DA-VEGAN: Differentiably Augmenting VAE-GAN for microstructure
reconstruction from extremely small data sets [110.6] DA-VEGANは2つの中心的なイノベーションを持つモデルである。
$beta$-variational autoencoderはハイブリッドGANアーキテクチャに組み込まれている。
このアーキテクチャに特化して、独自の差別化可能なデータ拡張スキームが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:49:09 GMT)
Consistent Diffusion Models: Mitigating Sampling Drift by Learning to be
Consistent [97.6] 本稿では, モデルが生成したデータ上での予測が時間とともに一定であることを示す, 両立性特性を強制することを提案する。
CIFAR-10の条件および非条件生成とAFHQとFFHQのベースライン改良について,本研究の新たな訓練目標が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:45:04 GMT)
Deep Learning for Event-based Vision: A Comprehensive Survey and
Benchmarks [88.4] イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、ピクセルごとの強度の変化を非同期に捉える。
深層学習(DL)はこの新興分野に導入され、その可能性のマイニングに活発な研究努力にインスピレーションを与えている。
我々は、イベントベースのビジョンのためのDL技術の最新の開発に焦点をあてて、包括的で詳細な調査を初めて実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:19:28 GMT)
Designing and Evaluating Interfaces that Highlight News Coverage
Diversity Using Discord Questions [84.6] 本稿は,ニュース記事のための大規模なソースコレクションをナビゲートすることは,それ以上のガイダンスなしでは困難であることを示す。
本稿では,ニュース読者が読みながら範囲の多様性を発見することを目的とした,注釈記事,要約記事,質問表の3つのインタフェースを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:59:31 GMT)
Towards Fine-Grained Information: Identifying the Type and Location of
Translation Errors [80.2] 既存のアプローチでは、エラーの位置と型を同期的に考慮することはできない。
我々はtextbf の追加と textbfomission エラーを予測するために FG-TED モデルを構築した。
実験により,本モデルではエラータイプと位置の同時同定が可能であり,最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:20:33 GMT)
Enhanced Sampling of Configuration and Path Space in a Generalized
Ensemble by Shooting Point Exchange [71.5] 長寿命状態間の遷移によって引き起こされる稀な事象をシミュレートする新しい手法を提案する。
このスキームは遷移経路サンプリングシミュレーションの効率を大幅に向上させる。
力学を歪ませることなく、分子過程の熱力学、動力学、反応座標に関する情報を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:41:31 GMT)
Automated Graph Genetic Algorithm based Puzzle Validation for Faster
Game Desig [69.0] 本稿では,コンピュータゲームにおける論理パズルを効率的に解くための進化的アルゴリズムを提案する。
制約満足度問題に対するハイブリッド遺伝的アプローチの様々なバリエーションについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:15:33 GMT)
Like a Good Nearest Neighbor: Practical Content Moderation with Sentence
Transformers [67.8] LaGoNN(Good Nearest Neighbor)は、SetFitの安価な修正で、隣人に関する情報で入力を変更できる。
LaGoNNは有害なコンテンツの検出に有効であり、SetFitと比較して一般的にパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:43:29 GMT)
Self-Supervised Representation Learning from Temporal Ordering of
Automated Driving Sequences [65.0] 本研究では、認識タスクのための地域レベルの特徴表現を事前学習するための時間順述前文タスクであるTempOを提案する。
それぞれのフレームを、インスタンスレベルの知覚アーキテクチャにおいて自然な、順序のない特徴ベクトルのセットで埋め込む。
変換器をベースとしたマルチフレームアーキテクチャにおいて,特徴ベクトルの集合間の類似性を比較することで,逐次順序付け予測を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:18:27 GMT)
Towards Unifying Medical Vision-and-Language Pre-training via Soft
Prompts [63.8] textiti. には、重い融合モジュールを使用するかどうかに応じて、融合エンコーダタイプと二重エンコーダタイプという2つの典型的なタイプがある。
PTUnifier という2つのタイプを統一する手法を提案する。
まず、最も代表的な画像/テキストを格納する機能バンクとして機能する視覚的およびテキスト的プロンプトを導入することで、入力形式を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:43:42 GMT)
Massively Multilingual Shallow Fusion with Large Language Models [62.8] 複数の言語で浅い融合のための単一多言語言語モデル(LM)を訓練する。
GLaMは、推論中に同様の計算を行う密度の高いLMと比較して、イングランドのロングテールテストのWERを4.4%削減する。
多言語浅層融合タスクでは、GLaMは50言語中41言語を改善し、平均相対的なWERの3.85%、最大10%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:46:38 GMT)
Revisiting adversarial training for the worst-performing class [60.2] 多くのデータセットにおいて、トップパフォーマンスクラスと最悪のパフォーマンスクラスの間には、かなりのギャップがある。
我々は、最悪のパフォーマンスのクラスを明示的に最適化することで、このギャップを減らせることができると論じる。
本手法は,クラス集中型オンライン学習(CFOL)と呼ばれ,最悪のクラス損失に対する高い確率収束保証を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:41:40 GMT)
Unique Identification of 50,000+ Virtual Reality Users from Head & Hand
Motion Data [58.3] 多数のリアルVRユーザーが頭と手の動きだけで複数のセッションで一意かつ確実に識別できることを示す。
個人あたり5分のデータで分類モデルをトレーニングした後、ユーザーは100秒の動作から94.33%の精度で50,000以上のプール全体で一意に識別することができる。
この研究は、バイオメカニクスがVRのユニークな識別子として機能しうる範囲を、顔認証や指紋認識などの広く使われている生体認証と同等に真に示す最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:05:18 GMT)
Unsupervised Task Graph Generation from Instructional Video Transcripts [53.5] 本研究では,実世界の活動を行う指導ビデオのテキスト書き起こしを提供する環境について考察する。
目標は、これらの重要なステップ間の依存関係関係と同様に、タスクに関連する重要なステップを特定することです。
本稿では,命令調整言語モデルの推論能力とクラスタリングとランキングコンポーネントを組み合わせたタスクグラフ生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 22:50:08 GMT)
Multimodal Subtask Graph Generation from Instructional Videos [52.0] 実世界のタスクは複数の相互依存サブタスクから構成される。
本研究では,タスクを記述する指導ビデオから,そのようなサブタスク間の因果関係をモデル化することを目的とする。
マルチモーダルなサブタスクグラフ生成(MSG2)を提案する。これは、ノイズの多いWebビデオからタスクに関連するタスクのサブタスク間の依存性を定義するサブタスクグラフを構築するアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:41:38 GMT)
MiDi: Mixed Graph and 3D Denoising Diffusion for Molecule Generation [47.2] この研究は、分子グラフと対応する3次元コンフォメータを共同生成する拡散モデルであるMiDiを導入する。
複雑なGEOM-DRUGSデータセットでは、3Dモデルよりもはるかに優れた分子グラフを生成する。
私たちのコードはatvignac.com/cvignac/MiDiで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:27:14 GMT)
Solving stochastic weak Minty variational inequalities without
increasing batch size [46.7] 本稿では,非コンケーブ問題のクラスを対象とした,段階外型アルゴリズムのファミリを紹介する。
固定されたステップサイズを1つ維持することは可能であるが、減少していると考えられる2番目のステップサイズに過ぎず、単調な設定でも興味深いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:56:26 GMT)
Search to Capture Long-range Dependency with Stacking GNNs for Graph
Classification [41.8] 浅いGNNは、より深いGNNに直面しているよく知られたオーバースムースな問題のため、より一般的である。
LRGNN(Long-Range Graph Neural Networks)と呼ばれるニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)による新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:40:17 GMT)
Improving Transformer-based Networks With Locality For Automatic Speaker
Verification [40.1] 話者埋め込み抽出のためのトランスフォーマーベースアーキテクチャが検討されている。
本研究では,2方向の局所性モデルを用いてトランスフォーマーを改良する。
本稿では,VoxCelebデータセットと大規模Microsoft内部多言語(MS-internal)データセットに対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 01:04:51 GMT)
Measuring Equality in Machine Learning Security Defenses [40.0] 機械学習のセキュリティコミュニティは、過去10年にわたって、回避攻撃のための無数の防御を開発してきた。
このコミュニティの根底にある疑問は: この防衛は、誰のために防御されるのか?
機械学習のセキュリティ手法の公正性に関する実証的な結果を通じて、この問題に答えることのできる単純なパリティ指標と分析のためのフレームワークについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:19:26 GMT)
Clustered Data Sharing for Non-IID Federated Learning over Wireless
Networks [39.8] Federated Learning (FL)は、IoT(Internet of Things)のデータを活用する分散型機械学習アプローチである。
現在のFLアルゴリズムは、非独立で同一の分散データ(非IID)の課題に直面しており、通信コストが高く、モデルの精度が低下する。
本稿では,デバイス間通信(D2D)を通じて,クラスタヘッドから信頼性の高いアソシエイトへの部分的データ通信を行うクラスタデータ共有フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 07:11:02 GMT)
Bounding the Capabilities of Large Language Models in Open Text
Generation with Prompt Constraints [38.7] 我々は、オープンエンド生成モデルの能力を解析し、有界化するために、即時中心のアプローチをとる。
本稿では,構造的およびスタイリスティックな2つの制約型を用いた解析手法を提案する。
我々の研究成果と文脈内緩和戦略は、今後の研究におけるオープンな課題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:30:28 GMT)
GPT4MIA: Utilizing Geneative Pre-trained Transformer (GPT-3) as A
Plug-and-Play Transductive Model for Medical Image Analysis [38.6] 医用画像解析のためのプラグアンドプレイトランスダクティブ推論ツールとして,GPT(Generative Pre-trained Transformer)を提案する。
GPT-3のような大規模事前学習言語モデルがMIAのプラグ・アンド・プレイ・トランスダクティブ推論モデルとして利用できる理由を理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:33:06 GMT)
EEP-3DQA: Efficient and Effective Projection-based 3D Model Quality
Assessment [36.6] 3次元モデルの高品質な特徴を抽出する効率的なモジュールを実現することは困難である。
提案手法は,Non-Reference (NR) underlineEfficient and UnderlineEffective UnderlineProjection-based Underline3D Model underlineQuality underlineAssessment (textbfEEP-3DQA) 法である。
提案されたEEP-3DQAとEEP-3DQA-t (tiny version)の実現
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:14:37 GMT)
Find Beauty in the Rare: Contrastive Composition Feature Clustering for
Nontrivial Cropping Box Regression [36.5] コントラスト構成クラスタリング(Contrastive Composition Clustering, C2C)を提案する。
このようにして、複数の画像の一般的な構成パターンをよりよく要約することができ、特に稀なサンプルの恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:48:33 GMT)
Model Doctor for Diagnosing and Treating Segmentation Error [35.4] 本稿では,意味的セグメンテーション問題に対するモデルドクターを提案する。
Model Doctorは、前述の既存のトレーニング済みモデルの問題を診断し、追加データを導入することなく治療するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:35:24 GMT)
SGD with AdaGrad Stepsizes: Full Adaptivity with High Probability to
Unknown Parameters, Unbounded Gradients and Affine Variance [33.6] 本稿では,AdaGradが一階最適化のための適応(自己調整)手法を段階化することを示す。
低ノイズと高レジの両方で、低ノイズと高レジの両方で急激な収束率を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:46:08 GMT)
Lip-to-Speech Synthesis in the Wild with Multi-task Learning [32.7] 野生環境においても入力された唇の動きから正しい内容で音声を再構成できる強力なLip2Speech法を開発した。
音響特徴再構成損失の単語表現不足を補うために,マルチモーダル・インスペクション(テキストと音声)を用いてモデルを指導するマルチタスク学習を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 12:31:26 GMT)
Med-EASi: Finely Annotated Dataset and Models for Controllable
Simplification of Medical Texts [32.6] 医療用テキストの簡易化は、提供者にとって患者に優しいコミュニケーションを支援し、医療用テキストをより使いやすくする。
我々は$textbfMed-EASi$$$underlinetextbfMed$ical dataset for $underlinetextbfE$laborative and $underlinetextbfA$bstractive $underlinetextbfSi$mplificationを提示する。
以上の結果から, 未注釈のベースラインに比べて, 微粒なアノテーションが学習を改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 21:50:13 GMT)
Smoothly Giving up: Robustness for Simple Models [30.6] このようなモデルをトレーニングするアルゴリズムの例としては、ロジスティック回帰とブースティングがある。
我々は、標準凸損失関数間のチューニングを行う、$Served-Servedジョイント凸損失関数を用いて、そのようなモデルを堅牢に訓練する。
また、ロジスティック回帰のためのCOVID-19データセットを強化し、複数の関連ドメインにまたがる効果のアプローチを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 19:48:11 GMT)
Vision, Deduction and Alignment: An Empirical Study on Multi-modal
Knowledge Graph Alignment [30.4] われわれはまず8つの大規模画像付きEAベンチマークであるMulti-OpenEAを構築し、画像を利用する既存の埋め込み方式を評価した。
視覚的モーダル情報と論理的推論の相補性の観点から,LODEMEという新しいマルチモーダルEA法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:20:51 GMT)
Uncertainty-aware Self-training for Low-resource Neural Sequence
Labeling [29.7] 本稿では,ニューラルシークエンスラベリング(NSL)のための新しい未知の自己学習フレームワークSeqUSTを提案する。
ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)にモンテカルロ(MC)ドロップアウトを組み込んでトークンレベルで不確実性評価を行い、ラベルのないデータから信頼性の高い言語トークンを選択する。
ノイズロスのあるマスク付きシークエンスラベリングタスクは、ノイズのある擬似ラベルの問題を抑えることを目的とした堅牢なトレーニングを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:40:04 GMT)
Learning with Impartiality to Walk on the Pareto Frontier of Fairness,
Privacy, and Utility [28.9] 機械学習パイプラインは、別の目的を優先すべきではない、と私たちは主張する。
本稿では,目的間の固有のトレードオフを示す,公平に特定されたモデルを提案する。
プライバシを意識したMLパイプラインに、公正さの緩和が組み込まれるべきかどうかという疑問に対する回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:23:45 GMT)
Natural Response Generation for Chinese Reading Comprehension [28.9] 我々はPenguinと呼ばれる新しいデータセットを構築し、機械読解の研究を促進する。
Penguinは200kのトレーニングデータで構成される。
エンドツーエンドと2段階のフレームワークという、2つの強力なベースラインを開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:31:05 GMT)
Function Composition in Trustworthy Machine Learning: Implementation
Choices, Insights, and Questions [28.6] 本稿では,信頼感の異なる「柱」から生じる機能の構成に焦点を当てる。
実世界の信頼に値する7つの次元 - 公正さと説明可能性 - に関する実験結果と新たな知見を報告する。
また,複数の柱からの機能の組み合わせを促すために,作曲家ツールの進捗状況と実装選択について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:49:16 GMT)
MDPose: Real-Time Multi-Person Pose Estimation via Mixture Density Model [27.8] 本稿では,人間のキーポイントの結合分布をモデル化し,一段階のインスタンス認識ポーズ推定手法を提案する。
我々のMDPoseは、人間のキーポイントの高次元の関節分布を学習し、最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:29:33 GMT)
KILM: Knowledge Injection into Encoder-Decoder Language Models [26.4] 大規模事前学習言語モデル(PLM)は、パラメータ内で暗黙の知識を保持することが示されている。
本稿では,エンティティ関連知識をエンコーダ・デコーダ PLM に注入する手法として,言語モデルへの知識注入(KILM)を提案する。
KILMは、一般的なNLUタスクやNLGタスクでの本来のパフォーマンスを維持しながら、モデルがより多くの知識を保持し、幻覚を少なくすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 22:48:07 GMT)
MixNeRF: Modeling a Ray with Mixture Density for Novel View Synthesis
from Sparse Inputs [26.3] スパース入力からの新規ビュー合成のための効果的なトレーニング戦略であるMixNeRFを提案する。
我々のMixNeRFは、RGB色と光線サンプルの混合分布をモデル化することにより、RGB色の結合分布を推定する。
また,3次元シーン形状と高い相関関係を持つ,有用なトレーニング対象としての光線深度推定の新たな課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 10:07:35 GMT)
Transformer-based Generative Adversarial Networks in Computer Vision: A
Comprehensive Survey [26.1] Generative Adversarial Networks (GAN) は、与えられたデータセット内の画像を合成するのに非常に成功した。
最近の研究は、画像/ビデオ合成において、GANフレームワークのトランスフォーマーを活用しようと試みている。
本稿では,コンピュータビジョン応用のためのTransformerネットワークを利用したGANの開発と進歩に関する総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 01:13:58 GMT)
Competent but Rigid: Identifying the Gap in Empowering AI to Participate
Equally in Group Decision-Making [25.9] 人間とAIの協調的な意思決定に関する既存の研究は、主にAIと個々の意思決定者との相互作用に焦点を当てている。
本稿では、2人の参加者と1人のAIが3つの英語エッセイをランク付けする委員会を結成するウィザード・オブ・オズ(Wizard-of-oz)研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:07:17 GMT)
Are Gaussian data all you need? Extents and limits of universality in
high-dimensional generalized linear estimation [24.9] 単一インデックスモデルによるラベル付きガウス混合データに対する一般化線形推定の問題点を考察する。
一般線形推定におけるテストとトレーニングエラーの普遍性に関する最近の結果のストリームに触発されて、我々は自問自答する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:56:40 GMT)
URCDC-Depth: Uncertainty Rectified Cross-Distillation with CutFlip for
Monocular Depth Estimation [24.0] 本稿では,トランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)間の不確かさを補正し,統合された深度推定器を学習する。
具体的には、TransformerブランチとCNNブランチの深さ推定を擬似ラベルとして使い、互いに教え合う。
そこで本研究では,深度推定のための垂直画像位置とは別に,より有用な手がかりを活用できる,驚くほどシンプルで効果的なデータ拡張手法であるCutFlipを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:20:14 GMT)
Approaching epidemiological dynamics of COVID-19 with physics-informed
neural networks [24.0] SIRモデルに埋め込まれた物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、感染症の時間的進化のダイナミクスを理解するために考案された。
この手法はドイツで報告された新型コロナウイルス(COVID-19)のデータに適用され、ウイルスの拡散傾向を正確に把握し予測できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 10:36:58 GMT)
Random Padding Data Augmentation [23.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像内の異なる位置で同じ物体を学習する。
CNNにおける特徴情報の空間的情報の有用性はよく研究されていない。
我々はCNNを訓練するための新しいタイプのパディング手法であるランダムパディングを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:15:33 GMT)
Creating generalizable downstream graph models with random projections [22.7] 本稿では,グラフ全体にわたってモデルを一般化するグラフ表現学習手法について検討する。
遷移行列の複数のパワーを推定するためにランダムな射影を用いることで、同型不変な特徴の集合を構築することができることを示す。
結果として得られる特徴は、ノードの局所的近傍に関する十分な情報を回復するために使用することができ、他のアプローチと競合する推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:27:00 GMT)
(S)GD over Diagonal Linear Networks: Implicit Regularisation, Large
Stepsizes and Edge of Stability [22.3] 直交線形ネットワーク上での降下(GD)と勾配降下(SGD)の暗黙的正則化に対する勾配性および大きな段差の影響について検討する。
GDのスパース解の回復を妨げつつも, スパース回帰問題に対して, SGD が常に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:37:08 GMT)
Universality laws for Gaussian mixtures in generalized linear models [22.2] 一般化線形推定器の族(Theta_1, dots, Theta_M)の合同統計について検討する。
これにより、トレーニングや一般化エラーなど、異なる量の興味の普遍性を証明できる。
我々は,本研究の結果を,アンサンブルや不確実性など,興味のあるさまざまな機械学習タスクに応用することについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:16:06 GMT)
New Insights for the Stability-Plasticity Dilemma in Online Continual
Learning [21.7] マルチスケール特徴適応ネットワーク(MuFAN)というオンライン連続学習フレームワークを提案する。
MuFANはSVHN、CIFAR100、miniImageNet、CORe50データセット上で、最先端の継続的な学習方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 07:43:59 GMT)
Dual Graph Multitask Framework for Imbalanced Delivery Time Estimation [21.6] 不均衡配送時間推定(DGM-DTE)のための新しいデュアルグラフマルチタスクフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,まず,パッケージの配送時間を頭と尾のデータとして分類し,その2つのカテゴリの表現をグラフベースモデルで学習する。
実世界のTaobaoロジスティクスデータセットの実験は、ベースラインと比較してDGM-DTEの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:57:57 GMT)
Improving Training Stability for Multitask Ranking Models in Recommender
Systems [21.4] YouTubeレコメンデーションのための実世界のマルチタスクランキングモデルのトレーニング安定性を改善する方法について述べる。
既存のソリューションの限界を緩和する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:04:56 GMT)
AfriSenti: A Twitter Sentiment Analysis Benchmark for African Languages [20.7] AfriSentiは14のアフリカの言語で110,000以上のツイートの14の感情データセットで構成されている。
データは、最初のAfro中心のSemEval共有タスクであるSemEval 2023 Task 12で使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:40:12 GMT)
3D Human Pose Lifting with Grid Convolution [20.6] 本稿では,画像空間における正規畳み込み操作の知恵を模倣したグリッド畳み込み(GridConv)を提案する。
我々の完全畳み込みグリッドリフトネットワークは、最先端の手法よりも顕著なマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:52:16 GMT)
Minimizing Dynamic Regret on Geodesic Metric Spaces [20.4] 測地線距離空間に適用可能な「最適」オンライン学習アルゴリズムを開発した。
これは、一般的な動的後悔を考慮し、「最適」オンライン学習アルゴリズムを開発する最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:03:29 GMT)
Cluster-Guided Label Generation in Extreme Multi-Label Classification [20.2] 我々はXMCを生成タスク(XLGen)としてキャストし、事前訓練されたテキスト-テキストモデルの恩恵を受ける。
本稿では,ラベルクラスタ情報を用いたラベル生成を階層的に低レベルラベルを生成するためのガイドとして提案する。
クラスタ誘導によるXLGenは、テールラベルの分類と生成ベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 21:20:36 GMT)
Data Driven Reward Initialization for Preference based Reinforcement
Learning [20.1] 選好に基づく強化学習(PbRL)法は、ループ内の人間からの2進フィードバック(HiL)をクエリされた軌道対上で利用し、報酬モデルを学ぶ。
実験のランダムな種に敏感な報酬モデルにおける高い変動性の問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 07:07:07 GMT)
A State Augmentation based approach to Reinforcement Learning from Human
Preferences [20.1] 優先に基づく強化学習は、クエリされたトラジェクトリペアのバイナリフィードバックを利用することで、この問題を解決しようとする。
本稿では,エージェントの報酬モデルが堅牢である状態拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 07:10:50 GMT)
Fine-grained Cross-modal Fusion based Refinement for Text-to-Image
Synthesis [20.0] 本稿では,FF-GAN と呼ばれるファイングラファスなテキストイメージベースのジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワークを提案する。
FF-GANは、微細なテキストイメージ融合ブロック(FF-Block)とGSR(Global Semantic Refinement)の2つのモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 05:44:05 GMT)
Deep reinforcement learning from human preferences [19.9] 我々は、軌道セグメントのペア間の人間の選好(非専門家)の観点から定義された目標を探索する。
提案手法は,報酬関数を使わずに複雑なRLタスクを効果的に解くことができることを示す。
これにより、人間の監視コストを十分に低減し、最先端のRLシステムに実用的に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:00:34 GMT)
Efficiently Forgetting What You Have Learned in Graph Representation
Learning via Projection [19.6] 線形GNNにおける非学習問題を考察し、非線形構造への拡張を導入する。
学習するノードの集合が与えられた場合、事前学習されたモデルの重みパラメータを、忘れられるノードの特徴とは無関係な部分空間に投影することで学習するPROJECTORを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:49:10 GMT)
Deep Implicit Distribution Alignment Networks for Cross-Corpus Speech
Emotion Recognition [19.3] 深層暗黙分布アライメントネットワーク(DIDAN)と呼ばれる新しい深層移動学習手法を提案する。
DIDANは、ラベル付きトレーニング(ソース)と未ラベルテスト(ターゲット)の音声信号が異なるコーパスから来る、クロスコーパス音声の感情認識問題を扱う。
提案したDIDANを評価するために,広範に使用されている音声感情コーパスに対する広範囲なクロスコーパスSER実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:51:37 GMT)
PAC Prediction Sets for Large Language Models of Code [19.1] 本稿では,コンパクトに部分的プログラムとして表現可能な,制約付き予測セットの集合を考慮した解を提案する。
これは、生成コードモデルのためのPAC予測セットを生成する最初の研究コントリビューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 05:32:24 GMT)
Entry Separation using a Mixed Visual and Textual Language Model:
Application to 19th century French Trade Directories [18.3] 重要な課題は、ターゲットデータベースの基本的なテキスト領域を構成するものを正確に分割することである。
19世紀のフランス貿易ディレクトリーに効率性を示す新しい実用的アプローチを提案する。
NER目的に使用される言語モデルのトークンストリームに、特別なビジュアルトークン、例えばインデントやブレークといったコーディングを注入することで、テキストと視覚の両方の知識を同時に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:30:44 GMT)
sMRI-PatchNet: A novel explainable patch-based deep learning network for
Alzheimer's disease diagnosis and discriminative atrophy localisation with
Structural MRI [18.2] 3次元高解像度データのサイズは、データ分析と処理において大きな課題となる。
パッチベースの手法では、画像データを複数の小さな正規パッチに分割することで、より効率的なsMRIベースの画像解析が可能であることが示されている。
本研究は、sMRIを用いたアルツハイマー病診断のための、説明可能なパッチローカライズと選択が可能なパッチベースの新しいディープラーニングネットワーク(sMRI-PatchNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:01:15 GMT)
Compatibility Complexity and the Compatibility Radius of Qubit
Measurements [18.2] 互換性のある測定でも、リッチな非古典的構造を持つことが示される。
特に、「平らな」測定が、互換性のある測定の家族全体をシミュレートする必要があるかを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:52:33 GMT)
Sleep Model -- A Sequence Model for Predicting the Next Sleep Stage [18.1] 単チャンネル脳波(EEG)、脳電図(EOG)、筋電図(EMG)、心電図(ECG)などの単純なセンサーを用いた睡眠段階分類が注目されている。
本研究では、次の睡眠段階を予測する睡眠モデルを提案し、睡眠分類精度を向上させるために使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 07:37:54 GMT)
A Near-Optimal Algorithm for Bilevel Empirical Risk Minimization [17.1] 本稿では、SARAHアルゴリズムの2レベル拡張を提案する。
このアルゴリズムには$mathcalO((n+m)frac12varepsilon-1)$グラデーション計算が必要であることを実証する。
両レベル問題の目的関数のほぼ定常点を得るのに必要なオラクル呼び出し数に対して、より低い境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:04:18 GMT)
Multimodal Federated Learning via Contrastive Representation Ensemble [17.1] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、集中型機械学習に代わるプライバシ意識の代替手段として機能する。
既存のFLメソッドはすべて、モデルアグリゲーションを単一のモダリティレベルに依存している。
マルチモーダルFL(CreamFL)のためのコントラスト表現アンサンブルとアグリゲーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:17:44 GMT)
Exploiting Unlabeled Data for Feedback Efficient Human Preference based
Reinforcement Learning [17.0] 本研究では,エージェントが収集した未ラベル軌道について2つの観察を行い,それに対応する2つの損失関数を提案する。
提案手法を1つのドメイン移動と1つのロボット操作タスクで検証し,最先端のベースラインPEBBLEと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 07:18:34 GMT)
Uniformity Testing over Hypergrids with Subcube Conditioning [17.0] ハイパーグレード$[m]n$でサポートされている分布の均一性をテストするアルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムの分析の背後にある重要な技術的貢献は、フーリエ解析を用いて$mathbbZ_mn$以上の関数に対するピシエの不等式のロバストなバージョンの証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:29:24 GMT)
Piecewise Deterministic Markov Processes for Bayesian Neural Networks [16.6] 現代のベイズニューラルネットワーク(BNN)の推論は、しばしば変分推論処理に依存し、独立性や後部の形態に反する仮定を示唆する。
新しいPiecewise Deterministic Markov Process (PDMP) サンプリングはサブサンプリングを許容するが、サンプリングが難しい不均一なPoisson Process (IPP) モデルを導入する。
本研究はIPPからのサンプリングのための新しい汎用的かつ適応的なスライニング手法を導入し、BNNにおける推論のためのPDMPの適用をいかに加速するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:38:16 GMT)
OTB-morph: One-Time Biometrics via Morphing [16.2] 本稿では,生体計測をキャンセル可能な変換関数として活用する新しいアイデアを提案する。
フェースバイオメトリックスに対して提案手法を実験的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:39:40 GMT)
Deterministic quantum teleportation between distant superconducting
chips [15.7] 我々は64mのケーブルバスで接続された遠隔超伝導チップ間の量子状態とエンタングルゲートの決定論的テレポーテーションを示す。
高忠実度リモート絡み合いは、時間反転対称性を利用した飛行マイクロ波光子によって生成される。
本研究は,分散計算ネットワークによる大規模超伝導量子計算の実現の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:41:29 GMT)
Hybrid Traffic Control and Coordination from Pixels [15.5] 画像観測を用いたロボット車両は,ネットワーク上の正確な情報を用いた場合と同様の性能が得られることを示す。
また、テストネットワーク上では、一部のケースでパフォーマンス(最大26%)が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 22:40:07 GMT)
SAM operates far from home: eigenvalue regularization as a dynamical
phenomenon [15.3] シャープネス認識最小化(SAM)アルゴリズムは、ロス・ヘッセンの大きな固有値を制御することが示されている。
SAMは学習軌跡全体を通して固有値の強い正規化を提供することを示す。
本理論は,学習速度とSAM半径パラメータの関数として最大固有値を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:51:20 GMT)
Adversarial Contrastive Distillation with Adaptive Denoising [15.1] 小型モデルのロバスト性を高めるために, コントラスト相関脱ノイズ蒸留法 (CRDND) を提案する。
CRDNDは、堅牢な知識を効率的に伝達し、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:00:18 GMT)
LiSHT: Non-Parametric Linearly Scaled Hyperbolic Tangent Activation
Function for Neural Networks [14.9] 我々は,Tanhを線形にスケーリングすることで,ニューラルネットワーク(NN)のための線形スケールハイパーボリックタンジェント(LiSHT)を提案する。
マルチレイヤ・パーセプトロン(MLP)、Residual Network(ResNet)、Long-Short term memory(LSTM)を用いて、データ分類、画像分類、つぶやき分類タスクにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 01:49:12 GMT)
An area law for 2D frustration-free spin systems [14.6] 局所的なフラストレーションのない2次元格子スピン系の基底状態のエントロピーが領域法則を満たすことを証明した。
まず, 局所的なフラストレーションフリーな1次元スピン系の基底状態プロジェクタを誤差内で近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 21:41:10 GMT)
Learning from Label Proportion with Online Pseudo-Label Decision by
Regret Minimization [14.3] 本稿では,後悔最小化を伴うオンライン擬似ラベル法に基づくLLP(Learning from Label Proportions)手法を提案する。
従来のLPP法とは対照的に,バッグサイズが大きくても効果的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:30:13 GMT)
Error per single-qubit gate below $10^{-4}$ in a superconducting qubit [14.3] 長いコヒーレンス時間を持つトランモンキュービットを作製し,平均ゲート誤差が10～4ドル未満の単一キュービットゲートを実演する。
このデモンストレーションは、単一量子ゲートの平均忠実度がトランスモン量子ビット系で到達できる上限を延長する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:43:38 GMT)
Towards Zero-trust Security for the Metaverse [14.1] ソーシャルバーチャルリアリティー(VR)におけるゼロトラストユーザ認証のための総合的研究アジェンダを開発する。
提案研究は,VRユーザの継続的な認証に適したバイオメトリックスベースの認証,バイオメトリックデータのユーザプライバシ保護のためのフェデレート学習の活用,マルチモーダルデータによる連続VR認証の精度向上,適応VR認証によるゼロトラストセキュリティのユーザビリティ向上の4つの具体的ステップを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:13:02 GMT)
Conveying the Predicted Future to Users: A Case Study of Story Plot
Prediction [14.0] 予測されたプロットをナレーションする短い記述を生成するシステムを作成する。
私たちのゴールは、作家が一貫した説得力のあるストーリーアークを作るのを支援することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 20:10:55 GMT)
Generative Causal Representation Learning for Out-of-Distribution Motion
Forecasting [14.0] 本稿では,動き予測データセットの生成要因を説明する新しい因果モデルを提案する。
選択変数は、モデルのどの部分を新しい環境に直接転送できるかを決定するために使用される。
第2に,特徴から観察を生成する因果的メカニズムを学習するための,エンドツーエンドの変分学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 00:30:44 GMT)
Socialz: Multi-Feature Social Fuzz Testing [13.3] Socialzはソーシャルファズテストの新しいアプローチである。
ソーシャルネットワークの実際のユーザを特徴づけ、進化的計算を用いてインタラクションを多様化する。
Socialzはこれらのインタラクションの実行時にパフォーマンスデータを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:00:02 GMT)
Gaussian-smoothed Imbalance Data Improves Speech Emotion Recognition [13.1] 音声感情認識タスクでは、モデルはデータセットから感情表現を学ぶ。
Pairwise-emotion Data Distribution Smoothing (PDDS)法を提案する。
PDDSは、感情データの分布は現実的には滑らかであるべきだと考え、その後、ガウス的平滑化を感情ペアに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 01:50:46 GMT)
DREEAM: Guiding Attention with Evidence for Improving Document-Level
Relation Extraction [13.1] ドキュメントレベルの関係抽出(DocRE)におけるエビデンス検索は、高メモリ消費とアノテーションの可用性の制限という2つの大きな問題に直面している。
そこで我々は,エビデンス情報を監視信号として採用したメモリ効率の高いDREEAMを提案する。
実験結果から,本手法はDocREとERの両方のDocREDベンチマークにおいて,最先端の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:54:31 GMT)
Handling the Alignment for Wake Word Detection: A Comparison Between
Alignment-Based, Alignment-Free and Hybrid Approaches [11.7] ウェイクワード検出は、ほとんどの知的な家庭や携帯機器に存在している。
これらのデバイスは、低コストの電力とコンピューティングで呼び出された時に"覚醒"する機能を提供する。
本稿では、一般的なフレーズに答えるウェイクワードシステムの開発におけるアライメントの役割を理解することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:33:47 GMT)
Deep Joint Source-Channel Coding with Iterative Source Error Correction [11.4] 深層学習に基づくジョイントソースチャネル符号(Deep J SCC)に対する反復的ソース誤り訂正(ISEC)復号法を提案する。
チャネルを通じて受信されたノイズワードに対して、Deep J SCCエンコーダとデコーダペアを使用して、コードを反復的に更新する。
提案手法は, チャネルノイズ特性がトレーニング時に使用するものと一致しない場合に, ベースラインよりも信頼性の高いソース再構成結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 22:50:58 GMT)
Online Spatio-Temporal Correlation-Based Federated Learning for Traffic
Flow Forecasting [11.3] 本稿では,FLフレームワークにおけるオンライン学習(OL)方式を用いた交通流の予測に関する最初の研究を行う。
次に,オンライン時空間相関に基づくフェデレート学習(FedOSTC)という新しい予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:37:36 GMT)
Conformers are All You Need for Visual Speech Recogntion [11.2] より大型のコンフォーマーエンコーダと組み合わせた線形視覚フロントエンドは、低レイテンシ、より効率的なメモリ使用率、WER性能の向上をもたらすことを示す。
TED LRS3データセット上での視覚音声認識のための、12.8%のWERを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 01:31:55 GMT)
A note on uncertainty relations of metric-adjusted skew information [10.2] 不確実性原理は量子力学の基本的な特徴の1つである。
有限量子オブザーバブルに対する計量調整スキュー情報に基づく不確実性関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:29:47 GMT)
A Novel Noise Injection-based Training Scheme for Better Model
Robustness [9.7] ノイズインジェクションに基づく手法は、人工ニューラルネットワークの堅牢性を向上させることができることが示されている。
本研究では,より優れたモデルロバスト性を実現するための新しいノイズ注入型トレーニング手法を提案する。
実験結果から,提案手法は対向的ロバスト性において性能が向上し,元の精度では若干性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:50:25 GMT)
Enhanced phase sensitivity in a Mach-Zehnder interferometer via photon
recycling [9.4] 我々は,光子リサイクルを用いたマッハ・ツェンダー干渉計(MZI)の位相推定法を提案する。
フォトンリサイクルアームの光子損失が10%である場合でも、従来の方式と比較して位相感度9.32の増強係数を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:16:10 GMT)
Graph Feedback via Reduction to Regression [9.3] 本稿では,回帰への還元に基づくグラフフィードバックを用いて,文脈的帯域幅に対するアプローチを提示し,解析する。
結果として得られるアルゴリズムは実用的であり、既知のミニマックスレートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 00:06:42 GMT)
LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for
Recommendation [9.2] グラフニューラルクラスタリングネットワーク(GNN)は、グラフベースのレコメンデータシステムのための強力な学習手法である。
本稿では,単純なグラフコントラスト学習パラダイムであるLightGCLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:08:47 GMT)
A Probabilistic Generative Model for Tracking Multi-Knowledge Concept
Mastery Probability [8.9] InTerpretable pRobAbilistiC gEnerative moDel (TRACED)を提案する。
実世界の4つのデータセットを3つの知識駆動タスクで実験する。
実験の結果,TRACEDは学生の今後の成績を予測する上で,既存の知識追跡手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:50:49 GMT)
Cross-Domain Label Propagation for Domain Adaptation with Discriminative
Graph Self-Learning [8.8] ドメイン適応は、十分にラベル付けされたソースデータの知識をラベル付けされていないターゲットデータに転送する。
ドメイン間ラベルの伝搬によって対象の擬似ラベルを推論する新しいドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 05:55:32 GMT)
Kernelized Back-Projection Networks for Blind Super Resolution [8.0] 超分解能(SR)は、任意の劣化によって劣化した低分解能(LR)画像の超分解に失敗する。
本稿では, ブラインドSRの劣化モデルに比較して, ブラインドカーネルを用いて訓練した非ブラインドSRは, ブラインドSRの劣化モデルと同等の性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:09:22 GMT)
The Unbearable Weight of Massive Privilege: Revisiting Bias-Variance
Trade-Offs in the Context of Fair Prediction [8.0] 単一モデルによるトレードオフを改善することを目的とした条件付きid(ciid)モデルを提案する。
我々は、CompASおよびフォークテーブルデータセット上で、我々の設定を実証的にテストする。
分析の結果,条件付きモデルが好まれる原則的手順や具体的な実世界のユースケースが存在する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 05:34:35 GMT)
A Pervasive Framework for Human Detection and Tracking [7.9] そこで我々は,対応する軌道を追従するアルゴリズムを伴って,人間の検出のための2つのモデルを提案する。
本評価は,組込みデバイスでモデルを実行するための要求を提示しながら,モデルの精度を同定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:35:39 GMT)
VEGETA: Vertically-Integrated Extensions for Sparse/Dense GEMM Tile
Acceleration on CPUs [7.8] この研究は、高密度マトリックスエンジン上でのISAおよびマイクロアーキテクチャ拡張の集合であるVEGETAを示し、CPUの柔軟な構造的空間性をサポートする。
VEGETAエンジンは、4:4 (dense), 2:4, 1:4, and unstructured sparse Layerを実行するときに1.09x, 2.20x, 3.74x, 3.28xのスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:35:58 GMT)
Entangling ferrimagnetic magnons with an atomic ensemble via
opto-magnomechanics [7.6] 強磁性YIG結晶における原子アンサンブルと多数のマグノンとのマクロな絡み合わせの仕方を示す。
我々は、磁歪誘起マグノメカニカル変位が放射圧を介して光学キャビティに結合するオプト・マグノメカニカル構成を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:24:24 GMT)
Test of macroscopic realism with coherent light [7.4] 我々は,コヒーレント光を用いた複合干渉実験において,可観測経路のLGI違反を報告した。
実験結果から, マクロ現実主義違反の証拠として, 破壊干渉の発生が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 10:56:19 GMT)
Learnable Topological Features for Phylogenetic Inference via Graph
Neural Networks [7.3] 学習可能なトポロジカル特徴に基づく系統的推論のための新しい構造表現法を提案する。
ディリクレエネルギーを最小化する生のノード特徴を現代のグラフ表現学習技術と組み合わせることで、学習可能なトポロジカル特徴は系統樹の効率的な構造情報を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 12:26:03 GMT)
Subsampling Suffices for Adaptive Data Analysis [7.3] ほとんどの古典的なテクニックは、データセットがアナリストのクエリとは独立していると仮定し、データセットが複数の適応的に選択されたクエリのために再利用される一般的な設定に分解する。
クエリが適応的に選択された場合でも、クエリが引き続き表現されるという、非常に単純な仮定のセットを特定します。
このサブサンプルベースのフレームワークの単純さにより、以前の作業でカバーされていないさまざまな現実世界のシナリオをモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:47:54 GMT)
G-Signatures: Global Graph Propagation With Randomized Signatures [7.3] ランダム化シグネチャによるグローバルグラフの伝播を可能にする新しいグラフ学習手法であるG-Signaturesを紹介する。
G-Signaturesは新しいグラフリフトの概念を使ってグラフ構造化情報を埋め込む。
G-Signaturesはグローバルグラフ特性の抽出と処理に優れ、大きなグラフ問題に効果的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:09:59 GMT)
Risk Classification of Brain Metastases via Radiomics, Delta-Radiomics
and Machine Learning [7.2] 放射線学と機械学習 (ML) を用いて, 進行の進行のリスクが高い転移は, 腫瘍発生前の経過観察中に同定できると仮定した。
この分類は、最大関連最小冗長(MRMR)技術とサポートベクトルマシン(SVM)により実現される。
以上の結果から,SRT後フォローアップにおける放射能および機械学習に基づくBMのリスク階層化は,良好な精度で可能であり,SRT後フォローアップのパーソナライズと改善のためにさらに追求すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 10:55:18 GMT)
Multiresolution Graph Transformers and Wavelet Positional Encoding for
Learning Hierarchical Structures [6.9] 複数のスケールで大きな分子を表現できる最初のグラフトランスアーキテクチャであるMulti resolution Graph Transformer (MGT)を提案する。
MGTは原子の表現を学習し、それらを有意義な官能基または繰り返し単位に分類することができる。
提案手法は,高分子とペプチドからなる2つのマクロ分子データセットの競合的な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 01:32:44 GMT)
Modeling Polypharmacy and Predicting Drug-Drug Interactions using Deep
Generative Models on Multimodal Graphs [6.9] マルチモーダルネットワーク上での潜在ノード表現のモデル化におけるグラフオートエンコーダ(VGAE)の有効性を示す。
提案手法は,マルチモーダルグラフの各ノードタイプに対して柔軟な潜在空間を生成する。
モーガンの指紋は各薬の分子構造を捉え、その前に潜伏した埋め込みをデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:06:46 GMT)
Rapid Design of Top-Performing Metal-Organic Frameworks with Qualitative
Representations of Building Blocks [6.7] 金属フレームワーク(MOF)は、そのような物質システムの一例である。
異なるビルディングブロックによるMOFの表現は、設計者が質的な情報を設計の最適化に組み込むことを困難にしている。
本研究では,遅延可変ガウス過程 (LVGP) と多目的バッチベイズ最適化 (MOBBO) を統合し,人間の介入なしに高い性能のMOFを適応的に,自律的に,効率的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:24:44 GMT)
Creating Knowledge Graphs for Geographic Data on the Web [6.7] 地理データは、さまざまなWeb、セマンティックWeb、機械学習アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
この記事では、これらの課題に取り組むために開発された最近のアプローチについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:44:49 GMT)
Combining Generative Artificial Intelligence (AI) and the Internet:
Heading towards Evolution or Degradation? [6.6] 現実的な画像やテキストを生成するジェネレーティブAIツールは、インターネットを嵐によって奪った。
生成AIツールの今後のバージョンは、オリジナルデータとAI生成データを組み合わせたインターネットデータでトレーニングされる予定だ。
生成するAIツールの将来のバージョンは、実データとAI生成データを混合してトレーニングした場合、どのように振る舞うのか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:39:41 GMT)
Deep Reinforcement Learning for mmWave Initial Beam Alignment [6.2] 我々は,mmWave通信における適応初期アクセスビームアライメント問題に対する深部強化学習アルゴリズムの適用性を検討した。
深層強化学習は、新しい広範囲のアプリケーションに対処する可能性がある。
提案手法は, 実測的な問題の大きさを訓練しても性能が良くないにもかかわらず, ビームフォーミングモジュールの形で動作空間の整形を導入することにより, 性能が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:10:42 GMT)
Cascaded information enhancement and cross-modal attention feature
fusion for multispectral pedestrian detection [6.2] 本稿では、主にカスケード情報強調モジュールと、モーダル間注目機能融合モジュールからなる多スペクトル歩行者検出アルゴリズムを提案する。
提案手法は,提案手法と比較して,歩行者のミス率と歩行者検出ボックスの精度が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:30:00 GMT)
Explicit and Implicit Knowledge Distillation via Unlabeled Data [5.7] 高速な計算機生成装置を代替する効率的な未ラベルサンプル選択法を提案する。
また,データ領域シフトによるラベルノイズを抑制するためのクラスドロップ機構を提案する。
実験結果から,本手法が他の最先端手法よりも高速に収束し,精度が向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:10:41 GMT)
Control of the magnon-polariton hybridization with a microwave pump [5.4] ポンプ誘起マグノンモード (PIMs) は近年, 強磁性体において初等励起が発見されている。
PIMとキャビティマグノンポラリトン(CMP)の強い相互作用について,マイクロ波ポンプとの平衡からキャビティマグノン系を遠ざけることにより検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:01:34 GMT)
Towards Co-operative Congestion Mitigation [5.4] 一定の運転ポリシーは、シミュレーション環境における交通渋滞を緩和する上で有望であることを示している。
運転者との協調実験において,共有制御フレームワークを用いてこれらのポリシーを評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 21:08:55 GMT)
Metropolitan Segment Traffic Speeds from Massive Floating Car Data in 10
Cities [5.3] 10都市における大規模浮動車データ(MeTS-10)による街路ごとの交通情報,メトロポリタンセグメンメント交通速度の大規模浮動車データセット(MeTS-10)を提案する。
MeTS-10は、2019-2021年に108日から361日間、大都市圏あたり1500平方キロメートル以上をカバーした15分間のコレクション期間の10都市で利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:56:07 GMT)
PhaseNet: Phase-Encode Denoising Network for Compressed Sensing MRI [5.2] 画像内の空間的関係を生かした1次元+2次元再構成技術を開発した。
提案した1D CNNモジュールは,ベースモデルと比較してPSNRとSSIMのスコアが有意に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:16:17 GMT)
Building Shortcuts between Distant Nodes with Biaffine Mapping for Graph
Convolutional Networks [4.8] 本稿では,浅いアーキテクチャでグラフ畳み込みネットワークの表現性を向上するバイファイン手法を提案する。
提案手法は,ノードの長距離隣人への直接依存を学習することであり,ノード表現のためのリッチな情報を取得することができるのはワンホップメッセージパッシングのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:39:47 GMT)
Low Latency Video Denoising for Online Conferencing Using CNN
Architectures [4.8] 本稿では,ランタイムコストが低く,知覚品質の高いリアルタイムビデオデノナイズのためのパイプラインを提案する。
カスタムノイズ検出器アナライザは、重みに適応し、モデルの出力を改善するためにリアルタイムフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 00:55:54 GMT)
Dynamic Spatial-temporal Hypergraph Convolutional Network for
Skeleton-based Action Recognition [4.7] 骨格に基づく行動認識は空間的時間的トポロジ情報の抽出に依存する。
本稿では,骨格型行動認識のための動的時空間ハイパーグラフ畳み込みネットワーク(DST-HCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:42:19 GMT)
Machine Learning for Cutting Planes in Integer Programming: A Survey [4.7] 混合整数線形プログラミング(MILP)における切断平面(または切断)の選択のための機械学習(ML)技術に関する最近の研究について述べる。
MLは、データを使用してMILPインスタンスのソリューションを加速する有望なカットを特定することによって、カット選択プロセスを改善するための有望なアプローチを提供する。
本研究では,研究の成果を定量的に分析し,今後の研究への道筋を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 22:26:49 GMT)
Graphical Dirichlet Process [4.4] 本稿では,有向非巡回グラフを特徴付ける非交換可能群をクラスタリングする場合の問題点を考察する。
我々は、依存する群固有のランダム測度を共同でモデル化する、グラフィカルディリクレ法と呼ばれるベイズ的非パラメトリックアプローチを提案する。
我々は,効率的な後部推論アルゴリズムを開発し,シミュレーションと実グループ単一セルデータを用いてモデルを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 19:40:43 GMT)
ViTA: A Vision Transformer Inference Accelerator for Edge Applications [4.3] ViT、Swin Transformer、Transformer-in-Transformerといったビジョントランスモデルは近年、コンピュータビジョンタスクにおいて大きな注目を集めている。
これらは計算量が多く、リソース制約のあるエッジデバイスにデプロイするのは難しい。
本稿では、リソース制約のあるエッジコンピューティングデバイスをターゲットにしたビジョントランスフォーマーモデル推論用ハードウェアアクセラレータViTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 19:35:36 GMT)
Generative Ornstein-Uhlenbeck Markets via Geometric Deep Learning [4.2] 市場価格の条件分布とログの返却を1つの機械学習モデルで同時に近似する問題を考察する。
クラッシオスとパポン(2022)のGDNモデルの例は、市場の「クリッピング」ログの返却を前提とせずに、この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:02:03 GMT)
A Herculean task: Classical simulation of quantum computers [4.1] 本研究は、量子コンピュータの進化を特定の操作下でエミュレートする最先端の数値シミュレーション手法について概説する。
我々は、代替手法を簡潔に言及しながら、主流のステートベクターとテンソルネットワークのパラダイムに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:59:53 GMT)
To Switch or not to Switch: Predicting the Benefit of Switching between
Algorithms based on Trajectory Features [4.0] 動的アルゴリズムの選択は、探索中にそれらを切り替えることで、複数の最適化アルゴリズムの相補性を活用することを目的としている。
1つの有望なアプローチは、ランドスケープ機能を使用して、ラン毎のトラジェクトリベースのスイッチを可能にすることである。
局所的な景観特徴を捉えるためにスライディングウィンドウを使用することで、その時点でのスイッチが将来のパフォーマンスに有益かどうかを予測できる情報を含むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:49:20 GMT)
SE(3) symmetry lets graph neural networks learn arterial velocity
estimation from small datasets [3.9] 冠動脈血行動態は診断,予後,治療計画に有用なバイオマーカーの基礎となる可能性がある。
速度場は典型的には、計算流体力学(CFD)を用いて患者固有の3次元動脈モデルから得られる。
我々は,3次元速度場を推定する効率的なブラックボックスサロゲート法としてグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:42:38 GMT)
Privately Customizing Prefinetuning to Better Match User Data in
Federated Learning [3.6] Federated Learning (FL)では、プライベートクライアントデータにアクセスすると、通信とプライバシコストが発生する。
本稿では,FreD(Federated Private Fr'echet Distance)を提案する。
FreDが最小限のプライバシーコストで最適な事前調整データセットを正確に予測できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:18:22 GMT)
Value Engineering for Autonomous Agents [3.6] 従来のアプローチでは、値はエージェント推論の不可欠な構成要素ではなく、世界のいくつかの行動や状態に関連するラベルとして扱われていた。
道徳心理学と社会心理学を基盤とした新たなAMAパラダイムを提案する。
このタイプの規範的推論は、エージェントが規範の道徳的意味を理解することによって、自律的なエージェントに価値認識をもたらすと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:52:15 GMT)
LDFA: Latent Diffusion Face Anonymization for Self-driving Applications [3.5] 我々は、ITSの文脈において、顔の匿名化のための新しいディープラーニングベースのパイプラインを導入する。
本稿では,顔検出モデルと潜時拡散モデルを含む2段階の手法を提案する。
実験の結果,我々のパイプラインは,分割のためのデータの匿名化に適しており,最近のGAN法と互換性があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:14:00 GMT)
Utilization of domain knowledge to improve POMDP belief estimation [3.5] 本稿では,ジェフリーの規則と正規化を用いたPOMDPフレームワークにおいて,ドメイン知識を確率的信念更新に統合する新しい手法を提案する。
RLを用いたPOMDP政策学習において,データ要求の低減と性能向上にドメイン知識を活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 08:16:52 GMT)
Learning to Forecast Aleatoric and Epistemic Uncertainties over Long
Horizon Trajectories [3.4] 我々はエージェントシステムの学習された世界モデルを用いて、長時間の地平線上での全エージェント軌道を予測する。
本研究では,不確実性モデルが全軌道水平線上で校正された結果の不確実性推定を生成するという2つの強化学習問題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:24:16 GMT)
Large Language Models Fail on Trivial Alterations to Theory-of-Mind
Tasks [3.3] 理論・オブ・ミンドのタスクは成功と失敗の両方を示している。
ToMの原則を維持する小さなバリエーションは、結果を彼らの頭に向ける。
一般論として,直観心理学におけるモデル評価のゼロ仮説は懐疑的であるべきだと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:34:34 GMT)
The Shrinkage-Delinkage Trade-off: An Analysis of Factorized Gaussian
Approximations for Variational Inference [3.2] 変分推論の不確かさを測る2つの一般的な方法を考える(VI)
我々は、$q$は常に成分的分散と$p$のエントロピーの両方を過小評価していることを証明している。
特に問題の大きさが大きくなるにつれて、$p$ と $q$ の間の成分ごとのエントロピーギャップは消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 22:21:47 GMT)
Few-shot 3D LiDAR Semantic Segmentation for Autonomous Driving [3.0] 本稿では,新しいクラスとベースクラスを同時に予測する3次元LiDARセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス法を提案する。
本手法は,背景曖昧性の問題を解決するために,一般化された少数ショットセマンティックセマンティックセグメンテーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:52:36 GMT)
jazznet: A Dataset of Fundamental Piano Patterns for Music Audio Machine
Learning Research [3.0] ジャズネットデータセットには、コード、アルペジオ、スケール、コード進行を含む162520のラベル付きピアノパターンが含まれている。
論文では、データセットの構成、生成、生成を説明し、オープンソースのパターンジェネレータを提示する。
このデータセットは、畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)とディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて、研究者がMIRタスクに挑戦するための新しいモデルをベンチマークするのに役立つことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 00:13:22 GMT)
PAC-Bayesian Generalization Bounds for Adversarial Generative Models [2.5] We developed generalization bounds for model based on the Wasserstein distance and the total variation distance。
我々の結果はワッサースタイン GAN とエネルギーベース GAN に自然に適用され、これらの2つの領域に新たなトレーニング目標が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:25:49 GMT)
A New Baseline for GreenAI: Finding the Optimal Sub-Network via Layer
and Channel Pruning [2.3] 本稿では,軽量サブネットワークの有効グループを見つけるためのパラメータ解析手法を提案する。
提案手法は,分類精度を1%削減したディープネットワークにおける接続の50%を除去できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:37:17 GMT)
Performance comparison of the two reconstruction methods for
stabilizer-based quantum secret sharing [2.3] ユニタリプロシージャは回路幅が小さいことが知られている。
一方,どの手法が深度が小さく,回路ゲートが小さいのかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:51:22 GMT)
How Generative AI models such as ChatGPT can be (Mis)Used in SPC
Practice, Education, and Research? An Exploratory Study [2.1] 生成人工知能(AI)モデルは、統計的プロセス制御(SPC)の実践、学習、研究に革命をもたらす可能性がある。
これらのツールは開発の初期段階にあり、簡単に誤用されるか、誤解される可能性がある。
コードを提供し、基本的な概念を説明し、SPCの実践、学習、研究に関する知識を創造するChatGPTの能力を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:48:37 GMT)
On (assessing) the fairness of risk score models [2.1] リスクモデルは、ユーザに対して潜在的な結果について不確実性を伝えるという事実など、さまざまな理由から関心を集めている。
リスクスコアフェアネスの鍵となるデシダータムとして,異なるグループに類似した価値を提供する。
本稿では,従来提案されていた基準値よりも試料径バイアスが少ない新しい校正誤差指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 12:45:51 GMT)
Efficient subtyping of ovarian cancer histopathology whole slide images
using active sampling in multiple instance learning [2.0] マルチインスタンス学習のための識別領域アクティブサンプリング (DRAS-MIL) は、注意スコアを用いて、高度に識別された領域のサンプリングに焦点を合わせ、計算的に効率的なスライド分類法である。
DRAS-MILは,3倍のクロスバリデーションAUCの0.8679で,全スライド解析と同様の分類性能が得られることを示す。
当社のアプローチでは、GPUで評価する時間の33%を要し、CPUだけで14%しか使用していません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:28:06 GMT)
On Equivalent Optimization of Machine Learning Methods [2.0] 学習速度,バッチサイズ,層幅,データセット,アクティベーション関数の選択が,トレーニング中のネットワークパラメータの等価あるいは等価な進化につながる場合の一般的な特徴を示す。
その結果, バッチサイズ比, 層幅, データセットの性質(手書きと合成) およびアクティベーション関数が共役性に影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 22:15:20 GMT)
Hate Speech and Offensive Language Detection using an Emotion-aware
Shared Encoder [1.9] ヘイトスピーチと攻撃的言語検出に関する既存の研究は、事前学習されたトランスフォーマーモデルに基づいて有望な結果をもたらす。
本稿では,他コーパスから抽出した外的感情特徴を組み合わせたマルチタスク共同学習手法を提案する。
以上の結果から,感情的な知識が,データセット間のヘイトスピーチや攻撃的言語をより確実に識別する上で有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:31:06 GMT)
$h$-analysis and data-parallel physics-informed neural networks [1.8] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に着目した機械学習スキームのデータ並列高速化について検討する。
本稿では,Horovod トレーニングフレームワークをベースとした,複雑なアプリケーションのためのスケールロバストな PIML モデルの開発について述べる。
アクセラレーションは実装が簡単で、トレーニングを損なわず、非常に効率的であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 12:15:18 GMT)
Welfare and Fairness Dynamics in Federated Learning: A Client Selection
Perspective [1.7] Federated Learning(FL)は、分散コンピューティングデバイスが共有学習モデルのトレーニングを可能にする、プライバシ保護学習技術である。
公正さやインセンティブといった顧客に対する経済的配慮は、まだ完全には検討されていない。
低品質なクライアントを除去するためのクライアント選択プロセスと、公正な報酬配分を保証するための送金プロセスを含む、新たなインセンティブ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:31:19 GMT)
Bayesian Quantification with Black-Box Estimators [1.6] 調整された分類と数、ブラックボックスシフト推定器、不変比推定器などのアプローチでは、クラス分布を推定し、弱い仮定の下で保証を得る補助的(および潜在的に偏りのある)ブラックボックス分類器を用いる。
これら全てのアルゴリズムが特定のベイズ連鎖モデルにおける推論と密接に関連していることを示し、仮定された基底構造生成過程を近似する。
次に,導入モデルに対する効率的なマルコフ・モンテカルロサンプリング手法について検討し,大容量データ限界における一貫性の保証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 22:10:04 GMT)
Video Action Recognition Collaborative Learning with Dynamics via
PSO-ConvNet Transformer [1.6] PSO-ConvNetモデルを用いて映像中の行動の学習を行う。
我々は、ConvNetとTransformerやRecurrent Neural Networksといった最先端の時間的手法を統合することで、ビデオへのアプローチを拡張した。
その結果、UCF-101データセットで最大9%の改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:39:34 GMT)
Theory of coupled neuronal-synaptic dynamics [1.5] ニューロンとシナプスが相互に結合した動的変数を持つネットワークモデルについて検討する。
我々は, 統合神経シナプス系の位相図を計算し, 計算関数を示唆するいくつかの新しい位相を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:42:59 GMT)
Black-Box Batch Active Learning for Regression [1.5] ホワイトボックスアプローチの拡張として,回帰タスクのためのブラックボックスバッチアクティブラーニングを提案する。
このアプローチは、幅広い機械学習モデルとランダムフォレストのような微分不可能なモデルと互換性がある。
回帰データセットに対する実験的な評価を通じて,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:35:47 GMT)
Optimal Training of Mean Variance Estimation Neural Networks [1.5] 本稿では,平均変数推定ネットワーク(MVEネットワーク)の最適実装に着目する(Nix and Weigend, 1994)。
MVEネットワークは、平均関数と分散関数を持つ正規分布からデータを生成すると仮定する。
本稿では,MVEネットワークの新たな改良点として,平均値と分散推定値を別々に正規化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:44:47 GMT)
Detection of genuine entanglement formultipartite quantum states [1.5] 一般化されたパウリ作用素の項で密度行列を表現し、任意のn-部分量子状態の真の多部絡みについて検討する。
新しい方法は、詳細な例によって、以前の方法よりも真に絡み合った状態を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 02:25:44 GMT)
Observation of Josephson Harmonics in Tunnel Junctions [1.4] ジョセフソン効果の正確な理解は、超伝導ハードウェアを用いた量子情報処理のキーストーンである。
ジョセフソン接合(JJs)の有名な$sinvarphi$電流相関係(C$varphi$R)は、トランスモン人工原子のエネルギースペクトルを完全に記述できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:52:55 GMT)
Extracting maximal entanglement from linear cluster states [1.1] 最小接続数で最初に接続された頂点間の最大絡み合ったGHZ状態を得る方法を示す。
最大の GHZ 状態は、$n$ qubits 上の線形クラスタ状態が局所クリフォードユニタリ、局所パウリ測度、古典的補正によって変換可能であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:37:52 GMT)
HLSDataset: Open-Source Dataset for ML-Assisted FPGA Design using High
Level Synthesis [1.1] 本稿では,HLSを用いたML支援FPGA設計のためのデータセットであるHLSDatasetを提案する。
データセットはPolybench、Machsuite、CHStone、Rossettaなど、広く使用されているHLS Cベンチマークから生成される。
生成されたVerilogサンプルの総数はFPGAタイプあたり9000近い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:00:12 GMT)
Efficient Classification of SARS-CoV-2 Spike Sequences Using Federated
Learning [0.9] データ共有なしでSARS-CoV-2スパイクシーケンスを分散解析する。
我々は、新型コロナウイルスの変種識別タスクにおいて、全体的な精度を93%の精度で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:41:39 GMT)
A survey on online active learning [0.9] オンラインアクティブな学習は機械学習のパラダイムであり、データストリームからラベルに最も情報のあるデータポイントを選択することを目的としている。
それぞれの観測に注釈をつけるのは時間と費用がかかり、大量のラベル付きデータを得るのが難しくなる。
プールベースのアクティブラーニングでは、ラベルなしデータのクローズドプールから観測のサブセットを選択する。
ストリームベースのアクティブラーニングでは、ストリームに到達した観察を継続的に選択し、ラベル付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:24:13 GMT)
False perspectives on human language: why statistics needs linguistics [0.9] 統計的測度は, 構造的モデルと非構造的モデルのいずれかに基づいて定義できることを示す。
構文構造を反映した仮定モデルのみが、言語の規則性を考慮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:40:32 GMT)
Towards Automated Homomorphic Encryption Parameter Selection with Fuzzy
Logic and Linear Programming [0.8] ホモモルフィック暗号化(homomorphic Encryption, HE)は、暗号化されたテキスト上でのプライバシー保護操作を可能にする、特定の暗号システムの強力な特性の集合である。
現在、既存のHEフレームワークのほとんどは、これらの考慮事項に手動で対処するために暗号学者を必要としている。
本稿ではファジィ論理と線形プログラミングを組み合わせたエキスパートシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:07:30 GMT)
JANA: Jointly Amortized Neural Approximation of Complex Bayesian Models [0.6] 難易度関数と後部密度の「共変神経近似」(JANA)を提案する。
JANAの忠実度を、最先端のベイズ手法に対して様々なシミュレーションモデルで評価する。
本稿では,手作り要約統計に頼らずに,複雑な時系列モデルをエミュレートする再帰可能性ネットワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 20:17:21 GMT)
A Next-Generation Digital Procurement Workspace Focusing on Information
Integration, Automation, Analytics, and Sustainability [0.6] 本稿では、レジリエンスと持続可能性の向上を目的とした次世代の調達作業空間を実現するためのアプローチを提案する。
結果として、環境影響の観点から、調達を見ることができる。
我々は,グローバルなFortune 500企業で使用されているアプローチの実装を提案し,提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:46:44 GMT)
Discriminating qubit states with entangling collective measurements [0.6] 非直交状態が完全に区別できないのは、量子力学において中心的な事実である。
本稿では,集合計測を用いて単一量子状態の2つのコピーを識別するためのプロトコルを提案し,実験的に実証する。
我々は、超伝導量子プロセッサであるIBM Q System Oneデバイス上で測定を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:02:26 GMT)
Copula-based synthetic population generation [0.2] 対象集団のための合成データを生成するためのコプラに基づく新しいフレームワークを提案する。
データを正規化し、与えられたコプラの実現として扱う。
我々は,正規化データから生成モデルを訓練し,限界値に関する情報を注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:58:14 GMT)
A Three-Phase Artificial Orcas Algorithm for Continuous and Discrete
Problems [0.2] オーカ行動に基づく新しいスウォームインテリジェンスアルゴリズムを提案する。
この提案の独創性は、初めてメタヒューリスティックが1つの動物種のいくつかの行動を同時にシミュレートしたことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 12:54:37 GMT)
Extraction of Constituent Factors of Digestion Efficiency in Information
Transfer by Media Composed of Texts and Images [0.1] 本稿では,受信者が取得した情報とその内容,その目的を正しく理解する上での「情報消化」の概念を提案する。
本研究では,階層的因子分析と4種類のメディアによる消化能を構成する因子の抽出による情報消化能の評価モデルを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 23:45:02 GMT)
Wizard of Errors: Introducing and Evaluating Machine Learning Errors in
Wizard of Oz Studies [0.0] ユーザエクスペリエンス評価中に機械学習(ML)エラーをシミュレートするツールであるWizard of Errors(WoE)を紹介する。
デザインにおけるMLエラーを検討することの重要性を判断するために、デザイン学生とWoEを比較検討した。
本研究は,設計者による現実的な誤り表現を防止するために,いくつかの課題を特定するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 10:43:34 GMT)
Virtualization of Tiny Embedded Systems with a robust real-time capable
and extensible Stack Virtual Machine REXAVM supporting Material-integrated
Intelligent Systems and Tiny Machine Learning [0.0] 本稿では,動作に等価なソフトウェアとハードウェア(FPGA)の実装において,提案するVMアーキテクチャの適合性を示し,評価する。
全体的なアーキテクチャアプローチでは、VMは特にデジタル信号処理と小さな機械学習に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:13:35 GMT)
Universal spectral correlations in interacting chaotic few-body quantum
systems [0.0] この2つの制限条件の単純な組み合わせとして,非相互作用型から強相互作用型へのスペクトル形状因子の遷移が説明できることを示した。
本手法は実際の物理系におけるスペクトル相関を正確に把握し, キック式結合ロータについて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:37:08 GMT)
Unconventional saturation effects at intermediate drive in a lossy
cavity coupled to few emitters [0.0] 中間強度の共振外部駆動に対するキャビティの非線形応答について検討した。
この状態において、$(N+1)$- Photonプロセスはキャビティが$N$エミッターに結合するときに支配される。
観測された効果の中心条件は大きな協調性であり, キャビティとエミッタの崩壊速度は集合キャビティ-エミッタ相互作用強度の2乗よりもはるかに小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:03:51 GMT)
Tunable Lyapunov exponent in a Sachdev-Ye-Kitaev-type model [0.0] SYKモデル(Sachdev-Ye-Kitaev)は、最大リアプノフ指数を持つカオス挙動を示す。
リアプノフ指数は、A と B の比の範囲において、強いカップリングで等しい集団を中心とする最大値であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:45:59 GMT)
Target Specific De Novo Design of Drug Candidate Molecules with Graph
Transformer-based Generative Adversarial Networks [0.0] 本稿では,選択された標的タンパク質と相互作用する薬物候補分子のデノボ設計のための薬物遺伝子を提案する。
医薬品は、ChEMBLおよび標的特異的な生物活性分子からの大量の化合物のデータセットを用いて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:33:55 GMT)
Spatially heterogeneous learning by a deep student machine [0.0] 深度$N$と深度$L$の深度ニューラルネットワークによる教師あり学習について検討した。
我々は、$M$の次元インプット/アウトプット関係を正確に再現する学生マシンの集合を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:19:31 GMT)
Smoking-gun signatures of non-Markovianity of a superconducting qubit [0.0] 超伝導トランスモン量子ビットのアイドル進化に影響を与える時間的相関ノイズ過程について述べる。
量子ビットに影響を及ぼす逆雑音に対して、ハミルトニアン回路を導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 19:00:06 GMT)
Robot path planning using deep reinforcement learning [0.0] 強化学習法は、地図のないナビゲーションタスクに代わる手段を提供する。
障害物回避と目標指向ナビゲーションタスクの両方に深部強化学習エージェントを実装した。
報酬関数の変更によるエージェントの挙動と性能の変化を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 20:08:59 GMT)
Resonance fluorescence of two asymmetrically pumped and coupled
two-level systems [0.0] オープン量子システムにおける2レベル系の駆動散逸デュオについて検討する。
例えば、2つの結合された2レベルシステム間のカップリングがコヒーレント、不整合、非対称、さらには一方向の相互作用によって支配される場合などである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:38:48 GMT)
Quantum symmetry in multigraphs [0.0] 有向あるいは無向の多重グラフに量子対称性の様々な概念を導入する。
多重グラフが(ループの有無にかかわらず)単純であれば、我々の量子対称性の概念はすべて、ビチョンとバニカによって提供される既存の量子対称性の概念に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:38:35 GMT)
Quantum computing for data science [0.0] データサイエンスのための量子コンピューティングの開発について、ハードウェアとアルゴリズムの両面で最先端の研究を含む視点を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:04:48 GMT)
Quantum Hitting Time according to a given distribution [0.0] 我々は、離散時間Szegedy量子ウォークの量子打点時間の概念に焦点をあてる。
Szegedyフレームワーク内の時間可逆ウォークに対する2次高速化の詳細な証明を提供する。
量子ヒット時間の定義において,定常分布の代わりに一般分布を用いることを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:41:23 GMT)
Quantum Computing Toolkit From Nuts and Bolts to Sack of Tools [0.0] 量子コンピューティングは、古典コンピューティングよりも処理において指数関数的なパフォーマンス上の利点を提供する可能性がある。
これは計算問題を解くために量子力学現象(重ね合わせ、絡み合い、干渉など)を利用する。
量子コンピュータは開発初期段階にあり、デコヒーレンス、すなわち環境相互作用によって劣化する量子ビットのためにノイズがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:08:44 GMT)
Quantile LSTM: A Robust LSTM for Anomaly Detection In Time Series Data [0.0] 我々は、時間的長期依存性をモデル化するために、人気のあるLong Short Term Memory Network (LSTM) アーキテクチャで新しい学習可能なアクティベーション関数を使用する。
提案アルゴリズムは、分離フォレスト(iForest)、楕円エンベロープ、オートエンコーダ、およびDeep Autoencoding Gaussian Mixture Model (DAGMM)、Generative Adversarial Networks (GAN)のような現代のディープラーニングモデルなど、他のよく知られた異常検出アルゴリズムと比較される。
このアルゴリズムは、Yahoo、AWS、GE、マシンセンサーなど、複数の産業時系列データセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:03:16 GMT)
Photon pumping, photodissociation and dissipation at interplay for the
fluorescence of a molecule in a cavity [0.0] このモデルは、いくつかの光学応答時間シナリオを考慮に入れている。
これは、量子光子閉じ込め、漏れ、核運動、電子相関が相互作用している実験を洞察するための汎用的で柔軟なテンプレートである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:57:20 GMT)
Personal autonomy and surveillance capitalism: possible future
developments [0.0] 私は、監視資本主義の文脈において、人間の自律性に課される脅威に焦点を当てます。
私は、この脅威が存在する理由と、そのような慣行に対してアクションを起こさなければ、どのような結果に直面することができるのかを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:27:14 GMT)
Pairwise-parallel entangling gates on orthogonal modes in a trapped-ion
chain [0.0] 並列処理は、短期量子コンピュータと大規模フォールトトレラントマシンの両方にとって重要である。
トラップイオン量子コンピュータ上でペアワイズ並列ゲート方式を提案し,実装する。
1つの重なり合うキュービットを持つ並列ゲートを用いて1ステップでGHZ状態を生成することで、このスキームの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 21:12:14 GMT)
Paint it Black: Generating paintings from text descriptions [0.0] 与えられたテキストのプロンプトからフォトリアリスティックな画像を生成し、絵のスタイルを実際の画像に移し、まるでアーティストによって行われたかのように見せるという2つのタスクが何度も解決され、それを達成するためのいくつかのアプローチが提案されている。
本稿では,2つの異なる戦略を探求し,それらを統合した。
第1の戦略は、フォトリアリスティック画像を生成し、スタイル転送を適用し、第2の戦略は、キャプションで実画像上で画像生成モデルをトレーニングし、後でキャプションされた絵に微調整することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:07:53 GMT)
Optomechanics-based quantum estimation theory for collapse models [0.0] 非平衡条件下で行われた研究は、真に量子資源を使用することによって得られる利点を明らかにする。
本研究は,崩壊モデルの実験的評価に適した条件を特定するための継続的な取り組みに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:54:50 GMT)
Optimally controlled non-adiabatic quantum state transmission in the
presence of quantum noise [0.0] 量子ノイズの存在下で最適制御された非断熱QSTについて検討する。
最適パルス列は、そのような開放系の透過忠実度を劇的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 14:37:56 GMT)
On the Regularising Levenberg-Marquardt Method for Blinn-Phong
Photometric Stereo [0.0] 光度ステレオは、物体の3次元形状を計算する過程を指す。
我々は,Blinn-Phong反射率を用いたスペクトル効果のモデル化における非線形最適化問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:01:24 GMT)
No-go theorem based on incomplete information of Wigner about his friend [0.0] 測定は絶対事象と見なすことができ、あらゆる観測者に対して可逆的に同じ結果を与える。
絶対事象としての測度に関する局所性や超決定論の仮定と組み合わせると、量子力学の普遍的妥当性とは相容れないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:38:06 GMT)
Multi-View Clustering from the Perspective of Mutual Information [0.0] Informative Multi-View Clustering (IMVC) と呼ばれる情報理論に基づく新しいモデルを提案する。
IMVCは、多視点データに隠された共通かつビュー固有の情報を抽出し、クラスタリング指向の包括的な表現を構築する。
本研究では,6つのベンチマークデータセットについて広範な実験を行い,IMVCが他の手法よりも優れていることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 07:49:27 GMT)
More Data Types More Problems: A Temporal Analysis of Complexity,
Stability, and Sensitivity in Privacy Policies [0.0] データブローカーとデータプロセッサは、消費者データを収集し、購入し、販売することで利益を得る、数十億ドル規模の産業の一部である。
しかし、データ収集業界には、どのような種類のデータが収集、使用、販売されているかを理解するのが難しくなる透明性がほとんどありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:21:24 GMT)
Momentum-selective pair creation of spin excitations in dipolar bilayers [0.0] スピン-1/2量子XXZモデルと長距離および異方性双極子相互作用を介するカップリングを実現した2次元二重層における量子相関の時間的成長と空間的伝播について検討した。
予測された振る舞いは、非常に低い充填率で観測可能であり、リドベルク原子、磁性原子、極性分子アレイによる最先端の実験で利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:50:13 GMT)
Measurement-induced entanglement transitions in quantum circuits of
non-interacting fermions: Born-rule versus forced measurements [0.0] 非相互作用フェルミオンのランダムな量子回路における絡み合い遷移に対処する。
フェルミオンパリティ以外の対称性を持たない汎用回路では、いくつかの臨界指数を数値的に取得する。
ボルトルルと強制測度による2つの遷移は、異なる普遍性クラスにあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 19:00:11 GMT)
MCAE: Masked Contrastive Autoencoder for Face Anti-Spoofing [0.0] Face Anti-Spoofing (FAS) 法はドメイン内設定でよく機能するが、モデルのクロスドメイン性能は満足していない。
限られたデータのみを用いてこの問題を解決するために,Masked Contrastive Autoencoder (MCAE)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 03:54:18 GMT)
Long Range Object-Level Monocular Depth Estimation for UAVs [0.0] 本稿では,画像からモノクロ物体を長距離検出するための最先端手法の新たな拡張法を提案する。
まず、回帰タスクとして深度推定をモデル化する際、SigmoidおよびReLUライクエンコーディングを提案する。
次に,深度推定を分類問題とし,訓練損失の計算にソフトアルグマックス関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:26:04 GMT)
Less is More: The Influence of Pruning on the Explainability of CNNs [0.0] 本稿では,技術的複雑性の低減が説明可能性に寄与するかどうかを考察する。
圧縮率の低下は説明可能性に肯定的な影響を及ぼすが、圧縮率の上昇は否定的な影響を示す。
認識された説明可能性とモデルの性能の両方を増加させるスイートスポットを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:50:53 GMT)
Interpreting wealth distribution via poverty map inference using
multimodal data [0.0] 本稿では,複数の人口にまたがる富の平均および標準偏差を推論する機械学習モデルのパイプラインを提案する。
これらのモデルは、衛星画像と、オンラインのクラウドソーシングとソーシャルメディアを通じて収集されたメタデータに基づいて、7つの独立した、自由に利用可能な機能ソースを利用する。
その結果, 富の局所的平均と変動が回復し, 正の非単調な相関関係を正しく捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:35:44 GMT)
Grimm in Wonderland: Prompt Engineering with Midjourney to Illustrate
Fairytales [0.0] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションとプロンプト・エンジニアリングを用いて,一般的な妖精の基本的な図像を作成できるかどうかを考察する。
Midjourney v4を使って、私たちは5つの人気のある妖精のそれぞれに5つの可能なイラストを作成しようとしています。
生成モデルが特定の図形と苦労する3つの理由について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:49:19 GMT)
Graphical estimation of multivariate count time series [0.0] このアルゴリズムは、ムンバイ大都市各区のデング病の計測値に適用される。
病状数は比較的少ないものの, 特別な病棟がデング熱の源泉として広がることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 10:54:13 GMT)
Geometric Phase in Quantum Synchronization [0.0] 量子極限サイクル発振器は回転が十分に遅いときに幾何位相に達することを示す。
外部信号の存在下では、信号強度とデチューニングの関数としての幾何学的位相は、同期のアーノルド舌と著しく類似した構造を示す。
量子化軸の緩やかな回転と弱い外部信号強度の限界に有効な幾何学的位相の解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 13:26:29 GMT)
Forecasting with Deep Learning [0.0] 本稿では,ディープラーニングを用いた時系列予測手法とその2つのデータセットに対する評価について述べる。
データセットの時系列に特定のバリエーションがあっても繰り返されるパターンが含まれている場合、単一の時系列を使用してディープラーニングネットワークをトレーニングすることができる。
株式市場の閉鎖価格のようなより構造化されていない時系列では、ネットワークは観測された最後の値を繰り返すベースラインのように機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 10:09:22 GMT)
Efficient application of the factorized form of the unitary
coupled-cluster ansatz for the variational quantum eigensolver algorithm by
using linear combination of unitaries [0.0] 変分量子固有解法は、短期量子コンピュータにとって最も有望なアルゴリズムの1つである。
強い相関電子を含む量子化学問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 04:03:06 GMT)
Detection of Epilepsy Seizure using Different Dimensionality Reduction
Techniques and Machine Learning on Transform Domain [0.0] てんかん発作検出では、主に機械学習分類器と統計的特徴を用いる。
脳波信号に隠された情報は、脳に影響を及ぼす疾患を検出するのに有用である。
提案するフレームワークはBonデータセット上でテストされ,シミュレーション結果はLDAとNBの組み合わせの最大精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 20:58:17 GMT)
Deep comparisons of Neural Networks from the EEGNet family [0.0] 我々は、BCIコンペティション42aデータセットの隣の多くの主題を持つオープンアクセスデータベースを用いて、よく知られた5つのニューラルネットワーク(Shallow ConvNet、Deep ConvNet、EEGNet、EEGNet、EEGNet Fusion、MI-EEGNet)を比較した。
当社のメトリクスによると、研究者はShallow ConvNetやDeep ConvNetを避けてはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 10:39:09 GMT)
Decoherence due to Spacetime Curvature [0.0] 重力時間拡張は、複合量子系の質量の中心の重ね合わせをデコヒーアすると考えられている。
一般曲線時空における複合系の縮退密度行列を求め, 曲率の観点からデコヒーレンス時間スケールを明示的に表現する。
また, 自己重力の影響を解析し, 外部曲率との重力相互作用のカップリングが, m + H_rm int/c2$への置換で達成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:12:15 GMT)
DTAAD: Dual Tcn-Attention Networks for Anomaly Detection in Multivariate
Time Series Data [0.0] 我々は,TransformerとDual TCNに基づく異常検出と診断モデルDTAADを提案する。
6つのデータセットに対する実験により、DTAADは検出および診断性能の両方において、現在最も先進的なベースライン法を超えていることが確認された。
DTAADはF1のスコアを8.38%で改善し、ベースラインに比べてトレーニング時間を99%下げた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:59:45 GMT)
CovidExpert: A Triplet Siamese Neural Network framework for the
detection of COVID-19 [0.0] 我々は、この危険な病気のポストエフェクトを減らすために、新型コロナウイルスの早期検出のための数発の学習モデルを開発した。
提案したアーキテクチャは、数ショットの学習と事前訓練された畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルを組み合わせる。
提案されたモデルでは、全体的な精度は98.719%、特異性は99.36%、感度は98.72%、ROCスコアは99.9%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 17:18:02 GMT)
Compositionality of planar perfect matchings [0.0] バリアントが導入したマッチゲート形式主義と、コーケとキッシンジャーのZW-計算との間に強い関連性を示す。
この接続は、マッチゲート理論の自然な構成の枠組みと、その基礎となるグラフの完全マッチングを通して、ZW-計算図形の直接解釈を提供する。
平面W-計算であるZW-計算の正確な断片を同定し、マッチングゲートの同一性を満たす線型写像であるマッチゲートに対して完全かつ普遍であることが証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 09:04:35 GMT)
Complex QA and language models hybrid architectures, Survey [0.0] この調査は、BIG、BLOOM、HELMなどの堅牢なコミュニティ編集研究論文から得られた知見を拡張した。
複雑な問題や問題を解決するために、LLM(Large Language Models)で使われる重要な要素を特定する。
本稿では、ドメイン適応、分解、効率的な多段階QA、長期QA、安全性と多感性データ保護、マルチモーダル検索、幻覚、QA説明可能性、真理性、時間次元など、複雑なQAに関連する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:31:31 GMT)
Coherence build up and laser thresholds from nanolasers to macroscopic
lasers [0.0] 我々は、コヒーレント変数と非コヒーレント変数を含むナノレーザーモデルの導出について詳述する。
単電子系および多電子系において,キャビティサイズやエミッタ数に関わらず,レーザーしきい値が存在することを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:46:04 GMT)
Classical and quantum facilitated exclusion processes [0.0] 古典的促進プロセスエンジニアの量子アナログは興味深い$quantum$$absorbing$$transition$で、量子粒子は、非絡み合った直積吸収相から、密度$rho=1/2$で有限電流の絡み合った定常状態へ遷移する。
我々の研究は、古典的に相互作用する排他的プロセスと、非エルミート量子ハミルトニアンの相互作用の2つのサブフィールドを結び付け、それらが実現した非平衡相の共通テーマを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 12:43:55 GMT)
Bypassing the Kochen-Specker theorem: an explicit non-contextual
statistical model for the qutrit [0.0] クォートに対する隠れ変数の明示的な非コンテキスト統計モデルについて述べる。
このような絶対的な参照枠の存在は、基本的な物理原理によって要求されるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 16:19:52 GMT)
Apple scab detection in orchards using deep learning on colour and
multispectral images [0.0] Apple scabは、Venturia inaequalisによって引き起こされる真菌病である。
本稿では,リンゴの症状を正確に同定するための深層学習とハイパースペクトルイメージングの有用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 11:33:17 GMT)
Anomalous Skin Effects in Disordered Systems with a Single non-Hermitian
Impurity [0.0] 解ける単一不純物モデルの顕著な特徴は、異方性ホッピング項の存在は、バルクホッピング方向と反対の固有状態のスケール不変な蓄積を誘導できることである。
しかし、バルクポテンシャル障害との相互作用は、質的にこの現象論を豊かにし、堅牢な非単調な局在挙動をもたらす。
これらの現象は、1つの非エルミート不純物を持つ完全エルミートバルクの極限においても持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 19:00:00 GMT)
Algorithmic Hallucinations of Near-Surface Winds: Statistical
Downscaling with Generative Adversarial Networks to Convection-Permitting
Scales [0.0] 本稿では, 画像超解像(SR)と深層学習の分野から, 対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流・対流
具体的には、GAN(Generative Adversarial Networks)は、気象調査・予測(WRF)モデルにより北アメリカ上空を模擬した高分解能(HR)表面の風を生成するために、グローバルリアナリシスからのLR入力に条件付けされている。
WRFシミュレーションの統計特性の整合性に加えて、GANは印象的なリアリズムを持つHR場を迅速に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 06:29:12 GMT)
A simple method for multi-body wave function of ground and low-lying
excited states using deep neural network [0.0] 本稿では,ディープニューラルネットワークと教師なし機械学習技術を用いて,波動関数とエネルギーを計算する手法を提案する。
また, 同一粒子からなる系に対しては, ボソニック系のシンメトリゼーションとフェルミオン系のアンチシンメトリゼーションを簡易に行う方法も提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 15:57:18 GMT)
A Simplistic Model of Neural Scaling Laws: Multiperiodic Santa Fe
Processes [0.0] 大規模言語モデルでは,パラメータ数やトレーニングトークン数に関して,クロスエントロピーの非合法な崩壊を示すことが観察された。
文字通り外挿すると、この崩壊は自然言語のエントロピー速度がゼロであることを意味する。
簡単な定常過程と,そのメモリベース予測器を構築し,クロスエントロピーのパワーロッド崩壊と消滅するエントロピー速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 18:27:27 GMT)
A Review on Generative Adversarial Networks for Data Augmentation in
Person Re-Identification Systems [0.0] データセットを減らした機械学習ベースのコンピュータビジョンアプリケーションでは、ニューラルモデルのトレーニングに利用可能な画像やビデオの集合を拡大することで、再識別システムの性能を改善する可能性がある。
本稿では、データ拡張による人物再識別モデルの性能向上に向けた、直近の最も関連性の高いアプローチについて、生成的敵ネットワークを用いて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 20:07:28 GMT)
A Juridicidade a Regulamenta\c{c}\~ao dos Dark Patterns [0.0] この研究は、ブラジルのデータ保護と消費者法に直面して、ダークパターンが合法か違法かに対処することを目的としている。
一部の実装では損傷を生じ、権利を侵害する能力があるが、これらの手法の違法性宣言は不十分な解決法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Feb 2023 12:13:13 GMT)