Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

MMEvol: Empowering Multimodal Large Language Models with Evol-Instruct [148.4]
我々は,新しいマルチモーダル命令データ進化フレームワークであるMMEvolを提案する。 MMEvolは、きめ細かい知覚、認知的推論、相互作用の進化の洗練された組み合わせによって、データ品質を反復的に改善する。提案手法は,9つのタスクにおいて,最先端モデルに比べて有意に少ない精度でSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:08:49 GMT)
4D Gaussian Splatting: Modeling Dynamic Scenes with Native 4D Primitives [116.2]
本稿では,動的シーンを非拘束な4次元ボリューム学習問題とみなす。本研究では,4次元ガウス原始体の集合を対象とした動的シーンを明示的な幾何学的特徴と外観的特徴で表現する。このアプローチは、下層のフォトリアリスティック時間体積を適合させることで、空間と時間の関連情報をキャプチャすることができる。特に、我々の4DGSモデルは、複雑なダイナミックシーンのための、高解像度で斬新なビューのリアルタイムレンダリングをサポートする最初のソリューションです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:30:26 GMT)
Towards Compatible Fine-tuning for Vision-Language Model Updates [114.3]
クラス条件付きコンテキスト最適化(ContCoOp)は、学習可能なプロンプトと、テキストエンコーダに入力する前に注意層を使用してクラス埋め込みを統合する。 15のデータセットで実験した結果,ContCoOpはベースライン法よりも高い互換性を示し,分布外一般化の堅牢性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:06:27 GMT)
Next Token Prediction Towards Multimodal Intelligence: A Comprehensive Survey [93.7]
Next Token Prediction (NTP)は、機械学習タスクの多目的な学習目標である。本調査では,マルチモーダル学習における理解と生成を一体化する包括的分類法を導入する。提案した分類法は,マルチモーダルトークン化,MMNTPモデルアーキテクチャ,統合タスク表現,データセットと評価,オープンチャレンジの5つの重要な側面を網羅している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:00:30 GMT)
Edicho: Consistent Image Editing in the Wild [90.4]
エディコは拡散モデルに基づく訓練なしの解を踏む。これは、明示的な画像対応を使って直接編集する基本的な設計原理を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:56:44 GMT)
LLM-jp: A Cross-organizational Project for the Research and Development of Fully Open Japanese LLMs [90.0]
本稿では,LLM-jpについて紹介する。LLM-jpは,日本語大言語モデル(LLM)の研究・開発のためのクロスオーガナイゼーションプロジェクトである。この執筆時点で、学界や産業界から1,500人以上の参加者がこの目的のために協力している。最新のアクティビティについては、https://llm-jp.nii.ac.jp/en/.com/を参照してください。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:46:43 GMT)
Functional Risk Minimization [89.9]
本稿では,損失を出力ではなく関数と比較するフレームワークである機能的リスク最小化を提案する。これにより、教師なし、教師なし、およびRL実験のパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:29:48 GMT)
Training Software Engineering Agents and Verifiers with SWE-Gym [89.6]
SWE-Gymは、現実世界のソフトウェアエンジニアリング(SWE)エージェントをトレーニングするための最初の環境である。 SWE-Gymには2,438の現実世界のPythonタスクインスタンスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:15:39 GMT)
DRT-o1: Optimized Deep Reasoning Translation via Long Chain-of-Thought [89.5]
DRT-o1は、長いチェーン・オブ・シークレットの成功をニューラルマシン翻訳(MT)にもたらす試みである。まず、既存の文献から模範文や比喩文を含む文を抽出し、その後、長い思考を通してこれらの文を翻訳する多エージェントフレームワークを開発する。 Qwen2.5とLLama-3.1をバックボーンとして使用することで、DRT-o1モデルは機械翻訳中に思考過程を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:29:36 GMT)
Large Language Models-guided Dynamic Adaptation for Temporal Knowledge Graph Reasoning [87.1]
大規模言語モデル (LLM) は、時間的推論において広範な知識と卓越した能力を示した。本稿では,時間的知識グラフに基づく推論のためのLarge Language Models-Guided Dynamic Adaptation (LLM-DA)法を提案する。 LLM-DAは、歴史的データを解析し、時間的論理規則を抽出するLLMの機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 00:53:45 GMT)
Efficient Link Prediction via GNN Layers Induced by Negative Sampling [86.9]
リンク予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)は、緩やかに2つの広いカテゴリに分けられる。本稿では,新しいGNNアーキテクチャを提案する。このアーキテクチャでは,Emphforwardパスは,Emphboth陽性(典型的)と負陰性(アプローチに共通)のエッジに明示的に依存する。これは、埋め込み自体を、正と負のサンプルの分離を好むフォワードパス特異的エネルギー関数の最小化子として再キャストすることで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:53:16 GMT)
AttEntropy: On the Generalization Ability of Supervised Semantic Segmentation Transformers to New Objects in New Domains [85.5]
視覚変換器は、抽出する訓練を受けていない情報を符号化する優れた能力を持っている。本研究は,意味的セグメンテーションのためのトランスフォーマーを教師付き方式で明示的に訓練する場合に,同様の現象が発生することを示す。この情報は、道路障害物、ターミナルに駐車している航空機、月の岩、海洋の危険など様々な領域において、これまで見たことのないこれらのクラスからオブジェクトを分割するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 00:12:51 GMT)
Conservation-informed Graph Learning for Spatiotemporal Dynamics Prediction [84.3]
限られたトレーニングデータに基づいて時間的ダイナミクスを学習するために、エンドツーエンドで説明可能な学習フレームワークを導入する。このネットワークは、保守的かつ非保守的な情報が、潜在マーチング戦略によって強化されたマルチスケール空間を通過する対称性によって一般的な保存法則に従うように設計されている。結果はCiNNが顕著な精度と一般化能力を示し、様々な時間的ダイナミクスの予測のための学習に容易に適用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:55:59 GMT)
SoftPatch+: Fully Unsupervised Anomaly Classification and Segmentation [84.1]
本論文は、完全教師なし産業異常検出(すなわち、ノイズデータ付き教師なしAD)を初めて検討したものである。メモリベースの非教師なしAD手法であるSoftPatchとSoftPatch+を提案する。既存の手法と比較して、SoftPatchは通常のデータの強力なモデリング能力を維持し、コアセットにおける過信問題を軽減する。様々なノイズシナリオで実施された総合的な実験により、SoftPatchとSoftPatch+はMVTecAD、ViSA、BTADのベンチマークで最先端のADメソッドよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:16:49 GMT)
Sample Correlation for Fingerprinting Deep Face Recognition [83.5]
SAC(SA Corremplelation)に基づく新しいモデル盗難検出手法を提案する。 SACは、顔認証や顔の感情認識を含む、深層顔認識における様々なモデル盗難攻撃に対して、AUC、p値、F1スコアの点で最高のパフォーマンスを示すことに成功した。我々は,SAC-JC の評価を Tiny-ImageNet や CIFAR10 などのオブジェクト認識に拡張し,従来の手法よりも SAC-JC の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:37:06 GMT)
Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling [81.3]
モデルから候補解を繰り返しサンプリングする簡単な手法を用いて、推論計算をスケーリングのための別の軸として検討する。複数のタスクやモデルにまたがって、カバレッジは4桁以上のサンプル数でスケールする。コードや形式的証明のようなドメインでは、回答が自動的に検証されるので、カバレッジの増加は直接的にパフォーマンスの向上につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:03:24 GMT)
Prototypical Distillation and Debiased Tuning for Black-box Unsupervised Domain Adaptation [78.5]
教師なしドメイン適応は、関連するラベルに富んだソースドメインからラベルのないターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。本稿では,ブラックボックスドメイン適応(Black-box domain adapt)と呼ばれる新しい設定を提案する。我々は、$textbfPro$totypical $textbfD$istillationと$textbfD$ebiased tun$textbfing$という2段階のフレームワークを開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:48:34 GMT)
Geometric-Averaged Preference Optimization for Soft Preference Labels [78.3]
LLMを人間の嗜好と整合させる多くのアルゴリズムは、人間の嗜好は二進的かつ決定論的であると仮定する。本研究では,分散ソフトな選好ラベルを導入し,損失関数におけるLLM出力確率の重み付き幾何平均を用いて直接選好最適化(DPO)を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:05:20 GMT)
Combating Label Noise With A General Surrogate Model For Sample Selection [77.5]
本稿では,視覚言語サロゲートモデルCLIPを用いて,雑音の多いサンプルを自動的にフィルタリングする手法を提案する。提案手法の有効性を実世界および合成ノイズデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:13:23 GMT)
Do NOT Think That Much for 2+3=? On the Overthinking of o1-Like LLMs [76.4]
o1のようなモデルは、推論中に人間のような長時間の思考をエミュレートすることができる。本論文は,これらのモデルにおける過度な考察の課題に関する,最初の包括的研究である。精度を損なうことなく、過剰思考を緩和し、推論プロセスを合理化するための戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:55:12 GMT)
Low-Light Image Enhancement via Generative Perceptual Priors [75.0]
視覚言語モデル(VLM)を用いた新しいtextbfLLIE フレームワークを提案する。まず、LL画像の複数の視覚特性を評価するためにVLMを誘導するパイプラインを提案し、その評価を定量化し、グローバルおよびローカルな知覚的先行情報を出力する。 LLIEを有効活用するために,これらの生成的知覚前駆体を組み込むため,拡散過程にトランスフォーマーベースのバックボーンを導入し,グローバルおよびローカルな知覚前駆体によってガイドされる新しい層正規化(textittextbfLPP-Attn)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:51:52 GMT)
SM3Det: A Unified Model for Multi-Modal Remote Sensing Object Detection [73.5]
本稿では,リモートセンシングのためのマルチモーダルデータセットとマルチタスクオブジェクト検出(M2Det)という新しいタスクを提案する。水平方向または指向方向の物体を、あらゆるセンサーから正確に検出するように設計されている。この課題は、1)マルチモーダルモデリングの管理に関わるトレードオフ、2)マルチタスク最適化の複雑さに起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:47:51 GMT)
NetFlowGen: Leveraging Generative Pre-training for Network Traffic Dynamics [73.0]
我々は,NetFlowレコードからのトラフィックデータのみを用いて,トラフィックダイナミクスをキャプチャする汎用機械学習モデルを事前学習することを提案する。ネットワーク特徴表現の統一,未ラベルの大規模トラフィックデータ量からの学習,DDoS攻撃検出における下流タスクのテストといった課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 00:47:49 GMT)
PyG-SSL: A Graph Self-Supervised Learning Toolkit [71.2]
Graph Self-Supervised Learning (SSL)は近年,重要な研究領域として現れている。これらのグラフSSLメソッドの顕著な成果にもかかわらず、その実装は初心者にとって大きな課題となっている。 PyG-SSLと呼ばれるグラフSSLツールキットは、PyTorch上に構築されており、さまざまなディープラーニングや科学計算バックエンドと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:32:05 GMT)
VisionReward: Fine-Grained Multi-Dimensional Human Preference Learning for Image and Video Generation [70.7]
VisionRewardは細粒度で多次元の報酬モデルである。我々は、画像やビデオの人間の好みを多次元に分解する。 VisionRewardに基づく多目的選好学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:24:09 GMT)
An Empirical Study of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuning [70.5]
カタストロフィック・ナッシング(英: Catastrophic forgetting、CF)は、機械学習において、モデルが以前に学習した情報を忘れたときに発生する現象である。本研究では,大規模言語モデルにおける連続的調律時の忘れ現象を実験的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:32:49 GMT)
M$^3$oralBench: A MultiModal Moral Benchmark for LVLMs [66.8]
LVLMのための最初のMultiModal Moral BenchmarkであるM$3$oralBenchを紹介する。 M$3$oralBench は Moral Foundations Vignettes (MFVs) の日常的なモラルシナリオを拡張し、テキストから画像への拡散モデル SD3.0 を用いて対応するシナリオイメージを作成する。道徳基礎理論(MFT)の6つの道徳的基礎にまたがって道徳的評価を行い、道徳的判断、道徳的分類、道徳的対応の課題を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:18:55 GMT)
SepLLM: Accelerate Large Language Models by Compressing One Segment into One Separator [65.6]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの範囲で例外的な性能を示した。特定の意味のない特別なトークン(セパレータ)は、意味的に意味のあるトークンと比較して注意点に不均等に寄与する。 SepLLMは,これらのセグメントを圧縮し,冗長なトークンを除去することによって推論を高速化する,プラグイン・アンド・プレイのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:54:29 GMT)
Finding the Right Moment: Human-Assisted Trailer Creation via Task Composition [63.8]
我々は、トレーラーに含まれる可能性がある映画、すなわちショットのトレーラーの瞬間を見つけることに重点を置いている。私たちは映画をグラフとしてモデル化し、ノードはショットであり、エッジはそれらの間のセマンティックな関係を表す。教師なしのアルゴリズムがグラフを横切り、人間の審査員が競争監督のアプローチで選択した映画からトレーラーの瞬間を選択する。このツールを使うと、30分以内のトレーラーショットを選択でき、完全に自動的な方法よりも優れており、専門家による(排他的な)手動選択に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:43:54 GMT)
YOLO-UniOW: Efficient Universal Open-World Object Detection [63.7]
オープン語彙とオープンワールドオブジェクト検出タスクを統合する新しいパラダイムであるUniversal Open-World Object Detection (Uni-OWD)を紹介する。 YOLO-UniOWはAdaptive Decision Learningを導入し、計算コストのかかるクロスモダリティ融合をCLIP潜伏空間の軽量アライメントに置き換える。実験では、YOLO-UniOWが34.6 APと30.0 APr、推論速度は69.6 FPSを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:34:14 GMT)
Gender Bias in Text-to-Video Generation Models: A case study of Sora [63.1]
本研究では,OpenAIのテキスト・ビデオ生成モデルであるSoraにおけるジェンダーバイアスの存在について検討した。性別ニュートラルとステレオタイププロンプトの多種多様なセットから生成されたビデオを分析し、バイアスの有意な証拠を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:08:13 GMT)
Hierarchical Banzhaf Interaction for General Video-Language Representation Learning [60.4]
マルチモーダル表現学習は人工知能領域において重要な役割を担っている。本稿では,多変量協調ゲーム理論を用いて,ビデオテキストをゲームプレイヤーとしてモデル化する手法を提案する。元の構造をフレキシブルなエンコーダ・デコーダ・フレームワークに拡張し、モデルが様々な下流タスクに適応できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:09:15 GMT)
Ontology-grounded Automatic Knowledge Graph Construction by LLM under Wikidata schema [60.4]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた知識グラフ構築のためのオントロジー的アプローチを提案する。我々は、一貫性と解釈可能性を確保するために、抽出された関係に基づいて、著者によるオントロジーによるKGの基底生成を行う。我々の研究は、人間の介入を最小限に抑えたスケーラブルなKG建設パイプラインの実現に向けて有望な方向を示し、高品質で人間に解釈可能なKGを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:36:05 GMT)
Semantics Prompting Data-Free Quantization for Low-Bit Vision Transformers [59.8]
セマンティックスプロンプトデータ自由量子化手法であるSPDFQを提案する。まず、SPDFQはAPA(Attention Priors Alignment)を組み込んでいる。第二に、SPDFQはマルチセマンティック強化(Multi-Semantic Reinforcement、MSR)を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:00:49 GMT)
TimeRAF: Retrieval-Augmented Foundation model for Zero-shot Time Series Forecasting [59.7]
TimeRAFは検索拡張技術によるゼロショット時系列予測を強化する検索拡張予測モデルである。 TimeRAFは、エンド・ツー・エンドの学習可能なレトリバーを使用して、知識ベースから貴重な情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:06:47 GMT)
PSDiff: Diffusion Model for Person Search with Iterative and Collaborative Refinement [59.6]
本稿では,拡散モデルであるPSDiffに基づく新しいPerson Searchフレームワークを提案する。 PSDiffは、ノイズの多いボックスとReID埋め込みから地上の真実へのデュアルデノケーションプロセスとして検索する人を定式化する。新しいパラダイムに従って、我々は、反復的かつ協調的な方法で検出とReIDサブタスクを最適化する新しいコラボレーティブ・デノナイジング・レイヤ(CDL)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:20:05 GMT)
InfAlign: Inference-aware language model alignment [58.7]
言語モデルのアライメントは、現代の生成言語モデルのトレーニングにおいて重要なステップとなっている。我々は,アライメントフレームワークが推論時間法の観点から準最適であることを示す。推論認識アライメント(IAPO)のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:37:33 GMT)
A Simple Recipe for Contrastively Pre-training Video-First Encoders Beyond 16 Frames [57.8]
我々は,大規模な画像テキストモデルを浅部時間融合によりビデオに転送する共通パラダイムを構築した。 1)標準ビデオデータセットにおけるビデオ言語アライメントの低下による空間能力の低下と,(2)処理可能なフレーム数のボトルネックとなるメモリ消費の増大である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:51:22 GMT)
Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge at Different Layers? [57.0]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。しかし、これらのモデルが様々な複雑さのタスクを符号化するメカニズムは、いまだに理解されていない。我々は、より複雑な概念が一般的により深い層で取得されることを示すために、概念深さの概念を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:25:19 GMT)
Graph Structure Refinement with Energy-based Contrastive Learning [57.0]
グラフの構造と表現を学習するための生成訓練と識別訓練のジョイントに基づく教師なし手法を提案する。本稿では,ECL-GSR(Energy-based Contrastive Learning)によるグラフ構造再構成(GSR)フレームワークを提案する。 ECL-GSRは、主要なベースラインに対するサンプルやメモリの少ない高速なトレーニングを実現し、下流タスクの単純さと効率性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:28:52 GMT)
CodeIP: A Grammar-Guided Multi-Bit Watermark for Large Language Models of Code [56.0]
大規模言語モデル(LLM)はコード生成において顕著な進歩を遂げた。 CodeIPは、新しいマルチビット透かし技術で、出所の詳細を保持するために追加情報を挿入する。 5つのプログラミング言語にまたがる実世界のデータセットで実施された実験は、CodeIPの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:59:18 GMT)
Latent Drifting in Diffusion Models for Counterfactual Medical Image Synthesis [56.0]
大規模なデータセットのトレーニングによるスケーリングは、画像生成の品質と忠実度を高め、拡散モデルによる操作を可能にすることが示されている。遅延ドリフトにより、医療画像に対して拡散モデルを条件付けし、反ファクト画像生成の複雑なタスクに適合させることができる。本研究は,異なる微調整方式と組み合わせた場合,様々なシナリオにおいて顕著な性能向上を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:59:34 GMT)
Action-Agnostic Point-Level Supervision for Temporal Action Detection [55.9]
そこで本研究では,光注釈付きデータセットを用いた時間的行動検出のためのアクション非依存のポイントレベル監視を提案する。提案手法では,ビデオフレームのごく一部を教師なしの方法でサンプリングし,人間のアノテータに提示し,そのフレームにアクションカテゴリをラベル付けする。トリミングされていないビデオですべてのアクションインスタンスを検索するアノテータを必要とするポイントレベルの監視とは異なり、アノテートするフレームは人間の介入なしに選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:59:55 GMT)
LLM-based Translation Inference with Iterative Bilingual Understanding [52.5]
大規模言語モデル(LLM)の言語間機能に基づいた,新しい反復的バイリンガル理解翻訳法を提案する。 LLMの言語横断的能力により、ソース言語とターゲット言語を別々にコンテキスト理解することが可能になる。提案したIBUTは、いくつかの強力な比較法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:57:10 GMT)
Understanding Synthetic Context Extension via Retrieval Heads [51.9]
本稿では,検索と推論を必要とする3つの長文タスクに対する合成データの微調整について検討する。合成データに基づいてトレーニングされたモデルは、実際のデータには及ばないが、驚くべきことに、ミスマッチを解釈できる。我々の結果は、合成データの微調整性能の解釈方法と、長期にわたる実世界の能力学習のためのより良いデータ作成方法に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:48:26 GMT)
Prometheus: 3D-Aware Latent Diffusion Models for Feed-Forward Text-to-3D Scene Generation [51.4]
Prometheusはオブジェクトレベルとシーンレベルの両方を秒単位でテキストから3D生成するための3D対応潜時拡散モデルである。遅延拡散パラダイムにおいて、3Dシーン生成を多視点, フィードフォワード, ピクセルアラインな3Dガウス生成として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:44:23 GMT)
FLARE: Faithful Logic-Aided Reasoning and Exploration [51.0]
タスク分解を用いて問題空間をトラバースする新しい手法を提案する。我々はLarge Language Modelsを使ってソリューションを計画し、クエリを事実に軟式化し、論理プログラミングコードを使って述語する。提案手法は,生成したコードに対する推論プロセスの忠実度を計算し,外部の解法に頼らずにマルチホップ探索のステップを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:52:49 GMT)
VideoMaker: Zero-shot Customized Video Generation with the Inherent Force of Video Diffusion Models [50.5]
ビデオ拡散モデル(VDM)は本質的に被写体の特徴を抽出し注入する力を持っている。高品質なゼロショットカスタマイズビデオ生成を実現するために,VDM固有の力を利用する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:50:45 GMT)
Vinci: A Real-time Embodied Smart Assistant based on Egocentric Vision-Language Model [49.9]
我々は、エゴセントリックな視覚言語モデルに基づいて構築されたリアルタイムエンボディ型スマートアシスタントであるVinciを紹介する。ヴィンチは「常に」モードで動作し、環境を継続的に観察してシームレスな相互作用と補助を提供する。我々は、アップロードされたビデオをテストするためのデモWebプラットフォームとともに、デバイス開発のための完全な実装をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:57:05 GMT)
Detection-Fusion for Knowledge Graph Extraction from Videos [49.2]
本稿では,知識グラフを用いた動画アノテート手法を提案する。具体的には,この課題に対するディープラーニングモデルを提案する。また,知識グラフ構築に背景知識を組み込むためのモデルの拡張も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:26:11 GMT)
ReFlow6D: Refraction-Guided Transparent Object 6D Pose Estimation via Intermediate Representation Learning [48.3]
透明な物体6次元ポーズ推定のための新しい手法であるReFlow6Dを提案する。従来の手法とは異なり,RGB画像空間の変化や深度情報に依存しない特徴空間を利用する。 ReFlow6Dは,RGB画像のみを入力として,透明物体の正確な6次元ポーズ推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:53:26 GMT)
Causal-aware Graph Neural Architecture Search under Distribution Shifts [48.0]
Causal-aware Graph Neural Architecture Search (CARNAS)は、アーキテクチャ探索プロセス中に因果グラフ-アーキテクチャ関係をキャプチャする。本稿では,潜伏空間内の因果部分グラフに介入するグラフ埋め込み干渉法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:28:31 GMT)
High-Rank Irreducible Cartesian Tensor Decomposition and Bases of Equivariant Spaces [47.8]
未知カルトテンソル(ICT)は、同変グラフニューラルネットワークの設計において重要な役割を果たす。 ICT分解とこの同変空間の基底は高次テンソルでは得られない。この研究は、ICTの分解行列を、小さくて手頃な価格の複雑さで$n=9$まで初めて得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:07:15 GMT)
Augmenting Biomedical Named Entity Recognition with General-domain Resources [47.2]
ニューラルネットワークに基づくバイオメディカル名前付きエンティティ認識(BioNER)モデルのトレーニングは通常、広範囲でコストのかかる人的アノテーションを必要とする。 GERBERAは、一般ドメインのNERデータセットをトレーニングに利用した、単純なyet効率の手法である。我々は,81,410インスタンスからなる8つのエンティティタイプの5つのデータセットに対して,GERBERAを体系的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:18:38 GMT)
Enhancing Table Recognition with Vision LLMs: A Benchmark and Neighbor-Guided Toolchain Reasoner [47.1]
我々は、非構造化テーブルを認識するための訓練不要推論パラダイムとして、視覚大言語モデル(VLLM)を採用している。低画質の入力画像の問題を軽減するために,Nighbor-Guided Toolchain Reasoner (NGTR) フレームワークを提案する。提案手法は,バニラVLLMの認識能力を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:40:19 GMT)
Evaluating Concurrent Robustness of Language Models Across Diverse Challenge Sets [46.2]
言語モデルはブラックボックスの性質が特徴で、しばしば幻覚を呈し、入力の摂動に敏感である。入力摂動が言語モデルにどう影響するかを,様々な尺度で検討する手法を提案する。複数の摂動に対するロバスト性に対処するための3つの異なる微調整戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:02:43 GMT)
Accelerating Energy-Efficient Federated Learning in Cell-Free Networks with Adaptive Quantization [46.0]
フェデレートラーニング(FL)により、クライアントはローカルデータの代わりに学習パラメータを共有でき、通信オーバーヘッドを低減できる。従来の無線ネットワークはFLでレイテンシの問題に直面している。本稿では,クライアントサーバ間のシームレスな協調作業に最適化されたアップリンク電力割り当てを特徴とするエネルギー効率,低レイテンシFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:10:21 GMT)
Predicting Long Term Sequential Policy Value Using Softer Surrogates [46.0]
我々は,新政策の短期的データのみを用いて,新政策の完全な水平価値を見積もる方法について検討する。 HIV治療と敗血症治療の2つの現実的シミュレータを用いた実験結果から,本手法は地平線を待つよりも10倍早く,新たな意思決定方針を情報的に評価できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:01:15 GMT)
Neural Network Diffusion [45.9]
拡散モデルはランダムノイズから潜在表現を合成するために訓練される。このモデルは次に新しい表現を生成し、オートエンコーダのデコーダを通過してハイパフォーマンスなネットワークパラメータの新しいサブセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:13:37 GMT)
TangoFlux: Super Fast and Faithful Text to Audio Generation with Flow Matching and Clap-Ranked Preference Optimization [45.7]
我々はTangoFluxを紹介した。TangoFluxは、515Mパラメータを持つ効率的なText-to-Audio(TTA)生成モデルで、1つのA40 GPUで最大30秒44.1kHzのオーディオをわずか3.7秒で生成できる。 TTAモデルを調整する上で重要な課題は、Large Language Models (LLMs) で利用できる検証可能な報酬やゴールドスタンダードの回答のような構造化されたメカニズムを欠いているため、選好ペアを作成するのが難しいことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:02:44 GMT)
Simulation-based Inference for Cardiovascular Models [43.6]
シミュレーションに基づく推論を用いて、波形をプラプシブルな生理的パラメータにマッピングする逆問題を解決する。臨床応用5種類のバイオマーカーのin-silico不確実性解析を行った。我々はMIMIC-III波形データベースを用いて,ビビオとシリカのギャップについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:53:48 GMT)
GroverGPT: A Large Language Model with 8 Billion Parameters for Quantum Searching [43.5]
量子チューリングマシンの出力をシミュレートするために,大規模言語モデルを活用する可能性について検討する。特殊なモデルであるGroverGPTは、15兆以上のトークンでトレーニングされた。 OpenAIのGPT-4o(45%の精度)を一貫して上回り、6ビットと10ビットのデータセットでほぼ100%の精度を達成した。また、3から6キュービットのデータで訓練すると、20キュービットを超えるシステムに対して95%を超える精度で強い一般化を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:23:10 GMT)
Large Language Models for Classical Chinese Poetry Translation: Benchmarking, Evaluating, and Improving [43.1]
印象的な多言語機能を持つ大規模言語モデル(LLM)は、この極端な翻訳要求を達成するための希望の光となるかもしれない。本稿ではまず,各漢詩にエレガントな翻訳が認められた適切なベンチマーク(PoetMT)を紹介する。本稿では,GPT-4に基づく新しい測定基準を提案し,現在のLCMがこれらの要求を満たす範囲を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:26:14 GMT)
Large Language Model-Brained GUI Agents: A Survey [42.8]
マルチモーダルモデルはGUI自動化の新しい時代を支えてきた。彼らは自然言語理解、コード生成、視覚処理において例外的な能力を示した。これらのエージェントはパラダイムシフトを表しており、ユーザーは単純な会話コマンドで複雑なマルチステップタスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:54:24 GMT)
The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques [42.6]
生成的人工知能システムは、様々な産業や研究領域に展開されつつある。工学は矛盾する用語と存在論的理解に苦しむ本研究は,プロンプト技術と応用分析の分類を組み込むことにより,プロンプトエンジニアリングの構造化された理解を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:33:09 GMT)
Yi: Open Foundation Models by 01.AI [41.9]
Yiモデルファミリは、6Bおよび34B事前訓練言語モデルに基づいており、チャットモデル、200K長コンテキストモデル、深度アップスケールモデル、ビジョン言語モデルに拡張する。私たちのベースモデルは、MMLUのような幅広いベンチマークで強力なパフォーマンスを実現し、優れたチャットモデルは、AlpacaEvalやArenaといった主要な評価プラットフォーム上で、強い人間の嗜好率を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:46:35 GMT)
Learning to Rank Pre-trained Vision-Language Models for Downstream Tasks [41.5]
CLIPのような視覚言語モデル(VLM)は、分類ベンチマークで星のゼロショット能力を示している。ラベル付けされていない下流タスクで最高のパフォーマンスでVLMを選択するのは簡単ではありません。本稿では、教師なしの下流データセットのみを利用できる、テクスチャファイン教師付き視覚言語モデル選択の問題を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:26:53 GMT)
Automatic feature selection and weighting in molecular systems using Differentiable Information Imbalance [41.5]
微分情報不均衡 (DII) は特徴集合間の情報内容をランク付けする自動手法である。基底真理特徴空間における距離を用いて、DIIはこれらの関係を最もよく保存する特徴の低次元の部分集合を特定する。 DIIはスパース解を生成し、縮小された特徴空間の最適サイズを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:38:52 GMT)
Nash CoT: Multi-Path Inference with Preference Equilibrium [40.5]
CoT(Chain of Think)は、複雑な推論タスクにおいて、LLM(Large Language Models)のパフォーマンスを向上させるための推論フレームワークである。より良い結果を得るための推論パスの数に最適な設定はなく、結果として推論コストが増大する。本研究では,ロール固有LLMと一般LLMの世代とのバランスを保ちつつ,各経路にゲームシステムを構築することによりナッシュCoTを提案する。アラビア推論,コモンセンス質問回答,シンボリック推論など,さまざまな推論タスクにおけるナッシュCoTの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:43:46 GMT)
Social-LLaVA: Enhancing Robot Navigation through Human-Language Reasoning in Social Spaces [40.4]
本研究では,人間の知覚とロボット行動のギャップを埋めるために言語を用いることを提案する。視覚言語データセットであるSocial Robot Navigation via Explainable Interactions (SNEI)を作成し、40万個の人称視覚質問回答(VQA)を特徴とする。我々は、SNEIを用いてVLM、Social-LLaVAを微調整し、データセットの実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:59:30 GMT)
A High Energy-Efficiency Multi-core Neuromorphic Architecture for Deep SNN Training [40.2]
直接SNNトレーニングを支援するマルチコアニューロモルフィックアーキテクチャを開発した。 SNN訓練におけるA100 GPUと比較して,DRAMアクセスを5585%削減した1.05TFLOPS/W@FP16 @28nmの高エネルギー効率が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:29:09 GMT)
A multiple-circuit approach to quantum resource reduction with application to the quantum lattice Boltzmann method [39.7]
量子格子ボルツマン法(QLBM)における非圧縮性ナビエ-ストークス方程式の多重回路アルゴリズムを提案する。提案法は2次元蓋駆動キャビティフローに対して検証および実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:04:56 GMT)
Are Vision-Language Models Truly Understanding Multi-vision Sensor? [38.7]
大規模視覚言語モデル(VLM)は、視覚入力をテキストと整列させることによって進歩している。実世界のアプリケーションでは、熱、深度、X線情報といった多様なマルチビジョンセンサーデータの理解が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:44:25 GMT)
A Modular-based Strategy for Mitigating Gradient Conflicts in Simultaneous Speech Translation [38.7]
同時音声翻訳(SimulST)は、ストリーミング音声入力を継続的に処理しながら、ターゲット言語テキストを生成する。本稿では,より微細なモジュラレベルでの衝突を検知し,勾配予測を用いて解決するMGCM(Modular Gradient Conflict Mitigation)戦略を提案する。実験の結果,MGCMは特に中・高遅延条件下で,SimulSTの性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:33:17 GMT)
Zero-resource Speech Translation and Recognition with LLMs [38.1]
我々は,ペア音声テキストデータを見たことのない言語において,多言語大言語モデル(LLM)を用いてSTとASRを実行することを提案する。我々は、事前訓練された多言語音声エンコーダ、多言語LLM、およびLLMのトークン埋め込み空間に音声表現をマッピングする軽量適応モジュールを用いて、これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:25:56 GMT)
Ultralight Signal Classification Model for Automatic Modulation Recognition [37.7]
エッジアプリケーションに最適化された超軽量ハイブリッドニューラルネットワークを提案する。クラス毎に100サンプル未満のサンプルを使用して、好ましくない信号と雑音の比率で堅牢なパフォーマンスを実現し、計算オーバーヘッドを大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:51:38 GMT)
UnrealZoo: Enriching Photo-realistic Virtual Worlds for Embodied AI [37.5]
Unreal Engine上に構築された写真リアルな3Dバーチャルワールドの豊富なコレクションであるUnrealZooを紹介します。エンボディされたAIエージェントには、さまざまなプレイ可能なエンティティを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:31:01 GMT)
SoS Certificates for Sparse Singular Values and Their Applications: Robust Statistics, Subspace Distortion, and More [37.2]
我々は、最大$|M u|$で境界を証明できる新しいアップタイムアルゴリズムの族を与える。我々の認証アルゴリズムは, Sum-of-Squares階層を必須に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:59:46 GMT)
LLM-Forest: Ensemble Learning of LLMs with Graph-Augmented Prompts for Data Imputation [37.1]
巨大なコーパスで訓練された大規模言語モデル(LLM)は、データ生成に強い可能性を示している。筆者らは,自信に基づく重み付き投票を伴う,数発の学習用LLM"ツリー"の"フォレスト"を導入した,新しいフレームワーク LLM-Forest を提案する。このフレームワークは、2部情報グラフという新しい概念に基づいて構築され、高品質な関連する隣り合うエントリを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:37:28 GMT)
Embodied Image Quality Assessment for Robotic Intelligence [36.8]
まず,画像品質評価(EIQA)フレームワークを提案する。我々は,ロボットの下流作業に基づく入力画像の評価基準を確立する。実験により、エンボディ画像の品質評価は人間と異なることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:54:57 GMT)
Quantitative Measurement of Cyber Resilience: Modeling and Experimentation [36.2]
サイバーレジリエンス(サイバーレジリエンス)とは、システムがサイバー攻撃に対して抵抗し、回復する能力である。本稿では、レジリエンス関連データを得るための実験方法と試験ベッドについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:02:48 GMT)
Thinking Before Running! Efficient Code Generation with Thorough Exploration and Optimal Refinement [36.0]
ThinkCoderは、徹底的な探索と最適な改善を組み合わせたフレームワークです。探索フェーズは、潜在的な解を探すことによって解空間を多様化し、続いて精度を高める精製フェーズが続く。このアプローチは、過剰な試行錯誤を避けるために、アクションをとる前に慎重に考慮し、最良のソリューションを選択することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:02:15 GMT)
ConTrans: Weak-to-Strong Alignment Engineering via Concept Transplantation [36.0]
ConTransは、コンセプト移植による弱いアライメント転送を可能にする新しいフレームワークである。 LLM-ファミリー間およびLLM-ファミリー内の両方のコンセプト移植の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:25:13 GMT)
Probabilistic Explanations for Linear Models [35.4]
フォーマルXAIは、機械学習モデルによる決定に対する数学的保証を備えた説明を提供することに重点を置いている。簡単な緩和である$(delta, epsilon)$-SRが線形モデル上で効率的に計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 21:59:16 GMT)
HV-BEV: Decoupling Horizontal and Vertical Feature Sampling for Multi-View 3D Object Detection [34.7]
HV-BEVは、BEVグリッドクエリのパラダイムにおける特徴サンプリングを水平特徴集約と垂直適応高さ対応基準点サンプリングに分離する新しいアプローチである。我々の最高のパフォーマンスモデルは、nuScenesテストセットで50.5%のmAPと59.8%のNDSを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:49:45 GMT)
GePBench: Evaluating Fundamental Geometric Perception for Multimodal Large Language Models [34.6]
MLLM(Multimodal large language model)は、視覚的および言語的理解の統合において大きな進歩を遂げている。特に、幾何学的知覚、空間的関係や抽象的な視覚的パターンを解釈する能力は、未解明のままである。本稿では,MLLMの幾何学的知覚能力を評価するための新しいベンチマークであるGePBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:01:43 GMT)
What Makes for a Good Stereoscopic Image? [34.1]
SCOPEは,多種多様な知覚歪みと人工物を含む実画像と合成立体画像からなる新しいデータセットである。また、データセット上でトレーニングされた経験評価のステレオ品質のための新しいモデルiSQoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:58:50 GMT)
DrivingWorld: Constructing World Model for Autonomous Driving via Video GPT [33.9]
我々は、自動運転のためのGPTスタイルの世界モデルであるDrivingWorldを紹介する。本稿では,連続フレーム間の時間的コヒーレンスをモデル化する次世代予測手法を提案する。また,長期ドリフト問題を軽減するため,トークン予測のための新しいマスキング戦略と再重み付け戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:08:12 GMT)
Token-Budget-Aware LLM Reasoning [33.8]
CoT(Chain-of-Thought)推論はトークンの使用にかなりのオーバーヘッドをもたらす。トークン予算を考慮したLCM推論フレームワークを提案する。提案手法は,CoT推論におけるトークンコストをわずかな性能低下のみで効果的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:07:39 GMT)
DoTA: Weight-Decomposed Tensor Adaptation for Large Language Models [33.5]
低ランク適応(LoRA)は、低ランク行列による更新を近似することにより、微調整された大言語モデル(LLM)の計算とメモリ要求を減らす。本稿では,事前学習した重みの行列積演算子(MPO)分解を利用した重み分解適応(DoTA)を提案する。また、4ビット量子化用に設計されたDoTAの量子化バージョンであるQDoTAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:00:47 GMT)
Genetic-guided GFlowNets for Sample Efficient Molecular Optimization [33.3]
深層学習に基づく生成手法の最近の進歩は、将来性を示しているが、サンプル効率の問題に直面している。本稿では,強力な遺伝的アルゴリズムを深く生成する手法として,サンプル効率のよい分子最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:22:28 GMT)
BridgePure: Revealing the Fragility of Black-box Data Protection [33.0]
ブラックボックスの保護は、少数の非保護インディストリビューションデータが利用可能であれば、実質的にバイパスすることができる。相手(1)は、ブラックボックス保護を保護されていないデータセットでクエリすることで、容易に(保護されていない、保護されていない)ペアを取得できる。このマッピングは、BridgePureと呼ばれ、同じディストリビューション内で、これまで見つからなかったデータから、効果的に保護を取り除くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:30:50 GMT)
Oscillatory dissipative tunneling in an asymmetric double-well potential [32.7]
化学研究は、トンネリング速度の正確な測定能力を備えた、完全に調整可能な非対称二重井戸の恩恵を受けるだろう。連続的に駆動されるKerrパラメトリック発振器と第3次非線形性からなる量子シミュレータシステムについて述べる。我々の研究は、量子超伝導回路に基づくプロトン転移反応のアナログ分子シミュレータの開発のための第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:20:38 GMT)
In-Context Learning with Iterative Demonstration Selection [32.6]
大規模言語モデル (LLMs) は、文脈内学習 (ICL) を介して強力な数ショット学習能力を示した。 ICLの性能は、数発のデモの選択に非常に敏感であることが示されている。両次元のメリットを活用するために,反復デモ選択(IDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:27:05 GMT)
HFI: A unified framework for training-free detection and implicit watermarking of latent diffusion model generated images [32.4]
現在のAI生成画像検出方法は、実/AI生成画像のトレーニング利用を前提としている。本稿では,高周波情報の歪みであるエイリアス範囲を測定するHFIを提案する。その結果,HFIは暗黙的な透かしの手段として,特定のLCMから生成された画像を検出することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:34:42 GMT)
Align Anything: Training All-Modality Models to Follow Instructions with Language Feedback [31.7]
人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は,大規模言語モデルの指示追従能力の向上に有効であることが証明されている。モダリティの数が増えるにつれて、すべてのモダリティモデルを人間の意図と整合させることが、迫りくる課題となる。我々は,200kの全モダリティな人間の嗜好データを含むアライメント・アライメント・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:27:58 GMT)
Distributed Mixture-of-Agents for Edge Inference with Large Language Models [31.3]
大規模言語モデル(LLM)の性能向上手法として,Mixture-of-Agents (MoA) が最近提案されている。このようなMoAアーキテクチャを,LLMが個々のエッジデバイスで動作する分散環境で検討する。実験を通じて、分散MoAの実装にオープンソースのLLMを活用し、特定のMoA構成が他と比較して高品質な応答を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:59:06 GMT)
A Model Selection Approach for Corruption Robust Reinforcement Learning [30.5]
我々は,移行と報酬の両面において,敵対的腐敗を伴う強化学習に取り組むためのモデル選択手法を開発した。我々のアルゴリズムは、$widetildemathcalO(minfrac1Delta, sqrtT+C)$で、$T$はエピソード数、$C$は腐敗の総量、$Delta$はベストとセカンドベストのポリシーの報酬ギャップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:14:12 GMT)
WalkVLM:Aid Visually Impaired People Walking by Vision Language Model [30.3]
世界中で約2億人が視覚障害に悩まされている。近年,視覚言語モデル (VLM) の進歩に伴い,この領域を改善するためにVLMを用いた研究が盛んに行われている。ブラインドウォーキングタスクでは、リアルタイムのストリーミングビデオ解析を行い、簡潔で情報に富むリマインダーを生成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:29:02 GMT)
Multi-Grained Preference Enhanced Transformer for Multi-Behavior Sequential Recommendation [30.0]
シークエンシャルレコメンデーションは,過去のユーザ・イテムインタラクションから学んだユーザの動的嗜好に基づいて,次の購入項目を予測することを目的としている。既存のメソッドは振る舞いレベルやアイテムレベルでのみ異種なマルチ振る舞いの依存関係をモデル化します。これらの課題に対処するために,M-GPT(Multi-Grained Preference enhanced Transformer framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:32:39 GMT)
MotionLCM: Real-time Controllable Motion Generation via Latent Consistency Model [29.9]
この研究は、制御可能なモーション生成をリアルタイムレベルに拡張するMotionLCMを導入している。まず,動き潜時拡散モデルに基づいて,動き生成のための動き潜時一貫性モデル(MotionLCM)を提案する。一段階(もしくは数段階)の推論を採用することにより、動作生成のための動き潜伏拡散モデルの実行効率をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:43:06 GMT)
Overcoming Class Imbalance: Unified GNN Learning with Structural and Semantic Connectivity Representations [29.4]
クラス不均衡は、注釈付きノードの大部分が小さなクラスに属している実世界のグラフデータセットで広く利用されている。我々は、クラス不均衡ノード分類に取り組むために、新しい統一グラフニューラルネットワーク学習(Uni-GNN)フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:20:40 GMT)
Towards Empirical Interpretation of Internal Circuits and Properties in Grokked Transformers on Modular Polynomials [29.1]
モジュラー加算のグロキングは、変換器の三角形状のフーリエ表現とその計算回路を実装することが知られている。各操作でグラクされたモデル間の転送性は、特定の組み合わせに限られることを示す。マルチタスクの混合によってコグルーキングが発生し、すべてのタスクで同時にグルーキングが発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:00:27 GMT)
Graph Mixture of Experts and Memory-augmented Routers for Multivariate Time Series Anomaly Detection [28.6]
本稿では,多変量時系列異常検出のためのGraph Mixture of Experts (Graph-MoE)ネットワークを提案する。我々のGraph-MoEは、プラグイン・アンド・プレイ方式で任意のGNNベースのMSS異常検出手法に統合できる。さらに,MTSのグローバルな歴史的特徴から時間的相関情報を捉えるために,メモリ拡張ルータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:10:06 GMT)
HumanEval Pro and MBPP Pro: Evaluating Large Language Models on Self-invoking Code Generation [28.3]
LLMの進行的推論と問題解決能力を評価するための新しいタスクである自己呼び出しコード生成を導入する。ほとんどのLLMは、HumanEvalやMBPPといった従来のコード生成ベンチマークで優れているが、自己呼び出しタスクのパフォーマンスは低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:58:58 GMT)
Scaling Capability in Token Space: An Analysis of Large Vision Language Model [27.6]
視覚言語モデルにおける視覚トークン数と性能の関係について検討する。また,ユーザの質問を視覚トークンと統合する融合機構の影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:00:35 GMT)
LicenseGPT: A Fine-tuned Foundation Model for Publicly Available Dataset License Compliance [27.6]
本稿では,データセットのライセンスコンプライアンス解析に特化して設計されたファウンデーションモデル (FM) である LicenseGPT を紹介する。既存の法的なFMを評価し,最高の性能モデルが43.75%の予測契約(PA)を達成していることを確認した。 LicenseGPTは、解析時間を94.44%削減し、1ライセンスあたり108秒から6秒に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:04:13 GMT)
Rethinking Aleatoric and Epistemic Uncertainty [27.4]
我々は、アリアトリック・エポステミック・ビューは、研究者が興味を持っている異なる量の全てを捉えるのに不十分な表現であると主張している。我々は、異なるモデルに基づく不確実性と、トレーニングと評価に関連するデータ生成プロセスの簡単な記述を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:04:36 GMT)
Attributing Culture-Conditioned Generations to Pretraining Corpora [27.0]
我々は、事前学習データパターンに基づいて、モデルがエンティティと文化を関連付ける方法を分析する。プレトレーニングデータの高周波カルチャーは記憶されたシンボルでより多くの世代を産み出すのに対し、低周波カルチャーの中には何も生まないものもある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:09:25 GMT)
Distilling Fine-grained Sentiment Understanding from Large Language Models [27.0]
きめ細かい感情分析(FSA)は、膨大な意見テキストからユーザー意見を抽出し、要約することを目的としている。本稿では,大言語モデル(LLM)から小言語モデル(SLM)への微粒な感情理解の蒸留について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:24:32 GMT)
CF-CGN: Channel Fingerprints Extrapolation for Multi-band Massive MIMO Transmission based on Cycle-Consistent Generative Networks [26.7]
マルチバンドマルチインプット多重出力(MIMO)通信は、ライセンスされたスペクトルとライセンスされていないスペクトルの協調を促進することができる。チャネル指紋(CF)は、チャネル状態情報(CSI)の取得と計算複雑性の低減を支援するために用いられる。我々は、ライセンス付きおよび未ライセンスのスペクトルが協調してユビキタス接続を実現するマルチバンドMIMO伝送のためのCFを外挿するCF-CGNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:52:39 GMT)
LINK: Adaptive Modality Interaction for Audio-Visual Video Parsing [26.3]
非整合知識のための学習インタラクション手法(リンク)を提案する。リンクは、イベント予測中に入力を動的に調整することで、異なるモダリティのコントリビューションを均衡させる。疑似ラベルの意味情報を事前知識として活用し、他のモーダルからノイズを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:23:15 GMT)
CaseSumm: A Large-Scale Dataset for Long-Context Summarization from U.S. Supreme Court Opinions [25.8]
本稿では,法律領域における長文要約のための新しいデータセットであるCaseSummを紹介する。我々は、米国最高裁判所(SCOTUS)の意見25.6万件と、その公式要約「syllabuses」を収集する。我々のデータセットは、オープンな訴訟要約データセットとしては最大であり、1815年にさかのぼるSCOTUS決定の要約を含む最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:00:01 GMT)
Plug-and-Play Training Framework for Preference Optimization [25.5]
大規模言語モデル(LLM)のための新しいトレーニングフレームワークを提案する。このフレームワークは複数のサンプリングを用いて出力分布を分析し、異なる重みをサンプルに割り当て、これらの重みを優先最適化プロセスに組み込む。実験により,本フレームワークは様々な選好最適化手法とシームレスに統合され,数学的推論タスクにおける一貫した改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:01:48 GMT)
HUNYUANPROVER: A Scalable Data Synthesis Framework and Guided Tree Search for Automated Theorem Proving [25.2]
Hunyuan Proverは、LEAN4で証明された対話型自動定理のためにHunyuan 7Bから微調整された言語モデルである。これは、現在のSOTA結果である65.9%と比較して、ミニF2Fテストで68.4%のパスを達成している。私たちは30kの合成インスタンスのデータセットをオープンソースとして公開します。各インスタンスには、自然言語における元の質問、自動形式化による変換されたステートメント、HunyuanProverによる証明が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:18:33 GMT)
Diffgrasp: Whole-Body Grasping Synthesis Guided by Object Motion Using a Diffusion Model [25.0]
本稿では,身体,手,与えられた物体の動き列の関係をモデル化する,シンプルで効果的な枠組みを提案する。我々は,新たな接触認識損失を導入し,データ駆動型,慎重に設計されたガイダンスを取り入れた。実験の結果,本手法は最先端の手法より優れ,至適な全身運動系列を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:21:43 GMT)
Open-Set Object Detection By Aligning Known Class Representations [24.7]
Open-Set Object Detection (OSOD) は、未知の物体の検出に対処するための現代の研究の方向として登場した。本稿では,意味空間におけるクラスタの有意義なアライメントを容易にするために,セマンティッククラスタリングに基づく新しいアプローチを提案する。提案手法では,対象物検出の精度を高めるために,オブジェクトフォーカスモジュールが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:26:56 GMT)
Disentangling Preference Representation and Text Generation for Efficient Individual Preference Alignment [24.4]
個人の嗜好調整のためのフレキシブルパラダイムを導入する。我々は,複数のテキスト生成タスクにまたがるアプローチを検証し,PEFTに基づく手法よりも整合性の高い品質が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:58:31 GMT)
LLM-as-an-Interviewer: Beyond Static Testing Through Dynamic LLM Evaluation [24.1]
LLM-as-an-Interviewerは,大規模言語モデル(LLM)を評価するための新しいパラダイムである。このアプローチはマルチターンインタラクションを活用し、インタビュアーは応答に対するフィードバックを積極的に提供し、評価されたLCMにフォローアップ質問を提示する。このフレームワークを用いてMATHとDepthQAタスクの6つのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:11:50 GMT)
BS-LDM: Effective Bone Suppression in High-Resolution Chest X-Ray Images with Conditional Latent Diffusion Models [23.8]
肺疾患は、Chest X-Ray(CXR)が重要な診断ツールであると共に、重要な世界的な健康上の課題である。肺病変の検出は、しばしばCXR画像の重なり合う骨構造によって妨げられ、潜在的な誤診につながる。我々は,高解像度CXR画像の骨を効果的に抑制するために,BS-LDMと呼ばれるエンドツーエンドのフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:40:31 GMT)
Adaptive Prompting for Continual Relation Extraction: A Within-Task Variance Perspective [23.8]
本稿では,連続関係抽出における破滅的忘れに対処する新しい手法を提案する。提案手法では各タスクにプロンプトプールを導入し,タスク内の変動を捉えるとともに,タスク間の差異を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:44:37 GMT)
Community detection by simulated bifurcation [23.4]
コミュニティ検出は、複雑なネットワーク理論、輸送、スマートパワーグリッドといった様々な分野の応用においてよく知られたNPハード最適化問題である。本研究では,Simulated Bifurcation (SB) を用いたコミュニティ検出手法を提案する。実験により,SBはZacharyのKarate ClubやIEEE 33バスシステムなどのベンチマークネットワークにおいて,コミュニティ構造を効果的に識別することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:18:53 GMT)
A Large-Scale Study on Video Action Dataset Condensation [23.4]
本研究では,画像とビデオのデータセットの縮合のギャップを,体系的な設計と公正な比較による大規模な実証的研究によって埋めることを目的としている。具体的には,(1)ビデオデータの時間的処理,(2)ビデオデータセットの凝縮に関する包括的な評価プロトコルの確立,(3)時間領域への凝縮法の適用,およびそれら間の公正な比較という,貴重な経験的洞察を提供するための3つの重要な側面を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:58:29 GMT)
SecBench: A Comprehensive Multi-Dimensional Benchmarking Dataset for LLMs in Cybersecurity [23.3]
MMLU、C-Eval、HumanEvalといった既存のベンチマークは、一般的なLLMのパフォーマンスを評価するが、サイバーセキュリティのような特定の専門家ドメインに重点を置いていない。これまでのサイバーセキュリティデータセット作成の試みでは、データボリュームの不足や、マルチチョイス質問(MCQ)への依存など、制限に直面していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:11:54 GMT)
DriveEditor: A Unified 3D Information-Guided Framework for Controllable Object Editing in Driving Scenes [23.2]
DriveEditorは、動画のオブジェクト編集のための拡散ベースのフレームワークである。再配置、置換、削除、挿入を含む包括的なオブジェクト編集操作のための統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:52:30 GMT)
High-Dimensional Markov-switching Ordinary Differential Processes [23.2]
まず, 離散サンプルから連続サンプル経路を復元し, プロセスのパラメータを推定する2段階アルゴリズムを開発した。我々は,その過程が$beta$-mixingである場合の統計的誤差と線形収束保証に関する新しい理論的知見を提供する。本モデルを用いて,ADHD群と正常制御群における静止状態脳ネットワークの差異について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:41:28 GMT)
Inclusion 2024 Global Multimedia Deepfake Detection: Towards Multi-dimensional Facial Forgery Detection [23.1]
両トラックの上位3チームからのソリューションを提示し、画像およびオーディオビデオ偽造検出の分野での研究作業を強化する。私たちの挑戦は世界中から1500のチームが集まり、5000の有効な結果が得られました。この課題を通じて開発された手法は、次世代のディープフェイク検知システムの開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:58:27 GMT)
UniRS: Unifying Multi-temporal Remote Sensing Tasks through Vision Language Models [23.0]
textbfUniRSは視覚言語モデルとして最初のbftextremote bftextsensingタスクである。 UniRSはシングルイメージ、デュアルタイムイメージペア、ビデオを入力としてサポートし、総合的なリモートセンシング時間分析を可能にする。実験の結果、UniRSは様々なタスクで最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:34:18 GMT)
Frequency-aware Event Cloud Network [22.4]
イベントクラウド表現を利用した周波数対応ネットワークFECNetを提案する。 FECNetはイベントベースのGroup and Smplingモジュールを革新することで、2S-1T-1P Event Cloudを完全に活用している。イベントベースオブジェクト分類、行動認識、人間のポーズ推定タスクについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:53:57 GMT)
Language-based Audio Retrieval with Co-Attention Networks [22.2]
本稿では,言語に基づく音声検索のための新しいフレームワークを提案する。本稿では,テキストと音声のセマンティックアライメントを改良するために,コアテンションモジュールを積み重ねたり繰り返したりする,カスケード型コアテンションアーキテクチャを提案する。 2つの公開データセットで行った実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:49:55 GMT)
Gaussian Mixture Models Based Augmentation Enhances GNN Generalization [22.0]
本稿では,Rademacher複雑性を用いた理論的枠組みを導入し,一般化誤差を計算した。このフレームワークは、グラフデータ拡張(GDA)アルゴリズムであるGMM-GDAの設計を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:03:39 GMT)
Slow Perception: Let's Perceive Geometric Figures Step-by-step [21.8]
私たちは、正確なコピー(強い知覚)が視覚的なo1への第一歩だと信じています。本稿では,モデルが基本点-線の組み合わせを徐々に知覚するように導く「スロー知覚(SP)」の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 00:40:35 GMT)
Hgformer: Hyperbolic Graph Transformer for Recommendation [21.0]
クロスドメインレコメンデーションは、コールドスタート問題を緩和する有効な方法である。ロングテールデータのモデリング歪みは、リコメンデータシステムで広く見られるが、クロスドメインレコメンデーションでは見過ごされがちである。本稿では,BiTGCFをベースモデルとして,双曲多様体を用いたクロスドメイン協調フィルタリングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:50:51 GMT)
GISExplainer: On Explainability of Graph Neural Networks via Game-theoretic Interaction Subgraphs [21.0]
GISExplainerはゲーム理論の相互作用に基づく説明手法である。これは、GNNがノード分類のために学んだことを明らかにする。 GISExplainerは最先端のアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:28:24 GMT)
Disentangling data distribution for Federated Learning [20.5]
フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントが所有するプライベートデータによってパフォーマンスが向上するグローバルモデルの協調トレーニングを促進する。しかし、FLの幅広い適用性は、異なるクライアント間のデータ分散の絡み合いによって妨げられている。本稿では,FLがデータ分散を解き放つことによって,分散システムに匹敵する効率を原理的に達成できることを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:16:19 GMT)
Two Heads Are Better Than One: Averaging along Fine-Tuning to Improve Targeted Transferability [20.5]
特徴空間における逆例(AE)は、目的の転送可能性を高めることができる。既存の微調整スキームはエンドポイントのみを利用し、微調整軌道における貴重な情報を無視する。本研究では, 細調整軌道を平均化し, 加工されたAEをより中心的な領域へ引き上げる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:01:27 GMT)
Multimodal Fusion and Coherence Modeling for Video Topic Segmentation [18.2]
ビデオトピックセグメンテーション(VTS)タスクは、ビデオを理解不能で重複しないトピックにセグメントする。 VTSは、下流の様々なビデオ理解タスクに欠かせない。我々はマルチモーダル融合とマルチモーダルコヒーレンスモデリングにより教師付きVTSを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:50:49 GMT)
Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning with One-hop Neighbors and Compute Straggler Mitigation [18.1]
本稿では,DARL1N(One-hop Neighbors)を用いた分散マルチエージェント強化学習法を提案する。 DARL1Nは、エージェント間の情報交換をワンホップの隣人に制限することで、次元の呪いに対処する、非政治的なアクター批判的手法である。トラグラー効果を緩和するために,トラグラーに対する学習システムのレジリエンスを改善するために,デトリメンタルコーディング理論を活用する,新しい符号化型分散学習アーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 21:34:08 GMT)
ChangeMamba: Remote Sensing Change Detection With Spatiotemporal State Space Model [18.1]
Mambaアーキテクチャは、一連の自然言語処理タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。我々は、バイナリ変更検出、セマンティック変更検出、建築損傷評価のために、MambaBCD、MambaSCD、MambaBDAと呼ばれる対応するフレームワークをカスタマイズする。 3つのフレームワークはいずれも最先端のVisual Mambaアーキテクチャをエンコーダとして採用しており、入力画像からグローバルな空間的情報を完全に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:28:34 GMT)
A Multi-Agent Multi-Environment Mixed Q-Learning for Partially Decentralized Wireless Network Optimization [18.0]
複数の移動体送信機(TX)と基地局(BS)を備えた部分分散無線ネットワークのための新しいマルチエージェントMEMQアルゴリズムを提案する。提案手法は集中型MEMQよりも50%高速で、平均ポリシエラー(APE)は20%増加し、APEを40%削減した先進的な分散Q-ラーニングアルゴリズムよりも25%高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:35:25 GMT)
FrameFusion: Combining Similarity and Importance for Video Token Reduction on Large Visual Language Models [17.8]
既存のトークン削減手法は主に重要度に基づくトークンプルーニングに焦点を当てている。本稿では、類似性に基づくマージと重要性に基づくプルーニングを組み合わせた新しいアプローチであるFrameFusionを紹介する。実験の結果、FrameFusionは視覚トークンを70$%値下げし、3.4-4.4x LLMのスピードアップと1.6-1.9xのエンドツーエンドのスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:31:37 GMT)
Test-Time Adaptation in Point Clouds: Leveraging Sampling Variation with Weight Averaging [17.7]
テスト時間適応(TTA)は、ソースデータにアクセスせずに事前訓練されたモデルを適用することで、テスト中の分散シフトに対処する。本稿では,3次元点雲分類のための新しいTTA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:30:50 GMT)
ExpShield: Safeguarding Web Text from Unauthorized Crawling and Language Modeling Exploitation [17.7]
モデル学習における誤用を制限するために,見えない摂動をテキストに埋め込んだ能動的自己防衛機構を提案する。このアプローチにより、サードパーティが防御を行うことなく、データ所有者が機密コンテンツを直接保護することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:52:02 GMT)
BPQP: A Differentiable Convex Optimization Framework for Efficient End-to-End Learning [17.7]
本稿では、効率的なエンドツーエンド学習のための微分可能な凸最適化フレームワークBPQPを紹介する。効率を向上させるため、単純化された2次プログラミング問題として後方パスを再構成する。シミュレーションと実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、BPQPが効率を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:25:23 GMT)
NeRF-DetS: Enhanced Adaptive Spatial-wise Sampling and View-wise Fusion Strategies for NeRF-based Indoor Multi-view 3D Object Detection [17.6]
屋内シーンでは、物体の位置とスケールの多様さが視覚的な3D知覚タスクを大きな課題にしている。従来の研究では、暗黙の表現は視覚的な3D知覚タスクに役立てる能力を持っていることが示されている。これらの問題に対処するために, 単純で効果的なNeRF-DetSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:26:37 GMT)
ILDiff: Generate Transparent Animated Stickers by Implicit Layout Distillation [17.4]
高品質のアニメーションステッカーは通常透明なチャンネルを含むが、現在のビデオ生成モデルでは無視されることが多い。微細なアニメーション透過チャネルを生成するために、既存の手法はビデオマッチングアルゴリズムと拡散ベースアルゴリズムに大別できる。本稿では, 暗黙的レイアウト蒸留による透過チャネル生成のためのILDiff法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:27:35 GMT)
Exploring and Controlling Diversity in LLM-Agent Conversation [17.4]
本稿では,発話生成プロンプトの内容を動的に調整して多様性を制御する新しい手法であるAdaptive Prompt Pruning (APP)を提案する。 APPはモデルやデータセット間のアウトプットの多様性を効果的に制御し、より多くの情報がより多様なアウトプットにつながる。 APPは温度サンプリングやトップpサンプリングといった確立した技術と互換性があり、多様性管理のための汎用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:25:58 GMT)
ECG-guided individual identification via PPG [17.3]
フォトプレソグラフィーに基づく個人識別は、本質的な心血管活動を通して人間を認識することを目的としている。本稿では,入力情報の密度を高めるための新しいモダリティとして心電図(ECG)信号を紹介する。新たなクロスモーダルな知識蒸留フレームワークは、ECGのモダリティからPPGのモダリティへの知識の伝播を、推論段階で追加の要求を生じさせることなく実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:56:23 GMT)
LLM-Personalize: Aligning LLM Planners with Human Preferences via Reinforced Self-Training for Housekeeping Robots [17.3]
大型言語モデル (LLM) はロボット工学の応用に大きな可能性を示している。これらのモデルの個々のユーザの好みに対するパーソナライズには、重要なギャップが残っている。 LLMプランナを家庭用ロボティクス向けにパーソナライズするための最適化パイプラインを備えた新しいフレームワークであるLLM-Personalizeを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:41:37 GMT)
Bi-Directional Deep Contextual Video Compression [17.2]
本稿では,Bフレームに適した双方向深層映像圧縮方式をDCVC-Bと呼ぶ。まず、効果的な動き差分符号化のための双方向の動き差分文脈伝搬法を提案する。次に、双方向文脈圧縮モデルと対応する双方向時間エントロピーモデルを提案する。第3に,階層的品質構造に基づくトレーニング戦略を提案し,画像の大規模なグループ間で効果的なビット割り当てを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:37:01 GMT)
Adaptive Batch Size Schedules for Distributed Training of Language Models with Data and Model Parallelism [17.0]
PyTorch Fully Sharded Data Parallel を用いた実用的な実装を開発した。提案手法は定数バッチサイズや勾配バッチサイズよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:55:28 GMT)
Length-Aware DETR for Robust Moment Retrieval [16.9]
Video Moment Retrieval (MR)は、与えられた自然言語クエリに基づいて、ビデオ内のモーメントをローカライズすることを目的としている。近年のDETRベースのモデルでは性能が顕著に向上しているが、短時間の正確なローカライズには苦戦している。 MomentMixは、フォアグラウンドMixとバックグラウンドMixの2つの拡張戦略を採用しており、それぞれがフォアグラウンドとバックグラウンドの特徴表現を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:11:14 GMT)
Physically Guided Deep Unsupervised Inversion for 1D Magnetotelluric Models [16.9]
本稿では物理で導かれた新しい深部無教師逆解析アルゴリズムを提案し,MTモデルについて検討する。本手法では,コスト関数の最小化を物理的に導く,微分可能なモデリング演算子を用いる。提案手法を異なる取得周波数でのフィールドデータと合成データを用いて検証し, 得られた比抵抗モデルが他の手法で計算した値よりも精度が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:12:57 GMT)
On Parallel External-Memory Bidirectional Search [16.9]
本稿では,一方向および双方向のベストファースト検索アルゴリズムを統合するフレームワークを提案する。我々は最先端双方向探索(BiHS)アルゴリズムBAE*(PEM-BAE*)のPEM版を開発する。 PEM-BAE* は A* の PEM 変種と MM アルゴリズム,および IDA* の並列変種より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:29:51 GMT)
Unsupervised dense retrieval with conterfactual contrastive learning [16.7]
そこで本研究では,高密度検索モデルの高感度化により,高密度検索モデルのロバスト性を向上させることを提案する。この文脈での感度を達成するモデルは、クエリとの関連性を決定するドキュメントのキーパスが修正されたときに高いばらつきを示すべきである。因果関係と反事実分析に動機付け, 一連の反事実正則化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:01:34 GMT)
Visual Style Prompt Learning Using Diffusion Models for Blind Face Restoration [16.7]
ブラインド顔復元は、さまざまな未確認の劣化源から高品質な顔画像の復元を目的としている。それまでの知識に基づく手法は、幾何学的先行と顔の特徴を活用し、顔の復元の進歩をもたらしたが、細部を捉えるには至らなかった。拡散確率モデルを用いて視覚的プロンプトを明示的に生成する視覚的スタイルのプロンプト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:05:40 GMT)
Decoding quantum information via the Petz recovery map [16.3]
Qn, epsilon(mathcalN)$ scales as $sqrtn$。 50-50消去チャネルにバインドされた達成可能性を適用すると、上述の$Qn, epsilon(mathcalN)$が$sqrtn$としてスケールするシャープなエラーしきい値が存在することが分かります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:46:38 GMT)
Verbosity-Aware Rationale Reduction: Effective Reduction of Redundant Rationale via Principled Criteria [16.2]
大規模言語モデル(LLM)は、最終回答の品質を高めるために、広範囲な中間推論単位(トークン、文など)を生成することに依存する。本稿では,冗長な推論文を識別・除去するために,確率に基づく基準,冗長性を活用した文レベルの合理的化学習フレームワークを提案する。これはLLMの元々の推論能力を保持し、様々なモデルやタスクに対して平均17.15%のコスト削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:15:08 GMT)
Uncertainty Herding: One Active Learning Method for All Label Budgets [16.2]
様々な低予算・高予算の目的を一般化する目的である不確実性カバレッジを提案する。本手法は低予算と高予算の両方で確実に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:33:42 GMT)
Are LLMs Really Not Knowledgable? Mining the Submerged Knowledge in LLMs' Memory [16.0]
大規模言語モデル(LLM)は潜在的な知識基盤として有望であることを示している。 LLMは質問応答タスクに苦しむことが多く、幻覚を起こす傾向がある。我々は,検出されたが表現されていない知識を活用することで,解答精度を向上させる手法であるSkipUnsureを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:29:18 GMT)
Disaggregating Embedding Recommendation Systems with FlexEMR [15.9]
FlexEMRは、ネットワークの課題に取り組むための2つのテクニックを提案しています。それぞれのテクニックの設計空間を概説し、初期のプロトタイプからの最初の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:07:23 GMT)
Dynamic Incremental Optimization for Best Subset Selection [15.8]
最良のサブセット選択は、多くの学習問題に対する金の標準と見なされている。主問題構造と双対問題構造に基づいて,効率的な部分集合双対アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:14:15 GMT)
Solar Filaments Detection using Active Contours Without Edges [15.7]
H-アルファフルディスク太陽画像における太陽フィラメントの検出のために,エッジのないアクティブな輪郭 (ACWE) アルゴリズムが提案されている。提案アルゴリズムは,少数のベンチマークデータセットに適用され,従来のオブジェクト検出手法と比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:43:22 GMT)
An Accelerated Algorithm for Stochastic Bilevel Optimization under Unbounded Smoothness [15.7]
本稿では,上層関数が非非有界な滑らかさであり,下層関数が強く凸であるような二層最適化問題のクラスについて検討する。これらの問題は、ニューラルネットワークを用いたテキスト分類など、データ学習に大きな応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:08:54 GMT)
EigenSR: Eigenimage-Bridged Pre-Trained RGB Learners for Single Hyperspectral Image Super-Resolution [15.5]
単一ハイパースペクトル画像超解像(単一HSI-SR)は、単一入力低解像度HSIの解像度を改善することを目的としている。データ不足のボトルネックのため、単一HSI-SRの開発はRGBの自然画像よりもはるかに遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:58:54 GMT)
Dialogue Director: Bridging the Gap in Dialogue Visualization for Multimodal Storytelling [15.4]
本稿では,対話スクリプトを動的かつ多視点なストーリーボードに変換する新しいタスクである対話可視化を提案する。本稿では,スクリプトディレクタ,シネマトグラフィ,ストーリーボードメーカで構成される,トレーニング不要なマルチモーダルフレームワークであるダイアログディレクタを紹介する。実験の結果,ダイアログ・ディレクターはスクリプト解釈,物理世界理解,映画原理の適用において,最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:54:23 GMT)
GFG -- Gender-Fair Generation: A CALAMITA Challenge [15.4]
ジェンダーフェア言語は、すべてのアイデンティティを含む用語と表現を使用することで、男女平等を促進することを目的としている。ジェンダー・フェア・ジェネレーションの課題は、書面コミュニケーションにおけるジェンダー・フェア言語へのシフトを支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:44:39 GMT)
E2EDiff: Direct Mapping from Noise to Data for Enhanced Diffusion Models [15.3]
拡散モデルは生成モデリングの強力なフレームワークとして登場し、様々なタスクで最先端のパフォーマンスを実現している。トレーニングサンプリングのギャップ、プログレッシブノイズ発生過程における情報漏洩、およびトレーニング中の知覚的および敵対的損失のような高度な損失関数を組み込むことができないことなど、いくつかの固有の制限に直面している。本稿では,最終的な再構築出力を直接最適化することで,トレーニングとサンプリングのプロセスを整合させる,革新的なエンドツーエンドトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:06:31 GMT)
HisynSeg: Weakly-Supervised Histopathological Image Segmentation via Image-Mixing Synthesis and Consistency Regularization [15.1]
HisynSegは画像混合合成と一貫性正規化に基づく弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークである。 HisynSegは3つのデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:10:48 GMT)
Zero-Indexing Internet Search Augmented Generation for Large Language Models [15.1]
大規模言語モデルの性能向上に有効な手法として,検索用拡張生成が登場している。このアプローチは通常、静的な前処理コーパスを管理するために様々なインデックス機構を使用する内部検索モジュールに依存します。本稿では,標準検索エンジンAPIを活用して最新のオンライン情報を動的に統合する代替手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:52:12 GMT)
Aligning the Objective of LLM-based Program Repair [14.9]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) をプログラム修復に適用するための新しいアプローチについて検討する。我々の中核的な洞察は、LLMのAPR能力は、単にトレーニング目標に出力を合わせるだけで大幅に改善できるということです。この知見に基づいて、我々はAPRの直接的なプロンプトフレームワークであるD4Cを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:08:00 GMT)
KeyGS: A Keyframe-Centric Gaussian Splatting Method for Monocular Image Sequences [14.8]
深度やマッチングモデルなしで動作可能な,効率的なフレームワークを提案する。そこで本研究では,細かな周波数認識による粗大な密度密度化を提案し,異なるレベルの詳細を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:32:35 GMT)
EHRCon: Dataset for Checking Consistency between Unstructured Notes and Structured Tables in Electronic Health Records [14.7]
EHRは、構造化されたデータ(例えば、医薬品)と詳細な臨床ノート(例えば、医師注記)を組み合わせることで、包括的な患者の医療記録を保存するのに不可欠なものである。これらの要素は、簡単なデータ検索に不可欠であり、患者のケアに対する深い文脈的な洞察を提供する。しかし、直感的なEHRシステム設計とヒューマンエラーにより、しばしば不一致に悩まされる。 EHRにおける構造化テーブルと非構造化ノート間のデータの一貫性を確保するために設計された新しいデータセットとタスクであるEHRConを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:44:55 GMT)
Bayesian Meta-Learning for Improving Generalizability of Health Prediction Models With Similar Causal Mechanisms [14.5]
共有学習におけるネガティブトランスファーの課題と,新規患者への一般化性の低下に対処することを目的とした,新しいベイズメタラーニング手法を提案する。本研究の主な貢献は,(1) 学習中の負の伝達を軽減し,(2) 汎用性を期待するタスクから情報をプールする微調整など,タスクの因果的機構の類似性をモデル化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:33:44 GMT)
UBER: Uncertainty-Based Evolution with Large Language Models for Automatic Heuristic Design [14.1]
本稿では,FunSearchフレームワーク上に不確実性を統合することにより,自動設計のための進化的アルゴリズム(EA)手法を改良するUBER(Uncertainty-Based Evolution for Refinement)を提案する。 UBERは、適応探索・探索バランスのための不確かさ-包括的進化過程(UIEP)と、人口多様性を維持するための原則的不確実-包括的島再設定(UIIS)という2つの重要なイノベーションを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:05:22 GMT)
Human-like Bots for Tactical Shooters Using Compute-Efficient Sensors [13.7]
本稿では、複雑な商用標準の2v2戦術シューティングゲームで遊ぶために、模倣学習を用いてニューラルネットワークを訓練するための新しい手法を提案する。提案手法は, 空間情報を効率よく取得する小型のレイキャストセンサを用いて, 画期的, 画期的, 画期的, 画期的な知覚アーキテクチャを利用する。人間の評価テストは、AIエージェントが人間のようなゲームプレイ体験を提供しながら、計算制約下で効率的に操作できることを確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:06:37 GMT)
Plancraft: an evaluation dataset for planning with LLM agents [13.7]
LLMエージェントのためのマルチモーダル評価データセットであるPlancraftを提案する。 Plancraftにはテキストのみのインターフェースとマルチモーダルのインターフェースがあり、MinecraftのクラフトGUIをベースとしている。オープンソースとクローズドソースの両方のLCMとタスク戦略をベンチマークし、そのパフォーマンスを手作りプランナーと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:58:41 GMT)
IRG: Generating Synthetic Relational Databases using Deep Learning with Insightful Relational Understanding [13.7]
本稿では,ユビキタスな実環境をうまく処理できるインクリメンタルジェネレータ(IRG)を提案する。 IRGは関係スキーマの整合性の維持を保証し、直接の祖先や子孫を超えた関係の深い理解を提供する。異なるスケールの異なる分野における3つのオープンソースの実生活関係データセットの実験は、IRGが合成データのリレーショナルスキーマの妥当性とデータの忠実さと有用性を維持できるという利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:41:33 GMT)
Knowledge Editing for Large Language Model with Knowledge Neuronal Ensemble [13.6]
我々は知識神経アンサンブル(KNE)と呼ばれる新しい知識編集手法を提案する。知識ニューロンアンサンブルは、特定の知識をコードするニューロンのグループを表しており、頻繁なパラメータ修正の問題を軽減する。 3つの広く使われている知識編集データセットの実験結果から,KNE法は知識編集の精度を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 00:58:00 GMT)
Improving Generalization for AI-Synthesized Voice Detection [13.6]
本稿では,ボコーダに関連するドメインに依存しないアーティファクト特徴の抽出を目的とした,革新的なアンタングル化フレームワークを提案する。我々は、平らなロスランドスケープにおけるモデル学習を強化し、最適化された解から逃れ、一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:08:39 GMT)
ChartAdapter: Large Vision-Language Model for Chart Summarization [13.5]
ChartAdapterは、チャートとテキスト要約の間のギャップを埋めるために設計された軽量トランスフォーマーモジュールである。 LLMとChartAdapterを統合することで、エンドツーエンドのトレーニングと効率的なチャート要約を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:07:34 GMT)
Toward Intelligent and Secure Cloud: Large Language Model Empowered Proactive Defense [13.3]
大規模言語モデル(LLM)は、セキュリティインテリジェンスに対する有望なソリューションを提供する。 LLM-PDは、様々な脅威を積極的に打ち負かす新しい防御アーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:09:28 GMT)
Dual-Space Augmented Intrinsic-LoRA for Wind Turbine Segmentation [13.3]
本稿では,画像レベルと潜時空間の両方を統合した新しい2次元空間拡張戦略を提案する。提案手法は分割精度を大幅に向上させ,WTB画像分割における最先端手法を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:06:02 GMT)
Uncertainty-Aware Out-of-Distribution Detection with Gaussian Processes [13.2]
ディープニューラルネットワーク(DNN)はしばしばクローズドワールドの前提の下で構築される。 OODサンプルは、現実世界のアプリケーションでトレーニングフェーズで必ずしも利用できない。 InDデータのみに基づく決定境界を確立するために,ガウス過程に基づくOOD検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:57:31 GMT)
AIR: Unifying Individual and Collective Exploration in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [12.0]
本稿では,2つの逆成分からなる同一性認識(AIR)による適応探索を提案する。理論的には、AIRは個人と集団の両方の探索を訓練中に促進できることを証明し、様々なタスクにおけるAIRの有効性と有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:00:55 GMT)
Efficient Parallel Genetic Algorithm for Perturbed Substructure Optimization in Complex Network [12.0]
遺伝的アルゴリズム(GA)は摂動サブ構造(PSSO)に有意な性能と可能性を示した本稿では,GAベースのPSSO加速フレームワーク(GAPA)を初めて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:32:39 GMT)
Two Birds with One Stone: Improving Rumor Detection by Addressing the Unfairness Issue [12.0]
本稿では,噂検出における感度特性の相違による劣化性能とグループ不公平性に対処する2段階の枠組みを提案する。本手法では,属性アノテーションを含まない多様なグループについて検討する。実験の結果,提案手法は既存の噂検出装置と容易に統合でき,検出性能と公正性の両方を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:51:57 GMT)
Online Joint Assortment-Inventory Optimization under MNL Choices [11.7]
本稿では,MNL(Multinomial Logit)選択モデルに従えば,各顧客の選択行動が従うと仮定する,オンラインジョイント・アソート・インベントリ最適化問題について考察する。本稿では,オンラインでの品揃えと在庫のオンライン意思決定において,探索と利用を効果的にバランスさせる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:42:42 GMT)
Autoware.Flex: Human-Instructed Dynamically Reconfigurable Autonomous Driving Systems [11.5]
本稿では,人間の入力を駆動プロセスに組み込んだ新しい自律運転システム(ADS)であるAutoware$.$Flexを提案する。 1)自然言語で表現された人間の指示を、ADSが理解できる形式に翻訳し、(2)これらの命令が安全かつ一貫して実行されることを保証する。シミュレータと現実の自動運転車の両方で実施された実験は、Autoware$.$Flexが人間の指示を効果的に解釈し、安全に実行することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:27:29 GMT)
RobustBlack: Challenging Black-Box Adversarial Attacks on State-of-the-Art Defenses [11.3]
トップパフォーマンスと標準防御機構の両方に対するブラックボックス攻撃の有効性を評価する。我々は、最も先進的なブラックボックス攻撃が、単純な敵に訓練されたモデルに対してさえ成功に苦しむことを発見した。代理モデルとターゲットモデルの間のロバスト性アライメントは、転送ベースの攻撃の成功率において重要な要素である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:54:35 GMT)
LEASE: Offline Preference-based Reinforcement Learning with High Sample Efficiency [11.3]
本稿では、ラベルなしの嗜好データを生成するために、高サンプル効率(LEASE)アルゴリズムを用いたoffLine prEference-bAsed RLを提案する。事前学習した報奨モデルがラベルのないデータに対して誤ったラベルを生成する可能性があることを考慮し、報奨モデルの性能を確保するための不確実性を考慮したメカニズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:10:57 GMT)
Measuring Large Language Models Capacity to Annotate Journalistic Sourcing [11.2]
本稿では,ニュース記事のソーシングの特定と注釈付けにおいて,大規模言語モデルを評価するシナリオについて述べる。我々の精度は、LLMベースのアプローチが、ストーリー内のすべてのソースステートメントを識別し、ソースのタイプを等しく一致させることで、より捕えられることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:15:57 GMT)
Exponentially reduced circuit depths in Lindbladian simulation [11.2]
量子コンピュータはリンドブラディアン力学を効率的にシミュレートすることができ、オープンシステムシミュレーション、熱と基底状態の準備、自律的な量子エラー補正、散逸工学などの強力な応用を可能にする。既存の手法は、リソース集約型マルチキュービット演算に依存するか、実験的にフレンドリーな手法を用いてシミュレーションエラーを抑えるためにディープ量子回路を利用するか、重大なトレードオフに直面している。本稿では,回路深度を最小化しつつ,実験的にアクセス可能な効率的なリンドブラディアンシミュレーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:31:25 GMT)
Can Large Language Models Improve SE Active Learning via Warm-Starts? [11.2]
アクティブラーナー」は、データの小さなサンプルから学んだモデルを使用して、ラベル付けの次に最も有益な例を見つけます。本稿では,温暖化開始のためのLarge Language Models (LLM) の利用について検討する。 49のSEタスクにおいて、LLM生成したウォームスタートは低次元および中次元タスクの性能を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:58:13 GMT)
Weber-Fechner Law in Temporal Difference learning derived from Control as Inference [10.7]
強化学習(RL)における時間差(TD)誤差に基づく新しい非線形更新規則について検討する。一方、最近の生物学的研究により、TDエラーには非線形性、更新度、偏見、楽観的あるいは悲観的な政策が存在することが明らかになった。本研究では,更新度とTD誤差の非線形性を利用する理論的枠組みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:13:57 GMT)
Impossibility of Local State Transformation via Hypercontractivity [10.6]
ローカル状態変換(Local state transformation)は、ローカル操作の下で、バイパーティイトリソース状態の任意の数のコピーをバイパートイトターゲット状態に変換する問題である。双極子状態に対応する超作用素の超収縮特性を用いてこの問題にいくつかの限界を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:16:21 GMT)
DELA: A Novel Approach for Detecting Errors Induced by Large Atomic Condition Numbers [10.6]
ほとんどの数値誤差は、原子操作における大きな条件数から来ており、それが伝播して蓄積される。我々のアプローチは、ほとんどの数値誤差は原子操作における大きな条件数に由来するという観察に基づいている。 DELAはプログラム内の個々の原子操作の結果に小さな摂動を注入し、元のプログラムの結果と摂動バージョンを比較してエラーを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:56:46 GMT)
Designs from Local Random Quantum Circuits with SU(d) Symmetry [10.6]
我々は、連続対称性の下で高次ユニタリな$k$-設計を達成できる明示的な局所ユニタリアンサンブルを初めて構築する。具体的には、4-局所SU$(d)$-対称ハミルトニアンによって生成される畳み込み量子交互群(CQA)を定義する。すべての$k n(n-3)/2$に対して、SU$(d)$-symmetric $k$-designs となり、$n$はクォーディットの数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:06:03 GMT)
Enhanced Multimodal RAG-LLM for Accurate Visual Question Answering [10.5]
MLLM(Multimodal large language model)は、視覚とテキストのモダリティの統合において大きな進歩を遂げた。マルチモーダル検索拡張生成(RAG)に基づく新しいフレームワークを提案する。 RAGは、画像内のオブジェクト認識、関係識別、空間的理解を強化するために構造化されたシーングラフを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:16:08 GMT)
Cluster-guided Contrastive Class-imbalanced Graph Classification [10.5]
C$3$GNNを提案する。これはクラスタリングのアイデアをコントラスト学習に統合し、クラス不均衡グラフ分類を強化する。 C$3$GNNクラスタは、各マジョリティクラスから複数のサブクラスにグラフ化され、サイズはマイノリティクラスに匹敵する。教師付きコントラスト学習は、階層的に効率的なグラフ表現を学習するために使用され、モデルが多数派のクラスにおける意味的部分構造を徹底的に探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:34:10 GMT)
Mind the truncation gap: challenges of learning on dynamic graphs with recurrent architectures [10.4]
連続時間動的グラフ(CTDG)は、機械学習(ML)アプローチに課題を提起する。 BPTT (Back Proagation-through-time) の短絡により, 1ホップ以上の依存関係の学習を制限できることが示されている。我々はCTDGの重要性が増すにつれて、このギャップの理解と解決が不可欠であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:07:41 GMT)
Melody-Guided Music Generation [10.4]
メロディ・ギター・ミュージック・ジェネレーション(MG2)モデルについて述べる。実験の結果,提案したMG2モデルは,現在のオープンソーステキスト・音楽生成モデルを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:54:03 GMT)
Isoperimetry is All We Need: Langevin Posterior Sampling for RL with Sublinear Regret [10.3]
後サンプリングベースRL(PSRL)は、データ分布がLog-Sobolev不等式(LSI)を満たす場合、サブ線形後悔をもたらす LaPSRLは、エピソードごとのオーダー最適後悔とサブクアクラティックな複雑さを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:35:45 GMT)
Laminator: Verifiable ML Property Cards using Hardware-assisted Attestations [10.3]
業界では、さまざまなプロパティのトレーニングデータセットとモデルを記述するために、モデルカードと検証可能なツールを採用しています。我々はこれらの種類のカードを集合的に参照するためにMLプロパティカードという用語を作成した。悪意のあるモデルプロバイダがMLプロパティカードに偽情報を含まないようにするには、検証が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:39:49 GMT)
Enhancing Multimodal Emotion Recognition through Multi-Granularity Cross-Modal Alignment [10.3]
本稿では、分散ベース、インスタンスベース、トークンベースのアライメントモジュールを含む包括的アプローチにより、MGCMA(Multi-Granularity Cross-Modal Alignment)フレームワークを紹介する。 IEMOCAPに関する実験により,提案手法が現状技術より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:30:41 GMT)
Memorization Over Reasoning? Exposing and Mitigating Verbatim Memorization in Large Language Models' Character Understanding Evaluation [9.8]
大きな言語モデル(LLM)は、文字理解タスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを示している。我々は「ギストメモリ」が文字理解タスクの主要なメカニズムであるべきだと論じている。本稿では,文字理解評価において,機械的記憶を緩和する簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:09:29 GMT)
Enhancing Visual Representation for Text-based Person Searching [9.6]
VFE-TPSは、ビジュアルフィーチャ強化テキストベースのPerson Searchモデルである。基本的なマルチモーダル機能を学ぶために、トレーニング済みのバックボーンCLIPを導入する。 Text Guided Masked Image Modelingタスクを構築し、局所的な視覚的詳細を学習するモデルの能力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:38:14 GMT)
Verified Lifting of Deep learning Operators [9.5]
本研究は,ディープラーニング演算子の精度向上のための新しいフレームワークを導入する。低レベルの実装から高レベルの数学的公式を合成する。このフレームワークは低レベルの実装と高レベルの抽象化のギャップを埋めます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:57:32 GMT)
Temporal reasoning for timeline summarisation in social media [9.5]
本稿では,Large Language Models (LLMs) における時間的推論能力の向上が,時系列要約の質を向上させるかどうかを考察する。 textitNarrativeReasonは物語内の逐次事象間の時間的関係に着目した新しいデータセットである。提案手法では,時間的推論と時系列要約を知識蒸留フレームワークで組み合わせ,時間的推論タスクを教師モデルに微調整し,その知識を学生モデルに抽出し,時系列要約タスクのために同時に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 21:54:33 GMT)
Fine-Tuning Games: Bargaining and Adaptation for General-Purpose Models [9.2]
機械学習(ML)と人工知能(AI)の最近の進歩は、よく知られた構造に従っている。このモデルは、特定のドメイン固有の機能を実行するために、他のエンティティによって適応および微調整されるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:10:47 GMT)
A Comprehensive Survey of Large Language Models and Multimodal Large Language Models in Medicine [9.1]
ChatGPT と GPT-4 のリリース以降,大規模言語モデル (LLM) とマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) が注目されている。本調査は、医学におけるLSMとMLLMの開発、原則、アプリケーションシナリオ、課題、今後の方向性について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:08:23 GMT)
VMix: Improving Text-to-Image Diffusion Model with Cross-Attention Mixing Control [8.7]
拡散モデルはテキストから画像生成の素晴らしい才能を示すが、それでも高い美的イメージを生成できない可能性がある。プラグイン・アンド・プレイの美学アダプタであるVMix Adapterを提案する。我々の重要な洞察は、優れた条件制御法を設計することで、既存の拡散モデルの美的提示を強化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:47:25 GMT)
Depression and Anxiety Prediction Using Deep Language Models and Transfer Learning [8.7]
アプリケーションとの16kユーザインタラクション中に収集された会話音声から、抑うつ、不安、およびそれらの共起を検出するための深層言語モデルについて検討する。 2値分類の結果は、条件や共起に応じて0.86から0.79AUCの範囲であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:33:39 GMT)
TextMatch: Enhancing Image-Text Consistency Through Multimodal Optimization [8.6]
本稿では,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成と編集における画像テキストの相違に対処する新しいフレームワークであるTextMatchを紹介する。 TextMatchは、大きな言語モデル(LLM)と視覚質問回答モデル(VQA)を使用して、プロンプトと生成された画像間のセマンティック一貫性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:22:24 GMT)
SelectLLM: Query-Aware Efficient Selection Algorithm for Large Language Models [8.6]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで顕著なパフォーマンスのために広く採用されている。これらの個々のLCMは、固有のトレーニングバイアス、モデルサイズ制約、トレーニング前のデータセットの品質や多様性による、複雑なタスクの一般化とパフォーマンスの制限を示す。本稿では,入力クエリをLLMの最も適切なサブセットに効率的に誘導するSelectLLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:01:44 GMT)
Constrained LTL Specification Learning from Examples [8.5]
制約学習と呼ばれる新しいタイプの学習問題を提案する。肯定的な例と否定的な例に加えて、ユーザーは公式の特性に関する1つ以上の制約を指定できる。実験により、ATLASは、最先端の学習ツールよりも優れた性能を保ちながら、新しいタイプの学習問題を解決することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:51:21 GMT)
ACL-rlg: A Dataset for Reading List Generation [8.5]
ACL-rlgは,最大規模のオープンエキスパート注釈付き読解リストデータセットである。従来の学術検索エンジンと索引付け手法は、この課題に対して不十分に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:48:32 GMT)
Similar but Patched Code Considered Harmful -- The Impact of Similar but Patched Code on Recurring Vulnerability Detection and How to Remove Them [8.4]
本稿では,脆弱性検出におけるSBPインスタンスの識別とフィルタリングを行うために,FVF(Fixed Vulnerability Filter)というプログラミング言語フレームワークを提案する。実世界のソフトウェアプロジェクト1,081にFVFを適用し、6,827のSBP関数を含む実世界のSBPデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:32:10 GMT)
Security Weaknesses of Copilot-Generated Code in GitHub Projects: An Empirical Study [8.4]
GitHub Copilotと他の2つのAIコード生成ツールによって生成されたコードスニペットを分析します。分析の結果,733個のスニペットが検出され,セキュリティ上の脆弱性の可能性が高め,Pythonの29.5%,JavaScriptの24.2%が影響を受けることがわかった。生成されたコードのセキュリティ問題を軽減するために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:42:45 GMT)
Align Attention Heads Before Merging Them: An Effective Way for Converting MHA to GQA [8.3]
キー-値ヘッドの圧縮比が全くないGQAモデルにMHAモデルをプルーニングするための低コストな手法を提案する。我々の戦略は、LLaMA2-7Bモデルのキー値ヘッドの87.5%を、過剰な性能劣化を伴わずに圧縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:05:45 GMT)
Robust Guided Diffusion for Offline Black-Box Optimization [8.2]
オフラインのブラックボックス最適化は、デザインとその測定プロパティのオフラインデータセットを使用してブラックボックス関数を最大化することを目的としている。入力から値へのマッピングを学習するフォワードアプローチと、値から値へのマッピングを条件生成のために学習する逆アプローチの2つの主要なアプローチが登場した。本稿では、訓練されたプロキシからの明示的なガイダンスを利用して、サンプリング制御を強化したプロキシフリー拡散を促進させるテキストプロキシ強化サンプリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:00:57 GMT)
Unforgettable Lessons from Forgettable Images: Intra-Class Memorability Matters in Computer Vision Tasks [8.2]
また,同クラス内の画像は,カテゴリ特性の共有にもかかわらず,他のクラスよりも記憶力が高いクラス内記憶性を導入する。画像提示の時間間隔を計算に組み込んだ新しい指標であるICMscore(Intra-Class Memorability score)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:09:28 GMT)
Why the Metric Backbone Preserves Community Structure [8.1]
よく分断されたコミュニティを持つネットワークでは、計量バックボーンは多くのコミュニティ間のエッジを保持する傾向にある。計量バックボーンは,コミュニティの存在下で効率的なスペーサーであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:14:07 GMT)
Segment Discovery: Enhancing E-commerce Targeting [8.0]
本稿では、アップリフトモデリングと制約付き最適化に基づくポリシーフレームワークを提案する。本研究では,2つの大規模実験と実運用による最先端のターゲット手法の改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:13:48 GMT)
PERSE: Personalized 3D Generative Avatars from A Single Portrait [7.9]
PERSEは、参照ポートレートからアニマタブルなパーソナライズされた生成アバターを構築する方法である。提案手法は,大規模合成2Dビデオデータセットの合成から始まる。顔属性を編集した高品質なフォトリアリスティックな2Dビデオを生成するための新しいパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:59:58 GMT)
Hedging Is Not All You Need: A Simple Baseline for Online Learning Under Haphazard Inputs [7.7]
HapNetは、スケーラブルなシンプルなベースラインであり、オンラインのバックプロパゲーションを必要としない。この複雑なシナリオにおいても,提案手法の変種が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:03:37 GMT)
Enhancing AI Safety Through the Fusion of Low Rank Adapters [7.4]
低ランク適応核融合は、悪意のあるプロンプトに直面した場合に有害な応答を緩和する。タスクアダプタと安全アダプタとのLoRA融合を利用して, 有害度率を42%低減した。また、モデルが安全でないものに近い安全なプロンプトを拒否する、誇張された安全行動も観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:12:27 GMT)
Automated Review Generation Method Based on Large Language Models [7.2]
大規模言語モデル(LLM)に基づく自動レビュー生成手法を提案する。提案手法は高速に343項目を解析し,LLMアカウント1項目あたり平均秒を計測し,35項目にわたる総合的なレビューを行い,1041項目を拡張分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:46:07 GMT)
Holistic Construction Automation with Modular Robots: From High-Level Task Specification to Execution [7.0]
建設現場におけるロボットの自動化は、常に変化する環境、ロボット専門家の不足、そしてロボット工学と建設の実践を橋渡しする標準フレームワークの欠如によって困難である。本研究は, ロボット形態の最適化, 移動モジュール再構成ロボットを用いたミッション実行のための総合的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:11:13 GMT)
Automated Robustness Testing for LLM-based NLP Software [7.0]
LLMベースのNLPソフトウェア用に特別に設計された、自動化された堅牢性テスト手法は知られていない。既存のテスト手法は AORTA による LLM ベースのソフトウェアに適用できるが,有効性は限られている。本稿では,アダプティブビームサーチ (Adaptive Beam Search) と呼ばれる AORTA 内における LLM ベースのソフトウェアの新しいテスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:33:34 GMT)
Active Learning with Variational Quantum Circuits for Quantum Process Tomography [6.8]
本稿では,情報量子状態の集合を適応的に選択し,再構築をより効率的に行うためのアクティブラーニング(AL)フレームワークを提案する。我々は委員会ベース、不確実性ベース、多様性ベースの3種類のALアルゴリズムを設計・評価する。その結果, 量子状態の集合をランダムに選択するベースライン法と比較して, アルゴリズムが大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:12:56 GMT)
AI-Powered Urban Transportation Digital Twin: Methods and Applications [6.8]
本稿では,都市交通管理におけるディジタル双生児(DT)の手法と応用に関する調査報告を行う。まず、サイバー物理システムを活用したDTパイプラインをレビューし、ニューヨーク市の現実世界のテストベッドにデプロイされたDTアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:52:19 GMT)
Redesign Quantum Circuits on Quantum Hardware Device [6.6]
量子ハードウェア上での大規模量子回路の再設計を可能にする新しいアーキテクチャを提案する。具体的には、このアーキテクチャを(非)パラメータ化回路の等価性チェックを含む、回路最適化における3つの重要な応用に適用する。提案手法の有効性は,従来のコンピュータと現在のNISQハードウェアの両方で実装された,これらのアプリケーションの優れた成果によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:05:09 GMT)
Fairness-enhancing mixed effects deep learning improves fairness on in- and out-of-distribution clustered (non-iid) data [6.6]
フェア・ミックスド・エフェクト・ディープ・ラーニング(Fair MEDL)フレームワークを提案する。本フレームワークは,1)不変なFEを学習するためのクラスタ逆効果,2)REのためのベイズニューラルネットワーク,3)最終的な予測のためにFEとREを組み合わせた混合関数,を通じて,クラスタ不変な固定効果(FE)とクラスタ固有ランダムエフェクト(RE)を定量化する。公正なMEDLフレームワークは、年齢で86.4%、人種で64.9%、性で57.8%、結婚で36.2%の公正性を向上し、堅牢な予測性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:54:13 GMT)
TiGDistill-BEV: Multi-view BEV 3D Object Detection via Target Inner-Geometry Learning Distillation [6.3]
TiGDistill-BEVは、LiDARとカメラデータ表現のギャップを埋める新しいアプローチである。本手法は,教師モデルとしての多様なモダリティから,カメラを用いた学生検出器への知識を抽出する。 nuScenesベンチマークの実験では、TiGDistill-BEVは62.8%のNDSを持つ最先端技術を達成するためのカメラベースの検出器のみを著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:44:20 GMT)
Adversarial Attack and Defense for LoRa Device Identification and Authentication via Deep Learning [6.2]
LoRaネットワークのセキュリティに関する懸念が続いている。本稿は,LoRaデバイスを識別する2つの重要なタスク,すなわち (i)LoRaデバイスを正規およびローグデバイスに分類する2つのタスクに焦点を当てる。畳み込みニューラルネットワークとフィードフォワードニューラルネットワークの両方を含むディープニューラルネットワーク(DNN)は、これらのタスクのために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:43:21 GMT)
Test Adequacy for Metamorphic Testing: Criteria, Measurement, and Implication [6.2]
メタモルフィックテスト(MT)は、ソフトウェアテストにおけるオラクルの問題を軽減する手法である。 MTの試験精度評価問題について検討する研究はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:00:39 GMT)
AverageLinear: Enhance Long-Term Time series forcasting with simple averaging [6.1]
長期時系列分析は、過去と将来の変化を調べて長期的な傾向を予測することを目的としている。トランスフォーマーアーキテクチャに基づくモデルでは、アテンション機構の適用により、顕著な性能上の利点が示されている。本研究は,アテンション機構がパフォーマンス向上に寄与するコアコンポーネントではないことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:56:25 GMT)
Varformer: Adapting VAR's Generative Prior for Image Restoration [6.1]
新しい画像生成パラダイムであるVARは、次世代の予測アプローチを適用することで、生成品質の拡散モデルを上回る。 VAR内の複数スケールの潜在表現を復元として定式化し、繊細に設計されたVarFormerフレームワークを前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:32:55 GMT)
UniMo: Universal Motion Correction For Medical Images without Network Retraining [6.1]
我々は、深層ニューラルネットワークを利用したユニバーサルモーション補正フレームワークを導入し、多様な画像モダリティをまたいだ動き補正の課題に取り組む。提案手法では,ニューラルネットワークアーキテクチャと同変フィルタを併用し,現行モデルの限界を克服する。モーション補正のための総合的なソリューションを提供することで、UniMoは医療画像の大幅な進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:43:17 GMT)
Minimalist Vision with Freeform Pixels [6.1]
最小限の視覚システムは、視覚課題を解決するのに必要な最小のピクセルを使用する。ミニマリストカメラのハードウェアはニューラルネットワークの第1層としてモデル化可能であることを示す。室内空間(8ピクセル)の監視,室内照明(8ピクセル)の計測,交通流推定のための最小限のカメラを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 21:27:07 GMT)
FastCHGNet: Training one Universal Interatomic Potential to 1.5 Hours with 32 GPUs [5.9]
グラフニューラルネットワークユニバーサル原子間ポテンシャル(GNN-UIPs)は、物質発見と特性予測において顕著な一般化と伝達能力を示す。注目すべき例としてCrystal Hamiltonian Graph Neural Network (CHGNet)があり、MPtrjデータセットからエネルギー、力、応力、磁気モーメントを事前訓練している。本稿では3つのコントリビューションを持つ最適化CHGNetであるFastCHGNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:38:09 GMT)
Efficient Approximate Degenerate Ordered Statistics Decoding for Quantum Codes via Reliable Subset Reduction [5.6]
我々は、近似縮退復号法の概念を導入し、順序付き統計復号法(OSD)と統合する。コードキャパシティノイズモデルにおけるOSD効率を大幅に向上するADOSDアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:45:08 GMT)
Complex-valued 3D atomic spectroscopy with Gaussian-assisted inline holography [5.6]
インラインホログラフィーのためのガウス分解支援手法を開発し, 単ショット, 吸収率, 位相シフトプロファイルの同時測定を行った。位相角の読み出しは遷移飽和に対して頑丈なだけでなく、原子番号や光誘起相互作用強度の変動にも敏感である。マイクロメートル空間分解能で局所光の原子配列へのシフトを測定することで、単発3Dフィールドセンシングを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:38:21 GMT)
First-principles Spin and Optical Properties of Vacancy Clusters in Lithium Fluoride [5.5]
フッ化リチウムにおける原子価クラスターの色中心は1世紀以上にわたって詳細に研究されてきた。これらの色中心は量子情報科学の応用のための魅力的な候補プラットフォームである。我々はフッ化リチウムの共通空孔欠陥のハイブリッド関数計算を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:25:09 GMT)
AI Agent for Education: von Neumann Multi-Agent System Framework [5.5]
本稿では,教育におけるマルチエージェントシステムを中心に,フォン・ノイマンのマルチエージェントシステムフレームワークを提案する。各AIエージェントを、コントロールユニット、ロジックユニット、ストレージユニット、入出力デバイスという4つのモジュールに分割する。タスクのデコンストラクション、自己リフレクション、メモリ処理、ツール呼び出しの4つのタイプを定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:58:17 GMT)
Attention Is All You Need For Mixture-of-Depths Routing [5.4]
本稿では,新しいアテンションベースのルーティング機構A-MoDを提案する。 A-MoDはトレーニング可能なパラメータを追加しないため、より効率的なトレーニングを可能にする。これにより、MoDモデルの性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:25:54 GMT)
Accurate Explanation Model for Image Classifiers using Class Association Embedding [5.4]
本稿では,グローバルな知識とローカルな知識の利点を組み合わせた生成的説明モデルを提案する。クラスアソシエーション埋め込み(CAE)は、各サンプルを1組のクラス関連コードと個別コードにエンコードする。クラス関連特徴を個々の特徴から効率的に分離するビルディングブロック・コヒーレンシー特徴抽出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:07:38 GMT)
JuniperLiu at CoMeDi Shared Task: Models as Annotators in Lexical Semantics Disagreements [5.3]
本稿では,CoMeDi共有タスクのためのシステムの結果について述べる。提案手法は,事前学習された言語モデルに基づいて学習したアンサンブルベースおよびしきい値ベース手法とモデル戦略を組み合わせる。モデル操作における連続的関連度スコアの標準偏差は,人間の不一致アノテーションと相関することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:41:59 GMT)
Beyond RMSE and MAE: Introducing EAUC to unmask hidden bias and unfairness in dyadic regression models [5.3]
個々の実体の非均一な観測値分布は、最先端のモデルに深刻なバイアスをもたらす。このバイアスを捉えるには、Root Mean Squared Error(RMSE)のようなグローバルエラーメトリクスが不十分であることを示す。我々は、すべての研究領域やモデルでそれを定量化できる新しい補完指標として、Eccentricity-Area Under the Curve (EAUC)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:21:53 GMT)
AltGen: AI-Driven Alt Text Generation for Enhancing EPUB Accessibility [5.3]
本稿では,画像用アルトテキストの自動生成を目的とした,AI駆動型パイプラインAltGenを紹介する。最先端の生成モデルを統合することで、AltGenは文脈的に関連があり、言語的に一貫性のあるアルトテキスト記述を実現する。実験結果は、さまざまなデータセットにまたがるAltGenの有効性を示し、アクセシビリティエラーを97.5%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:23:07 GMT)
Towards Effective Discrimination Testing for Generative AI [5.3]
ジェネレーティブAI(GenAI)モデルは、差別行動に対する規制において、新たな課題を提示する。我々は、GenAI公正性研究がこれらの課題をまだ満たしていないと論じ、代わりに既存のバイアス評価方法と規制目標との間には大きなギャップが残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:09:33 GMT)
MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models [5.3]
ビデオ改ざん効果に対するVLMのレジリエンスを評価するためのベンチマークであるMVTamperBenchを紹介する。 MVTamperBenchは、InternVL2-8Bのようなモデルで高い性能を実現している。 MVTamperBenchはモジュール評価ツールキットであるVLMEvalKitに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:20:52 GMT)
WeatherGS: 3D Scene Reconstruction in Adverse Weather Conditions via Gaussian Splatting [5.2]
WeatherGSは3DGSベースのフレームワークで、異なる気象条件下でのマルチビュー画像から鮮明なシーンを再構築する。本研究では,高密度粒子を大気効果フィルタで逐次除去するプロセス前処理手法を提案する。最後に,処理した画像を用いて3次元ガウスの集合を訓練し,隠蔽領域を除外するためのマスクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:47:13 GMT)
Generalizing in Net-Zero Microgrids: A Study with Federated PPO and TRPO [5.2]
この研究は、協調的かつプライバシー保護の枠組みを通じて、マイクログリッドにおける最適エネルギー管理の課題に対処する。本稿では,フェデレートラーニング(FL)とトラスト領域政策最適化(TRPO)を統合し,分散エネルギー資源を効率的に管理するフェデレーションTRPO手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:38:31 GMT)
Open-Book Neural Algorithmic Reasoning [5.1]
ニューラルネットワークのための新しいオープンブック学習フレームワークを提案する。このフレームワークでは、ネットワークはトレーニングデータセットのすべてのインスタンスにアクセスして利用することができる。このオープンブックアテンションメカニズムは、ベンチマーク中の様々なタスク間の固有の関係についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:14:58 GMT)
DV-FSR: A Dual-View Target Attack Framework for Federated Sequential Recommendation [5.0]
フェデレートされたレコメンデーション(FedRec)は、パーソナライズされたモデルの分散トレーニングを可能にすることによって、ユーザのプライバシを保護します。本稿では,DV-FSRと呼ばれる新しいデュアルビューアタックフレームワークを提案する。このフレームワークは,サンプリングに基づく明示的戦略と対照的な学習に基づく暗黙的勾配戦略を組み合わせて,協調攻撃を編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:43:32 GMT)
Human-Centered Design for AI-based Automatically Generated Assessment Reports: A Systematic Review [5.0]
本研究は,ユーザ中心・直感的デザインによる教師の認知的要求を減らすことの重要性を強調した。テキスト、視覚支援、プロットなどの多様な情報提示フォーマットや、ユーザビリティを高めるためのライブやインタラクティブ機能などの高度な機能の可能性を強調します。このフレームワークは、教師が技術強化された評価結果に取り組み、データ駆動による意思決定を容易にし、教育と学習プロセスを改善するためのパーソナライズされたフィードバックを提供することの課題に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:20:07 GMT)
The Text Classification Pipeline: Starting Shallow going Deeper [5.0]
テキスト分類(TC)は自然言語処理(NLP)の領域の基盤となる。このモノグラフは、TCパイプラインの詳細な調査を提供し、特にTCモデル全体のパフォーマンスに対する各コンポーネントの影響を評価することに重点を置いています。パイプラインには、最先端データセット、テキスト前処理技術、テキスト表現方法、分類モデル、評価指標、現在の結果、今後のトレンドが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:01:19 GMT)
Enhanced coarsening of charge density waves induced by electron correlation: Machine-learning enabled large-scale dynamical simulations [4.9]
相関電子系における創発的秩序の位相秩序運動は、非平衡物理学の基本的なトピックである。我々は、電荷密度波(CDW)の粗大化をシミュレートする線形スケーリングアルゴリズムを実現するために、現代の機械学習(ML)手法を利用する。本研究は、非平衡力学における電子相関の役割についての新しい知見を提供し、ML力場アプローチの可能性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:44:11 GMT)
PQD: Post-training Quantization for Efficient Diffusion Models [4.8]
拡散モデル(PQD)のための新しい学習後量子化法を提案する。提案手法は,完全精度拡散モデルを直接8ビット,4ビットモデルに量子化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:55:59 GMT)
LTX-Video: Realtime Video Latent Diffusion [4.8]
LTX-Videoはトランスフォーマーベースの潜在拡散モデルである。 Video-VAEとDenoising Transformerをシームレスに統合する。 Nvidia H100 GPU上では、24fpsのビデオ768 atx512の解像度をわずか2秒で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:00:25 GMT)
Post Launch Evaluation of Policies in a High-Dimensional Setting [4.7]
A/Bテスト(A/B test)またはランダム化制御実験(RCTs)は、新しいポリシー、製品、決定の影響を評価するための金の標準である。本稿では「合成制御」にインスパイアされた方法論の適用に関する実践的考察を考察する。合成制御法は、影響を受けていない単位からのデータを利用して、処理された単位に対する対実的な結果を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:35:29 GMT)
Efficiently Serving LLM Reasoning Programs with Certaindex [4.7]
Dynasorは、大規模言語モデル(LLM)の推論時間計算を最適化するシステムである。従来のエンジンとは異なり、Dynasorは推論クエリ内で要求を追跡し、スケジュールする。バッチ処理で最大50%削減され、クエリレートが3.3倍、オンラインサービスで4.7倍のレイテンシSLOが持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:57:53 GMT)
AlignAb: Pareto-Optimal Energy Alignment for Designing Nature-Like Antibodies [4.7]
抗体配列構造共設計に特化したディープラーニングモデルを学習するための3段階のフレームワークを提案する。得られた表現を用いて,抗体の配列と構造の両方に対する共同最適化のための拡散モデルの訓練を指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:50:32 GMT)
Federated Learning with MMD-based Early Stopping for Adaptive GNSS Interference Classification [4.7]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のデバイスがローカルサーバ上のデータを維持しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。本稿では,グローバルサーバ上でのモデルの重み付けと数ショット学習を用いたFL手法を提案する。 FLの模範的な応用は、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)受信機からのスナップショットに基づいた干渉分類のために、高速道路に沿って機械学習モデルをオーケストレーションすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:10:11 GMT)
Machine Learning Optimal Ordering in Global Routing Problems in Semiconductors [4.6]
本稿では,グローバルルーティング問題における階層割当過程において,ネットを注文する新しい手法を提案する。提案手法は機械学習技術に基づいており,本手法はスコア関数に基づく従来のネット順序付け手法に取って代わるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:59:40 GMT)
Molar: Multimodal LLMs with Collaborative Filtering Alignment for Enhanced Sequential Recommendation [4.5]
Molarは、複数のコンテンツモダリティとID情報を統合するシーケンシャルなレコメンデーションフレームワークで、協調的な信号を効果的にキャプチャする。マルチモーダルコンテンツと協調フィルタリングの洞察をシームレスに組み合わせることで、Molarはユーザの関心事とコンテキスト意味論の両方をキャプチャし、より優れた推奨精度をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:24:34 GMT)
Text-to-Image GAN with Pretrained Representations [4.4]
事前訓練された表現を持つテキスト・ツー・イメージのGANを提案する。視覚を動力とする識別器は複雑なシーン理解能力を吸収する。高容量ジェネレータは、複数の新しい高容量核融合ブロックから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:30:40 GMT)
Environmental and Economic Impact of I/O Device Obsolescence [4.4]
この陳腐化は、新しいソフトウェア/ハードウェア世代が、そうでなければ機能デバイスを使用不能にしているためかもしれない。 e-wasteが生み出す経済的・環境的影響を簡潔に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:20:36 GMT)
Routing and Spectrum Allocation in Broadband Quantum Entanglement Distribution [4.4]
光ネットワーク上での量子絡み合いに対するリソース割り当てについて検討する。このようなネットワーク上に束縛された光子対を分散するためのルーティングとスペクトル割り当て方式を開発した。我々は,中央値のEPRペアレート,ジャイナ指数,計算資源を考慮した場合,最小値のEPRペアレートを達成するスペクトル割当手法が著しく低下することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:10:10 GMT)
Urban Water Consumption Forecasting Using Deep Learning and Correlated District Metered Areas [4.2]
本研究は,ディープラーニングを用いたDMA消費の短期予測に焦点を当てた。そこで本研究では,まずDMAを相関した消費パターンで識別し,そのパターンをDMAのローカルデータとともに,予測のための深層学習モデルへの入力として利用する手法を提案する。 5つのDMAのデータを用いた実世界の研究では、ディープラーニングモデルは古典的な統計モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:03:54 GMT)
Anyonization of bosons [4.2]
スピン電荷分離現象を通じて生じる正準相関を1次元強相互作用量子気体中で観測する。我々の研究は、高度に制御可能な環境で非平衡異音現象の探索への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:07:22 GMT)
Non-asymptotic spectral bounds on the $\varepsilon$-entropy of kernel classes [4.2]
この話題は、カーネルベースの手法の現代的な統計理論において重要な方向である。我々は、我々の境界の多くの結果について議論し、それらが一般のカーネルのバウンドよりもかなり厳密であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:41:16 GMT)
WeatherDG: LLM-assisted Diffusion Model for Procedural Weather Generation in Domain-Generalized Semantic Segmentation [4.1]
本研究では,現実的な,天気の多様性,運転画面の画像を生成するための新しいアプローチであるWeatherDGを提案する。まず、ソースデータでSDを微調整し、生成されたサンプルの内容とレイアウトを現実世界の運転シナリオに合わせる。我々は,様々な気象条件下で,SDが高度に調整されたクラスのオブジェクトを生成することを奨励するバランスのとれた生成戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:34:23 GMT)
TrajLearn: Trajectory Prediction Learning using Deep Generative Models [4.1]
軌道予測は、現在位置と過去の動きデータを用いて、ある物体の将来の進路を推定することを目的としている。これらの課題に対処するために,軌道予測の新しいモデルであるTrajLearnを紹介する。 TrajLearnは、複数の潜在的パスを探索するためにカスタマイズされたビーム検索を統合することで、次の$k$ステップを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:38:52 GMT)
Federated Learning with Workload Reduction through Partial Training of Client Models and Entropy-Based Data Selection [4.0]
我々は,エッジデバイス上でのトレーニング負荷を削減するために,部分的クライアントモデルのファインチューニングとエントロピーベースのデータ選択を組み合わせた新しいアプローチであるFedFT-EDSを提案する。実験の結果,FedFT-EDSは50%のユーザデータしか使用せず,ベースライン法,FedAvg,FedProxに比べてグローバルモデルの性能が向上していることがわかった。 FedFT-EDSは、クライアントでのトレーニング時間の3分の1を使用して、クライアントの学習効率を最大3倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:47:32 GMT)
Privacy-Aware Multi-Device Cooperative Edge Inference with Distributed Resource Bidding [3.9]
モバイルエッジコンピューティング(MEC)は、人工知能(AI)アプリケーションのサポートにおいてモバイルデバイス(MD)に権限を与えている。デバイス-エッジ協調型AI推論という大きな約束にもかかわらず、データのプライバシーはますます懸念される。プライバシーに配慮した多デバイス協調型エッジ推論システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:37:17 GMT)
Strategies and Challenges of Timestamp Tampering for Improved Digital Forensic Event Reconstruction (extended version) [3.9]
本研究では,ランニング(ライブ)システムにおけるタイムスタンプの改ざん問題について検討する。先進大学生を対象に定性的なユーザスタディを行うことで、例えば、一般的な多段階的アプローチを観察する。我々は、時間的トレースに関する個々の知識など、良好な改ざんの信頼性に影響を与える要因を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:05:11 GMT)
A Data-Centric Approach to Detecting and Mitigating Demographic Bias in Pediatric Mental Health Text: A Case Study in Anxiety Detection [3.9]
臨床テキストにおけるジェンダーベースのコンテンツ格差に対処するデータ中心型脱バイアスフレームワークを開発した。我々のアプローチは、テキストで訓練されたAI医療モデルのバイアスを軽減する効果的な戦略を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:00:22 GMT)
The Aldous--Lyons Conjecture II: Undecidability [3.8]
調整された非局所ゲームである$G$が与えられた場合、$G$が特別な種類の完全戦略を持つ場合と、$G$のすべての戦略が完璧ではない場合とを区別することは決定不可能である。共役紙 [BCLV24] に導入された還元を用いて、この不決定性の結果はアルドゥス=リヨン予想に対する負の答えを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:59:56 GMT)
Improving Location-based Thermal Emission Side-Channel Analysis Using Iterative Transfer Learning [3.5]
本稿では,サイドチャネル攻撃に対する深層学習モデルに適用した反復的伝達学習を提案する。実験結果から, 熱・電力消費マップを入力として用いると, 平均性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:56:34 GMT)
Generalize Your Face Forgery Detectors: An Insertable Adaptation Module Is All You Need [3.5]
オンライン未ラベルテストデータのみを用いて、トレーニング済みオフザシェルフ検出器を適応できる挿入可能な適応モジュールを導入する。具体的には、まず、改訂された特徴とプロトタイプから予測を生成する学習可能なクラスプロトタイプベース分類器を提案する。また、予測精度をさらに向上し、自己学習中のノイズの多い擬似ラベルの影響を低減するため、最も近い特徴校正器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:48:04 GMT)
LiDAR-Camera Fusion for Video Panoptic Segmentation without Video Training [3.5]
自動車用LiDARと画像データを融合させることにより, 汎視的セグメンテーションを向上する機能融合モジュールを提案する。その結果,最大5点まで画像およびビデオパノプティクスのセグメンテーション評価の精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:43:51 GMT)
ViPCap: Retrieval Text-Based Visual Prompts for Lightweight Image Captioning [3.5]
画像キャプションを軽量にするための新しい検索テキストベースのビジュアルプロンプトであるViPCapを提案する。 ViPCapは, 従来の軽量キャプションモデルよりも効率, 有効性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:07:17 GMT)
Sparse chaos in cortical circuits [3.4]
神経インパルス発生の基本的特徴は神経回路の集合的カオスに大きく影響している。不安定多様体の数, コルモゴロフ-シナイエントロピー, およびアトラクタ次元の劇的な減少を求める。皮質回路では、生物物理学的性質はこのスパースカオスの体制に合わせているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:55:35 GMT)
MapQaTor: A System for Efficient Annotation of Map Query Datasets [3.4]
MapQaTorは、再現可能でトレース可能なマップベースのQAデータセットの作成を合理化するWebアプリケーションである。プラグインとプレイのアーキテクチャにより、MapQaTorは任意のMap APIとシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:33:19 GMT)
Towards Instance-Wise Calibration: Local Amortized Diagnostics and Reshaping of Conditional Densities (LADaR) [3.3]
本稿では,LADaR(Local Amortized Diagnostics and Reshaping of Conditional Densities)フレームワークを紹介する。これには、解釈可能な局所キャリブレーション診断を生成する、textttCal-PIT$と呼ばれるアルゴリズムが含まれている。我々の主な科学応用は、画像データから得られる銀河距離の条件密度推定である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:00:24 GMT)
Aviary: training language agents on challenging scientific tasks [3.2]
言語エージェントのためのマルコフ体育館であるAviaryを紹介する。エージェントを言語に基づく部分的に観察可能な意思決定プロセスを解決する政策として定式化する。我々は,オープンソースの非フロンティアLSMが支援する言語エージェントが,最大100倍の推論コストで複数のタスクにおいて,フロンティアLSMエージェントと人間専門家の双方をマッチングし,超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:33:28 GMT)
An Infrastructure for Systematically Collecting Smart Contract Lineages for Analyses [3.2]
既存のプラットフォームには、スマートコントラクトの系統内の前者と後継の関係をトレースする機能がない。 SCLineageは、プロキシ契約を利用してスマートコントラクトの系統を正確に識別し、収集する自動化インフラストラクチャである。 SCLineageSetは、スマートコントラクトの進化に関する広範な研究を促進する、最新のオープンソースデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:10:22 GMT)
Quantum Diffusion Model for Quark and Gluon Jet Generation [3.1]
量子コンピューティング技術の恩恵を受ける新しい拡散モデルを導入する。我々は大型ハドロン衝突型加速器から構造的に複雑なクォークとグルーオンジェットのデータセットの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:00:54 GMT)
Position Information Emerges in Causal Transformers Without Positional Encodings via Similarity of Nearby Embeddings [3.1]
本研究では、位置情報を明示的な位置符号化を用いることなく、どのように保存できるのかという新たな仮説を提案し、検討する。近傍の埋め込みは、遠くの埋め込みよりも互いに似ており、変圧器はトークンの位置を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:35:41 GMT)
Impact of Fourth Industrial Revolution (4IR) on Small and Medium Enterprises (SMEs) and Employment in Bangladesh: Opportunities and Challenges [3.0]
第4次産業革命(4IR)は、中小企業(中小企業)と雇用の機会と課題を、世界中の産業や経済に変革をもたらしている。本研究では,バングラデシュの中小企業部門における4IRの影響について質的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:31:11 GMT)
Modeling and Simulating Agent-Based City Migration Using Conway's Game of Life [2.9]
都市の移動動態をシミュレートする新しいGoLベースのフレームワークを提案し,実装する。本手法はグリッド・ウィズ・ア・グリッド・アプローチを用いて, 密度化とスペーサー化による外移住の確率的傾向を符号化する。我々のフレームワークは、都市移住パターンを研究するための汎用的で効率的なツールを提供し、計算都市社会科学におけるABMの幅広い応用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:59:30 GMT)
Towards Identity-Aware Cross-Modal Retrieval: a Dataset and a Baseline [2.9]
アイデンティティを意識したクロスモーダル検索は、自然言語クエリに基づいて、特定の文脈の人物の画像を取得することを目的としている。我々は、広く使われているCOCOデータセットから派生した新しいデータセットCOCO Person FaceSwapを導入し、VGGFace2のディープフェイク生成顔に富んだ。我々の貢献は、長い尾のアイデンティティと文脈のニュアンスを認識することができるより堅牢なクロスモーダル検索システムの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:21:36 GMT)
KARPA: A Training-free Method of Adapting Knowledge Graph as References for Large Language Model's Reasoning Path Aggregation [2.7]
大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示すが、幻覚や知識のタイムラインに影響されることが多い。本稿では,LLMのグローバルな計画能力を活用したKG推論手法であるKARPA(Knowledge Graph Assisted Reasoning Path Aggregation)を提案する。 KARPAはKGQAタスクで最先端のパフォーマンスを実現し、高い効率と精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:58:46 GMT)
PepTune: De Novo Generation of Therapeutic Peptides with Multi-Objective-Guided Discrete Diffusion [2.7]
治療ペプチドSMILESの同時生成と最適化のための多目的離散拡散モデルであるPepTuneを提案する。我々は, 標的結合親和性, 膜透過性, 溶解性, 溶血性, 非汚濁性など, 複数の治療特性に最適化された多種多様な修飾ペプチドを生成する。以上の結果から,PepTuneは離散状態空間における多目的シーケンス設計において,強力かつモジュール化されたアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:41:00 GMT)
An LSTM Feature Imitation Network for Hand Movement Recognition from sEMG Signals [2.6]
我々は,Ninapro DB2上の300ms信号ウィンドウ上での閉形式時間特徴学習にFIN(Feature-imitating Network)を適用することを提案する。 LSTM-FINネットワークは,特徴再構成において最大99%のR2精度,手の動き認識において80%の精度を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:09:55 GMT)
FedSat: A Statistical Aggregation Approach for Class Imbalanced Clients in Federated Learning [2.6]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保存する分散機械学習のための有望なパラダイムとして登場した。本稿では,データの不均一性,すなわちラベルスキューネス,不足クラス,量スキューネスの3つの形態を扱うために設計された新しいFLアプローチであるFedSatを提案する。さまざまなデータヘテロジニティ設定の実験は、FedSatが最先端のベースラインを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:01:26 GMT)
Grid Diffusion Models for Text-to-Video Generation [2.5]
既存のビデオ生成手法の多くは、時間次元を考慮した3D U-Netアーキテクチャまたは自己回帰生成を使用する。アーキテクチャにおける時間次元を伴わないテキスト・ビデオ生成と大規模なテキスト・ビデオ・ペア・データセットのための,単純だが効果的な新しいグリッド拡散法を提案する。提案手法は,定量評価と定性評価の両方において既存手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:52:33 GMT)
Analyzing Country-Level Vaccination Rates and Determinants of Practical Capacity to Administer COVID-19 Vaccines [2.5]
新型コロナウイルス(COVID-19)ワクチンの開発、製造、輸送、行政は、世界規模で極端に物流業を営むことを証明した。世界的なワクチン接種水準は、新たな株の出現を防ぎ、パンデミックによる日常生活の破壊の影響を最小限に抑える上で、依然として重要な関心事である。本研究は, 基礎的, 健康的基盤の整備, とくに高齢者のアクセシビリティの重視, グローバルなパートナーシップの育成が, このようなスケールの論理的操作を改善することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:48:40 GMT)
Low coordinate degree algorithms II: Categorical signals and generalized stochastic block models [2.5]
低座標次数関数が高次元データにおけるカテゴリー構造の存在をテストできるかどうかについて検討する。これはLCDFの連続構造試験における性能について研究したこのシリーズの最初の論文を補完するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:34:36 GMT)
Sparse Generation: Making Pseudo Labels Sparse for Point Weakly Supervised Object Detection on Low Data Volume [2.4]
従来の擬似ラベル生成手法は、低データボリュームや高密度オブジェクト検出タスクでは不十分である。弱教師付き擬似ラベルの生成をモデルのスパース出力とみなし、擬似ラベルをスパースにするための解決策としてスパース生成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:59:37 GMT)
GASLITEing the Retrieval: Exploring Vulnerabilities in Dense Embedding-based Search [2.3]
埋め込みベースのテキスト検索x2013$retrieval of relevant passages from corpora via deep encodings$corporax2013$has emerged as a powerful method-of-the-art search results and popular the use of Augmented Retrieval Generation (RAG)
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:49:28 GMT)
Learning Epidemiological Dynamics via the Finite Expression Method [2.3]
本稿では,疫学のダイナミックスに対する明示的な数学的表現を導出する記号的学習フレームワークであるFinite Expression Methodを紹介する。 FEXは疾患の拡散をモデル化し予測する上で高い精度を示し、また疫学変数間の明確な関係を明らかにする。その結果、FEXは感染性疾患モデリングの強力なツールであり、解釈可能性と高い予測性能を組み合わせることで、公衆衛生における実践的応用を支援することが強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:08:12 GMT)
ReXTrust: A Model for Fine-Grained Hallucination Detection in AI-Generated Radiology Reports [2.2]
ReXTrustは、AI生成放射線学レポートにおける微細言語幻覚検出のための新しいフレームワークである。我々はMIMIC-CXRデータセットのサブセット上でReXTrustを評価し,既存手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:56:25 GMT)
Does the Doer Effect Exist Beyond WEIRD Populations? Toward Analytics in Radio and Phone-Based Learning [2.1]
Doer Effectは、実践的な質問のようなより活発な学習活動の完了は、受動的学習活動よりもポジティブな学習結果と強く関連している、と述べている。この研究は,N = 234人のウガンダの学生が電話で複数の質問に答え,コミュニティラジオで講義を聴く証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:10:15 GMT)
Recurrence-based Vanishing Point Detection [2.1]
本稿では,Vanishing Point Detection (VPD) に対する教師なしアプローチを提案する。 R-VPDは、明示的な線に加えて、繰り返される対応から発見された暗黙の線を使用する。我々は2つの古典的手法と2つの最先端のディープラーニングベースVPD手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:47:51 GMT)
3d $\mathcal{N}=4$ Mirror Symmetry, TQFTs, and 't Hooft Anomaly Matching [2.0]
局所ユニタリ3d$mathcalN=4$超共形場理論は、それに対応する「ユニバーサル」関連変形を持ち、ギャップ位相に導かれる。この変形はすべての連続した内部対称性を$mathcalS$で保存するので、$mathcalS$で純粋にサポートされている't Hooft異常も保存する。我々は、これらのQFTを赤外(赤外)のアベリア分数量子ホール状態(Abelian fractional quantum Hall state)に当てはめ、非トポロジカル紫外理論の't Hooft異常とどのように一致させるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:34:54 GMT)
PDE-constrained Gaussian process surrogate modeling with uncertain data locations [1.9]
本稿では,入力データの可変性を関数と偏微分方程式近似のガウス過程回帰に組み込むベイズ的手法を提案する。一般化の連続的な良好な性能が観察され、予測の不確実性の実質的な低減が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:44:54 GMT)
QuantumLLMInstruct: A 500k LLM Instruction-Tuning Dataset with Problem-Solution Pairs for Quantum Computing [1.9]
我々はQuantumLLMInstruct(QLMMI)について紹介する。 QLMMIは、量子コンピューティング専用に設計された50,000以上の厳密にキュレートされた命令追従問題解対を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:53:51 GMT)
Advancing Parkinson's Disease Progression Prediction: Comparing Long Short-Term Memory Networks and Kolmogorov-Arnold Networks [1.9]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、運動機能と非運動機能を障害する変性神経疾患である。しかし、現在の診断方法は、しばしば費用がかかり、時間がかかり、専門的な機器や専門知識が必要になる。本研究では,回帰手法,LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク,KAN(Kolmogorov Arnold Networks)を用いてPD進行を予測する革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:36:05 GMT)
Halma: a routing-based technique for defect mitigation in quantum error correction [1.9]
拡張ネイティブゲートセットによって強化された欠陥軽減技術であるHalmaを紹介する。ハルマは、表面コード安定化器の測定中に、アシラ量子ビット欠陥を効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:09:53 GMT)
Robust Matrix Completion for Discrete Rating-Scale Data [1.9]
行列完備化は、その既知のエントリを用いて部分的に観察された行列の未知のエントリを予測することを目的としている。本稿では,レーティングスケールデータの離散性に合わせた行列補完アルゴリズムを提案する。さらに,提案手法と競合する手法の性能を,連続ではなく個別の評価尺度を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:49:41 GMT)
LASSE: Learning Active Sampling for Storm Tide Extremes in Non-Stationary Climate Regimes [1.8]
我々は、サロゲートモデルが精度、リコール、精度の観点から有望であることを示す。本稿では,高潮発生サイクロンを迅速に探索するオンライン学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 21:51:09 GMT)
Cavity-QED Simulation of a Maser beyond the Mean-Field Approximation [1.8]
本研究では, マイクロ波モードの磁界の強度が, メーザーの空間拡大利得媒質の体積によって変化するメーザーの力学をシミュレーションし, 量子力学的にシミュレーションする方法を提案する。我々は, ペンタセンドープパラテルフェニルの光学励起結晶を用いて, 実験的に測定したメーザーに本手法を適用した。このメーザーの力学によって示される特定の異なる量子力学的特徴、特に、スピン光子ディック状態の発生に伴うラビのような浮き彫りの観察は、数値的に正確に再現できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:44:16 GMT)
Minimal Batch Adaptive Learning Policy Engine for Real-Time Mid-Price Forecasting in High-Frequency Trading [1.8]
本研究では,NASDAQのレベル1制限順序帳(LOB)データを用いた中間価格予測手法を提案する。本稿では、バッチフリーで即時価格予測が可能な強化学習(RL)ベースのエージェントである適応学習ポリシーエンジン(ALPE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:48:35 GMT)
EdgeRAG: Online-Indexed RAG for Edge Devices [1.7]
本稿では,クラスタ内に埋め込みをプルーニングし,検索時にオンデマンドに埋め込みを生成することでメモリ制約に対処するEdgeRAGを提案する。 BEIRスイートの結果は、EdgeRAGがベースラインIVFインデックスよりも大幅に遅延を低減していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:46:53 GMT)
Human-AI Teaming Using Large Language Models: Boosting Brain-Computer Interfacing (BCI) and Brain Research [1.7]
我々は,Janusian設計原則の集合に基づいて,人間とAIのコラボレーションの概念を紹介する。 ChatBCIは、人間とAIのコラボレーションを可能にするPythonベースのツールボックスである。我々のアプローチは、幅広い神経技術および神経科学のトピックに簡単に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:26:03 GMT)
Classical and Quantum Algorithms for the Deterministic L-system Inductive Inference Problem [1.7]
L-系は、植物開発のような多くの生物学的プロセスのシミュレーションをモデル化し、作成することができる。与えられたプロセスのL-システムを見つけることは、通常、専門家によって、非常に時間を要するプロセスで手作業で解決される。画像のシーケンスなど、データから自動的に行うことができれば、これは重要なことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:37:49 GMT)
Instantaneous Quantum Polynomial-Time Sampling and Verifiable Quantum Advantage: Stabilizer Scheme and Classical Security [1.6]
安定器方式と呼ばれるIQPサンプリングプロトコルのファミリを導入する。また,Hydden Structured Code (HSC) 問題を数学的問題として導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:13:43 GMT)
Investigating layer-selective transfer learning of QAOA parameters for Max-Cut problem [1.5]
パラメータ転送後のMax-Cut問題の近似解を改善する上での個別QAOA層の役割を数値的に検討する。これらの研究は、全てのレイヤを最適化するよりも、より少ない時間で、レイヤのサブセットを最適化することがより効果的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:41:16 GMT)
Efficient Estimation and Sequential Optimization of Cost Functions in Variational Quantum Algorithms [1.5]
本稿では,パラメータ化量子回路を異なるユニタリ演算子の重み付け和として概念化する新しい最適化手法を提案する。この表現は、コスト関数の非局所的特性とその任意の微分の効率的な評価を促進する。従来の最適化手法と比較して,収束速度と精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:24:53 GMT)
Causal Flow-based Variational Auto-Encoder for Disentangled Causal Representation Learning [1.5]
遠方表現学習は、各次元が基礎となる生成因子に対応する表現を学習することを目的としている。因果フローを表現学習プロセスに統合する新しい教師付きVAEフレームワークであるDisentangled Causal Variational Auto-Encoder (DCVAE)を提案する。我々は,合成データセットと実世界のデータセットの両方でDCVAEを評価し,因果解離と介入実験における優れた能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:09:59 GMT)
Class-based Subset Selection for Transfer Learning under Extreme Label Shift [1.5]
本稿では、ソースドメインからクラスを選択して重み付けし、ドメイン間の転送を最適化する、数ショット転送学習のための新しいプロセスを提案する。より具体的には、Wasserstein 距離を使って、ソースとターゲットドメイン間の距離を最小化するソースクラスとその重みを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:14:24 GMT)
Entangling gates from cabling of knots [1.5]
トポロジカル量子コンピュータにおける2キュービットゲートの効率的な実現法について論じる。理論の異なるパラメータに対するこれらの演算のいくつかの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:21:21 GMT)
Effects of alternating interactions and boundary conditions on quantum entanglement of three-leg Heisenberg ladder [1.3]
オープンバウンダリ条件(OBC)およびシリンダバウンダリ条件(CBC)の下でスピン-12三脚反強磁性ハイゼンベルクスピンはしごの研究エネルギー密度,絡み合いエントロピー,共起性を計算し,これらの量に対する干渉相互作用J2と交互結合パラメータガンマの影響を議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:26:23 GMT)
Dynamic transition of the generalized Jaynes-Cummings model: multi-particles and inter-particle interaction effects [1.3]
量子システムの力学に環境がどのように影響するかは、依然として中心的な問題である。 N$粒子が真空状態のボソンモードで最初に励起される場合の動的遷移について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:47:51 GMT)
Efficient Multi-Task Inferencing with a Shared Backbone and Lightweight Task-Specific Adapters for Automatic Scoring [1.3]
本稿では,タスク固有の微調整のための軽量なLoRAアダプタにより拡張された共有バックボーンモデルアーキテクチャを提案する。相互排他的タスク27の学生回答の自動スコアリングを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:34:11 GMT)
Indistinguishability in general probabilistic theories [1.2]
一般確率論(GPTs)における区別不能粒子の研究の道筋をたどる。最初のアプローチでは、変換の下で対称状態の軌道によって異なるタイプの区別不可能な粒子を定義する。ダイアグラム的アプローチでは、圏論の2つの重要な構成を用いて対称性のある状態空間を分解する。どちらの場合も、量子論における区別できない粒子のペアでは、ボソンとフェルミオンを回収する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:00:17 GMT)
On Reward Transferability in Adversarial Inverse Reinforcement Learning: Insights from Random Matrix Theory [1.1]
逆逆強化学習(AIRL)は、包括的で伝達可能なタスク記述を提供するための基礎的なアプローチとして機能する。本稿では,状態空間が無限大となるような高次元シナリオでAIRLを再検討する。転送の制限はAIRLフレームワーク自体に固有のものではなく、代わりにその内部で使用される強化学習アルゴリズムのトレーニング分散に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:18:25 GMT)
LLM Distillation for Efficient Few-Shot Multiple Choice Question Answering [1.1]
MCQA(Multiple Choice Question Answering)は、医学、法学、教育など、多くの現実世界の応用において重要な問題である。本稿では,データ生成とスコアリングに大規模言語モデルを用いる,シンプルで効果的な手法を提案する。提案手法では, 精度が28.9%から39.3%に向上し, 5ショットで直接微調整したベースラインに比べて10%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:45:50 GMT)
An Unsupervised Anomaly Detection in Electricity Consumption Using Reinforcement Learning and Time Series Forest Based Framework [1.0]
異常検出は、主に実世界のシナリオにまたがって時系列データが使用されるため、時系列アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。従来の研究では様々なADモデルが検討されており、特定の異常に対して異なる感度で特定の仮定が作成されている。時系列フォレスト(TSF)と強化学習(RL)を組み合わせた教師なしADのための新しいモデル選択を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:04:43 GMT)
Probing Light Bosonic Dark Matter with Transmon Qubits [0.9]
擬似粒子の測定から, ダーク光子, 光スカラーダークマター, アクシオン様粒子のパラメータ空間の制約を示す。本研究は,地下実験室における暗黒物質の直接検出を目的とした量子量子ビット実験の開発に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:41:46 GMT)
NiaAutoARM: Automated generation and evaluation of Association Rule Mining pipelines [0.9]
本稿では,ルールマイニングパイプライン全体を構築するための新しい機械学習手法であるNiaAutoARMを提案する。また,提案手法の理論的表現とともに,包括的実験評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:48:51 GMT)
Enhancing Privacy in Federated Learning through Quantum Teleportation Integration [0.8]
フェデレーション学習は、生データを共有せずに複数のクライアント間でモデルトレーニングを可能にするため、プライバシが向上する。量子テレポーテーションは、盗聴の試みが検出されるため、送信中にデータが安全であることを保証する。本稿では,クライアントとサーバ間のモデルパラメータと勾配のセキュアな交換を容易にする新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:15:21 GMT)
Symmetry-enforced minimal entanglement and correlation in quantum spin chains [0.7]
我々は、量子スピン-J$連鎖における$SO(3)$スピン回転対称性と格子変換対称性によって強制される最小の絡み合いと相関について研究する。これらの対称性を持つ量子スピン-J$チェーンの状態が存在しないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:22:18 GMT)
DropMicroFluidAgents (DMFAs): Autonomous Droplet Microfluidic Research Framework Through Large Language Model Agents [0.7]
本研究では, 液滴マイクロ流体学研究におけるLarge Language Model (LLM) の有効性を示す。 LLAMA3.1モデルとDMFAの統合により、76.15%の精度が得られた。これらの能力により、教育や産業支援にまたがる応用が可能となり、科学的な発見と革新の効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:58:52 GMT)
Fine-Tuning TransMorph with Gradient Correlation for Anatomical Alignment [0.6]
教師なしディープラーニングは、解剖学的ラベルへの依存を減らすために、脳MRI登録において有望な方法である。本稿では,Learner2Reg2024 LUMIR問題に対して,コンバージェンス安定性と変形性を改善するために,事前学習したTransMorphモデルの微調整を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:32:04 GMT)
TAEN: A Model-Constrained Tikhonov Autoencoder Network for Forward and Inverse Problems [0.6]
工学や科学の分野では、前方・逆問題のリアルタイム解法が不可欠である。機械学習サロゲートモデルは従来の方法に代わる有望な代替手段として登場し、計算時間を大幅に短縮した。これらのモデルは通常、さまざまなシナリオをまたいだ堅牢な一般化を実現するために、広範なトレーニングデータセットを必要とします。本稿では,Tikhonov 自己エンコーダモデルに制約のある新しいフレームワーク TAE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:52:19 GMT)
Training Deep Neural Classifiers with Soft Diamond Regularizers [0.6]
我々は,深層ニューラルネットワークにおけるシナプスの空間性を改善し,分類精度を向上する新しいEmphsoftダイアモンド正規化器を提案する。厚い尾を持つ対称なアルファ安定なシナプスの重みはガウス的ではないため、より厚い尾を持つ。我々は,CIFAR-10,CIFAR-100,Caltech-256の3つのデータセットに対して,深層神経分類器を用いた新しいソフトダイヤモンド正則化器を試験した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:53:17 GMT)
Unified dimensionality reduction techniques in chronic liver disease detection [0.5]
本研究では,多くの機械学習アルゴリズムについて検討した。本研究の主な焦点は, 583名の患者の医療記録を含む, このデータセットである。検索は、カスタマイズされた特徴抽出と次元削減方法の選択と使用に関する重要な新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:35:02 GMT)
Residual Connection Networks in Medical Image Processing: Exploration of ResUnet++ Model Driven by Human Computer Interaction [0.5]
本稿では、ResNetとUnet++を組み合わせた高度なハイブリッドモデルであるResUnet++を紹介する。臨床医と医用画像システムとのシームレスな相互作用を育みながら、腫瘍の検出と局所化を改善するように設計されている。 HCIの原則を取り入れることで、このモデルは直感的でリアルタイムなフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:57:26 GMT)
Rise of Generative Artificial Intelligence in Science [0.5]
生成AIは、科学出版物で急速に成長し、存在感を高めてきた。研究期間を通じて、アメリカの研究者は全世界のGenAI出版物の5分の2近くを寄付した。 GenAIの研究グループは、他のAI分野よりもチームサイズがわずかに小さい傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:55:28 GMT)
Timeseria: an object-oriented time series processing library [0.4]
TimeseriaはPythonで実装されたオブジェクト指向の時系列処理ライブラリである。時系列データを操作しやすくし、その上に統計的および機械学習モデルを構築することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:46:45 GMT)
Frequency-Masked Embedding Inference: A Non-Contrastive Approach for Time Series Representation Learning [0.4]
本稿では,非コントラスト法である周波数行列埋め込み推論(FEI)を導入し,正および負のサンプルの必要性を完全に排除する。 FEIは、一般化の観点から、既存のコントラストベースの手法を著しく上回っている。本研究は時系列の自己教師型表現学習に関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:12:17 GMT)
Blockchain-Empowered Cyber-Secure Federated Learning for Trustworthy Edge Computing [0.4]
Federated Learning(FL)は、プライバシ保護のための分散機械学習スキームである。 FLパラダイムは、有害攻撃と呼ばれるネットワーク参加者からの攻撃によって脆弱になる可能性がある。本稿では,FLトレーニングプロセスにおける信頼性,公正性,信頼性を保証するクロスデバイスFLモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:58:18 GMT)
Chiral anomaly in (1+1) dimensions revisited: complementary kinetic perspective and universality [0.3]
本研究では, (1+1) 次元にキラル異常が出現し, ベリー曲率補正を行なわないことを示す。普遍性異常を示すために, キラル性負の厳密な単調分散を持つだけで十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:16:54 GMT)
Dynamic Importance Learning using Fisher Information Matrix (FIM) for Nonlinear Dynamic Mapping [0.2]
本研究はブラックボックスモデルにおける妥当性スコアを動的に決定するための方法論を提案する。提案手法は、勾配に基づくフレームワークを用いて、分散駆動機能の重要性を明らかにする。このアプローチの実用性は、工業的なpH中和プロセスに適用することで示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:20:27 GMT)
Nonreciprocal Multipartite Entanglement in a two-cavity magnomechanical system [0.2]
2モードキャビティ・マグノメカティカルシステムにおける非相互多部絡みの発生に関する理論的スキームを提案する。両部交絡に加えて、三部交絡の非相反性を定量化する双方向のコントラスト比の考え方も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:35:43 GMT)
Robust semi-parametric signal detection in particle physics with classifiers decorrelated via optimal transport [0.2]
粒子物理学において、教師付き分類器は、既知の標準模型物理学から信号モデルを分離するために用いられる。しかし、背景モデルの誤差は、信号検出手順に悪影響を及ぼす可能性がある。本稿では,予備的な信号強調処理のみを行うために,分類器の使用方法を示す。次に、実際の実験データのみを用いて、信号量の多いサンプルに対してバンプハントを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:16:20 GMT)
CAVE-Net: Classifying Abnormalities in Video Capsule Endoscopy [0.2]
複雑な画像データセットを解析する際の診断精度を向上させるために,アンサンブルに基づくアプローチを提案する。各モデルのユニークな特徴抽出機能を活用し、全体的な精度を向上させる。これらの手法を用いることで、提案フレームワークであるCAVE-Netは、ロバストな特徴識別と、より優れた分類結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:48:44 GMT)
DDIM sampling for Generative AIBIM, a faster intelligent structural design framework [0.2]
本稿では,PCDM における DDPM サンプリングプロセスを置き換える高速化生成法である DDIM を紹介する。実験の結果,PCDMにおけるDDIMサンプリングは,PCDMの生成過程を100倍に加速できることがわかった。本稿では,DDIMの実践的利用に着目し,DDIMの内容を再編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:22:33 GMT)
Observation of metastability in open quantum dynamics of a solid-state system [0.2]
ダイヤモンド中の単一核スピンの離散時間進化における転移性について実験的に観察した。この結果は、オープン量子力学における非平衡物理学の解明への具体的な一歩を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:52:04 GMT)
Can Telematics Improve Driving Style? The Use of Behavioural Data in Motor Insurance [0.1]
自動車保険は、テレマティクスデータを使用して、個々の運転スタイルを理解し、革新的なコーチング戦略を実装することができる。その目的は、運転スタイルの改善を促進することである。この改善の前提条件は、ドライバーがデジタルエンゲージメント、すなわちアプリと対話することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:47:35 GMT)
Advancing Technology for Humanity and Earth (+Water+Air) [0.1]
本論文は,eXtended Reality(XR)の概念を基礎とし,洗練するものである。 XRは様々な現実を補間する統一フレームワークである。我々は、サステナビリティ、ヘルスケア、フロントラインワーク、日常生活におけるXRの6つのコア特性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:08:07 GMT)
Entanglement swapping theory and beyond [0.1]
エンタングルメントスワップの一般的な理論を示し、そこではエンタングルメントスワップの後に最終状態を得ることができる。我々は、各サブシステムを同じ基底に制限することなく、2段階の最大絡み合い状態の絡み合い交換を考える。また、X状態と混合最大絡み合い状態を含む混合状態の絡み合い交換および絡み合い交換鎖について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 12:30:24 GMT)
Analog Alchemy: Neural Computation with In-Memory Inference, Learning and Routing [0.1]
そこでは、推論、学習、ルーティングにデバイス固有の物理ダイナミクスが使用される。筆者は, スケーラブルなアーキテクチャのために, 局所学習の基板への適応性, 新たな材料スタック, 回路ブロックをハードウェアで証明し, クレジット代入問題の解決, アナログクロスバー間の効率的なルーティングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:35:03 GMT)
Optimal-order Trotter-Suzuki decomposition for quantum simulation on noisy quantum computers [0.1]
ゲート誤差が典型値と比較して約1桁減少すると,高次トロッタライゼーションが有利となることを示す。この形態のトロッター化は、全体のシミュレーション誤差の最小値となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:56:59 GMT)
Universal coarse geometry of spin systems [0.0]
スピン系の状態と力学の両方が、熱力学極限の点の集合に正準に関連した粗い幾何を持つことを示す。量子回路$alpha$に関連する動的粗い構造と、$psi$が任意の積状態であるような状態$psicirc alpha$の粗い構造との基本的な整合性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 20:27:28 GMT)
Two-component spatiotemporal template for activation-inhibition of speech in ECoG [0.0]
マルチチャネル高密度脳電図(ECoG)のエポックにおける帯域限定音声活動の試行錯誤力の計算発声時の平均ベータ周波数(12-35Hz)と高頻度ガンマ活動(70-140Hz)の相関は,感覚運動野(SMC)の個々のECoGチャネル間で観察可能であることを示す。 I fit a variance-based model using principal component analysis to the band-powers of individual channel of session-averaged ECoG data in the SMC and project SMC channel on their lower-dimensional
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:50:37 GMT)
Towards nation-wide analytical healthcare infrastructures: A privacy-preserving augmented knee rehabilitation case study [0.0]
本稿では,近い将来のプライバシ保護型ビッグデータ分析医療プラットフォームに貢献する。実験には、実生活の膝リハビリテーションビデオデータセットが含まれる。モバイルから動画をプライバシー保護の診断タイムリーデータに変換するために,Google MediaPipeのポーズ推定を採用した。開発した概念実証アルゴリズムは、患者にスティックフィギュア要素をオーバーレイすることで、膝運動ビデオを強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:14:48 GMT)
Time-dependent conserved operators for autonomous systems and quantization of resistance [0.0]
荷電粒子の2つの系について研究し、第1の系は定電場の影響下にあり、第2の系は定電場の影響下にある。どちらのシステムでも、時間依存の波動関数を導出するのに使える時間依存の保存演算子を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:05:10 GMT)
The surface code under generic $X$-error channels: Statistical mechanics, error thresholds, and errorfield double phenomenology [0.0]
我々は、最も一般的なシングルキュービットの$X$-errorチャネルの下で、コヒーレントなエラーと非コヒーレントなエラーの両方を含むコードを調査する。誤差コヒーレンスが完全コヒーレント限界からの影響を無視できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:14:55 GMT)
The Smearing of Quasi-Particles: Signatures in the Entanglement Entropy of Excited Many-Particle Systems [0.0]
絡み合いスペクトルは、量子多体系の構造と力学を探索するための強力なツールとして機能する。本稿では, この遷移を媒介する準粒子(QP)の役割に着目し, これら2つの状態間の交差について検討する。 QPsの目印はエネルギーに対する固有状態EEの線形依存であり、これは高エネルギーと強い相互作用の限界において崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:07:14 GMT)
The Good, the Bad, and the Monstrous: Predicting Highly Change-Prone Source Code Methods at Their Inception [0.0]
将来のメンテナンスの負担を軽減するための主要な戦略は、変更の起こりやすいコードコンポーネントの早期予測と識別である。 49の著名なオープンソースJavaプロジェクトから,74,051のソースコードメソッドを分析した。その結果,約80%の変化が20%の手法に集中していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 00:04:55 GMT)
The $S=\frac{1}{2}$ XY and XYZ models on the two or higher dimensional hypercubic lattice do not possess nontrivial local conserved quantities [0.0]
我々は、モデルがハミルトニアンのような自明なものを除いて局所保存量を持たないことを証明した。この結果は、モデルが非可積分であることを強く示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:32:07 GMT)
Text Classification: Neural Networks VS Machine Learning Models VS Pre-trained Models [0.0]
テキスト分類を行う異なる手法の比較を行う。我々は、事前訓練されたモデル7つ、標準ニューラルネットワーク3つ、機械学習モデル3つを考慮する。標準的なニューラルネットワークと機械学習モデルでは、TF-IDFとGloVeという2つの埋め込みテクニックを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:44:05 GMT)
Tantum Gravity [0.0]
我々は、プランクの定数が無限大にスケールするのに対して、ニュートンの定数と光の速度がゼロになるのに対して、量子重力の興味深い3重スケーリングの限界があると主張している。我々はこの極限理論を「タントゥム重力」と呼び、この手紙で物理学の主な性質と展望について記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:00:00 GMT)
Superluminal signalling and chaos in nonlinear quantum dynamics [0.0]
1989年、ニコラス・ギシンは非線形量子力学が超光信号に繋がる強力なノーゴー定理を証明した。我々は、テンソル積ヒルベルト空間上の大域非線形量子力学の可能性を自動的に排除するものではないと主張する。この文脈では、非制限仮説を緩和することにより超光信号が回避できるかどうかを検査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:47:07 GMT)
Stable bi-frequency spinor modes as Dark Matter candidates [0.0]
本研究では,二周波孤立波がスカラー自己相互作用を持つフェルミオン系に総称的に存在することを示す。安定二周波モードがダークマターの記憶源となると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:52:12 GMT)
Some Primal-Dual Theory for Subgradient Methods for Strongly Convex Optimization [0.0]
我々は、強く凸するが、潜在的に非滑らかな非Lipschitz最適化のための段階的手法を考える。本稿では,古典的下位段階法,近位下位段階法,スイッチング下位段階法に対する等価な2値記述について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:31:16 GMT)
Simple Quantum Coins Enable Pretty Good State Transfer on Every Hypercube [0.0]
我々は、ハイパーキューブ$Q_d$の反ポッド頂点間の量子ウォークにおいて、かなり良い状態遷移を考える。重み付けされたGroverコインを構築して、$Q_d$ごとにかなり良い状態転送を可能にすることで、この結果を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:52:12 GMT)
Signatures of the quantum skyrmion Hall effect in the Bernevig-Hughes-Zhang model [0.0]
我々は、量子スピンホール絶縁体に対する標準ベルネヴィグ・ヒューズ・チャン(BHZ)モデルを再検討する。我々は,4次元チャーン絶縁体と同様の現象を観測し,時間反転対称性の弱さから明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:28:36 GMT)
Self-ordering, cooling, and lasing in an ensemble of clock atoms [0.0]
アクティブ原子時計は、典型的なフィードバックベースの光学原子時計よりも短期的な安定性と熱ゆらぎに対する堅牢性を提供すると予測されている。光共振器内のクロック原子の逆駆動アンサンブルにおける空間自己組織化とキャビティからのコヒーレント発光について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:30:53 GMT)
SafeSynthDP: Leveraging Large Language Models for Privacy-Preserving Synthetic Data Generation Using Differential Privacy [0.0]
差分プライバシー(DP)機構を用いた合成データセットを生成するための大規模言語モデル(Ms)の能力について検討する。提案手法では,ラプラス分布やガウス分布を含むDPベースのノイズ注入法をデータ生成プロセスに組み込む。次に、これらのDP強化合成データセットの有用性を、トレーニングされたMLモデルの性能と、元のデータでトレーニングされたモデルとを比較して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:10:10 GMT)
Real-Time Computational Visual Aberration Correcting Display Through High-Contrast Inverse Blurring [0.0]
眼鏡やコンタクトレンズを必要とせずに屈折性視収差に対処するライブ視覚補正ディスプレイ(VCD)を開発した。この補正は、表示画像のデコンボリューションにより、視聴者の目に関連する点拡散関数(PSF)を用いて達成する。その結果,視覚的明瞭度は有意に向上し,構造類似度指標(SSIM)は83.04%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:15:45 GMT)
Quantum tunneling and its absence in deep wells and strong magnetic fields [0.0]
低エネルギー固有値分割がなくなる例を含む二重井戸ポテンシャルの族を構築する。この族内で変形することにより、磁気基底状態は対称状態から反対称状態へ遷移させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:24:48 GMT)
Quantum correlations enhanced in hybrid optomechanical system via phase tuning [0.0]
この研究は、ハイブリッド二重キャビティ光学系における量子相関を強化する理論的枠組みを示す。位相 $phi$ のチューニングは光子-フォノン交絡の最大化に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:37:17 GMT)
Quantum communication and fault-tolerance [0.0]
私たちは、絡み合いのない量子通信の限界に興味を持っています。特に,送信側と受信側が量子絡み合っている場合に関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:18:44 GMT)
Quantum analog of Landau-Lifshitz-Gilbert dynamics [0.0]
ランダウ・リフシッツ・ギルベルト方程式(LLG)とランダウ・リフシッツ方程式(LL)は、固体における磁化のダイナミクスを記述する上で重要な役割を果たす。本稿では,量子状態の純度を本質的に保存する量子 LLG 方程式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:23:17 GMT)
Quantum algorithms for the simulation of QCD processes in the perturbative regime [0.0]
摂動QCDの色部分をシミュレートする量子回路を提案する。回路は、シミュレーション量子コンピュータ上に実装することで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:50:20 GMT)
Quantum States with Maximal Magic [0.0]
ワイル・ハイゼンベルク(WH)の共変対称情報完全(SIC)量子測定が存在すれば、その状態は境界を飽和させることで安定度エントロピーを一意に最大化する。この結果は,25年前のSICの存在問題と関連する数論の深い疑問を,この最大魔法の概念が受け継いでいることを実証するため,実用レベルでの量子計算に影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:02:22 GMT)
Quantum Error Correction near the Coding Theoretical Bound [0.0]
古典的LDPC符号から構築した量子誤り訂正符号について述べる。これらの符号は物理量子ビット数の線形計算複雑性を維持しながらハッシュ境界に近づく。この結果は、大規模でフォールトトレラントな量子コンピュータを実現するための経路を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:48:54 GMT)
QAHAN: A Quantum Annealing Hard Attention Network [0.0]
ハードアテンションメカニズム(HAM)は、重要な情報を離散的にフィルタリングし、大規模なデータセット上での機械学習モデルの性能を大幅に向上させる。彼らは非微分可能性の課題に直面し、局所的な最適性への収束のリスクを増大させる。グローバル最適値への高速収束を実現するために,量子アニーリング型ハードアテンション機構(QAHAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:21:16 GMT)
Producing Energy Eigenstates of the ${\rm H}_{2}$ Molecule by Classically Emulated Quantum Simulation [0.0]
我々は古典的にエミュレートされた量子シミュレーションによりエネルギー固有状態の重ね合わせから、$rm H_2$分子のエネルギー固有状態を生成する。我々はパウリ行列とアンシラド量子ビットで表される$rm H_2$分子のハミルトニアンを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:52:01 GMT)
Privacy-Preserving Customer Support: A Framework for Secure and Scalable Interactions [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)をゼロショット学習モードで活用する新しいアプローチとして,プライバシー保護ゼロショット学習(PP-ZSL)フレームワークを提案する。従来の機械学習手法とは異なり、PP-ZSLは、事前学習されたLLMを使用して直接応答を生成することで、機密データに対する局所的なトレーニングを不要にしている。このフレームワークには、リアルタイムデータ匿名化による機密情報の修正やマスク、ドメイン固有のクエリ解決のための検索強化生成(RAG)、規制基準の遵守を保証するための堅牢な後処理が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:29:09 GMT)
Pressing Intensity: An Intuitive Measure for Pressing in Soccer [0.0]
プレッシャー(英: Pressing)は、サッカーにおける基本的な防御戦略であり、ボール保有チームに対して、保持権を取り戻すための圧力を課すことが特徴である。その重要性にもかかわらず、プレスを測定するための既存の指標は、位置データ、プレイヤーの動き、速度の正確さや包括的考慮を欠いていることが多い。本研究では,スピアマンのピッチ制御モデルから得られる位置追跡データやコンポーネントの進歩を活用して,押圧強度を定量化するための革新的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:42:00 GMT)
Predicting Chess Puzzle Difficulty with Transformers [0.0]
GlickFormerは,Glicko-2レーティングシステムを用いて,チェスパズルの難易度を予測するトランスフォーマーアーキテクチャである。提案モデルでは,空間的特徴抽出にChessFormerのバックボーンを改良し,分解変換技術を用いて時間情報を組み込んだ。結果は、GlickFormerのパフォーマンスが、最先端のChessFormerベースラインと比較して、複数のメトリクスにわたって優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 01:01:58 GMT)
Overview of the development of smart classrooms under information technology: development and innovation of hardware and software [0.0]
この記事では、ハードウェアとソフトウェアレベルでのスマート教室の開発についてレビューする。ハードウェアは、基本的なICT施設を単一モードでマルチモーダル情報クラウドプラットフォームに変換することを記述している。ソフトウェアの観点からは、関連する支援アルゴリズムと技術の進化を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:01:10 GMT)
Order Matters in Hallucination: Reasoning Order as Benchmark and Reflexive Prompting for Large-Language-Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、その誕生以来、様々な学術分野や産業分野にまたがって大きな注目を集めてきた。 LLMはしばしば「ハロシン化問題」に悩まされるが、出力は文法的にも論理的にも一貫性があり、事実の正確性に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:21:08 GMT)
Optimal asymptotic precision bounds for nonlinear quantum metrology under collective dephasing [0.0]
ノイズの強調は、最先端の量子センシングプラットフォームにおけるデコヒーレンスの主要な原因である。一般化した干渉法プロトコルの性能に対する任意の時間相関による古典的エム集合的デフォーカスの効果を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:55:24 GMT)
Open RAN-Enabled Deep Learning-Assisted Mobility Management for Connected Vehicles [0.0]
本稿では、ハンドオーバによるサービス品質劣化を防止するため、オープンラジオアクセスネットワーク(Open RAN/O-RAN)とディープラーニングモデルの導入を提案する。このソリューションは、O-RAN AllianceとLinux Foundationが開発したオープンソースのO-RANプラットフォームであるO-RAN Software Community (OSC)を利用して、OSCのほぼリアルタイムのRCCで実行されるxAppを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:41:29 GMT)
On the Generalizability of Machine Learning-based Ransomware Detection in Block Storage [0.0]
ランサムウェアの活動を特定するためのIO操作を効率的に抽出・解析できるカーネルベースのフレームワークを提案する。本手法では,MLモデルに最適化された計算軽量な特徴群を用いて,悪質な活動から悪質な活動を正確に識別する。経験的検証により,決定木に基づくモデルが極めて有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:02:37 GMT)
On computing quantum waves and spin from classical action [0.0]
量子物理学のシュル・オーディンガー方程式は、古典的ハミルトン・ヤコビ最小作用方程式の一般化形式を用いて解析的に解けることを示す。多値最小作用と古典的位置力学の流体密度$rho$とを組み合わせることで、正確な写像を構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:54:37 GMT)
Occam Gradient Descent [0.0]
Occam Gradient Descent はモデルサイズを最小化して一般化誤差を最小化し、モデルの重みへの勾配勾配を最小化するアルゴリズムである。我々のアルゴリズムは、修正することなく、あらゆるニューラルネットワークの重みとトポロジ的な大きさの空間を同時に下降させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:04:47 GMT)
Misreading EPR: Variations on an Incorrect Theme [0.0]
EPRの思考実験は、驚くほどの回数で誤って説明されている。 EPRは、最も古い科学実験の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 09:41:17 GMT)
Measurement-based quantum computation utilizing the graph states of Bose-Einstein condensates and continuous variables [0.0]
測定ベースの量子計算 (MBQC) は、回路ベースのアプローチとは異なるモデルを表す量子計算のプロトコルである。キュービットベースのMBQCでは、グラフ状態を測定することにより、ブロッホ球上の任意の回転を行うことができる。我々は、CV量子ビットとBEC量子ビットを含む合成グラフ状態を考慮することで、実際にBECs量子ビットに対して実現可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:48:18 GMT)
Machine learning orbital-free density functional theory: taming quantum shell effects in deformed nuclei [0.0]
我々は、軌道自由密度汎関数理論に対する機械学習アプローチを開発する。球面16$Oと変形した20$Ne原子核の基底状態特性とポテンシャルエネルギー曲線について述べる。これは、完全な軌道自由エネルギー密度関数が変形した原子核における複雑な殻効果を利用することに成功した最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:23:34 GMT)
Machine Learning-Based Security Policy Analysis [0.0]
Security-Enhanced Linux (SE Linux) は、必須アクセス制御(MAC)を強制する堅牢なセキュリティメカニズムである。本研究では、グラフベースの手法と機械学習手法を組み合わせたSE Linuxポリシー解析の自動化によるポリシー異常の検出について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:24:27 GMT)
Machine Learning of Slow Collective Variables and Enhanced Sampling via Spatial Techniques [0.0]
我々は,時間的軌跡を入力として必要とせずに,状態間の最も遅い遷移に対応するCVを識別できる技術に焦点をあてる。本稿では,このカテゴリにおける最新の技術開発について論じ,熱力学による遅いCVの空間学習の可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:11:35 GMT)
Machine Learning Gravity Compactifications on Negatively Curved Manifolds [0.0]
一般歪曲重力コンパクト化のための運動方程式の解法としての機械学習技術の実現可能性について検討する。概念実証として、双曲多様体の1つ以上の尖点を埋めて得られる非自明な3つの多様体上のアインシュタイン PDE を解くためにニューラルネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:00:00 GMT)
Live magnetic observation of parahydrogen hyperpolarization dynamics [0.0]
超偏極物質の状態は、典型的には間接的にのみ研究され、磁化の部分的に破壊される。ここでは、過分極材料の複雑なダイナミクスをリアルタイムに検出するための代替モダリティとして、サブpT感度の原子磁気センサを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:29:33 GMT)
Leveraging AI for Automatic Classification of PCOS Using Ultrasound Imaging [0.0]
AUTO-PCOS分類チャレンジは、多嚢胞性卵巣症候群(PCOS)の同定における人工知能(AI)の診断能力の向上を目指す本稿では,InceptionV3アーキテクチャを用いたトランスファーラーニングを利用した堅牢なAIパイプライン構築手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:56:11 GMT)
Lattice random walks and quantum A-period conjecture [0.0]
列挙問題(enumeration problem)は、異方性ホフシュタッター様ハミルトニアンの力のトレースに写像される。我々は、上記の符号付き領域列挙を統計力学において$C_N(A)$と、トポロジカル弦理論において関連するトーリックカラビ・ヤウの量子A-周期を連結する予想を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:00:02 GMT)
LatentForensics: Towards frugal deepfake detection in the StyleGAN latent space [0.0]
本稿では,高品質な顔画像で訓練された最先端生成逆数ネットワーク(GAN)の潜時空間で動作するディープフェイク検出手法を提案する。標準データセットの実験結果から,提案手法が他の最先端のディープフェイク分類法よりも優れていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:55:08 GMT)
Large-scale moral machine experiment on large language models [0.0]
我々は,52種類の大規模言語モデル(LLM)の自律走行シナリオにおける道徳的判断を評価する。プロプライエタリなモデルとオープンソースモデルは100億以上のパラメータを持ち、人間の判断と比較的密接な一致を示した。しかし、モデル更新は人間の嗜好との整合性を一貫して改善しておらず、多くのLCMは特定の倫理的原則に過度に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 02:14:18 GMT)
LS-GAN: Human Motion Synthesis with Latent-space GANs [0.0]
条件付きモーション合成はテキストを入力し、テキストに対応する3Dモーションを出力する。本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)を潜在空間で活用して,より高速なトレーニングと推論を実現する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 05:44:38 GMT)
LLM-assisted Vector Similarity Search [0.0]
本稿では,ベクトル類似性探索とLarge Language Models(LLMs)を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。構造化データセットの実験では、ベクトル類似性検索は単純なクエリに対してのみうまく機能するが、LLM支援アプローチは制約、否定、概念的な要求を含む複雑なクエリを処理するのに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 04:15:42 GMT)
Joint Scoring Rules: Zero-Sum Competition Avoids Performative Prediction [0.0]
意思決定シナリオでは、プリンシパルは専門家エージェントから条件付き予測を使用して、選択を通知することができる。予測精度を最適化するエージェントは、プリンシパルをより予測可能な行動に向けて操作するインセンティブを与え、プリンシパルが真の嗜好を決定的に選択できないようにする。我々は,複数のエージェントの協調評価により,この不可能な結果を克服できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 06:06:45 GMT)
Interactive cybersecurity training system based on simulation environments [0.0]
この記事では、サイバーセキュリティトレーニングプロセスにシミュレーション環境を統合する可能性について説明する。この記事では、サイバー脅威の数に基づいて、さまざまなオープンソースソフトウェアツールの実装について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:45:10 GMT)
Insights on Galaxy Evolution from Interpretable Sparse Feature Networks [0.0]
Sparse Feature Network (SFNet) と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 SFNetは、光放射線比やガス相金属度などの銀河特性を推定するために線形に結合できる解釈可能な特徴を生成する。 SFNetは解釈可能性を得るために精度を犠牲にせず、天文学的な機械学習タスクにおける最先端モデルと相容れない性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:00:00 GMT)
Gravity from entropy [0.0]
重力はエントロピー作用結合物質場と幾何学から導かれる。提案されたエントロピー作用は、時空の計量と物質場によって誘導される計量の間の量子相対エントロピーである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:37:51 GMT)
Good Practices for Institutional Organization of Research Institutes: Excellence in Research and Positive Impact on Society [0.0]
我々は、科学的卓越性と社会的影響において際立った研究機関の事例を分析した。専門は、小国と人工知能の分野。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:22:28 GMT)
Genuine Quantum non-Gaussianity and metrological sensitivity of Fock states prepared in a mechanical resonator [0.0]
高オーバトンバルク波共振器(HBAR)における高フォック状態の生成我々は,マルチフォノンコントリビューションを明らかにするために,真の量子非ガウス性(QNG)の基準を用いて,実験により実現された状態を特徴付ける。本結果は,HBARデバイスを用いた量子センシングとシミュレーションに即時に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:19:22 GMT)
From Interests to Insights: An LLM Approach to Course Recommendations Using Natural Language Queries [0.0]
本稿では,新しいLarge Language Model (LLM) コースレコメンデーションシステムについて述べる。コース記述のコーパスにRAG(Retrieval Augmented Generation)法を適用する。システムはまず、ユーザのクエリに基づいて「理想」のコース記述を生成する。この記述は埋め込みを用いて検索ベクトルに変換され、類似したコンテンツを持つ実際のコースを見つけるのに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:30:23 GMT)
FreStega: A Plug-and-Play Method for Boosting Imperceptibility and Capacity in Generative Linguistic Steganography for Real-World Scenarios [0.0]
言語学的ステガノグラフィーは、秘密情報を一見無実のテキストに埋め込んで、監視環境におけるプライバシーを保護している。本稿では,FreStegaを提案する。FreStegaは,生成言語ステガノグラフィに使用される言語モデルの分布を再構成するプラグイン・アンド・プレイ方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:49:13 GMT)
Fast Partitioning of Pauli Strings into Commuting Families for Optimal Expectation Value Measurements of Dense Operators [0.0]
作用素の分解に現れるパウリ弦は、可換な族にグループ化することができる。任意のキュービットに作用するパウリ弦の完全集合を、可換族全体の最小集合に完全に分割するアルゴリズムを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:55:48 GMT)
Fall Detection in Passenger Elevators using Intelligent Surveillance Camera Systems: An Application with YoloV8 Nano Model [0.0]
本研究は, エレベータ内の転倒事故の同定におけるYoloV8 Nanoモデルの適用に焦点を当てた。モデルの性能は85%の精度で、秋の検知では82%のリコールがあり、既存のエレベーター安全システムとの統合の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:37:48 GMT)
Facilitating large language model Russian adaptation with Learned Embedding Propagation [0.0]
オープンソースの命令調整型大言語モデル(LLM)は、GPT-4のような最先端の言語モデルと同じテキスト生成品質を持つ。 LLMの著者は、結果の複製に必要なトレーニングデータを公開していないため、成果をモデル排他的にしている。本稿では,言語適応パイプラインの限界に対処し,コストを削減するために,Learned Embedding propagation (LEP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:15:45 GMT)
FPGA-based Acceleration of Neural Network for Image Classification using Vitis AI [0.0]
我々は,Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 FPGA評価ボード上でVitis-AIを用いて,CIFAR-10データセットを用いた画像分類のためのCNNを高速化する。この作業は3.33-5.82倍のスループットと3.39-6.30倍のエネルギー効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:26:17 GMT)
Extractable energy from quantum superposition of current states [0.0]
空間閉スピンネットワークにおける2つの電流状態の重畳は、抽出可能なエネルギーの特定のピークによって特徴づけられることを示す。多体状態のダイナミクスは、制御された方法で進化するエルゴトロピーに関係している。我々が提案する実装は、Rydberg-atomプラットフォームに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:00:58 GMT)
Environmental gravitational decoherence with higher derivative theory [0.0]
より高次微分理論の一部である重力自由度との相互作用によって引き起こされる量子系のデコヒーレンスについて論じる。これにより、系のユニタリ進化に四重極モーメントの高次微分力学が加わる。量子マスター方程式は、環境が重力の高次微分理論であることを考慮し、出現する四重極モーメントのために導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:17:56 GMT)
Entanglement in bipartite X-states: Analytical results for the volume of states with positive partial transpose [0.0]
正部分転位をもつ二部晶X状態と全二部晶X状態との体積比に関する解析式を提供する。結果は任意の$m 倍 n$-双分数系に適用され、体積式はヒルベルト・シュミット測度に関して導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:32:22 GMT)
Enhancing Annotated Bibliography Generation with LLM Ensembles [0.0]
大規模言語モデルアンサンブルは、学術的なタスクにおけるモデル性能を高めるために導入され、検証される。その結果,アノテーションの品質が38%向上し,コンテンツ冗長性が51%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 11:07:05 GMT)
Enhanced Two-Way Teleportation of Entangled States with Six-Qubit Cluster State [0.0]
本研究は、AliceとBobの間の未知の2量子ビット量子状態の転送のための双方向のテレポーテーションプロトコルを提案する。この双方向交換は、アリスとボブのキュービット対上でベル測定を行い、双方の量子状態のテレポーテーションを成功させることによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:51:28 GMT)
Encoding quantum bits in bound electronic states of a graphene nanotorus [0.0]
グラフェンナノトーラスの内面に閉じ込められた電子の量子状態を用いて、新しい物理量子ビットとして実現することを提案する。量子情報処理の基本課題は、外部磁場と電場を用いて行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 13:04:03 GMT)
Effective field theory of the quantum skyrmion Hall effect [0.0]
量子スミリオンホール効果(QSkHE)に対する有効場理論(EFT)を導入する。私たちはこの目的のために単一の統一的な一般化を採用しています。ファジィコセット空間上のゲージ場への依存を維持するために一般化された余剰ファジィ次元を持つゲージ理論を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:31:11 GMT)
Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects [0.0]
パネルデータのための新しい機械学習手法を開発した。新しい手順は、よく知られた相関ランダム効果、グループ内およびファーストディファレンス推定器の拡張である。弊社の手続きは、英国における投票行動に対する最低賃金の影響を再見積するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 19:05:38 GMT)
Differentiable Convex Optimization Layers in Neural Architectures: Foundations and Perspectives [0.0]
ニューラルネットワークアーキテクチャにおける最適化問題の統合は、従来のアプローチからディープラーニングにおける制約処理へのシフトを表している。この分野での最近の進歩により、ディープネットワーク内の微分可能なコンポーネントとして最適化レイヤを直接埋め込むことが可能になった。この研究は最適化理論とディープラーニングの共通点における発展を合成し、現在の能力と将来の研究方向性の両方について洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:18:24 GMT)
Device-independent uncloneable encryption [0.0]
我々は、いくつかの復号化鍵が特定の暗号を復号化できる、無作為暗号の変種を導入する。デバイスに依存しない暗号化が実現可能であることを示す。本手法の簡単な変更により,単一復号器の暗号方式が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:43:15 GMT)
DeepLL: Considering Linear Logic for the Analysis of Deep Learning Experiments [0.0]
本研究では,ディープラーニング実験の解析における線形論理の利用について検討する。 i)実験の制御フローの抽象的な表現,(ii)基礎となるデータ構造やハードウェアへのAPI呼び出し,(iii)実験中の資源の正しい消費に関する推論ルールなど,利用可能な実験リソースの集合。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 22:38:56 GMT)
DeepF-fNet: a physics-informed neural network for vibration isolation optimization [0.0]
本研究では、振動に基づく構造最適化において、従来のアクティブシステムを置き換えるように設計された新しいニューラルネットワークフレームワークであるDeepF-fNetを紹介する。提案手法は,ユーザが定義した周波数範囲から構造を分離するための局所共振メタマテリアルを含むケーススタディを通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 18:08:55 GMT)
Chaos-Driven Quantum State Discrimination Near Unit Fidelity [0.0]
この研究はカオス力学を再考し、初期条件に対する過度な感度を利用して、州の差別対策を迅速に増幅する。量子顕微鏡」は、テンポラリなベル型不等式によって定量化された倍率パワーによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:03:33 GMT)
Chaos and spatial prethermalization in driven-dissipative bosonic chains [0.0]
量子多体系における熱化の空間的側面について検討する。空間次元に沿った二段階熱化過程を明らかにする。我々は、同様の予熱カオス相が、幅広い拡張駆動散逸系で起こる可能性が高いと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 16:06:38 GMT)
CNNtention: Can CNNs do better with Attention? [0.0]
本研究の目的は,従来のCNNと注意増進CNNを画像分類タスクで比較することである。彼らの性能、精度、計算効率を評価し、比較することで、プロジェクトは従来のCNNの局所的特徴抽出の利点とトレードオフを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:39:08 GMT)
Boundaries, frames and the issue of physical covariance [0.0]
重力物理学におけるエッジモードと境界電荷、古典的および量子重力の力学、量子参照フレームの3つの異なる展開に焦点をあてる。これらの研究の方向性は、実際には複数の方法で関連付けられており、同じ研究プログラムの異なる側面と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:25:09 GMT)
Bipartite polygon models: entanglement classes and their nonlocal behaviour [0.0]
我々は、qubit状態空間を含む幅広い操作理論のクラスにおけるハーディの非局所的挙動について検討する。この結果から, 明示的な操作モデルに関連付けられるような, ほとんど量子相関の探索されていないクラスが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 15:59:04 GMT)
Attention-Driven Metapath Encoding in Heterogeneous Graphs [0.0]
不均一グラフにおけるノード分類における新しい手法の1つは、メタパスと呼ばれる事前に定義された意味論的意味のある構造にメッセージアグリゲーションを制限することである。この研究は、中間ノードを落とさずに、すべてのメタパスを符号化するプロセスに注意を向ける最初の試みである。特に,2つのエンコーダを構築する。第1に,オプテマグナで設計されたマルチホップメッセージパッシングアルゴリズムをメタパス設定に拡張し,第2に,メタパスのセマンティックリレーションを抽出するために直接注意を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 03:15:25 GMT)
Applying Predictive Analytics to Occupational Health and Safety [0.0]
本稿では、職業保健・安全(OHS)における予測分析の鍵となる要素について考察する。我々は、値計算の欠如、異常検出、特徴工学などのプロセスによるデータの整合性の重要性を強調した。 OHSにおける予測分析の統合は、意思決定の強化、運用効率の向上、コスト削減、安全基準の遵守改善など、大きなメリットをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 17:28:46 GMT)
Acquisition-Independent Deep Learning for Quantitative MRI Parameter Estimation using Neural Controlled Differential Equations [0.0]
NCDEはQMRIパラメータの正確な予測のための汎用ツールとして機能することを示す。これらの結果は,NCDEが信頼性QMRIパラメータ推定に頑健なアプローチを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:24:30 GMT)
About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks [0.0]
ニューラルネットワークを用いたODEで記述された物理問題を解くために、正弦シグモイド活性化関数が提案されている。数値実験により、Sigmoid関数を持つニューラルネットワークに対して、正弦シグモノイド関数を持つニューラルネットワークの優越性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 10:42:28 GMT)
A Tale of Two Imperatives: Privacy and Explainability [0.0]
科学分野におけるディープラーニングの優位性は、高い意思決定を形作っている。本稿では,RTP(Right-to-Privacy)とRTE(Right-to-Explanation)を組み合わせる複雑さについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 08:43:28 GMT)
A Novel Framework for Learning Stochastic Representations for Sequence Generation and Recognition [0.0]
シーケンシャルなデータの生成と認識は、動的環境で動作する自律システムの基本である。パラメトリックバイアスを用いた新しいリカレントネットワーク(RNNPB)を提案する。我々のアプローチは、時間パターンをモデル化するためのフレームワークを提供し、人工知能とロボティクスにおける堅牢なシステムの開発を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 07:27:50 GMT)
A Graph Neural Network deep-dive into successful counterattacks [0.0]
この研究は、性別固有のグラフニューラルネットワークを構築し、反撃が成功する可能性をモデル化する。モデル性能に最も影響した特徴は, 置換特徴を用いて, 直線速度, ゴールへの角度, 球側線から横線への角度, などが示される。この研究には、すべてのデータとコードを含むオープンソースリポジトリが伴い、オープンソースのPythonパッケージも伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 14:31:43 GMT)
A Coherence-Protection Scheme for Quantum Sensors Based on Ultra-Shallow Single Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond [0.0]
ダイヤモンド表面の工学の進歩により、ダイヤモンド中の7-30ナノメートルの深い窒素空洞量子センサーの電荷状態を安定させることができる。超浅層1ナノメートル深部NV中心のスピンコヒーレンス時間を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Dec 2024 23:22:53 GMT)