Diffusion Self-Guidance for Controllable Image Generation [106.6] 自己誘導(Self-guidance)は、拡散モデルの内部表現を導くことによって、生成された画像に対するより深い制御を提供する。
課題の画像操作を行うために、簡単なプロパティセットをいかに構成できるかを示す。
また,実画像の編集に自己指導が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:36:38 GMT)
Neural Machine Translation for the Indigenous Languages of the Americas:
An Introduction [102.1] アメリカ大陸のほとんどの言語は、もしあるならば、並列データと単言語データしか持たない。
これらの言語におけるNLPコミュニティの関心が高まった結果、最近の進歩、発見、オープンな質問について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:27:47 GMT)
LAMM: Language-Assisted Multi-Modal Instruction-Tuning Dataset,
Framework, and Benchmark [83.4] 2次元画像と3次元点雲理解のためのLAMM-DatasetとLAMM-Benchmarkを提案する。
また,MLLMを付加的なモダリティに拡張するためのフレームワークも確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:01:17 GMT)
2-D SSM: A General Spatial Layer for Visual Transformers [79.5] コンピュータビジョンの中心的な目的は、適切な2次元帰納バイアスを持つモデルを設計することである。
多次元状態空間モデルの表現的変動を利用する。
本稿では,効率的なパラメータ化,高速化計算,適切な正規化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 09:41:37 GMT)
DeepfakeArt Challenge: A Benchmark Dataset for Generative AI Art Forgery
and Data Poisoning Detection [79.1] 悪意ある目的のために生成的AIを使用することについて懸念が高まっている。
DeepfakeArt Challengeは、生成AIアート偽造とデータ中毒検出のための機械学習アルゴリズムの構築を支援するために設計されたベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:08:24 GMT)
An approach to robust ICP initialization [77.5] 本稿では,厳密な変換に伴う乱れのない点群に対応するために,ICPアルゴリズムを初期化する手法を提案する。
我々はノイズに対する我々のアプローチの頑健さに限界を導出し、数値実験により我々の理論的な知見を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:29:27 GMT)
Instruction Tuning for Few-Shot Aspect-Based Sentiment Analysis [72.9] 生成的アプローチは、テキストから(1つ以上の)4つの要素を1つのタスクとして抽出するために提案されている。
本稿では,ABSAを解くための統一的なフレームワークと,それに関連するサブタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:47:33 GMT)
Dual policy as self-model for planning [71.7] エージェントの自己モデルとして決定をシミュレートするために使用されるモデルについて述べる。
現在の強化学習アプローチと神経科学にインスパイアされた我々は、蒸留政策ネットワークを自己モデルとして利用することの利点と限界を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 12:20:49 GMT)
Improving a State-of-the-Art Heuristic for the Minimum Latency Problem
with Data Mining [69.0] ハイブリッドメタヒューリスティックスは、オペレーション研究のトレンドとなっている。
成功例は、Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP)とデータマイニング技術を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:27:05 GMT)
High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN [65.7] 44.1KHzの音声をたった8kbpsの帯域でトークンに90倍圧縮する,高忠実なユニバーサルニューラルオーディオ圧縮アルゴリズムを提案する。
我々は、すべてのドメイン(音声、環境、音楽など)を単一の普遍モデルで圧縮し、全てのオーディオの生成モデルに広く適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 00:13:00 GMT)
Measuring the Impact of Individual Domain Factors in Self-Supervised
Pre-Training [60.8] 音素領域因子は事前学習において重要な役割を担っているが,文法的・統語的要因はそれほど重要ではない。
本研究は,音声認識のための自己教師付き事前学習における事前学習セットのドメイン特性をよりよく理解するための最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:41:52 GMT)
A Comprehensive Survey on Applications of Transformers for Deep Learning
Tasks [60.4] Transformerは、シーケンシャルデータ内のコンテキスト関係を理解するために自己認識メカニズムを使用するディープニューラルネットワークである。
Transformerモデルは、入力シーケンス要素間の長い依存関係を処理し、並列処理を可能にする。
我々の調査では、トランスフォーマーベースのモデルのためのトップ5のアプリケーションドメインを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:13:51 GMT)
Minimal Value-Equivalent Partial Models for Scalable and Robust Planning
in Lifelong Reinforcement Learning [56.5] モデルに基づく強化学習における一般的な実践は、エージェントの環境のあらゆる側面をモデル化するモデルを学ぶことである。
このようなモデルは、生涯にわたる強化学習シナリオにおいて、スケーラブルで堅牢な計画を実行するのに特に適していない、と我々は主張する。
我々は,「最小値部分モデル」と呼ぶ,環境の関連する側面のみをモデル化する新しい種類のモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:53:54 GMT)
Learning the Positions in CountSketch [56.2] 本稿では,まずランダムなスケッチ行列に乗じてデータを圧縮し,最適化問題を高速に解くスケッチアルゴリズムについて検討する。
本研究では,ゼロでないエントリの位置を最適化する学習ベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 07:28:35 GMT)
Scalable Optimal Margin Distribution Machine [50.3] ODM(Optimal margin Distribution Machine)は、新しいマージン理論に根ざした新しい統計学習フレームワークである。
本稿では,従来のODMトレーニング手法に比べて10倍近い高速化を実現するスケーラブルなODMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 05:55:54 GMT)
Graph Mixup with Soft Alignments [49.6] 本研究では,画像上での使用に成功しているミキサアップによるグラフデータの増大について検討する。
ソフトアライメントによるグラフ分類のための簡易かつ効果的な混合手法であるS-Mixupを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:04:28 GMT)
A Comprehensive Survey of Continual Learning: Theory, Method and
Application [48.6] 本稿では,基礎的設定,理論的基礎,代表的方法,実践的応用を橋渡しする継続的学習に関する包括的調査を行う。
連続学習の一般的な目的は、資源効率の文脈において、適切な安定性と塑性のトレードオフと適切なタスク内/タスク内一般化性を保証することであると要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 00:36:51 GMT)
Data-centric Artificial Intelligence: A Survey [47.2] 近年、AIにおけるデータの役割は大幅に拡大し、データ中心AIという新たな概念が生まれた。
本稿では,データ中心型AIの必要性について論じ,続いて3つの一般的なデータ中心型目標の全体像を考察する。
これは、データライフサイクルのさまざまな段階にわたるタスクのグローバルなビューを提供する、初めての総合的な調査である、と私たちは信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 07:25:40 GMT)
Benchmarking Robustness of Adaptation Methods on Pre-trained
Vision-Language Models [46.8] マルチモーダルな汚職下では、4つの視覚言語データセットにまたがる11種類の広く使われている適応手法のロバスト性を評価する。
1)適応法は視覚的汚職よりもテキストの汚損に敏感である。
予測とは対照的に,適応データやパラメータの増大は強靭性を保証するものではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 13:00:15 GMT)
Task-Oriented Integrated Sensing, Computation and Communication for
Wireless Edge AI [46.6] エッジ人工知能(AI)は、従来のクラウドをネットワークエッジまで高速に計算するために提案されている。
近年,特定のエッジAIタスクに対する無線センシング,計算,通信(SC$2$)の収束が,パラダイムシフトを引き起こしている。
超信頼性で低レイテンシなエッジインテリジェンス獲得を実現するために、完全に統合されたセンシング、計算、通信(I SCC)を進めることが最重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:40:51 GMT)
Revisiting Generalized p-Laplacian Regularized Framelet GCNs:
Convergence, Energy Dynamic and Training with Non-Linear Diffusion [44.6] 本研究は,グラフp-ラプラシアン系フレームレットネットワーク(pL-UFG)の包括的理論的解析である。
まず、フレームレットの畳み込み後に統合されたp-ラプラシア系暗黙の層を収束解析することから始める。
pL-UFGの一般化されたディリクレエネルギーを探索することにより、ディリクレエネルギーがゼロではないことを証明し、過度に滑らかな問題を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:02:06 GMT)
On Kinetic Optimal Probability Paths for Generative Models [42.1] 近年成功した生成モデルは、ニューラルネットワークを訓練例にノイズを伴って、a-prioriの定義したトラクタブル確率密度パスに適合させることで訓練される。
本稿では,拡散経路を例に含むガウス確率経路の空間を考察し,ある有用な意味での最適成分を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:54:12 GMT)
Securing Visually-Aware Recommender Systems: An Adversarial Image
Reconstruction and Detection Framework [41.7] ビジュアル・アウェア・レコメンデーション・システム(VARS)はアイテム・イメージの敵攻撃に対して脆弱である。
本稿では,VARSをセキュアにするための逆画像再構成・検出フレームワークを提案する。
提案手法は,(1)グローバル・ビジョン・トランスフォーマーに基づく画像再構成による局所摂動を特徴とする敵攻撃からVARSを保護し,(2)新しいコントラッシブ・ラーニング・アプローチを用いて敵の事例を正確に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:59:35 GMT)
Quick-Tune: Quickly Learning Which Pretrained Model to Finetune and How [41.6] 本稿では,最適事前学習モデルとハイパーパラメータを共同で探索し,微調整する手法を提案する。
本手法は,一連のデータセット上で,事前学習したモデルの性能に関する知識を伝達する。
得られたアプローチによって、新しいデータセットの正確な事前学習モデルを迅速に選択できることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 12:57:31 GMT)
Learnable Digital Twin for Efficient Wireless Network Evaluation [40.8] ネットワークデジタルツインツ(NDT)は、ネットワークを物理的に実装する前にキーパフォーマンスインジケータ(KPI)の推定を容易にする。
本稿では,ネットワークシミュレータのための学習型NDTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:43:39 GMT)
Reducing Barriers to Self-Supervised Learning: HuBERT Pre-training with
Academic Compute [40.7] 自己教師付き学習(SSL)は、音声処理において大きな進歩をもたらした。
しかし、これらのモデルをトレーニングするために必要なリソースは、違法に大きくなる。
本研究では,HuBERT SSLを学術的制約に適合するように最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 12:53:46 GMT)
Learning World Models with Identifiable Factorization [39.8] 我々は、遅延状態変数の4つの異なるカテゴリをモデル化するために、IFactorを提案する。
我々の分析は、これらの潜伏変数のブロックワイド識別性を確立する。
本稿では,ブロックを識別して世界モデルを学習するための実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:25:15 GMT)
INSTRUCTEVAL: Towards Holistic Evaluation of Instruction-Tuned Large
Language Models [39.5] INSTRUCTEVALは、命令調整された大規模言語モデルのために特別に設計された、より包括的な評価スイートである。
我々は,事前学習の基礎,指導指導データ,訓練方法など,モデル性能に影響を与える諸要因を総合的に分析する。
その結果, モデル性能のスケーリングにおいて, 命令データの品質が最も重要な要因であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 01:47:26 GMT)
Empowering Molecule Discovery for Molecule-Caption Translation with
Large Language Models: A ChatGPT Perspective [37.9] 本稿では,分子キャプション変換のための新しいフレームワーク(textbfMolReGPT)を提案する。
分子理解とテキストベースの分子生成を含む分子キャプション変換によるMollReGPTの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:16:25 GMT)
A Probabilistic Framework for Modular Continual Learning [36.2] PICLEと呼ばれるモジュール型連続学習フレームワークを開発した。
確率モデルを用いて探索を加速し、各構成の適合度を安価に計算する。
PICLEは,大規模検索空間にスケールしながら,異なるタイプの転送を実現する最初のモジュール型CLアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 00:06:57 GMT)
SFD2: Semantic-guided Feature Detection and Description [34.4] 本稿では,検出プロセスと記述プロセスの両方にハイレベルなセマンティクスを暗黙的に埋め込むことで,グローバルに信頼性の高い特徴を抽出することを提案する。
具体的には、セマンティック・アウェア・ディテクターは、信頼性のある領域からキーポイントを検出し、信頼できない領域を抑えることができる。
これにより、外観変化に敏感な特徴の数を減らすことにより、キーポイントマッチングの精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 16:35:08 GMT)
IMP: Iterative Matching and Pose Estimation with Adaptive Pooling [34.4] 我々はEIMPと呼ばれるテキストbfefficient IMPを提案し、潜在的に一致しないキーポイントを動的に破棄する。
YFCC100m、Scannet、Aachen Day-Nightのデータセットに対する実験により、提案手法は精度と効率の点で従来の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 16:31:39 GMT)
An information-Theoretic Approach to Semi-supervised Transfer Learning [33.9] トランスファーラーニングは、ある"ソースデータセット"から別の"ターゲットデータセット"に情報を伝達することを可能にする
ソースとターゲットデータの分布の相違は一般的です。
本稿では,伝達学習の文脈におけるディープニューラルネットワークの性能解析のための新しい情報理論アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 17:45:46 GMT)
Multi-Row, Multi-Span Distant Supervision For Table+Text Question [33.8] テーブル上の質問応答(QA)と、TextTableQAとも呼ばれるリンクされたテキストは、近年重要な研究を目撃している。
両軸に沿って遠隔監視を行うように設計された変換器ベースのTextTableQAシステムであるMITQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 18:46:16 GMT)
SGD with AdaGrad Stepsizes: Full Adaptivity with High Probability to
Unknown Parameters, Unbounded Gradients and Affine Variance [33.6] 本稿では,AdaGradが一階最適化のための適応(自己調整)手法を段階化することを示す。
低ノイズと高レジの両方で、低ノイズと高レジの両方で急激な収束率を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 15:59:35 GMT)
Training Large Scale Polynomial CNNs for E2E Inference over Homomorphic
Encryption [33.4] 推論中に同型暗号化(HE)で実行できる大規模なCNNのトレーニングは難しい。
本稿ではResNet-152やConvNeXtモデルのような大規模CNNのための新しいトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 10:07:52 GMT)
Self-Enhancement Improves Text-Image Retrieval in Foundation
Visual-Language Models [33.0] クロスモーダル基盤モデルは、ドメイン固有の検索タスクに必要な重要な属性に焦点を合わせない。
本稿では,CLIP-ViT/G-14をベースとした自己拡張フレームワークA3Rを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:25:38 GMT)
Improving Expressivity of GNNs with Subgraph-specific Factor Embedded
Normalization [30.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを扱うための学習アーキテクチャの強力なカテゴリとして登場した。
我々は SUbgraph-sPEcific FactoR Embedded Normalization (SuperNorm) と呼ばれる専用プラグアンドプレイ正規化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 16:19:56 GMT)
Deep Demixing: Reconstructing the Evolution of Network Epidemics [30.5] 本稿では,部分的あるいは集約的な時間情報からネットワーク上で進行する流行を再構築するグラフオートエンコーダを提案する。
DDmixを複数の非グラフ認識学習アルゴリズムと比較することにより,DDmixの精度を実証する。
提案手法の簡単な後処理拡張により,再構成された伝搬経路におけるスーパースプレッダの同定に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:20:00 GMT)
REACT2023: the first Multi-modal Multiple Appropriate Facial Reaction
Generation Challenge [28.8] Multi-modal Multiple Appropriate Facial Reaction Generation Challenge (REACT2023)は、マルチメディア処理と機械学習技術を評価することに焦点を当てた最初のコンペティションイベントである。
この課題の目標は、マルチモーダル情報処理のための最初のベンチマークテストセットを提供することと、オーディオ、視覚、およびオーディオ視覚的コンピュータコミュニティ間のコラボレーションを促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:15:56 GMT)
Impact of Experiencing Misrecognition by Teachable Agents on Learning
and Rapport [27.1] 教師可能なエージェントは、自動音声認識(ASR)から生じる誤りに弱い
これらの誤りは伝播し、会話の流れに予期せぬ変化をもたらす。
これらの変化が学習者の獲得と学習者のエージェントとのラプポートとどのように関連しているかを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:49:42 GMT)
QUIC-FL: Quick Unbiased Compression for Federated Learning [26.3] 我々は,O(1/n)$ Normalized Mean Squared Error (NMSE) の保証を実現する従来の手法を改善した。
量子化を設計するために市販の数学的解法を使用できる新しい方法でこの問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:22:34 GMT)
GKD: A General Knowledge Distillation Framework for Large-scale
Pre-trained Language Model [26.1] 本稿では,大規模PLMの蒸留を支援する一般知識蒸留フレームワークであるGKDを提案する。
GKDは8 NVIDIA A100 (40GB) 上で少なくとも100BスケールのPLMと25の主流メソッドの蒸留をサポート可能であることを示す。
その結果,GKDは8 NVIDIA A100 (40GB) 上で少なくとも100BスケールのPLMと25の主流法を蒸留できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 09:17:21 GMT)
Mimicking the Thinking Process for Emotion Recognition in Conversation
with Prompts and Paraphrasing [26.0] 複雑な因子をモデル化する際の思考過程を模倣する新しい枠組みを提案する。
我々はまず,会話のコンテキストを履歴指向のプロンプトで理解し,対象発話の前者からの情報を選択的に収集する。
次に、話者の背景を経験指向のプロンプトでモデル化し、すべての会話から類似した発話を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:36:19 GMT)
Fast, Distribution-free Predictive Inference for Neural Networks with
Coverage Guarantees [25.8] 本稿では,予測推論(PI)のための新しい計算効率アルゴリズムを提案する。
データに対する分布的な仮定は不要で、ニューラルネットワークの既存のブートストラップ方式よりも高速に計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:03:58 GMT)
AraMUS: Pushing the Limits of Data and Model Scale for Arabic Natural
Language Processing [25.6] AraMUSはアラビア最大のPLMで、高品質のアラビア文字データ529GBで訓練された11Bパラメータを持つ。
AraMUSはアラビア語の分類と生成タスクの多様なセットで最先端のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:55:18 GMT)
RestGPT: Connecting Large Language Models with Real-World Applications
via RESTful APIs [25.5] ツール拡張された大規模言語モデルを活用して,APIとの接続によるユーザ要求を解決するRestGPTを導入する。
具体的には、計画とAPI選択の能力を高めるために、網羅的なオンラインプランニングメカニズムを提案する。
実験により、RestGPTは複雑なタスクにおいて印象的な結果を得ることができ、強い堅牢性を持ち、AGIへの新たな道を開くことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:53:12 GMT)
Multi-Source Test-Time Adaptation as Dueling Bandits for Extractive
Question Answering [25.4] ユーザフィードバックからのマルチソーステストタイムモデル適応について検討した。
マルチアーム・バンディット学習とマルチアーム・デュエル・バンディットの2つの枠組みについて論じる。
マルチアームバンディット学習と比較して、このデュエルフレームワークはKモデル間のペアワイズ協調を可能にし、この研究で提案されたCo-UCBという新しい手法によって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:18:50 GMT)
Generalizable Wireless Navigation through Physics-Informed Reinforcement
Learning in Wireless Digital Twin [24.9] 本研究は,ワイヤレス屋内ナビゲーションのための物理インフォームド強化学習(PIRL)を提案する。
PIRLは、一般化性と性能の観点から、標準RLと純粋に物理ベースのソリューションの両方で著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:33:22 GMT)
Provably Efficient Adversarial Imitation Learning with Unknown
Transitions [24.7] シミュレーション学習(IL)は、専門家による実証から優れた政策を学ぶための効果的な方法であることが証明されている。
本稿では, 未知遷移の存在下での AIL の理論的基盤について考察する。
我々は,$widetildeO (H3/2 |S|/varepsilon)$と$widetildeO (H3 |S|2 |A|/varepsilon2)$の相互作用複雑性を最小限に設定するアルゴリズムMB-TAILを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:46:41 GMT)
Improving Few-Shot Inductive Learning on Temporal Knowledge Graphs using
Confidence-Augmented Reinforcement Learning [24.3] TKGCは、時間的knwoledge graph(TKG)におけるエンティティ間の欠落リンクを予測することを目的としている。
近年,TKG数発アウトオブグラフ(OOG)リンク予測という新たなタスクが提案されている。
本稿では,この課題を解決するために,少数ショット学習と強化学習を組み合わせたTKGC法FITCARLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 15:47:58 GMT)
ClaimDiff: Comparing and Contrasting Claims on Contentious Issues [23.3] ClaimDiffは、主にクレームペア間のニュアンスの比較に焦点を当てたデータセットである。
268のニュース記事から2,941の注釈付きクレームペアを提供する。
人間はクレーム間のニュアンスを検出することができるが、強いベースラインはそれらを検出するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 05:30:31 GMT)
Finding Competence Regions in Domain Generalization [22.9] ドメイン一般化におけるサイレント障害問題に対処するための「拒否学習」フレームワークについて検討する。
信頼度はプロキシの非能率スコアによって予測され、それは分類器のパフォーマンスと密接に関連している。
以上の結果から,無能度向上は精度低下の予測に有効であることが示唆され,適度な無能度閾値以下では平均精度が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:18:31 GMT)
Enabling Intelligent Interactions between an Agent and an LLM: A
Reinforcement Learning Approach [21.8] 大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストデータセットから得られた膨大な量の世界の知識を符号化する。
LLMとのインタラクションは、多くの実践的なシナリオのように、かなりの量のストレージスペースを必要とするため、時間を要する可能性がある。
そこで本稿では,LLMを高レベルな命令に参照するために必要なタイミングを決定するための,強化学習に基づくメディエータモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 01:04:34 GMT)
Compositional Prototypical Networks for Few-Shot Classification [21.4] 機能再使用性をさらに向上できるように、細粒度で転送可能なメタ知識を学習する。
そこで我々は,人間に注釈を付けた属性に対して,変換可能なプロトタイプを学習するために,合成プロトタイプネットワーク(CPN)を提案する。
学習したコンポーネントのプロトタイプが優れたクラス転送性を持ち、新しいクラスのための合成プロトタイプを構築するために再利用できることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:16:12 GMT)
ConTextual Masked Auto-Encoder for Retrieval-based Dialogue Systems [21.1] 対話応答の選択は、所定のユーザとシステム発話履歴に基づいて、複数の候補から適切な応答を選択することを目的としている。
近年, 学習後の対話応答選択の精度向上が試みられ, 主にナイーブなマスク付き言語モデリング手法に頼っている。
対話応答選択に適した直感的かつ効果的なポストトレーニング手法であるDial-MAE(Dialogue Contextual Masking Auto-Encoder)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 13:30:07 GMT)
On the Efficacy of 3D Point Cloud Reinforcement Learning [20.4] 私たちは、最も一般的な3D表現形式の一つである3Dポイントクラウドに注目しています。
我々は3DポイントクラウドRLの設計選択を体系的に検討し、様々なロボット操作と制御タスクのための堅牢なアルゴリズムの開発に繋がる。
エージェント・オブジェクト/オブジェクト・オブジェクトの関係エンコーディングが重要な要素である場合、3DポイントクラウドRLは2Dよりも大幅に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:52:08 GMT)
Null-text Guidance in Diffusion Models is Secretly a Cartoon-style
Creator [20.3] 拡散モデルにおけるヌルテキストガイダンスは、秘かに漫画スタイルのクリエーターである。
本稿では,Null-text ガイダンスとテキストガイダンスの予測に使用されるノイズの多い画像間の不一致を構築するために,ロールバック障害 (Back-D) とイメージ障害 (Image-D) の2つの外乱手法を提案する。
Back-Dは、$x_t$を$x_t+Delta t$に置き換えることで、nullテキストノイズ画像のノイズレベルを変更することで、漫画化を実現する
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:44:53 GMT)
SubseasonalClimateUSA: A Dataset for Subseasonal Forecasting and
Benchmarking [20.3] 季節的な天気予報は、予報コミュニティに多くの課題をもたらす。
機械学習の手法は、最先端の技術を推し進める上で有望だが、複雑なデータキュレーションを犠牲にしているだけである。
SubseasonalUSAは、アメリカ合衆国におけるサブシーズン予測モデルのトレーニングとベンチマークのためのキュレートされたデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:17:19 GMT)
Toward Fair Facial Expression Recognition with Improved Distribution
Alignment [19.4] 本稿では,表情認識(FER)モデルにおけるバイアスを軽減する新しい手法を提案する。
本手法は、FERモデルによる埋め込みにおいて、性別、年齢、人種などの機密属性情報を低減することを目的としている。
ferモデルにおいて、魅力の概念を重要な感度属性として分析し、FERモデルがより魅力的な顔に対するバイアスを実際に示できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:59:20 GMT)
Causal Imitability Under Context-Specific Independence Relations [18.8] 我々は,CSI関係が知られている場合の因果模倣学習の問題点を考察する。
我々は、CSI下での模倣学習に必要なグラフィカルな基準を提供し、構造的前提の下では、この基準も十分であることを示す。
本稿では,CSI関係とデータを考慮した因果模倣学習のための音響アルゴリズムアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:04:21 GMT)
TransMRSR: Transformer-based Self-Distilled Generative Prior for Brain
MRI Super-Resolution [18.2] 本稿では,脳MRI SR のための新しい2段階ネットワーク TransMRSR を提案する。
TransMRSRは、浅部局所特徴抽出、深部非局所特徴キャプチャ、HR画像再構成の3つのモジュールで構成されている。
本手法は,パブリックデータセットとプライベートデータセットの両方において,他のSSIR手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 12:41:23 GMT)
LF-PGVIO: A Visual-Inertial-Odometry Framework for Large Field-of-View
Cameras using Points and Geodesic Segments [17.5] 本研究では,大規模視野カメラ(FoV)のための視覚慣性オドメトリー(VIO)フレームワークを提案する。
LF-PGVIOは、負面FoVのカメラであっても、大きなFoVのカメラに対してライン制約を提供することができる。
提案手法を公開データセット上で評価した結果,LF-PGVIO は精度とロバスト性において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 12:26:41 GMT)
Estimating the Uncertainty in Emotion Attributes using Deep Evidential
Regression [17.3] 自動感情認識では、異なる人間のアノテータによって同じ発話に割り当てられたラベルはしばしば矛盾する。
本稿では,感情属性の不確かさを推定するために,ベイズ的アプローチであるDeep obviousial emotion regression (DEER)を提案する。
広く使われているMSP-PodcastとIEMOCAPデータセットの実験では、DeERが最先端の結果を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:07:29 GMT)
Stability, Generalization and Privacy: Precise Analysis for Random and
NTK Features [16.8] 本稿では,強力なブラックボックス攻撃群に対するディープラーニングモデルの安全性について検討する。
本分析では, この安全性を, (i) 個々のトレーニングサンプルに対するモデルの安定性, (ii) 攻撃者クエリと元のデータとの間の特徴的整合性という2つの異なる用語で定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 09:01:41 GMT)
Unraveling the Interconnected Axes of Heterogeneity in Machine Learning
for Democratic and Inclusive Advancements [16.5] 機械学習製品の軌道に大きく影響を及ぼす不均一性の3つの軸を特定し解析する。
我々はこれらの軸が相互依存し、相互に影響を及ぼす様子を実証し、それらを共同で検討し、対処する必要性を強調した。
この3つの軸の断片化研究が大きな課題となり、現実のシナリオの反映を欠く非現実的な解空間へと繋がるかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:47:58 GMT)
Adaptive Multi-Teacher Knowledge Distillation with Meta-Learning [16.3] 適応型多教師知識蒸留とメタラーニング(MMKD)を提案する。
メタウェイトネットワークの助けを借りて、出力層と中間層における多様な教師の知識を活用し、生徒のパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 09:38:45 GMT)
Enabling Full-Stack Quantum Computing with Changeable Error-Corrected
Qubits [15.9] 我々は、変更可能な論理量子ビットに基づくFTQCの大規模設計空間を探索するために、CECQを提案する。
様々な量子プログラムの実験は、CECQの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 18:51:44 GMT)
On the Effectiveness of Hybrid Pooling in Mixup-Based Graph Learning for
Language Processing [15.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのグラフ学習は、自然言語やプログラミング言語処理で人気がある。
近年,グラフ学習タスクにおいてGNNを強化するために,Manifold-Mixupが広く採用されている。
本稿では,グラフプーリング演算子がMixupに基づくグラフ学習の性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:52:18 GMT)
QUERT: Continual Pre-training of Language Model for Query Understanding
in Travel Domain Search [15.0] 旅行ドメイン探索におけるQUERy理解のための継続事前学習型言語モデルQUERTを提案する。
Quertは、旅行ドメイン検索におけるクエリの特徴に対して、4つの調整済み事前訓練タスクで共同で訓練されている。
オンラインビジネスにおけるQUERTの改善を確認するため、QUERTをデプロイし、Fliggy APP上でA/Bテストを実施します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 15:39:59 GMT)
On Minimizing the Impact of Dataset Shifts on Actionable Explanations [14.8] 我々は、モデル曲率、トレーニング中の重量減衰パラメータ、およびデータセットシフトの大きさが、説明(不安定性)の程度を決定する重要な要因であることを実証するために厳密な理論的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 16:34:19 GMT)
MGR: Multi-generator Based Rationalization [14.7] 合理化は、ジェネレータと予測器を使用して、自己説明型NLPモデルを構築することである。
本稿では,この2つの問題を同時に解くために,MGRというシンプルで効果的な手法を提案する。
MGRは最先端手法と比較してF1スコアを最大20.9%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 07:21:06 GMT)
A Survey on Explainable Artificial Intelligence for Cybersecurity [14.6] 説明可能な人工知能(XAI)は、決定と行動に対して明確かつ解釈可能な説明を提供する機械学習モデルを作成することを目的としている。
ネットワークサイバーセキュリティの分野では、XAIは、サイバー脅威の振る舞いをよりよく理解することで、ネットワークセキュリティへのアプローチ方法に革命をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:50:52 GMT)
Are Intermediate Layers and Labels Really Necessary? A General Language
Model Distillation Method [14.4] 本稿では,2段階の単語予測蒸留と語彙圧縮を行う汎用言語モデル蒸留(GLMD)手法を提案する。
実験の結果,提案手法はSuperGLUEベンチマークで25の最先端手法より優れており,最良手法を3%上回る平均スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:53:27 GMT)
Approximation Algorithms for Fair Range Clustering [14.4] 本稿では、データポイントが異なる人口集団のものであるフェアレンジクラスタリング問題について検討する。
目標は、各グループが少なくともセンターセットで最小限に表現されるように、最小クラスタリングコストで$k$センターを選択することである。
特に、fair range $ell_p$-clusteringは、特別なケースとして$k$-center、$k$-median、$k$-meansをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:18:40 GMT)
Learning Robust and Consistent Time Series Representations: A Dilated
Inception-Based Approach [14.3] 本稿では,自然時系列におけるノイズの存在下で一貫した表現学習を促進する新しいサンプリング手法を提案する。
また、インセプションブロック内の拡張畳み込みを利用してスケーラブルで堅牢なネットワークアーキテクチャを構築するエンコーダアーキテクチャを提案する。
本手法は,予測,分類,異常検出タスクにおいて常に最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:00:11 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning Guided by Signal Temporal Logic
Specifications [14.1] 本稿では,STL(Signal Temporal Logic)誘導多エージェント強化学習アルゴリズムを提案する。
STL仕様は、各エージェントの目的と安全仕様に応じてタスク仕様の両方を含むように設計されており、STL仕様のロバスト性値は、報酬を生成するために活用される。
実験の結果,STL誘導を伴わないMARLと比較して有意に性能が向上し,マルチエージェントシステム全体の安全性が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:53:29 GMT)
Precise and Generalized Robustness Certification for Neural Networks [13.9] ニューラルネットワーク(NN)の堅牢性認証の目的は、NNが入力に突然変異が加えられたときの予測を変更するかどうかを判断することである。
本稿では,NNのロバスト性を,多種多様な意味レベルの画像突然変異の正確かつ統一的な形態で証明する新しいフレームワークであるGCERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:00:41 GMT)
Confidence-Aware Graph Neural Networks for Learning Reliability
Assessment Commitments [13.7] グリッド操作において信頼性評価コミットメント(RAC)の最適化がますます重要である。
本研究の目的は、RACの定式化の範囲を広げることによる計算上の課題に対処することである。
RACLearnは、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのアーキテクチャを使用して、ジェネレータのコミットメントとアクティブなライン制約を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 00:04:06 GMT)
Enabling Spatial Digital Twins: Technologies, Challenges, and Future
Research Directions [13.2] デジタルツイン(Digital Twin, DT)は、物理オブジェクトやシステムの仮想レプリカであり、その動作と特性を監視し、分析し、最適化するために作成される。
空間デジタル双生児 (SDT) は、物理的実体の地理空間的側面を強調する特定のタイプのデジタル双生児である。
我々は,SDTを階層化して構築する際の空間技術について,初めて体系的に解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:28:44 GMT)
Neural Architecture Design and Robustness: A Dataset [11.8] ニューラルアーキテクチャ設計とロバストネス評価に関するデータベースを導入する。
我々は、これらのネットワークを、様々な共通の敵攻撃や汚職タイプで評価する。
ネットワークのトポロジを慎重に構築することは、その堅牢性に大きな影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 16:02:14 GMT)
Neural Projection Mapping Using Reflectance Fields [11.7] 我々は、プロジェクターを神経反射場に導入し、プロジェクターを校正し、リアルな光編集を行う。
私たちのニューラルネットワークは3つのニューラルネットワークで構成されています。
ニューラルプロジェクションマッピングは、シーンとプロジェクションイメージの共同最適化を通じて、新規でエキサイティングな下流タスクへの扉を開くと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 05:33:10 GMT)
Policy Regularization with Dataset Constraint for Offline Reinforcement
Learning [11.4] オフライン強化学習(Local Reinforcement Learning, RL)と呼ばれる,固定データセットから最善のポリシーを学習する問題を考察する。
本稿では、最も近い状態-作用対に対するポリシーの規則化がより効果的であることを発見し、データセット制約(PRDC)によるポリシーの規則化を提案する。
PRDCは、データセットから適切な振る舞いでポリシーをガイドし、与えられた状態に沿ってデータセットに現れないアクションを選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:02:10 GMT)
Model-Aware Contrastive Learning: Towards Escaping the Dilemmas [11.3] コントラスト学習(CL)は、複数の領域にわたる重要なブレークスルーを継続的に達成する。
InfoNCEベースの手法は、テクスチュニフォーム・トレランス・ジレンマ(UTD)やテクスチュイディグレート・リダクション(UTD)など、いくつかのジレンマに悩まされている。
本稿では,インスタンス識別タスクの基本的な信頼性を反映したアライメントの程度に温度が適応するモデル認識コントラスト学習(MACL)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:24:51 GMT)
Language Versatilists vs. Specialists: An Empirical Revisiting on
Multilingual Transfer Ability [11.0] 我々は4種類の推論タスクにまたがって実験を行う。
多言語事前学習モデルは、必ずしも英語中心のモデルよりも優れているとは限らない。
英語は適切なソース言語ではないようで、英語中心のモデルがスケールアップされると、ソース言語の選択が重要になりにくくなります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:03:09 GMT)
Happy People -- Image Synthesis as Black-Box Optimization Problem in the
Discrete Latent Space of Deep Generative Models [10.5] 本稿では、連続的に定量化できる特性に対して、生成したサンプルを最適化する新しい画像生成手法を提案する。
具体的には,ベクトル量子化VAEの離散潜在空間上の数学的プログラムとしてツリーベースアンサンブルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 13:58:36 GMT)
3rd Place Solution for PVUW Challenge 2023: Video Panoptic Segmentation [10.0] 本稿では,ロバストな統合ビデオパノプティクスセグメンテーションソリューションを提案する。
私たちのソリューションでは、セマンティックターゲットとインスタンスターゲットの両方をクエリのセットとして表現しています。
次に、これらのクエリとニューラルネットワークによって抽出されたビデオ機能を組み合わせて、セグメンテーションマスクを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:44:40 GMT)
The Impact of ChatGPT and LLMs on Medical Imaging Stakeholders:
Perspectives and Use Cases [9.5] 本研究では,医療画像におけるOpenAI ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の変換可能性について検討する。
本稿では,LLMと医療画像ステークホルダーのより広範なエコシステムとの複雑な相互作用を示すための分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:39:13 GMT)
End-to-End Learning for Stochastic Optimization: A Bayesian Perspective [9.4] 最適化におけるエンド・ツー・エンド・ラーニングの原則的アプローチを開発する。
本稿では,標準エンドツーエンド学習アルゴリズムがベイズ解釈を認め,ベイズ後の行動地図を訓練することを示す。
次に、意思決定マップの学習のための新しいエンドツーエンド学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 10:29:32 GMT)
Resource-efficient quantum key distribution with integrated silicon
photonics [9.3] 集積フォトニクスは、小型化、堅牢性、スケーラビリティの観点から量子鍵分布(QKD)システムのための有望なプラットフォームを提供する。
本稿では,シリコンベースのエンコーダとデコーダを用いた資源効率の高いBB84QKDのデモンストレーションを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:22:41 GMT)
Attention, Compilation, and Solver-based Symbolic Analysis are All You
Need [9.0] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) に基づく Java-to-Python (J2P) と Python-to-Java (P2J) のバック・ツー・バックコード変換手法と,CoTran と呼ばれる関連ツールを提案する。
本手法は,LLMのアテンション機構,コンパイル,シンボリックな実行ベーステスト生成を利用して,入力プログラムと出力プログラムの等価性テストを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:47:52 GMT)
Automatic Image Blending Algorithm Based on SAM and DINO [8.7] 本稿では,意味オブジェクトの検出とセグメンテーションと対応するマスク生成を組み合わせ,画像を自動的にブレンドする新しい画像ブレンディング手法を提案する。
提案手法はPSNRやSSIMなどの様々なパフォーマンス指標において,従来の画像ブレンディングアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:38:54 GMT)
A policy gradient approach for optimization of smooth risk measures [8.7] 本稿では,マルコフ決定過程を考察し,累積割引報酬のスムーズなリスク対策の幅広いクラスを用いてリスクをモデル化する。
本稿では,2つのテンプレート・ポリシー・グラデーション・アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 12:08:43 GMT)
Linear Causal Disentanglement via Interventions [8.4] 因果解離は因果モデルを通して相互に関連する潜伏変数を含むデータの表現を求める。
線形潜在因果モデルの線形変換である観測変数について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:35:42 GMT)
Kepler: Robust Learning for Faster Parametric Query Optimization [8.3] パラメトリッククエリ最適化のためのエンドツーエンドの学習ベースアプローチを提案する。
Keplerは、複数のデータセット上でのクエリランタイムの大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:39:28 GMT)
Transformer-based Planning for Symbolic Regression [8.1] 記号回帰は、その値に基づいて関数の数学的表現を見つけることを伴う。
SRの最近の進歩は、列として方程式を生成するための事前訓練されたトランスフォーマーモデルの有効性を実証している。
我々は,モンテカルロ木探索をトランスフォーマーデコーディングプロセスに組み込んだ,トランスフォーマーに基づく回帰計画戦略であるTPSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:06:16 GMT)
Reinforcement Learning in Robotic Motion Planning by Combined
Experience-based Planning and Self-Imitation Learning [7.9] 高品質で代表的なデータは、Imitation Learning(IL)とReinforcement Learning(RL)ベースのモーションプランニングタスクに不可欠である。
本稿では,学習アーキテクチャに経験に基づくプランニングを組み込むSILP+アルゴリズムを提案する。
様々な実験結果から,SILP+は複雑な運動計画タスクにおいて,トレーニング効率が向上し,より安定した成功率が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:47:46 GMT)
Multi-modal Representation Learning for Social Post Location Inference [7.9] 本研究では,位置推定のためのソーシャルポストの異なるモダリティを融合可能な,新しいマルチモーダル表現学習フレームワーク(MRLF)を提案する。
ノイズの多いユーザ生成テキストのコンテンツを克服するために,新しいアテンションベースの文字認識モジュールを提案する。
実験の結果,MRLFは正確な位置予測を行い,オンライン推論タスクにおけるソーシャルポストのマルチモーダルデータを理解するための新たな扉を開くことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:35:48 GMT)
Unlocking Feature Visualization for Deeper Networks with MAgnitude
Constrained Optimization [7.9] 解釈可能な画像を生成するためのシンプルなアプローチであるMACOについて述べる。
我々のアプローチは、質的にも定量的にも、はるかに優れた結果をもたらし、大きな最先端のニューラルネットワークのための効率的かつ解釈可能な特徴視覚化を解き放つ。
特徴可視化手法の比較のための新しいベンチマークで本手法を検証し,画像Netデータセットの全クラスを対象とした可視化結果をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:33:59 GMT)
Level Up with RealAEs: Leveraging Domain Constraints in Feature Space to
Strengthen Robustness of Android Malware Detection [6.7] 敵の例に対する脆弱性は、マシンラーニング(ML)ベースのAndroidマルウェア検出において、依然として大きな障害となっている。
本稿では,機能領域におけるRealAEの生成を提案する。
当社のアプローチは,機能領域におけるAndroidドメイン制約の新たな解釈によるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:37:55 GMT)
CARNA: Characterizing Advanced heart failure Risk and hemodyNAmic
phenotypes using learned multi-valued decision diagrams [6.6] CARNAは、進行心不全に対する血行動態のリスク層化および表現型化の枠組みである。
機械学習による多値決定図(MVDD)の説明可能性と表現性を利用する。
侵襲的な血行動態を組み込んでおり、欠落したデータの予測を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:56:59 GMT)
Implementing AI Ethics: Making Sense of the Ethical Requirements [6.2] 私たちは、倫理的要件の基準として、信頼できるAIのための信頼できる倫理ガイドラインと、実装を分析するためのアジャイルポートフォリオ管理フレームワークを使用します。
本研究は,プライバシーとデータガバナンスの倫理的要件を法的要件として考慮し,倫理的要件を考慮しない。
また,リスク要件としての技術的堅牢性,実装の安全性,サステナビリティ要件としての実施に対する社会的・環境的幸福性といった倫理的要件の実践的考察も示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:13:36 GMT)
ExtremeBB: A Database for Large-Scale Research into Online Hate,
Harassment, the Manosphere and Extremism [6.1] エクストリームBB(ExtremeBB)は、オンラインハラスメント、ハラスメント、マンスフィア、その他の過激主義を奨励する12の過激派掲示板フォーラム上で38.5kユーザーが作成した53.5万以上の投稿のテキストデータベースである。
これは20年間に遡る定性的かつ定量的な歴史的傾向を大規模に分析することを可能にする。
ExtremeBBには堅牢な倫理的データ共有体制があり、世界中の学者とデータを共有できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 17:27:50 GMT)
(Vector) Space is Not the Final Frontier: Product Search as Program
Synthesis [6.1] プログラム合成は、多くのクエリーと市場でかなりの数のプレイヤーに大きな利点をもたらすと我々は主張する。
提案手法の産業的意義を詳述し、実装の詳細をスケッチし、Toyosoで同様のシステムを構築した経験から得られた共通の異議に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 17:35:02 GMT)
ARIST: An Effective API Argument Recommendation Approach [5.8] 提案するARISTは,開発者の期待を予測して議論を提案する,新たな自動議論推奨手法である。
ARISTでは、LMと推奨機能を使用して、PAによって特定される有望な候補を提案する。
実世界の大規模プロジェクトに対する評価では、ARISTは最先端のアプローチを19%、トップ1の精度で18%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:41:37 GMT)
Predicting Software Performance with Divide-and-Learn [5.8] 本稿では,$DaL$という「分割学習」の概念に基づくアプローチを提案する。
実世界の8つのシステムと5組のトレーニングデータによる実験結果から、現在最先端のアプローチと比較して、$DaL$は40件中33件で最高のシステムよりも悪い結果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 11:16:27 GMT)
Guarding Quantum Key Distribution with integrated Magnetic-free
Nonreciprocal Structures [5.7] 通常は磁気光学効果に基づく従来の非相互デバイスは、現在の半導体技術との互換性の課題に直面している。
我々は、チップベースのQKDシステムへの統合を容易にするために、磁気フリーな非相互デバイスを複数構築する。
設計されたデバイスのサイズはわずか数平方マイクロメートルだが、準アイソレータは27dBを超える分離レベルを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:47:42 GMT)
A Holistic Approach to Unifying Automatic Concept Extraction and Concept
Importance Estimation [5.4] 概念に基づくアプローチは最も有望な説明可能性手法として現れている。
これら2つのステップを包括的に定義し、明確化する統一理論フレームワークを導入する。
類似の共有戦略に基づいて分類されたデータポイントのクラスタを効率的に識別する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:28:02 GMT)
EaSyGuide : ESG Issue Identification Framework leveraging Abilities of
Generative Large Language Models [5.4] 本稿では,多言語環境・社会・コーポレートガバナンス問題識別(ML-ESG)におけるFinNLP-2023共有課題への参加について述べる。
課題は、MSCI ESG評価ガイドラインで定義された35のESGキーイシューに基づいて、ニュース記事の分類を行うことである。
我々のアプローチは、ゼロショットとGPT3Mix拡張技術とともに、CerebrasGPT、OPT、Pythiaモデルを採用した英語とフランス語のサブタスクに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 12:25:02 GMT)
Improving the Validitity of Decision Trees as Explanations [5.2] 葉ノード間の最大誤分類誤差を最小限に抑えるために,低深度木を訓練する。
次に、低深度木の各葉からさらに木ベースのモデルを停止する。
低深度木は簡単に説明できるが、低深度モデルと吊り木モデルの組み合わせによる総合的な統計性能は無限深度決定木により改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:14:29 GMT)
On the Confidence Intervals in Bioequivalence Studies [4.8] 生体等価性試験(英: Bio Equivalence study)は、薬物の2つの異なる定式化の生物学的等価性を比較するために設計された臨床試験の一種である。
「100(1-2alpha)%$ confidence interval approach for bioequivalence testing is a size-$alpha$ test for the two-sided tests in TOST is equal-tailed」。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 15:04:12 GMT)
Make Your Pre-trained Model Reversible: From Parameter to Memory
Efficient Fine-Tuning [4.1] プレトレーニング言語モデル(PLM)のためのメモリ効率のよい微調整(MEFT)を提案する。
MEFTは、トレーニング可能なパラメータの無視量でフル微調整の84%まで、アクティベーションメモリを大幅に削減する。
MEFTはGLUEのスコアと同じで、質問応答タスクのスコアと完全な微調整のスコアに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 15:01:49 GMT)
Towards Diverse and Effective Question-Answer Pair Generation from
Children Storybooks [3.9] 本稿では,質問文と暗黙的/明示的回答を生成することにより,QA型の多様性を高めるフレームワークを提案する。
本フレームワークは,QFSベースの応答生成器,繰り返しQA生成器,関連性を考慮したランク付け器を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:55:59 GMT)
A Neural Network Implementation for Free Energy Principle [3.8] 自由エネルギー原理 (FEP) は認知科学、神経科学、社会相互作用、熱力学などの分野における様々な問題に広く応用されている。
本稿では、古典的ニューラルネットワークモデルであるヘルムホルツマシンを用いて、FEPと機械学習をブリッジする予備的な試みを示す。
ヘルムホルツ機械は一時的ではないが、バニラFEPと脳の階層モデルと平行な理想を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:14:21 GMT)
Vax-Culture: A Dataset for Studying Vaccine Discourse on Twitter [3.8] 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染拡大に伴い、ワクチン中毒は公衆衛生当局にとって大きな課題となっている。
6373のワクチン関連ツイートからなるTwitter COVID-19データセットであるVax-Cultureを紹介します。
このことが、予防接種的信念を持つ個人にリーチするための、効果的で目標とする公衆衛生コミュニケーション戦略につながることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:11:10 GMT)
A SSIM Guided cGAN Architecture For Clinically Driven Generative Image
Synthesis of Multiplexed Spatial Proteomics Channels [3.7] 本稿では,画像と画像の合成を行う構造類似度尺度 (SSIM) について述べる。
このアプローチは、実験データ収集中に含まれていない空間チャネルを正確に生成するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:34:06 GMT)
Self-supervised Equality Embedded Deep Lagrange Dual for Approximate
Constrained Optimization [3.7] ニューラルネットワーク(NN)を用いた高速最適近似器としてDeepLDEを提案する。
不等式制約を課すために,DeepLDEと初等・非双対学習法の収束を証明した。
提案したDeepLDEソリューションは,最小のNNベースアプローチ間の最適ラグギャップを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 13:19:37 GMT)
A Pairing Enhancement Approach for Aspect Sentiment Triplet Extraction [3.6] Aspect Sentiment Triplet extractは、アスペクト項、意見項、およびそれらの対応する感情極性の三重項をレビューテキストから抽出することを目的としている。
言語の複雑さと一つの文に複数のアスペクト項と意見項が存在するため、現在のモデルはアスペクト項とそれを記述する意見項の関連を混乱させることが多い。
本稿では,三重項抽出モデルにアスペクト対ペアリング知識を注入するために,訓練段階におけるコントラスト学習を取り入れたASTEのペアリング強化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 07:32:10 GMT)
Face0: Instantaneously Conditioning a Text-to-Image Model on a Face [3.5] 顔にテキスト・ツー・イメージ生成モデルを瞬時に条件付ける新しい方法であるFace0を提案する。
アノテーション付き画像のデータセットを包含した顔の埋め込みで拡張し、拡張データセット上で画像生成モデルを訓練する。
提案手法は, 極めてシンプルで, 極めて高速であり, 基礎となるモデルに新たな機能を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 09:52:03 GMT)
Cross-Domain Car Detection Model with Integrated Convolutional Block
Attention Mechanism [3.4] 統合畳み込みブロックアテンション機構を用いたクロスドメイン車目標検出モデルを提案する。
実験の結果,我々のフレームワークを使わずに,モデルの性能が40%向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 12:10:08 GMT)
A Penalized Poisson Likelihood Approach to High-Dimensional
Semi-Parametric Inference for Doubly-Stochastic Point Processes [3.4] 二重確率点過程は、ランダム強度関数で条件付けられた不均一過程として空間領域上の事象の発生をモデル化する。
二重確率点プロセスの実装は、計算的に要求され、しばしば理論上の保証が制限され、または制限的な仮定に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:48:39 GMT)
UAV Trajectory and Multi-User Beamforming Optimization for Clustered
Users Against Passive Eavesdropping Attacks With Unknown CSI [3.3] 本稿では,攻撃者の位置情報とチャネル状態情報(CSI)が不明な現代無線通信における基本的な盗聴問題に取り組む。
地上基地局(GBS)が脆弱な利用者のサブセットを支援するために,移動式航空中継機(AR)として機能する無人航空機(UAV)の配備を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:01:15 GMT)
Efficient Skip Connections Realization for Secure Inference on Encrypted
Data [3.3] ホモモルフィック暗号化(homomorphic Encryption, HE)は、暗号化下での計算を可能にする暗号ツールである。
現代のディープラーニングアプリケーションは、例えば、多くのスキップ接続を含む画像処理タスクベンチマークにおいて、優れたパフォーマンスをもたらす。
その結果、(短期)スキップ接続を(短期)ディラックパラメータ化と(長期)共有ソーススキップ接続に置き換えることで、HEベースのソリューションのスキップ接続負担を軽減することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 18:06:06 GMT)
Efficient Learning of Minimax Risk Classifiers in High Dimensions [3.1] 高次元データは、医療やゲノム学など、数万もの特徴を持つ領域で一般的である。
本稿では,このような手法を用いて,最近提案されたミニマックスリスク分類器の効率的な学習アルゴリズムを提案する。
複数の高次元データセットに対する実験により,提案アルゴリズムは高次元シナリオにおいて効率的であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 11:08:20 GMT)
Explainable AI via Learning to Optimize [2.8] 機械学習(ML)では非解読可能なブラックボックスが一般的だが、アプリケーションは説明可能な人工知能(XAI)を必要としている。
この作業は、事前の知識を符号化し、信頼できない推論をフラグ付けしなければならない状況において、XAIのための具体的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 13:11:01 GMT)
Local-to-global Perspectives on Graph Neural Networks [2.7] 本稿では,グローバルGNNの一種である不変グラフネットワークの収束特性について検討し,ローカルMPNNとグローバルグラフ変換器を接続する。
また,局所MPNNを用いてグラフの粗大化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 00:22:44 GMT)
Progressive Class-Wise Attention (PCA) Approach for Diagnosing Skin
Lesions [2.5] 皮膚がんは世界中のすべてのがんの中で最も頻度が高い。
皮膚病変の分類は、それらが提示できる多くのバリエーションのために、いくつかの課題を呈する。
本報告では,皮膚病変についてより詳細な知見を見出しつつ,各クラスを等しく考慮する新しいクラスワイドアテンション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:58:31 GMT)
Gaussian Process on the Product of Directional Manifolds [2.5] 配向多様体の積に対する入力を伴うガウス過程(GP)の確立に関する原理的な研究を紹介する。
そこで, ハイパートロイダル・フォン・ミゼス(HvM)カーネルが提案され, ハイパートリル上でGPを確立する。
提案したHvMカーネルは,ハイパートリル上で定義されたベクトル値関数を学習するために,マルチ出力GPレグレッションを用いて実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:27:45 GMT)
Efficient unitary designs with a system-size independent number of
non-Clifford gates [2.4] 指数的資源を用いて、フル$n$-qubit 群から引き出されたハールランダムなユニタリを生成する。
Unitary $t-designsはHaar-$-thの瞬間を模倣する。
ランダムなクリフォード回路の収束時間から、クリフォード群上の一様分布の$t$-番目のモーメントを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:42:07 GMT)
Generalized Data Thinning Using Sufficient Statistics [2.3] 最近の論文では、いくつかのよく知られた自然指数族に対して、$X$ は独立確率変数 $X(1), ldots, X(K)$ に "thinned" され、$X = sum_k=1K X(k)$ となることを示した。
これらの独立確率変数は、従来のサンプル分割が失敗するコンテキストを含む、様々なモデルの検証と推論タスクに使用できる。
本稿では、この和の要求を緩和し、独立確率変数の既知の関数が$X$を正確に再構成することを求めることで、それらの手順を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:32:04 GMT)
EvadeDroid: A Practical Evasion Attack on Machine Learning for Black-box
Android Malware Detection [2.2] EvadeDroidは、現実のシナリオでブラックボックスのAndroidマルウェア検出を効果的に回避するために設計された、意思決定ベースの敵攻撃である。
提案された回避攻撃は、元のマルウェアアプリケーション(アプリ)の機能を保存することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:54:56 GMT)
Wigner-Yanase skew information-based uncertainty relations for quantum
channels [2.1] Wigner-Yanaseスキュー情報は、保存量と通勤しない可観測物の値に関する情報の不確実性を表す。
Wigner-Yanaseスキュー情報に基づく2つの量子チャネルに対する積と和の両方の不確実性関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:39:30 GMT)
Gamified Crowdsourcing as a Novel Approach to Lung Ultrasound Dataset
Labeling [2.1] 機械学習モデルには高度な医用画像処理があり、より高速で正確な診断を行うことができる。
画像データが豊富にあるにもかかわらず、モデルトレーニングのための高品質なラベル付きデータが不足している。
評価基準を組み込んだゲーミフィケーション・クラウドソーシング・プラットフォームが,臨床専門家に匹敵する肺超音波クリップラベルを作成できるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:59:48 GMT)
Additive Multi-Index Gaussian process modeling, with application to
multi-physics surrogate modeling of the quark-gluon plasma [1.7] クォーク・グルーオンプラズマ(Quark-Gluon Plasma、QGP)は、ビッグバンの直後に宇宙を埋めたと理論化されている核物質のユニークな相である。
実験観測対象を理論パラメータで整合させるためには、高次元のパラメータ空間上での複雑な物理モデルの多くのシミュレーション実行が必要である。
本稿では,パラメータ空間の低次元埋め込みに柔軟な加法構造を利用するAdMIn-GP(Adjectitive Multi-Index Gaussian Process)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:42:09 GMT)
Characterizing the effect of retractions on scientific careers [1.7] 論文の妥当性や著者の整合性に疑問が呈される場合、学術論文の抽出は品質管理の基本的なツールである。
従来の研究は、引用数と共著者の引用に対するリトラクションの悪影響を強調してきた。
本研究は,1)リトラクション後に出版を終了する可能性,2)リトラクション後に出版を続ける著者間のコラボレーションネットワークの進化に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 15:52:39 GMT)
Predictive Modeling of Menstrual Cycle Length: A Time Series Forecasting
Approach [1.1] 月経周期の適切な予測は、個人がサイクルに関連する不快を最小化するために予防行動をとることができるため、女性の健康にとって有意義である。
本研究では,通常の月経周期と不規則周期を予測するための機械学習手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 19:53:31 GMT)
Probabilistic partition of unity networks for high-dimensional
regression problems [1.0] 我々は高次元回帰問題におけるユニタリネットワーク(PPOU-Net)モデルの分割について検討する。
本稿では適応次元の減少に着目した一般的な枠組みを提案する。
PPOU-Netsは、数値実験において、同等の大きさのベースライン完全接続ニューラルネットワークを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:16:34 GMT)
Tight Runtime Bounds for Static Unary Unbiased Evolutionary Algorithms
on Linear Functions [0.9] Witt は (1+1) 進化的アルゴリズムの標準的なビット変異は任意の線形関数の最適値を見つけるのに時間を必要とすることを示した。
この結果は、標準ビット突然変異が任意の未バイアス突然変異演算子に置き換えられた場合にどのように一般化されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 10:23:40 GMT)
Cryptocurrency Valuation: An Explainable AI Approach [0.9] 本稿では、独自のブロックチェーン会計手法を用いて、新しい市場間投資比率、価格対実用率(PU)比率を提案する。
PU比は、代替手段よりも長期のbitcoinリターンを効果的に予測する。
本稿では、従来の買い取り戦略や市場刺激戦略よりも優れたPU比による自動取引戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 17:57:31 GMT)
AI Ethics on Blockchain: Topic Analysis on Twitter Data for Blockchain
Security [0.7] 我々は自然言語処理(NLP)手法を用いてツイート中のトピックをMEV(Miner extractable value)で分析する。
私たちはMEVとFlashbotsのハッシュタグを使って20000以上のツイートを収集し、それらのトピックを分析しました。
以上の結果から, このツイートは, セキュリティ, 公平性, 情緒的感情, およびMEVに対するソリューションへの欲求など, 倫理的懸念の深いトピックを議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 17:49:45 GMT)
An Efficient and Accurate Memristive Memory for Array-based Spiking
Neural Networks [0.6] 我々は,旋律的シナプスの読み書きにおいて,より予測可能なアナログメモリ動作を提供する,電流制限ベースのソリューションを実証する。
さらに,神経スパイクネットワークのようなニューロモルフィック特異的な応用に,この行動が与える影響を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 00:47:09 GMT)
Well-Calibrated Probabilistic Predictive Maintenance using Venn-Abers [0.5] 本稿では,Venn-Abers予測器の使用法について検討し,マイノリティクラス予測への影響について検討する。
実験では、Venn-Abersキャリブレーションを決定木、ランダム森林、XGBoostモデルに適用する。
意思決定支援のために、Venn-Abersが生成した有効確率区間を利用する利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 10:32:44 GMT)
Quasi-Newton Updating for Large-Scale Distributed Learning [0.3] 統計的,計算,通信効率に優れた分散準ニュートン(DQN)フレームワークを開発した。
DQN法ではヘッセン行列の逆転や通信は不要である。
理論上, 得られた推定量は, 軽度条件下での少数の反復に対して統計的に効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:06:40 GMT)
ChartSumm: A Comprehensive Benchmark for Automatic Chart Summarization
of Long and Short Summaries [0.3] テキスト要約の自動チャートは視覚障害者に有効なツールである。
本稿では,84,363個のグラフからなる大規模ベンチマークデータセットであるChartSummを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:07:27 GMT)
RoBERTweet: A BERT Language Model for Romanian Tweets [0.2] この記事ではルーマニアのツイートでトレーニングされた最初のTransformerアーキテクチャであるRoBERTweetを紹介します。
モデルの事前訓練に使用されるコーパスは、ルーマニアのNLPコミュニティの斬新さを表している。
実験の結果,RoBERTweet は3つの NLP タスクにおいて,これまでの汎用言語モデルと多言語言語モデルより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:11:56 GMT)
Variant Parallelism: Lightweight Deep Convolutional Models for
Distributed Inference on IoT Devices [0.0] 2つの主要なテクニックは、リソース制約のあるIoTデバイスにモデルを分散する際に、リアルタイムの推論制限を満たすために一般的に使用される。
本稿では,主モデルの異なる変種が生成され,別々のマシンにデプロイ可能な,アンサンブルに基づくディープラーニング分散手法である変分並列性(VP)を提案する。
その結果、我々のモデルではパラメータが5.8-7.1x少なく、4.3-31x少ない乗算累積(MAC)、2.5-13.2倍の応答時間をMobileNetV2と比較できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:10:25 GMT)
VBSF-TLD: Validation-Based Approach for Soft Computing-Inspired Transfer
Learning in Drone Detection [0.0] 本稿では,コンピュータビジョンベースモジュールの不可欠な部分を構成する移動型ドローン検出手法を提案する。
事前学習されたモデルの知識を関連ドメインから活用することにより、限られたトレーニングデータであっても、トランスファー学習によりより良い結果が得られる。
特に、このスキームの有効性は、IOUベースの検証結果によって強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:30:23 GMT)
Unlocking the Power of Health Datasets and Registries: The Need for
Urgent Institutional and National Ownership and Governance Regulations for
Research Advancement [0.0] 研究目的のために健康データセットの責任的・倫理的利用を促進するガバナンスモデルとオーナシップモデルの育成の重要性を論じる。
我々は、健康データセットと臨床データレジストリの責任および倫理的利用を可能にするガバナンスモデルとオーナシップモデルを採用することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:01:42 GMT)
Transformer variational wave functions for frustrated quantum spin
systems [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク状態の新たなクラスを定義するために,複雑なパラメータを持つViTアーキテクチャの適応を提案する。
ViT波動関数の成功は、局所演算と大域演算の混合に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 09:47:38 GMT)
The role of all-optical neural networks [0.0] 大規模なニューラルネットワークモデルでは、すべての光学デバイスが推論において有利になる。
我々は、フットプリント、非線形性の強さ、光信号劣化、計算精度の制限、量子ノイズを含む全光学ニューラルネットワークの限界を考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 09:26:08 GMT)
The quantum Yang-Mills theory [0.0] 一般的な真空状態は混合量子状態であり、クラスター分解特性は保持されない。
2つの真空の間のエネルギー密度差のため、強い相互作用の物理学はラグランジアンの記述を含まない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 15:03:45 GMT)
The Ethics of AI-Generated Maps: A Study of DALLE 2 and Implications for
Cartography [0.0] 本稿では,地図学における人工知能(AI)の倫理性について考察する。
DALLE 2 を用いた地図作成に注力する。
DALLE 2 生成マップの特徴から生じる可能性のある4つの倫理的懸念について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:17:35 GMT)
Stable Remaster: Bridging the Gap Between Old Content and New Displays [0.0] CRTや初期のプラズマスクリーンテレビ向けに開発された古いコンテンツは、急速に時代遅れになり、現在のアスペクト比と解像度基準を満たしなくなった。
本稿では,この問題を拡散モデルを用いて,現代的期待に応えるために古いコンテンツに適応できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 23:11:29 GMT)
Spin-flip dynamics in core-excited states in the basis of irreducible
spherical tensor operators [0.0] 超高速力学は、球面的に顕著に減少する半定性的であることを示す。
このような切り離しは、高スピン基底状態の数が大きければ特に有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 18:06:54 GMT)
Semantically-aware Mask CycleGAN for Translating Artistic Portraits to
Photo-realistic Visualizations [0.0] 芸術的な肖像画を視覚化に変換できるセマンティック・アウェアのマスクサイクルGANアーキテクチャを提案する。
このモデルは、識別者が意味的に偽のサンプルを隠蔽することで、現実的な人間の肖像画を生成することができる。
実験により、SMCycleGANはリアリズムを著しく増加させ、コンテンツ表現の損失を最小限に抑える画像を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:58:09 GMT)
Scanning NV magnetometry of focused-electron-beam-deposited cobalt
nanomagnets [0.0] 集束電子ビーム誘起堆積は、スピン量子ビット制御のためのナノマグネットを単一ステップでパターン化するための有望な技術である。
このようなプロセスでコバルトナノ磁性体を作製し、電子ビームリソグラフィーで得られるものと同等以上のコバルト含有量と飽和磁化を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 11:13:02 GMT)
Resolution for Constrained Pseudo-Propositional Logic [0.0] この研究は、制約付き擬似命題論理の解法証明システムを得るために、命題分解を一般化する方法を示す。
有限個の節に制限された CNF の公式の構成とは異なり、拡張された CPPL は対応する集合を有限とする必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 09:17:24 GMT)
Relationship between classical and quantum mechanics in micellar aqueous
solutions of surfactants [0.0] イオン性界面活性剤のミセル水溶液は、プロトン脱局在(原子核量子効果)を示すことが観察されている。
本論文では, この現象は, Ghose (Ghose, 2002) が提唱した補間的シュリンガー方程式の助けを借りて説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:33:57 GMT)
Quantum Trajectory Theory and Simulations of Nonlinear Spectra and
Multi-Photon Effects in Waveguide-QED Systems with a Time-Delayed Coherent
Feedback [0.0] 2レベル系の導波路出力に対する非線形スペクトルと多光子相関関数について検討した。
我々は、最近の量子軌道離散導波路(QTDW)アプローチを拡張して、これらの観測値を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:04:38 GMT)
Phase characterization of spinor Bose-Einstein condensates: a Majorana
stellar representation approach [0.0] 回転対称性を基礎とした相互作用型スピノル系の平均場解に対する変動摂動について検討する。
この目的のために、混合状態と群論に対するマヨラナ星表象に基づくアプローチが導入された。
本研究では,スピン-1ボース-アインシュタイン凝縮体の相を特徴付けるとともに,これらの相の挙動をエントロピーを用いて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 16:48:46 GMT)
PerfDetectiveAI -- Performance Gap Analysis and Recommendation in
Software Applications [0.0] 本稿では,ソフトウェアアプリケーションにおける性能ギャップ分析と提案のための概念的フレームワークPerfDetectiveAIを紹介する。
現代の機械学習(ML)と人工知能(AI)技術は、PerfDetectiveAIでパフォーマンス測定を監視し、ソフトウェアアプリケーションにおけるパフォーマンス不足の領域を特定するために使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:53:04 GMT)
Parameter-free version of Adaptive Gradient Methods for Strongly-Convex
Functions [0.0] 本稿では,Metagradの行に沿って普遍的なアルゴリズムを適用し,ラムダとetaへの依存を取り除く。
主なアイデアは、複数の専門家を同時に実行し、予測をマスタアルゴリズムと組み合わせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 07:46:22 GMT)
PWR-Align: Leveraging Part-Whole Relationships for Part-wise Rigid Point
Cloud Registration in Mixed Reality Applications [0.0] Microsoft HoloLens 2.0 を使用した,高効率で堅牢なポイントクラウド登録 (PCR) ワークフローをパートワイドなポイントクラウドアライメントのために提案する。
PCRはAugmented and Mixed Realityのユースケースにおいて重要な問題であり,非剛性変換の特殊なクラスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 16:36:31 GMT)
Novel Regression and Least Square Support Vector Machine Learning
Technique for Air Pollution Forecasting [0.0] 大気汚染ベンチマークの不適切な検出は、人間や生物にとって深刻な合併症をもたらす。
DR-LSSVに基づく大気汚染予測手法を提案する。
その結果, DR-LSSV技術は大気汚染予測性能を効果的に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:56:00 GMT)
Nonergodic dynamics for an impurity interacting with bosons in tilted
lattice [0.0] 傾斜格子に局在した他の粒子の浴槽に浸漬して相互作用する単一粒子の運命について検討した。
トンネル速度に匹敵する傾き値については、力学の減速は不純物の明確な局在化を伴わずに観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 15:35:47 GMT)
Multimodal Pathology Image Search Between H&E Slides and Multiplexed
Immunofluorescent Images [0.0] 本稿では,変分オートエンコーダ (VAE) 潜時空間上の動的時間ワープ (DTW) を用いたマルチモーダル画像検索手法を提案する。
VAEのトレーニングとDTWの適用を通じて、mIFとH&Eのスライドを調整および比較する。
本手法は, 形態学的H&EデータとmIFの免疫フェノタイピングを併用することにより, 鑑別診断と治療決定を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:30:20 GMT)
Multi Proxy Anchor Family Loss for Several Types of Gradients [0.0] 本稿では,3つのマルチプロキシ・アンカー(MPA)ファミリーの損失と正規化割引累積ゲイン(nDCG@k)尺度を提案する。
MPAファミリーの損失は、勾配問題の解決によるニューラルネットワークのトレーニング能力を向上させる。
MPAファミリーの損失の有効性を実証し、MPAファミリーの損失は細粒度画像の2つのデータセットに対して高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 10:10:56 GMT)
Kappa vacua: Enhancing the Unruh temperature [0.0] 熱場二重状態の一般化である異なるカッパ・バクアの関係を見いだす。
kappa$-vacuum は、リンドラー真空を熱場二重状態として記述することができる。
顕著なところ、アンルー温度は任意の因子によって向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:27:13 GMT)
Information Transfer Rate in BCIs: Towards Tightly Integrated Symbiosis [0.0] 情報伝送率(ITR、英: information transmission rate)は、広く使われている情報測定指標である。
未来的BCI設計のためのエンド・ツー・エンドの設計を正確に表現するためには、より徹底的な検討とITRの定義が必要である。
再生視覚経路によってホストされる共生通信媒体を離散的なメモリレスチャネルとしてモデル化し,改良されたキャパシティ表現を用いてITRを再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 02:59:39 GMT)
Inductive reasoning in humans and large language models [0.0] GPT-3 と GPT-4 をヒト誘導的推論における古典的問題に適用した。
GPT-3は人間の行動の多くの側面を捉えるのに苦労しているが、GPT-4はより成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 00:23:25 GMT)
Improving Knowledge Extraction from LLMs for Robotic Task Learning
through Agent Analysis [0.0] 大規模言語モデル(LLMs)は、ロボットタスク学習の知識源として大きな可能性を秘めている。
素早いエンジニアリングを拡張し補完する認知エージェントアプローチについて述べる。
ロボットがLLMから幅広い応答を抽出し,評価することにより,一発学習において75%以上のタスク完了を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:50:14 GMT)
Hinting Pipeline and Multivariate Regression CNN for Maize Kernel
Counting on the Ear [0.0] 本稿では,コーンカーネルの中心にモデルの注意を向け,ディープラーニングモデルによるパフォーマンス向上を実現するための,ヒントと呼ばれる新しい前処理パイプラインを提案する。
実験の結果、提案手法は現在の手動推定を上回り、手動推定では34.4のMAEと0.74のR2と35.38と0.72のMAEが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 00:58:38 GMT)
Hierarchy of topological order from finite-depth unitaries, measurement
and feedforward [0.0] 単一サイト測定はループホールを提供し、特定の場合において有限時間状態の準備を可能にする。
我々は、この観察が、状態を生成するのに必要な最小限の測定層数に基づいて、長距離の絡み合った状態に、どのように複雑さの階層を課すかを示す。
この階層は、長距離の絡み合った状態の風景を描き、量子シミュレーターに実践的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:20:36 GMT)
Ghosting the Machine: Judicial Resistance to a Recidivism Risk
Assessment Instrument [0.0] 裁判官は、最近実装された文リスク評価ツールを圧倒的に無視し、"無用"、"無害"、"空腹"、"時間の無駄"、"無意味"、"役に立たない"と区別している。
既存の奨学金による説明によると、このアルゴリズムの逆転は、個人がツールや自動化不安に不信感を抱くことによって説明できない。
これらの発見は、アルゴリズムに対する専門的抵抗に対する組織的影響の重要な役割に新たな光を当て、アルゴリズム中心の改革が望ましい効果を得られない理由を説明するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 03:43:23 GMT)
Evolution of Efficient Symbolic Communication Codes [0.0] 本稿では,人間の自然言語構造を対人コミュニケーションコードの進化の産物とみなす方法について考察する。
これは、アンチエントロピー、圧縮係数、クロススプリットF1スコアといった、文化に依存しない、言語間のメトリクスを最大化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 06:38:03 GMT)
Evaluating Prompt-based Question Answering for Object Prediction in the
Open Research Knowledge Graph [0.0] 本研究は,テクスチャ学習用グラフオブジェクト予測のためのトランスフォーマーの即時学習導入に関する成果を報告する。
学術知識グラフのオブジェクトを予測するためにエンティティと関係抽出パイプラインを提案する他の研究から逸脱する。
i) 期待値当たり、(i) 新たなデータ領域でテストされた場合のトランスフォーマーモデル、(ii) モデルの迅速なトレーニングにより、緩和された評価設定で最大40%の性能向上が達成されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:23:23 GMT)
Enhancing Evacuation Planning through Multi-Agent Simulation and
Artificial Intelligence: Understanding Human Behavior in Hazardous
Environments [0.0] 本稿では人工知能(AI)技術,特にマルチエージェントシステム(MAS)を用いて避難シミュレーションモデルを構築した。
本研究の目的は、このような苦しい状況下で、個人がどのように反応し、反応するかについての理解を深めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:13:42 GMT)
Contraction Theory with Inequality Constraints [0.0] これは、制約された力学の収縮挙動が、元の収縮定理から系の力学の共変微分によって与えられることを示している。
現実的な応用としては、操作エンベロープに制約されたコントローラ、動く障害物を伴う軌道制御、量子力学の単一および2つのスリット実験の古典的なラグランジアン解釈などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 08:59:17 GMT)
Computational Language Assessment: Open Brain AI [0.0] 言語評価は、個人を言語、言語、コミュニケーション障害で診断し、治療する上で重要な役割を担っている。
私たちは、機械学習や自然言語処理など、革新的なAI技術を活用する計算プラットフォームであるOpen Brain AIを紹介します。
このプラットフォームは、診断の精度を高め、治療戦略を最適化する信頼性と効率的な測定を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 14:37:45 GMT)
Comparing machine learning models for tau triggers [0.0] 本稿では,陽子-陽子衝突子におけるハドロン崩壊したタウレプトンのリアルタイム選択(トリガリング)のための新しい教師付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 18:41:23 GMT)
Comment on "Matter-wave interferometry with helium atoms in low-$l$
Rydberg states'' [0.0] 観測された干渉縞によって測定された位相差は、ライドバーグ原子の加速に大きく依存しないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:13:29 GMT)
Blocked Cross-Validation: A Precise and Efficient Method for
Hyperparameter Tuning [0.0] 本稿では,ブロッククロスバリデーション(BCV)と呼ばれる新しい手法を提案し,CV分割と学習者のランダムな振る舞いに関して繰り返しをブロックする。
BCVは、実行回数が大幅に減少しても、RCVよりも正確な誤差推定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 04:58:47 GMT)
Between-Sample Relationship in Learning Tabular Data Using Graph and
Attention Networks [0.0] 本論文は, サンプル間の関係を組み込むことで表型データ表現を学習するi.d仮定を緩和する。
いくつかのGNNとSOTA(State-of-the-art attention model)を用いた仮説について検討する。
その結果,5つのデータセット上での従来の機械学習と,3つのデータセット上でのSOTA深層表型学習よりも注目度の高いGNN手法が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:56:21 GMT)
Autoregressive based Drift Detection Method [0.0] 我々はADDMと呼ばれる自己回帰モデルに基づく新しい概念ドリフト検出手法を提案する。
以上の結果から,新しいドリフト検出法は最先端ドリフト検出法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 10:09:39 GMT)
Automated Search for Conjectures on Mathematical Constants using
Analysis of Integer Sequences [0.0] 基本的な数学的定数を含む公式は、科学と数学の様々な分野に大きな影響を与えた。
ラマヌジャン機械計画のような数学定数の公式の発見を自動化しようとする最近の試みは、徹底的な探索に依存していた。
ここでは、整数列の解析を通して、数学的定数の予想を探索する根本的に異なる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 20:18:52 GMT)
Augmenting Greybox Fuzzing with Generative AI [0.0] 生成AIによって強化されたグレーボックスファジィであるChatFuzzを提案する。
生成LDMモデルのパワーを収穫するためのベストプラクティスを探るため、広範囲にわたる実験を行った。
実験の結果,SOTAグレーボックスファザよりも12.77%のエッジカバレッジが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 21:44:47 GMT)
Asymptotically Optimal Adversarial Strategies for the Probability
Estimation Framework [0.0] 量子非局所性実験におけるランダム性を証明するためのPEF法の最適性を自己完結した証明を提案する。
これらの結果を (2,2,2) Bell のシナリオに適用し, 符号なし原理に縛られた最適対角攻撃の解析的特徴付けを得る。
また、(2,2,2)ベルシナリオにおける量子制限逆数と、より高い$(n,m,k)$ベルシナリオにおける符号なし逆数への解析の拡張についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:58:01 GMT)
Applying Standards to Advance Upstream & Downstream Ethics in Large
Language Models [0.0] 本稿では,AIが生成するコンテンツの保護をAI所有者がいかに開発できるかを考察する。
他のコンテンツ制作業界では、行動規範や倫理基準が確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 10:45:57 GMT)
A data-driven approach to beating SAA out-of-sample [0.0] 本稿では,分散最適化(DOO)モデルについて紹介する。
最悪のケース (DRO) モデルだけでなく,最高のケース (DOO) モデルも考慮すれば,常に "SAA out-of-sample" を克服できることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 13:23:40 GMT)
A blind spot for large language models: Supradiegetic linguistic
information [0.0] ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)は、驚くべきことに人間らしく、言語的な流布を実現する。
本稿では,言語学,具体的認知,認知科学,数学,歴史など,いくつかの分野の思想を用いて,この枠組みの詳細について検討する。
これらの概念を用いて,ChatGPT などの LLM がパリンドロム処理に苦慮する理由,シンボルの視覚的特徴,シュメール・キュニフォームの翻訳,整数列の継続について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 22:15:01 GMT)
A Normalized Bottleneck Distance on Persistence Diagrams and Homology
Preservation under Dimension Reduction [0.0] 我々は、正規化ボトルネック距離(d_N)と呼ばれる永続化ダイアグラム間の新しいスケール不変距離を定義する。
ジョンソン・リンデンシュトラウス(JL)投射とメートル法多次元スケーリング(mMDS)の2つの一般的な次元縮小手法について検討する。
我々は、これらの次元還元技術が d_N に関してホモロジーをいかに保存するかの新しい境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Jun 2023 17:17:48 GMT)