Retrosynthetic Planning with Dual Value Networks [120.6] 再合成は、商業的に利用可能な出発物質から標的分子を合成する経路を見つけることを目的としている。
本研究では、2つの価値ネットワークが分子の合成可能性とコストを予測するオンライン学習アルゴリズムであるPlanning with Dual Value Networks (PDVN)を提案する。
PDVNは短い合成経路を見つけ、平均経路長はRetro*は5.76から4.83に、RetroGraphは5.63から4.78に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:43:53 GMT)
The Flan Collection: Designing Data and Methods for Effective
Instruction Tuning [118.7] 本研究は,Flan 2022の開発を壊し,一般公開された指導チューニング手法の設計決定について検討する。
タスクバランスやエンリッチメントの手法は見過ごされがちだが、効果的な指導チューニングには不可欠である。
インストラクションチューニングの研究を加速するために、データセット、テンプレート、メソッドのFlan 2022コレクションを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:03:44 GMT)
Dynamic Storyboard Generation in an Engine-based Virtual Environment for
Video Production [92.1] VDS(Virtual Dynamic Storyboard)を導入し,仮想環境でのストーリーボード撮影を可能にする。
形式化されたストーリースクリプトとカメラスクリプトが入力として与えられたら、いくつかのキャラクターアニメーションとカメラムーブメント提案を生成する。
候補から高品質なダイナミックなストーリーボードをピックアップするために,プロのマニュアル作成データから学習したショット品質基準に基づいて,ショットランキング判別器を装備する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:02:25 GMT)
Rateless Autoencoder Codes: Trading off Decoding Delay and Reliability [90.2] 本稿では、ノイズの多いコードワードが完全に受信される前に、送信メッセージの復号に適した、新しいレートレスオートエンコーダ(AE)ベースのコード設計を提案する。
提案したレートレスAEは、復号遅延の低減のために信頼性をトレードオフすることが望ましいシナリオにおいて、従来のAE設計よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:29:19 GMT)
Grounding Language Models to Images for Multimodal Generation [89.3] 本手法は,大規模テキストのみの事前学習から学習した言語モデルの能力を活用する。
言語モデルを凍結させ、入力層と出力層を微調整して、モダリティ間の相互作用を可能にする。
これにより、任意にインターリーブされた画像とテキストの入力を処理し、検索した画像でインターリーブされた自由形式のテキストを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:33:44 GMT)
NP-Match: Towards a New Probabilistic Model for Semi-Supervised Learning [86.6] 半教師付き学習(SSL)は近年広く研究されており、ラベルのないデータを活用する効果的な方法である。
本研究では,ニューラルネットワーク(NP)を半教師付き画像分類タスクに調整し,NP-Matchと呼ばれる新しい手法を提案する。
NP-Matchは、予測を行う際のデータポイントを暗黙的に比較し、その結果、ラベル付けされていない各データポイントの予測がラベル付きデータポイントに影響される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:44:45 GMT)
PromptMix: Text-to-image diffusion models enhance the performance of
lightweight networks [83.1] ディープラーニングタスクは、人間のオペレーターに時間がかかりすぎるアノテーションを必要とする。
本稿では,既存のデータセットのサイズを人工的に向上するPromptMixを紹介する。
PromptMixは軽量ネットワークの性能を最大26%向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 12:33:01 GMT)
Differentially-Private Hierarchical Clustering with Provable
Approximation Guarantees [79.6] 階層クラスタリングのための微分プライベート近似アルゴリズムについて検討する。
例えば、$epsilon$-DPアルゴリズムは入力データセットに対して$O(|V|2/epsilon)$-additiveエラーを示さなければならない。
本稿では,ブロックを正確に復元する1+o(1)$近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:14:30 GMT)
Benchmarking Large Language Models for News Summarization [79.4] 大規模言語モデル(LLM)は自動要約を約束しているが、その成功の背景にある理由はよく分かっていない。
LLMのゼロショット要約能力の鍵は、モデルサイズではなく、命令チューニングにある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:46:19 GMT)
Debiasing Vision-Language Models via Biased Prompts [79.0] 本稿では,テキスト埋め込みにおけるバイアスのある方向を投影することで,視覚言語基盤モデルを疎外する一般的な手法を提案する。
偏平投影行列を組み込んだテキストのみをデバイアスすることで、ロバストな分類器と公正な生成モデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:09:33 GMT)
Gaussian Noise is Nearly Instance Optimal for Private Unbiased Mean
Estimation [78.9] 予測出力が入力データセットの平均値に等しい差分プライベート機構を考察する。
集中型差分プライバシーの設定において、そのような偏りのない平均推定器は、全ての入力に対して、少なくとも多くの誤差をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:47:42 GMT)
CSS code surgery as a universal construction [77.7] 連鎖複体間の写像を用いて,Calderbank-Shor-Steane (CSS) 符号間のコードマップを定義する。
鎖状錯体のカテゴリにおいて,特定のコリミットを用いたコード間のコード手術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:17:25 GMT)
Physics-constrained 3D Convolutional Neural Networks for Electrodynamics [77.3] 時間変化電流と電荷密度J(r,t)とp(r,t)をベクトルおよびスカラーポテンシャルA(r,t)とV(r,t)にマッピングする3次元畳み込みPCNNを作成する。
我々はマクスウェル方程式に従って電磁場を生成する: B=curl(A), E=-div(V)-dA/dt。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:51:28 GMT)
NASiam: Efficient Representation Learning using Neural Architecture
Search for Siamese Networks [76.8] シームズネットワークは、自己教師付き視覚表現学習(SSL)を実現するための最も傾向のある方法の1つである。
NASiamは、初めて微分可能なNASを使用して、多層パーセプトロンプロジェクタと予測器(エンコーダ/予測器ペア)を改善する新しいアプローチである。
NASiamは、小規模(CIFAR-10/CIFAR-100)と大規模(画像Net)画像分類データセットの両方で競合性能を達成し、わずか数GPU時間しかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:48:37 GMT)
Efficiency at maximum power of a Carnot quantum information engine [68.8] 本稿では,量子情報エンジンの有限時間Carnotサイクルを導入し,低損失状態下での出力を最適化する。
弱エネルギー測定を受ける量子ビット情報エンジンの最適性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:18:12 GMT)
Learning to reject meets OOD detection: Are all abstentions created
equal? [67.3] L2R とout-of-distribution (OOD) 検出の学習は古典的な2つの問題である。
我々はこれらの問題を公式に関連付け、どのように共同で解決されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 07:37:24 GMT)
PADL: Language-Directed Physics-Based Character Control [66.5] 本稿では,文字が行うべきハイレベルなタスクと低レベルなスキルを指定するために,ユーザが自然言語コマンドを発行できるようにするPADLを提案する。
我々は,シミュレーションされたヒューマノイドキャラクタを効果的に誘導し,多種多様な複雑な運動能力を実現するために,本フレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:59:22 GMT)
OrthoReg: Improving Graph-regularized MLPs via Orthogonality
Regularization [66.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は現在、グラフ構造データのモデリングにおいて支配的である。
グラフ正規化ネットワーク(GR-MLP)はグラフ構造情報をモデル重みに暗黙的に注入するが、その性能はほとんどのタスクにおいてGNNとほとんど一致しない。
GR-MLPは,最大数個の固有値が埋め込み空間を支配する現象である次元崩壊に苦しむことを示す。
次元崩壊問題を緩和する新しいGR-MLPモデルであるOrthoRegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:20:48 GMT)
Recursive Neural Networks with Bottlenecks Diagnose
(Non-)Compositionality [65.6] データの構成性の定量化は難しい課題であり、主に短い発話のために研究されている。
モデルにおけるデータの表現とボトルネックの有無を比較することで,構成性の測定値が得られることを示す。
本手法は、合成データを用いた算術式の評価と、自然言語データを用いた感情分類に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:46:39 GMT)
Anti-Exploration by Random Network Distillation [63.0] ランダムネットワーク蒸留 (RND) の条件付けは, 不確実性推定器として用いるのに十分な識別性がないことを示す。
この制限は、FiLM(Feature-wise Linear Modulation)に基づく条件付けによって回避できることを示す。
D4RLベンチマークで評価したところ、アンサンブルベースの手法に匹敵する性能を達成でき、アンサンブルのない手法よりも広いマージンで性能を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:18:33 GMT)
Quantum dynamics corresponding to chaotic BKL scenario [63.0] 量子化は、構成空間におけるその局在を避けるために重力特異点を悪用する。
結果は、一般相対性理論の一般特異点が量子レベルでは避けられることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 07:38:30 GMT)
Company-as-Tribe: Company Financial Risk Assessment on Tribe-Style Graph
with Hierarchical Graph Neural Networks [62.9] 企業の金融リスクはユビキタスであり、上場企業に対する早期のリスク評価は、かなりの損失を避けることができる。
従来の手法は主に企業の財務諸表に重点を置いており、企業間の複雑な関係は欠如している。
比較学習を用いて部族の構造パターンを符号化する階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)と、トライブ間の関係に基づいて情報を拡散する第2の階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:17:13 GMT)
GeneFace: Generalized and High-Fidelity Audio-Driven 3D Talking Face
Synthesis [62.3] GeneFace は、汎用的で高忠実な NeRF ベースの話し顔生成法である。
ヘッド・トルソ問題を解消するために,ヘッド・アウェア・トルソ・NeRFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:56:06 GMT)
A Data-Driven Modeling and Control Framework for Physics-Based Building
Emulators [59.8] 物理に基づく建築エミュレータのためのデータ駆動モデリングおよび制御フレームワークを提案する。
a)モデル評価を高速化し、安価な勾配を提供し、モデル予測制御(MPC)の後退地平線に対して良好な予測精度を有する、微分可能な代理モデルのオフライントレーニング。
BOPTEST(Building Optimization Testing Framework)において、複数のサロゲートモデルと異なるテストケースに対する最適化フレームワークを用いて、モデリングおよび制御性能を広範囲に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 06:55:19 GMT)
Policy Gradient for s-Rectangular Robust Markov Decision Processes [59.1] s-正方形ロバストマルコフ決定過程(MDP)のための新しいロバストポリシー勾配法(RPG)を提案する。
我々はまず、逆核を閉じた形で導出し、それが名目核の1ランク摂動であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 12:40:50 GMT)
Partitioning Distributed Compute Jobs with Reinforcement Learning and
Graph Neural Networks [58.7] 大規模な機械学習モデルは、幅広い分野に進歩をもたらしている。
これらのモデルの多くは、単一のマシンでトレーニングするには大きすぎるため、複数のデバイスに分散する必要がある。
スループットやブロッキングレートといったユーザクリティカルな指標に対して,並列化の最大化が準最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:41:07 GMT)
IM-IAD: Industrial Image Anomaly Detection Benchmark in Manufacturing [55.6] 近年、多くの高度なアルゴリズムが公表されているが、その性能は大幅に低下している。
我々の知る限り、IAD法は体系的に評価されていない。
この問題を解決するために、まず、これらのアルゴリズムの性能を評価するための均一なIM設定を提案する。
7つの主流データセットに16のアルゴリズムを含む包括的画像異常検出ベンチマーク(IM-IAD)を巧みに構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:24:45 GMT)
Auxiliary Learning as an Asymmetric Bargaining Game [50.8] 補助学習におけるタスクのバランスをとるために,AuxiNashという新しい手法を提案する。
本報告では,主課題の性能に対する貢献に基づいて,タスクの獲得能力を学ぶための効率的な手順について述べる。
複数のマルチタスクベンチマークでAuxiNashを評価し、競合する手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:41:39 GMT)
Learning Roles with Emergent Social Value Orientations [49.2] 本稿では、人間社会における典型的な「労働・役割の分断」のメカニズムを紹介する。
我々は、社会的価値指向(SVO)を伴う時空間的社会的ジレンマ(ISD)に対する有望な解決策を提供する。
創発的SVOによる学習ロール(RESVO)と呼ばれる新しい学習フレームワークは、役割の学習を社会的価値指向の出現に変換するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:54:09 GMT)
An Efficient Solution to s-Rectangular Robust Markov Decision Processes [49.1] テクスツ長方形ロバストマルコフ決定過程(MDP)に対する効率的なロバストな値反復法を提案する。
我々は,L_p$の水充填補題を用いて,ベルマン作用素を具体的形式で導出した。
最適な政策の正確な形を明らかにし、これは、その利点に比例する行動を起こす確率で、新しいしきい値ポリシーであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:54:23 GMT)
Sharp Variance-Dependent Bounds in Reinforcement Learning: Best of Both
Worlds in Stochastic and Deterministic Environments [49.0] マルコフ決定過程(MDP)の分散依存的後悔境界について検討する。
分散に依存した後悔の保証を持つアルゴリズムは、分散度の低い環境を自動的に活用することができる。
環境の微細な分散特性を特徴付けるための2つの新しい環境規範を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 06:54:06 GMT)
A Comprehensive Survey of Continual Learning: Theory, Method and
Application [48.6] 継続的学習は、AIシステムが適応的に開発するための基盤を提供する。
本稿では,基礎的設定,理論的基礎,代表的方法,実践的応用を橋渡しする継続的学習に関する包括的調査を行う。
我々は最先端かつ精巧な分類学を提供し、代表的戦略が継続的学習にどう対処するかを広範囲に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:34:56 GMT)
Retiring $\Delta$DP: New Distribution-Level Metrics for Demographic
Parity [47.8] デルタDP$のフェアネス指標は、人口格差の違反を正確に測定することはできない。
本稿では,2つの新しい公正度尺度,textiti)0値テキストfABCC/textsfABPCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 06:43:55 GMT)
Unconstrained Dynamic Regret via Sparse Coding [47.4] オンライン線形最適化(OLO)を2つの問題構造の結合の下で検討する。
本稿では,問題をスパース符号化に再キャストすることで,別の複雑性尺度を提案する。
また、新しい連続時間機械を用いて設計した静的非拘束型OLOに対して、新しい勾配適応アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 00:52:14 GMT)
Large Language Models are Versatile Decomposers: Decompose Evidence and
Questions for Table-based Reasoning [45.0] 大規模言語モデル(LLM)を効率的なテーブルベースの推論のためのデコンパイラとして活用する。
巨大な証拠(巨大な表)をサブエビデンス(小さな表)に分解し、無駄な情報の干渉を軽減する。
我々は,思考連鎖のジレンマを軽減するために,「パーシング・エグゼクティオン・フィリング」戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:51:45 GMT)
Friend-training: Learning from Models of Different but Related Tasks [44.3] フレンドトレーニングは、クロスタスクのセルフトレーニングフレームワークである。
異なるタスクを行うために訓練されたモデルは、反復的なトレーニング、擬似ラベル付け、再訓練プロセスで使用される。
フレンドトレーニングフレームワークでトレーニングしたモデルは,強靭なベースラインと比較して,最高のパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:00:56 GMT)
Personalized Privacy Auditing and Optimization at Test Time [44.2] 本稿では、モデルがテスト時に正確な予測を返却するために、入力機能を必要とするかどうかを問う。
パーソナライズされた設定の下では、各個人は最終的な決定に影響を与えることなく、これらの機能の小さなサブセットだけをリリースする必要があるかもしれない。
複数の学習課題に対する評価は、個人が同じレベルの精度を確保するために、情報の10%しか報告できないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:16:59 GMT)
DiffSTG: Probabilistic Spatio-Temporal Graph Forecasting with Denoising
Diffusion Models [41.8] 本稿では,不確実性や複雑な依存関係のモデル化が困難であることから,確率的STG予測に焦点をあてる。
本稿では,一般的な拡散モデルをSTGに一般化する最初の試みとして,DiffSTGと呼ばれる新しい非自己回帰フレームワークを提案する。
提案手法は,本質的時間学習能力STNNと拡散モデルの不確実性測定を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:42:36 GMT)
Simplex Random Features [40.8] ソフトマックスおよびガウスカーネルの非バイアス近似のための新しいランダム特徴(RF)機構であるSimplex Random Features (SimRFs)を提案する。
我々は,これらのカーネルの非バイアス推定値に対して,SimRFが最小平均二乗誤差(MSE)を提供することを示す。
ポイントワイドカーネル推定,非パラメトリック分類,スケーラブルトランスフォーマーなどの設定において,SimRFによる一貫したゲインを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:53:39 GMT)
Lidar Upsampling with Sliced Wasserstein Distance [38.8] 微粒なライダースキャンパターンを再構成できるライダー点雲アップサンプリング法を提案する。
鍵となる考え方は、エッジ対応の高密度な畳み込みを特徴抽出と特徴拡張の両方に利用することである。
これにより,粗さや微細な再構築を必要とせず,一段階のアップサンプリングパラダイムを適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:16:21 GMT)
What Makes Good Examples for Visual In-Context Learning? [38.7] インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる,大規模視覚モデルにおける創発的能力に着目する。
そこで本研究では,テキスト内サンプルの選択を自動で行うための,素早い検索フレームワークを提案する。
具体的には,(1)オフザシェルフモデルを用いた最寄りサンプル探索に基づく教師なしプロンプト検索手法,(2)ニューラルネットワークをトレーニングして,文脈内学習性能を直接最大化する事例を選択する教師なしプロンプト検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:40:05 GMT)
Preserving local densities in low-dimensional embeddings [37.3] tSNEやUMAPのような最先端の手法は、高次元データに隠された局所構造を明らかにするのに優れている。
しかし, これらの手法は, 密度の相対的差など, 局所的な特性の再構築に失敗することを示す。
局所密度をほぼ保存するdtSNEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:11:54 GMT)
Learning in POMDPs is Sample-Efficient with Hindsight Observability [36.7] POMDPは、幅広い意思決定問題を捉えているが、難易度の結果は、学習が本質的に部分観測可能であるため、単純な設定でも難易度が高いことを示唆している。
多くの現実的な問題では、より多くの情報が明らかにされるか、学習プロセスのどこかの時点で計算できる。
我々は、学習者が学習中にのみ潜伏状態を明らかにするPOMDPとして設定(setshort)を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:54:36 GMT)
Mathematical Capabilities of ChatGPT [35.7] 我々は、ChatGPTの数学的能力について、公開データセットや手作りデータセットで検証し、その性能をMinervaのような数学的コーパスで訓練された他のモデルと比較することで検討する。
また,ChatGPTの数学能力は,平均的な数学の大学院生の数学能力よりも有意に劣っていると結論づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:59:03 GMT)
Demystifying Disagreement-on-the-Line in High Dimensions [34.1] 我々は高次元のランダム特徴回帰における不一致を解析するための理論的基盤を開発する。
CIFAR-10-C、Tiny ImageNet-C、Camelyon17の実験は、我々の理論と一致しており、理論的な発見の普遍性を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 02:31:18 GMT)
Few-Shot Object Detection via Variational Feature Aggregation [32.3] 本稿では,2つの新しい特徴集約方式を用いたメタラーニングフレームワークを提案する。
まず,クラス非依存アグリゲーション(CAA)手法を提案する。
次に、クラスレベルのサポート機能にサポート例をエンコードする変分特徴集約(VFA)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 04:58:21 GMT)
Self-Consistent Velocity Matching of Probability Flows [32.2] 質量保存型偏微分方程式(PDE)のクラスを解くための離散化フリースケーラブルフレームワークを提案する。
主な観察は、PDE溶液の時間変化速度場は自己整合性が必要であることである。
流れを時間依存ニューラルネットワークとしてパラメータ化することにより、自己整合速度マッチングと呼ばれるエンドツーエンドの反復最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:17:18 GMT)
Robust Linear Regression: Gradient-descent, Early-stopping, and Beyond [29.9] 本研究では, 線形回帰に対するGD法において, 敵攻撃に対するロバスト性, 早期停止戦略について検討した。
早期停止型GDはユークリッド-ノルム対逆攻撃に対して最適に(絶対定数まで)堅牢であることを示す。
我々は, 人口構造における乗算定数 1.1124 の範囲内において, 対角リスクが最適である簡易かつトラクタブルな推定器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:11:59 GMT)
Learning, Fast and Slow: A Goal-Directed Memory-Based Approach for
Dynamic Environments [29.5] 並列メモリ検索システムを用いたモデルベース計画を行う。
状態の値を学ぶ代わりに,目標指向探索を用いてエージェントの行動を導く。
提案手法は,動的に変化するグリッド世界において,100回にわたって92%の解解率を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:47:09 GMT)
Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context [29.3] 本研究では,モデル解の精度が無関係な文脈によってどのように影響されるかを検討する。
我々は,大規模言語モデルにおける最先端のプロンプト手法の散らかしやすさをベンチマークで測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:48:57 GMT)
Structure Flow-Guided Network for Real Depth Super-Resolution [28.6] 本稿では,新しい構造フロー誘導深度超解像(DSR)フレームワークを提案する。
クロスモダリティフローマップを学習し、RGB構造情報転送を正確に深度アップサンプリングするためのガイドする。
我々のフレームワークは最先端の手法と比較して優れた性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:13:55 GMT)
Enabling surrogate-assisted evolutionary reinforcement learning via
policy embedding [28.3] 本稿では,PE-SAERLフレームワークを提案する。
5つのアタリゲームにおける実験結果から,提案手法は4つの最先端アルゴリズムよりも効率的に動作可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 02:36:06 GMT)
In-Context Retrieval-Augmented Language Models [28.2] In-context RALM はLMアーキテクチャを変更せず、基盤となる文書を入力に保存する。
市販汎用レトリバーを用いたインコンテキストALMは,モデルサイズや多種多様なコーパスに対して驚くほど大きなLMゲインを提供する。
本研究は,テキスト内ALMがLM接地率を増大させる可能性を秘めていると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:26:16 GMT)
LogAI: A Library for Log Analytics and Intelligence [27.9] LogAIは、ログ分析とインテリジェンスのためのワンストップのオープンソースライブラリである。
ログの要約、ログクラスタリング、ログ異常検出などのタスクをサポートする。
LogAIは統一されたモデルインターフェースを提供し、人気のある時系列、統計学習、ディープラーニングモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:08:39 GMT)
Inference Time Evidences of Adversarial Attacks for Forensic on
Transformers [27.9] 視覚変換器(ViT)は、画像分類における最先端のパフォーマンスを達成することで、視覚タスクの一般的なパラダイムになりつつある。
本稿では,ネットワークの入力と出力および潜時特徴を用いて,推論時間中の敵攻撃を検出するための最初の試みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:17:03 GMT)
Scaling laws for single-agent reinforcement learning [27.9] 与えられたリターンを達成するのに必要な最小の計算として定義されるリターンの単調関数である*内在性能*を導入する。
様々な環境において、本質的なパフォーマンスは、モデルサイズと環境相互作用における強力な法則であることがわかった。
特に,おもちゃのMNISTをベースとした環境において,タスクの「水平長」の変化は係数をほとんど変化させるが,この関係の指数は変化しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 06:38:53 GMT)
UPop: Unified and Progressive Pruning for Compressing Vision-Language
Transformers [26.6] マルチモーダルモデル、特にバイソン言語変換器の圧縮方法はまだ未定である。
本稿では,textbfUnified と textbfPrtextbfo textbfPruning (UPop) をユニバーサルビゾン言語トランスフォーマー圧縮フレームワークとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:18:52 GMT)
Weak Proxies are Sufficient and Preferable for Fairness with Missing
Sensitive Attributes [25.7] 適切な3つのプロキシのみを用いて,正当性(確実に)を正確に測定できるアルゴリズムを開発した。
本結果は,プロキシの適切な使用方法に関する実践者のための実践的ガイドラインのセットであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 02:13:12 GMT)
ERA-Solver: Error-Robust Adams Solver for Fast Sampling of Diffusion
Probabilistic Models [25.5] 拡散確率モデル(DDPM)の低サンプリング効率は、さらなる応用を制限する。
我々はエラーロストなAdamsソルバ(ERA-r)を構築する。
Cifar10, LSUN-Church, LSUN-Bedroomの実験では, 画像生成のためのERA-r 5.14, 9.42, 9.69 Fenchel Inception Distance(FID)を提案し, ネットワーク評価は10であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:46:08 GMT)
Active Sequential Two-Sample Testing [24.9] 2つのサンプルを生成する分布が同一かどうかを2サンプルテストで検証した。
サンプル測定(またはサンプル特徴)が安価にアクセスできるが、グループメンバーシップ(またはラベル)が高価である新しいシナリオにおいて、この2サンプルテストの問題を提起する。
そこで本研究では,サンプルラベルを逐次的にクエリして問題に対処する,最初のEmphactive two-sampleテストフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:49:26 GMT)
Learning Against Distributional Uncertainty: On the Trade-off Between
Robustness and Specificity [24.9] 本稿では,3つのアプローチを統一し,上記の2つの課題に対処する新たな枠組みについて検討する。
提案したモデルのモンテカルロ法に基づく解法(例えば、一貫性と正規性)、非漸近性(例えば、非バイアス性や誤差境界)について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:33:18 GMT)
A Survey of Explainable AI in Deep Visual Modeling: Methods and Metrics [24.9] 我々は、ディープビジュアルモデルを解釈するための方法とメトリクスに焦点を当てたExplainable AIの最初の調査を示す。
最先端技術に沿った目覚ましい貢献をカバーし、既存の技術に関する分類学的組織を提供するだけでなく、さまざまな評価指標を発掘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 06:49:42 GMT)
Few-Shot Image-to-Semantics Translation for Policy Transfer in
Reinforcement Learning [24.3] 我々は、視覚に基づくロボット制御エージェントの学習困難を軽減するために、画像から意味への変換を用いる。
画像からセマンティクスへのマッピングを学習することで、シミュレータで事前訓練されたポリシーを現実世界に転送することができる。
転写性能の低下を伴わないアノテーションコストの低減を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 00:28:18 GMT)
Detecting Harmful Agendas in News Articles [24.1] 誤情報や偽情報検出は研究されているが,新聞記事の有害な議題を検出するオープン・チャレンジへの投資は不足している。
この課題に対して,解釈可能なシステムがいかに有効かを示し,ブラックボックスモデルと相容れない性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:08:58 GMT)
Truthful Incentive Mechanism for Federated Learning with Crowdsourced
Data Labeling [23.6] FL(Federated Learning)は、クライアントのデータをFLサーバに送信することなく、クライアントのデバイス上で機械学習(ML)モデルを分散的にトレーニングする。
本研究では,FL をクラウドソースデータラベリングを用いて検討し,FL の各クライアントのローカルデータをクライアントが手動でラベル付けする。
我々は、戦略的クライアントに真の取り組みを動機付け、真のローカルモデルをサーバに報告する真正なインセンティブメカニズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:14:09 GMT)
Improving Monte Carlo Evaluation with Offline Data [23.3] モンテカルロ (MC) の手法は、関心のある政策を前提として、この方針を繰り返し実行し、サンプルを収集し、結果の平均を採点することで見積を行う。
正確な推定を得るために、MCメソッドは大量のオンラインサンプルを消費する。
我々は、行動政策と呼ばれる異なる政策を実行することによって、関心のある政策を評価する、政治以外のMC手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:12:31 GMT)
Variational Latent Branching Model for Off-Policy Evaluation [23.1] マルコフ決定過程(MDP)の遷移関数を学習するための変動潜在分岐モデル(VLBM)を提案する。
ランダムなモデル重みに対するモデルの堅牢性を改善するために分岐アーキテクチャを導入する。
VLBM は既存の OPE 手法よりも高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:21:06 GMT)
Do Multi-Document Summarization Models Synthesize? [22.4] 現代の多文書要約モデルは、このタイプの合成を暗黙的に行うことができるのか?
既存のモデルは部分的に合成を行うが、不完全である。
そこで本研究では,モデル合成機能を改善するための簡易で汎用的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:40:46 GMT)
From Semi-supervised to Omni-supervised Room Layout Estimation Using
Point Clouds [21.9] ポイントクラウド(PC)を用いた部屋レイアウト推定は、アノテーションの難しさにより、データ不足に悩まされている。
クワッドとPC間のハイブリッド距離尺度の分布を2成分に分解するオンライン擬似ラベル抽出アルゴリズムを提案する。
驚くべきことに、このフレームワークは、完全に教師された設定でも機能し、ScanNetベンチマークで新しいSOTAを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:58:41 GMT)
Certified Robustness of Learning-based Static Malware Detectors [21.6] 認証された防御は、敵の摂動に対する機械学習モデルの堅牢性を厳格に保証することを目的としている。
MLベースのシステムに対する攻撃が現実的かつ現在の脅威となる領域であるマルウェア検出のための認証された防御について検討する。
入力の91%を正確に分類でき、編集距離128バイト以下の敵の摂動に対して確実に頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:40:26 GMT)
The Touch\'e23-ValueEval Dataset for Identifying Human Values behind
Arguments [21.3] Touch'e23-ValueEvalデータセットは、Webis-ArgValues-22を拡張する。
我々は、宗教的なテキスト、政治的議論、自由文論、新聞社説、オンライン民主主義プラットフォームを網羅した6つの資料から9324の議論を収集した。
それぞれの議論は3人のクラウドワーカーによって54の値で注釈付けされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:15:33 GMT)
Combinatorial Causal Bandits without Graph Skeleton [21.2] 因果的包帯(CCB)では、学習エージェントが各ラウンドの変数のサブセットを選択して介入し、観測された変数からフィードバックを収集し、期待される後悔やサンプルの複雑さを最小限に抑える。
従来の研究は、一般因果モデルと二元一般化線形モデル(BGLM)の両方でこの問題を研究する。
本稿では,二元一般因果モデルとBGLMのグラフ構造を持たないCCB問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:45:17 GMT)
ReGANIE: Rectifying GAN Inversion Errors for Accurate Real Image Editing [20.4] StyleGANは、セマンティックリッチな潜在スタイル空間を操作することで、生成した画像の柔軟で妥当な編集を可能にする。
実際の画像をその潜在空間に投影することは、反転品質と編集性の間に固有のトレードオフに遭遇する。
本稿では,2つの異なるネットワークをそれぞれ編集と再構築に用い,新しい2段階のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 04:38:42 GMT)
Learning Data Representations with Joint Diffusion Models [20.3] 生成タスクと予測タスクの両方に適合する有意義な内部表現を同時に学習する共同拡散モデルを提案する。
結果として得られる合同拡散モデルは、様々なタスクにまたがって優れた性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:29:19 GMT)
GDOD: Effective Gradient Descent using Orthogonal Decomposition for
Multi-Task Learning [19.7] マルチタスク学習(MTL)は、複数のタスクを同時に解決することを目的としている。
MTLモデルは、複数のタスクを同時に学習するため、ネガティブな転送を伴うパフォーマンス劣化に悩まされることが多い。
本稿では,全タスクのスパンから分解ベースを用いて各タスクの勾配を演算する,GDODという新しいアプローチ MTL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:08:24 GMT)
BALANCE: Bayesian Linear Attribution for Root Cause Localization [19.3] ルート原因分析(RCA)は分散データシステムの保守と運用において必須の役割を果たす。
本稿では、最近開発された説明可能なAI(XAI)のフレームワークをRCAのために活用する可能性を明らかにする。
本稿では,XAI における帰属レンズを通して RCA の問題を定式化する BALANCE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:49:26 GMT)
Affinity Uncertainty-based Hard Negative Mining in Graph Contrastive
Learning [19.2] 強い負のマイニングは、多種多様なデータ型に対する自己教師付きコントラスト学習(CL)の強化に有効である。
本稿では,グラフデータ中の強負をマイニングするために,集団親和性情報に基づく識別モデルを構築する新しい手法を提案する。
10個のグラフデータセットの実験から,我々の手法はグラフとノードの分類タスクにおいて,最先端のGCLメソッドを一貫して拡張することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 00:18:03 GMT)
Probabilistic Point Cloud Modeling via Self-Organizing Gaussian Mixture
Models [19.1] 有限ガウス混合モデル(GMM)を用いた空間点雲データの連続確率論的モデリング手法を提案する。
我々は,センサデータの関連情報に基づいて,情報理論学習の自己組織化原理を用いて,GMMモデルの複雑さを自動的に適応する。
このアプローチは、シーンの複雑さの異なる実世界のデータ上で、既存のポイントクラウドモデリング技術に対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:28:00 GMT)
BRAIxDet: Learning to Detect Malignant Breast Lesion with Incomplete
Annotations [18.8] マンモグラムのスクリーニングから悪性病変を検出する方法は通常、完全な注釈付きデータセットで訓練される。
しかし,実世界のマンモグラムデータセットには,グローバルな分類だけで弱い注釈が付けられている部分集合が存在するのが一般的である。
本稿では,弱弱教師付き・半教師付き学習問題としてトレーニングを定式化するジレンマの中間的解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:14:49 GMT)
Improved Algorithms for Multi-period Multi-class Packing Problems
with~Bandit~Feedback [18.2] LMMPには、特殊なケースとして、knapsackとオンライン収益管理を備えた線形コンテキストバンドレットが含まれている。
我々は,より高速な収束速度を保証し,その結果,そのような問題に対する後悔の少ない新しいより効率的な推定器を確立する。
本稿の数値実験は,本手法が文献の他のベンチマークよりも優れていることを明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:35:43 GMT)
Adaptive sparseness for correntropy-based robust regression via
automatic relevance determination [17.9] 我々は,最大コレントロピー基準(MCC)に基づくロバスト回帰アルゴリズムと自動妥当性判定(ARD)手法をベイズフレームワークに統合する。
我々は、MCCから固有のノイズ仮定を用いて、明示的な可能性関数を導出し、ARD前の最大後部推定(MAP)を実現する。
MCC-ARDはL1正規化MCCよりも優れた予測性能と特徴選択能力を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:23:32 GMT)
Dynamic Flows on Curved Space Generated by Labeled Data [17.6] 興味のあるデータセットに近い新しいサンプルを生成するための勾配流法を提案する。
本手法は,移動学習環境における分類モデルの精度を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:53:01 GMT)
Monocular Scene Reconstruction with 3D SDF Transformers [17.6] 本研究では,より優れた3次元特徴集約のために3次元CNNを代替するSDFトランスフォーマーネットワークを提案する。
複数のデータセットの実験により、この3Dトランスフォーマーネットワークはより正確で完全な再構成を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:54:20 GMT)
Archive TimeLine Summarization (ATLS): Conceptual Framework for Timeline
Generation over Historical Document Collections [17.3] 本稿では,アーカイブコレクション上でのTimeLine Summarization(TLS)手法を拡張して研究を支援することを提案する。
本稿では,情報的,可読的,解釈可能なタイムラインを生成することを目的とした,アーカイブタイムライン要約(ATLS)システムの概念的フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:58:47 GMT)
Adversarial Training of Self-supervised Monocular Depth Estimation
against Physical-World Attacks [17.3] 本研究では, 地中深度を使わずに, 合成ビューに基づく自己教師型MDEモデルの対戦訓練手法を提案する。
トレーニングにおけるL0ノルム束縛摂動を用いた物理世界攻撃に対する対角的堅牢性を向上させる。
2つの代表的MDEネットワークの結果から,良質な性能劣化を伴わない種々の敵攻撃に対して,より堅牢性を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:12:16 GMT)
On the Within-Group Discrimination of Screening Classifiers [16.4] 校正分類を用いたスクリーニング政策は,グループ内差別の過小評価に悩まされる可能性がある。
本稿では、動的プログラミングに基づく効率的な後処理アルゴリズムを導入し、その確率推定がグループ内単調性を満たすように、所定の校正分類器を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:00:28 GMT)
Optimizing DDPM Sampling with Shortcut Fine-Tuning [16.1] ショートカットファインチューニング(SFT)は、事前訓練された拡散拡散確率モデル(DDPM)の高速サンプリングの課題に対処するための新しいアプローチである。
SFTは、積分確率メートル法(IPM)の直接最小化によるDDPMサンプリング器の微調整を提唱している。
また、DDPMを微調整するためのポリシー勾配法と類似した新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:37:48 GMT)
Generating High Fidelity Synthetic Data via Coreset selection and
Entropic Regularization [15.9] 本稿では,コアセット選択法とエントロピー正規化法を組み合わせて,最も高い忠実度サンプルを選択することを提案する。
半教師付き学習シナリオでは、ラベル付きデータセットを増大させ、選択したサンプルのサブセットを追加することにより、精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 22:59:41 GMT)
Automated Sentiment and Hate Speech Analysis of Facebook Data by
Employing Multilingual Transformer Models [15.8] 我々は、Facebookの代表的なデータセットの中で、憎悪とネガティブな感情内容の統計的分布を分析する。
我々は、感情分析やヘイトスピーチ分析を行うために、最先端のオープンソースのXLM-T多言語変換言語モデルを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:37:04 GMT)
On the Correctness of Automatic Differentiation for Neural Networks with
Machine-Representable Parameters [15.7] ニューラルネットワークのパラメータ空間が機械表現可能な数のみからなる場合、自動微分の正しさについて検討する。
バイアスパラメータを持つニューラルネットワークに対して、ネットワークが微分可能な全てのパラメータにおいて、自動微分が正しいことを証明する。
これらの結果を、バイアスパラメータなしでニューラルネットワークに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 02:30:10 GMT)
Transport with Support: Data-Conditional Diffusion Bridges [15.5] 最適な輸送問題を解決するために,反復平滑化ブリッジISBを提案する。
ベイズフィルタと最適制御を拡散過程の学習に統合し、中間段階のスパース観測と終端制約によって制御される制約過程を可能にする。
我々は,ISBが高次元データによく一般化し,計算効率が高く,中間時間と終時間における限界値の正確な推定値を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:50:16 GMT)
Neuromechanical Autoencoders: Learning to Couple Elastic and Neural
Network Nonlinearity [15.5] 私たちは機械学習のアナログを開発しようとしています。
メカニカルインテリジェンス
複素非線形弾性体のモルフォロジーとaを共に学習する。
ディープ・ニューラル・ネットワークで制御できます
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:04:28 GMT)
Design and Implementation of A Soccer Ball Detection System with
Multiple Cameras [15.4] 本稿では,複数台のカメラでリアルタイムにターゲットを検知・捕捉するためのサッカー検出システムの設計と実装を行った。
主な作業は、サッカー検知器、単一カメラ検出、マルチカメラ検出という3つの部分で構成されている。
システムをテストすることで、システムは3Dで動くターゲットを正確に検出し、捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 22:04:53 GMT)
The Power of External Memory in Increasing Predictive Model Capacity [15.4] ディープネットワークに疎結合を導入する方法の1つは、ネットワークの異なるレイヤをわずかに見上げるパラメータの外部テーブルをアタッチすることである。
パラメータの大部分を外部テーブルに格納することで、必ずしも推論時間を増大させることなく、モデルのキャパシティを増大させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 00:29:39 GMT)
When Source-Free Domain Adaptation Meets Learning with Noisy Labels [15.2] ラベルノイズ(LLN)を用いた学習の観点から、ソースフリードメイン適応(SFDA)について検討する。
SFDAのラベルノイズは異なる分布仮定に従っており、既存のLLN法ではSFDAのラベルノイズに対処できないことが証明された。
SFDAのラベルノイズに対処するためにETPを活用することで既存のSFDAアルゴリズムを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:06:47 GMT)
Inference on the Optimal Assortment in the Multinomial Logit Model [14.7] 意思決定者は、与えられたプロパティが最適のアソシエーションに対して真であるかどうかをテストすることのみに関心を持つかもしれない。
本稿では,そのような特性をテストするための新しい推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:08:32 GMT)
Hierarchical Disentangled Representation for Invertible Image Denoising
and Beyond [14.4] 画像の高周波部分にノイズが現れる傾向にあるという潜在観測に着想を得て,完全可逆復調法を提案する。
ノイズ画像は、可逆変換により、清浄な低周波およびハイブリッドな高周波部品に分解する。
このように、ノイズのない低周波部品と高周波部品とを逆にマージして、デノナイジングをトラクタブルにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:24:34 GMT)
FedPass: Privacy-Preserving Vertical Federated Deep Learning with
Adaptive Obfuscation [14.0] 垂直連合学習(VFL)では、ラベル付き機能を持つアクティブパーティが受動的パーティの補助的機能を活用してモデル性能を向上させることができる。
VFLのトレーニング段階と推論段階のプライベートな特徴とラベルリークに関する懸念が広く研究されている。
本稿では, 適応難読化を利用して特徴とラベルを同時に保護する, 一般のプライバシー保護型垂直深層学習フレームワークであるFedPassを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 07:40:05 GMT)
Patch Gradient Descent: Training Neural Networks on Very Large Images [14.0] 大規模画像上で既存のCNNアーキテクチャを学習するためのパッチグラディエントDescent(PatchGD)を提案する。
PatchGDは、画像全体の勾配ベースの更新を一度に実行する代わりに、画像の小さな部分のみでモデル更新を行うことで、優れたソリューションを実現することができる、という仮説に基づいている。
評価の結果,PatchGDは大きな画像を扱う際の標準勾配差法よりも安定かつ効率的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:04:35 GMT)
Fine Robotic Manipulation without Force/Torque Sensor [13.9] 典型的な6軸力/トルクセンサ(F/T)がロボットの手首と端エフェクターの間に装着され、環境がロボットに与える力(外部レンチ)を測定する。
典型的な6軸F/Tセンサーは高い精度で測定できるが、ドリフトや外部の衝撃に対して高価で脆弱である。
ロボットの内部信号のみを用いて外部レンチを推定する既存の手法は、スコープに限られている。
我々はニューラルネットワークに基づく手法を提案し、トレーニングデータ構造に特に注意を払うことで、正確に見積もることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:06:04 GMT)
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Kernel Machines [13.6] グラフにおける半教師付きノード分類のためのディープグラフ畳み込みカーネルマシン(GCKM)を提案する。
両変数の効率的なエンドツーエンドトレーニングアルゴリズムを導出する。
我々のアプローチは、ホモフレンドリーでヘテロフレンドリーなベンチマークデータセットのための最先端のグラフニューラルネットワークと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:55:42 GMT)
Reducing Blackwell and Average Optimality to Discounted MDPs via the
Blackwell Discount Factor [13.5] 意思決定プロセス(MDP)におけるブラックウェル割引係数について紹介する。
割引係数がブラックウェル割引係数$gamma_mathrmbw$より大きい場合、すべての割引された最適ポリシーがブラックウェルおよび平均最適となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:11:17 GMT)
Quantum contextual bandits and recommender systems for quantum data [13.2] 本稿では,線形文脈帯域を用いた量子データの推薦システムについて検討する。
文脈がハミルトニアンである低エネルギー量子状態レコメンデーション問題を定式化する。
作用をモデルの異なる相として解釈すると、推奨は与えられたハミルトニアンの正しい相を分類することによって行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:17:53 GMT)
Breaking Out of the Ivory Tower: A Large-scale Analysis of Patent
Citations to HCI Research [13.2] 我々は,HCI研究施設において,主に7万件の特許を引用する大規模調査を行っている。
これらの会場からの論文の20.1%は特許によって引用されている。
特許と論文の引用の間の時間ラグは長く(10.5年)長くなり、HCIの研究と実践が効率的に結びついていないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:56:59 GMT)
FLAME: A small language model for spreadsheet formulas [12.4] 本稿では,Excel の公式に基づいて訓練された T5 ベースのモデル FLAME について述べる。
スケッチの重複を利用してトレーニングデータセットをキュレートし、Excel固有の式トークンを導入し、マスク付きスパン予測のドメイン固有のバージョンとノイズの多い自動エンコーディングを事前学習目的として使用する。
FLAME (60M) は、Codex-Davinci (175B)、Codex-Cushman (12B)、CodeT5 (220M) など、より大型のモデルよりも10セット中6セットで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:29:43 GMT)
Learning noisy-OR Bayesian Networks with Max-Product Belief Propagation [12.3] 変分推論は、複雑な潜在構造を持つノイズやBNを学習するために提案された主要な手法である。
複雑な潜在構造を持つ雑音やBNを学習するための代替アルゴリズムとして,並列最大積を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:00:26 GMT)
Fourier Sensitivity and Regularization of Computer Vision Models [11.8] 本稿では,ディープニューラルネットワークの周波数感度特性について,原理的アプローチを用いて検討する。
コンピュータビジョンモデルは、データセット、トレーニング方法、アーキテクチャに依存する特定の周波数に一貫して敏感であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:05:35 GMT)
Online Learning in Dynamically Changing Environments [11.7] 一般的な未知の非定常過程からサンプルを引き出す際に,オンライン学習とオンライン後悔の問題を考察する。
我々は、任意の有限VC-次元クラスに対する予想される最悪のケースに対する厳密な($sqrtlog T$ factorまで)有界な$O(sqrtKTcdotmathsfVC(mathcalH)log T)$を証明する。
我々はこれらの結果を、未知の基準測度を持つ一般的なスムーズな逆過程に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:10:03 GMT)
Zero-Shot Transfer of Haptics-Based Object Insertion Policies [11.7] 人間は自然に触覚フィードバックを利用して、食器洗い機をロードしたり、本棚を張ったりといった、コンタクトが豊富なタスクをこなします。
現在のロボットシステムは、しばしば戦略的に配置された環境センサーに依存するため、予期せぬ接触を避けることに重点を置いている。
我々は,プレートをスロットホルダーに積載するコンタクトリッチホームタスクのシミュレーションにおいて,接触露光操作ポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:57:15 GMT)
Zero3D: Semantic-Driven Multi-Category 3D Shape Generation [11.6] 以前の作業では、単一カテゴリの生成、低周波の3D詳細、トレーニングのために多数のペアデータセットを必要とする問題に直面していた。
これらの課題に対処するために,多カテゴリー条件拡散モデルを提案する。
マルチカテゴリ形状ベクトルを条件とした隠れ層拡散モデルを用いて、トレーニング時間とメモリ消費を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 12:43:54 GMT)
TopoBERT: Plug and Play Toponym Recognition Module Harnessing Fine-tuned
BERT [11.4] TopoBERTは,一次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN1D)と変換器による双方向表現(BERT)に基づくトポニム認識モジュールである。
TopoBERTは、他の5つのベースラインモデルと比較して最先端のパフォーマンスを達成し、追加のトレーニングなしで様々なトポニム認識タスクに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:44:34 GMT)
Scheduling Inference Workloads on Distributed Edge Clusters with
Reinforcement Learning [11.0] 本稿では,エッジネットワークにおける予測クエリを短時間でスケジューリングする問題に焦点をあてる。
シミュレーションにより,大規模ISPの現実的なネットワーク設定とワークロードにおけるいくつかのポリシーを解析する。
我々は、強化学習に基づくスケジューリングアルゴリズムASETを設計し、システム条件に応じてその決定を適応させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:23:34 GMT)
PAC learning and stabilizing Hedonic Games: towards a unifying approach [10.9] ヘドニックゲーム(HG)のPAC学習性とPAC安定化性について検討する。
そこで本研究では,効率的な学習可能性をもたらす2つの条件を同定し,その条件が既知の肯定的な学習可能性の結果をすべて包含する。
安定性の面では、アドホック対向分布の選択の自由がPAC安定性を達成するための最も明白なハードルであることは明らかであるが、それだけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:45:36 GMT)
Incorporating Knowledge into Document Summarization: an Application of
Prefix-Tuning on GPT-2 [10.8] 本稿では,訓練可能な連続プレフィックスプロンプトと個別プロンプトを組み合わせてモデル生成を支援するプレフィックスチューニングベースのアプローチを提案する。
生成した要約における事実保存の改善は、知識強調文書要約におけるプレフィックスチューニングに基づく手法の適用の有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:55:23 GMT)
Dynamic Scheduled Sampling with Imitation Loss for Neural Text
Generation [10.3] トレーニング時間精度のみに基づいてスケジュールを維持するDySI(Dynamic Scheduled Sampling with Imitation Loss)を導入する。
DySIは標準的な機械翻訳ベンチマークの顕著な改善を実現し、他のテキスト生成モデルの堅牢性を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:41:06 GMT)
A Survey and Benchmark of Automatic Surface Reconstruction from Point
Clouds [10.1] ポイントクラウドによる表面の再構築は、現実世界の買収に適用する場合、特に困難である。
深部表面再構成法は、点雲とそれに対応する真の表面のトレーニングセットから直接事前を学習することができる。
学習に基づく手法は、目に見えない形状のカテゴリに一般化できるが、それらのトレーニングとテストセットは、同じ点の雲の特徴を共有する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:18:19 GMT)
A Reinforcement Learning Framework for Dynamic Mediation Analysis [10.0] 無限地平線設定における動的媒介効果を評価するための強化学習フレームワークを提案する。
平均治療効果を即時直接効果、即時媒介効果、遅延直接効果、遅延媒介効果に分解する。
我々はこれらの因果効果を推定するために、RLフレームワークの下で頑健で半パラメトリックで効率的な推定器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 00:50:05 GMT)
Optimal Transport Perturbations for Safe Reinforcement Learning with
Robustness Guarantees [9.7] 本稿では,最適な輸送コストの不確実性セットを用いて,ロバスト性を保証する安全な強化学習フレームワークを提案する。
実世界強化学習スイート(Real-World Reinforcement Learning Suite)において、安全性に制約のあるさまざまな継続的制御タスクに対する、我々のアプローチの堅牢で安全なパフォーマンスを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 02:39:52 GMT)
Multicalibration as Boosting for Regression [9.7] 本稿では,2乗誤差回帰に対する多重校正とブースティングの関連性について検討する。
我々はベイズ最適性への収束を保証するHについて弱い学習仮定を与える。
また、H が他のクラス C に対して弱い学習条件を満たすならば、H に対する多重校正は C に対する多重校正を意味することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:05:24 GMT)
Learning Topology-Preserving Data Representations [9.7] 位相保存データ表現(次元減少)を学習する手法を提案する。
この手法の中核は、元の高次元データと潜時空間における低次元表現との間の表現トポロジディバージェンス(RTD)の最小化である。
提案手法は, 線形相関, 三重項距離ランキング精度, 永続バーコード間のワッサーシュタイン距離によって測定された, 最先端の競合相手よりも, データ多様体のグローバル構造とトポロジーをよりよく保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 22:55:04 GMT)
NoiseTransfer: Image Noise Generation with Contrastive Embeddings [9.3] 本稿では,複数のノイズ分布を持つ雑音像を合成できる新しい生成モデルを提案する。
我々は、雑音の識別可能な潜在特徴を学習するために、最近のコントラスト学習を採用する。
本モデルでは,単一の基準雑音画像からのみノイズ特性を伝達することにより,新しい雑音画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:09:15 GMT)
Complete Neural Networks for Euclidean Graphs [8.8] 2-WLのような幾何グラフ同型テストを提案し、$mathbbR3$でユークリッドグラフに適用した場合に証明する。
次に,マルチセット埋め込みにおける最近の結果を用いて,等価な分離電力を持つ効率的な幾何学的GNNモデルを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:07:26 GMT)
Learning Generalized Hybrid Proximity Representation for Image
Recognition [8.8] 画像認識のための幾何空間と確率空間の両方で距離メトリクスを学習できる新しい教師付き距離学習法を提案する。
ユークリッド空間における距離指標の学習に重点を置く従来の計量学習法とは対照的に,提案手法はハイブリッド手法でより優れた距離表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 07:49:25 GMT)
PaCaNet: A Study on CycleGAN with Transfer Learning for Diversifying
Fused Chinese Painting and Calligraphy [8.7] PaCaNetはCycleGANベースのパイプラインで、伝統的な中国絵画と書道の2つの異なる種類のアートを融合させる新しいアートワークを制作する。
われわれのアプローチは、中国語のヒエログリフ文字の起源に根ざした独特の美的体験を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:50:44 GMT)
GANravel: User-Driven Direction Disentanglement in Generative
Adversarial Networks [8.7] GAN(Generative Adversarial Network)には、画像編集、ドメイン翻訳、データ計算の欠如、クリエイティブな作業のサポートなど、多くのアプリケーション領域がある。
GANravelは、既存のGANアーキテクチャを補完し、編集方向を反復的に改善する、ユーザ主導の方向転換ツールである。
参加者16名を対象にした2つのユーザスタディにおいて, GANravel のユーザは方向を乱すことができ, 最先端の方向発見ベースラインよりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:21:01 GMT)
AMD: Adaptive Masked Distillation for Object [8.7] 本研究では,物体検出のための空間チャネル適応型マスク蒸留(AMD)ネットワークを提案する。
学生のネットワークチャネルを適応させるために、シンプルで効率的なモジュールを使用します。
提案手法により, 学生ネットワークは41.3%, 42.4%, 42.7%mAPスコアを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:32:13 GMT)
Improving Open-Domain Dialogue Evaluation with a Causal Inference Model [8.6] 明示的な満足度評価はユーザーから引き出すことができるが、ユーザーは質問された時に評価を提供しないことが多い。
専門家によるポストホック評価は代替案だが、これらは高価で複雑だ。
本稿では,オープンドメイン対話のエキスパート評価とユーザ評価の両方を予測する自動手法の開発について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 02:31:42 GMT)
Training with Mixed-Precision Floating-Point Assignments [8.5] テンソルのほとんどを低い精度で保ち、十分に正確なモデルをもたらす精度の割り当てを使用することが重要である。
メモリの少ない精度の割り当てを生成することによって、メモリ精度のトレードオフを探索する技術を提供する。
本手法は,トレーニング精度を保ちながら,ベースライン精度よりも2倍のメモリ削減を実現し,精度のトレードオフによるさらなる削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:01:35 GMT)
DisDiff: Unsupervised Disentanglement of Diffusion Probabilistic Models [8.2] 拡散確率モデル(DPM)の解離という新たな課題を提案する。
拡散確率モデルの枠組みにおいて,初めて不整合表現学習を実現する。
本稿では,ディディフのためのディスタングルロス(Disentangling Loss for DisDiff)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:58:32 GMT)
Execution-based Code Generation using Deep Reinforcement Learning [8.1] PPOCoderは、事前訓練されたPLモデルとプロキシポリシー最適化を組み合わせた、コード生成のための新しいフレームワークである。
私たちのコードはhttps://github.com/reddy-lab-code-research/PPOCoder.comで確認できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:02:26 GMT)
CRC-RL: A Novel Visual Feature Representation Architecture for
Unsupervised Reinforcement Learning [7.4] 改良された視覚的特徴を学習するために,CRC損失と呼ばれる不均一な損失関数を用いた新しいアーキテクチャを提案する。
提案したアーキテクチャはCRC-RLと呼ばれ、Deep Mind Controlスイート環境における既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:41:18 GMT)
Neural Control of Parametric Solutions for High-dimensional Evolution
PDEs [7.4] 我々は進化偏微分方程式(PDE)の解演算子を近似する新しい計算フレームワークを開発する。
パラメータ空間における制御ベクトル場を学習することにより,PDEの解演算子を近似する。
これにより計算コストを大幅に削減し、任意の初期条件で進化PDEを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:26:25 GMT)
Sentence Identification with BOS and EOS Label Combinations [7.1] 文識別の新たなタスクを定式化し、あるテキストでNSUを除外しながらSUを識別する。
文の始まり(BOS)とEOSラベルを組み合わせて、最も確率の高いSUとNSUを決定する、単純で効果的な方法を提案する。
文識別タスクの実験により,提案手法はEOSラベルのみを利用する文分割ベースラインよりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:03:07 GMT)
Differentially Private Kernel Inducing Points (DP-KIP) for
Privacy-preserving Data Distillation [7.0] 我々は、DP-KIP(differentially private kernel inducing points)と呼ばれる、実証可能なプライバシー保護データ蒸留アルゴリズムを開発した。
DP-KIPは、カーネルリッジ回帰(KRR)におけるDP-SGDのインスタンス化である
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:38:09 GMT)
Identifying the Hazard Boundary of ML-enabled Autonomous Systems Using
Cooperative Co-Evolutionary Search [6.9] 自律システムにおけるMLコンポーネント(MLC)のハザード境界を解析により同定することが不可欠である。
協調進化アルゴリズム(CCEA)に基づく新しい手法であるMLCSHEを提案する。
複雑な自律走行車(AV)のケーススタディにおけるMLCSHEの有効性と効率について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:50:52 GMT)
A Mathematical Model for Curriculum Learning [6.3] 我々は、勾配降下(SGD)によって訓練されたニューラルネットワークを用いて、二進弦のdビット上のk-パリティのクラスを学習するためのCLモデルを導入する。
2つ以上の製品分布を含む訓練例の賢明な選択は、このクラスの関数を学習する際の計算コストを大幅に削減できることを示す。
非有界な多くのカリキュラムステップを持つCLは、このクラスを効率的に学習できると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:25:36 GMT)
A relaxed proximal gradient descent algorithm for convergent
plug-and-play with proximal denoiser [6.2] 本稿では,新しいコンバーゼントなPlug-and-fidelity Descent (Play)アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、より広い範囲の通常の凸化パラメータに収束し、画像のより正確な復元を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:11:47 GMT)
Fisheye traffic data set of point center markers [6.1] 本研究では、オープンなデータ市場プラットフォームと、160,000のマーカーと18,000のイメージを含むデータセットを提案する。
このデータセットが、より多くの新しいデータ価値とアプリケーションをもたらすことを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:31:43 GMT)
Recurrences reveal shared causal drivers of complex time series [6.1] 本稿では,時系列測定における繰り返しを用いた教師なし学習アルゴリズムを導入し,観測されていない運転信号を徐々に再構築する。
我々は,神経科学,ゲノム学,流体力学,生理学にまたがる様々な実世界のデータセットから因果的駆動信号を抽出する手法の強い能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:07:23 GMT)
Can Persistent Homology provide an efficient alternative for Evaluation
of Knowledge Graph Completion Methods? [5.9] 本稿では,知識グラフ (KG) 補完手法の高速化を目的とした新しい手法である $textitKnowledge $Persistence (mathcalKP$) を提案する。
$mathcalKP$は、トポロジ的データ解析のレンズを通してKG完備化法のトポロジを表現することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:26:52 GMT)
An Analysis of Classification Approaches for Hit Song Prediction using
Engineered Metadata Features with Lyrics and Audio Features [5.9] 本研究は,より代替的なメタデータを用いて,Billboard Hot 100曲のトップ10ヒット曲の予測結果を改善することを目的としている。
k-nearest、Naive Bayes、Random Forest、Logistic Regression、Multilayer Perceptronの5つの機械学習アプローチが適用される。
その結果,Random Forest (RF) と Logistic Regression (LR) は,それぞれ89.1%,87.2%,0.91,0.93AUCを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:48:53 GMT)
Convolutional autoencoder for the spatiotemporal latent representation
of turbulence [5.8] 乱流の潜在表現を得るために3次元多次元畳み込みオートエンコーダ(CAE)を用いる。
マルチスケールCAEは効率が良く、データを圧縮するための適切な分解よりも10%以下の自由度を必要とする。
提案したディープラーニングアーキテクチャは、データからの乱流の非線形低次モデリングの機会を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:06:54 GMT)
Zero-shot-Learning Cross-Modality Data Translation Through Mutual
Information Guided Stochastic Diffusion [5.8] モダリティ間のデータ変換は、画像処理に大きな関心を集めている。
本稿では,MIDiffusion(Multual Information Diffusion Guided cross-modality data translation Model)という,教師なしゼロショット学習手法を提案する。
我々は,MIDiffusionの高度な性能を,有意な生成モデル群と比較して実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:24:34 GMT)
Image Shortcut Squeezing: Countering Perturbative Availability Poisons
with Compression [5.7] 摂動性アベイラビリティ中毒(PAP)は、モデルトレーニングでの使用を防ぐために、画像に小さな変更を加える。
我々は、12の最先端のPAP手法が画像ショートカット・スクイーズ(ISS)に対して脆弱であることを示す広範な実験を行った。
ISS は CIFAR-10 モデルの精度を 811.73%$ に復元し、以前の最高の前処理ベースの対策を 37.97%$ で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:31:20 GMT)
An investigation of challenges encountered when specifying training data
and runtime monitors for safety critical ML applications [5.6] 機械学習(ML)モデルを含むクリティカルソフトウェアの開発と運用には、厳格さと確立されたプロセスが必要である。
重要なMLモデルに対するトレーニングデータとランタイム監視の指定方法に大きな不確実性が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:56:40 GMT)
Local Contrast and Global Contextual Information Make Infrared Small
Object Salient Again [5.3] 赤外線小物体検出(ISOS)は、赤外画像中の乱雑な背景から、いくつかのピクセルでしかカバーされていない小さな物体を分割することを目的としている。
1) 十分な強度、形状、テクスチャ情報がない小さなオブジェクト、2) 深層ニューラルネットワークのような検出モデルが、連続的なダウンサンプリングを通じて高レベルのセマンティック特徴とイメージレベルの受容フィールドを得るプロセスにおいて、小さなオブジェクトは、容易に失われる。
本稿では,この2つの問題をうまく処理できるUCFNetと呼ばれるISOSの信頼性検出モデルを提案する。
いくつかの公開データセットの実験により、我々の手法は現状を大きく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 04:02:40 GMT)
Deep Active Learning for Scientific Computing in the Wild [5.1] 深層能動学習(DAL)は科学計算問題に対する有望な解決策として認識されている。
本稿では,10の最先端DAL法と8つのベンチマーク問題を用いて,科学計算問題に対するDAL法の堅牢性について検討する。
驚いたことに, DAL法の大部分は, 理想的なプールサイズが不明な場合に, ランダムサンプリングと比較しても頑健ではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:58:08 GMT)
An Comparative Analysis of Different Pitch and Metrical Grid Encoding
Methods in the Task of Sequential Music Generation [4.9] 本稿では,トークンベースの逐次音楽生成モデルの性能に及ぼすピッチとメーターの影響について分析する。
グリッド解像度は0(アブレーション),1(バーレベル),4(ダウンビートレベル),4(ダウンビートレベル),8(ダウンビートレベル),64(64番目のノートグリッドレベル)までのシングルトークンアプローチとマルチトークンアプローチを比較する。
以上の結果から,クラスオクターブの符号化は,ピッチ関連測定値に基づいてグラニュル化したMIDI符号化よりも有意に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:19:50 GMT)
Anomaly Segmentation for High-Resolution Remote Sensing Images Based on
Pixel Descriptors [4.8] 高空間分解能(HSR)リモートセンシング画像における異常セグメンテーションは、通常のパターンから逸脱した地球の異常パターンのセグメンテーションを目的としている。
これらの問題に対処するために、HSR画像の異常分割に対して、画素記述子(ASD)に基づく異常分割モデルを提案する。
提案したASDモデルは、4つのHSRデータセットを用いて検証し、最近の最先端モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:32:34 GMT)
Priors are Powerful: Improving a Transformer for Multi-camera 3D
Detection with 2D Priors [4.7] 本稿では,3次元検出ネットワークのトランスフォーマー部に先立って,画像のバックボーンからの予測を2次元タスクに高最適化する手法を提案する。
モデルの収束を早めるだけでなく,ベースラインアプローチを平均精度で最大12%改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 12:45:19 GMT)
Skeleton-based Human Action Recognition via Convolutional Neural
Networks (CNN) [4.6] 骨格に基づく行動認識における最先端の貢献のほとんどは、人体を表現し特徴を抽出するグラフニューラルネットワーク(GCN)アーキテクチャを取り入れている。
我々の研究は、CNNがGCNに匹敵する結果が得られることを実証し、適切なトレーニング手法、強化、拡張が適用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:26:17 GMT)
A Modular Multi-stage Lightweight Graph Transformer Network for Human
Pose and Shape Estimation from 2D Human Pose [4.6] 提案手法では, 再現精度を犠牲にすることなく, 計算効率を優先する, ポーズに基づくヒューマンメッシュ再構築手法を提案する。
提案手法は,グラフトランスフォーマーを用いて2次元人間のポーズにおける構造的および暗黙的な関節関係を解析する2D-to-3Dリフトモジュールと,抽出したポーズ特徴とメッシュテンプレートを組み合わせたメッシュ回帰モジュールからなり,最終的なメッシュパラメータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 04:42:47 GMT)
Toward Efficient Gradient-Based Value Estimation [4.4] 強化学習における値推定の勾配に基づく手法は、時間差(TD)学習法よりも典型的にはるかに遅い。
この速度の根本原因について検討し,メアン・スクエア・ベルマン・エラー(MSBE)がヘッセンの条件数が大きいという意味で不条件損失関数であることを示す。
本稿では,ガウス・ニュートン方向をほぼ追従し,パラメータ化に頑健な,低複雑性なバッチフリー近似法を提案する。
RANSと呼ばれる本アルゴリズムは, ほぼ同一でありながら, 残留勾配法よりもかなり高速であるという意味で, 効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:45:49 GMT)
A Tropical Geometric Approach To Exceptional Points [4.3] 非エルミート系の異なる面を特徴付ける統一的な熱帯幾何学的枠組みを導入・開発する。
我々の研究は、非エルミート物理学の研究のための新しい枠組みを示し、この分野への熱帯幾何学の新たな結びつきを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:09:40 GMT)
ZhichunRoad at Amazon KDD Cup 2022: MultiTask Pre-Training for
E-Commerce Product Search [4.2] 検索結果の質を向上させるために,頑健な多言語モデルを提案する。
事前学習の段階では、mlmタスク、分類タスク、コントラスト学習タスクを採用する。
微調整段階では、自信ある学習、指数的移動平均法(EMA)、対人訓練(FGM)、正規化ドロップアウト戦略(R-Drop)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 07:31:34 GMT)
Contrast and Clustering: Learning Neighborhood Pair Representation for
Source-free Domain Adaptation [4.1] ドメイン適応を教師なしクラスタリング問題として扱い、ソースデータにアクセスせずにターゲットモデルを訓練する。
VisDA, Office-Home, Office-31 の3つのベンチマーク実験により,本手法が最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:51:05 GMT)
Faster Predict-and-Optimize with Three-Operator Splitting [4.0] 何千もの変数を扱う問題に対して、トレーニングやスケールが容易なシステムを設計するために、最近の演算子分割の結果がどのように使われるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 04:03:28 GMT)
On the Initialisation of Wide Low-Rank Feedforward Neural Networks [3.8] 最適な重みとバイアス分散の式は、フルランク設定からローランク設定に拡張される。
インプット・アウトプット・ヤコビアン(英語版)のばらつきである第二次原理効果(英語版)が導出され、ランクと幅比が減少するにつれて増加することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:40:50 GMT)
Mind the (optimality) Gap: A Gap-Aware Learning Rate Scheduler for
Adversarial Nets [3.8] 生成モデリング(GAN)を含む様々な領域において、敵ネットが強力であることが証明された。
本稿では,適切なバランスを維持するために,相手の学習率を動的に適応させる新しい学習率スケジューラを設計する。
我々は、画像生成のためのGANとドメイン適応のための対角ネットの2つの一般的な用途におけるスケジューラの有効性について、大規模な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:36:40 GMT)
Digital Twins for Ports: Derived from Smart City and Supply Chain
Twinning Experience [3.6] デジタルツインは、多面体および相互接続されたポートプロセスの効率を大幅に向上させる可能性を持つ新興技術である。
ポートのような複雑なシステムにおけるデジタルツインの実装は、まだ初期段階にある。
本稿では,デジタル双生児を構成するものを網羅したクロスドメイン文献レビューを行うことで,この研究ギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:55:51 GMT)
Graph-based Time-Series Anomaly Detection: A Survey [3.5] 時系列異常検出(TSAD)は、時間的依存と構造的依存の両方を考慮する必要があるため、非常に難しい。
最近のグラフベースのアプローチは、この分野の課題に取り組む上で、驚くべき進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:48:01 GMT)
Fourier series weight in quantum machine learning [3.5] この目的を達成するために、モデル、テスト、デモを提案します。
我々はハミルトニアン符号化を利用した量子機械学習を設計した。
我々はPennylaneフレームワークを使って提案されたモデルをすべて実行し、テストした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:12:09 GMT)
A Bayesian Generative Adversarial Network (GAN) to Generate Synthetic
Time-Series Data, Application in Combined Sewer Flow Prediction [3.3] 機械学習では、生成モデル(generative model)は、データ分散を学習して人工データを生成する方法のクラスである。
本研究では,限られた時系列データのバランスをとるために,合成時系列を生成するGANモデルを開発した。
本研究の目的は, 降水量データを用いて流れを予測し, モデル性能における合成データを用いたデータ増大の影響を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:12:26 GMT)
Ultrasound Based Prosthetic Arm Control [3.1] 上肢のアンプの4分の1から3は、テクノロジーの理解不足のために義肢を放棄している。
筋電制御システムとは違って、超音波を用いて機械的筋肉の変形を直接監視し、抽出した信号を用いてエンドエフェクターの位置を比例的に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:53:16 GMT)
Zero-shot cross-lingual transfer language selection using linguistic
similarity [3.0] 本研究では,異なる自然言語処理タスクを対象とした移動言語の選択について検討する。
この研究のために、私たちは3つの言語ファミリーから8つの異なる言語からのデータセットを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:56:40 GMT)
Dissecting the Effects of SGD Noise in Distinct Regimes of Deep Learning [3.0] 勾配降下のノイズはディープニューラルネットワークの一般化に影響を及ぼす。
我々は,SGDノイズは訓練体制によって有害か,あるいは有用かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:22:24 GMT)
Archetypal Analysis++: Rethinking the Initialization Strategy [2.8] アーチティパル解析は凸性制約を持つ行列分解法である。
本稿では,その目的に対する影響に基づいて点を逐次サンプリングするアーキティパル解析のためのアーキティパル解析++ (AA++) を提案する。
AA++は、最も頻繁に使われるものを含め、ほぼ一貫してすべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:33:22 GMT)
Reinforcement learning and decision making via single-photon quantum
walks [2.3] 本稿では,人工知能の解釈を目的とした強化学習モデルである射影シミュレーション(PS)の定量化手法を提案する。
可変マッハ・ツェンダー干渉計の格子における単一光子の量子ウォークを考える。
我々は、転送学習の例を用いて、量子化PS学習モデルが古典的学習モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:38:33 GMT)
CMLCompiler: A Unified Compiler for Classical Machine Learning [2.3] CMLは、本番アプリケーションで機械学習パイプラインの半分近くを占めている。
統合されたフレームワークがなければ、ディープラーニング(DL)とCMLのハイブリッドデプロイメントは、厳しいパフォーマンスとポータビリティの問題に悩まされる。
本稿では,CML推論のためのCMLコンパイラ (CML Compiler) の設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 06:38:05 GMT)
Student-centric Model of Learning Management System Activity and
Academic Performance: from Correlation to Causation [2.2] 近年,学生の学習行動パターンを理解するために,学習管理システム(LMS)における学習者のデジタルトレースのモデル化に多くの関心が寄せられている。
本稿では,LMS活動データに対する学生中心の分析フレームワークについて検討し,観察データから抽出した相関性だけでなく因果的洞察も提供する。
これらの知見は、大学生支援団体が学生中心で標的とする介入を開始するための証拠となると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 23:59:22 GMT)
Towards Learned Emulation of Interannual Water Isotopologue Variations
in General Circulation Models [2.2] 本研究では, 降水時の酸素同位体組成の明示的な物理に基づくシミュレーションを, 機械学習を用いて置き換える可能性を検討する。
我々は、UNetアーキテクチャの成功に基づいて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装し、球面ネットワークアーキテクチャが地球の緯度-経度格子を平坦な画像として扱うという単純なアプローチよりも優れているかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 07:54:52 GMT)
Real Estate Property Valuation using Self-Supervised Vision Transformers [2.1] 本稿では,自己監督型視覚変換器を用いたプロパティ評価手法を提案する。
提案アルゴリズムは、機械学習、コンピュータビジョン、および不動産データに基づいてトレーニングされたヘドニック価格モデルの組み合わせを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:54:15 GMT)
Salient Conditional Diffusion for Defending Against Backdoor Attacks [2.1] Sancdifiは、バックドア攻撃に対する最先端の防御である。
バックドア攻撃によるデータ中のトリガーを拡散させるのは非常に効果的である。
クリーンなデータに適用すると、正常な機能を確実に回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:56:41 GMT)
Interpreting Robustness Proofs of Deep Neural Networks [2.1] 我々は、証明の人間の理解可能な解釈を生成するための概念、アルゴリズム、表現を開発する。
標準的なDNNの証明は素早い入力機能に依存しているのに対し、DNNの証明は意味論的に意味のある特徴でさえも確実に堅牢なフィルタリングを行うように訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:41:28 GMT)
Iterative Loop Learning Combining Self-Training and Active Learning for
Domain Adaptive Semantic Segmentation [1.8] この問題を緩和するために、自己学習とアクティブラーニングが提案されている。
本稿では,自己学習とアクティブラーニングを組み合わせた反復ループ学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:31:43 GMT)
A Proof that Using Crossover Can Guarantee Exponential Speed-Ups in
Evolutionary Multi-Objective Optimisation [1.7] 多目的進化最適化(EMO)の理論は、まだ初期段階にある。
クロスオーバー演算子の利点のような基本的な質問は、まだ完全には理解されていない。
これは、広く使われているNSGA-IIアルゴリズムのクロスオーバーによる指数関数的な性能ギャップの最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:03:34 GMT)
Compliance Costs of AI Technology Commercialization: A Field Deployment
Perspective [1.6] 多くのAIスタートアップは、幅広い規制要件に対処する準備が整っていない。
世界中で複雑で多様な規制プロセスが、しっかりと確立されたリソース豊富なテクノロジー企業に微妙に利点を与えている。
この傾向の継続は、AIスタートアップの大多数を段階的に排除し、巨大テクノロジー企業のAI技術独占に繋がる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 07:22:12 GMT)
Exceptional-point-assisted entanglement, squeezing, and reset in a chain
of three superconducting resonators [1.6] 超伝導共振器の損失鎖における例外点工学を用いた高速量子状態合成法を提案する。
理論的には、EPのリッチな物理学は、スキーズと絡み合いの高速で準安定な移動を好むパラメータ空間内の領域を特定するのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:48:51 GMT)
Clever Design, Unexpected Obstacles: Insights on Implementing a Quantum
Boltzmann Machine [1.5] 我々は、パウリ分解量子ハミルトニアンの基底状態を近似するために、制限ボルツマンマシンのゲートベースの量子バージョンを実装した。
我々は,これらの知見を体系的に要約し,類似の量子アルゴリズムの実装に対するそれらの関連性に応じて分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:29:16 GMT)
Coherent-cluster-state generation in networks of degenerate optical
parametric oscillators [1.2] クラスター状態は、万能な量子資源であり、測定ベースの量子コンピューティングに不可欠なビルディングブロックである。
我々は,ビームスプリッタと古典ポンプの助けを借りて,DOPOネットワーク上でコヒーレントクラスタ状態を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:34:53 GMT)
Improved quantum data analysis [1.1] 我々は、$O(log2 m)/epsilon2)$$$d$次元状態のサンプルのみを必要とする量子"Threshold Search"アルゴリズムを提供する。
また, $tildeO((log3 m)/epsilon2)$サンプルを用いた仮説選択法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 02:05:05 GMT)
DNN Explanation for Safety Analysis: an Empirical Evaluation of
Clustering-based Approaches [1.0] 安全クリティカルな文脈におけるディープニューラルネットワーク(DNN)の採用は、その結果を説明する効果的な手段が欠如しているため、しばしば防止される。
本稿では,DNN故障の根本原因分析のための99種類のパイプラインの実験的評価について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:46:37 GMT)
Sport Task: Fine Grained Action Detection and Classification of Table
Tennis Strokes from Videos for MediaEval 2022 [1.0] 本課題は,スポーツビデオから微妙な動きを検出し,分類することである。
私たちは卓球の試合の記録に重点を置いている。
2021年以降、このタスクは、注釈のない未修正ビデオからのストローク検出にも挑戦している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 12:03:59 GMT)
Differentially Private Distributed Bayesian Linear Regression with MCMC [1.0] 我々は、複数のパーティがデータの一部を保持し、プライバシ保護ノイズにおけるその部分の要約統計を共有できる分散環境について検討する。
線形回帰統計学の要約統計学における有用な分布関係を生かした,個人共用統計学のための新しい生成統計学モデルを構築した。
本研究では,実データとシミュレーションデータの両方について数値計算を行い,提案アルゴリズムが十分に囲む推定と予測を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:27:05 GMT)
Keldysh Nonlinear Sigma Model for a Free-Fermion Gas under Continuous
Measurements [0.8] 連続射影測定対象の$d$次元自由フェルミオンガスの量子力学を解析的に解析する。
我々の有効理論は、乱れたフェルミオン系を記述するのに使われた理論に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 04:30:11 GMT)
Real-Time Outlier Detection with Dynamic Process Limits [0.6] 本稿では,既存のリアルタイムインフラストラクチャを対象としたオンライン異常検出アルゴリズムを提案する。
オンライン逆累積分布に基づく手法を導入し、オフライン異常検出器の一般的な問題を排除した。
提案手法の利点は, 実マイクログリッド演算データの2例に示すように, 使いやすさ, 高速計算, 展開性である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:23:02 GMT)
KG-Hub -- Building and Exchanging Biological Knowledge Graphs [0.5] KG-Hubは知識グラフの標準化された構築、交換、再利用を可能にするプラットフォームである。
現在のKG-Hubプロジェクトは、新型コロナウイルス研究、薬物再精製、微生物-環境相互作用、希少疾患研究などのユースケースにまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:29:35 GMT)
Tricking AI chips into Simulating the Human Brain: A Detailed
Performance Analysis [0.5] 脳シミュレーションでは、複数の最先端AIチップ(Graphcore IPU、GroqChip、劣悪なCoreを持つNvidia GPU、Google TPU)を評価した。
性能解析の結果,シミュレーション問題はGPUとTPUアーキテクチャに極めてよく対応していることがわかった。
GroqChipは、小さなネットワークにおいて両方のプラットフォームより優れているが、精度の低い浮動小数点演算を実装しているため、脳シミュレーションではまだ利用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:51:37 GMT)
Cavity-enhanced excitation of a quantum dot in the picosecond regime [0.5] 本研究では,半導体量子ドットである単一エミッタをマイクロキャビティ内に埋め込む方式について検討する。
実験と理論をリンクすることにより、量子エミッタから発せられるレーザーパルスによって、最も高い集団反転が達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:47:57 GMT)
Where You Are Is What You Do: On Inferring Offline Activities From
Location Data [0.5] 本研究では、位置データから基本的なオフラインアクティビティを推定する最新の機械学習アルゴリズムの能力について検討する。
位置情報ベースのソーシャルネットワークの何千人ものユーザの匿名化データを用いて、機械学習が目前にあるタスクに優れていることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:29:19 GMT)
Improved distinct bone segmentation in upper-body CT through
multi-resolution networks [0.4] 上半身CTと異なる骨分画では、大きな視野と計算的な3Dアーキテクチャが必要とされる。
これにより、空間的コンテキストの欠如により、細部や局所的な誤差を欠いた低解像度な結果が得られる。
本稿では,異なる解像度で動作する複数の3次元U-Netを組み合わせたエンドツーエンドのトレーニング可能なセグメンテーションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:46:16 GMT)
Enhancing Hyper-To-Real Space Projections Through Euclidean Norm
Meta-Heuristic Optimization [0.4] メタヒューリスティック最適化により,計算負荷の少ない様々な問題に対して,ロバストな近似解が得られることを示す。
それまでの作業では、四元数のような検索空間の超複素表現を用いることでこの問題に対処していた。
最適化手順が完了すると、代わりにミンコフスキー$p$-normを用いることでより優れた解を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:40:49 GMT)
Entanglement witnessing with untrusted detectors [0.4] 本研究は, 不正かつ潜在的に悪意のある検知器の存在下での絡み検出の問題点を考察する。
この問題に対する一般的なアプローチは、測定された絡み合った状態の非局所性を特定するためにベルテストを実行することである。
本稿では,この問題に対する代替手法を提案する。これは検出の抜け穴に耐性があり,絡み目の標準的なツールをベースとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:54:07 GMT)
Rethinking Soft Label in Label Distribution Learning Perspective [0.3] 初期の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)におけるトレーニングの第一の目的は、モデルのより高度な一般化性能である。
CNNトレーニングにおいてラベル分布学習(LDL)を行うことで,モデルの校正が促進されることを示した。
我々はいくつかの可視化と分析を行い、LCLを用いたCNNトレーニングでいくつかの興味深い振る舞いを目撃した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 06:47:19 GMT)
Bounding first-order quantum phase transitions in adiabatic quantum
computing [0.2] 1次量子相転移(QPT)は、ハミルトンの最小スペクトルギャップを指数関数的に減少させることで、AQCが失敗する。
この現象を避けるために、関連するハミルトン派を慎重に設計する最近の手法が提案されている。
様々なパラメータの効果とQPTがAQCアルゴリズムを失敗させる条件に関する包括的理論を定式化するのは難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:56:28 GMT)
The Impacts of Unanswerable Questions on the Robustness of Machine
Reading Comprehension Models [0.2] SQuAD 1.1 または SQuAD 2.0 の3つの最先端言語モデルを微調整し、敵攻撃下でそれらの堅牢性を評価する。
実験の結果、SQuAD 2.0で微調整された現在のモデルでは、SQuAD 1.1で微調整されたモデルほど、当初は堅牢でないことが判明した。
さらに、SQuAD 2.0で微調整されたモデルのロバスト性は、追加のドメイン外のデータセットにまで拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:51:14 GMT)
Deep Learning for Reference-Free Geolocation for Poplar Trees [0.2] ジオロケーションは、その遺伝的な構成に基づいて、与えられたサンプルの原産地を特定することに関係している。
本稿では,米国エネルギー省が高速回転型バイオ燃料作物として同定したPopulus trichocarpa(Poplar)のゲノム位置について検討する。
我々のモデルであるMashNetは、ランダムにサンプリングされた不整合配列断片からポプラ木の緯度と経度を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:37:47 GMT)
Variational Amplitude Amplification for Solving QUBO Problems [0.0] 本研究は、キュービット重畳状態に適したQUBO問題に焦点をあてる。
我々は、QUBOをコストオラクルの演算として符号化する回路設計を、標準Grover拡散演算子$U_textrms$と組み合わせると、最適および近似最適解に対応する状態の測定確率が高くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:33:40 GMT)
Vacuum enhanced charging of a quantum battery [0.0] 電磁場の真空に関する純粋量子効果が、量子電池の充電をいかに高めるかを示す。
特に, 抗Jaynes Cummings相互作用を用いて, 有効二層原子の貯蔵エネルギーを増大させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:54:14 GMT)
Universal Topological Regularities of Syntactic Structures: Decoupling
Efficiency from Optimization [0.0] 本研究では、構文グラフのトポロジが、それらの出現に繋がる過程の痕跡を明らかにする方法について検討する。
シンタクティック構造における新しい普遍的規則性について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 22:35:11 GMT)
Transfer Learning and Class Decomposition for Detecting the Cognitive
Decline of Alzheimer Disease [0.0] 本稿では,SMRI画像からアルツハイマー病を検出するためのクラス分解を用いた転写学習手法を提案する。
提案モデルは,アルツハイマー病 (AD) と軽度認知障害 (MCI) と認知正常 (CN) の分類課題における最先端の成績を,文献から3%の精度で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 09:44:52 GMT)
Time out of Mind: Generating Rate of Speech conditioned on emotion and
speaker [0.0] 感情によって条件付けされたGANをトレーニングし、与えられた入力テキストに価値ある長さを生成する。
これらの単語長は相対的中性音声であり、テキスト音声システムに提供され、より表現力のある音声を生成する。
我々は,中性音声に対する客観的尺度の精度向上と,アウト・オブ・ボックスモデルと比較した場合の幸福音声に対する時間アライメントの改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:30:55 GMT)
Time Series Forecasting via Semi-Asymmetric Convolutional Architecture
with Global Atrous Sliding Window [0.0] 本稿では,時系列予測の問題に対処するために提案手法を提案する。
現代のモデルのほとんどは、短い範囲の情報のみに焦点を当てており、時系列予測のような問題で致命的なものである。
パフォーマンス上のアドバンテージがあることを実験的に検証した3つの主要なコントリビューションを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 15:07:31 GMT)
Three-photon excitation of quantum two-level systems [0.0] 我々は、共鳴三光子過程において、半導体量子ドットを効率的に励起できることを実証した。
時間依存フロケ理論は多光子過程の強度を定量化するために用いられる。
我々はこの手法を利用してInGaN量子ドットの固有特性を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:43:02 GMT)
The passive symmetries of machine learning [0.0] 本稿では,機械学習における受動的対称性の意味を理解することを目的とする。
本稿では、因果モデリングとの関係について論じ、学習問題の目的がサンプルから一般化することである場合、受動的対称性の実装は特に価値があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:01:12 GMT)
The Aharonov Casher phase of a bipartite entanglement pair traversing a
quantum square ring [0.0] 本稿では, エンタングルメントの助けを借りてアハロノフ・カッシャー相を簡便に生成し, 消滅させ, 蒸留する量子正方環を提案する。
非アベリア系における絡み合いは、幾何学的位相の研究にまつわる将来の実験的取り組みを大幅に単純化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:40:40 GMT)
Temperature Dependent Photophysics of Single NV Centers in Diamond [0.0] ダイヤモンド中の個々のNV中心の温度および磁場依存性光ルミネッセンス(PL)について検討した。
我々はNV PLを50K前後の中間温度で広範囲に焼成する方法について明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:00:00 GMT)
Support Exploration Algorithm for Sparse Support Recovery [0.0] 本稿では,SEA(Support Exploration Algorithm)と呼ばれる空間性を促進する新しいアルゴリズムを導入し,回復/モデル選択の問題の文脈で解析する。
SEAはスパース探索ベクトルを使用し、スパースサポートを選択するために入力空間内で進化させる。
実験により、SEAは任意のアルゴリズムの結果を効率的に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 12:31:13 GMT)
Spyker: High-performance Library for Spiking Deep Neural Networks [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その有望な能力のために最近明かされた。
SNNは、以前の世代のニューラルネットワークよりも高い生物学的確率で脳をシミュレートする。
我々は,C++/CUDAをスクラッチから使用して,Spykerという高性能ライブラリを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:25:03 GMT)
Revisiting Bellman Errors for Offline Model Selection [0.0] オフラインモデル選択(OMS)は、実世界の設定にオフラインRLを適用するために不可欠である。
広く研究されている考え方の一つは、関連するQ-函数の平均2乗ベルマン誤差(MSBE)に基づいてポリシーを選択することである。
ベルマンの誤りで十分なOMS性能を得るのに苦労し、多くの研究者がこのアイデアを放棄した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 23:14:25 GMT)
Review of methods for automatic cerebral microbleeds detection [0.0] 脳微小出血検出は重要かつ困難な課題である。
脳の微小出血を検出する能力も高まる。
このプロセスを自動化するための様々な解決策がここ数年提案されてきたが、現在では医療分野では使われていない。
既存の知識とベストプラクティスを体系化する必要性は、真のCMB検出システムの即時合成を促進する要因として認識されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:59:09 GMT)
Reverse engineering adversarial attacks with fingerprints from
adversarial examples [0.0] 我々は、敵の例を分類するためにディープニューラルネットワークを訓練する。
JPEGアルゴリズムは単純だが効果的な指紋認証として機能する。
我々は、我々のアプローチが無知で学習可能な指紋を攻撃し、未知の攻撃を伴うオープンワールドシナリオにどのように拡張できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:59:37 GMT)
Redesigning Electronic Health Record Systems to Support Developing
Countries [0.0] 本稿では,発展途上国に適した新しいEHRアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャは、医療機関間の医療取引を可能にするインターネットフリー(オフライン)ソリューションを前提としています。
我々は、人工知能が匿名の健康関連情報を利用して公衆衛生政策や監視を改善する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:16:38 GMT)
Random walk and non-Gaussianity of the 3D second-quantized
Schr\"odinger-Newton nonlocal soliton [0.0] 第二量子化非局所非線形シュレーディンガー-ニュートン方程式における3D+1ソリトンのダイナミクスについて検討する。
数値的な結果は、ソリトンの非ガウス統計の開始を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 07:58:34 GMT)
Quantum mechanics at high school: an online laboratory on wave-particle
duality [0.0] 高校生を対象とした波動-粒子双対性に関するオンライン実験室について紹介する。
サルデーニャの異なる高校から100人以上の学生が参加している。
満足度アンケートに関する質的な結果を提示し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:39:12 GMT)
Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational
AI Governance [0.0] AIシステムの開発と利用を目標とする,AIガバナンスフレームワークを提案する。
このフレームワークは、AIシステムをデプロイする組織が倫理的AI原則を実践に翻訳するのを助けるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:32:13 GMT)
Purposeful and Operation-based Cognitive System for AGI [0.0] 本稿では,AGIエージェントの主成分として機能する新しい認知モデルを提案する。
このモデルは成熟した状態で導入され、以前のモデル、特にAKREMの拡張として提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:11:38 GMT)
Pre-Born-Oppenheimer Dirac-Coulomb-Breit computations for two-body
systems [0.0] ディラック-クーロン-ブライト方程式はベーテ-サルペター方程式から導かれる。
変分エネルギーの$alpha$微細構造-定数依存は、$alphan$と$alphantextlnalpha$項の関数を適合させることで、(摂動的)非相対論的QEDフレームワークの関連するエネルギー表現と優れた一致を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:57:27 GMT)
Population-wise Labeling of Sulcal Graphs using Multi-graph Matching [0.0] 神経疾患や精神疾患のバイオマーカーを同定するためには、皮質の折りたたみの集団的マッチングが必要である。
この難しさは、折り目の形態と空間的構造における大きな個人間差から生じる。
本稿では,マルチグラフマッチング手法を用いて,人口レベルでのスルカルグラフマッチングの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:26:44 GMT)
Physics-informed Reduced-Order Learning from the First Principles for
Simulation of Quantum Nanostructures [0.0] 大規模ナノ構造では、高次自由度(DoF)のため、広範な計算努力が禁止される可能性がある
本研究は、シュリンガー方程式のシミュレーションのために、第一原理によって実現された低次学習アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:07:09 GMT)
Operational definition of the temperature of a quantum state [0.0] 我々は、量子系が熱環境を冷却または加熱する能力に有効な2つの温度を定義した。
我々は、システムと熱環境の間の熱交換が量子参照フレームによって補助される、より洗練されたシナリオを考える。
これは「コヒーレントな量子コヒーレンス」の効果をもたらし、コヒーレントな触媒を用いることで系内の量子エネルギーコヒーレンスを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:36:35 GMT)
Online estimation methods for irregular autoregressive models [0.0] 現在、この問題に対処するための方法として、いわゆるオンライン学習法では、現在のパラメータ推定と新しいデータを用いて推定値を更新している。
本研究では,時系列モデルの文脈におけるパラメータ推定のための3つのオンライン学習アルゴリズムについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:52:04 GMT)
Numeracy from Literacy: Data Science as an Emergent Skill from Large
Language Models [0.0] OpenAIのChatGPTやGPT-3のような大規模言語モデル(LLM)は、リテラシーを数字化するための翻訳課題を探求するためのユニークなテストベッドを提供する。
以前の18ヶ月前から公開されていたトランスフォーマーモデルと1000倍の小さなモデルでは基本的な算術演算が得られなかった。
本研究は, 文の完成から実際の数値理解の領域へ, 次世代の予測が成功するかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:14:57 GMT)
Nonlinear electromagnetic response for Hall effect in time-reversal
breaking materials [0.0] 平面内および垂直磁場に対する2次応答においてホール電流が時間反転破壊材料内で発生することを示す。
我々の研究は、新しい種類の非線形電磁応答を提案することによって、時間反転破壊材料におけるホール効果の理論を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 05:41:42 GMT)
Nonequilibrium thermodynamics of quantum coherence beyond linear
response [0.0] 我々はコヒーレンスの遠平衡熱力学に対する一般的な動的ベイズ-ネットワークアプローチを開発する。
我々は、コヒーレンス・ツー・ワーク変換の成功基準を取得し、量子コヒーレンスにより最大作業抽出が増加する非平衡状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:24:15 GMT)
Non-Hermiticity induces localization: good and bad resonances in
power-law random banded matrices [0.0] パワーローランダムバンド行列(PLRBM)の非ハーモニティ性に対する運命について検討した。
臨界$alpha$の値は、オンサイトポテンシャルの強さに依存する。
この結果は非ハーミティティー誘発局在の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:00:01 GMT)
Multi-fidelity covariance estimation in the log-Euclidean geometry [0.0] 対称正定値多様体の対数ユークリッド幾何学を利用する共分散行列の多値推定器を導入する。
固定予算が与えられた推定器の平均二乗誤差を最小化する最適サンプル割り当て方式を開発した。
物理アプリケーションからのデータによるアプローチの評価は、ベンチマークと比較すると、より正確なメトリック学習と1桁以上のスピードアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:33:46 GMT)
Modular tunable coupler for superconducting qubits [0.0] 3接合dcSQUIDにおけるフラックス制御干渉によるチューナブルカップリングを実現する。
DTCは、結合されたデータキュービットまたは回路共振器に依存しない内部的に定義されたゼロカップリング状態を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 16:13:45 GMT)
Modeling Memory Imprints Induced by Interactions in Social Networks [0.0] ソーシャルネットワークにおけるリレーションシップの重要性にもかかわらず、長期にわたるインタラクションが、リレーションシップの重要性の記憶のインプリントとどのように相関するかを探求する研究はほとんどない。
本稿では,よく知られた認知科学モデルを適用し,記憶力学を表現する。
一つの個体群で訓練されたこのモデルは、この個体群だけでなく、別の個体群でも予測し、無関係な個体間の社会的相互作用の記憶インプリントの普遍性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 22:10:27 GMT)
Measure-theoretic approach to negative probabilities [0.0] 我々は文脈性尺度の自然な概念を研究し、その主な性質を特徴づける。
特に,量子コンピューティング回路における文脈性の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:56:05 GMT)
Machine Translation Impact in E-commerce Multilingual Search [0.0] 言語間情報検索は機械翻訳の品質と高い相関関係を持つ。
クエリ翻訳の品質を改善することで、検索性能をさらに向上するメリットはほとんど、あるいは全く得られない、というしきい値が存在するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 21:59:35 GMT)
Low Complexity Approaches for End-to-End Latency Prediction [0.0] 我々は、エンドツーエンドのレイテンシ予測に焦点を当て、GNNにおける最近の国際的課題から得られた公開データセットに、我々のアプローチと結果を説明する。
提案手法は,最先端のグローバルGNNソリューションと比較して,比較的低い精度で予測精度を保ちながら,トレーニングと推論の両面において,壁面時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:31:41 GMT)
Low Complexity Adaptive Machine Learning Approaches for End-to-End
Latency Prediction [0.0] この研究は、予測、監視、予測のための効率的で低コストな適応アルゴリズムの設計である。
我々は,GNNにおける近年の国際的課題の後に提供されたパブリックジェネレータから得られるデータに対して,我々のアプローチと結果を説明するために,エンドツーエンドの遅延予測に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:29:11 GMT)
Large Music Recommendation Studies for Small Teams [0.0] 我々は、潜在的なソリューションと並行して、このような評価システムを生成する過程で直面した多くの課題を提示する。
これらの問題は、ユーザ、データ、計算、およびアプリケーションアーキテクチャのトピックにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:37:59 GMT)
Kernel Stein Discrepancy thinning: a theoretical perspective of
pathologies and a practical fix with regularization [0.0] Stein Thinning は (Riabiz et al., 2022) によって提案された Markov chain Monte Carlo (MCMC) の後処理出力に対する有望なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:23:56 GMT)
Kappa vacua: A generalization of the thermofield double state [0.0] 熱場二重状態が一般化された非熱場二重状態にどのように拡張できるかを示す。
一般的な$kappa neq1$真空は、ミンコフスキー真空のよく知られた場合とは対照的に、特定のリンドラーくさびに還元された場合、もはや熱的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 14:41:59 GMT)
Improving Quantum Computation by Optimized Qubit Routing [0.0] スワップ挿入による量子ビットルーティングのための高品質な分解手法を提案する。
この最適化問題は、特定の量子ハードウェアに量子アルゴリズムをコンパイルする文脈で発生する。
本稿では,統合割当問題とトークンスワップ問題に対する数値計算結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 11:03:20 GMT)
Identifying network topologies via quantum walk distributions [0.0] 遺伝的アルゴリズムを用いて、測定された確率分布からネットワークのトポロジを検索する。
提案手法は,ノイズの存在下でも効率的に必要な情報を取得することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:38:44 GMT)
How can it be like that? [0.0] Olival Freire (The Quantum Dissidents)、Adam Becker (What is Real?
私は3冊の本で提起された問題をレビューし、ボーアが「量子世界は存在しない」という文で何を意味しているのかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:26:57 GMT)
Heat currents in qubit systems [0.0] 一つの量子ビットの例と、異なる温度で2つの熱貯水池によって駆動される2つの結合量子ビットの単純な合成系について述べる。
熱力学の第2法則に則って, 熱電流に対する明示的な表現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:41:43 GMT)
GaitSADA: Self-Aligned Domain Adaptation for mmWave Gait Recognition [0.0] mmWaveレーダを用いた歩行認識は,mmWaveレーダの帰還信号から人間の歩行バイオメトリックスを捕捉する新しいユーザ識別法である。
本稿では,mmWave測位データにおける空間的領域シフトと時間的領域シフトの存在を明らかにするために,非合成データセットを収集し,解析する。
システム一般化性能を改善するために,GaitSADAと呼ばれる自己整合ドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:21:08 GMT)
Extending the laws of thermodynamics for arbitrary autonomous quantum
systems [0.0] 任意の量子系間のエネルギー交換は熱力学の法則によって構成されていることを示す。
我々の結果は、現実的な量子デバイスのエネルギー的性能を理解し、最適化するための視点を開いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 12:54:23 GMT)
Enhanced quantum properties of shallow diamond atomic defects through
nitrogen surface termination [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、近年、様々なモードで量子センサーを導くものとして出現している。
非損傷条件下での窒素プラズマを用いた新しい表面改質法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 18:08:19 GMT)
Diffusion Denoising for Low-Dose-CT Model [0.0] 本研究では,条件付きサンプリングを用いたノイズフリーCT画像を生成するDDLMと呼ばれるDNOising Diffusion LDCTモデルを提案する。
LDCT画像を用いた実験では,他の最先端手法よりも少ない推論時間を用いてDDLMの同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 01:21:25 GMT)
Differentiable Entailment for Parameter Efficient Few Shot Learning [0.0] 本稿では,パラメータ効率を向上する新しい手法を提案する。
数ショット体制におけるパラメータ効率と性能のトレードオフを定量化する。
任意のタスクに拡張可能な,シンプルなモデルに依存しないアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 00:31:11 GMT)
Detecting entanglement of unknown states by violating the
Clauser-Horne-Shimony-Holt inequality [0.0] 絡み合った状態は量子力学において基本的な役割を担い、多くの現代の応用の中核にある。
本稿では,未知の2量子ビット量子状態の絡み合いを検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 23:49:55 GMT)
Deep learning-based lung segmentation and automatic regional template in
chest X-ray images for pediatric tuberculosis [0.0] 臨床実習における胸部X線検査(CXR)によるTB評価
人工知能が支援するコンピュータ支援診断システムは、経験豊富な放射線科医のTB読取に匹敵する性能を示した。
小児CXR画像から肺・縦隔領域を自動的に局所化し抽出することを目的とした多視点深層学習ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 17:33:35 GMT)
Correlation-Induced Sensitivity and Non-Hermitian Skin Effect of
Quasiparticles [0.0] 非エルミタン(NH)ハミルトニアンは、NH皮膚効果や境界条件に対する指数スペクトル感度など、ユニークな特徴を示すことが示されている。
ここでは, エルミート多体ハミルトニアンが支配する閉相関フェルミオン系において, この現象が最近予測され, 観測された範囲について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:00:06 GMT)
Classified as unknown: A novel Bayesian neural network [0.0] 完全連結ニューラルネットワークのための効率の良いベイズ学習アルゴリズムを開発した。
多層パーセプトロンから多層パーセプトロンへの二元分類のための単一パーセプトロンのアルゴリズムを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 04:27:09 GMT)
Chiral orbital order of interacting bosons without higher bands [0.0] 本稿では, パイドルフラックスで貫通した正方形格子を組立てたボソニックガスに適した代替フレームワークを提案する。
この設定は、正式には$p$軌道にロードされる相互作用するボゾンガスと等価である。
キラル超流動渦格子の出現を実証し, 長期間のギャップを有する集合モードを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:30:44 GMT)
Channel-Dependent Population Transfer: A Framework for Analyzing Complex
Reaction Pathways [0.0] 非自明に連結された拡張系における量子粒子の輸送を解析するアプローチを提案する。
比較的単純なシステムであっても、輸送の背後に隠された豊かさを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 08:49:51 GMT)
CaraNet: Context Axial Reverse Attention Network for Segmentation of
Small Medical Objects [0.0] 本稿では,小さなオブジェクトのセグメンテーション性能を改善するために,コンテキスト軸逆アテンションネットワーク(CaraNet)を提案する。
我々のCaraNetはDiceセグメンテーションの精度を最上位で達成し、その結果、小さな医療オブジェクトのセグメンテーションにおいてCaraNetの明確な優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 02:12:33 GMT)
Automated Time-frequency Domain Audio Crossfades using Graph Cuts [0.0] 我々は、周波数スペクトルをビンに識別することで、ある音声クリップから別の音声クリップに自動的に遷移する新しい方法に向けた第一歩を提示する。
この問題をグラフフロー最適化の1つ、具体的にはmin-cut/max-flowと表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 03:05:48 GMT)
Active Learning-based Domain Adaptive Localized Polynomial Chaos
Expansion [0.0] 本稿では,入力ランダム空間の逐次分解と局所カオス展開の構成により,複雑な関数の代理モデルを構築する手法を提案する。
このアプローチは、入力ランダム空間を低次展開によって近似されたより小さなサブドメインに逐次分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 13:49:52 GMT)
AI model GPT-3 (dis)informs us better than humans [0.0] 採用した個人が、つぶやきの形で構造化された正確な情報と偽情報を区別できるかどうかを評価する。
以上の結果から, GPT-3は両刃の剣であり, 理解しやすいが, より説得力のある偽情報を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 10:14:03 GMT)
A time-orbiting potential chip trap for cold atoms [0.0] 本稿では、時間軌道ポテンシャル技術を用いた原子チップトラップの設計について述べる。
この設計は、他のチップトラップ方式と比較していくつかの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 20:18:50 GMT)
A Prescriptive Learning Analytics Framework: Beyond Predictive Modelling
and onto Explainable AI with Prescriptive Analytics and ChatGPT [0.0] 本研究では、透過的な機械学習と、規範的分析を可能にする技術の両方を統合する新しいフレームワークを提案する。
本研究は,プログラムノンコンプリートにおけるリスク学習者を特定するために,予測モデルを用いて提案手法を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 22:20:41 GMT)
3D-Spatiotemporal Forecasting the Expansion of Supernova Shells Using
Deep Learning toward High-Resolution Galaxy Simulations [0.0] 少数の短スケール領域に対する小さな統合の時間ステップは、高分解能銀河シミュレーションのボトルネックである。
超新星爆発後の殻膨張を予測するための深層学習モデルを開発した。
その結果, 対象粒子の95%以上を同定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Jan 2023 19:00:32 GMT)