Adaptive Siamese Tracking with a Compact Latent Network [219.4] 追跡タスクを分類に変換することで,シームズをベースとしたトラッカーを簡易化する直感的なビューを提供する。
そこで本研究では,視覚シミュレーションと実追跡例を用いて,詳細な解析を行う。
そこで我々は,古典的なSiamRPN++,SiamFC,SiamBANの3つのトラッカーを調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:06:02 GMT)
De Novo Molecular Generation via Connection-aware Motif Mining [198.0] 我々は、マイニングされた接続認識モチーフに基づいて分子を生成する新しい方法、MiCaMを提案する。
得られたモチーフ語彙は、分子モチーフ(頻繁な断片)だけでなく、それらの接続情報も含む。
マイニングされた接続対応モチーフに基づいて、MiCaMは接続対応ジェネレータを構築し、同時にモチーフをピックアップし、どのように接続されているかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:40:47 GMT)
Learning Universal Policies via Text-Guided Video Generation [193.9] 人工知能の目標は、幅広いタスクを解決できるエージェントを構築することである。
テキスト誘導画像合成の最近の進歩は、複雑な新規画像を生成する印象的な能力を持つモデルを生み出している。
このようなツールがより汎用的なエージェントの構築に利用できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:16:12 GMT)
No One Left Behind: Real-World Federated Class-Incremental Learning [128.4] そこで我々は,局所的・グローバル的破滅的な過去のカテゴリーの忘れを解消するために,局所的・グローバル的アンチフォーゲッティング(LGA)モデルを提案する。
クラス不均衡なローカルクライアントに対処して、局所的忘れを克服することを考えると、カテゴリバランスの勾配適応補償損失を発生させる。
プロキシサーバは、異なるクライアント間の非IIDクラス不均衡に起因するグローバルな忘れに対処するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:41:02 GMT)
Effective Robustness against Natural Distribution Shifts for Models with
Different Training Data [110.8] 効果的なロバストネス'は、分布内(ID)のパフォーマンスから予測できるものを超える、分布外(distribution)のロバストネスを測る。
本研究では,異なるデータ分布で学習したモデルの有効ロバスト性を比較するために,新しい有効ロバスト性評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:28:41 GMT)
Real-Time Evaluation in Online Continual Learning: A New Paradigm [104.5] 計算コストに関して,現在の継続学習(CL)手法を評価した。
位置ラベル付き3900万のタイムスタンプ画像を含む大規模データセットであるCLOCについて広範な実験を行った。
考慮されたすべてのメソッドが、私たちの単純なベースラインと競合しないことに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:21:10 GMT)
Boosting Low-Data Instance Segmentation by Unsupervised Pre-training
with Saliency Prompt [103.6] この研究は、低データ体制のための新しい教師なし事前学習ソリューションを提供する。
近年のPrompting技術の成功に触発されて,QEISモデルを強化した新しい事前学習手法を導入する。
実験結果から,本手法は3つのデータセット上でのいくつかのQEISモデルを大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:49:03 GMT)
Randomized Greedy Learning for Non-monotone Stochastic Submodular
Maximization Under Full-bandit Feedback [98.3] 本稿では,非拘束型マルチアームバンディットのフルバンドフィードバックとサブモジュール性に対する報奨問題について検討する。
RGLは、サブモジュールおよび非サブモジュール設定において、他のフルバンド変種よりも経験的に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:52:14 GMT)
Lower Bounds for Learning in Revealing POMDPs [88.2] 本稿では, 難易度の高い環境下での強化学習(RL)の基本的限界について検討する。
Emphmulti-steping POMDPs に対して、潜伏状態空間依存はサンプル複雑性において少なくとも$Omega(S1.5)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:59:30 GMT)
Visual Imitation Learning with Patch Rewards [86.7] Patch Rewards (PatchAIL) を用いた逆学習を提案する。
PatchAILは、パッチベースの識別器を使用して、与えられた画像から異なるローカル部分の専門知識を測定し、パッチ報酬を提供する。
我々はDeepMind Control SuiteとAtariタスクについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:13:10 GMT)
SimMTM: A Simple Pre-Training Framework for Masked Time-Series Modeling [82.6] SimMTM は Masked Time-Series Modeling のための単純な事前トレーニングフレームワークである。
これは多様体の外側の複数の隣人の重み付けによるマスク付き時間点の復元である。
SimMTMは2つの標準時系列解析タスクで最先端の微調整性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:12:29 GMT)
Language Quantized AutoEncoders: Towards Unsupervised Text-Image
Alignment [81.7] Language-Quantized AutoEncoder (LQAE)は、事前訓練された言語モデルを利用して、教師なしの方法でテキストイメージデータを整列することを学ぶ。
LQAEは類似した画像を類似したテキストトークンのクラスタで表現することを学び、一致したテキストイメージペアを使わずにこれら2つのモダリティを整列させる。
これにより、大きな言語モデル(例えばGPT-3)による少数ショット画像の分類や、BERTテキストの特徴に基づく画像の線形分類が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:38:44 GMT)
Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models [80.9] 大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・ソート(CoT)を利用して複雑な推論において印象的な性能を示した。
本稿では,視覚機能を分離したトレーニングフレームワークに組み込んだマルチモーダルCoTを提案する。
Multimodal-CoTでは、ScienceQAベンチマークで10億のパラメータ未満のモデルで、従来の最先端のLCM(GPT-3.5)を16%(75.17%->91.68%)上回るパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:51:19 GMT)
Unsupervised Learning of Sampling Distributions for Particle Filters [80.7] 観測結果からサンプリング分布を学習する4つの方法を提案する。
実験により、学習されたサンプリング分布は、設計された最小縮退サンプリング分布よりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:50:21 GMT)
Exploring Invariant Representation for Visible-Infrared Person
Re-Identification [77.1] 異なるスペクトルを横断する歩行者にアイデンティティを関連付けることを目的とした、クロススペクトルの人物再識別は、モダリティの相違の主な課題に直面している。
本稿では、ロバスト機能マイニングネットワーク(RFM)と呼ばれるエンドツーエンドのハイブリッド学習フレームワークにおいて、画像レベルと特徴レベルの両方の問題に対処する。
RegDBとSYSU-MM01という2つの標準的なクロススペクトル人物識別データセットの実験結果により,最先端の性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:24:50 GMT)
Training Normalizing Flows with the Precision-Recall Divergence [73.9] 特定精度リコールトレードオフを達成することは、em PR-divergencesと呼ぶ家族からの-divergencesの最小化に相当することを示す。
本稿では, 正規化フローをトレーニングして, 偏差を最小化し, 特に, 所与の高精度リコールトレードオフを実現する新しい生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:46:03 GMT)
CLIPood: Generalizing CLIP to Out-of-Distributions [73.9] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化は機械学習の大きな課題である。
我々は、CLIPモデルをすべてのOOD状況に適応できる簡単な微調整手法であるCLIPoodを提案する。
さまざまなOODシナリオによるさまざまなデータセットの実験は、CLIPoodが既存の一般化テクニックを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:27:54 GMT)
A Survey on Efficient Training of Transformers [72.3] この調査は、トランスフォーマーの効率的なトレーニングに関する最初の体系的な概要を提供する。
トレーニング中の中間テンソルの計算コストとメモリコストを削減できる手法と,ハードウェア/アルゴリズムの共同設計手法を分析し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:58:18 GMT)
Speed-Oblivious Online Scheduling: Knowing (Precise) Speeds is not
Necessary [71.5] 我々は、無関係な(異種な)マシン上でのオンラインスケジューリングを、高速な環境で検討する。
透かしアルゴリズムと非透かしアルゴリズムでは,強い可視性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:09:23 GMT)
Scene2BIR: Material-aware learning-based binaural impulse response
generator for reconstructed real-world 3D scenes [69.0] 実世界のモデルに対して, 実時間で可塑性音を生成するために, エンドツーエンドのインパルス応答生成器(BIR)を提案する。
本手法では, ニューラルネットワークを用いた新しいBIRジェネレータ (Scene2BIR) を再構成3次元モデルに適用する。
提案手法の精度を実世界のBIRとインタラクティブな幾何学的音響伝搬アルゴリズムを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:09:23 GMT)
Machine Learning Extreme Acoustic Non-reciprocity in a Linear Waveguide
with Multiple Nonlinear Asymmetric Gates [68.8] この研究は、2つの局所的非線形非対称ゲートを組み込んだ受動1次元線形導波路による音響的非相互性の研究である。
最大透過率は40%に達し、上流から下流までの伝達エネルギーは波動伝播の方向によって最大9桁まで変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:28:04 GMT)
Leveraging a Probabilistic PCA Model to Understand the Multivariate
Statistical Network Monitoring Framework for Network Security Anomaly
Detection [64.2] 確率的生成モデルの観点からPCAに基づく異常検出手法を再検討する。
2つの異なるデータセットを用いて数学的モデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:41:18 GMT)
Diversity Through Exclusion (DTE): Niche Identification for
Reinforcement Learning through Value-Decomposition [63.7] 本稿では,多変量ニッチ環境におけるベースライン深度Q-ラーニングアルゴリズムよりも優れた汎用強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
この方法で訓練されたエージェントは、貧弱だが魅力ある局所最適化から逃れて、より高い価値戦略の発見を困難にすることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:00:19 GMT)
MARLIN: Soft Actor-Critic based Reinforcement Learning for Congestion
Control in Real Networks [63.2] そこで本研究では,汎用的な渋滞制御(CC)アルゴリズムを設計するための新しい強化学習(RL)手法を提案する。
我々の解であるMARLINは、Soft Actor-Criticアルゴリズムを用いてエントロピーとリターンの両方を最大化する。
我々は,MARLINを実ネットワーク上で訓練し,実ミスマッチを克服した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:27:20 GMT)
Multivariate Systemic Risk Measures and Deep Learning Algorithms [63.0] 本稿では,主観的最適度と関連するリスク割り当ての公平性に着目し,重要な理論的側面について論じる。
私たちが提供しているアルゴリズムは、予備項の学習、二重表現の最適化、およびそれに対応する公正なリスク割り当てを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:16:49 GMT)
Fed-GLOSS-DP: Federated, Global Learning using Synthetic Sets with
Record Level Differential Privacy [62.5] Fed-GLOSS-DPは、合成データを使用してフェデレーションモデルをトレーニングするプライバシー保護学習の新しいアプローチである。
従来の勾配に基づく線形近似とは対照的に、我々の定式化は大域最適化の種別を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:56:46 GMT)
History-Aware Hierarchical Transformer for Multi-session Open-domain
Dialogue System [59.8] マルチセッションオープンドメイン対話のための履歴認識階層変換器(HAHT)を提案する。
HAHTは歴史会話の長期記憶を維持し、歴史情報を利用して現在の会話状況を理解する。
大規模マルチセッション会話データセットの実験結果は,提案したHAHTモデルがベースラインモデルより一貫して優れていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:54:33 GMT)
High-Probability Bounds for Stochastic Optimization and Variational
Inequalities: the Case of Unbounded Variance [59.2] 制約の少ない仮定の下で高確率収束結果のアルゴリズムを提案する。
これらの結果は、標準機能クラスに適合しない問題を最適化するために検討された手法の使用を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:37:23 GMT)
MoE-Fusion: Instance Embedded Mixture-of-Experts for Infrared and
Visible Image Fusion [59.2] 赤外線と可視画像の融合は、単モードイメージングの不完全性を補うことができる。
本稿では,赤外線と可視光の融合のためのMixture-of-Expertsを組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:06:58 GMT)
Algorithm Design for Online Meta-Learning with Task Boundary Detection [57.1] 非定常環境におけるタスクに依存しないオンラインメタ学習のための新しいアルゴリズムを提案する。
まず,タスクスイッチと分散シフトの簡易かつ効果的な2つの検出機構を提案する。
軽度条件下では,線形タスク平均的後悔がアルゴリズムに対して達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:02:49 GMT)
Using In-Context Learning to Improve Dialogue Safety [55.2] ニューラルネットワークチャットボットから発生する応答のバイアスや毒性を低減するための検索ベースフレームワークについて検討する。
我々は、類似の対話コンテキストに対する安全なモデル応答のデモを検索する。
最高の微調整ベースラインは、DiaSafetyの2.92%以上の安全でない対話コンテキストに対する安全な応答しか生成しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:46:03 GMT)
Online Bidding in Repeated Non-Truthful Auctions under Budget and ROI
Constraints [54.3] 繰り返し行われる非実情オークションにおける予算・ROI制約入札の問題について検討する。
双方の入力と逆入力の条件下での保証のないベスト・オブ・ザ・ワールドズ・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:30:33 GMT)
Shadow tomography on general measurement frames [52.8] 観測フレームの一般理論と密接な関係を示すことによって,影トモグラフィーの新しい視点を提供する。
測定フレームの定式化は,シャドウトモグラフィーの自然な枠組みを提供することを示す。
シャドウトモグラフィーの探索対象は,厳密なランク1測定フレームのクラス全体に対して達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 00:44:50 GMT)
Molecular Geometry-aware Transformer for accurate 3D Atomic System
modeling [51.8] 本稿では,ノード(原子)とエッジ(結合と非結合の原子対)を入力とし,それらの相互作用をモデル化するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
MoleformerはOC20の緩和エネルギー予測の初期状態の最先端を実現し、QM9では量子化学特性の予測に非常に競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 03:49:57 GMT)
Confidence and Dispersity Speak: Characterising Prediction Matrix for
Unsupervised Accuracy Estimation [51.8] この研究は、ラベルを使わずに、分散シフト下でのモデルの性能を評価することを目的としている。
我々は、両方の特性を特徴付けるのに有効であることが示されている核規範を用いる。
核の基準は既存の手法よりも正確で堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:30:48 GMT)
Self-Supervised Relation Alignment for Scene Graph Generation [51.3] シーングラフ生成性能を改善するために,自己教師付きリレーショナルアライメントの正規化を導入する。
提案されたアライメントは一般的なもので、既存のシーングラフ生成フレームワークと組み合わせることができる。
本稿では,この自己教師付きリレーショナルアライメントと2つのシーングラフ生成アーキテクチャの有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:34:13 GMT)
Factor Fields: A Unified Framework for Neural Fields and Beyond [50.3] 本稿では、信号のモデリングと表現のための新しいフレームワークであるFacter Fieldsを紹介する。
因子場は、NeRF、PlenOxels、EG3D、Instant-NGP、TensoRFなどの最近の信号表現を一般化している。
我々は、強力な新しい信号表現の作成を可能にするCoBaFa(Coefficient-Basis Factorization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:06:50 GMT)
TransFool: An Adversarial Attack against Neural Machine Translation
Models [49.5] 敵攻撃に対するニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルの脆弱性を調査し,TransFoolと呼ばれる新たな攻撃アルゴリズムを提案する。
クリーンなサンプルと高いレベルのセマンティックな類似性を保ったソースコード言語で、流動的な逆の例を生成する。
自動的および人的評価に基づいて、TransFoolは、既存の攻撃と比較して成功率、意味的類似性、流布率の改善につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:35:34 GMT)
Predicting the Silent Majority on Graphs: Knowledge Transferable Graph
Neural Network [45.8] 声門ノード(声門少数派)とサイレントノード(サイレント多数派)からなるグラフ、すなわちVS-Graphは現実世界に広く存在している。
本稿では,メッセージパッシングと表現学習における分散シフトをモデル化した知識伝達可能なグラフニューラルネットワーク(KT-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:46:21 GMT)
Curriculum-guided Abstractive Summarization for Mental Health Online
Posts [45.6] そこで本研究では,学習過程の効率化を図るためのカリキュラム学習手法を提案する。
Redditソーシャルメディアからのメンタルヘルス関連投稿の極端な要約データセットに本モデルを適用した。
現状のモデルと比較すると,提案手法はルージュとベルトスコア評価の指標で大きく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:48:26 GMT)
The unreasonable effectiveness of few-shot learning for machine
translation [45.5] 我々は,高解像度と低解像度の両言語ペアに対して,未ペア言語データで訓練された少数ショット翻訳システムの可能性を実証する。
自己教師付き学習のみで訓練されたトランスフォーマーデコーダのみのモデルが、専門的な教師付き最先端モデルと一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:19:46 GMT)
KST-Mixer: Kinematic Spatio-Temporal Data Mixer For Colon Shape
Estimation [44.1] 臓器穿孔などの合併症を軽減するためには、内視鏡追跡または医師を標的位置に誘導するナビゲーションシステムが必要である。
KST-Mixer (Kinematic S-temporal Data Mixer) を用いた大腸内視鏡挿入時の大腸形状推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:14:21 GMT)
IKOL: Inverse kinematics optimization layer for 3D human pose and shape
estimation via Gauss-Newton differentiation [44.0] 本稿では3次元ポーズ形状推定のための逆運動層(IKOL)を提案する。
IKOLは、既存の回帰ベースのメソッドよりもはるかに多い。
より正確な3Dポーズ推定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:43:29 GMT)
Efficient Graph Field Integrators Meet Point Clouds [42.9] 点雲を符号化するグラフ上での効率的な場積分のためのアルゴリズムを2種類提案する。
第1のクラスであるSeparatorFactorization(SF)は、ポイントメッシュグラフの有界属を利用するが、第2のクラスであるRFDiffusion(RFD)は、ポイントクラウドの一般的なepsilon-nearest-neighborグラフ表現を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:33:36 GMT)
Towards Label-Efficient Incremental Learning: A Survey [42.6] 本研究では,学習者が様々な分布を持つデータストリームに適応するために,インクリメンタル学習を学習する。
ラベル付け作業を減らすために, セミショット, 数ショット, 自己教師型学習の3つの区分を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:57:01 GMT)
Deep-Learning Tool for Early Identifying Non-Traumatic Intracranial
Hemorrhage Etiology based on CT Scan [40.5] 深層学習モデルは、2011年1月から2018年4月までに収集された非外傷性ICHを用いた1868個のNCCTスキャンを用いて開発された。
診断成績は臨床医の成績と比較した。
臨床医は, システム拡張による特定の出血エチオロジーの感度, 特異性, 精度を著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:45:17 GMT)
On the Efficacy of Differentially Private Few-shot Image Classification [38.1] 数発のDP画像分類モデルの精度と脆弱性がどう影響を受けるかを示す。
我々は,非プライベートモデルと同等のDP精度を達成するためには,クラスごとのショットを増やさなければならないことを示す。
また、少数ショットの非プライベートモデルでも、メンバーシップ推論攻撃の影響を受けやすいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:16:25 GMT)
A Theoretical Justification for Image Inpainting using Denoising
Diffusion Probabilistic Models [37.3] 塗布による拡散は, 再トレーニングを伴わずに, 見えないマスクによく一般化することを示す。
本稿では,真のサンプルを確実に回収し,線形収束率を享受する改良されたRePaintアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:55:03 GMT)
Energy-Inspired Self-Supervised Pretraining for Vision Models [36.7] エネルギーベースモデル(EBM)にインスパイアされた自己教師型ビジョンモデル事前学習フレームワークを導入する。
提案手法では,1つのネットワークの前方・後方通過としてエネルギー推定とデータ復元をモデル化する。
提案手法は,学習のエポックを極端に少なくして,同等で,さらに優れた性能を提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:41:00 GMT)
Improving Rare Words Recognition through Homophone Extension and Unified
Writing for Low-resource Cantonese Speech Recognition [36.1] ホモフォン文字は、マンダリンやカントン語のような音節ベースの言語で一般的である。
本稿では,ビーム探索復号化プロセスにホモフォン語彙の人間の知識を統合するための新しいホモホン拡張手法を提案する。
また、カントン文字の変種をマージする統一的な自動記述法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:46:32 GMT)
A Survey on Compositional Generalization in Applications [34.9] 共通の応用の分類を導入し、それぞれの分野の最先端を要約する。
我々は、この急成長する分野の将来に関する重要なトレンドを特定し、新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:56:26 GMT)
MonoFlow: Rethinking Divergence GANs via the Perspective of Differential
Equations [34.8] 統合された生成モデリングフレームワーク、MonoFlowを紹介します。
私たちのフレームワークでは、まずMonoFlowのベクトルフィールドを取得する手順として、逆トレーニングを見ることができる。
また,変動発散最小化と逆行訓練の基本的な相違も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:05:27 GMT)
STEP: Learning N:M Structured Sparsity Masks from Scratch with
Precondition [34.3] そこで我々は,N:M構造を持つ空間マスクを2相で学習するAdam-AwareのレシピであるSTEPを提案する。
STEPは、分散変化を動的にサンプリングすることで、2つの位相の切替点を自動的に識別する。
そこで本研究では,STEPがベースラインレシピの精度低下を軽減し,アグレッシブな構造的疎度比に頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:49:03 GMT)
SceneDreamer: Unbounded 3D Scene Generation from 2D Image Collections [34.0] ランダムノイズから大規模3次元景観を合成する非条件生成モデルであるSceneDreamerを提案する。
フレームワークは,3Dアノテーションを使わずに,Wild 2Dイメージコレクションのみから学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:59:16 GMT)
Get3DHuman: Lifting StyleGAN-Human into a 3D Generative Model using
Pixel-aligned Reconstruction Priors [33.8] Get3DHumanは、生成された結果のリアリズムと多様性を大幅に向上させる、新しい3Dヒューマンフレームワークである。
我々のキーとなる観察は、この3Dジェネレータは、人間の2Dジェネレータと3Dコンストラクタを通して学んだ、人間関係の先行技術から利益を得ることができるということだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:37:46 GMT)
Best Possible Q-Learning [33.5] 分散学習は協調型マルチエージェント強化学習における課題である。
ほとんどの分散アルゴリズムの収束性と最適性は理論上保証されていない。
様々な協調型マルチエージェントタスクにおいて,Q-ラーニングがベースラインよりも顕著に改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:14:19 GMT)
Timewarp: Transferable Acceleration of Molecular Dynamics by Learning
Time-Coarsened Dynamics [32.8] 我々は,マルコフ連鎖モンテカルロ法において,正規化フローを提案分布として用いる改良されたサンプリング手法であるTimewarpを提案する。
フローはMDトラジェクトリ上でオフラインでトレーニングされ,105～106:textrmfs$の分子動力学をシミュレートして,大きなステップの時間化を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:48:39 GMT)
Fast Online Value-Maximizing Prediction Sets with Conformal Cost Control [32.6] 多くの実世界のマルチラベル予測問題は、下流の使用によって規定される特定の要求を満たす必要がある設定値の予測を含む。
我々は、テキスト価値とテキストコストを別々に符号化し、互いに競合する典型的なシナリオに焦点を当てる。
このようなシナリオのコストを制御しながら、価値を最大化するために、FavMacと呼ばれる一般的なパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:53:12 GMT)
Imitating careful experts to avoid catastrophic events [32.5] 我々は、RLが制御するロボットシステムが人間を傷つけないようにする方法を示す。
この問題は、報酬関数を明確に書き下すことができないリッチで現実的な設定では特に難しい。
我々は、注意信号をIRLに組み込んで、IRLが破滅的な結果から望ましくないものを曖昧にすることを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:19:13 GMT)
Stochastic Contextual Bandits with Long Horizon Rewards [32.0] この研究は、現在の報酬がほとんどの$s$以前のアクションに依存する文脈的線形包帯を調査することによって、この方向に一歩踏み出す。
本稿では,親和性を利用して依存パターンと腕パラメータを共同で発見するアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,データ間の時間的長期依存に対処し,報奨地平線への依存を避けるための新たな分析が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 01:25:30 GMT)
ReLOAD: Reinforcement Learning with Optimistic Ascent-Descent for
Last-Iterate Convergence in Constrained MDPs [31.7] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 実世界の課題に応用され, 成功を収めている。
Reinforcement Learning with Optimistic Ascent-Descent (ReLOAD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:05:27 GMT)
Ditto in the House: Building Articulation Models of Indoor Scenes
through Interactive Perception [31.0] 本研究は,ロボットの意図的なインタラクションを通じて室内シーンの調音モデルを構築することを検討する。
この課題にインタラクティブな認識アプローチを導入する。
シミュレーションと実世界の両方において,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:22:00 GMT)
Scale up with Order: Finding Good Data Permutations for Distributed
Training [30.5] グラディエント・バランシング(GraB)は、有限データセット上で複数のエポックを持つモデルをトレーニングする際に、確実に優れたデータ置換を見出す。
GraBは広く採用されているRandom Reshuffildelingよりも高速な検証レートで収束する。
GLAR や CIF-2 など,D-GraB と D-GraB Distributed Random Reshuffling をトレーニングと性能の両面から示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 03:15:29 GMT)
The Power of Preconditioning in Overparameterized Low-Rank Matrix
Sensing [29.8] $textsfScaledGD($lambda$)$は、低ランク行列センシング問題に取り組むための事前条件付き勾配降下法である。
我々は、$textsfScaledGD($lambda$)$が、少数の反復の後、一定の線形速度で真の低ランク行列に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:13:27 GMT)
A Simple Baseline for Direct 2D Multi-Person Head Pose Estimation with
Full-range Angles [24.0] 既存の頭部ポーズ推定(HPE)は主に前頭前頭部を検知した1人に焦点を当てている。
MPHPE(Multi-Person Head Pose Estimation)では,これらの単一手法は脆弱で非効率である,と我々は主張する。
本稿では,フルレンジMPHPE問題に焦点をあて,DirectMHPという,エンドツーエンドのシンプルなベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:08:49 GMT)
MetaTKG: Learning Evolutionary Meta-Knowledge for Temporal Knowledge
Graph Reasoning [23.7] 本稿では,TKG推論のための時間的メタラーニングフレームワークMetaTKGを提案する。
具体的には、TKG予測を多くの時間的メタタスクとみなし、設計した時間的メタラーナーを用いて、これらのメタタスクから進化的メタ知識を学習する。
提案手法は,学習したメタ知識によって,将来的なデータに迅速に適応し,ほとんど歴史情報を持たないエンティティに対処するために,バックボーンを指導することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:55:41 GMT)
Curriculum Learning for ab initio Deep Learned Refractive Optics [23.6] 本稿では,複合レンズの光学設計をランダムなアブ面から学習可能なカリキュラム学習に基づくディープレンズ設計手法を提案する。
本手法は,携帯電話型形状因子を用いたフィールド深度計算カメラの完全自動設計で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:22:18 GMT)
Over-parameterised Shallow Neural Networks with Asymmetrical Node
Scaling: Global Convergence Guarantees and Feature Learning [23.5] 我々は,各隠れノードの出力を正のパラメータでスケールする勾配流による大規模および浅層ニューラルネットワークの最適化を検討する。
大規模なニューラルネットワークでは、高い確率で勾配流がグローバルな最小限に収束し、NTK体制とは異なり、特徴を学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:40:06 GMT)
Is Model Ensemble Necessary? Model-based RL via a Single Model with
Lipschitz Regularized Value Function [23.3] 確率力学モデルアンサンブルは、既存のモデルに基づく強化学習法で広く使われている。
値函数に対して、リプシッツ条件が強くなるほど、真の力学によって誘導されるベルマン作用素の間のギャップは小さくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:27:16 GMT)
Avoiding Model Estimation in Robust Markov Decision Processes with a
Generative Model [23.1] モデルフリーなシステムにおいて、ロバストなMDPを解くために、サンプル効率のアルゴリズムを考案する。
我々は、代替形態が依然として堅牢性の役割を保っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:29:10 GMT)
Neural Insights for Digital Marketing Content Design [22.9] 本稿では,マーケティングコンテンツデザインから洞察を収集・抽出するニューラルネットワークシステムを提案する。
私たちの洞察は、与えられた現在のコンテンツの利点と欠点を指摘するだけでなく、過去のデータに基づいたデザインレコメンデーションも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:04:47 GMT)
Solving Graph Problems Using Gaussian Boson Sampling [22.5] ノイズの多い中間スケールの量子コンピュータを用いてグラフ問題を解く。
我々は、大きな光子クリック数を持つGBS増強の存在を実験的に観察した。
我々の研究は、既存の中間スケール量子コンピュータを用いて現実の問題をテストするためのステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:25:47 GMT)
Dreamix: Video Diffusion Models are General Video Editors [22.1] テキスト駆動画像とビデオ拡散モデルは最近、前例のない世代のリアリズムを達成した。
一般的なビデオのテキストベースの動きと外観編集を行うことができる最初の拡散ベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:58:58 GMT)
Benchmarking Algorithms for Submodular Optimization Problems Using
IOHProfiler [22.1] 本稿では,部分モジュラ最適化問題に対するベンチマークアルゴリズムのセットアップを提案する。
その焦点は反復探索アルゴリズムの開発であり、実装はIOHknownrに提供され、統合されている。
提案手法は,IOHファウンサーに組み込まれている様々な部分モジュラ最適化問題について述べるとともに,反復探索アルゴリズムを様々な設定で解析・比較するために,その設定をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 23:36:23 GMT)
Federated Analytics: A survey [21.8] Federated Analytics(FA)は、複数のリモートパーティでデータ分析を計算するための、プライバシ保護フレームワークである。
本稿では,フェデレーション分析の特徴と,フェデレーション学習との違いについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:56:24 GMT)
Semantics-enhanced Temporal Graph Networks for Content Caching and
Energy Saving [21.7] 本稿では,DGNNモデルの時間的・構造的学習を強化するために,追加のセマンティックメッセージを利用する,STGNという時間的グラフネットワークを提案する。
また,ユーザ固有のアテンション機構を提案し,様々なセマンティクスをきめ細やかに集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:29:35 GMT)
Fast, Differentiable and Sparse Top-k: a Convex Analysis Perspective [21.6] トップk演算子は k-スパースベクトルを返し、非ゼロ値は入力の k 最大の値に対応する。
我々はトップk作用素を、置換の凸包であるペルムタヘドロン上の線形プログラムとみなす。
私たちのフレームワークは既存のフレームワークよりもはるかに汎用的であり、例えば、大まかに値を選択するトップk演算子を表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:32:13 GMT)
Inform the uninformed: Improving Online Informed Consent Reading with an
AI-Powered Chatbot [20.5] 現在のプラクティスは、インフォームドな決定を導き、参加者を未知のリスクに晒す可能性がある。
研究者の存在と指導がなければ、オンライン参加者は自分自身で長い書式を読まなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:43:56 GMT)
Policy Expansion for Bridging Offline-to-Online Reinforcement Learning [20.2] 本稿では,この課題に対する政策拡張スキームを紹介する。
オフラインポリシーを学んだ後、ポリシーセットでひとつの候補ポリシーとして使用します。
そして、さらなる学習に責任を持つ別の政策で政策を拡大します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:25:12 GMT)
Normalizing Flow Ensembles for Rich Aleatoric and Epistemic Uncertainty
Modeling [19.4] そこで本研究では,アレータティック不確実性のモデル化における最先端技術である正規化フロー(NF)のアンサンブルを提案する。
アンサンブルは固定されたドロップアウトマスクのセットで作られ、別個のNFモデルを作るよりも安価である。
本研究では,NFsの特異な構造,基底分布を利用して,試料に依存することなくアレータティック不確かさを推定する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:38:35 GMT)
Energy Efficient Training of SNN using Local Zeroth Order Method [18.8] ニューラルネットワークのスパイクは、現実世界のタスクにおける低エネルギー要求でますます人気が高まっている。
SNNトレーニングアルゴリズムは、Heaviside関数による勾配情報と非微分可能性の喪失に直面している。
本稿では,後方パスにおけるHeavisideの微分可能近似を提案し,前方パスはHeavisideをスパイク関数として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:57:37 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） (Thu, 2 Feb 2023 08:50:36 GMT)
Causal Effect Estimation: Recent Advances, Challenges, and Opportunities [18.6] 因果推論は、医療、マーケティング、政治科学、オンライン広告など、多くの分野において多くの実世界の応用がある。
因果推論における基本的な問題である治療効果推定は、数十年にわたって統計学で広く研究されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 03:25:04 GMT)
Jointist: Simultaneous Improvement of Multi-instrument Transcription and
Music Source Separation via Joint Training [18.4] ジョイントリスト(Jointist)は、複数の楽器を音声クリップから書き起こし、認識し、分離することのできる、楽器を意識した多構成のフレームワークである。
ジョイントリストは、他の2つのモジュールを条件付ける楽器認識モジュールで構成されており、楽器固有のピアノロールを出力する転写モジュールと、楽器情報と転写結果を利用する音源分離モジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 01:58:12 GMT)
Mnemosyne: Learning to Train Transformers with Transformers [18.4] 暗黙の低ランクアテンション変換器であるPerformersを用いたMnemosyneを提案する。
タスク固有のチューニングを必要とせずに、他のトランスフォーマーを含む、ニューラルネットワーク全体のトレーニングを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:40:28 GMT)
Accelerating Policy Gradient by Estimating Value Function from Prior
Computation in Deep Reinforcement Learning [17.0] そこで本研究では,事前計算を用いて値関数を推定し,オンライン政策勾配法におけるサンプル効率を向上する方法について検討する。
特に,対象タスクに対する新しい値関数を事前の値推定と組み合わせて学習する。
結果の値関数は、ポリシー勾配法におけるベースラインとして使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:23:22 GMT)
Exposing the CSI: A Systematic Investigation of CSI-based Wi-Fi Sensing
Capabilities and Limitations [16.8] この研究は、Wi-Fi 6の機能がセンシング性能に与える影響を明らかにし、将来のWi-Fiセンシング研究のためのベンチマークを作成することを目的としている。
我々は,Wi-Fi 6信号を用いて,3人,3環境,12活動を含む広範囲なCSIデータ収集キャンペーンを実施している。
ビデオ記録によって得られた匿名化された地上の真実は、3つのコレクターから約2時間分のCSIデータを含む80GBのデータセットを伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:21:00 GMT)
Goal Alignment: A Human-Aware Account of Value Alignment Problem [16.7] バリューアライメント問題は、AIエージェントの指定された目的がそのユーザの真の目的と一致しないシナリオで発生する。
ミスアライメントの根本的な原因は、エージェントの行動とエージェントが特定の目的のために生成する振る舞いに対する人間の期待に固有の非対称性である。
本稿では,価値アライメントに関わるいくつかの中心的課題に焦点をあてた,ゴールアライメント(ゴールアライメント)という,バリューアライメント問題の新たな定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 01:18:57 GMT)
Surprising Instabilities in Training Deep Networks and a Theoretical
Analysis [16.5] 勾配降下を伴う深層ネットワークの訓練実践において,抑制された数値不安定性を示す。
抑制不安定性は、最近発見された安定性のエッジ(EoS)現象とリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:53:44 GMT)
Unconditional and robust quantum metrological advantage beyond NOON
states [15.6] 本稿では,スケーラブルで無条件でロバストな量子メトロジー的優位性を実現する新しいスキームを提案し,実現する。
我々は,光子の損失や不完全性を抑えることなく,光子毎に抽出したフィッシャー情報において,ショットノイズ限界を超える5.8(1)倍の強調を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:30:06 GMT)
Graph Neural Networks for temporal graphs: State of the art, open
challenges, and opportunities [15.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、(静的)グラフ構造化データを学ぶための主要なパラダイムとなっている。
近年, 時間グラフのためのGNNベースのモデルが, GNNの能力を拡張すべく, 有望な研究領域として浮上している。
本稿では、時間的GNNの現状を概観し、学習設定とタスクの厳密な形式化を導入する。
調査は、研究と応用の両方の観点から、この分野における最も関連性の高いオープン課題に関する議論で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:12:51 GMT)
Rethinking Warm-Starts with Predictions: Learning Predictions Close to
Sets of Optimal Solutions for Faster $\text{L}$-/$\text{L}^\natural$-Convex
Function Minimization [15.2] 新たな研究のラインでは、マシンが学習した予測は、二部マッチングのような離散最適化問題に対するアルゴリズムのウォームスタートに有用である。
我々のフレームワークは、予測と全ての最適解の間の距離に比例した境界を提供する。
したがって、複数の最適解によらず、アルゴリズムを確実にウォームスタートさせることができる予測の初回学習性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:00:18 GMT)
Dual Propagation: Accelerating Contrastive Hebbian Learning with Dyadic
Neurons [15.1] 本稿では,2つの内在状態を持つダイアドを各ニューロンが有する2重伝搬という,単純なエネルギーベース複合ニューロンモデルを提案する。
この手法の利点は、1つの推論フェーズしか必要とせず、レイヤーワイド閉形式で推論を解くことができることである。
実験では、Imagenet32x32を含む一般的なコンピュータビジョンデータセットにおいて、二重伝搬がバックプロパゲーションと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:07:36 GMT)
SceneScape: Text-Driven Consistent Scene Generation [14.3] 本稿では,このような動画をオンラインで生成する新しいフレームワークを提案する。
オンラインテストタイムトレーニングを展開し、現在のフレームの予測深度マップが合成シーンと幾何学的に整合することを奨励する。
限られた領域に限られる以前の作品とは対照的に、我々の枠組みは、宇宙船や洞窟、あるいは氷の城のウォークスルーなど、多様な場面を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:47:19 GMT)
Hyper-parameter Tuning for Fair Classification without Sensitive
Attribute Access [14.2] トレーニングデータや検証データの機密属性にアクセスすることなく、公平な分類器を訓練するフレームワークを提案する。
我々は,これらのプロキシラベルが平均精度制約下での公平性を最大化するために利用できることを理論的,実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:45:50 GMT)
Quantum Graph Learning: Frontiers and Outlook [14.2] グラフ学習を促進するために 量子理論を助長することは 生まれたばかりです
まずQGLを考察し、量子論とグラフ学習の相互主義について議論する。
グラフ上の量子コンピューティング、量子グラフ表現、グラフニューラルネットワークのための量子回路など、QGLの新しい分類法が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:53:31 GMT)
Convergence of Gradient Descent with Linearly Correlated Noise and
Applications to Differentially Private Learning [14.0] 本稿では、DP-FTRLが分解機構を介してノイズを注入する方法を示す。
我々はこれらの因子化の利点を理論的および経験的に強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 23:32:24 GMT)
What Language Reveals about Perception: Distilling Psychophysical
Knowledge from Large Language Models [12.9] 類似性判定に基づいて,大規模言語モデルと古典的な心理物理学的手法を組み合わせる方法について述べる。
提案手法を6つの知覚領域で検証し,提案した判断が人間のデータと強く相関していることを示す。
我々の研究は、最先端のマシンモデルとよく知られた認知パラダイムを組み合わせることで、認識と言語研究の基本的な問題に新たな光を当てることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:32:46 GMT)
STEPS: Joint Self-supervised Nighttime Image Enhancement and Depth
Estimation [12.4] 本研究では,夜間画像強調器と深度推定器を両課題に使用せずに共同で学習する手法を提案する。
提案手法は,新たに提案された不確実な画素マスキング戦略を用いて,2つの自己監督タスクを密に絡み合わせる。
提案手法をnuScenesとRobotCarの2つの確立したデータセットでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:59:47 GMT)
Avalanche: A PyTorch Library for Deep Continual Learning [12.2] 継続的な学習は、非定常的なデータストリームから学習する問題である。
AvalancheはContinualAIの非営利団体によって管理されているオープンソースライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:45:20 GMT)
On the Robustness of Randomized Ensembles to Adversarial Perturbations [12.1] ランダム化アンサンブル分類器(REC)は従来のアンサンブル法に代わる魅力的な代替品として登場した。
近年の研究では、RECを構築するための既存の手法が、当初主張されていたよりも脆弱であることが示されている。
本稿では,ロバストなRECをトレーニングするための新しいブースティングアルゴリズム(BARRE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:17:34 GMT)
Learning with Exposure Constraints in Recommendation Systems [11.9] 本研究では,コンテントプロバイダの露出依存性をモデル化するためのコンテキスト的マルチアームバンディット設定を提案する。
我々は,アルゴリズムが対数的因子に最適であることを示す下位境界とともに,サブ線形後悔を伴うアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:23:50 GMT)
Benchmarking Probabilistic Deep Learning Methods for License Plate
Recognition [11.8] 本稿では,ライセンスプレート認識における予測の不確かさを明示的にモデル化する。
合成ノイズやぼやけた低解像度画像の実験は、予測の不確実性が確実に間違った予測を見出すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:37:42 GMT)
Energy Efficiency of Training Neural Network Architectures: An Empirical
Study [11.3] ディープラーニングモデルの評価は、伝統的に精度、F1スコア、関連する指標などの基準に焦点を当ててきた。
このようなモデルを訓練するために必要な計算は、大きな炭素フットプリントを必要とする。
本研究では, DLモデルアーキテクチャと環境影響との関係を, エネルギー消費の観点から検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:20:54 GMT)
Double Permutation Equivariance for Knowledge Graph Completion [11.3] この研究は、新しいグラフのクラスとしての知識グラフ(KG)の形式化を提供する。
二重置換同変 KG 表現は、KGsの新しい研究方向を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:39:30 GMT)
Performance Bounds for Policy-Based Average Reward Reinforcement
Learning Algorithms [11.0] 多くのポリシーベース強化学習(RL)アルゴリズムは、近似ポリシー反復(PI)のインスタンス化と見なすことができる。
平均報酬目標が有意義なパフォーマンス指標であるアプリケーションでは、しばしば割引報酬の定式化が使われ、割引係数が1に近くなる。
本稿では、政策評価や政策改善のエラーがゼロとなる極限においてゼロとなる平均回帰MDPに対して、最初の非自明なエラー境界を求めることで、このオープンな問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:37:47 GMT)
Out-of-Time-Order Correlation as a Witness for Topological Phase
Transitions [10.8] 実験的に観測可能な時間外相関(OTOC)を用いて,位相相転移(TPT)を動的に検出する物理証人を提案する。
区別可能なOTOCダイナミクスは、位相的局所性のため、位相的自明かつ非自明な位相に現れる。
我々の研究は、OTOCをTPTの領域に持ち込み、新しいトポロジカル物理学を量子相関で探求する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:57:22 GMT)
Causal Lifting and Link Prediction [10.3] いくつかの因果的タスクでは、リンク形成はパス依存であり、リンク介入の結果は既存のリンクに依存する。
既存の因果的手法はこれらのシナリオでは実用的ではない。
本研究は,リンク予測において経路依存性を扱える最初の因果モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:25:16 GMT)
Deep COVID-19 Forecasting for Multiple States with Data Augmentation [10.2] 本研究は、米国(米国)における毎週の累積死亡状況と、ドイツにおけるインシデント事例について、国家レベルの新型コロナウイルスの傾向を予測するためのディープラーニングアプローチを提案する。
このアプローチには、トランスモデル、アンサンブル法、時系列データ拡張技術が含まれる。
私たちのモデルは、米国とドイツ向けのCOVID-19 Forecast Hubで、最高の州レベルの成果を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:16:13 GMT)
Predicting Molecule-Target Interaction by Learning Biomedical Network
and Molecule Representations [10.1] 本稿では,生物医学的ネットワークトポロジと分子構造・化学情報の両方を表現として学習し,与えられた分子と標的対の潜在的な相互作用を予測する,擬似システマグラフニューラルネットワーク手法 MTINet+ を提案する。
異なる分子標的相互作用タスクの実験では、MTINet+は最先端のベースラインよりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:00:46 GMT)
Domain Generalization Emerges from Dreaming [10.1] 我々は,Stylized Dreamと呼ばれる新しい最適化に基づくデータ拡張により,モデルのテクスチャバイアスを低減する新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、適応インスタンス正規化(AdaIN)を利用して、オリジナル画像のスタイルを増強し、コンテンツを保存する。
次に、Stylized Dreamとオリジナル画像との一貫性のある出力を予測するために正規化損失を採用し、モデルが形状に基づく表現を学習することを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:59:55 GMT)
Interventional and Counterfactual Inference with Diffusion Models [9.9] 拡散型因果モデル(DCM)を導入し,因果メカニズムを学習する。
本稿では,一般的なエンコーダ/デコーダモデルに対する反実誤差を解析するための方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:08:08 GMT)
Accelerating Large Language Model Decoding with Speculative Sampling [9.9] 投機的サンプリング(英: Speculative sample)とは、変換器の呼び出し毎に複数のトークンを生成することで、変換器の復号を高速化するアルゴリズムである。
我々は、70億のパラメータ言語モデルであるChinchillaを用いて投機的サンプリングをベンチマークし、分散セットアップで2-2.5倍のデコード速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:44:11 GMT)
Laplacian Change Point Detection for Single and Multi-view Dynamic
Graphs [9.7] 動的グラフにおける変化点検出に着目し、この問題に関連する3つの主な課題に対処する。
まず,各スナップショットにおけるグラフ構造の低次元埋め込みとして,グラフラプラシアンスペクトルを用いたラプラシアン異常検出(Laplacian Anomaly Detection,LAD)を提案する。
次に,多視点グラフへのLADの単純かつ効果的な一般化であるMultiLADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 16:30:43 GMT)
Metaverse: Requirements, Architecture, Standards, Status, Challenges,
and Perspectives [9.6] Metaverseは、デジタル世界(インターネット)を、単一の、共有され、没入的で永続的な3D仮想空間で仮想世界に置き換えることによって、新たな機会を求めて、次のイノベーションの波を推し進めている。
具体的には、Metaverseアーキテクチャと要件、および開発とデプロイメントの基盤となるMetaverseの異なる標準を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:33:46 GMT)
AOP-Net: All-in-One Perception Network for Joint LiDAR-based 3D Object
Detection and Panoptic Segmentation [9.5] AOP-NetはLiDARベースのマルチタスクフレームワークで、3Dオブジェクトの検出とパノプティクスのセグメンテーションを組み合わせたものである。
AOP-Netは、nuScenesベンチマークにおける3Dオブジェクト検出とパノプティクスセグメンテーションの両タスクについて、最先端のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:31:53 GMT)
Hand Pose Estimation via Multiview Collaborative Self-Supervised
Learning [9.3] HaMuCoは多視点協調型自己教師型学習フレームワークである。
ノイズの多いラベル課題とマルチビューグループ思考の問題に対処するために、2段階戦略を用いる。
第1段階では、各ビューに対して独立して3次元のポーズを推定する。
第2段階では、クロスビュー関連特徴を捉えるために、クロスビュー・インタラクション・ネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:13:04 GMT)
Is Writing Prompts Really Making Art? [9.3] 現在の生成システムの波は、複雑な画像、ビデオ、さらには3Dデータセットを作成するためにテキストプロンプトを使用する。
我々はこれらの主張の根拠を疑問視し、分析を言語記述の限界、データセットの含意、物質性と具体化の3つの領域に分割する。
我々は,プロンプトベースのシステムによって実現される創造的可能性について分析し,新たな芸術的媒体とみなせるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 00:03:17 GMT)
Implicit regularization in Heavy-ball momentum accelerated stochastic
gradient descent [9.2] 離散的なH.B運動量更新(GD+M)は、変化した損失によって誘導される連続的な軌跡に従うことを示す。
この(GD+M)の暗黙正則化器は、(GD)のそれよりも$(frac1+beta1-beta)$の係数で強い。
我々は解析を運動量を持つ降下(SGD+M)のバージョンに拡張し、勾配の更新(SGD+M)の連続的な軌跡をポイントワイズで特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 03:25:38 GMT)
Continual Learning with Scaled Gradient Projection [8.8] ニューラルネットワークでは、連続学習はシーケンシャルタスク間の勾配干渉を引き起こし、新しいタスクを学習しながら古いタスクを忘れてしまう。
本稿では,忘れを最小化しつつ,新しい学習を改善するためのスケールドグラディエント・プロジェクション(SGP)手法を提案する。
画像の連続的分類から強化学習タスクまでに及ぶ実験を行い、最先端の手法よりも訓練オーバーヘッドの少ない性能を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:46:39 GMT)
Visual Realism Assessment for Face-swap Videos [8.8] 視覚リアリズムアセスメント(VRA)は、特定のフェイススワップビデオによってもたらされる潜在的な影響を評価するために不可欠である。
本稿では,異なる自動VRAモデルの有効性を評価するためのベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:34:27 GMT)
A sliced-Wasserstein distance-based approach for
out-of-class-distribution detection [8.5] 本稿では,Rdon Cumulative Distribution Transform (R-CDT) 部分空間からスライスされたワッサーシュタイン距離の分布に基づいて,クラス外分布を検出する手法を提案する。
本手法をMNISTと2つの医用画像データセットで検証し, クラス外分布検出法を使わずに, 最先端の手法よりも精度がよいことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 23:03:51 GMT)
Vehicle Fault-Tolerant Robust Power Transmission Line Inspection
Planning [8.2] 本稿では,旅行セールスマン問題の一般化として,耐故障性送電線検査計画について述べる。
対処された点検計画問題は、点検車両が点検時間を制限するバッテリー予算に制約されるような、単座の複数点検シナリオとして定式化される。
様々なコスト関数を持つメタヒューリスティックアルゴリズムは、検査中に計画と高速な再計画に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:39:57 GMT)
Multi-Tour Set Traveling Salesman Problem in Planning Power Transmission
Line Inspection [8.2] 問題は、旅行予算が限られている検査車両に定式化されている。
この問題の最適解は、線形計画法(ILP)によって解決される。
これらのアルゴリズムは、電力線セグメントを電気変電所で検査する実世界のシナリオで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:59:46 GMT)
Eloss in the way: A Sensitive Input Quality Metrics for Intelligent
Driving [8.1] 本稿ではElossと呼ばれる新しいタイプの計量を提案する。
Elossは知覚モデルの情報圧縮層の説明に基づいて設計されている。
実験により,Elossは異常なデータを含む100以上の因子によって標準値から逸脱することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:11:08 GMT)
Neural Common Neighbor with Completion for Link Prediction [8.1] 学習可能なペアワイズ表現を用いたニューラルコモンネバー(NCN)を提案する。
また、未観測リンク問題についても検討する。
NCNCはリンク予測タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:45:09 GMT)
Site-specific Deep Learning Path Loss Models based on the Method of
Moments [7.9] 本稿では,農村部におけるEM波伝搬予測問題に応用した深層学習モデルについて述べる。
表面積分方程式の定式化を用いて、ランダムに生成された1次元地形プロファイル上で計算された経路損失を含む合成トレーニングデータを生成する。
これらのモデルは、トレーニングデータを作成するのと同じ統計プロセスを用いて生成されたテストプロファイルに適用した場合に優れた一致を示し、実生活問題に適用する場合に非常に優れた精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:29:38 GMT)
Practical Bandits: An Industry Perspective [7.7] Banditパラダイムは、不確実性の下で意思決定を必要とする問題に対する統一されたモデリングフレームワークを提供する。
banditレンズによって、私たちが関心を持っているメトリクスの直接最適化が約束されます。
このチュートリアルは、バンディットの理論と実践の間のギャップを埋めるための一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:03:40 GMT)
Merging satellite and gauge-measured precipitation using LightGBM with
an emphasis on extreme quantiles [7.4] 空間と時間の実際の降水を知ることは、水文モデリングの応用において重要である。
グリッド化された衛星降水データセットは、実際の降水量を推定する代替オプションを提供する。
降水量の予測を改善するため、雨量計に基づく計測と格子状衛星降水生成物の統合に機械学習を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:03:21 GMT)
Mixed Precision Post Training Quantization of Neural Networks with
Sensitivity Guided Search [7.4] 混合精度量子化により、異なるテンソルを様々な数値精度のレベルに量子化することができる。
我々は,コンピュータビジョンと自然言語処理の手法を評価し,最大27.59%,34.31%のレイテンシ低減を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:30:00 GMT)
Teaching MLOps in Higher Education through Project-Based Learning [7.3] MLOpsを教えるためのプロジェクトベースの学習手法を提案する。
このアプローチに基づくコースの設計について検討する。
コースの第1版から予備結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:22:30 GMT)
LMC: Fast Training of GNNs via Subgraph Sampling with Provable
Convergence [7.1] 収束保証,すなわちローカルメッセージ補償(LMC)を用いた新しいサブグラフワイズサンプリング手法を提案する。
LMCは、後方パスのメッセージパスの定式化に基づいて、後方パスで破棄されたメッセージを検索する。
LMCは、効率の点で最先端のサブグラフワイドサンプリング法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:52:34 GMT)
Out of Context: Investigating the Bias and Fairness Concerns of
"Artificial Intelligence as a Service" [6.8] AI as a Service(AI as a Service)は、様々なプラグイン・アンド・プレイAIサービスやツールを提供する、急速に成長している市場です。
しかし、AIシステムは社会的影響を持つバイアスや不平等をカプセル化できることが知られている。
フェアネスの文脈に敏感な性質は、しばしばAIの「ワンサイズフィットオール」アプローチと相容れない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:32:10 GMT)
Geometric Deep Learning for Autonomous Driving: Unlocking the Power of
Graph Neural Networks With CommonRoad-Geometric [6.6] 不均一グラフは、複雑な相互作用効果をモデル化する能力を考えると、トラフィックに対して強力なデータ表現を提供する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)が付随するディープラーニングフレームワークとして登場することにより、グラフ構造をさまざまな機械学習アプリケーションに効率的に活用することができる。
提案するPythonフレームワークは,トラフィックシナリオから標準化されたグラフデータセットを抽出する,使いやすく,完全にカスタマイズ可能なデータ処理パイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:45:02 GMT)
Robust multi-item auction design using statistical learning: Overcoming
uncertainty in bidders' types distributions [6.6] 提案手法は,非パラメトリック密度推定を用いて,過去の入札から入札者のタイプを正確に推定する。
本機構の効率をさらに高めるために,クエリ削減のための2つの新しい戦略を導入する。
小規模データと大規模データの両方で実施されたシミュレーション実験により、当社のメカニズムは、収益設計やクエリ削減の観点から、既存の手法よりも一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:32:55 GMT)
An optimization method for out-of-distribution anomaly detection models [6.1] 頻繁な誤報は、産業アプリケーションにおける教師なし異常検出アルゴリズムの促進を妨げている。
SVMベースの分類器は後処理モジュールとして利用され、オブジェクトレベルでの異常マップから誤報を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:29:10 GMT)
QCM-SGM+: Improved Quantized Compressed Sensing With Score-Based
Generative Models for General Sensing Matrices [6.1] 我々はQCS-SGMを改良したQCS-SGM+を提案する。
鍵となる考え方は、確率スコアのベイズ推論の観点であり、確率スコアを概算するために期待伝搬アルゴリズムが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:36:58 GMT)
NDJIR: Neural Direct and Joint Inverse Rendering for Geometry, Lights,
and Materials of Real Object [5.7] 我々はニューラルダイレクトおよびジョイントリバースレンダリング(NDJIR)を提案する。
提案手法は, 実際のオブジェクトに対して, フォトグラム設定で意味論的に分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:21:03 GMT)
Longformer: Longitudinal Transformer for Alzheimer's Disease
Classification with Structural MRIs [5.4] 本稿では,各時点のsMRI上で空間的に注意機構を実行するトランスフォーマーネットワークであるLongformerを提案する。
我々のLongformerは、ADデータセットを用いてアルツハイマー病(AD)の異なる段階を分離する2つのバイナリ分類タスクにおいて、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:38:00 GMT)
Disentanglement of Latent Representations via Sparse Causal
Interventions [5.4] 因果力学に着想を得た新しい解離法を提案する。
我々のモデルは、量子化されたベクトルを因果変数とみなし、因果グラフでそれらをリンクする。
グラフの因果的介入を行い、画像の変動のユニークな要因に影響を与える原子遷移を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:37:29 GMT)
A Survey of Methods, Challenges and Perspectives in Causality [5.4] 因果関係を明らかにするための体系的な方法を見つけることを目的としている。
機械学習モデルは、様々なタスクで成功している。
フィールドをまとめようという初期の試みと、将来の展望を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:24:37 GMT)
GANalyzer: Analysis and Manipulation of GANs Latent Space for
Controllable Face Synthesis [5.3] 本稿では, GANalyzer と呼ばれるフレームワークを提案する。
我々は,GANの潜伏空間における顔の絡みを解析し,不絡みのある顔の属性を編集するための変換法を提案する。
実験の結果,GANalyzerは顔の属性を編集し,どのような顔でも生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:55:40 GMT)
An adversarial feature learning strategy for debiasing neural networks [5.3] 本稿では,深層ネットワークにおける単純さバイアスに対処するための直接的,介入的手法を提案する。
ネットワークの下位層で容易に計算可能なスプリアス機能を自動的に識別し,抑制することを目的としている。
実世界のデバイアスのベンチマークでは,かなりの増加が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:06:26 GMT)
Diagrammatization: Rationalizing with diagrammatic AI explanations for
abductive reasoning on hypotheses [5.2] 我々は、XAIは帰納的推論(最良の説明への推論)と図式推論をサポートするべきだと論じる。
Pircean図式推論と5段階の退化過程に着想を得て,ダイアグラム化を提案する。
臨床応用としてダイアグラムネットを実装し,心臓の聴力から診断を予測し,形状に基づく大腿骨の図で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:23:28 GMT)
Human not in the loop: objective sample difficulty measures for
Curriculum Learning [5.2] 本稿では、勾配の分散(VoG)を用いて、サンプルの客観的な難易度を算出した新しいカリキュラム学習手法を提案する。
具体的には,VoGを指標として,分類の難易度の観点から各サンプルのランク付けを行い,高いVoGスコアは分類の難易度を示す。
以上の結果より, 2段階骨骨折分類と多段階骨骨折分類では同等, 高い成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:25:29 GMT)
Uncertainty in Fairness Assessment: Maintaining Stable Conclusions
Despite Fluctuations [4.9] 本研究では,任意の基準の組み合わせの後方分布を導出するために,ベータ・バイノミカルアプローチを一般化する不確実性事項(UM)フレームワークを提案する。
ベイズ法により更新された多項分布を用いて,各人口集団の混同行列をモデル化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:10:31 GMT)
How universal is the relation between sign problem and phase transition [4.9] 最近の研究は、符号問題において顕著なブレークスルーを行い、符号と位相遷移の間の正のつながりを示唆した。
我々は,特定のモデルやアルゴリズムに依存しない一般的なシステムにおいて,サインの研究が相転移に関する有益な情報をいつ,どのように提供できるかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:50:25 GMT)
The Contextual Lasso: Sparse Linear Models via Deep Neural Networks [4.9] 本研究では,入力特徴を2つのグループに分けた,説明的特徴(説明的特徴)と文脈的特徴(説明的特徴)について検討する。
本稿では,空間パターンと係数が文脈特徴と異なるような疎線形モデルに適合する新しい統計的推定法である文脈ラッソを提案する。
実データと合成データを実験した結果、学習されたモデルは、標準的なディープニューラルネットワークの予測力を犠牲にすることなく、通常のラッソよりもスペーサーであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:00:29 GMT)
How to choose "Good" Samples for Text Data Augmentation [4.6] データ拡張から高品質なサンプルを選択するための2つのセレクタを備えた新しい自己学習フレームワークを提案する。
具体的には、まずエントロピーに基づく戦略とモデル予測を用いて、拡張サンプルを選択する。
上述のステップで高い品質のサンプルが誤ってフィルタされる可能性があることを考慮し、単語重複と意味的類似性という2つの視点からそれらを思い出すことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:01:50 GMT)
Dynamic Atomic Column Detection in Transmission Electron Microscopy
Videos via Ridge Estimation [4.3] リッジ検出は画像処理において曲線的特徴を抽出するツールである。
我々は、長い画像列の同時解析により、フレーム間の時間相関を利用する。
われわれのアプローチは、消えているように見える物体の時間的分析に特化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 01:37:43 GMT)
On Suppressing Range of Adaptive Stepsizes of Adam to Improve
Generalisation Performance [4.3] 我々はAdamの適応段差の範囲を抑えるために階層統計を利用する。
結果のアルゴリズムはSET-Adamと呼ばれ、SETは3つの操作の簡単な表記法である。
SET-Adamは、ImageNet上でResNet18をトレーニングするためにAdamやAdaBeliefよりも高い検証精度を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:46:23 GMT)
Advances and Challenges in Multimodal Remote Sensing Image Registration [4.2] マルチモーダルリモートセンシング画像登録は、マルチモーダルデータ間で補完的な情報を統合し、地球表面の包括的な観察と解析を行うための重要なステップである。
我々は,既存のマルチモーダル画像登録手法の利点と限界を概説し,残りの課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:07:35 GMT)
Analysis of Biomass Sustainability Indicators from a Machine Learning
Perspective [4.1] 本研究では,機械学習モデルを用いてサステナビリティ指標を解析し,バイオマスのサステナビリティ予測のためのロバストモデルを提案する。
10種類の機械学習モデルを用いて, バイオマス持続可能性指標, 土壌浸食因子, 土壌条件指標, 有機物因子を推定した。
その結果,サステナビリティ指標を評価する上では,ランダムフォレストが最も優れたモデルであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:31:42 GMT)
Online Continual Learning via the Knowledge Invariant and Spread-out
Properties [4.1] 継続的な学習の鍵となる課題は破滅的な忘れ方だ。
知識不変性とスプレッドアウト特性(OCLKISP)を用いたオンライン連続学習法を提案する。
提案手法を,CIFAR 100, Split SVHN, Split CUB200, Split Tiny-Image-Netの4つのベンチマークで実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:03:38 GMT)
An Enhanced V-cycle MgNet Model for Operator Learning in Numerical
Partial Differential Equations [4.1] 本研究では、数値偏微分方程式(PDE)を解く演算子学習においてMgNetとして知られる多重グリッドベースの畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いる。
標準VサイクルMgNetを強化するために,残差に対する低周波補正構造を導入する。
強化されたMgNetモデルは、標準のVサイクルMgNetよりもはるかに優れた解の低周波特性を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:28:07 GMT)
Multi-scale Feature Alignment for Continual Learning of Unlabeled
Domains [3.9] 生成的特徴駆動のイメージリプレイとデュアル目的判別器は、リプレイのための現実的な特徴を持つ画像の生成を可能にする。
本稿では,提案手法の構成要素について詳細なアブレーション実験を行い,非教師付きパッチベースセグメンテーションタスクに対する連続的UDA法の適用可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:19:01 GMT)
$IC^3$: Image Captioning by Committee Consensus [3.9] 委員会合意による画像キャプション(IC3$)は、複数の視点からハイレベルな詳細をキャプチャする単一のキャプションを生成する。
IC3$で作られたキャプションは、ベースラインのSOTAモデルと同じくらい役に立つ。
IC3$キャプションは、SOTA自動リコールシステムの性能を最大84%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:58:05 GMT)
Sketched Ridgeless Linear Regression: The Role of Downsampling [3.9] 本稿では, オーバーパラメトリゼーションの双対的視点から, ダウンサンプリングが一般化の助けとなることを示唆する。
この双対的視点により、スケッチしたリッジレス最小二乗推定器の2つのサンプル外予測リスクを特徴づける。
ダウンサンプリングは必ずしも一般化のパフォーマンスを損なうものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:21:09 GMT)
FV-MgNet: Fully Connected V-cycle MgNet for Interpretable Time Series
Forecasting [3.8] 長期連続予測のための完全連結型VサイクルMgNetを提案する。
畳み込み操作を既存のMgNetで完全に接続された操作に置き換え、それを予測問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:02:35 GMT)
Fault-Tolerant Connection of Error-Corrected Qubits with Noisy Links [3.7] 異なる表面コードパッチがフォールトトレラントな方法で接続可能であることを示す。
インターフェースとバルクにまたがるエラーの組合せ効果を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:22:17 GMT)
Tab2KG: Semantic Table Interpretation with Lightweight Semantic Profiles [3.7] 本稿では,テーブルのセマンティック解釈を意図したTab2KGを提案する。
ドメインの概念と関係を豊かにする独自の意味プロファイルを導入し、ドメインとテーブルの特徴を表現する。
既存のセマンティックテーブルの解釈アプローチとは対照的に、Tab2KGはセマンティックプロファイルのみに依存しており、インスタンスのルックアップを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:12:30 GMT)
Reliable Prediction Intervals with Directly Optimized Inductive
Conformal Regression for Deep Learning [3.4] 予測間隔(PI)は、ディープラーニング回帰における各予測の不確かさの定量化に使用される。
PIの品質向上のための多くのアプローチは、PIの幅を効果的に削減することができるが、実際のラベルが十分に取得されていることを保証しない。
本研究では,損失関数としてPIの平均幅のみを考慮に入れた直接最適化インダクティブ・コンダクティブ・レグレッション(DOICR)を用いる。
ベンチマーク実験により、DOICRは回帰問題に対する現在の最先端アルゴリズムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:46:14 GMT)
Maxwell Demon and Einstein-Podolsky-Rosen Steering [3.4] 我々は,Maxwellデモンアシスト型EPRステアリングの量子回路モデルを構築した。
デーモンの作用によるエネルギー散逸と量子非局所性相関の関係を定量的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:10:25 GMT)
Deep neural operators can serve as accurate surrogates for shape
optimization: A case study for airfoils [3.3] 本研究では, 形状最適化を目的とし, 未確認翼まわりの流れ場を推定するためにDeepONetsを用いることを検討した。
本稿では,オンライン最適化コストを桁違いに削減しつつ,予測精度の劣化が少ない結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 00:19:09 GMT)
Absence of Correlations in Dissipative Interacting Qubits: a No-Go
Theorem [3.2] ハイゼンベルク相互作用を持つ散逸量子ビットの系について検討する。
我々は、ある条件下でのキュービットに対して、リンドブラッドマスター方程式の正確な定常状態解を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:53:01 GMT)
Cooperative Saliency-based Obstacle Detection and AR Rendering for
Increased Situational Awareness [3.0] 本稿では,サリエンシに基づく分散的協調的障害物検出・レンダリング手法を提案する。
提案手法は,近年の他の手法と比較して,良好な結果と特徴を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:32:13 GMT)
DOR: A Novel Dual-Observation-Based Approach for News Recommendation
Systems [2.8] 本稿では,ニュースレコメンデーションの問題に対処する新しい手法を提案する。
我々のアプローチは二重観測の考え方に基づいている。
ニュースの内容とユーザの視点の両方を考慮することで、よりパーソナライズされた正確なレコメンデーションを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:16:53 GMT)
Conditional expectation for missing data imputation [2.7] 欠落したデータは、医学、スポーツ、ファイナンスなど、さまざまな分野で取得されたデータセットに共通している。
使用法は、インプット値と真値の間に低根平均二乗誤差(RMSE)を有する必要がある。
これにより、条件分布に基づくImputation of Missing Values (DIMV)アルゴリズムの導入が動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 06:59:15 GMT)
Parallel Driving for Fast Quantum Computing Under Speed Limits [2.6] 2量子ビット(2Q)のハードウェアベースゲートの選択は、量子変調器のネイティブなハミルトン相互作用と応用制御ドライブに依存する。
変調器とキュービットを同時に駆動する並列駆動方式を提案する。
これにより、いくつかの量子系において重要なオーバーヘッド源を緩和しながら、2Qゲートの短寿命化が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:38:05 GMT)
#RoeOverturned: Twitter Dataset on the Abortion Rights Controversy [2.6] 2022年6月24日、アメリカ合衆国最高裁判所は1973年のロー対ウェイド事件判決を覆した。
この決定は、アメリカ全土で抗議や議論を巻き起こした。
我々は,2022年1月1日から2023年1月6日までの1年間で,74万件のツイートを体系的に収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:02:19 GMT)
Partial coherence versus entanglement [2.4] 部分的コヒーレンスとその絡み合いとの関係について検討する。
局所的ユニタリ演算の下での最小部分的コヒーレンス(英語版)は、2部純状態の絡み合いの尺度であることを示す。
絡み合いと部分的コヒーレンス測度の間には1対1の対応がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:17:35 GMT)
TAPS Responsibility Matrix: A tool for responsible data science by
design [2.3] データサイエンスプロジェクトの社会的、法的、倫理的側面を探求する枠組みとして、透明性、説明責任、プライバシー、社会責任マトリックス(TAPS-RM)について述べる。
TAPS-RMの開発モデルと、オープンデータのためのよく知られたイニシアチブをマッピングする。
TAPS-RMはデータサイエンスプロジェクトレベルでの責任を反映するツールであり、設計による責任あるデータサイエンスの推進に利用することができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:09:14 GMT)
An Efficient Convex Hull-Based Vehicle Pose Estimation Method for 3D
LiDAR [2.1] 本稿では,新しい凸型車両ポーズ推定法を提案する。
抽出された3Dクラスタは凸殻に縮小され、計算負担が軽減される。
提案アルゴリズムは,工業団地で取得したKITTIデータセットと手動ラベル付きデータセットで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:57:41 GMT)
Physics Constrained Motion Prediction with Uncertainty Quantification [2.1] 物理制約運動予測は、自律的なレーシングデータセットを使用した実験において、ADEが41%、FDEが56%、IoUが19%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:45:30 GMT)
Solving quasi-free and quadratic Lindblad master equations for open
fermionic and bosonic systems [2.0] マルコフ開量子系の力学はリンドブラッド・マスター方程式によって記述される。
我々は、リウヴィリアンが多体ヨルダン正規形式にどのように変換されるかを示す。
臨界および散逸相転移に関する結果は,共用論文で論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:44:09 GMT)
Criticality and Phase Classification for Quadratic Open Quantum
Many-Body Systems [2.0] 我々はリンドブラッドマスター方程式によって支配される翻訳不変なオープン量子多体系の定常状態について研究する。
有限次元相互作用を持つ一次元系の定常状態は、必然的にグリーン函数を指数関数的に崩壊させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:43:24 GMT)
Generalized Uncertainty of Deep Neural Networks: Taxonomy and
Applications [2.0] ディープニューラルネットワークの不確実性は、解釈可能性と透明性の感覚において重要であるだけでなく、パフォーマンスをさらに向上するためにも重要であることを示す。
我々は、ディープニューラルネットワークの不確実性の定義を、入力またはインプットラベルペアに関連する任意の数またはベクトルに一般化し、そのような不確かさをディープモデルから「マイニングに関する既存の方法」をカタログ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:02:33 GMT)
Target specific peptide design using latent space approximate trajectory
collector [1.7] 我々は,LSATC (Approximate Space Tray Collector) と呼ばれる新しい機械学習設計を提案する。
ペプチドと所望の結合特性を近似した284%の空間のサンプルからなる。
標準Wntシグナル伝達に関与する重要なエフェクタータンパク質であるβ-カテニンを標的としたペプチド拡張の設計に遅れをきたした。
LSATCにより拡張された4つの結合ペプチドは、ベータカテニン結合を少なくとも2%以上改善し、2つのペプチドは、塩基性ペプチドと比較して3ドル以上の親和性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:56:52 GMT)
NFRsTDO v1.2's Terms, Properties, and Relationships -- A Top-Domain
Non-Functional Requirements Ontology [1.7] このプレプリントは、NFRsTDO v1.2のすべての用語、性質、関係を定義し、定義する。
NFRsTDOの用語と関係は、主にThingFO、Cosituation Core Ontology、Process Core Ontology、StatessTDOから拡張・再利用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:33:33 GMT)
SHINE: Deep Learning-Based Accessible Parking Management System [1.7] 韓国を含む世界の多くの地域で、自動車の数が急増している。
車両数の増加は、障害者の駐車スペースを乱用するなど、駐車関連の問題に繋がる。
パーキング4.0の概念の高まりにより、多くのセンサー、IoTおよびディープラーニングベースのアプローチが自動LPRとパーキング管理システムに適用された。
深層学習に基づく物体検出アルゴリズムを用いて車両,ナンバープレート,障害バッジを検出するシステム「SHINE」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:46:52 GMT)
Convergent First-Order Methods for Bi-level Optimization and Stackelberg
Games [1.5] 本稿では,2段階最適化問題のクラスを1次情報のみを用いて解くアルゴリズムを提案する。
現代のアルゴリズムとは異なり、このアルゴリズムは2レベル対象の勾配を推定するために推定器を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:21:14 GMT)
Speech Enhancement for Virtual Meetings on Cellular Networks [1.5] 本研究では,携帯端末上での仮想会議における深層学習(DL)を用いた音声強調について検討した。
T-Mobileネットワーク上でZoom Meetingsを用いて送信されたDNS(t-DNS)データセットを収集する。
本研究の目的は、深層学習モデルを用いて、携帯電話ネットワーク上で伝達される音声を強化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:35:48 GMT)
Learning PDE Solution Operator for Continuous Modeling of Time-Series [1.4] この研究は、動的モデリング能力を改善する偏微分方程式(PDE)に基づくフレームワークを提案する。
時間的離散化の反復的操作や特定のグリッドを必要とせずに連続的に処理できるニューラル演算子を提案する。
我々のフレームワークは、現実世界のアプリケーションに容易に適用可能な、ニューラルネットワークの継続的な表現のための新しい方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 03:47:52 GMT)
A Light-weight CNN Model for Efficient Parkinson's Disease Diagnostics [1.4] 提案モデルは,時系列信号の特性を適応させるために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から短期記憶(LSTM)へと変換される。
実験結果から,提案モデルでは,パラメータや操作がはるかに少ない複数の評価指標に対して,高品質な診断結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:49:07 GMT)
Conditioning Predictive Models: Risks and Strategies [1.3] 我々は、予測モデルを安全に活用するために何が必要か、決定的な参照を提供する。
我々は、大きな言語モデルは世界のこのような予測モデルとして理解できると考えている。
予測モデルに対する条件付けアプローチは、人間レベルの能力を引き出す最も安全な方法であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 00:06:36 GMT)
CTE: A Dataset for Contextualized Table Extraction [1.2] データセットは、35k以上のテーブルを含む、75kの完全な注釈付き科学論文で構成されている。
PubMed Centralから収集されたデータは、PubTables-1MとPubLayNetデータセットのアノテーションによって提供される情報をマージする。
生成されたアノテーションは、ドキュメントレイアウト分析、テーブル検出、構造認識、機能解析など、さまざまなタスクのためのエンドツーエンドパイプラインの開発に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:38:23 GMT)
Convolutional Autoencoders, Clustering and POD for Low-dimensional
Parametrization of Navier-Stokes Equations [1.2] 非線形エンコーダとアフィン線形デコーダからなる畳み込みオートエンコーダ(CAE)を提案する。
提案手法は, 圧縮不能なNavier-Stokes方程式をモデルとした2つのシリンダーウェイクシナリオにおける標準POD手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:12:08 GMT)
Hybrid Probabilistic Logic Programming: Inference and Learning [1.1] この論文は確率論的論理プログラミング(PLP)の進歩に焦点を当てており、不確実性の確率理論と関係性のための論理プログラミングを組み合わせたものである。
最初のコントリビューションは、コンテクスト固有の非依存性を計算ゲインに活用する新しいサンプリングアルゴリズムであるCS-LWの導入である。
次に、新しいハイブリッドPLPであるDC#が導入され、分散クロースとベイズ論理プログラムの構文を統合し、3種類の独立性を表す。
スケーラブルな推論アルゴリズムFO-CS-LWがDC#で導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:10:51 GMT)
Commonsense-Aware Prompting for Controllable Empathetic Dialogue
Generation [1.1] 事前学習された言語モデルを用いた共感的対話生成を改善する新しいフレームワークを提案する。
社会的コモンセンス知識の導入と世代管理の実施が世代業績の向上に寄与することを明らかにする実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:04:07 GMT)
Spectral crossover in non-hermitian spin chain systems: comparison with
random matrix theory [1.0] 複素スペーシング比を用いた3つの非エルミートスピン鎖ハミルトニアンの短距離スペクトル変動特性について検討した。
特に、回転内在時間反転対称性を持つ標準一次元異方性XYモデルの非エルミートバージョンに焦点を当てる。
対応するヘミチアンも正確に解けており、いくつかの凝縮物質物理学問題において玩具モデルとして広く用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:26:44 GMT)
Bayesian Metric Learning for Uncertainty Quantification in Image
Retrieval [0.8] 距離学習のための最初のベイズエンコーダを提案する。
ネットワーク重みに関する分布をLaplace Approximationで学習する。
我々は,Laplacian Metric Learner (LAM) がよく校正された不確かさを推定し,分布外例を確実に検出し,最先端の予測性能を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:59:23 GMT)
The Kondo effect and photon trapping in a two-impurity Anderson model
ultra-strongly coupled to light [0.4] 近藤効果は強い相関の量子多体物理学の最も研究された例の1つである。
単モードキャビティに超強結合された2つの不純物アンダーソンモデルからなる2つの現象を組み合わせたシステムについて検討する。
運動アプローチの階層方程式を用いて、空洞光子の電子状態(不純物)への超強結合が電子的近藤共鳴を顕著に抑制することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:17:15 GMT)
Temporal fusion transformer using variational mode decomposition for
wind power forecasting [0.4] 風力タービンの出力は、異なる高さでの風速、風向き、温度、タービン特性など、様々な要因に依存する。
本研究では,次回の1h,3h,6hの風力予測に,変分モード分解(VMD)を用いて風力系列と時間融合変圧器(TFT)を分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:03:08 GMT)
Recurrent Graph Convolutional Networks for Spatiotemporal Prediction of
Snow Accumulation Using Airborne Radar [0.4] 本研究では,近年の積雪量予測のために,連続的なグラフ畳み込みネットワークに基づく機械学習モデルを提案する。
その結果、同値な非幾何学的モデルや非時間的モデルよりも、モデルの性能が良く、一貫性も高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 01:40:48 GMT)
Combining Deep Neural Reranking and Unsupervised Extraction for
Multi-Query Focused Summarization [0.3] CrisisFACTS Trackは、イベントトラッキングの領域におけるマルチストリームファクトフィニングのような課題に対処することを目的としている。
本稿では,Linear Programming (ILP) とMaximal Marginal Relevance (MMR) フレームワークの検索,再評価,統合の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:08:25 GMT)
Augmented Learning of Heterogeneous Treatment Effects via Gradient
Boosting Trees [0.2] 異種治療効果(HTE)を推定するための2段階統計学習手法を提案する。
第1段階は、結果に基づいてベースラインマーカーの主効果等価性を推定し、その後、HTEの第二段階推定において拡張項として使用される。
HTEの証拠を世界規模で評価するための置換試験が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:10:04 GMT)
adSformers: Personalization from Short-Term Sequences and Diversity of
Representations in Etsy Ads [0.1] 本稿では,Etsy Adsのパーソナライズへのアプローチとして,ユーザアクションと多様な表現の短期(1時間)シーケンスのエンコーディングと学習を提案する。
ADPMがパーソナライズしたCTRとPCCVRモデルは、AdSformer CTRとAdSformer PCCVRと呼ばれ、それぞれCTRとPCCVRのベースラインを+6.65%$と$+12.70%$で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:39:10 GMT)
idT5: Indonesian Version of Multilingual T5 Transformer [0.0] インドネシア語は2億人近い人々によって話されており、世界で10番目に話されている言語である。
本研究では,mT5モデルがインドネシア語にのみ適用され,インドネシア語のみに限定した訓練済みのT5モデルが得られた。
本モデルに基づく微調整モデルでは,SAでは77.18%,mT5モデルより8%高い精度を示し,QGおよびQAではmT5モデルとほぼ同じスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 03:56:16 GMT)
Vibrational infrared and Raman spectrum of HCOOH from variational
computations [0.0] トランス-、シス-、非局在化-)ギ酸分子のすべての振動エネルギーは、ゼロ点振動エネルギーを超える4500 cm$-1$まで収束する。
標準品質の振動エネルギー、遷移モーメント、波動関数リストは、振動実験と比べ更なる研究や、さらなる立証的計算に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:00:27 GMT)
Vectorized Scenario Description and Motion Prediction for Scenario-Based
Testing [0.0] 本稿では,道路形状と車両軌跡によって定義されたベクトル化されたシナリオ記述を提案する。
この形式のデータは3つのシナリオに対して生成され、マージされ、モーション予測モデルであるVectorNetのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:32:25 GMT)
Universality in the tripartite information after global quenches:
(generalised) quantum XY models [0.0] 我々は、$I_3(alpha)$が無限長の極限においてゼロでないような設定を識別する。
I_3(alpha)$を精度良く近似する解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:50:42 GMT)
Trap-Integrated Superconducting Nanowire Single-Photon Detectors with
Improved RF Tolerance for Trapped-Ion Qubit State Readout [0.0] トラップ積分検出器によるトラップイオン量子ビットの状態読み出しは、スケーラブルな量子コンピューティングにおける重要な課題に対処できる。
電気シールドとしてアルミニウム鏡を用いたNbTiN超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)について報告する。
この性能は、典型的な低温発生装置において、広範囲に閉じ込められたイオン種の並列高忠実度読出しを可能にするのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 23:22:39 GMT)
Thermodynamic quantities of two-dimensional Ising models obtained by
noisy mean field annealing and coherent Ising machine [0.0] NMFAはコヒーレントイジングマシン(CIM)を模倣するアルゴリズムである
CIMは平均場が捕捉できない2次元イジングモデルの相転移を捉えることができる。
本報告では,NMFAは平均場の熱力学特性を再現するが,CIMの結果は再現できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 22:47:12 GMT)
The Fewer Splits are Better: Deconstructing Readability in Sentence
Splitting [0.0] 文章分割(文分割)は、文章の単純化のサブフィールドであり、文章を断片に分割すると理解しやすくなるという、証明できない考え方に主に動機付けられている。
特に我々は、文章を2つか3つに分割するかどうかが問題なのかと尋ねる。Amazon Mechanical Turkの調査結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:25:48 GMT)
The Challenges and Opportunities in Creating an Early Warning System for
Global Pandemics [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界保健、社会システム、経済がますます相互に相互に依存している世界で驚くほど脆弱であることを明らかにした。
念入りに設計されたテクノロジープラットフォームが、いかにして世界規模で精度の高い疾患検出と対応システムを構築するかを実証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:18:47 GMT)
Surface acoustic wave Fano interference in the quantum regime [0.0] 量子音響システムは、表面またはバルクフォノンと超伝導量子ビットを統合する。
本研究では、共振器に閉じ込められた圧電面音響波(SAW)モードの干渉を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:58:44 GMT)
Strong mechanical squeezing in microcavity with double quantum wells [0.0] 本研究では,2つの量子井戸を共振器内に配置したハイブリッド量子系における機械共振器の圧縮状態の生成と,バイクロマチックレーザー場によって励起される移動端ミラーについて述べる。
メカニカルモードのスクイーズはフォノン熱浴温度に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:20:47 GMT)
Stochastic optimal transport in Banach Spaces for regularized estimation
of multivariate quantiles [0.0] 絶対連続確率測度$mu$と$nu$の間のエントロピー最適輸送(EOT)を解く新しいアルゴリズムを提案する。
無限次元バナッハ空間でその値を取るアルゴリズムのほぼ確実に収束について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:02:01 GMT)
SpaceYOLO: A Human-Inspired Model for Real-time, On-board Spacecraft
Feature Detection [0.0] 衝突の危険箇所を特定するためには、リアルタイムで自動的な宇宙船の特徴認識が必要である。
新しいアルゴリズムSpaceYOLOは、最先端のオブジェクト検出器YOLOv5を、人間にインスパイアされた意思決定プロセスに基づいて、別個のニューラルネットワークで融合する。
SpaceYOLOの自律型宇宙船検出の性能は、ハードウェア・イン・ザ・ループ実験において通常のYOLOv5と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:11:39 GMT)
Solving two-dimensional quantum eigenvalue problems using
physics-informed machine learning [0.0] 不可能な箱に閉じ込められた粒子は、パラダイム的で正確に解ける1次元量子システムである。
物理インフォームドニューラルネットワークを用いて無限に多くの一般化を2次元に探索する。
特に、粒子の固有値と固有関数を見つけるために教師なし学習アルゴリズムを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:57:15 GMT)
Simple method for detecting sleep episodes in rats ECoG using machine
learning [0.0] そこで本研究では,ラットにおける行動睡眠状態(BS)と覚醒状態(WS)の自動認識法を提案する。
右前頭葉,右前頭葉,右前頭葉の3チャンネルのECoG信号が記録された。
その結果,ANN分類の精度はECoGチャネルに依存しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:23:00 GMT)
Sharp Lower Bounds on Interpolation by Deep ReLU Neural Networks at
Irregularly Spaced Data [0.0] Deep ReLUネットワークは、距離$delta$で区切られた$N$のデータポイントで値を補間することができる。
我々は$Omega(N)$パラメータが$N$で指数関数的に小さい状態において必要であることを示す。
これはまた、VC次元の低い境界を証明するために使われるビット抽出技術が不規則に空間化されたデータポイントに適用できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:46:20 GMT)
Series expansions in closed and open quantum many-body systems with
multiple quasiparticle types [0.0] 我々はpCUT法を類似度変換に拡張し、複素数値エネルギーを持つ複数の準粒子型を実現する。
これにより、任意の重ね合わせのはしごスペクトルに対応する未摂動作用素を持つ閉かつオープンな量子多体系への応用の場を拡大する。
代表的クローズド、オープン、非エルミート量子システムについて議論し、$mathrmpcsttextt++$法の応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:39:17 GMT)
Semantic Coherence Markers for the Early Diagnosis of the Alzheimer
Disease [0.0] パープレキシティはもともと、与えられた言語モデルがテキストシーケンスを予測するのにどの程度適しているかを評価するための情報理論の尺度として考え出された。
我々は2グラムから5グラムまでのN-gramとトランスフォーマーベース言語モデルであるGPT-2を多種多様な言語モデルに適用した。
ベストパフォーマンスモデルでは、ADクラスと制御対象の両方から対象を分類する際に、完全精度とFスコア(精度/特異度とリコール/感度のそれぞれ1.00)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:40:16 GMT)
Scaling Up Computer Vision Neural Networks Using Fast Fourier Transform [0.0] ディープラーニングベースのComputer Visionフィールドは、畳み込みニューラルネットワークを効果的にスケールアップするために、畳み込みのためのより大きなカーネルを探そうとしている。
視覚変換器のような新しいモデルのパラダイムは、入力シーケンスの2次複雑さのため、より大きな高解像度画像にスケールアップすることは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:19:10 GMT)
Scalable quantum memory nodes using nuclear spins in Silicon Carbide [0.0] 分散量子ネットワークは、高い忠実度で任意の量子情報プロトコルを実行することができる量子ノードを必要とする。
ここでは, 4H-Silicon Carbide (4H-SiC) の固体スピンを用いることで, 核スピンを用いた高コヒーレント量子ビットレジスタの制御が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:54:58 GMT)
Quantifying EPR: the resource theory of nonclassicality of common-cause
assemblages [0.0] 操舵に関する別の見方は、アリスはボブの体系の物理的状態に因果的影響がないということである。
我々は,EPRシナリオにおける相関関係の資源理論的処理を開発する。
このパラダイムにおける自由な操作の下でのリソース変換は、半定値プログラムの単一インスタンスで評価できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:48:01 GMT)
Predefined domain specific embeddings of food concepts and recipes: A
case study on heterogeneous recipe datasets [0.0] レシピデータセットは通常、ユーザーがレシピを投稿して公開するソーシャルメディアウェブサイトから収集される。
6つの異なるレシピデータセットを公開し、異なるフォーマットで収集します。
栄養予測のために機械学習(ML)パイプラインを適用するために必要なフォーマットにこれらのデータセットをすべて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:49:06 GMT)
Pivot Hamiltonians as generators of symmetry and entanglement [0.0] 局所的な 'pivot' ハミルトニアン$H_piv$ から、$U = eipi H_piv$ となるエンタングルを得ると考える。
そのような$U(1)$ピボット対称性の顕著な性質は、近傍のSPT位相を保護する対称性と相互異常を共有することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:55:52 GMT)
Physics Informed Piecewise Linear Neural Networks for Process
Optimization [0.0] ニューラルネットワークモデルに埋め込まれた最適化問題に対して,物理情報を用いた線形ニューラルネットワークモデルの更新が提案されている。
すべてのケースにおいて、物理インフォームドトレーニングニューラルネットワークに基づく最適結果は、大域的最適性に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:14:54 GMT)
Phonon signatures in photon correlations [0.0] 熱浴中において, ビブロニック分子から放出されるフォノンと光子の2次2次相関関数は, 集束および集束防止効果を示す。
相関関数が検出順序に強く依存していることを示し、フォノンダイナミクスが光の放出にどのように影響するかを洞察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:54:21 GMT)
Personalized Understanding of Blood Glucose Dynamics via Mobile Sensor
Data [0.0] スマートフォンによるセンサ入力で連続血糖値(CGM)データを増大させる。
このデータセットは、そのサイズ、GPSデータが含まれており、非侵襲的にフリーライフの患者から収集されたという事実という意味では、新しいものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:26:05 GMT)
Optimal focusing conditions for bright SPDC sources [0.0] 本研究では,SPDCプロセスで生成し,単一モードファイバと結合する光子数を最大化するための最適焦点条件について検討する。
ポンプ腰と生成光子腰の最適比は放射角に依存することを示す。
この種の放射には, 結晶構造外における横方向のウォークオフの役割についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:24:04 GMT)
OpenSpike: An OpenRAM SNN Accelerator [0.0] 本稿では,完全オープンソースEDAツールを用いたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アクセラレータを提案する。
チップは130nmのSkyWaterプロセスで取り出され、100万以上のシナプス重みを統合している。
加速器のスループットは毎秒48,262イメージで、壁時計時間は20.72時間、56.8GOPS/Wである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:06:29 GMT)
On the role of initial coherence in the spin phase-space entropy
production rate [0.0] 有限サイズの二部量子系を局所的な非一意チャネルを通して平衡から外す過程において生じるエントロピー生成を考えると、系の状態におけるエントロピー生成と量子コヒーレンス度との間には一般的な単調性関係は存在しないことを示す。
我々の結果は、量子プロセスの非平衡熱力学における真の量子的特徴の役割を体系的に研究することを要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:54:44 GMT)
On connection between perturbation theory and semiclassical expansion in
quantum mechanics [0.0] 結合定数$g$のパワーの摂動理論と、エネルギーに対する$hbar1/2$のパワーの半古典的拡張が一致する。
リカティ・ブロッホ方程式 (Riccati-Bloch equation) と一般化ブロッホ方程式 (Generalized Bloch equation) である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:12:49 GMT)
Number-phase uncertainty relations and bipartite entanglement detection
in spin ensembles [0.0] 多くのスピン-1/2粒子の非偏極ディック状態における二分極絡みの検出方法を示す。
スピンスクイーズ状態の分割を考慮した場合も,本手法は有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:19:33 GMT)
Non-Hermitian Floquet-Free Analytically Solvable Time Dependant Systems [0.0] 時間に依存する非エルミートハミルトニアン(英語版)のクラスを導入し、時間的に変調されたオンサイトポテンシャルとカップリングを持つ2レベルシステムを記述する。
提案するハミルトニアン類は,電子回路,音響,フォトニクスなどの異なるプラットフォームを用いて,PT対称性を隠蔽した構造を設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:57:13 GMT)
New Linear-time Algorithm for SubTree Kernel Computation based on
Root-Weighted Tree Automata [0.0] 本稿では,SubTreeカーネル計算のための重み付き木オートマトンの概念に基づく線形時間アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの主な考え方は、DAGの削減とノードのソートを置き換えることである。
我々のアプローチには3つの大きな利点がある:それは出力に敏感であり、木の種類(順序のない木と順序のない木)に敏感であり、インクリメンタルな木カーネルベースの学習手法によく適応している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:37:48 GMT)
Neural Network Architecture for Database Augmentation Using Shared
Features [0.0] 医学のような領域では、大きな単一ソースデータセットや同一の機能を持つマルチソースデータセットを作成するのが難しくなる。
本稿では、これらのデータセット間で共通する機能を用いて、データ拡張を提供するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:17:06 GMT)
Meta Learning in Decentralized Neural Networks: Towards More General AI [0.0] 我々は、分散ニューラルネットワーク(分散NN)の内容から学ぶための学習の基本的な理解を提供することを目的としている。
このような分散学習システムを構築するために,我々は3つの異なるアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:15:07 GMT)
Measuring the quadrature coherence scale on a cloud quantum computer [0.0] 本報告では、光の圧縮光および熱状態に対する第1次コヒーレンススケール(QCS)の初期測定について述べる。
これは、XanaduのBorealisを使用して、雲を通してアクセスされ、QCSを測定するのに必要なビームスプリッターと光子数分解検出器を提供する。
データと理論はよく一致し、量子性を証明するための干渉計と光子計装置の有用性が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:00:00 GMT)
MLOps with enhanced performance control and observability [0.0] MLOpsシステムの可観測モジュールに重要なツールを導入します。
MLOpsパイプラインにこれらの機能を統合することは、初期のMLシステムの障害に対して堅牢なシステムを構築する上で、長い道のりになると思います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:47:07 GMT)
Long Distance Nonlocality Test with Entanglement Swapping and
Displacement-Based Measurements [0.0] 我々は,確率的絡み合いのスワップを利用して,ベルの不等式を長距離にわたって破ることのできる全光学装置を解析する。
我々は、フェーズノイズ、振幅ノイズ、ダークカウントノイズ、および損失に関して、ベルの不平等違反のロバストさを最大6当事者で確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:04:18 GMT)
LesionAid: Vision Transformers-based Skin Lesion Generation and
Classification [0.0] 本研究では,ViTとViTGANに基づいて皮膚病変を分類する新しいマルチクラス予測フレームワークを提案する。
フレームワークは、ViTGAN、画像処理、説明可能なAIの4つの主要なフェーズで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:52:54 GMT)
Hypothesis Testing and Machine Learning: Interpreting Variable Effects
in Deep Artificial Neural Networks using Cohen's f2 [0.0] 深層人工ニューラルネットワークは多くの分野において高い予測性能を示す。
しかし、統計的推測をする余裕はなく、ブラックボックスの操作は人間が理解するには複雑すぎる。
本稿では、現在のXAI手法を拡張し、機械学習のためのモデルに依存しない仮説テストフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:43:37 GMT)
High-dimensional variable clustering based on sub-asymptotic maxima of a
weakly dependent random process [0.0] 本稿では,Asymsymotic Independent Block (AI-block)モデルと呼ばれる,変数クラスタリングのための新しいモデルのクラスを提案する。
このモデルのクラスは特定可能であり、つまり、分割の間に部分的な順序を持つ極大要素が存在し、統計的推測が可能であることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:24:26 GMT)
High-Resolution Short-Circuit Fault Localization in a Multi-Layer
Integrated Circuit using a Quantum Diamond Microscope [0.0] 本研究は、電子故障解析のための競合技術として、QDMベースの磁気イメージングを確立する。
これらの利点は、多くの金属層、光学的不透明層、あるいは光学的散乱層を有するチップスタックICの奥深くにある欠陥を見つけるのに特に有用であると予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:33:02 GMT)
Groupoid and algebra of the infinite quantum spin chain [0.0] これらの代数が自然に無限スピン鎖の量子力学のシュヴィンガーの記述に現れることを示す。
特に、最近の研究で開発されたディラック・ファインマン・シュウィンガー状態の機械を用いて、富田竹崎のモジュラー理論に基づく力学を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:24:23 GMT)
GraphReg: Dynamical Point Cloud Registration with Geometry-aware Graph
Signal Processing [0.0] 本研究では,3次元点雲登録のための高精度,効率的,物理的に誘導された手法を提案する。
我々は、粒子(点)の動きを制御し、より正確で頑健な登録を実現するために、幾何学を意識した剛体力学を探求する。
その結果,提案手法は精度において最先端の手法よりも優れており,大規模点雲の登録に適していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:06:46 GMT)
General Ordering Theorem [0.0] 一般順序理論(GOT)を証明し,任意の順序のペア間の関係を確立する。
一般(演算的)可換関係を満たす作用素に作用することを示す。
注目すべきことに、この定理はこれらの2つの定理の間の公式な関係を確立し、現在知られている悪名高い複雑な定理とは異なり、それらに対してコンパクトな表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:49:35 GMT)
GA4QCO: Genetic Algorithm for Quantum Circuit Optimization [0.0] 本稿では,ユーザ定義特性を示す量子回路の自動探索に遺伝的アルゴリズムを適用したGA4QCOフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、ユーザがカスタマイズされたフィットネス機能を簡単に統合できるように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:30:23 GMT)
Full Counting Statistics of Charge in Chaotic Many-body Quantum Systems [0.0] 典型回路における中心結合を横切る電荷の変動について検討した。
電荷移動のゆらぎは、長い時間で対称排除過程に近づき、$t-1/2$の量子補正を導出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:00:05 GMT)
From Dyson Models to Many-Body Quantum Chaos [0.0] 単一粒子から多体カオス遷移において,エンフェデローカライゼーションが支配的な過程であることを示す。
われわれのアプローチは基本的に、多体カオスを単一粒子の観点から見る新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 07:33:10 GMT)
Fermionization of a Few-Body Bose Gas Immersed into a Bose-Einstein
Condensate [0.0] 準1次元2成分量子ガス中における最近導入された自己ピン遷移(Phys. Lett. 128, 053401 (2022))について検討する。
物質波の逆作用の結果、無限種種内反発の限界におけるフェルミオン化は、自己ピン状態への1次相転移によって起こる。
このシステムはまた、種間相互作用が種内反発を克服できる場合、没入成分に対する追加の超状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:07:35 GMT)
FCB-SwinV2 Transformer for Polyp Segmentation [0.0] 深層学習モデルを用いた大腸内視鏡ビデオフレーム内のポリプセグメンテーションは、臨床医のワークフローを自動化する可能性がある。
最近の最先端のディープラーニングポリープセグメンテーションモデルは、並列に動作する完全な畳み込みネットワークアーキテクチャとトランスフォーマーネットワークアーキテクチャの出力を組み合わせている。
本稿では,現在最先端のポリプセグメンテーションモデルであるFCBFormerの修正を提案する。
The performance of the FCB-SwinV2 Transformer are evaluation on the popular colonoscopy segmentation bench-marking datasets。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:42:26 GMT)
Explaining wall-bounded turbulence through deep learning [0.0] 本研究では, 説明可能な深層学習法を用いて, 流れのコヒーレント構造間の相互作用について検討する。
予測フローはゲーム理論アルゴリズムを用いて,この予測における各構造の重要性を評価するために用いられる。
このプロセスは、ディープラーニングによる説明可能性に基づいて、壁境界乱流の多くの基本的な現象に光を当てる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:34:33 GMT)
Enhanced repulsive Casimir forces between gold and thin
magnetodielectric plates [0.0] 金属および磁性板間の反発カシミール力を計算する。
我々は磁気板の磁気特性を、反発のチューニングノブとして定量的に探究する。
サブミクロン分離機構において, パラメータを調整し, 反発を許容する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:32:45 GMT)
Engineering chaos in a four-mirror cavity-optomechanics with mechanical
drives [0.0] メカニカルドライブを用いた4メカニカル・オプト・メカニカルキャビティにおけるカオスの発生について検討した。
両ミラーのポアンカー面を初期状態の広い間隔で計算することにより、安定から混合への遷移を示す。
どちらのミラーも、外部のメカニカルドライブが存在しない場合でも、外部のメカニカルドライブとカオス的な時間的進化をたどる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 12:07:56 GMT)
Empirical Analysis of the AdaBoost's Error Bound [0.0] 本研究では,合成データと実世界のデータの両方に対するAdaBoostアルゴリズムの誤差境界を実証的に検証した。
その結果、エラーバウンダリが実際に保たれていることを示し、その効率性と様々なアプリケーションに対する重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:03:21 GMT)
Dynamical quantum phase transitions of the Schwinger model: real-time
dynamics on IBM Quantum [0.0] 格子ゲージ理論の枠組みにおけるシュウィンガーモデルに近似した数量子系のリアルタイム力学をシミュレーションするアルゴリズムを実装した。
IBM Quantumのシミュレーション能力の制限は、単一量子ビットゲートと2量子ビットゲートの応用に影響を与えるノイズによって課される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:13:21 GMT)
Designing layered 2D skyrmion lattices in moir\'e magnetic
hetero-structures [0.0] 安定性と制御核化の課題を克服するため, ムーア工学的2次元磁性ヘテロ構造の可能性を示す。
CrBr3/CrI3二層膜において,無場モワールスカイミオン格子の制御核形成に成功した。
以上の結果から, スカイミオン系機能性材料の製造方法が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:03:35 GMT)
Designing a Hybrid Digital / Analog Quantum Physics Emulator as Open
Hardware [0.0] 汎用量子コンピュータの最初のアナログ信号に基づくエミュレーション
以下の特性を持つ新しいスキーム。
時間複雑性は、量子情報を古典的な信号に符号化する新しい方法に基づいて好意的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 02:08:07 GMT)
Deformed Heisenberg algebras of different types with preserved weak
equivalence principle [0.0] 弱同値原理は、変形代数のパラメータが質量に依存する場合、量子化された空間で保存される。
また、変形代数のパラメータの質量への依存性は、量子化された空間における運動エネルギーの性質の保存につながることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:45:45 GMT)
Decoupling Nuclear Spins via Interaction-Induced Freezing in Nitrogen
Vacancy Centers in Diamond [0.0] ダイヤモンド中の窒素空洞(NV)センターは、新興量子技術のための室温プラットフォームを提供する。
我々は、NV中心が固有の核スピンをノイズの多い電磁環境から分離するための凍結プロトコルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 04:43:25 GMT)
Creating a Large Language Model of a Philosopher [0.0] 我々は、哲学者ダニエル・C・デネット(Daniel C. Dennett)の著作でOpenAIのGPT-3を微調整した。
デネットの業績の専門家は20%の確率よりも51%の確率で成功しましたが、仮説の80%の確率では不十分でした。
一般研究参加者は、GPT-3の反応を「実際の人間の哲学者」の反応と区別する機会に近かった
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 01:10:26 GMT)
Convergence condition of simulated quantum annealing with a
non-stoquastic catalyst [0.0] 逆場と反強磁性相互作用を持つイジングモデルは、計算ベースで行列として表現される。
適切な鈴木・トロッター表現の下でそのような系の局所ボルツマン因子を非負に選択できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:35:15 GMT)
Contextuality and inductive bias in quantum machine learning [0.0] 機械学習の一般化は、しばしば、データに存在する構造をモデルクラスの帰納バイアスにエンコードする能力に依存する。
量子文脈性(quantum contextuality) - 計算上の優位性にリンクした非古典性の形式。
我々は、関連する帰納バイアスを伴う量子学習モデルの構築方法を示し、おもちゃの問題を通して、それらが対応する古典的代理モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 19:07:26 GMT)
Constrained Online Two-stage Stochastic Optimization: New Algorithms via
Adversarial Learning [0.0] 有限地平線上の長期制約付きオンライン2段階最適化をT$周期で検討する。
本稿では,オンライン二段階問題のオンラインアルゴリズムを逆学習アルゴリズムから導出する一般アルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 10:33:09 GMT)
Certification of entangled quantum states and quantum measurements in
Hilbert spaces of arbitrary dimension [0.0] 近年,複合量子システムのデバイス非依存(DI)認証が注目されている。
この論文では、任意の次元のヒルベルト空間において、デバイス独立に量子状態と量子測定を証明するためのスキームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:54:51 GMT)
Can shallow quantum circuits scramble local noise into global white
noise? [0.0] 浅量子回路は、初期の実用的な量子優位性を達成する最も有望な候補であると考えられている。
局所雑音を大域的白色雑音に分解する実用的な浅量子回路について検討する。
いずれの場合も、整流器のノルムは十分に小さく、浄化に基づく誤差軽減の非常に優れた性能を保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 05:10:14 GMT)
Building models of topological quantum criticality from pivot
Hamiltonians [0.0] 我々は、最近導入されたピボット・ハミルトンの概念(SPT相間の回転を生成する)が、どのようにしてそのような構成を促進するかを示す。
自明な位相とSPTの位相間の直接遷移の証拠は、分断された量子臨界点と、創発的な$SO(5)$対称性とに一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:03:26 GMT)
Bayesian Optimization of Multiple Objectives with Different Latencies [0.0] いくつかのケースでは、目的を個別に評価することができ、異なるレイテンシや評価コストをそれぞれの目標に関連付けることができる。
目的の異なる評価コストを考慮に入れたスキャラライズに基づく知識勾配獲得関数を提案する。
我々はアルゴリズムの一貫性を証明し、常に両方の目的を評価するベンチマークアルゴリズムを著しく上回っていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 18:33:34 GMT)
Approach to equilibrium in translation-invariant quantum systems: some
structural results [0.0] 熱力学の零法則(平衡へのアプローチ)と第二法則(エントロピーの増加)の関係に焦点をあてる。
分析の過程では、独立した関心を持つ量子弱ギブス状態の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:05:50 GMT)
Anti-unification and Generalization: A Survey [0.0] アンチユニフィケーション(英: anti-unification, AU)は、帰納的推論に使用される基本演算であり、統一のための二重演算である。
我々は、AU研究とその応用に関する最初の調査と、既存の開発と将来の開発を分類するための一般的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:04:20 GMT)
All Projective Measurements Can be Self-tested [0.0] 実数値射影測定はすべて相関から自己検定できることを示す。
ポストホック自己検定を行う射影測定の十分かつ計算可能な条件が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 09:50:13 GMT)
A quantum theory of pure noise-induced transitions: A truly nonclassical
limit cycle sensitive to number parity [0.0] 乗法量子ノイズは量子力学系において古典的に禁止される遷移を引き起こす。
ノイズによって引き起こされる量子制限サイクルは、ウィグナー負性のような真の非古典的な特性を示す。
この結果から,非古典的かつオープン量子系に特有の純粋雑音誘起遷移の存在が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:19:02 GMT)
A general Markov decision process formalism for action-state
entropy-regularized reward maximization [0.0] これまでの研究は、さまざまな形態の行動、状態、行動状態のエントロピー正規化、純粋な探査、宇宙占領に対処してきた。
これらの問題は正規化、一般化、学習に極めて関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:40:12 GMT)
A framework for nonrelativistic isotropic models based on generalized
uncertainty principles [0.0] 単純な次元解析により、任意の等方的一般化不確実性原理(iGUP)を含む統一的なフレームワークを構築することができることを示す。
最終的に、3つの GUP モデルの現在の境界を、そのような統一 iGUP フレームワークのパラメータ上の境界に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 11:26:22 GMT)
A framework for efficient ab initio electronic structure with Gaussian
Process States [0.0] 本稿では,現代の機械学習による量子多体状態の表現を用いて,現実的なフェルミオン系の効率的なシミュレーションを行うための枠組みを提案する。
3次元水素中のモット転移の単純化されたモデルを含む、最大64個の電子を持つ系の競合精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 13:40:38 GMT)
A comparative study of statistical and machine learning models on
near-real-time daily emissions prediction [0.0] 二酸化炭素排出量の急激な上昇は、地球温暖化と気候変動の大きな原因である。
本稿は、2020年1月1日から2022年9月30日までの日中排出量予測に適したモデルを選択することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 15:14:27 GMT)
A Machine Learning Approach to Measuring Climate Adaptation [0.0] 被害気象の短期変化と長期変化の弾力性を比較することで,気候変動への適応度を測定した。
パネル設定でこれらの弾性を柔軟に測定するための偏りのある機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 17:16:48 GMT)
A Convolutional-based Model for Early Prediction of Alzheimer's based on
the Dementia Stage in the MRI Brain Images [0.0] アルツハイマー病は、現在治療法を持っていないが、早期に診断することは、病気の重症度を減らすのに役立つ。
本稿では,磁気共鳴画像(MRI)画像から成人の認知症のステージを決定するために,深層畳み込みニューラルネットワークを用いた学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 21:10:31 GMT)