Removing Image Artifacts From Scratched Lens Protectors [91.3] モバイルデバイス用のカメラレンズの前にレンズプロテクターを配置し、損傷を避ける。
プロテクター自体は、特にプラスチック製の場合、簡単にひっかくことができる。
2つの協調モジュールを持つ統一フレームワークにおける固有の課題を考察し、相互のパフォーマンス向上を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 17:17:27 GMT)
Cross-Modal Fine-Tuning: Align then Refine [83.4] ORCAはクロスモーダルな微調整フレームワークであり、単一の大規模事前訓練モデルの適用範囲を様々に拡張する。
ORCAは12のモダリティから60以上のデータセットを含む3つのベンチマークで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 16:32:28 GMT)
ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated
Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.8] 本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。
本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワーク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） (Sat, 11 Feb 2023 21:07:30 GMT)
Distributional GFlowNets with Quantile Flows [79.8] Generative Flow Networks(GFlowNets)は、エージェントが一連の意思決定ステップを通じて複雑な構造を生成するためのポリシーを学ぶ確率的サンプルの新たなファミリーである。
本研究では,GFlowNetの分散パラダイムを採用し,各フロー関数を分散化し,学習中により情報的な学習信号を提供する。
GFlowNet学習アルゴリズムは,リスク不確実性のあるシナリオを扱う上で不可欠な,リスクに敏感なポリシーを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 22:06:17 GMT)
Divergence-Based Domain Transferability for Zero-Shot Classification [78.6] 事前訓練されたニューラルネットワークモデルから学習パターンを転送することで、さまざまな言語ベースのタスクにおける効果が大幅に向上することが示されている。
中間タスクが目的タスクと十分に関係している場合、中間タスクのさらなるチューニングにより、さらなるパフォーマンス上のメリットが示される。
しかし、関連するタスクの特定方法はオープンな問題であり、効果的なタスクの組み合わせをブルートフォースで探すのは非常に高価である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 16:04:38 GMT)
On Differential Privacy and Adaptive Data Analysis with Bounded Space [76.1] 差分プライバシーと適応データ分析の2つの関連分野の空間複雑性について検討する。
差分プライバシーで効率的に解くために指数関数的に多くの空間を必要とする問題Pが存在することを示す。
アダプティブデータ分析の研究の行は、アダプティブクエリのシーケンスに応答するのに必要なサンプルの数を理解することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 14:45:31 GMT)
Exploiting Programmatic Behavior of LLMs: Dual-Use Through Standard
Security Attacks [67.9] 命令追従型大規模言語モデルの最近の進歩は、悪意のある目的のために二重使用リスクを増幅する。
命令追従機能がコンピュータセキュリティの標準的な攻撃を可能にするため、デュアルユースを防ぐのは難しい。
本研究では,LLMがヘイトスピーチや詐欺などの悪意のあるコンテンツをターゲットにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:57:44 GMT)
Fair Enough: Standardizing Evaluation and Model Selection for Fairness
Research in NLP [64.5] 現代のNLPシステムは様々なバイアスを示しており、モデル偏見に関する文献が増えている。
本稿では,その現状を解明し,公正学習における意味ある進歩の道筋を立案することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 14:54:00 GMT)
Learning by Applying: A General Framework for Mathematical Reasoning via
Enhancing Explicit Knowledge Learning [48.0] 本稿では,既存のモデル(バックボーン)を明示的な知識学習によって原則的に拡張する枠組みを提案する。
LeApでは,新しい問題知識表現パラダイムで知識学習を行う。
LeApはすべてのバックボーンのパフォーマンスを改善し、正確な知識を習得し、より解釈可能な推論プロセスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:15:41 GMT)
NapSS: Paragraph-level Medical Text Simplification via Narrative
Prompting and Sentence-matching Summarization [46.8] そこで我々はNapSSと呼ばれる2段階戦略を提案する。
NapSSは、オリジナルの物語の流れが保存されていることを保証しながら、関連コンテンツを特定し、単純化する。
本モデルは,英語医療コーパスのSeq2seqベースラインよりも有意に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:20:25 GMT)
CatAlyst: Domain-Extensible Intervention for Preventing Task
Procrastination Using Large Generative Models [43.6] CatAlystは、生成モデルを使用して、労働者のタスクエンゲージメントに影響を与えることで、労働者の進捗を支援する。
作業の継続を発生させることで、注意をそらした労働者に作業再開を促す。
これらの結果から,大規模な生成モデルが公開されているが,各ドメインに不完全であり,労働者のデジタル幸福に寄与する新たな形態の人間とAIのコラボレーションが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 12:23:38 GMT)
A Survey on Spectral Graph Neural Networks [42.5] 本稿では,モデル,理論,応用を含むスペクトルGNNの最近の展開を要約する。
まず、空間GNNとスペクトルGNNの関連性について検討し、スペクトルGNNがグローバルな情報を捕捉し、より理解しやすいことを示す。
さらに、スペクトルGNNの主要な理論的結果と応用をレビューし、その後、人気のあるスペクトルGNNをベンチマークするための定量的実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 09:16:46 GMT)
Pruning Deep Neural Networks from a Sparsity Perspective [36.4] プルーニングは、しばしば、同等のテスト性能を維持しながら、ディープネットワークの冗長な重み、ニューロン、または層を落とすことで達成される。
深層ニューラルネットワークの圧縮可能性を測定するためにPQインデックス(PQI)を提案し,これをスペーサ性インフォームド・アダプティブ・プルーニング(SAP)アルゴリズムの開発に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 04:52:20 GMT)
See Your Heart: Psychological states Interpretation through Visual
Creations [35.6] 課題である textbfVisual textbfEmotion textbfInterpretation textbfTask (VEIT) を導入する。
VEITは、視覚的な創造を通して創造者の心理的状態の合理的な解釈を生成するためにAIを必要とする。
心理学的理論をサポートするマルチモーダルデータセットSpyInについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 07:30:21 GMT)
The Impact of Expertise in the Loop for Exploring Machine Rationality [35.3] 専門知識のレベルが結果の質とそれに対応する主観的満足度に与える影響を分析した。
初心者は、品質パフォーマンスのエキスパートレベルを達成できるが、より高い専門知識を持つ参加者は、より明確な選好で、より多くの最適化を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 11:53:55 GMT)
Dive into the Resolution Augmentations and Metrics in Low Resolution
Face Recognition: A Plain yet Effective New Baseline [33.8] 我々は高分解能(HR)ドメインと低分解能(LR)ドメインの間の大きなドメインギャップに対処する。
より効果的なマルチリゾリューション拡張と,LogExp距離関数に基づく新しいメトリクス損失を提案する。
提案手法は,画像の広い解像度範囲でより一般的な知識を学習することができ,バランスのとれた結果が,我々のフレームワークによって達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 07:31:47 GMT)
Trajectory-User Linking via Hierarchical Spatio-Temporal Attention
Networks [33.2] トラジェクトリ・ユーザ・リンク(TUL)は、異なるトラジェクトリをユーザとリンクすることで、人間のモビリティ・モデリングに不可欠である。
このギャップを埋めるために、この研究はAttnTULと呼ばれる新しい階層的時間的注意ニューラルネットワークを提示する。
最初のコンポーネントは、ローカルとグローバルのコンテキストを保存するために、グラフニューラルネットワークアーキテクチャ上に構築されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 06:22:50 GMT)
Windowed Fourier Analysis for Signal Processing on Graph Bundles [32.1] 基底グラフ上のユニタリの分割を用いて、グラフ上の信号を積分解が適用可能な空間に持ち上げる方法を示す。
この手順の局所性により、グラフバンドルの成分の信号空間の基底が同じように持ち上げられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 03:49:12 GMT)
Unnoticeable Backdoor Attacks on Graph Neural Networks [29.9] 特に、バックドアアタックは、トレーニンググラフ内の一連のノードにトリガーとターゲットクラスラベルをアタッチすることで、グラフを毒する。
本稿では,攻撃予算が制限されたグラフバックドア攻撃の新たな問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 01:50:58 GMT)
Evaluating the Robustness of Discrete Prompts [27.9] 我々は離散的なプロンプトの堅牢性について体系的な研究を行う。
2つの自然言語推論(NLI)データセットでそれらの性能を測定する。
提案手法は,NLI入力に対する摂動に対して比較的頑健であるが,シャッフルやプロンプトの削除といった他の種類の摂動に対して非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 07:01:53 GMT)
Regret Guarantees for Adversarial Online Collaborative Filtering [26.0] 我々は,ユーザ・イテム選好行列上の二クラスタリング仮定の下で機能する完全適応アルゴリズムを設計・解析する。
このアルゴリズムは,ユーザの順序,項目の空間,および選好行列の双クラスタリングパラメータに関する事前知識を無視しながら,最適な後悔の保証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 19:30:55 GMT)
Jaccard Metric Losses: Optimizing the Jaccard Index with Soft Labels [25.6] ジャカード計量損失 (JML) は、ソフトなジャカード損失の変種であり、ソフトなラベルと互換性がある。
JMLでは,ラベルスムース化と知識蒸留という,ソフトラベルの最も一般的な2つのユースケースについて検討した。
本実験は,3つのセマンティックセグメンテーションデータセットにおけるクロスエントロピー損失に対して有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 11:56:06 GMT)
Compositional Exemplars for In-context Learning [22.0] 大規模な事前学習言語モデル(LM)は、印象的なインコンテキスト学習(ICL)能力を示している。
本稿では,与えられた入力とインコンテキストの相互作用をモデル化するために,DPP(Determinantal Point Processes)によってインスタンス化されるCEILを提案する。
我々は、感情分析、パラフレーズ検出、自然言語推論、コモンセンス推論、オープンドメイン質問応答、コード生成、意味解析を含む7つの異なるNLPタスクから、CEILを12の分類および生成データセットで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 14:02:08 GMT)
Synthesizing Human Gaze Feedback for Improved NLP Performance [20.8] ScanTextGANは、テキスト上で人間のスキャンパスを生成するための新しいモデルである。
ScanTextGANにより生成されたスキャンパスは、人間の視線パターンにおいて有意な認知信号に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:34:23 GMT)
Flexible-modal Deception Detection with Audio-Visual Adapter [20.7] 本稿では,2つのモーダルの時間的特徴を効率的に融合する新しい枠組みを提案する。
2つのベンチマークデータセットを用いて実験を行った結果,提案手法は優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:47:20 GMT)
Differentiable Outlier Detection Enable Robust Deep Multimodal Analysis [20.3] 本稿では,明示的な知識グラフを取り入れたエンドツーエンドのビジョンと言語モデルを提案する。
また,暗黙的ネットワーク演算子を用いた対話型アウト・オブ・ディストリビューション・レイヤを導入する。
実際に,視覚的質問応答,視覚的推論,画像テキスト検索など,複数の視覚および言語下流タスクにモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 05:46:21 GMT)
Communication and Storage Efficient Federated Split Learning [19.4] Federated Split LearningはFLの並列モデルトレーニング原則を保存する。
サーバはクライアントごとに別々のモデルをメンテナンスしなければなりません。
本稿では,コミュニケーションと記憶の効率的なフェデレーションと分割学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 04:44:29 GMT)
Explaining text classifiers through progressive neighborhood
approximation with realistic samples [19.3] 地域説明手法における地区建設の重要性が文献で強調されている。
高次元データ(例えばテキスト)の近傍品質を改善するために、生成モデルを採用するなど、いくつかの試みがなされている。
提案手法は,2段階の慎重なアプローチにより,説明すべき決定の近傍を洗練させるプログレッシブ近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 11:42:39 GMT)
Improving Differentiable Architecture Search via Self-Distillation [19.2] 微分可能アーキテクチャサーチ(DARTS)は、単純だが効率的なニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)手法である。
本稿では, 自己蒸留を利用して, 過去のステップでスーパーネットの知識を伝達することにより, 自己蒸留微分型ニューラルネットワーク探索(SD-DARTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 08:58:55 GMT)
Rethinking Vision Transformer and Masked Autoencoder in Multimodal Face
Anti-Spoofing [19.1] RGB、赤外線(IR)、深度によるマルチモーダルFASのためのViTにおける3つの重要な要素(入力、事前学習、微調整)について検討した。
マルチモーダルFAS自己教師型事前学習のためのモダリティ非対称マスク付きオートエンコーダ (M$2$A$2$E) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 17:02:34 GMT)
MSDC: Exploiting Multi-State Power Consumption in Non-intrusive Load
Monitoring based on A Dual-CNN Model [18.9] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、集積電気利用信号から家電固有の電力消費に分解することを目的としている。
我々は新しいニューラルNILMモデルであるMulti-State Dual CNN(MSDC)を設計する。
MSDCは、アプライアンスの複数の状態と状態遷移に関する情報を明示的に抽出し、アプライアンスの信号の予測を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 01:56:54 GMT)
Stochastic Surprisal: An inferential measurement of Free Energy in
Neural Networks [18.3] 本稿では、教師付きニューラルネットワークにおける推論中の動作を可能にするフレームワークを推測し、検証する。
本稿では,ネットワーク,入力,および可能な動作の関数であるsusprisalと呼ばれる新しい測定方法を提案する。
ノイズ特性は頑健な認識のために無視されるが、品質スコアを推定するために分析されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 20:41:05 GMT)
Global Convergence Rate of Deep Equilibrium Models with General
Activations [16.3] この事実は、一階微分と二階微分に有界な任意の一般活性化を持つ DEQ に対して依然として成り立つことを示す。
新しい活性化関数は一般に非線形であるため、Hermite展開を伴う2重活性化の新しい形式が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 22:18:26 GMT)
Pushing the Accuracy-Group Robustness Frontier with Introspective
Self-play [16.3] Introspective Self-play (ISP)は、データセットバイアス下でのディープニューラルネットワークの不確実性推定を改善するための単純なアプローチである。
ISPはモデル表現のバイアス認識と結果の不確実性評価を確実に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 22:59:08 GMT)
SLOTH: Structured Learning and Task-based Optimization for Time Series
Forecasting on Hierarchies [16.1] 階層時系列(HTS)予測には2つのサブタスク、すなわち予測と和解が含まれる。
本稿では,トップダウン・コンボリューションとボトムアップ・アテンション(ボトムアップ・アテンション)という,新しいツリーベース機能統合機構を提案する。
強い仮定を頼りにするか、一貫性のある制約のみにフォーカスする従来の和解法とは異なり、我々はディープ・ニューラル・オプティマイゼーション・ネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 10:50:33 GMT)
A Reparameterized Discrete Diffusion Model for Text Generation [15.8] 本研究は, 離散拡散確率モデルと自然言語生成への応用に関する研究である。
離散拡散過程からサンプリングの代替的かつ等価な定式化を導出する。
本研究では,既存の拡散モデルに対して,テキスト生成能力を評価するための広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 16:26:57 GMT)
3D Colored Shape Reconstruction from a Single RGB Image through
Diffusion [14.8] 拡散モデルを用いた1枚のRGB画像から新しい3次元カラー形状再構成法を提案する。
筆者らが知る限り,提案手法は1枚のRGB画像から3次元カラー形状再構成を行うための最初の拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:15:00 GMT)
Cross-domain Random Pre-training with Prototypes for Reinforcement
Learning [14.4] タスク非依存型クロスドメイン事前学習は、画像ベース強化学習(RL)において大きな可能性を秘めている
CRPTproは、画像ベースのRLのプロトタイプを備えたクロスドメインのランダム事前訓練フレームワークである。
CRPTproはクロスドメインランダムポリシーを使用して、複数のドメインから多様なデータを簡単かつ迅速にサンプリングし、事前学習効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 06:32:28 GMT)
Metaphor Detection with Effective Context Denoising [14.0] メタファ検出にターゲット指向のパースツリー構造を導入するRoBERTaベースの新しいモデルRoPPTを提案する。
既存のモデルと比較して、RoPPTは意味論的に関連する情報に焦点を合わせ、いくつかの主要なメタファーデータセットの最先端を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 05:53:51 GMT)
CILP: Co-simulation based Imitation Learner for Dynamic Resource
Provisioning in Cloud Computing Environments [13.9] レイテンシクリティカルなタスクの主な課題は、積極的にプロビジョニングする将来のワークロード要求を予測することだ。
既存のAIベースのソリューションは、オーバーヘッドのプロビジョニング、ヘテロジニアスVMコスト、クラウドシステムのQuality of Service(QoS)など、すべての重要な側面を公平に考慮していない。
予測と最適化の2つのサブプロブレムとしてVMプロビジョニング問題を定式化するCILPと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 09:15:34 GMT)
A Policy Gradient Framework for Stochastic Optimal Control Problems with
Global Convergence Guarantee [12.9] 政策勾配の連続時間限界と見なされる制御の勾配流について検討する。
勾配流のグローバル収束を証明し、一定の正則性仮定の下で収束率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 23:30:50 GMT)
MTTM: Metamorphic Testing for Textual Content Moderation Software [11.8] ソーシャルメディアプラットフォームは、有害なコンテンツを広めるためにますます利用されてきた。
悪意のあるユーザは、有害なコンテンツの中で数単語だけを変更することで、モデレーションを回避することができる。
テキストコンテンツモデレーションソフトウェアのためのメタモルフィックテスティングフレームワークMTTMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 14:44:39 GMT)
How to prepare your task head for finetuning [11.2] ディープラーニングでは、事前訓練されたネットワークから微調整による下流タスクへの情報転送には多くの利点がある。
タスクヘッドの選択は、事前訓練されたタスクと下流タスクが通常異なるため、微調整において重要な役割を果たす。
タスクヘッドの選択が特徴適応をどのように制御し、従って下流のパフォーマンスに影響を及ぼすかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 20:50:01 GMT)
ReMIX: Regret Minimization for Monotonic Value Function Factorization in
Multiagent Reinforcement Learning [10.7] 単調関数クラスに対する非制限混合関数の最適射影について検討する。
ラグランジアン乗算法を用いて、閉形式最適射影重みを求める。
Predator-Prey および StarCraft Multiagent Challenge 環境における本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 03:52:51 GMT)
ASDF: A Differential Testing Framework for Automatic Speech Recognition
Systems [10.1] 本稿では,自動音声認識微分テストフレームワークASDFを提案する。
ASDFは、失敗したテストケースのテキストに様々なテキスト変換手法を適用することで、より高品質なテストケースを生成する。
ASDFは、ASRシステムが誤って書き起こす傾向にある音素を特定するために、特定されたテストケースの音素解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:53:12 GMT)
Sketch Less Face Image Retrieval: A New Challenge [9.7] 完全な顔のスケッチを描くには、しばしばスキルと時間が必要です。
そこで本研究では,各ストロークで顔画像検索を行い,ストロークの少ない部分スケッチを用いて対象の顔写真を検索することを目的とした,スケッチ少ない顔画像検索(SLFIR)を提案する。
実験は、新しいフレームワークが部分的またはプール描画スケッチを使用して検索を終了できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:36:00 GMT)
DaliID: Distortion-Adaptive Learned Invariance for Identification Models [9.5] 本稿では,同定のための歪み適応型学習不変性(DaliID)モデルを提案する。
DaliIDモデルは、7つのベンチマークデータセット上で、顔認識と人物の再識別の両方のために、最先端(SOTA)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 18:19:41 GMT)
UGAE: A Novel Approach to Non-exponential Discounting [9.4] 人間の行動と整合する非排他的割引法は、しばしば人間のようなエージェントを作成するのに望ましい。
任意の割引でGAEの利点値の計算を可能にするユニバーサル一般化アドバンテージ推定(UGAE)を提案する。
モンテカルロ法により訓練されたUGAEによる非指数割引エージェントは,モンテカルロ法により訓練された変種よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 16:41:05 GMT)
Cross-center Early Sepsis Recognition by Medical Knowledge Guided
Collaborative Learning for Data-scarce Hospitals [9.1] 感染症の疑いとSOFA (Sequential Organ Failure Assessment) の双方を満足させることで, 敗血症を診断できる。
そこで我々は,医学知識であるSofaNetに指導された新たなクロスセンター協調学習フレームワークを提案し,敗血症の早期認識を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 14:30:01 GMT)
One-Shot Triple-Resource Trade-Off in Quantum Channel Coding [9.1] 古典的および量子的メッセージがノイズの多い量子チャネルを介して同時に通信されるタスクを解析する。
我々は、スムーズな条件エントロピーとエラー許容度で表されるワンショット容量領域の直接および逆境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 12:37:11 GMT)
Vertical Federated Knowledge Transfer via Representation Distillation
for Healthcare Collaboration Networks [9.1] 本稿では,新しいクロスホスピタル表現蒸留コンポーネントをベースとした,垂直結合型知識伝達機構(VFedTrans)の統一フレームワークを提案する。
各病院では, 共用サンプルのフェデレーション表現から知識を伝達し, 局所的なサンプルの表現を豊かにする局所的表現型モジュールを学習する。
実生活の医療データセットに関する実験は、我々のフレームワークの知識伝達の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 12:15:37 GMT)
ConMAE: Contour Guided MAE for Unsupervised Vehicle Re-Identification [9.0] 本研究は、ConMAE(Unsupervised Vehicle Re-Identification)のためのContour Guided Masked Autoencoderを設計する。
Masked Autoencoder (MAE) は自己教師付き学習において優れた性能を発揮していることを考慮し、ConMAE (Contour Guided Masked Autoencoder for Unsupervised Vehicle Re-Identification) を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 12:10:25 GMT)
Is ChatGPT better than Human Annotators? Potential and Limitations of
ChatGPT in Explaining Implicit Hate Speech [8.8] 暗黙的な憎しみのある音声検出のための自然言語説明(NLE)にChatGPTを使用できるかどうかを検討する。
そこで我々は,ChatGPT生成NLEを簡潔に活用するプロンプトを設計し,その特性を評価するためにユーザスタディを実施している。
暗黙的ヘイトフル音声研究におけるChatGPTの可能性と限界について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 03:13:54 GMT)
Multispectral Self-Supervised Learning with Viewmaker Networks [8.6] 本稿では,様々なリモートセンシングデータセットにコントラスト学習アプローチを適用することに焦点を当てる。
最近提案されたビュー作成手法であるViewmaker Networkは、ドメイン知識や試行錯誤を伴わずに、この環境でビューを生成することを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 18:44:12 GMT)
Improving Sign Recognition with Phonology [8.3] 我々は、アメリカ手話音声学の研究から得られた知見を用いて、手話認識のためのモデルを訓練する。
我々は、サインだけでなく、その音韻特性を予測するために、シングルサインを生成するシグナーのポーズ推定を行うISLRモデルを訓練する。
これらの補助予測は、WLASLベンチマークの符号認識精度を9%近く向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 18:51:23 GMT)
DocILE Benchmark for Document Information Localization and Extraction [7.9] 本稿では,鍵情報局所化・抽出・ラインアイテム認識のタスクに対して,ビジネス文書の最大のデータセットを用いたDocILEベンチマークを提案する。
注釈付きビジネス文書6.7k、合成文書100k、教師なし事前訓練のためのラベルなし文書100万近い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 11:32:10 GMT)
Anatomical Invariance Modeling and Semantic Alignment for
Self-supervised Learning in 3D Medical Image Segmentation [7.8] 自己教師付き学習は、最近、3D画像分割タスクにおいて有望なパフォーマンスを達成した。
我々は,解剖的不変性モデリングと意味的アライメントを明確に満たす,自己教師付き学習フレームワークAliceを提案する。
FLARE 2022とBTCVの2つの公開3次元医用画像セグメンテーションベンチマーク実験により,Aliceの性能優位性を実証し,検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 06:36:20 GMT)
Is Distance Matrix Enough for Geometric Deep Learning? [7.2] 我々は、$k$-DisGNNが距離行列に含まれるリッチな幾何学を効果的に活用できることを示す。
最も重要なことは、幾何学的深層学習と従来のグラフ表現学習の関連性を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 16:54:20 GMT)
Dual Relation Knowledge Distillation for Object Detection [7.0] 画素ワイド関係蒸留はグラフ空間に画素ワイドな特徴を埋め込み、グラフ畳み込みを適用してグローバルな画素関係を捉える。
インスタンス関係蒸留を設計し、異なるインスタンスの類似性を計算し、関係行列を得る。
ResNet50をベースとした高速R-CNNを38.4%から41.6%mAPに改善し、ResNet50をベースとしたRetinaNetを37.4%から40.3%mAPに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 09:38:53 GMT)
HateProof: Are Hateful Meme Detection Systems really Robust? [6.9] 本稿では,このようなシステムの脆弱性を外敵攻撃に対して解析するためのユースケーススタディを提案する。
モデルに関する知識がほとんどない人間による一様および多様の環境における非常に単純な摂動でさえ、既存の検出モデルを非常に脆弱にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 14:36:11 GMT)
Characterizing Attribution and Fluency Tradeoffs for Retrieval-Augmented
Large Language Models [6.4] 本研究では, 大規模言語モデルにおけるフラレンシと帰属の関係について検討した。
より大きなモデルは、流布と帰属の両方において、より優れた結果をもたらす傾向があることを示す。
そこで本研究では,より小さなモデルで大きなモデルとのギャップを埋めることと,トップk検索のメリットを両立できるレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:43:34 GMT)
Differentially Private Normalizing Flows for Density Estimation, Data
Synthesis, and Variational Inference with Application to Electronic Health
Records [5.4] 我々は、深層生成モデルのファミリーである正規化フロー(NF)を用いて、差分プライバシー保証付きデータセットの確率密度を推定する。
本手法を肺高血圧症患者を対象としたERHデータセットに適用した。
以上の結果から,NFを用いた差分プライベート密度推定により生成した合成データは,適切なプライバシコストで良好な効用が得られる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 21:27:57 GMT)
Photon-phonon quantum cloning in optomechanical system [5.3] 記憶中の固体量子ビットからのさらなる処理のためのフライングビットのクローニングは、量子情報処理で頻繁に使用される操作である。
固体ビットとフライングビット間の高忠実かつ制御可能な量子クローニング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 10:09:53 GMT)
Optimizing Orthogonalized Tensor Deflation via Random Tensor Theory [5.1] 本稿では、ランダムノイズテンソルから相関成分を持つ低ランク信号テンソルを復元する問題に取り組む。
非直交成分はテンソルデフレレーション機構を変化させ、効率的に回復するのを防ぐことができる。
デフレレーション機構で導入されたパラメータを最適化することにより、効率的なテンソルデフレレーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 22:23:27 GMT)
Dimension Reduction and MARS [4.5] 適応回帰スプライン(MARS)は、非パラメトリック多変量回帰の一般的な推定法の一つである。
本稿では,十分次元の縮小を実現する共変数の線形結合を用いてMARSの性能を向上する。
数値的な研究と実証的な応用は、回帰推定と予測においてMARSや他の一般的な非パラメトリック法よりも効果と改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 21:50:17 GMT)
Quantum emitter formation dynamics and probing of radiation induced
atomic disorder in silicon [4.1] シリコンの近赤外色中心は、オンチップ統合量子エミッタ、光アクセス量子メモリ、センシングの候補として浮上している。
我々は、一連のMeVプロトンフラックス条件に対して、シリコン中のアンサンブルG色中心形成ダイナミクスと放射誘起原子障害にアクセスする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 23:27:49 GMT)
Meta-Learning Based Knowledge Extrapolation for Temporal Knowledge Graph [4.1] 時間的KG(TKG)は、静的トリプルとタイムスタンプを関連付けることで従来の知識グラフを拡張する。
本稿では,メタラーニングに基づく時間知識グラフ外挿法(MTKGE)モデルを提案する。
MTKGEは知識グラフ外挿法において既存の最先端モデル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） (Sat, 11 Feb 2023 09:52:26 GMT)
Sequential Underspecified Instrument Selection for Cause-Effect
Estimation [3.9] 自然科学では、高次元の治療法の因果効果を推し進めるが、限られた数の実験しか行えない。
測定された部分空間への処理効果の投射を確実に回復できることを示す。
次に、各実験ラウンドにおいて最も情報性の高い機器を反復的に提案するアルゴリズムで、組み合わせた推定器を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 12:43:15 GMT)
Level Generation Through Large Language Models [3.6] 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語によるトレーニングを活用して、ストーリーを書いたり、コードを作ったり、質問に答えることのできる強力なツールです。
しかし、彼らは機能的なビデオゲームレベルを生成できるだろうか?
複雑な機能的制約と1次元以上の空間的関係を持つゲームレベルは、LLMがトレーニング中に一般的に見るデータの種類とは大きく異なる。
ゲーム「ソコバン」のレベル生成におけるLLMの使用について検討し、LLMが実際に実現可能であること、およびデータセットサイズとともにその性能が劇的に拡大していることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 23:34:42 GMT)
Predicting Participants' Performance in Programming Contests using Deep
Learning Techniques [3.5] 本稿では,今後の競技における特定の競技者のパフォーマンスを予測し,その競技後の評価を,その競技者の実践と過去の競技者のパフォーマンスに基づいて予測する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 04:53:04 GMT)
Verifying Generalization in Deep Learning [3.5] ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、ディープラーニングのワークホースである。
DNNは、一般化の貧弱さ、すなわち訓練中に遭遇しない入力が不十分であることを示すことが知られている。
本稿では,新しい入力領域によく適応するDNNに基づく決定ルールを識別するための,検証駆動型手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 17:08:15 GMT)
A High-dimensional Convergence Theorem for U-statistics with
Applications to Kernel-based Testing [3.5] 次数2のU-統計量に対して収束定理を証明し、データ次元$d$はサンプルサイズ$n$でスケールすることができる。
我々はこの理論を、高次元性能の研究が困難である2つのカーネルベースの分散テスト MMD と KSD に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 12:49:46 GMT)
Multi-class Brain Tumor Segmentation using Graph Attention Network [3.4] この研究は、MRIとグラフニューラルネットワーク(GNN)の進歩を生かして、効率的な脳腫瘍要約モデルを導入する。
このモデルは、ボリュームMRIを領域隣接グラフ(RAG)として表現し、グラフ注意ネットワーク(GAT)を通して腫瘍の種類を特定することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 04:30:40 GMT)
A large parametrized space of meta-reinforcement learning tasks [2.8] 本稿では,任意の刺激を伴うメタ強化学習(meta-RL)タスクのパラメータ化空間について述べる。
パラメトリゼーションにより、任意の数の新しいメタ学習タスクをランダムに生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:58:41 GMT)
MatKB: Semantic Search for Polycrystalline Materials Synthesis
Procedures [2.6] 私たちのゴールは、多結晶材料分野の何百万もの研究論文から構造化された知識を自動的にマイニングすることです。
提案手法は,エンティティ認識や文書分類などのNLP技術を利用して関連情報を抽出する。
得られた知識ベースは検索エンジンに統合され、ユーザーはGoogleのような従来の検索エンジンよりも精度の高い特定の材料、プロパティ、実験に関する情報を検索できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 04:18:07 GMT)
Generating time-domain linear cluster state by recycling superconducting
qubits [2.4] 高絡み合い状態の一種であるクラスター状態は、量子情報処理に不可欠な資源である。
2つのトランモン量子ビットのみからなる超伝導量子回路を用いて,時間領域の線形クラスタ状態の生成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 13:26:41 GMT)
Emotion Detection From Social Media Posts [2.4] Twitterのようなソーシャルメディア投稿から得られたテキストデータから感情を識別する話題に対処する。
サポートベクトルマシン(SVM)、ネイブベイズ(Naive Bayes)、決定木(Decision Tree)、ランダムフォレスト(Random Forest)といった従来の機械学習技術や、LSTM、CNN、GRU、BiLSTM、BiGRUといったディープニューラルネットワークモデルをデプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 05:52:33 GMT)
Predicting municipalities in financial distress: a machine learning
approach enhanced by domain expertise [2.2] イタリアの自治体における財政難予測のための機械学習モデルの評価を行った。
その結果, 機械学習モデルと鑑定専門家の知識を組み合わせることで, 経済的苦難の早期発見に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 20:53:31 GMT)
Metamorphic Testing and Debugging of Tax Preparation Software [2.2] 我々はケーススタディのためのオープンソース税作成ソフトウェアに焦点をあてる。
我々は,納税ソフトの正しさを体系的に検証するランダム化テストケース生成戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 04:07:40 GMT)
TPE-Net: Track Point Extraction and Association Network for Rail Path
Proposal Generation [1.9] 本稿では,TPE-Netと呼ばれる畳み込み型エンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
カメラパラメータや3Dデータ、幾何学的制約に依存することなく、強力な鉄道経路仮説を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 22:49:06 GMT)
Mutation-Based Adversarial Attacks on Neural Text Detectors [1.5] そこで本研究では,現在最先端の自然テキスト検出装置を攻撃するために,対数サンプルを生成するための文字および単語ベースの突然変異演算子を提案する。
このような攻撃では、攻撃者は元のテキストにアクセスでき、この元のテキストに基づいて突然変異インスタンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 22:08:32 GMT)
Sequential Embedding-based Attentive (SEA) classifier for malware
classification [1.3] 我々は、最先端自然言語処理(NLP)技術を用いたマルウェア検出のソリューションを考案した。
提案モデルでは,それぞれ99.13パーセント,0.04パーセントの精度とログ損失スコアをベンチマークデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:48:16 GMT)
Confidence and Uncertainty Assessment for Distributional Random Forests [0.9] 分布ランダムフォレスト (DRF) は条件分布を推定するために最近導入されたランダムフォレストである。
条件平均処理効果、条件量子化、条件相関など、幅広いターゲットを推定するために使用できる。
DRFのアルゴリズムを特徴付け、ブートストラップ近似を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 19:10:01 GMT)
Towards Multi-User Activity Recognition through Facilitated Training
Data and Deep Learning for Human-Robot Collaboration Applications [0.5] この方法で収集したデータを、HRC設定のペアに使用して、同じ設定で記録されたユーザのグループに関するデータと比較して、同様のパフォーマンスを得ることが可能であり、これらのデータの生成に関わる技術的困難を軽減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 19:27:07 GMT)
Powerful Primitives in the Bounded Quantum Storage Model [0.4] 有界量子ストレージモデルは、計算不能な敵に対するセキュリティを達成することを目的としている。
以下に示すプリミティブに対して,永続的で情報理論的なセキュアな構成を提供することにより,このモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:38:52 GMT)
A Brief Report on LawGPT 1.0: A Virtual Legal Assistant Based on GPT-3 [0.2] LawGPT 1.0 は最先端の言語モデル GPT-3 上に構築された仮想法定アシスタントである。
このシステムは、ユーザーに法的支援を対話的に提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:50:20 GMT)
Werner states from diagrams [0.0] 与えられた任意の単一量子ユニタリの作用の下で不変であるような状態として定義されるマルチキュービットワーナー状態に関する2つの結果を示す。
ヴェルナー状態の絡み合いの性質を特徴づけたいという欲求に動機付けられ、純粋状態のヒルベルト空間上のヴェルナー不変エルミート作用素の実線型ベクトル空間の基底を構築する。
したがって、任意の混合ヴェルナー状態は、これらの基底作用素と一意係数の混合として記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:14:31 GMT)
Versatile Millikelvin Hybrid Cooling Platform for Superconductivity
Research [0.0] 我々は,冷凍機や液体ヘリウム電池で稼働する商用クローズドサイクルシステムを自動化した。
本研究では,ハイブリッド装置の設計と,その動作によって磁気画像の振動アーチファクトが除去されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 19:53:21 GMT)
Towards a Field-Theory based Relativistic Quantum Information [0.0] 本稿では,相対論的システムにおける量子情報の概念開発プログラムについて述べる。
我々は、さらなる発展の基盤となる2つの形式主義を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 09:41:17 GMT)
Synaptic Stripping: How Pruning Can Bring Dead Neurons Back To Life [0.0] 我々は、致命的な神経細胞問題に対処する手段として、シナプスストリッピングを導入する。
トレーニング中に問題のある接続を自動的に取り除くことで、死んだ神経細胞を再生することができる。
我々は,ネットワーク幅と深さの関数として,これらのダイナミクスを研究するために,いくつかのアブレーション研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 23:55:50 GMT)
Quantum asymptotic phase reveals signatures of quantum synchronization [0.0] 古典的非線形発振器の同期解析において重要な量である位相の完全な量子力学的定義を提案する。
本研究では,複数の異なる周波数での高調波駆動によるシステムの位相ロックを,単純な制限サイクルではなくトーラス上での同期と解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 03:41:01 GMT)
Orders-of-coupling representation with a single neural network with
optimal neuron activation functions and without nonlinear parameter
optimization [0.0] 本稿では,ニューラルネットに最適なニューロン活性化機能を持たせることで,協調表現のニューラルネットワークモデルを容易に構築できることを述べる。
例としては、分子ポテンシャルエネルギー表面の表現がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 06:27:26 GMT)
Non-Abelian generalization of non-Hermitian quasicrystal: PT-symmetry
breaking, localization, entanglement and topological transitions [0.0] 非エルミート準結晶は、対称性の破れ、局在化、位相遷移を伴う一意な種類の物質を形成する。
本研究では、非エルミート準結晶の非アーベル一般化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 14:52:36 GMT)
Multi-channel all-optical switching based on coherent perfect absorption
in atom-cavity system [0.0] Schemeは、全光ルーティング、全光通信ネットワーク、および様々な量子論理要素を構築するのに有用である。
提案手法は非線形励起系における広帯域マルチスロー全光スイッチングを実現するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 05:48:37 GMT)
Magic Moments: A Collaboration with John Bell [0.0] 重クォーク-反クォーク境界状態の性質を計算するための場の量子論への非相対論的近似法について、我々の研究を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 20:44:43 GMT)
Interpretable Deep Learning for Forecasting Online Advertising Costs:
Insights from the Competitive Bidding Landscape [0.0] オンライン広告市場における日平均クリックコスト(CPC)を予測するために,様々な時系列予測手法を用いた総合的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 19:26:17 GMT)
Improvement of attention in subjects diagnosed with hyperkinetic
syndrome using BIOVIT Simulator [0.0] The cause of the exposure-outcome relationship was studied using the BIOVIT simulator。
バーチャルリアリティ・没入技術は8歳から12歳までの被験者の注意レベルに有意に影響を及ぼすという仮説が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 01:25:43 GMT)
Generation of genuine all-way entanglement in defect-nuclear spin
systems through dynamical decoupling sequences [0.0] マルチパーティの絡み合った状態は、検知、量子エラー補正、暗号に欠かせない資源である。
GHZ$_M$------- 最大$M=10$ qubits の高品質な GHZ$_M$--- 状態を最小のクロストークで作成する方法を示す。
また、混合電子核状態の絡み合いを研究し、非単位の$M$-wayエンタングルパワーを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:50:26 GMT)
Floquet-induced localization in long-range many-body systems [0.0] フロッケダイナミクスは、クリーンな長距離システムにおいて、多体ローカライゼーションを誘導することができる。
我々のメカニズムは、従来の静的障害法よりも、より局所的なパワーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:37:33 GMT)
Femtosecond Photophysics of Molecular Polaritons [0.0] 分子ポラリトン(英: molecular polariton)は、分子が光と強く相互作用するときに形成されるフォトニックおよび分子特性のハイブリッド状態である。
我々は、強く結合した分子系の集合的側面と、そのような系の動的応答にどのように関係するかに焦点をあてる。
超高速時間とスペクトル分解能により、ポンププローブ分光法が偏光子状態から機能的興味を持つ他の分子状態へのエネルギー伝達経路を明らかにするのに理想的なツールとなるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 12:04:03 GMT)
Entanglement in the Quantum Spherical Model -- a Review [0.0] 量子球面モデル(QSM)における絡み合いに関する最近の結果について概説する。
焦点は、数学的詳細ではなく、物理的な結果に当てはまる。
QSMの絡み合い特性の研究は、モデルが任意の次元のガウス系に写像可能であるため実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 15:56:05 GMT)
Dialectograms: Machine Learning Differences between Discursive
Communities [0.0] 単語の埋め込みを利用して、単語の使い方を地図化することで、完全な埋め込み空間の豊かさを活用するための一歩を踏み出した。
そこで本研究では,単語の用法に違いがあり,頻繁な単語や多文語を抽出する既存手法の傾向を克服する新しい尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 11:32:08 GMT)
Detection and Classification of Three-qubit States Using $l_{1}$ Norm of
Coherence [0.0] 近年の研究では、量子コヒーレンスが量子情報理論の有用な資源として機能することが示されている。
ここでは3量子状態の絡み合い性の検出と分類に量子コヒーレンスを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 14:17:44 GMT)
Counterfactual Fairness Is Basically Demographic Parity [0.0] 公正な意思決定は、倫理的に機械学習アルゴリズムを社会的設定で実装する上で重要である。
また, 対実的公正性を満たすアルゴリズムが, 人口統計学的平等を満足することを示す。
我々は、保護グループ内の個人の秩序を維持するという具体的な公正目標を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 23:19:50 GMT)
Converting between qubits of different forms [0.0] 異なる形式の量子ビット間の量子ビット符号化コンバータを実験的に示す。
これは光量子コンピューティングと通信のための効率的なネットワークへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 02:51:02 GMT)
A novel approach to generate datasets with XAI ground truth to evaluate
image models [0.0] 基底真理(GT)を用いたデータセット生成手法を提案する。
これらのデータセットによって、アドホックなソリューションを使わずに、メソッドがいかに忠実であるかを測定することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 08:20:17 GMT)
A definition of the asymptotic phase for quantum nonlinear oscillators
from the Koopman operator viewpoint [0.0] 提案した位相は、半古典的および強い量子状態の両方において等時相値を適切に得る。
提案した位相は、半古典的および強い量子状態の両方において、等時相値を適切に得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Feb 2023 03:08:47 GMT)