Autoregressive Models in Vision: A Survey [119.2] 本調査は、視覚に適用される自己回帰モデルに関する文献を包括的に調査する。
視覚的自己回帰モデルを,画素ベース,トークンベース,スケールベースを含む3つの一般的なサブカテゴリに分割する。
本稿では,画像生成,映像生成,3D生成,マルチモーダル生成など,コンピュータビジョンにおける自己回帰モデルの多面的分類を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:15:12 GMT)
Dynamic-SUPERB Phase-2: A Collaboratively Expanding Benchmark for Measuring the Capabilities of Spoken Language Models with 180 Tasks [112.8] 命令ベースユニバーサル音声モデルの包括的評価のためのオープンベンチマークであるDynamic-SUPERB Phase-2を提案する。
第1世代をベースとして、この第2バージョンには125の新しいタスクが含まれており、ベンチマークを合計180タスクに拡張している。
評価結果から,どのモデルも良好に動作しなかったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:33:22 GMT)
Generative Adapter: Contextualizing Language Models in Parameters with A Single Forward Pass [109.3] 大規模言語モデル(LM)は一般的に、新しい文脈におけるパフォーマンスを改善するために適応される。
微調整によってトレーニングコストが大幅に増加し、推論オーバーヘッドが増加する。
我々は、新しいコンテキストを低ランクLMアダプタに直接マッピングする効率的で効率的な適応手法である$GenerativeAdapter$を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:42:47 GMT)
WorkflowLLM: Enhancing Workflow Orchestration Capability of Large Language Models [105.5] ワークフローオーケストレーションにおける大規模言語モデルの能力を高めるための,データ中心のフレームワークであるLLMを提案する。
最初は106,763のサンプルで大規模な微調整Benchを構築し、28のカテゴリにわたる83のアプリケーションから1,503のAPIをカバーしている。
LlamaLlamaは複雑なAPIをオーケストレーションする能力を示しながら、優れた一般化性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:58:02 GMT)
Logic Query of Thoughts: Guiding Large Language Models to Answer Complex Logic Queries with Knowledge Graphs [102.4] LGOT(Logic-Query-of-Thoughts)は知識グラフ推論と大規模言語モデルを組み合わせた最初の方法である。
実験の結果,ChatGPTよりも20%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:35:49 GMT)
Hi-SAM: Marrying Segment Anything Model for Hierarchical Text Segmentation [97.9] 本稿では,階層的テキストセグメンテーションにSAMを活用する統一モデルであるHi-SAMを紹介する。
Hi-SAMは、ピクセルレベルのテキスト、単語、テキスト行、段落を含む4つの階層にまたがるセグメンテーションが優れている。
HierTextのジョイント階層検出とレイアウト解析の以前のスペシャリストと比較して、Hi-SAMは大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:45:12 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） (Fri, 08 Nov 2024 20:49:46 GMT)
Confidence Regulation Neurons in Language Models [91.9] 本研究では,大規模言語モデルが次世代の予測において不確実性を表現・規制するメカニズムについて検討する。
エントロピーニューロンは異常に高い重量ノルムを特徴とし、最終層正規化(LayerNorm)スケールに影響を与え、ロジットを効果的にスケールダウンさせる。
ここで初めて説明するトークン周波数ニューロンは、各トークンのログをそのログ周波数に比例して増加または抑制することで、出力分布をユニグラム分布から遠ざかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:54:16 GMT)
Text-to-image Diffusion Models in Generative AI: A Survey [86.1] 本調査は,テキストから画像を生成する際の拡散モデルの進展を概観する。
ビデオなどの様々なモダリティのためのテキスト誘導生成や、テキスト誘導画像編集など、画像生成以外の応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:19:33 GMT)
"Where am I?" Scene Retrieval with Language [78.6] テキスト記述とシーングラフの結合埋め込みを学習し,それらが一致しているかどうかを判断する「シーン検索」パイプラインを提案する。
コード、トレーニングされたモデル、データセットが公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:33:06 GMT)
Aioli: A Unified Optimization Framework for Language Model Data Mixing [74.5] 既存の手法では、グループごとの平均的なテストパープレキシティにおいて、単純な階層化サンプリングベースラインを一貫して上回る結果が得られない。
我々は、Aioliという新しいオンライン手法を導き、トレーニング全体を通して法パラメータの混合を直接推定し、それらを用いて比率を動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:50:24 GMT)
TALC: Time-Aligned Captions for Multi-Scene Text-to-Video Generation [72.3] マルチシーンビデオを生成するためのシンプルで効果的なタイムアラインド・キャプション(TALC)フレームワークを提案する。
本稿では,T2Vモデルを用いて,マルチシーンのテキスト記述に準拠し,視覚的に一貫したマルチシーン映像を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:45:45 GMT)
WeatherGFM: Learning A Weather Generalist Foundation Model via In-context Learning [69.8] 第1次一般気象基礎モデル(WeatherGFM)を紹介する。
気象理解タスクの幅広い範囲を統一的な方法で解決する。
我々のモデルは、天気予報、超解像、天気画像翻訳、後処理など、最大10の気象理解タスクを効果的に処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:14:19 GMT)
xCOMET-lite: Bridging the Gap Between Efficiency and Quality in Learned MT Evaluation Metrics [69.1] xCOMETのような最先端の機械翻訳評価指標は、人間の判断と高い相関性を得るが、大きなエンコーダに依存している。
我々は, 蒸留, 定量化, プルーニング技術を用いて, 効率的なxCOMET代替品を作成する。
量子化により,xCOMETは3倍の圧縮が可能であり,品質劣化は生じない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:50:51 GMT)
Cancer-Net SCa-Synth: An Open Access Synthetically Generated 2D Skin Lesion Dataset for Skin Cancer Classification [65.8] アメリカ合衆国では、皮膚がんが最も一般的に診断されるがんと位置づけられており、公衆衛生上の問題となっている。
データセットのキュレーションとディープラーニングの進歩により、皮膚がんの迅速かつ正確な検出が期待できる。
Cancer-Net SCa- Synthは、皮膚がん分類のためのオープンアクセス合成された2D皮膚病変データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:04:21 GMT)
Smile upon the Face but Sadness in the Eyes: Emotion Recognition based on Facial Expressions and Eye Behaviors [63.2] 視覚行動は、視覚行動支援型マルチモーダル感情認識データセットを作成するための重要な感情的手がかりとなる。
EMERデータセットに感情認識(ER)と表情認識(FER)の両方のアノテーションを初めて提供する。
具体的には、ERとFERの両方のパフォーマンスを同時に向上する新しいEMERTアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:53:55 GMT)
Usefulness of LLMs as an Author Checklist Assistant for Scientific Papers: NeurIPS'24 Experiment [59.1] 大規模言語モデル(LLM)は、科学的ピアレビューを支援する上で有望だが議論の余地のあるツールである。
本研究は,論文提出を提出基準に適合させるツールとして,会議環境におけるLCMの有用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:06:08 GMT)
CodeGRAG: Bridging the Gap between Natural Language and Programming Language via Graphical Retrieval Augmented Generation [58.8] 我々は,LLMの性能を高めるため,グラフィカル検索拡張コード生成フレームワークであるCodeGRAGを提案する。
CodeGRAGは、制御フローとデータフローに基づいて、コードブロックのグラフィカルなビューを構築し、プログラミング言語と自然言語のギャップを埋める。
ハードメタグラフプロンプト、ソフトプロンプト技術、事前訓練されたGNN専門家の目的の有効性を検証するために、C++言語とピソン言語の両方を含む4つのデータセットで様々な実験と改善が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:17:05 GMT)
SVDQuant: Absorbing Outliers by Low-Rank Components for 4-Bit Diffusion Models [58.5] 拡散モデルは高品質な画像を生成するのに非常に効果的であることが証明されている。
これらのモデルが大きくなるにつれて、メモリが大幅に増加し、レイテンシの低下に悩まされる。
本研究では,その重みとアクティベーションを4ビットに定量化し,拡散モデルの高速化を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:32:59 GMT)
On Generative Agents in Recommendation [58.4] Agent4Recは、Large Language Modelsに基づいたレコメンデーションのユーザーシミュレータである。
各エージェントは、ページ単位でパーソナライズされた推奨モデルと対話する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:58:00 GMT)
IMDL-BenCo: A Comprehensive Benchmark and Codebase for Image Manipulation Detection & Localization [58.3] IMDL-BenCoは、最初の包括的なIMDLベンチマークおよびモジュラーフレームワークである。
IMDLフレームワークを標準化された再利用可能なコンポーネントに分解し、モデル構築パイプラインを改訂する。
8つの最先端IMDLモデル(うち1つはスクラッチから再現される)、2つの標準トレーニングおよび評価プロトコル、15のGPUアクセラレーション評価メトリクス、そして3種類の堅牢性評価が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:55:58 GMT)
Scaffold-BPE: Enhancing Byte Pair Encoding for Large Language Models with Simple and Effective Scaffold Token Removal [58.3] そこで本研究では,パラメータフリー,計算ライト,実装容易な修正による動的足場トークン除去機構を組み込んだScaffold-BPEを提案する。
言語モデリングや機械翻訳の広範な実験において、Scaffold-BPEはオリジナルのBPEよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:56:46 GMT)
Exploring the Alignment Landscape: LLMs and Geometric Deep Models in Protein Representation [57.6] 遅延表現アライメントは、異なるモダリティからの埋め込みを共有空間にマッピングするために使用され、しばしば大きな言語モデル(LLM)の埋め込み空間と一致している。
プリミティブなタンパク質中心の大規模言語モデル (MLLM) が登場したが、それらは表現の至る所で最適なアライメントの実践に関する根本的な理解が欠如しているアプローチに大きく依存している。
本研究では,タンパク質領域におけるLLMと幾何学的深部モデル(GDM)のマルチモーダル表現のアライメントについて検討する。
本研究は, モデルおよびタンパク質の観点からのアライメント要因について検討し, 現行アライメント手法の課題を特定し, アライメントプロセスを改善するための戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:15:08 GMT)
NeKo: Toward Post Recognition Generative Correction Large Language Models with Task-Oriented Experts [57.5] 提案するマルチタスク補正MOEでは,専門家が音声・テキスト・言語・テキスト・視覚・テキスト・データセットの「専門家」になるよう訓練する。
NeKoはマルチタスクモデルとして文法とポストOCR補正を競合的に実行している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:11:24 GMT)
Towards Harmless Rawlsian Fairness Regardless of Demographic Prior [57.3] トレーニングセットに事前の人口統計が提供されない場合に,有効性を損なうことなく公平性を達成する可能性を探る。
本稿では,経験的損失の最適セット内でのトレーニング損失の分散を最小限に抑えるため,VFairという簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:47:27 GMT)
HOI-Swap: Swapping Objects in Videos with Hand-Object Interaction Awareness [57.2] 本稿では,自己指導型ビデオ編集フレームワークHOI-Swapについて紹介する。
第1ステージでは、HOI認識を備えた単一フレームでのオブジェクトスワップに焦点を当てている。
第2ステージは、シーケンス全体にわたって単一フレームの編集を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:35:16 GMT)
Language-Guided Joint Audio-Visual Editing via One-Shot Adaptation [56.9] 言語誘導型共同視覚編集という新しいタスクを導入する。
この課題は、音声と映像のペアが与えられたとき、言語指導に基づいて与えられた音質イベントを編集することにより、新たな音声・視覚コンテンツを生成することである。
共同音声・視覚編集のための拡散型フレームワークを提案し,2つの重要なアイデアを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:11:26 GMT)
Improving image synthesis with diffusion-negative sampling [54.8] 拡散モデル(DM)を用いた画像生成のための新しい拡散陰性プロンプト(DNP)戦略を提案する。
DNPは、拡散陰性サンプリング(DNS)と呼ばれるDMの分布下においてpに最も適合していない画像のサンプリングを行う新しい手順に基づいている。
DNSの実装は簡単で、トレーニングは不要である。実験と人的評価により、DNPは定量的にも質的にもよく機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:58:09 GMT)
Recycled Attention: Efficient inference for long-context language models [54.0] 本稿では,入力トークンのサブセットに対して,フルコンテキストアテンションとアテンションを交互に切り替える推論時間手法であるRecycled Attentionを提案する。
部分的に注意を払っていると、全注意を払っている前のトークンの注意パターンをリサイクルし、最も出席しているトークンの上位Kにのみ出席する。
提案手法は,局所的な文脈や注目スコアの高いトークンにのみ参加する推論時加速度法と比較して,現在の復号ステップに関連するトークンを柔軟に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:57:07 GMT)
A Wireless AI-Generated Content (AIGC) Provisioning Framework Empowered by Semantic Communication [53.8] 本稿では,セマンティック通信(SemCom)を利用したAIGC(SemAIGC)の生成と伝送フレームワークを提案する。
具体的には、セマンティックエンコーダとデコーダに拡散モデルを統合し、ワークロード調整可能なトランシーバを設計する。
提案するSemAIGCフレームワークは,従来の手法に比べてレイテンシとコンテンツ品質が優れていることがシミュレーションによって検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:31:57 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） (Fri, 08 Nov 2024 10:30:59 GMT)
A Retrospective on the Robot Air Hockey Challenge: Benchmarking Robust, Reliable, and Safe Learning Techniques for Real-world Robotics [53.3] 私たちは、NeurIPS 2023カンファレンスでRobot Air Hockey Challengeを組織しました。
我々は、シム・トゥ・リアルギャップ、低レベルの制御問題、安全性問題、リアルタイム要件、実世界のデータの限られた可用性など、ロボット工学における実践的な課題に焦点を当てる。
その結果、学習に基づくアプローチと事前知識を組み合わせたソリューションは、実際のデプロイメントが困難である場合にデータのみに依存するソリューション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） (Fri, 08 Nov 2024 17:20:47 GMT)
An Early FIRST Reproduction and Improvements to Single-Token Decoding for Fast Listwise Reranking [50.8] FIRSTは、学習からランクへの目的を統合し、最初の生成されたトークンのみのロジットを活用する新しいアプローチである。
我々は、FIRSTの評価をTRECディープラーニングデータセット(DL19-22)に拡張し、様々な領域でその堅牢性を検証する。
我々の実験は、単一トークンの高速リランクは、ドメイン外リランクの品質を損なうものではないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:08:17 GMT)
Towards Lifelong Few-Shot Customization of Text-to-Image Diffusion [50.3] テキストと画像の拡散のための一生にわたる数ショットのカスタマイズは、最小限のデータで新しいタスクのための既存のモデルを継続的に一般化することを目的としている。
本研究では,破滅的な忘れる問題を,関連する概念と過去の概念の2つに分類し,分類する。
実データの追加やオリジナルの概念データのオフライン再生に頼っている既存の方法とは異なり,本手法では,新しい概念を学習しながら,事前知識の蒸留を行うことが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:58:48 GMT)
Reasoning Robustness of LLMs to Adversarial Typographical Errors [50.0] 大規模言語モデル(LLM)は、Chain-of-Thought(CoT)プロンプトを使用した推論において、印象的な機能を示している。
本研究では,LLMのタイポグラフィ的誤りに対するロバスト性について検討する。
我々は,クエリに重要な単語の型を反復的にサンプリングし,攻撃に成功しそうな編集を選択する,Adversarial Typo Attack(texttATA$)アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:54:05 GMT)
Graph-Dictionary Signal Model for Sparse Representations of Multivariate Data [49.8] グラフの有限集合がラプラシアンの重み付き和を通してデータ分布の関係を特徴付けるグラフ辞書信号モデルを定義する。
本稿では,観測データからグラフ辞書表現を推論するフレームワークを提案する。
我々は,脳活動データに基づく運動画像復号作業におけるグラフ辞書表現を利用して,従来の手法よりも想像的な動きをよりよく分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:40:43 GMT)
Neurons for Neutrons: A Transformer Model for Computation Load Estimation on Domain-Decomposed Neutron Transport Problems [48.4] 本稿では, 独自の3次元入力埋め込みを持つトランスフォーマーモデルと, 領域分解中性子輸送問題のための入力表現を提案する。
本研究では,ドメイン分割型小型モジュールリアクタ(SMR)シミュレーションでトレーニングしたモデルが98.2%の精度を実現し,小型シミュレーションのステップを完全にスキップできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:38:39 GMT)
Radiative transport in a periodic structure with band crossings [47.8] 任意の空間次元におけるシュリンガー方程式の半古典モデル(英語版)を導出する。
決定論的シナリオとランダムシナリオの両方を考慮する。
特定の応用として、ランダムなグラフェン中のウェーブパケットの有効ダイナミクスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:58:00 GMT)
The Learning Stabilizers with Noise problem [46.6] 雑音のある学習パリティ(Learning Parity with Noise, LPN)問題は、雑音の存在下でランダムな線形コードを復号するタスクとみなすことができる。
LSNは特殊なケースとして含まれており、これは古典的なケースと同程度に難しいことを示唆している。
我々は、量子ビットスキームの構築から量子データからの学習の計算限界まで、LSN仮定のいくつかの応用を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:10:17 GMT)
Logits of API-Protected LLMs Leak Proprietary Information [46.0] 大きな言語モデル(LLM)プロバイダは、制限されたAPIへのパブリックアクセスを制限することで、プロプライエタリなモデルのアーキテクチャの詳細とパラメータを隠蔽することが多い。
比較的少数のAPIクエリから,APIで保護されたLLMに関する驚くほど多くの非公開情報を学習することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:56:41 GMT)
Quantum Rewinding for IOP-Based Succinct Arguments [45.5] 我々は、ベクトルコミットメントスキームが崩壊しているとき、BCS変換のインタラクティブな変種が量子敵に対する標準モデルで安全であることを証明した。
その結果、量子後安全な簡潔な議論の標準モデルを得ることができ、その複雑さを最もよく知ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:33:08 GMT)
Seeing Through the Fog: A Cost-Effectiveness Analysis of Hallucination Detection Systems [45.3] 診断確率比(DOR)と費用対効果指標を用いた幻覚検出システムの評価を行った。
以上の結果から,高度なモデルでは性能が向上するが,コストがはるかに高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:06:41 GMT)
Mesoscopic theory of the Josephson junction [45.0] ジョセフソン接合のメソスコピック理論は非相対論的スカラー電磁力学から導かれる。
電荷量子ハミルトニアンのab-initio導出を提供することにより、超伝導回路のサブナノメータースケールでの量子工学に向けて前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:29:07 GMT)
Image inpainting enhancement by replacing the original mask with a self-attended region from the input image [44.8] 視覚変換器(ViT)を用いた画像インペイントのための新しい深層学習に基づく事前処理手法を提案する。
当社のアプローチでは,マスク付き画素値をViTで生成されたものと置き換えることによって,注目行列内の多様な視覚的パッチを活用し,識別空間的特徴を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:04:05 GMT)
On Neural Networks as Infinite Tree-Structured Probabilistic Graphical Models [44.7] 本稿では,ニューラルネットワークに対応する無限木構造PGMを構築することにより,革新的な解を提案する。
我々の研究は、DNNが前方伝播中に、この代替のPGM構造において正確であるPGMの近似を実行することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:27:14 GMT)
Boosting 3D Object Detection with Semantic-Aware Multi-Branch Framework [44.4] 自律走行では、LiDARセンサーは3Dポイントの雲の取得に不可欠であり、信頼できる幾何学的情報を提供する。
従来の前処理のサンプリング手法は意味的特徴を無視することが多く、詳細な損失や接地点干渉を引き起こす。
本稿では,Semantic-aware Multi-branch Smpling (SMS)モジュールとマルチビュー制約を用いたマルチブランチ2次元オブジェクト検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:17:17 GMT)
Line-level Semantic Structure Learning for Code Vulnerability Detection [44.3] ラインレベルのセマンティックラーニングを通じて,コード構造認識ネットワークを導入する。
コード前処理、グローバルセマンティック認識、ラインセマンティック認識、ラインセマンティック構造認識の4つのコンポーネントから構成される。
CSLSモデルは、コード脆弱性検出における最先端のベースラインを上回り、Devignデータセットで70.57%、Revealデータセットで49.59%のF1スコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:12:04 GMT)
ZOPP: A Framework of Zero-shot Offboard Panoptic Perception for Autonomous Driving [44.2] オフボード認識は、自動運転シーンのための高品質な3Dラベルを自動生成することを目的としている。
自律走行シーンのためのZOPP(Zero-shot Offboard Panoptic Perception)フレームワークを提案する。
ZOPPは、視覚基礎モデルの強力なゼロショット認識機能と、ポイントクラウドから派生した3D表現を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:52:32 GMT)
Moving Off-the-Grid: Scene-Grounded Video Representations [44.1] 自己教師型ビデオ表現モデルであるO Off-the-Grid (MooG) を提示する。
MooGはトークンを"オフ・ザ・グリッド"に移動させ、シーン要素を一貫して表現できるようにします。
我々は,MooGが「オン・ザ・グリッド」ベースラインと比較して,異なるビジョンタスクの強力な基盤を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:26:51 GMT)
Secret Collusion among Generative AI Agents [43.5] 近年の大規模言語モデル(LLM)では,コミュニケーション生成AIエージェントのグループによる共同作業の解決が試みられている。
これは、未承認の情報共有に関するプライバシーとセキュリティ上の問題を引き起こす。
現代のステガノグラフィー技術は、そのようなダイナミクスを検出しにくくする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:46:40 GMT)
Benchmarking Distributional Alignment of Large Language Models [43.0] 言語モデル(LM)は、人々のシミュラクラ(simulacra)として使われることが多いが、特定の人口集団の視点の分布と一致する能力は、いまだに不明である。
我々は、政治的価値を超えて拡張されたデータセットを構築し、このタスクのための人間のベースラインを作成し、LMが特定のグループの意見分布とどの程度一致できるかを評価する。
本分析により, ALMが人体をシミュレートするかどうか, どのように利用できるか, およびLCMがそのような分布をシミュレートするよりも, より正確に意見分布を記述できるのかが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:41:17 GMT)
Bayesian RG Flow in Neural Network Field Theories [41.9] ニューラルネットワーク場理論対応(NNFT)は、ニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャから統計場理論(SFT)の空間へのマッピングである。
我々は、NNとSFTの空間を探索する強力な新しいフレームワークを形成するためにBRG-NNFTを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:59:49 GMT)
Hierarchical Visual Feature Aggregation for OCR-Free Document Understanding [41.4] 我々は、事前訓練されたマルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づく新しいOCRフリー文書理解フレームワークを提案する。
本手法では,文書画像内のフォントサイズを多種多様な視覚的特徴量で処理する。
そこで本研究では,入力テキストの相対的な位置を学習することで,モデルのテキスト読解能力を向上させる新しい命令チューニングタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:58:12 GMT)
From Transparent to Opaque: Rethinking Neural Implicit Surfaces with $α$-NeuS [41.4] 本稿では,ニューラル暗黙表面(NeuS)に基づく透明な物体と不透明な物体を再構成する新しい手法である$alpha$-NeuSを紹介する。
固定されたアイソ値に依存するマーチングキューブのような従来のアイソ対向アルゴリズムは、このデータには不適である。
再構成された表面は透明な物体と不透明な物体の両方に対して不偏であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:36:31 GMT)
A Quality-Centric Framework for Generic Deepfake Detection [41.2] 異なるディープフェイクの偽造の質は様々である。 容易に認識できる偽造の手がかりを持つものもあれば、 非常に現実的なものもある。
既存の研究はしばしば、様々な偽造品の品質を持つディープフェイクの混合で検出器を訓練し、検出器は低品質の偽造品サンプルから容易に発見できるアーティファクトをショートカットする。
本稿では,品質評価器,低品質データ拡張モジュール,学習ペーシング戦略からなる,汎用的なディープフェイク検出のための新しい品質中心のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:14:46 GMT)
WHALE: Towards Generalizable and Scalable World Models for Embodied Decision-making [40.5] 本稿では、一般化可能な世界モデルを学ぶためのフレームワークであるWHALEを紹介する。
Whale-STは、拡張一般化性を備えた時空間変圧器を用いたスケーラブルな世界モデルである。
また、Open X-Embodimentデータセットから970K軌道上でトレーニングされた414MパラメータワールドモデルであるWhale-Xを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:01:27 GMT)
Accelerating Greedy Coordinate Gradient and General Prompt Optimization via Probe Sampling [40.5] 大規模言語モデルの安全性(LLM)は、その急速な進歩から重要な問題となっている。
我々は、GCGの時間コストを削減するために$ttexttProbe sample$という新しいアルゴリズムを研究している。
プローブサンプリングは、他のプロンプト最適化手法や逆法を高速化することも可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:07:51 GMT)
The influence of persona and conversational task on social interactions with a LLM-controlled embodied conversational agent [40.3] LLMを仮想人間として具現化することで、ユーザーはバーチャルリアリティーで対面のソーシャルインタラクションを行うことができる。
LLMがコントロールするエージェントとの社会的相互作用における人的・タスク的要因の影響はいまだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:49:42 GMT)
When Meta-Learning Meets Online and Continual Learning: A Survey [39.5] メタ学習は学習アルゴリズムを最適化するためのデータ駆動型アプローチである。
継続的な学習とオンライン学習はどちらも、ストリーミングデータでモデルを漸進的に更新する。
本稿では,一貫した用語と形式記述を用いて,様々な問題設定を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:36:57 GMT)
Super-resolution in disordered media using neural networks [39.1] 強散乱媒体における環境媒体のグリーン関数を正確に推定するために,大規模で多様なデータセットを利用する手法を提案する。
この現象は超解像としても知られ、周囲散乱媒質が物理的イメージアパーチャを効果的に増強するため起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:35:04 GMT)
Sample and Computationally Efficient Robust Learning of Gaussian Single-Index Models [37.4] シングルインデックスモデル (SIM) は $sigma(mathbfwast cdot mathbfx)$ という形式の関数であり、$sigma: mathbbR to mathbbR$ は既知のリンク関数であり、$mathbfwast$ は隠れ単位ベクトルである。
適切な学習者が$L2$-error of $O(mathrmOPT)+epsilon$。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:10:38 GMT)
Towards Scalable Foundation Models for Digital Dermatology [35.6] 我々は、24万以上の皮膚画像のデータセット上で、自己教師付き学習(SSL)技術を用いてモデルを事前訓練する。
以上の結果から,本研究で事前訓練したモデルは汎用モデルを上回るだけでなく,臨床関連診断タスクにおける50倍のモデルの性能にもアプローチすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:19:20 GMT)
Hal-Eval: A Universal and Fine-grained Hallucination Evaluation Framework for Large Vision Language Models [35.5] 我々は,新しいカテゴリーであるイベント幻覚(Event Hallucination)を特徴とする,幻覚の洗練された分類を導入した。
次に,多種多様な幻覚からなる微粒な幻覚データの生成とフィルタリングに高度LLMを利用する。
提案するベンチマークでは,広帯域の幻覚に対処するLVLMの能力を顕著に評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:08:43 GMT)
ZAHA: Introducing the Level of Facade Generalization and the Large-Scale Point Cloud Facade Semantic Segmentation Benchmark Dataset [34.5] ファサードセマンティックセグメンテーションは、フォトグラムとコンピュータビジョンにおける長年の課題である。
本稿では,国際都市モデリング標準に基づく新しい階層型ファサードクラスであるLoFG(Level of Facade Generalization)を紹介する。
現在までに最大のセマンティック3Dファサードセグメンテーションデータセットであり、LoFG2とLoFG3の5クラスと15クラスで6100万のアノテートポイントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:24:15 GMT)
Generalization, Expressivity, and Universality of Graph Neural Networks on Attributed Graphs [33.3] ノード属性を持つ属性グラフ上でのグラフニューラルネットワーク(GNN)の普遍性と一般化を解析する。
我々は、GNNに対する普遍近似定理と、属性グラフの任意のデータ分布上のGNNの有界一般化を証明した。
我々の研究は、属性のないグラフのみの導出理論、GNNが連続だが分離パワーのない導出コンパクトなメトリクス、GNNが連続かつ分離ポイントである導出指標を拡張・統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:34:24 GMT)
Fairness Without Harm: An Influence-Guided Active Sampling Approach [32.2] 我々は、モデルの精度に害を与えることなく、グループフェアネスの格差を軽減するモデルを訓練することを目指している。
公正なアクティブな学習アプローチのような現在のデータ取得方法は、通常、アノテートセンシティブな属性を必要とする。
トレーニンググループアノテーションに依存しない抽出可能なアクティブデータサンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:17:29 GMT)
Poze: Sports Technique Feedback under Data Constraints [31.5] Pozeは革新的なビデオ処理フレームワークで、人間の動きに対するフィードバックを提供し、プロのコーチの洞察をエミュレートする。
Pozeは、ビデオ質問応答フレームワークにおける最先端のビジョン言語モデルを超え、それぞれGPT4VとLLaVAv1.6 7bよりも70%と196%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:48:20 GMT)
$α$Surf: Implicit Surface Reconstruction for Semi-Transparent and Thin Objects with Decoupled Geometry and Opacity [31.2] 符号付き距離関数 (SDF) のような入射表面表現は, 画像に基づく表面再構成に有望なアプローチとして現れている。
半透明および薄い表面の再構成のための体積幾何学と不透明性を備えた新しい表面表現である$alphaSurfを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:39:32 GMT)
Game-theoretic LLM: Agent Workflow for Negotiation Games [30.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の戦略的意思決定文脈における合理性について検討する。
LLMの推論と意思決定を導く複数のゲーム理論を設計する。
この発見は、より堅牢で戦略的に健全なAIエージェントの開発に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:02:22 GMT)
FinDVer: Explainable Claim Verification over Long and Hybrid-Content Financial Documents [30.4] FinDVerには2,400のエキスパートアノテート例があり、情報抽出、数値推論、知識集約推論という3つのサブセットに分けられている。
以上の結果から,現在の最高性能システムであるGPT-4oでさえ,まだ人間の専門家より遅れていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:26:17 GMT)
ASL STEM Wiki: Dataset and Benchmark for Interpreting STEM Articles [30.3] ASL STEM Wiki: 英語のSTEMトピックに関する254のウィキペディア記事の並列コーパスで、アメリカ手話(ASL)の300時間以上にわたって解釈される。
ASL STEM Wiki のいくつかのユースケースを人間中心のアプリケーションで識別する。
例えば、このデータセットは、技術的概念に対するフィンガースペルの頻繁な使用を強調しているため、フィンガースペルされた単語を識別するモデルを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:50:37 GMT)
BAN: Detecting Backdoors Activated by Adversarial Neuron Noise [30.2] ディープラーニングに対するバックドア攻撃は、最近の研究コミュニティで大きな注目を集めている脅威である。
バックドアディフェンスは主にバックドアのインバージョンに基づいており、これは汎用的でモデルに依存しず、実用的な脅威シナリオに適用可能であることが示されている。
本稿では、追加のニューロンアクティベーション情報を導入して、バックドア検出のためのバックドア特徴インバージョンを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:46:09 GMT)
Bootstrapping Top-down Information for Self-modulating Slot Attention [29.8] トップダウン経路を組み込んだ新しいOCLフレームワークを提案する。
この経路は個々のオブジェクトのセマンティクスをブートストラップし、モデルを変更してこれらのセマンティクスに関連する特徴を優先順位付けする。
我々のフレームワークは、複数の合成および実世界のオブジェクト発見ベンチマークにまたがって最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:30:52 GMT)
Acceleration for Deep Reinforcement Learning using Parallel and Distributed Computing: A Survey [29.3] 深層強化学習は、人工知能の分野で劇的なブレークスルーをもたらした。
深層強化学習のためのロールアウト経験データとニューラルネットワークのサイズが増大するにつれて、トレーニングプロセスの処理と並列分散コンピューティングによる時間消費の削減が、緊急かつ必須の願望となっている。
我々は,並列・分散コンピューティングに基づく深層強化学習のための訓練促進手法について,広範かつ徹底的な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:55:32 GMT)
SpecHub: Provable Acceleration to Multi-Draft Speculative Decoding [28.8] MDSD(Multi-Draft Speculative Decoding)は、より小さなドラフトモデルを用いて複数のトークンシーケンスを生成することで、有望なソリューションを提供する。
線形計算オーバーヘッドのみで受け入れ率を向上するMDSDの新しい,効率的なサンプリング検証手法であるSpecHubを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:47:07 GMT)
StdGEN: Semantic-Decomposed 3D Character Generation from Single Images [28.3] StdGENは、単一の画像から意味的に高品質な3D文字を生成する革新的なパイプラインである。
3分で体、衣服、毛髪などの分離した意味成分を持つ複雑な3D文字を生成する。
StdGENは、使えるセマンティック分解された3D文字を提供し、幅広いアプリケーションに対して柔軟なカスタマイズを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:54:18 GMT)
Trapping of Single Atoms in Metasurface Optical Tweezer Arrays [27.7] ホログラフィック変成層から生成された光ツイーザーアレイにおける単一原子のトラップを実証する。
我々は,250ツイーザートラップ以上の2次元配列を実現し,トラップ間隔が1.5m程度の任意のジオメトリに配置した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:26:10 GMT)
BhasaAnuvaad: A Speech Translation Dataset for 13 Indian Languages [27.3] インド語における広く使われている自動音声翻訳システムの性能を評価する。
口語と非公式の言語を正確に翻訳できるシステムが存在しないことは顕著である。
BhasaAnuvaadを紹介します。ASTの公開データセットとしては最大で、22のインド言語と英語のうち13が対象です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:29:03 GMT)
LBPE: Long-token-first Tokenization to Improve Large Language Models [26.4] 意味情報に富んだ長いトークンは、短いトークンに比べてトークン化されたデータセットに少ない。
符号化プロセス中に長いトークンを優先するLBPEを提案する。
多様な言語モデリングタスクに対する実験は、LBPEが元のBPEよりも一貫して優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:03:36 GMT)
Why These Documents? Explainable Generative Retrieval with Hierarchical Category Paths [26.1] 本稿では階層的カテゴリパス強化生成検索(HyPE)を提案する。
実験の結果,HyPEは高レベルな説明性を提供するだけでなく,文書検索作業における検索性能も向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:51:37 GMT)
Language Models can Infer Action Semantics for Symbolic Planners from Environment Feedback [26.0] 言語モデルを用いた行動予測法(PSALM)を提案する。
PSALMはシンボルプランナーとLarge Language Models(LLM)の強みを活用することでアクションセマンティクスを学習する
実験の結果、PSALMは計画の成功率を36.4%(Claude-3.5)から100%に向上させ、基礎となる真理ドメインのアクションセマンティクスを推論する以前の作業よりも効率的に環境を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:50:24 GMT)
Fine-Grained Reward Optimization for Machine Translation using Error Severity Mappings [25.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ニューラルネットワーク翻訳システムのトレーニングにおいて、効果的で堅牢な方法であることが証明されている。
本稿では,RL法により微細なトークンレベルの報酬機構を活用する新しい手法を提案する。
文レベルと微粒な報酬信号が翻訳品質に与える影響を比較するために, 小型・大規模翻訳データセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:55:37 GMT)
Empowering Agile-Based Generative Software Development through Human-AI Teamwork [24.7] 我々は、人間-AIチームワークによるアジャイルベースの生成ソフトウェア開発であるAgileGenを提案する。
メモリプールメカニズムは、ユーザの意思決定シナリオを収集し、それらを新しいユーザに推奨するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:29:25 GMT)
Joint-Optimized Unsupervised Adversarial Domain Adaptation in Remote Sensing Segmentation with Prompted Foundation Model [24.3] 本稿では、ソースドメインデータに基づいてトレーニングされたモデルをターゲットドメインサンプルに適用するという課題に対処する。
SAM(Segment Anything Model)とSAM-JOANet(SAM-JOANet)を併用した協調最適化対向ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:15:20 GMT)
Discovering Latent Structural Causal Models from Spatio-Temporal Data [23.4] SPACY(SPAtiotemporal Causal discoverY)は変分推論に基づく新しいフレームワークである。
SPACYは、合成データに対する最先端のベースラインよりも優れ、大きなグリッドに対してスケーラブルであり、現実世界の気候データから既知の重要な現象を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:12:16 GMT)
xAI-Drop: Don't Use What You Cannot Explain [23.3] 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から学習するための主要なパラダイムとして登場した。
GNNは、一般化の欠如や解釈可能性の低下といった課題に直面している。
トポロジカルレベル降下正則化器であるxAI-Dropを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:49:46 GMT)
How Does Critical Batch Size Scale in Pre-training? [23.3] クリティカルバッチサイズ(CBS)は、データ並列化がリターンを減少させるしきい値である。
C4データセット上で,CBSと自動回帰言語モデルを事前学習する手法を提案する。
この結果から,CBSはモデルサイズではなく,データサイズでスケールすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:04:32 GMT)
Multiuser Commitment over Noisy Channels [23.0] 複数の入札者が同時に検証者にオークションを提出できるマルチユーザコミットメントモデルを検討する。
入札者が決着しない場合のコミットメント能力領域を特徴付ける。
提案手法は,マルチユーザプロトコルのメリットを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:56:20 GMT)
An Adversarial Perspective on Machine Unlearning for AI Safety [22.6] この作業は、アンラーニングと従来のトレーニング後の安全性の根本的な違いに挑戦する。
既存のjailbreakメソッドは、これまで未学習に対して効果がないと報告されていたが、慎重に適用した場合に成功できることを実証する。
例えば、アクティベーション空間における10の無関係な例を微調整したり、特定の方向を除去することで、RMUで編集されたモデルに対して最も危険な能力を回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:06:41 GMT)
Topology-aware Reinforcement Feature Space Reconstruction for Graph Data [22.6] 優れた機能領域の再構築は、データのAI能力の向上、モデルの一般化の改善、下流MLモデルの可用性の向上に不可欠である。
我々は、トポロジ対応強化学習を用いて、グラフデータの特徴空間再構成を自動化し、最適化する。
提案手法では,コア部分グラフ抽出とグラフニューラルネットワーク(GNN)の併用により,トポロジ的特徴を符号化し,計算複雑性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:01:05 GMT)
TropNNC: Structured Neural Network Compression Using Tropical Geometry [22.3] TropNNCは、線形層と畳み込み層とReLUアクティベーションを持つニューラルネットワークを圧縮するためのフレームワークである。
我々は、ゾノトペのハウスドルフ距離を標準連続体で使用し、熱帯生物のより厳密な近似を達成する。
以上の結果から,TropNNCはThiNetのような最先端の手法と同等の性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:29:40 GMT)
Bounding Boxes and Probabilistic Graphical Models: Video Anomaly Detection Simplified [22.2] オブジェクト境界ボックスの確率的解析としてビデオ異常検出のタスクを定式化する。
オブジェクトの表現は境界ボックスのみで、シーン内の異常事象を正しく識別するのに十分である、という仮説を立てる。
これは特に、カメラなどのエッジデバイス上で動作するビデオ監視のアプリケーションに恩恵をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:52:08 GMT)
MMTE: Corpus and Metrics for Evaluating Machine Translation Quality of Metaphorical Language [21.9] 図形言語の翻訳に焦点をあてた評価指標のセットを提案する。
評価プロトコルは,メタフォラル等価性,感情,認証性,品質の4つの側面を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:02:56 GMT)
MOANA: Multi-Objective Ant Nesting Algorithm for Optimization Problems [21.8] Multi-Objective Ant Nesting Algorithm (MOANA)は、Ant Nesting Evolutionary Algorithm (ANA)の新たな拡張である。
MOANAは、多目的シナリオにおけるスケーラビリティと多様性を改善することによって、従来の進化的アルゴリズムの重要な制限に対処する。
MOANAの溶接ビーム設計のような実世界のエンジニアリング最適化への適用性は、幅広い最適解を生成する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:31:53 GMT)
Rate-aware Compression for NeRF-based Volumetric Video [21.4] 放射場(NeRF)は3次元ボリュームビデオ技術の開発を進展させてきた。
既存のソリューションは、トレーニング段階の後にNeRF表現を圧縮し、表現訓練と圧縮を分離する。
本稿では,提案するレートアウェア圧縮フレームワークに基づいて,トレーニング段階におけるボリュームビデオのコンパクトなNeRF表現を直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:29:14 GMT)
Deinterleaving of Discrete Renewal Process Mixtures with Application to Electronic Support Measures [20.8] 離散更新マルコフ鎖の混合物に対する新しい除染法を提案する。
提案手法は, シミュレーションした戦時データセットの最先端手法と良好に競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:45:38 GMT)
Humans Continue to Outperform Large Language Models in Complex Clinical Decision-Making: A Study with Medical Calculators [20.8] 大規模言語モデル (LLMs) は、医学的ライセンス試験を用いて、一般的な医学的知識として評価されている。
医科研修生とLCMの双方が医療電卓を推薦する能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:50:19 GMT)
SciDQA: A Deep Reading Comprehension Dataset over Scientific Papers [20.3] SciDQAは、科学論文の深い理解のためにLSMに挑戦する、理解を読むための新しいデータセットである。
他の科学的QAデータセットとは異なり、SciDQAはドメインの専門家によるピアレビューや論文の著者による回答から質問を出している。
SciDQAの質問は、図、表、方程式、付属品、補足材料にまたがる推論を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:28:22 GMT)
Quantifying artificial intelligence through algebraic generalization [20.0] 現代のAIシステムは、シンボリック処理と抽象化を必要とするテストに不足している。
AIシステムにおける推論を定量化するための包括的で理論的に動機付けられたフレームワークは存在しない。
ここでは、シンボリック一般化を明示的に定量化するために、計算複雑性理論の枠組みを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:08:18 GMT)
Training objective drives the consistency of representational similarity across datasets [20.0] プラトン表現仮説(Platonic Representation hypothesis)は、最近の基礎モデルは下流タスクのパフォーマンスの関数として共有表現空間に収束していると主張している。
そこで本研究では,モデル間の表現的類似性が,表現を構成するために使用される刺激の集合によってどのように変化するかを測定するための体系的手法を提案する。
目的関数はデータセット間の表現的類似性の一貫性を決定する上で最も重要な要素であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:35:45 GMT)
Aligned Vector Quantization for Edge-Cloud Collabrative Vision-Language Models [19.9] 我々はLLaVA-AlignedVQと呼ばれるエッジクラウド協調VQAシステムを導入する。
LLaVA-AlignedVQは、中間特性を効率的に圧縮する新しいアラインドベクトル量子化アルゴリズム(AlignedVQ)を備えている。
実験により、LLaVA-AlignedVQは中間特性の約1365倍圧縮速度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:48:37 GMT)
Selective Generation for Controllable Language Models [19.9] 生成言語モデル(GLM)の信頼性は、重要な意思決定システムへの展開において不可欠である。
テキストエンタテインメント関係(FDR-E)に関して、偽発見率を制御する2つの選択的生成アルゴリズムを提案する。
選択予測を直接修正した$textttSGentextttSup$は、人間によって注釈付けされたエンテーメントラベル付きデータを悪用する。
人間のアノテーションはコストがかかるので、unを完全に活用した半教師付きバージョンである$textttSGentexttSemi$を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:47:04 GMT)
Efficient Dynamic-NeRF Based Volumetric Video Coding with Rate Distortion Optimization [19.9] NeRFは、シンプルな表現と強力な3Dモデリング機能のおかげで、ボリュームビデオ圧縮において顕著な可能性を秘めている。
ReRFは、モデリングを圧縮プロセスから分離し、最適化された圧縮効率をもたらす。
本稿では,よりコンパクトな動的NeRFに基づくボリュームビデオ圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:05:11 GMT)
Mitigating Hallucination in Fictional Character Role-Play [19.7] 我々は、架空のキャラクターロールプレイにおける幻覚の評価と緩和に焦点を当てる。
2,000人以上のキャラクタと72,000人のインタビューを含むデータセットを導入し、18,000人の敵の質問を行った。
パラメトリック知識の影響を調節して幻覚を緩和するロールプレイング手法であるRoleFactを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:11:36 GMT)
Post-Hoc Robustness Enhancement in Graph Neural Networks with Conditional Random Fields [19.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、敵の攻撃に弱いことが示されている。
本研究では,推論段階におけるGNNの堅牢性向上を目的としたポストホックアプローチであるRobustCRFを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:26:42 GMT)
Physically Realizable Natural-Looking Clothing Textures Evade Person Detectors via 3D Modeling [19.6] 我々は3次元モデリングに基づく衣服の敵対的テクスチャを製作する。
本稿では,日常服の典型的なテクスチャに類似した,対向的なカモフラージュテクスチャ(AdvCaT)を提案する。
素材に3Dテクスチャを印刷し、Tシャツやズボンに仕立てました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:17:17 GMT)
Real-World Offline Reinforcement Learning from Vision Language Model Feedback [19.5] オフラインの強化学習は、オンラインインタラクションなしで、事前にコンパイルされた、最適なデータセットからポリシー学習を可能にする。
既存のオフラインRL作業の多くは、データセットにタスク報酬がラベル付けされていることを前提としている。
オフラインデータセットの報酬ラベルを自動的に生成する新しいシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:12:34 GMT)
A Cat Is A Cat (Not A Dog!): Unraveling Information Mix-ups in Text-to-Image Encoders through Causal Analysis and Embedding Optimization [19.2] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ拡散モデル(T2I)のテキストエンコーダにおける因果的方法の影響を解析する。
本稿では,既存の手法よりも高精度に情報損失を定量化する新しい自動評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:07:53 GMT)
Multi-armed Bandits with Missing Outcome [19.0] ランダム(MAR)モデルとランダム(MNAR)モデルの両方において欠落を考慮に入れないアルゴリズムを導入する。
これらの設定の欠如を考慮し,意思決定の大幅な改善を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:02:39 GMT)
Counterfactual Fairness by Combining Factual and Counterfactual Predictions [19.0] 医療や雇用といった高度な分野において、意思決定における機械学習(ML)の役割は、かなりの公平さの懸念を提起する。
この研究は、あらゆる個人に対するMLモデルの結果が、異なる人口集団に属していた場合、変化しないべきであると仮定する対実公正(CF)に焦点を当てている。
本稿では,CFと予測性能のトレードオフをモデルに依存しない形で理論的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:40:09 GMT)
Bridging the Gap between Learning and Inference for Diffusion-Based Molecule Generation [18.9] GapDiffは、トレーニングと推論の間のデータ分散の相違を緩和するトレーニングフレームワークである。
我々は,CrossDocked 2020データセット上で3次元分子生成モデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:53:39 GMT)
The Privileged Students: On the Value of Initialization in Multilingual Knowledge Distillation [18.9] 知識蒸留(KD)は、多くのNLPタスクにおいて、より小さなモデルの性能を向上させるための成功戦略であることが証明されている。
学生モデルが教師モデルから多言語知識をいかに獲得するかを分析することで、多言語設定におけるKDの価値について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:24:12 GMT)
When AI Eats Itself: On the Caveats of AI Autophagy [18.6] AIオートファジー現象は、生成的AIシステムが認識せずに自分たちのアウトプットを消費する未来を示唆している。
本研究では、既存の文献を調査し、AIオートファジーの結果を掘り下げ、関連するリスクを分析し、その影響を軽減するための戦略を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:51:40 GMT)
Expectation vs. Reality: Towards Verification of Psychological Games [18.3] 心理学ゲーム(PG)は、信念に依存した動機を持つエージェントをモデル化し分析する方法として開発された。
本稿では,ゲームの公式検証ツールであるPRISM-gamesでPGを解き,実装する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:41:52 GMT)
Tell What You Hear From What You See -- Video to Audio Generation Through Text [18.0] VATTは、ビデオとオプションのテキストプロンプトを入力として取り、オーディオとオプションのテキスト記述を生成するマルチモーダル生成フレームワークである。
VATTは、音声キャプションを通じてビデオのテキストプロンプトを推奨するだけでなく、テキストによる制御可能なビデオ音声生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:29:07 GMT)
Robust and Efficient Fine-tuning of LLMs with Bayesian Reparameterization of Low-Rank Adaptation [17.8] 大規模言語モデル(LLM)は、その巨大なサイズのため、リソース集約性が高いため、微調整が可能である。
本稿では,評価器の分散を低減し,最終的なモデル出力の安定性を高めるために,低ランク微調整における効果的なパラメータ化の重要性を強調した。
提案手法はモンテカルロ推定法を用いて,低次パラメータの非バイアス後推定を低次分散で学習する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:31:26 GMT)
Preference Tuning For Toxicity Mitigation Generalizes Across Languages [17.8] 本研究は、多言語大言語モデルにおける選好チューニングのゼロショット言語間一般化について考察する。
我々は,英語データのみを用いた直接選好最適化学習が,多言語オープンエンド世代における毒性を著しく低下させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:17:22 GMT)
Understanding Mobile App Reviews to Guide Misuse Audits [17.7] アプリレビューを活用して、悪用可能なアプリとその誤用を可能にする機能を特定します。
虐待者や被害者の物語は、主に過去の誤用に焦点を当てているのに対し、第三者の物語は、主に誤用の可能性を示す物語を識別している。
合計156個の悪用可能なアプリが誤用を助長していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:51:46 GMT)
ROAD-Waymo: Action Awareness at Scale for Autonomous Driving [17.5] ROAD-Waymoは、道路シーンにおけるエージェント、アクション、位置、イベント検出の技術の開発とベンチマークのための広範なデータセットである。
既存のデータセット(および複数の都市を含む)よりもかなり大きく、より困難なものには、198kの注釈付きビデオフレーム、54kのエージェントチューブ、3.9Mのバウンディングボックス、合計12.4Mのラベルがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:50:03 GMT)
Consistency of Neural Causal Partial Identification [17.5] 因果モデル(Causal Models)の最近の進歩は、因果効果の同定と部分的同定が神経生成モデルによって自動的に行われるかを示した。
連続変数とカテゴリー変数の両方を持つ一般設定において、NCMによる部分的識別の整合性を証明する。
結果は、深さと接続性の観点から、基盤となるニューラルネットワークアーキテクチャの設計の影響を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:12:13 GMT)
Robust Prompt Optimization for Defending Language Models Against Jailbreaking Attacks [17.2] 大規模言語モデル(LLM)は敵の攻撃や脱獄に対して脆弱である。
本稿では,LLMをジェイルブレイク攻撃から守るための最適化に基づく目標と,堅牢なシステムレベルの防御を実現するアルゴリズムを提案する。
GPT-4の攻撃成功率(ASR)は6%,Llama-2の攻撃成功率(ASR)は0%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:57:05 GMT)
Differentially Private Continual Learning using Pre-Trained Models [17.1] 本研究は,連続学習(CL)と差分プライバシー(DP)の交わりについて考察する。
本稿では,学習環境におけるプライバシとパフォーマンスのトレードオフを解決するために,事前学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:47:39 GMT)
LLM-PySC2: Starcraft II learning environment for Large Language Models [16.9] 本稿では,Large Language Models(LLM)に基づく意思決定手法の開発を支援する新しい環境を提案する。
この環境はStarCraft IIのアクションスペース、マルチモーダルな観察インタフェース、構造化されたゲーム知識データベースを提供する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:04:22 GMT)
DNAMite: Interpretable Calibrated Survival Analysis with Discretized Additive Models [16.9] 我々はDNAMiteと呼ばれる生存分析のための新しいガラス箱機械学習モデルを提案する。
DNAMiteは、その埋め込みモジュールに特徴の離散化とカーネルの平滑化を使用し、滑らかさとジャグネスの柔軟なバランスで形状関数を学習することができる。
実験により,DNAMiteは合成データ上の真の形状関数に近い形状関数を生成するとともに,予測性能とキャリブレーションの精度を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:13:30 GMT)
GUIDEQ: Framework for Guided Questioning for progressive informational collection and classification [16.7] 質問回答(QA)は、情報収集によるテキスト分類などのタスクにおいて重要な部分である。
当社のGUIDEQは、ガイド付き質問に対して、部分的な情報をさらに前進させるための新しいフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:03:54 GMT)
Toxicity Detection for Free [16.1] LLMイントロスペクション(MULI)を用いたモデレーションを導入し,LSM自体から直接抽出した情報を用いて有害なプロンプトを検出する。
第一応答トークンロジットの疎ロジスティック回帰モデルを用いて有毒なプロンプトのロバスト検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:49:58 GMT)
Acoustic-based 3D Human Pose Estimation Robust to Human Position [16.1] 既存のアクティブ・アコースティック・センシング・ベースの3次元ポーズ推定手法は、ターゲットのユーザがスピーカとマイクの線に沿って位置していることを暗黙的に仮定する。
人体による音の反射や回折は、音の妨害に比べて微妙な音響信号の変化を引き起こすため、既存のモデルは、この線から逸脱した被験者の精度を著しく低下させる。
この制限を克服するために,位置判別器と残響耐性モデルからなる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:56:12 GMT)
Image2Text2Image: A Novel Framework for Label-Free Evaluation of Image-to-Text Generation with Text-to-Image Diffusion Models [16.0] 本稿では,画像キャプションモデルを評価するための新しいフレームワークであるImage2Text2Imageを提案する。
高い類似度スコアは、このモデルが忠実なテキスト記述を生み出し、低いスコアは相違点を強調していることを示唆している。
本フレームワークは人手によるキャプション参照に依存しないので,画像キャプションモデルを評価する上で貴重なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:07:01 GMT)
Solving 7x7 Killall-Go with Seki Database [15.8] 本稿では,7x7 Killall-Goの検索スペースを大幅に削減する手法に焦点を当てた。
囲碁やキラルゴーでは、ライブ・パターンは相手の捕獲から保護される石である。
本稿では,すべての図柄を所定面積まで列挙し,その図柄を石テーブルに格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:40:36 GMT)
Coded Computing for Resilient Distributed Computing: A Learning-Theoretic Framework [15.7] 本稿では,学習理論の原理を統合し,機械学習アプリケーションにシームレスに適応するフレームワークを開発することを目的とした,符号化コンピューティングのための新しい基盤を提案する。
提案手法では, 推定誤差の平均は$mathcalO(S3 N-3)$と$mathcalO(Sfrac85Nfrac-35)$の2乗誤差で, ノイズのない, ノイズの多い計算条件で減衰することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:34:04 GMT)
SimpleBEV: Improved LiDAR-Camera Fusion Architecture for 3D Object Detection [15.6] 高精度な3次元物体検出のためのLiDARカメラ融合フレームワークSimpleBEVを提案する。
提案手法は, nuScenesデータセット上で77.6%のNDS精度を実現し, 3次元物体検出トラックにおける優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:51:39 GMT)
Plasticity Loss in Deep Reinforcement Learning: A Survey [15.5] 塑性は深層強化学習(RL)エージェントにとって不可欠である。
可塑性が失われると、データ分布の変化を考慮に入れないため、エージェントのパフォーマンスが低下する。
可塑性の喪失は、トレーニング不安定性、スケール失敗、過大評価バイアス、探検不足など、深いRLを悩ませる多くの問題と結びつくことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:19:15 GMT)
GPTKB: Building Very Large Knowledge Bases from Language Models [15.3] 我々は,大言語モデル(LLM)から大域的汎用KBを構築することを提案する。
プロトタイプとして、GPT-4o-miniを使用して、GPTKBを構築します。
NLPにとって、LLMの知識(または信念)に関するテキスト構築的な洞察を初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:06:09 GMT)
Multifunctional metalens for trapping and characterizing single atoms [15.0] 我々は,無彩色レンズと大きな開口部,四分波板,偏光器を一体化した多機能メタレンを実証した。
金属は852,nmのトラップビームを同時に焦点とし、780,nmの単光子蛍光を収集する。
我々の研究は、低温原子に基づくコンパクトで統合された量子システムの実現における準曲面の可能性を示し、ナノスケールでの量子制御と操作を研究する新しい可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:02:38 GMT)
GEPS: Boosting Generalization in Parametric PDE Neural Solvers through Adaptive Conditioning [14.9] データ駆動型アプローチは、異なるPDEパラメータを持つ非常に多種多様な軌跡を組み込むことでパラメトリックPDEを学ぶ。
GEPSはPdeソルバのGEneralizationを促進するための単純な適応機構である。
完全データ駆動型と物理対応型ニューラルソルバの両方に対するアプローチの汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:45:55 GMT)
DeepDRK: Deep Dependency Regularized Knockoff for Feature Selection [14.8] ディープ依存正規化ノックオフ(Deep Dependency Regularized Knockoff)とは、FDRと電力を効果的にバランスさせる分布自由なディープラーニング手法である。
マルチソース攻撃下での学習問題として,ノックオフモデルの新たな定式化を導入する。
我々のモデルは、合成、半合成、および実世界のデータセットで既存のベンチマークより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:09:02 GMT)
Learning positional encodings in transformers depends on initialization [14.7] 入力トークンの非自明な配置に依存する問題に対して,正確なPEを学習することの重要性について検討する。
本研究では,2次元推論タスクと実世界の3Dデータセットを用いて,正確なPEの学習を検証するために解釈可能性解析を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:20:09 GMT)
How to Connect Speech Foundation Models and Large Language Models? What Matters and What Does Not [13.9] 音声テキスト(S2T)タスクでは、新興ソリューションは、音声基礎モデル(SFM)のエンコーダの出力をアダプタモジュールを介して埋め込み空間に投影する。
5つのアダプタモジュール, 2つのLLM(ralMistとLlama), 2つのSFM(WhisperとSeamlessM4T)の組み合わせを2つのS2Tタスク、すなわち自動音声認識と音声翻訳で評価した。
その結果、SFMは下流性能において重要な役割を担い、アダプタの選択は適度な影響があり、SFMとLLMに依存していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:44:49 GMT)
How Good is Your Wikipedia? [13.8] 本稿では,ウィキペディアのデータ品質を,様々な品質フィルタリング手法を応用して,非英語環境におけるデータ品質を批判的に検証する。
データ品質プルーニングは、パフォーマンスを損なうことなく、リソース効率の高いトレーニングに有効な手段であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:35:58 GMT)
Using Language Models to Disambiguate Lexical Choices in Translation [13.8] 翻訳において、ソース言語の1つの単語で表される概念は、ターゲット言語で複数のバリエーションを持つことができる。
DTAiLSは1,377の文対のデータセットで、英語から翻訳する際の言語間概念の変化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:48:57 GMT)
Learnability of high-dimensional targets by two-parameter models and gradient flow [13.8] Wd$ に対して、GF-非学習可能なターゲットの大規模な部分集合が必ず存在することを示す。
特に、学習可能な対象の集合は $mathbb Rd$ では密でなく、$mathbb Rd$ の任意の部分集合は $W$-次元球面に同型であり、非学習可能な対象を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:33:04 GMT)
Towards Scalable and Stable Parallelization of Nonlinear RNNs [13.7] 我々は,非線形RNNの並列化評価に取り組み,ニュートン法で解いた固定点問題としてこれを表現した。
これらの手法は立方体計算の複雑さと数値不安定性を継承する。
準ニュートン近似を適用し、それらが収束し、メモリを少なくし、フルニュートンと比較して高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:20:07 GMT)
Towards Low-Resource Harmful Meme Detection with LMM Agents [13.7] 低リソース有害ミーム検出のためのエージェント駆動型フレームワークを提案する。
まず、LMMエージェントの補助信号としてラベル情報を利用するアノテーション付き相対ミームを検索する。
我々は,LMMエージェント内での知識改善行動を利用して,ミーム有害性に関するよく一般化された洞察を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:43:15 GMT)
Fairness-Aware Estimation of Graphical Models [13.4] 本稿では,グラフィカルモデル(GM)の推定における公平性の問題について検討する。
標準GMは、特に基礎となるデータが機密性や保護されたグループに関わる場合、バイアスのある結果をもたらす可能性がある。
本稿では,保護属性に関連するGMの推定におけるバイアス低減を目的とした包括的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:00:00 GMT)
Long-time Integration of Nonlinear Wave Equations with Neural Operators [13.4] ニューラル演算子による非線形波動方程式の長期統合に焦点をあてる。
本研究では,これらの非線形波動方程式の本質的な特徴,例えば保存則やウェルプテンシティをアルゴリズム設計の改善と累積誤差の低減に活用する。
数値実験により,不規則領域上のKdV方程式,Sine-Gordon方程式,Klein-Gordon波方程式のこれらの改善について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:38:04 GMT)
Palermo: Improving the Performance of Oblivious Memory using Protocol-Hardware Co-Design [13.4] ORAM(Oblivious RAM)はメモリアクセスパターンを隠蔽し、攻撃者が機密情報を発見できないようにしてデータのプライバシを高める。
ORAMの性能は、セキュリティと効率のトレードオフによって制限されることが多い。
本稿では,ORAMの性能向上のためのプロトコルとハードウェアの共同設計であるPalermoについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:31:12 GMT)
Privacy-preserving Fuzzy Name Matching for Sharing Financial Intelligence [13.3] ファジィな名前マッチングのための新しいプライバシ保護方式を導入する。
それぞれ10kと100kから1000の名前を検索するのに約100秒と1000秒かかる。
通信オーバヘッドを30～300倍削減することで、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:24:53 GMT)
One Small and One Large for Document-level Event Argument Extraction [13.3] 文書レベルのイベント引数抽出(EAE)は、入力長の増加による2つの課題に直面する。
小言語モデル(SLM)に基づくCsEAE(CoおよびStructure Event Argument extract model)
第二の方法は、抽出タスクを大規模言語モデル(LLM)に適した生成タスクに変換する新しいプロンプトを導入する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:44:01 GMT)
Enhancing Visual Classification using Comparative Descriptors [13.1] 比較記述子という新しい概念を導入する。
これらの記述子は、最も類似したクラスに対してターゲットクラスのユニークな特徴を強調し、差別化を強化する。
追加のフィルタリングプロセスにより、これらのディスクリプタがCLIP空間のイメージ埋め込みに近いことが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:28:02 GMT)
Semiclassical gravity phenomenology under the causal-conditional quantum measurement prescription II: Heisenberg picture and apparent optical entanglement [13.0] 量子重力理論において、状態依存的な重力ポテンシャルは状態の進化に非線形性をもたらす。
量子状態上の連続的な量子計測過程を理解するための形式論は、これまでシュリンガー図を用いて議論されてきた。
本研究では, ハイゼンベルク図を用いた等価な定式化法を開発し, 2つの光学実験プロトコルの解析に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:07:18 GMT)
On Differentially Private String Distances [12.9] 基本的なデータ構造タスクは、データベース内のすべての文字列で、与えられたクエリのBin 0,1n$間の距離を見積もることである。
本稿では,このようなタスクに対して,ハミングと編集距離に着目した差分プライベート(DP)データ構造を提案する。
そこで我々は,ビットフリップ法としてランダム化応答手法の新たな適応により,これらの結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:10:07 GMT)
Ordered Momentum for Asynchronous SGD [12.8] 本稿では,ASGDのための運動量(OrMo)と呼ばれる新しい手法を提案する。
OrMo では、運動量は指数に基づいて順に勾配を整理することで ASGD に組み込まれる。
実験結果から,OrMoはASGDに比べてコンバージェンス性能がよいことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:34:40 GMT)
Towards Efficient and Optimal Covariance-Adaptive Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits [12.7] プレイヤーが$d$ベースアイテムを含むセットのパワーセットから$P$アクションの中から選択する半帯域の問題に対処する。
提案手法は半帯域フィードバックを効果的に活用し,帯域フィードバックアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:10:48 GMT)
Towards Secured Smart Grid 2.0: Exploring Security Threats, Protection Models, and Challenges [12.6] 本稿では,電力網事業者,通信ネットワーク事業者,消費者の3つの利害関係者に対するセキュリティ脅威と防衛戦略について検討する。
調査を通じて、SG2のステークホルダーは特に、サブステーション攻撃/バンダリズム、マルウェア/ランサムウェアの脅威、ブロックチェーンの脆弱性、サプライチェーンの破壊に弱いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:49:04 GMT)
A Taxonomy of AgentOps for Enabling Observability of Foundation Model based Agents [12.5] LLMはさまざまなダウンストリームタスクの成長を加速させ、AI自動化の需要が増加した。
AIエージェントシステムは、より複雑なタスクに取り組み、進化するにつれて、より幅広い利害関係者が関与する。
これらのシステムは、AIエージェント、RAGパイプライン、プロンプト管理、エージェント機能、可観測性機能など、複数のコンポーネントを統合する。
開発から運用ライフサイクル全体にわたって可観測性とトレーサビリティを確保するために、AgentOpsプラットフォームの設計に移行することが不可欠です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:31:03 GMT)
Deterministic Uncertainty Propagation for Improved Model-Based Offline Reinforcement Learning [12.5] 本稿では,ベルマン目標計算によって得られたモンテカルロ試料数に対する準最適性の強い依存性を示す理論的結果を示す。
我々の主な貢献は、進行モーメントマッチングを利用するベルマン目標に対する決定論的近似である。
我々は,既存のモンテカルロサンプリング手法よりもMOMBOの準最適性について,より厳密な保証を提供することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:38:26 GMT)
Fight Fire with Fire: Combating Adversarial Patch Attacks using Pattern-randomized Defensive Patches [12.3] オブジェクト検出は、敵のパッチ攻撃の影響を受けやすい。
本稿では,敵の攻撃を防御するための新規かつ汎用的な手法を提案する。
カナリアとウッドペッカーの2種類の防御パッチが特別に製作され、モデル入力に注入され、潜在的な敵のパッチを積極的に調査または対向させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:55:37 GMT)
Responsibility in a Multi-Value Strategic Setting [12.1] 責任はマルチエージェントシステムにおいて重要な概念であり、安全で信頼性があり倫理的なAIを作成する。
マルチエージェント・マルチバリュー設定における責任帰属モデルを提案する。
責任の考慮は、エージェントがその価値に沿った戦略を選択するのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:12:15 GMT)
Improving the detection of technical debt in Java source code with an enriched dataset [12.1] 技術的負債(Technical debt, TD)とは、開発者が問題に対して迅速かつ簡単なソリューションを選択すると、追加の作業とコストが発生すること。
近年の研究では、ソースコードに埋め込まれたコメントを分析することで、SATD(Self-Admitted Technical Debts)の検出に焦点が当てられている。
コードコメントによって識別された最初のTDデータセットを、関連するソースコードとともにキュレートしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:12:33 GMT)
Differentiable Calibration of Inexact Stochastic Simulation Models via Kernel Score Minimization [12.0] そこで本研究では,勾配降下によるカーネルスコア最小化による出力レベルデータを用いて,シミュレーションモデルの異なる入力パラメータを学習する。
モデル不正確性を考慮した新しい正規化結果を用いて,学習した入力パラメータの不確かさを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:13:52 GMT)
Learning Partial Differential Equations with Deep Parallel Neural Operator [11.1] 新たな手法は、出力間のマッピングを近似する手段として演算子を学ぶことである。
物理科学の実践的な問題では、偏微分方程式の数値解は複雑である。
偏微分方程式の解法を効率よく正確に解くために,DPNO(Deep parallel operator model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:30:51 GMT)
The Limits of Differential Privacy in Online Learning [11.1] DP,純DP,近似DPの3種類の制約を分離する証拠を提示する。
まず、近似DPではオンライン学習可能であるが、適応的逆数設定では純粋DPではオンライン学習できない仮説クラスについて述べる。
そして、どんなオンライン学習者でも、ほぼ全ての仮説クラスに対して無限の誤りを犯さなければならないことを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:21:31 GMT)
Online Conversion with Switching Costs: Robust and Learning-Augmented Algorithms [11.0] エネルギーとサステナビリティの交差点で発生した問題を捉えるオンライン問題の一群である,スイッチングコストによるオンライン変換について検討する。
本稿では,この問題の決定論的および決定論的変異に対して,競合的(ロバストな)しきい値に基づくアルゴリズムを導入する。
そこで我々は,ブラックボックスのアドバイスを活かした学習強化アルゴリズムを提案し,平均ケース性能を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:17:50 GMT)
IntellBot: Retrieval Augmented LLM Chatbot for Cyber Threat Knowledge Delivery [10.9] IntellBotは、Large Language ModelsやLangchainといった最先端技術の上に構築された高度なサイバーセキュリティである。
さまざまなデータソースから情報を収集し、既知の脆弱性、最近のサイバー攻撃、新興脅威をカバーする包括的な知識ベースを作成する。
それは、サイバーセキュリティのインサイトのための主要なハブとして機能する、カスタマイズされた応答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:40:53 GMT)
Exploring the LLM Journey from Cognition to Expression with Linear Representations [10.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における認知的・表現的能力の進化と相互作用について,詳細な検討を行う。
人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)の3つの重要なフェーズにまたがる線形表現を通して、モデルの認知的・表現的能力を定義し、探求する。
SFT, RLHFでは, 認知能力が発達する傾向がみられ, 認知能力が発達する傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:19:48 GMT)
Supporting Automated Fact-checking across Topics: Similarity-driven Gradual Topic Learning for Claim Detection [10.8] 本稿では,アラビア語の話題にまたがるチェックアワーなクレーム検出のためのドメイン適応フレームワークを提案する。
本稿では,段階的な学習能力を構築し,対象トピックに対するチェック価値のあるクレームを強調するグラディアルトピックラーニング(GTL)モデルを提案する。
さらに,対象トピックに対する類似性に基づく戦略を用いて段階学習を合成する,類似性駆動型グラデーショナルトピックラーニング(SGTL)モデルについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:24:00 GMT)
Harnessing High-Level Song Descriptors towards Natural Language-Based Music Recommendation [10.7] 言語モデル(LM)は、ユーザーが大規模なカタログをナビゲートするのを支援することで人気を集めている。
ジャンル,ムード,リスニングコンテキストなどの記述子を用いたユーザ自然言語記述や項目に基づく楽曲の推薦におけるLMの有効性を評価した。
その結果,LMは言語間の類似性,情報検索,より長い記述をより短い高レベルな音楽記述子にマッピングするために微調整されているため,性能が向上したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:45:33 GMT)
Word reuse and combination support efficient communication of emerging concepts [10.7] 最も一般的な語彙化戦略は、既存の単語の再利用と組み合わせである。
単語の再利用は単語の平均長を少ない精度で維持する傾向にあることを示す。
歴史的に出現する項目は,レキシコン構築の仮説的方法よりも高いコミュニケーション効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:20:21 GMT)
Revisiting the Robustness of Watermarking to Paraphrasing Attacks [10.7] 多くの最近の透かし技術は、後に検出できる出力に信号を埋め込むためにLMの出力確率を変更する。
ブラックボックス型透かしモデルから限られた世代にしかアクセスできないため,パラフレーズ攻撃による透かし検出の回避効果を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:22:30 GMT)
Online-LoRA: Task-free Online Continual Learning via Low Rank Adaptation [10.5] オンライン連続学習(OCL)における破滅的忘れ込みは重要な課題である
Online-LoRAは、トレーニング済みのビジョントランスフォーマー(ViT)モデルをリアルタイムで微調整することができる。
提案手法は,重要なモデルパラメータを同定・統合するための新しいオンライン重み正規化戦略を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:04:16 GMT)
Spiking Neural Network as Adaptive Event Stream Slicer [10.3] イベントベースのカメラは、リッチエッジ情報、高ダイナミックレンジ、高時間分解能を提供する。
最先端のイベントベースのアルゴリズムの多くは、イベントを固定グループに分割することに依存しており、重要な時間情報の欠落をもたらす。
SpikeSlicerは、イベントストリームを適応的に分割可能な、新規に設計されたプラグアンドプレイイベント処理方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:32:40 GMT)
Error Interference in Quantum Simulation [10.1] 本稿では,複数セグメントの時間的アルゴリズム誤差を直接推定する新しい手法を提案する。
我々は、厳密な誤差干渉のための十分かつ必要な条件を特定し、近似誤差干渉の概念を導入する。
我々の研究は、以前のものよりも大幅に改善され、量子シミュレーションにおけるエラー解析のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:20:19 GMT)
A Survey of AI-Related Cyber Security Risks and Countermeasures in Mobility-as-a-Service [10.0] 我々は、AI駆動型MaaS設計とサイバーセキュリティ課題の結合に関する、最初の包括的なレビューを提示する。
特に、現在および新興のAIが支援するプライバシーリスク(プロファイリング、推論、サードパーティの脅威)が、MaaSエコシステムにどのように影響するかに注目します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:31:06 GMT)
Cascade of phase transitions in the training of Energy-based models [9.9] 原型エネルギーベース生成モデルBernoulli-Bernoulli RBMの特徴符号化過程について検討した。
本研究は、その特異値分解によるモデルの重み行列の進化をトラックする。
我々はBernoulli-Bernoulli RBMを実データ集合上でトレーニングすることで理論的結果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:37:14 GMT)
Cascaded Dual Vision Transformer for Accurate Facial Landmark Detection [9.9] 本稿では,D-ViT (Dual Vision Transformer) とLong Skip Connections (LSC) の2つのユニークな設計からなる,視覚変換器に基づく新しい顔ランドマーク検出器を提案する。
本稿では,これらの線形基底間の相互接続を学習し,チャネル分割型VTを用いてランドマーク間の固有幾何学的関係をモデル化する。
また,全ての予測ブロックに低レベルの画像特徴を提供するために,長いスキップ接続を用いることで,中間管理によって有用な情報が破棄されるのを防ぐことも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:26:39 GMT)
Variance-Aware Linear UCB with Deep Representation for Neural Contextual Bandits [9.9] ニューラルアッパー信頼バウンド(UCB)アルゴリズムは、文脈的帯域幅で成功している。
本稿では,$sigma2_t$,すなわちラウンド$t$における報奨雑音の上限値を利用する分散認識アルゴリズムを提案する。
我々は,本アルゴリズムのオラクル版として,オラクル分散上界$sigma2_t$と,この分散境界に対する新しい推定値を持つ実用版を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:24:14 GMT)
Adaptive Refinement Protocols for Distributed Distribution Estimation under $\ell^p$-Losses [9.8] 通信制約のある$ellp$損失の離散分布の推定を考える。
我々は、ほとんどのパラメーター系における問題の最小値の最適値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:02:20 GMT)
The sampling complexity of learning invertible residual neural networks [9.6] フィードフォワードReLUニューラルネットワークをポイントサンプルから高い均一な精度で決定することは、次元性の呪いに苦しむことが示されている。
我々は、特定のニューラルネットワークアーキテクチャを制限することでサンプリングの複雑さを改善することができるかどうかを考察する。
我々の主な結果は、残差ニューラルネットワークアーキテクチャと可逆性は、より単純なフィードフォワードアーキテクチャで遭遇する複雑性障壁を克服する助けにならないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:00:40 GMT)
Mind Your Step (by Step): Chain-of-Thought can Reduce Performance on Tasks where Thinking Makes Humans Worse [9.5] CoT(Chain-of-Thought)は、大規模言語やマルチモーダルモデルを扱う上で広く使われている戦略である。
認知心理学からインスピレーションを得て,CoTが性能を低下させるタスクの特徴を同定する。
予測時間推論を用いた場合,多種多様な最先端モデル群が性能低下を示すことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:11:58 GMT)
UnDIVE: Generalized Underwater Video Enhancement Using Generative Priors [9.4] 水中ビデオの強化のための2段階フレームワークを提案する。
第1段階では、ラベルなしデータから生成前を学習するために、微分拡散記述モデルを用いている。
第2段階では、この前者は空間拡張のための物理ベースの画像定式化に組み込まれる。
提案手法は,低解像度の高解像度水中ビデオのリアルタイム・計算効率な処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:16:36 GMT)
Weak Ties Explain Open Source Innovation [9.4] GitHub上の3つの異なるインタラクションネットワークを通じて、開発者の知識獲得と、彼らが開発するプロジェクトの革新性との間にある相関関係について検討する。
今後のプロジェクト開発の革新性に対して,開発者が積極的に関与するプロジェクトの多様性が示唆される一方で,インタラクションの量には影響が最小限であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:39:33 GMT)
On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Intention in Human-AI Collaboration [9.4] 我々は、人間がどのように解釈し、AIパートナーの意図を判断するかを捉える人間の信念のモデルを開発する。
私たちは、人間と対話するための戦略を考案する際に、人間の行動と人間の信念の両方を取り入れたAIエージェントを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:57:19 GMT)
Optimization without Retraction on the Random Generalized Stiefel Manifold [9.3] 本稿では,B$のランダムな推定値にのみアクセスしながら,最適化問題を解く,安価な反復手法を提案する。
我々の方法はすべての反復において制約を強制するのではなく、予想で定義される一般化されたスティーフェル多様体上の臨界点に収束する反復を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:17:39 GMT)
A High-Performance List Decoding Algorithm for Surface Codes with Erroneous Syndrome [9.2] 本稿では,誤動作を伴う表面符号に対する高性能なリスト復号法を提案する。
提案手法は,まず,先行処理にBP復号法を用い,その後処理後統計復号法(OSD)を用いてキュービットとシンドロームの両方をリストアップし,復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:08:02 GMT)
*: Improving the 3D detector by introducing Voxel2Pillar feature encoding and extracting multi-scale features [9.2] 現在の3D検出器は、大規模な特徴を得るのに特徴ピラミッドネットワークを使うのが一般的である。
柱ベースのスキームはボクセル計算よりもはるかに少ないため、リアルタイム3D検出器の構築に適している。
よりリッチなポイントクラウド機能を備えた柱構築にスパース畳み込みを用いたVoxel2Pillar機能符号化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:19:03 GMT)
Eigen Attention: Attention in Low-Rank Space for KV Cache Compression [9.1] 我々は,低ランク空間における注意操作を行うEigen Attentionを提案し,KVキャッシュメモリのオーバーヘッドを低減する。
その結果,Eigen AttentionはKVキャッシュサイズを最大40%削減し,注目動作遅延を最大60%低減し,性能の低下を最小化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:29:33 GMT)
YOSO: You-Only-Sample-Once via Compressed Sensing for Graph Neural Network Training [9.0] YOSO(You-Only-Sample-Once)は、予測精度を維持しながら効率的なトレーニングを実現するアルゴリズムである。
YOSOは、正規直交基底計算のような従来の圧縮センシング(CS)法で高価な計算を避けるだけでなく、高い確率精度の保持も保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:47:51 GMT)
Towards Principled Graph Transformers [8.9] k次元Weisfeiler-Leman(k-WL)階層に基づくグラフ学習アーキテクチャは、理論的によく理解された表現力を提供する。
提案するEdge Transformerは,ノードではなくノードペアで動作するグローバルアテンションモデルであり,少なくとも3WLの表現力を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:06:06 GMT)
FALCON: Feedback-driven Adaptive Long/short-term memory reinforced Coding Optimization system [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、コードの自動生成において大きな進歩を遂げた。
教師付き微調整(SFT)と人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習の課題は、正確で人間中心のコードを生成する失敗につながった。
フィードバック駆動型適応長/短周期メモリ強化符号化最適化(FALCON)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:50:05 GMT)
Curry-DPO: Enhancing Alignment using Curriculum Learning & Ranked Preferences [8.8] Curry-DPOは一貫してMTbench、Vicuna、WizardLM、UltraFeedbackテストセットのパフォーマンス向上を示している。
また、Curry-DPOはVicuna、WizardLM、UltraFeedbackテストデータセット上で最高に調整された勝利率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:55:00 GMT)
ESM+: Modern Insights into Perspective on Text-to-SQL Evaluation in the Age of Large Language Models [8.6] テストスイート実行精度(EXE)と実行セットマッチング精度(ESM)の2つの主要な指標を分析し、このタスクの堅牢性を調べ、欠点に対処する。
以上の結果から,EXE と ESM の偽陽性率は 11.3% と 13.9% であり, ESM+ はそれぞれ 0.1% と 2.6% であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:56:12 GMT)
Reinforcement Learning for Adaptive Resource Scheduling in Complex System Environments [8.3] そこで本研究では,Q-ラーニングに基づく新しいコンピュータシステムの性能最適化と適応型ワークロード管理スケジューリングアルゴリズムを提案する。
対照的に、強化学習アルゴリズムであるQラーニングは、システムの状態変化から継続的に学習し、動的スケジューリングとリソース最適化を可能にする。
この研究は、将来の大規模システムにおけるAI駆動適応スケジューリングの統合の基礎を提供し、システムのパフォーマンスを高め、運用コストを削減し、持続可能なエネルギー消費をサポートするスケーラブルでインテリジェントなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:58:09 GMT)
Enhancing Cluster Resilience: LLM-agent Based Autonomous Intelligent Cluster Diagnosis System and Evaluation Framework [8.3] 大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、自律的なインテリジェントシステムの構築を可能にしている。
我々は,AIクラスタ内の問題を自律的に診断し,解決するLLMエージェントシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:12:56 GMT)
Improving Molecular Graph Generation with Flow Matching and Optimal Transport [8.3] GGFlowは分子グラフの最適輸送を取り入れた離散フローマッチング生成モデルである。
エッジ拡張グラフ変換器を内蔵し、化学結合間の直接通信を可能にする。
GGFlowは無条件および条件付き分子生成タスクにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:27:27 GMT)
Integrating Object Detection Modality into Visual Language Model for Enhanced Autonomous Driving Agent [8.2] 我々は,YOLOSに基づく検出ネットワークをCLIP認識ネットワークと組み合わせることで,Llama-Adapterアーキテクチャを拡張した。
本手法では, 総合的な環境認識に欠かせないマルチビュー処理を改善するために, カメラIDセパレータを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:50:30 GMT)
RED: Residual Estimation Diffusion for Low-Dose PET Sinogram Reconstruction [8.2] 残留エスティメーション拡散(RED)という拡散モデルを提案する。
拡散機構の観点からは、REDは拡散過程におけるガウスノイズを置き換えるためにシングラム間の残差を用いる。
実験の結果,REDは低用量シングラムの品質と再建成績を良好に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:19:29 GMT)
ViT Enhanced Privacy-Preserving Secure Medical Data Sharing and Classification [8.1] 本研究では,ブロックピクセル操作をベースとした,学習可能な暗号化手法によるセキュアなフレームワークを導入し,それをViT(Vision Transformer)と統合する。
提案したフレームワークは、キー毎に独自のスクランブルパターンを作成し、リードビット攻撃と最小差攻撃に対して堅牢なパフォーマンスを提供することにより、データのプライバシとセキュリティを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:33:20 GMT)
A Survey on Future Frame Synthesis: Bridging Deterministic and Generative Approaches [8.1] Future Frame Synthesis (FFS) は、モデルが既存のコンテンツに基づいて将来のフレームのシーケンスを生成することを可能にすることを目的としている。
この調査は、広く使われているデータセットやアルゴリズムを含む、FSFの歴史的および現代的著作を包括的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:51:47 GMT)
Agricultural Landscape Understanding At Country-Scale [8.0] 我々は、高解像度画像とUNetスタイルのセグメンテーションモデルを用いて、その種類の国規模のマルチクラスパノラマセグメンテーション出力の1つを生成する。
我々は151.7万ヘクタールにまたがる個別の畑を特定でき、水資源や植生などの重要な特徴を記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:29:02 GMT)
Assessing the Answerability of Queries in Retrieval-Augmented Code Generation [7.7] 本研究は,有効な回答が生成できるかどうかを評価するための課題を提案する。
我々は、Retrieval-augmented Code Generability Evaluation (RaCGEval)と呼ばれるベンチマークデータセットを構築し、このタスクを実行するモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:09:14 GMT)
JKO for Landau: a variational particle method for homogeneous Landau equation [7.6] 我々は、JKOスキームの枠組みにおけるランドー方程式の新しい暗黙的粒子法を開発した。
重要な観察は、フローマップがかなり複雑な積分方程式に従って進化する一方で、未知成分は単に対応する密度のスコア関数であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:32:45 GMT)
Acoustic Structure Inverse Design and Optimization Using Deep Learning [7.6] 本研究では,ディープラーニングに基づく音響構造設計手法を提案する。
提案手法の有効性を実験的に実証した。
我々の手法はより効率的で、普遍的で、自動化されており、幅広い応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:01:24 GMT)
Semi-Supervised Health Index Monitoring with Feature Generation and Fusion [7.4] 健康指数(HI)は、システムの健康を評価するために重要であり、異常検出や安全クリティカルシステムに対する有用寿命(RUL)の予測といったタスクに重要である。
本研究では,Deep Semi-supervised Anomaly Detection (DeepSAD) を組み込んで,システムの健康状態に関連する特徴の抽出に挑戦する。
また, 等方性制約を持つ交互投影アルゴリズムを適用し, 埋め込みを正規化HIに変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:55:18 GMT)
Almost Surely Asymptotically Constant Graph Neural Networks [7.3] 出力は定数関数に収束し、これらの分類器が一様に表現できる上限となることを示す。
この強い収束現象は、芸術モデルを含む非常に幅広い種類のGNNに適用される。
我々はこれらの知見を実証的に検証し、収束現象がランダムグラフだけでなく、実世界のグラフにも現れることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:26:43 GMT)
Decoding Report Generators: A Cyclic Vision-Language Adapter for Counterfactual Explanations [7.2] 本稿では,レポート生成モデルにより生成されたテキストの説明可能性を高めるための革新的なアプローチを提案する。
本手法では, 周期的テキスト操作と視覚的比較を用いて, オリジナルコンテンツの特徴を識別し, 解明する。
本稿は,AIレポートの解釈可能性と透明性を向上する手法の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:46:11 GMT)
Feature Noise Resilient for QoS Prediction with Probabilistic Deep Supervision [7.1] Probabilistic Deep Supervision Network (PDS-Net)は、特徴雑音の識別と緩和を目的とした堅牢なフレームワークである。
PDS-Netは、データセットD1では平均8.91%、データセットD2では8.32%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:21:38 GMT)
Physics-Aware Combinatorial Assembly Sequence Planning using Data-free Action Masking [6.9] Combinatorのアセンブリは、標準化されたユニットプリミティブを使用して、ユーザ仕様を満たすオブジェクトを構築する。
本稿では,物理組立のためのアセンブリ・シーケンス・プランニング(ASP)について検討する。
我々は、目的物を構築するために、ユニットプリミティブを逐次配置するための建設方針を学ぶために、深層強化学習を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:22:46 GMT)
Free Record-Level Privacy Risk Evaluation Through Artifact-Based Methods [6.9] 本稿では,トレーニング中に利用可能な人工物のみを用いて,リスクの高いサンプルを識別する新しい手法を提案する。
本手法は, サンプルごとの損失トレースを分析し, 脆弱なデータサンプルを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:04:41 GMT)
Data Distribution-based Curriculum Learning [6.9] トレーニングサンプルの順序は、分類器のパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある。
本稿では,データ分散に基づくカリキュラム学習という,カリキュラム学習の新たな考え方を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:17:40 GMT)
Tract-RLFormer: A Tract-Specific RL policy based Decoder-only Transformer Network [6.9] 教師付き学習と強化学習の両方を利用したネットワークである Tract-RLFormer を提案する。
トラクション固有のアプローチを用いることで、従来のセグメンテーションプロセスをバイパスして、ネットワークは関心のトラクションを直接的に記述する。
われわれの手法は、脳の白質領域を正確にマッピングする能力を示し、トラクトグラフィーの飛躍的な進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:18:18 GMT)
Towards a Re-evaluation of Data Forging Attacks in Practice [6.9] データフォージング攻撃は、あるモデルが与えられたデータセットでトレーニングされたこと、実際に別のデータセットでトレーニングされたことの実証を提供する。
データフォージングは、データガバナンスの潜在的な手段を損なうように見える。
筆者らは, 実用的, 理論的両面からデータ鍛造を批判的に分析し, 現行の攻撃方法の重要な実用的限界が検証者によって容易に検出できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:58:23 GMT)
Reducing Distraction in Long-Context Language Models by Focused Learning [6.8] 本稿では,大規模言語モデルの関連情報を識別する能力を高める新しい学習手法を提案する。
長いコンテキストで微調整を行う際、最も関連性の高いセグメントを抽出するために検索器を用いる。
次に、元のコンテキストと検索したサブコンテキストからの出力が密接に一致していることを明確にするために、補助的なコントラスト学習対象を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:27:42 GMT)
Group-blind optimal transport to group parity and its constrained variants [6.7] 我々は、ソースデータ中の両方のグループの特徴分布を整列する単一のグループ盲投影マップを設計する。
情報源データは人口の偏りのない表現であると仮定する。
合成データと実データについて数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:21:51 GMT)
A Two-Step Concept-Based Approach for Enhanced Interpretability and Trust in Skin Lesion Diagnosis [6.7] 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、人間の理解できない概念のセットに対する最終疾患予測を制約することにより、固有の解釈可能性を提供する。
これらの課題に対処する新しい2段階の方法論を導入する。
CBMの2段階をシミュレートすることにより,臨床概念の自動予測にVLM(Pretrained Vision Language Model),疾患診断にLLM(Large Language Model)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:52:42 GMT)
Identifying and Decomposing Compound Ingredients in Meal Plans Using Large Language Models [6.5] 本研究では, 食事計画における大規模言語モデルの有効性について検討し, 複合成分の識別・分解能力に着目した。
GPT-4o, Llama-3 (70b), Mixtral (8x7b) の3種類のモデルを用いて, 複合成分の認識・分解能力の評価を行った。
予備的な結果は、Llama-3 (70b) と GPT-4o が正確な分解に優れているのに対して、全てのモデルは調味料や油などの必須成分を同定することが困難であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:38:10 GMT)
MicroScopiQ: Accelerating Foundational Models through Outlier-Aware Microscaling Quantization [6.5] 基本モデル(FM)の量子化は、外れ値と呼ばれる大規模な特徴の出現によって困難である。
既存のoutlier-awareアルゴリズム/アーキテクチャの共同設計技術は、混合精度を使用し、outlierを高い精度で保持するが、ハードウェア効率を損なうか、同じ精度でinlierとoutlierを定量化する。
我々は、プルーニングを利用して外れ値認識量子化を補完する新しい共同設計手法MicroScopiQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:25:45 GMT)
log-RRIM: Yield Prediction via Local-to-global Reaction Representation Learning and Interaction Modeling [6.3] log-RRIMは、化学反応の収量を予測するために設計された革新的なグラフトランスフォーマーベースのフレームワークである。
本手法は,一意の局所的-グローバル的反応表現学習戦略を実装している。
反応剤-試薬相互作用の高度なモデリングと小さな分子断片への感受性により、化学合成における反応計画と最適化のための貴重なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:50:33 GMT)
Enhancing Osteoporosis Detection: An Explainable Multi-Modal Learning Framework with Feature Fusion and Variable Clustering [6.2] 骨粗しょう症は、特に高齢者の骨折リスクを高める一般的な病態である。
本研究は,臨床および画像データを統合し,診断精度とモデル解釈性を向上させる新しい多モード学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:09:27 GMT)
Unmasking the Shadows: Pinpoint the Implementations of Anti-Dynamic Analysis Techniques in Malware Using LLM [6.2] アンチ・ダイナミック・アナリシス(TADA)は、現代のマルウェアのサンプルで一般的である。
このような場合、ヒューマンリバースエンジニアは、動的解析を手動で実施することに関与します。
本稿では,コード内のTAD実装の位置を特定できるLarge Language Model (LLM)ベースのワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:30:33 GMT)
Finite Temperature Casimir Effect of Scalar Field: Revisit and New Results [6.1] 有限温度での1次元および3次元場に対するギブス自由エネルギー、カシミール力、カシミールエントロピーの解析式を求める。
以上の結果から,カシミール力の熱補正の低温近似法である$piTe-pivhbar/aT/2a3$は,正確な解法で大きな誤差を有することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:50:38 GMT)
Efficient Audio-Visual Fusion for Video Classification [6.1] 本稿では,映像分類タスクにおける音声・視覚融合の新しい,効率的なアプローチであるAttend-Fusionを提案する。
提案手法は,コンパクトなモデルアーキテクチャを維持しながら,オーディオと視覚の両方のモダリティを活用するという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:47:28 GMT)
Strong-to-weak Symmetry Breaking and Entanglement Transitions [6.1] 強弱対称性の破れの観点から, 絡み合いの遷移について検討する。
この結果は,対称性制約下での絡み合い遷移に関する新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:42:28 GMT)
SASWISE-UE: Segmentation and Synthesis with Interpretable Scalable Ensembles for Uncertainty Estimation [6.1] 本稿では,医療深層学習モデルの解釈性向上を目的とした,効率的なサブモデルアンサンブルフレームワークを提案する。
不確実性マップを生成することにより、エンドユーザーがモデル出力の信頼性を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:37:55 GMT)
HPE-CogVLM: Advancing Vision Language Models with a Head Pose Grounding Task [6.1] 頭部ポーズ推定 (HPE) は, 正確なヨー, ピッチ, ロール角を生成するために, 3次元空間関係の精密な理解を必要とする。
以前のモデルは、主にCNNベースで、クローズアップされた人間の頭部画像を入力として頼りにしており、現実のシナリオでは堅牢性に欠けることが多い。
本稿では,CagVLM と呼ばれる VLM の物体検出接地機能を活用することで,HPE の精度を向上させる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:33:31 GMT)
Data-driven Energy Consumption Modelling for Electric Micromobility using an Open Dataset [6.0] 本稿では,E-ScootersとE-Bikesに関連するエネルギーモデリング研究のためのオープンデータセットを提案する。
本稿では,一組の機械学習アルゴリズムを用いて,データセットに基づくエネルギー消費モデリングの包括的解析を行う。
本研究は,データ駆動モデルに対して,エネルギー消費量を推定する数学的モデルと比較して,顕著な優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:01:49 GMT)
Continuous-Time Analysis of Adaptive Optimization and Normalization [6.0] 適応最適化アルゴリズム、特にAdamとその変種AdamWは、現代のディープラーニングの基本コンポーネントである。
この研究は、AdamとAdamWの連続的な時間的定式化を示し、トレーニングダイナミクスの抽出可能な解析を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:07:55 GMT)
Differentially Private Algorithms for Graph Cuts: A Shifting Mechanism Approach and More [5.9] マルチウェイカットと最小$k$cutのためのエッジ微分プライベートアルゴリズムを導入する。
最小$k$-cut問題に対して、指数的メカニズムと近似$k$-cutの数の有界性を組み合わせた別のアプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:03:48 GMT)
End-to-End Navigation with Vision Language Models: Transforming Spatial Reasoning into Question-Answering [5.9] VLMnavはVision-Language Modelをエンドツーエンドのナビゲーションポリシーに変換するための具体化フレームワークである。
我々は,ベースラインプロンプト法と比較して,アプローチの性能を評価するための広範な研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:16:58 GMT)
An Evidence-Based Curriculum Initiative for Hardware Reverse Engineering Education [5.8] 本稿では,ハードウェアセキュリティとHREにおける教育の現状について検討する。
我々は,共通トピック,脅威モデル,重要な教育的特徴,コース評価手法を同定する。
我々は、HRE教育の改善の可能性をいくつか提案し、新しい研修コースの開発を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:23:04 GMT)
Pruning One More Token is Enough: Leveraging Latency-Workload Non-Linearities for Vision Transformers on the Edge [5.8] 本稿では,小型ワークロードを対象としたエッジデバイスに視覚変換器を効率よくデプロイする方法について検討する。
最近の手法では、トークンを除去またはマージすることで、トランスフォーマーニューラルネットワークのレイテンシを小さくする。
第2に,非線形レイテンシ-ワークロード関係を利用してトークンプルーニングスケジュールを決定する。第3に,このスケジュールを利用したトレーニング不要のトークンプルーニング手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:07:06 GMT)
Gymnasium: A Standard Interface for Reinforcement Learning Environments [5.7] 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、人工知能の多くの領域に革命をもたらす可能性がある成長分野である。
その約束にもかかわらず、RLの研究は環境やアルゴリズムの実装における標準化の欠如によってしばしば妨げられている。
Gymnasiumはオープンソースのライブラリで、RL環境の標準APIを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:08:51 GMT)
When are 1.58 bits enough? A Bottom-up Exploration of BitNet Quantization [5.7] ここでは,デコーダのみの言語モデルを3次重み付き競争状態(1.58ビット/重み)にトレーニング可能であることを示す。
その結果,1.58ビットのトレーニングは標準の32/16ビットモデルと同等か,場合によっては同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:24:49 GMT)
IPMN Risk Assessment under Federated Learning Paradigm [5.6] 我々は,包括的膵MRIデータセットを用いた多施設IPMN分類のためのフェデレート学習フレームワークを開発した。
このデータセットには、653T1強調画像と656T2強調画像が含まれ、7つの主要な医療機関からのIPMNリスクスコアが伴っている。
DenseNet-121は、機関間のデータプライバシを確保しながら、集中学習に匹敵する高い分類精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:52:23 GMT)
Foundations for the psychological safety of human and autonomous vehicles interaction [5.4] 本稿では,自律走行車における心理的安全性を定義し,心理的リスクを特定し評価するためのリスクモデルを提案し,システム理論解析手法を採用する。
心理的安全性と身体的安全を兼ね備えた枠組みを確立することにより、自動運転車の安全な展開に関する幅広い議論に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:44:40 GMT)
StoX-Net: Stochastic Processing of Partial Sums for Efficient In-Memory Computing DNN Accelerators [5.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)のハードウェアアクセラレーションのための有望なプラットフォームとして、クロスバーウェアベースのインメモリコンピューティング(IMC)が登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:56:34 GMT)
Improving Multi-Domain Task-Oriented Dialogue System with Offline Reinforcement Learning [5.2] タスク指向対話(TOD)システムは、対話を通じてユーザ定義タスクを達成するように設計されている。
本稿では,統合事前学習型言語モデルであるGPT2をベースモデルとして利用するTODシステムを提案する。
本モデルでは, ベースラインと比較して情報提供率を1.60%, 成功率を3.17%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:43:40 GMT)
Inferring stochastic low-rank recurrent neural networks from neural data [5.2] 計算神経科学における中心的な目的は、大きなニューロンの活動と基礎となる力学系を関連付けることである。
低ランクリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、トラクタブルダイナミクスを持つことによって、そのような解釈可能性を示す。
そこで本研究では,低ランクRNNをモンテカルロ変分法に適合させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:07:23 GMT)
Dual Latent State Learning: Exploiting Regional Network Similarities for QoS Prediction [5.1] 本稿では,新しいディープラーニングフレームワークである地域ベースデュアル潜在状態学習ネットワーク(R2SL)を紹介する。
R2SLは2つの異なる地域ネットワーク潜在状態を引き出すことで、地域ネットワークの振舞いのニュアンスを捉える。
我々のR2SLアプローチは、オブジェクトに固有の地域ネットワークの類似性を十分に活用することで、正確な予測のための革新的な道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:30:38 GMT)
Towards More Realistic Extraction Attacks: An Adversarial Perspective [4.9] 本稿では,敵の視点からの抽出攻撃を再考する。
抽出の傾向、すなわちプロンプトの直感的変化に顕著な変化が見られる。
データ重複のような緩和戦略であっても、現実世界の敵に対する抽出リスクのエスカレーションは同じです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:36:16 GMT)
Fast training and sampling of Restricted Boltzmann Machines [4.8] 我々は、RBMトレーニングの最近の理論的進歩に基づいて、トレーニングの計算コストを大幅に削減する。
コンベックス最適化プロセスにより,主成分を低ランクのRBMに符号化する事前学習フェーズを提案する。
パラメータアニール軌道の連続的かつ滑らかな性質を利用して、信頼性と計算効率のよい対数類似度推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:42:07 GMT)
You Can't Trust Your Tag Neither: Privacy Leaks and Potential Legal Violations within the Google Tag Manager [4.7] Googleは、Google Tag Manager'(GTM)と呼ばれる独自のTMSを開発した。
タグを収集するデータのタイプを分析するために,プライバシリークを分離して検出する手法を提案する。
我々は、複数の隠れたデータ漏洩、不完全でバラバラな宣言、未公表のサードパーティやクッキー、個人データの共有、同意なしに発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:11:29 GMT)
A Hybrid Framework with Large Language Models for Rare Disease Phenotyping [4.6] 希少な疾患は、その頻度が低く、異質な臨床的プレゼンテーションのため、診断と治療において重大な課題となる。
本研究では,辞書ベースの自然言語処理(NLP)ツールと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせたハイブリッドアプローチを開発することを目的とする。
本稿では,Orphanet Rare Disease Ontology (ORDO) とUnified Medical Language System (UMLS) を統合した新たなハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:12:56 GMT)
Transducer Consistency Regularization for Speech to Text Applications [4.5] 本稿では,トランスデューサモデルの整合正則化手法であるTransducer Consistency Regularization (TCR)を提案する。
作業確率を利用してトランスデューサ出力分布に異なる重みを与えるので、オラクルアライメントに近いアライメントのみがモデル学習に寄与する。
提案手法は他の整合正規化実装よりも優れていることを示すとともに,textscLibrispeechデータセットの強いベースラインと比較して,単語誤り率(WER)を4.3%削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:12:44 GMT)
LLM4Mat-Bench: Benchmarking Large Language Models for Materials Property Prediction [4.4] 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学でますます使われている。
LLM4Mat-Benchは、液晶材料の特性予測におけるLCMの性能評価のための、これまでで最大のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:42:18 GMT)
Sketched Equivariant Imaging Regularization and Deep Internal Learning for Inverse Problems [4.3] 等変イメージング(EI)正則化は、ディープイメージングネットワークの教師なしトレーニングにおけるデファクト技術となっている。
本稿では,ランダムなスケッチ手法を応用したスケッチ付きEI正規化手法を提案する。
次に、スケッチしたEI正規化を拡張して、高速化された深層学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:33:03 GMT)
Estimating the Influence of Sequentially Correlated Literary Properties in Textual Classification: A Data-Centric Hypothesis-Testing Approach [4.2] スティロメトリーは、ジャンルやテーマといった要素とは異なる半意識的な選択を反映していると考えられる文学的特徴を分析して著者を区別することを目的としている。
主題的内容など一部の文学的特性は、隣接するテキスト単位間の相関関係として表される可能性が高いが、権威的なスタイルのように、その独立性を持つものもいる。
テキスト分類における逐次相関文学的特性の影響を評価するための仮説検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:34:45 GMT)
SM3-Text-to-Query: Synthetic Multi-Model Medical Text-to-Query Benchmark [4.0] 異なるデータベースモデルは、クエリの複雑さとパフォーマンスに大きな影響を与えます。
SM3-Text-to-Queryは,最初のマルチモデル医療用テキスト-to-Queryベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:27:13 GMT)
Towards s'more connected coding camps [4.0] 我々は,学習者が直面している教育的・専門的な文脈にコーディングキャンプを結びつけることを目的とした,欧州イニシアチブオスカーのビジョンを提示する。
我々は、コネクテッドコーディングキャンプのためのサポートプラットフォームとその機能をスケッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:03:57 GMT)
Visual-TCAV: Concept-based Attribution and Saliency Maps for Post-hoc Explainability in Image Classification [4.0] 近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のパフォーマンスが大幅に向上している。
しかし、そのサイズと複雑さのため、ブラックボックスとして機能し、透明性の懸念につながります。
本稿では,これらの手法間のギャップを埋めることを目的とした,ポストホックな説明可能性フレームワークであるVisual-TCAVを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:52:52 GMT)
SynDroneVision: A Synthetic Dataset for Image-Based Drone Detection [3.9] 監視アプリケーションにおけるRGBベースのドローン検出に特化した合成データセットであるSynDroneVisionを提案する。
この結果から,SynDroneVisionは実世界のデータ収集に有用な資源であり,実世界のデータ取得の時間とコストを大幅に削減しつつ,モデル性能とロバスト性を大幅に向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:22:49 GMT)
Meta-models for transfer learning in source localisation [3.9] この研究は、(メタモデルとして)AE実験間の相互依存性を捉えることを目的としている。
ハイレベルなメタモデルがタスク間関係をキャプチャするベイズ的マルチレベルアプローチを利用する。
主要な貢献は、実験的なキャンペーンの知識をタスクとタスクの間でエンコードする方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:18:23 GMT)
Adaptive Whole-Body PET Image Denoising Using 3D Diffusion Models with ControlNet [3.8] 近年の深層学習に基づく denoising 手法は,臨床環境の多様性に適応する上で課題に直面している。
全身PET画像のための新しい3Dコントロールネットを用いたデノライズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:06:47 GMT)
UKTF: Unified Knowledge Tracing Framework for Subjective and Objective Assessments [3.4] 知識追跡技術は、学習者の過去の回答データに基づいて知識状態モデルを確立することができる。
本研究は,主観的および主観的なテスト質問を統合した統合的知識追跡モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:58:19 GMT)
Symmetry restoration and quantum Mpemba effect in symmetric random circuits [3.3] エンタングルメント非対称性は、対称性の破れの診断ツールおよび熱化のプロキシとして機能する。
本稿では,様々な対称ランダム量子回路の対称性回復について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:08:51 GMT)
PEP-GS: Perceptually-Enhanced Precise Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering [3.3] ビューアダプティブレンダリングのための構造化3次元ガウスの最近の進歩は、ニューラルシーン表現において有望な結果を示している。
PEP-GSは3つの重要な革新を通じて構造化された3次元ガウシアンを強化する新しいフレームワークである。
複数のデータセットにわたる包括的な評価は、現在の最先端の手法と比較して、これらの改善が特に困難なシナリオで顕著であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:42:02 GMT)
Accessible, At-Home Detection of Parkinson's Disease via Multi-task Video Analysis [3.2] 既存のAIベースのパーキンソン病検出方法は、主にモータや音声タスクの単調な分析に焦点を当てている。
本稿では,このマルチモーダルデータを利用して診断精度を向上させる不確実性校正核融合ネットワーク(UFNet)を提案する。
UFNetは、精度、ORC曲線下(AUROC)の面積、非隣接特異性を維持しながら感度において、シングルタスクモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:34:58 GMT)
Evaluating and Adapting Large Language Models to Represent Folktales in Low-Resource Languages [3.1] 大きな言語モデル(LLM)は、アイルランド語やゲール語のような低リソースの言語を表現できると主張している。
本稿では,これらの表現がいかに有用かを明らかにするための2つの分類課題と,これらのモデルの性能向上のための3つの適応法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:26:56 GMT)
Machine learning for prediction of dose-volume histograms of organs-at-risk in prostate cancer from simple structure volume parameters [3.1] 本研究は, 対象臓器, リスク構造臓器および重複部位から, 直腸および膀胱の線量量を予測することを目的とした。
いくつかの統計的モデリング、機械学習、新しいファジィルールに基づく予測モデルについて検討し、検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:19:49 GMT)
ICE-T: A Multi-Faceted Concept for Teaching Machine Learning [3.0] 我々は、コンピュータサイエンスの教育に使用される実践的原則を考察し、基準を定義し、既存の著名なプラットフォーム、ツール、ゲームの選択を評価します。
我々は、主にブラックボックスとして機械学習を描写するアプローチを批判し、結果としてデータ、アルゴリズム、モデルを理解することに重点を置いていない。
本稿では、既知の教義の延長として、モーダル間移動、計算、説明的思考、ICE-Tについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:16:05 GMT)
Untrained Perceptual Loss for image denoising of line-like structures in MR images [2.9] 本稿では,2次元データに対して行ったような損失関数における未学習ネットワークの特徴マップを比較して,知覚損失を3次元データに変換する。
脳血管画像(MR Angiograms - MRA)と土壌中の植物根画像のMR画像の3次元画像化において,uPL(untrained Perceptual Loss)の性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:05:14 GMT)
FisherMask: Enhancing Neural Network Labeling Efficiency in Image Classification Using Fisher Information [2.8] FisherMaskはFisher情報に基づくアクティブラーニング(AL)アプローチで、主要なネットワークパラメータをマスキングすることで識別する。
実験の結果,FisherMaskは多様なデータセット上で最先端の手法を著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:10:46 GMT)
Exact quantum dynamics for two-level systems with time-dependent driving [2.7] 時間依存シュル・オーディンガー方程式は、非常に稀な場合にのみ正確に解ける。
量子ビットに対するシュリンガー方程式のほぼ無限個の解析支援解を生成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:33:38 GMT)
STARS: Sensor-agnostic Transformer Architecture for Remote Sensing [2.7] 本稿では,スペクトル基礎モデルの基礎となるセンサ非依存スペクトル変換器を提案する。
我々は、任意の分光器からのスペクトルを共通の表現に符号化するユニバーサルスペクトル表現(USR)を導入する。
我々は,このようなモデルを自己教師型で事前学習するための方法論を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:16:02 GMT)
Rethinking Pre-trained Feature Extractor Selection in Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification [2.7] 複数インスタンス学習(MIL)は、パッチレベルのアノテーションを必要とせずに、ギガピクセル全体のスライド画像(WSI)分類に好まれる方法となっている。
本研究では,3次元のMIL特徴抽出器(事前学習データセット,バックボーンモデル,事前学習手法)を体系的に評価する。
この結果から,堅牢な自己教師付き学習(SSL)手法の選択は,ドメイン内事前学習データセットのみに依存するよりも,パフォーマンスに大きな影響を与えることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:01:00 GMT)
Alternative Learning Paradigms for Image Quality Transfer [2.7] 画像品質伝達(IQT)は、低品質な医用画像のコントラストと解像度を高めることを目的としている。
IQT問題の2つの新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:59:50 GMT)
Towards Equitable ASD Diagnostics: A Comparative Study of Machine and Deep Learning Models Using Behavioral and Facial Data [2.6] 自閉症スペクトラム障害(ASD)は性差によって診断されることが多い。
本研究では, 機械学習モデル, 特にランダムフォレストと畳み込みニューラルネットワークを評価し, ASD 診断の精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:26:04 GMT)
Benchmarking 3D multi-coil NC-PDNet MRI reconstruction [2.5] 入力チャネル数が異なる圧縮データに基づいてトレーニングされた非カルテシアンプリマルデュアルネットワーク(NC-PDNet)は、1mm等方性32チャネル全体脳3D再構成に対して平均PSNR42.98dBを達成する。
推測時間は4.95秒,GPUメモリ使用量は5.49GBであり,臨床研究への応用に有意な可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:14:36 GMT)
Only Strict Saddles in the Energy Landscape of Predictive Coding Networks? [2.5] 予測符号化(英: Predictive coding、PC)は、重みを更新する前にネットワーク活動に対して反復推論を行うエネルギーベースの学習アルゴリズムである。
ネットワーク活動の推測平衡におけるPCエネルギー景観の幾何について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:19:49 GMT)
Web Archives Metadata Generation with GPT-4o: Challenges and Insights [2.5] 本稿では,Web Singapore Archiveにおけるメタデータ生成におけるgpt-4oの利用について検討する。
データ削減技術を用いて112のWeb ARChive(WARC)ファイルを処理し、メタデータ生成コストを99.9%削減した。
この研究は、コンテンツ不正確性、幻覚、翻訳問題を含む主要な課題を特定し、人間カタログの置き換えではなく、Large Language Models(LLM)が補体として機能すべきであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:59:40 GMT)
Other Worlds: Using AI to Revisit Cybersyn and Rethink Economic Futures [2.5] 1971年から1973年にかけて行われたチリの急進的サイバーシン計画は、突然消滅したにもかかわらず、代替ルートの出発点となった。
私たちはこの瞬間を、チリの大統領サルバドール・アレンデ(Salvador Allende)と、このプロジェクトの設計を手伝ったサイバーネティシストのスタッフォード・ビール(Stageord Beer)の言葉と文章に基づいて、AI言語モデルを微調整することで再考した。
これらの介入は、より拡大する社会主義者の想像を育む社会主義のインフラである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:06:04 GMT)
Longitudinal Ensemble Integration for sequential classification with multimodal data [2.5] 逐次分類のためのLongitudinal Ensemble Integration(LEI)を開発した。
認知症早期発見のために, LEIの性能を評価し, 既存のアプローチと比較した。
LEIの設計により、認知症関連診断の効果的な予測のために、時間を通して一貫して重要な特徴を識別できるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:31:48 GMT)
Open-set object detection: towards unified problem formulation and benchmarking [2.4] 統合VOC-COCO評価と,新しい評価指標の他に,明確な階層的オブジェクト定義を提供するOpenImagesRoadベンチマークの2つのベンチマークを紹介する。
提案したベンチマークで最先端の手法を広範囲に評価する。
この研究は、明確な問題定義を提供し、一貫した評価を保証し、OSOD戦略の有効性に関する新たな結論を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:40:01 GMT)
VM-UNet: Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation [2.4] 医用画像セグメンテーションのためのU字型アーキテクチャモデルVision Mamba UNet(VM-UNet)を提案する。
我々はISIC17,ISIC18,Synapseデータセットの総合的な実験を行い,VM-UNetが医用画像分割タスクにおいて競争力を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:56:04 GMT)
Wasserstein Gradient Flows of MMD Functionals with Distance Kernel and Cauchy Problems on Quantile Functions [2.3] 最大平均離散関数のワッサーシュタイン勾配流について述べる: $mathcal F_nu := textMMD_K2(cdot, nu)$。
ある$mathcal F_nu$-flowsに対して、これは初期点測度がすぐに絶対連続となり、時間とともにそれを維持することを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:17:50 GMT)
Fact or Fiction? Can LLMs be Reliable Annotators for Political Truths? [2.3] 政治的誤報は民主的プロセスに挑戦し、世論を形成し、メディアを信頼する。
本研究では,ニュース記事の政治的事実を検出するための信頼性アノテータとして,最先端の大規模言語モデル (LLM) を用いることを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:36:33 GMT)
Gender Inequalities in Content Collaborations: Asymmetric Creator Synergy and Symmetric Audience Biases [2.2] 本研究では、YouTubeの42,376の動画と6,117,441のコメント(150のチャンネルと3つのゲーム)を用いて、協調環境における男女不平等を調査した。
需要側対称性とともにサプライ側対称性が存在することが分かっています。
本研究は,デジタル・オンラインの偏見に関するより大きな文献に関わり,ジャンルや余暇がジェンダー・コラボレーションの適度さ,不平等の方向性,コラボレーション間のシナジーを定量化するための一般的な枠組みに寄与していることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:49:19 GMT)
Video RWKV:Video Action Recognition Based RWKV [2.2] ビデオ理解課題に対処するLSTM CrossRWKVフレームワークを提案する。
クロスRWKVゲートと繰り返し実行を利用することで、LCRは空間的特徴と時間的特徴の両方を効果的にキャプチャする。
これらのアドバンテージにより、LSTMは立ち上がり中のビデオに新しいベンチマークを設定でき、包括的なビデオ分析のためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:30:10 GMT)
Knowledge Distillation Neural Network for Predicting Car-following Behaviour of Human-driven and Autonomous Vehicles [2.1] 本研究では,混合交通におけるHDV-AV,AV-HDV,HDV-HDVの自動車追従挙動について検討した。
本稿では,車追従動作を速度的に予測するための,データ駆動型知識蒸留ニューラルネットワーク(KDNN)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:57:59 GMT)
Scalable Feedback Stabilization of Quantum Light Sources on a CMOS Chip [2.1] シリコンフォトニクスは、有用な量子情報処理に必要な大量の物理量子ビットを実現するための主要なプラットフォームである。
シリコン量子フォトニック集積回路の実用化とスケールアップへの挑戦は、プロセスや温度変化に対する極度な感度を制御する必要があることである。
ここでは、オンチップフィードバック制御回路を介して安定化された量子相関光子ペア源からなる最初の電子フォトニック量子システムオンチップ(EPQSoC)を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:10:12 GMT)
Dave: a decentralized, secure, and lively fraud-proof algorithm [2.0] 我々は、分散化、セキュリティ、活力という前例のない組み合わせを提供する新しい詐欺防止アルゴリズムを導入する。
敵を倒すために正直な参加者によって動員されなければならない資源は、敵が最終的に失うものと対数的にしか成長しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:31:05 GMT)
A comparison of correspondence analysis with PMI-based word embedding methods [1.8] 対応解析(CA)は,PMI行列の重み付け係数化に数学的に近いことを示す。
また、単語コンテキスト行列の分解に成功しているCAの変種も提示する。
CA-およびPMI法とBERT法を比較したところ、ROOT-CAとROOTROOT-CAの総合的な結果はPMI法に比べてわずかに優れ、BERTと競合することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:35:29 GMT)
Real randomized measurements for analyzing properties of quantum states [1.6] 複素空間の部分空間における回転を制限する2つの単純化されたランダム化測定を導入する。
これらの測定プロトコルは, バイパルタイト系の相関を捉える上で, 異なる特性を示すことを示す。
我々は、高次元の絡み合い、量子想像力、古典的な影を持つ量子状態の予測特性など、様々な量子情報タスクにおけるRTMとPRRMの様々な応用を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:35:56 GMT)
Enhancing Robot Navigation Policies with Task-Specific Uncertainty Management [1.6] 本稿では,タスク固有の不確実性要件を直接ナビゲーションポリシーに統合するためのフレームワークを提案する。
TSMの条件付けポリシは,タスク固有の不確実性要求を効果的に表現する方法を提供する。
本稿では,GUIDEを強化学習フレームワークに統合することにより,明示的な報酬工学を必要とせずにナビゲーションポリシーを学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:22:26 GMT)
GCI-ViTAL: Gradual Confidence Improvement with Vision Transformers for Active Learning on Label Noise [1.6] 本研究では,CIFAR10,CIFAR100,Food101,Chest X線データセットのAL手法を比較し,画像分類タスクに焦点を当てた。
本稿では,ノイズのラベル付けに頑健な新しいディープラーニングアルゴリズムGCI-ViTALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:59:40 GMT)
POC-SLT: Partial Object Completion with SDF Latent Transformers [1.6] 3次元幾何形状完成ヒンジは、表現学習と幾何データの深い理解に基づく。
符号付き距離場(SDF)を表す潜在空間で動作する変圧器を提案する。
モノリシックなボリュームの代わりに、オブジェクトのSDFは小さな高解像度のパッチに分割され、遅延コードのシーケンスにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:13:20 GMT)
Lung tumor segmentation in MRI mice scans using 3D nnU-Net with minimum annotations [1.5] 薬剤発見において, 正確な肺腫瘍の分節化は腫瘍の大きさとその進行を評価する重要なステップである。
本研究は,マウスにおける肺腫瘍セグメンテーションの最適化に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:23:05 GMT)
EUREKHA: Enhancing User Representation for Key Hackers Identification in Underground Forums [1.5] 地下フォーラムはサイバー犯罪活動のハブとして機能し、匿名性とオンライン監視の回避のためのスペースを提供している。
これらのオペレーションの背後にある重要な機関を特定することは不可欠だが、依然として複雑な課題である。
本稿では、各ユーザをテキストシーケンスとしてモデル化することで、これらの鍵ハッカーを識別するEUREKHAという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:09:45 GMT)
Do Histopathological Foundation Models Eliminate Batch Effects? A Comparative Study [1.5] 基礎モデルの特徴埋め込みには, 偏りのある予測や誤分類につながる可能性のある, 異なる病院の署名が含まれていることを示す。
我々の研究は、医療基盤モデルの評価に関する新しい視点を提供し、より堅牢な事前訓練戦略と下流予測者への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:39:03 GMT)
Network EM Algorithm for Gaussian Mixture Model in Decentralized Federated Learning [1.5] ガウス混合モデルに対する様々なネットワーク期待-最大化(EM)アルゴリズムについて検討する。
モーメント・ネットワークEM (MNEM) アルゴリズムを導入し, モーメント・パラメータを用いて現在の推定値と過去の推定値の両方からの情報を組み合わせる。
また,部分ラベル付きデータを利用する半教師付きMNEMアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:25:46 GMT)
Traceable random numbers from a nonlocal quantum advantage [1.4] デバイス非依存技術に基づく完全トレース可能な乱数生成プロトコルを実証する。
このプロトコルは、私たちが立ち上げた量子ランダム性ビーコン(quantum randomness beacon, 量子ランダム性ビーコン, 量子ランダム性ビーコン, 量子ランダム性ビーコン, 量子ランダム性ビーコン, 量子ランダム性ビーコン)の核心にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:08:17 GMT)
Multi-hop Evidence Pursuit Meets the Web: Team Papelo at FEVER 2024 [1.4] 大規模言語モデル(LLM)の推論能力と,現代の検索エンジンの検索能力を組み合わせることで,この処理を自動化できることが示されている。
マルチホップエビデンス追跡戦略の下で,LSMと検索を統合した。
提案システムでは,開発セットで.510 AVeriTeC,テストセットで.477 AVeriTeCを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:25:06 GMT)
What talking you?: Translating Code-Mixed Messaging Texts to English [1.4] シンガポール英語の公用語であるSinglishを標準英語に翻訳することを検討する。
シングリッシュは、複数のアジアの言語と方言のコードミキシングによって形成される。
我々のデータセットはショートメッセージテキストであり、Singlish話者間の非公式なコミュニケーションとして書かれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:46:24 GMT)
Limpeh ga li gong: Challenges in Singlish Annotations [1.4] 本稿では,Singlish文のPOSタグ付けという,自然言語処理の基本タスクについて検討する。
そこで本研究では,ネイティブなSinglish話者による翻訳とPOSアノテーションを用いて,直接英訳とPOSタグを含む並列Singlishデータセットを構築した。
自動トランジションおよびトランスフォーマーベースのタグは、人名付きPOSラベルに対して評価すると、たったの$sim 80%の精度で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:40:05 GMT)
Pseudo-Labeling for Kernel Ridge Regression under Covariate Shift [1.4] 対象分布に対する平均2乗誤差が小さい回帰関数を,ラベルなしデータと異なる特徴分布を持つラベル付きデータに基づいて学習する。
ラベル付きデータを2つのサブセットに分割し、カーネルリッジの回帰処理を行い、候補モデルの集合と計算モデルを得る。
モデル選択に擬似ラベルを用いることで性能を著しく損なうことはないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:05:09 GMT)
Data-Driven Distributed Common Operational Picture from Heterogeneous Platforms using Multi-Agent Reinforcement Learning [1.3] 無人プラットフォームの統合は、状況認識を高め、軍事作戦における「戦争の霧」を軽減することを約束する。
これらのプラットフォームからの膨大なデータの流入を管理することは、Command and Control (C2)システムにとって大きな課題となる。
本研究では,この課題に対処する新しいマルチエージェント学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:31:22 GMT)
The Dual Impact of Artificial Intelligence in Healthcare: Balancing Advancements with Ethical and Operational Challenges [1.3] 本稿では、AIが診断、精密医療、薬物発見などの領域をどのように変革しているかを詳しく検討する。
患者のプライバシや安全性、AI決定の公正性といった問題は、医療におけるAIがポジティブな力なのか、潜在的なリスクなのか、あるいは両方なのかを理解するために検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:36:16 GMT)
Unmasking the Role of Remote Sensors in Comfort, Energy and Demand Response [1.3] スマートサーモスタットを部屋ごとのセンサーで強化することは、大手メーカーから受け入れられている。
本稿では,建物が提供するサービスを実証的に特徴付けるために,付加的な感覚情報を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:06:33 GMT)
Physics-informed Discretization-independent Deep Compositional Operator Network [1.2] 我々はPDEパラメータと不規則領域形状の様々な離散表現に一般化できる新しい物理インフォームドモデルアーキテクチャを提案する。
ディープ・オペレーター・ニューラルネットワークにインスパイアされた我々のモデルは、パラメータの繰り返し埋め込みの離散化に依存しない学習を含む。
提案手法の精度と効率を数値計算により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:58:37 GMT)
The effect of different feature selection methods on models created with XGBoost [1.2] 本研究では,XGBoostで作成したモデルに対して,異なる特徴選択法が与える影響について検討する。
特徴の次元性を減少させる3つの異なる方法が、モデルの予測精度に統計的に有意な変化を起こさないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:52:57 GMT)
KyrgyzNLP: Challenges, Progress, and Future [1.2] 大規模言語モデル(LLM)は多くのベンチマークで優れており、言語的タスクと非言語的タスクの両方においてAIアプリケーションを進歩させている。
これは主に、リソースの少ない言語(LRL)を不利な状態にしておくことで、十分なリソースを持つ言語に利益をもたらしている。
本稿では,特定のLRL:Kyrgyz tiliにおけるNLPフィールドの現状について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:03:31 GMT)
Phases of decodability in the surface code with unitary errors [1.2] 単ビットおよび2ビットのPauli-X回転を受ける表面符号のML復号を数値シミュレーションする。
常磁性体積法相から始めると、X軸から1量子ビット回転を傾けることで、XとZの誤差に対するstat-mechモデルが結合されることが示される。
Zエラーは依然として修正可能であるが、符号化された古典情報は復元が困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:52:59 GMT)
QSRA: A QPU Scheduling and Resource Allocation Approach for Cloud-Based Quantum Computing [1.1] 量子クラウドプラットフォームは、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイスに依存している。
本稿では,これらの課題に対処するためのQPUスケジューリングと資源割当(QSRA)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:25:46 GMT)
The Empirical Impact of Data Sanitization on Language Models [1.1] 本稿では,複数のベンチマーク言語モデリングタスクにおけるデータ・サニタイズの効果を実証的に分析する。
以上の結果から,感情分析やエンテーメントなどのタスクでは,リアクションの影響は極めて低く,典型的には1～5%程度であることが示唆された。
理解的なQ&Aのようなタスクでは、オリジナルのものと比較して、再実行クエリで観測されるパフォーマンスの25%が大幅に低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:22:37 GMT)
HeartBERT: A Self-Supervised ECG Embedding Model for Efficient and Effective Medical Signal Analysis [1.1] HeartBertは自然言語処理におけるBERT(Bidirectional Representations from Transformers)にインスパイアされ、自己教師型学習アプローチで強化されている。
提案モデルの汎用性,一般化性,効率性を示すために,睡眠ステージ検出と心拍分類という2つの重要な下流課題が選択された。
HeartBERTの優位性と進歩を示すための一連の実験が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:25:00 GMT)
Bridging Nodes and Narrative Flows: Identifying Intervention Targets for Disinformation on Telegram [1.1] 本稿では,テレグラム上での誤報の伝播を促進する構造機構について検討する。
我々は, ニューダルテレグラムチャネルの影響を定量化するために, 多次元「ブリッジング」メトリックを導入する。
ノードの小さなサブセットを発見し、このプラットフォームで情報「フロー」を象徴するパターンを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:10:42 GMT)
Loop Neural Networks for Parameter Sharing [1.1] 本稿では,モデルサイズを増大させることなく,より長い計算時間を活用することにより,より優れた性能を実現するループニューラルネットワークを提案する。
提案手法では,残差接続を持つモデルのサブセットを反復的にループすることで,入力を複数回再検討する。
本手法の有効性を,GPT-2とループモデルの比較実験により実証し,類似したパラメータ数を維持しつつ,言語モデリングタスクの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:00:01 GMT)
Biased Degenerate Ground-State Sampling of Small Ising Models with Converged QAOA [1.1] 逆フィールドミキサーQAOAとグローバーミキサーQAOAのフェアサンプリング特性を数値的に検討する。
いくつかの問題は、学習が近似比1に収束したときに生じる最大バイアス分布で、0のシャノンエントロピーを明らかに飽和させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:54:28 GMT)
Catastrophic Goodhart: regularizing RLHF with KL divergence does not mitigate heavy-tailed reward misspecification [1.1] 報酬関数が軽み付き誤差を持つ場合、制約の少ないKL罰則の最適ポリシーは任意に高い効用が得られることを示す。
エラーが重み付けされている場合、いくつかのポリシーは、基本モデル以上の実用性は達成していないにもかかわらず、任意に高い報酬を得る。
多くの実世界のアプリケーションにおける重み付き分布の広範性は、将来のRL報酬の源泉が重み付き誤りであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:19:20 GMT)
Energy Efficient Protein Language Models: Leveraging Small Language Models with LoRA for Controllable Protein Generation [1.0] 制御不能なタンパク質生成と制御不能なタンパク質生成の両方が可能な2つの小さなタンパク質言語モデルを導入する。
制御不能な生成タスクに対しては,pLDDTの平均スコア69.75を達成し,実行可能なタンパク質構造の生成において堅牢な性能を示す。
また,エネルギー効率の高いET-SoC-1チップへのモデル展開を実証し,TPS/Wを3。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:52:06 GMT)
Evaluating Large Language Model Capability in Vietnamese Fact-Checking Data Generation [1.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な複雑な言語タスクに適用されている。
本稿では,ベトナムのファクトチェックタスクにおけるLPMを用いた自動データ生成について検討する。
簡単なプロンプト技術を用いて自動データ構築プロセスを開発し、生成したデータの品質を改善するためにいくつかの手法を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:35:43 GMT)
Multiple Global Peaks Big Bang-Big Crunch Algorithm for Multimodal Optimization [1.0] 本稿では,Multiple Global Peaks Big Bang-Big Crunch (MGP-BBBC)アルゴリズムを提案する。
MGP-BBBCは、人口の最高の個人をクラスターベースの質量中心に分類し、収束を保証するために徐々に低い乱れで拡張する。
20個のマルチモーダルベンチマークテスト関数の実験結果から, MGP-BBBCは, 他の最先端のマルチモーダルに対して, 一般的に, より良く, 競争的に機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:07:22 GMT)
When to Commute During the COVID-19 Pandemic and Beyond: Analysis of Traffic Crashes in Washington, D.C [1.0] 本研究は、ワシントンD.C.に通勤する最も安全な時間に関する情報の提供を試みる。
また、ワシントンD.C.地域の交通事故や気象などの関連要因の理解を深めることも目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:39:36 GMT)
Benefits and Risks of Using ChatGPT4 as a Teaching Assistant for Computer Science Students [0.8] ChatGPT3.5は、コーディングに関する専門的な質問に対する回答を生成する能力によって、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティに衝撃を与えた。
本稿では,基本的なコンピュータサイエンス知識(基本アルゴリズムとデータ構造),コア能力(設計パターン),高度な知識(量子コンピューティング)の3つのレベルにおいて,この可能性を評価する。
その結果,ChatGPT3.5の性能はドメインの特殊化が進むにつれて大幅に低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:11:10 GMT)
Multimodal Structure-Aware Quantum Data Processing [0.8] マルチモーダル画像データを用いた構造認識データ処理のためのフレームワークを開発する。
構造」とは、言語における構文的・文法的関係や、画像における視覚的要素の階層的構造を指す。
メインストリーム画像分類タスクでテストすると,従来のモデルと同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:16:29 GMT)
Using Time-Aware Graph Neural Networks to Predict Temporal Centralities in Dynamic Graphs [0.8] De Bruijn Graph Neural Networks (DBGNN) の時系列データにおける時間的経路に基づく集中度予測への応用について検討する。
生物学的および社会システムからの13の時間グラフを用いて,我々のアプローチを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:51:52 GMT)
A Comprehensive Guide to Enhancing Antibiotic Discovery Using Machine Learning Derived Bio-computation [0.8] 薬物発見プロセスの合理化と高速化に使用できる、さまざまなAIおよびMLツールの概要を提供する。
我々は、高品質なデータの不足を含む、AIベースの薬物発見と開発における制限に対処する。
我々は,AIとMLが新たな抗生物質の発見を迅速化して,世界的な抗菌抵抗性問題に対処する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:04:42 GMT)
Tightly-Coupled, Speed-aided Monocular Visual-Inertial Localization in Topological Map [0.7] 本稿では,トポロジカルマップを用いた車両速度支援単眼視覚慣性位置推定のための新しいアルゴリズムを提案する。
提案システムは、GPSやLiDARのような高価なセンサーに大きく依存する既存の手法の限界に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:55:27 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） (Fri, 08 Nov 2024 16:21:02 GMT)
Handling geometrical variability in nonlinear reduced order modeling through Continuous Geometry-Aware DL-ROMs [0.7] 幾何学的パラメータ化問題に対する連続幾何対応DL-ROM(CGA-DL-ROM)を提案する。
CGA-DL-ROMは、幾何学的パラメトリゼーションを認識する強い誘導バイアスを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:32:33 GMT)
Fast Unconditional Reset and Leakage Reduction of a Tunable Superconducting Qubit via an Engineered Dissipative Bath [0.7] 複数の励起状態を同時にリセットする周波数可変トランスモン量子ビットの無条件リセットを示す。
88ns以内のトランスモンの第1(第2)励起状態におけるリセット誤差は0.13% (0.16%) 以下であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:34:47 GMT)
Machine learning for structure-guided materials and process design [0.6] 本稿では, 材料工学におけるプロセス構造-プロパティチェーン全体をカバーする, 総合的, 汎用的な最適化手法を提案する。
本手法では,材料設計問題とプロセス設計問題という2つの重要な識別問題に機械学習を用いて対処する。
本手法は, 模擬金属成形プロセスにおいて, 所望の特性を有する結晶テクスチャの製造において有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:19:34 GMT)
A Nerf-Based Color Consistency Method for Remote Sensing Images [0.6] 暗黙の表現を用いて画像特徴を一緒に織り込み、次に特徴空間を再照らし、新しい視点で融合画像を生成する、多視点画像のためのNeRFに基づく色整合法を提案する。
実験結果から,本手法により生成した合成画像は,エッジにおける視覚効果とスムーズな色遷移に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:26:07 GMT)
VISTA: Visual Integrated System for Tailored Automation in Math Problem Generation Using LLM [0.5] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して,コヒーレントな問題テキストとともに複雑な数学的可視化を作成するための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、正確な視覚支援の生成を単純化するだけでなく、これらの支援を問題の核となる数学的概念と整合させ、問題生成と評価の両方を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:15:56 GMT)
Multi-Document Financial Question Answering using LLMs [0.5] 複数文書の財務質問応答のための2つの新しい手法を提案する。
まず、セマンティックタグを使用するメソッドで、次にインデックスをクエリしてコンテキストを取得する(RAG_SEM)。
第2に,意味的タグ付けを用いた知識グラフ(KG_RAG)に基づく手法で,グラフデータベースから知識グラフのトリプルをコンテキストとして検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:03:54 GMT)
QuanCrypt-FL: Quantized Homomorphic Encryption with Pruning for Secure Federated Learning [0.5] 我々は,攻撃に対する防御を強化するために,低ビット量子化とプルーニング技術を組み合わせた新しいアルゴリズムQuanCrypt-FLを提案する。
我々は、MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100データセットに対するアプローチを検証し、最先端手法と比較して優れた性能を示す。
QuanCrypt-FLは、最大9倍高速暗号化、16倍高速復号化、1.5倍高速推論を実現し、トレーニング時間を最大3倍短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:46:00 GMT)
Predicting Stroke through Retinal Graphs and Multimodal Self-supervised Learning [0.5] 脳卒中の早期発見は介入に不可欠であり、信頼できるモデルを必要とする。
臨床情報とともに効率的な網膜像表現法を提案し,心血管の健康状態の包括的把握を試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:40:56 GMT)
Exploring the Impact of Generative AI on Cross-Border E-Commerce Brand Building in Chinese Tianjin's Manufacturing Sector [0.5] 本研究では,中国天津の製造業における海外eコマース企業のブランド構築における生成人工知能(AI)の影響について検討した。
本稿では, 生産型AIの生産性に対する直接的な影響, 生産型AIとブランド構築の関係における生産性の仲介的役割, 国境を越えたeコマース戦略の緩和的影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:40:22 GMT)
Tangled Program Graphs as an alternative to DRL-based control algorithms for UAVs [0.4] ディープ強化学習(Dep reinforcement Learning, DRL)は、現在、自動運転車の制御において最も一般的なAIベースのアプローチである。
このアプローチには、高い計算要求と低い説明可能性という、いくつかの大きな欠点がある。
本稿では,DRLの代替としてTangled Program Graphs (TPG) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:20:29 GMT)
Physics-constrained coupled neural differential equations for one dimensional blood flow modeling [0.4] 計算心血管モデリングは、血流動態を理解する上で重要な役割を担っている。
有限要素法(FEM)に基づく従来の1次元モデルは、3次元平均解に比べて精度が低いことが多い。
本研究では1次元血流モデルの精度を向上させる物理制約付き機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:22:20 GMT)
On the Role of Noise in AudioVisual Integration: Evidence from Artificial Neural Networks that Exhibit the McGurk Effect [0.3] 我々は、音声視覚音声で訓練された最近の人工知能ニューラルネットワークの集合を、音声視覚的に相反する単語でテストすることで評価する。
ノイズの多い音声によるトレーニングは、すべてのモデルにおける視覚応答とマガーク応答の両方の増加につながった。
音声視覚学習の重要な期間における過度な騒音暴露は、音声視覚音声統合の発達に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:16:27 GMT)
Untrained neural networks can demonstrate memorization-independent abstract reasoning [0.3] 本研究では,ANNのツールボックスを用いて,事前学習なしに抽象的推論が達成できるかどうかを検討する。
視覚的推論問題に対してこのモデリング手法を検証したところ、比較的よく機能していることが判明した。
ANNの重みを変えることで問題解決を行うため、ANNにおける問題解決と知識の蓄積との関係について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:45:38 GMT)
Stochastic Halpern iteration in normed spaces and applications to reinforcement learning [0.3] 基礎となるオラクルが一様有界であれば,本手法は全体のオラクル複雑性が$tildeO(varepsilon-5)$であることを示す。
平均報酬と割引報酬を決定するための新しい同期アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:18:33 GMT)
Dynamic parameterized quantum circuits: expressive and barren-plateau free [0.3] 本稿では,動的パラメータ化量子回路アーキテクチャのクラスを提案し,研究する。
これらは中間測定とフィードフォワード演算を含むパラメータ化回路である。
これらの特徴により、提案されたアーキテクチャは様々なアプリケーションの候補を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:23:35 GMT)
Obfuscation as Instruction Decorrelation [0.2] textitinstruction decorrelationは、現実世界のプログラムの命令を互いに独立させる新しいアプローチである。
この作業は、一般的なハードウェア上で実行可能な、よりセキュアな難読化技術につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:50:33 GMT)
High-Resolution Agent-Based Modeling of Campus Population Behaviors for Pandemic Response Planning [0.2] 大学構内におけるパンデミック対策計画への高分解能エージェントベースモデリングとシミュレーションの適用事例を報告する。
我々はこの問題を多層輸送ネットワーク上でのエージェントマイグレーションプロセスとして概念化した。
典型例の平日, 25,000人以上のエージェントを対象に, キャンパス全体の集団行動のシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:14:12 GMT)
Enhancing Model Fairness and Accuracy with Similarity Networks: A Methodological Approach [0.2] インスタンスを類似機能空間にマッピングするために、さまざまなテクニックを使用します。
本手法は, モデルフェアネスとデータセット分類複雑性の関係について, ペアワイズ類似性の分解能を調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:43:01 GMT)
From Resource Control to Digital Trust with User-Managed Access [0.2] UMAは、利用制御とトランザクションのコンテキスト化に関する多くの要件を達成できる。
制御の委譲と利用ポリシーの取り消しに対処するために、追加の仕様が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:08:46 GMT)
Influencers' Reposts and Viral Diffusion: Prestige Bias in Online Communities [0.2] われわれは5500万件以上の投稿と5億2000万件のTwitter投稿(現在はX)を分析した。
その結果、インフルエンサーが共有する投稿は、非インフルエンサーが共有する投稿よりも、より多く共有される可能性が示唆された。
非常に影響力のあるユーザの小さなグループは、カスケードを再投稿する際の情報フローの約半分を占めていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:48:21 GMT)
TomOpt: Differential optimisation for task- and constraint-aware design of particle detectors in the context of muon tomography [0.2] 宇宙線ミューオンの散乱によりトモグラフィー用に設計された検出器の幾何学的レイアウトと仕様を最適化するために開発されたTomOptというソフトウェアパッケージについて述べる。
このソフトウェアは、検出器とスキャンされたボリュームとのミューオン相互作用のモデリング、ボリューム特性の推測、損失最小化を行う最適化サイクルのモデル化に、微分可能なプログラミングを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:26:46 GMT)
Enhancing Cardiovascular Disease Prediction through Multi-Modal Self-Supervised Learning [0.2] 本稿では,限られたアノテートデータセットを用いて心血管疾患の予測を改善するための包括的な枠組みを提案する。
マスク付きオートエンコーダを用いて心電図ECGエンコーダを事前訓練し、生の心電図データから関連する特徴を抽出する。
心筋梗塞などの特定の予測課題について,事前に訓練したエンコーダを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:32:30 GMT)
A method based on Generative Adversarial Networks for disentangling physical and chemical properties of stars in astronomical spectra [0.2] 本研究では, 天体物理スペクトル解析の文脈において, 敵の訓練を行うエンコーダ・デコーダアーキテクチャを設計した。
深層学習のスキームは、データに含まれる残りの情報のパラメータを潜在空間で解き放つことを目的として使用される。
この方法の有効性を検証するため,APOGEE と Gaia の調査から合成天文学データを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:45:09 GMT)
Enhancing AAC Software for Dysarthric Speakers in e-Health Settings: An Evaluation Using TORGO [0.1] 脳性麻痺 (CP) と筋萎縮性側索硬化症 (ALS) の患者は, 関節症に悩まされ, 変形性関節症, 非典型的発声パターンを呈する。
我々は、Whisper や Wav2vec2.0 のような最先端の音声認識(SOTA)技術が、訓練データがないために非定型話者を疎外することがわかった。
我々の研究は、SOTA ASRとドメイン固有のエラー訂正を活用することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:36:10 GMT)
Towards a complete classification of holographic entropy inequalities [0.1] ホログラフィックエントロピーの不等式、縮尺写像、部分立方体の間の試行性を利用する。
ホログラフィックエントロピーの不等式の有効性は縮尺写像の存在によって示唆される。
また、興味深い副生成物、特に、候補量子エントロピー不等式を生成する手順を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:24:02 GMT)
AuthFormer: Adaptive Multimodal biometric authentication transformer for middle-aged and elderly people [0.1] 本稿では,高齢者を対象とした適応型マルチモーダルバイオメトリック認証モデルAuthFormerを提案する。
AuthFormerは、高齢者の生体データを含むLUTBIOマルチモーダルバイオメトリックデータベースでトレーニングされている。
AuthFormerの精度は99.73%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:21:08 GMT)
Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes [0.1] 深層ニューラルネットワーク(DNN)の構造は、トレーニング開始前であっても、全ての予測を同じクラスに割り当てるようにモデルを条件付けることができることを示す。
この現象の存在は,データセット前処理手法を含むモデル選択の影響を受けていることを実証する。
ノード置換対称性の分解や自己回避の違反など理論的な結果を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:27:36 GMT)
Learning Delays Through Gradients and Structure: Emergence of Spatiotemporal Patterns in Spiking Neural Networks [0.1] 学習可能なシナプス遅延を2つのアプローチで組み込んだスパイキングニューラルネットワーク(SNN)モデルを提案する。
後者のアプローチでは、ネットワークは接続を選択してプーンし、スパース接続設定の遅延を最適化する。
本研究では,時間的データ処理のための効率的なSNNモデルを構築するために,遅延学習と動的プルーニングを組み合わせる可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:52:41 GMT)
Telecom wavelength quantum dots interfaced with silicon-nitride circuits via photonic wire bonding [0.1] この研究では、3Dレーザーによるフォトニックワイヤボンドを用いて、引き起こされる量子光の源と相互作用する。
テレコム波長の単一光子はIn(Ga)As量子ドットによって生成され、シリコン窒化物チップに導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:39:59 GMT)
Unstructured Adiabatic Quantum Optimization: Optimality with Limitations [0.1] 本研究では,非構造探索手法を用いた断熱的量子最適化により,古典的局所スピンハミルトニアンのクラスに対する下界と一致するランニング時間が得られることを示す。
回避された交差の位置は、ハミルトニアン問題の退化と逆ギャップに依存し、低加算精度でも計算し難い量によってほぼ与えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:51:18 GMT)
Wigner entropy conjecture and the interference formula in quantum phase space [0.0] ウィグナー正の量子状態は、位相空間上の真の確率分布であるウィグナー函数を認める特異性を持つ。
我々は、このウィグナーエントロピー予想がビームスプリッター状態として知られるワイグナー陽性状態の広いクラスに対して成り立つことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:37:05 GMT)
WavShadow: Wavelet Based Shadow Segmentation and Removal [0.0] 本研究では,Masked Autoencoder(MAE)とFast Fourier Convolution(FFC)ブロックを組み込むことで,ShadowFormerモデルを改善する新しい手法を提案する。
1)Places2データセットでトレーニングされたMAE事前情報の統合によるコンテキスト理解,(2)エッジ検出とマルチスケール解析のためのハールウェーブレット機能の導入,(3)ロバストシャドーセグメンテーションのための改良SAMアダプタの実装。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:08:33 GMT)
Utilisation of Vision Systems and Digital Twin for Maintaining Cleanliness in Public Spaces [0.0] Digital Twin技術はNvidia Omniverse Isaac Simシミュレータの実際の3Dモデルに基づいて開発された。
予備評価を行い、システムのさらなる強化と今後の発展のための潜在的な修正が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:50:13 GMT)
Unmasking the Limits of Large Language Models: A Systematic Evaluation of Masked Text Processing Ability through MskQA and MskCal [0.0] 本稿では,多言語モデル (LLM) の限界に光を当て,マスキングされたテキストの処理能力を厳格に評価する。
MskQA、RealtimeQA、MskCalの2つの新しいタスクを紹介し、マスク付き算術問題に対する数値推論を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:07:47 GMT)
Typical Macroscopic Long-Time Behavior for Random Hamiltonians [0.0] 一元的に進化する純粋状態$psi_t$のマクロ量子系を考える。
我々は特に、$H$ の固有ベクトルがこの基底で非局在化されていることを悪用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:09:57 GMT)
Towards a Real-Time Simulation of Elastoplastic Deformation Using Multi-Task Neural Networks [0.0] 本研究では, 適切な分解, 長期記憶ネットワーク, マルチタスク学習を組み合わせ, 弾塑性変形をリアルタイムで正確に予測するサロゲート・モデリング・フレームワークを提案する。
このフレームワークは、様々な状態変数に対して0.40%未満の平均絶対誤差を達成する。
我々の場合、事前訓練されたマルチタスクモデルでは、20のサンプルしか持たない追加変数を効果的にトレーニングすることができ、複雑なシナリオの深い理解を示すことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:04:17 GMT)
Towards Multi-Modal Mastery: A 4.5B Parameter Truly Multi-Modal Small Language Model [0.0] 本稿では,複数入力と出力のモダリティを扱える新しい4.5Bパラメータ小言語モデルを提案する。
モデルのサイズは小さいが、様々なタスクにおける最先端のパフォーマンスをほぼ達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:15:17 GMT)
Towards Active Flow Control Strategies Through Deep Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,空気力学的物体の抵抗を低減するために,アクティブフロー制御(AFC)のための深層強化学習フレームワークを提案する。
Re = 100で3Dシリンダーで試験され、DRLアプローチは9.32%のドラッグ低減と78.4%のリフト発振を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:49:24 GMT)
Toward Transdisciplinary Approaches to Audio Deepfake Discernment [0.0] この視点は、オーディオディープフェイクの検出と識別の課題に対処するために、分野を越えて学者に呼びかける。
我々は、言語知識をAIアプローチに組み込んだ最近の学際的な研究の有望な可能性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:59:25 GMT)
Topological p-wave Superconductors with Disorder and Interactions [0.0] 二重臨界イジング(DCI)相が障害に対する強い相互作用によって安定化されることを初めて示す。
ワイヤ間ホッピング項の存在下では、DCI相はバルクギャップを持つ保護位相となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:16:41 GMT)
Theory and Experimental Demonstration of Wigner Tomography of Unknown Unitary Quantum Gates [0.0] 有限次元ウィグナー型表現の枠組みにおける未知のユニタリ量子過程のトモグラフィーについて検討する。
これらの形状は、走査型位相空間トモグラフィー法を用いて実験的にトモグラフィすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:45:22 GMT)
Theoretical predictions to differential cross sections and decay rates from the loop-tree duality [0.0] ループツリー双対性は、ループとツリーレベルのコントリビューションを同じフットの下で処理し、インテグレードレベルで特異点を局所的にキャンセルすることによる効率的な解を見つけることを目的としている。
本稿では,ループツリー双対性表現における真空振幅の因果特性を利用して,より高次な物理過程への異なる応用を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:27:17 GMT)
The Dark Patterns of Personalized Persuasion in Large Language Models: Exposing Persuasive Linguistic Features for Big Five Personality Traits in LLMs Responses [0.0] 我々は、ビッグファイブ・パーソナリティの様々なレベルにおけるパーソナリティに影響を与えるのに不可欠な13の言語的特徴を同定する。
モデルでは、不安関連語を神経症に用い、達成関連語を良心に用い、経験へのオープンネスのために認知過程語を減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:02:59 GMT)
The Case for an Industrial Policy Approach to AI Sector of Pakistan for Growth and Autonomy [0.0] この論文は、パキスタンの幅広い産業政策枠組みにおける重要な産業として、人工知能の戦略的扱いについて論じている。
パキスタンのAIへの適用は、その大きな可能性、規制されていない採用のリスク、そして市場における非効率さが原因だ、と同社は主張する。
この分析は、パキスタンのAIセクターが主にサービス指向であり、製品革新の制限と外国技術への依存が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:10:04 GMT)
Tackling extreme urban heat: a machine learning approach to assess the impacts of climate change and the efficacy of climate adaptation strategies in urban microclimates [0.0] 都市熱に集中した高温は、熱による死と病気のリスクを増大させる可能性がある。
本稿では,都市温度推定の精度を向上させるオープンソース,計算効率のよい機械学習手法を提案する。
冷却需要は、世紀半ばまでに大幅に増加する可能性が高いが、高アルベド表面の技術により、この増加を50%以上減少させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:29:11 GMT)
TCKAN:A Novel Integrated Network Model for Predicting Mortality Risk in Sepsis Patients [0.0] セプシスは世界的な健康上の脅威となり、毎年何百万人もの死者を出し、経済的にかなりのコストがかかる。
現在のメソッドは通常、定数、時間、ICDコードのいずれかの1種類のデータしか利用しない。
Time-Constant Kolmogorov-Arnold Network (TCKAN)は、時間的データ、定数データ、ICDコードを単一の予測モデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:07:49 GMT)
Synthetic Data for Robust Stroke Segmentation [0.0] ニューロイメージングにおける病変のセグメンテーションに対する現在のディープラーニングベースのアプローチは、高解像度の画像と広範囲な注釈付きデータに依存することが多い。
本稿では,脳卒中病変のセグメンテーションに適した新しい合成データフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、正常組織と病理組織の両方にまたがるセグメンテーションを促進するために、健康なデータセットと脳卒中データセットからラベルマップでモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:26:20 GMT)
String Breaking in the Heavy Quark Limit with Scalable Circuits [0.0] 非アベリア格子ゲージ理論のヒルベルト空間の重クォーク極限における物質との切り離しを開発する。
1つの$qoverlineq$ペアを持つ状態は量子ハードウェア上で準備され、IBMのHeron量子コンピュータibm_torino上の104$キュービットを使用して$qoverlineq$ペアの非弾性生産が観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:00:27 GMT)
State transfer in discrete-time quantum walks via projected transition matrices [0.0] 量子ウォークにおける状態伝達を手法を用いて検討する。
我々は、ピーク状態転送を、初期状態と目標状態の間で達成可能な最も高い状態転送と定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:35:27 GMT)
Spin-of-Light Gyroscope and the Spin-Rotation Coupling [0.0] 本稿では,光の内在スピンに基づく高精度ジャイロスコープの提案に関連して,光子スピンと回転とのカップリングについて論じる。
本研究では、周囲媒質の存在下で波動伝播の方向を均一に回転する物理系における電磁放射の伝搬を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:07:45 GMT)
Shift-invariant functions and almost liftings [0.0] 我々は、$k$ビット上のブール関数から誘導される$n$ビット上のシフト不変ベクトルブール関数を$kleq n$に対して検討する。
直径$k$の関数がほぼ持ち上げである場合、誘導関数の最大衝突数は、任意の$n$に対して2k-1$である。
暗号特性が良好で、非客観性が重大なセキュリティ上の弱点を生じさせないような、ほとんど持ち上げのクラスの関数を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:23:20 GMT)
Separability and entanglement in classical eigenfunctions [0.0] 古典的リウヴィル作用素の固有函数について研究する。
製品状態として分離するために従わなければならない条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 00:41:37 GMT)
Sentiment Analysis of Cyberbullying Data in Social Media [0.0] 我々の研究は、ソーシャルメディア投稿におけるいじめの痕跡を検出するために、ディープラーニングと自然言語理解技術を活用することに焦点を当てている。
1つのアプローチではBERT埋め込みを使用し、もう1つはOpenAIから最近リリースされた埋め込みAPIに埋め込みレイヤを置き換える。
フォームスプリング型サイバーバブルデータにおける感情分析の有効性を評価するために,これらの2つの手法の性能比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:41:04 GMT)
Sdn Intrusion Detection Using Machine Learning Method [0.0] SDN(Software-Defined Network)は、ネットワーク制御を直接プログラムできる新しいアプローチである。
本研究は,ネットワーク内の感染を捕捉する新しい機械学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:19:50 GMT)
Role of momentum in the generator-coordinate method applied to barrier penetration [0.0] バリアトップエネルギーにおける核分裂は、伝統的に内部分裂チャネルに適用された1次元シュリンガー方程式によってモデル化される。
生成コーディネート法(GCM)による有限運動量状態の包含は, GCMをベースとしたハミルトニアンがシュリンガー処理を再現できるエネルギー範囲を大幅に拡大することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:23:38 GMT)
Riemannian-geometric generalizations of quantum fidelities and Bures-Wasserstein distance [0.0] 我々は、バーレス=ヴァッサーシュタイン多様体に基づく一般化忠実度と呼ばれる忠実度の族を導入する。
このフィデリティの族は、ウルマン-、ホレボ-、松本-フィデリティのような標準量子フィデリティを一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:32:21 GMT)
Response Theory via Generative Score Modeling [0.0] スコアベース生成モデルとGFDT(Generalized Fluctuation-Dissipation Theorem)を組み合わせた外部摂動に対する動的システムの応答解析手法を提案する。
この手法は,非ガウス統計を含むシステム応答の正確な推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:59:46 GMT)
Qwen2.5-32B: Leveraging Self-Consistent Tool-Integrated Reasoning for Bengali Mathematical Olympiad Problem Solving [0.0] 本稿では, DL Sprint 3.0 BUET CSE Fest 2024 コンペティションのために開発されたベンガルにおける数学的問題を解決する革新的なアプローチを提案する。
提案手法では,先進的なディープラーニングモデル,特にQwen 2.5シリーズを用いて,迅速なエンジニアリングによる改良を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:44:12 GMT)
Quantum real-time evolution using tensor renormalization group methods [0.0] 本稿では,元来仮想時間のために開発されたRenormalization Group (TRG) 法を用いて,量子系の近似リアルタイム進化のアプローチを提案する。
乱れ相における1粒子と2粒子のガウス波パケットの進化には有効かつ効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 03:05:26 GMT)
Quantum processes as thermodynamic resources: the role of non-Markovianity [0.0] 量子熱力学(Quantum thermodynamics)は、量子系と演算が有用な熱力学タスクを実行するための仕事の源としてどのように利用されるかを研究する。
実世界の状況では、オープン量子系の進化は一般にメモリ効果を示し、非マルコフ力学をもたらす。
ここでは、一般的なマルチ時間量子プロセスから熱的操作によって作業を取り出す中心課題における非マルコビアン性の役割を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:33:44 GMT)
Quantum magnetometry of transient signals with a time resolution of 1.1 nanoseconds [0.0] 固体のスピン欠陥に基づく量子磁気センサは、強磁性や反強磁性、超伝導、電流誘起磁場などの様々な磁気現象を感度で撮像することができる。
本稿では, 高速信号過渡現象の検出について報告する。
室温1.1 ns, 0.9GHz, 飛行時間精度20pps以上で, 窒素空洞中心磁力計(NV)を室温で測定し, 最適時間分解能が1.1 ns, 即時帯域幅が0.9GHz, 飛行時間精度が20pps以上であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:57:07 GMT)
Quantum collective motion of macroscopic mechanical oscillators [0.0] 超伝導回路のオプティメカルプラットフォームにおいて, メカニカル発振器, ヘキサマーの集合運動の量子状態を示す。
オプティメカルカップリングを増大させることで、システムは個々の動きから集合運動へと遷移し、キャビティ-コレクティブモードカップリングの強化によって$sqrtN$が特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:40:20 GMT)
Quantum Annealing for Active User Detection in NOMA Systems [0.0] 非直交多重アクセス(NOMA)ネットワークでアクティブユーザを検出することは、5G/6Gアプリケーションにとって大きな課題となる。
従来のアルゴリズムでは、従来のプロセッサに依存して、このタスクに対処するには、パフォーマンスと複雑さを妥協する必要がある。
本稿では,AUD探索問題とIsing Hamiltonianの基底状態の同定のマッピングを提案する。
アクティブユーザ集合を検出するためのNOMAネットワークにおいて,選択した符号の相互相関特性の影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:00:50 GMT)
Quantitative Assessment of Intersectional Empathetic Bias and Understanding [0.0] 多くの文献が、構成のゆるい定義に基づいて現在の共感の運用について批判している。
本稿では,その心理的起源に近い共感を運用する共感評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:43:15 GMT)
Process tensor distinguishability measures [0.0] 量子コムの一般用途でよく用いられる2種類の識別可能性尺度を解析する。
第1級はChoi divergencesと呼ばれ、重要なデータ処理の不等式を満足していないのに対し、第2級は一般発散(Generalized divergences)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:13:00 GMT)
Predictive Digital Twin for Condition Monitoring Using Thermal Imaging [0.0] 本稿では,条件監視に特化して設計された予測デジタル双対の開発と実用化について検討する。
我々は、堅牢なデジタルツインフレームワークを確立するために、高度な数学的モデルと熱画像技術を用いている。
本稿では,バーチャルリアリティ,ユーザインタラクションの強化,システム理解などを含むヒューマンマシンインタフェースの利用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 11:23:57 GMT)
Piquasso: A Photonic Quantum Computer Simulation Software Platform [0.0] 我々は、フォトニック量子コンピュータのシミュレーションとプログラミングのためのフルスタックのオープンソースソフトウェアプラットフォームであるPiquasso量子プログラミングフレームワークを紹介した。
PiquassoはハイレベルなPythonプログラミングインタフェースでプログラムでき、ユーザーは離散変数と連続変数で効率的な量子コンピューティングを実行できる。
Piquassoフレームワークは直感的なWebベースのグラフィカルユーザインターフェースによってサポートされており、ユーザは量子回路を設計し、計算を実行し、結果を視覚化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:18:49 GMT)
Optical transition parameters of the silicon T centre [0.0] シリコンTセンタの狭く、電気通信帯域の光学放射、長いスピンコヒーレンス、直接光電子統合が関心を喚起している。
T中心のスピン選択光学遷移の重要なパラメータは、文学において未決定または曖昧である。
我々は、ひずみ、電気、磁場下でのT中心の光学特性とスピン特性のモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:16:09 GMT)
On properties of Schmidt Decomposition [0.0] バイパルタイトシュミット分解の特性を概観し、それらのうちどれがマルチパルタイト状態に拡張するかを考察する。
最大シュミット数に達する多部状態の分割はNP完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:03:22 GMT)
On Training of Kolmogorov-Arnold Networks [0.0] カンは高次元データセット上でのパーセプトロンアーキテクチャの効果的な代替品である。
カンはパラメータ効率は若干改善されているが、より不安定なトレーニングダイナミクスに悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:57:59 GMT)
Of gyrators and anyons [0.0] 本稿では,汎用多端子回路を量子化ジャイロコンダクタンスを持つジャイロレータネットワークとして表現する方法を示す。
3末端量子ドット鎖における円散乱は、平坦な位相基底状態を引き起こす。
エラー訂正プロトコルの概念と相互作用するフェルミオン(一般には正準)多体系の量子シミュレーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:28:17 GMT)
Noncommuting common causes revisited [0.0] 非可換な共通原因の概念を再考する。
我々は、それらに対する2つの反対、自明な反対、因果説明力の欠如を反論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:47:23 GMT)
Noise Transfer Approach to GKP Quantum Circuits [0.0] 本論文では,ハイゼンベルク図に基づくボソニック量子回路の解析手法を提案する。
本稿では,この手法が量子コンピューティングシステムの解析に特に有用であることを示す例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:47:18 GMT)
Multidimensional quantum dynamics with explicitly correlated Gaussian wave packets using Rothe's method [0.0] ローテの手法は任意の数の複素、明示的に相関したガウス函数を伝播できることを示す。
関連する多次元力学は、少数のECGだけで高品質に記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:19:37 GMT)
Molecular Electronic Structure Calculation via a Quantum Computer [0.0] 量子コンピュータは電子構造を計算し、多電子分子系の基底状態エネルギーを推定するために用いられる。
本研究では,H3+,OH-,HF,BH3などの分子の基底状態エネルギーを計算するために,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを実装した。
この研究は、VQEアルゴリズムをベンチマークして、実際の量子コンピュータ上で分子シミュレーションの候補となる新しい分子の集合の電子基底状態エネルギーを計算することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:07:05 GMT)
Mitigating Hallucination with ZeroG: An Advanced Knowledge Management Engine [0.0] デジタル文書は、効率的な管理と知識抽出において重要な課題を提示する。
革新的なアプローチであるZeroGは、知識蒸留を活用し、モデル性能を向上させるために迅速なチューニングを行うことによって、これらの課題を著しく軽減する。
ZeroGはより小さなモデルを使用し、より大きな教師モデルの振る舞いを再現し、文脈的に関連し、接地された応答を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:47:02 GMT)
Minimal Conditions for Beneficial Neighbourhood Search and Local Descent [0.0] 近隣住民の検索は、ブラインド検索よりも単一の検索ステップで改善されたソリューションを見出す傾向にある。
実験により、目標tが与えられた局所ブラインド降下は、開始コストで局所降下に切り替えるべきであることが示され、tが最適に近づくにつれて減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 01:47:40 GMT)
Measurement incompatibility under loss [0.0] 純損失の影響下での連続可変量子系の不整合性の測定について検討する。
我々は、極端な損失でも相容れない一連の測定を設計し、そこでは、損失の量とともに、セット内の測定数が増加する。
これらの測定は、オンオフ光検出と線形光学に依存しており、現実的な実験室での実施が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:06:42 GMT)
Mathematical Formalized Problem Solving and Theorem Proving in Different Fields in Lean 4 [0.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,形式的証明ステップと完全形式的証明を生成する。
目標は、AIをどのように活用して数学的形式化プロセスを支援し、パフォーマンスを向上させるかを決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:42:41 GMT)
Machine learning-driven Anomaly Detection and Forecasting for Euclid Space Telescope Operations [0.0] 最先端の宇宙科学ミッションは、ますます自動化に依存している。
ユークリッド宇宙望遠鏡は2024年2月以来の探査段階にあり、このシフトを実証している。
我々はXGBoostモデルを用いて、過去の値に基づいて温度を予測し、異常を予測から逸脱として検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:31:50 GMT)
Leveraging Bi-Focal Perspectives and Granular Feature Integration for Accurate Reliable Early Alzheimer's Detection [0.0] アルツハイマー病(英語版)(AD)は神経変性の最も一般的な形態であり、毎年何百万人もの人に影響を及ぼす。
従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像から低レベル情報を捉えるのに長けているが、高レベル極小粒子を抽出する能力は最適ではない。
本稿では,異なるスケールでの情報抽出と効率的な情報フローを組み合わせた新しいグラニュラー特徴統合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:55:06 GMT)
Learning the rules of peptide self-assembly through data mining with large language models [0.0] 我々は,人手による手作業処理と大規模言語モデルによる文献マイニングを組み合わせることで,ペプチド集合データベースをキュレートする。
ペプチド配列, 実験条件, およびそれに対応する自己集合相に関する情報を含む1000以上の実験データエントリを収集する。
MLモデルは訓練され評価され、ペプチド集合相分類において優れた精度(>80%)と効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:14:22 GMT)
Learning Subsystem Dynamics in Nonlinear Systems via Port-Hamiltonian Neural Networks [0.0] ポート・ハミルトンニューラルネットワーク(pHNN)は、物理法則とディープラーニング技術を統合する強力なモデリングツールとして登場している。
本研究では,入力出力測定のみに基づいて,pHNNを用いてサブシステムを特定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:41:51 GMT)
LLMs as Method Actors: A Model for Prompt Engineering and Architecture [0.0] LLMのプロンプトエンジニアリングとプロンプトアーキテクチャを導くためのメンタルモデルとして,メソッドアクターを紹介した。
手法アクター」アプローチは、バニラと「思考の連鎖」アプローチの両方でLLM性能を著しく向上させることができることを示す。
また、複雑な推論タスク、o1-previewに特化して設計されたOpenAIの最新モデルもテストしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:45:06 GMT)
Is K-fold cross validation the best model selection method for Machine Learning? [0.0] K-fold cross-validation (CV) は、機械学習の結果が偶然に生成される可能性を確認する最も一般的な手法である。
K-fold CVと実際のリスクの上界(K-fold CUBV)に基づく新しい統計試験が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:30:25 GMT)
Is ChatGPT Transforming Academics' Writing Style? [0.0] 2018年5月から2024年1月までに提出された100万件のarXiv論文に基づいて,ChatGPTの文章スタイルのテキスト密度を要約で評価した。
大規模言語モデル (LLM) はChatGPTによって表現され, arXiv の抽象概念に影響を及ぼしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:56:42 GMT)
Introduction to Bell's inequality in Quantum Mechanics [0.0] ベルの量子力学における不等式について紹介する。
スピン1/2$からコヒーレントで圧縮された状態まで、いくつかの例が研究されている。
メルミンの不等式とGHZ状態への一般化についても概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:24:11 GMT)
Improvement of Spiking Neural Network with Bit Planes and Color Models [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算神経科学と人工知能において有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,ビット平面表現を利用した新しい符号化手法により,画像のSNN性能を向上させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 14:14:23 GMT)
Impact of Fake News on Social Media Towards Public Users of Different Age Groups [0.0] 本研究では,偽ニュースがソーシャルメディア利用者にどのような影響を及ぼすかを検討した。
偽ニュースの識別・分類における機械学習モデルの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:32:20 GMT)
INDIANA: Personalized Travel Recommendations Using Wearables and AI [0.0] 本研究は、INDIANAプラットフォームの一部として開発されたパーソナライズされた旅行レコメンデーションシステムを提案する。
このシステムは、ウェアラブルデバイス、ユーザの好み、現在の位置、天気予報、アクティビティ履歴などのデータを使って、リアルタイムでコンテキスト対応のレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:11:01 GMT)
Highly spin-polarized molecules via collisional microwave pumping [0.0] そこで本研究では,まずコヒーレントマイクロ波励起により回転励起状態が蓄積され,その後,1つの最終スピン状態が出現する衝突クレンチングによりスピンフリップと緩和が可能である冷間スピン偏極分子を製造する手法を提案する。
ヘリウム原子の低温緩衝ガスに浸漬された13ドルC$16$O分子の高い選択性を示し、1Kで核スピン分極の高次(geq$95%)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:28:07 GMT)
Harnessing coherence generation for precision single- and two-qubit quantum thermometry [0.0] 量子フィッシャー情報と付随する量子信号-雑音比を用いて温度推定の精度を評価する。
様々な環境構成のための量子プローブとして、最初は絡み合ったり分離された2つの相互作用量子ビットを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:25:45 GMT)
Gradients and frequency profiles of quantum re-uploading models [0.0] 我々は、よりよく研究されたデータレスパラメータ化量子回路の勾配と再アップロードモデルとの差の有界性を証明した。
表現性については、量子再ロードモデルが高周波数成分とデータに対する上界微分を消滅させる関数を出力していることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:20:00 GMT)
Giant Rabi frequencies between qubit and excited hole states in silicon quantum dots [0.0] その結果, 最低励起状態を含む遷移は, 地上の2重項よりも数桁大きいRabi周波数を示すことがわかった。
固有状態の対称性との明確な関係が出現し、応用バイアスによるラビ周波数の広範囲な調整が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:34:46 GMT)
GPT Semantic Cache: Reducing LLM Costs and Latency via Semantic Embedding Caching [0.0] GPT Semantic Cacheは、インメモリストレージ(Redis)におけるクエリ埋め込みのセマンティックキャッシュを利用する方法である。
提案手法は意味論的に類似した質問を効果的に識別し,大規模言語モデルに対する冗長なAPI呼び出しを伴わずに,事前生成応答の検索を可能にする。
この技術は運用コストを削減し、応答時間を短縮し、LCMを利用したアプリケーションの効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:21:19 GMT)
From CNN to ConvRNN: Adapting Visualization Techniques for Time-Series Anomaly Detection [0.0] 本稿では,ビデオデータから異常検出を行う時間分散convRNNによる学習プロセスに着目した。
その効果にもかかわらず、ニューラルネットワークは意思決定を説明することなく回答を提供することのできるブラックボックスとして認識されることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:10:23 GMT)
Forecasting Outside the Box: Application-Driven Optimal Pointwise Forecasts for Stochastic Optimization [0.0] 本稿では,未知の状況の最適近似を導出する統合学習と最適化手法を提案する。
文献の在庫問題と実データを用いた自転車共有問題から得られた数値結果から,提案手法が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:41:22 GMT)
Filling in Missing FX Implied Volatilities with Uncertainties: Improving VAE-Based Volatility Imputation [0.0] FXオプションに対する暗黙のボラティリティの欠如の計算に焦点を当てる。
VAEのアーキテクチャに簡単な変更を加えると、計算性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:30:28 GMT)
Fairness in Monotone $k$-submodular Maximization: Algorithms and Applications [0.0] 我々は、fair $k$submodular問題を研究し、実行時間$mathO(knB)$で$frac13$近似を開発する。
我々は$k$-submodular関数がアクセスできないが、ほぼアクセス可能な場合にのみ近似を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:20:12 GMT)
Factors Influencing the Usage of Mobile Banking Apps Among Malaysian Consumers [0.0] 本研究では,セキュリティ上の懸念,サービス品質,技術的要因,利便性といった要因がモバイルバンキングアプリの利用に与える影響について検討する。
調査では、マレーシアのモバイルバンキングアプリの利用者と18歳以上の152人の回答者からデータを収集した。
モバイルバンキングアプリの利用を予測するための予測モデルとして,多項ロジスティック回帰モデルを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:28:32 GMT)
Exploring the Impact of Reflexivity Theory and Cognitive Social Structures on the Dynamics of Doctor-Patient Social System [0.0] 医師-患者システムのための2つの異なるモデルを作成します。
1つは確立された仮定を維持し、もう1つは反射論と認知社会構造の理論を取り入れている。
両モデルにおける医師および患者エージェントの挙動を最適化するために,微生物遺伝アルゴリズムを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:23:13 GMT)
Exploring Topological Boundary Effects through Quantum Trajectories in Dissipative SSH Models [0.0] Su-Schrieffer-Heegerモデル(SSH)のトポロジカルな性質を量子軌道法を用いて解析する。
本研究は, トポロジカルエッジ状態の保存と分解について検討し, 特に対称性保存と対称性破壊の散逸の影響に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:22:39 GMT)
Experimental realization of qubit-state-controlled directional edge states in waveguide QED [0.0] 導波管とフォトニックバンドギャップを結合した量子ビットから生じる、その場で調整可能なフォトニックエッジ状態の理論的提案を実験的に実現した。
これらの辺状態は方向であり、理論的には反対方向の人口はゼロである。
測定ノイズフロアによって制約された方向の99.4%の忠実度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 02:08:08 GMT)
Exceptional points of any order in a generalized Hatano-Nelson model [0.0] 例外点(EP)は真に非エルミート(NH)退化であり、行列が欠陥となる。
我々は,新しいタイプのEPを導入し,システムサイズでスケールしない任意の順序でEPを実現する方法のレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:49:10 GMT)
Examining quality of DGNSS derived positioning in data in urban city -- A case study of an urban city in India [0.0] 本研究では,インドの都市におけるDGNSS調査の質を300以上の地上制御地点で調査した。
観測はすべてGPS, GLONASS, Galileo, Beiduで記録され, GDOP値は1.4～2.5の範囲であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 07:07:20 GMT)
Entanglement measurement based on convex hull properties [0.0] 本稿では、量子分離状態の集合を量子分離状態の凸殻として扱うことから始まる量子絡み合いの測定手法を提案する。
測定には大量のデータが必要であるが、この方法は2量子ビットの量子状態だけでなく、任意の次元や断片に適用可能なエンタングルメント測定法にも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:03:35 GMT)
Entanglement in dual unitary quantum circuits with impurities [0.0] 不純物に摂動する量子回路における絡み合いのダイナミクスについて検討する。
不純物の有限距離内における半無限部分系と有限部分系の両方に対する絡み合いエントロピーを計算する。
このような非単調な振る舞いは、ランダムカオス回路でも生じうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:28:51 GMT)
Emotional Images: Assessing Emotions in Images and Potential Biases in Generative Models [0.0] 本稿では、生成人工知能(AI)モデルにより生成された画像の感情的誘発における潜在的なバイアスと矛盾について検討する。
我々は、AIが生成した画像によって誘発される感情と、それらの画像を作成するために使用されるプロンプトによって誘発される感情を比較した。
発見は、AI生成画像が元のプロンプトに関係なく、しばしばネガティブな感情的コンテンツに傾いていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 21:42:50 GMT)
Dynamic thermalization on noisy quantum hardware [0.0] 本研究では,グローバルなクエンチプロトコルを実現する上で,観測可能量の平均化に基づく熱化機構を示す。
4キュービットのIBM量子コンピュータ(IBMQ)で実験を行い、熱可観測値を予測するデジタル量子コンピュータの有用性を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:00:00 GMT)
Dual axis atomic magnetometer and gyroscope enabled by nuclear spin perturbation [0.0] 本研究では,1つの希ガス種とアルカリ種とのコマグネトメトリー法を提案する。
自己補償を用いたよく知られた装置と似ているが、我々は高貴なガスを制御できる磁気パルスを導入する。
これらの応用パルスは、磁気ノイズの影響を単に抑制するのではなく、我々のスキームを計測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:22:15 GMT)
Diffusion models for Gaussian distributions: Exact solutions and Wasserstein errors [0.0] 拡散モデルやスコアベースモデルでは画像生成の性能が向上した。
本研究では,データ分布がガウス的である場合の拡散モデルの挙動とその数値的実装について理論的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:57:56 GMT)
Curriculum Learning for Few-Shot Domain Adaptation in CT-based Airway Tree Segmentation [0.0] 我々は,CTスキャンとそれに対応する接地木の特徴から得られた複雑性スコアに基づいて,学習セットをバッチに分散する,気道セグメンテーションネットワークにカリキュラム学習(CL)を統合することを提案する。
2つの大きなオープンコホート(ATM22とAIIB23)にCLをフルトレーニング用(ソースドメイン)と少ショット微調整用(ターゲットドメイン)の2つの性能を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:46:40 GMT)
Controlling Grokking with Nonlinearity and Data Symmetry [0.0] 最後の NN 層の重みの偶数PCA プロジェクションを奇数プロジェクションと比較すると、非線形性が増大すると、より均一になるパターンが得られる。
ネットワークの一般化能力の計量は、層重みのエントロピーから推定され、非線形性の度合いは、最終層のニューロンの重みの局所エントロピーの相関関係に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:19:29 GMT)
Comparative Study of Probabilistic Atlas and Deep Learning Approaches for Automatic Brain Tissue Segmentation from MRI Using N4 Bias Field Correction and Anisotropic Diffusion Pre-processing Techniques [0.0] 本研究では,確率ATLAS,U-Net,nnU-Net,LinkNetなど,様々なセグメンテーションモデルの比較分析を行う。
以上の結果から,3D nnU-Netモデルが他のモデルよりも優れており,Dice Coefficientスコア(0.937 + 0.012)が最も高い結果を得た。
この結果は、特にN4 Bias Field CorrectionとAnisotropic Diffusion Pre-processingと組み合わせた場合、脳組織セグメンテーションにおけるnnU-Netモデルの優位性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:07:03 GMT)
CompaCT: Fractal-Based Heuristic Pixel Segmentation for Lossless Compression of High-Color DICOM Medical Images [0.0] 医用画像は、医師による正確な分析のために、ピクセル単位の12ビットの高色深度を必要とする。
フィルタリングによる画像の標準圧縮はよく知られているが、具体化されていない実装のため、医療領域ではまだ最適ではない。
本研究では,動的に拡張されたデータ処理のための画素濃度の空間的特徴とパターンをターゲットとした医用画像圧縮アルゴリズムCompaCTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 05:13:52 GMT)
Color codes with domino twists: Construction, logical measurements, and computation [0.0] カラーコードは3種類の基本的なツイスト、電荷置換、色置換、ドミノツイストをホストすることができる。
量子ビットカラーコードにおけるドミノツイストの体系的構成を与える。
また、論理量子ビットの測定のためのプロトコルも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 08:39:29 GMT)
ClusterGraph: a new tool for visualization and compression of multidimensional data [0.0] 本稿では,任意のクラスタリングアルゴリズムの出力に付加的なレイヤを提供する。
クラスタリングアルゴリズムから得られたクラスタのグローバルなレイアウトに関する情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 09:40:54 GMT)
Chaos and magic in the dissipative quantum kicked top [0.0] 無限範囲の相互作用量子スピン-1/2モデルについて検討し、周期的蹴りおよび散逸的に環境と結合する。
有限サイズでは、量子軌道を用いて系の力学を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 13:36:50 GMT)
Bulk-boundary correspondence from hyper-invariant tensor networks [0.0] 本稿では,AdS/CFT対応を忠実にシミュレートするテンソルネットワークを提案する。
この枠組みは、任意のバルク作用素の像を考慮して境界共形場理論(CFT)の2点と3点の相関関数を正確に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 10:44:29 GMT)
Boulder2Vec: Modeling Climber Performances in Professional Bouldering Competitions [0.0] 確率行列因子分解(PMF)を用いて登山者の特異な特徴と潜伏多次元ベクトルの問題を表現する。
以上の結果から,PMF表現は,登山者の総合的強度と専門的スキルセットの両方を捉えることにより,プロのボルダリング競技の予測性能を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:44:59 GMT)
Beyond object identification: How train drivers evaluate the risk of collision [0.0] 我々は、列車の運転手が潜在的な障害を識別するだけでなく、状況がどう広がるかを予測するために、彼らが見ていることを解釈していると仮定した。
この目的のために、33人の列車運転手によるイメージベースの専門家インタビューが行われた。
参加者は潜在的な障害物のある画像を見て、衝突のリスクを評価し、評価を説明した。
我々は潜在的な障害、状況、結果に関する概念を抽出し、これらの概念を様々なカテゴリに割り当てた。
その結果、特に人間にとって、列車の運転手は行動や精神状態について理屈を定め、概念間の関係を引いてさらなる推論を行うことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:38:47 GMT)
BERTrend: Neural Topic Modeling for Emerging Trends Detection [0.0] BERTrendは、大規模で進化しているテキストコーパスの出現傾向を監視する新しい方法である。
オンライン環境で神経トピックモデリングを使用して、意味のある弱い信号を正確に検出し、追跡する。
この手法は過去の出来事の振り返り分析にも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 19:31:19 GMT)
Asterisk*: Keep it Simple [0.0] 本稿では,テキスト埋め込みを生成するためのコンパクトGPTモデルであるAsteriskについて述べる。
より大規模な事前学習モデルから知識蒸留を適用することにより、モデルサイズと性能のトレードオフを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 16:42:33 GMT)
Assessing the Heterogeneous Impact of Economy-Wide Shocks: A Machine Learning Approach Applied to Colombian Firms [0.0] 輸出に対する経済全般的なショックの不均一な影響について検討する。
新型コロナウイルス(COVID-19)の影響で、2020年4月に輸出市場での生存確率が約20ポイント低下したことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:19:01 GMT)
Assessing Foundational Medical 'Segment Anything' (Med-SAM1, Med-SAM2) Deep Learning Models for Left Atrial Segmentation in 3D LGE MRI [0.0] 心房細動(AF)は心不整脈の最も一般的な疾患であり、心不全や脳卒中と関連している。
多様なデータセットで事前トレーニングされたSegment Anything Model(SAM)のようなディープラーニングモデルは、ジェネリックセグメンテーションタスクにおいて有望であることを示している。
MedSAMモデルの可能性にもかかわらず、3D LGE-MRIにおけるLAセグメンテーションの複雑なタスクについてはまだ評価されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:49:54 GMT)
Aperiodicity in Quantum Wang Tilings [0.0] タイリングと周期性の概念を導入し、それらの古典的概念を直接拡張する。
量子干渉は周期パターンを抑圧し、新しい種類の周期性の研究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） (Fri, 08 Nov 2024 14:53:34 GMT)
Annealing-based approach to solving partial differential equations [0.0] PDE の離散化は線形方程式の系をもたらす。
一般的な固有値問題は最適化問題に変換することができる。
提案アルゴリズムは反復計算を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 23:14:59 GMT)
Analyzing Logs of Large-Scale Software Systems using Time Curves Visualization [0.0] 従来の知識を使わずに,異なるアプリケーションから収集したログのメインイベントを,我々のアプローチで説明できることが示される。
その結果、パフォーマンスボトルネックとセキュリティリスクを特定するのに必要な時間の大幅な削減が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:42:45 GMT)
Analysis of the confinement string in (2 + 1)-dimensional Quantum Electrodynamics with a trapped-ion quantum computer [0.0] フェルミオン性物質を含む量子電磁力学の(2+1)次元格子離散化を考える。
対称性保存および資源効率の変動量子回路を用いて理論の基礎状態を作成する。
我々は、量子量子H1-1トラップイオンデバイスとエミュレータの量子実験の結果、量子ビット間の完全な接続が古典的なノイズレスシミュレーションと一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:18:21 GMT)
Analysis and Forecasting of the Dynamics of a Floating Wind Turbine Using Dynamic Mode Decomposition [0.0] 本稿では, 動的モード分解(DMD)に基づくヘキサフロート浮揚風力タービンの動特性の, データ駆動式フリーモデリングについて述べる。
フローティングシステムに作用する動き,加速度,力の予測アルゴリズムを開発した。
その結果,システム状態の短期的将来予測に対するアプローチの能力が示され,リアルタイムな予測と制御が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:38:29 GMT)
An atomic Fabry-Perot interferometer-based acceleration sensor for microgravity environments [0.0] 本研究では, パルス非干渉型Bose-Einstein Condensate (BEC) を用いた原子間ファブリ・ペロ干渉計 (FPI) を空間ベース加速度センサとして使用することを検討した。
デバイス全体の長さが小さな値に制限されている場合、原子FPIは、同等のデバイス長さのマッハ・ツェンダー干渉計よりも加速感度が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 06:18:27 GMT)
Alignment of 3D woodblock geometrical models and 2D orthographic projection image [0.0] 本稿では,この問題に対処する統合画像処理アルゴリズムを提案する。
この方法は、3次元キャラクタモデルの平面を決定し、変換行列を確立し、並列投影された深度マップを作成することを含む。
実験結果は,大規模ハン・ノーム文字データセットのアライメントを最適化する構造に基づく比較の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:30:41 GMT)
Aggregating distribution forecasts from deep ensembles [0.0] 本稿では,ディープアンサンブルのための一般的な量子集約フレームワークを提案する。
深層アンサンブルからの予測分布を組み合わせることで,予測性能を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 15:58:22 GMT)
Adaptive Sensor Placement Inspired by Bee Foraging: Towards Efficient Environment Monitoring [0.0] 我々は,適応型センサ配置を最適化するために,ABC(Artificial Bee Colony)とLevi Flightを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案した。
調査と利用の促進により,本手法は重要なホットスポットの同定を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 22:24:06 GMT)
Accurate Unsupervised Photon Counting from Transition Edge Sensor Signals [0.0] このような信号の識別に対する数値解析の影響を定量化する。
我々は,光子数埋め込みを解釈可能かつ高精度に構築するための次元還元手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 17:53:27 GMT)
Accuracy guarantees and quantum advantage in analogue open quantum simulation with and without noise [0.0] 幾何学的に局所的な開量子系の雑音類似量子シミュレーションを理論的に解析する。
ローカルオブザーバブルのダイナミクスは、システムサイズで$textpoly(varepsilon-1)$の精度で$varepsilon$の精度で得られることを示す。
量子シミュレータは、目標精度および進化時間またはリンドブラディアンの崩壊速度に関して、実行時のスケーリングにおいてスーパーポリノミカル・アドバンテージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 20:43:14 GMT)
AI-assisted experimental measures of entanglement and Bell's nonlocality without state tomography [0.0] 我々は、WernerとHorodeckiの状態の上位5つの実験構成から絡み合いと非局所性を測定するために、人工ニューラルネットワークを訓練する。
このアプローチは、AIによる量子システムの測定において、大きな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:07:23 GMT)
A nonstabilizerness monotone from stabilizerness asymmetry [0.0] 非安定剤性モノトンを導入し、基底最小安定化非対称性(BMSA)と呼ぶ。
純粋な状態に対しては、BMSAは魔法状態資源理論の強い単調であり、凸屋根構造によって混合状態にまで拡張可能であることを示す。
我々はBMSAを計算する数値計算法を提案し、その利点と欠点を純粋多体量子状態の文脈における他の非安定化器性対策と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 18:26:40 GMT)
A Real-time Face Mask Detection and Social Distancing System for COVID-19 using Attention-InceptionV3 Model [0.0] WHOはマスクを着用し、身体距離を6フィートに維持するプロトコルを義務付けている。
我々は,その距離の適切な維持を検知できるシステムを開発し,マスクの使用の有無を適切に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 04:00:05 GMT)
A Comparative Analysis of Machine Learning Models for DDoS Detection in IoT Networks [0.0] 通常のネットワークトラフィックからのDDoS攻撃の検出において、XGBoostのようなさまざまな機械学習モデルの有効性を評価する。
これらのモデルの有効性は分析され、機械学習がIoTセキュリティフレームワークを大幅に強化する方法が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Nov 2024 12:23:41 GMT)