Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Deep Long-Tailed Learning: A Survey [163.2]
ディープ・ロングテール・ラーニング(Deep Long-tailed Learning)は、長いテールのクラス分布に追従する多数の画像から、優れたパフォーマンスのディープモデルをトレーニングすることを目的としている。長い尾を持つクラス不均衡は、現実的な視覚認識タスクにおいて一般的な問題である。本稿では,近年の長期学習の進歩を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:20:35 GMT)
SAM Struggles in Concealed Scenes -- Empirical Study on "Segment Anything" [160.2]
Segment Anything Model (SAM) はコンピュータビジョンの基礎モデルである。本報告では,隠れた3つのシーン,すなわちカモフラージュされた動物,工業的欠陥,医療的障害を選択し,SAMを未開の環境下で評価する。私たちの主な観察は、SAMが隠されたシーンでスキルを欠いているように見えることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 17:41:05 GMT)
Exploring Incompatible Knowledge Transfer in Few-shot Image Generation [107.8]
少ないショット画像生成は、いくつかの参照サンプルを使用して、ターゲットドメインから多彩で高忠実な画像を生成することを学習する。既存のF SIGメソッドは、ソースジェネレータから事前の知識を選択し、保存し、転送し、ターゲットジェネレータを学習する。本稿では,知識保存を補完する操作であり,軽量プルーニング方式で実装した知識トランケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 14:57:15 GMT)
Disambiguation of Company names via Deep Recurrent Networks [101.9]
企業名文字列の埋め込みである教師付き学習を通じて,Siamese LSTM Network を抽出する手法を提案する。私たちは、ラベル付けされるサンプルを優先するActive Learningアプローチが、より効率的な全体的な学習パイプラインをもたらす方法を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 20:32:00 GMT)
Unified Instance and Knowledge Alignment Pretraining for Aspect-based Sentiment Analysis [96.5]
Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、ある側面に対する感情の極性を決定することを目的としている。事前トレーニングと下流ABSAデータセットの間には、常に深刻なドメインシフトが存在する。我々は,バニラ・プレトレイン・ファインチューンパイプラインにアライメント事前訓練フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:04:10 GMT)
Flexible Model Aggregation for Quantile Regression [92.6]
量子回帰は、予測の不確実性を定量化する必要性によって動機付けられた統計学習の基本的な問題である。条件付き量子モデルの任意の数を集約する手法について検討する。この論文で検討するモデルはすべて、現代のディープラーニングツールキットに適合します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:40:57 GMT)
S3M: Scalable Statistical Shape Modeling through Unsupervised Correspondences [91.5]
複雑な解剖学における局所的および大域的形状構造を同時に学習するための教師なし手法を提案する。本手法はノイズの多いニューラルネットワーク予測から学べるほど堅牢であり,手動のアノテーションを使わずにSSMを大規模患者に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 09:39:52 GMT)
The 7th AI City Challenge [87.2]
AIシティチャレンジの第7版では、コンピュータビジョンと人工知能の交差点にある2つのドメインを強調している。 2023年大会には5つのトラックがあり、46カ国508チームからの参加要請が過去最高となった。参加チームのトップパフォーマンスは強いベースラインを確立し、提案されたチャレンジトラックで最先端の成績を上げました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:02:16 GMT)
BEVSimDet: Simulated Multi-modal Distillation in Bird's-Eye View for Multi-view 3D Object Detection [79.0]
マルチビューカメラによる3Dオブジェクト検出は低コストで普及している。カメラデータのみから3Dの幾何学を正確に推測することは、まだ難しい。本稿では, BEVSimDet という, マルチモーダル3次元物体検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:31:44 GMT)
Single photon optical bistability [77.3]
本研究では,Fabry-Perot干渉計(FPI)の光波長サイズキャビティ,非線形Kerr媒体,および外部量子場に励起される光子数個について,その安定性について検討した。異なるスペクトルを持つFPIキャビティ場の複数の定常状態は、例えばフォトニック結晶キャビティと半導体ドープガラス非線形媒体を有するFPIにおいて現実的な条件で可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:44:51 GMT)
Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [77.3]
当社はChatGPTを使って、企業の株価に対する見出しが良いのか悪いのか、それとも無関係なニュースなのかを示す。次に、数値スコアを計算し、これらのChatGPTスコアとその後の日次株式市場のリターンとの間に正の相関関係を文書化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 19:22:37 GMT)
Video Generation Beyond a Single Clip [76.5]
ビデオ生成モデルは、実際のビデオの長さと比較して比較的短いビデオクリップしか生成できない。多様なコンテンツや複数のイベントをカバーした長いビデオを生成するために,ビデオ生成プロセスを制御するための追加のガイダンスを提案する。提案手法は、固定時間ウィンドウ内でリアルな映像を生成することに焦点を当てた、既存の映像生成の取り組みを補完するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 06:17:30 GMT)
Test-time Adaptation in the Dynamic World with Compound Domain Knowledge Management [75.9]
テスト時間適応(TTA)により、モデルは新しい環境に適応し、テスト時間中にパフォーマンスを向上させることができる。 TTAのいくつかの研究は、継続的に変化する環境において、有望な適応性能を示している。本稿ではまず,複合ドメイン知識管理を用いた堅牢なTTAフレームワークを提案する。次に、ソースと現在のターゲットドメイン間のドメイン類似性を用いて適応率を変調する新しい正規化を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 04:03:04 GMT)
Efficient Convex Algorithms for Universal Kernel Learning [72.0]
カーネルの理想的な集合: 線形パラメータ化(トラクタビリティ)を認める; すべてのカーネルの集合に密着する(正確性)。従来のカーネル最適化アルゴリズムは分類に限られており、計算に複雑なセミデフィニティプログラミング(SDP)アルゴリズムに依存していた。本稿では,従来のSDP手法と比較して計算量を大幅に削減するSVD-QCQPQPアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 04:57:37 GMT)
Context-aware Domain Adaptation for Time Series Anomaly Detection [69.3]
時系列異常検出は、幅広い現実世界の応用において難しい課題である。近年,類似分野の知識を活用するため,時系列領域適応への取り組みが進められている。本研究では,コンテキストサンプリングと異常検出を併用した共同学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:28:58 GMT)
MeshDiffusion: Score-based Generative 3D Mesh Modeling [68.4]
本研究では,シーンの自動生成と物理シミュレーションのための現実的な3次元形状生成の課題について考察する。メッシュのグラフ構造を利用して、3Dメッシュを生成するのにシンプルだが非常に効果的な生成モデリング手法を用いる。具体的には、変形可能な四面体格子でメッシュを表現し、この直接パラメトリゼーション上で拡散モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 09:35:51 GMT)
Surveillance Face Presentation Attack Detection Challenge [68.1]
Face Anti-Spoofing (FAS) は、様々な物理的攻撃から顔認識システムを保護するために不可欠である。大規模サーベイランスハイフィデリティマスク(SuHiFiMask)を収集する SuHiFiMaskには、年齢層別101ドルのビデオが10,195ドル、メインストリームの監視カメラが7ドルだ。監視シナリオにおける顔提示攻撃検出の課題を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 15:23:19 GMT)
Temporal Aggregation and Propagation Graph Neural Networks for Dynamic Representation [67.3]
時間グラフは連続時間を通してノード間の動的相互作用を示す。本研究では,周辺地域全体と時間的グラフ畳み込みの新たな手法を提案する。提案するTAP-GNNは,予測性能とオンライン推論遅延の両面で,既存の時間グラフ手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:17:18 GMT)
Quantum Control of Atom-Ion Charge Exchange via Light-induced Conical Intersections [66.3]
円錐交差は、2つ以上の断熱的電子ポテンシャルエネルギー表面の間の点または線である。超低温原子イオン電荷交換反応における有意または測定不可能な非断熱効果を予測した。円錐相互作用が存在するレーザー周波数窓では、レート係数の差は10-9$cm$3$/s程度になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 14:43:21 GMT)
Visual Prompting for Adversarial Robustness [63.9]
我々は、視覚的プロンプト計算を用いて、テスト時に固定された事前訓練されたモデルの対向ロバスト性を改善する。本稿では,クラスワイズビジュアルプロンプトを生成するために,クラスワイズビジュアルプロンプト(C-AVP)と呼ばれる新しいVP手法を提案する。 C-AVPは従来のVP法よりも2.1倍の精度向上、2倍の堅牢な精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 23:32:53 GMT)
Exploring and Exploiting Decision Boundary Dynamics for Adversarial Robustness [59.9]
既存の堅牢なトレーニング手法が、トレーニング中の各弱点点のマージンを効果的に増加させるかどうかは不明である。本稿では,各点に対する決定境界の相対速度を定量化する連続時間フレームワークを提案する。より小さなマージンの増大を優先する運動に決定境界が関与することを奨励するDyART(Dynamics-Aware Robust Training)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 21:18:41 GMT)
ALiSNet: Accurate and Lightweight Human Segmentation Network for Fashion E-Commerce [57.9]
スマートフォンは、ユーザーが自分の身体の画像をキャプチャする便利な手段を提供する。我々は、PointRendでSemantic FPNを単純化することで、新しいセグメンテーションモデルを作成する。我々は、このモデルを、私たちのアプリケーションに関連するポーズの制限されたセットで、高品質な人間のデータセットに微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 11:06:32 GMT)
Tractable Control for Autoregressive Language Generation [56.2]
本稿では,自己回帰テキスト生成に語彙制約を課すため,トラクタブル確率モデルを提案する。我々は,制約付きテキスト生成の挑戦的ベンチマークであるCommonGen上で,GeLaToが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 00:19:44 GMT)
TagCLIP: Improving Discrimination Ability of Open-Vocabulary Semantic Segmentation [55.6]
コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は,画素レベルのオープン語彙学習タスクにおいて大きな可能性を秘めている。既存のモデルは、未知のクラスから入力ピクセルを容易に識別し、意味的に類似したクラスと混同する。提案する最適化問題を,個別にセマンティックマッチングを行い,識別能力の向上のために信頼性を判断する2つの並列プロセスに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 12:52:23 GMT)
Re-imagine the Negative Prompt Algorithm: Transform 2D Diffusion into 3D, alleviate Janus problem and Beyond [49.9]
本稿では,現在の負のプロンプトアルゴリズムの欠点に対処するために,スコア空間の幾何学的性質を活用する新しいアルゴリズムPerp-Negを提案する。 Perp-Negはモデルのトレーニングや微調整を一切必要としない。ユーザが不要な概念を編集できるようにすることで、Perp-Negは画像生成の柔軟性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 01:37:25 GMT)
Sampling is as easy as learning the score: theory for diffusion models with minimal data assumptions [45.0]
スコアベース生成モデル(SGM)に対する収束保証を提供する。また、臨界減衰ランゲヴィン拡散(CLD)に基づくSGMについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 22:24:53 GMT)
Gate-Shift-Fuse for Video Action Recognition [43.9]
Gate-Fuse (GSF) は、時間内相互作用を制御し、時間を通して特徴を適応的にルーティングし、それらをデータ依存的に組み合わせることを学ぶ、新しい時間的特徴抽出モジュールである。 GSFは既存の2D CNNに挿入して、パラメータや計算オーバーヘッドを無視して、効率的かつ高性能に変換することができる。 2つの人気のある2次元CNNファミリを用いてGSFを広範囲に解析し、5つの標準動作認識ベンチマークで最先端または競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:06:27 GMT)
Modality-based Factorization for Multimodal Fusion [43.6]
マルチモーダル推論タスクにおける各モーダルの相対的寄与を理解し,調整するための新しい手法であるMRRF(Modality-based Redundancy Reduction Fusion)を提案する。本手法を感情分析,性格特性認識,感情認識の3つの異なるマルチモーダルデータセットに適用した。これらのタスクの関連性や異なるモダリティの相対的重要性を認識し,3つのタスクの最先端と比較して,いくつかの評価尺度において1%から4%の改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:48:28 GMT)
Structured 3D Features for Reconstructing Controllable Avatars [43.4]
パラメトリックな統計的メッシュ表面からサンプリングされた高密度な3次元点に画素整列画像特徴をプールする,新しい暗黙の3次元表現に基づくモデルであるStructured 3D Featuresを紹介する。本研究では,S3Fモデルがモノクロ3D再構成やアルベド,シェーディング推定など,これまでの課題を超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 19:52:10 GMT)
Can SAM Segment Polyps? [43.3]
最近、Meta AI Researchは、いくつかのセグメンテーションタスクで有望なパフォーマンスを示すSAM(General Segment Anything Model)をリリースした。本稿では,SAMのセグメンテーション・ポリープにおける性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 15:41:10 GMT)
MvCo-DoT:Multi-View Contrastive Domain Transfer Network for Medical Report Generation [42.8]
本稿では,MvCo-DoTと呼ばれるマルチビュー医療レポート生成モデルを提案する。 MvCo-DoTはまず,多視点入力の整合性を利用する深層強化学習モデルを支援するために,多視点コントラスト学習(MvCo)戦略を提案する。 IU X-Rayの公開データセットに対する大規模な実験により、MvCo-DoTはすべての指標においてSOTAの医療レポート生成ベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 03:42:26 GMT)
Accelerating Dataset Distillation via Model Augmentation [41.3]
本研究では,初期モデルとパラメータを用いた2つのモデル拡張手法を提案し,学習コストを大幅に削減した情報合成集合を学習する。提案手法は,最先端の手法と同等の性能で,最大20倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 15:58:53 GMT)
A Closer Look at Few-shot Image Generation [38.8]
訓練済みのGANを小さなターゲットデータで転送する場合、ジェネレータはトレーニングサンプルを複製する傾向がある。この数ショットの画像生成に対処するいくつかの方法が提案されているが、それらを統一されたフレームワークで分析する努力が不足している。適応中に既存の手法を解析するためのフレームワークを提案する。第2のコントリビューションは、ソースドメインのリッチなマルチレベル多様性情報をターゲットドメインジェネレータに保持するために、相互情報(MI)を適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 14:51:43 GMT)
Continual Domain Adaptation through Pruning-aided Domain-specific Weight Modulation [37.4]
継続学習(CL)の実践的設定において、教師なしドメイン適応(UDA)に対処する手法を開発する。目標は、ドメイン固有の知識を保持しながら、ドメインを継続的に変更するモデルを更新して、過去のドメインの破滅的な忘れを防止することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:44:58 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） (Sat, 15 Apr 2023 12:55:45 GMT)
LASER: Neuro-Symbolic Learning of Semantic Video Representations [36.2]
本稿では,論理仕様を利用して意味的ビデオ表現を学習するニューロシンボリックアプローチを提案する。特に、生のビデオと仕様の整合性の観点から問題を定式化する。パイプラインはエンドツーエンドでトレーニングでき、コントラストやセマンティックな損失関数を組み込むことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 22:24:05 GMT)
Generalizing and Decoupling Neural Collapse via Hyperspherical Uniformity Gap [35.8]
我々は、元の神経崩壊(NC)を効果的に仮定する一般神経崩壊(GNC)仮説を提示する。 NCがニューラルネットワークのトレーニングターゲットをいかに特徴付けるかに着想を得て、GNCを最小クラス内変動と最大クラス間分離の2つの目標に分離する。我々は,超球面均一性ギャップ(HUG)の汎用性を提案する。クラス内コンパクト性とクラス間分離性を結合したクロスエントロピー損失とは異なり、HUGはより柔軟性があり、優れた代替損失関数として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 23:13:24 GMT)
Single-round Self-supervised Distributed Learning using Vision Transformer [34.8]
視覚変換器の自己監督型マスクサンプリング蒸留法を提案する。この方法は、連続的な通信なしに実装でき、ビジョントランスフォーマー固有の暗号化技術を利用することで、プライバシーを高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 06:36:01 GMT)
The Design Space of Generative Models [34.0]
Card et al. の古典的な論文 "The Design Space of Input Devices" は、HCI分析と発明のためのツールとしてデザイン空間の価値を確立した。我々は、人間中心のシステムやプラクティスへの統合を支援するためには、新しいトレーニング済みの生成AIモデルのためのデザインスペースを開発する必要があると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 23:34:23 GMT)
Align-DETR: Improving DETR with Simple IoU-aware BCE loss [32.1]
そこで本稿では, 誤り訂正問題を定量的に評価するために, ベストレグレッションされたサンプルをリコールする計量法を提案する。提案した損失であるIA-BCEは、DeTRのトレーニングをガイドし、分類スコアとローカライゼーション精度の強い相関関係を構築する。クエリのスパーシリティによって引き起こされるサンプル品質の劇的な低下を克服するために,プライマリサンプル重み付け機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:24:51 GMT)
Critical Sampling for Robust Evolution Operator Learning of Unknown Dynamical Systems [30.9]
未知の力学系を考えると、その統治法則を効果的に学習し、将来の進化行動の正確な予測に要するサンプルの最小数は何か。システム進化の正確な学習を実現するために,臨界サンプルを適応的に発見する。実験の結果,提案手法は,未知の力学系の進化挙動の効率的な学習と正確な予測に要するサンプル数を,最大で数百倍に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 06:33:03 GMT)
Inherent Consistent Learning for Accurate Semi-supervised Medical Image Segmentation [30.1]
頑健なセマンティックなカテゴリー表現を学習するための新しい一貫性のある一貫性学習法を提案する。提案手法は,特に注釈付きデータの数が極端に限られている場合,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:15:49 GMT)
Compete to Win: Enhancing Pseudo Labels for Barely-supervised Medical Image Segmentation [29.2]
擬似ラベル品質を向上させるための新しいCompete-to-Win法(ComWin)を提案する。実験により,本手法は3つの医用画像データセット上で最高の性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:04:14 GMT)
Few-shot Camouflaged Animal Detection and Segmentation [28.2]
画像中の擬似物体を効率よく検出し, 分割する手法を提案する。特に、インスタンス三重項損失とインスタンスメモリストレージを導入します。提案手法は,新たに収集したデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 01:33:14 GMT)
Visually Adversarial Attacks and Defenses in the Physical World: A Survey [27.4]
コンピュータビジョンにおける現在の敵攻撃は、それぞれの攻撃形態に応じてデジタル攻撃と物理的攻撃に分けられる。本稿では,コンピュータビジョンにおける現在の身体的敵意攻撃と身体的敵意防御に対する調査を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 16:01:51 GMT)
GNN-Geo: A Graph Neural Network-based Fine-grained IP geolocation Framework [26.9]
ルールベースのきめ細かいIP位置情報法は、コンピュータネットワークでは一般化が難しい。グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたIP位置情報フレームワークGNN-Geoを提案する。提案したGNN-Geoは、最先端のルールベースおよび学習ベースラインよりも明らかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 01:07:22 GMT)
A CTC Alignment-based Non-autoregressive Transformer for End-to-end Automatic Speech Recognition [26.8]
CTCアライメントに基づく一段非自己回帰変換器(CASS-NAT)をエンドツーエンドASRに適用する。自己回帰変換器(AT)への単語埋め込みは、エンコーダ出力から抽出されたトークンレベルの音響埋め込み(TAE)で代用される。我々は,CASS-NAT が様々な ASR タスクにおいて AT に近い WER を持ち,24 倍の推論速度を提供することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:34:29 GMT)
Instance-level Few-shot Learning with Class Hierarchy Mining [26.3]
我々は階層的な情報を利用して、新しいオブジェクトを効果的に分類するために、基本クラスの識別的および関連する特徴を活用する。これらの特徴は、不足したデータを持つクラスを合理的に記述するために使用できる、ベースクラスの豊富なデータから抽出される。 FSISにおける階層型検出器を効果的に訓練するために,細粒度クラス間の関係をより詳細に記述するためにラベル改良を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:55:08 GMT)
Region-Enhanced Feature Learning for Scene Semantic Segmentation [26.2]
本稿では,微細な点やボクセルの代わりに,点雲の中間表現として領域を用いることを提案する。本稿では、領域相関を利用して曖昧な点の特徴を高める新しい領域拡張特徴学習ネットワーク(REFL-Net)を提案する。我々のREFL-NetはScanNetv2で1.8% mIoU、S3DISデータセットで1.0% mIoUを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 06:35:06 GMT)
TraVLR: Now You See It, Now You Don't! A Bimodal Dataset for Evaluating Visio-Linguistic Reasoning [25.5]
本稿では,4つの視覚言語的推論タスクからなる合成データセットであるTraVLRについて述べる。 TraVLRの各例は、シーンを2つのモードで冗長にエンコードし、関連する情報を失うことなく、トレーニングやテスト中にドロップまたは追加することができる。我々は、4つの最先端V+Lモデルの性能を比較し、同じモダリティの試験例でよく機能するが、全てクロスモーダル転送では失敗することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 09:48:44 GMT)
Turbocharging Solution Concepts: Solving NEs, CEs and CCEs with Neural Equilibrium Solvers [22.9]
Nash Equilibria、Correlated Equilibria、Coarse Correlated Equilibriaといったソリューション概念は多くのマルチエージェント機械学習アルゴリズムに有用なコンポーネントである。本稿では, ニューラルネットワークアーキテクチャを応用して, 固定形状, 購入速度, 決定性のすべてのゲームの空間を大まかに解決するニューラル平衡解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 12:22:59 GMT)
Stochastic Distributed Optimization under Average Second-order Similarity: Algorithms and Analysis [22.7]
SVRSとAccSVRSの2つの新しいアルゴリズムを提案する。非加速SVRS法は勾配スライディング法と分散還元法を組み合わせたものである。我々はまた、完全に滑らかな$tildegO(n + n3/4sqrtdelta/mu)$通信複雑性を持つAccSVRSという直接高速化された実用的なバージョンを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:18:47 GMT)
Communication and Energy Efficient Wireless Federated Learning with Intrinsic Privacy [22.5]
Federated Learning(FL)は、エッジデバイスが生データをローカルに保持しながら、グローバルモデルを共同で学習することを可能にする、協調学習フレームワークである。本研究では,PFELS(Private Edge Learning with Spars)と呼ばれる新しい無線FL方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 03:04:11 GMT)
How to Exploit Hyperspherical Embeddings for Out-of-Distribution Detection? [22.5]
CIDERは、OOD検出に超球面埋め込みを利用する表現学習フレームワークである。 CIDERは優れたパフォーマンスを確立し、FPR95では19.36%で最新のライバルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 07:25:57 GMT)
Learned Interpolation for Better Streaming Quantile Approximation with Worst-Case Guarantees [22.2]
$varepsilon$-approximate Quantile sketch over a stream of $n$ inputs is almost the rank of any query point $q$。有名なKLLスケッチは、最悪のケースストリーム上で証明可能な最適な量子近似アルゴリズムを達成するが、実際に達成される近似は、しばしば最適ではない。ストリーミング量子化問題に適用し、KLLよりも実世界のデータセットの近似性を向上し、最悪の場合、同様の保証を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 22:42:35 GMT)
ID2image: Leakage of non-ID information into face descriptors and inversion from descriptors to images [22.1]
我々は,非ID属性とランドマーク位置と画像ヒストグラムが,最先端の顔埋め込みネットワークのID埋め込みから復元可能であることを示す。また、生成モデル(特に顔のスタイルGAN2)を用いて、ID埋め込みから画像を復元する最適化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:11:22 GMT)
PT-symmetric feedback induced linewidth narrowing [22.1]
共振系の直線幅を狭めるために,パリティ時間(PT)対称フィードバック法を提案する。 1次測定フィードバックループを用いることで、散逸共振系をPT対称系に変換する。本発明の方法は、目覚しい線幅狭化及び測定感度の向上を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 05:24:55 GMT)
NeuroBench: Advancing Neuromorphic Computing through Collaborative, Fair and Representative Benchmarking [21.5]
本稿では、ニューロモルフィックコンピューティングのベンチマークを定義するために、アカデミックと業界からのメンバを集結させる協調的な取り組みとして、NeuroBenchについて述べる。 NeuroBenchの目標は、コミュニティがコミュニティのために開発した、共同で公平で代表的なベンチマークスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 20:36:13 GMT)
Policy Expansion for Bridging Offline-to-Online Reinforcement Learning [20.2]
本稿では,この課題に対する政策拡張スキームを紹介する。オフラインポリシーを学んだ後、ポリシーセットでひとつの候補ポリシーとして使用します。そして、さらなる学習に責任を持つ別の政策で政策を拡大します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 20:34:57 GMT)
An Instance Segmentation Dataset of Yeast Cells in Microstructures [19.8]
本稿では, 酵母細胞を微細構造にセグメント化するための新しいデータセットを提案する。計493枚の濃密な注釈付き顕微鏡像を公表した。データセットと評価戦略の目的は,新しい細胞セグメンテーション手法の開発を容易にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 17:05:24 GMT)
pyribs: A Bare-Bones Python Library for Quality Diversity Optimization [18.9]
pyribsは概念品質多様性(QD)フレームワーク上に構築されたライブラリである。 pyribsを使えば、ユーザーはQD文学全体からアルゴリズムを作成できる。本稿では,その実装する概念的枠組みと,図書館の発展を導く設計原則に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 01:36:43 GMT)
Quantum Discord Witness with Uncharacterized Devices [18.8]
任意次元系における未知の双極子状態の量子不協和を観測するために,不特性測定を用いた新しい手法を提案する。損失耐性やエラー耐性などのデバイス不完全性に対する高いロバスト性の特徴は,本手法が実験的に実現可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:35:33 GMT)
Super Neurons [18.7]
非線形学習ユニットを用いたニューラルネットワークモデルとして,自己組織型オペレーショナルニューラルネットワーク(Self-ONN)が提案されている。 Self-ONNには、ローカライズされた(固定された)カーネル操作という共通の欠点がある。本稿では、ランダムまたは学習可能なカーネルシフトを可能にする優れた(生成的な)ニューロンモデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 21:14:09 GMT)
FUTR3D: A Unified Sensor Fusion Framework for 3D Detection [18.7]
ほぼ任意のセンサ構成で使用できる3D検出のための最初の統合エンドツーエンドセンサフュージョンフレームワークR3Dを提案する。 R3Dは、クエリベースのModality-Agnostic Feature Sampler (MAFS)と、3D検出のためのセット・ツー・セット・ロスを備えた変換器デコーダを採用している。 NuScenesデータセットでは、R3Dは、さまざまなセンサーの組み合わせで特別に設計されたメソッドよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:05:44 GMT)
Local convexity of the TAP free energy and AMP convergence for Z2-synchronization [17.9]
本稿では,Z2同期化のためのTAP手法を用いて平均場変動ベイズ推定について検討する。任意の信号強度$lambda > 1$に対して、ベイズ法則の平均付近で機能するTAP自由エネルギーのユニークな局所最小化が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:06:10 GMT)
Hierarchical Interactive Reconstruction Network For Video Compressive Sensing [17.3]
本稿では,空間的・時間的領域の奥深くを協調的に活用できる階層型ビデオCS再構成ネットワーク(HIT-VCSNet)を提案する。時間領域では、多スケール空間における異なるフレーム間の相関関係を協調的に学習する新しい階層的相互作用機構が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 04:57:57 GMT)
Practical Differentially Private and Byzantine-resilient Federated Learning [17.2]
我々は、プライバシーを守るために、微分プライベート勾配降下法(DP-SGD)アルゴリズムを用いている。ランダムノイズを利用して、既存のビザンツ攻撃の多くを効果的に拒否するアグリゲーションを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 23:30:26 GMT)
Detecting Out-of-Context Multimodal Misinformation with interpretable neural-symbolic model [16.7]
誤報の作者は、ニュース検出システムや偽ニュースを騙すために、マルチメディア以外のコンテンツを使う傾向が強まっている。この新たなタイプの誤報は、検出だけでなく、個々のモダリティが真の情報に十分近いため、明確化の難しさも増す。本稿では,不一致のペアと相互の矛盾を同時に識別する,解釈可能なクロスモーダル・デコンテクスト化検出を実現する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 21:11:55 GMT)
STen: Productive and Efficient Sparsity in PyTorch [15.3]
専門のスパシティエンジンはスパース推論にのみ焦点をあて、一般的なフレームワークは古典的なフォーマットのスパースに重点を置いている。本稿では,空間レイアウト,演算子,スペーサを効率よくカスタマイズ可能なフレームワークに組み込んだ,PyTorch用のスペーサプログラミングモデルとインタフェースであるSTenを提案する。 STenは、MLコミュニティに高いパフォーマンスと使いやすさをもたらし、スパーシビリティを容易にアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:37:15 GMT)
Universal scaling of Klein bottle entropy near conformal critical points [14.9]
クラインボトルエントロピーの普遍的スケーリングは、データ崩壊を通じて格子作用素のスケーリング次元を抽出する効率的なアプローチを提供する。連続行列積演算子を用いた数値シミュレーションにより,Ising および Z3 パラフェルミオン CFT に対するKlein ボトルエントロピーの普遍的スケーリングを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 03:32:29 GMT)
PI-FL: Personalized and Incentivized Federated Learning [13.8]
個人化学習に報いるトークンベースのインセンティブメカニズムを補完するワンショットパーソナライズソリューションであるPI-FLを提案する。 PI-FLは他の最先端のアプローチよりも優れており、クライアントのプライバシーを尊重しながら高品質なパーソナライズされたモデルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 09:02:06 GMT)
$N$-Sum Box: An Abstraction for Linear Computation over Many-to-one Quantum Networks [13.7]
この研究は、qmarks$N$-sumボックスを公式化し、Song Emphet al の2サムプロトコルをブラックボックスで一般化し、最近の$N$-serversのプライベート情報検索に応用した。 $N$-sumボックスは通信コストが$N$ quditsで、ベクトルの古典的な出力は$N$$q$-ary 桁で、$N$送信機間で配布される古典的な入力に線形に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:45:01 GMT)
Sliced Optimal Partial Transport [13.6]
1次元の2つの非負測度間の最適部分輸送問題を計算するための効率的なアルゴリズムを提案する。種々の数値実験において,スライス OPT 方式の計算と精度の利点を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 21:38:40 GMT)
Multi Lane Detection [12.7]
車線検出は自動運転の基本モジュールである。私たちの仕事はCNNのバックボーンDLA-34とAffinity Fieldsをベースにしています。より効率的な車線検出アルゴリズムを実現するための新しい復号法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:32:42 GMT)
Causal Structural Learning from Time Series: A Convex Optimization Approach [12.5]
構造学習は、観測データから有向非巡回グラフ(DAG)を学習することを目的としている。最近のDAG学習は、非常に非適応的な構造学習問題である。近年開発されたモノトーン変分法(VI)を用いた因果学習のためのデータアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 20:23:17 GMT)
CoVLR: Coordinating Cross-Modal Consistency and Intra-Modal Structure for Vision-Language Retrieval [12.1]
我々は,新しい直接協調型視覚言語検索法(dubed CoVLR)を提案する。 CoVLRは、クロスモーダルアライメントと単一モーダルクラスタ保存タスクの間の非同期問題を研究・緩和することを目的としている。ベースラインと比較して、クロスモーダル検索能力を保ちながら、シングルモーダル検索精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 14:08:47 GMT)
Medical Question Summarization with Entity-driven Contrastive Learning [12.0]
本稿では,エンティティ駆動型コントラスト学習(ECL)を用いた新しい医療質問要約フレームワークを提案する。 ECLは、しばしば質問される質問(FAQ)に医療機関を採用し、硬い負のサンプルを生成する効果的なメカニズムを考案している。 iCliniqデータセットの33%の重複率など、いくつかのMQAデータセットが深刻なデータ漏洩問題に悩まされていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 00:19:03 GMT)
Helpful, Misleading or Confusing: How Humans Perceive Fundamental Building Blocks of Artificial Intelligence Explanations [11.7]
我々は、洗練された予測アルゴリズムから一歩引いて、単純な意思決定モデルの説明可能性について検討する。我々は、人々がそれぞれの表現の理解性をどう感じているかを評価することを目的とする。これにより、さまざまな利害関係者が、より精巧な人工知能の説明が構築される基本的な概念の無知性を判断することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 07:15:55 GMT)
Semi-Supervised Contrastive Learning for Remote Sensing: Identifying Ancient Urbanization in the South Central Andes [11.5]
本研究では,95,358枚のラベル付き画像と5,830枚のラベル付き画像を用いて,長い尾を持つ衛星画像データセットから古代の建物を検知する問題の解決を行う。我々の半教師付きコントラスト学習モデルは79.0%の精度で有望なテストを行い、他の最先端の手法と比べて3.8%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:40:14 GMT)
STAS: Spatial-Temporal Return Decomposition for Multi-agent Reinforcement Learning [10.8]
本稿では,Spatial-Temporal Attention with Shapley (STAS) という手法を提案する。最初はグローバルなリターンを各タイムステップに分解し、次にShapley Valueを使用して、グローバルな報酬から個々のペイオフを再分配する。我々は,古典的アリス&ボブの例とマルチエージェント粒子環境ベンチマークについて,様々なシナリオで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:09:03 GMT)
Dimensionality Reduction as Probabilistic Inference [10.7]
次元性低減(DR)アルゴリズムは、高次元データを低次元表現に圧縮し、データの重要な特徴を保存する。本稿では,多種多様な古典DRアルゴリズムを確率的推論アルゴリズムとして解釈するProbDR変分フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 23:48:59 GMT)
Gradient-less Federated Gradient Boosting Trees with Learnable Learning Rates [10.6]
我々は、勾配の共有に依存しない水平連合XGBoostのための革新的なフレームワークを開発する。提案手法は,最先端手法に匹敵する性能を実現し,通信ラウンドと通信オーバヘッドの両方を25倍から700倍の範囲で低減することにより,通信効率を効果的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 11:48:18 GMT)
Causal Graph Discovery from Self and Mutually Exciting Time Series [10.4]
我々は,線形プログラムを解くことによって,非漸近的回復保証と定量的不確実性を開発する。 Sepsis Associated Derangements (SAD) による高度に解釈可能な因果DAGの回復におけるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 20:30:21 GMT)
LUT-GEMM: Quantized Matrix Multiplication based on LUTs for Efficient Inference in Large-Scale Generative Language Models [9.5]
大規模生成言語モデルに適した効率的な推論フレームワークを提案する。我々は、アクティベーションの完全精度を維持しながら、重量のみの量子化戦略を採用する。 LUT-GEMMと呼ばれる提案したカーネルは、量子化された行列乗法を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 15:16:40 GMT)
Evaluation of Speaker Anonymization on Emotional Speech [9.2]
音声データには、話者のアイデンティティや感情状態など、さまざまな個人情報が含まれている。最近の研究は、音声のプライバシーを守るという話題に対処している。 VoicePrivacy 2020 Challenge(VPC)は、話者の匿名化に関するものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 20:50:29 GMT)
Teacher Network Calibration Improves Cross-Quality Knowledge Distillation [8.9]
クロスクオリティ・ナレッジ・蒸留(CQKD)は、教師ネットワークからの知識をフルレゾリューション・イメージで訓練した教師ネットワークから、入力された低レゾリューション・イメージを取り入れた学生ネットワークに転送する知識蒸留法である。 CQKDは大規模画像分類問題において教師あり学習よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 16:55:43 GMT)
FSDNet-An efficient fire detection network for complex scenarios based on YOLOv3 and DenseNet [8.7]
本稿では,特徴抽出モジュール,火災分類モジュール,火災検出モジュールから構成されるFSDNet(Fire Smoke Detection Network)を提案する。 2つのベンチマークデータセットにおけるFSDNetの精度は、それぞれ99.82%と91.15%であり、MS-FSの平均精度は86.80%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 15:46:08 GMT)
Context-tree weighting for real-valued time series: Bayesian inference with hierarchical mixture models [8.4]
時系列の混合モデルを構築するための一般的な階層型ベイズモデリングフレームワークが開発されている。この開発は、部分的にはコンテキストツリーの使用に基づいており、学習と推論のための効果的なアルゴリズムツールのコレクションを含んでいる。汎用フレームワークの実用性は、自己回帰(AR)モデルが底面で使用されるときに詳細に説明され、結果として非線形AR混合モデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:14:38 GMT)
Adaptive Experimentation at Scale: Bayesian Algorithms for Flexible Batches [8.1]
我々は,任意のバッチサイズに対応可能な新しい適応実験フレームワークを開発した。逐次実験を導出することにより、平均報酬に関する事前情報を活用する動的プログラムを定式化する。本手法は,標準適応政策よりも統計的パワーを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:19:07 GMT)
Learning to predict arbitrary quantum processes [7.7]
我々は、未知の量子過程を$n$ qubitsで予測するための効率的な機械学習(ML)アルゴリズムを提案する。本結果は,複雑な量子力学の出力を,プロセス自体の実行時間よりもはるかに高速に予測するMLモデルの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 01:15:40 GMT)
Knowledge Enhanced Semantic Communication Receiver [7.2]
本稿では,意味的推論と復号化のための知識ベースにおける事実をより積極的に活用できる知識強化セマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。具体的には、受信した雑音信号に関連性のある事実三重項を求めるための変圧器に基づく知識抽出器を設計する。 WebNLGデータセットの大規模なシミュレーション結果から,提案した受信機は,知識グラフのデコーディングを向上した上で,優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:25:24 GMT)
Temporally Consistent Online Depth Estimation Using Point-Based Fusion [6.6]
ビデオストリームの時間的一貫した深度マップをオンライン環境で推定することを目的としている。これは、将来のフレームが利用できないため難しい問題であり、メソッドは、一貫性を強制するか、以前の推定からエラーを修正するかを選択する必要がある。本稿では、各フレームを動的に更新するグローバルポイントクラウドと、画像空間における学習的融合アプローチを用いて、これらの課題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 00:04:18 GMT)
VaxxHesitancy: A Dataset for Studying Hesitancy towards COVID-19 Vaccination on Twitter [6.1]
新型コロナウイルス(COVID-19)ワクチン接種に対するユーザの態度を示す3,101件以上のツイートの新たなコレクションを作成します。私たちの知る限りでは、ワクチンのヘシタシーを、予防的および抗ワクチン的スタンスとは異なるカテゴリとしてモデル化する最初のデータセットとモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 15:32:43 GMT)
Deep generative model super-resolves spatially correlated multiregional climate data [5.7]
逆ネットワークに基づく機械学習により、ダウンスケーリングにおける地域間空間相関を正確に再構築できることを示す。提案手法は,気候変動の影響を地域間一貫した評価に有効である。本稿では,低分解能降雨場を圧力場に置き換えた深部生成モデルに基づくダウンスケーリング手法の結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:14:47 GMT)
Implications of Regret on Stability of Linear Dynamical Systems [5.6]
オンライン学習では、エージェントの判断の質は後悔の概念によって定量化されることが多い。本研究では, 線形状態フィードバックポリシや線形システムに対して, 線形後悔は時間的変化と時間的不変性の両方において安定性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 17:08:19 GMT)
Robust Educational Dialogue Act Classifiers with Low-Resource and Imbalanced Datasets [4.7]
DAは、教師の対話中に行われる教師や生徒の会話行動を表すことができる。 ROC曲線(AUC)スコアの下での面積を最大化することにより,DA分類器の性能を最適化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:01:59 GMT)
Estimation of minimum miscibility pressure (MMP) in impure/pure N2 based enhanced oil recovery process: A comparative study of statistical and machine learning algorithms [4.7]
MMP(Minimum miscibility pressure)予測は,窒素をベースとした石油回収プロセスの設計・運用において重要な役割を担っている。本研究では,MMP推定に使用される統計的および機械学習手法の比較研究を行った。本研究で開発された予測モデルのほとんどは,文献で報告された相関モデルと予測モデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 19:07:07 GMT)
EEGSN: Towards Efficient Low-latency Decoding of EEG with Graph Spiking Neural Networks [4.3]
ほとんどのニューラルネットワーク(SNN)は、低レイテンシと電力効率を必要とするいくつかの重要なタスクに必ずしも適合しない誘導バイアスに基づいてトレーニングされている。本稿では、分散脳波センサに存在する動的関係情報を学習する多チャンネル脳波分類(EEGS)のためのグラフスパイクニューラルアーキテクチャを提案する。提案手法は,従来のSNNと比較して,推定計算の複雑さを20ドル程度削減し,モータ実行タスクにおいて同等の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 23:30:17 GMT)
Learning To Optimize Quantum Neural Network Without Gradients [4.0]
本稿では,量子回路のパラメータを出力するために,Emphmeta-Optimizerネットワークをトレーニングする新しいメタ最適化アルゴリズムを提案する。我々は,従来の勾配に基づくアルゴリズムよりも回路評価が少ない場合に,より高品質な最小値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 01:09:12 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） (Sat, 15 Apr 2023 04:06:52 GMT)
AI-assisted Protective Action: Study of ChatGPT as an Information Source for a Population Facing Climate Hazards [3.3]
ChatGPTは新たな情報ソースとして登場している。本研究の目的は,ChatGPTが生成した応答の精度と完全性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 00:25:14 GMT)
MA-ViT: Modality-Agnostic Vision Transformers for Face Anti-Spoofing [3.3]
マルチモーダルデータの助けを借りて任意のモーダルアタックの性能を向上させることを目的としたモダリティ非依存型視覚変換器(MA-ViT)を提案する。具体的には、MA-ViTは早期融合を採用し、利用可能なすべてのトレーニングモダリティデータを集約し、任意のモダリティサンプルの柔軟なテストを可能にする。実験により、MA-ViTでトレーニングされた単一モデルは、異なるモーダルサンプルを柔軟に評価できるだけでなく、既存のシングルモーダルフレームワークよりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:03:44 GMT)
Neural Approaches to Entity-Centric Information Extraction [2.9]
テキスト内の情報に対して、根本的に異なるエンティティ中心の視点を導入します。個々の言及をテキストで意味を理解する代わりに、エンティティの概念の観点で機能するアプリケーションを構築するべきだ、と私たちは主張する。本研究では,各参照を個別にではなく,コア参照クラスタレベルでエンティティリンクを行うことにより,このタスクを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 20:07:37 GMT)
Machine Learning Research Trends in Africa: A 30 Years Overview with Bibliometric Analysis Review [2.7]
論文は2761件の機械学習関連文書からなり、そのうち98%は過去30年間に903の雑誌に少なくとも482件の引用を掲載した論文である。 1993年から2021年にかけて、54のアフリカ諸国の研究出版物を含むScience Citation Index EXPANDEDからコラージュされた文書が回収された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 12:27:43 GMT)
A framework for fully autonomous design of materials via multiobjective optimization and active learning: challenges and next steps [2.6]
継続的に更新された機械学習モデルを用いた多目的ブラックボックス最適化に基づくアクティブな学習プロセスを提案する。このワークフローは、リアルタイムデータストリーミングとモジュール化された多目的最適化ソフトウェア開発のためのオープンソース技術に基づいて構築されている。本研究では, 連続流化学実験室の自律運転を通して, このワークフローの概念実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 01:34:16 GMT)
Multi-View Graph Representation Learning Beyond Homophily [2.6]
非教師付きグラフ表現学習(GRL)は,多種多様なグラフ情報をラベル管理なしでタスクに依存しない埋め込みに抽出することを目的としている。 MVGE(Multi-view Graph)と呼ばれる新しいフレームワークを提案し、キーデザインのセットを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:35:49 GMT)
TransDocs: Optical Character Recognition with word to word translation [2.2]
本研究は,光学文字認識(OCR)をML技術で改善することに焦点を当てる。この研究は、英語からスペイン語への翻訳のためのANKIデータセットに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 21:40:14 GMT)
XploreNAS: Explore Adversarially Robust & Hardware-efficient Neural Architectures for Non-ideal Xbars [2.2]
本研究は,XploreNASと呼ばれる2段階のアルゴリズム・ハードウェア協調最適化手法を提案する。非理想的クロスバープラットフォームのための、ハードウェア効率が高く、逆向きに堅牢なニューラルアーキテクチャを検索する。ベンチマークデータセットを用いたクロスバー実験では,検索したSubnetの対角ロバスト性は最大8-16%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:51:32 GMT)
Is Multimodal Vision Supervision Beneficial to Language? [2.2]
ビジョン(イメージとビデオ)事前トレーニングは、マルチモーダルタスクで最先端の結果を得た最近の一般的なパラダイムである。我々は,これらのモデルのスタンドアロンテキストエンコーダの言語表現性能と,視覚監督を通して学習したテキストエンコーダの言語表現性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 00:04:54 GMT)
Beta-Rank: A Robust Convolutional Filter Pruning Method For Imbalanced Medical Image Analysis [1.3]
本研究では,各手法のランク付け以外の3つの手法を同一の訓練条件と比較する。我々は,本モデルが本質的に不均衡な他の医療データセットの手法よりも有意に優れていたことを実証した。実世界の環境でのFLOPとパラメータの削減を評価するために,我々はスマートフォンアプリを構築し,最大79%のメモリ使用率,72%の予測時間を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 03:05:47 GMT)
Few-shot Weakly-supervised Cybersecurity Anomaly Detection [1.2]
本稿では,既存の弱教師付きディープラーニング異常検出フレームワークの強化を提案する。このフレームワークには、データ拡張、表現学習、順序回帰が含まれている。そして、3つのベンチマークデータセット上で実装したフレームワークの性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 04:37:54 GMT)
SalientGrads: Sparse Models for Communication Efficient and Data Aware Distributed Federated Training [1.0]
フェデレートラーニング(FL)は、データを収集せずにプライバシを保ちながら、クライアントサイトの分散データを活用したモデルのトレーニングを可能にする。 FLの重要な課題の1つは、リソース制限されたエッジクライアントノードにおける計算の制限と通信帯域の低さである。本稿では,学習前にデータ認識サブネットワークを選択することで,スパーストレーニングのプロセスを簡単にするSalient Gradsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 06:46:37 GMT)
Cooperative guidance of multiple missiles: a hybrid co-evolutionary approach [0.9]
複数のミサイルの協調誘導は、厳密な時間と宇宙の合意の制約を伴う課題である。本稿では,非定常性と協調指導が直面する継続的制御の問題に対処する,新たな自然共進化戦略(NCES)を開発する。高度にスケーラブルな共進化的メカニズムと従来の指導戦略を統合することで,ハイブリッド共同進化的協調指導法(HCCGL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 03:11:00 GMT)
Active Learning in Bayesian Neural Networks with Balanced Entropy Learning Principle [0.8]
本稿では,基礎となるソフトマックス確率の不確実性とラベル変数との間の情報バランスを捉える,新たな不確実性尺度であるBa balanced Entropy Acquisition (BalEntAcq)を提案する。 BalEntAcqは、よく知られた線形スケーラブルなアクティブラーニング手法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 05:45:25 GMT)
Ranking Loss and Sequestering Learning for Reducing Image Search Bias in Histopathology [0.7]
本稿では,画像検索性能を改善するための2つの新しいアイデアを提案する。まず、ランキング損失関数を用いて特徴抽出を検索のマッチング指向性に向けて誘導する。第2に,特徴抽出の一般化を促進するために,選択学習の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 03:38:09 GMT)
Preference-Learning Emitters for Mixed-Initiative Quality-Diversity Algorithms [0.6]
混合開始型共同創造タスクでは、デザイナーに複数の関連する提案を提供することが重要である。本研究では,嗜好学習エミッタ(PLE)の一般的なフレームワークを提案し,それをゲーム『スペースエンジニアズ』のプロシージャコンテンツ生成タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:50:47 GMT)
CourtNet for Infrared Small-Target Detection [0.6]
本稿ではCourtNetと呼ばれるニューラルネットワークに基づくISTD手法を提案する。試行によると、CourtNetは2つのISTDデータセットで最高のF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 07:16:17 GMT)
CT-LungNet: A Deep Learning Framework for Precise Lung Tissue Segmentation in 3D Thoracic CT Scans [0.6]
本稿では,3次元肺CT画像中の肺をディープネットワークと転写学習を用いて同定する完全自動手法を提案する。 VESSEL12とCRPFの2つの公開データセットとトレーニングとテストのために,LUNA16という1つの公開データセットを用いて定量的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 20:54:40 GMT)
Quantum computing with trapped ions: a beginner's guide [0.5]
この記事では、スケーラブルな量子コンピュータのための最もよく使われるプラットフォームの一つである、トラップイオンを用いた量子コンピューティングの基礎を説明します。ソリューションの適合性は、DiVincenzo基準に対する性能を示すことで解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 17:31:49 GMT)
Hierarchical and Contrastive Representation Learning for Knowledge-aware Recommendation [0.5]
知識認識型推薦のための階層的・コントラスト的表現学習フレームワークHiCONを提案する。具体的には、近隣住民の指数的拡大を避けるため、階層的なメッセージ集約機構を提案する。また、より差別的な表現を強制するために、クロスオーダーのコントラスト学習も行います。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:22:22 GMT)
From Online Behaviours to Images: A Novel Approach to Social Bot Detection [0.4]
特定のタイプの社会アカウントは、要求できないコンテンツ、過党派、宣伝的な情報を促進することが知られている。まず、アカウントが実行するアクションのシーケンスを画像に変換する新しいアルゴリズムを提案する。文献でよく知られた実際のアカウント/ボットアカウントデータセット上でのボット検出の最先端結果と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 11:36:50 GMT)
Faster quantum-inspired algorithms for solving linear systems [0.1]
そこで本研究では,データ構造を$x$で出力する古典的アルゴリズムにより,エントリへのサンプリングとクエリが可能であることを示す。この出力は、量子線型解法の出力の古典的なアナログと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 21:53:08 GMT)
Adversarial Meta-Learning of Gamma-Minimax Estimators That Leverage Prior Knowledge [0.0]
ベイズ推定器は、事前の知識を組み込む手段としてよく知られている。この知識が1つの事前で表現するには曖昧すぎる場合、別のアプローチが必要である。ガンマ・ミニマックス推定器は、以前の分布のGamma$に対して最悪のベイズリスクを最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 00:56:04 GMT)
Within-Camera Multilayer Perceptron DVS Denoising [0.0]
インカメライベントのデノゲーションは、ソースのノイズをフィルタリングすることで、イベントカメラのデータレートを低下させる。多層パーセプトロンデノナイジングフィルタ(MLPF)は、最先端の低コストデノナイジング精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 12:30:04 GMT)
Virtual Reality Training of Social Skills in Autism Spectrum Disorder: An Examination of Acceptability, Usability, User Experience, Social Skills, and Executive Functions [0.0]
自閉症スペクトラム障害(ASD)における社会的スキルの低下は、日常生活における自立の低下と関連している。バーチャルリアリティ(VR)は、現実の社会環境や状況における社会的スキルトレーニングを促進する。 ASDの25人の被験者が、神経心理学的評価とVRソーシャルスキルトレーニングの3つのセッションに参加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 07:54:37 GMT)
The XAISuite framework and the implications of explanatory system dissonance [0.0]
本稿では,2つの説明システムであるSHAPとLIMEを,それぞれの重要度スコアの相関関係に基づいて比較する。重要性の大きさは、説明の一貫性において重要ではない。 SHAPとLIMEの重要度スコアの類似性は、モデルの精度を予測できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 04:40:03 GMT)
Temperature-anisotropy conjugate magnon squeezing in antiferromagnets [0.0]
系の2モードエネルギー固有基底状態すべてに対して、温度と異方性によって導かれる共役マグノンスクイーズ効果が発見された。その結果, 異方性は温度よりも大きな圧縮係数を生じることがわかった。温度と異方性によるスクイージングの競合にもかかわらず、異方性の最適有限値は高温および低エネルギー安定化マグノンスクイージングを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 17:36:17 GMT)
Simple no-go proof on observing real Schroedinger's cats [0.0]
可逆過程が一旦関与すると、射影測定のクラスは不可能であることを示す一般的な証明を与える。このノーゴーの結果をシュレーディンガーの猫パラドックスに適用すると、もし何かが本物のシュレーディンガーの猫であると主張するなら、それと通常の猫の自明な古典的な混合の間には測定不可能な違いが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:56:04 GMT)
Shape is (almost) all!: Persistent homology features (PHFs) are an information rich input for efficient molecular machine learning [0.0]
化学データセットは、機械学習で一般的に使用されるデータセットと比べて非常に小さい傾向にある。永続ホモロジーは、異なるスケールで点雲の位相的形状特性を測定する。我々は、分子の形状を符号化する永続的ホモロジー特徴(PHF)を作成し、シンボル的詳細の多くを失う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:24:35 GMT)
Self-supervised Auxiliary Loss for Metric Learning in Music Similarity-based Retrieval and Auto-tagging [0.0]
類似性に基づく検索課題に対処するために,自己教師付き学習アプローチに基づくモデルを提案する。また, 微調整期間中の増員を控えることで, 良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:00:28 GMT)
SAM vs BET: A Comparative Study for Brain Extraction and Segmentation of Magnetic Resonance Images using Deep Learning [0.0]
FSLのBrain extract Tool (BET) は、現在のゴールドスタンダードであるが、画像品質の問題によりエラーを起こしやすい。 Meta AIによるSegment Anything Model (SAM)は、ゼロショットセグメンテーションの可能性を示している。 SAMの優れた性能は、脳の抽出とセグメンテーションの応用のためのより正確で堅牢で汎用的なツールとしての可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 21:15:41 GMT)
Quantum Mechanics from Stochastic Processes [0.0]
我々は、非相対論的過程とシュロディンガー方程式の解との明示的な一対一対応を構築する。この同値性の存在は、ローレンツ経路がイオ積分として定義でき、ウィナー積分の観点でユークリッド経路と似ていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:12:51 GMT)
Physics-informed Reduced-Order Learning from the First Principles for Simulation of Quantum Nanostructures [0.0]
大規模ナノ構造では、高次自由度(DoF)のため、広範な計算努力が禁止される可能性がある本研究は、シュリンガー方程式のシミュレーションのために、第一原理によって実現された低次学習アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 14:53:24 GMT)
PDM KG-oscillators in cosmic string rainbow gravity spacetime in a non-uniform magnetic field [0.0]
宇宙線レインボー重力時空における位置依存質量(PDM)Klein-Gordon粒子について検討した。まず, 一定質量のKGオシレータのエネルギーレベルに及ぼすレインボー重力の影響について報告する。また,宇宙ストリングレインボー重力時空におけるKGオシレータのスペクトルに及ぼすPDMの影響も報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 04:44:11 GMT)
ODSmoothGrad: Generating Saliency Maps for Object Detectors [0.0]
ODSmoothGradはオブジェクト検出器の分類とバウンディングボックスパラメータのソーシングマップを生成するツールである。また,SmoothGradアルゴリズムを用いて注目画素を視覚的に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:21:56 GMT)
Non-Proportional Parametrizations for Stable Hypernetwork Learning [0.0]
現在のハイパーネットワークトレーニング戦略は不安定であり、収束は非ハイパーネットワークモデルよりもはるかに遅いことが示される。非局所的な加法的パラメトリゼーションを用いた改良されたハイパーネットワークの定式化に基づく解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 22:18:29 GMT)
Multivariate regression modeling in integrative analysis via sparse regularization [0.0]
統合分析は、複数の独立したデータセットから有用な情報をプールする効果的な方法である。この積分は、変数とグループ選択を実行するスパース推定によって達成される。提案手法の性能をモンテカルロシミュレーションおよび微生物測定による排水処理データの解析により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 02:27:51 GMT)
Metropolis Monte Carlo sampling: convergence, localization transition and optimality [0.0]
目標定常分布からの偏差は局所化遷移を特徴とすることを示す。局所化移行前後の緩和は拡散率と拒絶率によってそれぞれ制限されていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 22:35:54 GMT)
Learning in latent spaces improves the predictive accuracy of deep neural operators [0.0]
L-DeepONetは標準のDeepONetの拡張であり、高次元PDE入力の潜在表現と適切なオートエンコーダで識別される出力関数を利用する。 L-DeepONetは時間依存PDEの精度と計算効率の両面で標準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, 15 Apr 2023 17:13:09 GMT)
Learning image representations for anomaly detection: application to discovery of histological alterations in drug development [0.0]
病理組織学では、通常標本は豊富であるが、異常(病理)の症例は少ないか、利用できない。このような画像の事前学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN)表現と組み合わせたアプローチは、以前は異常検出(AD)に用いられていた。本手法は, 早期に薬剤の毒性評価に有効であり, 遅発性薬剤の服用を低減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:51:23 GMT)
Icospherical Chemical Objects (ICOs) allow for chemical data augmentation and maintain rotational, translation and permutation invariance [0.0]
Icospherical Chemical Objects (ICOs) は、回転不変な方法で3次元データの符号化を可能にする。 ICOとSphNNはあらゆる問題に対して良好に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:37:55 GMT)
Higher structures in matrix product states [0.0]
複素ラインバンドルの高次一般化である gerbe 構造を行列積状態のパラメータ化族の位相的性質を記述する基礎となる数学的構造として導入する。また、3つの行列積状態に対して「三つの内積」を導入し、パラメータ空間上の位相不変量Dixmier-Douadyクラスを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:30:22 GMT)
High-Speed and Energy-Efficient Non-Binary Computing with Polymorphic Electro-Optic Circuits and Architectures [0.0]
ポリモルフィックE-O回路は、異なる論理と算術関数を実装するために動的にプログラムできる。回路は、非バイナリフォーマットでデータのエネルギー効率の高い処理をサポートすることができる。回路は、二項化および整数量子化畳み込みニューラルネットワークを処理するためのE-O計算アクセラレータアーキテクチャを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:20:56 GMT)
Herder Ants: Ant Colony Optimization with Aphids for Discrete Event-Triggered Dynamic Optimization Problems [0.0]
現在利用可能なAnt Colony Optimization (ACO)アルゴリズムの動的最適化戦略は、各動的変化が発生した後、遅いアルゴリズム収束またはソリューション品質に対する重大なペナルティのトレードオフを提供する。本稿では,アリとアフィドの共生関係をモデルとしたAphidsを用いたAnt Colony Optimization (ACO) という離散的動的最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 22:21:41 GMT)
Generating an interactive online map of future sea level rise along the North Shore of Vancouver: methods and insights on enabling geovisualisation for coastal communities [0.0]
研究地域はカナダのブリティッシュコロンビア州バンクーバーのノースショアであった。我々は,高解像度で垂直精度の1mのLiDARのオープンアクセスを探索した。様々なSLRシナリオにおいて, 浸水帯を規定する水文接続型浴槽法モデルを用いて検討した。ディープラーニングと3D可視化は、過去、現在、そして将来の土地利用/土地被覆と3Dをモデル化するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 04:12:55 GMT)
Engineering dynamically decoupled quantum simulations with trapped ions [0.0]
外部ドライブは、ノイズ源を平均化することにより、量子多体システムのコヒーレンスを向上させることができる。また、静的制限でアクセスできないモデルを実現するためにも使用できる。我々は、外界から量子多体系を分離するためのパルス列に必要な要件を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 00:55:11 GMT)
Dissipative spin chain as a non-Hermitian Kitaev ladder [0.0]
劣化雑音を持つ量子スピン鎖に対するリンドブラッド方程式の正確な結果を得る。このシステムは,2脚はしご上の非エルミタン・キータエフモデルにマッピング可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 08:31:11 GMT)
Discrete Higher Berry Phases and Matrix Product States [0.0]
我々は、ある位相空間$X$でパラメータ化された可逆状態の族を研究する。家族としての非自明性の結果、非自明なベリー相を持つ量子力学系が励起される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 13:43:39 GMT)
Causal models in string diagrams [0.0]
因果モデル(英語版)の枠組みは、今日多くの科学的領域で適用されている因果推論に対する原則化されたアプローチを提供する。本稿では,この枠組みを,圏論を用いて形式的に解釈した文字列図形言語に提示する。因果モデルフレームワークによる因果推論は、最も自然かつ直感的に図式推論として行われることを議論し、実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 21:54:48 GMT)
Anomalous relaxation of density waves in a ring-exchange system [0.0]
正方形格子上の環交換モデルの力学により示される減速の解析について述べる。密度波型の初期状態の粗粒度記憶を, 予期せぬ長時間保存することを発見した。遅い融解は減速機構において重要な役割を担っていると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 09:06:48 GMT)
An innovative Deep Learning Based Approach for Accurate Agricultural Crop Price Prediction [0.0]
本稿では, 歴史的価格情報, 気候条件, 土壌タイプ, 立地, その他の重要な価格決定要因を用いて, 作物の価格を正確に予測することを目的とする。本稿では,価格予測の精度を高めるために,革新的な深層学習手法を提案する。我々の手法は、ノイズの多いレガシーデータとうまく機能し、文献で利用可能な結果よりも少なくとも20%優れたパフォーマンスを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 10:54:57 GMT)
A tutorial on the Bayesian statistical approach to inverse problems [0.0]
物理系に関する逆問題の2つのカテゴリは、(1)観測された出力対から系のモデル内のパラメータを推定し、(2)観測された出力を生じる入力を再構成する。 Bayer statistics inversion (BSI) は、不適切な問題や不条件の逆問題に対処する手法である。本研究では, 環境空気からコールドライム果実への熱伝達に関する実例を用いて, 逆問題に対するBSIのチュートリアルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Apr 2023 18:32:54 GMT)