Visual Sketchpad: Sketching as a Visual Chain of Thought for Multimodal Language Models [140.0] Sketchpadは、マルチモーダルLMにビジュアルスケッチパッドとスケッチパッドに描画するツールを提供するフレームワークである。
LMは、人間のスケッチに近い線、ボックス、マークなどを使って絵を描くことができ、推論をより容易にすることができる。
Sketchpadは、スケッチなしで強力なベースモデルよりも、すべてのタスクのパフォーマンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 00:54:32 GMT)
Data Diversity Matters for Robust Instruction Tuning [129.8] 近年の研究では、高品質で多様な命令チューニングデータセットをキュレートすることにより、命令追従能力を大幅に改善できることが示されている。
データセットの多様性と品質を制御できる新しいアルゴリズムQDIT(Quality-Diversity Instruction Tuning)を提案する。
いくつかの大規模命令チューニングデータセット上でのQDITの性能を検証した結果、最悪のケースと平均ケースのパフォーマンスを大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:58:11 GMT)
ActionAtlas: A VideoQA Benchmark for Domain-specialized Action Recognition [111.3] ActionAtlasは、様々なスポーツのショートビデオを含むビデオ質問応答ベンチマークである。
このデータセットには、56のスポーツで580のユニークなアクションを示す934の動画が含まれており、合計1896のアクションが選択できる。
我々は、このベンチマークでオープンでプロプライエタリな基礎モデルを評価し、最高のモデルであるGPT-4oが45.52%の精度を達成することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:06:25 GMT)
Fine Structure-Aware Sampling: A New Sampling Training Scheme for Pixel-Aligned Implicit Models in Single-View Human Reconstruction [98.3] 本研究では,単一視点の人物再構成のための暗黙的画素アライメントモデルをトレーニングするために,FSS(Final Structured-Aware Sampling)を導入する。
FSSは表面の厚さと複雑さに積極的に適応する。
また、画素アライメント型暗黙的モデルのためのメッシュ厚み損失信号を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:04:57 GMT)
Token Merging for Training-Free Semantic Binding in Text-to-Image Synthesis [98.2] Text-to-image (T2I) モデルは、しばしば入力プロンプトに意味的に関連付けられたオブジェクトや属性を正確に結合するのに失敗する。
Token Merging(ToMe)と呼ばれる新しい手法を導入し、関連するトークンを1つの複合トークンに集約することでセマンティックバインディングを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:05:15 GMT)
Continual LLaVA: Continual Instruction Tuning in Large Vision-Language Models [93.5] 連続LLaVA(Continuous LLaVA)は、LVLMにおける連続的な命令チューニングに適したリハーサルフリーな手法である。
実験により,提案した連続LLaVAは,連続的な命令チューニング過程における忘れを著しく減らし,従来の手法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:46:16 GMT)
Rethinking LLM Memorization through the Lens of Adversarial Compression [93.1] Webスケールデータセットでトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)は、許容可能なデータ使用に関する重大な懸念を提起する。
ひとつ大きな疑問は、これらのモデルがすべてのトレーニングデータを"記憶する"のか、それとも、人間がどのように情報を学び、合成するかに何らかの方法で多くのデータソースを統合するのかである。
本稿では,LLMの記憶度を評価する指標として,ACR(Adversarial Compression Ratio)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:47:16 GMT)
IntegratedPIFu: Integrated Pixel Aligned Implicit Function for Single-view Human Reconstruction [91.7] 統合PIFuは、ピクセルアラインの暗黙的モデルにおいて、深度と人間のパース情報をどのように予測し、大文字化するかを示す。
深度指向サンプリング(deep oriented sample)は、ノイズのない人工物なしで重要な人間の特徴を再構築する暗黙のモデル能力を改善する新しいトレーニング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:32:00 GMT)
GIFT-Eval: A Benchmark For General Time Series Forecasting Model Evaluation [90.5] 時系列基礎モデルはゼロショット予測に優れ、明示的なトレーニングなしで多様なタスクを処理する。
GIFT-Evalは、多様なデータセットに対する評価を促進するための先駆的なベンチマークである。
GIFT-Evalには、144,000の時系列と17700万のデータポイントの23のデータセットが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:48:24 GMT)
StoryAgent: Customized Storytelling Video Generation via Multi-Agent Collaboration [88.9] CSVG(Customized Storytelling Video Generation)のためのマルチエージェントフレームワークを提案する。
StoryAgentはCSVGを特殊エージェントに割り当てられた個別のサブタスクに分解し、プロの制作プロセスを反映する。
具体的には、撮影時間内整合性を高めるために、カスタマイズされたイメージ・ツー・ビデオ(I2V)手法であるLoRA-BEを導入する。
コントリビューションには、ビデオ生成タスクのための汎用フレームワークであるStoryAgentの導入や、プロタゴニストの一貫性を維持するための新しい技術が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:24:18 GMT)
Training Neural Networks as Recognizers of Formal Languages [87.1] 形式言語理論は、特に認識者に関するものである。
代わりに、非公式な意味でのみ類似したプロキシタスクを使用するのが一般的である。
ニューラルネットワークを文字列のバイナリ分類器として直接訓練し評価することで、このミスマッチを補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:33:25 GMT)
Contextualized Evaluations: Taking the Guesswork Out of Language Model Evaluations [85.8] 言語モデルユーザーは、しばしば仕様を欠いたクエリを発行するが、クエリが発行されたコンテキストは明示的ではない。
提案手法は,不特定クエリを取り巻くコンテキストを合成的に構築し,評価中に提供するプロトコルである。
その結果,1) モデルペア間の勝利率の反転,2) モデルペア間の勝利率の低下,2) パターンなどの表面レベル基準に基づく判断の少ない評価,3) 様々な文脈におけるモデル行動に関する新たな洞察の提供,といった結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:58:38 GMT)
Concept Drift and Long-Tailed Distribution in Fine-Grained Visual Categorization: Benchmark and Method [84.7] コンセプションドリフトとLong-Tailed Distributionデータセットを提案する。
インスタンスの特徴は時間によって異なり、長い尾の分布を示す傾向がある。
本稿ではCDLTに関連する学習課題に対処する機能組換えフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:54:35 GMT)
Correlated relaxation and emerging entanglement in arrays of $Λ$-type atoms [83.9] 原子の絡み合いは緩和の過程で現れ、系の最終的な定常状態に持続することを示す。
本研究は, 発散による絡み合いを解消する新しい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:39:32 GMT)
LongSafetyBench: Long-Context LLMs Struggle with Safety Issues [83.8] 長文言語モデルは安全上の懸念を示すことができる。
ほとんどの主流の長文モデルからの安全な応答の割合は50%以下である。
LongSafetyBenchは、長期コンテキスト言語モデルの安全性機能を評価するための貴重なベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:57:37 GMT)
SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? [80.5] SWE-benchは、実際のGitHub問題から引き出された2,294ドルのソフトウェアエンジニアリング問題と、人気のあるPythonリポジトリ12ドルのプルリクエストで構成される評価フレームワークである。
我々は、最先端のプロプライエタリモデルと微調整モデルSWE-Llamaの両方が、最も単純な問題だけを解決できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:05:04 GMT)
Multi-Stage Knowledge Integration of Vision-Language Models for Continual Learning [79.5] 蒸留法における人間の学習過程をエミュレートするマルチステージ知識統合ネットワーク(MulKI)を提案する。
Mulkiは、イデオロギーの排除、新しいイデオロギーの追加、イデオロギーの排除、コネクティクスの作りという4つの段階を通じてこれを達成している。
提案手法は,下流タスク間の連続学習をサポートしながら,ゼロショット能力の維持における大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:36:19 GMT)
Add-it: Training-Free Object Insertion in Images With Pretrained Diffusion Models [76.9] Add-itは、拡散モデルの注意メカニズムを拡張して、3つの主要なソースからの情報を組み込む、トレーニング不要のアプローチである。
我々の重み付き拡張アテンション機構は、自然物の位置を確実にしながら、構造的一貫性と細部を維持できる。
人間の評価によると、Add-itは80%以上のケースで好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:50:09 GMT)
TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables [75.8] TimeXerは外部情報を取り込み、内因性変数の予測を強化する。
TimeXerは、12の現実世界の予測ベンチマークで一貫した最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:18:32 GMT)
Problem Solving Through Human-AI Preference-Based Cooperation [74.4] 我々は,人間-AI共同構築フレームワークであるHAI-Co2を提案する。
我々は、HAI-Co2を形式化し、それが直面する困難なオープンリサーチ問題について議論する。
本稿では,HAI-Co2のケーススタディと,モノリシックな生成型AIモデルとの比較による有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:44:20 GMT)
ControlMLLM: Training-Free Visual Prompt Learning for Multimodal Large Language Models [73.3] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に視覚的参照を注入する学習自由手法を提案する。
MLLMにおけるテキストプロンプトトークンと視覚トークンの関係を観察する。
我々は,エネルギー関数に基づいて学習可能な視覚トークンを最適化し,注目マップにおける参照領域の強度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:12:01 GMT)
Edify Image: High-Quality Image Generation with Pixel Space Laplacian Diffusion Models [73.3] Edify Imageは、ピクセル完全精度でフォトリアリスティックな画像コンテンツを生成することができる拡散モデルのファミリーである。
Edify Imageはテキスト・ツー・イメージ合成、4Kアップサンプリング、コントロールネット、360 HDRパノラマ生成、画像カスタマイズのための微調整など幅広いアプリケーションをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:58:31 GMT)
Video Summarization: Towards Entity-Aware Captions [73.3] 本稿では,ニュース映像をエンティティ対応キャプションに直接要約するタスクを提案する。
提案手法は,既存のニュース画像キャプションデータセットに一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:14:15 GMT)
Dynamic and Textual Graph Generation Via Large-Scale LLM-based Agent Simulation [70.6] GraphAgent-Generator (GAG) は動的グラフ生成のための新しいシミュレーションベースのフレームワークである。
本フレームワークは,確立されたネットワーク科学理論において,7つのマクロレベルの構造特性を効果的に再現する。
最大10万近いノードと1000万のエッジを持つグラフの生成をサポートし、最低速度は90.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:41:53 GMT)
MYTE: Morphology-Driven Byte Encoding for Better and Fairer Multilingual Language Modeling [70.3] 多様な言語にまたがる一貫した大きさのセグメントで同一情報をエンコードする新しいパラダイムを導入する。
MYTEは99の言語すべてに対して短いエンコーディングを生成する。
これにより、多言語LMの性能が向上し、多言語間でのパープレキシティギャップが減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:33:25 GMT)
DLCR: A Generative Data Expansion Framework via Diffusion for Clothes-Changing Person Re-ID [69.7] 本稿では,多様な服装の個人画像を生成するための新しいデータ拡張フレームワークを提案する。
5つのベンチマークCC-ReIDデータセットの追加データを生成します。
DLCR生成データを用いて,先行技術(SOTA)法であるCALをトレーニングすることにより,トップ1の精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:28:33 GMT)
WDMoE: Wireless Distributed Mixture of Experts for Large Language Models [68.5] 大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理タスクにおいて大きな成功を収めた。
本稿では,無線ネットワーク上での基地局(BS)およびモバイルデバイスにおけるエッジサーバ間のLLMの協調展開を実現するために,無線分散Mixture of Experts(WDMoE)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:48:00 GMT)
Predicting ionic conductivity in solids from the machine-learned potential energy landscape [68.3] 超イオン材料は、エネルギー密度と安全性を向上させる固体電池の推進に不可欠である。
このような物質を同定するための従来の計算手法は資源集約的であり、容易ではない。
普遍的原子間ポテンシャル解析によるイオン伝導率の迅速かつ確実な評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:01:36 GMT)
ENAT: Rethinking Spatial-temporal Interactions in Token-based Image Synthesis [66.6] 自動回帰変換器(NAT)は,数ステップで高品質な画像を生成することができることを示す。
我々は,NATに固有の重要な相互作用を明示的に促進するNATモデルであるEfficientNAT (ENAT)を提案する。
ENATは特に計算コストを大幅に削減してNATの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:05:39 GMT)
Scaling Mesh Generation via Compressive Tokenization [66.1] 本稿では,Blocked and Patchified Tokenization (BPT) という,圧縮的かつ効果的なメッシュ表現を提案する。
BPTはブロックワイドインデックスとパッチアグリゲーションを用いてメッシュシーケンスを圧縮し、元のシーケンスと比較して長さを約75%削減する。
BPTを活用して、スケールしたメッシュデータに基づく基盤メッシュ生成モデルトレーニングを構築し、ポイントクラウドとイメージの柔軟な制御をサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:30:35 GMT)
Anticipatory Understanding of Resilient Agriculture to Climate [66.0] 本稿では,リモートセンシング,深層学習,作物収量モデリング,食品流通システムの因果モデリングを組み合わせることで,食品のセキュリティホットスポットをよりよく識別する枠組みを提案する。
我々は、世界の人口の大部分を供給している北インドの小麦パンバスケットの分析に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:17:13 GMT)
Attribute-to-Delete: Machine Unlearning via Datamodel Matching [65.1] 機械学習 -- 事前訓練された機械学習モデルで、小さな"ターゲットセット"トレーニングデータを効率的に削除する -- は、最近関心を集めている。
最近の研究では、機械学習技術はこのような困難な環境では耐えられないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:02:41 GMT)
Combining Domain and Alignment Vectors to Achieve Better Knowledge-Safety Trade-offs in LLMs [64.8] 我々は、ドメインとアライメントベクトルを補間し、より安全なドメイン固有モデルを作成する、textscMergeAlignと呼ばれる効率的なマージベースのアライメント手法を導入する。
医学やファイナンスの専門家であるLlama3の変種にtextscMergeAlignを適用することで、ドメイン固有のベンチマークを最小限または全く劣化させることなく、大幅なアライメントの改善が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:32:20 GMT)
Counterfactual Generation from Language Models [64.6] 対実的推論が介入と概念的に異なることを示す。
そこで本研究では,真の文字列反事実を生成するためのフレームワークを提案する。
我々の実験は、このアプローチが有意義な反事実を生み出すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:57:30 GMT)
The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Abstract Reasoning [64.4] モデル推論能力向上のためのメカニズムとして,テストタイムトレーニング(TTT)の有効性を検討する。
TTTはARCタスクのパフォーマンスを大幅に改善し、ベースとなる微調整モデルと比較して最大6倍の精度向上を実現した。
本研究は,ニューラルネットワークモデルにおける抽象的推論改善の道筋として,明示的な記号探索が唯一の道ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:59:45 GMT)
SPARTAN: A Sparse Transformer Learning Local Causation [63.3] 因果構造は、環境の変化に柔軟に適応する世界モデルにおいて中心的な役割を果たす。
本研究では,SPARse TrANsformer World Model(SPARTAN)を提案する。
オブジェクト指向トークン間の注意パターンに空間規則を適用することで、SPARTANは、将来のオブジェクト状態を正確に予測するスパース局所因果モデルを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:42:48 GMT)
Last-Iterate Global Convergence of Policy Gradients for Constrained Reinforcement Learning [62.8] 我々はC-PGと呼ばれる探索非依存のアルゴリズムを導入し、このアルゴリズムは(弱)勾配支配仮定の下でのグローバルな最終点収束を保証する。
制約付き制御問題に対して,我々のアルゴリズムを数値的に検証し,それらを最先端のベースラインと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:02:38 GMT)
Robust Fine-tuning of Zero-shot Models via Variance Reduction [56.4] 微調整ゼロショットモデルの場合、このデシドラトゥムは細調整モデルで、分布内(ID)と分布外(OOD)の両方で優れる。
トレードオフを伴わずに最適なIDとOODの精度を同時に達成できるサンプルワイズアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:13:39 GMT)
The Evolution of Cryptography through Number Theory [55.2] 暗号は100年ほど前に始まり、その起源はメソポタミアやエジプトといった古代文明にまでさかのぼる。
本稿では、初期情報隠蔽技術とRSAのような現代的な暗号アルゴリズムとの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:27:57 GMT)
Rotated Runtime Smooth: Training-Free Activation Smoother for accurate INT4 inference [54.3] 大規模言語モデルは、その大規模なため、相当な計算とメモリ移動コストを発生させる。
既存のアプローチでは、外れ値と通常の値を2つの行列に分けたり、アクティベーションからウェイトに移行したりしています。
Smooth と Rotation 操作からなる量子化のためのプラグ・アンド・プレイ・アクティベーション・スムーザである Rotated Smooth (RRS) を提案する。
提案手法は,LLaMAおよびQwenファミリーにおける最先端の手法より優れており,IF4推論におけるWikiText-2の難易度は57.33から6.66に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:45:51 GMT)
LocCa: Visual Pretraining with Location-aware Captioners [53.9] 位置認識キャプタ(LocCa)を用いた簡易な視覚前訓練法を提案する。
LocCaは単純なイメージキャプタタスクインターフェースを使用して、リッチな情報を読み取るモデルを教える。
エンコーダ・デコーダアーキテクチャのマルチタスク機能により、プレトレーニング中に画像キャプタが容易に複数のタスクを処理できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:39:35 GMT)
Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation [53.9] Edify 3Dは高品質な3Dアセット生成のために設計された高度なソリューションである。
提案手法は,2分間で詳細な形状,清潔な形状のトポロジ,高分解能なテクスチャ,材料で高品質な3Dアセットを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:07:43 GMT)
Controllable Context Sensitivity and the Knob Behind It [53.7] 予測を行う場合、言語モデルは、そのコンテキストとそれ以前の知識にどれだけ依存しているかをトレードオフする必要があります。
我々は,この感性を制御するノブを探索し,言語モデルが文脈から応答するか,それ以前の知識から応答するかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:22:21 GMT)
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.9] 本稿では,インストラクションチューニング(IT)の急速な発展分野における研究成果について調査する。
本稿では、指定しない場合を除き、命令チューニング(IT)は教師付き微調整(SFT)と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:25:48 GMT)
Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.1] 人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。
提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。
提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:58:38 GMT)
Unified Lexical Representation for Interpretable Visual-Language Alignment [52.1] 複雑な設計をせずに両方のモダリティを統一した語彙表現を学習するためのフレームワークであるLexVLAを紹介する。
我々はDINOv2をローカル言語の特徴の視覚モデルとして使用し、生成言語モデルであるLlamaをテキスト内語彙予測能力の活用に利用した。
これら2つの事前学習されたユニモーダルモデルが、控えめなマルチモーダルデータセットを微調整することで、適切に整列できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:46:50 GMT)
Generalizable Implicit Motion Modeling for Video Frame Interpolation [52.0] フローベースビデオフレーム補間(VFI)における動きの重要性
本稿では,動きモデリングVFIの新規かつ効果的なアプローチである一般インプリシット・モーション・モデリング(IMM)を紹介する。
我々のGIMMは、正確にモデル化された動きを供給することによって、既存のフローベースVFIワークと容易に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:59:13 GMT)
INQUIRE: A Natural World Text-to-Image Retrieval Benchmark [51.8] InQUIREは、専門家レベルのクエリにおけるマルチモーダル視覚言語モデルに挑戦するために設計されたテキスト・ツー・イメージ検索ベンチマークである。
InQUIREには、iNaturalist 2024(iNat24)、500万の自然界の画像の新しいデータセット、250のエキスパートレベルの検索クエリが含まれている。
InQUIRE-Fullrank,完全なデータセットランキングタスク,INQUIRE-Rerank,トップ100検索の精算タスクの2つの中核検索タスクを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:49:52 GMT)
Visual Data Diagnosis and Debiasing with Concept Graphs [50.8] 視覚データセットにおける概念共起バイアスの診断と緩和のためのフレームワークであるConBiasを提案する。
このような不均衡を緩和し,下流タスクの性能向上につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:56:11 GMT)
Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation [50.0] 社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。
本稿では, 動的に進化する関係構造を明示的に推論した系統的関係推論手法を提案する。
マルチエージェント軌道予測とソーシャルロボットナビゲーションの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:59:07 GMT)
Hire a Linguist!: Learning Endangered Languages with In-Context Linguistic Descriptions [50.0] lingOLLMは、LLMが事前トレーニングでほとんど起こらない未知の言語を処理できるようにする、トレーニング不要のアプローチである。
GPT-4とMixtralの2つのモデル上にlingOLLMを実装し,その性能評価を行った。
GPT-4 の 0 から 10.5 BLEU への翻訳能力が 10 言語方向に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:14:13 GMT)
Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.9] 大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。
政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。
LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:05:52 GMT)
Unmasking Illusions: Understanding Human Perception of Audiovisual Deepfakes [49.8] 本研究は,ディープフェイク映像を主観的研究により識別する人間の能力を評価することを目的とする。
人間の観察者を5つの最先端オーディオ視覚深度検出モデルと比較することにより,その知見を提示する。
同じ40の動画で評価すると、すべてのAIモデルは人間より優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:05:15 GMT)
Communication-Efficient Federated Group Distributionally Robust Optimization [49.1] フェデレーション学習は、異なるクライアントにおけるデータボリュームと分散の不均一性のために、課題に直面します。
グループ分散ロバスト最適化(GDRO)に基づいてこの問題に対処するための既存のアプローチは、しばしば高い通信とサンプルの複雑さをもたらす。
本研究では, 通信効率の高いFederated Group Distributionally Robust Optimizationに適したアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:42:53 GMT)
ALPINE: Unveiling the Planning Capability of Autoregressive Learning in Language Models [48.6] 計画は人間の知性と現代大言語モデル(LLM)の両方の重要な要素である
本稿では,トランスフォーマーを用いたLLMにおける次の単語予測機構による計画能力の出現について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:16:56 GMT)
Warmstarting for Scaling Language Models [47.7] モデルのサイズを拡大してパフォーマンスをスケールすることは、現在の大規模言語モデルパラダイムにとって非常にうまく機能しています。
現代の規模のデータとモデルに対する高いトレーニングコストは、そのようなトレーニング設定のチューニング方法と到着方法の理解の欠如をもたらす。
大型モデルの事前訓練のコストを改善する1つの方法は、より安価にチューニングできる小型モデルから大規模なトレーニングをウォームスタートさせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:02:29 GMT)
A Multi-Agent Approach for REST API Testing with Semantic Graphs and LLM-Driven Inputs [46.7] 私たちは、REST APIテストに依存性組み込みのマルチエージェントアプローチを採用する最初のブラックボックスフレームワークであるAutoRestTestを紹介します。
MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)とSPDG(Semantic Property Dependency Graph)とLLM(Large Language Models)を統合した。
このアプローチでは、REST APIテストを、API、依存性、パラメータ、バリューという4つのエージェントが協力して、API探索を最適化する、分離可能な問題として扱います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:20:27 GMT)
LLM-Neo: Parameter Efficient Knowledge Distillation for Large Language Models [46.0] 本稿では,大規模言語モデルからコンパクトな学生に知識を効率的に伝達する新しいフレームワークを提案する。
この観察から着想を得た我々は,LoRAとKDを組み合わせて知識伝達の効率化を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:07:51 GMT)
Atlas-Chat: Adapting Large Language Models for Low-Resource Moroccan Arabic Dialect [45.8] 既存のDarija言語リソースを統合することで,命令データセットを構築する。
データセットに微調整されたAtlas-Chat-2B、9B、27Bモデルは、Darija命令に従う上で優れた能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:14:04 GMT)
Fast and Robust Contextual Node Representation Learning over Dynamic Graphs [45.5] 本稿では,疎度ノードの注目度に基づく動的グラフ学習フレームワークを提案する。
我々は,STOA GNNにおけるPPRの選択を正当化するために,所望のプロパティセットを提案する。
また、PPRに等価な最適化形式を利用して、PPRベースのGNNの効率を最大6倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:51:51 GMT)
$SE(3)$ Equivariant Ray Embeddings for Implicit Multi-View Depth Estimation [45.3] 本稿では,同変多視点学習の深度推定への応用について検討する。
位置符号化には球高調波を用い、3次元回転同値性を確保する。
我々はPerceiver IOアーキテクチャ内で、特殊同変エンコーダとデコーダを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:34:47 GMT)
Explore the Reasoning Capability of LLMs in the Chess Testbed [45.1] 我々は,注釈付き戦略と戦術を統合することで,チェスにおける大規模言語モデルの推論能力を向上させることを提案する。
我々はLLaMA-3-8Bモデルを微調整し、より優れたチェスの動きを選択するタスクにおいて、最先端の商用言語モデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:42:56 GMT)
CIMRL: Combining IMitation and Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving [45.1] CIMRL(imitation and Reinforcement Learning)アプローチは、模倣動作の先行と安全性の制約を活用することで、シミュレーションにおける運転ポリシーのトレーニングを可能にする。
RLと模倣を組み合わせることで, クローズドループシミュレーションと実世界の運転ベンチマークにおいて, 最先端の結果が得られたことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:02:49 GMT)
Understanding Long Videos with Multimodal Language Models [44.8] LLM(Large Language Models)は、長いビデオ理解ベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを達成するために、最近のアプローチを可能にしている。
本研究では,LLMの広範な世界知識と強力な推論能力が,この強みにどのように影響するかを考察する。
得られたマルチモーダルビデオ理解フレームワークは、複数のビデオ理解ベンチマークで最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:56:29 GMT)
DetectBench: Can Large Language Model Detect and Piece Together Implicit Evidence? [44.6] 本稿では,長いコンテキスト内で暗黙的な証拠を検出し,まとめる能力を検証するために,DeuterBenchというベンチマークを提案する。
ベンチマークには3,928の多重選択質問が含まれており、平均的なトークンは1問あたり944である。
各質問には平均4.55個の暗黙の証拠が含まれており、解法は正しい解を見つけるためには7.62個の論理ジャンプが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:48:35 GMT)
Building a Taiwanese Mandarin Spoken Language Model: A First Attempt [44.5] 本報告は,マルチターン会話におけるリアルタイム音声対話を実現するために,台湾語マンダリンのための大規模音声言語モデル(MLL)を構築することを目的とする。
エンドツーエンドモデルにはデコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャが組み込まれており,会話の流路を保ちながらシームレスな対話を実現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:37:40 GMT)
Federated Graph Condensation with Information Bottleneck Principles [44.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるフェデレーショングラフ凝縮の新しい問題を提案し,研究する。
グラフ凝縮の典型的な勾配マッチングプロセスをクライアント側勾配計算とサーバ側勾配マッチングに分離する。
私たちのフレームワークは、トレーニング中のメンバシップのプライバシを一貫して保護することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:23:00 GMT)
Invar-RAG: Invariant LLM-aligned Retrieval for Better Generation [43.6] Invar-RAGと呼ばれる2段階ファインチューニングアーキテクチャを提案する。
検索段階では、LORAに基づく表現学習を統合してLLMベースの検索器を構築する。
生成段階では、抽出した情報に基づいて回答を生成する際のLCM精度を向上させるための精細調整法が用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:25:37 GMT)
Hidden Persuaders: LLMs' Political Leaning and Their Influence on Voters [42.8] 我々はまず、共和党候補よりも民主党候補を優先する18のオープン・クローズド・ウェイト LLM の政治的好意を示す。
教育訓練モデルでは、民主党候補への傾きがより顕著になることを示す。
さらに、米国登録有権者935名を対象に、LLMが有権者選択に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:35:11 GMT)
DiffSR: Learning Radar Reflectivity Synthesis via Diffusion Model from Satellite Observations [42.6] 我々はDiffSRと呼ばれる2段階拡散法を提案し、高周波の詳細と高値領域を生成する。
提案手法は, 最新技術(SOTA)の成果を達成し, 高周波の細部と高値領域を生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:50:34 GMT)
VRSBench: A Versatile Vision-Language Benchmark Dataset for Remote Sensing Image Understanding [41.7] 本稿では、VRSBenchと呼ばれるリモートセンシング画像理解のためのVersatile視覚言語ベンチマークを提案する。
このベンチマークは29,614枚の画像と29,614個の人間認証された詳細なキャプション、52,472個のオブジェクト参照、123,221個の質問応答ペアで構成されている。
さらに,画像キャプション,視覚的グラウンド,視覚的質問応答という3つの視覚言語課題に対して,このベンチマークの最先端モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:25:20 GMT)
UniHR: Hierarchical Representation Learning for Unified Knowledge Graph Link Prediction [41.5] 統一知識グラフリンク予測のための階層表現学習フレームワーク(UniHR)を提案する。
階層型データ表現(HiDR)モジュールと,グラフエンコーダとしての階層型構造学習(HiSL)モジュールで構成される。
我々は,1種類のKGをベースラインとして設計したUniHRよりも優れた性能を示し,HiDR形式の強力な一般化能力とHiSLモジュールの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:22:42 GMT)
Transformers represent belief state geometry in their residual stream [40.8] 本稿では,この構造が,データ生成過程の隠蔽状態を更新する信念のメタ力学によって与えられることを示す。
我々の研究は、トレーニングデータの構造とトランス内のアクティベーションの幾何学的構造を結びつける一般的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:09:51 GMT)
Identifiable Object-Centric Representation Learning via Probabilistic Slot Attention [40.5] 既存の手法は、有望なオブジェクト結合能力を実証的に示すが、理論的な識別可能性の保証は比較的未発達のままである。
本稿では,オブジェクト中心のスロット表現に先行してアグリゲート混合を課す確率論的スロットアテンションアルゴリズムを提案する。
簡単な2次元データと高分解能画像データの両方を用いた理論的識別可能性の実証検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:10:55 GMT)
General framework for online-to-nonconvex conversion: Schedule-free SGD is also effective for nonconvex optimization [40.3] 本研究では,A. Defazioらが開発したスケジュールなし手法の有効性について検討する。
具体的には、非平滑なSGD非最適化問題に対するスケジュールなし繰り返しを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:25:48 GMT)
Designing Reliable Experiments with Generative Agent-Based Modeling: A Comprehensive Guide Using Concordia by Google DeepMind [40.0] Generative Agent-Based Modeling (GABM)は、AI駆動エージェントが複雑な振る舞いを生成できるシミュレーションを作成することができる。
本稿では,GABMを用いた信頼性実験を設計するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:45:08 GMT)
Toward Optimal Search and Retrieval for RAG [39.7] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、Large Language Models (LLM)に関連するメモリ関連の課題に対処するための有望な方法である。
ここでは、質問回答(QA)などの共通タスクに対して、レトリバーをRAGパイプラインに最適化する方法を理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:06:51 GMT)
T2-Only Prostate Cancer Prediction by Meta-Learning from Bi-Parametric MR Imaging [39.6] 現在の画像に基づく前立腺癌の診断には、MR T2強調画像(T2w)と拡散強調画像(DWI)の両方が必要である。
DWI配列における拡散パターンの測定には時間がかかり、アーティファクトに傾向があり、イメージングパラメータに敏感である。
本研究では,T2wシーケンスのみを推論時間に用いた機械学習(ML)手法の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:38:45 GMT)
LA4SR: illuminating the dark proteome with generative AI [39.6] 我々は、微生物配列分類のためのオープンソースのAI言語モデル(LM)を再設計した。
F1のスコアは95点に達し、16,580倍速く動作した。
我々は、AI生成プロセスにアミノ酸パターンをもたらすカスタムAI説明可能性ソフトウェアツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:51:18 GMT)
HomoMatcher: Dense Feature Matching Results with Semi-Dense Efficiency by Homography Estimation [39.5] 画像ペア間の特徴マッチングは、SLAMのような多くのアプリケーションを駆動するコンピュータビジョンの基本的な問題である。
本稿では,セミセンスマッチングフレームワークにおけるファインマッチングモジュールの強化に焦点をあてる。
我々は、粗いマッチングから得られたパッチ間の視点マッピングを生成するために、軽量で効率的なホモグラフィ推定ネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:05:12 GMT)
Deep Compression Autoencoder for Efficient High-Resolution Diffusion Models [38.8] ディープ圧縮オートエンコーダ (DC-AE) は高分解能拡散モデルの高速化を目的とした新しいオートエンコーダモデルである。
遅延拡散モデルへの直流-AEの適用により,精度低下のない大幅な高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:42:37 GMT)
LuSh-NeRF: Lighting up and Sharpening NeRFs for Low-light Scenes [38.6] 我々は,手持ちの低照度画像群からクリーンでシャープなNeRFを再構成できるLush-NeRFという新しいモデルを提案する。
LuSh-NeRFはシーン表現からノイズを分離するScene-Noise Decompositionモジュールを含む。
実験により、LuSh-NeRFは既存のアプローチ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） (Mon, 11 Nov 2024 07:22:31 GMT)
Learning a Single Neuron Robustly to Distributional Shifts and Adversarial Label Noise [38.6] 本研究では, 対向分布シフトの存在下でのL2$損失に対して, 単一ニューロンを学習する問題について検討した。
ベクトルベクトル二乗損失を$chi2$divergenceから$mathcalp_0$に近似するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:43:52 GMT)
Meaningful Learning: Enhancing Abstract Reasoning in Large Language Models via Generic Fact Guidance [38.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論シナリオにまたがる優れたパフォーマンスと強力な説明可能性を開発した。
LLMは、一貫した正確な答えを提供するために、一般的な事実を抽象化し、適用するのに苦労することが多い。
このことが、LSMが真に推論しているのか、単に記憶しているだけなのか、という激しい議論を巻き起こした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:35:28 GMT)
Score-based generative diffusion with "active" correlated noise sources [38.3] 拡散モデルは、データセットの基盤となる分布を近似することで、堅牢な生成特性を示す。
本研究では, 時間的相関を持つノイズ源を用いてデータの破壊を行う場合, 生成性能を変調する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:51:08 GMT)
Optimizing the pump coupling for a three-wave mixing Josephson parametric amplifier [38.2] マイクロ波フィルタを用いた3波混合JPAのポンプ結合方式の最適化について検討する。
我々は、SNAILベースのJPAにおいて、対応するフィルタ設計を実装し、電力効率とポンプ漏れ抑制の双方において、3桁以上の改善点を示す。
フィルタ結合型JPAはポンプポートから入力される雑音に対してより堅牢であり,ポンプポートの有効雑音温度が最大4Kの付加雑音性能に有意な変化は示さないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:33:06 GMT)
Monogamy of Entanglement Bounds and Improved Approximation Algorithms for Qudit Hamiltonians [38.0] 我々は、局所項のないランク1プロジェクターの2-局所キュディト・ハミルトン多様体に対するエンタングルメント境界の新しいモノガミーを証明した。
基礎となる相互作用グラフの最大整合性の観点から、低次2乗法証明を用いて基底状態エネルギーを認証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:47:25 GMT)
Spin Squeezing with Magnetic Dipoles [37.9] 絡み合いは、ショットノイズ限界を超える量子センサーの測定精度を向上させることができる。
我々は、ほとんどの中性原子に固有の磁気双極子-双極子相互作用を利用してスピンスクイーズ状態を実現する。
エルビウム量子ガス顕微鏡における有限範囲スピン交換相互作用を用いて, メロジカルに有用なスクイージングの7.1dBを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:42:13 GMT)
Imitation from Diverse Behaviors: Wasserstein Quality Diversity Imitation Learning with Single-Step Archive Exploration [37.8] 本研究はWasserstein Quality Diversity Imitation Learning (WQDIL)を紹介する。
Wasserstein Auto-Encoder (WAE) を用いた潜時対人訓練による品質多様性設定における模倣学習の安定性の向上
評価条件付き報酬関数と1ステップのアーカイブ探索ボーナスを用いて、行動過剰化問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:11:18 GMT)
Surgical Workflow Recognition and Blocking Effectiveness Detection in Laparoscopic Liver Resections with Pringle Maneuver [37.3] 腹腔鏡下肝切除におけるプリングル手術 (PM) は, 出血を減少させ, 明確な手術観を提供することを目的としている。
ワークフロー認識とブロック有効性検出の2つの補完的AI支援手術モニタリングタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:08:08 GMT)
A finite-resource description of a measurement process and its implications for the "Wigner's Friend" scenario [36.1] 有限資源にのみアクセスする影響を一貫して含む量子計測プロセスのモデルを導入する。
崩壊が閉力学の効果的な記述であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:35:36 GMT)
Minion: A Technology Probe for Resolving Value Conflicts through Expert-Driven and User-Driven Strategies in AI Companion Applications [35.4] 私たちは、AIコンパニオンとの競合に関する151のユーザ苦情を分析したフォーマティブな研究を行います。
それらに基づいて、ユーザによる人間とAIの価値の衝突を解決するテクノロジプローブMinionを作りました。
我々は,価値相反を解決するためのユーザの反応,好み,ニーズを要約し,矛盾を低減し,より効果的に解決するための設計上の意味を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:49:43 GMT)
HSTrack: Bootstrap End-to-End Multi-Camera 3D Multi-object Tracking with Hybrid Supervision [34.7] カメラベースの3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)では、一般的な手法はトラッキング・バイ・クエリー・プロパゲーションのパラダイムに従っている。
本稿では,HSTrackを提案する。HSTrackは,マルチタスク学習を協調して検出・追跡する新しいプラグイン・アンド・プレイ方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:18:49 GMT)
ZAHA: Introducing the Level of Facade Generalization and the Large-Scale Point Cloud Facade Semantic Segmentation Benchmark Dataset [34.5] ファサードセマンティックセグメンテーションは、フォトグラムとコンピュータビジョンにおける長年の課題である。
本稿では,国際都市モデリング標準に基づく新しい階層型ファサードクラスであるLoFG(Level of Facade Generalization)を紹介する。
現在までに最大のセマンティック3Dファサードセグメンテーションデータセットであり、LoFG2とLoFG3の5クラスと15クラスで6100万のアノテートポイントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:08:49 GMT)
More Expressive Attention with Negative Weights [34.5] 本稿では,注意重みを否定的に表現力を高めるための新しい注意機構,Cog Attentionを提案する。
Cog Attentionはトークンの削除とコピー機能を静的なOV行列から動的QK内部積にシフトさせる。
コグ注意(Cog Attention)はモデルの表現的崩壊に対する堅牢性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:56:28 GMT)
Inductive Graph Few-shot Class Incremental Learning [34.2] 本稿では,新しいノードを持つ新しいクラスを継続的に学習するインダクティブGFSCILを提案する。
トランスダクティブGFSCILと比較して、インダクティブ設定は、アクセス不能な先行データにより破滅的忘れを悪化させる。
そこで我々はTopology-based class Augmentation and Prototype calibrationと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 00:06:20 GMT)
The First Prompt Counts the Most! An Evaluation of Large Language Models on Iterative Example-based Code Generation [33.8] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたサンプルベースコード生成の総合的研究について述べる。
I/O例の不完全性に起因する誤りに対処するために,反復的評価フレームワークを採用する。
我々は168の多様な目標関数のベンチマークを用いて6つの最先端LCMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:05:37 GMT)
Learning Multi-Agent Collaborative Manipulation for Long-Horizon Quadrupedal Pushing [33.7] 本稿では,複数の四足歩行ロボットによる障害物対応長軸プッシュの課題に取り組む。
階層型多エージェント強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:27:25 GMT)
Isochrony-Controlled Speech-to-Text Translation: A study on translating from Sino-Tibetan to Indo-European Languages [33.6] エンドツーエンド音声翻訳(ST)は、ソース言語音声を直接ターゲット言語テキストに変換する。
多くのSTアプリケーションは、翻訳期間がソースオーディオの長さと一致することを保証するために、厳密な長さ制御を必要とする。
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンスSTモデルの時間的アライメント特性の改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:39:21 GMT)
A Novel RFID Authentication Protocol Based on A Block-Order-Modulus Variable Matrix Encryption Algorithm [33.4] 低コストRFIDセンサタグを用いた移動無線周波数識別(RFID)システムの認証について検討した。
AM-SUEO-DBLTKMアルゴリズムは従来のアルゴリズムよりも99.59%のタグストレージを節約できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:16:27 GMT)
GenAI Arena: An Open Evaluation Platform for Generative Models [33.2] 本稿では,異なる画像および映像生成モデルを評価するためのオープンプラットフォームGenAI-Arenaを提案する。
GenAI-Arenaは、より民主的で正確なモデルパフォーマンスの指標を提供することを目指している。
テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション、テキスト・ツー・ビデオ・ジェネレーション、画像編集の3つのタスクをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:32:24 GMT)
GraphRPM: Risk Pattern Mining on Industrial Large Attributed Graphs [33.1] 我々は,大規模属性グラフ上の産業用並列分散リスクパターンマイニングフレームワークであるGraphRPMを紹介する。
このフレームワークは、並列グラフ計算のための最適化された演算と並行して、エッジを包含した新しいグラフ同型ネットワークを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:20:30 GMT)
Adaptive and Optimal Second-order Optimistic Methods for Minimax Optimization [32.9] 私たちのアルゴリズムは、イテレーション毎に1つの線形システムだけを解決する必要のある、単純な更新ルールを備えています。
また,提案アルゴリズムの実用性能を,既存の2次アルゴリズムと比較して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:19:18 GMT)
High-Frequency Enhanced Hybrid Neural Representation for Video Compression [32.4] 本稿では,高周波拡張型ハイブリッドニューラル表現ネットワークを提案する。
本手法は,ネットワークによる細部合成を改善するために,高周波情報を活用することに焦点を当てている。
BunnyおよびUVGデータセットの実験は、我々の手法が他の手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:04:46 GMT)
Continual Memorization of Factoids in Large Language Models [32.4] 大規模言語モデルは事前学習によって大量の知識を吸収することができるが、事前学習は長期的または専門的な事実を取得するのに非効率である。
世界の変化を反映した専門知識や新しい知識の微調整が普及しているが、モデルの本来の能力を損なうリスクがある。
我々はこれを連続記憶の文脈で研究し、モデルが小さな長い尾のファクトイドのセットで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:56:15 GMT)
OmniEdit: Building Image Editing Generalist Models Through Specialist Supervision [32.3] 我々は,7種類の画像編集タスクをシームレスに処理できる全能なエディタであるomnieditを提案する。
omnieditは7つの異なるスペシャリストモデルの監督を利用して、タスクカバレッジを確保することで訓練される。
当社のモデルが野生のどんな画像でも扱えるように、アスペクト比の異なる画像を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:21:43 GMT)
Ultraverse: A System-Centric Framework for Efficient What-If Analysis for Database-Intensive Web Applications [32.3] Ultraverseは、アプリケーション層とデータベース層の両方をシームレスに統合するWhat-if分析フレームワークである。
このフレームワークの評価により,解析速度が大幅に向上し,様々なベンチマークで7.7倍から291倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:38:46 GMT)
Beating Adversarial Low-Rank MDPs with Unknown Transition and Bandit Feedback [31.8] 低位のMDPが一定の移行と敵対的な損失を被ったことを後悔している。
モデルベースとモデルフリーなアルゴリズムの両方を提案し、$poly(d, A, H)T2/3$ regretとする。
また、$poly(d, A, H)T4/5$ regret を用いたオラクル効率の良いモデルフリーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:19:33 GMT)
ROCODE: Integrating Backtracking Mechanism and Program Analysis in Large Language Models for Code Generation [31.4] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において素晴らしいパフォーマンスを達成した。
LLMはコード生成時にエラーの蓄積に影響を受けやすい。
コード生成のためのLLMにバックトラック機構とプログラム解析を統合したROCODEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:39:13 GMT)
Track Any Peppers: Weakly Supervised Sweet Pepper Tracking Using VLMs [31.3] Track Any Peppers (TAP)は、トウガラシ追跡のための弱い教師付きアンサンブル技術である。
TAPは、人間の介入を最小限に抑えたビデオシーケンスで、サツマイモの擬似ラベルを生成する。
提案手法では,HOTAスコア80.4%,MOTA66.1%,リコール74.0%,精度90.7%を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:07:25 GMT)
Joint Age-State Belief is All You Need: Minimizing AoII via Pull-Based Remote Estimation [30.8] 不正確な情報の時代(AoII)は、最近提案された新鮮さとミスマッチの指標である。
AoIIの追跡には、ソースと推定プロセスの両方の知識が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:57:25 GMT)
Harnessing Nth Root Gates for Energy Storage [30.7] 量子熱力学における分数制御ノットゲートの利用について検討する。
Nth-root ゲートは2ビット演算のペーストな適用を可能にする。
量子バッテリを充電するための量子熱力学プロトコルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:11:35 GMT)
A2PO: Towards Effective Offline Reinforcement Learning from an Advantage-aware Perspective [30.0] 本稿では,オフライン学習におけるアドバンテージ・アウェア政策最適化(A2PO)手法を提案する。
A2POは条件付き変分自動エンコーダを用いて、絡み合った行動ポリシーの動作分布をアンタングルする。
D4RLベンチマークの単一品質データセットと混合品質データセットの両方で実施された実験では、A2POがA2POよりも優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:59:52 GMT)
Dockformer: A transformer-based molecular docking paradigm for large-scale virtual screening [29.9] 複合ライブラリのサイズが大きくなるにつれて、従来のドッキングモデルの複雑さが増す。
ディープラーニングアルゴリズムは、ドッキングプロセスのスピードを高めるために、データ駆動リサーチと開発モデルを提供することができる。
本研究では,Dockformerという,ディープラーニングに基づくドッキング手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:25:13 GMT)
Using Large Language Models for Hyperparameter Optimization [29.4] 本稿では,高パラメータ最適化(HPO)における基礎的大規模言語モデル(LLM)の利用について検討する。
標準ベンチマークに対する実証的な評価により,LLMは従来のHPO手法に適合あるいは優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:30:55 GMT)
Adam-mini: Use Fewer Learning Rates To Gain More [29.2] Adam-miniはAdamの学習率リソースを削減します。
Adam-miniは、メモリフットプリントが50%少ないAdamWよりも同等かそれ以上のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:59:58 GMT)
Grounding Video Models to Actions through Goal Conditioned Exploration [29.1] 本稿では,エージェントが複雑なタスクを解くために,映像誘導とトラジェクトリレベルのアクション生成を利用するフレームワークを提案する。
当社のアプローチが,専門家によるデモンストレーションでトレーニングされた,複数の行動クローンベースラインと同等であるか,あるいは超越しているかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:43:44 GMT)
TF-DCon: Leveraging Large Language Models (LLMs) to Empower Training-Free Dataset Condensation for Content-Based Recommendation [28.6] コンテンツベースのレコメンデーション(CBR)のモダンなテクニックは、アイテムコンテンツ情報を活用して、ユーザにパーソナライズされたサービスを提供するが、大規模なデータセットでのリソース集約的なトレーニングに苦しむ。
そこで我々は,大規模なデータセットで訓練されたデータセットに匹敵する性能をモデルが達成できるような,小さいが情報に富むデータセットを合成するために,データセット凝縮を提案する。
データセットのサイズを95%削減しながら、元のパフォーマンスの97%を近似することができます(すなわち、データセットMIND上で)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:16:24 GMT)
Multi-modal Iterative and Deep Fusion Frameworks for Enhanced Passive DOA Sensing via a Green Massive H2AD MIMO Receiver [28.5] グリーンマルチモーダル(MM)融合DOAフレームワークは,より実用的で低コストで高時間効率なDOA推定を実現するために提案されている。
より効率的なクラスタリング手法として, GMaxCS(Global maximum cos_similarity clustering)とGMinD(Global minimum distance clustering)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:32:18 GMT)
TabM: Advancing Tabular Deep Learning with Parameter-Efficient Ensembling [28.4] TabM -- BatchEnemblesのバリエーション(既存のテクニック)に基づいたシンプルなモデルです。
特に,TabMは表型DLモデルの中で最高の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:46:06 GMT)
Reminding Multimodal Large Language Models of Object-aware Knowledge with Retrieved Tags [28.4] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚的命令に対して正確かつ詳細な応答を提供するために必要な場合、重要な問題に対処する。
これらの問題を緩和する効果を示すが、大量の新しいデータを収集するコストがかかる。
本稿では、リッチなオブジェクト認識情報を含む検索拡張タグトークンを用いて、マッピングを強化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:59:47 GMT)
Bounded Rationality Equilibrium Learning in Mean Field Games [28.0] 平均場ゲーム (MFGs) は、多人数のエージェント集団において、トリッキーにモデル化される。
量子応答平衡(QRE)の概念を活用することにより、有界な有理性をMFGに組み込む。
また、エージェントの計画的地平線を制限することにより、MFGに有界な有理性を持つ第2の情報源を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:24:03 GMT)
GenCode: A Generic Data Augmentation Framework for Boosting Deep Learning-Based Code Understanding [28.0] 我々は、コード理解モデルのトレーニングを強化するために、汎用データ拡張フレームワークGenCodeを導入する。
GenCodeの有効性を評価するため、4つのコード理解タスクと3つの事前学習されたコードモデルの実験を行った。
最先端(SOTA)のコード拡張手法であるMixCodeと比較すると、GenCodeは平均で2.92%高い精度と4.90%の堅牢性を持つコードモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:38:23 GMT)
Evolving to the Future: Unseen Event Adaptive Fake News Detection on Social Media [27.2] textbfFuture textbfADaptive textbfEvent-based Fake News Detection (FADE) framework。
具体的には、適応的拡張戦略とグラフコントラスト学習を用いて目標予測器を訓練し、高品質な特徴を得る。
我々は、イベントのみ予測器の出力を目標予測器の出力から引いて最終的な予測値を得ることにより、イベントバイアスをさらに軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:27:18 GMT)
Wave Network: An Ultra-Small Language Model [26.7] 本稿では,新しい超小言語モデルであるWave Networkにおいて,革新的なトークン表現と更新手法を提案する。
具体的には、複雑なベクトルを用いて各トークンを表現し、入力テキストのグローバルな意味論とローカルな意味論の両方を符号化する。
AG Newsテキスト分類タスクの実験では、ランダムなトークン埋め込みから複雑なベクトルを生成する場合、波動干渉で90.91%、波動変調で91.66%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:49:30 GMT)
Chinese SimpleQA: A Chinese Factuality Evaluation for Large Language Models [26.3] 中国語SimpleQAは、短い質問に答える言語モデルの事実性を評価する最初の包括的な中国のベンチマークである。
私たちは、99の多様なサブトピックを持つ6つの主要なトピックに関する中国語に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:10:56 GMT)
SCAR: Sparse Conditioned Autoencoders for Concept Detection and Steering in LLMs [25.1] 本稿では, 生成前の毒性などの概念を検知し, ステアリングするための新しい手法を提案する。
Sparse Conditioned Autoencoder (SCAR)は、非タッチの大規模言語モデルを拡張する単一のトレーニングモジュールである。
毒性,安全性,書き込みスタイルの整合性など,さまざまな概念を通じて,このアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:51:39 GMT)
Model Partition and Resource Allocation for Split Learning in Vehicular Edge Networks [24.9] 本稿では,これらの課題に対処する新しいU字型分割学習(U-SFL)フレームワークを提案する。
U-SFLは、生のデータとラベルの両方をVU側に置くことで、プライバシー保護を強化することができる。
通信効率を最適化するために,送信データの次元を著しく低減する意味認識型自動エンコーダ(SAE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:59:13 GMT)
Single-Shot Plug-and-Play Methods for Inverse Problems [24.5] 近年,逆問題におけるプラグイン・アンド・プレイの先行が注目されている。
既存のモデルは、主に大規模なデータセットを使用した事前訓練されたデノイザに依存している。
本研究では,最小限のデータを用いて逆問題に焦点を移す単一ショット摂動法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:31:02 GMT)
GeodesicPSIM: Predicting the Quality of Static Mesh with Texture Map via Geodesic Patch Similarity [24.3] 静的メッシュの知覚品質を正確に予測するために,Geodesic Patch similarity (GeodesicPSIM)を提案する。
2ステップのパッチトリミングアルゴリズムとテクスチャマッピングモジュールは、1ホップの測地線パッチのサイズを改良する。
GeodesicPSIMは、画像ベース、ポイントベース、ビデオベースのメトリクスと比較して、最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:23:48 GMT)
Watermark Anything with Localized Messages [24.1] 我々は、Watermark Anything Model (WAM)と呼ばれる局所画像透かしのためのディープラーニングモデルを導入する。
WAM埋め込み装置は入力画像を不知覚に修正し、抽出器は受信した画像を透かし及び非透かし領域に分割する。
WAMはスプリシング画像中の透かし領域を特定し、複数の小さな領域から1ビット未満の誤差で異なる32ビットメッセージを抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:49:58 GMT)
BFA-YOLO: A balanced multiscale object detection network for building façade attachments detection [24.1] 本研究では,BFA-YOLOモデルとBFA-3Dデータセットを開発した。
BFA-YOLOモデルは、ファサードアタッチメントのマルチビュー画像の分析に特化して設計された高度なアーキテクチャである。
BFA-YOLOは、BFA-3DデータセットとパブリックなFacade-WHUデータセットにおいて、mAP$_50$で1.8%と2.9%の改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:23:21 GMT)
SAMPart3D: Segment Any Part in 3D Objects [24.0] 3D部分のセグメンテーションは、3D知覚において重要な課題であり、ロボット工学、3D生成、および3D編集などのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
最近の手法では、2次元から3次元の知識蒸留に強力なビジョン言語モデル(VLM)を用いており、ゼロショットの3次元部分分割を実現している。
本研究では,任意の3Dオブジェクトを複数の粒度のセマンティックな部分に分割する,スケーラブルなゼロショット3D部分分割フレームワークであるSAMPart3Dを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:59:10 GMT)
MixMask: Revisiting Masking Strategy for Siamese ConvNets [23.9] この研究は、textbfMixMaskと呼ばれる新しいフィリングベースのマスキング手法を導入している。
提案手法は,消去された領域を別の画像からのコンテンツに置き換えることにより,従来のマスキング手法で見られる情報の枯渇を効果的に解消する。
我々は,線形探索,半教師付きおよび教師付きファインタニング,オブジェクト検出,セグメンテーションなどの領域におけるフレームワークの性能向上を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:00:40 GMT)
EVQAScore: Efficient Video Question Answering Data Evaluation [23.8] 本稿では,ビデオキャプションとビデオQAデータ品質の両方を評価するためにキーワード抽出を利用する参照フリー手法EVQAScoreを紹介する。
提案手法は,Kendall相関32.8,Spearman相関42.3,従来のPAC-S++よりも4.7,5.9,動画キャプション評価5.9)。
データ選択にEVQAScoreを用いることで、元のデータボリュームのわずか12.5%でSOTA結果を達成し、以前のSOTA手法であるPAC-Sと100%のデータより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:11:36 GMT)
A Hierarchical Compression Technique for 3D Gaussian Splatting Compression [23.8] 3D Gaussian Splatting (GS) は、新規なビュー合成において優れたレンダリング品質と生成速度を示す。
現在の3D GS圧縮研究は主によりコンパクトなシーン表現の開発に焦点を当てている。
本稿では,このギャップに対処する階層型GS圧縮(HGSC)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:34:24 GMT)
SynRL: Aligning Synthetic Clinical Trial Data with Human-preferred Clinical Endpoints Using Reinforcement Learning [23.6] 患者データ生成装置の性能向上のために強化学習を活用するSynRLを提案する。
提案手法は,生成したデータの品質を評価するためのデータ値批判機能と,データジェネレータとユーザニーズを整合させる強化学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:19:46 GMT)
Non-Adversarial Inverse Reinforcement Learning via Successor Feature Matching [23.6] 逆強化学習(IRL)では、エージェントは環境との相互作用を通じて専門家のデモンストレーションを再現しようとする。
伝統的にIRLは、敵が報酬モデルを探し出し、学習者が繰り返しRL手順で報酬を最適化する対戦ゲームとして扱われる。
直接ポリシー最適化によるIRLに対する新しいアプローチを提案し、リターンの線形因数分解を後継特徴の内積および報酬ベクトルとして活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:05:50 GMT)
Solving Hidden Monotone Variational Inequalities with Surrogate Losses [23.6] 本稿では,変分不等式(VI)問題の解法として,ディープラーニングに適合する原理的な代理型アプローチを提案する。
提案手法は,予測ベルマン誤差の最小化と最小化に有効であることを示す。
深層強化学習では,より計算的かつ効率的なTD(0)の新たな変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:20:03 GMT)
FuseAnyPart: Diffusion-Driven Facial Parts Swapping via Multiple Reference Images [23.5] 顔部分交換は、ターゲット画像の残りの部分を維持しつつ、ソース画像からターゲット画像への関心領域を選択的に転送することを目的としている。
フルフェイススワップ用に特別に設計されたフェイススワップに関するほとんどの研究は、個々の顔部品のスワップに関して、不可能または著しく制限されている。
FuseAnyPartは、顔のシームレスな"fuuse-any-part"カスタマイズを容易にするために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:04:26 GMT)
SeedEdit: Align Image Re-Generation to Image Editing [23.5] 本稿では,任意のテキストプロンプトで任意の画像を修正可能な拡散モデルであるSeedEditを紹介する。
このような2つの方向の間に多様なペアを生成する弱いジェネレータ(text-to-image model)から始める。
SeedEditは、以前の画像編集方法よりも多種多様な安定した編集機能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:06:26 GMT)
AssistRAG: Boosting the Potential of Large Language Models with an Intelligent Information Assistant [23.4] 大規模言語モデルは「幻覚」として知られる事実的に誤った情報を生成する
これらの課題に対処するため、我々はAssistRAG(AssistRAG)を用いた検索生成支援システムを提案する。
このアシスタントは、ツールの使用、アクションの実行、メモリ構築、プラン仕様を通じて、メモリと知識を管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:03:52 GMT)
HeteroSample: Meta-path Guided Sampling for Heterogeneous Graph Representation Learning [23.2] HeteroSampleは、構造整合性、ノードおよびエッジタイプの分布、およびIoT関連グラフの意味パターンを保存するために設計された新しいサンプリング手法である。
HeteroSampleは最先端の手法より優れており、リンク予測やノード分類といったタスクで最大15%高いF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:27:30 GMT)
Multi-Modal Forecaster: Jointly Predicting Time Series and Textual Data [23.1] 現在の予測手法は概ね非定型であり、時系列に付随するリッチテキストデータを無視している。
マルチモーダル予測のためのタイムテキストコーパス(TTC)を開発した。
我々のデータセットは、タイムスタンプに沿った数字とテキストのシーケンスで構成されており、気候科学と医療という2つの異なる領域のデータを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:04:15 GMT)
A Unified Multi-Task Learning Architecture for Hate Detection Leveraging User-Based Information [23.0] ヘイトスピーチ、攻撃的言語、攻撃性、人種差別、性差別、その他の虐待的言語は、ソーシャルメディアでよく見られる現象である。
ヘイトコンテンツを大規模にフィルタリングする人工知能(AI)ベースの介入が必要である。
本稿では,ユーザ内およびユーザ間情報を活用することで,英語のヘイトスピーチ識別を改善するユニークなモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:37:11 GMT)
FineTuneBench: How well do commercial fine-tuning APIs infuse knowledge into LLMs? [22.9] FineTuneBenchは、商用の微調整APIがいかに新しい知識や更新知識を学べるかを理解するための評価フレームワークであり、データセットである。
GPT-4oやGemini 1.5 Proなど,市販のファインチューニングAPIを用いて,5つのフロンティア大言語モデル(LLM)を分析した。
本結果から,全モデルにおいて,ファインチューニングにより新たな情報を効果的に学習する能力において,平均一般化精度が37%の欠点が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:48:52 GMT)
NatureLM-audio: an Audio-Language Foundation Model for Bioacoustics [22.6] NatureLM-audioはバイオ音響学に特化して設計された最初のオーディオ言語基盤モデルである。
音楽や音声から生体音響への学習表現の伝達が成功し,本モデルは未知の分類群や課題への有望な一般化を示す。
バイオアコースティックスの研究を進めるため、トレーニングやベンチマークデータを生成するためのコードや、モデルをトレーニングするためのコードもオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:01:45 GMT)
Statistical Inference with Limited Memory: A Survey [22.4] いくつかの標準問題において,メモリ制約下での統計的推論の現状を概観する。
本稿では,この開発分野の主な成果について論じるとともに,再帰的なテーマを同定することにより,アルゴリズム構築のための基本的な構成要素を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:27:46 GMT)
Differentially-Private Collaborative Online Personalized Mean Estimation [22.4] プライバシー制約下での協調的パーソナライズされた平均推定の問題を考える。
2つのプライバシ機構と2つのデータ分散推定方式を提案する。
コラボレーションが完全に局所的なアプローチよりも早く収束することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:14:56 GMT)
Diffusion Models for Audio Restoration [22.4] 本稿では拡散モデルに基づく音声復元アルゴリズムを提案する。
拡散モデルは両世界の長所を組み合わせることができ、オーディオ復元アルゴリズムを設計する機会を提供する。
拡散形式とそのクリーンな音声信号の条件付き生成への応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:07:26 GMT)
BehaviorGPT: Smart Agent Simulation for Autonomous Driving with Next-Patch Prediction [22.3] BehaviorGPTは、複数のエージェントのシーケンシャルな振る舞いをシミュレートするために設計された、均一で完全な自己回帰変換器である。
本稿では,自己回帰モデルによる負の効果を軽減するために,Next-Patch Prediction Paradigm (NP3)を導入する。
ビヘイビアGPTは2024年のオープン・シム・エージェント・チャレンジで、リアリズムスコアが0.7473、ミナードスコアが1.4147で優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:20:39 GMT)
PediatricsGPT: Large Language Models as Chinese Medical Assistants for Pediatric Applications [22.2] PedCorpusは、小児科の教科書、ガイドライン、知識グラフリソースから30万以上のマルチタスク・インストラクションを収集し、多様な診断要求を満たすための高品質なデータセットである。
PedCorpusを十分に設計した上で,系統的かつ堅牢なトレーニングパイプライン上に構築された,中国初の小児 LLM アシスタントであるPediatricsGPT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:36:35 GMT)
Measuring Sound Symbolism in Audio-visual Models [21.9] 本研究では,事前学習した音声視覚モデルが,音と視覚表現の関連性を示すかどうかを検討する。
この結果から,人間の言語処理との関連が明らかとなり,認知アーキテクチャや機械学習戦略の洞察が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:04:35 GMT)
United Domain Cognition Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images [21.8] 周波数領域と空間領域のグローバルローカル情報を共同で探索する新しい統一ドメイン認知ネットワーク(UDCNet)を提案する。
実験結果から提案したUDCNetが24種類の最先端モデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:12:27 GMT)
JUICER: Data-Efficient Imitation Learning for Robotic Assembly [21.4] 本稿では,人体実験予算を小さくすることで,模擬学習性能を向上させるパイプラインを提案する。
我々のパイプラインは、表現力のあるポリシーアーキテクチャと、データセットの拡張とシミュレーションベースのデータ拡張のための様々な技術を組み合わせています。
シミュレーションで4つの家具組立タスクのパイプラインを実演し、2500近い時間ステップで最大5つの部品をマニピュレータで組み立てます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:09:00 GMT)
Streetwise Agents: Empowering Offline RL Policies to Outsmart Exogenous Stochastic Disturbances in RTC [21.2] 本稿では,配布外部分空間のリアルタイムな特徴付けを前提としたポリシーのデプロイ後シェーピングを提案する。
BWEおよび他の標準オフラインRLベンチマーク環境に対する実験結果から,大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:22:09 GMT)
Towards Fast Multilingual LLM Inference: Speculative Decoding and Specialized Drafters [21.2] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々な商用アプリケーションに応用範囲を広げている。
本稿では,投機的復号化における補助モデルのトレーニング手法について検討し,将来のトークンを目標LLMで検証する。
言語固有のドラフトモデルは,対象とする事前訓練とファイントゥン戦略によって最適化され,従来の手法に比べて推論時間を大幅に短縮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:34:25 GMT)
Divide-and-Conquer Posterior Sampling for Denoising Diffusion Priors [21.0] 提案手法は, 分割・分散型後方サンプリング方式である。
これにより、再トレーニングを必要とせずに、現在のテクニックに関連する近似誤差を低減することができる。
ベイズ逆問題に対するアプローチの汎用性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:31:42 GMT)
Beyond Text: Utilizing Vocal Cues to Improve Decision Making in LLMs for Robot Navigation Tasks [21.0] Beyond Text: これらの特徴のサブセクションとともに音声の書き起こしを統合することで意思決定を改善するアプローチを提案する。
このアプローチは70.26%の勝利率を達成し、既存のLLMの22.16%から48.30%を上回った。
また,トークン操作に対する攻撃に対する堅牢性も向上し,勝利率においてテキストのみの言語モデルよりも22.44%の減少率で強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:03:28 GMT)
Comparing Targeting Strategies for Maximizing Social Welfare with Limited Resources [21.0] さまざまな領域の5つの実世界のRCTのデータを用いて、そのような選択を経験的に評価する。
リスクベースのターゲティングは、治療効果の偏りのある推定値に基づいて、ほぼ常にターゲティングよりも劣っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:36:50 GMT)
RoCar: A Relationship Network-based Evaluation Method for Large Language Models [21.0] 大規模言語モデル(LLM)の機能をどのように合理的に評価するかは、まだ解決すべき課題である。
本稿では,定義された基本スキーマを用いてタスクグラフをランダムに構築するRoCar法を提案する。
テスト対象のLSMが直接評価タスクを学習していないことを保証し,評価手法の公平性を保証することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:27:03 GMT)
HandCraft: Anatomically Correct Restoration of Malformed Hands in Diffusion Generated Images [20.8] このような不正な手を取り戻すためのHandCraftを提案する。
これは、手のためのマスクと奥行き画像を自動的にコンディショニング信号として構築することで実現される。
我々のプラグアンドプレイハンド修復ソリューションは、既存の事前訓練拡散モデルと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:31:24 GMT)
Slowing Down Forgetting in Continual Learning [20.6] 継続的学習(CL)における一般的な課題は、新しいタスクが学習された後に古いタスクのパフォーマンスが落ちることを忘れることである。
本稿では,ReCLと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:19:28 GMT)
Learning from Different Samples: A Source-free Framework for Semi-supervised Domain Adaptation [20.2] 本稿では,異なる対象サンプルを包括的にマイニングするための異なる戦略を利用するフレームワークの設計に焦点をあてる。
そこで本研究では,対象領域における事前学習モデルの半教師付き微調整を実現するための,新しいソースフリーフレームワーク(SOUF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:09:32 GMT)
Deep Augmentation: Self-Supervised Learning with Transformations in Activation Space [19.5] 我々は、Deep Augmentationを導入し、DropoutまたはPCAを使用して暗黙のデータ拡張を行い、ニューラルネットワーク内のターゲット層を変換し、パフォーマンスと一般化を改善する。
我々は、NLP、コンピュータビジョン、グラフ学習におけるコントラスト学習タスクに関する広範な実験を通して、Deep Augmentationを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:49:16 GMT)
Emergence of steady quantum transport in a superconducting processor [19.2] 非平衡量子輸送はナノエレクトロニクスから熱管理まで技術進歩に不可欠である。
本研究では, 浴槽をクビットラグでエミュレートし, 浴槽間の安定粒子電流を発生させることにより, 非平衡定常量子輸送の出現を実証する。
我々の研究は、強い相関の量子物質における非平衡量子輸送の実験的な新世代の探索の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:43:47 GMT)
FreeMotion: MoCap-Free Human Motion Synthesis with Multimodal Large Language Models [19.1] MLLMをベースとしたユーザ制御信号として自然言語命令を用いたオープンなヒューマンモーション合成について検討する。
本手法は,多くの下流タスクにおいて,一般的な人間の動作合成を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:54:55 GMT)
Changing Answer Order Can Decrease MMLU Accuracy [18.8] 広範に使われている複数選択質問応答データセットMMLUにおける精度測定の堅牢性について検討する。
回答ラベルの内容をシャッフルすると、すべてのモデルがMMLUの精度を低下させるが、全てのモデルが等しく敏感であるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:27:54 GMT)
SIESEF-FusionNet: Spatial Inter-correlation Enhancement and Spatially-Embedded Feature Fusion Network for LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation [18.7] 本稿では,新しい空間相関強化と空間埋め込み型特徴核融合ネットワーク(SIESEF-FusionNet)を提案する。
新しい空間適応型プーリングモジュールも設計され、拡張された空間情報をセマンティックな特徴に埋め込む。
結果は、トロント3Dデータセット上でSIESEF-FusionNetによって83.7% mIoUと97.8% OAが達成され、他のベースライン手法よりも性能が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:49:29 GMT)
LLM-Assisted Relevance Assessments: When Should We Ask LLMs for Help? [18.7] テストコレクションは、研究者がランキングアルゴリズムを迅速かつ容易に評価できる情報検索ツールである。
LLMアノテーションとマニュアルアノテーションのバランスをとるためにtextbfLLM-textbfAssisted textbfRelevance textbfAssessments (textbfLARA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:17:35 GMT)
Automatically Detecting Online Deceptive Patterns in Real-time [18.6] デジタルインターフェースにおける認知パターン(DP)は、ユーザが意図しない決定を行い、認知バイアスや心理的脆弱性を悪用するように操作する。
我々は、機械学習技術を使用してウェブサイトの視覚的外観を分析する、自動で欺くパターン検出ツールであるAutoBotを紹介した。
私たちはAutoBotを軽量なChromeブラウザエクステンションとして実装し、すべての分析をローカルに実行し、レイテンシを最小限にし、ユーザのプライバシを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:49:02 GMT)
Stochastic Newton Proximal Extragradient Method [18.5] そこで本稿では,これらの境界を改良するNewton Extragradient法を提案する。
我々はHybrid Proximal Extragradient(HPE)フレームワークを拡張してこれを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:37:02 GMT)
A Deep Recurrent-Reinforcement Learning Method for Intelligent AutoScaling of Serverless Functions [18.4] Fは軽量で関数ベースのクラウド実行モデルを導入し、IoTエッジデータ処理や異常検出など、さまざまなアプリケーションでその妥当性を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:54:51 GMT)
CapeLLM: Support-Free Category-Agnostic Pose Estimation with Multimodal Large Language Models [18.1] カテゴリーに依存しないポーズ推定(CAPE)は、伝統的に注釈付きキーポイントを持つサポートイメージに依存してきた。
最近の取り組みでは、キーポイントのサポートの必要性を排除したテキストベースのクエリの使用を模索している。
本稿では,CAPEのためのテキストベースマルチモーダル大言語モデル(MLLM)を活用した新しいアプローチであるCapeLLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:08:26 GMT)
A Domain-Agnostic Neurosymbolic Approach for Big Social Data Analysis: Evaluating Mental Health Sentiment on Social Media during COVID-19 [18.1] 本稿では,ニューラルネットワークを記号的知識源と統合するニューロシンボリック手法を提案する。
この手法は進化する言語に動的に適応し、F1スコアが92%を超える純粋にデータ駆動モデルより優れている。
本研究は, 健康監視等の業務において, 動的環境下でのテキストの解釈において, ニューロシンボリック手法の利点を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:41:54 GMT)
Deep graph kernel point processes [17.7] 本稿では,グラフ上の離散的なイベントデータに対する新たなポイントプロセスモデルを提案する。
キーとなるアイデアは、グラフニューラルネットワーク(GNN)による影響カーネルを表現して、基盤となるグラフ構造をキャプチャすることだ。
ニューラルネットワークを用いた条件強度関数を直接モデル化することに焦点を当てた以前の研究と比較して、カーネルのプレゼンテーションでは、繰り返し発生する事象の影響パターンをより効果的に表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:12:24 GMT)
General Geospatial Inference with a Population Dynamics Foundation Model [17.7] Population Dynamics Foundation Model (PDFM)は、多様なデータモダリティ間の関係を捉えることを目的としている。
まず、アメリカ合衆国全土の郵便番号と郡のための地理インデックス付きデータセットを構築した。
次に、グラフニューラルネットワークを用いて、このデータと位置間の複雑な関係をモデル化する。
我々は、PDFMと最先端の予測基盤モデルであるTimesFMを組み合わせることで、失業と貧困を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:32:44 GMT)
The Dark Side of AI Companionship: A Taxonomy of Harmful Algorithmic Behaviors in Human-AI Relationships [17.6] 我々は,AIコンパニオンであるReplikaが示す有害な行動の6つのカテゴリを特定した。
AIは、加害者、侮辱者、ファシリテーター、イネーブラーの4つの異なる役割を通じて、これらの害に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:13:27 GMT)
Accelerating optimization over the space of probability measures [17.3] ユークリッド空間における運動量に基づくアプローチに類似したハミルトン流アプローチを導入する。
我々は、連続的な時間設定において、このアプローチに基づくアルゴリズムが任意に高次収束率を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:02:49 GMT)
Script-Strategy Aligned Generation: Aligning LLMs with Expert-Crafted Dialogue Scripts and Therapeutic Strategies for Psychotherapy [17.1] 現在のシステムは厳格で規則に基づく設計に依存しており、治療的会話を導くために専門家が作成したスクリプトに大きく依存している。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、より柔軟な相互作用の可能性を提供するが、制御性と透明性は欠如している。
完全にスクリプト化されたコンテンツへの依存を減らすフレキシブルなアライメントアプローチである Script-Strategy Aligned Generation (SSAG)' を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:14:14 GMT)
Model Fusion through Bayesian Optimization in Language Model Fine-Tuning [16.9] 下流タスクのための微調整された事前学習モデルは、様々な領域にまたがる適応性と信頼性で広く採用されているテクニックである。
本稿では,多目的ベイズ最適化により,所望の計量と損失の両方を最適化する新しいモデル融合手法を提案する。
各種下流タスクを対象とした実験では,ベイズ最適化誘導方式による大幅な性能向上が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:36:58 GMT)
LIFBench: Evaluating the Instruction Following Performance and Stability of Large Language Models in Long-Context Scenarios [16.7] 本稿では,Long-context Instruction-Following Benchmark (LIFBench)を紹介する。
LIFBenchは3つの長文シナリオと11の多様なタスクから構成されており、長さ、式、変数の3次元にわたる自動拡張メソッドによって生成される2,766の命令でサポートされている。
評価のために,LLM支援評価や人的判断に頼ることなく,複雑なLCM応答の正確な自動スコアリングを提供するルーリックベースの評価フレームワークLIFEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:43:51 GMT)
A hybrid single quantum dot coupled cavity on a CMOS-compatible SiC photonic chip for Purcell-enhanced deterministic single-photon emission [16.1] 空洞への単一量子エミッタの統合は、統合フォトニック量子アプリケーションのための新しい視点を解き放つ可能性がある。
本稿では,共振器型マイクロリング共振器 (HMRR) と自己組立量子ドット (QD) を結合した共振器型マイクロリング共振器について述べる。
マイクロヒータは、キャビティモードと共鳴して個々のQDを正確に調整することで、パーセル係数が約4.9である単一光子放出を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:41:23 GMT)
Model Editing for LLMs4Code: How Far are We? [16.0] LLMs4Code(Large Language Models for Code)は、ソフトウェア工学領域において優れたパフォーマンスを示す。
しかし、最も先進的なLLMs4Codeでさえ、必然的に誤りや時代遅れのコード知識を含むことができる。
モデル編集はLLMにおける誤った知識を効果的かつ効率的に修正するための新しい技術分野である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 00:18:54 GMT)
Anchor Attention, Small Cache: Code Generation with Large Language Models [15.9] NLPの現在のプラクティスは、コード生成タスクにおいて、不正確な、あるいは幻覚を引き起こす可能性のある、スパースアテンションを使用することが多い。
本稿では,コンテキスト情報を抽出・圧縮するトークン・アンカー・アテンションを特徴とする新しいアプローチであるAnchorCoderを提案する。
モデルの性能の大部分を保ちながら、KVキャッシュの要求を大幅に削減できる(少なくとも70%)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:47:05 GMT)
CDR: Customizable Density Ratios of Strong-over-weak LLMs for Preference Annotation [15.8] 大規模言語モデル(LLM)の優先度調整は、高品質な人間の嗜好データに依存している。
そこで本研究では,既製のLCMを優先データアノテーションとして活用するトレーニングフリーかつ高効率な手法であるカスタマイズ密度比(CDR)を導入する。
本研究では,特定基準と嗜好を組み込んだ密度比報酬関数の調整により,領域内および対象領域内での性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:34:00 GMT)
Verifiable Quantum Advantage without Structure [15.7] ランダムなオラクルをSHA2のような具体的な暗号ハッシュ関数に置き換える。
以上の結果の最小限のインスタンス化が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:57:41 GMT)
ScaleKD: Strong Vision Transformers Could Be Excellent Teachers [15.4] 本稿では, 簡便かつ効果的な知識蒸留法であるScaleKDを提案する。
本手法は,画像分類データセット上で,さまざまな畳み込みニューラルネットワーク(CNN),多層パーセプトロン(MLP),ViTアーキテクチャにまたがる学生のバックボーンを訓練することができる。
教師モデルやその事前学習データセットのサイズをスケールアップする際,提案手法は所望のスケーラブルな特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:25:21 GMT)
Learning Collective Dynamics of Multi-Agent Systems using Event-based Vision [15.3] 本稿では,マルチエージェントシステムの集合力学を学習し,予測するための視覚に基づく認識という,新しい問題を提案する。
私たちは、フレームやイベントとしてキャプチャされた視覚データから、集合的ダイナミクスを直接予測するディープラーニングモデルに焦点を当てています。
我々は,これらの集合行動を予測する上で,従来のフレームベース手法に対するイベントベース表現の有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:45:47 GMT)
RoundTable: Investigating Group Decision-Making Mechanism in Multi-Agent Collaboration [15.2] 本研究では,マルチエージェントシステムによるエージェント間コミュニケーションの活用と,集団知能の強化効果について検討する。
様々な環境で異なる投票規則を適用することで、適度な決定の柔軟性がより良い結果をもたらすことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:37:47 GMT)
To Train or Not to Train: Balancing Efficiency and Training Cost in Deep Reinforcement Learning for Mobile Edge Computing [15.1] 資源を割り当てるDeep Reinforcement Learning (DRL)エージェントをいつトレーニングするかを動的に選択するアルゴリズムを提案する。
トレーニングのオーバーヘッドを伴うシナリオに対して直接適用することができるので,本手法は極めて一般的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:02:12 GMT)
Eavesdropping on Semantic Communication: Timing Attacks and Countermeasures [15.1] 遠隔マルコフプロセスの追跡のためのプルベースセマンティックスケジューリングに対する盗聴攻撃について検討する。
攻撃の有効性と可能な対策を定義するための理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:05:03 GMT)
Federated Learning under Periodic Client Participation and Heterogeneous Data: A New Communication-Efficient Algorithm and Analysis [15.0] 連合学習では、クライアントが常にトレーニングに参加することができると仮定することが一般的であり、実際にはユーザデバイスでは実現不可能である。
最近のフェデレーション学習は、より現実的な参加パターンの下で、サイクリッククライアントの可用性や任意の参加として分析されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:48:48 GMT)
Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products [15.0] そこで本研究では, テンソル積の複雑さを加速する体系的手法を提案する。
本稿では,効率的な同変演算を行うための新しい手法として機能するGaunt Productを紹介する。
Open Catalyst Projectと3BPAデータセットの実験では、効率の向上と性能向上の両面が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:50:36 GMT)
Online Mirror Descent for Tchebycheff Scalarization in Multi-Objective Optimization [15.0] OMD-TCHと呼ばれるチェシュスカラー化のためのオンラインミラー降下アルゴリズムを提案する。
我々は,OMD-TCHが,公正性制約下での合成問題とフェデレーション学習タスクの両方に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:17:07 GMT)
Aligning LLMs for FL-free Program Repair [14.9] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) をプログラム修復に適用するための新しいアプローチについて検討する。
我々の中核的な洞察は、LLMのAPR能力は、単にトレーニング目標に出力を合わせるだけで大幅に改善できるということです。
この知見に基づいて、我々はAPRの直接的なプロンプトフレームワークであるD4Cを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:35:45 GMT)
Mr.Steve: Instruction-Following Agents in Minecraft with What-Where-When Memory [14.9] 我々はPlace Event Memory (PEM)を備えた新しい低レベルコントローラであるMr. (Memory Recall Steve-1)を紹介する。
PEMは、空間的およびイベントベースのデータを整理し、長距離タスクにおける効率的なリコールとナビゲーションを可能にする。
本稿では,探索戦略とメモリ拡張タスク解決フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:04:53 GMT)
FactorSim: Generative Simulation via Factorized Representation [14.8] 本稿では,エージェントの訓練に使用できる言語入力から,コード中のフルシミュレーションを生成するFACTORSIMを提案する。
評価のために、我々は、強化学習環境におけるゼロショット転送を容易にするため、生成したシミュレーションコードの精度と有効性を評価できる生成シミュレーションベンチマークを導入する。
その結果、FACTORSIMは、即時アライメント(例えば、精度)、ゼロショット転送能力、人的評価に関するシミュレーションを生成する上で、既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:16:40 GMT)
Bridge: A Unified Framework to Knowledge Graph Completion via Language Models and Knowledge Representation [14.8] 我々は、知識グラフ(KG)の構造と意味情報を共同で符号化するブリッジと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
具体的には、PLMのセマンティック知識をよりよく活用するために、PLMによって個別にエンティティと関係を戦略的に符号化する。
我々は、KGとPLMのギャップを埋めるために、BYOLと呼ばれる自己教師付き表現学習法を用いて、3重の異なる2つの視点でPLMを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:59:04 GMT)
QECC-Synth: A Layout Synthesizer for Quantum Error Correction Codes on Sparse Hardware Architectures [14.8] 量子誤り訂正(QEC)符号は、フォールトトレラント量子コンピューティングを実現するために不可欠である。
現在のアプローチでは、QEC回路の特徴を過小評価するか、特定のコードやアーキテクチャに合わせた手動設計に重点を置いている。
これらの課題に対処するQECコード実装のための自動コンパイラであるQECC-Synthを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:30:42 GMT)
Untrained Filtering with Trained Focusing for Superior Quantum Architecture Search [14.3] 量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、量子機械学習における根本的な課題である。
探索過程を粗大かつきめ細かい知識学習の動的交互フェーズに分解する。
QUEST-Aは,多段階の知識伝達を促進するために,知識蓄積と再利用を伴う進化的メカニズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:50:31 GMT)
Fast unsupervised ground metric learning with tree-Wasserstein distance [14.2] 教師なしの地上距離学習アプローチが導入されました
木にサンプルや特徴を埋め込むことでWSV法を強化し,木-ワッサーシュタイン距離(TWD)を計算することを提案する。
我々は、このアルゴリズムが最もよく知られた方法よりも完全なWSVアプローチの近似に収束し、$mathcalO(n3)$複雑さを持つことを理論的かつ経験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:21:01 GMT)
LLM-Assisted Static Analysis for Detecting Security Vulnerabilities [14.2] 大規模な言語モデル(LLM)は印象的なコード生成機能を示しているが、そのような脆弱性を検出するためにコードに対して複雑な推論を行うことはできない。
我々は,LLMと静的解析を体系的に組み合わせ,セキュリティ脆弱性検出のための全体リポジトリ推論を行うニューロシンボリックアプローチであるIRISを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:05:43 GMT)
Synthesize, Partition, then Adapt: Eliciting Diverse Samples from Foundation Models [14.0] 本稿では,多くのドメインで利用可能な豊富な合成データを活用し,基礎モデルから多様な応答を抽出する新しいフレームワークであるSynthesize-Partition-Adapt (SPA)を提案する。
影響関数などのデータ帰属法によって提供される信号を利用することで、SPAはデータをサブセットに分割し、それぞれがデータ固有の側面をターゲットにし、これらのサブセットに最適化された複数のモデル適応を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:13:21 GMT)
Layout Control and Semantic Guidance with Attention Loss Backward for T2I Diffusion Model [13.7] そこで我々は,横断的注意マップを巧みに制御する列車自由化手法を提案する。
当社のアプローチは、生産における優れた実用的応用を実現しており、刺激的な技術レポートとして機能できることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:27:18 GMT)
Impact of LLM-based Review Comment Generation in Practice: A Mixed Open-/Closed-source User Study [13.7] このユーザスタディはMozillaとUbisoftの2つの組織で実施された。
LLM生成コメントの8.1%と7.2%が各組織のレビュアーによって受け入れられた。
リファクタリング関連のコメントは、機能的なコメントよりも受け入れやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:12:11 GMT)
MP-PINN: A Multi-Phase Physics-Informed Neural Network for Epidemic Forecasting [13.6] 感染拡大などの時間的プロセスを予測するための新しいハイブリッド手法を提案する。
MP-PINNはこのメカニズムをニューラルネットワークに組み込むことで、時間の経過とともにフェーズを更新することが可能になる。
COVID-19波の実験では、MP-PINNは、短期および長期の予測において、純粋なデータ駆動またはモデル駆動のアプローチよりも優れたパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:19:22 GMT)
Conditional simulation via entropic optimal transport: Toward non-parametric estimation of conditional Brenier maps [13.4] 条件付きシミュレーションは統計モデリングの基本的な課題である。
1つの有望なアプローチは条件付きブレニエ写像を構築することである。
等方的最適輸送の計算スケーラビリティに基づく条件付きブレニエ写像の非パラメトリック推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:32:47 GMT)
Enhancing Visual Classification using Comparative Descriptors [13.1] 比較記述子という新しい概念を導入する。
これらの記述子は、最も類似したクラスに対してターゲットクラスのユニークな特徴を強調し、差別化を強化する。
追加のフィルタリングプロセスにより、これらのディスクリプタがCLIP空間のイメージ埋め込みに近いことが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:24:36 GMT)
Electroencephalogram-based Multi-class Decoding of Attended Speakers' Direction with Audio Spatial Spectrum [13.0] 聴取者の脳波(EEG)信号から出席者話者の指向性焦点を復号することは脳-コンピュータインターフェースの開発に不可欠である。
我々は、CNN、SM-CNN、EEG-Deformerモデルを用いて、聴取者の脳波信号から指向性焦点を補助的な空間スペクトルで復号する。
提案したSp-Aux-Deformerモデルでは、57.48%と61.83%の15クラスのデコード精度を、Left-one-subject-outおよびLeft-one-trial-outシナリオで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:32:26 GMT)
Untangling Hate Speech Definitions: A Semantic Componential Analysis Across Cultures and Domains [13.0] オンライン辞書、研究論文、ウィキペディアの記事、法律、オンラインプラットフォームという5つのドメインから派生した定義のデータセットを作成します。
我々の分析では、コンポーネントは定義から定義まで異なるが、多くのドメインは対象の文化を考慮せずに互いに定義を借用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:44:29 GMT)
Stronger Models are NOT Stronger Teachers for Instruction Tuning [12.9] より大きくより強いモデルが必ずしもより小さなモデルの教師であるとは限らないことを示す。
そこで我々は、応答生成器の有効性を測定するための新しいメトリクス、Compatibility-Adjusted Reward (CAR) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:06:48 GMT)
Identifying Differential Patient Care Through Inverse Intent Inference [12.5] セプシス(英: Sepsis)は、感染に対する宿主の反応の低下により、臓器不全によって定義される生命を脅かす状態である。
多くの研究で、救急部や集中治療室に入院する患者の軌跡に、ケアの格差が存在することが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:21:32 GMT)
GLinSAT: The General Linear Satisfiability Neural Network Layer By Accelerated Gradient Descent [12.4] まず、エントロピー規則化線形計画問題として、ニューラルネットワーク出力予測問題を再構成する。
数値的性能向上を伴う高速化勾配降下アルゴリズムに基づいて,その問題を解決するため,アーキテクチャGLinSATを提案する。
これは、すべての操作が微分可能で行列分解自由な、最初の一般線形満足層である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:17:00 GMT)
TinyML Security: Exploring Vulnerabilities in Resource-Constrained Machine Learning Systems [12.3] Tiny Machine Learning (TinyML)システムは、リソースに制約のあるデバイス上での機械学習推論を可能にする。
TinyMLモデルはセキュリティ上のリスクを生じさせ、重み付けによって機密性の高いデータやクエリインターフェースをエンコードする可能性がある。
この論文は、TinyMLのセキュリティ脅威に関する最初の徹底的な調査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:41:22 GMT)
Sniff AI: Is My 'Spicy' Your 'Spicy'? Exploring LLM's Perceptual Alignment with Human Smell Experiences [12.2] この研究は、嗅覚、人間の嗅覚に焦点をあてている。
筆者らは40名の被験者とともにユーザスタディを行い、AIが人間の匂いの描写をいかに解釈できるかを調べた。
その結果、レモンやペパーミントのような特定の香りに偏った知覚的アライメントが限られており、ローズマリーのような他者の識別に失敗し続けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:56:52 GMT)
Content-Style Learning from Unaligned Domains: Identifiability under Unknown Latent Dimensions [11.9] クロスドメインテクトitlatent Distribution Match (LDM) による新しい分析フレームワークを提案する。
我々は、潜伏変数の成分的独立性のような制限的な仮定を除去できることを示す。
我々は LDM の定式化を正規化マルチドメイン GAN ロスに再キャストし, 遅延変数を結合させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:40:09 GMT)
LMLPA: Language Model Linguistic Personality Assessment [11.6] 大規模言語モデル(LLM)は、日常の生活や研究にますます利用されている。
与えられたLLMの性格を測定することは、現在課題である。
言語モデル言語パーソナリティアセスメント(LMLPA)は,LLMの言語的パーソナリティを評価するシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:32:21 GMT)
Extreme Rotation Estimation in the Wild [11.5] 極端に捉えたインターネット画像間の相対的な3次元配向を推定する手法を提案する。
シーンレベルのインターネット写真コレクションから収集したExtremeLandmarkPairsデータセットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:18:28 GMT)
BeeManc at the PLABA Track of TAC-2024: RoBERTa for task 1 and LLaMA3.1 and GPT-4o for task 2 [11.4] 本報告はPLABA 2024の2つのサブタスクに対応する2つのセクションを含む。
課題1では,微調整されたReBERTa-Baseモデルを用いて,バイオメディカル抽象化における難解な用語,用語,頭字語を識別・分類し,F1スコアを報告した。
第2タスクでは,Llamma3.1-70B-Instruct と GPT-4o を用いて抽象的な適応を完了し,BLEU,SARI,BERTScore,LENS,SALSAでスコアを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:32:06 GMT)
LoRA-BERT: a Natural Language Processing Model for Robust and Accurate Prediction of long non-coding RNAs [11.3] 長い非コードRNA(lncRNA)は多くの生物学的プロセスにおいて重要な調節因子である。
深層学習に基づくアプローチは、lncRNAを分類するために導入された。
LoRA-BERTは配列分類におけるヌクレオチドレベルの情報の重要性を捉えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:17:01 GMT)
ChuLo: Chunk-Level Key Information Representation for Long Document Processing [11.3] ChuLoは長い文書分類のための新しいチャンク表現法である。
提案手法は,情報損失を最小限に抑え,トランスフォーマーモデルの有効性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:36:36 GMT)
ODEStream: A Buffer-Free Online Learning Framework with ODE-based Adaptor for Streaming Time Series Forecasting [11.3] ODEStreamはバッファフリーの継続的学習フレームワークで、データに時間的依存関係を統合する時間的分離レイヤを備えている。
提案手法は,履歴データの動的および分布が時間とともにどのように変化するかを学ぶことに焦点を当て,ストリーミングシーケンスの直接処理を容易にする。
ベンチマーク実世界のデータセットによる評価は、ODEStreamが最先端のオンライン学習とストリーミング分析のベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:36:33 GMT)
Tooling or Not Tooling? The Impact of Tools on Language Agents for Chemistry Problem Solving [11.0] 我々はChemCrow上での化学強化剤であるChemAgentを開発した。
驚いたことに、ChemAgentはツールなしでも、ベースLLMを一貫して上回っているわけではない。
合成予測のような特殊な化学タスクでは、特殊ツールでエージェントを増強すべきである。
試験のような一般的な化学問題では、エージェントの化学知識を正しく推論する能力がより重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:46:37 GMT)
Decoding Visual Experience and Mapping Semantics through Whole-Brain Analysis Using fMRI Foundation Models [10.6] 我々は脳全体の活性化マップを組み込むことで視覚過程の理解を高めるアルゴリズムを開発した。
まず,視覚処理を復号化するための最先端手法と比較し,予測意味精度を43%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:51:17 GMT)
Retrieval or Global Context Understanding? On Many-Shot In-Context Learning for Long-Context Evaluation [10.5] マルチショットインコンテキスト学習(ICL)による長文言語モデルの評価について検討する。
ICLタスクが必要とするスキルを特定し、それらに対するモデルの長期コンテキスト能力を調べる。
我々は、LCLMの検索機能とグローバルコンテキスト理解機能を別々に特徴付けるために、新しいマルチショットICLベンチマークMANYICLBENCHを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:00:59 GMT)
Evolving Efficient Genetic Encoding for Deep Spiking Neural Networks [10.4] Spiking Neural Networks(SNN)は、ANN(Artificial Networks)に代わる低エネルギーの代替手段を提供する
既存のSNNモデルは、多くの時間ステップとネットワーク深さとスケールのために、依然として高い計算コストに直面している。
大規模深部SNNを低コストで制御するために動的に進化する効率的な遺伝的エンコーディング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:40:52 GMT)
SPRING Lab IITM's submission to Low Resource Indic Language Translation Shared Task [10.3] 我々は,Khasi,Mizo,Manipuri,Assameseの4つの低リソースIndic言語に対して,ロバストな翻訳モデルを構築した。
このアプローチには、データ収集と前処理からトレーニングと評価まで、包括的なパイプラインが含まれています。
バイリンガルデータの不足に対処するために,ミゾとカシのモノリンガルデータセットの逆翻訳手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:25:04 GMT)
The Shape of Word Embeddings: Quantifying Non-Isometry With Topological Data Analysis [10.2] 我々は、トポロジカルデータ解析から永続的ホモロジーを用いて、ラベルなし埋め込みの形状から言語ペア間の距離を測定する。
これらの違いが無作為な訓練誤りなのか、それとも言語に関する実情報なのかを識別するために、計算された距離行列を用いて81のインド・ヨーロッパ語に言語系統木を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:51:33 GMT)
OCMDP: Observation-Constrained Markov Decision Process [10.2] 我々は、コスト感受性環境における観察と制御戦略を同時に学習する課題に取り組む。
我々は,ポリシーのセンシングと制御を分離する反復的,モデルなしの深層強化学習アルゴリズムを開発した。
本研究は,HeartPoleを用いたシミュレートされた診断課題と現実的な医療環境に対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:04:49 GMT)
Music Discovery Dialogue Generation Using Human Intent Analysis and Large Language Models [10.0] 本稿では,多言語モデル(LLM)とユーザ意図,システム動作,音楽属性を用いたリッチな音楽発見対話のためのデータ生成フレームワークを提案する。
このフレームワークをMario Songデータセットに適用することにより,大規模言語モデルに基づくPseudo Music DialogueデータセットであるLP-MusicDialogを作成する。
評価の結果,人工音声データセットは,既存の小さな対話データセットと競合することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:40:45 GMT)
Extrinsically-Focused Evaluation of Omissions in Medical Summarization [9.8] 大規模言語モデル(LLM)は、医療などの安全クリティカルなアプリケーションにおいて有望であるが、パフォーマンスを定量化する能力は低下している。
MED-OMITは患者の医療記録の要約を評価するための指標として提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:17:17 GMT)
Simple is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation [9.8] 大きな言語モデル(LLM)は強い推論能力を示すが、幻覚や時代遅れの知識のような制限に直面している。
本稿では、サブグラフを検索する知識グラフ(KG)ベースのRetrieval-Augmented Generation(RAG)フレームワークを拡張するSubgraphRAGを紹介する。
提案手法は,高効率かつフレキシブルなサブグラフ検索を実現するために,並列3重装飾機構を備えた軽量多層パーセプトロンを革新的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:18:14 GMT)
LFSamba: Marry SAM with Mamba for Light Field Salient Object Detection [9.8] 光界カメラは、リッチな空間幾何学情報を含むキャプチャされた多焦点画像を用いて3Dシーンを再構成することができる。
本研究では,LFSambaと呼ばれる多焦点光場画像に対する最先端のサルエント物体検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:37:32 GMT)
CUDRT: Benchmarking the Detection Models of Human vs. Large Language Models Generated Texts [9.7] 大規模言語モデル(LLM)は、産業全体にわたってテキスト生成を大幅に強化した。
彼らの人間的なアウトプットは、人間とAIの作者の区別を困難にしている。
現在のベンチマークは主に静的データセットに依存しており、モデルベースの検出器の評価の有効性を制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:19:46 GMT)
Automatically Write Code Checker: An LLM-based Approach with Logic-guided API Retrieval and Case by Case Iteration [9.6] AutoCheckerは、ルール記述とテストスイートのみに基づいてコードチェッカーを記述する革新的なアプローチである。
毎回、ルールと1つのテストケースでチェッカーをインクリメンタルに更新する。
AutoCheckerによって生成されたチェッカーは、実際のプロジェクトにうまく適用され、公式チェッカーのパフォーマンスにマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:50:24 GMT)
Richer Output for Richer Countries: Uncovering Geographical Disparities in Generated Stories and Travel Recommendations [9.5] 地理的知識を必要とする2つのシナリオに対して,大規模言語モデルが与える影響について検討する。
具体的には,4つの人気言語モデル,約100ドルの旅行要求,200ドルのストーリー世代を対象とした調査を行い,貧しい国に対応する旅行勧告は,より少ない場所参照で独特ではないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:25:25 GMT)
Evaluating Large Language Models on Financial Report Summarization: An Empirical Study [9.3] 我々は3つの最先端大言語モデル(LLM)の比較研究を行っている。
我々の主な動機は、これらのモデルがどのように金融の中で活用できるかを探求することであり、正確さ、文脈的関連性、誤った情報や誤解を招く情報に対する堅牢性を要求する分野である。
本稿では,定量的メトリクス(精度,リコールなど)と質的分析(コンテキスト適合性,一貫性など)を統合し,各モデルの出力品質の全体像を提供する,革新的な評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:36:04 GMT)
PL-FSCIL: Harnessing the Power of Prompts for Few-Shot Class-Incremental Learning [9.2] FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)は、ディープニューラルネットワークが少数のラベル付きサンプルから段階的に新しいタスクを学習できるようにすることを目的としている。
FSCIL(PL-FSCIL)のためのPrompt Learningと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
PL-FSCILは、FSCILの課題に効果的に取り組むために、事前訓練されたビジョントランスフォーマー(ViT)モデルと共にプロンプトのパワーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:32:25 GMT)
Experimental evidence for dipole-phonon quantum logic in a trapped calcium monoxide and calcium ion chain [9.2] ダイポールフォノン量子論理(DPQL)は、分子イオン量子ビットにおける量子情報の状態準備、測定、制御のための新しいアプローチを提供する。
本研究では, 一酸化カルシウムとイオン鎖を密閉したDPQLを室温で実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:08:25 GMT)
Mask2Map: Vectorized HD Map Construction Using Bird's Eye View Segmentation Masks [9.1] 本稿では,自動運転アプリケーション用に設計された,新しいエンドツーエンドのオンラインHDマップ構築手法であるMask2Mapを紹介する。
このアプローチでは、シーン内のマップインスタンスのクラスと順序付けられたポイントセットを予測することに重点を置いています。
Mask2Mapは、従来の最先端メソッドよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:04:50 GMT)
Time-Varying Strong Coupling and It Induced Time Diffraction of Magnon Modes [9.1] 時間変化媒体は、材料中の波動伝播の時間変換対称性を破り、高度な波動操作を可能にする。
ここでは,2つのマグノンモード間の時間変化強い結合を構築するために,周期的なポンプパルスを用いたフェライトを駆動する。
本研究で開発された周波数コム分光法を用いて、時間変化強い結合効果によって誘導されるマグノンモードの周波数変換を特徴付ける。
隣接する時間インタフェースで時間スリットを構築し、初めてマグノンモードの2重スリット時間回折を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:56:37 GMT)
EHRNoteQA: An LLM Benchmark for Real-World Clinical Practice Using Discharge Summaries [9.0] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模で複雑なデータを効率的に分析する可能性を示している。
我々は,MIMIC-IV EHR上に構築された新しいベンチマークであるEHRNoteQAを紹介した。
EHRNoteQAには、複数の放電サマリーにまたがる情報を必要とし、実際の臨床検査の複雑さと多様性を反映した8つの多様なトピックをカバーする質問が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:40:50 GMT)
Revisiting Ensembling in One-Shot Federated Learning [9.0] ワンショットフェデレーション学習(OFL)は、クライアントとサーバ間のモデルの反復的な交換を1ラウンドの通信で交換する。
FLの精度とOFLの通信効率を両立させる新しい連合型アンサンブル方式であるFENSを導入する。
FENSは最先端(SOTA) OFLよりも26.9%高い精度で、FLよりもわずか3.1%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:58:28 GMT)
Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study [8.9] NERに対する最近のポピュラーなアプローチの概要を紹介する。
我々は、強化学習とグラフベースのアプローチについて論じ、NERの性能向上におけるそれらの役割を強調した。
我々は,異なる特徴を持つ各種データセット上での主NER実装の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:45:02 GMT)
Overview frequency principle/spectral bias in deep learning [8.8] 深層ニューラルネットワーク(DNN)の学習行動の周波数原理(F-Principle)を示す。
F-原則は1次元の合成データによって最初に実証され、続いて高次元の実データセットで検証される。
この低周波バイアスは、低周波関数の学習におけるニューラルネットワークの強みと、高周波関数の学習におけるその欠如を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:14:07 GMT)
How much does AI impact development speed? An enterprise-based randomized controlled trial [8.8] 複雑なエンタープライズレベルのタスクに開発者が費やす時間に対する3つのAI機能の影響を見積もる。
また、コード関連のアクティビティに1日あたり何時間も費やす開発者は、AIがより速くなるという興味深い効果も見出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:23:43 GMT)
OAEI-LLM: A Benchmark Dataset for Understanding Large Language Model Hallucinations in Ontology Matching [8.7] 大規模言語モデル(LLM)の幻覚は、オントロジーマッチング(OM)で例外なく、ドメイン固有の下流タスクで一般的に発生する。
OAEI-LLMデータセットは、オントロジーアライメント評価イニシアチブ(OAEI)データセットの拡張版であり、OMタスクにおけるLSM固有の幻覚を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:26:39 GMT)
UTMath: Math Evaluation with Unit Test via Reasoning-to-Coding Thoughts [8.6] 本稿では,広範囲な単体テストを通じてモデルをしっかりと評価する UTMath Benchmark を紹介する。
9つの数学領域にまたがる1,053の問題で構成され、1つの問題に対して68以上のテストケースがある。
我々は、LLMがコードを生成する前に明示的な推論を実行することを奨励するReasoning-to-Coding of Thoughts(RCoT)アプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:59:02 GMT)
Benchmarking LLMs' Judgments with No Gold Standard [8.5] GEM(Generative Estimator for Mutual Information)は,Large Language Models (LLMs) による言語生成を評価するための評価指標である。
人間の注釈付きデータセットの実験では、GEMは最先端のGPT-4o Examinerと比較して、人間のスコアと競合する相関を示す。
また,学術論文の良質なピアレビューをいかに生み出すかに基づいて,LCMを評価したGREベンチについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:58:36 GMT)
Causal-discovery-based root-cause analysis and its application in time-series prediction error diagnosis [8.3] ヒューリスティック帰属法は役に立つが、しばしば真の因果関係を捉えることに失敗し、不正確な帰属をもたらす。
本稿では、予測誤差と説明変数の因果関係を推定する因果因果因果因果関係解析法(CD-RCA)を提案する。
合成誤差データをシミュレートすることで、CD-RCAはシェープリー値による予測誤差の外れ値への可変寄与を識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:48:13 GMT)
Towards Diverse Device Heterogeneous Federated Learning via Task Arithmetic Knowledge Integration [8.3] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ユーザのデータプライバシを保護しながら、コラボレーション機械学習のための有望なパラダイムとして登場した。
標準FLは多種多様な異種デバイスプロトタイプをサポートしておらず、モデルやデータセットのサイズは様々である。
KDベースの新しいフレームワークであるTAKFLを導入し、各デバイスプロトタイプのアンサンブルからの知識伝達を個別のタスクとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:57:16 GMT)
Scaling Law Hypothesis for Multimodal Model [8.2] 共有トークンと埋め込み空間内でテキスト、音声、画像、ビデオを処理するマルチモーダルモデルに対するスケーリング法則仮説を提案する。
本フレームワークは、モダリティ固有の圧縮とトークン化効率に基づいてモデル性能を予測し、テキストベースのデコーダモデルから混合モダリティシステムまで、確立されたスケーリング法則を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:32:16 GMT)
Grounding Large Language Models In Embodied Environment With Imperfect World Models [8.2] 大きな言語モデル(LLM)は、基本的な物理的推論やロボティクスタスクの実行でしばしば混乱する。
We propose a Grounding Large Language model with Imperfect world MOdel (GLIMO)。
GLIMOはLLMエージェントベースのデータジェネレータを組み込んで、高品質で多様な命令データセットを自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:33:03 GMT)
On Provable Length and Compositional Generalization [7.9] 一般的なシーケンス・ツー・シーケンスモデルに対して、長さと合成の一般化に関する最初の証明可能な保証を提供する。
これらの異なるアーキテクチャの制限容量バージョンは、長さと構成の一般化の両方を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:22:02 GMT)
Harnessing Smartphone Sensors for Enhanced Road Safety: A Comprehensive Dataset and Review [7.9] 本研究では,スマートフォンセンサから得られた包括的データセットを提案する。
これらのセンサーは加速力、重力、回転速度、磁場強度、車両速度などのパラメータをキャプチャする。
このデータセットは、道路安全、インフラ整備、交通管理、都市計画を強化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:15:29 GMT)
Just Label the Repeats for In-The-Wild Audio-to-Score Alignment [7.8] In-the-wild Performance Audioとそれに対応する楽譜スキャン(画像)のアライメントのための効率的なワークフローを提案する。
提案したジャンプアノテーションワークフローと特徴表現の改善により,先行作業と比較してアライメント精度が150%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:05:02 GMT)
Decomposition of surprisal: Unified computational model of ERP components in language processing [7.8] 脳内の人間の言語処理に関する情報理論モデルを構築し、入力された言語入力を最初は浅瀬で処理し、その後はより深く処理する。
単語の文脈における情報内容(副次的)は、(A)単語の浅い処理困難を知らせ、N400信号に対応する浅層代名詞と、(B)浅い表現と深い表現との相違を反映し、P600信号に対応する深部代名詞の2つに分解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:33:50 GMT)
Hire Me or Not? Examining Language Model's Behavior with Occupation Attributes [7.7] 大規模言語モデル(LLM)は、採用やレコメンデーションシステムなど、プロダクションパイプラインに広く統合されている。
本稿では、職業意思決定の文脈において、ジェンダーステレオタイプに関するLCMの行動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:53:58 GMT)
Optimizing Noise for $f$-Differential Privacy via Anti-Concentration and Stochastic Dominance [7.6] 正準雑音分布 (CND) は, 半整数値で反集束境界に一致することを示す。
離散 CND の新たな概念を提案し、離散 CND が常に存在することを証明する。
我々の理論的結果は、$f$DPフレームワークで可能な様々な種類のプライバシー保証に光を当て、パフォーマンスを最適化するより複雑なメカニズムに組み込まれることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:23:46 GMT)
Teeth3DS+: An Extended Benchmark for Intraoral 3D Scans Analysis [7.5] 本稿では,口腔内3Dスキャン解析の分野を推し進めるために設計された,最初の包括的公開ベンチマークであるTeeth3DS+を紹介する。
このデータセットには、900人の患者から採取された少なくとも1,800本の口腔内スキャン(23,999本の歯を含む)が含まれており、上顎と下顎の両方を別々にカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:35:03 GMT)
Greenback Bears and Fiscal Hawks: Finance is a Jungle and Text Embeddings Must Adapt [7.5] 提案するBAM埋め込みは,14.3Mクエリパスペアのデータセットに微調整されたテキスト埋め込みの集合である。
BAM埋め込みは、保持されたテストセットで62.8%のRecall@1を達成するが、OpenAIから最高の汎用テキスト埋め込みでは39.2%しか得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:13:28 GMT)
MSTA3D: Multi-scale Twin-attention for 3D Instance Segmentation [7.4] MSTA3Dはスーパーポイントベースの3Dインスタンスセグメンテーションのための新しいフレームワークである。
マルチスケールの特徴表現を利用し、それらを効果的にキャプチャするためのツインアテンション機構を導入している。
我々の手法は最先端の3Dインスタンスセグメンテーション手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:48:05 GMT)
Comparing Bottom-Up and Top-Down Steering Approaches on In-Context Learning Tasks [7.4] 大規模言語モデルにおける解釈可能性研究の主目的は、望ましい行動に向けてモデルをしっかりと操る手法を開発することである。
本研究は, 各ブランチにおける代表ベクトルステアリング手法の有効性を比較したケーススタディである。
ICVは行動シフトにおいてFVよりも優れており、FVはより精度の高いタスクにおいて優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:36:17 GMT)
Sketched Adaptive Federated Deep Learning: A Sharp Convergence Analysis [7.3] 本研究では,周辺次元の対数的にのみ(線形ではなく)通信コストが保証される,特定のスケッチ適応型連邦学習(SAFL)アルゴリズムを提案する。
我々の理論的主張は、視覚と言語タスクに関する実証的研究と、微調整とスクラッチからのトレーニングの両方で支持されている。
驚いたことに,提案手法は,誤りフィードバックに基づく,最先端のコミュニケーション効率の高いフェデレーション学習アルゴリズムと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:51:22 GMT)
On Active Privacy Auditing in Supervised Fine-tuning for White-Box Language Models [7.3] パーシングは、言語モデル(LM)の教師付き微調整中にプライバシー漏洩リスクを特定し定量化するように設計されている。
我々は,GPT-2,Llama2などの大規模LMに対するMIA(White-box Membering Inference attack)の有効性を改善した。
本研究の目的は,LMのSFTコミュニティに対して,信頼性と使用可能なプライバシ監査ツールの提供と,微調整プロセス中のプライバシ保護に関する貴重な洞察を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:46:07 GMT)
Learning Dynamics from Multicellular Graphs with Deep Neural Networks [7.3] グラフニューラルネットワーク (GNN) を用いて, セル位置の静的スナップショットから, 多細胞集団の動きを推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:40:18 GMT)
Multi-scale Frequency Enhancement Network for Blind Image Deblurring [7.2] 視覚障害者のためのマルチスケール周波数拡張ネットワーク(MFENet)を提案する。
ぼやけた画像のマルチスケール空間およびチャネル情報をキャプチャするために,深度的に分離可能な畳み込みに基づくマルチスケール特徴抽出モジュール(MS-FE)を導入する。
提案手法は,視覚的品質と客観的評価の両指標において,優れた劣化性能を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:49:18 GMT)
Large Language Model in Medical Informatics: Direct Classification and Enhanced Text Representations for Automatic ICD Coding [7.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM: Large Language Models),特にLLAMAアーキテクチャを用いて,ICDのコード分類を強化する。
我々はこれらの手法を最先端の手法と比較することで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:31:46 GMT)
Evaluation of Environmental Conditions on Object Detection using Oriented Bounding Boxes for AR Applications [7.0] 拡張現実(AR)におけるシーン分析と物体認識の役割
性能と処理時間を改善するために,検出・認識深層ネットワークを備えた配向境界ボックスを用いた新しい手法が提案されている。
その結果, 提案手法は, 試験条件のほとんどにおいて, 平均精度が向上し, 小型物体の精度が向上する傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:41:13 GMT)
Subgraph Retrieval Enhanced by Graph-Text Alignment for Commonsense Question Answering [7.0] 常識的な質問応答は、機械が常識に従って推論を採用することを要求する重要なタスクである。
以前の研究では、主にKGの情報を活用するために抽出とモデリングのパラダイムを用いていた。
textbfSubgraph RtextbfEtrieval Enhanced by GratextbfPh-textbfText textbfAlignment, named textbfSEPTA。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:57:31 GMT)
Efficient Unsupervised Domain Adaptation Regression for Spatial-Temporal Air Quality Sensor Fusion [7.0] 本稿では,グラフ構造データに対する回帰処理に適した新しいunsupervised domain adapt(UDA)手法を提案する。
センサ間の関係をモデル化するために、時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)を組み込んだ。
弊社のアプローチでは、安価なIoTセンサが高価な参照センサから校正パラメータを学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:20:57 GMT)
Medication Recommendation via Dual Molecular Modalities and Multi-Step Enhancement [6.9] 既存の分子知識に基づく研究は、分子の3次元幾何学構造を無視し、医薬品の高次元情報を学ぶのに失敗している。
本稿では,原子3次元座標とエッジインデックスを得るために3次元分子構造を導入するBiMoRecという2次元分子レコメンデーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:37:29 GMT)
StoryTeller: Improving Long Video Description through Global Audio-Visual Character Identification [6.8] ロングビデオ記述では、記述間のプロットレベルの一貫性など、新しい課題が導入されている。
我々は,低レベルな視覚概念と高レベルなプロット情報の両方を取り入れた,長いビデオの濃密な記述を生成するシステムであるStoryTellerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:51:48 GMT)
Interpretable Machine Learning for Resource Allocation with Application to Ventilator Triage [6.8] 不足する救命資源をトリアージするための明確なガイドラインは、透明性、信頼、一貫性を促進するために設計されなければならない。
我々はマルコフ決定プロセスのポリシーに基づく解釈可能なトリアージガイドラインを計算するための新しいデータ駆動モデルを提案する。
人工呼吸器の不足に伴う過度の死亡件数は,我々の方針により著しく減少する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:57:36 GMT)
DeepONet as a Multi-Operator Extrapolation Model: Distributed Pretraining with Physics-Informed Fine-Tuning [6.6] マルチオペレータ学習を実現するためのファインチューニング手法を提案する。
本手法は,事前学習における各種演算子からのデータを分散学習と組み合わせ,物理インフォームド手法によりゼロショット微調整が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:58:46 GMT)
Mixed Effects Deep Learning Autoencoder for interpretable analysis of single cell RNA Sequencing data [6.6] 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データは、技術的または生物学的なバッチ効果により、しばしば融合される。
既存のディープラーニングモデルは、これらの効果を軽減することを目的としているが、バッチ固有の情報を必然的に破棄する可能性がある。
本稿では、バッチ不変(固定効果)とバッチ固有(ランダム効果)を別々にモデル化した、MEDL(Mixed Effects Deep Learning)オートエンコーダフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 00:10:48 GMT)
Can KAN Work? Exploring the Potential of Kolmogorov-Arnold Networks in Computer Vision [6.6] 本研究ではまず,コンピュータビジョンタスクにおけるkanの可能性を分析し,画像分類とセマンティックセグメンテーションにおけるkanとその畳み込み特性を評価する。
以上の結果から,感性は強いが,ノイズに敏感であり,頑健さを抑えることが示唆された。
この課題に対処するため,正規化手法を提案し,セグメンション・デアクティベーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:44:48 GMT)
The Super Weight in Large Language Models [6.5] 単一のパラメータでしか実行できないことは、LLMがテキストを生成する能力を損なう可能性がある。
超重みと呼ばれるパラメータを識別するためのデータフリー手法を提案する。
重み量子化では、スーパーウェイトを保存し、他のウェイトアウトレーヤを切断することで、ラウンド・ツー・アネレスト量子化は以前考えられていたよりもはるかに大きなブロックサイズにスケールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:05:48 GMT)
Mutual Information Estimation via $f$-Divergence and Data Derangements [6.4] 本稿では,$f$-divergenceの変動表現に基づく,新たな識別情報推定手法を提案する。
提案した推定器は、優れたバイアス/分散トレードオフを示すため、柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:53:15 GMT)
MapSAM: Adapting Segment Anything Model for Automated Feature Detection in Historical Maps [6.4] 我々は,パラメータ効率のよい微調整戦略であるMapSAMを紹介した。
具体的には、画像エンコーダにドメイン固有の知識を統合するために、Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation (DoRA) を用いる。
手動入力を必要としない自動プロンプト生成プロセスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:18:45 GMT)
Learning from Limited and Imperfect Data [6.3] 我々は,現実世界に存在する限られた不完全なデータから学習できるディープニューラルネットワークの実用的なアルゴリズムを開発した。
これらの作品は4つのセグメントに分けられ、それぞれが限られたデータや不完全なデータから学ぶシナリオをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:48:31 GMT)
Federated Learning Client Pruning for Noisy Labels [6.3] フェデレートラーニング(FL)は、分散エッジデバイス間の協調モデルトレーニングを可能にする。
本稿では,新しい視点からノイズラベルに対処する新しいフレームワークであるClipFLを紹介する。
クリーンなバリデーションデータセットでパフォーマンスに基づいて、ノイズの多いクライアントを特定して除外する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:46:34 GMT)
NutriBench: A Dataset for Evaluating Large Language Models on Nutrition Estimation from Meal Descriptions [6.2] NutriBenchは、初めて公開された自然言語による食事記述栄養ベンチマークである。
世界の食事摂取データから生成された11,857件の食事記述から成っている。
データは人間によって検証され、炭水化物、タンパク質、脂肪、カロリーを含むマクロ栄養ラベルで注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:17:30 GMT)
SynStitch: a Self-Supervised Learning Network for Ultrasound Image Stitching Using Synthetic Training Pairs and Indirect Supervision [6.2] 超音波(US)画像ステッチは、様々なプローブ位置から複数のUS画像を組み合わせることで、視野(FOV)を拡大することができる。
本稿では2DUS縫合用に設計された自己教師型フレームワークであるSynStitchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:06:29 GMT)
Efficient Perspective-Correct 3D Gaussian Splatting Using Hybrid Transparency [6.1] 3D Gaussian (3DGS)は、リバースレンダリングとリアルタイムなシーン探索の両方のために、多用途レンダリングプリミティブを証明している。
最近の研究は多視点コヒーレンスを損なうアーティファクトを緩和し始めており、その中には不整合な透明性ソートや2Dスプラットの視点修正アウトラインによるアーティファクトのポップアップが含まれていた。
本研究では, リアルタイムフレームレートを維持するために, 高精度なブレンディング, ハイブリッド透明性の高精度な近似を用いて, 完全視点補正された3次元ガウスアンを最大コヒーレンスを達成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:44:58 GMT)
ChatGPT Inaccuracy Mitigation during Technical Report Understanding: Are We There Yet? [6.1] ChatGPTは、テクストと技術的用語の両方を含む技術的テキストに対して、どのように幻覚を与えるのかは不明である。
ChiMEは文脈自由文法を用いて、技術的レポートのスタックトレースを解析する。
ChiMEはChatGPT応答に対して30.3%の補正を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:54:54 GMT)
X-DFS: Explainable Artificial Intelligence Guided Design-for-Security Solution Space Exploration [6.1] これらの脆弱性に対処するために、DFS(Design-for-Security)ソリューションが提案されている。
DFS戦略には堅牢な形式主義が欠如しており、しばしば人間には理解できないものであり、膨大な量の人的専門家の努力を必要とする。
本研究では,DFSによる解空間探索手法であるX-DFSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:04:29 GMT)
Increasing Rosacea Awareness Among Population Using Deep Learning and Statistical Approaches [5.7] 全米ロザセア協会によると、約1600万人のアメリカ人がロザセアに苦しんでいる。
本稿では,ロザセア認識を高めるために,深層学習と説明可能な統計的アプローチを用いた自動ロザセア検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:48:11 GMT)
Lost in Tracking Translation: A Comprehensive Analysis of Visual SLAM in Human-Centered XR and IoT Ecosystems [5.6] 各種アプリケーションおよびシナリオを対象とした最先端追跡手法の性能評価を行った。
我々は,IoT(Internet of Things, モノのインターネット)および拡張現実性(Extensioned Reality, XR)アプリケーションにおいて,複数のトラッキングアルゴリズムと代表データセットを用いて,その性能を定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:17:11 GMT)
Nteasee: A mixed methods study of expert and general population perspectives on deploying AI for health in African countries [5.6] 我々は、アフリカでAIを健康にデプロイする際に、ベストプラクティス、公正度指標、潜在的なバイアスを緩和するための質的研究を行う。
詳細な面接(IDI)と調査を組み合わせた混合手法を用いる。
アフリカ5カ国672人の一般住民を対象に, 盲目30分間のアンケート調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:42:57 GMT)
Generative Data Assimilation of Sparse Weather Station Observations at Kilometer Scales [5.5] そこで本研究では,現実的に複雑な1kmスケールの気象条件下でのスコアベースデータ同化の実現可能性を示す。
40の気象観測所からの観測を取り入れることで、左の観測所で10%低いRMSEが達成される。
ますます野心的な地域国家ジェネレータと、In situ、地上ベース、衛星リモートセンシングデータストリームの集合を組み合わす拡張を探求する時期だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:26:26 GMT)
Not Eliminate but Aggregate: Post-Hoc Control over Mixture-of-Experts to Address Shortcut Shifts in Natural Language Understanding [5.4] 本稿では,各専門家が比較的異なる潜伏特徴を捉えていると仮定して,実験結果の混合予測を悲観的に集約する手法を提案する。
実験結果から,専門家に対するポストホック制御は,ショートカットにおける分布シフトに対するモデルのロバスト性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:33:25 GMT)
ZT-RIC:A Zero Trust RIC Framework for ensuring data Privacy and Confidentiality in Open RAN [5.4] 本稿では,データプライバシをRICプラットフォーム全体で保持するゼロトラストRCC(ZT-RIC)フレームワークを提案する。
ZT-RICは、内部製品機能暗号化(IPFE)を使用して、基地局でRAN/UEデータを暗号化し、E2インターフェースと共有データベースによるリークを防止する。
評価には、RANキーパフォーマンスメトリクス(KPM)を使用してジャミング信号を検出する最先端のInterClass xAppが実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:59:22 GMT)
An Efficient Error Estimation Method in Quantum Key Distribution [5.4] 提案手法は, 誤り推定後の正解鍵全体を保存するためのハイブリッド手法である。
eavesdropperにアクセスできるが、変更され拡張されたsiftedキーは、それをクラックする試みの回数が同じであることを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:37:20 GMT)
Spiking Transformer Hardware Accelerators in 3D Integration [5.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は計算の強力なモデルであり、リソース制約のあるエッジデバイスやニューロモルフィックハードウェアに適している。
近年出現したスパイク変圧器は、スパイク動作のバイナリ特性を生かして、性能と効率性が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:08:11 GMT)
Efficient Adaptive Optimization via Subset-Norm and Subspace-Momentum: Fast, Memory-Reduced Training with Convergence Guarantees [5.4] 本稿では,メモリ最適化のための2つの補完手法を提案する。
1つのテクニックであるSubset-Normは、運動量状態のメモリフットプリントを低次元のサブスペースで削減する。
別の手法であるSubspace-Momentumは、運動量状態のメモリフットプリントを低次元のサブスペースで削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:48:07 GMT)
GPU-Accelerated Inverse Lithography Towards High Quality Curvy Mask Generation [5.4] Inverse Lithography Technology (ILT)は、フォトマスクの設計と最適化のための有望なソリューションとして登場した。
輪郭品質とプロセスウィンドウを改善するGPU加速型ILTアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:10:58 GMT)
CROLoss: Towards a Customizable Loss for Retrieval Models in Recommender Systems [5.3] 大規模レコメンデーションシステムでは、リソースの制約により、上位N候補を正確に検索することが重要である。
このような検索モデルの性能を評価するために、トップNランキングで検索される正のサンプルの頻度であるRecall@Nが広く使われている。
我々は、Recall@Nメトリクスを直接最適化できる損失関数であるCustomizable Recall@N Optimization Loss (CROLoss)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:46:16 GMT)
ConvMixFormer- A Resource-efficient Convolution Mixer for Transformer-based Dynamic Hand Gesture Recognition [5.3] 動的ハンドジェスチャのための新しいConvMixFormerアーキテクチャを探索し,考案する。
提案手法は,NVidia Dynamic Hand Gesture と Briareo のデータセットを用いて評価する。
我々のモデルは、単一およびマルチモーダル入力に対して最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:45:18 GMT)
E3x: $\mathrm{E}(3)$-Equivariant Deep Learning Made Easy [5.2] E3xはユークリッド群$mathrmE(3)$と等価なニューラルネットワークを構築するためのソフトウェアパッケージである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:53:38 GMT)
Gradual Fine-Tuning with Graph Routing for Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation [5.1] マルチソースアン教師付きドメイン適応は、機械学習モデルをトレーニングするために、複数のソースドメインからのラベル付きデータを活用することを目的としている。
複数のソースドメイン上の機械学習モデルの段階的微調整(GFT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:59:21 GMT)
Exchangeable Sequence Models Can Naturally Quantify Uncertainty Over Latent Concepts [5.1] 事前学習されたシーケンスモデルは、交換可能なデータポイントよりも確率論的推論が可能であることを示す。
シーケンスモデルは、典型的なベイズモデルとは異なる観測間の関係を学習する。
シーケンス予測損失が不確実性定量化の品質を制御することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:23:44 GMT)
An Efficient Memory Module for Graph Few-Shot Class-Incremental Learning [5.1] 本稿では,メモリの効率的な構築と保守方法であるMecoinを紹介する。
Mecoinは学習カテゴリのプロトタイプをキャッシュするために構造化メモリユニットを使用している。
メモリ表現適応モジュールは、各クラスのプロトタイプに関連する確率を格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:53:14 GMT)
Identifying the impact of local connectivity patterns on dynamics in excitatory-inhibitory networks [4.9] 接続の特定のパターンである連鎖モチーフが、他のペアのモチーフよりも支配的な固有モチーフに強い影響を与えることを示す。
連鎖モチーフの過剰表現は、阻害支配ネットワークにおいて強い正の固有値を誘導する。
これらの知見は、オプトジェネティックな摂動に対する応答を計測し、皮質回路の動的構造を推測する実験の解釈に直接的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:57:44 GMT)
Relation between equilibrium quantum phase transitions and dynamical quantum phase transitions in two-band systems [4.9] 両バンドシステムにおけるDQPTの発生に必要かつ十分な条件を与える。
EQPTとDQPTの関係を, クエンチの忠実度の観点から詳細に解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:57:45 GMT)
Using Generative AI and Multi-Agents to Provide Automatic Feedback [4.9] 本研究では、生成型AIとマルチエージェントシステムを用いて、教育的文脈における自動フィードバックを提供する。
この研究は、AutoFeedbackと呼ばれるマルチエージェントシステムが、GenAI生成したフィードバックの品質をどのように改善するかを探求することによって、この分野における重要なギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:27:36 GMT)
Computable Model-Independent Bounds for Adversarial Quantum Machine Learning [4.9] 本稿では、量子ベースの逆数攻撃に対するモデルレジリエンスを評価する際に、逆数誤差の近似的下界について紹介する。
最良の場合、実験誤差は推定境界より10%だけ高く、量子モデルの本質的なロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:56:31 GMT)
Entity Extraction from High-Level Corruption Schemes via Large Language Models [4.8] 本稿では,ニュース記事中の個人や組織を識別するアルゴリズムとモデルのための,新しいマイクロベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットを用いて、金融犯罪関連記事の個人や組織を特定するための実験的な取り組みも報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:02:24 GMT)
Adversarial Detection with a Dynamically Stable System [4.8] 敵検出は、ターゲットモデルの分類を妨害するために生成される悪意ある敵例(AE)を識別し、拒否するように設計されている。
本研究では, 入力例の安定性に応じて, 通常の例から対角的例を効果的に検出できる動的安定システム(DSS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:16:17 GMT)
Nuremberg Letterbooks: A Multi-Transcriptional Dataset of Early 15th Century Manuscripts for Document Analysis [4.7] ニュルンベルク・レターブックス・データセットは15世紀初頭の史料である。
データセットには、1711のラベル付きページを含む4冊の書籍が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:08:40 GMT)
Estimating Causal Effects in Partially Directed Parametric Causal Factor Graphs [4.6] 部分有向グラフにおける因果推論に対して昇降が適用可能であることを示す。
本研究では,部分有向因果係数グラフにおいて,因果推論が昇降レベルでどのように行われるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:05:39 GMT)
HierTOD: A Task-Oriented Dialogue System Driven by Hierarchical Goals [4.6] タスク指向対話 (Task-Oriented Dialogue, TOD) は、自然言語による対話を通じてタスクの完了を支援するシステムである。
本稿では,階層的な目標によって駆動されるエンタープライズTODシステムであるHierTODを紹介する。
システム実装では,情報収集のためのスロットフィリングとタスク実行のためのステップバイステップガイダンスという,2つのTODパラダイムを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:28:19 GMT)
Past, Present, and Future of Sensor-based Human Activity Recognition using Wearables: A Surveying Tutorial on a Still Challenging Task [4.6] センサをベースとしたヒューマンアクティビティ認識(Human Activity Recognition)の在庫を取得し,その将来を図示する。
我々は,活動認識問題の解決を目的とした手法の初心者や専門家のためのコンペディションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:08:59 GMT)
Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus [4.5] IoT(Internet of Things)は、ほぼあらゆる種類の環境で、高密度でマルチスケールなコンピューティングデバイスのデプロイというビジョンを示唆している。
IoT(Internet of Things)のような最近のトレンドは、ほぼあらゆる種類の環境において、コンピューティングデバイスの密集したマルチスケール展開のビジョンを示唆している。
顕著なエンジニアリング上の課題は、そのような計算生態系の集合的適応的な振る舞いをプログラミングすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:26:31 GMT)
Understanding Scaling Laws with Statistical and Approximation Theory for Transformer Neural Networks on Intrinsically Low-dimensional Data [4.5] ディープニューラルネットワークでは、モデルのサイズとデータサイズの両方に依存するパワースケーリング法則に従うために、モデルの一般化誤差がしばしば観察される。
本理論は, 一般化誤差とトレーニングデータサイズと変圧器のネットワークサイズとの間のパワー則を予測する。
多様体仮説の下で低次元のデータ構造を利用することにより、データ幾何学を尊重する方法でトランスフォーマースケーリング法則を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:05:28 GMT)
Shallow Signed Distance Functions for Kinematic Collision Bodies [4.3] 本稿では,衣服のシミュレーションから得られたリアルタイムアバター衝突クエリに対して,学習に基づく暗黙の形状表現を提案する。
本モデルは非常に高速かつ正確であり,アニメーションキャラクターによって駆動される衣服のリアルタイムシミュレーションによる適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:09:31 GMT)
AI-Native Multi-Access Future Networks -- The REASON Architecture [4.3] REASONプロジェクトは、E2Eサービスオーケストレーション、サステナビリティ、セキュリティ、信頼管理など、将来のネットワークデプロイメントにおける技術的な課題に対処することを目的としている。
本稿では,REASONのアーキテクチャと今後のネットワークに対する要件について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:10:39 GMT)
SLOctolyzer: Fully automatic analysis toolkit for segmentation and feature extracting in scanning laser ophthalmoscopy images [4.2] 本研究の目的は、赤外反射レーザースキャン(SLO)画像における網膜血管のオープンソース解析であるSLOctolyzerの導入である。
セグメンテーションモジュールは、深層学習法を用いて網膜解剖を規定し、眼窩と視ディスクを検出する。
測定モジュールは、分割された網膜血管の複雑さ、密度、靭性、口径を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:25:00 GMT)
Privacy-Preserving Graph-Based Machine Learning with Fully Homomorphic Encryption for Collaborative Anti-Money Laundering [4.2] 本研究では、協調機械学習のための新しいプライバシー保護手法を提案する。
プライバシと規制の遵守を維持しながら、機関や国境を越えたセキュアなデータ共有を容易にする。
この研究は2つの重要なプライバシー保護パイプラインに貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:47:58 GMT)
Fast and Scalable Multi-Kernel Encoder Classifier [4.2] 提案手法は,高速でスケーラブルなカーネルマトリックスの埋め込みを容易にするとともに,複数のカーネルをシームレスに統合して学習プロセスを向上する。
我々の理論解析は、確率変数を用いたこのアプローチの集団レベルの特徴付けを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:29:59 GMT)
Randomized Forward Mode Gradient for Spiking Neural Networks in Scientific Machine Learning [4.2] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ディープニューラルネットワークの階層的学習能力とスパイクベースの計算のエネルギー効率を組み合わせた、機械学習における有望なアプローチである。
SNNの伝統的なエンドツーエンドトレーニングは、しばしばバックプロパゲーションに基づいており、重み更新はチェーンルールによって計算された勾配から導かれる。
この手法は, 生体適合性に限界があり, ニューロモルフィックハードウェアの非効率性のため, 課題に遭遇する。
本研究では,SNNの代替トレーニング手法を導入する。後方伝搬の代わりに,前方モード内での重量摂動手法を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:20:54 GMT)
Firing Rate Models as Associative Memory: Excitatory-Inhibitory Balance for Robust Retrieval [4.0] フィリングレートモデル(Firing rate model)は、神経細胞の局所的な皮質力学を記述するために応用および理論神経科学に広く用いられている力学系である。
本稿では, 再スケールメモリパターンの出現を, 発火速度力学における安定平衡として保証する一般的な枠組みを提案する。
本研究では, 記憶が局所的に, グローバルに安定な条件を解析し, 連想記憶検索のための生物学的に証明可能な, 堅牢なシステムの構築に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:40:57 GMT)
Quantum Policy Gradient in Reproducing Kernel Hilbert Space [3.9] パラメトリッド量子回路は、機械学習のための表現力とデータ効率の表現を提供する。
量子カーネルにおける量子回路の表現は量子教師あり学習において広く研究されている。
本稿では、量子環境における量子カーネルポリシーを用いたパラメトリックおよび非パラメトリックポリシー勾配とアクタークリティカルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:34:10 GMT)
Stronger Random Baselines for In-Context Learning [3.9] 標準ランダムベースラインは、評価セットが一度だけ使用される場合、あるいはデータセットが大きい場合、安定である。
我々は、検証セットの再利用の一般的な実践と、より強いランダムなベースラインを持つ既存の小さなデータセットを説明する。
標準ベースラインを超える数ショット結果の20%以上は、この強いランダムベースラインを超えない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:37:22 GMT)
Data-Centric Learning Framework for Real-Time Detection of Aiming Beam in Fluorescence Lifetime Imaging Guided Surgery [3.8] 本研究では,FLImを用いたリアルタイム手術指導のための新しいデータ中心アプローチを提案する。
第一の課題は,特に経口ロボット手術(TORS)における手術環境における複雑で変動的な状態から生じる。
ラベルノイズの最小化と検出ロバスト性の向上により精度を向上させるデータ中心のトレーニング戦略を用いて,インスタンスセグメンテーションモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:04:32 GMT)
Experts' cognition-driven ensemble deep learning for external validation of predicting pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy from histological images in breast cancer [3.8] 専門家の認知駆動型アンサンブル深層学習(ECDEDL)アプローチを提案する。
ECDEDLは乳癌の組織像からNACへのpCR予測に極めて有効であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:23:38 GMT)
A Novel Combined Data-Driven Approach for Electricity Theft Detection [3.8] 本稿では,2つの新しいデータマイニング手法を組み合わせることで問題を解決する。
1つのテクニックは最大情報係数(MIC)であり、非技術的損失(NTL)と消費者の一定の電気的挙動との相関を見出すことができる。
CFSFDPは数千の負荷プロファイルの中から異常なユーザを見つけ,任意の形状の電気盗難を検出するのに極めて適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:30:51 GMT)
Matrix hypercontractivity, streaming algorithms and LDCs: the large alphabet case [3.7] We consider streaming algorithm for Approximating the value of Unique Games on a hypergraph with $t$-size hyperedges。
この値の$(r-varepsilon)$-approximationを達成する逆モデルの全てのストリーミングアルゴリズムは、$Omega(n1-2/t)$量子空間を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:43:30 GMT)
Tighter Confidence Bounds for Sequential Kernel Regression [3.7] 我々は、シーケンシャルカーネル回帰のための新しい信頼境界を確立するために、マーチンゲールテール不等式を使用する。
私たちの信頼境界は円錐プログラムを解くことで計算できるが、この素バージョンはすぐに非現実的になる。
信頼性境界が既存のものを置き換えると、KernelUCBアルゴリズムはより優れた経験的性能、最悪のパフォーマンス保証、それに匹敵する計算コストが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:50:48 GMT)
Learning-to-Defer for Extractive Question Answering [3.7] 質問応答の文脈で言語モデルを再訓練することなく、人間の専門家や大規模モデルへの選択的推論を可能にすることにより、意思決定を強化する2段階の学習・判断機構を適応的に導入する。
その結果,最小限のクエリを遅延させることで,計算効率を保ちながら,より大規模なクエリに匹敵する性能を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:06:51 GMT)
Nonreciprocal interaction and entanglement between two superconducting qubits [3.5] 2つの空間的に分離されたサブシステム間の非相互相互作用は、信号処理と量子ネットワークにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,コヒーレント結合と散逸結合を組み合わせることで,2つの量子ビット間の非相互相互作用と絡み合いを実現するための効率的なスキームを提案する。
駆動場を1つの量子ビットに適用すれば、システムは非相互に定常な絡み合った状態に安定化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:05:47 GMT)
Quantum Homotopy Analysis Method with Secondary Linearization for Nonlinear Partial Differential Equations [3.5] 複素流体力学のモデリングには偏微分方程式(PDE)が不可欠である。
量子コンピューティングは、非線形PDEを解決するための有望だが技術的に難しいアプローチを提供する。
本研究では,HAMプロセス全体を線形PDEのシステムにマッピングする「二次線形化」手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:25:38 GMT)
Real-time Monitoring and Analysis of Track and Field Athletes Based on Edge Computing and Deep Reinforcement Learning Algorithm [3.5] 本研究は,陸上競技選手のリアルタイムモニタリングと分析に焦点を当てた。
エッジコンピューティングとディープラーニングアルゴリズムを統合したIoT最適化システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:12:15 GMT)
The Multiple Dimensions of Spuriousness in Machine Learning [3.5] データからの相関学習は、今日の機械学習(ML)と人工知能(AI)研究の基礎となる。
このようなアプローチは、ビッグデータコーパス内のパターン付き関係の自動発見を可能にするが、意図しない相関が捕捉された場合、障害モードの影響を受けやすい。
この脆弱性は、しばしば、パフォーマンス、公平性、堅牢性をモデル化する障害として批判される、急進性の尋問への関心を拡大した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:38:39 GMT)
Methane projections from Canada's oil sands tailings using scientific deep learning reveal significant underestimation [3.5] メタン(Methane)は、炭化水素の嫌気性生分解によって生成される温室効果ガスである。
我々は,活性油砂が池を尾行する方向を特定するために,機械学習モデルを訓練する。
主要油田周辺の排出量を1年で約12%削減する必要があると見積もっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:37:09 GMT)
Two-stage Learning-to-Defer for Multi-Task Learning [3.4] 分類タスクと回帰タスクの両方を包含するマルチタスク学習のためのLearning-to-Deferアプローチを提案する。
我々の2段階のアプローチでは、事前訓練された共同回帰モデルと1つ以上の外部の専門家のうち、最も正確なエージェントに決定を下すリジェクターを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:15:21 GMT)
Quantum-Powered Optimization for Electric Vehicle Charging Infrastructure Deployment [3.4] 電気自動車充電ステーションの最適配置を特定する数学的モデルを開発した。
このモデルは実世界のケーススタディを用いて検証され、D-Waveから市販の量子コンピュータを用いて解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:03:20 GMT)
Large Language Models for Constructing and Optimizing Machine Learning Workflows: A Survey [3.3] 複雑なタスクに対処するための効果的な機械学習(ML)を構築することは、Automatic ML(AutoML)コミュニティの主要な焦点である。
最近、MLへのLLM(Large Language Models)の統合は、MLパイプラインのさまざまなステージを自動化し、拡張する大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:54:26 GMT)
Multimodal Fusion Balancing Through Game-Theoretic Regularization [3.2] アンサンブルのような単純なベースラインを超越したマルチモーダルモデルの訓練には,現在のバランス手法が苦戦していることを示す。
マルチモーダルトレーニングにおけるすべてのモダリティが十分にトレーニングされていること、新しいモダリティからの学習が一貫してパフォーマンスを改善することを保証するにはどうすればよいのか?
本稿では,相互情報(MI)分解にインスパイアされた新たな損失成分であるMCRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:53:05 GMT)
Zeroth-Order Adaptive Neuron Alignment Based Pruning without Re-Training [3.2] 我々は、高密度事前学習モデルの関数情報を利用して、アクティベーションのアライメントw.r.tを最大化するスパースモデルを得る。
我々は,アクティベーション間のニューロンアライメントを最大化するために,ブロックワイドと行ワイドの間隔比を変更するエンフェップアップアルゴリズムであるtextscNeuroAlを提案する。
提案手法は,4つの異なるLLMファミリーと3つの異なる空間比で検証し,最新の最先端技術よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:30:16 GMT)
Data-Driven Analysis of AI in Medical Device Software in China: Deep Learning and General AI Trends Based on Regulatory Data [3.1] AI可能な医療機器を自動的に抽出し分析するために、データ駆動のアプローチを活用します。
400万以上のエントリが評価され、2,174のMDSW登録が特定された。
AIMDを利用した医療専門分野には、呼吸器(20.5%)、眼科・内分泌学(12.8%)、整形外科(10.3%)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:28:50 GMT)
Driven Critical Dynamics in Measurement-induced Phase Transitions [3.1] 我々は、従来の量子および古典相のMIPTへの遷移において大きな成功を収めた、キブル・ズレック駆動臨界ダイナミクスを一般化する。
容積法相からの駆動力学がKZ機構の断熱的インパルスシナリオに反することがわかった。
我々は、高速に発展する量子コンピュータで検出できるMIPTに新しい基本的視点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:08:14 GMT)
PDC & DM-SFT: A Road for LLM SQL Bug-Fix Enhancing [3.0] 我々は,コード大言語モデルのバグフィックス機能を強化する手法を提案する。
提案手法は主に,スクラッチからのプログレッシブデータセット構築(PDC)と動的マスク監視ファインチューニング(DM-SFT)の2つの部分から構成される。
評価では,2つの手法で学習したLLMモデルは,サイズがはるかに大きい現在の最高の性能モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:47:20 GMT)
GTA-Net: An IoT-Integrated 3D Human Pose Estimation System for Real-Time Adolescent Sports Posture Correction [3.0] GTA-Netは、青少年スポーツにおける姿勢補正とリアルタイムフィードバックのためのインテリジェントシステムであり、IoT対応環境に統合されている。
このモデルは、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)、時間畳み込みネットワーク(TCN)、注意機構を組み込むことにより、動的シーンにおけるポーズ推定を強化する。
GTA-NetのHuman3.6M、HumanEva-I、MPI-INF-3DHPデータセットにおける優れた性能を示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:17:06 GMT)
Respecting the limit:Bayesian optimization with a bound on the optimal value [3.0] 我々は、最小値の正確な知識があるか、または、おそらくその値に対するより低いバウンドを持つかのシナリオについて研究する。
本稿では,有界情報を組み込んだ新たなサロゲートモデルであるSlogGPについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:03:27 GMT)
Evolution of different orders of coherence of a three-qubit system and their protection via dynamical decoupling on an NMR quantum processor [3.0] 我々は3量子NMRシステムにおいて異なる量子コヒーレンスの順序を生成する。
異なるコヒーレンス順序を保存するために、ロバストネスDDシーケンスが適用される。
1次コヒーレンス(英語版)は、DD配列が生成に責任があるキュービットにのみ適用される場合、より効率的に保存される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:03:42 GMT)
AMARO: All Heavy-Atom Transferable Neural Network Potentials of Protein Thermodynamics [2.9] 全原子分子シミュレーションはマクロ分子現象に関する詳細な知見を提供するが、その計算コストは複雑な生物学的過程の探索を妨げる。
我々は,O(3)等価なメッセージパッシングネットワークアーキテクチャと,水素原子を排除した粗粒度マップを組み合わせた,新しいニューラルネットワークポテンシャル(NNP)であるAMARO(Advanced Machine-learning Atomic Omni-force Representation-field)を紹介する。
AMAROは、エネルギー用語を使わずに、拡張性と一般化機能を備えた安定なタンパク質力学を実行するための訓練粗大化NNPの実現可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:41:16 GMT)
ProP: Efficient Backdoor Detection via Propagation Perturbation for Overparametrized Models [2.8] バックドア攻撃は、機械学習モデルのセキュリティに重大な課題をもたらす。
本稿では,新規でスケーラブルなバックドア検出手法であるProPを提案する。
ProPは最小限の仮定で動作し、トリガーや悪意のあるサンプルに関する事前の知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:43:44 GMT)
Transformer verbatim in-context retrieval across time and scale [2.8] 場合によっては、言語モデルはコンテキスト内情報を冗長に検索しなければならない。
本研究は, 学習過程の早い段階から, 言語内単語検索が急激な移行の中で発達したことを示す。
この結果から, 文脈内単語検索の発達はゼロショットベンチマークの学習と正の相関関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:50:01 GMT)
Strategies for entanglement distribution in optical fiber networks [2.8] 遠隔ノードへの非絡み合いキャリア光子の送信のみを必要とする2つのスキームについて検討した。
分離可能なキャリアを含む手法は,標準の絡み合い分布プロトコルよりも高い速度で適用可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:01:11 GMT)
Enhanced Textual Feature Extraction for Visual Question Answering: A Simple Convolutional Approach [2.7] 確立されたVQAフレームワーク内の局所的なテキスト機能に焦点をあてた、長距離依存を利用したモデルと、よりシンプルなモデルの比較を行う。
本稿では,畳み込み層を組み込んだモデルであるConvGRUを提案する。
VQA-v2データセットでテストされたConvGRUでは、NumberやCountといった質問タイプに対するベースラインよりも、わずかながら一貫性のある改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:59:23 GMT)
XPoint: A Self-Supervised Visual-State-Space based Architecture for Multispectral Image Registration [2.7] XPointは、アダプティブトレーニングと、アライメントされたマルチスペクトルデータセットの微調整のための、自己教師付き、モジュール化された画像マッチングフレームワークである。
XPointはモジュラリティと自己スーパービジョンを採用し、ベース検出器のような要素の調整を可能にしている。
XPointは、機能マッチングや画像登録タスクにおいて、最先端のメソッドを一貫して上回るか、マッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:12:08 GMT)
A multi-dimensional unsupervised machine learning framework for clustering residential heat load profiles [2.7] 本稿では,暖房負荷プロファイルをクラスタリングするための教師なし機械学習フレームワークを提案する。
プロファイルは,ボイラー使用量,暖房需要量,気象条件,建築特性,ユーザ行動の5次元にわたって分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:33:41 GMT)
Combinatorial NLTS From the Overlap Gap Property [2.6] Anshu, Breuckmann, and Nirkhe [ABN22] は、フリードマンとヘイスティングスによるいわゆる "No Low-Energy Trivial State conjecture" を肯定的に解決した。
この予想は、基底状態が浅い(対数深度)回路で生成できないn量子ビット系上の線形サイズの局所ハミルトニアンの存在を仮定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:59:35 GMT)
Quantum coherent feedback control of an N-level atom with multiple excitations [2.5] 我々は、量子コヒーレントフィードバックネットワークのダイナミクスについて研究し、そこでは、$N$レベルの原子を空洞と結合し、空洞を単一または複数の平行導波路と結合する。
原子が最高エネルギーレベルにあるとき、複数の光子がキャビティに放出され、光子は導波路にさらに伝達され、キャビティ量子電気力学(キャビティQED)システムと再相互作用する。
我々は,キャビティQEDシステムの原子状態とフォトニック状態のダイナミクスを,遅延を伴う線形制御系としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:25:06 GMT)
Quantum machine learning via continuous-variable cluster states and teleportation [2.5] フォトニックプラットフォームに分散量子機械学習とメモリ表示に適した新しいアプローチを提案する。
この測定に基づく量子貯水池計算は、主量子資源として連続的な可変クラスター状態を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:11:16 GMT)
Arctique: An artificial histopathological dataset unifying realism and controllability for uncertainty quantification [2.5] 不確実性定量化(UQ)は、信頼性の高い画像セグメンテーションに不可欠である。
現在のUQメソッドは、過度に単純化されたおもちゃのデータセットや、真の不確実性を識別できない複雑な現実世界のデータセットでテストされる。
Arctiqueは、複雑なマルチオブジェクト環境でのUQテクニックのベンチマークと進歩のための重要なリソースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:19:55 GMT)
The Inherent Adversarial Robustness of Analog In-Memory Computing [2.4] Deep Neural Network(DNN)アルゴリズムの重要な課題は、敵の攻撃に対する脆弱性である。
本稿では,位相変化メモリ(PCM)デバイスを用いたAIMCチップ上での予測を実験的に検証する。
ハードウェア・イン・ザ・ループ攻撃を行う際には、さらなる堅牢性も観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:29:59 GMT)
Integrated Water Resource Management in the Segura Hydrographic Basin: An Artificial Intelligence Approach [2.4] 本稿では,水管理シナリオにおけるこれらの課題に対処するためのパラダイム的枠組みを提案する。
提案手法は, 短時間と長期の双方で, 水利用率を正確に予測し, 需要を推定し, 資源配分を最適化する。
この手法は, スペインの瀬倉水文盆地において, 運用水管理の実践に検証され, 統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:35:41 GMT)
Shedding Light on Problems with Hyperbolic Graph Learning [2.4] グラフ機械学習文学における近年の論文は、双曲表現学習に多くのアプローチを導入している。
現在、双曲グラフ表現学習の分野を注意深く見ていく。
多くの論文では,アルゴリズム構築時にベースラインの厳密な提示に失敗し,ミスリード指標を用いてグラフデータセットの幾何を定量化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:12:41 GMT)
Probabilistic Forecasting of Radiation Exposure for Spaceflight [2.3] マルチモーダル時系列データを用いたBLEOにおける放射露光予測のための機械学習手法を提案する。
フルディスクの太陽画像が放射線照射の予測に使われたのはこれが初めてである。
我々は,SPEによる放射線発生の予測と,事象発生後の放射線崩壊プロファイルを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:23:19 GMT)
Boosting the Targeted Transferability of Adversarial Examples via Salient Region & Weighted Feature Drop [2.2] 敵攻撃に対する一般的なアプローチは、敵の例の転送可能性に依存する。
SWFD(Salient Region & Weighted Feature Drop)をベースとした新しいフレームワークは,敵対的事例のターゲット転送可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:23:37 GMT)
The Files are in the Computer: Copyright, Memorization, and Generative AI [2.1] ニューヨーク・タイムズのOpenAIとマイクロソフトに対する著作権訴訟は、OpenAIのGPTモデルがNYTの記事を「記憶している」と主張している。
これらの議論は「記憶」の性質に関する曖昧さによって曇っている。
我々は、記憶の正確な定義を提供するために、技術的な文献を描きます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:59:04 GMT)
Deep Riemannian Networks for End-to-End EEG Decoding [2.1] 我々は,手作りフィルタバンクを必要とせずに,生の脳波からタスク関連情報を推測するためのDRNの設計と訓練方法を示す。
本研究は、高性能脳波復号のためのEE(G)-SPDNetのようなエンド・ツー・エンドのDRNの可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:05:10 GMT)
Observational entropy with general quantum priors [2.0] 観測エントロピーは、暗黙的に一様参照を含むことを示す。
系が無限次元である場合やエネルギー制約のある場合、均一な事前は使用できないため、均一な量子状態に置き換えることで一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:57:19 GMT)
Spatially Constrained Transformer with Efficient Global Relation Modelling for Spatio-Temporal Prediction [2.0] ST-SampleNetは、CNNと自己アテンション機構を組み合わせたトランスフォーマーベースのアーキテクチャで、ローカルとグローバル両方の関係をキャプチャする。
実験により,計算コストの40%削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:03:59 GMT)
Multi-Modal interpretable automatic video captioning [2.0] マルチモーダル・コントラッシブ・ロスを訓練した新しいビデオキャプション手法を提案する。
我々のアプローチは、これらのモダリティ間の依存関係を捉えるために設計されており、その結果、より正確で、従って関連するキャプションとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:12:23 GMT)
Enhancing Robot Assistive Behaviour with Reinforcement Learning and Theory of Mind [2.0] 心の理論(ToM)能力を備えた社会ロボットが,ユーザのパフォーマンスや知覚に与える影響について検討する。
本研究では,ToM能力を有する適応型ロボットと対話する56名の被験者と,その能力に欠けるロボットを対象とする実世界でのユーザスタディを行った。
以上の結果から,ToM条件の参加者はロボットの補助をより多く受け取り,その意図を適応し,予測し,より高次に認識する能力があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:01:15 GMT)
Factorised Active Inference for Strategic Multi-Agent Interactions [1.9] この目的に2つの補完的アプローチを組み込むことができる。
アクティブ推論フレームワーク(AIF)は、エージェントが環境内の信念や行動に適応するために生成モデルをどのように利用するかを記述する。
ゲーム理論は、潜在的に競合する目的を持つエージェント間の戦略的相互作用を定式化する。
本稿では,各エージェントが他のエージェントの内部状態に対する明示的かつ個別的な信念を維持し,それらを共同で戦略的計画に利用する生成モデルの因子化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:04:43 GMT)
Evaluating Detection Thresholds: The Impact of False Positives and Negatives on Super-Resolution Ultrasound Localization Microscopy [1.9] 本研究では, 偽陽性 (FPs) と偽陰性 (FNs) がULM画像品質に与える影響について検討した。
厳密なMB領域は検出エラーに対してより耐性があり、スパース領域は高い感度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:58:56 GMT)
Ensemble Learning for Microbubble Localization in Super-Resolution Ultrasound [1.9] 超解像超音波(SR-US)は、微小血管と血流を高空間分解能で捉えるための強力なイメージング技術である。
本稿では,マイクロバブル(MB)のローカライゼーションを高めるためのアンサンブル学習手法の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:26:36 GMT)
HarmLevelBench: Evaluating Harm-Level Compliance and the Impact of Quantization on Model Alignment [1.9] 本稿では,現在の脱獄技術とLLM脆弱性評価のギャップに対処することを目的としている。
私たちの貢献は、複数の害レベルにわたるモデル出力の有害性を評価するために設計された、新しいデータセットの作成を含む。
Vicuna 13B v1.5モデルをターゲットとした、最先端の脱獄攻撃の包括的なベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:02:49 GMT)
LLMCount: Enhancing Stationary mmWave Detection with Multimodal-LLM [1.8] LLMCountは,大規模言語モデル(LLM)の機能を活用して,群衆検出性能を向上させる最初のシステムである。
システムの性能を評価するため,ホール,会議室,映画館などの多彩なシナリオ下で総合的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:56:30 GMT)
Data-Driven Gradient Optimization for Field Emission Management in a Superconducting Radio-Frequency Linac [1.8] 電界放射は超伝導無線周波数線形加速器(ライナック)に重大な問題を引き起こす可能性がある
本研究の目的は, 機械学習と不確実な定量化を併用して, ライナック中の複数の場所で放射線レベルを予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:22:16 GMT)
What Do Developers Discuss in Their Workplace? An Analysis of Workplace StackExchange Discussions [1.8] この記事では、Workplace StackExchangeサイトの47,368の投稿を分析します。
従業員の健康、コミュニケーション、キャリア・ムーブメントと雇用、紛争とミステイク、コーポレート・ポリシー、マネジメント/スーパーバイザの責任、学習と技術スキルの4つのカテゴリに分類された46のトピックを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:15:40 GMT)
Finding "Good Views" of Electrocardiogram Signals for Inferring Abnormalities in Cardiac Condition [1.7] 近年の研究では、深層学習アルゴリズムを用いてECG信号から不整脈を直接検出できることが確認されている。
不整脈を分類する下流タスクにおいて、正のサンプルを定義するためのいくつかの方法を検討し、どのアプローチが最高のパフォーマンスをもたらすかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:12:02 GMT)
Solving Kernel Ridge Regression with Gradient Descent for a Non-Constant Kernel [1.5] KRRはデータでは非線形であるがパラメータでは線形である線形リッジ回帰の一般化である。
本稿では,カーネルをトレーニング中に変更した場合の効果について考察する。
帯域幅を減少させることで、よい一般化と組み合わせてゼロトレーニング誤差を達成できることと、二重降下挙動を両立できることを理論的に実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:43:06 GMT)
Scientific machine learning in ecological systems: A study on the predator-prey dynamics [1.5] 我々は、学習データやニューラルネットワークにのみ依存して、システムの事前の知識なしに、基礎となる微分方程式を明らかにすることを目指している。
本稿では,LotkaVolterraシステムの予測と予測に,Neural ODEとUDEの両方を効果的に活用できることを実証する。
基礎となるダイナミクスを効果的に回復し、トレーニングデータを大幅に減らして正確な予測を行うことで、UDEがニューラルODEより優れているかを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:40:45 GMT)
Feature Selection Based on Wasserstein Distance [1.5] 特徴選択は入力データの次元性を低減する上で重要な役割を果たす。
提案手法はワッサーシュタイン距離を利用して,選択した特徴量と原特徴量との類似度を測定する。
実験により,本手法が従来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） (Mon, 11 Nov 2024 18:38:22 GMT)
Optimized Homomorphic Vector Permutation From New Decomposition Techniques [1.4] 同型ベクトル置換は、バッチ符号化された同型暗号に基づくプライバシ保存計算の基礎となる。
本稿では,新しい分解手法により,同相置換の効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 00:08:09 GMT)
Anytime Sequential Halving in Monte-Carlo Tree Search [1.4] 本稿では,任意のタイミングで停止し,良好な結果を返すアルゴリズムの任意のバージョンを提案する。
合成MAB問題と10の異なるボードゲームにおける経験的結果から、アルゴリズムの性能がSequential Halving や UCB1と競合していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:49:47 GMT)
MacroSwarm: A Field-based Compositional Framework for Swarm Programming [1.4] 本稿では,新しいフィールドベースのコーディネーション手法であるMacroSwarmを提案し,Swarmの動作を設計・プログラムする。
集約コンピューティングのマクロプログラミングパラダイムに基づいて、MacroSwarmは、各Swarm動作ブロックを純粋関数として表現するという考え方に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:51:28 GMT)
Ultra-marginal Feature Importance: Learning from Data with Causal Guarantees [1.2] データ間の関係を定量化するためにMCI(Marginal contribute feature importance)が開発された。
本稿では,AIフェアネス文学からの依存除去手法を基盤として,ウルトラマージナル特徴重要度(UMFI)を導入する。
UMFIがMCIよりも優れている実データやシミュレーションデータについて,特に相互関係や非関連性の存在下で述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:34:20 GMT)
Modeling variable guide efficiency in pooled CRISPR screens with ContrastiveVI+ [1.2] ContrastiveVI+は、摂動に関連するバリエーションから摂動によって引き起こされる摂動を歪ませる生成的モデリングフレームワークである。
3つの大規模Perturb-seqデータセットに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:16:34 GMT)
Ground and Excited States from Ensemble Variational Principles [1.2] アンサンブルエネルギーがよく収束しているときは常に、アンサンブル状態に対して同じことが成り立つ。
線形境界は$d_-DeltaE_mathbfw leq Delta Q leq d_+ DeltaE_mathbfw$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:24:56 GMT)
Why the p-norms $p{=}1$, $p{=}2$ and $p{=}\infty$ are so special? An answer based on spatial uniformity [1.2] マンハッタン(p=1)、ユークリッド(p=2)、チェビシェフ距離(p=無限)は、p-ノルムに基づいて最も広く用いられる指標である。
本稿は、それらに特有の体積面対応性があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:27:11 GMT)
Hierarchical Narrative Analysis: Unraveling Perceptions of Generative AI [1.2] 大規模言語モデル(LLM)を利用して,これらの構造を階層的な枠組みに抽出・整理する手法を提案する。
我々は,日本の文化庁が収集した生成AIに関する世論を分析して,このアプローチを検証する。
我々の分析は、生成的AIに対する多様な意見に影響を与える要因のより明確な可視化を提供し、合意と不一致の構造に関する深い洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:50:44 GMT)
Maximizing domain generalization in fetal brain tissue segmentation: the role of synthetic data generation, intensity clustering and real image fine-tuning [1.1] SynthSegのような領域ランダム化に基づく最近のアプローチは、単一ソース領域の一般化に大きな可能性を示している。
胎児脳MRIにおけるSynthSeg法におけるOPD(out-of- domain)の一般化ポテンシャルを最大化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:17:44 GMT)
The horocycle regulator: exact cutoff-independence in AdS/CFT [1.1] テクストホロサイクルから構築した三次元反ド・ジッター空間で定義されるホログラフィック正則化スキームについて検討する。
このような情報尺度の幅広いクラスについて記述し、また、ホロサイクルレギュレータに双対する場の理論が本質的に非局所的であることを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:11:08 GMT)
Multi-Objective Algorithms for Learning Open-Ended Robotic Problems [1.0] 四足歩行は、自動運転車の普及に不可欠な複雑でオープンな問題である。
従来の強化学習アプローチは、トレーニングの不安定性とサンプルの非効率のため、しばしば不足する。
自動カリキュラム学習機構として多目的進化アルゴリズムを活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:26:42 GMT)
PyRelationAL: a python library for active learning research and development [1.0] アクティブラーニング(英: Active Learning, AL)は、反復的かつ経済的にデータを取得する手法の開発に焦点を当てたMLのサブフィールドである。
本稿では,AL研究のためのオープンソースライブラリであるPyRelationALを紹介する。
プールベースのアクティブラーニング戦略を構成するための2段階の設計方法論をベースとしたモジュラーツールキットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:49:02 GMT)
Test-Time Training with Quantum Auto-Encoder: From Distribution Shift to Noisy Quantum Circuits [1.0] 量子オートエンコーダ(QTTT)を用いたテスト時間トレーニングを提案する。
QTTTは(1)トレーニングとテストデータの分散シフト、(2)量子回路エラーに対応している。
我々のフレームワークは、将来の現実世界アプリケーションのための量子ニューラルネットワークの開発において、大きな進歩をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:40:36 GMT)
Veri-Car: Towards Open-world Vehicle Information Retrieval [0.9] 本稿では,この課題を支援するための情報検索統合手法であるVeri-Carを提案する。
教師付き学習技術を利用して、車のメイク、タイプ、モデル、年、色、ナンバープレートを正確に識別する。
このアプローチはまた、新しい車モデルやバリエーションが頻繁に現れるような、オープンワールドの問題を扱うという課題にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:56:40 GMT)
Observation of Josephson Harmonics in Tunnel Junctions [0.9] 最先端の超伝導量子ビットは酸化アルミニウム(AlO$_x$)トンネルジョセフソン接合を用いる。
標準電流相関係は, トランスモン人工原子のエネルギースペクトルを正確に記述できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:43:59 GMT)
Unified Bayesian representation for high-dimensional multi-modal biomedical data for small-sample classification [0.9] BALDURは、マルチモーダルデータセットと小さなサンプルサイズを高次元設定で扱うように設計された新しいベイズアルゴリズムである。
このモデルは2つの異なる神経変性データセットでテストされ、最先端のモデルよりも優れ、科学文献に記載されているマーカーと一致した特徴を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:51:24 GMT)
Improved entanglement entropy estimates from filtered bitstring probabilities [0.9] フォン・ノイマン絡み合いエントロピーは、アナログシミュレータに対する臨界点と連続極限に関する情報を提供する。
これらの境界は、ほとんどの場合、ある値よりも低い確率でビットストリングを除去することで改善できることを示す。
本稿では,システムのサイズ,格子間隔,システム分割の依存性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:14:02 GMT)
Fast and Efficient Transformer-based Method for Bird's Eye View Instance Prediction [0.8] 本稿では,単純化されたパラダイムに基づく新しいBEVインスタンス予測アーキテクチャを提案する。
提案システムは,パラメータ数と推定時間を削減することを目的として,速度を優先する。
提案されたアーキテクチャの実装は、PyTorchバージョン2.1のパフォーマンス改善に最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:35:23 GMT)
Precision Glass Thermoforming Assisted by Neural Networks [0.8] 優れた加工性、化学不確かさ、光学透過性を持つガラスは、光学製品や審美製品に広く用いられている。
従来の試行錯誤によるサーモフォーム化プロセスの開発アプローチは、大量の時間とリソースを浪費し、しばしば失敗に終わる。
本稿では, 形状誤差を適切に予測し, 成形設計においてこれらの誤差を補うことができる次元レスバックプロパゲーションニューラルネットワーク(BPNN)について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:34:21 GMT)
Multimodal Structure-Aware Quantum Data Processing [0.8] マルチモーダル画像データを用いた構造認識データ処理のためのフレームワークを開発する。
構造」とは、言語における構文的・文法的関係や、画像における視覚的要素の階層的構造を指す。
メインストリーム画像分類タスクでテストすると,従来のモデルと同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:03:47 GMT)
Capturing research literature attitude towards Sustainable Development Goals: an LLM-based topic modeling approach [0.8] 持続可能な開発目標は2015年に国連によって策定され、2030年までにこれらの世界的な課題に対処した。
自然言語処理技術は、研究文献の中のSDGに関する議論を明らかにするのに役立つ。
我々は,Scopusデータベースからコンテンツを取り出し,SDGの5つのグループ専用のデータセットを作成する,完全に自動化されたパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:51:31 GMT)
An Interpretable X-ray Style Transfer via Trainable Local Laplacian Filter [0.8] 局所ラプラシアンフィルタ(LLF)のトレーニング可能なバージョンを導入して,自動かつ解釈可能なX線転送を提案する。
本研究では,未処理のマンモグラフィX線画像を,対象のマンモグラフィのスタイルにマッチした画像に変換することで,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:47:25 GMT)
Know Your Neighborhood: General and Zero-Shot Capable Binary Function Search Powered by Call Graphlets [0.8] 本稿では,コールグラフレットと呼ばれる新しいグラフデータ表現を組み合わせた,新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
専門的なグラフニューラルネットワークモデルは、このグラフ表現に基づいて動作し、セマンティックバイナリコードの類似性を符号化する特徴ベクトルにマッピングすることを学ぶ。
実験結果から,コールグラフレットと新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせることで,同等あるいは最先端の性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:40:16 GMT)
CTIBench: A Benchmark for Evaluating LLMs in Cyber Threat Intelligence [0.7] CTIBenchは、CTIアプリケーションにおける大規模言語モデルの性能を評価するために設計されたベンチマークである。
これらのタスクにおけるいくつかの最先端モデルの評価は、CTIコンテキストにおけるその強みと弱みに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:00:35 GMT)
Generalization of Brady-Yong Algorithm for Fast Hough Transform to Arbitrary Image Size [0.7] Hough (discrete Radon) transform (HT/DRT) は、非常に強力で広範なツールであることが証明されている。
本稿では,任意のサイズの画像に対してHTを計算するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:19:00 GMT)
LLM-based Continuous Intrusion Detection Framework for Next-Gen Networks [0.7] このフレームワークはトランスフォーマーエンコーダアーキテクチャを採用しており、悪意のあるトラフィックと正当なトラフィックを区別するために、双方向に隠されたパターンをキャプチャする。
このシステムは、ガウス混合モデル(GMM)を高次元BERT埋め込みから派生したクラスタ特徴に活用することにより、未知の攻撃タイプを段階的に同定する。
新たな未知の攻撃クラスタの統合後も、このフレームワークは高いレベルで動作し続け、分類精度とリコールの両方で95.6%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:19:22 GMT)
Autonomous Droplet Microfluidic Design Framework with Large Language Models [0.7] 本研究では,処理および特徴抽出のためのフレームワークであるMicroFluidic-LLMsを提案する。
コンテンツが言語形式に変換され、事前訓練された大きな言語モデルを活用することで、処理上の課題を克服する。
当社のMicroFluidic-LLMsフレームワークは、ディープニューラルネットワークモデルに極めて効果的で簡単なものにすることができることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:20:53 GMT)
Renaissance: Investigating the Pretraining of Vision-Language Encoders [0.6] メタ分析により,視覚言語エンコーダの事前学習に関するいくつかの疑問に答えようとしている。
最初の実験では、事前学習中に視覚言語モデルの大部分を凍結することにより、ダウンストリームのパフォーマンスを低下させることなく、大幅な計算を省くことができることを示した。
第2の実験では,VL変換器が視覚モデルとテキストモデルにどのような効果をもたらすかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:44:54 GMT)
Gaussian Process Emulators for Few-Shot Segmentation in Cardiac MRI [0.6] 本稿では,U-Netアーキテクチャとガウスプロセスエミュレータ(GPE)を併用した数ショット学習手法を提案する。
GPEは、遅延空間におけるサポートイメージと対応するマスクの関係を学習するために訓練され、目に見えないクエリイメージのセグメンテーションを容易にする。
我々は、M&Ms-2パブリックデータセットを用いて、心臓磁気共鳴画像における心臓のセグメンテーション能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:13:58 GMT)
BuckTales : A multi-UAV dataset for multi-object tracking and re-identification of wild antelopes [0.6] BuckTalesは、野生動物の多目的追跡と再同定問題を解決するために設計された最初の大規模なUAVデータセットである。
MOTデータセットには12の高解像度(5.4K)ビデオを含む680トラックを含む120万以上のアノテーションが含まれている。
Re-IDデータセットには、同時に2つのUAVで捕獲された730人の個人が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:55:14 GMT)
MAN TruckScenes: A multimodal dataset for autonomous trucking in diverse conditions [0.6] 我々は、自律トラックのための最初のマルチモーダルデータセットであるMAN TruckScenesを紹介する。
様々な環境条件の中で、20の740以上のシーンで構成されている。
Man TruckScenesは、360度カバレッジを備えた4Dレーダデータを提供する最初のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:59:22 GMT)
Relationships between the degrees of freedom in the affine Gaussian derivative model for visual receptive fields and 2-D affine image transformations, with application to covariance properties of simple cells in the primary visual cortex [0.5] 本稿では、2次元空間アフィン画像変換における自由度と、視覚受容場に対するアフィンガウス微分モデルにおける自由度の関係を理論的に解析する。
我々は,高等哺乳動物の一次視覚野における生物学的受容野が,2次元空間アフィン変換の自由度にまたがることができるかどうかを考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:35:06 GMT)
Data-Driven Predictive Control of Nonholonomic Robots Based on a Bilinear Koopman Realization: Data Does Not Replace Geometry [0.5] 本稿では,非ホロノミック移動ロボットの予測制御系にEDMDモデルを組み込む方法について検討する。
実世界の計測データのみを用いて、シミュレーションとハードウェア実験の両方で、サロゲートモデルが高精度な予測制御を可能にすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:08:17 GMT)
Effectively Leveraging Momentum Terms in Stochastic Line Search Frameworks for Fast Optimization of Finite-Sum Problems [0.5] 過度にパラメータ化された状態における深度最適化のための最近の線探索手法と運動量方向との関係について検討する。
モーメントパラメータの定義にデータ持続性、共役型ルールの混合を利用するアルゴリズムを導入する。
結果のアルゴリズムは、他の一般的な手法よりも優れていることを実証的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:26:33 GMT)
Subgradient Method using Quantum Annealing for Inequality-Constrained Binary Optimization Problems [0.5] 不等式制約は、統計力学により、同様の目的関数に緩和できることを示す。
本研究では, 典型的な不等式制約付き最適化問題である2次クナップサック問題において, この手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:59:50 GMT)
SDN-Based Smart Cyber Switching (SCS) for Cyber Restoration of a Digital Substation [0.5] 本稿では,IEC-61850規格に基づくサブステーションのレジリエンスを高めるためのサイバーセキュリティフレームワークを提案する。
このフレームワークの有効性は、包括的なシミュレーションとハードウェア・イン・ザ・ループ(HIL)テストベッドを通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 23:22:02 GMT)
Understanding Generalization in Quantum Machine Learning with Margins [0.5] 本稿では,QMLモデルに対するマージンベース一般化について述べる。
このマージンに基づく計量を量子情報理論に結合することにより、QMLの一般化性能を向上する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:22:18 GMT)
TX-Gen: Multi-Objective Optimization for Sparse Counterfactual Explanations for Time-Series Classification [0.4] 非支配的ソーティング遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)に基づく反実的説明を生成する新しいアルゴリズムであるTX-Genを導入する。
フレキシブルな参照誘導機構を組み込むことにより,事前定義された仮定に頼ることなく,その妥当性と解釈性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:37:09 GMT)
Machine learning enabled velocity model building with uncertainty quantification [0.4] 移動速度モデルの正確な特徴付けは、幅広い物理応用に不可欠である。
従来の速度モデル構築法は強力であるが、逆問題の本質的な複雑さに悩まされることが多い。
本稿では,Diffusion Networkの形で生成モデリングと物理インフォームド・サマリ・統計を統合したスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:36:48 GMT)
FiSTECH: Financial Style Transfer to Enhance Creativity without Hallucinations in LLMs [0.4] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の自己修正的自己回帰特性を探求し,最小限のプロンプトで書き方で創造性を学習する。
本稿では,2段階のファインチューニング(FT)戦略を提案し,第1段階のパブリックドメインファイナンシャルレポートを用いて書体スタイルのトレーニングを行い,LLMの幻覚を許容する。
提案する2段階ファインチューニングは,幻覚を50%以上減らしながら,2段階の金融質問の精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:18:34 GMT)
Artificial Intelligence-Informed Handheld Breast Ultrasound for Screening: A Systematic Review of Diagnostic Test Accuracy [0.4] ハンドヘルド乳房超音波(BUS)は安価な代替品であるが、かなりの訓練が必要である。
人工知能(AI)により、BUSは乳がんの検出(知覚)と分類(解釈)の両方を支援できる。
発見:185,000人以上の患者の570万のBUS画像がAIトレーニングや検証に使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:31:06 GMT)
Exploring Variational Autoencoders for Medical Image Generation: A Comprehensive Study [0.4] 可変オートエンコーダ(VAE)は、医用画像生成の分野で最も一般的な技術の一つである。
VAEには、小さなデータセットと不均衡なクラスを持つデータセットにサンプルを追加することで、データセットを改善するというメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:12:13 GMT)
TempCharBERT: Keystroke Dynamics for Continuous Access Control Based on Pre-trained Language Models [0.3] 本稿では,キーストロークダイナミクスを認識するために,事前学習言語モデル(PLM)を提案する。
この制限を克服するために,CharBERTの埋め込み層に時間特性情報を組み込んだアーキテクチャであるTempCharBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:44:17 GMT)
The doctor will polygraph you now: ethical concerns with AI for fact-checking patients [0.2] 社会行動予測のための人工知能(AI)手法が提案されている。
これにより、患者のデータに対する敬意、プライバシ、コントロールに関する新たな倫理的懸念が生まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:31:32 GMT)
Quantum Metrology for Gravitational Wave Astronomy [0.2] アインシュタインの一般相対性理論は、質量分布の加速が重力放射を発生させると予測している。
これらの重力波は、現在まで直接検出されていないが、近い将来に宇宙に新しい窓を開くことが期待されている。
適度な望遠鏡は、準自由落下ミラー間の距離を測定するキロメートルスケールのレーザー干渉計である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:15:04 GMT)
Qunicorn: A Middleware for the Unified Execution Across Heterogeneous Quantum Cloud Offerings [0.2] 量子コンピュータはさまざまな量子クラウドを通じて利用できる。
これらのサービスは、価格モデルや量子コンピュータへのアクセスのタイプなど、さまざまな機能を提供している。
アプリケーション実装に特定の量子プログラミング言語を使用することで、互換性のある量子クラウドのセットを制限することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:41:11 GMT)
Research on an intelligent fault diagnosis method for nuclear power plants based on ETCN-SSA combined algorithm [0.2] 本稿では,拡張時間畳み込みネットワーク (ETCN) とスパローサーチアルゴリズム (SSA) を組み合わせた NPP の知的故障診断手法を提案する。
ETCNは、時間畳み込みネットワーク(TCN)、自己注意機構(SA)、残差ブロックを利用して性能を向上させる。
提案手法の性能をCPR1000シミュレーションデータセットで実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:43:12 GMT)
Non-isometry, State-Dependence and Holography [0.1] 我々は,量子符号の非等方性と演算子の状態依存性の同値性を確立する。
半古典状態間の重なり合いに対する既知の重力経路積分の結果を仮定すると、自明な核を持つ非等方的バルク・ツー・バウンダリ写像は概して等方的である。
我々は、AdS空間における有効場の理論のヒルベルト空間の定義に対する特定の物理的仮定の下で、大域的地平線の存在は非等方的大域的バルク・ツー・バウンダリー写像を意味すると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:00:05 GMT)
Which PPML Would a User Choose? A Structured Decision Support Framework for Developers to Rank PPML Techniques Based on User Acceptance Criteria [0.0] 機械学習のためのプライバシ・エンハンシング・テクノロジー(PET)は、機械学習アプローチの特徴に影響を与えることが多い。
本研究では,ユーザの好みに基づいてPPML技術の選択を支援するための意思決定支援フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:53:33 GMT)
What Should Baby Models Read? Exploring Sample-Efficient Data Composition on Model Performance [0.0] 我々は、子指向音声(CHILDES)、古典書(Gutenberg)、合成データ(TinyStories)、様々なモデルサイズにまたがる混合データなど、いくつかのデータセットソースを評価した。
GPT2-97M, GPT2-705M, Llama-360Mなどの小さなモデルでは, Gutenbergのようなより複雑でリッチなデータセットでトレーニングすると, より優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:37:21 GMT)
WavShadow: Wavelet Based Shadow Segmentation and Removal [0.0] 本研究では,Masked Autoencoder(MAE)とFast Fourier Convolution(FFC)ブロックを組み込むことで,ShadowFormerモデルを改善する新しい手法を提案する。
1)Places2データセットでトレーニングされたMAE事前情報の統合によるコンテキスト理解,(2)エッジ検出とマルチスケール解析のためのハールウェーブレット機能の導入,(3)ロバストシャドーセグメンテーションのための改良SAMアダプタの実装。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:33:25 GMT)
UstanceBR: a social media language resource for stance prediction [0.0] この研究は、ターゲットベースの姿勢予測のためのブラジルのTwitterドメインのマルチモーダルコーパスであるUstanceBRを紹介する。
コーパスは、選択された対象トピックに対する86.8kのラベル付きスタンスと、これらのスタンスをソーシャルメディアで公開したユーザに関する広範なネットワーク情報で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:28:51 GMT)
Universal Response and Emergence of Induction in LLMs [0.0] 残水流の弱いシングルトーケン摂動に対する応答を探索し, LLM内の誘導挙動の出現について検討した。
LLMは、摂動強度の変化の下で、その応答がスケール不変な、頑健で普遍的な状態を示す。
その結果,LLM内のコンポーネントの集合的相互作用に関する知見が得られ,大規模回路解析のベンチマークとして機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:47:15 GMT)
Ultrastrong coupling, nonselective measurement and quantum Zeno dynamics [0.0] ボーソニック貯水池に線形に結合した開量子系の力学について検討する。
超強結合限界において、システムは非選択的測定を行い、有効ゼノ・ハミルトニアンに従って一元的に進化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:24:52 GMT)
Two-stage relaxation of operators through domain wall and magnon dynamics [0.0] 種々の局所量子回路におけるOTOCの平衡値に対する2段階緩和について検討する。
創発的統計モデルに基づく体系的枠組みを適用する。
我々は、時間回路におけるランダムな結果から、幅広い種類のFloquetモデルまで、我々の研究結果を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:00:10 GMT)
Truth, beauty, and goodness in grand unification: a machine learning approach [0.0] 超対称$SU(5)$Grand Unified Theory(GUT)モデルのフレーバーセクターを機械学習技術を用いて検討する。
最小の$SU(5)$モデルは、自然界で観測された値に反するフェルミオン質量を予測することが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:02:46 GMT)
TreeCoders: Trees of Transformers [0.0] トランスフォーマーツリーの新しいファミリーであるTreeCodersを紹介します。
トランスフォーマーはノードとして機能し、ジェネリック分類器は最高の子を選択することを学ぶ。
TreeCodersは当然、分散実装に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:40:04 GMT)
Towards Characterizing Cyber Networks with Large Language Models [0.0] 我々は,Cyber Log Embeddings Model (CLEM)と呼ばれるプロトタイプツールを用いて,サイバーデータの潜在的特徴を用いて異常を発見する。
CLEMは、現実世界のプロダクションネットワークとIoT(Internet of Things)のサイバーセキュリティテストベッドの両方からのZeekネットワークトラフィックログに基づいてトレーニングされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:09:13 GMT)
Towards Backwards-Compatible Data with Confounded Domain Adaptation [0.0] 一般化ラベルシフト(GLS)を変更することで、汎用データの後方互換性を実現する。
本稿では,ソースとターゲット条件分布のばらつきを最小限に抑えた新しい枠組みを提案する。
ガウス逆Kulback-Leibler分散と最大平均誤差を用いた具体的実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:49:50 GMT)
Theory of robust quantum many-body scars in long-range interacting systems [0.0] 量子多体散乱(Quantum many-body scars, QMBS)は、量子多体系の異常エネルギー固有状態である。
長距離相互作用量子スピン系は、一般にロバストQMBSをホストすることを示す。
この理論は、任意のシステムサイズに対するQMBSの安定性のメカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:53:41 GMT)
The Trap of Presumed Equivalence: Artificial General Intelligence Should Not Be Assessed on the Scale of Human Intelligence [0.0] 知的システム理論における新しい知性を評価する従来のアプローチは、人間のような行動や行動の類似性、「模倣」に基づいている。
いくつかの自然な仮定の下では、インテリジェントなシステムを開発することは、独自の意図と目的を形成することができる、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:43:59 GMT)
The Shapley index for music streaming platforms [0.0] このインデックスは、参加アーティスト間で有償のサブスクリプションを通じて調達された金額を割り当てるために使用することができる。
原理と規範的魅力を定式化するいくつかの公理を組み合わせたシェープリー指数を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:46:34 GMT)
The Overlap Gap Property limits limit swapping in QAOA [0.0] ここでは,qge 4$ の Max-$q$-XORSAT に対する QAOA の平均ケース値が最適性から外れていることを示す。
その結果,スピングラス上でのQAOAの性能は古典的アルゴリズムと同等であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:35:02 GMT)
The Ground State Energy of Heavy Atoms: Leading and Subleading Asymptotics [0.0] 我々は、中立原子に対する原子基底エネルギーを、非対の形式論において、核電荷$Z$が大きいとして研究する。
重要な道具は、原子ディラック・ハートリー・フォック理論におけるS'er'eの結果の使用と拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:58:57 GMT)
Temporal Dynamics of Emotion and Cognition in Human Translation: Integrating the Task Segment Framework and the HOF Taxonomy [0.0] 本研究では,経験的データに基づく人間の翻訳過程の新たな生成モデルを構築した。
Task Segment FrameworkとHOF分類をコヒーレントアーキテクチャに統合する。
この組込み生成モデルとRobinsons (2023) のイデオロマティックな翻訳理論を関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:53:21 GMT)
Séparation en composantes structures, textures et bruit d'une image, apport de l'utilisation des contourlettes [0.0] citegilles1, aujoluvwでは、画像から構造、テクスチャ、ノイズを分離することを提案する。
残念ながら、分離可能なウェーブレットの使用はいくつかの人工物を示している。
本稿では,輪郭変換によるウェーブレット変換の置き換えを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:35:38 GMT)
Subtle Nuances between Quantum and Classical regimes [0.0] 本研究では、積分可能カオスボソニック多体量子系の半古典的極限について検討する。
ボソンの相互作用状態の異なる古典的量子対応を三重井戸ポテンシャルで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:22:19 GMT)
Structuring the Processing Frameworks for Data Stream Evaluation and Application [0.0] この研究は、現実世界のアプリケーションに類似した環境におけるソリューションの評価に使用できるデータストリーム処理のフレームワークの問題に対処する。
構造化フレームワークの定義は、遅延と制限されたラベルアクセスの制約を考慮して、データストリームの分類方法を確実に評価する必要があることに由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:53:02 GMT)
Stationary acoustic black hole solutions in Bose-Einstein condensates and their Borel analysis [0.0] ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)の動力学に関する研究
いわゆるアコースティック(またはアンルー)のブラックホールに対応できるソリューションを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 02:45:32 GMT)
Solving the 2D Advection-Diffusion Equation using Fixed-Depth Symbolic Regression and Symbolic Differentiation without Expression Trees [0.0] 本稿では,固定深さのシンボルレグレッションと表現木を含まない記号微分を用いた2次元対流拡散方程式の解法を提案する。
異なる初期条件と境界条件を持つ2つのケースに適用され、その精度と近似解を効率的に見つける能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:34:46 GMT)
Simulability of non-classical continuous-variable quantum circuits [0.0] 連続変数量子計算では、量子計算の優位性を実現する重要な要素を特定することが長年の課題である。
我々は、潜在的な量子計算上の優位性を識別できる包括的で汎用的なフレームワークを開発する。
これは、現在の連続変数量子回路に簡単に適用でき、また、潜在的な量子的優位性を排除できる以上の損失の量を制限することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:03:35 GMT)
SetLexSem Challenge: Using Set Operations to Evaluate the Lexical and Semantic Robustness of Language Models [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の性能を評価するための総合ベンチマークであるSetLexSem Challengeを提案する。
フレームワークの体系的サンプリングを通じて、LLMは、これらの次元に沿っての変動に対して堅牢であるだけでなく、特にユニークな障害モードを示していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:55:24 GMT)
SPIRIT: Low Power Seizure Prediction using Unsupervised Online-Learning and Zoom Analog Frontends [0.0] この研究はSPIRIT:Integrated RetrainingとIn situ accuracy Tuningを備えた8段階の予測器を提示する。
SPIRITは完全なシステムオンチップ(SoC)であり、教師なしのオンライン学習予測分類器を14.4 uW、0.057 mm2、90.5 dBのダイナミックレンジ、Zoom Analog Frontendsと統合している。
オンライン学習アルゴリズムにより、予測精度は最大15%向上し、予測時間は最大7倍向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:37:16 GMT)
Reward is not enough: can we liberate AI from the reinforcement learning paradigm? [0.0] Reward氏は、自然と人工知能に関連する多くの活動を説明するには不十分だ。
知的行動の複雑さは、報酬の最大化の上の2階の複雑さだけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:34:57 GMT)
Revolutionizing Quantum Mechanics: The Birth and Evolution of the Many-Worlds Interpretation [0.0] 量子力学の多世界解釈(MWI)は20世紀半ばから物理学者や哲学者を魅了してきた。
本稿では、量子論の文脈におけるMWIの歴史的ルーツ、進化、および含意について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:30:13 GMT)
Reconstruction of neuromorphic dynamics from a single scalar time series using variational autoencoder and neural network map [0.0] ホジキン・ハクスリー形式に基づく生理ニューロンのモデルを考える。
その変数の1つの時系列は、離散時間力学系として動作可能なニューラルネットワークをトレーニングするのに十分なものであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:15:55 GMT)
Quantum steering and entanglement for coupled systems: exact results [0.0] 両方向の純度と量子ステアリングの式を導出する。
超強結合状態においても量子ステアリングは完全に欠如していることを示す。
これらの結果は、レベルと結合強度が量子相関にどのように影響するかの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:14:10 GMT)
Quantum information with quantum-like bits [0.0] これまでの研究で、我々は巨大で複雑な古典システムを実現することができる量子のようなビットの構築を提案してきた。
本稿では、量子的資源の数学的構造を探究し、創発状態を操作することで任意のゲートをどのように実装できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:02:57 GMT)
Quantum Synchronization in Presence of Shot Noise [0.0] 本稿では,同期に敏感な不整合型散逸量子系をモデル化するための新しいアプローチを提案する。
dcバイアスのジョセフソン接合はマイクロ波空洞に非古典的な光を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:40:10 GMT)
Purcell Rate Suppressing in a Novel Design of Qubit Readout Circuit [0.0] 量子ビット共振器系におけるパーセル効果について検討した。
提案手法では,まずフィルタ共振器と相互作用し,次にリードアウト共振器にリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:28:23 GMT)
Proposal for realizing quantum-spin systems on a two-dimensional square lattice with Dzyaloshinskii-Moriya interaction by the Floquet engineering using Rydberg atoms [0.0] 本論文では,ハイゼンベルクとジアルシンスキー・モリヤ(DM)の相互作用を2次元正方格子に配置したリドベルク原子内に組み込むハミルトニアンの実装法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:33:44 GMT)
Preserving correlations: A statistical method for generating synthetic data [0.0] 与えられたデータセットから統計的に代表的な合成データを生成する手法を提案する。
本手法の主な目的は,生成したデータに対して,元のデータに存在する特徴相関を模倣することである。
統計的マップの構築と、このマップを用いて合成観測を生成する方法の両方において、我々のアルゴリズムを詳細に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:01:06 GMT)
Predicting Country Instability Using Bayesian Deep Learning and Random Forest [0.0] 国が不安定であることは世界的な問題であり、社会経済の成長を妨げ、ネガティブな結果をもたらす可能性がある。
Global Database of Activity, Voice, and Tone (GDELT Project)は、毎日100以上の言語で放送、印刷、ウェブニュースを記録している。
我々の研究の主な目的は、我々のデータがより輝かしくきめ細かな粒度を増すとき、より複雑な政治的対立の方法論的分析を行うことができるかを調べることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 00:23:03 GMT)
Predicting BWR Criticality with Data-Driven Machine Learning Model [0.0] 原子力発電所はサイクルの終了まで臨界を維持するのに十分な燃料を燃やすべきである。
サイクルの終了前に原子炉が亜臨界状態になった場合、早期の海岸崩壊が起こる可能性がある。
反応器がサイクルの終わりまでにかなりの過剰な反応性を持つ場合、残りの燃料は未使用のままである。
本研究では, 沸騰水型原子炉の過剰臨界度を推定するために, データ駆動型深層学習モデルに基づく革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:57:11 GMT)
Permutative redundancy and uncertainty of the objective in deep learning [0.0] 伝統的な建築は、天文学的な数の大域的・局所的な最適化によって汚染されていることが示されている。
ゴーストオプティマを減らしたり排除したりする治療について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:06:56 GMT)
PICZL: Image-based Photometric Redshifts for AGN [0.0] 本稿では,CNNのアンサンブルを利用した機械学習アルゴリズムであるPICZLを紹介する。
PICZLは、画像とカタログレベルのデータから得られる画像の異なるSED特徴を統合する。
8098 AGNの検証サンプルでは、PICZLは分散$sigma_textrmNMAD$4.5%、外れ値$eta$5.6%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:01:08 GMT)
Optimized Quality of Service prediction in FSO Links over South Africa using Ensemble Learning [0.0] 自由空間の光学通信は、霧、降水、吹雪、煙、土壌、そして大気中の氷の破片のような厳しい天候によって影響を受ける。
本稿では、トランスミッションモデリングにおけるアンサンブル学習技術を用いることで、サービス品質を大幅に向上させ、顧客サービスレベルの合意を満たすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:48:38 GMT)
Optimisation of ultrafast singlet fission in 1D rings towards unit efficiency [0.0] 一重項核分裂の促進と逆反応の防止を目的として, 1次元リングの事例に取り組む。
我々は、正確な伝播とテンソルネットワーク手法を用いてスピンボソンモデルを数値的に解く。
我々は,非散逸状態においてSF効率を85%を超え,エキシトン-フォノン相互作用を調整できる場合の99%までの2種類の解を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:32:31 GMT)
OpenThaiGPT 1.5: A Thai-Centric Open Source Large Language Model [0.0] OpenThaiGPT 1.5はQwen v2.5をベースにした高度なタイ語チャットモデルである。
このレポートは、モデルの開発、能力、パフォーマンスに関する工学的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:58:46 GMT)
On the non-uniqueness of the energy-momentum and spin currents [0.0] 相対論的スピン流体力学の巨視的エネルギー-運動量とスピン密度は、それぞれの微視的定義のアンサンブル平均から得られる。
ネーターの第二定理を用いて、スピン 1-半の自由ディラック粒子に対する擬ゲージ変換を必要とせず、エネルギー-運動量とスピン電流を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:41:13 GMT)
On the Principles of ReLU Networks with One Hidden Layer [0.0] バックプロパゲーションアルゴリズムによって得られる解のメカニズムをどう解釈するかは、まだ不明である。
理論的にも実験的にも, 1次元入力のトレーニング解が完全に理解できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 05:51:11 GMT)
On the Counting of Involutory MDS Matrices [0.0] 本稿では、アダマール MDS およびインボリュートリー アダマール MDS 行列を、フィールド$mathbbF_2r$ で 4$ で列挙する。
また、アダマール-MDS (NMDS) とインボリュートリーのアダマール NMDS 行列は各行にちょうど1つの零点を持ち、それぞれ 4$$$mathbbF_2r$ である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:25:53 GMT)
On properties of Schmidt Decomposition [0.0] バイパルタイトシュミット分解の特性を概観し、それらのうちどれがマルチパルタイト状態に拡張するかを考察する。
最大シュミット数に達する多部状態の分割はNP完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:30:13 GMT)
Multi-head Span-based Detector for AI-generated Fragments in Scientific Papers [0.0] 本稿では,AIと人文科学の抜粋を区別するシステムについて述べる。
この競争では、科学領域の文書に人工的に生成されたトークンレベルのテキストフラグメントを見つけることが課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:05:22 GMT)
Mining Causality: AI-Assisted Search for Instrumental Variables [0.0] 本稿では,大規模言語モデルを用いて物語や反実的推論を通じて新たなIVを探索する。
我々は、多段階・ロールプレイング戦略が、経済エージェントの内在的意思決定プロセスに有効であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:41:32 GMT)
Merit-Based Sortition in Decentralized Systems [0.0] 我々は'メリットベースソート'のための簡単なアルゴリズムを提案する。
本稿では,本アルゴリズムにより,活性集合の性能を本質性の2倍に向上することを示す。
これは、メリットベースのソートによって、ドラフトされた'アクティブ'セットに対する統計的に重要なパフォーマンス向上が保証されることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:00:31 GMT)
Machine vision-aware quality metrics for compressed image and video assessment [0.0] 現代のビデオ分析の取り組みには、人間の介入を最小限に抑えたマシンビジョン処理を必要とするほど多くのデータが含まれている。
本稿では,圧縮が検出および認識アルゴリズムに与える影響について検討する。
マシンビジョンに合わせて、各タスクに新しいフル参照イメージ/ビデオ品質メトリクスを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:07:34 GMT)
METRIC: a complete methodology for performances evaluation of automatic target Detection, Recognition and Tracking algorithms in infrared imagery [0.0] 本稿では,自動目標検出・認識・追跡(ATD/R/T)アルゴリズムの性能評価の問題に対処する。
本稿では,客観的な画像データセット開発にアプローチした評価手法を提案する。
本稿では,現在2ACIと呼ばれるフランス語-MoDプログラムで処理されている性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:35:31 GMT)
Lifetime-Limited and Tunable Emission from Charge-Stabilized Nickel Vacancy Centers in Diamond [0.0] ダイヤモンド中のNiV欠陥の幾何学的および電子的構造を実験的に検証した。
光学特性を特徴付け,Debye-Waller因子の0.62を求める。
この研究は、NiV$-$のコヒーレント制御への経路を提供し、スピン量子ビットとして使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:16:15 GMT)
Leveraging LSTM for Predictive Modeling of Satellite Clock Bias [0.0] 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いた衛星クロックバイアスの予測手法を提案する。
私たちのLSTMモデルは、Root Mean Square Error(RMSE)が2.11$times$10$-11$である、極めて精度が高い。
本研究は, 各種デバイスで使用される低消費電力受信機の精度と効率を高める上で, 有意義な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:18:32 GMT)
Large-scale moral machine experiment on large language models [0.0] 自律運転シナリオにおける51種類の大規模言語モデル(LLM)の道徳的判断を評価する。
プロプライエタリなモデルとオープンソースモデルは100億以上のパラメータを持ち、人間の判断と比較的密接な一致を示した。
しかし、モデル更新は人間の嗜好との整合性を一貫して改善しておらず、多くのLCMは特定の倫理的原則に過度に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:36:49 GMT)
LLMs as Method Actors: A Model for Prompt Engineering and Architecture [0.0] LLMのプロンプトエンジニアリングとプロンプトアーキテクチャを導くためのメンタルモデルとして,メソッドアクターを紹介した。
手法アクター」アプローチは、バニラと「思考の連鎖」アプローチの両方でLLM性能を著しく向上させることができることを示す。
また、複雑な推論タスク、o1-previewに特化して設計されたOpenAIの最新モデルもテストしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:09:42 GMT)
Knowledge Transfer in Deep Reinforcement Learning via an RL-Specific GAN-Based Correspondence Function [0.0] 本稿では,強化学習に特化したサイクル生成適応型ネットワークを改良する新しいアプローチを紹介する。
本手法は, 同一タスクにおける100%の知識伝達と, 100%の知識伝達, 30%のトレーニング時間短縮を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:23:26 GMT)
KLCBL: An Improved Police Incident Classification Model [0.0] 警察のインシデントデータは、公共のセキュリティインテリジェンスにとって不可欠だが、草の根機関は、手動の非効率性と自動システムの制限のために、効率的な分類に苦慮している。
本研究では,言語的に強化されたテキスト前処理アプローチ(LERT),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),双方向長短期記憶(BiLSTM)を組み合わせた多チャンネルニューラルネットワークモデルKLCBLを提案する。
このモデルは、分類問題に対処し、警察の情報化を強化し、資源割り当てを改善し、他の分類タスクに幅広い適用性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:02:23 GMT)
JPEG AI Image Compression Visual Artifacts: Detection Methods and Dataset [0.0] 近年,学習に基づく画像圧縮手法が改良され,従来のコーデックよりも優れ始めた。
ニューラルネットワークアプローチは、いくつかの画像に予期せず視覚的アーティファクトを導入することができる。
本研究では, 3種類のアーティファクトを別々に検出し, 影響を受ける領域を局所化し, アーティファクトの強度を定量化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:11:01 GMT)
Intelligent Green Efficiency for Intrusion Detection [0.0] 本稿では,AIの性能向上のための異なるプログラミング言語と特徴選択(FS)手法の評価を行う。
実験はRandom Forest、XGBoost、LightGBM、Multi-Layer Perceptron、Long Short-Term Memoryの5つのMLモデルを用いて行われた。
その結果、FSは検出精度を損なうことなくAIモデルの計算効率を向上させる重要な役割を担っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:01:55 GMT)
Implementation of controlled-NOT quantum gate by nonlinear coupled electro-nano-optomechanical oscillators [0.0] 光学系は、N個の2重クランプされたナノビームアレイで、局所的な静電気および電波電気電位によって駆動され、単一モードの高精細光キャビティと結合する。
その結果, 消散プロセスが無視できる場合, 非共振ダイナミクスの下でのみ理想のCNOTゲートを実装できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 08:50:58 GMT)
Implementation of Continuous-Variable Quantum Key Distribution with Composable and One-Sided-Device-Independent Security Against Coherent Attacks [0.0] 最先端の量子鍵分布は、コヒーレント攻撃に対する構成可能なセキュリティを必要とする。
これらの要求を満たす連続可変量子鍵分布の実装を提案する。
我々の研究は、通信コンポーネントのみをベースとした最先端のセキュリティを備えた量子鍵分布の実践的な実装に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:48:37 GMT)
Hierarchical Conditional Tabular GAN for Multi-Tabular Synthetic Data Generation [0.0] 複雑な多言語データセットから多言語データを合成するアルゴリズムHCTGANを提案する。
提案アルゴリズムは, 深層・複雑な多言語データセットに対して, 大量の合成データをより効率的にサンプリングできることを示す。
我々は,HCTGANアルゴリズムが複雑な関係を持つ深層多言語データセットに対して,大量の合成データを効率的に生成するのに適していると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:09:26 GMT)
Generative midtended cognition and Artificial Intelligence. Thinging with thinging things [0.0] 生成中間認知(generative Midtended cognition)は、生成AIと人間の認知の統合を探求する。
生成的(generative)"という言葉は、AIが構造的出力を反復的に生成する能力を反映し、"再帰的(midtended)"はプロセスの潜在的なハイブリッド(人間-AI)の性質をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:14:27 GMT)
Generative Feature Training of Thin 2-Layer Networks [0.0] 正方形損失と小さなデータセットに基づく隠れ重みの少ない2層ニューラルネットワークによる関数近似を考察する。
高度に隠蔽されたモデルとして、学習された分布提案からのサンプルを用いて隠れ重みを利用する。
潜時空間における勾配に基づく後処理により, 試料重量を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:32:33 GMT)
GSL-PCD: Improving Generalist-Specialist Learning with Point Cloud Feature-based Task Partitioning [0.0] 我々は、ポイントクラウド特徴量に基づくタスク分割(GSL-PCD)を用いたジェネリスト-スペシャリスト学習を提案する。
当社のアプローチクラスタ環境は,オブジェクトポイントクラウドから抽出した特徴に基づいて変化しており,同じ専門家に類似したバリエーションを割り当てるために,バランスの取れたクラスタリングを使用している。
ManiSkillベンチマークによるロボット操作タスクの評価によると、クラウド機能ベースのパーティショニングはバニラパーティショニングを9.4%上回り、専門家の数は一定であり、計算とサンプルの要求を50%減らして同等のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 06:03:42 GMT)
Fundamental limits of metrology at thermal equilibrium [0.0] 熱平衡における量子プローブによる未知パラメータ$theta$の推定について検討する。
我々は、任意の$Hrm C$で得られる最大量子フィッシャー情報を見つけ、測定精度に基礎的拘束力を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:09:57 GMT)
Fair Generalized Linear Mixed Models [0.0] 機械学習の公正性は、データとモデルの不正確さのバイアスが差別的な決定に結びつかないことを保証することを目的としている。
両問題を同時に処理できるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:32:58 GMT)
External Control over Magnon-Magnon Coupling in a Two-Dimensional Array of Square Shaped Nanomagnets [0.0] この研究は、2次元のNi80Fe20正方形ナノマグネットのアレイ内での可変マグノン-マグノンカップリングを解明する。
このシステムにおける結合強度を変調する能力は、フレキシブルで適応的なマグノンデバイスを開発する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:33:50 GMT)
Exploring the determinants on massive open online courses continuance learning intention in business toward accounting context [0.0] 本稿では,計画行動理論(TPB)に基づく包括的理論的研究枠組みを提案する。
本稿では,MOOC(Massive Open Online Courses)を経時的に活用する意思の潜在的影響要因とメカニズムについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:38:09 GMT)
Exploiting Precision Mapping and Component-Specific Feature Enhancement for Breast Cancer Segmentation and Identification [0.0] 本稿では, 乳がん病変の分類と同定を改善するために, 精密マッピング機構(PMM)とコンポーネント特異的特徴強調モジュール(CSFEM)を併用したディープラーニングフレームワークを提案する。
以上の結果から,SOTA(State-of-the-art)モデルと比較して,評価指標の大幅な改善が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:05:49 GMT)
Experimentally probing entropy reduction via iterative quantum information transfer [0.0] 繰り返し量子計測とフィードバックを行う量子システムにおける熱力学的コストと情報フローの相互作用を実験的に検討する。
我々の研究は、様々な量子システムにおけるリアルタイム量子制御のエントロピーとエネルギティクスのコストを調査するための基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:33:17 GMT)
Examining Attacks on Consensus and Incentive Systems in Proof-of-Work Blockchains: A Systematic Literature Review [0.0] Bitcoinのセキュリティは、コンセンサスとインセンティブメカニズムで構成される分散台帳に依存している。
Bitcoinの受け入れが増加するにつれて、これらのメカニズムをターゲットにした攻撃による脅威が増大する。
本稿は、単独で実行される個々の攻撃とその利益性を調べることから始まる。
次に、これらの攻撃を互いに、あるいは他の悪意のある非悪意的な戦略と組み合わせることで、全体的な効果と収益性を高める方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:30:26 GMT)
Evaluating the Accuracy of Chatbots in Financial Literature [0.0] 2つのチャットボットであるChatGPT(4oおよびo1-previewバージョン)とGemini Advancedの信頼性を評価する。
本研究は,幻覚率とトピックの最近の変化を評価するために,非バイナリアプローチと回帰尺度を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:37:57 GMT)
Evaluating Synthetically Generated Data from Small Sample Sizes: An Experimental Study [0.0] 我々は、仮説テストに幾何、トポロジ、頑健な統計の組み合わせを用いて、生成されたデータの「妥当性」を評価する。
また,この結果と,大規模なサンプルサイズデータについて文献で記述した卓越したグローバルな測定方法とを対比した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:04:06 GMT)
Entanglement witnesses and separability criteria based on generalized equiangular tight frames [0.0] 一般化された等角的測度から作用素を用いて正の写像を構成する。
それらの正当性は、わずかな等角的タイトフレームに対応する偶然の指標の不等式から従う。
これらの地図は、文献で考慮された多くの重要な階級を含む、絡み合った証人を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:29:41 GMT)
Entanglement measurement based on convex hull properties [0.0] 本稿では、量子分離状態の集合を量子分離状態の凸殻として扱うことから始まる量子絡み合いの測定手法を提案する。
測定には大量のデータが必要であるが、この方法は2量子ビットの量子状態だけでなく、任意の次元や断片に適用可能なエンタングルメント測定法にも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:41:32 GMT)
Enhancing Predictive Maintenance in Mining Mobile Machinery through a TinyML-enabled Hierarchical Inference Network [0.0] 本稿では,予測保守のためのエッジセンサネットワーク(ESN-PdM)を紹介する。
ESN-PdMはエッジデバイス、ゲートウェイ、クラウドサービスにまたがる階層的推論フレームワークで、リアルタイムな状態監視を行う。
システムは、正確性、レイテンシ、バッテリー寿命のトレードオフに基づいて、デバイス、オンゲートウェイ、あるいはクラウド上の推論位置を動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:48:04 GMT)
Enhancing Phishing Detection through Feature Importance Analysis and Explainable AI: A Comparative Study of CatBoost, XGBoost, and EBM Models [0.0] 本研究では,フィッシングURLの識別に機械学習を用いることを検討した。
パフォーマンス向上のために、機能選択とモデル解釈可能性の重要な役割を強調します。
この研究は、CatBoost、XGBoost、Explainable Boosting Machineなど、さまざまなアルゴリズムを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:49:24 GMT)
Empirical Quantum Advantage Analysis of Quantum Kernel in Gene Expression Data [0.0] 量子優位性が達成可能な適切なデータセットを見つけることや、古典的および量子的手法によって選択された特徴の関連性を評価することなど、制約に重点を置いている。
生理的行動と疾患の感受性の制御において遺伝的変異が重要な役割を担った遺伝子発現データセットを実験的に選択した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 15:34:53 GMT)
Emergence of non-ergodic multifractal quantum states in geometrical fractals [0.0] 固有状態多フラクタル性(Eigenstate multifractality)は、非相互作用性不規則金属の目印であり、異常なスローダイナミクスによって特徴づけられる。
本研究では, 結晶格子に欠陥を反復的に導入することにより, 乱れのない非エルゴード多フラクタル状態を実現する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:09:25 GMT)
Efficient Online Scheduling and Routing for Automated Guided Vehicles In Loop-Based Graphs [0.0] 本稿では,任意の容量を持つAGVに対して,オンラインかつ競合のないスケジューリングとルーティング問題を解決するループベースのアルゴリズムを提案する。
実生産プラントを表すモデル上で理論的および実例を用いて、このアルゴリズムが他のアルゴリズムより優れているか、より少ない計算時間で等しく良い解が得られることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:15:48 GMT)
Efficient Denoising Method to Improve The Resolution of Satellite Images [0.0] 高解像度の衛星画像は、地上の小さな特徴を識別し、地表面のタイプを分類するのに役立ちます。
小型衛星は空間分解能が弱く、最近の生成モデルによる前処理によりこれらの衛星画像の解像度を向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:33:53 GMT)
Efficient Classical Computation of Single-Qubit Marginal Measurement Probabilities to Simulate Certain Classes of Quantum Algorithms [0.0] 我々は、ニューラルネットワークを利用してユニタリ変換を生成する新しいCNOT"機能"を導入する。
ランダム回路シミュレーションでは,QC-DFTの修正により,単一キュービットの辺り測定確率の効率的な計算が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:30:33 GMT)
Effect sizes as a statistical feature-selector-based learning to detect breast cancer [0.0] エフェクトサイズ(エフェクトサイズ)は、数値スケール上の2つの変数間の関係の強さを測定する統計的概念である。
本研究では,統計的特徴選択型学習ツールの開発の可能性を示すアルゴリズムと実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:07:38 GMT)
Dirac Equation with Space Contributions Embedded in a Quantum-Corrected Gravitational Field [0.0] ディラック方程式は、最近提案された一般化重力相互作用(ケプラーあるいはクーロン)と共に考慮される
この計量を選択する際の一般的な考え方は、時空の寄与は外部ポテンシャルまたは電磁ポテンシャルに含まれるというものである。
量子補正されたクーロン項に対する方程式の解法は、既知の完全あるいは準コンパクトな非摂動解析技術を用いて不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 09:32:11 GMT)
Detection of 15 dB Squeezed States of Light and their Application for the Absolute Calibration of Photoelectric Quantum Efficiency [0.0] 光の15dB圧縮真空状態の直接測定とその光電検出の量子効率の校正への応用について報告する。
キャリブレーションは、波長1064nmの1017/sの光子フラックスに対して、0.5%(k = 2)の不確実性を持つ99.5%の値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 21:28:57 GMT)
Data-driven discovery of mechanical models directly from MRI spectral data [0.0] 実験により得られたMRIスペクトルデータから動的モデルのデータ駆動的発見のための再構成フレームワークを提案する。
提案手法は,非線形ダイナミクスのスパース同定(SINDy)を用いた解釈可能モデルのデータ駆動探索と組み合わせたものである。
臨床MRIスキャナーに収集した動的ファントムのスペクトルデータを用いて,本法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:05:29 GMT)
Constructing Gaussian Processes via Samplets [0.0] 最適収束率を持つモデルを特定するために,最近の収束結果について検討する。
本稿では,ガウス過程を効率的に構築・訓練するためのサンプルベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:01:03 GMT)
Concurrence-Driven Path Entanglement in Phase-Modified Interferometry [0.0] 我々は,経路(モメンタム)の絡み合いとコンカレンスとの直接的な関係を確立する。
共同検出確率は、位相シフトだけでなく、共起によっても制御できる。
スピン/偏極測定実験のアナログとして, これらの装置の可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:03:59 GMT)
Computing excited states of molecules using normalizing flows [0.0] 変動原理を満たすために振動座標の最適化に正規化フロー(パラメタライズされた可逆関数)を利用する新しい手法を提案する。
このアプローチは、手前の振動問題に特化して調整された座標を生成し、精度を著しく向上し、基底集合収束を向上する。
最適化された座標は、異なるレベルの基底セット・トランケーションで転送可能であることを示し、高次元系の振動スペクトルを計算するためのコスト効率のよいプロトコルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:34:53 GMT)
Compact Model Parameter Extraction via Derivative-Free Optimization [0.0] 伝統的に、パラメータの完全なセットを小さなサブセットに分割することで、パラメータ抽出を手動で行う。
我々は、微分自由最適化を用いて、完全な数のシミュレーションを行うことなく、コンパクトモデルに最もよく適合する優れたパラメータ集合を同定する。
本研究では,SPICEダイオードモデルとASM-HEMTモデルを用いたGaN-on-SiC HEMTによるダイヤモンドショットキーダイオードのモデル化により,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:00:02 GMT)
Commentary on Peierls's "In defence of measurement" in Physics World, January 1991 [0.0] 1991年1月、ルドルフ・ピエルス(Rudolph Peierls)の『In Defense of Measurement』物理世界19-20の解説である。
2025年7月、ワーナー・ハイゼンベルクによる量子力学の発見百周年を祝う特別巻の改訂版を世界科学誌に掲載した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 20:48:36 GMT)
Classification of residential and non-residential buildings based on satellite data using deep learning [0.0] 本稿では,高分解能衛星データとベクトルデータを組み合わせて,高性能なビルディング分類を実現する新しいディープラーニング手法を提案する。
大規模データセットによる実験結果から,F1スコアの0.9936が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 11:23:43 GMT)
Chiral and flavor oscillations in a hyperentangled neutrino state [0.0] ディラックニュートリノ (Dirac neutrinos) は、いわゆるカイラル振動(英語版)、すなわちディラック方程式の下での自由粒子力学の結果である。
弱い相互作用によって生じる巨大発振ニュートリノの状態は、フレーバー、キラリティー、スピンが非自明な相関を示す超絡み合い状態であることを示す。
我々の分析は、レプトン-反ニュートリノ対と単一粒子ニュートリノの進化に関わる量子相関の完全な特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:15:04 GMT)
Chaos in Time: A Dissipative Continuous Quasi Time Crystals [0.0] 連続準時間結晶(CQTC)を導入する
非退化振動の存在によって特徴づけられるが、この相は長距離秩序を保たない。
平均場法によるカオスと準結晶相の関連性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:00:06 GMT)
Cancer-Answer: Empowering Cancer Care with Advanced Large Language Models [0.0] 消化器癌(GI)は、世界のがん負担のかなりの部分を占める。
がん関連クエリは、タイムリーな診断、治療、患者教育に不可欠である。
我々は,GPT-3.5 Turboのような大規模言語モデル(LLM)を利用して,がん関連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。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 12:54:22 GMT)
Calculating the expected value function of a two-stage stochastic optimization program with a quantum algorithm [0.0] 2段階プログラミングは不確実性の下での意思決定における問題定式化である。
この研究は量子アルゴリズムを用いて、期待値関数をスピードアップで推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:30:43 GMT)
Breaking The Ice: Video Segmentation for Close-Range Ice-Covered Waters [0.0] 北極海での急激な氷の後退は、2060年までには氷のない夏を予測し、新しい海航路を開くが、信頼できる航行手段を必要とする。
現在のアプローチは主観的専門家による判断に大きく依存しており、自動化されたデータ駆動型ソリューションの必要性を強調している。
本研究は, 船載光学データを用いた機械学習による氷条件の評価を行い, 946画像の微妙な注釈付きデータセットを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 03:27:00 GMT)
Black Holes, Cavities and Blinking Islands [0.0] 空洞内のシュワルツシルトブラックホールの両側延長におけるエンタングルメントエントロピーとエンタングルメントアイランドの進化について検討した。
永遠のブラックホールの外周に反射境界を導入することで、ホーキング放射の赤外線モードを規制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:54:01 GMT)
Bilayer construction for mixed state phenomena with strong, weak symmetries and symmetry breakings [0.0] 一般混合状態の浄化手法として二層構造を導入する。
両層構造における混合状態現象について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:54:47 GMT)
Beyond Keywords: A Context-based Hybrid Approach to Mining Ethical Concern-related App Reviews [0.0] 倫理的懸念に関連するアプリケーションレビューは一般的にドメイン固有の言語を使用し、より多様な語彙を使って表現される。
本研究では、自然言語推論(NLI)とデコーダ限定(LLaMAライク)大規模言語モデル(LLM)を組み合わせて、倫理的関心事に関するアプリレビューを大規模に抽出する、新しい自然言語処理(NLI)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 22:08:48 GMT)
Artificial Intelligence Ecosystem for Automating Self-Directed Teaching [0.0] 本研究は、自己指向学習を最適化するために設計された、革新的な人工知能駆動型教育概念を紹介する。
このシステムは、微調整されたAIモデルを活用して、カスタマイズされたロードマップ、自動プレゼンテーション生成、複雑な概念視覚化のための3次元モデリングを含む適応学習環境を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:00:22 GMT)
Anomaly Detection in OKTA Logs using Autoencoders [0.0] Oktaログは、ルックバック期間が制限されたさまざまなルールベースのモデルを使用して、サイバーセキュリティイベントを検出するために使用される。
これらの関数には、限定された振り返り分析、事前定義されたルールセット、偽陽性の生成に対する感受性などの制限がある。
我々は教師なしの技術、特にオートエンコーダを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 19:15:05 GMT)
Analytically Exact Quantum Simulation of N-Body Interactions via Untunable Decentralized Hamiltonians for Implementing the Toric Code and Its Modifications [0.0] N体相互作用をシミュレーションする新しい量子シミュレーション法を提案する。
制御されたハミルトニアンと標的となるハミルトンの強度差は通常1桁以下である。
我々はこの問題を解決するために新しい量子シミュレーション法を使用し、トーリック符号モデルとその修正をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 16:44:34 GMT)
An information field theory approach to Bayesian state and parameter estimation in dynamical systems [0.0] 本稿では、連続時間決定論的力学系に適した状態とパラメータ推定のためのスケーラブルなベイズ的手法を開発する。
システム応答の関数空間に物理インフォームドされた事前確率測度を構築し、物理を満たす関数がより高い確率で現れるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:38:32 GMT)
Ambient AI Scribing Support: Comparing the Performance of Specialized AI Agentic Architecture to Leading Foundational Models [0.0] Sporo HealthのAI Scribeは、医療用スクラブ用に微調整されたプロプライエタリなモデルである。
臨床医が提供したSOAPノートを基礎的事実として, パートナー診療所の非特定患者記録を分析した。
スポロは全てのモデルに勝り、最高リコール(73.3%)、精度(78.6%)、F1スコア(75.3%)を最低パフォーマンス差で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 04:45:48 GMT)
A truly relativistic gravity mediated entanglement protocol using superpositions of rotational energies [0.0] 量子重力によって引き起こされる質量の絡み合いをテストするための実験的な提案は、典型的には2つの相互作用する質量を含む。
そこで本研究では、回転状態の重ね合わせにおける2つの粒子を用いたQGEM実験を提案する。
研究対象の典型的なプロトコルとは対照的に,本提案は真に相対論的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:31:14 GMT)
A neural-network based anomaly detection system and a safety protocol to protect vehicular network [0.0] この論文は、車車間通信を可能にすることにより、道路の安全性と効率を向上させるために、CITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)の使用に対処する。
安全性を確保するため、論文では、Long Short-Term Memory (LSTM)ネットワークを用いた機械学習に基づくミスビヘイビア検出システム(MDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 14:15:59 GMT)
A general quantum circuit framework for Extended Wigner's Friend Scenarios: logically and causally consistent reasoning without absolute measurement events [0.0] ウィグナーのフレンドシナリオは、量子論の標準的な使用法を越えている。
EWFSのための汎用量子回路フレームワークを開発する。
本研究では,実世界の実験において,客観的な測定イベントの概念が現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:16:55 GMT)
A Text Classification Model Combining Adversarial Training with Pre-trained Language Model and neural networks: A Case Study on Telecom Fraud Incident Texts [0.0] 本稿では,事前学習型言語モデルとニューラルネットワークを併用したテキスト分類モデルを提案する。
このモデルは、運用部門が提供した通信不正事件データの一部をトレーニングすると、83.9%の分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 07:52:38 GMT)
A Survey on Importance of Homophones Spelling Correction Model for Khmer Authors [0.0] ホモフォンは発音の類似性や意味や綴りが異なるため、あらゆる言語の著者にとって重要な課題である。
本研究は、Khmer著者がホモフォンを執筆に用いた際の困難に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:07:03 GMT)
A Quantum Annealing Protocol to Solve the Nuclear Shell Model [0.0] 核基底状態に対する量子アニールプロトコルの実装について検討する。
十分なギャップを持つドライバハミルトンを提案し、最大28個のヌクレオンのセットアップで我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:00:37 GMT)
A Primer on Word Embeddings: AI Techniques for Text Analysis in Social Work [0.0] 本稿では,ソーシャルワーク研究者に単語埋め込みを紹介する。
基本概念、技術的基礎、実践的応用について議論する。
ソーシャルワークに埋め込み技術をうまく実装するには、ドメイン固有モデルの開発、アクセス可能なツールの作成、ソーシャルワークの倫理的原則に沿ったベストプラクティスの確立が必要であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 17:33:51 GMT)
A Methodological Report on Anomaly Detection on Dynamic Knowledge Graphs [0.0] 動的知識グラフの異常検出に対するさまざまなアプローチを、特にアプリケーションのためのマイクロサービス環境で検討する。
ISWC 2024 Dynamic Knowledge Graph Anomaly Detection データセットのベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 01:49:19 GMT)
A Hyperspectral Imaging Dataset and Methodology for Intraoperative Pixel-Wise Classification of Metastatic Colon Cancer in the Liver [0.0] ハイパースペクトルイメージングは、計算病理学の分野を変える大きな可能性を秘めている。
現在、ディープラーニング(DL)モデルのトレーニングに必要な画素単位の注釈付きHSIデータが不足している。
肝転移14例から収集したヘマトキシリン-エオシン染色凍結部27HSIのデータベースを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 13:17:55 GMT)
1-800-SHARED-TASKS @ NLU of Devanagari Script Languages: Detection of Language, Hate Speech, and Targets using LLMs [0.0] 本稿では,CHiPSAL 2025共有タスクの入力に関する詳細なシステム記述について述べる。
本稿では,Devanagariスクリプト言語における言語検出,ヘイトスピーチ識別,ターゲット検出に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 10:34:36 GMT)
'Explaining RL Decisions with Trajectories': A Reproducibility Study [0.0] 原論文では,エージェントが学習中に遭遇する特定の軌道群に対する帰属決定に基づく,説明可能な強化学習の新たなアプローチを提案する。
本論文の主な主張は、(i)低軌道の訓練が低い初期状態値を誘導する、(ii)クラスタ内の軌道が類似した高レベルパターンを呈する、(iii)遠隔軌道がエージェントの判断に影響を及ぼす、(iv)人間がエージェントの判断に属性された軌道を正しく識別する、というものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 11 Nov 2024 18:24:27 GMT)