Prismer: A Vision-Language Model with An Ensemble of Experts [82.2] Prismerは、ドメインエキスパートのアンサンブルを利用する、データとパラメータ効率のビジョン言語モデルである。
そこで本研究では,Prismerが現在最先端のモデルと競合する微調整および少数ショットの学習性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 21:22:47 GMT)
FluidLab: A Differentiable Environment for Benchmarking Complex Fluid
Manipulation [80.6] 複雑な流体力学を含む多種多様な操作タスクを備えたシミュレーション環境であるFluidLabを紹介する。
私たちのプラットフォームの中心には、GPU加速シミュレーションと勾配計算を提供する、完全に微分可能な物理シミュレータがあります。
微分可能物理学と組み合わせたいくつかのドメイン固有最適化スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 07:24:22 GMT)
Visualizing Transferred Knowledge: An Interpretive Model of Unsupervised
Domain Adaptation [70.9] 教師なしのドメイン適応問題は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに知識を転送することができる。
本稿では、翻訳された知識の謎を視覚的に明らかにする最初の試みとして、教師なしドメイン適応の解釈モデルを提案する。
提案手法は,ベースモデルの予測を直感的に説明し,画像パッチをソースドメインとターゲットドメインの両方で同一のセマンティクスとマッチングすることで伝達知識を公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 03:02:12 GMT)
CapDet: Unifying Dense Captioning and Open-World Detection Pretraining [68.8] 本稿では,所定のカテゴリリストに基づいて予測するか,あるいは予測された境界ボックスのカテゴリを直接生成する,CapDetという新しいオープンワールド検出器を提案する。
具体的には,オープンワールド検出と高密度キャプションタスクを,付加的な高密度キャプションヘッドを導入することで,単一の効果的なフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 19:53:00 GMT)
Decision Support System for Chronic Diseases Based on Drug-Drug
Interactions [68.0] 本稿では,医師の意思決定を支援するための薬物と薬物の相互作用に基づくDSSDDIと呼ばれる意思決定支援システムを提案する。
DDIモジュールは、薬物と薬物の相互作用からより安全で効果的な薬物表現を学習する。
MDモジュールは、患者と薬物の表現を文脈として、DDIと患者の類似性を治療として、薬物の使用を結果として考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 12:44:38 GMT)
Exploit CAM by itself: Complementary Learning System for Weakly
Supervised Semantic Segmentation [59.2] 本稿では,CLS(Complementary Learning System)というエージェント学習における興味深い作業機構について述べる。
このシンプルだが効果的な学習パターンを動機として,汎用学習機構(GSLM)を提案する。
汎用学習モジュール(GLM)と特定学習モジュール(SLM)を開発するGSLM
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:16:47 GMT)
Hierarchical Training of Deep Neural Networks Using Early Exiting [50.5] Deep Neural Networksは、ビジョンタスクの最先端の精度を提供するが、トレーニングにはかなりのリソースを必要とする。
現在、彼らはデータを取得するエッジデバイスから遠く離れたクラウドサーバーでトレーニングされています。
本研究では, 通信コスト, トレーニングランタイム, プライバシの懸念を緩和する, ディープニューラルネットワークの新しい階層的トレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:30:16 GMT)
Tensorized LSSVMs for Multitask Regression [48.8] マルチタスク学習(MTL)は、複数のタスク間の関連性を利用してパフォーマンスを向上させる。
低ランクテンソル解析とLast Squares Support Vectorized Least Squares Support Vectorized tLSSVM-MTLを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:36:03 GMT)
Compressed Interaction Graph based Framework for Multi-behavior
Recommendation [46.2] 不均衡なデータ分布とスパースターゲットの振る舞いのため、マルチビヘイビアデータの探索は困難である。
上記の制限を克服するために、圧縮インタラクショングラフベースのフレームワークであるCIGFを提案する。
マルチタスク学習のためのCIGCNの上部に個別の入力を持つMulti-Expert with Separate Input (MESI) ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 13:41:36 GMT)
Wasserstein Actor-Critic: Directed Exploration via Optimism for
Continuous-Actions Control [41.7] Wasserstein Actor-Critic (WAC) は、Wasserstein Q-Learning (WQL) citepwqlにインスパイアされたアクター批判アーキテクチャである。
WACは、Q値の推定値の上限を最適化してポリシー学習プロセスを導くことによって、原則的な方法で探索を実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 10:52:20 GMT)
What Is Missing in IRM Training and Evaluation? Challenges and Solutions [41.6] 環境に依存しないデータ表現と予測を取得する手段として、不変リスク最小化(IRM)が注目されている。
近年の研究では、当初提案されたIRM最適化(IRM)の最適性は、実際は損なわれる可能性があることが判明している。
IRMのトレーニングと評価における3つの実践的限界を特定し,解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 07:06:24 GMT)
Audio-Visual Quality Assessment for User Generated Content: Database and
Method [41.1] 既存のVQA研究の多くは、ユーザのQoEが付随する音声信号にも依存していることを無視して、ビデオの視覚的歪みのみに焦点を当てている。
SJTU-UAVデータベースと呼ばれる最初のAVQAデータベースを構築する。
また、サポートベクタ回帰器(SVR)を介して、一般的なVQA手法とオーディオ機能を融合したAVQAモデルのファミリーを設計する。
実験の結果,VQAモデルは,音声信号の助けを借りて,より正確な品質評価を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:49:42 GMT)
MetaGrad: Adaptive Gradient Quantization with Hypernetworks [38.7] 量子化対応トレーニング(QAT)は、ニューラルネットワークのトレーニングと推論の間、前方通過を加速する。
本稿では,ハイパーネットワークを用いた次のトレーニングの計算グラフに勾配を組み込むことで,この問題を解決することを提案する。
CNNネットワークアーキテクチャの異なるCIFAR-10データセットに対する様々な実験により、我々のハイパーネットワークに基づくアプローチは、勾配量子化ノイズの負の効果を効果的に低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 07:26:34 GMT)
Disentangling Orthogonal Planes for Indoor Panoramic Room Layout
Estimation with Cross-Scale Distortion Awareness [38.1] 複素シーンから平面を前分割することで1次元表現を解き放つことを提案する。
床の境界と天井の境界の対称性を考えると,ソフトフリップ融合戦略も設計する。
4つの人気のあるベンチマークの実験は、既存のSoTAソリューションよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 02:48:14 GMT)
Improving Audio-Visual Video Parsing with Pseudo Visual Labels [33.3] 音声映像解析のためのセグメントレベルの擬似ラベルを生成するための新しい手法を提案する。
これらのラベルをカテゴリー豊かさとセグメント豊かさを考慮して正規化するために, 新たな損失関数を提案する。
高前方のバイナリクロスエントロピー損失の発生時にそれを反転させることにより、擬似ラベルを改善するためにラベルの復調戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 07:21:37 GMT)
Fine-Grained Classification with Noisy Labels [31.1] 雑音ラベル(LNL)を用いた学習は,ラベルが破損したトレーニングセットからモデル一般化を保証することを目的としている。
粒度データセット(LNL-FG)におけるLNLの滅多に研究されていないシナリオについて検討する。
本稿では,識別可能な表現を奨励することによってラベルノイズに直面する雑音耐性教師付きコントラスト学習(SNSCL)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 12:32:45 GMT)
DAG Matters! GFlowNets Enhanced Explainer For Graph Neural Networks [30.2] 我々はGFlowNetsベースのGNN Explainer(GFlowExplainer)という生成構造を提案する。
我々のGFlowExplainerは、サブグラフの確率がその報酬に比例するサブグラフの分布を生成するポリシーを学習することを目的としています。
我々は合成データと実データの両方について広範な実験を行い、質的および定量的な結果はGFlowExplainerの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:15:25 GMT)
Virtual Sparse Convolution for Multimodal 3D Object Detection [27.6] 本稿では,仮想点に基づく3Dオブジェクト検出のための高速かつ効果的なバックボーンであるVirConvNetを提案する。
VirConv は StVD (Stochastic Voxel Discard) と NRConv (Noise-Resistant Submanifold Convolution) の2つの重要な設計で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 04:15:36 GMT)
Towards a Unified Theoretical Understanding of Non-contrastive Learning
via Rank Differential Mechanism [26.2] 非コントラスト学習(BYOL、SimSiam、SwaV、DINO)という名前の様々な手法は、正のペアを単独で整列させることで、自己監督型視覚学習において優れたパフォーマンスが得られることを示す。
非競合学習の既存変種に対する統一的理論的理解を提案する。
我々の理論はランク微分機構 (RDM) と名付けられ、これらの非対称な設計が2分岐出力特性において一貫した階差を生み出すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:36:41 GMT)
ESD: Expected Squared Difference as a Tuning-Free Trainable Calibration
Measure [24.7] 期待される正方偏差(ESD)は、チューニング不要なトレーニング可能なキャリブレーション目標損失である。
従来の手法と比較して,ESDが最良の校正結果をもたらすことを示す。
ESDは、トレーニング中の校正に必要な計算コストを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 18:06:36 GMT)
Model-Agnostic Meta-Learning for Multilingual Hate Speech Detection [24.0] ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチは増加傾向にあり、そのような有害なコンテンツを検出することが大きな牽引力となっている。
HateMAMLはモデルに依存しないメタ学習ベースのフレームワークで、低リソース言語でのヘイトスピーチ検出を効果的に行う。
大規模な実験は、8つの異なる低リソース言語にわたる5つのデータセットで実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 22:28:29 GMT)
CFlowNets: Continuous Control with Generative Flow Networks [23.1] 探索制御タスクの強化学習の代替として,ジェネレーティブフローネットワーク(GFlowNets)を用いることができる。
本稿では,連続制御タスクに適用可能な生成連続フローネットワーク(CFlowNets)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 14:37:47 GMT)
Calibrating Transformers via Sparse Gaussian Processes [22.4] 本稿では,マルチヘッドアテンションブロック(MHA)の出力空間に直接ベイズ推論を行い,その不確実性を校正するスパースガウスプロセスアテンション(SGPA)を提案する。
SGPAベースのトランスフォーマーは、テキスト、画像、グラフ上の一連の予測タスクにおいて、競合予測精度を達成すると同時に、分布内キャリブレーションと分布外ロバストネスと検出の両方を顕著に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:04:17 GMT)
Exploiting Implicit Rigidity Constraints via Weight-Sharing Aggregation
for Scene Flow Estimation from Point Clouds [21.5] 本稿では,特徴量とシーンフローのアップサンプリングのための新しいウェイトシェアリングアグリゲーション(WSA)手法を提案する。
WSAは、推定されたポーズやセグメンテーションされたオブジェクトに依存しておらず、暗黙的に厳密な制約を強制することができる。
我々はWSAFlowNetと呼ばれるエンドツーエンドのシーンフロー推定ネットワークを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:55:57 GMT)
Achieving Counterfactual Fairness for Anomaly Detection [20.6] 本稿では,2つの相,反実データ生成と公正な異常検出からなる,反実的公正な異常検出(CFAD)フレームワークを提案する。
合成データセットと2つの実データセットの実験結果から、CFADは異常を効果的に検出し、反ファクト的公正性を確保することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 04:45:12 GMT)
ConZIC: Controllable Zero-shot Image Captioning by Sampling-Based
Polishing [19.7] 制御可能なゼロショットIC(ConZIC)のフレームワークを提案する。
ConZICのコアは、GibsBERTという新しいサンプリングベースの非自己回帰言語モデルである。
ConZICはZeroCapよりも約5倍高速で、1.5倍高い多様性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 14:59:25 GMT)
Federated Virtual Learning on Heterogeneous Data with Local-global
Distillation [18.0] 局所Global Distillation (FEDLGD) を用いた不均一データに対するフェデレーション仮想学習法を提案する。
FEDLGDは、局所蒸留とグローバル蒸留を組み合わせた、より小さな合成データセットを使用してFLを訓練する。
提案手法は, 蒸留仮想データ量が非常に少ない設定条件下で, 最先端の異種FLアルゴリズムより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 00:35:29 GMT)
AERK: Aligned Entropic Reproducing Kernels through Continuous-time
Quantum Walks [18.0] グラフ分類のためのアラインドエントロピー再生カーネル(AERK)を開発した。
ペアワイズグラフでは、提案されたAERKカーネルは、それぞれのペアの整列頂点の量子シャノンエントロピー間の再現カーネルに基づく類似性を計算することで定義される。
標準グラフデータセットに対する実験的評価は,提案したAERKカーネルがグラフ分類タスクの最先端グラフカーネルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:48:39 GMT)
OASIS: Automated Assessment of Urban Pedestrian Paths at Scale [16.7] モバイル機器を用いて歩道ネットワークデータを抽出する自由かつオープンソースの自動マッピングシステムを開発した。
本稿では,地域交通経路レビューチームの一員である人間測量士とともに,実環境で収集した画像を用いて訓練・テストしたプロトタイプシステムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 01:32:59 GMT)
APE: An Open and Shared Annotated Dataset for Learning Urban Pedestrian
Path Networks [16.7] 歩道やサイクウェイを含む完全な交通網を推定することは、多くの自動化システムにとって不可欠である。
この研究は、都市における歩道、横断歩道、角球の衛星画像、地図画像、アノテーションの新たなデータセットを導入することで、この問題に大規模に対処し始めている。
本稿では,道路ネットワーク情報と提案したデータセットを用いて,接続された歩行者経路網マップを推定するエンド・ツー・エンドのプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 05:08:36 GMT)
IKD+: Reliable Low Complexity Deep Models For Retinopathy Classification [15.5] 網膜症に対するディープニューラルネットワーク(DNN)モデルでは、90%中～90%の予測精度が推定されている。
最先端モデルは複雑で、訓練と展開には相当な計算インフラが必要である。
サイズ,精度,信頼性のトレードオフを取り入れた反復的知識蒸留(IKD)の形式をIKD+と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 03:59:06 GMT)
Estimating Treatment Effects from Irregular Time Series Observations
with Hidden Confounders [15.4] 実世界の時系列には、大規模で不規則で断続的な時系列観測が含まれる。
隠れた共同創設者の存在は 偏見のある治療推定につながる
不規則なサンプルによる連続的な時間設定では、因果関係のダイナミクスを直接扱うことは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 04:55:34 GMT)
DiTTO: A Feature Representation Imitation Approach for Improving
Cross-Lingual Transfer [15.1] ゼロショット転送を改善するためのドメインとしての言語。
我々のアプローチであるDiTTOは、標準のゼロショット微調整法よりも大幅に優れていることを示す。
我々のモデルは、数ショット設定であっても、標準的な微調整法よりも言語間移動がより良くできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 08:42:50 GMT)
Understanding weight-magnitude hyperparameters in training binary
networks [14.7] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、実数値重みの代わりに二重みを用いることにより、コンパクトで効率的である。
現在のBNNでは、トレーニング中に遅延リアルタイム重み付けを使用しており、いくつかのトレーニングハイパーパラメータが実数値ネットワークから継承されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:42:04 GMT)
Multi-Symmetry Ensembles: Improving Diversity and Generalization via
Opposing Symmetries [14.2] 我々は,対称性軸に沿った仮説の多重性を捉えることで,多様なアンサンブルを構築するためのフレームワークであるマルチサイメトリ・アンサンブル(MSE)を提案する。
MSEは、ImageNetのような大規模で多様なデータセットでしばしば必要とされる矛盾する仮説の多重性を効果的にキャプチャする。
その固有の多様性の結果、MSEは一連の転送タスクの分類性能、不確実性、一般化を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 19:11:54 GMT)
Traffic State Estimation with Anisotropic Gaussian Processes from
Vehicle Trajectories [13.5] 本稿では,標準等方性GPカーネルを異方性カーネルに変換するカーネル回転再パラメータ化方式を提案する。
この手法は、固定センサやプローブ車両からのトラフィック状態をインプットするために適用することができる。
我々は,次世代シミュレーション(SIM)とHighDプログラムを用いた実環境トラフィックデータを用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 03:59:17 GMT)
Decompose, Adjust, Compose: Effective Normalization by Playing with
Frequency for Domain Generalization [13.1] ドメイン一般化は、コンピュータビジョンモデルの堅牢性を評価するための主要なタスクである。
正規化においては、統計と正規化された特徴はそれぞれスタイルと内容と見なされる。
本研究では、周波数領域の観点から、振幅と位相をそれぞれスタイルと内容とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 05:23:11 GMT)
Qubit Energy Tuner Based on Single Flux Quantum Circuits [12.4] 超伝導量子ビットのZ制御には、単一磁束量子(SFQ)回路に基づく量子ビットエネルギーチューナ(QET)と呼ばれる装置が提案されている。
QETの鍵となる特徴は、量子ビットの外部フラックスを提供するインダクタループ電流をどのように変化させるかを理解するために分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 02:43:40 GMT)
Demonstration-guided Deep Reinforcement Learning for Coordinated Ramp
Metering and Perimeter Control in Large Scale Networks [12.3] 本研究では,高速道路のランプ計測と同質都市道路の周方向制御の2つの代表的な制御手法について考察する。
本稿では,新しいメソマクロ動的ネットワークモデルを提案し,初めてデモ誘導DRL法を開発した。
研究結果は,大規模ネットワークにおける協調制御のための従来のコントローラとDRLを組み合わせる大きな可能性を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:49:49 GMT)
Extended Agriculture-Vision: An Extension of a Large Aerial Image
Dataset for Agricultural Pattern Analysis [11.1] 農業ビジョンデータセットの改良版(Chiu et al., 2020b)をリリースする。
このデータセットは,3600大,高解像度(10cm/ピクセル),フルフィールド,赤緑色,近赤外画像の事前トレーニングにより拡張する。
下流分類とセマンティックセグメンテーションの両タスクにおいて、異なるコントラスト学習アプローチをベンチマークすることで、このデータの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 17:35:24 GMT)
Good Gottesman-Kitaev-Preskill codes from the NTRU cryptosystem [10.4] 我々は,いわゆるNTRU暗号系の暗号解析から得られた,ランダムなGottesman-Kitaev-Preskill(GKP)符号のクラスを導入する。
NTRU-GKP符号の派生型は、変位ノイズモデルの復号化がNTRU暗号システムの復号化と等価であるという付加的な性質を持つ。
この構造は、GKPコードがどのように古典的誤り訂正、量子誤り訂正、およびポスト量子暗号の側面を橋渡しするかを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 14:39:20 GMT)
Self-Supervised Learning for Biologically-Inspired Place Representation
Generalization across Appearance Changes [10.2] 本研究では,幾何学的変換に敏感ながら外観変化に敏感な学習特徴を自己指導的に検討する。
その結果, 画像記述器の外観不変性, 形状等価性は, 季節や照明の悪条件において, 視覚的位置認識と競合する結果をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 10:14:47 GMT)
Learning Label Encodings for Deep Regression [10.0] 深い回帰ネットワークは、与えられた入力に対して連続的な値を予測する問題の解決に広く利用されている。
回帰のためのラベル符号化の空間は大きい。
本稿では、ネットワーク全体とそのラベルエンコーディングのエンドツーエンドトレーニングのための正規化ラベル学習(RLEL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 00:11:34 GMT)
Demystifying What Code Summarization Models Learned [8.7] 本稿では,コード要約モデルによって発見されたパターンの形式的定義について述べる。
コード要約モデルによって発見されたパターンを要約するためのCFGを生成する。
本稿では,パターンの形式的定義の例として,ロバスト性を評価する新しい手法と,コード要約モデルの精度向上のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 06:06:15 GMT)
RweetMiner: Automatic identification and categorization of help requests
on twitter during disasters [8.3] 破滅的な出来事は人道的な組織にとって不確実な状況を生み出し、被災者への援助を提供する。
災害の際には、助けを求めたり、他人に救いを求めたりして、ソーシャルメディアに目を向ける人が多い。
既存のシステムは、ツイートの前処理とツイートのコンテキストの把握のための効果的な戦略を計画していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 12:21:45 GMT)
MathPrompter: Mathematical Reasoning using Large Language Models [8.0] 大規模言語モデル (LLM) は算術的推論タスクを解く際の性能に制限がある。
MathPrompterはZero-shot-of- Thoughtプロンプト技術を使って複数の代数式やPython関数を生成し、異なる方法で同じ数学問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 04:43:49 GMT)
Conflict-driven Structural Learning Towards Higher Coverage Rate in ATPG [7.8] 本稿では,コンフリクト駆動型構造学習(C)ATPGアルゴリズムを提案する。
SATベースのATPGと比較すると、提案されたCDSLは平均25.6%の停止故障を94.51%の時間で減少させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 01:50:08 GMT)
A General Framework for Learning Procedural Audio Models of
Environmental Sounds [7.5] 本稿では,手続き型自動エンコーダ(ProVE)フレームワークについて,手続き型オーディオPAモデルを学習するための一般的なアプローチとして紹介する。
本稿では, ProVE モデルが従来の PA モデルと敵対的アプローチの両方を音響忠実度で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 12:12:26 GMT)
Self-Asymmetric Invertible Network for Compression-Aware Image Rescaling [6.9] 現実世界のアプリケーションでは、ほとんどの画像は伝送のために圧縮される。
圧縮対応画像再スケーリングのための自己非対称可逆ネットワーク(SAIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 08:33:46 GMT)
RoLNiP: Robust Learning Using Noisy Pairwise Comparisons [6.6] 本稿では,ノイズの多いペアワイズ比較から学習するための頑健なアプローチを提案する。
提案手法は,雑音に富んだペアワイド比較による学習において,頑健な最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 06:28:08 GMT)
Open-Vocabulary Affordance Detection in 3D Point Clouds [6.2] 加速度検出は、様々なロボット応用において難しい問題である。
本稿では,3次元点雲の非有界値を検出するOpen-Vocabulary Affordance Detection (OpenAD)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 12:26:47 GMT)
Improving the quality of dental crown using a Transformer-based method [6.0] 人工歯冠の設計を完全自動で学習する手法を提案する。
本研究では, 歯冠形成の問題点を, 歯の周囲の点雲完備化の課題として取り組んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 14:14:00 GMT)
Synthetic ECG Signal Generation using Probabilistic Diffusion Models [6.0] 本研究では,改良DDPMとWGANGPモデルを用いたWasserstein GANにより合成ECG信号を生成する。
その結果,提案したパイプラインでは,WGAN-GPモデルの方がDDPMよりもはるかに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 18:24:45 GMT)
Towards Improved Illicit Node Detection with Positive-Unlabelled
Learning [5.9] 隠れ正のラベルに対するラベル機構の仮定と評価指標への影響について検討する。
潜在的な正のラベルを隠蔽するPU分類器は、通常の機械学習モデルと比較して性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 17:36:09 GMT)
Attenuating Dynamics of Strongly Interacting Fermionic Superfluids in
SYK Solvable Models [5.6] 我々は,一次元BCSシステムにおける強い相互作用の効果を分析するために,SYKライクなモデルを構築した。
強いSYK相互作用はパーリング順序を抑制する。
崩壊速度はSYK相互作用に対する異なるスケーリング則を示し、ボルツマン方程式で理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 13:56:43 GMT)
Progressive Bayesian Particle Flows based on Optimal Transport Map
Sequences [4.6] 決定論的粒子を用いた最適ベイズフィルタ法を提案する。
フィルタステップは一度に行われず、代わりに粒子は後から徐々に流れていく。
各サブステップにおいて、最適再サンプリングは、等重粒子を等重粒子に置き換える写像によって行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 13:12:43 GMT)
Fixed-point quantization aware training for on-device keyword-spotting [4.4] 本稿では,FXP畳み込みキーワードスポッティング(KWS)モデルを学習し,獲得するための新しい手法を提案する。
我々はこの方法論を2つの量子化学習(QAT)技術と組み合わせる。
我々は,KWSモデルの予測性能を損なうことなく,実行時間を68%削減できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 01:06:16 GMT)
Coupled Multiwavelet Neural Operator Learning for Coupled Partial
Differential Equations [4.2] 本稿では,結合した積分カーネルを分離し,テキスト結合型マルチウェーブレットニューラル演算子(CMWNO)の学習手法を提案する。
提案手法は,従来の学習型解法に比べて精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 03:06:47 GMT)
Lon-e{\aa} at SemEval-2023 Task 11: A Comparison of\\Activation
Functions for Soft and Hard Label Prediction [4.1] 深層ニューラルネットワークモデルの出力層における異なる活性化関数の影響について検討する。
目標は、ソフトラベルを予測することで、不一致の量を定量化することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 17:59:43 GMT)
Chasing Low-Carbon Electricity for Practical and Sustainable DNN
Training [4.0] マイグレーションや延期を伴わずに,トレーニングの炭素フットプリントを削減できるソリューションを提案する。
具体的には、トレーニング中のリアルタイム炭素強度変化を観察し、GPUのエネルギー消費を制御する。
炭素強度のシフトに積極的に適応するために,軽量な機械学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 21:33:29 GMT)
Diffusion Models Generate Images Like Painters: an Analytical Theory of
Outline First, Details Later [3.8] 生成はまずアウトラインにコミットし、さらに詳細をきめ細やかにする必要がある、と私たちは主張します。
対応する逆拡散過程は、ガウスモードで満たされた高次元ランドスケープ上のダイナミクスによってモデル化することができる。
安定拡散のような様々な訓練された無条件および条件拡散モデルの挙動はこれらの予測と一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 20:08:57 GMT)
A Fast Training-Free Compression Framework for Vision Transformers [3.5] トケンプルーニングは、大きなトランスフォーマーモデルの推論を高速化する有効なソリューションとして登場した。
しかし、ViT(Vision Transformer)モデルの加速には、スクラッチからのトレーニングや、追加パラメータによる微調整が必要である。
本研究では, (i) 初期層における高密度特徴抽出器, (ii) 圧縮性に優れたシャープネス最小化モデル, (iii) 局所的・グローバル的トークンマージによる高速な訓練自由圧縮フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 05:34:25 GMT)
Graph-based Representation for Image based on Granular-ball [3.5] 画像をグラフとして表現するための改良されたグラニュラーボール計算法を提案する。
各ノードは画像内の構造的ブロックを表現し、各エッジは2つのノード間の関連を表す。
実験では,画像分類タスクのベンチマークデータセットに対して,提案したグラフ表現を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:39:46 GMT)
Visual Saliency-Guided Channel Pruning for Deep Visual Detectors in
Autonomous Driving [3.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)プルーニングは、リソース制約のあるデバイスにデプロイするデファクトコンポーネントになっている。
本稿では,視覚的検出のための勾配に基づく新しいサリエンシ尺度を提案し,それをチャネルプルーニングのガイドに利用する。
KITTIおよびCOCOトラヒックデータセットの実験は、最先端の競合するアプローチよりもプルーニング手法の有効性と優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 22:08:22 GMT)
MNL-Bandit in non-stationary environments [2.8] 我々は,$tildeOleft(min left sqrtNTL;,; Nfrac13(Delta_inftyK)frac13 Tfrac23 + sqrtNTrightright)$の最悪の動的後悔を伴うアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 21:10:42 GMT)
Efficient Quantum Algorithms for Nonlinear Stochastic Dynamical Systems [2.7] 空間と時間におけるFPEの離散化をChange-Cooperスキームを用いて行い、量子線形系アルゴリズムを用いて線形方程式の結果の解を計算する。
提案する量子スキームをQLSCCA(Quantum Linear Systems Chang-Cooper Algorithm)と呼び,所定の$epsilon$エラー境界内でFPEの解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 17:40:23 GMT)
Quantum sensing of paramagnetic spins in liquids with spin qubits in
hexagonal boron nitride [2.5] 六方晶窒化ホウ素 (hBN) のスピン量子ビットは, 層状ファンデルワールス (vdW) 材料であり, 液体中の常磁性スピンをナノスケールで検出するための有望なセンサとして機能することを示す。
液体中の高コントラスト光磁気共鳴(ODMR)を持続するhBN表面に近接して浅いスピン欠陥を生じる。
ケミカルおよび生物学的応用のための超薄型hBN量子センサの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 05:11:56 GMT)
Affordable Artificial Intelligence -- Augmenting Farmer Knowledge with
AI [2.0] 本稿では,農地の微小気候を予測するためのAI技術について述べる。
この出版物は2016年に開始され、FAOとITUが共同で制作したE-agriculture in Actionシリーズの第5弾である。
農業における既存のAIアプリケーションに対する認識を高め、ステークホルダーに新しいものの開発と複製を促すことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 02:29:52 GMT)
One-shot learning of paired association navigation with biologically
plausible schemas [1.2] 複数のペア・アソシエーション・ナビゲーションタスクにおける一発一発学習はスキーマに依存していると仮定されている。
ここでは、生物学的に妥当なニューラル実装を持つスキーマからそのようなエージェントを構成する。
アクター批判を追加することで、障害が直接の進路を妨げたとしても、エージェントは成功する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 08:26:26 GMT)
Co-Speech Gesture Synthesis using Discrete Gesture Token Learning [1.2] リアルな音声のジェスチャーを合成することは、信じられない動きを作り出す上で重要な問題であるが未解決の問題である。
共同音声ジェスチャーモデルを学ぶ上での課題の1つは、同一発話に対して複数の実行可能なジェスチャー動作が存在することである。
我々は、ジェスチャーセグメントを離散潜在符号としてモデル化することで、ジェスチャー合成におけるこの不確実性に対処する2段階モデルを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 01:42:09 GMT)
Exploring The Potential Of GANs In Biological Sequence Analysis [1.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づくデータ不均衡問題に対する新しいアプローチを提案する。
GANは、実際のデータとよく似た合成データを生成するために利用される。
3つの異なるシーケンスデータセットを用いて3つの異なる分類タスクを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 13:46:45 GMT)
Variational Quantum Classifiers for Natural-Language Text [0.9] 変分量子テキスト分類器(VQTC)に対する3つの潜在的アプローチについて議論する。
1つ目は、テキストをタスク固有の文重み付けを伴う独立した文のグループとして扱う重み付けされたbag-of-sencesアプローチである。
第2のアプローチは、テキストをコア参照を解決したメンバ文の統合として扱う、コア参照解決アプローチである。
一方,第3のアプローチは,文の順序付けと文の意味の合成における単語の相互作用を考慮したDisCoCircモデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 18:00:05 GMT)
A study of the pulse-based variational quantum eigensolver on
cross-resonance based hardware [0.5] 最先端のノイズの多いデジタル量子コンピュータは、短距離量子回路しか実行できない。
変分アルゴリズムは、ノイズの多い量子コンピュータの可能性を解き放つための有望なルートである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 13:01:34 GMT)
Investigating Group Distributionally Robust Optimization for Deep
Imbalanced Learning: A Case Study of Binary Tabular Data Classification [0.4] 不均衡学習のための群分散ロバスト最適化(gDRO)について検討した。
経験的リスク最小化法 (ERM) と古典的不均衡法との比較実験により, gDROの優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 21:20:58 GMT)
Zero-Effort Two-Factor Authentication Using Wi-Fi Radio Wave
Transmission and Machine Learning [0.0] 本稿では,ユーザ環境と機械学習(ML)のユニークな特徴を組み合わせた,ゼロ・エフォート2要素認証(2FA)手法を提案する。
Raspberry Piデバイスを用いたプロトタイプを開発し,提案手法の有効性と実用性を示す実験を行った。
提案システムは2FAとユーザ認証の分野に革命をもたらし、機密情報への安全でシームレスなアクセスの新たな時代を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 21:04:10 GMT)
Topological Quantum Gates in Homotopy Type Theory [0.0] 現実的なトポロジカル量子ゲートの仕様は、パラメータ化された点集合トポロジにおいて驚くほどスリックに定式化されているかを説明する。
我々は、この概念の合流が、トポロジカル量子プログラミングの適切な開発を共同で開始することを提案する。
相補的な記事では、「依存線形」ホモトピーデータ型へのさらなる通過が、どのようにしてこのスキームを完全な量子プログラミング/認証言語へと自然に拡張するかを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:25:49 GMT)
The kinetic Hamiltonian with position-dependent mass [0.0] 我々は,5つの異なる位置依存質量プロファイルに対して,純粋な運動学的ハミルトン群の最も関連性の高い順序付けを系統的に検討する。
運動量と位置演算子の非可換性の結果、有効なポテンシャルの多様性が生成される。
我々は、考慮された25のケースにおいて、エネルギーと解の全スペクトルを解析的に取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 21:23:42 GMT)
The Contribution of Knowledge in Visiolinguistic Learning: A Survey on
Tasks and Challenges [0.0] 視覚言語学(VL)事前学習に用いられる現在のデータセットは、限られた量の視覚的知識と言語的知識しか含まない。
知識グラフ(KG)やLarge Language Model(LLM)といった外部知識ソースは、そのような一般化ギャップをカバーすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 13:12:18 GMT)
Simulating quantum error mitigation in fermionic encodings [0.0] 最大42量子ビットを含むシステムにおける誤差軽減戦略の性能を数値的に検討する。
妥当なノイズ率とシステムサイズでは、計算の忠実度を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 00:05:19 GMT)
Seq-HyGAN: Sequence Classification via Hypergraph Attention Network [0.0] シークエンス分類は、健康におけるゲノム分類やビジネスにおける異常検出など、さまざまな領域における幅広い実世界の応用を有する。
シーケンスデータに明示的な機能がないため、機械学習モデルでは難しい。
本稿では,新しいハイパーグラフ注意ネットワークモデル,Seq-HyGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:53:33 GMT)
Self-tuning hyper-parameters for unsupervised cross-lingual tokenization [0.0] 教師なしトークン化モデルのハイパーパラメータの自動決定のためのメタラーニング手法を実装した。
英語とロシア語の3つの指標の付加的な組み合わせは良い相関関係があることが判明した。
中国語の場合,F1スコアと圧縮係数との間に有意な相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 14:23:02 GMT)
Real-time SLAM Pipeline in Dynamics Environment [0.0] 我々は,RGB-D SLAM と YOLO リアルタイムオブジェクト検出を用いて動的シーンの分割と削除を行い,静的シーン3D を構築するソリューションを提案する。
我々は、セマンティクス、幾何学、物理学を共同で検討できるデータセットを収集し、全ての動的オブジェクトをフィルタリングしながら静的なシーンを再構築することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 00:08:52 GMT)
Real-Time Hand Gesture Identification in Thermal Images [0.0] 我々のシステムは、フレーム内の複数のハンド領域を処理し、リアルタイムアプリケーションで高速に処理することができる。
ジェスチャー10のサーマルイメージデータセットを新たに収集し,手動作認識精度97%を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 05:02:35 GMT)
Quantum Steganography via Coherent and Fock State Encoding in an Optical
Medium [0.0] ステガノグラフィー(英: Steganography)は、情報を秘密によって保護する暗号の代替手段である。
本研究では,光チャネルにおけるフォックとコヒーレント状態を用いたステガノグラフィー通信方式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 03:18:28 GMT)
Quantum Gates Between Mesoscopic Spin Ensembles [0.0] アンサンブルのサイズが小さい極限では、スピンの数に応じてスケールする効果的な結合強度を持つ量子ビットとして扱うことができる。
1ビットと2ビットのゲート操作は高い忠実度で実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 02:49:26 GMT)
Quantum Computation of Phase Transition in Interacting Scalar Quantum
Field Theory [0.0] スカラー量子場理論における相転移の臨界点はガウス効果ポテンシャル(GEP)によって近似できることが示されている。
様々な格子サイズで量子計算を行い、対称性から対称性破壊相への遷移の証拠を得る。
GEPを最小化するために、変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いて、IBM量子ハードウェア上の10箇所のケースを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 14:11:37 GMT)
Modular Safety-Critical Control of Legged Robots [0.0] 脚付きロボットの操作時の安全上の懸念に対処し、広く使用できるようにする必要がある。
本研究は,脚付きロボットの安全性,すなわち転倒の可能性を低下させるモジュール型安全フィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:36:21 GMT)
Integration of Feature Selection Techniques using a Sleep Quality
Dataset for Comparing Regression Algorithms [0.0] その結果,特徴選択法と回帰アルゴリズムの最適組み合わせについて比較した。
この研究の結論は、機械学習を用いた睡眠品質予測の現在の文献を豊かにし、個人の睡眠推奨をパーソナライズするための実践的な重要性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 17:58:25 GMT)
Improved Trajectory Reconstruction for Markerless Pose Estimation [0.0] マーカーレスポーズ推定は、複数の同期および校正されたビューから人間の動きを再構築することを可能にする。
我々は、マーカーレスポーズ推定精度に基づいて、異なるキーポイント検出器と再構成アルゴリズムを試験した。
その結果、トップダウンのキーポイント検出器を用いて暗黙の関数で軌跡を再構築することで、正確で滑らかで解剖学的に妥当な軌跡が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 13:16:02 GMT)
Improved Robustness Against Adaptive Attacks With Ensembles and
Error-Correcting Output Codes [0.0] 本研究では, 誤り訂正出力符号(ECOC)アンサンブルの堅牢性について, アーキテクチャ改善と多様性向上を通じて検討する。
本研究では,適応攻撃に対する包括的ロバストネス評価を行い,アンサンブルの多様性とロバストネスの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 05:05:17 GMT)
Fine-Grained ImageNet Classification in the Wild [0.0] ロバストネステストは、典型的なモデル評価段階で気づかないいくつかの脆弱性やバイアスを明らかにすることができる。
本研究では,階層的知識の助けを借りて,密接に関連するカテゴリのきめ細かい分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 12:25:07 GMT)
Entanglement Entropy Growth in Disordered Spin Chains with Tunable Range
Interactions [0.0] 長距離相互作用するスピン鎖における結合ランダム性が量子クエンチダイナミクスに及ぼす影響について検討する。
alphaalpha_c$ の場合、絡み合いエントロピーは時間とともに力の法則として成長する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 13:27:56 GMT)
Effects of intrinsic decoherence on discord-like correlation measures of
two-qubit spin squeezing model [0.0] 2量子スピンスクイーズモデルにおける量子相関挙動は、固有デコヒーレンスの影響下で研究される。
内因性脱コヒーレンス(内因性脱コヒーレンス)に悩まされ,突然死亡するのに対し,他の手段は内因性脱コヒーレンス(内因性脱コヒーレンス)に対してより堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 11:06:54 GMT)
Dynamic Deep Learning LES Closures: Online Optimization With Embedded
DNS [0.0] 我々は、大規模シミュレーション(LES)におけるディープラーニングクロージャモデルのための新しいオンライントレーニング手法を開発した。
深層学習クロージャモデルは,組込み直接数値シミュレーション(DNS)データを用いてLES計算中に動的に訓練される。
オンライン最適化アルゴリズムは,LES組込みDNS計算における深層学習クロージャモデルを動的に学習するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 06:20:47 GMT)
Double A3C: Deep Reinforcement Learning on OpenAI Gym Games [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)とは、エージェントが未知の環境でどのように行動し、報酬を最大化するかを判断する機械学習の分野である。
両アルゴリズムがOpenAI Gym Atari 2600をプレイしてベンチマークを上回り,両アルゴリズムの強みを生かしたDouble A3Cアルゴリズムの改良版を提案し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 00:06:27 GMT)
Detection of the Arterial Input Function Using DSC-MRI Data [0.0] 動脈入力関数の正確な検出は、灌流血行動態パラメーターを得るための重要なステップである。
動脈入力関数検出の信頼性を向上させるために,いくつかの手法が提案されている。
半自動および完全自動入力関数検出に最もよく用いられる手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 22:30:38 GMT)
Demonstration of quantum correlations that are incompatible with
absoluteness of measurement [0.0] We exploit the tensions between the two dynamics of quantum theory (QT) in the Wigner's Friend thought experiment。
我々は、NoM に対して得られる確率の集合が、AoM に対して得られる集合よりも厳密に大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:01:09 GMT)
Could a Large Language Model be Conscious? [0.0] 最近、大きな言語モデルが知覚的か意識的であるかという議論が広まっている。
意識科学の主流の仮定を考えると、現在のモデルには意識に重大な障害があることが示唆される。
結論として、現在の大規模言語モデルが意識的であるとは考えられませんが、そう遠くない未来において、大規模言語モデルの拡張や後継モデルが意識されている可能性については、真剣に考える必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 19:14:20 GMT)
Comparative Studies of Unsupervised and Supervised Learning Methods
based on Multimedia Applications [0.0] 我々は、参照ビデオの品質評価は、参照ビデオが部分的に利用できる状況において最も必要とされるものであることを優先した。
我々の研究の関心は、人間の視覚的特徴に基づく1つのモデルに効果的な特徴を定式化し、融合することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 4 Mar 2023 16:11:49 GMT)