のエルミート量子系では、量子メートル法は忠実度感受性に対応する。
我々はこの知恵を非エルミート系に拡張し、非エルミート臨界点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:57:44 GMT)
StegaVision: Enhancing Steganography with Attention Mechanism [2.4] 画像ステガノグラフィー(英: Image steganography)は、画像に秘密情報を埋め込む技法である。
本稿では,アテンション機構を備えたエンコーダデコーダアーキテクチャを改良し,画像ステガノグラフィーへの新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:33:37 GMT)
Navigating the landscape of multimodal AI in medicine: a scoping review on technical challenges and clinical applications [2.4] 本稿では,医学領域全体にわたるディープラーニングベースのマルチモーダルAIアプリケーションの展望を概観する。
マルチモーダルAIモデルは、AUCの6.2ポイントの平均的な改善により、一貫して単調なAIモデルを上回っている。
我々は,マルチモーダルAI開発を推進している重要な要因を特定し,フィールドの成熟を促進するための推奨事項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:18:05 GMT)
WiFlexFormer: Efficient WiFi-Based Person-Centric Sensing [2.3] WiFlexFormerは、WiFi Channel State Information (CSI)ベースの人中心センシング用に設計されたトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。
We demonstrate that WiFlexFormer achieves comparable Human Activity Recognition (HAR) performance while provide a significantly lower parameter count and faster inference time。
我々の総合的な評価は、WiFlexFormerが効率的でスケーラブルなWiFiベースのセンシングアプリケーションのための潜在的なソリューションであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:44:36 GMT)
ContextIQ: A Multimodal Expert-Based Video Retrieval System for Contextual Advertising [2.3] コンテキスト広告は、ユーザーが見ているコンテンツに沿った広告を提供する。
共同マルチモーダルトレーニングに基づく現在のテキスト・ビデオ検索モデルでは,大規模なデータセットと計算資源が要求される。
本研究では,コンテキスト広告に特化して設計されたマルチモーダル専門家によるビデオ検索システムであるContextIQを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:52:58 GMT)
On the (Classical and Quantum) Fine-Grained Complexity of Log-Approximate CVP and Max-Cut [2.3] 最大カット問題(Max-Cut)の1-varepsilon$と1-varepsilon1/2$から、任意の有限$ell_p$-normの下での$gamma$-Approximate Closest Vector Problemへの線形サイズの縮小を示す。
有限 $ell_p$-norm における $o(sqrtlog nfrac1p)$- Approximate Closest Vector Problem に対する部分指数時間(古典的あるいは量子的)アルゴリズムは、状態よりも高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:58:17 GMT)
Can Custom Models Learn In-Context? An Exploration of Hybrid Architecture Performance on In-Context Learning Tasks [2.3] In-Context Learning (ICL) は、パラメータ更新を必要とせずに、プロンプトシーケンスを通じてタスク学習が行われる現象である。
GPT-2 と LLaMa と LlaMa と Mamba のアーキテクチャ的差異の影響について検討した。
そこで本研究では,特定のタスクにおけるモデル全体の性能を示すスカラーメトリックである「ICL回帰スコア」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:25:05 GMT)
Human-in-the-Loop Feature Selection Using Interpretable Kolmogorov-Arnold Network-based Double Deep Q-Network [2.3] 本研究では,Double Deep Q-Network (DDQN)に統合されたHuman-in-the-loop (HITL)機能選択フレームワークを提案する。
我々の新しいアプローチは、シミュレーションされた人間のフィードバックと分布に基づくサンプリング、特にベータを利用して、データインスタンスごとの機能サブセットを反復的に洗練する。
Kan-DDQNは、MNISTが93%、FashionMNISTが83%で、従来のDDQNモデルよりも9%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:13:09 GMT)
3DGS-CD: 3D Gaussian Splatting-based Change Detection for Physical Object Rearrangement [2.2] 3DGS-CDは3Dシーンにおける物体の物理的配置を検出する最初の3Dガウス散乱(3DGS)に基づく手法である。
提案手法では,異なる時間に撮影された2つの不整合画像を比較して3次元オブジェクトレベルの変化を推定する。
本手法は,18秒以内のスパース・ポスト・チェンジ画像を用いて,1枚の新しい画像のみを用いて,散在する環境の変化を検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:08:41 GMT)
Quantum Algorithm for Sparse Online Learning with Truncated Gradient Descent [2.1] ロジスティック回帰、SVM(Support Vector Machine)、最小二乗は統計学とコンピュータ科学のコミュニティでよく研究されている手法である。
我々は,ロジスティック回帰,SVM,最小二乗の量子スパースオンライン学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:57:50 GMT)
Feedback Intensity Equalization Algorithm for Multi-Spots Holographic Tweezer [2.1] ホログラフィックトウィーザーアレイ実験では、通常、空間光変調器(SLM)によって生成された光トウィーザーが静的トウィーザーアレイとして使用される。
ツイーザーの大きさが1000より大きい場合、ツイーザーの均一性は96%を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 01:05:04 GMT)
TalkMosaic: Interactive PhotoMosaic with Multi-modal LLM Q&A Interactions [2.1] 鳥やライオンなどの動物のイメージを構成するために,多種多様な車両の画像を使用する。
オリジナルのカーイメージをTalkMosaicにアップロードすることで、与えられたカーイメージについて質問し、対応する回答を得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 05:05:12 GMT)
Quantum-Safe Hybrid Key Exchanges with KEM-Based Authentication [2.1] PQCrypto 2023では、Bruckner、Ramacher、StriecksがMuckle+と呼ばれる新しいハイブリッドAKE(HAKE)プロトコルを提案した。
Muckle#は、Transport Layer Security(TLS)プロトコルの領域における最近の研究に触発された暗黙の認証に、量子後キーカプセル化メカニズムを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:28:17 GMT)
Adaptive, Rate-Optimal Hypothesis Testing in Nonparametric IV Models [2.1] 非パラメトリック機器変数(NPIV)モデルにおける構造関数に対する不等式(モノトニック性、凸性など)と等式(パラメトリック、半パラメトリック)の新たな適応仮説テストを提案する。
本試験は,楽器の内在性と未知強度の存在下での代替関数の未知の滑らかさに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:42:55 GMT)
Enhancing the Expressivity of Temporal Graph Networks through Source-Target Identification [2.1] 我々は、TGNの定式化は、メッセージ上での予測や移動平均を表現できないことを示した。
本稿では,各インタラクションイベントメッセージにソースターゲット識別を追加することで,TGNの表現性を高めることを提案する。
提案手法であるTGNv2は,全時系列グラフベンチマークデータセットにおいて,TGNと現在のTGモデルを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:20:24 GMT)
Disability data futures: Achievable imaginaries for AI and disability data justice [2.1] データとは、個人のアイデンティティが現代の状態やシステムでフィルタリングされる媒体である。
データとAIの歴史は、しばしば障害排除、抑圧、障害経験の削減の1つです。
この章は、人工知能と障害データ正義のための達成可能な想像力を記述するために、4人の学者と障害擁護者を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:04:29 GMT)
Polylog-time- and constant-space-overhead fault-tolerant quantum computation with quantum low-density parity-check codes [2.0] フォールトトレラント量子計算における大きな課題は、空間オーバーヘッドと時間オーバーヘッドの両方を削減することである。
本研究では, 量子低密度パリティチェック符号を用いたプロトコルが, 一定の空間オーバーヘッドと多対数時間オーバーヘッドを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:06:36 GMT)
Reproducible Hybrid Time-Travel Retrieval in Evolving Corpora [1.9] 本稿では,高速検索のためのLuceneと,バージョン付きおよびタイムスタンプ付きインデックスを維持する列ストア型検索システムを組み合わせたハイブリッド検索システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:57:55 GMT)
Data Fusion of Synthetic Query Variants With Generative Large Language Models [1.9] 本研究は,データ融合実験において,命令調整型大規模言語モデルによって生成される合成クエリ変種を用いることの実現可能性について検討する。
我々は、プロンプトとデータ融合の原則を生かした、軽量で教師なしで費用効率のよいアプローチを導入します。
解析の結果,合成クエリの変種に基づくデータ融合は,単一クエリのベースラインよりもはるかに優れており,擬似関連フィードバック手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:54:27 GMT)
Where postdoctoral journeys lead [1.9] ポストドクトクタルトレーニング(英: Postdoctoral training)は、しばしば要求と不安に満ちた時間と表現されるキャリアステージである。
学術出版とキャリアのユニークなデータセットを使って、多かれ少なかれ成功したポストドクトリアルパスをチャート化しています。
重要な発見の1つは、この形式の成功を達成するための博士課程よりも、術後期間が重要であるように見えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:16:14 GMT)
Nonlocal Advantages of Quantum Imaginarity [1.8] 我々は、任意の2量子状態における虚偽性と量子非局所性の間の接続を確立する。
NAQIを持つ任意の2量子状態は量子ステアリング可能であるが、逆逆ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:49:45 GMT)
EAP4EMSIG -- Experiment Automation Pipeline for Event-Driven Microscopy to Smart Microfluidic Single-Cells Analysis [1.8] スマートマイクロ流体単細胞分析(EAP4IG)におけるイベント駆動顕微鏡のための実験自動化パイプラインについて紹介する。
特に、我々のアプローチのリアルタイムセグメンテーションモジュールからの初期ゼロショット結果を示す。
以上の結果から,OmniposeはPanoptic Quality(PQ)スコア0.9336,Contour Proposal Network(CPN)は185msが最も高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:37:31 GMT)
Delegating Responsibilities to Intelligent Autonomous Systems: Challenges and Benefits [1.7] AIシステムは自律性と適応性で機能するので、技術的社会システムにおける伝統的な道徳的責任の境界が課題となっている。
本稿では,知的自律エージェントへの責任委譲に関する議論の進展と,そのような実践の倫理的意味について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:40:38 GMT)
Multilingual hierarchical classification of job advertisements for job vacancy statistics [1.7] 本研究の目的は,オンライン求人広告における職業規範の多言語分類と条件付き確率を開発することである。
職業の階層構造を組み込むことで,予測精度が1-2ポイント向上することを示す。
クローズドおよびオープンソースソフトウェアを用いて翻訳されたデータに基づいてバイリンガル(ポーランド語と英語)とマルチリンガル(24言語)モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:16:15 GMT)
Towards 3D Semantic Scene Completion for Autonomous Driving: A Meta-Learning Framework Empowered by Deformable Large-Kernel Attention and Mamba Model [1.7] セマンティックシーン補完(SSC)のためのメタラーニングに基づく新しいフレームワークであるMetaSSCを紹介する。
我々のアプローチは、不完全領域のセマンティックスと幾何学を探求することを目的とした、ボクセルに基づくセマンティックセマンティックセマンティクス(SS)事前訓練タスクから始まる。
シミュレーションされた協調認識データセットを用いて、集約されたセンサデータを用いて1台の車両の知覚訓練を監督する。
このメタ知識は、二重フェーズのトレーニング戦略を通じてターゲットドメインに適応し、効率的なデプロイメントを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:11:25 GMT)
Increasing the Hardness of Posiform Planting Using Random QUBOs for Programmable Quantum Annealer Benchmarking [1.6] 我々は,多数の小さな離散係数スピングラスイジングモデルを融合させることにより,ポジフォーム植込みQUBOを計算的に困難にすることを検討する。
3つのD-Wave超伝導量子アニーリングプロセッサの性能をベンチマークする。
D-Wave QPUの地中サンプリング成功率は、我々が採用するランダムQUBOのサイズに対して変化しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:46:33 GMT)
On Multi-Stage Loss Dynamics in Neural Networks: Mechanisms of Plateau and Descent Stages [1.5] トレーニング中に得られた損失曲線は,初期高原ステージ,初期降下ステージ,二次高原ステージの3つの異なる段階を同定した。
厳密な分析を通じて,高原期における訓練の遅さに寄与する基礎的課題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:57:42 GMT)
Interpretable and Efficient Data-driven Discovery and Control of Distributed Systems [1.5] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、高次元非線形力学を持つシステムにおいて、有望な制御パラダイムとして登場した。
PDE制御のためのデータ効率,解釈可能,スケーラブルなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:26:19 GMT)
TIMBRE: Efficient Job Recommendation On Heterogeneous Graphs For Professional Recruiters [1.5] ジョブレコメンデーションは、レコメンデーションシステムでよく知られた多くの課題を集めます。
コールドスタートの問題に悩まされ、ユーザ(候補者)とアイテム(仕事)は非常に寿命が限られている。
本稿では、ジョブレコメンデーションのための時間グラフに基づく手法であるTIMBREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:06:44 GMT)
Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains [1.5] スペクトルバロン空間の関数に対する重み付きソボレフ空間における浅部ニューラルネットワークの近似能力を考察する。
まず、重み付きソボレフ空間におけるより一般的なフーリエ・ルベーグ空間に対する埋め込み結果を示し、次に、次元の呪いを伴わない浅層ニューラルネットワークに対する近似率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:36:21 GMT)
A Persuasion-Based Prompt Learning Approach to Improve Smishing Detection through Data Augmentation [1.4] マシンラーニングベースのスマイシング検出には、多くの課題が残っている。
スマイシング関連データの繊細な性質を考えると、MLモデルのトレーニングや評価に使用可能な、公開アクセス可能なデータが不足している。
本稿では,数発のプロンプト学習アプローチを用いた新しいデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:32:01 GMT)
Visuospatial navigation without distance, prediction, or maps [1.4] 従来の視覚ナビゲーションタスクにおいて,最小限のフィードフォワードフレームワークの有効性を示す。
視覚的距離は目標への直接的軌跡を可能にするが、2つの異なるアルゴリズムは視覚的角度だけで頑健にナビゲートするように開発されている。
それぞれに独特の文脈的トレードオフが与えられ、げっ歯類、昆虫、魚、精子で観察される運動行動と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 21:56:53 GMT)
Bottom-Up and Top-Down Analysis of Values, Agendas, and Observations in Corpora and LLMs [1.3] 大規模言語モデル (LLM) は、複数の潜在的視点から多様で位置し、説得力のあるテキストを生成する。
我々は、安全、正確性、包摂性、文化的忠実さを理由に、彼らが表現する社会文化的価値を特徴づけることを模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:51:04 GMT)
A Causal Framework for Precision Rehabilitation [1.3] 精密リハビリテーションは、長期的機能的成果を改善するために個人のリハビリを最適化するためのエビデンスベースのアプローチを約束する。
人工知能によって駆動されるものを含む新しい技術は、リハビリテーション中のさまざまな機能領域を定量化する能力を急速に拡大しています。
これは、ビッグデータの時代へのリハビリを後押しし、精度回復の強力な原動力となるだろうが、我々の分野には、これらのデータを活用し、この約束を果たすための一貫性のある枠組みが欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:51:06 GMT)
Energy Score-based Pseudo-Label Filtering and Adaptive Loss for Imbalanced Semi-supervised SAR target recognition [1.2] 既存の半教師付きSAR ATRアルゴリズムは、クラス不均衡の場合、認識精度が低い。
この研究は、動的エネルギースコアと適応損失を用いた非平衡半教師付きSAR目標認識手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:45:16 GMT)
False Data Injection Attack Detection in Edge-based Smart Metering Networks with Federated Learning [1.2] 本稿では、効率的なフェデレート学習フレームワークを開発することにより、新たなプライバシ保存型偽データ注入(FDI)攻撃検出を提案する。
ネットワークエッジに位置する分散エッジサーバは、MLベースのFDI攻撃検出モデルを実行し、トレーニングされたモデルをグリッドオペレータと共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:30:25 GMT)
Cross Feature Fusion of Fundus Image and Generated Lesion Map for Referable Diabetic Retinopathy Classification [1.1] 糖尿病網膜症(DR)は視覚障害の主要な原因であり、早期発見と診断を必要とする。
本研究では,伝達学習と相互注意機構を利用した高度な相互学習DR分類法を開発した。
2つの公開データセットを利用して、我々の実験は94.6%の精度を示し、現在の最先端の手法を4.4%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:23:38 GMT)
Analysis of Droughts and Their Intensities in California from 2000 to 2020 [1.1] 干ばつは世界中で持続的な脅威とみなされており、その出現に寄与する様々な要因の複雑なメカニズムが理解しづらい。
干ばつとその深刻度傾向は、干ばつによる経済的な影響がかなり大きいため、米国でも懸念されている。
カリフォルニア州はアメリカ合衆国にとって最大の農業貢献者であり、そのシェアは約12%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:57:03 GMT)
WiP: Towards a Secure SECP256K1 for Crypto Wallets: Hardware Architecture and Implementation [1.0] 本研究は,サイドチャネルアタック耐性と効率的な資源利用に最適化されたSECP256K1のハードウェアアーキテクチャを提案する。
実装結果から,LUT使用率の平均は,類似の作業に比べて45%低下し,設計の資源効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:41:04 GMT)
The pretty bad measurement [1.0] かなり良い測定値とかなり悪い測定値の両方が、それぞれのタスクについて盲目で推測するよりも、常に悪いことであることを示す。
応用として、量子状態異常検出問題にかなり悪い測定を適用し、かなり悪い量子ビットを避ける方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:01:10 GMT)
Exploring the quantum capacity of a Gaussian random displacement channel using Gottesman-Kitaev-Preskill codes and maximum likelihood decoding [0.9] 複数モードのGottesman-Kitaev-Preskill符号の誤り訂正性能を解析した。
曲面二乗GKP符号の誤差閾値は、$sigma=1/sqrtesimeq 0.6065$と著しく近い。
複数のボソニックモード上で1つの論理量子ビットのみを符号化するマルチモードGKP符号に着目し、GKP符号が非ゼロ量子状態伝送速度を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:47:20 GMT)
Increasing the scalability of graph convolution for FPGA-implemented event-based vision [0.9] イベントカメラは、従来のフレームベースの視覚センサーに代わるものとして、ますます人気が高まっている。
我々は、FPGAリソースの柔軟な選択を可能にするために、グラフ畳み込みのためのハードウェアモジュールの最適化に重点を置いている。
乗算におけるLUT使用量の最大94%を削減するために,追加のBRAMバッファを利用する「二段階畳み込み」手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:22:46 GMT)
Optimizing Multi-level Magic State Factories for Fault-Tolerant Quantum Architectures [0.9] 専用ゾーンをマルチレベルマジックステートファクトリと,効率的な論理演算のためのコアプロセッサとして考える。
提案したアーキテクチャでは、量子メモリを持つ量子コンピュータ上で実行される場合、T$--1015$の量子アルゴリズムに105$--108$の物理量子ビットと102$--104$の論理量子ビット数を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:25:34 GMT)
Ultrasound-Based AI for COVID-19 Detection: A Comprehensive Review of Public and Private Lung Ultrasound Datasets and Studies [0.8] 新型コロナウイルスの検出と解析に肺超音波(LUS)を用いたAIによる研究に焦点をあてる。
合計60項目をレビューし,そのうち41項目は公開データセットを使用し,残る41項目は個人データを用いた。
以上の結果から, 超音波を用いた新型コロナウイルス検出AI研究は, 特に小児および妊婦の臨床的有用性が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:59:41 GMT)
SciOps: Achieving Productivity and Reliability in Data-Intensive Research [0.8] 科学者たちは、実験や研究の目標を拡大するために、機器、自動化、協調ツールの進歩をますます活用している。
神経科学を含む様々な科学分野は、コラボレーション、インスピレーション、自動化を強化するための重要な技術を採用してきた。
厳密な科学的操作の原理を説明する5段階の能力成熟度モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:25:29 GMT)
Multimodal Structure-Aware Quantum Data Processing [0.8] MultiQ-NLP:text+imageデータによる構造認識データ処理のためのフレームワーク。
本稿では,テキスト+画像データを用いた構造認識データ処理フレームワークであるMultiQ-NLPを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:11:19 GMT)
Differentially Private Finite Population Estimation via Survey Weight Regularization [0.8] 有限個体数推定のための微分プライベートな手法を開発した。
本研究では,DP 調査対象の平均所得推定値の公表に最適な手法は,経年変化よりもノイズの少ない命令を必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:04:22 GMT)
An Edge Computing-Based Solution for Real-Time Leaf Disease Classification using Thermal Imaging [0.8] 植物病分類のための熱画像データセットを提案し,Raspberry Pi 4Bのような資源制約のあるデバイス上でのディープラーニングモデルを評価する。
プルーニングと量子化対応トレーニングを使用することで、これらのモデルはEdge TPU Max for VGG16で最大1.48倍、Intel NCS2 for MobileNetV1で最大2.13倍高速となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:14:49 GMT)
Evaluating Creative Short Story Generation in Humans and Large Language Models [0.8] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、高品質なストーリーを生成する能力を実証した。
LLMと日常の人々の短いストーリー生成において,創造性を体系的に分析する。
LLMはスタイリスティックな複雑なストーリーを生成できるが、平均的な人間作家に比べて創造性は低い傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:27:24 GMT)
MINDSETS: Multi-omics Integration with Neuroimaging for Dementia Subtyping and Effective Temporal Study [0.8] アルツハイマー病(AD)と血管性認知症(VaD)は最も多い認知症である。
本稿では、ADとVaDを正確に区別する革新的なマルチオミクス手法を提案し、89.25%の精度で診断を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:13:28 GMT)
DiffBatt: A Diffusion Model for Battery Degradation Prediction and Synthesis [0.7] 本稿では,電池劣化予測と合成のための新しい汎用モデルDiffBattを紹介する。
老化挙動の不確実性を捉える確率モデルと、バッテリー劣化をシミュレートする生成モデルとして機能する。
すべてのデータセットの平均RMSEは196サイクルであり、他のモデルよりも優れ、より優れた一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:28:26 GMT)
Taming Toxicity or Fueling It? The Great Ban Role in Shifting Toxic User Behavior and Engagement [0.7] 我々は,Redditが実施した最も大規模な非プラットフォーム的介入の一つであるThe Great Banの有効性を評価した。
約34万のユーザーが共有した5300万のコメントを分析した。
適度な利用者の15.6%がプラットフォームを放棄し、残りの利用者は全体の毒性を4.1%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:34:59 GMT)
Global calibration of large-scale photonic integrated circuits [0.7] 大規模フォトニック集積回路(PIC)のグローバルキャリブレーション手法を提案する。
本手法は、PIC上の全熱光学位相シフト器の非線形位相電流関係を同時に学習するために、カスタムネットワークを利用する。
結果は、フォトニック量子情報処理における大規模PICの応用に大きな恩恵をもたらすだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:56:48 GMT)
Exploring the Stability Gap in Continual Learning: The Role of the Classification Head [0.7] 安定性のギャップは、トレーニング中に部分的に回復する前に、モデルが最初に学習したタスクのパフォーマンスを失う現象である。
バックボーンと分類ヘッドが安定性のギャップに与える影響を評価できるツールとして,NMC(Nest-mean Classifier)を導入した。
実験の結果, NMCは最終性能を向上するだけでなく, 各種連続学習ベンチマークのトレーニング安定性を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:45:01 GMT)
Estimation of Psychosocial Work Environment Exposures Through Video Object Detection. Proof of Concept Using CCTV Footage [0.7] 本稿では,コンピュータビジョンアルゴリズムを用いて,CCTV映像を用いた心理社会的作業環境の側面を推定する。
本稿では,映像中の人物を検出し,追跡する手法の実証について述べる。
顧客と従業員のインタラクションを,ポーズを推定し,出会いの時間を計算することで推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:43:40 GMT)
Exponential convergence rates for momentum stochastic gradient descent in the overparametrized setting [0.6] 我々は運動量勾配降下スキーム(MSGD)の収束率の有界性を証明する。
摩擦の最適選択を解析し、MSGDプロセスがほぼ確実に局所に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:19:32 GMT)
Reducing catastrophic forgetting of incremental learning in the absence of rehearsal memory with task-specific token [0.6] ディープラーニングモデルは、新しいデータを継続的に学習する際に破滅的な忘れを見せる。
本稿では,従来のデータを保存することなく,過去の知識を保存できる新しい手法を提案する。
この方法は視覚変換器のアーキテクチャにインスパイアされ、各タスクの圧縮された知識をカプセル化できるユニークなトークンを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:13:50 GMT)
Autonomous Quantum Heat Engine Enabled by Molecular Optomechanics and Hysteresis Switching [0.6] 外部駆動や変調なしにヒステリシスフィードバックによって自律的に動作する分子量子熱エンジンを提案する。
半古典的および完全量子的両方のフレームワークで比較分析を行うことで、自律制御要素に埋め込まれた量子特性が、この先進的な分子マシンの動作効率と性能に与える影響を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:14:49 GMT)
How do practitioners gain confidence in assurance cases? [0.6] 保証ケース(AC)は、システムの望ましい品質特性が満足していると主張する。
多くの信頼度評価法 (CAM) が存在するが、これらの手法の実際についてはほとんど分かっていない。
本研究の目的は、交流信頼度評価の実践状況と、その利用にどのような障壁が存在するかを理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:39:06 GMT)
MambaPEFT: Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning for Mamba [0.6] ステートスペースモデル(SSM)ベースのモデルであるMambaは、トランスフォーマーの代替として注目されている。
Mambaに適用した場合のトランスフォーマーに対する既存のPEFT法の有効性について検討する。
本研究では,マンバの固有構造を利用した新しいPEFT法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:57:55 GMT)
Soft Reverse Reconciliation for Discrete Modulations [0.6] 本研究は、離散変調を用いたCV-QKDシナリオ用に設計されたリバース・コンシリエーション・ソフトニング(RRS)手順を導入する。
我々は、Alice と Bob の変数間の相互情報は、追加の計量が共有されたときにどのように変化するかを検討する。
RRSはハードデコードでRRの相互情報を改善し、ソフトデコードでDRと同じ相互情報を現実的に実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:28:28 GMT)
Long-Form Text-to-Music Generation with Adaptive Prompts: A Case of Study in Tabletop Role-Playing Games Soundtracks [0.6] 本稿では,長大な音楽制作におけるテキストからオーディオまでの音楽生成モデルの有用性について考察する。
Babel BardoはLarge Language Models(LLM)を用いて音声の書き起こしを音楽記述に変換するシステムで、テキストから音楽へのモデルを制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:29:49 GMT)
Neural Precision Polarization: Simplifying Neural Network Inference with Dual-Level Precision [0.4] 浮動小数点モデルはクラウドでトレーニングされ、エッジデバイスにダウンロードされる。
ネットワークの重みとアクティベーションは、NF4やINT8のようなエッジデバイスの望ましいレベルを満たすために直接量子化される。
本稿では,Watt MAC の効率と信頼性について,約464 TOPS のニューラル精度の偏極が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:02:55 GMT)
PhDGPT: Introducing a psychometric and linguistic dataset about how large language models perceive graduate students and professors in psychology [0.4] この研究は、PhDGPTを紹介している。PhDGPTは、PhD研究者と教授の機械心理学をカプセル化した、プロンプトフレームワークと合成データセットである。
データセットは756,000のデータポイントで構成され、15の学術イベントに300回の反復、生物学的ジェンダー2つ、キャリアレベル2つ、抑うつ、不安、ストレススケール42のユニークな項目応答(DASS-42)を数えている。
ネットワーク・サイコメトリックスと心理言語学的次元を組み合わせることで,人間とLLMデータの類似点と相違点を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:04:20 GMT)
A Novel Access Control and Privacy-Enhancing Approach for Models in Edge Computing [0.3] 本稿では,エッジコンピューティング環境に適した新しいモデルアクセス制御手法を提案する。
この方法は、画像スタイルをライセンス機構として利用し、モデルの運用フレームワークにスタイル認識を組み込む。
エッジモデルに入力データを制限することにより、攻撃者がモデルへの不正アクセスを阻止するだけでなく、端末デバイス上のデータのプライバシーも強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:37:30 GMT)
Opportunities of Reinforcement Learning in South Africa's Just Transition [0.2] 南アフリカは、貧困、不平等、失業、荒れ狂う気候危機といった社会経済的課題に苦しめられている。
政府のJust Transitionフレームワークは、気候の弾力性を高め、2050年までに温室効果ガスの純ゼロを達成し、社会的包摂と貧困の根絶を促進することを目的としている。
第4次産業革命の大統領委員会に拠れば、人工知能技術はこれらの課題に対処する上で大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:23:30 GMT)
Fine-tuning -- a Transfer Learning approach [0.2] 電子健康記録(EHR)の欠落は、この貴重な資源に欠落するデータが豊富にあるため、しばしば妨げられる。
既存の深い計算手法は、計算処理とダウンストリーム解析の両方を組み込んだエンドツーエンドのパイプラインに依存している。
本稿では,モジュール型深層学習型計算・分類パイプラインの開発について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:18:23 GMT)
Diversity Progress for Goal Selection in Discriminability-Motivated RL [0.2] 目的条件付きRL「ダイバーシティ・プログレス」におけるゴール選択ポリシーの学習方法を提案する。
学習者は、目標セットに対する識別可能性の観察的改善に基づくカリキュラムを構成する。
DPをモチベーションとしたエージェントが,従来のアプローチよりも早く,識別可能なスキルのセットを学習できることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:52:28 GMT)
PyroGuardian: An IoT-Enabled System for Health and Location Monitoring in High-Risk Firefighting Environments [0.2] PyroGuardianはウェアラブルモジュールを使用して、Long Range (LoRa)経由でAndroidタブレットにユニット情報を送信している。
このタブレットは、PyroPortalというアプリケーションを動作させ、各消防士の体温、心拍数、GPS位置などの統計データを割り当てます。
ピロガーディアンはこれら全ての任務を手頃な価格で完了し、部隊とインシデント・コンストラクション・コンストラクション・コンストラクションの最大範囲で完了した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 04:28:45 GMT)
Tensor Factorized Recursive Hamiltonian Downfolding To Optimize The Scaling Complexity Of The Electronic Correlations Problem on Classical and Quantum Computers [0.2] 本稿では,高コストシミュレーションのための最適化スケーリングを伴う,ハートリー・フォック・ハミルトンのダウンフォールディングに基づく量子化学法を新たに提案する。
古典計算機と量子コンピュータの両方で高価な量子化学アルゴリズムの超クアッドレート高速化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:24:32 GMT)
Explaining Human Activity Recognition with SHAP: Validating Insights with Perturbation and Quantitative Measures [0.1] 本稿では SHapley Additive exPlanations を用いてグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の意思決定プロセスを説明する。
我々は、脳性麻痺(CP)分類のための2つの実世界のデータセットと、広く使われているNTU RGB+D 60行動認識データセットについて、SHAPを用いて説明する。
どちらのデータセットでも、SHAPによって重要視されるボディキーポイントが、正確性、特異性、感度の指標に最も大きな影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:28:57 GMT)
Cartan moving frames and the data manifolds [0.1] 本稿では、カルタン移動フレームの言語を用いて、データ多様体の幾何学を研究する。
ニューラルネットワークの応答に関する説明は、与えられた入力から容易に到達可能な出力クラスを指摘することによって与えられる。
このことは、ネットワークの出力と入力の幾何学との間の数学的関係が、説明可能な人工知能ツールとしてどのように活用できるかを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 17:13:51 GMT)
Finite-time thermodynamics: A journey beginning with optimizing heat engines [0.1] 本稿では, 有限時間熱力学の歴史的発展を概説し, 過去20年間の研究状況について概観する。
我々は,有限時間熱力学サイクルの基本的制約,熱力学過程の最適制御と最適化,非伝統的な熱機関の動作,実験的な進歩に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:52:03 GMT)
Yrast states of quantum droplets confined in a ring potential [0.0] 我々は、環ポテンシャルに閉じ込められた量子液滴を考える。
いわゆる「イラスト」状態、すなわち液滴の最低エネルギー状態について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:15:31 GMT)
YouTube Comments Decoded: Leveraging LLMs for Low Resource Language Classification [0.0] コード混合テキストにおける皮肉と感情検出のための新しい金標準コーパスを提案する。
このタスクの主な目的は、タミル・イングリッシュとマラヤラム・イングリッシュのコメントとソーシャルメディアプラットフォームから収集された投稿のコード混成データセットの中で、皮肉と感情の極性を特定することである。
我々はGPT-3.5 Turboのような最先端の大規模言語モデルを実験し、コメントを皮肉的または非皮肉的なカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:58:01 GMT)
Yet Another Representation of Binary Decision Trees: A Mathematical Demonstration [0.0] 決定木は単純な非巡回計算グラフのように見え、葉ノードだけが出力値を指定する。
数値的な観点から、計算グラフの言語で決定木を表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:02:35 GMT)
Variational Inference on the Boolean Hypercube with the Quantum Entropy [0.0] ブールハイパーキューブ上の対数マルコフ確率場の対数分割関数上界の変分推論を導出する。
そこで本研究では,これらの境界を原始双対最適化に基づいて効率的に計算するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:42:53 GMT)
Using Deep Learning to Design High Aspect Ratio Fusion Devices [0.0] 我々は機械学習モデルをトレーニングし、良好な閉じ込め特性を持つ構成を構築する。
この方法で最適化された構成を確実に生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 13:09:44 GMT)
Upper bound for the quantum coupling between free electrons and photons [0.0] 私は自由電子と光子の間の量子結合の上限を得る。
上界は幅広い光学材料に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:39:58 GMT)
Towards Interpreting Language Models: A Case Study in Multi-Hop Reasoning [0.0] 言語モデル(LM)は、一貫してマルチホップ推論を行うのに苦労する。
本稿では,LMアテンションヘッド上のターゲットメモリ注入によるマルチホップ推論障害をピンポイントし,修正する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:30:26 GMT)
Tomography of the spatial structure of light [0.0] ラゲール・ガウシアンモードやエルミート・ガウシアンモードなど、ある基底に関して係数によって特定される空間的に構造化された光モードを考える。
この問題と量子状態トモグラフィーの数学的類似性を探究し、このよく確立された分野の多くの技術を容易に活用することができる。
この研究は、構造化光の分野におけるキャラクタリゼーション技術の発展と、古典的および量子的情報プロトコルへの応用に役立つことが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:23:51 GMT)
Theoretically informed selection of latent activation in autoencoder based recommender systems [0.0] オートエンコーダは、より正確で計算効率のよいレコメンデーションシステムの設計に自らを貸すことができる。
この研究は、オートエンコーダのエンコーダがレコメンデーション精度を向上させるために示すべき3つの重要な数学的特性を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:39:39 GMT)
The natural stability of autonomous morphology [0.0] 本稿では自律形態学のレジリエンスについて説明する。
解離的証拠は、形態素類が崩壊することを防ぐ反発力学を生成する。
自律的な形態学(例えば citealtAronoff など)は、むしろ摂動系に適用される推論の自然な(合理的な)過程であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:14:58 GMT)
The Recurrent Sticky Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model [0.0] HDP-HMMは古典的隠れマルコフモデルの非パラメトリック拡張である。
我々は,このモデルにおける効率的な推論のための新しいギブスサンプリング戦略を開発した。
RS-HDP-HMMは、合成データと実データセグメンテーションの両方において、不整合HDP-HMM、粘着HDP-HMM、粘着HDP-HMM、HDP-HMMより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:49:20 GMT)
The Helstrom Bound [0.0] 最適最小エラー確率はヘルストローム境界によって与えられることが知られている。
リングを2つのチャンバーに分割する即時に2つの不透明な障壁を挿入することで、新しい戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:54:48 GMT)
The Essence of the Essence from the Web:The Metasearch Engine [0.0] Metasearch Engineは、複数の検索エンジンに並列にクエリをディスパッチすることで、ユーザの負担を軽減する。
これらのエンジンはウェブページのデータベースを所有しておらず、検索エンジン会社が保持するデータベースに検索語を送信する。
本稿では,典型的なメタサーチエンジンの動作について述べるとともに,異なるパラメータに基づいて従来の検索エンジンとメタサーチエンジンの比較研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:56:22 GMT)
Supervised Autoencoders with Fractionally Differentiated Features and Triple Barrier Labelling Enhance Predictions on Noisy Data [0.0] シャープとインフォメーション比を用いて、リスク調整されたリターンに対するノイズ増大と3重バリアラベルの影響を調べる。
その結果、教師付きオートエンコーダは、バランスの取れたノイズ増大とボトルネックサイズにより、戦略の有効性を著しく向上させることがわかった。
しかし、過度なノイズと大きなボトルネックサイズは性能を損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 08:43:03 GMT)
Structure-preserving quantum algorithms for linear and nonlinear Hamiltonian systems [0.0] 常微分方程式と偏微分方程式のハミルトン系は、現代科学や工学において基本的である。
このようなシステムにおける計算手法の堅牢性と安定性に対する重要な性質はシンプレクティック構造である。
我々は、シンプレクティックを取り入れた量子アルゴリズムを提案し、このキー構造を確実に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 01:36:39 GMT)
Speed limits to fluctuation dynamics [0.0] 実験的に測定された可観測物のゆらぎ力学は、非平衡系に対する一次信号を与える。
変動成長速度に対する厳密な限界に関する理論を発展させる。
この結果は、様々な非平衡系における変動力学の定量的理論への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:40:27 GMT)
Spectroscopy of collective modes in a Bose-Einstein condensate: from single to double zones of excitations [0.0] 集合モードはボース=アインシュタイン凝縮体(BEC)におけるコヒーレント励起である
それらは、トラップ幾何学、原子間相互作用、欠陥の存在など、BECの特性を探索するために用いられる。
本稿では,2つの振動場を時間的に分離したRabiライクなプロトコルよりも優れた分解能を実現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:17:21 GMT)
Speaker Emotion Recognition: Leveraging Self-Supervised Models for Feature Extraction Using Wav2Vec2 and HuBERT [0.0] 本研究では, 自己教師型トランスフォーマーモデルであるWav2Vec2とHuBERTを用いて, 話者の感情を音声から判断する。
提案手法は、RAVDESS、SHEMO、SAVEE、AESDD、Emo-DBを含む計算可能なデータセットに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:18:15 GMT)
Skills or Degree? The Rise of Skill-Based Hiring for AI and Green Jobs [0.0] 本研究の目的は、雇用主が採用プロセスにおける正式な資格よりも個人スキルに力を入れ始めたかどうかを理解することである。
我々の発見は、雇用主がAIロールの「スキルベースの雇用」を開始した証拠となる。
AIスキルの需要が高い職業では、スキルのプレミアムが高く、学位に対する報酬は比較的低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:09:48 GMT)
Revisiting BQP with Non-Collapsing Measurements [0.0] 非折り畳み測定機能を備えた場合、BQPはBQPとSZKの両方を含むことを示す。
PDQPの代替等価モデルを定式化することにより、正重み付き逆法を証明できる。
また、関連する設定についても検討し、任意の状態をコピーできるBQPの厳密な境界を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:06:10 GMT)
Randomly Compiled Quantum Simulation with Exponentially Reduced Circuit Depths [0.0] 時間進化のための高次ランダム化アルゴリズムqFLOを開発した。
特に、Acillary qubitsや追加のコントロールゲートは必要とせず、特に短期量子デバイスには有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:08:42 GMT)
Qutrit Toric Code and Parafermions in Trapped Ions [0.0] トラップされたイオン量子プロセッサにおいて、24クォートリット上のZ3トーリック符号の基底状態を作成する。
従来のqubitのトーリックコードを超える2種類の欠陥を操作します。
我々の研究は、量子シミュレーションや普遍的な誤り訂正符号に用いる自由度で長距離の絡み合った状態の空間を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:00:02 GMT)
Quantum sensing of even- versus odd-body interactions [0.0] 任意の体符号化ハミルトニアンの結合強度の推定は、相互作用する粒子の数の増加とともに単調に増加するスケーリングを提供する。
奇体相互作用を持つハミルトニアンは、最高の距離論的精度を達成するために、プローブの真の多部絡み合いを必要とする。
我々は、常に非対称な積状態を得ることができ、偶数体相互作用に最適なメロジカルな精度を与えるパーティーの数に上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:05:22 GMT)
Quantum metrology with a continuous-variable system [0.0] 本稿では,量子気象学における精度限界と最適戦略を,量子連続変数の単一モードで論じる。
実験の成果のいくつかを要約し、連続的な可変センシングのための新しいプラットフォームについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:57:07 GMT)
Quantum information with quantum-like bits [0.0] これまでの研究で、我々は巨大で複雑な古典システムを実現することができる量子のようなビットの構築を提案してきた。
本稿では、量子的資源の数学的構造を探究し、創発状態を操作することで任意のゲートをどのように実装できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 12:29:42 GMT)
Quantum geometry in many-body systems with precursors of criticality [0.0] 量子位相遷移(QPT)を用いたパラメータ依存多体系における基底状態多様体の幾何解析
本研究は,1次QPTの形成におけるダイアボリックポイントの役割を解明し,これらの孤立した幾何学的特異点が有限系における測地線の不規則な挙動を生じる種子を表すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:06:05 GMT)
Quantum fault tolerance with constant-space and logarithmic-time overheads [0.0] 一定の空間と$widetildeO(log N)$-timeオーバーヘッドを持つフォールトトレランスプロトコルを構築し、$widetildeO(cdot)$はサブポリログ要素を隠します。
我々の研究は、これまでで最低の時空オーバーヘッドを与えており、これは初めて、古典的な耐故障性からサブポリログ要因までに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:16:33 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） (Wed, 06 Nov 2024 07:29:31 GMT)
Quantum circuit compression using qubit logic on qudits [0.0] ハードウェア非依存回路からのキュービットを,様々なサイズのグループに分割した圧縮方式であるqudits (QLOQ) について述べる。
任意のqubit-logicユニタリは、QLOQにおいて、qubitエンコーディングよりもはるかに少ない2レベル(qubit)物理エンタングゲートで実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:49:32 GMT)
Quantum Thermoelectric Circuits: A Universal Approach [0.0] 我々は定常状態における量子熱電回路理論のパノラマ的スキーマを開発する。
熱電流と温度勾配に関するキルヒホフの法則の類似性を定義することによって基礎を確立する。
我々は量子熱ステップ変換器のモデルを開発することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:19:25 GMT)
Quantum Mpemba effect of Localization in the dissipative Mosaic model [0.0] オープン量子系における単一励起の散逸ダイナミクスについて検討する。
エネルギーレベル$E_cinfty$は、実際の構成においてグローバルな周期性を示し、消散を阻害する。
系が$E_cinfty$から逸脱すると、準退位が成立し、散逸効果が増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:55:42 GMT)
Quantum Magic and Computational Complexity in the Neutrino Sector [0.0] 3フレーバーニュートリノ系をクォートリットにマッピングし、量子魔法の進化を探求する。
これらの結果は、量子物理系をシミュレートする複雑性と標準モデルのパラメータの関連性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:02:30 GMT)
Quantum Cryptography: an overview of Quantum Key Distribution [0.0] この章では、量子力学の組み入れによるセキュアな通信の変換を強調している。
過去40年間、この画期的な理論は、ひそかに私的コミュニケーションに革命をもたらした。
この章は、この分野の開始の正確な歴史的概要を提供し、その先駆的プロトコルであるBB84の開発を追跡している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:50:35 GMT)
Protocols for Creating Anyons and Defects via Gauging [0.0] 非アベリア・エノンのリボン作用素と対称性欠陥を実装する物理プロトコルを提供する。
これを、$mathbbZ_3$トーリック符号と$S_3$量子倍の値で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:00:01 GMT)
Prompt Engineering Using GPT for Word-Level Code-Mixed Language Identification in Low-Resource Dravidian Languages [0.0] インドのような多言語社会では、テキストはしばしばコードミキシングを示し、異なる言語レベルで現地の言語と英語をブレンドする。
本稿では,Dravidian言語における単語レベルのLI課題への対処を目的とした,共有タスクのプロンプトベース手法を提案する。
本研究では,GPT-3.5 Turboを用いて,大言語モデルが単語を正しいカテゴリに分類できるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:20:37 GMT)
Prion-ViT: Prions-Inspired Vision Transformers for Temperature prediction with Specklegrams [0.0] 本研究では,プリオン・ビジョン・トランスフォーマー(Prion-ViT)モデルを提案する。
永続的なメモリ状態を活用することで、Prion-ViTは複数の層にまたがる重要な機能を効果的に保持し、伝播し、予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:28:26 GMT)
Potential Use of IoT Distance Measurement Tool in Boule Sports [0.0] ペタンクでは,各選手がジャックに近づき,ジャックに最も近いブールがポイントとなる。
現在、ジャックまでの距離は、テープ、弦、キャリパーなどの手動測定ツールを用いて測定されている。
本研究の目的は、マイクロコントローラと超音波センサ技術を用いて、ジャックとブールの距離を計測できる試作装置の設計と開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 00:55:54 GMT)
Phonon-Induced Exchange Gate Infidelities in Semiconducting Si-SiGe Spin Qubits [0.0] Si-SiGeヘテロ構造における半導体二重量子ドットスピン量子ビットとの交換操作の忠実性を考慮する。
その結果,200-300mK以内の高温では,交換ゲートの動作はバルクフォノンで制限されていないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 14:12:09 GMT)
Optimizing Metro Station Locations and Line Layouts in Selangor using Genetic Algorithm Approach: Technical Report [0.0] 2024年までにセランゴールの人口は730万人に達すると予測されているため、既存の交通インフラは増加傾向にある。
この課題に対処するため、地下鉄網を最適化し、人口拡大を効果的にカバーし、旅行時間を最小化する。
我々は,これらの目的を達成するために,メトロステーションの戦略的配置とメトロラインの効率的な配置の両方に着目した遺伝的アルゴリズムを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:48:51 GMT)
Open Problem: Active Representation Learning [0.0] 本稿では,部分的に観察可能な環境下での探索学習と表現学習を両立させる新しい課題のクラスである,能動表現学習の概念を紹介する。
我々は、能動的局所化とマッピング(能動SLAM)からアイデアを拡張し、それを適応顕微鏡で実証した科学的発見問題に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:11:05 GMT)
On the complexity of sampling from shallow Brownian circuits [0.0] 本研究では,定数深さランダムな量子回路と多くの類似点を共有する定数時間ブラウン回路モデルについて検討する。
深部深部におけるブラウン回路の出力分布は, ディープ回路の場合と同様, Porter-Thomas分布に従うことを示す。
これらの回路の場合、量子コンピュータは期待値の定数係数でスコアされるのに対し、古典的なスパウファーは指数的に大きな分散に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:00:00 GMT)
On the Kostant-Souriau prequantization of scalar fields with polysymplectic structures [0.0] このアプローチは、多シンプレクティックハミルトニアン場理論の自然な幾何学構造を用いて、幾何量子化に精通したコスタン・スーリオー前置写像のアナログを生成する。
得られた作用素は、正準場の量子場理論とは全く異なるが、しかしながら、このアプローチは、正準場の量子場理論の最も基本的な結果のいくつかを再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:07:31 GMT)
On Chord Dynamics and Complexity Growth in Double-Scaled SYK [0.0] 二重スケールSYKモデルにおいて, 2側弦ハミルトニアンが生成する時間発展について検討した。
半古典的極限におけるエネルギースペクトルの特定の領域に局在させることにより、異なる半古典的挙動が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:43:22 GMT)
Object Recognition in Human Computer Interaction:- A Comparative Analysis [0.0] この研究は、精度、堅牢性、効率の点で異なるアルゴリズムの性能を探求し、評価することを目的としている。
この研究の目的は、より直感的で効率的でユーザフレンドリーな対話型システムの設計と開発を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:16:02 GMT)
Non-invertible duality and symmetry topological order of one-dimensional lattice models with spatially modulated symmetry [0.0] N$状態クロックモデルの自己双対対称性と空間変調対称性の相互作用について検討する。
空間変調対称性が非自明なままであるとき、双対性は非可逆である。
以上の結果から,空間変調対称性と高次元の紫外/赤外混合の関係について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:00:01 GMT)
Non-Classicality and Non-adiabaticity in a Single Trapped Ion [0.0] トラップされたイオン系は量子センシング、量子情報処理、量子熱力学において量子的優位性を示す。
本研究では,周期ポテンシャル場に閉じ込められた単一イオンで表されるシステムの非古典的特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:10:35 GMT)
Neural Network Ground State from the Neural Tangent Kernel Perspective: The Sign Bias [0.0] ニューラルネットワークは,手話問題に苦しむ人よりも,ニューラルネットワークによる解法に適していることが示される。
我々は,新しいパフォーマンス指標を導入し,その最適化の条件を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:18:02 GMT)
Monitoring fairness in machine learning models that predict patient mortality in the ICU [0.0] 本研究では,異なる人種,性別,医療診断を有する患者群に対して,モデルがどのような効果を発揮するかを検討する。
フェアネス分析が、従来の精度の指標単独よりも、モデルパフォーマンスのより詳細で洞察に富んだ比較をいかに提供するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:32:55 GMT)
Machine Learning Mutation-Acyclicity of Quivers [0.0] 本稿では,代数における有意な関連性を持つ有向多重グラフの一種であるquiversの研究に機械学習技術を適用した。
4つの頂点上のキバーの突然変異非巡回性(英語版)を決定することに焦点をあてる。これは、突然変異非巡回性はしばしば経路代数やクラスター代数を含む定理にとって必要条件であるので、重要な性質である。
ニューラルネットワーク(NN)とサポートベクターマシン(SVM)により、より一般的な4-xクイバーを突然変異非環状または非変異非環状に正確に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:08:30 GMT)
Long-term foehn reconstruction combining unsupervised and supervised learning [0.0] 急激な気温上昇と風速変化を特徴とするフォーン風は、山脈のリーワード側の地域に大きな影響を与えている。
本稿では,教師なしと教師なしの確率的学習法の組み合わせを用いて,歴史的フォアーン発生を再現する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:58:55 GMT)
Local unitary equivalence of absolutely maximally entangled states constructed from orthogonal arrays [0.0] この研究は、高度に絡み合った多粒子状態のクラス、いわゆる絶対極大絡み状態(AME)に関するものである。
局所次元$d > 2$ の局所ユニタリな非等価な 3 つの AME 状態と、$d geq 2$ の5 つの AME 状態が無限に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:22:23 GMT)
LightDE: A Lightweight Method for Eliminating Dangling Pointers [0.0] UAF(Use-After-Free)脆弱性は、ソフトウェアセキュリティに深刻な脅威をもたらす。
ダングリングポインタを排除してUAFの脆弱性を防御する既存の方法は、プログラムの実行を中断する必要がある。
この欠点を克服するために、LightDEと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:15:27 GMT)
Learning to Communicate and Collaborate in a Competitive Multi-Agent Setup to Clean the Ocean from Macroplastics [0.0] エージェントの観測空間を増大させるグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく通信機構を提案する。
エージェント集合の目標は、可能な限りクリーンアップすることにあるが、収集されたマクロプラスチックの個々の量に対して、エージェントは報酬を受ける。
提案する通信機構を,通信能力のないマルチエージェントベースラインと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:31:13 GMT)
Learning Generalizable Policy for Obstacle-Aware Autonomous Drone Racing [0.0] 本研究は、一般化可能な障害物対応ドローンレースポリシーを開発することの課題に対処する。
本稿では,各ロールアウト前にレーストラックと障害物構成にドメインランダム化を適用することを提案する。
提案したランダム化戦略は、ドローンが最大70km/hの速度に達するシミュレーション実験によって有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:25:43 GMT)
Information scrambling in quantum walks: Discrete-time formulation of Krylov complexity [0.0] 我々は,時間外順序付き相関器 (OTOC) とK-複雑度を情報スクランブルのプローブとして検討する。
離散時間進化を伴う系のK-複雑度を定式化し、離散時間量子ウォークにおいて線形に成長することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:51:54 GMT)
Improving Radiology Report Conciseness and Structure via Local Large Language Models [0.0] 本研究の目的は, 簡潔さと構造的構造を向上し, 放射線診断を向上することである。
この構造化されたアプローチにより、医師は関連する情報を素早く見つけ出し、レポートの有用性を高めることができる。
我々は、Mixtral、Mistral、Llamaなどの大規模言語モデル(LLM)を用いて、簡潔で構造化されたレポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:00:57 GMT)
Impact of surface treatments on the transport properties of germanium 2DHGs [0.0] Ge系2次元穴(2DHGs)の堆積挙動と輸送特性に及ぼす表面処理の影響に関する研究
その結果, 部分酸化シリコン(Si)キャップの界面トラップがフェルミレベルを固定し, 酸素プラズマがSiキャップを完全に酸化することでトラップ密度を減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:38:05 GMT)
Harnessing quantum back-action for time-series processing [0.0] 量子機械学習プロトコルに弱い測定を組み込むことは、実行時間のスケーリングと全体的なパフォーマンスの両方に利点をもたらすことを示す。
この研究は、量子貯水池コンピューティングにおける弱い測定ベースのプロトコルの実装を促進するための包括的で実用的なレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:15:04 GMT)
Harmful YouTube Video Detection: A Taxonomy of Online Harm and MLLMs as Alternative Annotators [0.0] 本研究は,映像コンテンツ中の害を検知するための計測方法と手法の進歩である。
我々は、ビデオプラットフォーム上でのオンライン被害に対する包括的分類を開発し、それを情報、憎悪、ハラスメント、予測、クリックベイト、性的被害、身体的被害の6つのカテゴリに分類する。
14枚の画像フレーム,1本のサムネイル,テキストメタデータを用いて,19,422本のYouTube動画を分析し,クラウドワーカー(Mturk)とGPT-4-Turboの精度を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:48:30 GMT)
H-POPE: Hierarchical Polling-based Probing Evaluation of Hallucinations in Large Vision-Language Models [0.0] 対象物の存在と属性の幻覚を評価する粗粒度ベンチマークであるH-POPEを提案する。
評価の結果,モデルが物体の存在に幻覚を与える傾向がみられ,さらに微粒な属性が生じる傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:55:37 GMT)
Gradient Boosting Trees and Large Language Models for Tabular Data Few-Shot Learning [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は機械学習(ML)に多くの新しいアプリケーションをもたらした
本研究は, LLMが有効な代替手段であることを示すものであるが, 性能評価に用いるベースラインの改善が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:54:09 GMT)
Generative Discrete Event Process Simulation for Hidden Markov Models to Predict Competitor Time-to-Market [0.0] 当社は、Firm Bがいつ製品を販売する準備が整うかを予測するモデルを構築する方法について説明している。
我々は,企業Bの現況を正確に評価するために,企業Aが必要とする資源観測数について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:17:38 GMT)
Gain-induced group delay in spontaneous parametric down-conversion [0.0] 高利得型II型パラメトリックダウンコンバージョン源で発生する多光子パルス間の利得誘起群遅延を実験的に記述した。
グループ遅延は生成した光子の識別可能性をもたらすため、量子干渉デバイスを設計する際の補償が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:40:36 GMT)
GUIDE-VAE: Advancing Data Generation with User Information and Pattern Dictionaries [0.0] 本稿では,ユーザ埋め込みを利用してユーザ誘導データを生成する条件付き生成モデルGUIDE-VAEを紹介する。
提案したGUIDE-VAEは,ユーザ間のデータ不均衡を特徴とするマルチユーザスマートメーターデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 14:11:46 GMT)
GIS Copilot: Towards an Autonomous GIS Agent for Spatial Analysis [0.0] GIS Copilot" はGISユーザが自然言語コマンドを使ってQGISと対話して空間分析を行うことを可能にする。
評価の結果,GISコパイロットはGIS操作の自動化に強い可能性を示し,ツールの選択やコード生成において高い成功率を示した。
本研究は,非専門家が地理空間分析を最小限の専門知識で行うための経路を提供する,自律型GISの新たなビジョンに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:42:05 GMT)
Fine-Tuning Vision-Language Model for Automated Engineering Drawing Information Extraction [0.0] Florence-2はオープンソースの視覚自動モデル(VLM)である
ドメインの専門家が提供した、根拠となる真実のアノテーションを備えた400の図面のデータセットでトレーニングされている。
29.95%の精度向上、37.75%のリコール、52.40%のF1スコアの改善、43.15%の幻覚率の低下を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:11:15 GMT)
Fermionic logarithmic negativity in the Krawtchouk chain [0.0] 非補体領域の絡み合いは不均一な自由フェルミオン鎖で研究される。
隣接する領域では、負性スケーリングは共形場理論のそれに対応する。
解離した地域については,各地域が1つの場所に縮小する骨格体制に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 14:28:19 GMT)
Exploring the Landscape for Generative Sequence Models for Specialized Data Synthesis [0.0] 本稿では, 複雑度の異なる3つの生成モデルを用いて, 悪意ネットワークトラフィックを合成する手法を提案する。
提案手法は,数値データをテキストに変換し,言語モデリングタスクとして再フレーミングする。
提案手法は,高忠実度合成データの生成において,最先端の生成モデルを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:50:44 GMT)
Evaluating Explainability in Machine Learning Predictions through Explainer-Agnostic Metrics [0.0] 我々は,モデル予測が説明できる範囲を定量化するために,6つの異なるモデルに依存しないメトリクスを開発した。
これらのメトリクスは、局所的な重要性、グローバルな重要性、代理予測など、モデル説明可能性のさまざまな側面を測定する。
分類と回帰タスクにおけるこれらのメトリクスの実用性を実証し、これらのメトリクスを公開のために既存のPythonパッケージに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:21:14 GMT)
Energy-based physics-informed neural network for frictionless contact problems under large deformation [0.0] 本研究では、摩擦のない接触問題を大変形下で解くためのエネルギーベース物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)フレームワークを提案する。
微視的なレナード・ジョーンズポテンシャルにインスパイアされた表面接触エネルギーは、接触現象を記述するために用いられる。
提案したPINNフレームワークは,非線形接触力学の信頼性と強力なツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 05:10:20 GMT)
Energy transport in a free Euler-Bernoulli beam in terms of Schrödinger's wave function [0.0] 自由無限ユーラー・ベルヌーリビームの力学は、自由粒子に対するシュル「オーディンガー方程式」によって記述できる。
対応する2つの解に対して、$u$と$psi$は、$u$で計算された機械エネルギー密度が、$psi$で計算された確率密度と全く同じ方法でビーム内で伝搬する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:32:11 GMT)
Emulating a quantum Maxwell's demon with non-separable structured light [0.0] マクスウェルの悪魔(MD)は情報理論と熱力学の関係を探求する教示的な乗り物を証明している。
ここでは、スピンと軌道角運動量では分離できない古典的ベクトル構造光を用いて量子MD実験をエミュレートする。
我々のMDは、軌道角運動量という形でシステムから有用な成果を抽出し、情報駆動光スパンナーへの道を開くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:10:03 GMT)
Emerging topological characterization in non-equilibrium states of quenched Kitaev chains [0.0] 量子系の位相特性はギャップの閉じによって決定される。
量子リアルタイム進化中の動的量子相転移(DQPT)は、量子相転移(QPT)の非平衡アナログとして現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:48:30 GMT)
Emergence of a quasi-ergodic steady state in a dissipative Tavis-Cummings array [0.0] エルゴディックな行動を示す散逸環境における準定常状態の出現を示す。
位相空間力学は、散逸の存在下で魅力的なエルゴード的挙動を示す。
本研究は,本実験における本研究の意義について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:17:48 GMT)
Electron correlation effects and spin-liquid state in the Herbertsmithite Kagome lattice [0.0] 実空間変動量子モンテカルロ法を用いて,カゴメ系における電子相関効果について検討する。
その結果, 相関エネルギーはZn_x$の濃度で増加することがわかった。
長距離相関エネルギーによって駆動される量子スピン液体状態の出現について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:37:24 GMT)
Efficient Microwave Photon to Electron Conversion in a High Impedance Quantum Circuit [0.0] 電子コンバータに高効率で連続的なマイクロ波光子を量子効率(83%$)で低暗電流で示す。
これらの特異な性質は、高速度インダクタンス障害超伝導体、グラニュラーアルミニウムを使用することによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:40:21 GMT)
Efficient Message Passing Architecture for GCN Training on HBM-based FPGAs with Orthogonal Topology On-Chip Networks [0.0] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ上の表現学習のための最先端のディープラーニングモデルである。
NUMAベースのメモリアクセス特性を利用したメッセージパッシングアーキテクチャを提案する。
また,提案アクセラレータ内でGCN特有のバックプロパゲーションアルゴリズムを再設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 12:00:51 GMT)
Disorder-Order Interface Propagating over the Ferromagnetic Ground State in the Transverse Field Ising Chain [0.0] 横磁場イジング鎖の強磁性相における秩序パラメータと絡み合いの時間的変化を考察する。
本研究では,命令パラメータがゼロでない値に到達した乱数順序インタフェースについて,基底状態と異なる点に着目する。
我々は、サブシステムのR'enyiエンタングルメント対称性を解析し、フォン・ノイマン極限でも保持されると予想される予測を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:08:48 GMT)
Designing a Linearized Potential Function in Neural Network Optimization Using Csiszár Type of Tsallis Entropy [0.0] 本稿では,Csisz'ar型Tsallisエントロピーを用いた線形化ポテンシャル関数を利用する枠組みを確立する。
新しい枠組みによって指数収束結果が導出できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:12:41 GMT)
Demonstration of quantum projective simulation on a single-photon-based quantum computer [0.0] 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスで効果的に動作する可能性を示している。
本稿では,このアルゴリズムをQuandelaの単一光子ベースの量子コンピュータAscellaに実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:47:22 GMT)
Current Trends in Global Quantum Metrology [0.0] 量子センサーは、最も有望な短期量子技術の1つとして広く認識されている。
我々は、グローバル量子推定の進展のいくつかを概観する。
第1のアプローチでは、最高の性能を達成するためには、測定設定を適応的に最適化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:39:58 GMT)
Corrections to adiabatic behavior for long paths [0.0] 我々は,非ゴー定理を考案することによって,断熱的量子計算の計算困難度を決定するのに,総時間は十分ではないと主張している。
時間周期ハミルトニアンの場合の結果、誤差が固定され、小さく保たれたときに経路長が増加するにつれて増大する計算コストのプロキシが存在することを示唆し、その挙動がどの程度一般であるかを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 16:48:19 GMT)
Controlling the degree of entanglement in downconversion by targeted birth zone activation [0.0] 非線形結晶を照射するポンプビームウエストの変化の結果について検討した。
我々は、$N$に基づいて、ダウンコンバージョンされた光子の絡み合いの3つのレギュレーションを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:34:01 GMT)
Constructive nonlocal games with very small classical values [0.0] 本稿では,いわゆるリニアゲームの古典的価値を分析することを目的とする。
我々は、高調波解析の文脈において、グラフ理論の非自明な結果と、それ以前の数論的な結果を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:49:44 GMT)
Composing Ensembles of Instrument-Model Pairs for Optimizing Profitability in Algorithmic Trading [0.0] 本稿では,短期的な物価変動を予測することの難しさに対処するため,金融商品の日価方向予測システムについて述べる。
戦略は幅広い金融商品や時間枠で実証され、ベンチマークよりも20%改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:17:26 GMT)
Comment on Quantum illumination using polarization-entangled photon pairs for enhanced object detection (Opt. Express 32, 40150-40164, 2024) [0.0] 我々は、光子損失とその量子エンタングルメントへの影響は誤りであると主張する。
偏光符号化された量子状態と光子数量子状態の両方に対する光子損失の影響を説明するためのより厳密な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:01:14 GMT)
Collective coupling of driven multilevel atoms and its effect on four-wave mixing [0.0] 本稿では、電磁環境を介して結合された多層原子からなる駆動系における協調効果の系統的解析を行う。
単光子相関と2光子相関の依存性は、それぞれの領域について、異なる原子配向によって詳細に研究されている。
双極子-双極子相互作用の異方性とその波動特性は光子相関の挙動を理解するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:39:07 GMT)
Calibrating for the Future:Enhancing Calorimeter Longevity with Deep Learning [0.0] We developed a Wasserstein inspired method that adeptly calibrates the misalignment in temperaturemeter data due by aging or other factors。
我々の研究は、カロリーメータの運用寿命を延ばし、長期的にデータの正確性と信頼性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 13:09:16 GMT)
Bell vs Bell: a ding-dong battle over quantum incompleteness [0.0] ジョン・ベルは量子力学が局所的に隠された変数と相容れないという最初のデモンストレーションを行った。
本稿では, 簡単な例と厳密な結果を通じて, 議論に明瞭さをもたらすことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:26:43 GMT)
Bayesian algorithmic perfumery: A Hierarchical Relevance Vector Machine for the Estimation of Personalized Fragrance Preferences based on Three Sensory Layers and Jungian Personality Archetypes [0.0] 本研究では,トップ,ミドル,ベーシックノートの個々の香り嗜好を,ユングの古型から派生した性格特性に結びつける構造モデルを提案する。
このアルゴリズムはベイジアン更新を利用して、ユーザーが各香り音と対話するときに予測を動的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:00:14 GMT)
Bayesian Inference in Recurrent Explicit Duration Switching Linear Dynamical Systems [0.0] Recurrent Explicit Duration Switching Linear Dynamical Systems (REDSLDS) と呼ばれる新しいモデルを提案する。
また, P'olya-gamma augmentation を用いた推論および学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:58:24 GMT)
BCDNet: A Fast Residual Neural Network For Invasive Ductal Carcinoma Detection [0.0] 浸潤性十二指腸癌 (IDC) は乳癌の亜型として最も多い。
乳がんの亜型である浸潤性直腸癌(IDC)を早期に診断することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 12:10:54 GMT)
Asymmetric factorization method on supersymmetry: Complex operators [0.0] 複素作用素を含む超対称性の非対称分解法を提案する。
モデルハミルトンは超対称エネルギー条件$E_n(+)=E_n+1(-)$;$E_0(-)=0$を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:41:45 GMT)
Assessing and Enhancing Graph Neural Networks for Combinatorial Optimization: Novel Approaches and Application in Maximum Independent Set Problems [0.0] Graph Neural Networks (GNNs)は、コンビネーション最適化(CO)問題の解決における研究者の約束を示す。
本研究では,最大独立集合(MIS)問題の解法におけるGNNの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 09:12:31 GMT)
Are Deep Learning Methods Suitable for Downscaling Global Climate Projections? Review and Intercomparison of Existing Models [0.0] 完全予後(PP)と地域気候モデル(RCM)エミュレーションは、世界的な気候変動予測を下方修正することを約束している。
エミュレータとは異なり、PPダウンスケーリングモデルは観測データに基づいて訓練されているため、未確認の条件や将来の排出シナリオの変化を確実に外挿できるかどうかには疑問が残る。
PPダウンスケーリングのための最新のDLモデルを特定し、共通の実験フレームワークを用いてその外挿能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 18:05:45 GMT)
Antineutrinos produced from $β$ decays of neutrons cannot be in coherent superpositions of different mass eigenstates [0.0] 反ニュートリノ-プロトン-電子系の波動関数全体を解析する。
反ニュートリノは、異なる質量固有状態のコヒーレントな重ね合わせでは存在できないことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Nov 2024 07:33:02 GMT)
Anomalous Floquet Phases. A resonance phenomena [0.0] フロケトポロジカル相は、システムが周期的に平衡外に駆動されるときに現れる。
フロケ相の共鳴を解析的に正確に捉えることができることを示す。
また、有限系におけるエッジ状態の数の間のバルク・ツー・バウンダリ対応も見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 20:21:29 GMT)
An Updated Quantum Complementarity Principle [0.0] ボーアの補性原理は長い間、量子力学の基本的な概念であった。
近年の進歩により、量子力学の公理から量子相補関係が厳密に導かれることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 10:23:56 GMT)
An Enhancement of Haar Cascade Algorithm Applied to Face Recognition for Gate Pass Security [0.0] 顔認識ライブラリはHaar Cascade Algorithmで実装された。
グレースケール画像をRGBに変換し、顔符号化を改善するためにサブプロセスを適用した。
拡張ハールカスケードアルゴリズムは98.39%の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 11:03:34 GMT)
Aligning Characteristic Descriptors with Images for Human-Expert-like Explainability [0.0] 法執行機関や医療診断のようなミッションクリティカルな領域では、ディープラーニングモデルのアウトプットを説明・解釈する能力が不可欠である。
本稿では,特徴記述子を用いたモデル決定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 15:47:18 GMT)
Achieving Maximal Causal Indefiniteness in a Maximally Nonlocal Theory [0.0] 非シグナリング関係を尊重する極大理論において、単一系状態空間は重ね合わせを認めないが、複合系は成立する。
極大ベル非局所理論の具体例を示し、理論に依存しない不等式に対する後量子違反を可能にする。
これらの発見は、不確定因果次数、ベル非局所相関および状態空間の構造を許容する理論の能力の間の潜在的な関係を示唆するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 19:01:47 GMT)
AIWR: Aerial Image Water Resource Dataset for Segmentation Analysis [0.0] このデータセットには、タイ北東部の自然と人工の水域に焦点を当てた800の空中画像が含まれている。
リモートセンシングの専門家が検証した根拠となる真実のアノテーションが含まれている。
提案するデータセットの目的は,水体セグメンテーションのための高度なAI駆動手法を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 03:45:13 GMT)
ADMIRE: a locally adaptive single-image, non-uniformity correction and denoising algorithm: application to uncooled IR camera [0.0] 非均一性(NU)と非冷却赤外線画像のノイズを補正する新しい手法を提案する。
この方法は静的な画像に作用し、登録は不要、カメラの動きは不要、非均一性のためのモデルも不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:16:34 GMT)
A unified approach to quantum de Finetti theorems and SoS rounding via geometric quantization [0.0] 我々は、量子デ・フィネッティの定理に関連するSOS階層のエルミート版の間の関係について研究する。
従来のHSoSラウンドリングアルゴリズムは,対象関数の定量化として再キャスト可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 17:09:28 GMT)
A Tensor Product Space for Studying the Interaction of Bipartite States of Light with Nanostructures [0.0] 物質構造と光の分岐状態の相互作用を研究するための理論的および計算的枠組みを開発する。
非分離作用素は、非線形効果を完全に統合するための適切な対象として特定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 07:04:41 GMT)
A Subsampling Based Neural Network for Spatial Data [0.0] 本稿では、空間データに対する一貫した局所化された2層ディープニューラルネットワークに基づく回帰を提案する。
観測されたデータと予測されたデータの経験的確率分布の差分尺度の収束率を実験的に観察し、より滑らかな空間表面ではより高速になる。
この応用は非線形空間回帰の効果的な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 02:37:43 GMT)
A Random-Key Optimizer for Combinatorial Optimization [0.0] Random-Key Hubs (RKO) は最適化問題に適した汎用的で効率的な局所探索手法である。
ランダムキーの概念を用いて、RKOは解をランダムキーのベクトルとしてエンコードし、後に問題固有のデコーダを介して実現可能な解へとデコードする。
RKOフレームワークは古典的メタヒューリスティクスの多元体を組み合わせ、それぞれが独立して、あるいは並列に動作可能であり、エリートソリューションプールを通じてソリューション共有が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:23:29 GMT)
A Personal data Value at Risk Approach [0.0] 本稿では,データコントローラの観点から,データ保護リスクベースのコンプライアンスに対する定量的アプローチを提案する。
データ保護分析、量的リスク分析、専門家の意見を校正することで、データ保護の影響評価を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 21:53:44 GMT)
A Multilingual Sentiment Lexicon for Low-Resource Language Translation using Large Languages Models and Explainable AI [0.0] 南アフリカとDRCは、ズールー語、セペディ語、アフリカーンス語、フランス語、英語、ツィルバ語などの言語と共に複雑な言語景観を呈している。
この研究はフランス語とツィルバ語用に設計された多言語辞書を開発し、英語、アフリカーンス語、セペディ語、ズールー語への翻訳を含むように拡張された。
総合的なテストコーパスは、感情を予測するためにトレーニングされた機械学習モデルを使用して、翻訳と感情分析タスクをサポートするために作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 23:41:18 GMT)
A Hierarchy of Spectral Gap Certificates for Frustration-Free Spin Systems [0.0] 熱力学限界におけるフラストレーションフリー量子ハミルトニアンのスペクトルギャップの低境界を求める一般的な方法を提案する。
本研究では, 1次元スピンチェーンモデルにおいて, 既存の有限サイズ基準よりも数桁の精度向上を観測できる手法のパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:04:03 GMT)
A Fundamental Accuracy--Robustness Trade-off in Regression and Classification [0.0] 我々は、一般的な状況において、標準と敵のリスクの根本的なトレードオフを導出する。
具体例として、軽度規則性条件下での導出リッジ関数による回帰のトレードオフを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 22:03:53 GMT)