AutoSAM: Adapting SAM to Medical Images by Overloading the Prompt
Encoder [101.3] この作業では、Segment Anything Modelを同じ入力イメージで動作するエンコーダに置き換える。
複数の医用画像とビデオのベンチマークで最先端の結果を得る。
内部の知識を検査し、軽量なセグメンテーションソリューションを提供するために、浅いデコンボリューションネットワークによってマスクに復号化することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:27:00 GMT)
Revisiting Conversation Discourse for Dialogue Disentanglement [88.3] 本稿では,対話談話特性を最大限に活用し,対話の絡み合いを高めることを提案する。
我々は,会話の意味的文脈をより良くモデル化するために,リッチな構造的特徴を統合する構造認識フレームワークを開発した。
我々の研究は、より広範なマルチスレッド対話アプリケーションを促進する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:42:03 GMT)
Graph Contrastive Learning for Skeleton-based Action Recognition [85.9] 骨格に基づく行動認識のためのグラフコントラスト学習フレームワークを提案する。
SkeletonGCLは、グラフをクラス識別に強制することで、シーケンス間のグラフ学習を関連付ける。
SkeletonGCLは新しいトレーニングパラダイムを確立し、現在のグラフ畳み込みネットワークにシームレスに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 10:32:06 GMT)
OpenLane-V2: A Topology Reasoning Benchmark for Scene Understanding in
Autonomous Driving [80.0] 交通シーン構造を考慮したトポロジ推論のための最初のデータセットであるOpenLane-V2を提案する。
OpenLane-V2は2000のアノテートされた道路シーンで構成され、交通要素と車線との関係を記述している。
様々な最先端手法を評価し,OpenLane-V2の定量的,定性的な結果を示し,交通現場におけるトポロジ推論の今後の道筋を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 17:22:09 GMT)
MARS: Meta-Learning as Score Matching in the Function Space [79.7] 本稿では,一連の関連するデータセットから帰納バイアスを抽出する手法を提案する。
機能的ベイズニューラルネットワーク推論を用いて、前者をプロセスとみなし、関数空間で推論を行う。
本手法は,データ生成プロセスのスコア関数をメタラーニングすることにより,複雑な事前知識をシームレスに獲得し,表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 10:11:33 GMT)
A Scalable Walsh-Hadamard Regularizer to Overcome the Low-degree
Spectral Bias of Neural Networks [79.3] 任意の関数を学習するニューラルネットワークの能力にもかかわらず、勾配降下によって訓練されたモデルは、しばしばより単純な関数に対するバイアスを示す。
我々は、この低度周波数に対するスペクトルバイアスが、現実のデータセットにおけるニューラルネットワークの一般化を実際にいかに損なうかを示す。
本稿では,ニューラルネットワークによる高次周波数学習を支援する,スケーラブルな機能正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 09:10:14 GMT)
An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image
Deconvolution with Convergence Guarantees [71.6] 本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。
新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。
導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 08:25:16 GMT)
Reconstructing Training Data from Model Gradient, Provably [68.2] ランダムに選択されたパラメータ値で1つの勾配クエリからトレーニングサンプルを再構成する。
センシティブなトレーニングデータを示す証明可能な攻撃として、われわれの発見はプライバシーに対する深刻な脅威を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 14:14:10 GMT)
WizardLM: Empowering Large Language Models to Follow Complex
Instructions [67.4] ヒトの代わりにLSMを用いて、様々なレベルの複雑さを持つ大量の命令データを作成する方法を示す。
提案したEvol-Instructを使って、より複雑な命令を段階的に書き直す。
次に、生成されたすべての命令データを微調整LLaMAに混合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:18:25 GMT)
Improving Non-autoregressive Translation Quality with Pretrained
Language Model, Embedding Distillation and Upsampling Strategy for CTC [62.6] 本稿では,非自己回帰翻訳(NAT)モデルの翻訳品質を向上させるための一連の革新的な技術を紹介する。
我々は,NATモデルを効果的に訓練するために,CTCの損失を抑えたPMLM(Pretrained Multilingual Language Models)を提案する。
自動回帰モデルと比較して16.35倍の速度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 05:24:29 GMT)
Orthogonal Matrix Retrieval with Spatial Consensus for 3D Unknown-View
Tomography [58.6] 未知視トモグラフィ(UVT)は、未知のランダムな向きで2次元投影から3次元密度マップを再構成する。
提案したOMRはより堅牢で、従来の最先端のOMRアプローチよりも大幅に性能が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 15:38:13 GMT)
OpenSR: Open-Modality Speech Recognition via Maintaining Multi-Modality
Alignment [57.2] オープンモダリティ音声認識(textbfOpenSR)の学習システムを提案する。
OpenSRは、3つの異なる設定で1から1へのモダリティ転送を可能にする。
既存の数ショットとフルショットのリップリード方式と比較して、非常に競争力のあるゼロショット性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 11:04:10 GMT)
Shuffled Autoregression For Motion Interpolation [53.6] この作業は、モーションタスクのためのディープラーニングソリューションを提供することを目的としている。
本稿では,自己回帰を任意の(シャッフルされた)順序で生成するために拡張する,emphShuffled AutoRegressionと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
また,3つのステージを終端から終端の時空間運動変換器に組み込んだ依存グラフの構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:14:59 GMT)
Recovering 3D Human Mesh from Monocular Images: A Survey [52.2] 単眼画像から人間のポーズと形状を推定することは、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。
本調査は, 単分子型3次元メッシュ回収の課題に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 10:10:36 GMT)
Casting a BAIT for Offline and Online Source-free Domain Adaptation [51.2] 我々は、ソースフリードメイン適応(SFDA)問題に対処し、ターゲットドメインへの適応中にのみソースモデルが利用可能となる。
本稿では,多種多様な分類器に基づくドメイン適応法に着想を得て,第2の分類器を導入する。
ターゲットドメインに適合すると、ソースから追加の分類器が誤って分類された特徴を見つけることが期待される。
本手法は, オープンソースフリードメイン適応設定下において, SFDA法をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 05:24:15 GMT)
Mapping Molecular Hamiltonians into Hamiltonians of Modular cQED
Processors [50.9] 本稿では,任意のモデル系のハミルトニアンを回路量子力学(cQED)プロセッサのハミルトニアンにマッピングする方法を提案する。
この方法は、Fenna-Matthews-Olson錯体の量子力学シミュレーションと電荷移動のスピン-ボソンモデルに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 04:52:58 GMT)
Learning Joint Latent Space EBM Prior Model for Multi-layer Generator [50.7] 多層ジェネレータモデルの学習における基礎的問題について検討する。
本稿では,全層にまたがる待ち行列空間上のエネルギーモデル (EBM) を提案する。
実験により、学習したモデルが高品質な画像を生成する際に表現できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 00:27:37 GMT)
Adversarial Training For Low-Resource Disfluency Correction [50.5] ディフルエンシ補正(DC)のための逆学習型シーケンスタグ付けモデルを提案する。
提案手法の利点は,3つのインド語でDCに対して評価することで,合成された非流動データに大きく依存することを示す。
また,本手法は,音声障害によって導入されたASR文字の破面的不一致の除去にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 08:58:53 GMT)
Bayesian Inverse Contextual Reasoning for Heterogeneous Semantics-Native
Communication [47.9] エージェントが同じコミュニケーションコンテキストを共有しない場合、文脈推論の有効性が損なわれる。
本稿では,2つのベイズ推論手法を用いて,SNCにおけるCRの逆問題を解決するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 10:10:55 GMT)
Retiring $\Delta$DP: New Distribution-Level Metrics for Demographic
Parity [47.8] デルタDP$のフェアネス指標は、人口格差の違反を正確に測定することはできない。
確率密度関数曲線(ABPC)と累積密度関数曲線(ABCC)の2つの新しいフェアネス指標を提案する。
提案手法では, ABCC/ABPCがゼロ値であること, ABCC/ABPCがゼロ値であること, ABCC/ABPCが階層パリティを保証し, 分類しきい値の調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:13:29 GMT)
Boosting Adversarial Robustness using Feature Level Stochastic Smoothing [46.9] 敵の防御は、ディープニューラルネットワークの堅牢性を大幅に向上させた。
本研究では,ネットワーク予測における導入性に関する一般的な手法を提案する。
また、信頼性の低い予測を拒否する意思決定の円滑化にも活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 15:11:24 GMT)
LoCoOp: Few-Shot Out-of-Distribution Detection via Prompt Learning [45.8] 本稿では,数発のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出のための新しい視覚言語プロンプト学習手法を提案する。
LoCoOpは、トレーニング中にCLIPローカル機能の一部をOOD機能として利用するOOD正規化を実行する。
LoCoOpは、既存のゼロショットと完全に教師付き検出方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:31:29 GMT)
Enhancing Grammatical Error Correction Systems with Explanations [45.7] 文法的誤り訂正システムは、言語誤りを検出し、修正することで、文字によるコミュニケーションを改善する。
本稿では,エビデンスワードと文法的誤り型を付加したデータセットEXPECTを紹介する。
人間の評価により,GECシステムの説明は,訂正提案を受理するか否かを判断する第2言語学習者を支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 05:41:34 GMT)
Language-Guided Traffic Simulation via Scene-Level Diffusion [43.9] 本稿では,シーンレベルの条件拡散モデルであるCTG++について述べる。
まず,現実的で制御可能なトラフィックを生成する時間的バックボーンを備えたシーンレベルの拡散モデルを提案する。
次に、大きな言語モデル(LLM)を用いて、ユーザクエリを、拡散モデルをクエリに準拠した生成に導く損失関数に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 05:20:30 GMT)
From NeRFLiX to NeRFLiX++: A General NeRF-Agnostic Restorer Paradigm [43.9] 我々は、劣化駆動の視点間ミキサーを学習する一般的なNeRF-Agnostic restorerパラダイムであるNeRFLiXを提案する。
また、より強力な2段階のNeRF分解シミュレータとより高速なビューポイントミキサーを備えたNeRFLiX++を提案する。
NeRFLiX++は、ノイズの多い低解像度のNeRFレンダリングビューからフォトリアリスティックな超高解像度出力を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 09:19:19 GMT)
Optimizing the Collaboration Structure in Cross-Silo Federated Learning [43.4] フェデレートラーニング(FL)では、複数のクライアントが協力して機械学習モデルをトレーニングする。
クライアントのクラスタ化による非重複連立への負の移動を緩和する新しいFLフレームワークであるFedCollabを提案する。
以上の結果から,FedCollabは広い範囲のFLアルゴリズムにまたがる負の転送を効果的に軽減し,クラスタリングされたFLアルゴリズムを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 18:59:50 GMT)
StyleTalk: One-shot Talking Head Generation with Controllable Speaking
Styles [43.1] ワンショットスタイル制御可能な音声顔生成フレームワークを提案する。
任意の参照音声ビデオから話し方を得る。
それから、ワンショットのポートレートを駆動して、レファレンスな話し方と、別の音声で話す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 14:37:49 GMT)
Mitigating Memorization of Noisy Labels by Clipping the Model Prediction [43.1] クロスエントロピー(CE)の損失は、その非有界性のため、ノイズの多いラベルに対して堅牢ではないことが示されている。
我々は、ロジットベクトルのノルムをクランプして、それが定数で上界であることを保証するLogitClipを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 15:07:08 GMT)
Efficient Graph Field Integrators Meet Point Clouds [42.9] 点雲を符号化するグラフ上での効率的な場積分のためのアルゴリズムを2種類提案する。
第1のクラスであるSeparatorFactorization(SF)は、ポイントメッシュグラフの有界属を利用するが、第2のクラスであるRFDiffusion(RFD)は、ポイントクラウドの一般的なepsilon-nearest-neighborグラフ表現を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 01:29:45 GMT)
TKDP: Threefold Knowledge-enriched Deep Prompt Tuning for Few-shot Named
Entity Recognition [42.0] 名前付きエンティティ認識(NER)は限定アノテーション付きインスタンスを利用して名前付き参照を識別する。
我々は3倍の知識(すなわちTKDP)を持つディープ・プロンプト・チューニング・フレームワークを提案する。
5つのベンチマークデータセットで、私たちの知識に富んだモデルは、生のディーププロンプト法よりも少なくとも11.53%F1を向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:50:35 GMT)
First-order Policy Optimization for Robust Markov Decision Process [40.2] 我々はロバストマルコフ決定過程(MDP)の解法を考える。
MDPは、不確実な遷移カーネルを持つ割引状態、有限状態、有限作用空間 MDP の集合を含む。
$(mathbfs,mathbfa)$-矩形不確かさ集合に対して、ロバストな目的に関するいくつかの構造的な観察を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:34:45 GMT)
DART: Diversify-Aggregate-Repeat Training Improves Generalization of
Neural Networks [39.7] ニューラルネットワークの一般化は、それらを現実世界に安全にデプロイするために不可欠である。
本研究は,まず,訓練用ミニバッチ内での多彩な拡張を利用した,驚くほど単純だが強力な一般化ベンチマークを確立する。
次に、まず、異なる拡張(または領域)を用いて多様なモデルを訓練し、損失流域を探索するダイバーシティ・アグリゲート・リピート・トレーニング(DART)戦略を提案する。
学習を通して集約のステップを繰り返すことで、全体的な最適化軌道が向上し、個々のモデルが十分な損失障壁を有して、それらの組み合わせによる一般化が向上することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 15:11:02 GMT)
ECQED: Emotion-Cause Quadruple Extraction in Dialogs [37.7] 本稿では,感情に起因した発話対と感情と原因型を検出することを必要とする,感情・因果関係の4次抽出(ECQED)を提案する。
より詳細な感情を導入し,特徴が明らかに対話生成に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:52:49 GMT)
LLM-Blender: Ensembling Large Language Models with Pairwise Ranking and
Generative Fusion [33.7] 私たちのフレームワークはPairRankerとGenFuserの2つのモジュールで構成されています。
PairRankerは、候補出力間の微妙な違いを区別するために、特殊なペアワイズ比較手法を使用している。
GenFuserは、上位候補をマージし、改善されたアウトプットを生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 01:07:38 GMT)
CoCo: A Coupled Contrastive Framework for Unsupervised Domain Adaptive
Graph Classification [32.5] 結合学習分野からトポロジ情報を抽出するCoCo(CoCo)を提案する。
CoCoは、さまざまな設定で競合するベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 11:20:26 GMT)
Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models [31.4] 自然言語計画と行動(Natala)という,一連の新しいタスクからなるベンチマークを提案する。
現在、ChatGPTのようなLLMには複雑な計画能力がないことが分かっています。
本稿では,凝縮した記号空間表現を持つ複雑な環境を表現するCoS(Chain-of-Symbol Prompting)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 08:14:06 GMT)
The Impact of a Coalition: Assessing the Likelihood of Voter Influence
in Large Elections [30.9] 有権者の小さな連立政権の影響は大規模な選挙で無視できると広く信じられている。
一般に研究される多くの投票規則に対して、その可能性は$Thetaleft(minleftfracBsqrt n, 1rightright)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 00:53:24 GMT)
What Can an Accent Identifier Learn? Probing Phonetic and Prosodic
Information in a Wav2vec2-based Accent Identification Model [30.9] 本研究は,自己監督学習モデルに符号化された音素・韻律情報の変化の理解と定量化に焦点を当てた。
その結果、AIDファインチューニングタスクは上位2層を操り、よりリッチな音素と韻律表現を学ぶことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:20:47 GMT)
Mitigating Label Biases for In-context Learning [28.2] インコンテキスト学習(ICL)のための様々な設計設定は、タスクの理解を反映することなく、特定の予測に向けてモデルをバイアスすることができる。
本研究は,テキスト分類におけるICLの3種類のラベルバイアスに対して,バニララベルバイアス,コンテキストラベルバイアス,ドメインラベルバイアスの3種類のタイプを定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:31:42 GMT)
AutoTAMP: Autoregressive Task and Motion Planning with LLMs as
Translators and Checkers [28.0] 人間とロボットの効果的なインタラクションには、ロボットは複雑な長期的タスクを理解し、計画し、実行する必要がある。
大規模言語モデルの最近の進歩は、自然言語をロボットのアクションシーケンスに変換することを約束している。
本研究では,複雑なタスク領域において,LLMをプランナとして用いる手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:58:29 GMT)
How to Learn and Generalize From Three Minutes of Data:
Physics-Constrained and Uncertainty-Aware Neural Stochastic Differential
Equations [27.7] ニューラル微分方程式(SDE)を用いた制御力学モデル学習のためのフレームワークとアルゴリズムを提案する。
本研究では,従来の物理知識を帰納バイアスとして活用するためのドリフト項を構築し,学習モデルの予測の不確かさを距離認識した推定値を表す拡散項を設計する。
我々は、シミュレーションロボットシステムの実験を通じてこれらの能力を実証し、ヘキサコプターの飛行力学をモデル化し制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 02:33:34 GMT)
TCDM: Transformational Complexity Based Distortion Metric for Perceptual
Point Cloud Quality Assessment [26.9] 歪んだ点雲を基準に戻す複雑さを計測することで点雲の質を評価する。
提案手法の有効性を,5つのパブリッククラウド品質評価データベース上で行った広範囲な実験を通じて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:11:31 GMT)
NeRFool: Uncovering the Vulnerability of Generalizable Neural Radiance
Fields against Adversarial Perturbations [26.4] Generalizable Neural Radiance Fields (GNeRF) は、新しいビュー合成のための最も有望な現実のソリューションの1つである。
我々は、GNeRFの対角的堅牢性を理解するための最初の研究であるNeRFoolについて述べる。
我々はさらに、GNeRFを広範囲のターゲットビューで効果的に攻撃できる2つの技術を統合するNeRFool+を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:39:25 GMT)
Universal Regression with Adversarial Responses [26.3] 非I.d.インスタンスシーケンスの大規模クラスの下で、逆応答を伴う回帰のためのアルゴリズムを提供する。
我々は,学習者の強い一貫性を求める普遍的な一貫性を,値応答の制限なしに検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 01:22:34 GMT)
Automated Code Editing with Search-Generate-Modify [25.0] 本稿では,コード検索,生成,修正のパワーを活用して,コード編集をより良く合成するためのハイブリッドアプローチを提案する。
SARGAMは、実際の開発者のコード編集動作を模倣するように設計された新しいツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 17:11:21 GMT)
Professional Basketball Player Behavior Synthesis via Planning with
Diffusion [24.8] 本稿では,プレーヤ意思決定を支援するPLAYBEST(PLAYer BEhaviorThesis)を紹介する。
我々は,NBA選手の運動追跡データから,複数エージェントの環境動態を学習する。
以上の結果から,このモデルは,効率的にプレーできる高品質なバスケットボールコースの創出に優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:04:30 GMT)
MultiInstruct: Improving Multi-Modal Zero-Shot Learning via Instruction
Tuning [24.7] インストラクションチューニングは、命令によって指定されたタスクで事前訓練された言語モデルを微調整する新しい学習パラダイムである。
MUL-TIINSTRUCTは,最初のマルチモーダル・インストラクション・チューニング・ベンチマーク・データセットである。
各種マルチモーダルタスクにおけるゼロショット性能と,テキストのみの命令データセットからの変換学習の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 18:33:21 GMT)
Human-in-the-Loop through Chain-of-Thought [24.6] 本稿では,手動補正システム(Manual Correction System, MCS)について述べる。
一歩前進して、人間をループに乗せたシステムを考えると、人間に性能を向上させるだけでなく、コストも抑えることになる。
そこで我々は,古典経済学理論に基づくCAMLOP(Cost-utility Analysis Model for Human-in-the-Loop Systems)を提出し,実用性と対応するコストを分析し,定量化し,バランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 04:31:57 GMT)
Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination [23.7] InstructRLという新しいフレームワークを提案し、自然言語でAIパートナーにどのような戦略を期待するかを、人間が指定できるようにする。
InstructRLは,概念実証環境とハナビベンチマークの課題において,与えられた指示を満足する人間的なポリシーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 20:00:45 GMT)
Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning [22.9] リフレクション(Reflexion)は、ウェイトを更新するのではなく、言語フィードバックによって言語エージェントを強化する新しいフレームワークである。
様々なタイプ(スカラー値または自由形式言語)とフィードバック信号のソース(外部または内部シミュレート)を組み込むのに十分な柔軟性がある。
例えば、ReflexionはHumanEvalのコーディングベンチマークで91%のパス@1精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 04:32:30 GMT)
Interpretable Differencing of Machine Learning Models [21.0] 本稿では、2つのMLモデルの出力の相似性関数の予測の1つとしてモデル強調の問題を定式化する。
emphJoint Surrogate Tree (JST) は、この2つのモデルのための2つの共役決定木からなる。
JSTは違いを直感的に表現し、モデル決定ロジックのコンテキストに変化を配置します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:15:55 GMT)
Autonomous Drifting with 3 Minutes of Data via Learned Tire Models [21.0] 本稿では,ニューラル常微分方程式とニューラル-ExpTanhパラメータ化に基づくタイヤ力モデルを提案する。
カスタマイズされたToyota Supraによる実験では、高速な自律ドリフトを実現するのに十分な量の運転データが不足していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 01:59:38 GMT)
HIPODE: Enhancing Offline Reinforcement Learning with High-Quality
Synthetic Data from a Policy-Decoupled Approach [20.7] オフライン強化学習(ORL)は,事前収集した静的データを用いて強化学習モデルを訓練する手段として注目されている。
ORLの新しいデータ拡張手法であるtextbfHIgh-quality textbfPOlicy-textbfDEcoupled(HIPODE)を提案する。
一方、HIPODEは、潜在的に高い値のデータセット分布近傍の状態を選択することによって、高品質な合成データを生成する。
一方、HIPODEはポリシ分離されているため、ダウンストリームの共通プラグインメソッドとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 01:49:01 GMT)
Focused Prefix Tuning for Controllable Text Generation [19.9] この問題を緩和し、制御者が所望の属性にフォーカスできるようにするために、FPT( Focus prefix tuning)を提案する。
実験結果から,FPTは単一属性制御タスクにおけるベースラインモデルよりも制御精度とテキスト流速を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 12:36:48 GMT)
Distilling BlackBox to Interpretable models for Efficient Transfer
Learning [19.4] 一般化可能なAIモデルの構築は、医療分野における大きな課題のひとつだ。
あるドメインから別のドメインに知識を転送するモデルを微調整するには、ターゲットドメイン内の大量のラベル付きデータが必要である。
本研究では,最小の計算コストで効率よく未確認対象領域に微調整できる解釈可能なモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:34:11 GMT)
Multi-modal Pre-training for Medical Vision-language Understanding and
Generation: An Empirical Study with A New Benchmark [19.1] RGC(RadioGraphy Captions)は、18,434枚の画像キャプチャー対を含む高品質でマルチモードなラジオグラフィーデータセットである。
RGCは、事前トレーニングデータセットや、医療報告の生成と医用画像テキスト検索のための新しいベンチマークとして使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 17:27:33 GMT)
Evaluating Open-Domain Dialogues in Latent Space with Next Sentence
Prediction and Mutual Information [18.9] オープンドメイン対話のための新しい学習ベース自動評価指標(CMN)を提案する。
条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)をNext Sentence Prediction(NSP)の対象とし,相互情報(MI)を用いて潜在空間におけるテキストの意味的類似性をモデル化する。
2つのオープンドメイン対話データセットの実験結果は、幅広いベースラインと比較して、我々の手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:23:41 GMT)
D2Match: Leveraging Deep Learning and Degeneracy for Subgraph Matching [18.5] グラフベースのアプリケーションにとって、サブグラフマッチングは基本的なビルディングブロックである。
サブグラフマッチングにおけるディープラーニングとデジェネリシーの効率を活用してD2Matchを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 08:35:00 GMT)
Modeling Structural Similarities between Documents for Coherence
Assessment with Graph Convolutional Networks [17.9] コヒーレンス(英語版)はテキスト品質の重要な側面であり、コヒーレンスモデリングに様々なアプローチが適用されている。
文書間の構造的類似性を捉えることができるGCNに基づくコヒーレンスモデルについて検討する。
提案手法を2つのタスクで評価し,談話コヒーレンスと自動エッセイスコアを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:08:47 GMT)
Causality-aware Concept Extraction based on Knowledge-guided Prompting [17.4] 概念は自然言語理解の恩恵を受けるが、既存の知識グラフ(KG)では完全とは程遠い。
近年,テキストベースの概念抽出において,事前学習言語モデル (PLM) が広く用いられている。
本稿では, PLM を用いた抽出器に知識誘導型プロンプトを装着することで, 概念バイアスを軽減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:34:27 GMT)
Partial Identifiability for Domain Adaptation [17.3] iMSDAと呼ばれる実用的なドメイン適応フレームワークを提案する。
iMSDAは、ベンチマークデータセット上で最先端のドメイン適応アルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 19:04:03 GMT)
Fast light-field 3D microscopy with out-of-distribution detection and
adaptation through Conditional Normalizing Flows [16.9] リアルタイム3次元蛍光顕微鏡は生物の分析に不可欠である。
そこで我々は,生きた固定化ゼブラフィッシュ神経活動の高速な3次元再構成を行う新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 10:42:49 GMT)
Explaining a machine learning decision to physicians via counterfactuals [16.8] 機械学習モデルは、いくつかの医療タスクでうまく機能し、医療システムの負担を軽減するのに役立つ。
しかし、説明責任の欠如は、病院における導入の大きな障害となっている。
本論文で考慮された説明は, 反実例(CF)であり, その逆の結果となる仮説的シナリオである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 00:49:21 GMT)
Converting ECG Signals to Images for Efficient Image-text Retrieval via
Encoding [16.5] 本稿では,Large Language Models (LLM) と Vision-Transformer (ViT) モデルにおける最近のブレークスルーを活用し,ECGの解釈に新たなアプローチを導入する。
入力ECGデータに基づいて,最も類似した症例を自動的に同定する手法を提案する。
本研究は, 印刷ECG画像のみにアクセス可能な領域において, 診断サービスを提供する上で重要な資源となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:54:54 GMT)
Two-Stage Holistic and Contrastive Explanation of Image Classification [16.3] 全体的なアウトプットの説明は、人間のユーザがモデル行動の全体的な理解を得るのに役立つ。
画像分類のためのコントラスト的全出力説明法(CWOX)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 04:22:13 GMT)
EventCLIP: Adapting CLIP for Event-based Object Recognition [15.6] EventCLIPは、イベントカメラデータに対するゼロショットおよび少数ショット認識にCLIPを使用する新しい方法である。
生イベントを2次元グリッドベース表現に変換することで、ゼロショットイベント分類のためのCLIPのイメージ埋め込みの適合性を実証する。
我々は,N-Caltech,N-Cars,N-ImageNetのデータセットを,EventCLIPが最先端のパフォーマンスを達成する数ショットの学習環境下で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:05:35 GMT)
FacT: Factor-Tuning for Lightweight Adaptation on Vision Transformer [15.0] 最近の研究は、いくつかのパラメータを更新することで、事前訓練された視覚変換器(ViT)に適応する可能性を探っている。
現在のPETL法では、パラメータの0.5%だけをチューニングすることで、ViTは完全な微調整よりもより優れたパフォーマンスでダウンストリームタスクに適応できることが示されている。
トレーニング可能なパラメータは8K(ViTのパラメータの0.01%)しか使用していないが、フル微調整や他のPETLメソッドよりも優れている小さなバージョンを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 08:20:10 GMT)
Boosting Language Models Reasoning with Chain-of-Knowledge Prompting [14.4] CoK(Chain-of-Knowledge)は、構造三重の形で明確な知識証拠を引き出すことを目的としている。
さらに, 推論チェーンの信頼性を推定するF2-Verification法を導入する。
広汎な実験により,本手法はコモンセンス,事実,記号,算術的推論タスクの性能をさらに向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 12:42:36 GMT)
DP-Fast MH: Private, Fast, and Accurate Metropolis-Hastings for
Large-Scale Bayesian Inference [14.1] 差分プライバシー下での大規模ベイズ推定のためのメトロポリス・ハスティングス(MH)アルゴリズムについて検討する。
私たちは、プライバシ、スケーラビリティ、効率性の3つのトレードオフを初めて明らかにしました。
我々は,様々な実験において,アルゴリズムの有効性と効率を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 20:09:43 GMT)
Bootstrapping Code-Text Pretrained Language Model to Detect
Inconsistency Between Code and Comment [13.8] DocCheckerは、コードとコメントの不一致を検出するツールである。
ノイズの多いコード補完ペアを検出し、合成コメントを生成するように訓練されている。
その効果はJust-In-Timeデータセットで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 05:29:09 GMT)
Learning Image-Adaptive Codebooks for Class-Agnostic Image Restoration [13.7] クラスに依存しない画像復元のための画像適応型コードブックを学習するためのAdaCodeを提案する。
AdaCodeは、以前の作業よりも柔軟で表現力豊かな離散生成である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 19:32:47 GMT)
Causal Information Splitting: Engineering Proxy Features for Robustness
to Distribution Shifts [13.4] 我々は、標的の因果変数と反因果変数が観測されない困難な設定に焦点をあてる。
我々は,プロキシとして機能する観測下流変数の特徴選択と工学的手法を開発した。
安定モデル構築に役立つプロキシを特定し、補助的なトレーニングタスクを活用して、プロキシから安定性を高める情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 10:32:36 GMT)
Decoherence of Single-Excitation Entanglement over DLCZ Quantum Networks
Caused by Slow-Magnetic-Field Fluctuations and Protection Approach [12.9] SMFF(slow magnetic-field fluctuations)は、SWのショット・ツー・ショット位相ノイズを引き起こす。
コールド原子アンサンブルにおける2つのSW間の単一励起絡みを実験的に準備した。
リピータリンク上の単一励起エンタングルメントの寿命は、光格子原子をノードとして使用しても135msである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 01:17:56 GMT)
Communication Over Entanglement-Breaking Channels With Unreliable
Entanglement Assistance [12.4] 絡み合い支援は通信速度を大幅に向上させることができるが、その発生は容易に失敗する。
それまでの作業は、無力化と無力化による余剰率のトレードオフに関する公式を提供した。
エンタングルメント・ブレーキング・チャネルの完全な特徴を導き,エンタングルメント・アシストと非アシスト・コーディングの組み合わせが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 09:34:18 GMT)
Integrating Item Relevance in Training Loss for Sequential Recommender
Systems [12.2] シーケンシャル・レコメンダ・システム(Sequential Recommender Systems, SRS)は、ユーザの履歴から学び、次に対話しそうなアイテムを予測する一般的なタイプのレコメンダシステムである。
本稿では,複数項目を考慮に入れた新しい評価プロトコルを提案し,複数項目のSRSをトレーニングし,ノイズに対してより堅牢にするための新しい関連性認識損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:09:52 GMT)
ImageNet-Hard: The Hardest Images Remaining from a Study of the Power of
Zoom and Spatial Biases in Image Classification [11.1] 入力画像の適切なフレーミングは、イメージネット画像の98.91%の正確な分類につながることを示す。
本稿では,モデルにズームイン操作を明示的に実行させることにより,分類精度を向上させるテスト時間拡張(TTA)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 11:12:57 GMT)
Causal Inference via Style Transfer for Out-of-distribution
Generalisation [11.0] アウト・オブ・ディストリビューションの一般化は、目に見えないターゲットドメインをうまく一般化できるモデルを構築することを目的としている。
本稿では,正面調整を成功させることで,隠れた共同創設者を効果的に扱う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 12:01:04 GMT)
Investigating Practices and Opportunities for Cross-functional
Collaboration around AI Fairness in Industry Practice [11.0] 新たな研究機関は、AI設計と開発における公平性の問題に対処する上で、非効果的なクロスファンクショナルコラボレーションが大きな障壁であることを示している。
我々は17社からさまざまな役割を担った23人の業界実践者を対象に,一連のインタビューとデザインワークショップを開催した。
実践者は、役割間のAIフェアネスに関する理解、文脈化、評価の摩擦を克服するために、ブリッジ作業に従事していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 23:42:26 GMT)
Retrosynthetic Planning with Experience-Guided Monte Carlo Tree Search [10.7] 逆合成計画では、複雑な分子を合成する膨大な数の経路が、可能性の爆発に繋がる。
現在のアプローチは、化学的知識が限られている人や機械で訓練されたスコア関数に依存している。
検索中に合成経験から知識を学ぶための体験指導ネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:13:46 GMT)
Continually learning out-of-distribution spatiotemporal data for robust
energy forecasting [9.9] エネルギー利用は持続可能性の向上と廃棄物の削減に不可欠である。
異常期間におけるエネルギー利用予測は、占有パターンの変化とエネルギー利用行動のために困難である。
オンライン学習はこの課題に対する有望な解決策として浮上した。
提案手法の有効性を検証するために, 6棟の建物からのデータを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 09:12:10 GMT)
W-procer: Weighted Prototypical Contrastive Learning for Medical
Few-Shot Named Entity Recognition [9.6] Weighted Prototypeal Contrastive Learning for Medical Few Shot Named Entity Regniation (W-PROCER)を提案する。
当社のアプローチは主に,プロトタイプベースの契約損失と重み付けネットワークの構築を中心に展開している。
提案するW-PROCERフレームワークは,3つのベンチマークデータセットにおいて,強いベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 01:06:19 GMT)
ORGAN: Observation-Guided Radiology Report Generation via Tree Reasoning [9.3] 観測誘導放射線学レポート生成フレームワーク(ORGAN)を提案する。
最初は観測計画を作成し、その後、レポート生成のための計画と電信の両方を供給している。
本フレームワークは,テキストの品質と臨床効果に関して,これまでの最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 15:36:04 GMT)
Multi-task Learning of Histology and Molecular Markers for Classifying
Diffuse Glioma [9.1] 組織学と分子マーカーを共同で予測する階層型マルチタスクマルチインスタンス学習フレームワークを提案する。
また,分子マーカーの共起をモデル化するために,共起確率に基づくラベル補正グラフネットワークを提案する。
以上の結果から,本手法はびまん性グリオーマの分類において,他の最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 22:42:08 GMT)
Revealing Model Biases: Assessing Deep Neural Networks via Recovered
Sample Analysis [9.1] 本稿では、深層ニューラルネットワーク(DNN)がトレーニングサンプルの第一概念に依存しているかどうかを簡易かつ費用対効果で評価する手法を提案する。
提案手法は,テストや一般化のサンプルを一切必要とせず,訓練対象モデルのパラメータとマージンにあるトレーニングデータのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 11:20:04 GMT)
Expressivity Enhancement with Efficient Quadratic Neurons for
Convolutional Neural Networks [8.9] パラメータと計算コストのオーバーヘッドのみを無視して非線形性を維持するために,効率的な二次ニューロン構造を提案する。
提案した二次ニューロンは、以前の研究から得られた線状ニューロンと非線状ニューロンの両方と比較して、分類タスクの精度が高く、効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 11:25:31 GMT)
Machine Learning Based Missing Values Imputation in Categorical Datasets [8.8] 本研究では、分類データセットの欠落値の予測と計算に機械学習アルゴリズムを用いる方法について検討した。
これらのアルゴリズムを,CPUデータセット,甲状腺機能低下データセット,乳癌データセットの3つのデータセットに適用した。
実験の結果、機械学習アルゴリズムは、欠落した値の予測と計算において、優れたパフォーマンスを達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:29:48 GMT)
Domain-Indexing Variational Bayes: Interpretable Domain Index for Domain
Adaptation [8.5] マルチドメインデータからドメインインデックスを推定する逆変分ベイズフレームワークを提案する。
理論的解析により,本フレームワークは平衡において最適領域指数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:28:41 GMT)
A Single-Loop Deep Actor-Critic Algorithm for Constrained Reinforcement
Learning with Provable Convergence [8.2] Deep Actorriticアルゴリズムは、ActorriticとDeep Neural Network(DNN)を組み合わせる
本稿では,一般対話のための単一ループアクタ・クライブアルゴリズムを提案する。
SL-Criticアルゴリズムは、優れた学習近似と優れた性能に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 10:04:54 GMT)
TS-MoCo: Time-Series Momentum Contrast for Self-Supervised Physiological
Representation Learning [8.1] ラベルを必要とせずに様々な生理領域から表現を学習するために,モーメントコントラストを持つ自己教師型学習に依存した新しい符号化フレームワークを提案する。
我々の自己教師型学習アプローチは、下流の分類タスクで活用できる差別的特徴を実際に学習できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:17:42 GMT)
Neural Injective Functions for Multisets, Measures and Graphs via a
Finite Witness Theorem [8.1] ニューラルネットワークのモーメントは、解析的非ポリノミカルアクティベーションが使用される場合、射影的マルチセット関数を定義する。
マルチセットと測度上の関数に対する新しい近似結果とグラフニューラルネットワークに対する新たな分離結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:55:28 GMT)
On Testability and Goodness of Fit Tests in Missing Data Models [7.5] 我々は,データグラフィカルモデルが欠落している3つのクラスにおいて,テスト可能な意味に関する新たな洞察を提供する。
探索されたモデルのクラスは、シーケンシャルな非ランダムモデルと非ランダムモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 14:17:25 GMT)
ScaffML: A Quantum Behavioral Interface Specification Language for
Scaffold [7.5] ScaffML は量子プログラミング言語 Scaffold の動作インタフェース仕様言語である。
Scaffoldモジュールの事前条件と後条件の設定を可能にし、Scaffoldコードとアサーションの混合を可能にする。
量子プログラマに使いやすい仕様言語を提供し、静的解析、実行時チェック、Scaffoldプログラムの正式な検証をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 15:44:45 GMT)
FalconNet: Factorization for the Light-weight ConvNets [7.5] ファルコンネットと呼ばれる新しい軽量CNNモデルを設計し,より少ないパラメータ数とフロップスで高い精度を実現する。
実験により、ファルコンネットは既存の軽量CNNと比較してパラメータやフロップの少ない精度で高い精度を達成できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:01:08 GMT)
Understanding the stochastic dynamics of sequential decision-making
processes: A path-integral analysis of multi-armed bandits [7.1] マルチアームバンディットモデル(MAB)は、不確実な環境で意思決定を研究する最も一般的なモデルの一つである。
本稿では,MABモデルの解析に統計物理学の手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:06:06 GMT)
Lorentz group equivariant autoencoders [6.9] Lorentz group autoencoder (LGAE)
正規直交ローレンツ群 $mathrmSO+(2,1)$ に対して自己エンコーダモデル同型を開発する。
我々はLHCのジェット機のアーキテクチャと実験結果を示し、いくつかの圧縮、再構成、異常検出の指標に基づいて、グラフと畳み込みニューラルネットワークのベースラインモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 23:28:30 GMT)
MANER: Multi-Agent Neural Rearrangement Planning of Objects in Cluttered
Environments [6.5] 現実のシナリオでは、複数のロボットが並べ替え作業に協力する必要があることが多い。
本稿では,マルチエージェントオブジェクトアレンジメント計画のための学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 23:53:28 GMT)
Local object crop collision network for efficient simulation of
non-convex objects in GPU-based simulators [6.3] 我々のゴールは、非ネットワークオブジェクトの大規模シミュレーションのための効率的な接触検出アルゴリズムを開発することである。
補足材料の品質と量にのみ依存するCDのためのデータ駆動型手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 14:13:17 GMT)
Personalized Graph Federated Learning with Differential Privacy [6.3] 本稿では、分散接続されたサーバとそのエッジデバイスが協調してデバイスやクラスタ固有のモデルを学習する、パーソナライズされたグラフフェデレーション学習(PGFL)フレームワークを提案する。
本稿では、差分プライバシー、特にノイズシーケンスがモデル交換を行うゼロ集中差分プライバシーを利用するPGFL実装の変種について検討する。
分析の結果,このアルゴリズムは,ゼロ集中型差分プライバシーの観点から,全クライアントの局所的な差分プライバシを保証することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 09:52:01 GMT)
Online learning for X-ray, CT or MRI [6.2] 医療画像は、疾患の特定において医療セクターにおいて重要な役割を担っている。
近年,医療専門家は医療画像の評価にコンピュータ支援診断(CAD)システムを採用し始めている。
医学研究はすでに人工知能(AI)と呼ばれる新しい研究の時代に入った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 17:14:41 GMT)
On the fast convergence of minibatch heavy ball momentum [6.0] 重球運動量は最適化問題に対する(決定論的)重球運動量の高速線形速度を保っていることを示す。
このアルゴリズムは,極小バッチと重い球運動量を持つランダム化カッツマーズアルゴリズムと解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 18:29:50 GMT)
ECGBERT: Understanding Hidden Language of ECGs with Self-Supervised
Representation Learning [6.0] ECGBERTは、ECGの基本言語をアンロックする自己教師付き表現学習アプローチである。
我々は,ECGBERTが様々なタスクで最先端の成果を得られる可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 04:23:08 GMT)
Aria Digital Twin: A New Benchmark Dataset for Egocentric 3D Machine
Perception [6.0] Aria Digital Twin (ADT) は、Aria メガネを用いてキャプチャしたエゴセントリックなデータセットである。
ADTには、アリアの着用者が屋内の2つのシーンで行う200の実際の活動が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:46:32 GMT)
Referring to Screen Texts with Voice Assistants [5.6] われわれの研究は、ユーザーが電話番号、住所、メールアドレス、URL、日付を電話画面で参照するための新しい体験を掘り下げている。
これは、複数の類似したテキストが画面に現れると、特に興味深いものになります。
直接ピクセルを消費するコストが高いため、このシステムはUIから抽出したテキストに依存するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 22:43:16 GMT)
Ambiguity Meets Uncertainty: Investigating Uncertainty Estimation for
Word Sense Disambiguation [5.6] 既存の教師付き手法は、WSDを分類タスクとして扱い、優れたパフォーマンスを実現した。
本稿では,WSD 向けに設計されたベンチマークにおける不確実性推定(UE)を広範囲に研究する。
本研究では, モデルが適切に設計されたテストシナリオにおいて, 選択されたUEスコアを用いて, モデルによるデータとモデルの不確実性を捕捉する能力について検討し, モデルの不確実性を十分に反映するが, モデルの不確実性を過小評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:27:31 GMT)
Generating Formal Safety Assurances for High-Dimensional Reachability [4.5] Hamilton-Jacobi (HJ) の到達可能性分析は、自律システムの安全性と性能を保証するための一般的な公式な検証ツールである。
最近提案されたDeepReachと呼ばれる手法は、正弦波型ニューラルネットワークPDEソルバを高次元到達性問題に活用することで、この問題を克服している。
本稿では,DeepReach解の誤差を計算し,真の到達可能なチューブを安全に近似する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 22:53:47 GMT)
ShiftAddViT: Mixture of Multiplication Primitives Towards Efficient
Vision Transformer [4.4] 視覚変換器(ViT)は印象的な性能を示し、複数の視覚タスクのための統一されたバックボーンとなっている。
しかし、ViTにおける注意と多層知覚(MLP)は、密乗法によって十分に効率が良くない。
我々は、GPU上でのエンドツーエンドの推論高速化を目的とした、$textbfShiftAddT$と呼ばれる新しい乗法モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:53:41 GMT)
Image Vectorization: a Review [4.3] ベクトル画像を直接生成するのではなく、まずイメージを合成し、次にベクトル化を適用することができる。
本稿では,機械学習互換ベクトル化手法に特化して着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:41:02 GMT)
On Robot Grasp Learning Using Equivariant Models [4.2] 実世界のグリップ検出は、ハードウェアのグリップダイナミックスとノイズによって困難である。
物理的ロボットの時間1.5時間未満で「スクラッチから把握」を学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 17:08:48 GMT)
Sufficient Identification Conditions and Semiparametric Estimation under
Missing Not at Random Mechanisms [4.2] 統計的に有効な分析を行うことは、MNARデータの存在において困難である。
従来のMNARモデルを2つの方法で一般化したMNARモデルを考える。
そこで本稿では,確率比をパラメータとして,そのようなモデルで符号化された独立性制約をテストする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:46:16 GMT)
Enjoy the Silence: Analysis of Stochastic Petri Nets with Silent
Transitions [4.2] プロセス内で意思決定を行う際に、非決定論がどのように解決されるのかを定量的に理解するには、ビジネスおよび作業プロセスにおける振る舞いのキャプチャが不可欠である。
これはプロセスマイニングにおいて特に関心があり、プロセスの実際の実行を追跡するイベントデータがプロセスモデルと関連している。
ペトリネットの変数はこのための自然な公式な基礎を提供するが、それらは(おそらく重複した)アクティビティとラベル付けされ、サイレント遷移を備える必要がある。
これらの分析タスクは解析的に解決可能であることを示し、特に、自動制御技術を組み合わせてLSP内の関心の振る舞いを抽出する1つの方法に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:57:24 GMT)
RMMDet: Road-Side Multitype and Multigroup Sensor Detection System for
Autonomous Driving [3.9] RMMDetは、自動運転のための道路側マルチタイプおよびマルチグループセンサー検出システムである。
ROSベースの仮想環境を用いて実環境をシミュレートする。
局所的なデータセットと実際のサンドテーブルフィールドを作成し、様々な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 01:07:03 GMT)
Differentially private sliced inverse regression in the federated
paradigm [3.5] 我々は、分散化データの課題に対処するために、有名なスライスされた逆回帰を拡張した。
フェデレートされたスライス逆回帰(FSIR)は,複数のクライアント間で十分な次元削減部分空間を協調的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 00:32:39 GMT)
Learning to Satisfy Unknown Constraints in Iterative MPC [3.3] 本稿では,未知の多面体状態制約を満たすために繰り返し学習する線形時間不変系の制御設計法を提案する。
繰り返しタスクの各イテレーションにおいて、収集された閉ループ軌跡データを用いて未知の環境制約を推定する。
MPCコントローラは、推定された制約セットを確実に満たすように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 19:39:31 GMT)
Quantum feedback control of a two-atom network closed by a semi-infinite
waveguide [3.0] 2つの原子が半無限導波路と結合するコヒーレントフィードバックネットワークのダイナミクスについて検討する。
光子は、原子と導波路の間の非キラルまたはキラル結合を介して導波路に放出される。
導波路内のフォトニック状態は、周波数領域と空間領域とで解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:40:45 GMT)
Medical Data Augmentation via ChatGPT: A Case Study on Medication
Identification and Medication Event Classification [3.0] 2022年のN2C2コンクールでは、電子健康記録の重要な要因の特定を促進するために様々なタスクが提示された。
事前訓練された大規模言語モデル (LLM) はこれらのタスクにおいて例外的な性能を示した。
本研究の目的は、注釈付きデータの限られた可用性を克服するために、データ拡張のためのLCM(特にChatGPT)の利用を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 20:55:21 GMT)
Testing the Broken Windows Theory in the context of Technical Debt [2.9] 技術的負債 (Technical debt, TD) とは、システムの進化と維持を阻害する準最適解の集合を指す用語である。
壊れたウィンドウ理論(BWT)がソフトウェア開発プロジェクトにも適用されると主張する者もいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 11:39:40 GMT)
Learnersourcing in the Age of AI: Student, Educator and Machine
Partnerships for Content Creation [2.8] 学習者アウトソーシング(Learningersourcing)とも呼ばれる新しいコンテンツを作成する学生の育成は、高次の学習を促進する効果的なアプローチとして認識されつつある。
本稿では,既存の学習者ソーシング文献,学習科学からの最新の知見,AIの進歩を考察し,学習者ソーシングシステムを開発するための将来的な方向性を提供する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 09:17:45 GMT)
TensorNet: Cartesian Tensor Representations for Efficient Learning of
Molecular Potentials [2.5] 革新的な$mathrmO(3)$-equivariantなメッセージパッシングニューラルネットワークアーキテクチャであるNetを紹介します。
このフレームワークは、最先端の同変モデルの設計のための新しい空間を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:41:18 GMT)
Weak Signal Asymptotics for Sequentially Randomized Experiments [2.3] マルチアームバンディット問題を解く際に発生するものを含む,逐次ランダム化実験のクラスについて検討する。
一連の逐次ランダム化実験のサンプルパスは拡散限界に弱収束することを示す。
ランダム化確率が観測データに連続的に依存する連続的な実験は、報酬ギャップが比較的大きい場合に、最適以下の後悔に悩まされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 04:37:24 GMT)
Evaluating the Effectiveness of Natural Language Inference for Hate
Speech Detection in Languages with Limited Labeled Data [2.1] ゼロおよび少数ショット設定で良好に機能する自然言語推論(NLI)モデルは、ヘイトスピーチ検出性能の恩恵を受ける。
対象言語における直接微調整よりも,NLI微調整の性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 09:20:59 GMT)
Convergence of Momentum-Based Heavy Ball Method with Batch Updating
and/or Approximate Gradients [2.0] 我々は1964年にPolyakによって導入された凸と非最適化のためのよく知られた「ヘビーボール」法を確立した。
我々はこの論文を記憶における「バッチ更新」と呼んでいる。
目的関数の定常点への反復のほぼ確実な収束を適切な条件下で確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:26:01 GMT)
Prediction of the neutron drip line in oxygen isotopes using quantum
computation [1.9] 選択した酸素同位体の変分量子固有解法(VQE)結果を示す。
我々は、一元結合クラスタ(UCC)型アンサツェを用いて、酸素鎖の中性子ドリップ線を特定する。
将来の量子ハードウェアの改良により、より重い原子核のドリップ線を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 12:55:08 GMT)
A Statistical Exploration of Text Partition Into Constituents: The Case
of the Priestly Source in the Books of Genesis and Exodus [1.9] 本稿では, テクストのテクスト探索のためのパイプラインを提案し, テクストのスタイメオグラフィーに基づく説明と, テキストの仮定分割の統計的検証を行う。
私たちは、聖書の最初の2冊の本にパイプラインを適用し、そこでは1つの様式的な要素が聖書学者、すなわちプリーストリーの構成要素の目の前で際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:57:22 GMT)
RAMAN: A Re-configurable and Sparse tinyML Accelerator for Inference on
Edge [1.8] エッジでのDeep Neural Network(DNN)ベースの推論は、これらの計算およびデータ集約アルゴリズムを低コストで低消費電力で実装する必要があるため、難しい。
エッジ上のInfereNce用のRe-configurableおよびspArse smallML AcceleratorであるRAMANを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 17:25:58 GMT)
Robustness to Transformations Across Categories: Is Robustness To
Transformations Driven by Invariant Neural Representations? [1.7] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、変換中のオブジェクトを認識するという、印象的な堅牢性を示している。
そのような堅牢性を説明する仮説は、DCNNが画像が変換されたときに変化しない不変な神経表現を発達させるというものである。
本稿では, 変形に対する堅牢性を高めることを利用して, 不変なニューラル表現が出現する条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 00:02:28 GMT)
Quantum Super-Resolution with Balanced Homodyne Detection in
Low-Earth-Orbit [1.7] 量子超解像は、量子光学を用いてレイリー極限の下にある2つの源を分解する。
このような技術は、通信や航法星座の高精度な衛星間位置決めと追跡を可能にする。
低軌道(LEO)衛星に典型的な大きさ、重量、電力の制約のため、単純な解決策が好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 23:42:22 GMT)
NICE-SLAM with Adaptive Feature Grids [1.6] NICE-SLAMは、ニューラルな暗黙表現と階層的なグリッドベースのシーン表現を組み合わせた高密度視覚SLAMシステムである。
我々は、Voxel HashingのアイデアをNICE-SLAMフレームワークに組み込んだスパースSLAMシステムであるNICE-SLAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:13:54 GMT)
Fair Active Learning: Solving the Labeling Problem in Insurance [1.6] 本報告では, 各種アクティブラーニングサンプリング手法について検討し, 総合的および実保険データセットに与える影響について検討する。
提案手法は,予測性能と公正性のバランスを良好に保ちながら,情報および公正な事例を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 17:39:12 GMT)
Improved Web Accessibility Evaluation of Open Learning Contents for
Individuals with Learning Disabilities [1.5] Webコンテンツは、電子デバイス上で通常のコミュニティや障害のあるコミュニティにアクセスできなければならない。
本研究は,学習管理システムのアクセシビリティレベルを改善するためのいくつかの勧告を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:21:36 GMT)
Learning Variational Models with Unrolling and Bilevel Optimization [1.4] リスク最小化による教師あり学習の文脈における変分モデル学習の問題点を考察する。
我々のゴールは、バイレベル最適化とアルゴリズムのアンロールによる変分モデルの学習の2つのアプローチをより深く理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:25:35 GMT)
Optimized Three Deep Learning Models Based-PSO Hyperparameters for
Beijing PM2.5 Prediction [1.4] 本研究では,Long short term memory(LSTM), Convolutional Neural Network(CNN), Multilayer perceptron(MLP)のディープラーニングアーキテクチャの最適化を試みる。
提案したモデルの性能を測定するため,北京PM2.5データセットを解析した。
これらの最適化されたモデルを使用することで、大気汚染管理のための勧告を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:06:44 GMT)
Improving Signed Propagation for Graph Neural Networks [1.3] マルチクラスグラフにおける署名伝達を改善するための2つの新しい戦略を導入する。
6つのベンチマークグラフデータセットに対する広範な実験を通して,本定理の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 05:03:09 GMT)
Learning a Neuron by a Shallow ReLU Network: Dynamics and Implicit Bias
for Correlated Inputs [1.3] 我々は、単一ニューロンを学習する基本的な回帰タスクとして、1つの隠れた層ReLUネットワークをトレーニングすると、損失がゼロとなることを証明した。
また、最小ランクの補間ネットワークと最小ユークリッドノルムの補間ネットワークのこの設定において、驚くべき区別を示し、特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:36:22 GMT)
Surface-Based Retrieval Reduces Perplexity of Retrieval-Augmented
Language Models [1.1] 本研究では,現状のRetroモデルについて検討し,その性能向上が表面レベルの類似性によってよりよく説明できることを示した。
これに触発されて、私たちはRetroのセマンティック検索をBM25に基づく表面レベルの手法に置き換え、パープレキシティの大幅な低減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 11:08:06 GMT)
Pus$\mathbb{H}$: Concurrent Probabilistic Programming with Function
Spaces [1.0] 本稿では,関数空間上のベイズ推論を行うために,Pus$mathbbH$という確率型言語(PPL)のプロトタイプを導入する。
本稿では、ニューラルネットワーク(NN)として特定されたモデルと、メッセージパッシングにインスパイアされたプログラミングモデルを用いて、粒子のプロシージャとして特定された推論とをリンクする粒子に基づいて、Pus$mathbbH$のコア抽象化を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:53:39 GMT)
Quantifying the Benefits of Carbon-Aware Temporal and Spatial Workload
Shifting in the Cloud [0.8] 我々は、炭素を意識したワークロードシフトは、クラウドプラットフォームの二酸化炭素排出量を大幅に削減するためのパナセアではないことを示した。
また、単純なスケジューリングポリシーがほとんどの利点をもたらすことも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 18:39:49 GMT)
Fault Localization for Framework Conversions of Image Recognition Models [0.7] 本稿では,バグの多いディープラーニングフレームワーク変換のフォールトローカライズと修復に向けて,新しいアプローチを提案する。
提案手法は, 畳み込み層の重みをモデル化するために, 変換過程に使用するtf2onnxツールが精度誤差を導入したことを検出した。
次に、影響を受ける重みをソースモデルに置き換えることで、ターゲットモデルを修復した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 23:50:02 GMT)
Enhancing Low Resource NER Using Assisting Language And Transfer
Learning [0.7] 私たちは、教師付きNERモデルをトレーニングするためにbaseBERT、AlBERT、RoBERTaを使用します。
複数の言語を用いて訓練されたモデルは、単一の言語よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:31:04 GMT)
Tunable quantum emitters on large-scale foundry silicon photonics [0.6] 単一エミッターチューナビリティを持つ原子量子系の統合は、未解決の課題である。
ここでは、高輝度赤外半導体量子ドット単一光子エミッタを含む複数のInAs/InPマイクロチップのハイブリッド統合により、この障壁を克服する。
我々は、電気的に制御された非揮発性メモリにより、共鳴蛍光とスケーラブルな波長可変性によって単一光子放出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 15:04:30 GMT)
Defense Against Adversarial Attacks on Audio DeepFake Detection [0.5] Audio DeepFakes (DF) は、ディープラーニングを用いて人工的に生成された発話である。
脅威を防ぐために、生成された音声を検出する複数のニューラルネットワークベースの手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 18:48:55 GMT)
BlockTheFall: Wearable Device-based Fall Detection Framework Powered by
Machine Learning and Blockchain for Elderly Care [0.4] ウェアラブルデバイスベースの転倒検出フレームワークである"BlockTheFall"は、ウェアラブルデバイスからのセンサデータを使用して、フォールをリアルタイムで検出する。
収集したセンサデータを機械学習アルゴリズムを用いて解析する。
提案するフレームワークは、ブロックチェーン技術を使用して、フォールイベントデータを格納し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 14:18:44 GMT)
SDR-GAIN: A High Real-Time Occluded Pedestrian Pose Completion Method
for Autonomous Driving [0.2] 本稿では,SDR-GAIN(SDR-GAIN)と呼ばれる新規な歩行者ポーズキーポイント完了手法を提案する。
SDR-GAINアルゴリズムは、約0.4msの驚くほど短い実行時間を示し、例外的なリアルタイム性能を誇っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 15:31:04 GMT)
Vehicle Detection and Classification without Residual Calculation:
Accelerating HEVC Image Decoding with Random Perturbation Injection [0.0] 本研究では,HEVCビットストリームからの画像を再構成するランダム摂動に基づく圧縮領域法を提案する。
従来の完全復号化手法と比較して,復元速度が大幅に向上したことを示す。
検出精度は画素領域法に匹敵する99.9%,分類精度96.84%,画素領域法に匹敵する0.98%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 14:19:00 GMT)
Universal Language Modelling agent [0.0] この研究論文は1400年にさかのぼるアラビア語の聖典であるクアン語に見られる言語概念からインスピレーションを得ている。
クラーンの言語構造、特に ism, fil, harf の構成要素を探索することにより、動物同士の会話に埋め込まれた基本的な意図と意味を解き放つことを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:09:16 GMT)
Towards Arabic Multimodal Dataset for Sentiment Analysis [0.0] 我々は、最先端のトランスフォーマーと特徴抽出ツールの両方を活用するアラビアマルチモーダルデータセットの構築を支援するパイプラインを設計する。
マルチモータリティを扱う最先端のトランスフォーマーモデルを用いて、我々のデータセットを検証する。
結果データセットは小さいが、実験によってアラビアの多様性は非常に有望であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 00:13:09 GMT)
Three Lagrangians for the complete-active space coupled-cluster method [0.0] 完全能動空間結合クラスタ法(CASCC)の3つの完全変分式を導出した。
行列積状態のモデルベクトルについて考察し、現在の変分定式化は結合クラスタ計算を好ましくスケーリングすることができると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 14:27:03 GMT)
Tailoring Exciton Dynamics in TMDC Heterobilayers in the Quantum
Plasmonic Regime [0.0] 遷移金属ジアルコゲナイド(TMDC)の励起子の制御は、光-物質相互作用の調整に興味深い。
TMDCヘテロ双層における励起子ダイナミクスを局所的に制御されたジャンクション電流を用いて検討した。
以上の結果から, 量子トンネル法では, 層内励起子(層内励起子)の先端誘起放射緩和が支配的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:19:42 GMT)
Sliding Window Neural Generated Tracking Based on Measurement Model [0.0] 本稿では,Kalmanフィルタが生成したトラックと,提案したニューラルネットワークが生成したトラックを最終的に比較することを目的とした,ドローンのトラック予測におけるフィードフォワードニューラルネットワークの有効性について検討する。
提案するニューラルネットワークトラッカーのユニークな特徴は、トラックの次の状態を推定するために測定モデルのみを使用していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 12:57:57 GMT)
Scalable and Weakly Supervised Bank Transaction Classification [0.0] 本稿では,弱い監督,自然言語処理,深層ニューラルネットワークトレーニングを用いて,銀行取引を分類することを目的とする。
データ前処理、トランザクションテキストの埋め込み、アンカー化、ラベル生成、識別ニューラルネットワークトレーニングを含む、効果的でスケーラブルなエンドツーエンドデータパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 04:39:42 GMT)
Real-Time Krylov Theory for Quantum Computing Algorithms [0.0] リアルタイム進化によって生成された部分空間を用いた新しいアプローチは、固有状態情報抽出の効率性を示している。
本稿では,量子ハードウェア上で固有値を抽出する,コンパクトかつ効率的なリアルタイムアルゴリズムである変分量子位相推定法(VQPE)を開発した。
強相関系に対する電子構造予測などの量子計算の基本問題への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 19:44:50 GMT)
Quantum routing of information using chiral quantum walks [0.0] ネットワーク上の情報転送とルーティングをモデル化するために、最小限のグラフ上で連続時間カイラル量子ウォーキングがどのように使用されるかを示す。
本手法では, キラリティは単一位相で制御され, ルーティング確率はこのパラメータの変動に対して頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 13:05:40 GMT)
Preserving privacy in domain transfer of medical AI models comes at no
performance costs: The integral role of differential privacy [0.0] DP-DT(DP-enhanced domain transfer)は, 心肥大, 胸水, 肺炎, 気腫, 健常者の診断に有効であった。
その結果,DP-DTは極めて高いプライバシレベルであっても,非DP-DTと相容れない性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 18:41:50 GMT)
Optimal Layout Synthesis for Quantum Circuits as Classical Planning [0.0] SWAPゲート数の最小化は、量子回路を実行する際のエラー率を直接緩和する。
ベンチマークの標準セットに対して最適なレイアウトを合成するために、最適な古典的プランナーを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 17:52:49 GMT)
NeuroPrim: An Attention-based Model for Solving NP-hard Spanning Tree
Problems [0.0] 我々は,グラフ上の一般的な最適化問題に対して,決定過程(MDP)を定義することによって,様々な木にまたがる問題を解く新しいフレームワークであるNeuroPrimを提案する。
この枠組みをユークリッド空間上の3つの難しい問題に適用する: Degree-constrained Minimum Spanning Tree (DCMST) 問題、最小コストスパンニングツリー (MRCST) 問題、ルーティンググラフ (STP) におけるスタイナーツリー問題。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:21:03 GMT)
Modality Influence in Multimodal Machine Learning [0.0] 本研究では,マルチモーダル感情分析,マルチモーダル感情認識,マルチモーダルヘイト音声認識,マルチモーダル病検出について検討した。
本研究の目的は、各タスクの最も影響力のあるモダリティやモダリティの集合を特定し、多様なマルチモーダル分類タスクの結論を引き出すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 16:28:52 GMT)
Linear Optical Quantum Computation with Frequency-Comb Qubits and
Passive Devices [0.0] 時間周波数自由度を用いた線形光量子計算法を提案する。
現在の技術は、フォールトトレラント量子計算の要件をほぼ満たしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 09:00:49 GMT)
Is AI Changing the Rules of Academic Misconduct? An In-depth Look at
Students' Perceptions of 'AI-giarism' [0.0] 本研究は,AIと盗作を包含する学問的不正行為の創発的形態である,AI-giarismに対する学生の認識を探求する。
この発見は、AIコンテンツ生成に対する明確な不承認を伴う、複雑な理解の風景を描いている。
この研究は、学術、政策立案、そして教育におけるAI技術のより広範な統合に関する重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 03:55:58 GMT)
Investigating the Effectiveness of ChatGPT in Mathematical Reasoning and
Problem Solving: Evidence from the Vietnamese National High School Graduation
Examination [0.0] データセットには、知識(K)、理解(C)、応用(A)、高適用(H)の4つのレベルに分けられた250の質問が含まれている。
この研究は、ChatGPTが指数関数や対数関数、幾何学的進行、算術的進行といった問題に対する回答を提供するのに大きく成功したことを発見した。
ChatGPTはSAT Mathの競争で70%ドル、VNHSGEの数学(58.8%)が続いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 02:01:02 GMT)
HIPAAChecker: The Comprehensive Solution for HIPAA Compliance in Android
mHealth Apps [0.0] モバイル健康技術(mHealth Apps)の普及は、個人の健康記録を守ることの重要性を最重要視している。
mHealthアプリを含む多くのモバイルアプリ開発者は、HIPAAのセキュリティとプライバシガイドラインを完全に認識していない。
このことは、開発者がセキュアでHIPAAに準拠したソースコードを維持するのに役立つ分析フレームワークを開発する研究のユニークな機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 14:03:59 GMT)
Finding Hamiltonian cycles with graph neural networks [0.0] 我々は、ErdHos-Rnyiのランダムグラフ上でハミルトン周期を予測するために、小さなメッセージパスグラフニューラルネットワークを訓練する。
このモデルは、より大きなグラフサイズによく一般化され、元の8倍の大きさのグラフでも妥当な性能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:18:31 GMT)
Extracting Dynamical Models from Data [0.0] 本稿では,位相空間変数の更新を機械学習を用いてモデル化する手法を提案する。
結果は、時間が経つにつれてデータがどのようにサンプリングされるかによって異なります。
新しいアプローチは、機械学習によってRKスキームの係数を決定する方法と考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 18:36:51 GMT)
Exploring exotic configurations with anomalous features using deep
learning: Application of classical and quantum-classical hybrid anomaly
detection [0.0] 本稿では,古典的および量子古典的ハイブリッド異常検出手法を適用し,異常な特徴を持つエキゾチックな構成を探索する。
これらのエキゾチックな構成は、リッチな新しい物理の源となりうるし、適切な異常検出方式でのみ追跡できる。
量子回路を組み込むことで,適切な性能指標で定量化する異常検出の性能が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 11:33:45 GMT)
Defining and Explorting the Intelligence Space [0.0] この記事では,3段階のインテリジェンスのネスト階層と,その周辺に構築されたより広い空間の両方を誘導する定義のカスケードを概説する。
このインテリジェンス空間内では、自然(特に人間)のインテリジェンスと人工知能(AI)の両方に対応する領域が特定される。
これらの定義は、特異性、生成的AI、倫理、知的財産権という、より先進的でより議論の的になる4つのトピックの初期の探索で活用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 18:05:16 GMT)
D3L: Decomposition of 3D Rotation and Lift from 2D Joint to 3D for Human
Mesh Recovery [0.0] 我々は2次元関節から3次元メッシュ(D3L)への3次元回転とリフトの分解という新しいアプローチを提案する。
我々は3次元関節回転を骨方向と骨ねじれ方向に切り離して、人間のメッシュ回復タスクを、ポーズ、ツイスト、形状の推定に分解する。
提案手法は,人間のポーズ推定手法を活用でき,形状推定過適合によるポーズ誤差を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 10:41:54 GMT)
Contribution \`a l'Optimisation d'un Comportement Collectif pour un
Groupe de Robots Autonomes [0.0] この論文は集団ロボット工学の分野、特にマルチロボットシステムの最適化問題を研究している。
最初の貢献は、未知領域探索問題の解決にButterfly Algorithm Optimization (BOA) を用いることである。
第2の貢献は、ロボット工学における動的増分問題をベンチマークするための新しいシミュレーションフレームワークの開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 21:49:08 GMT)
Bayesian and Neural Inference on LSTM-based Object Recognition from
Tactile and Kinesthetic Information [0.0] 触覚知覚は触覚(触覚や審美感覚など)に遭遇する感覚のモーダル性を含む
本論文は多モーダル物体認識に焦点をあて,触覚と審美に基づく分類結果を融合する解析的およびデータ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 12:29:23 GMT)
Asymptotic entangled states from the dissipative interaction of two
charged fields [0.0] 熱場理論の散逸系の有効倍体場定式化について検討する。
この系は、系のユニタリ性を保存する非正準アンサッツによって量子化される。
漸近的に絡み合った状態は、絡み合うシステムのエルゴード性の研究を導入するために構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 02:08:45 GMT)
A Universal Quantum Algorithm for Weighted Maximum Cut and Ising
Problems [0.0] 本稿では,二項問題の近似解を計算するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
我々は、重み付き最大カットまたはイジング・ハミルトン演算子をブロック符号化するユニタリおよびエルミート演算子を実装するために浅深さ量子回路を用いる。
この作用素の変動量子状態への期待を測定すると、量子系の変動エネルギーが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 23:28:13 GMT)
A Comprehensive Review of State-of-The-Art Methods for Java Code
Generation from Natural Language Text [0.0] 本稿では,Javaコード生成タスクにおけるディープラーニングモデルの進化と進展を概観する。
我々は,最も重要な手法に焦点を合わせ,そのメリットと限界,およびコミュニティが使用する目的的機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 07:27:51 GMT)
3D reconstruction using Structure for Motion [0.0] 我々は,屋内移動フロアロボットに搭載されたステレオビジョン構成のHDRカメラを用いて,室内空間の3次元再構成に取り組んでいる。
このデータをアルゴリズムのフィードとして同時に利用することで,深度マップの可視化を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Jun 2023 06:39:28 GMT)