Discriminative Co-Saliency and Background Mining Transformer for
Co-Salient Object Detection [111.0] 我々は差別的共存とバックグラウンドマイニング・トランスフォーマー・フレームワーク(DMT)を提案する。
我々は2種類の事前定義されたトークンを用いて、コントラスト誘起画素間相関モジュールとコサリエンストークン間相関モジュールを用いて、コサリエンシと背景情報をマイニングする。
3つのベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 01:59:52 GMT)
Pre-training Language Model as a Multi-perspective Course Learner [103.2] 本研究では,サンプル効率のよい事前学習のためのマルチパースペクティブ・コース・ラーニング(MCL)手法を提案する。
本研究では,3つの自己超越コースが,「綱引き」力学の固有の欠陥を軽減するように設計されている。
本手法は,GLUEおよびSQuAD 2.0ベンチマークにおいて,ELECTRAの平均性能をそれぞれ2.8%,絶対点を3.2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 09:02:10 GMT)
Learning Situation Hyper-Graphs for Video Question Answering [95.2] 本稿では,映像コンテンツに関する質問に対して,状況のハイパーグラフを予測して回答できるVQAアーキテクチャを提案する。
我々は、暗黙的にグラフ表現を識別する状況ハイパーグラフデコーダを訓練し、入力されたビデオクリップからオブジェクトとオブジェクトの関係を判断する。
以上の結果から,ビデオ質問応答タスクにおける課題に対して,ハイパーグラフの学習がシステムの性能向上に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 06:44:56 GMT)
Diffusion-NAT: Self-Prompting Discrete Diffusion for Non-Autoregressive
Text Generation [94.5] Diffusion-NATは、NARテキスト・テキスト生成に離散拡散モデルを導入し、BARTを統合して性能を改善する。
7つのデータセットに対する実験結果から,本手法は競合的NAR法より優れ,自己回帰法よりも優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:20:31 GMT)
Still no evidence for an effect of the proportion of non-native speakers
on language complexity -- A response to Kauhanen, Einhaus & Walkden (2023) [91.4] Kauhanen, Einhaus & Walkden氏は、私の論文の1つで示された結果を批判している。
どちらの批判点も明確に述べられ、私の論文で分析されていることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:50:25 GMT)
Generalization Guarantees for Multi-item Profit Maximization: Pricing,
Auctions, and Randomized Mechanisms [86.8] 購入者の価値に根ざした分布が存在する場合のマルチイテム利益について検討する。
購入者の値の任意のセットに対して、利益はメカニズムのパラメーターにおいて断片的に線形である。
我々は、まだサンプルベースのメカニズム設計文献にはないメカニズムクラスに対する新しい境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 23:00:00 GMT)
Incremental 3D Semantic Scene Graph Prediction from RGB Sequences [86.8] RGB画像列が与えられたシーンの一貫性のある3Dセマンティックシーングラフをインクリメンタルに構築するリアルタイムフレームワークを提案する。
提案手法は,新たなインクリメンタルエンティティ推定パイプラインとシーングラフ予測ネットワークから構成される。
提案するネットワークは,シーンエンティティから抽出した多視点および幾何学的特徴を用いて,反復的メッセージパッシングを用いた3次元セマンティックシーングラフを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 20:15:08 GMT)
Multi-object Video Generation from Single Frame Layouts [84.6] 本研究では,グローバルシーンを局所オブジェクトに合成するビデオ生成フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、画像生成手法からの非自明な適応であり、この分野では新しくなっています。
本モデルは広範に使用されている2つのビデオ認識ベンチマークで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 09:07:01 GMT)
Multitask Pre-training of Modular Prompt for Chinese Few-Shot Learning [83.1] 本稿では,マルチタスク事前学習型モジュール・プロンプト(MP2)を提案する。
MP2は38の中国語タスクで事前訓練された組み合わせ可能なプロンプトのセットである。
我々は,MP2がプロンプトチューニング,フルモデルチューニング,事前プロンプト事前学習の手法を,数ショット設定で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, 6 May 2023 11:30:41 GMT)
LEO: Generative Latent Image Animator for Human Video Synthesis [81.9] 本稿では,人間の映像合成のための新しい枠組みを提案し,合成時間的コヒーレンシーを重視した。
私たちのキーとなるアイデアは、動きを外見から本質的に分離する生成過程におけるフローマップのシーケンスとして表現することです。
フローベース画像アニメーターとラテントモーション拡散モデル(LMDM)を用いてこれを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 09:29:12 GMT)
Reconciling Individual Probability Forecasts [78.0] データに同意する2つの当事者は、個々の確率をモデル化する方法に異を唱えることができない。
個々の確率は不可知であるが、計算的かつデータ効率のよいプロセスで競合できると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:57:05 GMT)
Moving mirror-field dynamics under intrinsic decoherence [77.3] 鏡面相互作用における減衰ダイナミクスを本質的デコヒーレンススキームを用いて検討する。
得られた解に対して期待値,相関値,フシミ関数を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:41:45 GMT)
A Minimal Approach for Natural Language Action Space in Text-based Games [74.9] 本稿では,テキストベースのゲーム(TG)におけるアクション空間の探索という課題を再考する。
我々は,許容行動を利用する最小限のアプローチである$epsilon$-admissible Exploringをトレーニングフェーズに提案する。
本稿では,テキストベースのアクタ・クリティカル(TAC)エージェントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:05:27 GMT)
Structural and Statistical Texture Knowledge Distillation for Semantic
Segmentation [72.7] セグメンテーションのための構造的・統計的テクスチャ知識蒸留(SSTKD)フレームワークを提案する。
構造的テクスチャ知識のために,低レベルの特徴を分解するContourlet Decomposition Module (CDM)を導入する。
本稿では, 統計的テクスチャ知識を適応的に抽出し, 強化するDenoized Texture Intensity Equalization Module (DTIEM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 06:01:11 GMT)
Continuously Monitored Quantum Systems beyond Lindblad Dynamics [68.8] 本研究では,観測可能な量子軌道上での観測可能な観測値の確率分布について検討する。
測定はシステム全体に適用され、システムを製品状態に投影する効果がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:09:17 GMT)
Persuasion Strategies in Advertisements [68.7] 我々は,説得戦略の広範な語彙を導入し,説得戦略を付加した最初の広告画像コーパスを構築した。
次に,マルチモーダル学習による説得戦略予測のタスクを定式化する。
我々は、Fortune-500社の1600件の広告キャンペーンについて、現実世界でケーススタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 07:28:51 GMT)
Vega-MT: The JD Explore Academy Translation System for WMT22 [67.7] 言語ペアとモデルサイズという2つの主要な要因をスケールアップすることで、これまでの作業の限界を押し上げます。
第1位はZh-En(45.1)、En-Zh(61.7)、De-En(58.0)、En-De(63.2)、Cs-En(74.7)、Ru-En(64.9)、En-Ru(69.6)、En-Ja(65.1)、En-Cs(95.3)、Ja-En(40.6)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:11:17 GMT)
Transform-Equivariant Consistency Learning for Temporal Sentence
Grounding [66.1] ビデオ毎により差別的な表現を学習するために,新しい同変一貫性規則学習フレームワークを導入する。
私たちのモチベーションは、クエリ誘導アクティビティの時間的境界を一貫して予測することにある。
特に,ビデオの完全性と滑らか性を高めるために,自己教師付き一貫性損失モジュールを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 19:29:28 GMT)
Neighboring Words Affect Human Interpretation of Saliency Explanations [65.3] 単語レベルのサリエンシの説明は、しばしばテキストベースのモデルで特徴属性を伝えるために使われる。
近年の研究では、単語の長さなどの表面的要因が、コミュニケーションされたサリエンシスコアの人間の解釈を歪めてしまうことが報告されている。
本研究では,単語の近傍にある単語のマーキングが,その単語の重要性に対する説明者の認識にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 12:22:19 GMT)
Correlation Information Bottleneck: Towards Adapting Pretrained
Multimodal Models for Robust Visual Question Answering [63.9] 相関情報ボトルネック (CIB) は圧縮と表現の冗長性のトレードオフを求める。
マルチモーダル入力と表現の相互情報に対して,理論上界を厳密に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 17:35:48 GMT)
Bias or Diversity? Unraveling Fine-Grained Thematic Discrepancy in U.S.
News Headlines [63.5] われわれは、2014年から2022年までの米国の主要メディアから、180万件のニュース記事の大規模なデータセットを使用している。
我々は、国内政治、経済問題、社会問題、外交の4つの主要なトピックに関連する、きめ細かいテーマの相違を定量化する。
以上の結果から,国内政治や社会問題においては,一定のメディア偏見が原因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:57:30 GMT)
PointCMP: Contrastive Mask Prediction for Self-supervised Learning on
Point Cloud Videos [58.2] 本稿では,ポイントクラウドビデオ上での自己教師型学習のための対照的なマスク予測フレームワークを提案する。
PointCMPは、局所的情報と大域的情報の両方を同時に学習するために、2分岐構造を用いる。
我々のフレームワークは、ベンチマークデータセットにおける最先端のパフォーマンスを達成し、既存のフル教師付きデータセットよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:47:48 GMT)
Exploring Human-Like Translation Strategy with Large Language Models [57.7] 大規模言語モデル(LLM)は、一般的なシナリオにおいて印象的な機能を示している。
本研究は,マルチアスペクト・プロンプトと選択のためのMAPSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 19:03:12 GMT)
Scalable noisy quantum circuits for biased-noise qubits [55.4] 安定猫量子ビットの既存システムに動機づけられたビットフリップ誤差のみに影響されるバイアスノイズ量子ビットを考察する。
我々は,このアルゴリズムを,大規模かつ複雑な量子回路のスケールにおける雑音の偏りの単純なベンチマークとして用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:33:05 GMT)
On High-dimensional and Low-rank Tensor Bandits [53.1] この研究は一般的なテンソルバンドイットモデルについて研究し、アクションとシステムパラメータはベクトルとは対照的にテンソルで表される。
TOFU(Tensor Optimism in the Face of Uncertainity)と呼ばれる新しいバンディットアルゴリズムを開発した。
理論的解析により、TOFUは系の順序で指数関数的に増加する乗法的因子により、最もよく知られた後悔の上界を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 00:43:36 GMT)
Towards Efficient Task-Driven Model Reprogramming with Foundation Models [52.4] ビジョンファウンデーションモデルは、非常に大きなモデルキャパシティと幅広いトレーニングデータから恩恵を受け、印象的なパワーを示す。
しかし、実際には、下流のシナリオは限られた計算資源や効率上の考慮のため、小さなモデルしかサポートできない。
これは、ファンデーションモデルの現実的な応用に重要な課題をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:57:13 GMT)
Towards Robust Low-Resource Fine-Tuning with Multi-View Compressed
Representations [51.8] 事前訓練された言語モデル(PLM)の微調整は、低リソースのシナリオで過度に適合する傾向がある。
オーバーフィッティングを減らすために,PLMの隠れ表現を利用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 06:51:18 GMT)
Controllable Mixed-Initiative Dialogue Generation through Prompting [50.0] 混合開始対話タスクには、情報の繰り返し交換と会話制御が含まれる。
エージェントは、ポリシープランナーが定める特定の対話意図や戦略に従う応答を生成することにより、コントロールを得る。
標準的なアプローチは、これらの意図に基づいて生成条件を実行するために、訓練済みの言語モデルを微調整している。
代わりに、条件生成の微調整に代えて、大きな言語モデルをドロップインで置き換えるように促します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 23:11:25 GMT)
Active Continual Learning: Labelling Queries in a Sequence of Tasks [49.9] 一連のタスクで学んだことを忘れずに新しい知識を取得することは、継続学習(CL)の中心的焦点である。
本稿では, 能動連続学習(ACL)の課題の列における未探索問題について考察する。
ドメイン,クラス,タスクインクリメンタルシナリオにおける複数のALアルゴリズムとCLアルゴリズムの有効性と相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 04:11:03 GMT)
DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic
Models [45.6] DPM-r++はDPMのガイドサンプリングのための高次解法である。
DPM-r++は15から20ステップで高品質なサンプルを生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 17:15:37 GMT)
ALCAP: Alignment-Augmented Music Captioner [44.7] コントラスト学習を通じて,マルチモーダルアライメントを明示的に学習することを提案する。
音声と歌詞の対応を学習することで、モデルはより優れた相互整合性を学び、高品質なキャプションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:20:10 GMT)
Exploring One-shot Semi-supervised Federated Learning with A Pre-trained
Diffusion Model [42.6] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、プライバシ保護のためのコラボレーティブラーニングアプローチである。
我々は,これらの課題に対処するためのフェデレーション学習に,強力な事前学習拡散モデルを導入し,FedDISCを提案する。
我々の手法は局所的な訓練を必要とせず、クライアントのフォワード推論のみを伴います。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:22:33 GMT)
Prompt as Triggers for Backdoor Attack: Examining the Vulnerability in
Language Models [42.6] 本稿では,プロンプトに基づくクリーンラベルバックドア攻撃の新規かつ効率的な方法であるProAttackを提案する。
本手法では, 外部からのトリガーを必要とせず, 汚染試料の正確なラベル付けを保証し, バックドア攻撃のステルス性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:56:37 GMT)
Online Federated Learning via Non-Stationary Detection and Adaptation
amidst Concept Drift [39.1] フェデレート・ラーニング(Federated Learning、FL)は、人工知能研究の幅広い文脈における新興分野である。
FLの既存の文献は、主に定常的なデータ生成過程を前提としている。
我々は,textitFedAvgとtextitFedOMDアルゴリズムの理論的保証をほぼ定常的に組み合わせた,マルチスケールのアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 10:31:26 GMT)
BKinD-3D: Self-Supervised 3D Keypoint Discovery from Multi-View Videos [38.2] 本研究では,行動エージェントのマルチビュー映像から3次元の自己教師付きキーポイント発見を行う手法を提案する。
提案手法であるBKinD-3Dでは,エンコーダデコーダアーキテクチャと3次元熱マップを用いて,複数のビューの差分を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 23:11:39 GMT)
A Latent Diffusion Model for Protein Structure Generation [37.8] 本稿では,タンパク質モデリングの複雑さを低減できる潜在拡散モデルを提案する。
提案手法は, 高い設計性と効率性を有する新規なタンパク質のバックボーン構造を効果的に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 19:10:19 GMT)
Self-Edit: Fault-Aware Code Editor for Code Generation [36.0] 大規模言語モデル(LLM)は、競合するプログラミングタスクのコードを生成する素晴らしい能力を示している。
本稿では,LLMから生成したコードの実行結果を利用してコード品質を向上させるジェネレーション・アンド・エジット手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:12:19 GMT)
A Study on the Integration of Pipeline and E2E SLU systems for Spoken
Semantic Parsing toward STOP Quality Challenge [33.9] 本稿では,音声言語理解グランドチャレンジにおける品質トラック(トラック1)のための音声意味解析システムについて述べる。
Whisperのような強自動音声認識(ASR)モデルとBARTのような事前訓練言語モデル(LM)は、我々のSLUフレームワーク内で利用され、性能が向上する。
また,各モデルの出力レベルの組み合わせについて,精度80.8の精度で検討し,第1位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:35:31 GMT)
Mover: Mask and Recovery based Facial Part Consistency Aware Method for
Deepfake Video Detection [33.3] Moverは新しいDeepfake検出モデルで、不特定の顔の部分の不整合を悪用する。
本稿では,事前学習されたエンコーダとマスク付きオートエンコーダを利用するデュアルネットワークを用いた新しいモデルを提案する。
我々の標準ベンチマーク実験は、Moverが極めて効果的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 02:23:25 GMT)
Wasserstein-Fisher-Rao Embedding: Logical Query Embeddings with Local
Comparison and Global Transport [33.3] 本研究は、不均衡な最適輸送理論による局所的および大域的トレードオフについて検討する。
我々は、Wasserstein-Fisher-Rao計量によって動機付けられたスコアリング関数を持つ有界測度として$real$に集合を埋め込む。
その結果、WFREは、標準データセット上の既存のクエリ埋め込みメソッド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, 6 May 2023 12:48:17 GMT)
Structure-CLIP: Enhance Multi-modal Language Representations with
Structure Knowledge [32.7] 本稿では,テキストからの詳細なセマンティクスを統合し,微細なセマンティクス表現を強化するエンドツーエンドフレームワークであるStructure-CLIPを提案する。
VG-AttributionとVG-Relationの両方のデータセット上で、構造CLIPが最先端のパフォーマンスを達成できることが、数値的な結果から示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:57:05 GMT)
Improved Techniques for Maximum Likelihood Estimation for Diffusion ODEs [32.7] 拡散ODEの最大誤差推定のためのいくつかの改良手法を提案する。
トレーニングのために,速度パラメータ化を提案し,より高速な収束のための分散低減手法を探索する。
評価のために,拡散 ODE に存在する訓練・評価のギャップを埋めるために,新しい訓練自由トラクト正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:21:24 GMT)
Analysis of Climate Campaigns on Social Media using Bayesian Model
Averaging [29.4] 我々は、産業、その擁護団体、および気候変動擁護団体がソーシャルメディアを用いて、気候変動に関する物語にどのように影響するかを分析する。
我々は、Facebook上の気候広告のスタンスを特定するために、メッセージテーマと組み合わされた最小限のモデルスープ[56]アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:43:29 GMT)
NER-to-MRC: Named-Entity Recognition Completely Solving as Machine
Reading Comprehension [29.2] NER は NER-to-MRC と呼ばれる機械読解問題である。
我々は NER タスクを MRC で解くのに適した形式に効率よく変換する。
我々は、WNUT-16データセットを最大11.24%改善し、外部データなしで最先端のパフォーマンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:05:22 GMT)
DiscoPrompt: Path Prediction Prompt Tuning for Implicit Discourse
Relation Recognition [28.0] 本稿では,IDRRにおける階層間の対話的情報と本質的な感覚を利用するために,プロンプトに基づく経路予測手法を提案する。
これは、プロンプトチューニングを通じて事前訓練された言語モデルにそのような構造情報を注入する最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:16:07 GMT)
AADiff: Audio-Aligned Video Synthesis with Text-to-Image Diffusion [27.5] 本稿では,時間的ダイナミクスを制御するために音声信号を利用する新しいT2Vフレームワークを提案する。
音声による局所的な編集と信号の平滑化を提案し,ビデオ合成におけるデシラタの相反する2つのデシラタのバランスを良くする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 10:26:56 GMT)
Learning Hybrid Actor-Critic Maps for 6D Non-Prehensile Manipulation [25.7] マニピュレーションのためのハイブリッドアクタクリティカルマップ(HACMan)について紹介する。
HACManは、点雲観測を用いた物体の6次元非包括的操作のための強化学習手法である。
シミュレーションおよび実世界における6次元オブジェクトポーズアライメントタスクにおけるHACManの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:55:27 GMT)
We Are Not There Yet: The Implications of Insufficient Knowledge
Management for Organisational Compliance [25.3] 本稿では,データ保護担当者や他のプライバシ専門家による探索的質的研究の成果を報告する。
知識管理に関する問題は,参加者のフィードバックの根底にある課題であることがわかった。
本稿では,より優れたコンピュータ支援作業環境を構築する上で,どのような知識管理や自動化ソリューションが有効であるかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:19:54 GMT)
Energy-based Models are Zero-Shot Planners for Compositional Scene
Rearrangement [25.2] このフレームワークは,シミュレーションや実世界において,ゼロショットで合成命令を実行できることを示す。
言語から反応する反応ポリシーや大規模言語モデルよりも、特に複数の概念の合成を含む長い命令において、大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:11:24 GMT)
A Sea-Land Clutter Classification Framework for Over-the-Horizon-Radar
Based on Weighted Loss Semi-supervised GAN [25.1] 我々は、改良された生成逆数ネットワーク、すなわち重み付き損失半教師付き生成逆数ネットワーク(WL-SSGAN)を提案する。
WL-SSGANの半教師付き分類性能を海面クラッタデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 11:45:45 GMT)
Variational Nonlinear Kalman Filtering with Unknown Process Noise
Covariance [24.2] 本稿では,近似ベイズ推定原理に基づく非線形状態推定とモデルパラメータの同定手法を提案する。
シミュレーションおよび実世界のデータを用いて,レーダ目標追尾法の性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:34:39 GMT)
Steering Graph Neural Networks with Pinning Control [24.0] ラベル付きデータのプロトタイプ(クラスセンター)を活用することで表現学習を監督する制御原理を提案する。
グラフ学習を離散的動的プロセスとして扱うことと、ラベル付きデータのプロトタイプを「望ましい」クラス表現として扱うことにより、自動制御理論からピンニング制御のアイデアを借用する。
実験により,提案したPCGCNモデルにより,深部GNNや他の競合するヘテロフィリ指向手法よりも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, 6 May 2023 03:28:41 GMT)
Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning
by Large Language Models [23.8] 大規模言語モデル(LLM)の推論ステップを生成するために、手作業でステップバイステップの推論デモを作成することができる。
Zero-shot-CoTs は LLM への入力プロンプトとして "Let's Think by Step" でターゲット問題文をプロンプトする。
提案したゼロショットのプロンプトが全データセットでゼロショットCoTをはるかに上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:34:37 GMT)
Echoes: Unsupervised Debiasing via Pseudo-bias Labeling in an Echo
Chamber [23.4] 本稿では,既存のバイアスモデルがトレーニングデータにおけるバイアス強調サンプルに過度に適合していることを明らかにする実験的検討を行った。
バイアスモデルとターゲットモデルを異なる戦略でトレーニングするtextitEchoes という,単純かつ効果的な手法を提案する。
実験により,本手法は,既存の合成データセットと実世界のデータセットのベースラインと比較して,優れたデバイアス化結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:13:18 GMT)
Explaining RL Decisions with Trajectories [21.3] 説明は、実世界の意思決定問題における強化学習(RL)導入の鍵となる要素である。
本稿では、これらの説明に対する補完的アプローチ、特にオフラインRLについて、トレーニング中に遭遇した軌跡に、訓練されたRLエージェントの政策決定を関連付けることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:26:22 GMT)
Combinatorial Causal Bandits without Graph Skeleton [21.2] 因果的包帯(CCB)では、学習エージェントが各ラウンドの変数のサブセットを選択して介入し、観測された変数からフィードバックを収集し、期待される後悔やサンプルの複雑さを最小限に抑える。
従来の研究は、一般因果モデルと二元一般化線形モデル(BGLM)の両方でこの問題を研究する。
本稿では,二元一般因果モデルとBGLMのグラフ構造を持たないCCB問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 11:14:16 GMT)
Towards Prompt-robust Face Privacy Protection via Adversarial Decoupling
Augmentation Framework [20.7] 顔認識保護アルゴリズムの防御性能を高めるために,Adversarial Decoupling Augmentation Framework (ADAF)を提案する。
ADAFは、様々な攻撃プロンプトに対する防御安定のために、多レベルテキスト関連の拡張を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 09:00:50 GMT)
Efficient and Degree-Guided Graph Generation via Discrete Diffusion
Modeling [20.6] 拡散に基づく生成グラフモデルは高品質の小さなグラフを生成するのに有効であることが証明されている。
しかし、グラフ統計を推奨する何千ものノードを含む巨大なグラフを生成するには、よりスケーラブルである必要がある。
本稿では,大きなグラフを持つ生成タスクに対処する新しい拡散型生成グラフモデルであるEDGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:32:27 GMT)
Listen to Look into the Future: Audio-Visual Egocentric Gaze
Anticipation [20.6] 我々は,エゴセントリックな視線予測のために,ビデオとオーディオの両方のモダリティを利用する最初のモデルを導入する。
我々は、Ego4DとAriaという2つのエゴセントリックなビデオデータセットを用いて、広範囲にわたるアブレーション研究と徹底的な分析を行う。
視線予測結果の可視化と,音声・視覚的表現学習へのさらなる洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 02:53:13 GMT)
Adaptive loose optimization for robust question answering [20.4] 適応的疎解最適化を用いた簡易かつ効果的な新規損失関数を提案する。
我々の主な技術的貢献は、前回の最適化状態と現在の最適化状態との比に応じて、損失を適応的に減少させることである。
提案手法は,ほとんどの場合,最先端のin-of-distriion性能とout-of-distriion性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:09:46 GMT)
Actively Discovering New Slots for Task-oriented Conversation [19.8] 本稿では,ループ内学習を実現するため,情報抽出方式で汎用的なスロットタスクを提案する。
我々は既存の言語ツールを活用し、対応するラベルが弱い監視信号として利用される値候補を抽出する。
いくつかの公開データセットに対して広範な実験を行い、競合するベースラインを多数比較して手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:33:33 GMT)
Auto.gov: Learning-based On-chain Governance for Decentralized Finance
(DeFi) [18.8] 分散型金融(DeFi)プロトコルはオフチェーンガバナンスを採用しており、トークン保有者がパラメータの変更に投票する。
しかしながら、プロトコルのコアチームがしばしば行う手動パラメータ調整は、システムの完全性とセキュリティを損なうことなく、衝突に対して脆弱である。
我々は、DeFiのための学習ベースのオンチェーンガバナンスフレームワークであるAuto.govを紹介し、セキュリティを強化し、攻撃に対する感受性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 09:54:17 GMT)
Natural Selection Favors AIs over Humans [18.8] もっとも成功したAIエージェントは、望ましくない特性を持つ可能性が高い、と私たちは主張する。
もしそのようなエージェントが人間の能力を超える知性を持っているなら、人類は未来をコントロールできなくなるかもしれない。
これらのリスクと進化の力に対抗するため、我々はAIエージェントの本質的な動機を慎重に設計するなどの介入を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:35:16 GMT)
Synthesizing PET images from High-field and Ultra-high-field MR images
Using Joint Diffusion Attention Model [18.7] PETスキャンはコストが高く、放射性曝露を伴うため、PETが欠如する。
超高磁場イメージングは臨床と学術の両方で有用であることが証明されている。
高速MRIと超高磁場MRIの合成PET法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 02:41:03 GMT)
Bounding the Invertibility of Privacy-preserving Instance Encoding using
Fisher Information [18.4] プライバシ保護インスタンスエンコーディングは、プライバシに敏感な情報を公開せずに、生データを機能ベクタとしてエンコードすることを目的としている。
本稿では,フィッシャー情報に基づくインスタンスエンコーディングのプライバシに関する理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 23:00:41 GMT)
Contact2Grasp: 3D Grasp Synthesis via Hand-Object Contact Constraint [18.2] 3Dグリップ合成は、入力対象が与えられたグリップポーズを生成する。
本研究では, 接触領域を把握するための中間変数を導入し, グリップ生成を制約する。
本手法は,各種メトリクスの把握に関する最先端手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 07:53:13 GMT)
Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency [18.2] 本稿では,画素単位のセグメンテーションマップと,ターゲットの幾何認識レベルセット表現を共同で予測する,新しいデュアルタスクディープネットワークを提案する。
本手法はラベルなしデータを組み込むことで性能を大幅に向上させることができる。
当フレームワークは,最先端の半教師付き医用画像分割法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 06:36:37 GMT)
Online discovering governing differential equations of evolving systems
from streaming data [17.9] 本稿では,サンプルを逐次処理できるオンラインモデリング手法を提案する。
提案手法は,ストリーミングデータから常微分方程式 (ODE) と偏微分方程式 (PDE) の発見に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 00:17:04 GMT)
H2CGL: Modeling Dynamics of Citation Network for Impact Prediction [17.4] 対象論文の階層的および異質なグラフを年次視点で構築する。
このグラフは、対象論文の科学的文脈情報の年次動態を記録することができる。
階層型および不均一なグラフ学習モデルであるグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:31:56 GMT)
Multimodal Federated Learning via Contrastive Representation Ensemble [17.1] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、集中型機械学習に代わるプライバシ意識の代替手段として機能する。
既存のFLメソッドはすべて、モデルアグリゲーションを単一のモダリティレベルに依存している。
マルチモーダルFL(CreamFL)のためのコントラスト表現アンサンブルとアグリゲーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 02:26:32 GMT)
The Fundamental Limits of Structure-Agnostic Functional Estimation [16.3] 既存の一階法が最適であることを示す。
ブラックボックスニュアンス関数推定を用いた関数推定問題の定式化を行う。
この結果は,機能的推定におけるいくつかの明確なトレードオフを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:40:04 GMT)
Weighted Point Cloud Normal Estimation [16.3] 本稿では,3次元点雲データに対する重み付き正規推定手法を提案する。
局所的な点パッチから点の重みを推定する新しい重み付き正規回帰手法を提案する。
提案手法は,合成および実世界の両方のデータセット上で,最先端の性能を実現することで,ノイズや複雑な点群を頑健に処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 10:46:56 GMT)
RedMule: A Mixed-Precision Matrix-Matrix Operation Engine for Flexible
and Energy-Efficient On-Chip Linear Algebra and TinyML Training Acceleration [15.9] 現在のトレーニングアルゴリズムは、精度とダイナミックレンジの要求を満たすために浮動小数点行列演算に依存している。
RedMulEは、多精度浮動小数点一般行列演算(GEMM-Ops)加速のために考案された、低消費電力の特殊アクセラレータである。
RedMulE は FP16 と FP8 で 58.5 GFLOPS と 117 GFLOPS をそれぞれ達成し、計算要素の配列を99.4% 利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:02:44 GMT)
SST-ReversibleNet: Reversible-prior-based Spectral-Spatial Transformer
for Efficient Hyperspectral Image Reconstruction [15.2] Reversible-prior-based methodと呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
ReversibleNetは、シミュレートされた実HSIデータセットの最先端メソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:01:02 GMT)
SANTA: Separate Strategies for Inaccurate and Incomplete Annotation
Noise in Distantly-Supervised Named Entity Recognition [14.9] 本稿では,2種類のノイズの異なる原因が,モデルアーキテクチャにおける異なる戦略の要求を引き起こすことを論じる。
メモリスムースなFocal Loss と Entity-aware KNN を用いて,これら2種類のノイズを別々に処理するためのSANTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:48:24 GMT)
Annotation-efficient learning for OCT segmentation [14.7] OCTセグメンテーションのためのアノテーション効率のよい学習法を提案する。
同じセグメント化精度を達成するためには,データの10%しか必要としない。
我々は、この学習効率を重視することが、OCTベースの技術のインテリジェンスとアプリケーション浸透の改善に役立つと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:34:03 GMT)
Gradient Leakage Defense with Key-Lock Module for Federated Learning [14.4] Federated Learning(FL)は、プライバシ保護機械学習アプローチとして広く採用されている。
最近の発見は、プライバシーが侵害され、共有勾配から機密情報が回収される可能性があることを示している。
秘密鍵ロックモジュールを用いて任意のモデルアーキテクチャをセキュアにするための新しい勾配リーク防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:47:52 GMT)
Transformer-Based Hierarchical Clustering for Brain Network Analysis [13.2] 本稿では,階層型クラスタ同定と脳ネットワーク分類のための新しい解釈可能なトランスフォーマーモデルを提案する。
階層的クラスタリング(hierarchical clustering)の助けを借りて、このモデルは精度の向上と実行時の複雑性の低減を実現し、脳領域の機能的構造に関する明確な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 22:14:13 GMT)
Label-Free Multi-Domain Machine Translation with Stage-wise Training [13.1] そこで本研究では,ラベルのないマルチドメイン機械翻訳モデルを提案する。
我々のモデルは3つの部分から構成される: バックボーンモデル、異なるドメインからデータを識別する責任を負うドメイン識別器、デコードされた特徴をジェネリックから特定のものに伝達する専門家のセット。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 06:30:29 GMT)
Reactive Perturbation Defocusing for Textual Adversarial Defense [12.8] 本稿では、RPD(Reactive Perturbation Defocusing)と呼ばれる手法を提案する。
RPDは、敵の例を特定し、自然の例に対する偽の防御を減らすために、敵の検出器を使用する。
実験の結果,提案手法は正反対例の約97%を修復できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:14:11 GMT)
Refined Vision-Language Modeling for Fine-grained Multi-modal
Pre-training [12.8] オブジェクトアノテーションに基づくきめ細かい監督は、視覚と言語の事前学習に広く使われている。
実世界のアプリケーションシナリオでは、アライメントされたマルチモーダルデータは、通常、画像キャプチャフォーマットで、粗いきめ細かい監視しか提供しません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:36:10 GMT)
Exploiting the Distortion-Semantic Interaction in Fisheye Data [12.6] 魚眼のデータは他のタイプのカメラよりも広い視野の利点があるが、これは高い歪みを犠牲にしている。
中心からさらに離れたオブジェクトは、モデルがセマンティックコンテキストを特定するのが難しくなる変形を示す。
画像の中心から物体の距離に基づいて歪みクラスラベルを抽出し,この関係を利用する手法を提案する。
次に、同じ意味クラスのオブジェクトと互いに近い歪みクラスのオブジェクトを制約する重み付けされた対照的な損失で、バックボーンの表現空間を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:15:21 GMT)
Majorizing Measures, Codes, and Information [11.8] この論文は、偏微分測度定理に関する情報理論的な視点を示すために、アンドレアス・マウラー(Andreas Maurer)の少なからぬ事前プリントで概説されたアイデアに基づいている。
これは、計量空間の要素によってインデックス付けされたランダムプロセスの有界性と、パッキングや被覆木のようなある種のマルチスケール構造から生じる複雑さの測度とを関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:33:53 GMT)
Recordism: A social-scientific prospect of blockchain from social,
legal, financial, and technological perspectives [11.3] 本研究は, 方法論, 法学, 財務学, 技術学の4つの重要な視点に焦点をあてる。
ブロックチェーンは革新的な認知方法であるだけでなく、コミュニティの代表でもある。
ブロックチェーンと既存のソーシャル構造を統合する上でいくつかの課題があるが、この論文はブロックチェーンが未来を形成する上で重要な役割を果たす可能性があると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 04:27:33 GMT)
Deep Graph Representation Learning and Optimization for Influence
Maximization [10.9] インフルエンサー(IM)は、ソーシャルネットワークから初期ユーザのセットを選択して、影響を受けたユーザの期待人数を最大化する。
本稿では,シードセットの潜在表現を生成的に特徴付けるための新しいフレームワークであるDeepIMを提案する。
また、フレキシブルなノード分散性に基づく予算制約の下で最適なシードセットを推論する新たな目的関数を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:02:48 GMT)
Revisiting Lightweight Compiler Provenance Recovery on ARM Binaries [10.4] 我々は、ARMバイナリのコンパイラ構成プロパティを効率よく正確に復元する浅層学習モデルにより、以前の作業を拡張した。
我々は、最先端のディープラーニングアプローチと同等の精度を99%以上達成し、トレーニング中に583回、推論時に3,826回達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:20:39 GMT)
On the Usage of Continual Learning for Out-of-Distribution
Generalization in Pre-trained Language Models of Code [10.1] 事前学習型言語モデル(PLM)は、コードの深層学習において一般的な技術となっている。
本稿では,APIコールとAPI利用予測という2つの下流タスクで広く利用されているPLMアーキテクチャについて検討する。
これらの課題に対処するため,リプレイベースおよび正規化ベースの手法を含む5つの連続学習手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:00:21 GMT)
Sequential Gaussian Processes for Online Learning of Nonstationary
Functions [10.0] 連続モンテカルロアルゴリズムは,オンラインの分散推論を可能としながら,非定常挙動を捉えたGPの無限混合に適合する。
提案手法は,時系列データにおける非定常性の存在下でのオンラインGP推定における最先端手法の性能を実証的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 11:30:13 GMT)
Mask-FPAN: Semi-Supervised Face Parsing in the Wild With De-Occlusion
and UV GAN [9.4] Mask-FPANは、隠蔽された顔を半教師付きの方法で解析することを学ぶ新しいフレームワークである。
UV GANと組み合わせた3次元顔モデルにより、2次元顔解析の堅牢性が向上する。
顔解析作業のために、FaceOcc-MaskHQとCelebAMaskOcc-HQという2つの新しいデータセットを導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:36:17 GMT)
TPC: Transformation-Specific Smoothing for Point Cloud Models [9.3] 本稿では,意味的変換攻撃に対するポイントクラウドモデルの堅牢性を保証する,変換特異的な平滑化フレームワークTPCを提案する。
いくつかの一般的な3D変換の実験は、TPCが芸術の状態を著しく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, 6 May 2023 09:43:47 GMT)
InterTrack: Interaction Transformer for 3D Multi-Object Tracking [9.3] 3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自動運転車にとって重要な問題である。
提案手法であるInterTrackは,データアソシエーションのための識別対象表現を生成する。
我々はnuScenes 3D MOTベンチマークのアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:03:57 GMT)
End-to-end Weakly-supervised Single-stage Multiple 3D Hand Mesh
Reconstruction from a Single RGB Image [9.2] 複数手再構成のための単一段パイプラインを提案する。
具体的には,複数ヘッドのオートエンコーダ構造を設計し,各ヘッドネットワークが同じ特徴マップを共有し,ハンドセンター,ポーズ,テクスチャを出力する。
本手法は,弱教師付き手法と完全教師付き手法の両方において,最先端のモデルベース手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:38:24 GMT)
Degradation-Noise-Aware Deep Unfolding Transformer for Hyperspectral
Image Denoising [9.1] ハイパースペクトル画像(HSI)は、帯域幅が狭いため、ノイズが多いことが多い。
HSIデータキューブのノイズを低減するため、モデル駆動型と学習型の両方の復調アルゴリズムが提案されている。
本稿では,これらの問題に対処するDNA-Net(Degradation-Noise-Aware Unfolding Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:28:20 GMT)
Learning Mixtures of Gaussians with Censored Data [9.1] 本稿では,ガウシアンと検閲データとの混合学習の問題点について考察する。
本稿では,$frac1varepsilonO(k)$サンプルだけで重量を$w_i$,平均$mu_i$を$varepsilon$エラーで推定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 19:58:02 GMT)
Maintaining Stability and Plasticity for Predictive Churn Reduction [9.0] 我々は,累積モデル組合せ (AMC) という解を提案する。
AMCは一般的な手法であり、モデルやデータ特性に応じてそれぞれ独自の利点を持ついくつかの事例を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 20:56:20 GMT)
On Exact Sampling in the Two-Variable Fragment of First-Order Logic [8.8] ドメインサイズで時間内に実行される$mathbfFO2$のサンプリングアルゴリズムが存在することを示す。
提案手法は構築的であり,得られたサンプリングアルゴリズムは様々な領域に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:43:31 GMT)
ANTONIO: Towards a Systematic Method of Generating NLP Benchmarks for
Verification [8.8] コンピュータビジョンや他の数値データセットで機能する既知のニューラルネットワーク検証方法は、NLPでは機能しない。
本稿では,この問題の根底にある技術的理由について考察する。
我々は,これらの手法を,ニューラルネットワーク検証器ERANとマラブーにリンクするANTONIOと呼ばれるPythonライブラリとして実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 10:36:39 GMT)
HateMM: A Multi-Modal Dataset for Hate Video Classification [8.8] 我々は、ヘイトビデオの分類を深層学習のマルチモーダルモデルを構築し、すべてのモダリティを使用することで、全体的なヘイトスピーチ検出性能が向上することを観察する。
我々の研究は、BitChuteのようなビデオホスティングプラットフォーム上でのヘイトフルビデオの理解とモデリングに向けた第一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:39:00 GMT)
Robust Tensor CUR Decompositions: Rapid Low-Tucker-Rank Tensor Recovery
with Sparse Corruption [8.7] 大規模コンポーネント分析問題に対するRobust CURというフレームワークを開発した。
州法に対するRTCURの有効性と利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:02:37 GMT)
FedBoosting: Federated Learning with Gradient Protected Boosting for
Text Recognition [8.0] フェデレートラーニング(FL)フレームワークは、データの集中化やデータオーナ間の共有なしに、共有モデルを協調的に学習することを可能にする。
本稿では,非独立性および非独立性分散(Non-IID)データに基づくジョイントモデルの一般化能力について述べる。
本稿では,FLの一般化と勾配リーク問題に対処する新しいブースティングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:45:17 GMT)
DocDiff: Document Enhancement via Residual Diffusion Models [8.0] 文書強調問題に特化して設計された拡散型フレームワークであるDocDiffを提案する。
DocDiffは2つのモジュールで構成されている: 粗い予測器(CP)と高周波数残差リファインメント(HRR)モジュール。
事前学習したDocDiffのHRRモジュールは,4.17Mのパラメータしか持たない,プラグアンドプレイで使用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 01:41:10 GMT)
An Adversarial Non-Autoregressive Model for Text Generation with
Incomplete Information [7.6] 対戦型非自己回帰変換器(ANT)を提案する。
1) より合理的な隠蔽表現を提供する位置認識自己変調、2) 依存性フィードフォワードネットワークは依存性モデリングの能力を強化する。
潜伏反復や半教師付き学習といった様々なアプリケーションにおいて、その大きな可能性を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:43:33 GMT)
NL-CS Net: Deep Learning with Non-Local Prior for Image Compressive
Sensing [7.6] 近年,画像の圧縮センシング(CS)にディープラーニングが応用されている。
本稿では,従来の最適化手法の解釈可能性と,NL-CS Netと呼ばれるネットワークベース手法の高速化を併用した,非局所的前処理を用いた新しいCS手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 02:34:28 GMT)
Feature Chirality in Deep Learning Models [7.4] 本研究では,ディープラーニングモデルの特徴データの統計が,学習によってどのように変化するかを示す,特徴キラリティを革新的に研究する。
我々の研究は、特徴キラリティがモデル評価、モデルの解釈可能性、モデルパラメータの最適化を意味することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 07:57:38 GMT)
NorBench -- A Benchmark for Norwegian Language Models [7.4] NorBench: 標準化されたデータ分割と評価メトリクスに基づいてノルウェー語モデル(LM)を評価するためのNLPタスクとプローブのスイート。
ノルウェー語モデル(エンコーダとエンコーダ-デコーダの両方をベースとした)も導入する。
我々は、NorBenchの異なるベンチマークテストと比較して、それらのパフォーマンスと既存のLMを比較し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 00:20:24 GMT)
DBAT: Dynamic Backward Attention Transformer for Material Segmentation
with Cross-Resolution Patches [7.3] クロスレゾリューション特徴を集約する動的後方アテンション変換器(DBAT)を提案する。
実験の結果,DBATの精度は86.85%であり,最先端のリアルタイムモデルの中では最高の性能であることがわかった。
さらに,提案モデルが他の手法よりも優れた材料関連特徴を抽出できることを示すため,セマンティックなラベルにアライメントし,ネットワーク分割を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:47:20 GMT)
Learning Optimal Fair Classification Trees: Trade-offs Between
Interpretability, Fairness, and Accuracy [7.2] 最適分類木を学習するための混合整数最適化フレームワークを提案する。
我々は、一般的なデータセットの公平な分類のための最先端アプローチに対して、我々の手法をベンチマークする。
我々の手法は、ほぼ完全に一致した決定を一貫して見つけ出すが、他の手法は滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 04:41:42 GMT)
Adam-family Methods for Nonsmooth Optimization with Convergence
Guarantees [7.2] 本稿では,2段階の更新方式を採用した新しい2段階のフレームワークを提案し,その収束特性を軽度な仮定で証明する。
提案するフレームワークは,様々なAdamファミリー方式を包含し,非平滑ニューラルネットワークのトレーニングにおいて,これらの手法の収束保証を提供する。
我々は,重み付き雑音を伴う非平滑ニューラルネットワークのトレーニングにクリッピング手法を取り入れた段階的手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:35:56 GMT)
Replicating Complex Dialogue Policy of Humans via Offline Imitation
Learning with Supervised Regularization [7.2] ポリシーラーニング(英: Policy Learning、PL)は、エージェントに各対話のターンでアクションをするように訓練するタスク指向の対話システムのモジュールである。
教師付き学習(SL)と強化学習(RL)の両方のフレームワークは、人間をうまく模倣することはできない。
本研究では,実対話データセットからポリシーを学習するオフライン模倣学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 09:27:58 GMT)
Accelerate Langevin Sampling with Birth-Death process and Exploration
Component [7.1] 本研究では,出生死過程と探索成分を両立させる新しいサンプリング手法を提案する。
このメソッドの主なアイデアは、ジャンプする前のtextitlookです。
平均場限界を導出し、探索プロセスがサンプリング効率をどのように決定するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 23:52:16 GMT)
Efficient information recovery from Pauli noise via classical shadow [6.7] パウリ雑音下での量子状態から情報を復元する効率的なアルゴリズムを導入する。
局所的および境界度観測可能の場合、理想的な情報を回復するためには、チャネルの部分的な知識しか必要とされない。
顕著な応用として,本手法はクリフォード回路のサンプリング効率のよい誤差軽減手法として評価できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 23:34:13 GMT)
Electronic Excited States from a Variance-Based Contracted Quantum
Eigensolver [6.5] 量子コンピュータの利点を利用して、励起状態の高精度な計算アルゴリズムを開発する。
我々は,H$_4$およびBHの基底および励起状態の計算に,ノイズのない古典シミュレーションにアルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 20:26:11 GMT)
Science and Technology Ontology: A Taxonomy of Emerging Topics [6.4] 本稿では,異なる科学技術分野の非伝統的な話題を取り上げる自動科学技術オントロジー(S&TO)について紹介する。
提案したS&TOは、新たな研究領域の発見と分野横断のコラボレーションを促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:04:24 GMT)
Energy-Latency Attacks to On-Device Neural Networks via Sponge Poisoning [5.3] ストリーミングと一貫した推論シナリオをシミュレートするオンデバイススポンジ中毒攻撃パイプラインを提案する。
プロセッサとオンデバイスネットワークによる排他的実験分析は、スポンジ中毒攻撃が現代のプロセッサを効果的に汚染することを示している。
我々は、デバイス上でのディープラーニングアプリケーションに対する攻撃を防止するための防御機構の改善の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 01:20:30 GMT)
An improved regret analysis for UCB-N and TS-N [5.1] 本稿では,Lykouris et al.の擬似回帰分析を改善する方法について述べる。
私たちの改善には、以前の分析の重要な補題を精査する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:42:11 GMT)
Machine-Learning-Based Classification of GPS Signal Reception Conditions
Using a Dual-Polarized Antenna in Urban Areas [5.0] 都市部では、密集した建物がしばしばグローバル測位システム(GPS)信号をブロックし、反射する。
これは都市部における信頼性の低い位置決めに繋がる重要な問題である。
デュアルポーラライズアンテナを用いてGPS信号の受信条件を分類する機械学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 06:45:47 GMT)
Blind Image Deconvolution Using Variational Deep Image Prior [4.9] 本稿では,視覚障害者のための新しい変分深度画像前処理(VDIP)を提案する。
VDIPは、潜時シャープ画像に付加的な手作り画像の先行を悪用し、各ピクセルの分布を近似して、最適以下の解を避ける。
実験により、生成された画像は、ベンチマークデータセットのオリジナルのDIPよりも品質が良いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:11:10 GMT)
Decentralised Semi-supervised Onboard Learning for Scene Classification
in Low-Earth Orbit [4.8] 半教師付き学習を用いたシーン分類のための衛星コンステレーション上での機械学習モデルのトレーニングを紹介する。
分散学習とフェデレーション学習の両方を用いたミッションシナリオの評価を行った。
すべてのシナリオは、1日のミッションタイムフレーム内で高精度(EuroSAT RGBデータセットで約91%)に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:14:48 GMT)
Semi-Asynchronous Federated Edge Learning Mechanism via Over-the-air
Computation [4.6] FEELシステムのトレーニング効率を向上させるために,AirCompスキーム(PAOTA)を用いた半非同期アグリゲーションFEEL機構を提案する。
提案アルゴリズムは, 理想的な局所SGDに近い収束性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:06:03 GMT)
Symbolic Regression on FPGAs for Fast Machine Learning Inference [4.5] シンボリックレグレッション(SR)と呼ばれる機械学習技術を利用した新しいエンドツーエンドプロシージャを提案する。
我々は、PySR(進化アルゴリズムに基づくこれらの表現を明らかにするソフトウェア)を使用し、hls4ml(FPGAにおける機械学習推論のためのパッケージ)の機能を拡張する。
シンボリックフォームを埋め込むことで、重要なタスクを実行するために必要な計算資源を劇的に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 17:04:02 GMT)
Generalization of Deep Reinforcement Learning for Jammer-Resilient
Frequency and Power Allocation [4.4] 我々は,深層強化学習モデルの一般化能力を強調しつつ,結合周波数と電力配分の問題に取り組む。
従来は見つからなかった無線ネットワーク上で,提案手法のトレーニングと推論性能の向上について検討した。
エンド・ツー・エンドのソリューションは組込みソフトウェア定義無線で実装され、オーバー・ザ・エア評価を用いて検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 19:03:14 GMT)
New Algorithms and Applications for Risk-Limiting Audits [4.4] リスク制限監査(RLA)は、選挙の正確性に対する信頼性を高める重要なツールである。
この研究は、古典的な(バレエレベルの)RLAをバッチで動作するものに変換するための、Batchcompと呼ばれる新しいジェネリックメソッドを提案する。
本稿では,既存のRLA手法であるALPHAを国勢調査に適用する手法に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:34:39 GMT)
Provable Defense Against Geometric Transformations [4.3] 決定論的証明された幾何的堅牢性に対する最初の証明可能な防御法を提案する。
我々のフレームワークは、常に最先端の決定論的証明された幾何的堅牢性とクリーンな精度を実現していることを示す。
われわれは初めて、自律運転の挑戦的で現実的な設定のためのニューラルネットワークの幾何学的堅牢性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 17:10:23 GMT)
Detecting Concept Drift for the reliability prediction of Software
Defects using Instance Interpretation [4.0] コンセプトドリフト(CD)は、ソフトウェア開発プロセスの変化、ソフトウェアの複雑さ、ユーザーの振る舞いの変化によって起こりうる。
本研究の目的は,CD点検出を用いた信頼度の高いJIT-SDPモデルの構築である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 07:50:12 GMT)
BotTriNet: A Unified and Efficient Embedding for Social Bots Detection
via Metric Learning [3.9] ボットを検出するためにアカウントが投稿したテキストコンテンツを活用する統合組込みフレームワークであるBOTTRINETを提案する。
BOTTRINETフレームワークは、実世界のデータセットで評価した単語、文、およびアカウントの埋め込みを生成する。
提案手法は,2つのコンテンツ集約型ボットセットに対して,平均精度98.34%,f1スコア97.99%の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:09:36 GMT)
Prompt What You Need: Enhancing Segmentation in Rainy Scenes with
Anchor-based Prompting [3.7] 本稿では,半教師付き学習と事前訓練によるセグメンテーション基礎モデルを用いて,優れた性能を実現する新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,Rainy WCityデータセット上でのセグメンテーション性能に優れ,ICME 2023 Grand ChallengesにおいてSTRAINのサブトラックで1位を獲得している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 02:44:54 GMT)
Leveraging Semantic Relationships to Prioritise Indicators of Compromise
in Additive Manufacturing Systems [3.5] アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)は、複雑なデザインを迅速かつ安価に製造し、材料の無駄を減らし、オンデマンド生産を可能にするなど、多くの利点を提供している。
いくつかのセキュリティ上の課題がAMと関連付けられており、個々のハッカーから組織化された犯罪組織や国家的アクターまで、攻撃者にとってますます魅力的なものになっている。
本稿では,妥協の指標(IOC)を特定し,抽出し,ランク付けする,意味に基づく新たな脅威優先順位付けシステムを提案する。
脅威評価は、メタパスとメタグラフに基づく類似度測定を使用して、IOC間の意味的関係を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 17:38:01 GMT)
Beyond the Model: Data Pre-processing Attack to Deep Learning Models in
Android Apps [3.2] 実世界のディープラーニング(DL)アプリに対するデータ処理ベースの攻撃を導入する。
我々の攻撃は、DLアプリの動作に影響を与えることなく、モデルの性能とレイテンシに影響を与える可能性がある。
MLkitを利用する320のアプリのうち、81.56%が攻撃に成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 07:35:39 GMT)
Hamming Similarity and Graph Laplacians for Class Partitioning and
Adversarial Image Detection [3.0] ニューラルネットワークの動作の理解と解釈を支援するために,ReLUアクティベーションパターン(ビットベクトルとして符号化)の可能性を検討する。
本稿では、Representational Dissimilarity Matrices(RDM)を用いて、ディープニューラルネットワークの埋め込み空間におけるデータのコヒーレンスについて検討する。
我々は,ビットベクトルが逆画像検出に役立ち,逆画像と非逆画像の分離において95%以上の精度を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 00:06:26 GMT)
DMF-TONN: Direct Mesh-free Topology Optimization using Neural Networks [2.6] 本研究では、密度場近似ニューラルネットワークと変位場近似ニューラルネットワークを統合することで、トポロジ最適化を行うための直接メッシュフリー手法を提案する。
この直接積分手法は従来のトポロジ最適化手法に匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:04:51 GMT)
A simpler security proof for 6-state quantum key distribution [2.4] 6状態量子鍵分布(QKD)は、量子ビットベースのQKDスキームのクラスで最も高い鍵レートを達成する。
2005年から開発された標準的なセキュリティ証明は、滑らかなレニイエントロピーを含む複雑な定理を導出する。
本稿では,Renyiエントロピーを完全に回避した6状態QKDのセキュリティ証明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:42:56 GMT)
Diffusion-based Time Series Imputation and Forecasting with Structured
State Space Models [2.3] 我々は、条件拡散モデルと構造化状態空間モデルという2つの新興技術に依存した計算モデルであるSSSDを提唱した。
我々は、SSSDが最先端の確率的計算値と一致し、幅広いデータセットと異なる欠点シナリオで性能を予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 12:43:37 GMT)
Composition of Relational Features with an Application to Explaining
Black-Box Predictors [1.5] 本稿では,特徴を関係関数として扱う。
関数の一般化合成の概念を用いて、より単純な関数から複素関数を導出する。
適切な説明を識別する能力に関する実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:08:21 GMT)
Multiple entropy production for multitime quantum processes [1.5] 統合フレームワークを用いたマルチタイム量子プロセスにおける多重エントロピー生成について検討する。
閉量子系とマルコフ開量子系では、与えられたエントロピー生成はすべて詳細なゆらぎ関係を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 07:43:03 GMT)
A mean-field games laboratory for generative modeling [1.5] 生成モデルの説明,拡張,設計のための数学的枠組みとして,平均場ゲーム(MFG)の汎用性を実証する。
粒子動力学とコスト関数の異なる選択により生成モデルの3つのクラスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 22:34:23 GMT)
Fairness in Image Search: A Study of Occupational Stereotyping in Image
Retrieval and its Debiasing [1.5] 本稿では,キーワードに基づく画像検索に着目し,Web検索におけるバイアスと公平性について検討する。
まず,検索システムに存在するいくつかのバイアスと,それらを軽減することが重要である理由について論じる。
いくつかの職業的キーワードで得られたトップタグ付き画像検索における性別バイアスの程度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 00:24:44 GMT)
Rethinking Class Imbalance in Machine Learning [1.4] 不均衡学習は、クラス不均衡の存在下での学習タスクに焦点を当てた機械学習のサブフィールドである。
本研究では,機械学習におけるクラス不均衡の新しい分類法を提案する。
比例, 分散, 距離不均衡が同時に存在する場合に, 対数摂動に基づく新たな不均衡学習損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 02:36:39 GMT)
Discovering sparse hysteresis models for piezoelectric materials [1.4] 本稿では, スパース・レグレッション法を用いて圧電材料をモデル化する手法を提案する。
提案したアプローチは、従来の回帰ベースのニューラルネットワーク手法と比較され、その効率性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:16:10 GMT)
A Blockchain-based Platform for Reliable Inference and Training of
Large-Scale Models [1.3] 我々は、大規模モデルの信頼性の高い推論とトレーニングを保証するために特別に設計された、新しいプラットフォームであるBRAINを紹介する。
BRAINはユニークな2フェーズトランザクション機構を利用し、パイプライニングによるリアルタイム処理を可能にする。
BRAINは、合理的なガス料金でかなり高い推論スループットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:21:41 GMT)
Rhetorical Role Labeling of Legal Documents using Transformers and Graph
Neural Networks [1.3] 本稿では,SemEval Task 6の一部として,インドの裁判所判決における修辞的役割のラベル付け作業を行うためのアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 17:04:51 GMT)
An Overview of AI and Blockchain Integration for Privacy-Preserving [1.0] 本稿では、AIとブロックチェーンの概要を示し、それらの組み合わせと、派生したプライバシ保護技術の組み合わせを要約する。
次に、データ暗号化、識別解除、多層分散台帳、k匿名メソッドにおける特定のアプリケーションシナリオについて検討する。
本稿では、認証管理、アクセス制御、データ保護、ネットワークセキュリティ、スケーラビリティを含む、AIブロックチェーン統合プライバシ保護システムの5つの重要な側面を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 04:56:45 GMT)
SwinFIR: Revisiting the SwinIR with Fast Fourier Convolution and
Improved Training for Image Super-Resolution [1.0] 我々は、Fast Fourier Convolution (FFC) コンポーネントを置き換えることで、SwinIRを拡張するSwinFIRを提案する。
本アルゴリズムは,最新のSwinIR法よりも0.8dB高いManga109データセット上で32.83dBのPSNRを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 12:14:47 GMT)
Efficient Learning for Selecting Top-m Context-Dependent Designs [0.9] 文脈に依存した意思決定のためのシミュレーション最適化問題を考察する。
本研究では,各デザインの性能を各コンテキスト下で効率的に学習するためのシーケンシャルサンプリングポリシーを開発する。
数値実験により,提案手法はトップmの文脈依存設計の選択効率を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:11:49 GMT)
The Re-Label Method For Data-Centric Machine Learning [0.5] 業界におけるディープラーニングアプリケーションでは、手動でラベル付けされたデータには、ある種のノイズの多いデータがあります。
本稿では,人間のラベル付けにおける参照としてモデル予測を考慮し,ノイズデータを探し出し,ノイズデータを再ラベルする簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 01:27:14 GMT)
TASTY: A Transformer based Approach to Space and Time complexitY [0.5] コードベース言語モデル(LM)は、ソフトウェア工学の分野で非常に有望な結果を示している。
複数の言語にまたがるコードスニペットのラベル付きデータセットを作成します。
私たちは、コードから空間の複雑さを見つけるのにLMを使うことを提案しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:37:44 GMT)
The Optimization of the Constant Flow Parallel Micropump Using RBF
Neural Network [0.4] 本研究の目的は,定流量並列機械変位マイクロポンプの性能を最適化することである。
重要な課題は、一定の流量に悪影響を及ぼす再生による圧力パルスを最小限にすることである。
従来の研究は受動チェックバルブの機械設計を通じてこの問題を解決しようとしていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:54:14 GMT)
Existence and Estimation of Critical Batch Size for Training Generative
Adversarial Networks with Two Time-Scale Update Rule [0.3] これまで、異なる学習率を用いた2つの時間スケール更新ルール(TTUR)が、理論および実際におけるGAN(Generative Adversarial Network)のトレーニングに有用であることが示されてきた。
本稿では,一定の学習率に基づいて,バッチサイズとGANをTTURで訓練するために必要なステップ数との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 04:21:37 GMT)
"When Words Fail, Emojis Prevail": Generating Sarcastic Utterances with
Emoji Using Valence Reversal and Semantic Incongruity [0.2] サルカスム(Sarcasm)とは、個人が意味するものの反対を表すために使用する、微妙な形の言語である。
非皮肉な入力文からの絵文字を用いたサルカズム生成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, 6 May 2023 17:49:41 GMT)
White Matter Hyperintensities Segmentation Using Probabilistic TransUNet [0.0] ホワイト・マター・ハイパーインテンシティ(White Matter Hyperintensities、WMH)は、他の通常の脳領域よりも高い強度を持つ脳の領域である。
WMHの検出には、高い曖昧さと小さなWMHの検出の難しさの2つの共通点がある。
本稿では,小物体分割の精度と医用画像のあいまいさに対処するため,確率的トランスUNetという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:31:56 GMT)
Wasserstein multivariate auto-regressive models for modeling
distributional time series and its application in graph learning [0.0] 多変量分布時系列の統計解析のための新しい自己回帰モデルを提案する。
このようなモデルの解の存在、特異性、定常性に関する結果が提供される。
シミュレーションデータの解析に加えて, 各国の年齢分布から得られた2つの実データを用いて, シミュレーションモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 19:39:32 GMT)
Two to Five Truths in Non-Negative Matrix Factorization [0.0] グラフに対する正規化ラプラシアン(NL)に着想を得たスケーリングを提案し、非負行列分解の質を大幅に向上させることができる。
マトリックススケーリングは、さまざまなデータセットのテキストトピックモデルに大幅な改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 14:40:20 GMT)
Trajectory-oriented optimization of stochastic epidemiological models [0.0] 疫学モデルは下流のタスクの真理を正すために校正されなければならない。
我々は,トンプソンサンプリングに基づく最適化戦略とともに,ガウス過程(GP)のクラスを提案する。
この軌道指向最適化(TOO)アプローチは、経験的観測に近い実際の軌道を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 04:45:49 GMT)
Towards machine learning guided by best practices [0.0] 機械学習(ML)は、医学からソフトウェア工学(SE)まで、複数の応用分野を持つソフトウェアシステムで使われている。
この論文は、SEコミュニティの実践者や研究者が使用し議論するプラクティスを理解するのに役立つ研究の質問に答えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:04:35 GMT)
Towards a Simple Framework of Skill Transfer Learning for Robotic
Ultrasound-guidance Procedures [0.0] ロボット超音波誘導術におけるスキルトランスファー学習の課題を概観する。
ロボット超音波誘導法における実時間応用のための簡易な技術伝達学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 10:37:13 GMT)
Testing collapse models with Bose-Einstein-Condensate interferometry [0.0] ボース・アインシュタイン凝縮原子による精密干渉法は, 局所化速度パラメータの電流経験境界を低くするのに有効であることを示す。
実際、CSLによる拡散と分散原子-原子相互作用の相互作用は、CSLへの縮合の感度を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 10:46:08 GMT)
Suppression of patterning effect using IQ modulator for high-speed
quantum key distribution systems [0.0] In-phase/quadrature (IQ) 変調器の伝達関数を解析し, 安定なデコイ状態生成におけるその優位性を明らかにする。
IQ変調器は、便利な2レベル変調と固有の高速により、高速デコイ状態QKDシステムに最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:08:54 GMT)
Stronger correlations than dense coding with elementary quantum
resources [0.0] デンスコーディングは、絡み合いがキュービット通信をいかに促進するかを示す基礎的な例である。
測定により、強い、時には最適な絡み合い支援量子ビット通信プロトコルが実現可能であることを示す。
以上の結果から,量子通信の強化における絡み合いの力は,シンプルでスケーラブルな光学実験で得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:57:07 GMT)
Simulation and design of shaped pulses beyond the piecewise-constant
approximation [0.0] 共振回路の応答関数は、入力が急速に変化するとリングアーティファクトを生成する。
本稿では,スムーズな制御シーケンスを効率的にシミュレートし,最適化できる最近のLie-group法の実装とベンチマークについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:31:52 GMT)
Sign and Relevance learning [0.0] 生物学的に現実的な強化学習の標準モデルは、浅いネットワークの使用を暗示するグローバルエラー信号を使用する。
本研究では,塑性変化の兆候のみを伝播させることにより,この問題を解決する新しいネットワークを提案する。
ニューロ変調は、修正エラーまたは関連信号として理解でき、エラー信号のトップダウンサインは、長期的うつ病が発生するかどうかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 11:43:57 GMT)
Shifting physics of vortex particles to higher energies via quantum
entanglement [0.0] 軌道角運動量を持つ渦粒子は、原子物理学、原子核、ハドロン、加速器物理学の多くの実験に役立ちます。
強レーザービームによる荷電粒子の衝突において, ヘリカル・アンデュレータ(チェレンコフ放射)による光子放出において, 原理的に任意の粒子の渦状態が生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:35:37 GMT)
Relaxation to quantum equilibrium and the Born rule in Nelson's
stochastic dynamics [0.0] ネルソンの量子力学は、ボルン則の確立方法をテストする理想的なアリーナを提供する。
すべての場合において、ネルソンの軌道は最初は定位置で局所化される。
この発見は、ボルン規則が常に満たされる数値を識別できる実験への道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:10:39 GMT)
Refining the Responses of LLMs by Themselves [0.0] 繰り返し自己評価最適化機構を導入し、イテレーションが進むにつれて出力品質が向上する可能性を秘めている。
実験結果から, GPT-3.5モデルにおける応答改善フレームワークの利用は, 最先端の GPT-4 モデルと同等あるいはそれ以上の結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:03:45 GMT)
Quantum statistical mechanics of the Sachdev-Ye-Kitaev model and charged
black holes [0.0] 準粒子励起が期待できない量子多体系の最初の例は、ウィルソン・フィッシャー共形場理論である。
準粒子の欠如は、ランダムな相互作用を持つフェルミオンのSachdev-Ye-Kitaevモデルの圧縮可能な金属状態に確立することができる。
我々は、SYKモデルの熱力学特性を概説し、低エネルギー超対称性を持たない荷電ブラックホールの状態の低エネルギー密度の普遍構造をいかに理解したかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 13:56:25 GMT)
Quantum and classical spin network algorithms for $q$-deformed
Kogut-Susskind gauge theories [0.0] 定義対称性代数を量子群に変形させることにより得られる、$q$変形したKogut-Susskind格子ゲージ理論を導入する。
この提案は同時に、無限次元局所ヒルベルト空間の制御された正則化を提供すると同時に、本質的な対称性に関連した性質を保っている。
我々の研究は、テンソルネットワーク法の高エネルギー物理学への応用に新たな視点を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:52:39 GMT)
Quantum Energy Teleportation and Entropy Change due to Feedback Control
in One-Dimensional Heisenberg Model [0.0] 量子エネルギーテレポーテーションを4スピン1次元ハイゼンベルクモデルで検討する。
受信機によって抽出されたエネルギーは、局所磁場の中間値で最大値を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 07:57:44 GMT)
Generalised Coupling and An Elementary Algorithm for the Quantum Schur
Transform [0.0] 量子シュール変換を実装するための簡単なアルゴリズムを提案する。
クレーブシュ=ゴルダン係数を介して結合された量子ビットからなるシュル状態について検討する。
Wigner 6-j 記号と SU(N) Clebsch-Gordan 係数が我々の枠組みに自然に適合していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 15:19:52 GMT)
Exploring the neighborhood of 1-layer QAOA with Instantaneous Quantum
Polynomial circuits [0.0] 我々は1層QAOA回路をパラメータ化即時量子多項式回路のより大きなクラスに埋め込む。
最適パラメータを求めるために解析式を用いることで、我々のプロトコルはバレンプラトーやハードウェアノイズに対して堅牢である。
我々のプロトコルは、最近リリースされたQuantinuum H2トラップイオン量子ハードウェアとエミュレータの1層QAOAよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 05:56:43 GMT)
Electromyography Signal Classification Using Deep Learning [0.0] 我々はL2正規化を用いた深層学習モデルを実装し,EMG(Electromyography)データに基づいて学習を行った。
データは、コントロールグループ、ミオパチー、ALS患者から収集されたEMG信号からなる。
このモデルでは、正常症例(対照群)を100%の精度で他の患者と区別することができ、ミオパチーとALSをそれぞれ97.4と98.2の精度で分類することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 10:44:38 GMT)
Disturbance-agnostic robust performance with structured uncertainties
and initial state error in classical versus quantum oscillatory systems [0.0] 構成パラメータの変動と初期状態エラーが主な性能制限因子である状況に対して、ロバストな性能を定量化する手法を提案する。
このアプローチは、未摂動状態または摂動状態によって駆動される、名目と摂動力学の差であるエラーダイナミクスに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 03:42:11 GMT)
Deep RL with Hierarchical Action Exploration for Dialogue Generation [0.0] 本稿では,対話政策の性能がサンプリングサイズと正の相関があることを理論的解析および実験により示す。
サンプリングプロセスにおいて最も有望な応答カテゴリを探索する新しい二重粒度Q関数を導入する。
提案手法は,より詳細な階層構造に基づくアクションを抽出し,より少ないポリシー反復で最適な処理を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 08:16:00 GMT)
Beyond Rule-based Named Entity Recognition and Relation Extraction for
Process Model Generation from Natural Language Text [0.0] 高品質な注釈付きテキストプロセス記述コーパス(PET)が公開されている。
PETは、2つの言及が同一または異なるプロセスエンティティを指すかどうかに関する情報を欠いている。
本稿では,新たな実体分解能成分を付加したプロセス抽出のための新しいベースライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 07:06:47 GMT)
Asymptotic expansions for field moments of bound states [0.0] 漸近展開は、1次元の非調和ポテンシャルにおける境界状態のモーメントを示す。
結果はSAFE法を用いて導出され、慣れ親しんだ半古典近似に対する最初のゼロ波関連の補正のみを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 10:22:44 GMT)
Artificial Neuropsychology: Are Large Language Models Developing
Executive Functions? [0.0] ハノイ・タワーズ・オブ・ハノイ法によるGPTの計画機能と作業記憶の評価を行った。
予備的な結果は、LLMがハノイの塔でほぼ最適解を生成することを示している。
これらの能力は、タスクが分かっていないときに、よく訓練された人間よりも非常に制限され、悪い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 20:53:22 GMT)
Approximation by non-symmetric networks for cross-domain learning [0.0] 非対称カーネルを用いたカーネルネットワークの近似能力について検討する。
この結果は入力空間の次元と比較して、滑らかさの小さい関数の近似に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 01:33:26 GMT)
An Image Processing approach to identify solar plages observed at 393.37
nm by the Kodaikanal Solar Observatory [0.0] 本研究では,高台カナル太陽観測所から得られたCa K波長太陽データ中の太陽プラッジを自動同定するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、画像中のすべての視覚的識別可能なプラージュにアノテートし、対応する計算されたプラージュ指数を出力する。
提案アルゴリズムは太陽プラッジの同定に有効で信頼性の高い手法であり,太陽活動の研究に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 18:49:59 GMT)
A mixed-categorical correlation kernel for Gaussian process [0.0] 本稿では, 連続指数関数型カーネルを拡張し, 混合カテゴリー変数の処理を行うカーネルベースアプローチを提案する。
提案したカーネルは、連続緩和とゴーワー距離に基づくGPモデルの両方を一般化する新しいGPサロゲートを導く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 May 2023 16:17:42 GMT)