OpenScholar: Synthesizing Scientific Literature with Retrieval-augmented LMs [151.8] 我々は,4500万件のオープンアクセス論文と引用支援の回答を関連づけることで,科学的クエリに答える特殊な検索拡張LMであるOpenScholarを紹介した。
ScholarQABench では OpenScholar-8B が GPT-4o を5%、PaperQA2 を7% 上回っている。
OpenScholarのデータストア、レトリバー、セルフフィードバック推論ループも、既製のLMを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:07:42 GMT)
OASIS: Open Agents Social Interaction Simulations on One Million Agents [147.3] 実世界のソーシャルメディアプラットフォームに基づくスケーラブルなソーシャルメディアシミュレータを提案する。
OASISは最大100万人のユーザをモデリングできる大規模なユーザシミュレーションをサポートする。
我々は、情報拡散、グループ分極、XプラットフォームとRedditプラットフォーム間の群れ効果など、様々な社会現象を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:27:34 GMT)
REAR: A Relevance-Aware Retrieval-Augmented Framework for Open-Domain Question Answering [115.7] REAR(Relevance-Aware Retrieval-augmented approach for open-domain Question answering, QA)
我々は,特殊な設計のアセスメントモジュールを組み込むことで,LLMベースのRAGシステムのための新しいアーキテクチャを開発する。
オープンドメインの4つのQAタスクの実験では、REARは以前の競争力のあるRAGアプローチよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:44:20 GMT)
Securing Legacy Communication Networks via Authenticated Cyclic Redundancy Integrity Check [98.3] 認証サイクル冗長性チェック(ACRIC)を提案する。
ACRICは、追加のハードウェアを必要とせずに後方互換性を保持し、プロトコルに依存しない。
ACRICは最小送信オーバーヘッド(1ms)で堅牢なセキュリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:26:05 GMT)
Novel View Extrapolation with Video Diffusion Priors [98.3] ViewExtrapolatorは,Stable Video Diffusion (SVD) の生み出した先進的なビュー合成手法である。
ViewExtrapolatorは、単一のビューまたはモノクロビデオしか利用できない場合、ポイントクラウドからレンダリングされたビューなど、さまざまなタイプの3Dレンダリングで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:16:48 GMT)
Disentangling Memory and Reasoning Ability in Large Language Models [97.3] 本稿では、複雑な推論プロセスを2つの異なる明確なアクションに分解する新しい推論パラダイムを提案する。
実験の結果, この分解によりモデル性能が向上し, 推論プロセスの解釈可能性も向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:19:56 GMT)
Multimodal 3D Reasoning Segmentation with Complex Scenes [92.9] シーン内の複数のオブジェクトに対する3次元推論セグメンテーションタスクを提案することで,研究ギャップを埋める。
このタスクは、オブジェクト間の3次元空間関係によって強化された3Dセグメンテーションマスクと詳細なテキスト説明を作成することができる。
さらに,ユーザ質問やテキスト出力による多目的3D推論セグメンテーションを可能にする,シンプルで効果的なMORE3Dを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:22:45 GMT)
AutoAD-Zero: A Training-Free Framework for Zero-Shot Audio Description [92.7] 本研究の目的は,映画とテレビシリーズのオーディオ記述(AD)を無訓練で生成することである。
市販のビジュアル言語モデル(VLM)と大規模言語モデル(LLM)のパワーを利用する。
当社のアプローチであるAutoAD-Zeroは、映画とテレビシリーズのAD生成において優れたパフォーマンスを示し、最先端のCRITICスコアを達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:54:35 GMT)
Artificial General Intelligence for Medical Imaging Analysis [92.4] 大規模人工知能(AGI)モデルは、様々な汎用ドメインタスクにおいて前例のない成功を収めた。
これらのモデルは、医学分野固有の複雑さとユニークな特徴から生じる顕著な課題に直面している。
このレビューは、医療画像、医療などにおけるAGIの将来的な意味についての洞察を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:08:03 GMT)
Multimodal Autoregressive Pre-training of Large Vision Encoders [85.4] 本稿では,汎用視覚エンコーダのファミリーであるAIMV2について述べる。
エンコーダはマルチモーダル評価だけでなく,ローカライゼーションやグラウンド,分類といったビジョンベンチマークでも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:31:25 GMT)
Moving Object Segmentation: All You Need Is SAM (and Flow) [82.8] SAMのセグメンテーション能力と移動物体の発見・グループ化能力を利用する光フローとSAMを組み合わせた2つのモデルについて検討する。
第1のモデルでは、RGBではなく光の流れを入力としてSAMに適応させ、第2のモデルではRGBを入力として、フローをセグメント化プロンプトとして使用する。
これらの驚くほど単純な方法は、追加の修正なしに、シングルオブジェクトとマルチオブジェクトのベンチマークにおいて、以前のアプローチをかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:28:33 GMT)
A Foundation Model for the Earth System [82.7] 我々は、100万時間以上の多様なデータに基づいてトレーニングされた地球システムのための大規模な基盤モデルであるAuroraを紹介します。
オーロラは、大気の質、海波、熱帯のサイクロンの軌道、および専用システムよりも計算コストの桁違いの高解像度の天気予報において、運用上の予測を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:14:58 GMT)
Generative Intervention Models for Causal Perturbation Modeling [80.7] 多くの応用において、システムのメカニズムが外部の摂動によって変更されるかは未定である。
本稿では、これらの摂動特徴を原子間干渉による分布にマッピングする方法を学習する生成的介入モデル(GIM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:37:57 GMT)
Accelerated zero-order SGD under high-order smoothness and overparameterized regime [79.9] 凸最適化問題を解くための新しい勾配のないアルゴリズムを提案する。
このような問題は医学、物理学、機械学習で発生する。
両種類の雑音下で提案アルゴリズムの収束保証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:26:17 GMT)
EasyHOI: Unleashing the Power of Large Models for Reconstructing Hand-Object Interactions in the Wild [79.7] 本研究の目的は,手動物体のインタラクションを単一視点画像から再構築することである。
まず、手ポーズとオブジェクト形状を推定する新しいパイプラインを設計する。
最初の再構築では、事前に誘導された最適化方式を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:33:35 GMT)
EoRA: Training-free Compensation for Compressed LLM with Eigenspace Low-Rank Approximation [79.6] EoRAは、圧縮されたLLaMA2/3モデルの様々なタスクにおけるエラーを補償する従来の手法より一貫して優れている。
EoRAは、圧縮エラーを補うスケーラブルでトレーニング不要なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:12:34 GMT)
What Languages are Easy to Language-Model? A Perspective from Learning Probabilistic Regular Languages [78.2] 大規模言語モデル (LM) は文字列上の分布である。
RNNとTransformer LMによる規則的LM(RLM)の学習性について検討する。
RNNとトランスフォーマーの双方において,RLMランクの複雑さは強く,学習可能性の有意な予測因子であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:27:01 GMT)
VQA$^2$: Visual Question Answering for Video Quality Assessment [76.8] ビデオ品質アセスメント(VQA)は、低レベルの視覚知覚において古典的な分野である。
画像領域における最近の研究は、視覚質問応答(VQA)が視覚的品質を著しく低レベルに評価できることを示した。
VQA2インストラクションデータセットは,ビデオ品質評価に焦点をあてた最初の視覚的質問応答インストラクションデータセットである。
VQA2シリーズは、ビデオにおける空間的時間的品質の詳細の知覚を高めるために、視覚的および運動的トークンをインターリーブする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:38:44 GMT)
Out-Of-Distribution Detection with Diversification (Provably) [75.4] 機械学習モデルの信頼性確保には、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。
近年の進歩は、トレーニングにおいて容易にアクセス可能な補助的外れ値(例えば、Webや他のデータセットのデータ)を活用することに焦点を当てている。
本稿では,OOD検出のためのダイバーシティ誘導混合法(diversity-induced Mixup for OOD detection,diverseMix)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:56:32 GMT)
Design2Code: Benchmarking Multimodal Code Generation for Automated Front-End Engineering [75.0] 私たちは、このタスクのための最初の実世界のベンチマークであるDesign2Codeを構築します。
テストケースとして484の多様な実世界のWebページを手作業でキュレートし、自動評価指標のセットを開発する。
我々の詳細なブレークダウンメトリクスは、入力されたWebページから視覚要素をリコールし、正しいレイアウト設計を生成するモデルがほとんど遅れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:18:07 GMT)
Language Models are Hidden Reasoners: Unlocking Latent Reasoning Capabilities via Self-Rewarding [74.3] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な機能を示しているが、それでも複数のステップを必要とする複雑な推論タスクに苦戦している。
LaTRO(LaTent Reasoning Optimization)は、潜在分布からのサンプリングとして推論を定式化するためのフレームワークである。
複数のモデルアーキテクチャを用いて、GSM8KおよびARC-Challengeデータセットの実験を通してLaTROを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:29:09 GMT)
Star-Agents: Automatic Data Optimization with LLM Agents for Instruction Tuning [71.3] 本稿では,データセット間のデータ品質向上を自動化する新しいStar-Agentsフレームワークを提案する。
このフレームワークは最初,複数のLDMエージェントを用いた多様なインストラクションデータを生成する。
生成したデータは、難易度と品質の両方を評価する二重モデル法を用いて厳密な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:30:53 GMT)
The Boundaries of Verifiable Accuracy, Robustness, and Generalisation in Deep Learning [71.1] 経験的リスクを最小限に抑えるため,古典的な分布に依存しないフレームワークとアルゴリズムを検討する。
理想的な安定かつ正確なニューラルネットワークの計算と検証が極めて難しいタスク群が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:10:03 GMT)
MagicDriveDiT: High-Resolution Long Video Generation for Autonomous Driving with Adaptive Control [68.7] 本稿では,Ditアーキテクチャに基づく新しいアプローチであるMagicDriveDiTを紹介する。
MagicDriveDiTは、空間的時間的条件エンコーディングを組み込むことで、空間的時間的潜伏量を正確に制御する。
実験では、高解像度でフレーム数の多いリアルなストリートシーンビデオを生成する上で、優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:13:30 GMT)
InterControl: Zero-shot Human Interaction Generation by Controlling Every Joint [67.6] 関節間の所望距離を維持するために,新しい制御可能な運動生成手法であるInterControlを導入する。
そこで本研究では,既成の大規模言語モデルを用いて,ヒューマンインタラクションのための結合ペア間の距離を生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:51:58 GMT)
A Thorough Performance Benchmarking on Lightweight Embedding-based Recommender Systems [67.5] State-of-the-art recommender system (RS) は、埋め込みベクトルによって符号化される分類的特徴に依存し、結果として非常に大きな埋め込みテーブルとなる。
軽量埋め込み型RSの繁栄にもかかわらず、評価プロトコルには幅広い多様性が見られる。
本研究では, LERSの性能, 効率, クロスタスク転送性について, 徹底的なベンチマークによる検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:42:02 GMT)
Looking Beyond Text: Reducing Language bias in Large Vision-Language Models via Multimodal Dual-Attention and Soft-Image Guidance [67.3] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は様々な視覚言語タスクにおいて印象的な成果を上げている。
LVLMは言語バイアスによる幻覚に悩まされ、画像や非効果的な視覚的理解に焦点が当てられなくなった。
MDA (Multimodal duAl-attention meChanIsm) aNd soft-image Guidance (IFG) を用いたLVLMの言語バイアスに対処するためのLACingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:33:30 GMT)
A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.9] 大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。
我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。
これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:39:12 GMT)
NewsInterview: a Dataset and a Playground to Evaluate LLMs' Ground Gap via Informational Interviews [65.4] 我々はジャーナリストのインタビューに焦点をあて、コミュニケーションの基盤と豊富なデータに富んだドメインに焦点をあてる。
我々はNPRとCNNから4万人の2人によるインフォメーションインタビューのデータセットをキュレートする。
LLMは、人間のインタビュアーよりも、認識を使い、より高いレベルの質問に目を向ける可能性がはるかに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:37:38 GMT)
HumanVid: Demystifying Training Data for Camera-controllable Human Image Animation [64.4] 人間の画像アニメーションに適した,最初の大規模高品質データセットであるHumanVidを紹介する。
実世界のデータについては、インターネットから大量の実世界のビデオをコンパイルします。
合成データとして,10K3Dアバターを収集し,体形,肌のテクスチャ,衣服などの既存の資産を利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:26:54 GMT)
Insight-V: Exploring Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language Models [64.2] 大きな言語モデル(LLM)は、さらなる推論によって拡張された能力と信頼性を示す。
LLM推論の改善へのさまざまな取り組みにもかかわらず、高品質な長鎖推論データと最適化されたトレーニングパイプラインは、まだビジョン言語タスクでは不十分である。
本稿では,1)複雑なマルチモーダルタスクに対する長大かつ堅牢な推論データを生成するための初期の取り組みであるInsight-Vと,2)MLLMの推論能力を高めるための効果的なトレーニングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:59:55 GMT)
CulturePark: Boosting Cross-cultural Understanding in Large Language Models [63.5] 本稿では,LLMを利用した文化データ収集のためのマルチエージェント通信フレームワークであるCultureParkを紹介する。
人間の信念、規範、習慣をカプセル化した高品質な異文化対話を生成する。
我々はこれらのモデルを,コンテンツモデレーション,文化的アライメント,文化教育という3つの下流課題にまたがって評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:52:29 GMT)
Overcomplete Tensor Decomposition via Koszul-Young Flattenings [63.0] 最小ランク1項の和として$n_times n times n_3$ tensorを分解する新しいアルゴリズムを与える。
次数-d$s のさらに一般的なクラスは、定数 $C = C(d)$ に対して階数 $Cn$ を超えることができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:41:09 GMT)
Interactive and Expressive Code-Augmented Planning with Large Language Models [62.8] 大きな言語モデル(LLM)は、常識的推論と対話的な意思決定において強力な能力を示す。
近年,制御フローなどのコード・アジャセント技術を用いてLCM出力を構造化し,計画性能を向上させる技術が提案されている。
完全コード表現で動的なLEM計画手法であるREPL-Planを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:23:17 GMT)
BiDense: Binarization for Dense Prediction [62.7] BiDenseは、効率よく正確な密度予測タスクのために設計された一般化されたバイナリニューラルネットワーク(BNN)である。
BiDenseは2つの重要なテクニックを取り入れている: 分散適応バイナリー (DAB) とチャネル適応完全精度バイパス (CFB) である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:01:06 GMT)
LLMs as Continuous Learners: Improving the Reproduction of Defective Code in Software Issues [62.1] EvoCoderは、イシューコード再現のための継続的学習フレームワークである。
その結果,既存のSOTA法よりも20%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:49:23 GMT)
DRPruning: Efficient Large Language Model Pruning through Distributionally Robust Optimization [61.5] 大きな言語モデル(LLM)は素晴らしい結果をもたらすが、モデルのサイズと計算コストの増加による課題に直面している。
本稿では,分散的にロバストな最適化を取り入れたDRPruningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:02:39 GMT)
Localizing Events in Videos with Multimodal Queries [61.2] セマンティッククエリに基づくビデオ内のイベントのローカライズは、ビデオ理解における重要なタスクである。
マルチモーダルクエリでビデオ中のイベントをローカライズするための新しいベンチマークであるICQを紹介する。
疑似MQs戦略における3つのマルチモーダルクエリ適応法と新しいサロゲートファインタニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:58:55 GMT)
Indiscriminate Disruption of Conditional Inference on Multivariate Gaussians [60.2] 敵対的機械学習の進歩にもかかわらず、敵対者の存在下でのガウスモデルに対する推論は特に過小評価されている。
我々は,意思決定者の条件推論とその後の行動の妨害を希望する自己関心のある攻撃者について,一組の明らかな変数を乱すことで検討する。
検出を避けるため、攻撃者は、破損した証拠の密度によって可否が決定される場合に、攻撃が可否を示すことを望んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:46:55 GMT)
Revisiting the Integration of Convolution and Attention for Vision Backbone [59.5] 畳み込みとMHSA(Multi-head self-attentions)は一般的に、視覚バックボーンを構築するための代替手段であると考えられている。
そこで本研究では,MSHAとConvsを,異なる粒度レベルで並列的に使用することを提案する。
我々は,提案手法であるtextitGLMix の可能性を実証的に検証した。軽量なConvs に細粒度機能の負荷をオフロードすることで,いくつかのセマンティックスロットで MHSAs を使用するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:59:08 GMT)
FFAA: Multimodal Large Language Model based Explainable Open-World Face Forgery Analysis Assistant [59.2] FFAA: Face Forgery Analysis Assistant(MLLM)とMIDS(Multi-Awer Intelligent Decision System)について紹介する。
提案手法は,ユーザフレンドリで説明可能な結果を提供するだけでなく,従来の手法に比べて精度と堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:37:25 GMT)
Point Cloud Resampling with Learnable Heat Diffusion [58.1] ポイントクラウド再サンプリングのための学習可能な熱拡散フレームワークを提案する。
前の固定された拡散モデルとは異なり、適応条件は点雲の幾何学的特徴を選択的に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:44:18 GMT)
Point Cloud Denoising With Fine-Granularity Dynamic Graph Convolutional Networks [58.1] ノイズの摂動は、しばしば3次元の点雲を破損させ、表面の再構成、レンダリング、さらなる処理といった下流のタスクを妨げる。
本稿では,GDGCNと呼ばれる粒度動的グラフ畳み込みネットワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:19:32 GMT)
Probing Multimodal Large Language Models for Global and Local Semantic Representations [57.3] マルチモーダル大言語モデルのどの層がグローバルな画像情報に最も力を注いでいるかを検討する。
本研究では,モデルの中間層が,よりグローバルな意味情報を符号化できることを見出した。
最上位のレイヤが過度にローカル情報に集中していることが分かり、グローバル情報をエンコードする能力の低下につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:03:33 GMT)
Global Challenge for Safe and Secure LLMs Track 1 [57.1] LLM(Global Challenge for Safe and Secure Large Language Models)は、AI Singapore(AISG)とCyberSG R&D Programme Office(CRPO)が主催する先駆的イニシアチブである。
本稿では,AI Singapore(AISG)とCyberSG R&D Programme Office(CRPO)が組織した先駆的イニシアチブであるLLM(Global Challenge for Safe and Secure Large Language Models)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:20:31 GMT)
Unveiling Hidden Details: A RAW Data-Enhanced Paradigm for Real-World Super-Resolution [57.0] リアル・ワールド・イメージ・スーパーレゾリューション(Real SR)は、低解像度(LR)画像から高忠実でディテールに富んだ高解像度(HR)画像を生成することを目的としている。
既存のReal SRメソッドは主にLR RGBドメインから詳細を生成することに重点を置いており、しばしば細部における豊かさや忠実さの欠如につながっている。
RAWデータに隠された詳細を用いて既存のRGBのみの手法を補完し、優れた出力を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:54:15 GMT)
LLaMA-Berry: Pairwise Optimization for O1-like Olympiad-Level Mathematical Reasoning [56.3] このフレームワークはMonte Carlo Tree Search (MCTS)と反復的なSelf-Refineを組み合わせて推論パスを最適化する。
このフレームワークは、一般的なベンチマークと高度なベンチマークでテストされており、探索効率と問題解決能力の点で優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:07:59 GMT)
Physical Adversarial Attack meets Computer Vision: A Decade Survey [55.4] 本稿では,身体的敵意攻撃の概要を概観する。
本研究は,身体的敵意攻撃の性能を体系的に評価する第一歩を踏み出した。
提案する評価基準であるhiPAAは6つの視点から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:47:32 GMT)
Antiparticles in non-relativistic quantum mechanics [55.2] 非相対論的量子力学は、もともと粒子を記述するために定式化された。
量子場理論に訴えることなく、非相対論的ケースで反粒子の概念をいかに導入できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:07:20 GMT)
GC-Bench: An Open and Unified Benchmark for Graph Condensation [54.7] 我々は,グラフ凝縮の性能を解析するための総合的なグラフ凝縮ベンチマーク (GC-Bench) を開発した。
GC-Benchは、グラフ凝縮の特徴を以下の次元で体系的に研究している。
我々は,再現性のある研究を容易にするために,異なるGC手法を訓練し,評価するための簡易ライブラリを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:57:09 GMT)
Model Inversion Attacks Through Target-Specific Conditional Diffusion Models [54.7] モデル反転攻撃(MIA)は、ターゲット分類器のトレーニングセットからプライベートイメージを再構築することを目的としており、それによってAIアプリケーションにおけるプライバシー上の懸念が高まる。
従来のGANベースのMIAは、GANの固有の欠陥と潜伏空間における最適化の偏りにより、劣った遺伝子的忠実度に悩まされる傾向にある。
これらの問題を緩和するために拡散モデル反転(Diff-MI)攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:22:10 GMT)
Teaching MLPs to Master Heterogeneous Graph-Structured Knowledge for Efficient and Accurate Inference [53.4] 我々はHGNNの優れた性能とリレーショナルの効率的な推論を組み合わせたHG2MとHG2M+を紹介する。
HG2Mは直接、教師HGNNの入力とソフトラベルをターゲットとしてノード特徴を持つ生徒を訓練する。
HG2Mは、大規模IGB-3M-19データセット上でのHGNNよりも379.24$timesの速度アップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:39:09 GMT)
KOALA: Empirical Lessons Toward Memory-Efficient and Fast Diffusion Models for Text-to-Image Synthesis [52.4] 効率的なテキスト・ツー・イメージ・モデルを構築する上で重要なプラクティスを3つ提示する。
これらの結果に基づき、KOALA-Turbo &-Lightningと呼ばれる2種類の効率的なテキスト・画像モデルを構築した。
SDXLとは異なり、私たちのKOALAモデルは8GBのVRAM(3060Ti)を持つコンシューマグレードGPU上で1024pxの高解像度画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:22:52 GMT)
Multi-times Monte Carlo Rendering for Inter-reflection Reconstruction [51.9] 逆レンダリング法は、非絡み合ったジオメトリー、材料、環境光で高忠実度3Dオブジェクトを再構成する際、顕著な性能を実現している。
環境照明を総合的に計算するマルチタイムモンテカルロサンプリングを導入したRef-MC2を提案する。
また,本手法のアンタングル化能力を示すために,リライティングや素材編集などのダウンストリームアプリケーションも紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:55:36 GMT)
Coarse Correspondences Boost Spatial-Temporal Reasoning in Multimodal Language Model [51.8] 本稿では,2次元画像を入力として,MLLMの時空間推論を強化する軽量な手法である粗対応を導入する。
本手法は,映像のフレーム間や異なる視点における主物体の対応性を特定するために,軽量な追跡モデルを用いている。
この単純なトレーニングフリーアプローチは、4つのベンチマークでGPT4-V/Oに一定の利得をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:52:31 GMT)
Night-to-Day Translation via Illumination Degradation Disentanglement [51.8] ナイト・トゥ・デイの翻訳は、夜間のシーンの昼のようなビジョンを達成することを目的としている。
複雑な劣化を伴う夜間画像の処理は 未熟な条件下では 重要な課題です
夜間画像の劣化パターンを識別するためにtextbfN2D3 を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:51:32 GMT)
Verifying the Robustness of Automatic Credibility Assessment [50.6] 入力テキストにおける意味保存的変化がモデルを誤解させる可能性があることを示す。
また、誤情報検出タスクにおける被害者モデルと攻撃方法の両方をテストするベンチマークであるBODEGAについても紹介する。
我々の実験結果によると、現代の大規模言語モデルは、以前のより小さなソリューションよりも攻撃に対して脆弱であることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:46:44 GMT)
Instruction-Guided Editing Controls for Images and Multimedia: A Survey in LLM era [50.2] 命令ベースの編集の最近の進歩は、ユーザ意図と複雑な編集操作の間の橋渡しとして自然言語を用いて、視覚コンテンツとの直感的な対話を可能にしている。
我々は,エンターテイメントから教育に至るまで,様々な産業において強力なビジュアル編集を民主化することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:28:10 GMT)
NeuroBench: A Framework for Benchmarking Neuromorphic Computing Algorithms and Systems [50.1] ニューロベンチ(NeuroBench)はニューロモルフィックコンピューティングアルゴリズムとシステムのためのベンチマークフレームワークである。
NeuroBenchは、業界や学界にまたがる研究者のオープンなコミュニティによる共同開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:10:02 GMT)
Decoupling of External and Internal Dynamics in Driven Two-level Systems [50.0] レーザー駆動の2レベル系を、各状態の外部自由度にのみ作用する方程式の集合に分解する方法を示す。
我々は、時間依存減衰を持つ古典振動子に訴えることにより、この問題の解法を特徴づける方法を提供する。
運動場位相のチャープは、デチューニング演算子の力学のエレンフェスト/平均値部分を補償する手段として自然に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:35:53 GMT)
Safety Without Semantic Disruptions: Editing-free Safe Image Generation via Context-preserving Dual Latent Reconstruction [49.6] マルチモーダル生成モデルのトレーニングは、ユーザを有害で安全でない、議論の余地のない、あるいは文化的に不適切なアウトプットに晒すことができる。
安全コンテクストの埋め込みと、より安全な画像を生成するための二重再構成プロセスを活用するモジュール型動的ソリューションを提案する。
我々は、モデル安全性の制御可能なバリエーションを提供しながら、安全な画像生成ベンチマークの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:47:13 GMT)
On the Fairness, Diversity and Reliability of Text-to-Image Generative Models [49.6] マルチモーダル生成モデルは 彼らの公正さ、信頼性、そして誤用の可能性について 批判的な議論を呼んだ
組込み空間における摂動に対する応答を通じてモデルの信頼性を評価するための評価フレームワークを提案する。
本手法は, 信頼できない, バイアス注入されたモデルを検出し, バイアス前駆体の検索を行うための基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:46:55 GMT)
Neuro-3D: Towards 3D Visual Decoding from EEG Signals [49.5] 脳波信号から3次元視覚知覚を復号する新しい神経科学タスクを導入する。
まず、ビデオと画像の両方でレンダリングされた72の3Dオブジェクトのカテゴリを閲覧する12人の被験者から、マルチモーダル分析データと脳波記録を含むデータセットであるEEG-3Dを提示する。
脳波信号に基づく3次元視覚デコーディングフレームワークNeuro-3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:24:20 GMT)
Towards Full Delegation: Designing Ideal Agentic Behaviors for Travel Planning [49.3] 本稿では,エージェントが優れたエージェント行動に追従すべき基準のリストであるAPECエージェントコンスティチューションを提案する。
APEC-Travelは、旅行者との対話を通じて、隠されたパーソナライズされたニーズを積極的に抽出する旅行計画エージェントである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:30:02 GMT)
A Framework for Evaluating LLMs Under Task Indeterminacy [49.3] 大規模言語モデル(LLM)の評価は、評価コーパスの各項目に対して単一の正しい応答(ゴールドラベル)があると仮定することが多い。
タスク不確定性の下でLLMを評価するためのフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:15:44 GMT)
Towards Knowledge Checking in Retrieval-augmented Generation: A Representation Perspective [48.4] Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは,Large Language Models (LLM) の性能向上を約束している。
本研究の目的は,RAGシステムにおける知識チェックに関する体系的研究を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:39:13 GMT)
Simulation-Aided Policy Tuning for Black-Box Robot Learning [47.8] 本稿では,データ効率の向上に着目した新しいブラックボックスポリシー探索アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはロボット上で直接学習し、シミュレーションを追加の情報源として扱い、学習プロセスを高速化する。
ロボットマニピュレータ上でのタスク学習の高速化と成功を,不完全なシミュレータの助けを借りて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:52:23 GMT)
Generating Realistic Adversarial Examples for Business Processes using Variational Autoencoders [47.5] 私たちは、ビジネスプロセスのコンテキストに合わせて、現実的な敵の例を生成することに重点を置いています。
入力データの潜時空間表現に雑音を加えることで敵を発生させる2つの新しい潜時空間攻撃を導入する。
我々は,この2つの潜時空間法を,11個の実時間イベントログと4つの予測モデルに対して,他の6つの逆攻撃法を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:18:52 GMT)
Learning from "Silly" Questions Improves Large Language Models, But Only Slightly [46.4] 本稿では,その成功の潜在的解釈と大規模評価という,隠れた要因について検討することを目的とする。
我々は, GPT-4を用いて, 教育, 心理学, 認知科学の観点から, ルージバ問題の成功事例を分析した。
意外なことに、我々の結果は、ルールが特定のタスクにおけるモデル性能を著しく改善する一方で、他のタスクにおけるパフォーマンスを低下させる可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:45:40 GMT)
A Closer Look at Machine Unlearning for Large Language Models [46.2] 大型言語モデル(LLM)は機密または著作権のあるコンテンツを記憶し、プライバシーと法的懸念を高める。
LLMの機械学習におけるいくつかの問題について議論し、可能なアプローチについての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:39:13 GMT)
Are Anomaly Scores Telling the Whole Story? A Benchmark for Multilevel Anomaly Detection [46.2] 異常検出(AD)は、通常のトレーニングデータからパターンを学習することで異常を識別する機械学習タスクである。
既存のモデルは、主にバイナリ環境で動作し、それらが生成する異常スコアは通常、通常のデータからのデータポイントのずれに基づいている。
本稿では,実世界のアプリケーションにおける異常の重症度を表す,新しい設定であるマルチレベルAD(MAD)を提案する。
第2に,新たなベンチマークMAD-Benchを導入する。このベンチマークでは,異常検出能力だけでなく,異常スコアが重大度をどの程度効果的に反映しているかをモデルとして評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:18:37 GMT)
Matrix manipulations via unitary transformations and ancilla-state measurements [46.1] 本稿では,マルチキュービットトフォリ型と最も単純な1キュービット演算に基づく内部積,行列加算,行列乗算の計算手法を提案する。
加算プロトコルの深さ(ランタイム)は$O(1)$であり、他のプロトコルの深さは考慮された行列の次元によって対数的に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:25:20 GMT)
Baking Gaussian Splatting into Diffusion Denoiser for Fast and Scalable Single-stage Image-to-3D Generation [46.0] 単一視点からのオブジェクトおよびシーン生成のための新しい1段3次元拡散モデルDiffusionGSを提案する。
実験の結果,PSNRでは2.20dB,FIDでは23.25dB,SOTA法では5倍以上の速度(A100 GPUでは6s)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:21:24 GMT)
Robust Fast Adaptation from Adversarially Explicit Task Distribution Generation [45.6] タスク識別子上に配置されたタスク分布を明示的に生成する。
我々は、敵の訓練から高速適応を強固にすることを提案する。
この研究は、特にメタラーニングにおけるタスク分散シフトを扱う際に、実践的な意味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:56:12 GMT)
Existential Unforgeability in Quantum Authentication From Quantum Physical Unclonable Functions Based on Random von Neumann Measurement [45.4] 物理的非閉包関数(PUF)は、固有の非閉包不可能な物理的ランダム性を利用して、ユニークな入出力ペアを生成する。
量子PUF(Quantum PUFs)は、量子状態を入出力ペアとして使用することによって、この概念を拡張している。
ランダムなユニタリQPUFは、量子多項式時間に対する実存的非偽造性を達成できないことを示す。
本稿では,QPUFが非単体量子チャネルとして機能する2番目のモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:13:29 GMT)
FocusLLaVA: A Coarse-to-Fine Approach for Efficient and Effective Visual Token Compression [45.4] 高解像度画像は、多モード大言語モデルに入力される視覚トークンの数を2次的に増加させる。
現在の研究は、しばしば性能を犠牲にして、効率を改善するために視覚的トークン圧縮法を開発している。
情報密度の低い冗長領域を圧縮する視覚誘導型サンプルラと、ユーザ指示と強く相関する視覚トークンを選択するテキスト誘導型サンプルラとを用いて、粗大な視覚トークン圧縮法を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:37:52 GMT)
StereoCrafter-Zero: Zero-Shot Stereo Video Generation with Noisy Restart [45.3] ゼロショットステレオビデオ生成のための新しいフレームワークである textitStereoCrafter-Zero を紹介する。
主なイノベーションは、ステレオ認識の潜伏剤を初期化するためのノイズの多い再起動戦略と反復的な精錬プロセスである。
我々のフレームワークは様々な拡散モデルに対して堅牢で適応可能であり、ゼロショットステレオビデオ生成のための新しいベンチマークを設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:41:55 GMT)
CLIPer: Hierarchically Improving Spatial Representation of CLIP for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [45.0] Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) は、様々な画像レベルのタスクに対して強力なゼロショット分類能力を示す。
CLIPの空間表現を階層的に改善する新しい階層型フレームワークCLIPerを提案する。
提案するCLIPerは、7つのセグメンテーションデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:54:30 GMT)
Physical consequences of Lindbladian invariance transformations [45.0] 我々は、対称性変換を自分自身で活用し、実用的な物理的タスクを最適化できることを示す。
特に,エネルギーと情報と環境との交換に関して,物理量の測定可能な値を変更する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:28:15 GMT)
NBMLSS: probabilistic forecasting of electricity prices via Neural Basis Models for Location Scale and Shape [45.0] 我々は、GAMLSSの原理的解釈可能性と、計算にスケーラブルな共有基底分解をブレンドした、位置、スケール、形状のためのニューラル基底モデルをデプロイする。
複数の市場領域で実験が行われ、分布型ニューラルネットワークに匹敵する確率論的予測性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:17:53 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。
さらに,マルチタスク学習による二重対話能力を実現する手法も設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:19:28 GMT)
PatchScaler: An Efficient Patch-Independent Diffusion Model for Image Super-Resolution [44.3] PatchScalerは、単一画像超解像のための効率的なパッチ非依存拡散パイプラインである。
テクスチャは、共通参照テクスチャメモリから、ターゲットパッチのテクスチャ先行を適応的に検索する。
本コードでは,定量評価と定性評価の両方において優れた性能を示し,推論を著しく高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:35:18 GMT)
Multimodal 3D Brain Tumor Segmentation with Adversarial Training and Conditional Random Field [44.0] 正確なセグメンテーションのためのマルチモーダル3次元ボリューム生成適応ネットワーク(3D-vGAN)を提案する。
このモデルは、Pseudo-3DをV-netの改良に利用し、生成後の条件付きランダムフィールドを追加し、元のイメージを補助的なガイダンスとして利用する。
BraTS-2018データセットによる結果は、3D-vGANがU-net、Gan、FCN、および3D V-netなどの古典的セグメンテーションモデルより優れており、99.8%以上に達したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:52:02 GMT)
Is Less More? Exploring Token Condensation as Training-free Adaptation for CLIP [43.1] 比較言語画像事前訓練(CLIP)は画像分類において顕著な一般化能力を示した。
CLIPは、ゼロショット推論中にダウンストリームデータセットのパフォーマンス低下に遭遇することがある。
このようなケースでCLIPのパフォーマンス低下に効率的に対処できる、トレーニング不要のアプローチはありますか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:17:29 GMT)
SemanticDraw: Towards Real-Time Interactive Content Creation from Image Diffusion Models [43.0] 本稿では,複数の手書き領域から高品質な画像がほぼリアルタイムで生成されるインタラクティブコンテンツ作成の新たなパラダイムであるSemanticDrawを紹介する。
提案フレームワークは,既存の拡散モデルや加速度スケジューラに対して一般化可能であり,サブ秒(0.64秒)の画像コンテンツ作成アプリケーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:57:27 GMT)
Investigating Human Values in Online Communities [42.6] Reddit に存在する値を計算解析する手法を提案する。
本手法は大規模分析を可能にし,調査に基づくアプローチを補完する。
本分析は,様々なオンラインコミュニティで広く普及している価値観について,これまでに記録された知見と新たな知見の両方を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:16:57 GMT)
Harnessing high-dimensional temporal entanglement using limited interferometric setups [41.9] 偏極時間領域における高次元エンタングルメントの最初の完全解析法を開発した。
本稿では,量子鍵分布において,関連する密度行列要素とセキュリティパラメータを効率的に認証する方法を示す。
自由空間量子通信の耐雑音性をさらに高める新しい構成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:25:22 GMT)
End-to-End Convolutional Activation Anomaly Analysis for Anomaly Detection [41.9] エンドツーエンドの畳み込みアクティベーション異常解析(E2E-CA$3$)
エンドツーエンドの畳み込み動作異常解析(E2E-CA$3$)を提案する。
これは、Sperl、Schulze、B"ottingerによって提案されたA$3$の異常検出アプローチの重要な拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:22:50 GMT)
Deep operator network models for predicting post-burn contraction [41.9] 火傷は世界的な健康上の課題となる。
焼傷後傷の進展の理解と予測は効果的な治療戦略の開発に不可欠である。
機械学習の最近の進歩、特にディープラーニングは、これらの予測を加速するための有望な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:57:29 GMT)
Anomalous transport in U(1)-symmetric quantum circuits [41.9] U(1)対称乱れモデルにおける離散時間輸送の研究 : 異なる力学状態の配列で調整された。
我々は磁化プロファイルの単純な関数である凝集量、円形統計モーメントを開発する。
この量から輸送指数を抽出し、局所化、拡散、および(最も興味深いのは、混乱したシステムにとって)超拡散的レジーム(superdiffusive regimes)と整合した位相図の挙動を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:56:26 GMT)
HARec: Hyperbolic Graph-LLM Alignment for Exploration and Exploitation in Recommender Systems [41.4] 本稿では,ハイパーボリック空間におけるテキスト記述とユーザ・イテム協調情報を整合させるハイパーボリック表現学習フレームワークであるHARecを提案する。
本フレームワークでは,(1) より優れた階層表現を実現する階層型グラフ-llmアライメント機構,(2) ユーザ調整可能な探索・探索のトレードオフを容易にする双曲型階層木構造を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:01:47 GMT)
Is this Generated Person Existed in Real-world? Fine-grained Detecting and Calibrating Abnormal Human-body [40.8] 既存のテキスト・トゥ・イメージやテキスト・トゥ・ビデオのモデルは、現実世界の身体構造と大きく異なるような、低品質の人間の写真を生成することが多い。
本稿では,textbfFine-fine textbfHuman-body textbfAbnormality textbfDetection textbf(D)を提案する。
本稿では,人体構造物の異常を識別し,修復し,他の内容の保存を行うHumanCalibratorというフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:13:38 GMT)
Learning to Cooperate with Humans using Generative Agents [40.6] ゼロショットと人間を協調させる訓練エージェントは、マルチエージェント強化学習(MARL)における重要なミッションである
我々は,この課題に効果的に対処できる,人間のパートナーの生成モデルを示す。
潜在空間からサンプリングすることで、生成モデルを用いて異なるパートナーを生成し、協調エージェントを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:36:17 GMT)
Graph Domain Adaptation with Dual-branch Encoder and Two-level Alignment for Whole Slide Image-based Survival Prediction [40.2] 本稿では,WSI ドメイン間の機能およびカテゴリレベルのアライメントを検討するために,デュアルブランチと2レベルアライメント(DETA)フレームワークを提案する。
当社の作業は、WSIデータ分析におけるドメインシフト問題を緩和する最初の試みです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:35:16 GMT)
Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions [40.2] Marco-o1は数学、物理学、コーディングなどの標準解を持つ分野に焦点を当てている。
o1モデルは、明確な標準が欠如し、報酬が定量化が難しい広い領域に効果的に一般化しますか?
Marco-o1は、Chain-of-Thoughtファインチューニング、Monte Carlo Tree Search (MCTS)、リフレクションメカニズム、革新的な推論戦略によって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:37:33 GMT)
Mirror Target YOLO: An Improved YOLOv8 Method with Indirect Vision for Heritage Buildings Fire Detection [39.8] ミラーターゲットヨロ(mita-YOLO)と呼ばれる間接視覚に基づく火災検知手法を提案する。
MITA-YOLOは間接視覚展開と拡張検出モジュールを統合している。
鏡角を用いて間接的なビューを達成し、不規則空間における可視性に制限のある問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:23:00 GMT)
Efficient 3D Instance Mapping and Localization with Neural Fields [39.7] 本稿では,RGB画像の列から3次元インスタンスセグメンテーションの暗黙的なシーン表現を学習する問題に取り組む。
本稿では,新しい視点から3Dインスタンスセグメンテーションマスクを描画するニューラルラベルフィールドを効率的に学習する新しいフレームワークである3DIMLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:07:10 GMT)
Predictive Maintenance Study for High-Pressure Industrial Compressors: Hybrid Clustering Models [39.6] 正規化相互情報(NMI)や調整ランダム指標(ARI)などの品質指標を用いてクラスタリングアルゴリズムの評価を行った。
これらの特徴は、リッチレグレッションモデルにより、故障検出の精度を平均4.87パーセント向上させる。
クロスバリデーションと重要なパフォーマンス指標は、予測メンテナンスモデルにおけるクラスタリングベースの機能のメリットを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:14:26 GMT)
Evaluation of phase shifts for non-relativistic elastic scattering using quantum computers [39.6] 本研究は, 量子コンピュータ上での一般相対論的非弾性散乱過程の位相シフトを求めるアルゴリズムの開発を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:01:10 GMT)
Data-centric Graph Learning: A Survey [37.8] 本稿では,グラフ学習パイプラインの段階に基づく新しい分類法を提案する。
グラフデータに埋め込まれた潜在的な問題を解析し、それをデータ中心の方法で解決する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:44:38 GMT)
PIORS: Personalized Intelligent Outpatient Reception based on Large Language Model with Multi-Agents Medical Scenario Simulation [37.6] 中国では、受付係の看護師は外来で圧倒的な負荷に直面し、各患者の時間と注意を制限している。
パーソナライズされた知的外来受容器システム(PIORS)について紹介する。
本システムは, LLMベースの受付看護師と, LLMと病院情報システム(HIS)の連携を実際の外来環境に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:28:07 GMT)
Forecasting Future International Events: A Reliable Dataset for Text-Based Event Modeling [37.5] WorldREPは、大規模言語モデル(LLM)の高度な推論能力を活用することで制限に対処するために設計された、新しいデータセットである。
我々のデータセットは、高度なプロンプトモデリングと、政治学の領域の専門家による厳密な検証によって生成される高品質なスコアリングラベルを特徴としている。
データ収集、ラベル付け、ベンチマークのための完全な自動化ソースコードとともに、私たちのデータセットを公開し、テキストベースのイベント予測の研究を支援し、前進させることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:44:23 GMT)
Lost in Inference: Rediscovering the Role of Natural Language Inference for Large Language Models [37.0] 近年、自然言語理解(NLU)を評価する一般的な方法は、自然言語推論(NLI)タスクを実行するモデルの能力を検討することである。
本稿では,異なるスケールの6つのモデルにわたる5つの異なるNLIベンチマークに焦点を当てる。
我々は,異なるサイズと品質のモデルを識別できるかどうか,トレーニング中にその精度がどのように発達するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:09:36 GMT)
Logarithmic Neyman Regret for Adaptive Estimation of the Average Treatment Effect [36.3] 強化学習における外部評価と強い関係を持つ因果推論における平均処理効果(ATE)の推定は中核的な問題である。
本稿では、ATEの推定を改善するために、処理割り当て確率を適応的に選択する問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:38:49 GMT)
SPARKLE: A Unified Single-Loop Primal-Dual Framework for Decentralized Bilevel Optimization [35.9] 本稿では,複数のエージェントが協調して,近傍通信によるネスト最適化構造に関わる問題を解く分散二段階最適化について検討する。
SPARKLE(Single-loop Primal-dual AlgoRithm frameworK)を提案する。
本稿では,SPARKLEの統一収束解析を行い,既存の分散二段階アルゴリズムと比較して,最先端の収束率を持つ全変種に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:23:06 GMT)
DINO-X: A Unified Vision Model for Open-World Object Detection and Understanding [35.5] IDEA Researchが開発した統合オブジェクト中心ビジョンモデルであるDINO-Xを紹介する。
DINO-Xは、オープンワールドオブジェクト理解のためのオブジェクトレベルの表現を追求するために、Grounding DINO 1.5と同じTransformerベースのエンコーダデコーダアーキテクチャを使用している。
我々は,プロンプトのないオープンワールド検出をサポートする汎用オブジェクトプロンプトを開発し,ユーザがプロンプトを提供することなく,画像中のあらゆるものを検出できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:42:20 GMT)
TransLinkGuard: Safeguarding Transformer Models Against Model Stealing in Edge Deployment [34.9] エッジデバイス上でのモデル盗難に対するプラグアンドプレイモデル保護手法であるTransLinkGuardを提案する。
TransLinkGuardの中核となるのは、セキュアな環境にある軽量の認証モジュールである。
大規模な実験によると、TransLinkGuardはブラックボックスのセキュリティ保証と同じセキュリティ保護を無視可能なオーバーヘッドで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:16:53 GMT)
Correlated Structural and Optical Characterization of Hexagonal Boron Nitride [34.8] 六方晶窒化ヘキサゴン(hBN)は、室温で単一光子放出とスピン依存ホウ素を示す量子放出体をホストする。
光学特性について多くの研究がなされたが、エミッターの化学構造は不明のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:39:33 GMT)
GMAI-VL & GMAI-VL-5.5M: A Large Vision-Language Model and A Comprehensive Multimodal Dataset Towards General Medical AI [34.8] 総合的なマルチモーダル医療データセットであるGMAI-VL-5.5Mを提案する。
このデータセットは、包括的なタスクカバレッジ、多様なモダリティ、高品質の画像テキストデータを備えている。
本稿では,段階的に3段階のトレーニング戦略を持つ一般医用視覚言語モデルであるGMAI-VLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:59:36 GMT)
t-READi: Transformer-Powered Robust and Efficient Multimodal Inference for Autonomous Driving [34.5] t-READiは,マルチモーダルセンサデータの変動を考慮した適応型推論システムである。
平均推論精度を6%以上改善し、推論遅延を約15倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:46:57 GMT)
VeriGraph: Scene Graphs for Execution Verifiable Robot Planning [33.9] 本稿では,ロボット計画のための視覚言語モデル(VLM)を統合するフレームワークであるVeriGraphを提案する。
VeriGraphはシーングラフを中間表現として使用し、キーオブジェクトと空間関係をキャプチャして、計画検証と改善を改善する。
提案手法は,多様な操作シナリオにおけるタスク完了率を大幅に向上させ,言語ベースタスクでは58%,画像ベースタスクでは30%,ベースラインメソッドでは58%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:56:48 GMT)
Metrology of microwave fields based on trap-loss spectroscopy with cold Rydberg atoms [32.7] 磁気光学トラップにおけるコールド・ライドバーグ原子のトラップロス分光に基づくマイクロ波場のメトロジーの新しいアプローチを示す。
室温蒸気を用いた最先端のセンサーと比較すると、コールド原子は相互作用時間が長く、環境からの隔離性が良く、ドップラー効果が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:50:42 GMT)
MMGenBench: Evaluating the Limits of LMMs from the Text-to-Image Generation Perspective [32.6] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は目覚ましい機能を示している。
入力画像から画像のプロンプトを生成するためにLMMを必要とする簡易な自動評価パイプラインを提案する。
次に、テキストから画像への生成モデルを用いて、生成したプロンプトに基づいて新しい画像を生成する。
最後に,元の画像と生成された画像を比較し,LMMの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:16:16 GMT)
Nadaraya-Watson kernel smoothing as a random energy model [31.8] 我々は統計物理学におけるランダムエネルギーモデル(REM)の解析から、ナダラヤ・ワトソン(NW)核平滑化のシャープを計算するためのアイデアを用いる。
私たちの研究は、カーネルのスムージングを高次元で詳細に理解するための第一歩を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:02:13 GMT)
S-MolSearch: 3D Semi-supervised Contrastive Learning for Bioactive Molecule Search [30.1] 半教師付きコントラスト学習において,分子3次元情報と親和性情報を活用する最初のフレームワークであるS-MolSearchを提案する。
ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を効率的に処理し、ラベルなしデータのソフトラベルを生成しながら分子構造エンコーダを訓練する。
S-MolSearchは、広く使われているLIT-PCBAとDUD-Eで優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:32:27 GMT)
Privacy-Aware Data Acquisition under Data Similarity in Regression Markets [29.6] データの類似性とプライバシの嗜好が市場設計に不可欠であることを示す。
我々は、データ類似性が市場参加や取引データの価値にどのように影響するかを数値的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:57:44 GMT)
CosmoCLIP: Generalizing Large Vision-Language Models for Astronomical Imaging [29.6] 我々は、事前学習されたCLIPモデルに基づいて精密に微調整された天文学的な画像テキストコントラスト学習フレームワークであるCosmoCLIPを紹介する。
以上の結果から,CosmoCLIPは直接的かつ強力なフレームワークであり,ゼロショット分類や画像テキスト検索タスクにおいてCLIPを著しく上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:08:06 GMT)
A 2x2 quantum dot array in silicon with fully tuneable pairwise interdot coupling [29.5] 本報告では, 隣接するすべての点間の相互結合が可変な2次元シリコン金属酸化物半導体(MOS)量子ドットについて述べる。
この装置は4.2Kで特徴付けられ、二重ドットと三重ドットの構成の形成と分離を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:46:15 GMT)
Panther: Illuminate the Sight of Multimodal LLMs with Instruction-Guided Visual Prompts [29.1] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、人間の視覚知覚能力とのギャップを急速に埋めている。
本稿では,ユーザの指示に忠実に固執し,興味の対象を正確に特定するMLLMであるPantherを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:47:27 GMT)
Velocitune: A Velocity-based Dynamic Domain Reweighting Method for Continual Pre-training [28.6] Velocituneは学習速度を動的に評価し、それに応じてデータ比率を調整する。
スケーリング法によってガイドされ、関連するコストを少なくして、各ドメインの望ましい学習目標を示す。
数学およびコード推論タスクとコマンドライン生成ベンチマークの両方のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:10:02 GMT)
AdaNCA: Neural Cellular Automata As Adaptors For More Robust Vision Transformer [27.9] 視覚変換器 (ViT) は視覚と視覚の相互作用学習を通して画像分類において顕著な性能を示す。
そこで我々は,視覚変換器用ニューラルセルラーオートマタ (NCA) を提案する。
パラメータの3%未満の増加により、AdaNCAは敵攻撃による精度の10%以上の絶対的な改善に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:55:50 GMT)
Decision-Focused Model-based Reinforcement Learning for Reward Transfer [27.9] 本稿では,報酬関数の変化に頑健でありながら高いリターンを達成する遷移モデルを学習する,新しいロバストな決定中心(RDF)アルゴリズムを提案する。
我々は、様々なシミュレーターと実際の患者データに基づいて、RDFがパーソナライズされたポリシーを計画するのに使えるシンプルで効果的なモデルを学ぶことができるという理論的および実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:06:21 GMT)
Robust Detection of Watermarks for Large Language Models Under Human Edits [27.7] そこで本研究では,人間の編集下での透かし検出のための不適切な良性テストの形で,新しい手法を提案する。
我々は,Gumbel-GoF透かしのロバスト検出において,Tr-GoF試験が最適性を達成することを証明した。
また, Tr-GoF試験は, 適度なテキスト修正方式において, 高い検出効率が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:06:04 GMT)
Repository-level Code Translation Benchmark Targeting Rust [27.1] Rustをターゲットにした375のタスクからなる、最初のリポジトリレベルのコード変換ベンチマークを紹介します。
このベンチマークを用いて、4つの最先端の大規模言語モデル(LLM)について検討する。
その結果,LCMは単純なタスクに比べて,リポジトリレベルでの翻訳性能が著しく低下(41.5%-56.2% Pass@1 drop of GPT-4)していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:00:52 GMT)
Solving Zero-Shot 3D Visual Grounding as Constraint Satisfaction Problems [26.8] 3Dビジュアルグラウンドは、自然言語で記述された3Dシーン内のオブジェクトを見つけることを目的としている。
本稿では,制約満足度問題として3DVGタスクを再構成するゼロショット手法を提案する。
その結果,CSVGの有効性と現状のゼロショット3DVG法よりも優れた接地精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:27:30 GMT)
A Transformer Model for Segmentation, Classification, and Caller Identification of Marmoset Vocalization [26.6] 音声通信の研究においては,発声者の身元,着信内容,発声者交換を知ることが不可欠である。
CNNの以前の研究は、マーモセット発声に対する呼分割、分類、発声者の識別のためのジョイントモデルを実現している。
本稿では、Transformerを用いて、マーモセット呼び出しを共同でセグメント化し、分類し、各発声者を特定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:52:31 GMT)
Quantization without Tears [26.6] QwT(Quantization without Tears)は、量子化速度、精度、単純さ、一般化性を同時に達成する手法である。
QwTは、量子化中の情報損失を軽減するために、軽量な追加構造を量子化ネットワークに組み込む。
様々な視覚、言語、マルチモーダルタスクにわたる広範囲な実験は、QwTが高効率かつ多目的であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:13:24 GMT)
Hamiltonian Monte Carlo Inference of Marginalized Linear Mixed-Effects Models [26.5] 本研究では,線形混合効果モデルにおいて,ランダム効果を容易に除去するアルゴリズムを開発した。
ナイーブアプローチは、ハミルトンモンテカルロ(HMC)のような推論アルゴリズムにおける立方的時間演算を導入する
適用可能な場合の限界化は常に有益であることを示し、様々なモデルの改善を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:33:18 GMT)
On the Trustworthiness Landscape of State-of-the-art Generative Models: A Survey and Outlook [26.5] 拡散モデルと大きな言語モデルは、最先端の生成モデルとして現れている。
本稿は, プライバシ, 2) セキュリティ, 3) 公平性, 4) 責任という4つの基本的な側面において, モデルにまつわる長年の脅威と新興の脅威について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:41:01 GMT)
Decoupled Sparse Priors Guided Diffusion Compression Model for Point Clouds [26.3] ロスシー圧縮法は、ポイントクラウドをストレージの潜在点に変換するためにオートエンコーダに依存している。
本稿では,特に高圧縮比で高い復元品質を実現するスパース先行案内手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:41:35 GMT)
Optimizing Student Ability Assessment: A Hierarchy Constraint-Aware Cognitive Diagnosis Framework for Educational Contexts [26.3] 階層的制約を考慮した認知診断フレームワーク(HCD)を提案する。
HCDは、実際の教育的文脈内での生徒の能力パフォーマンスをより正確に表現することを目的としている。
階層的制約認識機能を既存のモデルと統合し、個人特性とグループ特性の両方の表現を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:37:36 GMT)
Stereo Anything: Unifying Stereo Matching with Large-Scale Mixed Data [26.0] 我々は、ロバストなステレオマッチングのためのソリューションであるStereoAnythingを紹介する。
ラベル付きステレオ画像を収集し,ラベル付きモノクロ画像から合成ステレオペアを生成することにより,データセットをスケールアップする。
5つの公開データセット上で,モデルのゼロショット能力を広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:59:04 GMT)
An Evaluation-Driven Approach to Designing LLM Agents: Process and Architecture [25.8] 大規模言語モデル(LLM)は、未特定目標を自律的に達成できるLLMエージェントの開発を可能にする。
事前定義されたテストケースやコード/モデル再開発パイプラインといった従来のアプローチは、LLMエージェント開発におけるユニークな課題に対処するには不十分です。
本稿では,これらの課題に対処するために,テスト駆動開発に触発された評価駆動設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:34:30 GMT)
Heterophilic Graph Neural Networks Optimization with Causal Message-passing [24.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)における異種メッセージパッシングを因果推論を用いて捉える。
異種グラフ学習のための因果的メッセージパス探索ネットワークCausalMPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:59:07 GMT)
Multi-LLM-Agent Systems: Techniques and Business Perspectives [23.9] 本稿では,マルチLLMエージェントシステム(MLAS)の技術とビジネスの展望について述べる。
従来の単一LLMエージェントシステムと比較して,MLASは,タスク解決性能の高い可能性,システム変更の柔軟性,および,各エンティティに対する収益化の実現可能性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:36:29 GMT)
Contrasting local and global modeling with machine learning and satellite data: A case study estimating tree canopy height in African savannas [23.9] ローカルに収集したデータだけで訓練された小さなモデルは、グローバルTCHマップよりも優れています。
局所モデリングパラダイムとグローバルモデリングパラダイムの対立点と相乗効果の特定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:53:27 GMT)
Rethinking the Intermediate Features in Adversarial Attacks: Misleading Robotic Models via Adversarial Distillation [23.8] 本稿では,言語調和型ロボットモデルに適した,新たな対角攻撃を提案する。
本研究は,ロボット領域に直接移行した場合,既存の対角法が有効性に限界があることを実証する。
敵攻撃に対する中間的特徴の有益な影響を同定し,攻撃効果を高めるために,中間的自己意図的特徴の負の勾配を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:46:04 GMT)
Natural Language Reinforcement Learning [23.3] Reinforcement Learning (RL) はマルコフ決定過程 (MDP) を用いて決定を数学的に定式化する
本稿では,従来のMDPを自然言語に基づく表現空間に拡張することで,自然言語強化学習(NLRL)の可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:57:02 GMT)
Can an AI Agent Safely Run a Government? Existence of Probably Approximately Aligned Policies [23.3] 既存のアライメント法はそのようなモデルの安全性を公式に保証するものではない。
社会的意思決定の文脈におけるアライメントの新しい定量的定義を提供する。
自律エージェントのブラックボックスポリシーを保護するための,単純かつ堅牢な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:36:45 GMT)
mHuBERT-147: A Compact Multilingual HuBERT Model [23.2] mHuBERT-147は90K時間のクリーンでオープンなデータに基づいて訓練された最初の汎用多言語HuBERT音声表現モデルである。
マルチイテレーションの HuBERT アプローチをスケールアップするために,ファイスベースのクラスタリングを用い,元の手法よりも5.2倍高速なラベル割り当てを実現した。
以上の結果から,mHuBERT147は多言語音声タスクの有望なモデルであり,高い性能とパラメータ効率のバランスを保っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:45:39 GMT)
Multi-Modal Forecaster: Jointly Predicting Time Series and Textual Data [23.1] 現在の予測手法は概ね非定型であり、時系列に付随するリッチテキストデータを無視している。
マルチモーダル予測のためのタイムテキストコーパス(TTC)を開発した。
我々のデータセットは、タイムスタンプに沿った数字とテキストのシーケンスで構成されており、気候科学と医療という2つの異なる領域のデータを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:52:53 GMT)
AdaZeta: Adaptive Zeroth-Order Tensor-Train Adaption for Memory-Efficient Large Language Models Fine-Tuning [23.0] 微調整型大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著なパフォーマンスを実現している。
メモリ効率のゼロ階数法(MeZO)は、前方通過のみを使用してLPMを微調整しようとするため、バックプロパゲーショングラフは不要である。
本稿では,ZO手法の性能と収束性を改善するために,AdaZeta(Adaptive Zeroth-order-Train Adaption)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:43:00 GMT)
Automated Generation of Code Debugging Exercises [22.2] 本稿では,問題記述からバグコードを生成するツールであるBugSpotterを紹介する。
学生は失敗するテストケースを設計することでBugSpotterと対話する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:56:33 GMT)
Language Models as Hierarchy Encoders [22.0] 階層変換器エンコーダ(HiTs)として再学習トランスフォーマーエンコーダを用いたLMを提案する。
本手法は, 埋込次元に適応する曲率を持つポアンカー球内に, 予め学習したLMの出力埋め込み空間を定めている。
予め訓練したLM, 標準微調整されたLM, およびいくつかの双曲埋め込みベースラインに対するHiTsの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:19:27 GMT)
Understanding World or Predicting Future? A Comprehensive Survey of World Models [22.0] この調査は、世界モデルに関する文献の総合的なレビューを提供する。
世界モデルは、世界の現在の状態を理解したり、将来のダイナミクスを予測するためのツールとみなされている。
我々は、自律運転、ロボット工学、社会シミュラクラなど、主要な領域における世界モデルの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:58:50 GMT)
Magmaw: Modality-Agnostic Adversarial Attacks on Machine Learning-Based Wireless Communication Systems [21.9] Magmawは、無線チャネルを介して送信される任意のマルチモーダル信号に対して、普遍的な逆方向の摂動を発生させる新しい無線攻撃手法である。
我々は,マグモが強力な防御機構が存在する場合でも,優れた性能低下を引き起こすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:54:02 GMT)
Dealing with Synthetic Data Contamination in Online Continual Learning [21.6] AI生成画像の普及は、明確に特定されていない機械学習コミュニティに副作用をもたらす可能性がある。
コンピュータビジョンにおけるディープラーニングの成功は、インターネット上で収集された膨大なデータセットによって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:24:35 GMT)
ADOPT: Modified Adam Can Converge with Any $β_2$ with the Optimal Rate [21.4] 本稿では,ADOPTという新しい適応勾配法を提案する。これは,有界雑音の仮定に依存することなく,$mathcalOの最適収束率を実現する。
ADOPTは、画像分類、生成モデル、自然言語処理、深層強化学習など、幅広いタスクにおいて、Adamとその変種と比較して優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:44:23 GMT)
Uncovering measurement-induced entanglement via directional adaptive dynamics and incomplete information [20.7] モニターされた量子システムによって示される豊富な絡み合いのダイナミクスと遷移は、通常条件状態にのみ存在する。
そこで本研究では, 計測自由散逸系における監視システムの条件絡み合いのダイナミクスを模倣する一般的なレシピを構築した。
我々は, エンタングリング測定と局所的ユニタリダイナミクスの競合を特徴とするボソニックシステムによるアイデアを解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:52:12 GMT)
Exploring the Impact of Quizzes Interleaved with Write-Code Tasks in Elementary-Level Visual Programming [20.7] 我々は,K-8コンピューティング教育に広く使われている,初等視覚プログラミング領域におけるクイズの役割について検討する。
それまでの研究は、Fill-in-the-gapライトコードの質問など、様々なクイズタイプを研究してきた。
その結果, よりリッチなクイズで強化されたカリキュラムは, 学習後の有効性が向上したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:31:14 GMT)
Multitask Learning for SAR Ship Detection with Gaussian-Mask Joint Segmentation [20.5] 本稿では,オブジェクト検出,スペックル抑制,ターゲットセグメンテーションタスクからなるSAR船舶検出のためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。
アスペクト比重み付けによる角度分類損失を導入し、角度周期性と物体比に対処して検出精度を向上させる。
スペックル抑制タスクはデュアルフュージョンアテンション機構を使用してノイズを低減し、浅くノイズを生じさせる特徴を融合させ、ロバスト性を高める。
ターゲットセグメンテーションタスクは、回転したガウスマスクを利用して、乱雑な背景から対象領域を抽出するネットワークを支援し、画素レベルの予測により検出効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:10:41 GMT)
Enhancing Diagnostic Precision in Gastric Bleeding through Automated Lesion Segmentation: A Deep DuS-KFCM Approach [20.4] 本稿では,新しい深層学習モデルDual Spatial Kernelized Constrained Fuzzy C-Means (Deep DuS-KFCM)を提案する。
このシステムは、ニューラルネットワークをファジィ論理と相乗し、出血領域を高精度かつ効率的に同定する。
本モデルでは, 前例のない87.95%の精度と96.33%の特異性を示し,同時代のセグメンテーション法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:21:42 GMT)
Tiny-Align: Bridging Automatic Speech Recognition and Large Language Model on the Edge [20.4] 大規模言語モデル(LLM)と自動音声認識(ASR)は、ユーザのための音声ベースの対話を可能にする強力なパーソナライズされたアシスタントとして機能する。
既存のASR-LLMモデルは、主に高性能コンピューティング環境で訓練され、かなりのモデル重みを生み出す。
エッジデバイスにASRとLLMをブリッジして、パーソナライズされたオーディオ入力を処理するリソース効率の良いクロスモーダルアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:29:58 GMT)
Benchmarking GPT-4 against Human Translators: A Comprehensive Evaluation Across Languages, Domains, and Expertise Levels [20.1] GPT-4は、全エラーの点において、中級のトランスレータに匹敵する性能を達成する。
従来のニューラル機械翻訳システムとは異なり、GPT-4は全ての評価された言語対に対して一貫した翻訳品質を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:12:46 GMT)
SegBook: A Simple Baseline and Cookbook for Volumetric Medical Image Segmentation [20.0] 大量のフルボディCT画像は、強力なモデルを事前訓練する機会を提供する。
これらの事前訓練されたモデルが、下流の様々な医療セグメンテーションタスクに移行できる状況は、まだ不明である。
我々は,全体CT事前訓練モデルの転写能力を評価するために,モダリティ,ターゲット,サンプルサイズが異なる87の公開データセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:00:01 GMT)
Revised Regularization for Efficient Continual Learning through Correlation-Based Parameter Update in Bayesian Neural Networks [20.0] 継続的な学習シナリオでは、各ステップにネットワークパラメータを格納して知識を保持することが課題となる。
KL発散リスクを考慮した変分推論による不確実なノード更新時の破滅的忘れ込み
本稿では,ストレージ要求を大幅に低減するパラメータ分布学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:11:02 GMT)
"I Don't Use AI for Everything": Exploring Utility, Attitude, and Responsibility of AI-empowered Tools in Software Development [19.9] 本研究では、ソフトウェア開発プロセスにおけるAIを活用したツールの採用、影響、およびセキュリティに関する考察を行う。
ソフトウェア開発のさまざまな段階において,AIツールが広く採用されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:17:57 GMT)
Test-Time Adaptation of 3D Point Clouds via Denoising Diffusion Models [19.8] 3Dポイントクラウドのテスト時間適応は、実世界のシナリオにおけるトレーニングとテストサンプルの相違を緩和するために不可欠である。
本稿では,3D Denoising Diffusion Test-Time Adaptationの略である3DD-TTAと呼ばれる新しい3Dテスト時間適応法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:04:38 GMT)
SatFed: A Resource-Efficient LEO Satellite-Assisted Heterogeneous Federated Learning Framework [19.6] 資源効率の高い衛星支援ヘテロジニアスFLフレームワークであるSatFedを提案する。
SatFedは、高度に制約された衛星地上帯域の利用を最適化するために、鮮度に基づくモデルの優先順位付けキューを実装している。
実世界のLEO衛星ネットワークを用いた実験により、SatFedは最先端のベンチマークよりも優れた性能と堅牢性を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:56:49 GMT)
Sparkle: Mastering Basic Spatial Capabilities in Vision Language Models Elicits Generalization to Composite Spatial Reasoning [19.4] 視覚言語モデル (VLM) は、幅広い下流タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。
評価の結果, 現状のVLMは複合空間推論問題に対して, しばしば不確実かつ不正確な応答を生じさせることが判明した。
そこで本研究では,基本空間能力のみに基づいてモデルをトレーニングすることにより,VLM内の2次元空間推論を効果的に向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:05:04 GMT)
Spatiotemporal Decoupling for Efficient Vision-Based Occupancy Forecasting [18.9] 既存の3次元占有予測手法は、可動物体の空間的詳細性を予測するのに苦労する。
本稿では,このバイアスに明示的に対処し,効果的な3次元OCFを実現するための新しいビジョンベースパラダイムを提案する。
我々は,時間的に疎結合な表現で3次元OCFを実現するために,効率的なマルチヘッドネットワークネットワークであるEfficientOCFを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:27:15 GMT)
Text Embedding is Not All You Need: Attention Control for Text-to-Image Semantic Alignment with Text Self-Attention Maps [18.8] テキスト・ツー・イメージ拡散モデルでは、各テキストトークンの横断アテンションマップは、出席する特定の画像領域を示す。
本研究は,既存のテキスト・ツー・イメージ・モデルにおいて,この問題を調査する上で重要な知見である。
そこで本研究では,テキストアテンションマップからテスト時間最適化によるクロスアテンションモジュールへの構文関係を直接転送する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:37:03 GMT)
Graph Knowledge Distillation to Mixture of Experts [18.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類タスクに最適なアーキテクチャ選択である。
遅延問題の解決策の1つは、訓練されたGNNからマルチ層パーセプトロンへの知識蒸留を行うことである。
本稿では,特別設計の学生モデルを用いて,性能問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:24:27 GMT)
RAG-Thief: Scalable Extraction of Private Data from Retrieval-Augmented Generation Applications with Agent-based Attacks [18.6] 本稿では,RAG-Thiefと呼ばれるエージェントベースの自動プライバシ攻撃を提案する。
RAGアプリケーションで使用されるプライベートデータベースから、スケーラブルな量のプライベートデータを抽出することができる。
我々の発見は、現在のRAGアプリケーションにおけるプライバシー上の脆弱性を強調し、より強力な保護の必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:18:03 GMT)
Generation through the lens of learning theory [18.4] 統計的学習理論のレンズを通して生成を研究する。
我々は「一様」および「非一様」生成と呼び、どの仮説類が一様かつ一様でない生成可能かを特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:22:12 GMT)
Entanglement detection length of multipartite quantum states [18.3] 本研究では, 連成測定を行う必要のある粒子の最小数として定義される絡み合い検出長の概念を導入する。
エンタングルメント検出長は、一般にマルチパーティイト状態を一意に決定するために必要な観測可能な最小長よりも小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:16:29 GMT)
Multi-Objective Optimization via Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow [18.3] 多目的最適化(MOO)は、広範囲のアプリケーションと競合する複数の目的を最適化することを目的としている。
分子動力学シミュレーションにインスパイアされたMOOのための新しい相互作用粒子法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:02:46 GMT)
RestorerID: Towards Tuning-Free Face Restoration with ID Preservation [18.0] 本研究では,顔修復時のID保存を取り入れたRestorerIDというチューニング不要な手法を提案する。
そこで本研究では,ID注入とベースブラインド顔復元モデルを組み合わせた統合フレームワークを提案する。
Celeb-Refデータセットと実世界のシナリオの実験結果から、RestorerIDはID保存による高品質な顔復元を効果的に実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:50:25 GMT)
Neuromorphic Attitude Estimation and Control [17.9] 本研究では、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた最初のニューロモルフィック制御システムを提案する。
そこで本手法を低レベル姿勢推定・制御に応用し,SNNを小さなクラジフリー上に配置する。
我々の研究は、高エネルギー効率で低遅延のニューロモルフィックオートパイロットの基礎となる、ニューロモルフィック・エンド・ツー・エンド制御の実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:54:45 GMT)
On Linear Convergence in Smooth Convex-Concave Bilinearly-Coupled Saddle-Point Optimization: Lower Bounds and Optimal Algorithms [17.2] 滑らかな凸凹型双線型結合型サドル点問題である $min_xmax_y f(x) + langle y,mathbfB xrangle - g(y)$ を再検討する。
この問題クラスに対して、第一低次複雑性境界と最適線形収束アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:06:25 GMT)
Controlling Diversity at Inference: Guiding Diffusion Recommender Models with Targeted Category Preferences [17.2] 我々は,提案手法であるtextbfD3Rec (UnderlineDisentangled UnderlineDiffusion model for UnderlineDiversified UnderlineRecommendation) を提案する。
D3Recは,(1)カテゴリー選好に基づくレコメンデーション,(2)推論フェーズにおけるカテゴリー選好の制御,(3)任意のカテゴリー選好に対応することによって,私たちの3つのデシダータに適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:58:24 GMT)
Systematic Mapping Study on Requirements Engineering for Regulatory Compliance of Software Systems [17.0] SIPS(Software-Intensive Products and Services)に影響を与える規制の多様性と複雑さが増す中、ソフトウェアエンジニアは規制の精査に対処する必要がある。
他の交渉不可能な要件と同様に、SIPSコンプライアンスは要求工学(RE)において早期に対処すべきである。
本研究は、ソフトウェアREにおける技術の現状とSIPSの規制遵守への貢献について、構造化された概要の要求に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:52:48 GMT)
Sli2Vol+: Segmenting 3D Medical Images Based on an Object Estimation Guided Correspondence Flow Network [16.9] 3次元医用画像のアノテーション負担を軽減するために,マスク伝搬DL法を開発した。
しかし, これらの手法は, 復元誤差のスライス間伝播による誤差蓄積の傾向にある。
本研究では,3次元医用画像中の解剖学的構造を1つの注記スライスで分割するSSFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:15:43 GMT)
Single-Model Attribution for Spoofed Speech via Vocoder Fingerprints in an Open-World Setting [16.9] オープンワールド環境では、単一モデルの属性タスクに最初に取り組みます。
音声信号と低域フィルタとEnCodecフィルタの標準平均残差は,強力なボコーダ指紋として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:55:49 GMT)
Separable Mixture of Low-Rank Adaptation for Continual Visual Instruction Tuning [16.9] 視覚的インストラクションチューニングにより、大規模な言語モデル(MLLM)は、言語ベースのインストラクションとしてフレーミングすることで、幅広い視覚タスクを処理できる。
CVITでは,MLLMが学習した視覚的理解を忘れると同時に,学習能力の低下を経験する。
本稿では2つの異なるモジュール間の分離可能なルーティングを利用するSMOLoRAフレームワークについて紹介する。
このデュアルルーチン設計により、両方のドメインに特別な適応が可能となり、性能を改善しながら、忘れることを防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:00:15 GMT)
Structure-Based Molecule Optimization via Gradient-Guided Bayesian Update [16.7] 構造に基づく分子最適化(SBMO)は、タンパク質標的に対して連続座標と離散型の両方で分子を最適化することを目的としている。
MolJOは、様々なモードのジョイントガイダンス信号を容易にする最初の勾配ベースのSBMOフレームワークである。
MolJOはCrossDocked 2020ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:23:37 GMT)
HoneyBee: A Scalable Modular Framework for Creating Multimodal Oncology Datasets with Foundational Embedding Models [16.6] HoneyBeeは、マルチモーダルオンコロジーデータセットを構築するためのスケーラブルなモジュラーフレームワークである。
生の医療データに欠かせない特徴や関係を捉えた埋め込みを生成する。
HoneyBeeは、現在進行中のオープンソース活動であり、コード、データセット、モデルは、プロジェクトリポジトリで利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:12:54 GMT)
Fine-Grained Detection of Solidarity for Women and Migrants in 155 Years of German Parliamentary Debates [16.4] 我々は1867年から2022年にかけてのドイツ議会の議論において、女性や移民に対する連帯性について研究した。
2,864個の注釈付きテキストスニペットを用いて,Llama 3, GPT-3.5, GPT-4などの大規模言語モデル(LLM)を評価する。
GPT-4を使用して、155年間で18k以上のインスタンス(約500ユーロ)を自動的に注釈付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:06:53 GMT)
ProactivePIM: Accelerating Weight-Sharing Embedding Layer with PIM for Scalable Recommendation System [16.3] サイズ削減のために重み共有アルゴリズムが提案されているが、メモリアクセスが増加する。
最近のPIM(Processing-in-Memory)の進歩は、メモリ並列性を利用してモデルのスループットを向上した。
重量共有レコメンデーションシステムアクセラレーションのためのPIMシステムであるProactivePIMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:55:43 GMT)
Detecting Human Artifacts from Text-to-Image Models [16.3] 人体を含む画像を含む画像を含む画像を含むデータセット。
画像には、人間の身体の歪んだ部分や欠けた部分を含む、未生成の人間の身体の画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:02:13 GMT)
Generative Fuzzy System for Sequence Generation [16.2] 本稿では,データと知識駆動型メカニズムを組み合わせたファジィ・システムを提案する。
我々はFuzzyS2Sと呼ばれるシーケンス生成のためのエンドツーエンドのGenFSモデルを提案する。
12のデータセットに対して,3つの異なる生成タスクのカテゴリを網羅した一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:03:25 GMT)
A Survey on Compositional Learning of AI Models: Theoretical and Experimental Practices [15.9] 構成学習は人間の認知、特に人間の言語理解と視覚知覚において重要である。
インテリジェンスにおいて重要な役割を担っているにもかかわらず、体系的な理論的、実験的研究方法論が欠如している。
本稿では,AIモデルの構成学習に関する文献と,認知研究との関わりについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:54:18 GMT)
Transforming Static Images Using Generative Models for Video Salient Object Detection [15.7] 本研究では,画像成分間の文脈的関係を理解しつつ,静止画像の現実的な変換を画像間拡散モデルで生成できることを示す。
この能力により、モデルは、シーン要素の独立な動きを反映しながらセマンティックな整合性を保ちながら、可塑性光フローを生成することができる。
我々のアプローチは、すべての公開ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、既存のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:41:33 GMT)
Market Making without Regret [15.6] 市場メーカが入札価格のB_t$と要求価格のA_t$を、入ってくるトレーダーに提示する、シーケンシャルな意思決定設定について検討する。
トレーダーのバリュエーションが入札価格よりも低い場合、または要求価格より高い場合は、取引(販売または購入)が発生する。
我々は、入札とペアの最良の選択に関して、メーカの後悔を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:13:55 GMT)
CP-UNet: Contour-based Probabilistic Model for Medical Ultrasound Images Segmentation [15.6] 本稿では,輪郭型確率分割モデルCP-UNetを提案する。
セグメンテーションネットワークをガイドし、デコード中の輪郭に焦点を当てる。
本手法は乳腺病変と甲状腺病変のセグメンテーションに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:56:30 GMT)
Model-free learning of probability flows: Elucidating the nonequilibrium dynamics of flocking [15.2] 位相空間の高次元性は、エントロピー生成速度を推定できない伝統的な計算技術を示す。
慣性系に対する確率電流とEPRの2つの局所的定義との間に新しい物理的関係を導出する。
この結果から,アライメントと揺らぎの相互作用が順番を動的に生成・消滅させるため,群れの空間的界面でエントロピーが消費されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:08:06 GMT)
PaDeLLM-NER: Parallel Decoding in Large Language Models for Named Entity Recognition [15.2] PaDeLLM-NERはすべての参照の同時復号化を可能にし、生成遅延を低減させる。
実験の結果、PaDeLLM-NERは英語と中国語の自己回帰手法の1.76倍から10.22倍の推論速度を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:52:02 GMT)
SRA-MCTS: Self-driven Reasoning Augmentation with Monte Carlo Tree Search for Code Generation [14.8] 大規模な言語モデルは、単純なコード生成タスクでは例外的なパフォーマンスを示しますが、複雑な問題に対処する上での課題に直面します。
本稿では,高品質な中間推論経路を自律的に生成するモデルであるSRA-MCTSを提案する。
我々の手法は、追加の監督を必要とせず、モデル自体を通して完全に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:01:03 GMT)
Parameter Efficient Mamba Tuning via Projector-targeted Diagonal-centric Linear Transformation [14.6] 我々は,Mambaアーキテクチャにおいて,パラメータ効率細調整(PEFT)のための2つの重要な洞察駆動戦略を導入する。
我々は,Mambaアーキテクチャに特化した新しいPEFT手法を提案する:プロジェクタターゲット対角中心線形変換(ProDiaL)
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:58:20 GMT)
IC3M: In-Car Multimodal Multi-object Monitoring for Abnormal Status of Both Driver and Passengers [14.6] 運転者の早期異常を検知するための有望な技術として車内監視が登場している。
我々は車内でのドライバーと乗客の両方を監視するための効率的なカメラ回転に基づくマルチモーダル・フレームワークであるIC3Mを紹介した。
IC3Mは,適応しきい値の擬似ラベル戦略とモダリティの欠如という2つの重要なモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:16:05 GMT)
PerturBench: Benchmarking Machine Learning Models for Cellular Perturbation Analysis [14.5] 本稿では,この急速に発展する分野におけるベンチマークの標準化を目的として,単一細胞における摂動の影響を予測するための包括的なフレームワークを提案する。
当社のフレームワークであるPerturBenchには、ユーザフレンドリなプラットフォーム、多様なデータセット、フェアモデル比較のためのメトリクス、詳細なパフォーマンス分析が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:50:53 GMT)
ICODE: Modeling Dynamical Systems with Extrinsic Input Information [14.5] モデルの学習過程に,正確なリアルタイム入力情報を組み込んだ入力共役ニューラルネットワーク(ICODE)を導入する。
いくつかの代表的実動力学の実験を通して本手法を検証する。
この研究は、明示的な外部入力情報で物理的システムを理解するための貴重なニューラルネットワークODEモデルのクラスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:57:59 GMT)
Robust Steganography with Boundary-Preserving Overflow Alleviation and Adaptive Error Correction [14.5] 既存の手法は,空間的乱れの影響を低減し,量子化係数の安定性を確保することを目的としている。
既存の方法は、画像画素に顕著な変化を誘発し、抗ステガナリシス性能を損なう可能性がある。
本研究では,空間ブロックの実際のオーバーフロー条件に基づいてオーバーフロー除去操作を行う前処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:49:18 GMT)
Learning multivariate Gaussians with imperfect advice [14.5] 学習強化アルゴリズムの枠組みにおける分布学習の問題を再考する。
我々の目的は、アドバイスの質が向上するにつれて、サンプルの複雑さが減少する学習アルゴリズムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:27:05 GMT)
Deep Learning for Cross-Border Transaction Anomaly Detection in Anti-Money Laundering Systems [14.4] 本稿では,クロスボーダーAMLシステムにおける教師なし学習モデルの応用について検討する。
基本畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からハイブリッドCNNGRUアーキテクチャまでの5つのディープラーニングモデルが設計およびテストされた。
その結果、モデル複雑性が増加するにつれて、システムの検出精度と応答性も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:55:41 GMT)
Towards Understanding Adversarial Transferability in Federated Learning [14.4] 悪質なクライアントのグループは、そのアイデンティティを軽視し、良心的なクライアントとして振る舞うことによって、トレーニング中にモデルに影響を与えてきたが、その後、敵の役割に切り替えた。
この種の攻撃は微妙で検出が難しい。
提案攻撃が現在のFLシステムに対して高いセキュリティリスクを課すことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:11:21 GMT)
Addressing the Readout Problem in Quantum Differential Equation Algorithms with Quantum Scientific Machine Learning [14.4] 正確な量子状態の読み出しは、トモグラフィーの複雑さによってボトルネックとなる。
量子微分方程式の出力を量子データとして扱い、低次元の出力を抽出できることを実証する。
この量子科学機械学習手法を用いて衝撃波の検出と乱流モデリングの解を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:09:08 GMT)
Superconducting $p$-wave pairing effects on one-dimensional non-Hermitian quasicrystals with power law hopping [14.4] 非エルミート型オーブリー・アンドルー・ハーパーモデルに対する超伝導の$p$-waveペアリングの効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:07:22 GMT)
IterIS: Iterative Inference-Solving Alignment for LoRA Merging [14.3] 低ランク適応(LoRA)は、特定の下流タスクのために様々な領域にまたがる大きなモデルを微調整するために広く使われている。
LoRAマージは、データのプライバシを維持しながら複数のLoRAを統一アダプタに結合することで、効果的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:04:02 GMT)
LLaVA-MR: Large Language-and-Vision Assistant for Video Moment Retrieval [14.1] モーメント検索のためのLarge Language-and-Vision Assistant(LLaVA-MR)を提案する。
LLaVA-MRはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いたビデオにおける正確なモーメント検索と文脈グラウンド化を可能にする
Charades-STAやQVHighlightsのようなベンチマークによる評価は、LLaVA-MRが11の最先端メソッドより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:34:23 GMT)
Variational Nearest Neighbor Gaussian Process [14.1] ガウス過程への変分近似(英語版)(GP)は典型的には、共分散行列に対する低ランク近似を形成するために小さな誘導点の集合を用いる。
本稿では, 近縁なガウス過程 (VNNGP) を提案する。
変分フレームワークを使用することで、VNNGPの目的は観測点と誘導点の両方で決定され、O(K3)$の時間複雑性で最適化が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:50:04 GMT)
White-box Membership Inference Attacks against Diffusion Models [13.4] 拡散モデルは、より優れた画像生成性能のために、産業応用においてGANを覆い隠し始めている。
拡散モデルに適合したMIAを設計することを目的としている。
まず、ブラックボックス/ホワイトボックスモデルや攻撃特徴の選択といった要因を考慮して、既存のMIAを拡散モデルで徹底的に分析する。
白箱攻撃は現実世界のシナリオで非常に有効であることが分かり、現在最も効果的な攻撃は白箱である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:42:56 GMT)
SEMPose: A Single End-to-end Network for Multi-object Pose Estimation [13.1] SEMPoseは、エンドツーエンドの多目的ポーズ推定ネットワークである。
RGB画像以外の入力を必要とせずに32FPSで推論を行うことができる。
複数のオブジェクトのポーズをリアルタイムで正確に推定でき、対象オブジェクトの数の影響を受けない推論時間に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:37:54 GMT)
Advancing Pose-Guided Image Synthesis with Progressive Conditional Diffusion Models [13.0] 本稿では,ターゲット下の人物像とソースポーズのギャップを段階的に橋渡しするプログレッシブ条件拡散モデル(PCDM)を提案する。
定性的かつ定量的な結果は,難解なシナリオ下で提案したPCDMの一貫性と光現実性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:06:59 GMT)
On the Sample Complexity of One Hidden Layer Networks with Equivariance, Locality and Weight Sharing [12.8] 畳み込みニューラルネットワークのような重み共有、等分散、局所フィルタは、ニューラルネットワークのサンプル効率に寄与すると考えられている。
単一の隠蔽層ネットワークのクラスに対して,下層および上層における複雑性境界を求める。
境界はフィルターのノルムにのみ依存しており、これは各行列のスペクトルノルムよりも厳密であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:36:01 GMT)
Lightweight Safety Guardrails Using Fine-tuned BERT Embeddings [12.8] 我々は、微調整言語モデルのための軽量アーキテクチャを開発する。
この方法はモデルサイズをLlamaGuardの70億のパラメータから約6700万に削減する。
AEGISの安全性ベンチマークでは同等のパフォーマンスを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:27:25 GMT)
Large Language Models Show Human-like Social Desirability Biases in Survey Responses [12.8] 人格評価が推定された場合,Large Language Models (LLMs) が特徴次元の望ましい端に向かってスコアを歪めていることを示す。
このバイアスは、GPT-4/3.5、Claude 3、Llama 3、PaLM-2を含む全ての試験モデルに存在する。
すべての質問のリバースコーディングはバイアスレベルを低下させるが、それらを取り除くことはできず、この効果はアクセプションバイアスによるものではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:39:04 GMT)
Explaining GPT-4's Schema of Depression Using Machine Behavior Analysis [12.6] 我々は,GPT-4の精神疾患のスキーマについて限定的に理解している。
我々は,GPT-4がうつ症状とどのように関連しているかを復号するために,同時代の測定理論を利用した。
その結果, GPT-4の抑うつ評価は, (a) 総合収束妥当性が高い(r =.71, 955試料を自己申告, r =.81, 209試料を専門家判定), (b) 内部整合性が中程度に高かった(症状相関r =.23〜.78)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:58:23 GMT)
Translating C To Rust: Lessons from a User Study [12.5] Rustは、未使用のCプログラムが楽しむことのない保証として、プログラムの完全なメモリ安全性を提供することを目指している。
我々は,現実世界のCプログラムをRustに変換するよう人間に求めるユーザスタディについて報告する。
私たちの参加者は安全なRust翻訳を作成できますが、最先端の自動ツールではそうできません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:37:05 GMT)
RISecure-PUF: Multipurpose PUF-Driven Security Extensions with Lookaside Buffer in RISC-V [12.3] RISecure-PUFは、既存のPhysical Unclonable Functionを利用するセキュリティ拡張である。
モデリング攻撃に対する証明可能なセキュリティを確保するために、一方通行ハッシュ関数が統合されている。
RISecure-PUFは、ハードウェアオーバーヘッドが無視できるバッチシナリオで、少なくとも$2.72times$を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:26:23 GMT)
FracGM: A Fast Fractional Programming Technique for Geman-McClure Robust Estimator [12.0] Geman-McCreGM 3-McCreGM推定のための高速翻訳法を提案する。
元の非分数問題を凸双対問題と線形方程式系に最小化する。
最先端のアルゴリズムと比較して、アウトレーヤレートは20%から80%に上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:33:46 GMT)
A silicon-based ion trap chip protected from semiconductor charging [12.0] 露光したシリコン表面を金でコーティングしたシリコンベースのチップを開発した。
この改質は、このような金属遮蔽のないチップと比較してイオン運動を著しく安定化させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:11:23 GMT)
Independent Optical Frequency Combs Powered 546 km Field Test of Twin-Field Quantum Key Distribution [11.6] 独立光周波数コムの有効性を検証する。
有限サイズ安全な鍵レート(SKR)は0.53bit/sで、非対称性は0.12bit/sである。
我々の研究は、長いハールファイバーリンクを大規模量子ネットワークに組み込むための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:54:03 GMT)
Probabilistically Correct Language-based Multi-Robot Planning using Conformal Prediction [11.6] 本稿では,S-ATLAS for Safe plAnning for Teams of Language-instructed Agentsを提案する。
提案したプランナは,計画実行が成功すると仮定して,ユーザ指定のタスク成功率を達成可能であることを示す。
我々は,本手法が計算効率が高く,ヘルプレートが低いことを示す関連研究との比較実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:19:35 GMT)
FoPru: Focal Pruning for Efficient Large Vision-Language Models [11.4] 本稿では、視覚エンコーダから導出される注目に基づくトークンの重要度に基づいて、視覚トークンを抽出する訓練不要なFocal Pruning(FoPru)を提案する。
提案手法は,高い精度を維持しつつ多数の冗長トークンを抽出し,推論効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:22:38 GMT)
Beyond Training: Dynamic Token Merging for Zero-Shot Video Understanding [11.2] ゼロショットビデオ理解のための新しい動的トークンマージフレームワークであるDYTOを提案する。
DYTOは階層的なフレーム選択と二部トークンマージ戦略を統合し、動的に鍵フレームをクラスタ化し、トークンシーケンスを選択的に圧縮する。
実験によりDYTOの有効性が示され、微調整法と訓練不要法の両方と比較して優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:30:11 GMT)
Privacy-Preserving Video Anomaly Detection: A Survey [10.9] Video Anomaly Detection (VAD)は、オープンスペースから収集された監視ビデオのパターンを自動的に分析し、物理的接触なしに損傷を引き起こす可能性のある異常事象を検出することを目的としている。
ビデオ伝送と使用における透明性の欠如は、プライバシーと倫理に関する一般の懸念を高め、VADの現実世界の応用を制限する。
近年,データ,特徴,システムなど,さまざまな観点から体系的な研究を行うことによって,VADのプライバシーに関する懸念に焦点が当てられている。
本稿は、P2VADの進歩を初めて体系的にレビューし、その範囲を定義し、直感的な分類法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:29:59 GMT)
Agnostic Learning of Arbitrary ReLU Activation under Gaussian Marginals [10.9] 正方形損失目標を持つガウスの辺縁部における任意のバイアスのReLU活性化(あるいはニューロン)を学習する問題を考察する。
我々の主な成果は時間統計クエリ(SQ)アルゴリズムであり、任意のバイアスに対して最初の定数係数近似を与える。
我々のアルゴリズムは、勾配降下に基づく既存のアルゴリズムから興味深い逸脱を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:43:51 GMT)
A dataset of questions on decision-theoretic reasoning in Newcomb-like problems [10.8] いわゆるニューコム型問題の決定理論において,自然言語質問のデータセットを導入する。
ニューコムのような問題に対する推論のいくつかの方法は、モデル間のより深い協調を可能にするかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:24:36 GMT)
Exploring Accuracy-Fairness Trade-off in Large Language Models [10.6] 本研究では,大規模言語モデルの拡張において,精度と公平性を調和させることの難しさについて検討する。
1つの計量の過度な最適化は、必然的にもう1つの計量を著しく劣化させる。
本研究は,多目的進化学習(MOEL)手法が,この課題に対処するための有望な方法であることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:40:35 GMT)
Regional Attention for Shadow Removal [10.6] この作業は軽量で正確なシャドウ除去フレームワークを考案する。
影除去作業の特徴を分析し,新しい地域的注意機構を設計する。
既存の注意に基づくモデルとは異なり、我々の地域的注意戦略は、各影領域が周囲の非影領域とより合理的に相互作用することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:10:44 GMT)
RoGs: Large Scale Road Surface Reconstruction with Meshgrid Gaussian [10.5] 道路面の再建は自動運転において重要な役割を担っている。
本稿では,メッシュグリッドガウシアン(RoGs)を用いた大規模道路表面再構築手法を提案する。
様々な挑戦的な現実世界のシーンにおける道路面の再構築において,優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:32:08 GMT)
Guided MRI Reconstruction via Schrödinger Bridge [10.4] 本研究では,SBに基づくマルチコントラスト画像誘導再構成フレームワークを提案する。
サンプリング中のデータ一貫性とともにガイド画像を使用することで、目標画像をより正確に再構成する。
舗装されたT1データセットとT2-FLAIRデータセットの実験は、$mathbfI2$SB-インバージョンが14.4まで高い加速を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:25:56 GMT)
FlightPatchNet: Multi-Scale Patch Network with Differential Coding for Flight Trajectory Prediction [10.4] 飛行軌跡予測のための差分符号付きマルチスケールパッチネットワークであるFlightPatchNetを提案する。
飛行軌道における多様な時間的パターンを十分に探求するために、マルチスケールパッチネットワークはバックボーンとして機能するように微妙に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:28:20 GMT)
Repurposing Language Models into Embedding Models: Finding the Compute-Optimal Recipe [10.3] 本稿では,テキスト埋め込みモデルに対して,計算-最適方式で対照的に学習する方法について検討する。
我々の革新は、異なる計算予算レベルでのテキスト埋め込みモデルのモデルサイズ、データ量、微調整方法の最適構成を生成するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:30:51 GMT)
Assessing data-driven predictions of band gap and electrical conductivity for transparent conducting materials [10.3] 本稿では,新しい透明導電材料発見の促進を目的としたデータ駆動型フレームワークを提案する。
利用可能なデータの不足を軽減するため、ユニークな実験データベースを作成し、検証する。
我々は、既知のTCMの典型的な要素を含む55の合成の一覧において、本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:37:05 GMT)
Landing Trajectory Prediction for UAS Based on Generative Adversarial Network [10.2] GAN(Generative Adversarial Network)に基づく無人航空機システムの着陸軌道予測モデルを提案する。
GANは長年開発されてきた高名なニューラルネットワークである。
また、提案モデルを評価するために、実際のパイロットが手動で操縦するドローン制御の2600回以上の軌道を含む、実際のUAV着陸データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:34:33 GMT)
Non-Hermitian Spin-Spin Interaction Mediated by Chiral Phonons [10.1] キラルフォノンを介する非対角非エルミートスピン相互作用を導入する。
結果として生じる非エルミート相互作用は、電子スピンの kHz の範囲に達することができる。
この効果はカスケード量子系、非エルミート多体物理学、非エルミート冷却に幅広い応用をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:22:40 GMT)
Movable Antenna-Equipped UAV for Data Collection in Backscatter Sensor Networks: A Deep Reinforcement Learning-based Approach [10.1] 無人航空機(UAV)は遠隔後方散乱装置(BD)からの柔軟なデータ収集を可能にする
指向性と柔軟性の高い指向性移動アンテナ(MA)をUAVに搭載することを検討する。
我々は,UAVと各BD間の方位角と距離を用いた深部強化学習(DRL)に基づく戦略を開発し,エージェントの観測空間を簡素化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:34:48 GMT)
Next-Generation Phishing: How LLM Agents Empower Cyber Attackers [10.1] フィッシングメールのエスカレートする脅威は、Large Language Models(LLMs)の台頭により、ますます洗練されつつある。
攻撃者はLSMを利用して、より説得力があり回避的なフィッシングメールを作成するため、現在のフィッシング防御のレジリエンスを評価することが不可欠である。
我々は、Gmail Spam Filter、Apache SpamAssassin、Proofpointなどの従来のフィッシング検出と、SVM、Logistic Regression、Naive Bayesといった機械学習モデルに関する包括的な評価を行います。
以上の結果から,全検知器にまたがるリフレッシュメールの検出精度は著しく低下し,現在のフィッシング防御における重大な弱点が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:20:29 GMT)
PSCodec: A Series of High-Fidelity Low-bitrate Neural Speech Codecs Leveraging Prompt Encoders [10.0] PSCodecは、プロンプトエンコーダに基づく一連のニューラル音声コーデックである。
PSCodec-Base、PSCodec-DRL-ICT、PSCodec-CasANは低帯域幅で高性能な音声再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:31:03 GMT)
InstCache: A Predictive Cache for LLM Serving [9.9] 本稿では,命令整合 LLM によるユーザインストラクションの予測と,それを予測キャッシュ,いわゆる InstCache に格納することを提案する。
実験の結果、InstCacheはLMSysデータセット上で最大51.34%のヒット率を達成でき、メモリコストは4.5GBに過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:52:41 GMT)
Near-Field Spot Beamfocusing: A Correlation-Aware Transfer Learning Approach [9.8] 3次元スポットビームフォーカス(SBF)は、近距離領域の放射状領域と角状領域において、非常に小さな体積内で放射力を集中する。
チャネル状態情報(CSI)に依存しない機械学習(ML)に基づく手法の実装が,超大規模プログラマブルミータサーフェス(ELPM)を用いた実効SBFのために開発されている。
本稿では、ELPMを用いた近接場SBFについて検討し、サブアレイの独立トレーニングによる長大なトレーニング時間に関連する課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:12:41 GMT)
Retrieval-Enhanced Visual Prompt Learning for Few-shot Classification [9.8] 本稿では,下流タスクの知識をキャッシュし再利用するための検索強化ビジュアルプロンプト学習(RePrompt)を提案する。
推測中、我々の拡張モデルは、より正確な予測を行うために、検索によってもたらされた類似のサンプルを参照することができる。
RePromptは、幅広いビジョンデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:12:53 GMT)
Fixing Security Vulnerabilities with AI in OSS-Fuzz [9.7] OSS-Fuzzは、オープンソースシステムの継続的な検証のための最も重要で広く使用されているインフラである。
セキュリティ脆弱性を修正するために、よく知られたAutoCodeRoverエージェントをカスタマイズします。
OSS-Fuzz脆弱性データを用いた経験から,LSMエージェントの自律性はセキュリティパッチの成功に有用であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:35:46 GMT)
MVMS-RCN: A Dual-Domain Unfolding CT Reconstruction with Multi-sparse-view and Multi-scale Refinement-correction [9.5] スパースビューCTは、低線量へのプロジェクションビューの数を減少させる。
既存の深層学習(DL)と深部展開スパルスCT再構成法では,プロジェクションデータを完全には利用していない。
本稿では,スパルス・ビュー・トモグラフィー再構成のための数学的アイデアと最適DLイメージングアルゴリズムの設計を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:12:48 GMT)
AnywhereDoor: Multi-Target Backdoor Attacks on Object Detection [9.5] AnywhereDoorは、オブジェクト検出に適した柔軟なバックドア攻撃だ。
攻撃者に対して高い制御能力を提供し、攻撃成功率を80%近く向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:50:59 GMT)
U-Motion: Learned Point Cloud Video Compression with U-Structured Motion Estimation [9.5] ポイントクラウドビデオ(PCV)は、多くの新興アプリケーションを持つダイナミックシーンの汎用的な3D表現である。
本稿では,PCV形状と属性の両方を学習ベースで圧縮するU-Motionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:17:01 GMT)
ZAP: Zoned Architecture and Parallelizable Compiler for Field Programmable Atom Array [9.4] 我々は中性原子量子コンパイルのための新しいゾーンドアーキテクチャを提案する。
本手法は,100量子ビットを必要とする場合の忠実度を5.4倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:39:21 GMT)
Unleashing the Potential of Multi-modal Foundation Models and Video Diffusion for 4D Dynamic Physical Scene Simulation [9.3] マルチモーダル基礎モデルとビデオ拡散を利用して、4次元動的シーンシミュレーションを実現する新しい手法を提案する。
この統合フレームワークは、現実世界のシナリオにおける動的相互作用の正確な予測と現実的なシミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:55:23 GMT)
HotSpot: Screened Poisson Equation for Signed Distance Function Optimization [8.9] 本稿では,ニューラルサイン付き距離関数を最適化するためのHotSpotを提案する。
エイコナルロスのような既存の損失は、復元された暗黙関数が距離関数であることを保証できない。
提案手法は,より優れた表面再構成と高精度な距離近似を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:06:15 GMT)
CodeSAM: Source Code Representation Learning by Infusing Self-Attention with Multi-Code-View Graphs [8.9] 我々は,複数のコードビューをトランスフォーマーベースモデルに注入する新しいフレームワークであるCodeSAMを提案する。
CodeSAMを使って、セマンティックコード検索、コードクローン検出、プログラム分類の下流SEタスクでCodeBERTのような小さな言語モデル(SLM)を微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:24:47 GMT)
Planning-Driven Programming: A Large Language Model Programming Workflow [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクに強い性能を持つ。
最近の研究は、コード生成精度を改善する複数のサンプリング手法や、コードを洗練するためのプログラム修復手法を提案する。
初期コード生成とその後の改良の両方を改善するために,LLMプログラミングワークフロー(LPW)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:31:06 GMT)
MyTimeMachine: Personalized Facial Age Transformation [8.6] MyTMは、グローバルな老化と個人の写真コレクションを組み合わせて、パーソナライズされた年齢変化を学ぶ。
われわれのアプローチはビデオにも拡張でき、高品質、アイデンティティ保存、時間的に一貫した老化効果を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:54:13 GMT)
Learning Fair Robustness via Domain Mixup [8.5] 本研究では,公平なロバストな分類器の学習問題に対するmixupの利用を提案する。
本研究は, 対人訓練と組み合わせることで, クラスレベルでの頑健さの相違を確実に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:56:33 GMT)
Dual Attention Model with Reinforcement Learning for Classification of Histology Whole-Slide Images [8.4] デジタル全スライド画像(WSI)は一般に顕微鏡分解能で撮影され、広い空間データを包含する。
本稿では,病理医の視覚検査に触発された2つの主成分からなる新しい二重注意アプローチを提案する。
提案手法は,WSIの10%未満を高い倍率で処理しながら,最先端の手法に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:29:08 GMT)
BEST-STD: Bidirectional Mamba-Enhanced Speech Tokenization for Spoken Term Detection [8.3] スポット項の検出は、フレームレベルの特徴と計算集約的なDTWベースのテンプレートマッチングに依存しているため、しばしば妨げられる。
本稿では,音声を個別の話者に依存しないセマンティックトークンに符号化する手法を提案する。
これにより、テキストベースの検索アルゴリズムによる高速検索が容易になり、語彙外用語を効果的に扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:05:18 GMT)
Analyzing the Generalization and Reliability of Steering Vectors [8.3] ステアリングベクトルは分布内および分布外の両方にかなりの制限があることを示す。
分散において、ステアビリティは異なる入力間で高度に変動する。
アウト・オブ・ディストリビューション(out-of-distribution)、ステアリングベクトル(steering vector)はよく一般化されるが、いくつかの概念はプロンプトの合理的な変化に対して脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:21:13 GMT)
CompetitorFormer: Competitor Transformer for 3D Instance Segmentation [8.2] トランスフォーマーベースの手法が3Dインスタンスセグメンテーションの主要なアプローチとなっている。
現在のモデルは、シーン内に存在するインスタンスよりも、固定的で高いクエリを使用する。
このようなインスタンスでは、複数のクエリが同じインスタンスを予測しますが、最終的には1つのクエリのみが最適化されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:40:49 GMT)
Material synthesis through simulations guided by machine learning: a position paper [8.2] 石切り工程からのカルシウム豊富な残留物である大理石汚泥は、様々な材料を混ぜて再利用することができる。
大理石汚泥再利用のための最適混合設計分野における持続可能なデータ収集手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:06:33 GMT)
Neural Deformable Models for 3D Bi-Ventricular Heart Shape Reconstruction and Modeling from 2D Sparse Cardiac Magnetic Resonance Imaging [8.1] 心臓の3次元心室形状の再構築とモデリングを目的としたニューラルデフォルマブルモデル(NDM)を提案する。
パラメータ関数の集合によってパラメータ化される混合変形可能なスーパークワッドリックを用いて、両心室形状をモデル化する。
我々のNDMは、任意のスケールで疎い心点雲を密度化し、高品質な三角メッシュを自動的に生成することを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:12:22 GMT)
Uncertainty Quantification in Working Memory via Moment Neural Networks [8.1] 人間は、潜在的なエラーを予測するのに役立つ、微調整された不確実性を持っている。
本研究では、モーメントニューラルネットワークを用いて、動作記憶における不確実性定量化の神経機構を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:05:04 GMT)
Engagement-Driven Content Generation with Large Language Models [8.0] 大規模言語モデル(LLM)は1対1の相互作用において重要な説得能力を示す。
本研究では,相互接続型ユーザにおけるLCMの社会的影響と複雑な意見力学について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:56:57 GMT)
VerA: Versatile Anonymization Applicable to Clinical Facial Photographs [8.0] 臨床応用における2つの課題を解決する,最初のVersatile AnonymizationフレームワークであるVerAを提案する。
A) 選択された意味領域を保存し、医療介入の結果を示す、すなわち、匿名化は、保存領域の外の領域にのみ適用される。
B) 複数の写真間で一貫した個人性を持つ匿名画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:33:17 GMT)
CycleGAN with Better Cycles [8.0] CycleGANは、サイクル整合性損失を使用して、未ペアデータセットで画像から画像への変換をトレーニングするフレームワークを提供する。
本稿では, サイクル整合性に対する3つの簡単な修正を提案し, より少ないアーティファクトでより良い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:51:29 GMT)
FedRAV: Hierarchically Federated Region-Learning for Traffic Object Classification of Autonomous Vehicles [7.9] 自動運転車の階層的統合地域学習フレームワーク(FedRAV)を提案する。
FedRAVは、定義された地域距離に基づいて、車両を含む広い領域をサブリージョンに適応的に分割し、パーソナライズされた車両モデルと地域モデルを達成する。
実験の結果、我々のフレームワークはこれらの既知のアルゴリズムより優れており、少なくとも3.69%精度が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:45:55 GMT)
CoNFiLD-inlet: Synthetic Turbulence Inflow Using Generative Latent Diffusion Models with Neural Fields [7.6] 渦解流乱流シミュレーションは、複雑なマルチスケールの乱流構造を正確に再現する流入条件を必要とする。
従来のリサイクルベースの手法は計算コストのかかるシミュレーションに頼っているが、既存の合成インフロージェネレータは乱流の現実的なコヒーレント構造を再現できないことが多い。
本稿では, 遅延空間を統合し, 現実的な流入乱流を生成する新しいDLベースインフロージェネレータであるCoNFiLD-inletを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:13:03 GMT)
Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression [7.6] クラウドベースのフェデレーション・ラーニング(FL)の欠点により、モバイルエッジネットワーク上でのFLの効率を改善するために、協調フェデレーション・エッジ・ラーニング(CFEL)が提案されている。
CFELは、動的および不均一なデバイス特性から生じる重要な課題に直面し、収束を遅くし、リソース消費を増加させる。
本稿では、トレーニング時間とエネルギー消費を最小化し、モデル精度を最大化することを目的とした、textitHeterogeneity-Aware Cooperative Edge-based Federated Averaging (HCEF)と呼ばれる不均一性を考慮したCFEL方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:47:48 GMT)
CODE-CL: COnceptor-Based Gradient Projection for DEep Continual Learning [7.6] 我々は,Deep Continual Learning (CODE-CL) のためのConceptor-based gradient projectionを導入する。
CODE-CLは、過去のタスクの入力空間における方向的重要性を符号化し、新しい知識統合を1-S$で変調する。
概念に基づく表現を用いてタスク重複を分析し,高い相関性を持つタスクを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:31:06 GMT)
Enhancing Medical Image Segmentation with Deep Learning and Diffusion Models [7.5] 正確な臨床診断には医用画像分割が不可欠である。
病変と正常な組織とのコントラストの低さ、境界の曖昧さ、患者間の高いばらつきといった課題に直面している。
ディープラーニングはセグメンテーションの精度と効率を改善したが、それでも専門家のアノテーションに大きく依存している。
本稿では,医療画像のセグメンテーションの重要性,現在のディープラーニングアプローチの限界,これらの課題に対処するための拡散モデルの可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:49:15 GMT)
Differentiable SVD based on Moore-Penrose Pseudoinverse for Inverse Imaging Problems [7.5] 特異値分解の非微分性は、本質的に線形方程式の過小決定によるものであることを示す。
ムーア-ペンローズ擬似逆数を用いてシステムを解くことにより、微分可能なSVDを提案する。
カラー画像圧縮センシングと動的MRI再構成による実験結果から,提案した微分可能SVDが数値不安定性問題に効果的に対処できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:04:38 GMT)
A Gradient Accumulation Method for Dense Retriever under Memory Constraint [7.3] Contrastive Accumulation (ContAccum) は高密度レトリバーの安定かつ効率的なメモリ削減手法である。
広く使われている5つの情報検索データセットの実験は、ContAccumが既存のメモリ削減手法だけでなく、高リソースシナリオを克服できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:09:23 GMT)
LLMs as Zero-shot Graph Learners: Alignment of GNN Representations with LLM Token Embeddings [7.3] Token Embedding-Aligned Graph Language Model (TEA-GLM) という新しいフレームワークを紹介する。
我々はGNNを事前訓練し、その表現をLLMのトークン埋め込みと整列する。
次に、GNNの表現を固定数のグラフトークン埋め込みに変換する線形プロジェクタを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:48:25 GMT)
Self-supervised learning for radio-astronomy source classification: a benchmark [7.2] 近日発売のスクエア・キロメーター・アレイ(SKA)望遠鏡は、電波天文学において重要な一歩を踏み出した。
光写真画像に事前訓練された従来の視覚モデルは、電波干渉画像では最適に動作しない可能性がある。
本研究では,ラジオ天文学へのセルフ・スーパーバイザード・ラーニングの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:43:19 GMT)
FruitNinja: 3D Object Interior Texture Generation with Gaussian Splatting [7.2] 現実世界では、オブジェクトはスライスやカット時に内部のテクスチャを明らかにするが、この振る舞いは3D生成タスクでは十分に研究されていない。
幾何学的・位相的変化を考慮した3次元物体の内部テクスチャ生成法FruitNinjaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:40:40 GMT)
Rabi oscillation and fractional population via the bound states in the continuum in a giant atom waveguide QED setup [7.1] 我々は結合共振器導波路(CRW)と相互作用する2つの巨大原子のダイナミクスを研究する。
異なる原子配置は連続体(BIC)における境界状態の数を決定する
以上の結果から,本システムは2つのBICをサポートする場合,Rabiの振動が1つのBICの存在下で発生するのに対し,Rabiの振動は2つのBICを支配していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:27:45 GMT)
Split Federated Learning Over Heterogeneous Edge Devices: Algorithm and Optimization [7.0] Split Learning(SL)は、リソース制約のあるデバイスが生データを共有せずにモデルをトレーニングできるようにする、有望なコラボレーティブ機械学習アプローチである。
現在のSLアルゴリズムは、トレーニング効率の限界に直面し、長時間のレイテンシに悩まされている。
本稿では、リソース制約のあるクライアントが、パーソナライズされたクライアントサイドモデルを並列にトレーニングできる、異種分散フェデレーション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） (Thu, 21 Nov 2024 07:46:01 GMT)
Toward a Well-Calibrated Discrimination via Survival Outcome-Aware Contrastive Learning [7.0] そこで本研究では,犠牲な校正を伴わずに識別のテキスト化を向上するための,新しいコントラスト学習手法を提案する。
提案手法は,類似した生存結果を持つサンプルに対して,低い罰則を付与する,対照的な学習枠組み内で重み付きサンプリングを用いる。
複数の実世界の臨床データセットに対する実験により,本手法は判別と校正の両面で最先端の深層生存モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:16:16 GMT)
Automated Identification and Segmentation of Hi Sources in CRAFTS Using Deep Learning Method [6.8] 観測データから中性水素(ヒ)銀河を同定することは、ハイ銀河探査において重要な課題である。
CRAFTS(Commensal Radio Astronomy FAST Survey)から得られた3次元(3D)スペクトルデータからヒ源を抽出する機械学習手法を提案する。
我々のモデルであるUnet-LKは、高度な3D-Unetセグメンテーションアーキテクチャを使用し、Huソースの複雑な構造を効果的に捉えるために、長めの畳み込みカーネルを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:08:47 GMT)
Exploiting Boosting in Hyperdimensional Computing for Enhanced Reliability in Healthcare [6.8] 本稿では,超次元空間を部分空間に分割するために,ブースティングアルゴリズムを適用したBoostHDを紹介する。
医療データセットの実験によると、BoostHDは最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:28:45 GMT)
Relation-aware based Siamese Denoising Autoencoder for Malware Few-shot Classification [6.7] マルウェアが目に見えないゼロデイエクスプロイトを採用した場合、従来のセキュリティ対策では検出できない可能性がある。
既存の機械学習手法は、特定の時代遅れのマルウェアサンプルに基づいて訓練されており、新しいマルウェアの機能に適応するのに苦労する可能性がある。
そこで我々は,より正確な類似性確率を計算するために,関係認識型埋め込みを用いた新しいシームズニューラルネットワーク(SNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:29:10 GMT)
Evaluating the Robustness of Analogical Reasoning in Large Language Models [6.6] LLMのアナログ生成能力のロバスト性について検討した。
我々は,従来の類推問題に対するロバスト性について,人間とGPTモデルを検証した。
人間とは異なり、GPTモデルの性能は答え順序の影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:25:08 GMT)
Winemaking: Extracting Essential Insights for Efficient Threat Detection in Audit Logs [6.6] 先進的持続脅威(APTs)は、そのステルスネスと持続性を活用して、現状の侵入検知システム(IDS)に圧力をかける、継続的な進化を続けている。
本稿では,知識蒸留フレームワーク上に構築された軽量脅威検出システムであるワインメイキングを提案する。
我々は、Winemakingがすべてのシナリオで優れた検出精度を達成し、検出時間は現在の最先端手法よりも1.4～5.2倍高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:45:59 GMT)
Intent-Aware Dialogue Generation and Multi-Task Contrastive Learning for Multi-Turn Intent Classification [6.5] Chain-of-Intentは、セルフプレイを通じて意図駆動の会話を生成する。
MINT-CLはマルチタスクコントラスト学習を用いたマルチターンインテント分類のためのフレームワークである。
MINT-Eは多言語対応のマルチターンeコマース対話コーパスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:59:29 GMT)
Engineering spectro-temporal light states with physics-trained deep learning [6.4] 物理学習型畳み込みニューラルネットワーク(P-CNN)は,超連続体(SC)生成における課題を回避することができることを示す。
P-CNNアプローチによって実現された3つの重要な進歩を強調した。
このアプローチは、任意の分光時相工学の新しい時代を告げるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:45:03 GMT)
Inversion Circle Interpolation: Diffusion-based Image Augmentation for Data-scarce Classification [6.4] 拡散に基づくDA法は,高品質なサンプルを生成する上で重要な2つの鍵である忠実さと多様性の両方を考慮できない。
拡散に基づく新しいDA法Diff-IIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:16:41 GMT)
Physics-Informed LLM-Agent for Automated Modulation Design in Power Electronics Systems [6.4] LP-COMDAは、人間の監督を最小限にした電力変換器の変調設計を自動化する自律エージェントである。
従来のAI支援アプローチとは異なり、LP-COMDAにはLLMベースのプランナが含まれており、ユーザフレンドリーなチャットインターフェースを通じて設計仕様を収集し、検証する。
実験の結果、LP-COMDAは標準平均絶対誤差の点で2番目のベンチマーク法に比べて63.2%の誤差削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:24:41 GMT)
A Confidence-based Acquisition Model for Self-supervised Active Learning and Label Correction [6.4] 逐次マルチアウトプット問題に適したプールベースのアクティブラーニングフレームワークであるCAMELを提案する。
専門家アノテータは選択されたシーケンスのごく一部だけをラベル付けする必要がある。
ラベル補正機構をデプロイすることで、CAMELをデータクリーニングにも利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:50:56 GMT)
OTO Planner: An Efficient Only Travelling Once Exploration Planner for Complex and Unknown Environments [6.1] オンリートラベル・ワン・プランナー」は複雑な環境下で繰り返し経路を減少させる効率的な探索プランナーである。
高速フロンティア更新、視点評価、視点改善が含まれる。
探査時間と移動距離を10%から20%削減し、フロンティア検出の速度を6～9倍向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:45:41 GMT)
ViSTa Dataset: Do vision-language models understand sequential tasks? [6.0] 強化学習における報酬モデルとして視覚言語モデル(VLM)を使用することは、コスト削減と安全性の向上を約束する。
逐次タスクの視覚的理解を評価するためのデータセットであるViSTaを紹介する。
ViSTaは4000本以上のビデオと、仮想ホーム、Minecraft、および現実世界の環境におけるステップバイステップの説明で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:37:32 GMT)
SPDIM: Source-Free Unsupervised Conditional and Label Shift Adaptation in EEG [6.0] 非定常脳波(EEG)は、領域間での分布変化(例えば、日と被験者)をもたらす
対象ドメインに対するラベル付きキャリブレーションデータがない場合、問題はソースフリーな教師なしドメイン適応(SFUDA)問題である。
本稿では,ラベルシフトを含む特定の分布シフトの下でのSFUDA問題に対する幾何学的深層学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:39:36 GMT)
Exploring applications of topological data analysis in stock index movement prediction [5.8] 3つの異なる手法を用いてストックインデックスのための点雲を構築する。
データ内のパターンを表現するために4つの異なるトポロジ的特徴が計算され、これらの特徴の15の組み合わせが列挙され、6つの異なる機械学習モデルに入力される。
CSI, DAX, HSI, FTSEなどのデータセット上で, インデックス移動分類タスクを実行することで, 様々なTDA構成の予測性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:41:39 GMT)
Knowledge Graphs, Large Language Models, and Hallucinations: An NLP Perspective [5.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自動テキスト生成や質問応答などを含む自然言語処理(NLP)ベースのアプリケーションに革命をもたらした。
幻覚では、モデルがもっともらしい音を出すが、実際には正しくない反応を生成する。
本稿では,現状のデータセットやベンチマーク,知識統合や幻覚評価の手法など,これらのオープンな課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:09:05 GMT)
Towards Generative Ray Path Sampling for Faster Point-to-Point Ray Tracing [5.7] 本稿では,潜在的光線経路を効率的にサンプリングするための機械学習支援レイトレーシング手法を提案する。
我々のモデルは、あらゆる可能なパスの中で潜在的に有効なパスを優先順位付けし、シーンの複雑さと線形にスケールすることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:19:20 GMT)
Assessment of LLM Responses to End-user Security Questions [5.6] GPT、LLAMA、Geminiといった大規模言語モデル(LLM)は、セキュリティ以外のさまざまな質問に答える上で、有望であることを示している。
エンドユーザセキュリティの分野におけるLLMの性能について,900件のユーザセキュリティ質問に対して,定性的に3つのLLMを評価検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:36:36 GMT)
Model-Based Transfer Learning for Contextual Reinforcement Learning [5.6] 文脈RL問題の解法としてモデルベーストランスファー学習を導入する。
理論的には,本手法は訓練作業数のサブリニアな後悔を示す。
都市交通と標準連続制御ベンチマークを用いて,提案手法を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:40:03 GMT)
GraCo -- A Graph Composer for Integrated Circuits [5.5] 本稿では、強化学習(RL)を用いた新しい集積回路法であるグラフ合成法GraCoを紹介する。
GraCoはグラフをステップバイステップで構築することを学び、それをネットリストに変換し、SPICEでシミュレートする。
GraCoは高度にカスタマイズ可能であり、フレームワークに事前の設計知識を組み込むことを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:08:48 GMT)
QMA vs. QCMA and Pseudorandomness [5.5] そのようなオラクルは、ある量子擬ランダム性予想が成立するときに存在することを示す。
私たちの結果は、"Win-win"シナリオの確立と見なすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:50:12 GMT)
Uncertainty-Guided Alignment for Unsupervised Domain Adaptation in Regression [5.4] Unsupervised Domain Adaptation for Regression (UDAR)は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインにモデルを適応させることを目標としている。
従来の特徴アライメント手法は分類に成功し、回帰特徴の相関性から回帰に効果がないことがしばしば証明される。
特徴アライメントプロセスに予測の不確実性を統合する新しい手法である不確実性誘導アライメント(UGA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:14:29 GMT)
When Online Algorithms Influence the Environment: A Dynamical Systems Analysis of the Unintended Consequences [5.4] オンラインアルゴリズムが学習環境に与える影響を分析する。
提案アルゴリズムは,このミスマッチの存在下で個体群の嗜好を学習できる場合,利用者の嗜好に類似性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:47:53 GMT)
Schemato -- An LLM for Netlist-to-Schematic Conversion [5.4] MachineSpiceモデルは、特にアナログ回路において進歩する回路設計である。
通常、人間の解釈能力に欠けるネットリストを生成する。
本稿では,ML生成したネットリストを高速かつ正確に解釈可能なスキーマに変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:21:59 GMT)
Distribution Learning and Its Application in Deep Learning [5.3] 本稿では,確率分布学習(PD Learning)と呼ばれる理論学習フレームワークを紹介する。
PD学習は確率分布の学習に重点を置いており、確率の単純さの中で確率変数としてモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:19:04 GMT)
How to use model architecture and training environment to estimate the energy consumption of DL training [5.2] 本研究は,Deep Learning Trainingにおけるエネルギー消費と2つの関連する設計決定との関係を活用することを目的とする。
本研究では, トレーニングの消費電力特性について検討し, 4つの新しいエネルギー推定法を提案する。
その結果、適切なモデルアーキテクチャとトレーニング環境を選択することで、エネルギー消費を劇的に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:09:26 GMT)
Learning Volumetric Neural Deformable Models to Recover 3D Regional Heart Wall Motion from Multi-Planar Tagged MRI [5.2] ボリューム型ニューラルデフォルマブルモデル(upsilon$NDMs)を新たに導入する。
我々の$upsilon$NDMは、低次元大域的変形パラメータ関数のセットを通して、心臓壁の形状と動きを表す。
我々は3次元局所心壁運動データセットの大規模なコホート実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:43:20 GMT)
Delta-NAS: Difference of Architecture Encoding for Predictor-based Evolutionary Neural Architecture Search [5.1] 我々は,NASの微粒化を低コストで行うアルゴリズムを構築した。
類似ネットワークの精度の差を予測することにより,問題を低次元空間に投影することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:43:32 GMT)
Entropy Bootstrapping for Weakly Supervised Nuclei Detection [5.1] エントロピー推定には点ラベルを用いて,基礎となるセルピクセルの分布を近似する。
この分布から全セルマスクを推定し,Mask-RCNNを用いてインスタンス分割出力を生成する。
本手法は,95%の画素ラベルの削減にもかかわらず,比較的良好な性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:03:14 GMT)
Quantum gravity corrections to the spontaneous excitation of an accelerated atom interacting with a quantum scalar field [5.1] 一般化不確実性原理(GUP)は、最小の可観測スケールを提案することでハイゼンベルク不確実性原理を拡張する。
我々は, GUPが慣性運動における励起状態原子の自発放出率を高めることができることを示した。
一様加速および一様円運動の原子の場合、GUPは自発放出率と自発励起率の両方を変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:47:44 GMT)
Exploration by Running Away from the Past [5.1] 我々は、州占領対策のシャノンエントロピーを最大化する問題として探索を考えている。
これは、エージェントの過去の振舞いと現在の振舞いを表す分布間の相違の列を最大化する。
本研究では,過去の経験から積極的に距離を置くことによってエージェントの探索を促すことで,迷路を効果的に探索し,ロボット操作や移動作業における幅広い行動を明らかにすることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:51:09 GMT)
ConceptDrift: Uncovering Biases through the Lens of Foundation Models [5.0] ceptDriftは、人間の事前知識なしでデータセット内のバイアスを自動的に識別できる。
本稿では,従来の作業のギャップを埋める2つのバイアス識別評価プロトコルを提案し,本手法がSoTA法よりも大幅に改善されていることを示す。
我々の手法は単一のモダリティに縛られず、画像(Waterbirds, CelebA, ImageNet)とテキストデータセット(CivilComments)の両方で実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:59:45 GMT)
Resolving Multiple-Dynamic Model Uncertainty in Hypothesis-Driven Belief-MDPs [5.0] 複数の仮説に対する推論を可能にする仮説駆動の信念 MDP を提案する。
また,(ほぼ)正しい仮説を確定し,基礎となるPOMDPで良好に機能するという目標をバランスづける新たな信念であるMDPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:36:19 GMT)
MetaCropFollow: Few-Shot Adaptation with Meta-Learning for Under-Canopy Navigation [4.9] キーポイントベースのビジュアルナビゲーションは、アンダーキャノピー環境でうまく機能することが示されている。
我々は、新しい条件に迅速に適応できるベースラーナーを訓練し、低データ体制でのより堅牢なナビゲーションを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:58:09 GMT)
Quantum Embedding of Non-local Quantum Many-body Interactions in Prototypal Anti-tumor Vaccine Metalloprotein on Near Term Quantum Computing Hardware [4.9] 複素ヘモシアニン分子の量子コンピュータシミュレーションを初めて提示する。
ヘモシアニンは様々な生理的過程に関与する重要な呼吸タンパク質である。
ヘモシアニンの磁気構造は多体補正の影響が大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:53:13 GMT)
Chat Bankman-Fried: an Exploration of LLM Alignment in Finance [4.9] 司法管轄区域はAIの安全性に関する法律を制定するので、アライメントの概念を定義して測定する必要がある。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)が比較的未探索の財務状況において,倫理的・法的基準に準拠するか否かを評価するための実験的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:10:30 GMT)
XAgents: A Framework for Interpretable Rule-Based Multi-Agents Cooperation [4.9] XAgents は IF-THEN ルールベースのシステムに基づく,解釈可能なマルチエージェント協調フレームワークである。
XAgetnsはタスクを異なるドメインルールに送信し、その後様々なレスポンスを生成する。
ルールベースの解釈可能性の導入は、XAgentsフレームワークに対するユーザの信頼を高めるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:28:27 GMT)
Distributionally Robust Alignment for Medical Federated Vision-Language Pre-training Under Data Heterogeneity [4.8] 医用ビジョン言語事前学習のためのFedDRA(Federated Distributionally Robust Alignment)を提案する。
FedDRAは異種条件下で頑健な視覚言語アライメントを実現する。
また,本手法は様々な医学的事前訓練法にも適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:08:40 GMT)
Trade-off between Information Gain and Disturbance in Local Discrimination of Entangled Quantum States [4.8] 我々は、地域国家の差別において情報ゲイン・ディストゥルバンス・トレードオフ関係を確立する。
局所的な運用が事前に共有された絡み合いによって支援される場合、トレードオフを回避できることが示される。
本稿では,ノイズの非分極に対して頑健な絡み合い認証プロトコルを提案し,これを量子ネットワークのマルチパーティイトシナリオに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:54:38 GMT)
Uncertainty-Aware Regression for Socio-Economic Estimation via Multi-View Remote Sensing [4.8] 3つのスペクトルバンドの組み合わせを用いてリモートセンシング画像を処理する新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、不確実な予測を識別し、将来の真理データ取得を導くのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:42:24 GMT)
Edge-Cloud Routing for Text-to-Image Model with Token-Level Multi-Metric Prediction [4.7] textttRouteT2Iは、ユーザプロンプト毎に大きなクラウドモデルまたは軽量エッジモデルのいずれかを動的に選択する。
textttRouteT2Iは、高品質な画像生成を維持しながら、大きなクラウドモデルを要求する回数を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:18:06 GMT)
Critical states exhibit invariance in both position and momentum spaces [4.7] 乱れた系の臨界状態は、凝縮物質物理学の領域で興味をそそられる。
臨界状態は位置空間と運動量空間の両方に一定の不変性を示し、両方の領域において非局在化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:46:39 GMT)
WaveRoRA: Wavelet Rotary Route Attention for Multivariate Time Series Forecasting [4.7] 本稿では,時系列データの複雑な時間依存性をモデル化するウェーブレット学習フレームワークを提案する。
ウェーブレット領域は時間と周波数情報を統合し、異なるスケールでの信号の局所特性の分析を可能にする。
回転路注意機構(Rotary Route Attention, RoRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:34:44 GMT)
Strongly Confined Atomic Excitation Localization in a Weakly-Driven Atom-Waveguide Interface [4.6] フォトニック結晶導波路に結合した原子配列は、強く結合した量子界面を形成する。
入射場が原子を非対称な角度で両側から駆動する際の定常分布について検討する。
また, 対称走行相下での非駆動原子によって第3のゾーンが生成される欠陥駆動方式も検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:04:22 GMT)
Adaptive Anomaly Detection for Identifying Attacks in Cyber-Physical Systems: A Systematic Literature Review [4.6] 本稿では,適応異常検出(Adaptive Anomaly Detection, AAD)研究の体系的文献レビュー(SLR)について述べる。
AADは、進化するサイバー攻撃を検出する最も有望な技術の一つである。
本稿では,攻撃タイプ,CPSアプリケーション,学習パラダイム,データ管理,アルゴリズムを考慮した新しい分類法を提案する。
我々は、研究者が最先端の技術を身につけるのを手助けし、実践者がこの分野の最近の進歩に親しむのを助けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:32:02 GMT)
When Context Leads but Parametric Memory Follows in Large Language Models [4.6] 大規模言語モデル (LLM) は多様な知識源の活用において顕著な進歩を見せている。
本研究では,9つのLLMがオープンな質問に対して,局所的な文脈とグローバルなパラメータの知識を割り当てる方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:31:15 GMT)
Pushing the Limits of Sparsity: A Bag of Tricks for Extreme Pruning [4.4] ディープニューラルネットワークのプルーニングは、高密度ネットワークの性能の大部分を保ちながら、モデルサイズの削減に有効な手法である。
最近のスパース学習法では、95%や98%といった中等度の疎度レベルまで有望な性能を示している。
極端に間隔があっても精度が崩れることなくネットワークの連続的な学習を可能にする手法の集合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:34:35 GMT)
FunctionChat-Bench: Comprehensive Evaluation of Language Models' Generative Capabilities in Korean Tool-use Dialogs [4.4] 本研究では,ツール・ユース・ダイアログにおける言語モデルの生成能力について検討する。
ツールコール,Answer Completion,Slot Question,Relevance Detectionの4種類に分類した。
このベンチマークを用いて,関数呼び出しをサポートする複数の言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:59:13 GMT)
Hypothesis testing of symmetry in quantum dynamics [4.4] 限られたクエリ数を用いた量子力学対称性の仮説検証フレームワークを開発した。
我々は,時間反転対称性(T対称性)と対角対称性(Z対称性)を限られたクエリでテストするために,最適なタイプIIエラー確率を実現する最適アンシラフリープロトコルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:39:35 GMT)
Improving Routability Prediction via NAS Using a Smooth One-shot Augmented Predictor [4.4] 現代のEDAツールにおける実行可能性の最適化は、機械学習(ML)モデルを使用することで大きな恩恵を受けている。
NAS技術は2つの要因の結果として、ルタビリティ予測にうまく取り組むのに苦労している。
我々は、新しいデータ拡張技術とワンショットと予測器ベースのNASを組み合わせた新しい組み合わせにより、これらの課題に対処するために、SOAP-NASという新しいNAS技術を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:42:41 GMT)
$d_X$-Privacy for Text and the Curse of Dimensionality [4.4] 構造化されていないテキストデータのプライバシーを確保するために広く使われている方法は、$d_X$-privacyの多次元Laplaceメカニズムである。
単語単位で適用された場合、そのメカニズムは元の単語を出力するか、完全に異なる単語を出力する。
多次元ラプラス雑音ベクトルのドット積に任意の単語を埋め込むことが、近接する近傍を識別する上で重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:59:12 GMT)
Outlier-robust Mean Estimation near the Breakdown Point via Sum-of-Squares [4.3] 我々は citekothari2018robust で導入された正準平方和プログラムを新たに解析する。
このプログラムは,すべての $varepsilon に対して[0,frac12)$ の誤差率を効率よく達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:57:05 GMT)
The Global AI Vibrancy Tool [4.3] Global AI Vibrancy Tool(GVT)は、36カ国でAIビブランシーの比較を容易にするために設計された、インタラクティブな視覚化スイートである。
AI Indexのエキスパートパネルによって開発された指標と柱の重量を使って、2023年のGlobal AI Vibrancy Rankingは、米国を最も大きなマージンで位置づけている。
このランキングはまた、絶対と一人当たりの基地で評価されたシンガポールのような小規模国の台頭も強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:41:17 GMT)
Exponentially Consistent Nonparametric Clustering of Data Streams [4.3] 我々は、未知の分布から生成されたM$独立で同一の分散データストリームの非パラメトリッククラスタリングを考える。
単一リンクベースクラスタリング(SLINK)や$k$-medoids分散クラスタリングのような既存の非パラメトリッククラスタリングアルゴリズムでは、最大クラスタ内距離(d_L$)が最小クラスタ間距離(d_H$)よりも小さいと仮定している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:18:04 GMT)
How Does A Text Preprocessing Pipeline Affect Ontology Syntactic Matching? [4.2] トークン化と正規化は、ストップワードの除去とステミング/レマティゼーションよりも効果的である。
パート・オブ・Speech Taggingは、Lemmatisationには役に立たない。
本稿では,新しいコンテキストベースのパイプライン修復手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:00:23 GMT)
Multi Loss-based Feature Fusion and Top Two Voting Ensemble Decision Strategy for Facial Expression Recognition in the Wild [4.2] 野生における表情認識(FER)は、画像品質に影響を受けやすい課題である。
FERのための特徴融合とアンサンブル戦略を同時に使用する研究はない。
本稿では,R18+FAMLという新しいシングルモデルと,R18+FAML-FGA-T2Vというアンサンブルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:01:26 GMT)
A Socio-Technical Grounded Theory on the Effect of Cognitive Dysfunctions in the Performance of Software Developers with ADHD and Autism [4.2] 神経多様性の概念は、自閉症スペクトラム障害(ASD)、注意欠陥/多動性障害(ADHD)、失読症、失読症といった従来の症状の見方に挑戦する。
本研究では,ASDとADHDを用いたニューロディバージェントソフトウェアエンジニアの経験を考察し,ソフトウェアチームで直面する認知的,感情的な課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:00:18 GMT)
Learning-Enabled Adaptive Voltage Protection Against Load Alteration Attacks On Smart Grids [4.1] サイバー攻撃者は、グリッド不安定やブラックアウトにつながる可能性のあるシステムの脆弱性を悪用することができる。
主に送電線障害を扱うために設計された伝統的な保護戦略は、このような脅威に対して不十分であることが多い。
本稿では,通常のグリッド操作とステルスな負荷変化を区別する深層強化学習に基づく保護システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:47:01 GMT)
The Master-Slave Encoder Model for Improving Patent Text Summarization: A New Approach to Combining Specifications and Claims [4.0] 本稿では,マスタスレーブエンコーダアーキテクチャに基づく特許テキスト抽象生成モデル(MSEA)を提案する。
公開されている特許テキストデータセットでは、それぞれルージュ-1、ルージュ-2、ルージュ-Lの0.006、0.005、0.005の改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:36:19 GMT)
The Double-Ellipsoid Geometry of CLIP [4.0] 対照的に、CLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)は機械学習アプリケーションにおいて非常に有効である。
テキストと画像は, 原点中心ではなく, 線形分離可能な楕円体殻上に存在することを示す。
インスタンスの任意の他のインスタンスに対する平均コサイン類似度を測定する、新しい整合性の概念が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:27:22 GMT)
SemiKong: Curating, Training, and Evaluating A Semiconductor Industry-Specific Large Language Model [4.0] 大型言語モデル (LLM) は半導体業界におけるいくつかの問題に対処する可能性を実証している。
それらはしばしば汎用的なモデルであり、この分野の独特な課題に取り組むのに必要な専門知識を欠いている。
SemiKongは、カスタマイズされたプロプライエタリなモデルを開発するために使用できる基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:05:38 GMT)
AttentionBreaker: Adaptive Evolutionary Optimization for Unmasking Vulnerabilities in LLMs through Bit-Flip Attacks [4.0] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) に革命をもたらした。
ミッションクリティカルなアプリケーションの採用が増えると、ハードウェアベースの脅威、特にビットフリップ攻撃(BFA)に対する懸念が高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:01:51 GMT)
Quantum Policy Gradient in Reproducing Kernel Hilbert Space [3.9] パラメトリッド量子回路は、機械学習のための表現力とデータ効率の表現を提供する。
量子カーネルにおける量子回路の表現は量子教師あり学習において広く研究されている。
本稿では、量子環境における量子カーネルポリシーを用いたパラメトリックおよび非パラメトリックポリシー勾配とアクタークリティカルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:09:56 GMT)
iHQGAN: A Lightweight Invertible Hybrid Quantum-Classical Generative Adversarial Network for Unsupervised Image-to-Image Translation [3.6] 本稿では,軽量な量子古典的非教師付きI2I翻訳モデルiHQGANを提案する。
iHQGANは、共用パラメータを持つ2つの互いにほぼ可逆な量子発生器を使用し、パラメータスケールを効果的に削減する。
低複雑さCNNベースのジェネレータを使用する古典的手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:16:03 GMT)
SRSA: A Cost-Efficient Strategy-Router Search Agent for Real-world Human-Machine Interactions [3.6] 現実の状況では、ユーザーはしばしばコンテキストと高度にパーソナライズされたクエリをチャットボットに入力する。
これまでの研究は、人間と機械の対話のシナリオに特に焦点を絞ってはいなかった。
これらのギャップに対処するために、戦略ベース検索エージェント(SRSA)を提案する。
SRSAは、異なるクエリを適切な検索戦略にルーティングし、よりきめ細かいシリアル検索により、比較的低コストで高品質な結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:41:55 GMT)
A blindness property of the Min-Sum decoding for the toric code [3.5] 北エフのトーリック符号は、フォールトトレラント量子計算の最も顕著なモデルの一つである。
近年,メッセージパス復号法におけるトーリック符号の誤り訂正性能の向上に力を入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:56:33 GMT)
Towards a Middleware for Large Language Models [3.5] 大規模言語モデルは自然言語入力を処理する能力で広く普及している。
この進歩は、世界中の企業がLLMをサービスに統合するきっかけとなった。
テクノロジが成熟するにつれて、"LLM as a Service"をセルフホストすることで、主要なクラウドプロバイダからの独立に対する強いインセンティブが生まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:55:24 GMT)
From RNNs to Foundation Models: An Empirical Study on Commercial Building Energy Consumption [3.4] 商業ビルの短期エネルギー消費予測はスマートグリッドの運用に不可欠である。
スマートメーターとディープラーニングモデルは、複数の建物からの過去のデータを使用した予測を可能にするが、多様な建物からのデータの異質性は、モデルの性能を低下させる可能性がある。
我々は、米国の商業ビルのエネルギー消費データを提供するComStockデータセットを用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:54:43 GMT)
Preparation and observation of anomalous counterpropagating edge states in a periodically driven optical Raman lattice [3.3] 2次元周期駆動光ラマン格子における異常な反伝播エッジ状態の作成と検出を行う。
結果は、AFVH相の将来の実験的探査と、その独自のエッジモードに関連するトポロジカル現象の理論的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:47:29 GMT)
Quantum illumination advantage in quantum Doppler radar [3.3] ドップラーレーダ(英: Doppler radar)とは、ドップラー効果を用いて移動目標の半径速度を距離で推定する装置である。
ターゲット検出のためには、マイクロ波を記述するのに適した高雑音状態においても量子優位性が存在する。
3dBの利点は、低い透過率であっても、少数の信号光子と高い熱雑音の体制において可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:49:57 GMT)
Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems [3.3] 障害のあるシステムにおける局所的構造と大域的構造の両方を特徴付けるために,永続的ホモロジー(PH)に基づく統一的なフレームワークを提案する。
同じアルゴリズムとデータ構造を使って、ローカルとグローバルのディスクリプタを同時に生成できる。
この枠組みに基づき,非パラメトリックな指標である分離指数(SI)を定義し,位相分類タスクにおける従来の結合配向順序パラメータより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:24:06 GMT)
Memory Backdoor Attacks on Neural Networks [3.3] 本稿では,特定のトレーニングサンプルに対してモデルを秘密裏に訓練し,後に選択的に出力するメモリバックドア攻撃を提案する。
画像分類器、セグメンテーションモデル、および大規模言語モデル(LLM)に対する攻撃を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:09:16 GMT)
Do I Know This Entity? Knowledge Awareness and Hallucinations in Language Models [3.2] 大規模言語モデルにおける幻覚は広範な問題であるが、モデルが幻覚化するかどうかのメカニズムは理解されていない。
スパースオートエンコーダを解釈可能性ツールとして使用することにより,これらのメカニズムの重要な部分はエンティティ認識であることがわかった。
疎いオートエンコーダがベースモデルで訓練されているにもかかわらず、これらの方向がチャットモデルの拒否行動に因果的影響があることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:05:58 GMT)
Model Checking for Reinforcement Learning in Autonomous Driving: One Can Do More Than You Think! [3.2] 強化学習プラットフォームは、しばしばRLアルゴリズムの設計と訓練性能を強調するが、モデルと報酬関数の正しさを無視する。
本稿では,自動走行システムのモデリングに形式的手法を用い,RL for ADにおけるモデルチェック(MC)の活用方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:09:20 GMT)
Active Subsampling for Measurement-Constrained M-Estimation of Individualized Thresholds with High-Dimensional Data [3.1] 測定制約のある問題では、大きなデータセットが利用可能であるにもかかわらず、大きなデータセットのごく一部でラベルを観測するのに手頃な価格にしかならない。
このことは、どのデータポイントが予算制約のあるラベルに最も有益であるかという重要な疑問を引き起こします。
本稿では,測定制約付きM推定フレームワークにおける最適個別化しきい値の推定に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:21:17 GMT)
GASP: Efficient Black-Box Generation of Adversarial Suffixes for Jailbreaking LLMs [3.1] 本稿では,GASP(Generative Adversarial Suffix Prompter)を提案する。
実験の結果、GASPは自然な脱獄プロンプトを生成し、攻撃成功率を大幅に改善し、トレーニング時間を短縮し、推論速度を加速できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:00:01 GMT)
Universal time evolution of string order parameter in quantum critical systems with boundary invertible or non-invertible symmetry breaking [3.1] 系が平衡から外れた場合,対称性を破る境界や界面の影響について検討する。
文字列順序パラメータの時間的進化により,境界対称性や界面対称性の破れが検出可能であることを示す。
より明確に言えば、境界や界面対称性の破れの存在下では、弦の順序パラメータは、大域的な量子クエンチの後に指数関数的に減衰する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:31:47 GMT)
NexusSplats: Efficient 3D Gaussian Splatting in the Wild [3.1] そこで本研究では,NexusSplatsと呼ばれるネクサスカーネルによる3次元シーン再構築手法を提案する。
この結果から,NexusSplatsは最先端のレンダリング品質を実現すると同時に,現在の最高の品質に比べて,再構築時間を最大70.4%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:15:15 GMT)
ACE-Net: AutofoCus-Enhanced Convolutional Network for Field Imperfection Estimation with application to high b-value spiral Diffusion MRI [2.9] B0-不均一性や拡散符号化誘起渦電流からの時空間磁場の変動は、スパイラル、EPI、3Dコーンのような高速な画像符号化スキームに有害である。
本研究では,これらのフィールド不完全性を自動的に推定するためのデータ駆動手法を,オートフォーカスメトリクスとディープラーニングを組み合わせることによって開発する。
B0, eddyの正確な推定値が得られる高b値での単発スパイラル拡散MRIに適用し, 外部校正を必要とせずに高画質の画像再構成を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:20:14 GMT)
OpenGeMM: A High-Utilization GeMM Accelerator Generator with Lightweight RISC-V Control and Tight Memory Coupling [2.9] リソース制約のある極端エッジデバイスにデプロイする際、ディープニューラルネットワーク(DNN)は重大な課題に直面している。
オープンソースアクセラレーションプラットフォームOpenGeMMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:10:08 GMT)
Diffusion Features to Bridge Domain Gap for Semantic Segmentation [2.9] 本稿では, 拡散モデルの特徴を効率的に活用するために, サンプリングおよび融合技術を活用するアプローチについて検討する。
テキスト・画像生成能力の強みを生かして、暗黙的に後部知識を学習する新しいトレーニングフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:10:23 GMT)
The Digital Transformation in Health: How AI Can Improve the Performance of Health Systems [2.8] モバイルヘルスは、医療提供と患者のエンゲージメントに革命をもたらす可能性がある。
適応的な介入の配信を可能にする人工知能と強化学習プラットフォームを提案する。
このプラットフォームの柔軟性は、さまざまなモバイルヘルスアプリケーションやデジタルデバイスに接続し、パーソナライズされたレコメンデーションを送信することで、デジタルツールがヘルスシステムの結果に与える影響を大幅に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:24:12 GMT)
Generative AI for Music and Audio [2.8] 音楽とオーディオのための生成AIを中心にした私の研究の3つの主な方向性を紹介します。
私の長期的な目標は、音楽コンポジションの参入障壁を低くし、オーディオコンテンツの創造を民主化することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:02:12 GMT)
Predicting Wall Thickness Changes in Cold Forging Processes: An Integrated FEM and Neural Network approach [2.8] まず、ノイズ処理と影響パラメータの徹底的な分析を行う。
次に、異なるプロセスパラメータの効果をよりよく分析するために、有限要素法シミュレーションをセットアップします。
本稿では,グラフニューラルネットワークを代理モデルとして設計した新しいモデ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） (Thu, 21 Nov 2024 09:27:08 GMT)
Classification of Heart Sounds Using Multi-Branch Deep Convolutional Network and LSTM-CNN [2.8] 本稿では,診療所における低コストシステムを用いた心疾患の迅速かつ効率的な診断方法を提案する。
LSCNネットワークによる心臓音の総合的分類精度は96%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:32:38 GMT)
Variable Extraction for Model Recovery in Scientific Literature [2.8] 学術出版物の全世界生産は年間500万記事を超えている。
文献を構成するアーティファクトをナビゲートし、解釈するための方法が必要です。
本稿では,疫学研究から数理モデル変数を抽出する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:31:48 GMT)
AI-Enhanced Intensive Care Unit: Revolutionizing Patient Care with Pervasive Sensing [2.8] 集中治療室 (ICU) は、重篤な患者が集中治療や監視を受ける特別な病院空間である。
包括的モニタリングは、患者の状態、特に明度、究極的にはケアの質を評価する上で必須である。
現在、表情、姿勢、移動といった細部を含む視力評価は散発的に捉えられるか、全く捉えられていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:19:41 GMT)
Enhancing GeoAI and location encoding with spatial point pattern statistics: A Case Study of Terrain Feature Classification [2.7] 本研究では,深層学習モデルに空間点パターン統計を組み込んだ地形特徴分類手法を提案する。
我々は、ポイントパターンの1次効果と2次効果の両方を統合する知識駆動アプローチにより、GeoAIモデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:17:41 GMT)
Gradient-based optimization for variational empirical Bayes multiple regression [2.7] 勾配に基づく(準ニュートン)手法に基づく代替最適化手法を提案する。
我々はGradVIが同様の予測性能を示し、予測器が高い相関関係にある場合、より少ないイテレーションで収束することを示す。
提案手法は,オープンソースのPythonソフトウェアGradVIに実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:35:44 GMT)
UnifiedCrawl: Aggregated Common Crawl for Affordable Adaptation of LLMs on Low-Resource Languages [2.7] 大規模言語モデル(LLM)は低リソース言語での性能が低い。
低リソース言語のためのテキストデータを効率的に収集する手法を提案する。
我々のアプローチであるUnifiedCrawlは、最小限の計算リソースを使用して共通のクローをフィルタし、抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:41:08 GMT)
Unsupervised End-to-End Training with a Self-Defined Target [2.7] 本稿では,エンドツーエンドの教師あり学習用に設計されたネットワークやハードウェアが,高性能な教師なし学習を実現する方法を提案する。
我々はこの手法を半教師付き学習に拡張し、データ型に基づいて目標を調整し、600のラベル付きMNISTサンプルを多層パーセプトロンで96.6%の精度で検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:50:30 GMT)
Reconciling Kaplan and Chinchilla Scaling Laws [2.6] 本稿では,カプランの当初の過大評価の主な原因を説明することによって,チンチラのスケーリング係数を再確認する。
第2のコントリビューションとして、報告された損失と計算の関係の相違について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:17:22 GMT)
Transforming Engineering Diagrams: A Novel Approach for P&ID Digitization using Transformers [2.5] 本稿では,最先端のディープラーニングアーキテクチャであるRelationformerを用いて,P&IDからグラフを抽出する手法を提案する。
PID2Graphは,グラフ構造のための包括的ラベルを特徴とするP&IDデータセットである。
実世界のデータに対して、Relationformerは説得力のある結果を達成し、エッジ検出のためのモジュラーデジタル化アプローチを25%以上上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:27:18 GMT)
Many-body nonequilibrium dynamics in a self-induced Floquet system [2.5] 相互作用するリドベルクガス中の自励式フロケ系を実験的に実証した。
これは、静磁場下での熱リドベルクガスの光イオン化に由来する。
双安定状態における非平衡ダイナミクスを探索し、離散時間結晶相の出現を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:09:27 GMT)
Improving Steering Vectors by Targeting Sparse Autoencoder Features [2.4] SAE-Targeted Steering (SAE-TS) という改良されたステアリング法を開発し、意図しない副作用を最小限に抑えながら、特定のSAE特徴を標的としたステアリングベクトルを求める。
SAE-TSは,様々なタスクで評価すると,CAAとSAEの特徴的ステアリングよりもコヒーレンスとステアリング効果のバランスが良いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:10:54 GMT)
Zero-Shot Low-Light Image Enhancement via Joint Frequency Domain Priors Guided Diffusion [2.4] 拡散サンプリングプロセスにおける光と構造情報の欠如を補うため,新しいゼロショット低光強調法を提案する。
インスピレーションはウェーブレットとフーリエ周波数領域の類似性に由来する。
十分な実験は、フレームワークが堅牢で、様々なシナリオで有効であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:16:51 GMT)
Adversarial Poisoning Attack on Quantum Machine Learning Models [2.3] 量子無差別データ中毒攻撃(QUID)を導入する。
QUIDはベースラインモデルと比較して、モデル性能の最大92%の精度劣化を達成している。
また、QUIDを最先端のクラシックディフェンスに対してテストし、精度の低下は50ドルを超えました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:46:45 GMT)
Segment Anything in Light Fields for Real-Time Applications via Constrained Prompting [2.3] 本稿では, SAM 2 を光場領域に適応させる新しい光場分割法を提案する。
本手法は,光界領域の制約を生かし,高品質で視界に一貫性のある光界マスクを作製し,SAM2ビデオトラッキングベースラインを7倍高速に動作させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:01:49 GMT)
Dressing the Imagination: A Dataset for AI-Powered Translation of Text into Fashion Outfits and A Novel KAN Adapter for Enhanced Feature Adaptation [2.3] FLORAは4,330種類のファッション服とそれに対応するテキスト記述を含む最初の包括的データセットである。
第2のコントリビューションとして,Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) を適応モジュールとして利用する Kan Adapters を導入する。
さらなる研究とコラボレーションを促進するため、我々はFLORAと実装コードの両方をオープンソース化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:27:45 GMT)
Hugging Rain Man: A Novel Facial Action Units Dataset for Analyzing Atypical Facial Expressions in Children with Autism Spectrum Disorder [2.3] 我々は,ASDと典型的発達(TD)の双方に対して,FACSの専門家が手動でアノテートした顔アクションユニット(AU)を含む,新しいデータセットHugging Rain Manを紹介する。
データセットには、ポーズと自発的な表情の豊富なコレクションが含まれており、合計で約130,000フレーム、22のAU、10のAction Descriptors(AD)、非定型評価が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:51:52 GMT)
BiomedCoOp: Learning to Prompt for Biomedical Vision-Language Models [2.3] 本稿では,バイオメディカル画像の正確かつ汎用的な分類のための新しいプロンプト学習フレームワークを提案する。
提案手法は,Large Language Models (LLMs) からの平均的なプロンプトアンサンブルとのセマンティック一貫性と,統計に基づくプロンプト選択戦略による知識蒸留を活用することで,効果的なプロンプト文脈学習を実現する。
9つのモダリティと10の臓器にまたがる11の医療データセットについて,提案手法を総合的に検証し,精度と一般化性の両方に有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:13:04 GMT)
High-performance real-world optical computing trained by in situ gradient-based model-free optimization [2.2] モンテカルロ勾配推定アルゴリズムに基づく勾配に基づくモデルフリー最適化(G-MFO)手法を提案する。
G-MFOは、光学計算システムをブラックボックスとして扱い、光学計算重みの確率分布に直接損失をバックプロパガンダする。
G-MFO は MNIST と FMNIST のハイブリッドトレーニングより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:13:48 GMT)
Learning Pore-scale Multi-phase Flow from Experimental Data with Graph Neural Network [2.2] 現在の数値モデルは、しばしば実験で観測された複雑な細孔スケールの物理学を正確に捉えることができない。
我々は,マイクロCT実験データを用いて,グラフニューラルネットワークを用いた多孔質流体の流れを直接学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:01:17 GMT)
InCrowd-VI: A Realistic Visual-Inertial Dataset for Evaluating SLAM in Indoor Pedestrian-Rich Spaces for Human Navigation [2.2] InCrowd-VIは、屋内歩行者に富む環境において、人間のナビゲーション用に特別に設計された新しいビジュアル・慣性データセットである。
InCrowd-VIは、RGB、ステレオ画像、IMU測定を含む5kmの軌道長と1.5時間の録音時間を含む58のシーケンスを特徴としている。
このデータセットはMeta Ariaプロジェクトマシン認識SLAMサービスに由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:58:07 GMT)
LLMSteer: Improving Long-Context LLM Inference by Steering Attention on Reused Contexts [2.0] LLMSteerは,クエリに依存しないアテンションステアリングを通じて,大規模言語モデル(LLM)を強化する,微調整不要なフレームワークである。
LLMSteerは人気のあるLLMとデータセットでテストされ、ベースラインでパフォーマンスギャップを65.9%縮小し、実行時の遅延を4.8倍に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:49:51 GMT)
RRADistill: Distilling LLMs' Passage Ranking Ability for Long-Tail Queries Document Re-Ranking on a Search Engine [2.0] 大規模言語モデル(LLM)は、クエリとドキュメント間の意味的関係を理解するのに優れている。
これらのクエリは、少ないユーザエンゲージメントと限られたフィードバックのため、フィードバックベースのランキングでは難しい。
本稿では,エンコーダモデルとデコーダモデルの両方に対して,効率的なラベル生成パイプラインと新しいsLLMトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:23:49 GMT)
A Grid Based Adversarial Clustering Algorithm [1.9] サイバーセキュリティアプリケーションでは、データ分析技術は、データ分析モデルを欺いて検出されるのを避けるために、アクティブな敵に対処する必要がある。
本アルゴリズムは,ゲーム理論の考え方を用いて,通常の領域のコアを同定し,通常の物体の中心の周囲に防御壁を描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:59:41 GMT)
Data Augmentation for Surgical Scene Segmentation with Anatomy-Aware Diffusion Models [1.9] アノテーションを用いた多段階手術データセットを生成するための多段階的アプローチを提案する。
本フレームワークは,二分節マスクを応用した臓器特異的モデルの訓練により,解剖学的意識の向上を図る。
この汎用的なアプローチにより、実際のバイナリデータセットとシミュレートされた手術マスクから、マルチクラスのデータセットを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:47:53 GMT)
GNN-MultiFix: Addressing the pitfalls for GNNs for multi-label node classification [1.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータの表現を学習するための強力なモデルとして登場した。
我々は,最も表現力の高いGNNでさえ,ノード属性や明示的なラベル情報を入力として使用せずに学習できないことを示す。
本稿では,ノードの機能,ラベル,位置情報を統合したGNN-MultiFixという簡単なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:59:39 GMT)
Exploratory Study Of Human-AI Interaction For Hindustani Music [1.8] 本稿では,ヒンズーシャニ声道輪郭の新しい階層的生成モデルであるGaMaDHaNiと対話し,使用した参加者について述べる。
これらの課題は,(1)モデル出力における制約の欠如,(2)モデル出力の不整合である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:06:37 GMT)
Generative Outpainting To Enhance the Memorability of Short-Form Videos [1.8] ビデオの記憶力は、ビデオが、そのコンテンツと感情的または個人的なつながりを持たない視聴者によって記憶される可能性を示している。
本稿では, 映像の画面サイズを拡大し, 記憶力の向上を図るために, 生成的露光を用いて, 映像の画面サイズを拡大した結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:24:16 GMT)
Privacy-Preserving Power Flow Analysis via Secure Multi-Party Computation [1.8] 本稿では,暗号的に隠されたプロシューマーデータに対して,電力フロー解析を行う方法を示す。
ユニバーサル・コンポーザビリティ・フレームワークにおける我々のアプローチの安全性について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:04:16 GMT)
Unveiling the Hidden: A Comprehensive Evaluation of Underwater Image Enhancement and Its Impact on Object Detection [1.8] 本研究の目的は、最先端の画像強調モデルの評価、水中物体検出への影響調査、検出性能向上の可能性を探ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:59:15 GMT)
Evaluating Representational Similarity Measures from the Lens of Functional Correspondence [1.8] 神経科学と人工知能(AI)はどちらも、高次元のニューラルネットワークの解釈という課題に直面している。
表象比較が広く使われているにもかかわらず、重要な疑問が残る: どの指標がこれらの比較に最も適しているのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:53:58 GMT)
Transformer-Based Contextualized Language Models Joint with Neural Networks for Natural Language Inference in Vietnamese [1.7] 文脈型言語モデル(CLM)とニューラルネットワークの様々な組み合わせを用いて実験を行う。
CLMとニューラルネットワークのジョイントアプローチはシンプルだが,高品質な性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:27:38 GMT)
AI-generated faces influence gender stereotypes and racial homogenization [1.7] 6つの人種、2つの性別、32の専門職、8つの属性にまたがる安定拡散の重大なバイアスを文書化しています。
この分析は、ほぼすべての中東の男性がひげを生やし、茶色く肌を生やし、伝統的な服装を身に着けている、重要な人種的均質化を示している。
本稿では、画像を生成する際に、人種や性別の望ましい分布をユーザが指定できるようにデバイアス化ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:06:21 GMT)
Capacity-Achieving Entanglement Purification Protocol for Pauli Dephasing Channel [1.7] 中心ノード経由の単純な絡み合い交換プロトコルは、パウリのデフォーカスチャネルに対して有効ではない。
これは、絡み合いスワップを実行する前に分散ベル状態の浄化の重要性を強調している。
両方向の古典的通信を補助する絡み合い浄化プロトコルを導入し、状態の浄化だけでなく、チャネルの容量も達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:41:16 GMT)
Refining Ky Fan's majorization relation with linear programming [1.6] 2つの正の半定値作用素のテンソル積である2つの作用素の和に対して、ケイファンの偏微分関係の可分版が証明される。
量子情報理論におけるスピンアライメント予想は、2レターレベルに肯定的に解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:39:21 GMT)
An Investigation of the Relationship Between Crime Rate and Police Compensation [1.6] 本研究の目的は,警察の給与と犯罪率との間に相関関係があるかどうかを評価することである。
最初の結果から,給与・補償水準と犯罪率との間に負の相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:50:27 GMT)
FastRAG: Retrieval Augmented Generation for Semi-structured Data [1.6] 本稿では,半構造化データを対象とした新しいRAG手法であるFastRAGを紹介する。
FastRAGはスキーマ学習とスクリプト学習を使用して、全データソースをLLMに送信することなく、データを抽出し、構造化する。
テキスト検索と知識グラフクエリを統合して、コンテキスト豊富な情報を取得する精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:00:25 GMT)
Experimental comparison of graph-based approximate nearest neighbor search algorithms on edge devices [1.5] 本稿では, エッジデバイス上に配置したグラフベースニアニアニアサーチアルゴリズム(ANN)を, リアルタイムニアニアサーチアプリケーションに適用するための実験結果と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:41:24 GMT)
Enhancing LLMs for Power System Simulations: A Feedback-driven Multi-agent Framework [1.4] 電力系統のシミュレーションを管理するためのフィードバック駆動型マルチエージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークは、DalineとMATPOWERの69種類のタスクでそれぞれ93.13%と96.85%の成功率を達成した。
また、高速で費用対効果の高いタスク実行をサポートし、トークンの平均コスト0.014 USDで各シミュレーションを約30秒で完了する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:01:07 GMT)
BERT-Based Approach for Automating Course Articulation Matrix Construction with Explainable AI [1.4] コースアウトカム(CO)とプログラムアウトカム(PO)/プログラムアウトカム(PSO)アライメントは,カリキュラムの一貫性を確保し,教育効果を評価する上で重要な課題である。
本研究は,CAM(Course Articulation Matrix)の自動生成のためのBERTモデルを用いた伝達学習の可能性を示す。
精度,精度,リコール,F1スコアはそれぞれ98.66%,98.67%,98.66%,98.66%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:02:39 GMT)
A TVD neural network closure and application to turbulent combustion [1.4] トレーニングニューラルネットワーク(NN)は、支配方程式を閉じるための魅力的な特徴を持っている。
NNの定式化は、溶液の有界性や陽性性に反する刺激発振を防止するために導入される。
離散化方程式に機械学習のクロージャとして組み込まれ、厳格に制約されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:52:11 GMT)
AUTALIC: A Dataset for Anti-AUTistic Ableist Language In Context [1.3] AUTALICは、文脈における反音響的有能言語の検出に特化した最初のベンチマークデータセットである。
データセットはRedditから収集された2,400の自閉症関連文からなり、周囲の文脈を伴い、神経多様性の背景を持つ訓練された専門家によって注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:43:06 GMT)
Multi LoRA Meets Vision: Merging multiple adapters to create a multi task model [1.3] 本稿では,コンピュータビジョンタスクで訓練された複数のLoRAアダプタをマージできるかどうかを検討した。
6つの異なるタスクでアダプタを訓練し、それらがマージされたときのパフォーマンスを評価しました。
以上の結果から,アダプタをマージすることでマルチタスクモデルを生成する単純なマージ手法であっても,若干の性能を損なうことで実現可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:26:33 GMT)
The Role of Deep Learning Regularizations on Actors in Offline RL [1.3] ドロップアウト、層正規化、ウェイト崩壊といったディープラーニング正規化技術は、現代の人工ニューラルネットワークの構築において広く採用されている。
本研究では,オフライン強化学習(RL)アルゴリズムにおけるアクターネットワークへの標準正規化手法の適用が,平均6%の改善をもたらすことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:35:28 GMT)
CTVR-EHO TDA-IPH Topological Optimized Convolutional Visual Recurrent Network for Brain Tumor Segmentation and Classification [1.2] 我々は,脳腫瘍の分類と分類のためのトポロジカルデータ解析に基づく改良型永続ホモロジーと畳み込み移動学習と視覚的反復学習モデルを開発した。
他の既存の脳腫瘍の分類モデルと比較して、提案されたCTVR-EHOおよびTDA-IPHアプローチは、高い精度(99.8%)、高いリコール(99.23%)、高い精度(99.67%)、高いFスコア(99.59%)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:08:39 GMT)
Exact and approximate error bounds for physics-informed neural networks [1.2] 非線形一階ODEの物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の誤差境界計算における重要な進歩を報告する。
PINN法が非線形一階ODEに対して提供する解の誤差を記述する一般表現を与える。
本稿では,一般の場合の近似境界と特定の場合の正確な境界を計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:15:28 GMT)
A Fusion of Variational Distribution Priors and Saliency Map Replay for Continual 3D Reconstruction [1.2] 単一画像からの3次元物体形状の予測に焦点をあてた研究課題である。
このタスクは、形状の可視部分と隠蔽部分の両方を予測するために、重要なデータ取得を必要とする。
本稿では,従来のクラスを新しいクラスで学習した後でも合理的に再構築できる変分優先を用いたモデルの設計を目標とする,連続的な学習に基づく3D再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:22:23 GMT)
Active Learning-Based Optimization of Hydroelectric Turbine Startup to Minimize Fatigue Damage [1.2] 水力発電ユニット(HGU)は、断続的な再生可能エネルギー源を電力網に統合する上で重要な役割を担っている。
この進化する役割は、タービンに大きなストレスを与えるスタートアップのような過渡的なイベントの増加につながった。
本稿では,HGUの起動パラメータを限られた予算で最適化する,革新的な自動化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:34:40 GMT)
Stain-Invariant Representation for Tissue Classification in Histology Images [1.2] 染色摂動行列を用いたトレーニング画像の染色増分版を生成するフレームワークを提案する。
大腸癌画像のクロスドメイン多クラス組織型分類における提案モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:50:30 GMT)
Bigger, Regularized, Optimistic: scaling for compute and sample-efficient continuous control [1.1] BROは、犬とヒューマノイドのタスクにおいて、ほぼ最適ポリシーを達成するためのモデルフリーのアルゴリズムである。
BROは最先端の結果を達成し、主要なモデルベースおよびモデルフリーアルゴリズムを著しく上回っている。
BROは、非常に難しい犬とヒューマノイドのタスクにおいて、ほぼ最適なポリシーを達成した最初のモデルなしアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 23:52:38 GMT)
Mens Sana In Corpore Sano: Sound Firmware Corpora for Vulnerability Research [1.1] 本稿では,問題空間を解析し,その研究への影響について検討する。
我々は、コーパスの複製性や代表性を育成するのに役立つガイドラインを導出する。
我々はガイドラインの実現可能性を示し、Linuxファームウェアの大規模解析のための新しいレプリカブルコーパスLFwCを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:58:22 GMT)
Adjoint-based online learning of two-layer quasi-geostrophic baroclinic turbulence [1.1] ますます人気が高まっているアプローチは、パラメータ化のための機械学習アプローチを活用すること、解決された状態と流体系における欠落したフィードバックの間のマップの回帰を教師付き学習タスクとして利用することである。
本稿では,バロクリニック乱流の学習とパラメータ化のための訓練段階における流体力学モデルを含むオンラインアプローチについて検討する。
2つのオンラインアプローチが検討されている: 完全随伴に基づくオンラインアプローチは、従来の随伴最適化アプローチに関連しており、微分可能な動的モデルを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:15:01 GMT)
Enhancing Screen Time Identification in Children with a Multi-View Vision Language Model and Screen Time Tracker [1.1] 我々は,ウェアラブルセンサからのエゴセントリックなイメージを利用する新しいセンサ情報フレームワークを開発した。
我々は、エゴセントリックな画像シーケンスから複数のビューを抽出し、画面露出を動的に解釈するマルチビューVLMを考案した。
結果は、子どもの自然主義的環境における画面露出に関する行動研究を最適化する、このモニタリングアプローチの約束を支持した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:31:05 GMT)
Evidence is All We Need: Do Self-Admitted Technical Debts Impact Method-Level Maintenance? [1.0] Self-Admitted Technical Debt (SATD)は、開発者がソースコードのコメントを通じて技術的負債を明示的に認める現象である。
本稿では,SATDがソフトウェア保守の様々な面に与える影響を,方法論レベルで実証的に検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:21:35 GMT)
Multi-Agent Environments for Vehicle Routing Problems [1.0] 本稿では,従来の車両ルーティング問題をシミュレートするマルチエージェント環境からなるライブラリを提案する。
PyTorch上に構築されたこのライブラリは、新しいルーティング問題のカスタマイズと導入を容易にする、柔軟なモジュラーアーキテクチャ設計を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:46:23 GMT)
An Experimental Study on Data Augmentation Techniques for Named Entity Recognition on Low-Resource Domains [1.0] 広範に使われている2つのNERモデル(Bi-LSTM+CRFとBERT)において、メンション・リプレースメントとコンテキスト・ワード・リプレースメントという2つの顕著なテキスト拡張手法の有効性を評価する。
低リソース領域からの4つのデータセットについて実験を行い、トレーニングサブセットサイズと拡張例の数による様々な組み合わせの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:45:48 GMT)
SplatR : Experience Goal Visual Rearrangement with 3D Gaussian Splatting and Dense Feature Matching [1.0] 本稿では,3次元ガウシアン・スプラッティングを3次元シーン表現として活用した新しいフレームワークを提案する。
提案手法により,エージェントは,アレンジメントタスクの現在と目標設定を一貫した視点で把握することができる。
我々は,AI2-THOR再構成チャレンジベンチマークに対するアプローチを検証するとともに,現在の技術手法に対する改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:12:47 GMT)
Transfer Learning on Transformers for Building Energy Consumption Forecasting -- A Comparative Study [1.0] 本研究では,トランスフォーマーアーキテクチャへのトランスファーラーニング(TL)の適用について検討した。
我々は、ビルディングデータゲノムプロジェクト2から16のデータセットを使用して、ビルディングエネルギー消費予測モデルを作成します。
本研究は, TLやTransformerアーキテクチャといった先進的な手法による建築エネルギー消費予測を推し進めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:19:42 GMT)
Why do language models perform worse for morphologically complex languages? [0.9] 凝集型言語と融合型言語のパフォーマンスギャップを示す新たな証拠が発見された。
この性能ギャップの原因として, トークン化剤の形態的アライメント, トークン化品質, データセットサイズと測定の差異の3つが考えられる。
以上の結果から,言語モデルが形態的類型学に基づいて学習することが困難あるいは容易な言語は存在しないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:06:51 GMT)
Initial Evidence of Elevated Reconnaissance Attacks Against Nodes in P2P Overlay Networks [0.9] 我々は,P2Pネットワークノードに対するアクティブな偵察攻撃の実態を,世界中に分散したベタージュポイントを越えて,実際のノードと並んで一連のハニーポットを配置することによって調査する。
ノードはアタックの増加だけでなく、特定のポートやサービスをターゲットにした特定のタイプのアタックも経験します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:56:16 GMT)
A Sociotechnical Lens for Evaluating Computer Vision Models: A Case Study on Detecting and Reasoning about Gender and Emotion [0.9] 本稿では,コンピュータビジョン(CV)モデルにおける社会的バイアスについて検討し,従来の評価指標の限界を強調した。
予防接種と気候変動に関連する5,570枚の画像のデータセットを用いて,各種CVモデルの性能を実証的に比較した。
以上の結果より, GPT-4 Visionは, トランスジェンダーや非バイナリペルソナに対して, 差別バイアスを呈することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:14:58 GMT)
Trajectory Representation Learning on Road Networks and Grids with Spatio-Temporal Dynamics [0.9] 軌道表現学習は、スマートシティや都市計画など分野の応用における基本的な課題である。
本稿では,時間的ダイナミクスを取り入れつつ,グリッドと道路ネットワークのモダリティを統合する新しいモデルであるTIGRを提案する。
実世界の2つのデータセット上でTIGRを評価し,両モードの組み合わせの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:56:02 GMT)
Analytic Model Reveals Local Molecular Polarizability Changes Induced by Collective Strong Coupling in Optical Cavities [0.9] 振動強い結合下でのN$調和分子のアンサンブルからなるモデル系の非摂動解析結果を示す。
電子分子偏光度は, 単分子結合が消滅しても変化することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:52:46 GMT)
ComfyGI: Automatic Improvement of Image Generation Workflows [0.9] ComfyGIは、人間の介入なしに画像生成を自動的に改善するための新しいアプローチである。
最適化されたワークフローで生成された画像は、中央値のImageRewardスコアから見ると、初期ワークフローと比べて約50%良いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:02:41 GMT)
A Multi-Module Silicon-On-Insulator Chip Assembly Containing Quantum Dots and Cryogenic Radio-Frequency Readout Electronics [0.8] 量子処理ユニットは、デジタルおよびアナログ電子モジュールを含むより大きな情報処理システムのモジュールである。
シリコンベースの量子コンピューティングは、同じ技術プラットフォームを使用してすべてのモジュールを製造する機会を提供する。
シリコン量子デバイスの多重読み出しのための低温多モジュールアセンブリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:57:20 GMT)
Reducibility among NP-Hard graph problems and boundary classes [0.8] 多くのNPハードグラフ問題はグラフのクラスでは容易になり、例えば色付けは二部グラフでは容易であるが、一般にNPハードである。
問題が残る最小限のサブ構造は何か。
このような問題の研究には境界クラスの概念を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:49:33 GMT)
Conditional fluctuation theorems and entropy production for monitored quantum systems under imperfect detection [0.8] 非効率なモニタリング装置において,熱力学的エントロピー生成と単一軌道に沿った情報理論的不可逆性を結びつける普遍的ゆらぎ関係を見出した。
本研究は, 量子ジャンプ軌道に追従して, 駆動散逸性2レベルシステムを用いて検討し, 熱力学的推論実験の適用性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:11:51 GMT)
EDA-Aware RTL Generation with Large Language Models [0.8] LLM(Large Language Models)は、RTLコードを生成するために人気が高まっている。
ゼロショット設定でエラーのないRTLコードを生成することは、最先端のLLMでも非常に難しい。
本稿では,構文と機能的エラーの反復的修正によるRTLコード生成の高速化を目的とした,自己検証型LLM非依存型エージェントフレームワークであるAIvril2を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:37:51 GMT)
Sentiment Analysis of Economic Text: A Lexicon-Based Approach [0.8] 経済レキシコン(英: Economic lexicon, EL)は、経済学におけるテキストの応用に特化して設計された経済用語である。
筆者らは,1)経済概念を議論する文書で使用される用語を幅広く網羅する,2)人手による感情スコアを提供する,という2つの重要な特徴を持つ辞書を構築した。
他のレキシコンと比較すると、ELはドメイン関連用語の広範な範囲と単語の感情のより正確な分類により優れていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:13:12 GMT)
Pairwise Judgment Formulation for Semantic Embedding Model in Web Search [0.8] 本研究は,SEMの相互判定を行うための幅広い戦略について,より詳細な調査を行う。
興味深い(おそらく驚くべき)発見は、従来のペアワイド・ラーニング・トゥ・ランドの分野において、従来のペアワイド・判断戦略がSEMのトレーニングに必ずしも有効ではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:43:22 GMT)
A No Free Lunch Theorem for Human-AI Collaboration [0.7] 人間とAIのコラボレーションにおけるゴールドスタンダードは相補性です。
本研究の目的は,0-1の精度を最大化することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:46:03 GMT)
Transforming Teacher Education in Developing Countries: The Role of Generative AI in Bridging Theory and Practice [0.7] この研究はガーナに焦点を当てており、限られた教育モデル、パフォーマンスベースアセスメント、実践者と実践者のギャップといった課題が進歩を妨げる。
GenAIは、コンテンツ知識獲得の支援により、これらの課題に対処する能力を持っている。
この研究は、これらの役割をさらに探求するための実証的研究を推奨し、教員教育システムにGenAIを統合するための実践的なステップを効果的に発展させることで結論付けられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:25:13 GMT)
Modeling Epidemic Spread: A Gaussian Process Regression Approach [0.7] 本稿では,Gaussian Process regression(GPR)に基づく新しいデータ駆動手法を提案する。
本稿では、GPRを用いて、イギリスで新型コロナウイルス流行時に収集された実世界感染データを用いて、感染拡大をモデル化し、予測する例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:17:12 GMT)
Hybrid Online Certificate Status Protocol with Certificate Revocation List for Smart Grid Public Key Infrastructure [0.7] Hsuらは、スマートグリッドメーターのセキュリティを強化するために、公開鍵インフラストラクチャ内の暗号スキームを提案した。
本稿では,Hybrid Online Certificate Status Protocol メカニズムを提案する。
我々のシミュレーションでは、メーターの挙動を模倣して効率を向上し、スマートグリッドメーターのランドスケープに合わせてより堅牢なアーキテクチャを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:34:16 GMT)
On the Use of Relative Validity Indices for Comparing Clustering Approaches [0.7] 相対妥当性指標はクラスタリング結果の評価と最適化に広く用いられている。
クラスタリングのための類似パラダイム(SP)を選択する際に、RVIを使う文献が増えつつある。
本研究では,SP選択のためのRVIの信頼性に関する総合的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:57:22 GMT)
An Enhanced Online Certificate Status Protocol for Public Key Infrastructure with Smart Grid and Energy Storage System [0.7] スマートグリッド環境におけるOCSPクエリコストを最適化するためのOCSPステープリング手法を提案する。
実験の結果,OCSPステープリングにより効率とセキュリティが向上し,スマートグリッドのより堅牢なアーキテクチャが実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:32:49 GMT)
Quantum States Imaging of Magnetic Field Contours based on Autler-Townes Effect in Yb Atoms [0.6] この量子イメージング磁気センサは、目で見るか、標準のカメラで撮影できる一定の磁場の輪郭である「ダークストライプ」を露呈する。
閉4レベルゼーマンシフトV系の実験データと理論モデルとの良好な一致を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:58:06 GMT)
High-distance codes with transversal Clifford and T-gates [0.6] 物理キュービット数が最も少ない論理ゲートのフォールトトレラントな実装を許容する量子ビット安定化器符号を構築する。
我々の知識では、我々の2つの偶数族と直交族は、それぞれのゲートを実現できる同じ距離の最も短い量子ビット安定化符号である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:23:33 GMT)
Designing a Secure Device-to-Device File Transfer Mechanism [0.6] 本稿では,リレーサーバを用いてクライアントからサーバにファイルを中継するプロトコルを提案する。
本稿では、利用可能なファイル転送手法とその既知の欠陥について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:24:37 GMT)
Whack-a-Chip: The Futility of Hardware-Centric Export Controls [0.6] 本稿は、PRCAIラボが米国の輸出規制をいかに回避し回避するかを示す最初の具体的、公的な証拠を示す。
TencentがHunyuan-Largeモデルを非輸出型のNVIDIA H20で駆動する能力は、機械学習の効率性の広範な向上を実証している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:57:17 GMT)
A Multimodal Approach to The Detection and Classification of Skin Diseases [0.6] 多くの疾患は、皮膚に多くの身体症状があるとしても、未診断で未治療のまま残されている。
AIの台頭により、自己診断と疾患認識の改善がこれまで以上に有望になった。
本研究は、皮膚疾患分類のための画像およびテキストを介して、容易に利用でき、容易にアクセス可能な患者情報を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:27:42 GMT)
A Case Study on Numerical Analysis of a Path Computation Algorithm [0.6] 制御ソフトウェアにおける数値精度の欠如は、コストや破滅的な結果につながる可能性がある。
プログラム計算の精度を分析するための様々なツールが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:08:34 GMT)
Experimental optimal discrimination of $N$ states of a qubit with fixed rates of inconclusive outcomes [0.5] 一般化された測定スキームでは、不確定結果の固定レート(FRIO)の制約の下で誤差率を最小化する。
ここでは、フォトニックパスモードで符号化された量子ビットの対称状態に対して、$N=2,3,5,$と$7$の最適FRIO判別を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:09:58 GMT)
Using Formal Models, Safety Shields and Certified Control to Validate AI-Based Train Systems [0.5] KI-LOKプロジェクトは、AIコンポーネントを自律列車に安全に統合するための新しい方法を模索している。
我々は,(1)B法を用いた形式解析によるステアリングシステムの安全性確保,(2)ランタイム証明書チェッカーによる認識システムの信頼性向上という2層的なアプローチを追求する。
この作業は、実際のAI出力と実際の証明書チェッカーによって制御されるフォーマルモデル上でシミュレーションを実行するデモレータ内の両方の戦略をリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:09:04 GMT)
Integration of Active Learning and MCMC Sampling for Efficient Bayesian Calibration of Mechanical Properties [0.5] 代理モデルの事前訓練では,低次元から中等次元においても後方推定に大きな誤差が生じることを示した。
本稿では,MCMCアルゴリズムの経路に基づくシンプルな能動学習戦略を提案する。
我々は,フォワードモデルをMCMCアルゴリズムではなく,推論プロセスのボトルネックとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:51:22 GMT)
Super-Extensive Scaling in 1D Spin$-1/2$ $XY-Γ(γ)$ Chain Quantum Battery [0.5] 量子電池の加工媒体としての1次元スピン-1/2$ハイゼンベルク$XY-ガンマ(ガンマ)$量子鎖の性能について検討した。
オープンQBシナリオでは、デファス化の影響下で、スピン鎖の大きさが2leq N leq 8$である。
この結果から, 異方性スピンスピン結合と非ゼロの$Gamma$相互作用を活用することにより, 最適QB性能とスケーリングにおける量子的優位性が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:38:49 GMT)
Neuro-Symbolic Query Optimization in Knowledge Graphs [0.5] 知識グラフのためのニューロシンボリックなクエリ最適化の新たな分野を掘り下げる。
近年、クエリ最適化の非線形側面をキャプチャするニューラルモデルが導入されている。
本稿では,これらのハイブリッドシステムのアーキテクチャについて論じ,ニューラルコンポーネントとシンボリックコンポーネントの相互作用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:31:27 GMT)
Plaquette-type valence bond solid state in the $J_1$-$J_2$ square-lattice Heisenberg mode [0.5] J$-$J$正方格子ハイゼンベルクモデルにおけるバレンスボンド固相について検討する。
我々は,VBS相をPVBS型と同定し,VBS相に自発的な回転対称性の破れがないことを示す。
本研究は、二次元量子多体系の研究におけるFAMPSの能力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:11:27 GMT)
Augmenting Density Matrix Renormalization Group with Clifford Circuits [0.5] 本稿では,密度行列再正規化群アルゴリズムにおけるクリフォード回路のシームレスな積分について述べる。
このフレームワークは、現在のアプリケーションだけでなく、様々な数値的アプローチに容易に適応できる可能性にも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:47:25 GMT)
Efficient Spatio-Temporal Signal Recognition on Edge Devices Using PointLCA-Net [0.5] 本稿では、ポイントネットの特徴抽出とインメモリコンピューティング能力と時間信号認識のためのニューロモルフィックシステムのエネルギー効率を組み合わせたアプローチを提案する。
PointNetは、推定とトレーニングの両方において、同等のアプローチよりも高い精度とエネルギー負担を著しく低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:48:40 GMT)
LLOR: Automated Repair of OpenMP Programs [0.4] 本稿では,OpenMP APIを用いてC/C++とFortranで記述された並列プログラムにおいて,データ競合エラーを修復する手法を提案する。
LLORは言語に依存しないアプローチを採用し、データ競合を避けるために同期構造を適切に配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:04:52 GMT)
The Variant of Designated Verifier Signature Scheme with Message Recovery [0.4] 本稿では,メッセージ復元機構を組み込んだ強力なDesignated Verifier Signature(DVS)方式を提案する。
この研究は、UDVS(Universal Designated Verifier Signature)スキームの概念に触発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:31:00 GMT)
Visual Contexts Clarify Ambiguous Expressions: A Benchmark Dataset [0.4] VAGUEは3.9Kの間接的人間発話と対応するシーンを組み合わせたマルチモーダル・ベンチマークである。
我々の研究は、モデルが間接的なコミュニケーションを理解する能力について深く掘り下げ、より洗練され人間的な対話が可能なモデルの開発に貢献することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:01:42 GMT)
Model Checking and Verification of Synchronisation Properties of Cobot Welding [0.4] 本稿では, 産業用溶接システムの同期特性を検証するためのモデル検査について述べる。
ロボットは同期的に動く必要があるが、時には同期から抜け出し、問題領域で不満足な溶接品質を引き起こす。
その結果,問題の原因が示され,実生活システムの再校正の動機となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:08:02 GMT)
Advanced LIGO detector performance in the fourth observing run [0.4] 2023年5月24日、Advanced Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory(アドバンストレーザー干渉計重力波観測所)は、2年間の重力波探査のための4回目の観測を開始した。
LIGOハンフォード検出器とリビングストン検出器は、重力波に対する前例のない感度を達成した。
本稿では、これらの機器のアップグレードについて詳述し、検出器感度を制限するノイズ源を解析し、第4回観測の課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:12:07 GMT)
Variational Autoencoders for Efficient Simulation-Based Inference [0.3] 本稿では、確率自由なシミュレーションに基づく推論のための変分推論フレームワークに基づく生成的モデリング手法を提案する。
我々は,これらのモデルの有効性を,フローベースアプローチに匹敵する結果が得られるように,確立されたベンチマーク問題に対して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:24:13 GMT)
Quantum key distribution with imperfectly isolated devices [0.3] 我々は,デコイ状態BB84プロトコルのすべての状態準備設定から情報漏洩が存在する場合のセキュリティ証明を導入する。
この証明は、ソースの分離に関連する1つのパラメータのみを決定する必要があるため、最小限の実験的な特性を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 08:59:32 GMT)
Multi-agent reinforcement learning strategy to maximize the lifetime of Wireless Rechargeable [0.3] 本論文では,ネットワーク寿命を最大化するために,複数の移動体充電器の汎用充電フレームワークを提案する。
マルチポイント充電モデルは充電効率を高めるために利用され、MCは充電位置ごとに複数のセンサーを同時に充電することができる。
この提案では、大規模な再トレーニングを必要とせずに、強化アルゴリズムを異なるネットワークに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:18:34 GMT)
FLRNet: A Deep Learning Method for Regressive Reconstruction of Flow Field From Limited Sensor Measurements [0.3] スパースセンサ計測による流れ場再構成のための深層学習手法であるFLRNetを導入する。
各種流動条件およびセンサ構成下でのFLRNetの再構成能力と一般化性について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:40:34 GMT)
AutoMixQ: Self-Adjusting Quantization for High Performance Memory-Efficient Fine-Tuning [0.3] リソース制約下での微調整大型言語モデル(LLM)は、ディープラーニングにおいて重要な課題である。
LoRA、プルーニング、量子化はすべて、資源効率を改善する効果的な方法である。
本稿では,各層に対して最適な量子化構成を選択するエンドツーエンド最適化フレームワークであるAutoMixQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:35:07 GMT)
SNIP: Speculative Execution and Non-Interference Preservation for Compiler Transformations [0.2] 投機的意味論に基づくコンパイラ変換における非干渉保存の問題に対処する。
我々は,すべてのソースプログラムに対して一様に保存を保証できる検証方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:33:54 GMT)
Creating a Formally Verified Neural Network for Autonomous Navigation: An Experience Report [0.2] 視覚に基づく自律ナビゲーションのためのカスタムデータセット上で、ニューラルネットワークの設計とトレーニングについて検討する。
我々は特に、設計による基本的な安全性特性を満たすネットワークを得るために、微分可能な論理を用いた機械学習を使うことに興味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:22:32 GMT)
Automatic brain tumor segmentation in 2D intra-operative ultrasound images using MRI tumor annotations [0.2] 術前MRI画像における腫瘍アノテーションを用いた深層学習モデルの訓練について検討した。
術中MRI画像は180例, 未注iUS画像は29例, 未注iUS画像は29例であった。
その結果,MRI注記腫瘍のみを訓練したモデルと,US注記腫瘍のみを訓練したモデルとでは類似した性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:01:03 GMT)
Unified and Generalized Approach to Entanglement-Assisted Quantum Error Correction [0.1] 本稿では,1つの傘の下でEAQEC,EAOQEC,EACQと呼ばれる,絡み合った量子誤り訂正のためのフレームワークを提案する。
この統一は、作用素代数量子誤差補正の観点から、絡み合い支援符号を見ることによって達成される。
本稿では、EAOAQECが定義するエンタングルメント支援部分空間符号の固有サブクラスをEACQコードがどのように構成するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:24:03 GMT)
The transfer of Bell nonlocality between two and three-qubit dissipative systems with counter-rotating-wave terms [0.1] ローレンツ膨張キャビティモードを0温度で結合した3量子ビットのエンタングルメントに及ぼす反回転波条件の影響について検討した。
その結果, (i) 反回転波の項は3量子系におけるデコヒーレンス率を著しく増加させ, (ii) クビットと浴の間の相互作用が非対称である場合にベル非局所性の連続的な移動を観測し, (iv) ゼロ励起の場合においてこれらの項は3次元相関を顕著に生成しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:34:48 GMT)
Sustainability concepts for digital research infrastructures developed through ground-level stakeholder empowerment [0.1] UK Research and Innovation Digital Research Infrastructure (DRI)は、将来にわたって持続的に運用する必要がある。
本稿では,DRIエコシステムの基盤的利害関係者に声を出すための研究プログラムの結果について述べる。
将来の持続可能なDRI環境を作る上で、ステークホルダーに目的的な声を与えることは、ガイド付き、専門家による、インタラクティブで、問題に焦点を絞ったワークショップシリーズによって達成できることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:54:04 GMT)
Towards Context-Rich Automated Biodiversity Assessments: Deriving AI-Powered Insights from Camera Trap Data [0.1] カメラトラップは生態研究において大きな新しい機会を提供する。
現在の自動画像解析手法は、影響のある保存結果をサポートするために必要な文脈的豊かさを欠いていることが多い。
本稿では、深層学習に基づく視覚と言語モデルを組み合わせて、カメラトラップのデータを用いた生態報告を改善するための統合的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:28:52 GMT)
A Dataset for Evaluating Online Anomaly Detection Approaches for Discrete Multivariate Time Series [0.0] 現在の公開データセットは小さすぎるため、多様ではない。
我々は、最先端のシミュレーションツールによって生成される多種多様な、広範囲で、非自明なデータセットという解決策を提案する。
トレーニングとテストサブセットが汚染された、クリーンなバージョンで提供されるように、データセットのさまざまなバージョンを利用可能にしています。
予想通り、ベースライン実験では、データセットの半教師付きバージョンでトレーニングされたアプローチが、教師なしバージョンよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 09:03:12 GMT)
When to Extract ReID Features: A Selective Approach for Improved Multiple Object Tracking [0.0] ReID(Rettracting and matching Re-Identification)機能は、多くの最先端(SOTA)多重オブジェクト追跡(MOT)手法で使用されている。
本稿では,精度,モジュール性,実装容易性を保ちながら,特徴抽出のオーバーヘッドを最小限に抑えるための選択的アプローチについて検討する。
我々は、StrongSORTとDeep OC-SORTに適用することで、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:04:33 GMT)
Voice Communication Analysis in Esports [0.0] ほとんどのチームベースのエスポートでは、音声通信はチームの効率性とシナジーにおいて顕著である。
この研究は、League of Legends esportのプリズムを通じて行われた。
主要な概念とアイデアは、他のチーム関連のエスポートにも容易に適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:21:11 GMT)
Visualization of Knowledge Graphs with Embeddings: an Essay on Recent Trends and Methods [0.0] 本稿では,知識グラフの可視化技術とフレームワークの現状について概説する。
知識グラフを視覚化する際の課題には、直感的でモジュール化されたインターフェースの必要性、ビッグデータ処理のパフォーマンス、クエリ言語を理解し使用することの難しさなどがある。
知識グラフ埋め込みの文脈では、埋め込みを用いて知識グラフの探索を容易にするアプローチと、埋め込み自体の説明を目的としたアプローチを分ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:32:27 GMT)
Violation of Diagonal Non-Invasiveness: A Hallmark of Non-Classical Memory Effects [0.0] オープン量子システムにおける侵襲性と非古典的メモリ効果の存在を接続する操作的(測定に基づく)スキームを定義する。
その基礎となる理論的基礎は、(メモリレス)量子マルコフ力学の非侵襲的可測性に依存する。
量子メモリ効果によるLeggett-Garg不等式違反の関連条件がこの観点から出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:41:30 GMT)
Uterine Ultrasound Image Captioning Using Deep Learning Techniques [0.0] 本稿では,深層学習を用いた医用画像キャプションについて検討し,特に子宮内超音波画像に焦点を当てた。
我々の研究は、タイムリーで正確な診断を行う医療専門家を支援することを目的としており、最終的には患者ケアの改善に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:41:42 GMT)
Unusual crosstalk in coincidence measurement searches for quantum degeneracy [0.0] 電子ビームの偶然のピークの減少は、クーロンの反発とパウリの圧力を検出する実験的なサインである。
本稿では、類似のシグネチャを生成できる別の効果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:49:28 GMT)
Umbrella Reinforcement Learning -- computationally efficient tool for hard non-linear problems [0.0] このアプローチは、ポリシー勾配を用いてニューラルネットワークに基づいて実現される。
計算効率と実装の普遍性により、全ての最先端のアルゴリズムが利用可能であり、スパース報酬、状態トラップ、端末状態の欠如といった難しいRL問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:34:36 GMT)
Topology optimization of periodic lattice structures for specified mechanical properties using machine learning considering member connectivity [0.0] 機械学習モデルの入力データとして使用される格子構造のデータ表現について検討する。
我々は格子部材の接続性を明確に考慮するためにフィルタリング手法を用いる。
そこで本研究では,大規模構造物に事前学習モデルを適用する畳み込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:07:36 GMT)
Time-Scale Separation in Q-Learning: Extending TD($\triangle$) for Action-Value Function Decomposition [0.0] 本稿では,Q-Learningフレームワーク用のTD($Delta$)の拡張であるQ($Delta$)-Learningを紹介する。
TD($Delta$)は、Q($Delta$)-函数を異なる割引因子に分解することで、複数の時間スケールでの効率的な学習を容易にする。
本稿では,従来のQ-LearningおよびTD学習手法よりもQ($Delta$)-Learningの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:03:07 GMT)
The importance of the clustering model to detect new types of intrusion in data traffic [0.0] 提案手法では,クラスタリング手法としてK-meansアルゴリズムを用いる。
データはKali Linux環境、cicflowmeterトラフィック、Putty Softwareツールを利用して収集された。
モデルは攻撃を数え、それぞれに番号を割り当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:40:31 GMT)
Synthesising Robust Controllers for Robot Collectives with Recurrent Tasks: A Case Study [0.0] 本稿では,ロボット集合体のための高レベルコントローラ合成のための,シンプルだが有用な抽象化に焦点を当てる。
部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)上で、利用関連ゲームからシングルプレイヤーゲームへのグラフベースの設定を簡略化する。
我々は,公共施設の清掃に責任を負う電池駆動型ロボットのシナリオを実演したタスクロボット集合体に対して,POMDPモデリングとコントローラ合成の大規模指導に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:08:18 GMT)
Statistical permutation quantifiers in the classical transition of conservative-dissipative systems [0.0] シャノンエントロピーと統計複雑性に対する2つのアプローチを用いて非線形半古典システムの挙動を考察する。
情報量を計算するために、確率分布はバンド-ポンペ置換法による時間的進化から導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:19:49 GMT)
Static impurity in a mesoscopic system of SU($N$) fermionic matter-waves [0.0] 不純物はエネルギースペクトルのギャップを選択的に開き、全有効スピンと相互作用によって制約されることを示す。
本研究は, 局所不純物問題の基本的理解と, 量子技術における検出・干渉計測への応用の可能性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:25:14 GMT)
StackEval: Benchmarking LLMs in Coding Assistance [0.0] コーディング支援タスクにおける言語モデルの性能を評価するためのベンチマークを2つ提示する。
StackEvalはStack Overflowの質問に由来する大規模なベンチマークであり、StackUnseenは最新のStack Overflowのコンテンツを特徴とする動的ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:20:48 GMT)
Segment Any Class (SAC): Multi-Class Few-Shot Semantic Segmentation via Class Region Proposals [0.0] 本稿では,Segment Any Class (SAC) を提案する。Segment Any Class (SAC) は多クラスセグメンテーションのためにSAMをタスク適応する訓練不要のアプローチである。
SACはクエリイメージ上でクラスレギュレーション提案(CRP)を生成し、クラス認識プロンプトを自動的に生成する。
SACは自動プロンプトのみを利用し、COCO-20iベンチマークの最先端手法よりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:04:53 GMT)
Sample space filling analysis for boson sampling validation [0.0] ボソンサンプリング波動関数の本質的な性質から,その充填挙動は古典的シミュレートされた場合と計算的に区別できることを示す。
サンプル空間充填分析に基づく新しい検証プロトコルを提案し,400ドルのモード干渉計に最大20ドルの光子を注入する問題に対して検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:39:37 GMT)
Risk-Sensitive Reinforcement Learning with Exponential Criteria [0.0] 我々は、堅牢な強化学習ポリシーを定義し、リスクに敏感な強化学習問題を定式化し、それらを近似する。
本稿では,近似更新を用いた乗算ベルマン方程式の解法に基づく新しいオンラインアクター・クリティカルアルゴリズムを提案する。
シミュレーション実験により,提案手法の実装,性能,ロバスト性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:41:39 GMT)
Resampled Mutual Information for Clustering and Community Detection [0.0] クラスタリング類似性の新たな尺度であるResMI(resampled mutual information)を導入する。
ResMIは定数基底線特性を満たすが、調整項を必要としないという利点がある。
ResMIは2つの実接触追跡ネットワークにおいて有意義なコミュニティ構造を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:20:49 GMT)
RV4Chatbot: Are Chatbots Allowed to Dream of Electric Sheep? [0.0] 本稿では,チャットボットの振る舞いの偏りを監視するための検証フレームワークであるRV4Chatbotを紹介する。
ユーザとチャットボット間のインタラクションとして,期待される動作を形式化する。
本稿では, RV4Chatbotの設計と, RV4Rasa と RV4Dialogflow の2つの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:07:46 GMT)
Quantum cryptographic protocols with dual messaging system via 2D alternate quantum walk of a genuine single-photon entangled state [0.0] 単一光子絡み合った状態(SPES)は、多光子(または多粒子)よりも安全な量子情報の符号化と処理の方法を提供する。
このレターは、生成された真の3方向と非ローカルの2方向のSPESを暗号鍵として使用して、2つの異なるメッセージを同時に安全にエンコードできることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:59:37 GMT)
Quantum Vacuum Self-Propulsion and Torque [0.0] 自発の量子真空力とトルクは、静止物体が黒体背景放射と熱平衡から外れたときに生じる。
一階では、トルクは現れるが、自然力は生じないが、物体が非相互材料で構成されている場合のみである。
2階の自発力とトルクを示す天体の例をいくつか提示するが、その一部は観測に適しているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:30:51 GMT)
Quantum Circuit Optimisation and MBQC Scheduling with a Pauli Tracking Library [0.0] パウリ追跡により、量子ハードウェア上で実行しなければならないパウリゲートの数を減らすことができる。
これは測定ベースの量子コンピューティングやクリフォード回路で実装された誤り訂正回路に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:18:27 GMT)
Quantum Annealing based Hybrid Strategies for Real Time Route Optimization [0.0] 本稿では,複雑性を低減しつつ,問題を高速に解決する手法を提案する。
ハイブリッド2ステップ(H2S)とハイブリッド3ステップ(H3S)の2つのアルゴリズムを用いる。
どちらのアルゴリズムも、ソリューション時間とソリューションコストの両面で、有望な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:45:40 GMT)
Public sentiments on the fourth industrial revolution: An unsolicited public opinion poll from Twitter [0.0] 本稿は、第4次産業革命(4IR)に関する公的な認識を、6カ国にわたるソーシャルメディアの議論の分析を通じて探求する。
感情分析と機械学習技術を用いて、人工知能やロボティクス、ブロックチェーンといったテクノロジの社会への統合に対して、一般人がどのように反応するかを評価する。
結果は、中立的な立場からより決定的な立場へ移行し、技術的な影響を受け入れるか、抵抗するかのどちらかで、意見の顕著な分極を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:39:53 GMT)
Prethermalization in aperiodically driven classical spin systems [0.0] 古典的な予熱のパラダイムを、周期的に駆動されるシステムに拡張する。
我々は、ランダムな多極性駆動を受けるスピン系における長寿命の予熱状態の存在を確立する。
我々は、この古典的な予熱を利用して時間ロンドー結晶を実現するためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:21:43 GMT)
Predictive Analytics of Air Alerts in the Russian-Ukrainian War [0.0] 本稿は、2022年2月24日に起きたロシア・ウクライナ戦争における航空警報の探索的データ分析と予測分析のアプローチについて考察する。
その結果、地域内のアラートは相互に相関し、地理空間パターンを持ち、予測モデルを構築することが可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 22:58:39 GMT)
Post-selected von Neumann Measurement with Superpositions of Orbital-Angular-Momentum Pointer States [0.0] 我々はフォン・ノイマン測定の枠組みの中で軌道角運動量ポインターについて検討した。
我々はガウス状態とラゲール=ガウス状態の重ね合わせを最適化する上で、その大きな影響を発見した。
この遷移は、量子システムの性能向上におけるOAMポインタの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:20:41 GMT)
Phase Space Representation of the Density Operator: Bopp Pseudodifferential Calculus and Moyal Product [0.0] ボップシフトは1956年に量子力学の統計的解釈の研究で導入された。
それらは、モヤル星生成物と密接に関連する量子力学の位相空間ビューと、変形量子化としての解釈へと導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:24:11 GMT)
Parallel ergotropy: Maximum work extraction via parallel local unitary operations [0.0] 多くの相互作用するサブシステムからなる量子電池を考える。
本稿では,各サブシステム上での並列な局所的ユニタリ演算による最大抽出作業について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:30:49 GMT)
POS-tagging to highlight the skeletal structure of sentences [0.0] モデルはロシア語のテキストを微調整し、その効果を実証した。
このアプローチは、機械翻訳の改善など、自然言語処理タスクの強化における潜在的な応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:25:19 GMT)
Open Challenges in the Formal Verification of Autonomous Driving [0.0] 本稿では,自律走行システムの実例について述べる。
開発と統合に関連する重要なオープンな課題を特定します。
システム信頼性と安全性を確保するために,形式的検証手法がこれらの課題にどのように対処できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:09:35 GMT)
On the Classification of the Lévy-Leblond Spinors [0.0] L'evy-Leblond微分方程式はディラック方程式と非相対論的類似である。
L'evy-Leblond スピノルへの拡張方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:02:27 GMT)
On braid statistics versus parastatistics [0.0] 最初のシナリオでは、いわゆる2ドルビットのパラ統計学に基づく単純な玩具モデルは、多粒子セクターでは、ある種の可観測物が通常のボソン/フェルミオンからパラ粒子を識別できることを示している。
第2のシナリオでは、(ブリードされた)Majorana qubitの概念が、トポロジカル量子コンピュータ(英語版)の提案を実装するための最も単純なビルディングブロックとして導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:15:07 GMT)
On Hamiltonian formulations of the Dirac system [0.0] 古典的ディラック場をスピノリアル変数として論じ、適切に定義されたモータと適切な修正された係数順序ポアソンブラケットを導入する。
一般化されたディラックブラケットの3つのバージョンすべてに対する正準第二量子化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 10:07:19 GMT)
Non-Markovian to Markovian decay in structured environments with correlated disorder [0.0] 本研究は,オンサイト相関障害の存在下での空洞の配列に結合した原子について考察する。
相関関係は長距離化され、パワー・ロースペクトルに続く分数的なブラウン運動の痕跡と関連付けられている。
相関パラメータを調整することにより、障害の有無で非マルコフ崩壊からマルコフ崩壊への変化を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:56:56 GMT)
Noise-Robust Detection of Quantum Phase Transitions [0.0] 異なる基底状態配置を特徴とする複数の位相様領域を持つ有限サイズのスピンモデルについて検討する。
本研究では,エネルギー微分,2部位のスピン相関関数,および忠実度感受性の計算により,複数の領域にわたって正確な挙動が得られたことを示す。
この研究は、量子相転移の特定に短期的な応用が期待できる可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:44:32 GMT)
Multiple Landau level filling for a mean field limit of 2D fermions [0.0] 我々は有界領域で働き、ランダウ準位の有限縮退を保証する。
我々の体制では、いくつかのレベルが完全に満たされ、不活性であり、これらのレベルの密度は一定である。
我々は、最後の、部分的に満たされたランダウ準位における物理学の極限平均場と半古典的な記述を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:40:45 GMT)
Meaning at the Planck scale? Contextualized word embeddings for doing history, philosophy, and sociology of science [0.0] テストケースとして"Planck"という用語を用いて、ドメイン固有の事前トレーニングの度合いが異なるBERTベースのモデルを5つ評価する。
その結果、ドメイン適応モデルは、対象項を曖昧にするために汎用モデルよりも優れていることが示された。
この研究は、科学的言語分析におけるドメイン固有の事前訓練の重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:38:23 GMT)
MOT FCG++: Enhanced Representation of Spatio-temporal Motion and Appearance Features [0.0] 本稿では, 階層クラスタリング手法MOT FCGの改良により, 外観と時空間の動作特徴を表現できる新しい手法を提案する。
まず, 物体の位置と形状の関係をより正確に表現した, 対角変調GIoUを提案する。
外観特徴に対して、信頼情報を含む動的外観表現を用い、軌道の外観特徴をより堅牢でグローバルにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:06:53 GMT)
Listening for Expert Identified Linguistic Features: Assessment of Audio Deepfake Discernment among Undergraduate Students [0.0] 本稿では,専門家が定義した言語的特徴を聴くことで,大学生が音声深層認識能力を向上させるための教育効果を評価する。
我々の研究は、ディープフェイク識別メカニズムとして、ターゲット言語的手がかりをリスナーに導入することで、情報教育に留まらない。
その結果, 実験群は, 音声クリップの評価における不確実性が統計的に顕著に低下し, 当初不確実であったクリップを正確に識別する能力が向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:52:02 GMT)
Linguacodus: A Synergistic Framework for Transformative Code Generation in Machine Learning Pipelines [0.0] 本稿では,自然言語のタスク記述を高レベルなデータ生成命令によってコードに変換する動的パイプラインを提案する。
本稿では、微調整過程を詳述し、自然言語記述を関数型コードに変換する方法について光を当てる。
本稿では,MLタスクの自然な記述を人間のインタラクションを最小限に抑えたコードに変換するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:28:03 GMT)
Limits of the Lindblad and non-Hermitian description of open systems [0.0] 純粋崩壊系では、リンドブレディアン力学は弱結合極限と特異結合極限にのみ成立することを示す。
例外的な点は特異結合極限においてのみ発生し、弱い結合極限では発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:51:10 GMT)
Leveraging Bi-Focal Perspectives and Granular Feature Integration for Accurate Reliable Early Alzheimer's Detection [0.0] アルツハイマー病(英: Alzheimer's disease、AD)は、何百万人もの患者で毎年診断される、最も一般的な神経変性疾患である。
従来のCNNは画像中の大量の低レベル情報を抽出できるが、高レベルの極小粒子を抽出することができない。
本稿では,異なるスケールでの情報抽出と効率的な情報フローを組み合わせた新しいグラニュラー特徴統合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:56:07 GMT)
Learning to rank quantum circuits for hardware-optimized performance enhancement [0.0] 本稿では,論理的に等価な量子回路をランク付けするための機械学習に基づく手法を実験的に導入し,実験を行った。
提案手法をランダムなレイアウト選択とMapomaticと呼ばれる一般公開ベースラインの2つの一般的なアプローチと比較する。
我々の最良のモデルでは、ベースラインアプローチと比較して選択誤差が1.8タイムズ$減少し、ランダム選択と比較して3.2タイムズ$減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:52:33 GMT)
Layer Pruning with Consensus: A Triple-Win Solution [0.0] レイヤ・プルーニングのアプローチは、しばしば、レイヤの複雑な基盤となる特性を完全に捉えない単一の基準に依存します。
本稿では,複数の類似度指標を,コンセンサス基準(Consensus criterion)と呼ばれる低重要層の単一の表現尺度に組み合わせた新しい手法を提案する。
本手法は,低精度低下,高性能化,敵攻撃に対するロバスト性の向上という3つの解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:41:27 GMT)
Integrating Physics of the Problem into Data-Driven Methods to Enhance Elastic Full-Waveform Inversion with Uncertainty Quantification [0.0] フルウェーブフォーム・インバージョン(Full-Waveform Inversion, FWI)は、非線形反復型地震探査技術である。
FWIは地下物理特性の詳細な推定を行うことができる。
FWIの強い非線形性は、局所ミニマにおける最適化をトラップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:08:26 GMT)
Information geometry approach to quantum stochastic thermodynamics [0.0] 近年の進歩により、情報幾何学と古典的熱力学の新たな結びつきが明らかになった。
我々は、任意の量子フィッシャー情報(QFI)を、計量非依存の非一貫性部分と計量依存のコヒーレント寄与に分解できるという事実を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:51:13 GMT)
Image Compression Using Novel View Synthesis Priors [0.0] 遠隔操作車両のテザレス制御にはリアルタイム視覚フィードバックが不可欠である。
水中における中距離通信には音響通信が好ましい。
本稿では,従来のミッション情報を利用したモデルベース画像圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:46:06 GMT)
Identifying gap-closings in open non-Hermitian systems by Biorthogonal Polarization [0.0] 非エルミートホッピング項を含む1次元および2次元強結合モデルにおけるギャップ閉包と,一方の方向に沿って課される開放境界条件について検討した。
非ハーモニティ性は、エルミート系で見られるバルク境界対応のよく知られた概念の失敗をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:54:44 GMT)
High Risk of Political Bias in Black Box Emotion Inference Models [0.0] 本稿では、社会科学研究における感情分析(SA)に使用される機械学習モデルにおける政治的バイアスの存在について検討する。
ポーランドの感情分析モデルを用いた偏見調査を行った。
以上の結果から, 人間のラテンダーによるアノテーションは, モデルの予測に政治的偏見を伝播させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:07:13 GMT)
Graph Neural Networks and Arithmetic Circuits [0.0] グラフニューラルネットワークアーキテクチャに従うニューラルネットワークの計算能力の特徴付けを行う。
多様なアクティベーション関数と実数演算を用いたGNNの表現率の正確な対応性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:34:06 GMT)
Generating entangled pairs of vortex photons via induced emission [0.0] 絡み合った渦光子のペアは、量子コンピューティングと暗号への新たな応用を約束することができる。
単一光子波パケットによって励起される2レベル原子放出によりそのような状態を生成する可能性について検討する。
我々は、誘起放出は、原子物理学実験、量子光学、量子情報科学に応用された絡み合った渦光子の源として利用できると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:10:50 GMT)
General Relativistic Center-of-Mass Coordinates for Composite Quantum Particles [0.0] 原子インターフェロメトリモデルは、しばしばアドホックな方法でのみ相対論的効果を含む。
我々は、曲線時空における光マターダイナミクスを得るために、質量と相対座標の特殊相対論的中心を一般化する。
我々は、曲面時空における電磁場と相互作用する、完全に1量子化された2粒子原子のハミルトニアンを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:00:00 GMT)
GPAI Evaluations Standards Taskforce: Towards Effective AI Governance [0.0] 汎用AI評価は、AI開発とデプロイメントによって引き起こされるシステム的リスクを特定し緩和する、有望な方法として提案されている。
品質や正当性を促進するための基準は今のところ存在しない。
我々は、EU GPAI評価基準タスクフォースを、EU AI法によって制定された機関内に収容することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 03:14:31 GMT)
G-RAG: Knowledge Expansion in Material Science [0.0] Graph RAGはグラフデータベースを統合して、検索プロセスを強化する。
文書のより詳細な表現を実現するために,エージェントベースの解析手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:22:58 GMT)
Full counting statistics after quantum quenches as hydrodynamic fluctuations [0.0] 空間の広い領域におけるゆらぎの統計は、多体系の普遍的性質を符号化する。
正確な結果は積分可能なモデルで推測されているが、物理学の正しい理解はほとんど失われている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:38:40 GMT)
From classical probability densities to quantum states: quantization of Gaussian for arbitrary orderings [0.0] 正方偏差がパラメータ$lambda$に依存するガウス的を考える。
一般に量子対応を持たない$delta$-functionでさえ、有効な量子状態にマッピングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:44:24 GMT)
Extractable energy from quantum superposition of current states [0.0] 空間閉スピンネットワークにおける2つの電流状態の重畳は、抽出可能なエネルギーの特定のピークによって特徴づけられることを示す。
多体状態のダイナミクスは、制御された方法で進化するエルゴトロピーに関係している。
我々が提案する実装は、Rydberg-atomプラットフォームに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:40:47 GMT)
Exosense: A Vision-Based Scene Understanding System For Exoskeletons [0.0] 本稿では,自己バランス型外骨格のための視覚中心のシーン理解システムであるExosenseを紹介する。
実際の屋内シナリオでは、人間の脚に装着したExosenseとWandercraftのPersonal Exoskeletonをテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:29:28 GMT)
Exact solution for a class of quantum models of interacting bosons [0.0] 量子光学において、第一の関心は、非線形媒質で伝播する強いポンプモードによる光信号モードの生成のような初期状態の進化である。
本稿では、相互作用するボソンの量子モデルの幅広いクラスに適用可能な、そのような状態進化問題に対する解の単純かつ一般的な導出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 15:13:03 GMT)
Enhancing the ODMR Signal of Organic Molecular Qubits [0.0] 量子情報科学とセンシングでは、電子スピンは光学-スピン界面によって特定の偏光に精製されることが多い。
ダイヤモンド-NVセンターと遷移金属はどちらも、これらのいわゆるカラーセンターの優れたプラットフォームである。
そこで本研究では,単子集団を三重項$M_S=pm1$サブレベルに戻すことにより,光学的に検出された磁気共鳴信号を改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:23:20 GMT)
Enhancing Prediction Models with Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,Ringier Axel Springer Polskaにおける大規模ニュースレコメンデーションシステムを提案する。
Aureusという名前のこのシステムは、多腕バンディットメソッドや大規模言語モデルに基づくディープラーニングモデルなど、さまざまなアルゴリズムを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:24:11 GMT)
Embedding-based Multimodal Learning on Pan-Squamous Cell Carcinomas for Improved Survival Outcomes [0.0] PARADIGMは、マルチモーダルで異質なデータセットから学習し、臨床結果の予測を改善するフレームワークである。
膵扁平上皮癌においてGNNを訓練し,Moffitt Cancer Center肺SCCデータに対するアプローチを検証した。
我々のソリューションは、患者の状況を包括的に理解することを目的としており、異種データ統合と最大データビューの収束の利点についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:25:01 GMT)
Electrodynamics of Vortices in Quasi-2D Scalar Bose-Einstein Condensates [0.0] 準2次元(準2次元)スカラーボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)における渦の双対性を導入する。
準2次元スカラーBECの渦を点渦近似を超えた2次元電磁力学にマッピングする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:55:50 GMT)
Efficient Aspect-Based Summarization of Climate Change Reports with Small Language Models [0.0] 我々は、気候変化レポートのアスペクトベース要約(ABS)のための新しいデータセットをリリースする。
我々は、この問題を解決するために、LLM(Large Language Models)といわゆるSmall Language Models(SLM)を用いています。
また, 現状の問題を考えると, SLM が炭素フットプリントの減少に繋がる一方で, 問題に悪影響を及ぼさないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:28:32 GMT)
Effective Message Hiding with Order-Preserving Mechanisms [0.0] StegaFormerはビット順序を保存し、モジュール間のグローバルな融合を可能にするように設計されたフレームワークである。
StegaFormerは、リカバリの正確性、メッセージキャパシティ、不可避性の点で、既存の最先端メソッドを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:52:25 GMT)
Ecology, Spatial Structure, and Selection Pressure Induce Strong Signatures in Phylogenetic Structure [0.0] 本研究では, 空間構造, 生態, 選択圧の操作による系統解析を行った。
選択圧,空間構造,生態は,系統学的指標に特徴的な影響を及ぼすことがわかった。
また,空間構造の存在下では十分に強い生態学が検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:37:22 GMT)
Discrete Schrodinger equation on graphs: An effective model for branched quantum lattice [0.0] 量子グラフの解を記述するために用いられる離散シュロディンガー方程式の新しい正確な解を導入する。
任意の量子グラフに対する問題の定式化と世俗方程式の導出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 18:27:18 GMT)
Detecting kHz gravitons from a neutron star merger with a multi-mode resonant mass detector [0.0] この多モード検出器は、最大質量元素の重力波との結合強度を保持する通常のモードを有する。
これにより、通常のモードは、トンスケールの最大の質量のためにグラビトン吸収率を持つことができる。
我々は、端質量のエネルギー測定を通して、バーの重力フォノンを直接数えることの可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 11:34:02 GMT)
Detecting Distributed Denial of Service Attacks Using Logistic Regression and SVM Methods [0.0] 本論文の目的は、すべてのサービス要求からDDoS攻撃を検出し、DDoSクラスに従ってそれらを分類することである。
SVMとロジスティック回帰という2つの異なる機械学習アプローチが、DDoS攻撃を検出して分類するためのデータセットに実装されている。
Logistic RegressionとSVMはどちらも98.65%の分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:15:26 GMT)
Deriving Activation Functions via Integration [0.0] 活性化関数は、ディープニューラルネットワークに非線形性を導入する上で重要な役割を果たす。
そこで,本研究では,それらの勾配に着目し,統合によって対応する関数を導出することにより,活性化関数を設計する新しい手法を提案する。
本研究は,ELU活性化関数に適用したトレーニング可能なアフィン変換を統合することで導かれる,訓練可能な一方向活性化関数である指数線形ユニット(xIELU)の積分を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:08:34 GMT)
Deep Learning Approach for Enhancing Oral Squamous Cell Carcinoma with LIME Explainable AI Technique [0.0] データセットは5192イメージ(2435ノーマルと2511 OSCC)で構成されている。
本研究では,ResNet101,DenseNet121,VGG16,EfficientnetB3の4つのディープラーニングアーキテクチャを選択した。
効率の良いNetB3は98.33%とF1スコア(0.9844)で最高であり、他のモデルと比べて計算能力は著しく低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 14:53:59 GMT)
Deciphering Urban Morphogenesis: A Morphospace Approach [0.0] 本稿では,都市理論と形態空間の生物学的概念を融合したハイブリッドアプローチによる都市創造の要因について検討する。
セジタリー・ハンター・ギャザラー・コミュニティから都市社会へ移行し、防衛、社会階層形成、人口規模、労働といった重要な力を識別する。
この研究は、都市形態形成の非エルゴード的な性質を強調しており、互いに依存するエージェント間の相互作用の多様化を支援するために、適合度に基づいて構成が徐々に選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:50:04 GMT)
Data-driven discovery of self-similarity using neural networks [0.0] 本稿では、観測データから直接自己相似性を発見するニューラルネットワークに基づく新しいアプローチを提案する。
物理問題における自己相似解の存在は、支配法則が権力者指数によって主張される関数を含むことを示す。
観測データを用いてニューラルネットワークモデルをトレーニングし、トレーニングが成功すれば、物理問題のスケール・トランスフォーメーション対称性を特徴付けるパワー指数を抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 02:17:39 GMT)
Data-Driven Logistic Regression Ensembles With Applications in Genomics [0.0] 本稿では,正規化とアンサンブルのアイデアを組み合わせた高次元二項分類問題に対する新しいアプローチを提案する。
がん,多発性硬化症,乾皮症などの共通疾患を含むいくつかの医学的データセットを用いて,バイオマーカーの予測精度と同定の点で,本手法の優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 05:52:27 GMT)
Content Aware Analysis of Scholarly Networks: A Case Study on CORD19 Dataset [0.0] 本稿では,HITSアルゴリズムによるネットワーク内のトピック情報の伝搬を通じて意味情報を利用する新しい手法を提案する。
トピックデータを組み込むことは記事のランキングに大きく影響し,学術コミュニティの構造に対する深い洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 00:10:23 GMT)
Confronting Conflicts to Yes: Untangling Wicked Problems with Open Design Systems [0.0] 本稿では、選択型共役分析(CBCA)を用いた構成的利害関係者評価手法を提案する。
共同作業の "yes" へのシフトを実証する
ズームアウトされた解空間は、エネルギー遷移を所定のものよりも複数のオプションで取り組むことができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:14:34 GMT)
Coal Mine Safety Alert System: Refining BP Neural Network with Genetic Algorithm Optimization [0.0] 本研究では,3層フィードフォワードバックプロパゲーション人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズム(GA-BP)を統合し,早期警戒システムの構築を提案する。
中国山東省の炭鉱に焦点を絞ったモデルの有効性を,関連するデータを用いて評価した。
その結果、GA-BPモデルが従来のBPニューラルネットワークよりも優れていることが示され、潜在的な安全性リスクを迅速に識別する能力が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:17:19 GMT)
Characterizing the transition from topology to chaos in a kicked quantum system [0.0] 量子トップとスピン-1/2粒子からなる周期駆動系のトポロジーからカオスへの遷移について検討する。
小さなキック強度では、局所的に保護された境界状態が存在し、キック強度が増加するにつれて、これらの状態は増殖する。
大きなキック強度では段階的に徐々に非局在化し、カオスが発生するとランダムな正則ベクトルとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 04:35:16 GMT)
CLFace: A Scalable and Resource-Efficient Continual Learning Framework for Lifelong Face Recognition [0.0] CLFaceは学習知識の保存と漸進的な拡張を目的とした継続的学習フレームワークである。
分類層を排除し、生涯学習を通して固定された資源効率の高いFRモデルをもたらす。
教師モデルの特徴埋め込みの向きを維持するために、幾何学保存蒸留スキームが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:55:43 GMT)
Beyond MP2 initialization for unitary coupled cluster quantum circuits [0.0] ユニタリ結合クラスタ(UCC)アンサッツは、高精度な結果を達成するための有望なツールである。
我々は,効率的なスパース波動関数回路ソルバを用いることで,UCCシミュレーションの最先端を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:55:24 GMT)
BERTrend: Neural Topic Modeling for Emerging Trends Detection [0.0] BERTrendは、大規模で進化しているテキストコーパスの出現傾向を監視する新しい方法である。
オンライン環境で神経トピックモデリングを使用して、意味のある弱い信号を正確に検出し、追跡する。
この手法は過去の出来事の振り返り分析にも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 16:06:05 GMT)
Asymptotic generalization error of a single-layer graph convolutional network [0.0] 属性ブロックモデルにより生成されたデータに基づいて学習した単一層グラフ畳み込みネットワークの性能を予測する。
我々は,高信号対雑音比の限界について検討し,GCNの収束率を詳細に検討し,一貫性はあるものの,いずれの場合においてもベイズ最適値に達しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:03:02 GMT)
An unusual phase transition in a non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger model [0.0] 本稿では,非エルミート系Su-Schrieffer-Heeger(SSH)モデルについて検討する。
このシステムは$u neq 0$のすべての値に対して複素固有スペクトルのみをサポートし、損失利得強度を高めるために非自明な絶縁相のみを安定化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 17:21:48 GMT)
An accuracy improving method for advertising click through rate prediction based on enhanced xDeepFM model [0.0] 本稿では,xDeepFMアーキテクチャに基づく改良型CTR予測モデルを提案する。
マルチヘッド・アテンション・メカニズムを統合することで、モデルは機能相互作用の異なる側面に同時に焦点を合わせることができる。
Criteoデータセットの実験結果は、提案モデルが他の最先端手法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） (Thu, 21 Nov 2024 03:21:29 GMT)
AmpliNetECG12: A lightweight SoftMax-based relativistic amplitude amplification architecture for 12 lead ECG classification [0.0] 本研究では,心臓の異常を迅速かつ正確に診断することを目的とした,新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々は、ECG偏向の可視性を改善するために、aSoftMaxと呼ばれる新しいアクティベーション関数を考案した。
心臓疾患の診断では84%の異常な精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:28:24 GMT)
Adaptive Intelligence: leveraging insights from adaptive behavior in animals to build flexible AI systems [0.0] 適応的な生物学的知能の行動的および神経的基盤、AIの並行的な進歩についてレビューし、より適応的なアルゴリズムを構築するための脳に触発されたアプローチを探る。
次のフロンティアは、従来のAIを超えて"適応知性(adaptive intelligence)"を開発することであり、ここで定義されているのは、生物学的インテリジェンスからの洞察を活用して、オンラインで学習し、一般化し、環境の変化に迅速に適応できるエージェントを構築することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 20:26:29 GMT)
Ab-Initio Approach to Many-Body Quantum Spin Dynamics [0.0] ハイゼンベルクモデルの多体スピンダイナミクスをシミュレートするために,多層構成時間依存型Hartreeフレームワークを用いる。
ML-MCTDHは, 1次元格子と2次元格子の両方において, 1次元および2次元観測器の時間発展を正確に捉えていることを示す。
この結果から,ML-MCTDHの多層構造は汎用多体スピンシステムの力学を扱う上で有望な数値的枠組みであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 12:37:46 GMT)
A relativistic QFT description for the interaction of a spin with a magnetic field [0.0] 我々は、スピンと電磁場との磁気カップリングにおける非相対論的有効モデルがどのように出現するかを分析する。
これにより、実験スピン物理学でよく用いられるモデルに対する相対論的補正の追跡が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 19:00:00 GMT)
A cohomology-based Gromov-Hausdorff metric approach for quantifying molecular similarity [0.0] 本研究では,コホモロジーに基づくGromov-Hausdorff法を導入して,1次元および高次元(コホモロジー群)の解析を行う。
幾何学的情報を取り入れることで,従来の持続的ホモロジー手法と比較して深い洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 06:58:14 GMT)
A Systematic Study of Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Safe and Robust Autonomous Highway Ramp Entry [0.0] 本研究では,車体前方移動動作を制御するハイウェイランプ機能について検討し,車体が進入する高速道路交通の流れとの衝突を最小限に抑える。
我々はこの問題に対してゲーム理論的マルチエージェント(MA)アプローチを採用し、深層強化学習(DRL)に基づくコントローラの利用について検討する。
本稿では,2台以上の車両(エージェント)の相互作用を研究することで既存の作業を拡張し,交通量やエゴカーを付加して道路シーンを体系的に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 21:23:46 GMT)
A Survey on Adversarial Robustness of LiDAR-based Machine Learning Perception in Autonomous Vehicles [0.0] この調査は、AML(Adversarial Machine Learning)と自律システムの交差点に焦点を当てている。
我々は、脅威の風景を包括的に探求し、センサーに対するサイバー攻撃と敵の摂動を包含する。
本稿では、敵の脅威に対する自律運転システムの安全性確保における課題と今後の課題を簡潔に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 01:26:52 GMT)
A Smartphone-Based Method for Assessing Tomato Nutrient Status through Trichome Density Measurement [0.0] 本研究は,若葉におけるトリホーム密度を,検出遅延の優れたスマートフォンを用いた定量化手法を提案する。
堅牢な自動パイプラインは、領域抽出、視点変換、照明補正を通じてこれらの画像を処理し、トリプルホーム密度を正確に定量化する。
この革新的なアプローチは、スマートフォンを植物栄養評価のための正確な診断ツールに変え、精度の高い農業のための実用的で費用対効果の高いソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 07:39:33 GMT)
A Hybrid Qubit Encoding: Splitting Fock Space into Fermionic and Bosonic Subspaces [0.0] 量子化学シミュレーションでは、電子演算子の量子ビットへの効率的な符号化が不可欠である。
この研究は、フォック空間をフェルミオン部分空間とボソン部分空間に分割できるハイブリッド符号化を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Nov 2024 13:00:57 GMT)