MM-3DScene: 3D Scene Understanding by Customizing Masked Modeling with
Informative-Preserved Reconstruction and Self-Distilled Consistency [120.9] 本稿では,地域統計を探索し,代表的構造化点の発見と保存を行う新しい情報保存型再構築法を提案する。
本手法は, 地域形状のモデル化に集中し, マスク復元のあいまいさを軽減できる。
マスク付き領域における情報保存型再構築と未加工領域からの連続自己蒸留を組み合わせることにより,MM-3DSceneと呼ばれる統合フレームワークが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:59:32 GMT)
Multimodal C4: An Open, Billion-scale Corpus of Images Interleaved with
Text [104.0] テキスト内ビジョンやFlamingoのような言語モデルは、任意のインターリーブされた画像とテキストのシーケンスを入力としてサポートする。
このインターフェースをサポートするために、インターリーブされた画像+テキストを含むウェブコーパス上でプレトレーニングが行われる。
画像がインターリーブされた人気テキスト専用C4コーパスの拡張であるMultimodal C4をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:49:58 GMT)
OCD: Learning to Overfit with Conditional Diffusion Models [95.2] 入力サンプルxに重みを条件付けした動的モデルを提案する。
基本モデルを x とそのラベル y 上で微調整することで得られる重みに一致することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 04:55:02 GMT)
FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention [93.4] 我々は、コンピュータビジョン(CV)アプリケーションのための高速スループットに焦点を当てた、FasterViTという名前のハイブリッドCNN-ViTニューラルネットワークの新たなファミリーを設計する。
新たに導入した階層的注意(HAT)アプローチは,グローバルな自己意識を2次複雑性で分解し,計算コストを削減した多面的注意に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:41:37 GMT)
Achieving the Pareto Frontier of Regret Minimization and Best Arm
Identification in Multi-Armed Bandits [91.8] 本稿では,BoBW-lil'UCB$(gamma)$アルゴリズムの設計と解析を行う。
i) RMとBAIの両方の目的に対して最適なアルゴリズムを同時に実行できないことを示す。
また、BoBW-lil'UCB$(gamma)$は、時間複雑性と後悔の点で競合よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:14:58 GMT)
SegViTv2: Exploring Efficient and Continual Semantic Segmentation with
Plain Vision Transformers [90.7] エンコーダデコーダフレームワークを用いたセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのプレーンビジョントランスフォーマー(ViT)の機能について検討し,SegViTv2を紹介する。
我々のデコーダは、様々なViTバックボーンにおいて最もよく使われるアッパーネットより優れ、計算コストの約5%しか消費しない。
提案するSegViTは,ADE20k,COCO-Stuff-10k,PASCAL-Contextデータセットを含む3つの一般的なベンチマークにおいて,最新のセグメンテーション手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:29:56 GMT)
How Do In-Context Examples Affect Compositional Generalization? [86.6] 本稿では,コンテクスト内構成一般化を検証するためのテストスイートであるCoFeを提案する。
構成一般化性能は、文脈内例の選択によって容易に影響を受けることが判明した。
我々の系統実験は、文脈内サンプルは、テストケースと構造的に似ており、互いに異なっており、個別に単純であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:25:29 GMT)
Boosting Fast and High-Quality Speech Synthesis with Linear Diffusion [85.5] 本稿では, 常微分方程式に基づく線形拡散モデル(LinDiff)を提案する。
計算複雑性を低減するため、LinDiffでは、入力信号を小さなパッチに分割するパッチベースの処理アプローチを採用している。
我々のモデルは、より高速な合成速度で自己回帰モデルに匹敵する品質の音声を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:02:43 GMT)
The Age of Synthetic Realities: Challenges and Opportunities [85.1] 我々は、有害な合成生成を識別し、それらを現実と区別することのできる法医学的手法の開発における重要な必要性を強調した。
我々の焦点は、画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどの様々なメディアの形式にまで及んでいる。
この研究は、AI生成技術の急速な進歩と、法科学の基本原理に対する影響により、最も重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:55:10 GMT)
Adaptive Contextual Perception: How to Generalize to New Backgrounds and
Ambiguous Objects [84.5] 本研究では,視覚モデルが分布外一般化の文脈をどのように適応的に利用するかを検討する。
1つの設定で優れているモデルは、もう1つの設定で苦労する傾向があります。
生物学的視覚の一般化能力を再現するためには、コンピュータビジョンモデルは背景表現に対して分解対象を持つ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:29:54 GMT)
Understanding How Consistency Works in Federated Learning via Stage-wise
Relaxed Initialization [84.4] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、大規模なローカルクライアントを協調してグローバルモデルをトレーニングする分散パラダイムである。
従来の研究は、FLがローカルクライアント間の矛盾した最適性によって引き起こされるクライアント・ドリフトの問題に悩まされていることを暗黙的に研究してきた。
FLにおけるクライアントドリフトの負の影響を緩和し,その物質を探索するために,我々はまず,効率的なFLアルゴリズム textitFedInit を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:55:15 GMT)
Self-Distillation for Further Pre-training of Transformers [83.8] 我々は、さらなる事前学習段階の正則化として自己蒸留を提案する。
画像およびテキスト分類タスクのための様々なベンチマークデータセットにおける自己蒸留の有効性を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:57:07 GMT)
BridgeTower: Building Bridges Between Encoders in Vision-Language
Representation Learning [79.7] 近年,2towerアーキテクチャを用いた視覚言語モデル(VL)が視覚表現学習を支配している。
そこで,BridgeTowerを提案する。このBridgeTowerは,ユニモーダルエンコーダの上位層とクロスモーダルエンコーダの各層との間の接続を構築する複数のブリッジ層を提供する。
BridgeTowerは78.73%の精度を達成し、以前の最先端モデルであるMETERを1.09%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:36:33 GMT)
TreeDQN: Learning to minimize Branch-and-Bound tree [78.5] Branch-and-Boundは、Mixed Linear Programsという形で最適化タスクを解決するための便利なアプローチである。
解法の効率は、分割する変数を選択するのに使用される分岐に依存する。
分岐を効率的に学習できる強化学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:01:26 GMT)
Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena [77.8] よりオープンな質問に対して,大規模言語モデル(LLM)に基づくチャットアシスタントの評価を行った。
LLMの強い審査員は、制御とクラウドソーシングの両方の人間の嗜好によく適合することを示す。
われわれは、アリーナの人事に関する80のMTベンチ質問、3Kのエキスパート投票、30Kの会話を公に公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:55:52 GMT)
How to Backdoor Diffusion Models? [74.4] 本稿では,バックドア攻撃に対する拡散モデルの堅牢性に関する最初の研究について述べる。
我々は,バックドアインプラントのモデルトレーニング中に拡散過程を侵害する新たな攻撃フレームワークであるBadDiffusionを提案する。
本研究の結果は,拡散モデルの誤用や潜在的なリスクへの注意を呼び起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:20:27 GMT)
Advancing Counterfactual Inference through Quantile Regression [73.5] 本稿では,(学習した)定性的因果構造と観測データに基づいて,信頼性の高い反ファクト推論を実現することを目的とする。
ニューラルネットワークを用いて、反実的推論を拡張量子回帰問題として再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:30:51 GMT)
Graph Generative Model for Benchmarking Graph Neural Networks [73.1] 本稿では,プライバシ制御により実世界のグラフの分布を学習し,再現する新しいグラフ生成モデルを提案する。
我々のモデルは、GNNモデルのベンチマークに効果的に使用できる大規模な実世界のグラフの、プライバシ制御された合成代用をうまく生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:52:42 GMT)
A One-shot Framework for Distributed Clustered Learning in Heterogeneous
Environments [72.2] 異種環境における分散学習のためのコミュニケーション効率化手法のファミリーを提案する。
ユーザによるローカル計算に基づくワンショットアプローチと、サーバにおけるクラスタリングベースのアグリゲーションステップは、強力な学習保証を提供する。
厳密な凸問題に対しては,ユーザ毎のデータ点数がしきい値を超える限り,提案手法はサンプルサイズの観点から順序最適平均二乗誤差率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:07:51 GMT)
Beyond Surface Statistics: Scene Representations in a Latent Diffusion
Model [71.0] LDMの内部活性化が3次元深度データの線形表現をエンコードしている証拠が見つかった。
実験により、これらの表現は画像合成において因果的役割を果たすことが示され、LCMの出力の単純な高レベルな編集に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:34:34 GMT)
QuestEnvSim: Environment-Aware Simulated Motion Tracking from Sparse
Sensors [69.8] ヘッドセットとコントローラーのポーズは,高度に制約された環境においても,現実的なフルボディのポーズを生成可能であることを示す。
本稿では,環境表現,接触報酬,シーンランダム化の3つの特徴について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 04:40:38 GMT)
10 Security and Privacy Problems in Large Foundation Models [69.7] 事前トレーニングされたファンデーションモデルは、AIエコシステムの'オペレーティングシステム'のようなものです。
事前訓練されたファンデーションモデルのセキュリティやプライバシの問題は、AIエコシステムの単一障害点につながる。
本章では、事前訓練された基礎モデルのセキュリティとプライバシに関する10の基本的な問題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:53:54 GMT)
Spatial Re-parameterization for N:M Sparsity [68.8] N:M間隔は空間領域内で一定の間隔率を示す。
構造のない空間は 空間領域をまたがる 空間の空間性にかなりのばらつきを 示しています
SpReは、N:Mのスパーシリティ法と最先端の非構造化のスパーシティ法のパフォーマンスをマッチングすることで、賞賛できる偉業を成し遂げた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:11:50 GMT)
Dissipative stabilization of maximal entanglement between non-identical
emitters via two-photon excitation [68.8] 空洞に埋め込まれた2つの非同一の量子エミッタ間のほぼ最大の定常絡みの発生について検討した。
この現象は、定常的および準安定的な絡み合いを生じさせる効果の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:49:55 GMT)
Improving the Model Consistency of Decentralized Federated Learning [68.3] フェデレートラーニング(FL)は中央サーバーを捨て、各クライアントは、分散化された通信ネットワークで隣人とのみ通信する。
既存のDFLは、ローカルクライアント間の不整合に悩まされ、FLFLに比べて劣る。
DFedSAMMGSを提案する。1lambda$はスペクトルゴシップ行列であり、$Q$はスパースデータギャップの数である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:20:45 GMT)
Arithmetic-Based Pretraining -- Improving Numeracy of Pretrained
Language Models [67.5] 最先端の事前訓練された言語モデルは、数式を必要とするタスクにアウト・オブ・ボックスを適用すると、その能力より劣る傾向にある。
本稿では,Arithmetic-Based Pretrainingと呼ばれる拡張事前学習手法を提案する。
本実験は,算数性の向上を必要とする3つのタスクにおいて,算術的事前学習の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:04:40 GMT)
Analyzing Maintenance Activities of Software Libraries [65.3] 近年、産業アプリケーションはオープンソースソフトウェアライブラリを深く統合している。
産業アプリケーションに対する自動監視アプローチを導入して、オープンソース依存関係を特定し、その現状や将来的なメンテナンス活動に関するネガティブな兆候を示したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:51:25 GMT)
Customizing General-Purpose Foundation Models for Medical Report
Generation [64.3] ラベル付き医用画像-レポートペアの不足は、ディープニューラルネットワークや大規模ニューラルネットワークの開発において大きな課題となっている。
本稿では,コンピュータビジョンと自然言語処理の基盤モデル (FM) として,市販の汎用大規模事前学習モデルのカスタマイズを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:02:36 GMT)
Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time
Representation Learning for Dynamic Networks [63.7] 動的ネットワークのノードの連続時間表現を学習するための新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは3つの段階から構成される: ノード間の相互作用の根底にある強度関数を推定し、強度再構成誤差を最小化するプロジェクションを学習する。
我々の表現はネットワークの基盤構造を保ち、時間的コヒーレントであることを示し、ノード表現は異なる時点において有意に比較できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:38:25 GMT)
Value function estimation using conditional diffusion models for control [62.3] 拡散値関数(DVF)と呼ばれる単純なアルゴリズムを提案する。
拡散モデルを用いて環境-ロボット相互作用の連成多段階モデルを学ぶ。
本稿では,DVFを用いて複数のコントローラの状態を効率よく把握する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:40:55 GMT)
Improved Coherence in Optically-Defined Niobium Trilayer Junction Qubits [61.8] ニオブは超伝導装置の運転温度と周波数の上昇の恩恵を受ける。
我々は、光学リソグラフィーのみを用いて、ニオブ三層接合を再検討し、オールニオブトランスモンを作製する。
電子レンジ領域のデバイスを特徴付け、コヒーレンスタイムを最大622mu$s、平均クビット品質係数を105$以上としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:26:13 GMT)
Generalization Performance of Transfer Learning: Overparameterized and
Underparameterized Regimes [61.2] 現実世界のアプリケーションでは、タスクは部分的な類似性を示し、あるアスペクトは似ているが、他のアスペクトは異なるか無関係である。
本研究は,パラメータ伝達の2つの選択肢を包含して,多種多様な移動学習について検討する。
一般化性能を向上させるために,共通部分とタスク特化部分の特徴数を決定するための実践的ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 00:45:06 GMT)
Single-Stage Visual Relationship Learning using Conditional Queries [60.9] TraCQは、マルチタスク学習問題とエンティティペアの分布を回避する、シーングラフ生成の新しい定式化である。
我々は,DETRをベースとしたエンコーダ-デコーダ条件付きクエリを用いて,エンティティラベル空間を大幅に削減する。
実験結果から、TraCQは既存のシングルステージシーングラフ生成法よりも優れており、Visual Genomeデータセットの最先端の2段階メソッドを多く上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:02:01 GMT)
A Theory of Unsupervised Speech Recognition [60.1] 教師なし音声認識(英語: Unsupervised speech Recognition, ASR-U)は、音声のみの音声とテキストのみのコーパスから自動音声認識システムを学習する問題である。
本稿では,ランダム行列理論とニューラル・タンジェント・カーネルの理論に基づいて,ASR-U系の特性を研究するための一般的な理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:12:27 GMT)
The Lazy Neuron Phenomenon: On Emergence of Activation Sparsity in
Transformers [59.9] 本稿では,Transformer アーキテクチャを用いた機械学習モデルにおいて,アクティベーションマップが疎いという興味深い現象について考察する。
本稿では, 自然言語処理と視覚処理の両方において, スパーシリティが顕著な現象であることを示す。
本稿では,変換器のFLOP数を大幅に削減し,効率を向上する手法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:53:43 GMT)
WindowNet: Learnable Windows for Chest X-ray Classification [58.7] ウィンドウ化操作は画像のコントラストを高めるが、そのような操作がCXR分類性能に与える影響は明らかでない。
ウィンドウ化はCXR分類性能を向上させることを示し、最適なウィンドウ設定を学習するモデルであるWindowNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:02:26 GMT)
Exploring the Impact of Image Resolution on Chest X-ray Classification
Performance [58.7] その結果、高解像度の画像解像度、特に1024Times1024$ピクセルは、全体的な分類性能が最も優れていることがわかった。
画像分類のためのディープラーニングモデルは、計算上の理由から224時間224ドルという解像度をしばしば用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:21:52 GMT)
Emotion Separation and Recognition from a Facial Expression by
Generating the Poker Face with Vision Transformers [57.7] 静的な顔画像から外乱非依存の感情を分離し認識するための新しいFERモデルであるポーカー・フェイス・ビジョン・トランスフォーマー(PF-ViT)を提案する。
PF-ViTは、ペア画像なしで対応するポーカーフェイスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:12:18 GMT)
GMS-3DQA: Projection-based Grid Mini-patch Sampling for 3D Model Quality
Assessment [57.6] 従来のプロジェクションに基づく3DQA手法は,複数プロジェクションから特徴を直接抽出して品質予測精度を確保する。
我々は,Non-Reference (NR) projection-based textitunderlineGrid underlineMini-patch underlineSampling underline3D Model underlineQuality underlineAssessment (GMS-3DQA)法を提案する。
提案されたGMS-3DQAは、他の3Dよりもはるかに少ない計算資源と推論時間を必要とする
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:53:12 GMT)
Low-rank Adaptation Method for Wav2vec2-based Fake Audio Detection [57.5] 自己教師型音声モデルは、偽音声検出において急速に発展している研究トピックである。
我々は、wav2vec2モデルにローランク適応(LoRA)を適用し、トレーニング済みモデルの重みを凍結し、トランスアーキテクチャの各層にトレーニング可能なランク分解行列を注入する。
317Mのトレーニングパラメータを含むwav2vec2モデルのAdamの微調整と比較して、LoRAはトレーニング可能なパラメータの数を198倍減らして同様の性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:43:41 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） (Fri, 9 Jun 2023 09:51:36 GMT)
DetZero: Rethinking Offboard 3D Object Detection with Long-term
Sequential Point Clouds [55.4] 既存のオフボード3D検出器は、無限の逐次点雲を利用するために常にモジュラーパイプライン設計に従っている。
その結果, 物体の運動状態は, 物体中心の精製段階において必然的な課題となること, 物体の運動状態は, 物体軌道を十分に生成できないこと, 物体中心の精製段階において必然的な課題となること, の2つの理由から, オフボード型3D検出器の完全なポテンシャルは明らかにされていないことがわかった。
これらの問題に対処するために,DetZero という,オフボード型3次元物体検出の新たなパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:42:00 GMT)
Reconstructing the somatotopic organization of the corticospinal tract
remains a challenge for modern tractography methods [55.1] CST(Corticospinal tract)は、人間の脳において、身体の自発的な動きを制御できる重要なホワイトマター線維である。
拡散MRIトラクトグラフィーは、ヒトの健康におけるCST経路の解剖学的および変動性の研究を可能にする唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:05:40 GMT)
Speech-Text Dialog Pre-training for Spoken Dialog Understanding with
Explicit Cross-Modal Alignment [54.9] ExpliCiT cRoss-Modal Alignment (SPECTRA) を用いた音声対話理解のための音声テキスト対話事前学習を提案する。
SPECTRAは、最初の音声テキストダイアログ事前学習モデルである。
4つの下流音声テキストタスクの実験結果から,音声テキストアライメント学習におけるSPECTRAの優位性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:48:42 GMT)
Weight Re-Mapping for Variational Quantum Algorithms [54.9] 変動量子回路(VQC)における重み付けの考え方を紹介する。
我々は,8つの分類データセットに対する影響を評価するために,7つの異なる重み再マッピング関数を用いる。
以上の結果から,重量再マッピングによりVQCの収束速度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:42:21 GMT)
Evaluating the Social Impact of Generative AI Systems in Systems and
Society [53.9] 我々は、任意のモダリティに対して生成AIシステムを評価するための標準的なアプローチに向かっている。
基礎技術システムにおいて、人や社会において、特定の社会的影響カテゴリと、どのようにアプローチし、どのように評価を行うかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:05:13 GMT)
Molecule Design by Latent Space Energy-Based Modeling and Gradual
Distribution Shifting [53.4] 化学的・生物学的性質が望ましい分子の生成は、薬物発見にとって重要である。
本稿では,分子の結合分布とその特性を捉える確率的生成モデルを提案する。
本手法は種々の分子設計タスクにおいて非常に強力な性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:04:21 GMT)
iPLAN: Intent-Aware Planning in Heterogeneous Traffic via Distributed
Multi-Agent Reinforcement Learning [52.1] トラジェクトリと意図予測を用いた分散マルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。
インテント対応プランニングのアプローチであるiPLANにより、エージェントは近くのドライバーの意図をローカルな観察からのみ推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:12:02 GMT)
Pave the Way to Grasp Anything: Transferring Foundation Models for
Universal Pick-Place Robots [50.7] そこで本稿では,最先端基礎モデルによって生成された言語基底セグメンテーションマスクを効果的に活用する新しいパラダイムを提案する。
マスクから伝達される正確なセマンティクスとジオメトリを多視点ポリシーモデルに統合することにより、正確なオブジェクトのポーズを認識し、サンプル効率のよい学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:22:12 GMT)
Automated Labeling of German Chest X-Ray Radiology Reports using Deep
Learning [50.6] 本稿では,ルールベースのドイツ語CheXpertモデルによってラベル付けされたレポートに基づいて,ディープラーニングに基づくCheXpertラベル予測モデルを提案する。
その結果,3つのタスクすべてにおいて,ルールベースモデルを大幅に上回ったアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:08:35 GMT)
BigVideo: A Large-scale Video Subtitle Translation Dataset for
Multimodal Machine Translation [50.2] 本稿では,大規模ビデオ字幕翻訳データセットであるBigVideoについて述べる。
BigVideoは10倍以上の大きさで、450万の文対と9,981時間のビデオで構成されている。
テキストやビデオ間で共有される共通意味をモデル化するために,クロスモーダルエンコーダにコントラスト学習手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:03:06 GMT)
On the Reliability of Watermarks for Large Language Models [50.0] 本研究では,人間による書き直し後の透かしテキストの堅牢性,非透かしLDMによる言い換え,あるいはより長い手書き文書への混在性について検討する。
人や機械の言い回しをしても、透かしは検出可能である。
また、大きな文書に埋め込まれた透かし付きテキストの短いスパンに敏感な新しい検出手法についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:58:04 GMT)
Can Large Language Models Infer Causation from Correlation? [49.2] 大規模言語モデル(LLM)の純粋因果推論スキルをテストする。
相関文の集合を取り、変数間の因果関係を決定する新しいタスクCorr2Causeを定式化する。
これらのモデルがタスクのランダムな性能にほぼ近い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:09:15 GMT)
EmotionNAS: Two-stream Neural Architecture Search for Speech Emotion
Recognition [48.7] 本稿では,2ストリームのニューラルアーキテクチャ探索フレームワークであるenquoteEmotionNASを提案する。
具体的には、入力として2つのストリーム特徴(例えば、手工芸品と深い特徴)を取り、次にNASを用いて各ストリームの最適構造を探索する。
実験の結果,本手法は手動設計モデルやNASモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:45:18 GMT)
Efficient Personalized Federated Learning via Sparse Model-Adaptation [47.1] Federated Learning (FL)は、複数のクライアントに対して、独自のプライベートデータを共有せずに機械学習モデルをトレーニングすることを目的としている。
疎局所モデルを適応的かつ効率的に学習し,効率的なパーソナライズFLのためのpFedGateを提案する。
我々は,pFedGateが最先端手法よりも優れたグローバル精度,個人精度,効率性を同時に達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:33:29 GMT)
Robust Reinforcement Learning via Adversarial Kernel Approximation [44.9] 本稿では,オンラインロバストなRLに対する新しいアプローチを提案し,その逆カーネルを近似し,ロバストでない標準RLアルゴリズムを用いてロバストなポリシーを学習する。
特に、我々の手法は、どのRLアルゴリズムにも適用可能であり、高次元領域へのスケーリングが容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:45:41 GMT)
DIFT: Dynamic Iterative Field Transforms for Memory Efficient Optical
Flow [44.6] 光フロー推定のための軽量低レイテンシ・メモリ効率モデルを提案する。
DIFTは、モバイル、XR、マイクロUAV、ロボティクス、カメラなどのエッジアプリケーションで実現可能である。
Snapdragon 8 Gen 1 HTPの効率的なモバイルAIアクセラレータ上で,最初のリアルタイムコストボリュームベースの光フローDLアーキテクチャを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:10:59 GMT)
Deep Visual Geo-localization Benchmark [42.7] 我々は、ビジュアルジオローカライゼーション(VG)のための新しいオープンソースのベンチマークフレームワークを提案する。
このフレームワークは、広く使用されている幅広いアーキテクチャの構築、トレーニング、テストを可能にする。
コードとトレーニングされたモデルはhttps://deep-vg-bench.herokuapp.com/で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:18:20 GMT)
Quantifying the Knowledge in GNNs for Reliable Distillation into MLPs [42.4] トポロジを意識したグラフニューラルネットワーク(GNN)と推論効率のよいマルチ層パーセプトロン(MLP)のギャップを埋めるために、GLNNは、よく訓練された教師であるGNNから学生に知識を抽出することを提案する。
まず、GNNにおける情報エントロピーとノイズ摂動の不変性を測定することにより、知識信頼性の定量化を行う。
本稿では,各ノードが情報的かつ信頼性の高い知識ポイントである確率をモデル化する,知識に着想を得た信頼性蒸留(KRD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:23:37 GMT)
How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey [41.9] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理領域において驚くべき創発的能力を示している。
アプリケーション指向の観点から,本研究の方向性を包括的に調査する。
我々は,LSMをRSに適応する上で,効率,有効性,倫理という3つの側面から重要な課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:31:50 GMT)
Morphosyntactic probing of multilingual BERT models [41.8] 言語モデルにおける形態情報の多言語探索のための広範囲なデータセットを提案する。
トレーニング済みのTransformerモデル (mBERT と XLM-RoBERTa) では,これらのタスク間で高い性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:15:20 GMT)
Specifying and Solving Robust Empirical Risk Minimization Problems Using
CVXPY [41.6] いくつかの単純な場合、そのような問題は解析的な形で表すことができる。
一般に、問題は双対化によって引き出すことができ、min-max問題からmin-min問題へと変換される。
本稿では,CVXPYを用いて,この二元化手順をユーザフレンドリな方法で自動化する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:35:33 GMT)
TrajectoryFormer: 3D Object Tracking Transformer with Predictive
Trajectory Hypotheses [41.1] 3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自律走行車やサービスロボットを含む多くのアプリケーションにとって不可欠である。
本稿では,新しいポイントクラウドベースの3DMOTフレームワークであるTrjectoryFormerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:31:50 GMT)
Single-Image-Based Deep Learning for Segmentation of Early Esophageal
Cancer Lesions [36.6] 脳波病変の分節化のための新しい深層学習手法を提案する。
1人の患者から得られる1つのイメージにのみ依存し、いわゆる"You-Only-Have-One"フレームワークを形成する。
我々は、自分たちで作成したEECデータセットに対してYOHOを評価し、平均Diceスコア0.888を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:06:26 GMT)
Reading Between the Lines: Modeling User Behavior and Costs in
AI-Assisted Programming [36.3] GitHub Copilotは、何百万人ものプログラマが毎日使っているコード推奨システムです。
Copilotと対話する際の共通プログラマ活動の分類であるCUPSを開発した。
私たちの洞察は、プログラマがCopilotとどのように相互作用し、新しいインターフェース設計とメトリクスを動機付けるかを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:03:06 GMT)
Policy Mirror Ascent for Efficient and Independent Learning in Mean
Field Games [35.9] 平均場ゲームは対称および匿名の$N$-playerゲームに対して近似的なナッシュ均衡を得るための理論的ツールとして使われてきた。
ポリシーミラーを実行する$N$エージェントは、$widetildemathcalO(varepsilon-2)$サンプル内で正規化ゲームのナッシュ平衡に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:06:32 GMT)
Leveraging Large Language Models for Scalable Vector Graphics-Driven
Image Understanding [35.8] 本稿では,大規模言語モデルによる画像処理を可能にする新しい探索的アプローチを提案する。
画像の代わりにXMLベースの表現記述を活用することで、視覚とテキストのモダリティのギャップを埋めることを目指している。
提案手法は,LLM機能のみを用いた簡単な画像分類,生成,テキスト内学習を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:57:01 GMT)
Strategic Apple Tasting [31.8] ハイテイク領域におけるアルゴリズムによる意思決定は、しばしばアルゴリズムへの入力を戦略的に修正するインセンティブを持つエージェントに決定を割り当てる。
我々は、この設定をリンゴ味のフィードバックによるオンライン学習問題として定式化する。
我々の目標は、プリンシパルのパフォーマンスを後見の最良の固定政策のパフォーマンスと比較する、サブリニアな戦略的後悔を達成することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:46:31 GMT)
WSPAlign: Word Alignment Pre-training via Large-Scale Weakly Supervised
Span Prediction [31.6] 既存の単語アライメント手法の多くは、手動アライメントデータセットやパラレルコーパスに依存している。
我々は正しい、完全に整合した、平行した文の要求を緩和する。
次に、このような大規模弱教師付きデータセットを用いて、スパン予測による単語アライメント事前学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:11:42 GMT)
CI-GNN: A Granger Causality-Inspired Graph Neural Network for
Interpretable Brain Network-Based Psychiatric Diagnosis [31.5] 本稿では,脳ネットワークに基づく精神医学的診断を説明するためのグラフニューラルネットワーク(CI-GNN)を提案する。
CI-GNNは、それぞれ元のグラフの因果的側面と非因果的側面を符号化する、アンタングル化サブグラフレベル表現のアルファとベータを学習する。
3つのベースラインGNNと4つの最先端GNNの合成データと3つの大規模脳疾患データセットに対するCI-GNNの性能を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:32:29 GMT)
Learning to Invert: Simple Adaptive Attacks for Gradient Inversion in
Federated Learning [31.4] グラディエント・インバージョン・アタックは、フェデレート学習におけるモデル勾配からのトレーニングサンプルの回復を可能にする。
既存の防御は、単純な適応攻撃によって破壊される可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 23:18:21 GMT)
14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A
Reflection on a Large Language Model Hackathon [31.1] 我々は化学、材料科学などにおける大規模言語モデル(LLM)の適用についてハッカソンを開催した。
この記事ではハッカソンの一部として構築されたプロジェクトを概説する。
多様なトピックや作業プロトタイプが2日以内で生成されるという事実は、LLMが私たちの分野の将来に大きな影響を与えることを浮き彫りにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:22:02 GMT)
A Dynamical Graph Prior for Relational Inference [31.0] 推論のためのテキスト力学的グラフ先行 (DYGR) を提案する。
実験により、DYGRは従来の方法よりもはるかに正確にグラフを再構成し、アンダーサンプリングに対する顕著な堅牢性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:07:04 GMT)
Explaining SAT Solving Using Causal Reasoning [30.5] 本稿では、因果推論を用いて、現代のSATソルバの機能に関する洞察を得るCausalSATを紹介する。
われわれはCausalSATを用いて,これまで「親指のルール」や経験的発見と考えられていた仮説を定量的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:53:16 GMT)
COBRA Frames: Contextual Reasoning about Effects and Harms of Offensive
Statements [30.1] 攻撃的あるいは偏りのある文の意図,反応,害を説明するための,最初の文脈対応形式であるCOBRAフレームを紹介する。
私たちは、マシン生成コンテキストと組み合わせた33kの潜在的攻撃的ステートメントのデータセットであるCOBRACORPUSを作成します。
文脈非依存モデルによる説明は文脈認識モデルよりはるかに悪いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:49:06 GMT)
A Unified Approach to Synchronization Problems over Subgroups of the
Orthogonal Group [29.7] 群が閉部分群である同期問題のクラスを考える。
このような問題を解くための統一的なアプローチを提案する。
私たちのアプローチは既存のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:07:57 GMT)
Sketch Beautification: Learning Part Beautification and Structure
Refinement for Sketches of Man-made Objects [29.5] フリーハンドスケッチの美化手法を提案する。
人造物の自由なスケッチとして入力され、幾何学的にも構造的にも自動的に美化されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:04:13 GMT)
Multi-Task Knowledge Enhancement for Zero-Shot and Multi-Domain
Recommendation in an AI Assistant Application [28.7] これらのアイデアを,3つのドメインにわたる数百万のユーザのコンテンツ要求から得られたデータセットに適用する。
知識グラフの強化と従来のマルチドメインレコメンデーション技術を組み合わせる利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 23:40:03 GMT)
Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web [28.5] Mind2Webは、Webのためのジェネラリストエージェントの開発と評価のための最初のデータセットである。
31のドメインにまたがる137のWebサイトから2,000以上のオープンエンドタスクが収集され、Mind2WebはジェネラリストWebエージェントを構築するために必要な3つの材料を提供する。
Mind2Webをベースとして,汎用的なWebエージェントを構築するために,大規模言語モデル(LLM)を最初に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:44:31 GMT)
Robust Multi-bit Natural Language Watermarking through Invariant
Features [28.5] 元々の自然言語の内容は違法な海賊行為や潜在的な誤用の影響を受けやすい。
海賊行為を効果的に防ぎ、著作権を保護するためには、マルチビットの透かしフレームワークが適切な情報を埋め込む必要がある。
本研究では,画像透かしからよく知られた提案に従うことにより,ペイロードとロバスト性を両立させる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:17:14 GMT)
Zero-Shot Dialogue Relation Extraction by Relating Explainable Triggers
and Relation Names [28.4] 本稿では,トリガを捕捉し,これまで見つからなかった関係名に関連付ける能力を活用する手法を提案する。
ベンチマークのDialogREデータセットを用いた実験により,提案モデルが目視関係と目視関係の両面で有意な改善を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:10:01 GMT)
How to Unleash the Power of Large Language Models for Few-shot Relation
Extraction? [28.4] 本稿では,GPT-3.5による数ショット関係抽出のための主要な手法,文脈内学習とデータ生成について検討する。
テキスト内学習は,従来の素早い学習手法と同等のパフォーマンスを達成でき,大規模言語モデルによるデータ生成は,従来のソリューションを推し進めて,最先端の複数ショットの新たな結果が得られることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:59:18 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） (Fri, 9 Jun 2023 20:58:43 GMT)
Unsupervised Video Domain Adaptation for Action Recognition: A
Disentanglement Perspective [28.0] 我々は2つの潜在要因からドメイン間ビデオを生成することを検討する。
TranSVAEフレームワークはそのような世代をモデル化するために開発される。
UCF-HMDB、Jester、Epic-Kitchensデータセットの実験は、TranSVAEの有効性と優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:06:02 GMT)
MGTBench: Benchmarking Machine-Generated Text Detection [27.7] 大規模言語モデル(LLM)は、人間によって書かれたテキストと区別が難しいような、人間のような言語を生成することができる。
MGTに対する既存の検出方法は、異なるモデルアーキテクチャ、データセット、実験的な設定で評価される。
我々はMGTBenchというMGT検出のための最初のベンチマークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:50:57 GMT)
Lightweight Monocular Depth Estimation via Token-Sharing Transformer [27.7] Token-Sharing Transformer (TST) はモノクロ深度推定にTransformerを用いており、特に組み込みデバイスで最適化されている。
NYU Depth v2データセットでは、NVIDIA Jetson Nanoの63.4 FPS、NVIDIA Jetson TX2の142.6 FPSまでの深度マップを、既存の方法よりも低いエラーで提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:51:40 GMT)
On the effectiveness of partial variance reduction in federated learning
with heterogeneous data [27.5] クライアント間の最終分類層の多様性は、FedAvgアルゴリズムの性能を阻害することを示す。
そこで本研究では,最終層のみの分散還元によるモデル修正を提案する。
同様の通信コストや低い通信コストで既存のベンチマークを著しく上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:13:54 GMT)
DDLP: Unsupervised Object-Centric Video Prediction with Deep Dynamic
Latent Particles [27.3] 本稿では,深部潜伏粒子表現に基づくオブジェクト中心のビデオ予測アルゴリズムを提案する。
提案手法は,いくつかの課題のあるデータセットに対して,最先端のオブジェクト中心のビデオ予測結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:17:13 GMT)
How Does Fine-Tuning Impact Out-of-Distribution Detection for
Vision-Language Models? [27.1] 数ショットダウンストリームタスクに対するOOD検出の微調整の影響について検討する。
以上の結果から,OODスコアの適切な選択はCLIPに基づく微調整に不可欠であることが示唆された。
また, 即時学習は, ゼロショットに比較して最先端のOOD検出性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:16:50 GMT)
The Certification Paradox: Certifications Admit Better Attacks [27.0] 認証メカニズムは、ニューラルネットワークの堅牢性を示す上で重要な役割を果たす。
認定されたモデルに関する追加情報を公開することによって、認定は意図しない結果をもたらすだろうか?
我々は、この疑問に肯定的な形で答え、認証がモデルの堅牢性を測定するだけでなく、新たな攻撃面も提示することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:39:14 GMT)
In-Sample Policy Iteration for Offline Reinforcement Learning [24.7] オフライン強化学習は、以前に収集されたデータから効果的な制御ポリシーを導き出そうとする。
オフラインRLにおける動作規則化手法を大幅に強化する,サンプル内ポリシを用いた新しいアルゴリズムを提案する。
我々の理論的分析は、データセットでよく発見されたアクションを専門に活用して、サンプル内最適ポリシーを学習する能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:46:24 GMT)
L-GreCo: Layerwise-Adaptive Gradient Compression for Efficient and
Accurate Deep Learning [24.7] トレーニング中にモデルの層をまたいだ圧縮の度合いを動的に適用するためのフレームワークを提供する。
我々のフレームワークはL-GreCoと呼ばれ、モデル層に対する最適圧縮パラメータを自動的に選択する適応アルゴリズムに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:11:26 GMT)
Complexity-aware Large Scale Origin-Destination Network Generation via
Diffusion Model [24.6] Origin-Destination (OD) ネットワークは、市内の各地域から他の地域への人々の流れを推定する。
本稿では,ノードとエッジの条件付き結合確率分布を学習するために,ODネットワークの生成と拡散法の設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:10:26 GMT)
Generalizable Low-Resource Activity Recognition with Diverse and
Discriminative Representation Learning [24.4] HAR(Human Activity Recognition)は、人間のセンサーの読み取りから動作パターンを特定することに焦点を当てた時系列分類タスクである。
一般化可能な低リソースHARのためのDDLearn(Diverse and Discriminative Expression Learning)という新しい手法を提案する。
平均精度は9.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:46:34 GMT)
Doubly Smoothed GDA for Constrained Nonconvex-Nonconcave Minimax
Optimization [24.3] 非コンケーブなミニマックス最適化は、機械学習に広く応用されているため、この10年で大きな注目を集めている。
ほとんどの既存のアルゴリズムは、グローバルに収束することを保証できない。
一つの指数を持つ一方のクルディ・ロジャシエヴィチ条件の下では、原始凸/凸双対関数を持つゲームを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:34:33 GMT)
Domain-Agnostic Batch Bayesian Optimization with Diverse Constraints via
Bayesian Quadrature [24.0] 実世界の最適化問題は、しばしば様々な制約、(2)離散空間と混合空間の複雑な組み合わせを特徴とし、(3)高度に並列化可能である。
本稿では,AdachiらによるSOBERに基づくベイズ最適化のためのドメインに依存しない並列アクティブサンプリングであるcSOBERを提案する。
cSOBERは、安全性に制約のある薬物発見や、グラフ構造化空間上での人間関係を意識したチームの最適化など、現実世界のブラックボックスに制約のある様々な問題に対して、競争上のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:17:18 GMT)
DGraph: A Large-Scale Financial Dataset for Graph Anomaly Detection [23.9] グラフ異常検出(GAD)はその実用性と理論的価値から最近ホットな研究スポットとなっている。
本稿では,金融分野における実世界の動的グラフであるDGraphについて述べる。
約3Mノード、4Mダイナミックエッジ、1Mグランドトゥルースノードを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:37:55 GMT)
On the Importance of Feature Decorrelation for Unsupervised
Representation Learning in Reinforcement Learning [23.9] 教師なし表現学習(URL)は強化学習(RL)のサンプル効率を改善した
本稿では,潜在多様体の次元を増大させつつ,将来の状態を因果的に予測する新しいURLフレームワークを提案する。
本フレームワークは,Atari 100kベンチマークにおける最先端URL手法のサンプル効率を大幅に向上させるため,崩壊のない予測表現を効果的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:47:21 GMT)
On the Connection Between MPNN and Graph Transformer [23.9] Graph Transformer (GT) はグラフ学習アルゴリズムの新しいパラダイムとして登場した。
仮想ノード(VN)を持つMPNNは,GTの自己保持層を任意に近似できるほど強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 04:46:39 GMT)
Path Neural Networks: Expressive and Accurate Graph Neural Networks [23.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、グラフ構造化データによる学習の標準的なアプローチになっている。
本稿では,ノードからの経路を集約することでノード表現を更新するPathNNを提案する。
これらの2つの変種は1-WLアルゴリズムよりも厳密に強力であることが証明され、理論的結果が実験的に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:11:49 GMT)
Xiezhi: An Ever-Updating Benchmark for Holistic Domain Knowledge
Evaluation [23.8] 我々は、総合的なドメイン知識を評価するために設計された最も包括的な評価スイートであるXiezhiを紹介する。
Xiezhiは、13の異なる主題から220,000の質問、Xiezhi- SpecialtyとXiezhi-Interdisciplineを伴い、15kの質問を含む516の多様な分野にわたる複数の選択の質問で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:52:05 GMT)
Sketch2Stress: Sketching with Structural Stress Awareness [23.5] そこで,Sketch2Stressを導入し,スケッチ段階で所望のオブジェクトの構造解析を行う。
特別に設計された2分岐生成・逆向きのフレームワークにより、正規写像とそれに対応する構造的ストレスマップを自動的に予測する。
本システムの有効性と実用性を,広範な実験とユーザスタディで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:05:41 GMT)
I run as fast as a rabbit, can you? A Multilingual Simile Dialogue
Dataset [23.0] シミュラ(simile)とは、2つの異なるもの(テノールと車両と呼ばれる)を共通の性質で比較する言語である。
現在のシミュレート研究は、通常、三重項(テノール、資産、車両)または一文のシミュレートに焦点を当てている。
複雑なシミュレート現象の研究を容易にするために, 新規で高品質なマルチリンガル・シミュレート・ダイアログ(MSD)データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:04:13 GMT)
Language Models Can Learn Exceptions to Syntactic Rules [22.8] 人工ニューラルネットワークは、新しい文脈に生産的に一般化できることを示す。
また、能動対受動音声における動詞の相対的受容性は、それらの音声における動詞の相対的受容頻度と正の相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:35:11 GMT)
Developing Speech Processing Pipelines for Police Accountability [22.7] 警察のボディウーンのカメラは、警察の責任と透明性を向上する可能性がある。しかし実際には、何億時間もの映像がレビューされることはない。
本稿では,交通停止時の映像におけるASRと役員による音声検出に着目し,事前学習型大規模音声モデルの有効性について検討する。
提案するパイプラインには、トレーニングデータアライメントとフィルタリング、リソース制約による微調整、完全自動化アプローチのための役員音声検出とASRの組み合わせが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:48:58 GMT)
CrysMMNet: Multimodal Representation for Crystal Property Prediction [22.6] CrysMMNetは、構造的およびテキスト的表現を融合させ、結晶材料の共同マルチモーダル表現を生成する単純なマルチモーダルフレームワークである。
我々は、CrysMMNetが既存の最先端のベースラインメソッドよりも優れたマージンを持つことを示すために、10の異なるプロパティにわたる2つのベンチマークデータセットに関する広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:16:01 GMT)
Benchmarking self-supervised video representation learning [22.4] 本研究では,1)データセットのサイズ,2)複雑性,3)データ分布,4)データノイズ,5)機能解析の5つの側面について検討する。
この研究から得られた興味深い洞察は、事前学習とターゲットデータセット、プレテキストタスク、モデルアーキテクチャの様々な特性にまたがる。
本稿では,限られたトレーニングデータを必要とするアプローチを提案し,従来の10倍の事前学習データを用いた最先端のアプローチより優れた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:27:14 GMT)
Demonstration-free Autonomous Reinforcement Learning via Implicit and
Bidirectional Curriculum [22.3] Indicit and Bi-directional Curriculum (IBC) を用いた実証自由強化学習アルゴリズムを提案する。
学習の進捗に応じて条件付きで活性化される補助エージェントと、最適輸送に基づく双方向ゴールカリキュラムにより、本手法は従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:36:18 GMT)
FLSTRA: Federated Learning in Stratosphere [22.3] 高度の高いプラットフォームステーションは、多くの地球上のクライアントが、トレーニングデータなしでグローバルなモデルを協調的に学習できるようにする。
我々は、FL遅延を最小限に抑えるために、アップリンクとダウンリンクのための共同クライアント選択とリソース割り当てアルゴリズムを開発した。
次に,その収束の上限を導出しながら,FLの精度を目標とする通信資源認識アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:26:29 GMT)
Is Normalization Indispensable for Multi-domain Federated Learning? [22.0] フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントでの協調的なインサイトトレーニングによって、データのプライバシを高める。
FLは非独立で同一に分散した(非i.d)データによって問題に遭遇し、潜在的な性能劣化と収束の妨げとなる。
FLにおける多領域問題に対処するため,FedWon(FedWon)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） (Fri, 9 Jun 2023 13:18:50 GMT)
Federated Learning for Medical Image Analysis: A Survey [22.0] 医療画像における機械学習は、しばしば基本的なジレンマに直面している。
有望なソリューションとして、クロスサイトデータを共有することなく、さまざまなサイトからのデータに基づいて機械学習モデルの協調トレーニングを可能にするフェデレーション学習が近年注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:46:42 GMT)
Spike timing reshapes robustness against attacks in spiking neural
networks [22.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は新しいタイプのニューラルネットワークモデルとして登場している。
我々は,SNNにおけるスパイクタイミングの役割を探求し,各種攻撃に対するシステムの堅牢性に着目した。
以上の結果から,SNNにおけるスパイクタイミング符号化の有用性は攻撃に対する堅牢性を向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:48:57 GMT)
ObPose: Leveraging Pose for Object-Centric Scene Inference and
Generation in 3D [21.7] ObPoseは教師なしのオブジェクト中心の推論と生成モデルである。
RGB-Dシーンから3D構造化された潜在表現を学習する。
ObPoseは、YCB、MultiShapeNet、CLEVRデータセットで定量的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:18:14 GMT)
Combining a Meta-Policy and Monte-Carlo Planning for Scalable Type-Based
Reasoning in Partially Observable Environments [21.5] 大規模部分観測可能な環境下での型に基づく推論のためのオンラインモンテカルロ木探索に基づく計画手法を提案する。
POTMMCPは、探索を指導し、信念を評価するための新しいメタ政治を取り入れており、より長い地平線に対してより効果的に探索することができる。
我々は,本手法が最適解に収束していることを示し,オンラインを多様なエージェント群に効果的に適応させることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:43:49 GMT)
Understanding the Benefits of Image Augmentations [21.5] Centered Kernel Alignment (CKA) を用いて, 残留ニューラルネットワーク(ResNet)のどの層が最も影響を受けているかを検討した。
このパターンはモデルの深さに依存しており、2つの画像から情報を利用する拡張で訓練されたネットワークは、1つの画像で操作する拡張よりも、学習した重みに大きく影響することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:52:44 GMT)
$FPDM$: Domain-Specific Fast Pre-training Technique using Document-Level
Metadata [21.4] 事前トレーニングされたトランスフォーマーは、オープンドメインとドメイン固有の下流タスクに対して有望な結果を示している。
FPDM$は、ドキュメントメタデータとドメイン特化分類を監視信号として利用する計算効率のよいフレームワークである。
FPDM$は、文字レベルF1スコアやその他の自動測定値において、トランスフォーマーベースのベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:42:19 GMT)
Large Language Model Is Semi-Parametric Reinforcement Learning Agent [21.4] REMEMBERERは過去のエピソードからの経験をさまざまなタスク目標に活用することができる。
メモリを更新するためにRLEM(Reinforcement Learning with Experience Memory)が導入される。
提案したフレームワークを評価するために,2つのRLタスクセットで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:08:18 GMT)
GPT-Calls: Enhancing Call Segmentation and Tagging by Generating
Synthetic Conversations via Large Language Models [21.4] GPT-Callsはオフラインとオンラインのフェーズで構成されている。
オンラインフェーズは、すべての呼び出しに別々に適用され、オフラインフェーズで見られる、書き起こされた会話とトピックアンカーの類似度をスコアする。
時間領域分析は、セグメントにグループ発話の類似度スコアを適用し、トピックをタグ付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:47:22 GMT)
COMCAT: Towards Efficient Compression and Customization of
Attention-Based Vision Models [21.1] 本稿では、視覚変換器を圧縮し、コンパクトな注意に基づく視覚モデルを得るためのツールセットを充実させる効率的な方法を提案する。
ImageNet上でDeiT-smallモデルとDeiT-baseモデルを圧縮する場合,提案手法はパラメータが少なくても0.45%,0.76%高いトップ1精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:11:21 GMT)
FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models [20.5] 我々は金融セクター向けのオープンソースの大規模言語モデルFinGPTを提案する。
プロプライエタリなモデルとは異なり、FinGPTはデータ中心のアプローチを採用し、研究者や実践者にアクセスしやすく透明なリソースを提供する。
ロボアドバイス,アルゴリズムトレーディング,ローコード開発など,ユーザにとってのステップストーンとして,潜在的な応用例をいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:52:00 GMT)
A Unified Model and Dimension for Interactive Estimation [20.4] モデルにおける学習可能性を大きく捉えた異種性次元(dissimilarity dimension)という尺度を導入する。
このフレームワークは,統計的クエリ学習と構造化帯域幅の2つの古典的学習モデルを仮定し,統一することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:21:04 GMT)
End-to-End Neural Network Compression via $\frac{\ell_1}{\ell_2}$
Regularized Latency Surrogates [20.3] 我々のアルゴリズムは多用途であり、プルーニング、低ランク因数分解、量子化など多くの一般的な圧縮手法で利用することができる。
高速で、シングルモデルトレーニングとほぼ同じ時間で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:57:17 GMT)
DocumentCLIP: Linking Figures and Main Body Text in Reflowed Documents [20.2] 本稿では,文書内の画像と長文間の相互作用を理解するために,視覚言語事前学習モデルを強制するためのDocumentCLIPを提案する。
我々のモデルは、言語的にも視覚的にもリッチなコンテンツを含む、ニュース記事、雑誌、製品記述などの実世界のマルチモーダル文書理解にとって有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 23:51:11 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） (Fri, 9 Jun 2023 11:40:26 GMT)
Model Sparsification Can Simplify Machine Unlearning [19.5] 最近のデータ規制要件に応えて、マシン・アンラーニング(MU)が重要なプロセスとして登場した。
本研究は,ウェイトプルーニングによるモデルスペーシフィケーションという,新しいモデルベース視点を紹介する。
理論と実践の両方において、モデルスパーシティは、近似アンラーナーのマルチ基準アンラーニング性能を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:36:24 GMT)
Learning Robust Statistics for Simulation-based Inference under Model
Misspecification [19.5] 本稿では,シミュレーションに基づく推論手法の異なるクラスにまたがって機能するモデル不特定性を扱うための,最初の一般的なアプローチを提案する。
提案手法は,モデルが適切に特定された場合の精度を保ちながら,不特定シナリオにおいて頑健な推論をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:01:00 GMT)
Toward More Accurate and Generalizable Evaluation Metrics for
Task-Oriented Dialogs [19.4] ダイアログ品質と呼ばれる新しいダイアログレベルのアノテーションワークフローを導入する。
DQAの専門家アノテータは、ダイアログ全体の品質を評価し、ゴール完了やユーザ感情などの属性に対するラベルダイアログも評価する。
我々は,大規模音声アシスタントプラットフォームにおける対話品質を評価する上で,高品質なヒューマンアノテートデータを持つことが重要であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:17:39 GMT)
No-Reference Point Cloud Quality Assessment via Weighted Patch Quality
Prediction [19.1] 地域相関分析機能を備えた非参照点雲質評価法(NR-PCQA)を提案する。
具体的には、ポイントクラウドをパッチに分割し、各パッチのテクスチャと構造機能を生成し、パッチ品質を予測するためにそれらをパッチ機能に融合させました。
実験の結果,提案手法はNR-PCQA法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:27:33 GMT)
Prodigy: An Expeditiously Adaptive Parameter-Free Learner [18.9] 我々は,AdagradやAdamといった適応的な手法で学習率を推定する問題を考察する。
本稿では,2つの手法,Prodigy と Resetting について述べる。
我々のアプローチは、D-Adaptationを一貫して上回り、手作りのAdamに近いテスト精度の値に到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:59:35 GMT)
A Domain-Independent Agent Architecture for Adaptive Operation in
Evolving Open Worlds [18.8] HYDRAは、混合した離散連続世界で動作するモデルベースのエージェントを設計するためのフレームワークである。
これは、エージェントが様々な側面から自身の振る舞いを監視できるようにする、新しいメタ推論プロセスを実装している。
このフレームワークは、3つの異なるドメインに対して新規に認識されたエージェントを実装するために使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:54:13 GMT)
Is AI the better programming partner? Human-Human Pair Programming vs.
Human-AI pAIr Programming [18.6] 我々は、人間とAIのペアプログラミングを比較し、その類似点と相互作用、測定、利益、課題の違いを探求する。
両手法の有効性は文献に混在していることが判明した。
pAIrプログラミング研究の機会を提供する人間対プログラミングの成功要因を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:08:40 GMT)
A Dual-Source Attention Transformer for Multi-Person Pose Tracking [18.5] マルチパーソンポーズトラッキングは多くのアプリケーションにとって重要な要素である。
フレーム間のポーズの関連は、まだオープンな研究課題である。
3つの中核的な側面を組み込んだデュアルソース・アテンション・トランスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:44:44 GMT)
Near-optimal Conservative Exploration in Reinforcement Learning under
Episode-wise Constraints [18.4] 本研究は,学習プロセスを通じて,学習エージェントの性能が一定の閾値を超えることが保証される強化学習における保守的な探索について検討する。
StepMixと呼ばれるアルゴリズムは、攻撃と探索のバランスを保ちながら、各エピソードにおける保守的な制約が高い確率で破られないようにするために提案されている。
理論的解析により、StepMixは制約のない設定のように、ほぼ最適の後悔順序を達成し、厳密なエピソードの保守的な制約に従うことが学習性能を損なうことはないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:26:57 GMT)
Tighter Lower Bounds for Shuffling SGD: Random Permutations and Beyond [18.2] 有限サム最小化問題を解くための勾配勾配勾配勾配(SGD)について述べる。
Random Reshuffling の場合、既存の境界よりも$kappa$ がより狭い境界が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:30:56 GMT)
Bigger, Better, Faster: Human-level Atari with human-level efficiency [18.0] 我々は,Atari 100Kベンチマークで超人的性能を実現する,BBFと呼ばれる値ベースのRLエージェントを提案する。
我々は、これらの設計選択を広範囲に分析し、将来の作業に対する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:17:43 GMT)
HiTIN: Hierarchy-aware Tree Isomorphism Network for Hierarchical Text
Classification [18.0] 本稿では階層型木同型ネットワーク(HiTIN)を提案する。
我々は3つの一般的なデータセットで実験を行い、その結果、HiTINはより良いテスト性能とメモリ消費を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:53:14 GMT)
Probing self-supervised speech models for phonetic and phonemic
information: a case study in aspiration [17.9] 我々は,これらのモデルの学習表現が,人間による基本的な表現区別とどのように一致しているかを評価する。
これらのモデルのアーキテクチャの初期層には、音韻と音韻の区別の堅牢な表現が出現している。
以上の結果から,HuBERTは抽象音韻的区別に対応する低雑音・低次元部分空間を導出することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:07:22 GMT)
Motion-DVAE: Unsupervised learning for fast human motion denoising [17.8] 本研究では,人間の動作の短期的依存を捉えるための動きであるMotion-DVAEを紹介する。
我々は、Motion-DVAEとともに、回帰と最適化に基づくアプローチを統一する教師なし学習型復調手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:18:48 GMT)
More than programming? The impact of AI on work and skills [17.7] この章は、人工知能の組織的準備と科学的進歩が、オーストラリアやAIの促進、利用、開発をリードする他の国におけるスキルとトレーニングの需要にどのように影響しているかを探求する。
この合意は、十分な数のデータサイエンティストと機械学習の専門家を持つことが、今後の課題を満たす上で重要であることを示唆している。
この章は、オーストラリアの教育と訓練システムにとってこれが何を意味するのか、教えるべきこと、学習すべきこと、そして技術的なスキルがすべて重要であるかどうかを問うものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 04:51:44 GMT)
Hidden symmetries of ReLU networks [17.3] 一部のネットワークでは、ある層内のニューロンの置換と、ニューロンにおけるパラメータの正のスケーリングが唯一の対称性であり、他のネットワークでは、追加の隠れ対称性が認められる。
本研究では, 層が入力よりも狭いネットワークアーキテクチャでは, 隠れ対称性を持たないパラメータ設定が存在することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:07:06 GMT)
Online Learning with Set-Valued Feedback [17.1] 学習者は1つのラベルを予測するが、フィードバックとしてラベルのテキストセットを受け取る。
単一ラベルフィードバックによるオンラインマルチクラス学習とは異なり、決定論的かつランダムなオンライン学習は、実現可能な設定においてもテキストと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:43:19 GMT)
Probing Out-of-Distribution Robustness of Language Models with
Parameter-Efficient Transfer Learning [17.1] 本研究では, PLMのサイズが大きくなるか, 移動方法が変化するにつれて, 分布外を検出する能力がどう変化するかを検討する。
我々は,3種類の意図分類タスクにおいて,細調整,アダプタ,LoRA,プレフィックスチューニングなどのPETL技術を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:06:58 GMT)
MyStyle++: A Controllable Personalized Generative Prior [16.7] 最近導入されたMyStyleは、トレーニング済みのStyleGANフェイスジェネレータの重量を、個人の数枚の画像に調整する。
MyStyleは生成された画像の属性を正確に制御していない。
提案手法はMyStyle++と呼ばれ,属性を制御可能な個人画像の合成,編集,拡張が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:59:48 GMT)
Deep Laplacian-based Options for Temporally-Extended Exploration [16.7] ラプラシア語に基づく選択肢を発見するための完全オンラインディープRLアルゴリズムを提案する。
ラプラシアンの固有関数を直接近似する最近の結果は、オプションベースの探索を真にスケールアップするためにどのように活用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:33:08 GMT)
Inherent Limitations of AI Fairness [16.6] AIフェアネスの研究は、コンピュータ科学、社会科学、法学、哲学と結びついた豊富な研究分野へと急速に発展してきた。
AIフェアネスの測定と達成のための多くの技術的ソリューションが提案されているが、そのアプローチは近年、誤解を招く、非現実的で有害であるとして批判されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:41:55 GMT)
Deep Isolation Forest for Anomaly Detection [16.6] 孤立林(iForest)は近年、おそらく最も人気のある異常検知器として出現している。
我々のモデルでは,データセット上での最先端の分離手法や深層検出器よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:19:55 GMT)
Improving Frame-level Classifier for Word Timings with Non-peaky CTC in
End-to-End Automatic Speech Recognition [16.1] E2Eシステムにおける単語タイミングのフレームレベル分類器の改善には,コネクショナリストの時間的分類損失にラベル前処理を導入する。
中国内部のコーパスでは、単語タイミング精度の93.0%/90.22%のハイブリッドシステムと比較して95.68%/94.18%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:36:00 GMT)
Problematic Advertising and its Disparate Exposure on Facebook [15.7] 我々はFacebookを調査し、問題のあるオンライン広告の理解における重要なギャップを調査する。
高齢者や少数民族の広告が特に表示されることがわかりました。
問題のある広告の22%が広告主から特定のターゲティングをしていないことを考えると、広告配信アルゴリズムがこれらの広告の偏りのある分布に重要な役割を果たしたと推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:23:59 GMT)
Using Foundation Models to Detect Policy Violations with Minimal
Supervision [15.6] 我々は、政策違反を検出するために基礎モデルの能力を活用しようとしている。
ソフト・プロンプト・チューニングによるハード・プロンプトを構成し,極めて少ない監督で高精度な分類器を生成する。
基礎モデルのいくつかの直観的側面を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:08:48 GMT)
HyP-NeRF: Learning Improved NeRF Priors using a HyperNetwork [15.5] HyP-NeRFは、ハイパーネットを用いたカテゴリレベルのNeRF事前学習のための潜時条件付け手法である。
我々は、ハイパーネットワークによって推定されたNeRFから描画された画像をノイズ化し、それを微調整するデノワーズ・ファインチューン戦略を取り入れた。
これらの改良により、単一ビューからのNeRF再構成や散在シーンからのテキスト・トゥ・NeRFを含む複数の下流タスクにおいて、HyP-NeRFを一般化可能な事前処理として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:56:07 GMT)
Efficient Uncertainty Quantification and Reduction for
Over-Parameterized Neural Networks [15.5] 不確実性定量化(UQ)は、機械学習モデルの信頼性評価と強化に重要である。
オーバーパラメータ化ニューラルネットワークの手続き的不確かさを, 主にエンファンタンス化し, エンプレモーブするために, 統計的に保証されたスキームを作成する。
特に,PNC予測器(Procedural-noise-correcting, Procedural-noise-correcting, PNC)に基づくアプローチでは,適切なラベル付きデータセットでトレーニングされたEmphone補助ネットワークのみを用いることで,手続き的不確実性を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:15:53 GMT)
SAGE-NDVI: A Stereotype-Breaking Evaluation Metric for Remote Sensing
Image Dehazing Using Satellite-to-Ground NDVI Knowledge [15.4] リモートセンシング(RS)画像に基づく産業展開シナリオでは、画像のデハージングの質が作物の識別および成長監視製品の品位に直接影響を与える。
本稿では,RS画像復調評価のための新しい客観的指標を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:29:42 GMT)
Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model [15.3] 本稿では、画像タグ付けのための強力な基礎モデルである認識任意のモデル(RAM)を提案する。
RAMはコンピュータビジョンにおける大きなモデルにとって重要なステップであり、高い精度で共通のカテゴリを認識できるゼロショット能力を示している。
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） (Fri, 9 Jun 2023 15:21:06 GMT)
Faster Discrete Convex Function Minimization with Predictions: The
M-Convex Case [15.2] 予測を使うことで、最良の結果の時間を改善することができ、予測よりも低い結果を超える可能性がある。
我々のフレームワークは特に、研究応用に現れるラミナ最小化凸(lamina minimization convex)と呼ばれる重要なものに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:58:47 GMT)
Guillotine Regularization: Why removing layers is needed to improve
generalization in Self-Supervised Learning [15.0] Guillotine Regularization (GR) は、転送学習シナリオにおける一般化性能の向上に使用される汎用的な手法である。
その成功の背後にある根本的な理由を特定し、トレーニング設定やデータ、ダウンストリームタスクによって最適なレイヤが大幅に変化する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:22:16 GMT)
ViT-CX: Causal Explanation of Vision Transformers [15.0] 本稿では,ViT-CXと呼ばれる視覚変換器(ViT)の新規な説明法を提案する。
パッチの埋め込みに基づいており、それらに注意を払うのではなく、それらの因果関係がモデル出力に与える影響に基づいている。
以上の結果から,ViT-CXはより有意義なサリエンシマップを生産し,従来の方法よりも重要な証拠をすべて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:32:06 GMT)
Active Learning with Weak Supervision for Gaussian Processes [15.0] 得られたアノテーションの精度を選択する能動的学習アルゴリズムを提案する。
アクティブな学習ループにおいて,アノテーションの精度を調整できることのメリットを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:51:13 GMT)
Extending Kernel PCA through Dualization: Sparsity, Robustness and Fast
Algorithms [15.0] 本稿では,凸関数の差分を二重化することによりカーネル主成分分析(KPCA)を再検討する。
これにより、KPCAを複数の目的関数に自然に拡張することができ、グラム行列の高価なSVDを避けるために効率的な勾配ベースのアルゴリズムが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:27:35 GMT)
Speaker Embeddings as Individuality Proxy for Voice Stress Detection [14.3] 話者の精神状態は音声を変調するため、認知的あるいは身体的負荷によって引き起こされるストレスを音声で検出することができる。
既存の音声ストレス検出ベンチマークでは,Hybrid BYOL-S自己教師モデルから抽出した音声の埋め込みが良好に動作することが示された。
本稿では,9つの言語グループと5つの異なるタイプのストレスから100人以上の話者を対象に訓練された音声ストレス検出の設計と開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:11:07 GMT)
CELDA: Leveraging Black-box Language Model as Enhanced Classifier
without Labels [14.3] クラスタリング強化線形識別分析(Linar Discriminative Analysis)は、非常に弱いスーパービジョン信号を用いてテキスト分類精度を向上させる新しい手法である。
我々のフレームワークは、LMモデルやデータラベルの重みや勾配にアクセスすることなく、正確な決定境界を描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:16:21 GMT)
Unsupervised Discontinuous Constituency Parsing with Mildly
Context-Sensitive Grammars [14.3] 教師なし不連続構文解析のための文脈に敏感な文法を用いた文法帰納法について検討した。
提案手法はルール構造を事前に修正し,パラメータ学習を最大限に活用することに焦点を当てる。
ドイツ語とオランダ語の実験から,我々の手法は連続的かつ不連続な構造を持つ言語的に意味のある木を誘導できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:42:50 GMT)
HypLL: The Hyperbolic Learning Library [14.1] 双曲的空間におけるディープラーニングは、機械学習、マルチメディア、コンピュータビジョンの分野で注目を集めている。
ハイパーボリックネットワークモジュールを構築するためのオープンソースのライブラリは、よく知られたディープラーニングライブラリと同様に存在しない。
HypLLはPyTorch上に構築されており、使いやすい設計に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:49:20 GMT)
BViT: Broad Attention based Vision Transformer [14.0] 本稿では,BViTと呼ばれる視覚変換器において,異なるレイヤの注意関係を組み込むことにより,性能向上のための広範囲な注意を喚起する。
画像分類タスクの実験は、BViTが5M/22Mパラメータを持つImageNet上で74.8%/81.6%の最先端の精度を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:08:37 GMT)
Urban Spatiotemporal Data Synthesis via Neural Disaggregation [13.9] 我々は,粗大で低解像度の地理的単位で集約された都市データを分解することで,細粒度で高解像度の都市データを合成することを目指している。
目標は、高度に集約された都市データのユーザビリティを高め、可能な限り価値を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:01:29 GMT)
A Boosted Model Ensembling Approach to Ball Action Spotting in Videos:
The Runner-Up Solution to CVPR'23 SoccerNet Challenge [13.8] 本報告では,ビデオにおけるボールアクションスポッティングの解決策について述べる。
CVPR'23 SoccerNet Challengeで2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:25:48 GMT)
Improving LiDAR 3D Object Detection via Range-based Point Cloud Density
Optimization [13.7] 既存の3Dオブジェクト検出器は、遠くにある領域とは対照的に、LiDARセンサーに近い点雲領域でよく機能する傾向にある。
センサ近傍の高密度物体に対する検出モデルには学習バイアスがあり、異なる距離で入力点雲密度を操作するだけで検出性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 04:11:43 GMT)
Time Series Continuous Modeling for Imputation and Forecasting with
Implicit Neural Representations [13.6] Inlicit Neural Representation (INR) を利用した新しいモデリング手法を提案する。
InRパラメータの条件付き変調を導入し、メタラーニング技術を活用することにより、未確認サンプルと時間ウィンドウシフトの両方への一般化の問題に対処する。
提案モデルでは,予測および計算タスクにおける最先端性能を示すとともに,競合するモデルでは不可能な,幅広い難易度シナリオに対処する柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:20:04 GMT)
GTNet: Graph Transformer Network for 3D Point Cloud Classification and
Semantic Segmentation [13.5] グラフベースのディープラーニングネットワークとTransformerベースのディープラーニングネットワークは、さまざまなポイントクラウドタスクで優れたパフォーマンスを示している。
本稿では,Graph Transformerという新機能抽出ブロックを提案し,GTNetと呼ばれる3Dポイントクラウド学習ネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:23:12 GMT)
Reinforcement Learning for Mutation Operator Selection in Automated
Program Repair [13.2] プログラム修復における突然変異演算子の選択を最適化するための強化学習に基づくアプローチを提案する。
Defects4Jベンチマークから,実世界の353のバグに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:09:16 GMT)
A Crystal-Specific Pre-Training Framework for Crystal Material Property
Prediction [13.0] 結晶特性のラベル付けは、物理的シミュレーションや実験実験にかかわる高コストと時間のために本質的に困難である。
結晶は、周期的不変性( periodic invariance)として知られる特定の量子化学原理に従属する。
本稿では,自己超越による結晶表現学習のための,結晶固有の事前学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:27:55 GMT)
Topology-Aware Uncertainty for Image Segmentation [12.9] このようなタスクに対する不確実性の推定に重点を置いているので、人間のアノテータが検証できるように、非常に不確実でエラーを起こしやすい構造を特定できる。
本稿では,隣接する構造物を考慮に入れながら構造物の不確かさを推定する連立予測モデルを提案する。
また,その表現を摂動・歩行方式を用いてサンプリングすることにより,各構造に固有の不確実性(構造的不確実性)をモデル化する新しい確率的DMTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:01:55 GMT)
Interactive Explanations by Conflict Resolution via Argumentative
Exchanges [12.9] 我々は,エージェント(AIモデルと人間)間の紛争解決の枠組みとして,計算的議論を活用することで,対話的な説明に焦点をあてる。
具体的には,マルチエージェントシステムにおける動的共有のためのArgumentative eXchanges(AXs)を定義する。
次に、マシンと人間がマシンの予測について対話するXAI設定にAXをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:20:36 GMT)
Energy-Dissipative Evolutionary Deep Operator Neural Networks [12.8] エネルギー分散進化的深層演算子ニューラルネットワーク(Energy-Dissipative Evolutionary Deep Operator Neural Network)は、ニューラルネットワークを学習するオペレータである。
偏微分方程式のクラスに対する数値解をシードするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:11:16 GMT)
Consistent Explanations in the Face of Model Indeterminacy via
Ensembling [12.7] この研究は、モデル不確定性の存在下で予測モデルに対して一貫した説明を提供することの課題に対処する。
これらのシナリオで提供される説明の一貫性を高めるためのアンサンブル手法を導入する。
本研究は,説明文の解釈において,モデル不確定性を考慮することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:45:43 GMT)
A Novel Correlation-optimized Deep Learning Method for Wind Speed
Forecast [12.6] 風力発電の設置率の増加は、世界的電力システムに大きな課題をもたらす。
深層学習は風速予測に徐々に応用される。
新しい認知と記憶ユニット(CMU)は、従来のディープラーニングフレームワークを強化するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:46:50 GMT)
Differentially Private Optimization for Smooth Nonconvex ERM [12.6] 我々は、方向(予測)降下を移動させ、非ERM解に対して近似した2階探索解を求める、単純な微分プライベート最適化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 04:49:55 GMT)
How Object Information Improves Skeleton-based Human Action Recognition
in Assembly Tasks [12.3] 本稿では,物体情報を骨格に基づく行動認識に組み込む新しい手法を提案する。
我々は、物体中心をさらなる骨格関節として扱うことにより、最先端の2つの方法を強化する。
我々の研究は、組み立て作業における人間の行動認識のための骨格関節と物体情報を組み合わせることの利点に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:18:14 GMT)
Everybody Compose: Deep Beats To Music [12.3] 本研究は,入力ビートに基づくモノラルな旋律を生成するための深層学習手法を提案する。
キーボードをタップしたり、既存の作品のビートシーケンスを塗り替えたりすることで、誰でも独自の音楽を作ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:24:05 GMT)
Quantitative Analysis of Cultural Dynamics Seen from an Event-based
Social Network [11.9] 文化多様性によって引き起こされる時間的・カテゴリー的事象ダイナミクスを,90カ国17年間に収集された200万件以上のイベントログを用いて分析した。
以上の結果から,全国経済状態は総事象数における変動の44.6%を,個人主義や長期志向といった文化的特徴はトピックカテゴリーにおける分散の32.8%を説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:02:45 GMT)
Causal Strategic Classification: A Tale of Two Shifts [11.9] 戦略行動と因果効果が,2つの相補的な分布シフトをいかに生み出すかを示す。
本稿では,この2つの力のバランスと時間とともに学習アルゴリズムを提案し,エンドツーエンドのトレーニングを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:27:31 GMT)
Causal Deep Reinforcement Learning Using Observational Data [11.8] 深部強化学習(DRL)における2つの解答法を提案する。
提案手法はまず, 因果推論法に基づいて異なる試料の重要度を算出し, 損失関数に対する異なる試料の影響を調整する。
本手法の有効性を実証し,実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:03:15 GMT)
Trapping LLM Hallucinations Using Tagged Context Prompts [11.7] 本稿では,大規模言語モデルがドメイン知識の外部で実行された場合に,インスタンスを認識・フラグする新しい手法を提案する。
組込みタグと組み合わされたコンテキストを用いることで,生成言語モデル内の幻覚に対処できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:48:54 GMT)
Quantum estimation of the number of emitters for multiple fluorophores
with the same spectral signature [11.6] 我々は、光子数分解実験を用いて、複数の異なる種に対してエミッタの数と放出確率を決定することができることを示した。
本研究は, 1種, 2種, 3種の蛍光フッ化物に対して, 1種当たりのエミッタ数, および光子回収の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:36:44 GMT)
Unification of spatiotemporal quantum formalisms: mapping between
process and pseudo-density matrices via multiple-time states [11.4] 疑似密度行列(PDM)、プロセス行列、多重時間状態アプローチという、不確定な量子状態を定義するための3つのアプローチの関係を考察する。
本研究では,2時間状態に基づく運用シナリオをPDMとして表現し,行列処理からPDMへのマッピングを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:19:00 GMT)
Causal Effect Estimation from Observational and Interventional Data
Through Matrix Weighted Linear Estimators [11.4] 本研究では,観測データと介入データの混合から因果効果を推定する。
予測二乗誤差の統計的効率は推定器を組み合わせることで向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:16:53 GMT)
Image Clustering via the Principle of Rate Reduction in the Age of
Pretrained Models [11.2] 本稿では,大規模事前学習モデルの強力な特徴表現を利用した画像クラスタリングパイプラインを提案する。
CLIPのイメージテキストバインディングを利用することで、新しいクラスタリング手法が、単純だが効果的な自己ラベルアルゴリズムを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:16:30 GMT)
Leveraging Training Data in Few-Shot Prompting for Numerical Reasoning [10.9] 思考の連鎖(CoT)は、多くの自然言語処理タスクで有効であることが証明されている。
本研究では, 動的プログラム・プロンプトとプログラム蒸留という, 数発のプロンプトシナリオにおいて, トレーニングデータを活用するための2つの手法について検討する。
3つの標準数学語問題(MWP)データセットに関する実験により,これらの手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:00:30 GMT)
CUTS: A Fully Unsupervised Framework for Medical Image Segmentation [10.9] 医用画像セグメンテーションのための完全に教師なしのディープラーニングフレームワークCUTSを紹介する。
本フレームワークは,任意の段階のラベル付きデータに頼ることなく,新たな2段階のアプローチで医用画像のセグメント化を行う。
自然画像,網膜基底画像,脳MRI画像のマルチスケールセグメンテーションに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:07:50 GMT)
You Can Tell a Cybercriminal by the Company they Keep: A Framework to
Infer the Relevance of Underground Communities to the Threat Landscape [10.7] 犯罪現場にはフォーラムのマーケットプレースがあり、サイバー犯罪者は知識やスキル、サイバー犯罪製品を共有している。
取引を効果的に支援し、詐欺現場への退化を避けるため、地下市場は基本的な経済問題に対処しなければならない。
このフレームワークを用いて、成功しているマーケットプレースにどのメカニズムがあるのか、そして、失敗しているマーケットプレースで採用されているものと異なるのかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:48:56 GMT)
NeuroGraph: Benchmarks for Graph Machine Learning in Brain Connectomics [10.2] グラフベースのニューロイメージングデータセットのコレクションであるNeuroGraphを紹介する。
静的グラフだけでなく、動的に学習するための汎用フレームワークも提供しています。
グラフベースのデータ駆動型ニューロイメージングのさらなる進歩を促進するため、我々は包括的オープンソースPythonパッケージを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:10:16 GMT)
"My sex-related data is more sensitive than my financial data and I want
the same level of security and privacy": User Risk Perceptions and Protective
Actions in Female-oriented Technologies [10.1] 生殖体のデジタル化は、人々が親密な健康を知り、取り組むのを支援するために、最先端技術に無数の関与をしてきた。
FemTech製品やシステムは、他の当事者と処理、保存、共有される幅広い親密なデータを収集する。
我々は、この産業の「データ・ハングリー」の性質と適切な保護機構の欠如が、複雑な害やエージェントの可能性の低下につながるかを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:16:30 GMT)
Understanding the Effect of the Long Tail on Neural Network Compression [10.1] 元のネットワークとの「意味的等価性」を維持しながら,ネットワーク圧縮を実現することができるのか,という問いについて検討する。
圧縮によってネットワークの容量が制限される(したがって記憶する能力も制限される)ため、我々は問題を研究する: 記憶されたトレーニングデータと相関するフルモデルと圧縮モデルの間にミスマッチがあるか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:18:05 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再建を規則化することであり、これは深刻な問題であり、スパースビューの間に大きなギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:14:02 GMT)
Overcoming the Long Horizon Barrier for Sample-Efficient Reinforcement
Learning with Latent Low-Rank Structure [9.8] 我々は、対応する最適$Q*$関数が低ランクであるMDPのクラスを考える。
より強い低階構造仮定の下では、生成モデル(LR-MCPI)と低階経験値イテレーション(LR-EVI)が、ランクに対して$tildeOleft((|S|+|A|)mathrmpoly(d,H)/epsilon2right)$の所望のサンプル複雑性を実現することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:38:39 GMT)
Two Independent Teachers are Better Role Model [9.6] 我々は3D-DenseUNetと呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案し、ダウンサンプリングにおいて適応可能なグローバルアグリゲーションブロックとして機能する。
自己アテンションモジュールは、ダウンサンプリングブロックをアップサンプリングブロックに接続し、特徴マップを空間とチャネルの3次元に統合する。
各教師モデルは、それぞれ異なるタイプの脳データ、$T1$と$T2$でトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:22:41 GMT)
DiMS: Distilling Multiple Steps of Iterative Non-Autoregressive
Transformers for Machine Translation [9.3] 本研究では,Distill Multiple Steps (DiMS)を導入し,特定の翻訳品質に到達するために必要なステップ数を削減した。
単一ステップの翻訳精度において、7.8 と 12.9 のBLEU 点の改善が得られる様々なモデルにおける DiMS の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:58:05 GMT)
Automatic Change-Point Detection in Time Series via Deep Learning [9.1] ニューラルネットワークのトレーニングに基づいて,新しいオフライン検出手法を自動生成する方法を示す。
本稿では,そのような手法の誤差率を定量化する理論について述べる。
また,加速度計データに基づく活動変化の検出と位置推定にも強い効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:55:11 GMT)
Communication-Efficient Zeroth-Order Distributed Online Optimization:
Algorithm, Theory, and Applications [9.0] 本稿では,目標追跡のためのフェデレーション学習環境におけるマルチエージェントゼロ階オンライン最適化問題に焦点を当てる。
提案手法は、2つの関連するアプリケーションにおけるエラーとエラーの観点からさらに解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:51:45 GMT)
Word sense extension [8.9] 本稿では,新しい文脈に向けて,単語が新たな感覚を創出することを可能にする,単語知覚拡張(WSE)のパラダイムを提案する。
本研究では,多文語型を異なる感覚を示す2つの擬似トークンに分割することで,単語拡張をシミュレートするフレームワークを開発する。
本フレームワークは,様々な種類の単語知覚拡張をサポートするために,言語モデル埋め込み空間を変換する学習手法と,連鎖の認知モデルを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 00:54:21 GMT)
A Visual Representation-guided Framework with Global Affinity for Weakly
Supervised Salient Object Detection [8.8] 本稿では,スクリブルに基づくSODのためのコンテキスト意味知識を充実させた,一般的な視覚表現によってガイドされるフレームワークを提案する。
これらの一般的な視覚表現は、大規模未ラベルデータセットに基づいた自己教師付き学習によって生成される。
提案手法は,最先端の完全教師付きモデルに匹敵する,あるいは優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:30:00 GMT)
A Doubly Stochastic Simulator with Applications in Arrivals Modeling and
Simulation [8.8] 本稿では,モンテカルロシミュレータとワッサーシュタイン生成逆数ネットワークを統合して,広範囲の到着過程をモデル化し,推定し,シミュレーションするフレームワークを提案する。
古典的モンテカルロシミュレータはポアソンオブジェクトの解釈可能な「物理」を捉えるのに利点があるが、ニューラルネットベースのシミュレータは高次元分布における解釈できない複雑な依存を捉えるのに利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:15:24 GMT)
Double-Weighting for Covariate Shift Adaptation [8.8] 教師付き学習はしばしば、$mathrmp_texttr(x)$の限界分布が異なるがラベル条件が一致するような共変量シフトによって影響を受ける。
トレーニングとテストの両方のサンプルを重み付けすることで、そのような制限を回避するミニマックスリスク分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:48:45 GMT)
Testing the quantum nature of gravity without entanglement [8.7] マルチパーティ量子システムと初期状態のアンサンブル上でのユニタリ進化を$U$で研究する。
我々は、最大LOCCシミュレーション忠実度に基づいて、一般的な計算可能な上限を確立する。
次に、量子ニュートンハミルトニアンを重力相互作用系上に実装する基本設定に、我々の研究結果を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:24:07 GMT)
Visual Abstraction and Reasoning through Language [8.6] Franccois Chollet氏が紹介したARC(Abstraction and Reasoning Corpus)は、人間のような認知能力にAIシステムがどの程度近いかを評価することを目的としている。
本稿では,タスクの自然言語記述に基づいてARCを解くための一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:52:24 GMT)
S$^{3}$: Increasing GPU Utilization during Generative Inference for
Higher Throughput [8.5] 大きな言語モデル(LLM)でテキストを生成することは、大量のメモリを消費する。
現在のLLMサービスフレームワークの1つは、完全なシーケンスを生成することを保証するために、KVキャッシュの最大シーケンス長を予約している。
出力シーケンスの事前知識を持つシステムの設計は、この問題を軽減することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:13:43 GMT)
Federated Linear Contextual Bandits with User-level Differential Privacy [8.4] 本稿では,ユーザレベル差分プライバシ(DP)の概念に基づく連立線形文脈帯域について検討する。
まず,DP の様々な定義を逐次決定設定で適用可能な統合された帯域幅フレームワークを提案する。
次に, ユーザレベルの集中型DP (CDP) とローカルDP (LDP) をフェデレート・バンディット・フレームワークに正式に導入し, 学習後悔と対応するDP保証との根本的なトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:32:04 GMT)
Best Practices for Machine Learning Systems: An Industrial Framework for
Analysis and Optimization [8.4] 本稿では,ベストプラクティスの集合を分析し,品質への影響と実装の優先順位付けに着目したフレームワークを提案する。
専門家の知識に基づいて、個々のプラクティスとソフトウェア品質の側面の関連性は、広く確立されたプラクティスのセットに明示的に引き起こされます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:14:43 GMT)
Out-of-Variable Generalization for Discriminative Models [8.3] 機械学習では、エージェントが新しい環境でうまく機能する能力は知性の重要な側面である。
我々は、これまで共同で観測されなかった変数を持つ環境に関する、$textitout-of-variable$ generalizationを調査した。
本稿では,重なり合うが相違する因果予測器の集合に直面する場合,非自明な変数外一般化性能を示す手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:00:05 GMT)
Signature of Scramblon Effective Field Theory in Random Spin Models [8.3] 情報スクランブル(英: information scrambling)とは、量子システムを通しての情報伝達を指す。
近年の研究では、情報スクランブルは、スクランブルーンと呼ばれる集団モードによって媒介されていることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:34:08 GMT)
Detecting Adversarial Directions in Deep Reinforcement Learning to Make
Robust Decisions [8.2] MDPにおける非破壊方向の存在を検出するための新しい手法を提案する。
本手法は, 安全観測と逆観測の基本的な切り離しの理論的基礎を提供する。
さらに, 提案手法を回避すべく, 非破壊方向が明示的に最適化されている場合においても, 提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:11:05 GMT)
Federated Learning You May Communicate Less Often! [8.0] 本稿では,クライアントとパラメータサーバ間の通信ラウンド数による一般化誤差の進化について検討する。
我々は, ラウンド数の影響を明示的に考慮した一般化誤差に対して, PAC-Bayes と rate-distortion 理論境界を確立する。
特に,FSVMの一般化誤差は$R$で増加し,パラメータサーバとのより頻繁な通信は,そのような学習アルゴリズムの一般化力を低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:53:24 GMT)
On the Challenges and Perspectives of Foundation Models for Medical
Image Analysis [8.0] 医療基盤モデルは、幅広い下流タスクを解く上で大きな可能性を秘めている。
それらは、正確で堅牢なモデルの開発を加速し、大量のラベル付きデータを削減し、患者のデータのプライバシと機密性を維持するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:54:58 GMT)
Challenges and Opportunities for the Design of Smart Speakers [7.9] これらのデバイスが市場の成長とVUI研究の本体に反映される可能性にもかかわらず、この技術はいまだにあまり使われていない、といううわさがある。
本稿は,VUI設計ガイドライン127点を5つのテーマに分類・合成するために,35の論文の体系的な文献レビューを行った。
我々は15名のスマートスピーカーユーザに対して,その使用状況と非使用状況を理解するため,半構造化インタビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:18:58 GMT)
LayoutMask: Enhance Text-Layout Interaction in Multi-modal Pre-training
for Document Understanding [7.8] 本稿では,新しいマルチモーダル事前学習モデルLayoutMaskを提案する。
統一されたモデルにおいて、テキストとレイアウトのモダリティ間の相互作用を強化することができる。
様々なVrDU問題に対して最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:29:43 GMT)
Estimating and Controlling for Equalized Odds via Sensitive Attribute
Predictors [7.7] フェアネスのEOD(Emphequalized odds)定義について検討する。
センシティブな属性を持たない設定では、まず予測器のEDD違反に対して、厳密で計算可能な上限を提供する。
本稿では,新たな処理後修正法により,最悪のEODを確実に制御できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 00:06:23 GMT)
Distributed Task Management in Fog Computing: A Socially Concave Bandit
Game [7.7] Fogコンピューティングは、ネットワークエッジでのタスクオフロード機能を活用して、効率を改善し、アプリケーション要求に対する迅速な応答を可能にする。
分散タスク割り当て問題を,帯域幅フィードバックによるソーシャルコンケーブゲームとして定式化する。
我々は2つのオンライン意思決定戦略を策定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:15:14 GMT)
Distributed Consensus Algorithm for Decision-Making in Multi-agent
Multi-armed Bandit [7.7] 動的環境におけるマルチエージェント・マルチアーム・バンディット(MAMAB)問題について検討する。
グラフはエージェント間の情報共有構造を反映し、腕の報酬分布はいくつかの未知の変化点を持つ断片的に定常である。
目的は、後悔を最小限に抑えるエージェントのための意思決定ポリシーを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:10:26 GMT)
AUTODIAL: Efficient Asynchronous Task-Oriented Dialogue Model [7.7] 本稿では,対話モデルをデプロイする際の課題に対処するマルチタスク対話モデルであるAUTODIALを提案する。
この結果から,現在の対話モデルを並列デコーダに拡張することは,リソース制約のある環境にデプロイする上で,有効な選択肢となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:18:03 GMT)
Adaptivity Complexity for Causal Graph Discovery [7.4] 本稿では,アルゴリズム設計者が合計$r$連続ラウンドで因果グラフを復元する,$r$適応性の問題を考察する。
我々は、検証数に関して$O(minr,log n cdot n1/minr,log n)$近似を達成する$r$適応アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:49:16 GMT)
Explaining Predictive Uncertainty with Information Theoretic Shapley
Values [7.2] 我々は、様々な種類の予測の不確実性を説明するために、人気のShapley値フレームワークを適用します。
そこで本研究では,実データおよびシミュレーションデータに対する様々な実験において,効率の良いアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:43:46 GMT)
Pseudorandom (Function-Like) Quantum State Generators: New Definitions
and Applications [7.2] 擬似ランダム状態の新しい定義、新しい性質、応用について検討する。
Pseudorandom quantum state (PRS) は、計算的にハールランドムと区別できない効率的な構成可能な状態である。
対数的な出力長を持つPSSジェネレータは、古典的な通信によるコミットメントと暗号化スキームを暗示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:07:47 GMT)
HiTZ@Antidote: Argumentation-driven Explainable Artificial Intelligence
for Digital Medicine [7.1] AntiDOTEは、ディープラーニングプロセスの低レベル特性と人間の議論能力に適した高レベルスキームが組み合わされる、説明可能なAIという統合的なビジョンを育む。
プロジェクトの最初の成果として、Antidote CasiMedicosデータセットを公開し、一般に説明可能なAIの研究、特に医療分野における議論を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:50:02 GMT)
Feature Programming for Multivariate Time Series Prediction [7.0] 本稿では,時系列モデリングのためのプログラム可能な機能工学の概念を紹介する。
本稿では,ノイズの多い時系列に対して大量の予測機能を生成する機能プログラミングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:46:55 GMT)
VarSaw: Application-tailored Measurement Error Mitigation for
Variational Quantum Algorithms [6.9] 可変量子アルゴリズム(VQA)は、今日のNISQデバイスの能力を超える高い精度を必要とする。
回路実行後のキュービット測定中に発生する測定誤差は、最もエラーを起こしやすい操作である。
VarSawは、VQAに対するJigSawアプローチの冗長性を識別することで、JigSawをアプリケーションに適した方法で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:46:17 GMT)
The First Proven Performance Guarantees for the Non-Dominated Sorting
Genetic Algorithm II (NSGA-II) on a Combinatorial Optimization Problem [6.8] NSGA-II(Non-Maninated Sorting Genetic Algorithm-II)は、多目的最適化問題を解くアルゴリズムの1つである。
従来の最適化問題であるNP完全二目的最小スパンニングツリー問題に対して、初めて証明された性能保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:00:15 GMT)
The Role of Diverse Replay for Generalisation in Reinforcement Learning [6.8] 強化学習における探索戦略とリプレイバッファが一般化に与える影響について検討する。
トレーニング環境からより多様なデータを収集し、訓練することで、ゼロショットの一般化が新しい環境やタスクに改善されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:48:36 GMT)
A Unified Generative Approach to Product Attribute-Value Identification [6.8] 本稿では,製品属性値識別(PAVI)タスクに対する生成的アプローチについて検討する。
我々は、予め訓練された生成モデルT5を微調整し、与えられた製品テキストから属性値対のセットをターゲットシーケンスとしてデコードする。
提案手法が既存の抽出法や分類法よりも優れていることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 00:33:30 GMT)
Good, but not always Fair: An Evaluation of Gender Bias for three
commercial Machine Translation Systems [6.5] 本稿では、Google Translate、DeepL、Modern MTの3つの商用機械翻訳システムについて綿密に評価する。
3つの言語ペア(英語/スペイン語、英語/イタリア語、英語/フランス語)に対して、このようなシステムの振る舞いを、いくつかのレベルの粒度と、翻訳において自然に生じる様々なジェンダー現象について精査する。
本研究は, オンラインMTツールの現状を把握し, 3つのシステムの性別翻訳における大きな相違点を明らかにし, 全体的な翻訳品質に関わらず, それぞれのシステムが様々なバイアスを呈示することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:24:27 GMT)
Quantum Internet Addressing [6.4] 量子インターネットプロトコルスタックの設計は、その初期段階と初期段階の概念化である。
古典的および位置認識的アドレス付けのこの2倍の仮定は、限定的な設計オプションである、と我々は主張する。
ノードアドレス内で量子性を受け入れることで、量子原理と現象を利用して、通信ネットワーク全体の量子ネイティブ機能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:51:35 GMT)
Simplicial Message Passing for Chemical Property Prediction [6.4] 本研究は,分子のトポロジ的情報をよりよく捉えるために,SMP(Simplicial Message Passing)フレームワークを提案する。
我々は、量子化学特性予測のためのディープラーニングアーキテクチャにSMPフレームワークを適用した。
その結果, 従来のMPNNと比較して, 分子の複雑な構造をよりよく捉えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:10:03 GMT)
Pseudorandom Strings from Pseudorandom Quantum States [6.2] 我々は、量子擬似乱数生成(QPRG)と呼ばれる擬似乱数生成の変種を考える。
我々の主な成果は、対数長量子擬似ランダム状態の存在を前提として、QPRGを構築できることである。
また、量子擬似乱数関数(QPRF)についても考察し、QPRFが対数長擬似乱数関数のような状態の存在に基づいていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:16:58 GMT)
Leaving the Lines Behind: Vision-Based Crop Row Exit for Agricultural
Robot Navigation [6.1] 提案手法は作物列の端に到達し,50cmの誤差で作物列の後方に完全に残すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:02:31 GMT)
L0Learn: A Scalable Package for Sparse Learning using L0 Regularization [6.0] L0Learnはスパース線形回帰分類のためのオープンソースパッケージである。
座標降下と局所最適化に基づいて、スケーラブルで近似的なアルゴリズムを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:20:37 GMT)
PLPCA: Persistent Laplacian Enhanced-PCA for Microarray Data Analysis [6.0] 永続ラプラシアン強化主成分分析(PLPCA)を提案する。
PLPCAは、パーシステンシャルスペクトルグラフ理論を用いた初期の正規化PCA法の利点を生かしている。
グラフラプラシアンとは対照的に、永続ラプラシアンは濾過によるマルチスケール解析を可能にし、高次単純錯体を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:48:14 GMT)
Incorporating Prior Knowledge in Deep Learning Models via Pathway
Activity Autoencoders [6.0] 本稿では,癌におけるRNA-seqデータのための,事前知識に基づく新しいディープオートエンコーディングフレームワークPAAEを提案する。
機能セットが小さいにもかかわらず,PAAEモデルとPAAEモデルでは,一般的な手法と比較して,アウト・オブ・セットの再現性が向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:12:55 GMT)
HRTF upsampling with a generative adversarial network using a gnomonic
equiangular projection [5.9] 現実的バーチャルリアリティ(VR)と拡張現実(AR)環境を作成するには,個人化頭部伝達関数(HRTF)が不可欠である。
本稿では、HRTFアップサンプリングにGAN(Generative Adversarial Network)を適用する方法について述べる。
我々は、畳み込み超解像生成対向ネットワーク(SRGAN)を用いて、HRTFデータを便利な用途に変換する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:05:09 GMT)
Improved belief propagation decoding algorithm based on decoupling
representation of Pauli operators for quantum LDPC codes [5.9] 本稿では,量子低密度パリティチェック符号に対する部分的に分離された信念伝搬と完全分離された信念伝搬復号アルゴリズムを提案する。
部分分離された信念伝搬と完全分離された信念伝搬アルゴリズムの復号精度は、純Yノイズチャネルと非分極ノイズチャネルにおいて著しく向上する。
完全に分離された信念伝播アルゴリズムの印象的な性能は、工学における量子エラー訂正符号の実現を促進するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:37:30 GMT)
3D objects and scenes classification, recognition, segmentation, and
reconstruction using 3D point cloud data: A review [5.9] 3次元(3D)点雲解析は、現実的な画像やマシンビジョンにおいて魅力的な対象の1つとなっている。
最近、ディープラーニングモデルのような様々な技術を用いて、新しい戦略の開発に多大な努力が注がれている。
オブジェクトやシーンの検出,認識,セグメンテーション,再構築など,3Dポイントで行うさまざまなタスクについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:45:23 GMT)
Revisiting Weighted Aggregation in Federated Learning with Neural
Networks [5.8] フェデレートラーニング(FL)では、局所モデルの重み付けアグリゲーションを行い、グローバルモデルを生成する。
重みの和は1より小さくなり、大域的な重みの縮減効果と一般化の改善がもたらされる。
我々はFedLAWという名前の学習可能な集約重み付きフェデレート学習の効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:49:41 GMT)
Learning efficient decoders for quasi-chaotic quantum scramblers [5.6] 我々は,スクランブラーの知識がなくても,スクランブラー情報の検索が可能であることを示す。
また、$t$ドープされたクリフォード回路は、$mathcalO(n2log-1n+t3log-1t)$リソースで学習できるゲート複雑性を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:48:59 GMT)
One-Shot Machine Unlearning with Mnemonic Code [5.6] 機械学習(MU)は、トレーニングされたディープラーニングモデルから望ましくないトレーニングデータを忘れることを目的としている。
単純なMUアプローチは、望ましくないデータが削除されたトレーニングデータで、モデル全体を再トレーニングすることです。
追加の訓練を必要としないワンショットMU法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 04:59:24 GMT)
State of Refactoring Adoption: Better Understanding Developer Perception
of Refactoring [5.5] ソフトウェアライフサイクルにおける開発者の活動の文書化方法について検討する。
このようなアクティビティを自己確認リファクタリング(Self-Affirmed Refactoring, SAR)と呼びます。
本稿では,コミットが開発者関連のイベントを記述しているかどうかを,共通品質改善カテゴリに従って分類するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:38:20 GMT)
Differentially Private Sharpness-Aware Training [5.5] 差分プライバシー(DP)を用いたディープラーニングモデルのトレーニングでは、パフォーマンスが低下する。
また, 平らなミニマは, 傾斜別クリッピングによる負の効果を低減できることを示した。
本稿では,プライバシ最適化のトレードオフを緩和する,シャープネスを考慮した新たなトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:37:27 GMT)
Voxel-wise classification for porosity investigation of additive
manufactured parts with 3D unsupervised and (deeply) supervised neural
networks [5.5] 本研究は,X-CT画像からのAMサンプルの容積解析のための最近の教師付き (UNet, UNet++, UNet 3+, MSS-UNet) と教師なし (VAE, ceVAE, gmVAE, vqVAE) DLモデルを再検討する。
3次元入力データを3次元パッチパイプラインで受け入れるように拡張し、計算要求を低くし、効率と一般化性を改善した。
VAE/ceVAEモデルは、特に後処理技術を利用した場合、優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:28:52 GMT)
Broadband Bandpass Purcell Filter for Circuit Quantum Electrodynamics [5.3] 回路量子力学(QED)では、量子ビットは通常、分散結合されたリードアウト共振器を用いて測定される。
Purcellフィルタの挿入は、高い読み出し精度を維持しながらこの効果に対処するが、測定帯域幅を減らし、多重読み出し容量を制限する。
我々は、測定帯域幅と多重化容量を同時に増加させながら、より優れた量子ビット保護を実現するマルチステージバンドパスパーセルフィルタを開発し、実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:10:32 GMT)
How Sparse Can We Prune A Deep Network: A Geometric Viewpoint [5.2] 本稿では,一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一
我々は,ガウス幅の計算における課題に対処するために,効率的な対策を提供する。
提案するプルーニングアルゴリズムは,既存のプルーニングアルゴリズムよりも競争力や性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:39:41 GMT)
An End-to-End Reinforcement Learning Approach for Job-Shop Scheduling
Problems Based on Constraint Programming [5.1] 本稿では,CPと強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いてスケジューリング問題を解決する新しいエンドツーエンドアプローチを提案する。
当社のアプローチでは,既存のCPソルバを活用して,プライオリティ・ディスパッチ・ルール(PDR)を学ぶエージェントをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:24:56 GMT)
Optimal Variable Clustering for High-Dimensional Matrix Valued Data [4.9] 本稿では,行列形式で配置された特徴に対して,新しい潜在変数モデルを提案する。
軽度条件下では,高次元設定でクラスタリングの整合性が得られる。
この重みを使用すれば、アルゴリズムが最小値の速度最適化であることが保証されるという意味で、最適な重みを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:51:29 GMT)
Exploring Local Explanations of Nonlinear Models Using Animated Linear
Projections [4.9] eXplainable AI(XAI)を使用して、モデルが予測器を使用して予測に到達する方法を示す。
予測器間の相互作用が変数重要度推定にどのように影響するかを理解するために,LVAを線形射影に変換することができる。
このアプローチは、分類学的(ペンギン種、チョコレートタイプ)と定量的(靴と足の給与、住宅価格)の応答モデルから例を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:44:52 GMT)
PoET: A generative model of protein families as sequences-of-sequences [4.7] 生成タンパク質言語モデルは、望ましい機能を持つ新しいタンパク質を設計する自然な方法である。
PoETは、関連するタンパク質の集合を配列配列として生成することを学ぶタンパク質ファミリー全体の自己回帰的生成モデルである。
PoETは検索拡張言語モデルとして使用することができ、任意のタンパク質ファミリーに設定された任意の変更を生成し、スコア付けすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:06:36 GMT)
Sharpness-Aware Minimization Revisited: Weighted Sharpness as a
Regularization Term [4.7] 正規化項としてシャープネスを組み込んだWSAMという,より一般的な手法を提案する。
PACとBayes-PACの併用による一般化を実証する。
その結果、WSAMは、バニラやSAMとその変種と比較して、より改良された一般化を達成するか、少なくとも高い競争力を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:58:13 GMT)
ChatGPT: Jack of all trades, master of none [4.7] OpenAIはChat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)をリリースした。
25種類のNLPタスクにおけるChatGPTの機能について検討した。
われわれはChatGPTとGPT-4のプロンプト処理を自動化し,49k以上の応答を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:52:34 GMT)
Response Time Improves Choice Prediction and Function Estimation for
Gaussian Process Models of Perception and Preferences [4.7] 選好学習と心理物理学における人間の選択予測のモデルは、しばしば二分反応データのみを考慮する。
本稿では拡散決定モデル(DDM)の新たな微分可能近似法を提案する。
次に、この新たな可能性を使って、二進選択のためにRTをGPモデルに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 23:22:49 GMT)
Self-Interpretable Time Series Prediction with Counterfactual
Explanations [4.7] 解釈可能な時系列予測は、医療や自動運転といった安全上重要な分野において重要である。
既存の手法の多くは、重要なスコアを時系列のセグメントに割り当てることで予測を解釈することに集中している。
我々は,時系列予測のための非現実的かつ実用的な説明を生成する,CounTS(Counfactual Time Series)と呼ばれる自己解釈可能なモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:42:52 GMT)
Social interactions mediated by the Internet and the Big-Five: a
cross-country analysis [4.4] 本研究は,デジタルプラットフォームを介する人格特性と社会的相互作用の関係を解析する。
主な知見は、性格特性が社会的相互作用やグループへの積極的な参加に影響を及ぼす可能性があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:26:17 GMT)
A memory-efficient neural ODE framework based on high-level adjoint
differentiation [4.1] 我々は、高レベル離散アルゴリズムの微分に基づく新しいニューラルODEフレームワーク、PNODEを提案する。
PNODEは他の逆精度の手法と比較してメモリ効率が最も高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:43:27 GMT)
Self-Paced Absolute Learning Progress as a Regularized Approach to
Curriculum Learning [4.1] 絶対学習プログレス(ALP)に基づくカリキュラムは、異なる環境で成功したが、新しいタスクで既に学習された振る舞いを繰り返すことによるムダ計算は成功している。
我々は,SPALP(Self-Paced Absolute Learning Progress)と呼ばれる,自己完結型(Deep)学習に基づく新たな正規化手法を導入することで,この問題を解決する。
提案手法は,全ての場合においてオリジナルALPに匹敵する性能を達成し,その2つの場合においてALPよりも高速に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:17:51 GMT)
Understanding Telecom Language Through Large Language Models [3.9] 大規模言語モデル(LLM)は、自己管理された対話型AIエージェントを実現するための基盤であると考えられている。
本稿では,LLMのパラダイムをテレコム領域に適用する。
我々は, BERT, 蒸留BERT, RoBERTa, GPT-2 などいくつかの LLM を Telecom ドメイン言語に微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:44:41 GMT)
Finite-Time Analysis of Minimax Q-Learning for Two-Player Zero-Sum
Markov Games: Switching System Approach [3.6] 本稿では,2プレイヤーゼロサムマルコフゲームに適用したQ-ラーニングアルゴリズムの有限時間解析について検討する。
ミニマックスQ-ラーニングのスイッチングシステムモデルと関連する値反復を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:39:37 GMT)
An Analytical Solution in Detuned Two Level Systems [3.5] 任意の時間依存的な2次元ハミルトニアンのシュル・オーディンガー方程式は、その非可換ハミルトニアンが異なる時代にあるため、ほとんど解けない。
この記事では、いくつかの制限のある一般二階系に関するシュル「オーディンガー方程式」の正確な解を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:04:51 GMT)
COVER: A Heuristic Greedy Adversarial Attack on Prompt-based Learning in
Language Models [3.4] ブラックボックスシナリオにおける手動テンプレートに対するプロンプトベースの逆攻撃を提案する。
まず,手動テンプレートを個別に分割するための文字レベルと単語レベルのアプローチを設計する。
上記の破壊的アプローチに基づく攻撃に対する欲求的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:53:42 GMT)
In-situ micromotion compensation of trapped ions by Rabi oscillation and
direct scanning of dc voltages [3.3] マイクロモーションは、捕捉されたイオンの正確な量子ビット制御に有害である。
本稿では、Rabi発振と直流電圧の走査を併用して、捕捉されたイオンのマイクロモーションを簡易に測定し、最小化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:09:53 GMT)
Attention-stacked Generative Adversarial Network (AS-GAN)-empowered
Sensor Data Augmentation for Online Monitoring of Manufacturing System [3.2] 本稿では,高度製造におけるオンライン監視のセンサデータ拡張のための注意喚起型GANアーキテクチャを提案する。
シーケンシャル情報を考慮した学習能力により,GANのジェネレータを強化するために,新たなアテンションスタックフレームワークが組み込まれている。
注目度の高いフレームワークは、生成したセンサ信号の品質向上にも大きく貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:35:34 GMT)
Revisiting Permutation Symmetry for Merging Models between Different
Datasets [3.2] 異なるデータセット間のマージモデルの特性について検討する。
その結果,統合モデルの精度は,データセットが多様化するにつれて著しく低下することがわかった。
データセットの縮合によって生成された縮合データセットは、元のデータセットの代用として使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:00:34 GMT)
Unsupervised Cross-Domain Soft Sensor Modelling via Deep
Physics-Inspired Particle Flow Bayes [3.2] クロスドメイン・ソフト・センサ・モデリングのためのディープ・パーティクル・フロー・ベイズ・フレームワークを提案する。
特に、まずシーケンシャルベイズ目標を定式化し、最大推定を行う。
複雑な産業用多相流プロセスシステムにおけるフレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:50:27 GMT)
RANS-PINN based Simulation Surrogates for Predicting Turbulent Flows [3.2] 本研究では,高レイノルズ数乱流状態における流れ場を予測するために,改良されたPINNフレームワークであるRANS-PINNを紹介する。
乱流によってもたらされるさらなる複雑さを考慮するため、RANS-PINNはレイノルズ平均ナヴィエ・ストークス(RANS)の定式化に基づく2方程式渦粘性モデルを採用している。
次に、パラメトリックPINNを用いてRANS-PINNフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:55:49 GMT)
Automating Model Comparison in Factor Graphs [3.1] 本稿では,Forney型因子グラフ上でのメッセージパッシングによるモデル平均化,選択,組み合わせを効率よく自動化する。
このアプローチは、モデル設計サイクルを短縮し、複雑な時間変化のプロセスをモデル化するために、階層的および時間的モデルへの直接拡張を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:33:30 GMT)
Design Principles for Generalization and Scalability of AI in
Communication Systems [3.0] 本稿では,通信システムにおける持続的かつスケーラブルなAI統合の設計原理を提案する。
私たちは、ネットワーク環境、インテント、制御タスクをまたいで一般化できるAIアルゴリズムの作成に重点を置いています。
このアプローチにより、AI駆動のRAN関数の限られた数で、より大きな問題に対処し、システムパフォーマンスを改善し、ライフサイクル管理を簡素化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:46:31 GMT)
Extraction and Recovery of Spatio-Temporal Structure in Latent Dynamics
Alignment with Diffusion Model [3.0] 行動関連脳計算の分野では、それらの間の劇的なシフトに対して有意義に生の神経集団活動を調整する必要がある。
神経科学研究における道具的枠組みは、試行ベースの神経集団活動は低次元の潜伏力学に依存していると仮定している。
このような問題を緩和するために拡散モデルの可能性を活用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:53:11 GMT)
RankFormer: Listwise Learning-to-Rank Using Listwide Labels [2.9] 本稿では,新しいリストワイド評価目標と従来型のリストワイド評価目標を共同で最適化できるアーキテクチャとしてRangeFormerを提案する。
Amazon Searchのデータでeコマースの実験を行い、RangeFormerがオフラインのすべてのベースラインより優れていることを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:47:06 GMT)
On the unimportance of memory for the time non-local components of the
Kadanoff-Baym equations [2.9] 一般化Kadanoff-Baym ansatz(GKBA)は、Kadanoff-Baym方程式(KBE)の近似である。
ここでは,GKBAの導出時に無視される量の実用的意義を示すための議論と数値結果を示す。
GKBAとKBEはどちらも、中等度で強い相互作用を持つ相互作用系の力学をうまく捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:44:28 GMT)
Measuring and Modifying Factual Knowledge in Large Language Models [2.8] 大規模言語モデルは、膨大なテキストコレクションから得られた膨大な事実知識を格納する。
我々は,情報理論に基づく測度を用いて,大規模言語モデルに含まれる事実知識を推定する枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:25:48 GMT)
Multimodal Explainable Artificial Intelligence: A Comprehensive Review
of Methodological Advances and Future Research Directions [2.8] この研究は、MXAI(Multimodal eXplainable Artificial Intelligence)分野における最近の進歩を体系的に分析することに焦点を当てている。
特に、関連する一次予測タスクと公開データセットが最初に説明されている。
文献のMXAI手法に関する構造化された提示を行い、以下の基準を考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:51:50 GMT)
DeepLCZChange: A Remote Sensing Deep Learning Model Architecture for
Urban Climate Resilience [2.8] 我々は、Landsat 8衛星の表面温度積と空中LiDARデータ統計を相関付けるために、新しいデータ駆動ディープラーニングアーキテクチャとパイプラインであるDeepLCZChangeを提案する。
概念実証実験では、ニューヨーク市のリモートセンシングデータを用いて、都市森林の冷却効果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:42:29 GMT)
A Survey on Cross-Architectural IoT Malware Threat Hunting [2.8] Windows PEベースのマルウェアを狩る研究は成熟しているが、Linuxのマルウェアの脅威狩りの開発は比較的少ない。
IoT(Internet of Things)時代の到来により、人間の生活に組み込まれたスマートデバイスは、悪意ある活動のためのハッカーのハイウェイになりつつある。
本研究の目的は、アーキテクチャ横断型IoTマルウェアの検出と分類アプローチにおける最新の開発状況に関する総合的な調査を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:01:32 GMT)
Preliminary Guideline for Creating Boundary Artefacts in Software
Engineering [2.7] 境界アーティファクト(BA)は利害関係者に異なる境界を与え、社会世界間の協力を促進する。
不正確な情報などの不整合を示すとき、実践者はBAに対する信頼を減らした。
本研究は,信頼性の高いBAの創出を支援するための予備的ガイドラインの開発と検証を目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:34:38 GMT)
Almost Surely $\sqrt{T}$ Regret Bound for Adaptive LQR [2.7] ほぼ確実に$tilde MathcalO(sqrtT)$ regret upper boundを持つ適応型LQRコントローラを提案する。
コントローラは、潜在的な安全違反を回避し、パラメータ推定の収束を保証する回路破壊機構を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:33:00 GMT)
Benchmarks for End-to-End Microservices Testing [2.6] 確立された2つのオープンソースのマイクロサービスシステムの完全な機能テストカバレッジを含むテストベンチマークを作成しました。
また、テストの全カバレッジを検証するための最善のアプローチを特定するためのケーススタディも実施しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:42:53 GMT)
NERFBK: A High-Quality Benchmark for NERF-Based 3D Reconstruction [2.6] NeRFBKは、NeRFベースの3D再構成アルゴリズムのテストと比較のために設計された、リアルで合成されたデータセットである。
本稿では,NeRFBKベンチマークの設計と作成,様々な実例と応用シナリオについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 23:28:33 GMT)
Robustness Testing for Multi-Agent Reinforcement Learning: State
Perturbations on Critical Agents [2.5] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、スマート交通や無人航空機など、多くの分野に広く応用されている。
本研究は,MARLのための新しいロバストネステストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:26:28 GMT)
Reconstructing Human Expressiveness in Piano Performances with a
Transformer Network [2.5] 多層双方向トランスフォーマーエンコーダを用いたピアノ演奏における人間の表現性再構築手法を提案する。
ニューラルネットワークのトレーニングにおいて、精度の高いキャプチャとスコア整合性能データの必要性に対処するために、既存の転写モデルから得られた書き起こしスコアを用いてモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:05:53 GMT)
Leveraging text data for causal inference using electronic health
records [2.4] 電子健康データを用いて因果推論を支援するためにテキストデータをどのように利用できるかを示す。
我々は、因果推論のためのマッチングを用いた研究に焦点をあてる。
臨床データの二次分析の範囲を、量的データが質の悪い領域や存在しない領域にまで広げたい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:06:02 GMT)
Enclosed Loops: How open source communities become datasets [2.4] 2010年代のコードホスティングとパッケージ管理の集中化は、オープンソースエコシステムの社会的配置に根本的な変化をもたらした。
本稿では, Dependabot, Crater, Copilotの3つのツールについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 00:02:25 GMT)
EfficientBioAI: Making Bioimaging AI Models Efficient in Energy, Latency
and Representation [2.4] 本研究では,CPUとGPUの両方でエネルギーコストと推論時間を大幅に削減して,バイオイメージングAIモデルを圧縮して動作させることのできる,プラグアンドプレイのツールボックスであるEfficientBioAIを提案する。
4種類の生体画像解析アプリケーションから, 推定時の2～5倍のスピードアップ, 30～80$%の省エネ効果が得られた。
われわれのツールボックスは、資源に制約のあるバイオイメージングAIを促進し、エコフレンドリーな方法で大規模AIベースの定量的生物学的研究を促進することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:51:33 GMT)
Null/No Information Rate (NIR): a statistical test to assess if a
classification accuracy is significant for a given problem [2.4] 分類システムを開発した後、「この精度は十分高いのか?
NIR(No Information Rate or Null Information Rate)と呼ぶ場合もある。
本稿では,NIR(No Information Rate or Null Information Rate)と呼ぶ統計テストについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:01:17 GMT)
The Wasserstein Believer: Learning Belief Updates for Partially
Observable Environments through Reliable Latent Space Models [2.3] 本稿では,POMDPの潜在モデルと信念更新の近似を学習するRLアルゴリズムを提案する。
我々のアプローチは、我々の出力された信念が最適な値関数を学習できるようにするため、近似の質に関する理論的保証が伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:08:13 GMT)
Open Data on GitHub: Unlocking the Potential of AI [2.3] GitHubは、コラボレーションソフトウェア開発のための世界最大のプラットフォームであり、1億人以上のユーザーがいる。
この研究は、GitHub上のオープンデータの可能性を強調し、AI研究を加速する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:43:26 GMT)
DynaBench: A benchmark dataset for learning dynamical systems from
low-resolution data [2.3] スパースデータから動的システムを直接学習するための新しいシミュレーションベンチマークデータセットDynaBenchを導入する。
このデータセットは、低解像度で非構造的な測定から力学系の進化を予測することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:42:32 GMT)
Connecting the Dots of Knowledge in Agile Software Development [2.2] 本稿では、経済的価値を生み出す大きな可能性から、知識を資源として管理することの重要性について論じる。
我々は,知識資源の種類,その管理に関わる課題,有用性を最大化する潜在的なソリューションについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:19:07 GMT)
Read, look and detect: Bounding box annotation from image-caption pairs [2.0] 本稿では,画像中のオブジェクトの特定とラベル付けを行う手法について,より弱い監督方法であるイメージ・キャプション・ペアを用いて提案する。
Flickr30k COCOを用いたフレーズグラウンドで47.51%のリコール@1スコアを達成し,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:23:20 GMT)
Fermionic reduced density low-rank matrix completion, noise filtering,
and measurement reduction in quantum simulations [1.9] 電子系では、2粒子還元密度行列(2-RDM)は、興味のあるエネルギーと最も物理的に観測可能なものを決定するのに十分である。
本研究では, 2粒子還元密度行列を部分情報から化学的精度に再構成するために, 行列補完を用いることの可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:59:41 GMT)
Exploring the Responses of Large Language Models to Beginner
Programmers' Help Requests [1.8] 大規模言語モデル(LLM)が、学生が助けを求める問題のあるコードの問題を特定するのにいかに優れているかを評価する。
オンラインプログラミングコースからヘルプリクエストとコードのサンプルを収集しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:19:43 GMT)
Kerr-effect-based quantum logical gates in decoherence-free subspace [1.8] 制御NOT(CNOT)、トフォリ(Toffoli)、フレドキン(Fredkin)の各ゲートを含む量子制御ゲート群を2つまたは3つの論理量子ビットに対して提案する。
提案した論理ゲートは、単純な線形光学素子、利用可能な単一量子ビット演算、成熟した測定方法のみに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:18:01 GMT)
Efficient Mixed Transformer for Single Image Super-Resolution [1.8] Mixed Transformer Block (MTB) は複数の連続トランス層から構成される。
Pixel Mixer (PM) はSelf-Attention (SA) を置き換えるために使用される。
PMは、ピクセルシフト操作による局所的な知識集約を強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:40:55 GMT)
Sums of squares certificates for polynomial moment inequalities [1.8] 本稿では,通勤変数とその形式的混合モーメントにおける表現であるモーメント表現の枠組みを紹介し,開発する。
擬モーメントに対するヒルベルトの17番目の問題に対する正の解が与えられる。
応用として、量子物理学からの2つの非線形ベル不等式が解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:55:26 GMT)
BioGAN: An unpaired GAN-based image to image translation model for
microbiological images [1.6] 微生物画像のための画像翻訳モデルとして,未ペアのGAN(Generative Adversarial Network)画像を開発した。
本稿では,実験室で撮影された画像の高レベルな特徴をフィールド画像に変換するために,適応的・知覚的損失を利用したGANモデルBioGANの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:30:49 GMT)
Using Auxiliary Data to Boost Precision in the Analysis of A/B Tests on
an Online Educational Platform: New Data and New Results [1.5] A/Bテストでは、小さなサンプルであってもバイアスや正確な統計的推測を伴わずに因果効果を推定できる。
近年の方法論的な進歩は、設計に基づく因果推定と、実験に参加していない歴史的ユーザからのリッチログデータの機械学習モデルとの結合により、パワーと統計的精度が大幅に向上することを示してきた。
また,A/B試験試料の残余が非表現である場合においても,サブグループ効果を推定するためのゲインがさらに大きくなり,成層後個体群影響推定値にまで拡張できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:54:36 GMT)
Agent market orders representation through a contrastive learning
approach [1.5] エージェント市場注文の表現を学習するために,三重項損失を用いた自己教師型学習モデルを構築した。
本研究では,エージェントオーダの学習表現ベクトルにK平均クラスタリングアルゴリズムを適用し,各クラスタ内の異なる動作タイプを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:56:06 GMT)
Learning Emotional Representations from Imbalanced Speech Data for
Speech Emotion Recognition and Emotional Text-to-Speech [1.5] 音声感情表現は、音声感情認識(SER)および感情テキスト音声(TTS)タスクにおいて重要な役割を果たす。
モデルは大多数の中立層に過度に適合し、堅牢で効果的な感情表現を生成できない。
我々は、モデルのトレーニングに拡張アプローチを使用し、不均衡なデータセットから効果的で一般化可能な感情表現を抽出できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:04:56 GMT)
A Dynamic Partial Computation Offloading for the Metaverse in In-Network
Computing [1.5] COIN環境における複数のサブタスクに対するメタバース部分負荷問題について検討する。
提案したモデルアプローチにより,COINエージェントがポリシーを更新し,より情報的な意思決定を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:41:34 GMT)
Contrastive Learning for Predicting Cancer Prognosis Using Gene
Expression Values [1.4] いくつかの人工ニューラルネットワーク (ANN) は、腫瘍の転写産物に基づくガンの予後を予測するためのCox比重ハザードモデルとして最近開発された。
コントラスト学習は、限られたデータサンプルから優れた特徴表現を学習することで、さらなる学習を容易にする。
比較学習に基づくCoxモデル(CLCox)は,18種類のがんの予後を予測する上で,既存の手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:03:18 GMT)
From psychological traits to safety warnings: three studies on
recommendations in a smart home environment [1.4] EMPATHYプロジェクトで実施した3つの実験について報告する。
これらの実験の目的は、スマートホーム環境でユーザーがより良い設定を選択するのを助けることであった。
私たちは、個人のレコメンデーションの使い方に影響を及ぼす認知の必要性など、心理的な特徴があることを発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:31:41 GMT)
Non-integrable Floquet Ising model with duality twisted boundary
conditions [1.3] Floquet Ising chain with duality twisted boundary conditions。
可積分の場合、単一の孤立マヨラナ零モードが存在し、これはフロケユニタリとフロケユニタリの$Z$対称性の両方で可換であるという意味で対称性である。
プレートの存在と、より大きなシステムサイズに対する消滅は、積分可能性-破壊相互作用によって引き起こされるフォック空間の局在化-非局在化遷移と密接に関連していると論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:56:13 GMT)
Expectation-Complete Graph Representations with Homomorphisms [1.1] 私たちは、資源の増加とともに任意に表現される効率的な代替手段に興味を持っています。
我々のアプローチは、同型数の無限次元ベクトルによるグラフ同型の特徴付けに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:12:07 GMT)
Query Rewriting with Disjunctive Existential Rules and Mappings [1.1] 本稿では,有意な存在規則と写像を持つ連結クエリの和に答える問題を考察する。
まず、追従ステップと書き直しステップの密接な関係を確立するという利点を生かした、健全で完全なクエリ書き換え演算子を提案する。
真に解答的でない規則に対して、UCQ-リライトを持たない連結クエリが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:37:24 GMT)
Beyond Detection: Visual Realism Assessment of Deepfakes [1.1] 我々は2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデル(EvaとConvNext)のアンサンブルを利用する。
我々は,フレームのシーケンスから抽出した特徴に基づいて,DeepFakeビデオから平均オピニオンスコア(MOS)を予測することを目指している。
本手法は,2023年国際バイオメトリックス会議と共同で開催したDFGC on Visual Realism Assessmentにおいて,第3位を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:53:01 GMT)
Sparse Linear Centroid-Encoder: A Convex Method for Feature Selection [1.1] 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） (Fri, 9 Jun 2023 04:06:36 GMT)
Bayes optimal learning in high-dimensional linear regression with
network side information [1.0] ネットワークの形でサイド情報を持つ教師付き学習問題は、ゲノム学、神経科学の分野で頻繁に発生する。
本稿では,ネットワーク側情報を用いた高次元線形回帰におけるベイズ最適学習の研究を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:39:10 GMT)
2DeteCT -- A large 2D expandable, trainable, experimental Computed
Tomography dataset for machine learning [1.0] 機械学習技術の開発に適した,汎用的でオープンな2次元ファンビームCTデータセットを提供する。
形状, 密度の異なる多種多様な試料をスライス・バイ・スライスでスキャンした。
我々は、オープンソースのデータ処理パイプラインに基づいて、生のプロジェクションデータ、参照再構成、セグメンテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:02:53 GMT)
SentiGOLD: A Large Bangla Gold Standard Multi-Domain Sentiment Analysis
Dataset and its Evaluation [1.0] センティゴルドはバングラデシュ政府とバングラデシュ言語委員会によって合意された、確立された言語慣習に準拠している。
このデータセットには、オンラインビデオコメント、ソーシャルメディア投稿、ブログ、ニュース、その他のソースからのデータが含まれている。
上位モデルは5つのクラスで0.62(イントラデータセット)のマクロf1スコアを獲得し、ベンチマークを設定し、3つのクラスで0.61(SentNoBのクロスデータセット)を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:07:10 GMT)
Safety and Fairness for Content Moderation in Generative Models [0.8] テキスト・ツー・イメージ生成技術の責任あるコンテンツモデレーションを概念化する理論的枠組みを提供する。
我々は、安全、公正、およびメートル法エクイティの概念を定義し、区別し、各ドメインで起こりうる害を列挙する。
我々は、データ駆動型コンテンツのモデレーション決定を可能にするハーネスのスタイルについて、まとめて結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:37:32 GMT)
Improving Quantum Circuit Synthesis with Machine Learning [0.8] 機械学習をユニタリデータセットに適用することで、合成アルゴリズムの大幅な高速化が可能になることを示す。
本稿では,学習モデルを用いたシード合成アルゴリズムQSeedについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 01:53:56 GMT)
Efficient Learning for Selecting Top-m Context-Dependent Designs [0.8] 文脈に依存した意思決定のためのシミュレーション最適化問題を考察する。
本研究では,各デザインの性能を各コンテキスト下で効率的に学習するためのシーケンシャルサンプリングポリシーを開発する。
数値実験により,提案手法はトップmの文脈依存設計の選択効率を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:11:50 GMT)
Approximate information state based convergence analysis of recurrent
Q-learning [0.8] 部分的に観察可能な設定では、エージェントに利用可能なデータの履歴は時間とともに増加する。
本稿では,マルコフ特性の欠如にもかかわらず,繰り返しQ-ラーニング(RQL)が表の設定に収束することを示す。
時間とともにRQLの性能とAIS表現に伴う損失との間には強い相関関係があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:59:39 GMT)
Implementing BERT and fine-tuned RobertA to detect AI generated news by
ChatGPT [0.7] この研究は、ChatGPTが生み出したボグニュースAI生成ニュースをニューラルネットワークで識別できることを示している。
RobertA と BERT の優れた性能は、これらのモデルが誤報との戦いにおいて重要な役割を果たしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:53:19 GMT)
Quartile-Based Seasonality Decomposition for Time Series Forecasting and
Anomaly Detection [0.7] QBSD(Quartile-Based Seasonality Decomposition)は,本論文で提案した実時間予測手法である。
本稿では,QBSDの性能を最先端の予測手法と比較し,その実用的異常検出への適用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:59:27 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） (Fri, 9 Jun 2023 21:39:45 GMT)
WePaMaDM-Outlier Detection: Weighted Outlier Detection using Pattern
Approaches for Mass Data Mining [0.7] 外乱検出は、システム障害、不正行為、およびデータ内のパターンに関する重要な情報を明らかにすることができる。
本稿では、異なる質量データマイニング領域を持つWePaMaDM-Outlier Detectionを提案する。
また, 監視, 故障検出, 傾向解析において, 異常検出技術におけるデータモデリングの重要性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:00:00 GMT)
Device-independent certification of indefinite causal order in the
quantum switch [0.6] 量子論は、操作の順序が不確定なシナリオと互換性がある。
量子スイッチにおける不確定因果順序をデバイス独立に証明するために使用できる不等式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:07:03 GMT)
Simulating $\mathbb{Z}_2$ Lattice Gauge Theory with the Variational
Quantum Thermalizer [0.6] 局所アーベルゲージ対称性を持つ低次元モデルに変分量子アルゴリズムを適用する。
非零温度での位相図や不等時相関関数の取得にこの手法を適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:32:37 GMT)
LDMRes-Net: Enabling Real-Time Disease Monitoring through Efficient
Image Segmentation [0.6] 網膜眼疾患は、早期に診断や治療を受けなければ、両眼で不可逆的な視力喪失を引き起こす可能性がある。
複数のラベルと特徴を持つ網膜画像をセグメント化するための現在のディープラーニングアルゴリズムは、不適切な検出精度と一般化性の欠如に悩まされている。
セグメンテーション性能を向上させるために,2つの多重残差接続を特徴とする軽量で効率的なネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:34:18 GMT)
Legal and ethical considerations regarding the use of ChatGPT in
education [0.6] 人工知能は過去20年間で大きく進化し、教育を含むさまざまな科学分野で主流になった。
本稿では,この新技術から生じる法的・倫理的意味を論じ,潜在的なユースケースを特定し,ChatGPTなどの生成AIの理解を深めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:54:09 GMT)
Overcoming Adversarial Attacks for Human-in-the-Loop Applications [0.5] 人間の分析を含めると、ディープニューラルネットワークの堅牢性に肯定的な影響を与える可能性がある。
ニューラルネットワークの視覚的説明地図は、敵の攻撃に弱いことが示されている。
我々の課題は、HITL評価がこの敵対的な状況でいかに堅牢になるかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:09:16 GMT)
An Energy-aware and Fault-tolerant Deep Reinforcement Learning based
approach for Multi-agent Patrolling Problems [0.5] モデルのない深層マルチエージェント強化学習に基づく手法を提案する。
エージェントは、様々な未知のダイナミクスや要因で環境をパトロールするように訓練される。
連続的なパトロールを支援するために自動的に充電することができる。
このアーキテクチャは、パトロールシステムを提供し、エージェントの障害を許容し、サプリメントエージェントを追加して、失敗したエージェントを置き換えたり、全体的なパトロール性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:22:52 GMT)
Discrimination of Coherent States via Atom-Field Interaction without
Rotation Wave Approximation [0.5] 本稿では,Jaynes-Cummings (JC) モデルによるフィールドとアンシラの相互作用によるコヒーレントな状態の識別について検討する。
JC モデルから RWA を除去することにより,最小限の故障確率を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:29:17 GMT)
Interpretation of immunofluorescence slides by deep learning techniques:
anti-nuclear antibodies case study [0.5] この研究は、最先端の免疫疾患医療ソリューションに関する最新のレビューを提示する。
私たちは、早期に異常を検出するために、Deep Learningのような現代的なソリューションでこの問題に取り組むことに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:44:46 GMT)
Privacy Aware Question-Answering System for Online Mental Health Risk
Assessment [0.5] ソーシャルメディアプラットフォームにより、精神疾患に苦しむ個人は、生きた経験を共有し、対処するために必要なオンラインサポートを見つけることができる。
本研究では,2つの大規模メンタルヘルスデータセット上での統一QAモデルを用いて,メンタルヘルスリスクを評価するための質問応答(QA)アプローチを提案する。
本研究は,QA課題としてのリスクアセスメントのモデル化の有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:37:49 GMT)
Boosting GUI Prototyping with Diffusion Models [0.4] Stable Diffusionのようなディープラーニングモデルは、強力なテキスト・ツー・イメージツールとして登場した。
安定拡散を利用してモバイルUIを生成するアプローチであるUI-Diffuserを提案する。
予備的な結果は、UI-DiffuserがモバイルGUI設計を生成するための効率的でコスト効率の良い方法を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:08:46 GMT)
Estimation of Ridge Using Nonlinear Transformation on Density Function [0.4] 密度関数に凹凸非線形変換を適用することにより,尾根の変動について検討する。
この変換がヘッセン行列の階数1の修正による接空間の推定の改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:38:38 GMT)
Beyond Weights: Deep learning in Spiking Neural Networks with pure
synaptic-delay training [0.4] 後方伝搬によるフィードフォワードスパイクネットワークの遅延をONLYでトレーニングすることで,従来の重量トレーニングに匹敵する性能が得られることを示す。
予備実験において,MNISTおよびFashion-MNISTデータセットにおける遅延専用トレーニングのタスク性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:14:10 GMT)
Efficient Encoder-Decoder and Dual-Path Conformer for Comprehensive
Feature Learning in Speech Enhancement [0.3] 本稿では、時間周波数(T-F)ドメイン音声強調ネットワーク(DPCFCS-Net)を提案する。
改良された高密度接続ブロック、デュアルパスモジュール、畳み込み拡張トランス(コンフォーマー)、チャンネルアテンション、空間アテンションが組み込まれている。
従来のモデルと比較して,提案モデルはより効率的なエンコーダデコーダを備え,包括的特徴を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:52:01 GMT)
An Efficient Speech Separation Network Based on Recurrent Fusion Dilated
Convolution and Channel Attention [0.3] 本稿では,拡張畳み込み,マルチスケール融合(MSF),チャネルアテンションを組み合わせた効率的な音声分離ニューラルネットワーク ARFDCN を提案する。
実験結果から,本モデルでは性能と計算効率のバランスが良好であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:30:27 GMT)
Online Algorithms and Policies Using Adaptive and Machine Learning
Approaches [0.2] 非線形力学系の2つのクラスが考慮され、どちらも制御アフィンである。
本稿では,外ループにおける強化学習に基づくポリシーの組み合わせを,名目力学の安定性と最適性を確保するために好適に選択する。
リアルタイム制御による安定性保証の確立に加えて、AC-RLコントローラは、持続的な励振を伴うパラメータ学習につながることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:10:28 GMT)
Aladdin: Zero-Shot Hallucination of Stylized 3D Assets from Abstract
Scene Descriptions [0.2] 本稿では,短いフレーズで記述した3Dシーンのためのスタイリングされたアセットを生成するシステムを提案する。
限られたデータで訓練された伝統的な方法が、3Dアーティストにとってより創造的な自由ではないように、オープンワールドの概念は堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:24:39 GMT)
Simulating Quantum Mean Values in Noisy Variational Quantum Algorithms:
A Polynomial-Scale Approach [0.1] 大規模変動量子アルゴリズムは、古典的コンピュータの範囲を超える表現能力を有する。
本稿では,変動量子アルゴリズムの平均値を有界乱数誤差で効率的に近似する新しいスケール法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:42:07 GMT)
adSformers: Personalization from Short-Term Sequences and Diversity of
Representations in Etsy Ads [0.1] 本稿では,動的ユーザ表現を学習するadSformer diversibility Personalization Module (ADPM)を紹介する。
CTR(Click-Through Rate)モデルとPCCVR(Post-Click Conversion Rate)モデルをパーソナライズすることで,モジュールの有効性と柔軟性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:05:12 GMT)
Weight Freezing: A Regularization Approach for Fully Connected Layers
with an Application in EEG Classification [0.0] この研究は、ANN正則化と神経科学の事前知識の原理に根ざした「軽量凍結」と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
ウェイトフリーズの概念は、バックプロパゲーションプロセス中に完全に連結された層内の特定の重みを凍結することにより、特定のEEGタスクの意思決定プロセスに対する特定のニューロンの影響を減少させるという考え方を中心に展開される。
本研究は,脳波特徴分類タスクにおいて,従来の完全連結ネットワークと比較して,体重凍結効果が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:33:34 GMT)
Violation of the Finner inequality in the four-output triangle network [0.0] ネットワーク非局所性は、固定された関節測定を伴うネットワークにおいて非古典性を示すことができる。
特に、この分布は任意の出力置換の下で不変である。
ここでは、4アウトプットネットワークボックスを構築することで、この予想が偽であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:30:16 GMT)
Vector Summaries of Persistence Diagrams for Permutation-based
Hypothesis Testing [0.0] 積分に基づくベッチ関数の代替ベクトル化法を導入し,安定性の証明を行う。
実験のパワーを高めるために,グループラベルの新しいシャッフル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:01:41 GMT)
Using Image Transformations to Learn Network Structure [0.0] ノードのネットワークとノード間のフローを画像として扱う方法を示す。
画像圧縮技術を用いて、解釈可能な地理的情報を含む数値の集合まで画像を縮小する。
我々は,統計的に要約されたネットワーク情報を先行情報やユーザ決定情報として活用するベイズ強化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:29:05 GMT)
Unsupervised hierarchical clustering using the learning dynamics of RBMs [0.0] Restricted Boltzmann Machine (RBM) の学習力学を利用した関係データツリー構築のための新しい汎用的手法を提案する。
提案手法は,Plefka拡張から派生した平均場アプローチに基づいて,無秩序なシステムの文脈で開発された。
人工的に階層的なデータセットと3つの異なる実世界のデータセット(桁のイメージ、ヒトゲノムの突然変異、タンパク質のファミリー)でテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:05:09 GMT)
Unraveling a cavity induced molecular polarization mechanism from
collective vibrational strong coupling [0.0] 熱平衡における分子の集合振動強い結合は熱力学的限界において大きな局所的な電子偏光効果を誘導できることを示す。
この結果は, 偏光化学の完全理解, 例えば化学修飾反応は, 共振器誘起偏光の自己持続的処理を必要とすることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:18:51 GMT)
Two-level histograms for dealing with outliers and heavy tail
distributions [0.0] 我々は,G-Enumヒストグラム法に着目し,最小記述長(MDL)の原理を用いてユーザパラメータを使わずにヒストグラムを構築する。
本研究では, 降圧器や重み付き分布の場合に, この手法の限界について検討する。
最初のレベルはデータの対数変換を利用して、データセットを制御範囲の値を持つデータサブセットのリストに分割する。
第2のレベルは、各データサブセットに対してサブヒストグラムを構築し、それらを集約して完全なヒストグラムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:57:18 GMT)
Tree-level entanglement in Quantum Electrodynamics [0.0] 量子電磁力学2粒子散乱過程において,木レベルで発生する自由度と自由度との絡み合いに関する系統的研究について報告する。
粒子が互いに絡み合う必要十分かつ十分な力学条件を定め,ババとコンプトン散乱による最大あるいはほぼ最大の絡み合いのヒッヘルト未知の発生を露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:02:58 GMT)
Transformer-based Time-to-Event Prediction for Chronic Kidney Disease
Deterioration [0.0] STRAFEは、電子健康記録のための一般化可能な生存分析変換器ベースのアーキテクチャである。
STRAFEの性能は,慢性腎臓病3段階の患者130,000人以上の実世界のクレームデータセットを用いて評価した。
STRAFE予測は高リスク患者の肯定的な予測値を3倍に改善し、介入プログラムのターゲティングを改善するための使用法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:46:38 GMT)
Towards the Exploitation of LLM-based Chatbot for Providing Legal
Support to Palestinian Cooperatives [0.0] 本稿では,LLMをベースとしたチャットボットの開発について述べる。
われわれは,パレスチナの協同組合に関する一連の法的問題を開発し,その規制に関連付けて,チャットボットによる自動回答と,法律専門家が設計した対応を比較検討した。
調査の結果,クエリの回答時に全体の精度が82%向上し,F1スコアが79%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 11:57:57 GMT)
Towards a Robust Detection of Language Model Generated Text: Is ChatGPT
that Easy to Detect? [0.0] 本稿では,フランス語テキストのためのChatGPT検出器の開発と評価手法を提案する。
提案手法では、英文データセットをフランス語に翻訳し、翻訳されたデータに基づいて分類器を訓練する。
その結果, 検出器はChatGPT生成テキストを効果的に検出でき, ドメイン内設定における基本的な攻撃手法に対する堅牢性も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:03:53 GMT)
Time-averaged quantum annealing for weak processes [0.0] システム固有のキブル・ズレック機構の非平衡効果は、そのような文脈で最適なプロトコルに現れる。
ここでは、システムの励起消費エネルギーを測定する方法により、このような対照的な差が生じることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:23:43 GMT)
Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean
embeddings [0.0] 教師付き学習の生成モデルにおける正しい損失関数は、仮説空間$mathcalH$の予測子の要素と管理者演算子の相違を正確に測定する必要がある。
マルコフ核の空間上の平均二乗誤差の最小値として、正規条件付き確率測度 $mu_mathcalY|mathcalX$ のキャラクタリゼーションを提案する。
回帰モデルの学習可能性に対処するCucker-Smaleによる結果から、条件付き確率推定問題の設定にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:20:17 GMT)
Strategies to exploit XAI to improve classification systems [0.0] XAIは、AIモデルの意思決定プロセスに関する洞察を提供することを目的としている。
ほとんどのXAI文献は、AIシステムを説明する方法に焦点を当てているが、AIシステムを改善するためにXAIメソッドをどのように活用するかについては、あまり注目されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:38:26 GMT)
Simultaneous Measurements of Noncommuting Observables. Positive
Transformations and Instrumental Lie Groups [0.0] 非可換観測器の連続的, 微分的, 同時測定について述べる。
楽器の時間的進化は、クラウス作用素分布関数の拡散と等価である。
観測可能な1つの測度、位置と運動量、角運動量の3つの成分の3つの最も基本的な例を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Separable Ball around any Full-Rank Multipartite Product State [0.0] 我々は、半径が$betaである$rho_rm prod$を中心に、分離可能な有限サイズの閉球を見つける。
フルランク積状態の周りの分離可能な球を用いて、任意の多部分離可能な状態における分離可能な球の存在とサイズについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:24:52 GMT)
SNeL: A Structured Neuro-Symbolic Language for Entity-Based Multimodal
Scene Understanding [0.0] SNeL(Structured Neuro-symbolic Language, 構造化ニューラルシンボリック言語)は,マルチモーダルデータを処理するニューラルネットワークとのニュアンスな相互作用を容易にする汎用的なクエリ言語である。
SNeLの表現的インターフェースは、複雑なクエリの構築、論理演算と算術演算子、コンパレータ、ネストなどをサポートする。
我々の評価は、SNeLが複雑なニューラルネットワークとの相互作用を形作る可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:01:51 GMT)
SERT: A Transfomer Based Model for Spatio-Temporal Sensor Data with
Missing Values for Environmental Monitoring [0.0] センサーから収集されたデータは、故障した機器やメンテナンス上の問題によって、しばしば値が失われる。
計算を必要とせず、欠落したデータを処理しながら、多変量時間予測を行うことのできる2つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:26:57 GMT)
Robust Twin Parametric Margin Support Vector Machine for Multiclass
Classification [0.0] マルチクラス分類の問題に対処するために,Twin Parametric-Margin Support Vector Machine (TPMSVM) モデルを提案する。
実世界のデータセットに対する予備計算実験は,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:27:24 GMT)
Renormalisation group flows connecting a $4-\epsilon$ dimensional
Hermitian field theory to a $\mathcal{PT}$-symmetric theory for a fermion
coupled to an axion [0.0] 時空次元のフェルミオンに結合した軸数に対する非エルミートパリティ時間(mathcalPT$)対称場理論を示す。
グローバルフローパターンは、正の$u$から負の$u$までのフローを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:20:36 GMT)
Reliability Check: An Analysis of GPT-3's Response to Sensitive Topics
and Prompt Wording [0.0] GPT-3を混乱させるものは何か、モデルが特定のセンシティブなトピックにどう反応するか、そしてモデル応答にどのような影響があるのかを解析する。
GPT-3は明らかな陰謀やステレオタイプと正しく一致しないが、一般的な誤解や論争では誤りを犯す。
モデル応答はプロンプトや設定に不整合であり、GPT-3の信頼性の欠如を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:07:31 GMT)
Record Deduplication for Entity Distribution Modeling in ASR Transcripts [0.0] 我々は、誤認識されたエンティティの95%を取得するために、レコード重複を使用します。
文脈バイアスに用いた場合,提案手法は単語誤り率の5%削減を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:42:11 GMT)
Reconstruction of Quantum Particle Statistics: Bosons, Fermions, and
Transtatistics [0.0] 我々は、よく動機付けられた仮定に基づいて量子粒子統計を分類する。
我々は、最小対称性の統計量としてボソンとフェルミオンを含む完全な特徴付けを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:22:38 GMT)
Rationally-extended Dunkl oscillator on the line [0.0] 通常の導関数をダンクルで置き換えることで、正確に解ける量子力学的問題の拡張を容易に組み合わせることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:28:12 GMT)
Range Anxiety Among Battery Electric Vehicle Users: Both Distance and
Waiting Time Matter [0.0] 距離不安は、バッテリ電気自動車(BEV)ユーザーや潜在的なユーザーにとって大きな関心事である。
時間関連の不安があり、ユーザーの課金決定に影響を与える可能性がある。
利用者の課金決定は、距離関連と時間関連不安の間のトレードオフの結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:16:23 GMT)
RRWKV: Capturing Long-range Dependencies in RWKV [0.0] 本稿では、RWKVにレトロスペクション機能を組み込むことで、効率的に情報を吸収することで、Retrospected Receptance Weighted Key Valueアーキテクチャを考案する。
RWKVは、線形にテンソル積の注意機構を利用して、時間列モードをデプロイすることで並列化された計算を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:56:20 GMT)
Quantum pure noise-induced transitions: A truly nonclassical limit cycle
sensitive to number parity [0.0] ノイズは複雑な非平衡系に秩序をもたらすかもしれない。
ノイズレスシステムに見られない新しい状態は、乗法ノイズを含むことによって純粋に誘導することができる。
複雑な非平衡系の最近の結果は、このような純粋なノイズによって引き起こされる遷移から新しい集団状態が出現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:47:27 GMT)
Quantum Velocity Limits for Multiple Observables: Conservation Laws,
Correlations, and Macroscopic Systems [0.0] 観測可能な天体が相互にその力学に影響を与えるかは、統計力学において決定的な問題となっている。
我々は、複数の観測可能量に対する非平衡量子力学の定量的かつ厳密な理論を確立するために、「量子速度限界」という新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:23:02 GMT)
Quantum LDPC codes from intersecting subsets [0.0] 本稿では,コンポーネントCSSコードとサブセットの2つのコレクションから,CSSコードの量子構成を紹介する。
結果として得られた符号は、並列化可能なエンコーディングとシンドローム測定回路を持ち、シンドローム測定に冗長性が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:30:11 GMT)
Quantum Calculation of Classical Kinetic Equations: A Novel Approach for
Numerical Analysis of 6D Boltzmann-Maxwell Equations in Collisionless Plasmas
Using Quantum Computing [0.0] 我々は、コストのかかる相互作用を加速するために、将来の大規模量子コンピュータのための量子アルゴリズムを構築した。
IBM Qiskitは全ての量子回路の実装に使われた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:33:35 GMT)
Quantitative Ink Analysis: Estimating the Number of Inks in Documents
through Hyperspectral Imaging [0.0] 本稿では,数百の狭帯域における文書の検査を可能にするハイパースペクトル画像に基づくインク解析手法を提案する。
本研究の主な目的は,文書中の個々のインク数を特定することである。
3つのクラスタリングアルゴリズム、すなわちk-means、Agglomerative、c-meansは、現在存在するインクの数を推定するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:55:20 GMT)
Public Transit Demand Prediction During Highly Dynamic Conditions: A
Meta-Analysis of State-of-the-Art Models and Open-Source Benchmarking
Infrastructure [0.0] リアルタイム需要予測は動的バスルーティングにとって重要な入力である。
エコノメトリとディープラーニングのアプローチを含む,5つの共通方法論を備えた,オープンソースのインフラストラクチャを構築しました。
我々は,コロンビア・ボゴタのBRTシステムの翌日の需要予測に,スマートカードデータからの時系列を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:48:39 GMT)
Protect Your Prompts: Protocols for IP Protection in LLM Applications [0.0] 大規模言語モデル(LLM)におけるAIの潜在的な価値は重要になっている。
本稿では,プロンプト保護を目的とした2つのプロトコルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 23:23:26 GMT)
Prediction of Transportation Index for Urban Patterns in Small and
Medium-sized Indian Cities using Hybrid RidgeGAN Model [0.0] 本研究は,中小都市における都市交通指標の予測におけるいくつかの課題に対処する。
Kernel Ridge Regression(KRR)とCityGANに基づくハイブリッドフレームワークを導入し、交通指標を予測する。
提案したハイブリッドパイプラインはリッジGANモデルと呼ばれ、都市スプロールの持続可能性を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:05:40 GMT)
Partial disentanglement in a multipartite system [0.0] この拡張は、追加の非線形項を持つ修正シュル「オーディンガー方程式に基づいている。
解離は粒子が相互作用する時間にのみ活発であることが仮定された。
蝶のような効果は、高度に絡み合った多部ベクトル状態の近くで見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:33:49 GMT)
Optimal time for sensing in open quantum systems [0.0] 本稿では,Gorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindbladマスター方程式を満たすオープン量子系における時間依存性量子フィッシャー情報(QFI)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 16:56:05 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） (Fri, 9 Jun 2023 09:08:14 GMT)
Learning Not to Spoof [0.0] 私は、知的株式取引業者が利益を最大化しつつ、市場を汚すことを不注意に学ぶ一連の実験を考えます。
私は、手書きスプーフィングトレーダーを単純な利益最大化RLエージェントに置き換え、スプーフィングを最適な戦略として独立して発見することを観察します。
本稿では,認識者を規範的ガイドとして組み込む方法を紹介し,エージェントの認識した報酬を形作り,選択した行動を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:49:56 GMT)
Leaping through tree space: continuous phylogenetic inference for rooted
and unrooted trees [0.0] 勾配の最適化が可能な連続空間において、木探索と推論の両方を行う。
この連続的な緩和は、根付き木と根なし木の両方において木空間を横断する大きな跳躍を可能にし、局所ミニマへの収束の感受性が低い。
提案手法は, 未開根木に対する推定法や, シミュレーションにおいて, 超測定の場合, 木と根を正確に推定する手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:13:06 GMT)
Kinemon: inductively shunted transmon artificial atom [0.0] 超伝導量子系における低調波性の課題と強い電荷分散の必要性に対処する代替手段として,誘導誘導型トランスモン型人工原子を実験的に検討した。
我々のアプローチは、トランスモンキュービット工学と製造技術の利点を保ちつつ、高コヒーレンスを維持しつつ、潜在的に非調和性を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:03:25 GMT)
KAPLA: Pragmatic Representation and Fast Solving of Scalable NN
Accelerator Dataflow [0.0] 汎用的で最適化され、高速なデータフロー解決器KAPLAを構築し、効果的な妥当性チェックと効率推定により設計空間を探索する。
KAPLAは、トレーニングと推論のための結果データフローにおいて、わずか2.2%と7.7%のエネルギーオーバーヘッドしか達成していない。
また、ランダムおよび機械学習ベースのアプローチよりも優れており、より最適化された結果と桁違いに高速な検索スピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:12:42 GMT)
JABBERWOCK: A Tool for WebAssembly Dataset Generation and Its
Application to Malicious Website Detection [0.0] JABBERWOCKは、JavaScript経由で擬似的にWebAssemblyを生成するツールである。
JABBERWOCKは99%のF1スコアで悪意のあるWebサイト検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:35:14 GMT)
Interactive Explanation with Varying Level of Details in an Explainable
Scientific Literature Recommender System [0.0] 本稿では,ユーザ中心の対話型説明モデルの採用を目標とし,さまざまな詳細レベルの説明を提供するとともに,ユーザのニーズや好みに基づいた説明の対話,制御,パーソナライズを可能にする。
本研究では,対話的説明の提供がユーザによる説明可能なRSの知覚に与える影響について質的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:48:04 GMT)
Information loss, mixing and emergent type III$_1$ factors [0.0] 2点函数(時間のクラスタリング)の崩壊が可観測代数の性質の重要な手がかりとなることを示す。
情報損失問題は、I型代数では混合作用素が存在しないという主張の特別な場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 03:36:37 GMT)
Improving quantum dot based single photon source with continuous
measurements [0.0] 光マイクロキャビティにおける電気ポンピング量子ドットを用いた単一光子放出の確率向上手法を提案する。
目標は、2つ以上の光子の確率を制限しながら、単光子放出の確率を高めることである。
測定値を用いた単純なしきい値に基づくフィードバック方式であっても,決定論的(オープンループ)ポンピングよりも性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:21:39 GMT)
Improving Estimation of the Koopman Operator with Kolmogorov-Smirnov
Indicator Functions [0.0] このアプローチの実践的な成功の鍵は、緩やかな緩和モードを拡張するための良い基礎となる観測可能なものの集合を同定することである。
本稿では,スローモードのよい基礎となる観測可能なものを推測する,シンプルで効率的なクラスタリング手法を提案する。
我々は、推定指標関数がクープマン作用素の主固有値の推定を大幅に改善できることを一貫して証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:01:43 GMT)
Impact of conditional modelling for universal autoregressive quantum
states [0.0] ニューラルネットワークにおける畳み込み層の類似体としてフィルタを導入し、任意の量子状態に翻訳的対称性付き相関を組み込む。
得られた帰納バイアスが変動柔軟性,対称性,保存量に与える影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:17:32 GMT)
Hidden Classification Layers: a study on Data Hidden Representations
with a Higher Degree of Linear Separability between the Classes [0.0] トレーニング手法の深層ネットワーク性能への影響について検討する。
本稿では,全てのネットワークレイヤの出力を含むエラー関数を誘導するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:52:49 GMT)
Giant-atom entanglement in waveguide-QED systems including non-Markovian
effect [0.0] 共用1次元導波路に結合した2つの巨大原子間の量子絡み合いの発生について検討する。
その結果, 生成した絡み合いは, 位相シフト, 時間遅延, 原子初期状態, 結合構成に依存することがわかった。
この研究は、巨大原子導波路-QED系に基づく量子ネットワークにおける絡み合いの生成と制御に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:29:13 GMT)
Generation of scalable many-body Bell correlations in spin chains with
short-range two-body interactions [0.0] 制御可能な短距離2体相互作用を持つスピン鎖における多体ベル相関の生成法を示す。
システム内の多体ベル相関を生成するのに必要な臨界範囲を特定し、この臨界行動の背後にある物理的なメカニズムを提供する。
ここでの完全な解析的知見は、強い多体非古典的相関を生成する方法に関する新たな洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:01:04 GMT)
Generalizing Pauli Spin Matrices Using Cubic Lattices [0.0] 我々は、立方体格子がフォン・ノイマン代数の自己随伴空間の部分集合として忠実に実現されることを示した。
古典的な量子ゲートを導出し、任意の濃度の量子ビットの系をどのように支配するかを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:54:23 GMT)
Forecasting Electric Vehicle Charging Station Occupancy: Smarter
Mobility Data Challenge [0.0] Smarter Mobility Data Challengeは、EV充電ステーションの占有率を予測する予測モデルの開発に注力している。
この課題は、2020年から2021年の間に4つの地理的領域にわたる91の充電ステーションのデータセットを分析した。
その結果、EV充電ステーションの占有率を正確に予測するための階層的予測手法の可能性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 07:22:18 GMT)
Explaining Reinforcement Learning with Shapley Values [0.0] 本稿では,Shapley値を用いた強化学習の理論的解析を行う。
我々の分析は、強化学習におけるシェープリー値の早期使用の限界を明らかにする。
次に、Shapley値を使ってエージェントのパフォーマンスを説明するアプローチを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:52:39 GMT)
Explainable Representation Learning of Small Quantum States [0.0] パラメータ化量子回路によって生成される2量子密度行列上に生成モデルを訓練する。
モデルが量子状態と基礎となる絡み合い特性を関連づける解釈可能な表現を学ぶことを観察する。
われわれのアプローチは、機械が小さな量子システムを自律的に表現する方法の洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 06:30:25 GMT)
Expanding the reach of quantum optimization with fermionic embeddings [0.0] 効率的な量子表現を持たない難解な最適化問題のクラスについて検討する。
LNCGハミルトニアンは2体フェルミオンモデルである。
この丸みを帯びた量子緩和が高品質な近似を生み出す証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 22:12:05 GMT)
Entanglement of Purification in Random Tensor Networks [0.0] 精製の絡み合い$E_P(Acolon B)$は強力な相関測度であるが、計算が困難であることが知られている。
E_P(Acolon B)geq frac12S_R(2)(Acolon B)$, where $S_R(n)(Acolon B)$ is the Renyi reflect entropy。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:00:01 GMT)
Entanglement in tripartitions of topological orders: a diagrammatic
approach [0.0] 我々は、ボソニックトポロジカル秩序の3分割で、混合状態絡み合い尺度である反射エントロピーと対数ネガティビティを計算した。
前者の場合、アベリア順序と非アベリア順序を区別する負性への寄与を見出す。
後者では、反射エントロピーへの明確な普遍的な寄与を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:32:45 GMT)
Entanglement entropy from non-equilibrium Monte Carlo simulations [0.0] 本稿では,ジャジンスキーの定理に基づくシミュレーションアルゴリズムを用いて格子場理論における絡み合いエントロピーについて検討する。
我々は,グラフィック処理ユニットに高度に並列化されているアルゴリズムを用いて,領域法則に対する下位修正を精度良く決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:57:40 GMT)
Emotion Detection from EEG using Transfer Learning [0.0] 我々は,脳波に基づく感情検出において,限られたデータ可用性の課題を克服するために伝達学習を採用した。
モデルへの入力は、平均位相コヒーレンス (MPC) と正方形コヒーレンス (MSC) からなる画像行列の形で行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:43:06 GMT)
ElectroCardioGuard: Preventing Patient Misidentification in
Electrocardiogram Databases through Neural Networks [0.0] 臨床的には, 誤診患者に対する心電図記録の割り当ては不注意に発生することがある。
本稿では,2つの心電図が同一患者に由来するかどうかを判定する,小型で効率的な神経ネットワークモデルを提案する。
PTB-XL 上でのギャラリープローブによる患者識別において、760 倍のパラメータを用いて最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:53:25 GMT)
Efficient operator method for modelling mode mixing in misaligned
optical cavities [0.0] 任意のミラー形状に適用可能なモード混合法の拡張を開発する。
本稿では,これらの手法が,横ミラーの誤認識を実際に動機づけた場合を含むことによって,過去の能力をいかに拡張するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:41:15 GMT)
Deterministic equivalent of the Conjugate Kernel matrix associated to
Artificial Neural Networks [0.0] 共役核の実験的スペクトル分布は決定論的極限に収束することを示す。
より正確には、次元とスペクトルパラメータの両方を含む定量的境界を持つスティルチェス変換とその分解剤の決定論的等価値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:31:59 GMT)
Correlation between optical phonon softening and superconducting $T_c$
in YBa$_2$Cu$_3$O$_x$ [0.0] 航空機内酸素運動とそれに対応する超伝導臨界温度$T_c$との強い相関関係を示す。
T_c$とドーピングの傾向で観察される異なる規則は、対応する光フォノン軟化の規則の観点から機械的に説明できる。
これらの結果は、希土類銅酸化物における高温超伝導の物理的起源に関するさらなる証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 08:57:02 GMT)
Cooperative photon emission rates in random atomic clouds [0.0] 我々は、Ntimes N$ユークリッドランダム行列の族を$S$で調べる。
このランダム行列モデルは、ランダム原子雲の協調光子放出速度の研究に現れる。
S$ はユークリッド確率行列であるが、そのスペクトルの大部分は古典的ランダム行列理論によって記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:28:56 GMT)
Control of Computer Pointer Using Hand Gesture Recognition in Motion
Pictures [0.0] 本稿では,手動検出とジェスチャー分類によるコンピュータカーソル制御を実現するユーザインタフェースを提案する。
6720の画像サンプルからなる総合的な手データセットを収集し、拳、掌、左指、右指の4つの異なるクラスを含む。
画像は、15人の個人からさまざまな設定で撮影されました。
このデータセット上で畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、キャプチャされた各画像のラベルを正確に予測し、それらの類似性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 21:49:33 GMT)
Computational Flash Photography through Intrinsics [0.0] 本研究では,フラッシュの有無にかかわらず撮影した写真におけるフラッシュ光の計算制御について検討する。
本稿では,フラッシュ画像形成のための物理的動機付け型内在的定式化と,フラッシュ分解・生成法の開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 17:51:20 GMT)
Combining the $\Delta$-Self-Consistent-Field and GW Methods for
Predicting Core Electron Binding Energies in Periodic Solids [0.0] エネルギー差分法を基本電子結合エネルギーの計算に用いたとしても、結果の精度は依然として固有値に依存している。
この固有値に対する準粒子補正をGW理論から取り入れることで、計算されたコア電子結合エネルギーの精度が向上するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:41:13 GMT)
Colored noise driven unitarity violation causing dynamical quantum state
reduction [0.0] 量子状態の客観的減少の原因として、最近ユニタリティ違反が提案されている。
色付き雑音によって駆動される動的量子状態の減少のモデルが一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:29:18 GMT)
Classical approach to equilibrium of out-of-time ordered correlators in
mixed systems [0.0] 時間外順序相関器(英: out-of-time order correlator、OTOC)は、量子情報のスクランブルの尺度である。
本研究では、古典的な一般化された共鳴が混合力学を持つ系のユビキタスケースにおけるOTOCの平衡緩和を制御していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 14:19:32 GMT)
Causality between Sentiment and Cryptocurrency Prices [0.0] 本研究では,マイクロブログプラットフォーム,すなわちTwitterを通じて伝達される物語と暗号資産の価値の関係について検討する。
教師なしの機械学習アルゴリズムを使って、Twitterの巨大でノイズの多いテキストデータの中に潜伏するトピックを発見しました。
さまざまな状況において、私たちの物語と暗号通貨価格の間に強いつながりがあることに気づきました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 10:40:22 GMT)
C(NN)FD -- a deep learning framework for turbomachinery CFD analysis [0.0] 本稿では, ガスタービンにおける圧縮機全体の性能に及ぼす製造・施工の変動の影響をリアルタイムに予測するための新しいディープラーニングフレームワークの開発について述べる。
効率の散乱はCO$の排出を著しく増加させ、工業的および環境的関連性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 13:35:04 GMT)
Bayesian Calibration of MEMS Accelerometers [0.0] 誤差補正関数のパラメータは、校正プロセス中に決定される。
様々なノイズ源のため、これらのパラメータは精度で決定できないため、キャリブレーションモデルに不確かさを組み込むことが望ましい。
本研究では,MEMS加速度計データのキャリブレーションにおけるベイズ法について,近年の確率計画法を応用した簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:10:28 GMT)
Banach space formalism of quantum mechanics [0.0] 複素ヒルベルト空間以外の任意の複素バナッハ空間から始まる量子論を構築する。
我々の定式化は、量子力学のディラック・ヴォン・ノイマン形式をバナッハ空間の設定に一般化したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 02:31:57 GMT)
Artificial intelligence and radiation protection. A game changer or an
update? [0.0] 本稿では、機械学習(ML)に基づく手法の基礎を説明し、放射線防護の異なる分野における最初の応用について述べる。
AIの使用は放射線保護の増大を予見している。
本稿では, 放射線防護専門家とデータ科学者専門家の協力により, 効果的な科学的および技術的成果のためのアルゴリズムの開発を加速し, 指導できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 12:08:34 GMT)
Active-Learning-Driven Surrogate Modeling for Efficient Simulation of
Parametric Nonlinear Systems [0.0] 支配方程式がなければ、パラメトリック還元次代理モデルを非侵襲的に構築する必要がある。
我々の研究は、パラメータのスナップショットを効率的に表示するための非侵入的最適性基準を提供する。
カーネルベースの浅層ニューラルネットワークを用いた能動的学習駆動サロゲートモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:01:14 GMT)
Action-Evolution Petri Nets: a Framework for Modeling and Solving
Dynamic Task Assignment Problems [0.0] Action-Evolution Petri Nets (A-E PN) は動的タスク割り当て問題のモデル化と解決のためのフレームワークである。
A-E PNモデルは実行可能であり、最適化された割り当てポリシーを学習するために使用できる。
A-E PNが最適配置ポリシーの学習に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 09:36:22 GMT)
A new method for directly computing reduced density matrices [0.0] オープン量子系の減密度行列要素の摂動計算を可能にする第1原理に基づく実用的手法のパワーを実証する。
このアプローチは、熱場力学、シュウィンガー・ケルドシーの公式主義、ファインマン・ヴァーノンの影響関数のような非平衡量子場理論の技法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 15:25:38 GMT)
A Review on Generative Adversarial Networks for Data Augmentation in
Person Re-Identification Systems [0.0] データセットを減らした機械学習ベースのコンピュータビジョンアプリケーションでは、ニューラルモデルのトレーニングに利用可能な画像やビデオの集合を拡大することで、再識別システムの性能を改善する可能性がある。
本稿では、データ拡張による人物再識別モデルの性能向上に向けた、直近の最も関連性の高いアプローチについて、生成的敵ネットワークを用いて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 20:27:16 GMT)
A Comprehensive Review of YOLO: From YOLOv1 and Beyond [0.0] YOLOは、ロボット工学、無人運転車、およびビデオ監視アプリケーションのための中心的なリアルタイムオブジェクト検出システムとなっている。
本稿では, YOLOの進化を総合的に分析し, 元のYOLOからYOLOv8, YOLO-NASまでの各イテレーションにおけるイノベーションとコントリビューションについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 05:02:31 GMT)
A Cloud-based Deep Learning Framework for Early Detection of Pushing at
Crowded Event Entrances [0.0] 混み合ったイベント入口におけるプッシュの自動早期検出のためのクラウドベースのディープラーニングフレームワークを提案する。
5つの実世界の実験と関連する地上真実データに基づいて、新しいデータセットを生成する。
提案手法では, 適切な遅延時間内に, 87%の精度でプッシュ動作を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 19:45:42 GMT)
3D Reconstruction of Non-cooperative Resident Space Objects using
Instant NGP-accelerated NeRF and D-NeRF [0.0] この研究は、ニューラル放射場(NeRF)アルゴリズムの変動であるInstant NeRFとD-NeRFを軌道上のRSOをマッピングする問題に適応させる。
これらのアルゴリズムは、宇宙船モックアップの画像のデータセットを用いて、3次元再構成の品質とハードウェア要件を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jun 2023 18:26:58 GMT)