ICDAR 2023 Competition on Structured Text Extraction from Visually-Rich
Document Images [198.4] 大会は2022年12月30日に開かれ、2023年3月24日に閉幕した。
トラック1には35人の参加者と91人の有効な応募があり、トラック2には15人の参加者と26人の応募がある。
提案手法の性能によると, 複雑なシナリオやゼロショットシナリオにおいて, 期待される情報抽出性能にはまだ大きなギャップがあると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:20:52 GMT)
HeadSculpt: Crafting 3D Head Avatars with Text [134.5] テキストプロンプトから3Dヘッドアバターを作るために,HeadSculptという多用途パイプラインを導入した。
まずランドマークに基づく制御と学習されたテキスト埋め込みを活用することで,3次元認識による拡散モデルを構築した。
テクスチャメッシュを高分解能な微分可能なレンダリング技術で最適化するための,新しいアイデンティティ対応編集スコア蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:53:58 GMT)
Deep Weakly-supervised Anomaly Detection [118.6] ペアワイズ関係予測ネットワーク(PReNet)は、ペアワイズ関係の特徴と異常スコアを学習する。
PReNetは、学習したペアの異常パターンに適合する見知らぬ異常を検出できる。
12の実世界のデータセットに対する実証的な結果から、PReNetは目に見えない異常や異常を検知する9つの競合する手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:05:13 GMT)
InstructZero: Efficient Instruction Optimization for Black-Box Large
Language Models [117.9] 大規模言語モデル(LLM)は命令従者であるが、異なる状況に最適な命令を見つけることは困難である。
我々は,オープンソースLLMに適用した低次元ソフトプロンプトを最適化し,ブラックボックスLLMの命令を生成する。
InstructZero は,様々な下流タスクにおいて SOTA 自動命令手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:55:22 GMT)
HireVAE: An Online and Adaptive Factor Model Based on Hierarchical and
Regime-Switch VAE [113.5] オンラインで適応的な環境で株価予測を行うファクターモデルを構築することは、依然としてオープンな疑問である。
本稿では,オンラインおよび適応型要素モデルであるHireVAEを,市場状況とストックワイド潜在要因の関係を埋め込んだ階層型潜在空間として提案する。
4つの一般的な実市場ベンチマークにおいて、提案されたHireVAEは、以前の手法よりもアクティブリターンの点で優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:58:13 GMT)
PaLI: A Jointly-Scaled Multilingual Language-Image Model [110.1] PaLI(Pathways Language and Image Model)は、このアプローチを言語と視覚の合同モデリングに拡張するモデルである。
我々は、100以上の言語で10B画像とテキストを含む新しい画像テキストトレーニングセットに基づいて、事前学習タスクの多言語混合を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:55:12 GMT)
TRACE: 5D Temporal Regression of Avatars with Dynamic Cameras in 3D
Environments [109.0] 現在の方法では、地球上の座標で動く人間を確実に推定することはできない。
TRACEは、ダイナミックカメラからグローバル座標における3D人間の共同回収と追跡を行う最初の1段階の手法である。
トラッキングとHPSベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:00:44 GMT)
NusaCrowd: Open Source Initiative for Indonesian NLP Resources [104.5] NusaCrowdは、インドネシア語の既存のリソースを収集し、統一する共同イニシアチブである。
我々の研究は、広く話されているにもかかわらず表現されていない言語に対する自然言語処理(NLP)の研究を進めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:17:53 GMT)
Fully Context-Aware Image Inpainting with a Learned Semantic Pyramid [102.2] 画像中の任意の欠落する領域に対して、合理的で現実的なコンテンツを復元することは、重要な課題である。
最近の画像インパインティングモデルは鮮明な視覚的詳細を生成するために大きな進歩を遂げているが、それでもテクスチャのぼやけや構造的歪みにつながる可能性がある。
本研究では,画像中の局所的欠落コンテンツの回復に大きく貢献する,多スケールなセマンティック・セマンティック・ピラミッド・ネットワーク(SPN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:07:34 GMT)
Decentralized SGD and Average-direction SAM are Asymptotically
Equivalent [96.9] 分散勾配降下(D-SGD)は、中央サーバを制御せずに大規模デバイス上で協調学習を可能にする。
既存の理論では、分散化は必ず一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:19:52 GMT)
FilFL: Client Filtering for Optimized Client Participation in Federated
Learning [95.3] クライアントフィルタリングを導入し,クライアント参加とトレーニングを最適化する新たなアプローチであるFilFLを提案する。
FilFLは利用可能なクライアントを定期的にフィルタリングし、効率的なグリーディフィルタリングアルゴリズムを用いて目的関数を最大化するサブセットを特定する。
実験の結果,学習効率の向上,収束の高速化,テスト精度の最大10%向上など,我々のアプローチのメリットを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:58:24 GMT)
Machine Learning Force Fields with Data Cost Aware Training [94.8] 分子動力学(MD)シミュレーションを加速するために機械学習力場(MLFF)が提案されている。
最もデータ効率のよいMLFFであっても、化学精度に達するには数百フレームの力とエネルギーのラベルが必要になる。
我々は、安価な不正確なデータと高価な正確なデータの組み合わせを利用して、MLFFのデータコストを下げる多段階計算フレームワークASTEROIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:34:54 GMT)
Convergence of Adam under Relaxed Assumptions [94.7] より現実的な条件下では、Adam は $epsilon$-stationary points に $mathcalO(epsilon-4)$ gradient complexity に収束することを示す。
我々はまた、$mathcalO(epsilon-3)$の加速勾配複雑性を持つAdamの分散還元版も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:41:27 GMT)
QuantArt: Quantizing Image Style Transfer Towards High Visual Fidelity [94.5] 視覚的忠実度の高いスタイリングのためのQuantArtと呼ばれる新しいスタイル転送フレームワークを提案する。
本フレームワークは,既存のスタイル転送方式と比較して,視覚的忠実度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:20:08 GMT)
Reduce, Reuse, Recycle: Compositional Generation with Energy-Based
Diffusion Models and MCMC [90.4] 拡散モデルは、多くの領域において、生成モデリングの一般的なアプローチとなっている。
本稿では,新しい構成演算子の利用を可能にする拡散モデルのエネルギーベースパラメータ化を提案する。
これらのサンプルは、幅広い問題にまたがって構成生成の顕著な改善につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:40:57 GMT)
A Symmetric Loss Perspective of Reliable Machine Learning [87.7] 平衡誤差率 (BER) の最小化において, 対称損失が破損ラベルからのロバストな分類をいかに生み出すかを検討する。
我々は、関連するキーワードからのみ学習したい問題において、AUC手法が自然言語処理にどのように役立つかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:49:35 GMT)
Has the Machine Learning Review Process Become More Arbitrary as the
Field Has Grown? The NeurIPS 2021 Consistency Experiment [86.8] 2014年のNeurIPS実験では、2つの独立した委員会によって10%の会議の提出をレビューし、レビュープロセスにおけるランダム性を定量化した。
両委員会が論文の23%の勧告を受理・棄却することに反対し、審査プロセスがランダムに再実行された場合、2014年度の結果と一致して、受理された論文のリストの約半数が変更されることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:26:12 GMT)
RecAgent: A Novel Simulation Paradigm for Recommender Systems [85.5] 本稿では,LLMベースのレコメンデータシミュレータRecAgentを紹介する。
シミュレータは,(1)ユーザモジュール,(2)レコメンダモジュールの2つのモジュールで構成されている。
すべてのユーザがLDMに基づいてアクションを処理し、現実世界と同じように自由に進化することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:58:35 GMT)
How Can We Train Deep Learning Models Across Clouds and Continents? An
Experimental Study [84.6] クラウドや専用ハードウェア上でのディープラーニングモデルのトレーニングは費用がかかる。
よりコスト効率のよい選択肢は、オンデマンドリソースに代わる安価だが短命なスポットインスタンスを提供するハイパースケールクラウドである。
それでも、地理的に分散したデータ並列スポットディープラーニングトレーニングが、集中型トレーニングよりもコスト効率の高い代替手段になるかどうかは、調査されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:17:37 GMT)
DSPDet3D: Dynamic Spatial Pruning for 3D Small Object Detection [83.8] 3Dオブジェクト検出器は、いまだに弱い幾何学的情報のために、小さなオブジェクトに苦戦している。
特徴マップの空間分解能の増大は3次元小物体検出の性能を著しく向上させる。
そこで我々は,DSPDet3Dという動的空間プルーニングを用いた高分解能マルチレベル検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:35:33 GMT)
Towards Arbitrarily Expressive GNNs in $O(n^2)$ Space by Rethinking
Folklore Weisfeiler-Lehman [83.0] 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)の最も人気のあるフレームワークとして、メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)が登場している。
しかし、その表現力は1次元のWeisfeiler-Lehman (1-WL) テストによって制限される。
我々は、$(k, t)$-FWLの拡張を提案し、$k$-FWLの設計空間を大幅に拡張する。
N$2-GNNは、ほぼすべてのタスクにおいて、ZINC-SubsetとZINC-Fullで記録破りの結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:35:32 GMT)
Transferring Annotator- and Instance-dependent Transition Matrix for
Learning from Crowds [82.5] 現実のクラウドソーシングシナリオでは、ノイズ遷移行列はアノテータとインスタンスに依存します。
より現実的な問題として,一般のAIDTMを現実的に推定する手法を提案する。
実験により、合成および実世界のクラウドソーシングデータに対する提案手法の優位性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:43:29 GMT)
Online Learning with Feedback Graphs: The True Shape of Regret [82.0] ミニマックスの後悔は任意のグラフと時間的地平線に対して$R*$に比例することを示す。
複雑な探索戦略を導入し、最小限の最小後悔境界を達成する主アルゴリズムを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:35:00 GMT)
STAR Loss: Reducing Semantic Ambiguity in Facial Landmark Detection [80.0] 本稿では,意味的あいまいさの特性を利用した自己適応型あいまいさ低減(STAR)の損失を提案する。
意味的あいまいさは異方性予測分布をもたらすことが分かり、予測分布を用いて意味的あいまいさを表現する。
また,分布の異常変化とモデルの初期収束を回避できる2種類の固有値制限法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:33:25 GMT)
Networked Communication for Decentralised Agents in Mean-Field Games [79.5] 平均フィールドゲームフレームワークにネットワーク通信を導入する。
ネットワーク化手法は,集中制御器への依存を排除しつつ,実際により高速な収束を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:45:39 GMT)
Adaptive Identification of Populations with Treatment Benefit in
Clinical Trials: Machine Learning Challenges and Solutions [78.3] 確定的臨床試験において,特定の治療の恩恵を受ける患者サブポピュレーションを適応的に同定する問題について検討した。
サブポピュレーション構築のためのメタアルゴリズムであるAdaGGIとAdaGCPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:22:59 GMT)
Joint fMRI Decoding and Encoding with Latent Embedding Alignment [77.7] 我々はfMRIデコーディングと符号化の両方に対処する統合フレームワークを導入する。
本モデルでは、fMRI信号から視覚刺激を同時に回復し、統合された枠組み内の画像から脳活動を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:22:18 GMT)
SpQR: A Sparse-Quantized Representation for Near-Lossless LLM Weight
Compression [76.7] Sparse-Quantized Representation (SpQR) は,新しい圧縮フォーマットと量子化技術である。
SpQRは、高精度なLLaMAとFalcon LLMのパープレキシティにおいて、1%未満の相対的精度の損失を達成している。
これにより、1台の24GBのコンシューマGPU上で33BパラメータのLSMを実行でき、15%のスピードアップでパフォーマンスの劣化は発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:53:28 GMT)
Optimizing Sampling Patterns for Compressed Sensing MRI with Diffusion
Generative Models [75.5] 圧縮センシングマルチコイルMRIにおけるサブサンプリングパターンを最適化する学習手法を提案する。
拡散モデルとMRI計測プロセスにより得られた後部平均推定値に基づいて1段階の再構成を行う。
本手法では,効果的なサンプリングパターンの学習には5つのトレーニング画像が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:09:06 GMT)
Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation [74.6] Interactive Neural Process(INP)は、シミュレーションとアクティブな学習アプローチのためのディープラーニングフレームワークである。
能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。
その結果,STNPは学習環境のベースラインを上回り,LIGは能動学習の最先端を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:29:34 GMT)
Improving Conversational Recommendation Systems via Counterfactual Data
Simulation [73.5] 会話推薦システム(CRS)は、自然言語による会話を通じてレコメンデーションサービスを提供することを目的としている。
既存のCRSアプローチは、トレーニングデータの不足により、トレーニングの不十分な問題に悩まされることが多い。
我々は,CRSにおけるデータ不足の問題を緩和するため,CFCRSと呼ばれるCRSに対するCounterFactualデータシミュレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:48:56 GMT)
APOLLO: A Simple Approach for Adaptive Pretraining of Language Models
for Logical Reasoning [73.3] 本稿では,論理的推論能力を改善した適応事前学習型言語モデルAPOLLOを提案する。
APOLLOはReClorで比較可能であり、LogiQAでベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:56:11 GMT)
Active Ranking of Experts Based on their Performances in Many Tasks [73.0] 我々は、dタスクのパフォーマンスに基づいて、n名のエキスパートをランク付けする問題を考察する。
我々は,各専門家のペアに対して,各タスクにおいて他方よりも優れているという,単調な仮定を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:55:39 GMT)
Spatial Implicit Neural Representations for Global-Scale Species Mapping [72.9] ある種が観察された場所の集合を考えると、その種がどこにいても存在しないかを予測するためのモデルを構築することが目的である。
従来の手法は、新たな大規模クラウドソースデータセットを活用するのに苦労している。
本研究では,47k種の地理的範囲を同時に推定するために,空間入射ニューラル表現(SINR)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:36:01 GMT)
A refinement of Reznick's Positivstellensatz with applications to
quantum information theory [72.8] ヒルベルトの17番目の問題において、アルティンはいくつかの変数の任意の正定値が2つの平方和の商として書けることを示した。
レズニックはアルティンの結果の分母は常に変数の平方ノルムの$N$-次パワーとして選択できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:08:36 GMT)
Graph Neural Networks are Inherently Good Generalizers: Insights by
Bridging GNNs and MLPs [71.9] 本稿では、P(ropagational)MLPと呼ばれる中間モデルクラスを導入することにより、GNNの性能向上を本質的な能力に向ける。
PMLPは、トレーニングにおいてはるかに効率的でありながら、GNNと同等(あるいはそれ以上)に動作することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:02:49 GMT)
BUMP: A Benchmark of Unfaithful Minimal Pairs for Meta-Evaluation of
Faithfulness Metrics [70.5] 不誠実な最小対 (BUMP) のベンチマークを示す。
BUMPは、889人の人間が書いた最小限のサマリーペアのデータセットである。
非ペアベースのデータセットとは異なり、BUMPはメトリクスの一貫性を測定するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:29:40 GMT)
Discovering Dynamic Causal Space for DAG Structure Learning [69.9] 本稿では,DAG構造学習のための動的因果空間であるCASPERを提案する。
グラフ構造をスコア関数に統合し、因果空間における新しい尺度として、推定真理DAGと基底真理DAGの因果距離を忠実に反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:20:40 GMT)
Probabilistic Unrolling: Scalable, Inverse-Free Maximum Likelihood
Estimation for Latent Gaussian Models [69.2] 我々は,モンテカルロサンプリングと反復線形解法を組み合わせた確率的アンローリングを導入し,行列逆転を回避した。
理論的解析により,解法の繰り返しによる解法の解法と逆転が最大値推定の勾配推定を高速化することを示した。
シミュレーションおよび実データ実験において、確率的アンロールは、モデル性能の損失を最小限に抑えながら、勾配EMよりも桁違いに高速な潜在ガウスモデルを学習することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:08:34 GMT)
Less is More: Task-aware Layer-wise Distillation for Language Model
Compression [68.3] 層ワイド蒸留は、大きなモデル(すなわち教師モデル)を小さなモデルに圧縮する強力なツールである。
我々は,新しいタスク対応ライEr-wise Distillation (TED)を提案する。
TEDは、各レイヤで生徒と教師の隠された表現を調整するためにタスク認識フィルタを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:40:20 GMT)
Do-GOOD: Towards Distribution Shift Evaluation for Pre-Trained Visual
Document Understanding Models [68.1] 本研究では,文書画像関連タスクの微粒化解析のためのDO-GOOD(Out-of-distriion)ベンチマークを開発した。
次に、ロバスト性を評価し、5つの最新のVDU事前学習モデルと2つの典型的なOOD一般化アルゴリズムのきめ細かい解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:50:42 GMT)
Structure-free Graph Condensation: From Large-scale Graphs to Condensed
Graph-free Data [67.7] 既存のグラフ凝縮法は、凝縮グラフ内のノードと構造の合同最適化に依存している。
我々は、大規模グラフを小さなグラフノード集合に蒸留する、SFGCと呼ばれる新しい構造自由グラフ凝縮パラダイムを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:53:52 GMT)
Graph Fourier MMD for Signals on Graphs [67.7] 本稿では,グラフ上の分布と信号の間の新しい距離を提案する。
GFMMDは、グラフ上で滑らかであり、期待差を最大化する最適な目撃関数によって定義される。
グラフベンチマークのデータセットと単一セルRNAシークエンシングデータ解析について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:01:17 GMT)
MotionTrack: Learning Motion Predictor for Multiple Object Tracking [67.6] 学習可能なモーション予測器であるMotionTrackについて述べる。
結果は、MotionTrackがSportsMOTやDancetrackなどの要求データセットに最先端のパフォーマンスをもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:24:11 GMT)
Cross-Lingual Transfer with Target Language-Ready Task Adapters [66.5] MAD-Xフレームワークの拡張であるBAD-Xは、MAD-Xのモジュラリティを犠牲にして転送を改善する。
我々は、ターゲット言語に適応したタスクアダプタを微調整することで、両方の世界を最大限に活用することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:46:33 GMT)
Scene as Occupancy [66.4] OccNetは、カスケードと時間ボクセルデコーダを備えたビジョン中心のパイプラインで、3D占有を再構築する。
nuScenes上に構築された最初の高密度3D占有率ベンチマークであるOpenOccを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:01:38 GMT)
Efficient GPT Model Pre-training using Tensor Train Matrix
Representation [66.0] 大規模なトランスフォーマーモデルは数十億のパラメータを特徴としており、デプロイが困難になり、スクラッチからトレーニングコストが禁じられている。
GPT-2アーキテクチャのパラメータ数を削減すべく、完全に接続された層の行列を対応するTrain Matrix(TTM)構造に置き換える。
GPTベースのモデルは最大40%のパラメータを格納し、元のモデルに匹敵するパープレキシティを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:38:25 GMT)
Leveraging Large Language Models for Topic Classification in the Domain
of Public Affairs [65.9] 大規模言語モデル (LLM) は公務員文書の分析を大幅に強化する可能性を秘めている。
LLMは、公共の分野など、ドメイン固有のドキュメントを処理するのに非常に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:35:01 GMT)
A Static Evaluation of Code Completion by Large Language Models [65.2] 単純なプログラミング問題に対するモデル生成コードの機能的正当性を評価するために,実行ベースベンチマークが提案されている。
プログラムを実行せずにエラーを検出するlinterのような静的解析ツールは、コード生成モデルを評価するために十分に研究されていない。
抽象構文木を利用して,Pythonのコード補完における静的エラーを定量化する静的評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:23:34 GMT)
Construction of Hierarchical Neural Architecture Search Spaces based on
Context-free Grammars [64.7] 文脈自由文法に基づく統一検索空間設計フレームワークを提案する。
それらの特性の強化と利用により,完全なアーキテクチャの探索を効果的に行うことができる。
既存のニューラルアーキテクチャ検索手法よりも検索戦略が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:22:19 GMT)
CONCORD: Clone-aware Contrastive Learning for Source Code [64.5] セルフ教師付き事前トレーニングは、多くのダウンストリームSEタスクに価値のあるジェネリックコード表現を学ぶための牽引役になった。
汎用的な表現学習のために、開発者が日々どのようにコードをコーディングするかは、要因としても不可欠である、と私たちは主張する。
特に,表現空間に良性クローンを近づける自己教師型コントラスト学習戦略であるCONCORDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:39:08 GMT)
LIBERO: Benchmarking Knowledge Transfer for Lifelong Robot Learning [64.4] LIBEROは、ロボット操作のための生涯学習の新しいベンチマークである。
宣言的知識、手続き的知識、あるいは両者の混在を効率的に伝達する方法に焦点を当てる。
我々は、無限に多くのタスクを生成できる拡張可能な手続き生成パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:32:26 GMT)
A Study of Situational Reasoning for Traffic Understanding [63.5] トラフィック領域における状況推論のための3つの新しいテキストベースのタスクを考案する。
先行作業における言語推論タスクにまたがる一般化能力を示す知識強化手法を4つ採用する。
本稿では,データ分割におけるモデル性能の詳細な解析を行い,モデル予測を分類的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:01:12 GMT)
Amplification of cascaded downconversion by reusing photons with a
switchable cavity [63.0] 本稿では,高速スイッチと遅延ループを用いて三重項生成率を増幅する手法を提案する。
我々の概念実証装置は、検出された光子三重項の速度を予測通りに上昇させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:28:07 GMT)
Zero-Shot 3D Shape Correspondence [61.7] 本稿では,3次元形状間の対応性を計算するためのゼロショット手法を提案する。
言語と視覚における最近の基礎モデルの推論能力を利用する。
提案手法は, 強い非等尺形状の間において, ゼロショット方式で高確率な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:14:23 GMT)
Language Anisotropic Cross-Lingual Model Editing [61.5] 既存の作業はモノリンガルのシナリオのみを研究しており、言語間で同時に編集を行うための言語間転送能力が欠如している。
本稿では,並列コーパスを用いた一言語モデル編集手法を言語間シナリオに適用する枠組みを提案する。
本研究では,複数言語への編集の伝播における単言語ベースラインの失敗と,提案言語異方性モデル編集の有効性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:13:05 GMT)
ICDAR 2023 Competition on Reading the Seal Title [58.9] この領域での研究を促進するため、シールタイトル(ReST)を読むためのICDAR 2023コンペティションを組織した。
我々は1万の実際のシールデータからなるデータセットを構築し、最も一般的なシールのクラスをカバーし、すべてのシールタイトルテキストにテキストとテキストの内容をラベル付けした。
大会には、第1タスクの応募28件、第2タスクの応募25件を含む、学界や業界から53人の参加者が集まった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:56:29 GMT)
Sequential Monte Carlo Steering of Large Language Models using
Probabilistic Programs [57.3] 本研究では,大規模言語モデルの出力に対する構文的制約と意味的制約を強制する新しい推論時手法を提案する。
主要なアイデアは、言語生成タスクを離散確率列モデルのクラスにおける後部推論問題として指定することである。
ビームサーチと同様の計算コストのために、SMCは多様なタスクを解決するためにLSMを操ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:55:05 GMT)
Uncertainty in Natural Language Processing: Sources, Quantification, and
Applications [56.1] NLP分野における不確実性関連作業の総合的なレビューを行う。
まず、自然言語の不確実性の原因を、入力、システム、出力の3つのタイプに分類する。
我々は,NLPにおける不確実性推定の課題について論じ,今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:46:53 GMT)
PLANNER: Generating Diversified Paragraph via Latent Language Diffusion
Model [55.6] 本稿では,潜在意味の拡散と自己回帰生成を組み合わせ,流動的なテキストを生成するモデルであるPLANNERを提案する。
意味生成, テキスト補完, 要約の結果は, 高品質な長文を生成する上での有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:36:39 GMT)
Completely Positive Map for Noisy Driven Quantum Systems Derived by
Keldysh Expansion [55.4] ケルディシュ形式に基づくデコヒーレンスモデルを導入する。
この定式化により、非周期駆動と相関量子ノイズをモデルに含めることができる。
我々は、この戦略が量子ビット状態移動およびゲート演算における相関量子ノイズを緩和するパルスを生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:07:27 GMT)
Tactile-Filter: Interactive Tactile Perception for Part Mating [54.5] 人間は触覚と触覚に頼っている。
視覚ベースの触覚センサーは、様々なロボット認識や制御タスクに広く利用されている。
本稿では,視覚に基づく触覚センサを用いた対話的知覚手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:44:02 GMT)
Revisiting Personalized Federated Learning: Robustness Against Backdoor
Attacks [53.8] pFLフレームワークにおけるバックドア攻撃の最初の研究を行う。
モデル共有部分を持つpFL法は,バックドア攻撃に対するロバスト性を大幅に向上させることができることを示す。
本稿では,バックドア攻撃に対する防御性能を実証的に向上する軽量防御手法Simple-Tuningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:35:02 GMT)
Integrated Sensing, Computation, and Communication for UAV-assisted
Federated Edge Learning [52.7] フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、エッジデバイスとサーバ間の定期的な通信を通じて、プライバシ保護モデルトレーニングを可能にする。
無人航空機(UAV)搭載エッジデバイスは、効率的なデータ収集における柔軟性と移動性のため、FEELにとって特に有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:01:33 GMT)
KNOW How to Make Up Your Mind! Adversarially Detecting and Alleviating
Inconsistencies in Natural Language Explanations [52.3] 不整合性NLEを検出するために既存の敵攻撃を大幅に改善するために,外部知識ベースを活用する。
高いNLE品質のモデルが必ずしも矛盾を生じさせるとは限らないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:51:58 GMT)
Auxiliary Learning as an Asymmetric Bargaining Game [50.8] 補助学習におけるタスクのバランスをとるために,AuxiNashという新しい手法を提案する。
本報告では,主課題の性能に対する貢献に基づいて,タスクの獲得能力を学ぶための効率的な手順について述べる。
複数のマルチタスクベンチマークでAuxiNashを評価し、競合する手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:37:19 GMT)
NarrowBERT: Accelerating Masked Language Model Pretraining and Inference [50.6] そこで我々はNarrowBERTを提案する。NarrowBERTは改良されたトランスフォーマーエンコーダで、マスク付き言語モデルのプリトレーニングのスループットを2ドル以上の値で向上させる。
NarrowBERTは、自己アテンションクエリとフィードフォワード層が事前トレーニング中に各文のマスク付きトークンでのみ動作するように、トランスフォーマーモデルをスペーサー化する。
NarrowBERTは、MNLIのような文符号化タスクにおいて、最小(またはノー)のパフォーマンス劣化を伴って、$3.5times$で推論時にスループットを向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:47:43 GMT)
German CheXpert Chest X-ray Radiology Report Labeler [50.6] 本研究の目的は,胸部X線分類モデルのアノテーションを自動的に抽出するアルゴリズムを開発することである。
その結果、自動ラベル抽出は手動ラベリングに費やす時間を短縮し、全体のモデリング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） (Mon, 5 Jun 2023 11:01:58 GMT)
Evading Black-box Classifiers Without Breaking Eggs [50.4] 決定に基づく回避攻撃は、ブラックボックス分類器に繰り返し問い合わせて敵の例を生成する。
以前の作業では、分類器に対して行われたクエリの総数によって、このような攻撃のコストを測定していた。
このメトリクスは欠陥があり、悪いクエリの数を1.5$-$7.3times$に削減する新たな攻撃を設計している、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:04:53 GMT)
Scalable Optimal Margin Distribution Machine [50.3] ODM(Optimal margin Distribution Machine)は、新しいマージン理論に根ざした新しい統計学習フレームワークである。
本稿では,従来のODMトレーニング手法に比べて10倍近い高速化を実現するスケーラブルなODMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:12:04 GMT)
Generated Faces in the Wild: Quantitative Comparison of Stable
Diffusion, Midjourney and DALL-E 2 [47.6] 本研究では, 安定拡散, ミッドジャーニー, DALL-E2 の3つの人気システムを比較し, 野生で光現実的な顔を生成する能力について比較した。
FIDスコアによると、安定拡散は他のシステムよりも優れた顔を生成する。
また,GFWと呼ばれる野生の顔のデータセットも導入し,総顔数は15,076面である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:25:22 GMT)
MiDi: Mixed Graph and 3D Denoising Diffusion for Molecule Generation [47.2] この研究は、分子グラフとそれに対応する原子の3次元配置を共同生成する新しい拡散モデルであるMiDiを紹介する。
3Dコンホメーションに基づいて分子結合を決定するための事前定義された規則に依存する既存の方法とは異なり、MiDiは分子生成過程を合理化するエンドツーエンドの微分可能なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:26:26 GMT)
Infusing Lattice Symmetry Priors in Attention Mechanisms for
Sample-Efficient Abstract Geometric Reasoning [45.5] 抽象と推論(ARC)は、汎用AIへの重要なステップとして仮定されている。
これらの課題を解くには、コア知識の事前の適切な会計によってのみ達成できる極端に一般化が必要である、と我々は主張する。
格子先行を注目マスクに組み込んだモデルであるLatFormerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:32:53 GMT)
Continual Learning with Pretrained Backbones by Tuning in the Input
Space [45.0] ディープラーニングモデルを非定常環境に適用することの本質的な困難さは、ニューラルネットワークの実際のタスクへの適用性を制限している。
ネットワークの事前学習部分の更新を回避し、通常の分類ヘッドだけでなく、新たに導入した学習可能なパラメータのセットも学習することで、微調整手順をより効果的にするための新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:11:59 GMT)
PolyVoice: Language Models for Speech to Speech Translation [44.8] PolyVoiceは音声音声翻訳のための言語モデルに基づくフレームワーク
我々は、完全に教師なしの方法で生成される離散化音声単位を使用する。
音声合成部では、既存のVALL-E Xアプローチを採用し、単位ベース音声言語モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:53:15 GMT)
Improved Active Multi-Task Representation Learning via Lasso [44.6] 本稿では,L1-regularized-relevance-based(nu1$)戦略の優位性を示す。
また、サンプルコストに敏感な設定で$nu1$ベースの戦略の可能性を特徴付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:08:29 GMT)
Efficient automatic design of robots [44.0] 本研究では,ロボットの構造を1台のコンシューマ級コンピュータ上で数秒以内の所望の動作を示すために,初めて非ノボ最適化を示す。
他の勾配に基づくロボット設計法とは異なり、このアルゴリズムは特定の解剖学的形態を前提としていない。
この進歩は、医療、環境、車両、宇宙ベースのタスクのためのユニークで有用な機械の設計、製造、展開をほぼ瞬時に約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:30:52 GMT)
Evaluating Robustness and Uncertainty of Graph Models Under Structural
Distributional Shifts [43.6] グラフ学習におけるノードレベルの問題では、分散シフトは特に複雑である。
本稿では,グラフ構造に基づく分布変化の一般化手法を提案する。
単純なモデルは、これらの挑戦的なシフトにおいて、より洗練された方法よりも優れていることがよく示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:39:41 GMT)
LibAUC: A Deep Learning Library for X-Risk Optimization [43.3] 本稿では,LibAUC という賞を受賞したディープラーニングライブラリについて紹介する。
LibAUCは、Xリスクと呼ばれるリスク関数のファミリーを最適化するための最先端のアルゴリズムを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:43:46 GMT)
Cross-Modal Vertical Federated Learning for MRI Reconstruction [42.5] フェデレート・ラーニング(Federated Learning)は、複数の病院がプライバシーの開示なしに共有モデルを共同で学習することを可能にする。
我々は、MRI再建を促進するための新しいフレームワーク、フェデレート・一貫性規則化制約付き特徴分散(Fed-CRFD)を開発した。
本手法は,領域シフト問題を緩和しつつ,病院からのマルチソースデータを完全に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:07:01 GMT)
Candidate Set Re-ranking for Composed Image Retrieval with Dual
Multi-modal Encoder [42.0] 合成画像検索は、参照画像とテキストペアからなる所定のマルチモーダルユーザクエリに最もよく一致する画像を見つけることを目的としている。
既存の方法では、コーパス全体へのイメージ埋め込みをプリコンプリートし、これらを、テスト時にクエリテキストによって修正された参照イメージ埋め込みと比較する。
両スキームの利点を2段階モデルで組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:14:41 GMT)
When Decentralized Optimization Meets Federated Learning [41.6] フェデレーション学習は、分散データから知識を抽出するための新しい学習パラダイムである。
既存のフェデレートされた学習アプローチのほとんどは、単一ポイントの障害に対して脆弱な集中的な設定に集中しています。
この問題に対処する別の戦略は、分散化された通信トポロジである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:51:14 GMT)
Dataless Knowledge Fusion by Merging Weights of Language Models [40.7] 微調整された事前学習言語モデルは、下流のNLPモデルを構築するための主要なパラダイムとなっている。
これは、より優れた単一モデルを生み出すために、個々のモデル間で知識を融合させる障壁を生み出します。
パラメータ空間のモデルをマージするデータレス知識融合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:02:10 GMT)
Explore and Exploit the Diverse Knowledge in Model Zoo for Domain
Generalization [40.3] 本稿では,最強モデルに限らず,多様な事前学習モデルを統合するアルゴリズムを提案する。
提案手法は,様々なデータセットに対する最先端の実証結果を示し,多様な知識の活用によるメリットを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:58:41 GMT)
DISCO: Distilling Counterfactuals with Large Language Models [39.9] 対実的に強化されたデータで訓練されたモデルは、タスクの因果構造の表現を学習する。
高品質のカウンターファクトデータはほとんどのタスクに乏しく、大規模に生成するのは容易ではない。
DISCOは,大規模に高品質な対実データを自動的に生成する新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:16:25 GMT)
RLSbench: Domain Adaptation Under Relaxed Label Shift [39.8] ラベルシフトを緩和するための大規模ベンチマークであるRSbenchを紹介する。
13の一般的なドメイン適応手法を評価し、ラベル比のシフトにより、従来よりも広範な障害を示す。
我々は、ほとんどのドメイン適応と互換性のある効果的な2段階メタアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:55:19 GMT)
Explore to Generalize in Zero-Shot RL [39.5] 強化学習におけるゼロショット一般化について研究する。
提案手法は, ProcGen 課題におけるいくつかの課題の最先端技術であり, これまでのところ, 効果的な一般化が得られていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:49:43 GMT)
Cooperative Open-ended Learning Framework for Zero-shot Coordination [39.4] 本研究では,2人のプレーヤーによる協調ゲームにおいて,オープンエンドの目標を構築するための枠組みを提案する。
また,ゲーム理論やグラフ理論からの知識を活用する実用的なアルゴリズムを提案する。
本手法は,異なるレベルのパートナーとコーディネートする場合に,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:44:38 GMT)
Data-Driven Regret Balancing for Online Model Selection in Bandits [39.2] 帯域フィードバックのある環境における逐次意思決定のためのモデル選択について検討する。
モデル選択は, 後悔バランスによって行われるが, 最近の文献とは異なり, 基本学習者に関する事前知識を前提としない。
我々は、このより野心的な後悔の概念で機能する2つのモデル選択アルゴリズムを設計し、後悔バランスによるモデル選択保証の証明に加えて、疑わしい後悔境界ではなく、実際の後悔を扱うという魅力的な実践的メリットを実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:43:34 GMT)
Sparse tree search optimality guarantees in POMDPs with continuous
observation spaces [39.2] 連続状態と観測空間を持つ部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、実世界の意思決定と制御問題を表現するための強力な柔軟性を有する。
観測可能性重み付けを用いた最近のオンラインサンプリングベースアルゴリズムは、連続的な観測空間を持つ領域において、前例のない有効性を示している。
この研究は、単純化されたアルゴリズム、部分的に観測可能な重み付きスパースサンプリング(POWSS)が高い確率でQ値を正確に推定し、最適解の近くで任意に実行できることを証明し、そのような正当化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:40:41 GMT)
Tackling Cooperative Incompatibility for Zero-Shot Human-AI Coordination [39.1] Zero-Shot Human-AI Coordinationは、これまで知らなかった人間のチームメイトと効率的に連携できるAIエージェントを開発することを目的としている。
従来のアルゴリズムは、集団内で固定された目的を最適化することで、人間と協調することを目的としていた。
協調的なオープンエンド学習フレームワークは、2人のプレーヤーとの共同ゲームにおいてオープンエンドの目的を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:51:38 GMT)
Q2ATransformer: Improving Medical VQA via an Answer Querying Decoder [39.1] 医療用VQA(Q2A Transformer)のためのトランスフォーマーベースの新しいフレームワークを提案する。
与えられた画像検索ペアに対して,各回答クラスの存在を問うために,学習可能な解答の組を付加したTransformerデコーダを導入する。
本手法は,2つの医用VQAベンチマークにおいて,新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:17:55 GMT)
Graph-Aware Language Model Pre-Training on a Large Graph Corpus Can Help
Multiple Graph Applications [38.8] 大規模グラフコーパス上で事前学習を行うグラフ対応言語モデルのフレームワークを提案する。
Amazonの実際の内部データセットと大規模な公開データセットに関する実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:46:44 GMT)
MoDAR: Using Motion Forecasting for 3D Object Detection in Point Cloud
Sequences [38.7] 我々は,動き予測出力を仮想モードのタイプとして用いて,LiDAR点雲を増大させるMoDARを提案する。
生のセンサーポイントと仮想ポイントの融合した点雲は、任意のオフザシェルフポイントクラウドベースの3Dオブジェクト検出器に供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:28:19 GMT)
Enhance Diffusion to Improve Robust Generalization [38.5] emphAdversarial Training (AT)は、敵の摂動に対する最も強力な防御機構の1つである。
本稿では, 第一のATフレームワークであるGD-AT(Projected Gradient Descent Adversarial Training)に焦点を当てる。
本稿では,分散項を操作し,計算負荷を実質的に伴わない堅牢な一般化を改善するための新しい手法であるemphDiffusion Enhanced Adversarial Training (DEAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:36:18 GMT)
PanoContext-Former: Panoramic Total Scene Understanding with a
Transformer [37.5] パノラマ画像は、周囲の環境についてより深く理解し、より総合的な認識を可能にする。
本稿では,室内環境の総合的理解に先立って深度を用いた新しい手法を提案する。
さらに,写真リアリスティックパノラマ,高忠実度深度画像,正確にアノテートされた部屋レイアウト,配向オブジェクト境界ボックスや形状など,シーン理解のための実世界のデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:43:41 GMT)
Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video
Understanding [37.5] Video-LLaMAは、ビデオ内の視覚的および聴覚的コンテンツの両方を理解する能力を備えた、大規模言語モデル(LLM)を強化するフレームワークである。
Video-LLaMAのブートストラップは、凍結された事前訓練されたビジュアルおよびオーディオエンコーダと凍結されたLCMからのクロスモーダルトレーニングである。
Video-LLaMAは,映像コンテンツを知覚し,理解し,意味のある応答を生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:17:27 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。
競合するプログラミングタスクにおけるコード品質を改善するために,Self-Editという生成・編集手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:38:07 GMT)
Learning Point-Language Hierarchical Alignment for 3D Visual Grounding [35.2] 本稿では,多粒度視覚表現と言語表現をエンドツーエンドに学習する階層アライメントモデル(HAM)を提案する。
我々は,3次元コンテキストとインスタンスをモデル化するためのキーポイントと提案ポイントを抽出し,コンテキスト変調によるポイント言語アライメントを提案する。
グローバルな関係と局所的な関係を更に捉えるために,空間的に多重なモデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:09:54 GMT)
Large Language Models can be Guided to Evade AI-Generated Text Detection [35.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて例外的なパフォーマンスを示している。
これらのモデルの潜在的な誤用に対処することが不可欠であり、これは盗作やスパムなどの有害な結果につながる可能性がある。
そこで我々は,このようなプロンプトを自動生成する新しい代用型In-Context例最適化法(SICO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:54:52 GMT)
LLM-Blender: Ensembling Large Language Models with Pairwise Ranking and
Generative Fusion [33.7] 私たちのフレームワークはPairRankerとGenFuserの2つのモジュールで構成されています。
PairRankerは、候補出力間の微妙な違いを区別するために、特殊なペアワイズ比較手法を使用している。
GenFuserは、上位候補をマージし、改善されたアウトプットを生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:32:26 GMT)
PFNs4BO: In-Context Learning for Bayesian Optimization [33.4] ベイズ最適化のためのフレキシブルサロゲートとしてPFN(Presideed Data Fitted Networks)を用いる。
PFNは、任意の事前分布上のコンテキスト内学習を通じて、後部予測分布(PPD)を近似するように訓練された神経プロセスである。
我々は、オプティマの位置に関するヒントを許可するなど、先行情報にさらなる情報を組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:05:51 GMT)
Transferable Adversarial Attacks on Vision Transformers with Token
Gradient Regularization [32.9] ビジョントランス (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにうまく展開されているが、それでも敵のサンプルには弱い。
転送ベースの攻撃は、ローカルモデルを使用して敵のサンプルを生成し、ターゲットのブラックボックスモデルを攻撃するために直接転送する。
本稿では,既存のアプローチの欠点を克服するために,Token Gradient Regularization (TGR)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:25:12 GMT)
User-friendly Image Editing with Minimal Text Input: Leveraging
Captioning and Injection Techniques [32.8] テキスト駆動画像編集は拡散モデルにおいて顕著な成功を収めた。
既存の手法では、ユーザの記述がソースイメージのコンテキストを十分に基礎づけていると仮定する。
本稿では,素早い生成フレームワークを組み合わせることで,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:09:10 GMT)
DISCount: Counting in Large Image Collections with Detector-Based
Importance Sampling [32.5] DISCountは、大規模な画像収集をカウントするための検出器ベースの重要なサンプリングフレームワークである。
これは、不完全な検知器とループ内のヒトスクリーニングを統合して、不偏のカウント推定を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:04:57 GMT)
Gen-IR @ SIGIR 2023: The First Workshop on Generative Information
Retrieval [32.5] このワークショップの目的は、文書検索やグラウンドド・アンサー・ジェネレーションのような生成IR技術に焦点を当てることである。
ワークショップの形式は、ラウンドテーブルや基調講演など、インタラクティブで、ミニ会議の一方的な対話を避ける傾向があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:56:36 GMT)
Learning Object-Centric Neural Scattering Functions for Free-viewpoint
Relighting and Scene Composition [31.9] 本稿では,物体の外観を画像のみから再構成する物体中心型ニューラル散乱関数を提案する。
OSFは、自由視点オブジェクトのリライトをサポートするが、不透明なオブジェクトと半透明なオブジェクトの両方をモデル化することもできる。
実データと合成データの実験では、OSFは不透明な物体と半透明な物体の両方の外観を正確に再構成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:37:21 GMT)
INDigo: An INN-Guided Probabilistic Diffusion Algorithm for Inverse
Problems [31.7] 一般逆問題に対する非可逆ニューラルネットワーク(INN)と拡散モデルを組み合わせた手法を提案する。
具体的には、任意の劣化過程をシミュレートするためにINNの前方処理を訓練し、逆処理を再構成プロセスとして使用する。
本アルゴリズムは, 劣化過程で失われる詳細を効果的に推定し, 劣化モデルのクローズドフォーム表現を知る必要により, もはや制限されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:14:47 GMT)
ImageCaptioner$^2$: Image Captioner for Image Captioning Bias
Amplification Assessment [30.7] 画像キャプションに$ImageCaptioner2$と呼ばれる新しいバイアス評価指標を導入する。
モデルやデータの絶対バイアスを測定する代わりに、$ImageCaptioner2$はモデルによって導入されたバイアスにもっと注意を払う。
さらに、生成したキャプションのバイアスをプロンプトベースの画像キャプションとして測定するための定式化を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:06:07 GMT)
Spatio-Temporal AU Relational Graph Representation Learning For Facial
Action Units Detection [30.5] 私たちのアプローチは3つの主要なモジュールで構成されています。
グラフ表現は、すべてのフレームに含まれるAUを記述する。
私たちのモデルは、第5回ABAWコンペティションのAU認識トラックで4位にランクインしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:49:34 GMT)
Interactive Editing for Text Summarization [30.5] REVISEは、人間の書き手による要約の反復的な編集と洗練を容易にするために設計されたフレームワークである。
中心となるREVISEは、エンコーダ・デコーダアーキテクチャによる中間モデルの修正を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:43:53 GMT)
Improving Grammar-based Sequence-to-Sequence Modeling with Decomposition
and Constraints [30.2] より高速な推論のための2つの低ランクなニューラルネットワークQCFGについて検討する。
木階層とソースカバレッジに対する2つのソフト制約を導入します。
我々のモデルは、ほとんどの設定でバニラニューラルQCFGよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:05:05 GMT)
Pre-training for Speech Translation: CTC Meets Optimal Transport [29.8] 本研究では,コネクショニスト時間分類(CTC)の損失が設計によるモダリティギャップを減少させることを示す。
本稿では,CTCと最適輸送を組み合わせた新しい事前学習手法を提案する。
本手法では,2つのエンコーダ,1つは音響入力用,もう1つはテキスト入力用で構成され,ワッサーシュタイン空間において互いに近接した表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:44:02 GMT)
Generating Private Synthetic Data with Genetic Algorithms [29.8] 基礎となる機密データセットの統計特性を近似した微分プライベートな合成データを効率的に生成する問題について検討する。
ゼロ階最適化に基づく遺伝的アルゴリズムであるPrivate-GSDを提案する。
そこで,Private-GSDは,非微分クエリにおいて,微分可能なクエリを近似する精度で,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） (Mon, 5 Jun 2023 21:19:37 GMT)
MultiAdam: Parameter-wise Scale-invariant Optimizer for Multiscale
Training of Physics-informed Neural Networks [29.6] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は近年,部分微分方程式(PDE)の解法において顕著な進歩を遂げている。
PINNのトレーニングには、理論的枠組みの欠如やPDE損失と境界損失の不均衡など、いくつかの重要な課題がある。
本稿では,2次非同次PDEを3つのカテゴリに分類し,様々な共通問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:12:59 GMT)
XAudit : A Theoretical Look at Auditing with Explanations [29.6] この研究は、監査における説明の役割を形式化し、モデル説明が監査に役立つかどうかを調査する。
具体的には、線形分類器と決定木を検査し、特徴感度を評価するための説明に基づくアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,非現実的説明は監査に極めて有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:38:01 GMT)
Non-parametric Probabilistic Time Series Forecasting via Innovations
Representation [29.3] 確率的時系列予測は、過去の実現後の時間における時系列の条件付き確率分布を予測する。
既存のアプローチは主にパラメトリックまたは半パラメトリックの時系列モデルに基づいており、制限があり、検証が困難であり、様々な条件に適応することが困難である。
本論文では,Norbert Wiener と Gopinath Kallianpur の先駆的なエムイノベーションの古典的概念に基づく非パラメトリック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:24:59 GMT)
Inference under constrained distribution shifts [29.0] 本稿では,分布シフトが存在する場合の統計的推測を可能にするフレームワークを提案する。
出力は、推定した目標分布の値に基づいて高確率境界となる。
我々はこれらの境界を推定するための手法の計算的および統計的特性を分析し、その手法が様々なシミュレートされた半合成的なタスクに対して情報的境界を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:05:26 GMT)
Repository-Level Prompt Generation for Large Language Models of Code [29.0] 本稿では,提案手法を用いてサンプル固有のプロンプトを生成するフレームワークを提案する。
プロンプトプロポーザルはリポジトリ全体からコンテキストを取ります。
我々は,Google Codeアーカイブから取得したコードリポジトリを用いて,単行コード自動補完のタスクについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:43:50 GMT)
A Multilingual Perspective Towards the Evaluation of Attribution Methods
in Natural Language Inference [28.9] 本稿では,自然言語推論(NLI)タスクに対する帰属的手法を評価するための多言語的手法を提案する。
まず,単語アライメントに基づいて忠実度を測定するための新たな言語間戦略を導入する。
次に、異なる出力機構と集約手法を考慮し、帰属手法の包括的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:14:19 GMT)
Synthesizing Affective Neurophysiological Signals Using Generative
Models: A Review Paper [28.8] マシンにおける感情的知性の統合は、人間とコンピュータの相互作用を前進させる重要なステップである。
公的な感情的データセットの不足は、課題である。
我々は、神経生理学的信号におけるこの問題に対処するための生成モデルの使用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:38:30 GMT)
Explaining and Adapting Graph Conditional Shift [28.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データに対して顕著な性能を示した。
最近の実証研究により、GNNは分布シフトに非常に敏感であることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:17:48 GMT)
On "Scientific Debt" in NLP: A Case for More Rigour in Language Model
Pre-Training Research [28.5] 本稿では,言語モデルの事前学習文学における現在の研究実践を批判する。
モデル改善の異なる要因が、どのようにして価値ある新しい洞察をもたらすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:43:50 GMT)
Neuron Activation Coverage: Rethinking Out-of-distribution Detection and
Generalization [28.4] InDデータとOODデータに基づくニューロンの挙動を特徴付けるテクスチトニューロンアクティベーションカバレッジ(NAC)の概念を提案する。
InDとOODの入力はニューロンの挙動に基づいて自然に分離できることを示し,OOD検出問題を著しく緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:50:56 GMT)
Learning from Multi-View Representation for Point-Cloud Pre-Training [28.3] 3Dポイントクラウドの事前トレーニングにおける重要な問題は、巨大な2Dデータを活用することだ。
本稿では,事前学習した2次元ネットワークを活用して3次元表現を学習できるポイントクラウド事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:14:54 GMT)
Generalist Equivariant Transformer Towards 3D Molecular Interaction
Learning [28.2] まず、従来の単層表現とは対照的に、3次元分子を集合の幾何学的グラフとして普遍的に表現することを提案する。
次に、疎ブロックレベルと高密度原子レベルの相互作用を効果的に捉えるために、ジェネリスト同変変換器(GET)を提案する。
GET はバイレベルアテンションモジュール、フィードフォワードモジュール、レイヤー正規化モジュールで構成されており、特に、各モジュールは3次元世界の対称性を満たすために E(3) 不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:43:23 GMT)
Learning the Relation between Similarity Loss and Clustering Loss in
Self-Supervised Learning [27.9] 自己教師付き学習は、ネットワークが大量のデータから識別的特徴を学習することを可能にする。
類似度損失と特徴レベルのクロスエントロピー損失の関係を解析する。
これらの2つの損失の適切な組み合わせが、最先端の結果が得られることを示すための理論的分析と実験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:58:22 GMT)
Seizing Serendipity: Exploiting the Value of Past Success in Off-Policy
Actor-Critic [27.7] 高品質なQ値関数の学習は、多くの現代のオフポリティ深い強化学習(RL)アルゴリズムの成功に重要な役割を果たしている。
共通視点から考えると、Q値が実際にRLトレーニングプロセスの後半段階で過小評価されていることが分かる。
本稿では,Blended Exploitation and Exploration (BEE)演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:38:14 GMT)
STEVE-1: A Generative Model for Text-to-Behavior in Minecraft [27.6] 本研究は、MinecraftのSTEVE-1と呼ばれる命令調整ビデオ事前学習モデルを導入する。
STEVE-1は、事前訓練されたVPTモデルをMineCLIPの潜伏空間のコマンドに従うように適応させ、テキストから潜伏コードを予測するために事前訓練する。
VPTやMineCLIPのような事前訓練されたモデルを活用することで、STEVE-1はトレーニングに60ドルしかかからず、マインクラフトで様々な短距離のオープンエンドテキストやビジュアルインストラクションをフォローできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:58:30 GMT)
Exploiting Noise as a Resource for Computation and Learning in Spiking
Neural Networks [27.3] 雑音性スパイクニューラルネットワーク(NSNN)とノイズ駆動学習規則(NDL)
本研究はニューラルネット(NSNN)とノイズ駆動学習規則(NDL)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:22:08 GMT)
Unsupervised network for low-light enhancement [27.1] 監視ネットワークは、ペア画像を用いた低照度化の課題に対処する。
文脈誘導照明適応規範(CIN)を用いた教師なし低照度化ネットワークを提案する。
また、低照度画像から複数の強調画像を生成することができる領域適応型単一入力多重出力(SIMO)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:52:08 GMT)
ImplantFormer: Vision Transformer based Implant Position Regression
Using Dental CBCT Data [27.0] インプラント補綴は歯列欠損や歯列喪失の最も適切な治療であり、通常インプラント位置を決定するための外科的ガイド設計プロセスを必要とする。
本稿では, 経口CBCTデータに基づいてインプラント位置の自動予測を行うために, トランスフォーマを用いたインプラント位置回帰ネットワーク, implantFormerを提案する。
歯冠面積の2次元軸方向ビューを用いてインプラント位置を予測し,インプラントの中心線を適合させて実際のインプラント位置を歯根に求めることを創造的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:20:38 GMT)
Learning to Relate to Previous Turns in Conversational Search [26.9] 検索効率を改善する効果的な方法は、現在のクエリを履歴クエリで拡張することである。
本稿では,現在のクエリに有用な履歴クエリを選択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） (Mon, 5 Jun 2023 03:00:10 GMT)
Learning to Substitute Spans towards Improving Compositional
Generalization [26.9] 我々はtextbfSpan textbfSubstitution (SpanSub) と呼ばれる新しい合成増強戦略を提案する。
次にtextbfSubstitute textbfSpan (L2S2) フレームワークを導入する。
SCAN、COGS、GeoQueryを含む3つの標準構成一般化ベンチマークの結果は、SpanSub、学習フレームワークL2S2、およびそれらの組み合わせの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:44:18 GMT)
Input gradient diversity for neural network ensembles [26.6] FoRDE (First-order Repulsive Deep Ensemble) は、ParVIに基づくアンサンブル学習手法である。
画像分類データセットの実験により、FORDEは金標準のDEよりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:00:11 GMT)
Transfer Learning for Individual Treatment Effect Estimation [26.6] 本研究は、個別処理効果推定(ITE)タスク間で因果知識を伝達する問題について考察する。
対象タスクのITEエラーに下位境界を導入し、反事実情報がないため、ITEの知識伝達が困難であることを示す。
ITEの知識伝達のためのCITA(Causal Inference Task Affinity)を新たに導入したフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:57:20 GMT)
Human Spine Motion Capture using Perforated Kinesiology Tape [26.1] 本稿では,スポーツにおける運動要求に合わせて,マーカーに基づく多視点スピントラッキング手法を提案する。
最大の焦点は、マーカーの正確な検出とシステムの迅速な利用である。
線形プログラムとマルコフ確率場による3次元の推論を行い、キネシロジーテープの構造をモデル化し、スピンの形状を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:48:30 GMT)
Color-aware Deep Temporal Backdrop Duplex Matting System [26.1] そこで本研究では,クロマキーとアルファマッティングの利点を組み合わせた時間多重背景生成システムを提案する。
提案するスタジオセットはアクターフレンドリーであり、高品質で時間的に一貫したアルファとカラー推定を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:20:44 GMT)
Bootstrapped Training of Score-Conditioned Generator for Offline Design
of Biological Sequences [26.1] 本稿では,スコア条件付きジェネレータ(BootGen)アルゴリズムのブートストラップ型学習法を提案する。
第1段階では, アルゴリズムは, 高得点に基づくシーケンス生成の精度を高めるために, ランクに基づく重み付き生物配列生成装置を訓練する。
次のステージはブートストレッピングで、プロキシスコア関数によってラベル付けされた自己生成データでトレーニングデータセットを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:23:46 GMT)
Object as Query: Lifting any 2D Object Detector to 3D Detection [25.9] マルチビュー2Dオブジェクトガイド3Dオブジェクト検出器(MV2D)を設計する。
MV2Dは2D検出器を利用してリッチな画像意味論に基づくオブジェクトクエリを生成する。
生成されたクエリに対して、特定のオブジェクトの特徴にフォーカスするように、スパースなクロスアテンションモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:40:56 GMT)
A2B: Anchor to Barycentric Coordinate for Robust Correspondence [25.7] 偏心座標のような幾何学的不変な座標表現は特徴間のミスマッチを著しく低減できることを示す。
本稿では,ペア画像から複数のアフィン-不変対応座標を生成する新しいアンカー-バリー中心(A2B)座標符号化手法であるDECREEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:28:53 GMT)
Rawlsian Fairness in Online Bipartite Matching: Two-sided, Group, and
Individual [25.4] オンラインの双方向マッチングプラットフォームはユビキタスであり、クラウドソーシングやライドシェアリングといった重要な分野のアプリケーションを見つける。
本稿では,既存業務を一般化し,市場双方に公平な待遇保証を同時に提供する。
我々のアルゴリズムには理論的保証があり、三辺のユーティリティ間のトレードオフのバランスをとるために調整可能なパラメータがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:06:56 GMT)
PULSAR: Pre-training with Extracted Healthcare Terms for Summarising
Patients' Problems and Data Augmentation with Black-box Large Language Models [25.4] 問題リストの形で患者の問題を自動的に要約することで、ステークホルダーが患者の状態を理解し、作業負荷と認知バイアスを減らすのに役立つ。
BioNLP 2023 共有タスク1Aは、入院中の提供者の進捗状況から診断と問題のリストを作成することに焦点を当てている。
1つのコンポーネントは、データ拡張のために大きな言語モデル(LLM)を使用し、もう1つは、リストとして要約された患者の問題を生成するための、新しいトレーニング済みの目標を持つ抽象的な要約 LLM である。
私たちのアプローチは、共有タスクへの全提出のうち、第2位でした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:17:50 GMT)
Zero shot framework for satellite image restoration [25.2] 衛星画像復元のための歪み分散と知識蒸留の枠組みを提案する。
我々のアルゴリズムでは、歪みした衛星画像の復元と、類似した意味を持つ参照画像の2つの画像しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:34:58 GMT)
Aiming towards the minimizers: fast convergence of SGD for
overparametrized problems [25.1] 本稿では,勾配法と同一のケース複雑性を有する勾配法を提案する。
既存の保証は全て勾配法で小さなステップを踏む必要があり、結果として収束速度ははるかに遅くなる。
我々は,線形出力層を用いた十分に広いフィードフォワードニューラルネットワークのトレーニングにおいて,この条件が成り立つことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:21:01 GMT)
Linkless Link Prediction via Relational Distillation [24.9] グラフネットワーク(GNN)はリンク予測のタスクにおいて例外的な性能を示している。
有効性にもかかわらず、非自明な近傍データ依存性によってもたらされる高いレイテンシは、実践的なデプロイメントにおいてGNNを制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:52:42 GMT)
Unlocking the Potential of Federated Learning for Deeper Models [24.9] フェデレートラーニング(FL)は、分散機械学習の新しいパラダイムであり、グローバルモデルを複数のクライアントでトレーニングできるようにする。
本稿では,より広義のモデルを用いたり,受容領域を縮小したりするなど,ばらつきの低減に基づくいくつかの技術ガイドラインを提案する。
これらの手法はより深いモデルにおけるFLの精度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:45:44 GMT)
CBLab: Supporting the Training of Large-scale Traffic Control Policies
with Scalable Traffic Simulation [24.7] スケーラブルなトラフィックシミュレーションのためのツールキットである textbfCity textbfBrain textbfLab を提案する。
CBLabはCBEngine、CBData、CBScenarioの3つのコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:21:00 GMT)
Introducing Depth into Transformer-based 3D Object Detection [24.2] 本稿では,カメラを用いた3次元検出のためのDepth-Aware Transformerフレームワークを提案する。
DATは,同じ設定下でnuScenes val上で+2.8 NDSを大幅に改善することを示す。
トレーニング済みのVoVNet-99をバックボーンとして使用する場合、DATはnuScenesテストで60.0 NDSと51.5 mAPの強い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:10:36 GMT)
MM-DAG: Multi-task DAG Learning for Multi-modal Data -- with Application
for Traffic Congestion Analysis [24.2] マルチタスク・マルチモーダル直接巡回グラフ(MM-DAG)を学習する
本稿では,交通渋滞解析を具体例として取り上げる。
我々は、新しい因果差尺度とその微分可能近似器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:27:22 GMT)
Data Poisoning Attacks Against Multimodal Encoders [24.0] 視覚と言語の両方において多モーダルモデルに対する中毒攻撃について検討する。
攻撃を緩和するため,前訓練と後訓練の両方の防御策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:52:24 GMT)
Multi-hop Evidence Retrieval for Cross-document Relation Extraction [24.0] 提案手法は,エビデンスパスのマイニングとランキングに基づくマルチホップエビデンス検索手法であるMR.COD(Multi-hop evidence search for Cross-document Relation extract)を提案する。
CodREDの実験では、MR.CODによるエビデンス検索はクロスドキュメントのエビデンスを効果的に取得し、クローズドとオープンの両方でエンドツーエンドのREパフォーマンスを高めることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:43:13 GMT)
End-to-end Differentiable Clustering with Associative Memories [23.6] クラスタリングは、集中的な離散最適化問題を含む、広く使われている教師なし学習手法である。
本稿では,離散クラスタリング問題の非拘束的連続緩和を提案し,ClAMと呼ばれるAMによるエンドツーエンドの微分可能なクラスタリングを実現する。
各種データセットに対する評価では、ClAMは自己スーパービジョンの恩恵を受けており、従来のロイドのk平均アルゴリズムと、より最近の連続的なクラスタリング緩和(シルエット係数の60%まで)の両方で大幅に改善されていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:34:36 GMT)
Understanding the Effectiveness of Early Weight Averaging for Training
Large Language Models [23.6] 本稿では, 簡単なアイデア, チェックポイント平均化をトレーニングランの軌道に沿って行うことによって, モデルの品質を向上する能力について検討する。
我々はPythia LLMのトレーニング軌跡を10億から12億のパラメータで分析し、特に訓練の初期段階から中期にかけて、このアイデアが収束を加速し、テストとゼロショットの一般化の両方を改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:51:44 GMT)
MAMO: Masked Multimodal Modeling for Fine-Grained Vision-Language
Representation Learning [23.5] そこで本研究では,細粒度マルチモーダル表現を学習するためのマスク付きマルチモーダルモデリング手法を提案する。
本手法は,画像テキスト入力において共同マスキングを行い,暗黙的および明示的の両方のターゲットを結合してマスク信号の復元を行う。
本モデルは,画像テキスト検索,視覚的質問応答,視覚的推論,弱教師付き視覚的グラウンドティングなど,さまざまな下流視覚言語タスクにおけ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） (Mon, 5 Jun 2023 14:35:59 GMT)
Survival Instinct in Offline Reinforcement Learning [23.2] 報酬ラベルをトレーニングしても、オフラインのRLは、優れたパフォーマンスと安全なポリシを生成することができる。
この驚くべき性質は、オフラインアルゴリズムにおける悲観的概念と、一般的なデータ収集手法におけるある種の暗黙的偏見の相互作用に起因することを実証する。
我々の経験的および理論的な結果は、エージェントが不完全な報酬を伴う望ましい行動を学ぶために、不完全なデータカバレッジを意図的にバイアスするRLの新しいパラダイムを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:15:39 GMT)
Multiple output samples for each input in a single-output Gaussian
process [23.2] 標準ガウス過程(GP)は、トレーニングセット内の入力ごとに1つの出力サンプルしか考慮しない。
本稿では、GPを一般化して、これらの複数の出力サンプルをトレーニングセットで使用可能にすることを提案する。
これは、全ての出力サンプルがここで同じタスクから来ているため、マルチ出力のGPとは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:12:34 GMT)
A Communication-Efficient Adaptive Algorithm for Federated Learning
under Cumulative Regret [22.8] 学習地平線全体を通して送信されるビットの総数で測定される通信コストを低くして,順序最適累積後悔を実現する分散オンライン学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:23:06 GMT)
Towards Unified Text-based Person Retrieval: A Large-scale
Multi-Attribute and Language Search Benchmark [22.8] 我々は,MALSと呼ばれるテキストに基づく人物検索のための多属性・言語検索データセットを大規模に導入した。
プライバシの懸念とアノテーションのコストを考慮すると、オフザシェルフ拡散モデルを利用してデータセットを生成する。
生成したデータから学習する可能性を検証するために,新たに属性プロンプト学習とテキストマッチング学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:06:24 GMT)
ChatFace: Chat-Guided Real Face Editing via Diffusion Latent Space
Manipulation [22.7] そこで本研究では,テキスト駆動による画像編集をセマンティック潜時空間の拡散モデルで行う手法を提案する。
拡散モデルの時間的特徴を生成過程における意味条件と整合させることにより,安定な操作戦略を導入する。
我々はChatFaceという対話型システムを開発し、大きな言語モデルのゼロショット推論能力を組み合わせて効率的な操作を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:34:05 GMT)
Benchmarking Large Language Models on CMExam -- A Comprehensive Chinese
Medical Exam Dataset [22.7] 中国国立医学ライセンス試験から得られたCMExamについて紹介する。
CMExamは、標準化および客観的評価のための60K以上の多重選択質問と、オープンエンドなモデル推論評価のためのソリューション説明で構成されている。
LLMの詳細な分析のために、我々は医療専門家に、病気グループ、臨床部門、医学分野、能力領域、難易度レベルを含む5つの追加の質問点アノテーションのラベル付けを依頼した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:48:41 GMT)
Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4 [22.5] 我々は, LFMの推論過程を模倣する13ビリオンパラメータモデルOrcaを開発した。
Orcaは、説明トレース、ステップバイステップの思考プロセス、その他の複雑な命令を含む、GPT-4から豊富な信号から学習する。
Orcaは、複雑なゼロショット推論ベンチマークにおいて、Vicuna-13Bのような最先端の命令チューニングモデルを100%以上上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:58:39 GMT)
Local Boosting for Weakly-Supervised Learning [22.0] ブースティングは、強力なアンサンブルモデルと組み合わせることで、ベースモデルのセットのパフォーマンスを向上させる技術である。
弱い教師付き学習では、ほとんどのデータが弱くてノイズの多い情報源によってラベル付けされているが、効果的な強化アプローチを設計するのは簡単ではない。
我々は、弱教師付きブースティングのための新しいフレームワークである$textitLocalBoost$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:24:03 GMT)
$\mathsf{G^2Retro}$ as a Two-Step Graph Generative Models for
Retrosynthesis Prediction [21.9] 再合成は標的分子が潜在的反応物質に変換される過程である。
本稿では,1段階の再合成予測のための生成フレームワーク$mathsfG2Retro$を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:58:47 GMT)
Representational Strengths and Limitations of Transformers [21.7] 我々は,注目層の表現力について,肯定的な結果と否定的な結果の両方を定めている。
トランスにおける大きな埋め込み次元の必要性と役割を示す。
また、注意層によって効率的に解ける自然変種も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:05:04 GMT)
LiDAR2Map: In Defense of LiDAR-Based Semantic Map Construction Using
Online Camera Distillation [21.5] 鳥眼ビュー(BEV)の下でのセマンティックマップの構築は、自律運転において重要な役割を担っている。
本稿では,LiDARを用いたセマンティックマップ構築手法を提案する。
セマンティックマップ構築のための堅牢なマルチスケールBEV特徴を学習するBEV機能ピラミッドデコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:56:19 GMT)
Information Flow Control in Machine Learning through Modular Model
Architecture [21.4] 今日の機械学習(ML)モデルでは、トレーニングデータの任意の部分が出力に影響を与える可能性がある。
トレーニングデータからモデル出力への情報フローの制御の欠如は、センシティブなデータに対するトレーニングモデルの大きな障害である。
本稿では、機械学習のための情報フロー制御の概念を提案し、セキュアなトランスフォーマーベース言語モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:40:05 GMT)
ReContrast: Domain-Specific Anomaly Detection via Contrastive
Reconstruction [21.3] 殆どの高度な教師なし異常検出(UAD)手法は、大規模データセットで事前訓練された冷凍エンコーダネットワークの特徴表現をモデル化することに依存している。
本稿では,事前学習した画像領域に対するバイアスを低減するために,ネットワーク全体を最適化する新しい疫学的UAD手法であるReContrastを提案する。
2つの一般的な産業欠陥検出ベンチマークと3つの医用画像UADタスクで実験を行い、現在の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:21:15 GMT)
Deep Learning From Crowdsourced Labels: Coupled Cross-entropy
Minimization, Identifiability, and Regularization [21.3] ディープラーニングベースのエンドツーエンド(E2E)システムは、複数のアノテーションからノイズの多いクラウドソースラベルを使用する。
多くのE2Eシステムは、複数のアノテータ特異的ラベル混乱'層でニューラル分類器を共同で訓練する。
本研究は、CCEM基準とCCEMの2つの規則化された変種の性能保証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:21:26 GMT)
A Study of Global and Episodic Bonuses for Exploration in Contextual
MDPs [21.3] エピソード間の共有構造がほとんどない場合には,エピソードボーナスが最も有効であることを示す。
また、この2つのボーナスを組み合わせることで、共有構造の違いによって、より堅牢なパフォーマンスが得られることもわかりました。
これにより、前の作業で使用されるMiniHackスイートから16タスクにまたがる新しい最先端のアートを設定するアルゴリズムが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:45:30 GMT)
Stochastic Population Update Can Provably Be Helpful in Multi-Objective
Evolutionary Algorithms [21.1] 人口更新は多目的進化アルゴリズムの鍵となるコンポーネントである。
我々は,MOEAにおける集団更新手順にランダム性を導入することは,探索に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:54:56 GMT)
Weakly-Supervised Conditional Embedding for Referred Visual Search [20.8] 本稿では、ユーザが望む類似性を定義するための追加情報を提供するReferred Visual Search(RVS)の概念を紹介する。
LAIONから抽出した842K画像と272Kのファッション製品からなる新しいデータセットLAION-RVS-Fashionを提案する。
弱い教師付きトレーニングを用いて条件付き埋め込みを学習する革新的な手法を提案し,2Mインタプリタを持つギャラリーに対して,リコールを1回(R@1)で6%増加させる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:45:38 GMT)
Tackling Non-Stationarity in Reinforcement Learning via Causal-Origin
Representation [20.5] 実世界のシナリオでは、強化学習の応用は複雑な非定常性によって著しく困難である。
我々は、非定常性は複雑な因果関係を通じて伝播し蓄積できるという新しい視点を提案する。
本稿では,この課題に対処するため,Causal-Origin RePresentation (COREP)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:05:43 GMT)
ClusterFuG: Clustering Fully connected Graphs by Multicut [20.3] 密マルチカットでは、クラスタリングの目的はノード特徴ベクトルの内部積として分解形式で与えられる。
我々は、密集した環境でのマルチカットのための古典的欲求アルゴリズムの書き直し方法と、より効率とソリューションの品質を高めるためにそれらをどう修正するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:56:05 GMT)
What Makes Entities Similar? A Similarity Flooding Perspective for
Multi-sourced Knowledge Graph Embeddings [20.1] 我々は、既存の翻訳ベースおよび集約ベースのEAモデルを説明するために、類似性洪水の観点を提供する。
これらのモデルの埋め込み学習プロセスは、実際にエンティティ間のペアの類似性の固定点を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:50:09 GMT)
Flipping Coins to Estimate Pseudocounts for Exploration in Reinforcement
Learning [20.1] 我々は,Rademacher分布の標本を平均化することにより,カウントを導出できることを示す。
提案手法は, 従来よりも地中訪問回数の低減に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:56:48 GMT)
Tutel: Adaptive Mixture-of-Experts at Scale [20.0] 深層学習モデルを数兆以上のパラメータに拡張するために、計算コストを固定化するために、疎ゲート混合(MoE)が広く採用されている。
我々は、動的適応並列性とパイプライン化を備えたMoEのための高度にスケーラブルなスタック設計と実装であるFlexを紹介します。
我々の評価では、Flexは、最先端のコンピュータビジョンアーキテクチャであるSwin Transformer V2上に構築された実世界のMoEベースのモデルSwinV2-MoEを効率的に効率的に実行している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:05:24 GMT)
Learning Embeddings for Sequential Tasks Using Population of Agents [19.9] 1つのタスクでエージェントのパフォーマンスを観察すると、2つのタスクが互いに類似しているという考え方を活用することで、そのパフォーマンスに関する不確実性を減らすことができる。
この直感は、多種多様なエージェントを用いてタスク間の類似度を測定する情報理論的基準によって捉えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:38:31 GMT)
Position tracking of a varying number of sound sources with sliding
permutation invariant training [19.9] 深層学習音源定位モデルのための新しいトレーニング戦略を提案する。
これは推定位置と基準位置の最適関係の平均2乗誤差に基づいている。
フレームワイドのローカライズ精度を損なうことなく、アイデンティティスイッチを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:14:23 GMT)
Overcoming Weak Visual-Textual Alignment for Video Moment Retrieval [19.7] ビデオモーメント検索(VMR)は、与えられた自然言語クエリの未トリミングビデオ中の特定のモーメントを特定することを目的としている。
背景対応モーメント検出TRansformer (BM-DETR) と呼ばれるモデルを提案する。
本モデルでは,与えられたクエリの結合確率と,各候補フレームに対する負のクエリの補間から,対象モーメントを予測することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:26:33 GMT)
Reducing Exposure to Harmful Content via Graph Rewiring [19.6] 本稿では,エッジリワイアリングによる有害コンテンツへの曝露を減らすことの問題点について検討する。
Gamineは、有害なコンテンツへの露出を減らし、レコメンデーションの品質を制約しない、高速なグリージーなアルゴリズムだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:35:03 GMT)
Cyclic Learning: Bridging Image-level Labels and Nuclei Instance
Segmentation [19.5] 本稿では,この問題を解決するために,循環学習と呼ばれる画像レベルの弱教師付き手法を提案する。
サイクルラーニングは、フロントエンドの分類タスクと、バックエンドの半教師付きインスタンスセグメンテーションタスクで構成される。
3つのデータセットを用いた実験は、核インスタンスのセグメンテーションにおいて、他の画像レベルの弱教師付き手法よりも優れた、我々の手法の優れた一般性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:32:12 GMT)
A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark
Datasets [19.5] 本稿では,ChatGPTの性能を多種多様な学術データセット上で徹底的に評価する。
具体的には、140タスクにわたるChatGPTを評価し、これらのデータセットで生成される255Kの応答を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:21:40 GMT)
LmPa: Improving Decompilation by Synergy of Large Language Model and
Program Analysis [19.5] 逆コンパイルにおける顕著な課題は、変数名を復元することである。
大規模言語モデル(LLM)とプログラム解析の相乗効果を利用する新しい手法を提案する。
その結果, 回収された名前の75%は, ユーザによってよく評価されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:39:48 GMT)
Model Sparsification Can Simplify Machine Unlearning [19.5] 最近のデータ規制要件に応えて、マシン・アンラーニング(MU)が重要なプロセスとして登場した。
本研究は,ウェイトプルーニングによるモデルスペーシフィケーションという,新しいモデルベース視点を紹介する。
理論と実践の両方において、モデルスパーシティは、近似アンラーナーのマルチ基準アンラーニング性能を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:17:38 GMT)
Improving Medical Predictions by Irregular Multimodal Electronic Health
Records Modeling [19.3] 集中治療室(ICU)患者の健康状態は電子健康記録(EHR)によって監視される
単一モードごとに不規則に対処し、医療予測を改善するためにマルチモーダル表現に統合することは難しい問題である。
本手法はまず,手作りのインプット埋め込みをゲーティング機構を用いて学習した埋め込みに動的に組み込むことにより,各モードの不規則性に対処する。
我々は, 時系列, 臨床ノート, マルチモーダル融合におけるF1の6.5%, 3.6%, 4.3%の相対的な改善を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:09:51 GMT)
Sequoia: A Software Framework to Unify Continual Learning Research [19.3] そこで我々は,各設定を仮定の集合として記述する,設定の分類法を提案する。
この視点から木のような階層が出現し、より一般的な設定がより制限的な仮定を持つ人の親となる。
私たちはこのアイデアをSequoiaというソフトウェアフレームワークとして公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:10:00 GMT)
Semantic Security with Infinite Dimensional Quantum Eavesdropping
Channel [19.3] 本稿では,ワイヤタップチャネルの直接符号化定理の証明法を提案する。
この方法はブロック長の増加とともに指数関数的に減衰する誤差を生じる。
セマンティックセキュリティの量子バージョンを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:54:48 GMT)
Conformal Prediction with Missing Values [19.2] まず,共形予測の限界カバレッジ保証が,不一致分布のインプットデータに当てはまることを示す。
次に、インプットされたデータに基づいてトレーニングされた普遍的に一貫した量子レグレッションアルゴリズムが、ピンボールリスクに対してベイズ最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:28:03 GMT)
Disentangled Multi-Fidelity Deep Bayesian Active Learning [19.0] マルチ忠実能動学習は、入力パラメータからシミュレーション出力への直接マッピングを最も高い忠実度で学習することを目的としている。
深層学習に基づく手法は、しばしば隠れ表現に階層構造を課し、低忠実度から高忠実度への情報伝達のみをサポートする。
本稿では,D-MFDAL(Disentangled Multi-fidelity Deep Bayesian Active Learning)と呼ばれ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） (Mon, 5 Jun 2023 02:40:42 GMT)
On Emergence of Clean-Priority Learning in Early Stopped Neural Networks [18.7] トレーニングデータセットにランダムラベルノイズが付加されると、ラベルなしテストデータセット上のニューラルネットワークの予測誤差が悪化する。
この振る舞いは、ニューラルネットワークがまずクリーンデータのパターンを学習し、後にトレーニングにノイズを適合させた結果であると考えられている。
クリーン・プライオリティ学習が進むにつれて、ノイズの多いサンプルよりもクリーンなサンプルの勾配が支配的になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:45:22 GMT)
Searching for Optimal Per-Coordinate Step-sizes with Multidimensional
Backtracking [18.7] 滑らかな凸問題に対する優れた対角前処理器を見つけるために,バックトラックライン探索の拡張である多次元バックトラックを提案する。
我々の重要な洞察は、高次数と呼ばれるステップサイズに対する勾配は、超平面を分離する。
楕円体法のようなブラックボックス切断面アプローチは計算が禁じられているため、我々は我々の設定に合わせて効率的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:23:49 GMT)
INVICTUS: Optimizing Boolean Logic Circuit Synthesis via Synergistic
Learning and Search [18.6] 最先端論理合成アルゴリズムは、多数の論理最小化を持つ。
INVICTUSは、以前に見られた設計のトレーニングデータセットに基づいて、論理最小化のシーケンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:00:25 GMT)
SwinRDM: Integrate SwinRNN with Diffusion Model towards High-Resolution
and High-Quality Weather Forecasting [18.5] 我々はSwinRNNの改良版と拡散モデルを統合するデータ駆動モデルSwinRDMを開発した。
SwinRDMは0.25度の解像度で予測を行い、IFSよりも優れた予測精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:11:03 GMT)
Learning Prototype Classifiers for Long-Tailed Recognition [18.4] 距離からプロトタイプまでの確率スコアに基づいて,平均的クロスエントロピー損失を最小化するプロトタイプを共同で学習するプロトタイプ分類器を提案する。
本分析は,プロトタイプ分類器で学習したプロトタイプが経験的セントロイドよりも分離されていることを示す。
4つの長尾認識ベンチマークの結果、プロトタイプ分類器は最先端の手法に匹敵するか、同等であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:58:47 GMT)
Robust 3D-aware Object Classification via Discriminative
Render-and-Compare [18.4] 本稿では,最近の研究を基盤として,単一タスクモデルに比較可能な3次元認識型分類アーキテクチャを提案する。
提案手法とフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせることで,レンダリング・アンド・コンパレートアプローチを大規模カテゴリに拡張する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:39:03 GMT)
SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large
Language Models [18.3] 大規模言語モデル(LLM)は優れた性能を示すが、計算とメモリ集約性がある。
SmoothQuant, トレーニング不要, 精度保存, 汎用的なポストトレーニング量子化ソリューションを提案する。
最大1.56倍の高速化と2倍のメモリ削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:21:28 GMT)
A Closer Look at the Intervention Procedure of Concept Bottleneck Models [18.2] 概念ボトルネックモデル(コンセプションボトルネックモデル、CBM)は、その高レベルな概念に基づいて与えられた入力のターゲット応答を予測する、解釈可能なニューラルネットワークモデルのクラスである。
CBMは、ドメインの専門家が予測された概念に介入し、テスト時に間違いを修正できるので、最後にもっと正確なタスク予測ができる。
本研究では,介入効果を向上させるために介入概念を選択する様々な方法を開発し,異なる状況下でどのように進化するかを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:40:49 GMT)
Under-Counted Tensor Completion with Neural Incorporation of Attributes [18.2] Under-counted tensor completion (UC-TC) は、多くのデータ分析タスクに向いている。
低ランクポアソンテンソルモデルと表現的未知の非線形側情報抽出器を提案する。
モデルを復元するために,低ランクテンソル補完とニューラルネットワーク学習の併用アルゴリズムが設計されている。
我々の知る限りでは、この結果はまず、未集計マルチアスペクトデータ補完の理論的サポートを提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:45:23 GMT)
Deep Active Learning with Structured Neural Depth Search [18.2] Active-iNASは、複数のモデルを訓練し、各アクティブラーニングサイクルの後に、その後のサンプルをクエリする最適な一般化性能でモデルを選択する。
本稿では,SVI(Structured Variational Inference)あるいはSNDS(Structured Neural Deep Search)と呼ばれる手法を用いた新しいアクティブ戦略を提案する。
同時に、理論上は、平均場推定に基づく現在のVIベースの手法が性能を低下させる可能性があることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:00:12 GMT)
Gate reflectometry in dense quantum dot arrays [18.1] 我々は300mmウェーハファクトリーで作製した高密度な2$times$2のシリコン量子ドットに対して,ゲート電圧パルスとゲート電圧反射率の測定を行った。
我々の技術は、数ドットのスピン量子ビットデバイスを大規模量子プロセッサにスケーリングする際に役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:11:37 GMT)
Quantum Brownian Motion: A Review [18.1] 我々は、その熱力学的な側面に重点を置いて、量子ブラウン運動のトピックについて、教育的な方法でレビューする。
ランゲヴィン方程式に基づく運動方程式のアプローチは、主に論文全体を通して従う。
量子ブラウン粒子の熱力学に対する経路積分的アプローチを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:59:35 GMT)
Federated Virtual Learning on Heterogeneous Data with Local-global
Distillation [18.0] 局所グロバル蒸留(FedLGD)を用いた不均一データのフェデレーションバーチャルラーニング
局所Global Distillation (FedLGD) を用いた不均一データに対するフェデレーション仮想学習法を提案する。
提案手法は, 蒸留仮想データ量が極めて少ない様々な条件下で, 最先端の異種FLアルゴリズムより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:43:26 GMT)
DecompX: Explaining Transformers Decisions by Propagating Token
Decomposition [18.0] 本稿では,トランスフォーマーモデルに対するベクトルベースの説明であるDecompXを提案する。
本提案は,すべてのエンコーダコンポーネントと分類ヘッドを含む既存のソリューションに対する利点を提供する。
DecompXは、様々なデータセットにおける既存の勾配ベースのアプローチとベクトルベースのアプローチを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:46:31 GMT)
Asymmetric Patch Sampling for Contrastive Learning [17.9] 正対間の非対称な出現は、対照的な学習における表現劣化のリスクを効果的に減少させる。
比較学習のための新しい非対称なパッチサンプリング戦略を提案し、より良い表現のために外見非対称性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:10:48 GMT)
Joint Pre-training and Local Re-training: Transferable Representation
Learning on Multi-source Knowledge Graphs [17.8] 我々は、リンクされたマルチソースKG上で大規模な教師KG埋め込みモデルを事前訓練し、課題固有のKGのための学生モデルを学ぶための知識を蒸留する。
フレームワークの有効性と効率を実証するために、広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:11:59 GMT)
Score-based Enhanced Sampling for Protein Molecular Dynamics [17.7] 本稿では、一般的なタンパク質構造に基づいて訓練されたスコアベース生成モデル(SGM)を活用して、タンパク質コンフォメーションサンプリングを行う。
提案手法の有効性を,長いMDトラジェクトリと最先端の生成構造予測モデルとの比較により示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:19:06 GMT)
Evaluation of software impact designed for biomedical research: Are we
measuring what's meaningful? [17.6] 使用状況と影響メトリクスの分析は、開発者がユーザとコミュニティのエンゲージメントを決定するのに役立つ。
これらの分析には、歪んだ、あるいは誤解を招くメトリクスを含む課題がある。
一部のツールは、小規模な聴衆には特に有益かもしれないが、魅力的な典型的な利用指標を持っていないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:15:05 GMT)
Rhythm-controllable Attention with High Robustness for Long Sentence
Speech Synthesis [17.5] 本稿では,Tricotron2をベースとしたリズム制御型注意(RC-Attention)を提案する。
RC-Attention の単語誤り率は 0.6% であり、ベースラインシステムでは 11.8% である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:52:33 GMT)
Classification of Edge-dependent Labels of Nodes in Hypergraphs [17.5] エッジ依存ノードラベルの分類を新しい問題として紹介する。
この問題はハイパーグラフニューラルネットワークのベンチマークタスクとして使用できる。
提案するWHATsNetは,参加するハイパーエッジに応じて同一ノードを異なる表現で表現する,新しいハイパーグラフニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:50:34 GMT)
Second Language Acquisition of Neural Language Models [17.4] この研究は、第2言語(L2)によるニューラル言語モデル(LM)の獲得に光を当てている。
我々は,人間のL2獲得に類似したシナリオでバイリンガルLMを訓練し,言語学的視点から言語間移動を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:32:41 GMT)
A Data-driven Region Generation Framework for Spatiotemporal
Transportation Service Management [17.1] MAUP (modably isal unit problem) は空間データ管理と解析の基本的な問題である。
既存の領域生成手法の多くは手動で指定されている(例えば、固定サイズグリッド)。
本研究では,重要な特徴を持つ領域を指定可能なデータ駆動型領域生成フレームワークであるRereaGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:58:07 GMT)
Video Diffusion Models with Local-Global Context Guidance [17.0] 高品質なビデオを生成するためのマルチパーセプション条件を抽出するローカル・グローバル・コンテキスト誘導ビデオ拡散モデル(LGC-VD)を提案する。
提案手法は, 映像予測, 非条件推論, 映像生成において, 良好な性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:32:27 GMT)
UNIDECOR: A Unified Deception Corpus for Cross-Corpus Deception
Detection [17.0] 我々は,その違いを理解するために,データセット間での誤読の言語的手がかりの相関分析を行う。
クロス・コーパス・モデリング実験を行い、クロス・ドメインの一般化が困難であることを示す。
統一偽装コーパス(UNIDECOR)はhttps://www.ims.uni-stuttgart.de/data/unidecorから得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:23:04 GMT)
Using Sequences of Life-events to Predict Human Lives [16.8] 我々は、人間の生活の進化と予測可能性を調べるために、最も包括的なレジストリデータを作成している。
我々は、この埋め込み空間が堅牢で高度に構造化されていることを示す1つのベクトル空間に、ライフイベントの埋め込みを作成する。
我々のモデルは、早期死亡からパーソナリティニュアンスまで多様な結果を予測することができ、最先端のモデルよりも広いマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:19:48 GMT)
Causal Discovery using Bayesian Model Selection [16.6] ベイズフレームワークにおける因果仮定の使い方を示す。
これにより、現実的な仮定でモデルを特定できます。
その後、幅広いベンチマークデータセットにおいて、従来の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:51:05 GMT)
Interpretable Multimodal Emotion Recognition using Facial Features and
Physiological Signals [16.5] 視覚的な顔の特徴や、入力ビデオから抽出したr信号から情報を融合することで、感情理解のためのマルチモーダルフレームワークを導入する。
置換重要度分析に基づく解釈可能性技術も実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:57:07 GMT)
Imaging the Meissner effect and flux trapping in a hydride
superconductor at megabar pressures using a nanoscale quantum sensor [16.5] ダイヤモンドアンビルセル内部の局所磁力測定を,大気圧下でサブミクロン空間分解能で行うことができることを示す。
最近発見された水素化物超伝導体であるCeH$_9$を特徴付けるために,本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:00:00 GMT)
Empirical Study on Optimizer Selection for Out-of-Distribution
Generalization [16.4] 現代のディープラーニングシステムは、テストデータ分布がトレーニングデータ分布とわずかに異なる場合、うまく一般化しない。
本研究では,分布シフトの異なるクラスに対して,一般的な一階述語一般化の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:23:52 GMT)
Knowledge-Driven Robot Program Synthesis from Human VR Demonstrations [16.3] バーチャルリアリティ(VR)におけるヒューマンタスクの実演から実行可能なロボット制御プログラムを自動生成するシステムを提案する。
我々は、人間のVRデモを意味論的に解釈するために、常識知識とゲームエンジンに基づく物理を利用する。
ロボットショッピングアシスタントにおける力覚的フェッチ・アンド・プレイスという文脈でのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:37:53 GMT)
Exponential Smoothing for Off-Policy Learning [16.3] 逆相対性スコアリング(IPS)のための両側PAC-Bayes一般化を導出する。
バウンダリは、トラクタブルで、スケーラブルで、解釈可能で、学習証明書を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:05:59 GMT)
Cheap-fake Detection with LLM using Prompt Engineering [16.0] 実際の写真と矛盾する画像キャプションとの誤用は、メディアのアウト・オブ・コンテクスト(OOC)誤用の一例である。
本稿では,ICME'23 Grand Challenge on Detecting CheapfakesにおけるOOCメディア検出のための新しい学習可能なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:01:00 GMT)
Near-Optimal Quantum Coreset Construction Algorithms for Clustering [15.5] 我々は、$tildeO(sqrtnkd3/2)$クエリ複雑性を持つ$mathbbRd$で$k$-clusteringのコアセットを見つける量子アルゴリズムを与える。
私たちのコアセットは入力サイズを$n$から$mathrmpoly(kepsilon-1d)$に減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:22:46 GMT)
R-Mixup: Riemannian Mixup for Biological Networks [15.5] 生体ネットワークからの隣接行列の対称正定値(SPD)特性に適合するデータ拡張手法であるR-mixUPを提案する。
実世界の5つの生物ネットワークデータセットを用いたR-mixUPの有効性を回帰処理と分類処理の両方で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:41:23 GMT)
MotionDiffuser: Controllable Multi-Agent Motion Prediction using
Diffusion [15.1] MotionDiffuserは、複数のエージェント上での将来の軌跡の連成分布の拡散に基づく表現である。
そこで本稿では,コスト関数の相違に基づくトラジェクトリサンプリングを可能にする汎用的な制約付きサンプリングフレームワークを提案する。
我々は,Open Motionデータセット上でのマルチエージェント動作予測の最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:55:52 GMT)
Calibrated Stackelberg Games: Learning Optimal Commitments Against
Calibrated Agents [15.1] Calibrated Stackelberg Games (CSGs)は、新しいタイプのStackelberg Games (SGs)である。
CSGでは、プリンシパルは(標準のSGとは対照的に)エージェントと繰り返し対話し、プリンシパルのアクションに直接アクセスするのではなく、それに関するキャリブレーションされた予測に対応する。
CSGでは,ゲームにおける最適スタックルバーグ値に収束するユーティリティを,有限条件と連続条件の両方で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:55:50 GMT)
MGR: Multi-generator Based Rationalization [14.7] 合理化は、ジェネレータと予測器を使用して、自己説明型NLPモデルを構築することである。
本稿では,この2つの問題を同時に解くために,MGRというシンプルで効果的な手法を提案する。
MGRは最先端手法と比較してF1スコアを最大20.9%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:56:28 GMT)
On the Behavior of Intrusive and Non-intrusive Speech Enhancement
Metrics in Predictive and Generative Settings [14.7] 予測的および生成的パラダイムの下で訓練された同じ音声強調バックボーンの性能を評価する。
侵入的・非侵入的尺度は各パラダイムごとに異なる相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:30:17 GMT)
Dynamic Interactive Relation Capturing via Scene Graph Learning for
Robotic Surgical Report Generation [14.7] ロボット補助手術の場合、正確な手術報告は手術中の臨床手術を反映し、文書化作業、術後分析、追跡治療を支援する。
手術現場では、楽器と組織の間の多くの複雑で多様な相互作用のため、これは難しい課題である。
本稿では, 組織と手術器具の相互関係を明らかにすることにより, 手術報告生成を促進する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） (Mon, 5 Jun 2023 07:34:41 GMT)
Discover and Cure: Concept-aware Mitigation of Spurious Correlation [14.6] ディープニューラルネットワークは、しばしば予測を行うために急激な相関に依存する。
本稿では,この問題に対処するための解釈可能なフレームワークであるDiscover and Cure (DISC)を提案する。
DISCは既存のアプローチよりも優れた一般化能力と解釈性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:06:38 GMT)
Can Querying for Bias Leak Protected Attributes? Achieving Privacy With
Smooth Sensitivity [14.6] 既存の規制は、モデル開発者が保護された属性にアクセスすることを禁止している。
公正度測定値を求めるだけで、モデルの開発者に対する個人の保護された属性が漏洩する可能性があることを示す。
本稿では,雑音をバイアスクエリのスムーズな感度に調整することで,差分プライバシーを実現する新しい手法であるAttribute-Concealを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:55:12 GMT)
Estimating Conditional Mutual Information for Dynamic Feature Selection [14.5] 動的な特徴選択は、機能獲得コストを削減し、予測プロセスに透明性を提供する、有望なパラダイムである。
ここでは、情報理論の観点から、応答変数との相互情報に基づいて特徴を優先順位付けする。
サンプル間での多様な機能予算の実現、機能間の一様でないコストの実現、事前情報の導入、部分的な入力情報を扱うための現代的なアーキテクチャの探索など、いくつかの改善点を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:03:03 GMT)
CELDA: Leveraging Black-box Language Model as Enhanced Classifier
without Labels [14.3] クラスタリング強化線形識別分析(Linar Discriminative Analysis)は、非常に弱いスーパービジョン信号を用いてテキスト分類精度を向上させる新しい手法である。
我々のフレームワークは、LMモデルやデータラベルの重みや勾配にアクセスすることなく、正確な決定境界を描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:35:31 GMT)
Addressing Budget Allocation and Revenue Allocation in Data Market
Environments Using an Adaptive Sampling Algorithm [14.2] 本稿では,予算配分と収益配分を同時に線形時間で解く新しいアルゴリズムを提案する。
新しいアルゴリズムでは、モデルに最も貢献しているプロバイダからデータを選択するアダプティブサンプリングプロセスを採用している。
予算を効率的に利用し,収益配分特性がShapleyに類似していることを示すアルゴリズムを理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:28:19 GMT)
A Novel Multi-Agent Deep RL Approach for Traffic Signal Control [13.9] 都市ネットワークにおける複数の交通信号制御のための Friend-Deep Q-network (Friend-DQN) アプローチを提案する。
特に、複数のエージェント間の協調は状態-作用空間を減少させ、収束を加速させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:20:37 GMT)
Lightweight and Flexible Deep Equilibrium Learning for CSI Feedback in
FDD Massive MIMO [13.9] 広帯域多重出力(MIMO)システムでは、ダウンリンクチャネル状態情報(CSI)をベースステーション(BS)に送信する必要がある。
本稿では,深層平衡モデルを用いた軽量で柔軟な深層学習に基づくCSIフィードバック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:32:19 GMT)
Learning nonparametric latent causal graphs with unknown interventions [13.8] 測定モデルの潜在構造を同定する。
隠れ変数あたりの未知の介入が少なくとも1つ必要であることを示す。
実験では、潜伏グラフがデータから回収可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:06:35 GMT)
Cross-Lingual Transfer Learning for Phrase Break Prediction with
Multilingual Language Model [13.7] 言語間変換学習は低リソース言語の性能向上に特に有効である。
このことは、リソース不足言語におけるTSフロントエンドの開発には、言語間転送が安価で効果的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:10:04 GMT)
Considerations on the Evaluation of Biometric Quality Assessment
Algorithms [13.7] 品質評価アルゴリズムを用いて生体認証のための生体試料の有用性を推定することができる。
曲線の「誤差対特性」プロットと「部分曲線」(pAUC)値は、一般にそのような品質評価アルゴリズムを評価するために研究者によって用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:24:26 GMT)
A Deep Learning Approach Utilizing Covariance Matrix Analysis for the
ISBI Edited MRS Reconstruction Challenge [13.6] 本研究は,機械学習モデルを用いて,高品質な磁気共鳴分光法(MRS)スキャンの取得を高速化する手法を提案する。
この方法はトランジェントの数に不変であり、合成シナリオとin-vivoシナリオの両方に対して頑健でノイズの多い入力データである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:53:56 GMT)
Solving NP-hard Min-max Routing Problems as Sequential Generation with
Equity Context [13.5] ミニマックスルーティング問題は、各エージェントがすべての都市、すなわち完了時刻を共同で訪問する際に、最大ツアー期間を最小化することを目的としている。
既存の手法は、特に数千の都市をカバーするために多数のエージェントの調整を必要とする大規模な問題において、課題に直面している。
本稿では,大規模なmin-maxルーティング問題を解決するための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:29:55 GMT)
Meta-SAGE: Scale Meta-Learning Scheduled Adaptation with Guided
Exploration for Mitigating Scale Shift on Combinatorial Optimization [13.5] 本稿では,COタスクのための深層強化学習モデルのスケーラビリティ向上のための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,大規模メタラーナーとガイド付き探索(SAGE)によるスケジュール適応の2つのコンポーネントを提案することによって,事前学習したモデルをテスト時間における大規模問題に適用する。
その結果,Meta-SAGEは従来の適応手法よりも優れており,COタスクのスケーラビリティが著しく向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:28:42 GMT)
Learning Probabilistic Symmetrization for Architecture Agnostic
Equivariance [13.4] 群対称性を持つ学習関数における同変アーキテクチャの限界を克服する新しい枠組みを提案する。
任意の基底モデル(近似や変換器など)を使い、それを与えられた群に同変するように対称性付けする。
実証実験は、調整された同変アーキテクチャに対する競争結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:40:54 GMT)
Introduction to Latent Variable Energy-Based Models: A Path Towards
Autonomous Machine Intelligence [13.3] 我々は、Yann LeCun氏の提案する未来の自律的知能のアーキテクチャの背景にある主要なアイデアを要約する。
特に、エネルギーベースおよび潜在変数モデルを導入し、LeCunの提案のビルディングブロックにそれらの利点を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:55:26 GMT)
Jammer classification with Federated Learning [13.2] ジャミング信号は、その操作を拒否するまで受信機の動作を危険にさらすことができる。
データ駆動モデルはこれらの脅威を検出するのに有用であることが証明されている。
本稿では,各デバイスにおけるジャム信号分類器の訓練におけるフェデレート学習の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:28:04 GMT)
Few-shot Domain-Adaptive Visually-fused Event Detection from Text [13.2] 本稿では、いくつかのラベル付き画像テキストペアデータポイントでトレーニング可能な、ドメイン適応型視覚融合イベント検出手法を提案する。
具体的には,視覚的文脈がない場合にテキストから画像を生成する視覚的イマジネータ手法を提案する。
我々のモデルは、事前学習された視覚言語モデルの能力を活用でき、数ショットで訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:58:41 GMT)
OpenFE: Automated Feature Generation with Expert-level Performance [13.0] 私たちは、機械学習の専門家に対して競争力のある結果を提供する自動機能生成ツールOpenFEを紹介します。
OpenFEは、2つのコンポーネントで高い効率と精度を実現している。1)候補機能のインクリメンタルな性能を正確に評価する新しい特徴増強法、2)粗い方法で特徴刈りを行う2段階のプルーニングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:22:12 GMT)
Ethics in AI through the Developer's View: A Grounded Theory Literature
Review [12.9] 近年では、AI開発における倫理的問題として多くの事件が取り上げられている。
筆者らは,AI開発者によるAI倫理観を含む38の初等実証研究について,基礎理論文献レビュー(GTLR)を行った。
我々は、AIの倫理の異なる側面を特定し理解する上で、AI開発者を支援するために、開発者の視点からAIにおける倫理の分類を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:13:51 GMT)
Differentially Private Episodic Reinforcement Learning with Heavy-tailed
Rewards [12.8] 差分プライバシ(DP)制約下での重み付き報酬を伴うマルコフ決定プロセス(MDP)の問題について検討する。
報酬に対するロバストな平均推定器を利用することで、まず重み付きMDPのための2つのフレームワークを提案する。
我々は,自家用RLとガウシアン以下のRLと,重み付き報酬とに根本的な相違があることを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:45:21 GMT)
Inflated 3D Convolution-Transformer for Weakly-supervised Carotid
Stenosis Grading with Ultrasound Videos [12.8] 自動頸動脈狭窄グレーディング(CSG)のための第1のビデオ分類フレームワークについて紹介する。
弱教師付きCSGのための新しい効果的な映像分類ネットワークを提案する。
本手法は,大容量の頸動脈ビデオデータセットで広く検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:50:06 GMT)
DeepVQE: Real Time Deep Voice Quality Enhancement for Joint Acoustic
Echo Cancellation, Noise Suppression and Dereverberation [12.7] 本稿では、残差畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく、DeepVQEと呼ばれるリアルタイムのクロスアテンションディープモデルを提案する。
モデルの各コンポーネントのコントリビューションを分析して、全体的なパフォーマンスを実現する。
ICASSP 2023 Acoustic Echo Challenge とICASSP 2023 Deep Noise Suppression Challenge テストセットの非個人化トラックにおけるDeepVQEの最先端性能は、単一のモデルが優れたパフォーマンスで複数のタスクを処理可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:37:05 GMT)
Simultaneous or Sequential Training? How Speech Representations
Cooperate in a Multi-Task Self-Supervised Learning System [12.7] 最近の研究は、表現学習のための自己教師付き学習(SSL)と視覚接地音声(VGS)処理機構を組み合わせたものである。
マルチタスク学習システムとして,wav2vec 2.0ベースのSSLとトランスフォーマーベースのVGSの協調最適化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:35:19 GMT)
MidMed: Towards Mixed-Type Dialogues for Medical Consultation [12.7] ほとんどの医療対話システムは、患者が医療相談の前に明確な目標(医療問合せ、外科手術問合せなど)を持つことを前提としている。
医療知識が不足しているため、患者が必要な全てのスロットで明確な目標を決定することは、通常困難である。
そこで我々は,MidMedと呼ばれる人-人-人-混在型医療相談対話コーパスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:36:31 GMT)
Continuous Cartesian Genetic Programming based representation for
Multi-Objective Neural Architecture Search [12.5] 我々は、より複雑で高効率な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計するための新しいアプローチを提案する。
我々のアプローチは、ニューラルネットワーク探索(NAS)のためのカルテシアン遺伝的プログラミング(CGP)に基づく実ベースCNNとブロックチェーンCNNの表現を組み合わせたものである。
それらが考慮する探索空間の粒度が異なる2つの変種が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:32:47 GMT)
An Evaluation of Memory Optimization Methods for Training Neural
Networks [12.5] メモリ最適化手法(MOM)の開発は,大規模モデルのトレーニングにおいて発生するメモリボトルネックに対処するためのソリューションとして登場した。
各種MOMの実用的価値を検討するため,システムの観点から既存の文献を徹底的に分析した。
分析の結果,MOMの有効性を効果的に評価するための標準化された指標が欠如していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:31:01 GMT)
NFTVis: Visual Analysis of NFT Performance [12.5] 非ファンジブルトークン(英: non-fungible token、NFT)は、ブロックチェーンに格納されるデータユニットである。
現在の希少なモデルは欠陥があり、時には説得力がない。
包括的考察とNFT性能の効率的な分析は困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:02:48 GMT)
Navigating Explanatory Multiverse Through Counterfactual Path Geometry [12.5] 解説多元語という新しい概念を紹介する。
これらの経路の幾何をナビゲートし、推論し、比較する方法を示す。
次に、そこから導かれる旅の性質に基づいて、偽物を選択する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:26:46 GMT)
X-Pruner: eXplainable Pruning for Vision Transformers [12.3] ビジョントランスモデルは通常、計算コストと重いメモリ要求に悩まされる。
近年の研究では、モデルの内部単位と対象クラスとの関係を概観する、説明不能な方法で変圧器をプーンする手法が提案されている。
X-Prunerと呼ばれる新しい説明可能なプルーニングフレームワークを提案し、プルーニング基準の説明可能性を考慮して設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:33:07 GMT)
Learning Activation Functions for Sparse Neural Networks [12.2] スパースニューラルネットワーク(SNN)は、密度の高いニューラルネットワークと同じようなパフォーマンスを示す可能性がある。
しかし、SNNによる精度低下、特に高い刈り込み比は、重要な配置条件において問題となる可能性がある。
スパースネットワークのためのアクティベーション関数をチューニングする新しい方法を学ぶことに集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:52:19 GMT)
Learning Meta Representations for Agents in Multi-Agent Reinforcement
Learning [12.2] 多エージェント強化学習では、エージェントが1つのマルコフゲーム(MG)で学習する振る舞いは、通常、与えられたエージェント番号に制限される。
本研究は,人口変動型MGを対象とするエージェントの創出に焦点をあてる。
一元的なポリシーを学ぶ代わりに、各エージェントは、様々なゲームにまたがる効果的な戦略を構成するポリシーセットを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:30:00 GMT)
Large-Scale Distributed Learning via Private On-Device
Locality-Sensitive Hashing [11.9] 我々は、最初のプライベート、パーソナライズ、メモリ効率のLSHフレームワークを開発する。
我々のフレームワークは、各デバイスが中央ホストの助けを借りずにハッシュテーブルを生成できるようにすることで、プライバシとパーソナライズを可能にする。
我々はハッシュ関数の統計的および感度特性を幾つか証明し、我々のフレームワークが大規模リコメンデータネットワークのトレーニングに競争力があることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:33:26 GMT)
RepoBench: Benchmarking Repository-Level Code Auto-Completion Systems [11.8] RepoBenchはリポジトリレベルのコード自動補完システムを評価するためのベンチマークである。
RepoBenchは、RepoBench-R (Retrieval)、RepoBench-C (Code Completion)、RepoBench-P (Pipeline)の3つの評価タスクで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:59:41 GMT)
Reassembling Broken Objects using Breaking Curves [11.7] うまく一般化する堅牢なソリューションは、さまざまなタイプの壊れたオブジェクトに関連する多様なパターンを扱う必要があります。
本稿では,物体の種類に依存しない3次元点雲のペア組立に取り組む手法を提案する。
その結果, 異なる種類の壊れたオブジェクトの再集合において, 解法は良好に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:16:50 GMT)
Personalized Federated Domain Adaptation for Item-to-Item Recommendation [11.7] アイテムツーアイテム(I2I)レコメンデーションは、ほとんどのレコメンデーションシステムにおいて重要な機能である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくパーソナライズド・フェデレーション・モデリング・フレームワークの提案と検討を行う。
我々の重要な貢献は、近年のフェデレーションGNNと(グラフ以外の)パーソナライズされたフェデレーション学習のギャップを埋めるパーソナライズされたグラフ適応モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:06:18 GMT)
On the Expressivity of Persistent Homology in Graph Learning [11.4] 計算トポロジのテクニックである永続化ホモロジーは、最近、グラフ分類の文脈において、強い経験的性能を示した。
本稿では、グラフの文脈における永続的ホモロジーの簡単な紹介と、グラフ学習タスクにおけるその表現性に関する理論的議論と実証分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:08:21 GMT)
CoSiNES: Contrastive Siamese Network for Entity Standardization [11.4] 本稿では,フリーフォームテキストから知識ベースにおける標準エンティティへのノイズの多い言及をマッピングするフレームワークを提案する。
CoSiNESは、トレーニング済みの言語モデルを適用して、新しいドメイン内のエンティティの構文とセマンティクスをキャプチャする。
CoSiNESは、化学、医学、生物医学の4つの標準データセットで競争力を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:58:40 GMT)
A Vessel-Segmentation-Based CycleGAN for Unpaired Multi-modal Retinal
Image Synthesis [11.2] 網膜画像の非対位画像変換は、ディープラーニングベースの網膜登録方法のトレーニングデータセットを効率的に増加させることができる。
そこで本手法では,CycleGANフレームワークを拡張して,画像から画像への変換作業にコンテナセグメンテーションネットワークを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:06:43 GMT)
Security Knowledge-Guided Fuzzing of Deep Learning Libraries [11.1] 本稿では,不正な入力生成規則を利用して,DLライブラリのテストを行う新しい深層学習ファザを提案する。
Orionは、APIドキュメント、ソースコード、開発者テスト、GitHubで公開されているリポジトリなど、さまざまなソースからAPI呼び出しコードを収集している。
Orionは143のバグと68のバグを報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:38:56 GMT)
Adversarial alignment: Breaking the trade-off between the strength of an
attack and its relevance to human perception [10.9] 敵対的な攻撃は長年、深層学習の「アキレスのヒール」と見なされてきた。
本稿では、ImageNetにおけるDNNの敵攻撃に対する堅牢性がどのように発展し、精度が向上し続けているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:26:17 GMT)
Discovering Novel Biological Traits From Images Using Phylogeny-Guided
Neural Networks [10.4] 本稿では,特徴ラベルに依存しない画像から進化的特徴を直接発見するための新しい手法を提案する。
提案手法であるPhylo-NNは、生物の画像を量子化された特徴ベクトルの列にエンコードする。
本研究は,多くの下流タスクにおいて生物学的に有意義な結果を生み出すためのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:22:05 GMT)
In-Context Analogical Reasoning with Pre-Trained Language Models [10.3] 我々は、AIシステムにおけるアナロジーを支援するために、直感的な言語ベースの抽象化の使用について検討する。
具体的には,大規模事前学習言語モデル(PLM)を視覚的Raven's Progressive Matrices(RPM)に適用する。
PLMはゼロショットリレーショナル推論に顕著な能力を示し、人間のパフォーマンスを超え、教師付き視覚ベースの手法に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:57:29 GMT)
A Novel Interpretable and Generalizable Re-synchronization Model for
Cued Speech based on a Multi-Cuer Corpus [10.3] Cued Speech (CS) は、唇読取と複数の手話を組み合わせたマルチモーダル視覚符号化システムである。
そこで我々は,手先予測のための解釈可能な一般化可能なモデルを構築するために,リップストリーム上の3つの統計的尺度を提案する。
マンダリンCSは, 正常者と難聴者の間に有意差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:03:11 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Swin Transformers [10.3] 本稿では,Swin Transformers: Swin DQNに基づくオンライン強化学習スキームについて紹介する。
Swin Transformersは、画像ピクセルのグループを小さなパッチに分割することで、ニューラルネットワークのバックボーンとして期待されている。
アーケード学習環境における49のゲーム実験において,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:59:05 GMT)
Fourier Test-time Adaptation with Multi-level Consistency for Robust
Classification [10.3] 本稿では,Fourier Test-Time Adaptation (FTTA) と呼ばれる新しい手法を提案する。
FTTAは、予測の自己監督を行うために、ペア入力の信頼性の高い多レベル整合性測定を構築する。
異なる形態と器官を持つ3つの大きな分類データセットで広範囲に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:29:38 GMT)
A Unified Knowledge Graph Augmentation Service for Boosting
Domain-specific NLP Tasks [10.3] 本稿では,ドメイン知識グラフを用いたタスク固有のトレーニング手順を強化するために,統合されたドメイン言語モデル開発サービスであるKnowledgeDAを提案する。
我々は、医療とソフトウェア開発という2つの分野の言語モデルを学ぶために、KnowledgeDAのプロトタイプを実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:14:47 GMT)
Semantic Embedded Deep Neural Network: A Generic Approach to Boost
Multi-Label Image Classification Performance [10.3] 本稿では,空間認識のセマンティックな特徴を応用するために,汎用的なセマンティック埋め込み型ディープニューラルネットワークを提案する。
Avg.relative Improvement of 15.27% in terms of AUC score across all labels than the baseline approach。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:30:25 GMT)
Fair and Optimal Classification via Post-Processing [10.2] 本稿では、分類問題における人口統計学の特質的トレードオフの完全な評価について述べる。
ランダム化および属性認識フェア分類器によって達成可能な最小誤差率は、ワッサーシュタイン・バリセンタ問題の最適値によって与えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:40:54 GMT)
Machine learning feature discovery of spinon Fermi surface [10.1] 量子-古典ハイブリッドアプローチ(QuCl)により、予測可能な古典的機械学習を用いて投影されたスナップショットをマイニングすることで、一見無機能な量子状態の新たなシグネチャを提示できることが示される。
我々は,QuClが確立したスピン液体相と秩序相の既知の特徴を再現することを示した。
我々は、Fermi面を形成するギャップレススピノンのフリーデル振動のシグネチャとして解釈し、スピンチャネルからフィールド方向への磁場誘起IGPのシグネチャモチーフを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:00:07 GMT)
COMET: Learning Cardinality Constrained Mixture of Experts with Trees
and Local Search [10.0] Mixture-of-Experts (Sparse-MoE)フレームワークは、さまざまなドメインのモデルキャパシティを効率的にスケールアップする。
既存のスパースゲートは、一階最適化法で訓練する際、収束と性能の問題を生じやすい。
本稿では,新しい木構造に依存した新しいスパースゲートCOMETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:21:42 GMT)
Linear Distance Metric Learning [9.9] たとえデータがノイズであっても、基底真理線型計量は任意の精度で学習可能であることを示す。
損失関数やパラメータの精度を確実に維持できる低ランクモデルに学習モデルを切り換える効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:29:00 GMT)
SelFLoc: Selective Feature Fusion for Large-scale Point Cloud-based
Place Recognition [9.9] 物体や建物の表面にはLiDARの点が散在しており、異なる軸に沿って強い形状の先行している。
特定の軸に沿ったメッセージパッシングを強化するために、スタックド非対称畳み込みブロック(SACB)が設計されている。
SFFB(Selective Feature Fusion Block)は,特定の鍵領域における局所的特徴を選択的に増強するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:32:22 GMT)
Evaluating Inter-Bilingual Semantic Parsing for Indian Languages [9.8] 本研究では,11の異なるインド言語を対象とした言語間セマンティック解析データセットIE-SEMPARSEを提案する。
本稿では,提案課題の実用性を強調し,既存の多言語Seq2seqモデルを複数の列車試験戦略で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:55:47 GMT)
PokemonChat: Auditing ChatGPT for Pok\'emon Universe Knowledge [9.8] ChatGPTモデルはゼロショット質問応答における前例のない能力を示す。
会話理解のためにChatGPTを探索し、今後の研究で採用可能な会話フレームワーク(プロトコル)を導入する。
ポクモン宇宙は、クローズドワールド仮定のためにChatGPTの推論能力を監査するための理想的な試験場として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:44:27 GMT)
Analyzing Syntactic Generalization Capacity of Pre-trained Language
Models on Japanese Honorific Conversion [9.7] 事前訓練された大規模言語モデルが、人間のような日本人の名誉を柔軟に扱えるかどうかは不明である。
GPT-3の統語的一般化能力を検討するために,様々な文構造の問題テンプレートから日本語の敬称データセットを構築する。
以上の結果より, 微調整GPT-3は, プロンプトベースよりも, 文脈対応の名誉変換作業において優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:27:48 GMT)
A Lightweight, Efficient and Explainable-by-Design Convolutional Neural
Network for Internet Traffic Classification [9.4] 本稿では、インターネットトラフィック分類のための新しい軽量・効率的・eXplainable-by-design畳み込みニューラルネットワーク(LEXNet)を提案する。
LEXNetは(軽量で効率の良い目的のために)新しい残留ブロックと(説明可能性のために)プロトタイプ層に依存している。
商用グレードのデータセットに基づいて、LEXNetは最先端のニューラルネットワークと同じ精度を維持することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:52:32 GMT)
Towards Fairness in Personalized Ads Using Impression Variance Aware
Reinforcement Learning [9.2] Metaの広告システムにおいて、より公平な結果を達成するための可変還元システム(VRS)。
まず、広告印象のばらつきの観点から、公平さのギャップを定量化する指標を定義した。
次に、インプレッションのばらつきを意識した方法で広告をランク付けするためのVRSを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:38:21 GMT)
A Novel Vision Transformer with Residual in Self-attention for
Biomedical Image Classification [8.9] 本稿では、視覚変換器(ViT)のためのマルチヘッド自己注意の新しい枠組みについて述べる。
提案手法は,マルチヘッドアテンションの各ブロックにおける最高のアテンション出力を蓄積するために,残差接続の概念を用いる。
その結果、従来のViTや他の畳み込みに基づく最先端の分類モデルよりも顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:45:36 GMT)
XRoute Environment: A Novel Reinforcement Learning Environment for
Routing [8.8] 我々は,新しい強化学習環境であるXRoute Environmentを紹介した。
エージェントは、高度なエンドツーエンドのルーティングフレームワークでネットを選択してルーティングするように訓練される。
結果として生じる環境は難しく、使いやすく、カスタマイズし、追加のシナリオを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:53:23 GMT)
N-Shot Benchmarking of Whisper on Diverse Arabic Speech Recognition [8.7] ウィスパーがアラビア語のような言語で評価されたとしても、様々な条件下でどのように運べるかは明らかではない。
本評価は, アラビア語音声データの大部分を網羅し, n-shot finetuning で行う。
また、Whisper の全く新しい条件下での堅牢性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:09:25 GMT)
Learning from Noisy Labels Generated by Extremely Point Annotations for
OCT Fluid Segmentation [8.7] 弱点アノテーションからノイズラベルを生成するための超画素誘導方式を提案する。
また,多カテゴリ OCT 流体セグメンテーションのための2段階平均教師支援信頼学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:21:00 GMT)
Graph Based Long-Term And Short-Term Interest Model for Click-Through
Rate Prediction [8.7] GLSMと呼ばれるグラフに基づく長期短期利害モデルを提案する。
長期ユーザ行動のキャプチャのための多目的グラフ構造と、短期情報モデリングのための多シナリオ異種シーケンスモデルと、長期および短期行動からの融合情報に対する適応的融合機構とから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:04:34 GMT)
Scaling Multi-Objective Security Games Provably via Space Discretization
Based Evolutionary Search [8.1] マルチオブジェクトセキュリティゲーム(MOSG)は、複数の異種攻撃者からターゲットを同時に保護する。
現実のシナリオでは、保護される異種攻撃者や標的の数は、既存の最先端メソッドの能力を超える可能性がある。
本稿では,大規模なターゲットや異種攻撃者に対してMOSGをスケールアップするためのSDESと呼ばれる汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:50:32 GMT)
In-context Example Selection with Influences [8.1] In-context Learning(ICL)は、大規模言語モデル(LLM)から生まれた強力なパラダイムである。
この作業では、$textitin-context influences$を使用して、インコンテキストの例から、わずかなショットICLのパフォーマンスを直接分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:49:58 GMT)
Barriers for the performance of graph neural networks (GNN) in discrete
random structures. A comment
on~\cite{schuetz2022combinatorial},\cite{angelini2023modern},\cite{schuetz2023reply} [8.0] 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくアルゴリズムが提案され,様々な最適化課題が解決された。
citeschuetz2022combinatorialは、GNNベースの手法が最良の先行手法に対して適切にベンチマークされているかどうかの議論を巻き起こした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:05:43 GMT)
Composition and Deformance: Measuring Imageability with a Text-to-Image
Model [8.0] 生成した画像を用いて、単一英語の単語と接続されたテキストの可視性を測定する手法を提案する。
提案手法と個人単語の人的判断との間には高い相関関係が認められた。
本研究は,テキスト・ツー・イメージ・モデルにおけるモデルトレーニングの可能性と,構成性の研究に与える影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:22:23 GMT)
Building Neural Networks on Matrix Manifolds: A Gyrovector Space
Approach [8.0] 我々はSPDとグラスマン多様体上にニューラルネットワークを構築するための新しいモデルと層を提案する。
本稿では,人間の行動認識と知識グラフ補完という2つの応用にアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:14:56 GMT)
Robust Fiber ODF Estimation Using Deep Constrained Spherical
Deconvolution for Diffusion MRI [7.9] 測定したDW-MRI信号をモデル化するための一般的なプラクティスは、繊維配向分布関数(fODF)である。
DW-MRIの取得において、測定変数(サイト内およびサイト内変動、ハードウェア性能、シーケンス設計など)は避けられない。
既存のモデルベース手法(例えば、制約付き球面デコンボリューション(CSD))や学習ベース手法(例えば、ディープラーニング(DL))は、fODFモデリングにおいてそのような変動を明示的に考慮していない。
本稿では,データ駆動型深部制約付き球面デコンボリューション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:06:40 GMT)
CLIP-Dissect: Automatic Description of Neuron Representations in Deep
Vision Networks [7.9] 視覚ネットワーク内の個々の隠れニューロンの機能を自動的に記述する新しい手法であるCLIP-Dissectを提案する。
CLIP-Dissectは、前層ニューロンの既存の方法よりも正確な記述を提供する。
CLIP-Dissectは計算効率が良く、ResNet-50の5層から全てのニューロンをわずか4分でラベル付けできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:49:40 GMT)
Improved Stability and Generalization Analysis of the Decentralized SGD
Algorithm [7.9] 本稿では,D-SGDアルゴリズムのアルゴリズム安定性に基づく新しい一般化誤差解析法を提案する。
凸設定では、グラフの選択にかかわらず、D-SGDは古典的なSGDアルゴリズムと同じ一般化境界を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:03:01 GMT)
PV Fleet Modeling via Smooth Periodic Gaussian Copula [7.8] 本稿では,太陽光発電(PV)システムから発電を共同でモデル化する手法を提案する。
本稿では,ベクトル時系列データを独立かつ同一に分散した標準標準変数にマップする関数を探索するホワイトボックス法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:23:04 GMT)
Low-Rank Updates of Matrix Square Roots [7.8] 行列平方根と逆平方根演算を考える。
行列に対する低階摂動が与えられたとき、(逆)平方根に対する低階近似補正が存在すると論じる。
次に、その方程式に対する低ランク解をどのように計算するかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:00:24 GMT)
Exploring the Connection between Robust and Generative Models [7.7] 入力空間の逆点は、識別型分類器内に隠された生成モデルの下で非常に高い確率で現れることを示す。
標的外攻撃は、自然データよりもさらに可能性が高く、攻撃強度が増加するにつれてその可能性が高くなる。
これにより、それらを簡単に検出し、分類器を騙してデータセットに類似したエネルギーを持つ、High-Energy PGDと呼ばれる新しい攻撃を作れます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:23:05 GMT)
Modeling Human-like Concept Learning with Bayesian Inference over
Natural Language [7.5] 自然言語の発話に対してベイズ的推論を行うことにより,抽象的記号概念の学習をモデル化する。
効率的な推論には,提案分布として大規模言語モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:46:45 GMT)
Fair Patient Model: Mitigating Bias in the Patient Representation
Learned from the Electronic Health Records [7.5] 提案モデルをMIMIC-IIIデータセットから34,739名の患者に適用した。
FPMは3つの公正度指標(人口格差、機会差の平等、等化確率比)でベースラインモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:40:35 GMT)
Latent Optimal Paths by Gumbel Propagation for Variational Bayesian
Dynamic Programming [7.3] 本稿では,変分オートエンコーダの潜時空間における構造的スパース最適経路を求める統一的手法を提案する。
本稿では,Gumbel分布の特性を用いて,Gibs分布とメッセージパスアルゴリズムの等価性を示す。
提案手法により、モデルが観測されていない構造的特徴の情報に依存する生成タスクのエンドツーエンドトレーニングが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:47:59 GMT)
Centralized Training with Hybrid Execution in Multi-Agent Reinforcement
Learning [7.2] マルチエージェント強化学習(MARL)におけるハイブリッド実行の導入
MARLは、エージェントが任意の通信レベルを持つ協調タスクを実行時に完了させることを目標とする新しいパラダイムである。
我々は,自動回帰予測モデルを用いたMAROを集中的に訓練し,行方不明者の観察を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:35:53 GMT)
Discriminative Adversarial Privacy: Balancing Accuracy and Membership
Privacy in Neural Networks [7.1] DAP(Dariminative Adversarial Privacy)は、モデルの性能、速度、プライバシのバランスを達成するために設計された学習技術である。
DAPは、MIAの誤差を最大化しながら予測誤差を最小化できる新しい損失関数に基づく敵の訓練に依存している。
さらに、パフォーマンスプライバシのトレードオフを捉えるために、AOP(Acuracy Over Privacy)と呼ばれる新しいメトリクスを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:25:45 GMT)
Boosting Radiology Report Generation by Infusing Comparison Prior [7.1] 近年の変圧器を用いたモデルでは胸部X線画像から放射線学レポートを生成するために大きな進歩を遂げている。
これらのモデルは、しばしば事前の知識を欠いているため、誤って存在しない事前試験を参照する合成レポートが生成される。
本稿では,ルールに基づくラベル付け手法を用いて,放射線学報告から先行情報を抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:28:11 GMT)
Operationalising the Definition of General Purpose AI Systems: Assessing
Four Approaches [7.0] 欧州連合(EU)の人工知能(AI)法は、AI技術を規制するための画期的な法的手段となる。
汎用AIシステムに関するいくつかの定義は、AI法に関連して存在し、固定目的と無目的のシステムを区別しようとするものである。
我々は、AIシステムがGPAISに分類されるべきかどうかを判断する4つのアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:58:10 GMT)
Learning Failure-Inducing Models for Testing Software-Defined Networks [7.0] 本稿では,効率的なテストデータを生成し,正確なフェール誘導モデルを学習するための,ファズSDNという機械学習誘導ファズリング手法を提案する。
ファジィSDNをファジィングするための2つの最先端手法と、フェール誘導モデル学習のための2つのベースラインを用いて、ファジィSDNを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:56:17 GMT)
Evaluating robustness of support vector machines with the Lagrangian
dual approach [6.9] 非線形カーネルを用いたベクトルマシン(SVM)の検証性能を向上させる手法を提案する。
我々は,MNISTおよびFashion-MNISTデータセット上で線形および非線形カーネルを持つSVMの対角的ロバスト性を評価する。
実験結果から,テストセット上で得られた証明可能なロバスト性の割合は,最先端技術よりも良好であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:15:54 GMT)
Neural Networks from Biological to Artificial and Vice Versa [6.9] この論文の主な貢献は、死んだニューロンが人工ニューラルネットワーク(ANN)の性能に与える影響についての研究である。
本研究の目的は, 生物学的領域における発見の潜在的適用性を評価することであり, 期待される結果は, 神経疾患に対する効果的な治療戦略の開発に重要な影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:30:07 GMT)
Colexifications for Bootstrapping Cross-lingual Datasets: The Case of
Phonology, Concreteness, and Affectiveness [6.8] コレキシフィケーション(英: Colexification)とは、複数の意味を伝えるために単一の語彙形式を用いる言語現象である。
世界中の21の言語ファミリーで142の言語を対象とするデータセットを作成したキュレーション手順を紹介した。
データセットには、音素と音韻の特徴でマッピングされた、具体性と感情の格付けが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:32:21 GMT)
Brain Diffusion for Visual Exploration: Cortical Discovery using Large
Scale Generative Models [6.8] 我々は,自然画像とfMRI記録を用いて,与えられた脳領域を活性化するために予測される画像を合成する,データ駆動型アプローチを提案する。
提案手法は,脳誘導画像合成と大規模拡散モデルを組み合わせた最近の生成法に基づいている。
これらの結果は、人間の視覚野の微細な機能的構造に対する理解を深めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:59:05 GMT)
Stack Over-Flowing with Results: The Case for Domain-Specific
Pre-Training Over One-Size-Fits-All Models [6.6] SOBertBase、109Mパラメータを持つSOBertBaseと、762Mパラメータを持つSOBertLargeの2つのモデルを、それぞれ187ドルと800ドルの予算でトレーニングしています。
私たちのモデルは、すべてのベースラインを一貫して上回るだけでなく、より小さなモデルは、強い結果を得るためには十分です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:38:30 GMT)
Optimal transport for automatic alignment of untargeted metabolomic data [6.5] 本稿では,LC-MSデータセットを最適なトランスポートで自動的に組み合わせる,フレキシブルでユーザフレンドリなアルゴリズムであるGromovMatcherを紹介する。
特徴強度相関構造を利用することで、GromovMatcherは既存のアプローチよりも優れたアライメント精度とロバスト性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:08:19 GMT)
Unveiling the Two-Faced Truth: Disentangling Morphed Identities for Face
Morphing Detection [6.4] モルフィング攻撃は生体認証システム、特に顔認識システムを脅かす。
ディープラーニングモデルの解釈可能性の欠如には、常に懸念がある。
我々は,最先端性能を持つ解法であるIDistillを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:11:19 GMT)
Learned Alternating Minimization Algorithm for Dual-domain Sparse-View
CT Reconstruction [6.4] デュアルドメインビューCT画像再構成のための新しい学習最小化アルゴリズム(LAMA)を提案する。
LAMAは信頼性の高い再構築のために確実に収束している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:29:18 GMT)
\textit{spred}: Solving $L_1$ Penalty with SGD [6.2] 単純な再パラメータ化を用いて、$L_$で微分可能な目的を最小化することを提案する。
我々は、再パラメータ化のトリックが「完全に良性である」ことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:32:06 GMT)
Quantum multiparameter estimation with graph states [6.2] SU(2)力学では、最適な最適多パラメータ推定を実現することが特に重要である。
SU(N) 力学の進化を研究するための同時多パラメータ推定手法を提案する。
グラフ状態が量子計量学の最適状態であることを証明し、最適な測定基準のセットを見つけることができ、マルチパラメータ推定の精度限界が量子クラム・ラオ境界に達することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:50:24 GMT)
Computing Education in the Era of Generative AI [6.1] 人工知能の最近の進歩により、自然言語の問題記述からソースコードを生成するコード生成モデルが生まれている。
我々は、そのようなモデルがコンピュータ教育者にもたらす課題と機会について論じる。
このようなモデルが教育的実践に与える影響を、執筆当時の最新の進歩の文脈で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:43:35 GMT)
Exploratory Hidden Markov Factor Models for Longitudinal Mobile Health
Data: Application to Adverse Posttraumatic Neuropsychiatric Sequelae [6.0] 外傷性神経精神医学の後遺症(APNS)は、外傷性曝露後、退役軍人や数百万人のアメリカ人の間で一般的である。
過去数十年にわたってAPNSで多くの研究が行われてきたが、基礎となる神経生物学的メカニズムの理解は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:10:17 GMT)
Centralised rehearsal of decentralised cooperation: Multi-agent
reinforcement learning for the scalable coordination of residential energy
flexibility [6.0] ディープマルチエージェント強化学習は、住宅エネルギーの柔軟性のスケーラブルでプライバシー保護の調整を可能にする。
本手法では,実行前に調整をリハーサルするために,一元的だが要因的批判を用いた深層多エージェントアクター批判手法を採用する。
その結果、調整は、最小限の情報と通信インフラの要件、日々の活動への干渉なし、プライバシー保護など、大規模に達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:11:42 GMT)
On the complexity of isomorphism problems for tensors, groups, and
polynomials III: actions by classical groups [6.0] 古典群による自然な作用の下で、d-ウェイアレイやテンソルの同型問題の複雑性について検討する。
ユニタリ群について、上記の結果は、三部分量子状態のLOCC分類が、少なくとも任意の d に対して d-部分分量子状態のLOCC分類と同じくらい難しいことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:00:04 GMT)
Robot Patrol: Using Crowdsourcing and Robotic Systems to Provide Indoor
Navigation Guidance to The Visually Impaired [6.0] クラウドソーシング,コンピュータビジョン,ロボットフレームワークを組み合わせた統合システムを構築し,視覚障害者にコンテキスト情報を提供する。
本システムは,1)屋内へのルート上の潜在的な障害,2)回避や出席を希望するルート上の屋内イベントに関する情報,3)屋内への移動を安全かつ効果的に支援するその他の状況情報を提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:49:52 GMT)
Is ChatGPT a Good Teacher Coach? Measuring Zero-Shot Performance For
Scoring and Providing Actionable Insights on Classroom Instruction [5.9] 本稿では,AIが専門家のフィードバックを補うための費用効率のよい補完になるかどうかを,教師の指導を自動化して検討する。
生成型AIのための3つの教師指導課題を提案する: (A) 教室の観察装置に基づく書き起こしセグメントのスコア、(B) 優れた指導戦略のためのハイライトと機会の欠落を特定し、(C) より学生の推論を引き出すための実行可能な提案を行う。
本研究は,小学校数学書写におけるChatGPTのゼロショット性能を評価するために,専門家の数学教師を募集する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:59:21 GMT)
Enhancing Language Representation with Constructional Information for
Natural Language Understanding [5.9] 構成文法(CxG)を導入し,形式と意味のペアリングを強調した。
使用法に基づく構築文法を作業の基盤として採用する。
HyCxGフレームワークは3段階のソリューションを通じて言語表現を強化するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:15:12 GMT)
Compressed Sensing: A Discrete Optimization Approach [5.8] 圧縮センシング(CS)問題(Compressed Sensing, CS)は、線形測定の集合をある程度の数値耐性まで満たす最もスパースなベクトルを見つける問題である。
CSは、信号処理、データ圧縮、画像再構成などのアプリケーションで発生する統計学、オペレーションリサーチ、機械学習において中心的な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:29:24 GMT)
SelfEvolve: A Code Evolution Framework via Large Language Models [5.7] 大きな言語モデル(LLM)は、公開コードデータで事前訓練された後、コード生成に革命をもたらした。
本稿では,LLMを知識提供者と自己表現型プログラマの両方として活用する,autoknowと呼ばれる新しい2段階パイプラインを提案する。
データサイエンスコードのDS-1000、ソフトウェアエンジニアリングコードのHumanEval、C++からPythonへの翻訳のためのTransCoderの3つの自動知識生成データセットを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:12:46 GMT)
Risk-Aware Reward Shaping of Reinforcement Learning Agents for
Autonomous Driving [5.7] 本稿では,自律運転におけるRLエージェントのトレーニングとテスト性能を活用するために,リスク認識型報酬形成手法について検討する。
我々は、危険運転行動の探索と罰則を奨励する追加のリフォーム報酬項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:10:36 GMT)
Action Noise in Off-Policy Deep Reinforcement Learning: Impact on
Exploration and Performance [5.6] 我々は,学習方針が騒音タイプ,騒音スケール,影響スケーリング要因の低減スケジュールにどのように影響するかを分析する。
我々は、Ornstein-Uhlenbeckノイズという、最も顕著な2種類のアクションノイズについて検討し、膨大な実験運動を行う。
本研究は, 騒音の種類と規模が環境依存であることを示すとともに, 行動雑音の選択を導くためのルールを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:21:56 GMT)
Generalist Vision Foundation Models for Medical Imaging: A Case Study of
Segment Anything Model on Zero-Shot Medical Segmentation [5.5] 9つの医用画像セグメンテーションベンチマークにおいて,定量および定性的ゼロショットセグメンテーションの結果を報告する。
本研究は,医用画像における一般視基盤モデルの汎用性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:19:28 GMT)
On Tail Decay Rate Estimation of Loss Function Distributions [5.3] 我々は辺分布の尾部を推定する新しい理論を開発した。
一定の規則性条件下では、境界分布の形状パラメータは条件分布の族における最大尾形パラメータであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:58:25 GMT)
Faster Training of Diffusion Models and Improved Density Estimation via
Parallel Score Matching [5.3] 個別のネットワークを利用して学習課題を分割し,特定の時間間隔内でスコアの進化を学習する。
我々は,各時点のスコアを独立にモデル化するために,個別のネットワークを利用することで,この戦略を論理的結論まで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:47:30 GMT)
Enhanced Distribution Modelling via Augmented Architectures For Neural
ODE Flows [5.3] 本稿では、FFJORDの表現力を高めるニューラルODEベースの正規化フローであるAFFJORDを提案する。
連続的な意味での連鎖則をケーブル則に一般化することにより、一般拡張形式のヤコビ行列式を導出する。
MNIST, CIFAR-10, CelebA 32x32などの合成・高次元データにおける密度推定実験の結果, AFFJORDがFFJORDよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:27:28 GMT)
Echoes of Biases: How Stigmatizing Language Affects AI Performance [5.3] 本研究では,変圧器を用いた深層学習モデルと説明可能なAI(XAI)技術を用いた死亡予測における音声合成言語(SL)の影響について検討した。
以上の結果から,臨床医によるSLは,特に黒人患者において,AIのパフォーマンスに悪影響を及ぼすことが明らかとなった。
SLの効果を緩和する作業効率の良い方法を探るため,臨床医の協調ネットワークを用いたSL生成のパターンについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:08:36 GMT)
Prompt to be Consistent is Better than Self-Consistent? Few-Shot and
Zero-Shot Fact Verification with Pre-trained Language Models [5.3] 言語モデル(PLM)の事実性評価能力を改善するためのProToCoと呼ばれる新しい手法を提案する。
クレーム-エビデンスペアが与えられた場合、ProToCoは異なる関係を持つクレームの複数の変種を生成し、単純な一貫性機構をフレーム化する。
パラメータ係数ファインチューニング (PEFT) を用いてPLMを更新し, ショット数およびゼロショットの事実検証タスクにおいて, より正確な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:49:13 GMT)
Early Rumor Detection Using Neural Hawkes Process with a New Benchmark
Dataset [5.3] 我々は,ファクトチェックWebサイトのクレームに基づいて,アンダーラインEARDのための新しいアンダーラインベンチマークデータセットであるBEARDを構築した。
また,Hawkes法に基づくHawkes法に基づくHawkes法に基づく新しいモデルであるHEARDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:04:28 GMT)
Evaluation of AI Chatbots for Patient-Specific EHR Questions [5.2] 当社では、ChatGPT(バージョン3.5と4)、Google Bard、Claudeという、LLMベースのシステムをいくつか使用しています。
患者固有の質問に対する5点類似尺度を用いて,各モデルが生成した回答の正確性,妥当性,包括性,コヒーレンスを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:52:54 GMT)
Limitations of Noisy Quantum Devices in Computational and Entangling
Power [5.2] 回路深さが$O(log n)$以上のノイズ量子デバイスは、いかなる量子アルゴリズムにも利点がないことを示す。
また、ノイズ量子デバイスが1次元および2次元の量子ビット接続の下で生成できる最大エンタングルメントについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:29:55 GMT)
Of Mice and Mates: Automated Classification and Modelling of Mouse
Behaviour in Groups using a Single Model across Cages [5.1] 行動実験は、しばしば専門のアリーナで起こるが、これは解析を混乱させる可能性がある。
家庭内環境下でマウスを研究するためのツールを提供し、生物学者は個人の行動の時間的側面を捉えることができる。
本研究では,映像からマウスの行動を自動的に分類するアクティビティ・ラベリング・モジュール(ALM)と,ケージ間の共同動作を要約する新しいグループ行動モデル(GBM)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:43:50 GMT)
Nitrogen-vacancy magnetometry of individual Fe-triazole spin crossover
nanorods [5.0] Fe-トリアゾール分子は、高スピン(HS)と低スピン(LS)状態の間の熱的、電気的、光学的スイッチングを示す。
窒素空孔(NV)に基づく磁気測定は、Fe-トリアゾールLS状態の磁気特性を研究するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:46:08 GMT)
Joint Repetition Suppression and Content Moderation of Large Language
Models [5.0] 自然言語生成(NLG)は、NLPにおいて最も影響力のある分野の一つである。
本稿では,トークンとシーケンスレベルを用いた非実効的繰り返し抑制に適用する。
また,攻撃的な単語の生成を避けるために,モデルに協調的に支援するために,違和感のある学習目標の枠組みについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:16:29 GMT)
On the Role of Entanglement and Statistics in Learning [5.0] 我々は,絡み合った,分離可能な,統計的に測定された学習モデルと学習モデルとの関係を理解することを進める。
我々は、QSQ学習と量子学習を交絡測定で指数関数的に分離するクラスC$を示す。
我々は,純度テスト,シャドウトモグラフィ,アベリア隠れ部分群問題,次数2$関数,植込み双斜め状態,クリフォード深度回路の出力状態について,超ポリノミカルQSQの下界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:16:03 GMT)
Few Shot Rationale Generation using Self-Training with Dual Teachers [4.9] 予測ラベルのフリーテキスト説明も生成するセルフリレーゼーションモデルは、信頼できるAIアプリケーションを構築する上で重要なツールである。
タスク予測と合理化のための2つの専門教師モデルを学ぶ。
新しい損失関数Masked Label Regularization (MLR) を定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:57:52 GMT)
Conditional Sampling with Monotone GANs: from Generative Models to
Likelihood-Free Inference [4.9] ブロック三角トランスポートマップを用いた確率測定の条件付きサンプリングのための新しいフレームワークを提案する。
バナッハ空間におけるブロック三角輸送の理論的基礎を開発する。
次に, 単調生成逆数ネットワークと呼ばれる計算手法を導入し, 適切なブロック三角形写像を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:53:27 GMT)
Extremely asymmetric absorption and reflection near the exceptional
point of three-dimensional metamaterial [4.9] 非エルミート系における例外点(EP)は重要な研究関心を集めている。
本稿では,EP近傍の非エルミチアンな3次元メタマテリアルについて,非対称な吸収と反射によるメタマテリアルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:57:37 GMT)
Towards Anytime Classification in Early-Exit Architectures by Enforcing
Conditional Monotonicity [4.9] 任意のアルゴリズムは、計算予算が動的である環境に適しています。
現在のアーリーエグジットネットワークは、任意の設定に直接適用できないことを示す。
本稿では,製品・オブ・エグゼクティブ(Product-of-Experts)に基づくエレガントなポストホック修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:38:13 GMT)
SamToNe: Improving Contrastive Loss for Dual Encoder Retrieval Models
with Same Tower Negatives [4.9] デュアルエンコーダをトレーニングする標準的な方法は、バッチ内の負のコントラスト損失を使用することである。
そこで本研究では,同じエンコーダタワーからのクエリやドキュメントを負に付加することで,コントラスト学習の目的を改良する。
また、SamToNeは、対称と非対称の両方の二重エンコーダの検索品質を効果的に向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:43:37 GMT)
A General Perspective on Objectives of Reinforcement Learning [4.8] 強化学習のための目的の3つのバージョンを示す。
1つは目的の標準定義、もう1つは$lambda$-returnバージョン、もう1つは一般的な目的です。
最後のバージョンは、RLの目的を理解するための高いレベルを提供しており、そこでは、広く使われているRLテクニックを接続する基本的な定式化を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:50:29 GMT)
Best of Both Worlds: Hybrid SNN-ANN Architecture for Event-based Optical
Flow Estimation [4.8] 非同期イベント駆動型計算でニューラルネットワーク(SNN)をスパイクすることは、イベントデータからフェールテンポラリな特徴を抽出する大きな可能性を示す。
しかし、トレーニング可能なパラメータの追加、深層での消滅、微分不可能なバイナリアクティベーション機能などにより、SNNのトレーニングは困難である。
本稿では,両者の強みを組み合わせた新しいSNN-ANNハイブリッドアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:26:02 GMT)
Tensor Completion with Provable Consistency and Fairness Guarantees for
Recommender Systems [4.7] 非負・正の行列とテンソル完備問題を定義・解決するための新しい一貫性に基づくアプローチを導入する。
単一特性/制約: 単位スケールの一貫性を保ち、解の存在を保証し、比較的弱いサポート仮定の下では、一意性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:56:32 GMT)
Topology Optimization via Machine Learning and Deep Learning: A Review [4.4] トポロジー最適化 (TO) は、設計領域内の与えられた負荷条件と境界条件を満たす最適設計を導出する手法である。
本研究は機械学習に基づくTO(MLTO)に関する過去の研究をレビューし分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:01:43 GMT)
CRONOS: Colorization and Contrastive Learning for Device-Free NLoS Human
Presence Detection using Wi-Fi CSI [4.3] センサーやカメラによるデバイスなしの人間検出は広く採用されているが、プライバシーの問題や、動きのない人の誤検知が伴っている。
我々は,動的反復プロット(RP)とカラーコードCSI比を生成するCRONOSというシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:55:23 GMT)
Beyond the Meta: Leveraging Game Design Parameters for Patch-Agnostic
Esport Analytics [4.3] スポーツゲームは世界のゲーム市場の相当な割合を占めており、ゲームの中では最速の成長セグメントである。
伝統的なスポーツと比較して、エスポートのタイトルは、メカニックやルールの観点から急速に変化する。
本稿では,ゲームデザイン(パッチノートなど)から情報を抽出し,クラスタリング手法を用いて文字表現の新たな形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:33:25 GMT)
Query Encoder Distillation via Embedding Alignment is a Strong Baseline
Method to Boost Dense Retriever Online Efficiency [4.3] 2層のBERTベースのクエリエンコーダであっても、BEIRベンチマークでは完全なDEパフォーマンスの92.5%を維持可能であることを示す。
私たちの発見が、メソッドの複雑さとパフォーマンスの改善の間のトレードオフを再評価することを、コミュニティに促すことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:53:55 GMT)
DeepStay: Stay Region Extraction from Location Trajectories using Weak
Supervision [4.2] モバイル端末は、ユーザの位置の絶え間ない追跡を可能にし、個人的関心点(POI)を推測するために、位置トラジェクトリを使用することができる。
POIを抽出する一般的な方法は、ユーザーがかなりの時間を費やしている領域を最初に識別することである。
SR抽出に対する一般的なアプローチは、教師なしまたは小規模のプライベートデータセットで評価される。
本稿では、位置軌跡を学習し、滞在領域を予測するDeepStayと呼ばれる弱い自己教師型トランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:16:47 GMT)
Single-Stage 3D Geometry-Preserving Depth Estimation Model Training on
Dataset Mixtures with Uncalibrated Stereo Data [4.2] GP$2$, 汎用および幾何保存型トレーニングスキームを単視点深度推定のために提案する。
GP$2$のトレーニングモデルでは,PCMに依存した手法よりも精度と速度が優れていることを示す。
また、SVDEモデルでは、幾何的完全データがトレーニングセットのマイナーな部分を含む場合でも、幾何学的に正しい深さを予測することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:49:24 GMT)
Lumos in the Night Sky: AI-enabled Visual Tool for Exploring Night-Time
Light Patterns [4.1] NightPulseは、Night-time Light(NTL)データ可視化と分析のためのインタラクティブツールである。
研究者やステークホルダは、NTLデータをユーザフレンドリーなプラットフォームで探索し分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:13:44 GMT)
ACTC: Active Threshold Calibration for Cold-Start Knowledge Graph
Completion [4.1] 自己教師付き知識グラフ補完(KGC)は、スコアリングモデル(親密性、関係性、実体)を推定することに依存する。
評価モデルの校正により予測品質を向上させることができ、通常は手動で注釈付き例を用いて予測しきい値を調整する。
新しい手法であるACTCは、限定的なアノテートセットに基づいて、良好な相互関係しきい値を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:50:38 GMT)
Interpretable Alzheimer's Disease Classification Via a Contrastive
Diffusion Autoencoder [4.1] コントラスト損失と拡散オートエンコーダのバックボーンを組み合わせて意味論的に意味のある潜在空間を生成する。
2次元MRI画像のデータセット上で,ブラックボックスアプローチに匹敵する分類精度を実現する。
この研究は、医用画像における正確かつ解釈可能な深層学習の発展に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:38:48 GMT)
Confidence-based federated distillation for vision-based lane-centering [4.1] 本稿では, ステアリング角度予測のための機械学習の性能向上を目的とした, 信頼性に基づく新しいフェデレーション蒸留法を提案する。
視覚に基づく車線センターの総合評価では、提案手法はFedAvgとFedDFをそれぞれ11.3%、FedDFを9%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:16:19 GMT)
Realising Synthetic Active Inference Agents, Part II: Variational
Message Updates [3.5] アクティブ推論 (AIF) は自由エネルギー原理 (FEP) の系譜である
自由形Forney-style Factor Graphs(FFG)上のメッセージパッシングによるAIFエージェントのスケーラブルなアプローチについて述べる。
合成AIFエージェントの完全なメッセージパッシングアカウントにより、モデル間でのメッセージ更新を導出し再利用し、合成AIFの産業的応用に近づくことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:29:46 GMT)
MCTS: A Multi-Reference Chinese Text Simplification Dataset [3.4] マルチ参照中国語テキスト単純化データセットであるMCTSを紹介する。
本稿では,データセットのアノテーションプロセスについて記述し,詳細な分析を行う。
教師なし手法と高度な大規模言語モデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:46:36 GMT)
Long-range UAV Thermal Geo-localization with Satellite Imagery [3.4] 本稿では,衛星画像を用いた新しい熱的ジオローカライズフレームワークを提案する。
これには、熱画像と衛星画像のペア化の限界に対処する複数のドメイン適応方法が含まれる。
我々の知る限り、この研究は、長距離飛行における衛星画像を用いた熱的ジオローカライズ法を最初に提案したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:05:57 GMT)
All-optical determination of one or two emitters using quantum
polarization with nitrogen-vacancy centers in diamond [3.3] 本研究では, 1-および2-エミッタ系における偏光関数として, 光発光強度と量子相関測定を示す。
このアプローチは、量子センシング、通信、計算タスクに有用な1つまたは2つのエミッタシステムを決定するための、価値のある新しい全光学機構を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:33:04 GMT)
The $L^\infty$ Learnability of Reproducing Kernel Hilbert Spaces [3.3] カーネル空間の学習可能性(RKHS)を$Linfty$ノルムで解析する。
球面上のドット積核に対しては、ヒルベルトサンプルを用いて$Linfty$学習が達成できる条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:29:13 GMT)
Learning Similarity among Users for Personalized Session-Based
Recommendation from hierarchical structure of User-Session-Item [3.3] 我々は,世界規模の歴史的セッションをモデル化するためのUSP-SBR (abbr. of User similarity Powered - Session Based Recommender)を提案する。
これらのユーザグラフにグラフニューラルネットワークを適用し,ノードを更新する。
2つの実世界のデータセットに対する実験結果から,本手法は最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:03:10 GMT)
A Large-Scale Study of Probabilistic Calibration in Neural Network
Regression [3.1] 我々は、ニューラルネットワークの確率的キャリブレーションを評価するために、これまでで最大の実証的研究を行った。
そこで本研究では,新しい可微分再校正法と正規化法を導入し,その有効性に関する新たな知見を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:33:39 GMT)
On simple expectations and observations of intelligent agents: A
complexity study [3.1] POL(Public Observation logic)は、様々な現実の状況におけるエージェントの期待とエージェントの観察に関する理由である。
本研究では, POLの種々のフラグメントの満足度問題に対する計算複雑性について検討する。
その過程では、これらのフラグメントがよく研究されているパブリックな発表ロジックと必然的に結びついている点を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:53:27 GMT)
Calib-Anything: Zero-training LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Method
Using Segment Anything [2.9] 本稿では,LiDARカメラのキャリブレーション手法を提案する。
整合性は点雲の3つの性質、すなわち強度、正規ベクトル、圏を含む。
異なるデータセットに対する実験により,本手法の汎用性と同等の精度が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:42:53 GMT)
Incorporating L2 Phonemes Using Articulatory Features for Robust Speech
Recognition [2.8] 本研究は,韓国語音素を指すL2音素の効率的な組み込みについて,音声特徴分析を用いて検討した。
格子のない最大相互情報(LF-MMI)の目的をエンドツーエンドに使い、音響モデルを訓練し、複数の発音候補のうちの1つを調整・予測する。
実験結果から,提案手法は韓国語L2音声のASR精度をL1音声データのみに基づく訓練により向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:55:33 GMT)
A Robust Optimisation Perspective on Counterexample-Guided Repair of
Neural Networks [2.8] 本稿では, 逆例誘導修復をロバストな最適化アルゴリズムとみなすことができることを示す。
我々は、より抑制された機械学習モデルに対する終端を証明し、一般的な環境での終端を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:13:40 GMT)
Dual self-distillation of U-shaped networks for 3D medical image
segmentation [2.8] 3次元医用画像分割のためのU字型ネットワークのための二重自己蒸留(DSD)フレームワークを提案する。
DSDは、地下構造セグメンテーションラベルからデコーダ層への知識を蒸留し、1つのU字型ネットワークのエンコーダ層とデコーダ層の間の知識を蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:41:00 GMT)
Learning Causal Mechanisms through Orthogonal Neural Networks [2.8] 歪みデータポイントから独立したメカニズムの集合の逆転を,教師なしの方法で学習する問題について検討する。
本研究では,ラベルのないデータから独立したメカニズムの集合を発見・解離する教師なしの手法を提案し,それらを逆転する方法を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:11:33 GMT)
Which Argumentative Aspects of Hate Speech in Social Media can be
reliably identified? [2.8] 議論のどの側面が言語モデルに確実に識別され、統合されるのかは、不明である。
いくつかのコンポーネントが合理的な信頼性で識別可能であることを示す。
より確実に再現できるカテゴリの適応を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:50:57 GMT)
Sensitivity-Aware Finetuning for Accuracy Recovery on Deep Learning
Hardware [2.6] 本稿では,モデル内のノイズに敏感な層を識別し,その情報を用いて特定の層を凍結してノイズ注入訓練を行う感性認識ファインタニング手法を提案する。
その結果,SAFTはノイズ注入訓練と同等の精度で,2倍から8倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:52:44 GMT)
Differentially Private Cross-camera Person Re-identification [2.6] カメラをベースとした人物の身元確認は、デザインによるプライバシー侵害の重大課題だ。
本研究では、意図した再識別タスクの外部での使用に対して、そのような画像データを保護する可能性を検討する。
画像の歪みを抑える能力は,タスク性能が著しく低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:41:25 GMT)
A Supervised Tensor Dimension Reduction-Based Prognostics Model for
Applications with Incomplete Imaging Data [2.5] 本稿では,ほとんどの画像ベース予測モデルに対して2つの利点を有するテンソルデータに対する教師付き次元削減手法を提案する。
TTF(Time-to-failure)を用いて低次元特徴の抽出を監督し、抽出した特徴をその後の予後に対してより効果的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:29:22 GMT)
Causal Counterfactuals for Improving the Robustness of Reinforcement
Learning [2.5] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、様々なロボット応用に用いられる。
CausalCFはCausal CuriosityとCoPhyのアイデアを取り入れた最初の完全Causal RLソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:48:33 GMT)
Computational 3D topographic microscopy from terabytes of data per
sample [2.5] 我々は6ギガピクセルのプロファイログラフィー3Dイメージングをミクロンスケールの解像度で行うことができる大規模3Dトポグラフィー顕微鏡を提案する。
我々は、オールインフォーカス光度合成と3次元高さマップを共同で推定する3次元再構成と縫合のための自己教師型ニューラルネットワークベースのアルゴリズムを開発した。
計算顕微鏡の汎用性を実証するため,STARCAMを様々なデシメータスケールの物体に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:09:21 GMT)
ZIGNeRF: Zero-shot 3D Scene Representation with Invertible Generative
Neural Radiance Fields [2.5] ZIGNeRFは、ゼロショット生成アドリアスネットワーク(GAN)を逆さまに実行し、1つのドメイン外画像から多視点画像を生成する革新的なモデルである。
ZIGNeRFは、オブジェクトを背景から切り離し、360度回転や深さ、水平変換といった3D操作を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:41:51 GMT)
Predicting adverse outcomes following catheter ablation treatment for
atrial fibrillation [2.2] AFに対するカテーテルアブレーション治療後の予後予測モデルを構築した。
伝統的および深層生存モデルは、大きな出血、心不全、脳卒中、心停止、死の複合を予測するために訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 02:57:41 GMT)
Text-To-KG Alignment: Comparing Current Methods on Classification Tasks [2.2] 知識グラフ(KG)は、事実情報の密集した構造化された表現を提供する。
最近の研究は、追加のコンテキストとしてKGから情報を取得するパイプラインモデルの作成に重点を置いている。
現在のメソッドが、アライメントされたサブグラフがクエリに完全に関連しているシナリオとどのように比較されているかは分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:45:45 GMT)
Decoding the drive-bath interplay: A guideline to enhance
superconductivity [2.2] 超伝導ギャップ演算子と反共役する駆動が、スペクトル関数において異常な粒子ホール構造を一般化することを示す。
この構造は超伝導転移温度を高めるために利用することができる。
我々の研究は、固体系における物質のエキゾチック相の駆動散逸工学のさらなる研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:26:09 GMT)
FSD: Fully-Specialized Detector via Neural Architecture Search [2.1] まず,FSDを設計するための完全自動パイプラインを提案し,検討する。
DeepLesionデータセットでは、FSDは2次病変検出タスクで約40%少ないパラメータを使用して3.1mAPゲインを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:31:49 GMT)
Global universal approximation of functional input maps on weighted
spaces [2.1] 無限次元の重み付き空間上で定義されたいわゆる関数型入力ニューラルネットワークを導入し、無限次元の出力空間にも値を導入する。
コンパクト集合上の通常の近似を超える連続函数の一般化に対する大域的普遍近似結果を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:06:32 GMT)
Transformer and Snowball Graph Convolution Learning for Brain functional
network Classification [2.1] 我々は,脳機能ネットワーク分類のためのトランスフォーマーとスノーボールエンコーディングネットワーク(TSEN)を提案する。
TSENは、雪玉符号化層によるグラフ雪玉接続とグラフトランスフォーマーを組み合わせることで、マルチスケール情報をキャプチャする能力を高めた。
提案したモデルを2つの大規模脳機能ネットワークデータセットで評価し、TSENが最先端のGNNモデルより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:42:44 GMT)
Assessing the Importance of Frequency versus Compositionality for
Subword-based Tokenization in NMT [2.0] サブワードトークン化は、ニューラルネットワークモデルと機械翻訳システムにおけるトークン化のデファクトスタンダードである。
3つの利点は、頻繁なトークンの符号化の短縮、サブワードの合成性、未知の単語を扱う能力である。
コンポジション性から周波数を分離できるトークン化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:04:32 GMT)
LexGPT 0.1: pre-trained GPT-J models with Pile of Law [1.8] 本研究は,法域に特化した生成言語モデルの構築を目的とする。
この写本は、GPT-Jモデルに基づくLexGPTモデルの開発と、Pile of Lawで事前訓練を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:42:59 GMT)
Evaluating Generative Patent Language Models [1.8] この原稿は、特許ドメインで生成言語モデルを構築することを目的としている。
パースペクティブは、自動補完によって保存できるキーストロークの割合を測定することである。
この写本で構築された最大のモデルは6Bであり、特許領域における最先端の技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:02:01 GMT)
Connecting Proof Theory and Knowledge Representation: Sequent Calculi
and the Chase with Existential Rules [1.8] 実存則の文脈におけるチェイス機構は、本質的には、一階述語論理に対するゲンツェンの逐次計算の拡張における証明探索と同じであることを示す。
我々は、決定可能性の証明を理論的に確立するための中央ツールを、知識表現の文脈において、決定可能性の中央ツールと正式に結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:10:23 GMT)
InDL: A New Dataset and Benchmark for In-Diagram Logic Interpretation
based on Visual Illusion [1.8] 本稿では,深層学習モデルの論理解釈能力を評価するための新しい手法を提案する。
これらのモデルを厳格にテストし、ベンチマークするために設計された、ユニークなデータセットであるInDLを構築します。
我々は、6つの古典的な幾何学的錯視を利用して、人間と機械の視覚知覚の比較フレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:52:57 GMT)
Accreditation of Analogue Quantum Simulators [1.8] プロトコルはすぐに使用でき、長期的には実用的です。
この理論は、強い普遍的ハミルトニアンと量子認証の最近の理論的進歩に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:31:14 GMT)
Jambu: A historical linguistic database for South Asian languages [1.5] 南アジアの言語を共用したデータベースJambuを紹介します。
データベースには602 lectsから287kのレマタが含まれ、23kのコニャートのセットにまとめられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:32:57 GMT)
Forecasting Crude Oil Prices Using Reservoir Computing Models [1.5] 本研究では原油価格予測のための革新的な貯水池計算モデルを導入する。
先進的な技術を活用することで、市場参加者は意思決定を強化し、原油市場のダイナミクスに関する貴重な洞察を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:23:26 GMT)
Transformative AGI by 2043 is <1% likely [1.4] 我々は、2043年までに変換人工知能(AGI)の確率を推定し、その確率を1%とする。
それぞれのステップに対して、2043年までに成功の確率を推定する。
この枠組みは人類がトランスフォーメーションAGIに向けて部分的だが不完全な進歩を行う多くの未来のシナリオを列挙するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:58:51 GMT)
Federated Intrusion Detection System based on Deep Belief Networks [1.3] AIベースのIDSを分散システムに実装する一般的なアプローチは、中央集権的な方法である。
集中型データ収集はIDSのスケールアップを禁止している。
実世界の実験代表を設計し、2つのFL IDS実装の性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:08:24 GMT)
shs-nlp at RadSum23: Domain-Adaptive Pre-training of Instruction-tuned
LLMs for Radiology Report Impression Generation [1.3] そこで本研究では,大規模医療用テキストデータを活用して,命令調整 LLM のドメイン適応型事前学習を行うシステムを提案する。
本システムは,IMpressionIONS生成タスクにおいて,多くの事前訓練・ファインチューン適応手法よりもゼロショット設定で優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:33:04 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Online Error Detection in Cyber-Physical
Systems [1.2] 本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)に基づく新しい誤り検出手法を提案する。
提案手法は,通常のデータから異なるタイプのエラーを分類し,システムが失敗するかどうかを予測する。
評価結果から,提案手法の精度は2倍以上に向上し,推論時間も他の手法に比べて5倍以上に向上したことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:18:01 GMT)
Literature-based Discovery for Landscape Planning [1.2] 本研究は, ランドスケープと都市計画者のための新しい研究角度を導出するために, 医療用コーパスの仮説生成をいかに活用できるかを実証する。
AGATHAは、新興感染症(EID)と森林破壊の潜在的な概念的関係を明らかにするために用いられた。
この研究は、医学データベース仮説の生成を医学隣接仮説発見に適用するための部分的な概念実証としても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:32:46 GMT)
Robust and Generalisable Segmentation of Subtle Epilepsy-causing
Lesions: a Graph Convolutional Approach [1.2] FCD(Foccal cortical dysplasia)は薬剤抵抗性てんかんの主要な原因であり、手術で治療できる。
そのため、手動の傷口マスクは高価で、限定的であり、ラッター間変動が大きい。
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたセマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション,セマンティックセグメンテーション,セマンティックセグメンテーション)の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:25:53 GMT)
Safe Peeling for L0-Regularized Least-Squares with supplementary
material [1.0] 分岐境界(BnB)アルゴリズムを用いてL0正規化最小二乗問題の解法を高速化する「安全剥離」と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法により,BnB決定木の各ノードで考慮される凸緩和を緩和し,より積極的な刈り取りが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:59:36 GMT)
Detecting individual-level infections using sparse group-testing through
graph-coupled hidden Markov models [1.0] グラフ結合型マルコフモデルを拡張し,感染状況を隠蔽状態とし,グループテストの結果を観察した。
スパーステストの扱いは未解決のままだが、パンデミック期間中にグループスクリーニングを用いて個人感染状況を正確に推定する可能性が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:12:11 GMT)
Signs of Language: Embodied Sign Language Fingerspelling Acquisition
from Demonstrations for Human-Robot Interaction [1.0] 本稿では,ビデオ例からデキスタスモータの模倣を学習する手法を提案する。
まず,関節に1つのアクチュエータを備えたロボットハンドのURDFモデルを構築した。
トレーニング済みのディープビジョンモデルを利用して、RGBビデオから手の3Dポーズを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:56:14 GMT)
"An Adapt-or-Die Type of Situation": Perception, Adoption, and Use of
Text-To-Image-Generation AI by Game Industry Professionals [1.0] クリエイティブAIに最近追加されたTTIG(Text-to-image Generation)モデルは、テキスト記述に基づいて画像を生成することができる。
これらのモデルは、創造的な仕事の未来、失業、著作権問題に関する議論を巻き起こした。
TTIGの持続可能な採用を支援するためには、専門家がTTIGをどのように認識し、採用し、利用しているかについて、豊かで信頼性が高く透明な洞察を提供する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:47:34 GMT)
BeyondPixels: A Comprehensive Review of the Evolution of Neural Radiance
Fields [0.9] NeRF(Neural Radiance Fieldsの略)は、AIアルゴリズムを使用して2D画像から3Dオブジェクトを生成する最近のイノベーションである。
この調査は、最近のNeRFの進歩を概観し、それらのアーキテクチャ設計に従って分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:10:21 GMT)
The Chai Platform's AI Safety Framework [0.9] Chaiはユーザーがカスタマイズされたチャットボットを作成、操作できるようにし、ユニークで魅力的な体験を提供する。
本稿では、ユーザの安全、データ保護、倫理的技術利用を優先するために、統合されたAI安全原則をChaiに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:51:38 GMT)
Preparing highly entangled states of nanodiamond rotation and NV center
spin [0.9] 窒素空孔(NV)を埋め込んだナノダイヤモンドは、現在の技術でコヒーレントに操作できる実験システムの1つである。
NV中心電子スピンとナノダイヤモンドの機械的回転との絡み合いは、これらの微視的およびメソスコピックな動きを接続するネットワークを構築する上で、基本的な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:46:02 GMT)
ELEV-VISION: Automated Lowest Floor Elevation Estimation from Segmenting
Street View Images [0.9] 本稿では,コンピュータビジョン技術に基づく下層階自動標高推定アルゴリズムを提案する。
洪水深度損傷モデルでは、LFEと洪水深度の組み合わせを用いて、洪水のリスクと被害の程度を判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:22:27 GMT)
Complex Preferences for Different Convergent Priors in Discrete Graph
Diffusion [0.9] 我々は、異なるベルヌーイ先行群に収束するように容易に調整可能な離散拡散核の族を新たに定式化する。
生成したグラフの品質は、以前使用したグラフに敏感であり、最適な選択は統計やメトリクスでは説明できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:24:39 GMT)
Quantification of Uncertainties in Deep Learning-based Environment
Perception [0.8] 本稿では,レーダスキャンに基づく車両の環境認識のための新しいディープラーニング手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、不適切なモデルに関係しているとして、その予測の不確かさを識別することができる。
モデル出力の不確実性はその予測精度と相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:35:01 GMT)
Preserving a qubit during adjacent measurements at a few micrometers
distance [0.8] 共鳴レーザーによる隣接測定に対する量子ビット保存の現在の試みは、貴重な実験資源を無駄にしている。
隣のプロセスの量子ビットが数ミクロンの距離でリセットまたは測定されている間に、アセットのイオン量子ビットの高忠実性保存を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:50:36 GMT)
An Adapted Cascade Model to Scale Primary School Digital Education
Curricular Reforms and Teacher Professional Development Programs [0.8] 多くの国は、十分な訓練を受けた教師がいないため、すべてのK-12学生にデジタル教育(DE)を効果的に導入するのに苦労している。
本稿では,小学校のDEC-PDプログラムを管理領域全体に展開するカスケードモデルを提案する。
モデルは、(i)地域の活発な教員である教員養成者に依存し、(ii)教師訓練プログラムを操縦し、成人訓練者およびD関連能力を取得する専門家と、(iii)展開を通じて専門家の支援を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:14:31 GMT)
A Differential Testing Framework to Evaluate Image Recognition Model
Robustness [0.7] リアルタイム画像認識タスクの失敗は、ハードウェアアクセラレーターのサブ最適マッピングによって起こりうる。
本稿では,ディープラーニングモデルの変種生成,実行,差分解析,テストを可能にする差分テストフレームワークを提案する。
異なる設定における誤分類や推論時間の違いによる影響を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:07:01 GMT)
Understanding the Mapping of Encode Data Through An Implementation of
Quantum Topological Analysis [0.7] 複素ヒルベルト空間に埋め込まれたデータのトポロジーを解析することにより,符号化手法の違いを可視化できることを示す。
提案手法は,異なる量子機械学習モデルにおいて慎重に検討する必要があることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:44:35 GMT)
Exploring the Relationship between Alignment and Cross-lingual Transfer
in Multilingual Transformers [0.7] 多言語言語モデルは、明示的な言語間訓練データなしで言語間移動を実現することができる。
この転送を改善する一般的な方法の1つは、微調整の前に調整ステップを実行することである。
しかし、言語やタスク間で結果が常に改善されるわけではないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:35:40 GMT)
From Robustness to Explainability and Back Again [0.7] 本稿では,形式的説明可能性のスケーラビリティの限界に対処し,形式的説明性を計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、その代わりに多数のロバストネスクエリに応答して説明を計算し、そのようなクエリの数は、機能数に対して最も線形である。
提案手法の有効性を検証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:21:05 GMT)
Enhancing the sensitivity of nonlinearity sensors through homodyne
detection in dissipatively coupled systems [0.6] 本研究では,空洞場の振幅を均質化することにより,非線形性に対する量子システムの感度を高める新しい検知機構を提案する。
この特異性はシステムの2光子駆動と非線形性に非常に敏感であり、従来の非線形性センサと比較して、提案センサは特異性点の周囲に前例のない感度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:37:05 GMT)
Extreme Spin Squeezing via Optimized One-Axis Twisting and Rotations [0.6] 本稿ではラムゼー干渉計の最適圧縮状態を生成するための新しいスキームを提案する。
このスキームは1軸のツイストパルスと回転の交互列で構成され、どちらも実験的に実装が簡単である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:26:25 GMT)
Systems Architecture for Quantum Random Access Memory [0.6] 量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)は、量子クエリを実現するための有望なアーキテクチャである。
提案するQRAMの固有バイアスノイズレジリエンスを、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)またはFTQC(Fault-Tolerant Quantum Computing)ハードウェア上で実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:52:28 GMT)
Machine Learning and Statistical Approaches to Measuring Similarity of
Political Parties [0.5] 政党制度をメートル法政策空間にマッピングすることは、政治科学における主要な方法論的問題の一つである。
我々は,この問題を解決するために,大きなトランスフォーマーベース言語モデルを含む自然言語処理の進歩をどのように適用できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:53:41 GMT)
Automating Style Analysis and Visualization With Explainable AI -- Case
Studies on Brand Recognition [0.4] 本稿では,ブランド関連機能の発見を完全に自動化するAI駆動手法を提案する。
提案手法では,ベクトルグラフィックスの分類と解析を行う2層ブランド識別グラフニューラルネットワーク(GNN)BIGNetを導入する。
最初のケーススタディでは、BIGNetは電話ブランドを分類するだけでなく、複数のスケールでブランド関連の機能をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:38:11 GMT)
Comparative Study on Semi-supervised Learning Applied for Anomaly
Detection in Hydraulic Condition Monitoring System [0.3] 本研究では,油圧モニタリングシステムにおける異常検出に応用した半教師付き学習手法を系統的に比較した。
カスタマイズされた極端学習マシンをベースとした半教師付きHELMモデルは、最先端の性能(99.5%)、最低偽陽性率(0.015)、最高のF1スコア(0.985)が他の半教師付き手法を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:01:38 GMT)
Prediction intervals for neural network models using weighted asymmetric
loss functions [0.3] 本稿では,近似および予測傾向の予測区間(PI)を簡易かつ効率的に生成する手法を提案する。
本稿では,パラメトリド関数に対するPIの導出にどのように拡張できるかを示し,従属変数のPIの予測になぜ有効なのかを論じる。
ニューラルネットワークベースのモデルを用いて,実世界の予測タスクにおける提案手法の試験結果から,複雑な機械学習シナリオにおいて信頼性の高いPIを生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:15:49 GMT)
A vision-based autonomous UAV inspection framework for unknown tunnel
construction sites with dynamic obstacles [0.3] 本稿では,動的トンネル環境のための視覚に基づくUAV検査フレームワークを提案する。
我々のフレームワークには、動的障害を同時に追跡し、静的障害を表現できる新しい動的マップモジュールが含まれています。
実際のトンネルでの飛行実験は, トンネル掘削面を自律的に検査できることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:30:12 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） (Mon, 5 Jun 2023 13:20:53 GMT)
A Simple and Flexible Modeling for Mental Disorder Detection by Learning
from Clinical Questionnaires [0.3] そこで本研究では,テキストから直接意味を抽出し,症状に関連する記述と比較する手法を提案する。
詳細な分析により,提案モデルがドメイン知識の活用,他の精神疾患への伝達,解釈可能な検出結果の提供に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:23:55 GMT)
Structured Knowledge Grounding for Question Answering [0.2] 本稿では,知識に基づく質問応答の柔軟性,範囲の広さ,構造的推論に言語と知識を活用することを提案する。
具体的には,動的ホップを用いて関連するコンテキストを検索する知識構築手法を考案する。
そして、言語と知識の間のボトルネックを交換する情報を橋渡しする深層融合機構を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:41:18 GMT)
Image Reconstruction via Deep Image Prior Subspaces [0.2] ディープラーニングは画像再構成タスクの解決に広く利用されているが、高品質なトレーニングデータが不足しているため、そのデプロイ性は後退している。
本稿では、DIP最適化をパラメータの疎線型部分空間に制限することにより、これらの問題に対処する新しい手法を提案する。
部分空間の低次元性は、DIPのノイズに適合する傾向を減少させ、安定な2階最適化法を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:50:48 GMT)
Time Interpret: a Unified Model Interpretability Library for Time Series [0.2] $texttttime_interpret$はCaptumの拡張として設計されたライブラリである。
これは、任意のPytorchモデルによる予測を説明するために使用できるいくつかの機能属性メソッドを実装している。
また、いくつかの合成および実世界の時系列データセット、様々なPyTorchモデル、および特徴属性を評価するための一連のメソッドも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:31:18 GMT)
A Scalable and Adaptive System to Infer the Industry Sectors of
Companies: Prompt + Model Tuning of Generative Language Models [0.1] PEファンドの成功には、企業のセクターの推測が不可欠である。
本研究では,セクターの枠組みを標準化し,典型的な課題について議論する。
次に、これらの課題に対処するセクター推論システムを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:55:09 GMT)
Using machine learning to find exact analytic solutions to analytically
posed physics problems [0.0] 特にシンボリック回帰は、全体形が事前に分かっていない関数を用いてデータを適合させるツールとして、近年急速に進歩している。
我々は最先端のシンボルレグレッションパッケージを用いて、正確な解の発見方法を示し、未解決の物理問題を解く試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 01:31:03 GMT)
Using Multiple Dermoscopic Photographs of One Lesion Improves Melanoma
Classification via Deep Learning: A Prognostic Diagnostic Accuracy Study [0.0] 本研究はCNNをベースとしたメラノーマ分類器に対する単一病変の複数の実世界の皮膚内視鏡像の影響について検討した。
複数の実世界の画像を使用することは、CNNベースのメラノーマ分類器の性能に肯定的な影響を及ぼすための安価な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:55:57 GMT)
Transformer-Based UNet with Multi-Headed Cross-Attention Skip
Connections to Eliminate Artifacts in Scanned Documents [0.0] Swin Transformerのバックボーンを使用したUNet構造の変更を行い、スキャンされたドキュメントの典型的なアーティファクトを削除する。
合成データのエラー率を最大53.9%削減したテキスト抽出品質の改善をアーカイブする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:12:23 GMT)
Towards FATE in AI for Social Media and Healthcare: A Systematic Review [0.0] この調査は、AIの文脈における公正性、説明責任、透明性、倫理(FATE)の概念に焦点を当てている。
統計的および交差点的公正性は,ソーシャルメディアプラットフォーム上での医療の公平性を支持することが判明した。
シミュレーション、データ分析、自動システムといったソリューションは広く使われているが、その効果は様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:25:42 GMT)
Towards Better Explanations for Object Detection [0.0] 本稿では,D-CLOSEと呼ばれるオブジェクト検出モデルについて,その決定を説明する手法を提案する。
我々は,YOLOXモデルを用いてMS-COCOデータセットの試験を行い,本手法がD-RISEより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:52:05 GMT)
Toward an Ethics of AI Belief [0.0] 私たちは、AIの実践的倫理という、AIにおける哲学研究の新しい領域を追求する必要があることを提案します。
我々は主に、人間と人工の両方が信じるべきエージェントについて、信念の倫理の中で規範的な問題に気を配ります。
我々は、AI信念の倫理に当てはまる(人間)信念の倫理における仕事の4つのトピックについて提案する:AI信念のドクサスティックな誤り、道徳的に負った信念、AI信念に対する侵害と道徳的責任、AI信念に対する道徳的責任。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:34:12 GMT)
Toward Textual Internet Immunity [0.0] 1996年通信規制法第230条に基づき、オンライン団体は第三者によるコンテンツに関する訴訟を免れる。
このエッセイは、裁判所による初期のインターネットの自由情報倫理に対する熱狂的な強制が、いかにして広大な免疫主義を生んだかについて論じる。
テクノロジー業界にとって、より狭くテキスト中心の教義がどんな意味を持つのかを探求するものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:47:30 GMT)
Super- and subradiance in dilute disordered cold atomic samples:
observations and interpretations [0.0] 駆動レーザのスイッチオフ後の散乱光の時間的ダイナミクスについて詳細に検討した。
我々は、この挙動を、それぞれ超放射能とサブ放射能とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:00:21 GMT)
Statistical ensembles for phase coexistence states specified by
noncommutative additive observables [0.0] 一般化アンサンブルを非可換加法的可観測性によって定義された相共存状態に適用できるように拡張する。
このアンサンブルが一般量子系の相共存状態に対応する密度行列を正しく与えていることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:30:44 GMT)
SERT: A Transfomer Based Model for Spatio-Temporal Sensor Data with
Missing Values for Environmental Monitoring [0.0] センサーから収集されたデータは、故障した機器やメンテナンス上の問題によって、しばしば値が失われる。
計算を必要とせず、欠落したデータを処理しながら、多変量時間予測を行うことのできる2つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:06:23 GMT)
Robust incremental learning pipelines for temporal tabular datasets with
distribution shifts [0.0] 機械学習モデルは、データの分散シフトに適応するために漸進的に構築される。
自己相似性(self-similarity)という概念を用いて、このモデルは、機械学習モデルの2つの基本的な構成要素のみを使用する。
このモデルでは、悪条件下での堅牢なパフォーマンスが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:32:48 GMT)
Representation-agnostic distance-driven perturbation for optimizing
ill-conditioned problems [0.0] 局所性は、ランダムな検索でブラックボックス問題を効率的に最適化するために重要である。
このような最適化問題をより効率的に解くために、2つの突然変異演算子を提案する。
進化的アルゴリズムやランダム局所探索に適用した場合,両者の変異演算子により,ほとんどの関数の探索が高速化されることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:54:21 GMT)
Rebooting Internet Immunity [0.0] 本条では,インターネット被告にコンテンツモデレーションの負担を課す恐れのある主張に限定して,オンライン免疫の精製を提案する。
インターネットはまた、現実世界の商品やサービスの配送のためのプラットフォームとしても機能している。
このアプローチにより、裁判所は仮想世界での計算可能なアクターを識別し、それが発生した場所での行為のように扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:47:47 GMT)
Random Distribution Shift in Refugee Placement: Strategies for Building
Robust Models [0.0] 近年,難民や亡命希望者をホスト国に配置するアルゴリズムが注目されている。
これらのアプローチでは、過去の到着に関するデータを使用して、家族と場所の一致に使用できる機械学習モデルを生成する。
既存の実装と研究モデルは、政策結果を直接予測し、これらの予測を代入手順で使用する。
本研究では、標準アプローチ、新しいデータとプロキシ結果を利用するアプローチ、ハイブリッドアプローチの3つの異なるモデリング戦略を提案し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:14:34 GMT)
Quantum operations with the time axis in a superposed direction [0.0] 我々は、量子演算の未来と過去のヒルベルト空間の一般的な二部ユニタリ変換を考慮に入れた行列変換という拡張された概念を導入する。
このフレームワークは、時間と空間を等しく量子重力のように扱うアプローチに応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:20:59 GMT)
Quantum neural networks with multi-qubit potentials [0.0] 量子パーセプトロンにおけるマルチキュービットポテンシャルの存在は、より効率的な情報処理タスクを可能にすることを示す。
このネットワークアーキテクチャの単純化は、接続性の問題に対処し、量子ニューラルネットワークをスケールアップする道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:27:14 GMT)
Quantum discord and steering in top quarks at the LHC [0.0] トップクォークにおける量子的相関の全体像を量子的不協和とステアリングの研究により提供する。
分離可能な量子状態における量子不一致は、高い統計的重要性で検出される。
絡み合いとは対照的に、量子不協和とステアリングの非対称性は、標準モデルを超えた$CP$違反物理学の証人を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:00:01 GMT)
Quantum chaos and the arrow of time [0.0] 量子カオス系において時間矢印が生じることを示す。
カオス的でもある孤立量子系の場合、エントロピーの変化は、系が汎用的に摂動しているときに非負であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:23:30 GMT)
Quantum Error Correction via Noise Guessing Decoding [0.0] 量子誤り訂正符号(QECC)は、量子通信と量子計算の両方において中心的な役割を果たす。
本稿では,有限ブロック長レジームの最大性能を達成できるQECCの構築と復号化が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:55:22 GMT)
Quantization of counterexamples to Dirac's conjecture [0.0] ディラックの予想、二次第一級制約は物理系の状態を変えない変換を生成するという予想は、様々な反例を持つ。
しかしながら、二次的な第一級制約は、ポアソンのブラケット修正を暗示しない初期条件に過ぎないことを指摘する。
この方法は、コーリーの象徴的システムを含む2つのディラック予想の反例に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:54:17 GMT)
Projection hypothesis in the setting for the quantum Jarzynski equality [0.0] 我々は、射影量子測定における射影仮説のハミルトン過程の実現に関する以前の結果を組み合わせる。
次に、これら2つの相互独立な量子計測理論結果を同時に試験するための量子熱力学スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:25:47 GMT)
Probing entanglement across the energy spectrum of a hard-core
Bose-Hubbard lattice [0.0] 絡み合いとその伝播は、量子系の様々な物理的性質を理解する中心である。
ここでは、2次元のハードコアBose-Hubbard格子をエミュレートするために、制御可能な4倍の超伝導量子ビット配列を用いる。
我々は、全ての格子サイトを同時に駆動して重畳状態を生成し、その多体エネルギースペクトルの相関長と絡み合いエントロピーを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:53:30 GMT)
Probe for bound states of SU(3) fermions and colour deconfinement [0.0] 我々は、有界状態の形成を研究するために、魅力的な相互作用を持つ3成分フェルミオンを考える。
有限温度が境界状態の分解につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:50:23 GMT)
Predicting malaria dynamics in Burundi using deep Learning Models [0.0] ブルンジのマラリアを推定するために、機械学習ベースのモデルを構築しました。
この予測は県レベルで実施され,全国規模でマラリア感染者の推計が可能となった。
その結果、国レベルでのパラメータの調整は、最小限と最大限のマラリアを決定するために利用できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:22:18 GMT)
Predicting Temporal Aspects of Movement for Predictive Replication in
Fog Environments [0.0] ブラインドまたはリアクティブデータは、フォグコンピューティングのポテンシャルを利用するには不十分である。
時間的予測のためのHolt-Winterの指数平滑化を用いた新しいモデルを提案する。
実際のユーザトラジェクトリによるフォグネットワークシミュレーションでは,データ利用率を1%に抑えながら,余剰データの15%削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:15:10 GMT)
Permutation Decision Trees [0.0] Effort-To-Compress (ETC) は、不純物尺度として初めて複雑性尺度である。
本稿では,不規則な特徴選択やサブサンプリングを必要とせず,置換決定木を用いて達成した置換バギングの概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:31:14 GMT)
Passive quantum measurement: Arrival time, quantum Zeno effect and
gambler's fallacy [0.0] 有限次元ヒルベルト空間では不可能な方法で量子射影測度が受動的であることが分かる。
量子ゼノ効果の回避は、ギャンブラーの誤認の量子バージョンの回避とも解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:54:46 GMT)
Over-the-Air Federated Learning in Satellite systems [0.0] 衛星でのフェデレーション学習にはいくつかの利点がある。
機密データが衛星上に残っており、中央に送信されないため、データのプライバシとセキュリティを確保する。
フェデレートされた学習を活用することで、衛星は協力し、機械学習モデルを継続的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:06:39 GMT)
On training locally adaptive CP [0.0] 本稿では,CP間隔を局所的に適応させる問題に対処する。
変数のトレーニング可能な変更、$A から phi_X(A)$ に再定義します。
ある条件下で、$phi_X$ が$A$ の単調であれば、変換は余分に有効であることが保証され、$X$依存のサイズを持つ予測区間を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:57:23 GMT)
On the Origin of Linearity and Unitarity in Quantum Theory [0.0] 我々は、物理的動機付けされた仮定を用いて量子論の変換を再構築する。
この仮定では、変換は局所的に適用されるべきであり、純量子論から線型ユニタリ写像を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:43:51 GMT)
Objectivity of classical quantum stochastic processes [0.0] 我々は、その観測可能な逐次量子測定がコルモゴロフ整合条件を満たすとき、量子系について何を結論付けることができるかを検討する。
コルモゴロフの一貫した測定によって示唆される軌道解釈は、逐次測定以外の文脈にも適用できると言える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:42:40 GMT)
Note on quantum cellular automata and strong equivalence [0.0] 本研究では, 量子セルオートマトン(QCA)の1次元における分類について, 安定な同値性ではなく, 強い同値性の下での分類結果を示す。
所与のオンサイト表現に対して、強同値の下で$mathbbZ$対称性を持つ QCA は、$mathbbZpq$ で分類され、$p$ はオンサイト空間次元の素因子の数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:26:38 GMT)
Nonorthogonal coding in spectrally-entangled photons [0.0] ファイバベースの長距離量子通信は、伝送損失が低いため実現可能である。
多重光子対を用いてスペクトルモードにおける非直交符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:55:59 GMT)
Nonclassicality of induced coherence without induced emission witnessed
by contextuality [0.0] 経路同一性による量子不識別性は、現代の量子実験において新たな概念である。
我々は、設定が量子予測を区別する条件を決定するのに適した文脈性試験を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:54:16 GMT)
Non-Diffracting Polarisation Features around Far-Field Zeros of
Electromagnetic Radiation [0.0] 任意の物理源からの光は、極性化が局所的な伝播方向とほぼ逆である遠方界領域で回折され、同軸となる。
横方向の偏光成分が消えない限り、縦方向の偏光成分は残っており、重要ではない。
震源までの距離に依存しない非回折構造は、ゼロ閉鎖強度比管と平行偏光特異点を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:55:08 GMT)
NLU on Data Diets: Dynamic Data Subset Selection for NLP Classification
Tasks [0.0] 大きな言語モデルを微調整することは、NLUアプリケーションのコストを膨らませる。
コンピュータビジョンにおける最近の研究は、トレーニング時間を短縮するためにデータプルーニングを使用している。
微調整中に重要でない例を定期的に採点・廃棄するカリキュラムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:30:41 GMT)
Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM
Agents [0.0] 本稿では,マルチエージェントシステムのパワーを活用した大規模言語モデル(LLM)の能力向上のための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,複数の知的エージェントコンポーネントがそれぞれ特有な属性と役割を持つ協調環境を導入し,複雑なタスクをより効率的に効率的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 23:55:37 GMT)
Monte Carlo matrix-product-state approach to the false vacuum decay in
the monitored quantum Ising chain [0.0] 我々は、真真空の共鳴気泡を生成するコヒーレントダイナミクスと、熱を誘導し、量子相関の量を減少させる測定との競合について検討する。
擬似真空崩壊と熱化物理は、磁化、連結相関関数、軌道分解エントロピーによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:25:02 GMT)
Mitigating Off-Policy Bias in Actor-Critic Methods with One-Step
Q-learning: A Novel Correction Approach [0.0] 我々は,このような不一致が継続的制御に与える影響を軽減するために,新しい政策類似度尺度を導入する。
本手法は、決定論的政策ネットワークに適用可能な、適切な単一ステップのオフ・ポリシー補正を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:32:48 GMT)
Mass-imbalanced Fermi mixtures with resonant interactions [0.0] 私は、エキスパートでない読者でも、そのようなシステムに結びついているリッチな多体現象を理解できるような、汎用的でシンプルなフレームワークについて説明する。
次に、我々の研究室で現在調査されているフェルミオンリチウム(6$Li)とクロム(53$Cr)の特定の組み合わせについて議論します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:32:40 GMT)
Lingo3DMol: Generation of a Pocket-based 3D Molecule using a Language
Model [0.0] 本稿では,3次元座標を生成可能な言語モデルを用いたポケットベースの3次元分子生成手法を提案する。
局所的および大域的な座標を持つフラグメントベースのSMILESも提示され、言語モデルが分子トポロジ構造と空間的位置情報を効果的に学習することを可能にする。
この手法は, 結合パターン, 薬物様特性, 合理的なコンフォーメーション, 推論速度など, ほぼすべての指標において, 最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 05:32:25 GMT)
Lack of symmetry restoration after a quantum quench: an entanglement
asymmetry study [0.0] 我々は、傾いたN'eel状態から始まるXXスピン鎖の量子クエンチを、ポストクエンチハミルトニアンの$U(1)$対称性を明示的に破ると考える。
驚くほど驚くことに、$U(1)$対称性はアベリア以外の電荷の集合が活性化され、全て破壊されるため、大きくは復元されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:17:01 GMT)
Krylov complexity in a natural basis for the Schr\"odinger algebra [0.0] 二次元シュリンガー群対称性を持つ量子系の作用素成長について検討する。
半直和構造によって特徴づけられるシュル「オーディンガー代数」のようなケースは複雑である。
この代数のクリロフ複雑性を自然な正則基底で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:00:03 GMT)
Introduction Of Quantum Entanglement Measure Based On The Expectation
Values Of Pauli Operators [0.0] 分離可能な状態では、一粒子の測定は第二粒子の測定に影響を与えない。
絡み合った状態では、粒子の測定結果が互いに影響するため、アリスとボブは所望の作用素を見つけることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:17:20 GMT)
Interval Load Forecasting for Individual Households in the Presence of
Electric Vehicle Charging [0.0] 従来の内燃機関に代わる電気自動車(EV)への移行は、電気に対する社会的需要を増大させている。
本稿では,EV充電の有無を考慮した家庭用負荷予測のためのLong Short-Term Memory Bayesian Neural Networks (LSTM-BNN)を提案する。
その結果,提案するLSTM-BNNは,予測間隔の利点を生かして,点予測と類似した精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:25:33 GMT)
Interferometric phase estimation and quantum resources dynamics in Bell
coherent-states superpositions generated via a unitary beam splitter [0.0] 本稿では,ビームスプリッタの作用によりベルコヒーレント状態重畳を生成する手法を提案する。
異なる量化器は出力状態の量子度を測定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:46:39 GMT)
Instruct-Video2Avatar: Video-to-Avatar Generation with Instructions [0.0] 短い単眼のRGBビデオとテキストの命令が与えられた場合、画像条件の拡散モデルを用いて1つのヘッドイメージを編集する。
提案手法は, 変形可能なニューラルラディアンスフィールドヘッド合成法を用いて, 光リアルアニマタブルな3次元ニューラルヘッドアバターを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:10:28 GMT)
Insights into the drivers and spatio-temporal trends of extreme
Mediterranean wildfires with statistical deep-learning [0.0] 近年の山火事は気候変動の影響が大きいことが示唆されている。
我々は2001年から2020年にかけて、ヨーロッパの大半と地中海盆地を囲む地域での山火事により、毎月の燃え尽きている地域を分析した。
筆者らは, 気圧低下, 気温, 干ばつが山火事活動に与える影響を解消できる, ハイブリッド統計深層学習フレームワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:26:19 GMT)
Improving Accelerated Federated Learning with Compression and Importance
Sampling [0.0] 本稿では, 地域学習, 圧縮, 部分参加など, 必要なすべての要素を取り入れたフェデレートラーニングの完全な方法を提案する。
部分的参加のための一般的なサンプリングフレームワークを分析し、より優れたパフォーマンスをもたらす重要なサンプリングスキームを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:50:36 GMT)
Identifying the style by a qualified reader on a short fragment of
generated poetry [0.0] 私は3つの文字ベースのLSTMモデルをスタイル再現評価に使用しました。
これら3つのモデルは、有名なロシア語を話す詩人たちによって、テキストのコーパスで訓練された。
スタイルの定義の正確さは、評価者が詩人を暗記できる場合、増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 10:55:15 GMT)
Hydrogen and hydrogen-like-ion bound states and hyperfine splittings:
finite nuclear size effects} [0.0] 核内の電荷分布と磁気モーメント分布の3つのモデルを考える。
基底状態エネルギーに対するFNS補正は、電子核還元質量補正よりも小さいことが示されている。
基底状態超微細分裂に対するFNS補正は、光核に対する相対論的QED放射補正に匹敵する大きさであるが、重核に対しては大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 17:44:27 GMT)
Hubbard parameters for programmable tweezer arrays [0.0] 本研究では,任意の2次元格子ジオメトリのハバードモデルパラメータを計算する手法を開発した。
等しく深くて分離されたツイーザーは、実際には空間的に一様でないハバードパラメータを与える。
これらの手法はトンネル結合型ツイーザアレイを使用する上で重要なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:35:42 GMT)
How to really measure operator gradients in ADAPT-VQE [0.0] 通勤可観測物の同時測定に基づくプール勾配測定のための効率的な手法を提案する。
我々のアプローチはショットノイズ効果に対して比較的堅牢であり、プール勾配の測定は単純VQEイテレーションの1倍のO(N)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:22:04 GMT)
High-Round QAOA for MAX $k$-SAT on Trapped Ion NISQ Devices [0.0] 量子交換演算子 Ansatz (QAOA) は、離散最適化問題の最適解(s)をサンプリングすることを目的としたハイブリッド古典量子アルゴリズムである。
MAX$k$-SAT問題のサンプリングに最適化されたQAOA回路構成を提案する。
QAOA回路のパラメータは、古典的な(ノイズのない)シミュレーションによって最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:49:02 GMT)
Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated
Learning [0.0] 我々は,MS攻撃のクライアント側検出の問題点について検討した。
我々は,すべてのデシラタを満足する新たな攻撃フレームワークであるSEERを提案する。
私たちの研究は、MS攻撃のより原則化された治療に向けた、有望な第一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:29:54 GMT)
Go-No go criteria for performing quantum chemistry calculations on
quantum computers [0.0] この2種類の問題に対する2つの主要な量子アプローチの可能性を評価するための2つの基準を提案する。
最初の基準は変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムに適用され、量子ハードウェアで許容できる雑音のレベルに上限を設定する。
第2の基準は量子位相推定(QPE)アルゴリズムに適用され、(ノイズのない)フォールトトレラント量子コンピュータが利用可能になったときにVQEの代替としてしばしば提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:41:22 GMT)
Gibbs Sampling the Posterior of Neural Networks [0.0] ニューラルネットワークから派生した後部からのサンプリングについて検討する。
ネットワーク内での事前および後活動毎にノイズを付加する新しい確率モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 09:26:38 GMT)
Exploring the Role of the Bottleneck in Slot-Based Models Through
Covariance Regularization [0.0] 本プロジェクトでは,実世界のデータセットで特徴再構成の対象と競合する画像再構成対象のスロットベースモデルを試作する。
本稿では、スロットベースモデルのボトルネックを縮小するロスベースアプローチを提案し、大容量エンコーダネットワークを、縮退したストライプ形状のマスクを発生させることなく、スロットアテンションで使用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 04:00:39 GMT)
Exact one-particle density matrix for SU($N$) fermionic matter-waves in
the strong repulsive limit [0.0] リング状電位に閉じ込められた$N$成分フェルミオンの気体を有効磁場下で検討する。
大きな反発強度を得るために、二点相関行列と一粒子密度行列を計算するBethe ansatzスキームを考案する。
冷間原子の文脈では、リングトラップから冷間原子を放出することによって生じる干渉パターンを決定するための相関行列の正確な計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:37:51 GMT)
Evaluation of Interpretability Methods and Perturbation Artifacts in
Deep Neural Networks [0.0] ポストホック解釈可能性法は,クラス確率に対する入力特徴の重要性を定量化することを目的としている。
解釈可能性評価手法の一般的なアプローチは、与えられた予測に重要な入力特徴を摂動させ、精度の低下を観測することである。
摂動入力特徴量からモデル精度曲線を利用して,そのようなアーチファクトが忠実度推定に与える影響を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:10:22 GMT)
Estimation of River Water Surface Elevation Using UAV Photogrammetry and
Machine Learning [0.0] 無人航空機(UAV)は、地形の直視とデジタル表面モデル(DSM)を作成することができる。
この方法でマッピングされた水域のDSMは、水面歪みを明らかにし、水面標高(WSE)の正確な測定に光グラムデータを使用するのを防ぐ。
本稿では, コンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク(CNN)を, フォトグラムのDSMと正光のWSE推定器として用いる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:20:46 GMT)
Error convergence and engineering-guided hyperparameter search of PINNs:
towards optimized I-FENN performance [0.0] PINNコンポーネントの2つの重要な側面に着目し,I-FENNの厳格さと性能を向上させる。
本稿では,新しい総合的パフォーマンス指標のセットに基づく体系的な数値的アプローチを提案する。
提案された分析は、科学と工学の他の応用にも直接拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 07:40:27 GMT)
Entanglement Maximization in Low-Energy Neutron-Proton Scattering [0.0] エンタングルメントは非常に低いエネルギー散乱で最大化される。
より高いエネルギーでは、絡み合いの角依存性は強い。
テンソル力は、約50MeV以上の実験室運動エネルギーで絡み合いを発生させる重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:50:11 GMT)
Enhancing naive classifier for positive unlabeled data based on logistic
regression approach [0.0] 我々は、Selected Completely At Random (SCAR) 仮定の下での正の未ラベルデータの解析において、問題をデータに対する不特定モデルの適合とみなすことは有益であると主張している。
このモデルに従わない観測可能なPUデータにロジスティック回帰を適合させて、応答の後続確率がロジスティック回帰によってモデル化された場合、推定されたパラメータのベクトルがパラメータの真のベクトルとほぼ同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:51:04 GMT)
Empowering Business Transformation: The Positive Impact and Ethical
Considerations of Generative AI in Software Product Management -- A
Systematic Literature Review [0.0] この体系的な文献評価は、この領域における生成AIの潜在的な応用、利益、制約を明らかにする。
この研究は、テクノロジーがアイデア生成、市場調査、顧客インサイト、製品要求エンジニアリング、製品開発を支援することを示している。
最終的に、生成AIの実践的応用は、ソフトウェア製品管理活動を大幅に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:49:50 GMT)
Emergent spin-orbit coupling through photon transport in chiral
geometries [0.0] キラリティ(英: Chirality)は、ミラー対称性の欠如を表す幾何学的性質である。
キラル系は自然界においてユビキタスであり、複雑な生体分子からトポロジカル物質まで様々な系で観測される非相互相互作用と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 20:30:46 GMT)
Easy-to-Read in Germany: A Survey on its Current State and Available
Resources [0.0] ドイツ語は、E2RのバージョンであるLeichte Sprache (LS)と、PLのバージョンであるEinfache Sprache (ES)を数えている。
本稿では,既存の自然言語処理(NLP)ツールとLSのリソースについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:00:25 GMT)
Does a sparse ReLU network training problem always admit an optimum? [0.0] 最適解の存在は、特にスパースReLUニューラルネットワークの文脈において、必ずしも保証されないことを示す。
特に,特定の疎度パターンを持つディープネットワークにおける最適化問題は,必ずしも最適パラメータを持つとは限らないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:01:50 GMT)
Disaster Anomaly Detector via Deeper FCDDs for Explainable Initial
Responses [0.0] より深い完全畳み込みデータ記述(FCDD)を利用した異常検出アプリケーションを提案する。
崩壊した建物、交通事故、火災、洪水エリアの4つの災害カテゴリを持つデータセットAIDERに、多数のトレーニングとテスト結果を示す。
また、異常なクラス不均衡と、通常のクラスと競合するデータスケールに関するアブレーション研究も実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 00:44:39 GMT)
Dicke State Generation and Extreme Spin Squeezing via Rapid Adiabatic
Passage [0.0] 本研究では,ラムゼイ干渉計を用いた測定において,パラメータゲインを最大化するDicke状態の重ね合わせを生成する方法を示す。
提案手法は、駆動場と原子数の変化に対して極めて堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:02:11 GMT)
Deep surrogate accelerated delayed-acceptance HMC for Bayesian inference
of spatio-temporal heat fluxes in rotating disc systems [0.0] 本稿では,PDEに基づく逆問題に対して,精度を保証して解法を高速化する手法を提案する。
これは、Biot数データとして知られる熱時間パラメータを推定する不適切な問題によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:59:18 GMT)
Decoding Nature with Nature's Tools: Heterotic Line Bundle Models of
Particle Physics with Genetic Algorithms and Quantum Annealing [0.0] 遺伝的アルゴリズム(GA)は、離散最適化技術の強力なクラスである。
このレターでは、アーベルバンドルを持つ滑らかなカラビ・ヤウ多様体上にコンパクト化された$E_8times E_8$ヘテロティック弦理論の幾何学的コンパクト化に焦点を当てる。
解析式をバンドル値コホモロジーに利用して、スペクトル要求の全範囲を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:00:24 GMT)
Decay and revival dynamics of a quantum state embedded in regularly
spaced band of states [0.0] 1つまたは複数の(準)コンチナに埋め込まれた単一の量子状態のダイナミクスは、量子力学において最も研究されている現象の1つである。
本研究では,その離散類似性について検討し,シュル・オーディンガー方程式の数値解と解析解に基づいて,短時間・長時間のダイナミクスを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:30:47 GMT)
Covariance Adaptive Best Arm Identification [0.0] ゴールは、腕のプル数を最小化しながら、最低でも1-$delta$の確率で腕を最も平均的な報酬で識別することである。
武器を頼りにでき、報酬を同時にサンプリングできる、より柔軟なシナリオを提案する。
この枠組みは、患者と薬物の類似性から根底にある相関関係が示唆される臨床試験など、様々な応用に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:57:09 GMT)
Computational Complexity of Detecting Proximity to Losslessly
Compressible Neural Network Parameters [0.0] 単層双曲型タンジェントネットワークの設定において、最適ロスレス圧縮のための効率的な公式アルゴリズムを提案する。
近似ランクの有界化はNP完全問題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 12:29:34 GMT)
ChipGPT: How far are we from natural language hardware design [0.0] この研究は、自然言語仕様からハードウェアロジック設計を生成するLLMを探索する自動設計環境の実証を試みる。
LLMをベースとしたスケーラブルな4段階ゼロコード論理設計フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:24:11 GMT)
ChatGPT as a mapping assistant: A novel method to enrich maps with
generative AI and content derived from street-level photographs [0.0] ボランティア地理情報(VGI)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた実験結果について述べる。
GPT-3.5-turbo は OpenStreetMap (OSM) において各道路に最適なタグ付けを提案するよう指示された。
結果は、基礎となるAIモデルを変更することなく、マッピング提案の精度を効果的に向上する2つの方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:26:21 GMT)
Charging by quantum measurement [0.0] 本稿では,使い捨て充電器として機能する補助量子ビットの測定により,量子帯電方式を提案する。
同一の量子ビットのストリームは、$N+1$レベルの量子電池に順次結合され、射影演算によって測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:29:51 GMT)
Certification of the maximally entangled state using non-projective
measurements [0.0] 本研究では,一方のデバイス非依存のPOV(1)シナリオを考察し,非射影計測を用いた2ビットの最大絡み合い状態の自己検査手法を提案する。
ホワイトノイズに対する我々の計画の堅牢性も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:12:55 GMT)
Canonical foliations of neural networks: application to robustness [0.0] ディープラーニングモデルは敵の攻撃に弱いことが知られている。
本稿では,リーマン幾何学と葉形成理論を用いたニューラルネットワークのロバスト性に関する新しいビジョンを提案する。
提案手法は,データ空間の曲率を考慮に入れた新たな逆攻撃を生成することで説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:15:00 GMT)
Calculations of the binding-energy differences for highly-charged Ho and
Dy ions [0.0] イオン化度が$q=38$、$39$、$40$の163mathrmHoq+と$163mathrmDyq+の結合エネルギー差が計算される。
計算は大規模相対論的構成-相互作用と相対論的結合-クラスタ法を用いて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 18:35:00 GMT)
Building Resilient SMEs: Harnessing Large Language Models for Cyber
Security in Australia [0.0] オーストラリアの中小企業では、サイバー脅威に対する脆弱性が増加している。
人工知能(AI)、機械学習(ML)、大規模言語モデル(LLM)は、オーストラリアの中小企業のサイバーセキュリティポリシーを強化する可能性がある。
本研究は、オーストラリアの中小企業におけるサイバーセキュリティ政策の強化におけるLLMの役割について、包括的理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 06:01:00 GMT)
Brain tumor segmentation using synthetic MR images -- A comparison of
GANs and diffusion models [0.0] 脳腫瘍セグメンテーションにおける4つのGANと拡散モデルについて検討した。
以上の結果から,合成画像に基づいてトレーニングしたセグメンテーションネットワークは,実画像を用いたトレーニングにおいて,Diceスコアの80%～90%に達することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 15:56:30 GMT)
Brain Tumor Recurrence vs. Radiation Necrosis Classification and Patient
Survivability Prediction [0.0] GBMは成人で最もアグレッシブな脳腫瘍であり、手術や放射線治療による攻撃的治療でも生存率が低い。
放射線治療後のGBM患者のMRIの変化は、放射線誘発壊死(RN)または再発脳腫瘍(rBT)の指標である
本研究では, rBT と RN の分類におけるサブセット標本サイズのバランスをとるために, 統計的に厳密な繰り返しランダムサブサンプリングを用いた計算モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 21:39:11 GMT)
Big Tech's Tightening Grip on Internet Speech [0.0] オンライン音声のコントロールは、一部の人の手に委ねられている。
プラットフォームには独自の関心がある。
オンライン音声の中央集権化によって、オンラインのアウトキャストは、表現のための道がほとんど残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:47:12 GMT)
Bayesian Learning of Optimal Policies in Markov Decision Processes with
Countably Infinite State-Space [0.0] 離散時間可算状態空間マルコフ決定過程の族を最適に制御する問題について検討する。
動的サイズのエピソードを用いたトンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 近似最適制御アルゴリズムの開発に応用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 03:57:16 GMT)
AutoScrum: Automating Project Planning Using Large Language Models [0.0] 大規模言語モデルは、高度な推論に言語モデルを使用することを可能にした。
本稿では、この能力を利用して、現在の状況と望ましい状態を知ることのみに基づいて、複雑なプロジェクト計画を設計する。
スクラムベースのアプローチとショートカットプランアプローチの2つのアプローチが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 19:16:37 GMT)
AutoExp: A multidisciplinary, multi-sensor framework to evaluate human
activities in self-driving cars [0.0] 本稿では,自動運転車の利用者の行動を研究するための実験枠組みを提案する。
このフレームワークは実験シナリオとデータ取得モジュールで構成されている。
まず、最も近い現実の環境で車の使用状況に関する実世界のデータを取得し、次に、キャビン内の人間の活動を含むデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:13:19 GMT)
Analog Photonics Computing for Information Processing, Inference and
Optimisation [0.0] フォトニクスコンピューティングの現状を概観する。
光子、物質と結合した光子、および効率的な計算目的のために光学関連技術を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:00:52 GMT)
An adaptive safety layer with hard constraints for safe reinforcement
learning in multi-energy management systems [0.0] 厳しい制約を保証した安全強化学習は、多エネルギー管理システムにとって有望な最適制御方向である。
I) Optlayer と SafeFallback メソッドを組み合わせた OptLayerPolicy を併用して,サンプル効率を高く保ちながら初期利用率を高める。
シミュレーションマルチエネルギーシステムを用いたケーススタディでは,初期効用は86.1% (OptLayerPolicy) に対して92.4% (OptLayerPolicy) に増加し,訓練後の政策は103.4% (OptLayer) に対して104.9% (GreyOptLayerPolicy) に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:56:09 GMT)
An Interpretive Framework for Narrower Immunity Under Section 230 of the
Communications Decency Act [0.0] 通信条例法第230条を解釈する裁判所のほとんど全てが、その曖昧な言葉による免責条項を広く解釈している。
この分析は、インターネット以前の過激な責任破壊の教義の2つの系統に照らして、第230節のテキストと歴史を考察する。
結論として、第230条の免責条項は、広くはあったが、完全に伝統的な共同法の概念である過激な責任を廃止することを目的としていなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:10:07 GMT)
Ambiguous Dynamic Treatment Regimes: A Reinforcement Learning Approach [0.0] 動的処理レジーム(DTR)は、このプロセスの形式化のために広く研究されている。
最適な治療体制を効率的に学習するための強化学習法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:32:55 GMT)
All-Optical Ultrafast Valley Switching in Two-Dimensional Materials [0.0] 我々は、谷選択励起を開始するためのコヒーレント制御プロトコルを導入し、数十フェムト秒以内で、ある谷から別の谷への励起を切り替える。
このプロトコルは、レーザーパルスの劣化時間、波長、時間遅延などの重要なパラメータに敏感であるため、堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:14:21 GMT)
Adversarial Ink: Componentwise Backward Error Attacks on Deep Learning [0.0] ディープニューラルネットワークは、多くの分類タスクにおいて最先端のパフォーマンスを実現することができる。
ディープニューラルネットワークは敵の攻撃に弱いことが知られている。
我々は、コンポーネント的に相対的な摂動を利用する新たな攻撃アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:28:39 GMT)
Action-Evolution Petri Nets: a Framework for Modeling and Solving
Dynamic Task Assignment Problems [0.0] Action-Evolution Petri Nets (A-E PN) は動的タスク割り当て問題のモデル化と解決のためのフレームワークである。
A-E PNモデルは実行可能であり、最適化された割り当てポリシーを学習するために使用できる。
A-E PNが最適配置ポリシーの学習に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 14:14:48 GMT)
AI Techniques for Cone Beam Computed Tomography in Dentistry: Trends and
Practices [0.0] コーンビームCT (CBCT) は, 各種口腔疾患の診断と治療計画において, 歯科治療において一般的な画像モダリティである。
本稿では,最近の歯科用CBCT画像診断におけるAIの動向と実践について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 16:45:39 GMT)
A survey of Generative AI Applications [0.0] 350以上の生成AIアプリケーションに関する総合的な調査を示す。
調査はセクションに分けられ、広範囲の単調な生成AIアプリケーションをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 11:14:18 GMT)
A diffusion-map-based algorithm for gradient computation on manifolds
and applications [0.0] ユークリッド空間におけるリーマン部分多様体の内部点上で定義される与えられた函数の勾配を回復する。
このアプローチは拡散写像理論において提案されたラプラス・ベルトラミ作用素の推定に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:09:57 GMT)
A Privacy-Preserving Federated Learning Approach for Kernel methods [0.0] 水平分散データ上でのKErnel手法のフェデレート学習手法であるFLAKEを提案する。
FLAKEでは、データソースがデータを隠蔽して、集中型インスタンスがプライバシを損なうことなくGram行列を計算できるようにする。
FLAKEは、敵が半正直な脅威モデルの下で入力データや入力特徴数を学ぶのを防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 08:11:44 GMT)
A Computational Analysis of Oral Argument in the Supreme Court [0.0] 機関としての口頭弁論の基本的機能と運用はいまだに理解されていない。
本稿では、機械学習技術を用いて、司法決定の予測モデルを構築する。
それは、長年経験的研究に抵抗してきた口頭弁論の側面に、重要な新しい窓を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 13:52:56 GMT)