Adaptive Siamese Tracking with a Compact Latent Network [219.4] 追跡タスクを分類に変換することで,シームズをベースとしたトラッカーを簡易化する直感的なビューを提供する。
そこで本研究では,視覚シミュレーションと実追跡例を用いて,詳細な解析を行う。
そこで我々は,古典的なSiamRPN++,SiamFC,SiamBANの3つのトラッカーを調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:59:34 GMT)
Knowledge Distillation of Large Language Models [138.1] 知識蒸留(KD)は,大規模言語モデル(LLM)の高い計算要求を低減させる,有望な手法である。
生成するより大きな言語モデルからより小さな言語モデルを抽出するMiniLLMを提案する。
提案手法は,120Mから13Bのパラメータを持つ異なるモデルファミリに対してもスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:44:03 GMT)
Learning under Data Drift with Time-Varying Importance Weights [111.1] 本稿では,データ分布の段階的変化を検出するための時間変化確率スコアを提案する。
実装のさまざまな方法を示し、さまざまな問題について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:47:50 GMT)
Kalman Filter for Online Classification of Non-Stationary Data [101.3] オンライン連続学習(OCL)では、学習システムはデータのストリームを受け取り、予測とトレーニングの手順を順次実行する。
本稿では,線形予測量に対するニューラル表現と状態空間モデルを用いた確率ベイズオンライン学習モデルを提案する。
多クラス分類の実験では、モデルの予測能力と非定常性を捉える柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:41:42 GMT)
Towards AGI in Computer Vision: Lessons Learned from GPT and Large
Language Models [98.7] 大規模言語モデル(LLM)を利用したチャットシステムが出現し、人工知能(AGI)を実現するための有望な方向へと急速に成長する
しかし、コンピュータビジョン(CV)におけるAGIへの道のりは未だに不明である。
CVアルゴリズムを世界規模で対話可能な環境に配置し、その動作に関する将来のフレームを予測するための事前トレーニングを行い、さまざまなタスクをこなすための命令で微調整するパイプラインを想像する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:15:01 GMT)
MixupE: Understanding and Improving Mixup from Directional Derivative
Perspective [96.9] 理論上は、バニラ・ミックスアップよりも優れた一般化性能を実現するために、Mixupの改良版を提案する。
提案手法は,様々なアーキテクチャを用いて,複数のデータセットにまたがるMixupを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 00:01:33 GMT)
Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [93.7] 本稿では,深層畳み込み型オートエンコーダのための自己教師型学習システムを提案する。
修正された再構成エラーを用いて、データ多様体に焦点を当てたトレーニング中に識別情報を使用することができる。
MVTec ADデータセットを用いた実験により,提案手法の高認識と局所化性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 23:33:53 GMT)
Quantum simulation of the von Neumann equation of time-dependent
Hamiltonians [91.4] 我々は、時依存ハミルトイナンに対するフォン・ノイマン方程式によって支配される密度行列の力学をシミュレートする量子アルゴリズムを開発した。
この方法は、与えられたリー代数の構造定数の性質を通して密度行列のベクトル化に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 23:08:51 GMT)
EPIC Fields: Marrying 3D Geometry and Video Understanding [90.6] EPIC Fieldsは、EPIC-KITCHENSの3Dカメラ情報の拡張である。
これは、フォトグラムを使ってカメラを再構築する複雑で高価なステップを取り除く。
EPICKITCHENSのビデオの96%を再構築し、45のキッチンで99時間に19Mフレームを登録した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 20:33:49 GMT)
Generalizable One-shot Neural Head Avatar [90.5] 本研究では,1枚の画像から3次元頭部アバターを再構成し,アニメイトする手法を提案する。
本研究では,一視点画像に基づく識別不能な人物を一般化するだけでなく,顔領域内外における特徴的詳細を捉えるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:33:09 GMT)
TAPIR: Tracking Any Point with per-frame Initialization and temporal
Refinement [86.8] 本稿では,ビデオシーケンスを通して任意の物理面上の問合せ点を効果的に追跡する,TAP(Tracking Any Point)の新しいモデルを提案する。
提案手法では,(1)他のフレームの問合せ点に対する適切な候補点マッチングを独立に特定するマッチング段階と,(2)局所的相関に基づいてトラジェクトリと問合せの両方を更新する改良段階の2段階を用いる。
結果として得られたモデルは、DAVISにおける平均約20%の絶対平均ジャカード(AJ)改善によって示されるように、TAP-Vidベンチマークにおける大きなマージンで、すべてのベースライン手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:07:51 GMT)
DOC: Improving Long Story Coherence With Detailed Outline Control [84.0] 複数単語のストーリーを自動的に生成する際の長距離プロットコヒーレンスを改善するためのフレームワークを提案する。
詳細 Outline Control (DOC) は2つの補完的なコンポーネントで構成されている。
自動生成ストーリーの人間による評価では、DOCはプロットのコヒーレンス、アウトラインの関連性、興味深い点において、強力なRe3ベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:05:11 GMT)
Babel-ImageNet: Massively Multilingual Evaluation of Vision-and-Language
Representations [84.0] Babel-ImageNetは、92の言語に1000のImageNetラベルを部分的に翻訳する、非常に多言語なベンチマークである。
92のBabel-ImageNet言語に対して,ゼロショット画像分類 (ZS-IC) を用いた8種類の多言語CLIPモデルの評価を行った。
Babel-ImageNetにおけるモデルZS-ICの性能は,画像テキスト検索の性能と高い相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:53:06 GMT)
CorrMatch: Label Propagation via Correlation Matching for
Semi-Supervised Semantic Segmentation [82.8] 本稿では,CorrMatch と呼ばれる,単純だが半教師付きセマンティックセマンティックセマンティック・セマンティック・セマンティック・アプローチを提案する。
我々のゴールは、ラベルのない画像からより高品質な領域を抽出し、一貫性の正則化によってラベルのないデータをより効率的に活用することである。
CorrMatchは、一般的な半教師付きセマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:26:48 GMT)
ClimSim: An open large-scale dataset for training high-resolution
physics emulators in hybrid multi-scale climate simulators [82.4] 物理と機械学習(ML)を組み合わせたハイブリッドな手法は、新しい世代の高忠実度気候シミュレータを導入した。
ClimSimは、ハイブリッドML物理研究のために設計された、史上最大のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:26:31 GMT)
Incentivizing High-Quality Content in Online Recommender Systems [82.0] オンライン学習によるインセンティブを考察し,ナッシュ均衡におけるコンテンツの質を分析した。
HedgeやEXP3のような古典的なオンライン学習アルゴリズムは、残念ながらプロデューサに低品質のコンテンツを作る動機を与えています。
このネガティブな結果に動機づけられた我々は、プロデューサに高品質なコンテンツを作るためのインセンティブを正しく与える異なる学習アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:47:14 GMT)
Explore In-Context Learning for 3D Point Cloud Understanding [80.8] 我々は,特に3Dポイントクラウドにおけるコンテキスト内学習のために設計された,ポイント・イン・コンテキストという新しいフレームワークを紹介した。
一般点サンプリング演算子とタンデムで協調して動作するように慎重に設計したJoint Smplingモジュールを提案する。
より効果的なプロンプト選択戦略により、我々のフレームワークは個別に訓練されたモデルの結果を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:53:21 GMT)
Training Vision-Language Transformers from Captions [80.0] 我々は,Masked Auto-Encoders上に構築されたVLC(Vision-Language from Captions)を新たに導入する。
ViLTと我々のモデルとの直接比較の結果、我々の手法は標準ベンチマークにおいてViLTよりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:37:46 GMT)
Learning Conditional Attributes for Compositional Zero-Shot Learning [78.2] 合成ゼロショット学習(CZSL)は、新しい合成概念を認識するためにモデルを訓練することを目的としている。
課題の1つは、異なる物体、例えば「濡れたリンゴ」と「濡れた猫」の属性をモデル化することである。
我々は、属性が認識対象と入力画像に条件付けされていることを議論し、条件付き属性の埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:55:00 GMT)
Thermodynamics of adiabatic quantum pumping in quantum dots [77.3] 2つのフェルミオンリードに接続された単一レベルの量子ドットである共鳴レベルモデルによる断熱量子ポンピングを考察する。
我々は, このモデルについて, 点のエネルギーレベルと熱浴によるトンネル速度の変動を考慮した一貫した熱力学的記述を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:29:18 GMT)
Anticipatory Music Transformer [77.3] 本稿では、時間点過程の制御可能な生成モデルを構築する方法である予測を導入する。
コントロールはイベント自体のサブセットであるので、コントロールタスクの充実に重点を置いています。
大規模かつ多様なLakh MIDI音楽データセットを用いて予測入出力モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:27:53 GMT)
Dy adatom on MgO(001) substrate: DFT+U(HIA) study [75.8] MgO(001)基板上に吸着した個々のDy原子の電子構造と磁性について検討した。
我々の研究は、希土類単原子磁石のさらなる研究と予測に有効なルートを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:20:02 GMT)
Improving Selective Visual Question Answering by Learning from Your
Peers [74.2] VQA(Visual Question Answering)モデルは、間違っていた場合の回答を控えるのに苦労する可能性がある。
本稿では,複数モーダル選択関数の学習におけるLearning from Your Peers (LYP) アプローチを提案する。
提案手法では,学習データの異なるサブセットに基づいて訓練されたモデルの予測を,選択的VQAモデルの最適化のターゲットとして利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:22:01 GMT)
FP-Diffusion: Improving Score-based Diffusion Models by Enforcing the
Underlying Score Fokker-Planck Equation [72.2] 雑音が増大する傾向にあるデータ密度に対応する雑音条件スコア関数の族を学習する。
これらの摂動データ密度は、密度の時空間進化を管理する偏微分方程式(PDE)であるフォッカー・プランク方程式(Fokker-Planck equation, FPE)によって結合される。
我々は、摂動データ密度の雑音条件スコアを特徴付けるスコアFPEと呼ばれる対応する方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:26:28 GMT)
Bandit Social Learning: Exploration under Myopic Behavior [71.3] 我々は、エージェントが単純なマルチアームバンディットプロトコルを集合的に従う社会的学習のダイナミクスについて研究する。
エージェントは全体として、探索と探索のトレードオフに直面しているが、各エージェントは、探索に関係なく、神秘的に行動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:09:58 GMT)
Explaining Explainability: Towards Deeper Actionable Insights into Deep
Learning through Second-order Explainability [70.6] 2階説明可能なAI(SOXAI)は、最近インスタンスレベルからデータセットレベルまで説明可能なAI(XAI)を拡張するために提案されている。
そこで本研究では,SOXAIの動作可能な洞察に基づくトレーニングセットから無関係な概念を除外することで,モデルの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 23:24:01 GMT)
NodeFormer: A Scalable Graph Structure Learning Transformer for Node
Classification [70.5] 本稿では,任意のノード間のノード信号を効率的に伝搬する全ペアメッセージパッシング方式を提案する。
効率的な計算は、カーナライズされたGumbel-Softmax演算子によって実現される。
グラフ上のノード分類を含む様々なタスクにおいて,本手法の有望な有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:21:15 GMT)
Modeling Non-Covalent Interatomic Interactions on a Photonic Quantum
Computer [69.0] 我々は、cQDOモデルがフォトニック量子コンピュータ上でのシミュレーションに自然に役立っていることを示す。
我々は、XanaduのStrawberry Fieldsフォトニクスライブラリを利用して、二原子系の結合エネルギー曲線を計算する。
興味深いことに、2つの結合したボソニックQDOは安定な結合を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:44:12 GMT)
TensorKrowch: Smooth integration of tensor networks in machine learning [68.8] PyTorch上に構築されたオープンソースのPythonライブラリであるKrowchを紹介します。
ユーザは任意のテンソルネットワークを構築してトレーニングし、より複雑なディープラーニングモデルにレイヤとして統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:55:19 GMT)
Recognizing Unseen Objects via Multimodal Intensive Knowledge Graph
Propagation [68.1] 画像の領域と対応するセマンティック埋め込みとをマッチングする多モード集中型ZSLフレームワークを提案する。
我々は、大規模な実世界のデータに基づいて、広範囲な実験を行い、そのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:07:48 GMT)
WizardCoder: Empowering Code Large Language Models with Evol-Instruct [67.2] WezardCoderは、複雑な命令の微調整でコードLLMをパワーアップする。
私たちのモデルは、他のすべてのオープンソースコードLLMをかなり上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:18:48 GMT)
Qubit efficient quantum algorithms for the vehicle routing problem on
quantum computers of the NISQ era [65.3] 時間窓付き車両ルーティング問題(VRPTW)は、ロジスティクスや輸送など、多くの分野で発生する古典的な最適化問題である。
本研究では、QUBOとしてVRPTWを定式化し、提案した符号化方式を用いて、VRPTWに量子変分アプローチを適用する。
提案手法は,全符号化を用いた量子アルゴリズムの解に匹敵するVRPTWの近似解を求めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:44:35 GMT)
Katakomba: Tools and Benchmarks for Data-Driven NetHack [63.0] NetHackは強化学習研究のフロンティアとして知られており、学習ベースの手法は依然としてルールベースのソリューションに追いつく必要がある。
最近、大規模なNetHackデータセットがリリースされた。これは必要なステップだったが、オフラインの強化学習コミュニティではまだ広く採用されていない。
本研究では,ツール・ワイド,実装・ワイド,ベンチマーク・ワイドの3つの大きな障害について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:50:25 GMT)
Multivariate Systemic Risk Measures and Computation by Deep Learning
Algorithms [63.0] 本稿では,主観的最適度と関連するリスク割り当ての公平性に着目し,重要な理論的側面について論じる。
私たちが提供しているアルゴリズムは、予備項の学習、二重表現の最適化、およびそれに対応する公正なリスク割り当てを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:19:36 GMT)
TomoSAM: a 3D Slicer extension using SAM for tomography segmentation [63.0] TomoSAMは、最先端のSegment Anything Model(SAM)を3Dスライダに統合するために開発された。
SAMは、オブジェクトを識別し、ゼロショットで画像マスクを作成することができる、迅速なディープラーニングモデルである。
これらのツール間のシナジーは、トモグラフィや他のイメージング技術からの複雑な3Dデータセットのセグメンテーションに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:13:27 GMT)
POP: Prompt Of Prompts for Continual Learning [59.2] 継続的な学習(CL)は、破滅的な忘れをせずに新しい概念を学習する人間の能力を模倣することを目的としている。
POP学習を用いた基礎モデルでは,古典的なCL手法よりも優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:09:26 GMT)
Stop overkilling simple tasks with black-box models and use transparent
models instead [59.1] ディープラーニングアプローチは、生データから自律的に機能を抽出することができる。
これにより、機能エンジニアリングプロセスをバイパスすることができる。
ディープラーニング戦略は、しばしば精度で従来のモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:10:43 GMT)
PassGPT: Password Modeling and (Guided) Generation with Large Language
Models [59.1] パスワード生成のためのパスワードリークをトレーニングした大規模言語モデルであるPassGPTを提案する。
また、任意の制約を満たすパスワードを生成するために、PassGPTサンプリング手順を利用する誘導パスワード生成の概念も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:45:28 GMT)
LoViT: Long Video Transformer for Surgical Phase Recognition [59.1] 短時間・長期の時間情報を融合する2段階のLong Video Transformer(LoViT)を提案する。
このアプローチは、Colec80とAutoLaparoデータセットの最先端メソッドを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:40:08 GMT)
CORL: Research-oriented Deep Offline Reinforcement Learning Library [58.8] CORLはオープンソースのライブラリで、強化学習アルゴリズムの完全なベンチマークによる単一ファイルの実装を提供する。
単純で現代的な分析追跡ツールによる、シンプルな開発経験を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:28:10 GMT)
Non-equilibrium quantum probing through linear response [58.7] 本研究では, 単体摂動に対するシステム応答と非単体摂動について検討し, 環境特性に影響を及ぼす。
本研究では, 線形応答と量子探索手法を組み合わせることで, 環境の摂動と特性について, 有効な定量的情報を提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:31:23 GMT)
Language models are not naysayers: An analysis of language models on
negation benchmarks [58.3] 我々は,次世代自動回帰言語モデルによる否定処理能力の評価を行った。
LLMには,否定の存在に対する感受性,否定の語彙的意味を捉える能力の欠如,否定下での推論の失敗など,いくつかの制限があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:16:37 GMT)
Distribution Shift Inversion for Out-of-Distribution Prediction [57.2] 本稿では,OoD(Out-of-Distribution)予測のためのポータブル分布シフト変換アルゴリズムを提案する。
提案手法は,OoDアルゴリズムを広範囲に接続した場合に,一般的な性能向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:00:49 GMT)
Simple Embodied Language Learning as a Byproduct of Meta-Reinforcement
Learning [56.1] 具体的強化学習(RL)エージェントは、非言語タスクから間接的に言語を学習できるか?
エージェントが特定のオフィスを見つけることを目標とするオフィスナビゲーション環境を設計し、異なる建物(タスク)でオフィスロケーションが異なる。
我々は、RLエージェントが言語を間接的に学習できることを発見した。現在のメタRLアルゴリズムで訓練されたエージェントは、ホールドアウトレイアウトと言語フレーズでフロアプランを読むことに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:48:48 GMT)
ASPEST: Bridging the Gap Between Active Learning and Selective
Prediction [55.9] 我々は、選択的予測とアクティブな学習を橋渡しし、アクティブな選択予測と呼ばれる新しい学習パラダイムを提案する。
提案手法は,選択的予測と能動的学習における先行研究を著しく上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 04:10:34 GMT)
Quantum Gate Optimization for Rydberg Architectures in the Weak-Coupling
Limit [55.1] 我々は,Rydberg tweezerシステムにおける2ビットゲートの機械学習支援設計を実演する。
我々は,高忠実度CNOTゲートを実装した最適パルス列を生成する。
単一量子ビット演算の局所的な制御は、原子列上で量子計算を行うのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:24:51 GMT)
LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models [54.9] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において顕著な能力を示している。
タスク非依存であり、元のトレーニングデータセットへの依存を最小限に抑えるという2つの制約の範囲内でLLMの圧縮に取り組む。
LLM-Prunerという名前のこの手法は、非臨界結合構造を選択的に除去する構造プルーニングを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:05:02 GMT)
MoviePuzzle: Visual Narrative Reasoning through Multimodal Order
Learning [54.7] MoviePuzzleは、ビジュアルな物語の推論と全体論的映画理解をターゲットとする、新しい挑戦である。
本研究では,映像モデルの時間的特徴学習と構造学習を増幅するMoviePuzzleタスクを提案する。
提案手法はMoviePuzzleベンチマークの既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:11:38 GMT)
Reducing Hallucinations in Neural Machine Translation with Feature
Attribution [54.5] 本研究は,NMTにおける幻覚の軽減を目的としたモデル理解と正規化に着目したケーススタディである。
まず,幻覚を発生させるNMTモデルの振る舞いを研究するために,特徴帰属法を用いる。
次に、これらの手法を利用して、幻覚の低減に大きく貢献し、ゼロからモデルを再訓練する必要のない新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:36:10 GMT)
CLIPXPlore: Coupled CLIP and Shape Spaces for 3D Shape Exploration [53.6] 本稿では3次元形状空間の探索を導くために視覚言語モデルを活用する新しい枠組みを提案する。
我々は、形状空間探索を支援するために、強力な事前学習型視覚言語モデルであるCLIPを活用することを提案する。
本研究では,2進誘導,テキスト誘導,スケッチ誘導の3つの探索モードを設計し,形状空間における適切な探索軌跡の特定と形状の有意義な変化を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:39:32 GMT)
LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting [53.2] 交通予測はスマートシティのイニシアチブにおいて重要な役割を担い、ディープラーニングの力によって大きな進歩を遂げている。
しかし、現在の公開データセットで達成される有望な結果は、現実的なシナリオには適用できないかもしれない。
LargeSTベンチマークデータセットのデータセットとベースライン実装をリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:48:36 GMT)
LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init
Attention [52.7] LLaMA-Adapterは命令追従モデルにLLaMAを効率よく微調整する方法である。
フリーズされたLLaMA 7Bモデルで1.2Mの学習可能なパラメータを導入し、8A100 GPUの微調整には1時間未満の費用がかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:31:32 GMT)
Variance-Preserving-Based Interpolation Diffusion Models for Speech
Enhancement [52.3] 本稿では,VP-および分散拡散(VE)に基づく拡散法の両方をカプセル化するフレームワークを提案する。
本研究では,拡散モデルで発生する一般的な困難を解析し,性能の向上とモデルトレーニングの容易化を図る。
我々は,提案手法の有効性を示すために,公開ベンチマークを用いたいくつかの手法によるモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:22:22 GMT)
Parallel Successive Learning for Dynamic Distributed Model Training over
Heterogeneous Wireless Networks [50.7] フェデレートラーニング(Federated Learning, FedL)は、一連の無線デバイスにモデルトレーニングを配布する一般的なテクニックとして登場した。
我々は,FedLアーキテクチャを3次元に拡張した並列逐次学習(PSL)を開発した。
我々の分析は、分散機械学習におけるコールド対ウォームアップモデルの概念とモデル慣性について光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:50:03 GMT)
Pareto Manifold Learning: Tackling multiple tasks via ensembles of
single-task models [50.3] マルチタスク学習(MTL)では、タスクは、ソリューションへの最適化を導くのではなく、互いに達成したパフォーマンスを競い、制限することができる。
重み空間におけるアンサンブル手法であるTextitPareto Manifold Learningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:45:45 GMT)
Provably Personalized and Robust Federated Learning [49.7] 類似の目的を持ったクライアントのクラスタ化とクラスタ単位のモデル学習は、フェデレーション学習におけるパーソナライゼーションに対する直感的で解釈可能なアプローチである。
我々は、クライアント上の勾配が$K$の分布の1つに対応できる最適化問題として、パーソナライズされたフェデレーション学習を定式化する。
私たちのアルゴリズムは、勾配のごく一部が破壊されるビザンチンの環境では、確実に堅牢です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:37:39 GMT)
User Simulation for Evaluating Information Access Systems [48.3] インタラクティブな知能システムの有効性を評価することは 複雑な科学的課題です
本書は,評価に特化して設計されたユーザシミュレーション技術について,詳細な理解を提供する。
ユーザシミュレータを設計するための一般的なフレームワークと、検索エンジン、レコメンダシステム、会話アシスタントとのユーザインタラクションをシミュレートする特定のモデルとアルゴリズムの両方をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:54:06 GMT)
Compositional Scene Representation Learning via Reconstruction: A Survey [48.3] 構成シーン表現学習はそのような能力を実現するタスクである。
ディープニューラルネットワークは表現学習において有利であることが証明されている。
大量のラベルのないデータを使用し、費用がかかるデータアノテーションを避けることができるため、再構築による学習は有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:25:03 GMT)
How Expressive are Spectral-Temporal Graph Neural Networks for Time
Series Forecasting? [47.0] 我々は、スペクトル時間GNNの表現力を高める理論的枠組みを確立する。
その結果,線形スペクトル時間GNNは軽度仮定の下で普遍的であることがわかった。
本稿では,TGC(Temporal Graph GegenConv)というシンプルなインスタンス化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 04:20:31 GMT)
Fed-ZERO: Efficient Zero-shot Personalization with Federated Mixture of
Experts [46.9] フェデレートラーニング(FL)の目標の1つは、各参加するクライアントのコンテキストに適応できるパーソナライズされたモデルを作ることである。
FLセットアップ内でMixture-of-Experts(MoE)フレームワークを用いて新しいソリューションを提案する。
我々の手法は、競争力のあるゼロショット性能を維持しながら、アートFL設定時の精度を最大18%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:47:52 GMT)
TryOnDiffusion: A Tale of Two UNets [46.5] 相手の着る服と着る服の2つの画像が与えられた場合、私たちのゴールは、入力された人の着る服がどう見えるかを視覚化することである。
重要な課題は、重要な身体のポーズと形状の変化に対応するために衣服を歪めながら、衣服の細部保存の可視化を合成することである。
2つのUNETを統一する拡散型アーキテクチャ(Parallel-UNet参照)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:25:58 GMT)
Thermopower in hBN/graphene/hBN superlattices [46.3] 完全hBNカプセル化と1次元エッジ接触からなるヘテロ構造体中の高品質単層グラフェンの熱力について実験的に検討した。
熱力の温度依存性は, ひずみ変動とファンホーブ特異点の役割を評価する上で有効であることを示す。
また, キャリア密度を制御することにより, 温度駆動型熱パワー逆転を正から負へ, 逆の逆転を観測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:06:34 GMT)
Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap [46.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理と人工知能の分野で新たな波を発生させている。
知識グラフ(KG)、ウィキペディア、フアプ(英語版)は、豊富な事実知識を明示的に記憶する構造化された知識モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:15:26 GMT)
Graphene-Enhanced Single Ion Detectors for Deterministic Near-Surface
Dopant Implantation in Diamond [45.9] 大規模量子コンピュータに要求されるほとんどのアプリケーションは、順序づけられた配列を必要とする。
電子グレードのダイヤモンド基板に偏りのある表面グラフェン電極を電荷感受性電子に接続することで、典型的なイオン源から30nmから130nmの深さで停止するイオンに対する単一イオン注入を実証することができる。
これにより、モノリシックデバイスにおける決定論的色中心ネットワーク構築の道を開く、関連する色中心を持つ単一原子の順序づけられた配列を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:50:10 GMT)
Contextual Combinatorial Bandits with Probabilistically Triggered Arms [45.3] 確率的に誘発される腕(C$2$MAB-T)を様々な滑らかさ条件下で検討した。
トリガー変調 (TPM) 条件の下では、C$2$-UC-Tアルゴリズムを考案し、後悔すべき$tildeO(dsqrtT)$を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:00:10 GMT)
Radiology-GPT: A Large Language Model for Radiology [45.0] 本稿では,ラジオロジーのための大規模言語モデルであるRadiology-GPTを紹介する。
StableLM、Dolly、LLaMAといった一般的な言語モデルと比較して、優れたパフォーマンスを示している。
放射線診断、研究、通信において大きな汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:57:24 GMT)
What can a cook in Italy teach a mechanic in India? Action Recognition
Generalisation Over Scenarios and Locations [44.2] 本稿では,シナリオとロケーションデータセット(ARGO1M)について紹介する。
認識モデルは、10以上の提案されたテスト分割を一般化するのに苦労し、各シナリオは目に見えない場所にある。
本稿では,他のドメインからの動画のクロスインスタンス再構成として,各ビデオの表現方法であるCIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:31:50 GMT)
A Relaxed Optimization Approach for Adversarial Attacks against Neural
Machine Translation Models [44.0] 本稿では,ニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルに対する最適化に基づく逆攻撃を提案する。
実験の結果,NMTモデルの翻訳品質は有意に低下した。
我々の攻撃は、成功率、類似性保存、翻訳品質への影響、トークンエラー率の点で、ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:13:34 GMT)
Understanding the Role of Human Intuition on Reliance in Human-AI
Decision-Making with Explanations [44.0] 意思決定者の直感がAI予測と説明の使用に与える影響について検討する。
以上の結果から,AIの予測と説明に関する3種類の直観が明らかになった。
これらの経路を用いて、なぜ機能に基づく説明が参加者の決定結果を改善しなかったのかを説明し、AIへの依存度を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:50:39 GMT)
On-demand Generation of Indistinguishable Photons in the Telecom C-Band
using Quantum Dot Devices [43.6] そこで本研究では,単一QDデバイスからの通信用Cバンドにおける不明瞭な光子のコヒーレントなオンデマンド生成を実演する。
これは、波長変換なしで直接通信Cバンドに放出される単一光子の光子区別性において顕著な進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:59:03 GMT)
A Unified Framework of Graph Information Bottleneck for Robustness and
Membership Privacy [43.1] 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のモデリングにおいて大きな成功を収めている。
GNNは、GNNモデルを騙して望ましい予測をする敵攻撃に対して脆弱である。
本研究では、ロバストかつメンバーシップなプライバシー保護型GNNを開発するための新しい課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:11:00 GMT)
AdaProp: Learning Adaptive Propagation for Graph Neural Network based
Knowledge Graph Reasoning [43.1] GNNベースの推論手法の重要な設計要素は、伝搬経路と呼ばれる。
我々は、有望な目標を維持しつつ、無関係なエンティティをフィルタリングするために適応的な伝搬経路を学習する。
私たちの方法は強力で効率的でセマンティック・アウェアです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:33:04 GMT)
Training-free Diffusion Model Adaptation for Variable-Sized
Text-to-Image Synthesis [42.6] 拡散モデル(DM)は近年,テキスト・画像合成における最先端性能に注目されている。
本稿では,視覚的忠実度を維持しながら多彩性を扱うためにテキスト・画像拡散モデルを適用することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:23:07 GMT)
Improving Generalization in Meta-Learning via Meta-Gradient Augmentation [42.5] メタ学習における過度な適合を軽減するために,データ非依存のtextbfMeta-textbfGradient textbfAugmentation (textbfMGAug) 法を提案する。
提案した MGAug は、PAC-Bayes フレームワークからの一般化によって理論的に保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:04:28 GMT)
Navigating the 16-dimensional Hilbert space of a high-spin donor qudit
with electric and magnetic fields [41.7] シリコン中の1つのドナーアンチモンの電子核状態によって16次元ヒルベルト空間が構築される原子ベースの半導体プラットフォームを提案する。
我々は、この大きなヒルベルト空間を、電場と磁場の両方を用いて航行する能力を示し、ゲートの忠実度は、核スピンの99.8%を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:39:49 GMT)
Specifying and Solving Robust Empirical Risk Minimization Problems Using
CVXPY [41.6] いくつかの単純な場合、そのような問題は解析的な形で表すことができる。
一般に、問題は双対化によって引き出すことができ、min-max問題からmin-min問題へと変換される。
本稿では,CVXPYを用いて,この二元化手順をユーザフレンドリな方法で自動化する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:02:48 GMT)
Object Detection in Hyperspectral Image via Unified Spectral-Spatial
Feature Aggregation [41.0] S2ADetは、高スペクトル画像に固有の豊富なスペクトル情報と空間補完情報を利用する物体検出器である。
S2ADetは既存の最先端メソッドを超え、堅牢で信頼性の高い結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:01:50 GMT)
Knowledge-enhanced Visual-Language Pre-training on Chest Radiology
Images [40.5] 胸部X線と放射線検査を用いた視力監督前訓練のための知識強調型自動診断(KAD)を提案する。
我々は、4つの外部X線データセット上でKADを評価し、そのゼロショット性能が完全言語モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:33:16 GMT)
Multi-Object Manipulation via Object-Centric Neural Scattering Functions [40.5] モデル予測制御フレームワークにおいて,オブジェクト中心型ニューラル散乱関数(OSF)をオブジェクト表現として用いることを提案する。
OSFは、オブジェクトごとの光輸送をモデルとし、オブジェクトの再配置と様々な照明条件の下で構成シーンの再レンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:14:10 GMT)
OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts [40.3] 私たちはオープンソースのAI研究プラットフォームであるOpenAGIを開発しています。
本稿では,LLMの課題解決能力向上のために,タスク解決結果をフィードバックとして利用するタスクフィードバック機構からの強化学習を提案する。
コミュニティのAGI能力の長期的改善と評価を容易にするため,OpenAGIのコード,ベンチマーク,評価方法をオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:59:50 GMT)
SpeechGLUE: How Well Can Self-Supervised Speech Models Capture
Linguistic Knowledge? [39.6] 音声表現のための自己教師付き学習(SSL)は、様々な下流タスクにうまく適用されている。
本稿では,音声SSL技術が言語知識をうまく捉えることができるかどうかを明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:04:29 GMT)
Theoretical Hardness and Tractability of POMDPs in RL with Partial
Hindsight State Information [39.1] 部分的HSIにおいても,POMDPの重要な抽出可能なクラスが存在することがわかった。
部分的HSIを持つPOMDPの2つの新しいクラスに対して、我々はほぼ最適であることを示す新しいアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:20:46 GMT)
When to Use Efficient Self Attention? Profiling Text, Speech and Image
Transformer Variants [39.0] 本研究は,テキスト,音声,視覚にまたがる自己注意型トランスフォーマーの効率性に関する,最初の統一的研究である。
効率の良いトランスフォーマー変種がバニラモデルよりも効率的になる入力長閾値(タイピング点)を同定する。
そこで本研究では,L-HuBERTを導入した。L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L-HuBERT,L -HuBERT,L-H
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:59:02 GMT)
Norm-guided latent space exploration for text-to-image generation [38.7] 現在の訓練手順では、拡散モデルはノルム値の幅が狭い入力に偏っている。
本稿では,現行のトレーニング手法が,標準値の狭い入力に対して拡散モデルを偏在させることを観察する。
我々は、この計量を近似するための単純だが効率的なアルゴリズムを記述し、それを用いて、潜在シード空間におけるセントロイドをさらに定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:12:15 GMT)
X-Detect: Explainable Adversarial Patch Detection for Object Detectors
in Retail [38.1] 既存の物体検出器に対する対向攻撃検出手法では、新たな実生活攻撃の検出が困難であった。
本稿では,X-Detectについて述べる。X-Detect,X-Detect,X-Detect,X-Detect,X-Detect,X-Detect,X-Detect。
X-Detectは、オブジェクト抽出、シーン操作、特徴変換技術を利用する、説明可能な設計毎の検出器のアンサンブルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:35:21 GMT)
Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis [37.2] 我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,様々なロボットタスクを最適化し,達成可能な報酬パラメータを定義する新しいパラダイムを提案する。
LLMが生成する中間インタフェースとして報酬を用いることで、ハイレベルな言語命令と修正のギャップを、低レベルなロボット動作に効果的に埋めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:27:10 GMT)
Multi-channel Autobidding with Budget and ROI Constraints [36.8] 広告主が全チャンネルの総収益率(ROI)と予算制約を満たすとともに、総収益率を最大化する方法について検討する。
実際には、広告主は制御を持たないため、グローバルに最適化することはできない。
本稿では,大域的最適問題の変換を近似した,チャネル単位の予算を生成する効率的な学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:14:04 GMT)
Revisit Weakly-Supervised Audio-Visual Video Parsing from the Language
Perspective [36.6] 本稿では,音声・視覚的モダリティのすべての事象を特定し,特定することを目的とした,弱教師付き音声・視覚的ビデオ解析タスク(AVVP)に焦点を当てる。
AVVPを言語の観点から扱うことを考える。なぜなら言語は固定ラベルを超えて各セグメントにどのように様々なイベントが現れるかを自由に記述できるからである。
我々の単純で効果的なアプローチは、最先端の手法を大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:12:24 GMT)
InfoDiffusion: Representation Learning Using Information Maximizing
Diffusion Models [35.6] InfoDiffusionは低次元潜伏変数を持つ拡散モデルを拡張するアルゴリズムである。
情報拡散は、観測された変数と隠れた変数の相互情報に規則化された学習目標に依存する。
インフォディフュージョンは、最先端の生成的およびコントラスト的手法と競合する非絡み合いおよび人間解釈可能な潜在表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:48:38 GMT)
Systematic Improvements in Transmon Qubit Coherence Enabled by Niobium
Surface Encapsulation [35.0] 本稿では,コヒーレンス時間を体系的に改善するトランスモンキュービット製造手法を提案する。
我々はニオブの表面を通過させるカプセル化戦略を用いてデバイスを作製した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:55:55 GMT)
GNOT: A General Neural Operator Transformer for Operator Learning [34.8] 一般ニューラル演算子変換器(GNOT)は、演算子を学習するためのスケーラブルで効果的なフレームワークである。
新規な異種正規化アテンション層を設計することにより、複数の入力関数や不規則メッシュを扱うのに非常に柔軟である。
トランスアーキテクチャの大規模なモデルキャパシティは、我々のモデルに大規模なデータセットと実用的な問題にスケールする可能性を与えてくれます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:26:03 GMT)
Large Language Models are Few-Shot Summarizers: Multi-Intent Comment
Generation via In-Context Learning [34.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,開発者の多様な意図を満たすコメントを生成することの実現可能性について検討する。
2つの大規模なデータセットの実験は、私たちの洞察の理論的根拠を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:33:10 GMT)
Maestro: A Gamified Platform for Teaching AI Robustness [32.8] Maestroはオープンソースのゲームベースのプラットフォームで、堅牢なAI教育の発展に貢献している。
我々は,Maestroが学生のエンゲージメント,モチベーション,学習成功に与える影響を,堅牢なAIで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 04:35:56 GMT)
Interactive Text-to-SQL Generation via Editable Step-by-Step
Explanations [32.7] 非専門家がデータベースの分析力を完全に解き放つことは困難である。
そこで我々は,不正SQLのステップバイステップ説明をユーザが直接編集できる新しいインタラクション機構を提案する。
スパイダーベンチマークの実験では、我々の手法は3つのSOTAアプローチを少なくとも31.6%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:33:03 GMT)
Robust Double-Encoder Network for RGB-D Panoptic Segmentation [31.8] パノプティックセグメンテーションは、ピクセルワイズセマンティックラベルをインスタンスIDと共に計算することでシーンの解釈を提供する。
本稿では、2つのエンコーダを通してRGBと深さを別々に処理する新しいエンコーダデコーダニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,他の汎視的セグメンテーション手法と比較して,優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:29:19 GMT)
Learning Cross-lingual Mappings for Data Augmentation to Improve
Low-Resource Speech Recognition [31.6] 言語間リソースの爆発は、低リソース言語のデータの不足を補う効果的な方法である。
エンドツーエンド音声認識のための学習可能な言語間マッピングの概念を拡張した。
その結果,任意のソース言語 ASR モデルを用いて,低リソースターゲット言語認識を行うことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:24:31 GMT)
Is GPT-3 a Good Data Annotator? [31.0] GPT-3はOpenAIが開発した大規模言語モデルである。
本稿では,データアノテータとしてのGPT-3の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:11:50 GMT)
Skill-Critic: Refining Learned Skills for Reinforcement Learning [30.5] 我々は,高レベルのスキル選択とともに,低レベルのポリシーを微調整することを提案する。
我々のスキルクリティカルアルゴリズムは、低レベルと高レベルの両方を最適化する。
我々は,Gran Turismo Sportにおける新しいスパース報酬自律レースタスクを含む,複数のスパース環境でのアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:24:32 GMT)
Warpformer: A Multi-scale Modeling Approach for Irregular Clinical Time
Series [29.8] シリーズ内不規則性とシリーズ間不一致は、不規則時系列の重要な特徴である。
この2つの特徴を完全に考慮した新しいアプローチであるWarpformerを紹介します。
我々は、広く使われているデータセットに関する広範な実験と、臨床データベースから構築された新しい大規模ベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:23:14 GMT)
PoetryDiffusion: Towards Joint Semantic and Metrical Manipulation in
Poetry Generation [29.7] 我々は、中国語のSonnetとSongCiで詩を生成するために拡散モデルを採用している。
我々のモデルは、文情報全体を考慮し、セマンティック表現の改善をもたらす。
我々は、メトリクスを操作および評価するために、新しいメートル法コントローラを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:57:31 GMT)
Hierarchical Approach for Joint Semantic, Plant Instance, and Leaf
Instance Segmentation in the Agricultural Domain [29.6] 植物表現型は、植物の成長段階、発達、その他の関連する量を記述するため、農業において中心的な課題である。
本稿では,RGBデータから作物の連接意味,植物インスタンス,葉のインスタンスセグメンテーションの問題に対処する。
本稿では,3つのタスクを同時に処理する単一畳み込みニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:24:57 GMT)
Needle in a Haystack: An Analysis of High-Agreement Workers on MTurk for
Summarization [29.2] 高品質なアマゾン・メカニカル・トルコ人労働者を2段階のパイプラインで採用する方法について検討する。
評価を行う前に、サブパー労働者のフィルタリングに成功できることが示される。
当社の作業員は、彼らとCloudResearchの作業員の間で強いコンセンサスを示していますが、データのサブセットに関する専門家の判断との整合性は期待通りではありません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:45:33 GMT)
GenImage: A Million-Scale Benchmark for Detecting AI-Generated Image [28.4] 我々は、100万組のAI生成フェイクイメージと実際の画像の収集を含むGenImageデータセットを紹介した。
この利点は、GenImageで訓練された検出器が徹底的な評価を行い、多様な画像に適用可能であることを示すことである。
本研究では,本データセットの包括的解析を行い,実世界のシナリオに類似した検出手法を評価するための2つの課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:21:09 GMT)
Learning Primitive-aware Discriminative Representations for Few-shot
Learning [28.2] 少ないショットラーニングは、いくつかのラベル付き例で、新しいクラスを容易に認識できる分類器を学習することを目的としている。
プリミティブ・マイニング・アンド・リ共振ネットワーク(PMRN)を提案し,プリミティブ・アウェアな表現を学習する。
提案手法は,6つの標準ベンチマークの最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:54:31 GMT)
On the Robustness of Latent Diffusion Models [28.1] 遅延拡散モデルは、画像合成や画像編集など、様々な生成タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。
まず, 潜伏拡散モデル内の成分が白色箱の頑健性に及ぼす影響について検討した。
我々は,ホワイトボックスのシナリオに加えて,移動攻撃による潜伏拡散モデルのブラックボックスロバスト性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:47:15 GMT)
Learning to Predict Scene-Level Implicit 3D from Posed RGBD Data [28.0] 本稿では,RGBDデータから3次元再構成のためのシーンレベルの暗黙関数を学習する手法を提案する。
テスト時には,これまで見えなかったRGB画像を,暗黙の関数によるシーンの3次元再構成にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:59:36 GMT)
Decentralized Learning Dynamics in the Gossip Model [27.8] ゴシップモデルにおけるメモリ制限ノードの分散マルチアーム帯域設定について検討した。
我々は、これらの分散力学のグローバル進化と、ある種の「ゼロサム」乗算重み更新アルゴリズムとの関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:59:15 GMT)
Mobile-Env: An Evaluation Platform and Benchmark for Interactive Agents
in LLM Era [27.5] 適切なベンチマークのための基盤を提供するために、新しいインタラクションプラットフォームであるMobile-Envを構築します。
InfoUI タスクセット WikiHow は、構造化テキストベースの環境における LLM のマルチステップインタラクション能力のベンチマークを確立するために構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:20:46 GMT)
Accountable Textual-Visual Chat Learns to Reject Human Instructions in
Image Re-creation [27.5] 我々はCLEVR-ATVCデータセット(620K)とFruit-ATVCデータセット(50K)の2つの新しいマルチモーダルデータセットを構築した。
マルチモーダルシステムは人間の要求を拒否するために、データセットに特定のルールを組み込んで監視信号とする。
本研究では,画像の自動エンコーダと自動回帰変換器をスクラッチからトレーニングするための2状態トレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:03:55 GMT)
The ELM Neuron: an Efficient and Expressive Cortical Neuron Model Can
Solve Long-Horizon Tasks [27.2] 我々は,脳皮質ニューロンの生物学的にインスパイアされ,計算的に表現され,効率の良いモデルであるExpressive Leaky Memory(ELM)ニューロンを紹介した。
ELMニューロンは、上記の入力と出力の関係を正確に一致させるために、わずか8Kのトレーニング可能なパラメータしか必要としない。
ELMニューロンは、Pathfinder-Xタスク上で77%の精度でトランスフォーマーベースモデルより優れており、シークエンシャルCIFAR-10上での競合性能を示し、スパイキングハイデルバーグ・ディジットスデータセットの古典LSTMモデルよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:34:13 GMT)
Road Planning for Slums via Deep Reinforcement Learning [27.0] 本研究では,スラム道路の自動配置のための深層強化学習手法を提案する。
本研究では,スラムのトポロジ的構造を捉えるための汎用グラフモデルを提案し,計画道路の場所を選択するための新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
我々のモデルは、スラム内の場所を最小限の建設コストで接続する道路計画を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:56:58 GMT)
Data Augmentation for Seizure Prediction with Generative Diffusion Model [27.0] 重症度予測は患者の生活改善に非常に重要である。
初期データと中間データの間の深刻な不均衡問題は、依然として大きな課題となっている。
データ拡張は、この問題を解決するための直感的な方法です。
DiffEEGと呼ばれる拡散モデルを用いた新しいデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:44:53 GMT)
Bandits with Replenishable Knapsacks: the Best of both Worlds [26.8] 非単調な資源利用を可能にするBwKフレームワークの自然な一般化について検討する。
入力モデルの下で、我々のアルゴリズムはインスタンスに依存しない $tildeO(T1/2)$ regret bound を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:34:00 GMT)
TIDE: Time Derivative Diffusion for Deep Learning on Graphs [26.8] グラフニューラルネットワークの顕著なパラダイムは、メッセージパッシングフレームワークに基づいている。
本フレームワークでは,近隣ノード間のみの情報通信を実現する。
本稿では,時間微分グラフ拡散(TIDE)に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:50:42 GMT)
Investigating Membership Inference Attacks under Data Dependencies [26.7] プライバシーに敏感なデータに基づく機械学習モデルのトレーニングが、プライバシーに深刻な影響を及ぼす可能性のある新たな攻撃の扉を開いた。
そのような攻撃の1つは、メンバーシップ推論攻撃 (MIA) であり、特定のデータポイントがモデルをトレーニングするために使用されたかどうかを公開する。
我々は、訓練セットのすべてのメンバーと非メンバーが独立して同一に分散しているという制限的な仮定の下で、防衛を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:01:11 GMT)
M$^2$Hub: Unlocking the Potential of Machine Learning for Materials
Discovery [26.1] 材料発見において機械学習を前進させるツールキットであるM$2$Hubを紹介する。
M$2$Hubは、材料発見タスク、データセット、機械学習メソッド、評価、ベンチマーク結果への容易にアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 23:06:36 GMT)
AssistGPT: A General Multi-modal Assistant that can Plan, Execute,
Inspect, and Learn [25.5] 我々は、Plan、Execute、Inspect、Learningと呼ばれるインターリーブコードと言語推論アプローチを備えたマルチモーダルAIアシスタントAssistGPTを提案する。
Plannerは自然言語を使ってExecutorで次にすべきツールを計画することができる。
我々は, A-OKVQA と NExT-QA のベンチマーク実験を行い, 最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:12:56 GMT)
SaDI: A Self-adaptive Decomposed Interpretable Framework for Electric
Load Forecasting under Extreme Events [25.3] 自己適応型分解解釈フレームワーク(SaDI)という新しい予測フレームワークを提案する。
中央中国の電力負荷と公共エネルギーの計器の実験により、提案されたSaDIフレームワークは平均22.14%の改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:11:30 GMT)
Prompt-Augmented Linear Probing: Scaling beyond the Limit of Few-shot
In-Context Learners [25.3] 本稿では,線形探索とインコンテクスト学習のハイブリッドであるPALP(Properced-augmented linear probing)を提案する。
PALPは、データハングリーシナリオにおけるICL間のギャップを閉じる入力表現と、トレーニングオーバーヘッドの少ないデータバウンダントシナリオにおける微調整を大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:23:44 GMT)
Distilling Internet-Scale Vision-Language Models into Embodied Agents [24.7] 本稿では,事前学習型視覚言語モデル (VLM) を用いてエンボディエージェントの監視を行う。
モデル蒸留と後視体験リプレイ(HER)のアイデアを組み合わせて,エージェントの振る舞いを記述する言語を遡及的に生成する。
我々の研究は、インターネットスケールのVLMを使うための新しい効果的な方法を概説し、そのようなモデルによって獲得された汎用的な言語基盤を再利用して、エンボディエージェントにタスク関連グラウンドを指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:04:50 GMT)
Phase diagram of Stochastic Gradient Descent in high-dimensional
two-layer neural networks [22.8] 本研究では, 平均流体力学系とサード・アンド・ソルラのセミナルアプローチの関連について検討する。
我々の研究は、統計物理学から高次元の速度を決定論的に記述することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:15:08 GMT)
Improving Code-Switching and Named Entity Recognition in ASR with Speech
Editing based Data Augmentation [22.4] テキストベースの音声編集モデルを適用して,新たなデータ拡張手法を提案する。
コードスイッチングとNERタスクの実験結果から,提案手法は音声スプライシングとニューラルTSに基づくデータ拡張システムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:50:13 GMT)
Batches Stabilize the Minimum Norm Risk in High Dimensional
Overparameterized Linear Regression [21.8] バッチ分割は計算効率と性能のトレードオフとして有用であることを示す。
最小ノルム推定器の自然な小バッチ版を提案し、その2次リスクの上限を導出する。
我々の境界は、新しい手法の組み合わせ、特にランダム部分空間上の雑音射影のワッサーシュタイン計量の正規近似によって導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:02:08 GMT)
BeliefPPG: Uncertainty-aware Heart Rate Estimation from PPG signals via
Belief Propagation [21.8] 本稿では,光胸腺画像信号から抽出した心拍数ベンチマークを用いて,最先端の性能を実現する新しい学習手法を提案する。
トレーニングされたマルコフネットワークを介して、所定のPSG信号ウィンドウの心拍数分布を導出する。
3つの異なるクロスバリデーション実験を行った8つの公開データセットに対して,本手法のロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:29:53 GMT)
Pretraining Language Models with Human Preferences [21.7] 言語モデル(LM)はインターネットテキストを模倣するために事前訓練されている。
そこで本研究では,人間の嗜好に沿ったテキストを生成する方法として,LMの事前学習のための代替目的について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:27:58 GMT)
High-Dimensional MR Reconstruction Integrating Subspace and Adaptive
Generative Models [21.7] 我々は,高次元MR画像再構成のための部分空間と生成画像モデルを統合する新しい手法を開発した。
提案手法の2つの高次元イメージングへの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:43:14 GMT)
SC2 Benchmark: Supervised Compression for Split Computing [21.7] 本研究では,スプリットコンピューティング(SC2)の教師付き圧縮について紹介し,新しい評価基準を提案する。
10のベースライン手法,3つのコンピュータビジョンタスク,180以上のトレーニングモデルを用いた総合的なベンチマーク研究を行う。
提案したメトリクスとパッケージは、スプリットコンピューティングにおける教師あり圧縮のトレードオフをよりよく理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:59:07 GMT)
Augment then Smooth: Reconciling Differential Privacy with Certified
Robustness [21.6] プライバシー保証と認証された堅牢性の両方を同時に達成することは可能であると我々は主張する。
我々はDP-CERTと呼ばれるフレームワークを、ランダムなスムース化によって、個別にプライベートなモデルトレーニングに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:52:02 GMT)
OT-Net: A Reusable Neural Optimal Transport Solver [21.5] 新たな再利用可能なニューラルOTソルバOT-Netを提示する。
OT-Netは、ニューラルネットワークを介してブレニエの高さ表現を学び、そのポテンシャルを得る。
その後、ポテンシャルの勾配を計算することでOTマップを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 04:11:38 GMT)
Toward Grounded Social Reasoning [21.4] 本研究では,LLMと視覚言語モデル(VLM)を利用して,ロボットが環境を積極的に認識し,社会的推論を行うためのアプローチを提案する。
私たちは、クリーニングが必要な70の現実世界のサーフェスのイメージを含むMessySurfacesデータセットをリリースしました。
MessySurfacesベンチマークでは平均12.9%の改善が見られ、ベースラインよりも平均15%改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:30:57 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） (Wed, 14 Jun 2023 04:18:17 GMT)
DreamSparse: Escaping from Plato's Cave with 2D Frozen Diffusion Model
Given Sparse Views [20.7] 既存の手法では、品質の高い結果を生成するのに苦労したり、オブジェクトごとの最適化が必要な場合が少なくない。
DreamSparseは、オブジェクトレベルの画像とシーンレベルの画像の両方に対して高品質なノベルビューを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:16:26 GMT)
Few-shot Multi-domain Knowledge Rearming for Context-aware Defence
against Advanced Persistent Threats [20.6] 高度な持続的脅威(APT)には、多段階の侵入、高度に調整された意図、回避戦術などの新しい特徴がある。
データ駆動機械学習は、新しいサンプルや未知のサンプルの一般化能力に欠けており、防御モデルの精度と実用性を低下させる。
本稿では,APTに対する文脈認識型防御のためのマルチドメイン知識再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:39:07 GMT)
Learning Dynamic Contextualised Word Embeddings via Template-based
Temporal Adaptation [20.3] 動的文脈化された単語埋め込み(WEs)は単語の時間的意味変化を表す。
本稿では,事前学習したマスケッド言語モデル(MLM)を時間依存テンプレートを用いて時間適応させることでDCWEを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:53:42 GMT)
Evolutionary Multitasking with Solution Space Cutting for Point Cloud
Registration [20.2] 本研究では,マルチタスク構成を解空間切断の考え方に基づくEMTOによる新規な登録アルゴリズムを提案する。
8つの進化的アプローチ,4つの従来のアプローチ,および3つのディープラーニングアプローチによるオブジェクトスケールおよびシーンスケールの登録データセットと比較し,実験結果から,提案手法の精度および局所最適処理における優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:05:58 GMT)
Taming Reversible Halftoning via Predictive Luminance [20.0] そこで本研究では,カラー画像を2進半音に変換するハーフトニング手法を提案する。
我々の新しいハーフトン技術は、2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から構成され、可逆的なハーフトンパターンを生成する。
提案手法では, ブルーノイズの品質と復元精度の相違に対処するため, 予測器組込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:27:06 GMT)
Integrating Uncertainty Awareness into Conformalized Quantile Regression [19.8] 本稿では,特徴空間全体にわたって量子回帰器を微分的に調整するコンフォーマル化量子回帰(CQR)手法を提案する。
CQRと比較して,本手法はカバレッジ特性の分布自由な理論的保証を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:28:53 GMT)
Feature Normalization for Fine-tuning Self-Supervised Models in Speech
Enhancement [19.6] 自己教師付き学習を用いて訓練された大規模で事前訓練された表現モデルは、機械学習の様々な分野で人気を集めている。
本稿では,下流音声強調タスクにおける事前学習音声表現モデルの有用性について検討する。
提案手法は, 各種事前学習音声モデルと組み合わせることで, ベースラインと比較して, 音声品質を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:03:33 GMT)
Fast and Private Inference of Deep Neural Networks by Co-designing
Activation Functions [19.1] マルチパーティ(MPC)は、暗号化推論によってクライアントのデータを保護する。
推論モデルと精度を競合させる新しいトレーニングアルゴリズムを提案する。
我々の評価では、最大2300万のパラメータを持つ大規模モデルにおいて、推論時間の4ドルから90倍のスピードアップが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:38:25 GMT)
Tackling Shortcut Learning in Deep Neural Networks: An Iterative
Approach with Interpretable Models [19.0] 我々は,解釈可能な専門家 (MoIE) と表現型ネットワークの混在を反復的に解消する。
各専門家は第一次論理(FOL)を用いてデータのサブセットを説明する
サンプルを説明しながら、偏りのあるBB由来のMoIEからFOLがショートカットを効果的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:47:36 GMT)
Ball Trajectory Inference from Multi-Agent Sports Contexts Using Set
Transformer and Hierarchical Bi-LSTM [18.9] 本稿では,ボールトラッキングに代わる費用対効果として,選手軌道からの球軌道推定フレームワークを提案する。
実験の結果,本モデルでは,自然かつ正確な軌道と,許容可能な球の保持を同時に行うことができることがわかった。
提案するフレームワークの実用的応用には,トラジェクティブ・インプットの欠如,半自動パスアノテーション,マッチブロードキャストのための自動ズームイン,保持可能な性能指標の算出などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:19:59 GMT)
Continual Vision-based Reinforcement Learning with Group Symmetries [18.8] 我々は,COVERSと呼ばれるグループ対称性を認識する,ユニークな連続視覚に基づく強化学習手法を提案する。
その結果, COVERS は各グループにタスクを正確に割り当て, 一般化能力において既存手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:56:08 GMT)
SaliencyCut: Augmenting Plausible Anomalies for Open-set Fine-Grained
Anomaly Detection [18.7] オープンセットのきめ細かい異常検出は、異常を検出するために識別的なきめ細かい特徴を学習する必要がある課題である。
そこで本稿では,SaliencyCutという新たなデータ拡張手法を提案する。
次に、各サンプルから微細な異常特徴を抽出し評価するために、異常学習ヘッドにパッチワイド残余モジュールを新規に設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:55:36 GMT)
Novel deep learning methods for 3D flow field segmentation and
classification [18.5] 三次元空間における新しい流れ場セグメンテーションと分類深層学習法を提案する。
局所速度情報と分類基準に基づくセグメンテーション基準を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:20:13 GMT)
A Client-server Deep Federated Learning for Cross-domain Surgical Image
Segmentation [18.4] 本稿では2次元画像分割のためのクロスドメイン適応問題の解法を提案する。
医用画像解析におけるディープラーニングアーキテクチャは、より良い一般化のために広範なトレーニングデータを必要とする。
クロスドメイン適応のためのクライアントサーバのディープフェデレーションアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:49:47 GMT)
Scalable Neural-Probabilistic Answer Set Programming [18.1] 本稿では、NPP(Neural-Probabilistic Predicates)と解集合プログラミング(ASP)を介して統合された論理プログラムからなる新しいDPPLであるSLASHを紹介する。
予測性能を犠牲にすることなく、推論を高速化し、(地上)プログラムの無意味な部分を抜粋する方法を示す。
我々は、MNIST追加のベンチマークタスクやVQA(Visual Question Answering)など、様々なタスクでSLASHを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:45:29 GMT)
MMD-FUSE: Learning and Combining Kernels for Two-Sample Testing Without
Data Splitting [18.1] 最大平均離散性(MMD)に基づく2サンプルテストのパワーを最大化する新しい統計法を提案する。
これらのカーネルは、データ分割を避けるために、よく校正されたテストで、データ依存だが置換に依存しない方法でどのように選択できるかを示す。
我々は,合成低次元および実世界の高次元データに対するMDD-FUSEテストの適用性を強調し,その性能を現状のカーネルテストと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 23:13:03 GMT)
MUBen: Benchmarking the Uncertainty of Pre-Trained Models for Molecular
Property Prediction [18.0] 特性予測と不確実性推定の両方において,バックボーンモデルとUQモデルの組み合わせを評価し,それらの性能を定量的に評価する。
本研究は、材料科学や薬物発見などの分野における不確実性クリティカルな応用の研究を促進するために、UQモデルとバックボーンモデルを選択するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:06:04 GMT)
LMD: A Learnable Mask Network to Detect Adversarial Examples for Speaker
Verification [18.0] 本稿では,攻撃者に依存しない,解釈可能な手法を提案する。
スコア変動検出器の中核成分は、ニューラルネットワークによりマスクされた分光図を生成することである。
提案手法は,5つの最先端のベースラインより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:56:09 GMT)
Efficient Backdoor Attacks for Deep Neural Networks in Real-world
Scenarios [18.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は大量のトレーニングデータに依存しており、悪意のある攻撃者がデータを悪用して汚染する機会となっている。
本稿では、被害者が複数のソースからデータを収集し、攻撃者が完全な訓練データにアクセスできないような、より現実的な攻撃シナリオを提案する。
本稿では,CLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)モデルを利用した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:21:48 GMT)
Generalizable One-shot Rope Manipulation with Parameter-Aware Policy [17.7] GenORMは、操作ポリシーが1つの実世界のデモで異なる変形可能なロープを処理できるようにするフレームワークです。
新しいロープが与えられたとき、GenORMは、実世界の実演とシミュレーションの点雲の格子密度の差を最小限にして、変形可能なロープパラメータを推定する。
実世界のロープ操作のシミュレーションと実世界のロープ操作の実証実験により,本手法が一つの実演で異なるロープを操作できることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:37:55 GMT)
Adaptation of Student Behavioural Routines during COVID-19: A Multimodal
Approach [17.6] 学生の行動変化を,2018年から2020年までの日課の差異を調査して分析した。
新型コロナウイルス(COVID-19)の規制があるにもかかわらず、学生が行う活動の変化は最小限である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:07:27 GMT)
Characterizing Bugs in Python and R Data Analytics Programs [17.5] 我々は、RとPythonのバグを理解するために最も使われているライブラリの5,068のStack Overflowポスト、GitHubリポジトリからの1,800のバグ修正コミット、GitHubの問題に関する包括的な調査を示す。
RとPythonのどちらも、データ分析の経験不足によるバグがあるが、PythonはRに比べて、データ前処理のバグが大幅に大きい。
Rはデータアナリストにとって可読性の障壁がわずかに高いが、Rの統計力は悪いパフォーマンスのバグを少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:50:01 GMT)
VidEdit: Zero-Shot and Spatially Aware Text-Driven Video Editing [17.4] 本稿では,ゼロショットテキストベースのビデオ編集手法であるVidEditを紹介する。
本研究では,アトラスベースと事前学習したテキストと画像の拡散モデルを組み合わせて,学習不要で効率的な編集方法を提案する。
実験により、VidEditはDAVISデータセット上で最先端のメソッドより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:15:49 GMT)
Neural Map Prior for Autonomous Driving [17.2] 高精細(HD)セマンティックマップは、自動運転車が都市環境をナビゲートするために不可欠である。
オフラインのHDマップを作成する従来の方法には、労働集約的な手動アノテーションプロセスが含まれる。
近年,オンラインセンサを用いた局所地図作成手法が提案されている。
本研究では,グローバルマップのニューラル表現であるニューラルマッププライオリティ(NMP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:10:00 GMT)
Reliable Evaluation of Adversarial Transferability [17.1] 小さな敵対的摂動を持つ敵対的例(AE)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を誤った予測に導出する可能性がある。
我々は,4種類のニューラルネットワークから18種類の人気モデルを検証し,代表的転送可能性向上攻撃法を再評価する。
我々の再評価の結果、逆転性はしばしば過大評価され、すべての人気モデルに変換できる単一のAEは存在しないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:17:51 GMT)
Probing Out-of-Distribution Robustness of Language Models with
Parameter-Efficient Transfer Learning [17.1] 本研究では, PLMのサイズが大きくなるか, 移動方法が変化するにつれて, 分布外を検出する能力がどう変化するかを検討する。
我々は,3種類の意図分類タスクにおいて,細調整,アダプタ,LoRA,プレフィックスチューニングなどのPETL技術を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:12:50 GMT)
ITALIC: An Italian Intent Classification Dataset [17.0] ITALICはイタリア語で意図分類用に設計された最初の大規模音声データセットである。
このデータセットは、イタリア各地の70人の話者が記録した16,521人のクラウドソースオーディオサンプルで構成されている。
意図分類の結果から,大規模化や言語適応の促進により,より優れた音声モデルが得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:36:24 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） (Wed, 14 Jun 2023 10:05:14 GMT)
Pedestrian Recognition with Radar Data-Enhanced Deep Learning Approach
Based on Micro-Doppler Signatures [16.9] 本稿では,データ強化(DE)モジュールとマルチ特性学習(MCL)モジュールを備えたデータ強化多言語学習(DEMCL)モデルを提案する。
我々のモデルは、他の研究よりも3.33%から10.24%正確であり、25分間の歩行データセット上での短い実行時間は0.9324秒である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:19:13 GMT)
UIERL: Internal-External Representation Learning Network for Underwater
Image Enhancement [16.7] 水中画像強調(UIE)タスクをより効率的に行うために,新しい内外表現学習(UIERL)ネットワークを提案する。
内部表現学習段階において、シーン深度に基づく領域分割を含む新しい領域誘導ネットワークを設計する。
外部表現学習の段階では、まず、関連する画像のリッチな外部情報をマイニングするための外部情報抽出ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:25:44 GMT)
Uncertainty-Aware Robust Learning on Noisy Graphs [16.7] 本稿では,分散的ロバストな最適化を動機とした,新しい不確実性を考慮したグラフ学習フレームワークを提案する。
具体的には、グラフニューラルネットワークベースのエンコーダを使用して、ノードの特徴を埋め込んで、最適なノード埋め込みを見つけます。
このような不確実性を考慮した学習プロセスは、ノード表現の改善と、より堅牢なグラフ予測モデルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:45:14 GMT)
Recipes for Sequential Pre-training of Multilingual Encoder and Seq2Seq
Models [16.5] 1つのモデルを他のモデルから初期化することで、トレーニング効率を向上させるためのレシピを探索する。
エンコーダを用いてSeq2seqのトレーニングを温めることで、Scratch Seq2seqモデルのタスク性能にマッチできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:41:52 GMT)
SimpleMapping: Real-Time Visual-Inertial Dense Mapping with Deep
Multi-View Stereo [16.4] モノクロ画像とIMU読解のみを用いた高画質のリアルタイムビジュアル慣性高密度マッピング法を提案する。
そこで本稿では,VIOシステムから得られる情報的だがノイズの多いスパースポイントを効果的に活用できるスパースポイント支援ステレオニューラルネットワーク(SPA-MVSNet)を提案する。
提案手法は,EuRoCデータセットの難易度評価において,既存システムよりも39.7%のFスコア向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:28:45 GMT)
Off-policy Evaluation in Doubly Inhomogeneous Environments [16.3] 我々はモデルベースとモデルフリーの両方のアプローチからなる汎用OPEフレームワークを開発する。
この論文は、二重不均一なオフラインRLにおける統計的に健全なOPE法を開発した最初の論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:48:30 GMT)
Utilizing Longitudinal Chest X-Rays and Reports to Pre-Fill Radiology
Reports [16.2] 本研究は,MIMIC-CXRデータセットにおける患者訪問記録の経時的特性を利用して,放射線診断レポートをプリフィルすることを提案する。
まず、MIMIC-CXRデータセットから26,625人の患者を対象に、経時的訪問情報を収集し、新たにLongitudinal-MIMICというデータセットを作成した。
F1スコアでは >=3%,BLEU-4, METEOR, ROUGE-Lでは >=2% である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:17:31 GMT)
Tagged End-to-End Simultaneous Speech Translation Training using
Simultaneous Interpretation Data [16.1] SIとオフラインの混合データを用いてSimulSTモデルをトレーニングする効果的な方法を提案する。
実験結果から, BLEURTのレイテンシの異なる範囲での改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:42:06 GMT)
Bhasha-Abhijnaanam: Native-script and romanized Language Identification
for 22 Indic languages [16.0] 我々は、インド憲法に記載されている22の言語で、母国語とローマ語の両方で言語識別データセットとモデルを作成します。
まず、ネイティブスクリプトの言語識別テストセットであるBhasha-Abhijnaanamと、ロマライズされたテキストを作成する。
IndicLIDもトレーニングしています。ネイティブとローマン化されたスクリプトの両方で、上記のすべての言語用の言語識別子です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:39:03 GMT)
Improved disentangled speech representations using contrastive learning
in factorized hierarchical variational autoencoder [16.0] acrlongfhvae (acrshortfhvae) は、話者のアイデンティティと内容を象徴するために異なる潜伏変数を使用する。
我々は、同じ話者を表現する際に話者識別変数を集合させるために、対照的な学習をフレームワークに導入する。
提案手法は,acrshortfhvaeに比べて話者識別とコンテンツ特徴抽出の両面で改善し,変換のベースラインよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:34:51 GMT)
Continuous Learning for Android Malware Detection [15.8] そこで本研究では,Androidマルウェア分類器を継続的に学習するための新しい階層型コントラスト学習手法と,新しいサンプル選択手法を提案する。
提案手法では, 偽陰性率は14%から9%に減少し, 偽陰性率は0.86%から0.48%に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:23:44 GMT)
Late-Constraint Diffusion Guidance for Controllable Image Synthesis [15.2] 拡散モデルでは、テキスト条件の有無にかかわらず、少数の単語が与えられたり、あるいは全くない画像の合成能力を示す。
我々は拡散ネットワークをそのままにしておくが、その出力は要求条件に適合するように制約する。
提案手法は,既存の早期制約法よりも優れ,未確認条件の一般化に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:29:17 GMT)
Deblurring Masked Autoencoder is Better Recipe for Ultrasound Image
Recognition [15.1] Masked Autoencoder (MAE) は前例のない注目を浴び、多くの視覚タスクにおいて顕著なパフォーマンスを実現している。
本研究では,超音波画像認識におけるMAEの可能性について検討する。
本稿では,プレトレーニング中のプロキシタスクにデブラーリングを組み込んだ新規なデブラーリングMAE手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:29:44 GMT)
DEMIST: A deep-learning-based task-specific denoising approach for
myocardial perfusion SPECT [14.7] MPI SPECT画像(DEMIST)を識別するタスク固有深層学習手法を提案する。
この手法は、デノゲーションを行う一方で、検出タスクにおけるオブザーバのパフォーマンスに影響を与える特徴を保存するように設計されている。
以上の結果から,MPI SPECTで低位像を呈示するDEMISTのさらなる臨床評価が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:26:47 GMT)
Entropic Issues in Likelihood-Based OOD Detection [14.6] 平均確率をKLの発散項とエントロピー項に分解する。
後者は興味深いOODの振る舞いを説明でき、高いエントロピーを持つデータセットの確率を抑えることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:02:07 GMT)
Using Interventions to Improve Out-of-Distribution Generalization of
Text-Matching Recommendation Systems [14.4] ペア化アイテム関連データに基づく大規模ベース言語モデルの微調整は、一般化には非生産的である。
製品レコメンデーションタスクでは、新しいカテゴリや将来的な期間の項目を推薦する場合、ファインチューニングはベースモデルよりも精度が低い。
本稿では,モデルの関連性スコアに対するトークンの因果的影響を制限する介入ベース正規化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:17:56 GMT)
TWIGMA: A dataset of AI-Generated Images with Metadata From Twitter [14.3] TWIGMAは,2021年1月から2023年3月までに収集された800,000以上のgen-AI画像を含むデータセットである。
その結果,gen-AI画像には特徴があり,非gen-AI画像と比較すると,平均的,低変動性を示すことがわかった。
われわれは、Twitter上でAI生成画像のテーマの経年変化を観察し、ユーザーは芸術的に洗練されたコンテンツをますます共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:27:57 GMT)
A Proxy-Free Strategy for Practically Improving the Poisoning Efficiency
in Backdoor Attacks [14.1] 本稿では, 個別の類似性とセットの多様性に基づいて, 効率的な毒物サンプルを選択する新しいプロキシフリー戦略 (PFS) を提案する。
実験の結果, PFSは従来のプロキシベース選択手法よりも高速で, バックドア攻撃強度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:33:04 GMT)
The Neural Covariance SDE: Shaped Infinite Depth-and-Width Networks at
Initialization [13.9] 近年の研究では、ネットワークの深さが大きくなるにつれて活性化関数が形成されることが示されている。
非自明な極限に達するのに必要な活性化関数の正確なスケーリングを特定する。
アクティベーション関数に基づいて,大規模なネットワークの標準を爆発・消滅するためのif-and-only-if条件を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:07:07 GMT)
Nearly Optimal Algorithms with Sublinear Computational Complexity for
Online Kernel Regression [13.5] 後悔と計算コストのトレードオフは、オンラインカーネル回帰の根本的な問題である。
AOGD-ALDとNONS-ALDの2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:39:09 GMT)
Towards Balanced Active Learning for Multimodal Classification [13.4] マルチモーダルネットワークのトレーニングには、ユニモーダルネットワークと比較してパラメータ空間が大きいため、膨大な量のデータが必要である。
アクティブラーニングは、モデルの性能向上に寄与するサンプルのみを選択することで、データアノテーションコストを削減するために広く使われているテクニックである。
現在のアクティブラーニング戦略は、主に一助的なタスクのために設計されており、マルチモーダルデータに適用すると、支配的なモダリティからのサンプル選択にバイアスがかかることがしばしばある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:23:36 GMT)
Towards Interactive Image Inpainting via Sketch Refinement [13.3] そこで本研究では,SketchRefinerと呼ばれる2段階画像のインペイント手法を提案する。
第1段階では,クロス相関損失関数を用いて,ユーザが提供するスケッチを堅牢に校正し,洗練する。
第2段階では,特徴空間の抽象的スケッチから情報的特徴を抽出し,着色過程を変調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:24:46 GMT)
Scalable Adaptive Computation for Iterative Generation [13.3] リカレントインタフェースネットワーク(Recurrent Interface Networks, RIN)は、データ次元からコア計算を分離するアテンションベースのアーキテクチャである。
RINは、潜在トークンとデータトークンの間の情報の読み込みと書き込みにクロスアテンションを使用する、潜在トークンのセットに計算の大部分を集中する。
RINは、画像生成とビデオ生成のための最先端のピクセル拡散モデルを生成し、カスケードやガイダンスなしで1024X1024画像にスケーリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:32:57 GMT)
PLAN: Variance-Aware Private Mean Estimation [12.8] 我々は、平均推定のための微分プライベートアルゴリズムのファミリーである、textitPrivate Adapted Noise (PLAN)$を提示する。
我々は、$boldsymbolsigma$でスキューベクトルを利用する方法を示し、(0-symbolsigmad)微分プライベート平均推定値を得る。
また,合成データと実世界のデータの両方の精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:04:50 GMT)
MidMed: Towards Mixed-Type Dialogues for Medical Consultation [12.7] ほとんどの医療対話システムは、患者が医療相談の前に明確な目標(医療問合せ、外科手術問合せなど)を持つことを前提としている。
医療知識が不足しているため、患者が必要な全てのスロットで明確な目標を決定することは、通常困難である。
そこで我々は,MidMedと呼ばれる人-人-人-混在型医療相談対話コーパスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:56:06 GMT)
A Simple Data Augmentation for Feature Distribution Skewed Federated
Learning [12.6] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアント間の協調学習を分散的に支援し、プライバシ保護を保証する。
本稿では,現実世界のアプリケーションに広く普及しているFLシナリオの特徴分布に着目した。
特徴分布スキュードFLの簡易かつ極めて効果的なデータ拡張法であるFedRDNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:46:52 GMT)
Tight Certification of Adversarially Trained Neural Networks via
Nonconvex Low-Rank Semidefinite Relaxations [12.6] 本稿では,敵対的ネットワークモデルに対する非認証手法を提案する。
非認証は、より高価なSDPメソッドに匹敵する強力な認証を行う一方で、LPメソッドに匹敵する変数の最適化は劇的に少ない。
実験の結果,非認証が正反対のモデルに対するギャップをほぼ完全に埋めていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:55:34 GMT)
E2PN: Efficient SE(3)-Equivariant Point Network [12.5] 本稿では,3次元点雲からSE(3)-等価特徴を学習するための畳み込み構造を提案する。
カーネルポイント畳み込み(カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、KPConv、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション、カーネルポイントコンボリューション
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:58:30 GMT)
Optimistic Planning by Regularized Dynamic Programming [12.4] 無限水平割引マルコフ決定過程における楽観的計画法を提案する。
この手法により、縮退や単調な議論を避けることができる。
ほぼ最適統計保証が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:50:26 GMT)
The Training Process of Many Deep Networks Explores the Same
Low-Dimensional Manifold [12.4] 我々は,訓練中の深層ネットワーク予測の軌跡を解析するための情報幾何学的手法を開発した。
異なるアーキテクチャを持つネットワークは区別可能な軌跡に従うが、他の要因は最小限の影響を持つ。
より大きなネットワークは、より小さなネットワークと同様の多様体に沿って訓練し、予測空間の非常に異なる部分のネットワークは、同様の多様体に沿って解に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:15:18 GMT)
DiffuDetox: A Mixed Diffusion Model for Text Detoxification [12.0] テキストデトックス化は、有害なテキストから攻撃的コンテンツを取り除くことを目的とした条件付きテキスト生成タスクである。
テキストデトックス化のための混合条件と非条件拡散モデルであるDiffuDetoxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:41:23 GMT)
RISCLIP: Referring Image Segmentation Framework using CLIP [11.9] 画像参照のためのコントラスト言語-画像事前学習(CLIP)
本稿では,Flsion AdaptersとBackbone Adaptersを用いて,凍結したCLIP機能をRISに残留的に適応させる新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,3つの主要なRISベンチマークにおいて,新たな最先端技術に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:27:28 GMT)
LiveChat: A Large-Scale Personalized Dialogue Dataset Automatically
Constructed from Live Streaming [11.9] 提案するLiveChatデータセットは,351のペルソナの平均セッション数が約3800,各ペルソナの詳細なプロファイルが約1億3300万の中国語対話で構成されている。
本稿では、応答モデリングとアドレナ認識の2つの重要なタスクを目標とし、高度な技術に基づく検索ベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:50:06 GMT)
GCformer: An Efficient Framework for Accurate and Scalable Long-Term
Multivariate Time Series Forecasting [11.8] 本稿では、長い入力シーケンスを処理するための構造化されたグローバル畳み込み分岐と、短い信号を取得するためのローカルトランスフォーマーベースの分岐を組み合わせたGCformerを提案する。
大域的畳み込みカーネルのための凝集フレームワークが3つの異なるパラメータ化手法を用いて導入された。
6つのベンチマークデータセットに関する実証的研究は、GCformerが最先端の手法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:54:53 GMT)
Learning to Rank when Grades Matter [11.7] グレードラベルは、現実世界の学習 to ランクのアプリケーションではユビキタスである。
従来の学習からランクまでの技術は、実際の成績を予測することを無視する。
ランクとグレードの予測を協調的に最適化する多目的定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:30:02 GMT)
TSMixer: Lightweight MLP-Mixer Model for Multivariate Time Series
Forecasting [11.6] TSMixerは、多層パーセプトロン(MLP)モジュールからなる軽量ニューラルネットワークである。
我々のモデルはコンピュータビジョンにおけるパッチ付きミクサーモデルの成功からインスピレーションを得ている。
TSMixerは最先端のモデルとトランスフォーマーのモデルよりもかなりのマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:26:23 GMT)
Topological Singularity Detection at Multiple Scales [11.4] 実世界のデータは、間違った発見につながる可能性のある異なる非次元構造を示す。
本研究では,局所固有次元を定量化し,複数の尺度に沿った点の「多様体性」を評価するためのユークリディシティスコアを得る枠組みを開発する。
本手法は複素空間の特異点を同定すると同時に,画像データの特異構造と局所的幾何学的複雑さを捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:18:38 GMT)
Revisiting the Gumbel-Softmax in MADDPG [11.3] DDPGは、状態-作用値関数の勾配が存在する連続的な作用空間のために設計されたアルゴリズムである。
このアルゴリズムが離散的な作用空間で機能するためには、離散的な勾配推定を行う必要がある。
本稿では,複数の代替手段を探索し,離散グリッドワールドシナリオのためのMADDPGに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:43:44 GMT)
TASRA: a Taxonomy and Analysis of Societal-Scale Risks from AI [11.2] 多くの抜本的な分類が可能であり、特に新しいリスクや安全性への実践的なアプローチを明らかにする場合、有用であるものもある。
本稿では,リスクに繋がる行動,アクターは一体化されているか,意図的かという,説明責任に基づく分類について考察する。
また、AIシステムの予期せぬ相互作用から生じるリスクや、意図的に悪用されるリスクなど、さまざまなリスクタイプがどのように機能するかを説明する物語も提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:55:50 GMT)
A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing [11.2] 拡散モデルは、ネットワークや多様体にまたがる情報や信号の拡散を捉える。
本稿は,NLPで使用される拡散モデルの異なる定式化,その強度と限界,それらの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:36:33 GMT)
Collaborative Machine Learning Model Building with Families Using Co-ML [11.2] Co-MLは、学習者が共同でMLイメージ分類器を構築するためのタブレットベースのアプリである。
本稿では,Co-MLを用いた家庭内導入ML活動における家族の詳細なケーススタディについて述べる。
個人が異なるモデル構築責任を負う分散協調プロセスが、子供や大人がMLデータセット設計を学ぶためのリッチなコンテキストを提供する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:03:40 GMT)
Beyond Implicit Bias: The Insignificance of SGD Noise in Online Learning [11.1] 大規模な学習率と小さなバッチサイズは、オンライン学習における暗黙のバイアスの利点を示さない。
我々の研究は、オンラインシステムにおけるSGDは、ノイズレス勾配流アルゴリズムの「ゴールドパス」に沿ってノイズのあるステップを取ることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:53:48 GMT)
GBSD: Generative Bokeh with Stage Diffusion [10.7] ボケ効果(ボケエフェクト、bokeh effect)は、写真の中の焦点領域をぼかす芸術技法である。
我々は、ボケスタイルでフォトリアリスティックな画像を合成する最初の生成テキスト・画像モデルであるGBSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:34:02 GMT)
The Universal Law of Generalization Holds for Naturalistic Stimuli [10.6] シェパードの普遍的な一般化の法則は、知的生物がどのように類似性を知覚すべきかについての顕著な仮説である。
普遍法則は、一対の刺激の知覚的類似性のレベルは、適切な心理学空間に埋め込まれた場合、その距離の凹凸関数として崩壊すべきであると述べている。
本研究では,自然主義的高次元体制における普遍法則の直接的な証拠として,既存の214,200人の類似性判定データセットを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:17:48 GMT)
Analysis and Comparison of Classification Metrics [10.6] システムスコアの測定基準には、ROC曲線下の領域、等誤差率、クロスエントロピー、ブライアスコア、ベイズECまたはベイズリスクが含まれる。
本稿では,これらの指標を用いてシステムのキャリブレーション損失を計算し,標準的なキャリブレーション誤差と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:41:24 GMT)
Single-Stage Broad Multi-Instance Multi-Label Learning (BMIML) with
Diverse Inter-Correlations and its application to medical image
classification [10.4] 既存のMIML手法は、いくつかの問題により比較的低い精度と訓練効率に悩まされている。
BMIMLは、大容量の医用画像データセットであっても、既存の手法よりも精度が高く、ほとんどのMIML手法よりもはるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:40:52 GMT)
EM-Network: Oracle Guided Self-distillation for Sequence Learning [10.4] 本稿では,教師付きシーケンス・ツー・シーケンス学習にターゲット情報を効果的に活用する,新しい自己蒸留手法EM-Networkを紹介する。
オラクルガイダンスは、タスクの解決においてシーケンスモデルを支援するターゲット側コンテキストをコンパクトに表現します。
音声認識のためのコネクショニスト時間分類(CTC)と機械翻訳のためのアテンションベースエンコーダデコーダ(AED)の2種類のセq2seqモデルについて包括的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:24:55 GMT)
Graph Laplacian Learning with Exponential Family Noise [10.2] グラフ機械学習手法を適用する際の一般的な課題は、システムの基盤となるグラフがしばしば未知であることである。
本研究では,スムーズなグラフ信号から指数関数的家族雑音分布へのグラフ学習のためのグラフ信号処理フレームワークを一般化し,様々なデータ型をモデル化する。
合成および実世界のデータにおいて、新しいアルゴリズムはノイズモデルミスマッチの下で競合するラプラシアン推定法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:09:52 GMT)
PromptCast: A New Prompt-based Learning Paradigm for Time Series
Forecasting [9.9] 既存の時系列予測手法では,数値列を入力とし,数値列を出力とする。
事前学習された言語基盤モデルの成功に触発されて、我々は新しい予測パラダイム、即時時系列予測を提案する。
この新たなタスクでは、数値入力と出力をプロンプトに変換し、予測タスクを文対文でフレーム化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 23:24:48 GMT)
Perceptions and Realities of Text-to-Image Generation [9.7] 生成人工知能(AI)は広く普及している技術であり、社会や個人に大きな影響を与える。
本研究は,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションに対する人々の認識に関する調査研究の成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:53:07 GMT)
Unbiased Learning of Deep Generative Models with Structured Discrete
Representations [9.5] 構造化可変オートエンコーダ(SVAE)の学習のための新しいアルゴリズムを提案する。
我々はSVAEがデータの欠落時に個別の潜伏変数を組み込むことでマルチモーダル不確実性を扱う能力を初めて示す。
メモリ効率の高い暗黙差分法により,SVAEは不完全最適化に対して頑健さを示しつつ,勾配降下により学習しやすくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:59:21 GMT)
Private Federated Learning Without a Trusted Server: Optimal Algorithms
for Convex Losses [9.4] シリコン間記録レベル差分プライバシー(ISRL-DP)
シリコン間記録レベル差分プライバシー(ISRL-DP)
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:36:30 GMT)
Multi-class Graph Clustering via Approximated Effective $p$-Resistance [9.3] 本稿では,$p$-resistanceの近似法を開発し,マルチクラスクラスタリングに適用する。
p$-Laplacian の利点は、パラメータ $p$ がクラスタ構造に制御可能なバイアスをもたらすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:23:42 GMT)
LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for
Recommendation [9.2] グラフニューラルクラスタリングネットワーク(GNN)は、グラフベースのレコメンデータシステムのための強力な学習手法である。
本稿では,単純なグラフコントラスト学習パラダイムであるLightGCLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:25:15 GMT)
Identification of Energy Management Configuration Concepts from a Set of
Pareto-optimal Solutions [9.1] 概念識別は、構成オプションを意味のあるグループに分類することで意思決定を容易にする。
20000の最適エネルギー管理構成では、複数の概念識別を繰り返している。
記述空間の選択が抽出可能な情報のタイプにどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:38:01 GMT)
Global-Local Processing in Convolutional Neural Networks [9.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像処理の課題において優れたパフォーマンスを実現している。
CNNは局所的な特徴に非常に偏りがあり、入力のグローバルな側面を検知できないことが研究されている。
人間の瞳孔の無意識行動に触発された,シンプルで効果的な解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:08:08 GMT)
Nonparametric regression using over-parameterized shallow ReLU neural
networks [8.9] ニューラルネットワークは、ある滑らかな関数クラスから関数を学習するために、最小収束率(対数係数まで)を達成することができることを示す。
回帰関数は、滑らかな$alpha(d+3)/2$あるいは浅いニューラルネットワークに対応する変分空間を持つH"古い空間から来ていると仮定される。
副産物として、浅いReLUニューラルネットワークの局所ラデマッハ複雑性に対する新しいサイズ非依存境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:42:37 GMT)
Zero-Shot 3D Shape Sketch View Similarity and Retrieval [8.5] プレテキストタスクのViTとResNetで事前学習する能力について詳細に検討する。
個々の3次元形状の2次元スケッチビューのペア間の類似性を定量化する。
モデルが類似したビューと地上3D形状を検索する能力の観点から,その性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:40:50 GMT)
iSAGE: An Incremental Version of SAGE for Online Explanation on Data
Streams [8.5] iSAGEは、SAGEの時間およびメモリ効率のインクリメンタル化である。
iSAGE は SAGE と同様の理論的性質を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:10:04 GMT)
T5-SR: A Unified Seq-to-Seq Decoding Strategy for Semantic Parsing [8.4] seq2seqセマンティクスは、スキーマ情報予測の質の低下など、より多くの課題に直面します。
本稿では、新たな中間表現 S とスコア再推定器を用いた復位法を含む、SR と呼ばれるSeq2seq 指向のデコード戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:57:13 GMT)
DiffusioNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields with Denoising
Diffusion Models [8.2] デノナイジング拡散モデル(DDM)を用いてシーン形状と色に関する事前学習を行う。
これらのRGBDパッチの対数勾配は、シーンの幾何や色を規則化するのに役立ちます。
最も関連性の高いデータセットであるLLFFの評価は、我々の学習前は、再構成された幾何学の質の向上と、新しいビューの改善を実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:01:00 GMT)
ZeroForge: Feedforward Text-to-Shape Without 3D Supervision [8.2] 両方の落とし穴を避けるゼロショットテキスト・ツー・シェイプ生成のためのアプローチであるZeroForgeを提案する。
オープン・ボキャブラリ・シェイプ・ジェネレーションを実現するためには,既存のフィードフォワード・アプローチのアーキテクチャ的適応を慎重に行う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 00:38:14 GMT)
LoSh: Long-Short Text Joint Prediction Network for Referring Video
Object Segmentation [8.0] ビデオオブジェクトセグメンテーション(RVOS)の参照は、所定のテキスト表現によって参照されるターゲットインスタンスをビデオクリップにセグメントすることを目的としている。
テキスト表現は通常、インスタンスの外観、行動、他者との関係に関する洗練された記述を含んでいる。
本稿では,従来の長文表現から主語中心の短文表現を取り出すことにより,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 20:40:28 GMT)
Bayesian Non-linear Latent Variable Modeling via Random Fourier Features [7.9] 一般化非線形潜在変数モデリングのためのマルコフ連鎖モンテカルロ推定法を提案する。
推論 forVM は、データ可能性がガウス的である場合にのみ、計算的に抽出可能である。
ポアソン, 負二項分布, 多項分布などの非ガウス観測にVMを一般化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:42:10 GMT)
Predict to Detect: Prediction-guided 3D Object Detection using
Sequential Images [7.8] 本稿では,予測スキームを検出フレームワークに統合した新しい3Dオブジェクト検出モデルP2Dを提案する。
P2Dは、過去のフレームのみを用いて現在のフレーム内のオブジェクト情報を予測し、時間的動きの特徴を学習する。
次に,予測対象情報に基づいて,バードアイビュー(Bird's-Eye-View,BEV)特徴を注意深く活用する時間的特徴集約手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:22:56 GMT)
Self-Supervised Hyperspectral Inpainting with the Optimisation inspired
Deep Neural Network Prior [7.8] 低ランクスカラー制約プラグアンドプレイ(LRS-DIP)と呼ばれる新しいHSI欠落画素予測アルゴリズムを導入する。
LRS-DIPは、欠落したピクセルやスペクトル帯域の欠落を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:42:46 GMT)
Towards training Bilingual and Code-Switched Speech Recognition models
from Monolingual data sources [7.7] 我々は,バイリンガル学習に対する異なるアプローチと,純粋にモノリンガルなデータソースを用いたコード切替型ASRモデルの評価を行った。
本稿では,バイリンガルモデルとモノリンガルモデルの性能を比較し,アグリゲーション・トークンの有効性を示し,合成コード切替ASRデータ生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:24:11 GMT)
Semi-supervised Cell Recognition under Point Supervision [7.5] ポイントベースの細胞認識(PCR)法は通常、大量のアノテーションを必要とする。
半教師付きポイントベース細胞認識(SSPCR)はほとんど見落とされ続けている。
本稿では,エンド・ツー・エンドのPCRモデルに適したSSPCRフレームワークを初めて開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 04:56:31 GMT)
The Mutual Information In The Vicinity of Capacity-Achieving Input
Distributions [7.5] ピンスカーの不等式ではなくテイラー級数近似を用いて、入力分布のキャパシティへの距離による相互情報の最も遅い減少の正確な特徴づけを決定する。
結果は、出力密度演算子が分離可能なヒルベルト空間上で定義される古典量子チャネルに対して確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:59:06 GMT)
A Post-Quantum Associative Memory [7.4] 連想記憶(Associative memory)は、その部分的開示によって完全に検索できる情報を記憶する装置である。
本稿では, 一般確率論の枠組みの中で, 連想記憶のおもちゃモデルとその限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:01:11 GMT)
Multimodal Optimal Transport-based Co-Attention Transformer with Global
Structure Consistency for Survival Prediction [7.3] 生存予測(Survival prediction)は、死亡リスクの予測を目的とした複雑な順序回帰タスクである。
病理画像の大きさが大きいため、スライド画像全体(WSI)を効果的に表現することは困難である。
組織学における腫瘍微小環境(TME)内の相互作用は生存分析に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:01:24 GMT)
ImageEye: Batch Image Processing Using Program Synthesis [7.1] 本稿では,バッチ画像処理のための新しい合成手法を提案する。
本手法は画像内の個々のオブジェクトに微細な編集を施すことができる。
提案手法をImageEyeと呼ばれるツールに実装し,50個の画像編集タスクで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:28:27 GMT)
Security of discrete-modulated continuous-variable quantum key
distribution [7.1] 離散変調による連続可変量子鍵分布は、広く利用可能な光学素子と通信インフラを用いて量子物理セキュリティを提供する可能性がある。
我々は,これまで離散変数の設定に用いられてきたエントロピー累積定理を適用し,コヒーレントアタックに対する有限サイズセキュリティを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:00:48 GMT)
A Taxonomy of Prompt Modifiers for Text-To-Image Generation [6.9] 本稿では,3ヶ月のエスノグラフィー研究に基づいて,オンラインコミュニティの実践者が使用する6種類のプロンプト修飾剤を同定する。
プロンプト修飾子の新たな分類法は、テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの実践を研究するための概念的な出発点となる。
本稿では,人間-コンピュータインタラクション分野における新しい創造的実践の機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:42:24 GMT)
FRIGATE: Frugal Spatio-temporal Forecasting on Road Networks [6.9] 既存の作業は、現実の道路網では実用的でない3つの仮定に基づいて構築されている。
我々はこれらの欠点に対処するためにFRIGATEを開発した。
FRIGATEは、位置、トポロジカル、時間表現をリッチな帰納的表現に統合する時間的Gnnによって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:28:26 GMT)
C$^3$PS: Context-aware Conditional Cross Pseudo Supervision for
Semi-supervised Medical Image Segmentation [6.9] 本稿では,半教師型医用画像分割のための条件付きクロス擬似スーパービジョン(CCPS)機構を提案する。
CCPSにコンテキスト認識を導入し、擬似的監督のための擬似ラベルの品質を向上させる。
本手法は最先端手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:25:25 GMT)
Investigating the Impact of Model Width and Density on Generalization in
Presence of Label Noise [6.9] 実験損失曲線に対するラベルノイズの影響について検討する。
十分に大きなノイズ対サンプルサイズ比の下では、中間幅で最適な一般化が達成される。
ラベルノイズに対する大きな$ell$正規化と堅牢な学習手法が最終的な上昇を悪化させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 20:24:53 GMT)
SOBER: Highly Parallel Bayesian Optimization and Bayesian Quadrature
over Discrete and Mixed Spaces [6.6] 離散および混合空間上の任意のカーネルを持つ新しい大域最適化法を提案する。
バッチ二次法は、搾取的ベイズ二次法の利点のバランスをとることによって、両方の問題を効率的に解くことができる。
我々は、SOBERが競合するベースライン効率のバッチとスケーラブルな実世界のタスクより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:33:00 GMT)
World-to-Words: Grounded Open Vocabulary Acquisition through Fast
Mapping in Vision-Language Models [6.5] 我々は,オープンワールド言語学習における接地とブートストラップを検討するために,GOVA(Grounded Open Vocabulary Acquisition)を導入した。
目的としてグラウンドを強調表示する画像テキストペアを事前学習することで、新しい視覚的グラウンド言語モデルであるオブジェクト指向BERT(OctoBERT)を提案する。
我々は,OctoBERTがよりコヒーレントで高速な接地単語学習者であり,事前学習中に得られた接地能力が,未知語をより迅速かつ堅牢に学習する上で有効であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:10:05 GMT)
Where Will Players Move Next? Dynamic Graphs and Hierarchical Fusion for
Movement Forecasting in Badminton [6.2] 我々は、どのタイプのリターンストロークが作られるか、またプレイヤーが以前のストロークに基づいてどこに移動するかを予測することに重点を置いている。
既存のシーケンスベースのモデルはプレイヤー間の相互作用の影響を無視し、グラフベースのモデルは依然として多面的視点に悩まされている。
本稿では,対話型抽出器を用いた動的グラフと階層型移動予測モデル(DyMF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:52:38 GMT)
Robust Sample Weighting to Facilitate Individualized Treatment Rule
Learning for a Target Population [6.1] 個別化治療規則(ITR)の学習は、精密医療において重要なトピックである。
情報源から対象集団への最適なITRに対する不特定性の影響を軽減するための重み付けフレームワークを開発した。
本手法は、他の重み付け法と比較して、ターゲット個体数のITR推定を大幅に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:13:03 GMT)
Learning on Graphs under Label Noise [5.9] 我々は,ラベルノイズのあるグラフ上での学習問題を解決するために,CGNN(Consistent Graph Neural Network)と呼ばれる新しいアプローチを開発した。
具体的には、グラフの対比学習を正規化用語として採用し、拡張ノードの2つのビューが一貫した表現を持つように促進する。
グラフ上の雑音ラベルを検出するために,ホモフィリー仮定に基づくサンプル選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:38:01 GMT)
Explainable Software Defect Prediction from Cross Company Project
Metrics Using Machine Learning [5.8] 本研究では,様々な機械学習アルゴリズムを適用した欠陥予測モデルの開発に焦点をあてる。
既存の欠陥予測研究で注目すべき問題は、開発モデルにおける透明性の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:46:08 GMT)
Floaters No More: Radiance Field Gradient Scaling for Improved
Near-Camera Training [5.6] 通常、NeRFの取得には、異なるカメラの近距離機を慎重に選択する必要がある。
背景崩壊は、カメラ近傍の領域で試料の密度が高いことに起因する。
このサンプリング不均衡を相反する勾配スケーリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:41:23 GMT)
Towards trustworthy seizure onset detection using workflow notes [5.5] 本稿では,医療従事者が日常臨床で作成するアノテーションを活用することを提案する。
トレーニングデータを68,920EEG時間にスケールアップすることにより、発作発生検出性能が大幅に向上することを示す。
また、スパイク、スロー、モーションアーティファクトなど、発作以外の26の属性を分類するマルチラベルモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 20:13:24 GMT)
Parallel Neurosymbolic Integration with Concordia [5.3] 先行技術の限界を克服するフレームワークであるConcordiaを提示する。
我々のフレームワークは、両方のコンポーネントの教師なしトレーニングと神経コンポーネントの教師なしトレーニングをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:25:38 GMT)
Contextual Font Recommendations based on User Intent [5.3] 我々は、文脈的フォントレコメンデーションを提供するインテント駆動システムを構築した。
本システムは多言語テキスト入力を取り入れ,ユーザの意図に基づいて適切なフォントを推薦する。
この機能は、現在数百万のAdobe Expressユーザーが利用しており、CTRは25%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:15:55 GMT)
MetaML: Automating Customizable Cross-Stage Design-Flow for Deep
Learning Acceleration [5.2] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)ハードウェアアクセラレータのための新しい最適化フレームワークを提案する。
設計フローアーキテクチャ構築のための新しい最適化と変換タスクを導入する。
以上の結果から,DSP使用率92%,LUT使用率89%の大幅な削減が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:06:07 GMT)
Analysis and Approximate Inference of Large and Dense Random Kronecker
Graphs [5.2] 本稿では,citeleskovec2010kroneckerで提案されたランダムクロネッカーグラフモデルの詳細な解析を行う。
濃密な状況下では、ランダムクロネッカーグラフの隣接行列は信号プラスノイズモデルにほぼ従うことが示される。
本稿では,計算複雑性の低減と(漸近的な)性能保証により,グラフパラメータを近似的に推定するメタアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:09:38 GMT)
Hybrids of Constraint-based and Noise-based Algorithms for Causal
Discovery from Time Series [5.2] 2つの新しいフレームワークは、サイクルを含むかもしれないし、含まないかもしれない要約因果グラフを発見するために提示される。
各フレームワークに対して、シミュレーションデータ、現実的な生態データ、および様々なアプリケーションからの実データに対して実験的にテストされる2つのハイブリッドアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:27:26 GMT)
CCL: Continual Contrastive Learning for LiDAR Place Recognition [5.0] 現在のディープラーニングベースの手法は、一般化能力の低下と破滅的な忘れ込みに悩まされている。
破滅的な忘れの問題に対処するために,CCLという連続的なコントラスト学習手法を提案する。
本手法は,最先端の継続的学習法よりも優れた環境下での異なる手法の性能を継続的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:22:07 GMT)
Probabilistic Regular Tree Priors for Scientific Symbolic Reasoning [4.9] シンボリック回帰は、データから科学方程式を発見できる。
構文的に正しい方程式の集合を表現するのに必要な文脈自由文法と後者の木構造との間にはミスマッチがある。
我々の貢献は、(i)確率正則木表現(pRTE)と(ii)ベイズ推定によりどの方程式が予想されるかという専門家の事前の信念をコンパクトに表現し、そのような前提を有限状態機械として符号化された記号的回帰のために効率的に利用できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:43:44 GMT)
How Ready are Pre-trained Abstractive Models and LLMs for Legal Case
Judgement Summarization? [4.7] 近年、抽象的な要約モデルが人気を集めている。
法的なドメイン固有の事前訓練された抽象要約モデルが利用可能になった。
汎用ドメイン事前訓練大型言語モデル(LLM)は高品質なテキストを生成することが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:25:42 GMT)
Predicting Wireless Channel Quality by means of Moving Averages and
Regression Models [4.6] チャネルの振る舞いがどれほど変化するかを事前に知ることで、最適なチャネルを適応的に選択するための手順を高速化することができる。
異なる手法による結果の線形結合に基づく簡単な手法を提示し,解析した。
その結果、最良のモデルが指数移動平均であり、平均2.10%の誤差でフレーム配信率を予測できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:55:24 GMT)
HOSSnet: an Efficient Physics-Guided Neural Network for Simulating Crack
Propagation [4.6] 本研究では, ひび割れの空間的・時間的変化を正確に再現するための新しいデータ駆動手法を提案する。
我々は, 長期再建における破壊伝播の調整に, 物理的制約を活用している。
提案手法は, 画素単位の再構成誤差と構造的類似性の観点から, 高忠実度破壊データを空間的, 時間的に再構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 23:39:37 GMT)
Langevin Monte Carlo for strongly log-concave distributions: Randomized
midpoint revisited [4.6] 我々は,バニラ・ランゲヴィン過程の中間点の離散化を解析する。
この分析は根底にある原則を明確にし、貴重な洞察を提供するのに役立つ。
我々は、オイラー離散化を伴うランゲヴィン過程の新たな保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:18:09 GMT)
LLVIP: A Visible-infrared Paired Dataset for Low-light Vision [4.5] 低照度ビジョンのための可視赤外ペアデータセットであるLLVIPを提案する。
このデータセットには30976枚の画像、15488枚の画像が含まれており、そのほとんどは非常に暗い場所で撮影された。
我々は、このデータセットを他の可視赤外線データセットと比較し、人気のあるビジュアルアルゴリズムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:14:17 GMT)
Self-supervised Learning and Graph Classification under Heterophily [4.4] 我々は,Metric(PGM)に基づく,事前学習型グラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しい自己教師型戦略を提案する。
我々の戦略は、分子特性予測とタンパク質機能予測のための最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:32:38 GMT)
3-Dimensional Sonic Phase-invariant Echo Localization [4.2] 本稿では,3次元空間における任意のセンサ位置から音波パルスを三角測量する手法として,対応エコー(PaCE)のパララックスを確立した。
空中超音波センサーハードウェアを用いて実験を行い、定量的な結果でこの仮説を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:39:34 GMT)
Intrinsic Sliced Wasserstein Distances for Comparing Collections of
Probability Distributions on Manifolds and Graphs [4.1] 確率分布のコレクションは、ユーザアクティビティパターン分析から脳コネクトロミクスまで、さまざまなアプリケーションで発生します。
本稿では、そのような一般領域上の2つの分布の集合の違いを検出するアプローチを提案する。
我々は、再サンプリングに基づく2つのテスト手順と、座標ワイドテストからのp値の組み合わせを提供する。
種々の合成および実データ設定実験により、結果の試験が強力であり、p値が良好に校正されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:21:07 GMT)
Multiclass Confidence and Localization Calibration for Object Detection [4.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、過信的な予測を行う傾向があり、調整が不十分である。
本稿では,現代の物体検出手法を校正するための新しい列車時手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:14:16 GMT)
Federated Learning-based Vehicle Trajectory Prediction against
Cyberattacks [4.1] 本稿では,サイバー攻撃に対するフェデレート学習に基づく車両軌道予測アルゴリズムを提案する。
提案したFL-TPアルゴリズムは、サイバー攻撃の検出と軌道予測を最大6.99%、54.86%改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:17:58 GMT)
Revealing the structure of language model capabilities [4.0] 27の認知タスクにわたる29の異なる大言語モデルからのデータを分析した。
その結果、異なるLLMの能力において一貫した構造が明らかとなった。
ベンチマークは、各幅広いモデル能力に合わせたタスクにフォーカスすることで、合理化できる可能性が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:43:25 GMT)
Why Using Either Aggregated Features or Adjacency Lists in Directed or
Undirected Graph? Empirical Study and Simple Classification Method [4.0] 本稿では,ノード表現の選択と入力グラフのエッジ方向に着目し,分類結果に大きな影響を与える。
本稿では,有向グラフと無向グラフのノード表現のすべての組み合わせを利用する,単純だが包括的分類法A2DUGを提案する。
驚くべきことに、いくつかのデータセットで現在の最先端のメソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:24:58 GMT)
Vulnerability Assessment of Industrial Control System with an Improved
CVSS [4.0] CVSS(Common Vulnerability Scoring System)の改良によりICSに対するサイバー攻撃のリスクを評価する手法を提案する。
その結果、ICSの物理的システムレベルは、サイバー攻撃を受けた時に最も深刻であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:48:06 GMT)
Noise Stability Optimization for Flat Minima with Optimal Convergence
Rates [3.9] 本稿では,最小化のために$mathcalP$の対称性を活用しながら,勾配の計算前にSGDのようなランダムノイズを考察する。
我々は,様々なアーキテクチャを用いた画像分類タスクに対して,そのアルゴリズムを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:58:36 GMT)
The Devil is in the Details: Analyzing the Lucrative Ad Fraud Patterns
of the Online Ad Ecosystem [3.9] 我々は700万以上のウェブサイトを調査し、オンライン広告に関連する最先端の標準がどのように適用されているかを調べる。
我々は、野生で観察された実際の実践を発見し、出版者が好ましくない、違法なコンテンツを収益化できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:28:07 GMT)
Expanding Versatility of Agile Locomotion through Policy Transitions
Using Latent State Representation [3.8] 本研究では,現実の環境下でのロボット移動の汎用性を高めるためのロバストな遷移戦略を提案する。
我々のアプローチは実世界で有効であり、我々の実験において最も挑戦的な遷移ペアの平均成功率は19%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:30:04 GMT)
MMASD: A Multimodal Dataset for Autism Intervention Analysis [3.8] この研究は、MultiModal ASDベンチマークデータセットとして、新しいプライバシ保護オープンソースデータセットであるMMASDを提示する。
MMASDには、ASDを持つ32人の子供のデータと、100時間以上の介入記録から区切られた1,315のデータが含まれている。
MMASDは、研究者やセラピストが子どもの認知状態を理解し、治療中の進捗を監視し、それに応じて治療計画をカスタマイズすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:04:11 GMT)
Unraveling the ARC Puzzle: Mimicking Human Solutions with Object-Centric
Decision Transformer [3.8] 我々は、人間の問題解決をモデル化するために、擬似学習パラダイムに決定変換器を用いる。
本稿では,オブジェクト検出アルゴリズムであるPush and Pullクラスタリング手法を提案する。
この二重戦略はAIのARC問題解決スキルを強化し、AGIの進歩に対する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:12:49 GMT)
Research on Named Entity Recognition in Improved transformer with R-Drop
structure [3.7] 本稿では,XLNet-Transformer-Rモデルを提案する。
相対的な位置エンコーディングを備えたTransformerエンコーダが組み合わされ、長いテキストを処理するモデルの能力が向上する。
オーバーフィッティングを防止するため、R-Drop構造を用いて一般化能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:34:27 GMT)
Surgical Aggregation: A Collaborative Learning Framework for Harmonizing
Distributed Medical Imaging Datasets with Diverse Tasks [3.7] 部分アノテーションを用いた分散異種データセットからの知識の調和と集約のための協調学習フレームワークである外科的アグリゲーションを提案する。
以上の結果から, 外科的アグリゲーションは現在の戦略より優れ, より一般化し, 異種疾患ラベル付きデータセットを用いても, 臨床的に有用なモデルの開発を促進できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:22:00 GMT)
A Theoretical Framework for AI Models Explainability with Application in
Biomedicine [3.6] 本稿では,文献に見いだせる内容の合成である説明の新たな定義を提案する。
我々は、忠実性(すなわち、モデルの内部動作と意思決定プロセスの真の説明である説明)と可否性(つまり、その説明がどの程度ユーザにとって説得力のあるように見えるか)の性質に、説明を適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:31:26 GMT)
Compatibility of Fairness Metrics with EU Non-Discrimination Laws:
Demographic Parity & Conditional Demographic Disparity [3.6] 実証的な証拠は、機械学習(ML)技術によって駆動されるアルゴリズムによる決定が、法的に保護されたグループに対する差別を脅かしたり、新たな不公平な情報源を創り出すことを示唆している。
この研究は、公正度メトリックと公正度制約による法的公正性を保証するためのポイントを評価することを目的としています。
我々の実験と分析は、手元にあるケースと法的正当性に応じて、AIによる意思決定が法的な観点から公平である可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:38:05 GMT)
Generate to Understand for Representation [3.5] GURは、言語モデリングと対照的な学習目標を単一のトレーニングステップで組み合わせた事前トレーニングフレームワークである。
GURはラベル付きトレーニングデータなしで印象的な結果を実現し、ゼロショット設定でリコールベンチマークでレシーバーとして、トレーニング済みのすべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:00:18 GMT)
DeepTransition: Viability Leads to the Emergence of Gait Transitions in
Learning Anticipatory Quadrupedal Locomotion Skills [3.4] 我々は,転倒の回避という生存可能性が歩行遷移の重要な基準となることを提案する。
平坦な地形における四足歩行の歩行遷移は、生存性とエネルギー効率を両立させることを示す。
ピーク力やエネルギー効率といった他の潜在的な基準と比較すると、平地と離散的なギャップ地形の歩行遷移の後、生存性は唯一改善された要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:04:51 GMT)
COVER: A Heuristic Greedy Adversarial Attack on Prompt-based Learning in
Language Models [3.4] ブラックボックスシナリオにおける手動テンプレートに対するプロンプトベースの逆攻撃を提案する。
まず,手動テンプレートを個別に分割するための文字レベルと単語レベルのアプローチを設計する。
上記の破壊的アプローチに基づく攻撃に対する欲求的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:15:59 GMT)
Research on an improved Conformer end-to-end Speech Recognition Model
with R-Drop Structure [3.4] 本研究では,新しいコンフォーマーに基づく音声認識モデル"Conformer-R"を提案する。
モデルは局所的およびグローバルな音声情報の両方を効果的にモデル化でき、R-drop構造を用いることで過度な適合を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:01:23 GMT)
VIBR: Learning View-Invariant Value Functions for Robust Visual Control [3.2] VIBR (View-Invariant Bellman Residuals) は、マルチビュートレーニングと不変予測を組み合わせて、RLベースのビジュモータ制御における分配ギャップを削減する手法である。
視覚摂動の高い複雑なビジュオモータ制御環境において,VIBRは既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:37:34 GMT)
Are training trajectories of deep single-spike and deep ReLU network
equivalent? [3.2] バックプロパゲーションによる深層スパイクニューラルネットワーク(SNN)の訓練は、人工ニューラルネットワーク(ANN)よりも難しい
我々は理論とシミュレーションでTTFS-SNNの学習力学を解析する。
提案手法は,CIFAR10上での深部ConvNetsと同じ精度を実現し,さらに大きなPLACES365データセットをANNと比較して精度を損なうことなく微調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:01:35 GMT)
Reducing SO(3) Convolutions to SO(2) for Efficient Equivariant GNNs [3.2] 等変畳み込みは高次テンソルを使用すると計算複雑性が著しく増加する。
大規模なOC-20データセットとOC-22データセットの最先端結果が得られる同変畳み込みに対する我々の新しいアプローチを利用したグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:07:05 GMT)
iSLAM: Imperative SLAM [3.0] ローカライゼーションとマッピングを同時に行うことは、ロボットナビゲーションにおける重要な課題の1つだ。
近年の進歩は、教師あり学習に基づく手法が、フロントエンドのドメトリーにおいて印象的な性能をもたらすことを示唆している。
従来の最適化に基づく手法は、見積もりのドリフトを最小化するために、バックエンドにおいて依然として重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:18:05 GMT)
Volumetric Benchmarking of Quantum Computing Noise Models [3.0] 本稿では、量子コンピューティングアプリケーションのためのノイズモデルベンチマークのための体系的なアプローチを提案する。
ハードウェア実験の結果と、量子回路の代表集合に対するノイズモデルの予測を比較する。
また、ノイズモデルを構築し、一連のトレーニング回路を用いてパラメータを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:49:01 GMT)
Measuring and Controlling Divisiveness in Rank Aggregation [2.8] 階級集計において、人口階級のメンバーは、どの集団が好まれるかを決定するために課題を提起する。
代わりに、個人の好みの相違を表す分割的な問題を特定することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:55:25 GMT)
Experimental graybox quantum system identification and control [2.7] 我々は、量子システムの物理モデルを構築し、最適制御の設計に利用する「グレーボックス」アプローチを実験的に実証した。
提案手法は,物理原理と高精度な機械学習を組み合わせることで,必要な制御量を直接測定できないような問題に対して有効である。
この方法は自然に時間依存的かつオープンな量子システムに拡張され、量子ノイズ分光とキャンセルへの応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:49:11 GMT)
Density-Aware Reinforcement Learning to Optimise Energy Efficiency in
UAV-Assisted Networks [2.7] 本稿では,DACEMAD-DDQN(Double Deep Q-network)アプローチを提案する。
その結果,65%～85%のエネルギー効率(EE)において,最先端のMARLアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 23:43:18 GMT)
Simulating the Spread of Infection in Networks with Quantum Computers [2.7] パラメータ化ハミルトニアンを用いた量子熱力学モデルを用いて拡散過程をシミュレートできることを示す。
例として,SARS-Cov-2変異株Omicronの感染拡散過程のシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:46:42 GMT)
CARSO: Counter-Adversarial Recall of Synthetic Observations [2.7] CARSOは、最先端の対人訓練よりもはるかに優れた分類器を防衛することができる。
コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/emaballarin/CARSO.comで入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 00:28:09 GMT)
Towards Automatic Identification of Violation Symptoms of Architecture
Erosion [2.7] 開発者によるコードレビューの議論から, 浸食アーキテクチャの違反症状を識別するために, 3つの事前訓練語を組み込んだ15の機械学習ベースおよび4つのディープラーニングベース分類器を開発した。
その結果,Word2vec事前学習語埋め込みに基づくSVM分類器はF1スコア0.779で最良となることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:20:59 GMT)
Comments on 'Fast and scalable search of whole-slide images via
self-supervised deep learning' [2.6] Chen2022は先日、Nature Biomedical Engineering誌に「自己教師付きディープラーニングによる全スライド画像の高速かつスケーラブルな検索」という記事を発表した。
SISH は Yottixel の漸進的な修正であり,MinMax のバイナライゼーションを使用しているが,原著を引用せず,ミスノマーによる自己監督画像検索に基づいている,という懸念を表明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:12:00 GMT)
Visually Wired NFTs: Exploring the Role of Inspiration in Non-Fungible
Tokens [2.6] この研究は、視覚変換器とグラフベースのモデリングを利用して、NFT間の視覚的なインスピレーション現象を長年研究してきた。
私たちの目標は、視覚インスピレーションネットワークを形成する主な構造特性の公開、視覚インスピレーションとアセットパフォーマンスの相互関係の調査、インスピレーションプロセスに対する暗号の影響の調査です。
インスピレーションの広汎さが視覚的特徴空間の一時的な飽和、インスピレーションとインスピレーションの2分断が財務成績に及ぼす影響、市場とインスピレーションの波による本質的な自己調節機構の解明につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:55:10 GMT)
Directional Privacy for Deep Learning [2.5] Differentially Private Gradient Descent (DP-SGD)は、ディープラーニングモデルのトレーニングにプライバシーを適用するための重要な方法である。
本稿では,Von Mises-Fisher(VMF)分布に基づくメカニズムを用いて,直交距離の摂動勾配に適用し,勾配方向を保存する。
これは、ガウス機構のエプシロンd$プライバシではなく、ディープラーニングトレーニングに$epsilon$-DPと$epsilon d$プライバシの両方を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:27:19 GMT)
A statistical approach for finding property-access errors [2.4] オブジェクトが固定レイアウトを持たないJavaScriptで不正確なプロパティアクセスを見つける問題について検討する。
既存のプロパティを参照することはJavaScriptのエラーではないため、既存のプロパティへの偶発的なアクセスは検出されない。
そこで本稿では,プロパティアクセスの誤りを観測結果に基づいて検出する2段階の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 20:50:12 GMT)
Contrastive Loss is All You Need to Recover Analogies as Parallel Lines [2.4] 単語埋め込みにおいて並列構造を生成するのに、対照的な損失が十分であることを示す。
我々は,共起統計量と結果の単語埋め込みの幾何学的構造との正確な関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:22:10 GMT)
Exploring the Influence of Language on Time-Reward Perceptions in Large
Language Models: A Study Using GPT-3.5 [2.4] GPT-3.5(以下、GPTと呼ぶ)の複数の言語におけるプロンプトに対する応答を解析した。
以上の結果から,GPTは将来性基準が弱い言語において,より忍耐度が高いことが示唆された。
しかし、さらに分析した結果、早期または後期の報酬の嗜好は報酬ギャップによって体系的に変化しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 04:34:11 GMT)
On Mitigating the Utility-Loss in Differentially Private Learning: A new
Perspective by a Geometrically Inspired Kernel Approach [2.3] 本稿では、分類における精度-損失問題を緩和するために、幾何学的にインスパイアされたカーネルベースのアプローチを提案する。
与えられたデータ点のアフィン殻の表現は、再生ケルネルヒルベルト空間(RKHS)で学習される
このアプローチの有効性は、MNISTデータセット、フライブルク食料品データセット、本物のバイオメディカルデータセットの実験を通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:22:46 GMT)
WavPool: A New Block for Deep Neural Networks [2.2] マルチレゾリューション・パーセプトロンと呼ばれる新しいウェーブレット変換型ネットワークアーキテクチャを導入する。
プーリング層を追加することで、新しいネットワークブロック、WavPoolを作成します。
WavPoolはパラメータを減らしながら同様の多層パーセプトロンを上回り、CIFAR-10の相対的精度で同等の畳み込みニューラルネットワークを10%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 20:35:01 GMT)
Self-conditioning pre-trained language models [2.1] 本稿では,TLMに自然に存在する専門家ユニットを利用する生成機構について述べる。
驚くほど少量のユニットのアクティベートがテキスト生成を操るのに十分であることがわかった。
提案手法は, TLMの出力に存在する性別バイアスの補正に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:41:05 GMT)
GHP-MOFassemble: Diffusion modeling, high throughput screening, and
molecular dynamics for rational discovery of novel metal-organic frameworks
for carbon capture at scale [2.1] 生成型人工知能(AI)フレームワークであるGHP-MOFassembleを導入し,高いCO2容量と合成可能なリンカーを有する金属-有機系フレームワーク(MOF)の合理的設計を高速化する。
我々のフレームワークは,3つの事前選択ノードのうちの1つをMOFに組み込んだ新しいリンカを生成するために,拡散モデル(生成AIのクラス)を組み合わせる。
これらのAI生成MOFのCO2容量は、結晶グラフ畳み込みニューラルネットワークモデルの修正版を用いて予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:32:26 GMT)
Self-Supervised Polyp Re-Identification in Colonoscopy [2.0] 視覚的外観による再同定に基づく頑健な長期ポリープ追跡手法を提案する。
我々のソリューションは、ビデオ入力の時間的特性を活用するために特別に設計されたアテンションベースの自己教師型MLモデルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:53:54 GMT)
Contextual Multilingual Spellchecker for User Queries [1.9] 非常に高速でスケーラブルな多言語スペルチェッカーを構築しています。
私たちのスペルはAdobe製品の検索に使われ、様々なアプリケーションでオートコンプリートに使われています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:29:58 GMT)
MedNeXt: Transformer-driven Scaling of ConvNets for Medical Image
Segmentation [1.8] 本稿では,トランスフォーマーにインスパイアされた医用画像分割のための大規模カーネルセグメントネットワークであるMedNeXtを紹介する。
小さなカーネルネットワークをアップサンプリングすることでカーネルサイズを反復的に増加させる新しい手法により、限られた医療データの性能飽和を防止する。
これにより、CTとMRIの4つのタスクにおける最先端のパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:07:13 GMT)
On the Exactness of Dantzig-Wolfe Relaxation for Rank Constrained
Optimization Problems [1.8] i) 極点の完全性 -- 極点の全ては RCOP 集合に属する; (ii) 極点の完全性 -- 任意の m 側線型行列の不等式に対する DWR RCOP の完全性; (iii) 公正学習のための完全性。
これらの条件は、公正な学習のために2つの同質な二面的正確性を持つ不均一な制約を許容する問題に対する極端に正確性を含む、新しい結果を特定するのに非常に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:57:16 GMT)
From alternative conceptions of honesty to alternative facts in
communications by U.S. politicians [1.7] 我々は政治家の正直性の概念が明らかに変化したことを示している。
10%の信念話者の増加は、品質の12.8ポイントの低下と関連している。
結果は、現在の誤報の拡散は、部分的には真実と誠実性の別の理解によって引き起こされているという仮説を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:51:37 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） (Wed, 14 Jun 2023 22:34:29 GMT)
Perspective-1-Ellipsoid: Formulation, Analysis and Solutions of the
Camera Pose Estimation Problem from One Ellipse-Ellipsoid Correspondence [1.7] 我々は,エリスポイド固有の理論的枠組みを導入し,ポーズ推定の文脈で有用性を示す。
提案手法により, 位置や方向のみの推定問題に対して, ポーズ推定問題を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:09:07 GMT)
The Beauty or the Beast: Which Aspect of Synthetic Medical Images
Deserves Our Focus? [1.6] 医療AIアルゴリズムのトレーニングには、大量の正確なラベル付きデータセットが必要である。
深層生成モデルから生成された合成画像は、データの不足問題を緩和するのに役立つが、それらの有効性は実世界の画像への忠実さに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:39:17 GMT)
Many-body edge burst in steady states [1.6] 非エルミート皮膚効果と損失格子の空隙との相互作用は、エッジバーストをもたらす。
この現象を対応する開量子系の定常密度分布にマッピングする。
我々の予測は最先端の実験プラットフォームで検証可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:00:03 GMT)
Predicting Real-time Crash Risks during Hurricane Evacuation Using
Connected Vehicle Data [1.4] そこで本研究では,新しい代替データソースであるコネクテッドカーデータからハリケーン避難時の事故リスクを推定する手法を提案する。
複数の機械学習モデルは、接続された車両データから抽出された気象特性と異なる交通特性を考慮して訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:04:07 GMT)
Fundus vascular image segmentation based on multiple attention
mechanisms and deep learning [1.3] 網膜基底画像の血管を正確に検出するために,複数の注意機構と深層学習に基づく有用なアプローチを提案する。
シーン情報補償の喪失に関する文脈情報を強化するために、注意融合機構を用いる。
スキップ接続に独自の空間的注意機構を導入し、冗長情報をフィルタリングする。
DropOutレイヤは、いくつかのニューロンをランダムに破棄するために使用され、ディープラーニングネットワークの過度な適合を防止し、その一般化性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:33:09 GMT)
Adaptive Modeling of Satellite-Derived Nighttime Lights Time-Series for
Tracking Urban Change Processes Using Machine Learning [1.3] 本研究では,毎日の衛星からのNTLデータ記録から都市変化を検出するためのデータ駆動手法を提案する。
提案手法では,ニューラルネットワークを用いて過去のデータ記録からNTLシグネチャを予測する。
モデル予測から観測されたNTLの偏差に基づいて都市の変化を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:31:55 GMT)
Visualizing Deep Neural Networks with Topographic Activation Maps [1.1] 我々は,ディープニューラルネットワーク層におけるニューロンの地形的レイアウトを求める手法を紹介し,比較する。
本研究では,地形のアクティベーションマップを用いて誤りの特定やバイアスのエンコードを行い,トレーニングプロセスの可視化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:49:16 GMT)
Unitary quantum process tomography with unreliable pure input states [1.0] 量子プロセストモグラフィ(QPT)法は、与えられた量子プロセスを特定することを目的としている。
我々はQPTを理論的に可能とする任意の入力状態に対してアルゴリズムを導入する。
我々は、シミュレーションデータと実験の両方を用いて、捕捉されたイオン量子ビットコンピュータ上のCNOTゲートを同定するアルゴリズムをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:23:57 GMT)
Factorized linear discriminant analysis and its application in
computational biology [0.9] 線形次元減少の新しい手法である分解線形判別分析(FLDA)を導入する。
FLDAのくちばしは、1つの表現型の特徴と高い相関を持つ遺伝子発現レベルの線形関数を同定することにある。
FLDAは表現型の特徴に沿った構造パターンを捉えるだけでなく,各表現型に関連する重要な遺伝子を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:17:44 GMT)
Efficient verification of arbitrary entangled states with homogeneous
local measurements [0.9] 量子状態検証(QSV)は、ある量子デバイスが所望の目標状態を生成することを検証するために、局所的な測定に依存するタスクである。
選択非依存測定プロトコルとして開始するものの局所性を考慮し,この問題に対処するための体系的戦略を提案する。
標準パウリプロジェクションを用いてプロトコル設計の明示的な手順を示し、より優れたQSV戦略を実現するための方法の優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:48:58 GMT)
Machine-Learned Premise Selection for Lean [0.8] 我々は、ユーザーが証明した定理の適切な前提を提案する、リーン証明アシスタントのための機械学習ベースのツールを紹介します。
ツールの設計原則は,(1)証明アシスタントとの緊密な統合,(2)使いやすさとインストール,(3)軽量で迅速なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:06:52 GMT)
A semantically enhanced dual encoder for aspect sentiment triplet
extraction [0.7] アスペクト・センチメント・トリプルト抽出(ASTE)はアスペクト・ベースの感情分析(ABSA)の重要なサブタスクである
従来の研究は、革新的なテーブル充填戦略によるASTEの強化に重点を置いてきた。
本稿では,BERTをベースとした基本エンコーダと,Bi-LSTMネットワークとGCN(Graph Convolutional Network)で構成される特定のエンコーダの両方を利用するフレームワークを提案する。
ベンチマークデータセットを用いた実験により,提案フレームワークの最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:04:14 GMT)
The Ontology for Agents, Systems and Integration of Services: OASIS
version 2 [0.7] 本稿では,OASIS 2におけるエージェントの表現に関する主要なモデリング選択について報告する。
エージェントとそのコミットメントのための意味表現システムとコミュニケーションプロトコルを提供するための行動主義的アプローチに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:34:41 GMT)
Free Particle to Complex KdV breathers through Isospectral Deformation [0.7] 実空間における量子力学における自由粒子は超対称性によって与えられる。
超対称性は、P(P)とT(T)対称性を組み込んだ複素スペクトルへの自然な拡張を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:14:39 GMT)
Towards Writer Retrieval for Historical Datasets [0.6] キーポイントで検出されたクラスタリングSIFT記述子に基づく文字検索のための教師なしアプローチ。
残余ネットワークに続いて提案したNetRVLADは,複雑さを低減した符号化層である。
このアプローチは、現代的なデータセットでも同等のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:04:39 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） (Wed, 14 Jun 2023 15:13:05 GMT)
Learning the Delay Using Neural Delay Differential Equations [0.6] 遅延微分方程式(DDE)に基づく連続時間ニューラルネットワークアプローチを開発する。
我々のモデルは随伴感度法を用いてモデルパラメータを学習し、データから直接遅延する。
我々は今後の方向性と応用について議論をまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:51:05 GMT)
Team Composition in Software Engineering Education [0.5] 本研究は,ソフトウェア工学教育における学生チーム構成の理解を深めることを目的としている。
本研究の最初の成果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:00:05 GMT)
Feeding control and water quality monitoring in aquaculture systems:
Opportunities and challenges [0.5] 水質のモニタリングと給餌の制御は、魚類の生産性のバランスと魚類の成長過程の形成の基本的な要素である。
現在、ほとんどの魚の養殖プロセスは異なる段階で手動で行われ、時間と挑戦的な人工的差別に依存している。
本稿では,養殖システムにおける魚の成長制御技術,すなわち動的養殖プロセスの給水・水質を最適化するアルゴリズムについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:10:12 GMT)
Building a Corpus for Biomedical Relation Extraction of Species Mentions [0.5] バイオメディカルテキスト中の種間の有意義な二分関係を抽出するために,手動で注釈付きコーパス,種-種間相互作用を提案する。
最初の成果は、BERTとその生物医学的変異体を用いた種間関係の抽出である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:56:32 GMT)
"Definition Modeling: To model definitions." Generating Definitions With
Little to No Semantics [0.4] 我々は、このタスクが期待するほど意味論を含まないかもしれないという証拠を提示する。
文献から得られた先行モデルは、明示的なポリセミズムのような意味的側面にかなり敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:08:38 GMT)
HEOM.jl: An efficient Julia framework for hierarchical equations of
motion in open quantum systems [0.4] Heom.jlは階層運動方程式(HEOM)を統合するジュリアフレームワークである
Heom.jlは、ボゾンおよびフェルミオンスペクトル、定常状態、および全ての補助密度作用素(ADO)の拡張空間におけるフルダイナミックスを計算する方法の集合を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:53:16 GMT)
NF4 Isn't Information Theoretically Optimal (and that's Good) [0.4] 私は、量子化すべき値の分布がブロックサイズに依存するため、このことはありえないことを示しています。
私はこれらの洞察を応用して、Quantileベースの手法ではなく、期待されるL1再構成エラーを最小限に抑え、改善されたコードを導出しようと試みます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:38:09 GMT)
The Quality-Diversity Transformer: Generating Behavior-Conditioned
Trajectories with Decision Transformers [0.3] 品質多様性アルゴリズムは、多様かつ効率的なポリシーのレパートリーを生成するのに有効であることが証明されている。
不確実な環境では、ポリシーは堅牢性と再現性に欠ける可能性がある。
本稿では,2つのメカニズムに基づく行動条件付き軌道生成を実現するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:05:37 GMT)
Coherent scattering from coupled two level systems [0.3] 光学活性スピン1/2系の共鳴蛍光特性について検討した。
スピン散乱光はスピンのコヒーレンス特性を継承することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:20:47 GMT)
Integrating machine learning paradigms and mixed-integer model
predictive control for irrigation scheduling [0.2] 農業部門は水資源の保全と収穫量の最適化において大きな課題に直面している。
従来の灌水スケジューリング手法は、大規模な灌水システムのニーズを満たすのに不十分であることがしばしば証明される。
本稿では,機械学習の3つのパラダイムを活用して,灌水スケジュールを最適化する予測灌水スケジューラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:38:44 GMT)
Two instances of random access code in the quantum regime [0.1] 我々はランダムアクセス符号(RAC)の量子一般化の2つのクラスを考える。
No-Signalling Quantum RAC (NS-QRAC) と呼ばれる量子入力と出力を持つランダムアクセスコードに基づいている。
第2のクラスはランダムなアクセスコードに基づいており、量子チャネルと共有絡みがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:56:18 GMT)
{Generalized $ \left\{ h (1) \oplus h(1) \right\} \uplus u(2) $
commensurate anisotropic Hamiltoninan and ladder operators; energy spectrum,
eigenstates and associated coherent and squeezed states [0.0] 一般化ハミルトニアン系のいくつかの族が発見されている。
ハミルトニアンとその関連する下降作用素の正規化固有状態の明示表現が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:43:10 GMT)
Ziv-Zakai-type error bounds for general statistical models [0.0] パラメータ $beta:Theta を推定するためのベイズ誤差に対するZiv-Zakai型下界を提案する。
beta(theta)$は$theta$の線型関数でなくてもよい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:54:58 GMT)
Using Neural Networks for Novelty-based Test Selection to Accelerate
Functional Coverage Closure [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークに基づく新しいテスト選択のための,高度に自動化されたフレームワークを提案する。
このフレームワークの3つの構成は、商用信号処理ユニットでテストされる。
3つともランダムなテスト選択に勝り、シミュレーションの最大の節約率は49.37%であり、99.5%にまで達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:53:05 GMT)
Unconventional Cognitive Intelligent Robotic Control: Quantum Soft
Computing Approach in Human Being Emotion Estimation -- QCOptKB Toolkit
Application [0.0] 量子コンピューティングとソフトコンピューティングに基づく知的認知制御システムの戦略
知的認知制御システムのハザード制御における堅牢性向上技術
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:22:20 GMT)
Transpiling RTL Pseudo-code of the POWER Instruction Set Architecture to
C for Real-time Performance Analysis on Cavatools Simulator [0.0] 本稿では,POWER命令セットアーキテクチャ(ISA)のRTL擬似コードをCコードに変換するためのトランスパイラフレームワークを提案する。
トランスパイラは、要件に準拠したCコードを生成することで、Cavatoolsシミュレータとの互換性を保証する。
提案するフレームワークは,RTL擬似コードをCavatoolsエコシステムにシームレスに統合し,総合的なパフォーマンス解析とPower ISAベースのコードの最適化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:53:14 GMT)
Transforming Rydberg Interactions with Floquet Frequency Modulation [0.0] ライドベルク封鎖は配列中の原子を絡めるための重要な要素である。
我々は,従来の閉塞半径を超えるRydberg-Blockadeの絡み合いを実証する。
我々は、封鎖半径内にある2つの原子に対するライドバーグ反ブロッキング状態を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:57:07 GMT)
Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics [0.0] 教育のための社会的生成AIを構築するには、人間だけでなく互いに会話できる強力なAIシステムを開発する必要がある。
教育のための社会的生成AIを設計し、制約する方法を検討する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:30:48 GMT)
Towards Rigorous Design of OoD Detectors [0.0] アウト・オブ・ディストリビューション(OoD)検出技術は、安全関連ニューラルネットワークに有効である。
現在の性能指向のOoD検出技術は,基準値の整合性を確保するには不十分である。
欠けているのは、OoD検出器の開発、検証、検証のための厳密な設計アプローチです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:38:36 GMT)
The state of scientific PDF accessibility in repositories: A survey in
Switzerland [0.0] 本調査は,スイスのオンラインリポジトリにおけるPDF文書の質を分析した。
視覚障害者に対するアクセシビリティについて検討した。
調査には複数のスイス大学リポジトリの管理者や責任者へのインタビューも含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:45:14 GMT)
The Story of Bose, Photon Spin and Indistinguishability [0.0] 1924年の量子統計の発見百周年に近づくにつれ、ボースの元々のプランクの法則の導出を再考することが重要である。
これは光子の区別不可能性という新しい概念だけでなく、その固有のスピンの概念も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:35:50 GMT)
System-bath entanglement during Markovian relaxation of a fermionic
impurity [0.0] 弱い結合状態においても一過性の絡み合いが観察できることを示す。
この絡み合いは長く消えるが、緩和時間に匹敵する時間スケールで保存される。
我々は,このような過渡的絡み合いの存在とマルコフ記述の縮小に基づくシステムバス力学のユニタリ特性を関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:41:06 GMT)
Subjective-objective policy making approach: Coupling of resident-values
multiple regression analysis with value-indices, multi-agent-based simulation [0.0] 本研究では,より優れた政策を選択するために,新たな主観的・客観的政策評価手法を提案する。
提案手法は住民アンケートの結果の回帰分析に基づいて主観的対象関数を確立する。
いくつかのポリシーを比較するために新しいアプローチを使用することで、利害関係者の意志を様々な価値で具体的に表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:33:32 GMT)
Structured transverse orbital angular momentum probed by a levitated
optomechanical sensor [0.0] 本研究では,2つの平行および逆伝搬線形偏光集束ビームの干渉場における横軌道角運動量(TOAM)を生成する。
光学共振シリコンナノロッドからなる光学センサを用いて、この構造光場を探索し、回転は光学角運動量のプローブである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:42:59 GMT)
Some Primal-Dual Theory for Subgradient Methods for Strongly Convex
Optimization [0.0] 我々は、強く凸するが、潜在的に非滑らかな非Lipschitz最適化のための段階的手法を考える。
本稿では,古典的下位段階法,近位下位段階法,スイッチング下位段階法に対する等価な2値記述について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 13:17:21 GMT)
Simultaneous Momentum and Position Measurement and the Instrumental
Weyl-Heisenberg Group [0.0] 本稿では,同時測定の概念が基本的な微分幾何学的問題にどのように結びつくかを示す。
正規化は特に、SPQMを記述し理解するために特別な処理を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:24:13 GMT)
Second Response Theory: A Theoretical Formalism for the Propagation of
Quantum Superpositions [0.0] 我々は、結合クラスタ理論の中で、第2応答理論と呼ばれる以前に開発された形式主義を拡張し、量子システムを伝播させる。
我々の理論は、量子力学的観測値、確率、コヒーレンスを決定するために、数値的に正確な結果と強い整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:04:15 GMT)
SQL2Circuits: Estimating Metrics for SQL Queries with A Quantum Natural
Language Processing Method [0.0] この研究は量子機械学習モデルを構築するための量子自然言語処理(QNLP)に着想を得たアプローチを表している。
本研究では,その表現可能性とエンタングリング能力のヒストグラムを計算し,開発した量子機械学習モデルについて検討する。
その結果、モデルには表現可能な特性があるが、量子ハードウェア上での実行には複雑ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:23:19 GMT)
Reinforcement Learning-Based Control of CrazyFlie 2.X Quadrotor [0.0] プロジェクトの目的は、PIDのような古典的な制御アルゴリズムと現代の強化学習アルゴリズムの相乗効果を検討することである。
第一の目的は、強化学習戦略を用いたPIDチューニングを行うことである。
第二の目的は、灯台位置決めシステムを統合することにより、学習を活用してナビゲーションの制御を実装することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:11:20 GMT)
Reduced Contraction Costs of Corner-Transfer Methods for PEPS [0.0] 無限に投影された絡み合ったペア状態の収縮を抑えるための最優先計算コストを削減できる近似法を提案する。
計算コストの改善により、大きな結合次元の計算が可能となり、そのポテンシャルを拡大して課題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 02:54:12 GMT)
Quantum state transfer using 1D Heisenberg Hamiltonian on quasi-1D
lattices [0.0] 準1次元格子上での単一およびマルチキュービット状態の転送について検討し、状態伝達プロトコルに関わる時間進化は1Dハミルトニアンによってのみ生成される。
単一量子状態の特定のエンコーディングを低エネルギーのラング状態にすることで、任意の単一量子状態を1つの格子サイトから別の格子サイトへ転送するプロトコルを提案する。
提案プロトコルを用いた単一量子状態転送の性能は,全準1Dハミルトニアンによる時間進化を用いた場合,常に同じよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:25:31 GMT)
Quantum interactive proofs using quantum energy teleportation [0.0] 量子状態テレポーテーション(QST)および量子エネルギーテレポーテーション(QET)プロトコルを用いた簡単な量子対話型証明プロトコルを提案する。
QETは、絡み合う任意の局所ハミルトニアンに対して作用し、我々の研究では、一般的な局所ハミルトニアンの基底状態を得るのが量子メリン・アーサー(QMA)ハードであることが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:03:53 GMT)
Quantum computing with subwavelength atomic arrays [0.0] 二次元原子配列に埋め込まれた3レベル量子エミッターは、量子計算のプラットフォームとして機能する。
我々は、最大絡み合った2量子ビットベル状態を生成するための量子回路を実装した。
これらの知見は、量子計算と量子シミュレーションの代替プラットフォームとして、サブ波長エミッタアレイを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:59:25 GMT)
Quantum and classical correlations in open quantum-spin lattices via
truncated-cumulant trajectories [0.0] 開系力学の解法に基づき,開量子スピン格子を扱う新しい方法を示す。
本研究では, 散逸性2次元XYZ格子の相転移のパラダイム的場合において, 自然崩壊を条件として, このアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:01:37 GMT)
Quantum Multiplication Algorithm Based on Convolution Theorem [0.0] 本稿では、畳み込み定理と古典的な高速フーリエ変換に依存するストラッセン法の量子バージョンを提案する。
畳み込み定理の量子バージョンは、精度、空間複雑性の指数的減少、時間効率の(確率的な)向上という観点で、乗法アルゴリズムに大きな改善をもたらすことを実証する。
また、古典的乗法アルゴリズムの歴史と発展を概観し、量子資源がこの根本的な問題に対してどのように新たな視点と可能性を提供できるかを探求する動機付けとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:40:54 GMT)
Quantum Control of Radical Pair Dynamics beyond Time-Local Optimisation [0.0] グラディエントアセンセントパルス工学(GRAPE)を拡張して反応収率を最適化する。
低磁場状態におけるラジカル対のスピン選択的再結合反応における任意の波形制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:19:16 GMT)
Physics-informed neural networks for gravity currents reconstruction
from limited data [0.0] 本研究では, 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた非定常重力電流の3次元再構成について検討した。
PINNコンテキストでは、目的関数がネットワーク予測と観測データとのミスマッチをペナルティ化するニューラルネットワークをトレーニングすることにより、フローフィールドを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:33:22 GMT)
Phase Transitions of Civil Unrest across Countries and Time [0.0] 本研究は, 集団内乱のダイナミクスが繰り返し位相シフトの連続として, 合理的に特徴づけられるかどうかを考察する。
1946年から2017年までの170カ国の市民不安事象の包括的データセットを用いて、マクロレベルの市民不安統計モデルを導入し、その妥当性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:38:32 GMT)
Operationalising Representation in Natural Language Processing [0.0] 哲学的にインフォームドされた表現の概念を運用するプロジェクトは、科学の哲学者とNLPの実践者の両方にとって興味深いものであるべきである。
これは哲学者に表現の性質に関する主張のための新しいテスト場を与え、NLP研究者が探索実験に関する大規模な文献を整理するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:34:16 GMT)
On some one-dimensional quantum-mechanical models with a delta-potential
interaction [0.0] 我々は、無次元量子力学方程式の体系的な構成について議論する。
非均一媒質中の局所状態の研究のために最近提案された単純な一次元モデルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:33:08 GMT)
On Repeated Measurements of a Quantum Particle in a Harmonic Potential [0.0] 位置と運動量が繰り返し監視される調和ポテンシャルにおける量子粒子の進化について検討する。
古典的な軌道が観測の過程でどのように現れるかを示し、粒子の位置と運動量の詳細な分散について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:18:38 GMT)
Nonequilibrium dynamics of nonconservative diffusion processes [0.0] 非保存体が次元$Ngeq 2$でドリフトする拡散過程の作用素は、非エルミート電磁型ハミルトン運動発生器と直接的に関連付けられる。
確率密度の誘導非平衡力学は、フォッカー・プランク方程式の経路積分解の問題に向けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:02:17 GMT)
Neural Shape Diameter Function for Efficient Mesh Segmentation [0.0] 本稿では,メッシュセグメンテーションに先立って,ディープラーニングを利用してマッピング関数を符号化する手法を提案する。
我々のアプローチは、入力メッシュをダウンサンプルし、フル解像度構造をクエリするので、解像度に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:27:39 GMT)
Microscopic origin of polarization-entangled Stokes-anti-Stokes photons
in diamond [0.0] ストークス反ストークス(SaS)光子対のラマン共鳴近傍での偏光に対するクレーター-ホルン-シモニー-ホルト不等式の振動を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:11:20 GMT)
Mapping Electronic Decoherence Pathways in Molecules [0.0] 縮合相環境に浸漬した分子性色素の脱コヒーレンス経路を分離する戦略を開発した。
スペクトル密度からデコヒーレンスダイナミクスを定量的に捉える方法を示す。
DNA塩基チミンとその誘導体の水中における電子的脱コヒーレンス経路の解析による戦略の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:22:27 GMT)
MalProtect: Stateful Defense Against Adversarial Query Attacks in
ML-based Malware Detection [0.0] MalProtectは、マルウェア検出ドメインにおけるクエリアタックに対するステートフルな防御である。
以上の結果から,Android および Windows マルウェアにおいて,敵クエリ攻撃の回避率を 80 % 削減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 21:18:23 GMT)
Making Trotterization adaptive and energy-self-correcting for NISQ
devices and beyond [0.0] 連続時間進化のシミュレーションは、古典コンピュータと量子コンピュータの両方で時間離散化を必要とする。
この問題を解決するために量子アルゴリズムを導入し、局所可観測体の量子多体ダイナミクスの制御された解を提供する。
我々のアルゴリズムは、例えば、時間発展ブロックデシミテーション法に基づく数値的アプローチに関して、時間離散化が関与するときに、より一般的なレベルで有用である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:15:14 GMT)
Loop ensembles in Stochastic Series Expansion of Two-Dimensional
Heisenberg Antiferromagnets [0.0] 直列展開(SSE)法は、量子反強磁性体の分配関数を密充填ループガスモデルにマッピングする。
関節分布はNの表現度と逆温度でどのように変化するかを検討する。
低温および低N($leq$4)では,反強磁性相関が系を支配している場合,ポアソン-ディリクレ挙動の特性が実際に示されることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:06:49 GMT)
Local Energy Distribution Based Hyperparameter Determination for
Stochastic Simulated Annealing [0.0] シミュレーションアニーリング(SSA)のための局所エネルギー分布に基づくハイパーパラメータ決定法を提案する。
スピンの局所エネルギー分布(確率ビット)に基づいて超パラメータを決定する手法を提案する。
最大カット問題に対するGsetおよびK2000ベンチマークにおいて、決定されたハイパーパラメータを用いたSSAの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 00:00:43 GMT)
Label Noise Robust Image Representation Learning based on Supervised
Variational Autoencoders in Remote Sensing [0.0] 本稿では、IRL上のノイズラベルの干渉を防止することを目的とした、ラベル頑健なIRL法を提案する。
提案手法は,ノイズのあるラベルを持つ画像に対してより重要度が低く,適切なラベルを持つ画像に対してより重要度が高い。
提案手法のコードはhttps://git.tu-berlin.de/rsim/RS-IRL-SVAEで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:22:36 GMT)
Kardar-Parisi-Zhang Physics in the Density Fluctuations of Localized
Two-Dimensional Wave Packets [0.0] 2次元アンダーソン局在波パケットにおいて、波密度対数の変動におけるカーダル・パリ・張級の鍵となる特徴を同定する。
2次元のアンダーソン局所化波のパケットは、そのよく知られた指数的局所化に対する伸張指数的補正を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:18:07 GMT)
Iterative self-transfer learning: A general methodology for response
time-history prediction based on small dataset [0.0] 本研究では,小さなデータセットに基づいてニューラルネットワークを学習するための反復的自己伝達学習手法を提案する。
提案手法は,小さなデータセットに対して,ほぼ一桁の精度でモデル性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 18:48:04 GMT)
Is there a Trojan! : Literature survey and critical evaluation of the
latest ML based modern intrusion detection systems in IoT environments [0.0] ドメインとしてのIoTはここ数年で大きく成長し、データ量だけでなく、サイバーセキュリティの脅威もモバイルネットワーク環境に匹敵している。
IoT環境内のデータの機密性とプライバシは、ここ数年でセキュリティ研究の重要な領域になっている。
ますます多くのセキュリティ専門家が、従来のセキュリティ手法を補完するものとして、IoT環境を保護する堅牢なIDSシステムを設計することに関心を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:48:46 GMT)
Investigation of the Challenges of Underwater-Visual-Monocular-SLAM [0.0] 本研究では,水中ロボットにおける単眼視覚同時位置決め法とマッピング法(vSLAM)の課題について検討する。
まず, 水中環境において, 水中環境における性能の低下を示すとともに, 水中環境における性能の低下を示す。
本研究の最終目標は,これらの条件下でのSLAM法の精度とロバスト性を向上させる技術を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 20:44:40 GMT)
Investigating the dynamics of hand and lips in French Cued Speech using
attention mechanisms and CTC-based decoding [0.0] 難聴者や難聴者などは、音声言語を理解するためのコミュニケーションツールとして、CS(cued speech)を利用している。
本稿では,ニューラルネットワークが単一話者に対して,注意機構を用いて認識タスクを実行しながら,この関係を学習する方法を提案する。
学習力学の解析を用いて2つのモード間の関係を確立し、自動セグメントを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:58:07 GMT)
Imagery Tracking of Sun Activity Using 2D Circular Kernel Time Series
Transformation, Entropy Measures and Machine Learning Approaches [0.0] NASAのソーラー・ダイナミクス・オブザーバトリーは、1日に約7万枚の太陽活動の画像を撮影している。
本研究では,2次元円形カーネル時系列変換,統計・エントロピー計測,機械学習手法を用いて太陽活動を追跡する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:13:50 GMT)
I'm Afraid I Can't Do That: Predicting Prompt Refusal in Black-Box
Generative Language Models [0.0] ブラックボックス攻撃を用いてChatGPTの拒絶動作を特徴付ける。
コンプライアンスのバイナリや拒否に対して,さまざまな応答をマップします。
本稿では,ChatGPTの応答を見ることなく,ChatGPTが質問を拒否するかどうかを予測するために,プロンプト分類器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:13:34 GMT)
How to estimate carbon footprint when training deep learning models? A
guide and review [0.0] 機械学習モデルをトレーニングしながら、エネルギー消費を追跡するために、いくつかのオンラインおよびソフトウェアツールが開発されている。
特定の語彙、各ツールの技術的要件をレビューし、これらのツールの使い方と使い方についてアドバイスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:47:44 GMT)
How to compute a 256-bit elliptic curve private key with only 50 million
Toffoli gates [0.0] 我々は、シリコンフォトニクスにインスパイアされたアクティブボリュームアーキテクチャにおける資源推定のケーススタディとして、楕円曲線プライベートキーの計算にショアのアルゴリズムを用いる。
また,非ローカル接続により,操作条件に応じてキー単位のコストを300～700倍に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:47:49 GMT)
Gravity from Transactions: Fulfilling the Entropic Gravity Program [0.0] 相対論的トランザクショナル解釈(RTI)に基づくエントロピック重力の新展開を概観する。
時空事象に対するトランザクショナルアプローチは、エントロピー重力に対する自然な方法をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 00:52:32 GMT)
Graph-Based Matrix Completion Applied to Weather Data [0.0] 本稿では,行列の列/行エンティティ間の情報を重み付きグラフとして利用できる状況を考える。
本稿では,気象観測所が記録した気温データに欠落した項目を完備する問題に対処する。
適切な空間グラフと時間グラフは、グラフ正規化低ランク行列補完法により得られた完了の精度を著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 16:41:55 GMT)
Generators and relations for 3-qubit Clifford+CS operators [0.0] 生成子によるプレゼンテーションと3量子クリフォード+CS作用素群の関係について述べる。
クリフォード+CS群(英語版)(Clifford+CS group)は、もちろん無限であり、3つの有限部分群の積であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:23:46 GMT)
Generative deep-learning reveals collective variables of Fermionic
systems [0.0] 核プロセスに代表される新しい集団変数を構築できる生成深度学習アルゴリズムを提案する。
このアプローチは、1つのスレーター行列式によって記述される任意のフェルミオン系に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:35:52 GMT)
Force-Gradient Sensing and Entanglement via Feedback Cooling of
Interacting Nanoparticles [0.0] 本研究では,2つの浮遊ナノ粒子のフィードバック冷却により,力の差分知覚と定常的絡み合いの観察が可能となることを示す。
本研究では, 粒子間クーロン相互作用による絡み合いが, 最先端の装置で現実的に観測可能であることを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 10:20:11 GMT)
Focusing on Potential Named Entities During Active Label Acquisition [0.0] 名前付きエンティティ認識(NER)は、構造化されていないテキスト中の名前付きエンティティの参照を識別することを目的としている。
多くのドメイン固有のNERアプリケーションは、まだかなりの量のラベル付きデータを要求する。
本稿では,長すぎるか短すぎる文をペナル化するための,データ駆動正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 00:32:17 GMT)
Fault Detection in Induction Motors using Functional Dimensionality
Reduction Methods [0.0] 本研究は, 誘導電動機の故障条件の検出と分類を行うため, 従来のモータ電流シグナチャ解析手法と機能次元低減手法を組み合わせた方法論である。
提案手法から得られた結果は, 誘導電動機の故障をリアルタイムに検出するだけでなく, オフライン解析による多数の故障の特定にも有効である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:46:58 GMT)
Fano resonances for tilted linear and quadratic band touching
dispersions in a harmonically driven potential well [0.0] 本研究では, 横方向の線形傾きが伝送スペクトルに及ぼす影響について検討した。
横運動量の大きさが大きくなるにつれて、ファノ共鳴エネルギーは線形(四角形)バンドの接触に対して減少(増加)する。
傾斜強度は、ファノ共鳴エネルギーを横モータ方向の関数として測定することで直接決定することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:04:52 GMT)
Explainable and Position-Aware Learning in Digital Pathology [0.0] 本研究は, 位置埋め込みとグラフアテンションを用いて, WSIsからがんの分類を行う。
提案手法とがん診断, グレーディングにおける先行手法との比較により, 性能改善が確認できた。
WSIsにおける癌領域の同定は、がん診断におけるもう一つの重要な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:53:17 GMT)
Experimental implementation of quantum greedy optimization on quantum
computer [0.0] 本稿では、時間進化の離散化(d-QGO)に基づく量子グリーディ最適化アルゴリズムを提案する。
我々は、d-QGOが成功確率を維持しながら感度を決定するために必要なショット数を減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 00:29:25 GMT)
Entanglement area law violation from field-curvature coupling [0.0] 本研究では、時空曲率に非最小結合した巨大なスカラー場の絡み合いエントロピーについて検討する。
大きい正のカップリング定数は境界領域に関してエントロピースケーリングを著しく変化させることができることを示す。
我々の結果は、ブラックホールエントロピーの生成と初期の宇宙シナリオの観点から解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:48:51 GMT)
Entanglement Maximization in Low-Energy Neutron-Proton Scattering [0.0] エンタングルメントは非常に低いエネルギー散乱で最大化される。
より高いエネルギーでは、絡み合いの角依存性は強い。
テンソル力は、約50MeV以上の実験室運動エネルギーで絡み合いを発生させる重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:14:22 GMT)
Enhancing COVID-19 Diagnosis through Vision Transformer-Based Analysis
of Chest X-ray Images [0.0] この研究は、生の胸部X線画像を利用して、新型コロナウイルスの診断を自動化するための革新的な枠組みを提唱している。
開発されたモデルはバイナリ分類性能で評価され、通常の症例と区別される。
提案モデルでは,2進分類では99.92%,99.84%,第三進分類では97.95%,第四進分類では86.48%,第四進分類では86.81%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 09:56:59 GMT)
Emergent geometric phase in time-dependent noncommutative quantum system [0.0] 我々は、1+1次元NC時空上で非相対論的量子力学を定式化する体系的な方法を与えた。
時空の非可換性の影響は、おそらく非常に高いエネルギースケールで重要になるはずであるが、低エネルギー状態でも量子時空の影響のいくつかが残されていると推測することは興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:29:08 GMT)
Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm experiments: a discrete data driven
approach [0.0] 実験データから数学的モデルへの一方通行橋の構築は、議論を避けるための別の方法であると考える。
まず、アインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン-ボーム実験により得られた4つの相関の値に制約を与えるベル型不等式を新たに証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 08:00:38 GMT)
Efficient Training of Physics-Informed Neural Networks with Direct Grid
Refinement Algorithm [0.0] 本研究では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の枠組みにおける残点の適応サンプリングに適したアルゴリズムの開発について述べる。
提案手法は,既存の適応サンプリング手法に固有の制約に対処することにより,計算効率と適応点配置の両方を効果的に保証する直接メッシュ改良手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:04:02 GMT)
Early Detection of Late Blight Tomato Disease using Histogram Oriented
Gradient based Support Vector Machine [0.0] 本研究は,トマトの遅発性病を早期に検出するための新しいスマート技術を提案する。
提案したSVMとHOGのハイブリッドアルゴリズムは,トマトの遅発性病の早期発見に有意な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:58:14 GMT)
Drivers of Mobile Payment Acceptance: The Impact of Network
Externalities [0.0] この研究は、モバイル支払いの受け入れの主要な要因は、パフォーマンスの期待、努力の期待、社会的影響、信頼、ネットワーク外部性である、と仮定している。
調査の結果は、従来のドライバーは依然としてモバイル決済を採用する顧客の意思に影響を与えているが、ネットワーク外部性は最も強い影響を持っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 03:06:31 GMT)
Does mBERT understand Romansh? Evaluating word embeddings using word
alignment [0.0] 類似度に基づく単語アライメントモデル(SimAlign と Super-Align )と mBERT と XLM-R の単語埋め込みを,ドイツ語とロマンシュ語の並行文に組み合わせて検証する。
mBERTの埋め込みを使用して、両方のモデルがアライメントエラー率0.22に達し、fast_alignを上回っている。
また、ドイツ語とロマンシュ語の単語アライメントのための金の標準も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:00:12 GMT)
Diffusion in Diffusion: Cyclic One-Way Diffusion for
Text-Vision-Conditioned Generation [0.0] セマンティックレベルのテキスト入力だけでなく、画素レベルの視覚条件にもとづいて画像を生成する。
既存の文献は、まず与えられた視覚情報を言語に接続することで意味レベルの表現に変換し、それから元の認知過程に組み込む。
我々は,セマンティックテキストやピクセル・ビジュアル・コンディショニングに関して,カスタマイズされた画像を作成するためのトレーニングフリーフレームワークであるCyclic One-Way Diffusion (COW)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 05:25:06 GMT)
Deep Policy Gradient Methods in Commodity Markets [0.0] トレーダーは流動性を提供し、ボラティリティを下げることで市場の安定化に重要な役割を果たしている。
本論文は,商品取引における深層強化学習手法の有効性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:50:23 GMT)
Deep Gaussian Markov Random Fields for Graph-Structured Dynamical
Systems [0.0] グラフ構造化状態空間モデルにおける状態推定と学習の原理的アプローチを開発する。
簡単な空間グラフ層と時間グラフ層によって定義されるディープGMRFとしてグラフ構造化状態空間モデルを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:37:12 GMT)
Continuous Learning Based Novelty Aware Emotion Recognition System [0.0] 人間の感情認識における現在の研究は、新奇性を考慮せずに厳格な規則によって統治される伝統的な閉学習アプローチに従っている。
本研究では,自動感情認識タスクにおける新規性に対処する継続的学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 20:34:07 GMT)
Construction of Antisymmetric Variational Quantum States with Real-Space
Representation [0.0] 実空間ベースでの第一量子化における大きな困難は、多体電子システムの状態準備である。
我々は、非対称量子状態を作成するために変分量子回路を構築するための設計原理を提供する。
本研究では, 1次元水素分子系の基底状態を得るために, 変分量子固有解法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:11:31 GMT)
Constraint programming models for depth-optimal qubit assignment and
SWAP-based routing [0.0] 量子ビット割り当てとルーティング問題に対する制約プログラミング(CP)モデルを提案する。
回路深さ最小化のための整数線形プログラミング(ILP)モデルと比較する。
実験分析の結果,提案手法はソリューションの品質と実行時間の両方において,ILPモデル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） (Wed, 14 Jun 2023 16:42:36 GMT)
Coherent control based on quantum Zeno and anti-Zeno effects: Role of
coherences and timing [0.0] 我々は、特定の時間における測定により、結合した量子状態から人口フローを制御する方法について検討する。
本稿では,時間依存密度行列摂動理論に基づく量子ゼノダイナミクスの解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:30:37 GMT)
Automated Speaker Independent Visual Speech Recognition: A Comprehensive
Survey [0.0] 話者非依存のVSRは、話者の顔の動きのビデオ記録から音声語やフレーズを識別する複雑なタスクである。
この調査は、1990年から2023年までの話者に依存しないVSRシステムの進化を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:33:43 GMT)
Assessing the Effectiveness of GPT-3 in Detecting False Political
Statements: A Case Study on the LIAR Dataset [0.0] 政治的偽の言明の検出は、情報の整合性を維持し、社会における誤報の拡散を防ぐために不可欠である。
歴史的に、最先端の機械学習モデルは、偽造文を検出する様々な方法を用いていた。
GPT-3のような大規模言語モデルの最近の進歩は、幅広いタスクにおいて最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 01:16:49 GMT)
Analyzing and Unifying Robustness Measures for Excitation Transfer
Control in Spin Networks [0.0] スピン鎖と環における単一励起伝達の忠実度を評価するためのログ感度とRIMの相関について検討した。
予測される誤差の差分感度は, RIMの差分感度と一致し, 予測値が誤差確率分布上にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:44:04 GMT)
An Exploratory Study of Masked Face Recognition with Machine Learning
Algorithms [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで、マスクの使用は私たちの日常生活にとって重要になっている。
顔認識におけるマスク着用の効果は、まだ未検討の課題である。
我々は, SVC, KNN, LDA, DT, LR, NBの6つの従来の機械学習アルゴリズムを用いて, 最高性能の機械学習アルゴリズムを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:50:23 GMT)
AlbMoRe: A Corpus of Movie Reviews for Sentiment Analysis in Albanian [0.0] AlbMoRe(アルブモレ)は、アルバニアの映画レビュー800のコーパス。
各テキストは肯定的あるいは否定的にラベル付けされ、感情分析研究に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:21:55 GMT)
AiXpand AI OS -- Decentralized ubiquitous computing MLOps execution
engine [0.0] エンド・ツー・エンドのAI協調型アプリケーションパイプラインのローコード開発と展開に革新的なアプローチを提案する。
我々は、トークン化経済に基づいて、完全に分散したグローバルな協力コミュニティにおけるインフラ割り当て、コスト、および安全な雇用分配について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 19:20:43 GMT)
Accessing inaccessible information via quantum indistinguishability [0.0] 我々は、それを符号化する「ターゲット」粒子を空間的に移動させることで、情報の一部を学ぶための情報理論タスクを分析する。
目的粒子と区別できない場合のみ、追加で調製した量子粒子を用いることでタスクを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 15:48:07 GMT)
A survey of Generative AI Applications [0.0] 350以上の生成AIアプリケーションに関する総合的な調査を示す。
調査はセクションに分けられ、広範囲の単調な生成AIアプリケーションをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 12:04:05 GMT)
A reinforcement learning strategy for p-adaptation in high order solvers [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、意思決定プロセスを自動化するための有望なアプローチである。
本稿では,高次解法を用いる場合の計算メッシュの順序を最適化するためのRL手法の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 07:01:31 GMT)
A probabilistic view of wave-particle duality for single photons [0.0] 量子力学の法則により、同じ光ビーム中の波の振幅と光子の数の同時測定が禁止されていることを示す。
結果から,「干渉幾何学的双対性」の概念は,最終的には連続-vs-離散双対性」というより一般的なものに置き換えられる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 14:03:04 GMT)
A Survey on Blood Pressure Measurement Technologies: Addressing
Potential Sources of Bias [0.0] 血圧は、全体の健康に重要な洞察を与える重要な兆候である。
本研究は、報告された血圧値と実際の血圧値の潜在的な相違を強調するバイアスの概念に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 11:51:11 GMT)
A Copernican Revolution in Data [0.0] 半世紀前、Charles Bachmanはデジタル世界でのデータの重要性と中心性を予見した。
本稿では,過去数十年のデータベースコミュニティにおけるこれらのアイデアの進化について考察する。
この歴史的分析は、我々の規律の下にある根本的な変化の理解を深め、我々の分野の将来の軌道に関する洞察を与えるのに役立つと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 22:28:17 GMT)
$\textbf{A}^2\textbf{CiD}^2$: Accelerating Asynchronous Communication in
Decentralized Deep Learning [0.0] このアルゴリズムは、$textbfA2textbfCiD2$という連続運動量のおかげで動作する。
我々は、最大64の非同期ワーカーを使用して、ImageNetデータセットに一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 06:52:07 GMT)