Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers: Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers [108.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくプロンプトの設計について検討する。
モデルパラメータ学習における2つの重要な要素を同定する。
グラディエントにインスパイアされた Prompt ベースの GPO を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:19:15 GMT)
A Causality-aware Paradigm for Evaluating Creativity of Multimodal Large Language Models [100.2] オオギリゲーム(オオギリゲーム)は、ユーモアと連想的思考を必要とする創造的な仕事である。
LoTbenchはインタラクティブで因果性を考慮した評価フレームワークである。
その結果、ほとんどのLLMは制約された創造性を示すが、LLMと人間の間の性能格差は克服できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:11:15 GMT)
Information Discovery in e-Commerce [97.7] 情報検索は、特に商品やサービスとの接続において、eコマースにおいて自然な役割を担っている。
電子商取引サイトの人気が高まり、電子商取引における情報発見の研究が活発な研究分野となっている。
電子商取引における情報発見手法は主に、電子商取引検索とレコメンデーションシステムの有効性の向上に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:23:30 GMT)
Uni-Sign: Toward Unified Sign Language Understanding at Scale [90.8] 手話事前学習は、様々な手話理解(SLU)タスクのパフォーマンスを向上させることができる。
既存の方法はしばしば事前学習と微調整のギャップに悩まされ、最適以下の結果をもたらす。
本稿では、事前学習と下流SLUタスクのギャップを解消する統合事前学習フレームワークであるModelnameを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:51:23 GMT)
Bringing RGB and IR Together: Hierarchical Multi-Modal Enhancement for Robust Transmission Line Detection [67.0] 高速かつ高精度なTL検出のために,RGBとIRデータを統合したHMMEN(Hierarchical Multi-Modal Enhancement Network)を提案する。
提案手法では,(1)階層的RGBおよびIR特徴写像を大まかに融合・拡張するMMEB,(2)デコーダ出力とIR特徴写像の不整合を変形可能な畳み込みを利用して補正するFAB,の2つの重要な構成要素を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:21:06 GMT)
Inverse-RLignment: Large Language Model Alignment from Demonstrations through Inverse Reinforcement Learning [62.1] 本稿では,これらの課題を克服するために,高品質な実演データを活用する新しいアプローチであるAlignment from Demonstrations (AfD)を紹介する。
AfDをシーケンシャルな意思決定フレームワークで形式化し、報酬信号の欠如というユニークな課題を強調します。
そこで本研究では,AfD に適した報酬モデル上で補間を行う計算効率のよいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:10:39 GMT)
AutoG: Towards automatic graph construction from tabular data [60.9] グラフ構築法を形式化し,評価するためのデータセットのセットを導入する。
人間の介入なしに高品質なグラフスキーマを自動的に生成するLLMベースのソリューションAutoGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:31:56 GMT)
Boosting Multimodal Large Language Models with Visual Tokens Withdrawal for Rapid Inference [59.9] 高速推論のためにMLLMを高速化するプラグイン・アンド・プレイモジュールであるVisual Tokens Withdrawal (VTW)を紹介した。
VTWは、あるレイヤで視覚トークンを戦略的に取り除き、テキストトークンだけがその後のレイヤに関与できるようにする。
提案手法は,マルチモーダルタスクにおいて,性能を維持しながら計算オーバーヘッドを40%以上削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:59:57 GMT)
Cryptanalysis via Machine Learning Based Information Theoretic Metrics [59.0] 本稿では,機械学習アルゴリズムの新たな2つの応用法を提案する。
これらのアルゴリズムは、監査設定で容易に適用でき、暗号システムの堅牢性を評価することができる。
本稿では,DES,RSA,AES ECBなど,IND-CPAの安全でない暗号化スキームを高精度に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:53:36 GMT)
"Stones from Other Hills can Polish Jade": Zero-shot Anomaly Image Synthesis via Cross-domain Anomaly Injection [57.6] 産業画像異常検出(IAD)は大きな価値を持つ重要なトピックである。
特定の近代工業領域における実際の異常(すなわち、ドメイン固有の異常)は、収集するにはまれすぎる。
既存のソリューションは、真の擬似異常を合成できないか、あるいは面倒な訓練を必要とする。
そこで本研究では,ZSASの真正性と無学習性を両立できる新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:30:03 GMT)
Computational Protein Science in the Era of Large Language Models (LLMs) [54.4] 計算タンパク質科学(Computational protein science)は、タンパク質配列構造-機能パラダイムにおける知識を明らかにすること、および応用を開発することを目的としている。
最近、言語モデル (Language Models, PLM) は、前例のない言語処理と一般化能力のために、AIのマイルストーンとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:33:22 GMT)
Each Rank Could be an Expert: Single-Ranked Mixture of Experts LoRA for Multi-Task Learning [54.0] Low-Rank Adaptation (LoRA)は、その効率性とモジュール性から、大きな言語モデル(LLM)を特定のドメインに適用するために広く使われている。
最近の研究は、各LoRAモジュールを専門家として扱い、複数の特殊なLoRAモジュールによるタスク干渉を軽減することで、Mixture of Experts (MoE)を採用している。
効果はあるものの、これらの手法は個々のタスク内の知識を分離することが多く、関連するタスク間で共有された知識を完全に活用することができない。
各ランクをテキスト処理することでMoEをLoRAに埋め込むシングルランク専門家LoRA(textbfSMoRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:56:39 GMT)
Physical Layer Deception with Non-Orthogonal Multiplexing [52.1] 本稿では,ワイヤタッピングの試みに積極的に対処する物理層騙し(PLD)の枠組みを提案する。
PLDはPLSと偽装技術を組み合わせることで、積極的に盗聴の試みに対処する。
本研究では,PLDフレームワークの有効性を詳細な分析で証明し,従来のPLS手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:27:13 GMT)
HuGDiffusion: Generalizable Single-Image Human Rendering via 3D Gaussian Diffusion [50.0] HuGDiffusionは、シングルビュー入力画像から人間の文字の新しいビュー合成(NVS)を実現するための学習パイプラインである。
本研究では,1つの画像から抽出したヒトの事前情報に基づいて,拡散に基づくフレームワークを用いて3DGS属性の集合を生成することを目的とする。
我々のHuGDiffusionは最先端の手法よりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:00:33 GMT)
Emergence of a High-Dimensional Abstraction Phase in Language Transformers [47.6] 言語モデル (LM) は、言語コンテキストから出力トークンへのマッピングである。
我々は5つの事前学習されたトランスフォーマーベースLMと3つの入力データセットに対して、その解析、観察、高レベルの幾何学的アプローチをとる。
本結果は,多くの共通LMアーキテクチャにおいて,中心的な高次元位相がコア言語処理の基盤となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 10:32:53 GMT)
Online Preference Alignment for Language Models via Count-based Exploration [46.5] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は、人間の好みに合わせて微調整された大規模言語モデル(LLM)に大きな可能性を示している。
既存のメソッドは、データカバレッジに制限のある、固定データセットからの好みのアライメントを実行する。
オンラインRLHFは、プロンプト-レスポンスペアを反復的に収集することで、LLMが初期データセットのサポートの外部を探索できるようにするのが望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:13:58 GMT)
Learning Evolving Tools for Large Language Models [44.3] ツール学習により、大きな言語モデル(LLM)が外部ツールやAPIと対話できるようになる。
ToolEVOは、ツールの可変性に対するLLMの適応性と反射性を高めるために設計された、新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:00:59 GMT)
Do Vision-Language Models Really Understand Visual Language? [43.9] ダイアグラムは、複雑な概念とその関係をイメージとして表現した視覚言語の典型例である。
近年の研究では、LVLM(Large Vision-Language Models)が図を含む複雑な推論タスクに対処できることが示唆されている。
本稿では,LVLMのダイアグラム理解能力を評価するための総合的なテストスイートを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:16:53 GMT)
Grid Monitoring with Synchro-Waveform and AI Foundation Model Technologies [42.0] 本稿では,インバータ資源が支配する将来のグリッドを対象とした次世代グリッド監視制御システムの開発を提唱する。
我々は,高分解能シンクロ波形計測技術を用いた物理ベースのAI基盤モデルを構築し,グリッドのレジリエンスを高め,機能停止による経済的損失を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:57:12 GMT)
Towards Robust Unsupervised Attention Prediction in Autonomous Driving [40.8] 本稿では,自律走行システムに対するロバストな無監督注意予測手法を提案する。
不確かさマイニングブランチは、自然の場面における複数の事前訓練されたモデル間の共通点と相違点を分析して、予測を洗練する。
知識埋め込みブロックは、擬似ラベルを適応的に強化するために駆動知識を取り入れることで、ドメインギャップを橋渡しする。
ソフトアテンションとダイナミックアメンデーションにより, 破損に対する堅牢性を向上する新しいデータアメンデーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:01:26 GMT)
PatchRec: Multi-Grained Patching for Efficient LLM-based Sequential Recommendation [40.6] マルチきめ細かいパッチフレームワークであるPatchRecを提案する。
アイテムタイトルのテキストトークンをコンパクトなアイテムパッチに圧縮する。
さらに、複数のアイテムパッチをより密度の高いセッションパッチに圧縮し、以前のインタラクションはより多く圧縮される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:30:58 GMT)
Large-Scale Riemannian Meta-Optimization via Subspace Adaptation [39.8] 本稿では,大規模最適化におけるメモリ負荷を大幅に削減する効率的な手法を提案する。
本手法は,主流のディープニューラルネットワークを最適化する場合,モデルメモリ消費量を6桁に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:49:35 GMT)
Predictive Modeling and Uncertainty Quantification of Fatigue Life in Metal Alloys using Machine Learning [39.6] 本研究では, 金属材料の疲労寿命予測における定量化の不確実性について紹介する。
提案手法は,バスキーンの疲労モデルを用いて推定した物理式に基づく入力特徴を用いる。
物理モデルとデータ駆動モデルとの相乗効果により、予測値の一貫性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:43:19 GMT)
Analyzing and Evaluating Correlation Measures in NLG Meta-Evaluation [39.5] そこで本研究では,広範に使用されているNLG評価データセットと32の評価指標から,膨大な実世界のデータを用いて,12の共通相関測度を解析した。
グローバルグルーピングとピアソン相関係数を用いた測定は、識別力とランキング整合性の両方において最高の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:42:57 GMT)
CTR-KAN: KAN for Adaptive High-Order Feature Interaction Modeling [37.8] CTR-KANは高次特徴相互作用モデリングのための適応的フレームワークである。
これはコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)パラダイムに基づいており、CTR予測タスクの限界に対処している。
CTR-KANは計算コストを大幅に削減して最先端の予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:14:35 GMT)
Super Quantum Mechanics [37.7] 超量子力学(SQM)は、ヒルベルト空間における状態が複数の二次的制約を受けることを考慮した理論である。
この場合、定常SQM問題は、機械学習と人工知能に複数の応用がある量子逆問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 19:41:04 GMT)
DAGPrompT: Pushing the Limits of Graph Prompting with a Distribution-aware Graph Prompt Tuning Approach [36.3] グラフプロンプト法はヘテロフィリーグラフのような複雑なグラフと競合する。
本稿では,グラフプロンプト法を複雑グラフに適用する上での2つの重要な課題について述べる。
本稿では,これらの課題を克服するために,分散対応グラフプロンプトチューニング(DAGPrompT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:53:42 GMT)
SynCL: A Synergistic Training Strategy with Instance-Aware Contrastive Learning for End-to-End Multi-Camera 3D Tracking [34.9] SynCLは、検出と追跡のためのマルチタスク学習を共用するために設計された、新しいプラグアンドプレイのシナジスティックトレーニング戦略である。
各種クエリベースの3D MOTトラッカーのトレーニング段階と統合した場合,SynCLは一貫して改善されていることを示す。
追加の推論コストなしで、SynCLは最先端のPF-Trackメソッドを$+3.9%のAMOTAと$+2.0%のNDSで改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:52:03 GMT)
GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction [34.8] グラフオートエンコーダ(GAE)はグラフデータをノード表現にエンコードし、これらの表現に基づいてグラフの再構成品質を評価することで異常を識別する。
グラフ異常検出のための近傍再構成を組み込んだ新しいGAEであるGAD-NRを提案する。
6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、GAD-NRの有効性を検証し、最先端の競合相手よりも顕著な改善(AUCでは最大30%)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:23:49 GMT)
Enabling Region-Specific Control via Lassos in Point-Based Colorization [34.5] 各色ヒントの範囲を制御できるラッソツールを導入する。
また、ユーザが提供するラッソスを利用してアテンションマスクをローカライズするフレームワークを設計する。
実験結果から、1つのラッソを使うことは4.18個の色ヒントを施すのと同じくらい効果的であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:59:47 GMT)
Exploring Primitive Visual Measurement Understanding and the Role of Output Format in Learning in Vision-Language Models [33.6] 本研究では視覚四分法モデル(VLM)の視覚的理解と原始形状の測定能力について検討する。
ローランド適応(LoRA)を用いて最先端のVLMを微調整し、複数のオフ・オブ・ドメイン(OD)シナリオで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:01:37 GMT)
Imperative Learning: A Self-supervised Neuro-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy [31.8] 我々は,ロボット自律のための自己教師型ニューロシンボリック(NeSy)計算フレームワーク,インペラティブラーニング(IL)を導入する。
ILを2段階最適化(BLO)として定式化し、3つのモジュール間の相互学習を可能にする。
ILはロボットの自律性を大幅に向上させ、多様な領域にわたるさらなる研究を促進することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:11:34 GMT)
Analyzing and Boosting the Power of Fine-Grained Visual Recognition for Multi-modal Large Language Models [31.3] Finedeficsは、トレーニングフェーズにオブジェクトの情報属性記述を組み込むことで、モデルのFGVR能力を向上するMLLMである。
我々は、オブジェクト-属性対と属性-カテゴリ対を同時に比較学習し、類似しているが誤ったカテゴリの例をハードネガティブとして利用する。
複数の人気のあるFGVRデータセットに対する広範囲な評価は、Finedeficsが既存のMLLMを同等のパラメータサイズで上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:52:43 GMT)
Comprehensive Evaluation of Cloaking Backdoor Attacks on Object Detector in Real-World [31.2] このデータセットは、物体検出器の物理的バックドアの研究のために調整されている。
実世界のシナリオにおいて、19の動画(約11,800フレーム)を用いて4つの人気物体検出アルゴリズムを広範囲に評価した。
その結果, バックドア攻撃は移動, 距離, 角度, 非剛性変形, 照明など, 様々な要因に対して顕著な堅牢性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:43:20 GMT)
GeoGround: A Unified Large Vision-Language Model for Remote Sensing Visual Grounding [31.0] GeoGroundは、HBB、OBB、マスクRSビジュアルグラウンドタスクのサポートを統合する新しいフレームワークである。
モデルトレーニングを支援するために,161kの画像テキストペアを含む大規模RS視覚指示追従データセットrefGeoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:14:40 GMT)
Data Center Cooling System Optimization Using Offline Reinforcement Learning [31.0] 直流冷却システムのエネルギー効率最適化のための物理インフォームドオフライン強化学習(RL)フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは,ACUのクローズドループ制御のために,大規模生産用DCに導入され,検証されている。
以上の結果から,直流冷却システムにおいて安全・運転制約に違反することなく1421%の省エネを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:28:44 GMT)
SynDL: A Large-Scale Synthetic Test Collection for Passage Retrieval [30.3] TRECディープラーニングトラック(Deep Learning Track, DL)テストコレクションを言語モデル合成ラベルによって拡張し, 研究者が大規模に検索システムをテストおよび評価できるようにする。
具体的には、このようなテストコレクションには、前年のトラックから1,900以上のテストクエリが含まれている。
システム評価を過去の人間ラベルと比較し, 人工的に作成した大規模テストコレクションがシステムランキングに高い相関性をもたらすことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:30:57 GMT)
Pre-trained Model Guided Mixture Knowledge Distillation for Adversarial Federated Learning [29.9] 本稿では,PM-AFL(Pre-trained Model-Guided Adversarial Federated Learning)トレーニングパラダイムを提案する。
このパラダイムはバニラ混合と逆混合知識蒸留を統合し、精度と堅牢性を効果的にバランスさせる。
実験により、PM-AFLに基づくパラダイムは、防衛戦略を統合する他の手法よりも顕著なマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:04:29 GMT)
An AI-Driven Live Systematic Reviews in the Brain-Heart Interconnectome: Minimizing Research Waste and Advancing Evidence Synthesis [29.8] 我々はブレイン・ハード・インターコネクトーム(BHI)ドメインの体系的レビューを強化するAI駆動システムを開発した。
このシステムは、PICOS(Population, Intervention, Comparator, Outcome, and Study Design)の自動検出、ベクトル埋め込みを用いたセマンティック検索、グラフベースのクエリ、トピックモデリングを統合している。
このシステムはリアルタイムのアップデートを提供し、リビングデータベースによる研究の無駄を減らし、ダッシュボードと対話型AIを備えた対話型インターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:51:07 GMT)
Are Human Interactions Replicable by Generative Agents? A Case Study on Pronoun Usage in Hierarchical Interactions [29.1] 本研究では,Large Language Models (LLMs) エージェント間の相互作用が人間のものと類似しているかどうかを検討する。
評価の結果,LLMに基づくシミュレーションと人称代名詞の使い方の相違が明らかとなった。
我々は,そのような社会シミュレーションを実践者の意思決定プロセスに用いては,注意を喚起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:42:47 GMT)
An Empirical Study on Challenges for LLM Application Developers [28.7] 私たちは、人気のあるOpenAI開発者フォーラムから29,057の関連質問をクロールして分析します。
2,364の質問を手動で分析した後、LLM開発者が直面している課題の分類を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:42:27 GMT)
Conformalized Answer Set Prediction for Knowledge Graph Embedding [26.8] 本稿では,リンク予測タスクに対して,正解集合を生成するために共形予測をどのように利用できるかを示す。
また、生成した回答セットは、しばしば意味のあるサイズであり、クエリの難易度に関して、そのサイズが順応することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:44:05 GMT)
Mesh Watermark Removal Attack and Mitigation: A Novel Perspective of Function Space [26.3] Mesh Watermarkは、シークレットメッセージを3Dメッシュに埋め込んで、ウォーターマークされたメッシュからメッセージをデコードして、オーナシップ検証を行う。
FuncEvadeは、透かしメッシュの符号付き距離関数からそれを抽出することで、透かしメッシュの異なる離散表現を生成する。
FuncMarkはメッセージ誘導変形によって符号付き距離関数を透かし、funcEvadeを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:34:46 GMT)
Graph-Based Cross-Domain Knowledge Distillation for Cross-Dataset Text-to-Image Person Retrieval [25.8] ビデオ監視システムは、スマートシティにおける公共の安全と管理を確保するための重要な要素である。
テキスト・トゥ・イメージ・パーソン検索は、与えられたテキスト記述に最もよくマッチする画像ギャラリーから対象人物を検索することを目的としている。
既存のテキスト・画像人物検索手法の多くは、対象領域に十分なラベル付きデータを必要とする教師付き方法で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:24:34 GMT)
Self-DC: When to Reason and When to Act? Self Divide-and-Conquer for Compositional Unknown Questions [25.3] 第1回 textbfCompositional textbfQuestion-textbfAnswering dataset (CuQA) を伴って textbfSelf textbfDivide-and-textbfConquer フレームワークを導入する。
このフレームワークは、LLMが内部知識の使用と必要に応じて外部知識の検索を適応的に選択できるので、効率性と効率のトレードオフがより良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 22:44:29 GMT)
Group Ligands Docking to Protein Pockets [25.2] タンパク質への複数の三角形ドッキングを同時に検討する新しい分子ドッキングフレームワークであるtextscGroupBindを提案する。
我々はPDBBindブラインドドッキングベンチマークに新しいS性能を設定し、提案した分子ドッキングパラダイムの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:36:17 GMT)
Towards Better Robustness: Progressively Joint Pose-3DGS Learning for Arbitrarily Long Videos [25.0] 3D Gaussian Splatting (3DGS) はその効率性と高忠実性レンダリングのために強力な表現として登場した。
3DGSのトレーニングには、おもにStructure-from-Motion (SfM)パイプラインによって得られる、入力ビュー毎に既知のカメラのポーズが必要である。
我々は、カメラのポーズを段階的に推定し、3DGSを任意に長いビデオシーケンスに最適化する頑健なフレームワークであるRob-GSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:02:20 GMT)
ToMoE: Converting Dense Large Language Models to Mixture-of-Experts through Dynamic Structural Pruning [24.8] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い複雑なタスクに対処する際、顕著な能力を示した。
その膨大な計算とメモリコストは、これらのモデルをリソース制約されたデバイスにデプロイする際の大きな課題を提起する。
本研究では,高密度モデルに一定数のアクティブパラメータを保持するために,異なる動的プルーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:01:42 GMT)
EvoRL: A GPU-accelerated Framework for Evolutionary Reinforcement Learning [24.4] 我々はGPUアクセラレーションに最適化された最初のエンドツーエンドEvoRLフレームワークである$texttt$textbfEvoRL$$を紹介した。
このフレームワークは、環境シミュレーションやECプロセスを含む、アクセラレーター上のトレーニングパイプライン全体を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:31:07 GMT)
TsCA: On the Semantic Consistency Alignment via Conditional Transport for Compositional Zero-Shot Learning [24.0] 本稿では,コンポジションゼロショット学習における条件伝達理論とそのホモロジーを視覚・セマンティック相互作用に再考する。
本稿では,これらの問題によく適応する新しいTrisets Consistency Alignmentフレームワーク(TsCA)を提案する。
我々は、CTプランをオープンワールド設定に拡張し、モデルが実現不可能なペアを効果的にフィルタリングできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:35:12 GMT)
Scalable Decentralized Learning with Teleportation [23.8] 分散学習環境では、与えられたトポロジのみに通信が発生すると仮定されるが、実際、トポロジは単に望ましい通信パターンを表すだけである。
従来の研究では、大きなスペクトルギャップを持つ位相を設計することで、これらの場合の収束速度の低下を緩和しようと試みてきた。
TELEPORTATIONは,ノード数のみを活性化することにより,収束率の低下を完全に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:07:57 GMT)
Into the Void: Mapping the Unseen Gaps in High Dimensional Data [23.2] GapMiner'というビジュアル分析システムによって拡張された包括的パイプラインを提案する。
高次元データセットの空の領域において、未解決の機会を探索し、活用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:57:21 GMT)
Mirage in the Eyes: Hallucination Attack on Multi-modal Large Language Models with Only Attention Sink [22.8] MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、視覚言語アプリケーションに革命をもたらしている。
しかし、これらのモデルは視覚的内容と一致しない不正確なオブジェクト、属性、関係を生成するという幻覚の問題に悩まされることが多い。
本稿では,注目シンク行動を利用したMLLMに対する新たな幻覚攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:36:00 GMT)
An Adversarial Perspective on Machine Unlearning for AI Safety [22.6] この作業は、アンラーニングと従来のトレーニング後の安全性の根本的な違いに挑戦する。
既存のjailbreakメソッドは、これまで未学習に対して効果がないと報告されていたが、慎重に適用した場合に成功できることを実証する。
例えば、アクティベーション空間における10の無関係な例を微調整したり、特定の方向を除去することで、RMUで編集されたモデルに対して最も危険な能力を回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:02:07 GMT)
Enhancing Intent Understanding for Ambiguous Prompts through Human-Machine Co-Adaptation [22.6] 本稿では,プロンプトを反復的に洗練し,生成した画像をユーザの好みに合わせて調整する新しいフレームワークであるVisual Co-Adaptation (VCA)を提案する。
VCAには、強化学習と多ターン対話による微調整言語モデルが採用されている。
実験によると、VCAはDALL-E 3やStable Diffusionといったモデルを超え、対話ラウンドを4.3に減らし、CLIPスコアが0.92に、ユーザの満足度が4.73/5に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 10:32:00 GMT)
Mean of Means: A 10-dollar Solution for Human Localization with Calibration-free and Unconstrained Camera Settings [22.5] 実験の結果、0.3mの範囲で95%、0.5mの範囲で100%近い精度でヒトの局在精度が示された。
本研究では, 人体上のすべての点を, 物体の幾何学的中心を中心とした分布によって生成される観測として考察する確率論的アプローチを提案する。
これにより、サンプリングを大幅に改善し、興味のある点ごとのサンプル数を数百から数十億に増やすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:01:37 GMT)
CoLo-CAM: Class Activation Mapping for Object Co-Localization in Weakly-Labeled Unconstrained Videos [22.1] ビデオ内の時間情報は、弱教師付きオブジェクトローカライゼーション(WSVOL)タスクに不可欠である。
本稿では、物体の位置を拘束することなく、訓練中の活性化マップの時間情報を利用するWSVOLの新しいCAM手法を提案する。
コローカライゼーションは、条件付きランダムフィールド(CRF)ロスの色項をフレーム/CAMのシーケンス上で最小化することにより、トレーニングに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 22:38:56 GMT)
Towards Conscious Service Robots [21.7] 現実世界のロボティクスは、可変性、高次元状態空間、非線形依存、部分観測可能性といった課題に直面している。
現在の機械学習モデルとは異なり、人間は体系的な一般化とメタ認知を可能にする認知アーキテクチャのために、変化や新しいタスクに素早く適応する。
次世代のサービスロボットは、新しい状況に対処し、リスクを避け、エラーを軽減するために自分自身を監視する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:32:52 GMT)
Targeted Advertising on Social Networks Using Online Variational Tensor Regression [21.4] 我々は、オンラインターゲティング広告のための最初の文脈的盗賊フレームワークであると考えるものを提案する。
提案するフレームワークは,多モードテンソルの形で,任意の特徴ベクトルに対応するように設計されている。
提案したUCBアルゴリズムは,ベンチマークによる影響タスクの大幅な改善を実現することを実証的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:46:51 GMT)
How Well Do Self-Supervised Methods Perform in Cross-Domain Few-Shot Learning? [21.4] クロスドメイン・マイクロショット・ラーニング(CDFSL)はコンピュータビジョンの領域では未解決の問題である。
本稿では,CDFSLの文脈における自己指導型表現学習の役割を,既存の手法の徹底的な評価を通じて検討する。
自己教師付き手法から抽出した表現は,教師付き手法よりも強い強靭性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:19:45 GMT)
VideoPure: Diffusion-based Adversarial Purification for Video Recognition [21.3] 本稿では,ビデオ認識モデルの対角的ロバスト性を改善するための拡散型ビデオ浄化フレームワークであるVideoPureを提案する。
我々は、時間的DDIMインバージョンを用いて、入力分布を時間的に一貫したトラジェクトリ定義分布に変換し、より多くのビデオ構造を保ちながら、対向雑音をカバーする。
ベンチマークデータセットやモデルに対するブラックボックス,グレーボックス,アダプティブアタックに対する本手法の防御性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:24:51 GMT)
Streamlining Redundant Layers to Compress Large Language Models [21.3] 本稿では,LLM-Streamlineについて紹介する。
異なる層が隠れた状態に様々な影響を与えるという観察に基づいており、重要でない層を識別することができる。
実験により, LLM-Streamlineは, 性能および訓練効率の両面において, 先行および同時のプルーニング法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:11:26 GMT)
You Only Prune Once: Designing Calibration-Free Model Compression With Policy Learning [20.6] PruneNetは、ポリシー学習プロセスとしてモデルプルーニングを再構成する新しいモデル圧縮手法である。
LLaMA-2-7Bモデルはわずか15分で圧縮でき、ゼロショット性能の80%以上を維持できる。
複雑なマルチタスク言語理解タスクでは、PruneNetはオリジナルのモデルの80%のパフォーマンスを維持することで、その堅牢性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 18:26:39 GMT)
SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning [20.3] 本稿では,シミュレーションで純粋に強化学習によって訓練された実世界の課題を,低コストで解決するモバイル操作システムを提案する。
単一のポリシーは、検索、移動、把握、ドロップイントのような長期的タスクを自律的に解決し、80%近い成功を収める。
この性能は同じタスクで専門家の遠隔操作に匹敵するが、より効率的であり、約1.5倍の速度で動作している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 10:43:04 GMT)
LongReason: A Synthetic Long-Context Reasoning Benchmark via Context Expansion [20.3] LongReasonは、大規模言語モデルの長文推論能力を評価するための総合ベンチマークである。
LongReasonは、3つのタスクカテゴリにまたがる多様な推論パターンを持つ794の多重選択推論質問で構成されている。
LLMをLongReason上で評価した結果,コンテキスト長の増加に伴い,ほとんどのモデルが大幅な性能低下を経験していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:32:14 GMT)
PAT: Pruning-Aware Tuning for Large Language Models [19.6] 大規模言語モデルは言語タスク、特に事前訓練後の教師付き微調整において優れている。
伝統的なポストホットプルーニングは、しばしばパフォーマンスを著しく損なう。
モデル冗長性を排除するために,Pruning-Aware Tuning(PAT)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:21:44 GMT)
ILETIA: An AI-enhanced method for individualized trigger-oocyte pickup interval estimation of progestin-primed ovarian stimulation protocol [19.5] 体外受精胚移植(IVF-ET)は不妊症に対する最も一般的な治療法の1つである。
IVF-ETサイクルの間、トリガーショットと卵子ピックアップ(OPU)の時間間隔は卵胞成熟の重要な期間である。
本稿では,プロゲシンプリメード卵巣刺激(PPOS)プロトコルを施行した患者に対して,最適なトリガ-OPU間隔を予測できる最初の機械学習手法であるILETIAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:08:17 GMT)
Controllable Protein Sequence Generation with LLM Preference Optimization [19.3] 我々はCtrlProtと呼ばれる新しい制御可能なタンパク質設計法を提案する。
実験により、CtrlProtは機能と構造安定性の要求を効果的に満たせることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:59:12 GMT)
Cardinality-Regularized Hawkes-Granger Model [19.1] 本稿では,時間的イベントデータのためのスパースなグランガー因果学習フレームワークを提案する。
我々は、ホークス過程と呼ばれる特定の点過程のクラスに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:06:32 GMT)
Learning to Summarize from LLM-generated Feedback [18.9] 本研究は,LLM生成フィードバックを用いて要約を人間の好み,完全性,簡潔さに合わせることで要約品質を向上させることを目的とする。
我々の実験は、フィードバックの質、寸法、粒度が好みの学習にどのように影響するかを示す。
SummLlama3-8bはLlama3-70bの約10倍の精度で人為的な要約を生成するモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:54:30 GMT)
V2X-DGPE: Addressing Domain Gaps and Pose Errors for Robust Collaborative 3D Object Detection [18.7] V2X-DGPEは高精度で堅牢なV2X特徴レベルの協調認識フレームワークである。
提案手法は既存の手法より優れ、最先端検出性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:57:15 GMT)
RDSA: A Robust Deep Graph Clustering Framework via Dual Soft Assignment [18.6] 我々は、Dual Soft Assignment (RDSA)を介してRobust Deep Graph Clustering Frameworkと呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
RDSAは3つの主要なコンポーネントから構成される: (i) グラフのトポロジ的特徴とノード属性を効果的に統合するノード埋め込みモジュール、 (ii) ノード割り当てに親和性行列を利用することでグラフモジュラリティを改善する構造ベースのソフトアサインモジュール、 (iii) コミュニティランドマークを識別し、モデルの堅牢性を高めるためにノード割り当てを洗練させるノードベースのソフトアサインモジュール。
我々はRDSAを実世界の様々なデータセットで評価し、既存の状態と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:37:50 GMT)
Development and Validation of a Dynamic Kidney Failure Prediction Model based on Deep Learning: A Real-World Study with External Validation [18.4] CKD患者に対する深層学習(KFDeep)に基づく腎不全予測モデルを構築した。
実世界のElectronic Health Recordsの一般的な臨床指標に関するすべてのデータをリアルタイムで予測するために使用しています。
KFDeepモデルはシミュレーションされた動的シナリオにおいて安定した性能を示し、AUROCは時間とともに徐々に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:52:51 GMT)
SpatioTemporal Learning for Human Pose Estimation in Sparsely-Labeled Videos [18.4] STDPoseは、疎ラベルビデオの学習による人間のポーズ推定を強化する新しいフレームワークである。
STDPoseは、ビデオポーズ伝搬(ラベル付きフレームからラベル付きフレームへのポーズの伝播)とポーズ推定タスクの両方のための新しいベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:43:12 GMT)
Geometry-Aware Generative Autoencoders for Warped Riemannian Metric Learning and Generative Modeling on Data Manifolds [18.2] 本稿では,多様体学習と生成モデルを組み合わせた新しいフレームワークであるGeometry-Aware Generative Autoencoder (GAGA)を紹介する。
GAGAは、シミュレーションおよび実世界のデータセットにおける競合性能を示し、単一セルの集団レベルの軌道推定における最先端の手法よりも30%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:39:26 GMT)
Vision Aided Channel Prediction for Vehicular Communications: A Case Study of Received Power Prediction Using RGB Images [18.0] ミリ波車両通信シナリオにおけるチャネル予測のための視覚支援2段階モデルを提案する。
RGBカメラを用いて伝搬環境のオリジナル画像を得る。
オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、バイナリマスクを含む3つの典型的なコンピュータビジョン手法が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:01:10 GMT)
Has the Deep Neural Network learned the Stochastic Process? An Evaluation Viewpoint [17.9] 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) の評価に関する最初の体系的研究について述べる。
従来の評価手法は,観測対象の真実を再現するDNNの能力を評価するが,基礎となる過程を測ることができないことを示す。
我々は、F2SP(Fidelity toGT Process)と呼ばれる新しい評価基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:23:25 GMT)
QCS: Feature Refining from Quadruplet Cross Similarity for Facial Expression Recognition [17.8] 画像ペアからよりリッチな固有情報をマイニングするために、Cross similarity Attentionを導入する。
我々は、勾配競合を緩和する4分岐中央対称ネットワーク、Quadruplet Cross similarity (QCS) を設計する。
提案手法は,複数のFERデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:46:53 GMT)
Exact Fit Attention in Node-Holistic Graph Convolutional Network for Improved EEG-Based Driver Fatigue Detection [17.4] 脳波に基づく疲労モニタリングは、関連する交通事故の発生を効果的に減少させる。
データの非ユークリッド特性のため、既存のCNNはEEG、特にチャネル相関から重要な空間情報を失う可能性がある。
本稿では,各チャネルの特徴を動的に学習するために,グラフ畳み込みを用いたノード完全性グラフ畳み込みネットワーク(NHGNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:46:38 GMT)
Cross-System Software Log-based Anomaly Detection Using Meta-Learning [17.4] AIOpsツールは、ソフトウェアシステムのログベースの異常検出プロセスを自動化するために開発されている。
この分野では、高いデータラベリングコスト、動的システムのログの進化、異なるシステム間の適応性という、3つの実践的な課題が広く認識されている。
これらの課題に対応するために特別に設計された,ログイベントレベルの異常検出のためのAIOpsツールであるCroSysLogを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 21:31:54 GMT)
CFT-RAG: An Entity Tree Based Retrieval Augmented Generation Algorithm With Cuckoo Filter [17.4] 本稿では,改良型Cuckooフィルタに基づくTree-RAG加速度法を提案する。
Tree-RAGは階層木構造を導入してエンティティを効果的に整理する。
本手法は, 高い生成品質を維持しながら, ナイーブツリーRAGよりもはるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:09:02 GMT)
On the Robustness of LDP Protocols for Numerical Attributes under Data Poisoning Attacks [17.4] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)プロトコルは、データ中毒攻撃に対して脆弱である。
この脆弱性は、敵対的環境におけるLDPの堅牢性と信頼性に関する懸念を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:02:05 GMT)
Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science [17.3] この研究は、これらの予測タスクにLarge Language Models (LLM)を適用する試みである。
本研究の目的は,Llama-2 の大規模学習を行う上で,注釈付きテーブルの包括的コーパスをコンパイルすることで,このギャップを緩和することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:35:23 GMT)
Towards Robust Spacecraft Trajectory Optimization via Transformers [17.1] 我々は,非最適制御問題をリアルタイムに解くための自律生成モデルを開発した。
我々はARTの能力を拡張し、確率制約のある最適制御問題に対処する。
この作業は、宇宙船のような安全クリティカルな自律システムにAI駆動のソリューションを確実に展開するための最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:16:03 GMT)
Breaking the Stigma! Unobtrusively Probe Symptoms in Depression Disorder Diagnosis Dialogue [17.0] スティグマはうつ病を効果的に診断する主要な障害の1つとして現れてきた。
本稿では,対話システム内での不快感を促進するために,新しい有効手法UPSD$4$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:09:07 GMT)
Efficient Point Clouds Upsampling via Flow Matching [16.9] 既存の拡散モデルは、ガウスノイズを実点雲にマップするときに非効率で苦労する。
本研究では,スパース点雲を高忠実度密度の雲に直接マッピングする流れマッチング手法PUFMを提案する。
本手法はより優れたアップサンプリング品質を提供するが,サンプリングステップは少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:50:53 GMT)
HumanOmni: A Large Vision-Speech Language Model for Human-Centric Video Understanding [16.9] ヒューマン・オムニ(Human Omni)は、オムニ・マルチモーダル(Omni-multimodal)の言語モデルである。
我々は、細かなキャプションと1400万以上の指示を含む、240万以上の人間中心のビデオクリップを含むデータセットを構築した。
実験では,人間中心のシーンを多種多様なタスクで扱う上で,ヒト・オムニの高度な能力を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:26:37 GMT)
Zero-shot Robotic Manipulation with Language-guided Instruction and Formal Task Planning [16.9] 本稿では,言語誘導型シンボリックタスク計画(LM-SymOpt)フレームワークの最適化を提案する。
大規模言語モデルからの世界的知識と公式な推論を組み合わせた最初のエキスパートフリーな計画フレームワークです。
実験の結果,LM-SymOpt は既存の LLM ベースの計画手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:33:22 GMT)
Improving Out-of-Distribution Generalization of Trajectory Prediction for Autonomous Driving via Polynomial Representations [16.9] 本稿では,2つの大規模動作データセット間でデータセットと予測タスクを均質化するOoDテストプロトコルを提案する。
モデルのサイズ、トレーニングの労力、推論時間を大幅に小さくすることで、IDテストのSotAに近いパフォーマンスに達し、OoDテストの堅牢性を大幅に向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:38:56 GMT)
Kernel-Based Anomaly Detection Using Generalized Hyperbolic Processes [16.8] 本稿では,一般化ハイパーボリック(GH)プロセスをカーネルベースの手法に統合することで,異常検出の新しい手法を提案する。
本稿では,GHに基づくカーネル関数を提案し,カーネル密度推定(KDE)とワンクラスサポートベクトルマシン(OCSVM)を用いて異常検出フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:21:44 GMT)
DEAL: Decoupled Classifier with Adaptive Linear Modulation for Group Robust Early Diagnosis of MCI to AD Conversion [16.7] 深層学習に基づくアルツハイマー病の診断は、最近大きな進歩を遂げた。
診断のグループロバスト性についての研究には、依然として重大なギャップが残っている。
MRI画像を用いてMCIからADへの変換の早期診断におけるグループロバスト性の最初の包括的調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:27:17 GMT)
BitsAI-CR: Automated Code Review via LLM in Practice [16.6] BitsAI-CRは、2段階のアプローチを通じてコードレビューを強化する革新的なフレームワークである。
システムはレビュールールの包括的な分類に基づいて構築され、データフライホイール機構を実装している。
実証評価はBitsAI-CRの有効性を示し、レビューコメント生成において75.0%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:39:50 GMT)
ASRank: Zero-Shot Re-Ranking with Answer Scent for Document Retrieval [16.4] ASRankは、ゼロショット応答の匂いを用いた検索された文書のスコアリングに基づく、新たなランク付け手法である。
NQのTop-1検索精度は、MSSが19.2%、MSSが46.5%、BM25が22.1%、BM25が47.3%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:27:40 GMT)
PolaFormer: Polarity-aware Linear Attention for Vision Transformers [16.4] 線形アテンションはソフトマックスベースのアテンションに代わる有望な代替手段として浮上している。
同一符号と反対符号の問合せキーの相互作用を明示的にモデル化する極性対応線形アテンション機構を提案する。
単純さと各次元の異なる寄与を認識するために、我々は再スケーリングのために学習可能なパワー関数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:46:35 GMT)
New Evaluation Paradigm for Lexical Simplification [15.9] Lexical Simplification (LS)法では、複雑な単語識別、代用生成、代用ランキングという3段階のパイプラインを使用する。
大規模な言語モデル(LLM)は、単一のプロンプトで文を直接単純化し、従来のパイプラインをバイパスできることがわかった。
本稿では,人間と機械の協調によるオールインワンLSデータセット構築のための新しいアノテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:31:37 GMT)
Generating Negative Samples for Multi-Modal Recommendation [15.8] マルチモーダルリコメンデータシステム(MMRS)は、様々なモダリティの情報を活用してレコメンデーション品質を高める能力によって注目されている。
既存のネガティブサンプリング技術は、しばしばマルチモーダルデータを効果的に活用するのに苦労し、最適以下のパフォーマンスをもたらす。
我々は,マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)を用いて,バランスの取れた負のサンプルを生成する新しいフレームワークNegGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:45:49 GMT)
Deep Distributed Optimization for Large-Scale Quadratic Programming [15.8] 本稿では,大規模擬似プログラミング(QP)問題に対処するために設計された,ディープラーニング支援型分散最適化アーキテクチャを提案する。
DeepDistributedQPは、小さな問題をトレーニングし、同じポリシーを使用してもっと大きな問題(最大50K変数と150K制約)をスケールすることで、強力な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:47:23 GMT)
Towards Distributed Backdoor Attacks with Network Detection in Decentralized Federated Learning [15.5] 攻撃成功率はネットワークアーキテクチャにおける攻撃者の分布に依存することを実験的に実証した。
本論文は,攻撃者が位置情報を判断できないことを考慮し,攻撃者の位置分布に関わらず高い攻撃成功率を達成することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:47:37 GMT)
OciorABA: Improved Error-Free Asynchronous Byzantine Agreement via Partial Vector Agreement [15.5] 我々は,OciorABAと呼ばれる,エラーフリーで情報理論的にセキュアな多値非同期ビザンチン契約プロトコルを提案する。
プロトコル設計では、新しいプリミティブ、非同期部分ベクトルアグリーメント(APVA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:27:12 GMT)
Federated Retrieval Augmented Generation for Multi-Product Question Answering [15.3] MKP-QA(MKP-QA)は、ドメイン間の確率的フェデレーション検索と関連する知識を備えた、新しい多産物知識強化QAフレームワークである。
実験の結果,MKP-QAは検索精度と応答品質の両面で,多成分RAG-QA性能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） (Sat, 25 Jan 2025 00:22:27 GMT)
Zero-shot Video Restoration and Enhancement Using Pre-Trained Image Diffusion Model [15.2] 本稿では,事前学習した画像拡散モデルに基づいて,ゼロショット映像の復元と拡張を行うための第1のフレームワークを提案する。
本手法は,任意の拡散型画像復元・拡張手法に挿入可能なプラグアンドプレイモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:43:56 GMT)
Predictive Lagrangian Optimization for Constrained Reinforcement Learning [15.1] 制約付き最適化は、複雑な制御タスクに対処するための強化学習で一般的に見られる。
本稿では,制約付き最適化とフィードバック制御システムとの接続を構築するための,より汎用的な等価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:39:45 GMT)
Recognize Any Surgical Object: Unleashing the Power of Weakly-Supervised Data [15.0] RASOは外科的対象を認識するために設計された基礎モデルである。
大規模な未発表の外科的講義ビデオからタグと画像のペアを自動生成する。
外科的行動認識タスクの最先端モデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 21:01:52 GMT)
A Training-free Synthetic Data Selection Method for Semantic Segmentation [15.0] 合成データを用いたセグメンテーションセグメンタの訓練は、容易なアクセシビリティと膨大な量のために注目されている。
これまでのほとんどの方法は、大規模な合成画像アノテーションのサンプルを作成し、それら全てでセグメンタを訓練することに焦点を当てていた。
信頼性の高い合成データセットを構築するための高品質なサンプルを選択するために,CLIPを用いた学習不要なSDS(Synthetic Data Selection)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:53:14 GMT)
Improving Factuality in Large Language Models via Decoding-Time Hallucinatory and Truthful Comparators [14.7] 大きな言語モデル(LLM)は、検証可能な事実に矛盾する応答を生成する傾向がある。
応答幻覚を軽減するために,比較器駆動型復号時間(CDT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:31:21 GMT)
Causal Discovery via Bayesian Optimization [14.7] 本稿ではDrBO (DAG recovery via Bayesian Optimization) を提案する。
DrBOは計算効率が良く、精度の高いDAGを既存の最先端手法よりも少ない試行時間で見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:19:38 GMT)
Hardware-Aware DNN Compression for Homogeneous Edge Devices [14.6] ホモジニアス・デバイス・アウェア・プルーニング(HDAP)は、すべてのデバイスで圧縮されたモデルの最適平均性能を達成することを目的としている。
HDAPはすべてのデバイスを複数のデバイスクラスタに分割する。
実験の結果,HDAPは最先端の手法に比べて平均推論遅延が低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:14:18 GMT)
Efficient Video Neural Network Processing Based on Motion Estimation [14.1] 本稿では,効率的なビデオニューラルネットワーク(VNN)処理フレームワークを提案する。
画像信号処理(ISP)の代わりに、コンピュータビジョンタスクはBaierパターン情報を用いて直接実行される。
実験では、コンピュータビジョンタスクの精度を維持しながら、67%以上の計算量を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:09:54 GMT)
FreqMoE: Enhancing Time Series Forecasting through Frequency Decomposition Mixture of Experts [14.0] 本稿では,時系列データを周波数帯域に分解するFreqMoEモデルを提案する。
ゲーティング機構は、周波数特性に基づいて専門家の各出力の重要度を調整する。
実験によると、FreqMoEは最先端のモデルよりも優れており、70のメトリクスのうち51で最高のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:25:52 GMT)
What if Eye...? Computationally Recreating Vision Evolution [13.8] 環境要求が人工的な進化の枠組みを通じて視覚進化の3つの基本的な側面をいかに引き起こすかを示す。
我々は、光収集と空間精度の基本的なトレードオフを解決するために、レンズのような光学革新が出現する様子を示す。
我々の研究は、ターゲットのシングルプレイヤーゲームを作成することによって、ビジョンを形作る進化原理を照らす新しいパラダイムを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:29:24 GMT)
FBQuant: FeedBack Quantization for Large Language Models [13.5] 自動制御における負のフィードバック機構にインスパイアされた新しいアプローチであるFeedBack Quantization (FBQuant)を提案する。
FBQuantは本質的に、再構成された重量が量子化によって束縛されることを保証し、過剰適合のリスクを低減する。
3ビットのLlama2-7Bでは、FBQuantはゼロショット精度を1.2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 06:04:07 GMT)
Convergence Analysis of the Wasserstein Proximal Algorithm beyond Geodesic Convexity [13.5] 近位降下アルゴリズムは、一般計量空間における非線形および非滑らか性に対する強力なツールである。
平均場ニューラルネットワークにおけるユークリッドアルゴリズムよりも高速な収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:00:50 GMT)
One-Shot Distributed Source Simulation: As Quantum as it Can Get [13.4] 分散ソースシミュレーションは、2つ(またはそれ以上)のパーティが何らかの相関したランダム性を共有するタスクである。
本研究では,スムーズなエントロピーフレームワークを用いたワンショット設定において,このタスクをほぼタイトに特徴付ける。
これは、ワンショット量子状態におけるこのネットワークタスクの強力な特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:58:28 GMT)
Task Arithmetic in Trust Region: A Training-Free Model Merging Approach to Navigate Knowledge Conflicts [13.4] マルチタスクモデルマージは、複数の微調整されたモデルから知識を統合するための効率的なソリューションを提供する。
Task Arithmetic (TA) の有望なパフォーマンスにもかかわらず、タスクベクトル間で衝突が発生する可能性がある。
本稿では,信頼領域をモデルパラメータ空間の次元として定義するタスク算術的信頼領域(TATR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:09:56 GMT)
Fast Preemption: Forward-Backward Cascade Learning for Efficient and Transferable Proactive Adversarial Defense [13.3] ディープラーニング技術は、敵の攻撃に敏感なため、信頼できないものになっている。
我々は、メディアを前もって保護することによる先進的な戦略を考案した。
われわれは、ホワイトボックス適応的回帰攻撃(英語版)の知識を生かした最初の方法も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:31:40 GMT)
The Breeze 2 Herd of Models: Traditional Chinese LLMs Based on Llama with Vision-Aware and Function-Calling Capabilities [13.1] Breeze2は、高度なマルチモーダル言語モデルのスイートで、3Bおよび8Bパラメータ設定で利用可能である。
Llama 3.2 モデルファミリーを基盤として、我々は伝統的な中国語の言語と文化の遺産を強化するため、広範囲にわたるコーパスでブレゼ2の事前訓練を継続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:53:29 GMT)
Figurative-cum-Commonsense Knowledge Infusion for Multimodal Mental Health Meme Classification [13.0] 我々は,ミームを6つのきめ細かい不安症状に分類する新しいデータセットAxiOMを紹介した。
次に、図形言語と常識知識を解釈する能力を高めるために、コモンセンスとドメイン富化フレームワークM3Hを提案する。
総合的な目標は、まず最初に理解し、それからミームで表されるメンタルヘルスの症状を分類することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:36:21 GMT)
Snapshot Compressed Imaging Based Single-Measurement Computer Vision for Videos [12.3] スナップショット画像(SCI)は,低帯域・低消費電力で高速映像を撮影するための有望な技術である。
SCIはまた、低照度光子制限と低信号対雑音比画像条件の課題に直面している。
本稿では,STFormer アーキテクチャをバックボーンとして用いた新しい圧縮Denoising Autoencoder (CompDAE) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:20:30 GMT)
People are poorly equipped to detect AI-powered voice clones [12.3] 同一性マッチングと自然性の観点から,AI生成音声の現実性について報告する。
人間の参加者は、AIが生成した音声の記録を一貫して識別することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:18:23 GMT)
PolySmart @ TRECVid 2024 Video Captioning (VTT) [12.2] 本稿では,TRECVid 2024におけるVTT(Video-To-Text)タスクの方法と結果について述べる。
VTTデータセットに対する微調整型視覚言語モデル(VLM)の影響について検討し,記述精度,文脈的関連性,言語的整合性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:06:55 GMT)
Lightweight and Post-Training Structured Pruning for On-Device Large Lanaguage Models [11.9] 我々は,ハイブリッド・グラニュラリティ・プルーニング戦略を用いた軽量なポストトレーニング構造化プルーニング手法Compumを紹介する。
Compは、LLM-Prunerと比較して20%のプルーニング比でLLaMA-2-7Bモデルの性能を6.13%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:03:58 GMT)
NetChain: Authenticated Blockchain Top-k Graph Data Queries and its Application in Asset Management [11.8] 我々は,有効性のあるグラフデータ上で,効率的なトップkクエリを実現する新しいNetChainフレームワークを提案する。
具体的には,一致したオブジェクトに対して,ブロックレベルの(非)存在証明生成と組込み検証性をサポートする新しい2層インデックスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:58:09 GMT)
Unified Stochastic Framework for Neural Network Quantization and Pruning [11.7] 本稿では,パス追従アルゴリズムを用いて量子化とプルーニングを後処理する統合フレームワークを提案する。
提案手法は,経路追従量子化法(SPFQ)に基づいて,プルーニングおよび低ビット量子化方式の適用性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:39:40 GMT)
DiFaReli++: Diffusion Face Relighting with Consistent Cast Shadows [11.6] 我々は,グローバル照明やキャストシャドウといった課題に対処するため,自然界における単一視点の顔のリライティングに新たなアプローチを導入する。
我々は、1つのネットワークパスだけを必要とする単発リライトフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 18:24:20 GMT)
Transformers are Efficient Compilers, Provably [11.5] トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、幅広い言語関連タスクにおいて驚くほど堅牢なパフォーマンスを示している。
本稿では,表現力の観点から,トランスフォーマーをコンパイラとして用いることの正式な調査に向けて第一歩を踏み出す。
代表言語であるMini-Huskyを導入し、現代のC言語の特徴をカプセル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:05:56 GMT)
M3D: Manifold-based Domain Adaptation with Dynamic Distribution for Non-Deep Transfer Learning in Cross-subject and Cross-session EEG-based Emotion Recognition [11.3] 本稿では,M3D(Manifold-based Domain Adaptation with Dynamic Distribution)を提案する。
M3Dは、多様体特徴変換、動的分布アライメント、分類器学習、アンサンブル学習の4つの重要なモジュールで構成されている。
実験の結果,M3Dは平均4.47%の精度で従来の非深度学習法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:51:27 GMT)
SLoPe: Double-Pruned Sparse Plus Lazy Low-Rank Adapter Pretraining of LLMs [11.2] SLoPeは、トレーニング前の1%のイテレーションで低ランクのアダプタを追加することで、スパース事前訓練モデルの精度を向上させる。
SLoPeは、数十億のパラメータを持つモデルのトレーニングと推論を、それぞれ1.25times$と1.54times$に加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 22:24:04 GMT)
Efficient and Interpretable Neural Networks Using Complex Lehmer Transform [11.1] 重み付きレーマー変換と呼ばれる新しい活性化関数を持つ効率的かつ解釈可能なニューラルネットワークを提案する。
実数値と複素数値の両方のリーマー活性化単位の数学的性質を解析する。
実験により,提案したニューラルネットワークがベンチマークデータセット上での競合精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:08:30 GMT)
DeepCRCEval: Revisiting the Evaluation of Code Review Comment Generation [11.0] 本研究は,先行研究や開発者インタビューから得られた新しい基準を用いて,ベンチマークコメントを実証的に分析する。
評価フレームワークであるDeepCRCEvalは、人間の評価器とLarge Language Models(LLM)を統合し、現在の手法を総合的に再評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:48:32 GMT)
Killing it with Zero-Shot: Adversarially Robust Novelty Detection [10.7] ノベルティ検出(ND)は、モデル推論中の新しいデータや見えないデータを識別することで、機械学習において重要な役割を果たす。
既存のテクニックは、敵の攻撃を受けた場合、パフォーマンスを維持するのに失敗することが多い。
我々はNDアルゴリズムの堅牢性と性能の向上に注力する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:44:47 GMT)
Knowledge Hierarchy Guided Biological-Medical Dataset Distillation for Domain LLM Training [10.7] 学術文献から高品質なテキストトレーニングデータの蒸留を自動化する枠組みを提案する。
われわれのアプローチは、バイオメディカル領域とより密接に一致した質問を自己評価し、生成する。
本手法は,生命科学領域の事前学習モデルと比較して,質問応答タスクを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:20:44 GMT)
Exploring Transferable Homogeneous Groups for Compositional Zero-Shot Learning [10.7] 均質なグループ表現学習(HGRL)は、複数の同質なサブグループ表現学習として状態(オブジェクト)表現学習を定式化した新しい視点である。
本手法では,3つのコアコンポーネントを統合し,視覚的表現能力と即時表現能力の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:02:46 GMT)
Parameters vs FLOPs: Scaling Laws for Optimal Sparsity for Mixture-of-Experts Language Models [10.5] sparse Mixture-of-Experts (MoEs) は、例ごとのFLOPを比例的に増やさずにパラメータの数をスケールできる。
本研究では,不活性パラメータの比率が,事前学習および下流数ショット評価におけるモデルの性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:41:24 GMT)
Feedback-Aware Monte Carlo Tree Search for Efficient Information Seeking in Goal-Oriented Conversations [10.4] 本稿では,情報ゲインを最大化する質問を生成するために,Large Language Models (LLM) を組み合わせた適応型質問応答手法を提案する。
本稿では,(1)潜在的な質問に対する探索と活用のバランスをとる適応MCTSアルゴリズム,(2)事前経験を生かして今後の対話を導くクラスタリングに基づくフィードバックアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:42:22 GMT)
Ister: Inverted Seasonal-Trend Decomposition Transformer for Explainable Multivariate Time Series Forecasting [10.3] Inverted Seasonal-Trend Decomposition Transformer (Ister)
本稿では,解釈可能性,計算効率,予測精度を向上させる新しいDotアテンション機構を提案する。
Isterはコンポーネントのコントリビューションを直感的に視覚化し、モデルの意思決定プロセスに光を流し、予測結果の透明性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:56:24 GMT)
Transition Path Sampling with Improved Off-Policy Training of Diffusion Path Samplers [10.2] 本稿では,拡散経路サンプリング問題に対処するために拡散経路サンプリング器(DPS)を訓練する新しい手法を提案する。
DPSにより誘導される経路分布と遷移経路分布との対数分散を最小化することにより、遷移経路分布からの償却サンプリングとして問題を再構築する。
我々は、TPS-DPSと呼ばれる我々のアプローチを、合成系、小ペプチド、高速折りたたみタンパク質で広範囲に評価し、既存のベースラインよりも現実的で多様な遷移経路を生み出すことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:33:55 GMT)
Complete Quantum Relational Hoare Logics from Optimal Transport Duality [10.2] 量子プログラムに対する量的リレーショナル・ホア論理を導入する。
我々の論理は健全であり、有界な後条件とほぼ確実に終了するプログラムに対して完備であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:01:25 GMT)
Multi-View Factorizing and Disentangling: A Novel Framework for Incomplete Multi-View Multi-Label Classification [9.9] 非完全多視点マルチラベル分類(iMvMLC)のための新しいフレームワークを提案する。
本手法は,多視点表現をビュー一貫性とビュー固有の2つの独立した要素に分解する。
我々のフレームワークは、一貫した表現学習を3つの重要なサブオブジェクトに革新的に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:54:18 GMT)
CG-RAG: Research Question Answering by Citation Graph Retrieval-Augmented LLMs [9.7] CG-RAG(Contextualized Graph Retrieval-Augmented Generation)は、グラフ構造に疎密な検索信号を統合する新しいフレームワークである。
まず、引用グラフの文脈グラフ表現を提案し、文書内および文書間の明示的および暗黙的な接続を効果的にキャプチャする。
次にLexical-Semantic Graph Retrieval(LeSeGR)を提案する。
第3に,検索したグラフ構造化情報を利用した文脈認識生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:18:08 GMT)
Does the Tool Matter? Exploring Some Causes of Threats to Validity in Mining Software Repositories [9.5] 10の大規模なソフトウェアプロジェクトを抽出し分析するために、2つのツールを使用します。
同様の傾向にもかかわらず、コミット数や開発者の数のような単純なメトリクスでさえ、最大500%の違いがある。
このような大きな違いは、しばしば小さな技術的な詳細によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:42:56 GMT)
Multi-Grained Query-Guided Set Prediction Network for Grounded Multimodal Named Entity Recognition [9.5] Grounded Multimodal Named Entity Recognition (GMNER) は、新しい情報抽出(IE)タスクである。
近年,機械読解やシーケンス生成に基づくフレームワークを用いた統一手法は,この難易度に限界を生じさせている。
そこで我々は,Multi-fine Query-guided Set Prediction Network (MQSPN) という新しい統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:53:12 GMT)
SEAL: Scaling to Emphasize Attention for Long-Context Retrieval [9.4] 我々は、長期文脈検索(SEAL)における注意を強調するためのスケーリングと呼ばれる新しいアプローチを導入する。
これにより、拡張コンテキスト上での大規模言語モデル(LLM)の検索性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:09:39 GMT)
Differential Privacy with Higher Utility by Exploiting Coordinate-wise Disparity: Laplace Mechanism Can Beat Gaussian in High Dimensions [9.2] 差分的にプライベートな付加雑音機構では、応答のそれぞれの座標に独立かつ同一に分布するノイズサンプルが付加される。
我々は、i.n.d. Gaussian と Laplace のメカニズムを研究し、これらのメカニズムがプライバシーを保証する条件を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:42:41 GMT)
Training Dialogue Systems by AI Feedback for Improving Overall Dialogue Impression [9.0] 本研究は、対話応答を評価するために、対話全体の印象に関連する12の指標に対応する報酬モデルを構築した。
システム印象を改善するために,報酬モデル信号を用いて対話モデルを調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:29:06 GMT)
A Post-Processing-Based Fair Federated Learning Framework [9.0] Federated Learning(FL)は、中央サーバでローカルデータセットをプールすることなく、分散パーティ間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
FLシステムにおけるグループフェアネスを改善するために、単純で直感的な後処理ベースのフレームワークを定義し、実証的に分析する。
我々の研究は、このフレームワークがFLにおける公正性の実装を単純化するだけでなく、精度の低下や精度の向上を最小限に抑えながら、大幅な公正性の向上をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:05:27 GMT)
Poisoning Prevention in Federated Learning and Differential Privacy via Stateful Proofs of Execution [8.9] フェデレートラーニング(FL)とローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、ここ数年で多くの注目を集めています。
彼らは毒殺攻撃に弱いという共通の制限を共有している。
本稿では,国家執行の証明という新たなセキュリティ概念に基づいて,この問題を是正するシステムレベルのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:47:40 GMT)
Accelerating Private Large Transformers Inference through Fine-grained Collaborative Computation [8.9] FASTLMPIは、微粒な最適化により、プライベートなTBM推論を高速化する新しい手法である。
具体的には、ホモモルフィック暗号化と秘密共有の詳細な共設計により、FASTLMPIは行列乗算、SoftMax、LayerNorm、GeLULUの効率的なプロトコルを実現する。
FASTLMPIは、実行時の54%から64%の大幅な減少と、通信コストの72.2%の大幅な削減を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:10:34 GMT)
Kibble-Zurek scaling immune to anti-Kibble-Zurek behavior in driven open systems at the limit of loss difference [8.7] 本研究では,2バンドフェミオン系の系統における消散クエンチの動力学を,スタッガードオンサイトエネルギーを線形に傾斜させることにより検討する。
損失差の限界で2つの異なるスケーリング挙動が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:37:25 GMT)
OptiSeq: Optimizing Example Ordering for In-Context Learning [8.6] インコンテキストの例がプロンプトにリストされている順序がLLMの出力に影響を与えることを示す。
本報告では,LLM出力のログ確率に基づくスコアを導入し,実例順序の宇宙を小ショットICLで再現する。
OptiSeqでは,複数のタスクに対して6～10.5ポイントの精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:24:00 GMT)
Speech Translation Refinement using Large Language Models [8.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)が,共同改良プロセスを導入することにより,音声翻訳の性能を向上する方法について検討する。
LLMによる音声翻訳(ST)と自動音声認識(ASR)の併用により,STモデルの性能は大幅に向上した。
7つの翻訳タスクを含む MuST-C と CoVoST 2 データセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:32:42 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） (Sat, 25 Jan 2025 02:19:33 GMT)
Abstraction Method for Generalized Planning with Baggable Types [8.6] 一般的なプランニングは、複数の類似のプランニングインスタンスを解決するための単一のプランを見つける方法に関するものだ。
本稿では,バッグブル型を用いた一般化計画のための音響・完全抽象化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:44:25 GMT)
MAP-based Problem-Agnostic diffusion model for Inverse Problems [8.2] 本稿では,逆問題に対するMAPに基づく誘導項推定法という,問題に依存しない新しい拡散モデルを提案する。
本研究では,未条件スコア関数が既存のスコアネットワークによって近似されるのに対して,MAPに基づくガイド付き項推定法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:30:15 GMT)
SCCD: A Session-based Dataset for Chinese Cyberbullying Detection [8.1] 我々は,主要なソーシャルメディアプラットフォームであるWeiboから得られたセッションレベルの677のサンプルからなる,SCCDと呼ばれる,中国の新しいサイバーいじめデータセットを提示する。
セッション内の各コメントは、従来のバイナリクラスラベルではなく、きめ細かいラベルで注釈付けされている。
SCCDにおける各種ベースライン法の性能評価を行い,中国における効果的なサイバーバブル検出の課題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:56:40 GMT)
Can Large Language Models Be Trusted as Black-Box Evolutionary Optimizers for Combinatorial Problems? [8.1] LLM(Large Language Models)は、幅広い知識でゲームを変えるソリューションを提供し、最適化のパラダイムを民主化することができる。
したがって、LLMの適合性を進化機構(EVO)として評価することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:19:19 GMT)
MDEval: Evaluating and Enhancing Markdown Awareness in Large Language Models [8.0] MDEvalは,大規模言語モデル(LLM)の可読性を評価するベンチマークである。
従来のモデルベース評価とは異なり、MDEvalはモデルベース生成タスクと統計手法を組み合わせた優れた解釈性を提供する。
以上の結果から,MDEvalのスピアマン相関は0.791で,精度は84.1%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:26:01 GMT)
SpikSSD: Better Extraction and Fusion for Object Detection with Spiking Neuron Networks [7.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低エネルギー消費と生物学的解釈可能性のために広く注目を集めている。
本稿では,スパイキングシングルショットマルチボックス検出器であるSpikSSDを提案する。
具体的には、各層における膜シナプス入力分布を効果的に調整するフルスポーキングバックボーンネットワークMDS-ResNetを設計する。
スパイキング特徴融合には,スパイキング特徴の双方向融合を初めて実現したスパイキング双方向融合モジュール(SBFM)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:24:14 GMT)
GreenAuto: An Automated Platform for Sustainable AI Model Design on Edge Devices [7.8] GreenAutoは、持続可能なAIモデル探索、生成、デプロイメント、評価のために設計されたエンドツーエンドの自動化プラットフォームである。
事前訓練されたカーネルレベルのエネルギー予測器は、全てのモデルにわたってエネルギー消費を推定し、より持続可能なソリューションに向けて探索を導くグローバルなビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:04:59 GMT)
Learning with Noisy Labels: the Exploration of Error Bounds in Classification [7.7] 本稿では,ディープラーニングフレームワークにおけるノイズラベルによる分類問題に対する過大なリスクの誤差境界に着目した。
我々は、依存(混合)シーケンスの統計的誤差を推定し、関連する独立ブロックシーケンスの助けを借りてそれをバウンディングする。
主なタスクは、連続関数の近似誤差を$[0,1]d$から$mathbbRK$に見積もることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 10:06:50 GMT)
Physiologically-Informed Predictability of a Teammate's Future Actions Forecasts Team Performance [7.6] 個人の行動と生理的指標の関係と、チーム全体のパフォーマンスに対するそれらの複合的な影響は、いまだに理解されていない。
この結果から,チームパフォーマンスとチームメンバーの今後の行動の予測可能性との間には,強い関連性があることが判明した。
ハイパフォーマンスなチームが高度に同期されているという従来の認識とは対照的に、我々の結果は、チームメンバー間の生理的および行動的同期が、チームのパフォーマンスと限られた相関関係にあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 21:37:17 GMT)
Extensive Exploration in Complex Traffic Scenarios using Hierarchical Reinforcement Learning [7.4] 我々の研究は、複雑な意思決定問題を管理可能なサブタスクに効率的に分解する先駆的な階層的枠組みを導入する。
高レベルコントローラと低レベルコントローラを別々にトレーニングする2段階のトレーニングプロセスを採用しています。
高レベルコントローラは、長期遅延報酬による探索可能性の向上を示し、低レベルコントローラは、短時間の報酬を使用して、縦方向および横方向の制御機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:00:11 GMT)
Learning local equivariant representations for quantum operators [7.4] 本稿では,複数の量子演算子を予測するための新しいディープラーニングモデルSLEMを提案する。
SLEMは、計算効率を劇的に改善しながら最先端の精度を達成する。
SLEMの能力は多種多様な2次元および3次元材料にまたがって実証し,限られた訓練データでも高い精度を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:21:53 GMT)
Fundamental Limit on the Power of Entanglement Assistance in Quantum Communication [7.4] 量子チャネル上での信頼性の高い通信の最適な速度は、事前に共有された絡み合いによって向上することができる。
長年の予想は、絡み合い支援された古典的容量と無支援の古典的容量の比が有限次元の設定で有界であると主張する。
ノイズの多いエンコーダとデコーダによる量子通信への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:33:57 GMT)
PatentLMM: Large Multimodal Model for Generating Descriptions for Patent Figures [7.2] patentDesc-355Kは,355Kの特許図と,その簡潔かつ詳細なテキスト記述を含む,新しい大規模データセットである。
また,特許図の高品質な記述に特化して設計された多モーダル大規模言語モデルであるPatentLMMを提案する。
提案する特許LMMは,特許図のユニークな構造的要素を捉えた特殊なマルチモーダル・ビジョン・エンコーダであるPatentMMEと,LLaMAのドメイン適応版であるPatentLLaMAの2つの重要なコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:45:32 GMT)
Difference vs. Quotient: A Novel Algorithm for Dominant Eigenvalue Problem [6.9] 本稿では,非制約差分法を用いて固有値問題を修正し,新しい視点を紹介する。
そこで本研究では,スペクトル事前知識を使わずに最大加速度を実現するSplit-Mergeアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:37:17 GMT)
Complementary Subspace Low-Rank Adaptation of Vision-Language Models for Few-Shot Classification [6.8] 視覚言語モデル(VLM)は、事前訓練された基礎モデルとして大規模な画像テキストアライメントのために設計されている。
低ランク適応 (LoRA) アルゴリズムは、ショットファインチューニングVLMではめったに考慮されていない。
そこで本研究では,数発のVLMファインタニングにおいて,大惨な記憶問題を正規化するための補空間低階適応法(Comp-LoRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:55:34 GMT)
Median of Forests for Robust Density Estimation [6.7] 我々は,ロバスト密度推定(textitMFRDE)のための森林のテキストメディアンと呼ばれるアンサンブル学習アルゴリズムを提案する。
MFRDEにより、より大きいサブサンプリングサイズを選択でき、ロバスト性を確保しつつ密度推定の精度を低下させることができる。
実用面では、実データ実験により、MFRDEが既存の堅牢なカーネルベースの手法より優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:45:51 GMT)
Salvaging Forbidden Treasure in Medical Data: Utilizing Surrogate Outcomes and Single Records for Rare Event Modeling [6.3] エレクトロニック・ヘルス・レコーズ(Electronic Health Records)の膨大なリポジトリは、自殺未遂などの稀だが重要な出来事を研究する可能性を秘めている。
本手法では,プライマリ(自殺など)とサロゲート(精神障害など)を歴史的情報に結びつける潜伏変数を学習するために,教師付き学習要素を用いる。
コネチカット州の病院入院データから、単一記録データと同時診断が本当に貴重な情報を持っていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:14:40 GMT)
Reliable Pseudo-labeling via Optimal Transport with Attention for Short Text Clustering [6.2] 本稿では,textbfOptimal textbfTransportを経由したReliable textbfPseudo-labelingという,新しいテキストクラスタリングフレームワークを提案する。
textbfPOTAはクラスタリングのための識別表現学習を支援するために、信頼できる擬似ラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:13:38 GMT)
ReInc: Scaling Training of Dynamic Graph Neural Networks [6.2] ReIncは、大規模グラフ上で動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)の効率的かつスケーラブルなトレーニングを可能にするように設計されたシステムである。
DGNNに固有のグラフニューラルネットワーク(GNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)のユニークな組み合わせを活かした重要なイノベーションを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 23:16:03 GMT)
Ion-Trap Chip Architecture Optimized for Implementation of Quantum Error-Correcting Code [5.9] ゲートと非トランジショナル操作の両方を効率的に実行するための新しいイオントラップ最適化アーキテクチャを提案する。
非横断ゲートとシンドローム抽出の領域を区別することにより、チップレイアウトはイオン遮断を最小化し、物理実装を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:49:07 GMT)
Separable Computation of Information Measures [5.8] 本研究では,情報測度を生データの代わりに学習した特徴表現から計算する,情報測度計算のための分離可能な設計について検討する。
情報尺度のクラスは、相互情報、$f$-information、Wynerの共通情報、G'acs-K"ornerの共通情報、Tishbyの情報ボトルネックを含む、そのような分離可能な計算を許容することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 18:53:55 GMT)
Coupled Requirements-driven Testing of CPS: From Simulation To Reality [5.8] CPS(Cyber-Physical Systems)の障害は、物理的なインフラや人間を傷つける深刻な事故を引き起こす可能性がある。
現在のシミュレーションとフィールドテストの実践、特に小型無人航空システム(sUAS)の領域では、アドホックであり、完全に構造化されたテストプロセスが欠如している。
我々はCPSを検証するための初期フレームワークを開発し、特にsUASとロボットアプリケーションに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:50:14 GMT)
A Two-Stage CAE-Based Federated Learning Framework for Efficient Jamming Detection in 5G Networks [5.7] 妨害攻撃はヘテロジニアスネットワーク(HetNet)アーキテクチャに重大なリスクをもたらす。
本稿では,5Gフェムトセルにおける検出を妨害する分散二段階連成学習(FL)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、通信ラウンドを30に最小化し、ジャム信号を検出する堅牢な収束を最適クライアント数6で達成しつつ、精度0.94、リコール0.90、F1スコア0.92、精度0.92を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:57:45 GMT)
Evaluating Hallucination in Large Vision-Language Models based on Context-Aware Object Similarities [5.6] 大規模視覚言語モデル(LVLM)における物体幻覚評価のための新しいアプローチである文脈認識オブジェクト類似性(CAOS)を提案する。
CAOSは、オブジェクト統計とキャプション内のオブジェクト間の意味的関係を統合する。
これを解決するために、言語モデルに基づくオブジェクト認識を用いて、潜在的にドメイン外幻覚オブジェクトを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:03:18 GMT)
A Portable and Stealthy Inaudible Voice Attack Based on Acoustic Metamaterials [5.6] 本稿では,音声制御システムにおいて,音響メタマテリアルを活用するための最初のアプローチであるMETAATTACKを提案する。
METAATTACKは、バッグに入れるのに十分な小型のポータブルデバイスを用いて、より長い攻撃範囲と高精度を実現する。
私たちは、MeTAATTACKがSiri、Alexa、Google Assistant、XiaoAI、Xiaoyiなど、音声制御されたパーソナルアシスタントの代表的アシスタントに対して、難解な攻撃を開始するのに使えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:27:55 GMT)
How Do OSS Developers Utilize Architectural Solutions from Q&A Sites: An Empirical Study [5.6] 私たちは、SOとSWESEのアーキテクチャソリューションを明示的に参照したGitHubの883のOSSプロジェクトからのコミットと課題を掘り下げました。
調査では,OSS開発において,実践者がQ&Aサイトからアーキテクチャソリューションをどのように活用するかをさらに理解するため,その内227件を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:09:24 GMT)
PIP: Perturbation-based Iterative Pruning for Large Language Models [5.5] PIP (Perturbation-based Iterative Pruning) は,大規模言語モデルを最適化する新しい二重ビュー構造化プルーニング手法である。
実験の結果,PIPは元のモデルの精度の85%以上を維持しつつ,パラメータ数を約20%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:10:50 GMT)
LLM Evaluation Based on Aerospace Manufacturing Expertise: Automated Generation and Multi-Model Question Answering [5.4] 本稿では,航空宇宙製造におけるLarge Language Models (LLMs) に適した評価指標について紹介する。
重要な情報は、古典的な航空宇宙製造教科書やガイドラインの詳細なテキスト解析によって抽出される。
難易度の異なる複数の正解を巧みに構成する。
これらの質問に答えるために異なるLCMモデルが使用され、その精度が記録される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:26:44 GMT)
Semi-supervised Anomaly Detection with Extremely Limited Labels in Dynamic Graphs [5.4] ラベルが極端に制限された動的グラフにおける異常検出問題に対処する新しいGADフレームワーク(EL$2-DGAD)を提案する。
具体的には、変圧器をベースとしたグラフエンコーダモデルにより、局所的な近傍を超えて進化するグラフ構造をより効果的に保存するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:35:48 GMT)
Many-body computing on Field Programmable Gate Arrays [5.4] 我々は、量子多体計算を行うために、FPGA(Field Programmable Gate Arrays)の機能を利用する。
これにより、モンテカルロアルゴリズムのCPUベースの計算に比べて10倍の高速化が達成された。
FPGAを多体基底状態計算のための典型的なテンソルネットワークアルゴリズムの高速化に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:40:00 GMT)
KETA: Kinematic-Phrases-Enhanced Text-to-Motion Generation via Fine-grained Alignment [5.3] 最先端のT2M技術は主に拡散モデルを利用してテキストプロンプトをガイダンスとして動作を生成する。
与えられたテキストを複数の分解されたテキストに分解するKETAを言語モデルを用いて提案する。
実験により、KETAはベースモデルの両バックボーン、モーション拡散モデルにおいて、最大1.19倍、2.34倍のR精度とFID値を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:43:33 GMT)
On The Truthfulness of 'Surprisingly Likely' Responses of Large Language Models [5.3] 多くの場合、大きな言語モデルの驚くほどのレスポンスは、標準ベースラインよりも正確であることを示す。
例えば、TruthfulQAで最大24ポイントの総合的な改善を観察する。
また、驚くほどの確率が低いか、より正確でない場合を含む、さらなる分析結果も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:16:16 GMT)
Generalizable Deepfake Detection via Effective Local-Global Feature Extraction [5.2] GANと拡散モデルにより、ますます現実的な偽画像が生成される。
ディープフェイク検出は、今日の世界で深刻な問題となっている。
本稿では,局所的特徴とグローバル的特徴を効果的に組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:53:57 GMT)
Scaling laws for decoding images from brain activity [5.2] ジェネレーティブAIは先日、脳活動からのイメージの復号を推進した。
これらのアプローチは、ニューラル記録の量と種類によってどのようにスケールするか?
ここでは,4種類の非侵襲デバイスからの画像復号を体系的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:38:36 GMT)
Model Monitoring in the Absence of Labeled Data via Feature Attributions Distributions [5.2] この論文では、予測が現実の意思決定やユーザに影響を与える前に、機械学習モデルによるMLの監視について検討する。
i)AIアライメント、AIモデルが人間の価値観と整合した振る舞いを計測すること、(ii)パフォーマンス監視、モデルが特定の精度の目標や欲求を達成するかどうかを測定すること、の2つの主要なテーマで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:50:05 GMT)
Data Processing Inequality for The Quantum Guesswork [5.0] 非直交量子状態は絶対確実性で区別できない。
量子推測は、非直交量子状態の区別可能性を評価する上で重要な尺度として浮上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:59:33 GMT)
Stealthy Voice Eavesdropping with Acoustic Metamaterials: Unraveling a New Privacy Threat [4.9] SuperEarは、移動中の屋外ターゲットの通話を安全な距離から追跡して盗聴する。
音声信号を約20倍に拡大し、ターゲットの電話機のイヤホンから音を捉えられるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:30:03 GMT)
CreINNs: Credal-Set Interval Neural Networks for Uncertainty Estimation in Classification Tasks [4.9] 本研究は,Credal-Set Interval Neural Networks (CreINNs) と呼ばれる新しい手法を提案する。
CreINNは、単一の確率値ではなく、各クラスに制限された上限と低い確率を予測するように設計されている。
標準的なマルチクラスおよびバイナリ分類タスクの実験は、提案したCreINNsが、不確実性推定の優れた品質または同等の品質を達成できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:18:33 GMT)
Fairness-aware Contextual Dynamic Pricing with Strategic Buyers [4.9] 本稿では,価格の公平性を同時に達成し,戦略的行動を阻害する動的価格政策を提案する。
我々のポリシーは、$O(sqrt+H(T))$ regret over $T$ time horizons という上限を達成する。
我々はまた、我々の問題設定の下で、いかなる価格ポリシーの低い限界を後悔する$Omega(sqrtT)を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 22:30:37 GMT)
Task-KV: Task-aware KV Cache Optimization via Semantic Differentiation of Attention Heads [4.8] KVキャッシュは、大規模言語モデル(LLM)の推論に広く使われている手法である。
これまでの研究では、すべての注意頭に対して同じ数の重要でないトークンを除去するか、または事前に特定された注意頭に対して区別されたKVキャッシュ予算を割り当てることによって、KVキャッシュのサイズを縮小してきた。
本稿では,様々なタスクに分散KVキャッシュ予算を割り当てるために,アテンションヘッドのセマンティックな分化を利用するTask-KVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:28:13 GMT)
RotateKV: Accurate and Robust 2-Bit KV Cache Quantization for LLMs via Outlier-Aware Adaptive Rotations [4.8] キーバリュー(KV)キャッシュは、過去のKVの再計算を避けることにより、効率的な大言語モデル(LLM)推論を容易にする。
既存のKV量子化は、微細な量子化や高ビット幅キャッシュのかなりの部分の保持に依存している。
本稿では,以下の技術革新を通じて正確で堅牢な性能を実現するRotateKVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:45:29 GMT)
AKVQ-VL: Attention-Aware KV Cache Adaptive 2-Bit Quantization for Vision-Language Models [4.8] 視覚言語モデル(VLM)はマルチモーダルタスクにおいて顕著な性能を示す。
長時間のマルチモーダル入力はキーバリューキャッシュを過大にし、メモリ消費とI/Oボトルネックを引き起こす。
LLM(Large Language Models)の以前のKV量子化手法はこれらの問題を緩和するが、マルチモーダルトークンの注目度差を無視する。
AKVQ-VLはピークメモリ使用量を2.13倍に削減し、最大3.25倍のバッチサイズと2.46倍のスループットをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:01:56 GMT)
Embedding-Driven Diversity Sampling to Improve Few-Shot Synthetic Data Generation [4.7] そこで本研究では,少数の臨床論文から多様性を抽出し,大規模言語モデルを数発のプロンプトでガイドする埋め込み型アプローチを提案する。
われわれは,コサイン類似性とチューリング試験を用いて,実際の臨床テキストとより密に一致した合成ノートを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 22:44:58 GMT)
Application of Artificial Intelligence in Schizophrenia Rehabilitation Management: A Systematic Scoping Review [4.6] 統合失調症リハビリテーションにおける人工知能(AI)の現状と今後の展望を体系的に検討した。
我々は,AI関連データタイプ,特徴工学手法,アルゴリズムモデル,2012-2024年に公表された評価指標に関する61の研究をレビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:18:29 GMT)
Enhancing Fetal Plane Classification Accuracy with Data Augmentation Using Diffusion Models [4.5] 高品質なアノテート超音波画像の入手は限られており、機械学習モデルの訓練が制限されている。
本稿では, 胎児平面分類の性能向上のために, 拡散モデルを用いて合成超音波画像を生成する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:33:13 GMT)
Information Entropy Invariance: Enhancing Length Extrapolation in Attention Mechanisms [4.1] 本稿では,情報エントロピー不変性に基づく2つの新しいスケール温度を提案する。
まず、InfoScaleはドットプロダクトの注意のために設計されており、長さの外挿中にオリジナルのトークンに焦点を合わせている。
第2に,スケーリング(CosScale)がコサイン注意に与える影響を理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 10:49:07 GMT)
Deep Learning in Early Alzheimers diseases Detection: A Comprehensive Survey of Classification, Segmentation, and Feature Extraction Methods [4.1] 2015年の世界アルツハイマー病報告書によると、世界中で4680万人が認知症に苦しんでいる。
ディープラーニングは、高次元データの複雑な構造を特定することによって、従来の機械学習技術より優れている。
本研究では、オープンアクセスデータセットを用いて、早期アルツハイマー病検出のためのディープラーニングアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 18:00:17 GMT)
Quantum Algorithms for Matrix Operations Based on Unitary Transformations and Ancillary State Measurements [3.9] 本稿では,いくつかの重要な行列演算に対する量子アルゴリズムを提案する。
マルチキュービットのToffoliゲートと基本的な単一キュービット演算を利用することで,行列行の追加,行スワップ,トレース計算,変換を効率的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:51:00 GMT)
Enhancing Disaster Resilience with UAV-Assisted Edge Computing: A Reinforcement Learning Approach to Managing Heterogeneous Edge Devices [3.9] 無人航空機(UAV)の形でのモバイルエッジコンピューティングは、これらのデバイスからのオフロードを提供してバッテリーを節約するために提案されている。
本稿では、ネットワークの寿命を延ばすために、電力と接続性にさらなる制約を課したUAVの使用について考察する。
強化学習は、様々なレベルの電力と通信障害のシナリオを調査するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 19:03:05 GMT)
Faster Machine Translation Ensembling with Reinforcement Learning and Competitive Correction [3.5] 最近の手法では一般に候補選択ブロック(CSB)とエンコーダデコーダ融合ブロック(FB)を用いる。
本稿では, CSB を改良する強化学習 (RL) 戦略である textbfSmartGen を提案する。
また、競合補正ブロック(CCB)を導入して、候補を修正せずにFBに渡すという従来の手法における重要な課題も解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:50:18 GMT)
Quantum Annealing for Robust Principal Component Analysis [3.5] 主成分分析は、次元の減少、特徴抽出、ノイズ除去、可視化に一般的に用いられる。
最もよく使われる主成分分析法はL2-ノルムの最適化に基づいているが、L2-ノルムは誤りや外乱の寄与を誇張することが知られている。
本稿では、量子アニールハードウェアを用いて、ロバストなL1ノルムを最適化する主成分の探索手法であるQAPCAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:38:16 GMT)
Optimal spectral transport of non-Hermitian systems [3.4] 我々は, 1次元非エルミート模型の固有スペクトルの最適輸送を, 異なる虚ゲージ場の下で複素平面上に変形するスペクトルとして検討した。
ワッサーシュタイン計量による最適なスペクトル輸送を特徴付けることにより、非エルミートモデルの重要な特徴が決定可能であることを示す。
我々の研究は、非エルミート物理学におけるスペクトル幾何学の鍵となる役割を強調し、非エルミートモデルの性質への実用的で便利なアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:23:53 GMT)
Exploring the Collaborative Co-Creation Process with AI: A Case Study in Novice Music Production [3.3] この調査は、アイデアからSpotifyでこれらの曲をリリースするまでのクリエイティブな旅の全体にわたって行われた。
われわれの発見は、AIが創造性をどう変えるかを強調している。
我々は,AIとの共同創造に関する新たな視点を提供する,Human-AI Co-Creation Stage ModelとHuman-AI Agency Modelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:00:17 GMT)
GraphEx: A Graph-based Extraction Method for Advertiser Keyphrase Recommendation [3.2] GraphExは革新的なグラフベースのアプローチで、アイテムタイトルからトークンの置換を抽出することで、売り手にキーフレーズを推奨する。
リソース制約のあるプロダクション環境でほぼリアルタイムの推論をサポートし、何十億ものアイテムに対して効果的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:47:28 GMT)
TranStable: Towards Robust Pixel-level Online Video Stabilization by Jointing Transformer and CNN [3.1] ビデオの安定化は、しばしば歪みと過剰な収穫に苦しむ。
本稿では,これらの課題に対処する新しいエンドツーエンドフレームワークであるTranStableを提案する。
NUS、DeepStab、Selfieベンチマークの実験は、最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:51:31 GMT)
Retrieval with Learned Similarities [2.7] 最先端の検索アルゴリズムは、学習された類似点に移行した。
そこで本研究では,Mixture-of-Logits (MoL) を実証的に実現し,多様な検索シナリオにおいて優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:43:45 GMT)
Managing Large Enclaves in a Data Center [2.7] ほぼゼロのダウンタイムでセキュアなエンクレーブマイグレーションを実現する新しい手法であるOpsMigを提案する。
我々の最適化は、マルチGBメモリフットプリントを持つIntel SGXアプリケーションスイートの総ダウンタイムを77-96%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:31:03 GMT)
A Neural Network Training Method Based on Neuron Connection Coefficient Adjustments [2.7] 本稿では,対称微分方程式に基づくニューラルネットワークの新しいトレーニング手法を提案する。
以前導入された方法とは異なり、このアプローチは微分方程式の固定点の調整を必要としない。
このアプローチを検証するため、MNISTデータセット上でテストを行い、有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:07:30 GMT)
Dialogue Systems for Emotional Support via Value Reinforcement [2.6] 感情支援対話システムは,支援者の苦痛を軽減し,克服を支援することを目的としている。
人間の価値観は個人の優先順位を形作っているが、現代の心理療法ではますます強調されている。
本研究では,探索者の感情支援対話における価値を同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:51:31 GMT)
Revisiting In-context Learning Inference Circuit in Large Language Models [2.5] Incontext Learning (ICL) は、言語モデル(LM)の内的メカニズムを探索せずに学習する、新たな数発学習パラダイムである。
本稿では、推論力学をモデル化し、ICLの観測現象を説明するための包括的回路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:18:29 GMT)
Inductive Biases for Zero-shot Systematic Generalization in Language-informed Reinforcement Learning [2.4] ニューラル生産システム(NPS)に基づくモジュール性と疎性に対するアーキテクチャレベルの帰納バイアスを提供する。
BabyAI環境における本研究の結果から,提案モデルの体系的一般化とサンプル効率は,従来のモデルに比べて大幅に改善されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:36:59 GMT)
Extracting Forward Invariant Sets from Neural Network-Based Control Barrier Functions [2.4] ニューラルネットワーク(NN)を訓練してバリア関数(BF)として機能させることは、自律力学システムの安全性を向上させる一般的な方法である。
実用的な成功にもかかわらず、これらの手法は証明可能な意味で真のBFを生成することが一般に保証されていない。
浅いNNのための認証セットを効率よく生成する音響アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:01:56 GMT)
Feedback Intensity Equalization Algorithm for Multi-Spots Holographic Tweezer [2.2] ホログラフィックトウィーザーアレイ実験では、空間光変調器(SLM)によって生成された光学トウィーザーが、通常静的トウィーザーアレイとして使用される。
特に,1000以上の場合,ツイーザーアレイの非均一性は1.1%以下である。
我々の研究は、再構成可能な原子配列を用いた大規模量子計算とシミュレーションの機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:48:30 GMT)
I Know What You Did Last Summer: Identifying VR User Activity Through VR Network Traffic [2.0] VRアプリケーションのセキュリティとプライバシに関する懸念と、それらがユーザに与える影響に関する懸念が持ち上がっている。
我々はMeta Quest Proヘッドセット上で動作する25のVRアプリケーションからネットワークトラフィックデータを収集し、生成されたネットワークトラフィックの特徴を特定する。
この結果から,MLモデルを用いることで,92.4F%の精度でVRアプリケーションを識別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 19:58:29 GMT)
Data Pruning in Generative Diffusion Models [2.0] 生成モデルは、データの基盤となる分布を推定することを目的としている。
大規模データセットにおける冗長データやノイズデータの排除は,特に戦略的に行う場合,特に有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:41:48 GMT)
PromptShield: Deployable Detection for Prompt Injection Attacks [1.8] アプリケーションデザイナは、大規模な言語モデル(LLM)を製品に統合するために動きました。
これらのアプリケーションはインジェクションの脆弱性に対して脆弱である。
我々の研究は、より大きなモデル、より多くのトレーニングデータ、適切なメトリクス、トレーニングデータの慎重なキュレーションが、強力な検出性能に寄与することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:03:19 GMT)
On Accelerating Edge AI: Optimizing Resource-Constrained Environments [1.7] リソース制約のあるエッジデプロイメントでは、厳格な計算、メモリ、エネルギー制限とハイパフォーマンスのバランスをとるAIソリューションが要求される。
本稿では,このような制約下でのディープラーニングモデルを加速するための主要な戦略について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:37:03 GMT)
Compelling ReLU Networks to Exhibit Exponentially Many Linear Regions at Initialization and During Training [1.7] ReLUアクティベーションを持つニューラルネットワークは、断片的線形関数の合成と見なすことができる。
我々は,ネットワークに複数の線形領域を指数関数的に表示させる新たなトレーニング戦略を導入する。
このアプローチにより、無作為な関数よりも数桁精度の高い凸1次元関数の近似を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:28:51 GMT)
Deep Learning in Wireless Communication Receiver: A Survey [1.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)を利用した無線通信受信機の設計
本稿では,多層パーセプトロン(MLP),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),リカレントニューラルネットワーク(RNN),生成的対向ネットワーク(GAN)など,さまざまなディープラーニングアーキテクチャについて検討する。
同期、チャネル推定、等化、時空間復号化、復号化、復号化、干渉キャンセル、分類変調などの受信機の鍵モジュールについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:37:22 GMT)
Categorical data clustering: 25 years beyond K-modes [1.5] 分類データクラスタリングは、コンピュータ科学において一般的かつ重要なタスクである。
このレビューは、過去25年間のカテゴリデータクラスタリングの総合的な合成を提供する。
これは、健康科学、自然科学、社会科学、教育、工学、経済学など様々な分野における分類学的データクラスタリングの重要な役割を解明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:41:46 GMT)
Development and Application of Self-Supervised Machine Learning for Smoke Plume and Active Fire Identification from the FIREX-AQ Datasets [1.5] 地域・地球環境・大気品質に対する火災の影響(FIREX-AQ)は、山火事や農業火災が大気の質や気候に与える影響をよりよく理解することを目的としたフィールドキャンペーンである。
本研究では、キャンペーン中に収集した衛星及び軌道下リモートセンシングデータセットのアクティブ・ファイア・スモークプ識別・追跡のための自己教師型機械学習(ML)手法を適用し、評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 23:00:07 GMT)
Abstractive Text Summarization for Bangla Language Using NLP and Machine Learning Approaches [1.3] 本稿では,Banglaテキストを簡潔で簡単な段落に要約するニューラルネットワークモデルを提案する。
目的は、原文の要点を効果的に伝達する要約を作成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:19:38 GMT)
Dynamic Estimation of Tea Flowering Based on an Improved YOLOv5 and ANN Model [1.2] 茶の花は、茶工場の分類学研究とハイブリッド育種において重要な役割を担っている。
伝統的な茶の花の特徴の観察法は、労働集約的で不正確であるため、茶の花の定量化に有効な枠組みを提案する。
TflosYOLOモデルはYOLOv5アーキテクチャ上に構築され、Squeeze-and-Excitation (SE)ネットワークで拡張された。
TflosYOLOモデルは0.874のmAP50を達成し、YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:11:40 GMT)
Technology Mapping with Large Language Models [1.2] STARS(Semantic Technology and Retrieval System)は、LLM(Large Language Models)とSentence-BERTを利用する新しいフレームワークである。
それは、非構造化コンテンツの中に関連技術を特定し、包括的な企業プロファイルを構築し、その運用上の重要性に応じて各企業の技術をランク付けする。
実験の結果,STARSは検索精度を著しく向上させ,産業間技術マッピングのための汎用的で高性能なソリューションを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 08:18:15 GMT)
Option-ID Based Elimination For Multiple Choice Questions [1.2] 複数選択質問(MCQ)は,大規模言語モデル(LLM)を評価する上で,一般的かつ重要な課題である。
MCQに答える際の一般的な戦略に基づいて,効率的な問題解決手法として除去プロセスが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:06:37 GMT)
Synchronized Object Detection for Autonomous Sorting, Mapping, and Quantification of Materials in Circular Healthcare [1.0] 循環経済は、物質供給の不確実性と廃棄物発生の両面の削減の解決策として関心を集めている。
本稿では,固体材料の自律的ソート,マッピング,定量化が可能なリアルタイム同期オブジェクト検出フレームワークを提案する。
そこで我々は, シンクロマテリアルの概念を導入し, 材料ネットワークのノードコンパートメントとしてロボット廃棄物ソーターを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:13:38 GMT)
Advanced Real-Time Fraud Detection Using RAG-Based LLMs [1.0] 本稿では,Retrieval Augmented Generation技術を用いた新しいリアルタイム不正検出機構を提案する。
私たちのシステムの重要なイノベーションは、モデル全体をトレーニングすることなく、ポリシーを更新できることです。
この堅牢で柔軟な不正検出システムは、現実世界の展開に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:58:05 GMT)
Optimal control for preparing fractional quantum Hall states in optical lattices [1.0] そこで本研究では,小さなラウリン型状態の調製を高速化するために最適制御法を提案する。
我々の研究は、量子工学系における強相関位相状態の効率的な実現への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:03:03 GMT)
When A Man Says He Is Pregnant: ERP Evidence for A Rational Account of Speaker-contextualized Language Comprehension [1.0] 本研究では, 話者内容ミスマッチに対する神経生理学的反応が, 合理的推論の異なる側面を反映しているかを示す。
その結果, 社会的N400効果は, 聴取者のオープンネスの性格特性の関数として低下した。
本研究は, 経験的不整合を整理し, 有理推論が話者文脈言語理解をいかに形作るかを示すのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:11:00 GMT)
A theoretical basis for MEV [0.9] 実証的な研究によると、主流のDeFiプロトコルはこれらの攻撃によって非常に標的になっている。
本稿では,ブロックチェーンとスマートコントラクトの一般的な抽象モデルに基づくMEVの形式理論を提案する。
私たちの理論は、MEV攻撃に対するセキュリティの証明の基盤となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 18:11:06 GMT)
Send Message to the Future? Blockchain-based Time Machines for Decentralized Reveal of Locked Information [0.8] 本稿では,条件情報公開システムの理解,設計,適用のブレークスルーを紹介する。
新たな実用的タイムド・リリース暗号システムと公開可否のある秘密共有方式を設計することにより、新しいデータ共有システムを考案した。
本稿では,この先駆的パラダイムの完全な評価ポートフォリオを提供し,解析結果,タマリン・プロバーにおけるロバスト性の評価,および世界中の実世界のオープンソース・プロトタイプの性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:53:06 GMT)
A Review on Self-Supervised Learning for Time Series Anomaly Detection: Recent Advances and Open Challenges [0.8] 時系列異常検出は、時間依存データの逐次的および動的性質により、様々な課題を呈する。
時系列の自己監督技術は、この障害を克服するための潜在的な解決策として注目されている。
主な特徴に基づく分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:25:31 GMT)
AirCalypse: Can Twitter Help in Urban Air Quality Measurement and Who are the Influential Users? [0.6] この研究は、Twitterを「センサー」として空気の質を測定するための実証的研究である。
この研究の焦点は、デリーの大気汚染事件で積極的にツイートしているユーザーを特定することである。
さらに,物理的なセンサを用いた実際の大気汚染レベルに関して,利用者の投稿からの汚染に対する認識について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:13:15 GMT)
Input-Output Hierarchical Equations Of Motion [0.6] 階層型運動方程式(HEOM)を拡張してボゾン環境の出力物理特性を計算する。
通常のHEOMで用いられるものと類似したスペクトル仮定は、動的出力バス観測値を計算するために課される。
マルコフ極限では、正規版の適用性を拡張するのに使用できる入出力リンドブラッド方程式を導出するためにこの形式を使います。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:21:00 GMT)
Fairness in LLM-Generated Surveys [0.6] 大規模言語モデル(LLM)は、特に社会・政治・経済のパターンをシミュレートするテキスト生成と理解において優れている。
本研究は,チリと米国からの公的調査を分析した結果,LLMが多種多様な個体群でどのように機能するかを検討した。
政治的アイデンティティと人種は予測精度に大きな影響を与え、チリではジェンダー、教育、宗教関係はより顕著な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 23:42:20 GMT)
Pre-training a Transformer-Based Generative Model Using a Small Sepedi Dataset [0.6] 南アフリカのいくつかのリソースから得られたSepedi monolingual(SepMono)データセットと、ラジオニュースドメインからのSepedi Radio News(SepNews)データセットを使用します。
以上の結果から,非閉塞モデルの方が,検証損失とパープレキシティの測定において,オクルージョンベースモデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:25:06 GMT)
MambaPEFT: Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning for Mamba [0.6] ステートスペースモデル(SSM)ベースのモデルであるMambaは、トランスフォーマーの代替として注目されている。
Mambaに適用した場合のトランスフォーマーに対する既存のPEFT法の有効性について検討する。
本研究では,マンバの固有構造を利用した新しいPEFT法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 10:20:32 GMT)
Prompting ChatGPT for Chinese Learning as L2: A CEFR and EBCL Level Study [0.5] 本研究では,Large Language Models (LLM) をパーソナライズしたチャットボットとして利用するために,学習者が特定のプロンプトを使用する方法について検討する。
我々のゴールは、高周波文字リストを用いて口語と書字のスキルを統合するプロンプトを開発することであり、口語辞書の制作を制御することである。
その結果,レベルA1およびレベルA1+文字と関連する参照リストを組み込むことで,EBCL文字集合への準拠が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:30:13 GMT)
Efficient Client Selection in Federated Learning [0.3] フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを保持しながら、分散機械学習を可能にする。
本稿では,差分プライバシーとフォールトトレランスを統合した新しいクライアント選択フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:43:55 GMT)
Adaptive Client Selection in Federated Learning: A Network Anomaly Detection Use Case [0.3] 本稿では,差分プライバシーとフォールトトレランスを組み込んだFL(Federated Learning)のクライアント選択フレームワークを提案する。
その結果、FedL2Pアプローチと比較して、精度が7%向上し、トレーニング時間が25%短縮された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:50:46 GMT)
An Iterative Deep Ritz Method for Monotone Elliptic Problems [0.3] 楕円問題の一般的なクラスを解くための新しい反復的ディープリッツ法(IDRM)を提案する。
このアルゴリズムは単調作用素を含む楕円問題に適用できる。
バナッハ空間の幾何学と単調作用素の理論からツールを用いた手法の収束率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:50:24 GMT)
SINDyG: Sparse Identification of Nonlinear Dynamical Systems from Graph-Structured Data [0.3] グラフ構造化データ(SINDyG)から動的システムのスパース同定法を開発した。
SINDyGはネットワーク構造をスパース回帰に組み込んで、基礎となるネットワーク力学を説明するモデルパラメータを識別する。
本実験は, ネットワーク力学の精度向上と簡易性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 23:47:18 GMT)
A Maritime Industry Experience for Vessel Operational Anomaly Detection: Utilizing Deep Learning Augmented with Lightweight Interpretable Models [0.2] 本研究は,半教師付き深層学習モデルに軽量な解釈可能なサロゲートモデルを適用した船体動作異常検出手法を示す。
我々は、通常の運用データに基づいて訓練され、実際の異常検出データでテストされた標準および長期記憶(LSTM)オートエンコーダを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:34:06 GMT)
Generation of narrowband quantum emitters in hBN with optically addressable spins [0.2] 我々は、高密度、狭帯域、光活性スピン遷移を持つ量子エミッタを生成するhBNフレークの熱処理を単一ステップで行う。
注目すべきことに、エミッターの25%以上が室温で光スピンの読み出しの明確なサインを示しており、これまで報告された全ての結果を桁違いに上回っている。
我々の研究はhBNにおけるスピン錯体の理解を前進させ、量子センシングと情報処理に応用した層状vdW材料における単一スピン-光子界面を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 22:56:56 GMT)
Who is the root in a syntactic dependency structure? [0.1] ネットワーク科学の観点からは,根性という普遍的な概念に対する理論的かつ実証的な基礎を提供する。
文の構文構造を単語間の構文的関係を示す木として考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:52:15 GMT)
Exploring the impact of Optimised Hyperparameters on Bi-LSTM-based Contextual Anomaly Detector [0.1] 本研究は、最適化ハイパーパラマンタ(UoCAD-OH)を用いたUoCADの提案による、教師なしオンラインコンテキスト異常検出(UoCAD)アプローチに対する自動調整ハイパーパラマンタの影響について検討する。
実験では、コンテキスト異常を含む2つのスマートホーム空気質データセット上で、提案したフレームワークを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:26:22 GMT)
Investigating the Feasibility of Patch-based Inference for Generalized Diffusion Priors in Inverse Problems for Medical Images [0.1] プラグアンドプレイ法における拡散先行性を評価するパッチベースのアプローチが注目されている。
本稿では,MRI画像に先行する拡散の訓練と推定のためのパッチの使用の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 19:15:16 GMT)
A Proof-Producing Compiler for Blockchain Applications [0.1] CairoZeroは、分散アプリケーション(dApps)を大規模に実行するためのプログラミング言語である。
暗号化プロトコルは、ブロックチェーン上での実行結果を効率的に検証するために使用される。
ユーザがLean 3の証明アシスタントで、コンパイルされたコードが高レベルの機能仕様を満たすことを証明できるように、CairoZeroコンパイラをいかに拡張したかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 00:31:47 GMT)
Why do Experts Disagree on Existential Risk and P(doom)? A Survey of AI Experts [0.0] 破滅的なリスクとAIアライメントに関する研究は、専門家による懐疑的な見方がしばしばある。
AIの実在するリスクに関するオンライン議論が、部族化し始めた。
AIの安全性の概念に精通している111人のAI専門家を調査しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:51:29 GMT)
Who's Driving? Game Theoretic Path Risk of AGI Development [0.0] 人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)の開発を誰がコントロールするかは、私たちがコントロールそのもののために戦う方法よりも重要かもしれない。
我々は、この「ハンドル問題」を、人類の最も大きな短期的存在リスクは、AGIのミスアライメントではなく、それを開発するための競争のダイナミクスから生じるものであるとして定式化する。
本稿では,AGI開発ダイナミクスをモデル化したゲーム理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:13:12 GMT)
Utilizing Graph Neural Networks for Effective Link Prediction in Microservice Architectures [0.0] 本研究では、特にグラフ注意ネットワークGATを用いて、マイクロサービスコールグラフのリンク予測を行うグラフニューラルネットワークベースのアプローチを提案する。
インタラクションが散発的に発生し、しばしば頻度が低くなるソーシャルネットワークとは異なり、マイクロサービスコールグラフは、非常に頻繁で時間に敏感なインタラクションを伴います。
実世界のデータを用いて、AUC、Precision、Recall、F1 Scoreなどのパフォーマンス指標でモデルを評価し、マイクロサービスのインタラクションを予測する上で、その精度と堅牢性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:51:30 GMT)
Using Large Language Models for education managements in Vietnamese with low resources [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、2022年のChatGPTのリリース以来、様々なNLPタスクにおいて顕著な進歩を見せている。
ベトナムの教育管理業務に LLM を適用するためのフレームワークである VietEduFrame を提案する。
提案手法は, 既存の手法よりも精度と効率性が優れており, アンダーリソース環境における教育管理を改善するための, 有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:09:51 GMT)
Unifying Prediction and Explanation in Time-Series Transformers via Shapley-based Pretraining [0.0] ShapTSTは、時系列トランスフォーマーが、1つのフォワードパスで予測と並行してShapley値ベースの説明を効率的に生成することを可能にするフレームワークである。
本フレームワークは,新しいShapleyベースの事前学習設計を通じて,学習における説明と予測を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:24:35 GMT)
TrustDataFilter:Leveraging Trusted Knowledge Base Data for More Effective Filtering of Unknown Information [0.0] Self-nli-TDFフレームワークは、信頼されたフィルタリングされた知識とフィルタリングされるデータを比較する。
このフレームワークは信頼性評価にプラグイン・アンド・プレイの大きな言語モデルを使用し、推論にはRoBERTa-MNLIモデルを使用する。
生物,放射線,科学の領域に3つのデータセットを構築し,RoBERTa,GPT3.5,およびローカルQwen2モデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:18:35 GMT)
The Multicultural Medical Assistant: Can LLMs Improve Medical ASR Errors Across Borders? [0.0] 本研究は,ナイジェリア,イギリス,米国における医学転写におけるASRエラーの頻度と影響について検討した。
ASRにおけるアクセントや医学用語に関する課題に対処するために,大規模言語モデルの可能性と限界を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 19:40:26 GMT)
Synthetic Data for Portfolios: A Throw of the Dice Will Never Abolish Chance [0.0] 本稿では、特にポートフォリオやリスクマネジメントにおいて、生成モデルの限界についてより深く理解することを目的としている。
私たちは、モデル開発の分離不能な性質と、パラドックスに触れることで望ましいユースケースを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:02:38 GMT)
String Diagram of Optimal Transports [0.0] 本稿では,文字列図,すなわち最適な輸送の文字列図を用いた,最適な輸送(OT)のための新しい階層的枠組みを提案する。
このフレームワークは、複雑な階層OT問題を標準OT問題に還元し、最適な階層輸送計画の効率的な合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 04:50:05 GMT)
Stochastically bundled dissipators for the quantum master equation [0.0] 本稿では、リンドブラッド作用素をバンドルすることでこの問題に対処するリンドブラッド散逸器の大規模な表現を紹介する。
数値実験により、少数の束縛作用素がシステムのダイナミクスを正確に捉えることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:11:30 GMT)
SpineFM: Leveraging Foundation Models for Automatic Spine X-ray Segmentation [0.0] 本稿では,脊椎の自動分割と同定における最先端性能を実現する新しいパイプラインであるSpineFMを紹介する。
椎骨の97.8%と99.6%の同定に成功した2つの公開X線データセットにおいて、優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:37:22 GMT)
SPOCK 2.0: Update to the FeatureClassifier in the Stability of Planetary Orbital Configurations Klassifier [0.0] 惑星軌道構成の安定性 Klassifier (SPOCK) パッケージは、コンパクトな惑星系の安定性と衝突進化を予測する機械学習モデルを収集する。
我々はSPOCKのバイナリ安定性分類器(FeatureClassifier)を改良し、システムの短いN体積分によるデータ収集により軌道安定性を予測する。
10万以上のユニークな統合のデータセットをクリーン化し、新たにトレーニングされた安定性分類モデルをリリースし、APIをマイナーアップデートします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:48:46 GMT)
Reinforcement Learning Controlled Adaptive PSO for Task Offloading in IIoT Edge Computing [0.0] 産業用IoT(Industrial Internet of Things)アプリケーションは、低レイテンシで重いデータ負荷を処理するために、効率的なタスクオフロードを要求する。
モバイルエッジコンピューティング(MEC)は、レイテンシとサーバ負荷を低減するために、デバイスに計算を近づける。
本稿では,適応粒子群最適化(APSO)と強化学習,特にソフトアクタ批判(SAC)を組み合わせた新しい解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:01:54 GMT)
Randomly Compiled Quantum Simulation with Exponentially Reduced Circuit Depths [0.0] 時間進化のための高次ランダム化アルゴリズムqFLOを開発した。
特に、Acillary qubitsや追加のコントロールゲートは必要とせず、特に短期量子デバイスには有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 18:36:43 GMT)
Quantum entanglement dynamics of the three-qubit W_zeta quantum state coupled to spin chain with ternary interaction [0.0] 異方性パラメータ,ガンマ,スピン鎖に印加する外部磁場の強度,eta,三重相互作用強度,アルファの負性率の変化について検討した。
これらのパラメータがシステムの絡み合い特性にどのように影響するかを考察し、量子情報処理や量子通信プロトコルにおける影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:17:58 GMT)
Quadcopter Position Hold Function using Optical Flow in a Smartphone-based Flight Computer [0.0] 本稿では,クワッドコプターのコンピュータ機器としてのスマートフォンの能力について考察する。
画像処理は、スマートフォンのセンサーと強力な内蔵カメラで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:02:05 GMT)
Probabilistic Analysis of Copyright Disputes and Generative AI Safety [0.0] 本稿では,著作権侵害問題を分析するための確率論的アプローチを提案する。
このアプローチの有用性は、逆比則への応用を通して示される」
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:14:36 GMT)
Prion-ViT: Prions-Inspired Vision Transformers for Temperature prediction with Specklegrams [0.0] 本研究では,プリオンインスパイアされたビジョントランスモデルであるPrion-ViTを導入し,FSSデータを用いた長期依存性モデリングと温度予測精度を向上させる。
Prion-ViTは永続的なメモリ状態を利用して、レイヤ間のキー機能の保持と伝搬を行い、平均絶対誤差(MAE)を0.71$circ$Cに削減し、ResNet、Inception Net V2、Standard Vision Transformersなどのモデル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） (Sat, 25 Jan 2025 12:01:27 GMT)
Predicting three-dimensional chaotic systems with four qubit quantum systems [0.0] Reservoir Computing(RC)は、複雑なシステムのAIベースの予測モデルにおいて、最も有望なアプローチの一つである。
近年の研究では、量子系もRCの貯水池として適していることが示された。
ここでは、量子貯水池計算により3次元系を予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:04:03 GMT)
PSO and the Traveling Salesman Problem: An Intelligent Optimization Approach [0.0] トラベリングセールスマン問題(TSP)は、各都市を正確に1度訪れて出発点に戻る最短ルートを見つけることを目的とした最適化問題である。
本稿では,人口ベース最適化アルゴリズムであるParticle Swarm Optimization (PSO) のTSP解決への応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:21:31 GMT)
Optimal DLT-based Solutions for the Perspective-n-Point [0.0] パースペクティブn-point(Newton)を解くための修正直線形(DLT)アルゴリズムを提案する。
この修正は、線形系における異なる測定を解析的に重み付けし、計算負荷を無視できるほど増加させる。
当社のアプローチは、パフォーマンスとランタイムの両方の改善をクリアします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 22:27:30 GMT)
On the use of neural networks for the structural characterization of polymeric porous materials [0.0] 本稿では多孔質材料の構造解析のための深層学習技術について述べる。
複数の微調整されたMask R CNNモデルを、4つの異なるデータセットで異なるトレーニング構成を用いて評価する。
結果は、このツールが非常に正確な結果を提供することができることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:17:41 GMT)
Music Generation using Human-In-The-Loop Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,Human-In-The-Loop Reinforcement Learning (HITL RL) と音楽理論から派生した原理を組み合わせた楽曲のリアルタイム生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 19:01:51 GMT)
Mapping Galaxy Images Across Ultraviolet, Visible and Infrared Bands Using Generative Deep Learning [0.0] 生成的な深層学習は、紫外線、可視光、赤外光度帯域にわたる銀河の観測を変換することができる。
我々は,帯域と外挿の両方が可能な教師付き画像・画像モデルを開発し,検証する。
我々のモデルは,DECLSサーベイのデータを用いて実世界の観測を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:13:21 GMT)
MambaTron: Efficient Cross-Modal Point Cloud Enhancement using Aggregate Selective State Space Modeling [0.0] マンバは自己保持機構の効率的な代替品である。
我々は,ネットワークのビルディングブロックとして機能するMamba-TransformerセルであるMambaTronを紹介する。
我々のモデルは現在の最先端技術に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:25:20 GMT)
Is magnitude 'generically continuous' for finite metric spaces? [0.0] 有限距離空間のグロモフ・ハウスドルフ空間上では等級が連続ではないことを示す。
しかし、ジェネリックグロモフ=ハウスドルフ極限が等しく保存されるという意味では、それが「本質的に連続である」ことを示す証拠が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:14:23 GMT)
Investigating the evolution of quantum entanglement of a qubit-qubit system with Dzyaloshinskii-Moriya interaction in the presence of magnetic fields [0.0] 本稿では、等方性XXXハイゼンベルクおよび異方性XYZモデルにおける量子量子量子ビット化合物系の量子エンタングルメントダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:24:59 GMT)
Intrinsic exceptional point -- a challenge in quantum theory [0.0] 未解決の$cal PT-$対称性にもかかわらず、一般的な虚数振動子ハミルトニアン$H(IC)=p2+rm ix3$は、量子力学に必要な全ての仮定を満たさない。
この失敗は、本質的な例外点'' (IEP) が$H(IC)$であり、特に、その境界状態ミミキング固有ベクトルの高エネルギー並列化現象に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:17:23 GMT)
Inspection and Control of Self-Generated-Text Recognition Ability in Llama3-8b-Instruct [0.0] Llama3-8b-Instruct のチャットモデルでは,その出力を人間のものと確実に区別できることがわかった。
モデルが正しい自己書式認識判定を行うとき, モデル残ストリーム内のベクトルを差動活性化する。
ベクトルはモデルの振る舞いと知覚の両方を制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 15:25:36 GMT)
In-Context Operator Learning for Linear Propagator Models [0.0] 最適順序実行問題に対する線形プロパゲータモデルの文脈における演算子学習について検討する。
いくつかのプロパゲータカーネルによると、過渡的な価格への影響は時間の経過とともに持続し、崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:15:47 GMT)
How more data can hurt: Instability and regularization in next-generation reservoir computing [0.0] 我々は、この現象のより極端なバージョンが、力学系のデータ駆動モデルに現れることを示した。
トレーニングデータの多いフローマップの表現がより良くなったにもかかわらず、NGRCは不条件の積分器を採用でき、安定性を損なうことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 20:21:29 GMT)
Hierarchical Pattern Decryption Methodology for Ransomware Detection Using Probabilistic Cryptographic Footprints [0.0] このフレームワークは、高度なクラスタリングアルゴリズムと機械学習を組み合わせて、ランサムウェアによる異常を分離する。
偽陽性率を低く保ちながら、悪意のある暗号化操作と良心的な活動とを効果的に区別する。
リアルタイム異常評価の導入により、ランサムウェア検出における致命的なレイテンシ問題に対処し、迅速な応答能力が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 05:26:17 GMT)
Harnessing Contrastive Learning and Neural Transformation for Time Series Anomaly Detection [0.0] 時系列異常検出(TSAD)は多くの産業応用において重要な役割を担っている。
コントラスト学習は、ラベルのないデータから意味のある表現を抽出する過程において、時系列領域で勢いを増している。
本研究では,学習可能な変換で強化されたウィンドウベースのコントラスト学習戦略を取り入れた新しいアプローチであるCNTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:30:47 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） (Sat, 25 Jan 2025 21:49:18 GMT)
From Bugs to Benefits: Improving User Stories by Leveraging Crowd Knowledge with CrUISE-AC [0.0] 我々は,CrUISE-ACを,問題を調査し,与えられたユーザストーリーに対する非自明な追加受け入れ基準を生成する完全自動化手法として提示する。
評価の結果,生成した受け入れ基準の80～82%がユーザストーリーに関連性のある要件を付加していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:44:24 GMT)
Finite and Asymptotic Key Analysis for CubeSat-Based BB84 QKD with Elliptical Beam Approximation [0.0] 衛星とCubeSatベースの量子鍵分布(QKD)は、安全な長距離通信のための有望なソリューションである。
本研究では,有限ブロックおよびシングルパス秘密鍵長の計算に用いる統計手法の性能について検討した。
効率的なBB84プロトコルは、大気条件の異なる標準バージョンよりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 09:12:56 GMT)
FAAGC: Feature Augmentation on Adaptive Geodesic Curve Based on the shape space theory [0.0] 本稿では, 事前形状空間における適応測地曲線 (FAAGC) によるデータ増大のための特徴拡張法を提案する。
FAAGCは、データスカース条件下での分類精度を改善し、さまざまな機能タイプでうまく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:11:30 GMT)
Explainable YOLO-Based Dyslexia Detection in Synthetic Handwriting Data [0.0] 本研究は、YOLOに基づくオブジェクト検出の新たな応用として、手書き文字パターンの分離とラベル付けについて述べる。
個々の文字はまず収集され、32x32サンプルに前処理され、その後、現実的な筆跡をシミュレートするためにより大きな合成語に組み立てられる。
実証的には、精度、リコール、F1測定値が0.999を超えるほぼ完全な性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:14:16 GMT)
Entanglement of weighted graphs uncovers transitions in variable-range interacting models [0.0] 我々は,Isingモデルと相互作用する可変レンジパワー則が,真の絡み合ったグラフ状態を生成することを示す。
システム全体から有限サイズのサブシステムを実現するため,我々は局所的な測定戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:37:55 GMT)
Enhanced Intrusion Detection in IIoT Networks: A Lightweight Approach with Autoencoder-Based Feature Learning [0.0] 侵入検知システム(IDS)は,異常なネットワーク行動や悪質な活動の検出・防止に不可欠である。
本研究は,次元縮小のためのオートエンコーダの活用を含む,IDS性能向上のための6つの革新的なアプローチを実装した。
我々はJetson Nano上で最初にモデルをデプロイし、バイナリ分類では0.185ms、マルチクラス分類では0.187msの推論時間を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 16:24:18 GMT)
Effect of hyperparameters on variable selection in random forests [0.0] 理論的分布と経験的遺伝子発現データを用いた2つのシミュレーション研究に基づいて,VitaおよびBoruta変数選択法の効果を評価する。
弱い相関の予測変数の場合、分割変数数のデフォルト値は最適であるが、サンプル分数の小さい値の方が感度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 11:32:29 GMT)
Cross-modal Context Fusion and Adaptive Graph Convolutional Network for Multimodal Conversational Emotion Recognition [0.0] 本稿では、クロスモーダルコンテキスト融合モジュール、適応グラフ畳み込み符号化モジュール、感情分類モジュールを含む、新しいマルチモーダル感情認識手法を提案する。
我々のモデルは、公開されているベンチマークデータセットの最先端の手法を超越し、高い認識精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:53:53 GMT)
Construction of new type of CNOT gate using cross-resonance pulse in the transmon-PPQ system [0.0] トランスモンとパリティ保護量子ビットからなる超伝導ハイブリッドシステムにおいて,新しいタイプのCNOTゲートの実装方法を示す。
我々の研究は、ハイブリッドシステムが量子コンピュータの新しいプラットフォームを提供する可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 13:40:14 GMT)
Constraints from Entanglement Wedge Nesting for Holography at a Finite Cutoff [0.0] Entanglement wedge nesting (EWN) には$mathcalW_E(A) cup MathcalW_E(B) subseteq MathcalW_E(Acup B)$が必要である。
両面にETWブレーンを配したBTZブラックホール形状のEWNについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 02:12:10 GMT)
Conditional Variable Flow Matching: Transforming Conditional Densities with Amortized Conditional Optimal Transport [0.0] 本研究では,連続条件変数間のアモート化を伴う条件分布の変換を学習するフレームワークである条件変数フローマッチングを提案する。
CVFMは、離散的かつ連続的な条件付きマッピングベンチマーク、画像から画像へのドメイン転送、製造過程における材料内部構造の時間的進化をモデル化するなど、ますます困難な問題群で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 22:37:34 GMT)
Characterization of Nanostructural Imperfections in Superconducting Quantum Circuits [0.0] ジョセフソン接合とスパイラル共振器の断面の原子レベル特性について述べる。
酸化物層の形成と炭素系汚染に関連する構造欠陥を同定した。
その結果、重要なインターフェースにおけるTLSの欠陥がデバイスの性能を制限する上で重要な役割を担っていることを理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:43:41 GMT)
An Attempt to Unraveling Token Prediction Refinement and Identifying Essential Layers of Large Language Models [0.0] 本研究の目的は,大規模言語モデル (LLM) がいかに反復的にトークン予測を洗練するかを明らかにすることである。
我々は、LLMが入力コンテキストから情報にアクセスして利用する方法と、関連する情報の配置がモデルのトークン予測改善プロセスにどのように影響するかに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 03:34:15 GMT)
A Novel Finite Fractional Fourier Transform and its Quantum Circuit Implementation on Qudits [0.0] 離散分数フーリエ変換(DFrFT)の新しい数論的定義を提案する。
DFrFT は算術回転群 $SO_2[mathbbZ_pn]$ の生成元の N 倍 N$ 次元ユニタリ表現として定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 14:37:56 GMT)
A Noncommutative Nullstellensatz for Perfect Two-Answer Quantum Nonlocal Games [0.0] 完全量子戦略を持つ2解非局所ゲームもまた、完全古典戦略を持つことを証明している。
この結果は非可換ヌルサッツの特別なケースを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 01:43:59 GMT)
A New Approach for Knowledge Generation Using Active Inference [0.0] セマンティックネットワークモデルを含む、人間の脳内での知識の生成方法に関する様々なモデルが提案されている。
本研究では、脳の自由エネルギー原理に基づいて、3種類の宣言的、手続き的、条件的知識を生成するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 07:06:33 GMT)
A Floating Normalization Scheme for Deep Learning-Based Custom-Range Parameter Extraction in BSIM-CMG Compact Models [0.0] 提案手法では,前方および逆ANNアーキテクチャ内での浮動正規化方式を提案する。
浮動小数点正規化手法はユーザ指定範囲に動的に適応し、抽出したパラメータの微調整制御を可能にする。
TCAD 14 nm FinFET プロセスを用いた実験的検証により,Cgg-Vg および Id-Vg パラメータ抽出の精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 12:02:38 GMT)
$e$-product of distributions, with applications [0.0] この定義は、特に、特定の非自己随伴数様作用素の(一般化された)固有値に目を向けると生じるいくつかの分布の生物非正規性を証明するために適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Jan 2025 17:59:09 GMT)