Contrastive Lift: 3D Object Instance Segmentation by Slow-Fast
Contrastive Fusion [139.5] 本稿では,2次元セグメントを3次元に上げ,ニューラルネットワーク表現を用いて融合させる新しい手法を提案する。
このアプローチの中核は、高速なクラスタリング目的関数であり、多数のオブジェクトを持つシーンにスケーラブルで適しています。
我々のアプローチは、ScanNet、Hypersim、Replicaのデータセットからの挑戦的なシーンにおいて、最先端の状況よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:57:45 GMT)
Cross-Modal Causal Relational Reasoning for Event-Level Visual Question
Answering [134.9] 既存の視覚的質問応答法は、しばしばクロスモーダルなスプリアス相関と過度に単純化されたイベントレベルの推論プロセスに悩まされる。
本稿では,イベントレベルの視覚的質問応答の課題に対処するために,モーダルな因果関係推論のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:47:27 GMT)
Multimodal Fusion Interactions: A Study of Human and Automatic
Quantification [128.6] マルチモーダル相互作用の2つの分類をアノテートするために、人間のアノテータをどのように活用できるかを示す。
本稿では,部分的および対実的ラベルのアノテーションを情報分解に自動的に変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:44:50 GMT)
Position-guided Text Prompt for Vision-Language Pre-training [121.2] 本研究では,ビジョンランゲージ・プレトレーニングで訓練したクロスモーダルモデルの視覚的グラウンド化能力を高めるために,位置誘導型テキストプロンプト(PTP)パラダイムを提案する。
PTPは、与えられたブロック内のオブジェクトを予測したり、与えられたオブジェクトのブロックを後退させたりすることで、PTPが与えられた視覚的グラウンドタスクを補充するブランク問題に再構成する。
PTPはオブジェクト検出をベースとした手法で同等の結果を得るが、PTPがオブジェクト検出を破棄し、後続では不可能になるため、推論速度ははるかに速い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:28:18 GMT)
DynGFN: Towards Bayesian Inference of Gene Regulatory Networks with
GFlowNets [114.3] 遺伝子調節ネットワーク(GRN)は、遺伝子発現と細胞機能を制御する遺伝子とその産物間の相互作用を記述する。
既存の方法は、チャレンジ(1)、ダイナミックスから循環構造を識別すること、あるいはチャレンジ(2)、DAGよりも複雑なベイズ後部を学習することに焦点を当てるが、両方ではない。
本稿では、RNAベロシティ技術を用いて遺伝子発現の「速度」を推定できるという事実を活用し、両方の課題に対処するアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:08:54 GMT)
TextDiffuser: Diffusion Models as Text Painters [113.4] 我々は、背景に忠実な視覚的に魅力的なテキストで画像を生成することに焦点を当てたTextDiffuserを紹介した。
我々は,OCRアノテーションを用いた最初の大規模テキスト画像データセットであるMARIO-10Mに,1000万の画像テキストペアをコントリビュートする。
テキストプロンプトのみまたはテキストテンプレート画像と併用して高品質なテキスト画像を作成し,テキストによる不完全な画像の再構成を行う,テキストディフューザは柔軟かつ制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:55:26 GMT)
Retrosynthesis Prediction with Local Template Retrieval [112.2] 特定の標的分子の反応を予測する再合成は、薬物発見に必須の課題である。
本稿では,局所的な反応テンプレート検索手法であるRetroKNNを紹介する。
我々は、広く使われている2つのベンチマーク、USPTO-50KとUSPTO-MITで包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:38:03 GMT)
Z-Code++: A Pre-trained Language Model Optimized for Abstractive
Summarization [108.1] Z-Code++は、抽象的なテキスト要約に最適化された、新しいトレーニング済み言語モデルである。
このモデルは、まず、言語理解のためのテキストコーパスを用いて事前訓練され、続いて、接地テキスト生成のための要約コーパス上で継続的に事前訓練される。
パラメータ効率はXSumでは600倍のPaLM-540B,SAMSumでは200倍のGPT3-175Bである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:13:29 GMT)
A hybrid Quantum proposal to deal with 3-SAT problem [105.5] 本稿では,3SAT問題を解くためのハイブリッド量子コンピューティング戦略について述べる。
この近似の性能は、量子コンピューティングの観点から3-SATを扱う際に、一連の代表的なシナリオで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:19:22 GMT)
AutoMoE: Heterogeneous Mixture-of-Experts with Adaptive Computation for
Efficient Neural Machine Translation [104.1] ニューラルネットワーク翻訳(NMT)タスクにおいて、Mixture-of-Expert(MoE)モデルが最先端のパフォーマンスを得た。
既存のMoEモデルは、ネットワーク全体に同じサイズの専門家が一様に配置される均質な設計を主に考慮している。
計算制約下での不均一なMoEを設計するためのフレームワークであるAutoMoEを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:41:40 GMT)
DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language
Descriptions [100.5] 我々は、短い自然言語記述を与えられたデータセットを推奨するタスクを運用する。
この作業を容易にするために、我々は、より大規模な自動構築トレーニングセットと、より少ない専門家によるアノテート評価セットからなるDataFinderデータセットを構築した。
このシステムは、DataFinderデータセットに基づいてトレーニングされ、既存のサードパーティのデータセット検索エンジンよりも関連性の高い検索結果を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:08:27 GMT)
Echoes from Alexandria: A Large Resource for Multilingual Book
Summarization [99.9] アレクサンドリアからのEcho」は多言語書籍要約のための大きな資源である。
Echoesには、3つの新しいデータセットがある: i) Echo-Wiki, for multilingual book summarization, ii) Echo-XSum, for extremely-compressive multilingual book summarization, 3)) Echo-FairySum, for extractive book summarization。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:01:39 GMT)
Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and
Applications [97.8] 複数のモーダルから共同で学習する多くの機械学習システムでは、マルチモーダル相互作用の性質を理解することが中心的な研究課題である。
我々は,この相互作用定量化の課題について,ラベル付き単調データのみを用いた半教師付き環境で検討する。
相互作用の正確な情報理論的定義を用いて、我々の重要な貢献は、マルチモーダル相互作用の量を定量化するための下界と上界の導出である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:44:53 GMT)
Revisiting Out-of-distribution Robustness in NLP: Benchmark, Analysis,
and LLMs Evaluations [97.5] 本稿では,NLP分野におけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のロバスト性に関する研究を再検討する。
本稿では, 明確な分化と分散の困難さを保証するための, ベンチマーク構築プロトコルを提案する。
我々は,OODロバスト性の分析と評価のための事前学習言語モデルの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:47:03 GMT)
ViSNet: an equivariant geometry-enhanced graph neural network with
vector-scalar interactive message passing for molecules [94.8] 本稿では、幾何学的特徴をエレガントに抽出し、分子構造を効率的にモデル化する同変幾何拡張グラフニューラルネットワークViSNetを提案する。
提案するViSNetは,MD17,MD17,MD22を含む複数のMDベンチマークにおける最先端の手法よりも優れ,QM9およびMolecule3Dデータセット上での優れた化学的特性予測を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:04:18 GMT)
SF-FSDA: Source-Free Few-Shot Domain Adaptive Object Detection with
Efficient Labeled Data Factory [94.1] ドメイン適応オブジェクト検出は、ラベル付きソースドメインから学んだ知識を活用し、ラベルなしのターゲットドメインのパフォーマンスを改善することを目的としています。
本研究では,SF-FSDA という名称のソースフリーおよび少数ショット条件下で,より実用的で困難な領域適応型オブジェクト検出問題を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:34:55 GMT)
Vision-Centric BEV Perception: A Survey [93.0] 視覚中心のBird's Eye View(BEV)の認識は、産業と学界の両方から大きな関心を集めている。
ディープラーニングの急速な進歩は、視覚中心のBEV知覚問題に対処する多くの方法の提案につながった。
本稿では、最新の知識をコンパイルし、整理し、一般的なアルゴリズムの体系的なレビューと要約を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:32:39 GMT)
Free Fermion Distributions Are Hard to Learn [91.4] 我々は、粒子数非保存の場合において、このタスクの硬さを確立する。
期待値から学習する一般的なタスクに対して,情報理論的難易度結果を与える。
特に,確率密度関数の学習を想定した計算硬度結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:51:58 GMT)
CorrMatch: Label Propagation via Correlation Matching for
Semi-Supervised Semantic Segmentation [88.8] 本稿では,CorrMatch と呼ばれる,単純だが半教師付きセマンティックセマンティックセマンティック・セマンティック・セマンティック・アプローチを提案する。
我々のゴールは、ラベルのない画像からより高品質な領域を抽出し、一貫性の正則化によってラベルのないデータをより効率的に活用することである。
CorrMatchは、一般的な半教師付きセマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:02:29 GMT)
Transformers as Statisticians: Provable In-Context Learning with
In-Context Algorithm Selection [88.2] この研究はまず、変換器がICLを実行するための包括的な統計理論を提供する。
コンテクストにおいて、トランスフォーマーは、幅広い種類の標準機械学習アルゴリズムを実装可能であることを示す。
エンフィングル変換器は、異なるベースICLアルゴリズムを適応的に選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:59:31 GMT)
Towards Accurate Data-free Quantization for Diffusion Models [86.4] 本稿では,効率的な画像生成のための拡散モデル(ADP-DM)の高精度なデータフリーポストトレーニング量子化フレームワークを提案する。
提案手法は, 拡散モデルの学習後の量子化を, 同様の計算コストで, 非常に大きなマージンで高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:23:09 GMT)
Rewarded soups: towards Pareto-optimal alignment by interpolating
weights fine-tuned on diverse rewards [85.0] ファンデーションモデルは、最初は大量の教師なしデータセットで事前トレーニングされ、次にラベル付きデータで微調整される。
多様な報酬の不均一性を多政学的戦略に従って受け入れることを提案する。
我々は,テキスト・ツー・テキスト(要約,Q&A,補助アシスタント,レビュー),テキスト・イメージ(画像キャプション,テキスト・ツー・イメージ生成,視覚的グラウンド,VQA)タスク,制御(移動)タスクに対するアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:58:15 GMT)
How Far Can Camels Go? Exploring the State of Instruction Tuning on Open
Resources [85.0] この研究は、オープンな命令追従データセットにおける命令チューニング言語モデルの最近の進歩を探求する。
我々は、12の命令データセットに基づいて訓練された6.7Bから65Bのパラメータを含む、命令調整されたモデルの大規模なセットを提供する。
それらの事実的知識、推論、多言語性、コーディング、そしてその後に続くオープン・エンド・インストラクションに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:59:23 GMT)
CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding [83.0] CLIP-VG は,CLIP を擬似言語ラベルに適応させる手法である。
CLIPに基づくアーキテクチャに基づいて、単一ソースおよび複数ソースのカリキュラム適応アルゴリズムを提案する。
提案手法は,RefCOCO/+/gデータセットにおいて,最先端の教師なし手法よりも有意差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:55:19 GMT)
On the Joint Interaction of Models, Data, and Features [82.6] 本稿では,データとモデル間の相互作用を実験的に解析する新しいツールであるインタラクションテンソルを紹介する。
これらの観測に基づいて,特徴学習のための概念的枠組みを提案する。
この枠組みの下では、一つの仮説に対する期待された精度と一対の仮説に対する合意はどちらも閉形式で導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:35:26 GMT)
Revisiting Weighted Strategy for Non-stationary Parametric Bandits [82.2] 本稿では,非定常パラメトリックバンディットの重み付け戦略を再考する。
より単純な重みに基づくアルゴリズムを生成する改良された分析フレームワークを提案する。
我々の新しいフレームワークは、他のパラメトリックバンディットの後悔の限界を改善するのに使える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:44:28 GMT)
Learning to Influence Human Behavior with Offline Reinforcement Learning [81.2] 人間の準最適性を捉える必要があるような環境での影響に焦点を当てる。
人間によるオンライン実験は安全ではない可能性があり、環境の高忠実度シミュレータを作成することは現実的ではないことが多い。
オフライン強化学習は、観察された人間・人間の行動の要素を拡張し、組み合わせることで、人間に効果的に影響を及ぼすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:10:12 GMT)
A Causal Framework to Quantify the Robustness of Mathematical Reasoning
with Language Models [81.2] 入力空間における直接的介入に対する頑健さと感度の観点から言語モデルの振舞いについて検討する。
しかし, GPT-3 Davinciモデル(175B)は, 他のGPTモデルと比較して, 頑健さと感度の両面で劇的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:03:16 GMT)
Privately generating tabular data using language models [80.7] テーブルからプライベートに合成データを生成することは、プライバシ優先の世界の重要なブロックである。
本稿では,テーブル内の各行を文として扱い,差分プライバシーを持つ言語モデルを訓練する簡単な手法を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:53:14 GMT)
3D Human Keypoints Estimation From Point Clouds in the Wild Without
Human Labels [78.7] GC-KPLは、人間のラベルなしでポイントクラウドから3Dの人間の関節位置を学習するためのアプローチである。
人間の注釈付きキーポイントを使わずに大規模なトレーニングセットでトレーニングを行うことで、完全に教師されたアプローチと比較して合理的なパフォーマンス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） (Wed, 7 Jun 2023 19:46:30 GMT)
Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language
Model [77.8] 大規模言語モデル(LLM)の真正性を高めるために,ITI(Inference-Time Intervention)を導入する。
ITIは、推論中にモデルのアクティベーションをシフトし、限られた数の注意ヘッドにまたがる一連の方向に従う。
以上の結果から, LLMは表面の虚偽を生じるとしても, 真実の可能性を内部的に表現できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:27:45 GMT)
Flare7K++: Mixing Synthetic and Real Datasets for Nighttime Flare
Removal and Beyond [77.7] 962個の実撮影フレア画像(Flare-R)と7000個の合成フレア画像(Flare7K)からなる夜間フレア除去データセットを初めて導入する。
Flare7Kと比較して、Frare7K++は、合成フレアのみを使用することで、光源周辺の複雑な劣化を取り除くのに特に効果的である。
この問題に対処するために、Frare7K++で光源のアノテーションを付加し、レンズフレアを除去しながら光源を保存するための新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:27:44 GMT)
Patch-level Routing in Mixture-of-Experts is Provably Sample-efficient
for Convolutional Neural Networks [74.7] ディープラーニングでは、Mixix-of-experts(MoE)が、サンプル単位またはトーケン単位で専門家(サブネットワーク)を活性化する。
我々は,pMoEが適切な一般化を実現するために,必要なトレーニングサンプル数を確実に削減できることを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:16:10 GMT)
Designing a Better Asymmetric VQGAN for StableDiffusion [73.2] 革命的なテキスト・ツー・イメージ生成器であるStableDiffusionは、VQGANを介して潜時空間の拡散モデルを学ぶ。
2つの単純な設計を持つ新しい非対称VQGANを提案する。
StableDiffusionベースの塗り絵やローカル編集手法で広く用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:56:02 GMT)
Enabling tabular deep learning when $d \gg n$ with an auxiliary
knowledge graph [72.7] 我々は,$d gg n$データセット上で高い性能を達成するためにPLATOを提案する。
PLATOは、補助KGの類似ノードに対応する2つの入力特徴がKGの第1層に類似した重みベクトルを持つべきであるという帰納バイアスに基づいている。
6$d gg n$データセットで、PLATOは13の最先端ベースラインを最大10.19%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:27:17 GMT)
ARTIC3D: Learning Robust Articulated 3D Shapes from Noisy Web Image
Collections [71.5] 単眼画像から動物体のような3D関節形状を推定することは、本質的に困難である。
本稿では,スパース画像コレクションから各物体の形状を再構築する自己教師型フレームワークARTIC3Dを提案する。
我々は、剛性部分変換の下で、描画された形状とテクスチャを微調整することで、現実的なアニメーションを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:47:50 GMT)
Dual policy as self-model for planning [71.3] エージェントの自己モデルとして決定をシミュレートするために使用されるモデルについて述べる。
現在の強化学習アプローチと神経科学にインスパイアされた我々は、蒸留政策ネットワークを自己モデルとして利用することの利点と限界を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:58:45 GMT)
From frustration-free parent Hamiltonians to off-diagonal long-range
order: Moore-Read and related states in second quantization [70.1] ムーア・リート・ファフィアン状態の第二量子化公式を構築する。
このような第二量子化された性質に訴えることなく、フラストレーションのない親ハミルトニアンの存在を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:22:43 GMT)
MultiSum: A Dataset for Multimodal Summarization and Thumbnail
Generation of Videos [70.0] マルチモーダル・アウトプット(MSMO)を用いたマルチモーダル・サマリゼーションが有望な研究方向として浮上している。
我々は、MultiSumデータセットとデータ収集ツールを完全なオープンソースリソースとしてリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:43:11 GMT)
From the One, Judge of the Whole: Typed Entailment Graph Construction
with Predicate Generation [69.9] Entailment Graphs (EG) は、自然言語における文脈に依存しないentailment関係を示すために構築される。
本稿では,この問題に対処する多段階型述語グラフ生成器(TP-EGG)を提案する。
ベンチマークデータセットの実験では、TP-EGGは高品質でスケール制御可能なエンターメントグラフを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:46:19 GMT)
Efficient Video Action Detection with Token Dropout and Context
Refinement [67.9] 効率的なビデオアクション検出(ViT)のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
ビデオクリップでは、他のフレームからのアクターの動きに関連するトークンを保存しながら、その視点でトークンを維持する。
第二に、残ったトークンを利用してシーンコンテキストを洗練し、アクターのアイデンティティをよりよく認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:04:17 GMT)
Invariance in Policy Optimisation and Partial Identifiability in Reward
Learning [67.5] 一般の報奨学習データソースに与えられる報酬関数の部分的識別性を特徴付ける。
また、政策最適化など、下流業務におけるこの部分的識別可能性の影響も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:37:57 GMT)
An Overview of Challenges in Egocentric Text-Video Retrieval [66.2] 議論を開くために、イラストでサポートされているものをいくつか取り上げる。
私たちは、非常にインクリメンタルだが有望な増加をもたらす単純な方法によって、バイアスの1つ、フレーム長のバイアスに対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:20:01 GMT)
Accounting For Informative Sampling When Learning to Forecast Treatment
Outcomes Over Time [66.1] 適切な基準を満たさない場合,情報サンプリングは治療結果の正確な推定を禁止できることが示唆された。
逆強度重み付けを用いた情報サンプリングの存在下での処理結果を学習するための一般的な枠組みを提案する。
本稿では,ニューラルCDEを用いてこのフレームワークをインスタンス化する新しい手法であるTESAR-CDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:51:06 GMT)
MixPHM: Redundancy-Aware Parameter-Efficient Tuning for Low-Resource
Visual Question Answering [66.1] 微調整事前学習型視覚言語モデル(VLM)は、視覚質問応答(VQA)における最先端性能を達成するための一般的なパラダイムである。
現在のパラメータ効率のチューニング手法は、チューニング可能なパラメータの数を劇的に削減するが、完全な微調整を伴う大きなパフォーマンスギャップは依然として残っている。
低リソースVQAにおける完全微調整よりも優れた冗長性を考慮したパラメータ効率調整法であるMixPHMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:02:51 GMT)
Reducing Predictive Feature Suppression in Resource-Constrained
Contrastive Image-Caption Retrieval [65.3] 我々は、リソース制約のあるICR手法における予測的特徴抑圧を減らすアプローチを提案する:潜在目標デコーディング(LTD)
LTDは、汎用文エンコーダの潜時空間で入力キャプションを再構成し、画像及びキャプションエンコーダが予測的特徴を抑制するのを防止する。
実験の結果,入力空間における入力キャプションの再構成とは異なり,LTDはリコール@k,r精度,nDCGスコアを高くすることで,予測的特徴抑制を低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:46:10 GMT)
Invariant Causal Set Covering Machines [64.9] 決定木のようなルールベースのモデルは、解釈可能な性質のために実践者にアピールする。
しかし、そのようなモデルを生成する学習アルゴリズムは、しばしば刺激的な関連に弱いため、因果関係の洞察を抽出することが保証されていない。
Invariant Causal Set Covering Machines は、古典的集合被覆マシンアルゴリズムの拡張であり、二値ルールの結合/分離を可能とし、スプリアス関係を確実に回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:52:01 GMT)
Exploring Anisotropy and Outliers in Multilingual Language Models for
Cross-Lingual Semantic Sentence Similarity [64.2] これまでの研究によると、文脈言語モデルによって出力される表現は静的な型埋め込みよりも異方性が高い。
これは単言語モデルと多言語モデルの両方に当てはまるように思われるが、多言語コンテキストでの作業はあまり行われていない。
複数の事前訓練された多言語言語モデルにおける外乱次元とその異方性との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:55:49 GMT)
A Modern Look at the Relationship between Sharpness and Generalization [64.0] ミニマのシャープ性は、ディープネットワークの一般化と相関できる有望な量である。
シャープネスは、ニューラルネットワークの再パラメータ化の下では不変ではない。
シャープネスは一般化とよく相関しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:03:01 GMT)
Youku-mPLUG: A 10 Million Large-scale Chinese Video-Language Dataset for
Pre-training and Benchmarks [63.1] 中国最大の高品質ビデオ言語データセットであるYouku-mPLUGをリリースする。
Youku-mPLUGには、大規模な事前トレーニングのための45のさまざまなカテゴリにわたる4億の生のビデオからフィルタリングされた1000万の中国製ビデオテキストペアが含まれている。
我々は、クロスモーダル検索、ビデオキャプション、ビデオカテゴリ分類の3つの一般的なビデオ言語タスクをカバーする、人手による最大のベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:52:36 GMT)
AGIQA-3K: An Open Database for AI-Generated Image Quality Assessment [62.9] 我々はこれまでに最も包括的な主観的品質データベース AGIQA-3K を構築している。
このデータベース上でベンチマーク実験を行い、現在の画像品質評価(IQA)モデルと人間の知覚との整合性を評価する。
我々は、AGIQA-3Kの微粒な主観的スコアが、その後のAGI品質モデルにヒトの主観的知覚機構に適合するよう促すと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:28:21 GMT)
HIPA: Hierarchical Patch Transformer for Single Image Super Resolution [62.7] 本稿では,階層型パッチ分割を用いた高解像度画像を段階的に復元する新しいトランスフォーマーアーキテクチャHIPAを提案する。
入力画像を複数のステージで処理するカスケードモデルを構築し、小さなパッチサイズでトークンから始めて、徐々に全解像度にマージします。
このような階層的なパッチ機構は、複数の解像度で機能集約を可能にするだけでなく、異なる画像領域に対するパッチ認識機能も適応的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:39:31 GMT)
Vid2Act: Activate Offline Videos for Visual RL [62.4] モデルベースのRL手法であるVid2Actを提案する。
具体的には、ドメイン選択的な知識蒸留損失を用いて、時間変化のあるタスク類似点のセットを生成するよう、世界モデルを訓練する。
本稿では,Meta-World と DeepMind Control Suite において,アクションフリーな視覚的RL事前学習法に対する Vid2Act の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:39:52 GMT)
U-PASS: an Uncertainty-guided deep learning Pipeline for Automated Sleep
Staging [61.6] プロセスの各段階で不確実性推定を組み込んだ臨床応用に適した,U-PASSと呼ばれる機械学習パイプラインを提案する。
不確実性誘導型ディープラーニングパイプラインを睡眠ステージングの困難な問題に適用し、各ステージにおけるパフォーマンスを体系的に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:27:36 GMT)
Easily Accessible Text-to-Image Generation Amplifies Demographic
Stereotypes at Large Scale [61.6] 危険で複雑なステレオタイプを増幅する機械学習モデルの可能性を検討する。
さまざまな通常のプロンプトがステレオタイプを生成しており、それらは単に特性、記述子、職業、オブジェクトに言及するプロンプトを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:36:13 GMT)
UniBoost: Unsupervised Unimodal Pre-training for Boosting Zero-shot
Vision-Language Tasks [60.5] 大規模で教師なしのユニモーダルモデルを事前学習として使用することにより、画像テキストペアモデルのゼロショット性能を向上させることができる。
実験の結果,単調な事前学習は最先端のCLIPモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:26:22 GMT)
Mixed Autoencoder for Self-supervised Visual Representation Learning [59.0] Masked Autoencoder (MAE) は、画像パッチと再構成をランダムにマスキングすることで、様々な視覚タスクにおいて優れた性能を示す。
本稿では,MAEのミキシング強化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:27:03 GMT)
Literature Review: Computer Vision Applications in Transportation
Logistics and Warehousing [58.7] 輸送物流や倉庫におけるコンピュータビジョンの応用は、プロセスの自動化に大きな可能性を秘めている。
本稿では、この可能性を活用するために、この分野の研究に関する構造化された文献レビューを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:05:59 GMT)
Fast Optimal Locally Private Mean Estimation via Random Projections [58.6] ユークリッド球における高次元ベクトルの局所的プライベート平均推定の問題について検討する。
プライベート平均推定のための新しいアルゴリズムフレームワークであるProjUnitを提案する。
各ランダム化器はその入力をランダムな低次元部分空間に投影し、結果を正規化し、最適なアルゴリズムを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:07:35 GMT)
MACSum: Controllable Summarization with Mixed Attributes [56.7] MACSumは、混合属性を制御するための最初の人間アノテーションによる要約データセットである。
混合制御可能な要約の新しいタスクに対する2つの単純かつ効果的なパラメータ効率のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:02:51 GMT)
Integrating Geometric Control into Text-to-Image Diffusion Models for
High-Quality Detection Data Generation via Text Prompt [56.6] 様々な幾何学的条件をテキストプロンプトに柔軟に翻訳できるシンプルなフレームワークであるGeoDiffusionを提案する。
われわれのGeoDiffusionは、バウンディングボックスだけでなく、自動運転シーンのカメラビューのような余分な幾何学的条件もエンコードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:17:58 GMT)
Tractable Control for Autoregressive Language Generation [56.2] 本稿では,自動回帰テキスト生成モデルに語彙制約を課すために,トラクタブル確率モデル(TPM)を提案する。
本稿では,GeLaToが制約付きテキスト生成のための挑戦的ベンチマークにおいて,最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
我々の研究は、大きな言語モデルを制御するための新しい道を開き、さらに表現力のあるTPMの開発を動機付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:23:55 GMT)
Medical Visual Question Answering: A Survey [55.5] VQA(Medicical Visual Question Answering)は、医療用人工知能と一般的なVQA課題の組み合わせである。
医療用VQAシステムは,医療用画像と自然言語による臨床的に関連性のある質問を前提として,妥当かつ説得力のある回答を予測することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:37:15 GMT)
Phrase Retrieval for Open-Domain Conversational Question Answering with
Conversational Dependency Modeling via Contrastive Learning [54.6] Open-Domain Conversational Question Answering (ODConvQA)は、マルチターン会話を通じて質問に答えることを目的としている。
そこで本研究では,単語列に対する句検索方式を用いて,回答を直接予測する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:46:38 GMT)
Smooth Non-Stationary Bandits [54.4] 本研究では、腕の平均報酬が正規化時間(正規化時間)で$beta$-H'older関数となる非定常二本腕バンディット問題について検討する。
滑らかな状態と非滑らかな状態の分離を最初に示すのは、$tilde O(T3/5)$ regret for $beta=2$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:32:00 GMT)
MobileNMT: Enabling Translation in 15MB and 30ms [53.8] デバイス上で15MBと30msで翻訳できるMobileNMTを提案する。
モデルとエンジンの共設計により、既存のシステムと比較して47.0xのスピードを上げ、メモリの99.5%を節約し、BLEUの損失は11.6%に留まった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:25:51 GMT)
SpokenWOZ: A Large-Scale Speech-Text Dataset for Spoken Task-Oriented
Dialogue in Multiple Domains [51.9] SpokenWOZは音声TODのための大規模音声テキストデータセットである。
クロスターンスロットと推論スロット検出は、新しい課題として提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:04:30 GMT)
ModuleFormer: Learning Modular Large Language Models From Uncurated Data [51.6] 本稿では,大規模言語モデルの効率性と柔軟性を向上させるために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるModuleFormerを提案する。
以前のSMoEベースのモジュラー言語モデルとは異なり、ModuleFormerは未処理のデータからモジュラリティを誘導することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:59:57 GMT)
GPT4Image: Can Large Pre-trained Models Help Vision Models on Perception
Tasks? [51.2] 本稿では,大規模な事前学習モデルから抽出した知識を利用して,CNN や ViT などのモデルが拡張表現を学習するのを支援する新しい学習パラダイムを提案する。
我々は、詳細な記述を事前訓練されたエンコーダに入力し、画像の内容をエンコードするリッチなセマンティック情報でテキスト埋め込みを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:59:25 GMT)
Improving Diffusion-based Image Translation using Asymmetric Gradient
Guidance [51.2] 非対称勾配法の適用により拡散サンプリングの逆過程を導出する手法を提案する。
我々のモデルの適応性は、画像融合モデルと潜時拡散モデルの両方で実装できる。
実験により,本手法は画像翻訳タスクにおいて,様々な最先端モデル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） (Wed, 7 Jun 2023 12:56:56 GMT)
Language Models Get a Gender Makeover: Mitigating Gender Bias with
Few-Shot Data Interventions [50.7] 事前訓練された大きな言語モデルに存在する社会的バイアスが重要な問題である。
我々は,事前学習モデルにおける性別バイアスを低減するために,データ介入戦略を強力かつ簡単な手法として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:50:03 GMT)
ConceptBed: Evaluating Concept Learning Abilities of Text-to-Image
Diffusion Models [50.6] 視覚概念を理解し、画像からこれらの概念を再現し、構成する能力は、コンピュータビジョンの重要な目標である。
テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルの最近の進歩は、画像の大規模データベースとその記述から学習することで、高定義と現実的な画像品質の生成につながっている。
新たな視覚概念の学習と合成におけるT2Iモデルの能力の定量化を目的として,284のユニークな視覚概念,5Kのユニークな概念構成,33Kの複合テキストプロンプトからなる大規模データセットであるConceptBedを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:00:38 GMT)
Normalization Layers Are All That Sharpness-Aware Minimization Needs [50.5] シャープネス認識最小化(SAM)は,ミニマのシャープネスを低減するために提案された。
SAMの逆数ステップにおけるアフィン正規化パラメータのみの摂動は、全てのパラメータの摂動よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:05:46 GMT)
A New Dataset and Empirical Study for Sentence Simplification in Chinese [50.1] 本稿では,中国語で文の単純化を評価するための新しいデータセットであるCSSを紹介する。
我々は、人間のアノテーションから手作業による単純化を収集し、英語と中国語の文の簡易化の違いを示すデータ解析を行う。
最後に,CSS上で評価することで,大言語モデルが高品質な中国語文の簡易化システムとして機能するかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:47:34 GMT)
On the Reliability of Watermarks for Large Language Models [50.0] 大規模言語モデル(LLM)が日々の使用にデプロイされ、大量のテキストを生成する位置に配置されている。
ウォーターマーキングはそのような害を緩和するためのシンプルで効果的な戦略である。
野生の現実的な環境での透かしはどの程度信頼できるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:58:48 GMT)
Label Aware Speech Representation Learning For Language Identification [49.2] 本稿では,自己指導型表現学習と事前学習タスクのための言語ラベル情報を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、ラベル認識音声表現(LASR)学習と呼ばれ、三重項に基づく目的関数を使用して、言語ラベルと自己教師付き損失関数を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:14:16 GMT)
Transfer Learning from Pre-trained Language Models Improves End-to-End
Speech Summarization [48.4] エンドツーエンド音声要約(E2E SSum)は、入力音声を直接1つのモデルで読みやすい短文に要約する。
E2E SSumモデルでは, 音声対の収集コストが高いため, 訓練データ不足に悩まされ, 不自然な文を出力する傾向にある。
本稿では,E2E SSumデコーダに事前学習言語モデル(LM)をトランスファーラーニングにより組み込むことを初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:23:58 GMT)
PromptBench: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models
on Adversarial Prompts [46.9] PromptBenchは、大規模言語モデルのレジリエンスを敵のプロンプトに測定するために設計された堅牢性ベンチマークである。
本研究は,8つのタスクと13のデータセットに対して,合計567,084個のサンプルを用いて,4,032個の逆のプロンプトを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:37:00 GMT)
M$^3$IT: A Large-Scale Dataset towards Multi-Modal Multilingual
Instruction Tuning [45.1] M$3$ITデータセットは、2.4万のインスタンスと400の手作業によるタスク命令を含む、慎重にキュレートされた40のデータセットで構成されている。
M$3$ITは、タスクカバレッジ、命令番号、インスタンススケールに関する以前のデータセットを上回る。
我々は、M$3$ITデータセットでトレーニングされたVLMモデルであるYing-VLMを開発し、複雑な質問に答える可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:35:37 GMT)
Differentially Private Adaptive Optimization with Delayed
Preconditioners [44.2] 補助データのないトレーニングにおいて適応幾何学を推定する手法を探索する。
適応的手法が古いプレコンディショナーを許容できるという観察に感銘を受けて、我々は微分適応型プライベートトレーニングを提案する。
実験的にDP2を探索し、非適応ベースラインに対して最大4倍の収束速度を向上できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:22:57 GMT)
GLeaD: Improving GANs with A Generator-Leading Task [44.1] ジェネレータ(G)とディスクリミネータ(D)の2プレーヤゲームとしてGAN(Generative Adversarial Network)を定式化する
本稿では,G が D にタスクを割り当てる新たなパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:34:34 GMT)
Limits, approximation and size transferability for GNNs on sparse graphs
via graphops [44.0] 我々は,GNNを構成する集約演算など,グラフから導出される演算子の極限を取るという観点から考える。
我々の結果は、密でスパースなグラフ、およびグラフ極限の様々な概念に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:04:58 GMT)
Answering Compositional Queries with Set-Theoretic Embeddings [43.9] ボックス埋め込みは、学習可能なVennダイアグラムと考えることができる領域ベースの表現である。
双方の行動に関する知見を提供する実験と分析について述べる。
ベクトルとボックスの埋め込みは単一の属性クエリに等しく適しているが、コンポジションクエリボックスの埋め込みは大きな利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:04:36 GMT)
SQL-PaLM: Improved Large Language Model Adaptation for Text-to-SQL [42.1] 本稿では,LLMに基づくテキスト・ツー・スーツ・モデルを提案する。
実行ベースの自己整合性プロンプトアプローチに基づくSQL-PaLMはほとんどないが、まずは、微調整で従来の最先端技術を上回るパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:23:56 GMT)
Equivariant Light Field Convolution and Transformer [40.8] 2D画像からの幾何学的事前の深層学習には、各画像を2D$標準フレームで表現する必要があることが多い。
3次元の光線空間において、$SE(3)$-equivariant convolution and transformerを提案することによって、フレーム変換をコーディネートする複数のビューから事前学習方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:00:48 GMT)
Multi-Party Chat: Conversational Agents in Group Settings with Humans
and Models [39.8] 我々は,多人数会話において,言語モデルが1つ以上のキャラクタとして機能する能力を評価する。
新しいデータセットであるMultiLIGHTは、グループ設定の大幅な改善に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:53:55 GMT)
Co-evolving Graph Reasoning Network for Emotion-Cause Pair Extraction [39.8] 共進化推論に基づく新しいMTLフレームワークを提案する。
我々は,本モデルが新たな最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:11:12 GMT)
INSTRUCTEVAL: Towards Holistic Evaluation of Instruction-Tuned Large
Language Models [39.5] INSTRUCTEVALは、命令調整された大規模言語モデルのために特別に設計された、より包括的な評価スイートである。
我々は,事前学習の基礎,指導指導データ,訓練方法など,モデル性能に影響を与える諸要因を総合的に分析する。
その結果, モデル性能のスケーリングにおいて, 命令データの品質が最も重要な要因であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:12:29 GMT)
Proximity-Informed Calibration for Deep Neural Networks [39.4] 本稿では,近接性に基づく標本信頼度調整を理論的に保証するプラグアンドプレイアルゴリズムProCalを提案する。
ProCalは、近接バイアスに対処し、バランスの取れた、長い、分布シフトの設定の校正を改善するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:40:51 GMT)
Prompter: Zero-shot Adaptive Prefixes for Dialogue State Tracking Domain
Adaptation [39.2] PETLは、その堅牢性のためにこの問題に対処する可能性がある。
PETLはまだゼロショットのシナリオには適用されていない。
提案手法であるPrompterでは,各レイヤの自己保持機構のキーと値に調整された動的プレフィックスを生成するために,ターゲットドメインスロットの記述を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:39:57 GMT)
BeMap: Balanced Message Passing for Fair Graph Neural Network [39.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くの下流タスクにおいて強い経験的性能を示している。
異なる人口集団の1ホップ隣人がバランスが取れていない場合、メッセージのやりとりはバイアスを増幅する可能性がある。
本稿では,バランスを意識したサンプリング戦略を活用する,公平なメッセージパッシング手法であるBeMapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:16:36 GMT)
Generative Text-Guided 3D Vision-Language Pretraining for Unified
Medical Image Segmentation [37.9] 統一医用画像(GTGM)のための生成テキストガイド型3Dビジョンランゲージ前処理について紹介する。
GTGMは3次元医用画像から医用テキストを生成する。
付加的な3次元医用画像パッチ間の一貫した視覚的表現を育むために、負のフリーコントラスト学習目標戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:20:51 GMT)
HeterPS: Distributed Deep Learning With Reinforcement Learning Based
Scheduling in Heterogeneous Environments [37.6] ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングプロセスは、多くのスパースな特徴を持つ大規模な入力データを扱うのが一般的である。
Paddle-HeterPSは分散アーキテクチャとReinforcement Reinforcement (RL)ベースのスケジューリング手法で構成されている。
パドル・ヘターPSはスループット(14.5倍高い)と金銭的コスト(312.3%小さい)で最先端のアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:33:11 GMT)
Unpaired Deep Learning for Pharmacokinetic Parameter Estimation from
Dynamic Contrast-Enhanced MRI [37.4] 薬物動態パラメータとAIFの両方を推定する新しい未経験深層学習法を提案する。
提案するCycleGANフレームワークは、基礎となる物理モデルに基づいて設計されており、単一のジェネレータと識別器ペアによるよりシンプルなアーキテクチャを実現する。
実験の結果,AIF測定を別途必要とせず,他の方法よりも信頼性の高い薬物動態パラメータが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:10:10 GMT)
Estimating Koopman operators with sketching to provably learn large
scale dynamical systems [37.2] クープマン作用素の理論は、複雑な力学系を予測・解析するために非パラメトリック機械学習アルゴリズムを展開できる。
ランダムプロジェクションを用いた異なるカーネルベースのクープマン作用素推定器の効率を向上する。
統計的学習率と計算効率のトレードオフを鋭く評価する非誤り境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:30:03 GMT)
Revisit Weakly-Supervised Audio-Visual Video Parsing from the Language
Perspective [36.6] 本稿では,音声・視覚的モダリティのすべての事象を特定し,特定することを目的とした,弱教師付き音声・視覚的ビデオ解析タスク(AVVP)に焦点を当てる。
AVVPを言語の観点から扱うことを考える。なぜなら言語は固定ラベルを超えて各セグメントにどのように様々なイベントが現れるかを自由に記述できるからである。
我々の単純で効果的なアプローチは、最先端の手法を大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:59:23 GMT)
Multi-site, Multi-domain Airway Tree Modeling [36.5] オープンな国際課題は、コンピュータビジョンと画像分析アルゴリズムを評価するデファクトスタンダードになりつつある。
医療画像コミュニティのためのベンチマークを提供するため、ATM'22(Multi-site, Multi-domain Airway Tree Modeling)を組織した。
ATM'22は、500個のCTスキャン(トレーニング300回、検証50回、テスト150回)を含む、詳細な肺気道アノテーションを備えた大規模なCTスキャンを提供する。
チャレンジの全フェーズに23のチームが参加し、上位10チームのアルゴリズムをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:38:27 GMT)
IconShop: Text-Guided Vector Icon Synthesis with Autoregressive
Transformers [36.0] 自動回帰変換器を用いたテキスト誘導ベクトルアイコン合成法であるIconShopを導入する。
IconShopは、既存の画像ベースや言語ベースの方法よりも優れたアイコン合成機能を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:45:20 GMT)
Learning to Navigate in Turbulent Flows with Aerial Robot Swarms: A
Cooperative Deep Reinforcement Learning Approach [35.5] 乱流中を移動するための新しいマルチロボットコントローラを提案する。
本手法は,特定の時間と空間における気流の補償を学ばない。
これは、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)ベースのアーキテクチャによって実装された、深い強化学習アプローチによって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:02:20 GMT)
ViDA: Homeostatic Visual Domain Adapter for Continual Test Time
Adaptation [34.6] 目標ドメインの継続的な変更に事前訓練されたモデルを適用するために、CTTAタスクを提案する。
我々はCTTAのためのビジュアルドメインアダプタ(ViDA)を提案し、ドメイン固有の知識とドメインに依存しない知識の両方を明示的に扱う。
提案手法は,CTTAタスクの分類とセグメント化の両方において,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:18:53 GMT)
Group Fairness with Uncertainty in Sensitive Attributes [34.6] 公正な予測モデルは、ハイテイクなアプリケーションにおける少数派グループに対する偏見のある決定を緩和するために不可欠である。
本稿では, 感度特性の不確実性にも拘わらず, フェアネスの目標レベルを達成するブートストラップに基づくアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは離散的属性と連続的属性の両方に適用可能であり,実世界の分類や回帰作業に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:33:50 GMT)
Contrastive Bootstrapping for Label Refinement [34.6] 通路のラベルを反復的に洗練するための軽量なコントラストクラスタリングに基づくブートストラップ法を提案する。
NYTと20Newsの実験は、我々の手法が最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:49:04 GMT)
Simplifying Momentum-based Positive-definite Submanifold Optimization
with Applications to Deep Learning [33.9] 我々は、アフィン不変距離を持つ構造化対称正定値行列のクラスに対する難しい微分方程式を解く。
我々は、計量を動的に正規化し、局所的にユークリッド空間の非制約問題に変換するリーマン正規座標の一般化版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:26:50 GMT)
Direct-bonded diamond membranes for heterogeneous quantum and electronic
technologies [33.8] ダイヤモンドは、幅広い量子および電子技術の材料特性を最上位に挙げている。
ここでは, シリコン, 溶融シリカ, サファイア, 熱酸化物, ニオブ酸リチウムなど多種多様な材料に単結晶ダイヤモンド膜を直接結合する。
膜厚を10nm, サブnmの界面領域, ナノメートルスケールの厚さ変化を200～200mm2以上で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:07:40 GMT)
ChatGPT an ENFJ, Bard an ISTJ: Empirical Study on Personalities of Large
Language Models [33.7] まず,ChatGPTが提示する個性の一貫性を評価することに焦点を当てた。
実験には、追加の7つの言語に対する言語間効果や、他の6つのLLMの調査が含まれる。
その結果,ChatGPTは指示や文脈によらず,常にENFJの性格を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:45:30 GMT)
Unique Bispectrum Inversion for Signals with Finite Spectral/Temporal
Support [33.4] 双スペクトルと呼ばれる三重相関スペクトルから信号を取り出すと、幅広い信号処理問題が発生する。
従来の手法では、基礎となる信号に対する正確に双スペクトルの逆変換は提供されない。
我々は,少なくとも3億ドルの計測値から有限スペクトル支援(帯域制限信号)で信号を一意に回収する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:54:37 GMT)
Autonomous Capability Assessment of Black-Box Sequential Decision-Making
Systems [32.9] ユーザは自分のAIシステムに何ができるかを理解し、安全に使用するためには不可能である。
本稿では,ブラックボックス型AIシステムにおいて,計画と動作が可能な能力をモデル化するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:05:48 GMT)
Small Character Models Match Large Word Models for Autocomplete Under
Memory Constraints [32.8] 低周波ユーザプロンプトパターンからなるより困難なオープンドメイン設定について検討する。
文字ベースの表現は、全体のモデルサイズを減らすのに効果的である。
本研究では,20Mパラメータのキャラクタモデルが,バニラ設定における80Mパラメータのワードモデルと類似して動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:15:30 GMT)
Coarse Is Better? A New Pipeline Towards Self-Supervised Learning with
Uncurated Images [32.3] ほとんどの自己教師付き学習(SSL)メソッドは、オブジェクト中心の仮定が成立するキュレートデータセットで動作することが多い。
本稿では,まず粗い対象領域を見つけて,擬似的な対象中心の画像として抽出する,概念的に異なるパイプラインを提案する。
実験の結果、パイプラインはシーンイメージ上の既存のSSLメソッドよりも優れており、MAEのような非競合的なSSLメソッドには親しみやすいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:35:27 GMT)
WOUAF: Weight Modulation for User Attribution and Fingerprinting in
Text-to-Image Diffusion Models [31.3] 本稿では,生成画像に責任を負うモデルフィンガープリントの新たなアプローチを提案する。
提案手法は,ユーザ固有のデジタル指紋に基づいて生成モデルを修正し,ユーザへ遡ることができるコンテンツにユニークな識別子を印字する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:44:14 GMT)
Improving Expressivity of GNNs with Subgraph-specific Factor Embedded
Normalization [30.9] 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を扱うための学習アーキテクチャの強力なカテゴリとして登場した。
我々は SUbgraph-sPEcific FactoR Embedded Normalization (SuperNorm) と呼ばれる専用プラグアンドプレイ正規化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:07:52 GMT)
Test-Time Training on Nearest Neighbors for Large Language Models [30.9] Pileデータセットのテキスト埋め込みに基づく大規模分散近接インデックスを構築した。
言語モデルに対するクエリが与えられた場合、システムはクエリの隣人を検索し、それらの隣人に対応するテキストデータに基づいてモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:21:30 GMT)
SGEM: Test-Time Adaptation for Automatic Speech Recognition via
Sequential-Level Generalized Entropy Minimization [30.6] テスト時間適応(TTA)法は、ソースデータなしで未ラベルのテストインスタンスに事前学習されたASRモデルを適用するために最近提案されている。
我々は、一般的なASRモデルに対して、SGEMと呼ばれる新しいTTAフレームワークを提案する。
SGEMは、ドメインシフトの異なる3つのメインストリームASRモデルの最先端性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:29:03 GMT)
Increasing Diversity While Maintaining Accuracy: Text Data Generation
with Large Language Models and Human Interventions [30.5] 大規模言語モデル(LLM)は、他のモデルのトレーニングや評価のためにテキストデータを生成するために用いられる。
LLMベースのテキストデータ生成において,高い多様性と精度を実現するために,人間とAIのパートナーシップを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:27:09 GMT)
Optimizing ViViT Training: Time and Memory Reduction for Action
Recognition [30.4] ビデオトランスによるトレーニング時間とメモリ消費がもたらす課題に対処する。
本手法は,この障壁を低くするように設計されており,トレーニング中に空間変圧器を凍結するという考え方に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:06:53 GMT)
Optimal Transport Model Distributional Robustness [29.9] これまでの研究は主に、データ空間における分散ロバスト性を活用することに焦点を当ててきた。
我々は最適な頑健な中心モデル分布を学習できる理論を開発する。
上記の設定でフレームワークの有用性を示す実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:15:12 GMT)
ChatDB: Augmenting LLMs with Databases as Their Symbolic Memory [29.8] メモリを持つ大規模言語モデル(LLM)は計算的に普遍的である。
我々は、複雑なマルチホップ推論のためのシンボリックメモリを備えたLLMを増強するために、現代のコンピュータアーキテクチャからインスピレーションを得る。
複雑な推論を必要とする合成データセットにおけるメモリフレームワークの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:22:22 GMT)
PhenoBench -- A Large Dataset and Benchmarks for Semantic Image
Interpretation in the Agricultural Domain [29.6] 実畑のイメージを意味論的に解釈するための大規模なデータセットとベンチマークを提示する。
UAVで記録したデータセットは、作物や雑草の高品質で密集したアノテーションを提供するだけでなく、作物の葉のきめ細かいラベルも提供します。
異なるフィールドからなる隠れテストセット上で、異なる視覚的知覚タスクを評価するための新しいベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:04:08 GMT)
Revisiting Inferential Benchmarks for Knowledge Graph Completion [29.4] 知識グラフ(KG)補完のための機械学習アプローチの主な特徴は、推論パターンを学習する能力である。
標準補完ベンチマークは、パターンを学習するモデルの能力を評価するのに適していない。
以下の原理に基づいて,KG完了ベンチマークを設計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） (Wed, 7 Jun 2023 22:35:39 GMT)
Global Contrastive Batch Sampling via Optimization on Sample
Permutations [28.7] Global Contrastive Batch Sampling (GCBS) はバッチ割り当て問題に対する効率的な近似である。
GCBSは、文の埋め込みやコード検索タスクにおける最先端のパフォーマンスを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:38:19 GMT)
bgGLUE: A Bulgarian General Language Understanding Evaluation Benchmark [28.5] bgGLUEはブルガリアにおける自然言語理解(NLU)タスクの言語モデルを評価するためのベンチマークである。
ブルガリア語のための事前訓練された言語モデルの最初の体系的評価を行い、ベンチマークの9つのタスクを比較して比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:57:51 GMT)
Fast and Effective GNN Training with Linearized Random Spanning Trees [28.2] 教師付きノード分類タスクにおいて,GNNをトレーニングするための,より効果的でスケーラブルなフレームワークを提案する。
提案手法は,入力ネットワークから抽出したランダムスパンニング木を線形化することにより得られた経路グラフの列の重み更新操作を改良する。
同時に、パスグラフの幅はより軽量なGNNトレーニングを可能にし、拡張性に加えて、古典的なトレーニング問題を緩和するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:12:42 GMT)
Uncovering and Categorizing Social Biases in Text-to-SQL [28.1] 大規模な事前訓練された言語モデルは、異なる人口層に対する社会的偏見を持つと認められている。
既存のText-to-モデルは、SpiderやWikiといったクリーンで中立なデータセットでトレーニングされている。
この研究は、テキスト・ツー・モデルで社会的バイアスを発見し、分類することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:30:39 GMT)
Matte Anything: Interactive Natural Image Matting with Segment Anything
Models [28.0] Matte Anything Model (MatAny) はインタラクティブな自然な画像マッチングモデルであり、高品質なアルファマットを生成することができる。
タスク固有の視覚モデルを利用して、自然な画像マッチングの性能を向上させる。
MatAnyは、最もサポートされたインタラクションメソッドと、これまでで最高のパフォーマンスを備えた、インタラクティブなマッティングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:31:39 GMT)
Stochastic Collapse: How Gradient Noise Attracts SGD Dynamics Towards
Simpler Subnetworks [27.4] 我々は、過度に表現力のあるネットワークをシンプルに駆動する降下勾配(SGD)の強い暗黙バイアスを明らかにする。
我々は、訓練された深層ニューラルネットワークにおける魅力的な不変集合の存在を経験的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:44:51 GMT)
Training-Free Neural Active Learning with Initialization-Robustness
Guarantees [27.4] 本稿では,ニューラルアクティブ学習におけるガウス過程 (EV-GP) の基準値との相違点について紹介する。
我々のEV-GP基準は、トレーニング不要、すなわち、データ選択中にNNのトレーニングを一切必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:28:42 GMT)
Self-supervised Audio Teacher-Student Transformer for Both Clip-level
and Frame-level Tasks [27.2] 本稿では,ATST-ClipとATST-Frameの2つの自己教師型音声表現学習手法を提案する。
我々のATST-Frameモデルは、クリップレベルおよびフレームレベルの下流タスクのほとんどにおいて、最先端(SOTA)性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:42:07 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） (Wed, 7 Jun 2023 07:12:45 GMT)
Learning via Wasserstein-Based High Probability Generalisation Bounds [27.0] 人口リスクや一般化ギャップの上限の最小化は、構造的リスク最小化(SRM)に広く利用されている。
近年、PAC-ベイズ境界におけるKLの発散をワッサーシュタイン距離に置き換える研究が試みられている。
本研究では、この研究の行に寄与し、ワッサーシュタインをベースとしたPAC-ベイジアン一般化は、独立かつ同一に分散されたデータによるバッチ学習と、潜在的に非i.d.データによるオンライン学習の両方に対して有意であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:17:17 GMT)
Multi-Domain Learning From Insufficient Annotations [26.8] マルチドメイン学習とは、異なるドメインから収集されたデータセット上にモデルまたはモデルのセットを同時に構築することを指す。
本稿では,アノテーション不足の影響を軽減するために,マルチドメインコントラスト学習という新しい手法を提案する。
5つのデータセットにわたる実験結果から、MDCLは様々なSPモデルに対して顕著な改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:06:16 GMT)
Art and the science of generative AI: A deeper dive [26.7] 生成AIは、ビジュアルアート、コンセプトアート、音楽、フィクション、文学、ビデオ、アニメーションのための高品質な芸術メディアを作成することができる。
我々は、生成的AIは芸術の終焉のハービンジャーではなく、独自の余裕を持つ新しい媒体であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:27:51 GMT)
Improving Open Language Models by Learning from Organic Interactions [26.5] BlenderBot 3xは、会話モデルであるBlenderBot 3のアップデートである。
現在、システムの参加ユーザからのオーガニックな会話とフィードバックデータを使ってトレーニングされている。
我々は,研究コミュニティが使用する非特定インタラクションデータを公開している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:19:46 GMT)
Defocus to focus: Photo-realistic bokeh rendering by fusing defocus and
radiance priors [26.4] Bokehレンダリングは、プロの写真における美的浅層深度(DoF)を模倣している。
既存の手法は、単純な平坦な背景のぼやけと、焦点内領域のぼやけに悩まされている。
本稿では,現実的なボケレンダリングを学習するためのD2Fフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:15:13 GMT)
Git-Theta: A Git Extension for Collaborative Development of Machine
Learning Models [26.1] 本稿では,機械学習モデルのバージョン管理システムGit-Thetaを紹介する。
Git-Thetaは、最も広く使われているバージョン管理ソフトウェアであるGitの拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:37:50 GMT)
Using Machine Teaching to Investigate Human Assumptions when Teaching
Reinforcement Learners [26.0] 本稿では,一般的な強化学習手法,Q-ラーニングに着目し,行動実験を用いた仮定について検討する。
本研究では,学習者の環境をシミュレートし,学習者の内的状態にフィードバックがどう影響するかを予測する深層学習近似手法を提案する。
この結果から,評価フィードバックを用いた学習の仕方や,直感的に機械エージェントを設計する方法についてのガイダンスが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:28:39 GMT)
Improving neural network representations using human similarity
judgments [26.0] 本研究では,地球構造を人間の類似性判定と線形に整列させることによって,世界構造を監督する影響について検討する。
局所構造を保ちながら表現のグローバルな構造を整列する新しい手法を提案する。
この結果から, 人間の視覚表現は, ごく少数の例から学習しやすく, グローバルに組織化されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:17:54 GMT)
InFi: End-to-End Learning to Filter Input for Resource-Efficiency in
Mobile-Centric Inference [25.9] 入力フィルタリング問題を定式化し、推論モデルと入力フィルタの仮説複雑性を理論的に比較する。
そこで本研究では,ほとんどの最先端手法をカバーする,エンドツーエンドの学習可能な入力フィルタリングフレームワークを提案する。
6つの入力モダリティと複数のモバイル中心のデプロイメントをサポートするInFiの設計と実装を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:17:14 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） (Wed, 7 Jun 2023 05:21:09 GMT)
GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction [25.6] グラフオートエンコーダ(GAE)はグラフデータをノード表現にエンコードし、これらの表現に基づいてグラフの再構成品質を評価することで異常を識別する。
グラフ異常検出のための近傍再構成を組み込んだ新しいGAEであるGAD-NRを提案する。
6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、GAD-NRの有効性を検証し、最先端の競合相手よりも顕著な改善(AUCでは最大30%)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:12:13 GMT)
XSemPLR: Cross-Lingual Semantic Parsing in Multiple Natural Languages
and Meaning Representations [25.5] Cross-Lingual Semantic Parsingは、複数の自然言語のクエリを意味表現に変換することを目的としている。
既存のCLSPモデルは個別に提案され、限られたタスクやアプリケーションのデータセット上で評価される。
XSemPLRは、22の自然言語と8つの意味表現を特徴とする言語間意味解析のための統一的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:09:37 GMT)
PromptAttack: Probing Dialogue State Trackers with Adversarial Prompts [25.5] 現代の会話システムの主要なコンポーネントは、対話状態追跡器(DST)である。
そこで本稿では,DSTモデルを探索する効果的な逆例を自動生成する,プロンプトベースの学習手法を提案する。
生成した相手のサンプルが、相手のトレーニングを通じてDSTをどの程度強化できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:41:40 GMT)
TEC-Net: Vision Transformer Embrace Convolutional Neural Networks for
Medical Image Segmentation [25.1] 医用画像セグメンテーション(TEC-Net)のための畳み込みニューラルネットワークを取り入れた視覚変換器を提案する。
ネットワークには2つの利点がある。第1に、動的変形可能な畳み込み(DDConv)はCNNブランチで設計されており、固定サイズの畳み込みカーネルを用いた適応的特徴抽出の難しさを克服するだけでなく、異なる入力が同じ畳み込みカーネルパラメータを共有する欠陥を解決する。
実験の結果,提案するTEC-Netは,CNNやTransformerネットワークを含むSOTA法よりも医用画像のセグメンテーションが優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:14:16 GMT)
Professional Basketball Player Behavior Synthesis via Planning with
Diffusion [24.8] 本稿では,プレーヤ意思決定を支援するPLAYBEST(PLAYer BEhaviorThesis)を紹介する。
我々は,NBA選手の運動追跡データから,複数エージェントの環境動態を学習する。
以上の結果から,このモデルは,効率的にプレーできる高品質なバスケットボールコースの創出に優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:23:38 GMT)
Progressive Update Guided Interdependent Networks for Single Image
Dehazing [24.6] さまざまな種類の迷路を持つ画像は、デハジングに重大な挑戦をすることが多い。
本稿では,新しい相互依存型デハジングとヘイズパラメータ更新器ネットワークを含むマルチネットワークデハジングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:28:39 GMT)
Answering Complex Logical Queries on Knowledge Graphs via Query
Computation Tree Optimization [24.5] そこで我々は,QTO (Query Computation Tree Optimization) を提案する。
QTOは、木のようなグラフ計算、すなわちクエリ計算ツリーの前方への伝播によって最適な解を求める。
実験の結果,QTOは複雑な問合せ応答の最先端性能を向上し,平均22%の精度で過去の最良の結果を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:57:09 GMT)
Look Beneath the Surface: Exploiting Fundamental Symmetry for
Sample-Efficient Offline RL [24.5] オフライン強化学習(RL)は、事前にコンパイルされたデータセットからポリシーを学ぶことによって、現実世界のタスクに魅力的なアプローチを提供する。
既存のオフラインRLアルゴリズムのパフォーマンスは、データセットのスケールと状態-アクション空間カバレッジに大きく依存する。
システム力学の基本対称性を活用することで、小さなデータセット下でのオフラインRL性能を大幅に向上できるという新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:51:05 GMT)
Don't trust your eyes: on the (un)reliability of feature visualizations [24.2] 本研究では,自然入力上での通常のネットワーク動作から完全に切り離された任意のパターンを視覚的に表現する回路を開発する。
特徴視覚化によって確実に理解できる関数の集合は非常に小さく、一般的なブラックボックスニューラルネットワークを含まないことを理論的に証明する。
将来有望な方法は、より信頼性の高い機能可視化を保証するために、特定の構造を強制するネットワークを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:31:39 GMT)
Learning Probabilistic Coordinate Fields for Robust Correspondences [24.0] 画像対応問題に対する新しい幾何不変座標表現である確率座標場(PCF)を導入する。
我々は、座標場の分布をガウス混合モデルとしてパラメータ化するPCF-Netと呼ばれる確率的ネットワークにPCFを実装した。
屋内および屋外の両方のデータセットの実験では、正確な幾何学的不変座標がいくつかの対応問題において技術の状態を達成するのに役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:14:17 GMT)
RefineVIS: Video Instance Segmentation with Temporal Attention
Refinement [23.7] RefineVISは、既製のフレームレベルのイメージインスタンスセグメンテーションモデルの上に、2つの別々の表現を学習する。
TAR(Temporal Attention Refinement)モジュールは、時間的関係を利用して識別的セグメンテーション表現を学習する。
YouTube-VIS 2019 (64.4 AP)、Youtube-VIS 2021 (61.4 AP)、OVIS (46.1 AP)データセットで最先端のビデオインスタンスのセグメンテーション精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:45:15 GMT)
ICON$^2$: Reliably Benchmarking Predictive Inequity in Object Detection [23.4] コンピュータビジョンシステムにおける社会的バイアスに関する懸念が高まっている。
ICON$2$は、この問題にしっかりと答えるためのフレームワークです。
BDD100K運転データセットから得られる収入に関して,物体検出の性能に関する詳細な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:42:42 GMT)
Knowing-how & Knowing-that: A New Task for Machine Reading Comprehension
of User Manuals [23.0] 本稿では,ユーザマニュアルに関するファクトイドスタイル,プロシージャスタイル,一貫性のない疑問に答えるために,モデルを必要とするノウハウとノウハウのタスクを紹介する。
我々は,様々な質問の統一推論を支援するグラフ(TARA)のステップと事実を共同で表現することで,この課題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:46:56 GMT)
SGD with Large Step Sizes Learns Sparse Features [23.0] 本稿では、ニューラルネットワークのトレーニングにおいて、グラディエント・ディフレッシュ(SGD)のダイナミクスの重要な特徴を紹介する。
より長いステップサイズでは、損失ランドスケープにおいてSGDは高く保たれ、暗黙の正規化がうまく機能し、スパース表現を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:50:21 GMT)
When to Read Documents or QA History: On Unified and Selective
Open-domain QA [22.9] 本稿では,知識資源を活用した多様な質問に答えることを目的として,オープンドメイン質問応答の問題について検討する。
QAペアと文書コーパスの2種類のソースは、以下の相補的な強度で積極的に活用されている。
したがって、自然なフォローアップが両方のモデルを活用する一方で、単純でパイプライニングや統合的なアプローチは、どちらのモデルよりも追加的な利益をもたらすことができませんでした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:03:39 GMT)
Neural Insights for Digital Marketing Content Design [22.9] 本稿では,マーケティングコンテンツデザインから洞察を収集・抽出するニューラルネットワークシステムを提案する。
私たちの洞察は、与えられた現在のコンテンツの利点と欠点を指摘するだけでなく、過去のデータに基づいたデザインレコメンデーションも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:23:14 GMT)
Optimal Fair Multi-Agent Bandits [22.7] We provide a algorithm with regret $Oleft(N3 log N log T right)$ (suming bounded rewards, with unknown bounds)
これは、$O(log T loglog T)$を後悔し、エージェントの数に指数関数的依存した以前の結果を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:05:53 GMT)
GPT Self-Supervision for a Better Data Annotator [22.6] 本稿では,GPT(Generative Pretrained Transformer)自己スーパービジョンアノテーション手法を提案する。
提案手法は1ショットのチューニングフェーズと生成フェーズから構成される。
復元されたデータと元のデータのアライメントスコアは、プロセスを洗練するための自己超越ナビゲータとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:33:14 GMT)
Extrapolative Controlled Sequence Generation via Iterative Refinement [22.4] 本研究では,外挿制御生成の問題,すなわち,トレーニングで見られる範囲を超えて属性値を持つシーケンスを生成する問題について検討する。
本研究では,反復的制御外挿法 (ICE) を提案する。
1つの自然言語タスク(感覚分析)と2つのタンパク質工学タスク(ACE2安定性とAAV適合性)の結果、ICEは単純さにもかかわらず最先端のアプローチをかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:34:38 GMT)
Benchmarking Foundation Models with Language-Model-as-an-Examiner [22.4] 本稿では,新しいベンチマークフレームワークLanguage-Model-as-an-Examinerを提案する。
LMは、その知識に基づいて質問を定式化し、基準のない方法で応答を評価する、知識に富んだ検査者として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:29:58 GMT)
Object-Centric Learning for Real-World Videos by Predicting Temporal
Feature Similarities [21.9] 本稿では,時間的特徴類似性損失の形で事前学習した特徴を利用する新しい方法を提案する。
この損失は画像パッチ間の時間的相関を符号化し、物体発見のための動きバイアスを導入する自然な方法である。
この損失は、挑戦的な合成MOViデータセット上での最先端のパフォーマンスにつながることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:18:14 GMT)
On the Generalization of Multi-modal Contrastive Learning [21.8] MMCLがマルチモーダルペアから有用な視覚表現を抽出する方法について検討する。
テキストペアは、より意味論的に一貫性があり、多様な正のペアを誘導することを示す。
この発見に触発されて,イメージネット上でのSSCLのダウンストリーム性能を大幅に向上させるCLIP誘導再サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:13:56 GMT)
Effective Neural Topic Modeling with Embedding Clustering Regularization [21.7] 新しいニューラルトピックモデルであるクラスタリング規則化トピックモデル(ECRTM)を提案する。
ECRTMは各トピックの埋め込みを、セマンティック空間内の個別に集約されたワード埋め込みクラスタの中心に強制する。
我々のECRTMは文書の質の高いトピック分布とともに多様で一貫性のあるトピックを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:45:38 GMT)
Manga Rescreening with Interpretable Screentone Representation [21.6] マンガページの適応または再購入のプロセスは、マンガアーティストがすべてのスクリーントーン領域で手作業で作業する必要がある時間を要する作業である。
マンガ適応に関わる人的労力を最小限に抑えることを目的とした自動マンガ再スクリーニングパイプラインを提案する。
パイプラインは自動的にスクリーントーン領域を認識し,新たに指定された特徴を持つ新規なスクリーントーンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:55:09 GMT)
CADGE: Context-Aware Dialogue Generation Enhanced with Graph-Structured
Knowledge Aggregation [21.3] 常識知識は多くの自然言語処理タスクに不可欠である。
既存の研究は通常、グラフ知識を従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)に組み込む。
これらの異なる表現学習段階は、ニューラルネットワークが入力知識の両タイプに含まれる全体的な文脈を学習するのに最適であるかもしれない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:33:07 GMT)
Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning [20.8] 大型言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクを実行する上で、Chain-of-Thoughtの恩恵を受ける。
CoTはモデルがより包括的な推論プロセスを生成することを可能にするが、中間的推論ステップに重点を置くことは、必然的に幻覚や累積エラーをもたらす可能性がある。
本研究では,自然言語に基づく帰納的推論形式であるNatural Programを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:37:34 GMT)
Transition to Linearity of General Neural Networks with Directed Acyclic
Graph Architecture [20.4] 我々は、任意の有向非巡回グラフに対応するフィードフォワードニューラルネットワークが、その"幅"が無限大に近づくにつれて、線形性へ遷移することを示す。
本研究は,線形性への遷移を基礎とする数学的構造を同定し,ニューラルネットワークカーネルの線形性や整合性への遷移を特徴付けることを目的とした最近の多くの研究を一般化するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:20:05 GMT)
Incremental Learning of Structured Memory via Closed-Loop Transcription [20.3] 本研究は、インクリメンタルな設定で複数のオブジェクトクラスの構造化記憶を学習するための最小限の計算モデルを提案する。
本手法は,従来のインクリメンタルラーニング手法よりもシンプルで,モデルサイズ,ストレージ,計算の面でより効率的である。
実験結果から,本手法は破滅的忘れを効果的に軽減し,生成的リプレイよりも高い性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:00:32 GMT)
Zambezi Voice: A Multilingual Speech Corpus for Zambian Languages [20.3] Zambezi Voiceはザンビア語のためのオープンソースの多言語音声リソースである。
ラジオニュースとトーク番組の未収録音声記録とラベル付きデータという2つのデータセットのコレクションを含んでいる。
データセットは音声認識のために作成されるが、多言語音声処理の研究に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:36:37 GMT)
Exploring Object-Centric Temporal Modeling for Efficient Multi-View 3D
Object Detection [20.2] マルチビュー3Dオブジェクト検出のための長周期モデリングフレームワークStreamPETRを提案する。
StreamPETRは、単一フレームのベースラインと比較して、無視可能なコストでのみ、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
軽量版は45.0%のmAPと31.7のFPSを実現し、2.3%のmAPと1.8倍の高速FPSを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:08:16 GMT)
The HCI Aspects of Public Deployment of Research Chatbots: A User Study,
Design Recommendations, and Open Challenges [20.0] 本稿では,最近の研究チャットで実施した混合手法のユーザスタディについて報告する。
エージェントの抽象人為的表現は,ユーザの知覚に重要な影響を与え,AIの説明可能性の提供はフィードバック率に影響を与え,チャット体験の2つの(ディジタルおよび外部)レベルは意図的に設計されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:24:43 GMT)
Correlative Information Maximization: A Biologically Plausible Approach
to Supervised Deep Neural Networks without Weight Symmetry [19.9] 本稿では,生体神経ネットワークにおける信号伝達を前方方向と後方方向の両方で記述するための新しい規範的アプローチを提案する。
このフレームワークは、従来のニューラルネットワークとバックプロパゲーションアルゴリズムの生物学的評価可能性に関する多くの懸念に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:14:33 GMT)
Rethinking Weak Supervision in Helping Contrastive Learning [19.6] コントラスト学習における半教師付き情報と雑音ラベル付き情報との機械的差異について検討する。
具体的には、教師付きと教師なしのコントラスト的損失の協調訓練の最も直感的なパラダイムについて検討する。
半教師付きラベルが下流誤差境界を改善するのに対し、ノイズラベルはそのようなパラダイムの下では限定的な効果を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:18:27 GMT)
Emergence of anyonic correlations from spin and charge dynamics in one
dimension [19.4] 一次元格子系におけるスピンおよび電荷自由度変換を提案し、二重占有部位を持たないことを制約する。
この変換はスピンレス粒子とスピン-1/2$鎖の状態空間に作用する非局所作用素の形で粒子の生成と演算子をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:08:23 GMT)
PELE scores: Pelvic X-ray Landmark Detection by Pelvis Extraction and
Enhancement [19.4] 骨盤は、幹の下部であり、幹を支え、バランスをとる。骨盤X線(PXR)からのランドマーク検出は、下流の分析とコンピュータ支援による骨盤疾患の診断と治療を促進する。
PXRはCT画像と比較して低放射能と低コストの利点があるが、3D構造の2次元骨盤形状の重ね合わせは臨床的意思決定を混乱させる。
PELvis extract (PELE) モジュールはCTの3次元解剖学的知識を利用して骨盤をPXRsから誘導し, 分離し, 軟組織の影響を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:59:12 GMT)
ChatGPT is fun, but it is not funny! Humor is still challenging Large
Language Models [19.4] OpenAIのChatGPTモデルは、ほとんど人間レベルでコミュニケーションを取り、ジョークを言うことができます。
ジョーク、すなわち生成、説明、検出に関する一連の探索実験において、ChatGPTの人間のユーモアを把握、再現する能力を理解しようと試みる。
私たちの経験的証拠は、ジョークはハードコードではなく、主にモデルによって新たに生成されたものではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:10:21 GMT)
1st Place Solution for PVUW Challenge 2023: Video Panoptic Segmentation [19.3] ビデオパノプティクスのセグメンテーションは、多くのダウンストリームアプリケーションの基礎となる難しいタスクである。
DVISが提案するデカップリング戦略は,時間情報をより効果的に活用できると考えている。
第2回PVUWチャレンジのVPSトラックでは,それぞれ51.4と53.7のVPQスコアを達成し,第2回PVUWチャレンジのVPSトラックで第1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:24:48 GMT)
On the Correspondence Between Monotonic Max-Sum GNNs and Datalog [19.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくデータ変換の研究
最大および総和集約関数を持つGNNのサブクラスをカバーするモノトニックマックスサムGNNの表現性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:06:33 GMT)
Natural & Adversarial Bokeh Rendering via Circle-of-Confusion Predictive
Network [19.2] Bokeh効果は被写界深度が浅い現象で、写真では焦点がぼやけている。
我々は、全く新しい問題、すなわち自然と敵対的なボケのレンダリングについて研究する。
本稿では,データ駆動方式と物理認識方式のそれぞれの利点を生かして,ハイブリッドな代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:28:12 GMT)
Data Augmentation for Improving Tail-traffic Robustness in Skill-routing
for Dialogue Systems [19.1] 大規模会話システムは、ユーザ要求を適切なスキルと解釈にルーティングするために、スキルルーティングコンポーネントに依存している。
本研究では,長期データ体制における多種多様なスキルルーティングデータの強化とロバストな運用を目的としたトレーニングを提案する。
実験結果に基づいて,提案手法は,スキルルーティングレプリケーションタスクにおいて,トラフィックインスタンスが10K未満の意図を80%以上(63点中51点)改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:07:23 GMT)
Good Data, Large Data, or No Data? Comparing Three Approaches in
Developing Research Aspect Classifiers for Biomedical Papers [19.1] クラウドアノテートされたCODA-19研究アスペクト分類タスクにおいて,異なるデータセットがモデル性能に与える影響について検討した。
その結果,PubMed 200K RCTデータセットではCODA-19タスクの性能が向上しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:56:53 GMT)
Generative Semantic Communication: Diffusion Models Beyond Bit Recovery [19.1] セマンティックコミュニケーションのための新しい生成拡散誘導フレームワークを提案する。
我々は,高度に圧縮された意味情報のみを送信することで帯域幅を削減した。
以上の結果から,非常にノイズの多い条件下でも,物体,位置,深さが認識可能であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:36:36 GMT)
An ASR-Based Tutor for Learning to Read: How to Optimize Feedback to
First Graders [18.8] 前報では,ASRをベースとしたオランダ語読解指導アプリケーションについて紹介し,初等生の読み方に対する即時フィードバックについて検討した。
既存のコーパス (JASMIN) から得られた子どもの音声を用いて, 2つの新しいASRシステムの開発を行い, 前報と比較した。
ASRシステムの精度は、読み出しタスクや単語の種類によって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:58:38 GMT)
Gotta: Generative Few-shot Question Answering by Prompt-based Cloze Data
Augmentation [18.5] QA (Few-shot Question answering) は、コンテキストパスから一連の質問に対する回答を正確に発見することを目的としている。
我々は,ジェネレーティブPROmpTベースのdaTa拡張フレームワークであるGottaを開発した。
人間の推論プロセスにインスパイアされた我々は、クローズタスクを統合して、数発のQA学習を強化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:44:43 GMT)
A Survey on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications,
and Promises [18.4] 医療知識グラフ(HKG)は、構造化され解釈可能な方法で医療知識を組織化するための有望なツールとして登場した。
本調査は,HKGの総合的な概要を初めて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:51:56 GMT)
Enhancing Virtual Assistant Intelligence: Precise Area Targeting for
Instance-level User Intents beyond Metadata [18.3] アプリケーション画面のピクセルに基づいて,インスタンスレベルのユーザ意図を処理できる仮想アシスタントについて検討する。
入力音声やテキストのインスタンスレベルのユーザ意図を学習するクロスモーダルなディープラーニングパイプラインを提案する。
テストデータセットをインスタンスレベルのユーザインテントで収集するために,参加者10名を対象にユーザスタディを実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:26:38 GMT)
Quadratic models for understanding neural network dynamics [18.2] 近年提案されたニューラル二次モデルでは,そのようなモデルを大きな学習率で訓練する際に生じる「カタパルト相」が示されることが示されている。
さらに,2次モデルがニューラルネットワーク解析の有効なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:26:44 GMT)
Catapults in SGD: spikes in the training loss and their impact on
generalization through feature learning [18.2] 我々は、勾配降下の訓練損失(SGD)のスパイクが「触媒」であることを示す。
我々は,カタパルトが真の予測器の平均勾配外積(AGOP)との整合性を高めて特徴学習を促進することを示す。
SGDのバッチサイズが小さくなれば、より多くのカタパルトが発生し、AGOPアライメントとテスト性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:37:11 GMT)
Improving Hyperparameter Learning under Approximate Inference in
Gaussian Process Models [18.1] 本研究では,変分推論(VI)と学習目標との相互作用に着目した。
我々は、共役計算VIを推論に利用するハイブリッドトレーニング手順を設計する。
我々は、幅広いデータセットで提案の有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:15:08 GMT)
Adversarial Sample Detection Through Neural Network Transport Dynamics [18.1] 本稿では,ニューラルネットワークを離散力学系とする対向サンプルの検出手法を提案する。
検出器は、層を通して追従する離散ベクトル場を比較して、異常な物体からのクリーンな入力を伝えます。
トレーニング中にこのベクトルフィールドを正規化することで、ネットワークがデータ分散のサポートをより規則的にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:47:41 GMT)
StructuredMesh: 3D Structured Optimization of Fa\c{c}ade Components on
Photogrammetric Mesh Models using Binary Integer Programming [18.0] 我々は、フォトグラムメッシュモデル内の建物の規則性に応じてファサード構造を再構築する新しい手法であるStructuredMeshを提案する。
本手法では,仮想カメラを用いて建物モデルの多視点色と深度画像を取得する。
次に、深度画像を用いてこれらのボックスを3次元空間に再マップし、初期ファサードレイアウトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:40:54 GMT)
Top-Down Knowledge Compilation for Counting Modulo Theories [17.7] 入力式が決定論的分解可能な否定正規形(d-DNNF)である場合、仮説モデルカウントは効率的に解ける。
トップダウン知識コンパイルは#SAT問題を解決する最先端技術である。
我々は,DPLL(T)探索の痕跡に基づくトップダウンコンパイラを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:46:28 GMT)
Migrate Demographic Group For Fair GNNs [17.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ学習の性能が優れているため,多くのシナリオに適用されている。
FairMigrationは2つのトレーニングステージで構成されている。最初の段階では、GNNはパーソナライズされた自己教師型学習によって最初に最適化される。
第2段階では、新しい人口集団は凍結し、新しい人口集団と敵対訓練の制約の下で教師付き学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:37:01 GMT)
Cross-Genre Argument Mining: Can Language Models Automatically Fill in
Missing Discourse Markers? [17.6] 本稿では,すべての関係が明示的に示されるような談話マーカーで与えられたテキストを自動的に拡張することを提案する。
我々の分析では、このタスクで人気のある言語モデルが失敗することが明らかになっている。
異なるコーパスで評価したArgument Miningダウンストリームタスクに対するアプローチの効果を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:19:50 GMT)
MultiEarth 2023 -- Multimodal Learning for Earth and Environment
Workshop and Challenge [17.5] MultiEarth 2023は、地球生態系の健康のモニタリングと分析を目的とした第2回CVPRワークショップである。
本稿では,課題ガイドライン,データセット,評価指標について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:20:01 GMT)
TwistList: Resources and Baselines for Tongue Twister Generation [17.3] 本稿では,音声の重なりを最大化するために音声条件が要求される言語である舌ねじれ音の生成について述べる。
我々は2.1K以上の人為的な例からなる舌ねじれの大規模な注釈付きデータセットである textbfTwistList を提示する。
また,提案課題である舌ねじれ生成のためのベンチマークシステムについても,ドメイン内データのトレーニングを必要とせず,かつ必要としないモデルも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:24:25 GMT)
Unbalanced Optimal Transport for Unbalanced Word Alignment [17.1] 本研究は, 最適輸送(OT)ファミリー, すなわち, バランス, 部分, バランスの取れないOTは, テーラーメイド技術がなくても, 自然かつ強力なアプローチであることを示す。
教師なしおよび教師なしの設定に関する実験は,単語アライメントに特化して設計された最先端技術に対して,汎用的なOTベースのアライメント手法が競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:03:41 GMT)
Long Sequence Hopfield Memory [17.1] シーケンスメモリは、エージェントが複雑な刺激や行動のシーケンスをエンコードし、保存し、取り出すことを可能にする。
非線形相互作用項を導入し、パターン間の分離を強化する。
このモデルを拡張して、状態遷移間の変動タイミングでシーケンスを格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:41:03 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） (Wed, 7 Jun 2023 23:07:26 GMT)
Long-Term Fairness with Unknown Dynamics [16.7] オンライン強化学習の文脈における長期的公正性を定式化する。
アルゴリズムは短期インセンティブを犠牲にして未知のダイナミクスに適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:55:04 GMT)
Alexa Arena: A User-Centric Interactive Platform for Embodied AI [16.6] Alexa Arenaは、Embodied AI(EAI)研究のための、ユーザ中心のシミュレーションプラットフォームである。
ユーザフレンドリなグラフィックスとコントロールメカニズムにより、Alexa Arenaはゲーム化されたロボットタスクの開発をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:54:46 GMT)
STEPS: A Benchmark for Order Reasoning in Sequential Tasks [16.5] データ構築とタスクの定式化について述べ、重要な大規模言語モデル(LLM)のほとんどをベンチマークする。
1)シーケンシャルタスクにおける行動順序の常識的推論は,ゼロショットプロンプトや少数ショットインコンテキスト学習によって解決することが困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:58:55 GMT)
World Models for Math Story Problems [16.5] 我々は,数学のストーリー問題領域に特有なグラフベースのセマンティックフォーマリズムであるMathWorldを開発した。
既存のいくつかのデータセットから得られた数学のストーリー問題と1019個の問題と3,204個の論理形式からなるコーパスを、MathWorldと組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:25:20 GMT)
Efficient Alternating Minimization with Applications to Weighted Low
Rank Approximation [16.4] 我々は、最小化の交互化のための効率的で堅牢なフレームワークを開発する。
重み付けされた低階近似の場合、 [LLR16] のランタイムを $n2 k2$ から $n2k$ に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:38:55 GMT)
MLink: Linking Black-Box Models from Multiple Domains for Collaborative
Inference [15.8] 本研究では,ブラックボックスMLモデル間の基礎的関係について検討する。
本稿では,モデルリンクという新しい学習課題を提案する。
モデルリンクの適応と集約法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:15:06 GMT)
DEMIST: A deep-learning-based task-specific denoising approach for
myocardial perfusion SPECT [15.8] 本稿では,MPI SPECT画像(DEMIST)の特定タスク固有のDLベースアプローチを提案する。
DEMISTはノイズ特性を改善しながら検出タスク固有の特徴を保ち、観測性能が向上する。
その結果,MPI SPECTで低位像を呈示するためのDEMISTのさらなる臨床評価が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:40:25 GMT)
ScienceBenchmark: A Complex Real-World Benchmark for Evaluating Natural
Language to SQL Systems [15.6] 我々はScienceBenchmarkを紹介した。これは3つの現実世界、ドメイン固有のデータベースのための、新しい複雑なNL-to-ベンチマークである。
Spiderの上位パフォーマンスシステムがベンチマークで非常に低いパフォーマンスを達成するため、我々のベンチマークは非常に難しいことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:37:55 GMT)
A Comprehensive Benchmark for COVID-19 Predictive Modeling Using
Electronic Health Records in Intensive Care [15.6] 集中治療室における新型コロナウイルス患者のアウトカム特異的長期予測と早期死亡予測の2つの臨床予測課題を提案する。
この2つの課題は、新型コロナウイルス(COVID-19)患者の臨床実践に対応するため、単純で不安定な長寿と死亡予測のタスクから適応される。
我々は、公平で詳細なオープンソースのデータ前処理パイプラインを提案し、2つのタスクで17の最先端予測モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:03:43 GMT)
Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model [15.3] 認識任意のモデル(RAM)は、任意の共通カテゴリを高い精度で認識することができる。
RAMは画像タグ付けの新しいパラダイムを導入し、手動のアノテーションの代わりに大規模な画像テキストペアをトレーニングに活用している。
多数のベンチマークでRAMのタグ付け機能を評価し,印象的なゼロショット性能を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:24:55 GMT)
A Comprehensive Study on Quality Assurance Tools for Java [15.3] 品質保証(QA)ツールはますます注目を集めており、開発者に広く利用されている。
既存の研究は以下の方法で制限されている。
彼らは、スキャニングルール分析を考慮せずにツールを比較します。
研究方法論とベンチマークデータセットのため、ツールの有効性については意見が一致していない。
時間性能の分析に関する大規模な研究は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:45:03 GMT)
Dual Propagation: Accelerating Contrastive Hebbian Learning with Dyadic
Neurons [15.1] 本稿では,2つの内在状態を持つダイアドを各ニューロンが有する2重伝搬という,単純なエネルギーベース複合ニューロンモデルを提案する。
この手法の利点は、1つの推論フェーズしか必要とせず、レイヤーワイド閉形式で推論を解くことができることである。
実験では、Imagenet32x32を含む一般的なコンピュータビジョンデータセットにおいて、二重伝搬がバックプロパゲーションと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:48:04 GMT)
AD-NEGF: An End-to-End Differentiable Quantum Transport Simulator for
Sensitivity Analysis and Inverse Problems [15.0] 我々は、量子輸送シミュレーションのための最初のエンドツーエンド微分可能なNEGFモデルについて、最もよく知るためにAD-NEGFを提案する。
我々はPyTorchで数値処理全体を実装し、暗黙の層技術でカスタマイズされた後方パスを設計する。
提案手法は, 物理量差分計算, 経験的パラメータフィッティング, ドーピング最適化に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:39:51 GMT)
Bidirectional GaitNet: A Bidirectional Prediction Model of Human Gait
and Anatomical Conditions [14.9] 本稿では,人間の解剖学と歩行の関係を学習する,双方向ゲットネット(Bidirectional GaitNet)という新しい生成モデルを提案する。
各種健常者・失明者の歩行について,本モデルを実証し,実際の患者の身体検査データと比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:21:36 GMT)
Explicit Knowledge Transfer for Weakly-Supervised Code Generation [14.8] 我々は,LLMのコード生成能力をより小さなモデルに転送するために,明示的な知識伝達(EKT)を提案する。
EKTは、教師のLLMの少数ショット機能を使って、NLコードペアを作成し、学生の正しさと微調整をフィルタします。
EKTは、専門家の反復による訓練よりも優れた性能を得るだけでなく、知識蒸留よりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:01:11 GMT)
PTQD: Accurate Post-Training Quantization for Diffusion Models [14.6] 拡散モデルの学習後の量子化は、モデルのサイズを大幅に減らし、サンプリングプロセスを加速することができる。
既存の学習後量子化手法を低ビット拡散モデルに直接適用することは、生成されたサンプルの品質を著しく損なう可能性がある。
本稿では,量子化復調過程における量子化雑音と拡散摂動雑音の統一的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:21:58 GMT)
GAN-MPC: Training Model Predictive Controllers with Parameterized Cost
Functions using Demonstrations from Non-identical Experts [14.3] 本稿では,ジェンセン-シャノン間におけるデモンストレータの状態-軌道分布のばらつきを最小限に抑えるために,GAN(Generative Adversarial Network)を提案する。
我々はDeepMind Controlスイートの様々なシミュレーションロボットタスクに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:14:23 GMT)
Optimized Crystallographic Graph Generation for Material Science [14.0] 我々は、ニューラルネットワークアーキテクチャのトレーニング中にリアルタイムでグラフを生成するフレームワークであるpyMatGraphを提供する。
当社のツールでは,構造体のグラフを更新可能であり,GPU側で前方伝播を行う際に,ジオメトリを更新し,更新されたグラフを処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:30:03 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） (Wed, 7 Jun 2023 05:34:34 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） (Wed, 7 Jun 2023 05:30:30 GMT)
Policy Gradient in Robust MDPs with Global Convergence Guarantee [13.4] Robust Markov決定プロセス(RMDP)は、モデルエラーに直面した信頼性の高いポリシーを計算するための有望なフレームワークを提供する。
本稿では、RMDPの汎用的ポリシー勾配法であるDRPG(Double-Loop Robust Policy Gradient)を提案する。
従来のロバストなポリシー勾配アルゴリズムとは対照的に、DRPGはグローバルな最適ポリシーへの収束を保証するために近似誤差を単調に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:20:17 GMT)
On the Role of Randomization in Adversarially Robust Classification [13.3] ランダムなアンサンブルは、敵のリスクに設定された仮説より優れていることを示す。
また、そのような決定論的分類器を含む決定論的仮説セットを明示的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:11:24 GMT)
M$^3$Fair: Mitigating Bias in Healthcare Data through Multi-Level and
Multi-Sensitive-Attribute Reweighting Method [13.3] 複数のレベルにおいてRW法を複数の感度属性に拡張し,マルチレベルかつマルチセンシティブな属性再重み付け手法であるM3Fairを提案する。
実世界のデータセットに対する我々の実験は、アプローチが医療の公平性問題に対処する上で効果的で、単純で、一般化可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:20:44 GMT)
Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study [13.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くの科学・工学分野に広く応用されている。
近年、GNNの解説者が登場し始めており、多くの手法が他のドメインから導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:09:58 GMT)
What Makes Data Suitable for a Locally Connected Neural Network? A
Necessary and Sufficient Condition Based on Quantum Entanglement [13.2] 特定の局所的に接続されたニューラルネットワークは、データ分布が低い量子エンタングルメントを許容している場合に限り、データ分布を正確に予測できることを示す。
我々は、局所的に接続されたニューラルネットワークに対するデータ分布の適合性を高めるための前処理手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:20:40 GMT)
Balanced Product of Calibrated Experts for Long-Tailed Recognition [13.2] 多くの実世界の認識問題は長いラベルの分布によって特徴づけられる。
本研究では分析的アプローチを採り、ロジット調整の概念をアンサンブルに拡張し、専門家のバランス製品(BalPoE)を形成する。
我々はこれらの分布を適切に定義し、偏りのない予測を達成するために専門家を組み合わせる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:52:01 GMT)
Align, Distill, and Augment Everything All at Once for Imbalanced
Semi-Supervised Learning [13.2] 本稿では,バランスの取れた分布に先立って,動的に推定された未ラベルから分類器を段階的に整列させるフレキシブルな分布アライメントを提案する。
また,しきい値に基づく手法で破棄された疑似ラベルを不確実に活用するソフト一貫性正規化を提案する。
私たちのフレームワークは追加のトレーニングサイクルを必要としないので、すべてを一度に調整し、蒸留し、拡張します(ADALLO)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:50:59 GMT)
Generalization Across Observation Shifts in Reinforcement Learning [13.1] バイシミュレーションフレームワークを拡張して、コンテキスト依存の観察シフトを考慮します。
具体的には,シミュレータに基づく学習設定に焦点をあて,代替観測を用いて表現空間を学習する。
これにより、テスト期間中にエージェントをさまざまな監視設定にデプロイし、目に見えないシナリオに一般化することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:49:03 GMT)
HowkGPT: Investigating the Detection of ChatGPT-generated University
Student Homework through Context-Aware Perplexity Analysis [13.1] HowkGPTは学術的な課題と付随するメタデータのデータセットの上に構築されている。
生徒とChatGPTが生成する応答の難易度スコアを計算する。
さらに、カテゴリ固有のしきい値を定義することで分析を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:43:44 GMT)
Adversarially Robust PAC Learnability of Real-Valued Functions [12.9] 脂肪散乱次元のクラスは $ell_p$ 摂動条件で学習可能であることを示す。
そこで本研究では,実関数に対する非依存的な新しいサンプルスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:27:57 GMT)
Optimal Clustering by Lloyd Algorithm for Low-Rank Mixture Model [12.9] 行列値の観測を行うために低ランク混合モデル(LrMM)を提案する。
ロイドのアルゴリズムと低ランク近似を統合して計算効率のよいクラスタリング法を設計する。
本手法は,実世界のデータセットにおける文献上の他者よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:25:39 GMT)
Quantum Multi-Agent Actor-Critic Networks for Cooperative Mobile Access
in Multi-UAV Systems [12.9] 本稿では,ロバストなモバイルアクセスシステムを構築するために,量子マルチエージェントアクタクリティカルネットワーク(QMACN)という新しいアルゴリズムを提案する。
量子コンピューティング(QC)の原理は、関連するUAVのトレーニングプロセスと推論能力を高めるために、我々の研究で採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:06:53 GMT)
Learning to Suggest Breaks: Sustainable Optimization of Long-Term User
Engagement [12.8] 本稿では,レコメンデーションにおけるブレークの役割について検討し,最適なブレークポリシーを学習するための枠組みを提案する。
推奨力学は正と負の両方のフィードバックに影響を受けやすいという概念に基づいて,ロトカ・ボルテラの力学系としてレコメンデーションを提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:06:18 GMT)
Loss Functions for Behavioral Game Theory [12.7] 損失関数は負の対数類似度、クロスエントロピー、ブライアスコア、L2誤差を満足すべきである。
これらの公理を全て満たし、二乗L2誤差を含む損失関数の族を構築する。
実際、二乗L2誤差は、実際には比較的一般的に使われている唯一の許容される損失である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:53:50 GMT)
Exploiting Observation Bias to Improve Matrix Completion [12.6] 本稿では,行列補完の変種について考察する。
私たちのゴールは、バイアスと関心の結果の間の共有情報を利用して予測を改善することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:48:35 GMT)
Simulation-Assisted Optimization for Large-Scale Evacuation Planning
with Congestion-Dependent Delays [12.6] MIP-LNSは,数式最適化による探索を利用するスケーラブルな最適化手法である。
また,エージェントベースシミュレーションをMIP-LNSと組み合わせて,混雑に伴う遅延を推定する手法を提案する。
さらに, MIP-LNS-SIMは, MIP-LNSと比較して, 推定避難完了時間の誤差が有意に低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:17:03 GMT)
Synthesising Recursive Functions for First-Order Model Counting:
Challenges, Progress, and Conjectures [12.5] 1次モデルカウント(英: First-order model counting、FOMC)は、有限領域の1次論理において文のモデルを数えるように要求する計算問題である。
私たちは、典型的にドメイン再帰に伴う制限を緩和し、サイクルを含むかもしれない有向グラフを扱う。
これらの改良により、アルゴリズムはそれまで到達範囲を超えていた問題を数えるための効率的な解を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:49:01 GMT)
Text-only Domain Adaptation using Unified Speech-Text Representation in
Transducer [12.4] 本稿では,コンバータ変換器(USTR-CT)における統一音声テキスト表現を学習し,テキストのみのコーパスを用いて高速なドメイン適応を実現する手法を提案する。
SPGISpeechにLibriSpeechを適応させる実験により,提案手法は単語誤り率(WER)を目標領域で相対44%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:33:02 GMT)
DevFormer: A Symmetric Transformer for Context-Aware Device Placement [12.4] 本稿では,ハードウェア設計最適化の複雑で計算に要求される問題に対処するトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるDevFormerを提案する。
提案手法は, 相対的な位置埋め込みや行動置換対称性などの強い帰納バイアスを導入することで, この制限に対処する。
DevFoemerは、両方のシミュレーションハードウェアで最先端の手法よりも優れており、性能が向上し、コンポーネントの数を30ドル以上削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:01:45 GMT)
Neural Collapse in Deep Linear Networks: From Balanced to Imbalanced
Data [12.2] 本研究では, 大量のパラメータを持つ複雑な系が, 収束するまでのトレーニングにおいて, 最終層の特徴に同じ構造を持つことを示す。
特に、最終層の特徴がクラス平均に崩壊することが観察されている。
また、一般的な平均二乗誤差(MSE)とクロスエントロピー(CE)の損失に対して、深い線形ネットワークで$mathcalNC$が発生することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:32:16 GMT)
Infinite Action Contextual Bandits with Reusable Data Exhaust [12.2] 後悔とレグレッションの低減は、アクションセットに依存しない計算コストで、最先端のオンラインパフォーマンスをもたらす。
本稿では, オンラインアルゴリズムと等価なスムーズな後悔保証法について述べるが, 重み付けを適切に定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:55:07 GMT)
BUCA: A Binary Classification Approach to Unsupervised Commonsense
Question Answering [12.0] 非教師付きコモンセンス推論(UCR)は、コモンセンス推論データセットの構築が高価であるため、ますます人気が高まっている。
本稿では、下流の複数選択質問応答タスクを、その妥当性に応じて全ての候補回答をランク付けすることで、より単純な二分分類タスクに変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:33:09 GMT)
Self-Adjusting Weighted Expected Improvement for Bayesian Optimization [12.0] この研究はAFの定義に焦点を当てており、その主な目的は、調査地域と高い不確実性のある地域と、優れたソリューションを約束する地域とのトレードオフをバランスさせることである。
我々は、データ駆動方式で、探索・探索トレードオフを自己調整する自己調整重み付き改善(SAWEI)を提案する。
提案手法は手作りのベースラインと比較して,任意の問題構造に対して堅牢なデフォルト選択として有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:00:19 GMT)
MarineVRS: Marine Video Retrieval System with Explainability via
Semantic Understanding [11.9] MarineVRSは、海洋ドメイン用に明示的に設計された、新しく柔軟なビデオ検索システムである。
MarineVRSは、視覚的および言語的オブジェクト表現のための最先端の手法を統合し、大量の水中ビデオデータの効率的かつ正確な検索と分析を可能にする。
MarineVRSは、海洋研究者や科学者が大量のデータを効率的に正確に処理し、海洋生物の行動や動きについて深い洞察を得るための強力なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:46:44 GMT)
Handling the Alignment for Wake Word Detection: A Comparison Between
Alignment-Based, Alignment-Free and Hybrid Approaches [11.7] ウェイクワード検出は、ほとんどの知的な家庭や携帯機器に存在している。
これらのデバイスは、低コストの電力とコンピューティングで呼び出された時に"覚醒"する機能を提供する。
本稿では、一般的なフレーズに答えるウェイクワードシステムの開発におけるアライメントの役割を理解することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:04:41 GMT)
ScoreCL: Augmentation-Adaptive Contrastive Learning via Score-Matching
Function [11.7] 自己教師付きコントラスト学習(CL)は表現学習において最先端のパフォーマンスを達成した。
各種CL法を一貫して改良することにより,ScoreCLと呼ばれる手法の汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:59:20 GMT)
Cross-attention learning enables real-time nonuniform rotational
distortion correction in OCT [11.7] 非一様回転歪み(NURD)補正は内視鏡的光コヒーレンス断層撮影(OCT)に不可欠である。
本稿では,OCTにおけるNURD補正のためのクロスアテンション学習手法を提案する。
本手法は,自然言語処理とコンピュータビジョンにおける自己認識機構の成功に着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:25:27 GMT)
2D Object Detection with Transformers: A Review [11.3] 2020年以降、トランスフォーマーをベースとした物体検出が注目され、目覚ましい性能を見せている。
本稿では,DeTRの最近の進展について,21の論文を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:13:38 GMT)
SiBBlInGS: Similarity-driven Building-Block Inference using Graphs
across States [11.0] 国間グラフを用いた類似性駆動型ビルディングブロック推論フレームワーク(SiBBlInGS)を提案する。
SiBBlInGSは、BB発見のためにグラフベースの辞書学習アプローチを採用している。
同時に、データ内の状態間関係と状態内関係を考慮し、非直交成分を抽出し、セッション数と状態間の持続時間の変化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:41:04 GMT)
ChatGPT Informed Graph Neural Network for Stock Movement Prediction [11.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)を強化するためにChatGPTのグラフ推論機能を活用する新しいフレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークは,テキストデータから進化するネットワーク構造を十分に抽出し,これらのネットワークをグラフニューラルネットワークに組み込んで,その後の予測作業を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:50:14 GMT)
Open-TransMind: A New Baseline and Benchmark for 1st Foundation Model
Challenge of Intelligent Transportation [11.0] 第1回ファンデーションモデルチャレンジは、交通シナリオにおけるファンデーションモデル技術の人気を高めることを目的としている。
課題は、オールインワンとクロスモーダル画像検索の2つのトラックに分けられる。
私たちの知る限り、Open-TransMindはマルチタスクとマルチモーダル機能を備えた最初のオープンソーストランスポート基盤モデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:29:25 GMT)
On the Design Fundamentals of Diffusion Models: A Survey [11.0] 我々は,このレビューを,前処理,逆処理,サンプリング手順という3つの重要なコンポーネントに従って整理する。
これにより,各コンポーネントの分析,設計選択の適用性,拡散モデルの実装に関する今後の研究の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:46:47 GMT)
Occ-BEV: Multi-Camera Unified Pre-training via 3D Scene Reconstruction [10.8] 我々はOcc-BEVと呼ばれる最初のマルチカメラ統合事前学習フレームワークを提案する。
3Dデコーダは、バードアイビューの機能を活用して3D幾何学的占有率を予測するように設計されている。
Occ-BEVは、マルチカメラ3Dオブジェクト検出において、mAPが約2.0%、NDSが約2.0%の大幅な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:53:51 GMT)
Robust and Efficient Fault Diagnosis of mm-Wave Active Phased Arrays
using Baseband Signal [10.6] 5Gおよび6G無線における1つの重要な通信ブロックは、アクティブフェイズドアレイ(APA)である。
本稿では, ベースバンド内位相に隠された特徴を抽出するためのDeep Neural Network (DNN) を利用した新しい手法を提案する。
APAの欠陥要素やコンポーネントの迅速かつ正確な診断には、1つの測定ポイントに1つのプローブしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:46:14 GMT)
Language Models can Solve Computer Tasks [10.5] 学習済みの大規模言語モデル(LLM)エージェントは,簡単なプロンプトスキームを用いて自然言語で指導されたコンピュータタスクを実行できることを示す。
複数のLLMを比較し,InstructGPT-3+RLHF LLMがMiniWoB++の最先端であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:50:44 GMT)
Challenges of Producing Software Bill Of Materials for Java [10.4] SBOM(Software Bill of Materials)は、ソフトウェアサプライチェーン硬化のバックボーンとなることを約束する。
私たちは6つのツールと、それらが複雑なオープンソースJavaプロジェクトのために作り出すSBOMの正確さを深く掘り下げています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:31:33 GMT)
FPUS23: An Ultrasound Fetus Phantom Dataset with Deep Neural Network
Evaluations for Fetus Orientations, Fetal Planes, and Anatomical Features [10.4] 胎児の生体計測値を推定するための適切な診断平面を同定するために,新しい胎児ファントム超音波データセットFPUS23を提案する。
データセット全体は15,728の画像で構成され、4つの異なるディープニューラルネットワークモデルをトレーニングするために使用される。
また、FPUS23データセットを用いてトレーニングしたモデルを評価し、これらのモデルによって得られた情報を実世界の超音波胎児データセットの精度を大幅に向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:56:10 GMT)
Responsible Design Patterns for Machine Learning Pipelines [10.2] AI倫理には、AIシステムのライフサイクル全体に倫理的原則を適用することが含まれる。
これは、バイアスなどのAIに関連する潜在的なリスクと害を軽減するために不可欠である。
この目標を達成するために、責任あるデザインパターン(RDP)は機械学習(ML)パイプラインに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:55:28 GMT)
Human Stress Assessment: A Comprehensive Review of Methods Using
Wearable Sensors and Non-wearable Techniques [10.1] ヒトのストレス反応を測定する方法は、ウェアラブルと非ウェアラブルセンサーのデータを用いて観察された主観的アンケートと客観的マーカーを含むことができる。
各種情報源からの関連データを利用して, ストレス検出手法が人工知能の恩恵を受ける方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:02:40 GMT)
Causal Inference of General Treatment Effects using Neural Networks with
A Diverging Number of Confounders [10.1] 未確立の条件下では、共同設立者に対する調整は、共同設立者に対する結果および/または治療に関するニュアンス機能を見積もる必要がある。
本稿では、フィードフォワード人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた一般的な治療効果の効率的な評価のための一般化された最適化フレームワークについて考察する。
この状況下での次元の呪いを軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:54:40 GMT)
DiViNeT: 3D Reconstruction from Disparate Views via Neural Template
Regularization [10.1] 本稿では3つの異なるRGB画像を入力として用いたボリュームレンダリングに基づくニューラルサーフェス再構成手法を提案する。
我々のキーとなる考え方は、非常に悪用され、DiViNetと呼ばれる方法を残した再構築を2段階で行うことです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:05:14 GMT)
A Semi-supervised Object Detection Algorithm for Underwater Imagery [10.0] 本稿では, 変分オートエンコーダ(VAE)に基づく半教師付きフレームワークを用いて, 人工物体を異常として扱い, 検出することを提案する。
本研究では,学習した低次元潜在空間における画像データをクラスタリングし,異常な特徴を含む可能性のある画像を抽出する手法を提案する。
大規模な画像データセットに両方の手法を適用することで、人間のオペレーターが興味のある対象を特定するために、偽陽性率の低い候補異常なサンプルを提示できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:40:04 GMT)
Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated
Texts [10.0] 本研究では,人間のテキストの不変性,すなわち与えられたテキストサンプルの埋め込みの集合の根底にある多様体の内在的次元性を提案する。
自然言語におけるフロートテキストの平均内在次元は、アルファベットベースの言語では9ドル、中国語では7ドル前後で推移している。
言語ごとのAI生成テキストの平均内在次元は$approx 1.5$で、人間生成とAI生成の分布を明確に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:38:04 GMT)
Unified Model for Crystalline Material Generation [9.9] 結晶格子と原子位置で同時に作用する2つの統一モデルを提案する。
我々のモデルは、熱力学的安定性に到達するために総エネルギーを下げることで任意の結晶の変形を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:23:59 GMT)
Dynamic Interpretable Change Point Detection [9.9] TiVaCPDは、時間変化グラフラッソ(Time-Varying Graphical Lasso)を使用して、時間とともに多次元特徴間の相関パターンの変化を特定するアプローチである。
各種CPの同定・特徴化におけるTiVaCPDの性能評価を行い,本手法が実世界のCPDデータセットにおける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） (Wed, 7 Jun 2023 18:39:11 GMT)
Proposal for practical Rydberg quantum gates using a native two-photon
excitation [9.8] パルス最適化に基づくネイティブ2ビット制御NOTゲートの構築について報告する。
その結果、最適制御のため実験と理論的予測のギャップを減らしただけでなく、より大きな原子配列における遠方の原子量子ビットの接続も容易になった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:19:55 GMT)
Membership inference attack with relative decision boundary distance [9.8] メンバシップ推論攻撃は、マシンラーニングにおける最も一般的なプライバシ攻撃の1つだ。
ラベルのみの設定において,ミューティクラス適応型メンバシップ推論攻撃と呼ばれる新たな攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:29:58 GMT)
Polynomial Time and Private Learning of Unbounded Gaussian Mixture
Models [9.7] 本稿では,$d$-dimensional Gaussian Mixture Models (GMM) のパラメータを$k$コンポーネントでプライベートに推定する問題について検討する。
我々はその問題を非私的な問題に還元する手法を開発した。
我々は,Moitra Valiant と[MV10] の非プライベートアルゴリズムを用いて,GMM をブラックボックスとして学習するための$(varepsilon, delta)$-differentially privateアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:35:37 GMT)
Beyond Parallel Pancakes: Quasi-Polynomial Time Guarantees for
Non-Spherical Gaussian Mixtures [9.7] kgeq 2$ Gaussian 成分と未知の手段と未知の共分散(すべての成分について同一視される)の混合を考える。
混合重量が指数関数的に小さい場合にのみこのような硬さが現れることを示す。
我々は,最小混合重量の時間準多項式を用いた2乗法に基づくアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:04:04 GMT)
SKG: A Versatile Information Retrieval and Analysis Framework for
Academic Papers with Semantic Knowledge Graphs [9.7] 本稿では,抽象概念やメタ情報から意味概念を統合してコーパスを表現するセマンティック知識グラフを提案する。
SKGは、高い多様性と豊富な情報コンテンツが格納されているため、学術文献における様々なセマンティッククエリをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:16:08 GMT)
Goal-conditioned GFlowNets for Controllable Multi-Objective Molecular
Design [9.6] シリコン内分子設計は、機械学習コミュニティから多くの注目を集めている。
従来のアプローチでは、多目的問題を優先条件の単一目的にするために、スカラー化方式を採用していた。
本研究では、より制御可能な条件モデルを得るために、ゴール条件付き分子生成の代替的な定式化を実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:48:29 GMT)
Tracr: Compiled Transformers as a Laboratory for Interpretability [9.6] 人間の読みやすいプログラムをデコーダのみのトランスフォーマーモデルに"コンパイル"する方法を示す。
コンパイラであるTrcrは、既知の構造を持つモデルを生成する。
マルチステップアルゴリズムを実行する変換器の「重ね合わせ」について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:21:51 GMT)
NeMO: Neural Map Growing System for Spatiotemporal Fusion in
Bird's-Eye-View and BDD-Map Benchmark [9.4] 視覚中心のBird's-Eye View表現は自律運転システムに不可欠である。
この研究は、読みやすく、説明可能なビッグマップを利用してローカルマップを生成するための、NeMOという新しいパラダイムを概説する。
すべてのBEVグリッドの特徴分布が同じパターンに従うと仮定して、すべてのグリッドに対して共有重み付きニューラルネットワークを採用して、ビッグマップを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:46:15 GMT)
Efficient Recruitment Strategy for Collaborative Mobile Crowd Sensing
Based on GCN Trustworthiness Prediction [9.3] CMCS(Collaborative Mobile Crowd Sensing)は、タスクセンシングにおけるチームワークを促進することで、データ品質とカバレッジを向上させる。
既存の戦略は主に労働者の性格に重点を置いており、労働者間の非対称な信頼関係を無視している。
本稿ではまず,Mini-Batch K-Meansクラスタリングアルゴリズムを用いてエッジサーバをデプロイし,効率的な分散ワーカー採用を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:59:45 GMT)
Enhancing In-Context Learning with Answer Feedback for Multi-Span
Question Answering [9.2] 本稿では,LLMが望ましくない出力を通知するなど,ラベル付きデータを活用する新しい手法を提案する。
3つのマルチスパン質問応答データセットとキーフレーズ抽出データセットの実験により、我々の新しいプロンプト戦略はLLMの文脈内学習性能を一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:20:24 GMT)
Exposing flaws of generative model evaluation metrics and their unfair
treatment of diffusion models [9.0] 生成モデルの全体的な性能,忠実度,多様性,記憶度を評価するための16の現代的な指標を比較した。
ヒトが判断する拡散モデルの最先端の知覚現実性は、FIDのような一般的に報告されている指標には反映されない。
次に、データ記憶の研究を行い、生成モデルは、CIFAR10のような単純で小さなデータセットでトレーニング例を記憶するが、ImageNetのようなより複雑なデータセットでは必ずしも記憶しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:00:00 GMT)
Self-supervised learning-based cervical cytology for the triage of
HPV-positive women in resource-limited settings and low-data regime [9.0] パパニコラオ検体をスクリーニングすることは、頸部がん関連死亡率の低下に非常に効果があることが証明されている。
深層学習に基づく遠隔細胞診診断は魅力的な代替手段として現れるが、大規模な注釈付きトレーニングデータセットの収集が必要である。
本稿では, スライド画像全体から抽出できるラベルなし画像の豊富さが, 自己教師型学習手法の肥大化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:05:44 GMT)
On Computing Optimal Tree Ensembles [8.9] ランダム林や、より一般的には(決定ノブレイクダッシュ-)ツリーアンサンブルは、分類と回帰の方法として広く使われている。
最近のアルゴリズムの進歩は、そのサイズや深さなどの様々な測定に最適な決定木を計算することができる。
2つの新しいアルゴリズムと対応する下位境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:30:43 GMT)
FOOCTTS: Generating Arabic Speech with Acoustic Environment for Football
Commentator [8.9] アプリケーションはユーザからテキストを取得し、母音化などのテキスト前処理を適用し、次にコメンテーターの音声合成装置が続く。
パイプラインには、データラベリングのためのアラビア自動音声認識、CTCセグメンテーション、音声にマッチする転写母音化、TTSの微調整などが含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:33:02 GMT)
Lenient Evaluation of Japanese Speech Recognition: Modeling Naturally
Occurring Spelling Inconsistency [8.9] 我々は,語彙資源,日本語テキスト処理システム,ニューラルマシン翻訳モデルの組み合わせを用いて,参照転写の可塑性レスペリングの格子を作成する。
提案手法は,単語の有効な代替綴りを選択するシステムにペナルティを課さないため,タスクに応じてCERを2.4%～3.1%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:39:02 GMT)
CRS-FL: Conditional Random Sampling for Communication-Efficient and
Privacy-Preserving Federated Learning [8.7] 本稿では、条件付きランダムサンプリング(CRS)手法を提案し、標準フェデレート学習設定(CRS-FL)に実装する。
CRSは、ゼロ・グラディエント・アンバイアスの確率が高く、モデル精度を劣化させることなく、通信オーバーヘッドを効果的に低減する。
実験の結果,CRS-FLは送信バイト当たりのメートル法精度において,既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:16:32 GMT)
A Theory of Link Prediction via Relational Weisfeiler-Leman [8.6] グラフニューラルネットワークは、グラフ構造化データ上での表現学習のための顕著なモデルである。
私たちの目標は、知識グラフのためのグラフニューラルネットワークのランドスケープを体系的に理解することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:46:12 GMT)
A Dataset for Deep Learning-based Bone Structure Analyses in Total Hip
Arthroplasty [8.6] 全股関節解剖(THA)は整形外科において広く用いられている外科手術である。
ディープラーニング技術は有望だが、学習には高品質なラベル付きデータが必要である。
ディープラーニング指向のデータセットを生成するための効率的なデータアノテーションパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:28:53 GMT)
Investigating Reproducibility at Interspeech Conferences: A Longitudinal
and Comparative Perspective [8.6] 講演と言語処理の7つの分野で27,717の論文を調査した。
他のカンファレンスに広く受け入れられた論文があるにも関わらず、Interspeechはソースコードの可用性を最大40%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:40:37 GMT)
Video Compression with Arbitrary Rescaling Network [8.5] 符号化前のビデオリサイズのためのレート誘導任意再スケーリングネットワーク(RARN)を提案する。
軽量RARN構造は、FHD(1080p)コンテンツをリアルタイム(91 FPS)で処理し、かなりのレート低下を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:15:18 GMT)
Learning Gaussian Mixture Representations for Tensor Time Series
Forecasting [8.3] 我々は、時間、位置、およびソース変数に暗示される各不均一成分を個別にモデル化する新しいTS予測フレームワークを開発する。
2つの実世界のTSデータセットによる実験結果は、最先端のベースラインと比較して、我々のアプローチの優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:07:38 GMT)
Mitigating Propagation Failures in Physics-informed Neural Networks
using Retain-Resample-Release (R3) Sampling [8.1] 我々は、PINNのトレーニングは、ソリューションの「伝播」を成功させることに頼っていると仮定することで、PINNの障害モードの新たな視点を提供する。
提案手法では, サンプリング戦略が貧弱なPINNは, 伝播不良が発生した場合, 簡単な解決法で立ち往生する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:19:38 GMT)
Robust Non-Linear Feedback Coding via Power-Constrained Deep Learning [7.9] 我々は,チャネルノイズに対するロバスト性を大幅に向上させる非線形フィードバック符号の新たなファミリーを開発する。
我々のオートエンコーダベースのアーキテクチャは、連続するビットブロックに基づいてコードを学ぶように設計されている。
提案手法は, 現実的なフォワードやフィードバックノイズシステムよりも, 最先端のフィードバックコードよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:00:22 GMT)
Knowledge-Augmented Language Model Prompting for Zero-Shot Knowledge
Graph Question Answering [7.9] 大言語モデル(LLM)は、ゼロショットのクローズドブック質問応答タスクを実行することができる。
我々は,LSMの入力において,その知識を直接拡張することを提案する。
我々のフレームワークであるKAPING(Knowledge-Augmented Language Model Prompting)は、モデルトレーニングを必要としないため、完全にゼロショットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:15:21 GMT)
Almost synchronous quantum correlations [7.7] 量子相関集合の研究は1980年代にツィレルソンによって始められ、元々は量子力学の基礎における疑問によって動機付けられた。
Paulsen et. al, JFA 2016] で導入された同期相関集合は、特に研究に有用であることが証明され、応用において自然に現れる相関のサブクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:16:50 GMT)
Multiscale Flow for Robust and Optimal Cosmological Analysis [7.6] マルチスケールフロー(Multiscale Flow)は、サンプルを作成し、2次元宇宙データの場レベル確率をモデル化する生成正規化フローである。
マルチスケールフローは,バリオン効果などのトレーニングデータにはない分布変化を識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:00:06 GMT)
Machine Learning Testing in an ADAS Case Study Using
Simulation-Integrated Bio-Inspired Search-Based Testing [7.6] Deeperは、ディープニューラルネットワークベースの車線保持システムをテストするための障害検出テストシナリオを生成する。
新たに提案されたバージョンでは、新しいバイオインスパイアされた検索アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム(GA)、$(mu+lambda)$および$(mu,lambda)$進化戦略(ES)、およびParticle Swarm Optimization(PSO)を利用する。
評価の結果,Deeperで新たに提案したテストジェネレータは,以前のバージョンよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:24:31 GMT)
Neural Symbolic Regression using Control Variables [7.6] SRCVは,制御変数を利用して精度とスケーラビリティを両立させるニューラルシンボリック回帰法である。
まず、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて観測データからデータジェネレータを学習する。
実験結果から,SRCVは複数の変数を持つ数学的表現の発見において,最先端のベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:30:25 GMT)
Planning Multiple Epidemic Interventions with Reinforcement Learning [7.5] 最適な計画は、寿命の最小限の損失、病気の重荷、経済的コストによる流行を抑制することである。
最適な計画を見つけることは、現実的な設定における難解な計算問題である。
我々は、最先端のアクター-批評家強化学習アルゴリズムを、全体的なコストを最小化する計画の探索に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:48:02 GMT)
Geo-Tiles for Semantic Segmentation of Earth Observation Imagery [7.5] 既存の手法とベンチマークデータセットは、ピクセルベースのタイリングスキームや、Webマッピングアプリケーションで使用されるジオタイリングスキームに依存している。
異種データに基づくジオタイルを生成するタイリング方式を用いて,地球観測画像のための新しいセグメンテーションパイプラインを提案する。
このアプローチは、ピクセルベースの、あるいは一般的なWebマッピングアプローチと比較して、いくつかの有益な特性を示す。
提案システムは,現在最先端のセマンティックセグメンテーションモデルの結果を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:23:59 GMT)
PALR: Personalization Aware LLMs for Recommendation [7.4] PALRは、ユーザ履歴の振る舞い(クリック、購入、評価など)と大きな言語モデル(LLM)を組み合わせることで、ユーザの好むアイテムを生成することを目的としている。
我々のソリューションは、様々なシーケンシャルなレコメンデーションタスクにおいて最先端のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:55:58 GMT)
Last Week with ChatGPT: A Weibo Study on Social Perspective regarding
ChatGPT for Education and Beyond [7.4] 本研究は,中国国民がChatGPTの教育的・一般目的の可能性をどう捉えているかを検討する。
GPT-4以前、一部のソーシャルメディア利用者は、AIの進歩は教育や社会に恩恵をもたらすと信じていたが、ChatGPTのような先進的なAIは人間を劣悪に感じるだろうと信じていた。
本稿では,ChatGPT型モデルの教育等における倫理的適用を確保するために,トレンドシフトの徹底的な分析とロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:45:02 GMT)
Generalized Teacher Forcing for Learning Chaotic Dynamics [7.4] カオス力学系(DS)は自然界や社会界においてどこにでも存在しており、予測や機械的洞察のために観測された時系列からそのような系を再構築することに関心があることが多い。
これらの修正により、従来のSOTAアルゴリズムよりもずっと低い次元でDSを再構築できることを、いくつかのDSで示している。
これにより、シンプルながら強力なDS再構成アルゴリズムが実現され、同時に高い解釈が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:04:34 GMT)
Gender, names and other mysteries: Towards the ambiguous for
gender-inclusive translation [7.3] 本稿では,元文が明示的なジェンダーマーカーを欠いている場合について考察するが,目的文はより豊かな文法的ジェンダーによってそれらを含む。
MTデータ中の多くの名前と性別の共起は、ソース言語の「あいまいな性別」で解決できないことがわかった。
ジェンダー・インクルージョンの両面での曖昧さを受け入れるジェンダー・インクルージョン・トランスフォーメーションの可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:21:59 GMT)
Knowledge Graph Embedding Methods for Entity Alignment: An Experimental
Review [7.2] 我々は、エンティティアライメントのための一般的な埋め込み手法の最初のメタレベル解析を行う。
KGsにより抽出された様々なメタ機能と異なる埋め込み手法の統計的に有意な相関関係が明らかとなった。
テストベッドの全現実世界のKGで有効性に応じて統計的に有意なランク付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:20:26 GMT)
CountingMOT: Joint Counting, Detection and Re-Identification for
Multiple Object Tracking [7.2] 混み合ったシーンに適したエンドツーエンドフレームワークであるCountingMOTで、カウント、検出、再識別を共同でモデル化する。
私たちのアプローチは、オブジェクトの検出、カウント、再同定のギャップを埋める試みです。
提案したMOTトラッカーは、オンラインとリアルタイムのトラッキングが可能で、公開ベンチマークMOT16(79.7のMOTA)、MOT17(81.3%のMOTA)、MOT20(78.9%のMOTA)の最先端結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:14:26 GMT)
Examining Bias in Opinion Summarisation Through the Perspective of
Opinion Diversity [7.2] 我々は、意見の多様性の観点から、意見の要約におけるバイアスを研究する。
本研究は, 世論の類似性について検討し, その関連性について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:31:02 GMT)
Auto-Differentiation of Relational Computations for Very Large Scale
Machine Learning [7.1] 本稿では,関係的に表現された計算を区別する方法の問題点について考察する。
自動微分リレーショナルアルゴリズムを実行するリレーショナルエンジンは、非常に大きなデータセットに容易にスケールできることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:25:10 GMT)
Empowering Counterfactual Reasoning over Graph Neural Networks through
Inductivity [7.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)には、薬物発見、レコメンデーションエンジン、チップ設計など、さまざまな実用的応用がある。
因果推論は、GNNの入力グラフの変更を最小限に抑えて予測を変更するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:40:18 GMT)
BU-CVKit: Extendable Computer Vision Framework for Species Independent
Tracking and Analysis [7.0] 本稿では,チェーンプロセッサを用いた研究パイプライン作成を可能にするコンピュータビジョンフレームワークを提案する。
コミュニティはフレームワークの作業のプラグインを作成できるため、再利用性、アクセシビリティ、作業の公開性が向上する。
フレームワーク用に作成されたサンプルプラグインを通じて生成された行動パイプラインの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:12:03 GMT)
CaptAinGlove: Capacitive and Inertial Fusion-Based Glove for Real-Time
on Edge Hand Gesture Recognition for Drone Control [6.9] CaptAinGloveは、小さなメモリフットプリント(2MB)を備えた繊維ベースの低消費電力(1.15Watts)ソリューションである。
バックボーンモデルとして軽量畳み込みニューラルネットワークと階層型マルチモーダル融合を用い、消費電力の低減と精度の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:32:53 GMT)
Time-Conditioned Generative Modeling of Object-Centric Representations
for Video Decomposition and Prediction [6.9] ビデオの時間条件生成モデルを提案する。
本モデルでは,オブジェクト中心の映像分解を行い,隠蔽対象の完全な形状を再構築し,新しい視点の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:54:03 GMT)
Uncovering solutions from data corrupted by systematic errors: A
physics-constrained convolutional neural network approach [6.9] 本稿では,データから体系的な誤りを除去することで,基礎となる物理システムの解を解明するツールを提案する。
このツールは物理制約付き畳み込みニューラルネットワーク(PC-CNN)で、方程式とデータを管理するシステムからの情報を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:04:36 GMT)
Introduction to Medical Imaging Informatics [6.8] 医用画像情報学は、医用画像の取得、管理、解釈を改善するために、医用画像と情報学の原則を組み合わせる。
本章では、画像処理、特徴工学、機械学習など、医用画像情報学の基本概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:38:06 GMT)
Check Me If You Can: Detecting ChatGPT-Generated Academic Writing using
CheckGPT [6.5] GPABenchmarkは、CS、物理学、人文科学、社会科学(HSS)の研究論文の、人文・人文・人文・人文・人文・人文・人文・社会科学の60万件のベンチマークデータセットである。
次に,汎用表現モジュールと減衰BiLSTM分類モジュールからなる新しいLCMコンテンツ検出器であるCheckGPTについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:33:24 GMT)
Estimating 3D Dental Structures using Simulated Panoramic Radiographs
and Neural Ray Tracing [6.4] 実世界のPXからCBCTのような3次元構造を推定する枠組みを提案する。
本フレームワークは, パノラマ画像のみに基づく様々な被験者(患者)に対して, 完全な3次元再構築を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:25:40 GMT)
Learning Multi-Step Reasoning by Solving Arithmetic Tasks [6.4] 本研究では,比較的小さな言語モデルを多段階推論の能力に組み込む方法について検討する。
我々は,合成データセットMsAT上でLMを継続的に事前学習することにより,そのような能力を注入することを提案する。
提案手法の有効性を示す4つの数学単語問題データセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:45:15 GMT)
A Fast, Well-Founded Approximation to the Empirical Neural Tangent
Kernel [6.4] 経験的ニューラルネットワーク(eNTK)は、与えられたネットワークの表現をよりよく理解することができる。
O出力ユニットを持つネットワークの場合、N入力のeNTKは$NO times NO$で、$O((NO)2)$メモリを、$O((NO)3)$まで取ります。
既存のアプリケーションのほとんどは、カーネル行列のN倍のN倍の近似の1つを使っている。
我々は、「ロジットの仮定」と呼ばれるそのような近似が真の eNT に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:07:14 GMT)
Influence of HW-SW-Co-Design on Quantum Computing Scalability [6.3] 4つのNP完全問題を解くために必要なキーフィギュア(回路深さとゲート数)が、ハードウェア特性に合わせてどのように異なるかを検討する。
この結果から、最適に近い性能と特性を達成するには、必ずしも最適な量子ハードウェアを必要とするとは限らないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:36:33 GMT)
Two Losses Are Better Than One: Faster Optimization Using a Cheaper
Proxy [6.2] 本稿では,関連関数をプロキシとして利用することにより,目的物を計算困難勾配で最小化するアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、$delta$-smooth目的の勾配降下に一致する速度で収束を保証する。
我々のアルゴリズムは機械学習に多くの可能性があり、合成データ、物理シミュレータ、混合公開データ、プライベートデータなどを活用するための原則化された手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:51:35 GMT)
Phoenix: A Federated Generative Diffusion Model [6.1] 大規模な集中型データセットで生成モデルをトレーニングすることで、データのプライバシやセキュリティ、アクセシビリティといった面での課題が発生する可能性がある。
本稿では,フェデレートラーニング(FL)技術を用いて,複数のデータソースにまたがる拡散確率モデル(DDPM)の学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:43:09 GMT)
Analysis, Identification and Prediction of Parkinson's disease sub-types
and progression through Machine Learning [6.1] パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、様々な患者軌道を持つ神経変性疾患である。
根本原因や症状の進行についてはほとんど分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:54:56 GMT)
Saliency Map Verbalization: Comparing Feature Importance Representations
from Model-free and Instruction-based Methods [6.0] サージェンシマップは、重要な入力特徴を特定することによって、ニューラルネットワークの予測を説明することができる。
我々は,サリエンシマップを自然言語に翻訳する未調査課題を定式化する。
本研究では,従来の特徴強調表現と比較した2つの新手法(検索ベースおよび命令ベース言語化)を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:29:04 GMT)
Meta-learning Control Variates: Variance Reduction with Limited Data [5.9] 統合タスク間の類似性を活用して性能を向上させることができることを示す。
メタラーニングCV(Meta-CVs)と呼ばれる私たちのアプローチは、最大で数百から数千のタスクに使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:57:30 GMT)
Towards High-Performance Exploratory Data Analysis (EDA) Via Stable
Equilibrium Point [5.8] 我々は,EDAの効率とソリューション品質を改善するための安定平衡点(SEP)ベースのフレームワークを導入する。
提案手法の非常にユニークな特性は、SEPがデータセットのクラスタリング特性を直接符号化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:31:57 GMT)
MESSY Estimation: Maximum-Entropy based Stochastic and Symbolic densitY
Estimation [5.8] 最大エントロピーに基づく勾配法であるMESSY推定法とシンボリックデンシット推定法を導入する。
特に、未知分布関数のサンプルを推定記号表現に接続する勾配に基づくドリフト拡散過程を構築する。
基本関数の記号探索を追加することで, 推定精度を合理的な計算コストで向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:28:47 GMT)
A Mask Free Neural Network for Monaural Speech Enhancement [5.8] 本稿では,MFNetを提案する。MFNetは,音声のマッピングだけでなく,逆雑音のマッピングも可能な,直接的かつシンプルなネットワークである。
実験の結果,マッピング手法によるネットワークのマスキング性能は,マスキング法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:39:07 GMT)
AutoML Systems For Medical Imaging [5.6] 医用画像解析における機械学習の統合は、医師が提供した医療の質を大幅に向上させる。
自動機械学習アプローチは、カスタム画像認識モデルの作成を簡単にする。
医療画像技術は、診断や手続き目的のために、内臓や身体部分のイメージを非侵襲的に作成するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:57:07 GMT)
Digital Audio Forensics: Blind Human Voice Mimicry Detection [5.4] 本稿では,入力音声を実物や模倣物として盲目的に分類する分類器を開発するためのディープラーニング手法を提案する。
提案モデルは,大規模な音声データセットから抽出した重要な特徴の集合に基づいて訓練された。
比較のために,被験者を母語話者とし,人間の検査によって音声も分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:24:37 GMT)
Multi-Task Training with In-Domain Language Models for Diagnostic
Reasoning [5.3] ドメイン内言語モデルとドメイン外言語モデルの比較分析を行い、マルチタスクと単一タスクトレーニングを比較した。
マルチタスクで臨床訓練を受けた言語モデルは、その一般ドメインよりも大きなマージンで優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:55:34 GMT)
Deep Learning with Partially Labeled Data for Radio Map Reconstruction [5.3] 位置依存ラジオ計測に基づく受信信号強度マップ再構成の問題点に対処する。
我々は、最適化されたニューラルネットワークモデルを見つけるために、ニューラルネットワーク検索を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:18:56 GMT)
Cross Modal Data Discovery over Structured and Unstructured Data Lakes [5.3] 組織はデータ駆動意思決定のために、ますます大量のデータを集めています。
これらのデータは、数千の構造化データセットと非構造化データセットからなる集中型リポジトリにダンプされることが多い。
逆に、そのようなデータセットの混合は、ユーザのクエリや分析タスクに関連する要素を発見することを非常に困難にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:16:52 GMT)
Random Grid Neural Processes for Parametric Partial Differential
Equations [5.2] 我々はPDEのための空間確率物理の新しいクラスと深部潜伏モデルについて紹介する。
パラメトリックPDEの前方および逆問題を解場のガウス過程モデルの構築につながる方法で解く。
物理情報モデルにノイズのあるデータを原則的に組み込むことで、データの入手可能な問題に対する予測を改善する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:50:15 GMT)
Neural Natural Language Processing for Long Texts: A Survey of the
State-of-the-Art [5.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)の採用は、過去10年間に自然言語処理(NLP)に大きな恩恵をもたらしてきた。
オンラインでアップロードされるドキュメントのサイズが永遠に大きくなると、長いテキストの自動理解が重要な研究領域となる。
この記事には2つの目標がある。a) 関連するニューラルネットワークの構成要素を概観し、短いチュートリアルとして機能し、b) 長いドキュメントNLPで最先端の技術を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:03:49 GMT)
ConTextual Masked Auto-Encoder for Retrieval-based Dialogue Systems [5.1] 対話応答の選択は、所定のユーザとシステム発話履歴に基づいて、複数の候補から適切な応答を選択することを目的としている。
近年, 学習後の対話応答選択の精度向上が試みられ, 主にナイーブなマスク付き言語モデリング手法に頼っている。
対話応答選択に適した直感的かつ効果的なポストトレーニング手法であるDial-MAE(Dialogue Contextual Masking Auto-Encoder)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:40:07 GMT)
Convergence Analysis of Sequencial Split Learning on Heterogeneous Data [5.1] Split Learning(SL)とFederated Averaging(Fed)は、分散機械学習の2つの一般的なパラダイムである。
不均一なデータに基づいてSL/一般SL/非Avgの収束保証を導出する。
極めて不均一なデータに対して,反直観分析の結果を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:54:02 GMT)
Revising deep learning methods in parking lot occupancy detection [5.1] 駐車場案内システムは近年,スマートシティの発展パラダイムの一部として人気が高まっている。
本研究では,現在最先端の駐車場占有率検出アルゴリズムを広範囲に評価する。
我々は,その予測品質を最近登場したビジョントランスフォーマーと比較し,EfficientNetアーキテクチャに基づく新しいパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:40:18 GMT)
SSIVD-Net: A Novel Salient Super Image Classification & Detection
Technique for Weaponized Violence [5.0] CCTV映像における暴力や武器による暴力の検出には、包括的なアプローチが必要である。
本稿では,emphSmart-City CCTV Violence Detection (SCVD)データセットを紹介する。
我々はemphSSIVD-Net(textbfViolence textbfDetection用textbfSalient-textbfSuper-textbfImage)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:26:49 GMT)
Assessing Linguistic Generalisation in Language Models: A Dataset for
Brazilian Portuguese [4.9] ブラジルポルトガル語で開発されたモデルで符号化された言語情報を検査する本質的な評価課題を提案する。
これらのタスクは、異なる言語モデルが文法構造やマルチワード表現に関連する情報を一般化する方法を評価するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:53:08 GMT)
Differentiable Earth Mover's Distance for Data Compression at the
High-Luminosity LHC [4.9] 我々は、地球移動者の距離の微分可能かつ高速な近似を学習するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。
我々は、高輝度CERNにおけるデータ圧縮のために、オートエンコーダにインスパイアされたニューラルネットワーク(エンコーダNN)のトレーニングにこの微分近似を適用した。
そこで本研究では,CNN を用いて訓練したエンコーダ NN の性能が,平均二乗誤差に基づく損失関数付きトレーニングよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:23:38 GMT)
Arabic Dysarthric Speech Recognition Using Adversarial and Signal-Based
Augmentation [4.9] 本研究の目的は,多段階拡張アプローチによるアラビア語義歯の自動音声認識の性能向上である。
そこで本研究ではまず,健常なアラビア語から変形性アラビア語を生成するための信号に基づくアプローチを提案する。
また,2段階のPWG(Parallel Wave Generative)逆解析モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:01:46 GMT)
Schr\"odinger as a Quantum Programmer: Estimating Entanglement via
Steering [4.8] 一般二分項状態の分離性を検証し,定量化する量子アルゴリズムを開発した。
この結果から, ステアリング, 絡み合い, 量子アルゴリズム, 量子計算複雑性理論との有意義な関係が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:45:42 GMT)
Adversarial Infrared Blocks: A Black-box Attack to Thermal Infrared
Detectors at Multiple Angles in Physical World [4.5] 逆赤外ブロック(AdvIB)と呼ばれる新しい物理的攻撃を提案する。
逆赤外ブロックの物理パラメータを最適化することにより、様々な角度から熱画像システムに対するステルスブラックボックス攻撃を実行することができる。
ステルスネスでは, 衣服の内部に赤外線ブロックを装着し, ステルスネスを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:59:51 GMT)
Multilingual Clinical NER: Translation or Cross-lingual Transfer? [4.5] 翻訳に基づく手法は、言語間移動と同じような性能が得られることを示す。
我々はMedNERFを、フランスの医薬品処方薬から抽出した医療用NERテストセットとしてリリースし、英語のデータセットと同じガイドラインで注釈を付した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:31:07 GMT)
A Study on the Reliability of Automatic Dysarthric Speech Assessments [4.4] ジステリアアセスメントは、効果的で低コストなツールを開発する機会を提供する。
現在のアプローチが難聴に関連する音声パターンや外的要因に依存しているかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:04:02 GMT)
Rigid Body Flows for Sampling Molecular Crystal Structures [4.4] 三次元空間における複数物体の位置と向きをモデル化するための新しいタイプの正規化フローを提案する。
まず、単位四元数群上の滑らかで表現力のある流れを定義し、剛体の連続的な回転運動を捉える。
TIP4P水モデルでは,外部磁場における四面体系の多モード密度と氷XI相の2つの分子例に対してボルツマン発電機を訓練して評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:01:03 GMT)
UCTB: An Urban Computing Tool Box for Spatiotemporal Crowd Flow
Prediction [4.4] UCTBと呼ばれる時間的群集流予測ツールボックスの設計と実装を行う。
複数の時間領域の知識と最先端のモデルを同時に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:36:21 GMT)
ContriMix: Unsupervised disentanglement of content and attribute for
domain generalization in microscopy image analysis [4.2] ドメインの一般化は、顕微鏡画像への機械学習モデルの現実的な応用に不可欠である。
ContriMix(コントリミクス、ContriMix)は、生物学的内容の分離・置換によって合成画像の生成を学習するドメイン一般化手法である。
本研究では,ContriMixの2つの病態データセットと1つの蛍光顕微鏡データセットの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:36:26 GMT)
Interpretable Deep Clustering [4.0] 本稿では,インスタンスとクラスタレベルでの解釈可能なクラスタ割り当てを予測する,新たなディープラーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,合成データと実データを用いてクラスタ割り当てを確実に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:08:09 GMT)
Coherent Dynamics of Strongly Interacting Electronic Spin Defects in
Hexagonal Boron Nitride [3.9] ファンデルワールス材料中の光学活性スピン欠陥は、現代の量子技術にとって有望なプラットフォームである。
ここでは、六方晶窒化ホウ素(hBN)における負電荷のホウ素空孔中心の強相互作用するアンサンブルのコヒーレントダイナミクスについて検討する。
この結果は,hBNの欠陥を量子センサやシミュレータとして将来利用するために重要な,vbmのスピンおよび電荷特性に関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:49:57 GMT)
DualHGNN: A Dual Hypergraph Neural Network for Semi-Supervised Node
Classification based on Multi-View Learning and Density Awareness [3.7] グラフに基づく半教師付きノード分類は、研究価値と重要性の高い多くのアプリケーションにおいて最先端のアプローチであることが示されている。
本稿では、ハイパーグラフ構造学習とハイパーグラフ表現学習を同時に統合した新しいデュアル接続モデルであるデュアルハイパーグラフニューラルネットワーク(DualHGNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:40:04 GMT)
NTKCPL: Active Learning on Top of Self-Supervised Model by Estimating
True Coverage [3.5] ニューラル・タンジェント・カーネル・クラスタリング・プシュード・ラベル(NTKCPL)の新しいアクティブ・ラーニング・ストラテジーを提案する。
擬似ラベルとNTK近似を用いたモデル予測に基づいて経験的リスクを推定する。
提案手法を5つのデータセット上で検証し,ほとんどの場合,ベースライン法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:43:47 GMT)
Gaussian Hierarchical Latent Dirichlet Allocation: Bringing Polysemy
Back [3.5] トピックモデルは、文書の集合の潜在表現を発見するために広く使用される。
本稿では,ガウスの潜伏ディリクレアロケーションがポリセミーを捕捉する能力を回復できることを示す。
提案モデルはまた,幅広いコーパスや単語埋め込みベクトルに対して,より優れたトピックコヒーレンスと文書予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:51:11 GMT)
Relational superposition measurements with a material quantum ruler [3.5] 位置測定装置として機能する拡張材料量子システムを記述するためのモデルを提案する。
我々は「位置の重畳」に対応する量子計測手順を定義することができることを示す。
なぜなら、唯一有意な変数は、支配者とシステムの間の相対的な位置であるからである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:17:32 GMT)
Learning with Noisy Labels by Adaptive Gradient-Based Outlier Removal [3.5] 本稿では,アダプティブGRAdientに基づく外乱除去手法AGRAを提案する。
モデルトレーニングの前にデータセットをクリーニングする代わりに、データセットはトレーニングプロセス中に調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:10:01 GMT)
A Unified One-Step Solution for Aspect Sentiment Quad Prediction [3.4] アスペクトベースの感情分析において、アスペクト感情クワッド予測(ASQP)は難しいが重要なサブタスクである。
我々はASQPのための2つの新しいデータセットをリリースし、このデータセットには、より大きなサイズ、サンプルあたりの単語数、より高密度の2つの特徴が含まれている。
そこで我々は,ASQPを統一したワンステップソリューションであるOne-ASQPを提案し,アスペクトカテゴリを検出し,アスペクト-オピニオン-感覚三重項を同時に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:00:01 GMT)
Detecting Nonclassicality and quantum non-Gaussianity of photon
subtracted displaced Fock state [3.4] 光子置換フォック状態の非古典的および量子的非ガウス的特性の定量的研究
減算された光子(k$)の数は、非古典性と量子非ガウス性を大きく変化させることに気づく。
光子損失チャネルの効果を考慮したウィグナー関数のダイナミクスは、ウィグナー負性度が高効率な検出器によってしか露出できないことを示すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:01:12 GMT)
Optimal sensor placement for reconstructing wind pressure field around
buildings using compressed sensing [3.4] 本稿では,高層建築物上の風圧の空力特性を再構成するデータ駆動スパースセンサ選択アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 高層建築物の空力特性を疎測定位置から再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:29:12 GMT)
Preserving Privacy in Surgical Video Analysis Using Artificial
Intelligence: A Deep Learning Classifier to Identify Out-of-Body Scenes in
Endoscopic Videos [3.3] 内視鏡的映像における身体外シーンの同定は,患者や手術室のスタッフのプライバシーを守る上で重要である。
深層学習モデルは,12種類の腹腔鏡下手術とロボット手術の内的データセットを用いて訓練し,評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:02:35 GMT)
Causal interventions expose implicit situation models for commonsense
language understanding [3.3] 我々は、一つの文脈キューがあいまいな代名詞の解釈をシフトさせるWinograd Challengeのパフォーマンスを分析する。
我々は、コンテキストワードから情報を伝達する責任を負う注目ヘッドの回路を同定する。
これらの分析は、代名詞分解を導くために暗黙の状況モデルを構築する異なる経路を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:17:04 GMT)
Label Shift Quantification with Robustness Guarantees via Distribution
Feature Matching [3.2] 筆者らはまず,従来の文献で導入された様々な推定器の特定の例として回復する分散特徴マッチング(DFM)の統一フレームワークを提案する。
次に、この解析を拡張し、正確なラベルシフト仮説から逸脱した不特定条件下でのDFM手順の堅牢性について検討する。
これらの理論的発見は、シミュレーションおよび実世界のデータセットに関する詳細な数値的研究によって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:17:34 GMT)
Blessings and Curses of Covariate Shifts: Adversarial Learning Dynamics,
Directional Convergence, and Equilibria [3.2] 共変量分布シフトと対向摂動は,従来の統計学習フレームワークに課題を呈する。
本稿では,無限次元環境下での回帰と分類の両面から,外挿領域を正確に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:00:40 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） (Wed, 7 Jun 2023 10:42:23 GMT)
Can current NLI systems handle German word order? Investigating language
model performance on a new German challenge set of minimal pairs [3.1] 英語と比較して、ドイツ語の語順は自由であり、自然言語推論(NLI)にさらなる課題をもたらす。
We create WOGLI (Word Order in German Language Inference), a first adversarial NLI dataset for German word Order。
翻訳されたNLIデータに基づいて微調整された現在のドイツのオートエンコーディングモデルがこの課題に対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:33:07 GMT)
Permutaion Equivariant Graph Framelets for Heterophilous Semi-supervised
Learning [3.0] 本研究では,Haar型グラフフレームレットの構築により,マルチスケール抽出を実現する手法を開発した。
また,構築したグラフフレームレットを用いて,グラフフレームレットニューラルネットワークモデルPEGFANについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:05:56 GMT)
Get More for Less in Decentralized Learning Systems [3.0] JWINSは分散学習システムであり、スパーシフィケーションを通じてパラメータのサブセットのみを共有する。
JWINSは最大64%のバイトを送信しながら、完全共有型DLと同様の精度を達成できることを実証した。
通信予算の低さにより、JWINSは最先端の通信効率の高いDLアルゴリズムであるCHOCO-SGDを最大4倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:18:36 GMT)
Automatic Construction of Parallel Algorithm Portfolios for
Multi-objective Optimization [3.0] 並列ポートフォリオアルゴリズム(PAP)は,複数のMOEAを独立に動作させ,その利点を最大限に活用する。
PAPのマニュアル構築は非自明で面倒であるため、我々は高性能なPAPを自動構築することを提案する。
自動構築されたMOEA/PAPは、人間の専門家が設計した最先端のMOEAと競合する可能性さえも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:58:19 GMT)
Timing Process Interventions with Causal Inference and Reinforcement
Learning [2.9] 本稿では,オンラインRLを生かした合成データを用いた時間プロセス介入実験とCIとの比較について述べる。
我々の実験によると、RLのポリシーはCIのポリシーよりも優れており、同時に堅牢である。
CIとは異なり、修正されていないオンラインRLアプローチは、次のベストアクティビティレコメンデーションなど、より一般的なPresPM問題にも適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:02:16 GMT)
Efficient Mean-Field Simulation of Quantum Circuits Inspired by Density
Functional Theory [2.8] 量子回路(QC)の正確なシミュレーションは、現在$sim$50 qubitsに制限されている。
ここでは密度汎関数理論(DFT)にインスパイアされたQCのシミュレーションを示す。
我々の計算では、共通ゲートセットを持つ複数のQCのクラスにおいて、90%以上の精度で限界単一量子ビット確率を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:10:40 GMT)
Patient Dropout Prediction in Virtual Health: A Multimodal Dynamic
Knowledge Graph and Text Mining Approach [2.7] 患者退院のタイムリーな予測により、ステークホルダーは患者の懸念に対処するための前向きなステップを踏むことができる。
マルチモーダルな動的知識駆動型ドロップアウト予測フレームワークを提案する。
MDKDPは中国最大のバーチャルヘルスプラットフォームの一つである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:36:30 GMT)
Artificial Intelligence can facilitate selfish decisions by altering the
appearance of interaction partners [2.3] 本研究では,外見変化技術であるぼやけたフィルターが,他者に対する個人行動に与える影響について検討する。
その結果,外見がぼやけている個人に向けられた利己的行動の顕著な増加が示唆された。
これらの結果は、他者の認識を変えるAI技術に関する幅広い倫理的議論の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:53:12 GMT)
Human in the Loop Novelty Generation [2.3] 新規性を生成するためにドメイン依存の人間指導を必要としない環境の抽象モデルを用いた新規性生成の新しいアプローチを導入する。
本稿では,オープンソースノベルティ生成ライブラリを用いたHuman-in-the-Loopのノベルティ生成プロセスについて述べる。
以上の結果から,モノポリードメインとビズドゥームドメインの両方において,新規性を4時間以内で開発,実装,テスト,修正できるHuman-in-the-Loop方式が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:30:27 GMT)
Adaptive Frequency Green Light Optimal Speed Advisory based on Hybrid
Actor-Critic Reinforcement Learning [2.3] GLOSAシステムは、緑の間隔で交差点を通過するのを助けるために車両に速度を推奨する。
これまでの研究は、GLOSAアルゴリズムの最適化に重点を置いており、スピードアドバイザリーの頻度を無視している。
本稿では,Hybrid Proximal Policy Optimizationに基づく適応周波数GLOSAモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:16:45 GMT)
Meta-Learning in Spiking Neural Networks with Reward-Modulated STDP [2.2] 本研究では,海馬と前頭前皮質にインスパイアされた生物工学的メタラーニングモデルを提案する。
我々の新しいモデルはスパイクベースのニューロモーフィックデバイスに容易に適用でき、ニューロモーフィックハードウェアにおける高速な学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:08:46 GMT)
Understanding Place Identity with Generative AI [2.1] 生成可能なAIモデルは、それらを識別可能な都市全体のイメージをキャプチャする可能性がある。
この研究は、構築された環境の人間の知覚を理解するために、生成的AIの能力を探求する最初の試みの一つである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:32:45 GMT)
A CNN-LSTM Architecture for Marine Vessel Track Association Using
Automatic Identification System (AIS) Data [2.1] 本研究では,トラックアソシエーションのための1次元CNN-LSTMアーキテクチャに基づくフレームワークを提案する。
提案した枠組みは、自動識別システム(AIS)を介して収集された船舶の位置と動きデータを入力とし、最も可能性の高い船舶軌道をリアルタイムで出力として返す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:23:57 GMT)
StudentEval: A Benchmark of Student-Written Prompts for Large Language
Models of Code [2.1] StudentEvalには48の問題に対して1,749のプロンプトが含まれており、Pythonプログラミングの1学期しか完了していない80人の学生によって書かれた。
本研究は,学生のプロンプトを解析し,学生のプロンプト技術に有意な変化を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:03:55 GMT)
Extracting the Quantum Geometric Tensor of an Optical Raman Lattice by
Bloch State Tomography [2.1] ヒルベルト空間において、量子状態の幾何学は量子幾何学テンソル(QGT)によって同定される
超低温原子に対する光学ラマン格子の固有関数を測定するための完全ブロッホ状態トモグラフィーを提案し,実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 03:02:03 GMT)
HICO-DET-SG and V-COCO-SG: New Data Splits for Evaluating the Systematic
Generalization Performance of Human-Object Interaction Detection Models [2.0] ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(Human-Object Interaction、HOI)は、画像中の人間とオブジェクトをローカライズし、人間とオブジェクトのペア間の相互作用を予測するタスクである。
我々の知る限り、HOI検出モデルの系統的一般化性能を評価するためのオープンベンチマークや以前の研究は存在しない。
我々は,HICO-DETデータセットとV-COCOデータセットに基づいて,HICO-DET-SGとV-COCO-SGという2つの新しいHOI検出データ分割を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:53:07 GMT)
Transfer Learning of Transformer-based Speech Recognition Models from
Czech to Slovak [1.9] チェコの既存のトレーニング済みのWav2Vec 2.0モデルからスロバキアへの移行学習のアプローチを検討している。
我々のスロバキアモデルは、事前学習フェーズの開始時にチェコのモデルからウェイトを初期化する際に、最良の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:58:46 GMT)
A Mirror Descent Perspective on Classical and Quantum Blahut-Arimoto
Algorithms [1.8] Blahut-Arimotoアルゴリズムは、古典的なチャネル容量と速度歪み関数を計算するためのよく知られた方法である。
近年の研究では、様々な量子アナログを計算するためにこのアルゴリズムを拡張している。
このBlahut-Arimotoアルゴリズムがミラー降下の特別な例であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:02:10 GMT)
Using Large Language Model Annotations for Valid Downstream Statistical
Inference in Social Science: Design-Based Semi-Supervised Learning [1.8] 計算社会科学 (CSS) では、研究者は文書を分析し、社会的・政治的現象を説明する。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、文書を安価に注釈付けすることでCSS研究のコストを下げることができる。
統計的特性を保証しつつ,LLMの出力を下流統計解析に利用するための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:49:41 GMT)
Spin Squeezing with Arbitrary Quadratic Collective-Spin Interaction [1.8] 原子系のスピンスクイーズを2次集団-スピン相互作用の一般形を用いて研究する。
スクイーズ特性は初期状態と異方性パラメータによって決定される。
本研究は,多種多様なシステムでハイゼンベルク限界に達するための道筋をたどるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:12:06 GMT)
Analysing the Robustness of NSGA-II under Noise [1.7] EMOアルゴリズムNSGA-IIの最初のランタイム解析が登場した。
NSGA-IIがGSEMOを上回った時期は明らかではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:33:54 GMT)
GCT-TTE: Graph Convolutional Transformer for Travel Time Estimation [1.7] 本稿では,旅行時間推定問題に対するトランスフォーマーモデルを提案する。
提案したGCT-TTEアーキテクチャは、入力経路の異なる特性を捉える異なるデータモダリティの利用である。
GCT-TTEは、ユーザが定義したルートでさらなる実験を行うために、Webサービスとしてデプロイされた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:44:13 GMT)
A Trustworthiness Score to Evaluate CNNs Predictions [1.5] CNNの予測が信頼できるか疑わしいかを知るためには、運用中の安全性が不可欠である。
人間のモニターがないため、基本的なアプローチは、モデルの出力信頼度スコアを使用して、予測が信頼できるか疑わしいかを評価することである。
信頼性スコア(TS)は,CNNの予測に対する信頼性を提供するための,より透明で効果的な手段を提供するシンプルな指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:06:21 GMT)
Federated Deep Learning for Intrusion Detection in IoT 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） (Wed, 7 Jun 2023 08:35:35 GMT)
Global and Preference-based Optimization with Mixed Variables using
Piecewise Affine Surrogates [1.3] 本稿では,線形制約付き混合変数問題の解法として,新しいサロゲートに基づく大域的最適化アルゴリズムを提案する。
本稿では,2種類の探索関数を導入し,混合整数線形計画解法を用いて実現可能な領域を効率的に探索する。
提案アルゴリズムは,既存の手法よりもよく,あるいは同等の結果が得られることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:44:19 GMT)
SANGEET: A XML based Open Dataset for Research in Hindustani Sangeet [1.3] 本稿では,ヒンズーシャニサンゲット構成の包括的情報を格納するXMLベースの公開データセットであるSANGEETの構築を試みる。
SANGEETはメタデータ、構造、表記、リズム、メロディ情報を含む任意の構成の必要な情報を全て保存する。
本稿では,XQuery を用いた音楽情報検索,Omenad レンダリングシステムによる可視化などの応用を実演することで,データセットの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:50:09 GMT)
A Linearly Convergent GAN Inversion-based Algorithm for Reverse
Engineering of Deceptions [1.3] 本稿では, クリーンデータがGANの範囲内にあると仮定する, 偽装のリバースエンジニアリングのための新しい枠組みを提案する。
論文の中で初めて、この問題に対して決定論的線形収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:08:27 GMT)
$K$-Nearest-Neighbor Resampling for Off-Policy Evaluation in Stochastic
Control [1.3] 我々は、連続した状態-行動空間を持つ環境における現在の状態に決定的に依存するフィードバックポリシーに焦点を当てる。
歴史的データからポリシーの性能を推定するための,新規な$K$-nearest 隣人再サンプリング手法を提案する。
我々は,提案手法が弱い仮定の下でのOPE設定におけるポリシーの性能を統計的に一貫した評価値であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:55:12 GMT)
Two Dimensional Isometric Tensor Networks on an Infinite Strip [1.3] 有限平方格子上の2次元システムの効率的なシミュレーションを行うために,isoTNS (isoTNS) のクラスを導入する。
2次元量子状態の無限MPS表現をストリップアイソTNSに繰り返し変換し、結果として生じる状態の絡み合い特性を調べる。
最後に、無限時間進化ブロックデシミテーションアルゴリズム(iTEBDsuperscript2)を導入し、無限ストリップ幾何学の格子上の2次元横フィールドイジングモデルの基底状態を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:11:16 GMT)
Yet Another Algorithm for Supervised Principal Component Analysis:
Supervised Linear Centroid-Encoder [1.2] SLCE(Supervised Linear Centroid-Encoder)と呼ばれる新しい教師付き次元減少手法を提案する。
SLCEは、線形変換を用いて、クラスのサンプルをそのクラスセントロイドにマッピングすることで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:52:29 GMT)
Sparse Linear Centroid-Encoder: A Convex Method for Feature Selection [1.2] 本稿では,Sparse Centroid-Encoder (SLCE) を提案する。
このアルゴリズムは線形ネットワークを使用して、ニューラルネットワークを同時に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:07:55 GMT)
Using Bottleneck Adapters to Identify Cancer in Clinical Notes under
Low-Resource Constraints [1.2] 簡単なRNNからBioBERTなどの特殊変換器まで,幅広い機械学習手法の評価を行った。
具体的には、NLP、すなわちボトルネックアダプタとプロンプトチューニングの効率的な微調整手法を特に採用する。
本評価は,凍結したBERTモデルを自然言語で事前学習し,ボトルネックアダプタを組み込んだ微調整が,他のすべての戦略より優れていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:18:44 GMT)
Improved statistical benchmarking of digital pathology models using
pairwise frames evaluation [1.2] 組織分類,細胞分類,細胞数予測タスクにおいて,ネストした一対のフレーム評価を実装した。
我々は,H&E染色メラノーマデータセット上に展開した細胞および組織モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:21:22 GMT)
Changing Data Sources in the Age of Machine Learning for Official
Statistics [1.2] 本稿では、公式統計学における機械学習の文脈において、データソースの変更に伴う主なリスク、負債、不確実性について概説する。
我々は,統計報告におけるデータソースの変更による影響を強調した。
そうすることで、機械学習に基づく公式統計は、ポリシー作成、意思決定、公開談話における整合性、信頼性、一貫性、および関連性を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:08:12 GMT)
Automatic retrieval of corresponding US views in longitudinal
examinations [1.2] 骨格筋萎縮症は、集中治療室で重篤な疾患を患う患者によく起こる疾患である。
本研究では,異なるスキャン時間で類似の超音波筋像を自動検索する自己教師付きコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:28:32 GMT)
Reflected entropy is not a correlation measure [1.1] Dutta と Faulkner が定義した「反射エントロピー」は部分的トレースの下で単調に減少しないことを示す。
我々の反例は、R'enyi のどの反射エントロピーも $S_R(alpha)$ for 0 alpha 2$ は相関測度ではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:14:14 GMT)
Dynamic Programming on a Quantum Annealer: Solving the RBC Model [1.1] 本稿では,多くの経済モデルにおけるような動的プログラミング問題の量子アニール上での解法を提案する。
文献のベンチマークよりも実際のビジネス・サイクル・モデルを解く際に、オーダー・オブ・マグニチュード・スピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:38:42 GMT)
Absformer: Transformer-based Model for Unsupervised Multi-Document
Abstractive Summarization [1.1] MDS(Multi-document summarization)とは、複数の文書のテキストを簡潔な要約に要約する作業である。
抽象MDSは、自然言語生成技術を用いて、複数の文書の一貫性と流動性を備えた要約を生成することを目的としている。
本稿では、教師なし抽象要約生成のためのトランスフォーマーに基づく新しい手法であるAbsformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:18:23 GMT)
Evaluation of ChatGPT on Biomedical Tasks: A Zero-Shot Comparison with
Fine-Tuned Generative Transformers [1.0] ChatGPTはOpenAIが開発した大規模言語モデルである。
本稿では,各種ベンチマークバイオメディカルタスクにおけるChatGPTの性能評価を目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:11:26 GMT)
Transformation of Bell states using linear optics [1.0] ベル状態は最大極性2量子ビット量子状態の4つの完全集合を形成する。
我々の結果は多くの量子応用、特に最大絡み合う状態の基底による制御を必要とする超密度符号化において有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:54:59 GMT)
Krylov Complexity in Quantum Field Theory [1.0] 量子論におけるクリロフ複雑性を研究し、ホログラフィックな「複雑度は体積に等しい」予想と接続する。
クリロフ基底がフォック基底と一致するとき、いくつかの興味深い設定のために、クリロフの複雑性は体積とともに複雑さがスケールすることを示す平均粒子数と等しいことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:25:26 GMT)
Differentially Private Distributed Bayesian Linear Regression with MCMC [1.0] 我々は、複数のパーティがデータの一部を保持し、プライバシ保護ノイズにおけるその部分の要約統計を共有できる分散環境について検討する。
線形回帰統計学の要約統計学における有用な分布関係を生かした,個人共用統計学のための新しい生成統計学モデルを構築した。
本研究では,実データとシミュレーションデータの両方について数値計算を行い,提案アルゴリズムが十分に囲む推定と予測を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:07:48 GMT)
Simple High Quality OoD Detection with L2 Normalization [1.0] テスト時にL2正規化が除去されると、特徴ベクトルのL2ノルムは驚くほど良いネットワーク不確かさのプロキシとなる。
特に、これはトレーニング中にほとんど追加のコストがかからず、テスト時にほとんどコストがかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:13:21 GMT)
An Empirical Study of Impact of Solidity Compiler Updates on
Vulnerabilities in Ethereum Smart Contracts [0.9] 本稿では,スマートコントラクトによる脆弱性のコンパイラバージョンの影響について概説する。
ブロックチェーン内のSolidityソースコードと503,572のコントラクトを収集し、その脆弱性を分析しました。
高重度である3つの脆弱性、すなわち、ロックマネー、tx.originの使用、未チェックコールについて、Solidityコンパイラのメジャーアップデートにより、その出現率が低下していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:42:42 GMT)
Neural Embeddings for Protein Graphs [0.8] 幾何学ベクトル空間にタンパク質グラフを埋め込む新しい枠組みを提案する。
タンパク質グラフ間の構造的距離を保存するエンコーダ関数を学習する。
本フレームワークは,タンパク質構造分類の課題において,顕著な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:50:34 GMT)
A scalable and fast artificial neural network syndrome decoder for
surface codes [0.8] 任意の形状と大きさの曲面符号をデコードできるスケーラブルで高速なシンドロームデコーダを開発した。
5000万を超えるランダムな量子エラーインスタンスの厳格なトレーニングに基づいて、ANNデコーダは1000を超えるコード距離で動作することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:45:38 GMT)
Early Discovery of Emerging Entities in Persian Twitter with Semantic
Similarity [0.8] 新興企業(EE)の発見は、設立前の企業を見つけることの課題である。
本稿では,データセット上でのトレーニングを必要とせずに,EEを検出可能なオンラインクラスタリング手法であるEEPTを提案する。
その結果,EEPTは有望であり,設立前に重要な存在を見出すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:51:48 GMT)
Extension of the Blackboard Architecture with Common Properties and
Generic Rules [0.8] Blackboard Architectureは、データ、意思決定、アクティベーションを具現化するメカニズムを提供する。
組織、空間、その他の関係を直接モデル化する能力がない。
本稿では,共通プロパティと汎用ルールという,ブラックボードアーキテクチャに追加する2つの概念を提示し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:40:13 GMT)
Divide and Repair: Using Options to Improve Performance of Imitation
Learning Against Adversarial Demonstrations [0.7] 本研究では,教師や専門家による実演から課題を遂行する上での学習の課題について考察する。
専門家のデモのいくつかは敵意があり、そのタスクを実行する誤った方法を示しているかもしれない。
提案手法は, 敵に十分に修正されていない軌道の部品を識別する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:33:52 GMT)
FoSp: Focus and Separation Network for Early Smoke Segmentation [0.6] 初期の煙のセグメンテーション(ESS)は、煙源の正確な識別を可能にし、火災の迅速な消火と大規模なガス漏れの防止を可能にした。
ESSは、その小さなスケールと透明な外観のため、従来の物体や通常の煙のセグメンテーションよりも大きな課題を生んでいる。
SmokeSegと呼ばれる高品質な実世界のデータセットを導入し、既存のデータセットよりも小さく透明な煙を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:45:24 GMT)
Long-form analogies generated by chatGPT lack human-like
psycholinguistic properties [0.6] バイオケミカル概念に関する長文類似から個々の文を評価するための心理言語学的手法を適用した。
導入生化学コースに登録された被験者が生成するアナロジーと、チャットGPTが生成するアナロジーを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:42:31 GMT)
Blockchain Technology in Higher Education Ecosystem: Unraveling the
Good, Bad, and Ugly [0.5] 本稿では、高等教育管理パラダイムにおけるブロックチェーンテクノロジ統合のメリット(スコープとメリット)、バッド(リミテーション)、Ugly(カオスとトレードオフ)を明らかにする。
我々の発見は、効率的で安全で透明な高等教育管理システムを構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:06:56 GMT)
Bayesian Optimisation Against Climate Change: Applications and
Benchmarks [0.5] 気候変動の応用におけるベイズ最適化の応用とベンチマークについて概観する。
材料発見,風力発電のレイアウト,最適再生制御,環境モニタリングの4つの主要な応用分野を同定する。
各ドメインについて、実際の問題を代表しながら、システムの使用や評価が容易な公開ベンチマークやデータセットを特定します。
環境モニタリングに適したベンチマークがないため,大気汚染データに基づくLAQN-BOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:17:07 GMT)
Unified Embedding Based Personalized Retrieval in Etsy Search [0.4] グラフ, 変換器, 項ベース埋め込みを終末に組み込んだ統合埋め込みモデルを学習することを提案する。
我々のパーソナライズされた検索モデルは、検索購入率5.58%、サイト全体のコンバージョン率2.63%によって、検索体験を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:24:50 GMT)
Simulating noise on a quantum processor: interactions between a qubit
and resonant two-level system bath [0.4] 我々は、標準モデル、量子ビット内の電場分布、オープン量子系力学を組み込んだモデルを構築する。
最も強く結合された200個のTLSは、クォービットエネルギー緩和時間を正確に記述できる。
我々の研究は、量子ビットコヒーレンス時間を改善した将来の量子プロセッサ設計のためのガイダンスを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:25:58 GMT)
Social robots to improve therapeutic adherence in pediatric asthma [0.3] 慢性疾患では、正しい診断を受け、最も適切な治療を与えるだけでは、患者の臨床状態の改善を保証するには不十分である。
これは一般的に、特に特定の疾患や、子供のような特定の標的患者に当てはまる。
エンゲージメントとエンターテイメントのテクノロジーは、より良い健康的な結果を達成するための臨床実践を支援するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:30:24 GMT)
A Deep Learning Framework for Verilog Autocompletion Towards Design and
Verification Automation [0.3] 本稿では,Verilog自動補完モデルの学習の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。
このフレームワークは、一般的なプログラミング言語のデータに基づいて事前訓練されたモデルを統合し、ターゲットの下流タスクに類似するようにキュレートされたデータセット上でそれらを微調整する。
実験により、提案されたフレームワークは、スクラッチからトレーニングされたモデルと比較して、それぞれ9.5%、6.7%、および6.9%、BLEU、ROUGE-L、chrFのスコアが向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:33:04 GMT)
The superadditivity effects of quantum capacity decrease with the
dimension for qudit depolarizing channels [0.3] 本研究では,Qudit脱分極チャネルの量子容量の利得が考慮されたシステムの次元とどのように関係するかを考察する。
偏極ノイズを経験する高次元キューディットを考えると、チャネルのコヒーレント情報は達成可能な速度であるだけでなく、本質的に任意の量子ブロック符号に対して可能な最大速度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:35:31 GMT)
Unlocking Insights into Business Trajectories with Transformer-based
Spatio-temporal Data Analysis [0.3] ビジネスの世界は絶えず進化し、カーブに先んじているため、市場の動向とパフォーマンスを深く理解する必要があります。
本稿では、ニュース記事データを用いたビジネストラジェクトリのモデル化により、この要件に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:19:25 GMT)
Balancing of competitive two-player Game Levels with Reinforcement
Learning [0.3] 我々は最近導入されたPCGRLフレームワーク内でタイルベースレベルの自動バランスのためのアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャは,(1)レベルジェネレータ,(2)バランスエージェント,(3)報酬モデルシミュレーションの3つの部分に分けられる。
提案手法は,従来のPCGRLよりもバランスを良く,かつ高速にするために,エージェントにレベルを変更する方法を教えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:40:20 GMT)
PyTorch Hyperparameter Tuning - A Tutorial for spotPython [0.2] このチュートリアルには、実験を実行し、ハイパーパラメータをチューニングするためのPythonライブラリであるRay Tuneとの簡単な比較が含まれている。
spotPythonはRay Tuneよりも柔軟で透明でありながら、同じような、あるいはさらに優れた結果が得られることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:25:19 GMT)
XInsight: Revealing Model Insights for GNNs with Flow-based Explanations [0.0] 薬物発見のような多くの高度な応用は、モデルから人間には理解できない説明を必要とする。
我々は,GFlowNetsを用いてモデル説明の分布を生成する,XInsightと呼ばれるGNNのための説明可能性アルゴリズムを提案する。
QSAR モデルを用いて生成した化合物を解析し,XInsight の説明の有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:25:32 GMT)
Witnessing quantum chaos using observational entropy [0.0] 量子キックトップ(QKT)モデルの観測エントロピー(OE)について検討した。
我々は,OEが周期的に粗粒長とともに対数的に成長するのに対して,OEはカオス的状態においてより速く成長することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:51:05 GMT)
Visions of augmented reality in popular culture: Power and (un)readable
identities when the world becomes a screen [0.0] 私は、視線とパワーが拡張現実の3つのポップカルチャー的なビジョンにどのようにコード化されているかを調べます。
スクリーンに境界がなくなったこれらの未来では、協力的および不愉快な身体の両方に、性別と人種のデジタルマーカーが刻まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:49:49 GMT)
Unitary equivalence of twisted quantum states [0.0] ツイスト量子状態の時間ダイナミクスを提示する。
我々は、よく知られた定常ランダウ状態と、ハミルトン方程式が線形エネルギーの散逸を考慮に入れたとしても、進化するねじれ状態との間に明確な関係を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:46:23 GMT)
Tunable superdiffusion in integrable spin chains using correlated
initial states [0.0] 拡散スピン輸送は、初期状態の磁化ガウスゆらぎから継承された準粒子電荷のゆらぎに由来する。
準長距離相関を持つ初期状態のアンサンブルが、チューニング可能な動的指数を持つ超拡散スピン輸送をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Thermal cycle and polaron formation in structured bosonic environments [0.0] オープン量子系の進化が、それが相互作用する環境の詳細な進化とどのように関連しているかを示す。
超宇宙環境と強く相互作用する2段階の系を分析し、そこでは極性状態の形成に追従できるスピン-ボソン基底状態の変化を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:40:04 GMT)
The Two Word Test: A Semantic Benchmark for Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は最近、高度な専門試験に合格するなど、顕著な能力を示している。
この業績は、言語に対する人間的な理解や「真の」理解の達成に近づいていることを多くの人に示唆している。
本稿では,2単語のフレーズを用いてLLMのセマンティック能力を評価するオープンソースベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:22:03 GMT)
Temporal Difference Learning with Continuous Time and State in the
Stochastic Setting [0.0] 継続的政策評価の問題点を考察する。
これは、制御されていない連続時間ダイナミクスと報酬関数に関連付けられた値関数を観察を通して学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:18:33 GMT)
T-ADAF: Adaptive Data Augmentation Framework for Image Classification
Network based on Tensor T-product Operator [0.0] 本稿ではテンソルT-Product Operatorに基づくAdaptive Data Augmentation Frameworkを提案する。
1つの画像データを3倍にし、これら3つの画像から結果を得る。
数値実験により、我々のデータ拡張フレームワークは、元のニューラルネットワークモデルの性能を2%向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:30:44 GMT)
Synthesizing realistic sand assemblies with denoising diffusion in
latent space [0.0] 本研究では,個々の砂粒の表面から収集した点雲の集合を用いて,潜時空間で粒子を生成するデノナイジング拡散アルゴリズムを提案する。
生成した試料の対数類似度を最大化する合成砂を生成するために, 生成脱雑音拡散確率モデルを訓練する。
サードパーティによる検証を確実にするため、F50サンドの5万個の合成砂粒と1,542個の実シンクロトロンマイクロ計算トモグラフィー(SMT)スキャンがオープンソースリポジトリで利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:10:08 GMT)
Super-Resolution Analysis via Machine Learning: A Survey for Fluid Flows [0.0] 本稿では,機械学習による渦流の超解像再構成について検討する。
物理に着想を得たモデル設計により,空間的に限られた測定値から渦流の復元が成功できることを実証する。
本研究から得られた知見は,数値および実験フローデータの超解像解析に活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:02:28 GMT)
State preparation in quantum algorithms for fragment-based quantum
chemistry [0.0] 量子アルゴリズムの状態準備は、量子化学において高い精度を達成するために不可欠である。
量子位相推定(QPE)と直接初期化(DI)の2つの状態準備法を比較した。
一方、QPEはより大きなフラグメントに対してより効率的であるのに対して、DIでは小さなフラグメントに対してリソースが少なくなります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:38:03 GMT)
Soft-prompt Tuning for Large Language Models to Evaluate Bias [0.0] ソフトプロンプトを用いてバイアスを評価することで、人間のバイアス注入を避けるというメリットが得られます。
グループフェアネス(バイアス)を用いて、異なる感度属性のモデルバイアスをチェックし、興味深いバイアスパターンを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:11:25 GMT)
Single-qubit measurement of two-qubit entanglement in generalized Werner
states [0.0] 量子ビットの1つを検出することなく、2量子混合状態の族における絡み合いを測定する方法を示す理論を示す。
本手法は干渉計であり, 偶然の計測やポストセレクションは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:02:04 GMT)
Simulating quantum circuit expectation values by Clifford perturbation
theory [0.0] クリフォードゲートと非クリフォードパウリ回転からなる回路の期待値問題を考える。
ハイゼンベルク図形の指数関数的に増大するパウリ項の和の切り離しに基づく摂動的アプローチを導入する。
その結果、この体系的に即効性のある摂動法は、大きな近クリフォード回路の期待値を近似する正確な方法の代替となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:42:10 GMT)
Semantic Technologies in Sensor-Based Personal Health Monitoring
Systems: A Systematic Mapping Study [0.0] 本研究では,センサを用いた個人健康モニタリングシステムにおけるセマンティック技術の利用状況を評価する。
最適かつ効果的な健康モニタリングのために、このようなシステムが克服しなければならない6つの重要な課題が特定される。
この研究は、これらのシステムがこれらの課題に対処する意味技術をどのように組み入れているかを批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:02:35 GMT)
Scalable and Exponential Quantum Error Mitigation of BQP Computations
using Verification [0.0] 既存のツールを量子検証から利用して、私たちのフレームワークは、エラー検出のためのテストラウンドと並行して、標準的な計算ラウンドをインターリーブします。
検証作業に加えて、時間依存ノイズの振る舞いに対処するため、バスケットと呼ばれるポストセレクション手法を導入する。
その結果、指数関数的に有効であり、最小限のノイズ仮定を必要とする第一種エラー軽減プロトコルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:35:21 GMT)
Sample-Level Weighting for Multi-Task Learning with Auxiliary Tasks [0.0] マルチタスク学習(MTL)は、関連するタスクと表現を共有することにより、ニューラルネットワークの一般化性能を向上させることができる。
MTLはまた、タスク間の有害な干渉によってパフォーマンスを低下させる。
補助タスクを用いたマルチタスク学習のためのサンプルレベル重み付けアルゴリズムであるSLGradを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:29:46 GMT)
SMRVIS: Point cloud extraction from 3-D ultrasound for non-destructive
testing [0.0] 画像分割問題として超音波ボリュームからの点雲抽出法を提案する。
本報告では,5個のラベル付き超音波ボリュームと84個の未ラベルボリュームのトレーニングデータセットを用いて作成した実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:53:02 GMT)
Robust-DefReg: A Robust Deformable Point Cloud Registration Method based
on Graph Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCNN)に基づくロバスト・デフレグを提案する。
提案手法は計算効率を保ちながら大変形の高精度化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:08:11 GMT)
Response to "The digital pound: a new form of money for households and
businesses" [0.0] この文書は、イングランド銀行とHM財務省が発行したコンサルテーション・ペーパーに対する反応である。
コンサルテーション・ペーパー(Consultation Paper)は、イギリスにおける中央銀行のデジタル通貨(CBDC)の小売利用に関する文書である。
本文書の第3節で直接、協議の質問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:02:11 GMT)
Reinforcement Learning Policies in Continuous-Time Linear Systems [0.0] パラメータ推定を慎重にランダムにすることで、最適行動の学習を迅速に行うオンラインポリシーを提案する。
非接触系の力学に対する鋭い安定性を証明し、準最適動作による無限小の後悔を厳密に特定する。
我々の分析は、継続的強化学習における基本的な課題に光を当て、同様の問題に対する有用な基礎となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 23:36:25 GMT)
Recent applications of machine learning, remote sensing, and iot
approaches in yield prediction: a critical review [0.0] 農業におけるリモートセンシングと機械学習の統合は、業界を変えつつある。
本稿では、作物収量予測にRS、ML、クラウドコンピューティング、IoTを使用した関連記事についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:13:16 GMT)
Randomized 3D Scene Generation for Generalizable Self-supervised
Pre-training [0.0] 球面高調波を用いた3次元シーン生成手法を提案する。
従来の定式化法をクリアマージンで上回り、実世界のスキャンとCADモデルを用いた手法を用いて、中間結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:28:38 GMT)
ROIPCA: An online memory-restricted PCA algorithm based on rank-one
updates [0.0] ランクワン更新に基づく2つのオンラインPCAアルゴリズムを提案する。
オンラインPCAにおけるfROIPCAと既存の勾配アルゴリズムの関係を示す。
我々は,既存の最先端アルゴリズムに対するアルゴリズムの利点を,精度と実行性の観点から数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:06:28 GMT)
Quasi-Newton Updating for Large-Scale Distributed Learning [0.0] 統計的,計算,通信効率に優れた分散準ニュートン(DQN)フレームワークを開発した。
DQN法ではヘッセン行列の逆転や通信は不要である。
理論上, 得られた推定量は, 軽度条件下での少数の反復に対して統計的に効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:33:20 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） (Wed, 7 Jun 2023 14:36:58 GMT)
Quantum Machine Learning for Malware Classification [0.0] 悪意のあるソフトウェア検出の文脈では、機械学習は新しいマルウェアに一般化するために広く使われている。
MLモデルは、これまで見たことのないマルウェアに対して、騙されたり、一般化の問題を抱える可能性があることが示されている。
我々は、量子機械学習アルゴリズムの2つのモデルを実装し、それらを悪意のあるファイルと良質なファイルからなるデータセットの分類のための古典的なモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:56:11 GMT)
Quantum Distance Calculation for $\epsilon$-Graph Construction [0.0] 我々は、$epsilon$-graphsの量子距離計算における量子優位性の可能性について検討する。
既存の量子多状態SWAPテストベースアルゴリズムに頼って、2つの点を正確に識別するクエリの複雑さは$epsilon$-neighbours ではなく、少なくとも O(n3 / ln n) であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:43:28 GMT)
Programmable photonic time circuits for highly scalable universal
unitaries [0.0] 本稿では,時間サイクルに基づく計算を応用した,プログラマブルフォトニック時間回路の概念を提案する。
我々はSU(2)時間ゲートの系統的集合を用いて高忠実度で普遍的なU(N)演算を実演する。
これにより、産業レベルのPPC実装を大規模に統合する道が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:43:46 GMT)
Probing Dynamical Sensitivity of a Non-KAM System Through
Out-of-Time-Order Correlators [0.0] 量子限界における摂動非KAM系の動的感度について検討する。
共鳴におけるKHOのリャプノフ指数はゼロに近いが、古典位相空間は大きな構造変化を起こす。
その結果,短時間の力学はパラメータの変動よりも比較的安定であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:31:16 GMT)
Preparation of thermal coherent environments for quantum coherence
protection [0.0] 熱駆動型共振器モードにアンシラキュービットを用いて熱コヒーレント状態を実現することができる。
また、2レベルシステムと共振器からなるハイブリッドシステムに基づいて量子コヒーレンスを生成する機構についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:04:55 GMT)
Policy-Based Self-Competition for Planning Problems [0.0] 我々は、シングルプレイヤータスクをバイナリ出力に変換するために、セルフコンペティションを使用します。
2つのよく知られた最適化問題において,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:02:24 GMT)
Physics-informed UNets for Discovering Hidden Elasticity in
Heterogeneous Materials [0.0] 弾性インバージョンのための新しいUNetベースニューラルネットワークモデル(El-UNet)を開発した。
完全接続された物理インフォームドニューラルネットワークと比較して,El-UNetによる精度と計算コストの両面で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 00:05:25 GMT)
Personality testing of GPT-3: Limited temporal reliability, but
highlighted social desirability of GPT-3's personality instruments results [0.0] GPT-3 Davinci-003は、特にコミュニオン領域において、社会的に望ましい社会人格のプロファイルを示した。
ロボットの反応の根底にある基礎は、意識的な自己回帰または所定のアルゴリズムによって駆動されるか、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:14:17 GMT)
Parallel tomography of quantum non-demolition measurements in
multi-qubit devices [0.0] マルチキュービット量子プロセッサ上でのシングルキュービットと2キュービットの読み出しに対処するQNDの並列トモグラフィーを導入する。
クロストークの測定値の定量化方法を示し、それを複数のキュービット上で同時読み出し品質の証明に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:47:36 GMT)
Orbital-Free Quasi-Density Functional Theory [0.0] ウィグナー関数は、マクロ世界における非古典的効果を探索するために広く用いられる。
フェミオン系およびボゾン系の1体ウィグナー準確率を計算するための軌道自由機能フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:38:41 GMT)
On the Use of Generative Models in Observational Causal Analysis [0.0] 仮説生成モデルを用いて観測データの因果解析を行った。
このモデルは単一の観測可能な分布を記述しており、観測された分布から逸脱する介入の影響の連鎖を表現できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:29:49 GMT)
Nuclear Norm Regularized Estimation of Panel Regression Models [0.0] 凸目的関数の最小化に基づく2つの新しい推定法を提案する。
さらに、核のノルム化は、インタラクティブな固定効果モデルに対する潜在的な識別問題を解くのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:49:35 GMT)
Multi-microphone Automatic Speech Segmentation in Meetings Based on
Circular Harmonics Features [0.0] 円形高調波領域(CH-DOA)の方向推定に基づく新しい空間的特徴セットを提案する。
AMIミーティングコーパスの実験では、CH-DOAは非活性化マイクロホンの場合の堅牢さを保ちながらセグメンテーションを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:09:00 GMT)
Modified quantum regression theorem and consistency with
Kubo-Martin-Schwinger condition [0.0] 標準量子回帰定理により得られる2点相関関数の長期的極限は、クボ=マルティン=シュウィンガー平衡条件を尊重しないことを示す。
我々は、KMS条件を尊重するだけでなく、特定の極限における特定のパラダイムモデルに対する正確な答えを予測する量子回帰定理の新しい修正版を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:00:01 GMT)
Missing levels in intermediate spectra [0.0] ランダムな実験誤差による正規性とカオスと欠落レベルの間の中間ダイナミクスを持つ量子系のエネルギー準位を、最寄りの間隔分布$P(s)$で表す式を導出する。
この式はブロディ分布に基づいており、混合スペクトルを1つのパラメータの関数として用いるのに最も広く使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:29:54 GMT)
Microscopy with heralded Fock states [0.0] 自発パラメトリックダウン変換(SPDC)は、フォック状態に調製された量子光である隠蔽された単一光子の源として用いられる。
本研究では,空間モード追跡のための解析式と,階層化モード幅と非階層化モード幅について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:47:54 GMT)
Magnetic Jones Vector Detection with RF Atomic Magnetometers [0.0] 2つの光ポンピング原子磁気センサを用いて、高周波磁場の絶対配向と偏極状態を一意に決定できることを示す。
さらに、これらの量子センサからの出力信号は、磁気ジョーンズベクトルとして容易に表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:45:24 GMT)
Long-distance measurement-device-independent quantum key distribution
using entangled states between continuous and discrete variables [0.0] HEは既存のCVおよびDV測定デバイスに依存しない量子鍵分布プロトコルの実験的制限を取り除くことができることを示す。
HE状態を用いることで、MDI-QKDは300kmの標準通信ファイバーで、鍵レートは既存のプロトコルよりも桁違いに高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:57:22 GMT)
Locality Induced Non-Universality for Abelian Symmetries [0.0] すべてのアベリア対称性に対する非ユニバーサリティ結果の類似性について検討する。
本稿では,すべてのアベリア対称性に対する非ユニバーサリティ結果の類似性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:43:42 GMT)
Leveraging Knowledge Graph Embeddings to Enhance Contextual
Representations for Relation Extraction [0.0] コーパススケールに事前学習した知識グラフを組み込んだ文レベルの文脈表現への関係抽出手法を提案する。
提案手法の有望かつ非常に興味深い結果を示す一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:15:20 GMT)
Learning-based Calibration of Flux Crosstalk in Transmon Qubit Arrays [0.0] 磁束可変データとカプラ量子ビットからなる超伝導量子プロセッサは、量子計算のための有望なプラットフォームである。
磁束制御線と構成量子ビット間の磁束クロストークは、量子ビット周波数の精度制御を阻害する。
学習に基づく校正プロトコルを導入し、16個のフラックス可変トランスモン量子ビットの配列を校正することで実験性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:00:41 GMT)
Krylov complexity in the IP matrix model [0.0] IP行列モデルは、隣接高調波発振器と基本高調波発振器からなる単純な大容量N$量子力学モデルである。
このモデルでランツォスの係数は$b_n$で、十分に高温では対数補正で$n$で線形に成長する。
その結果、クリロフ複雑性は $sim expleft(calOleft(sqrttright)right として指数関数的に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:58:09 GMT)
IsoEx: an explainable unsupervised approach to process event logs cyber
investigation [0.0] 本稿では,異常および潜在的に問題のあるコマンド行を検出するための新しい手法であるIsoExを提案する。
異常を検出するために、IsoExは高度に敏感かつ軽量な教師なしの異常検出技術を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 14:22:41 GMT)
Introduction and Assessment of the Addition of Links and Containers to
the Blackboard Architecture [0.0] 本稿では,ブラックボードアーキテクチャにコンテナとリンクを含めることを提案し,評価する。
これらのオブジェクトは、組織、物理的、空間的、その他の関係をモデル化できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:41:46 GMT)
In search of a many-body mobility edge with matrix product states in a
Generalized Aubry-Andr\'e model with interactions [0.0] 一般化Aubry-Andr'e(GAA)モデルにおける多体移動エッジの可能性について, シフト-反転行列積状態(SIMPS)アルゴリズムを用いて検討した。
解析の結果, 単一粒子移動端の存在下での標的状態は, MBL様の完全収束状態とSIMPSが収束しない完全非局在状態に一致しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:24:57 GMT)
Improving Cancer Hallmark Classification with BERT-based Deep Learning
Approach [0.0] 本稿では,がん研究において重要な課題であるがんの徴候を正確に分類するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,様々なダウンストリームアプリケーションにおいて異常な性能を示すBERTアーキテクチャを用いている。
本研究の結果,本研究の精度は94.45%であり,本論文の報告によれば,少なくとも8.04%の有意な増加がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:23:08 GMT)
Improved Privacy-Preserving PCA Using Space-optimized Homomorphic Matrix
Multiplication [0.0] 主成分分析は、機械学習とデータ分析の分野で重要な技術である。
近年,プライバシー保護アルゴリズムにおける同型暗号化の活用が試みられている。
そこで我々は,制約に対処し,効率,正確性,拡張性に優れたPCAを新たに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:19:18 GMT)
IUTEAM1 at MEDIQA-Chat 2023: Is simple fine tuning effective for
multilayer summarization of clinical conversations? [0.0] 本稿では, 要約モデルアンサンブルアプローチを解析し, グラフノートと呼ばれる医療報告の総合的精度を向上させる。
実験の結果,各セクションに特化しているモデルのアンサンブルは,より優れた結果をもたらすが,多層/ステージアプローチでは精度が向上しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:47:33 GMT)
Hydrogen crystals reduce dissipation in superconducting resonators [0.0] 粒子状アルミニウム製超伝導共振器の内部品質は、パラ水素分子結晶のマイクロメートルフィルムでコーティングすることで改善できる。
本研究では, 結晶-共振器界面における層状テラヘルツ放射の吸収による平均消散率を推定した。
水素結晶はさらなる損失を導入せず、これはハイブリッド量子アーキテクチャで超伝導薄膜デバイスに不純物を埋め込むことを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 02:37:19 GMT)
Hardness of Deceptive Certificate Selection [0.0] 我々は, AFC を利用した完全性と健全性の向上を目的とした悪意のある証明者検証手法を検討する。
これは、AFCが現実世界のタスクにインタラクティブな分類を使うことを防ぐべきではないという証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:12:16 GMT)
Gradient boosting for convex cone predict and optimize problems [0.0] スマートグラデーションブースティングの最初の汎用実装であるdboostを紹介し、問題を予測し、最適化する。
実験によると、dboostはサンプル外決定の後悔をさらに減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:12:41 GMT)
Generative Adversarial Networks for Data Augmentation [0.0] GANは、データ拡張、画像生成、ドメイン適応など、さまざまなタスクで医療画像解析に利用されてきた。
GANは利用可能なデータセットを増やすために使用できる合成サンプルを生成することができる。
医用画像におけるGANの使用は, 画像が高品質で, 臨床現場での使用に適していることを保証するために, 依然として研究の活発な領域である点に留意する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:15:59 GMT)
Gain assisted controllable fast light generation in cavity
magnomechanics [0.0] キャビティマグノメカニカル共振器システムからの 制御可能な出力場生成。
2つの共振器間の交換相互作用強度の調整は システムの効果的な利得と分散応答につながる
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:42:26 GMT)
Functional Equivalence and Path Connectivity of Reducible Hyperbolic
Tangent Networks [0.0] ニューラルネットワークパラメータの関数同値クラスは、同じ入力出力関数を実装するパラメータの集合である。
単層双曲型タンジェントアーキテクチャに対して,単位冗長性のアルゴリズム的特徴付けと再現可能な関数同値クラスを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 06:05:18 GMT)
Fully guided and phase locked Ti:PPLN waveguide squeezing for
applications in quantum sensing [0.0] 本報告では, チタンを分散した周期的非線形共振器を用いた単モードスクイーズ生成のための完全ガイド構成について報告する。
連続波レーザービームを供給し、圧縮されたフィールドを単モード繊維で回収し、有用なスクイージングの最大3.17(9)dBを繊維で得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:27:45 GMT)
Formulation of the Electric Vehicle Charging and Routing Problem for a
Hybrid Quantum-Classical Search Space Reduction Heuristic [0.0] 制約付き量子最適化アルゴリズムの構築において、量子情報の多レベルキャリア -- 量子ビット -- をどのように活用するかを示す。
本稿では,制約付き解をサンプリングし,探索空間を大幅に削減するハイブリッド古典量子戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:16:15 GMT)
Fisher information of correlated stochastic processes [0.0] メモリフルプロセスで符号化されたパラメータの推定に関する2つの結果を示す。
まず、有限マルコフ順序の過程に対して、フィッシャー情報は結果の個数において常に線型であることを示す。
第二に、相関が必ずしもメートル法精度を高めるとは限らないことを適切な例で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:45:16 GMT)
Fast Partitioning of Pauli Strings into Commuting Families for Optimal
Expectation Value Measurements of Dense Operators [0.0] 作用素の分解に現れるパウリ弦は、可換な族にグループ化することができる。
任意のキュービットに作用するパウリ弦の完全集合を、可換族全体の最小集合に完全に分割するアルゴリズムを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:49:55 GMT)
Exploring Quantum Synchronization with a Composite Two-Qubit Oscillator [0.0] 分離浴に結合した2つの相互作用量子ビットからなる複合発振器の最小モデルについて検討した。
個々の量子ビットの外部ドライブへの位相ロックは、干渉効果によって強く修正される。
我々の研究は、基本構成単位から複雑な量子同期系を組み立てる可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:20:57 GMT)
Experimental demonstration of scalable quantum key distribution over a
thousand kilometers [0.0] 量子鍵分散(QKD)プロトコルは、量子コンピュータ攻撃に対する保護を提供する。
光チャネルの信号減衰は約100kmの距離で発生するので、長距離伝送は問題となる。
本稿では,TQ-QKDプロトコルが1032km以上でセキュアな通信を実現するための実験的実現法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 16:58:52 GMT)
Estimating Uncertainty in PET Image Reconstruction via Deep Posterior
Sampling [0.0] PET画像の再構成手法の大半は、反復的および深層学習であり、関連する不確実性を定量化せずに単一の推定値を返す。
本稿では,後部サンプリングによるPET画像再構成における不確実性に対する深層学習に基づく手法を提案する。
提案モデルでは,高品質な後続サンプルを生成し,物理的に有意な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:04:16 GMT)
Entanglement Growth and Minimal Membranes in $(d+1)$ Random Unitary
Circuits [0.0] ランダムなユニタリ回路の下で,$(d+1)$ qubit格子の絡み合い変動と分布について検討する。
両部エンタングルメントエントロピーの成長特性は,$(d+1)$弾性媒質中の$d$次元膜の粗化指数によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:23:23 GMT)
End-to-End Learning for Stochastic Optimization: A Bayesian Perspective [0.0] 最適化におけるエンド・ツー・エンド・ラーニングの原則的アプローチを開発する。
本稿では,標準エンドツーエンド学習アルゴリズムがベイズ解釈を認め,ベイズ後の行動地図を訓練することを示す。
次に、意思決定マップの学習のための新しいエンドツーエンド学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:55:45 GMT)
Electromagnetic lensing using the Aharonov-Bohm effect [0.0] 我々は、磁気ベクトルポテンシャルを用いた新しい電磁レンズの概念を理論的、実験的に実証する。
このトロイド形状の電流の流れを持つレンズは、凸や凹凸に調整できる電磁レンズを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:16:36 GMT)
Efficient computation of rankings from pairwise comparisons [0.0] 我々は、同じ結果を返すが、はるかに高速な代替かつ同様の単純なイテレーションについて記述する。
本稿では,このアルゴリズムをサンプルデータセットに適用し,その収束性に関する多くの結果を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 18:16:31 GMT)
Efficient Vision Transformer for Human Pose Estimation via Patch
Selection [0.0] ビジョントランスフォーマー(ViT)はCNNに代わる有望な代替品として登場し、最先端のパフォーマンスを向上している。
少数の最も情報性の高いパッチを選択し,処理することで,ViTの計算複雑性を低減できる簡単な方法を提案する。
提案手法の有効性を実証するため,COCO,MPII,OCHumanの3種類の2次元ポーズ推定ベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:02:17 GMT)
Efficient Computation of Shap Explanation Scores for Neural Network
Classifiers via Knowledge Compilation [0.0] 効率的なシャップ計算のために、バイナリニューラルネットワークをこれらの回路に変換する方法を示す。
実験の結果からわかるように、パフォーマンスの向上は大きいです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:06:02 GMT)
Edge conductivity in PtSe$_2$ nanostructures [0.0] PtSe$$は、赤外線によるナノエレクトロメカニックセンシングと光検出のための有望な2D材料である。
DFTの精度で原子間ポテンシャルを得るために深層ニューラルネットワークをトレーニングし、5nmから15nmの幅を持つPtSe$$のリボン、表面、ナノフレーク、ナノプレートレットをモデル化する。
これは、PtSe$$の薄膜の輸送チャネルが、層自体を輸送するのではなく、エッジのネットワークによって支配されていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 11:55:20 GMT)
Digitization of Pathology Labs: A Review of Lessons Learned [0.0] 本稿では,デジタル化プロセスのさまざまな側面から学んだ教訓の概要を紹介する。
また、パフォーマンスや落とし穴の監視に使用されるメトリクスについても取り上げています。
この概要は、病理学者、IT意思決定者、管理者が他人の経験から恩恵を受けるのを助けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:40:36 GMT)
Development of a Multi-purpose Fuzzer to Perform Assessment as Input to
a Cybersecurity Risk Assessment and Analysis System [0.0] 本稿では,提案技術の性能について述べる。
また、このファザがサイバーセキュリティのリスク評価と分析システムの一部としてどのように機能するかについても詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:38:31 GMT)
Deep recurrent networks predicting the gap evolution in adiabatic
quantum computing [0.0] ハミルトン問題を完全に同定するパラメータからギャップのパラメトリック依存への写像を発見するためのディープラーニングの可能性を探る。
本稿では,パラメータ空間がシステムサイズと線形にスケールする場合に,長期記憶ネットワークがギャップを予測することに成功していることを示す。
注目すべきは、このアーキテクチャがモデルの空間構造を扱うために畳み込みニューラルネットワークと組み合わされると、トレーニング中にニューラルネットワークで見られるものよりも大きなシステムサイズに対してギャップ進化を予測できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:21:13 GMT)
Decoupling recursion in the time dependent Schr\"{o}dinger equation
using Fourier transforms [0.0] 時間依存型シュリンガー方程式(TDSE)を書くための戦略の開発
エネルギー分布は、1階と2階の標準摂動理論の例で計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:59:27 GMT)
Decentralized Technologies for AI Hubs [0.0] AIは大量のストレージと、AI Hubに一般的に格納されるアセットによる計算を必要とする。
これらの制限には、高いコスト、収益化と報酬の欠如、制御の欠如、報酬の難しさが含まれる。
分散AIハブの設計と構築において,これらのインフラコンポーネントが併用可能であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:18:56 GMT)
Dear XAI Community, We Need to Talk! Fundamental Misconceptions in
Current XAI Research [0.0] この分野の進展にもかかわらず、現在のXAI研究のかなりの部分は、概念的、倫理的、方法論的な根拠に基づいていない。
我々は、現在のXAI研究において、これらや他の誤解を強調し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:46:38 GMT)
Data coverage, richness, and quality of OpenStreetMap for special
interest tags: wayside crosses -- a case study [0.0] OpenStreetMapのようなボランティアの地理情報プロジェクトでは、生データへのアクセスと利用が可能である。
データ完全性と正確性は、主流のトピックにとって非常に高いものです。
ニッチトピックスのデータ品質とカバレッジは期待を超えるが、地域によって大きく異なることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:00:46 GMT)
Data Mining for Faster, Interpretable Solutions to Inverse Problems: A
Case Study Using Additive Manufacturing [0.0] テーパリングのアイデアに簡単な修正を加えることで,予測精度を損なうことなくサロゲートを著しく高速化できることを示す。
また,高次元入力空間における逆問題に対する解の可視化と解釈に,コホーネン自己組織化写像を用いることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 08:06:50 GMT)
Cross-Database and Cross-Channel ECG Arrhythmia Heartbeat Classification
Based on Unsupervised Domain Adaptation [0.0] ドメイン間の特徴差の最適化に基づくドメイン適応型ディープネットワークを提案する。
本手法は,事前学習,クラスタ中心計算,適応の3段階からなる。
提案手法は, 異所性ビート検出における他の最先端手法と比較して, 優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 13:46:49 GMT)
Cross Entropy Benchmark for Measurement-Induced Phase Transitions [0.0] 本研究では, 線形クロスエントロピーを用いて測定誘起相転移を実験的にアクセスする可能性について検討する。
弱い非偏極雑音に対しては、MIPTの符号はいまだに中間的なシステムサイズに存在していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:15:10 GMT)
Correlation measures of a quantum state and information characteristics
of a quantum channel [0.0] 両部量子状態の基本相関測度と量子チャネルの基本情報特性の相互関係を考察する。
無限双極子系における(最適化されていない、最適化されていない)量子不協和の性質について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 21:29:17 GMT)
Convergence of SARSA with linear function approximation: The random
horizon case [0.0] SARSAと線形関数近似を組み合わせることで、無限水平方向割引マルコフ決定問題(MDP)に収束することが示されている。
無限地平面割引 MDP に対する以前の結果と同様に、挙動ポリシーが線型関数近似の重みベクトルに対して$varepsilon$-soft かつ Lipschitz 連続であるなら、そのアルゴリズムはランダム地平面 MDP を考える際に確率 1 と収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:51:06 GMT)
Context-Aware Self-Supervised Learning of Whole Slide Images [0.0] 本研究では, 新たな2段階学習手法を提案する。
WSI内のすべての領域間の依存関係をキャプチャするグラフ表現は非常に直感的です。
スライド全体はグラフとして表示され、ノードはWSIのパッチに対応する。
提案したフレームワークは、前立腺癌と腎癌からのWSIを用いてテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:23:05 GMT)
Computational Modeling of Deep Multiresolution-Fractal Texture and Its
Application to Abnormal Brain Tissue Segmentation [0.0] 本稿では,MFDNN(Multi resolution Fractal Deep Neural Network)のモデリングとその計算実装を提案する。
最新のBRATS 2021 Challengesを用いてMFDNNモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:04:23 GMT)
Combining Variational Autoencoders and Physical Bias for Improved
Microscopy Data Analysis [0.0] 本稿では,データ内の変数の因子を分散させる物理拡張機械学習手法を提案する。
本手法はNiO-LSMO, BiFeO3, グラフェンなど様々な材料に適用される。
その結果,大量の画像データから有意な情報を抽出する手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 20:13:14 GMT)
Combinatorial necessary conditions for regular graphs to induce periodic
quantum walks [0.0] 正規混合グラフで定義される離散時間量子ウォークに必要な条件を周期的に導出する。
この研究の応用として、混合完備グラフと混合混合グラフの素数との周期性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 05:07:25 GMT)
ColNav: Real-Time Colon Navigation for Colonoscopy [0.0] 本稿では,光学的大腸内視鏡(OC)のための新しいリアルタイムナビゲーションシステムを提案する。
提案システムでは,大腸の非折りたたみ表現と,非検査領域に指示される局所指標の両方をリアルタイムに表示する手法を用いている。
以上の結果から,高ポリープリコール (PR) と高信頼度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:09:35 GMT)
Causally Learning an Optimal Rework Policy [0.0] 生産ロットの再作業には、最終製品が要求仕様を満たすように調整された前の生産段階を繰り返すことが含まれる。
光電子半導体製造における色変換過程における再加工工程の条件処理効果を機械学習を用いて推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 07:58:58 GMT)
Case Studies on X-Ray Imaging, MRI and Nuclear Imaging [0.0] 我々は、AIベースのアプローチ、特にCNN(Convolutional Neural Networks)の使用が、医療画像技術による疾患検出にどのように役立つかに焦点を当てる。
CNNは、生の入力画像から特徴を抽出できるため、画像解析の一般的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 19:31:06 GMT)
CFDP: Common Frequency Domain Pruning [0.0] 本稿では,周波数領域を経由したモデルプルーニングのための新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。
我々はCIFAR-10で、GoogLeNetが95.25%、すなわちオリジナルのモデルから+0.2%の精度で達成した。
特筆すべきパフォーマンスに加えて、CFDPによって生成されたモデルは、様々な構成に対して堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:49:26 GMT)
Analysis of the Fed's communication by using textual entailment model of
Zero-Shot classification [0.0] 我々は、テキストマイニング技術を用いて中央銀行が発行した文書を分析した。
声明のトーン、議事録、記者会見の書き起こし、米連邦準備制度理事会(FRB)の演説を比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 09:23:26 GMT)
An Ensemble Machine Learning Approach for Tropical Cyclone Detection
Using ERA5 Reanalysis Data [0.0] 熱帯サイクロン(TC)は、自然界で見られる最も破壊的な現象の1つである。
伝統的に、TCは決定論的追跡スキームを用いて、大規模な気候データセットで特定されてきた。
本研究は,TC中心座標の位置決定のための機械学習アンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 22:26:50 GMT)
Allophant: Cross-lingual Phoneme Recognition with Articulatory
Attributes [0.0] アロファントは多言語音素認識器である。
ターゲット言語への言語間移動には音素の在庫しか必要としない。
AllophoibleはPHOIBLEデータベースの拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 10:11:09 GMT)
A simple analytical alignment model for laser-kicked molecular rotors [0.0] 線形分子の熱アンサンブルの単パルス非共鳴インパルスアライメントの数学的に単純かつ正確なモデルを構築した。
分子アライメントモデルは解析的および数値計算を単純化するだけでなく,システムパラメータ間の直感的な接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 17:28:10 GMT)
A novel deeponet model for learning moving-solution operators with
applications to earthquake hypocenter localization [0.0] 我々は、Deep operator network(DeepONets)の新しい変種であるX-DeepONetを紹介する。
X-DeepONetは地震源に関連する旅行時間場を推定することを学ぶ。
不均一・複雑速度モデルであっても, 地震の局部化において顕著な精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 01:36:37 GMT)
A Survey on Generative Diffusion Models for Structured Data [0.0] 生成拡散モデルは 深層生成モデルにおいて 急激なパラダイムシフトを達成しました
構造化データは、ディープラーニング研究コミュニティから比較的限られた注目を集めている。
このレビューは、構造化データの生成拡散モデルの発展を促進する研究コミュニティの触媒となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 04:26:41 GMT)
A Filtering-based General Approach to Learning Rational Constraints of
Epistemic Graphs [0.0] 本稿では,多方向一般化ステップを用いたフィルタリングに基づく手法を提案し,一組の有理規則を生成する。
このアプローチは、ドメインモデルとユーザモデルの両方の情報を反映するより広範な合理的なルールを学ぶことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 15:13:33 GMT)
A Fair Classifier Embracing Triplet Collapse [0.0] 機械学習モデルによって生成されるバイアスを制限するために、3重項損失を利用することができることを示す。
我々の公正分類器は、そのマージンが潜在空間の2点間の距離よりも大きいときに三重項損失の崩壊を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:58:52 GMT)
A Context-Sensitive Word Embedding Approach for The Detection of Troll
Tweets [0.0] 本研究では,トロルツイートの自動検出のためのモデルアーキテクチャの開発と評価を行う。
BERT,ELMo,GloVeの埋め込み法はGloVe法よりも優れた性能を示した。
CNNおよびGRUエンコーダも同様にF1スコアとAUCで実行された。
AUCスコア0.929のGRU分類器を用いたELMoベースのアーキテクチャが最適であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Jun 2023 12:25:00 GMT)