DeepEdit: Knowledge Editing as Decoding with Constraints [118.8] 多段階推論における知識の編集は、大規模言語モデル(LLM)の知識編集(KE)において大きな課題となっている。
我々は、深度優先探索により新しい知識を持つコヒーレント推論チェーンを生成するLLMの能力を高める新しいKEフレームワークDEEPEDITを提案する。
DEEPEDITに加えて, MQUAKE-2002 と MQUAKE-HARD という2つの新しい KE ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:15:16 GMT)
AgentOhana: Design Unified Data and Training Pipeline for Effective Agent Learning [98.3] textbfAgentOhanaは、さまざまなシナリオにまたがって、異なる環境からエージェントのトラジェクトリを集約する。
AIエージェント用に調整された大規模なアクションモデルである textbfxLAM-v0.1 は、さまざまなベンチマークで例外的なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:28:26 GMT)
AttEntropy: On the Generalization Ability of Supervised Semantic Segmentation Transformers to New Objects in New Domains [85.5] 視覚変換器は、抽出する訓練を受けていない情報を符号化する優れた能力を持っている。
本研究は,意味的セグメンテーションのためのトランスフォーマーを教師付き方式で明示的に訓練する場合に,同様の現象が発生することを示す。
この情報は、道路障害物、ターミナルに駐車している航空機、月の岩、海洋の危険など様々な領域において、これまで見たことのないこれらのクラスからオブジェクトを分割するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 21:01:48 GMT)
DriveGPT4: Interpretable End-to-end Autonomous Driving via Large Language Model [84.3] 本研究は,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づく新しい解釈可能なエンドツーエンド自動運転システムであるDriveGPT4を紹介する。
DriveGPT4は、車両動作の解釈を促進し、関連する推論を提供し、ユーザによるさまざまな質問に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 02:41:02 GMT)
Mini-Sequence Transformer: Optimizing Intermediate Memory for Long Sequences Training [78.9] ミニシーケンス変換器(Mini-Sequence Transformer, MsT)は、非常に長いシーケンスを持つ高速かつ高精度なLLMトレーニング手法である。
MsTは入力シーケンスを分割し、中間メモリ使用量を減らすためにミニシーケンスを反復的に処理する。
huggingfaceライブラリと統合され、MsTはQwen、Mistral、Gemma-2の最大コンテキスト長を12-24倍に拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:09:19 GMT)
StrategyLLM: Large Language Models as Strategy Generators, Executors, Optimizers, and Evaluators for Problem Solving [76.5] StrategyLLM は LLM が帰納的推論、特定のタスクインスタンスからの一般的な戦略の導出、帰納的推論を可能にし、これらの一般的な戦略を特定のタスク例に適用し、一般化可能で一貫した数発のプロンプトを構築する。
実験の結果、StrategyLLMは、数学推論(34.2%$rightarrow$38.8%)、コモンセンス推論(70.3%$rightarrow$72.5%)、アルゴリズム推論(73.7%$rightarrow$85.0)を含む、4つの難しいタスクにまたがる13のデータセットに対して、人間によるアノテートソリューションを必要とする競争ベースラインのCoT-SCよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:52:50 GMT)
M-Longdoc: A Benchmark For Multimodal Super-Long Document Understanding And A Retrieval-Aware Tuning Framework [76.0] 851サンプルのベンチマークであるM-LongDocと、大規模マルチモーダルモデルの性能を評価するための自動フレームワークを紹介する。
効率的なマルチモーダル文書読解のための検索対応チューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:30:38 GMT)
Unified Convergence Analysis for Adaptive Optimization with Moving Average Estimator [75.1] 1次モーメントに対する大きな運動量パラメータの増大は適応的スケーリングに十分であることを示す。
また,段階的に減少するステップサイズに応じて,段階的に運動量を増加させるための洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:13:55 GMT)
IOPO: Empowering LLMs with Complex Instruction Following via Input-Output Preference Optimization [74.3] 本稿では,複雑な命令追従能力の向上と評価のためのベンチマークであるTRACEを紹介する。
また、入力と出力の両方の選好ペアを考慮に入れたIOPOを提案する。
ドメイン内データセットとドメイン外データセットの両方の実験により、IOPOの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:12:43 GMT)
A Survey on Data Markets [73.1] より大きな福祉のためのトレーディングデータの増加は、データ市場の台頭につながっている。
データ市場とは、データセットやデータデリバティブを含むデータプロダクトの交換が行われるメカニズムである。
これは、価格やデータの分散など、いくつかの機能が相互作用するコーディネートメカニズムとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:09:24 GMT)
OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models [70.7] コードのための大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、推論タスク、エージェントシステムなど、さまざまな領域で必須になっている。
オープンアクセスのコード LLM はプロプライエタリなモデルの性能レベルに近づきつつあるが、高品質なコード LLM は依然として限られている。
トップクラスのコードLLMであるOpenCoderは、主要なモデルに匹敵するパフォーマンスを達成するだけでなく、研究コミュニティの"オープンクックブック"としても機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:33:51 GMT)
Exploring Knowledge Boundaries in Large Language Models for Retrieval Judgment [56.9] 大規模言語モデル(LLM)は、その実践的応用でますます認識されている。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)はこの課題に取り組み、LLMに大きな影響を与えている。
中立あるいは有害な結果をもたらす検索要求を最小化することにより、時間と計算コストの両方を効果的に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:12:28 GMT)
An Empirical Analysis on Spatial Reasoning Capabilities of Large Multimodal Models [56.5] LMM(Large Multimodal Models)は、様々なビジョンや言語タスクにおいて、強力なパフォーマンスを実現している。
しかし、それらの空間的推論能力は未解明である。
我々は,LMMの空間的理解と推論能力を包括的に研究するために,新しいVQAデータセットであるSpatial-MMを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:07:33 GMT)
Crowd3D++: Robust Monocular Crowd Reconstruction with Upright Space [55.8] 本研究の目的は、カメラパラメータが不明な1枚の画像から、何百人もの人の3Dポーズ、形状、位置を再構築することである。
Crowd3Dは、複雑な3D人物位置決めを、堅牢なカメラと地上推定で2Dピクセル位置決めに変換するために提案されている。
Crowd3D++は、カメラパラメータの影響を排除し、提案した正準アップライト空間と接地認識正規化変換による収穫操作を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 16:49:59 GMT)
ConMe: Rethinking Evaluation of Compositional Reasoning for Modern VLMs [55.3] 構成推論(CR)は属性、関係、単語の順序の重要さを把握する。
近年の視覚言語モデル (VLM) は、そのような推論タスクにおいて顕著な習熟性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:54:51 GMT)
BreakGPT: Leveraging Large Language Models for Predicting Asset Price Surges [55.2] 本稿では,時系列予測や資産価格の急上昇の予測に特化して,新たな大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャであるBreakGPTを紹介する。
我々は、最小限のトレーニングで財務予測を行うための有望なソリューションとしてBreakGPTを紹介し、局所的およびグローバルな時間的依存関係をキャプチャする強力な競合相手として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:40:32 GMT)
Equivariant Deep Weight Space Alignment [54.7] 本稿では,ウェイトアライメント問題を解決するための学習を目的とした新しいフレームワークを提案する。
まず、重み調整が2つの基本対称性に一致することを証明し、それからこれらの対称性を尊重する深いアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 22:00:16 GMT)
Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.6] 本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。
トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:34:25 GMT)
End-to-end Learnable Clustering for Intent Learning in Recommendation [54.2] 我々は、アンダーラインELCRecと呼ばれる新しい意図学習手法を提案する。
振る舞い表現学習をUnderlineEnd-to-end UnderlineLearnable UnderlineClusteringフレームワークに統合する。
1億3000万ページビューの産業レコメンデーションシステムに本手法をデプロイし,有望な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 02:41:43 GMT)
Improved Generalization of Weight Space Networks via Augmentations [53.9] 深度重み空間(DWS)における学習は新たな研究方向であり、2次元および3次元神経場(INRs, NeRFs)への応用
我々は、この過度な適合の理由を実証的に分析し、主要な理由は、DWSデータセットの多様性の欠如であることがわかった。
そこで本研究では,重み空間におけるデータ拡張戦略について検討し,重み空間に適応したMixUp法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 22:09:13 GMT)
Knowledge Distillation of Black-Box Large Language Models [53.4] Proxy-KD はプロキシモデルを用いてブラックボックス LLM からより小さなモデルへの知識の効率的な伝達を容易にする新しい手法である。
実験の結果,プロキシーKDはブラックボックスの教師モデルからKDの性能を向上させるだけでなく,従来のホワイトボックスのKDよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 01:35:32 GMT)
Learning from Implicit User Feedback, Emotions and Demographic Information in Task-Oriented and Document-Grounded Dialogues [53.0] FEDIは、この情報に注釈を付けた最初の英語タスク指向および文書地上対話データセットである。
Flan-T5、GPT-2、Llama 2の実験では、タスクの完了と実際の一貫性に特に肯定的な影響が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:07:39 GMT)
GFT: Graph Foundation Model with Transferable Tree Vocabulary [52.2] 本稿では,木語彙を伝達可能なグラフファウンデーションモデルとして,GFTと命名されたクロスタスク・クロスドメイングラフ基盤モデルを提案する。
変換可能な語彙内で計算木をトークンとして扱うことにより、GFTはモデルの一般化を改善し、負の転送のリスクを低減する。
理論解析と広範な実験的研究により,グラフ学習におけるGFTの有効性が実証され,様々なタスクや領域にまたがるGFTの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:14:30 GMT)
Variational Low-Rank Adaptation Using IVON [50.0] 変動学習はローランド適応(LoRA)の精度と校正を著しく向上させることができることを示す。
我々はAdamWを改良変分オンラインニュートン(IVON)アルゴリズムで置き換え、大きな言語モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:30:06 GMT)
Lambda: Learning Matchable Prior For Entity Alignment with Unlabeled Dangling Cases [49.9] 検出とエンティティアライメントのダングリングのためのフレームワーク textitLambda を提案する。
Lambdaは、KEESAと呼ばれるGNNベースのエンコーダと、EAのスペクトルコントラスト学習と、iPULEと呼ばれる検出をダングリングするための正の未ラベル学習アルゴリズムを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:46:07 GMT)
TinyML NLP Approach for Semantic Wireless Sentiment Classification [49.8] 本稿では,エネルギー効率のよいプライバシ保護型小型機械学習(MLTiny)方式としてスプリットラーニング(SL)を導入する。
その結果,SLは高い精度を維持しながら処理能力とCO2排出量を低減し,FLは効率とプライバシのバランスのとれた妥協を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 21:26:59 GMT)
Approximately Equivariant Neural Processes [47.1] 実世界のデータをモデル化する場合、学習問題は必ずしも同変ではなく、概ね同変であることが多い。
これを達成するための現在のアプローチは、通常任意のアーキテクチャや対称性群に対して最初から適用することはできない。
我々は、既存の同変アーキテクチャを用いてこれを実現するための一般的なアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:08:21 GMT)
Text2CAD: Text to 3D CAD Generation via Technical Drawings [45.4] Text2CADは、生成プロセスを自動化するために調整された安定した拡散モデルを利用する新しいフレームワークである。
テキスト2CADは,高品質な3次元CADモデルに正確に変換された技術図面を効果的に生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:12:06 GMT)
Diversity and Inclusion in AI for Recruitment: Lessons from Industry Workshop [44.8] 本研究では,AIによるオンライン求人システムにおけるD&Iガイドラインの実践的適用について検討する。
我々は多国籍採用企業と共同設計ワークショップを開催した。
この結果は、AIプラクティスの効果的な採用を保証するために、カスタマイズされたD&Iガイドラインと継続的なサポートを開発することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 04:45:47 GMT)
Neural Gaffer: Relighting Any Object via Diffusion [43.9] 我々はニューラル・ギャファーと呼ばれる新しいエンドツーエンドの2次元ライティング拡散モデルを提案する。
我々のモデルは、任意の物体の1つの画像を取り、新しい照明条件下で、正確で高品質な信頼された画像を合成することができる。
本稿では,インターネット画像の総合化と精度の両面からモデルを評価し,その利点を一般化と精度の両面から示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 06:23:12 GMT)
An $\mathbf{L^*}$ Algorithm for Deterministic Weighted Regular Languages [41.9] 我々は、FSAを学習するためのAngluin (1987) $mathbfL*$アルゴリズムの重み付き変種を示す。
我々は、$mathbfL*$がターゲット言語に対して最小限のオートマトンを直接学習する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 16:17:14 GMT)
Time-MMD: Multi-Domain Multimodal Dataset for Time Series Analysis [40.4] Time-MMDは、最初のマルチドメイン、マルチモーダル時系列データセットである。
MM-TSFlibは、最初のマルチモーダル時系列予測ライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 01:25:00 GMT)
A Theoretical Framework for Partially Observed Reward-States in RLHF [39.4] 部分的に観察された報酬状態(PORRL)を用いた強化学習のモデル化
フィードバックは2種類あり、$-$ cardinal と dueling の2種類があります。
両方のフィードバック設定において、我々のモデルと保証が既存のモデルを一般化し拡張することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:09:00 GMT)
A Picture is Worth A Thousand Numbers: Enabling LLMs Reason about Time Series via Visualization [38.8] 我々は,大規模言語モデルの時系列推論(TsR)性能を評価するための,最初の総合的なテストベッドであるTimerBedを提案する。
そこで本稿では,可視化モデルデータと言語誘導推論を用いたプロンプトベースのVL-Timeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:35:29 GMT)
Online Parallel Multi-Task Relationship Learning via Alternating Direction Method of Multipliers [37.9] オンラインマルチタスク学習(OMTL)は、複数のタスク間の固有の関係を活用することで、ストリーミングデータ処理を強化する。
本研究では、分散コンピューティング環境に適した最近の最適化である交互方向乗算器法(ADMM)に基づく新しいOMTLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:20:13 GMT)
Bridging classical and quantum approaches in optical polarimetry: Predicting polarization-entangled photon behavior in scattering environments [36.9] 我々は、生体組織の潜在的な診断ツールとして、量子ベースの光偏光法を探求する。
散乱媒体における偏光-絡み合った光子挙動を理解するための理論的および実験的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:17:47 GMT)
UQ of 2D Slab Burner DNS: Surrogates, Uncertainty Propagation, and Parameter Calibration [36.1] 本稿では、2次元スラブバーナ直接数値シミュレーション(DNS)のような複雑な物理シミュレーションにおける完全不確実性定量化(UQ)解析の実行に関する課題と対処について述べる。
ガウス過程 (GP) と階層型マルチスケールサロゲート (HMS) の2つのサロゲートモデルを構築し, ラテンハイパーキューブサンプリングにより64個のシミュレーションをアンサンブルした。
解析の結果,サロゲートはスラブバーナーのすべての空間的位置を正確に予測していないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:56:05 GMT)
State Chrono Representation for Enhancing Generalization in Reinforcement Learning [36.1] 画像に基づく入力による強化学習では、堅牢で一般化可能な状態表現を確立することが不可欠である。
本稿では,これらの課題に対処する新しいステートクロノ表現(SCR)手法を提案する。
SCRは、バイシミュレートメトリック学習の更新ステップに広範囲の時間情報を組み込むことで、状態メートル法に基づく表現を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:12:34 GMT)
Personalize to generalize: Towards a universal medical multi-modality generalization through personalization [35.5] 本稿では,基本となるパーソナライズされた不変表現である $mathbbX_h$ の抽出可能な形式を導出する新しい手法を提案する。
本手法は物理的構造と機能的情報の両方を強調する医用画像モダリティに対して厳密に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 08:00:50 GMT)
KeyB2: Selecting Key Blocks is Also Important for Long Document Ranking with Large Language Models [34.7] 大規模言語モデル(LLM)の内部動作は、まだ完全には理解されていない。
ブロックプリグレードとLLMの性能を統合したアドバンストロングドキュメントIRアプローチであるKeyB2を開発した。
KeyB2は、最も関連性の高いブロックを効率よく識別し、処理し、計算コストを削減し、ランキングの有効性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:03:56 GMT)
Concept Bottleneck Language Models For protein design [33.6] 概念ボトルネックタンパク質言語モデル(CB-pLM)を紹介する。
CB-pLMは、各ニューロンが解釈可能な概念に対応する層を持つ生成マスク言語モデルである。
CB-pLMを2400万から30億のパラメータに拡張し、これらをトレーニングされた最大の概念ボトルネックモデルとし、生成言語モデリングを初めて実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 06:46:16 GMT)
Generalizing Hyperedge Expansion for Hyper-relational Knowledge Graph Modeling [33.0] 3次元知識グラフ(KG)を一般化するハイパーリレーショナル知識グラフ(HKG)が近年注目されている。
HKGをモデル化するために、既存の研究は主に意味情報または構造情報に焦点を当てている。
本稿では、TransEQと呼ばれるHKGモデリングの等価変換を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 14:16:41 GMT)
Do Efficient Transformers Really Save Computation? [32.9] 我々は、効率的な変換器、特にスパース変換器と線形変換器の機能と限界に焦点を当てる。
以上の結果から,これらのモデルは一般のDPタスクを解くのに十分な表現力を持っているが,期待とは裏腹に,問題のサイズに合わせてスケールするモデルサイズが必要であることが示唆された。
我々は,これらのモデルが標準のTransformerよりも効率的であるようなDP問題のクラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 04:25:03 GMT)
HERMES: temporal-coHERent long-forM understanding with Episodes and Semantics [32.1] HERMESは、エピソードメモリ蓄積をシミュレートしてアクションシーケンスをキャプチャするモデルである。
エピソード・コムプレッサーは、ミクロからセミマクロレベルまでの重要な表現を効率的に集約する。
Semantic ReTRieverは、関連するマクロレベルの情報を保持しながら、特徴次元を劇的に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 06:46:41 GMT)
PointCG: Self-supervised Point Cloud Learning via Joint Completion and Generation [32.0] 本稿では,マスク付きポイントモデリング(MPM)と3D-to-2D生成という2つの一般的な手法を,事前学習フレームワーク内にプリテキストタスクとして統合する。
我々はこれらの2つの手法によって提供される空間的認識と精密な監督を活用して、それぞれの限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 02:38:29 GMT)
STORYSUMM: Evaluating Faithfulness in Story Summarization [31.9] 本稿では,局所的な忠実度ラベルと誤り説明を含む短編を収録した新しいデータセットであるSTORYSUMMを紹介する。
このベンチマークは、あるメソッドが挑戦的な不整合を検出できるかどうかをテストする評価方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:42:46 GMT)
Upsample or Upweight? Balanced Training on Heavily Imbalanced Datasets [31.6] ドメイン間のデータの可用性は、しばしば長いテール分布に従う。
この不均衡は、すべてのドメインで一様に言語モデルをトレーニングする際の課題を生じさせる。
トレーニング中の温度サンプリングを減らし,低リソース言語に過度に適合することなく収束を加速する手法であるCooldownを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:06:21 GMT)
Dynamic Textual Prompt For Rehearsal-free Lifelong Person Re-identification [30.8] 生涯にわたる人物の再識別は、カメラを越えて人々を認識し、継続的なデータストリームから新たな知識を統合する。
主な課題は、パラメータの更新とドメインシフトに起因する破滅的な忘れに対処することである。
本稿では,テキスト記述をガイダンスとして用いて,サンプルを保持せずにドメイン間の不変性を学習するReIDモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:57:19 GMT)
Sample-Efficient Alignment for LLMs [29.5] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) と人選好を協調させる手法について検討した。
我々はトンプソンサンプリングに基づく統一アルゴリズムを導入し、2つの異なるLCMアライメントシナリオでその応用を強調した。
その結果,SEAはオラクルの嗜好と高いサンプル効率の整合性を達成し,近年のLCMの活発な探査方法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:22:19 GMT)
Event-horizon-scale Imaging of M87* under Different Assumptions via Deep Generative Image Priors [29.3] 本稿では,画像再構成に様々なバイアスを与える,フレキシブルな事前設計の枠組みを提案する。
当社のフレームワークは、深層生成モデルから生じるデータ駆動の事前処理であるスコアベースの事前処理で使用しています。
シミュレーションデータに加えて、実際のEHT M87*データを画像化し、以前の選択によってどのように復元された特徴が影響されるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 21:06:29 GMT)
Learning Mixtures of Experts with EM [28.5] エキスパートの混合(MoE)は、入力空間を含む機械学習モデルであり、各パーティションでトレーニングされた別の"エキスパート"モデルである。
本稿では,MoEモデルのトレーニングにおける期待最大化(EM)アルゴリズムの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:44:09 GMT)
Take a Step Further: Understanding Page Spray in Linux Kernel Exploitation [28.4] Page Sprayと呼ばれる新しい手法が登場し、カーネルの脆弱性に対するページレベルのエクスプロイトに焦点を当てている。
その根本原因、搾取モデル、他の搾取技術に対する比較利益、および潜在的緩和戦略に関する質問は、ほとんど答えられていない。
この研究は、セキュリティ研究者や開発者がPage Sprayに関する洞察を得るのを支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 01:42:25 GMT)
TranSPORTmer: A Holistic Approach to Trajectory Understanding in Multi-Agent Sports [28.3] TranSportmerは、これらすべてのタスクに対処できる統合トランスフォーマーベースのフレームワークである。
時間的ダイナミクスと社会的相互作用を同変的に効果的に捉える。
プレイヤー予測、プレイヤー予測・インプット、ボール推論、ボールインプットにおいて、最先端のタスク固有モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:26:38 GMT)
SEEKR: Selective Attention-Guided Knowledge Retention for Continual Learning of Large Language Models [27.5] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) のデータ効率性に基づく連続学習のためのSelective attEntion-guided Knowledge Retention法(SEEKR)を提案する。
SEEKRは、よりきめ細かい知識保持のために選択された注目ヘッドに注意蒸留を行う。
LLMのための2つの連続学習ベンチマークの実験結果は、SEEKRが既存の手法よりも性能と効率の両面で優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:02:36 GMT)
AI-Compass: A Comprehensive and Effective Multi-module Testing Tool for AI Systems [26.6] 本研究では,AIシステムを包括的かつ効果的に評価するテストツール,ツールを設計,実装する。
このツールは、敵の堅牢性、モデル解釈可能性、およびニューロン分析を広範囲に評価する。
私たちの研究は、ランドスケープをテストするAIシステムの一般的なソリューションに光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:15:17 GMT)
Interpret the Internal States of Recommendation Model with Sparse Autoencoder [26.0] RecSAEは、レコメンデーションモデルの内部状態を解釈するための、自動で一般化可能な探索手法である。
我々は、推薦モデルの内部アクティベーションを再構築するために、疎度制約付きオートエンコーダを訓練する。
我々は、潜在活性化と入力項目列の関係に基づき、概念辞書の構築を自動化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 08:22:31 GMT)
Evaluating Deep Unlearning in Large Language Models [26.0] 本研究では,現在行われている大規模言語モデルの未学習手法が,事実の表面的未学習を超えて成功するかどうかを考察する。
我々は、深層学習の程度を定量化するために、メートル法を設計し、リコールする。
その結果,1つの事実のみを深層学習するタスクでは,高いリコールで適切に学習できないか,あるいは他の無関係な事実を未学習にしてしまうことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:17:30 GMT)
Hierarchical Federated Learning with Multi-Timescale Gradient Correction [24.7] 本稿では,この問題を解決するためにMTGC法を提案する。
私たちのキーとなる考え方は、(i)グループ勾配のクライアント勾配を補正する、すなわち、個々のデータセットに基づいたローカル更新によるクライアントモデルのドリフトを減らすために、異なる制御を導入することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 22:06:48 GMT)
Personalized Hierarchical Split Federated Learning in Wireless Networks [24.7] 本稿では、パーソナライズ性能の向上を目的とした、パーソナライズされた階層分割型フェデレーション学習(PHSFL)アルゴリズムを提案する。
まず、モデル分割と階層モデル集約がグローバルモデルに与える影響を理解するために、広範囲な理論的解析を行う。
グローバルモデルがトレーニングされると、各クライアントを微調整してパーソナライズされたモデルを取得します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 02:41:53 GMT)
Provable Hyperparameter Tuning for Structured Pfaffian Settings [24.5] データ駆動型アルゴリズム設計は、アルゴリズムを特定のアプリケーションドメインに自動的に適応させ、より良いパフォーマンスを達成する。
パラメータ化データ駆動型アルゴリズム設計問題に対する学習保証を提供するための改良されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 04:34:47 GMT)
Multi-object Tracking by Detection and Query: an efficient end-to-end manner [23.9] 従来の検出によるトラッキングと、クエリによる新たなトラッキングだ。
本稿では,学習可能なアソシエータによって達成されるトラッキング・バイ・検出・クエリーのパラダイムを提案する。
トラッキング・バイ・クエリーモデルと比較すると、LAIDは特に訓練効率の高い競合追跡精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 14:38:08 GMT)
From References to Insights: Collaborative Knowledge Minigraph Agents for Automating Scholarly Literature Review [22.8] 本稿では,学術文献レビューの自動化を目的とした,共同知識ミニグラフエージェント(CKMA)を提案する。
新たなプロンプトベースのアルゴリズムである知識ミニグラフ構築エージェント(KMCA)は、学術文献から情報片間の関係を識別するように設計されている。
構築された知識ミニグラフにおける大規模言語モデルの能力を活用することにより、多経路要約エージェント(MPSA)は、異なる視点から情報や関係を効率的に整理し、文献レビュー段落を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:06:40 GMT)
Golden Touchstone: A Comprehensive Bilingual Benchmark for Evaluating Financial Large Language Models [22.6] ゴールドタッチストーン(Golden Touchstone)は、金融用LLMの最初の総合的なバイリンガルベンチマークである。
ベンチマークには、モデルの言語理解と生成能力を徹底的に評価することを目的とした、さまざまな財務タスクが含まれている。
Touchstone-GPTをオープンソースとして公開した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:09:11 GMT)
Smart-LLaMA: Two-Stage Post-Training of Large Language Models for Smart Contract Vulnerability Detection and Explanation [21.4] 既存のスマートコントラクトの脆弱性検出方法は3つの大きな問題に直面している。
データセットの十分な品質、詳細な説明と正確な脆弱性位置の欠如。
LLaMA言語モデルに基づく高度な検出手法であるSmart-LLaMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:49:42 GMT)
Zero-Shot NAS via the Suppression of Local Entropy Decrease [21.1] アーキテクチャ性能評価は、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)の最も時間を要する部分である
ゼロショットNASは、訓練の代わりにゼロコストプロキシを利用することで評価を加速する。
本研究におけるネットワークの性能評価には,アーキテクチャトポロジが用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:36:53 GMT)
SPAWNing Structural Priming Predictions from a Cognitively Motivated Parser [20.8] 我々は、SPAWNを用いて、英語の相対節の構造に関する2つの理論から、プライミング予測を生成する。
パルティシパル・パーゼ理論の予測は人間の行動と一致しているが、ウィズ・ディレティオン理論の予測には一致しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:46:55 GMT)
Escalating LLM-based Code Translation Benchmarking into the Class-level Era [20.2] ClassEval-Tは、Large Language Models (LLM)向けのクラスレベルのコード変換ベンチマークである。
ClassEvalをベースに構築されたClassEval-Tは、JavaとC++に拡張され、完全なコードサンプルとテストスイートが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:13:14 GMT)
Probing Language Models on Their Knowledge Source [19.8] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば、学習、内部(パラメトリック知識、PK)と推論中に提供される外部知識(コンテキスト知識、CK)の衝突に遭遇する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:19:02 GMT)
Sufficient Context: A New Lens on Retrieval Augmented Generation Systems [19.2] LLMをコンテキストで拡張すると、多くのアプリケーションのパフォーマンスが向上する。
我々は、クエリに答える十分な情報を持つインスタンスを分類すると共に、十分なコンテキストという新しい概念を開発する。
LLMはコンテキストが十分である場合,クエリの応答に優れるが,コンテキストが不適切でない場合,しばしば不適切な回答を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 02:13:14 GMT)
GNN-SKAN: Harnessing the Power of SwallowKAN to Advance Molecular Representation Learning with GNNs [19.0] 我々は、KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を統合したGNNの新しいクラスを導入する。
Kanは、その堅牢なデータ適合能力と、小規模AI + Scienceタスクの高精度で知られている。
本稿では,新たなクラスであるGNN-SKANと,その拡張型であるGNN-SKAN+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 14:22:03 GMT)
COSMIC: Compress Satellite Images Efficiently via Diffusion Compensation [19.0] 衛星画像の送信を行うための簡易かつ効果的な圧縮ソリューションであるCOSMICを提案する。
まず,衛星間リンクを保存するために,高圧縮率を実現するために,衛星上に軽量エンコーダを設計する。
そこで,地上での再構成のために,デコード時に画像の詳細を補償する拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:08:42 GMT)
ZhoBLiMP: a Systematic Assessment of Language Models with Linguistic Minimal Pairs in Chinese [18.9] ZhoBLiMPは、中国語の言語最小ペアの最も包括的なベンチマークである。
次に、中国のコーパスで異なるサイズ(14M〜1.4B)の20個のLMを訓練し、ZhoBLiMPで14個の既製LCMとともに評価する。
全体としては、中国の文法はおよそ5億のパラメータを持つモデルによって学習され、1つのエポックで1Bトークンで訓練され、さらなるスケーリングのメリットが限定されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:16:08 GMT)
Robust Graph Neural Networks via Unbiased Aggregation [18.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)の敵対的堅牢性は、強い適応攻撃によって発見されたセキュリティの誤った感覚のために疑問視されている。
私たちは、その堅牢性と限界を理解するために、統一されたロバストな見積もりポイントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 08:07:42 GMT)
Scoring Time Intervals using Non-Hierarchical Transformer For Automatic Piano Transcription [17.7] 本稿では, 変圧器の注目度に類似したスケール内積演算を用いて, 間隔を簡易に評価する方法を提案する。
理論的には、重複しない区間を符号化する特別な構造のため、内積演算は理想的なスコアリング行列を表すのに十分表現可能である。
次に,低分解能特徴写像のみで動作するエンコーダのみの構造化非階層トランスフォーマーバックボーンが,高精度かつ高精度にピアノ音符やペダルを転写可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:45:15 GMT)
Incorporating Human Explanations for Robust Hate Speech Detection [17.4] 我々は、LMがヘイトスピーチを忠実に評価するかどうかを評価するための3段階分析を開発する。
まず、暗黙の意味を捉えるために、文脈的に基底付けられたステレオタイプインテントをモデル化する必要性を観察する。
次に,SIE(Stereotype Intent Entailment)という新たなタスクを設計し,ステレオタイプの存在を文脈的に理解するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:29:04 GMT)
Achievable Fairness on Your Data With Utility Guarantees [16.8] 機械学習の公平性において、異なるセンシティブなグループ間の格差を最小限に抑えるトレーニングモデルは、しばしば精度を低下させる。
本稿では,各データセットに適合する公平性-正確性トレードオフ曲線を近似する計算効率のよい手法を提案する。
そこで我々は,モデルフェアネスを監査するための堅牢な枠組みを実践者に提供し,評価の不確実性を定量化する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:34:31 GMT)
MSI-Agent: Incorporating Multi-Scale Insight into Embodied Agents for Superior Planning and Decision-Making [15.4] マルチスケールインサイトエージェント(MSI-Agent)は、計画と意思決定能力を改善するために設計されたエンボディエージェントである。
GPT3.5 による計画において MSI が他の洞察戦略より優れていることを示す。
MSIはドメインシフトシナリオに直面するとき、より堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:23:42 GMT)
Target-driven Attack for Large Language Models [14.8] クリーンテキストと攻撃テキストの条件付き確率のKL差を最大化するターゲット駆動型ブラックボックス攻撃法を提案する。
複数の大規模言語モデルとデータセットの実験結果から,攻撃手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:59:59 GMT)
Planting Undetectable Backdoors in Machine Learning Models [14.6] 悪意ある学習者が検出不能なバックドアを分類器に組み込む方法を示す。
適切な"バックドアキー"がなければ、そのメカニズムは隠され、計算に拘束されたオブザーバによって検出できない。
検出不能なバックドアを植え付けるための2つのフレームワークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:58:35 GMT)
Hierarchies over Vector Space: Orienting Word and Graph Embeddings [14.4] 非秩序な平坦な埋め込み空間から固有階層特性をキャプチャするデータ構造を提案する。
テキスト分布の一般性の概念に着想を得て,本アルゴリズムは,ノードをエンティティパワーの順に挿入することにより,アーボラッセンス(有向根木)を構築する。
本研究は,3つの課題(ハイパーネム関係探索,単語間の最小共用者探索,ウィキペディアページリンク回復)における木構造の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:52:16 GMT)
Fast and Efficient 2-bit LLM Inference on GPU: 2/4/16-bit in a Weight Matrix with Asynchronous Dequantization [14.2] 大規模言語モデル(LLM)は、推論コストが高価である間、様々な領域で印象的な能力を示してきた。
2ビットの単精度重み量子化を適用すると、3%の精度が失われる。
本稿では,各重み行列に対する混合精度量子化と,推論時の非同期dequantizationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:09:55 GMT)
Research on reinforcement learning based warehouse robot navigation algorithm in complex warehouse layout [13.9] 本稿では, PPO と Dijkstra のアルゴリズム, Proximal Policy-Dijkstra (PP-D) の新たな手法を提案する。
PP-D法はPPOによる効率的な戦略学習とリアルタイム意思決定を実現し,Dijkstraアルゴリズムを用いてグローバル最適経路を計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 09:44:03 GMT)
MagicFace: Training-free Universal-Style Human Image Customized Synthesis [13.9] MagicFaceは、マルチコンセプトのユニバーサルなヒューマンイメージパーソナライズされた合成のためのトレーニング不要の方法である。
私たちの中核となる考え方は、人間が特定の概念を与えられた画像を作成する方法をシミュレートし、まずセマンティックなレイアウトを確立することです。
第1段階では、RSAは遅延画像がすべての参照概念から同時に特徴を問合せすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 14:22:08 GMT)
Epi-NAF: Enhancing Neural Attenuation Fields for Limited-Angle CT with Epipolar Consistency Conditions [13.8] X線投影画像における対応するエピポーラ線間の整合条件に基づく新しい損失項を提案する。
Epi-NAFは、制限角度範囲内の入力ビューから、全コーンビームCT範囲の予測投影への監督を伝播する。
この損失は, ベースライン法と比較して, 定性的, 定量的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:48:34 GMT)
WMT24 Test Suite: Gender Resolution in Speaker-Listener Dialogue Roles [13.5] 文体対話におけるジェンダー解決の難しさを評価する。
対話以外の性格や方法のステレオタイプが,対話内の参照者の性別合意に大きく影響していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 14:30:58 GMT)
Hidden in Plain Sight: Evaluating Abstract Shape Recognition in Vision-Language Models [12.9] IllusionBenchは、現在の最先端のVision-Language Modelに挑戦して、形状情報を解読するデータセットである。
我々の評価では、これらの形状はヒトのアノテータによって容易に検出できるが、現在のVLMは認識に苦慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 21:10:55 GMT)
GaussianSpa: An "Optimizing-Sparsifying" Simplification Framework for Compact and High-Quality 3D Gaussian Splatting [12.3] 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、ガウス関数の連続的な集合を利用して、新しいビュー合成の主流として登場した。
3DGSは、ガウシアンの多さを記憶するためのかなりのメモリ要件に悩まされており、その実用性を妨げている。
コンパクトで高品質な3DGSのための最適化ベースの単純化フレームワークであるGaussianSpaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:38:06 GMT)
AtomGS: Atomizing Gaussian Splatting for High-Fidelity Radiance Field [12.0] 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成とリアルタイムレンダリング速度の優れた機能を提供することにより、近年、放射界再構成が進んでいる。
AtomGSはAtomized ProliferationとGeometry-Guided Optimizationで構成されています。
評価の結果、AtomGSはレンダリング品質において既存の最先端手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:51:43 GMT)
CROPS: A Deployable Crop Management System Over All Possible State Availabilities [11.8] デプロイ可能な textbfCRop 管理システム textbfOver all textbfPossible textbfState Availability (CROPS) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 02:06:09 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Digital Twin-Oriented Complex Networked Systems [11.8] 複雑なネットワークシステム(CNS)は、現実の正確な反映(Digital Twin of reality)に向けて、動的に複雑化する複雑なネットワークシステム(CNS)モデルの構築と拡張を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:24:42 GMT)
Pattern Integration and Enhancement Vision Transformer for Self-Supervised Learning in Remote Sensing [11.6] 本稿では、リモートセンシング画像のための新しい自己教師型学習フレームワークであるPattern Integration and Enhancement Vision Transformer(PIEViT)を紹介する。
PIEViTは内部パッチ機能の表現を強化し、既存の自己管理ベースラインよりも大幅に改善されている。
オブジェクト検出、土地被覆分類、変更検出において優れた結果が得られ、リモートセンシング画像解釈タスクの堅牢性、一般化、転送性などが評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:06:31 GMT)
Linear Spherical Sliced Optimal Transport: A Fast Metric for Comparing Spherical Data [11.4] 線形最適輸送は (L2 ) 空間に分布を埋め込むために提案され、そこでは (L2 ) 距離が最適輸送距離を近似する。
球面分布を(L2)空間に埋め込んだ線形球面スライス最適輸送フレームワークを導入する。
本研究では, 皮質表面の登録, 流れ勾配による3次元点雲, 形状埋め込みなどの応用において, 計算効率が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:36:59 GMT)
In-Simulation Testing of Deep Learning Vision Models in Autonomous Robotic Manipulators [11.4] 自律型ロボットマニピュレータのテストは、ビジョンとコントロールコンポーネント間の複雑なソフトウェアインタラクションのために難しい。
現代のロボットマニピュレータの重要な要素は、ディープラーニングに基づく物体検出モデルである。
本稿では,写真リアリスティックなNVIDIA Isaac Simシミュレータと進化探索を統合し,重要なシナリオを識別するMARTENSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:17:46 GMT)
Beyond Optimism: Exploration With Partially Observable Rewards [10.6] 強化学習(RL)の探索は依然としてオープンな課題である。
本稿では,既存手法の限界を克服し,最適方針への収束を保証する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:54:59 GMT)
LSSInst: Improving Geometric Modeling in LSS-Based BEV Perception with Instance Representation [10.4] 本稿では,BEVおよびインスタンス表現をタンデムに組み込んだ2段階物体検出器であるLSSInstを提案する。
提案した検出器は、既存のLSSベースのBEVネットワークに柔軟に統合可能な、きめ細かいピクセルレベルの特徴を利用する。
提案するフレームワークは,高性能な一般化能力と性能を備え,ベルやホイッスルを使わずに,現代のLSSベースのBEV認識手法の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:03:54 GMT)
Weak to Strong Learning from Aggregate Labels [9.8] 本研究では,そのような学習袋にアグリゲートラベルを付けた弱い学習者を用いて,強力な学習者を得るという課題について検討する。
弱い学習者はトレーニングバッグに一定精度1を有し、強い学習者の精度は任意に1に近づくことができる。
我々の研究は、LLPで同じことを達成するアルゴリズムを用いて、アグリゲーションラベルから弱いから強い学習を理論的に研究した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 14:56:09 GMT)
A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equations [9.6] 偏微分方程式(PDE)を解くためのスケーラブルな事前条件付き原始ハイブリッド勾配アルゴリズムを提案する。
本稿では,提案手法の性能を,一般的なディープラーニングアルゴリズムと比較する。
その結果,提案手法は効率的かつ堅牢に動作し,安定に収束することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:39:10 GMT)
Zyda-2: a 5 Trillion Token High-Quality Dataset [9.3] Zyda-2は、言語モデル事前トレーニングのための5兆のトークンデータセットである。
それはZamba2シリーズのトレーニングに使われ、その重量級は最先端のモデルだった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 04:57:41 GMT)
BM-PAW: A Profitable Mining Attack in the PoW-based Blockchain System [9.3] 我々はBM-PAWと呼ばれる新しい鉱業戦略を導入し、攻撃者と標的プールの両方に優れた報奨を与える。
BM-PAW攻撃者は2プールのBM-PAWゲームシナリオにおける平衡解析により「マイナーズジレンマ」を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:59:55 GMT)
Scaling Law for Time Series Forecasting [9.0] 大規模データセット、複雑なモデル、強化されたデータの粒度に報いるスケーリング法則は、ディープラーニングの様々な分野において観察されている。
しかし、時系列予測の研究は、時系列予測のためのディープラーニング手法のスケーリング行動に疑問を投げかけている。
本稿では,このような異常な振る舞いを説明できる時系列予測法則のスケーリング理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:21:17 GMT)
Optimal Driver Warning Generation in Dynamic Driving Environment [8.7] 既存の運転警告技術は、人間のエラーによる衝突のリスクを低減することができる。
警告生成問題は部分的に観察されたマルコフ決定過程(POMDP)として定式化される
提案するPOMDPの解決策として,最適な警告生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 23:04:19 GMT)
Transientangelo: Few-Viewpoint Surface Reconstruction Using Single-Photon Lidar [8.5] ライダーは、ターゲットに光のパルスを放出し、反射光の光速遅延を記録することで、3Dシーンの幾何学を捉えている。
従来のライダーシステムは、後方散乱光の生で捕獲された波形を出力しない。
我々は,光子ノイズに対するロバスト性を向上させる新しい正則化戦略を開発し,画素あたり10光子程度で正確な表面再構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:27:15 GMT)
LLM-GLOBE: A Benchmark Evaluating the Cultural Values Embedded in LLM Output [8.4] LLMの文化的価値システムを評価するためのLLM-GLOBEベンチマークを提案する。
次に、このベンチマークを利用して、中国とアメリカのLLMの値を比較します。
提案手法は,オープンエンドコンテンツの評価を自動化する新しい"LLMs-as-a-Jury"パイプラインを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 01:38:55 GMT)
MSA$^2$Net: Multi-scale Adaptive Attention-guided Network for Medical Image Segmentation [8.4] MSA$2$Netは、スキップ接続を適切に設計した新しいディープセグメンテーションフレームワークである。
本稿では,空間的特徴を選択的に強調するために,MASAG(Multi-Scale Adaptive Space Attention Gate)を提案する。
MSA$2$Netは、最先端のSOTA(State-of-the-art)よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 22:35:52 GMT)
Reliable-loc: Robust sequential LiDAR global localization in large-scale street scenes based on verifiable cues [8.1] 逐次LiDARデータにおける検証可能なキューを利用した,LiDARに基づく信頼性のあるグローバルローカライゼーション(Reliable-loc)を提案する。
本稿では,シーケンシャルなポーズの不確実性によって誘導される局所状態監視機構を提案する。
信頼性の高い場所は、大規模で複雑なストリートシーンで高い堅牢性、正確性、効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:28:39 GMT)
Snippet-based Conversational Recommender System [7.9] SnipRecは顧客レビューのようなユーザ生成コンテンツ(UGC)から多様な表現や好みを抽出し、対話とレコメンデーションを強化する新しいCRSである。
このアプローチは、ドメイン固有のトレーニングの必要性を排除し、新しいドメインに適応し、ユーザの好みに関する事前の知識なしで有効にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 04:23:58 GMT)
Quantifying nonclassical correlation via the generalized Wigner-Yanase skew information [7.9] 我々は、重要な特性を持つ情報の族、すなわち一般化されたウィグナー・ヤネーゼスキュー情報の概念を導入する。
両部量子状態の非古典的相関を定量化するための2つの異なる指標形式を提案する。
これらの2種類の指標は、両分極純状態の絡み合いを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:43:54 GMT)
Artificial Intelligence for Collective Intelligence: A National-Scale Research Strategy [7.6] 医療、金融、インフラ、持続可能性の課題は、すべて、全国規模の集団インテリジェンスにAIを活用することで、生産的に解決される可能性がある。
この種のAIの開発と展開は、技術と社会技術の両方において、独特な課題に直面している。
ここでは、これらの課題に対処するために学際的な研究を動員するための研究戦略を詳述し、直面するべき課題のいくつかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:25:43 GMT)
Cross-domain Transfer Learning and State Inference for Soft Robots via a Semi-supervised Sequential Variational Bayes Framework [7.6] 状態ラベルが欠落したソフトロボットの移動学習と状態推論のための半教師付き逐次変分ベイズ(DSVB)フレームワークを提案する。
既存の移動学習手法とは異なり,提案するDSVBは,ソフトロボットデータにおける非線形ダイナミクスと時間的コヒーレンスをモデル化するために,リカレントニューラルネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:13:16 GMT)
Automated Off-Policy Estimator Selection via Supervised Learning [7.5] オフ・ポリティ・アセスメント(OPE)問題(Off-Policy Evaluation)は、相手が収集したデータを用いて、対実的なポリシーの性能を評価することである。
OPEの問題を解決するために,我々は,ロギングポリシに代えて配置された場合の対策策が持つパフォーマンスを,最も正確な方法で推定することを目的とした推定器を利用する。
教師付き学習に基づく自動データ駆動型OPE推定器選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:06:18 GMT)
HiHa: Introducing Hierarchical Harmonic Decomposition to Implicit Neural Compression for Atmospheric Data [7.5] 大気データに対する階層型暗黙的ニューラル圧縮(HiHa)を提案する。
HiHaは複数の複素調和の分解を通じてデータを多周波信号に分割する。
また、時間的連続性を利用して圧縮を加速する時間的残留圧縮モジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:44:32 GMT)
Leveraging Environment Interaction for Automated PDDL Translation and Planning with Large Language Models [7.3] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて顕著な性能を示している。
潜在的な解決策として、計画ドメイン定義言語(PDDL)へのプランニングの問題が提案されている。
LLMと環境フィードバックを利用してPDDLドメインと問題記述ファイルを自動生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:23:47 GMT)
Online Collision Risk Estimation via Monocular Depth-Aware Object Detectors and Fuzzy Inference [6.9] このフレームワークは、異なるアルゴリズムによって生成される予測を2つ受け取り、不整合とファジィ推論による衝突リスクを関連付ける。
IoU(Intersection-over-Union)と深度差測定(deep discrepancy measure)に基づいて,2組の予測の不一致が3次元物体検出器の安全性関連誤差と強く相関していることを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:20:36 GMT)
AI's Spatial Intelligence: Evaluating AI's Understanding of Spatial Transformations in PSVT:R and Augmented Reality [6.5] 3次元空間の回転を理解するには、言葉による記述や視覚的、インタラクティブな例が伴う。
近年の研究では、言語と視覚能力を備えた人工知能は、空間推論の限界に直面している。
我々は,その画像と言語処理機能を利用してオブジェクトの回転を理解する,生成AIの空間的能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:53:15 GMT)
Personalized News Recommendation System via LLM Embedding and Co-Occurrence Patterns [6.5] ニュースレコメンデーション(NR)では、システムは大量のクリックされたニューステキストを理解し処理し、候補のニュースクリックの確率を推測しなければならない。
本稿では,LLM埋め込みと共起パターン(LECOP)を用いた新しいNRアルゴリズムを提案する。
大規模実験により,提案手法の優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:01:49 GMT)
Aquila: A Hierarchically Aligned Visual-Language Model for Enhanced Remote Sensing Image Comprehension [6.3] 本稿では、リモートセンシング画像のための高度な視覚言語基盤モデルであるAquilaを紹介する。
Aquilaはよりリッチな視覚的特徴表現とより正確な視覚的特徴アライメントを可能にする。
定量的実験と定性解析により,Aquilaの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:31:56 GMT)
Goal-guided Generative Prompt Injection Attack on Large Language Models [6.2] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模ユーザ指向自然言語タスクの強力な基盤を提供する。
多数のユーザは、ユーザインターフェースを通じて、逆テキストや命令を容易に注入することができる。
これらの戦略が攻撃の成功率とどのように関係し、モデルセキュリティを効果的に改善するかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 04:01:22 GMT)
Energy-efficient Hybrid Model Predictive Trajectory Planning for Autonomous Electric Vehicles [6.0] 本稿では省エネ最適化戦略を用いた省エネハイブリッドモデル予測計画(EHMPP)を提案する。
Prescan、CarSim、Matlabのプラットフォーム上でのシミュレーション実験により、受動的回復エネルギーを11.74%増加させることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 08:21:06 GMT)
GlitchMiner: Mining Glitch Tokens in Large Language Models via Gradient-based Discrete Optimization [6.0] 大規模言語モデル(LLM)のGlitchトークンは予測不可能な振る舞いを引き起こし、モデルの信頼性と安全性を脅かす。
我々は、グリッチトークンを効率的に識別する勾配に基づく離散最適化フレームワークであるGlitchMinerを提案する。
複数のLLMアーキテクチャに対する実験により、GlitchMinerは検出精度と適応性において既存の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 06:25:27 GMT)
Early Prediction of Natural Gas Pipeline Leaks Using the MKTCN Model [5.7] パイプラインリークの早期予測のための正確なモデルを開発する。
リークの早期予測に内部パイプラインデータを使用した最初のアプリケーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:34:38 GMT)
A Deep Probabilistic Spatiotemporal Framework for Dynamic Graph Representation Learning with Application to Brain Disorder Identification [5.6] 機能的接続(FC)を用いた脳コネクトーム分類におけるパターン認識手法の最近の応用は、時間とともに脳コネクトームの認知的側面へとシフトしている。
本稿では,ヒトの自閉症スペクトラム障害(ASD)を同定するために,非時間変動ベイズフレームワークを提案する。
このフレームワークは、動的FCネットワークをまたいだリッチテンポラルパターンをキャプチャするための注意に基づくメッセージパッシングスキームを備えた、空間認識リカレントニューラルネットワークを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:00:53 GMT)
GlocalCLIP: Object-agnostic Global-Local Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection [5.5] 本研究では,グローバルおよびローカルなプロンプトの学習を改善するために,局所的なコントラスト学習を導入し,各領域の異常パターンを効果的に検出する。
The generalization performance of GlocalCLIP in ZSAD were demonstrated on 15 real-world datasets from the industrial and medical domain。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:22:13 GMT)
Deep Nonparametric Conditional Independence Tests for Images [5.5] 条件独立テスト(CIT)は、変数間の条件依存性をテストする。
複素高次元変数に対する深度非パラメトリックCIT(DNCIT)を導入する。
我々は、英国バイオバンク(UKB)の健常人の脳MRIスキャンと行動特性にDNCITを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:33:04 GMT)
LT-DARTS: An Architectural Approach to Enhance Deep Long-Tailed Learning [5.2] 我々はLong-Tailed Differential Architecture Search (LT-DARTS)を紹介する。
長いデータに対して優れたパフォーマンスを示すアーキテクチャコンポーネントを探索するために、広範な実験を行います。
これにより、検索プロセスを通じて得られたアーキテクチャが優れたコンポーネントを組み込むことが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:19:56 GMT)
Towards Establishing Guaranteed Error for Learned Database Operations [5.1] そこで本研究では,鍵データベース操作において,所望の精度を達成するために必要なモデルサイズについて,最初の下限を提示する。
私たちの結果は、データベース操作の実行における平均値と最悪のケースエラーに必要なモデルサイズに結びついています。
私たちの確立した保証は、学習したモデルを現実世界のシステムに広く導入し、統合するための道を開くものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:53:18 GMT)
A Comprehensive Survey and Guide to Multimodal Large Language Models in Vision-Language Tasks [5.0] MLLM(Large Language Model)は、テキスト、画像、ビデオ、オーディオを統合し、モーダルな理解と生成のためのAIシステムを実現する。
Bookは、スケーラビリティ、堅牢性、およびクロスモーダル学習における重要な課題に対処しながら、MLLM実装の顕著な点について検討している。
倫理的考察、責任あるAI開発、そして今後の方向性に関する議論をまとめると、この権威あるリソースは理論的な枠組みと実践的な洞察の両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:56:23 GMT)
Sigma-point Kalman Filter with Nonlinear Unknown Input Estimation via Optimization and Data-driven Approach for Dynamic Systems [5.0] 共振状態と未知の入力推定のための導関数のない未知の入力シグマ点カルマンフィルタ(SPKF)を提案する。
SPKFは、非線形最適化とデータ駆動アプローチによって実装できる一般的な非線形UI推定器と相互接続されている。
提案したSPKF-nUIは, 既存の非線形状態-UIフィルタと比較して, 最低状態およびUI推定誤差を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:21:28 GMT)
Analyzing the Evolution of Graphs and Texts [4.9] 論文は、グラフのダイナミクスを効率的にモデル化し、テキストの変化を理解することを目的としている。
我々は、パーソナライズされたPageRankアルゴリズムを用いて、グラフの進化に有効な動的ネットワーク埋め込みを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 21:39:41 GMT)
Econometric Inference for High Dimensional Predictive Regressions [4.7] 我々は、IVX分離LASSO(XDlasso)と呼ばれる新しい推定器を提案する。
XDlassoは同時に収縮バイアスを除去する。
我々は、利益-価格比に基づく米国株のリターン予測可能性と、失業率を用いた米国のインフレ予測可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:23:48 GMT)
Variational Bayes Portfolio Construction [4.5] ベイズパラダイムにおける最適意思決定の問題に取り組む。
私たちはそれをサドルポイント問題として書き直した。
我々はその結果を最先端のアルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 14:23:14 GMT)
Relational Self-supervised Distillation with Compact Descriptors for Image Copy Detection [4.3] 本稿では,軽量ネットワークとコンパクトディスクリプタを用いて,競争性能を実現する手法を提案する。
より小さな特徴空間におけるフレキシブルな表現のためのリレーショナル自己教師型蒸留を導入する。
DISC2021ベンチマークでは、教師と生徒のモデルとしてResNet-50とEfficientNet-B0が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 16:02:12 GMT)
Cross-Domain Transfer Learning using Attention Latent Features for Multi-Agent Trajectory Prediction [4.3] 本稿では,トランスフォーマーモデルにおけるアテンション表現に対して,クロスドメイン適応を行う新しい時空間軌道予測フレームワークを提案する。
グラフ畳み込みネットワークは、マルチエージェント車両間の複雑な時空間相互作用を正確にモデル化する動的グラフ特徴埋め込みを構築するためにも統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 06:39:44 GMT)
MDHA: Multi-Scale Deformable Transformer with Hybrid Anchors for Multi-View 3D Object Detection [4.2] MDHAは3Dオブジェクト検出のための新しいスパースクエリベースのフレームワークである。
マルチビュー・マルチスケール画像入力からのハイブリッドアンカーを用いた適応型3D出力の提案を行う。
46.4%のmAPと55.0%のNDSをResNet101バックボーンで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:00:32 GMT)
Receding Hamiltonian-Informed Optimal Neural Control and State Estimation for Closed-Loop Dynamical Systems [4.1] Hamiltonian-Informed Optimal Neural (Hion) コントローラは、動的システムのためのニューラルネットワークベースの新しいクラスである。
ヒオンコントローラは将来の状態を推定し、ポントリャーギンの原理を用いて最適制御入力を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:19:03 GMT)
A Sharded Blockchain-Based Secure Federated Learning Framework for LEO Satellite Networks [4.0] 低地球軌道(LEO)衛星ネットワークは、宇宙ベースの人工知能(AI)アプリケーションにますます不可欠である。
商業利用が拡大するにつれて、LEO衛星ネットワークはサイバー攻撃のリスクが高まる。
我々は、SBFL-LEOと呼ばれるLEOネットワークのためのシャーディングブロックチェーンベースのフェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:22:52 GMT)
Disentangling Hippocampal Shape Variations: A Study of Neurological Disorders Using Mesh Variational Autoencoder with Contrastive Learning [4.0] 教師付きコントラスト学習により強化されたメッシュ変分オートエンコーダ(VAE)を利用する。
本研究の目的は,年齢と疾患の有無に応じた2つの異なる潜伏変数を分離することにより,解釈可能性を向上させることである。
本研究は,MS集団の年齢層別における神経疾患と海馬形状の変化との関係についての貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:55:34 GMT)
Adaptive Aspect Ratios with Patch-Mixup-ViT-based Vehicle ReID [3.8] 画像またはビデオ入力の非二乗アスペクト比は、再識別精度に悪影響を及ぼす可能性がある。
様々なアスペクト比で訓練されたモデルを融合する新しいViTベースのReIDフレームワークを提案する。
提案手法は,両データセットにおける最先端のトランスフォーマーベースアプローチよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 21:49:45 GMT)
Voice EHR: Introducing Multimodal Audio Data for Health [3.8] 既存の技術は、高所得国で高価な記録機器で収集された限られたデータセットに依存している。
本報告では、モバイル/ウェブアプリケーションのみを用いて、ガイド付き質問を通じて健康データをキャプチャする新しいデータ型とそれに対応する収集システムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:22:08 GMT)
Waveflow: boundary-conditioned normalizing flows applied to fermionic wavefunctions [3.7] 本稿では,境界条件付き正規化フローを用いたフェルミオン波動関数の学習フレームワークであるWaveflowを紹介する。
本研究では,ウェーブフローがトポロジ的ミスマッチを効果的に解決し,基底状態の波動関数を忠実に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 16:31:32 GMT)
Wild Narratives: Exploring the Effects of Animal Chatbots on Empathy and Positive Attitudes toward Animals [3.6] 本研究では,動物に対する共感を喚起する目的で,動物のアイデンティティを具現化するチャットボットの設計について検討する。
以上の結果から,このようなチャットボットは共感を著しく向上させ,態度を改善し,動物に対する社会的行動意図を促進することが示唆された。
これらの結果は、保護活動での利用の可能性を強調し、テクノロジーがより情報があり共感的な社会を育むであろう将来性のある道のりを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:55:53 GMT)
Learning in Repeated Multi-Unit Pay-As-Bid Auctions [3.6] 本研究では,単一入札者の視点から,ペイ・アズ・バイド(PAB)オークションにおける入札戦略の問題点を考察する。
提案手法は,競合する入札が事前に知られている場合のオフライン問題を,時間アルゴリズムで解くことができることを示す。
また,PAB平衡のキャラクタリゼーションについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:30:46 GMT)
IDU-Detector: A Synergistic Framework for Robust Masquerader Attack Detection [3.4] デジタル時代には、ユーザは個人データを企業データベースに格納し、データセキュリティを企業管理の中心とする。
大規模な攻撃面を考えると、アセットは弱い認証、脆弱性、マルウェアといった課題に直面している。
IDU-Detectorを導入し、侵入検知システム(IDS)とユーザ・エンティティ・ビヘイビア・アナリティクス(UEBA)を統合した。
この統合は、不正アクセスを監視し、システムギャップをブリッジし、継続的な監視を保証し、脅威識別を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:03:29 GMT)
OpenAI-o1 AB Testing: Does the o1 model really do good reasoning in math problem solving? [2.9] OpenAIによるOrion-1モデルは、以前の大規模言語モデルよりも堅牢な論理的推論能力を持つと言われている。
IMO(International Mathematics Olympiad)問題からなる2つのデータセットを用いて比較実験を行った。
モデルが問題や解の記憶に依存していることを示す重要な証拠は存在しないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 14:47:52 GMT)
Leveraging Retrieval-Augmented Generation for University Knowledge Retrieval [2.7] 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたレトリーバル拡張生成(RAG)パイプラインを用いた革新的なアプローチを提案する。
大学公式Webページからデータを体系的に抽出することにより、ユーザクエリに対する正確で文脈的に関連する応答を生成する。
実験の結果, 生成した応答の精度と関連性に大きな改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:38:01 GMT)
Multimodal Contrastive Learning of Urban Space Representations from POI Data [2.7] CaLLiPer (Contrastive Language-Location Pre-training) は連続的な都市空間をベクトル表現に埋め込む表現学習モデルである。
ロンドンにおける都市空間表現の学習に適用し,CaLLiPerの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 16:24:07 GMT)
Quantum causal inference via scattering circuits in NMR [2.6] 因果構造(英: Causal structure)とは、他の事象に影響を及ぼすものを指し、量子の場合、異なる量子回路構造に対応する。
散乱回路実験により, 因果構造を決定するのに十分な粗粒径の測定しか行わないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:30:19 GMT)
Experimental demonstration of quantum causal inference via noninvasive measurements [2.6] 量子システムに介入することなく因果構造を決定できるかどうかを探索する。
両部量子系に対するいくつかの因果構造を2回に分けて実験的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:29:44 GMT)
Sparse Mamba: Introducing Controllability, Observability, And Stability To Structural State Space Models [2.6] 提案するS-Mambaにおいて,元のMamba SSMアーキテクチャに可制御性と可観測性の概念を導入する。
従来のMambaアーキテクチャの可制御性と可観測性を強化した上で, 難易度を5%改善し, トレーニング時間を3%短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:49:54 GMT)
Learning From Graph-Structured Data: Addressing Design Issues and Exploring Practical Applications in Graph Representation Learning [2.5] グラフ表現学習とグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩を概観する。
グラフ構造化データを扱うように設計されたGNNは、複雑な関係情報から洞察と予測を引き出すのに長けている。
我々の研究は、GNNの能力を掘り下げ、その基礎設計と現実の課題に対処するための応用について調べている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:10:33 GMT)
Dynamics of relativistic vortex electrons in external laser fields [2.5] レーザーパルスによる正面衝突時の渦電子のダイナミクスを系統的に研究した。
我々はボルコフ・ベッセル波動関数を用いた理論的枠組みを開発し、これらの外部場における渦電子の特性を記述する。
この研究は、より現実的なレーザーや他の外部磁場を用いた渦電子ビームの操作に関する調査の基準となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:09:40 GMT)
A Collaborative, Human-Centred Taxonomy of AI, Algorithmic, and Automation Harms [2.4] 本稿では、AI、アルゴリズム、自動化の有害性について、協調的で人間中心の分類について紹介する。
我々は、既存のものは価値はあるが、狭く、不明瞭であり、しばしば一般大衆のニーズを見落としていると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:00:09 GMT)
Bell state generation and CNOT operation using on-demand identical photons from shape-controlled spatially ordered quantum dots [2.4] 設計正則配列に位置するメサトップ単一量子ドット(MTSQD)のプラットフォームを開発する。
ベル状態忠実度 0.825$pm$0.010 は、2つの光子干渉(TPI)可視度 0.947$pm$0.0015 をパーセルエンハンスメントなしで 4K で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:25:30 GMT)
Zero-Knowledge Location Privacy via Accurate Floating-Point SNARKs [2.3] ゼロ知識位置情報プライバシー(ZKLP)について紹介する。
ZKLPは、ユーザーが正確な位置情報を開示することなく、特定の地理的領域内にあることを第三者に証明することができる。
ピアツーピア近接テストのためのプライバシー保護プロトコルを構築することにより,ZKLPの実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:18:41 GMT)
Formulations and Constructions of Remote State Preparation with Verifiability, with Applications [2.3] RSPV(Remote State prepared with verifiability)は重要な暗号プリミティブである。
このプリミティブでは、クライアントはサーバ側の量子状態(状態ファミリーからサンプリングまたは選択される)を準備したいと考えています。
我々はその定式化、構築、応用にいくつかの貢献をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:26:18 GMT)
When are dynamical systems learned from time series data statistically accurate? [2.3] 本稿では,時系列データから得られた複雑な力学モデルの一般化に対するエルゴード論的アプローチを提案する。
我々の主な貢献は、カオスシステムを含むエルゴード系のクラスの神経表現の一般化を定義し、分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 23:44:17 GMT)
Web Scale Graph Mining for Cyber Threat Intelligence [2.3] Threat Intelligence Tracking via Adaptive Networks (TITAN)は、産業規模のグラフマイニングフレームワークである。
Microsoft Unified Security Operations Platform (USOP)に統合され、キー検出とディスラプション機能を提供する。
配備以来、TITANは製品のインシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシ
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:43:57 GMT)
Expansion Quantization Network: An Efficient Micro-emotion Annotation and Detection Framework [2.0] 本稿では,ラベル値をエネルギー強度レベルにマッピングする全ラベルおよびトレーニングセットラベル回帰法を提案する。
これにより、マイクロ感情検出とアノテーションのための感情量子化ネットワーク(EQN)フレームワークが確立された。
EQNフレームワークは、エネルギーレベルスコアで自動マイクロ感情アノテーションを実現する最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:09:26 GMT)
Model Selection for Average Reward RL with Application to Utility Maximization in Repeated Games [1.9] 平均報酬RL設定のためのオンラインモデル選択アルゴリズムを提案する。
モデル選択の追加コストは、モデルクラスの数である$M$でのみ線形にスケールすることを示す。
また,学習者の後悔度を低く抑えることで,$m*$への指数的依存が避けられないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:03:10 GMT)
Alleviating Hyperparameter-Tuning Burden in SVM Classifiers for Pulmonary Nodules Diagnosis with Multi-Task Bayesian Optimization [1.7] マルチタスクベイズ最適化は良性および悪性肺結節の分類を高速化するために用いられる。
我々の知る限りでは、これは多重タスクベイズ最適化を重要な医学的文脈で活用する最初の調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:52:06 GMT)
Exploring Out-of-distribution Detection for Sparse-view Computed Tomography with Diffusion Models [1.7] 本研究は,CT再構成における目標分布を非分布として捉えるために訓練された拡散モデルの使用について検討する。
このモデルを用いて, 部分拡散画像の再構成を行い, 複数の再構成誤差によるOOD評価を行う。
以上の結果から,OOD検出の有効性は,前向きの再建法と比較することで達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 23:17:42 GMT)
Clustering Algorithms and RAG Enhancing Semi-Supervised Text Classification with Large LLMs [1.7] 本稿では,テキスト分類のための革新的な半教師あり学習手法を提案する。
提案手法は,少数ショット学習と検索強化生成(RAG)と従来の統計クラスタリングを統合した手法である。
ReutersとWeb of Scienceのデータセットの実験は、最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:17:39 GMT)
Quasi-random Multi-Sample Inference for Large Language Models [1.6] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしばマルチサンプルデコード戦略を備えている。
ビームサーチやサンプリングベース技術のような従来のテキスト生成手法には、顕著な制限がある。
本研究では,算術的サンプリングの可能性について検討し,祖先的サンプリングと対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:55:04 GMT)
RandNet-Parareal: a time-parallel PDE solver using Random Neural Networks [1.6] この研究はRandNet-Pararealを導入し、ランダムニューラルネットワーク(RandNets)を用いて粗い解と細かい解の相違を学習する新しい方法を紹介した。
RandNet-Parareal は、直列的に実行される細かなソルバとパラレアルと比較して、最大 x125 と x22 の速度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 16:10:26 GMT)
A Multimodal Adaptive Graph-based Intelligent Classification Model for Fake News [1.5] 偽ニュース検出のためのマルチモーダル適応グラフに基づくインテリジェント分類(MAGIC)を導入する。
ソフトマックス関数によるマルチモーダル入力を分類する前に,適応型グラフアテンションネットワークを用いて包括的情報相互作用グラフを構築した。
MAGICは2つの偽ニュースデータセット、すなわちFakeddit(英語)とMultimodal Fake News Detection(中国語)で訓練され、それぞれ98.8%と86.3%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:19:19 GMT)
Positional Encoding Helps Recurrent Neural Networks Handle a Large Vocabulary [1.5] 位置符号化は入力データ上の時間指標の高次元表現である。
RNNは、データポイントの時間情報を自身でエンコードすることができ、位置エンコーディングの使用は、一見冗長/不要なように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:36:00 GMT)
Findings of the Third Shared Task on Multilingual Coreference Resolution [1.4] 本稿では,CRAC 2024ワークショップの一環として開催されている多言語コア参照解決に関する共有タスクの第3版の概要について述べる。
以前の2版と同様に、参加者はアイデンティティ・コア推論に基づいて参照を識別しクラスタリングできるシステムを開発するよう求められた。
今年の版では、参加者にゼロアナフォラのための金のスロットを提供しないことによって、タスクの複雑さとリアリズムを増大させることで、現実世界の応用に向けて別の一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 23:29:30 GMT)
Federated Split Learning for Human Activity Recognition with Differential Privacy [1.3] 本稿では,エッジネットワーク上でのDP(Federated Split Learning)の新たな設計に基づく,インテリジェントなヒューマンアクティビティ認識(HAR)フレームワークを提案する。
我々のFSL-DPフレームワークは加速度計とジャイロスコープのデータの両方を活用し、HARの精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:32:23 GMT)
CorPipe at CRAC 2024: Predicting Zero Mentions from Raw Text [1.3] 我々は,CorPipe 24,CRAC 2024Shared Task on Multilingual Coreference Resolutionについて述べる。
このタスクの第3イテレーションでは、新しい目的として、ゼロコア参照参照に必要な空のノードを予測することが挙げられる。
どちらの設定でも、CorPipeは、それぞれ3.9ポイントと2.8%の差で他の参加者を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 23:24:14 GMT)
Sub-Doppler cooling of a trapped ion in a phase-stable polarization gradient [1.3] トラップされたイオンは、量子センサー、クロック、シミュレータ、コンピュータのための高度に制御されたプラットフォームを提供する。
トラップ集積フォトニックデバイスを用いて生成した位相安定偏光勾配を用いて,ドップラー限界下におけるトラップイオンの冷却を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 01:05:17 GMT)
Knowledge Authoring with Factual English, Rules, and Actions [1.2] CNLベースのアプローチは、他と比較して非常に精度が高いことが示されている。
本稿では,ルールとアクションを表現・推論するためのKALM for Rules and Actions (KALMR)を提案する。
行動のオーサリングと推論に使用される場合、我々のアプローチは99.3%以上の正確性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:01:34 GMT)
AI-Driven Stylization of 3D Environments [1.1] 我々は、NeRFや3Dガウススプラッティングといった新しい3D表現を用いて、3Dプリミティブオブジェクトのシーンを高忠実度3Dシーンにスタイリングする方法について議論する。
提案手法は,既存の画像スタイリングシステムと画像から3D生成モデルを活用して,反復的に3Dオブジェクトをシーンにスタイリングし合成するパイプラインを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 04:51:17 GMT)
Theoretical Analysis of Learned Database Operations under Distribution Shift through Distribution Learnability [0.9] 本稿では、動的データセットにおける学習モデルの性能に関する最初の理論的特徴について述べる。
本結果は,学習モデルによって達成可能な新しい理論特性を示し,モデルの性能に限界を与える。
本分析では,将来,学習したデータベース操作の分析の基礎となる,分散学習可能性フレームワークと新たな理論ツールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:47:05 GMT)
Multi-View Majority Vote Learning Algorithms: Direct Minimization of PAC-Bayesian Bounds [0.8] 我々は PAC-Bayesian 理論を拡張し、R'enyi divergence に基づいた新しい PAC-Bayesian 境界を導入する。
これらの境界は、伝統的なクルバック・リーブラーの発散を改善し、より洗練された複雑性尺度を提供する。
また,多視点学習のためのC-boundの拡張とともに,第1次および第2次オラクルPAC-Bayesian境界を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:25:47 GMT)
CGLearn: Consistent Gradient-Based Learning for Out-of-Distribution Generalization [0.7] 本研究では,様々な環境における勾配の一致に依存する,単純だが強力なアプローチCGLearnを提案する。
提案手法は, 線形および非線形の条件下での最先端手法と比較して, 優れた性能を示す。
合成データセットと実世界のデータセットの総合的な実験は、様々なシナリオにおけるその有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 02:36:39 GMT)
Intelligent Fault Diagnosis of Type and Severity in Low-Frequency, Low Bit-Depth Signals [0.6] この研究は、高パフォーマンスと低リソース消費のバランスをとることを目的として、不均衡なMaFaulDaデータセットの音声データを活用する。
精度は99.54%、F-Betaスコアは99.52%で、わずか6本の隆起木が8kHz、8ビット構成であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 22:01:11 GMT)
Recurrent Deep Kernel Learning of Dynamical Systems [0.6] デジタル双対は計算効率の低い低次モデル(ROM)を必要とし、物理的資産の複雑な力学を正確に記述することができる。
データから低次元の潜伏空間を発見するために,データ駆動型非侵入型深層学習法(SVDKL)を提案する。
その結果,本フレームワークは, (i) 測定値の復調と再構成, (ii) システム状態のコンパクトな表現の学習, (iii) 低次元潜在空間におけるシステム進化の予測, (iv) 不確実性をモデル化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:58:56 GMT)
Give me a hint: Can LLMs take a hint to solve math problems? [0.6] 本稿では,先進的な数学的問題に対する言語モデルの性能向上のための"ヒント"を提案する。
また、敵のヒントに対する堅牢性をテストし、それらに対する感受性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 08:32:47 GMT)
Detecting Reference Errors in Scientific Literature with Large Language Models [0.6] 本研究は,OpenAI の GPT ファミリーにおいて,引用誤りを検出するための大規模言語モデルの能力を評価する。
その結果,大規模言語モデルでは文脈が限定され,微調整を行なわずに誤引用を検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:30:38 GMT)
StopHC: A Harmful Content Detection and Mitigation Architecture for Social Media Platforms [0.5] textscStopHCはソーシャルメディアプラットフォームにとって有害なコンテンツ検出および緩和アーキテクチャである。
私たちのソリューションには、2つのモジュールが含まれています。1つは有害なコンテンツ検出にディープニューラルネットワークアーキテクチャを使用し、もう1つは有害なノードをブロックし、有害なコンテンツの拡散を止めるためにネットワーク免疫アルゴリズムを使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:23:22 GMT)
Robust Detection of LLM-Generated Text: A Comparative Analysis [0.3] 大規模言語モデルは生命の多くの側面に広く統合することができ、その出力は全てのネットワークリソースを迅速に満たすことができる。
生成したテキストの強力な検出器を開発することがますます重要になっている。
この検出器は、これらの技術の潜在的な誤用を防ぎ、ソーシャルメディアなどのエリアを負の効果から保護するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:27:15 GMT)
Is Pontryagin's Maximum Principle all you need? Solving optimal control problems with PMP-inspired neural networks [0.3] 変分計算は最適な制御と推論を学ぶための堅牢なフレームワークを提供する。
このフレームワークは、制御と推論の課題を解決するために、ニューラルネットワークの設計にどのように活用できるのか?
本稿では,PMP-net(Pongryagin's Maximum Principle Neural Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:45:46 GMT)
Constraints and Variables Reduction for Optimal Power Flow Using Hierarchical Graph Neural Networks with Virtual Node-Splitting [0.2] パワーシステムネットワークは、しばしば同質グラフとしてモデル化され、グラフニューラルネットワーク(GNN)が同一ノードで個々のジェネレータ機能をキャプチャする能力を制限する。
提案した仮想ノード分割戦略を導入することで、コスト、制限、ランプレートといったジェネレータレベルの特性をGNNモデルで完全に捉えることができる。
二段階適応階層型GNNは、(i)混雑する臨界線を予測し、(ii)最大容量で作動するベースジェネレータを予測するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:46:28 GMT)
CI/CD Configuration Practices in Open-Source Android Apps: An Empirical Study [0.1] 2,564のAndroidアプリで,継続的インテグレーションと継続的デリバリのプラクティスに関する実証的研究を行います。
プロジェクトやサービス間で共通性や標準が欠如していることが、複雑なYML構成につながります。
我々の研究は、モバイルアプリケーションのCI/CDプロセスを改善するための自動化とAIツールの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:46:43 GMT)
What is lost in Normalization? Exploring Pitfalls in Multilingual ASR Model Evaluations [0.0] 本稿では,OpenAI Whisper,MetaのMMS,Seamless,アセンブリAIのConformerなど,主要なASRモデルのテキスト正規化ルーチンについて検討する。
我々の研究は、現在のテキスト正規化の実践が、公正な比較のためにASR出力を標準化することを目的としている一方で、Indicスクリプトに適用した場合、根本的な欠陥があることを明らかにする。
本稿では,言語学の専門知識を生かしたテキスト正規化ルーチン開発へのシフトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 06:37:01 GMT)
ViTOC: Vision Transformer and Object-aware Captioner [0.0] ViTOCは画像キャプションのための視覚言語モデルであり、生成された記述の正確さと多様性の課題に対処する。
事前訓練された視覚モデルパラメータを利用することで、ViTOCは効率的なエンドツーエンドトレーニングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:13:49 GMT)
Uniform Approximation with Quadratic Neural Networks [0.0] ReQUを活性化したディープニューラルネットワークは、(R)-H'older-regular関数内の任意の関数を近似することができることを示す。
結果は (pgeq 2) の形式 (max(0,x)p) の任意の Rectified Power Unit (RePU) 活性化関数に簡単に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:30:32 GMT)
Two scholarly publishing cultures? Open access drives a divergence in European academic publishing practices [0.0] 本研究は、大学や国が学術出版の状況の変化にどう反応するかを実証的に検証する。
新しいオープンアクセスパブリッシャは従来のパブリッシングモデルに挑戦し、より高速なレビュータイムと幅広いアクセシビリティを提供する。
調査の結果,欧州の出版慣行の明確な区分が明らかとなり,新たなオープン・アクセス・ジャーナルの出版率で区別された2つのグループに分けられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 20:54:08 GMT)
Towards Kinetic Manipulation of the Latent Space [0.0] 実写RGBカメラフィードから事前学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の単純な特徴抽出は、シーンに簡単な変更を加えて潜伏空間を操作するのに非常に役立っていることを示す。
この新しいパラダイムはVisual-Reactive Interpolationと呼ばれ、完全なコードはhttps://github.com/PDillis/stylegan3-fun.orgで見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:44:08 GMT)
Theory of fractional quantum Hall liquids coupled to quantum light and emergent graviton-polaritons [0.0] 有限電場勾配を持つ単一モードキャビティにおける$nu=1/3$ラウリン状態のダイナミクスについて検討する。
FQH状態の位相的シグネチャは、非局所変調空洞真空変動に対して頑健である。
FQH相の中で低エネルギー励起スペクトルを探索することにより、新しい中性準粒子であるグラビトン・ポラリトンを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:53:38 GMT)
Statistical Agnostic Regression: a machine learning method to validate regression models [0.0] 本稿では,機械学習に基づく線形回帰モデルの統計的意義を評価するために,統計的回帰(Agnostic Regression, SAR)を導入する。
我々は、説明的(機能)変数と反応(ラベル)変数の間の集団における線形関係の存在を結論付けるために、少なくとも1-eta$の確率で十分な証拠が存在することを保証するしきい値を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 09:49:57 GMT)
Security Implications of User Non-compliance Behavior to Software Updates: A Risk Assessment Study [0.0] 本研究は,ソフトウェア更新に対するユーザの認識と行動に心理的要因がどのような影響を及ぼすかを検討する。
我々はWindows OSのユーザを対象に,潜在的な脆弱性やリスクスコアに関する情報が行動にどのように影響するかを調査した。
その結果,知識,意識,経験などの心理的特徴が,ソフトウェア更新に関するユーザの意思決定に影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:30:39 GMT)
Scalable, Tokenization-Free Diffusion Model Architectures with Efficient Initial Convolution and Fixed-Size Reusable Structures for On-Device Image Generation [0.0] ビジョントランスフォーマーとU-Netアーキテクチャは拡散モデルの実装において広く採用されている。
固定サイズ再利用可能なトランスブロックをコア構造として利用するアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャの特徴は、複雑さの低い、トークンのない設計、位置埋め込みの欠如、均一性、スケーラビリティです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 08:58:57 GMT)
Rotation quenches in trapped bosonic systems [0.0] 我々の研究は、異なる回転クエンチシナリオ下でのボース=アインシュタイン凝縮体の力学に関する洞察を提供する。
非対称トラップにおける角運動量保存の欠如はより複雑な力学をもたらす。
平均場凝縮系と多体分断系の両方において、これらの複雑な力学を観察・解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 12:20:50 GMT)
Polariton lattices as binarized neuromorphic networks [0.0] 本研究では, 励起子-偏光子縮合格子に基づく新規なニューロモルフィックネットワークアーキテクチャを導入し, 非共鳴光ポンピングにより複雑に相互接続し, エネルギー化する。
このネットワークは、ペア結合された凝縮体の空間コヒーレンスによって促進される各ニューロンがバイナリ操作を行うバイナリ・フレームワークを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 09:12:37 GMT)
Phase Transition in the Quantum Capacity of Quantum Channels [0.0] ホワイトノイズによって汚染された場合、任意の次元の任意の量子チャネル$Lambda$が量子状態の伝送能力を完全に失うことを証明している。
また、分極チャネルの補体の量子容量を閉じた形で求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:49:01 GMT)
Parallel Multi-path Feed Forward Neural Networks (PMFFNN) for Long Columnar Datasets: A Novel Approach to Complexity Reduction [0.0] 我々はPMFFNN(Parallel Multi-path Feed Forward Neural Networks)と呼ばれる新しいアーキテクチャを導入する。
そうすることで、アーキテクチャは各機能のサブセットに注目が集まることを保証します。
PMFFNNは従来のFFNNや1D CNNよりも優れており、大規模データ管理に最適化されたソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:48:32 GMT)
Optimizing Large Language Models through Quantization: A Comparative Analysis of PTQ and QAT Techniques [0.0] 量子化はモデルサイズを最大68%削減できる。
Int8量子化は計算コストと消費電力を40%削減する。
Int4量子化はこれらの指標をさらに60%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 06:30:13 GMT)
Optimized Current Density Reconstruction from Widefield Quantum Diamond Magnetic Field Maps [0.0] ダイヤモンド結晶中の窒素原子価(NV)欠陥を利用した量子ダイヤモンド顕微鏡は、様々なナノスケール電流プロファイルの磁場イメージングを可能にした。
現在の密度を再構築する問題は、研究中の構造について重要な洞察を与える。
推論に基づく再構成の新しい代替手段として,学習アルゴリズムとベイズ的手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 23:47:40 GMT)
NeuReg: Domain-invariant 3D Image Registration on Human and Mouse Brains [0.0] 本稿では,ニューラルインスパイアされた3次元画像登録アーキテクチャであるNeuRegについて紹介する。
NeuRegは、画像機能のドメインに依存しない表現を生成し、シフトウィンドウベースのSwin Transformerブロックをエンコーダとして組み込む。
我々の研究は、ニューロインスパイアされたトランスフォーマーベースのアーキテクチャを基盤とした、ドメインに依存しない3D脳画像登録のための新しい最先端技術を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 23:57:53 GMT)
Mutual-energy inner product optimization method for constructing feature coordinates and image classification in Machine Learning [0.0] 本稿では,機能座標系を構築するための相互エネルギー内積最適化手法を提案する。
相互エネルギー内積を一連の固有関数として表現することにより、低周波特性を増強する大きな利点を示す。
最適化モデルを解くために、安定かつ効率的な逐次線形化アルゴリズムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 07:26:03 GMT)
Multistage non-deterministic classification using secondary concept graphs and graph convolutional networks for high-level feature extraction [0.0] 多様なトピックを持つドメインでは、グラフ表現は特徴間の相互関係を示す。
達成にもかかわらず、9つの決定論的クラスを予測および割り当てすることは、しばしばエラーを伴う。
二次概念グラフとグラフ畳み込みネットワークに基づく多段階非決定論的分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:28:45 GMT)
Leveraging Conversational Generative AI for Anomaly Detection in Digital Substations [0.0] 提案したADフレームワークとHITLベースのADフレームワークの比較評価を行うために,高度なパフォーマンス指標を採用している。
このアプローチは、サイバーセキュリティの課題が進展する中で、電力系統運用の信頼性を高めるための有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:38:35 GMT)
Jacobi matrices that realize perfect quantum state transfer and Early State Exclustion [0.0] 完全量子状態移動を実現する1次元ハミルトン多様体の構築方法を示す。
また、場合によっては早期の排除は不可能であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:06:08 GMT)
Integrated-Photonics-Based Systems for Polarization-Gradient Cooling of Trapped Ions [0.0] トラップイオンは量子システムにとって有望なモダリティであり、量子プロセッサと光時計の基礎として有用性を示す。
従来のトラップイオンシステムは複雑な自由空間光学構成を用いて実装されている。
集積フォトニクスベースのシステムは、閉じ込められたイオンシステムのスケーリングの課題に対処する手段として実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 01:05:04 GMT)
Improved intent classification based on context information using a windows-based approach [0.0] 意図分類タスクは、ユーザが発話から何を達成しようとしているかを特定することを目的としている。
以前の作業では、あるクエリの意図を予測するために、現在の発話のみを使用していた。
本稿では,意図分類タスクにおける文脈情報の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 00:56:02 GMT)
Harnessing PU Learning for Enhanced Cloud-based DDoS Detection: A Comparative Analysis [0.0] 本稿では、クラウド環境における分散型サービス拒否(DDoS)検出の強化に対する、Positive-Unlabeled(PU)学習の適用について検討する。
我々は,XGBoost,Random Forest,Support Vector Machine,Na"ive Bayesの4つの機械学習アルゴリズムを用いてPU学習を実装した。
その結果,XGBoostとRandom Forestは98%以上のスコアでF_1$を達成し,アンサンブル手法の優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 22:46:56 GMT)
GuidelineGuard: An Agentic Framework for Medical Note Evaluation with Guideline Adherence [0.0] 本稿では,Large Language Models (LLM) を利用したエージェントフレームワークである GuidelineGuard を紹介する。
病院の退院や出張などの医療記録を自律的に分析し、確立された医療ガイドラインの遵守を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:32:26 GMT)
Gravitational Wave and Quantum Graviton Interferometer Arm Detection of Gravitons [0.0] 本稿ではLIGOのような干渉計における重力波検出の量子的および古典的記述について考察する。
単純な重力散乱モデルでは観測された腕の変位を説明できないが、古典的な重力波法と量子重力エネルギー法の両方が正しい結果を予測することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:33:34 GMT)
GIS Copilot: Towards an Autonomous GIS Agent for Spatial Analysis [0.0] ジェネレーティブAIは、空間分析に有望な機能を提供する。
これらの可能性にもかかわらず、ジェネレーティブAIと確立されたGISプラットフォームの統合はいまだ検討されていない。
GIS Copilot" はGISユーザが自然言語コマンドを使ってQGISと対話して空間分析を行うことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:18:04 GMT)
Full-spectrum pairwise coalescence of eigenstates in a class of non-Hermitian Hamiltonians [0.0] 非エルミート強結合一次元ハミルトニアンを考える。
特定の対称性を付与すると、すべての固有値がペア化され、対応する固有状態がペア化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 23:00:24 GMT)
Exploring Structural Nonlinearity in Binary Polariton-Based Neuromorphic Architectures [0.0] ネットワークのレイアウトから導かれる構造的非線形性は,複雑な計算作業を円滑に行う上で重要な役割を担っていることを示す。
この個々のニューロン特性からネットワークアーキテクチャへのシフトは、ニューロモルフィックコンピューティングの効率性と適用性に大きな進歩をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 09:29:46 GMT)
Evaluating the Propensity of Generative AI for Producing Disinformation During an Election Cycle [0.0] 本研究では、選挙期間中に有害な偽情報を生成するために、現在の生成AIモデルの妥当性について検討する。
コピロとジェミニは、予想される最低限の損害に気付き、全体的な安全性能に結びついていることが判明した。
敵対的役割の特徴が発見され 全てのモデルに より大きな害をもたらすことが判明しました
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 09:03:08 GMT)
Efficient Simulation of Open Quantum Systems on NISQ Trapped-Ion Hardware [0.0] NISQハードウェア上でのオープン量子システムをシミュレーションするための効率的なフレームワークを提案する。
提案手法は計算コストのかかるトロッタライズ法を回避し,リンドブラッドマスター方程式を利用する。
実量子ハードウェア上でのシミュレーションと正確な解との強い一致を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 17:01:23 GMT)
Dynamic manifestation of exception points in a non-Hermitian continuous model with an imaginary periodic potential [0.0] この研究は、離散非エルミート系ではなく、連続系における例外点(EP)に焦点を当てる。
系の非ハーモニティ性は、粒子の損失によって効果的に達成できる局所的な想像力に起因している。
我々の研究は、EPの挙動に光を当て、様々な量子シミュレーション装置にわたるEP現象のさらなる探索を触媒する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 09:34:20 GMT)
Community Research Earth Digital Intelligence Twin (CREDIT) [0.0] NSF NCAR で開発された Community Research Earth Digital Intelligence Twin (CREDIT) フレームワークを紹介する。
CREDITは、AIベースの大気モデルのトレーニングとデプロイのための、柔軟でスケーラブルでユーザフレンドリなプラットフォームを提供する。
We demonstrate CREDIT’s potential through WXFormer, a novel deterministic vision transformer designed to predict atmosphere state autoregressive。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 03:08:03 GMT)
Characteristics of Political Misinformation Over the Past Decade [0.0] 本稿は、自然言語処理を用いて、12年間にわたる政治的誤報の共通の特徴を見出す。
その結果,近年は誤報が飛躍的に増加しており,テキストや画像の一次情報モダリティを持つソースから情報を共有する傾向が強まっていることが示唆された。
誤報を表す文には、正確な情報よりも否定的な感情が含まれていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 09:12:39 GMT)
Building an Efficient Multilingual Non-Profit IR System for the Islamic Domain Leveraging Multiprocessing Design in Rust [0.0] 本研究は、イスラムドメインのための多言語非営利IRシステムの開発に焦点を当てている。
ドメイン適応の継続事前学習やモデルサイズ削減のための言語削減といった手法を用いて,軽量な多言語検索モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 11:37:18 GMT)
Approximate quantum error correcting codes from conformal field theory [0.0] 局所的デファス化チャネル下での汎用1+1D CFT符号について検討する。
連続対称性を持つCFT符号が共変符号の回復忠実度の境界を飽和させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 13:29:38 GMT)
An Enhanced Hybrid HHL Algorithm [0.0] 我々は、方程式の線形系を解くための量子アルゴリズムのハイブリッド変種(Hybrid HHL)の精度を改善する。
2ビットの精度しか持たない固有値推定により,HHLと比較してHHLの誤差境界が厳密になることを示す。
我々の拡張は、2x2系の代表サンプルに対する理想量子プロセッサにおけるHHLの誤差を平均57%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 19:44:51 GMT)
Advanced Wildfire Prediction in Morocco: Developing a Deep Learning Dataset from Multisource Observations [0.0] 本研究ではモロッコの山火事予測に特化して設計された,新しい包括的データセットを紹介する。
植生の健康度(NDVI)、人口密度、土壌水分量、気象データなどの重要な環境指標をまとめた。
予備的な結果は、このデータセットを用いたモデルが最大90%の精度を達成し、予測能力を著しく改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 15:01:12 GMT)
A Toolkit for Measuring the Impacts of Public Funding on Open Source Software Development [0.0] オープンソースソフトウェア開発に対する公的資金の影響は、まだよく分かっていない。
我々は、肯定的かつ否定的な、潜在的に社会的、経済的、技術的影響の分類を提示する。
このツールキットでは、OSS開発者や社会全体に対する資金提供の価値と影響について、マルチステークホルダーの会話にコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 01:13:45 GMT)
A Survey on Kolmogorov-Arnold Network [0.0] Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)の理論的基礎、進化、応用、そして将来の可能性
Kanは、固定活性化関数の代わりに学習可能なスプラインパラメータ化関数を使用することで、従来のニューラルネットワークと区別する。
本稿では,最近のニューラルアーキテクチャにおけるkanの役割を強調し,データ集約型アプリケーションにおける計算効率,解釈可能性,拡張性を改善するための今後の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 05:54:17 GMT)
A Random Forest approach to detect and identify Unlawful Insider Trading [0.0] 本研究では、不正なインサイダー取引を検出するために、エンドツーエンドの自動ステート・オブ・アーティファクト手法を実装した。
我々の最高の業績モデルは96.43パーセントの取引を正確に分類した。
分類タスクに加え、モデル生成したGini Impurityベースの特徴ランキングでは、置換値に基づくオーナシップとガバナンス関連の特徴が重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 18:01:19 GMT)
A Critical Analysis of Foundations, Challenges and Directions for Zero Trust Security in Cloud Environments [0.0] 本稿では,クラウドコンピューティングにおけるゼロトラストセキュリティ(ZTS)の理論的枠組みと応用展望について論じる。
本稿では、マイクロセグメンテーション、最小特権アクセス、連続監視など、ZTSの中核となる原理を解析する。
信頼の保証をゼロにする主な障壁は、大規模生産におけるパフォーマンスの低下の次元を含む概説された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 09 Nov 2024 10:26:02 GMT)