Spatial-Aware Token for Weakly Supervised Object Localization [137.1] タスク固有の空間認識トークンを,弱教師付き方式で条件定位に提案する。
実験の結果、SATはCUB-200とImageNetの両方で、98.45%と73.13%のGT-known Locで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:38:17 GMT)
Grounding 3D Object Affordance from 2D Interactions in Images [128.6] 接地した3Dオブジェクトは、3D空間内のオブジェクトの'アクション可能性'領域を見つけようとする。
人間は、実演画像やビデオを通じて、物理的世界の物体の余裕を知覚する能力を持っている。
我々は、異なるソースからのオブジェクトの領域的特徴を整合させる、インタラクション駆動の3D Affordance Grounding Network (IAG) を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:37:35 GMT)
Byzantine-Robust Federated Learning with Optimal Statistical Rates and
Privacy Guarantees [123.0] ほぼ最適な統計率を持つビザンチン・ロバスト・フェデレーション学習プロトコルを提案する。
競合プロトコルに対してベンチマークを行い、提案プロトコルの実証的な優位性を示す。
我々のバケットプロトコルは、プライバシー保証手順と自然に組み合わせて、半正直なサーバに対するセキュリティを導入することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 18:33:56 GMT)
The Sample Complexity of Online Contract Design [121.0] オンライン環境での隠れアクションの主エージェント問題について検討する。
各ラウンドにおいて、主席は、各結果に基づいてエージェントへの支払いを指定する契約を投稿する。
エージェントは、自身のユーティリティを最大化する戦略的な行動選択を行うが、プリンシパルによって直接観察できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 17:50:46 GMT)
Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning [120.1] 下流タスクで訓練済みの大規模言語モデルを微調整することは、NLPにおいて重要なパラダイムとなっている。
重み行列のパラメータ予算をその重要度に応じて適応的に割り当てるAdaLoRAを提案する。
我々は,AdaLoRAの有効性を検証するために,自然言語処理,質問応答,自然言語生成に関する事前学習モデルを用いた広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 22:36:25 GMT)
Motion Transformer with Global Intention Localization and Local Movement
Refinement [103.8] 動き TRansformer (MTR) は、大域的意図の局所化と局所的な動きの洗練の合同最適化として、動き予測をモデル化する。
MTRは、限界運動予測と関節運動予測の両方において最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 23:05:00 GMT)
DiffDreamer: Towards Consistent Unsupervised Single-view Scene
Extrapolation with Conditional Diffusion Models [91.9] DiffDreamerは、長いカメラ軌跡を描いた新しいビューを合成できる教師なしのフレームワークである。
画像条件付き拡散モデルでは, 従来のGAN法よりも一貫性を保ちながら, 長距離シーン外挿を効果的に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:07:21 GMT)
On the Neural Tangent Kernel Analysis of Randomly Pruned Neural Networks [91.4] ニューラルネットワークのニューラルカーネル(NTK)に重みのランダムプルーニングが及ぼす影響について検討する。
特に、この研究は、完全に接続されたニューラルネットワークとそのランダムに切断されたバージョン間のNTKの等価性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 20:23:45 GMT)
Towards Diverse Binary Segmentation via A Simple yet General Gated
Network [89.9] 本稿では,バイナリセグメンテーションタスクに対処するシンプルな汎用ネットワーク(GateNet)を提案する。
多段ゲートユニットの助けを借りて、エンコーダからの貴重なコンテキスト情報をデコーダに選択的に送信することができる。
我々は,アトーラス畳み込みを改善するためにFold'操作を導入し,新しい折り畳み畳み畳み畳み畳み込みを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 11:26:36 GMT)
Sharpness-Aware Gradient Matching for Domain Generalization [84.1] ドメイン一般化(DG)の目標は、ソースドメインから他の見えないドメインに学習したモデルの一般化能力を強化することである。
最近開発されたシャープネス・アウェア最小化(SAM)法は、損失景観のシャープネス測定を最小化することで、この目標を達成することを目的としている。
モデルが小さな損失を伴って平らな最小値に収束することを保証するための2つの条件と,シャープネス・アウェア・グラディエントマッチング(SAGM)というアルゴリズムを提案する。
提案手法は5つのDGベンチマークにおける最先端の手法よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 07:25:12 GMT)
Cross-Modal Fine-Tuning: Align then Refine [83.4] ORCAはクロスモーダルな微調整フレームワークであり、単一の大規模事前訓練モデルの適用範囲を様々に拡張する。
ORCAは12のモダリティから60以上のデータセットを含む3つのベンチマークで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 17:05:04 GMT)
The Multiple-Access Channel with Entangled Transmitters [78.8] エンタングル送信機による総和率は、そのような資源を使わずに達成可能な最強の総和率よりも厳密に高いことを示す。
有限次元の補助変数とアンシラを含む単文字式が確立される。
これにより、このレート領域を達成するのに十分な絡み合い率が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:51:08 GMT)
Adaptive Multi-source Predictor for Zero-shot Video Object Segmentation [78.5] ゼロショットビデオオブジェクトセグメンテーションのための適応型マルチソース予測器を提案する。
静的オブジェクト予測器では、RGBソースは、同時に深度および静注ソースに変換される。
実験の結果,提案モデルは3つのZVOSベンチマークにおいて最先端の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:19:29 GMT)
Blind Multimodal Quality Assessment: A Brief Survey and A Case Study of
Low-light Images [73.3] ブラインド画像品質評価(BIQA)は、視覚信号の客観的スコアを自動的に正確に予測することを目的としている。
この分野での最近の発展は、ヒトの主観的評価パターンと矛盾しない一助的解によって支配されている。
主観的評価から客観的スコアへの低照度画像の一意なブラインドマルチモーダル品質評価(BMQA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 09:04:55 GMT)
Powerful and Extensible WFST Framework for RNN-Transducer Losses [71.6] 本稿では,RNN-Transducer (RNN-T) の損失に対する修正の簡易化を目的として,WFST (Weighted Finite-State Transducer) に基づくフレームワークを提案する。
既存のRNN-Tのユースケース関連コードは、拡張とデバッグが難しい。
WFSTを利用したRNN-T実装として、"Compose-Transducer"と"Grid-Transducer"の2つを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:36:33 GMT)
Two-fermion lattice Hamiltonian with first and second
nearest-neighboring-site interactions [68.8] シュレーディンガー作用素 H_lambdamu(K) を粒子対の固定準運動量である T の K を用いて研究する。
各連結成分におけるH_lambdamu(K)の孤立固有値の個数に対する鋭い下界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 20:08:56 GMT)
Geometry-aware Bayesian Optimization in Robotics using Riemannian
Mat\'ern Kernels [64.6] ベイズ最適化のための幾何対応カーネルの実装方法を示す。
この技術は、ロボット工学における制御パラメータチューニング、パラメトリックポリシー適応、構造設計に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 02:19:29 GMT)
Assessing Scientific Contributions in Data Sharing Spaces [64.2] 本稿では、研究者の科学的貢献を測定するブロックチェーンベースのメトリクスであるSCIENCE-indexを紹介する。
研究者にデータ共有のインセンティブを与えるため、SCIENCE-indexはデータ共有パラメータを含むように拡張されている。
本モデルは, 地理的に多様な研究者の出力分布とh-indexの分布を比較して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 19:17:47 GMT)
A Comprehensive Capability Analysis of GPT-3 and GPT-3.5 Series Models [59.5] GPTシリーズモデルは、その例外的な自然言語処理能力により、かなりの注目を集めている。
2つのGPT-3系列モデルと4つのGPT-3.5系列モデルからなる6つの代表モデルを選択する。
21個のデータセットを用いて,9つの自然言語理解タスク(NLU)の性能評価を行った。
実験の結果,NLUタスクにおけるGPTシリーズモデルの全体的な能力は,モデルが進化するにつれて徐々に向上しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:02:04 GMT)
RiDDLE: Reversible and Diversified De-identification with Latent
Encryptor [57.7] 本研究は、Reversible and Diversified De-identification with Latent Encryptorの略であるRiDDLEを提示する。
事前に学習したStyleGAN2ジェネレータ上に構築されたRiDDLEは、潜伏空間内の顔のアイデンティティを暗号化して復号する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:34:51 GMT)
MotionTrack: Learning Robust Short-term and Long-term Motions for
Multi-Object Tracking [56.9] 本研究では,短時間から長期間の軌跡を関連づける統合フレームワークで,堅牢な短期・長期動作を学習するMotionTrackを提案する。
密集した群集に対して,各ターゲットの複雑な動きを推定できる,短時間の軌跡から相互作用認識動作を学習するための新しい対話モジュールを設計する。
極端なオクルージョンのために、ターゲットの履歴軌跡から信頼できる長期動作を学習するための新しいRefind Moduleを構築し、中断された軌跡とそれに対応する検出とを関連付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 12:38:33 GMT)
Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation [54.2] 「多対一」マッピング、意味的不整合、形状変形は、射程射影からの効果的な学習に対する障害となる可能性がある。
RangeFormerは、ネットワークアーキテクチャ、データ拡張、後処理を含む新しい設計を含む、フルサイクルのフレームワークである。
比較対象のLiDARセマンティックスとパノプティックスセグメンテーションのベンチマークにおいて,初めてレンジビュー法が点,ボクセル,マルチビューフュージョンを越えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:12:49 GMT)
Towards Better Out-of-Distribution Generalization of Neural Algorithmic
Reasoning Tasks [51.9] ニューラルネットワーク推論タスクのOOD一般化について検討する。
目標は、ディープニューラルネットワークを使用して入出力ペアからアルゴリズムを学ぶことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:23:33 GMT)
3D Data Augmentation for Driving Scenes on Camera [50.4] 本稿では,Drive-3DAugと呼ばれる3次元データ拡張手法を提案する。
まずNeural Radiance Field(NeRF)を用いて,背景および前景の3次元モデルの再構成を行う。
そして、予め定義された背景の有効領域に適応した位置と向きの3Dオブジェクトを配置することにより、拡張駆動シーンを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 05:51:05 GMT)
S-Prompts Learning with Pre-trained Transformers: An Occam's Razor for
Domain Incremental Learning [47.4] 最先端のディープニューラルネットワークは、継続的な学習における破滅的な忘れの問題にまだ対処できていない。
そこで本研究では,S-Prompting(S-Prompting)と呼ばれる単純なパラダイムと,忘れる度合いを高く抑えるための2つの具体的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 09:45:49 GMT)
Frequency-Modulated Point Cloud Rendering with Easy Editing [46.3] 新規なビュー合成のための効率的なポイントクラウドレンダリングパイプラインを開発する。
私たちのパイプラインはリアルタイムレンダリングとユーザフレンドリな編集をサポートしています。
暗黙的なレンダリングとは対照的に、私たちのパイプラインはポイントクラウド操作に基づく高忠実なインタラクティブな編集をサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:37:47 GMT)
Revisiting Automatic Question Summarization Evaluation in the Biomedical
Domain [45.8] 我々は,生物医学的質問要約タスクの4つの側面から,要約品質の人間による評価を行う。
人間の判断に基づいて、現在の自動メトリクスと要約システムで注目すべき特徴を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:28:01 GMT)
Non-equispaced Fourier Neural Solvers for PDEs [43.4] textscNFSは、非等価シナリオで乱流をモデル化するメッシュ不変推論機能を備えたMLベースの最初の方法である。
MAEは42.85%の費用で優れた性能を達成し、不平等なデータを少ない精度で処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:52:33 GMT)
DC-CCL: Device-Cloud Collaborative Controlled Learning for Large Vision
Models [43.4] 我々は,DC-CCLと呼ばれるデバイスクラウド協調制御学習フレームワークを提案する。
DC-CCLは、ベースモデルを2つのサブモデルに分割する。ひとつはクラウド側サンプルから学習するための大きなサブモデル、もうひとつはデバイス側サンプルから学習し、デバイス-クラウド知識融合を実行するための小さなサブモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:35:12 GMT)
BLiRF-RF: Bandlimited Radiance Fields for Dynamic Scene Modeling [43.2] 本稿では,帯域制限された高次元信号の合成としてシーンを定式化し,時間と空間を分解するフレームワークを提案する。
我々は、照明、テクスチャ、長距離ダイナミクスの変化を含む複雑な動的シーンにまたがる魅力的な結果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:10:40 GMT)
Diff-UNet: A Diffusion Embedded Network for Volumetric Segmentation [41.6] 医療用ボリュームセグメンテーションのための新しいエンドツーエンドフレームワークDiff-UNetを提案する。
提案手法では,拡散モデルを標準U字型アーキテクチャに統合し,入力ボリュームから意味情報を効率的に抽出する。
われわれは,MRI,肝腫瘍,多臓器CTの3種類の脳腫瘍について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:06:18 GMT)
Taming Diffusion Models for Audio-Driven Co-Speech Gesture Generation [41.3] DiffGesture (DiffGesture) という,拡散に基づく新しいフレームワークを提案する。
DiffGestureは、より優れたモードカバレッジとより強力なオーディオ相関を備えたコヒーレントなジェスチャーをレンダリングする、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:11:51 GMT)
Point-MA2E: Masked and Affine Transformed AutoEncoder for
Self-supervised Point Cloud Learning [39.8] 我々は、一般的なマスキング戦略を補完するために、全ての入力ポイントを一定の規則で破壊するアフィン変換を促進する。
我々はエンコーダ・デコーダモデルを学び、オリジナルの点雲を破損したバージョンから再構築する。
提案するコンポーネントの詳細な分析を行い,Point-MA2Eの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 02:41:36 GMT)
Modeling the Trade-off of Privacy Preservation and Activity Recognition
on Low-Resolution Images [38.3] 低解像度の画像センサを用いたコンピュータビジョンシステムは、インテリジェントなサービス(例えば、アクティビティ認識)を提供することができるが、ハードウェアレベルから不要な視覚的プライバシ情報を保持できる。
プライバシ保護と機械学習性能のトレードオフをモデル化することで、将来のプライバシ保護コンピュータビジョンシステムを導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:23:10 GMT)
SemDeDup: Data-efficient learning at web-scale through semantic
deduplication [34.4] 本稿では,事前学習したモデルの埋め込みを利用して意味的重複を識別・除去するSemDeDupを紹介する。
SemDeDupは、パフォーマンス損失を最小限に抑え、トレーニング時間の半減を効果的に行うことができることを示す。
また、部分的にキュレートされたデータセットであるC4でトレーニングされた言語モデルの解析により、SemDeDupは、効率の向上を提供しながら、以前のアプローチよりも改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:12:47 GMT)
Causal Confusion and Reward Misidentification in Preference-Based Reward
Learning [33.9] 選好から学習する際の因果的混乱と報酬的誤認について検討した。
その結果,非因果的障害の特徴,優先条件のノイズ,部分的状態観察性の存在が,報酬の誤認を悪化させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 20:44:45 GMT)
Discovering Predictable Latent Factors for Time Series Forecasting [33.3] 我々は,観測可能な時系列によって示唆される本質的な潜伏因子を推定するための新しい枠組みを開発する。
予測可能性,充足性,識別性という3つの特性を導入し,これらの特性を強力な潜伏力学モデルを用いてモデル化する。
複数の実データに対する実験結果から, 時系列予測の手法の有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:37:37 GMT)
3DQD: Generalized Deep 3D Shape Prior via Part-Discretized Diffusion
Process [32.4] 複数の3次元タスクに適した,一般化された3次元形状生成モデルを開発した。
設計は、提案した3次元形状先行モデルに高忠実度、多彩な特徴と、相互モダリティアライメントの能力を併用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 12:50:29 GMT)
The Challenge of Differentially Private Screening Rules [32.2] 線形回帰とロジスティック回帰のための最初の微分プライベートスクリーニングルールを開発する。
そこで我々は,プライバシーを確保するために付加されるノイズの量によって,有用なプライベートスクリーニングルールを策定する作業の難しさを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 01:45:34 GMT)
Machine learning with data assimilation and uncertainty quantification
for dynamical systems: a review [32.0] 近年、DA、UQ、機械学習(ML)技術の組み合わせに多くの努力がなされている。
これらの研究は、高次元力学系におけるいくつかの重要な課題に対処しようとしている。
本稿では,この学際分野における最先端研究について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 17:23:52 GMT)
Divide and Conquer: Answering Questions with Object Factorization and
Compositional Reasoning [30.4] 本稿では,基本的対象分解法とニューラルモジュールネットワークからなる統合フレームワークを提案する。
本手法は, 対象物の特徴に基づいて分解し, 幅広い対象物を表すプロトタイプを自動的に導出する。
これらのプロトタイプにより、提案するネットワークは、共通意味空間上でオブジェクトの類似性を測定することによって、オブジェクトを関連付ける。
トレーニング中の可利用性に関わらず、多様なオブジェクトで質問に答えることができ、偏りのある質問応答分布の問題を克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 19:37:28 GMT)
Learning for Vehicle-to-Vehicle Cooperative Perception under Lossy
Communication [30.1] 本稿では,V2V協調知覚におけるコミュニケーションの損失による副作用(例えば,検出性能低下)について検討する。
損失通信の副作用を軽減するため,新しい中間LC対応機能融合法を提案する。
提案手法は,V2V通信における協調点雲を用いた3次元物体検出に極めて有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 21:38:20 GMT)
Dual-distribution discrepancy with self-supervised refinement for
anomaly detection in medical images [29.6] 我々は、既知の正規画像と未ラベル画像を利用するために、一級半教師付き学習(OC-SSL)を導入する。
再構成ネットワークのアンサンブルは、正規画像の分布と、正規画像と未ラベル画像の両方の分布をモデル化するように設計されている。
本稿では,異常を直接検出するのではなく,異常スコアを改良する自己教師型学習の新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 09:13:09 GMT)
HybridMIM: A Hybrid Masked Image Modeling Framework for 3D Medical Image
Segmentation [29.2] HybridMIMは3次元医用画像セグメンテーションのためのマスク付き画像モデリングに基づく新しいハイブリッド自己教師型学習手法である。
医用画像の意味情報を3段階に分けて学習し,1)3次元画像の重要な内容を再構成する部分領域予測を行うことにより,トレーニング前の時間負担を大幅に軽減する。
提案するフレームワークは,エンコーダバックボーンとしてCNNとトランスフォーマーの両方をサポートするとともに,イメージセグメンテーションのためのデコーダの事前トレーニングも可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:43:12 GMT)
An Empirical Study of Pre-trained Language Models in Simple Knowledge
Graph Question Answering [28.3] 大規模事前学習型言語モデル(PLM)は、最近大きな成功を収め、自然言語処理(NLP)のマイルストーンとなった。
近年、知識グラフ質問応答 (KGQA) の研究において、BERT やその変種は KGQA モデルにおいて必要となっている。
我々は、KGQAにおける異なるPLMの性能を比較し、より大規模なKGに対する3つのベンチマークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:57:09 GMT)
Local-to-Global Panorama Inpainting for Locale-Aware Indoor Lighting
Prediction [28.2] 単一視点の画像からパノラマ的な室内照明を予測することは、コンピュータビジョンとグラフィックスの基本的な問題である。
最近の手法は主に、ワープされたパノラマの不足した内容を満たすために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存している。
大規模パノラマ塗布における局所的・言語的戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 06:18:49 GMT)
Risk-Limiting Audits for Condorcet Elections [27.1] コンドルチェットの選挙を、さまざまなバリエーションで効率的に監査する方法を示します。
また、IRVとCondorcet選挙の監査効率(どれだけの投票がサンプリングされるか)を比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 22:08:17 GMT)
Multi-Modal Continual Test-Time Adaptation for 3D Semantic Segmentation [26.7] 連続テスト時間適応(CTTA)は、目標ドメインが定常ではなく時間とともに動的であることを仮定して、従来のテスト時間適応(TTA)を一般化する。
本稿では3次元セマンティックセグメンテーションのためのCTTAの新たな拡張として,Multi-Modal Continual Test-Time Adaptation (MM-CTTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:51:19 GMT)
Representation Bias in Data: A Survey on Identification and Resolution
Techniques [26.1] データ駆動型アルゴリズムは、それらが扱うデータと同程度にしか機能しないが、データセット、特にソーシャルデータはしばしば、マイノリティを適切に表現できない。
データにおける表現バイアスは、歴史的差別から、データ取得と作成方法におけるバイアスのサンプリングまで、さまざまな理由により起こりうる。
本稿では,後日どのように消費されるかに関わらず,表現バイアスをデータセットの特徴として同定し,解決する方法についての文献をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 18:04:02 GMT)
Energy-Efficient Cellular-Connected UAV Swarm Control Optimization [25.3] セル接続型UAVSwarmネットワークにおける2相指令制御(C&C)伝送方式を提案する。
制約付きマルコフ決定過程として問題を定式化し、最適方針を求める。
我々のアルゴリズムは、エネルギー制約下で共通C&Cを受信するUAVの数を最大化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 11:42:04 GMT)
GazeReader: Detecting Unknown Word Using Webcam for English as a Second
Language (ESL) Learners [24.0] 本稿では,Webカメラのみを用いた未知語検出手法であるGazeReaderを提案する。
GazeReaderは学習者の視線を追跡し、トランスフォーマーベースの機械学習モデルを適用し、テキスト情報をエンコードして未知の単語を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:55:49 GMT)
Extracting Class Activation Maps from Non-Discriminative Features as
well [24.0] 分類モデルからのクラスアクティベーションマップ(CAM)は、しばしば前景オブジェクトのカバレッジが低くなる。
本稿では,識別不能な特徴を明示的にキャプチャするCAMの新しい計算手法を提案する。
結果のKクラスタセンターは、ローカルプロトタイプと呼ばれ、"head"、"leg"、"body"の"sheep"といったローカルセマンティクスを表しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:47:42 GMT)
Crowd Counting with Online Knowledge Learning [23.6] 本稿では,クラウドカウントのためのオンライン知識学習手法を提案する。
本手法は,2つの独立したネットワークを1つのアーキテクチャに統合するエンドツーエンドのトレーニングフレームワークを構築する。
本手法は,パラメータがはるかに少ないにもかかわらず,最先端手法に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 03:27:57 GMT)
Confidence Attention and Generalization Enhanced Distillation for
Continuous Video Domain Adaptation [23.4] 連続ビデオドメイン適応(CVDA、Continuous Video Domain Adaptation)は、ソースモデルが個々の変更対象ドメインに適応する必要があるシナリオである。
CVDAの課題に対処するため,遺伝子組み換え型自己知識解離(CART)を用いた信頼性保証ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:40:10 GMT)
Byzantine-Resilient Federated Learning at Edge [20.7] 重み付きデータを処理できるビザンチン耐性降下アルゴリズムを提案する。
また,学習過程におけるコストを考慮したアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:14:16 GMT)
Client Selection for Generalization in Accelerated Federated Learning: A
Multi-Armed Bandit Approach [20.3] フェデレート・ラーニング(Federated Learning, FL)は、ローカルデータセットを保持する複数のノード(すなわちクライアント)にわたるモデルをトレーニングするために使用される機械学習(ML)パラダイムである。
FL(Bandit Scheduling for FL)と呼ばれる,この目標を達成するための新しいアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 09:45:58 GMT)
GraVoS: Voxel Selection for 3D Point-Cloud Detection [20.1] 大規模な3次元シーンにおける3次元物体検出は、3次元点雲の空間性と不規則性のために困難である。
我々は,要素(ボクセル)を付加するのではなく,要素(ボクセル)を除去することでシーンを変更することを提案する。
このアプローチでは、両方のタイプのデータセットの不均衡に対応する方法で、"意味のある"ボクセルを選択します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:26:05 GMT)
Lorentz Equivariant Model for Knowledge-Enhanced Hyperbolic
Collaborative Filtering [19.6] 我々は,知識グラフ(KG)から事前補助情報を導入し,ユーザ・テムグラフを支援する。
我々は、厳密なローレンツ群同変知識強化協調フィルタリングモデル(LECF)を提案する。
LECFは最先端の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, 18 Mar 2023 02:10:10 GMT)
EarCough: Enabling Continuous Subject Cough Event Detection on Hearables [19.1] 粗いモニタリングは、新しい個別の肺健康への応用を可能にする。
本稿では,エッジコンピューティングの可聴部における連続的な被写体コークス事象検出を可能にするEarCoughを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:03:32 GMT)
A Framework for Generalizing Critical Heat Flux Detection Models Using
Unsupervised Image-to-Image Translation [18.8] 臨界熱流束(CHF)は、熱沸騰に失敗すると、装置の故障につながる急激な温度上昇を引き起こす可能性があるため、熱沸騰に不可欠である。
多くの機械学習モデルはCHFを検出するために存在するが、異なるドメインのデータでテストした場合、その性能は大幅に低下する。
教師なしの方法で訓練されたCHF検出モデルの一般化性と適応性をサポートする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, 18 Mar 2023 02:46:38 GMT)
Uncertainty-Aware Optimal Transport for Semantically Coherent
Out-of-Distribution Detection [18.6] SCOOD(Semantically coherent out-of-distribution)検出は、ラベルなしの余分な集合にアクセスして、意図したデータ分布からアウトリーチを識別することを目的としている。
分布内および分布外サンプルの共存は、区別されない場合の過剰適合を悪化させる。
提案手法は,セマンティックな表現の割り当てを促進するため,不確実性の変動コストを推定するエネルギーベース輸送機構から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:22:59 GMT)
Inverse Cubature and Quadrature Kalman filters [18.2] 多くの対逆的設定は、EKFの線形化がしばしば失敗する、高度に非線形なシステムモデルを含む。
逆立方体KF(I-CKF)と逆立方体KF(I-QKF)を開発する。
指数平均二乗有界感におけるフィルタの安定性条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 03:48:39 GMT)
LossMix: Simplify and Generalize Mixup for Object Detection and Beyond [17.5] LossMixは単純だが汎用的で効果的な正規化であり、物体検出器の性能と堅牢性を高める。
PASCAL VOCとMS COCOデータセットの実証結果は、LossMixが現在一般的な混合戦略を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 06:13:30 GMT)
UNREAL:Unlabeled Nodes Retrieval and Labeling for Heavily-imbalanced
Node Classification [17.2] スクイードラベルの分布は実世界のノード分類タスクでよく見られる。
本稿では,反復的なオーバーサンプリング手法UNREALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 09:23:13 GMT)
Stop Words for Processing Software Engineering Documents: Do they
Matter? [17.1] ソフトウェア工学における停止語除去の有用性について検討する。
1万のStack Overflow質問から,ソフトウェア工学関連テキストのコーパスを構築した。
従来の情報理論を用いて200個のドメイン固有停止語を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:39:23 GMT)
Long-Range Transformers for Dynamic Spatiotemporal Forecasting [16.4] グラフニューラルネットワークに基づく手法は、変数関係を明示的にモデル化する。
ロングランジ変換器は、この拡張シーケンスに沿って時間、値、情報の相互作用を一緒に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 03:03:25 GMT)
Mutilmodal Feature Extraction and Attention-based Fusion for Emotion
Estimation in Videos [16.3] ABAW(Affective Behavior Analysis in the-wild)に関するCVPR 2023コンペティションについて紹介する。
我々は、音声、ポーズ、画像など、競合データセットから異なる長さのビデオから抽出したマルチモーダル特徴を利用した。
本システムでは,検証データセット上での0.361の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:08:06 GMT)
Inductive Attention for Video Action Anticipation [16.2] 我々は、現在の予測を将来の行動を予測するクエリとして活用する、IAMと呼ばれるインダクティブアテンションモデルを提案する。
提案手法は,複数の大規模エゴセントリックビデオデータセット上での最先端の予測モデルより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:48:38 GMT)
Is Prompt All You Need? No. A Comprehensive and Broader View of
Instruction Learning [16.1] タスクのセマンティクスは入力から出力までの例のセットやテキストによる命令で表現できる。
コミュニティは、NLPの新しい監視-探索パラダイム、すなわちタスク命令から学ぶことに、ますます関心を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 19:17:47 GMT)
Practical Cross-System Shilling Attacks with Limited Access to Data [14.9] シリング攻撃では、敵側がいくつかの偽ユーザプロファイルをRecommender System(RS)に注入し、ターゲットアイテムのプロモーションや削除を行う。
本稿では,実用的なシリング攻撃手法が持つべき特性を分析し,クロスシステムアタックという新たな概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:29:20 GMT)
Learning-Augmented Algorithms for Online Steiner Tree [14.5] 本稿では,どの端末がオンラインにやってくるかを予測するアルゴリズムについて考察する。
予測は誤りであり、アルゴリズムのパフォーマンスは誤って予測された端末の数によってパラメータ化される。
新たなオンラインアルゴリズムは,適度に正確な予測でも高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 12:33:03 GMT)
ExplainFix: Explainable Spatially Fixed Deep Networks [13.6] ExplainFixは、ディープ畳み込みニューラルネットワークの原則のセットである。
モデルは、完全に学習されたモデルより最大100倍少ない空間フィルタカーネルを持つ。
我々の経験的分析により、ExplainFixは学習率の増大とモデルサイズの変化に対する堅牢性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 12:57:08 GMT)
Pseudo Supervised Metrics: Evaluating Unsupervised Image to Image
Translation Models In Unsupervised Cross-Domain Classification Frameworks [13.3] クロスドメイン分類アプリケーションをサポートするPseudo Supervised Metricsと呼ばれる新しい手法を提案する。
我々は,FIDなどの非教師付き指標よりも,真の教師付き指標と高い相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 02:42:18 GMT)
Learn, Unlearn and Relearn: An Online Learning Paradigm for Deep Neural
Networks [12.5] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のためのオンライン学習パラダイムであるLearning, Unlearn, and Relearn(LURE)を紹介する。
LUREは、モデルの望ましくない情報を選択的に忘れる未学習フェーズと、一般化可能な特徴の学習を強調する再学習フェーズとを交換する。
トレーニングパラダイムは、分類と少数ショット設定の両方において、データセット間で一貫したパフォーマンス向上を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:45:54 GMT)
Active Learning for Event Extraction with Memory-based Loss Prediction
Model [12.5] イベント抽出は、多くの産業アプリケーションシナリオにおいて重要な役割を果たす。
イベントアノテーションのコストを削減するために,アクティブラーニング(AL)技術を導入する。
バッチベースの選択戦略とメモリベース損失予測モデル(MBLP)を提案し,ラベルのないサンプルを効率的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 03:55:06 GMT)
SOCS: Semantically-aware Object Coordinate Space for Category-Level 6D
Object Pose Estimation under Large Shape Variations [12.3] カテゴリーレベルの6Dポーズ推定に対する学習に基づくほとんどのアプローチは、正規化オブジェクト座標空間(NOCS)を中心に設計されている。
本稿では,意味的に意味のある対応を持つキーポイントのスパースセットによって導かれるオブジェクトをワープ・アンド・アライメントすることで,セマンティック・アウェアなオブジェクトコーディネート・スペース(SOCS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 06:34:16 GMT)
Identification of Novel Classes for Improving Few-Shot Object Detection [12.0] Few-shot Object Detection (FSOD) メソッドは、クラス毎に少数のトレーニングサンプルのみを使用して、堅牢なオブジェクト検出を実現することで、改善を提供する。
我々は、FSOD性能を向上させるためのトレーニング中に、未ラベルの新規物体を正のサンプルとして検出し、利用するための半教師付きアルゴリズムを開発した。
実験の結果,本手法は既存のSOTA FSOD法よりも有効であり,優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:12:52 GMT)
DevelSet: Deep Neural Level Set for Instant Mask Optimization [11.8] 逆リソグラフィ技術 (ILT) が注目され, 新興のOPCソリューションで普及しつつある。
本稿では,GPUおよびディープニューラルネットワーク(DNN)による金属層用レベルセットOPCフレームワークであるDevelSetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 13:48:53 GMT)
Stall Number Detection of Cow Teats Key Frames [11.8] このデータセットは、1042のトレーニングイメージと、0から60までのストール番号を持つ261のテストイメージを含む。
実験結果は、停止数認識における92%の精度と、停止数位置予測における40.1%のIoUスコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:56:29 GMT)
Lung segmentation with NASNet-Large-Decoder Net [11.8] 肺がんは、人間の生命と健康を脅かす深刻な疾患として現れてきた。
まず,NASNet-Largeをエンコーダとし,次いでデコーダアーキテクチャを用いた肺画像分割モデルを提案する。
実験結果から,0.92ダイスを用いた精度のセグメンテーションモデルは,最先端の性能よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 02:52:16 GMT)
Just Noticeable Visual Redundancy Forecasting: A Deep Multimodal-driven
Approach [11.6] JND(Just noticeable difference)とは、人間の目が知覚できない最大の視覚変化を指す用語である。
本稿では,JNDモデリングをエンドツーエンドのマルチモーダル,すなわちhmJND-Netの観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 09:36:59 GMT)
Multi-Semantic Interactive Learning for Object Detection [11.4] 本稿では,異なる分野間の意味的関連性を検討するために,マルチセマンティック・インタラクティブ・ラーニング(MSIL)を提案する。
MSILはプラグイン・アンド・プレイコンポーネントとして既存のオブジェクト検出ネットに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 13:14:15 GMT)
User-Centered Design (IX): A "User Experience 3.0" Paradigm Framework in
the Intelligence Era [11.3] 本稿では,インテリジェンス時代の"UX 3.0"パラダイムフレームワークとそれに対応するUX方法論システムを提案する。
UX 3.0"パラダイムには、エコロジーエクスペリエンス、イノベーション対応エクスペリエンス、AI対応エクスペリエンス、人間-AIインタラクションベースのエクスペリエンス、人間-AIコラボレーションベースのエクスペリエンスの5つのカテゴリが含まれている。
UX 3.0"パラダイムの提案は、既存のUXメソッドの改善を支援し、インテリジェントシステム開発におけるUXの研究と応用に対する方法論的なサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:34:25 GMT)
Requirement Formalisation using Natural Language Processing and Machine
Learning: A Systematic Review [11.3] 我々は,要求工学におけるNLP技術とML技術の現状を概説するために,体系的な文献レビューを行った。
NLPアプローチは、構造化データと半構造化データに対する一次操作である自動RFに使用される最も一般的なNLP手法であることがわかった。
また,本研究では,従来のML技術が研究に大きく貢献する代わりに,Deep Learning(DL)技術が広く用いられていることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 17:36:21 GMT)
Vision Transformer-based Model for Severity Quantification of Lung
Pneumonia Using Chest X-ray Images [11.1] 我々は、新型コロナウイルスや他の肺疾患の重症度を定量化するために、少数のトレーニング可能なパラメータに依存するビジョントランスフォーマーベースのニューラルネットワークモデルを提案する。
本モデルでは,比較的低い計算コストで高一般化性で重大度を定量化する上で,ピーク性能を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 12:38:23 GMT)
Hybrid Systems Neural Control with Region-of-Attraction Planner [10.9] 汎用ハイブリッドシステムを制御するために,階層型ニューラルネットワーク(NN)に基づく手法を提案する。
我々は,車追跡制御,ポゴボットナビゲーション,二足歩行運動において,新たな理論的安定性を保証するとともに,実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:26:24 GMT)
NAISR: A 3D Neural Additive Model for Interpretable Shape Representation [10.4] 解釈可能な形状表現のための3次元ニューラル付加モデルを提案する。
本手法は, 形状人口の傾向を把握し, 形状移動による患者固有の予測を可能にする。
小児上気道の形状再構成, 形状異方性, 形状変化, 形状移動について, NAISRを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 12:13:19 GMT)
Channel-Aware Distillation Transformer for Depth Estimation on Nano
Drones [10.0] 本稿では,ナノドローンの障害物回避のための軽量CNN深度推定ネットワークを提案する。
知識蒸留(KD)にインスパイアされたCADiT (Channel-Aware Distillation Transformer) を提案する。
提案手法はKITTIデータセット上で検証され,超低消費電力マイクロプロセッサGAP8を用いたナノドローンCrzyflieで試験された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:45:34 GMT)
Revisiting the Plastic Surgery Hypothesis via Large Language Models [9.9] 本稿では,大規模言語モデルを直接利用するFitRepairと,ドメイン固有の2つの微調整戦略と,より強力なAPR戦略とを組み合わせたFitRepairを提案する。
広く研究されているDefects4j 1.2と2.0データセットに関する実験は、FitRepairが89と44のバグを修正したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 20:33:46 GMT)
Mixing Backward- with Forward-Chaining for Metacognitive Skill
Acquisition and Transfer [9.7] 学生は、デフォルトのフォワードチェア(FC)とバックワードチェア(BC)戦略をサポートするロジックチューターで訓練された。
我々は,BCとFCの混合が非StrTime学生の教育戦略と時間意識に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:44:10 GMT)
CroSel: Cross Selection of Confident Pseudo Labels for Partial-Label
Learning [9.5] 部分ラベル学習(Partial-label Learning, PLL)は, 弱い教師付き学習問題である。
モデルからの履歴予測情報を利用して,ほとんどのトレーニング例で真のラベルを識別する「クロセル」と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:48:16 GMT)
Bootstrap The Original Latent: Learning a Private Model from a Black-box
Model [9.4] ユーザが自分のプライベートモデルをよりよく訓練するための、Back-Propagated Black-Box Adaptation (BPBA) という新しい設定を提案する。
また,ベース/ソースモデルを完全に活用するためのBootstrap The Original Latent(BTOL)という新たなトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 18:13:28 GMT)
Practical and Matching Gradient Variance Bounds for Black-Box
Variational Bayesian Inference [8.9] BBVI は勾配降下文学で用いられる$ABC$条件に対応する整合性を満たすことを示す。
また,平均場パラメタライゼーションのばらつきは,次元依存性が良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 19:07:14 GMT)
Mobile Edge Adversarial Detection for Digital Twinning to the Metaverse
with Deep Reinforcement Learning [8.5] 拡張現実(AR)支援運転など、無数の応用のためには、物理世界シーンをメタバースにリアルタイムにデジタルツインニングする必要がある。
AR支援運転では、物理的環境シーンはまずInternet of Vehicles (IoVs)によって捉えられ、Metaverseにアップロードされる。
中央メタバースマップサービスプロバイダ(MMSP)は、すべてのIoVから情報を収集し、中央メタバースマップを開発する。
Metaverse Mapからの情報はオンデマンドで個々のIoVにダウンロードでき、ドライバーにARシーンとして配信される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 00:03:50 GMT)
Detection of Uncertainty in Exceedance of Threshold (DUET): An
Adversarial Patch Localizer [8.5] 敵パッチなどの物理世界攻撃に対する防衛の開発は、研究コミュニティ内で勢いを増している。
我々は不確実性に基づく逆パッチローカライザを導入することにより、逆パッチ検出の分野に貢献する。
このアルゴリズムは、逆パッチのローカライゼーションに対する信頼性を保証するためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 00:07:26 GMT)
A Trainable Approach to Zero-delay Smoothing Spline Interpolation [8.1] スムーズな信号は、データサンプルが利用可能になり、後続のデータにアクセスできなくなると、順次再構成されなければならない。
ここで各ステップは、コストメトリックを最小化しながら、スムーズな信号再構成を保証するピースを出力する。
本稿では,この累積コストを平均でさらに削減するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 21:36:58 GMT)
Uncertainty-aware U-Net for Medical Landmark Detection [7.6] 現在の熱マップに基づくほとんどの手法は、それぞれのランドマークの分布は等方性であり、現実とは一致しないかもしれないと仮定している。
対象ガウス分布の共分散行列を予測するために,ピラミッド共分散予測器というモジュールを提案する。
実験により、ピラミッド共分散予測器は分布を正確に予測し、解剖学的ランドマーク検出の性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 06:55:26 GMT)
Limit distribution of partial transposition of block random matrices [7.4] 対応する確率変数の自由累積関係を求める。
応用として、我々は共完全正およびk-正の写像の新しい族を導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 13:45:21 GMT)
On the rise of fear speech in online social media [7.1] 恐怖のスピーチは、名前が示すように、ターゲットのコミュニティに対する恐怖を呼び起こそうとしている。
本稿では,Gab.comから収集した400K以上の恐怖音声と700K以上のヘイトスピーチ投稿の頻度を理解するための大規模研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 02:46:49 GMT)
The Power of Nudging: Exploring Three Interventions for Metacognitive
Skills Instruction across Intelligent Tutoring Systems [6.6] 学生は、デフォルトのフォワードチェーンと後方チェーン戦略をサポートするロジックチューターで訓練された。
本研究では,デフォルトの学生に,どの戦略を論理教師に教えるか,いつどのように使うかを教えるための3種類の介入について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:27:51 GMT)
Continuous Sign Language Recognition with Correlation Network [6.4] 本研究では, フレーム間の物体軌跡を明示的に捕捉し, 利用するための相関ネットワーク (CorrNet) を提案する。
CorrNetは、4つの大規模データセットで新しい最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 12:31:42 GMT)
Don't Lie to Me! Robust and Efficient Explainability with Verified
Perturbation Analysis [6.2] 摂動空間を徹底的に探索することを保証する最初の説明可能性法であるEVAを紹介する。
モデル決定を駆動する可能性が最も高い入力変数を効率よく特徴付けるために、検証された摂動解析の有益性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:45:10 GMT)
DeAR: Debiasing Vision-Language Models with Additive Residuals [5.7] 大規模な事前学習型視覚言語モデル(VLM)は、リッチで適応可能な画像とテキスト表現を提供する。
これらのモデルは、トレーニングデータ中の様々なアイデンティティ群が歪んだ分布のため、社会的バイアスに悩まされる。
本稿では,元の表現をオフセットする付加的残像表現を学習する新しいデバイアス法であるDeARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:57:43 GMT)
Detecting Anomalous Cryptocurrency Transactions: an AML/CFT Application
of Machine Learning-based Forensics [5.6] 本論文は,さまざまな手法を用いて,有向グラフネットワークとして表現されるBitcoinトランザクションの現実的なデータセットを解析する。
これは、Graph Convolutional Networks(GCN)とGraph Attention Networks(GAT)として知られるニューラルネットワークタイプが、有望なAML/CFTソリューションであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:41:31 GMT)
Entanglement as the cross-symmetric part of quantum discord [5.4] 我々は、"クロス対称"状態拡張に対する最小量子不協和は、絡み合い単調であることを示した。
我々は、エンタングルメントモノトンを構築するために、収縮距離のみを使用できる、長く保たれているが、定かでない慣習に反論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:52:47 GMT)
Lossless Microarray Image Compression by Hardware Array Compactor [5.4] マイクロアレイ技術は、多数の遺伝子発現を同時に監視するための強力なツールである。
各マイクロアレイ実験は数百の画像を生成する。それぞれのデジタル画像は大きなストレージスペースを必要とする。
本稿では,マイクロアレイ画像のロスレス圧縮のための新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 20:01:37 GMT)
Approaching Peak Ground Truth [5.4] 機械学習モデルは、参照アノテーションと類似性を計算することによって評価され、類似性を最大化することで訓練される。
特に生物医学領域では、アノテーションは主観的であり、低信頼度と低信頼度に悩まされる。
アノテーションは現実世界の1つの解釈を反映しているだけなので、これは準最適予測につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 20:37:43 GMT)
ABC: Attention with Bilinear Correlation for Infrared Small Target
Detection [4.7] CNNに基づく深層学習法は、赤外線小ターゲット(IRST)のセグメンテーションに有効ではない
バイリニア相関(ABC)を用いた注目モデルを提案する。
ABCはトランスアーキテクチャに基づいており、特徴抽出と融合のための新しいアテンション機構を備えた畳み込み線形核融合トランス (CLFT) モジュールを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 03:47:06 GMT)
Optimal and Safe Estimation for High-Dimensional Semi-Supervised
Learning [4.4] 本研究では,高次元半教師あり学習における推定問題について考察する。
まず,パラメータ推定のためのミニマックス下限を半教師付き設定で確立する。
この下界に到達可能な最適半教師付き推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:01:26 GMT)
Edge-aware Plug-and-play Scheme for Semantic Segmentation [4.3] 提案手法は, 改良を伴わない任意の最先端(SOTA)モデルにシームレスに統合できる。
実験結果から,提案手法は改良を伴わない任意の最先端(SOTA)モデルにシームレスに統合できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 02:17:37 GMT)
HDPV-SLAM: Hybrid Depth-augmented Panoramic Visual SLAM for Mobile
Mapping System with Tilted LiDAR and Panoramic Visual Camera [4.2] 本稿では,Hybrid Depth-augmented Panoramic Visual SLAM (HDPV-SLAM) と呼ばれる新しい視覚同時局在マッピングシステムを提案する。
パノラマカメラと傾斜マルチビームLiDARスキャナを使用して、正確で計量スケールの軌道を生成する。
これは、同様のSLAMシステムの性能を妨げる2つの大きな問題を解決することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 06:25:51 GMT)
SPDF: Sparse Pre-training and Dense Fine-tuning for Large Language
Models [4.1] 本研究は,非構造的重み空間を用いて,事前訓練中にのみ重みのサブセットを訓練する利点を示す。
我々は1.3Bパラメータ GPT-3 XL モデルに最大75%の間隔を誘導できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 17:56:01 GMT)
Contrast and Clustering: Learning Neighborhood Pair Representation for
Source-free Domain Adaptation [4.0] 我々は、ソースドメインデータが利用できず、ターゲットドメインデータがラベル付けされていないような、より実用的で困難な設定を考えます。
具体的には、対照的な学習の観点から、ドメインの不一致の問題に対処する。
私たちは、VisDA、Office-Home、Office-31の3つの一般的なベンチマークで、慎重にアブレーション研究と広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 03:02:37 GMT)
HGIB: Prognosis for Alzheimer's Disease via Hypergraph Information
Bottleneck [3.9] 情報ボトルネック戦略(HGIB)に基づく新しいハイパーグラフフレームワークを提案する。
本フレームワークは,無関係な情報を識別することを目的としており,今後のMCI変換予測のための関連情報の調和にのみ焦点をあてている。
我々は、ADNIに関する広範な実験を通じて、提案したHGIBフレームワークが、アルツハイマー病予後のための既存の最先端ハイパーグラフニューラルネットワークより優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:53:43 GMT)
Interpretable Reinforcement Learning via Neural Additive Models for
Inventory Management [3.7] 我々は、多段階、すなわちサプライチェーンのための動的在庫発注ポリシーの開発に注力する。
従来の在庫最適化手法は、静的リオーダーポリシーを決定することを目的としている。
本稿では,従来の静的ポリシーと同程度に解釈可能な強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:13:32 GMT)
FedRight: An Effective Model Copyright Protection for Federated Learning [3.4] フェデレートラーニング(FL)はモデルトレーニングを実装し、一方でローカルデータのプライバシを保護する。
FLの著作権保護の問題を初めて定式化した。
我々はモデル指紋に基づくモデル著作権を保護するためにFedRightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 11:47:54 GMT)
ADLight: A Universal Approach of Traffic Signal Control with Augmented
Data Using Reinforcement Learning [3.3] 本稿では,拡張データ(ADLight)を用いた新しい強化学習手法を提案する。
一般化性能を向上させるために,textitmovement shuffle という新しいデータ拡張手法を開発した。
その結果,本手法の性能は,単一環境で訓練されたモデルに近いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:05:22 GMT)
Generalized Deep Learning-based Proximal Gradient Descent for MR
Reconstruction [3.1] 物理フォワードモデルのデータの一貫性は逆問題、特にMR画像再構成において重要である。
深層学習に基づく近位勾配降下法を提案し,前向きモデルとは独立な正規化項としてネットワークを用いた。
この1回の事前訓練正則化はMR取得の異なる設定に適用され、ピーク信号-雑音比の3dB改善を示す従来のL1正則化と比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:34:01 GMT)
Forecasting COVID-19 Case Counts Based on 2020 Ontario Data [3.0] 我々は,過去14日間の環境・移動データから1日当たりのCOVID-19感染者数を予測できる機械学習モデルを開発した。
本研究は,新型コロナウイルスなどのウイルスの感染に対する室内湿度の重要性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 00:19:43 GMT)
A Content Adaptive Learnable Time-Frequency Representation For Audio
Signal Processing [2.9] 音声信号処理のための学習可能なコンテンツ適応フロントエンドを提案する。
我々は、各音声信号を畳み込みフィルタのバンクに通し、それぞれが固定次元ベクトルを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:09:10 GMT)
Adding boundary terms to Anderson localized Hamiltonians leads to
unbounded growth of entanglement [2.7] アンダーソン局所化ハミルトニアンに1つの境界項を加えると、非有界な絡み合いが成長する。
サブシステムはシステム全体を見ることなくアンダーソン局所的な振る舞いを持つと結論付けることはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 12:45:52 GMT)
Whole-slide-imaging Cancer Metastases Detection and Localization with
Limited Tumorous Data [2.7] スライド画像のラベル付けがほとんどない場合,腫瘍の局所化と検出の問題に対処する。
提案手法は,パブリックなCamelyon16データセット上でのトレーニングサンプルの10%以下で同様の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 06:07:10 GMT)
FGSI: Distant Supervision for Relation Extraction method based on
Fine-Grained Semantic Information [2.7] 文内のキーセマンティック情報は、エンティティの関係抽出において重要な役割を果たす。
本稿では,文内のキーセマンティック情報が,エンティティ関係抽出において重要な役割を果たすという仮説を提案する。
提案した関係抽出モデルは、利用可能な正のセマンティック情報を完全に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:29:52 GMT)
Neural Operators of Backstepping Controller and Observer Gain Functions
for Reaction-Diffusion PDEs [2.1] 我々は一階双曲型PDEのためのPDEバックステッピング設計のためのニューラル演算子を開発した。
ここでは、このフレームワークをより複雑な放物的PDEのクラスに拡張する。
ニューラル演算子による利得の下での閉ループの安定性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 21:55:44 GMT)
Welfare Maximization Algorithm for Solving Budget-Constrained
Multi-Component POMDPs [2.0] 本稿では,多成分予算制約POMDPの最適ポリシを求めるアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,現在実施中であるポリシーを大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 01:43:47 GMT)
Towards Holistic Surgical Scene Understanding [2.0] 本稿では,全身的な外科的シーン理解に向けた新しい実験枠組みを提案する。
まず、フェーズ、ステップ、インスツルメンツ、アトミックビジュアルアクション認識(PSI-AVA)データセットを紹介する。
第2に, 手術シーン理解のための強力なベースラインとして, アクション, フェーズ, インスツルメンテーション, ステップ認識(TAPIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 19:23:05 GMT)
Smart ROI Detection for Alzheimer's disease prediction using explainable
AI [1.9] 有名なADNIデータセットのMCI患者176名を対象に本手法を実装した。
5倍のクロスバリデーションで取得した精度は98.6で、AUCは1。
自動でROIを抽出するスマートROI抽出法は,アルツハイマー病の予測に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 11:58:56 GMT)
Knowledge Sheaves: A Sheaf-Theoretic Framework for Knowledge Graph
Embedding [1.5] 知識グラフの埋め込みは, トポロジカル言語, カテゴリー言語で自然に表現されていることを示す。
知識グラフの埋め込みは、グラフ上の適切なテクスチャ知識棚の近似グローバルセクションとして記述することができる。
結果として得られる埋め込みは、特別な訓練をせずに合成関係の推論に容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 15:36:35 GMT)
Deep Residual Axial Networks [1.4] 本稿では,空間的2次元畳み込み操作を2つの連続的に分離可能な1次元操作に置き換える,新しいアーキテクチャである軸CNNを提案する。
残留軸ネットワーク(RAN)は77%,86%,75%,34%のパラメータで少なくとも1%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 01:48:48 GMT)
Report of the Medical Image De-Identification (MIDI) Task Group -- Best
Practices and Recommendations [1.2] 本報告では,ヒトおよび生体試料の医用画像の識別の技術的側面について述べる。
公開データのみの特定が検討されている。
人工知能(AI)モデル開発のためのフェデレーション学習のような、プライバシに対する別のアプローチは、スコープ外である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 19:12:38 GMT)
Sparse Signal Detection in Heteroscedastic Gaussian Sequence Models:
Sharp Minimax Rates [1.0] スパースな代替品に対する信号検出問題を、既知のスパシティ$s$に対して検討する。
ミニマックス分離半径$epsilon*$の上の上限と下限を見つけ、それらが常に一致することを証明する。
以上の結果から,epsilon*$の挙動に関する新たな位相遷移が,Sigma$の疎度レベル,$Lt$メトリック,およびヘテロスセダサシティプロファイル(herescedasticity profile)に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 01:22:49 GMT)
Hybrid Error-Management Strategies in Quantum Repeater Networks [0.7] 本稿では,量子誤り訂正と絡み合い除去が可能な量子ネットワークの性能について述べる。
その結果, 忠実度向上のバランスを保ちながら, ベルペアをできるだけ早く配布すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 00:26:01 GMT)
Towards an open-source framework to perform quantum calibration and
characterization [0.5] 量子処理ユニット(QPU)の校正とキャラクタリゼーションのためのオープンソースソフトウェアパッケージであるQibocalについて述べる。
Qibocalは、自己ホスト型QPU用に特別に設計されており、キャラクタリゼーションとキャリブレーションルーチンの開発、デプロイ、配布を簡単にするための基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 11:33:39 GMT)
Exploring Partial Knowledge Base Inference in Biomedical Entity Linking [0.5] 我々はこのシナリオを部分的知識ベース推論と呼ぶ。
我々は, ベンチマークを構築し, 劇的な精度低下によるEL性能の破滅的な劣化を目撃する。
計算オーバーヘッドの少ない2つのNIL問題に対して, 単純かつ効果的に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:31:07 GMT)
PlutoNet: An Efficient Polyp Segmentation Network with Modified Partial
Decoder and Decoder Consistency Training [0.4] PlutoNetは2,626,537のパラメータしか必要とせず、そのパラメータの10%以下である。
修正部分復号器と補助復号器を併用して訓練し、整合性を強化し、エンコーダ表現の改善に役立てる。
我々は、PlutoNetが最先端のモデルよりも優れていることを示すアブレーション研究と広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:25:15 GMT)
Recognizing Complex Gestures on Minimalistic Knitted Sensors: Toward
Real-World Interactive Systems [0.1] デジタル編みの容量型アクティブセンサーは、人間の介入はほとんどなく、大規模に製造できる。
本研究は,対話型ジェスチャー認識システムの基礎を構築することにより,そのようなセンサの能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:57:46 GMT)
Zero-mode entanglement across a conformal defect [0.0] 我々は、拡張零モードを特徴とする共形欠陥を持つ自由フェルミオン連鎖を考える。
ゼロモード誘導縮退は、単一粒子の絡み合いスペクトルにおける状態の密度を変化させる。
偶数/負の部位を持つハーフチェーンのパリティ効果を観察するが、これは大きさによって崩壊しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:32:01 GMT)
Uzbek text's correspondence with the educational potential of pupils: a
case study of the School corpus [0.0] 本稿では,小学校1年生から4年生までの成績を,生徒に推奨される教育資料の対応を自動決定する実験として検討する。
テキストのTF-IDFスコアが決定され、ベクトル表現に変換され、与えられた教育資料が、スクールコーパスの対応するクラスと比較される。
計算結果に基づいて、与えられた教育資料が生徒の教育力に適切かどうかを判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 06:54:57 GMT)
Study of Robust Adaptive Beamforming with Covariance Matrix
Reconstruction Based on Power Spectral Estimation and Uncertainty Region [0.0] 均一な線形アレイに対してロバスト適応ビームフォーミング法を提案する。
2つのアルゴリズムが示され、スナップショット毎に角方向の干渉セクターが見つかる。
干渉および雑音成分のパワー推定に基づいてパワースペクトルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 23:09:40 GMT)
State Preparation in the Heisenberg Model through Adiabatic Spiraling [0.0] ハイゼンベルクモデルでは, 断熱スパイラル (adiabatic spiral) と呼ばれる断熱的状態調製法が提案されている。
この手法は、Rydberg原子、閉じ込められたイオン、超伝導量子ビットなどの多くの量子シミュレーションプラットフォームの実装に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 00:26:49 GMT)
Squeezing properties of degenerate high-order hyper-Raman lines emitted
by a two-level system [0.0] 非線形光学過程の量子化記述は、新しい非古典的な光源の開発の観点から関連付けられる。
特殊な場合として、多くの実用的な場合において励起はレーザービームであるので、古典的に駆動されたシステムによって放出される光を特徴付けるのが有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 21:36:51 GMT)
Social Occlusion Inference with Vectorized Representation for Autonomous
Driving [0.0] 本稿では,エージェント・トラジェクトリとシーン・コンテキストから,エゴカーの視点を表す占有グリッド・マップ (OGM) へのマッピングを学習する,新しいソーシャル・オクルージョン・推論手法を提案する。
ベクトル化表現の性能を検証するため,完全トランスフォーマーエンコーダデコーダアーキテクチャに基づくベースラインを設計する。
我々は,現状の成果よりも優れるInterActionデータセットにおいて,符号なしの交差点に対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 10:44:39 GMT)
Safety without alignment [0.0] 現在、AIの安全性における支配的なパラダイムは、人間の価値と一致している。
本研究では,サンドボックス内のハイブリッド定理証明器による実装経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 04:59:26 GMT)
SLOPER4D: A Scene-Aware Dataset for Global 4D Human Pose Estimation in
Urban Environments [0.0] SLOPER4Dは,大都市環境下で収集された新たなシーン認識データセットである。
我々は,エゴセントリックな視点から,10の多様な都市シーンにおける12人の被験者の活動を記録している。
SLOPER4Dは15個の人間の動きで構成され、それぞれが200メートル以上の軌道長を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 13:44:08 GMT)
Quantum representation of finite groups [0.0] 有限群の量子表現の概念は、長い間量子コンピューティングの基本的な側面であった。
群論と微分幾何学の両方を用いて、この概念を公式に定義する。
我々の研究は、任意の有限群に対する量子表現の存在を証明し、群の各生成元を量子回路に変換する2つの方法の概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 13:48:30 GMT)
Quantum Annealing vs. QAOA: 127 Qubit Higher-Order Ising Problems on
NISQ Computers [0.0] QAOA(Quantum Alternating Operator Ansatz)は、最適化問題の最適解を目的とした量子アルゴリズムである。
我々は、D-Waveハードウェア上のQAとIBMQハードウェア上のQAOAの厳密な比較を実装した。
QAがすべての問題インスタンスでQAOAを上回っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 07:23:41 GMT)
Protein Sequence Design with Batch Bayesian Optimisation [0.0] タンパク質配列設計は、有用な生物学的機能を持つ新規タンパク質の発見を目的とした、タンパク質工学における挑戦的な問題である。
有向進化は、実験室環境における進化のサイクルを模倣し、反復的プロトコルを実行する、タンパク質配列設計のための広く使われているアプローチである。
本稿では,タンパク質配列設計のための最適化手法であるBatch Bayesian Optimization (Batch BO) に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:53:20 GMT)
One-class Damage Detector Prototyping Fully-Convolutional Data
Description for Prognostics [0.0] 一級損傷検出手法は、通常の画像だけでパラメータを最適化できるという利点がある。
完全畳み込みデータ記述(FCDD)を用いた一級損傷検出の自動化プロトタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 02:54:02 GMT)
On the Bardeen-Cooper-Schrieffer interaction in quantum graphs [0.0] 量子グラフ上でのBardeen-Cooper-Schrieffer相互作用の実空間バージョンを紹介する。
2粒子波動関数は積分微分シュリンガー方程式の解である。
2体固有プロブレムの解は、2粒子境界状態の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:58:44 GMT)
Nonlinear quantum logic with colliding graphene plasmons [0.0] Grapheneは、非線形量子光学をナノスケールに持ち込むための、有望なプラットフォームとして登場した。
サブ波長閉じ込めは、プラズモンを1%の有効質量で伝播させ、平らなバンド分散を付与し、それらの相互作用を増強する。
新しい結果は、量子情報への新たなエキサイティングな道を開き、強く相互作用する分極子を持つ多体応用を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:53:26 GMT)
Multi-Dimensional Quantum Walks: a Playground of Dirac and
Schr\"{o}dinger Particles [0.0] 我々は、新しい多次元離散時間量子ウォーク(DTQW)を提案する。
DTQWは2次元(2次元)拡張ディラック・ハミルトンおよび高次トポロジカル材料の研究に優れた尺度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:08:24 GMT)
Machine learning for discovering laws of nature [0.0] 本研究では,ダーウィンの自然選択に基づく自然法則を記述・理解するための計算モデルを提案する。
私たちは通常の関数や微分方程式ではなく、状態決定木と値関数木でモデル化します。
提案するアルゴリズムモデルは,観測された歴史的データのみを学習することで自然の法則を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 07:31:58 GMT)
Local Environment Poisoning Attacks on Federated Reinforcement Learning [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、従来の強化ラーニング(RL)タスクを解決する一般的なツールとなっている。
マルチエージェント構造は、従来のRLにおけるデータハングリーの主な懸念に対処する一方、フェデレーションされたメカニズムは、個々のエージェントのデータプライバシを保護する。
FLがもたらす利点にもかかわらず、フェデレート強化学習(FRL)の脆弱性はこれまでよく研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 16:28:08 GMT)
IoT Botnet Detection Using an Economic Deep Learning Model [0.0] 本稿では,IoTボットネット攻撃をさまざまな種類の攻撃とともに検出する経済的な深層学習モデルを提案する。
提案モデルは,実装予算を小さくし,訓練と検出の高速化を図ることで,最先端の検知モデルよりも高い精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 18:01:22 GMT)
Image Guidance for Robot-Assisted Ankle Fracture Repair [0.0] 本研究の目的は、図形再構成のための方向の自動決定のためのソフトウェアの適切な機能を作成し、実証することである。
この製品は、ロボット自体のハードウェアの開発や実装を伴わない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 08:51:28 GMT)
Doxastic Extensions of \L ukasiewicz Logic [0.0] ファジィL ウカシエヴィチ論理のドクサスティック拡張のクラスを2つ提案する。
1つのクラスは、古典的信念に類似した特性を持つ疑似古典的信念を備えている。
他のクラスは、私たちがそれをテキスト懐疑的な信念と呼ぶ新しい信念に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 07:02:01 GMT)
Cyberbullying in Text Content Detection: An Analytical Review [0.0] オンラインソーシャルネットワークは、自殺、摂食障害、サイバー犯罪、強制行動、不安、抑うつといった生命を脅かす状況へのユーザーの露出を増大させる。
サイバーいじめの問題を解決するため、既存の文献の多くは、要因を特定し、サイバーいじめに関連するテキスト的要因を理解するためのアプローチの開発に重点を置いている。
本稿では,サイバーバブル検出の理解を深めるために,総合的な文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 21:23:06 GMT)
Comparing the effects of nuclear and electron spins on the formation of
neutral hydrogen molecule [0.0] 我々は中性水素分子の結合解離モデルを導入する。
原子核の運動は量子形式で表される。
核スピンと電子スピンが中性水素分子形成に及ぼす影響も考慮されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 13:18:18 GMT)
Combined Data and Deep Learning Model Uncertainties: An Application to
the Measurement of Solid Fuel Regression Rate [0.0] 複雑な物理過程のキャラクタリゼーションでは、観測データと使用するモデルの両方が複数のソースから派生した不確実性を持っている。
本稿では,観測された回帰率の確率分布を生成するために,前方伝播不確実性定量化プロセスを提案する。
本研究の主な貢献は、実験画像データの不確実性の調査と包括性であり、ワークフローに組み込む方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 14:39:57 GMT)
A general-purpose AI assistant embedded in an open-source radiology
information system [0.0] 我々は,このプラットフォームの新規なHuman-AIパートナーシップ機能について述べる。
我々は、RIS内でアクティブな学習戦略を開発し、人間の放射線学者がAIアノテーションを有効/無効にし、AIアノテーションを「修正」/「延長」することができるようにした。
これにより、放射線技師のユーザと、ユーザ固有のAIモデルとのパートナーシップを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 05:27:43 GMT)
A Deep Learning System for Domain-specific speech Recognition [0.0] 著者らは、事前に訓練されたDeepSpeech2とWav2Vec2音響モデルを使って、利益特異的なASRシステムの開発を行っている。
最高の性能は、Wav2Vec2-Large-LV60音響モデルと外部KenLMから得られる。
また, 音声言語理解(SLU)の一部として, ASR 転写の誤りが生じる可能性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Mar 2023 22:19:09 GMT)