Enhancing Large Vision Language Models with Self-Training on Image Comprehension [131.1] 本稿では、画像理解に特化して自己学習アプローチを強調する自己学習 on Image (STIC)を紹介する。
まず、ラベルのない画像を用いて、画像記述の好みを自己構築する。
抽出した視覚情報に対する推論をさらに自己改善するため,既存の命令調整データのごく一部をモデルに再利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:47:38 GMT)
CodeXEmbed: A Generalist Embedding Model Family for Multiligual and Multi-task Code Retrieval [103.1] CodeXEmbedは400Mから7Bパラメータの大規模なコード埋め込みモデルのファミリーである。
我々の新しいトレーニングパイプラインは、複数のプログラミング言語を統合し、様々なコード関連タスクを共通の検索フレームワークに変換する。
私たちの7Bモデルは、コード検索において新しい最先端(SOTA)を設定し、以前の主要なモデルであるVoyage-CodeをCoIRベンチマークで20%以上上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:52:38 GMT)
Benchmarking Vision Language Model Unlearning via Fictitious Facial Identity Dataset [94.1] 我々は、未学習アルゴリズムの有効性を頑健に評価するために設計された新しいVLMアンラーニングベンチマークであるFacial Identity Unlearning Benchmark (FIUBench)を紹介する。
情報ソースとその露出レベルを正確に制御する2段階評価パイプラインを適用した。
FIUBench 内の 4 つのベースライン VLM アンラーニングアルゴリズムの評価により,すべての手法がアンラーニング性能に制限されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:08:27 GMT)
AnyEdit: Mastering Unified High-Quality Image Editing for Any Idea [88.8] 我々は、総合的なマルチモーダル命令編集データセットであるAnyEditを提示する。
我々は,AnyEditコレクションの多様性と品質を,初期データ多様性,適応編集プロセス,自動編集結果の選択という3つの側面を通じて保証する。
3つのベンチマークデータセットの実験によると、AnyEditは拡散ベースの編集モデルのパフォーマンスを一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:02:56 GMT)
ROOT: VLM based System for Indoor Scene Understanding and Beyond [83.7] ROOTは、室内シーンの分析を強化するために設計されたVLMベースのシステムである。
rootnameは、屋内シーンの理解を促進し、3Dシーン生成や組み込みAIなど、さまざまな下流アプリケーションに有効であることを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:51:24 GMT)
PR-MIM: Delving Deeper into Partial Reconstruction in Masked Image Modeling [82.4] マスク付き画像モデリングは、学習表現において大きな成功を収めてきたが、膨大な計算コストによって制限されている。
コスト削減戦略の1つは、デコーダがマスクされたトークンのサブセットだけを再構築し、他のトークンを投げることである。
本稿では, 投棄されたトークンを極めて軽量に再構成するための, プログレッシブ・リコンストラクション・ストラテジとファテスト・サンプリング・ストラテジーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:48:20 GMT)
SVTRv2: CTC Beats Encoder-Decoder Models in Scene Text Recognition [77.3] CTCモデルであるSVTRv2を提案する。
SVTRv2は、テキストの不規則性に対処し、言語コンテキストを利用するための新しいアップグレードを導入した。
我々は,SVTRv2を標準ベンチマークと最近のベンチマークの両方で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:21:35 GMT)
Generalization v.s. Memorization: Tracing Language Models' Capabilities Back to Pretraining Data [76.9] 本稿では,出力確率と事前学習データ頻度の相関を計測する,記憶化,分布記憶化という拡張概念を導入する。
本研究は, より単純で知識集約的なタスクにおいて, 記憶がより大きな役割を担い, 一般化が, より困難で推論に基づくタスクの鍵であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 23:25:33 GMT)
ScalingNote: Scaling up Retrievers with Large Language Models for Real-World Dense Retrieval [72.3] 大規模言語モデル(LLM)は、高密度検索のスケールアップに活用できる優れた性能を示した。
オンラインクエリ待ち時間を維持しながら、検索にLLMのスケーリング可能性を利用する2段階のScalingNoteを提案する。
両段階のスケーリング手法はエンド・ツー・エンドのモデルより優れており,産業シナリオにおけるLLMを用いた高密度検索のスケーリング法則を検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:27:43 GMT)
Variable-size Symmetry-based Graph Fourier Transforms for image compression [65.7] 可変サイズのグラフフーリエ変換を符号化フレームワークに導入する。
提案アルゴリズムは,ノード間の特定の対称接続を追加することにより,グリッド上の対称グラフを生成する。
実験により、SBGFTは、明示的な多重変換選択に統合された一次変換よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:00:44 GMT)
Towards RAW Object Detection in Diverse Conditions [65.3] 62のカテゴリにまたがる135,601のアノテーション付きインスタンスを備えた7,785の高分解能実RAW画像を提供するAODRawデータセットを紹介した。
sRGB と RAW の領域ギャップにより RAW オブジェクト検出の可能性は sRGB と RAW との事前学習によって制限されることがわかった。
我々は,RAW事前学習を支援するために,SRGBドメインで事前学習した市販のモデルから知識を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 01:23:04 GMT)
Partial Identifiability and Misspecification in Inverse Reinforcement Learning [64.1] Inverse Reinforcement Learning の目的は、報酬関数 $R$ をポリシー $pi$ から推論することである。
本稿では,IRLにおける部分的識別性と不特定性について包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:35:46 GMT)
ZeroGS: Training 3D Gaussian Splatting from Unposed Images [62.3] 我々はZeroGSを提案し、3DGSを何百もの未提示画像から訓練する。
本手法は,事前学習した基礎モデルをニューラルネットワークのシーン表現として活用する。
提案手法は,最先端のポーズレスNeRF/3DGS法よりも高精度なカメラポーズを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 11:20:48 GMT)
Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting [61.0] 時系列予測は、エネルギー消費予測、病気の伝染モニタリング、天気予報など、様々な実世界の応用において重要な役割を果たす。
既存のほとんどのメソッドは、分散デバイスから中央クラウドサーバに大量のデータを収集する、集中的なトレーニングパラダイムに依存しています。
本稿では,情報合成データを補助的知識キャリアとして生成することにより,データの均一性に対処する新しいフレームワークであるFed-TRENDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:56:45 GMT)
Formalizing and Benchmarking Prompt Injection Attacks and Defenses [59.6] 本稿では,迅速なインジェクション攻撃を形式化するフレームワークを提案する。
フレームワークに基づいて、既存のものを組み合わせることで、新たな攻撃を設計します。
我々の研究は、将来のプロンプトインジェクション攻撃と防御を定量的に評価するための共通のベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:14:20 GMT)
Multi-Token Enhancing for Vision Representation Learning [56.3] 視覚表現学習、特に自己教師付き学習は、様々な視覚応用において重要である。
従来のアンサンブル戦略では、kモデルのアンサンブルに対して、K倍のトレーニングと推論コストが必要となる。
本稿では,複数の補助トークンを1つのモデルから同時に抽出し,表現学習を強化するMulti-Token Enhancing(MTE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 11:33:17 GMT)
Investigating Factuality in Long-Form Text Generation: The Roles of Self-Known and Self-Unknown [55.9] 様々な大言語モデル(LLM)における長文テキスト生成の事実性について検討する。
分析の結果, 文末文では事実性スコアが低下傾向にあり, 支持請求件数が増加傾向にあることが明らかとなった。
高い自己知識スコアと改善された事実性との間には相関関係がみられ,高い自己未知スコアは低い事実性と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:06:26 GMT)
TableTime: Reformulating Time Series Classification as Zero-Shot Table Understanding via Large Language Models [54.4] 大規模言語モデル (LLM) は多変量時系列分類において有効であることを示した。
LLM は LLM の潜在空間内の時系列の埋め込みを直接コードし、LLM の意味空間と一致させる。
MTSCを表理解タスクとして再編成するテーブルタイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:02:32 GMT)
Autobidders with Budget and ROI Constraints: Efficiency, Regret, and Pacing Dynamics [53.6] オンライン広告プラットフォームで競合するオートバイディングアルゴリズムのゲームについて検討する。
本稿では,全ての制約を満たすことを保証し,個人の後悔を解消する勾配に基づく学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:17:17 GMT)
Proceedings of the 6th International Workshop on Reading Music Systems [52.5] このワークショップは、音楽を読むシステムを開発する研究者と、そのようなシステムの恩恵を受けることができる他の研究者や実践者とを結びつけることを目的としている。
ワークショップの関連するトピックは、音楽読解システム、光学音楽認識、データセット、パフォーマンス評価である。
以下は、2024年11月22日に開催された第6回レディング・ミュージック・システムズ国際ワークショップの手続きである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:30:29 GMT)
Unveiling the Superior Paradigm: A Comparative Study of Source-Free Domain Adaptation and Unsupervised Domain Adaptation [52.4] Source-Free Domain Adaptation (SFDA) は、現実のシナリオにおいて、Unsupervised Domain Adaptation (UDA) よりも一般的に優れていることを示す。
SFDAは、時間効率、ストレージ要件、対象とする学習目標、負の移動リスクの低減、過度な適合に対する堅牢性の向上といった利点を提供している。
利用可能なソースデータをマルチSFDA手法に効果的に統合する新しい重み推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:49:29 GMT)
MotionFix: Text-Driven 3D Human Motion Editing [52.1] 主な課題は、トレーニングデータの不足と、ソースの動きを正確に編集するモデルの設計である。
本研究では, (i) 震源運動, (ii) 目標運動, (iii) 編集テキストからなる三つ組のデータセットを半自動で収集する手法を提案する。
このデータにアクセスすると、ソースモーションと編集テキストの両方を入力として取り込む条件拡散モデルTMEDをトレーニングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:48:00 GMT)
A Theoretical Survey on Foundation Models [48.2] 本調査は、上記の原則に準拠し、ブラックボックス基礎モデルに適用された解釈可能な手法についてレビューすることを目的としている。
これらの手法は機械学習理論に深く根ざしており、一般化性能、表現能力、動的挙動の分析を網羅している。
これらは、推論能力やトレーニングダイナミクスから倫理的意味まで、FMのワークフロー全体の完全な解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:02:23 GMT)
Advanced Learning-Based Inter Prediction for Future Video Coding [46.5] 本稿では,従来の InterPF を代替する低複雑性学習型相互予測法を提案する。
LLIPは、効率的な推論のためにパラメータをエクスポートできる軽量ニューラルネットワークモデルを活用することにより、フィルタリングプロセスを強化する。
最終的には、InterPFの従来の手技フィルタリングパラメータを学習された最適フィルタリングパラメータに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 08:47:00 GMT)
Editable-DeepSC: Reliable Cross-Modal Semantic Communications for Facial Editing [45.7] 顔編集のための新しい意味コミュニケーション手法であるEditable-DeepSCを提案する。
実験により、Editable-DeepSCは、伝送帯域を大幅に節約しつつ、優れた編集を実現できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:07:33 GMT)
DrVideo: Document Retrieval Based Long Video Understanding [44.3] DrVideoは、長いビデオ理解のために設計されたドキュメント検索ベースのシステムである。
まず、長いビデオを粗いテキストベースの長文に変換して、キーフレームを検索し、拡張されたキーフレーム情報で文書を更新する。
その後、エージェントベースの反復ループを使用して、欠落した情報を継続的に検索し、十分な質問関連情報が収集されるまで文書を増補する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:33:25 GMT)
Unveil Inversion and Invariance in Flow Transformer for Versatile Image Editing [44.0] 本稿では,フロートランスを用いた拡散インバージョンと分散制御について解析する。
本稿では,まず速度推定を洗練し,残り誤差を補償する2段階逆転法を提案する。
この機構は、剛性および非剛性操作を許容しながら、非ターゲット内容の同時保存を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:48:16 GMT)
DenseFusion-1M: Merging Vision Experts for Comprehensive Multimodal Perception [43.4] 高品質な画像テキストデータセットは、多様な視覚的要素と画像記述全体を提供する。
現在のキャプションエンジンは、完全かつ正確なアノテーションを提供していない。
本稿では,低予算かつ高効率なキャプションエンジンを用いた知覚融合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:14:47 GMT)
MambaTrack: Exploiting Dual-Enhancement for Night UAV Tracking [41.8] 夜間無人航空機(UAV)の追跡は、照明不足の課題によって妨げられる。
そこで我々は,夜間UAV追跡の強化に2つの拡張技術を活用し,効率的なマンバベーストラッカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:12:37 GMT)
A Dual-Perspective Approach to Evaluating Feature Attribution Methods [40.7] 本稿では,直観的特性を明らかにする忠実度パラダイムの中で,音性と完全性という2つの新しい視点を提案する。
健全性は、どの特徴が真に予測的特徴であるかを評価する一方、完全性は、結果の帰属が予測的特徴をどの程度うまく明らかにするかを調べる。
これらのメトリクスを主流属性法に適用し、特徴属性法を解析・比較するための新しいレンズを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:12:20 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） (Sun, 24 Nov 2024 18:26:58 GMT)
Leveraging Language Models to Detect Greenwashing [39.6] 本稿では,グリーンウォッシングリスクを考慮に入れたラベルに基づいて,言語モデルを学習するための新たな予備的手法を提案する。
我々の最良のモデルは平均精度スコア86.34%、F1スコア0.67を達成し、概念実証手法が探索の有望な方向を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:59:23 GMT)
State-Space Large Audio Language Models [38.7] LALM(Large Audio Language Models)は、音声認識モデルとLLM(Large Language Models)を組み合わせた言語モデルである。
これらのシステムは、メモリや時間制約のあるシナリオにこれらのシステムをデプロイする際の計算上の課題を生じさせる入力シーケンス長と2次スケールのトランスフォーマーに依存している。
実験結果から, パラメータ数が著しく少ないにもかかわらず, 各種データセット上でのクローズドタスクにおいて, トランスフォーマーベースのLALMと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 02:21:28 GMT)
VaLiD: Mitigating the Hallucination of Large Vision Language Models by Visual Layer Fusion Contrastive Decoding [38.2] LVLM(Large Vision-Language Models)はマルチモーダルタスク推論において優れた性能を示す。
textbfVisutextbfal textbfLayer Fustextbfion Contrastive textbfDecoding (VaLiD)。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:42:02 GMT)
LetsTalk: Latent Diffusion Transformer for Talking Video Synthesis [38.1] LetsTalkは、モジュラー時間的および空間的注意機構を組み込んだ拡散トランスフォーマーで、マルチモーダルをマージし、空間的時間的一貫性を高める。
本稿では,画像,音声,映像のモダリティの違いに応じて適切な解を提案する。
我々の実験は、多様性と活力を高めた時間的コヒーレントでリアルなビデオを生成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:46:00 GMT)
OccludeNet: A Causal Journey into Mixed-View Actor-Centric Video Action Recognition under Occlusions [37.8] OccludeNetは、現実世界と合成閉塞シーンの両方を含む、大規模に隠蔽されたビデオデータセットである。
本稿では,隠蔽シーンの構造因果モデルを提案するとともに,バックドア調整と対実的推論を用いた因果的行動認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:10:05 GMT)
Integrating Deep Metric Learning with Coreset for Active Learning in 3D Segmentation [36.2] 本稿では,Coresetの3次元医用セグメンテーションにおけるスライスに基づくアクティブラーニングを実現するための,新しい計量学習手法を提案する。
4つのデータセットにまたがる弱いアノテーションと完全なアノテーションを使って包括的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:23:07 GMT)
Enhancing Quantum Diffusion Models with Pairwise Bell State Entanglement [35.4] 本稿では、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイス向けに設計された新しい量子拡散モデルを提案する。
量子絡み合いと重ね合わせを利用して、このアプローチは量子生成学習を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:14:57 GMT)
Chain of Attack: On the Robustness of Vision-Language Models Against Transfer-Based Adversarial Attacks [34.4] 事前学習された視覚言語モデル(VLM)は、画像および自然言語理解において顕著な性能を示した。
彼らの潜在的な安全性と堅牢性の問題は、敵がシステムを回避し、悪意のある攻撃を通じて有害なコンテンツを生成することを懸念する。
本稿では,マルチモーダルなセマンティック・アップデートに基づいて,敵対的事例の生成を反復的に促進するアタック・チェーン(CoA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:28:07 GMT)
DrugAgent: Automating AI-aided Drug Discovery Programming through LLM Multi-Agent Collaboration [31.9] 本稿では,薬物発見における機械学習(ML)プログラムの自動化を目的としたマルチエージェントフレームワークであるDrarmAgentを紹介する。
DrugAgentは、特定の要件を特定し、ドメイン固有のツールを構築することで、ドメインの専門知識を取り入れている。
例えば、DarmAgentは、データ取得からADMET予測タスクのパフォーマンス評価まで、MLプログラミングパイプラインをエンドツーエンドで完了し、最終的に最良のモデルを選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:06:59 GMT)
Data Lineage Inference: Uncovering Privacy Vulnerabilities of Dataset Pruning [31.9] 余剰集合内のデータがモデルトレーニングの前にのみ使用される場合でも、攻撃によってプルーニングフェーズのメンバシップ状態が検出可能であることを示す。
我々は、Data-Centric Membership Inferenceと呼ばれる新しいタスクを導入し、Data Lineage Inferenceというデータ中心のプライバシ推論パラダイムを提案する。
異なるプライバシリークのレベルが異なり、同じプルーニング手法でも異なるプライバシリスクを異なるプルーニング率で提示できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 11:46:59 GMT)
PIANIST: Learning Partially Observable World Models with LLMs for Multi-Agent Decision Making [30.5] 本研究では,世界モデルを7つの直感的なコンポーネントに分解するフレームワークPIANISTを提案する。
提案手法はエージェントの計画と意思決定のスキルに挑戦する2つの異なるゲームでうまく機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:36:34 GMT)
AgentDojo: A Dynamic Environment to Evaluate Prompt Injection Attacks and Defenses for LLM Agents [27.7] 我々は、信頼できないデータ上でツールを実行するエージェントの評価フレームワークであるAgentDojoを紹介した。
AgentDojoは静的テストスイートではなく、新しいエージェントタスク、ディフェンス、アダプティブアタックを設計、評価するための環境である。
AgentDojoには97の現実的なタスク、629のセキュリティテストケースと、文献からのさまざまな攻撃および防御パラダイムが組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:04:23 GMT)
Fusion Matters: Learning Fusion in Deep Click-through Rate Prediction Models [27.5] 本稿では,接続学習と操作選択の両方を包含して,融合学習を自動化する手法であるOpsFusionを紹介する。
実験は3つの大規模データセット上で実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:21:59 GMT)
Toward Personalized Federated Node Classification in One-shot Communication [27.3] ノード分類のための一括パーソナライズされたフェデレーショングラフ学習法を提案する。
提案手法は,サーバ上にグローバルな擬似グラフを構築するために,クラスワイズ特徴分布統計を推定し,集約する。
提案手法は様々な設定において最先端のベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:14:19 GMT)
Dataset Distillation via Curriculum Data Synthesis in Large Data Era [26.9] 本稿では,データ合成におけるカリキュラムデータ拡張によって実現された,シンプルで効果的なグローバル・ローカル・グラデーション・リファインメント・アプローチを提案する。
提案したモデルは、ImageNet-1K/21Kにおいて、SRe$2$L, TESLA, MTTといった現在の最先端の手法を4%以上のTop-1精度で上回り、初めて、フルデータのトレーニング対象に対するギャップを、絶対15%以下に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:12:25 GMT)
Nimbus: Secure and Efficient Two-Party Inference for Transformers [26.5] この作業では、Transformerモデル用の新しい2要素推論フレームワークである$mathsfNimbusを提示する。
線形層に対しては,外部積の洞察に基づいて行列乗算を安全に計算するための符号化手法とともに,新しい2PCパラダイムを提案する。
非線型層に対しては、$mathsfGELU$と$mathsfSoftmax$に対する低次近似のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:24:31 GMT)
Can LLMs Learn by Teaching for Better Reasoning? A Preliminary Study [26.3] 既存のLLMトレーニング/プロンプティングパイプラインにLbTのアイデアを組み込むことができ、改善がもたらされることを示す。
具体的には,LbTの3つのレベルのうちの1つを模倣する3つの手法を設計する。
学生が学習しやすくする教材は、学生の「学習」方法としてコンテキスト内学習を用いることで、より明確で正確な論理を習得する。(2)弱体化:LbTは、弱体化モデルを教えることによって、強力なモデルを改善するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 02:24:29 GMT)
Effective Two-Stage Knowledge Transfer for Multi-Entity Cross-Domain Recommendation [26.0] 我々は,MKTと呼ばれる,事前学習および微調整に基づく多言語知識伝達フレームワークを提案する。
MKTはマルチエンタリティ事前学習モジュールを使用して、異なるエンティティ間で伝達可能な知識を抽出する。
最後に,抽出した共通知識を対象エンティティモデルトレーニングに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:58:16 GMT)
Improving Pre-Trained Self-Supervised Embeddings Through Effective Entropy Maximization [25.9] 評価が容易で低次元の制約で定義される有効エントロピー基準(E2MC)を動機づける。
すでにトレーニング済みのSSLモデルのトレーニングをほんの一握りのエポックで継続することで、一貫した、場合によっては大幅な改善につながることを実証しています。
また、代替基準による事前トレーニングが顕著な改善につながらず、場合によっては性能を低下させることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:38:23 GMT)
IML-ViT: Benchmarking Image Manipulation Localization by Vision Transformer [25.7] 高度な画像改ざん技術はマルチメディアの信頼性に挑戦している。
優れたIMLモデルとは何か?答はアーティファクトをキャプチャする方法にある。
We build a ViT paradigm IML-ViT, which has a high- resolution capacity, multi-scale feature extract capabilities, and manipulate edge supervision。
我々は、この単純だが効果的なViTパラダイムであるIML-ViTを、IMLの新しいベンチマークとなる大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 11:40:23 GMT)
Corner2Net: Detecting Objects as Cascade Corners [25.5] コーナーベースの検出パラダイムは、高品質なボックスを作成する可能性を享受する。
ヒューリスティックコーナーマッチングアルゴリズムは間違ったボックスにつながる可能性がある。
我々はCorner2Netという新しいコーナーベースのフレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 10:04:36 GMT)
Reawakening knowledge: Anticipatory recovery from catastrophic interference via structured training [24.7] 固定された繰り返しシーケンスで文書が循環的に提示される構造化された非IID環境で、ニューラルネットワークのトレーニングダイナミクスを探索する。
過度にパラメータ化されたニューラルネットワークは破滅的な干渉から回復できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:37:38 GMT)
JailBreakV: A Benchmark for Assessing the Robustness of MultiModal Large Language Models against Jailbreak Attacks [24.7] 本稿では,大規模言語モデルのジェイルブレイクを成功させる手法が,MLLMのジェイルブレークに等しく有効かどうかを検討する。
MLLM への LLM ジェイルブレイク手法の転送性を評価するための先駆的なベンチマークである JailBreakV-28K を紹介する。
LLMの高度なジェイルブレイク攻撃と、最近のMLLMのジェイルブレイク攻撃によるイメージベースのジェイルブレイク入力により、20000のテキストベースのジェイルブレイクプロンプトを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:22:37 GMT)
Accelerating Non-Maximum Suppression: A Graph Theory Perspective [24.3] 非最大抑圧(NMS)は、オブジェクト検出において必要不可欠な後処理ステップである。
本稿では,NMSをグラフ理論の観点から初めて体系的に解析し,その固有構造を明らかにする。
NMS-Benchは,様々なNMS手法を包括的に評価する最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:42:52 GMT)
Deep Sparse Latent Feature Models for Knowledge Graph Completion [24.3] 本稿では,知識グラフのためのスパース潜在特徴モデルの新たなフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、欠落した三重項を効果的に完成するだけでなく、潜伏構造の明確な解釈可能性も提供する。
提案手法は,潜在コミュニティを明らかにし,解釈可能な表現を生成することにより,性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:17:37 GMT)
Imagine and Seek: Improving Composed Image Retrieval with an Imagined Proxy [23.0] Zero-shot Composed Image Retrieval (ZSCIR)は、クエリイメージと相対的なキャプションにマッチした画像を取得する必要がある。
我々は、クエリ画像とテキスト記述に整合したプロキシ画像を生成する訓練不要な方法であるImagined Proxy for CIR(IP-CIR)を紹介した。
新たに提案したバランス指標はテキストベースとプロキシ検索の類似性を統合し,より正確な画像検索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:27:21 GMT)
AnySynth: Harnessing the Power of Image Synthetic Data Generation for Generalized Vision-Language Tasks [23.0] 任意の種類の合成データを生成可能な統合フレームワークであるAny Synthを提案する。
我々は、Few-shot Object Detection、クロスドメインオブジェクト検出、Zero-shot Image Retrieval、Multi-modal Image Perception and Groundingなど、さまざまなタスクでフレームワークの性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:49:07 GMT)
MECG-E: Mamba-based ECG Enhancer for Baseline Wander Removal [23.0] 我々は,マンバをベースとしたECGエンハンサー(MECG-E)という新しいECGデノベーションモデルを提案する。
MECG-Eは、様々なノイズ条件下で、複数のメトリクスにまたがる、よく知られた既存モデルを上回る。
最先端の拡散に基づくECGデノイザよりも推論時間が少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:27:33 GMT)
PoPreRo: A New Dataset for Popularity Prediction of Romanian Reddit Posts [23.0] PoPreRoは、Redditから収集されたルーマニアの投稿の人気予測のための最初のデータセットである。
PoPreRoデータセットには、ルーマニアの5つの異なるサブレディットからのポストサンプルの様々なコンパイルが含まれており、合計28,107のデータサンプルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:40:34 GMT)
ZigMa: A DiT-style Zigzag Mamba Diffusion Model [22.7] 我々は、Mambaと呼ばれる状態空間モデルの長いシーケンスモデリング機能を活用し、その視覚データ生成への適用性を高めることを目指している。
我々は,Zigzag Mamba という,シンプルな,プラグアンドプレイのゼロパラメータ法を導入し,Mamba ベースのベースラインを上回ります。
Zigzag Mamba と Interpolant フレームワークを統合し,大規模なビジュアルデータセット上でのモデルのスケーラビリティについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:25:05 GMT)
Stability properties of gradient flow dynamics for the symmetric low-rank matrix factorization problem [22.6] 多くの学習課題において,低ランク因子化がビルディングブロックとして機能することを示す。
ダイナミクスの局所的な探索部分に関連する軌跡の形状に関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:05:10 GMT)
Reconciling Reality through Simulation: A Real-to-Sim-to-Real Approach for Robust Manipulation [22.2] 模倣学習法は、対象のポーズ、身体的乱れ、視覚的気晴らしに頑健なポリシーを学ぶために、人間の監督を必要とする。
一方、強化学習は、堅牢な振る舞いを学ぶために、自律的に環境を探索することができるが、現実的なデータ収集を非現実的に必要とすることができる。
本研究では, 実世界の模倣学習政策を, 「デジタルツイン」シミュレーション環境における強化学習によって強化するシステムであるRialToを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 02:02:33 GMT)
Segment to Recognize Robustly -- Enhancing Recognition by Image Decomposition [21.9] S2R2(Segment to Recognize Robustly)は、FGとBGを分離し、それらをシンプルで堅牢で解釈可能な方法で結合する新しい認識手法である。
S2R2は、BGシフトに対する堅牢性を保ちながら、ドメイン内のデータに対する最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:39:39 GMT)
Navigating the Effect of Parametrization for Dimensionality Reduction [21.2] パラメトリックな手法はグローバルな構造を保ちながら,重要な局所的な詳細を欠いていることを示す。
我々は,強い反発力を持つ損失関数とハード負のマイニングを組み込んだ新しいパラメトリック手法であるParamRepulsorを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:05:08 GMT)
Look a Group at Once: Multi-Slide Modeling for Survival Prediction [20.8] GroupMILは、集団分析の臨床的実践に触発された新しいフレームワークである。
GPAMambaは、スライディングとインタースライディングの相互作用を促進するために設計されたモデルである。
我々のモデルはThe Cancer Genome Atlasの5つのデータセットで最先端のアプローチを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:23:45 GMT)
Data-Aware Gradient Compression for FL in Communication-Constrained Mobile Computing [20.7] モバイル環境におけるフェデレートラーニング(FL)は、重要なコミュニケーションボトルネックに直面している。
ワンサイズ・フィット・オール圧縮アプローチは、ワーカ間でのさまざまなデータボリュームを考慮に入れない。
本研究では,データ分布とボリュームが異なる作業者に対して,様々な圧縮比を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:25:30 GMT)
EZIGen: Enhancing zero-shot personalized image generation with precise subject encoding and decoupled guidance [20.4] EZIGenは、与えられたテキストプロンプトと被写体画像の両方に一致した画像を作成することを目的としている。
安定拡散モデルのトレーニング済みUNetをベースとした、慎重に製作された主画像エンコーダである。
統一されたモデルと100倍のトレーニングデータを備えた、複数のパーソナライズされた生成ベンチマークで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 10:47:17 GMT)
Self-Calibrated CLIP for Training-Free Open-Vocabulary Segmentation [19.7] Self-Calibrated CLIP (SC-CLIP) は、CLIPを校正してより微細な言語表現を生成する訓練不要の手法である。
SC-CLIPはバニラCLIP ViT-L/14の性能を6.8倍向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:14:05 GMT)
Generalizable Single-view Object Pose Estimation by Two-side Generating and Matching [19.7] 本稿では,RGB画像のみを用いてオブジェクトのポーズを決定するために,新しい一般化可能なオブジェクトポーズ推定手法を提案する。
本手法は,オブジェクトの参照画像1枚で操作し,3次元オブジェクトモデルやオブジェクトの複数ビューの必要性を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:31:50 GMT)
Decoding Urban Industrial Complexity: Enhancing Knowledge-Driven Insights via IndustryScopeGPT [19.7] 工業団地は、都市経済の成長に欠かせないが、産業要求と都市サービスの不均衡から生じる課題に直面する。
本稿では,大規模マルチモーダル・マルチレベル産業公園知識グラフであるIndustrialScopeKGを紹介する。
本稿では,工業団地計画・運用におけるツール強化型推論と意思決定を強化するためのIndustrialScopeGPTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 08:33:19 GMT)
Less is More: Efficient Model Merging with Binary Task Switch [19.6] タスクベクトルを3つのコンポーネントに分解するタスクスイッチを導入する。
タスクベクトルを二項化形式で格納することで、T-Switchは効率的なタスクパラメータストレージを確保しながらパラメータ競合を緩和する。
実験の結果,本手法は既存のベースラインよりも大幅な性能向上を実現し,完全精度パラメータの記憶空間を1～3%しか必要としないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:47:13 GMT)
BinEnhance: An Enhancement Framework Based on External Environment Semantics for Binary Code Search [19.6] Binは、関数間セマンティクスを活用するように設計された新しいフレームワークで、バイナリコード検索のための内部コードセマンティクスの発現を強化する。
BinのHermesSim、Asm2vec、TREX、Gemini、Asteriaへの応用により平均精度(MAP)は53.6%から69.7%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 01:26:19 GMT)
LLaMA-MoE v2: Exploring Sparsity of LLaMA from Perspective of Mixture-of-Experts with Post-Training [18.5] Mixture-of-Experts(MoE)モデルは、アクティベートパラメータの数を一定に保ちながら、モデルサイズをスケールする上で人気が高まっている。
変換器ブロック内のMoEモジュール(すなわちMoE)とMoEモジュールの両方に対してMoEを構築することにより,高密度LLaMAモデルの疎さを徹底的に検討する。
スパシティの増大による性能劣化に対処するために,2段階のポストトレーニング戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:26:04 GMT)
Believing is Seeing: Unobserved Object Detection using Generative Models [17.9] 本研究では,2次元・2.5次元・3次元観測対象検出の新しい課題を紹介する。
我々は,この課題に対処するために,最先端の事前学習型生成モデルを適用した。
直接観察されていない物体の存在を推測するために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 23:47:03 GMT)
AIGS: Generating Science from AI-Powered Automated Falsification [17.5] 本稿では,重要な研究プロセスを代表する役割を担ったマルチエージェントシステムである,フルプロセスAIGSシステムのベビーステップとして,Baby-AIGSを提案する。
3つのタスクの実験では、Baby-AIGSは経験豊富な人間の研究者と同等ではないが、有意義な科学的発見を産み出すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:59:44 GMT)
M3-CVC: Controllable Video Compression with Multimodal Generative Models [17.5] M3-CVCは、生成モデルを組み込んだ制御可能なビデオ圧縮フレームワークである。
以上の結果から,M3-CVCは超低シナリオにおいて最先端のVVC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） (Sun, 24 Nov 2024 11:56:59 GMT)
Game-Theoretic Neyman-Pearson Detection to Combat Strategic Evasion [17.0] この研究は、このような回避攻撃に対抗するための全体論的理論を開発することを目的としている。
本稿では,戦略的回避攻撃と回避対応NP検出器の競合関係を捉えるためのゲーム理論フレームワークを提案する。
回避認識型NP検出器は、攻撃者の行動に対して戦略的に行動することができるように、受動型NP検出器よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 02:47:39 GMT)
Hide in Plain Sight: Clean-Label Backdoor for Auditing Membership Inference [16.9] 本研究では,ステルスデータ監査のための新しいクリーンラベルバックドア方式を提案する。
我々のアプローチでは、ターゲットモデルの振る舞いを模倣するシャドウモデルによって生成される最適なトリガを用いる。
提案手法は,ブラックボックスアクセスによるロバストなデータ監査を可能にし,多様なデータセット間で高い攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:56:18 GMT)
LV-UNet: A Lightweight and Vanilla Model for Medical Image Segmentation [16.6] 本稿では,事前学習したMobileNetv3-Largeのバックボーンを活用し,モジュールを組み込んだ軽量かつバニラモデルであるLVUNetを紹介する。
ISIC 2016、BUSI、CVCClinicDB、CVCColonDB、KvairSEGデータセットの実験結果は、パフォーマンスと計算負荷のトレードオフをより良く示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:54:48 GMT)
It's Morphing Time: Unleashing the Potential of Multiple LLMs via Multi-objective Optimization [16.5] モデルマージの目標は、複数のモデルを組み合わせることであり、それぞれが異なるタスクで優れており、個々のソースモデルよりも優れた1つのモデルにまとめることである。
既存の方法は人間の知識や直観に大きく依存している。
限られた評価において、優れたモデルマージ構成を得るのは難しいです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:11:56 GMT)
A Tunable Despeckling Neural Network Stabilized via Diffusion Equation [16.0] ガンマノイズ除去は合成開口レーダ(SAR)イメージングの応用において重要な研究領域である。
本稿では,正規化ユニットと正規化ユニットを1つのネットワークにアンロールして,エンドツーエンドのトレーニングを行う,チューニング可能な正規化ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:08:43 GMT)
How Far Are We From AGI: Are LLMs All We Need? [15.7] AGIは、ヒューマンインテリジェンスに匹敵する効率と有効性で、多様な現実世界のタスクを実行する能力で区別されている。
本稿では、AGIに必要な機能フレームワークを概説し、内部、インターフェース、システム次元を統合する。
AIの統合によるユビキタスな影響について、具体的な洞察を得るため、複数のドメインにおけるAGIに対する既存の課題と潜在的な経路を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:44:27 GMT)
Curious Rhythms: Temporal Regularities of Wikipedia Consumption [15.7] 日中交替のグローバルなパターンを除去した後も,個々の物品の消費習慣は日中変化が強く維持されていることを示す。
我々はウィキペディアの記事のアクセスリズムの話題的・文脈的相関を調査し、記事の話題、読者国、アクセスデバイス(モバイル対デスクトップ)が日々の注意パターンの重要な予測因子であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 01:53:56 GMT)
Adaptive Methods through the Lens of SDEs: Theoretical Insights on the Role of Noise [15.5] 本研究は, SignSGD, RMSprop(W), Adam(W) という適応適応型の新しいSDEを紹介する。
これらのSDEは、これらを定量的に正確に記述し、適応性、曲率ノイズ、勾配の間の複雑な関係を照らすのに役立つ。
私たちのアプローチは、ベストプラクティスや新しいスケーリングルールに関する貴重な洞察を提供できると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:07:31 GMT)
Beyond Data Scarcity: A Frequency-Driven Framework for Zero-Shot Forecasting [15.4] 時系列予測は多くの現実世界の応用において重要である。
従来の予測技術は、データが不足しているか、全く利用できない場合に苦労する。
近年の進歩は、このようなタスクに大規模な基礎モデルを活用することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:44:39 GMT)
Evolution of Thought: Diverse and High-Quality Reasoning via Multi-Objective Optimization [14.3] MLLM(Multi-modal large language model)は、複雑な推論タスクに適用されることが多い。
思考の進化 (EoT) は, 質の高い推論経路と多様な推論経路の両方を育むために提案される。
我々はEoTが他の競争ベースラインよりも優れた推論性能と効率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:59:30 GMT)
MAMBA4D: Efficient Long-Sequence Point Cloud Video Understanding with Disentangled Spatial-Temporal State Space Models [14.0] 状態空間モデル(SSM)に基づく新しい点雲理解バックボーンを提案する。
具体的には,まず空間と時間を4次元ビデオシーケンスで切り離し,設計したマンバブロックと空間的時間的相関を確立する。
提案手法は, 87.5%のGPUメモリ削減と5.36倍の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:26:03 GMT)
Towards a General Recipe for Combinatorial Optimization with Multi-Filter GNNs [13.9] 本稿では,グラフ上のCO問題を解くために,複雑なフィルタバンクと局所的な注意機構を活用する新しいGNNアーキテクチャであるGCONを紹介する。
GCONはすべてのタスクで競争力があり、他の特別なGNNベースのアプローチよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 23:57:33 GMT)
Ensuring Fair LLM Serving Amid Diverse Applications [13.3] 本稿は,Microsoft がホストする実世界のマルチテナント LLM プラットフォームである MS CoPilot 上で,何千人ものユーザからの要求を分析した。
本分析では,既存の手法が不十分であることを確認し,多様なアプリケーションにまたがる公平なLCMアクセスを保証するシステムであるFairServeの開発を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:35:44 GMT)
Reinforcement learning-enhanced genetic algorithm for wind farm layout optimization [13.3] 風力発電レイアウト最適化(WFLO)問題に対して,強化学習型遺伝的アルゴリズム(RLGA)を提案する。
本研究では,一方向一様風下でのWFLO問題を4つのレイアウト(アライメント,スタガード,サンフラワー,アンストラクチャド)で評価した。
RLGAはアライメントされたレイアウトとスタッガーされたレイアウトの遺伝的アルゴリズム(GA)と同様の結果が得られ、ヒマワリや非構造化レイアウトのGAを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:15:30 GMT)
From Laws to Motivation: Guiding Exploration through Law-Based Reasoning and Rewards [12.7] 大規模言語モデル(LLM)と強化学習(RL)は、自律エージェントを構築するための強力なアプローチである。
ゲーム環境の基本法則をモデル化するために,インタラクションレコードから経験を抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:57:53 GMT)
Towards Unsupervised Blind Face Restoration using Diffusion Prior [12.7] ブラインド顔復元法は、教師付き学習による大規模合成データセットの訓練において、顕著な性能を示した。
これらのデータセットは、手作りの画像分解パイプラインで、低品質の顔イメージをシミュレートすることによって生成されることが多い。
本稿では, 入力画像の集合のみを用いて, 劣化が不明で, 真理の目標がない場合にのみ, 復元モデルの微調整を行うことにより, この問題に対処する。
我々の最良のモデルは、合成と実世界の両方のデータセットの最先端の結果も達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:46:34 GMT)
Performance Implications of Multi-Chiplet Neural Processing Units on Autonomous Driving Perception [12.4] 本稿では,新しいチップレットベースのニューラル・プロセッシング・ユニットを用いて,制約のある自動車環境における車載AI知覚負荷を高速化する手法について検討する。
提案手法は, モノリシック加速器の設計に比べてスループットと処理エンジンの利用率が82%, 2.8倍向上することを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:59:11 GMT)
RAMIE: Retrieval-Augmented Multi-task Information Extraction with Large Language Models on Dietary Supplements [12.2] 臨床記録から食事サプリメント(DS)に関する情報を抽出するための多タスク大言語モデル(LLM)フレームワークを開発した。
我々は4つの中核DS情報抽出タスクをマルチタスクとして使用した。
RAMIEフレームワークの助けを借りて、Llama2-13BはNERタスクでF1スコア87.39(3.51%改善)を達成した。
TEタスクでは、Llama2-7Bは79.45点(14.26%改善)、MedAlpaca-7Bは93.45点(0.94%改善)を記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:56:43 GMT)
Robust Generative Learning with Lipschitz-Regularized $α$-Divergences Allows Minimal Assumptions on Target Distributions [12.2] 本稿では,Lipschitz-regularized $alpha$-divergencesの生成モデルにおける目的関数としてのロバスト性を示す。
GANや勾配流などの生成モデルの安定な訓練に不可欠な変分微分の存在と有限性を証明する。
数値実験により、Lipschitz-regularized $alpha$-divergencesを利用した生成モデルは、様々な困難なシナリオで安定して分布を学習できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:42:27 GMT)
Kleene algebra with commutativity conditions is undecidable [12.2] 原始体上の可換条件を持つクリーネ代数の方程式理論は決定不能であることを示す。
我々の結果は、クリーネ代数の帰納公理を支えないより弱い理論に対しても成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:44:27 GMT)
OpenRLHF: An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework [11.7] 提案するOpenRLHFは,効率的なRLHFスケーリングを実現するオープンソースフレームワークである。
OpenRLHFは、Ray、vLLM、DeepSpeedを使用して70Bパラメータを超えるモデルのスケジューリングを再設計する。
Hugging Faceとシームレスに統合されたOpenRLHFは、最適化されたアルゴリズムとローンチスクリプトを備えたアウトオブボックスソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 08:34:48 GMT)
AutoLLM-CARD: Towards a Description and Landscape of Large Language Models [11.7] 大規模言語モデル(LLM)は多様なNLPタスクに対して出現し続けている。
より多くの論文が出版されるにつれ、研究者や開発者は情報過負荷の課題に直面している。
学術出版物からLLMモデルカードを自動生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 21:49:20 GMT)
A Method for Building Large Language Models with Predefined KV Cache Capacity [11.7] 本稿では、無限コンテキストを扱う場合の従来のKVキャッシュにおける過大なメモリ消費の問題に対処するために、固定長のKVキャッシュを導入する。
キー値ベクトル列を動的に更新することにより、限られたキャッシュ容量内で効率的な推論を実現する。
実験の結果,提案手法は推論品質を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 11:30:00 GMT)
Comparative Analysis of Diffusion Generative Models in Computational Pathology [11.7] 拡散生成モデル(DGM)はコンピュータビジョンの分野における新たなトピックとして急速に浮上している。
本稿では,病的データセットに適用された拡散法について,詳細な比較分析を行った。
我々の分析は、様々な視野(FOV)を持つデータセットにまで拡張し、DGMが高品質な合成データを生成するのに非常に有効であることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:09:43 GMT)
AmpleGCG: Learning a Universal and Transferable Generative Model of Adversarial Suffixes for Jailbreaking Both Open and Closed LLMs [11.1] GCGcitepzou2023Universalは、離散トークン最適化アルゴリズムを提案し、単一のサフィックスを最低損失で選択し、ジェイルブレイクアライメントされたLCMを成功させる。
本研究では,サフィックスをトレーニングデータとして活用し,有害なクエリを与えられたサフィックスの分布をキャプチャするAmpleGCGという生成モデルを学習する。
AmpleGCGモデルは、たった4秒で1つの有害なクエリに対して200の逆サフィックスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:03:43 GMT)
PanoLlama: Generating Endless and Coherent Panoramas with Next-Token-Prediction LLMs [11.0] 我々はパノラマ画像生成を再定義する新しいフレームワークであるPanoLlamaを紹介した。
事前学習したLlamaGenアーキテクチャに基づいて、自己回帰的に画像を生成し、サイズ制限に対処するための拡張戦略を開発する。
この方法は、画像トークン構造を作物的にもトレーニング的にも整合し、最小限のシームと最大限のスケーラビリティを備えた高品質なパノラマを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:06:57 GMT)
PriorDiffusion: Leverage Language Prior in Diffusion Models for Monocular Depth Estimation [10.9] 我々は,言語記述に整合した幾何学的事前情報を活用することにより,単眼深度推定の精度を高めることができると論じる。
本稿では,アフィン不変深度を推定するために,シーンと一致した画像とテキスト記述の両方を取り入れた事前学習されたテキスト・画像拡散モデルを用いて,事前拡散を提案する。
言語先行者は,モデルの注意を特定の領域に誘導し,ユーザの意図に合わせて3Dシーンを知覚するのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:07:10 GMT)
AVID: Adapting Video Diffusion Models to World Models [10.8] 我々は,事前学習されたモデルのパラメータにアクセスすることなく,事前学習された映像拡散モデルを行動条件付き世界モデルに適用することを提案する。
AVIDは学習マスクを使用して、事前訓練されたモデルの中間出力を変更し、正確なアクション条件のビデオを生成する。
AVIDをゲームや実世界のロボットデータ上で評価し,既存の拡散モデル適応法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:37:04 GMT)
Reinforcement Learning Enhancing Entanglement for Two-Photon-Driven Rabi Model [10.6] ラビモデルにおける2光子駆動振幅を変調することにより絡み合いを高める制御方式を提案する。
絡み合いの挙動は相転移を反映し、強化学習剤を用いて制御パルスの時間的シーケンスを生成する。
この研究は、非平衡系の量子資源を正に増強する方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:45:26 GMT)
Generative AI for RF Sensing in IoT systems [10.3] RF(Radio Frequency)センシングは、人間の活動と環境変化の費用対効果と非侵襲的なモニタリングで際立っている。
従来のRFセンシング手法は、ノイズ、干渉、不完全なデータ、高いデプロイメントコストなど、重大な課題に直面している。
本稿では、IoTエコシステムにおけるこれらの制限を克服するジェネレーティブAI(GenAI)の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 08:38:42 GMT)
DRIVE: Dual-Robustness via Information Variability and Entropic Consistency in Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [10.1] ラベル付きデータなしで機械学習モデルを新しいドメインに適応させることは、医療画像、自律運転、リモートセンシングといったアプリケーションにおいて重要な課題である。
Source-Free Unsupervised Domain Adaptation (SFUDA)と呼ばれるこのタスクでは、未ラベルのターゲットデータのみを使用して、トレーニング済みのモデルをターゲットドメインに適応させる。
既存のSFUDAメソッドは、しばしば単一モデルアーキテクチャに依存し、ターゲットドメインにおける不確実性と可変性に悩まされる。
本稿では、2重モデルアーキテクチャを利用した新しいSFUDAフレームワークDRIVEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:35:04 GMT)
Asymptotic tensor rank is characterized by polynomials [9.7] ストラッセンの階数予想はテンソル階数がテンソルの最大の次元と等しいという大胆な主張を与える。
我々はランクが "上から計算可能" であることを証明し、すなわち任意の実$r$に対して、$T$のテンソルランクが少なくとも$r$である場合、テンソル$T$を与えられた場合、決定する(効率のよい)アルゴリズムが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 11:35:38 GMT)
Distribution-aware Online Continual Learning for Urban Spatio-Temporal Forecasting [9.2] 都市予時予測は、インテリジェントなスケジューリングや旅行計画といった様々な都市への応用に不可欠である。
本稿では、まず都市STデータの分布変化を分析し、次に、STデータに適した新しいオンライン連続学習フレームワークDOSTを紹介する。
DOSTは可変非依存のアダプタを備えた適応STネットワークを用いて、各都市位置のユニークな分布シフトに動的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:03:16 GMT)
Markov $α$-Potential Games [9.2] 有限状態および有限作用を持つ任意のマルコフゲームは、マルコフ$alpha$-ポテンシャルゲームであることを示す。
実際に重要なマルコフゲーム、2つの重要なクラス、マルコフ混雑ゲーム、摂動マルコフチームゲームについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:08:58 GMT)
LeMoLE: LLM-Enhanced Mixture of Linear Experts for Time Series Forecasting [9.1] 本稿では,高精度かつ効率的な時系列予測のための線形エキスパートのLLM混合について紹介する。
線形エキスパートの混合の使用は単純さのため効率的であり、マルチモーダル融合機構は複数の線形エキスパートを適応的に結合する。
実験の結果,提案したLeMoLEモデルは既存のLLMモデルよりも予測誤差が低く,計算効率も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:40:50 GMT)
The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Brain MR Image Synthesis for Tumor Segmentation (BraSyn) [9.1] 本稿では,脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)とMICCAI(Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention)2023を併用して,脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)の確立について紹介する。
この課題の主な目的は、複数の利用可能な画像が提供される際に、MRIの欠落を現実的に生成できる画像合成手法を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 23:47:20 GMT)
PDDFormer: Pairwise Distance Distribution Graph Transformer for Crystal Material Property Prediction [8.4] 本稿では,原子重み付きペアワイド距離分布 (WPDD) とユニットセルペアワイド距離分布 (UPDD) を初めて提案し,これをマルチエッジ結晶グラフの構築に取り入れた。
本手法は原子位置のわずかな摂動の下でも結晶グラフの連続性と完全性を維持することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 08:10:52 GMT)
Few-Shot Recognition via Stage-Wise Retrieval-Augmented Finetuning [8.3] 少ないショット認識は、下流タスクに関連する各概念のラベル付き例でのみ、分類モデルをトレーニングすることを目的としている。
事前学習型視覚言語モデル(VLM)を利用してFSRの解法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 00:25:45 GMT)
FunGrasp: Functional Grasping for Diverse Dexterous Hands [8.3] 本稿では,FunGraspを紹介した。FunGraspは,各種ロボットハンドを機能的に把握するシステムである。
頑健なsim-to-real転送を実現するために,特権学習,システム識別,ドメインランダム化,重力補償など,いくつかの手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:30:54 GMT)
FastTrackTr:Towards Fast Multi-Object Tracking with Transformers [8.3] トランスフォーマーベースのマルチオブジェクト追跡(MOT)モデルは、しばしば構造や他の問題によって推論速度が遅くなる。
本稿では,高速かつ斬新なJDT型MOTフレームワークであるFastTrackTrを構築し,DETR上のフレーム間の情報伝達を効率的に行う手法を提案する。
この情報伝達手法の優位性により,本手法はトラッキング時に要求されるクエリ数を削減できるだけでなく,ネットワーク構造が過度に導入されるのを避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:34:02 GMT)
FedQP: Towards Accurate Federated Learning using Quadratic Programming Guided Mutation [8.2] 本稿では,新たな突然変異に基づくフェデレート学習手法であるFedQPを提案する。
モデル変異を従来のランダムな突然変異ではなく、勾配更新の方向に向けてバイアスすることにより、FedQPはモデルが十分に一般化された領域に向けて効果的に導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:00:24 GMT)
Reformulating Regression Test Suite Optimization using Quantum Annealing -- an Empirical Study [8.1] 回帰テストは、変更が実装された後、ソフトウェアが期待通りに機能することを保証する。
従来のテストスイート最適化技術は、リソース制約のあるシナリオでは実用的ではないことが多い。
本稿では,回帰テストケース選択問題を量子計算技術をよりよく活用するために再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:30:22 GMT)
What You See Is What Matters: A Novel Visual and Physics-Based Metric for Evaluating Video Generation Quality [8.1] VAMPは、フレーム間の色、形状、テクスチャの整合性を評価する外観スコアと、物体の動きのリアリズムを評価する運動スコアの2つの主要コンポーネントで構成されている。
劣化映像評価では, 実ビデオに様々な汚職を導入し, 汚職重大度とVAMPスコアの相関を計測する。
生成されたビデオ評価では、最先端のモデルを用いて、慎重に設計されたプロンプトからビデオを生成し、VAMPのパフォーマンスと人間の評価者のランキングを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:57:15 GMT)
OrionBench: Benchmarking Time Series Generative Models in the Service of the End-User [8.1] OrionBenchは、教師なし時系列異常検出モデルのための継続的ベンチマークフレームワークである。
OrionBenchの使用方法と,4年間で公開された17リリースにわたるパイプラインのパフォーマンスについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 21:55:00 GMT)
Is 'Right' Right? Enhancing Object Orientation Understanding in Multimodal Language Models through Egocentric Instruction Tuning [7.9] マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)は、人間とAI技術をマルチモーダル・アプリケーションで結びつける重要なインターフェースとして機能する。
現在のMLLMは、トレーニングデータにおける矛盾した向きアノテーションにより、画像内のオブジェクトの向きを正確に解釈する上で、課題に直面している。
本稿では,MLLMの向き理解とユーザの視点を一致させる,エゴセントリックな命令チューニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:07:47 GMT)
Revisiting Your Memory: Reconstruction of Affect-Contextualized Memory via EEG-guided Audiovisual Generation [7.7] 本稿では,脳波(EEG)信号から抽出した影響によって誘導される音声・視覚生成によって,自伝的記憶を再構築する新しいタスクであるRecallAffectiveMemoryを紹介する。
本研究では,9人の参加者から記憶記憶記憶中に収集したテキスト記述,視覚,音楽,脳波記録を含む脳波・感情記憶データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:04:03 GMT)
Vaccine: Perturbation-aware Alignment for Large Language Models against Harmful Fine-tuning Attack [7.7] ユーザがアップロードした有害なデータのいくつかは、微調整を簡単に騙してアライメントが壊れたモデルを生成することができる。
本稿では,ユーザが微調整を行う際のセキュリティリスクを軽減するために,摂動を考慮したアライメント手法であるVaccineを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:09:55 GMT)
Cooperative engineering the multiple radio-frequency fields to reduce the X-junction barrier for ion trap chips [7.6] ジャンクションでのイオン遮断操作は、分離、マージ、交換など、より頻繁に使用される。
電波(RF)電極のジオメトリを最適化し、理想的なトラップ電場を生成するために、いくつかの研究がなされている。
複数個のRF電極を配置することで接合部の擬似電位障壁とイオン高さの変動を低減する方法が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 01:00:56 GMT)
Gaussian Derivative Change-point Detection for Early Warnings of Industrial System Failures [7.3] 将来のシステム障害の早期警告は、予測メンテナンスとシステムの可用性向上に不可欠である。
本稿では,システム故障を予測するために,システムの健全性を評価するための3段階の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:59:06 GMT)
Disentangling the Complex Multiplexed DIA Spectra in De Novo Peptide Sequencing [7.2] Data-Independent Acquisition (DIA) は、高強度ピークをサンプリングするだけでなく、すべてのペプチドをカバーする感度を向上させるために導入された。
デノボペプチドシークエンシングにおけるDIAデータの有用性は明らかになっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 02:10:29 GMT)
Symmetric Perception and Ordinal Regression for Detecting Scoliosis Natural Image [7.2] そこで本研究では,ヒトの背中の自然像を広範囲の側頭症スクリーニングに利用することを提案する。
そこで本研究では,2つの主要モジュールを持つデュアルパス・スコリアス検出ネットワークを提案する。
本法では, 全身重度と細粒度重度をそれぞれ95.11%, 81.46%の精度で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 11:58:07 GMT)
InjecGuard: Benchmarking and Mitigating Over-defense in Prompt Injection Guardrail Models [7.2] プロンプトインジェクション攻撃は大規模言語モデル(LLM)に重大な脅威をもたらす
プロンプトガードモデルは防御に有効であるが、単語バイアスの引き金として過防衛に苦しむ。
InjecGuardは、新しいトレーニング戦略であるMitigating Over-defense for Freeを取り入れた、新しいプロンプトガードモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:31:53 GMT)
Dynamical Mode Recognition of Coupled Flame Oscillators by Supervised and Unsupervised Learning Approaches [7.1] 燃焼不安定は燃焼研究において最も困難な問題の一つである。
多くの燃焼システムの安全かつ信頼性の高い運転を保証するためには,燃焼不安定性の同定と理解が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 10:01:39 GMT)
Capsule Vision 2024 Challenge: Multi-Class Abnormality Classification for Video Capsule Endoscopy [7.0] 本稿では,ビデオカプセル内視鏡におけるカプセルビジョン2024チャレンジ:マルチクラス異常分類について紹介する。
事実上、医学画像分析人工知能研究センター(MIAAI)、ドナウ私立大学医学部、オーストリアのクレムス、MISAHUBによって組織された。
この文書は、登録プロセス、ルール、提出フォーマット、使用されるデータセットの説明、資格付きチームのランキング、すべてのチーム説明、オーガナイザが報告したベンチマーク結果など、課題の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:33:16 GMT)
A Survey of Recent Advances and Challenges in Deep Audio-Visual Correlation Learning [6.6] 音声と視覚の相関学習は、音声と視覚データの間の自然現象を捉え、理解することを目的としている。
ディープラーニングの急速な成長は、オーディオ視覚データを処理する提案の開発を促した。
本稿では,近年の音声・視覚相関学習の進歩を要約し,今後の研究方向性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:26:34 GMT)
Test-time Alignment-Enhanced Adapter for Vision-Language Models [6.5] 事前学習型視覚言語モデル(VLM)によるテスト時間適応は、テストフェーズにおける分布シフトの問題に対処するために注目が集まっている。
テスト時間アライメント拡張アダプタ(TAEA)と呼ばれる新しいアプローチを導入し、テストフェーズ中にテキスト機能を調整するために、テストサンプルでアダプタをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:43:38 GMT)
Understanding the Effect of Algorithm Transparency of Model Explanations in Text-to-SQL Semantic Parsing [6.3] AIの決定を説明することは、これらのシステムにおける適切なユーザ信頼を促進するために欠かせないものとなっている。
本稿では,「テキスト予測から意味解析」という構造的タスクの説明について検討する。
3つのレベルのモデル説明が設計され、それぞれがモデルの意思決定の詳細の異なる量を公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:36:20 GMT)
Cross-organ Deployment of EOS Detection AI without Retraining: Feasibility and Limitation [6.2] 慢性鼻副鼻腔炎(CRS)は副鼻腔の炎症が持続していることが特徴である。
粘膜免疫応答において重要な要素であるEosは、CRSの重症度と関係している。
好酸球性CRSの診断は、典型的にはHPF当たり10-20 eosの閾値を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:01:13 GMT)
Masked Autoencoders are Parameter-Efficient Federated Continual Learners [6.2] pMAEは、画像再構成によりクライアント側の再構成プロンプトを学習する。
アップロードされた復元情報を再構築して、以前のタスクと異なるクライアント間でのデータ分散をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:33:12 GMT)
Exploring Performance Contrasts in TableQA: Step-by-Step Reasoning Boosts Bigger Language Models, Limits Smaller Language Models [6.1] 本稿では,大小言語モデル(LM)の性能コントラストを検討するために,テーブル論理(Table-Logic)と呼ばれる詳細なプロンプトフローを提案する。
本手法の展開により,Llama-3-70Bのような大型LMにおいて,HybridQA上のバニラに比べて7.8%の精度向上が見られた。
本研究は,小型モデルにおけるステップ・バイ・ステップの推論手法の限界を浮き彫りにし,改善のための潜在的洞察を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:48:44 GMT)
Simulation of the massless Dirac field in 1+1D curved spacetime [6.0] 本研究では, 1+1次元曲面時空における無質量ディラック方程式を制御可能な量子シミュレーションモデルにマッピングする新しい手法を提案する。
我々はシンプソン時空の数値シミュレーションを行い、ペインレーヴ座標とシュワルツシルト座標のトンネル速度を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:18:07 GMT)
Visual Counter Turing Test (VCT^2): Discovering the Challenges for AI-Generated Image Detection and Introducing Visual AI Index (V_AI) [5.9] 最近のAI生成画像検出(AGID)には、CNN検出、NPR、DM画像検出、フェイク画像検出、DIRE、LASTED、GAN画像検出、AIDE、SP、DRCT、RINE、OCC-CLIP、De-Fake、Deep Fake Detectionが含まれる。
本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデルによって生成される130K画像からなるベンチマークであるVisual Counter Turing Test (VCT2)を紹介する。
VCT$2$ベンチマークで前述のAGID技術の性能を評価し、AI生成の検出におけるその非効率性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:03:49 GMT)
Making Images from Images: Interleaving Denoising and Transformation [5.8] 我々は、画像の内容だけでなく、所望の画像を互いに変換するために必要なパラメータ化変換も学習する。
画像変換を学習することで、任意のソースイメージを事前に指定することができる。
従来の手法とは異なり、リージョンの数を増やすことで、この問題がより簡単になり、結果が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:13:11 GMT)
A Training-Free Approach for Music Style Transfer with Latent Diffusion Models [5.7] 本稿では,事前学習型潜在拡散モデル(LDM)を利用した新しい学習自由アプローチを提案する。
LDMの自己注意機能を操作することで、コンテンツ音楽への参照音楽のスタイルを、追加のトレーニングなしで効果的に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:53:34 GMT)
An Improved Dung Beetle Optimizer for Random Forest Optimization [5.6] 本稿では,円マッピングと縦-水平クロスオーバー戦略(CICRDBO)に基づく改良アルゴリズムを提案する。
改良されたアルゴリズムは収束速度と最適化精度の両方で良好に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:48:55 GMT)
Anda: Unlocking Efficient LLM Inference with a Variable-Length Grouped Activation Data Format [5.5] 量子化大言語モデル(LLM)は低ビット整数(INT)重みを利用し、浮動小数点(FP)アクティベーションを保持する。
これにより、コストのかかるメモリアクセスと計算に関連するFPアクティベーションに、エネルギとレイテンシのボトルネックがシフトする。
既存のLCMアクセラレータは、FP計算とデータ移動を協調的に最適化する可能性を見越して、計算最適化に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:59:39 GMT)
Broad Critic Deep Actor Reinforcement Learning for Continuous Control [5.4] アクター批判強化学習(RL)アルゴリズムのための新しいハイブリッドアーキテクチャを提案する。
提案したアーキテクチャは、広範学習システム(BLS)とディープニューラルネットワーク(DNN)を統合している。
提案アルゴリズムの有効性を2つの古典的連続制御タスクに適用することにより評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:24:46 GMT)
Gaussian Scenes: Pose-Free Sparse-View Scene Reconstruction using Depth-Enhanced Diffusion Priors [5.4] 限られた数の2D画像から360ドル(約3,600円)のポーズのないシーンを再現するための生成的アプローチを提案する。
本稿では,3次元シーンの描画や深度マップに欠落した細部を描画し,アーティファクトを除去するインストラクション追従RGBD拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:34:58 GMT)
A review on Machine Learning based User-Centric Multimedia Streaming Techniques [5.3] ビデオのすべてのフォーマット(従来型と360$o$)は、動的無線チャネルをまたいで処理、圧縮、送信を行う。
これによりビデオの障害が発生し、品質が低下する。
効率的なマルチメディアストリーミング技術は、動的ネットワークとエンドユーザの課題に対処しながら、サービス品質を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:07:47 GMT)
SGS-SLAM: Semantic Gaussian Splatting For Neural Dense SLAM [5.1] SGS-SLAMはSplattingに基づく最初の意味的視覚的SLAMシステムである。
外観幾何学とマルチチャネル最適化による意味的特徴は、ニューラル暗黙のSLAMシステムの過度な制限に対処する。
カメラポーズ推定、マップ再構成、正確なセマンティックセグメンテーション、およびオブジェクトレベルの幾何精度において最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:56:50 GMT)
CDI: Copyrighted Data Identification in Diffusion Models [4.9] 拡散モデル(DM)は、トレーニングのための大規模で多様なデータセットの恩恵を受ける。
このデータは、データ所有者の許可なくインターネットから取り除かれることが多いため、著作権や知的財産権保護に関する懸念が高まる。
我々は、データ所有者がデータセットを使用してDMをトレーニングするかどうかを特定するためのフレームワークであるCDIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:55:16 GMT)
Deterministic multi-phonon entanglement between two mechanical resonators on separate substrates [4.9] 高速なマルチフォノンエンタングルメント生成とその後のトモグラフィー解析が可能なモジュラプラットフォームについて述べる。
2つの機械的共振器間の機械的ベル状態を生成し、$mathcalF = 0.872pm 0.002$を達成する。
さらに、2つの共振器間で共有されるマルチフォノンの絡み合った状態の生成を、$mathcalF = 0.748pm 0.008$で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:06:14 GMT)
DynamicAvatars: Accurate Dynamic Facial Avatars Reconstruction and Precise Editing with Diffusion Models [4.9] ビデオクリップから3Dヘッドアバターを生成するダイナミックモデルであるDynamicAvatarsを提案する。
提案手法は,新規なプロンプトベースの編集モデルによる正確な編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:22:30 GMT)
Recent insights into the impact of geopolitical tensions: Quantifying the structure of computer science professors of Chinese descent in the United States [4.8] 本研究では,実験研究の代表的な事例として,計算機科学の分野を選択する。
米国の名門大学108校のコンピュータサイエンス科の在学中または在学中の中国系教授10万人がプロフィールに記載されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:34:32 GMT)
FedCCRL: Federated Domain Generalization with Cross-Client Representation Learning [4.7] ドメイン一般化(DG)は、目に見えないドメインに効果的に一般化できるモデルを訓練することを目的としている。
クライアントがデータを直接共有せずに協調的にモデルをトレーニングするフェデレートラーニング(FL)では、既存のDGアルゴリズムはFL設定に直接適用できない。
プライバシを保ちながらモデルの一般化能力を大幅に向上させる軽量なフェデレーションドメイン一般化手法であるFedCCRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:51:15 GMT)
An AutoML-based approach for Network Intrusion Detection [4.4] 本稿では,MLJAR AutoMLフレームワークを用いて構築した階層型アンサンブルモデルを利用して,ネットワーク侵入検出のための自動機械学習(AutoML)アプローチを提案する。
提案手法は,LightGBM,CatBoost,XGBoostなど複数の機械学習アルゴリズムを組み合わせることで,検出精度とロバスト性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:07:46 GMT)
OM4OV: Leveraging Ontology Matching for Ontology Versioning [4.2] 我々はOMOV4タスクの統一的な定式化、測定、テストベッドを導入し、OV性能を向上する。
修正オントロジーアライメントイニシアチブ(OAEI)データセットにおけるOM4OVパイプラインと相互参照機構を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 23:38:31 GMT)
Constructing Semantics-Aware Adversarial Examples with a Probabilistic Perspective [4.2] 本稿では,敵対例の生成過程において,意味論の主観的理解を分布として組み込むための確率論的視点を提案する。
本手法は画像の全体的意味を保存し,人間の検出を困難にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 01:33:39 GMT)
ScaleNet: Scale Invariance Learning in Directed Graphs [4.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたノード分類では、実際には分類される中心ノードのエゴグラフである。
複数方向エッジの順序列である非方向のシングルエッジをスケールドエッジに置き換える「スケールドエゴグラフ」の概念を提案する。
スケール不変性に基づくグラフ学習は、よりシンプルで、より速く、より正確に、ランダムウォークから派生した開始モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 21:05:24 GMT)
Multi-ToM: Evaluating Multilingual Theory of Mind Capabilities in Large Language Models [4.0] 心の理論(りょうがく、英: Theory of Mind、ToM)とは、自己や他者に対して精神状態を推論し、評価する認知能力のこと。
大規模言語モデル(LLM)が多種多様な言語や文化的文脈でToMをどの程度示すかは、いまだに不明である。
本稿では,このギャップに対処することを目的とした多言語ToM機能に関する総合的研究を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:37:59 GMT)
Selective Inference for Time-Varying Effect Moderation [3.8] 因果効果のモデレーションは、個人が観察した特性に基づいて、結果変数に対する介入(または治療)の効果がどのように変化するかを調べる。
高次元解析は、しばしば解釈可能性に欠け、重要なモデレーターはノイズに隠れている。
時間変化による因果効果のモデレーションを選択的に推定する2段階の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:37:48 GMT)
Can a Large Language Model Learn Matrix Functions In Context? [3.7] 大規模言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(ICL)を通じて複雑なタスクを解く能力を実証した。
本稿では,LLMの非線形数値計算能力について検討し,特異値分解関数に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 00:33:43 GMT)
Optimization-Driven Statistical Models of Anatomies using Radial Basis Function Shape Representation [3.7] 粒子に基づく形状モデリングは、解剖学の個体群における形状変数の定量化に一般的な手法である。
本稿では,従来の最適化手法を用いて,モデルの特徴をより正確に制御する手法を提案する。
本研究では,2つの実データに対する最先端手法の有効性を実証し,損失選択を実証的に正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:43:01 GMT)
Weighted-Sum Gaussian Process Latent Variable Models [3.4] 我々は信号分離のための非パラメトリックなアプローチを開発し、信号は潜時変数に応じて変化する可能性がある。
我々の貢献は分光学に特に関係しており、そこでは変化条件が変化し、基礎となる純粋な成分信号がサンプルからサンプルへと変化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 01:44:40 GMT)
A new baseline for edge detection: Make Encoder-Decoder great again [3.3] 提案されたNew Baseline for Edge Detection (NBED)は、複数のエッジ検出ベンチマークで一貫してパフォーマンスを向上する。
BSDS500におけるNBEDのODSは0.838であり、最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 21:05:49 GMT)
LLM Online Spatial-temporal Signal Reconstruction Under Noise [3.2] グラフ信号処理(GSP)と大規模言語モデル(LLM)を統合したLLMオンライン時空間再構成(LLM-OSR)フレームワーク
LLM-OSRは、GSPベースの時空間信号を用いてグラフ信号を強化し、LLMを用いてパターンに基づいて欠落した値を予測する。
LLM-OSRにおけるGPT-4-oミニの使用はガウス雑音下では正確で頑健であることを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:24:04 GMT)
Customer Lifetime Value Prediction with Uncertainty Estimation Using Monte Carlo Dropout [3.2] 本稿では,モンテカルロ・ドロップアウト(MCD)フレームワークを組み込むことにより,純粋ニューラルネットワークモデルのアーキテクチャを強化する新しいアプローチを提案する。
世界で最もダウンロード数の多いモバイルゲームのデータを用いて,提案手法のベンチマークを行った。
提案手法は,ニューラルネットワークモデル間での性能評価を行うための余分な次元として信頼性指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:14:44 GMT)
Enhancing Open Quantum Dynamics Simulations Using Neural Network-Based Non-Markovian Stochastic Schrödinger Equation Method [2.9] ニューラルネットワーク技術と非マルコフシュロディンガー方程式のシミュレーションを組み合わせる手法を提案する。
このアプローチは、特に低温での長時間シミュレーションに必要な軌道の数を著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:57:07 GMT)
Expert-elicitation method for non-parametric joint priors using normalizing flows [2.9] 正規化フローを用いた非パラメトリックジョイント事前分布の学習のためのエキスパート・エミュレーション手法を提案する。
我々のフレームワークは、パラメトリックと非パラメトリックの両方を学習するためのエレケーション手法の開発を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:03:51 GMT)
Benchmarking Active Learning for NILM [2.9] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、家電固有の用途に家庭の電力消費を分散させることに焦点を当てている。
多くの高度なNILM法は、通常大量のラベル付きアプライアンスデータを必要とするニューラルネットワークに基づいている。
限られた住宅に家電モニターを選択的に設置するための能動的学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:22:59 GMT)
An Extensive Study on D2C: Overfitting Remediation in Deep Learning Using a Decentralized Approach [2.7] Divide2Conquer(D2C)は、ディープラーニングにおけるオーバーフィットを軽減する技術である。
D2Cはトレーニングデータを複数のサブセットに分割し、各サブセットに対して独立して同一モデルをトレーニングする。
ベンチマークデータセットに対する実証的な評価は、D2Cが一般化性能を著しく向上させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:31:22 GMT)
Exploring Cross-model Neuronal Correlations in the Context of Predicting Model Performance and Generalizability [2.7] 本稿では,新しいモデルを用いたモデルの性能評価手法を提案する。
提案手法は,1つのネットワーク内の各ニューロンに対して,類似の出力を生成する他のネットワークにニューロンが存在するかどうかを判定することにより相関性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 00:54:15 GMT)
Understanding Neural Network Systems for Image Analysis using Vector Spaces and Inverse Maps [2.6] 本稿では,信号空間間のマップとしてニューラルネットワーク層をモデル化するためのLinear Algebraの手法を紹介する。
本研究では,特定の出力を出力する入力画像の計算にベクトル空間を用いた可逆ネットワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 10:09:32 GMT)
A Taxonomy of Systemic Risks from General-Purpose AI [2.6] 我々は、システム的リスクを、社会全体や経済に影響を及ぼす大規模な脅威と見なしている。
システム的リスクの主な源は、知識ギャップ、害を認識するための課題、そしてAI開発における予測不可能な軌道から生まれる。
本稿では,汎用AIの大規模負の社会的影響を理解し,対処するための構造的基盤を提供することで,AIの安全性研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:16:18 GMT)
Uncertainty-Aware Regularization for Image-to-Image Translation [2.5] 医用画像変換(I2I)における不確実性評価を改善する手法を提案する。
本モデルはアレータリック不確実性を統合し, 単純な事前予測にインスパイアされた不確実性認識規則化(UAR)を用いて不確実性推定を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:05:27 GMT)
Uniformly Decaying Subspaces for Error Mitigated Quantum Computation [2.4] リンドブラッドマスター方程式が支配する系において一様に崩壊する部分空間を得るための一般的な条件を示す。
このような部分空間に符号化されたダイナミクスの期待値は、ノイズフリー期待値の偏りのない推定値である。
このような部分空間は、ノイズの完全な知識を必要とせずに、崩壊率の1次変動を排除できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:34:21 GMT)
Efficient and Private: Memorisation under differentially private parameter-efficient fine-tuning in language models [2.3] 特定のタスクのための微調整された大型言語モデル(LLM)は、不注意に記憶し、センシティブなトレーニングデータを漏洩する可能性があるため、プライバシのリスクをもたらす。
差分プライバシー(DP)は、これらのリスクを軽減するソリューションを提供するが、重大な計算とパフォーマンスのトレードオフをもたらす。
PEFT法は,パラメータを少なくし,プライバシリークを著しく低減しつつ,標準的な微調整に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:17:36 GMT)
A Novel Data Augmentation Tool for Enhancing Machine Learning Classification: A New Application of the Higher Order Dynamic Mode Decomposition for Improved Cardiac Disease Identification [2.3] データ駆動型高次動的モード分解(HODMD)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせる。
HODMDアルゴリズムは、心疾患(糖尿病、肥満、TAC肥大、心筋梗塞)にともなう健常マウスおよびマウスの心エコーデータセットの特徴抽出手法として最初に用いられる。
設計したCNNの分類性能は、元の画像とMDDモードを組み合わせることで、すべてのテストケースの結果が改善され、精度が最大22%向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:30:52 GMT)
BeautyBank: Encoding Facial Makeup in Latent Space [2.1] 素顔とメイク顔のパターン特徴をアンタングルする新しいメイクアップエンコーダであるBeautyBankを提案する。
本手法は, 化粧品の形状を高次元空間にエンコードし, 化粧品の復元に必要な細部を保存する。
また, 詳細な化粧品の保存性を高めるために, プログレッシブ・メイクアップ・チューニング(PMT)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:25:34 GMT)
LoRA-Mini : Adaptation Matrices Decomposition and Selective Training [2.1] Low-Rank Adaptation (LoRA)は、トレーニング可能なパラメータの数を減らし、パラメータ効率の良い微調整を可能にする、有望なソリューションとして登場した。
低ランク行列を4つに分割することでパラメータ効率を向上させるLoRAを最適化したLoRA-Miniを提案する。
このアプローチは、標準のLoRAに匹敵するパフォーマンスレベルを維持しながら、トレーニング可能なパラメータの数に対して、標準のLoRAと比較して最大20倍の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:21:14 GMT)
Learning Algorithm Hyperparameters for Fast Parametric Convex Optimization [2.0] 本稿では,一階法のハイパーパラメータ列を学習するための機械学習フレームワークを提案する。
いくつかのアルゴリズムのハイパーパラメータの学習方法を示す。
本稿では,制御,信号処理,機械学習など,多くの例を用いて本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:58:36 GMT)
Bimanual Grasp Synthesis for Dexterous Robot Hands [2.0] 本稿では,バイマングリップを3次元オブジェクトに合成するBimanGraspアルゴリズムを提案する。
BimanGraspアルゴリズムは、エネルギー関数を最適化して把握ポーズを生成する。
合成したグリップは、Isaac Gym物理シミュレーションエンジンを用いて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:31:17 GMT)
Beyond adaptive gradient: Fast-Controlled Minibatch Algorithm for large-scale optimization [1.7] そこで我々は,F-CMA,F-Controlled Mini-batchアルゴリズムを導入し,各エポックあたりの損失低減を確保するために,十分な減少条件とライン探索手順を備えたランダムリシャッフル法を提案する。
テストでは、トレーニング時間全体の68%の削減、エポック毎の効率の最大20%向上、モデル精度の最大5%向上など、大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 11:46:47 GMT)
Medical Slice Transformer: Improved Diagnosis and Explainability on 3D Medical Images with DINOv2 [1.6] 医用スライストランスフォーマー(MST)フレームワークを導入し,3次元医用画像解析に2次元自己監督モデルを適用した。
MSTは畳み込みニューラルネットワークと比較して、診断精度と説明性の向上を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:11:11 GMT)
eFedLLM: Efficient LLM Inference Based on Federated Learning [1.6] 大言語モデル(LLMs)は人工知能(AI)の転換期を告げる
本稿では, LLM推論の運用効率と費用対効果を高める効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 22:50:02 GMT)
Evaluating Large Language Models for Causal Modeling [1.5] 我々は、因果ドメイン知識を因果データ科学のガイドラインとより密に整合した表現に変換する過程を考える。
因果領域の知識を因果変数に蒸留し,LLMを用いて相互作用を検知する2つの新しいタスクを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:51:56 GMT)
Towards Controllable Natural Language Inference through Lexical Inference Types [1.4] 本論文では,多分野説明推論のための制御された自然言語推論アーキテクチャを提案する。
抽象的意味表現(AMR)グラフに基づいて語彙推論型を定義し、T5のアーキテクチャを変更して、その型情報に基づく潜在文表現(T5のボトルネック)を学習する。
また、約5000の注釈付き説明推論ステップのデータセットも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:55:18 GMT)
High-precision medical speech recognition through synthetic data and semantic correction: UNITED-MEDASR [1.4] 合成データ生成,高精度ASR微調整,セマンティックエンハンスメント技術を統合することで,課題に対処する新しいアーキテクチャであるUnited-MedASRを紹介する。
United-MedASRは、ICD-10、MIMS、FDAデータベースなどの権威ソースからデータを合成することによって、専門化された医療用語を構築する。
処理速度を向上させるために、高速なWhisperを導入し、合理化および高速ASR性能を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:02:48 GMT)
Many-body Liouvillian dynamics with a non-Hermitian tensor-network kernel polynomial algorithm [1.2] 非エルミート核法に基づく多体リウヴィリアスペクトルと力学の解法を提案した。
本手法により,スターク局所化による量子Zenoクロスオーバーと緩和速度の低減を特徴付けることができることを示す。
本手法は,大規模オープン量子多体系を探索する手法として,多体Liouvillianスペクトルとダイナミックスに対する効率的な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:21:33 GMT)
PartIR: Composing SPMD Partitioning Strategies for Machine Learning [1.1] NNパーティショニングシステムの設計であるPartIRについて述べる。
PartIRは書き直しに対する漸進的なアプローチに重点を置いており、ハードウェアとランタイムに依存しない。
予測可能性,表現性,ピーク性能に到達する能力を示すために,いくつかの異なるモデルでPartIRを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:56:57 GMT)
A Survey of Security in UAVs and FANETs: Issues, Threats, Analysis of Attacks, and Solutions [1.1] UAVとUAV間の通信を提供するネットワークのセキュリティを確保することが重要である。
この調査は、UAVとFlying Ad Hoc Networks(FANETs)のドメイン内のセキュリティに関する総合的な視点を提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:53:04 GMT)
Understanding Student Acceptance, Trust, and Attitudes Toward AI-Generated Images for Educational Purposes [1.1] 本研究は,AI生成画像に対する学生の受容,信頼,肯定的な態度を教育課題として評価する。
その結果、使いやすさと潜在的学術的利益を重んじる学生の間では、高い受け入れ、信頼、肯定的な態度が示された。
これらの知見は、倫理的考察と知的財産問題に対処する包括的ガイドラインの策定の必要性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:39:48 GMT)
LTCF-Net: A Transformer-Enhanced Dual-Channel Fourier Framework for Low-Light Image Restoration [1.0] 低照度画像の高精細化を目的とした新しいネットワークアーキテクチャであるLTCF-Netを導入する。
提案手法では2つの色空間(LABとYUV)を用いて色情報を効率的に分離処理する。
我々のモデルは、画像コンテンツを包括的に理解するためのTransformerアーキテクチャを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:21:17 GMT)
An investigation into the performances of the Current state-of-the-art Naive Bayes, Non-Bayesian and Deep Learning Based Classifier for Phishing Detection: A Survey [1.0] フィッシングは、サイバー犯罪者が潜在的な犠牲者から機密情報を入手する最も効果的な方法の1つである。
本研究では,最先端の機械学習とディープラーニングフィッシング検出技術について概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:20:09 GMT)
Brick Kiln Dataset for Pakistan's IGP Region Using AI [0.9] ブリック・キルンはパキスタンの主要な大気汚染源であり、多くは規制なしで活動している。
我々は,低解像度のSentinel-2と高解像度の画像を組み合わせて,レンガキルンの位置をマッピングする2次元AI手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 08:47:29 GMT)
Multi-agent reinforcement learning for the control of three-dimensional Rayleigh-Bénard convection [0.8] マルチエージェントRL (MARL) は単一エージェントRLよりも局所性および翻訳的不変性を示すフローを制御するのに有効であることが示されている。
MARLによる3次元レイリー・ブエナード対流の制御の実装を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:13:03 GMT)
Enhancing Symbolic Regression and Universal Physics-Informed Neural Networks with Dimensional Analysis [0.8] 本稿では,次元解析による微分方程式の記号回帰性向上手法を提案する。
我々はIpsenの次元解析法とUniversal Physics-Informed Neural Networksを統合する。
本研究では,データを非次元形式に変換することで,時間を大幅に短縮し,計算精度を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:07:39 GMT)
Optimizing Brain Tumor Segmentation with MedNeXt: BraTS 2024 SSA and Pediatrics [0.7] 本研究は,MedNeXtを用いたBraTS-2024 SSAおよび小児腫瘍のセグメンテーション法について述べる。
提案手法は見当たらない検証セットに対して強い性能を示した。
本手法は,BraTS-2024 SSAデータセットでは平均ハウスドルフ距離(HD95)14.682,BraTSペディアトリデータセットでは平均HD95(37.508)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:19:19 GMT)
Intelligent Fault Diagnosis of Type and Severity in Low-Frequency, Low Bit-Depth Signals [0.6] この研究は、高パフォーマンスと低リソース消費のバランスをとることを目的として、不均衡なMaFaulDaデータセットの音声データを活用する。
精度は99.54%、F-Betaスコアは99.52%で、わずか6本の隆起木が8kHz、8ビット構成であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:00:49 GMT)
Efficient Terrain Stochastic Differential Efficient Terrain Stochastic Differential Equations for Multipurpose Digital Elevation Model Restoration [0.6] 効率的な測地微分方程式(ET-SDE)は、SDE進行によるDEM劣化をモデル化し、シミュレーションされた反転過程を通じて復元する。
実験により, ET-SDEは高精細度, 空隙充填, 遮音, およびそれらの組み合わせにおいて, 最先端の作業と比較して高い競争力を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:45:26 GMT)
Towards the LLM-Based Generation of Formal Specifications from Natural-Language Contracts: Early Experiments with Symboleo [0.5] 本稿では、英語のビジネス契約からSymboleo仕様の自動生成を目的とした探索実験について報告する。
生成された仕様は、3つの重度レベルにグループ化された16のエラータイプに対して手動で評価される。
LLMの初期の結果は、法的契約の仕様の策定を加速させるであろう有望な成果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:14:32 GMT)
Conditional Similarity Triplets Enable Covariate-Informed Representations of Single-Cell Data [0.5] 機械学習のアプローチは、しばしば免疫学的要約やサンプルごとの成果を計算するために使われる。
サンプルごとの表現を計算するための現在の教師付き学習アプローチは、単一の結果を正確に予測するためにのみ訓練される。
提案するCytoCoSetは,サンプルごとの成果を学習するためのセットベースの符号化手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:23:50 GMT)
Incorporating Metabolic Information into LLMs for Anomaly Detection in Clinical Time-Series [0.5] 本稿では, 生体試料の構造と時間的変化をよりよく把握するために, 代謝経路に関する情報を統合する, 代謝経路駆動型プロンプト法(MPP)を提案する。
本手法をスポーツにおけるドーピング検出に適用し,ステロイド代謝に着目し,スポーツ選手の実世界データを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:45:35 GMT)
Context-Aware Detection of Mixed Critical Events using Video Classification [0.4] 混在したクリティカルイベントは、適切な応答を起こすためにコンテキストを解釈できる適応可能なシステムを要求する。
本稿では,スマートシティアプリケーションのための多目的検知システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 10:19:43 GMT)
Enhancing the automatic segmentation and analysis of 3D liver vasculature models [0.4] 静脈木 - 門脈(開口)と肝(乾燥)の木は、肝解剖学と疾患状態を理解するのに重要である。
本研究の目的は, 血管の3次元分割, 骨格化, およびその後の解析を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 10:58:48 GMT)
Robust Point Matching with Distance Profiles [0.3] 距離プロファイルに基づくマッチング手法の頑健性と雑音安定性を示す。
提案手法は,外乱や雑音があっても高い確率で適用可能であることを示す理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 21:34:00 GMT)
Improving Medical Diagnostics with Vision-Language Models: Convex Hull-Based Uncertainty Analysis [0.3] 本稿では,視覚質問応答(VQA)のための医療アプリケーションにおける凸包アプローチを用いて,視覚言語モデル(VLM)の不確実性を評価する新しいアプローチを提案する。
その結果,LLM-CXR VLMは高温条件下で高い不確実性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:49:48 GMT)
Portus: Linking Alloy with SMT-based Finite Model Finding [0.2] ポータス(Portus)は、合金を等価な多種一階論理問題(MSFOL)に変換する方法である。
Fortress は MSFOL の有限モデル探索問題を等式付き非解釈関数の論理に変換する(EUF)
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 20:43:22 GMT)
Highly Efficient and Unsupervised Framework for Moving Object Detection in Satellite Videos [0.2] 本稿では,SVMODのための高度に効率的な非教師付きフレームワークを提案する。
提案手法は,1024倍画像上で秒間9フレームを処理できるだけでなく,フォアグラウンド・アート・パフォーマンスも実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:06:42 GMT)
Quantile deep learning models for multi-step ahead time series prediction [0.2] 多段階時系列予測のための新しい量子レグレッションディープラーニングフレームワークを提案する。
本稿では,多段階先行時系列予測のためのディープラーニングモデルの実装について述べる。
高いボラティリティと極端な条件下での性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 00:00:10 GMT)
ShaNQar: Simulator of Network Quantique [0.1] ShaNQar (Simulator of Network Quantique) は、モジュール式でカスタマイズ可能なフォトニック量子ネットワークシミュレータである。
適応的なタイミング制御と同期が可能で、シミュレーション時間解決の限界はほとんどない。
従来のQKD(Quantum Key Distribution)と量子テレポーテーション(Quantum Teleportation)のシミュレーションに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:59:21 GMT)
Large tuning of the optical properties of nanoscale NdNiO3 via electron doping [0.1] ネオジム酸化ニッケル(NdNiO3)の結晶膜を作製した。
インターカレーションは膜厚方向に沿ってドーパント濃度を勾配させた。
光バンドギャップの電気的制御は、光屈折率に大きな変化を伴い、波長可変光の新しい機会を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 01:24:04 GMT)
Learning Personalized Treatment Decisions in Precision Medicine: Disentangling Treatment Assignment Bias in Counterfactual Outcome Prediction and Biomarker Identification [0.1] 精密医療は、機械学習(ML)と人工知能(AI)を用いて、個々の患者に対して治療決定を調整できる可能性がある
臨床観察データの複雑なバイアスと、生物学的データの高次元的な性質により、大きな課題に直面している。
本研究は,相互情報を用いた多種多様な治療課題バイアスをモデル化し,それらのMLモデルへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 03:32:13 GMT)
Personality Profiling: How informative are social media profiles in predicting personal information? [0.0] 我々は、人々のオンラインデジタルフットプリントが、彼らのマイアーズ・ブリッグス・パーソナリティのタイプをプロファイリングできる範囲について調べる。
我々は,ロジスティック回帰,ナイーブベイズ,サポートベクターマシン(SVM),ランダムフォレストという4つのモデルを比較した。
SVMモデルは、完全なパーソナリティの型を予測するために20.95%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:39:21 GMT)
Improved GUI Grounding via Iterative Narrowing [0.0] 本稿では,GUIにおける汎用モデルと微調整モデルの両方の性能を最大61%向上させるために,反復的絞り機構を用いた視覚的プロンプトフレームワークを提案する。
評価のために、様々なUIプラットフォームからなる包括的なベンチマークで手法を検証し、その結果を再現するコードを提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:39:08 GMT)
Understanding Machine Learning Paradigms through the Lens of Statistical Thermodynamics: A tutorial [0.0] このチュートリアルは、エントロピー、自由エネルギー、そして機械学習に使用される変分推論のような高度なテクニックを掘り下げる。
物理的システムの振る舞いを深く理解することで、より効果的で信頼性の高い機械学習モデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 18:20:05 GMT)
The composition rule for quantum systems is not the only possible one [0.0] 我々は、組成の仮定は、量子論の他の特徴とは独立して実験的に精査されるべきであると主張する。
我々は、そのシステム構成則によって量子理論とのみ区別される操作理論の族を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:31:13 GMT)
Security of practical modulator-free quantum key distribution [0.0] 変調器のない送信機のセキュリティを分析し,その性能を評価する。
情報漏洩が十分に抑制されていない場合には,プロトコルの秘密鍵レートが深刻な影響を受けることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 10:53:29 GMT)
Ruppert-Polyak averaging for Stochastic Order Oracle [0.0] Order Oracle Conceptは、関数値の相対比較にのみ依存しており、正確な値にアクセスする必要はない。
本稿では,Oracle 概念の収束のための共分散行列を改良した新しい手法を提案する。
数値実験により 理論的な結果が検証され 提案されたアプローチに対する 強力な実証的支援が得られます
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:00:01 GMT)
Research on Effectiveness Evaluation and Optimization of Baseball Teaching Method Based on Machine Learning [0.0] 本研究では,様々な機械学習モデルを用いて,野球トレーニングにおける学生の総合的な得点の回帰と予測を行う。
その結果, K-Neighbors Regressor と Gradient Boosting Regressor は総合的な予測精度と安定性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:34:09 GMT)
Peritumoral Expansion Radiomics for Improved Lung Cancer Classification [0.0] 本研究は, 結節の分節化とその周辺が放射線治療による肺癌の分類にどのように影響するかを検討した。
経時的領域の包含は性能を著しく向上させ, 最大で8mmの伸長が得られた。
放射線学的アプローチにより分類精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 23:04:45 GMT)
Performance Evaluation of Self-Organizing Features in Wireless Sensor Networks [0.0] ワイヤレスセンサーネットワークは、日常生活の応用に数え切れないほどの機会を生み出します。
利用可能なリソースの多くの問題と調整のため、無線センサネットワークのメカニズムは自己組織化されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 02:38:07 GMT)
On Sequential Loss Approximation for Continual Learning [0.0] 連続学習用オートディフ2次統合(AQC)とニューラル・コンソリデーション(NC)について紹介する。
AQCは前回の損失関数を二次関数に近似し、NCは前回の損失関数をニューラルネットワークに近似する。
本研究では,これらの手法を,正規化に基づく手法が不満足な結果をもたらすクラス増分学習において実証的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:18:42 GMT)
Mapping waterways worldwide with deep learning [0.0] 10m Sentinel-2衛星画像と30m GLO-30 Copernicusデジタル標高モデルに基づいて水路を描画できるコンピュータビジョンモデルを提案する。
すでにTDX-Hydroデータセットにある5億5000万kmに、合計で1億2400万kmの水路を追加しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:59:07 GMT)
Lattice $φ^{4}$ field theory as a multi-agent system of financial markets [0.0] 金融市場のスタイル化された事実を再現するために,フラストレーションを伴った$phi4$格子場理論を導入する。
FTSE100London Stock Exchange Index(FTSE100London Stock Exchange Index)の実証データから,多エージェントの$phi4$場理論が観測された振る舞いを生成することを数値的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:43:09 GMT)
LRSAA: Large-scale Remote Sensing Image Target Recognition and Automatic Annotation [0.0] LRSAAと呼ばれる大面積リモートセンシング画像におけるオブジェクト認識と自動ラベリングの手法を提案する。
YOLOv11とMobileNetV3-SSDオブジェクト検出アルゴリズムをアンサンブル学習により統合し,モデル性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:30:12 GMT)
LLMs Do Not Think Step-by-step In Implicit Reasoning [0.0] チェーン・オブ・ソートは複雑なタスクにおけるLCMの性能を著しく向上させることができる。
多くの研究は、中間ステップを明示的に生成するLLMを必要としない暗黙のCoTの使用を試みた。
本研究では,暗黙的にCoTを行う場合,モデルが隠蔽状態から中間段階の情報を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:38:59 GMT)
Is Training Data Quality or Quantity More Impactful to Small Language Model Performance? [0.0] 本研究では,学習データ品質と量の違いが小言語モデル(SLM)の性能に及ぼす影響について検討する。
大規模モデルのトレーニングは、組織、個人、一般の人々に対して禁止される、重大な財政的および計算的負担を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:51:50 GMT)
Is Smoothness the Key to Robustness? A Comparison of Attention and Convolution Models Using a Novel Metric [0.0] 既存の堅牢性評価アプローチは理論的な一般性を欠いているか、経験的評価に大きく依存していることが多い。
本研究では,トポロジカルデータ解析とリプシッツ連続性を橋渡ししてロバスト性評価を行う層解析に基づくトポリップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:38:56 GMT)
Implementing an Optimized and Secured Multimedia Streaming Protocol in a Participatory Sensing Scenario [0.0] クラウドセンシングは、複数のユーザー間で共有ビデオコンテンツに関する情報をネットワーク上で分配することができる。
クラウドセンシングは、データの機密性、完全性、可用性を確保するために考慮しなければならないいくつかのセキュリティ制約を導入する。
本稿では,クラウドセンシングネットワーク上でのデータストリーミングを確保するために,対称AES-CTR暗号ベースのプロトコルの使用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:29:49 GMT)
GSurf: 3D Reconstruction via Signed Distance Fields with Direct Gaussian Supervision [0.0] マルチビュー画像からの表面再構成は3次元視覚における中核的な課題である。
近年, ニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)内のサイン付き距離場(SDF)を探索し, 高忠実な表面再構成を実現している。
本稿では,ガウス原始体から直接符号付き距離場を学習する新しいエンドツーエンド手法であるGSurfを紹介する。
GSurfは、VolSDFやNeuSといったニューラルな暗黙的表面法に匹敵する3D再構成品質を提供しながら、高速なトレーニングとレンダリングの速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 05:55:19 GMT)
Fixing the Perspective: A Critical Examination of Zero-1-to-3 [0.0] 拡散2D-条件UNetの空間変換器におけるZero-1-to-3のクロスアテンション機構について検討する。
本稿では,(1)クロスアテンション機構を効果的に活用する実装の修正と,2)複数の条件ビューを同時に活用可能な拡張アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:21:51 GMT)
FedBrain-Distill: Communication-Efficient Federated Brain Tumor Classification Using Ensemble Knowledge Distillation on Non-IID Data [0.0] このような問題を解決するために、フェデレートラーニング(FL)が最近導入された。
FL設定における知識蒸留(KD)を利用したFedBrain-Distillを提案する。
FedBrain-Distillの評価は、独立分散(IID)データと非IIDデータの両方に対して高精度な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:33:40 GMT)
ExAL: An Exploration Enhanced Adversarial Learning Algorithm [0.0] 探索強化適応学習アルゴリズム(ExAL)を提案する。
ExALは探索駆動機構を統合し、モデル決定境界への影響を最大化する摂動を発見する。
MNISTの手書きディジットとBlended Malwareデータセット上でのExALの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:37:29 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） (Sun, 24 Nov 2024 10:37:16 GMT)
Development of Pre-Trained Transformer-based Models for the Nepali Language [0.0] 全世界で約3200万人が話しているネパール語は、この領域では著しく過小評価されている。
ネパール語コーパスの約2.4倍の27.5GBのテキストデータを収集した。
我々のモデルは、Nep-gLUEベンチマークで既存の最良のモデルよりも2ポイント優れ、95.60得点、テキスト生成タスクで既存のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 06:38:24 GMT)
Detecting Turkish Synonyms Used in Different Time Periods [0.0] トルコ語は20世紀の言語改革による言語変化の顕著な例である。
本稿では,トルコ語に焦点をあてて,異なる期間に使用される同義語を検出する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 09:31:38 GMT)
Deep Learning for automated multi-scale functional field boundaries extraction using multi-date Sentinel-2 and PlanetScope imagery: Case Study of Netherlands and Pakistan [0.0] 本研究では, 深層学習セマンティックセグメンテーションアーキテクチャを用いて, 多時間衛星画像の有効性について検討した。
UNETアーキテクチャを用いた4つのディープラーニングモデルについて、マルチ日付画像とNDVIスタックの異なる組み合わせを用いて評価した。
以上の結果から,NDVIスタックは季節の異なる時期における作物の生育を反映し,追加の時間的文脈をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:10:36 GMT)
Creating Scalable AGI: the Open General Intelligence Framework [0.0] アーキテクチャであるOGI(Open General Intelligence)は、動的処理システムを使用して、専門の人工知能モジュールをまたいだ制御とデリゲートを行う。
インテリジェントシステムのリファレンス設計として使用することを目的としており、さまざまな現実世界のアプリケーションにまたがる汎用人工知能に対して、人間のような認知的柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 13:17:53 GMT)
Classifying Logical Gates in Quantum Codes via Cohomology Operations and Symmetry [0.0] 量子符号のための定数深さ回路によって実装されたフォールトトレラント論理ゲートを構築し,分類する。
LDPC符号のアドレナブルかつ並列化可能な論理ゲートを高次対称性を用いて形式化する。
副産物として、高いポントリャーギン力を用いた有限高次対称性の新しいトポロジカル反応を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 14:01:37 GMT)
CNNs for Style Transfer of Digital to Film Photography [0.0] 我々は単純な畳み込みニューラルネットワークを用いてCinestill800Tフィルムをデジタル入力でモデル化する。
我々は、異なる損失関数の効果、入力ノイズチャネルの追加、トレーニング中のパッチのランダムスケールの使用について検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:44:47 GMT)
Bias-Free Sentiment Analysis through Semantic Blinding and Graph Neural Networks [0.0] SProp GNNは、テキスト中の感情を予測するために、構文構造と単語レベルの感情的手がかりにのみ依存している。
特定の単語に関する情報にモデルを意味的に盲目にすることで、政治やジェンダーの偏見のようなバイアスに対して堅牢である。
SProp GNNは、2つの異なる予測タスクと2つの言語でのレキシコンベースの代替よりもパフォーマンスが優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 12:12:08 GMT)
Be aware of overfitting by hyperparameter optimization! [0.0] ハイパーパラメータ最適化が必ずしも良いモデルをもたらすとは限らないことを示し、おそらく同じ統計測度を使用する場合の過度な適合が原因である。
我々はまた、トランスフォーマーCNNと呼ばれる笑顔の自然言語処理に基づく表現学習手法を追加することで、過去の分析を拡張した。
この結果から,トランスフォーマーCNNは,28対比較中26対比較において,グラフベースの手法よりも優れた結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:15:24 GMT)
Assumption-Lean Post-Integrated Inference with Negative Control Outcomes [0.0] 負の制御結果を用いて遅延不均一性を調整する頑健なポストインテグレート推論(PII)手法を提案する。
提案手法は,予測された直接効果推定値,隠された仲介者,共同設立者,モデレーターまで拡張する。
提案された二重頑健な推定器は、最小の仮定と潜在的な不特定性の下で一貫性があり、効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:08:47 GMT)
An exact analytical solution for Dicke superradiance [0.0] 我々はディック超放射問題を再考し、すなわち、当初逆のN$同一の2レベル系のアンサンブルに対して密度演算子の時間発展を求める。
コンパクトで計算が容易で完全に解析的な解が導出され、進化中の任意の時間と任意の$N$に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 16:51:22 GMT)
Advancing Uncertain Combinatorics through Graphization, Hyperization, and Uncertainization: Fuzzy, Neutrosophic, Soft, Rough, and Beyond [0.0] ファジィセット、好中球セット、粗セット、ソフトセット、ソフトセットが導入された。
真理、不確定性、虚偽を同時に表すニュートロソフィック集合は、複雑なシステムにおける不確実性をモデル化するための貴重なツールであることが証明されている。
本稿では,新しいグラフと集合の概念,ハイパー・ハイパー・ハイパーの概念について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 04:28:53 GMT)
Advancing Transformative Education: Generative AI as a Catalyst for Equity and Innovation [0.0] 生成AIは、パーソナライズされた学習を可能にし、管理効率を向上し、創造的なエンゲージメントを促進することによって、教育を変革している。
本稿では、これらのツールが教育にもたらす機会と課題について考察し、既存のエクイティギャップに対処するための実行可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 19:53:48 GMT)
Achieving employees agile response in e-governance: Exploring the synergy of technology and group collaboration [0.0] この研究は、政府職員の視点から、e-governanceにおけるアジャイル対応の成功経路を包括的に理解する。
中国の複数の政府機関で、政府職員との詳細な半構造的なインタビューが34件あった。
3ラウンドのコーディングプロセスを採用し、解釈的構造モデリング(ISM)を採用することにより、e-governanceにおけるアジャイルの反応につながる5層メカニズムを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 15:30:02 GMT)
Accelerated forward-backward and Douglas-Rachford splitting dynamics [0.0] 加速フォワード・バックワード(FB)およびダグラス・ラフフォード(DR)分割アルゴリズムの連続時間変動の収束特性について検討した。
FB分割力学では、指数収束速度の加速が一般の強い凸問題に取って代わることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 07:38:47 GMT)
A Framework for Differential Privacy Against Timing Attacks [0.0] 我々は、タイミング側チャネルの存在下での差分プライバシーを確保するための一般的な枠組みを確立する。
タイミングプライバシという新たな概念を定義し、敵に異なるプライベートなプログラムをキャプチャする。
私たちは、OpenDP Programming Frameworkの自然な拡張を通じて、私たちのフレームワークをコードでどのように実現できるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Nov 2024 17:49:05 GMT)