Hyena Hierarchy: Towards Larger Convolutional Language Models [115.8] ハイエナは、暗黙的にパラメトリケートされた長い畳み込みとデータ制御ゲーティングをインターリーブすることによって構築された注意のための準四分法的なドロップイン置換である。
数千から数十万のトークン列のリコールおよび推論タスクにおいて、ハイエナは状態空間やその他の暗黙的かつ明示的なメソッドに依存する演算子よりも50ポイント以上精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:29:25 GMT)
Engineering, control and longitudinal readout of Floquet qubits [105.9] 時間周期ハミルトニアン(英語版)は、量子ビットの劣化時間を増加させ、保護された1と2の量子ビットゲートを設計するために利用することができる。
ここでは、多モードフロッケ理論の枠組みを用いて、複数の駆動音の存在下でフロッケ量子ビットを頑健に制御するアプローチを記述する。
同じアプローチで、Floquet状態を静的なqubit状態に変換することなく、Floquet qubitを計測するための長手読み出しプロトコルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 10:01:42 GMT)
Learning 3D Photography Videos via Self-supervised Diffusion on Single
Images [105.8] 3D写真は、静止画を3D視覚効果のあるビデオにレンダリングする。
既存のアプローチは通常、まず単眼深度推定を行い、次に様々な視点で入力フレームを後続のフレームに描画する。
我々は、入力オブジェクトの空間と時間を拡張する、新しいタスク、out-animationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:18:40 GMT)
On Calibrating Diffusion Probabilistic Models [100.9] 拡散確率モデル(DPM)は様々な生成タスクにおいて有望な結果を得た。
そこで本研究では,任意の事前学習DPMを校正する簡単な方法を提案する。
キャリブレーション法は1回だけ行い, 得られたモデルをサンプリングに繰り返し使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:14:40 GMT)
RealFusion: 360{\deg} Reconstruction of Any Object from a Single Image [98.5] 対象物の全360度写真モデルを1枚の画像から再構成する際の問題点を考察する。
我々は拡散に基づく自己条件付き画像生成装置を取り、オブジェクトの新たなビューを夢見るように促すプロンプトを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:25:35 GMT)
$PC^2$: Projection-Conditioned Point Cloud Diffusion for Single-Image 3D
Reconstruction [97.1] 単一のRGB画像から物体の3次元形状を再構築することは、コンピュータビジョンにおける長年の課題である。
条件付き偏光拡散プロセスによりスパース点雲を生成する単一像3次元再構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:37:07 GMT)
Variance-Dependent Regret Bounds for Linear Bandits and Reinforcement
Learning: Adaptivity and Computational Efficiency [90.4] 本稿では,不整合雑音を持つ線形帯域に対する計算効率のよい最初のアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは未知のノイズの分散に適応し、$tildeO(d sqrtsum_k = 1K sigma_k2 + d)$ regretを達成する。
また、強化学習において、線形混合マルコフ決定過程(MDP)に対する分散適応アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 00:17:24 GMT)
MultiRobustBench: Benchmarking Robustness Against Multiple Attacks [86.7] 機械学習(ML)モデルに対するマルチアタックを検討するための,最初の統一フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、テストタイムの敵について異なるレベルの学習者の知識をモデル化することができる。
9種類の攻撃に対して16種類の防御モデルの有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 20:26:39 GMT)
FedSpeed: Larger Local Interval, Less Communication Round, and Higher
Generalization Accuracy [84.5] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、分散機械学習フレームワークである。
これは、局所的不整合最適と局所的過度な適合による頑丈なクライアントドリフトによってもたらされる非消滅バイアスに悩まされる。
本稿では,これらの問題による負の影響を軽減するために,新しい実用的手法であるFedSpeedを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:55:29 GMT)
A Unifying Perspective on Multi-Calibration: Unleashing Game Dynamics
for Multi-Objective Learning [77.5] マルチキャリブレーションおよびモーメントマルチキャリブレーション予測器の設計と解析のための統一フレームワークを提供する。
ゲームダイナミクスとの接続を利用して,多様なマルチ校正学習問題に対する最先端の保証を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:24:17 GMT)
About the quantum Talbot effect on the sphere [77.3] 波動関数の初期局所化プロファイルを持つ円上のシュル・オーディンガー方程式は、再生や複製を引き起こすことが知られている。
得られた波動関数の特異点の構造は詳細に特徴づけられる。
円の場合とは違って、これらの領域は直線ではなく、球面に沿った特定の点の集合であることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:38:08 GMT)
Fusion of Global and Local Knowledge for Personalized Federated Learning [75.2] 本稿では,低ランクおよびスパース分解を伴うパーソナライズされたモデルについて検討する。
我々はtextbfSparse と textbfRank を混合した2段階学習アルゴリズム textbfFederated Learning を提案する。
適切な仮定の下では、FedSLRによって訓練されたGKRが、少なくとも準線形に正規化問題の定常点に収束できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:09:45 GMT)
Vulnerabilities of the Online Public Square to Manipulation [65.8] ソーシャルメディアモデルを用いて、コンテンツの品質に対する敵対的操作の影響を定量化する。
我々は,高情報負荷や注意力の制限,影響力のある人たちの存在などソーシャルメディアの特徴が,オンラインコミュニティの脆弱性を悪化させていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 01:47:42 GMT)
$\omega$PAP Spaces: Reasoning Denotationally About Higher-Order,
Recursive Probabilistic and Differentiable Programs [64.3] $omega$PAP 空間は表現的微分可能および確率的プログラミング言語についての推論のための空間である。
我々の意味論は、最も実践的な確率的で微分可能なプログラムに意味を割り当てるのに十分である。
確率プログラムのトレース密度関数のほぼすべての微分可能性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:50:05 GMT)
Evaluating the effect of data augmentation and BALD heuristics on
distillation of Semantic-KITTI dataset [63.2] Active Learningは、自律運転データセットにおけるLiDAR知覚タスクに対して、比較的未調査のままである。
本研究では,データセット蒸留やコアサブセット選択のタスクに適用したベイズ能動学習手法を評価する。
また,ベイジアンALを用いたデータセット蒸留におけるデータ拡張の適用効果についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:56:47 GMT)
Learning signatures of decision making from many individuals playing the
same game [54.3] 我々は、個人の「行動スタイル」を符号化する表現を学習する予測フレームワークを設計する。
我々は,3本腕のバンディットタスクを行う1,000人の人間による大規模行動データセットに本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:41:53 GMT)
Tracking Objects and Activities with Attention for Temporal Sentence
Grounding [51.4] 時間文 (TSG) は、意味的に自然言語のクエリと一致した時間セグメントを、トリミングされていないセグメントでローカライズすることを目的としている。
本稿では,(A)マルチモーダル・検索空間を生成するクロスモーダル・ターゲット・ジェネレータと(B)マルチモーダル・ターゲットの動作を追跡し,クエリ関連セグメントを予測するテンポラル・センセント・トラッカーとを含む,新しいテンポラル・センセント・トラッカー・ネットワーク(TSTNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:42:52 GMT)
Adversarial Model for Offline Reinforcement Learning [49.6] モデルに基づくオフライン強化学習フレームワークであるAdversarial Model for Offline Reinforcement Learning (ARMOR)を提案する。
ARMORは、データカバレッジに関係なく、任意の参照ポリシーを改善するためのポリシーをしっかりと学習することができる。
ARMORは、最先端のオフラインモデルフリーとモデルベースRLアルゴリズムの両方で有能な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:08:09 GMT)
Efficient CTC Regularization via Coarse Labels for End-to-End Speech
Translation [48.2] 我々は、正規化のためのコネクショニスト時間分類(CTC)のための真の語彙ラベルの必要性を再検討する。
CTCの粗いラベリングを提案する。このラベリングは、単語ラベルをtruncation, division or modulo (MOD) 操作などの単純な規則でマージする。
この結果から,CoLaCTCは文字起こしやラベリングの翻訳に係わらず,CTC正則化に成功していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:38:41 GMT)
A Survey of Trustworthy Federated Learning with Perspectives on
Security, Robustness, and Privacy [47.9] Federated Learning (FL) は,さまざまな現実のシナリオに対して,有望なソリューションとして注目されている。
しかし、データの分離とプライバシーに関する課題は、FLシステムの信頼性を脅かす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:52:12 GMT)
Characterizing the Optimal 0-1 Loss for Multi-class Classification with
a Test-time Attacker [47.6] 我々は,任意の離散データセット上の複数クラス分類器に対するテスト時間攻撃の存在下での損失に対する情報理論的下位境界を求める。
本稿では,データと敵対的制約から競合ハイパーグラフを構築する際に発生する最適0-1損失を求め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） (Tue, 21 Feb 2023 15:17:13 GMT)
USR: Unsupervised Separated 3D Garment and Human Reconstruction via
Geometry and Semantic Consistency [45.8] 本研究では,人体を再構築し,テクスチャ化された衣服を3次元モデルなしで層状に再現する,非教師付き分離型3D衣服と人体再構成モデルを提案する。
身近な多視点画像と身近な人物のジオメトリのマッピングを学習するための一般化した表面認識型ニューラルラジオアンス場を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:48:27 GMT)
Assessing Domain Gap for Continual Domain Adaptation in Object Detection [44.9] 検出器は、日時、天気、季節などの環境要因による外観の変化に適応しなければならない。
これらの変化を組み込むために検出器を継続的に適応させることは有望な解決策であるが、計算に費用がかかる可能性がある。
提案手法は,現在のトレーニングデータと同じ分布を持たない新しいデータを用いて,必要なときにのみ検出器を選択的に適応させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:07:13 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Mixture-of-Expert Dialogue Management [44.7] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 筋力のない対話管理(DM)エージェントを開発する上で大きな期待を抱いている。
我々は,近年のMixture-of-Expert Language Models(MoE-LMs)を活用した対話計画のための多種多様なRLアルゴリズムを開発した。
提案手法は,MoE-LM構造を利用して,アクション空間のサイズを大幅に削減し,RLベースのDMの有効性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:02:20 GMT)
Mean Parity Fair Regression in RKHS [44.0] 平均パリティ(MP)フェアネスという概念の下で,公平回帰問題を考察する。
再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)を利用してこの問題に対処する。
効率よく実装でき、解釈可能なトレードオフを提供する、対応する回帰関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:44:50 GMT)
Designerly Understanding: Information Needs for Model Transparency to
Support Design Ideation for AI-Powered User Experience [42.7] 設計者は、事前訓練された言語モデルなどのAI技術を設計材料として理解するハードルに直面します。
これにより、AIの使用方法、場所、使用方法について、アイデアと意思決定の能力が制限される。
私たちの研究は、UXデザイナがResponsible AIで果たせる重要な役割を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:06:24 GMT)
Learning Physical Models that Can Respect Conservation Laws [41.0] 科学機械学習(SciML)における最近の研究は、偏微分方程式(PDE)情報を学習プロセスに組み込むことに重点を置いている。
数値PDEでは、後者の問題クラスはボリューム要素のタイプや保存制約の制御を必要とする。
本稿では,保全制約を汎用SciMLアーキテクチャに組み込むフレームワークであるProbConservを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:08:25 GMT)
Posterior Annealing: Fast Calibrated Uncertainty for Regression [39.4] 本研究は回帰タスクに対する高速な校正不確実性推定手法を提案する。
深い回帰モデルの収束を一貫して改善し、ポストホックキャリブレーションフェーズなしでキャリブレーションの不確実性をもたらす。
このアプローチは,多層パーセプトロン,1D/2D畳み込みネットワーク,グラフニューラルネットワークなど,さまざまなネットワークアーキテクチャに一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:24:35 GMT)
On discrete symmetries of robotics systems: A group-theoretic and
data-driven analysis [38.9] 動物生物学やロボットシステムにおいて主要な特徴である力学系の離散的形態対称性について検討する。
データ駆動法では、対称性はデータの増大と対称関数近似器の構成を正当化する帰納バイアスを表す。
合成および実世界の応用実験を行い、対称性の制約がより優れたサンプル効率と一般化をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:10:16 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Robotic Pushing and Picking in Cluttered
Environment [37.7] 物体を安定的につかむために、吸引カップとグッパーとからなる複合ロボットハンドを設計する。
我々は、この割高マップを用いて、吸引カップの画素単位の昇華点候補を提供する。
ロボットハンドを誘導する深層Qネットワークを用いて、生成した空きマップが把握に適するまで、環境を積極的に探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:10:35 GMT)
A Flexible Multi-view Multi-modal Imaging System for Outdoor Scenes [37.6] 大規模な屋外シーンに適用可能な無線マルチビューマルチモーダル3Dイメージングシステムを提案する。
カメラとLiDARを備えた複数の空間分散スレーブノードが接続され、無線センサネットワークを形成する。
このシステムは、ミュートリビューRGBカメラとLiDARを大規模な屋外シーンで統合した最初の撮像システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 06:14:05 GMT)
Semantic Uncertainty: Linguistic Invariances for Uncertainty Estimation
in Natural Language Generation [37.4] 我々は,「意味的同値性」により,自然言語の不確実性の測定が困難であることを示す。
意味的エントロピー(semantic entropy)は、共有された意味によって生成される言語的不変性を含むエントロピーである。
本手法は教師なしで,単一のモデルのみを使用し,既製の言語モデルの変更は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:30:15 GMT)
Kernel-Based Distributed Q-Learning: A Scalable Reinforcement Learning
Approach for Dynamic Treatment Regimes [37.1] 本稿では,動的処理系を生成するための分散Q-ラーニングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは従来の線形Q-ラーニングよりも優れており,予測精度と計算コストの両方でよく使用される深層Q-ラーニングよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:15:34 GMT)
AutoML in The Wild: Obstacles, Workarounds, and Expectations [34.7] 本研究は,現実の実践においてユーザが遭遇するAutoMLの限界を理解することに焦点を当てる。
その結果,カスタマイズ性,透明性,プライバシーから生じる3つの大きな課題を克服するために,ユーザエージェンシーを積極的に実施していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:06:46 GMT)
Lightweight Real-time Semantic Segmentation Network with Efficient
Transformer and CNN [34.0] LETNetと呼ばれる軽量なリアルタイムセマンティックセグメンテーションネットワークを提案する。
LETNetは、U字型のCNNとTransformerをカプセル埋め込みスタイルで効果的に組み合わせ、それぞれの欠陥を補う。
挑戦的なデータセットで実施された実験は、LETNetが精度と効率のバランスにおいて優れたパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:16:53 GMT)
Causal Social Explanations for Stochastic Sequential Multi-Agent
Decision-Making [33.0] 逐次マルチエージェント環境におけるエージェント決定の因果的説明を生成するための新しい枠組みを提案する。
説明は、自然言語による会話を通じて、幅広いユーザクエリに答える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:34:07 GMT)
Two-in-one Knowledge Distillation for Efficient Facial Forgery Detection [32.9] 既存の知識蒸留法では, 二重分岐モデルから単一分岐モデルへの蒸留が困難であることがわかった。
そこで本研究では,大規模な二重ブランチネットワークから小さな単一ブランチネットワークへの情報を円滑にマージ可能な,新しい2-in-one知識蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:34:06 GMT)
Diffusion Models and Semi-Supervised Learners Benefit Mutually with Few
Labels [32.5] 半教師あり学習における条件付き画像生成と分類のための3段階学習戦略を提案する。
条件付き生成モデルは、擬似ラベルで全てのデータに基づいて訓練され、与えられた擬似画像を生成する。
大規模拡散モデルと半教師付き学習者は、DPTを介していくつかのラベルと相互に利益を享受できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 10:24:53 GMT)
Generic Dependency Modeling for Multi-Party Conversation [32.3] 相対的依存符号化(ReDE)の形で依存関係を符号化する手法を提案する。
自己注意の計算を改良してトランスフォーマーに実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:58:19 GMT)
HCGMNET: A Hierarchical Change Guiding Map Network For Change Detection [32.2] 我々は,変化検出のための階層的変化ガイドマップネットワーク(HCGMNet)を提案する。
このモデルは階層的畳み込み演算を用いてマルチスケールの特徴を抽出する。
提案したHCGMNetアーキテクチャは,既存の最先端(SOTA)CD手法よりも優れたCD性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:16:22 GMT)
Self-improving object detection via disagreement reconciliation [31.0] 本稿では,既存の物体検出装置を探索し,新たな環境下で画像を取得しながら自動的に微調整する方法について検討する。
同一対象に対する擬似ラベルは、異なる視点で一貫性を持たなければならないと仮定することにより、観察間のコンセンサスから洗練された予測を生成する新しいメカニズムを考案する。
提案手法では, 既製の物体検出装置をmAPで2.66%改善し, 地平線アノテーションに頼らずに現状を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:20:46 GMT)
Edgeformers: Graph-Empowered Transformers for Representation Learning on
Textual-Edge Networks [30.5] Edgeformersは、エッジおよびノード表現学習を実行するグラフ強化トランスフォーマー上に構築されたフレームワークである。
エッジの分類とリンク予測において,Edgeformerは一貫して最先端のベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:09:17 GMT)
Oriented Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey [26.9] オブジェクト指向物体検出は、リモートセンシングにおいて最も基本的で困難なタスクの1つである。
深層学習に基づく手法は、リモートセンシング画像における指向性物体の検出において顕著な性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 06:31:53 GMT)
Human Emotion Knowledge Representation Emerges in Large Language Model
and Supports Discrete Emotion Inference [26.3] 人間はどのようにして離散的な感情を推測するかは、心理学の分野における基本的な研究課題である。
大規模言語モデル(LLM)は、様々な人間の概念的知識の効果的な表現をサポートすることが示されている。
本研究では,大規模言語モデルにおける感情知識表現の出現の直接的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:28:04 GMT)
TherapyView: Visualizing Therapy Sessions with Temporal Topic Modeling
and AI-Generated Arts [24.7] 本稿では,セラピストが過去の治療セッションの動的内容を可視化するデモシステムであるHysonViewを紹介する。
このシステムは、時間的モデリングを取り入れ、ターンレベルの解像度でトピック類似性の時系列表現とAI生成のアートワークを提供する。
このシステムは、患者の精神状態の深い理解と、より効果的な治療を可能にするAI強化治療ツールの概念の証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:53:45 GMT)
EC-SfM: Efficient Covisibility-based Structure-from-Motion for Both
Sequential and Unordered Images [24.7] 本稿では、非順序のインターネット画像に対する効率的なコビジュアビリティに基づくインクリメンタルSfMを提案する。
逐次的画像、非順序画像、これら2つの混合画像を効率的に再構成するための統一的な枠組みを提案する。
提案手法は特徴マッチングの最先端技術よりも3倍高速であり,精度を犠牲にすることなく再現の精度は桁違いに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:18:57 GMT)
iQPP: A Benchmark for Image Query Performance Prediction [24.6] 画像クエリ性能予測(iQPP)のための最初のベンチマークを提案する。
2つの最先端画像検索モデルを用いて,各問合せの根本的難易度を平均精度または精度@kとして推定する。
次に,新しい検索前および検索後クエリ性能予測器を提案し,既存の(テキストから画像まで)予測器と比較した。
我々の総合的な実験は、iQPPは挑戦的なベンチマークであり、将来の作業で対処する必要がある重要な研究ギャップを明らかにしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:13:06 GMT)
SGD learning on neural networks: leap complexity and saddle-to-saddle
dynamics [24.4] 等方性データを用いた完全連結ニューラルネットワークにおけるSGD学習の時間的複雑さについて検討する。
我々は、"階層的"なターゲット関数がどのようにあるかを測定する複雑さの尺度(跳躍)を提唱した。
トレーニングは,サドル・トゥ・サドル・ダイナミックで関数サポートを逐次学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:16:23 GMT)
Label Information Enhanced Fraud Detection against Low Homophily in
Graphs [24.2] 本稿では,この課題に対処するために,新たなグループ集約強化TrAnsformerであるGAGAを提案する。
GAGAは、Anonymousの2つのトレンドのパブリックデータセットと実世界の産業データセットで、他のグラフベースの不正検知器を最大24.39%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:42:28 GMT)
Structured Bayesian Compression for Deep Neural Networks Based on The
Turbo-VBI Approach [23.7] 多くの既存のプルーニング法では、生き残ったニューロンは構造のないニューラルネットワークでランダムに接続される。
刈り込み時のより規則的なスパース構造を促進するために, 3層階層の階層構造を提案する。
モデル圧縮問題を解くために,効率的なターボ変量ベイズ推論(Turbo-VBI)アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:12:36 GMT)
Declarative Probabilistic Logic Programming in Discrete-Continuous
Domains [23.6] 我々は、ハイブリッドPLP言語DC-ProbLogとその推論エンジンである無限小代数的準重み付け(IALW)とともに、ハイブリッド分布セマンティクスに貢献する。
PLPの最先端を3つの異なる側面(意味論、言語、推論)で一般化する。
IALWは知識コンパイルに基づくハイブリッド確率型プログラミングのための最初の推論アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:50:38 GMT)
DrasCLR: A Self-supervised Framework of Learning Disease-related and
Anatomy-specific Representation for 3D Medical Images [23.4] 3次元医用イメージングのための新しいSSLフレームワークDrasCLRを提案する。
本研究では, 局所解剖学的領域内の微妙な疾患パターンを捉えることを目的としており, 大規模領域にまたがる深刻な疾患パターンを表現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 01:32:27 GMT)
Tell Model Where to Attend: Improving Interpretability of Aspect-Based
Sentiment Classification via Small Explanation Annotations [23.1] 我々はtextbfInterpretation-textbfEnhanced textbfGradient-based framework for textbfABSC を提案する。
我々のモデルは、既存のABSCメソッドや他のタスクに統合できるように、モデル非依存およびタスク非依存である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 06:55:08 GMT)
A General-Purpose Transferable Predictor for Neural Architecture Search [22.9] 本稿では,探索空間を横断的に移動可能なニューラルネットワーク探索(NAS)のための汎用ニューラルネットワーク予測器を提案する。
NAS-Bench-101, 201, 301の実験結果から, 提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:28:05 GMT)
Diffusion Probabilistic Models for Graph-Structured Prediction [22.0] 本稿では,ノードワイド,エッジワイドのグラフを用いた教師あり学習のためのグラフ構造について検討する。
本稿では,拡散モデル(DPM)を用いて確率論的予測を行う新しいフレームワークを提案する。
完全に教師された設定では、我々のDPMは、近くのターゲットの推定値に基づいて、各ターゲット推定を反復的に更新することで、対象の依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:11:38 GMT)
FedSDG-FS: Efficient and Secure Feature Selection for Vertical Federated
Learning [21.8] Vertical Learning(VFL)は、複数のデータオーナに対して、大きな重複するデータサンプルセットに関する機能のサブセットをそれぞれ保持して、有用なグローバルモデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
VFLのために設計された既存のFSは、ノイズの多い特徴の数について事前知識を仮定するか、有用な特徴の訓練後のしきい値について事前知識を仮定する。
本稿では,FedSDG-FS(Federated Dual-Gate Based Feature Selection)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:09:45 GMT)
Emphasizing Unseen Words: New Vocabulary Acquisition for End-to-End
Speech Recognition [21.6] トレンディングワードや新しい名前を持つエンティティなど、Of-Vocabulary以外の単語は、現代のASRシステムに問題を引き起こす。
我々は,テキスト音声システムを用いてOOV語を生成することを提案し,損失を再スケールすることで,ニューラルネットワークがOOV語により多くの注意を払うことを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:44:33 GMT)
LIT-Former: Linking In-plane and Through-plane Transformers for
Simultaneous CT Image Denoising and Deblurring [20.6] 本稿では3次元低線量CT像について検討する。
これまでのところ、機内脱臭と機内脱臭を同時に行う作業はほとんど行われていなかった。
そこで本研究では,平面内および平面内コンバータを連結して,平面内と平面内を同時に遮蔽する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:43:42 GMT)
Gradient-based Wang-Landau Algorithm: A Novel Sampler for Output
Distribution of Neural Networks over the Input Space [20.6] 本稿では,グラディエントをベースとした新しい Wang-Landau (GWL) サンプリング手法を提案する。
まず、NNの出力分布と物理系の状態密度(DOS)との接続を描画する。
そこで我々は,そのランダムな提案を勾配に基づくモンテカルロ提案に置き換えることにより,DOS問題の古典的なサンプリングアルゴリズムであるワン・ランダウアルゴリズムを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 05:50:26 GMT)
BrackishMOT: The Brackish Multi-Object Tracking Dataset [20.5] 濁った環境で捕獲された水中マルチオブジェクト追跡(MOT)データセットは公開されていない。
BrackishMOTは、野生で捕獲された98のシークエンスから構成される。新しいデータセットに加えて、最先端のトラッカーをトレーニングしてベースライン結果を示す。
トレーニング中に合成データを含めることの効果を分析し,実際の水中トレーニングデータと合成水中トレーニングデータを組み合わせることで,追跡性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:02:36 GMT)
Task-Oriented Prediction and Communication Co-Design for Haptic
Communications [20.2] 本稿では,ハプティックコミュニケーションのためのタスク指向予測・コミュニケーション協調フレームワークを提案する。
提案したフレームワークは、タスクに依存しないベンチマークと比較して、無線リソースの消費を最大77.80%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:39:37 GMT)
Bridging the Gap between ANNs and SNNs by Calibrating Offset Spikes [19.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は低消費電力と時間情報処理の特徴的な特徴から注目されている。
ANN-SNN変換は、SNNに適用するための最も一般的な訓練方法であり、変換されたSNNが大規模データセット上でANNに匹敵するパフォーマンスを達成することを確実にする。
本稿では、異なる変換誤差を評価してこれらの誤りを除去する代わりに、実際のSNN発射速度と所望のSNN発射速度のずれ度を測定するためにオフセットスパイクを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:10:56 GMT)
$k$NN-Adapter: Efficient Domain Adaptation for Black-Box Language Models [19.0] $k$NN-Adapterは、大きな言語モデルを新しいドメインに適応させる方法である。
4つの異なるドメインの実験では、$k$NN-Adapterがパープレキシティを大幅に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:54:21 GMT)
Parallel Sentence-Level Explanation Generation for Real-World
Low-Resource Scenarios [18.6] 本論文は,弱教師付き学習から教師なし学習へ,問題を円滑に探求する最初の試みである。
並列説明生成と同時予測を容易にする非自己回帰解釈モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:52:21 GMT)
Gradient Flows for Sampling: Mean-Field Models, Gaussian Approximations
and Affine Invariance [18.5] 確率密度空間とガウス空間の両方における勾配流について検討する。
ガウス空間のフローは、フローのガウス近似として理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:44:08 GMT)
Automotive RADAR sub-sampling via object detection networks: Leveraging
prior signal information [18.5] 自動運転技術への関心が高まり、自動車レーダーはますます注目を集めている。
本研究では,従来の環境条件の知識に基づいて,より詳細な/正確な再構築を必要とする地域を特定するための適応型レーダサブサンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 05:32:28 GMT)
MaskedKD: Efficient Distillation of Vision Transformers with Masked
Images [18.2] MaskedKDは、ViT蒸留のトレーニングコストを削減するための、シンプルで効果的な方法である。
我々は,MaskedKDが教師モデル上での推論の実行コストの最大50%を,生徒のパフォーマンス低下を伴わずに節約できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:48:34 GMT)
A Reinforcement Learning Framework for Online Speaker Diarization [18.2] 話者ダイアリゼーション(英語: Speaker Diarization)とは、各時刻スタンプで話者の身元を示す音声やビデオの録音をラベル付けするタスクである。
本稿では,事前登録や事前学習を必要とせず,リアルタイムなマルチ話者ダイアリゼーションと認識を実現する機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:42:25 GMT)
Link Prediction on Latent Heterogeneous Graphs [18.1] 潜時不均質グラフ(LHG)におけるリンク予測の難解で未探索な問題について検討する。
ノードとパスレベルにおけるセマンティック埋め込みという新しいアイデアに基づいて,LHGNNというモデルを提案し,ノード間の潜在セマンティックスをキャプチャする。
4つのベンチマークデータセットに対して広範な実験を行い、LHGNNの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:09:51 GMT)
Provably Efficient Exploration in Quantum Reinforcement Learning with
Logarithmic Worst-Case Regret [18.0] 量子強化学習(RL)のための新しいUCRL型アルゴリズムを提案する。
我々は$mathcalO(mathrmpoly(S, A, H, log T))$ the worst-case regret for it, where $T$ is the number of episodes。
具体的には、$d$次元線形表現を持つ線形混合MDPに対する値目標回帰(VTR)に基づく量子アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:23:11 GMT)
On ML-Based Program Translation: Perils and Promises [17.8] この研究は、教師なしのプログラム翻訳者とその失敗の理由を調査する。
入力が特定のパターンに従う場合、入力コードを前処理し、出力が特定のパターンに従う場合、出力を後処理するルールベースのプログラム突然変異エンジンを開発する。
将来的には、プログラムドメイン知識をMLベースの翻訳パイプラインに組み込むことができるエンドツーエンドのプログラム翻訳ツールを構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:42:20 GMT)
Error-Mitigated Quantum Simulation of Interacting Fermions with Trapped
Ions [17.7] 確率的エラーキャンセリング(PEC)は汎用的かつ体系的なプロトコルとして提案されている。
PECは2量子ビット系と超伝導多量子ビット系で試験されている。
最大4個のイオン量子ビットを用いてPECをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:27:30 GMT)
Higher-order Sparse Convolutions in Graph Neural Networks [17.6] グラフ信号のソボレフノルムに基づく新しい高次スパース畳み込みを導入する。
S-SobGNNは、最先端のいくつかの手法と比較して、全てのアプリケーションで競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:08:18 GMT)
LMPDNet: TOF-PET list-mode image reconstruction using model-based deep
learning method [17.4] リストモードデータからのTOF-PET再構成のための新しいモデルベース深層学習手法LMPDNetを提案する。
実験の結果,提案するLMPDNetは従来のTOF-PETリストモード再構成アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:07:29 GMT)
MulGT: Multi-task Graph-Transformer with Task-aware Knowledge Injection
and Domain Knowledge-driven Pooling for Whole Slide Image Analysis [17.1] 深層学習領域における自動診断を支援するためにWSI(Whole Slide Image)が広く用いられている。
特殊設計したグラフ変換器によるWSI解析のための新しいマルチタスクフレームワーク(MulGT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 10:00:58 GMT)
Learning Gradually Non-convex Image Priors Using Score Matching [16.1] 本稿では, 既成の非都市問題において, 十分に大きなモデルを認知する統一的枠組みを提案する。
これらの先行学習は、逆問題を解決するための既存のアルゴリズムに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:02:03 GMT)
Low Rank Matrix Completion via Robust Alternating Minimization in Nearly
Linear Time [15.7] 低階行列補完のためのより効率的で堅牢な交互化フレームワークに向けて大きな一歩を踏み出した。
我々の主な成果は、回帰がほぼ解決されているにもかかわらず、適度な誤りを許容できる頑健な交互最小化アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:49:36 GMT)
Knowledge-aware Bayesian Co-attention for Multimodal Emotion Recognition [15.1] IEMOCAPデータセットの実験結果から、提案手法は、少なくとも0.7%の未重み付き精度(UA)で、いくつかの最先端アプローチより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:53:48 GMT)
Que2Engage: Embedding-based Retrieval for Relevant and Engaging Products
at Facebook Marketplace [15.1] Que2Engageは、エンドツーエンド最適化のための検索とランキングのギャップを埋めるために構築された検索用EBRシステムである。
提案手法の有効性を,マルチタスク評価フレームワークと徹底的なベースライン比較およびアブレーション研究を通じて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:10:16 GMT)
Predicting Privacy Preferences for Smart Devices as Norms [14.7] ユーザの嗜好を規範として予測するための協調フィルタリング手法を提案する。
スマートアシスタントユーザーのプライバシー嗜好のデータセットを用いて、予測の正確性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:07:30 GMT)
Conditioning Hierarchical Reinforcement Learning on Flexible Constraints [14.4] 目標に対する安全性 強化学習の設定は通常、軌道上の制約によって処理される。
本稿では、時間的に拡張された意思決定問題の解決に特に関心を寄せる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:57:12 GMT)
Interval Type-2 Fuzzy Neural Networks for Multi-Label Classification [14.2] 間隔型2ファジィ論理に基づくマルチラベル分類モデルを提案する。
提案モデルでは、ディープニューラルネットワークを用いて、インスタンスのタイプ1ファジィメンバシップを予測する。
また,データセット内のバイナリラベルと,モデルが生成する間隔2型ファジィメンバシップの類似度を測定するための損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:00:44 GMT)
Variational Boosted Soft Trees [14.0] 決定木に基づくグラディエントブースティングマシン(GBM)は、回帰および分類タスクにおける最先端の結果を一貫して示す。
ソフト決定木を用いた変分推論を用いたベイズ型GBMの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:51:08 GMT)
Bokeh Rendering Based on Adaptive Depth Calibration Network [13.5] ボケレンダリングは、美的な効果を生み出すために写真で使われる一般的なテクニックである。
携帯電話では、フィールドの浅い写真は撮れません。
本稿では,最新の強力なディープラーニングアーキテクチャであるVision Transformerを用いたボケレンダリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:33:51 GMT)
Multimodal Trajectory Prediction: A Survey [13.5] 軌道予測は、自律システムにおける安全かつインテリジェントな行動を支援するための重要なタスクである。
MTP(Multimodal trajectory Prediction)と呼ばれる新しいタスクは、各エージェントに対する将来の予測の多様で許容可能かつ説明可能な分布を生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 06:11:08 GMT)
MAC-PO: Multi-Agent Experience Replay via Collective Priority
Optimization [12.5] マルチエージェント問題に対する最適優先体験再生を定式化する名前を提案する。
結果として生じた政策の後悔を最小限にすることで、現在の政策と明確な最適政策とのギャップを狭めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:11:21 GMT)
Learning to Retrieve Engaging Follow-Up Queries [12.4] ユーザが持つ可能性のある次の質問を予測するための検索ベースシステムと関連するデータセットを提案する。
このようなシステムは,ユーザの知識探索を積極的に支援することで,より活発な対話を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 20:26:23 GMT)
Mask-guided BERT for Few Shot Text Classification [12.4] Mask-BERTは、BERTベースのアーキテクチャが数発の学習に対処するための、シンプルでモジュール化されたフレームワークである。
中心となる考え方は、テキスト入力にマスクを選択的に適用し、無関係な情報をフィルタリングすることであり、それはモデルを差別的トークンにフォーカスするよう誘導する。
パブリックドメインベンチマークデータセットの実験結果は、Mask-BERTの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 05:24:00 GMT)
Feature selection algorithm based on incremental mutual information and
cockroach swarm optimization [12.3] インクリメンタルな相互情報に基づく改良型Swarm知的最適化法(IMIICSO)を提案する。
この方法は、グループアルゴリズムのグローバル検索をガイドするために、決定テーブルの削減知識を抽出する。
改良されたゴキブリ群最適化アルゴリズムによって選択された特徴部分集合の精度は、インクリメンタルな相互情報に基づいて、元のスワム知能最適化アルゴリズムと同等か、ほぼ同程度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:51:05 GMT)
Non-pooling Network for medical image segmentation [12.0] 本稿では,非プールネットワーク(NPNet)を提案する。
NPNetのセマンティックセマンティックセグメンテーションモデルを,w i t h多重状態(SOTA)モデルと比較した3つのベンチマークデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:49:16 GMT)
Unpaired Translation from Semantic Label Maps to Images by Leveraging
Domain-Specific Simulations [11.6] シミュレーションされたラベルマップからフォトリアリスティックな画像を生成するためのコントラスト学習フレームワークを提案する。
提案手法は,現実的でシーンの正確な翻訳を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:36:18 GMT)
User-aware WLAN Transmit Power Control in the Wild [11.2] 本論文は,何千人もの日次ユーザを対象とした実運用ネットワークにおけるユーザ認識型送電制御システムの評価を初めて行ったものである。
最先端のソリューションと比較して、新しいシステムは、空調干渉を同時に減少させながら、中央の信号強度を15dBm向上させることができる。
これは、端末の協調が欠如しているため、5dBmのアップリンク信号の減少という安価なコストが伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:51:05 GMT)
Exploring the magnetic properties of individual barcode nanowires using
wide-field diamond microscopy [11.1] バーコード磁性ナノワイヤは特にバイオエンジニアリングの分野で大きな注目を集めている。
室温環境下での磁性ナノワイヤのキャラクタリゼーションについて検討した。
単一ナノワイヤの飽和磁化や保磁力などの臨界磁気特性を抽出することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:20:59 GMT)
Generalization Bounds for Adversarial Contrastive Learning [10.9] 我々は、ACLの一般化性能を解析するために、Radecher複雑性を用いる。
本理論は, 下流タスクの対向リスクの平均値は, 上流タスクの対向的無監督リスクによって上限付けられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:44:59 GMT)
Future Aware Pricing and Matching for Sustainable On-demand Ride Pooling [10.3] オンデマンドの配車サービスの人気は、顧客(低価格)、タクシー運転手(高収入)、環境(車両の減少による炭素フットプリントの低下)、そしてUberのようなアグリゲーション会社に提供される利益から来ている。
このメリットを達成するためには、(a)価格 -- タクシーの顧客の要求に価格を設定すること、(b)価格を受け入れる顧客をタクシーや車に割り当てること、という2つの重要な相互リンクの課題を効果的に解決する必要がある。
我々は価格と整合性の問題に一緒に対処する新しいフレームワークを開発し、価格と整合性の決定の今後の影響も検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:24:35 GMT)
Provable Copyright Protection for Generative Models [9.8] 生成モデルは、トレーニングセットにあるいくつかの著作権データ$C$と実質的に類似したサンプルを出力することができる。
我々は、$textitnear access-freeness (NAF)$の正式な定義を与え、この定義を満たすモデルが$C$と似たサンプルを出力する確率の有界性を証明する。
また、生成モデル学習アルゴリズムも提供し、生成モデル学習アルゴリズムをブラックボックス方式で効率的に修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:34:51 GMT)
What happens before and after: Multi-Event Commonsense in Event
Coreference Resolution [9.6] 本稿では,イベント参照を時間的コモンセンス推論で拡張するモデルを提案する。
このような推論を既存のイベントコアモデルに組み込むことで、その性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 22:44:34 GMT)
Describing quantum metrology with erasure errors using weight
distributions of classical codes [9.4] 我々は、古典的な$[n,k,d]$二進ブロック符号に対応する構造を持つ量子プローブ状態について検討する。
これらのプローブ状態が古典場の未知の大きさを推定できるという究極の精度の限界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 05:20:40 GMT)
Nonparallel Emotional Voice Conversion For Unseen Speaker-Emotion Pairs
Using Dual Domain Adversarial Network & Virtual Domain Pairing [9.4] トレーニングやテスト期間中に中性データのみが存在する話者の感情を変換する問題に対処する。
実データに存在しない話者と感情のペアを仮想的に組み込んだ仮想ドメインペアリング(VDP)トレーニング戦略を提案する。
ヒンディー語感情データベースを用いて提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:06:52 GMT)
Improving Scene Text Image Super-Resolution via Dual Prior Modulation
Network [9.1] Scene Text Image Super- resolution (STISR) はテキスト画像の解像度と可視性を同時に向上することを目的としている。
既存のアプローチは、シーンテキストのセマンティックな決定性の境界であるテキストのグローバルな構造を無視している。
我々の研究はDPMN(Dual Prior Modulation Network)と呼ばれるプラグイン・アンド・プレイ・モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:59:37 GMT)
Weather2K: A Multivariate Spatio-Temporal Benchmark Dataset for
Meteorological Forecasting Based on Real-Time Observation Data from Ground
Weather Stations [9.1] 本稿では,新しいベンチマークデータセットであるWeather2Kを提案する。
リアルタイム、信頼性、多様性の観点から、既存の天気予報データセットの欠陥を補うことを目的としている。
データは、600万平方キロメートルの面積をカバーする2,130の地上気象観測所から収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:46:08 GMT)
A General Visual Representation Guided Framework with Global Affinity
for Weakly Supervised Salient Object Detection [8.8] ラベル付け負荷と性能のトレードオフを実現するため,スクリブル方式のSOD法が注目されている。
本研究では,スクリブルに基づくSODのための一般的な認知をシミュレートする,一般的な視覚表現によってガイドされるフレームワークを提案する。
我々の手法は最先端の教師付きSOD法よりも優れており、最先端の教師付きモデルに匹敵する、あるいは優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:31:57 GMT)
Interpretable Spectrum Transformation Attacks to Speaker Recognition [8.8] ブラックボックスの被害者モデルに対する敵声の伝達性を改善するための一般的な枠組みが提案されている。
提案フレームワークは時間周波数領域で音声を動作させ,攻撃の解釈性,伝達性,非受容性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:12:29 GMT)
I2V: Towards Texture-Aware Self-Supervised Blind Denoising using
Self-Residual Learning for Real-World Images [8.8] pixel-shuffle downsampling (PD) はノイズの空間的相関を排除するために提案されている。
テクスチャ情報を維持するために,PD処理を使わずに自己学習を提案する。
広汎な実験の結果,提案手法は最先端の自己監督型ブラインド・デノイング・アプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:51:17 GMT)
Reentry Risk and Safety Assessment of Spacecraft Debris Based on Machine
Learning [8.7] 宇宙機デブリ着陸地点の速度, 経度, 緯度を予測するために, 3つの機械学習モデルを導入する。
我々は、再突入リスクと危険度を定義し、各宇宙船の残骸の危険度を算出し、それに応じて警告を行う。
実験の結果,提案手法は,少なくとも15秒で高精度な予測結果を得ることができ,よりリアルタイムに安全レベルの警告を行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:55:31 GMT)
Texturize a GAN Using a Single Image [8.6] 本稿では,GANを1つの参照画像に適応させる手法を提案し,その画像に類似したテクスチャを持つ画像を生成する。
具体的には,事前学習したGANモデルの重みを,利用者が提示した参照画像に導かれるように修正する。
実験の結果,提案手法は,GANの出力を画像のテクスチャと一致させるとともに,多様性とリアリズムを維持することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 11:07:58 GMT)
Estimating Treatment Effects in Continuous Time with Hidden Confounders [8.3] 隠れた共同創設者の存在下での縦断的な治療効果の推定は、依然として極めて難しい問題である。
制御微分方程式とリプシッツ拘束畳み込み演算を用いた潜在因子モデル構築のためのニューラル微分方程式の最近の進歩
合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験は、隠れた共同創設者の存在下での治療効果を推定するための連続的な時間的手法の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:00:16 GMT)
AttentionMixer: An Accurate and Interpretable Framework for Process
Monitoring [8.2] データ駆動型アプローチであるAttentionMixerは、エネルギー変換プラントの正確かつ解釈可能な放射モニタリングフレームワークを確立するために提案されている。
モデル精度を向上させるために、最初の技術的貢献は、空間的および時間的適応メッセージパッシングブロックの開発である。
第2の技術的コントリビューションはスパースメッセージパッシングレギュレータの実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:38:37 GMT)
MP-Rec: Hardware-Software Co-Design to Enable Multi-Path Recommendation [8.1] 最先端のレコメンデーションモデルは、テラバイト規模の埋め込みテーブルを使ってユーザの好みを学習する。
組込み表現とハードウェアプラットフォームとの相乗効果が,アルゴリズムおよびシステム性能の改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:38:45 GMT)
In-context Example Selection with Influences [8.1] In-context Learning(ICL)は、大規模言語モデル(LLM)から生まれた強力なパラダイムである。
本研究では、インコンテキストインフルエンサーを用いて、インコンテキストの例から、少数ショットICLのパフォーマンスを直接解析する。
この分析によると、最も肯定的な例と否定的な例の間には、22.2%のパフォーマンスギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 22:47:45 GMT)
Density Ratio Estimation and Neyman Pearson Classification with Missing
Data [8.0] ランダムデータ(MNAR)を欠いた密度比推定の課題について考察する。
提案手法が一貫性を回復している間に,標準のDRE手法を用いることでバイアスのある結果が得られることを示す。
また,合成データと実世界のデータの両方に,擬似的欠落を伴う有望な経験的性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:12:57 GMT)
Quantifying Jump Height Using Markerless Motion Capture with a Single
Smartphone [7.9] 反動ジャンプ(英: countermovement jump、CMJ)は、一般的に下半身の爆発力を測定するために用いられる。
本研究では,一方のスマートフォンを用いたマーカーレスモーションキャプチャー(MMC)が,両側および片側CMJジャンプ高さを測定することができるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:59:00 GMT)
Speech Privacy Leakage from Shared Gradients in Distributed Learning [7.8] 分散学習環境における共有勾配から個人音声/話者情報を復元する方法を探索する。
本研究では,分散学習フレームワークを用いて,音声内容や話者識別など,さまざまなレベルの側チャネル情報を推定できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:48:29 GMT)
Adaptive Discretization using Voronoi Trees for Continuous POMDPs [7.7] 我々は,Voronoi Trees (ADVT) を用いた適応離散化(Adaptive Discretization)と呼ばれる新しいサンプリングベースのオンラインPOMDPソルバを提案する。
モンテカルロ木探索と、作用空間の適応的な離散化と、楽観的な最適化を組み合わせて、高次元連続作用空間を効率的にサンプリングする。
ADVTは、最先端の手法と比較して、高次元の連続的な作用空間よりもかなり良くスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:47:34 GMT)
Tailoring Requirements Engineering for Responsible AI [7.7] 要求工学(RE)は、慎重に実施されるだけでなく、責任あるAIに合わせて調整されるべきである、と我々は主張する。
研究と実践に関する課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:48:59 GMT)
Some Fundamental Aspects about Lipschitz Continuity of Neural Network
Functions [7.7] リプシッツ連続性は任意の予測モデルの関数的性質である。
ニューラルネットワークを用いて学習した関数のリプシッツ挙動を調べた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:59:40 GMT)
Advancing Stuttering Detection via Data Augmentation, Class-Balanced
Loss and Multi-Contextual Deep Learning [7.4] スタッタリング(英: Stuttering)は、制御されていない発話とコアの振る舞いを特徴とする、神経発達の音声障害である。
本稿では,データ不足に対処する多分岐学習方式におけるデータ拡張の有効性について検討する。
さらに,発声音声の異なる文脈を利用するマルチコンテキスト(MC)のStutterNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:03:47 GMT)
TMoE-P: Towards the Pareto Optimum for Multivariate Soft Sensors [7.2] 我々は,多変量ソフトセンサを多目的問題に再構成し,課題と最先端性能の両方に対処する。
負の伝達問題に対処するために,我々はまず,パラメータ共有のための客観的かつ客観的な専門家を利用したOMoEモジュールを提案する。
次に,シーソー現象に対処するため,最適ルーティングを実現するためのタスク認識型Mixture-of-Expertsフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 06:49:09 GMT)
A Dynamic Temporal Self-attention Graph Convolutional Network for
Traffic Prediction [7.2] 本稿では,隣接する行列をトレーニング可能なアテンションスコア行列とする時間自己アテンショングラフ畳み込みネットワーク(DT-SGN)モデルを提案する。
実世界の交通データセット上での最先端モデル駆動モデルとデータ駆動モデルよりも,本手法の方が優れていることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:51:52 GMT)
Improving Fairness in Adaptive Social Exergames via Shapley Bandits [7.2] フェアネスを意識したマルチアームバンディットShapley Banditsを提案する。
グループ全体のアウトプットではなく、プレーヤ全体の参加と介入の定着を高めるために、Shapley Valueを使用する。
以上の結果から,我々のShapley BanditsはGreedy Bandit Problemを効果的に媒介し,参加者間のユーザ維持とモチベーションの向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:36:14 GMT)
Boosting the Power of Kernel Two-Sample Tests [7.2] マハラノビス距離を用いて、複数のカーネル上でMDD推定値を組み合わせることで、カーネルテストのパワーを高める方法を提案する。
結果として得られるテストは普遍的に一貫したものであり、カーネル/バンド幅の拒絶に対して集約することで得られるので、有限サンプルにおいて幅広い代替品を検出するのにより強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:14:30 GMT)
Robust Mean Estimation Without a Mean: Dimension-Independent Error in
Polynomial Time for Symmetric Distributions [7.1] モーメント境界のない分布の平均/位置パラメータを頑健に推定する問題について検討する。
誤差に次元依存因子を生じさせることなく効率よく位置を推定できるアルゴリズムの列を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:52:23 GMT)
Conversational Text-to-SQL: An Odyssey into State-of-the-Art and
Challenges Ahead [7.0] State-of-the-art (SOTA) システムは、T5ファミリーのような大規模で訓練済み、微調整された言語モデルを使用する。
トレーニング中に個別のプロンプトを持つコヒーレントなタスクに対するマルチタスク(MT)により、特殊なテキストから3つのモデルよりも改善する。
我々は、領域と構成の一般化に起因する誤りを分解する研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:15:33 GMT)
Instance-incremental Scene Graph Generation from Real-world Point Clouds
via Normalizing Flows [6.9] この研究は、インスタンスインクリメンタルなシーングラフ生成の新しいタスクを導入する。
拡張現実のような視覚ベースのアプリケーションにおいて、新しい3Dオブジェクトを現実世界のシーンに挿入する際のガイドとなる。
正規化フロー(3D-ANF)に基づく3次元自己回帰フレームワークを用いて対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:34:15 GMT)
MonoPGC: Monocular 3D Object Detection with Pixel Geometry Contexts [6.6] 我々は、リッチなPixel Geometry Contextsを備えた新しいエンドツーエンドのモノクロ3Dオブジェクト検出フレームワークであるMonoPGCを提案する。
我々は,局所的および大域的な深度幾何学的知識を視覚的特徴に注入するために,画素深度推定を補助タスクとして導入し,設計深度クロスアテンションピラミッドモジュール(DCPM)を設計する。
さらに,3次元空間位置と奥行き認識機能を効率よく統合するDSATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:21:58 GMT)
MVFusion: Multi-View 3D Object Detection with Semantic-aligned Radar and
Camera Fusion [6.6] マルチビューレーダーカメラで融合した3Dオブジェクト検出は、より遠くの検知範囲と自律運転に有用な機能を提供する。
現在のレーダーとカメラの融合方式は、レーダー情報をカメラデータで融合するための種類の設計を提供する。
セマンティック・アライメント・レーダ機能を実現するための新しいマルチビューレーダカメラフュージョン法であるMVFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:25:50 GMT)
Few-Shot Point Cloud Semantic Segmentation via Contrastive
Self-Supervision and Multi-Resolution Attention [6.4] 数発の学習事前学習のための対照的な自己超越フレームワークを提案する。
具体的には、3Dポイントクラウドのための学習可能な拡張子を用いて、新しいコントラスト学習アプローチを実装した。
最接近点と最遠点の両方を用いて多分解能アテンションモジュールを開発し,局所点と大域点の情報をより効率的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:59:31 GMT)
Co-Driven Recognition of Semantic Consistency via the Fusion of
Transformer and HowNet Sememes Knowledge [6.2] 本稿では,Transformer と HowNet のセメム知識の融合に基づく協調型意味的一貫性認識手法を提案する。
BiLSTMは概念的意味情報をエンコードし、意味的一貫性を推測するために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:53:19 GMT)
Few-shot Detection of Anomalies in Industrial Cyber-Physical System via
Prototypical Network and Contrastive Learning [6.0] 本稿では,プロトタイプネットワークとコントラスト学習に基づく数ショットの異常検出モデルを提案する。
本モデルでは,異常信号を特定するために,F1スコアを大幅に改善し,誤警報率(FAR)を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 11:09:36 GMT)
Repeated Bilateral Trade Against a Smoothed Adversary [5.9] 我々は、アダプティブ$sigma$-smooth敵が売り手と買い手のバリュエーションを生成する二国間取引について検討する。
本研究では、異なるフィードバックモデルの下での固定価格機構に対する後悔状態の完全な特徴付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:30:10 GMT)
Matrix hypercontractivity, streaming algorithms and LDCs: the large
alphabet case [5.9] 大型アルファベット上で定義される行列値関数に対する超収縮的不等式を証明した。
逆数モデルの全てのストリーミングアルゴリズムが$(r-varepsilon)$-approximationを達成するためには、$Omega(n1-2/t)$量子空間が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 04:52:35 GMT)
Estimating long-term causal effects from short-term experiments and
long-term observational data with unobserved confounding [5.9] 実験データと観測データの両方が利用可能である場合の長期治療効果の同定と推定について検討した。
我々の長期因果効果推定器は、回帰残差と短期実験結果を組み合わせることで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:22:47 GMT)
Spatio-Temporal Denoising Graph Autoencoders with Data Augmentation for
Photovoltaic Timeseries Data Imputation [5.6] 本稿では,PV電力データ不足を補うために,新しい時空間デノインググラフオートエンコーダ(STD-GAE)フレームワークを提案する。
STD-GAEは、時間的相関、空間コヒーレンス、およびドメイン知識からの値依存性を利用して、欠落したデータを復元する。
実験の結果、STD-GAEは計算精度が43.14%向上し、欠落率、季節、欠落シナリオに敏感であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:16:52 GMT)
FedST: Federated Shapelet Transformation for Interpretable Time Series
Classification [5.2] 本稿では,外部データを用いた高精度かつ解釈可能な時系列分類(TSC)モデルの開発方法について検討する。
シェープレット変換法に基づく新しいFL対応TSCフレームワークであるFedSTを提案する。
我々は、合成データセットと実世界のデータセットの両方を用いて広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:44:12 GMT)
Sedition Hunters: A Quantitative Study of the Crowdsourced Investigation
into the 2021 U.S. Capitol Attack [5.2] 我々は、2021年の米国議会議事堂攻撃に参加した個人を特定することを目的として、Twitterコミュニティを調査する。
トピックモデリングを用いて、情報共有がコミュニティの主な焦点であることに気付きました。
ソーシャル・ネットワーク・アナリティクスを用いて、一部の参加者がコミュニティにおいてどのように重要な役割を担ったかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:47:43 GMT)
Advanced Image Quality Assessment for Hand- and Fingervein Biometrics [5.2] 非参照画像の品質測定によく用いられる自然場面統計は、血管画像の生体的品質指標として提案される。
実験は、合計13個の指と手静脈のデータセットで実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 10:55:57 GMT)
Time to Embrace Natural Language Processing (NLP)-based Digital
Pathology: Benchmarking NLP- and Convolutional Neural Network-based Deep
Learning Pipelines [4.9] NLPベースのコンピュータビジョンモデル、特に視覚変換器は、多くの画像処理タスクにおいてCNNモデルより優れていることが示されている。
我々は,最近提案された5つのNLPモデルと4つのCNNモデルをベンチマークするために,デジタル病理パイプラインを開発した。
我々のNLPモデルは、比較的小さなトレーニングデータセットを用いて、3つのバイオマーカー全てに対して最先端の予測を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:42:03 GMT)
HierCat: Hierarchical Query Categorization from Weakly Supervised Data
at Facebook Marketplace [4.9] Facebook Marketplaceのクエリ分類システムであるHierCatを紹介する。
HierCatは、オフライン実験で一般的なメソッドよりも優れているだけでなく、NDCGの1.4%の改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:53:56 GMT)
Spatial gradient consistency for unsupervised learning of hyperspectral
demosaicking: Application to surgical imaging [4.8] ハイパースペクトルイメージングは、組織の特徴化をリアルタイムで、高解像度で改善する可能性がある。
スナップショット画像の空間的・スペクトル的情報を完全に復元するには,復号化アルゴリズムが必要である。
トレーニング目的のスナップショット画像のみを必要とする、完全に教師なしのハイパースペクトル画像復号アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:07:14 GMT)
On the Optimization Landscape of Burer-Monteiro Factorization: When do
Global Solutions Correspond to Ground Truth? [4.7] 低ランク行列のリカバリでは、リニアでノイズの多い測定値が限られているため、低ランク行列のリカバリが目的である。
ノイズ測定では,過大推定BMの解が真の解ともはや一致しないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:47:31 GMT)
Exploring Local Norms in Exp-concave Statistical Learning [4.7] 本稿では,経験的リスク最小化を用いた凸クラスにおけるexp-concave損失を考慮した凸最適化の問題点について考察する。
O( d / n + log( 1 / delta) / n )$over risk bound for a wide class of bounded exp-concave loss。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:22:52 GMT)
Potential-based reward shaping for learning to play text-based adventure
games [4.7] 我々はテキストベースの環境にソフト・アクター・クリティック(SAC)アルゴリズムを適用する。
報酬形成技術は、エージェントがポリシーをより早く学習し、より高いスコアを得るのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:16:12 GMT)
ChatGPT: Jack of all trades, master of none [4.7] OpenAIはChat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)をリリースした。
25種類のNLPタスクにおけるChatGPTの機能について検討した。
本研究は,最近の予測型NLPモデルの高品質化が,ツールの社会への有用性を示すかどうか,基本的な議論の基盤となるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:20:37 GMT)
Conformal Prediction for Network-Assisted Regression [4.7] ネットワーク解析における重要な問題は、両方のネットワーク共変量を用いてノード属性を予測することである。
ネットワークアナログは, 弱い結合交換可能性仮定の下で, 広範囲のネットワーク共変量に対して有限の妥当性を達成できることを示す。
これらの手法は、シミュレーションネットワークと引用ネットワークデータセットの両方で説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:08:54 GMT)
MVMTnet: A Multi-variate Multi-modal Transformer for Multi-class
Classification of Cardiac Irregularities Using ECG Waveforms and Clinical
Notes [4.6] ディープラーニングは、臨床ベースのアプリケーションのための診断と患者モニタリングを最適化するために使用することができる。
心臓血管疾患では、世界中の様々な地域で医療資源が利用可能になる傾向がますます高まってきており、心疾患の自動分類が課題となっている。
提案したマルチモーダルトランスフォーマーアーキテクチャは、トランスフォーマーのクロスドメインの有効性を実証しながら、このタスクを正確に実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:38:41 GMT)
Context-Aware Timewise VAEs for Real-Time Vehicle Trajectory Prediction [4.6] マルチモーダル車軌道予測のためのコンテキスト認識手法であるContextVAEを提案する。
すべてのテストデータセットにおいて、ContextVAEモデルはトレーニングが高速で、リアルタイムに高品質なマルチモーダル予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:42:24 GMT)
Memory-augmented Online Video Anomaly Detection [4.6] 周囲の状況を理解する能力は、自律走行車(AV)にとって最重要事項である
本稿では,AVを取り巻く異常の発生に即応して,リアルタイムに応答時間とオンライン・ファッションを保証できるシステムを提案する。
当社のアーキテクチャはMOVADと呼ばれる2つの主要なモジュールに依存しており、継続中の動作に関する情報を抽出するための短期メモリと、リモート過去の情報も考慮した長期メモリモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:14:27 GMT)
The Gaussian kernel on the circle and spaces that admit isometric
embeddings of the circle [4.6] ユークリッド空間において、ガウス核はアプリケーションにおいて最も広く用いられるカーネルの1つである。
これは非ユークリッド空間でも使われており、正の定値でないスケールパラメータが存在する(そしてしばしば存在する)ことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:17:14 GMT)
Importance of methodological choices in data manipulation for validating
epileptic seizure detection models [4.5] てんかん(てんかん、英: Epilepsy)は、慢性神経疾患であり、ヒトのかなりの部分に影響し、患者の日常生活に深刻なリスクを負う。
マシンラーニングとIoTの進歩にもかかわらず、継続的に監視し、外来環境で検出する、小規模で非スティグマティックなウェアラブルデバイスはまだ利用できない。
理由の1つはてんかん自体の複雑さであり、高度に不均衡なデータ、マルチモーダルな性質、非常に主題固有の署名を含んでいる。
本稿では,てんかん検出システムの性能を訓練・評価する際に行うべき方法論的判断について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:44:13 GMT)
Dual Policy Learning for Aggregation Optimization in Graph Neural
Network-based Recommender Systems [4.0] 本稿では,リコメンデータシステムのための新しい強化学習型メッセージパッシングフレームワークを提案する。
このフレームワークは2つのポリシー学習を用いてユーザやアイテムを集約する高次接続を適応的に決定する。
提案手法は,NDCGとリコールを最大63.7%,42.9%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:47:27 GMT)
An Efficient Two-stage Gradient Boosting Framework for Short-term
Traffic State Estimation [4.0] NeurIPS 2022 Traffic4castチャレンジは、短期的なトラフィック状態推定アプローチをベンチマークするための優れたテストベッドを提供する。
短時間の交通状態推定に有効な2段階勾配向上フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:20:01 GMT)
Teachable Reality: Prototyping Tangible Augmented Reality with Everyday
Objects by Leveraging Interactive Machine Teaching [4.0] Teachable Realityは、任意の日常オブジェクトでインタラクティブな有形ARアプリケーションを作成するための拡張現実(AR)プロトタイプツールである。
オンデマンドコンピュータビジョンモデルを用いて、ユーザ定義の有形および外見的相互作用を識別する。
当社のアプローチは,ARプロトタイプ作成の障壁を低くすると同時に,フレキシブルで汎用的なプロトタイピング体験を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:03:49 GMT)
From seeing to remembering: Images with harder-to-reconstruct
representations leave stronger memory traces [4.0] 本稿では,画像の特徴埋め込みを圧縮するためのスパース符号化モデルを提案する。
シーン画像のオープンな記憶可能性データセットにおいて、再構成誤差は記憶精度だけでなく、検索中の応答遅延も説明し、後者の場合、強力な視覚のみのモデルによって説明されるすべての分散が説明されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 01:40:32 GMT)
Using Semantic Information for Defining and Detecting OOD Inputs [4.0] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は近年注目されている。
現在の検出器がトレーニングデータセットのバイアスを継承していることを示します。
これにより、現在のOOD検出器はトレーニング分布の外にある入力に不透過であり、同じ意味情報を持つことができる。
我々は,MNISTおよびCOCOデータセットのトレーニングデータから抽出した意味情報に基づいてOOD検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:31:20 GMT)
Assessment of Reinforcement Learning for Macro Placement [3.6] マクロ配置に対するGoogle Brainの深層強化学習アプローチと,そのサーキットトレーニング(CT)実装をGitHubに実装しています。
我々は,CTのオープンソースキー"ブラックボックス"要素を実装し,CTとNature論文の相違点を明らかにする。
我々はCTを複数の代替マクロプレースラと共に評価し、すべての評価フローと関連するスクリプトをGitHubで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:26:28 GMT)
SF2Former: Amyotrophic Lateral Sclerosis Identification From
Multi-center MRI Data Using Spatial and Frequency Fusion Transformer [3.4] 筋萎縮性側索硬化症(Amyotrophic Lateral Sclerosis、ALS)は、運動ニューロン変性を伴う複雑な神経変性疾患である。
ディープラーニングは、コンピュータビジョンにおける機械学習プログラムの傑出したクラスになった。
本研究では、視覚変換器アーキテクチャのパワーを活用してALS対象と制御群を区別するフレームワークであるSF2Formerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:16:20 GMT)
CADIS: Handling Cluster-skewed Non-IID Data in Federated Learning with
Clustered Aggregation and Knowledge DIStilled Regularization [3.4] フェデレーション学習は、エッジデバイスがデータを公開することなく、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
我々は、実際のデータセットで発見されたクラスタスキュード非IIDと呼ばれる新しいタイプの非IIDデータに取り組む。
本稿では,クラスタ間の平等を保証するアグリゲーション方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:53:37 GMT)
Dealing with Collinearity in Large-Scale Linear System Identification
Using Gaussian Regression [3.0] 複数の相互接続型動的システムからなるネットワークの推定について検討する。
我々は、任意のインパルス応答をゼロ平均ガウス過程の実現と見なすベイズ正規化フレームワークにキャストされた戦略を開発する。
我々はマルコフ連鎖モンテカルロスキームを設計し、コリナリティを効率的に扱うことでインパルス応答を後方に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:35:47 GMT)
On the Behaviour of Pulsed Qubits and their Application to Feed Forward
Networks [3.0] 本稿では,従来のパラメータをニューラルネットワークに類似した方法で使用可能な,単一キュービットフィードフォワードブロックを提案する。
正弦二乗アクティベーション関数を用いて、ニューラルネットワークにアナログを描画する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 06:16:48 GMT)
Combining Blockchain and Biometrics: A Survey on Technical Aspects and a
First Legal Analysis [2.9] 本稿では,ブロックチェーンとバイオメトリックスの組み合わせに関する技術文献調査を行う。
これには、この統合に関する最初の法的分析が含まれており、課題や可能性に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:58:32 GMT)
Epistemic Prediction and Planning with Implicit Coordination for
Multi-Robot Teams in Communication Restricted Environments [2.8] 通信制限環境において、マルチロボットシステムは、例えば、一定の通信を維持しながら、近接制約による運用効率を犠牲にする、あるいは、切断を許容して環境被覆効率を高める、どのように、いつ、どこで再接続するかの課題(ランデブー問題)のいずれかにデプロイすることができる。
本稿では,探索とカバレッジ,タスクの発見と完了,待ち行列アプリケーションなどのコミュニケーションを伴わずにコンセンサスを実現するための協調予測と計画の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 01:52:21 GMT)
Depth Estimation and Image Restoration by Deep Learning from Defocused
Images [2.7] 2-headed Depth Estimation and Deblurring Network (2HDED:NET)は、Defocus(DFD)ネットワークからの従来のDepthを拡張し、deepブランチと同じエンコーダを共有するdeblurringブランチを持つ。
提案手法は,室内と屋外のシーンの2つのベンチマーク(NYU-v2とMake3D)で試験に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:28:42 GMT)
Quantum fluctuation of ferroelectric order in polar metals [2.4] 極性金属相」は、電子構造と原子構造に長距離強誘電体(FE)位を含む珍しい金属相である。
本稿では,このファズリング現象を説明するため,キャリア誘起量子ゆらぎに基づく一般的なメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:58:11 GMT)
Machine learning for the prediction of safe and biologically active
organophosphorus molecules [2.2] 本稿では, 有機リン分子の化学空間をサンプリングするために, 注意モデルを用いたリカレントニューラルネットワーク(RNN)の枠組みを提案する。
目的は、有機リン性殺虫剤や化学兵器のような生物作用様式の分子を予測することであり、人間には毒性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:12:35 GMT)
Differentiable Rendering with Reparameterized Volume Sampling [2.1] ビュー合成において、ニューラルネットワークは、シーン画像のスパースセットに基づいて、基礎となる密度と放射場を近似する。
逆変換サンプリングに基づくエンドツーエンドの微分可能サンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:56:50 GMT)
Connecting Humanities and Social Sciences: Applying Language and Speech
Technology to Online Panel Surveys [2.1] オランダのパネル調査において,言語と音声技術のオープンエンド質問への適用について検討した。
実験波では、回答者は音声やキーボードを使ってオープンな質問に答えることができた。
本稿では,ASRシステムが生成した誤りを報告し,これらの誤りが下流解析に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 10:52:15 GMT)
Graph-Transporter: A Graph-based Learning Method for Goal-Conditioned
Deformable Object Rearranging Task [1.8] 本稿では,目標条件付き変形可能なオブジェクト再構成タスクのための新しいフレームワークであるGraph-Transporterを提案する。
我々のフレームワークは、FCN(Fully Convolutional Network)に基づくアーキテクチャを採用し、視覚入力のみから画素単位のピック・アンド・プレイス・アクションを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 05:21:04 GMT)
Deep Reinforcement Learning Based on Local GNN for Goal-conditioned
Deformable Object Rearranging [1.8] オブジェクトの再配置は、ロボットが変形可能なオブジェクトを目標設定に再構成する必要がある、最も一般的な変形可能な操作タスクの1つである。
従来の研究は、モデルベースまたはデータ駆動アプローチによる各タスクのエキスパートシステムの設計に重点を置いていた。
画像から検出されたキーポイントを2つの表現グラフを用いて符号化する局所GNN(Graph Neural Network)に基づく学習法を設計する。
我々のフレームワークはシミュレーションにおける複数の1-D(ロープリング、ロープリング)と2-D(クロース)の再構成作業に有効であり、キーポイント検出器を微調整することで、実際のロボットに容易に移行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 05:21:26 GMT)
Directive Explanations for Monitoring the Risk of Diabetes Onset:
Introducing Directive Data-Centric Explanations and Combinations to Support
What-If Explorations [1.7] 本稿では,糖尿病発症リスクを予測する説明ダッシュボードを提案する。
データ中心、機能重要度、サンプルベースの説明でこれらの予測を説明する。
11名の医療専門家と45名の医療専門家と51名の糖尿病患者を対象に研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:40:16 GMT)
Regret Analysis of Online LQR Control via Trajectory Prediction and
Tracking: Extended Version [1.6] 本稿では,オンライン線形二次規制(LQR)制御の新しい手法の提案と解析を行う。
提案手法では,最適軌道の予測に利用可能なコスト行列と,その方向を追従するトラッキングコントローラを用いる。
提案手法は,従来のオンラインLQR法と比較して性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 02:48:57 GMT)
Real-World Deployment and Evaluation of Kwame for Science, An AI
Teaching Assistant for Science Education in West Africa [1.6] アフリカは生徒と教師の比率が高く、生徒の教師への教育的質問に対する回答を制限している。
私たちは、コーディング教育のためのAI教育アシスタントであるKwameを拡張し、それを科学教育に適応させ、Webアプリとしてデプロイしました。
私たちは8ヶ月にわたってKwame for Scienceを現実世界に展開し、32カ国(アフリカ15か国)で750人のユーザを獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:20:17 GMT)
PointFISH -- learning point cloud representations for RNA localization
patterns [1.4] PointFISHは、RNA点雲の連続ベクトル表現を計算するための注意ベースのネットワークである。
この埋め込みにより、スケーラブルでフレキシブルな空間転写解析が可能となり、手作りパイプラインの性能にマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:50:41 GMT)
LU-Net: Invertible Neural Networks Based on Matrix Factorization [1.3] LU-Netは、可逆ニューラルネットワーク(INN)のためのシンプルで高速なアーキテクチャである
イントレピッドニューラルネットワークは、最大極大原理に従って訓練することができる。
数値実験では,複数の学術データセット上でLU-netアーキテクチャを生成モデルとして検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 08:52:36 GMT)
A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT [1.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をソフトウェア開発タスクの自動化に適用する,迅速なエンジニアリングに関する研究に貢献する。
さまざまなドメインに適応できるように、プロンプトを構造化するためのパターンを文書化するためのフレームワークを提供する。
第3に、複数のパターンからプロンプトを構築する方法を説明し、他のプロンプトパターンと組み合わせることで恩恵を受けるプロンプトパターンを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:42:44 GMT)
SurvLIMEpy: A Python package implementing SurvLIME [1.1] 本稿では,SurvLIMEアルゴリズムを実装したオープンソースのPythonパッケージであるSurvLIMEpyを紹介する。
このパッケージは、Cox Proportional Hazards ModelからDeepHitやDeepSurvといったディープラーニングモデルまで、さまざまなサバイバルモデルをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:54:32 GMT)
Climate Model Driven Seasonal Forecasting Approach with Deep Learning [1.0] 本稿では,最先端の深層学習モデル(UNet++)を最先端のグローバルCMIP6モデルで訓練し,その1ヶ月前に世界温度を予測する。
ERA5データセットは、検証データセットのパフォーマンス解析だけでなく、微調整にも使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:00:32 GMT)
Aligning Explainable AI and the Law: The European Perspective [1.0] XAIが提供するソリューションとAI法の要件との間には、大きな違いがある。
我々は、これらの違いに対処するために、弁護士とXAI研究者の協力が不可欠であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:06:48 GMT)
The Complexity of Learning (Pseudo)random Dynamics of Black Holes and
Other Chaotic Systems [0.8] 量子アルゴリズムは、有界(擬似)ランダムなユニタリダイナミクスを正確に予測することはできない。
我々は、ブラックホールをモデル化する一般的な単純化と、(擬)ランダム力学を通したより一般的なカオスシステムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:26:25 GMT)
Playing the Werewolf game with artificial intelligence for language
understanding [0.8] ワイアウルフ(Werewolf)は、自由な自然言語通信に基づくソーシャル推論ゲームである。
本研究の目的は、自然言語会話を通じてWerewolfをプレイできるAIエージェントを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:03:20 GMT)
Curiosity-driven Exploration in Sparse-reward Multi-agent Reinforcement
Learning [0.7] 本稿では,スパース・リワード型マルチエージェント強化学習における固有好奇性モジュールの限界について論じる。
固有好奇性モジュールとGo-Exploreフレームワークを組み合わせたI-Go-Exploreという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:00:05 GMT)
Characterizing non-Markovian Off-Resonant Errors in Quantum Gates [0.2] 我々はコヒーレントな非マルコフ誤差のクラスについて記述する。
オフ共鳴励起は、周波数選択性を使用するアーキテクチャを制限する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:55:24 GMT)
Maser Threshold Characterization by Resonator Q-Factor Tuning [0.1] 連続波室温メーザーはマイクロ波の研究と開発のための興味深いプラットフォームとしてメイザーを再活性化した。
マイクロ波共振器の品質係数とスピンレベル反転度という,マイクロ波光子の連続放出のための2つの重要なパラメータの相互作用に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:38:29 GMT)
Valid Inference for Machine Learning Model Parameters [0.0] 機械学習モデルの最適パラメータに対して有効な信頼セットを構築する。
この信頼度セットはブートストラップ技術を用いてよく近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:46:08 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） (Tue, 21 Feb 2023 09:29:26 GMT)
Unification of popular artificial neural network activation functions [0.0] 本稿では,最も一般的なニューラルネットワーク活性化関数の統一表現について述べる。
分数計算のMittag-Leffler関数を採用することにより、フレキシブルでコンパクトな関数形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:20:59 GMT)
Unfolding the Hong-Ou-Mandel interference between heralded photons from
narrowband twin beams [0.0] Hong-Ou-Mandel(HOM)干渉は、量子光学通信および計算タスクの実行に不可欠である。
近年、パラメトリックダウンコンバージョン (PDC) プロセスに依存しているような双対ビームエミッターは、単一の光子の信頼できる源となっている。
そこで本研究では,2つの独立した狭帯域PDC源から,ヘラルド状態間のHOM干渉の時間的特性を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:09:54 GMT)
UAV Path Planning Employing MPC- Reinforcement Learning Method for
search and rescue mission [0.0] 複雑で不確実な環境での無人航空路計画(UA V)の課題に取り組む。
本稿では,Long-Short-Term Memory (LSTM) ネットワークに基づくモデル予測制御(MPC)を,Deep Deterministic Policy Gradientアルゴリズムに統合して設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:39:40 GMT)
Tree-Based Machine Learning Methods For Vehicle Insurance Claims Size
Prediction [0.0] 自動車保険の請求額予測には、これらの請求を効率的に処理するための方法が必要である。
木に基づくアンサンブル学習アルゴリズムは、非常に効果的で広く使われている機械学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 11:43:01 GMT)
Squeezing multilevel atoms in dark states via cavity superradiance [0.0] 本稿では,多体キャビティダーク状態の多様体内に,拡張性と長期の絡み合ったスピンスクイーズ状態を生成し,保存する手法について述べる。
このシステムは、超放射能に免疫する暗黒状態のスクイーズを発生させるよう調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:07:32 GMT)
Semantic Segmentation of Urban Textured Meshes Through Point Sampling [0.0] 本研究では, サンプリング法, 抽出した雲の密度, 選択した特徴量, 訓練期間中に使用する点数など, 異なるパラメータの影響について検討した。
SUMデータセットでは,OAでは4ポイント,mIoUでは18ポイント,最先端のSUMデータセットでは2。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:49:31 GMT)
Reinforcement Learning in a Birth and Death Process: Breaking the
Dependence on the State Space [0.0] 我々は、出生・死亡構造を有するMDPにおける未報告の強化学習の後悔を再考する。
本研究の結果から,従来の学習アルゴリズム sc Ucrl2 のやや遅れたバージョンに対する後悔は,実際には $tildemathcalO(sqrtEAT)$ で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:28:37 GMT)
Reinforcement Learning for Block Decomposition of CAD Models [0.0] 本稿では, 平面CAD(Computer-Aided Design)モデルを, 形状が整った矩形ブロックに分解(分割)する新しいAI支援手法を提案する。
これらのブロックは, 保存法則による物理系の数値シミュレーションに適した高品質メッシュを生成するために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:43:19 GMT)
Quench dynamics of the Schwinger model via variational quantum
algorithms [0.0] 外部電場の存在下でのクエンチダイナミクスをシミュレートする。
変分量子固有解法を用いてシステムの基底状態を求める。
我々は、固定深度パラメータ化回路を介して、外部フィールド下でリアルタイムに進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:00:01 GMT)
Quantum kinetics of quenched two-dimensional Bose superfluids [0.0] 理論的には、量子クエンチに続く2次元(2次元)均一ボース超流動の非平衡力学を理論的に研究する。
系の低エネルギー音速励起に対する量子力学方程式を導出し、それらの正規および異常運動量分布を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:39:49 GMT)
Quantum Information Geometry and its classical aspect [0.0] この論文は、量子情報幾何学の領域における重要な概念とその関係を探求する。
量子力学の基礎から生じるこれらの概念のユニークな特徴を強調する。
また、ガウス状態に対しては、古典的なアナログが同じ数学的結果を得るために用いられることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:39:02 GMT)
Post-fabrication frequency trimming of coplanar-waveguide resonators in
circuit QED quantum processors [0.0] マイクロ波コプラナー導波路(CPW)共振器の加工後周波数をトリムするために, 接地型エアブリッジアレイを用いた。
この方法は従来のCPWエアブリッジとクロスオーバーの製造工程と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:45:51 GMT)
Physics-informed Spectral Learning: the Discrete Helmholtz--Hodge
Decomposition [0.0] Espathらによる物理インフォームドスペクトル学習(PiSL)をさらに発展させる。
この物理インフォームド統計学習フレームワークでは、対応する係数を持つフーリエ基底関数のスパース集合を適応的に構築する。
我々のPiSL計算フレームワークはスペクトル収束(指数収束)を楽しみます。
我々は1993年の衛星データによる「世紀の嵐」など,様々な数値例で本手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:33:29 GMT)
On Interpretable Approaches to Cluster, Classify and Represent
Multi-Subspace Data via Minimum Lossy Coding Length based on Rate-Distortion
Theory [0.0] クラスタリング、分類、表現は、本質的な構造を持つ高次元データから学習する3つの基本的な目的である。
本稿では,3つの解釈可能なアプローチ,すなわち,最小ロッシー符号化長基準によるセグメンテーション(クラスタリング),最小インクリメンタル符号化長基準による分類,最大符号化レート削減基準による表現を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 01:15:08 GMT)
On Inductive Biases for Machine Learning in Data Constrained Settings [0.0] この論文は、データ制約された設定で表現力のあるモデルを学ぶという問題に対する異なる答えを探求する。
ニューラルネットワークを学ぶために、大きなデータセットに頼るのではなく、データ構造を反映した既知の関数によって、いくつかのモジュールを置き換えるつもりです。
我々のアプローチは「帰納的バイアス」のフードの下に置かれており、これは探索するモデルの空間を制限する手元にあるデータの仮説として定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 14:22:01 GMT)
Observation of binary phase states of time-multiplexed degenerate
optical parametric oscillator pulses generated using a nonlinear fiber Sagnac
loop [0.0] 非線形ファイバサニャックループを位相感度増幅器として,5,000以上の時間多重化DOPOパルスを生成した。
パルス相がポンプ相に対して0または$pi$に分岐していることを確認し,Isingモデル解法におけるIsingスピンの表現に有用であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 05:32:58 GMT)
Multi-Target Tobit Models for Completing Water Quality Data [0.0] トビットモデルは、検閲されたデータを解析するためのよく知られた線形回帰モデルである。
本研究では、複数の検閲された変数を同時に扱うために、Emphmulti-target Tobit modelと呼ばれる古典的Tobitモデルの新たな拡張を考案した。
複数の実世界の水質データセットを用いて行われた実験は、複数の列を同時に推定することで、個別に推定するよりも大きな優位性が得られるという証拠となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:06:19 GMT)
Mixed Hierarchy Network for Image Restoration [0.0] 画像復元における品質とシステムの複雑さのバランスをとることができる混合階層ネットワークを提案する。
我々のモデルはまずエンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いて文脈情報を学習し,次に空間的詳細を保存する高分解能分岐と組み合わせる。
その結果、MHNetという名前の密接な相互接続階層アーキテクチャは、いくつかのイメージ復元タスクにおいて、強力なパフォーマンス向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 06:45:45 GMT)
Midgap state requirements for optically active quantum defects [0.0] 光学活性量子欠陥は、量子センシング、計算、通信において重要な役割を果たす。
一般に、バンドギャップ内で、バンドエッジから遠く離れたレベルを導入する量子欠陥のみが量子技術にとって関心があると仮定される。
バンドエッジに近いエネルギー準位を持つ光学活性欠陥は、同様の特性を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:07:04 GMT)
Measurement of the energy relaxation time of quantum states in quantum
annealing with a D-Wave machine [0.0] 量子アニールにおける励起状態のコヒーレンス時間(コヒーレンス時間)をD波デバイスで測定する方法を提案し,実証する。
モデルの励起状態のエネルギー緩和時間は、単一の量子ビットの励起状態のエネルギーよりも桁違い長いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:29:23 GMT)
Managing multi-facet bias in collaborative filtering recommender systems [0.0] アイテムグループ間のバイアスドレコメンデーションは、システムに対するユーザの不満を引き起こすとともに、アイテムプロバイダの利益を脅かす可能性がある。
本研究の目的は,最先端の協調フィルタリング推薦アルゴリズムの出力における地理的起源と人気に関する新たなタイプの交叉バイアスを管理することである。
2つの実世界の映画と書籍のデータセットに関する大規模な実験は、アイテムの生産大陸に富んだものであり、提案アルゴリズムが精度と上記のバイアスの両タイプの間に合理的なバランスをとっていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 10:06:01 GMT)
MalProtect: Stateful Defense Against Adversarial Query Attacks in
ML-based Malware Detection [0.0] MalProtectは、マルウェア検出ドメインにおけるクエリアタックに対するステートフルな防御である。
以上の結果から,Android および Windows マルウェアにおいて,敵クエリ攻撃の回避率を 80 % 削減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:40:19 GMT)
Investigation of oxygen-vacancy complexes in diamond by means of
\textit{ab initio} calculations [0.0] 酸素空孔関連欠陥は、ダイヤモンドのいわゆるST1色中心の起源として提案されている。
第一原理密度汎関数理論計算を用いてダイヤモンド中の酸素空孔錯体について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:31:10 GMT)
Improved uncertainty quantification for neural networks with Bayesian
last layer [0.0] 本報告では,BLLログマージの可能性について再検討する。
本稿では,提案アルゴリズムを用いて訓練したBLLを用いたNNが,NN機能付き標準BLRより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 20:23:56 GMT)
Generalised tensors and traces [0.0] ユニタリティの概念、完全肯定性、トレース保存、非シグナリング因果性、局所性、ローカライズビリティの相互関係は、新しい概念である一貫性は道具となる。
一元性、完全肯定性、トレース保存、非シグナリング因果性、局所性、ローカライズ可能性という概念の間の親しみやすい相互関係が、システムの分割が論理的かつ動的になるにつれて危険に晒されることを恐れていたかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:38:38 GMT)
Framework for Certification of AI-Based Systems [0.0] 航空宇宙ソフトウェアの現在の認定プロセスは、ディープニューラルネットワークのようなAIベースのアルゴリズムに適応していない。
本稿では,ニューラルネットワークモデルの認証手法を確立するためのフレームワークと原則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:08:37 GMT)
Extremal points of the quantum set in the CHSH scenario: conjectured
analytical solution [0.0] 本稿では、解析量子極端点の新しい2つの族を紹介する。
また,CHSHシナリオにおける超越性の分析基準も開発した。
両条件が量子極端点の新しい族に対して正しい予測を与えることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:20:14 GMT)
Escaping Local Minima with Quantum Coherent Cooling [0.0] 本稿では,コスト関数の大域的最小値を求める際に,古典的アルゴリズムの限界を克服する手法を提案する。
提案手法は, 量子コヒーレント冷却を利用してエネルギー障壁を通した配向トンネルを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:43:13 GMT)
Enabling Versatile Privacy Interfaces Using Machine-Readable
Transparency Information [0.0] プライバシには、表示のコンテキスト、個人の好み、およびデータ主題の個人的能力が組み込まれなければならない、と我々は主張する。
データコントローラからデータ対象への透明性情報の提供方法に関する一般的なモデルを提供する。
機械可読な透明性情報を用いて透明性を高める方法と、データコントローラがそれぞれの規制義務を満たす方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 20:40:26 GMT)
Effects of Architectures on Continual Semantic Segmentation [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャの選択が,クラス・ドメイン・インクリメンタルセマンティックセグメンテーションにおける破滅的忘れにどのように影響するかを検討する。
ResNetのような従来のCNNの可塑性は高いが安定性は低いが、トランスフォーマーアーキテクチャはずっと安定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 15:12:01 GMT)
Dynamical mean-field theory for R\'{e}nyi entanglement entropy and
mutual Information in Hubbard Model [0.0] 量子絡み合いは、多体状態の量子の性質を特徴づける新しい経路を提供する。
DMFTフレームワークにおいて,エンタングルメントのエントロピーを効率的に抽出できることを示す。
相関金属相におけるR'enyiエントロピー系の熱エントロピーと絡み合うクロスオーバーを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:00:12 GMT)
Don't guess what's true: choose what's optimal. A probability transducer
for machine-learning classifiers [0.0] 医学や薬物発見において、分類の最終的な目標は、クラスを推測するのではなく、可能な一連のクラスの中から最適な行動経路を選択することである。
本研究の主な目的は、特徴ではなく、訓練された分類器の出力に基づいて確率を計算することである。
この計算は安価で、1回だけ行う必要があり、将来の全ての出力に適用できる出力から確率までの「トランスデューサ」を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 10:14:13 GMT)
Does the evaluation stand up to evaluation? A first-principle approach
to the evaluation of classifiers [0.0] 精度, 平衡精度, マシューズ相関係数, Fowlkes-Mallows index, F1-measure, Area Under the Curveなどの一般的な指標は最適ではない。
この分数は、適度に間違った係数を持つ決定理論計量の使用によって引き起こされるものよりもさらに大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:55:19 GMT)
Dirac bracket and time dependent constraints [0.0] 制約が時間に依存するとき、ディラックブラケットのコンパクトな導出と第二級制約系に対する運動方程式を提供する。
これらの例における時間依存ゲージ固定条件の使用の必要性は幾何学的に説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:50:09 GMT)
Diagrammatic method for many-body non-Markovian dynamics: memory effects
and entanglement transitions [0.0] 我々は,多体系のコヒーレント進化と非マルコフ浴とを結合した量子力学について検討した。
量子ジャンプの観点から非マルコフ力学を解く手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 09:42:02 GMT)
Device Tuning for Multi-Task Large Model [0.0] 本稿では,クラウドとデバイスをまたいだマルチタスクフレームワークである,効率的なマルチタスクモデルのためのデバイスチューニングを提案する。
具体的には、クラウドモデリングとデバイスモデリングの両方の恩恵を受けるマルチタスクモデルのデバイスチューニングアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:55:48 GMT)
Detecting virtual phothons in ultrastrongly coupled superconducting
quantum circuits [0.0] 固体デバイスは、結合強度が「超強」、すなわちサブシステムのエネルギーに匹敵する新しい体制を探求することができる。
新しいエキゾチックな現象は、その多くの共通根は、絡み合った真空が仮想光子を含むという事実である。
10年以上にわたる研究にもかかわらず、地上状態の仮想光子の検出はまだ実証を待っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 20:19:04 GMT)
Deep reinforced learning heuristic tested on spin-glass ground states:
The larger picture [0.0] 著者は最適化を強化するための深い強化された学習アプローチを提示している。
特に、いくつかのスピングラス基底状態問題に対する結果を示す。
ここでは、これらの研究をより大きな文脈に置き、より小さなサンプルに対して主張される優越性は限界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:59:10 GMT)
Data-driven reduced-order modelling for blood flow simulations with
geometry-informed snapshots [0.0] 類似しているが異なる領域における血流シミュレーションの効率的な予測法として,データ駆動サロゲートモデルを提案する。
幾何パラメータに対する非侵入的還元次数モデルが適切な分解を用いて構築される。
ラジアル基底関数補間器は、縮小順序モデルの縮小係数を予測するために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 21:18:17 GMT)
Dark-state enhanced loading of an optical tweezer array [0.0] 本研究では, リアルタイムフィードバック, 長期シェルビング状態, 繰り返し配列再載荷に基づく暗黒状態拡張載荷 (DSEL) の種別非依存手法を提案する。
95tweezer配列の8,8$Sr原子を用いて,最大負荷確率84.02(4)%,最大配列サイズ91を1次元で実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:10:29 GMT)
Criminal Investigation Tracker with Suspect Prediction using Machine
Learning [0.0] 本研究は,実世界データに基づく犯罪予測と犯罪法人化の新たなアプローチを提供する。
スリランカの犯罪者を識別する自動化アプローチは、現在のシステムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:24:17 GMT)
Creating Disasters: Recession Forecasting with GAN-Generated Synthetic
Time Series Data [0.0] 近年のディープラーニングとGAN(Generative Adversarial Network)の進歩により,高忠実な合成データを大量に生成することが可能になった。
本稿では、合成時系列データを生成するのに適したGANであるDoppelGANgerと呼ばれるモデルを用いて、合成大蔵省収率時系列と関連する不況指標を生成する。
合成不況のトレーニングモデルは、実際のデータのみに基づいてトレーニングされたモデルよりも、将来の不況を予測するモデルの能力を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:38:46 GMT)
Compact Effective Basis Generation: Insights from Interpretable Circuit
Design [0.0] 解釈可能な回路設計と分割・コンカレントアプローチを組み合わせて、これがいかにして説明可能な性能をもたらすかを示す。
提案手法は,実効ベースのサイズや関連する回路の個々の量子資源において,他の分割・対数法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:23:51 GMT)
Clinically Acceptable Segmentation of Organs at Risk in Cervical Cancer
Radiation Treatment from Clinically Available Annotations [0.0] 子宮頸癌放射線治療におけるOAR(Organs at Risk)の自動セグメンテーションのためのディープラーニングモデルを学習するためのアプローチを提案する。
我々は、データの不均一性、ラベルノイズ、アノテーションの欠如を最小限に抑えるために、自動データのクリーニングにシンプルな手法を採用している。
そこで本研究では,教師が指導するシステム,アノテーション命令,不確実性誘導学習を利用して,アノテーションの欠如の有無を学習する半教師付き学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 13:24:40 GMT)
Classy Ensemble: A Novel Ensemble Algorithm for Classification [0.0] 分類タスクのための新しいアンサンブル生成アルゴリズムであるClassy Ensembleを提案する。
そこで我々は,Classy Ensembleが他の2つのよく知られた集約アルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 10:19:33 GMT)
Classification with Trust: A Supervised Approach based on Sequential
Ellipsoidal Partitioning [0.0] 本稿では,データセットを複数の楕円体に順次分割する凸最適化に基づく教師付き分類器を提案する。
この分割に基づいて分類規則を記述することにより、ベイズの公式を適用して、信頼スコアをテストデータポイントに計算する。
提案したSequential Ellipsoidal Partitioning Classifier (SEP-C)は、別の探索データ解析を必要とせずに、データセットの不規則を露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 07:29:43 GMT)
Charge qubits in the USC regime for quantum state transfer [0.0] 我々は,超強結合系(USC)と深部強結合系(DSC)の実現可能性について検討した。
電荷量子ビットを高インピーダンスLC回路で絞ることで、USCとDSCの双方に最大限到達できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:29:16 GMT)
Can a Bohmian be a Rovellian for all practical purposes? [0.0] まず、RQMの数学的形式主義は、一貫性に関する最近の批判に対して無害であることを示す。
また、RQMにおけるインタラクションの概念を分析し、ボヘミア力学と比較したRQMのFAPP(For All Practical Purposes)読影を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 11:00:56 GMT)
Block-encoding structured matrices for data input in quantum computing [0.0] 本稿では,行列の繰り返し値の間隔とパターンの算術的記述に基づいて,ブロック符号化回路を構築する方法を示す。
得られた回路は、間隔に応じてフラグキュービット数を減少させ、繰り返し値に応じてデータのロードコストを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 19:08:49 GMT)
Analysis of Real-Time Hostile Activitiy Detection from Spatiotemporal
Features Using Time Distributed Deep CNNs, RNNs and Attention-Based
Mechanisms [0.0] CCTVカメラシステムによるリアルタイムビデオ監視は、公共の安全を確保するために欠かせないものとなっている。
ディープラーニングビデオ分類技術は、監視システムを自動化して暴力を検知するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 22:02:39 GMT)
A3S: Adversarial learning of semantic representations for Scene-Text
Spotting [0.0] シーンテキストスポッティング(Scene-text spotting)は、自然のシーン画像上のテキスト領域を予測し、そのテキスト文字を同時に認識するタスクである。
本稿では,シーンテキストスポッティング(A3S)における意味表現の対角学習を提案し,テキスト認識を含むエンドツーエンドの精度を向上させる。
A3Sは、既存の視覚的特徴に基づいてテキスト認識のみを実行するのではなく、検出されたテキスト領域における意味的特徴を同時に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:59:18 GMT)
A comparative study of human inverse kinematics techniques for lower
limbs [0.0] 逆キネマティクス (Inverse Kinematics, IK) は活発な研究テーマであり、高速で正確な解を提供するために多くの手法が導入された。
高計算コストと非現実的な位置の生成は、既存のほとんどの IK 法において弱い点を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 16:07:19 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） (Tue, 21 Feb 2023 15:21:25 GMT)
A Note on Noisy Reservoir Computation [0.0] 我々は,情報処理能力 (IPC) の定義を拡張し,貯水池力学の影響を含める。
我々は、このノイズの存在下でのIPCの劣化を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 18:20:50 GMT)
A Log-linear Gradient Descent Algorithm for Unbalanced Binary
Classification using the All Pairs Squared Hinge Loss [0.0] 本稿では,2乗損失と2乗損失の関数表現を新たに提案し,線形時間あるいは対数線形時間で勾配を計算するアルゴリズムを提案する。
我々の新しいアルゴリズムは、以前のアルゴリズムよりも不均衡なデータセットのAUC値が高く、以前よりも大きなバッチサイズを利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 23:35:00 GMT)
A Deep Learning-Based and Fully Automated Pipeline for Regurgitant
Mitral Valve Anatomy Analysis from 3D Echocardiography [0.0] 3D経食道心エコー法(DTEE)は僧帽弁閉鎖不全症(MR)の診断に有用である
手動TEEセグメンテーションは時間を要するため、運用内の変動が原因で、測定の信頼性に影響を及ぼす。
我々は,3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,MVサブ構造を分割し,MV解剖を定量化する完全自動パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 12:48:44 GMT)
'The Taurus': Cattle Breeds & Diseases Identification Mobile Application
using Machine Learning [0.0] 牛の死亡率は、社会的、経済的、環境的な被害に大きな影響を及ぼす。
モバイルアプリケーションは、牛の画像を分析して品種を特定するように設計されている。
次に、特定の牛の体重と年齢を識別するモデルを作成し、特定された病気に薬の最良の投与を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 03:11:11 GMT)