Recent arXiv: May 28, 2024
下記の文章は arXiv に投稿された学術論文を元に Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 1: 注目すべき最新トピックについて、具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
最新の注目すべきトピックとして、「テーブル質問応答（QA）」、「オープンドメイン質問応答（ODQA）」、「インターネット研究におけるポストAPI時代」、「量子力学における主観性」が挙げられます。以下にそれぞれの分野における具体的な論文とその詳細を述べます。
テーブル質問応答（QA）に関する研究:
論文タイトル: Multi-hop Few-shot Open Rich Table QA (MFORT-QA)
概要: この論文では、表やハイパーリンクのネストされたコンテキストから情報を抽出するための新しいアプローチ「MFORT-QA」を紹介しています。まず、Few-Shot Learning（FSL）を用いて、与えられた質問に基づいて関連する表とハイパーリンクのコンテキストを取得します。次に、取得した内容を用いて、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）への入力としてfew-shotプロンプトを構築します。複雑な質問に答えるために、Chain-of-thought（CoT）プロンプトを使用して質問を一連の質問と推論の思考に分解します。Retrieval-Augmented Generation（RAG）により、推論の思考と質問に関連する表とコンテキストが取得され、プロンプトを補完してより正確な回答をLLMから得ることができます。OTT-QAからの実証結果は、この抽象的QAアプローチが従来の抽出的Table QAメソッドの精度を大幅に向上させることを示しています。オープンドメイン質問応答（ODQA）に関する研究:
論文タイトル: Self-Prompting
概要: この論文では、特定の背景ドキュメントを明示的に提供せずに質問に答えるODQAタスクに焦点を当てています。ゼロショット設定では、特定の検索リーダーモデルをトレーニングするためのデータがないため、このタスクは特に困難です。GPT-3などの最近のLLMは、直接プロンプトメソッドを使用してゼロショットODQAでの有効性を示していますが、これらのメソッドはLLMの潜在的な可能性を完全に活用するには至っていません。そこで我々は、LLMのパラメータにエンコードされた膨大な知識と強力な指示理解能力を明示的に活用するSelf-Promptingフレームワークを提案します。具体的には、LLMに段階的にプロンプトして、背景パッセージと説明を完全にゼロから生成する複数の擬似QAペアを生成し、これらの要素をコンテキスト学習に利用します。実験結果は、我々の方法が以前の最先端のゼロショットメソッドを大幅に上回り、完全なトレーニングデータにおける様々なカスタマイズされたファインチューニングモデルと同等のパフォーマンスを達成することを示しています。コードはhttps://github.com/lockon-n/self-promptingで利用可能です。インターネット研究におけるポストAPI時代に関する研究:
概要: ソーシャルメディアAPIへのアクセスが中止されたことにより、インターネット研究と計算社会科学全体に悪影響が出ています。このデータへのアクセス不足は、インターネット研究のポストAPI時代と呼ばれています。しかし、適切な検索クエリが提供されれば、人気のある検索エンジンはソーシャルメディアデータをクロール、キャプチャ、およびサーフェスする手段を持っており、このジレンマに対する解決策を提供する可能性があります。我々は、SERPがソーシャルメディアデータの完全かつ偏りのないサンプルを提供するか、また、直接APIアクセスの代替として実行可能かどうかを問います。RedditとTwitter/Xからの非サンプリングデータと（Google）SERP結果との比較分析を行うことで、SERP結果が人気のある投稿に偏り、政治的な投稿、ポルノ、下品な投稿に対して偏りがあり、感情がよりポジティブであり、大きなトピックのギャップがあることがわかります。全体として、SERPはソーシャルメディアAPIアクセスの実行可能な代替手段ではないと結論づけています。量子力学における主観性に関する研究:
概要: Khrennikovは、彼がOzawa intersubjectivity theoremと呼ぶものを使用して、量子力学において主観性が必ず検証されると主張し、QBismおよびより一般的にはすべての視点的な解釈を批判しています。QBistの以前の2つの論文に同意しながら、Khrennikovの証明が有効でない理由を説明しますが、そのうちの1つとは対照的に、QBismでの主観性の扱い方を批判しています。
Question 2: 数学的な観点から注目すべき最新トピックについて、具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
この質問は数学的な観点からの最新トピックを求めていますが、与えられたコンテキストは主に人工知能（AI）、特に深層学習や大規模言語モデル（LLM）を応用した研究に関するものです。数学的な観点というよりは、AIや機械学習技術がどのように応用されているかに焦点を当てた内容ですが、以下にその分野の専門家向けに詳しく説明します。
知識追跡（KT）とは、学生の過去のインタラクションに基づいて学習者の知識習得度を推定することを目的としています。最近のディープラーニングベースのKT（DLKT）アプローチは、KTタスクにおいて印象的なパフォーマンスを達成しています。しかし、予算の制約やプライバシーの懸念などの理由で、多くの実世界のシナリオでは利用可能な学生のインタラクションが非常に限られています。この論文では、リソースが少ないKTデータセットへの適応を効果的に促進するために、リッチリソースKTデータセットから転移可能なパラメータと表現を学習することを目的とした低リソースKTフレームワークであるLoReKTを提案しています。具体的には、トランスフォーマーのデコーダーのみを積み重ねた簡素化されたDLKTモデルアーキテクチャを使用し、複数のKTデータソースからの学生のインタラクションを組み込むためのエンコーディングメカニズムを設計しています。さらに、ファインチューニング段階で重要度の高いパラメータを優先的に更新する一方で、重要度の低いものを制約するための重要度メカニズムを開発しています。
オープンドメイン質問応答（ODQA）は、特定の背景文書を明示的に提供せずに質問に答えることを目指しています。このタスクは、トレーニング用のデータが利用できないゼロショットの設定において特に挑戦的です。この論文では、大規模言語モデル（LLM）であるGPT-3などがゼロショットODQAにおいて直接プロンプトメソッドを使用することでその有効性を示しているにもかかわらず、これらのメソッドはLLMの潜在的な可能性を完全に活用するには至っていないと指摘しています。そこで、LLMのパラメータにエンコードされた膨大な知識と強力な指示理解能力を明示的に活用するためのSelf-Promptingフレームワークを提案しています。具体的には、LLMに段階的にプロンプトして、背景パッセージと説明を含む複数の擬似QAペアを完全にゼロから生成します。これらの生成された要素は、インコンテキスト学習に利用されます。
人工知能技術の連続的な発展により、市場動向を予測するために機械学習技術を使用することはもはや手の届かないものではなくなっています。この論文では、人工知能が画像認識や自然言語処理などの分野で広く使用されていること、および量的投資の分野におけるその巨大な影響について述べています。量的投資はデータ分析、モデル構築、プログラムトレーディングを通じて安定したリターンを得るための投資方法であり、金融機関や投資家に深く愛されています。人工知能技術に基づく量的投資戦略は、このような背景の下で生まれています。人工知能を量的投資に適用し、利益とリスク管理をよりよく実現する方法は、研究の焦点であり難題でもあります。
現代の速いペースの産業では、専門家は毎日大量の文書を要約し、それらから重要な情報を抽出するという課題に直面しています。これらの情報は、しばしば表やそのネストされたハイパーリンク内に隠されています。この課題に対処するために、表に関する質問応答（Table QA）のアプローチが開発されました。しかし、質問に対して表と金のセル座標からの答えを提供する従来のTable QAトレーニングタスクでは、正確な答えを抽出することが常に保証されるわけではありません。この論文では、Large Language Models（LLM）の最近の進歩により、プロンプトを使用して表データから情報を抽出する新たな可能性が開かれています。具体的には、Multi-hop Few-shot Open Rich Table QA（MFORT-QA）アプローチを紹介しています。このアプローチは、Few-Shot Learning（FSL）を含む2つの主要なステップで構成されています。第一ステップでは、与えられた質問に基づいて関連する表とハイパーリンクのコンテキストが取得されます。次に、取得されたコンテンツを使用して、LLM（例えばChatGPT）に入力するためのフューショットプロンプトを構築します。複雑な質問に答えるための課題に取り組むため、第二ステップではChain-of-thought（CoT）プロンプトを活用して、複雑な質問を一連の質問と推論の考え方に多段階的に分解します。Retrieval-Augmented Generation（RAG）はこのプロセスを強化し、結果として生じる推論の考え方と質問に関連する表やハイパーリンクのコンテキストを取得します。これらの追加のコンテキストは、第一ステップで使用されるプロンプトを補完するために使用され、LLMからのより正確な回答をもたらします。OTT-QAからの実証的な結果は、私たちの抽象的なQAアプローチが抽出的なTable QAメソッドの精度を大幅に向上させることを示しています。
これらの論文は、それぞれの分野における最新の研究成果を示しており、数学的な観点からはデータの分析やモデルの構築に関する方法論に関連していると言えます。しかし、数学的な理論や定理に直接関連する内容ではないため、数学の専門家にとっては間接的な関心事となるかもしれません。それぞれの論文は、AI技術の応用に関する具体的な手法やフレームワークを提案しており、その背後には確率論、統計学、最適化理論などの数学的な概念が使われています。専門家はこれらの研究を通じて、数学とAIの交差する領域における最新のトピックを探求することができるでしょう。
Question 3: 物理学的な観点から注目すべき最新トピックについて、具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
回答：質問の内容に従い、物理学に関連する最新の研究トピックについての具体的な論文を列挙し、その分野の専門家に詳細に説明するという要求に答えるためには、物理学関連の論文が必要です。しかし、提供されたコンテキストには、物理学のトピックに関連する論文は含まれておらず、主に知識追跡（Knowledge tracing）、オープンドメイン質問応答（Open-Domain Question Answering）、経済学における価格予測に関する学習ルール、人工知能を用いた量的投資戦略の研究に関するものが挙げられています。したがって、物理学の最新トピックについて具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明することは、提供されたコンテキストからは不可能です。物理学の最新トピックに関する情報が必要な場合は、その分野の学術雑誌や研究データベースを参照する必要があります。
Question 4: 情報科学的な観点から注目すべき最新トピックについて、具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
情報科学の分野における最新の注目トピックとしては、以下の論文が挙げられます。
知識追跡（Knowledge Tracing、KT）に関する研究で、特にディープラーニングを用いたアプローチ（DLKT）に焦点を当てた研究があります。本論文では、リソースが限られた状況下でのKTデータセットに対処するためのフレームワーク「LoReKT」を提案しています。リッチリソースのKTデータセットから転移可能なパラメータや表現を事前学習し、それを用いてリソースが少ないKTデータセットへの効果的な適応を図る方法が提案されており、トランスフォーマーデコーダーのスタックを使用したモデルアーキテクチャの簡素化や、重要度に基づくパラメータ更新のメカニズムが開発されています。
人工知能技術を用いた量的投資戦略の研究です。本論文では、AI技術を量的投資に適用する方法と、利益とリスク管理を達成するためのアプローチについて検討しています。特に、アメリカのインフレーションや連邦準備制度がグローバルな資産の方向性に影響を与えていることに触れ、中国の株式市場にも影響を及ぼしていると指摘しています。
オープンドメイン質問応答（Open-Domain Question Answering、ODQA）に関する研究で、特にゼロショット環境下での課題に焦点を当てた研究があります。本論文では、大規模言語モデル（LLM）のパラメータにエンコードされた知識と指示理解能力を活用するための「Self-Prompting」フレームワークを提案しています。この方法では、LLMを段階的にプロンプトして、バックグラウンドパッセージや説明を含む擬似QAペアをゼロから生成し、その生成された要素をコンテキスト学習に利用しています。
大規模言語モデル（LLM）に関連する研究動向について分析した論文があります。この論文では、2018年から2022年にかけてのトレンドと比較して、2023年の最新の傾向について詳細に分析しています。社会的影響への考慮の増加、新規著者の流入、産業界と学術界の出版動向の変化、機関間のコラボレーションなどが議論されており、情報科学分野の将来を形作る上での示唆が提供されています。
これらの論文は、情報科学の分野における最新の研究動向として注目すべきものであり、専門家にとってはディープラーニングを用いた教育技術、人工知能と金融、ゼロショット学習、大規模言語モデルの社会的影響など、多様な分野における進展を理解するための重要な情報源となります。
Question 5: 医学的な観点から注目すべき最新トピックについて、具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
申し訳ありませんが、提供された文脈には医学的な観点から注目すべき最新トピックに関する具体的な論文は含まれておらず、主に知識追跡（Knowledge tracing）、オープンドメイン質問応答（Open-Domain Question Answering）、人工知能を活用した市場トレンドの予測、および表データからの情報抽出（Table Question Answering）に関する研究が紹介されています。したがって、医学分野の最新トピックに関する詳細な情報を提供することはできません。
ただし、一般的に医学分野では、COVID-19のパンデミックに関連する研究、遺伝子編集技術（CRISPR-Cas9など）、個別化医療、バイオインフォマティクス、人工知能を利用した診断支援システムなどが注目されるトピックです。これらの分野での最新の研究に関心がある場合、PubMedやGoogle Scholarなどの学術データベースを利用して、最新の医学論文を検索することをお勧めします。
Question 6: 生物学的な観点から注目すべき最新トピックについて、具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
申し訳ありませんが、与えられたコンテキストには生物学的な観点からの最新トピックに関する具体的な論文は含まれておらず、知識トレース(KT)、自然言語生成(NLG)、オープンドメイン質問応答(ODQA)、テーブル質問応答(QA)に関する最新の研究についてのみ言及されています。生物学のトピックについての情報は提供されていないため、その分野の専門家向けの説明はできかねます。もし生物学に関連する最新の研究についての情報が必要な場合は、具体的な分野やトピックを明示していただければ、その範囲での情報を提供することが可能です。
Question 7: 統計学的な観点から注目すべき最新トピックについて、具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
最新の研究トピックとして、以下の論文を挙げ、統計学的な観点から専門家向けに詳細に説明します。
「ナレッジトレーシング（KT）における深層学習ベースのアプローチ（DLKT）」に関する論文では、学生の過去のインタラクションに基づいて学生の知識習得度を推定する手法が提案されています。この研究では、リソースが豊富なKTデータセットから転移可能なパラメータと表現を学習し、リソースが限られたKTデータセットへの適応を容易にする「LoReKT」というフレームワークが提案されています。トランスフォーマーデコーダのスタックのみを用いてDLKTモデルのアーキテクチャを単純化し、学生インタラクションを複数のKTデータソースから組み込むためのエンコーディング機構と、微調整段階で重要度の高いパラメータを優先的に更新するための重要度メカニズムを開発しています。
「AI技術を用いた量的投資戦略」に関する論文では、機械学習技術を活用して市場のトレンドを予測する手法が紹介されています。AI技術が量的投資においてどのように利用され、利益とリスクの管理をどのように行うかが議論されており、米国のインフレや連邦準備制度が投資家に与える影響などが考慮されています。
「ソーシャルメディアAPIへのアクセス制限」に関する論文では、インターネット研究や計算社会科学の分野におけるデータアクセスの問題が取り上げられています。この研究では、検索エンジンの検索結果ページ（SERP）がソーシャルメディアデータの代替手段となり得るかどうかを分析しており、SERPが人気のある投稿に偏っていることや、政治的、ポルノグラフィックな投稿に対して偏見を持っていることなどが明らかにされています。
「表データからの情報抽出を目的としたTable QA（質問応答）」に関する論文では、文書から重要な情報を抽出するための新しい手法が提案されています。この研究では、Large Language Models（LLMs）を用いて、複雑な質問をシーケンシャルな質問チェーンと推論思考に分解することで、表データから情報を抽出する「Multi-hop Few-shot Open Rich Table QA (MFORT-QA)」アプローチが導入されています。
これらの論文は、統計学的手法を用いてデータから知見を抽出し、AI技術を統計学の問題に応用する最新の研究トピックを示しています。専門家はこれらのアプローチを理解し、実際の問題解決に応用することが期待されます。
Question 8: 金融経済学的な観点から注目すべき最新トピックについて、具体的な論文を列挙し、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
金融経済学の分野では、人工知能（AI）技術の応用が注目されており、特に量的投資戦略におけるAI技術の活用が最新トピックとして挙げられます。この文脈で、以下の論文が具体的な研究として参照されます。
AI技術を用いた量的投資に関する研究：
この論文では、AI技術を量的投資に応用することで、利益の最大化とリスクコントロールをどのように実現するかが研究されています。特に、アメリカのインフレーションや連邦準備制度の動向が投資家の関心事となっており、これがグローバルな資産の方向性、中国株市場を含む、に影響を与えていると指摘されています。知識追跡（KT）に関する研究：
「LoReKT」と呼ばれる低リソースKTデータセット向けのフレームワークが提案されています。これは、豊富なリソースを持つKTデータセットから事前に学習したパラメータと表現を転移し、低リソースの環境での適応を促進することを目的としています。トランスフォーマーデコーダーのみを用いたモデルアーキテクチャの単純化や、重要なパラメータの更新を優先するメカニズムの開発などが特徴です。オープンドメイン質問応答（ODQA）に関する研究：
この論文では、特定の背景文書を明示的に提供せずに質問に答えるODQAタスクにおいて、ゼロショット設定での挑戦が取り組まれています。特に、大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に活用するための「Self-Prompting」フレームワークが提案されており、LLMのパラメータにエンコードされた膨大な知識と指示理解能力を明示的に利用する手法が開発されています。
これらの論文は、金融経済学の分野におけるAI技術の応用とその影響を深く理解するための重要な資料となります。専門家は、これらの研究を通じてAI技術が金融市場の分析、予測、リスク管理にどのように貢献しているか、またその限界と可能性を探求することができるでしょう。
References
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Topics, Authors, and Institutions in Large Language Model Research: Trends from 17K arXiv Papers
Rajiv Movva, Sidhika Balachandar, Kenny Peng, Gabriel Agostini, Nikhil Garg, Emma Pierson , 2024-04-28 , http://arxiv.org/abs/2307.10700v4
Static Application Security Testing (SAST) Tools for Smart Contracts: How Far Are We?
Kaixuan Li, Yue Xue, Sen Chen, Han Liu, Kairan Sun, Ming Hu, Haijun Wang, Yang Liu, Yixiang Chen , 2024-04-28 , http://arxiv.org/abs/2404.18186v1
Application and practice of AI technology in quantitative investment
Shuochen Bi, Wenqing Bao, Jue Xiao, Jiangshan Wang, Tingting Deng , 2024-04-28 , http://arxiv.org/abs/2404.18184v1
Mahalanobis balancing: a multivariate perspective on approximate covariate balancing
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Parameterized Vertex Integrity Revisited
Tesshu Hanaka, Michael Lampis, Manolis Vasilakis, Kanae Yoshiwatari , 2024-04-26 , http://arxiv.org/abs/2402.09971v2
FairDeDup: Detecting and Mitigating Vision-Language Fairness Disparities in Semantic Dataset Deduplication
Eric Slyman, Stefan Lee, Scott Cohen, Kushal Kafle , 2024-04-24 , http://arxiv.org/abs/2404.16123v1
Optimal Task Assignment and Path Planning using Conflict-Based Search with Precedence and Temporal Constraints
Yu Quan Chong, Jiaoyang Li, Katia Sycara , 2024-04-22 , http://arxiv.org/abs/2402.08772v3
Challenges to Inflation in the Post-Planck Era
Jingwei Liu, Fulvio Melia , 2024-04-16 , http://arxiv.org/abs/2404.10956v1
A numerical study of vortex nucleation in 2D rotating Bose-Einstein condensates
Guillaume Dujardin, Ingrid Lacroix-Violet, Anthony Nahas , 2024-04-16 , http://arxiv.org/abs/2211.02316v2
Not All Metrics Are Guilty: Improving NLG Evaluation by Diversifying References
Tianyi Tang, Hongyuan Lu, Yuchen Eleanor Jiang, Haoyang Huang, Dongdong Zhang, Wayne Xin Zhao, Tom Kocmi, Furu Wei , 2024-04-03 , http://arxiv.org/abs/2305.15067v2
Navigating the Post-API Dilemma | Search Engine Results Pages Present a Biased View of Social Media Data
Amrit Poudel, Tim Weninger , 2024-04-02 , http://arxiv.org/abs/2401.15479v3
Using Deep Learning to Increase Eye-Tracking Robustness, Accuracy, and Precision in Virtual Reality
Kevin Barkevich, Reynold Bailey, Gabriel J. Diaz , 2024-03-28 , http://arxiv.org/abs/2403.19768v1
Discrete subgroups of semisimple Lie groups, beyond lattices
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SecGraph: Towards SGX-based Efficient and Confidentiality-Preserving Graph Search
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Self-Prompting Large Language Models for Zero-Shot Open-Domain QA
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Performance Evaluation of IEEE 802.11bf Protocol in the sub-7 GHz Band
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Rethinking Information Loss in Medical Image Segmentation with Various-sized Targets
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MFORT-QA: Multi-hop Few-shot Open Rich Table Question Answering
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A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence
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Cross-domain Random Pre-training with Prototypes for Reinforcement Learning
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End-to-End Graph-Sequential Representation Learning for Accurate Recommendations
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From Paper to Card: Transforming Design Implications with Generative AI
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From Reals to Logic and Back: Inventing Symbolic Vocabularies, Actions, and Models for Planning from Raw Data
Naman Shah, Jayesh Nagpal, Pulkit Verma, Siddharth Srivastava , 2024-03-04 , http://arxiv.org/abs/2402.11871v4
Classical Dynamics of Vortex Solitons from Perturbative Scattering Amplitudes
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The Parametric Complexity of Operator Learning
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The Value of Extended Reality Techniques to Improve Remote Collaborative Maintenance Operations: A User Study
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JCLEC-MO: a Java suite for solving many-objective optimization engineering problems
Aurora Ramírez, José Raúl Romero, Carlos García-Martínez, Sebastián Ventura , 2024-02-28 , http://arxiv.org/abs/2402.18616v1
Escaping Local Optima in Global Placement
Ke Xue, Xi Lin, Yunqi Shi, Shixiong Kai, Siyuan Xu, Chao Qian , 2024-02-28 , http://arxiv.org/abs/2402.18311v1
Human Choice Prediction in Language-based Persuasion Games: Simulation-based Off-Policy Evaluation
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Fast and Accurate Estimation of Low-Rank Matrices from Noisy Measurements via Preconditioned Non-Convex Gradient Descent
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Dynamical systems on some elliptic modular surfaces via operators on line arrangements
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Similarity-based analogical proportions
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GHG emissions in the EU-28. A multilevel club convergence study of the Emission Trading System and Effort Sharing Decision mechanisms
María José Presno, Manuel Landajo, Paula Fernández González , 2024-02-08 , http://arxiv.org/abs/2402.01784v2
On Confidence Sequences for Bounded Random Processes via Universal Gambling Strategies
J. Jon Ryu, Alankrita Bhatt , 2024-02-04 , http://arxiv.org/abs/2207.12382v2
Responsible developments and networking research: a reflection beyond a paper ethical statement
Daphne Tuncer, Marc Bruyere , 2024-02-01 , http://arxiv.org/abs/2402.00442v1
Time-Quantitatively Nonblocking Supervisory Control of Timed Discrete-Event Systems
Renyuan Zhang, Jiale Wu, Junhua Gou, Yabo Zhu, Kai Cai , 2024-01-28 , http://arxiv.org/abs/2403.08781v1
Can AI Assistants Know What They Don't Know?
Qinyuan Cheng, Tianxiang Sun, Xiangyang Liu, Wenwei Zhang, Zhangyue Yin, Shimin Li, Linyang Li, Zhengfu He, Kai Chen, Xipeng Qiu , 2024-01-28 , http://arxiv.org/abs/2401.13275v2
SupMAE: Supervised Masked Autoencoders Are Efficient Vision Learners
Feng Liang, Yangguang Li, Diana Marculescu , 2024-01-21 , http://arxiv.org/abs/2205.14540v3
AGADIR: Towards Array-Geometry Agnostic Directional Speech Recognition
Ju Lin, Niko Moritz, Yiteng Huang, Ruiming Xie, Ming Sun, Christian Fuegen, Frank Seide , 2024-01-18 , http://arxiv.org/abs/2401.10411v1
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