"Knowing When You Don't Know": A Multilingual Relevance Assessment Dataset for Robust Retrieval-Augmented Generation [90.1] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の知識源を活用して、事実の幻覚を減らすことで、Large Language Model (LLM) を出力する。
NoMIRACLは18言語にまたがるRAGにおけるLDM堅牢性を評価するための人為的アノテーション付きデータセットである。
本研究は,<i>Halucination rate</i>,<i>Halucination rate</i>,<i>Halucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sr。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 23:58:53 GMT)
How do Large Language Models Handle Multilingualism? [81.2] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が多言語モデルをどのように扱うかを検討する。
LLMはまずクエリを理解し、タスク解決のために多言語入力を英語に変換する。
中間層では、英語を思考に用い、自己意識とフィードフォワード構造を持つ多言語知識を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:49:15 GMT)
An Analysis and Mitigation of the Reversal Curse [70.1] 最近の研究は、大型言語モデル(LLM)で注目すべき現象を観測している。
逆の呪文は、$a$と$b$の2つのエンティティを扱う場合、LLMは$aRb$,'という形式でシーケンスを処理するのに優れるが、$bR-1a$'を処理する場合の課題に直面することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 10:24:33 GMT)
Reaction-conditioned De Novo Enzyme Design with GENzyme [64.1] textscGENzymeは、触媒反応を入力として、触媒ポケット、全酵素構造、酵素-基質結合複合体を生成する、テクスチドノボ酵素設計モデルである。
textscGENzymeは,(1)触媒ポケット生成および配列共設計モジュール,(2)ポケット塗布および酵素逆折り畳みモジュール,(3)酵素-基質複合体の最適化と予測のための結合およびスクリーニングモジュールを統合した,エンド・ツー・エンドの3段階モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 00:37:26 GMT)
CausalDiff: Causality-Inspired Disentanglement via Diffusion Model for Adversarial Defense [61.8] 人間は、本質的な要因のみに基づいて判断するので、微妙な操作によって騙されるのは難しい。
この観察に触発されて、本質的なラベル因果因子を用いたラベル生成をモデル化し、ラベル非因果因子を組み込んでデータ生成を支援する。
逆の例では、摂動を非因果因子として識別し、ラベル因果因子のみに基づいて予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:38:14 GMT)
TeaserGen: Generating Teasers for Long Documentaries [59.8] 1,269の文書集であるDocumentaryNetをティーザーと組み合わせて紹介する。
長文からティーザーを生成するための新しい2段階システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 02:20:47 GMT)
Causal Representation Learning from Multimodal Biological Observations [57.0] 我々は,マルチモーダルデータに対するフレキシブルな識別条件の開発を目指している。
我々は、各潜伏成分の識別可能性を保証するとともに、サブスペース識別結果を事前の作業から拡張する。
我々の重要な理論的要素は、異なるモーダル間の因果関係の構造的空間性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:40:27 GMT)
Improved Video VAE for Latent Video Diffusion Model [55.8] ビデオオートエンコーダ(VAE)は、ピクセルデータを低次元の潜在空間に圧縮することを目的としており、OpenAIのSoraで重要な役割を果たしている。
既存のVAEのほとんどは、時間空間圧縮のために3次元因果構造に事前訓練された画像VAEを注入する。
ビデオVAE(IV-VAE)をさらに改善するための新しいKTCアーキテクチャとGCConvモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:43:38 GMT)
SelEx: Self-Expertise in Fine-Grained Generalized Category Discovery [55.7] Generalized Category Discoveryは、新しいカテゴリーを同時に発見し、既知のカテゴリを正確に分類することを目的としている。
自己超越と対照的な学習に強く依存する伝統的な手法は、細かなカテゴリーを区別する場合にしばしば不足する。
モデルが微妙な違いを認識し、未知のカテゴリを明らかにする能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:45:49 GMT)
CityGuessr: City-Level Video Geo-Localization on a Global Scale [54.4] 本稿では, 都市, 州, 国, 大陸を階層的に予測することを目的とした, グローバルな地平化の新たな課題を提案する。
この問題を解決するためのモデルをトレーニングするために、世界中をカバーした大規模なビデオデータセットは存在しない。
我々は、世界中の166都市から68,269の動画からなる新しいデータセット、CityGuessr68kを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 03:20:00 GMT)
A Comprehensive Survey of Direct Preference Optimization: Datasets, Theories, Variants, and Applications [52.4] DPO(Direct Preference Optimization)は、アライメントのための有望なアプローチとして登場した。
DPOの様々な進歩と固有の制限にもかかわらず、これらの側面の詳細なレビューは現在、文献に欠けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:46:15 GMT)
Understanding the Role of Equivariance in Self-supervised Learning [51.6] 同変自己教師学習(E-SSL)は、拡張に注意する機能を学ぶ。
我々は、同変タスクと分類タスクの相乗効果を生成するE-SSLにおける重要な説明アウト効果を同定する。
E-SSLの実用設計の原則をいくつか明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:09:47 GMT)
Foundation Model for Composite Materials and Microstructural Analysis [49.2] 複合材料に特化して設計された基礎モデルを提案する。
我々のモデルは、頑健な潜伏特性を学習するために、短繊維コンポジットのデータセット上で事前訓練されている。
転送学習中、MMAEはR2スコアが0.959に達し、限られたデータで訓練しても0.91を超えている均質化剛性を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:06:25 GMT)
CRTRE: Causal Rule Generation with Target Trial Emulation Framework [47.3] ターゲットトライアルエミュレーションフレームワーク(CRTRE)を用いた因果ルール生成という新しい手法を提案する。
CRTREは、アソシエーションルールの因果効果を推定するためにランダム化トライアル設計原則を適用している。
次に、病気発症予測などの下流アプリケーションにそのような関連ルールを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 02:40:06 GMT)
AirSketch: Generative Motion to Sketch [44.5] 本研究では,手の動きから直接忠実で視覚的に整合したスケッチを生成することを目的としたAirSketchの概念を紹介する。
制御可能な画像拡散モデルにより、ノイズの多い手追跡画像から、きれいで美的なスケッチへの翻訳を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:07:59 GMT)
Individual Regret in Cooperative Stochastic Multi-Armed Bandits [44.3] ここでは、$A$はアクションの数、$T$は時間軸、$m$はエージェントの数です。
特に、十分な数のエージェントを仮定すると、通信グラフの準最適ギャップと直径に依存しない$tildeO(A)$の後悔境界が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:54:23 GMT)
RadioDiff: An Effective Generative Diffusion Model for Sampling-Free Dynamic Radio Map Construction [42.6] 無線マップ(RM)は、位置のみに基づいてパスロスを得ることができる有望な技術である。
本稿では, サンプリングフリーのRM構造を条件付き生成問題としてモデル化し, 高品質なRM構造を実現するためにRadioDiffという名前の拡散拡散法を提案する。
実験の結果,提案したRadioDiffは,3つの精度,構造的類似度,ピーク信号対雑音比の3つの指標において,最先端性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:40:10 GMT)
Towards Graph Neural Network Surrogates Leveraging Mechanistic Expert Knowledge for Pandemic Response [41.9] 我々は、空間的かつ人口統計学的に解決された伝染病モデルを構築し、パンデミックの初期段階を表すデータセットのためのグラフニューラルネットワークを訓練する。
提案手法は、オンザフライ実行の可能性をもたらし、低バリアWebアプリケーションにおける病気のダイナミクスモデルの統合をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:54:09 GMT)
Region-Aware Text-to-Image Generation via Hard Binding and Soft Refinement [40.9] 本稿では,正確なレイアウト構成のための地域記述を前提とした地域認識テキスト・画像生成手法であるRAGを提案する。
RAGは従来のチューニング不要手法よりも属性バインディングやオブジェクト関係よりも優れた性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:45:41 GMT)
CTC-Assisted LLM-Based Contextual ASR [40.7] 効率的なフィルタリングアルゴリズムを用いたCTC支援LLM型コンテキストASRモデルを提案する。
我々のモデルは、稀に長い尾の単語を認識することを目的とした、Librispeechテストクリーンおよびテストサブセットにおいて1.27%/3.67%のWER/B-WERと2.72%/8.02%のWERを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:47:50 GMT)
PKF: Probabilistic Data Association Kalman Filter for Multi-Object Tracking [39.6] 我々は,測定値と状態値の確率的相関を持つ新しいカルマンフィルタを導出する。
相関確率は行列の永久値として測定可能な値として計算できることを示す。
シミュレーション実験により, このフィルタは, 確立された連立確率的データアソシエーションフィルタよりも低い追従誤差を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 07:34:31 GMT)
Learning Loss Landscapes in Preference Optimization [39.2] 本稿では,選好データセットの特定の特性,例えば混合品質データやノイズデータなどの特性が,選好最適化(PO)アルゴリズムの性能にどのように影響するかを実証研究する。
MuJoCo環境で実施した我々の実験は、最先端のPOメソッドがパフォーマンスの大幅な低下を経験するいくつかのシナリオを明らかにした。
この枠組みでは,問題のあるシナリオを扱える新たな損失関数を発見するために,進化的戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:11:48 GMT)
CausalStock: Deep End-to-end Causal Discovery for News-driven Stock Movement Prediction [38.1] ニュース駆動型マルチストック運動予測のための新しいフレームワークCausalStockを提案する。
CaulStockは株間の時間的因果関係を発見する。
CaulStockは、ニュース駆動のマルチストックムーブメント予測とマルチストックムーブメント予測の両方において、強力なベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:24:03 GMT)
vTune: Verifiable Fine-Tuning for LLMs Through Backdooring [36.1] vTuneは、トレーニングデータに追加される少数のテキストバックドアデータポイントを使用して、プロバイダが特定のユーザのデータセット上でカスタムモデルを微調整したことを検証するための統計テストを提供するシンプルな方法である。
我々は、複数のモデルファミリとサイズ、および複数の命令チューニングデータセットにわたるアプローチを検証し、その統計的テストが、ダウンストリームタスクのパフォーマンスに悪影響を与えることなく、$sim 10-40$のオーダーでp値で満たされていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:08:37 GMT)
MBL-CPDP: A Multi-objective Bilevel Method for Cross-Project Defect Prediction via Automated Machine Learning [34.9] クロスプロジェクト欠陥予測(CPDP)は、機械学習(ML)技術を活用して、特にプロジェクト固有のデータが不足しているソフトウェア欠陥を積極的に識別する。
本稿では,MBL-CPDPと呼ばれる多目的二段階最適化(MBLO)手法としてCPDPを定式化する。
これには、上層階、多目的最適化問題、下層階問題、高価な最適化問題という2つのネスト問題が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:17:15 GMT)
Visual Mamba: A Survey and New Outlooks [33.9] 最近の選択的構造化状態空間モデルであるMambaは、ロングシーケンスモデリングにおいて優れている。
2024年1月以降、マンバは多様なコンピュータビジョンタスクに積極的に適用されてきた。
本稿では,200以上の論文を分析し,マンバの視覚的アプローチを概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:06:53 GMT)
Evaluation of human-model prediction difference on the Internet Scale of Data [32.7] データセットのモデルを評価することは、予期せぬ多様な入力に直面すると、その振る舞いを捉えるのに失敗することが多い。
入力空間のPRによってNNを評価し比較する新しい手法であるOmniInputを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 06:12:24 GMT)
CriticAL: Critic Automation with Language Models [31.2] Criticalは、モデル予測とデータ間の不一致をキャプチャする要約統計を生成する。
批評家は、誤った批判を幻覚させることなく確実に正しい批評を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 20:41:35 GMT)
Dependency Structure Search Bayesian Optimization for Decision Making Models [30.0] 本稿では,役割の概念を通じてエージェント相互作用のダイナミクスをモデル化する,コンパクトな多層アーキテクチャを提案する。
不正な報奨や軽微な報奨に強い経験的結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:23:58 GMT)
AlphaChimp: Tracking and Behavior Recognition of Chimpanzees [29.1] 我々は,チンパンジーの位置を同時に検出し,動画から行動カテゴリーを推定するエンドツーエンドアプローチを開発した。
AlphaChimpは、最先端の手法と比較して、トラッキング精度が10%高く、動作認識が20%向上している。
我々のアプローチは、コンピュータビジョンと霊長類学のギャップを埋め、技術的能力を高め、霊長類コミュニケーションと社会性の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:45:57 GMT)
ClinicalBench: Can LLMs Beat Traditional ML Models in Clinical Prediction? [28.8] 汎用LLMと医療用LLMの両方の臨床予測モデル能力について検討する。
汎用LLMも医療用LLMも、異なるモデルスケール、多様なプロンプトや微調整戦略であっても、まだ臨床予測において従来のMLモデルに勝てないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 14:07:43 GMT)
Using Diffusion Models as Generative Replay in Continual Federated Learning -- What will Happen? [28.5] 本稿では,分散学習環境における継続的学習の課題に対処するための新しいフレームワークであるDCFLを紹介する。
提案手法は条件拡散モデルのパワーを利用して,通信中の各ローカルデバイスで合成履歴データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:48:21 GMT)
ChemDFM: A Large Language Foundation Model for Chemistry [27.9] より汎用的で効率的なソリューションは、多くのタスクに対処し、幅広い化学分野における自由形式の対話をサポートするAIモデルである。
我々は化学文献や教科書から34Bトークンを学習し、2.7Mインストラクションを用いて微調整した化学用LLMのパイオニアであるChemDFMを開発した。
我々はHuggingface上のChemDFMの推論コード、評価データセット、モデルウェイトをオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 02:57:33 GMT)
Is Linear Feedback on Smoothed Dynamics Sufficient for Stabilizing Contact-Rich Plans? [26.3] 接触は、多くのコントローラ合成ツールが想定する滑らかさ条件に反する。
本稿では,接触平滑化に基づく微分シミュレータを用いた線形制御器合成の有効性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:48:26 GMT)
Federated LLMs Fine-tuned with Adaptive Importance-Aware LoRA [24.9] LLM(Large Language Models)のフェデレートされた微調整は、データプライバシを保持しながら、さまざまなデータセットにまたがるタスク固有の適応を可能にする。
ヘテロジニアス適応型低ランク適応(LoRA)ファインチューニングLDMフレームワーク(HAFL)を提案する。
提案手法は,低通信サイズで迅速に収束し,クライアントへのモデル配信時の性能劣化を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:59:54 GMT)
Hermes: A Large Language Model Framework on the Journey to Autonomous Networks [24.8] 我々は、構造化および説明可能な論理ステップを通じてNDTインスタンスを構築するために、"blueprints"を使用するLLMエージェントのチェーンであるHermesを紹介する。
Hermesは多様なユースケースや構成の自動的、信頼性があり、正確なネットワークモデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:12:12 GMT)
Clustering in Causal Attention Masking [24.8] この研究は、ジェシコフスキーらによって提案された自己注意のダイナミクス(arXiv:2312.10794)を改良し、生成AIのためのトランスフォーマーアーキテクチャで使用される、実用的な、因果的にマスクされた注意を反映させるものである。
この相互作用する粒子系への修正は平均場勾配流と解釈することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:07:45 GMT)
Multi-hop Upstream Preemptive Traffic Signal Control with Deep Reinforcement Learning [24.7] 交通信号制御は都市ネットワークにおける混雑管理に不可欠である。
既存の圧力に基づく制御手法は、即座に上流のリンクにのみ焦点を合わせ、最適のグリーン時間割当とネットワーク遅延の増加につながる。
本稿では,マルチホップ上流圧力というマルコフ連鎖理論に基づく新しい概念を紹介し,直近の上流リンクを超える交通条件を考慮に入れた従来の圧力を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:28:42 GMT)
Self-supervised Representation Learning for Cell Event Recognition through Time Arrow Prediction [23.6] ディープラーニングやセグメンテーショントラッキングの手法は、効果的に動作するための大量の高品質なアノテーションに依存している。
本研究では,セルイベント認識の下流タスクに自己教師付き表現学習(SSRL)の機能アノテーションを用いる方法を提案する。
また,生細胞顕微鏡におけるTAPを用いたSSRLの応用について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 20:09:50 GMT)
Is Your LLM Secretly a World Model of the Internet? Model-Based Planning for Web Agents [23.2] モデルベースプランニングで言語エージェントを増強する新しいパラダイムを導入する。
我々の方法であるWebDreamerは、LLMが本質的にウェブサイトの構造や機能に関する包括的知識をエンコードしているというキーインサイトを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:50:51 GMT)
A Parameter-Free Two-Bit Covariance Estimator with Improved Operator Norm Error Rate [23.1] 両問題に同時に対処する2ビット共分散行列推定器を提案する。
エントリ毎に異なるディザリングスケールを利用することで、我々の推定器は演算子ノルム誤差率の改善を享受する。
提案手法は、ディザリングスケールがデータによって完全に決定されるため、いかなるチューニングパラメータも不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:10:54 GMT)
MambaTalk: Efficient Holistic Gesture Synthesis with Selective State Space Models [22.0] マルチモーダル統合によるジェスチャーの多様性とリズムを向上させるMambaTalkを紹介する。
我々の手法は最先端のモデルの性能と一致するか超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 04:11:02 GMT)
Focal Inferential Infusion Coupled with Tractable Density Discrimination for Implicit Hate Detection [21.6] 本稿では,Focused Inferential Adaptive Density DiscriminationフレームワークであるFiADDを紹介する。
FiADDは、暗黙のヘイトスピーチの表面形式/意味を、その暗黙の形式に近づけることで、PLM微調整パイプラインを強化する。
3つの暗黙のヘイトデータセット上でFiADDをテストし、双方向と三方向のヘイト分類タスクにおいて顕著な改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:21:37 GMT)
From Unstructured Data to In-Context Learning: Exploring What Tasks Can Be Learned and When [19.8] トランスフォーマーのような大きな言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(ICL)機能を示す。
我々は、非構造化データで訓練されたモデルにおいて、ICLを実現するために、重要なシーケンスモデル要件とデータ構造について検討する。
我々は,非構造化データにおける意味的関連語対の共起から,多くのICL機能が出現することを発見した。
In one in logic reasoning task that requires generalization to new, unseen pattern, and another in analogy completion where relevant word pairs appears in fixed training position。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:58:19 GMT)
Does This Summary Answer My Question? Modeling Query-Focused Summary Readers with Rational Speech Acts [19.0] 我々は、人間コミュニケーションのモデルであるRational Speech Act(RSA)フレームワークを、読者が生成した要約に対する理解を明示的にモデル化するために適応する。
本稿では,要約に対する読者の理解に近似した回答再構築の目的について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:48:21 GMT)
SplatFormer: Point Transformer for Robust 3D Gaussian Splatting [18.9] 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、近ごろ光現実的再構成を変換し、高い視覚的忠実度とリアルタイム性能を実現した。
レンダリング品質は、テストビューがトレーニング中に使用されるカメラアングルから逸脱したときに著しく低下し、没入型自由視点レンダリングとナビゲーションのアプリケーションにとって大きな課題となった。
SplatFormerは,ガウススプラット上での操作に特化して設計された最初の点変換器モデルである。
我々のモデルは、非常に斬新なビュー下でのレンダリング品質を著しく改善し、これらの難易度シナリオにおける最先端のパフォーマンスを達成し、様々な3DGS正規化技術、スパースビュー合成に適したマルチシーンモデル、拡散を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:23:27 GMT)
Implicit Reasoning in Deep Time Series Forecasting [16.8] この研究は、ディープ時系列予測モデルの推論能力を評価するための最初の一歩を踏み出した。
系統的に編成されたアウト・オブ・ディストリビューションシナリオにおいて,ある線形なパッチベーストランスフォーマーモデルが効果的に一般化できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:46:12 GMT)
Delayed Memory Unit: Modelling Temporal Dependency Through Delay Gate [16.4] リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時間的依存をモデル化する能力で広く認識されている。
本稿では、ゲートRNNのための新しい遅延メモリユニット(DMU)を提案する。
DMUは遅延線構造と遅延ゲートをバニラRNNに組み込み、時間的相互作用を高め、時間的信用割り当てを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:03:37 GMT)
CLIPScope: Enhancing Zero-Shot OOD Detection with Bayesian Scoring [16.1] ゼロショットOOD検出手法であるCLIPScopeを導入する。
CLIPScopeは、大きな語彙データベースからOODクラスをマイニングするための新しい戦略を取り入れている。
OODサンプルのカバレッジを最大化するために、CLIP埋め込み距離の観点から、最も多く、最もIDクラスに最も近いクラスラベルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 07:31:55 GMT)
Local Implicit Wavelet Transformer for Arbitrary-Scale Super-Resolution [15.6] 暗黙の神経表現は、最近、画像の任意のスケールの超解像(SR)において有望な可能性を証明している。
既存のほとんどの手法は、クエリされた座標と近くの特徴のアンサンブルに基づいて、SR画像中のピクセルを予測する。
本稿では,高周波テクスチャの再現性を高めるために,LIWT(Local Implicit Wavelet Transformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:21:14 GMT)
Self-Training Meets Consistency: Improving LLMs' Reasoning With Consistency-Driven Rationale Evaluation [15.1] 大規模言語モデル(LLM)の自己学習アプローチは、自己生成的理性に基づいてモデルをトレーニングすることで推論能力を向上させる。
これまでのアプローチでは、与えられた質問に対する正しい答えをトレーニングに適するように、合理的にラベル付けしてきた。
CREST(Consistency-driven Rationale Evaluation for Self-Training)は,フォローアップ質問を通じて各根拠を更に評価する自己学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:11:05 GMT)
Layer-Wise Feature Metric of Semantic-Pixel Matching for Few-Shot Learning [14.6] Few-Shot Learningでは、伝統的なメトリクスベースのアプローチは、しばしば類似性を計算するためにグローバルなメトリクスに依存する。
自然界では、キーインスタンスの空間配置は画像間で矛盾することが多い。
本稿では,セマンティック・ピクチャー・マッチングのレイヤワイズ特徴量と呼ばれる新しい手法を提案し,より詳細な比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 05:12:24 GMT)
Collaborative Cognitive Diagnosis with Disentangled Representation Learning for Learner Modeling [14.6] 類似学習者間の協調的接続を活用することは、人間の学習を理解する上で価値がある。
本研究では,不整合表現学習を用いた協調的認知診断モデルであるCoralを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:50:06 GMT)
QDA-SQL: Questions Enhanced Dialogue Augmentation for Multi-Turn Text-to-SQL [14.3] 特定のドメインタスクのための細調整された大きな言語モデル(LLM)は、Text-to-Awerタスクで大きな成功を収めました。
LLMは、曖昧な質問や解決不可能な質問によって引き起こされるマルチターンのテキスト-問合せタスクにおいて、しばしば課題に直面している。
マルチターンテキスト-問合せタスクにおいて,複数種類の質問を処理するためのLLMの拡張が望まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:45:48 GMT)
Epidemiology-Aware Neural ODE with Continuous Disease Transmission Graph [14.3] 持続疾患透過グラフ(EARTH)を用いた疫学対応ニューラル・オードという,革新的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。
本稿ではまず,感染メカニズムとニューラルODEアプローチをシームレスに統合するEANOを提案する。
また,グローバルな感染動向をモデル化するためにGLTGを導入し,これらの信号を利用して局所的な感染を動的に誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 05:26:44 GMT)
PLM-Based Discrete Diffusion Language Models with Entropy-Adaptive Gibbs Sampling [14.2] 拡散モデルとPLMを効果的に統合する新しいアプローチであるDiffusion-EAGSを紹介する。
実世界のアプリケーションでは一般的であるバイリンガルおよび低リソース設定に適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:49:36 GMT)
Reinforcement Learning-based Receding Horizon Control using Adaptive Control Barrier Functions for Safety-Critical Systems [14.2] 最適制御法は、安全クリティカルな問題に対する解決策を提供するが、容易に難解になる。
モデル予測制御を利用した強化学習に基づく回帰水平制御手法を提案する。
我々は、コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークルにおける自動マージ制御問題に適用し、本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:58:57 GMT)
MatPilot: an LLM-enabled AI Materials Scientist under the Framework of Human-Machine Collaboration [13.7] 我々はMatPilotという名のAI材料科学者を開発し、新しい素材の発見を奨励する能力を示した。
MatPilotのコアとなる強みは、自然言語で対話的な人間と機械のコラボレーションだ。
MatPilotは、ユニークな認知能力、豊富な蓄積された経験、そして人間の生活の好奇心を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:23:44 GMT)
Ada-VE: Training-Free Consistent Video Editing Using Adaptive Motion Prior [13.6] ビデオ間合成は、キャラクタ一貫性の維持、スムーズな時間遷移、高速動作時の視覚的品質の維持において大きな課題となる。
本稿では,冗長計算を選択的に削減する適応型動き誘導型クロスフレームアテンション機構を提案する。
これにより、同じ計算予算内でより多くのフレームにクロスフレームの注意を向けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 10:08:37 GMT)
DELIFT: Data Efficient Language model Instruction Fine Tuning [13.5] 本稿では,3段階の微調整におけるデータ選択を体系的に最適化する新しいアルゴリズムであるDELIFTを紹介する。
さまざまなタスクやモデルスケールにわたる実験により、DELIFTはパフォーマンスを損なうことなく、微調整データサイズを最大70%削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 05:24:33 GMT)
Architectures for Heterogeneous Quantum Error Correction Codes [13.5] 不均一なアーキテクチャは、普遍論理計算への明確な経路を提供する。
本研究では,アシラバスを用いてコード間データ移動のためのサーフェスコードとグロスコードを統合することを提案する。
アルゴリズムを特定の論理誤差率で実行する場合、物理量子ビットの最大6.42倍の減少を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:00:58 GMT)
Deep Active Learning in the Open World [13.2] オープンワールドのシナリオにデプロイされた機械学習モデルは、よく馴染みのない状況に遭遇し、予期しない状況でうまく機能しない。
我々は、新しいOODクラスを組み込むことで、モデル適応性を高めるように設計されたオープンワールド環境のための新しい能動的学習アルゴリズムであるALOEを紹介する。
以上の結果から,既知のクラスのパフォーマンス向上と新たなクラス発見との重大なトレードオフが明らかとなり,オープンワールド機械学習の進歩のステージが整った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 04:04:20 GMT)
On the limits of agency in agent-based models [13.1] エージェントベースモデリングは複雑なシステムに対する強力な洞察を提供するが、その実用性は計算の制約によって制限されている。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、適応エージェントによるABMを強化する可能性があるが、大規模なシミュレーションへの統合は依然として困難である。
大規模シミュレーションにおいて,行動複雑性と計算効率のバランスをとる手法であるLSMアーチタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:31:43 GMT)
Diffusion Models With Learned Adaptive Noise [12.5] 本稿では,拡散過程がデータから学べるかどうかを考察する。
広く信じられている仮定は、ELBOはノイズプロセスに不変であるということである。
画像間で異なる速度でノイズを印加する学習拡散過程であるMULANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 20:02:06 GMT)
SamRobNODDI: Q-Space Sampling-Augmented Continuous Representation Learning for Robust and Generalized NODDI [12.1] 我々は,堅牢で一般化されたNODDIを実現するために,Q空間サンプリングによる連続表現学習フレームワーク(SamRobNODDI)を提案する。
具体的には、q空間サンプリング強化に基づく連続表現学習法を導入し、q空間内の異なる勾配方向間の情報を完全に探索する。
我々は、異なるサンプリングスキームの出力を制限するために、サンプリング一貫性損失を設計し、出力が可能な限り一貫性を保つことを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:25:00 GMT)
A Variance Minimization Approach to Temporal-Difference Learning [12.0] 本稿では,誤差最小化の代わりに値ベースRLに対する分散最小化(VM)手法を提案する。
提案手法では,ベルマン誤差 (VBE) と投影ベルマン誤差 (VPBE) の2つの目的について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:56:16 GMT)
Dropout the High-rate Downsampling: A Novel Design Paradigm for UHD Image Restoration [11.9] D2NetはUHD(Ultra-high-definition)画像の完全な推測を可能にする。
本モデルは,最先端手法よりも定量的,定性的な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:05:36 GMT)
I2VControl-Camera: Precise Video Camera Control with Adjustable Motion Strength [11.8] I2Vコントロルカメラ(I2VControl-Camera)を提案する。
被写体運動の強度を正確に制御・調整するために,映像軌道展開の高次成分を線形項だけでなく明示的にモデル化し,運動強度を効果的に表現する演算子を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:59:39 GMT)
SEM-Net: Efficient Pixel Modelling for image inpainting with Spatially Enhanced SSM [11.4] 画像の塗装は、画像の既知の領域の情報に基づいて、部分的に損傷した画像の修復を目的としている。
SEM-Netは、新しいビジュアル・ステート・スペース・モデル(SSM)ビジョン・ネットワークであり、画像の劣化をピクセルレベルでモデル化し、状態空間における長距離依存(LRD)をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 00:35:14 GMT)
Variational Imbalanced Regression: Fair Uncertainty Quantification via Probabilistic Smoothing [11.3] 既存の回帰モデルは、ラベル分布が不均衡である場合、精度と不確実性の推定の両方において不足する傾向にある。
変分不均衡回帰(VIR)と呼ばれる確率的深層学習モデルを提案する。
VIRは不均衡回帰において良好に機能するが、自然に副産物として妥当な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:36:05 GMT)
Epistemic Integrity in Large Language Models [11.2] 大規模な言語モデルは情報ソースにますます頼っているが、偽りや誤解を招く声明の妥当性はユーザーや社会に高いリスクをもたらす。
本稿では,モデルの言語的主張が真の内部的確証を反映しないという,誤校正の重大な問題に直面する。
大規模言語モデルの言語的アサーション性を評価するための,新しい人的ミスアライメント評価と新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:10:13 GMT)
AutoManual: Constructing Instruction Manuals by LLM Agents via Interactive Environmental Learning [11.1] LLM(Large Language Models)ベースのエージェントは、さまざまなドメインにわたるタスクを自律的に完了させることを約束している。
我々は,LLMエージェントが対話を通じて理解を自律的に構築し,新しい環境に適応することを可能にするフレームワークであるAutoManualを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:54:35 GMT)
Phantom: Constraining Generative Artificial Intelligence Models for Practical Domain Specific Peripherals Trace Synthesizing [10.9] Phantomは、TLPトレース生成を生成AI問題として扱う最初のフレームワークである。
Phantom は実用的で大規模な TLP トレースを生成し,既存のモデルよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 07:15:03 GMT)
AMAZE: Accelerated MiMC Hardware Architecture for Zero-Knowledge Applications on the Edge [10.8] 暗号ハッシュ(CRH)機能は、現代システムにおけるセキュリティとプライバシの提供において、長い間重要な部分であった。
いくつかのゼロ知識証明(ZKP)プロトコルは、CRH関数を使用して暗号ハッシュを実行することを目的としている。
SHA2のような標準CRH関数はZKPドメインで使用されると非効率である。
最も成熟したZKフレンドリーなハッシュであるMIMCは、単純な代数構造を持つブロック暗号とハッシュ関数を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 03:55:08 GMT)
RSNet: A Light Framework for The Detection of Multi-scale Remote Sensing Targets [10.7] RSNetは、SAR画像における船舶検出を強化する軽量フレームワークである。
Waveletpool-ContextGuided (WCG)は、グローバルなコンテキスト理解を導くバックボーンである。
ウェーブレットプール・スターフュージョン (WSF) は、残っているウェーブレット要素の乗算構造を用いてネックとして導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 02:31:09 GMT)
Over-parameterized Student Model via Tensor Decomposition Boosted Knowledge Distillation [10.5] 我々は、より大規模な教師モデルを模倣するために、コンパクトな学生モデルを訓練する知識蒸留(KD)に焦点を当てる。
これまでの作業の多くとは対照的に、トレーニング中の学生モデルのパラメータをスケールアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:40:59 GMT)
GALIC: Hybrid Multi-Qubitwise Pauli Grouping for Quantum Computing Measurement [10.3] 本稿では,コンテキスト対応のハイブリッド可換性関係を設計するためのフレームワークを提案する。
GALIC interpolates between fully commtativity (FC) and qubit-wise commtativity (QWC)
エラー抑制は、キュービット接続よりもデバイス対応推定器のばらつきに10ドル以上かかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:55:38 GMT)
InvisMark: Invisible and Robust Watermarking for AI-generated Image Provenance [9.8] InvisMarkは、高解像度のAI生成画像のために設計された新しい透かし技術である。
InvisMarkは、非許容で最先端のパフォーマンスを達成する。
我々は、高度な攻撃に対する潜在的な脆弱性に対処し、緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:22:22 GMT)
PRISM: A Methodology for Auditing Biases in Large Language Models [9.8] PRISMは、大規模言語モデルを監査するための柔軟な調査ベースの方法論である。
優先事項を直接調査するのではなく、タスクベースの調査を通じて間接的にこれらのポジションを照会しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:48:53 GMT)
A Survey on Large Language Models for Code Generation [9.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なコード関連のタスクで顕著な進歩を遂げています。
本調査は、総合的かつ最新の文献レビューを提供することで、学界と実践的発展のギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:02:27 GMT)
An Energy-Based Self-Adaptive Learning Rate for Stochastic Gradient Descent: Enhancing Unconstrained Optimization with VAV method [9.3] 本稿では,制約のない最適化問題に対して,エネルギーに基づく自己調整可能な学習率最適化手法を提案する。
補助変数$rを組み、無条件のエネルギー散逸法に固執しながら、バックトラックなしで効率的なエネルギー近似を容易にする。特に、VAVは学習速度がより大きく、訓練過程の初期段階においてより高速な収束を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:39:40 GMT)
SAN: Structure-Aware Network for Complex and Long-tailed Chinese Text Recognition [9.2] 複雑な文字の認識性能を向上させるため,階層型合成情報を利用した構造認識ネットワークを提案する。
実験により,提案手法は複雑な文字と尾文字の性能を大幅に向上し,全体的な性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 07:41:00 GMT)
Higher Order Structures For Graph Explanations [9.2] グラフ説明における高階表現のためのフレームワーク(FORGE)を提案する。
FORGEはグラフ説明器が高次のマルチノードインタラクションをキャプチャすることを可能にする。
平均説明精度をそれぞれ1.9倍と2.25倍に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 14:52:12 GMT)
Health Text Simplification: An Annotated Corpus for Digestive Cancer Education and Novel Strategies for Reinforcement Learning [8.9] 普及とリテラシーを高めるために、健康情報における高パフォーマンステキスト単純化モデルが不可欠である。
アメリカがん学会, 疾病対策センター, 国立がん研究所の教育コンテンツを含む, 健康テキストの簡易化研究に適した, がん教材の同時コーパスを紹介する。
大規模言語モデル (LLM) に基づく単純化手法について検討し, 微調整, 強化学習 (RL) , 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF) , ドメイン適応, プロンプトに基づくアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:47:22 GMT)
Optimized Inference for 1.58-bit LLMs: A Time and Memory-Efficient Algorithm for Binary and Ternary Matrix Multiplication [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、高度な計算インフラに依存しながら推論の非効率さに悩まされる。
3次重み付き1.58ビットLLMの推論時間とメモリ効率を改善するアルゴリズムを提案する。
その結果,時間とメモリの両面でのアプローチの優位性が確認され,推論時間は最大29倍,メモリ使用量は最大6倍に短縮された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 04:56:14 GMT)
Fitting Multiple Machine Learning Models with Performance Based Clustering [8.8] 従来の機械学習のアプローチは、データが単一の生成メカニズムから来ると仮定している。
本稿では,特徴値と対象値の関係に応じてデータをグループ化することで,この仮定を解消するクラスタリングフレームワークを提案する。
フレームワークをストリーミングデータを持つアプリケーションに拡張し、モデルのアンサンブルを使用して結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:38:35 GMT)
Uni-3DAD: GAN-Inversion Aided Universal 3D Anomaly Detection on Model-free Products [8.7] モデルフリー製品におけるあらゆる種類の欠陥を識別できる,統一された,教師なしの3次元異常検出フレームワークを提案する。
本手法では,特徴に基づく検出モジュールと再構成に基づく検出モジュールの2つの検出モジュールを統合する。
その結果,提案手法は不完全形状の同定において最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 01:04:58 GMT)
Diffusion Sampling Correction via Approximately 10 Parameters [8.6] 拡散確率モデル(DPM)は、生成タスクにおいて例外的な性能を示す。
品質を犠牲にすることなくサンプリング速度を向上させるため, 蒸留法に基づく高速化サンプリングアルゴリズムが最近提案されている。
学習可能なパラメータとトレーニングコストを最小限に抑え,既存のDPM問題の解法を最適化するPCAベースの適応探索(PAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:57:53 GMT)
Contrastive Learning with Adaptive Neighborhoods for Brain Age Prediction on 3D Stiffness Maps [8.1] そこで本研究では,サンプルの局所的な領域に着目して,トレーニングプロセス中に動的に適応する新たなコントラスト損失を提案する。
この研究は、脳の年齢を予測するために、コンパイルされた剛性マップを用いて、脳の機械的特性に対する自己教師あり学習の最初の応用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:37:07 GMT)
Learning Better Representations From Less Data For Propositional Satisfiability [7.4] 我々は、命題が満足できるという2つの課題に対処するニュールレス(NeuRes)というニューロシンボリックなアプローチを提案する。
我々のモデルは、分類のみのために訓練されたモデルよりも優れた表現を学習し、データ効率はずっと高い。
このモデルでは,NuroSATよりも,正しく分類された例と証明された例の両方において,はるかに優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:45:48 GMT)
MolMiner: Transformer architecture for fragment-based autoregressive generation of molecular stories [7.4] 生成過程の化学的妥当性、解釈可能性、可変分子サイズへの柔軟性は、計算材料設計における生成モデルに残る課題の1つである。
本稿では,分子生成を離散的かつ解釈可能なステップの列に分解する自己回帰的手法を提案する。
この結果から,本モデルでは,提案した多目的目標目標に応じて,生成分布を効果的にバイアスすることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:00:55 GMT)
Evaluating the World Model Implicit in a Generative Model [7.3] 最近の研究は、大きな言語モデルが暗黙的に世界モデルを学ぶことを示唆している。
これには、単純な論理的推論、地理的ナビゲーション、ゲームプレイング、化学といった問題が含まれる。
我々は,古典的なマイヒル・ネローデ定理に触発された世界モデル回復のための新しい評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 23:47:33 GMT)
Regret Minimization and Statistical Inference in Online Decision Making with High-dimensional Covariates [7.2] 我々は、決定のための$varepsilon$-greedybanditアルゴリズムと、疎帯域パラメータを推定するためのハードしきい値アルゴリズムを統合する。
マージン条件下では、我々の手法は、$O(T1/2)$ regret あるいは古典的な$O(T1/2)$-consistent推論のいずれかを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 01:47:11 GMT)
Offline Handwritten Signature Verification Using a Stream-Based Approach [7.2] 署名検証システムは、真と偽の署名を区別する。
従来のHSV開発には静的なバッチ構成が含まれる。
本稿では,無限のシグネチャ列を受信し,時間とともに更新される適応システムを用いた新しいHSV手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:16:06 GMT)
Oja's Algorithm for Streaming Sparse PCA [7.1] Oja's Algorithm for Streaming principal Component Analysis (PCA) for $n$ data-points in a $d$ dimensional space achieves the same sin-squared error $O(r_mathsfeff/n)$ as the offline algorithm in $O(d)$ space and $O(nd)$ time。
Ojaのアルゴリズムの出力をしきい値にする単純なシングルパス手順は、$O(d)$ space と $O(nd)$ time の正則性条件下での最小誤差を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 04:33:34 GMT)
Attention Normalization Impacts Cardinality Generalization in Slot Attention [6.9] そこで本研究では,スロット数やオブジェクト数に応じてスロットアテンションの機能を向上する,元の正規化方式の代替案を提案し,検討する。
新たに提案された正規化は、通常のSlot Attentionモジュールの変更を簡単に実装できる最小限のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:27:34 GMT)
LLM Vocabulary Compression for Low-Compute Environments [6.7] 本稿では,言語モデルの最終線形層を圧縮し,メモリ使用量を最大3.4倍に削減する手法を提案する。
TinyStoriesデータセットの評価から,本手法はGPT-NeoとGPT2と同等に動作し,スループットを最大3倍向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 06:39:10 GMT)
Emotion-Aware Interaction Design in Intelligent User Interface Using Multi-Modal Deep Learning [6.6] 本研究では,ユーザインタフェース(UI)設計の感情応答性を大幅に向上させる,高度な感情認識システムを提案する。
マルチブランチトランスフォーマーモデルを通じて表情、音声、テキストデータを統合することにより、システムは複雑な感情的手がかりをリアルタイムで解釈する。
本モデルでは,公的なMELDデータセットを用いて感情認識精度とF1スコアを大幅に改善し,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 01:26:39 GMT)
Perturbing the Gradient for Alleviating Meta Overfitting [6.6] 本稿では,数ショットの学習環境におけるメタオーバーフィッティングに対処するソリューションを多数提案する。
提案手法は,非相互排他的タスク設定における学習における最先端のベースラインと比較して,一般化性能の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:46:36 GMT)
A novel algorithm for optimizing bundle adjustment in image sequence alignment [6.3] 本稿では,低温電子トモグラフィーにおける画像シーケンスアライメントの文脈におけるバンドル調整(BA)モデルを最適化するための新しいアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムの性能を評価するために、合成データセットと実世界のデータセットの両方に関する大規模な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 03:19:33 GMT)
Protection against Source Inference Attacks in Federated Learning using Unary Encoding and Shuffling [6.3] Federated Learning (FL)は、クライアントがローカルデータを開示することなく、ジョイントモデルをトレーニングすることを可能にする。
近年, ソース推論攻撃 (SIA) が提案され, クライアントが特定のデータレコードを所有しているかを正確に特定しようとする。
本稿では, 信頼性の高いシャフラーを用いて, 関節モデルの精度を損なうことなく, SIA に対する防御策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:17:11 GMT)
IC/DC: Surpassing Heuristic Solvers in Combinatorial Optimization with Diffusion Models [6.3] IC/DCは,教師なしの学習型最適化フレームワークである。
IC/DCは2つの異なる項目を含む問題の解決に特化しており、有効な解を生成するのに問題固有の探索プロセスは必要ない。
私たちは、問題固有の制約を順守しながら、ソリューションのコストを最小限に抑えるために、自己監督的な方法でモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:14:00 GMT)
Uniform Memory Retrieval with Larger Capacity for Modern Hopfield Models [5.9] 本稿では,現代のホップフィールドモデルに対する2段階のメモリ検索ダイナミクスを提案する。
主な貢献は学習可能な特徴写像 $Phi$ であり、ホップフィールドエネルギー関数をカーネル空間に変換する。
記憶されたメモリパターンを学習データとして利用し、現代のホップフィールドモデル全体のメモリ容量を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:25:40 GMT)
Fast pseudothermalization [5.8] 小資源の「擬似量子」を「擬似量子」と呼ぶ。
我々は$omega(log n)cdot O(t[log t]2)$ depth circuitsのみを必要とする実装を提案する。
これは私たちの知識を最大限に活用するために擬似ランダム状態を生成することで知られている最速の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:12:36 GMT)
Locally Adaptive One-Class Classifier Fusion with Dynamic $\ell$p-Norm Constraints for Robust Anomaly Detection [5.8] 局所的なデータ特性に基づいて,融合重みを動的に調整するフレームワークを提案する。
本手法は,計算効率を大幅に向上させる内部点最適化手法を取り入れたものである。
計算効率を維持しながらローカルなデータパターンに適応できるフレームワークの能力は、リアルタイムアプリケーションに特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 09:57:13 GMT)
UniCtrl: Improving the Spatiotemporal Consistency of Text-to-Video Diffusion Models via Training-Free Unified Attention Control [5.4] テキスト・ツー・ビデオモデルによって生成されたビデオの一貫性と多様性を、追加のトレーニングなしで向上するプラグイン・アンド・プレイ方式であるUniCtrlを紹介する。
本研究は、UniCtrlが様々なテキスト・ビデオ・モデルの強化に有効であることを示し、その有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 05:34:31 GMT)
Through the Curved Cover: Synthesizing Cover Aberrated Scenes with Refractive Field [5.2] 我々は、下流拡張現実感アプリケーションのための保護カバーによる新しいビュー合成を可能にするために、SynthCoverを紹介した。
合成シーンと実世界のシーンの実験は、保護カバーを通して見るシーンを正確にモデル化する我々の方法の能力を実証している。
また, 異なる曲面曲率の被覆で得られた合成配列を用いて, 種々の被覆測地に対して, モデルが良好に調整可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 05:32:55 GMT)
Getting By Goal Misgeneralization With a Little Help From a Mentor [5.0] 本稿では, エージェントが不慣れな状況下で上司に助けを求めることが, この問題を軽減できるかどうかを考察する。
我々は,CoinRun環境においてPPOで訓練されたエージェントに焦点を当てた。
エージェントの内部状態に基づくメソッドは、積極的にヘルプを要求せず、ミスが既に発生するまで待つことに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 05:36:32 GMT)
Activation Map Compression through Tensor Decomposition for Deep Learning [5.0] バックプロパゲーションの主なボトルネック、すなわちアクティベーションマップストレージのメモリフットプリントに取り組む。
低次分解の応用は、学習に不可欠な特徴を保ちながら、かなりのメモリ節約をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 03:32:42 GMT)
A Learned Proximal Alternating Minimization Algorithm and Its Induced Network for a Class of Two-block Nonconvex and Nonsmooth Optimization [5.0] 本研究では,学習可能な2ブロック非平滑問題の解法として,一般学習型交互最小化アルゴリズムLPAMを提案する。
提案するLPAM-netはパラメータ効率が高く,いくつかの最先端手法と比較して良好な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 02:02:32 GMT)
Accelerating Large Language Model Training with 4D Parallelism and Memory Consumption Estimator [5.0] 大規模言語モデル(LLM)トレーニングでは、並列性(TP)、パイプライン並列性(PP)、データ並列性(DP)など、いくつかの並列化戦略が採用されている。
Llamaアーキテクチャにおける4次元並列トレーニング(DP, TP, PP, CP)のパラメータ, 勾配, 状態, アクティベーションによって消費されるメモリの正確な計算式を提供する。
結果は、推定メモリ使用量が利用可能なGPUメモリの80%未満である場合、トレーニングはメモリ外エラーに遭遇しないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:45:08 GMT)
Extended multi-stream temporal-attention module for skeleton-based human action recognition (HAR) [4.8] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、効率的な骨格に基づくヒト行動認識(HAR)技術である。
GCNは、よりフレキシブルな非ユークリッドフレームへのCNNの仕様を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:28:52 GMT)
Client Contribution Normalization for Enhanced Federated Learning [4.7] スマートフォンやラップトップを含むモバイルデバイスは、分散化された異種データを生成する。
フェデレートラーニング(FL)は、データ共有のない分散デバイス間でグローバルモデルの協調トレーニングを可能にすることで、有望な代替手段を提供する。
本稿では、FLにおけるデータ依存的不均一性に着目し、局所的に訓練されたモデルから抽出された平均潜在表現を活用する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 04:03:09 GMT)
Squeezing atomic $p$-orbital condensates for detecting gravitational waves [4.7] 我々は、重力波信号を軌道に絞った状態に投射するために、光格子にBose-Einstein縮合した$p$軌道の原子センサーを開発した。
この絡み合った状態は、ミシェルソン干渉計を介して受信された時空歪み信号と線形に結合する。
結果は、原子軌道のスクイージングが従来の手法の代替となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:31:18 GMT)
BayesNAM: Leveraging Inconsistency for Reliable Explanations [4.7] 本稿では,ベイズニューラルネットワークと機能ドロップアウトを統合した新しいフレームワークBayesNAMを提案する。
実験の結果,ベイズNAMはデータ不足やモデルの構造的制約といった潜在的な問題を効果的に明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 05:55:25 GMT)
Balancing Speed and Stability: The Trade-offs of FP8 vs. BF16 Training in LLMs [4.5] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の言語理解と生成能力によって大きな注目を集めている。
これらのモデルは、その大規模で広範なトレーニングデータによって特徴づけられ、自然言語処理において何が可能であるかの境界を押し進めている。
このようなモデルのトレーニングに関連する膨大な計算要求により、トレーニングプロセスの効率を最適化する研究が進められている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:19:42 GMT)
Metric Learning for Tag Recommendation: Tackling Data Sparsity and Cold Start Issues [4.3] 本稿では,メトリクス学習に基づくラベル推薦アルゴリズムを提案する。
従来のレコメンデーションシステムの課題を、効果的な距離や類似度を学習することで克服することを目的としている。
最初のいくつかの推奨項目の精度で特によく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 06:46:44 GMT)
Few-shot Semantic Learning for Robust Multi-Biome 3D Semantic Mapping in Off-Road Environments [4.1] オフロード環境は、高速自律航法において重要な認識課題をもたらす。
本稿では,500枚の画像,スパース,粗いラベル付き(30%ピクセル)マルチバイオームデータセットを微調整し,事前学習したビジョントランスフォーマー(ViT)を活用するアプローチを提案する。
これらのクラスは、新しいレンジベースの計量によって時間とともに融合され、3Dセマンティックなボクセルマップに集約される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 23:52:24 GMT)
Barriers to Complexity-Theoretic Proofs that Achieving AGI Using Machine Learning is Intractable [4.1] 最近の論文は、データから学ぶことによる人間のような知性を達成することは、複雑性理論的な意味で難解であることが証明されたと主張している。
証明は、システムへの(入力、出力)ペアの分布に関する不当な仮定に依存している。
証明を修復する上での2つの基本的な障壁の文脈で、この仮定を簡潔に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:47:30 GMT)
HidePrint: Hiding the Radio Fingerprint via Random Noise [4.0] HidePrintは、送信された信号に制御されたノイズを注入することで、送信者の指紋を不正な盗聴者に対して隠す。
我々は,送信者が無線指紋を意図した受信者のサブセットのみに開示できる新しい技術である,選択的無線指紋開示を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 10:45:35 GMT)
Adaptive and Temporally Consistent Gaussian Surfels for Multi-view Dynamic Reconstruction [3.9] AT-GSは、フレーム単位のインクリメンタル最適化により、多視点ビデオから高品質な動的曲面を再構成する新しい手法である。
連続するフレーム間の曲率写像の整合性を確保することにより、動的表面における時間的ジッタリングを低減する。
本手法は動的表面再構成の精度と時間的コヒーレンスを向上し,高忠実度空間時間新奇なビュー合成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:30:16 GMT)
Automated Strategy Invention for Confluence of Term Rewrite Systems [3.7] 学習誘導型自動合流証明器の開発に機械学習を適用した。
我々の発明した戦略を取り入れた場合、拡張データセットとオリジナルの人為的ベンチマークデータセットCopsの両方で人為的に設計された戦略を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 10:08:43 GMT)
Model Validation Practice in Banking: A Structured Approach for Predictive Models [3.5] 銀行におけるモデル検証は、予測モデルが確実に動作し、規制基準を満たすように設計された重要なプロセスである。
バンキングにおけるモデル検証は、概念音質評価、結果分析、進行中の監視という3つの重要な要素を持つ多面的プロセスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:09:45 GMT)
Are Neuromorphic Architectures Inherently Privacy-preserving? An Exploratory Study [3.5] 人工ニューラルネットワーク(ANN)の代替手段としてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場
本稿では,SNNが本質的により優れたプライバシを提供するかどうかを検討する。
学習アルゴリズム(勾配と進化の代理)、フレームワーク(snnTorch, TENNLab, LAVA)、およびパラメータがSNNプライバシに与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:18:53 GMT)
Multi-Stage Airway Segmentation in Lung CT Based on Multi-scale Nested Residual UNet [3.2] 深層学習は医用画像のセグメンテーションに大きな進歩をもたらしたが、気道の連続性を維持することは依然として困難である。
本稿では,小空路の複雑な詳細を効果的に把握し,情報フローを向上させるためのネスト残留フレームワークを提案する。
MNR-UNetのトレーニングを最適化する3段階セグメンテーションパイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:13:17 GMT)
MEANT: Multimodal Encoder for Antecedent Information [3.1] この研究は、(i)MEANTモデル、(ii)TempStockと呼ばれる新しいデータセット、および(ii)Antecedent情報のためのマルチモーダルを紹介します。
私たちはMEANTが既存のベースラインのパフォーマンスを15%以上改善していることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:42:36 GMT)
SBI-RAG: Enhancing Math Word Problem Solving for Students through Schema-Based Instruction and Retrieval-Augmented Generation [3.0] 多くの学生が数学用語問題(MWP)に悩まされている。
大規模言語モデル(LLM)を組み込んだフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、ソリューション生成をガイドするためにスキーマを活用することで、ステップバイステップの推論を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:53:38 GMT)
RealCQA-V2 : Visual Premise Proving A Manual COT Dataset for Charts [2.9] グラフ質問応答のプロセスを洗練するための新しいタスクであるVisual Premise Provingを紹介する。
この手法は従来の精度に基づく評価手法から逸脱したものである。
データ検索とグラフの構造的理解の両方に習熟性を示すモデルが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 00:54:21 GMT)
Monitoring-feedback induced entanglement relaxations in a tilted free fermionic chain [2.6] 本研究は,一般モニタリング対象のフェルミオン鎖の絡み合い緩和と動的遷移について検討する。
刺激による皮膚効果は傾きとともに持続するが,緩和時間は増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 02:00:57 GMT)
LProtector: An LLM-driven Vulnerability Detection System [2.6] LProtectorは、大規模言語モデル(LLM) GPT-4oとRetrieval-Augmented Generation(RAG)によって駆動されるC/C++の自動脆弱性検出システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:21:30 GMT)
CULL-MT: Compression Using Language and Layer pruning for Machine Translation [2.6] 構造層プルーニングと選択言語方向に基づく機械翻訳モデルの圧縮手法であるCULL-MTを提案する。
NLLB-3.3Bモデルは堅牢であり、25%の層を0.9spBLEUのドロップで刈り取ることができる。
しかし、LLaMA3.1-8B-インストラクタはより感度が高く、5つの層を刈った後、2.0spBLEUの低下が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:05:11 GMT)
A Hybrid Approach for COVID-19 Detection: Combining Wasserstein GAN with Transfer Learning [2.5] 我々は、後にディープラーニングモデルに入力された画像を合成して、COVID-19、ノーマル、ウイルス肺炎の画像の分類を行うGANベースのアプローチを提案する。
この拡張データセットを使用して、VGG-16、ResNet-50、GoogLeNet、MNASTの4つの提案されたディープラーニングモデルをトレーニングする。
VGG-16は4つの計画の中で99.17%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 09:09:41 GMT)
Context Parallelism for Scalable Million-Token Inference [2.5] 本手法は,Llama3 405Bモデルを77秒間(並列化効率93%,FLOPS利用63%),128Kコンテキストプリフィル3.8秒間)で1Mのコンテキストプリフィルを実現する。
提案手法は,中から低のホスト間帯域を持つ一般的な商用データセンターを用いて,十分にスケール可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 23:04:12 GMT)
owl2proto: Enabling Semantic Processing in Modern Cloud Micro-Services [2.5] セマンティックテクノロジーは、セマンティックテクノロジーをクラウドに導入する際の大きな障害であると主張する。
OWLをprotobufデータ形式に自動変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:01:04 GMT)
LoSAM: Local Search in Additive Noise Models with Unmeasured Confounders, a Top-Down Global Discovery Approach [2.4] 加法雑音モデル(LoSAM)における局所探索を導入する。
LoSAMは、局所因果構造を一般的な付加雑音設定に活用する既存の非線形手法を一般化する。
我々はLoSAMがランタイムを実現し、新しいサブストラクチャを活用することでランタイムと効率を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:03:35 GMT)
A mathematical framework of intelligence and consciousness based on Riemannian Geometry [2.0] 知性を理解することは神経科学、認知科学、人工知能の中心的な研究である。
幾何解析の最近の進歩は、高次元情報表現と組織に対する新たな洞察を明らかにしている。
この写本は、知性と意識の構造とダイナミクスを記述する数学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:46:40 GMT)
Conditioning non-linear and infinite-dimensional diffusion processes [1.7] 我々は、Girsanovの定理の無限次元バージョンを使って関数値過程を条件付ける。
本手法を進化生物学における生物の形状の時系列解析に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 10:14:54 GMT)
Error-mitigated initialization of surface codes with non-Pauli stabilizers [1.6] 非パウリ安定化器を組み込むことにより,従来の曲面符号の性能を向上させる。
格子手術法を用いて,非パウリ基底とパウリ基底の論理量子ビットを絡み合わせる能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 09:58:53 GMT)
Exploring social bots: A feature-based approach to improve bot detection in social networks [1.5] 私たちの日常生活におけるソーシャルメディアの重要性は、誤った情報、政治的メッセージ、悪意のあるリンクの拡散に繋がった。
これらのアクティビティを実行する最も一般的な方法の1つは、自動化されたアカウントを使用することである。
本稿では,ユーザアカウントプロファイルとそのコンテンツに基づく特徴の探索によってこの問題に対処し,将来的なボット検出装置の改良の基礎として,各特徴の関連性を理解することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 23:19:08 GMT)
Harpocrates: Oblivious Privacy in a Statically Typed World [1.5] Harpocratesは、ポリシーで保護されたタイプの生データをアプリケーションから取り除き、保護された形でのみ存在することを保証します。
Harpocrasは、ポリシー膜内のアプリケーション全体にデータを自由に流すことができるが、データにアクセス、変更、非分類化、あるいはアプリケーション境界を通過する際にポリシーを強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 00:28:58 GMT)
EO-GRAPE and EO-DRLPE: Open and Closed Loop Approaches for Energy Efficient Quantum Optimal Control [1.4] 本研究は,量子ユニタリゲートのエネルギーコストとプロセス忠実度を共最適化するために,量子最適制御技術を用いることの可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:35:33 GMT)
OffLight: An Offline Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Traffic Signal Control [1.3] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、交通信号制御問題に対する適応的な解決策を提供する。
オンラインMARL法は、コストが高く時間集約的な広範囲なリアルタイムインタラクションを必要とする。
オフラインのMARLは、過去のトラフィックデータを使用することでこれらの問題に対処するが、現実のデータセットにおける多様な行動ポリシーのため、課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:26:17 GMT)
Automatic Fused Multimodal Deep Learning for Plant Identification [1.2] 自動モーダル融合を用いた植物分類のための先駆的な多モードDLベースのアプローチを提案する。
PlantCLEF2015データセットの979クラスに対して82.61%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:10:53 GMT)
PRISM: Privacy-preserving Inter-Site MRI Harmonization via Disentangled Representation Learning [1.2] PRISMは、複数の部位にまたがる構造脳MRIを調和させる新しいフレームワークである。
我々のフレームワークは、データプライバシ、分散シフト、モデルの一般化可能性、解釈可能性など、医療AI/MLにおける重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:29:23 GMT)
Superpixel Segmentation: A Long-Lasting Ill-Posed Problem [1.1] スーパーピクセルの分割は,スーパーピクセルの形状とサイズに暗黙の規則性制約があるため,基本的に不適切な問題であることを示す。
我々は,超画素セグメンテーションタスクを専用にトレーニングすることなく,SAM(Segment Anything Model)のような最近のアーキテクチャを用いて,競争力のある結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 14:31:56 GMT)
Music Proofreading with RefinPaint: Where and How to Modify Compositions given Context [1.1] RefinPaintはサンプリングプロセスを改善するイテレーティブなテクニックである。
フィードバックモデルを使用して、より弱い音楽要素を特定することでこれを実現します。
実験結果から,RefinPaintの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:07:09 GMT)
A Next-Generation Approach to Airline Reservations: Integrating Cloud Microservices with AI and Blockchain for Enhanced Operational Performance [1.0] 本研究は、クラウド、分散人工知能モジュール、ブロックチェーン技術を組み込んだ次世代航空会社予約システムを開発し、効率、安全性、顧客満足度を改善することを提案する。
その結果,セキュアなデータ処理の速度が35%向上し,システム応答時間が15%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:38:30 GMT)
In-Context Learning for Preserving Patient Privacy: A Framework for Synthesizing Realistic Patient Portal Messages [0.9] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック以降、臨床医は患者のポータルメッセージに大きくて持続的な流入を見てきた。
本研究では,現実的な患者ポータルメッセージ生成のための LLM を利用したフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:06:55 GMT)
Stabilized Inverse Probability Weighting via Isotonic Calibration [0.9] 推定確率スコアによる逆重み付けは、因果推論で広く使われ、共起バイアスに適応する。
提案手法は, 利用者に供給された, クロスフィットした適合度スコア推定値から, 高い校正, 安定した重み付けを生成する逆正度重み付けのためのポストホック校正アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 03:09:02 GMT)
Magnetic Hysteresis Modeling with Neural Operators [0.8] 本稿では、磁場間のマッピングを学習することで、磁気ニューラル演算子を示す法則をモデル化するためのニューラル演算子を提案する。
3つのニューラル演算子-ディープ演算子ネットワーク、フーリエとウェーブレットのニューラル演算子は、新しい一階反転曲線とマイナーループを予測するために使用される。
磁場の速度非依存特性を組み込むために、トレーニング中に使用するものと異なるサンプリングレートで物質応答を予測するために、速度非依存ニューラル演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 14:36:15 GMT)
GoRINNs: Godunov-Riemann Informed Neural Networks for Learning Hyperbolic Conservation Laws [0.7] GoRINNsは、高解像度のGoduovスキームに基づくハイブリッド/ブレンド機械学習スキームである。
GoRINNは、数値支援された浅層ニューラルネットワークに基づいて、個々の保存法則のクロージャを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:27:44 GMT)
Solving Generalized Grouping Problems in Cellular Manufacturing Systems Using a Network Flow Model [0.6] 本稿では, セル製造システムにおける一般化グループ化問題に焦点をあてる。
本研究は,ネットワークフローアルゴリズムの広範かつ広範な利用に着想を得て,一般化グループ化のためのプロセス経路ファミリー形成を定式化した。
提案モデルでは, 生成する部品の数を事前に指定することなく, プロセス経路のファミリー形成問題を最適に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:49:50 GMT)
DDIM-Driven Coverless Steganography Scheme with Real Key [0.6] ステガノグラフィーはその冗長性を利用して 秘密情報を画像に埋め込む
そこで本研究では,DDIM(Denoising Diffusion Implicit Model)を用いて高品質なステゴイメージを生成する。
本手法はカオス暗号を組み込むことにより,低画像相関の実鍵保護を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 14:59:29 GMT)
A Multimodal Approach For Endoscopic VCE Image Classification Using BiomedCLIP-PubMedBERT [0.6] 本稿では,マルチモーダルモデルであるBiomedCLIP PubMedBERTの微細調整によるビデオカプセル内視鏡フレームの異常の分類について述べる。
本手法では, 血管拡張症, 出血, エロージョン, エリテマ, 異物, リンパ管拡張症, ポリープ, 潰瘍, ワーム, 正常の10種類の画像に分類する。
分類、精度、リコール、F1スコアなどのパフォーマンス指標は、内視鏡フレームの異常を正確に識別する強力な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:21:42 GMT)
Discovering emergent connections in quantum physics research via dynamic word embeddings [0.6] 概念結合予測のための動的単語埋め込みに基づく新しい手法を提案する。
知識グラフとは異なり,本手法は概念間の暗黙の関係を捉え,教師なしの方法で学習し,より広い範囲の情報を符号化する。
この表現は、科学文献における概念的関係をモデル化するための、より柔軟で情報的な方法を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:45:59 GMT)
Ablation is Not Enough to Emulate DPO: How Neuron Dynamics Drive Toxicity Reduction [0.6] 現在の説明では、直接選好(DPO)は、最も有毒なニューロンを減らし、残留ストリームの有毒な領域を避けるためにオフセットを学ぶことによって機能すると主張している。
ニューロンの活性化変化を毒性プローブに投影することにより、毒性の減少の31.8%は毒性の低下によるものであることがわかった。
DPOは、複数のニューロン群にまたがる効果を蓄積することで毒性を減少させ、毒性の方向の書き込みを減少させ、残留ストリームにおける抗毒性を促進する。
このことは、DPOが毒性の低下を達成するために対立するニューロン効果のバランスをとる過程であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:07:34 GMT)
Optimal Execution with Reinforcement Learning [0.5] 本研究では,強化学習による最適実行戦略の開発について検討する。
本稿では,独自のMDPの定式化を行い,提案手法の結果を確認し,標準実行戦略に対して性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:21:03 GMT)
Physics-Guided Actor-Critic Reinforcement Learning for Swimming in Turbulence [0.4] 乱流拡散は粒子を分離に近接させる。
本研究では,物理インフォームド強化学習戦略を新たに開発し,所定の制御と物理に依存しない強化学習戦略と比較する。
合成BKおよびより現実的なアーノルド・ベルトラミ・チルドレス流環境における広範な数値実験により,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:43:04 GMT)
Class Granularity: How richly does your knowledge graph represent the real world? [0.3] オープングラニュラリティ(Open Granularity, Open Granularity)と呼ばれる新しい指標を提案する。
さらに,本研究では,知識グラフにおけるオープングラニュラリティが下流タスクに与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 07:57:39 GMT)
VocalTweets: Investigating Social Media Offensive Language Among Nigerian Musicians [0.1] VocalTweetsは、ナイジェリアの著名なミュージシャン12人のツイートからなる、コードスイッチと多言語データセットである。
私たちはHuggingFaceのベースであるTwitter-RoBERTaを使ってモデルをトレーニングし、F1スコアは74.5。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 14:31:36 GMT)
The KIPARLA Forest treebank of spoken Italian: an overview of initial design choices [0.1] 本稿では,イタリアのKIParla corpus (KIParla corpus) のツリーバンク構築に向けた設計選択について概説する。
本研究の目的は,イタリアのKIParla corpus のツリーバンク構築に向けた設計選択について概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:32:24 GMT)
Gen-AI for User Safety: A Survey [0.1] 本書は,Gen-AI技術を用いたユーザ安全性に関するさまざまな作業の概要を包括的に紹介する。
具体的には、まず、Gen-AI技術が適用されたさまざまなドメイン(フィッシング、マルウェア、コンテンツモデレーション、偽造、物理的安全性など)を提供する。
次に、ユーザ安全の侵害を検出するために、さまざまなデータモダリティとともにGen-AI技術がどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:49:10 GMT)
New random compiler for Hamiltonians via Markov Chains [0.1] アディアバティックアルゴリズムのような多くの量子アルゴリズムは、ハミルトン進化をシミュレートする必要がある。
我々は,第1次ランダム化トロッターに似た新しいコンパイラを開発したが,そのフレームワークは間違いなくシンプルである。
大規模なランダム化スキームと時間依存重みをサポートするため、より多用途である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 14:57:25 GMT)
Graph Neural Networks for modelling breast biomechanical compression [0.1] 3次元モダリティからマンモグラフィーなどのX線治療への正確な画像登録には乳房圧迫シミュレーションが不可欠である。
圧縮による組織形状と位置の変化を考慮し、正確なアライメントを確保し、分析を改善している。
有限要素解析(FEA)は軟組織変形の近似に信頼性があり、精度と計算効率のバランスをとるのに苦労する。
近年の研究では、組織変形予測を高速化するために、FAAの結果に基づいて訓練されたデータ駆動モデルを用いている。
胸部圧迫シミュレーションのための物理ベースのグラフニューラルネットワーク(PhysGNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 20:59:23 GMT)
Amortized Bayesian Local Interpolation NetworK: Fast covariance parameter estimation for Gaussian Processes [0.0] 高速な共分散パラメータ推定のための補正ベイズ局所補間ネットWorKを提案する。
これらのネットワークの高速な予測時間により、行列の反転ステップをバイパスし、大きな計算スピードアップを発生させることができる。
拡張性のあるGP手法に比べて計算効率が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 01:26:16 GMT)
Will Central Bank Digital Currencies (CBDC) and Blockchain Cryptocurrencies Coexist in the Post Quantum Era? [0.0] 本稿では,中央銀行デジタル通貨(CBDC)とブロックチェーンベースの暗号通貨の共存可能性について検討する。
マルチパーティ計算 (MPC) や Oblivious Transfer (OT) など,新興量子アルゴリズムや暗号技術の影響について検討する。
本論文は,長期的共存が実現可能であるという司法的結論を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 05:05:55 GMT)
Using Rely/Guarantee to Pinpoint Assumptions underlying Security Protocols [0.0] Rely/guaranteeは環境からの干渉を抽象的に推論するメカニズムを提供する。
本稿では,Needham-Schroeder Public Keyプロトコルのこのアプローチについて検討する。
その結果,プロトコルが侵入者からの攻撃に耐えられるという仮定を効果的に解明できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 03:51:42 GMT)
Tuning the band topology and topological Hall effect in skyrmion crystals via the spin-orbit coupling [0.0] 我々は、ラシュバスピン軌道結合(SOC)の強度を変化させることで、スカイミオン結晶中のバンドトポロジとトポロジカルホール伝導率(THC)を調整可能であることを示す。
我々の研究は、スカイミオン結晶の電荷輸送を制御するための新たな道のりを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:36:18 GMT)
Time symmetry in quantum theories and beyond [0.0] 量子物理学のプロセス理論であるQPhysを量子論の内部として扱う。
時間対称性をQPhysに組み込む3つの方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:41:53 GMT)
Thermodynamically-Informed Iterative Neural Operators for Heterogeneous Elastic Localization [0.0] 本研究では,不均一な材料構造上の局所的弾性変形場の予測という,計算力学における正準問題に焦点をあてる。
熱力学的インフォームド・イテレーティブ・ニューラル演算子を用いた係数対解写像のハイブリッド近似を構築した。
幅広いケーススタディを通じて、効率、正確性、柔軟性の観点からこれらの設計選択の利点を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:11:49 GMT)
The surprising efficiency of temporal difference learning for rare event prediction [0.0] 我々は,強化学習における政策評価のための時間差(TD)学習,あるいはモンテカルロ(MC)推定器を用いて,時間差(TD)学習の効率を定量化する。
LSTD は MC よりも高い効率で相対精度が得られることを示す。
LSTDは、希少事象の時間スケールとMC推定器の相対精度の両方が、状態数で指数関数的に大きい場合でも、相対精度の一定レベルを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:57:34 GMT)
Symmetry-protected topological phases, conformal criticalities, and duality in exactly solvable SO($n$) spin chains [0.0] 我々は、逆場イジング鎖を$n=1$で一般化するSO($n$)対称スピン鎖の族を導入する。
彼らの位相図は、$mathrmSpin(n)_1$共形場理論によって記述される臨界点を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:06:30 GMT)
Stability of slow Hamiltonian dynamics from Lieb-Robinson bounds [0.0] 緩やかなハミルトン力学を生じる局所スピン系が、時間に依存する局所摂動に対して安定であることを示す。
スローダイナミクスの安定性は、リーブ・ロビンソンが全ハミルトニアンの力学に対して有界であることの証明から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:51:19 GMT)
Social Dynamics of Consumer Response: A Unified Framework Integrating Statistical Physics and Marketing Dynamics [0.0] 本研究では,物理と社会心理学から派生した理論的枠組みを適用し,消費者行動の複雑な性質を考察する。
本稿では, 広告費と消費者反応の関係を, 対称性, スケーリング法則, 位相遷移といった概念を用いて捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 10:10:44 GMT)
SequentialBreak: Large Language Models Can be Fooled by Embedding Jailbreak Prompts into Sequential Prompt Chains [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の脆弱性を利用した新しいジェイルブレイク攻撃であるSequentialBreakを紹介する。
問題バンク,ダイアログ補完,ゲーム環境などの事例に限らず,有害なプロンプトをLCMを騙して有害な応答を発生させる良質なプロンプトに埋め込む,いくつかのシナリオについて論じる。
大規模な実験では、SequentialBreakは単一のクエリしか使用せず、攻撃成功率を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:08:28 GMT)
Reinforcement learning for Quantum Tiq-Taq-Toe [0.0] 量子Tiq-Taq-Toeにおける量子コンピューティングと強化学習の組み合わせについて検討する。
量子ゲームは、その固有の部分観測可能性と指数的状態複雑性のポテンシャルのために古典的に表現することが困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:20:36 GMT)
Regression-based Physics Informed Neural Networks (Reg-PINNs) for Magnetopause Tracking [0.0] 回帰に基づく物理情報ニューラルネットワーク(Reg-PINN)の紹介
Reg-PINNは、物理にインスパイアされた経験的モデルをニューラルネットワークの損失関数に埋め込む。
シュエのモデルと比較して、この手法はRMSEの約30%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:19:54 GMT)
RL-Pruner: Structured Pruning Using Reinforcement Learning for CNN Compression and Acceleration [0.0] RL-Prunerを提案する。このRL-Prunerは、強化学習を用いて最適プルーニング分布を学習する。
RL-Prunerは、モデル固有のプルーニング実装を必要とせずに、入力モデル内のフィルタ間の依存関係を自動的に抽出し、プルーニングを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 13:35:10 GMT)
Quantum phase transition in small-size 1d and 2d Josephson junction arrays: analysis of the experiments within the interacting plasmons picture [0.0] ジョセフソン接合(JJ)アレイは、量子相転移(QPT)によって分離された超伝導または絶縁状態を示すことができる。
本研究では,最近開発されたQPTのモデルを用いて,3つの1次元配列と2つの2次元配列のQPTに関する公開データを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:20:25 GMT)
Prompt-Efficient Fine-Tuning for GPT-like Deep Models to Reduce Hallucination and to Improve Reproducibility in Scientific Text Generation Using Stochastic Optimisation Techniques [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な科学的テキスト生成タスクにますます採用されている。
彼らはしばしば正確性、一貫性、幻覚制御の限界に悩まされる。
この論文はAを紹介します。
Fine-Tuning’アプローチは、幻覚を緩和し、アダプタを強化することを目的として、GPTライクなモデルに適したものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:28:09 GMT)
Probabilistic Consensus through Ensemble Validation: A Framework for LLM Reliability [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成の大幅な進歩を示しているが、自律的なデプロイメントに必要な信頼性を欠いていることが多い。
本稿では,モデルコンセンサスを通じて,コンテンツ検証のためのアンサンブル手法を再利用する新しいフレームワークを提案する。
事実の精度と因果一貫性を必要とする78症例を対象としたテストでは, 精度が73.1%から93.9%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:32:16 GMT)
Predictors of disease outbreaks at continentalscale in the African region: Insights and predictions with geospatial artificial intelligence using earth observations and routine disease surveillance data [0.0] この研究はアフリカ大陸の大部分(約17,885,000 km2)をカバーしている。
マラリア,コレラ,髄膜炎,黄熱病の症例数について,まずグローバルおよび局所的自己相関法を適用した。
次に、機械学習を用いて、第2級行政区におけるこれらの疾患の週次存在を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:43:51 GMT)
Pi theorem formulation of flood mapping [0.0] 本稿では,次元のないマルチスケール機能に基づいた機械学習モデル一般化のためのフレームワークを提案する。
次元のない特徴は次元的特徴よりも優れており、モデルが1つの領域で訓練され、別の領域でテストされたときに、最も大きな利得が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 23:03:45 GMT)
Path distributions for describing eigenstates of the harmonic oscillator and other 1-dimensional problems [0.0] 波動関数を記述する積分式が記述されている。
得られた式は定常位相解析の一般化を用いて解析することができる。
幾分広い分布が見出され、古典的なエネルギーに対応する運動量の値でピークに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:37:26 GMT)
Multi-Parameter Molecular MRI Quantification using Physics-Informed Self-Supervised Learning [0.0] 生体物理モデルフィッティングは、生理的信号や画像から定量的パラメータを得る上で重要な役割を果たしている。
本稿では,常微分方程式(ODE)モデルを用いてパラメータ抽出逆問題の解法を提案する。
これは、数値ODEソルバをステップワイズ解析として機能させ、自動微分に基づく最適化と互換性を持たせることで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:40:33 GMT)
Mitigating covariate shift in non-colocated data with learned parameter priors [0.0] textitFragmentation-induced co-shift remediation(FIcsR$)は、フラグメントの共変量分布と標準クロスバリデーションベースラインとの$f$-divergenceを最小限にする。
複数のデータクラス、40ドル以上のデータセット、および複数のシーケンス長にわたってバッチ化されたデータに対して、広範な分類実験を行います。
バッチとフォールド・オブ・ザ・アーティファクトに対する精度は、それぞれ5%以上と10%以上向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:48:29 GMT)
Mastering NIM and Impartial Games with Weak Neural Networks: An AlphaZero-inspired Multi-Frame Approach [0.0] 本稿では,Bei Zhou氏の研究成果を検証し,解説する理論的枠組みを提供する。
我々は,AlphaZeroスタイルの強化学習アルゴリズムが,NIMにおける最適プレイの学習に苦慮していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 09:34:26 GMT)
Local vs. Global Models for Hierarchical Forecasting [0.0] 本研究では,情報活用が階層的予測の精度に与える影響について検討する。
我々は,クロスシリーズとクロス階層情報を活用するために,グローバル予測モデル(GFM)を開発した。
LightGBM に基づく2つの特定の GFM が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 08:51:49 GMT)
LML-DAP: Language Model Learning a Dataset for Data-Augmented Prediction [0.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた説明可能な手法によるタスク分類手法を提案する。
分類は、データを手動で探索し、理解して分類を決定する人間に類似した手法を用いて、LLMによって行われる。
システムはいくつかのテストケースで90%以上の精度を記録し、さまざまなシナリオで機械学習モデルを上回る性能と可能性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 03:45:30 GMT)
Image Segmentation from Shadow-Hints using Minimum Spanning Trees [0.0] 類似のセグメンテーション品質を実現するが、トレーニングは行わない新しい画像セグメンテーション手法を提案する。
代わりに、例えば測光ステレオの場合のように、静止カメラと異なる位置にある単一の光源を備えた画像シーケンスが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 17:13:01 GMT)
Hyperparameter Optimization for Randomized Algorithms: A Case Study on Random Features [0.0] 本稿では,高次元に適応し,目的関数のランダム性に頑健なランダムな目的関数を提案する。
EKIは、高次元にスケーラブルで、目的関数のランダム性に対して堅牢な勾配のない粒子ベース複雑性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:38:33 GMT)
High-Fidelity Individual Addressing of Single Atoms in Quantum Registers at Three-Photon Laser Excitation of Rydberg States [0.0] 2量子ビットの量子ゲートは通常、強い相互作用を持つリドベルク状態への原子のコヒーレントな2光子レーザー励起によって実現される。
Rydberg状態のコヒーレント3光子レーザー励起を用いることで、個別アドレッシングの忠実度を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:57:01 GMT)
Hamiltonian and Liouvillian learning in weakly-dissipative quantum many-body systems [0.0] 我々は、リウィリアンのハミルトニアン作用素とリンドブラッド作用素の作用素内容を学ぶための様々な方法を提示し、比較する。
私たちのアプローチの中心的な側面は、パラメータ間の依存関係を導入し、変更することで、(再)パラメータ化(re-) ans'atze)することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:13:57 GMT)
Gravity from entropy [0.0] 重力はエントロピー的作用結合物質場と幾何学から導かれる。
提案されたエントロピー作用は、時空の計量と物質場によって誘導される計量の間の量子相対エントロピーである。
この場の理論の正準量子化は、量子重力に対する新たな洞察をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:51:36 GMT)
Gravitational reduction of the wave function through the quantum theory of motion [0.0] 本稿では,ボヘミアン軌道を用いた重力波動関数の低減について述べる。
本研究では、点粒子と物体の量子運動について検討し、量子状態から古典状態への遷移の臨界パラメータを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 07:09:31 GMT)
Generating Mixcode Popular Songs with Artificial Intelligence: Concepts, Plans, and Speculations [0.0] 本稿では,人工知能とポピュラー音楽を統合するプロジェクトについて論じる。
プロジェクトの最終的な目標は、ソーシャルトランスフォーメーション、教育、ヘルスケア、感情的な幸福のために音楽を実装する強力なツールを作ることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 10:49:13 GMT)
Formations of generalized Wannier-Stark ladders: Theorem and applications [0.0] Wannier-Stark ladder (WSL) は、周期振動をサポートする基本的な概念である。
強相関系および非エルミート系を含む一般化系におけるWSLの形成について検討する。
相関ボソンのBloch-Zener振動は共鳴条件下では特に顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 10:29:51 GMT)
Fineweb-Edu-Ar: Machine-translated Corpus to Support Arabic Small Language Models [0.0] 本稿では,HuggingFaceから人気のFineWeb-Eduデータセットの機械翻訳版であるFineWeb-Edu-Arを紹介する。
われわれの知る限りでは、FineWeb-Edu-Arは、アラビア語でトレーニングされたトークンの202Bのトークンを持つ、最も広く公開されている機械翻訳アラビア語データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 09:29:51 GMT)
Financial Statement Analysis with Large Language Models [0.0] 我々はGPT4に標準化された匿名の財務文書を提供し、モデルを解析するように指示する。
このモデルでは、財務アナリストが収益の変化を予測できる能力を上回っている。
GPTの予測に基づく貿易戦略は、他のモデルに基づく戦略よりもシャープ比とアルファ率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:40:31 GMT)
FilterViT and DropoutViT [0.0] 我々は、ダウンサンプリングの初期段階で注意に基づくQKV操作を行うViTの強化版を紹介した。
本稿では,フィルタブロックを用いて注目画素を選択するための有能マスクを作成するフィルタアテンション機構を提案する。
このアプローチは、注意に関わるトークンの数を効果的に減らし、計算複雑性を減らし、処理速度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 11:09:57 GMT)
Few measurement shots challenge generalization in learning to classify entanglement [0.0] 本稿では,古典的機械学習手法を量子アルゴリズムと組み合わせたハイブリッド量子学習技術に焦点を当てる。
いくつかの設定では、いくつかの測定ショットから生じる不確実性がエラーの主な原因であることを示す。
従来の影をベースとした推定器を導入し,その性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 21:20:21 GMT)
Enhancing frozen histological section images using permanent-section-guided deep learning with nuclei attention [0.0] 本稿では,永久区間からの誘導を利用して凍結区間画像の高精細化のための生成的深層学習手法を提案する。
本手法は凍結部と永久部の両方に臨界情報を含む核領域に強い重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 20:16:32 GMT)
Engineering Ponderomotive Potential for Realizing $π$ and $π/2$ Bosonic Josephson Junctions [0.0] 音速ジョセフソン接合の定位電位を高周波電磁場により周期的に検討する。
マクロな量子自己トラッピングから$pi$-Josephson振動への動的遷移のパラメータ依存性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 22:58:45 GMT)
Electronic states in a bilayer graphene quantum ripple [0.0] スピンレス定常シュル・オーディンガー方程式によって支配される電子は、リップル面上で動くことが制約される。
系の電子状態における幾何と軌道角運動量の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 23:08:42 GMT)
Do Unlearning Methods Remove Information from Language Model Weights? [0.0] 大規模言語モデルによるサイバーセキュリティ攻撃の実行、バイオ兵器の作成、人間の操作に関する知識は、誤用のリスクを引き起こす。
モデル重みから情報を取り除くための逆評価法を提案する。
現状の未学習手法に適用した場合, アクセシブルな事実を微調整することで, 88%の未学習精度を回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 20:25:55 GMT)
Development of a threat modelling framework and a web-based threat modelling tool for micro businesses [0.0] マイクロビジネス(MB)は、サイバーセキュリティに関してしばしば見過ごされる。
従業員が10人未満で、サイバーセキュリティの専門知識が欠けている傾向にある。
MBは、しばしば毎年セキュリティ侵害やサイバー攻撃の犠牲者である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:14:43 GMT)
Detecting AutoEncoder is Enough to Catch LDM Generated Images [0.0] 本稿では,自己エンコーダが導入したアーティファクトを識別することで,LDM(Latent Diffusion Models)によって生成された画像を検出する手法を提案する。
LDMオートエンコーダによって再構成された画像と実際の画像とを区別するように検出器を訓練することにより、直接トレーニングすることなく、生成された画像を検出することができる。
実験の結果,最小限の偽陽性で高い検出精度を示し,この手法は偽画像と戦うための有望なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 12:17:32 GMT)
Data-driven ODE modeling of the high-frequency complex dynamics via a low-frequency dynamics model [0.0] 本稿では,流体流の高周波断続挙動を含む流体力学をモデリングする新しい手法を提案する。
1つは基本変数の自律システムであり、もう1つは目的変数が項に影響を受けていることに関するものである。
構成されたジョイントモデルは、短い軌跡だけでなく、長い軌跡から得られたカオス集合と統計的性質の再構築にも成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 04:58:40 GMT)
Comparing ImageNet Pre-training with Digital Pathology Foundation Models for Whole Slide Image-Based Survival Analysis [0.0] このタスクのために提案された複数のマルチインスタンス学習フレームワークは、自然言語で事前トレーニングされたResNet50バックボーンを使用している。
私たちのコードは受理時に公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 20:52:56 GMT)
Combining Entangled and Non-Entangled Based Quantum Key Distribution Protocol With GHZ State [0.0] 量子鍵分配(QKD)プロトコルは、セキュリティと生成された鍵数を最適化するために、絡み合いベースのアプローチと非絡み合いベースのアプローチを組み合わせる。
2つの状態B92プロトコルを持つ3つの粒子GHZ状態法を量子重ね合わせ状態を用いて確率的に切り替える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 20:24:36 GMT)
Classification in Japanese Sign Language Based on Dynamic Facial Expressions [0.0] 日本語手話(JSL)認識の研究は,データセットの欠如により限られている。
JSLでは、肯定的な文や質問などの文型は表情によって区別される。
提案手法は,ニューラルネットワークを用いて顔の特徴を分析し,文型を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 03:34:34 GMT)
CineXDrama: Relevance Detection and Sentiment Analysis of Bangla YouTube Comments on Movie-Drama using Transformers: Insights from Interpretability Tool [0.0] 本稿では,まずコメントの関連性を評価し,関連するものに対する感情分析を行うシステムを提案する。
手作業で収集した14,000のコメントと前処理されたコメントのデータセットを導入し、関連性(関連性または非関連性)と感情(肯定的または否定的)に注釈を付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:04:41 GMT)
Chiral quantum optics: recent developments, and future directions [0.0] キラル量子光学は、光と物質の相互作用が運動量とスピンに非対称に依存する研究分野として成長している。
近年,レーザー冷却された原子や量子ドットから様々な固体系へのキラル光-物質相互作用の研究プラットフォームが拡大している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 15:28:37 GMT)
Benchmarking the ability of a controller to execute quantum error corrected non-Clifford circuits [0.0] 誤り訂正された非クリフォード回路は、QEC符号を実行する古典的な制御系に依存していることを示す。
我々は,QEC制御系の遅延性能がQEC回路の動作状態を決定する方法を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 00:40:21 GMT)
Balancing Power and Ethics: A Framework for Addressing Human Rights Concerns in Military AI [0.0] 我々は、軍事AIの設計、配備、使用における人権に関する懸念を評価するための3段階のフレームワークを提案する。
この枠組みにより、我々は、軍事作戦におけるAIの利点と人権を守る必要性のバランスをとることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 02:27:01 GMT)
An exact analytical solution for Dicke superradiance [0.0] 我々はディック超放射問題を再考し、すなわち、当初逆のN$同一の2レベル系のアンサンブルに対して密度演算子の時間発展を求める。
コンパクトで計算が容易で完全に解析的な解が導出され、進化中の任意の時間と任意の$N$に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 16:44:27 GMT)
ASTD Patterns for Integrated Continuous Anomaly Detection In Data Logs [0.0] 本稿では,データログのアンサンブル異常検出におけるASTD言語の使用について検討する。
特に教師なし学習の文脈において,学習モデルを組み合わせるためのASTDパターンを提案する。
学習モデルのシームレスな組み合わせを可能にする新しいASTD演算子であるQuantified Flowが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 18:17:15 GMT)
A Review of Fairness and A Practical Guide to Selecting Context-Appropriate Fairness Metrics in Machine Learning [0.0] 我々は,文脈的に適切な公平度尺度の選択を導くフローチャートを開発した。
これには、モデル評価基準、モデル選択基準、データバイアスの考慮が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 23:13:28 GMT)
A Fully Analog Pipeline for Portfolio Optimization [0.0] ポートフォリオ最適化問題を解くために,エネルギー効率,高速,完全アナログパイプラインを提案する。
バックプロパゲーションのアナログである平衡伝播を用いて線形自己エンコーダニューラルネットワークを訓練する。
そして、アナログ連続ホップフィールドネットワークは、所望の戻り値に対して最小分散ポートフォリオを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Nov 2024 19:09:16 GMT)