Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

BLIP3-KALE: Knowledge Augmented Large-Scale Dense Captions [118.4]
BLIP3-KALEは2億1800万の画像テキストペアからなるデータセットである。 KALEは、合成高密度画像キャプションをWebスケールのalt-textで拡張し、事実上接地された画像キャプションを生成する。我々は、KALE上で視覚言語モデルを訓練し、視覚言語タスクの改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:52:52 GMT)
CodeTree: Agent-guided Tree Search for Code Generation with Large Language Models [106.1]
大規模言語モデル(LLM)は、生成されたコードを自己定義し、自律的に改善する機能を持つエージェントとして機能する。コード生成プロセスの異なる段階における探索空間を効率的に探索するLLMエージェントのためのフレームワークであるCodeTreeを提案する。具体的には、異なるコーディング戦略を明示的に探求し、対応するコーディングソリューションを生成し、その後、ソリューションを洗練するために統合されたツリー構造を採用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:37:20 GMT)
Qwen2.5-Coder Technical Report [105.1]
先代のCodeQwen1.5から大幅にアップグレードされたQwen2.5-Coderシリーズを紹介します。コード固有のモデルとして、Qwen2.5-CoderはQwen2.5アーキテクチャに基づいて構築され、5.5兆以上のトークンからなる巨大なコーパスで事前訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:24:25 GMT)
MMLongBench-Doc: Benchmarking Long-context Document Understanding with Visualizations [105.1]
MMLongBench-Doc は 1,062 のエキスパート注釈付き質問を含む長文マルチモーダルベンチマークである。 130の長いPDFフォーマットの文書の上に構築されており、平均49.4ページと20,971のテキストトークンがある。 14個のLVLMの実験により、長いコンテキストのDUが現在のモデルに大きく挑戦することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:37:44 GMT)
Large Language Models Can Self-Improve in Long-context Reasoning [100.5]
大規模言語モデル(LLM)は、長いコンテキストの処理においてかなりの進歩を遂げているが、それでも長いコンテキストの推論に苦慮している。我々はこの目的のために特別に設計されたアプローチである我々の提案する。人類の専門家や先進的なモデルによるデータに依存する従来のアプローチと比べて優れたパフォーマンスを達成しています
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:53:00 GMT)
Tuning Timestep-Distilled Diffusion Model Using Pairwise Sample Optimization [97.4]
任意の時間ステップ蒸留拡散モデルを直接微調整できるPSOアルゴリズムを提案する。 PSOは、現在の時間ステップ蒸留モデルからサンプリングされた追加の参照画像を導入し、トレーニング画像と参照画像との相対的な近縁率を増大させる。 PSOは、オフラインとオンラインのペアワイズ画像データの両方を用いて、蒸留モデルを直接人間の好ましくない世代に適応させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:37:33 GMT)
ALOcc: Adaptive Lifting-based 3D Semantic Occupancy and Cost Volume-based Flow Prediction [89.9]
既存の手法は、これらのタスクの要求に応えるために高い精度を優先する。本稿では,3次元セマンティック占有率予測とフロー推定のための一連の改善点を紹介する。私たちの純粋な時間的アーキテクチャフレームワークであるALOccは、速度と精度の最適なトレードオフを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:32:56 GMT)
No-Reference Point Cloud Quality Assessment via Graph Convolutional Network [89.1]
3次元(3D)ポイントクラウドは、新しいビジュアルメディアフォーマットとして、消費者にますます好まれている。ポイントクラウドは、必然的に、マルチメディア通信システムによる品質劣化と情報損失に悩まされる。マルチビュー2次元投影画像の相互依存関係を特徴付けるために,GCN(Graph Convolutional Network)を用いた新しい非参照PCQA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:39:05 GMT)
GenRec: Unifying Video Generation and Recognition with Diffusion Models [84.1]
我々は、ランダムフレーム条件付けプロセスでトレーニングされた最初の統一フレームワークであるGenRecを紹介する。実験は、認識と生成の両方にGenRecの有効性を示す。 GenRecは、クラス条件のイメージ・ツー・ビデオ生成でも最高のパフォーマンスを発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:08:29 GMT)
A Manifold Perspective on the Statistical Generalization of Graph Neural Networks [84.0]
我々は、スペクトル領域の多様体からサンプリングされたグラフ上のGNNの統計的一般化理論を確立するために多様体の視点を取る。我々はGNNの一般化境界が対数スケールのグラフのサイズとともに線形に減少し、フィルタ関数のスペクトル連続定数とともに線形的に増加することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:05:00 GMT)
What Do Learning Dynamics Reveal About Generalization in LLM Reasoning? [83.8]
モデルの一般化動作は,事前記憶列車の精度と呼ばれるトレーニング指標によって効果的に特徴づけられることがわかった。モデルの学習行動と一般化を結びつけることで、トレーニング戦略に目標とする改善を導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:52:40 GMT)
GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering [83.7]
GUS-IRは、粗く光沢のある表面を特徴とする複雑なシーンの逆レンダリング問題に対処するために設計された新しいフレームワークである。本稿では、逆レンダリング、フォワードシェーディング、遅延シェーディングに広く使われている2つの顕著なシェーディング技術を分析し、比較することから始める。両手法の利点を組み合わせた統合シェーディングソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:51:05 GMT)
RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF [79.8]
本稿では,RLHF(Online Iterative Reinforcement Learning from Human Feedback)のワークフローについて報告する。 RLHFは、最近の大規模言語モデル(LLM)文学において、オフライン言語よりもはるかに優れていると広く報告されている。教師付き微調整(SFT)と反復RLHFは,完全なオープンソースデータセットを用いて最先端の性能を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:18:43 GMT)
Understanding Code Understandability Improvements in Code Reviews [79.2]
GitHub上のJavaオープンソースプロジェクトからの2,401のコードレビューコメントを分析した。改善提案の83.9%が承認され、統合され、1%未満が後に復活した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:17:32 GMT)
Add-it: Training-Free Object Insertion in Images With Pretrained Diffusion Models [78.9]
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） (Tue, 12 Nov 2024 07:49:39 GMT)
Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation [78.3]
言語モデルの性能の効果的な指標としての可能性を示す。提案手法は,より優れた性能をもたらすプロンプトの選択と構築のための尺度として,疑似可能性を利用する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:14:09 GMT)
GaussianAnything: Interactive Point Cloud Latent Diffusion for 3D Generation [75.4]
本稿では,インタラクティブなポイントクラウド構造ラテント空間を備えたスケーラブルで高品質な3D生成を実現する,新しい3D生成フレームワークを提案する。本フレームワークでは,複数ビューのRGB-D(epth)-N(ormal)レンダリングを入力として使用する変分オートエンコーダを,3次元形状情報を保存する独自のラテント空間設計を用いて構成する。提案手法であるGaussianAnythingは,複数モード条件付き3D生成をサポートし,ポイントクラウド,キャプション,シングル/マルチビュー画像入力を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:59:32 GMT)
Improving Grapheme-to-Phoneme Conversion through In-Context Knowledge Retrieval with Large Language Models [74.7]
Grapheme-to-phoneme (G2P)変換は、Text-to-Speech (TTS)システムにおいて重要なステップである。文脈対応シナリオの処理におけるLLM(Large Language Models)の成功に触発されて,文脈型G2P変換システムを提案する。 ICKRをG2P変換システムに組み込むことの有効性は、Librig2pデータセットで完全に実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:38:43 GMT)
Grounded Video Caption Generation [74.2]
そこで我々は,グラウンドドビデオキャプション生成のための新しいタスク,データセット,モデルを提案する。このタスクはビデオ内のキャプションとオブジェクトのグラウンドを統一し、キャプション内のオブジェクトは時間的に一貫したバウンディングボックスを通じてビデオ内にグラウンドされる。本稿では,新しいビデオキャプション生成モデルであるVideoGroundを導入し,自動アノテーション付きHowToGroundデータセット上でモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:44:24 GMT)
FM-TS: Flow Matching for Time Series Generation [71.3]
本稿では、時系列生成のための修正フローマッチングベースのフレームワークFM-TSを紹介する。 FM-TSは、トレーニングと推論の点でより効率的である。我々は、太陽予測とMuJoCo計算タスクにおいて優れた性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:03:23 GMT)
LoTLIP: Improving Language-Image Pre-training for Long Text Understanding [71.0]
データを長いキャプションで再現するが、それを直接学習することで、短い文章の理解においてパフォーマンスが低下する可能性がある。そして、モデルが元の短いテキスト理解レベルに追いつくのを手助けしますが、長いテキスト理解の能力を大幅に向上させます。本手法は,長文画像検索タスクにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:59:51 GMT)
Spider 2.0: Evaluating Language Models on Real-World Enterprise Text-to-SQL Workflows [64.9]
Spider 2.0は、エンタープライズレベルのデータベースのユースケースから派生した、現実のテキストからsqlの問題に対する評価フレームワークである。 Spider 2.0のデータベースは、実際のデータアプリケーションからソースされ、1,000以上の列を含み、BigQueryやSnowflakeなどのローカルまたはクラウドデータベースシステムに格納されることが多い。 Spider 2.0の問題解決には、データベースメタデータ、方言文書、さらにはプロジェクトレベルの理解と検索が頻繁に必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:52:17 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） (Tue, 12 Nov 2024 09:12:42 GMT)
Semi-Truths: A Large-Scale Dataset of AI-Augmented Images for Evaluating Robustness of AI-Generated Image detectors [62.6]
実画像27,600枚、223,400枚、AI拡張画像1,472,700枚を含むSEMI-TRUTHSを紹介する。それぞれの画像には、検出器のロバスト性の標準化と目標評価のためのメタデータが添付されている。以上の結果から,現状の検出器は摂動の種類や程度,データ分布,拡張方法に様々な感度を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:17:27 GMT)
LLMs Can Evolve Continually on Modality for X-Modal Reasoning [62.3]
既存の手法は、モーダル固有の事前訓練とジョイント・モーダルチューニングに大きく依存しており、新しいモーダルへと拡張する際の計算上の負担が大きくなった。 PathWeaveは、Modal-Path sWitchingとExpAnsion機能を備えた柔軟でスケーラブルなフレームワークである。 PathWeaveは最先端のMLLMと互換性があり、パラメータトレーニングの負担を98.73%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:45:18 GMT)
CausalDiff: Causality-Inspired Disentanglement via Diffusion Model for Adversarial Defense [61.8]
人間は、本質的な要因のみに基づいて判断するので、微妙な操作によって騙されるのは難しい。この観察に触発されて、本質的なラベル因果因子を用いたラベル生成をモデル化し、ラベル非因果因子を組み込んでデータ生成を支援する。逆の例では、摂動を非因果因子として識別し、ラベル因果因子のみに基づいて予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:13:17 GMT)
Breaking the Low-Rank Dilemma of Linear Attention [61.6]
線形注意(linear attention)は、複雑性を線形レベルに還元することで、はるかに効率的なソリューションを提供する。実験により, この性能低下は, 線形アテンションの特徴マップの低ランク性に起因することが示唆された。我々は,線形複雑性と高効率を維持しつつ,Softmaxの注目性能に匹敵するランク拡張線形注意(RALA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:30:59 GMT)
Optimizing Data Delivery: Insights from User Preferences on Visuals, Tables, and Text [59.7]
ユーザが質問を提示するユーザスタディを実施し、何を見たいのかを尋ねます。ユーザの個人的特性が、彼らが好むデータ出力に影響を与えることを確認するために、このデータを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:24:31 GMT)
KGym: A Platform and Dataset to Benchmark Large Language Models on Linux Kernel Crash Resolution [59.2]
大規模言語モデル(LLM)は、ますます現実的なソフトウェア工学(SE)タスクにおいて一貫して改善されている。現実世界のソフトウェアスタックでは、Linuxカーネルのような基本的なシステムソフトウェアの開発にSEの取り組みが費やされています。このような大規模システムレベルのソフトウェアを開発する際にMLモデルが有用かどうかを評価するため、kGymとkBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:39:07 GMT)
A Survey on Integrated Sensing, Communication, and Computation [57.7]
次世代のワイヤレス技術である6Gは、ユビキタスなインテリジェントサービスの時代を後押しすることを目指している。これらのモジュールのパフォーマンスは相互依存しており、時間、エネルギー、帯域幅のリソース競争を生み出している。統合通信と計算(ICC)、統合センシングと計算(ISC)、統合センシングと通信(ISAC)といった既存の技術は、この課題に対処するために部分的に進歩してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:26:39 GMT)
Towards Generalist Robot Learning from Internet Video: A Survey [56.6]
本稿では,LfV(Learning from Videos)の新たな分野について概説する。 LfVは、従来のロボットデータを大規模なインターネットビデオデータで強化することで、ロボットデータのボトルネックに対処することを目指している。本稿では、大規模インターネットビデオから知識を抽出し、LfVにおける重要な課題に対処し、映像データを用いて下流ロボットと強化学習を促進するための現在の手法についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:43:42 GMT)
Decoupling Fine Detail and Global Geometry for Compressed Depth Map Super-Resolution [56.0]
ビット深度圧縮は、微妙な変化のある領域で均一な深度表現を生成し、詳細情報の回復を妨げる。密集したランダムノイズは、シーンのグローバルな幾何学的構造を推定する精度を低下させる。圧縮深度マップ超解像のための新しいフレームワークGDNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:46:39 GMT)
LightGaussian: Unbounded 3D Gaussian Compression with 15x Reduction and 200+ FPS [55.9]
光ガウシアン(LightGaussian)は、3次元ガウシアンをよりコンパクトなフォーマットに変換する方法である。ネットワーク・プルーニングにインスパイアされたLightGaussianは、ガウシアンをシーン再構築において最小限のグローバルな重要性で特定した。 LightGaussian は 3D-GS フレームワークで FPS を 144 から 237 に上げながら,平均 15 倍の圧縮率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:50:19 GMT)
Provable Compositional Generalization for Object-Centric Learning [55.7]
既知の概念の新規な構成に一般化する学習表現は、人間と機械の知覚のギャップを埋めるのに不可欠である。本稿では,デコーダの構造的仮定を満足し,エンコーダとデコーダの整合性を強制するオートエンコーダが,構成を確実に一般化するオブジェクト中心表現を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:34:57 GMT)
Learning with Less: Knowledge Distillation from Large Language Models via Unlabeled Data [54.9]
現実世界のNLPアプリケーションでは、Large Language Models (LLMs) は巨大なデータセットの広範なトレーニングのために、有望なソリューションを提供する。 LLKDは、教師と学生の両方の信号を組み込んだ適応的なサンプル選択法である。総合的な実験により,LLKDは高いデータ効率で,様々なデータセットで優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:57:59 GMT)
Convergence Rate Analysis of LION [54.3]
LION は、勾配カルシュ=クーン=T (sqrtdK-)$で測定された $cal(sqrtdK-)$ の反復を収束する。従来のSGDと比較して,LIONは損失が小さく,性能も高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:30:53 GMT)
FoC: Figure out the Cryptographic Functions in Stripped Binaries with LLMs [54.3]
削除されたバイナリの暗号関数を抽出するFoCと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。まず、自然言語における暗号関数のセマンティクスを要約するために、バイナリ大言語モデル(FoC-BinLLM)を構築した。次に、FoC-BinLLM上にバイナリコード類似モデル(FoC-Sim)を構築し、変更に敏感な表現を作成し、データベース内の未知の暗号関数の類似実装を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:02:48 GMT)
New Emerged Security and Privacy of Pre-trained Model: a Survey and Outlook [54.2]
セキュリティとプライバシーの問題は、事前訓練されたモデルに対するユーザーの信頼を損なう。現在の文献は、事前訓練されたモデルに対する攻撃と防御の明確な分類を欠いている。この分類法は、攻撃と防御をNo-Change、Input-Change、Model-Changeアプローチに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:15:33 GMT)
CameraHMR: Aligning People with Perspective [54.1]
モノクロ画像からの正確な3次元ポーズと形状推定の課題に対処する。既存のトレーニングデータセットには、擬似基底真理(pGT)を持つ実画像が含まれている。 pGTの精度を向上させる2つの貢献をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:12:12 GMT)
Provably Transformers Harness Multi-Concept Word Semantics for Efficient In-Context Learning [53.7]
トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、卓越した創造力と出現能力を示している。この研究は、トランスフォーマーが単語のマルチコンセプトセマンティクスをどのように活用し、強力なICLと優れたアウト・オブ・ディストリビューションICL能力を実現するかを示すための数学的解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:44:02 GMT)
Foundation Models for the Electric Power Grid [53.0]
ファンデーションモデル(FM)がニュースの見出しを支配している。多様なグリッドデータやトポロジからFMを学習することで、トランスフォーメーション能力が解放されるのではないか、と私たちは主張する。本稿では,グラフニューラルネットワークに基づく電力グリッドFMの概念,すなわちGridFMについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:49:12 GMT)
Exact, Tractable Gauss-Newton Optimization in Deep Reversible Architectures Reveal Poor Generalization [52.2]
正確なGauss-Newton(GN)更新が、可逆アーキテクチャのクラスにおいて、牽引可能な形式を初めて示す。 GNの精度は,ミニバッチトレーニング環境では不十分であることが判明した。我々の実験は遅延状態にあり、トレーニング中に神経核(NTK)がほとんど変化しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:58:40 GMT)
FRUGAL: Memory-Efficient Optimization by Reducing State Overhead for Scalable Training [51.4]
我々は、新しいメモリ効率最適化フレームワークであるtextbfF$ull-$textbfR$ank $textbfU$pdates with $textbfG$r$textbfA$dient sp$textbfL$ittingを紹介します。当社のフレームワークは,GaLoreやBAdamなど,さまざまな低ランク更新選択技術と統合することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:41:07 GMT)
An Early FIRST Reproduction and Improvements to Single-Token Decoding for Fast Listwise Reranking [50.8]
FIRSTは、学習からランクへの目的を統合し、最初の生成されたトークンのみのロジットを活用する新しいアプローチである。我々は、FIRSTの評価をTRECディープラーニングデータセット(DL19-22)に拡張し、様々な領域でその堅牢性を検証する。我々の実験は、単一トークンの高速リランクは、ドメイン外リランクの品質を損なうものではないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:36:04 GMT)
RedCode: Risky Code Execution and Generation Benchmark for Code Agents [50.8]
RedCodeはリスクの高いコード実行と生成のためのベンチマークである。 RedCode-Execは、危険なコード実行につながる可能性のある、挑戦的なプロンプトを提供する。 RedCode-Genは160のプロンプトに関数シグネチャとドキュメントを入力として提供し、コードエージェントが命令に従うかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:30:06 GMT)
Graph Agent Network: Empowering Nodes with Inference Capabilities for Adversarial Resilience [50.5]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の脆弱性に対処するグラフエージェントネットワーク(GAgN)を提案する。 GAgNはグラフ構造化エージェントネットワークであり、各ノードは1-hop-viewエージェントとして設計されている。エージェントの限られたビューは、悪意のあるメッセージがGAgNでグローバルに伝播するのを防ぎ、グローバル最適化ベースのセカンダリアタックに抵抗する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:11:29 GMT)
Doubly Mild Generalization for Offline Reinforcement Learning [50.1]
我々は,データセットを越えた軽度の一般化を信頼し,一定の条件下での性能向上に活用できることを実証した。本研究では, (i) 軽度行動一般化と (ii) 軽度一般化伝搬からなる二重軽度一般化(DMG)を提案する。 DMGはGym-MuJoCoタスク間の最先端のパフォーマンスを実現し、AntMazeタスクに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:04:56 GMT)
Understanding Audiovisual Deepfake Detection: Techniques, Challenges, Human Factors and Perceptual Insights [49.8]
ディープラーニングは様々な分野に適用され、ディープフェイク検出への影響は例外ではない。ディープフェイク(英: Deepfakes)は、政治的偽造、フィッシング、スランダリング、偽情報の拡散に偽装的に使用できる、偽物だが現実的な合成コンテンツである。本稿では,ディープフェイク検出戦略の有効性を改善し,サイバーセキュリティとメディアの整合性に関する今後の研究を導くことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:02:11 GMT)
Large Language Models as Neurolinguistic Subjects: Identifying Internal Representations for Form and Meaning [49.6]
本研究では,大言語モデル(LLM)の記号化(形式)および記号化(意味)に関する言語的理解について検討する。伝統的な精神言語学的評価は、しばしばLSMの真の言語能力を誤って表現する統計バイアスを反映している。ミニマルペアと診断プローブを組み合わせてモデル層間のアクティベーションパターンを解析する新しい手法を用いて,ニューロ言語学的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:16:44 GMT)
MEGA-Bench: Scaling Multimodal Evaluation to over 500 Real-World Tasks [49.6]
MEGA-Benchは500以上の実世界のタスクにマルチモーダル評価をスケールする評価スイートである。我々は16のエキスパートアノテータから8000以上のサンプルを含む505のタスクを収集し、マルチモーダルタスク空間を広範囲にカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:16:43 GMT)
Robust Offline Reinforcement Learning for Non-Markovian Decision Processes [48.9]
本研究では,ロバストな非マルコフRLの学習問題について検討する。本研究では,不確実性セットの異なるタイプ下でのロバストな値に対して,新しいデータセット蒸留と低信頼境界(LCB)設計を導入する。さらに、オフラインの低ランク非マルコフ決定プロセスに適した新しいI型集中係数を導入することにより、我々のアルゴリズムが$epsilon$-optimal robust policyを見つけることができることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:22:56 GMT)
Derivational Morphology Reveals Analogical Generalization in Large Language Models [47.5]
GPT-Jによる形容詞名化の言語的一般化にはルールが関係していることを示し,その基盤となるメカニズムとして,記憶されている例に類似した操作を提案する。本研究は,LLMの言語一般化において,従来考えられていたよりも類似過程が大きな役割を担っていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:15:19 GMT)
Discovery of Timeline and Crowd Reaction of Software Vulnerability Disclosures [47.4]
Apache Log4Jはリモートコード実行攻撃に対して脆弱であることが判明した。 35,000以上のパッケージが最新バージョンでLog4Jライブラリをアップデートせざるを得なかった。ソフトウェアベンダが脆弱性のないバージョンをリリースするたびに、ソフトウェア開発者がサードパーティのライブラリを更新するのは、事実上妥当です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:55:51 GMT)
Direct Preference Optimization Using Sparse Feature-Level Constraints [47.2]
特徴レベルの制約付き優先度最適化は、安定性を確保しつつアライメントプロセスを簡素化するために設計された新しい手法である。提案手法は、訓練されたスパースオートエンコーダで活性化されるスパース機能と、逐次KL分散の品質を用いて効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:54:13 GMT)
Content-Based Collaborative Generation for Recommender Systems [46.7]
推薦システム,すなわちColaRecに対して,コンテンツに基づく協調生成を提案する。協調的な信号をモデル化するために、GIDは事前訓練された協調フィルタリングモデルから構築される。 ColaRecの有効性を検証するため、4つのベンチマークデータセットで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:54:25 GMT)
Asynchronous Voice Anonymization Using Adversarial Perturbation On Speaker Embedding [46.3]
我々は、人間の知覚を維持しながら、音声認識に対して音声属性を変更することに重点を置いている。話者ゆがみ機構を組み込んだ音声生成フレームワークを用いて匿名化音声を生成する。 LibriSpeechデータセットで行った実験では、話者の属性は、その人の知覚が処理された発話の60.71%で保存されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:46:41 GMT)
3D Focusing-and-Matching Network for Multi-Instance Point Cloud Registration [45.6]
マルチインスタンスポイントクラウド登録のための強力な3D焦点マッチングネットワークを提案する。自己アテンションと横断アテンションを使用することで、オブジェクトセンターを後退させることで、潜在的なマッチングインスタンスを見つけることができる。提案手法は,マルチインスタンスポイントクラウド登録タスクにおいて,新たな最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:04:44 GMT)
Fast and Functional Structured Data Generators Rooted in Out-of-Equilibrium Physics [45.0]
エネルギーモデルを用いて、構造化データセットで高品質なラベル特化データを生成するという課題に対処する。伝統的な訓練方法は、マルコフ連鎖モンテカルロ混合による困難に遭遇する。非平衡効果を利用した新しいトレーニングアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:54:07 GMT)
Language Models as Causal Effect Generators [44.8]
制御可能な因果構造を持つ大規模言語モデル(LLM)に基づくデータ生成のためのフレームワークを提案する。我々は、任意の言語モデルと有向非巡回グラフ(DAG)をシーケンス駆動構造因果モデル(SD-SCM)に変換する手順を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:50:35 GMT)
Freeze-Omni: A Smart and Low Latency Speech-to-speech Dialogue Model with Frozen LLM [44.6]
本稿では, Freeze-Omni という, 音声文によるマルチモーダルLLMアーキテクチャを提案する。我々の主な貢献は、音声入力と出力のモダリティがテキストLLMに容易に接続できることである。我々は、音声入力と出力のモデリングのための3段階の訓練戦略を設計し、フリーズ・オムニが音声音声対話能力を得ることができるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:18:38 GMT)
FoldMark: Protecting Protein Generative Models with Watermarking [44.0]
著作権保護と有害なコンテンツ生成は、タンパク質生成モデルの広範な実装に課題をもたらす。タンパク質生成モデルの一般的な透かし戦略としての2段階FoldMarkを提案する。本手法は, タンパク質構造品質に悪影響を及ぼすだけであり, ポストプロセッシングおよびアダプティブアタックの可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:59:18 GMT)
Neural Gaffer: Relighting Any Object via Diffusion [43.9]
我々はニューラル・ギャファーと呼ばれる新しいエンドツーエンドの2次元ライティング拡散モデルを提案する。我々のモデルは、任意の物体の1つの画像を取り、新しい照明条件下で、正確で高品質な信頼された画像を合成することができる。本稿では,インターネット画像の総合化と精度の両面からモデルを評価し,その利点を一般化と精度の両面から示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:45:49 GMT)
LAUREL: Learned Augmented Residual Layer [43.8]
emphLearned Augmented Residual Layer (LAuReL) は標準残差接続の新たな一般化である。実験の結果,ラウレルの使用は視覚モデルと言語モデルの両方のパフォーマンス向上に役立つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:57:15 GMT)
SLANG: New Concept Comprehension of Large Language Models [43.5]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしばオンラインコミュニティの急速な言語進化の特徴に追従するために苦労する。我々のベンチマークとアプローチは、文脈ビーコンとして機能する言語シフトの現実世界のインスタンスを理解することである。我々の因果推論に基づくアプローチは、インターネットスラングやミームの理解において、精度と関連性の観点から、ベースライン手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:09:34 GMT)
CALoR: Towards Comprehensive Model Inversion Defense [43.3]
Model Inversion Attacks (MIAs)は、プライバシに敏感なトレーニングデータを、リリースされた機械学習モデルにエンコードされた知識から回復することを目的としている。 MIA分野の最近の進歩は、複数のシナリオにおける攻撃性能を大幅に向上させた。信頼性適応と低ランク圧縮を統合した堅牢な防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:50:59 GMT)
SKVQ: Sliding-window Key and Value Cache Quantization for Large Language Models [43.2]
SKVQはスライディングウインドウKVキャッシュ量子化の略である。 SKVQは、量子化グループにおけるチャネルの類似性を改善するために、KVキャッシュのチャネルを再構成する。 7bモデルで80GBのメモリGPU上で最大1Mのコンテキスト長を処理でき、最大7倍高速な復号を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:18:45 GMT)
CIMIL-CRC: a clinically-informed multiple instance learning framework for patient-level colorectal cancer molecular subtypes classification from H\&E stained images [42.8]
CIMIL-CRCは、事前学習した特徴抽出モデルと主成分分析(PCA)を効率よく組み合わせ、全てのパッチから情報を集約することで、MSI/MSS MIL問題を解決するフレームワークである。我々は,TCGA-CRC-DXコホートを用いたモデル開発のための5倍のクロスバリデーション実験装置を用いて,曲線下平均面積(AUC)を用いてCIMIL-CRC法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:55:34 GMT)
Exploring the loss landscape of regularized neural networks via convex duality [42.5]
本稿では,正規化ニューラルネットワークのロスランドスケープのいくつかの側面について論じる。まず、その双対を用いて凸問題の解集合を特徴づけ、さらに全ての定常点を特徴づける。ソリューションセットの特徴付けと接続結果は、異なるアーキテクチャに拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:41:38 GMT)
Revisiting the Adversarial Robustness of Vision Language Models: a Multimodal Perspective [42.0]
CLIPのような事前訓練された視覚言語モデル(VLM)は、様々な下流タスクにまたがる例外的な一般化を示している。近年の研究では、テキストベースおよびマルチモーダル攻撃に対する防御がほとんど未調査のままであり、敵攻撃に対する脆弱性が明らかにされている。本研究は,画像,テキスト,マルチモーダル入力を標的とした攻撃に対して,VLMの対角的堅牢性を改善するための最初の総合的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:48:21 GMT)
Context-aware Inductive Knowledge Graph Completion with Latent Type Constraints and Subgraph Reasoning [41.0]
本稿では,新しい文脈認識型インダクティブ知識グラフソリューションであるCATSを紹介する。まず、型認識推論モジュールは、候補エンティティがクエリ関係で要求される潜在エンティティタイプと一致するかどうかを評価する。そして、サブグラフ推論モジュールは、関連する推論パスと近隣の事実を選択し、クエリの3倍の相関性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:28:34 GMT)
Ethical Concern Identification in NLP: A Corpus of ACL Anthology Ethics Statements [41.0]
ACLアンソロジーに掲載された科学論文から抽出した倫理的問題文1,580のコーパスであるEthiConを紹介する。調査を通じて、コーパスの倫理的関心事と、この分野の一般市民や専門家の関心事とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:53:12 GMT)
Scaling Properties of Diffusion Models for Perceptual Tasks [39.9]
拡散モデルが視覚知覚タスクのスケーリングトレーニングとテスト時間計算の利点を示す。我々のモデルは、データと計算量を大幅に減らし、最先端の手法に匹敵する改善または同等の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:59:35 GMT)
GlossLM: A Massively Multilingual Corpus and Pretrained Model for Interlinear Glossed Text [39.8]
我々は、1.8k言語にまたがる450万以上のサンプルを網羅し、様々なソースからIGT(Interlinear glossed Text)データをコンパイルする。私たちは、多くのデータを標準化して、言語間でのラベルの標準セットに従います。多くの言語が十分な単言語データを持っていないため、私たちはコーパス上で大きな多言語モデルを事前訓練します。モノリンガルコーパスを微調整し,SOTAモデルを最大6.6%向上させることにより,本モデルの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:17:46 GMT)
Generation of Tunable Three-Photon Entanglement in Cubic Nonlinear Coupled Waveguides [39.7]
三次元非線形結合導波路における空間的絡み合いを伴う3光子状態の生成について理論的に検討する。この研究は、単純なチップ上の3光子空間の絡み合いの統合源を示し、高度な多光子量子アプリケーションにさらなる再構成性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:25:45 GMT)
Fragmented superconductivity in the Hubbard model as solitons in Ginzburg-Landau theory [39.6]
強相関物質の近傍では超伝導と電荷密度波が観測される。基本$t$-$tprime$-$U$Hubbardモデルの相図で安定化された物質の性質について検討する。超伝導フラグメントのマクロ波動関数がギンズバーグ・ランダウ方程式のソリトン解によってよく説明されるという決定的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:49:24 GMT)
LEO: Generative Latent Image Animator for Human Video Synthesis [39.0]
本稿では,人間の映像合成のための新しい枠組みを提案し,合成時間的コヒーレンシーを重視した。私たちのキーとなるアイデアは、動きを外見から本質的に分離する生成過程におけるフローマップのシーケンスとして表現することです。フローベース画像アニメーターとラテントモーション拡散モデル(LMDM)を用いてこれを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:52:53 GMT)
Optimal Control of Mechanical Ventilators with Learned Respiratory Dynamics [38.3]
本稿では,急性呼吸障害症候群に対する人工呼吸器の使用経験を逐次的意思決定の課題として捉えた。我々はARDSnetプロトコルに含まれる臨床ガイドラインに基づいてコントローラを実装し比較する。確立されたARDSヘルスマーカーにおける測定値の改善点から,性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:51:45 GMT)
DistRL: An Asynchronous Distributed Reinforcement Learning Framework for On-Device Control Agents [38.0]
DistRLは、モバイルデバイス制御エージェントのオンラインRLファインチューニングの効率を高めるために設計された、新しいフレームワークである。平均して、DistRLはトレーニング効率を3倍改善し、主要な同期マルチマシンメソッドよりも2.4倍高速なトレーニングデータ収集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:57:08 GMT)
On the Utilization of Unique Node Identifiers in Graph Neural Networks [37.1]
グラフニューラルネットワークは、メッセージパッシング構造のため、本質的に表現上の制限がある。最近の研究は、ユニークなノード識別子(UID)を使用することでこれらの制限を克服できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:11:30 GMT)
Unraveling the Gradient Descent Dynamics of Transformers [37.1]
グラディエント・Descent (GD) は、特に入力埋め込み次元が大きい場合、大域的最適解を達成するためにトランスフォーマーモデルを訓練することができる。ソフトマックスとガウスアテンションカーネルを用いて単一トランスフォーマー層の損失状況を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:33:56 GMT)
JanusFlow: Harmonizing Autoregression and Rectified Flow for Unified Multimodal Understanding and Generation [36.9]
画像の理解と生成を単一のモデルで統一する強力なフレームワークであるJanusFlowを紹介します。 JanusFlowは自動回帰言語モデルと修正フローを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:55:10 GMT)
Retrieval, Reasoning, Re-ranking: A Context-Enriched Framework for Knowledge Graph Completion [36.7]
既存の埋め込みベースのメソッドは知識グラフのトリプルのみに依存している。 KGCのためのコンテキスト強化フレームワークであるKGR3を提案する。広く使われているデータセットの実験では、KGR3は様々なKGCメソッドを一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:15:58 GMT)
How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining? [36.6]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)が事前学習中に事実知識を取得する方法を検討する。発見は、事前訓練中の事実知識獲得のダイナミクスに関するいくつかの重要な洞察を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:38:37 GMT)
PhyTracker: An Online Tracker for Phytoplankton [36.4]
PhyTrackerは植物プランクトンの自動追跡用に設計されたin situトラッキングフレームワークである。提案手法には,テクスチャ強化特徴抽出(TFE)モジュール,注意強化時空間アソシエーション(ATA)モジュール,フロー非依存運動リファインメント(FMR)モジュールの3つのイノベーティブモジュールが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:01:48 GMT)
vTune: Verifiable Fine-Tuning for LLMs Through Backdooring [36.1]
vTuneは、トレーニングデータに追加される少数のバックドアデータポイントを使用して、プロバイダが特定のユーザのデータセット上でカスタムモデルを微調整したことを検証するための統計的テストを提供するシンプルな方法である。我々は、複数のモデルファミリとサイズ、および複数の命令チューニングデータセットにわたるアプローチを検証し、その統計的テストが、ダウンストリームタスクのパフォーマンスに悪影響を与えることなく、$sim 10-40$のオーダーでp値で満たされていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:04:07 GMT)
SAV-SE: Scene-aware Audio-Visual Speech Enhancement with Selective State Space Model [35.6]
SAV-SEは、同期ビデオからのリッチな文脈情報を、ノイズの種類を示す補助的手がかりとして使うための最初の提案である。我々の知る限り、これは、音声強調性能を向上させるために、同期ビデオからリッチな文脈情報を補助的手がかりとして使用する最初の提案である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:23:41 GMT)
LLMPhy: Complex Physical Reasoning Using Large Language Models and World Models [35.0]
そこで我々は,TraySimという物理推論タスクとデータセットを提案する。私たちのタスクは、外部の影響を受けるトレイ上のいくつかのオブジェクトのダイナミクスを予測することです。 LLMの物理知識とプログラム合成能力を活用するゼロショットブラックボックス最適化フレームワークであるLLMPhyを提案する。この結果から,LLMと物理エンジンの組み合わせにより,最先端のゼロショット物理推論性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:56:58 GMT)
Learning Memory Mechanisms for Decision Making through Demonstrations [34.0]
textbfAttentionTunerを導入し、Transformerのメモリ依存ペアを活用する。標準的なTransformerに比べて、いくつかのタスクで大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:30:31 GMT)
TransAgent: Transfer Vision-Language Foundation Models with Heterogeneous Agent Collaboration [33.9]
視覚言語基礎モデル(CLIPなど)は、大規模な画像テキスト事前学習により、転送学習におけるその能力を示している。本稿では,分離されたエージェントの知識を統一的に伝達する,汎用的で簡潔なTransAgentフレームワークを提案する。われわれのTransAgentは、11の視覚的認識データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:14:03 GMT)
Pessimistic Iterative Planning for Robust POMDPs [33.7]
本稿では,堅牢なメモリベースのPOMDPポリシを計算するための悲観的反復計画(PIP)フレームワークを提案する。 PIP内では、悲観的POMDPに最適化された監督ポリシーを用いて、繰り返しニューラルネットワークを介してFSCを見つけるrFSCNetアルゴリズムを提案する。各イテレーションでrFSCNetは、悲観的POMDPに最適化された監督ポリシーを使用して、繰り返しニューラルネットワークを介してFSCを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:50:05 GMT)
An Efficient Privacy-aware Split Learning Framework for Satellite Communications [33.6]
衛星通信におけるより効率的なSLのための新しいフレームワークを提案する。我々のアプローチであるDynamic Topology Informed Pruningは、分散学習のためのグラフニューラルネットワークを最適化するために、差分プライバシとグラフとモデルプルーニングを組み合わせる。当社のフレームワークは,衛星通信の運用効率を大幅に向上するだけでなく,プライバシに配慮した分散学習の新たなベンチマークも確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:19:03 GMT)
WildScenes: A Benchmark for 2D and 3D Semantic Segmentation in Large-scale Natural Environments [33.3]
$WildScenes$は、高解像度の2Dイメージと高密度の3D LiDARポイントクラウドで構成されるバイモーダルベンチマークデータセットである。データは軌道中心であり、正確なローカライゼーションとグローバルに整列した点雲がある。我々の3Dセマンティックラベルは、人間の注釈付き2Dラベルを複数のビューから3Dポイントクラウドシーケンスに転送する効率的で自動化されたプロセスによって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:00:07 GMT)
SimBase: A Simple Baseline for Temporal Video Grounding [33.1]
SimBaseは、時間的ビデオグラウンドのためのシンプルだが効果的なベースラインである。複雑な時間構造ではなく、軽量で1次元の時間的畳み込み層を利用するネットワークであるSimBaseを設計する。 SimBaseは2つの大規模データセットに対して最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:17:33 GMT)
UniTE: A Survey and Unified Pipeline for Pre-training Spatiotemporal Trajectory Embeddings [32.0]
埋め込みを事前訓練する方法は、様々なタスクにまたがって有望な適用性を示している。本稿では,事前学習手法を明示的あるいは暗黙的に採用する手法を含む,既存の軌道埋め込みの事前学習方法の包括的リストを示す。路面埋め込みを事前学習する手法の構築と評価のプロセスを簡素化し,利用可能な基盤コードを備えた統一型モジュールパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:39:29 GMT)
Efficient 3D Perception on Multi-Sweep Point Cloud with Gumbel Spatial Pruning [31.7]
既存の方法は、屋外の点雲の希少な性質のため、距離や隠蔽された物体を認識する際の限界に直面している。本研究では, 時間的に連続する複数のLiDARスイープを蓄積することにより, この問題の顕著な緩和を観察する。本稿では,学習したエンドツーエンドのサンプリングに基づいて動的に点をプーンする,シンプルで効果的なグンベル空間プレーニング層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:07:27 GMT)
LibEER: A Comprehensive Benchmark and Algorithm Library for EEG-based Emotion Recognition [31.4]
脳波に基づく感情認識(EER)は、人間の感情を理解し分析する可能性から注目されている。この分野には、説得力のあるベンチマークと包括的なオープンソースライブラリが欠けている。 EERの公平な比較を容易にするために設計された総合ベンチマークおよびアルゴリズムライブラリであるLibEERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:09:20 GMT)
ReKep: Spatio-Temporal Reasoning of Relational Keypoint Constraints for Robotic Manipulation [31.2]
キーポイント制約(キーポイント制約、英: Keypoint Constraints)は、ロボット操作における制約を視覚的に表現した表現である。 ReKepはPython関数として表現され、環境の3Dキーポイントのセットを数値的なコストにマッピングする。車輪付きシングルアームプラットフォームと静止式デュアルアームプラットフォーム上でのシステム実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:33:26 GMT)
LaRE^2: Latent Reconstruction Error Based Method for Diffusion-Generated Image Detection [31.0]
ラテント再構成誤差 (LaRE) は, 画像検出のための遅延空間における最初のリコンストラクションエラーに基づく特徴である。 LaREを利用するために,LaREによって誘導される画像の特徴を洗練し,特徴の識別性を向上するError-Guided Feature Refinement Module (EGRE)を提案する。我々のEGREはアライメント・then-refine機構を利用しており、空間的・チャネル的な視点から生成画像を検出するために画像特徴を効果的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:27:41 GMT)
Game-theoretic LLM: Agent Workflow for Negotiation Games [30.8]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の戦略的意思決定文脈における合理性について検討する。 LLMの推論と意思決定を導く複数のゲーム理論を設計する。この発見は、より堅牢で戦略的に健全なAIエージェントの開発に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:46:46 GMT)
LeKUBE: A Legal Knowledge Update BEnchmark [30.6]
LLM(Large Language Models)の法的な知識をどう更新するかは、実際重要な研究課題となっている。知識更新手法を評価するための既存のベンチマークは、主にオープンドメイン向けに設計されている。法定LLMの知識更新手法を5次元にわたって評価する法定知識更新ベンチマーク(LeKUBE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:09:35 GMT)
PERFT: Parameter-Efficient Routed Fine-Tuning for Mixture-of-Expert Model [30.6]
Mixture-of-Experts (MoE) は、リソース利用を改善することでトランスフォーマーをスケールするための強力なアプローチとして登場した。 PEFT(Efficient Fine-Tuning)に関する最近の研究から着想を得て,PEFTモジュールを直接MoE機構に統合するための統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:03:37 GMT)
Tracing the Roots: Leveraging Temporal Dynamics in Diffusion Trajectories for Origin Attribution [29.7]
拡散モデルは画像合成に革命をもたらし、近年は重要な研究の関心を集めている。拡散軌跡に基づく識別アルゴリズムについて検討する。われわれの手法は、分類に活用できるステップにまたがるパターンの存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:20:11 GMT)
Plausible Extractive Rationalization through Semi-Supervised Entailment Signal [29.7]
抽出された有理量の妥当性を最適化するために,半教師付きアプローチを採用する。我々は、事前学習された自然言語推論(NLI)モデルを採用し、さらに教師付き論理の小さなセットに微調整する。質問応答タスクにおける説明と回答のアライメント合意を強制することにより、真理ラベルにアクセスせずに性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:38:29 GMT)
Horticultural Temporal Fruit Monitoring via 3D Instance Segmentation and Re-Identification using Point Clouds [29.2]
本稿では,温室で収集した点群に時間とともに対処する,時間的果実モニタリングのための新しいアプローチを提案する。本手法は,学習に基づくインスタンスセグメンテーション手法を用いて実の節分をポイントクラウド上で直接行う。実のイチゴのデータセットを用いた実験結果から,本手法は果実の再同定方法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） (Tue, 12 Nov 2024 13:53:22 GMT)
Fast Disentangled Slim Tensor Learning for Multi-view Clustering [29.0]
本稿では,マルチビュークラスタリングのための高速離散スリム学習法(DSTL)を提案する。頑健なPCAにインスパイアされた特徴冗長性の負の影響を軽減するため、DSTLは、潜在する低次元表現を、各ビューに対する意味的非関連部分と意味的関連部分に分解する。提案手法は計算効率が高く,効果的に解ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:57:53 GMT)
GTA: Global Tracklet Association for Multi-Object Tracking in Sports [28.8]
スポーツシナリオにおける多目的追跡は、コンピュータビジョンにおける焦点の1つとなっている。トラッキング性能を向上させるために,外見に基づくグローバルトラックレットアソシエーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:16:50 GMT)
DecoPrompt : Decoding Prompts Reduces Hallucinations when Large Language Models Meet False Premises [28.7]
幻覚を緩和する新しいプロンプトアルゴリズムDecoPromptを提案する。 DecoPrompt は LLM を利用して偽前提のプロンプトを "デコード" する。 2つのデータセットで実験を行い、DecoPromptは異なるLLMから出力された幻覚を効果的に低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:48:01 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） (Tue, 12 Nov 2024 05:33:05 GMT)
Correlated Rydberg Electromagnetically Induced Transparencys [28.3]
本研究では, 平行1次元冷媒Rydbergアンサンブルを通過する一対のプローブ場の透過スペクトル間の相関挙動について検討した。相関関係のRydberg EITを実現することは、量子制御、量子ネットワーク、量子ウォークなどの応用に大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:34:21 GMT)
Levin Tree Search with Context Models [28.0]
Levin Tree Search (LTS)は、ポリシー(アクション上の確率分布)を利用する検索アルゴリズムである。ニューラルネットワークは、オンライン圧縮文献(LTS+CM)から派生したパラメータ化コンテキストモデルに代用可能であることを示す。 LTS+CMがルービックキューブを数百の展開で解く政策を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:23:50 GMT)
EMPERROR: A Flexible Generative Perception Error Model for Probing Self-Driving Planners [27.8]
本稿では, EMPERRORを提案する。我々は、現在の検出器を以前の研究よりも忠実に模倣していることを示します。現実的な入力を生成し、プランナーの衝突率を最大85%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:24:18 GMT)
Interaction Asymmetry: A General Principle for Learning Composable Abstractions [27.7]
相互作用非対称性は、アンタングル化と合成一般化の両方を可能にすることを示す。本稿では, フレキシブルトランスフォーマーをベースとしたVAEを用いて, デコーダの注意重みに対する新しい正規化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:33:26 GMT)
Trapping of Single Atoms in Metasurface Optical Tweezer Arrays [27.7]
ホログラフィック変成層から生成された光ツイーザーアレイにおける単一原子のトラップを実証する。我々は,250ツイーザートラップ以上の2次元配列を実現し,トラップ間隔が1.5m程度の任意のジオメトリに配置した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:14:12 GMT)
SUMO: Search-Based Uncertainty Estimation for Model-Based Offline Reinforcement Learning [27.7]
代案としてtextbfModel ベースの textbfOffline RL (SUMO) に対する textbfSearch ベースの textbfUncertainty 推定法を提案する。私たちのコードは利用可能で、さらなる研究と開発のためにオープンソースになります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:56:33 GMT)
Odd-One-Out: Anomaly Detection by Comparing with Neighbors [27.5]
本稿では,ある場面における他の場面と比較して奇異な物体を識別することに焦点を当てた,新たな異常検出(AD)問題を提案する。従来のADベンチマークとは対照的に、タスク内の異常はシーン固有であり、多数を占める通常のインスタンスによって定義される。本稿では,各インスタンスの複数の2次元ビューから3次元オブジェクト中心の表現を構築し,その異常な表現をクロスインスタンス比較により検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:46:33 GMT)
LiCoEval: Evaluating LLMs on License Compliance in Code Generation [27.4]
大規模言語モデル(LLM)はコード生成に革命をもたらし、開発者によるAIコーディングツールの普及につながった。 LLMは、ライセンス情報を提供することなくライセンス保護されたコードを生成することができ、ソフトウェア製造中に知的財産権侵害を引き起こす可能性がある。本稿では,LLM生成コードにおけるライセンスコンプライアンスの重要かつ未解明な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:03:37 GMT)
Automatic Album Sequencing [27.2]
データ駆動型アプローチでは,コレクション中のアイテムの物語的本質を抽出することにより,独立したメディアの一般的なコレクションをシーケンスする。このアプローチは、アルバムシークエンシングのテクニックを意味するが、技術的でない聴衆には広くアクセスできない。ユーザフレンドリーな新しいWebベースのツールを導入し、より技術的でないオーディエンスが楽曲をアップロードし、このテクニックをワンクリックで実行し、その結果をきれいに視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:13:20 GMT)
Self-training Large Language Models through Knowledge Detection [26.8]
大規模な言語モデル(LLM)は、ダウンストリームタスク間で印象的なパフォーマンスを達成するために、広範囲のラベル付きデータセットとトレーニング計算を必要とすることが多い。本稿では,LLMが独自ラベルを自動でキュレートし,未知のデータサンプルを選択的に学習する自己学習パラダイムについて検討する。経験的評価は、複数の被験者にまたがる世代における幻覚の減少に有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:37:10 GMT)
Meta-Learned Modality-Weighted Knowledge Distillation for Robust Multi-Modal Learning with Missing Data [26.8]
マルチモーダル学習では、いくつかのモダリティは他のモダリティよりも影響を受けており、それらの欠如は分類・分類精度に大きな影響を及ぼす可能性がある。本稿では,メタ学習型モダリティ重み付き知識蒸留(MetaKD)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） (Tue, 12 Nov 2024 16:39:29 GMT)
Query Optimization for Parametric Knowledge Refinement in Retrieval-Augmented Large Language Models [26.4]
ERRRフレームワークは、検索-拡張生成(RAG)システムにおける事前検索情報ギャップを橋渡しするように設計されている。 RAGで使用される従来のクエリ最適化手法とは異なり、ERRRフレームワークはLarge Language Models (LLM) から知識を抽出することから始まる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:12:45 GMT)
Learning Disentangled Representations for Perceptual Point Cloud Quality Assessment via Mutual Information Minimization [26.2]
No-Reference Point Cloud Quality Assessment (NR-PCQA)は、ポイントクラウドの人間の知覚的品質を客観的に評価することを目的としている。 NR-PCQAのための新しい非交叉表現学習フレームワークであるDisPAを提案する。複数のPCQAデータセットにおいて、DisPAは最先端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） (Tue, 12 Nov 2024 17:05:18 GMT)
Diffusion Models Meet Remote Sensing: Principles, Methods, and Perspectives [26.0]
リモートセンシングコミュニティは、拡散モデルの強力な能力に気づき、画像を処理するための様々なタスクに素早く適用した。本稿ではまず拡散モデルの理論的背景を紹介し、その後、RSにおける拡散モデルの適用を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:16:04 GMT)
Circuit Complexity Bounds for RoPE-based Transformer Architecture [25.3]
実証的な証拠は、$mathsfRoPE$ベースのTransformerアーキテクチャがより高度な一般化能力を示していることを示唆している。例えば$mathsfTC0 = mathsfNC1$, $mathsfRoPE$-based Transformer with $mathrmpoly(n)$-precision, $O(1)$ Layer, hidden dimension $d leq O(n)$は算術問題を解くことができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:24:41 GMT)
Model Stealing for Any Low-Rank Language Model [25.2]
我々は、単純で数学的に計算可能な設定を研究することによって、言語モデルを盗むという理論的理解を構築する。我々の主な成果は、低ランク分布を学習するための条件付きクエリモデルにおける効率的なアルゴリズムである。これは、少なくとも理論的には、推論時に機械学習モデルがより複雑な問題を解くことができるという興味深い例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:25:31 GMT)
Top-$nσ$: Not All Logits Are You Need [25.1]
ソフトマックス前のロジットを直接操作する新しいサンプリング手法である Top-nsigma$ を導入する。温度スケーリングにかかわらず,トップ$nsigma$は安定したサンプリング空間を維持していることを示す。また、その振る舞いをよりよく理解するために、トップ$nsigma$の理論分析も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:46:43 GMT)
Kwai-STaR: Transform LLMs into State-Transition Reasoners [25.0]
我々は,LLMを状態遷移共振器に変換するKwai-STaRフレームワークを提案する。本実験は, Kwai-STaR の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:57:58 GMT)
Federated Low-Rank Adaptation with Differential Privacy over Wireless Networks [24.7]
Federated Fine-tuning (FedFT)は、生データを共有せずに協調的なモデルトレーニングを促進することで、いくつかのプライバシー問題を緩和する。 FedFTにおけるプライバシーの盗聴攻撃のリスクは、特に医療や金融などの機密分野において懸念されている。無線ネットワーク上での差分プライバシー(DP)を考慮したFedFTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:01:08 GMT)
L4DR: LiDAR-4DRadar Fusion for Weather-Robust 3D Object Detection [24.6]
L4DRは,LiDARと4Dレーダ融合を効果的に実現する3次元物体検出法である。我々のL4DRには、センサギャップを再現するためのマルチモーダルMMEとフォアグラウンド・アウェア・デノナイジング(FAD)技術が含まれています。霧のレベルによってパフォーマンスが大幅に向上し、3D mAPは従来のLiDARのみのアプローチよりも最大20.0%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:33:36 GMT)
Disentangling Tabular Data towards Better One-Class Anomaly Detection [24.5]
一級分類条件下でのタブラル異常検出は重要な課題である。通常のサンプル中の属性間の本質的な相関を捉えることは、その概念を学ぶための1つの有望な方法を示す。通常の表データからCorrSetsを分離する革新的な手法を提案する。その結果,AUC-PRでは6.1%,AUC-ROCでは2.1%の性能向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:24:11 GMT)
High-throughput 3D shape completion of potato tubers on a harvester [24.5]
CoRe++は、RGB-D画像から3D形状を完成させることのできる3D形状補完ネットワークである。 CoRe++は高速かつ正確で、オペレーショナルトリガーに実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:41:55 GMT)
Algorithm Configuration for Structured Pfaffian Settings [24.5]
データ駆動型アルゴリズム設計は、アルゴリズムを特定のアプリケーションドメインに自動的に適応させ、より良いパフォーマンスを達成する。パラメータ化データ駆動型アルゴリズム設計問題に対する学習保証を提供するための改良されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:53:09 GMT)
Exploiting User Comments for Early Detection of Fake News Prior to Users' Commenting [24.4]
コメント対応教師モデルからコンテンツのみの学生モデルに有用な知識を伝達し、学生モデルで新たなニュースを検出する。実験の結果、CAS-FENDの学生モデルはコンテンツのみの手法やコメントのみの手法よりも優れており、1/4のコメントを入力として認識している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:39:55 GMT)
Enhancing Ultra High Resolution Remote Sensing Imagery Analysis with ImageRAG [24.3]
ImageRAG for RSは、UHRリモートセンシング画像の解析の複雑さに対処する、トレーニング不要のフレームワークである。 ImageRAGのコアイノベーションは、UHRイメージの最も関連性の高い部分を視覚的コンテキストとして選択的に検索し、焦点を合わせる能力にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:12:12 GMT)
All-in-one Weather-degraded Image Restoration via Adaptive Degradation-aware Self-prompting Model [23.9]
オールインワンの気象劣化画像復元のための既存のアプローチは、劣化認識の事前利用における非効率性に悩まされている。我々は、オールインワンの気象劣化画像復元のための適応型劣化認識自己プロンプトモデル(ADSM)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:07:16 GMT)
Mapping the Podcast Ecosystem with the Structured Podcast Research Corpus [23.7]
私たちは2020年5月から6月にかけて、公開RSSフィードを通じて利用可能な110万以上のポッドキャストの大規模なデータセットを紹介します。このデータはテキストに限らず、オーディオ機能や370Kエピソードのサブセットのスピーカー・ターンも含んでいる。このデータを用いて、このポピュラーなインパクトのある媒体の内容、構造、応答性に関する基礎的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:56:48 GMT)
Material Transforms from Disentangled NeRF Representations [23.7]
異なるシーン間で物質変換を伝達する新しい手法を提案する。両方向反射率分布関数 (BRDF) を, 様々な条件下で観測された一対のシーンからマップする。学習された変換は、同じ素材で見えないシーンに適用できるため、学習した変換を任意のレベルの強度で効果的にレンダリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:59:59 GMT)
Strike the Balance: On-the-Fly Uncertainty based User Interactions for Long-Term Video Object Segmentation [23.4]
本稿では,対話的かつ半自動的なアプローチを橋渡しするビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)について紹介する。関心対象の追跡期間を最大化しつつ,追跡期間の延長を最小限に抑えることを目的としている。我々は,最近導入されたLVOSデータセットを用いて,多数の長期ビデオを提供するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:16:52 GMT)
Advancing Sustainability via Recommender Systems: A Survey [23.4]
ヒトの行動パターンと消費パラダイムは、環境劣化と気候変動において重要な決定要因として現れてきた。持続可能性原則を取り入れて、環境意識と社会的に責任のある選択を育む、持続可能なレコメンデーターシステムの必要性が不可欠である。本研究は, 持続可能なレコメンデーションシステムの体系的分析によって, この重要な研究ギャップに対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:19:32 GMT)
Interpret Your Decision: Logical Reasoning Regularization for Generalization in Visual Classification [23.1]
L-Regと呼ばれる論理正規化は、画像分類に論理解析の枠組みを橋渡しする。具体的には、L-Regがもたらす解釈可能性を明らかにし、そのモデルが人物の顔などの有能な特徴を抽出して分類することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:16:36 GMT)
DreamScape: 3D Scene Creation via Gaussian Splatting joint Correlation Modeling [23.1]
テキスト記述のみで高度に一貫した3Dシーンを作成する方法であるDreamScapeを提案する。本手法では,シーン表現のための3次元ガウスガイドを,意味的プリミティブ(オブジェクト)とその空間変換によって構成する。プログレッシブスケール制御は、局所オブジェクト生成中に調整され、異なるサイズと密度のオブジェクトがシーンに適応することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:08:05 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） (Tue, 12 Nov 2024 16:03:24 GMT)
On the Role of Speech Data in Reducing Toxicity Detection Bias [22.4]
マルチリンガルな MuTox データセットに対して,高品質なグループアノテーションセットを作成する。次に、これらのアノテーションを利用して、音声およびテキストに基づく毒性分類器を体系的に比較する。以上の結果から,推測中の音声データへのアクセスは,グループ言及に対する偏見の低減に役立つことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:26:43 GMT)
IdentifyMe: A Challenging Long-Context Mention Resolution Benchmark [22.2]
IdentifyMeは、Multiple-choice question (MCQ)形式で提示された参照解決のための新しいベンチマークである。我々は,最先端のサブ10Bオープンモデルとクローズドモデルとの顕著な性能差を観察する。最も高いスコア付けモデルであるGPT-4oは81.9%の精度を実現し、最先端のLCMの強力な参照能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:05:55 GMT)
MureObjectStitch: Multi-reference Image Composition [22.0]
生成画像合成は、背景画像に与えられた前景オブジェクトを再生し、現実的な合成画像を生成することを目的としている。生成画像合成モデルにおいて,前景オブジェクトを含む1つ以上の画像を用いて事前訓練されたモデルを微調整する,効果的な微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:53:20 GMT)
NVCiM-PT: An NVCiM-assisted Prompt Tuning Framework for Edge LLMs [22.0]
エッジデバイスにデプロイされる大規模言語モデル(LLM)は、限られたリソース制約の下でユーザ生成データからモデルパラメータを微調整する必要がある。既存の学習手法の多くは、高いリソースと低い学習能力に依存しているため、エッジLLMには適用できない。我々は新しいNVCiM支援PTフレームワークを導入し、コア演算を行列行列乗法に絞り込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:43:20 GMT)
A Survey on Adversarial Machine Learning for Code Data: Realistic Threats, Countermeasures, and Interpretations [21.9]
コード言語モデル(CLM)は、ソースコードの理解と生成において大きな進歩を遂げました。現実的なシナリオでは、CLMは潜在的に悪意のある敵に晒され、CLMシステムの機密性、完全性、可用性にリスクをもたらす。これらのリスクにもかかわらず、非常に敵対的な環境におけるCLMのセキュリティ脆弱性の包括的分析は欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:16:20 GMT)
Scalar Function Topology Divergence: Comparing Topology of 3D Objects [21.5]
コンピュータビジョンのための新しいトポロジツール - Scalar Function Topology Divergence (SFTD) を提案する。 SFTDは、共通領域を持つ2つの函数の下位レベル集合の間の多重スケール位相の相似性を測定する。提案ツールは,関数が位相的相似性を持つ領域を視覚化する有用なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:56:38 GMT)
Towards Automated Model Design on Recommender Systems [21.4]
重量共有を利用して豊富な解空間を探索する新しいパラダイムを導入する。共同設計の観点からは,2倍FLOPs効率,1.8倍エネルギー効率,1.5倍の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:03:47 GMT)
Safe Exploitative Play with Untrusted Type Beliefs [21.2]
本研究では,複数のエージェントからなるシステムにおいて,一つのエージェントを制御するという考え方について検討する。この種の信念は、しばしば過去の行動から学び、誤りである可能性が高い。リスクと機会のトレードオフを定義し、最適のペイオフに対して得られるペイオフを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:49:16 GMT)
Zero-Shot NAS via the Suppression of Local Entropy Decrease [21.1]
アーキテクチャ性能評価は、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)の最も時間を要する部分であるゼロショットNASは、訓練の代わりにゼロコストプロキシを利用することで評価を加速する。本研究におけるネットワークの性能評価には,アーキテクチャトポロジが用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:51:40 GMT)
Bootstrapping Reinforcement Learning with Imitation for Vision-Based Agile Flight [20.9]
本稿では,Reinforcement Learning(RL)とImitation Learning(IL)のサンプル効率を組み合わせた新しいアプローチを提案する。本フレームワークは、RLを用いた3段階の教員政策と、ILによる学生政策に蒸留する特権状態情報と、RLによる適応微調整とを含む。テストでは、スクラッチからRLが失敗するシナリオだけでなく、ロバストさとパフォーマンスの両方で既存のILメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:00:37 GMT)
Online Iterative Reinforcement Learning from Human Feedback with General Preference Model [20.8]
本稿では,人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)について,一般的な嗜好のオラクルの文脈で検討する。我々は、RLHFの2つのLLM間の逆KL正規化ミニマックスゲームである標準的な数学的定式化を考える。このフレームワークは報酬ベースよりも厳密に汎用的であり,事前選択された選好データセットからオフライン学習を行うためのサンプル効率のよいアルゴリズムとオンライン学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:24:10 GMT)
Video Diffusion Models are Training-free Motion Interpreter and Controller [20.4]
本稿では,映像拡散モデルにおける動き認識機能を理解し,ローカライズし,操作するための新しい視点を提案する。コンテンツ相関情報とフィルタリング動作チャネルを除去し,MOFT(Motion FeaTure)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:31:41 GMT)
A Tale of Two Cities: Pessimism and Opportunism in Offline Dynamic Pricing [20.1]
本稿では,データカバレッジを前提としないオフライン動的価格について検討する。我々は、関連する価格が観測されていない需要パラメータに限定した部分的識別を確立する。提案した部分的識別枠組みに悲観的・機会論的戦略を取り入れて,推定方針を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:09:41 GMT)
Pseudo-triplet Guided Few-shot Composed Image Retrieval [20.0]
Composed Image Retrieval (CIR)は、マルチモーダルクエリでターゲット画像を取得することを目的とした課題である。 PTG-FSCIRと呼ばれる2段階の擬似三重項誘導方式を提案する。最初の段階では、純画像データから擬似三重項を生成するために、注意型マスキングとキャプションに基づく擬似三重項生成法を提案する。第2段階では,3重項に基づく挑戦的CIR微調整法を提案し,擬似修正テキストに基づくサンプルの挑戦的スコア推定戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:14:41 GMT)
Boosting Open-Domain Continual Learning via Leveraging Intra-domain Category-aware Prototype [19.7]
本稿では,プロトタイプをタスクID識別のための分類器として利用することにより,トレーニング不要なタスクID識別手法を提案する。 11の異なるデータセットを用いて行った実験では, それぞれ2.37%, 1.14%, クラス増分とタスク増分を平均的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:33:22 GMT)
Retrieval Augmented Time Series Forecasting [19.7]
我々は、時系列データの動的かつイベント駆動的な性質が、RAGを時系列予測の重要な構成要素にしていると論じる。我々は、RAF(Retrieval Augmented Forecasting)と呼ばれる時系列予測のための原則付きRAGフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:55:11 GMT)
Deception Detection from Linguistic and Physiological Data Streams Using Bimodal Convolutional Neural Networks [19.6]
本稿では,畳み込み型ニューラルネットワークのマルチモーダルな騙し検出への応用について検討する。 2つのトピックについて104人の被験者にインタビューして構築したデータセットを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:31:22 GMT)
CJST: CTC Compressor based Joint Speech and Text Training for Decoder-Only ASR [19.4]
CTC圧縮機は、オーディオエンコーダをデコーダのみのモデルに統合するための効果的なアプローチである。本稿では,デコーダのみのASRのための新しいCTC圧縮器とテキスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:30:29 GMT)
Quantum Information-Empowered Graph Neural Network for Hyperspectral Change Detection [19.3]
この研究は、超スペクトル変化検出(HCD)に量子ディープネットワーク(QUEEN)を導入している。 QUEENは、変更があるかどうかを決定するために、根本的に新しい情報を提供する。提案したQUEEN搭載GNN(すなわちQUEEN-G)のHCD性能は、実超スペクトルデータセットで実験的に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:30:32 GMT)
Constraint Learning for Parametric Point Cloud [19.2]
Constraint Feature Learning Network (CstNet) は制約を抽出し活用するために開発された。 CstNetはCAD形状解析に適した制約に基づく最初の学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:18:18 GMT)
Efficient and Accurate Prompt Optimization: the Benefit of Memory in Exemplar-Guided Reflection [19.0]
本稿では,より効率的かつ正確なプロンプト最適化を実現するために,メモリ機構を備えたExemplar-Guided Reflectionを提案する。具体的には、生成した例によってフィードバック生成がさらにガイドされるような、模擬誘導反射機構を設計する。実験的な評価により,提案手法は従来の最先端技術よりも少ない最適化手順で優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:07:29 GMT)
SplatFormer: Point Transformer for Robust 3D Gaussian Splatting [18.9]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は、近ごろ光現実的再構成を変換し、高い視覚的忠実度とリアルタイム性能を実現した。レンダリング品質は、テストビューがトレーニング中に使用されるカメラアングルから逸脱したときに著しく低下し、没入型自由視点レンダリングとナビゲーションのアプリケーションにとって大きな課題となった。 SplatFormerは,ガウススプラット上での操作に特化して設計された最初の点変換器モデルである。我々のモデルは、非常に斬新なビュー下でのレンダリング品質を著しく改善し、これらの難易度シナリオにおける最先端のパフォーマンスを達成し、様々な3DGS正規化技術、スパースビュー合成に適したマルチシーンモデル、拡散を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:41:21 GMT)
SciDFM: A Large Language Model with Mixture-of-Experts for Science [18.7]
我々は,SciDFMを紹介した。SciDFMは,スクラッチから訓練され,大学レベルの科学的推論を行うことができる。ドメイン固有のデータベースのデータだけでなく、さまざまな分野の科学論文や書籍を含む大規模学習コーパスを収集する。 SciDFMはSciEvalやSciQなどの一般的な科学的ベンチマークにおいて高い性能を示し、類似サイズのモデル間のドメイン固有ベンチマークにおいてSOTA性能に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:11:37 GMT)
Landau-Zener-Stückelberg interference in edge state pumping [18.6]
1次元モデルにおける断熱エッジ状態ポンプ (ESP) は、位相相転移と量子シミュレーションにおいて重要な応用である。このプロセスは、エッジ状態とバルク状態の遷移中に2つの非断熱点を含むことを示す。障害が弱い比較的長い鎖では、ESPはエッジ状態とバルクエッジ状態の反交差により崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:17:47 GMT)
Input-Based Ensemble-Learning Method for Dynamic Memory Configuration of Serverless Computing Functions [18.4]
本稿では、入力認識によるサーバレス関数のメモリ要求を推定するサーバーレスソリューションであるMemFigLessを紹介する。 MemFigLessは、入力対応のリソース関係をキャプチャし、最大82%のリソースを割り当て、最大87%のランタイムコストを節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:03:11 GMT)
ASER: Activation Smoothing and Error Reconstruction for Large Language Model Quantization [18.0]
ASERは、SVDを白化して構築したLoRAスタイルの行列を用いた量子化誤差に対する低ランク補償からなるアルゴリズムである。 ASERは、典型的な外れ値を低ビットの値に量子化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:52:04 GMT)
Overhead-free User-side Recommender Systems [17.9]
オーバヘッドのないユーザ側レコメンデータシステムであるRecCycleを提案し,通信オーバヘッドのないユーザ側レコメンデータシステムを提案する。 RecCycleはプロバイダのレコメンデーションシステムが提供する過去のレコメンデーション結果をリサイクルする。ユーザ側のレコメンデーションのコストを大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:58:03 GMT)
Bandits with Abstention under Expert Advice [17.8]
本稿では,包括的フィードバック下でのエキスパートアドバイスによる予測の古典的問題について検討する。本稿では,この仮定を利用して報酬境界を求めるCBAアルゴリズムを提案する。我々は、一般的な信頼度の高い予測者に対して期待される累積報酬の限界を達成した最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:58:48 GMT)
Navigation with QPHIL: Quantizing Planner for Hierarchical Implicit Q-Learning [17.8]
空間の学習量化器を利用する階層型トランスフォーマーに基づく新しい手法を提案する。この量子化により、より単純なゾーン条件の低レベルポリシーのトレーニングが可能になり、計画が簡単になる。提案手法は,複雑な長距離ナビゲーション環境における最先端の成果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:49:41 GMT)
Probably approximately correct high-dimensional causal effect estimation given a valid adjustment set [17.1]
ランダム化実験がない場合、因果効果を推定するための一般的なアプローチは、テクスタイト共変量調整を用いる。我々は不特定誤差境界と制約に基づくアルゴリズムを提供し、より小さな調整セットに$eps$-Markovブランケットを超えることができる。以上の結果から,因果関係の正確な推定を行うためには,因果関係の完全復元は不要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:37:13 GMT)
Advanced Payment Security System:XGBoost, LightGBM and SMOTE Integrated [16.9]
本研究では,XGBoostとLightGBMに基づく高度な機械学習モデルの適用について検討する。高度に相関した特徴を選択することで,トレーニングプロセスの強化とモデル性能の向上を図った。我々は,SMOTEとXGBoostとLightGBMの組み合わせが,支払いセキュリティ保護の極めて効率的かつ強力なメカニズムを提供することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:44:20 GMT)
Dissipatons as generalized Brownian particles for open quantum systems: Dissipaton-embedded quantum master equation [16.9]
運動理論のディシパトン方程式を再検討し、等価なディシパトン埋め込み量子マスター方程式(DQME)を確立する。 DQMEはディシパトン(英語版)の統計特性を調査するための直接的なアプローチを提供し、したがって物理的に支持されるハイブリッドバスモードを提供する。電子移動モデルを用いて数値実験を行い、溶媒化座標の過渡的な統計的性質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:41:45 GMT)
Rethinking Structure Learning For Graph Neural Networks [16.8]
グラフ構造学習(GSL)は、元のグラフ構造を再構築または洗練するために広く応用されている。 GSLは一般にGNNの性能を改善すると考えられているが、その効果を定量化するための理論的分析は存在しない。本稿では,GSLベース,新しい構造構築,ビュー融合という3つのステップを含む新しいGSLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:39:22 GMT)
Controlled Evaluation of Syntactic Knowledge in Multilingual Language Models [16.4]
本研究では,3つの低リソース言語を対象とした構文評価試験を開発した。オープンアクセス型多言語トランスフォーマーLMの5つのファミリーを評価する。いくつかの構文的タスクは、LMにとって比較的容易であるのに対して、他のタスクは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:26:41 GMT)
LADDER: Language Driven Slice Discovery and Error Rectification [16.1]
LADDER: 言語駆動スライスディスカバリとエラー修正。本稿では,Large Language Modelの推論機能を利用して,複雑なエラーパターンを分析し,検証可能な仮説を生成する。本手法をtextbffive 画像分類データセットを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:51:07 GMT)
Basis-to-Basis Operator Learning Using Function Encoders [16.1]
本稿では、ヒルベルト空間上の演算子を学習するための新しいアプローチであるB2B演算子学習について述べる。固有分解や特異値分解と直接類似した演算子学習アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:30:15 GMT)
Topological resilience of optical skyrmions in local decoherence [16.1]
3つの典型的なデコヒーレンスチャネルの局所的デコヒーレンスにおけるスカイミオンのトポロジカルレジリエンスと、スカイミオン数の遷移点の発生を数値的に示す。これらの特性は、コミュニケーションやイメージングを含む様々な分野でのさらなる応用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:16:20 GMT)
City Foundation Models for Learning General Purpose Representations from OpenStreetMap [16.1]
本稿では,都市のような選択された地理的関心領域における基礎モデルをトレーニングするためのフレームワークであるCityFMを紹介する。 CityFMはOpenStreetMapからのオープンデータにのみ依存し、異なるタイプのエンティティ、空間、視覚、およびテキスト情報のマルチモーダル表現を生成する。すべての実験において、CityFMはベースラインに匹敵する、あるいは同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:27:51 GMT)
TIPO: Text to Image with Text Presampling for Prompt Optimization [16.0]
TIPOは、言語モデル(LM)によるテキスト・ツー・イメージ(T2I)生成を強化するために設計された革新的なフレームワークである。 LLM(Large Language Models)や強化学習(RL)に依存する従来のアプローチとは異なり、TIPOはトレーニングされたプロンプトデータセットの配布によって、ユーザの入力プロンプトを調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:09:45 GMT)
Overcoming the Curse of Dimensionality in Reinforcement Learning Through Approximate Factorization [15.9]
強化学習(RL)アルゴリズムは次元性の呪いに苦しむことが知られている。本稿では,元のマルコフ決定過程(MDP)を,より小さく,独立に進化するMDPに大まかに分解することで,次元性の呪いを克服することを提案する。提案手法は,両アルゴリズムに改良された複雑性保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:08:00 GMT)
Is Cognition consistent with Perception? Assessing and Mitigating Multimodal Knowledge Conflicts in Document Understanding [15.8]
マルチモーダルタスクとして、文書理解には知覚能力と認知能力の両方を持つモデルが必要である。本稿では,認知と知覚の対立を認知と知覚の対立(C&P)として定義する。本稿では,C&Pの知識紛争を軽減するために,マルチモーダル知識一貫性ファインタニング(Multimodal Knowledge Consistency Fine-tuning)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） (Tue, 12 Nov 2024 11:28:50 GMT)
Adapting Segment Anything Model to Multi-modal Salient Object Detection with Semantic Feature Fusion Guidance [15.4]
マルチモーダル・サリアン・オブジェクト検出(SOD)のためのSegment Anything Model(SAM)の強力な特徴表現とゼロショット一般化能力を探求し活用するための新しいフレームワークを提案する。アンダーラインSAMとサブラインマンティックファウンダリナールファウンダリナールグダンクンダリナール(サマン)を併用して開発する。画像エンコーダでは,マルチモーダルSAMをマルチモーダル情報に適用するためのマルチモーダルアダプタが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:29:09 GMT)
Do Saliency Models Detect Odd-One-Out Targets? New Datasets and Evaluations [15.4]
本研究では,サリエンスの正準例と考えられるシングルトン検出について検討する。ほぼすべてのサリエンシアルゴリズムは、合成画像や自然画像のシングルトンターゲットに適切に反応しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:38:32 GMT)
Credit Card Fraud Detection Using Advanced Transformer Model [15.3]
本研究は、より堅牢で正確な不正検出のための最新のTransformerモデルの革新的な応用に焦点を当てる。データソースを慎重に処理し、データセットのバランスをとり、データの分散性の問題に対処しました。我々は、SVM(Support Vector Machine)、ランダムフォレスト(Random Forest)、ニューラルネットワーク(Neural Network)、ロジスティック回帰(Logistic Regression)など、広く採用されているいくつかのモデルと性能比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:44:14 GMT)
Wavelet Latent Diffusion (Wala): Billion-Parameter 3D Generative Model with Compact Wavelet Encodings [15.3]
大規模3次元生成モデルは計算資源を必要とするが、細部や複雑な地形を高解像度で捉えるには不足することが多い。我々はウェーブレット遅延拡散(WaLa)と呼ばれる新しい手法を導入し、3次元形状をコンパクトな潜時符号化に符号化する。具体的には、2563ドルの符号付き距離場を123倍の遅延格子に圧縮し、2427倍の圧縮比を達成した。我々のモデルは条件付きと無条件の両方で、約10億のパラメータを含み、高品質な3D形状を2563$で生成することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:49:06 GMT)
AdaS&S: a One-Shot Supernet Approach for Automatic Embedding Size Search in Deep Recommender System [15.1]
本稿では,AdaS&Sと呼ばれる新しい一発AESフレームワークを提案する。最初の段階では、トレーニングパラメータを埋め込みサイズから切り離し、適応サンプリング法を提案し、よく訓練されたスーパーネットを生成する。第2段階では、モデル効果の恩恵を受ける埋め込みサイズを得るために、以前に訓練されたスーパーネットを利用した強化学習探索プロセスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:02:50 GMT)
Joint multi-dimensional dynamic attention and transformer for general image restoration [15.0]
屋外のイメージは雨や迷路、騒音などによって深刻な劣化に苦しむことが多い現在の画像復元法は、効率を保ちながら複雑な劣化を扱うのに苦労している。本稿では,多次元動的注意と自己注意を組み合わせた新しい画像復元アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:58:09 GMT)
Simple Contrastive Representation Learning for Time Series Forecasting [14.9]
時系列予測を改善するための表現学習手法であるSimTSを提案する。 SimTS は正のペアのみを使用し、負のペアや特定の時系列の特徴に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:31:30 GMT)
Mr.Steve: Instruction-Following Agents in Minecraft with What-Where-When Memory [14.9]
スティーブ氏はPlace Event Memory (PEM)を搭載した新しい低レベルコントローラである 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。提案手法は既存の手法に比べてタスク解決と探索の効率を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:09:18 GMT)
Quantifying Knowledge Distillation Using Partial Information Decomposition [14.8]
知識蒸留は、資源制約のある環境で複雑な機械学習モデルをデプロイするための効果的な方法を提供する。本研究では,教師の表現の蒸留可能かつ蒸留された知識を,ある学生と下流の課題に対応付けて定量化する。本手法は, 教員と学生の表現の複雑さの差に起因する課題に対処するために, 蒸留において実用的に応用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:12:41 GMT)
A Stochastic Optimization Framework for Private and Fair Learning From Decentralized Data [14.7]
プライベート・フェア・フェデレーション・ラーニング(FL)のための新しいアルゴリズムを開発した。我々のアルゴリズムは、サイロ間レコードレベル差分プライバシー(ISRL-DP)を満たす。実験では、さまざまなプライバシレベルにわたるアルゴリズムのトレードオフとして、最先端の公正性・正確性フレームワークが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:51:35 GMT)
OmAgent: A Multi-modal Agent Framework for Complex Video Understanding with Task Divide-and-Conquer [14.5]
広範なビデオの処理は、膨大なデータと処理要求のために大きな課題をもたらします。我々はOmAgentを開発し、特定のクエリの関連ビデオフレームを効率的に保存し、検索する。自律推論が可能なDivide-and-Conquer Loopを備えている。より高度な自律性と堅牢なツールコールシステムを備えており、さらに複雑なタスクを達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:02:12 GMT)
Is Graph Convolution Always Beneficial For Every Feature? [14.2]
The Topological Feature Informativeness (TFI) is a novel metric to distinguish between GNN-favored and GNN-favored features。本稿では,GNNとGNNが好む特徴を別々に処理する簡易かつ効果的なグラフ特徴選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:28:55 GMT)
Optimal Adaptive Experimental Design for Estimating Treatment Effect [14.1]
本稿では,治療効果を推定する際の最適精度を決定するための基本的な問題に対処する。二重ロバストな手法の概念を逐次実験設計に取り入れることで、最適推定問題をオンラインバンディット学習問題としてモデル化する。本稿では,バンディットアルゴリズム設計と適応統計的推定の両方のツールとアイデアを用いて,一般的な低スイッチング適応実験フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:58:02 GMT)
Towards Human-AI Complementarity with Prediction Sets [14.1]
予測セットに基づく意思決定支援システムは、人間の専門家が分類タスクを解くのに役立つことが証明されている。共形予測を用いて構築された予測集合は、一般に平均精度の点で準最適であることを示す。我々は,多種多様な専門家モデルと非最適スコアに対して,同等あるいはより優れた性能を提供する予測セットを見つけることが保証される,欲求的アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:57:28 GMT)
Mix from Failure: Confusion-Pairing Mixup for Long-Tailed Recognition [14.0]
ロングテール画像認識は、人工的な制服ではなく、現実世界のクラス分布を考慮した問題である。本稿では,マイノリティクラスにおけるサンプルの多様性を高めるために,トレーニングデータセットの強化という,異なる観点からの問題に取り組む。本手法,すなわち Confusion-Pairing Mixup (CP-Mix) は,モデルの混乱分布を推定し,データ不足問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:08:31 GMT)
Automatic dataset shift identification to support root cause analysis of AI performance drift [14.0]
データ配信のシフトは、臨床AIモデルの性能を著しく損なう可能性がある。本稿では,最初の教師なしデータセットシフト識別フレームワークを提案する。提案フレームワークの5種類の実世界のデータセットシフトに関する有望な結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:09:20 GMT)
Identifying Backdoored Graphs in Graph Neural Network Training: An Explanation-Based Approach with Novel Metrics [13.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのドメインで人気を集めているが、バックドア攻撃に弱い。グラフレベルの説明を創造的に活用する新しい検出法を考案した。提案手法は, バックドア攻撃に対するGNNの安全性向上に寄与し, 高い検出性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:21:52 GMT)
Rapid Response: Mitigating LLM Jailbreaks with a Few Examples [13.8]
我々は,少数の攻撃を観測した後に,脱獄のクラス全体をブロックするために,迅速な応答手法を開発した。我々は5つの迅速応答法を評価し,それぞれがジェイルブレイク増殖を利用した。我々の最強の方法は、ジェイルブレイクの非分配セットで240以上、アウト・オブ・ディストリビューションセットで15以上、攻撃成功率で240以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:44:49 GMT)
Feature Interaction Fusion Self-Distillation Network For CTR Prediction [13.8]
CTR(Click-Through Rate)予測は、レコメンデーターシステム、オンライン広告、検索エンジンにおいて重要な役割を果たす。プラグ・アンド・プレイ融合自己蒸留モジュールを組み込んだCTR予測フレームワークであるFSDNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:05:03 GMT)
LAMP: A Language Model on the Map [13.8]
大規模言語モデル(LLM)は、私たちの生活においてますます重要な役割を担い、幅広いタスクに補助を提供しています。本研究では,都市固有のデータに基づいて事前学習したモデルを微調整し,正確なレコメンデーションを実現するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:15:50 GMT)
Investigating the Effectiveness of Explainability Methods in Parkinson's Detection from Speech [13.7]
パーキンソン病(PD)の音声障害は早期診断に重要な指標となる。音声によるPD検出のモデルは高い性能を示したが、その解釈可能性はまだ未検討である。本研究は,PD特有の音声特徴を特定するためのいくつかの説明可能性手法を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:43:27 GMT)
Signal reconstruction using determinantal sampling [13.5]
ランダムなノード集合に対する有限個の評価から, 2乗可積分関数の近似について検討する。決定点過程とその混合物は, 高速収束速度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:57:25 GMT)
Explicit and Implicit Semantic Ranking Framework [13.4]
自己学習型セマンティック・クロスアテンションランキング(sRank)を導入した汎用的なセマンティック・ラーニング・ツー・ランク・フレームワークを提案する。このフレームワークは、可変トレーニングバッチサイズで線形ペアワイズロスを使用し、品質向上と高い効率を達成する。これは、現実世界の大規模データセットよりも、Microsoftの2つの業界タスクの利益を示すために、効果的に適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:42:42 GMT)
BudgetMLAgent: A Cost-Effective LLM Multi-Agent system for Automating Machine Learning Tasks [13.3]
大規模言語モデル(LLM)は、コードスニペットの生成を含む多様なアプリケーションで優れているが、複雑な機械学習(ML)タスクのためのコード生成に苦戦することが多い。調査の結果,Gemini-Pro,Mixtral,CodeLlamaなどの低コストモデルは単一エージェント環境ではGPT-4よりもはるかに低性能であることがわかった。本稿では,プロファイリング,過去の観測の効率的な検索,LSMカスケード,およびQ&Aコールによる専門家の組合せを利用したLLM Multi-Agent ベースのシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:57:30 GMT)
Fast Preemption: Forward-Backward Cascade Learning for Efficient and Transferable Proactive Adversarial Defense [13.3]
ディープラーニング技術は、敵の攻撃に敏感なため、信頼できないものになっている。我々は、メディアを前もって保護することによる先進的な戦略を考案した。われわれは、ホワイトボックス適応的回帰攻撃(英語版)の知識を生かした最初の方法も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:47:26 GMT)
A Theoretical Analysis of Recommendation Loss Functions under Negative Sampling [13.2]
本稿では,Recommender Systems(RS)における損失関数の比較分析を行う。 1つの負のサンプルを用いた場合、BCE(Binary Cross-Entropy)、CCE(Categorical Cross-Entropy)、BPR(Bayesian Personalized Ranking)が等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:06:16 GMT)
Towards Vision Mixture of Experts for Wildlife Monitoring on the Edge [13.1]
TinyMLのコミュニティは、通信帯域幅と過剰なクラウドストレージコストを節約するための方法を積極的に提案している。モバイル・ビジョン・トランスフォーマーにおいて、パッチごとの条件付き計算を初めて行う。 The model on Cornell Sap Sucker Woods 60。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:36:06 GMT)
From General to Specific: Utilizing General Hallucation to Automatically Measure the Role Relationship Fidelity for Specific Role-Play Agents [13.0]
ロールプレイングエージェント(RPAs)の開発のための,自動,スケーラブル,一般化可能なパラダイムを提案する。我々は、一般知識グラフから関係を抽出し、RPA固有の幻覚特性を活用して、役割間の相互作用を促すベンチマークを構築した。本研究は,これらの指標に影響を及ぼす要因について検討し,関係幻覚と事実とのトレードオフについて考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:41:16 GMT)
SparrowVQE: Visual Question Explanation for Course Content Understanding [12.9]
本稿では、視覚的質問説明(VQE)を導入し、VQAの詳細な説明を提供する能力を高める。我々は,マルチモーダル・プレトレーニング,インストラクション・チューニング,ドメインファインチューニングという3段階のトレーニング機構でモデルを訓練した。実験結果から,我々のSparrowVQEは,開発したMLVQEデータセットの性能向上と,他の5つのベンチマークVQAデータセットの最先端メソッドのパフォーマンス向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:25:33 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） (Tue, 12 Nov 2024 04:05:54 GMT)
Enhanced Credit Score Prediction Using Ensemble Deep Learning Model [12.9]
本稿では,現代銀行システムですでに広く利用されているXGBoostやLightGBMのような高性能モデルと,強力なTabNetモデルを組み合わせる。我々は、ランダムフォレスト、XGBoost、TabNetを統合し、アンサンブルモデリングにおける積み重ね手法により、クレジットスコアレベルを正確に決定できる強力なモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:43:41 GMT)
Explainable Deep Learning Framework for SERS Bio-quantification [12.9]
本研究は, 表面増幅ラマン分光法(SERS)の課題を, 新規SERSバイオ量子化フレームワークを用いて解決することを目的とする。尿中セロトニン定量は, ククルビット[8]ウリルケミカルスペーサーを用いてマイクロモルレンジで測定された672SERSスペクトルを用いたモデル課題として評価された。 SERS混合分析の現在のニーズに適合する新しい文脈代表型解釈モデル説明法 (CRIME) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:26:56 GMT)
Log-concave Sampling from a Convex Body with a Barrier: a Robust and Unified Dikin Walk [12.8]
我々は、$d$-dimensional log-concave distribution $pi(theta) propto exp(-f(theta))$ for $L$-Lipschitz $f$を考える。本稿では,各繰り返しにおける障壁関数のヘシアンに対するスペクトル近似を計算するインプロバストサンプリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:11:52 GMT)
The Inadequacy of Similarity-based Privacy Metrics: Privacy Attacks against "Truly Anonymous" Synthetic Datasets [12.7]
実世界の合成データデプロイメントで使用されるプライバシメトリクスを調べ、その信頼性をいくつかの点で実証する。 ReconSynは、メトリクスによってプライベートと見なされるが、個々のレコードに固有の情報をリークする複数の合成データセットを生成するリコンストラクション攻撃である。 ReconSynは列車データから78-100%のアウトレーヤを復元し、ブラックボックスアクセスのみを1つの適合した生成モデルとプライバシメトリクスに含める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:42:04 GMT)
LLM App Squatting and Cloning [12.6]
アプリのスクワットやアプリのクローンといった偽造戦術は、モバイルアプリストアで長年の課題を提起してきた。我々は,LLMappCrazyというカスタムビルドツールを用いて,LLMアプリのスクワットとクローンの大規模解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:32:30 GMT)
Fault Localization in Deep Learning-based Software: A System-level Approach [12.5]
本稿では,Deep Learning開発パイプライン全体を考慮したシステムレベルのフォールトローカライズアプローチであるFL4Deepを紹介する。 100の障害DLスクリプトを用いた評価では、FL4Deepは6つのDL関連障害のうち3つの精度で4つの従来手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:32:36 GMT)
Maritime Search and Rescue Missions with Aerial Images: A Survey [12.5]
従来の手法と、機械学習とニューラルネットワークに基づくより高度なアプローチの両方を含む、これまでに提案された手法を分析します。私たちは、データ収集のためにチームを配置することなく、より広い範囲のシナリオをカバーするために合成データを使用することを考慮しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:57:21 GMT)
Decision Feedback In-Context Symbol Detection over Block-Fading Channels [12.5]
送信信号対と受信信号対の形式でパイロットデータからなるトランスフォーマーベースの無線受信機は、パイロットデータが豊富な場合に高い推定精度を示す。本稿では、チャネル推定をバイパスし、限られたパイロットデータを用いたシンボル検出を直接行う新しい無線受信機設計として、DeFINEDソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:20:48 GMT)
Evidential time-to-event prediction model with well-calibrated uncertainty estimation [12.4]
本稿では,特に時間-時間予測タスクのために設計された明らかな回帰モデルを提案する。最も確実な事象時間は、集約されたガウスランダムファジィ数(GRFN)によって直接定量化される我々のモデルは精度と信頼性の両方を達成し、最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:06:04 GMT)
Learning the closest product state [12.4]
我々は、$rho$のコピーを与えられた未知の$n$-qubit量子状態$rho$に対する最適忠実度を持つ積状態を見つける問題を研究する。これは量子学習における基本的な問題の基本的例であり、任意の状態への単純な近似を効率的に学習することは可能か? 我々は、$N = ntextpoly (1/varepsilon)$ copy of $rho$ and $textpoly(N)$ classical overheadを用いて、Fidelity $varepsilon$-close で最適な製品状態を求めるアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:30:22 GMT)
Multimodal Clinical Reasoning through Knowledge-augmented Rationale Generation [12.2]
疾患診断におけるマルチモーダルな合理性生成に最適化されたSLMであるClinRaGenを紹介する。 ClinRaGenは、ドメイン知識と時系列EHRデータを統合するために、ユニークな知識強化された注意メカニズムを組み込んでいる。以上の結果から,ClinRaGenはマルチモーダルEHRデータを解釈し,正確な臨床的根拠を生成するSLMの能力を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:34:56 GMT)
dpvis: A Visual and Interactive Learning Tool for Dynamic Programming [12.0]
学生が動的プログラミング(DP)を理解するのに役立つPythonライブラリdpvisを提示する。 dpvisは、標準的なPython実装と比較して、わずか2行の修正で、動的プログラムのアニメーションを簡単に生成できる。我々は,学部アルゴリズムの授業でdpvisを学習ツールとして導入し,調査結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:43:42 GMT)
Gradient Networks [11.9]
凸勾配を表す包括的なGradNet設計フレームワークを提供する。 GradNetsは神経勾配関数を近似できることを示す。また,モノトンGradNetsは,パラメータ化の効率化と既存手法の高性能化を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:08:10 GMT)
Deceiving Question-Answering Models: A Hybrid Word-Level Adversarial Approach [11.8]
本稿では,QAモデルを騙す新しい単語レベル対逆戦略であるQA-Attackを紹介する。我々のアテンションベースの攻撃は、特定の単語を識別・ターゲットするために、カスタマイズされたアテンション機構と削除ランキング戦略を利用する。同義語を慎重に選択し置換し、文法的整合性を保ちながら、間違った反応を生み出すためにモデルを誤解させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:54:58 GMT)
EAPCR: A Universal Feature Extractor for Scientific Data without Explicit Feature Relation Patterns [11.7]
明示的な特徴関係パターン(FRP)を持たないデータのための普遍的特徴抽出装置EAPCRを紹介する。さまざまな科学的タスクでテストされたEAPCRは、従来の手法を一貫して上回り、ディープラーニングモデルが不足するギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:15:32 GMT)
Artistic Neural Style Transfer Algorithms with Activation Smoothing [11.6]
本稿では,画像に基づくニューラルスタイル転送(NST)を再実装する。また,NSTにおける活性化平滑化とResNetの利用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:44:13 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） (Tue, 12 Nov 2024 12:45:03 GMT)
How Does the Textual Information Affect the Retrieval of Multimodal In-Context Learning? [11.4]
本稿では,マルチモーダル・イン・コンテクスト学習効率を向上させるニューラルネットワークを用いたMLLM-Retriever MSIERを提案する。このアプローチは3つの異なるタスクにわたる広範なテストを通じて検証され、メソッドの有効性が実証される。この探索は、マルチモーダルデータの戦略的利用を通じてMLLMにおける洗練された文脈内学習の可能性を強調し、今後の進歩の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:59:30 GMT)
Efficient LLM Comparative Assessment: a Product of Experts Framework for Pairwise Comparisons [10.9]
本稿では,効率的な比較評価のためのPoE(Product of Expert)フレームワークを紹介する。個人比較は、ペアのスコア差に関する情報を提供する専門家と見なされる。 PoEフレームワークは、これらの専門家からの情報を組み合わせて、基礎となる候補セットに関して最大化できる表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:06:49 GMT)
Rendering-Oriented 3D Point Cloud Attribute Compression using Sparse Tensor-based Transformer [10.9]
3D視覚化技術は、私たちがデジタルコンテンツと対話する方法を根本的に変えてきた。ポイントクラウドの大規模データサイズは、データ圧縮において大きな課題を呈している。そこで我々はPCACと差別化可能なレンダリングをシームレスに統合するエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:12:51 GMT)
Exploring Thouless Pumping in the Generalized Creutz Model: A Graphical Method and Modulation Schemes [10.9]
非自明な位相相を持つThouless pumpingは、物質波の操作に強力な手段を提供する。本稿では,有効2次元バンドのチャーン数に特徴付けられる位相の図形表現について述べる。 Thouless pumpingの様々な変調スキームについて研究し、Bloch空間のグラフィカルな表現に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:33:41 GMT)
DPU: Dynamic Prototype Updating for Multimodal Out-of-Distribution Detection [10.8]
機械学習モデルの堅牢性を保証するためには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。マルチモーダルモデルの最近の進歩は、検出性能を高めるために複数のモダリティを活用する可能性を示している。マルチモーダルOOD検出のための新しいプラグイン・アンド・プレイフレームワークであるDynamic Prototype Updating (DPU)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:43:16 GMT)
TIPS: Threat Actor Informed Prioritization of Applications using SecEncoder [10.8]
TIPSは、エンコーダとデコーダ言語モデルの長所を組み合わせて、妥協されたアプリケーションを検出し、優先順位付けする。現実のシナリオでは、TIPSはセキュリティアナリストに対する調査のバックログを87%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:33:08 GMT)
EEG-DCNet: A Fast and Accurate MI-EEG Dilated CNN Classification Method [10.8]
EEG-Dilated Convolution Network (DCNet) と呼ばれる新しいマルチスケールアラス畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。我々は1時間1ドルの畳み込み層を組み込み、EEG-DCNetのマルチブランチ並列アラス畳み込みアーキテクチャを利用する。本稿では,EEG-DCNetが既存のSOTA(State-of-the-art)アプローチよりも,分類精度とKappaスコアの点で優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:47:50 GMT)
Semantic Sleuth: Identifying Ponzi Contracts via Large Language Models [10.8]
PonziSleuthは、Ponziスマートコントラクトを検出する最初のLCM駆動のアプローチである。大規模なデータ要求なしに、同等で、しばしば優れたパフォーマンスを提供する。実世界検出において、PonziSleuthは2024年3月にEtherscanによって承認された4,597件の契約から15件の新しいポンツィ計画の特定に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:54:59 GMT)
Efficient Federated Finetuning of Tiny Transformers with Resource-Constrained Devices [10.7]
大規模言語モデル(LLM)は、大量のデータを必要とする。このようなモデルをパラメータ効率のよい方法で微調整するために、AdapterやLoRAのような技術が開発されている。提案手法は, 等質的あるいは異質な計算やメモリ制約を扱う場合, 現状よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:22:16 GMT)
Suite-IN: Aggregating Motion Features from Apple Suite for Robust Inertial Navigation [10.6]
異なる身体部位のセンサーが捉えた動きデータには、局所的な動き情報とグローバルな動き情報の両方が含まれている。慣性ナビゲーションのためのApple Suiteからの動作データを集約するマルチデバイスディープラーニングフレームワーク Suite-INを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:23:52 GMT)
Mean-Variance Efficient Reinforcement Learning with Applications to Dynamic Financial Investment [10.6]
本研究では、強化学習(RL)における平均分散(MV)トレードオフについて検討する。期待される報奨の増大が相反する分散の増大を必要とすることを条件として,期待される二次効用を最大化するために我々の政策を訓練する手法を提案する。我々は,最大化器がMV効率の政策として真に適していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:09:50 GMT)
xCG: Explainable Cell Graphs for Survival Prediction in Non-Small Cell Lung Cancer [10.5]
生存予測のための説明可能なセルグラフ(xCG)を提案する。肺腺癌416例に対する画像量(IMC)データの公開コホートによる検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:53:49 GMT)
Doubly Robust Regression Discontinuity Designs [10.5]
回帰不連続性(RD)設計のための二重頑健性(DR)推定器を提案する。両回帰推定器が一定の穏やかな条件を満たす場合、提案した推定器は$sqrtn$-consistencyを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:58:34 GMT)
In-Trajectory Inverse Reinforcement Learning: Learn Incrementally Before An Ongoing Trajectory Terminates [10.4]
逆強化学習(IRL)は報酬関数とそれに対応するポリシーを学習することを目的としている。現在のIRLの作業は、学習するために少なくとも1つの完全な軌跡を集めるのを待つ必要があるため、進行中の軌跡から漸進的に学習することはできない。本稿では,現在進行中の軌跡の初期状態対を観察しながら,報酬関数と対応する政策を学習する問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:21:24 GMT)
MASIVE: Open-Ended Affective State Identification in English and Spanish [10.4]
本研究は,人間が感情経験を説明するために使用する言葉を含む,事実上拘束力のないテクスタフェクティブな状態にまで範囲を広げる。私たちは、英語とスペイン語でReddit投稿のデータセットであるMASIVEを収集し、公開しています。このタスクでは、より小さな微調整された多言語モデルの方が、地域固有のスペイン感情状態においても、ずっと大きなLLMより優れていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:22:21 GMT)
SCSA: Exploring the Synergistic Effects Between Spatial and Channel Attention [10.2]
我々は,新しい空間・チャネル同期型アテンションモジュール (SCSA) を提案する。 SCSAは,共有型マルチセマンティック空間注意 (SMSA) とプログレッシブチャネルワイド自己注意 (PCSA) の2つの部分から構成される。以上の結果から,提案したSCSAは現状の注目に勝るだけでなく,様々なタスクシナリオにまたがる一般化能力の向上も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:24:47 GMT)
HMIL: Hierarchical Multi-Instance Learning for Fine-Grained Whole Slide Image Classification [10.2]
全スライド画像(WSI)のきめ細かい分類は、正確な癌診断とパーソナライズされた治療戦略を可能にする、精密腫瘍学において不可欠である。マルチインスタンス学習(MIL)パラダイムはWSIの計算負担を軽減するが、既存のMIL手法は階層的なラベル相関を無視することが多い。本稿では,これらの制約を克服する新しい階層型マルチインスタンス学習(HMIL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:22:00 GMT)
Nearly-Linear Time Seeded Extractors with Short Seeds [9.9]
種子長と出力長の大きい種子抽出機の既設構造を時間内に実行した。本研究では, コンデンサと古典的手法を併用して, 高ミンエントロピー源のシード抽出器を構築することにより, 強い抽出器が得られることを示す。また、RAMモデルにおいて真に線形時間で評価できるトレビサン抽出器のインスタンス化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:19:35 GMT)
Leveraging MTD to Mitigate Poisoning Attacks in Decentralized FL with Non-IID Data [9.7]
本稿では,DFLモデルのロバスト性を高めるため,移動目標防衛(MTD)アプローチを用いたフレームワークを提案する。この枠組みはDFLシステムの攻撃面を継続的に修正することにより、効果的に中毒攻撃を緩和することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:21:17 GMT)
Dynamical-VAE-based Hindsight to Learn the Causal Dynamics of Factored-POMDPs [9.7]
オフライン軌道から因果マルコフ力学を学習するための動的変分自動エンコーダ(DVAE)を提案する。提案手法では,過去,現在,多段階の将来の情報を統合した拡張後視フレームワークを用いる。実験結果から,本手法はヒストリベースや典型的な後視モデルよりも隠れ状態遷移を効率的に管理する因果グラフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:27:45 GMT)
SCORE: Syntactic Code Representations for Static Script Malware Detection [9.5]
サーバーサイドスクリプトアタックはデータを盗み、資格を侵害し、操作を妨害する。本稿では,静的スクリプトマルウェア検出のための特徴抽出と深層学習(DL)に基づくアプローチを提案する。本手法は, 主要なシグネチャベースの抗ウイルスソリューションよりも最大81%高い陽性率(TPR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:58:04 GMT)
Bayesian Deep Learning Approach for Real-time Lane-based Arrival Curve Reconstruction at Intersection using License Plate Recognition Data [9.5]
既存のLPRデータベース手法は、主に歴史的到着曲線の再構築のために設計されている。複数車線の都市道路をリアルタイムに再建するためには,リアルタイムリンクによる到着のレーン選択を決定することが重要である。実時間レーンを用いた到着曲線再構成のためのベイズ深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:24:20 GMT)
A Novel Automatic Real-time Motion Tracking Method for Magnetic Resonance Imaging-guided Radiotherapy: Leveraging the Enhanced Tracking-Learning-Detection Framework with Automatic Segmentation [9.3]
本研究では,自動リアルタイムトラッキング法の革新により,MRIgRTの運動追跡精度を改良した。 Dフレームワークと改良型Chan-Veseモデル(ICV)を組み合わせたMRIgRTモーショントラッキング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:01:39 GMT)
Simple Steps to Success: A Method for Step-Based Counterfactual Explanations [9.3]
本稿では,データ駆動型モデル依存型フレームワークを提案する。計算効率のよいStEPはデータ多様体に沿って漸進的なステップを提供し、ユーザを望ましい結果へと誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:04:32 GMT)
OCMDP: Observation-Constrained Markov Decision Process [9.1]
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） (Tue, 12 Nov 2024 12:03:07 GMT)
Chain Association-based Attacking and Shielding Natural Language Processing Systems [9.1]
本稿では,自然言語処理システムに対するチェーンアソシエーションに基づく敵対攻撃を提案する。我々は,潜在的な敵対的事例の探索空間を構築するためのアソシエーションパラダイムに基づいて,漢字の連鎖関連グラフを生成する。我々は包括的な実験を行い、大規模言語モデルを含む先進的な自然言語処理モデルとアプリケーションが攻撃に対して脆弱であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:51:41 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） (Tue, 12 Nov 2024 06:11:51 GMT)
Verbosity $\neq$ Veracity: Demystify Verbosity Compensation Behavior of Large Language Models [8.8]
本稿では,Verbosity Compensationの定義と分析を行う。 VCはユーザーの理解を混乱させ、効率を低下させるため有害である。本稿では, 冗長応答を他のモデル生成応答に置き換える, 単純で効果的なカスケードアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:15:20 GMT)
NL-SLAM for OC-VLN: Natural Language Grounded SLAM for Object-Centric VLN [8.8]
我々は,オブジェクト中心の自然言語ナビゲーション命令を明確に評価するために,新しいデータセットOC-VLNを提案する。また,ロボットの観察とポーズに対する自然言語指導手法である自然言語接地SLAM(NL-SLAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:01:40 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） (Tue, 12 Nov 2024 11:12:46 GMT)
SecEncoder: Logs are All You Need in Security [8.6]
本稿では,セキュリティログを用いて事前トレーニングした,特殊な小言語モデルSecEncoderを紹介する。実験の結果,SecEncoder は BERTa-v3-large や OpenAI の Embedding (emtext-ada) モデルなど,他の LM よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:56:07 GMT)
Piecewise Linearity of Min-Norm Solution Map of a Nonconvexly Regularized Convex Sparse Model [8.6]
本稿では,各直線領域における定数空間パターン $mathbfx_star(mathbfy,da)$ について検討する。各線形ゾーンにおける $mathbfx_star(mathbfy,da)$ の閉形式式を反復的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:57:13 GMT)
The Effect of Scheduling and Preemption on the Efficiency of LLM Inference Serving [8.6]
INFERMAXは様々なスケジューラを比較するために推論コストモデルを使用する分析フレームワークである。その結果,プリエンプション要求はプリエンプションを回避するよりもGPUコストを30%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:10:34 GMT)
SoliDiffy: AST Differencing for Solidity Smart Contracts [8.2]
SoliDiffyは、Solidity用に特別に設計された、新しい差別化ツールである。 SoliDiffyは、スマートコントラクトの正確かつ簡潔な編集スクリプトを生成することによって、きめ細かい分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:19:54 GMT)
Advanced User Credit Risk Prediction Model using LightGBM, XGBoost and Tabnet with SMOTEENN [8.2]
研究対象として商業銀行が提供する4万件以上のレコードのデータセットを使用します。実験では、LightGBMとPCAとSMOTEENNの技術を組み合わせることで、銀行が高品質な顧客を正確に予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:44:24 GMT)
Artificial Intelligence for Biomedical Video Generation [8.2]
Soraのようなモデルの導入は、ビデオ生成技術の画期的なブレークスルーを表している。ビデオ生成技術は、医療概念の説明、疾患シミュレーション、バイオメディカルデータ拡張など、大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:05:58 GMT)
TraceFL: Interpretability-Driven Debugging in Federated Learning via Neuron Provenance [8.2]
Federated Learningでは、クライアントはローカルデータ上でモデルをトレーニングし、中央サーバにアップデートを送信する。このコラボレーティブでプライバシ保護のトレーニングには、コストがかかる — FL開発者は、特定のクライアントにグローバルモデル予測を提供する上で、重大な課題に直面しています。 TraceFLは、個々のクライアントからグローバルモデルへの情報の流れを追跡することで、グローバルモデルの予測に責任を持つクライアントを識別する、きめ細かいニューロンのプロファイランスキャプチャー機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:12:39 GMT)
A Unified Analysis on the Subgradient Upper Bounds for the Subgradient Methods Minimizing Composite Nonconvex, Nonsmooth and Non-Lipschitz Functions [8.0]
本稿では, 近位降下法(Prox-SubGrad) 型アプローチの統一解析について述べる。我々は, 誤差有界条件, 対象の下位次数の成長条件, および主次次次次次次数反復の挙動を, 極めて広い目的関数のクラスに関連付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:08:25 GMT)
ADMM for Structured Fractional Minimization [7.9]
我々は、数値化器が微分可能な関数を含むような、構造化された分数問題のクラスを考える。本稿では,このクラスの問題に対して,最初の乗算器の交換法であるsf FADMMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:50:12 GMT)
A Block Coordinate Descent Method for Nonsmooth Composite Optimization under Orthogonality Constraints [7.9]
不等式制約を伴う非滑らかな複合最適化は、統計学習とデータ科学において重要である。 textbfOBCDは、これらの課題に対処するための、実現可能な小さな計算フットプリント手法である。我々はtextbfOBCD がブロック$k$定常点に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:34:46 GMT)
Quantifying nonclassical correlation via the generalized Wigner-Yanase skew information [7.9]
我々は、重要な特性を持つ情報の族、すなわち一般化されたウィグナー・ヤネーゼスキュー情報の概念を導入する。両部量子状態の非古典的相関を定量化するための2つの異なる指標形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:32:48 GMT)
Enhancing Language Model Factuality via Activation-Based Confidence Calibration and Guided Decoding [7.9]
キャリブレーション言語モデル(LM)は、その生成信頼度を実際の回答の正しさの確率と整合させる。本稿では,アクティベーションに基づくキャリブレーション手法であるActCabを提案する。また,信頼度の高い復号法であるCoDecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:47:49 GMT)
An Attack Traffic Identification Method Based on Temporal Spectrum [7.7]
本稿では,時間スペクトルに基づく攻撃トラフィックの検出と識別手法を提案する。トラフィックデータは、スライディングウィンドウによってセグメント化され、ネットワークトラフィックのための特徴シーケンスと対応するラベルシーケンスを構成する。 SSPE法やCOAP法で訓練されたモデルは、識別精度を10%向上させ、特にノイズの多い環境で強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:09:14 GMT)
HiCoM: Hierarchical Coherent Motion for Streamable Dynamic Scene with 3D Gaussian Splatting [7.5]
本稿では,HiCoMと呼ばれる3つの重要なコンポーネントを持つ効率的なフレームワークを提案する。まず、摂動平滑化戦略を用いて、コンパクトで頑健な初期3DGS表現を構築する。次に、3次元ガウスの固有非一様分布と局所的一貫性を利用する階層的コヒーレント運動機構を導入する。 2つの広く利用されているデータセットを用いて行った実験により、我々のフレームワークは最先端の手法の学習効率を約20%向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:40:27 GMT)
GaussianCut: Interactive segmentation via graph cut for 3D Gaussian Splatting [7.4]
我々は3Dガウスアンとして表現されるシーンのインタラクティブなマルチビューセグメンテーション手法であるGaussianCutを紹介する。このアプローチでは、単一のビューと対話することで、セグメンテーション対象を選択することができます。ポイントクリック、粗いスクリブル、テキストなどの直感的なユーザー入力を受け入れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:09:42 GMT)
Unraveling the Connections between Flow Matching and Diffusion Probabilistic Models in Training-free Conditional Generation [7.4]
流れマッチング(FM)と拡散確率モデル(DPM)は2つの成熟した非条件拡散モデルである。確率的拡散経路はFMとDPMに関連付けられることを示す。本研究では,条件項を推定し,FMの訓練不要条件生成を実現するための2つの後方サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:14:39 GMT)
Leveraging Previous Steps: A Training-free Fast Solver for Flow Diffusion [7.4]
フロー拡散モデル (FDM) は近年, 高品質のため, 生成タスクの可能性を示唆している。現在のFDMの常微分方程式(ODE)解法は依然として遅い生成に悩まされている。高品質な生成を維持しつつ,NFEを低減できる新しいトレーニングフリーフローゾルバを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:17:15 GMT)
Improving Training-free Conditional Diffusion Model via Fisher Information [7.4]
条件に応じて高品質なサンプルを生成するための,フィッシャー情報に基づく新しい条件拡散モデルを提案する。本研究では,各生成段階における条件のインフォメーション性を測定するために,フィッシャー情報が重みとして機能することを示す。実験の結果,提案したFICDは,ほとんどのベースラインと同じサンプリングステップで最大2倍のスピードアップを提供できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:01:04 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） (Tue, 12 Nov 2024 02:24:58 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） (Tue, 12 Nov 2024 04:12:32 GMT)
Quasi-Bayes empirical Bayes: a sequential approach to the Poisson compound decision problem [7.1]
ストリーミングやオンラインドメインにおけるPoissonの複合決定問題について検討する。準ベイズ的アプローチを頼りに、シーケンシャルなポアソンの平均推定値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:04:16 GMT)
Problem-Oriented Segmentation and Retrieval: Case Study on Tutoring Conversations [7.1]
本稿では,会話をセグメントに分割し,各セグメントを関連する参照項目にリンクするタスクであるPOSRを紹介する。実世界の家庭教師教育の最初のデータセットであるLessonLinkについて紹介する。3500のセグメントがあり、24,300分に及ぶ指導と116のSAT数学問題に関連付けられている。この結果から,POSR法は独立セグメンテーションと検索パイプラインを最大で76%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:16:51 GMT)
Convolutional and Deep Learning based techniques for Time Series Ordinal Classification [7.0]
時系列規則分類(TSOC)は、このギャップをカバーする分野であるが、文献では未解明である。本稿では,TSOC手法の最初のベンチマークを行い,対象ラベルの順序付けを利用して,現在のTSCの現状を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:32:40 GMT)
Test Where Decisions Matter: Importance-driven Testing for Deep Reinforcement Learning [7.0]
多くのDeep Reinforcement Learning (RL) 問題では、トレーニングされたポリシーにおける決定は、ポリシーの期待される安全性と性能において重要である。状態空間全体にわたる状態重要度ランキングを厳格に計算する新しいモデルベース手法を提案する。次に、最もランクの高い州にテストの取り組みを集中させます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:26:44 GMT)
Federated Learning for Discrete Optimal Transport with Large Population under Incomplete Information [7.0]
大規模で異質なターゲット集団を扱うために、離散的な最適輸送フレームワークを導入する。ターゲットの型分布が分かっているシナリオと、それが不明なシナリオの2つに対処する。未知の分布の場合、最適輸送方式の効率的な計算を可能にするフェデレート学習ベースのアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:46:31 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） (Tue, 12 Nov 2024 05:29:34 GMT)
Public Health Advocacy Dataset: A Dataset of Tobacco Usage Videos from Social Media [6.9]
Public Health Advocacy データセット (PHAD) は、TikTok や YouTube などのソーシャルメディアプラットフォームから提供されるタバコ製品に関連する5,730本のビデオの包括的なコレクションである。このデータセットは430万フレームを含み、ユーザエンゲージメントメトリクス、ビデオ記述、検索キーワードなどの詳細なメタデータを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:12:06 GMT)
Structured Pattern Expansion with Diffusion Models [6.7]
拡散モデルの最近の進歩は、材料、テクスチャ、および3次元形状の合成を著しく改善した。本稿では、拡散モデルが一般に信頼性が低く、より重要なことに、制御不能な構造的定常パターンの合成に対処する。これにより、ユーザは入力の構造と詳細を保存しながら、部分的に手書きのパターンをより大きなデザインに拡張することで、合成を直接制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:39:23 GMT)
Adaptive Meta-Learning for Robust Deepfake Detection: A Multi-Agent Framework to Data Drift and Model Generalization [6.6]
本稿では,タスク固有適応型サンプル合成と整合性正規化を用いた対角的メタ学習アルゴリズムを提案する。これにより、モデルの堅牢性と一般化の両方が促進される。実験結果は、モデルが様々なデータセットにわたって一貫した性能を示し、比較したモデルよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:55:07 GMT)
What Representational Similarity Measures Imply about Decodable Information [6.6]
我々は、デコーディングの観点から、いくつかのニューラルネットワーク類似度尺度が等価に動機付けられることを示した。 CKAやCCAといった手法は、デコードタスクの分散を通して最適な線形読み込み間の平均的なアライメントを定量化します。全体として、我々の研究は、神経表現の幾何学と情報を線形に復号する能力の密接な関係を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:37:10 GMT)
Software Model Evolution with Large Language Models: Experiments on Simulated, Public, and Industrial Datasets [6.6]
RAMCを用いたモデル補完のための大規模言語モデルの可能性を評価する。大規模な言語モデルは、ソフトウェアモデルの進化をサポートするための有望な技術であることがわかった。大規模言語モデルの一般的な推論能力は、ほとんど、うるさい、あるいは全く例のない概念を扱う際に特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:39:58 GMT)
World Models: The Safety Perspective [6.5]
世界モデル(WM)の概念は最近、AI研究コミュニティで大きな注目を集めています。我々は、最先端のWMの詳細な分析とその影響について、研究コミュニティに対して、WMの安全性と信頼性の向上に協力するよう呼びかける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:15:11 GMT)
MicroScopiQ: Accelerating Foundational Models through Outlier-Aware Microscaling Quantization [6.5]
基本モデル(FM)の量子化は、外れ値と呼ばれる大規模な特徴の出現によって困難である。既存のoutlier-awareアルゴリズム/アーキテクチャの共同設計技術は、混合精度を使用し、outlierを高い精度で保持するが、ハードウェア効率を損なうか、同じ精度でinlierとoutlierを定量化する。我々は、プルーニングを利用して外れ値認識量子化を補完する新しい共同設計手法MicroScopiQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:29:19 GMT)
When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System [6.4]
地球科学基礎モデル(Geoscience foundation model, GFMs)は、地球系の力学のシミュレーションと理解を強化するために、広範な学際データを統合するパラダイムシフトソリューションである。 GFMのユニークな長所は、フレキシブルなタスク仕様、多様な入出力能力、マルチモーダルな知識表現である。このレビューは、先進的なAI技術と地球科学の交差点における未解決の機会を強調した、新興の地球科学研究パラダイムの包括的概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:00:15 GMT)
Sleep Staging from Airflow Signals Using Fourier Approximations of Persistence Curves [6.4]
本研究では,気流信号に基づく睡眠ステージングを行うために,持続曲線(FAPC)のフーリエ近似を提案する。全国小児病院睡眠データバンクから得られた1155名の小児睡眠研究について,XGBoostモデルを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:41:16 GMT)
Prediction of Acoustic Communication Performance for AUVs using Gaussian Process Classification [6.4]
自律型水中車両(AUV)の協調は、効果的に行動を調整するために音響通信に依存していることが多い。本稿では,送受信車両の位置に基づいて,通信成功確率を表す地図を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:04:12 GMT)
Multi-Agent Stochastic Bandits Robust to Adversarial Corruptions [6.2]
敵の汚職に頑健なマルチエージェント協調学習アルゴリズムを提案する。副産物として,本アルゴリズムは,単一エージェントと同種マルチエージェントの両方のシナリオに還元した場合の,最先端の後悔境界も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:20:26 GMT)
Towards Evaluation Guidelines for Empirical Studies involving LLMs [6.2]
大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学の研究環境を変えました。本稿では,このような研究のガイドラインを初めて提示する。私たちのゴールは、LLMを含む高品質な実証研究において、私たちのコミュニティ標準が何であるかを共通理解するために、ソフトウェア工学研究コミュニティで議論を始めることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:35:23 GMT)
Evaluating ChatGPT-3.5 Efficiency in Solving Coding Problems of Different Complexity Levels: An Empirical Analysis [6.1]
我々はLeetCode上でChatGPTのGPT-3.5-turboモデルの性能を評価する。 ChatGPTは困難が増すにつれて少ない問題を解く。次に、プロンプトエンジニアリングによりChatGPTの性能が向上する。第3に、Python、Java、C++といった一般的な言語では、Elixir、Erlang、Racketといったあまり一般的でない言語よりも、ChatGPTの方がパフォーマンスがよい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:01:09 GMT)
Harnessing Earnings Reports for Stock Predictions: A QLoRA-Enhanced LLM Approach [6.1]
本稿では、命令ベースの新しい手法と量子化低ランク適応(QLoRA)圧縮を組み合わせることで、LLM(Large Language Models)命令を微調整することで、高度なアプローチを提案する。近年の市場指標やアナリストの成績等「外部要因」を統合して、リッチで教師付きデータセットを作成する。この研究は、最先端のAIを微調整された財務データに統合する能力を実証するだけでなく、AI駆動の財務分析ツールを強化するための将来の研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:52:33 GMT)
Leveraging Pre-trained Models for FF-to-FFPE Histopathological Image Translation [6.1]
Diffusion-FFPE は Formalin-Fixed Paraffin-Embedded (FFPE) 画像を Fresh Frozen (FFPE) 画像に変換する方法である。生成元として一段階拡散モデルを用い、対向学習目的を用いてLoRAアダプタで微調整する。我々は,TCGA-NSCLCデータセット上でFF-to-FFPE翻訳実験を行い,他の手法と比較して性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:52:42 GMT)
Perturbative approach to time-dependent quantum systems and applications to one-crossing multistate Landau-Zener models [6.1]
我々は、時間依存型量子系のクラスに一定の外対角結合と不規則な時間関数であるダイアバティックエネルギーを持つ摂動的アプローチを定式化する。このアプローチを,すべてのダイアバティックレベルが一点で交差する一般多状態Landau-Zener (MLZ) モデルに適用することにより,結合の最大4分の1の遷移確率の解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:29:32 GMT)
ExpressivityArena: Can LLMs Express Information Implicitly? [5.9]
大規模言語モデル(LLM)は特定の次元において顕著な性能を示した。人間の効果的なコミュニケーションに使用する暗黙の言語的手がかりを表現できる能力は、いまだに不明である。本稿では,LLMの暗黙的通信能力を測定するPythonライブラリであるExpressivityArenaについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:35:28 GMT)
Trustful LLMs: Customizing and Grounding Text Generation with Knowledge Bases and Dual Decoders [5.9]
本稿では,RAGコンテキストにおける知識三重項を利用して幻覚を補正する後処理アルゴリズムを提案する。また、RAGコンテキストを融合して生成プロセスを導出するデュアルデコーダモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:26:17 GMT)
TractoEmbed: Modular Multi-level Embedding framework for white matter tract segmentation [5.9]
脳の構造的接続と神経外科的計画の研究には,白質領域のセグメンテーションが不可欠である。本稿では,各エンコーダの学習タスクを通じて局所化表現をエンコードするモジュール型マルチレベル埋め込みフレームワークであるTractoEmbedを提案する。実験により、TractoEmbedは、さまざまなデータセットにまたがるホワイトマタートラクションセグメンテーションにおいて、最先端の手法よりも優れており、様々な年齢グループにまたがっていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:12:51 GMT)
Act in Collusion: A Persistent Distributed Multi-Target Backdoor in Federated Learning [5.9]
フェデレーション学習は、その分散した性質のため、バックドア攻撃に対して脆弱である。我々は、分散マルチターゲットバックドアであるフェデレーション学習のためのより実用的な脅威モデルを提案する。攻撃後30ラウンド、各種顧客からの3つの異なるバックドアのアタック成功率は93%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:04:53 GMT)
Enabling Data Confidentiality with Public Blockchains [5.7]
相互運用アプリケーション(MARTSIA)のためのトランザクションシステムに対するマルチオーソリティアプローチ MARTSIAは、メッセージ部分のレベルで共有データの読み取りアクセス制御を可能にする。 Multi-Authority Attribute-Based Encryption (MA-ABE)に基づいて、MARTSIAはメッセージ部分のレベルで共有データの読み取りアクセス制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:40:33 GMT)
Sing-On-Your-Beat: Simple Text-Controllable Accompaniment Generations [5.6]
本稿では,テキストプロンプトによる伴奏制御を実現するための簡単な手法を提案する。広範にわたる実験により,音声入力とテキスト制御を用いて10秒の伴奏を生成することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:10:55 GMT)
Style Transfer: From Stitching to Neural Networks [5.5]
本稿では,画像処理における2つのスタイル転送手法を比較した。従来の方法では、既存の画像から小さなパッチを縫い合わせることで、新しい画像を合成する。また、セグメンテーションネットワークを使用して、前景オブジェクトを分離し、背景のみにスタイル転送を適用する、現代的な機械学習ベースのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:38:51 GMT)
Entity-Aware Self-Attention and Contextualized GCN for Enhanced Relation Extraction in Long Sentences [5.5]
本稿では,入力文の構文構造とシーケンスの意味的文脈を効率的に組み込んだ,エンティティを意識した自己意図型GCN(ESC-GCN)を提案する。本モデルでは,既存の依存性ベースモデルやシーケンスベースモデルと比較して,パフォーマンスの向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:01:37 GMT)
Variational Quantum Multi-Objective Optimization [5.4]
本稿では,量子コンピュータ上での離散多目的最適化問題を解くための変分量子最適化アルゴリズムを提案する。最大5つの目的を持つベンチマーク問題に対して提案アルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:00:25 GMT)
A Cross-Domain Benchmark for Active Learning [5.4]
Active Learningは、データアノテーションのコストを削減するためにラベル付けの最も有益なサンプルを特定する。コンピュータビジョンと自然言語処理のタスクを含む最初のアクティブラーニングベンチマークであるCDALBenchを提案する。 AL研究の高度評価には,クロスドメインキャラクタと大量の繰り返しが不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:41:47 GMT)
Smooth Sensitivity for Learning Differentially-Private yet Accurate Rule Lists [5.3]
Differentially-private (DP)メカニズムを機械学習アルゴリズムに組み込んで、結果のモデルをプライバシリークから保護することができる。本稿では,一般的な機械学習アルゴリズムのトレードオフを改善することを目的としている。我々はGiniの不純物のスムーズな感度を確立し、より厳密なスケールのノイズを付加しながら、完全なDP保証を得るのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:21:13 GMT)
Temporal-Mapping Photography for Event Cameras [5.3]
イベントカメラ、またはダイナミックビジョンセンサー(DVS)は「イベント」の連続ストリームとして明るさの変化を捉えます。スパース事象を高密度フレームに忠実に変換することは、長い間不適切な問題であった。本稿では,静的なシーンにおける静止イベントカメラを用いて,高密度画像変換を行うイベントを初めて実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:11:46 GMT)
A Zero-Knowledge PCP Theorem [5.3]
すべての q* に対して、NP に対する PCP が存在し、(適応的な) 敵に対する完全ゼロの知識であり、少なくとも NP* のクエリを証明できることが示される。さらに, NEXP に対する指数サイズの定数型 PCP を, 任意の時間的敵に対する完全なゼロ知識で構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:54:35 GMT)
Functional Imaging Constrained Diffusion for Brain PET Synthesis from Structural MRI [5.2]
新しい制約拡散モデル (CDM) を用いて, 入力条件として2組構造MRIを用いた3次元脳PET画像合成のためのフレームワークを提案する。 FICDはPETにノイズを導入し、CDMで徐々に除去する。 CDMは、各denoized PETと基底真理との間のボクセルワイドアライメントを確保するために、機能的イメージング制約を導入して、denoized PETを予測することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:21:00 GMT)
REVEX: A Unified Framework for Removal-Based Explainable Artificial Intelligence in Video [5.0]
この研究は、コンピュータビジョンデータのためのきめ細かい説明フレームワークを拡張している。我々は,時間的情報と局所的な説明を加えることで,既存の6つの手法をビデオに適用する。適応された手法は、ネットワーク、データセット、画像クラス、評価メトリクスにまたがって評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:58:37 GMT)
Latent Space Disentanglement in Diffusion Transformers Enables Precise Zero-shot Semantic Editing [4.9]
拡散変換器(DiT)は近年,テキスト誘導画像生成において顕著な成功を収めている。マルチモーダルな情報がこのジョイント空間を集合的に形成し、合成画像のセマンティクスをいかに導くかを示す。ゼロショットきめ細かい画像編集のための簡易かつ効果的なEncode-Identify-Manipulate (EIM) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:34:30 GMT)
Novel View Synthesis with Pixel-Space Diffusion Models [4.8]
新規ビュー合成(NVS)に遺伝子モデルがますます採用されている画素空間における終端NVSに対して,現代的な拡散モデルアーキテクチャを適用した。単視点データセットを利用した新しいNVSトレーニングスキームを導入し,その相対的多元性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:58:33 GMT)
TLDR: Traffic Light Detection using Fourier Domain Adaptation in Hostile WeatheR [4.8]
本稿では、LISAとS2TLDという2つの広く使われているデータセットを組み合わせることで、新しいアプローチを提案する。 FDAは、この最終データセットで訓練されたモデルが雨と霧の天候に適応するのを助ける。実験の結果、FDAが強化した画像で訓練したモデルは、FDAなしで訓練したモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:15:25 GMT)
LE-PDE++: Mamba for accelerating PDEs Simulations [4.8]
PDEの潜在進化法は、古典的および深層学習に基づくPDEソルバの計算強度に対処するように設計されている。本手法は, LE-PDEと比較して推定速度を2倍にし, パラメータ効率を同じレベルに維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:48:29 GMT)
Google Tag Manager: Privacy Leaks and Potential Legal Violations [4.7]
Googleは、Google Tag Manager'(GTM)と呼ばれる独自のTMSを開発した。タグを収集するデータのタイプを分析するために,プライバシリークを分離して検出する手法を提案する。我々は、複数の隠れたデータ漏洩、不完全でバラバラな宣言、未公表のサードパーティやクッキー、個人データの共有、同意なしに発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:18:12 GMT)
Time Series Modeling for Heart Rate Prediction: From ARIMA to Transformers [4.7]
本研究では、LSTMを含む高度なディープラーニングモデルを用いて、MIT-BIHデータベースから心拍数時系列を予測する。結果は、ディープラーニングモデル、特にPatchTSTが、複数のメトリクスで従来のモデルを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:28:08 GMT)
Exploiting Activation Sparsity with Dense to Dynamic-k Mixture-of-Experts Conversion [4.7]
トランスフォーマーモデルは、高い計算要求のため、実用的な制限に直面する可能性がある。このようなモデルは、ネットワークの一部を等価なMixture-of-Experts (MoE)層に変換することで、推論コストを削減するために利用することができる。本研究では,基本モデルの活性化間隔を適切に正規化することにより,変換効率を大幅に向上できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:35:37 GMT)
Diverse capability and scaling of diffusion and auto-regressive models when learning abstract rules [4.7]
本稿では, 有限標本から基礎となるルールを学習し, 条件付きサンプリングにより推論を行うことができるかを検討する。 RavenのProgressive Matricesタスクにインスパイアされた私たちは、各サンプルが3行からなるGenRAVENデータセットを設計しました。我々は、データ分散を学ぶために生成モデルを訓練し、そこでサンプルを整数配列としてエンコードしてルール学習に集中させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:29:50 GMT)
Cavity-Vacuum-Induced Chiral Spin Liquids in Kagome Lattices: Tuning and Probing Topological Quantum Phases via Cavity Quantum Electrodynamics [4.7]
フラストレーション量子磁気システムのトポロジカルフェーズは、何十年もの間研究者を魅了してきた。キラルスピン液体(CSL)は最も説得力のある例の一つである。単一モードのカイラルキャビティ内における真空量子ゆらぎにより,カゴメ格子内にCSLが出現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:00:18 GMT)
Polynomial-time tolerant testing stabilizer states [4.7]
アルゴリズムは未知の$n$-qubit量子状態 $|psirangle promise $(i)$ $|psirangle$のコピーを与える。すべての$varepsilon_1>0$と$varepsilonleq varepsilon_C$に対して、どちらが正しいかを決定する$textsfpolyが存在することを示す。我々の証明には、量子状態に対するガウワーズノルムの新しい定義、量子状態のガウワーズ-3$のノルムに対する逆定理、および安定化器被覆に対する新しい境界が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:47:10 GMT)
Wonderful Matrices: More Efficient and Effective Architecture for Language Modeling Tasks [4.6]
本稿では,動的マスクを用いた内部関数注意法を提案し,注意アルゴリズムの表現性を向上する。我々はまた、スパース活性化フィードフォワードネットワークの粒度を改善することができる専門家のクロスドメイン混合物を設計する。我々は、言語モデリングタスクの実験を行い、Wonderful Matricesは複雑な言語タスクの処理においてより効率的で効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:31:57 GMT)
Beyond the Safety Bundle: Auditing the Helpful and Harmless Dataset [4.5]
この研究は、Helpful and Harmless データセットを Anthropic で監査した。本研究は,大規模言語モデルにおける安全性軽減のための,よりニュアンスで文脈に敏感なアプローチの必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:43:20 GMT)
A polynomial-time dissipation-based quantum algorithm for solving the ground states of a class of classically hard Hamiltonians [4.5]
我々は、古典的にハードなハミルトン群の基底状態を解決するために、複雑性時間量子アルゴリズムを与える。アルゴリズムによって効率的に解けるハミルトニアンには、古典的な難解な例が含まれていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:10:45 GMT)
Multi-task Feature Enhancement Network for No-Reference Image Quality Assessment [4.4]
マルチタスク戦略に基づくNo-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA)手法はいくつかの課題に直面する。本フレームワークは,高周波抽出ネットワーク,品質推定ネットワーク,歪み認識ネットワークの3つの主要コンポーネントから構成される。 5つの標準IQAデータベースによる実験結果から,本手法が高い性能を達成し,堅牢な一般化能力を示すことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:10:32 GMT)
Exogenous Randomness Empowering Random Forests [4.4]
平均二乗誤差(MSE)を個々の木と森林の両方に対して非漸近展開する。以上の結果から,サブサンプリングは個々の樹木に比べて,ランダム林の偏りや分散を減少させることが明らかとなった。ノイズ特性の存在は、ランダムな森林の性能を高める上で「祝福」として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:06:10 GMT)
The Fragility of Optimized Bandit Algorithms [4.4]
帯域幅アルゴリズムの最適設計に関する文献の多くは、期待される後悔の脆弱さに基づいている。最適化された UCB バンディットの設計は,問題をわずかに誤定義した場合に脆弱であることを示す。提案手法は, 誤り特定に対する強靭性を確保するために, UCBアルゴリズムを改良可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:17:48 GMT)
Isometric Transformations for Image Augmentation in Mueller Matrix Polarimetry [4.3]
ミューラー行列偏光法は、試料との偏光相互作用に関する重要な情報を取得する。回転やフリップのような標準的な変換は、ミューラー行列像の偏光特性を保たない。物理的に一貫した回転とフリップをミュラー行列に適用する多目的シミュレ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） (Tue, 12 Nov 2024 16:50:13 GMT)
Cross-Domain Transfer Learning using Attention Latent Features for Multi-Agent Trajectory Prediction [4.3]
本稿では,トランスフォーマーモデルにおけるアテンション表現に対して,クロスドメイン適応を行う新しい時空間軌道予測フレームワークを提案する。グラフ畳み込みネットワークは、マルチエージェント車両間の複雑な時空間相互作用を正確にモデル化する動的グラフ特徴埋め込みを構築するためにも統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:40:38 GMT)
Evaluating the Generation of Spatial Relations in Text and Image Generative Models [4.3]
空間関係は自然に空間的に理解される。我々は、LLM出力を画像に変換するアプローチを開発し、T2IモデルとLLMの両方を評価する。驚くべきことに、T2Iモデルは印象的な画像生成能力にもかかわらず、サブパー性能しか達成できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:30:02 GMT)
Machines and Mathematical Mutations: Using GNNs to Characterize Quiver Mutation Classes [4.2]
我々は、グラフニューラルネットワークとAI説明可能性技術を用いて、$tildeD_n$のクイバーの突然変異同値基準を発見する。また、我々のモデルは、既知の基準を$D_n$から再構築できるように、その隠された表現内で構造をキャプチャすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:09:41 GMT)
Fair Summarization: Bridging Quality and Diversity in Extractive Summaries [4.2]
本稿では,FairExtractとFairGPTの2つの新しい抽出方法を紹介する。我々は,これらの手法を,ホワイトアライメント,ヒスパニック,アフリカ系アメリカ人の方言ツイートのダイジェム要約データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:37:53 GMT)
Targeted Maximum Likelihood Estimation for Integral Projection Models in Population Ecology [4.2]
積分射影モデルから導出した特性に対する頑健で効率的な推定器を開発する。本研究はIdaho steppe plant communityとRotifer populationsの長期研究から得られた実データを用いて広範囲にわたるシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:56:05 GMT)
Privacy-Preserving Verifiable Neural Network Inference Service [4.1]
我々は,クライアントデータサンプルのプライバシを保存するために,プライバシ保護と検証が可能なCNN推論手法を開発した。 vPINは、クライアントデータのプライバシ保証と証明可能な検証性を提供しながら、証明サイズの観点から高い効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:09:52 GMT)
IAE: Irony-based Adversarial Examples for Sentiment Analysis Systems [4.1]
我々は,単純な文を皮肉文に変換する手法であるIrony-based Adversarial Examples (IAE)を提案する。 IAEはIronyの修辞的な装置を利用しており、意図された意味は文字通りの解釈とは反対である。 IAE攻撃を受けると、感情分析タスクにおける最先端のディープラーニングモデルの性能が著しく低下することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:01:47 GMT)
Learn from Heterophily: Heterophilous Information-enhanced Graph Neural Network [4.1]
論理的に異なるラベルを持つノードは意味論的意味に基づいて接続される傾向があるが、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、しばしば最適以下の性能を示す。ヘテロフィリーに固有の意味情報をグラフ学習において効果的に活用できることを示す。ノード分布を利用して異種情報を統合する新しいグラフ構造を構築する革新的な手法であるHiGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:46:25 GMT)
Joint Diffusion models in Continual Learning [4.0]
共同拡散モデルに基づく生成的リハーサルを用いた連続学習法であるJDCLを紹介する。生成的再生に基づく連続学習手法は、生成的モデルからサンプリングされた新しいデータとリハーサルデータを組み合わせたモデルの再学習によってこの問題を緩和しようとする。このような共有パラメトリゼーションと知識蒸留技術を組み合わせることで、破滅的な忘れをせずに新しいタスクに安定した適応ができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:35:44 GMT)
Characterising memory in quantum channel discrimination via constrained separability problems [4.0]
量子記憶は、多くのプロトコルにおいて、量子情報を処理するための重要な前提条件である。量子メモリが制限された場合のチャネル識別プロトコルの品質を特徴付ける。この洞察により、適応的なチャネル識別プロトコルにおいて、量子記憶と古典記憶を体系的に特徴付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:00:02 GMT)
Beyond Discretization: Learning the Optimal Solution Path [4.0]
本稿では,解経路を基底関数の集合でパラメータ化し,エンフィングル最適化問題を解く手法を提案する。我々の手法は、離散化よりも相当に複雑化している。また、機械学習に共通する特殊なケースに対して、より強力な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:42:01 GMT)
OWLed: Outlier-weighed Layerwise Pruning for Efficient Autonomous Driving Framework [3.8]
本稿では,効率的な自律運転フレームワーク Outlier-Weighed Layerwise Pruning であるOWLedを紹介する。提案手法は,外乱特性の分布に基づいて,異なる層に対して一様でない空間比を割り当てる。圧縮モデルが自律運転タスクに適合するようにするため、運転環境データをキャリブレーションとプルーニングの両方に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:55:30 GMT)
A quantum picture of light-suppressed photosynthetic charge transfer [3.8]
様々な光環境における光合成の可逆的制御のための動的機構を提案する。光励起直前の電荷供与者と電荷受容者との相関を考慮に入れた3レベル量子モデルを用いる。連続照明下では、単一電荷の伝達効率は光の強度に逆比例し、それが線形電子輸送の制限要因となるように非常に厳しく抑制できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:35:02 GMT)
SegQC: a segmentation network-based framework for multi-metric segmentation quality control and segmentation error detection in volumetric medical images [3.7]
本稿では,セグメンテーション品質推定とセグメンテーション誤差検出のための新しいフレームワークであるSegQCを紹介する。 SegQCは、ボリュームスキャンと個々のスライスにおけるセグメンテーションの品質を推定する。胎児MRI198例(胎児脳,胎児体,胎盤の3つの胎児構造のSegQCについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:24:06 GMT)
Entropy Controllable Direct Preference Optimization [3.5]
提案するDPOは,提案するポリシのエントロピーを制御可能なH-DPOである。実験の結果,H-DPO は様々なタスクにおいて DPO よりも優れており,数理タスクに対するpass@$k$ 評価において優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:09:44 GMT)
Transformer-Based Tooth Alignment Prediction With Occlusion And Collision Constraints [3.5]
スウィントランスに基づく軽量な歯列アライメントニューラルネットワークを提案する。まず、仮想アーチ線に基づいて3次元点雲を再編成し、それらを秩序な多チャンネルテクスチャに変換する。次に,上顎と下顎の咬合関係を定量的に評価する2つの新しい咬合損失関数を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:44:12 GMT)
Impactful Bit-Flip Search on Full-precision Models [3.4]
Impactful Bit-Flip Search (IBS) は、完全精度ネットワークにおけるクリティカルビットのピンポイントとフリップを効率的に行う新しい手法である。本稿では,フロート値を元の分布内に保持する手法として,モデルのパラメータを戦略的に修正するウェイト・ステース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:24:42 GMT)
Human-in-the-Loop Segmentation of Multi-species Coral Imagery [3.4]
ポイントラベルの伝搬は、スパースポイントでラベル付けされた既存の画像を使用して、強化された地上真実データを生成する技術である。大規模基盤モデルの最近の進歩により, 強化された地中真実マスクの作成が促進されていることを示す。本稿では,アノテーションの効率を大幅に向上させる,Human-in-the-loop原則に基づくラベリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:37:47 GMT)
Stochastic Super-resolution of Cosmological Simulations with Denoising Diffusion Models [3.3]
超解宇宙大規模構造予測のための強力な生成モデルとして,デノナイジング拡散モデルを導入する。我々は,提案モデルが高解像度画像とパワースペクトルをパーセンテージレベルで一貫するだけでなく,与えられた低解像度シミュレーションと整合した小型特徴の多様性を再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:24:28 GMT)
A Social Outcomes and Priorities centered (SOP) Framework for AI policy [3.3]
AIの急速な開発は、堅牢なガードレールとリスク封じ込め計画を構築する必要がある。現在の技術中心のアプローチは、断片化され、反応性があり、非効率な政策装置を生み出した。本稿では、包括的で一貫性のある、前向きなAIポリシーを開発するために、社会中心のアプローチに即時かつ緊急に転換する必要があることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:32:21 GMT)
Memory-Efficient Pseudo-Labeling for Online Source-Free Universal Domain Adaptation using a Gaussian Mixture Model [3.1]
実際には、トレーニングデータとテストデータの間にドメインシフトが発生する可能性があり、トレーニング済みのソースモデルをターゲットドメインに調整するためには、ドメイン適応(DA)が必要である。 UniDAは、ソースとターゲットドメインの間の追加のカテゴリ(ラベル)シフトの可能性に対処するために注目を集めている。ガウス混合モデル(GMM)を用いて特徴空間における既知のクラス分布を連続的にキャプチャする新しい手法を提案する。このアプローチは、DomainNetおよびOffice-Homeデータセットに関するすべての実験において、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:00:46 GMT)
TomoGRAF: A Robust and Generalizable Reconstruction Network for Single-View Computed Tomography [3.1]
従来の解析的・定性的なCT再構成アルゴリズムは数百の角データサンプリングを必要とする。我々は,高品質な3Dボリュームを再構成するために,ユニークなX線輸送物理を取り入れた新しいTtomoGRAFフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:07:59 GMT)
CDXFormer: Boosting Remote Sensing Change Detection with Extended Long Short-Term Memory [3.1]
我々は,XLSTMに基づく空間拡張層であるコアコンポーネントを備えたCDXFormerを提案する。我々は,意味的精度の高い深層機能用にカスタマイズされたクロステンポラルグローバルパーセプトロンを組み込んだ,スケール特異的な特徴エンハンサー層を導入する。また,グローバルな変化表現と応答を段階的に相互作用するクロススケール・インタラクティブ・フュージョンモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:22:14 GMT)
Casimir stresses of the dielectric ball: inhomogeneity and divergences [3.1]
本研究では,背景に浸漬されたボールからなるシステムにおけるカシミール応力の挙動について検討した。媒体の不均一性は基本的に球面モードの波形を修飾し、カシミールの応力に大きな影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:38:08 GMT)
Double-Signed Fragmented DNSSEC for Countering Quantum Threat [3.1]
DNSSECにおける「二重署名」の適用可能性について検討する。 DNSSECレスポンスのアプリケーション層フラグメンテーションを2つのシグネチャで行う方法を活用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:22:57 GMT)
Uncertainty relations from state polynomial optimization [3.1]
非可換次元オブザーバブルの分散における加法的不確実性関係に対する半定値プログラミング階層を開発する。階層構造は、厳密な不確実性関係に収束するという意味で完備である。この手法は、パウリ、ハイゼンベルク=ワイル、フェルミオン作用素を含む様々なシナリオに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:48:35 GMT)
Mediffusion: Joint Diffusion for Self-Explainable Semi-Supervised Classification and Medical Image Generation [3.0]
共同拡散モデルに基づく説明可能な分類を伴う半教師あり学習のための新しい手法であるメディフフュージョンを導入する。我々は,最近の半教師付き手法に匹敵する結果を得るとともに,より信頼性と正確な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:14:36 GMT)
Efficient Hamiltonian, structure and trace distance learning of Gaussian states [2.9]
同様の設定とサンプルの複雑さで、基礎となる相互作用グラフを学習できることが示される。その結果、連続変数系に対する量子ハミルトン学習問題の状況は、より高度な状態にあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:18:51 GMT)
Effective ML Model Versioning in Edge Networks [2.9]
性能,応答時間,セキュリティ,信頼性に制約があることから,エッジネットワーク環境について検討する。サーバの負荷値のあらゆる範囲において、セキュリティ、信頼性、および/またはMLモデルの正確性を改善する適切なバージョニングを見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:18:14 GMT)
Towards Low-bit Communication for Tensor Parallel LLM Inference [2.8]
本稿では,平均16ビットから4.2ビットに減少する量子化手法を提案する。本手法はGemma 2 27Bの98.0%と99.5%,Llama 2 13Bのオリジナルパフォーマンスを,評価したすべてのタスクの平均値で維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:11:46 GMT)
Collaborative and Federated Black-box Optimization: A Bayesian Optimization Perspective [2.8]
我々は協調的かつ連合的なブラックボックス最適化(BBOpt)に焦点を当てている。 i) 実験を集中的に調整するグローバルフレームワーク,(ii) エージェントが最小限の共有情報に基づいて意思決定できるローカルフレームワーク,(iii) 協力を通じてローカルサロゲートを強化し意思決定を改善する予測フレームワーク,の3つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:47:09 GMT)
LLMs for Generating and Evaluating Counterfactuals: A Comprehensive Study [2.8]
大規模言語モデル (LLM) は, NLP タスクにおいて顕著な性能を示したが, 高品質な対実数 (CF) の生成における有効性はいまだ不明である。我々は、いくつかの共通LCMを比較し、そのCFを評価し、本質的なメトリクスとこれらのCFがデータ拡張に与える影響を評価した。その結果, LLMは流動性CFを生成するが, 誘導される変化を最小限に抑えるのに苦慮していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:49:33 GMT)
Nonclassicality and sub-Planck structures of photon subtracted compass states [2.7]
我々は光子減算コンパス状態(PSCS)の非古典的性質について議論する。位相空間における状態の変位により光子サブトラクションが感度の低下を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:42:54 GMT)
Zer0-Jack: A Memory-efficient Gradient-based Jailbreaking Method for Black-box Multi-modal Large Language Models [2.7]
ゼロ階最適化を利用して,ホワイトボックスアクセスの必要性を回避できるZer0-Jackを提案する。 Zer0-Jackは様々なモデルで高い攻撃成功率を達成する。 GPT-4oのような商用MLLMをZer0-Jackが直接攻撃できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:24:02 GMT)
Developers Are Victims Too : A Comprehensive Analysis of The VS Code Extension Ecosystem [2.7]
私たちは、開発者、コード、開発組織に対する脅威を理解するために、52,880のサードパーティのVS Codeエクステンションを分析しました。分析対象のエクステンションの5.6%が不審な動作をしており,開発環境の整合性を損なうとともに,開発者の製品に関する機密情報を漏洩させる可能性があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:52:25 GMT)
Leonardo vindicated: Pythagorean trees for minimal reconstruction of the natural branching structures [2.6]
ピタゴラスの木は、自然の木の枝分かれ構造を現実的に模倣するフラクタルデザインである。本研究では, 基部の形状, 枝角, 緩やかなスケールの異なる, ピタゴラス型フラクタル樹について検討した。我々は, ピタゴラスの深いフラクタル木を成長させ, 視覚的に観察するための, 柔軟にパラメータ化され, 高速なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:54:55 GMT)
One fish, two fish, but not the whole sea: Alignment reduces language models' conceptual diversity [2.6]
研究者は大規模言語モデル(LLM)を人間の行動研究の代替として使用することを提案した。トレーニング後のアライメント(RLHFまたはRLAIF)がモデルの内部多様性に影響を及ぼすかどうかが議論されている。我々は、シミュレーションされた個体の内部変動と集団レベルの変動を関連づけることで、合成合成LLMの「人口」の概念的多様性を測定する新しい方法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:11:58 GMT)
Real-time propagation of adaptive sampling selected configuration interaction wave function [2.5]
我々は、時間依存型適応サンプリング構成相互作用(TD-ASCI)という新しい時間伝搬法を開発した。本稿では,短時間反復型Lanczos (SIL) 法をタイムインテグレータとして採用し,一元的,ノルム保存的,安定な長時間伝搬方式を提案する。我々は,TD-ASCI法を原型的強相関分子系に適用し,運動結合クラスタ法(EOMCC)法を用いて評価した吸収スペクトルと,単一二重トリップ法(SDT)レベルでのトランケーションを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:44:02 GMT)
Stabilizing nanoparticles in the intensity minimum: feedback levitation on an inverted potential [2.5]
光リードアウトと静電制御を組み合わせた逆電位上における浮遊ナノ粒子の安定トラップを実証した。提案手法は,帯域幅を拡張した浮揚型センシング方式を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:55:48 GMT)
Imitation Learning from Observations: An Autoregressive Mixture of Experts Approach [2.4]
本稿では,観察から得られた模倣学習の新たなアプローチとして,専門家モデルの自己回帰混合を,その基礎となる方針に適合させる手法を提案する。提案手法の有効性を,人間の実演から収集した2つの自律走行データセットを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:56:28 GMT)
STIQ: Safeguarding Training and Inferencing of Quantum Neural Networks from Untrusted Cloud [2.3]
クラウドベースの敵に対して量子ニューラルネットワーク(QNN)を保護するために設計された,新しいアンサンブルベースの戦略であるSTIQを紹介する。提案手法は、2つの異なるQNNを同時に訓練し、同一または異なるプラットフォーム上でホストし、各ネットワークが難解な出力を出力する方法である。我々の手法は、計算オーバーヘッドの合計で$leq 2times$が犠牲になるにもかかわらず、個々のホストされたモデルの精度と損失を最大76%まで効果的に隠蔽することが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:35:28 GMT)
Exploring Multi-Agent Reinforcement Learning for Unrelated Parallel Machine Scheduling [2.3]
本研究は,強化学習環境を紹介し,実証分析を行う。実験では、シングルエージェントとマルチエージェントアプローチにさまざまなディープニューラルネットワークポリシーを採用している。シングルエージェントアルゴリズムは縮小シナリオにおいて適切に機能する一方、マルチエージェントアプローチは協調学習における課題を明らかにするが、スケーラブルな能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:27:27 GMT)
Single-shot readout of the nuclear spin of an on-surface atom [2.3]
核スピンは、長寿命の磁気状態が環境からの優れた隔離に起因している。核スピンの原子環境に関する詳細な知識と制御は、量子情報応用の条件を最適化するための鍵である。本稿では,STMを用いた個々のtext49$Ti核スピンの単発読み出しを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:55:10 GMT)
Spatially Regularized Graph Attention Autoencoder Framework for Detecting Rainfall Extremes [2.3]
1990年から2015年までのインドにおける降雨データにおけるスケーラブルな異常検出の課題に対処するために,空間正規化を備えたグラフ注意自動符号化(GAE)を導入している。我々の研究は、気候科学における高度な時間的異常検出手法の道のりを開拓し、より良い気候準備と応答戦略に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:24:48 GMT)
Safety case template for frontier AI: A cyber inability argument [2.3]
攻撃的サイバー能力のための安全ケーステンプレートを提案する。リスクモデルを特定し、リスクモデルからプロキシタスクを導出し、プロキシタスクの評価設定を定義し、評価結果を結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:45:08 GMT)
On the Convergence of Continual Federated Learning Using Incrementally Aggregated Gradients [2.3]
機械学習の聖杯は、連続的フェデレーション学習(CFL)によって、ストリーミングデータから学習しながら、AIシステムの効率、プライバシ、スケーラビリティを高めることである。本稿では、エッジベースのメモリ勾配更新と、現在のデータに対する集約勾配からなる新しいリプレイメモリベースのフェデレーション戦略を提案する。我々は,C-FLAGが,タスクとクラスインクリメンタル設定の両方において,精度や忘れなどの指標に関して,最先端のベースラインを上回っていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:36:20 GMT)
Training Data for Large Language Model [2.1]
ChatGPTは、事前学習コーパスのパラメータとスケールの点で、以前のモデルを上回った。 ChatGPTは、大量の高品質な人間注釈付きデータを微調整することで、革命的なパフォーマンス向上を実現した。本稿では,大規模言語モデルの事前学習と微調整の現状を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:09:58 GMT)
Spike Talk in Power Electronic Grids -- Leveraging Post Moore's Computing Laws [2.1]
本稿では、分散インフラストラクチャの観点から、Spike Talkの背後にある物理学を概観する。 Spike Talkは適応的でフレキシブルなコントロールとコーディネーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:06:16 GMT)
CFASL: Composite Factor-Aligned Symmetry Learning for Disentanglement in Variational AutoEncoder [2.0]
本稿では,対称性に基づく絡み合いを学習するためのVAEに組み込んだCFASL(Composite Factor-Aligned Symmetry Learning)を提案する。 CFASLは対称性に基づく絡み合いを学習するための3つの新しい特徴を取り入れている。 CFASLは、単一要素変化と多要素変化条件において、乱れの顕著な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:30:06 GMT)
Utilizing Graph Generation for Enhanced Domain Adaptive Object Detection [2.0]
オブジェクト検出の分野におけるドメイン適応の問題は、ラベル付きソースドメインから未注釈のターゲットドメインへのオブジェクト検出モデルの転送である。この分野の最近の進歩は、非ユークリッドグラフィカル空間内の領域間でピクセルペアを整列させることによって、ドメインの相違に対処することを目的としている。それらの顕著な成果にもかかわらず、これらの手法はグラフをモデル化するために粗い意味表現を使用することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:10:13 GMT)
Comprehensive and Comparative Analysis between Transfer Learning and Custom Built VGG and CNN-SVM Models for Wildfire Detection [1.9]
本稿では,山火事検出の文脈における伝達学習の有効性と効果について検討する。 Visual Geometry Group (VGG)-7、VGG-10、Convolutional Neural Network (CNN)-Support Vector Machine (SVM) CNN-SVMの3つのモデルが厳密に比較されている。我々はこれらのモデルを、山火事の複雑さを捉えたデータセットを用いて訓練し、評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:30:23 GMT)
Enhance Image-to-Image Generation with LLaVA-generated Prompts [1.8]
LLaVAは入力画像を分析し、テキスト記述を生成するフレームワークを提案する。これらのプロンプトと元のイメージは、イメージ・ツー・イメージ生成パイプラインに入力される。広汎な実験は、LLaVA生成プロンプトが画像類似性を促進する効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:36:11 GMT)
Neural Networks with Complex-Valued Weights Have No Spurious Local Minima [1.8]
2次アクティベーションを持つ浅部複雑ニューラルネットワークは局所的最小値を持たないことが証明された。対照的に、2次活性化を持つ浅い実ニューラルネットワークは、同じ条件下で無限に多くの刺激的な局所ミニマを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:51:57 GMT)
Integrating Chaotic Evolutionary and Local Search Techniques in Decision Space for Enhanced Evolutionary Multi-Objective Optimization [1.8]
本稿では,SOMMOP(Single-Objective Multi-Modal Optimization)とMOO(Multi-Objective Optimization)の両方に焦点を当てる。 SOMMOPではニッチ技術とカオス進化を統合し,ガウス突然変異を併用したパーシスタンス・クラスタリングを行った。 MOOでは,これらの手法を不確実性に基づく選択,適応的チューニングを組み込んだ包括的フレームワークに拡張し,決定論的群集に半径(R)の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:18:48 GMT)
Accelerating Privacy-Preserving Medical Record Linkage: A Three-Party MPC Approach [1.8]
本稿では,セキュアな3次元計算フレームワークに基づく,新規で効率的なPPRLを提案する。提案手法は,最先端PPRL法のリンク品質を最大14倍高速に保ちながら維持できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:42:53 GMT)
LapGSR: Laplacian Reconstructive Network for Guided Thermal Super-Resolution [1.7]
複数のモダリティを融合して高解像度の画像を生成するには、数百万のパラメータと重い計算負荷を持つ高密度モデルが必要となることが多い。熱分解能誘導のためのラプラシア像ピラミッドを用いたマルチモーダル・軽量・生成モデルであるLapGSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:23:19 GMT)
Digital reconstruction of squeezed light for quantum information processing [1.7]
本稿では,複雑なシステムの必要性をなくすための同期光検出手法を提案し,実演する。提案手法の有効性を,10kmのファイバーチャネル上でのシャープされた光の分布と,展開されたファイバーを介して接続された2つの実験室間の量子鍵分布の2つの主要な応用で検証した。この手法は、励起光の実用的なデジタル再構成方法を示し、実用的な分散量子センシングネットワークと高性能で長距離の量子通信のための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:32:44 GMT)
HYPNOS : Highly Precise Foreground-focused Diffusion Finetuning for Inanimate Objects [1.7]
頑健な拡散モデルは、ある積の結果のほぼ完全な再構成を行う能力によって決定される。現在の顕著な拡散に基づく微調整技術は、前景オブジェクトの一貫性を維持するには不十分である。我々は,高精度な前景焦点拡散微調整技術であるHypnosを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:58:13 GMT)
Self-Data Distillation for Recovering Quality in Pruned Large Language Models [1.6]
ワンショットプルーニングは、特に多段階推論を必要とするタスクにおいて、大幅な品質劣化をもたらす。品質の低下を回復するために、教師付き微調整(SFT)が一般的に用いられるが、これは破滅的な忘れを招きかねない。本研究では,これらの課題に対処するために,自己データ蒸留ファインチューニングを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:20:00 GMT)
Enhancing Exchange Rate Forecasting with Explainable Deep Learning Models [1.5]
伝統的な予測モデルは、交換レートデータの本質的な複雑さと非線形性に対処する際にしばしば混乱する。本研究では,RSM/USD交換率の予測精度を高めるため,LSTM,CNN,トランスフォーマーベースアーキテクチャなどの高度なディープラーニングモデルの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:48:36 GMT)
TUNeS: A Temporal U-Net with Self-Attention for Video-based Surgical Phase Recognition [1.5]
畳み込み型U-Net構造のコアに自己アテンションを組み込んだ,効率的かつシンプルな時間モデルTUNeSを提案する。実験では, ほぼすべての時間モデルが, より長い時間的文脈で訓練された特徴抽出器上でより優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:56:33 GMT)
Prompt-enhanced Network for Hateful Meme Classification [1.5]
ソーシャルメディアは、メディアプラットフォームに憎しみのあるミームが溢れている。我々は,Penを開発した。Penは,素早い学習アプローチに基づくネットワークフレームワークである。我々はPenが手動のプロンプト法を超越し,より優れた一般化と分類精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:55:27 GMT)
Enhancement of Rydberg Blockade via Microwave Dressing [1.5]
原子間の相互作用の強度と角依存性を実験的に制御することは、量子技術の進歩の鍵となる能力である。ここでは,マイクロ波ドレッシングを用いて,原子アンサンブルにおけるRydberg-Rydberg相互作用を操作・拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:02:11 GMT)
How To Discover Short, Shorter, and the Shortest Proofs of Unsatisfiability: A Branch-and-Bound Approach for Resolution Proof Length Minimization [1.5]
本稿では,最短解法を見つけるための分岐結合アルゴリズムを提案する。この表現はすべての置換対称性を破り、それによって最先端の対称性の破れを改善する。本実験により, SATコンペティション2002の事例では30～60%, 小型合成式では25～50%の短縮が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:31:35 GMT)
Projecting Gaussian Ellipsoids While Avoiding Affine Projection Approximation [1.5]
3D Gaussian Splattingは、リアルタイムレンダリング速度と最先端レンダリング品質で新規ビュー合成を支配している。画像平面上のガウス楕円体の投影を計算するための楕円体投影法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:29:48 GMT)
Feature Selection Based on Wasserstein Distance [1.5]
本稿では,ワッサースタイン距離を利用した特徴選択手法を提案する。我々の手法はワッサースタイン距離を用いて特徴の類似性を評価し、本質的にクラス関係を捉え、うるさいラベルに頑健にする。分析の結果,ワッサースタイン距離に基づく特徴選択法は,特定の雑音モデルに依存することなく,ノイズラベルの影響を効果的に低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:14:17 GMT)
An architecture for two-qubit encoding in neutral ytterbium-171 atoms [1.4]
我々は、中性イッテルビウム-171原子の光「時計」遷移と核スピン-1/2自由度の中で2つの量子ビットを符号化するアーキテクチャを提案する。この4次元クォート空間内の全ての状態の高忠実度制御にインスパイアされた我々は、クォート内(単一原子)1と2のキュービットゲート、2つのクォート間(2つの原子)2と4つのキュービットゲート、量子非復調(QND)リードアウトのためのツールボックスを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:36:02 GMT)
DuoLift-GAN:Reconstructing CT from Single-view and Biplanar X-Rays with Generative Adversarial Networks [1.4]
本稿では,DuoLift Generative Adversarial Networks (DuoLift-GAN)を紹介する。これらの3D出力は統合された3D特徴マップにマージされ、完全な3D胸部ボリュームにデコードされ、よりリッチな3D情報キャプチャを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:11:18 GMT)
Can adversarial attacks by large language models be attributed? [1.4]
敵の設定における大規模言語モデルからのアウトプットの寄与は、重要度が増大する可能性が高い重要な課題を示す。正規言語理論,特にゴールドが導入しアングルインが拡張した限界における言語識別を用いて,この帰属問題について検討する。以上の結果から,特定の言語クラスの識別不可能性から,特定のLLMに出力を確実に属性付けることは理論的には不可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:28:57 GMT)
An Explainable Machine Learning Approach for Age and Gender Estimation in Living Individuals Using Dental Biometrics [1.4]
本研究は, 生活者における年齢・性別推定の予測システムを開発することを目的とする。新しいアンサンブル学習技術が開発され、異なる歯科用計測値に合わせて複数のモデルを用いている。 SHAPを使って説明可能なAIモデルが作成され、歯科専門家が司法判断を下せるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:33:11 GMT)
A Call to Reconsider Certification Authority Authorization (CAA) [1.3]
本稿では,CAAの概念や運用面での欠点が,証明書の誤発行を防ぐ効果を如何に損なうかを示す。我々の議論は、DNSに基づいたセキュリティプロトコルを設計する際の落とし穴を明らかにし、ベストプラクティスを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:35:59 GMT)
Retrieval of sun-induced plant fluorescence in the O$_2$-A absorption band from DESIS imagery [1.3]
太陽誘起蛍光(SIF)の高画質航空機推定値と強く相関して,30mの地上分解能で宇宙空間のSIFマップを検索できる第1の方法を提案する。 SIFの推定値は、農業管理と生理学研究に関連する多くのタスクについて説明情報を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:02:06 GMT)
Explaining Large Language Models Decisions Using Shapley Values [1.2]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の行動や認知過程をシミュレートするエキサイティングな可能性を開いた。しかし, LLMを人体用スタンドインとして活用する妥当性は, いまだに不明である。本稿では,モデルの出力に対する各プロンプト成分の相対的寄与を定量化するために,シェープリー値に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:06:22 GMT)
Exploring Advanced Large Language Models with LLMsuite [1.2]
このチュートリアルでは、大規模言語モデルの開発における進歩と課題について説明する。 Retrieval Augmented Generation (RAG)、Program-Aided Language Models (PAL)、ReActやLangChainといったフレームワークなどのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:12:49 GMT)
RiNALMo: General-Purpose RNA Language Models Can Generalize Well on Structure Prediction Tasks [1.2]
リボ核酸言語モデル(RiNALMo)を導入し,RNAの隠れコードを明らかにする。 RiNALMoは、これまでで最大のRNA言語モデルであり、6億5千万のパラメータが3600万の非コーディングRNA配列で事前訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:54:29 GMT)
MIRAGE: Multimodal Identification and Recognition of Annotations in Indian General Prescriptions [1.2]
エレクトロニック・メディカル・レコード(EMR)が利用可能であるにもかかわらず、インドの病院は依然として手書きの医療記録に依存している。手書きのレコードはユニークな課題であり、治療薬とその推奨パターンを認識するために、トレーニングモデルに特別なデータを必要とする。本手法は薬剤名と服用量を82%の精度で抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:19:32 GMT)
Grothendieck inequalities characterize converses to the polynomial method [1.1]
アーロンソンらによる驚くべき「方法への反論」。 (CCC16) は、任意の有界二次体はグロタンディーク定数に関連する普遍乗法因子まで1-クエリで正確に計算できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:04:20 GMT)
INTRABENCH: Interactive Radiological Benchmark [1.1]
IntRaBenchは、リアルで臨床的に関係のあるシナリオでインタラクティブなセグメンテーション手法を評価するためのフレームワークである。多様なデータセット、ターゲット構造、セグメンテーションモデルが含まれている。臨床医の相互作用を最小化し、2Dモデルと3Dモデルとの公正な比較を確保するための高度な技術。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:47:17 GMT)
Contrastive Language Prompting to Ease False Positives in Medical Anomaly Detection [1.1]
事前学習された視覚言語モデル、コントラスト言語画像事前学習(CLIP)は、テキストプロンプトで様々な下流タスクを遂行する。 CLIPの強力なマルチモーダルデータ機能にもかかわらず、医療アプリケーションのような特殊な環境に限られている。正と負の両方のテキストプロンプトを利用するCLAP(Contrastive LAnguage Prompting)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:50:10 GMT)
OpenUAS: Embeddings of Cities in Japan with Anchor Data for Cross-city Analysis of Area Usage Patterns [1.0]
このデータセットは、市場分析、都市計画、交通インフラ、感染予測といった分野における地域機能の分析に有用である。オフィス地区や住宅地区など市内各地区の特徴を、埋設技術を用いて捉えている。本研究では,このアンカーデータセットを,日本の8大都市において,複数の期間の領域埋め込みデータセットとともに公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:57:00 GMT)
Aligning Visual Contrastive learning models via Preference Optimization [0.9]
本稿では,複雑な概念を分解するために,優先度最適化(PO)を用いたコントラスト学習モデルの学習方法を提案する。提案手法は,モデル行動と所望の嗜好を体系的に整合させ,目標タスクの性能を向上させる。特に、CLIPのような対照的なモデルでよく見られる、タイポグラフィー攻撃に対するモデル堅牢性の向上に焦点を当てる。さらに, 性別の理解を阻害し, 性別の偏見を緩和するために本手法を適用し, センシティブな属性をより微妙に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:14:54 GMT)
Neural-network Generated Quantum State Can Alleviate the Barren Plateau in Variational Quantum Circuits [0.8]
ニューラルネットワークを用いて量子状態を生成することで、ランダムな変動量子回路に存在するバレンプラトー現象を効果的に緩和できることがわかった。特に、ニューラルネットワークを用いて量子状態を生成することで、ランダムな変動量子回路に存在するバレンプラトー現象を効果的に緩和できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:09:49 GMT)
Two types of quantum chaos: testing the limits of the Bohigas-Giannoni-Schmit conjecture [0.8]
量子カオスには固有基底カオスとスペクトルカオスの2種類がある。 Bohigas-Giannoni-Schmit予想は、カオス的な半古典的極限を持つ量子系に対する2種類のカオスの間の直接的な関係を主張する。本研究では,Sachdev-Ye-Kitaevモデルと関連するポアソンアンサンブルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:10:04 GMT)
VQC-Based Reinforcement Learning with Data Re-uploading: Performance and Trainability [0.8]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人間の監督なしに知的意思決定を行うエージェントを設計する。 Deep NNを使用するRLアルゴリズムであるDeep Q-Learningは、いくつかの特定のタスクで超人的なパフォーマンスを達成した。また、RLアルゴリズムの関数近似器として変分量子回路(VQC)を用いることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:18:43 GMT)
A Practical Probabilistic Benchmark for AI Weather Models [0.8]
我々は、GraphCastとPanguの2つの主要なAI天気モデルが確率論的CRPSメトリクスに結びついていることを示す。また、多くのデータ駆動気象モデルが採用している複数の時間-ステップ損失関数が、非生産的であることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:21:34 GMT)
Leveraging Multimodal Models for Enhanced Neuroimaging Diagnostics in Alzheimer's Disease [0.8]
本稿では,OASIS-4データセットからの構造化データに基づいて,GPT-4o-miniを用いた総合診断レポートを生成する。学習と検証のための基礎的真実として合成レポートを用いて,データセットの画像から直接神経学的レポートを生成した。提案法はBLEU-4スコアが0.1827、ROUGE-Lスコアが0.3719、METEORスコアが0.4163であり、臨床的に関連性があり正確な診断報告を生成する可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:28:06 GMT)
Routing algorithm within the multiple non-overlapping paths approach for quantum key distribution networks [0.7]
量子鍵分布(QKD)ネットワークのための新しい鍵ルーティングアルゴリズムを開発した。 6ノードと10ノードからなる2つのQKDネットワークモデル上で,本アルゴリズムのテスト結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:04:31 GMT)
DG-PPU: Dynamical Graphs based Post-processing of Point Clouds extracted from Knee Ultrasounds [0.7]
膝全置換術(TKA)を施行した患者は、膝蓋大腿関節不安定(PFJ)から生じる非特異的な膝痛を経験することが多い。 PFJ運動の追跡は、CTやMRIのような静的な画像モダリティは視野や金属の人工物干渉によって制限されるため困難である。我々は,超音波スキャンから抽出した点雲の3次元登録を用いて,パテラー追跡とPFJ運動の正確な可視化を実現することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:04:42 GMT)
Exploring Diverse Methods in Visual Question Answering [0.7]
本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks),オートエンコーダ,アテンション機構を用いた視覚質問応答(VQA)の改善手法について検討する。 GANベースのアプローチは、イメージと質問入力に条件付き回答の埋め込みを生成することを目的としており、より複雑なタスクに苦労する可能性を示している。オートエンコーダベースのテクニックは、質問や画像に対する最適な埋め込みの学習に重点を置いており、複雑な質問に対する能力の向上により、GANと同等の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:21:04 GMT)
A Comparative Study on Enhancing Prediction in Social Network Advertisement through Data Augmentation [0.7]
本研究では,ソーシャルネットワーク広告データの生成的拡張フレームワークを提示し,検討する。データ拡張のための3つの生成モデル - GAN(Generative Adversarial Networks)、VAE(variantal Autoencoders)、Gaussian Mixture Models(GMM) - を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:44:20 GMT)
Classical Pre-optimization Approach for ADAPT-VQE: Maximizing the Potential of High-Performance Computing Resources to Improve Quantum Simulation of Chemical Applications [0.6]
スパース波動関数回路ソルバ(SWCS)を用いたADAPT-VQEの実装と性能について報告する。 SWCSは計算コストと精度のバランスを調整できるため、分子電子構造計算へのADAPT-VQEの適用が拡張される。 ADAPT-VQE/SWCSで生成されるパラメータ化アンサッツを用いて量子シミュレーションを事前最適化することにより、従来の高性能コンピューティングのパワーを活用することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:52:31 GMT)
What is Fair? Defining Fairness in Machine Learning for Health [0.6]
本稿では,健康のための機械学習におけるフェアネスの概念について検討する。本研究は、一般に使われている公正度指標の概要と、公開電子健康記録データセットのケーススタディによる議論を補完するものである。また、健康の公平性を定義する上での現在の課題と機会を強調し、今後の研究の展望についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:44:15 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） (Tue, 12 Nov 2024 12:07:00 GMT)
Uncertainty-Aware Test-Time Adaptation for Inverse Consistent Diffeomorphic Lung Image Registration [0.6]
深層学習に基づく微分同相法は、呼吸量と呼吸量の間の大きな変形を捉えるのに苦労する。逆一貫した拡散型肺登録のための不確実性を考慮したテスト時間適応フレームワークを提案する。 COPDGene研究から675名の被験者を対象に, 呼吸-呼吸CT登録法を訓練し, 評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:59:21 GMT)
Certifying Temporal Correlations [0.6]
我々は、半定値プログラミング(SDP)に基づく手法を用いて、逐次測定の不等式をバウンドする以前の研究に基づいて構築した。我々は、量子チャネルの存在下で一般化されたシナリオを考え、ベルの構造とシーケンシャルな不等式に類似性を引き出す。これらの類推により、等長数への量子チャネルの認証という形で、逐次不等式の最大不等式違反の実践的利用を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:37:03 GMT)
PEaRL: Personalized Privacy of Human-Centric Systems using Early-Exit Reinforcement Learning [0.5]
本稿では,個人の行動パターンや嗜好に合わせて,プライバシ保護を強化するシステムPEaRLを紹介する。どちらのシステムでも、PEaRLはプライバシー保護を31%強化し、それに対応するユーティリティーの24%を削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:12:55 GMT)
Topological Approach for Data Assimilation [0.5]
トポロジカルデータ解析の基礎となる新しいデータ同化アルゴリズムを提案する。パーシステンス関数の微分可能性を活用することにより、勾配勾配最適化は、測定と予測予測の間の位相的差を最小限に抑えるために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:24:46 GMT)
Effective Virtual Reality Teleoperation of an Upper-body Humanoid with Modified Task Jacobians and Relaxed Barrier Functions for Self-Collision Avoidance [0.5]
本稿では,上半身のヒューマノイドを効果的に遠隔操作するために,市販のバーチャルリアリティ(VR)トラッカーを再ターゲットするアプローチを提案する。この効果の鍵は、修正されたタスクジャコビアンと緩和されたバリア関数によって、トラッカーをジョイント集合に適切に割り当てることであった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:19:25 GMT)
Genuine Multipartite Entanglement in Quantum Optimization [0.3]
マルチパーティの絡み合いは、正確な解で瞬時状態の重なり合いに上限を与えることを示す。私たちの結果は、量子最適化のリソースとして、量子相関がいかに複雑なものになったかを明らかにするのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:00:16 GMT)
Trapped-ion quantum simulation of the Fermi-Hubbard model as a lattice gauge theory using hardware-aware native gates [0.3]
トロタライズに基づく量子シミュレーションは将来性を示しているが、現在のハードウェアの実装はノイズによって制限されている。 Z2 LGTへのFermi-Hubbardモデルのマッピングが最近提案され、追加の対称性で保護された部分空間にダイナミクスを制限し、ノイズのある古典的シミュレーションによって選択後の誤差軽減の能力が検証された。特に、反復事前条件勾配降下(IPG)とサブシステムフォン・ノイマンエントロピー圧縮の組み合わせにより、FHM量子シミュレーションの2ビットゲート数を35%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:21:12 GMT)
Scalable General Error Mitigation for Quantum Circuits [0.3]
量子コンピューティングにおいて、エラー軽減とは、後に処理することでエラーを起こしやすい量子プロセッサの結果を改善する方法である。拡張性に対するGEM(General Error Mitigation)法の改良を行った。実験の結果, キャリブレーションのごく一部を必要としながら, 緩和効果はGEMと相容れないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:47:36 GMT)
Interoperability From Kieker to OpenTelemetry: Demonstrated as Export to ExplorViz [0.3]
分散トレースデータをOpenTelemetryにエクスポートする方法を説明する。これはpipe-and-filterフレームワークであるTeeTimeを使って行われる。 We demonstrate the userability of our approach by visualize trace data of TeaStore in the ExplorViz visualization tool。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:06:09 GMT)
Dynamic parameterized quantum circuits: expressive and barren-plateau free [0.3]
本稿では,動的パラメータ化量子回路アーキテクチャのクラスを提案し,研究する。これらは中間測定とフィードフォワード演算を含むパラメータ化回路である。これらの特徴により、提案されたアーキテクチャは様々なアプリケーションの候補を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:49:16 GMT)
Accident Impact Prediction based on a deep convolutional and recurrent neural network model [0.2]
本研究では,事故後の影響を予測するためにカスケードモデルと呼ばれるディープニューラルネットワークモデルを提案する。ロサンゼルス郡から入手可能な実世界のデータを利用して、事故後の影響を予測する。その結果、最小限の影響の予測における精度の向上と、より重大な影響の予測におけるリコールの精度の向上が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:27:06 GMT)
Non-overlapping, Schwarz-type Domain Decomposition Method for Physics and Equality Constrained Artificial Neural Networks [0.2]
一般化されたインタフェース条件を持つ非重複型シュワルツ型領域分解法を提案する。提案手法は,各サブドメイン内の物理と等価性制約付き人工ニューラルネットワーク(PECANN)を用いている。ドメイン分解法では、ポアソン方程式とヘルムホルツ方程式の両方の解を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:23:55 GMT)
Quantum combinatorial optimization beyond the variational paradigm: simple schedules for hard problems [0.2]
スピン状態経路を用いて量子断熱進化の幾何学を形成する方法を示す。提案手法は大規模システムで動作するため,最先端の量子デバイスの性能向上に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:54:13 GMT)
Challenges in Guardrailing Large Language Models for Science [0.2]
科学領域に大規模言語モデル(LLM)を配置するためのガイドラインを提供する。時間感受性、知識の文脈化、紛争解決、知的財産権の懸念など、特定の課題を特定します。これらのガードレールの側面には、信頼性、倫理と偏見、安全性、法的側面が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:57:12 GMT)
Quantum master equation from the eigenstate thermalization hypothesis [0.2]
マルコビアン性の出現はETHのスペクトル関数によって制御されていることを示す。カオスハミルトニアンの正確な対角化を用いて計算した力学とマスター方程式を比較することにより、この結果を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:44:00 GMT)
Research on fault diagnosis of nuclear power first-second circuit based on hierarchical multi-granularity classification network [0.1]
本稿では、AP1000のフルスケールシミュレータを用いて、原子力ユニットにおける重要なシステムの重要な機械的コンポーネントの故障をシミュレートする。 EfficientNet大モデルに基づく階層型多重粒度分類故障診断モデルを提案する。その結果, 提案した故障診断モデルは, 原子力ユニットの異なる回路およびシステム構成部品の故障を階層的分類に効果的に分類できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:38:17 GMT)
Commissioning An All-Sky Infrared Camera Array for Detection Of Airborne Objects [0.1]
ガリレオ計画では、空を継続的に監視する多モード地上観測所を設計、建設、委託している。鍵となる機器の1つは、8つの冷却されていない長波長のFLIRボソン640カメラを使用した全天型赤外線カメラアレイである。各種気象条件に対する受入率(観測可能な航空機等)と検出効率(検出に成功している航空機等)を報告する。おもちゃのアウトリーチは2次元再構成トラジェクトリーフラッグの大きな不純物に焦点を絞ったもので、トラジェクトリーの約16%をアウトリーチとして用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:31:51 GMT)
A framework for generalizing toric inequalities for holographic entanglement entropy [0.1]
我々は citeCzech:2023xed のトーリック不等式の一般化を予想する。次に、一般化トーリック不等式に対する証明法を2つの方法で拡張する。最初の拡張はユークリッド空間をタイリングすることによってトーリック不等式と一般化トーリック予想に対応するグラフを構成する。 2つ目の拡張では、不等式と予想の巡回性質を利用してサイクルグラフを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:45:24 GMT)
Annotating Constructions with UD: the experience of the Italian Constructicon [0.1]
この論文は、イタリアの建設物とUDリソースを結びつける最初の試みである。これは、イタリアのコンストラクティコンをUDリソースにリンクする最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:10:54 GMT)
Ética para LLMs: o compartilhamento de dados sociolinguísticos [0.0]
このようなデータの収集と普及に関連する倫理的考察を検討する。本研究は,音声に寄与した情報提供者の識別を容易にするため,音声データの感度に対処するための戦略を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:16:23 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） (Tue, 12 Nov 2024 16:42:02 GMT)
Unlocking Legal Knowledge with Multi-Layered Embedding-Based Retrieval [0.0]
本稿では,法的および立法的テキストに対する多層埋め込みに基づく検索手法を提案する。提案手法は,検索型拡張生成システムに正確な応答を提供することによって,様々な情報要求を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:03:57 GMT)
Universe as Klein-Gordon Eigenstates [0.0]
フリードマン方程式は固有値問題$$ O_1/2 Psi=fracLambda12Psi, qquad O1 a =fracLambda3 a と等価である。線型形式の直接的な結果は、平坦空間におけるフリードマン方程式の新しい対称性を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:25:00 GMT)
Universal coarse geometry of spin systems [0.0]
スピン系の状態と力学の両方が、熱力学極限の点の集合上のローの意味において、正準に関連づけられた粗い幾何を持つことを示す。量子回路$alpha$に関連する動的粗い構造と、$psi$が任意の積状態であるような状態$psicirc alpha$の粗い構造との基本的な整合性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:39:33 GMT)
Universal bounds for quantum metrology in the presence of correlated noise [0.0]
時間的および空間的相関を含む一般量子力学モデルの基本的境界を導出する。境界は一般に厳密であることは保証されていないが、その厳密性は数値複雑性を増大させることで体系的に増大する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:09:51 GMT)
Tunneling Spectroscopy in Superconducting Circuit Lattices [0.0]
超伝導回路格子における合成量子物質のトンネル分光格子を工学的に駆動散逸した粒子浴に結合させることにより, サイト分解励起スペクトルを測定する。我々は準粒子と準ホールスペクトルを抽出し、集合励起の空間構造を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:22:04 GMT)
Tukey g-and-h neural network regression for non-Gaussian data [0.0]
我々は、回帰フレームワークにおけるTukey g-and-h分布のパラメータを予測するためのニューラルネットワークのトレーニングを検討する。予測分布とテストデータの間の適合度分析をいかに行うかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:34:38 GMT)
Tucano: Advancing Neural Text Generation for Portuguese [0.0]
本研究は,ポルトガル語におけるニューラルテキスト生成の今後の発展を促進するために,新たなリソースセットを導入することを目的としている。本研究は,ポルトガル語テキストコーパスの重複であるGigaVerboの開発について述べる。我々のモデルは、ポルトガルのいくつかのベンチマークにおいて、同様の大きさの他のポルトガル語および多言語言語モデルと同等または優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:06:06 GMT)
Transfer Learning for Wildlife Classification: Evaluating YOLOv8 against DenseNet, ResNet, and VGGNet on a Custom Dataset [0.0]
この研究は、データセット上で事前学習されたモデルを微調整するために転送学習を利用する。 YOLOv8は他のモデルより優れており、トレーニング精度97.39%、バリデーションF1スコア96.50%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:55:50 GMT)
Time-dependent radiative heat flux due to started thermal radiation [0.0]
我々は、ある物体から別の物体への時間依存放射熱フラックスの理論的な定式化を開発する。 2つの単離ナノ粒子間の熱流束の時間依存性が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:03:40 GMT)
Tighter superadditivity relations for $l_{1}$-norm coherence measure [0.0]
超付加性は、多部量子系のコヒーレンス分布を特徴づける最も基本的な特性の1つである。特定の条件下では、$alpha$-th ($alphageqslant 2$)パワーの$l_1$-normコヒーレンス$C_l_1$の力に関連する超加法的関係のカテゴリを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:57:44 GMT)
The role of gaps in digitized counterdiabatic QAOA for fully-connected spin models [0.0]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)に対するCD補正が提案され、標準QAOAよりも所望の精度で収束する。本研究では,解析したインスタンスのスペクトル特性にアルゴリズムの性能が関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:38:53 GMT)
The role of correlations in a sequence of quantum observations on empirical measures [0.0]
結果の有限列の確率の再構成における相関の役割について検討する。提案手法は, 汎用量子計測器を用いて, 逐次的および連続的な量子計測のあらゆる種類を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:09:32 GMT)
The relevance of degenerate states in chiral polaritonics [0.0]
本研究では, パリティ違反/キラル光・マター相互作用が, キラル偏光のすべての関連面を捉えるのに必要かどうかを考察する。この問題は、アキラル理論(ハミルトニアン)がまだキラル解を持っているため、答えは自明ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:20:49 GMT)
The Dark Patterns of Personalized Persuasion in Large Language Models: Exposing Persuasive Linguistic Features for Big Five Personality Traits in LLMs Responses [0.0]
我々は、ビッグファイブ・パーソナリティの様々なレベルにおけるパーソナリティに影響を与えるのに不可欠な13の言語的特徴を同定する。モデルでは、不安関連語を神経症に用い、達成関連語を良心に用い、経験へのオープンネスのために認知過程語を減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:30:28 GMT)
The (1+3)-dimensional 'quantum principle of relativity' is Einstein's principle of relativity [0.0]
初期の研究で提案された「相対性理論」の拡張は、単に1905年に提案されたアインシュタインの相対性理論であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:15:54 GMT)
Tackling Polysemanticity with Neuron Embeddings [0.0]
本稿では,多意味性に対処するための表現であるニューロン埋め込みについて述べる。提案手法を GPT2-small に適用し,その結果を探索するためのUIを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:19:39 GMT)
SynapsNet: Enhancing Neuronal Population Dynamics Modeling via Learning Functional Connectivity [0.0]
我々は、ニューロン間の機能的相互作用と人口動態を効果的にモデル化する新しいディープラーニングフレームワーク、SynapsNetを紹介した。共有デコーダは、入力電流、以前の神経活動、ニューロンの埋め込み、行動データを用いて、次のステップで集団活動を予測する。以上の結果から,SynapsNetの個体群活動予測モデルでは,マウスの皮質活動が従来モデルより常に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:25:15 GMT)
Stochastic resonance in vibrational polariton chemistry [0.0]
振動性強結合条件下での光学キャビティにおける地中化学反応の速度変化に及ぼす環境騒音強度の影響について検討した。キャビティ修飾化学反応における共鳴現象は, 中間雑音レベルにおいて最適な反応速度が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:50:07 GMT)
Spin entanglement in antiferromagnetic spin-1 Bose-Einstein condensates [0.0]
スピン-1ボース-アインシュタイン凝縮体におけるスピン絡み合いと反強磁性原子間相互作用について検討する。極相では、最も高いエンタングルメントを示す位相として、スピン-スピン相互作用とゼーマン場への明確な依存を特定することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:36:02 GMT)
Simulating Quantum Many-Body States with Neural-Network Exponential Ansatz [0.0]
我々はハミルトンパラメータを入力として指数的アンサッツパラメータを生成する代用ニューラルネットワークソルバを開発した。本稿では、複数の量子多体系のニューラルネットワークをトレーニングすることで、このアプローチの有効性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:48:23 GMT)
Semantic segmentation on multi-resolution optical and microwave data using deep learning [0.0]
畳み込みニューラルネットワークに基づく修正U-NetモデルとVGG-UNetモデルにより、衛星画像からオブジェクトを自動的に識別する。 Cartosat 2S (1m空間分解能)データセットが使用された。ディープラーニングモデルは、95%以上の精度でテストデータセットから構築された形状と船を検出するために実装された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:33:09 GMT)
Rényi second laws for black holes [0.0]
ホーキングのブラックホール領域の定理は、熱力学の第二法則と重力過程の制約を実現するものである。我々は、AdallyS空間におけるブラックホールの合併に焦点を当て、これらのR'enyi第二法則が最終状態に課す新たな制限を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:58:52 GMT)
Robustness of quantum chaos and anomalous relaxation in open quantum circuits [0.0]
カオスは消散に対して堅牢であるだけでなく,緩和を補助し,不均一に促進できることを示す。我々は、任意のオンサイト散逸を伴う汎用フロケ量子回路の散逸形係数を正確に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:45:30 GMT)
Robust Clustering on High-Dimensional Data with Stochastic Quantization [0.0]
本稿では,従来のベクトル量子化アルゴリズムの限界に対処する。量子化(SQ)を高次元計算の代替として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:50:15 GMT)
Report on the Conference on Ethical and Responsible Design in the National AI Institutes: A Summary of Challenges [0.0]
2023年5月、ジョージア工科大学倫理・技術・ヒューマンインタラクションセンターは、国家AI研究所における倫理的・責任あるデザインに関する会議を組織した。カンファレンスは3つの質問に焦点を当てた。国家AI研究所がAIシステムの責任ある設計に関して直面している主な課題は何ですか? この文書は、出席中の研究所の代表者が強調した課題をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:41:21 GMT)
Reinforcement Learning Framework for Quantitative Trading [0.0]
個々の証券の潜在的な市場動向をよりよく理解するために、金融指標の有効利用には大きな断絶がある。本研究は、金融指標を用いた正と負の購買行動を効果的に区別するRLエージェントの能力を高めることにより、これらの複雑さに対処する試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:44:28 GMT)
Reflected entropy in random tensor networks III: triway cuts [0.0]
整数 R'enyi の反射エントロピーは、ネットワークを通しての最小三路切断によって決定されることを示す。三角カット問題によって示唆される整数 R'enyi パラメータからの自然な外挿は、ホログラフィック予想 $S_R=2EW$ を意味する。このことは、ホログラフィック状態における三部体の絡み合いの存在と、ビットスレッドによって動機付けられた二部体の絡み合い構造とのギャップに光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:56:42 GMT)
Ramsey Approach to Quantum Mechanics [0.0]
ラムゼー理論は量子力学の基本概念の再形成を可能にする。我々の解釈では、三角形は与えられた量子系において同時に確立できたり、確立できなかったりする観測可能な三元を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:04:50 GMT)
Quantum-enhanced sensing of spin-orbit coupling without fine-tuning [0.0]
ハイゼンベルクの制限された拡張精度は幅広いパラメータにわたって達成される。我々は、単一粒子と相互作用する多体プローブの両方に対する量子増強感度を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:16:06 GMT)
Quantum Mechanics from General Relativity and the Quantum Friedmann Equation [0.0]
我々は、最近導入されたフリードマン方程式の線型形式が、量子宇宙論方程式の1次 WKB 展開に対応することを示した。放射支配の文脈における詳細な例は、これらの量子解がセイベルグ・ウィッテン理論とどのように結びつくかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:37:32 GMT)
PatchCTG: Patch Cardiotocography Transformer for Antepartum Fetal Health Monitoring [0.0]
胎児の健康モニタリングにはCTG(Antepartum Cardiotocography)が不可欠である。 Dawes-Redmanシステムのような従来の手法は、しばしば高いサーバ間変数によって制限される。本稿ではCTG解析に特化して設計されたトランスモデルであるPatchCTGを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:46:58 GMT)
Orbital selective order and $\mathbb{Z}_3$ Potts nematicity from a non-Fermi liquid [0.0]
高温非フェルミ液体が低温に$mathbbZ_3$Pottsネマティック秩序をもたらすシステムについて検討する。 3次元立方体格子では、低温の$mathbbZ_3$ネマティック状態は軌道選択層状態に対応する。 2次元三角格子上では、均一な軌道秩序を持つ低温状態も軌道選択輸送と相関する$mathbbZ_3$ネマティックである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:21:37 GMT)
Optimizing Traffic Signal Control using High-Dimensional State Representation and Efficient Deep Reinforcement Learning [0.0]
最近の研究では、高次元状態表現の使用は交通信号制御(TSC)の性能向上に繋がらないことが示唆されている。実験結果から,高次元状態表現を用いることで,平均待ち時間の最大17.9%が向上し,TSC性能が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:37:50 GMT)
Optimizing Service Function Chain Mapping in Network Function Virtualization through Simultaneous NF Decomposition and VNF Placement [0.0]
非支配的ソート遺伝的多目的アルゴリズム(GANSII)に基づく多目的分解とマッピングVNF(MODMVNF)手法を提案する。目的は、SFCのマッピングコストと通信遅延を最小限に抑えるため、物理ネットワーク上のほぼ最適分解とマッピングを同時に見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:26:51 GMT)
Operator Space Entangling Power of Quantum Dynamics and Local Operator Entanglement Growth in Dual-Unitary Circuits [0.0]
状態空間の絡み合いパワーの演算子レベル一般化を表す演算子絡み合いを生成するためのユニタリチャネルの能力を示す尺度を提案する。二重単位回路の場合、解析的および数値的な研究の組み合わせは、局所作用素の絡み合いの平均的な成長が2つの異なる状態を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:30:49 GMT)
On the relativistic quantum mechanics of a photon between two electrons in 1+1 dimensions [0.0]
波動方程式のローレンツ共変系は、1つの光子と2つの同一のスピン1半のディラック粒子からなる1次元の量子力学的3体系に対して定式化される。マニファスト共分散は、マルチ時間波動関数のディラックの公式性を用いて達成される。対応する初期問題はよく表され、一意解はファインマン様図形の収束無限和で表せることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:44:16 GMT)
On the effectiveness of the collapse in the Diósi-Penrose model [0.0]
崩壊がマクロスケールの古典性を保証するのに十分な効果があるという要求から得られる上限を求める。これは、モデルをさらにテストするために、将来の実験をより直接的に行うのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:00:48 GMT)
On some states minimizing uncertainty relations [0.0]
我々は、量子系の大量の状態が存在することを考察する。これらの状態は、観測可能な$A$または$B$の固有状態ではない。また、いわゆる「サム不確実性関係」は、これらの状態に対して計算された標準偏差に対する下限に関する情報を提供していないことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:14:05 GMT)
Noise-Resilient Quantum Random Access Codes [0.0]
ノイズの多い環境では、QRACのパフォーマンスが低下し、古典的な戦略に対する優位性が失われる。本稿では,このようなシナリオにおける耐雑音性を実現し,必要なビットを検索する際の量子的優位性を回復する実用的な手法を提案する。このテクニックは、いわゆる準備と測定のシナリオで他のアプリケーションに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:56:41 GMT)
Neural Networks for Extreme Quantile Regression with an Application to Forecasting of Flood Risk [0.0]
本稿では,ニューラルネットワークと極値理論を組み合わせたEQRNモデルを提案する。本研究では,スイス・アーレ流域の洪水リスク予測に本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 23:29:34 GMT)
Modified Six State Cryptographic Protocol with Entangled Ancilla Component States [0.0]
障害が十分に大きい場合でも,アリスとボブの間に秘密鍵が生成可能であることを示す。我々は,イヴが絡み合ったアンシラ状態を操作した場合,アリスとイヴの無秩序な相互情報を導出する。変更した6状態QKDプロトコルがシークレットキーを生成できる領域において、Brussの6状態QKDプロトコルは秘密鍵を生成できなかったことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:42:05 GMT)
Model-independent cosmological inference post DESI DR1 BAO measurements [0.0]
我々は、モデルに依存しない方法で宇宙の膨張史を再構築するためにガウス過程回帰を実装した。我々は、$z_texteff = 0.51$のDESI LRGデータが、我々のモデルに依存しないフレームワークの外れ値ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:42:13 GMT)
Mitigating Bias in Queer Representation within Large Language Models: A Collaborative Agent Approach [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は、しばしば代名詞の用法においてバイアスを持続させ、キーア個人を誤って表現したり排除したりする。本稿では、LLM出力における偏り付き代名詞の使用の特定の問題、特に伝統的性別付き代名詞の不適切な使用について論じる。本稿では,これらのバイアスを軽減するための協調的エージェントパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:14:16 GMT)
Memory-Augmented Hybrid Quantum Reservoir Computing [0.0]
本稿では、量子計測の古典的後処理を通じてメモリを実装するハイブリッド量子古典的アプローチを提案する。我々は、完全に連結されたIsingモデルとRydberg原子配列の2つの物理プラットフォーム上でモデルをテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:19:50 GMT)
Measurement incompatibility under loss [0.0]
純損失の影響下での連続可変量子系の不整合性の測定について検討する。我々は、極端な損失でも相容れない一連の測定を設計し、そこでは、損失の量とともに、セット内の測定数が増加する。これらの測定は、オンオフ光検出と線形光学に依存しており、現実的な実験室での実施が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:07:22 GMT)
Many-body Fu-Kane-Mele index [0.0]
インデックスは、システムを通して$pi$-fluxを挿入した状態であるフラクトン'が、クラマーズ対の一部として時間反転の下で変換された場合、正確には非自明な値を取る。この指数は、自由フェルミオントポロジカル絶縁体のFu-Kane-Mele指数を相互作用系に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:54:18 GMT)
MSEG-VCUQ: Multimodal SEGmentation with Enhanced Vision Foundation Models, Convolutional Neural Networks, and Uncertainty Quantification for High-Speed Video Phase Detection Data [0.0]
高速ビデオ(HSV)位相検出(PD)セグメンテーションは、原子炉、化学処理、電子冷却において不可欠である。従来のセグメンテーションモデルは、マルチモーダルデータにおいてピクセルレベルの精度と一般化の問題に直面している。 MSEG-VCUQは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースのビジョンモデルを活用したハイブリッドフレームワークであるVideoSAMを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 00:54:26 GMT)
LightDE: A Lightweight Method for Eliminating Dangling Pointers [0.0]
UAF(Use-After-Free)脆弱性は、ソフトウェアセキュリティに深刻な脅威をもたらす。ダングリングポインタを排除してUAFの脆弱性を防御する既存の方法は、プログラムの実行を中断する必要がある。この欠点を克服するために、LightDEと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:44:03 GMT)
Latent Haldane Models [0.0]
一次元系における新しい位相位相相を明らかにする上では, アイソスペクトル還元後に生じる潜在対称性が有効であることが示されている。我々は、等スペクトル還元を行う際にエネルギー依存的なハルデンモデルをもたらす、一見複雑な2次元モデル群を構築する。次に、上記のモデルの族における位相ギャップの位置を予測し、位相図を構築して、位相位相がパラメータ空間のどこにあるかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 21:49:15 GMT)
Large-scale Remote Sensing Image Target Recognition and Automatic Annotation [0.0]
LRSAAと呼ばれる大面積リモートセンシング画像におけるオブジェクト認識と自動ラベリングの手法を提案する。 YOLOv11とMobileNetV3-SSDオブジェクト検出アルゴリズムをアンサンブル学習により統合し,モデル性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:57:13 GMT)
Kernel-based retrieval models for hyperspectral image data optimized with Kernel Flows [0.0]
カーネルベースの統計手法は効率的であるが、その性能はカーネルパラメータの選択に大きく依存する。 K-PCR(Kernel principal Component Regression)を最適化し,KF-PLSとともにテストするための新しいKF型アプローチを提案する。両手法は2つのハイパースペクトルリモートセンシングデータセットを用いて非線形回帰手法に対してベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:54:13 GMT)
Jacobi matrices that realize perfect quantum state transfer and early state exclusion [0.0]
完全量子状態移動を実現する1次元ハミルトン多様体の構築方法を示す。また、場合によっては早期の排除は不可能であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:42:46 GMT)
Into the Unknown: Self-Learning Large Language Models [0.0]
モデルに未知の原子知識を特定するために,未知の点 (PiU) という概念を導入する。 LLMの自己学習能力を評価するための評価指標を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 03:50:10 GMT)
Improving quantum metrology protocols with programmable photonic circuits [0.0]
フォトニック量子メートル法は、古典的限界を超える精度で物理パラメータの測定を可能にする。標準的な確率的手法は低い生成率に苦しむため、大きな気象学的優位をもたらす状態の生成は困難である。連続的およびプログラマブルなJaynes-CummingとKerr-typeの相互作用に基づいて、異なる決定論的戦略を導入・比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:02:38 GMT)
Impact of background field localization on vacuum polarization effects [0.0]
背景場の局所化は、純粋に磁気、電気、交差する場の光子によって探される非線形量子真空シグネチャに影響を及ぼす。プローブ-光子偏光フリップやプローブ-光子誘起電子-陽電子対生成などの従来の非線形QEDシグネチャのスケーリングについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 20:14:38 GMT)
IR image databases generation under target intrinsic thermal variability constraints [0.0]
本研究では,実写画像を生成するための画像品質指標制約の下で,背景のターゲットとオカルタントを重畳する手法を提案する。また,本研究では,実際の赤外線テクスチャで表された3次元モデルに基づいて,固有の熱可変性を持つターゲットシグネチャを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:29:27 GMT)
Génération de bases de données images IR sous contraintes avec variabilité thermique intrinsèque des cibles [0.0]
我々は、ターゲットシグネチャの異なる熱構成を生成することを認可する原理を開発する。提案手法は,ATRアルゴリズムの性能評価のための巨大なデータセットを容易に生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:29:18 GMT)
Gini Coefficient as a Unified Metric for Evaluating Many-versus-Many Similarity in Vector Spaces [0.0]
Gini係数が最も高い画像は互いに最もよく似ている傾向を示し、Gini係数が最も低い画像は最もよく似ていることを示す。また、テストデータセットの分布と密に一致した機械学習トレーニングサンプルを選択することは、データの多様性を保証することよりもはるかに重要であることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 18:08:45 GMT)
Geometric constructions of generalized dual-unitary circuits from biunitarity [0.0]
加護目格子上の二元接続のネットワークが自然に多元回路を定義することを示す。モノクリニック対称性と高次階層二重単位可解性を有する多層回路を導入する。我々の研究は、時空における異なる幾何学的構造から生じるものとして、可解モデルの異なるクラスがどのように理解できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:31:38 GMT)
Generative AI in Self-Directed Learning: A Scoping Review [0.0]
本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)と自己指向学習(SDL)の交差点における現在の知識体系について検討する。 ChatGPTやその他の大規模言語モデル(LLM)を含むGenAIツールは、オンデマンドでパーソナライズされた支援を通じてSDLをサポートすることを約束している。 GenAIの長期的影響を理解する上ではまだ大きなギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:46:40 GMT)
Generating and analyzing small-size datasets to explore physical observables in quantum Ising systems [0.0]
本稿では,2次元量子スピン系のシミュレーションから生成されたデータセットの詳細な解析を行う。我々の焦点は、外方磁場やシステムサイズの変化の下で、基本的な物理的特性、エネルギー、磁化、絡み合いのエントロピーがどのように進化するかを調べることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:31:09 GMT)
Frequency-bin entanglement-based quantum key distribution [0.0]
エンタングルメントは量子鍵分布(QKD)に利用でき、2つの相関ランダムビット列を生成する。我々は、シリコンフォトニックチップ上に2つの独立した高精細リング共振器によって生成される光子対を用いて、BBM92プロトコルを実装した。鍵となる発見は、周波数ビン符号化は環境の熱ゆらぎによって誘導されるランダム位相ノイズに敏感であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:45:50 GMT)
Feynman's Entangled Paths to Optimized Circuit Design [0.0]
我々は、ファインマンの経路形式にインスパイアされた量子回路最適化問題を考える直感的な方法を動機付けている。最適状態パスは最小の経路絡み合い和を持つ経路の族に属する可能性が高いと推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:28:23 GMT)
Explainable Identification of Hate Speech towards Islam using Graph Neural Networks [0.0]
本研究では,イスラム教に対するヘイトスピーチの特定と説明にグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいパラダイムを提案する。本モデルでは,NLP生成した単語の埋め込みによってテキストを接続することで,ヘイトスピーチの文脈やパターンを理解するために,GNNを利用する。これは、オンラインヘイトスピーチと戦い、より安全で包括的なオンライン環境を育むGNNの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:01:32 GMT)
Entity-Aware Biaffine Attention Model for Improved Constituent Parsing with Reduced Entity Violations [0.0]
本稿では,構成構文解析のためのエンティティ対応バイファインアテンションモデルを提案する。このモデルは、潜在的なフレーズに付加的なエンティティロールベクトルを使用することで、エンティティ情報をバイファインアテンションメカニズムに組み込む。我々は、解析結果におけるエンティティ違反の程度を定量化するために、新しいメトリクスであるEntity Violating Rate(EVR)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:47:40 GMT)
Entangling power of symmetric multiqubit systems: a geometrical approach [0.0]
高いエンタング能力を持つユニタリゲートは、いくつかの量子強化技術に関係している。対称多ビット系におけるユニタリゲートのエンタングルパワーを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:15:06 GMT)
Entanglement-assisted classical capacities of some channels acting as radial multipliers on fermion algebras [0.0]
我々は$mathrmM_2k$上の新しい単位量子計算チャネルのクラスについて検討する。有限次元フェルミオン代数を持つ行列代数 $mathrmM_2k$ を同定する。我々の計算はフェルミオンオルンシュタイン-ウレンベック半群の作用素に適用できる正確な値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:50:53 GMT)
Enhancing Link Prediction with Fuzzy Graph Attention Networks and Dynamic Negative Sampling [0.0]
Fuzzy Graph Attention Networks (FGAT) は、動的負サンプリングのためにファジィ粗集合を統合する新しいアプローチである。 FNSはファジィ類似性に基づいて高品質な負エッジを選択し、トレーニング効率を向上させる。 2つの研究コラボレーションネットワークの実験は、FGATの優れたリンク予測精度を示し、最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 02:08:19 GMT)
Emotion Classification of Children Expressions [0.0]
このモデルは、Squeeze-andExcitationブロック、Convolutional Block Attentionモジュール、ロバストなデータ拡張を備えたモデルの高度な概念を用いて実現されている。 Batch Normalisation, Dropout, SE Attention Mechanism を用いて, 子どもの感情の分類を行ったところ, 89%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:47:31 GMT)
Emergent field theories from neural networks [0.0]
位置変数と運動量変数に対するハミルトン・ヤコビ方程式は、非学習変数の活性化ダイナミクスを管理する方程式に対応していることを示す。この双対性は、ニューラルネットワークの活性化と学習力学を用いて、様々な場の理論をモデル化するために応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:30:18 GMT)
EUR/USD Exchange Rate Forecasting incorporating Text Mining Based on Pre-trained Language Models and Deep Learning Methods [0.0]
本研究では,深層学習,テキスト解析,粒子群最適化(PSO)を統合したEUR/USD交換レート予測の新しい手法を提案する。オンラインニュースや分析テキストを定性的データとして組み込むことにより,提案したPSO-LSTMモデルは従来のエコノメトリや機械学習モデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:28:52 GMT)
Dynamic planning in hierarchical active inference [0.0]
人間の脳が認知決定に関連する運動軌跡を推論し、導入する能力について述べる。本研究では,アクティブ推論における動的計画の話題に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:03:48 GMT)
Dynamic Adaptive Optimization for Effective Sentiment Analysis Fine-Tuning on Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、マルチタスク学習を利用して特定のタスクを同時に処理することで、感情分析の一般的なパラダイムとなっている。動的適応最適化(DAO)モジュールを用いた新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。この研究は、平均二乗誤差(MSE)と精度(ACC)を、以前の研究と比べてそれぞれ15.58%、1.24%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 05:37:15 GMT)
Dual-Criterion Model Aggregation in Federated Learning: Balancing Data Quantity and Quality [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護のための協調学習の鍵となる方法の1つとなっている。集約アルゴリズムは、システムの有効性と安全性を確保する上で最も重要なコンポーネントの1つとして認識される。本研究では,クライアントノードからのデータ量と品質を含む新しい二項重み付けアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:09:16 GMT)
Double-target BEC atomtronic rotation sensor [0.0]
ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)の配列からなる原子線回転センサの概念実証設計について述べる。二重ターゲットBECは、環が部分的に重なり合う2つの隣接するターゲットBECである。二重ターゲットBECの1つのインスタンスが、$ntimes m$配列の効率的な操作を可能にする方法で振る舞うことを示すシミュレーションのセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:25:44 GMT)
Detection Time Distribution for Several Quantum Particles [0.0]
本稿では,検出器がクリックした時刻の確率分布を計算する方法に関する問題に対処する。この拡張の鍵となる要素は、検出時に検出された位置を挿入することで波動関数が崩壊することである。また、移動検出器の場合の吸収境界則の拡張についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:52:31 GMT)
Design of a Quality Management System based on the EU Artificial Intelligence Act [0.0]
EU AI Actは、リスクの高いAIシステムのプロバイダとデプロイ者が品質管理システム(QMS)を確立することを義務付けている。本稿では,マイクロサービス・ソフトウェア・アズ・ア・サービス・ウェブ・アプリケーションとしてのQMSの設計コンセプトとプロトタイプを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:37:04 GMT)
Depthwise Separable Convolutions with Deep Residual Convolutions [0.0]
Xceptionはコンピュータビジョンアプリケーションのための最も人気のあるディープラーニングアルゴリズムの1つである。 Xceptionの計算複雑性は、リソース制約のあるエッジデバイスへのデプロイメントを妨げることがある。エッジデバイスのための小型で効率的なモデルを開発するために,Xceptionアーキテクチャの奥深い残差畳み込みを伴う奥行き分離可能な畳み込みを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:47:32 GMT)
Density matrix renormalization group in the discrete variable representation basis [0.0]
本稿では、離散変数表現(DVR)ベースセットを用いた密度行列再正規化群(DMRG)の数値的実装について述べる。局所的なDVR基底集合を使用する利点の1つは、1電子積分と2電子反発積分の計算が劇的に単純化されていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:46:09 GMT)
Deep Learning with CNNs: A Compact Holistic Tutorial with Focus on Supervised Regression (Preprint) [0.0]
このチュートリアルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と教師付き回帰に焦点を当てている。最も関連する概念を要約するだけでなく、それぞれを深く掘り下げて、完全なアジャイルのアイデアセットを提供する。本チュートリアルは,Deep Learningの基礎を理解することに関心のある学生,教授,研究者にとって最適な情報源となることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 11:45:35 GMT)
Deep Learning 2.0: Artificial Neurons That Matter -- Reject Correlation, Embrace Orthogonality [0.0]
ヤット生産型ニューラルネットワークであるニューラルマターネットワーク(NMN)を導入する。 NMNは活性化機能のない非線形パターン認識を実現する。 Yat-MLPは、単純さと有効性を組み合わせたニューラルネットワーク設計の新しいパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:52:51 GMT)
Data-Driven Graph Switching for Cyber-Resilient Control in Microgrids [0.0]
本稿では,マイクログリッドにおける通信レベルサイバー攻撃を識別する物理誘導型教師付きニューラルネットワーク(ANN)ベースのフレームワークを提案する。通信グラフトポロジを変更することで、このフレームワークは、漏洩したサイバーデバイスからの入力に対する二次制御層の依存を取り除く。いくつかのケーススタディでは、False Data Injectionsに対するフレームワークの堅牢性と、リピータレベルのMan-in-the-Middle攻撃を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:58:21 GMT)
DINO-LG: A Task-Specific DINO Model for Coronary Calcium Scoring [0.0]
冠状動脈カルシウム(CAC)スコアは、冠動脈疾患を予防するためのリスクアセスメントの鍵となる。本研究では、DINOの自己教師型学習(SSL)技術(ラベルなし自己蒸留)を取り入れることで、このアプローチを拡張した。 DINOモデルは、重要な特徴を効果的に捉え、強調する機能を生成することを目的として、ラベルを使用することで、石灰化領域に特に焦点を合わせるように訓練されている。ラベル誘導DINO(DINO-LG)は,石灰化を含むCTスライスと石灰化しないスライスを区別し,標準DINOモデルよりも57%の精度で分類を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 17:55:39 GMT)
CryptoLLM: Unleashing the Power of Prompted LLMs for SmartQnA and Classification of Crypto Posts [0.0]
本研究は暗号通貨の理解とフィルタリングを強化することを目的としている。我々は、reditポストとtwitterポストの分類タスクを解決するために、プロンプトベースの手法を用いてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:49:51 GMT)
Construction of perfect tensors using biunimodular vectors [0.0]
二重ユニタリゲートのクラスは階数4の完全テンソルからなる。局所次元6の完全テンソルは、AME(4,6)と表される4キューディットのAME状態と等価である
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 13:39:40 GMT)
Collective multimode strong coupling in plasmonic nanocavities [0.0]
共振性プラズモニックモードは強い結合において重要な役割を担い、新しい集団相互作用の開始を決定する。本研究は,現実的なプラズモニック環境における量子力学の理解を深め,光駆動型量子技術における超高速エネルギー移動の実現の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:18:04 GMT)
Coherence and entropy complementarity relations of generalized wave-particle duality [0.0]
我々は、量子高次元系の波動特性と粒子特性を定量化するために、$n$-path干渉の予測可能性と可視性を示す尺度を構築した。モロゾヴァ-シェンツォフ関数を用いることで、波動粒子の関係が平均コヒーレンスによってデライン化できることを確認する。この関数は、計量調整スキュー情報と密接な相関を示し、可視性、予測可能性、量子$f$エントロピーの相補関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:10:51 GMT)
CogErgLLM: Exploring Large Language Model Systems Design Perspective Using Cognitive Ergonomics [0.0]
LLMと認知エルゴノミクスを統合することは、人間とAIの相互作用における安全性、信頼性、ユーザ満足度を改善するために重要である。現在のLLMの設計は、この統合を欠いていることが多く、結果として人間の認知能力や限界と完全に一致しない可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:00:53 GMT)
Atmospheric turbulence restoration by diffeomorphic image registration and blind deconvolution [0.0]
ブラインドデコンボリューションブロックと弾性登録ブロックと時間フィルタブロックの2つの組み合わせに基づいて2つの新しいアルゴリズムを示す。アルゴリズムは、NATO RTG40グループによってニューメキシコの砂漠で取得された実際の画像でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:29:35 GMT)
Aspects of Quantum Energy Teleportation [0.0]
量子エネルギーテレポーテーション(QET)プロトコルを探索し、有限温度および励起状態における量子エネルギーの挙動に着目した。熱状態におけるQETの資源としての絡み合いの役割を解析し,様々な初期状態におけるQETの性能を比較した。次に、量子計測、局所演算、古典通信(LOCC)のみを利用するプロトコルを用いて、基底状態エネルギーを抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 14:40:41 GMT)
Arithmeticity, thinness and efficiency of qutrit Clifford+T gates [0.0]
本稿ではPU(3)のアナログゲートについて検討する。 PU(3) において、クリフォード+T ゲートによって生成される群は算術的ではなく、実際、それは薄い行列群である。一方、最近提案されたClifford+T ゲートの拡張 Clifford+D について検討し、これらが PU(3) の完全な S-算術的部分群を生成し、PU(2) の Clifford+T よりもわずかに弱い準最適被覆特性を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 15:44:31 GMT)
An atomic Fabry-Perot interferometer-based acceleration sensor for microgravity environments [0.0]
本研究では, パルス非干渉型Bose-Einstein Condensate (BEC) を用いた原子間ファブリ・ペロ干渉計 (FPI) を空間ベース加速度センサとして使用することを検討した。デバイス全体の長さが小さな値に制限されている場合、原子FPIは、同等のデバイス長さのマッハ・ツェンダー干渉計よりも加速感度が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 01:45:40 GMT)
Almost-quantum correlations violate the isotropy and homogeneity principles in flat space [0.0]
ほぼ量子相関は、1つを除いて標準量子相関のすべてのキネマティクスを満たす量子後モデルである。我々は、平面空間の等方性と均質性原理を決定的かつ区別的な基準として、ほぼ量子相関モデルを除外する。この条件は、二部類系と多部類系の量子力学にほぼ量子相関モデルを還元するのに十分(かつ必要)であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 08:21:54 GMT)
AdaSemiCD: An Adaptive Semi-Supervised Change Detection Method Based on Pseudo-Label Evaluation [0.0]
擬似ラベルの使用を改善するための適応型動的半教師付き学習手法であるAdaCDを提案し,学習過程を最適化する。 LEVIR-CD, WHU-CD, CDDデータセットによる実験結果から, 適応学習フレームワークの有効性と普遍性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 12:35:34 GMT)
Absorption Spectroscopy of $^{40}$Ca Atomic Beams Produced via Pulsed Laser Ablation: A Quantitative Comparison of Ca and CaTiO$_3$ Targets [0.0]
本研究では, 各ターゲットのアブレーション羽根長, 横温度, 数密度, イオン生成, スポット寿命を測定した。大気への21時間曝露前後のターゲットの原子線密度を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:24:25 GMT)
AI enhanced diagnosis of Peyronies disease a novel approach using Computer Vision [0.0]
ピーロニー病(PD)は世界の男性の0.3%から13.1%に影響を及ぼす。本手法は、画像とビデオのキーポイント検出を用いて、高度なコンピュータビジョン技術を用いて、ペネイル曲率角を計測する。このツールは、従来のゴニメーター測定に対して検証された解剖学的ランドマークの同定において、高い精度を示してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 09:56:42 GMT)
A cat qubit stabilization scheme using a voltage biased Josephson junction [0.0]
2対1の光子相互作用は、ビットフリップエラーが指数関数的に抑制される猫量子ビットを安定化することができる。本研究は、ハミルトン工学に対する直流バイアスアプローチが猫の量子ビットにどのように貢献するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 19:17:35 GMT)
A Note on the Relativistic Transformation Properties of Quantum Stochastic Calculus [0.0]
均一に加速された開系に対しては、量子ノイズのフォック表現から単位非等価な非フォック表現へ移動するとき、形式主義は分解されなければならない。単位的不等式は、究極的には基礎となる量子過程に対する平坦なノイズスペクトル近似の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 16:45:50 GMT)
A Geometric Substructure for Quantum Dynamics [0.0]
閉量子系の理論は、基礎となる部分構造の同定によって拡張される。リーマン部分構造への一般化の可能性は推測され、背景重力場との予期せぬ相互作用が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 22:51:16 GMT)
A Comprehensive Survey of AI-Driven Advancements and Techniques in Automated Program Repair and Code Generation [0.0]
最近27の論文がレビューされ、2つのグループに分けられた。最初のグループは、意味的エラーの特定を含む、バグの検出と修復のための新しいメソッドで構成されている。 2つ目のグループはコード生成に精通しており、プログラミングとタスク固有のモデルのために微調整された汎用LLMの概要を提供している。また、識別子認識トレーニング、命令レベルでの微調整、セマンティックコード構造の導入など、コード生成を改善する方法も提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 06:47:54 GMT)
A Bayesian Framework for Causal Analysis of Recurrent Events with Timing Misalignment [0.0]
目標は、特定のフォローアップウィンドウ上で、指定されたターゲット人口内での2つの治療の下でのイベントレートの違いを推定することである。このタイミングミスアライメントに対するアドホックな解決策は、前回の事象数と治療時間に誤って寄与することでバイアスを引き起こす可能性がある。本手法は, 時間変化による治療問題として, 誤認識に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 04:08:08 GMT)
$\mathscr{H}_2$ Model Reduction for Linear Quantum Systems [0.0]
標準ベースモデル還元法として$mathscrH$が提案され, 物理的に実現可能なモデルが得られる。アクティブおよびパッシブ線形量子システムの例は,提案手法の有効性を検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 07:25:21 GMT)
$2$-Rényi CCNR Negativity of Compact Boson for multiple disjoint intervals [0.0]
単一区間と残りの不連続区間の和との絡み合いを考察する。 R'enyi CCNRネガティビティを2dマスレスコンパクトボソンで計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Nov 2024 10:24:50 GMT)