Data Mixture Inference: What do BPE Tokenizers Reveal about their Training Data? [112.0] 我々は、トレーニングデータの分布的構成を明らかにすることを目的として、データ混合推論と呼ぶタスクに取り組む。
従来見過ごされていた情報源であるバイトペアエンコーディング(BPE)トークン化器をベースとした,新たな攻撃手法を提案する。
我々は,自然言語,プログラミング言語,データソースの既知混合に基づいて訓練されたトークン化剤に対して,高い精度で混合比を回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 19:31:38 GMT)
PassionSR: Post-Training Quantization with Adaptive Scale in One-Step Diffusion based Image Super-Resolution [96.0] 拡散に基づく画像超解像(SR)モデルでは、複数のデノナイジングステップのコストで優れた性能を示す。
本稿では,一段階拡散(OSD)画像SR,PassionSRにおける適応スケールの学習後量子化手法を提案する。
我々のPassionSRは、画像SRの最近の先進的な低ビット量子化法に対して大きな利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:59:54 GMT)
Blind Inverse Problem Solving Made Easy by Text-to-Image Latent Diffusion [95.9] 本稿では,大規模テキスト・画像拡散モデルを用いて視覚的逆問題に対処する学習自由フレームワークであるLADiBIを提案する。
自然言語のプロンプトを活用することで、LADiBIはターゲット画像と演算子の両方の事前モデルを共同でモデル化し、さまざまなタスクに柔軟な適応を可能にする。
実験の結果,LADiBIは線形および非線形の両問題を含む幅広い画像復元タスクを解くことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:55:01 GMT)
ExpertAF: Expert Actionable Feedback from Video [81.5] ビデオのスキル評価の現在の方法は、スコアのみを提供し、デモを比較することである。
本研究では,身体活動を行う人の映像から行動可能なフィードバックを生成する新しい手法を提案する。
提案手法は,マルチモーダルな入力の組み合わせを解析し,フルスペクトルで実用的なコーチングを出力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:42:30 GMT)
Scaling Laws for Precision [73.2] トレーニングと推論の両方に"精度対応"のスケーリング法則を考案する。
推論では,学習後の量子化によって生じる劣化が,モデルがより多くのデータに基づいて訓練されるにつれて増加することが分かる。
トレーニングのために、我々のスケーリング法則は、異なるパーツの異なるモデルの損失を、異なる精度で予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:42:31 GMT)
Learning Locally, Revising Globally: Global Reviser for Federated Learning with Noisy Labels [68.3] 雑音ラベルを用いたフェデレートラーニングのためのグローバルリバイザ(Global Reviser for Federated Learning, FedGR)を提案する。
FedGRは3つの新しいモジュールを使用して、ノイズの多いラベルの嗅ぎと精錬、局所的な知識の改訂、局所的なモデル正規化を実現している。
簡単に言うと、FedGRは3つの新しいモジュールを使って、ノイズの多いラベルの嗅ぎと精錬、局所的な知識の改訂、局所的なモデル正規化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:57:26 GMT)
Hard-Label Black-Box Attacks on 3D Point Clouds [66.5] そこで本研究では,新しいスペクトル認識決定境界アルゴリズムに基づく新しい3D攻撃手法を提案する。
実験により,攻撃性能と対向品質の点で,既存の白黒ボックス攻撃者よりも競合性が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:05:02 GMT)
TAROT: Targeted Data Selection via Optimal Transport [64.6] TAROTは最適な輸送理論に基づくデータ選択フレームワークである。
従来のターゲットデータ選択手法は、ドメイン固有のパフォーマンスを高めるために影響に基づく欲求に依存していた。
我々は,意味的セグメンテーション,動作予測,命令チューニングなど,複数のタスクにわたるTAROTを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:19:51 GMT)
Accelerating Multimodel Large Language Models by Searching Optimal Vision Token Reduction [62.8] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、入力イメージを視覚トークンとしてエンコードし、それらを言語バックボーンに入力する。
画像解像度が大きくなるにつれて、視覚トークンの数は2次的に増加し、膨大な計算コストがかかる。
本稿では,各層を浅層から深層まで保持する最小限の視覚トークンを求めるために,欲求探索アルゴリズム(G-Search)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:54:32 GMT)
One Model for One Graph: A New Perspective for Pretraining with Cross-domain Graphs [62.0] 複雑なネットワークパターンをキャプチャする強力なツールとして、グラフニューラルネットワーク(GNN)が登場した。
既存のGNNには、慎重にドメイン固有のアーキテクチャ設計と、データセットのスクラッチからのトレーニングが必要です。
我々は、新しいクロスドメイン事前学習フレームワーク「1つのグラフのための1つのモデル」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:49:45 GMT)
Speedy-Splat: Fast 3D Gaussian Splatting with Sparse Pixels and Sparse Primitives [60.2] 3D Gaussian Splatting (3D-GS)は、3D Gaussian のパラメトリック点雲としてシーンをモデル化することで、新しいビューをリアルタイムにレンダリングすることのできる最近の3Dシーン再構築技術である。
3D-GSでは,レンダリング速度,モデルサイズ,トレーニング時間の大幅な改善を実現し,2つの重要な非効率性に対処する。
我々のSpeedy-Splatアプローチはこれらのテクニックを組み合わせることで、Mip-NeRF 360、Tamps & Temples、Deep Blendingのデータセットから、平均レンダリング速度を6.71ドル(約6万6000円)で加速します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:25:56 GMT)
MC$^2$: Multi-concept Guidance for Customized Multi-concept Generation [59.0] マルチコンセプトカスタマイズのための新しいアプローチであるMC$2$を提案する。
視覚的およびテキスト的トークン間の注意重みを適応的に補正することにより、画像領域が関連概念と正確に一致することを保証する。
MC$2$は、即時参照アライメントの観点からトレーニングベースの手法より優れていることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:55:19 GMT)
Solving Video Inverse Problems Using Image Diffusion Models [58.5] 本稿では,画像拡散モデルのみを活用する革新的なビデオ逆解法を提案する。
本手法は,映像の時間次元をバッチ次元画像拡散モデルとして扱う。
また、バッチ間の一貫性を促進するバッチ一貫性サンプリング戦略も導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:42:25 GMT)
LLM Pruning and Distillation in Practice: The Minitron Approach [57.6] Llama 3.1 8B および Mistral NeMo 12B モデルを 4B および 8B パラメータに圧縮する。
1)深い刈り込みと(2)隠れた/保持/MLP(幅)刈り込みという2つの異なる刈り出し方を探る。
このアプローチは、Llama 3.1 8Bから魅力的な4Bモデル、Mistral NeMo 12Bから最先端のMistral-NeMo-Minitron-8Bモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:01:07 GMT)
Exploring Homogeneous and Heterogeneous Consistent Label Associations for Unsupervised Visible-Infrared Person ReID [57.5] 均質かつ不均一なインスタンスレベルの構造を同時に説明できるModality-Unified Label Transfer (MULT) モジュールを導入する。
提案したMULTは、生成した擬似ラベルがモダリティ間の整合性を維持しつつ、モダリティ内の構造的整合性を維持することを保証する。
実験の結果,提案手法は既存のUSL-VI-ReID法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:47:10 GMT)
DreamDance: Animating Human Images by Enriching 3D Geometry Cues from 2D Poses [57.2] 本研究では,骨格ポーズシーケンスのみを条件入力として,人間のイメージをアニメーションする新しい手法であるDreamDanceを提案する。
私たちの重要な洞察は、人間の画像は自然に複数のレベルの相関を示すということです。
我々は5Kの高品質なダンスビデオと詳細なフレームアノテーションを組み合わせたTikTok-Dance5Kデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:42:13 GMT)
Safety Alignment Backfires: Preventing the Re-emergence of Suppressed Concepts in Fine-tuned Text-to-Image Diffusion Models [57.2] 微調整されたテキストと画像の拡散モデルは、必然的に安全対策を解除し、有害な概念を再現する。
本報告では,Funice-Tuning LoRAコンポーネントとは別に,安全性の低い適応モジュールをトレーニングする,Modular LoRAと呼ばれる新しいソリューションを提案する。
本手法は,新しいタスクにおけるモデルの性能を損なうことなく,有害なコンテンツの再学習を効果的に防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:37:38 GMT)
Neural-Symbolic Reasoning over Knowledge Graphs: A Survey from a Query Perspective [55.8] 知識グラフ推論は、データマイニング、人工知能、Web、社会科学など、さまざまな分野において重要である。
ニューラルAIの台頭は、深層学習の頑健さと象徴的推論の精度を融合させることで、大きな進歩を見せている。
大規模言語モデル(LLM)の出現により、知識グラフ推論の新しいフロンティアが開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:54:08 GMT)
Towards Neural Scaling Laws on Graphs [54.4] 深層グラフモデルの性能はモデルやデータセットのサイズによってどのように変化するかを検討する。
モデルスケーリングでは,パラメータ数に関わらず,モデルのスケーリング行動に影響を与える上でも,モデルの深さが重要な役割を果たす。
我々は,不規則なグラフサイズに対応するために,ノード数やエッジ数を基準としてデータスケーリングの法則を改革する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:55:11 GMT)
Long-Term Ad Memorability: Understanding & Generating Memorable Ads [54.2] マーケティングやブランドビルディングにおける長期記憶の重要性にもかかわらず、これまで広告の記憶可能性に関する大規模な研究は行われていない。
276のブランドをカバーする1749の参加者と2205の広告からなる,最初の記憶可能性データセットであるLAMBDAをリリースする。
異なる参加者のサブポピュレーションや広告タイプに対する統計的テストを実行すると、広告を記憶可能なものにするための興味深い洞察がたくさん見つかる。
本稿では,自動アノテートデータを活用することで,高品質な記憶可能な広告生成モデルを構築するためのスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 19:08:48 GMT)
ViBiDSampler: Enhancing Video Interpolation Using Bidirectional Diffusion Sampler [54.0] 現在の画像とビデオの拡散モデルは、単一のフレームからビデオを生成するのに強力だが、2フレーム条件付き生成に適応する必要がある。
我々は,これらのオフマンド問題に対処するために,広範囲な再ノイズや微調整を必要とせずに,新しい双方向サンプリング戦略を導入する。
提案手法では,それぞれ開始フレームと終了フレームに条件付き前方経路と後方経路の両方に沿って逐次サンプリングを行い,中間フレームの整合性を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:13:46 GMT)
A Concept-Based Explainability Framework for Large Multimodal Models [52.4] 本稿では,トークン表現に適用した辞書学習に基づくアプローチを提案する。
これらの概念は、視覚とテキストの両方に意味論的に根ざしていることを示す。
抽出したマルチモーダル概念は,テストサンプルの表現の解釈に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:48:21 GMT)
Exact Certification of (Graph) Neural Networks Against Label Poisoning [50.9] 機械学習モデルはラベルのフリップ(ラベルのフリップ)に弱い。
サンプルと集合証明書の両方を抽出し,正確な認証手法を提案する。
私たちの研究は、ニューラルネットワークによって引き起こされた毒殺攻撃に対する最初の正確な証明書を提示しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:05:12 GMT)
Recall, Robustness, and Lexicographic Evaluation [49.1] 正式な評価モチベーションのないリコールの適用は、リコールを曖昧または不適切な措置として批判するに至った。
本研究は,リコール,ロバスト性,レキソグラフィー評価の3つのテテットから成っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 21:47:39 GMT)
Rethinking Generalizability and Discriminability of Self-Supervised Learning from Evolutionary Game Theory Perspective [43.5] 最先端の自己管理手法は、一般化可能性や差別性を高める傾向にあるが、同時にはならない。
本稿では,強化学習の進歩を生かし,EGTの一般指導を共同で活用する自己指導型学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:20:23 GMT)
Generalizing Deepfake Video Detection with Plug-and-Play: Video-Level Blending and Spatiotemporal Adapter Tuning [41.3] 時間的特徴は複雑で多様である。
時空間モデルは、しばしばある種類のアーティファクトに強く依存し、もう一方を無視します。
ビデオは当然リソース集約だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:48:35 GMT)
2-Factor Retrieval for Improved Human-AI Decision Making in Radiology [41.3] 本研究では、従来使用されていたAI技術と「2要素探索(2FR)」と呼ばれる新たな手法を比較した。
2FRは、インタフェース設計と検索検索の組み合わせで、同様のラベル付きデータを、このデータを処理せずに返す。
胸部X線診断で検査すると, 2FRは, 臨床医が放射線科医である場合に, 臨床医の精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 06:44:42 GMT)
Analyzing the Energy and Accuracy of LLMs in Software Development [40.8] 本稿では,言語モデルをローカルに展開する際のモデル精度とエネルギー消費のトレードオフについて検討する。
以上の結果から,LLMの高エネルギー化は必ずしも精度を著しく向上させるものではないことが示唆された。
大規模モデルの量子化バージョンは、一般的に中型のモデルに比べて効率と精度が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:02:50 GMT)
Joint Estimation and Prediction of City-wide Delivery Demand: A Large Language Model Empowered Graph-based Learning Approach [40.4] 電子商取引と都市化の進展は、都市部における配送業務を著しく強化した。
データ駆動予測手法、特に機械学習技術を利用した手法は、これらの複雑さを扱うために登場した。
本稿では,この問題を伝達可能なグラフ時間に基づく学習タスクとして定式化する。
中国とアメリカの8都市を含む2つの実世界の配送データセットに関する総合的な実証的評価結果から、我々のモデルは、精度、効率、転送性において最先端のベースラインを大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 12:13:01 GMT)
On the Computational Landscape of Replicable Learning [40.3] 本稿では,Impagliazzo,Lei,Pitassi,Sorrellによって導入された安定性の概念である,アルゴリズム的複製性の計算的側面について考察する。
複製可能性と他の学習可能性の概念との強い統計的つながりを築き上げた最近の研究に動機づけられた我々は、複製可能性とこれらの学習パラダイムの間の計算的つながりをよりよく理解することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:22:26 GMT)
Refine-by-Align: Reference-Guided Artifacts Refinement through Semantic Alignment [40.1] 本稿では、この課題に対処するために拡散ベースのフレームワークを利用する、第一種モデルであるRefine-by-Alignを紹介する。
我々のパイプラインは、画像合成モデルにおける細部の境界を大幅に推し進めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:26:04 GMT)
Human-Like Code Quality Evaluation through LLM-based Recursive Semantic Comprehension [39.3] コード品質評価には、特定の問題ステートメントに対する参照コードに基づいて生成されたコード品質を評価することが含まれる。
現在、コード品質の評価には、マッチベースの評価と実行ベースの評価の2つの主要な形態がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:49:25 GMT)
Treat Visual Tokens as Text? But Your MLLM Only Needs Fewer Efforts to See [37.7] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚エンコーダからの視覚トークンをテキストトークンとして扱う。
トークンの数が増加するにつれて、LLMにおける計算の2次スケーリングは効率のボトルネックをもたらす。
本研究では,LLaVAにおけるパラメータと計算パターンの両レベルでの視覚計算の冗長性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 05:32:51 GMT)
Revisit Non-parametric Two-sample Testing as a Semi-supervised Learning Problem [37.6] 非教師付き2サンプルテストのためのSSLベースのTwoSample Test(SSL-C2ST)フレームワークを紹介する。
広範な実験と理論解析により、SSL-C2STはラベルのないデータを効果的に活用することで従来のC2STより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 23:23:52 GMT)
Uncertainty Quantification on Clinical Trial Outcome Prediction [37.3] 本稿では,不確実性の定量化を臨床治験結果の予測に取り入れることを提案する。
私たちの主な目標は、ニュアンスドの違いを識別するモデルの能力を強化することです。
我々は目的を達成するために選択的な分類手法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:49:11 GMT)
EFTViT: Efficient Federated Training of Vision Transformers with Masked Images on Resource-Constrained Edge Devices [35.0] フェデレートラーニング研究は、最近、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からビジョントランスフォーマー(ViT)に移行した。
本研究では,資源制約のあるエッジデバイス上での効率的なトレーニングを実現するために,マスク付き画像を利用する階層型フェデレーションフレームワークであるETFViTを提案する。
EFTViTは、最大28.17%の精度向上を実現し、ローカルトレーニング計算コストを最大2.8$times$に削減し、既存の方法と比較して、ローカルトレーニング時間を最大4.4$times$に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:20:14 GMT)
Instant3dit: Multiview Inpainting for Fast Editing of 3D Objects [34.0] 本稿では,メッシュ,NeRF,ガウスプレートなどの3次元形状を約3秒で編集する生成手法を提案する。
提案手法では, 時間から秒までの3次元生成編集を行ない, 従来よりも高品質な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:58:33 GMT)
LAMBDA: Covering the Multimodal Critical Scenarios for Automated Driving Systems by Search Space Quantization [33.9] 自動走行システム(ADS)のシナリオベーステストの高速化を目的としたブラックボックス最適化(BBO)が導入された。
論理的シナリオ空間における危険を表すすべての部分空間は、最も重要な具体的なシナリオだけでなく、安全性評価においてより重要な役割を果たす。
LAMBDA (Latent-Action Monte-Carlo Beam Search with Density Adaption) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:57:05 GMT)
A Perspective for Adapting Generalist AI to Specialized Medical AI Applications and Their Challenges [33.2] 大規模言語モデル(LLM)の医療応用への統合は、医療業界で広く関心を集めている。
本稿では,LSMを利用した医療用AIアプリケーション構築の内的課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:17:01 GMT)
Do Mice Grok? Glimpses of Hidden Progress During Overtraining in Sensory Cortex [32.8] マウスにおけるこのような学習の証拠は, 動作がほぼ順調に保たれた後, タスクの継続訓練後に見つかる(オーバートレーニング)。
オーバートレーニングの開始時に誤って分類された例は,その間は行動が変化しなかったものの,後から即座に分類できることが実証された。
このモデルが,動物学習における逆転を過剰に学習する経験的パズルについて,どのように説明するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:53:01 GMT)
ATP-LLaVA: Adaptive Token Pruning for Large Vision Language Models [32.7] ATP-LLaVAは、大規模言語モデル層ごとにインスタンス固有のトークンプルーニング比を適応的に決定する新しいアプローチである。
提案手法は,7つの広く使用されているベンチマークにおいて,最小1.9%の劣化しかなく,パフォーマンスを維持しながら平均トークン数を75%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:42:35 GMT)
Friend or Foe? Harnessing Controllable Overfitting for Anomaly Detection [30.8] オーバーフィッティングは、長い間、モデルパフォーマンスに有害なものとして評価されてきた。
モデル識別能力を高めるための制御可能かつ戦略的メカニズムとしてオーバーフィッティングを再放送する。
最適化された異常検出のためにオーバーフィッティングを利用する新しいフレームワークである制御可能オーバーフィッティングに基づく異常検出(COAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 19:07:16 GMT)
Advancing Myopia To Holism: Fully Contrastive Language-Image Pre-training [30.1] 本稿では,対照的な言語イメージ事前学習(CLIP)を1つの新しい包括的パラダイムに発展させる。
画像からテキストへのキャプションを用いて、複数の視点、粒度、階層から各画像のマルチテキストを生成する。
私たちの総合的なCLIPは、画像テキスト検索、オープン語彙分類、濃密な視覚タスクなど、既存のCLIPよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:27:58 GMT)
GADFA: Generator-Assisted Decision-Focused Approach for Opinion Expressing Timing Identification [29.9] 現実の状況では、個人はテキストを連続的に生成したり、意見を述べることはない。
本研究は、タイミングを表すニューストリガーによる意見の識別という革新的な課題を紹介する。
我々のアプローチは意思決定に重点を置いており、テキスト生成モデルを利用して分類モデルを操る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:04:31 GMT)
GloCOM: A Short Text Neural Topic Model via Global Clustering Context [29.7] GloCOMは、短いドキュメントのためのグローバルクラスタリングコンテキストを構築するための新しいモデルである。
クラスタリングコンテキストのグローバルトピック分布と、個々の短文のローカル分布の両方を推論する。
我々のアプローチは、トピックの品質と文書表現の両方において、他の最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:19:25 GMT)
FedMKT: Federated Mutual Knowledge Transfer for Large and Small Language Models [28.3] FedMKTは、大小の言語モデルのためのパラメータ効率の良い相互知識伝達フレームワークである。
我々は,FedMKTがLLMとSLMの両方の性能を同時に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:27:59 GMT)
Spatial and Spatial-Spectral Morphological Mamba for Hyperspectral Image Classification [27.9] 形態空間マンバ(SMM)モデルと形態空間スペクトルマンバ(SSMM)モデル(MorpMamba)を提案する。
MorpMambaは、形態的操作の強みと状態空間モデルフレームワークを組み合わせることで、トランスフォーマーのより効率的な代替手段を提供する。
広く使われているHSIデータセットの実験結果から、MorpMambaは従来のCNNやトランスフォーマーモデルよりも優れたパラメトリック効率を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 13:24:19 GMT)
Towards Pixel-Level Prediction for Gaze Following: Benchmark and Approach [27.8] 本稿ではGazeSegという新しい視線目標予測手法を提案する。
人物の空間的視野を案内情報として完全に活用し、徐々に粗い視線目標のセグメンテーションと認識プロセスへと導くことができる。
本手法は、視線目標セグメンテーションにおける0.325のDiceと、71.7%のトップ5認識を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:27:48 GMT)
DeepFGS: Fine-Grained Scalable Coding for Learned Image Compression [27.8] 本稿では,DeepFGSと呼ばれる微細な画像圧縮フレームワークを提案する。
エントロピー符号化では,基本的特徴とスケーラブルな特徴の相関関係を網羅する相互エントロピーモデルを設計する。
実験の結果,提案したDeepFGSは,従来の学習ベースでスケーラブルな画像圧縮モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:19:38 GMT)
Stock Recommendations for Individual Investors: A Temporal Graph Network Approach with Mean-Variance Efficient Sampling [27.8] 個々の投資家は確立した投資理論を無視し、代わりに個人的な好みを好んだ。
これは、強い投資実績を提供するだけでなく、これらの個人の嗜好を尊重する株式レコメンデーションシステムにとっての課題である。
PfoTGNRecは,時間変化による協調的な信号の処理や,多様化型サンプリングを取り入れた新しいモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 05:54:34 GMT)
Motion Dreamer: Realizing Physically Coherent Video Generation through Scene-Aware Motion Reasoning [27.7] 本稿では,2段階のビデオ生成フレームワークであるbfMotion Dreamerを提案する。
高忠実度ビデオ合成から動き推論を分離することにより、より正確で物理的に妥当な動き生成を可能にする。
我々の研究は、より一貫性があり現実的な方法で物理的相互作用を推論できるモデルを作成するための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:40:49 GMT)
Continuous Concepts Removal in Text-to-image Diffusion Models [27.3] 著作権を侵害したり、乱暴な主題を描写するコンテンツを作成するためのテキスト・ツー・イメージモデルの可能性について懸念が高まっている。
本稿では,知識蒸留パラダイムを設計したCCRTという新しい手法を提案する。
一連のテキストプロンプトを使用することで、連続的な概念削除プロセス中のテキストイメージのアライメント動作を制限します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:40:10 GMT)
Hybrid Local-Global Context Learning for Neural Video Compression [26.8] ニューラルビデオコーデックでは、現在の最先端の手法は、様々な動きを扱うために、通常マルチスケールのモーション補償を採用する。
本稿では,これらの手法の利点を最適な方法で組み合わせた,ハイブリッドなコンテキスト生成モジュールを提案する。
提案手法は,標準的なテストデータセット上での最先端の手法を大幅に強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:40:31 GMT)
Is Behavior Cloning All You Need? Understanding Horizon in Imitation Learning [26.5] シミュレーション学習(Imitation Learning, IL)は、実演から学ぶことによって、連続的な意思決定タスクにおいて専門家の行動を模倣することを目的としている。
累積ペイオフの範囲が制御されるたびに、オフラインILにおいて水平非依存のサンプル複雑性を実現することができることを示す。
決定的,定常的な政策を特化して,オンラインILとオフラインILの差が従来考えられていたよりも小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:07:50 GMT)
CDEMapper: Enhancing NIH Common Data Element Normalization using Large Language Models [26.1] 共通データ要素(CDE)は、データ収集と研究間の共有を標準化し、データの相互運用性を高め、研究を改善する。
CDEの実装は、幅広い範囲とさまざまなデータ要素による課題を提示します。
我々は,ローカルデータ要素をNIH CDEにマッピングするのを支援するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したマッピングツールCDEMapperを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:20:18 GMT)
A Survey on Large Language Model-empowered Autonomous Driving [26.0] 自律運転(AD)技術の開発は、モジュール化とエンドツーエンドの2つの主要な技術的パスに従っている。
本稿では,ADシステムにおける大規模言語モデル(LLM)の適用可能性について,詳細な分析を行う。
LLMベースの人工知能(AGI)がハイレベルADを実現する鍵となるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:21:30 GMT)
Imagination Policy: Using Generative Point Cloud Models for Learning Manipulation Policies [25.8] Imagination Policy(Imagination Policy)は,高精度ピック・アンド・プレイス・タスクを解くための新しいマルチタスク・キー・フレーム・ポリシー・ネットワークである。
アクションを直接学習する代わりに、Imagination Policy は所望の状態を想像するために点雲を生成し、それが厳密なアクション推定を用いてアクションに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:40:26 GMT)
Unified Parameter-Efficient Unlearning for LLMs [25.2] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々なタスクに対する高度な理解と推論を可能にする。
これは、モデルが不注意に機密情報や望ましくない情報を保持および拡散する可能性があるため、重要なプライバシーとセキュリティ上の懸念を提起する。
本稿では,非学習タスクを体系的に分類し,影響関数を用いた高精度な調整を行う,新しいインスタンス単位のアンラーニングフレームワークLLMEraserを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:21:02 GMT)
Cognitive Biases in Large Language Models: A Survey and Mitigation Experiments [24.2] 大規模言語モデル(LLM)は、人間によって書かれた大きなコーパスで訓練され、様々なタスクで高いパフォーマンスを示す。
人間は認知バイアスの影響を受けやすいため、LSMはこれらのバイアスに影響され、不合理な意思決定につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:37:59 GMT)
Cross-Subject Domain Adaptation for Classifying Working Memory Load with Multi-Frame EEG Images [23.9] 本研究では,空間的注意(CS-DASA)を考慮したクロスオブジェクト深層適応モデルを提案する。
まず,脳波時系列を空間情報,スペクトル情報,時間情報を含む多フレーム脳波画像に変換する。
最後に、対象画像データからの識別的空間的特徴に焦点を合わせるために、主観的空間的注意機構を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 13:19:28 GMT)
SAMURAI: Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory [23.5] 本稿では,視覚的物体追跡に特化して設計されたSAM 2を改良したSAmuraiを紹介する。
提案した動き認識メモリ選択機構に時間的動作手がかりを組み込むことで、物体の動きを効果的に予測し、マスク選択を洗練し、トレーニングや微調整を必要とせず、堅牢で正確なトラッキングを実現する。
評価では、既存のトラッカーよりも成功率と精度が大幅に向上し、LaSOT$_ext$で7.1%、GOT-10kで3.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:32:34 GMT)
Bayesian Adaptive Calibration and Optimal Design [23.3] 現在の機械学習アプローチは、主に観測データで利用可能な固定された設計セットに対する再実行シミュレーションに依存している。
本稿では,バッチシーケンスプロセス内で最大情報化シミュレーションを実行するためのデータ効率アルゴリズムを提案する。
合成問題と実データ問題にまたがる関連手法と比較して,本手法の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 05:27:30 GMT)
InstantDrag: Improving Interactivity in Drag-based Image Editing [23.0] ドラッグベースの画像編集は、その対話性と精度で最近人気を集めている。
InstantDragは、対話性と速度を向上する最適化不要なパイプラインである。
InstantDragがマスクやテキストのプロンプトなしで高速でリアルな編集を行う能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:22:57 GMT)
A framework for bilevel optimization that enables stochastic and global variance reduction algorithms [21.7] 双レベル最適化は、他の関数のarg最小値を含む値関数を最小化する問題である。
本稿では, 内部問題の解, 線形系の解, 主変数を同時に発展させる新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークにおけるSAGAアルゴリズムの適応であるSABAが$O(frac1T)$収束率を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:12:07 GMT)
A Lower Bound and a Near-Optimal Algorithm for Bilevel Empirical Risk Minimization [21.7] 本稿では、SARAHアルゴリズムの2レベル拡張を提案する。
我々は、このアルゴリズムが$varepsilon$-stationarityを達成するために$mathcalO((n+m)frac12varepsilon-1)$ Oracleコールを必要とすることを示した。
両レベル問題の目的関数のほぼ定常点を得るのに必要なオラクル呼び出し数に対して、より低い境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:52:37 GMT)
CaDA: Cross-Problem Routing Solver with Constraint-Aware Dual-Attention [21.6] 本稿では,車両経路問題に対する制約対応デュアルアテンションモデル(CaDA)を提案する。
CaDAは、異なる問題変種を効率的に表現する制約プロンプトを組み込んでいる。
より広範なグラフ情報を取得するためのグローバルブランチを備えたデュアルアテンション機構を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:11:36 GMT)
Croc: Pretraining Large Multimodal Models with Cross-Modal Comprehension [21.5] 本稿では,Large Language Models (LLM) のための新しい事前学習パラダイムを提案し,その視覚的理解能力を高める。
具体的には、動的に学習可能なプロンプトトークンプールを設計し、ハンガリーのアルゴリズムを用いて、元のビジュアルトークンの一部を最も関連性の高いプロンプトトークンに置き換える。
我々はCrocと呼ばれる新しい基礎モデルを提案し、大規模な視覚言語ベンチマーク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） (Sat, 30 Nov 2024 05:56:52 GMT)
An Information-Theoretic Regularizer for Lossy Neural Image Compression [20.9] ロスシー画像圧縮ネットワークは、特定の歪み制約に固執しながら、画像の潜伏エントロピーを最小限にすることを目的としている。
本稿では、負条件源エントロピーをトレーニング対象に組み込むことにより、ニューラル画像圧縮タスクの新たな構造正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:06:45 GMT)
Random Cycle Coding: Lossless Compression of Cluster Assignments via Bits-Back Coding [20.8] 任意のデータセットのクラスタ割り当てを符号化する最適な方法を提案する。
我々の手法であるRandom Cycle Coding (RCC)は、データを逐次エンコードし、エンコードされた要素の順序で定義された置換のサイクルとして割り当て情報を送信する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 06:24:34 GMT)
Fine-Grained Alignment in Vision-and-Language Navigation through Bayesian Optimization [20.6] 本稿では,視覚・言語ナビゲーション(VLN)タスクにおける細粒度アライメントの課題に対処する。
現在のアプローチでは、対照的な学習を用いて、言語を視覚的軌跡シーケンスと整合させる。
本稿では, ベイズ最適化に基づく逆最適化フレームワークを導入し, 微細なコントラスト視覚サンプルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:47:23 GMT)
Video-3D LLM: Learning Position-Aware Video Representation for 3D Scene Understanding [19.4] Video-3D LLMは3Dシーンをダイナミックビデオとして扱い、3D位置エンコーディングをこれらの表現に組み込む。
本モデルは,複数の3次元シーン理解ベンチマークにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:28:53 GMT)
FreeCond: Free Lunch in the Input Conditions of Text-Guided Inpainting [19.2] FreeCondは入力マスク条件と画像条件のみを調整し、追加の計算なしで生成品質を改善する。
実験の結果、FreeCondは任意のSDIベースのモデルを強化し、CLIPスコアのSDIとSDXLIの60%と58%の改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:52:25 GMT)
Audio Atlas: Visualizing and Exploring Audio Datasets [19.0] オーディオアトラス(Audio Atlas)は、音声データをテキスト・オーディオ・埋め込みで可視化する対話型ウェブアプリケーションである。
我々はAudio Atlasをオープンソース化し、様々なオーディオおよび音楽データセットを含む初期実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 21:35:20 GMT)
SpecExec: Massively Parallel Speculative Decoding for Interactive LLM Inference on Consumer Devices [18.8] SpecExecは単純な並列デコード方式で、LLMファミリ向けのターゲットモデルイテレーション毎に最大20個のトークンを生成することができる。
我々は,RAMオフロードが4～6トークン/秒,量子化が4ビット,あるいは16ビット重みが2～3トークン/秒の一般GPU上で50B以上のパラメータLLMを推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 21:33:59 GMT)
Real-Time Metric-Semantic Mapping for Autonomous Navigation in Outdoor Environments [18.8] 大規模屋外環境のグローバルなメトリセマンティックメッシュマップを生成するオンラインメトリセマンティックマッピングシステムを提案する。
シナリオスケールに関わらず,フレーム処理は7ms未満で,マッピング処理は例外的な速度を実現する。
実世界のナビゲーションシステムにマップを組み込むことにより,大学構内における測地情報に基づく地形評価と自律的なポイント・ツー・ポイントナビゲーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:05:10 GMT)
Node Importance Estimation Leveraging LLMs for Semantic Augmentation in Knowledge Graphs [18.2] Node Importance Estimation (NIE) は、グラフ内のノードの重要性を定量化するタスクである。
近年の研究では、ノードの重要度を推定するために知識グラフ(KG)から様々な情報を利用する方法が研究されている。
我々はLLMの余分な知識とLLMとKGの両方の知識を統合する能力のおかげで、意味拡張にLarge Language Models(LLMs)を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 13:32:05 GMT)
Fairness at Every Intersection: Uncovering and Mitigating Intersectional Biases in Multimodal Clinical Predictions [17.6] 我々は、広範囲なマルチモーダルデータセットをソーシングすることで、予測における潜在的な交叉バイアスを明らかにするための最初のステップを採っている。
我々は、マルチモーダルソースから統一されたテキスト表現を学習することにより、データセット上で下流タスクとバイアス評価を実行し、ベンチマークする。
提案したサブグループ固有バイアス緩和法は,異なるデータセット間で頑健であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:53:11 GMT)
LMSeg: Unleashing the Power of Large-Scale Models for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [16.9] 既存のオープン語彙アプローチでは、CLIPなどのビジョン言語モデルを活用して、大規模なビジョン言語データセットの事前トレーニングを通じて取得したリッチなセマンティック機能と視覚機能を整合させる。
本稿では,複数の大規模モデルを活用して,より細かい視覚的特徴と豊かな言語的特徴との整合性を高めることで問題を緩和することを提案する。
提案手法は,すべての主要な開語彙セグメンテーションベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 05:49:42 GMT)
Provable Privacy Advantages of Decentralized Federated Learning via Distributed Optimization [16.4] フェデレートラーニング(FL)は、データのソースへの配置を可能にすることによって、データのプライバシを改善するために設計されたパラダイムとして登場した。
最近の知見は、分散FLは、集中型モデルよりも追加のプライバシやセキュリティ上のメリットを経験的に提供していないことを示唆している。
分散最適化をデプロイする際の分散FLは、プライバシー保護の強化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:35:52 GMT)
ReconX: Reconstruct Any Scene from Sparse Views with Video Diffusion Model [16.1] ReconXは、時間生成タスクとして曖昧な再構築課題を再編成する、新しい3Dシーン再構築パラダイムである。
提案したReconXはまずグローバルポイントクラウドを構築し、3D構造条件としてコンテキスト空間にエンコードする。
この条件に導かれ、ビデオ拡散モデルは、ディテール保存され、高い3D一貫性を示すビデオフレームを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:10:08 GMT)
Opportunities and Challenges of Large Language Models for Low-Resource Languages in Humanities Research [16.1] 低リソース言語は、文化進化と知的多様性を具現化した、人類の歴史の貴重なリポジトリとして機能する。
その重要性にもかかわらず、これらの言語はデータ不足や技術的な制限など、重要な課題に直面している。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、これらの課題に対処するための変革的な機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:10:56 GMT)
DynRank: Improving Passage Retrieval with Dynamic Zero-Shot Prompting Based on Question Classification [15.3] 我々は,オープンドメイン問合せシステムにおける経路検索を向上する新しいフレームワークであるDynRankを提案する。
DynRankは動的プロンプト機構を導入し、質問をきめ細かな型に分類する事前訓練された質問分類モデルを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:22:26 GMT)
Bandit Learning in Matching Markets: Utilitarian and Rawlsian Perspectives [14.7] 両面のマッチング市場は多くの現実世界のアプリケーションに大きな影響を与えている。
伝統的なモデルは、しばしば好みが知られていると仮定するが、現代の市場では常にそうであるとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:04:58 GMT)
Improving speaker verification robustness with synthetic emotional utterances [14.6] 話者検証(SV)システムは、特定の話者から発する音声サンプルが発するかどうかを確認するための認証サービスを提供する。
従来のモデルでは、感情的な発話を扱う場合、中立なモデルに比べて高いエラー率を示す。
この問題は、ラベル付き感情音声データの利用が限られていることに起因している。
本稿では,CycleGANフレームワークを用いたデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:18:26 GMT)
FairSort: Learning to Fair Rank for Personalized Recommendations in Two-Sided Platforms [14.4] 本稿では,ユーザ側フェアネス,プロバイダ側フェアネス,パーソナライズされたレコメンデーションユーティリティ間のトレードオフソリューションを見つけるためのモデルであるFairSortを提案する。
さらにFairSortの適用性を広げ、オンラインとオフラインのレコメンデーションシナリオ用に2つのバージョンを設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:30:49 GMT)
Uncovering Safety Risks of Large Language Models through Concept Activation Vector [13.8] 大規模言語モデル(LLM)に対する攻撃を誘導する安全概念活性化ベクトル(SCAV)フレームワークについて紹介する。
そこで我々は,攻撃プロンプトと埋め込みレベルの攻撃の両方を生成できるSCAV誘導攻撃法を開発した。
本手法は,トレーニングデータが少なくなるとともに,攻撃成功率と応答品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:52:29 GMT)
Unraveling Movie Genres through Cross-Attention Fusion of Bi-Modal Synergy of Poster [13.3] 映画ジャンルの分類は、映画マーケティング、オーディエンスエンゲージメント、レコメンデーションシステムにおいて重要な役割を果たしている。
映画ジャンルの分類に関する以前の調査は、主にプロット・サマリー、サブタイトル、トレーラー、映画のシーンで検討されてきた。
本稿では,多言語映画ジャンル分類問題に対処するために,視覚的・テキスト的視点から映画ポスターを利用する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:06:57 GMT)
A Self-Explainable Heterogeneous GNN for Relational Deep Learning [13.2] リレーショナルデータのための自己説明可能なヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
提案手法は,モデルの推論機構を忠実に捉えた情報的メタパスを効果的に同定する。
これは、合成シナリオと実世界のシナリオの両方において、既存の手法を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:02:14 GMT)
Good, Cheap, and Fast: Overfitted Image Compression with Wasserstein Distortion [13.2] データ分布よりも視覚知覚のモデル化に焦点をあてることで、視覚品質とビットレートのトレードオフをうまく達成できることを示す。
我々は、Wasserstein Distortion (WD) に対して、過度に適合した画像であるC3を最適化し、人間のレーダによる画像再構成を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:05:01 GMT)
Human Action CLIPS: Detecting AI-generated Human Motion [13.1] 実物とAIによる人間の動きを区別するための効果的でロバストな手法について述べる。
この手法は、7つのテキスト・ツー・ビデオAIモデルと実際の映像のマッチングによって生成された人間のアクションによるビデオクリップのカスタム構築データセットに対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:20:58 GMT)
QuAKE: Speeding up Model Inference Using Quick and Approximate Kernels for Exponential Non-Linearities [13.1] QuAKEは、指数関数を素早く近似するためにIEEE-754浮動小数点表現の特定の特性を利用する演算子の集合である。
ソフトマックス,GELU,ロジスティック関数などの指数的非線形性において,QuAKEの効率を向上させる最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:26:56 GMT)
AgentOps: Enabling Observability of LLM Agents [12.5] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、自律的で非決定論的行動のため、AI安全性に重大な懸念を提起する。
本稿では,エージェントのライフサイクル全体を通じて追跡されるべきアーティファクトと関連するデータを特定し,効果的な観測可能性を実現するための,AgentOpsの包括的な分類法を提案する。
私たちの分類は、監視、ロギング、分析をサポートするAgentOpsインフラストラクチャを設計、実装するためのリファレンステンプレートとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:55:48 GMT)
Planning from Imagination: Episodic Simulation and Episodic Memory for Vision-and-Language Navigation [12.4] 本稿では,エージェントが繰り返し発生する仮想記憶システムを構築するのを支援する新しいアーキテクチャを提案する。
エージェントは、ナビゲーション中に現実想像ハイブリッドグローバルメモリを維持でき、想像的なメカニズムやナビゲーションアクションを通じてメモリマップを拡張することができる。
我々のエージェントは、将来のシーンに高忠実なRGB表現を同時に想像しながら、最先端(SoTA)成功率(SR)を7%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:49:14 GMT)
SAGED: A Holistic Bias-Benchmarking Pipeline for Language Models with Customisable Fairness Calibration [12.1] SAGED(-Bias)はこれらの問題に対処する最初の総合的なベンチマークパイプラインである。
私たちは、Gemma2、Llama3.1、Mistral、Qwen2など、人気のある8bレベルのモデルでG20諸国でSAGEDを使用しています。
感情分析により、MistralとQwen2はGemma2やLlama3.1よりも最大差とバイアス濃度が低いが、すべてのモデルがロシアや(Qwen2を除く)中国に偏っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:21:25 GMT)
GradiSeg: Gradient-Guided Gaussian Segmentation with Enhanced 3D Boundary Precision [12.0] シーンのより深いセマンティックな理解を構築するためにアイデンティティーを組み込んだ新しい3DGSベースのフレームワークGradiSegを提案する。
提案手法では,Identity Gradient Guided Densification (IGD)とLocal Adaptive K-Nearest Neighbors (LA-KNN)の2つの重要なモジュールを導入している。
その結果,GradiSは境界問題に効果的に対応し,シーン再構成の品質を損なうことなくセグメンテーション精度を大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:07:37 GMT)
The Reliability Issue in ReRam-based CIM Architecture for SNN: A Survey [11.9] Spiking Neural Networks(SNN)は、生物学的ニューラルネットワークを模倣することで、エネルギー効率の高い計算を可能にする、有望な代替手段を提供する。
ReRAMとCompute-in-Memory (CIM)アーキテクチャは、ストレージと計算を統合することで、フォン・ノイマンのボトルネックを克服することを目的としている。
本調査では,SNNとReRAMベースのCIMアーキテクチャの共通点について検討し,デバイスレベルの変動と運用上のエラーから生じる信頼性の問題に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:03:24 GMT)
I2VControl: Disentangled and Unified Video Motion Synthesis Control [11.8] I2VControlは,映像合成における複数の動作制御タスクを統一するフレームワークである。
提案手法では,映像を個々のモーションユニットに分割し,各ユニットをアンタングル制御信号で表現する。
我々の方法論は、事前訓練されたモデルのためのプラグインとしてシームレスに統合され、特定のモデルアーキテクチャに依存しないままです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:50:36 GMT)
ReasoningRank: Teaching Student Models to Rank through Reasoning-Based Knowledge Distillation [11.8] 本稿では、透明性を高める新しいオープンソースリグレードアプローチであるReason-to-Rank(R2R)を提案する。
R2Rは2つのタイプの推論を生成する: 直接関連推論(direct relevance reasoning) - ドキュメントがクエリにどのように対処するかを説明する。
学生モデルは、有意義な推論と文書の書き直しを訓練し、複数のデータセットにまたがる競争性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:10:21 GMT)
Robust Table Integration in Data Lakes [11.7] 本稿では,データレイクからテーブルを統合することの課題について検討する。
我々は、ペアワイズ積分可能性判定、可積分集合発見、マルチタプルコンフリクト解決という3つの中核課題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:45:01 GMT)
Bi-Band ECoGNet for ECoG Decoding on Classification Task [11.5] 本稿では,ディープラーニングに基づくバイバンドECoGNetモデルを提案する。
Bi-BCWT ニューラルネットワークモジュールは、時間列法 MST を置き換えるように設計されている。
ECoGは2次元電極アレイを用いて取得され、新たに設計された2次元空間時間特徴エンコーダは2次元空間特徴をよりよく抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 06:54:38 GMT)
Vision Technologies with Applications in Traffic Surveillance Systems: A Holistic Survey [11.4] 交通監視システム(TSS)は、現代のインテリジェント交通システムにおいてますます重要になっている。
本稿では,TSSにおけるビジョンベース技術の体系的レビューを行う。
低レベルと高レベルの両方の知覚タスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:17:56 GMT)
BOTS: Batch Bayesian Optimization of Extended Thompson Sampling for Severely Episode-Limited RL Settings [11.0] 線形トンプソンサンプリングバンドイットを状態作用ユーティリティ関数に基づいた選択動作に拡張する。
提案手法は, トータルリターンの観点から, 標準トンプソンサンプリングを著しく上回り得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:27:44 GMT)
Empowering the Deaf and Hard of Hearing Community: Enhancing Video Captions Using Large Language Models [10.7] 難聴と難聴(DHH)コミュニティは、正確で信頼性の高いキャプションを提供する上で、自動音声認識(ASR)システムが不十分であるために、ビデオコンテンツにアクセスする際の課題に直面していることが多い。
本稿では,大言語モデル(LLM)の統合を探求し,ASRシステムによって生成されたキャプションの精度と文脈認識性を向上する研究を行う。
以上の結果から,LLM強調字幕の精度は,ChatGPT-3.5による単語誤り率(WER)が顕著に低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:52:08 GMT)
Enhancing Zero-shot Chain of Thought Prompting via Uncertainty-Guided Strategy Selection [10.5] 本稿では,ゼロショット不確実性に基づく選択法(ZEUS)を提案する。
ZEUSは有用な質問と非効果的な質問の区別において高い感度を提供し、より正確で信頼性の高い選択を保証する。
我々の評価は、ZEUSが既存のCoT戦略を4つの挑戦的推論ベンチマークで一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:22:00 GMT)
Large Language Models as Interpolated and Extrapolated Event Predictors [10.3] 大規模言語モデル(LLM)がイベント予測フレームワークの設計をいかに効率化するかを検討する。
イベント予測器として大規模言語モデルを活用する統合フレームワークLEAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 21:27:19 GMT)
Towards Fault Tolerance in Multi-Agent Reinforcement Learning [10.3] エージェントフォールトはマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムの性能に重大な脅威をもたらす。
本稿では,MARLの耐故障性を向上させるために,最適化されたモデルアーキテクチャとトレーニングデータサンプリング戦略を併用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:56:29 GMT)
Toward Fair Graph Neural Networks Via Dual-Teacher Knowledge Distillation [10.3] このFairDTDはDual-Teacher Distillation上に構築された新しいFair表現学習フレームワークである。
また,FairDTDは高モデルユーティリティを保ちながら最適な公正性を実現し,その有効性をGNNの公正表現学習で示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:19:34 GMT)
ARMOR: Egocentric Perception for Humanoid Robot Collision Avoidance and Motion Planning [10.2] ARMORはヒューマノイドロボットのための新しい自我中心の認識システムである。
我々の分散認識アプローチはロボットの空間認識を高める。
ARMORの認識は、複数の高密度ヘッドマウントと外部搭載深度カメラを備えた装置よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:39:23 GMT)
LLMs and Finetuning: Benchmarking cross-domain performance for hate speech detection [10.0] 本研究では,ヘイトスピーチの同定における事前学習および微調整型大言語モデル(LLM)の有効性と適応性について検討した。
LLMは、事前トレーニングなしでも最先端技術に対して大きな優位性を提供します。
我々は、ヘイトスピーチ検出の未来をビジョンとして、ドメイン間の一般化可能性と適切なベンチマークプラクティスを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:56:48 GMT)
Rank It, Then Ask It: Input Reranking for Maximizing the Performance of LLMs on Symmetric Tasks [9.9] 大規模言語モデル(LLM)は、実用的で汎用的なツールとして急速に登場した。
クエリが(順序のない)要素のバッグ上で要求される対称なタスクに対する LLM の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:39:59 GMT)
Evaluating the Consistency of LLM Evaluators [9.5] 大規模言語モデル(LLM)は、一般的な評価指標としての可能性を示している。
評価器としての整合性はまだ検討されており、LCM評価器の信頼性に関する懸念が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:29:08 GMT)
Multi-Normal Prototypes Learning for Weakly Supervised Anomaly Detection [9.5] 異常検出は様々な領域において重要な課題である。
既存の手法のほとんどは、単一の中央プロトタイプを中心とした通常のサンプルデータクラスタを前提としています。
ラベル付き異常を効率的に扱える新しい異常検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 12:43:14 GMT)
A Probably Approximately Correct Analysis of Group Testing Algorithms [9.5] 我々は,非適応型グループテストフレームワークを用いて,多数の項目から欠陥を識別する問題を考察する。
ほぼすべての欠陥項目と非欠陥項目を高い信頼性で識別するために必要なテスト数を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 13:01:24 GMT)
Energy-Based Prior Latent Space Diffusion model for Reconstruction of Lumbar Vertebrae from Thick Slice MRI [9.4] 腰椎問題はユビキタスであり、治療計画とガイド付き介入のための標的画像の研究を動機付けている。
薄いスライスMRI」は、高平面解像度で高速な撮像を優先するが、可変コントラストと低平面解像度で行う。
本稿では,高画質の画像生成を行う拡散モデルを活用するために,遅延空間拡散エネルギーを用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:34:46 GMT)
Operator learning regularization for macroscopic permeability prediction in dual-scale flow problem [8.6] 液体複合成形は、そのコスト効率のために繊維強化複合材料の重要な製造技術である。
このプロセスの最適化には、織物の主な特徴である透水性の理解が欠如しているため、課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:37:05 GMT)
Strategic Application of AIGC for UAV Trajectory Design: A Channel Knowledge Map Approach [8.6] 無人航空機(UAV)は無線通信にますます利用されているが、正確なチャネル損失予測は依然として重要な課題である。
本稿では,Channel Knowledge Map (CKM) とUAV軌道設計の効率的な構築に人工知能生成コンテンツ(AIGC)を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:34:49 GMT)
Kalahi: A handcrafted, grassroots cultural LLM evaluation suite for Filipino [8.3] フィリピン生まれの話者が共同で作成した,文化的LLM評価スイートであるKalahiを紹介する。
カラヒにおける強力なLLMパフォーマンスは、ある状況下で平均的なフィリピン人が言うのと同じような反応をモデルが生成する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:57:09 GMT)
Nl2Hltl2Plan: Scaling Up Natural Language Understanding for Multi-Robots Through Hierarchical Temporal Logic Task Representation [8.2] 自然言語コマンドを階層線形時間論理(LTL)に変換するフレームワークであるacronymを提案する。
頭字語は既存の手法より優れており、より複雑な命令を処理し、より高い成功率とタスク割り当てと計画におけるコストを低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 06:09:33 GMT)
HiMoE: Heterogeneity-Informed Mixture-of-Experts for Fair Spatial-Temporal Forecasting [8.1] 時空間予測は輸送、気候、人間の活動領域に様々な応用がある。
現在のモデルは、異なるノード間の予測性能の均一性を高めることの重要性を見落としている。
空間時空間予測のための新しいヘテロジニティーインフォームド・ミックス・オブ・エクササイズ(HiMoE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:50:42 GMT)
Mechanism design with multi-armed bandit [8.0] 自動メカニズム設計の一般的なアプローチは、ソリューションが望ましい特性を持つメカニズムを提供する線形プログラム(LP)を定式化することである。
我々は、効率、インセンティブ整合性、強い予算収支(SBB)、個人合理性(IR)の標準的な特性を達成するメカニズムを提供する、そのようなLPのための最適解のクラスを解析的に導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:59:36 GMT)
Multi-Objective Communication Optimization for Temporal Continuity in Dynamic Vehicular Networks [8.0] Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) は、高モビリティ、時間変化のあるチャネル条件、頻繁なネットワークディスラプションを特徴とする、非常にダイナミックな環境で運用されている。
本稿では,VANET のための時間対応多目的ロバスト最適化フレームワークを提案する。
通信遅延、スループット、信頼性を同時に最適化し、急速に変化する条件下で安定した一貫した通信経路を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:55:15 GMT)
LQ-Adapter: ViT-Adapter with Learnable Queries for Gallbladder Cancer Detection from Ultrasound Image [7.8] 超音波(US)画像からの胆嚢癌(GBC)検出の問題点に着目する。
この問題は、ノイズ、テクスチャ、視点の変化に起因する画像品質の低下により、現代のディープニューラルネットワーク(DNN)技術に固有の課題をもたらす。
基本空間先行モジュール上で学習可能なコンテンツクエリを活用することで、ローカライズ情報を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 06:51:13 GMT)
MotionCharacter: Identity-Preserving and Motion Controllable Human Video Generation [7.5] MotionCharacterは、効率的で高忠実なヒューマンビデオ生成フレームワークである。
フレキシブルな属性修正を可能とし,IDの完全性を維持するためのID保存モジュールを提案する。
また,ID一貫性と領域認識損失機構を導入し,アイデンティティの整合性と詳細な忠実度を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:34:24 GMT)
ACTISM: Threat-informed Dynamic Security Modelling for Automotive Systems [7.3] 本稿では、脅威情報に基づく動的セキュリティモデリングと脅威分析とリスクアセスメントのワークフローを統合する手法を紹介する。
In-Vehicle Infotainment システムの例を用いて,自動車の回復力を高めるためのリスク管理への方法論の適用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:58:48 GMT)
Optimal Particle-based Approximation of Discrete Distributions (OPAD) [7.1] 粒子の集合に対して、ターゲット分布から(粒子をベースとした)近似のクルバック・リブラー(KL)の発散を最小限に抑える一意の重み付け機構が存在することを示す。
既存の粒子法で既に計算されている値に基づいて最適な重みを求めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:36:59 GMT)
CEASEFIRE: An AI-powered system for combatting illicit firearms trafficking [7.1] 現代の技術は違法な銃器を密輸し、部分的にサイバー犯罪と融合させてきた。
本稿では,高度な人工知能を活用した実世界のシステムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:40:20 GMT)
Unveiling Performance Challenges of Large Language Models in Low-Resource Healthcare: A Demographic Fairness Perspective [7.1] 我々は、6つの多様な医療タスクにまたがる3つの一般的な学習フレームワークを用いて、最先端の大規模言語モデル(LLM)を評価した。
LLMを現実の医療タスクに適用する上での重大な課題と、人口統計群全体での永続的公平性の問題を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:52:30 GMT)
Distributed Differentially Private Data Analytics via Secure Sketching [6.6] クライアントは入力にパブリックマトリックスを適用することができる信頼されたプラットフォームにアクセスできるリニアトランスフォーメーションモデルを導入する。
このような計算は、単純で効率的なマルチパーティ技術を用いて、複数のサーバに安全に分散することができる。
線形変換は差分プライバシーに非常に有用であることを示し、入力データの線形スケッチの計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:43:00 GMT)
Are Large Language Models Memorizing Bug Benchmarks? [6.6] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、バグ検出、修復など、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクに不可欠なものになっている。
ソフトウェアエンジニアリングコミュニティの懸念は、ベンチマークがデータ漏洩のリスクのため、真のLLMパフォーマンスを確実に反映していないことだ。
一般的なLSMを系統的に評価し、広く使われているバグベンチマークからデータ漏洩に対する感受性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 23:44:43 GMT)
Automatic Differentiation-based Full Waveform Inversion with Flexible Workflows [6.4] フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は、観測データとシミュレーションデータとの差を最小限に抑え、高分解能地下モデルを構築することができる。
近年、自動微分(AD)は、FWIを含む様々な逆問題の解法を単純化するのに有効であることが証明されている。
本稿では、FWIにおける新しいアプローチの設計、開発、評価を柔軟に簡易化するオープンソースADベースのFWIフレームワーク(ADFWI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 13:58:41 GMT)
Few-Shot Domain Adaptation for Named-Entity Recognition via Joint Constrained k-Means and Subspace Selection [6.4] ラベル付きデータセットと大量のラベル付きデータを組み合わせた弱教師付きアルゴリズムを提案する。
このフレームワークは、いくつかの英語データセット上で、数ショットのNERで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:52:24 GMT)
Multi-resolution Guided 3D GANs for Medical Image Translation [6.3] 医用画像の3次元翻訳のための多分解能ガイド付きGAN(Generative Adrial Network)ベースのフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,ジェネレータとして3次元マルチ解像度Dense-Attention UNet(3D-mDAUNet),識別器として3次元マルチ解像度UNetを使用する。
提案手法は,様々な画像モダリティ,身体領域,年齢群にまたがる画像品質評価(IQA)において,その堅牢性を示す有望な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:11:55 GMT)
Fine-Tuning Pre-trained Large Time Series Models for Prediction of Wind Turbine SCADA Data [6.3] 本稿では,風力タービンから収集したSCADAデータの予測における,事前学習型大時系列モデルであるTimerの適用について検討する。
このモデルは、異なる特性を示す2つの風力発電所から得られたデータセットに基づいて微調整された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:00:24 GMT)
Mixture of Experts for Node Classification [6.3] 本稿では,ノード分類のための専門家フレームワークであるMoE-NPを提案する。
特に、MoE-NPはノード予測器の混合と、ノードパターンに基づいて戦略的にモデルを選択する。
さまざまな実世界のデータセットによる実験結果からは、大幅なパフォーマンス向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:05:03 GMT)
Variational quantum algorithm for non-Markovian quantum dynamics [5.2] 我々は,非マルコフ量子力学をシミュレートできる変分量子アルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは、NISQデバイスの並列コンピューティングプラットフォームに自然に適合し、無調波系-バス相互作用やマルチステートシステムに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:25:23 GMT)
Exact decomposition of non-Markovian dynamics in open quantum systems [5.2] 我々は、マルコフ的でない正確なプロパゲータを一般化されたリンドブラッド形式に写像する。
非マルコフ貢献の理解は、量子制御に非マルコフ性を利用する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:53:36 GMT)
DroidCall: A Dataset for LLM-powered Android Intent Invocation [5.1] DroidCallは、Androidの正確なインテント呼び出しのための、最初のトレーニングとテストのデータセットです。
非常にフレキシブルで再利用可能なデータ生成パイプラインを使って、DroidCallで10kのサンプルを構築しました。
また、これらの微調整されたモデルを備えたエンドツーエンドのAndroidアプリを提供し、Androidのインテント呼び出しプロセスを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:55:39 GMT)
On Foundation Models for Dynamical Systems from Purely Synthetic Data [5.0] 基礎モデルは、様々な領域にわたる顕著な一般化、データ効率、ロバスト性を示してきた。
これらのモデルは自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野で利用できるが、力学系には存在しない。
合成データのみに基づくトランスフォーマーベース基礎モデルを事前学習することで,この問題に対処する。
本研究は, 一般化, データ効率, 堅牢性の観点から, スペシャリストモデルを上回った力学系の基礎モデルの実現可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:34:10 GMT)
PhyT2V: LLM-Guided Iterative Self-Refinement for Physics-Grounded Text-to-Video Generation [5.0] 我々は、現在のT2Vモデルによるビデオ生成能力をアウト・オブ・ディストリビューション領域に拡張する、データに依存しない新しいT2V技術であるPhyT2Vを提案する。
実験の結果,PhyT2Vは既存のT2Vモデルと実世界の物理規則との適合性を2.3倍改善し,T2Vプロンプトエンハンサーに比べて35%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:02:12 GMT)
The Well: a Large-Scale Collection of Diverse Physics Simulations for Machine Learning [4.9] ウェルは様々な物理系の数値シミュレーションの大規模なコレクションである。
これらのデータセットは、個別またはより広範なベンチマークスイートの一部として使用することができる。
モデルをトレーニングし、評価するための統合されたPyTorchインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 19:42:14 GMT)
A novel algorithm for the decomposition of non-stationary multidimensional and multivariate signals [4.4] 経験的モード分解(EMD)法とその変種(Iterative Filtering (IF) など)は効果的な非線形手法として出現している。
高速反復フィルタリング (FIF) アルゴリズムが開発され,高次元データを扱うために多次元FIF (MvFIF) や多次元FIF (FIF2) などの拡張が提案されている。
MdMvFIFは、空間と時間の両方で異なる複雑な信号から固有のモード関数(IMF)を抽出し、以前の方法に見られる制限を克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:40:56 GMT)
LLM4Mat-Bench: Benchmarking Large Language Models for Materials Property Prediction [4.4] 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学でますます使われている。
LLM4Mat-Benchは、液晶材料の特性予測におけるLCMの性能評価のための、これまでで最大のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:01:56 GMT)
Gaussians on their Way: Wasserstein-Constrained 4D Gaussian Splatting with State-Space Modeling [4.3] 現実世界と同じように自然に3Dガウスを移動させる方法を紹介します。
先行予測と現在の観測とを融合した状態整合フィルタを提案する。
また、ワッサーシュタイン距離正規化を用いて、ガウスパラメータのスムーズで一貫した更新を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:16:28 GMT)
Enhancing the conformal predictability of context-aware recommendation systems by using Deep Autoencoders [4.3] 本稿では,ニューラルネットワークとオートエンコーダを組み合わせることで,項目のユーザ評価を予測するフレームワークを提案する。
実世界の様々なデータセットの実験を行い、その結果を最先端のアプローチと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:24:42 GMT)
Physics-constrained convolutional neural networks for inverse problems in spatiotemporal partial differential equations [4.3] 偏微分方程式(PDE)における2種類の逆問題を解決するために,物理制約付き畳み込みニューラルネットワーク(PCCNN)を提案する。
第1の逆問題では、偏りのあるデータからオフセットしたデータを与えられる。
第2の逆問題では、PDEの解に関する情報が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 21:47:49 GMT)
Kibble-Zurek scaling law in dissipative critical dynamics [4.2] 臨界点を横切る二部格子上の二バンドフェルミオン系の族における散逸的クエンチダイナミクスについて検討する。
我々は, 消散がキブル・ズレックのスケーリング挙動を指数関数的に抑制し, 消散の量子ジャンプ部分が反KZ挙動の原因となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:12:38 GMT)
Scalable Cross-Entropy Loss for Sequential Recommendations with Large Item Catalogs [4.2] 本稿では,シーケンシャルラーニング・セットアップにおいて,新しいスケーラブルクロスエントロピー(SCE)損失関数を提案する。
大規模なカタログを持つデータセットのCE損失を近似し、推奨品質を損なうことなく、時間効率とメモリ使用量の両方を向上する。
複数のデータセットに対する実験結果から,SCEのピークメモリ使用率を最大100倍に抑える効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:45:05 GMT)
AgriBench: A Hierarchical Agriculture Benchmark for Multimodal Large Language Models [4.1] AgriBenchは農業用マルチモーダル言語モデル(MM-LLM)を評価するために設計された最初のベンチマークである。
我々は,1,784の景観イメージ,セグメンテーションマスク,深度マップ,詳細なアノテーションを含むマルチモーダル農業データセットMM-LUCASを提案する。
本研究は,農業におけるMM-LLMの進歩における画期的な視点を示し,現在進行中であり,専門知識に基づくMM-LLMの今後の発展と革新に価値ある洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 12:59:03 GMT)
On the Role of Noise in Factorizers for Disentangling Distributed Representations [3.9] インメモリファクターは制限サイクルの現象に悩まされる。
繰り返しデコーディング中にノイズを適用することは、この問題に対処するメカニズムのひとつです。
本稿では,騒音条件を緩和する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:25:18 GMT)
Density-aware Global-Local Attention Network for Point Cloud Segmentation [3.6] 本研究では,グローバルな注目を集める密度知覚に基づく局所的な注意を融合するポイントクラウドセグメンテーションネットワークを提案する。
中心となる考え方は、密集領域における小さな物体に関する情報の損失を減らしながら、各点の効果的な受容場を増大させることである。
小物体で満たされた複雑な実世界のシーンから得られる点雲データの実験も,本手法の強いセグメンテーション能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:14:14 GMT)
Interval Estimation of Coefficients in Penalized Regression Models of Insurance Data [3.6] ツイーディー指数分散ファミリーは、保険の損失をモデル化するために多くの人々の間で人気がある。
内在変数を記述する最も重要な特徴の信頼性(推論)を得るためには、しばしば重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:37:22 GMT)
LineGS : 3D Line Segment Representation on 3D Gaussian Splatting [3.5] LineGSは幾何学誘導型3次元ライン再構成と3次元ガウススプラッティングモデルを統合して精度を向上させる手法である。
実験により、このアプローチが3D構造への適合性を高め、3Dシーンの効率的で信頼性の高い抽象表現を提供することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 13:29:36 GMT)
Learner Attentiveness and Engagement Analysis in Online Education Using Computer Vision [3.4] 本研究では,オンライン学習シナリオにおける学習者の注意力,エンゲージメント,その他の感情状態を分析し,定量化するコンピュータビジョンに基づくアプローチを提案する。
学習者の包括的注意度指数を出力する分類モデルに基づいて,機械学習に基づくアルゴリズムを開発した。
エンド・ツー・エンドのパイプラインを提案し、学習者のライブビデオフィードを処理し、学習者の詳細な注意度分析をインストラクターに提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:54:08 GMT)
Invariant Measures in Time-Delay Coordinates for Unique Dynamical System Identification [3.3] 時間-遅延座標における1つの不変測度は、位相的共役性までのシステム識別に利用できることを示す。
本研究は, システム同定の有効性を向上し, 力学系モデリングにおける測度理論的アプローチの範囲を広げた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 21:18:35 GMT)
Benchmark Real-time Adaptation and Communication Capabilities of Embodied Agent in Collaborative Scenarios [2.9] リアルタイムな人間とAIのコラボレーションは、エージェントが効果的なコミュニケーションを動的に維持しながら、目に見えない人間の行動に適応する必要がある。
我々は,強力な適応性とリアルタイム実行によるコミュニケーションを組み合わせたMonTA(Monitor-then-Adapt framework)を提案する。
提案したベンチマークでは,MonTAが他のベースラインエージェントより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:17:17 GMT)
PAL -- Parallel active learning for machine-learned potentials [2.8] PALは、ALタスクを統合し、共有メモリおよび分散メモリシステム上での実行と通信を管理する。
PALは計算オーバーヘッドを大幅に削減し、スケーラビリティを向上し、CPUとGPUハードウェアの非同期並列化による大幅なスピードアップを実現している。
この結果から,PALは能動的学習における高性能コンピューティング資源の効率的な活用を可能にし,科学研究・工学応用の進歩を促進することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:49:53 GMT)
Adapting the re-ID challenge for static sensors [2.7] 2016年と2018年、グレイビーズ・ラリー(GGR)によって、絶滅危惧種であるグレビーズ・シマウマの人口の国勢調査が実施された。
補完的でスケーラブルで長期にわたるGrevyの集団監視アプローチには、カメラトラップネットワークの展開が含まれる。
ケニアの明郡のGGR-16とGGR-18で撮影された画像は4,142個の高互換性のアノテーションで処理され,120個のコントラストな人的決定しか必要としなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:00:29 GMT)
Unconditional quantum magic advantage in shallow circuit computation [2.5] 量子理論は古典的アプローチよりも計算スピードアップを約束する。
Gottesman-Knill理論は、量子計算の完全なパワーが「魔法の」状態の特定のリソースに存在することを示唆している。
本研究は,最初の非条件魔法の優位性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:46:53 GMT)
Optimized Homomorphic Permutation From New Permutation Decomposition Techniques [1.9] ホモモルフィックな置換は、バッチエンコーディングのホモモルフィック暗号に基づくプライバシ保存計算の基礎となる。
本稿では,新しい分解手法により,同相置換の効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:40:46 GMT)
Differentiable High-Order Markov Models for Spectrum Prediction [1.9] この研究は、動的無線環境におけるスペクトル予測のための高次マルコフモデルを再考する。
本稿では,検知長とモデル順序のミスマッチに対処するフレームワークと,大規模に発生する状態空間の複雑さについて紹介する。
我々は、勾配に基づく教師あり学習を通じて確率遷移行列の微調整を可能にすることにより、このマルコフフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:01:57 GMT)
Multi-scale Feature Enhancement in Multi-task Learning for Medical Image Analysis [1.7] 医用画像における伝統的な深層学習法は、分割や分類にのみ焦点をあてることが多い。
このモデルでは,デコーダがセグメント化マスクを生成するのに対して,エンコーダによって抽出された特徴を分類ラベルの予測に利用する。
複数の医療データセットにまたがる実験結果から, セグメンテーションタスクと分類タスクの両方において, モデルの優れた性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:20:05 GMT)
A Generalized Unified Skew-Normal Process with Neural Bayes Inference [1.5] 近年、統計学者は非対称性や重尾性といった非ガウス的行動を示す空間データにますます遭遇している。
ガウスモデルの限界に対処するために、様々な歪んだモデルが提案されている。
文学における様々な提案の中で、統一スキュー・ノルマル(SUN)のような統一スキュー分布が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:14:54 GMT)
Test Time Learning for Time Series Forecasting [1.5] テストタイムトレーニング(TTT)モジュールは、MambaベースのTimeMachineなど、最先端モデルよりも一貫して優れている。
その結果,平均二乗誤差 (MSE) と平均絶対誤差 (MAE) に有意な改善が認められた。
この研究は、時系列予測の新しいベンチマークを設定し、スケーラブルで高性能な予測モデルにおける将来の研究の基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 19:40:59 GMT)
REACT: Real-time Efficiency and Accuracy Compromise for Tradeoffs in Scene Graph Generation [1.4] SGG(Scene Graph Generation)は、画像内のオブジェクト間の視覚的関係をグラフ構造としてエンコードする。
現在の手法では,(1)関係予測の精度の向上,(2)対象検出の精度の向上,(3)3つの目標を同時にバランスさせることを目標とせず,遅延の低減に重点を置いている。
提案手法であるREACTモデルは,既存のSGGモデルの中で最も高い推論速度を実現し,関係予測性能を犠牲にすることなくオブジェクト検出精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:19:56 GMT)
Myth: The loss of core developers is a critical issue for OSS communities [1.4] 調査対象プロジェクトの89%は、少なくとも一度はコア開発チームを失った経験があります。
70%のケースでは、このプロジェクトはプロジェクトの最初の3年以内に放棄されます。
ほとんどのOSSプロジェクトは、開発活動を維持するために単一のコア開発者に依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:47:59 GMT)
Approximate Fiber Product: A Preliminary Algebraic-Geometric Perspective on Multimodal Embedding Alignment [1.4] 画像テキスト検索や生成などのマルチモーダルタスクでは、様々なモダリティから共有表現空間にデータを埋め込む必要がある。
本稿では,代数をマルチモーダル表現学習に統合する試みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 06:45:13 GMT)
Linear Simple Cycle Reservoirs at the edge of stability perform Fourier decomposition of the input driving signals [1.3] 本稿では, 線形単純循環貯留層(SCR)の安定性の限界における表現構造について検討する。
状態空間に標準ドット積を付与することにより、対応するカーネルを元の時系列空間で動作させるリバースエンジニアリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:41:35 GMT)
Generative LiDAR Editing with Controllable Novel Object Layouts [1.2] 本研究では,現実的な背景環境を維持しつつ,現実のLidarスキャンを新たなオブジェクトレイアウトで編集するフレームワークを提案する。
Lidarポイントクラウドをスクラッチから生成する合成データ生成フレームワークと比較して、当社のフレームワークは、所定のバックグラウンド環境での新しいシナリオ生成に焦点を当てている。
実験により,本フレームワークはオブジェクトレイアウトの変更を伴ってリアルなLidarスキャンを生成し,Lidarベースの自動運転システムの開発に有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 21:39:51 GMT)
Rethinking Strategic Mechanism Design In The Age Of Large Language Models: New Directions For Communication Systems [1.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の通信ネットワークにおける特定の目的のための戦略機構設計への応用について検討する。
目的仕様から最終定式化まで,戦略機構設計プロセスの自動化あるいは半自動化にLLMを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:32:48 GMT)
Reinforcement Learning for Optimal Control of Adaptive Cell Populations [1.0] 我々は、新しい非マルコフ力学の下で進化する細胞集団を制御するために、情報量戦略の同定に強化学習を適用した。
モデルのない深部RLは、長距離時間力学の存在下でも正確な解を回復し、細胞集団を制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:39:30 GMT)
Nonlinearity and Uncertainty Informed Moment-Matching Gaussian Mixture Splitting [1.0] 最先端のガウス混合アプローチは、個々のミキサンドが選択的に混合に分解され、真の伝播分布のより良い近似が得られるように適応している。
分割方向の選択は、初期不確かさ分布、元の分布が伝播する非線形関数の性質、および座標のスケーリングに対する分割方向の依存を避けるためのホワイトニングに基づく自然スケーリング法によって通知される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:55:54 GMT)
Raw Audio Classification with Cosine Convolutional Neural Network (CosCovNN) [1.0] 本研究では,従来のCNNフィルタをCosineフィルタに置き換えたCosine Convolutional Neural Network(CosCovNN)を提案する。
CosCovNNは、同等のCNNアーキテクチャの精度を約77%のパラメータで上回っている。
その結果,コサインフィルタは生音声分類におけるCNNの効率と精度を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:39:16 GMT)
PlanCritic: Formal Planning with Human Feedback [1.0] 現実の計画問題は、しばしば複雑すぎて、1人の無知の人間によって効果的に取り組まれない。
最近の研究は、複雑な領域における人間を支援する共同計画システムの開発に重点を置いている。
我々は、より広範な協調計画システムの一環として、フィードバック駆動型計画批判を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:58:48 GMT)
On the Conditions for Domain Stability for Machine Learning: a Mathematical Approach [1.0] この研究は、安定性と呼ばれる機械学習モデルの特性を(再)定義する数学的アプローチを提案する。
スコープの特徴は函数の領域に依存し、そこで位相空間理論と距離空間理論を基礎として採用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 12:57:07 GMT)
ChemTEB: Chemical Text Embedding Benchmark, an Overview of Embedding Models Performance & Efficiency on a Specific Domain [0.9] 本稿では,ケミカルテキスト埋め込みベンチマーク(ChemTEB)という新しいベンチマークを紹介する。
ChemTEBは、化学文献とデータのユニークな言語的・意味的な複雑さに対処する。
化学情報の処理と理解における現在の方法論の長所と短所を照らす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:45:31 GMT)
Time Synchronization of TESLA-enabled GNSS Receivers [0.9] 遅延可能な敵の下で,各アルゴリズムのセキュリティの証明を行う。
本稿では,認証ケイデンスが異なる2つのTESLAインスタンスを同時に使用する認証方式の意義について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:27:50 GMT)
Does Self-Attention Need Separate Weights in Transformers? [0.9] この研究は、(キー、値、クエリ)表現のための1つの重み行列のみを学習する共有重みベースのBERTモデルを導入する。
実験結果から,共有自己注意法は注目ブロックのパラメータサイズを66.53%削減できることが示唆された。
GLUEデータセットでは、共有重みベースのBERTモデルは標準、対称、対の注意に基づくBERTモデルに対して0.38%、5.81%、1.06%の精度向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 04:46:20 GMT)
Polish Medical Exams: A new dataset for cross-lingual medical knowledge transfer assessment [0.9] 本研究では,ポーランドの医療ライセンシングと専門化試験に基づく新しいベンチマークデータセットを提案する。
ポーランド語と英語のパラレルコーパスのサブセットを含む24,000以上の試験質問を含んでいる。
汎用・ドメイン特化・ポーランド特化モデルを含む最先端のLCMを評価し,その性能を人間医学生と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 19:02:34 GMT)
MusicGen-Chord: Advancing Music Generation through Chord Progressions and Interactive Web-UI [0.8] MusicGen-Chordは、1ホットエンコードされたメロディクロマベクトルをマルチホットエンコードされたコードクロマベクトルに変換する。
MusicGen-Remixerはテキスト記述に基づいて入力された音楽のリミックスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:49:45 GMT)
A Feedback Toolkit and Procedural Guidance for Teaching Thorough Testing [0.8] 正確性は質的なソフトウェアにおいて最も重要な基準の1つである。
課題に規定がない限り、学生はコード品質とテストに対する十分なフィードバックを受けられません。
我々は,学生を適切なテストで実施するための手続き的指導を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:02:57 GMT)
AutoPQ: Automating Quantile estimation from Point forecasts in the context of sustainability [0.7] AutoPQは、スマートグリッドアプリケーションの確率予測を自動化し、最適化するために設計された新しい手法である。
条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)を用いて、既存の点予測から量子予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:13:57 GMT)
Turing Representational Similarity Analysis (RSA): A Flexible Method for Measuring Alignment Between Human and Artificial Intelligence [0.6] 我々は,AIと人間間のアライメントを定量化するために,ペアの類似度評価を用いたチューリング表現類似度分析(RSA)を開発した。
我々は,テキストと画像のモダリティ間のセマンティックアライメント(セマンティックアライメント)を検証し,Large Language and Vision Language Model(LLM, VLM)の類似性判断が,グループレベルでも個人レベルでも人間の反応とどのように一致しているかを測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:24:52 GMT)
A Review of Prominent Paradigms for LLM-Based Agents: Tool Use (Including RAG), Planning, and Feedback Learning [0.6] ツールの使用、計画、フィードバック学習は、現在、LLM(Large Language Model)ベースのエージェントを開発するための3つの重要なパラダイムである。
この調査では、これらのフレームワークを体系的にレビューし、議論するための統合された分類法を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:38:57 GMT)
DogLayout: Denoising Diffusion GAN for Discrete and Continuous Layout Generation [0.6] 我々は,テキストbfDog(textbfDentextbfoising textbfGAN textbf textbf model)を提案する。
実験の結果、ドッグはサンプリングコストを最大175倍に削減し、既存の拡散モデルと比較して16.43から9.59に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:12:39 GMT)
Prognostic Framework for Robotic Manipulators Operating Under Dynamic Task Severities [0.6] ロボットマニピュレータのRemaining Useful Life(RUL)を予測できる予後モデリングフレームワークを提案する。
以上の結果から,両艦隊のロボットは高重度タスクを多く扱う場合,RULが短くなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:09:18 GMT)
On autoregressive deep learning models for day-ahead wind power forecasting with irregular shutdowns due to redispatching [0.6] 再パッチ計画のためには、風力発電(WP)の可利用性を伝えるために、日頭予測が必要である。
再パッチ停止によるWP生成能力の不規則な介入は、WP予測モデルの設計と運用に課題をもたらす。
本稿では,正規および不規則の両方のシャットダウンを伴うデータセットの最先端予測手法を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:30:11 GMT)
Solving and visualizing fractional quantum Hall wavefunctions with neural network [0.6] 磁場中における2次元クーロン電子ガスの問題を変動的に解くために,注意に基づくフェルミオン型ニューラルネットワーク(FNN)を導入する。
我々のFNNは、LLプロジェクションされた正確な対角化(ED)よりも一貫してエネルギーを低くし、基底状態の波動関数を高精度に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 23:58:18 GMT)
Kitaev Quantum Batteries: Super-Extensive Scaling of Ergotropy in 1D Spin$-1/2$ $XY-Γ(γ)$ Chain [0.5] 1次元(1D)スピン-1/2$ハイゼンベルク$XY-ガンマ(ガンマ)$量子鎖に基づく新しいモデルの性能について検討する。
スピン-スピン結合,スピン相互作用の異方性,ゼーマン場強度,電荷場強度,Gamma$相互作用,温度のエルゴトロピーを解析した。
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を実現することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:09:37 GMT)
Beyond time delays: How web scraping distorts measures of online news consumption [0.5] ユーザのWebサイト(in-situ)との直接対話中に得られるコンテンツと、参加者のログインした訪問先(ex-situ)のURLを様々な時間遅延でスクラップしたコンテンツとの相違について検討した。
その結果,誤差がニュースカテゴリーに均一に分散されていないことが判明した。
本研究では,ユーザの環境下で直接Webコンテンツをキャプチャするデータ収集手法の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 13:36:48 GMT)
Bayesian Frequency Estimation Under Local Differential Privacy With an Adaptive Randomized Response Mechanism [0.5] 本稿では,局所的な差分プライバシーの下でのカテゴリー分布の適応的オンラインベイズ推定アルゴリズムAdOBEst-LDPを提案する。
ベイズ推定によって過去の民営化データにサブセット選択プロセスを適用することにより、アルゴリズムは将来の民営化データの有用性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:42:37 GMT)
Dynamic Token Selection for Aerial-Ground Person Re-Identification [0.4] 人物再識別(ReID)における視点差に対処するビューデカップリング変換器(VDT)フレームワークを提案する。
VDTは、メタトークンとビュートークンを活用して、ビュー固有のとビュー非依存の機能を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:07:11 GMT)
Implementation of neural network operators with applications to remote sensing data [0.4] 双曲型タンジェントシグモダル関数によって活性化される多次元ニューラルネットワーク(NN)演算子の理論に基づいて2つのアルゴリズムを示す。
本稿では,NNに基づくリモートセンシングデータのモデリングと再スケール/エンハンスメントのためのアルゴリズムのいくつかの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 06:51:53 GMT)
Two Models for Surface Segmentation using the Total Variation of the Normal Vector [0.4] 曲面分割の問題は、三角形メッシュで表される曲面を分割することが目的である。
そこで本研究では,2つの反復正則化器を比較し,全変量尺度に基づく変分法を提案する。
第1正規化器は代入関数の総変分を直接算定し、第2正規化器はラベル空間の総変分を算定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:39:48 GMT)
Improved Cleanup and Decoding of Fractional Power Encodings [0.2] ベクトル記号代数を用いて脳内の情報を表現するニューラルネットワークとして高次元ベクトルが提案されている。
従来の研究は、計算中に発生するノイズの下でこれらのベクトルを復号し、クリーンアップすることを模索してきた。
フーリエホログラフィ還元表現(FHRR)ベクトルのデコードとクリーン化を反復的に行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:10:48 GMT)
Was that Sarcasm?: A Literature Survey on Sarcasm Detection [0.2] sarcasmを解釈できることは、sarcasmの複雑な性質を考えると、知性の兆候としてしばしば呼ばれる。
この文献調査は、サーカズム検出のさまざまな側面を掘り下げて、検出中に直面する根本的な問題、この問題を解決するために使用されるアプローチ、およびサーカズム検出のための利用可能なデータセットの異なる形態を理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 10:38:26 GMT)
Quantum enhancement of spoofing detection with squeezed states of light [0.2] 我々は、ランダムな量子状態で符号化された電磁信号におけるスプーフィング検出の究極の限界を確立するために、量子状態判別理論を用いる。
解析により最適境界に対する解析式が得られ、一対のコヒーレント状態を用いて達成できることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:28:39 GMT)
Sphere Packing on a Quantum Computer for Chromatography Modeling [0.2] タンパク質クロマトグラフィー(英: protein chromatography)は、タンパク質を強固に充填したゲルで濾過することによって分離するバイオ医薬品製造において重要な技術である。
我々はクロマトグラフィーを球状パッキングとしてモデル化し、3つのモデルを定式化し、それぞれ複雑さを増す。
最初の均一円パッキングは最大独立集合として再キャストされ、量子コンピュータ上の量子近似最適化アルゴリズムによって解かれる。
第2のヘテロジニアス円パッキングは、グラフィカルな最適化問題として定式化され、古典的なシミュレーションによって解かれる。
第3のヘテロジニアス球パッキングの拡張は、量子解に適した方法で数学的に定式化され、詳細な資源スケーリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:26:38 GMT)
Forma mentis networks predict creativity ratings of short texts via interpretable artificial intelligence in human and GPT-simulated raters [0.1] 説明可能な人工知能(XAI)を用いて、メドニックの創造性に関する連想理論に比較した特徴が、人間に割り当てられた創造性評価とGPT-3.5を説明することができるかどうかを検証する。
GPT-3.5は「それ自身」のストーリーを好んでおり、人間と異なるストーリーを評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 16:33:48 GMT)
Federated Progressive Self-Distillation with Logits Calibration for Personalized IIoT Edge Intelligence [0.1] 本研究では,ロジットキャリブレーションとプログレッシブ自己蒸留に基づく新しいPFL法であるフェデレートプログレッシブ自己蒸留(FedPSD)を提案する。
グローバルな知識を忘れる問題に対処するために,局所的なトレーニング損失に対するロジス校正手法を提案し,進歩的な自己蒸留戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:32:05 GMT)
Evaluating Large Language Models' Capability to Launch Fully Automated Spear Phishing Campaigns: Validated on Human Subjects [0.1] 我々は、パーソナライズされたフィッシング攻撃を行うための大規模言語モデルの能力を評価する。
昨年のAIモデルと人間の専門家のパフォーマンスを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 21:02:06 GMT)
Unlocking Structured Thinking in Language Models with Cognitive Prompting [0.0] 大規模言語モデル(LLM)における問題解決を導く新しいアプローチとして認知的プロンプトを提案する。
本稿では,認知操作の決定論的シーケンス,自己適応型,ハイブリッド型という3つの変種を紹介する。
LLaMA, Gemma2, Qwenの各モデルの算術的推論ベンチマークGSM8Kにおける実験により、認知的プロンプトは標準的な質問応答に比べて性能が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 12:16:51 GMT)
The Impact of Generative AI on Student Churn and the Future of Formal Education [0.0] この研究は、高度教育経験を活かした高校生が、若い頃の起業家的ベンチャーを追求するために、従来の大学学位を廃止することを選択した、新たなトレンドを探求するものである。
生成AIの時代における教育の未来を理解し予測するために、ソーシャルメディアデータを分析するための包括的な方法論を用いる。
我々のアプローチには、世論を測る感情分析、重要テーマと新興トレンドを特定するトピックモデリング、異なる年齢グループや地域間のエンゲージメントを理解するためのユーザ人口統計分析が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 22:48:06 GMT)
TextClass Benchmark: A Continuous Elo Rating of LLMs in Social Sciences [0.0] TextClass Benchmarkプロジェクトは、テキスト分類タスクのためのLLMと変換器の包括的で公平で動的な評価を提供することを目的としている。
この評価は、NLPやテキスト・アズ・データ・アプローチに関わる社会科学の分野における様々な領域や言語にまたがる。
リーダーボードは、カスタマイズされたEloレーティングシステムを使用して、パフォーマンス指標と相対ランクを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:09:49 GMT)
THaMES: An End-to-End Tool for Hallucination Mitigation and Evaluation in Large Language Models [0.0] 事実的に誤ったコンテンツの生成である幻覚は、大規模言語モデルにおいてますます困難になっている。
本稿では,このギャップに対処する統合フレームワークとライブラリであるTHaMESを紹介する。
THaMES は LLM における幻覚の評価と緩和のためのエンドツーエンドのソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:27:09 GMT)
Supervised Autoencoders with Fractionally Differentiated Features and Triple Barrier Labelling Enhance Predictions on Noisy Data [0.0] シャープとインフォメーション比を用いて、リスク調整されたリターンに対するノイズ増大と3重バリアラベルの影響を調べる。
その結果、教師付きオートエンコーダは、バランスの取れたノイズ増大とボトルネックサイズにより、戦略の有効性を著しく向上させることがわかった。
しかし、過度なノイズと大きなボトルネックサイズは性能を損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:43:18 GMT)
Supercharging exceptional points: Full-spectrum pairwise coalescence in non-Hermitian systems [0.0] 非エルミート強結合一次元ハミルトニアンを考える。
特定の対称性を付与すると、すべての固有値がペア化され、対応する固有状態がペア化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:19:40 GMT)
Signed Rényi Entropy and Quantum Second Laws [0.0] 我々は、署名されたR'enyiエントロピーがシステムの非古典性を目撃していることを示す。
古典的進化の下では、R'enyi $2k$-entropy が非減少であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:32:57 GMT)
SeQwen at the Financial Misinformation Detection Challenge Task: Sequential Learning for Claim Verification and Explanation Generation in Financial Domains [0.0] 本稿では,金融分野における誤情報検出に着目し,コリング2025 FMDチャレンジのシステム記述について述べる。
我々は,Qwen,Mistral,Gemma-2を含む大規模言語モデルの組み合わせを実験した。
F1スコアは0.8283、ROUGE-1は0.7253である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:03:04 GMT)
RoBo6: Standardized MMT Light Curve Dataset for Rocket Body Classification [0.0] 本稿では,光度曲線に基づくロケット本体分類のためのRoBo6データセットを提案する。
このデータセットには、CZ-3B、アトラス5センター、ファルコン9、H-2A、アリアン5、デルタ4の6つのロケットボディクラスの光度曲線が含まれている。
CNNやトランスフォーマーベースのアプローチなど、いくつかの機械学習モデルが評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:36:28 GMT)
Resource overheads and attainable rates for trapped-ion lattice surgery [0.0] 本研究では,空間的に分離されたイオン表面符号間の耐故障性格子手術に必要なイオン数を推定する。
以上の結果から,トラップイオン量子コンピュータのスケールにおいて,光カップリングが一桁以上の精度で向上することの必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:18:31 GMT)
Resolving Schrödinger's analysis of the Einstein-Podolsky-Rosen paradox: an incompleteness criterion and weak elements of reality [0.0] EPRパラドックス(Einstein-Podolsky-Rosen paradox)は、量子力学が物理的現実の不完全な記述であるという議論として提示された。
シュロディンガーはパラドックスの相関状態が$hatx$と$hatp$の同時測定を可能にすることを指摘した。
量子力学の不完全性の基準を導出し、この基準が現在の実験で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:18:45 GMT)
Quantum stochastic phase-space theorems lead to hidden causal loops in a model for measurement consistent with macroscopic realism, Bell nonlocality and no-signaling [0.0] 量子計測と非局所性は、マクロ的リアリズムと無信号で一貫して説明できることを示す。
固有状態の重ね合わせで作成したシステム上での$hatx$の測定を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:24:59 GMT)
Quantum algorithm for unstructured search of ranked targets [0.0] グローバーの量子アルゴリズムは、どの古典的アルゴリズムよりも高速に、構造化されていないデータベースからマークされたアイテムを見つけることができる。
複数のマークされた項目間のコヒーレンスにより,Groverのアルゴリズムで最も優先度の高い項目を見つける確率が高まることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:11:09 GMT)
Quantum algorithm for approximating the expected value of a random-exist quantified oracle [0.0] 量子振幅増幅と推定は、非構造化探索と推定タスクに二次的なスピードアップを示す。
これらの量子アルゴリズムのコヒーレントな組み合わせは、ランダムに存在する量子化されたオラクルの期待値を計算するための二次的なスピードアップも提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 19:42:08 GMT)
Quantum Mpemba Effect in Random Circuits [0.0] クォーディット上の電荷保存ランダム回路における量子Mpemba効果について検討する。
我々は、初期状態の非対称なクラスがより高速に対称性を回復し、大カノニカルアンサンブルに達することを示す。
この結果は,カオスシステムにおけるMpemba物理の出現を明らかにする上で,大きな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:27:19 GMT)
Quantum Active Learning for Structural Determination of Doped Nanoparticles -- a Case Study of 4Al@Si$_{11}$ [0.0] ドープナノ粒子の自動構造決定のための量子アクティブラーニング(QAL)法を提案する。
提案したQAL法は4Al(4Al@Si$_11$)ドープSi$_11$の構造決定に応用した。
その結果、QAL法は最適4Al@Si$_11$構造を見つけることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:03:51 GMT)
Pymablock: an algorithm and a package for quasi-degenerate perturbation theory [0.0] 我々は、それを実装するPythonパッケージであるPymablockとともに、同等の効果的なHミルトニアンを紹介します。
我々のアルゴリズムは最適なスケーリングと、任意のサブスペースを処理できる能力と、他の様々な改善を組み合わせている。
我々は、パッケージがk.pモデルの構築をどのように処理し、超伝導量子ビットを解析し、大きな強結合モデルの低エネルギースペクトルを計算するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:39:10 GMT)
Opus: A Large Work Model for Complex Workflow Generation [0.0] Opusは、複雑なビジネスプロセスアウトソーシング(BPO)ユースケースに適したタスクの生成と最適化のためのフレームワークである。
このアプローチでは、クライアント入力、クライアント出力、プロセス指向コンテキストのアライメントとして定義されたインテンションから実行ファイルを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:00:41 GMT)
ORAssistant: A Custom RAG-based Conversational Assistant for OpenROAD [0.0] Retrieval-Augmented Generation(RAG)に基づくOpenROADの対話アシスタントORAsistant
ORAsistantは、一般的なユーザクエリにコンテキスト固有の応答を提供することで、RTL-GDSIIからOpenROADフローのユーザエクスペリエンスを改善することを目的としている。
ORAsistantの構築とテストには,基本LLMモデルとしてGoogle Geminiを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:19:39 GMT)
Non-native speakers of English or ChatGPT: Who thinks better? [0.0] この研究は、人間の脳が自然言語データを処理し解釈する能力はユニークであると結論付けている。
この研究のために15人の英語の母語話者が雇われた。
研究参加者とChatGPTに中心埋め込み型英語文を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 12:04:25 GMT)
Noisy Cyclic Quantum Random Walk [0.0] 等質巡回グラフ上の離散的量子ランダムウォークにおける静的ノイズを探索する。
複素平面上の単位円上のノイズレスステップ作用素のスペクトル特性を制御する。
均一分布雑音に対する超拡散音から部分拡散音への遷移を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:02:38 GMT)
Measurement-induced state transitions in dispersive qubit readout schemes [0.0] 分散可読化方式は超伝導量子ビットの量子非破壊測定を可能にする。
読み出し能力の増大は読み出し時間を短縮することができるが、より高い非計算状態へのキュービット遷移を促進することができる。
これらの測定誘起状態遷移の開始を予測する能力は、量子ビット回路の最適化に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:14:05 GMT)
Many-body physics and resolvent algebras [0.0] 非相互作用ボソンはソフト境界を持つコンパクト領域に閉じ込められている。
これらの系の力学は、増大する領域や粒子数に対して空間的に均質な力学に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:45:09 GMT)
Majorana Thermoelectrics and Refrigeration [0.0] 埋め込みマヨラナバウンド状態(MBS)を持つ2端子量子スピンハルヒートエンジンと量子冷蔵庫を解析した。
MBSの発生は競争力を高めるだけでなく、現代のナノスケールの量子熱エンジンや量子冷蔵庫の性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:40:35 GMT)
Homeostazis and Sparsity in Transformer [0.0] RFB-kWTA や Smart Inhibition などのホメオスタジス機構をトランスの注意機構およびトランスブロックの出力に利用することを提案する。
提案手法は,従来の変圧器0.2768BLEUと,変圧器ブロック0.3007BLEUのアテンション機構と出力にのみ適用可能なモデルとを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:03:41 GMT)
HEARTS: A Holistic Framework for Explainable, Sustainable and Robust Text Stereotype Detection [0.0] HEARTS (Holistic Framework for Explainable, Sustainable, and Robust Text Stereotype Detection)は、モデル性能を高め、炭素フットプリントを最小化し、透過的で解釈可能な説明を提供するフレームワークである。
我々は,LGBTQ+や地域ステレオタイプなど,6つのグループにわたる57,201のラベル付きテキストからなるEMGSD(Expanded Multi-Grain Stereotype dataset)を確立する。
そして、SHAPを用いて微調整された炭素効率のALBERT-V2モデルを解析し、トークンレベルの重要度を生成し、人間の理解との整合性を確保し、SHAPとSHAPを比較して説明可能性の信頼性スコアを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 02:29:59 GMT)
Graph-to-SFILES: Control structure prediction from process topologies using generative artificial intelligence [0.0] 制御構造設計は、P&ID開発において重要なステップであるが面倒なステップである。
生成人工知能(AI)は、技術者を支援することによってP&ID開発時間を短縮することを約束する。
本稿では,フローシートトポロジから制御構造を予測するための生成AI手法であるGraph-to-SFILESモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:30:11 GMT)
Good Grasps Only: A data engine for self-supervised fine-tuning of pose estimation using grasp poses for verification [0.0] ポーズ推定の自己教師型微調整のための新しい手法を提案する。
本手法により,手動ラベリングを使わずにトレーニングデータを自動的に取得できる。
私たちのパイプラインは、プロセス実行中にシステムを微調整し、学習フェーズの必要性を排除します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 12:11:05 GMT)
Fusing Physics-Driven Strategies and Cross-Modal Adversarial Learning: Toward Multi-Domain Applications [0.0] クロスモーダルな敵対的学習と物理駆動の手法は、科学計算における課題に対処するための最先端の方向を表す。
このレビューでは、これらの2つのアプローチを相乗的に統合して、さまざまなアプリケーションドメインのパフォーマンスと堅牢性を高める方法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:47:17 GMT)
Exploring Superpixel Segmentation Methods in the Context of Citizen Science and Deforestation Detection [0.0] 熱帯の森林は地球の生態系において重要な役割を担っている。
森林破壊と劣化は 彼らの存在に重大な脅威をもたらします
イニシアチブは、政府や民間セクターの監視プログラムから、市民科学キャンペーンに基づくソリューションまで、さまざまです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 23:10:40 GMT)
Exploration and Evaluation of Bias in Cyberbullying Detection with Machine Learning [0.0] 今回の研究では、一般的な3つのサイバーいじめデータセットを使用して、データの影響、収集方法、ラベル付け方法、結果の機械学習モデルへの影響を調査します。
仮説として、このモデルはマクロF1スコアに大幅に低下し、平均値0.222が低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 23:18:49 GMT)
Ethics and Artificial Intelligence Adoption [0.0] 本研究の目的は,現代社会における人工知能導入の可能性を理解することである。
提案モデルは, 回答者の回答から得られたデータに基づいて, 構造方程式モデルを用いて検証し, 検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:08:15 GMT)
Erasure-tolerance scheme for the surface codes on neutral atom quantum computers [0.0] 克服すべき重要な課題は、非Pauliエラー、特にエラーの消去とリークエラーの存在である。
以前の研究では、リークエラーは消去エラーに変換可能であることが示されているが、これらの(変換された)消去エラーは継続的に発生し、時間の経過とともに蓄積される。
そこで本研究では,k-shift消去回復法という新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:49:23 GMT)
Enhancing Skin Cancer Diagnosis (SCD) Using Late Discrete Wavelet Transform (DWT) and New Swarm-Based Optimizers [0.0] 皮膚がんは最も致命的ながんの1つであり、診断を受けなければ危険が増幅され、迅速に治療される。
早期発見と皮膚がん診断(SCD)の強力なツールとしてディープラーニングが登場した
本稿では,事前に訓練されたネットワークとウェーブレット変換を併用した最適化手法を用いて,皮膚がん検出のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 13:17:52 GMT)
Dynamics of a particle in the double-slit experiment with measurement [0.0] 粒子状態の進化は、状態空間の2次元部分多様体上のランダムウォークによって効果的に捉えることができることを示す。
このランダムウォークは、スリット付近で粒子を見つける確率のボルン則を再現する。
検出器で識別できない状態の同値クラスに基づくドリフトフリーモデルも検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 20:48:56 GMT)
Contextual Bandits in Payment Processing: Non-uniform Exploration and Supervised Learning at Adyen [0.0] 回帰オラクルは、一様でない探索と教師あり学習を組み合わせたものである。
我々は、大規模なグローバル決済プロセッサであるAdyenにおいて、現実の産業状況におけるこれらのアプローチを分析した。
回帰オラクルは性能を著しく向上させるが、厳密なアルゴリズムの仮定による課題を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 19:45:23 GMT)
Context-Based Echo State Networks with Prediction Confidence for Human-Robot Shared Control [0.0] 本研究では,貯水池計算に基づく実験から得られた新しい軽量学習モデルを提案し,予測間隔で複数の運動軌跡を学習・生成する。
CESN+は、所望の条件に基づいて、最初のLfDトレーニングを超える軌道を生成することができる。
人間-ロボット共用制御アプリケーションでは、機械が生成した軌道の信頼性が制御共有を調停する方法の鍵となる指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 17:20:00 GMT)
Construction numbers: How to build a graph? [0.0] 構成列はグラフの要素の一覧であり、各エッジはその両方のエンドポイントに従う。
グラフの構成数はそのようなシーケンスの数である。
この数は様々なグラフ族に対して決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 01:18:32 GMT)
Combining Threat Intelligence with IoT Scanning to Predict Cyber Attack [0.0] ダークウェブ情報を収集・分析するための新しい手法を提案してきた。
私は、政策立案と諜報研究の両方を導く可能性のあるサイバーセキュリティに関する既存の文献にコントリビュートしたいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 09:48:12 GMT)
Collective quantum phases in frustrated arrays of Josephson junctions [0.0] フラストレーションは、0$-および$pi$-ジョセフソン接合の周期的な配置によって導入される。
小型量子ジョセフソン接合のフラストレーションドソートゥースアレイで生じる集合量子相と量子相転移について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 08:01:13 GMT)
Bosonic and fermionic Gaussian states from Kähler structures [0.0] ボソニックおよびフェルミオンガウス状態は、その線型複素構造$J$によって一意に特徴づけられることを示す。
これらの手法を, 絡み合いと複雑性の研究, (B) 安定系の力学, (C) 駆動系の力学に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:44:22 GMT)
Anomalous radiation reaction in a circularly polarized field [0.0] 異常な放射線反応は、光子放出に対する1ループQED補正から生じる。
強いレーザー場における電子について、この現象の可能性が議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 14:34:19 GMT)
Adaptformer: Sequence models as adaptive iterative planners [0.0] マルチタスクミッションにおける意思決定は、自律システムにとって難しい問題である。
本稿では、サンプル効率の高い探索と利用のためにシーケンスモデルを利用する適応型プランナであるAdaptformerを提案する。
マルチゴール迷路到達性タスクにおいて,Adaptformerは最先端の手法よりも25%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 00:34:41 GMT)
A generalization of Burmester-Desmedt GKE based on a non-abelian finite group action [0.0] 本稿では、よく知られたグループ鍵交換プロトコルの一般化を提案する。
提案プロトコルがKatzとYungのモデルでセキュアであることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 07:45:06 GMT)
A formula for constructing Mignotte sequences [0.0] この記事では、ミグノット列を構成するための新しい、直接的かつ単純な公式について述べる。
この記事では、ミグノット列を構成するための新しい、直接的かつ単純な公式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 18:28:01 GMT)
A conditional Generative Adversarial network model for the Weather4Cast 2024 Challenge [0.0] 本研究では, 深層学習の降雨予測への応用について検討し, スピニング強化可視・赤外画像装置(SEVIRI)を用いて検討した。
我々は4つの赤外線周波数チャネルの平均を入力として、高密度光流アルゴリズムを用いて4時間後に放射像を予測する。
予測放射画像を4時間の予測期間に集約した降雨画像に変換し、累積降雨値を生成するために、条件付き生成逆ネットワーク(GAN)モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 11:56:20 GMT)
A Novel Use of Pseudospectra in Mathematical Biology: Understanding HPA Axis Sensitivity [0.0] 視床下部-Pituitary-Adrenal(HPA)軸は主要な神経内分泌系である。
この研究は、初めて擬似スペクトルを用いてHPA軸を探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 15:20:46 GMT)
A Deep Learning Approach to Predict the Fall [of Price] of Cryptocurrency Long Before its Actual Fall [0.0] 本研究の目的は、暗号通貨市場のリスクファクターの大きさを予測することである。
当社のアプローチは、経験した問題や困難を克服することで、暗号通貨市場に投資する人々を支援します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Nov 2024 03:12:00 GMT)