Robot Learning with Sensorimotor Pre-training [113.3] ロボット工学のための自己教師型感覚運動器事前学習手法を提案する。
我々のモデルはRTTと呼ばれ、センサモレータトークンのシーケンスで動作するトランスフォーマーである。
私たちは、モーションプランニングとモデルベースの把握アルゴリズムを組み合わせて、9ヶ月で2万の現実世界の軌跡のデータセットを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:58:10 GMT)
Building the Bridge of Schr\"odinger: A Continuous Entropic Optimal
Transport Benchmark [110.9] 本稿では, 基本真理 OT 解が構築によって知られているような確率分布のペアを作成する新しい方法を提案する。
この開発により、高次元空間上の既知のEOTおよびSBソリューションを用いて、連続的なベンチマーク分布を作成することができる。
例示として、これらのベンチマークペアを使用して、既存のニューラルネットワークEOT/SBソルバが実際にEOTソリューションをどのように計算するかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:03:36 GMT)
Structured Cooperative Learning with Graphical Model Priors [98.5] ローカルデータに制限のある分散デバイス上で、さまざまなタスクに対してパーソナライズされたモデルをトレーニングする方法を研究する。
本稿では,デバイス間の協調グラフをグラフィカルモデルにより生成する「構造化協調学習(SCooL)」を提案する。
SCooLを評価し,既存の分散学習手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:41:31 GMT)
Learning Neural Constitutive Laws From Motion Observations for
Generalizable PDE Dynamics [97.4] 多くのNNアプローチは、支配的PDEと物質モデルの両方を暗黙的にモデル化するエンドツーエンドモデルを学ぶ。
PDEの管理はよく知られており、学習よりも明示的に実施されるべきである、と私たちは主張する。
そこで我々は,ネットワークアーキテクチャを利用したニューラル構成則(Neural Constitutive Laws,NCLaw)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 00:16:00 GMT)
From Hypergraph Energy Functions to Hypergraph Neural Networks [94.9] パラメータ化されたハイパーグラフ正規化エネルギー関数の表現型族を示す。
次に、これらのエネルギーの最小化がノード埋め込みとして効果的に機能することを実証する。
提案した双レベルハイパーグラフ最適化と既存のGNNアーキテクチャを共通的に用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:40:59 GMT)
Systematic Architectural Design of Scale Transformed Attention Condenser
DNNs via Multi-Scale Class Representational Response Similarity Analysis [93.0] マルチスケールクラス表現応答類似性分析(ClassRepSim)と呼ばれる新しいタイプの分析法を提案する。
ResNetスタイルのアーキテクチャにSTACモジュールを追加すると、最大1.6%の精度が向上することを示す。
ClassRepSim分析の結果は、STACモジュールの効果的なパラメータ化を選択するために利用することができ、競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:29:26 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） (Fri, 16 Jun 2023 15:44:30 GMT)
Just One Byte (per gradient): A Note on Low-Bandwidth Decentralized
Language Model Finetuning Using Shared Randomness [86.6] 分散環境での言語モデルトレーニングは、交換の通信コストによって制限される。
分散微調整を低帯域幅で行うために,共有ランダムネスを用いた最近の作業を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:59:51 GMT)
HOOD: Hierarchical Graphs for Generalized Modelling of Clothing Dynamics [84.3] 本手法は体型によらず, ゆるく自由な衣服だけでなく, タイトフィットの衣服にも適用できる。
1つの重要な貢献として、厳密なストレッチモードを効率的に伝播する階層的なメッセージパッシング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:01:34 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） (Fri, 16 Jun 2023 15:31:38 GMT)
Fact-Saboteurs: A Taxonomy of Evidence Manipulation Attacks against
Fact-Verification Systems [80.4] 証拠のクレームサレントスニペットを微調整し,多様かつクレームアラインな証拠を生成することが可能であることを示す。
この攻撃は、主張のポストホックな修正に対しても堅牢である。
これらの攻撃は、インスペクタブルとヒューマン・イン・ザ・ループの使用シナリオに有害な影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:33:34 GMT)
Fairness in Matching under Uncertainty [78.4] アルゴリズム的な二面市場は、こうした設定における公平性の問題に注意を向けている。
我々は、利益の不確実性を尊重する両面の市場設定において、個々人の公正性の概念を公理化する。
そこで我々は,配当よりも公平なユーティリティ最大化分布を求めるために,線形プログラミングフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:41:19 GMT)
Cognitive Accident Prediction in Driving Scenes: A Multimodality
Benchmark [77.5] 本研究では,視覚的観察と運転者の注意に対する人為的な文章記述の認識を効果的に活用し,モデルトレーニングを容易にする認知事故予測手法を提案する。
CAPは、注意テキスト〜ビジョンシフト融合モジュール、注意シーンコンテキスト転送モジュール、運転注意誘導事故予測モジュールによって構成される。
我々は,1,727件の事故ビデオと219万フレーム以上の大規模ベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:29:45 GMT)
DeepRM: Deep Recurrent Matching for 6D Pose Refinement [77.3] DeepRMは、6Dポーズ改善のための新しいリカレントネットワークアーキテクチャである。
アーキテクチャにはLSTMユニットが組み込まれ、各改善ステップを通じて情報を伝達する。
DeepRMは、2つの広く受け入れられている課題データセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:26:55 GMT)
The Tail Wagging the Dog: Dataset Construction Biases of Social Bias
Benchmarks [75.6] 社会的偏見と、データセット構築時に選択された選択から生じる非社会的偏見を比較し、人間の目では識別できないかもしれない。
これらの浅い修正は、様々なモデルにまたがるバイアスの程度に驚くべき影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:35:13 GMT)
Demystifying GPT Self-Repair for Code Generation [74.0] 我々はGPT-3.5とGPT-4のAPPSにおける自己修復能力について分析した。
GPT-4では自己修復の有効性がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:13:17 GMT)
EVOPOSE: A Recursive Transformer For 3D Human Pose Estimation With
Kinematic Structure Priors [72.3] 本研究では,3次元ポーズ推定を効果的に行うために,トランスフォーマーを用いたモデルEvoPoseを提案する。
構造的優先表現(Structure Priors Representation, SPR)モジュールは、人体パターンの豊富な構造的特徴として、人間の先行を表現している。
推定結果を利用して3Dポーズ出力にRecursive Refinement(RR)モジュールを印加し、同時に人間を注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:09:16 GMT)
Knowledge-driven Active Learning [70.4] アクティブな学習戦略は、ディープラーニングモデルをトレーニングするために必要なラベル付きデータの量を最小限にすることを目的としている。
ほとんどの積極的な戦略は不確実なサンプルの選択に基づいており、しばしば決定境界に近いサンプルに制限される。
本稿では、一般的なドメイン知識を考慮し、エキスパートでないユーザがより少ないサンプルでモデルを訓練できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:31:33 GMT)
MILO: Model-Agnostic Subset Selection Framework for Efficient Model
Training and Tuning [68.1] モデル学習からサブセット選択を分離するモデルに依存しないサブセット選択フレームワークMILOを提案する。
実験結果から、MILOはモデルを3ドル(約3,300円)でトレーニングし、ハイパーパラメータを20ドル(約2,300円)でチューニングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:24:38 GMT)
Sample-Efficient On-Policy Imitation Learning from Observations [67.3] 本稿では,観察から学習した模擬学習のための新しいサンプル効率のオンポリシーアルゴリズムSEILOを提案する。
提案アルゴリズムは,他の最先端のILO法やILD法と比較して,専門家のパフォーマンスを達成するために環境との相互作用を少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:43:47 GMT)
HomoGCL: Rethinking Homophily in Graph Contrastive Learning [64.9] HomoGCL はモデルに依存しないフレームワークで、近隣のノードに固有の意味を持つ正の集合を拡大する。
我々は、HomoGCLが6つの公開データセットにまたがって複数の最先端結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:06:52 GMT)
GraphSHA: Synthesizing Harder Samples for Class-Imbalanced Node
Classification [64.9] クラス不均衡は、いくつかのクラスが他のクラスよりもはるかに少ないインスタンスを持つ現象である。
近年の研究では、既成のグラフニューラルネットワーク(GNN)が、マイナーなクラスサンプルを以下に表現することが確認されている。
HArderマイナーサンプルの合成によるGraphSHAの汎用化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:05:58 GMT)
FLNeRF: 3D Facial Landmarks Estimation in Neural Radiance Fields [64.2] 本稿では,ニューラルレイディアンス場(NeRF)における3次元顔のランドマークを直接予測する最初の重要な研究について述べる。
我々の3D粗い顔ランドマークNeRF(FLNeRF)モデルは、特定の顔のNeRFから、正確にランドマークを検出するために、個々の顔の特徴を持つ効率的なサンプルを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:52:13 GMT)
Towards Quantum Federated Learning [63.8] 量子フェデレートラーニング(Quantum Federated Learning)は、学習プロセスにおけるプライバシ、セキュリティ、効率性の向上を目的とする。
我々は、QFLの原則、技術、および新しい応用について、包括的に理解することを目指している。
QFLの分野が進むにつれ、様々な産業でさらなるブレークスルーや応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:40:21 GMT)
Conformal Language Modeling [63.7] 生成言語モデル(LM)の共形予測のための新しい手法を提案する。
標準共形予測は厳密で統計的に保証された予測セットを生成する。
我々は,オープンドメイン質問応答,テキスト要約,ラジオロジーレポート生成において,複数のタスクに対するアプローチの約束を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:55:08 GMT)
Scalable 3D Captioning with Pretrained Models [63.2] Cap3Dは、3Dオブジェクトのための記述テキストを生成するための自動アプローチである。
我々は最近導入された大規模3DデータセットにCap3Dを適用した。
同じデータセットから41kの人的アノテーションを用いて評価を行ったところ、Cap3Dは品質、コスト、スピードの点で人間の記述を超越していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 03:58:15 GMT)
Quantum Effects on the Synchronization Dynamics of the Kuramoto Model [63.0] 量子揺らぎは同期の出現を妨げるが、完全に抑制するわけではない。
モデルパラメータへの依存を強調して,臨界結合の解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:41:16 GMT)
Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9] 機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。
アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。
マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:00:02 GMT)
Towards Better Certified Segmentation via Diffusion Models [62.2] セグメンテーションモデルは敵の摂動に弱いため、医療や自動運転といった重要な意思決定システムでの使用を妨げます。
近年,理論的保証を得るためにガウス雑音を入力に加えることにより,セグメント化予測のランダム化が提案されている。
本稿では,ランダムな平滑化と拡散モデルを組み合わせたセグメンテーション予測の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:30:39 GMT)
Efficient Video Representation Learning via Motion-Aware Token Selection [59.0] Masked Video Modeling の手法は,ビデオの自己教師型学習において,従来の手法を著しく上回り,その可能性を実証した。
我々は、リッチな動き特徴を含むトークンを発見し、非形式的なトークンをドロップする新しいトークン選択法MATS: Motion-Aware Token Selectionを提案する。
本稿では,最小冗長度で情報的および因果的フレームに集中できる適応的フレーム選択戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 06:57:01 GMT)
Neural Priming for Sample-Efficient Adaptation [58.3] ニューラルプライミング(Neural Priming)は、大規模な事前学習されたモデルを分散シフトや下流タスクに適応させる手法である。
ニューラルプライミングは、LAION-2Bほどの大きさのデータセットを事前トレーニングしても、テスト時に実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:53:16 GMT)
Pushing the Limits of ChatGPT on NLP Tasks [57.2] ChatGPTの成功にもかかわらず、ほとんどのNLPタスクのパフォーマンスは教師付きベースラインよりかなり低い。
そこで本研究では,原因を調べた結果,以下の要因が原因であることが判明した。
NLPタスクにおけるChatGPTの限界を押し上げるために,これらの問題に対処する汎用モジュールの集合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:40:05 GMT)
A Low-rank Matching Attention based Cross-modal Feature Fusion Method
for Conversational Emotion Recognition [56.2] 本稿では,会話感情認識(CER)タスクのためのクロスモーダルな特徴融合手法を提案する。
LMAMは、一致重みを設定し、モーダル特徴列間のアテンションスコアを計算することにより、自己注意法よりも少ないパラメータを含む。
LMAMは既存のDLベースのCERメソッドに組み込むことができ、プラグ・アンド・プレイ方式で性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:02:44 GMT)
AUGUST: an Automatic Generation Understudy for Synthesizing
Conversational Recommendation Datasets [56.1] 本稿では,大規模かつ高品質なレコメンデーションダイアログを生成する新しい自動データセット合成手法を提案する。
i)従来のレコメンデーションデータセットからの豊富なパーソナライズされたユーザプロファイル、(ii)知識グラフからの豊富な外部知識、(iii)人間対人間会話レコメンデーションデータセットに含まれる会話能力。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:27:14 GMT)
On the Training Instability of Shuffling SGD with Batch Normalization [55.9] 単一シャッフル(SS)とランダムリシャッフル(RR)は、バッチ正規化の存在下で驚くほど異なる相互作用をする。
SSは回帰と分類のばらつきを生じるが,RRは歪みとばらつきの両方を避けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:40:45 GMT)
Multi-Label Meta Weighting for Long-Tailed Dynamic Scene Graph
Generation [55.4] 対象と対象のペア間の述語認識は、本質的に不均衡であり、複数ラベルである。
最近の最先端の手法は、主に最も頻繁に発生する述語クラスに焦点を当てている。
偏りのある述語分布を扱うために,多言語メタラーニングフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:14:23 GMT)
Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.4] 本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。
我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:00:09 GMT)
OpenShape: Scaling Up 3D Shape Representation Towards Open-World
Understanding [53.2] 我々は,テキスト,画像,点雲のマルチモーダルな共同表現を学習するOpenShapeを紹介する。
複数の3Dデータセットをアンサンブルすることで、トレーニングデータをスケールアップし、ノイズの多いテキスト記述を自動的にフィルタリングし、強化するためのいくつかの戦略を提案する。
ゼロショット3D分類ベンチマークでOpenShapeを評価し,オープンワールド認識の優れた能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 23:31:40 GMT)
Self-Supervised Learning for Time Series Analysis: Taxonomy, Progress,
and Prospects [51.4] 自己教師付き学習(SSL)は、最近、様々な時系列タスクで印象的なパフォーマンスを達成した。
本稿では、時系列データに対する最先端SSL方式について概説する。
これらの手法を, 生成的, 対照的的, 敵対的の3つのカテゴリにまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:23:10 GMT)
CLIPSonic: Text-to-Audio Synthesis with Unlabeled Videos and Pretrained
Language-Vision Models [50.4] 本稿では,橋梁としての視覚的モダリティを活用して,所望のテキスト・オーディオ対応を学習することを提案する。
我々は、事前訓練されたコントラスト言語画像事前学習モデルによって符号化されたビデオフレームを考慮し、条件付き拡散モデルを用いてビデオの音声トラックを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:42:01 GMT)
UrbanIR: Large-Scale Urban Scene Inverse Rendering from a Single Video [49.6] 映像からの新たな照明条件下でシーンのリアルで自由視点のレンダリングを可能にするモデルを構築する方法について述べる。
我々の手法 - UrbanIR: Urban Scene Inverse Rendering - はビデオから逆グラフィック表現を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:41:44 GMT)
TransFool: An Adversarial Attack against Neural Machine Translation
Models [49.5] 敵攻撃に対するニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルの脆弱性を調査し,TransFoolと呼ばれる新たな攻撃アルゴリズムを提案する。
クリーンなサンプルと高いレベルのセマンティックな類似性を保ったソースコード言語で、流動的な逆の例を生成する。
自動的および人的評価に基づいて、TransFoolは、既存の攻撃と比較して成功率、意味的類似性、流布率の改善につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:24:15 GMT)
Differentiating Metropolis-Hastings to Optimize Intractable Densities [49.4] 本研究では,メトロポリス・ハスティングス・サンプリング装置の非偏微分手法を開発した。
難解な対象密度に対する期待値として表現された目的に対して勾配に基づく最適化を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:36:51 GMT)
Reproducibility in NLP: What Have We Learned from the Checklist? [48.9] CLカンファレンスは2020年にNLP再現性チェックリストを作成した。
10,405件の匿名応答を調べることで,チェックリストを初めて解析する。
新たなデータを収集する申請件の44%は、受理される可能性が5%低いことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 00:39:25 GMT)
TotalSegmentator: robust segmentation of 104 anatomical structures in CT
images [48.5] 身体CT画像の深層学習セグメント化モデルを提案する。
このモデルは、臓器の容積、疾患の特徴、外科的または放射線療法計画などのユースケースに関連する104の解剖学的構造を区分することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:26:43 GMT)
Multi-View Class Incremental Learning [48.4] マルチビュー学習(MVL)は、下流タスクのパフォーマンスを改善するためにデータセットの複数の視点から情報を統合することで大きな成功を収めている。
本稿では,複数視点クラスインクリメンタルラーニング(MVCIL)と呼ばれる新しいパラダイムについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:13:41 GMT)
MagicBrush: A Manually Annotated Dataset for Instruction-Guided Image
Editing [48.4] MagicBrushは、命令誘導の実画像編集のための、手動で手動の大規模データセットである。
人による評価により,新しいモデルによりより優れた画像が生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:58:58 GMT)
SLACK: Stable Learning of Augmentations with Cold-start and KL
regularization [47.9] 我々は,事前知識を活用せずに拡張政策を学習することを提案する。
結果として生じる二値最適化問題は、より広い探索空間と二値最適化アルゴリズムの固有の不安定性により、より困難になる。
我々のアプローチは、より困難な設定にもかかわらず、標準ベンチマーク上での競合結果をもたらし、自然画像を超えて一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:51:07 GMT)
PanoOcc: Unified Occupancy Representation for Camera-based 3D Panoptic
Segmentation [45.4] 本研究では、カメラのみの3Dシーン理解のための統一的な占有表現の実現を目的とした、カメラベースの3Dパノプティクスセグメンテーションについて研究する。
マルチフレーム画像とマルチビュー画像からのセマンティック情報を集約するために,voxelクエリを利用するPanoOccという新しい手法を提案する。
提案手法は,nuScenesデータセット上でのカメラベースセグメンテーションとパノプティクスセグメンテーションのための最新の結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:59:33 GMT)
Training Debiased Subnetworks with Contrastive Weight Pruning [45.3] 我々は、未バイアスのスパイラスワークの探索において、既存のアルゴリズムの潜在的な制限を警告する理論的な洞察を示す。
そこで我々は,構造学習におけるバイアス強調サンプルの重要性を解明した。
これらの観測により,高価なグループアノテーションを使わずに非バイアス処理を探索するDCWPアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:11:54 GMT)
Boosting Simple Learners [45.1] i) 複雑さ: 正確な仮説を生成するために弱い仮説がいくつ必要か?
我々は、Freund and Schapireによる古典的下界を回避できる新しいブースティングアルゴリズムを設計する('95, '12)。
半空間と決定切り株を含む、よく研究された論理クラスに対する2つ目の質問に対する肯定的な回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:06:37 GMT)
Masked Contrastive Graph Representation Learning for Age Estimation [45.0] 本稿では,画像冗長性情報を扱う上で,グラフ表現学習の特性を利用する。
年齢推定のためのMasked Contrastive Graph Representation Learning (MCGRL)法を提案する。
実世界の顔画像データセットに対する実験結果から,提案手法が他の最先端の年齢推定手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:53:21 GMT)
Bootstrapped Representations in Reinforcement Learning [44.5] 強化学習(RL)では、状態表現は大きな状態空間や連続状態空間を扱うための鍵となる。
時間差分学習により学習した状態表現の理論的特徴について述べる。
政策評価におけるこれらの表現の有効性について述べるとともに,理論解析を用いて新しい補助学習ルールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:14:07 GMT)
Class-Adaptive Self-Training for Relation Extraction with Incompletely
Annotated Training Data [43.5] 関係抽出(RE)は、文や文書から関係を抽出することを目的としている。
最近の研究により、多くのREデータセットが不完全注釈付きであることが示されている。
これは、有効関係が「no_relation」として誤って注釈付けされる偽陰問題として知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:01:45 GMT)
Unlocking the Potential of User Feedback: Leveraging Large Language
Model as User Simulator to Enhance Dialogue System [42.8] 本稿では,ユーザガイド応答最適化 (UGRO) という代替手法を提案し,タスク指向の対話モデルと組み合わせる。
このアプローチでは、アノテーションのないユーザシミュレータとしてLLMを使用して対話応答を評価し、より小型のエンドツーエンドTODモデルと組み合わせる。
提案手法は従来のSOTA(State-of-the-art)よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:04:56 GMT)
Energy-Based Cross Attention for Bayesian Context Update in
Text-to-Image Diffusion Models [42.5] 画像生成タスクのための新しいエネルギーベースモデル(EBM)フレームワークを提案する。
まず,遅延画像表現とテキスト埋め込みのESMをデノナイズドオートエンコーダの各クロスアテンション層に定式化する。
我々の潜在ESMは、異なるコンテキストからの相互注意出力の線形結合として、ゼロショット合成を可能としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:30:41 GMT)
Subset Selection Based On Multiple Rankings in the Presence of Bias:
Effectiveness of Fairness Constraints for Multiwinner Voting Score Functions [42.2] 「品目の複数ランキングが与えられ、最高品質を選ぶこと」という部分選択の問題を考える。」
フェアネス制約が有効であるためには、異なるマルチウィンナースコア関数が大幅に異なるランキング数を必要とする可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:25:27 GMT)
Jumanji: a Diverse Suite of Scalable Reinforcement Learning Environments
in JAX [41.9] 多様な強化学習環境のスイートであるJumanjiを紹介します。
Jumanjiは、RL環境のスピード、適応性、拡張性のための新しい標準を設定することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:52:24 GMT)
MedFMC: A Real-world Dataset and Benchmark For Foundation Model
Adaptation in Medical Image Classification [41.2] ファンデーションモデルは、多くの場合、大規模なデータで事前訓練されているが、様々なビジョンや言語アプリケーションのジャンプ開始において、最も成功している。
最近の進歩により、下流タスクにおける基礎モデルの適応は、少数のトレーニングサンプルだけで効率的に行えるようになった。
しかし, 医用画像解析におけるそのような学習パラダイムの適用は, 一般に公開されているデータやベンチマークが不足しているため, 依然として少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:46:07 GMT)
Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with Limited
Resources [41.1] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらしたが、トレーニングには大量のGPUリソースを必要としている。
我々は,メモリ使用量を削減するために,勾配とパラメータの更新を1ステップで融合する新しい計算,LOMO(LOw-Memory Optimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:37:15 GMT)
Revisiting DocRED -- Addressing the False Negative Problem in Relation
Extraction [39.8] DocREDデータセットに4,053のドキュメントを再注釈し、失敗した関係を元のDocREDに追加しました。
両データセット上で最先端のニューラルモデルによる広範な実験を行い、実験結果から、Re-DocREDでトレーニングおよび評価されたモデルが、約13F1ポイントのパフォーマンス改善を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:44:07 GMT)
Rewriting the Script: Adapting Text Instructions for Voice Interaction [39.5] 音声アシスタントが複雑なタスクガイダンスにもたらす支配的アプローチの限界について検討する。
そこで本稿では,音声アシスタントが音声対話を通じて容易にコミュニケーションできる形態に変換できる8つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:43:00 GMT)
OCTScenes: A Versatile Real-World Dataset of Tabletop Scenes for
Object-Centric Learning [37.9] OCTScenes と呼ばれるオブジェクト中心学習のためのテーブルトップシーンの多用途実世界のデータセットを提案する。
OCTScenesには5000のテーブルトップシーンがあり、合計15の日常的なオブジェクトがある。
オブジェクト中心表現学習手法の比較、評価、分析のためのベンチマークとして、慎重に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:26:57 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） (Fri, 16 Jun 2023 23:02:21 GMT)
BISCUIT: Causal Representation Learning from Binary Interactions [36.4] BISCUITは因果変数とその対応する二項相互作用変数を同時に学習する手法である。
ロボットにインスパイアされた3つのデータセット上で、BISCUITは因果変数を正確に識別し、AIを具現化する複雑な現実的な環境にスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 06:10:55 GMT)
ResAct: Reinforcing Long-term Engagement in Sequential Recommendation
with Residual Actor [36.0] ResActは、オンラインサービスよりも近いが良いポリシーを求めている。
ベンチマークデータセットと大規模産業データセットを用いて実験を行う。
提案手法は,様々な長期エンゲージメント最適化タスクにおいて,最先端のベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:38:52 GMT)
Collapsed Inference for Bayesian Deep Learning [36.0] 本稿では,崩壊サンプルを用いたベイズモデル平均化を行う新しい崩壊予測手法を提案する。
崩壊したサンプルは、近似後部から引き出された数え切れないほど多くのモデルを表す。
提案手法は, スケーラビリティと精度のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:34:42 GMT)
RED$^{\rm FM}$: a Filtered and Multilingual Relation Extraction Dataset [35.6] 本稿では,多言語関係抽出システムの訓練と評価を可能にする2つの新しいリソースを提案する。
まず、SRED$rm FM$という18の言語、400のリレーショナルタイプ、13のエンティティタイプを含む自動アノテーション付きデータセットを提示する。
第2にRED$rm FM$は、多言語REシステムの評価を可能にする7言語のための、より小さく、人間によって改訂されたデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:29:59 GMT)
Trained Transformers Learn Linear Models In-Context [35.6] トランスフォーマーとしての注意に基づくニューラルネットワークは、意図的学習(ICL)を示す顕著な能力を示した
線形回帰タスクを訓練した勾配自己ラベル層を有する変圧器におけるICLのダイナミクスについて検討する。
この設定では勾配流は地球最小値を求めることに成功しているが、変圧器は穏やかなコシフトの下でも不安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:50:03 GMT)
Self-Supervised Video Similarity Learning [35.5] S$2$VSは、自己監督を伴うビデオ類似性学習手法である。
すべてのタスクで最先端のパフォーマンスを実現する単一の普遍モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:11:58 GMT)
Semi-Offline Reinforcement Learning for Optimized Text Generation [35.2] 強化学習(RL)では、オンラインとオフラインという、環境と対話するための2つの主要な設定がある。
オフライン手法は探索能力を犠牲にして効率よく報奨信号を得る。
オフラインからオンラインへスムーズに移行し、探索能力とトレーニングコストのバランスをとる新しいパラダイムである半オフラインRLを提案し、異なるRL設定を比較する理論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:24:29 GMT)
Group Orthogonalization Regularization For Vision Models Adaptation and
Robustness [34.8] 同じ層内のフィルタ群間の正則性を促進する計算効率の良い正規化手法を提案する。
実験により,近年の拡散モデルと視覚変換器(ViT)の適応手法に組み込むと,この正規化により下流タスクの性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:53:16 GMT)
Rosetta Neurons: Mining the Common Units in a Model Zoo [33.5] 我々は、様々なモデルにまたがって「ロセッタニューロン」と呼ばれる共通機能の存在を実証する。
本稿では,ロゼッタニューロンの辞書を複数の一般的な視覚モデルでマイニングするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:36:31 GMT)
Are Large Language Models Really Good Logical Reasoners? A Comprehensive
Evaluation From Deductive, Inductive and Abductive Views [32.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理において大きな成功を収めた。
論理的推論能力はまだ十分に評価されていません
本稿では,15の典型的な論理推論データセットを選択し,それらを帰納的,帰納的,帰納的,混合的な推論設定に整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:39:35 GMT)
Vision-Language Models can Identify Distracted Driver Behavior from
Naturalistic Videos [32.6] 本稿では,CLIPに基づく運転行動認識手法を提案する。
以上の結果から、このフレームワークは、ゼロショット転送における最先端のパフォーマンスと、2つの公開データセット上でドライバの状態を予測するためのビデオベースCLIPを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:02:51 GMT)
Explainable Action Advising for Multi-Agent Reinforcement Learning [32.5] アクションアドバイザリング(Action Advising)とは、教師-学生パラダイムに基づく強化学習のための知識伝達技術である。
本稿では,教師がアクションアドバイスと関連する説明を提示し,アクションが選択された理由を説明するための説明可能なアクションアドバイスを紹介する。
これにより、学生は学んだことを自己認識し、一般化アドバイスを可能にし、サンプル効率と学習性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:20:36 GMT)
LabelBench: A Comprehensive Framework for Benchmarking Label-Efficient
Learning [32.0] ラベル付きデータは現代の機械学習アプリケーションには不可欠だが、ラベルの取得には費用がかかる。
このコストを軽減するために、トランスファーラーニング、セミ教師付きラーニング、アクティブラーニングといった機械学習手法はラベル効率を目標としている。
本稿では,複数のラベル効率の学習手法を共同評価するための新しいフレームワークであるLabelBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:36:49 GMT)
Temporal Detection of Anomalies via Actor-Critic Based Controlled
Sensing [31.8] 我々は、バイナリプロセスの集合を監視し、それらの中の異常数がしきい値を超えた場合に警告を生成する問題に対処する。
このため、意思決定者はプロセスのサブセットを選択して調査し、それらの状態のノイズの多い推定値を取得する。
後続確率を用いてマルコフ決定プロセスを構築し,それを解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:51:06 GMT)
You Don't Need Robust Machine Learning to Manage Adversarial Attack
Risks [31.1] 機械学習モデルを不規則な予測に変換する能力は驚くべきものだ。
現行の緩和には高いコストが伴い、同時にモデルの精度が低下する。
これは、実際にこれらの攻撃を緩和する方法、運用デプロイメントのリスク、そしてそれらのリスクをどのように管理するか、という視点で行われます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:32:27 GMT)
Meta-Personalizing Vision-Language Models to Find Named Instances in
Video [30.6] 大規模視覚言語モデル (VLM) は、言語誘導検索アプリケーションにおいて印象的な結果を示している。
彼らは現在、My Dog Biscuit'のような特定のオブジェクトインスタンスが現れるビデオの中で、パーソナライズされた瞬間の検索に苦労している。
本稿では,VLMのメタパーソナライズ方法,すなわちビデオ検索のテスト時にVLMをパーソナライズする方法を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:12:11 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） (Fri, 16 Jun 2023 02:03:30 GMT)
A Unified Approach to Synchronization Problems over Subgroups of the
Orthogonal Group [29.7] 群が閉部分群である同期問題のクラスを考える。
このような問題を解くための統一的なアプローチを提案する。
私たちのアプローチは既存のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:50:54 GMT)
Graph-Based Model-Agnostic Data Subsampling for Recommendation Systems [29.7] データサブサンプリングはリコメンデーションシステムのトレーニングを高速化するために広く使われている。
ほとんどのサブサンプリング手法はモデルベースであり、データの重要性を測定するために事前訓練されたパイロットモデルを必要とすることが多い。
本稿では,グラフで表される入力データ構造のみを探索し,モデルに依存しないデータサブサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:38:39 GMT)
RealImpact: A Dataset of Impact Sound Fields for Real Objects [29.1] 制御条件下で記録された実物体衝撃音の大規模データセットであるRealImpactを提案する。
RealImpactには、50の毎日の物体の衝撃音の15万の録音と詳細なアノテーションが含まれている。
本研究では,物体衝撃音を推定するための現在のシミュレーション手法の参考として,我々のデータセットを用いた予備試行を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:25:41 GMT)
Squeezing nnU-Nets with Knowledge Distillation for On-Board Cloud
Detection [29.0] nnU-Netsは、さまざまなデータセット上でセグメンテーションネットワークのメタラーニングを実行することができる、自己再構成可能なフレームワークである。
我々は知識蒸留でnnU-Netをより小さくコンパクトなU-Netに圧縮する。
当社のアプローチは、On Cloud N: Cloud Cover Detection Challengeで、上位7%のソリューション(847チーム中)にランクインしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:53:36 GMT)
On Data Sampling Strategies for Training Neural Network Speech
Separation Models [26.9] 音声分離は多話者信号処理の重要な領域である。
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、多くの音声分離ベンチマークで最高のパフォーマンスを達成した。
これらのモデルの中には、トレーニングにかなりの時間を要するものもあり、高いメモリ要求がある。
これまでの研究では、これらの問題に対処するトレーニング例を短縮することを提案したが、モデルパフォーマンスへの影響はまだよく分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:42:10 GMT)
UTOPIA: Unconstrained Tracking Objects without Preliminary Examination
via Cross-Domain Adaptation [26.3] 多重オブジェクト追跡(MOT)は、連続したビデオフレーム内で対象オブジェクトのバウンディングボックスとIDを見つけることを目的としている。
完全に教師されたMOTメソッドは、既存のデータセットで高い精度を達成したが、新たに取得したデータセットや新しい未知のドメインではうまく一般化できない。
本稿では、まず、ドメイン間の観点からMOT問題に対処し、実際に新しいデータ取得のプロセスを模倣する。
既存のデータセットからの新たなクロスドメインMOT適応は、オブジェクトの理解とモデリングに関する人間の知識を事前に定義せずに提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:06:15 GMT)
Probabilistic Learning of Multivariate Time Series with Temporal
Irregularity [25.9] 不均一な時間間隔やコンポーネントのミスアライメントを含む時間的不規則。
我々は,非ガウス的データ分布を非パラメトリック的に表現する条件フロー表現を開発する。
提案手法の広範な適用性と優位性は,実世界のデータセット上でのアブレーション研究とテストを通じて,既存のアプローチと比較することによって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:56:20 GMT)
Dual Node and Edge Fairness-Aware Graph Partition [25.8] 本稿では,クラスタ内の異なる階層群を接続するエッジの割合を測定するために,エッジバランスの概念を提案する。
いくつかのソーシャルネットワークデータセットを通じてフレームワークを検証し、ノードとエッジの両面でバランスの取れたパーティションを、優れたユーティリティとともに観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:18:37 GMT)
ZeroForge: Feedforward Text-to-Shape Without 3D Supervision [24.6] 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） (Fri, 16 Jun 2023 00:48:13 GMT)
Online Video Streaming Super-Resolution with Adaptive Look-Up Table
Fusion [22.3] 本稿では,オンライン・ストリーミング・ビデオ・スーパーレゾリューションの稀な問題設定に焦点を当てる。
LDV-WebRTCと呼ばれる新しいベンチマークデータセットは、現実世界のオンラインストリーミングシステムに基づいて構築されている。
そこで我々は, 異なる劣化に特化したLUTのセットを構築し, 適応的に組み合わせて, 異なる劣化に対処する, 実験用LUTモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:43:08 GMT)
Diffusion Probabilistic Models for Structured Node Classification [22.0] 本稿では,ノードラベル間の依存関係を考慮したグラフ上のノード分類について検討する。
構造ノード分類(DPM-SNC)における拡散確率モデルを利用した新しいフレームワークを提案する。
我々は、部分ラベル付きグラフ上の帰納的設定だけでなく、帰納的設定や未ラベル付きグラフを含む様々なシナリオにおけるDPM-SNCの優位性を広く検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:32:22 GMT)
Federated Learning for Medical Image Analysis: A Survey [22.0] 医療画像における機械学習は、しばしば基本的なジレンマに直面している。
有望なソリューションとして、クロスサイトデータを共有することなく、さまざまなサイトからのデータに基づいて機械学習モデルの協調トレーニングを可能にするフェデレーション学習が近年注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:20:49 GMT)
High-Dimensional MR Reconstruction Integrating Subspace and Adaptive
Generative Models [21.7] 本稿では,高次元MR画像再構成に先立って,サブスペースモデリングと適応生成画像を統合する手法を提案する。
高速MRパラメータマッピングと高分解能MRSIの2つの高次元イメージングアプリケーションで提案手法の有用性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:06:36 GMT)
Information Recovery-Driven Deep Incomplete Multi-view Clustering
Network [20.9] 本稿では,RecFormerと呼ばれる情報回復駆動型深層不完全なマルチビュークラスタリングネットワークを提案する。
自己アテンション構造を持つ2段階のオートエンコーダネットワークを構築し、複数のビューの高レベルなセマンティック表現を同期的に抽出し、欠落したデータを復元する。
我々は、復元されたビューを巧みに活用し、表現学習とさらなるデータ再構成を促進するために、繰り返しグラフ再構成機構を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:35:39 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） (Fri, 16 Jun 2023 15:10:28 GMT)
Learning Combinatorial Structures via Markov Random Fields with Sampling
through Lov\'asz Local Lemma [20.7] Lov'asz Local Lemma (LLL) に基づくニューラルネットワーク NEural Lovasz Sampler (Nelson) を開発した。
制約付きマルコフランダム場モデル(MRF)の分布から制約を満たすサンプルを生成することを保証する。
また、制約付きMRF(Nelson-CD)上で、完全に微分可能なコントラスト分割に基づく学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:25:44 GMT)
Mixup-Privacy: A simple yet effective approach for privacy-preserving
segmentation [20.5] マルチ中心医療画像の解析を可能にするクライアントサーバ画像分割システムを提案する。
このアプローチでは、クライアントは、参照画像と混合することにより、患者イメージを保護します。
その結果,本手法のセグメンテーション精度は生画像に基づいて訓練されたシステムに匹敵し,計算オーバーヘッドが少なく,他のプライバシ保護手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 23:59:05 GMT)
Power-law Dynamic arising from machine learning [20.4] 機械学習における最適化の研究から生まれた新しいSDEについて検討する。
学習速度が十分小さい場合、パワー・ロー・ダイナミクスが一意な定常分布を持つエルゴードであることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:47:01 GMT)
InDistill: Information flow-preserving knowledge distillation for model
compression [19.6] InDistillは、知識蒸留とチャネルプルーニングを組み合わせたモデル圧縮アプローチである。
提案手法は3つの標準ベンチマーク上での最先端性能を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:32:05 GMT)
Distilling BlackBox to Interpretable models for Efficient Transfer
Learning [19.4] 一般化可能なAIモデルの構築は、医療分野における大きな課題のひとつだ。
あるドメインから別のドメインに知識を転送するモデルを微調整するには、ターゲットドメイン内の大量のラベル付きデータが必要である。
本研究では,最小の計算コストで効率よく未確認対象領域に微調整できる解釈可能なモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:23:43 GMT)
AD-AutoGPT: An Autonomous GPT for Alzheimer's Disease Infodemiology [19.2] 我々は、アルツハイマー病に関するデータ収集、処理、分析を自律的に行うことのできるAD-AutoGPTと呼ばれる新しいツールを開発した。
我々は2022年6月以降、アルツハイマー協会、BBC、マヨクリニック、国立老化研究所など、さまざまなニュースソースからの包括的データを照合した。
このAD-AutoGPTの公衆衛生への応用は、複雑な健康物語に対するデータ豊富な理解を促進するAIの変革の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:35:59 GMT)
Lightweight Attribute Localizing Models for Pedestrian Attribute
Recognition [19.0] 歩行者属性認識のための軽量属性局所化モデル(LWALM)を提案する。
LWALMは、Attributeローカライゼーションモデルの効果的なレイヤワイド圧縮後に得られる圧縮ニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:07:13 GMT)
Clickbait Detection via Large Language Models [19.0] 大規模言語モデル(LLM)は強力な道具として登場し、NLP下流タスクにおいて大きな成功を収めている。
本稿では,英語と中国語のベンチマークデータセットを用いて,数ショットのシナリオにおけるLLMの性能を解析する。
実験結果から, LLM は最先端の深部・微調整 PLM 法に比べ, 最高の結果が得られないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:49:20 GMT)
Exploring the Viability of Synthetic Query Generation for Relevance
Prediction [18.8] 本研究は,QGen のアプローチを不確実性予測に活用する方法について検討する。
既存のQGenアプローチの新たな欠点 - 関連性の異なるグレードを区別できないことなど - を特定します。
異なる関連性に関する知識を取り入れたラベル粒度のQGenモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 22:00:21 GMT)
Practical Sharpness-Aware Minimization Cannot Converge All the Way to
Optima [18.7] Sharpness-Aware Minimization (SAM) は、$y_t = x_t + rho fracbla f(x_t)lt blablax_t での摂動に基づくステップを取る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:47:04 GMT)
M3PT: A Multi-Modal Model for POI Tagging [18.6] 我々は,POIタグの強化を実現する新しいマルチモーダルモデル,すなわちM3PTを提案する。
まず、ドメイン適応型画像エンコーダ(DIE)を考案し、それらのゴールドタグのセマンティクスに整合した画像埋め込みを得る。
M3PTのテキストイメージ融合モジュール(TIF)では、テキストと視覚の表現は、後続のマッチングのためにPOIのコンテンツ埋め込みに完全に融合される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:46:27 GMT)
Mnemosyne: Learning to Train Transformers with Transformers [18.4] Mnemosyneは最小限の計算資源を必要とする単純なメタトレーニング戦略を用いてトランスフォーマーのトレーニングを成功させることができることを示す。
Mnemosyneは、手作業で設計された一階述語に匹敵する複雑さを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:15:43 GMT)
rPPG-Toolbox: Deep Remote PPG Toolbox [18.2] リモート光胸腺撮影(r)は、撮像装置(例えばカメラ)を使用して、光胸腺撮影により末梢血量パルス(BVP)を測定する。
タスクは、重要な前処理、モデリング、そして、最先端の結果を得るために必要とされる後処理のステップにおいて、自明ではない。
本稿では,公開ベンチマーク,データ拡張,システム評価などをサポートする包括的なツールボックスであるr-Toolboxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:12:19 GMT)
SGDraw: Scene Graph Drawing Interface Using Object-Oriented
Representation [18.1] オブジェクト指向シーングラフ表現を用いたシーングラフ描画インタフェースであるSGDrawを提案する。
SGDrawはより詳細なシーングラフを生成するのに役立ち、従来のバウンディングボックスアノテーションよりも正確に画像を記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:02:16 GMT)
WEAR: An Outdoor Sports Dataset for Wearable and Egocentric Activity
Recognition [17.6] 視覚と慣性に基づく人間活動認識(HAR)のための屋外スポーツデータセットWEARを紹介する。
このデータセットは、計18人の参加者から収集されていない慣性(アクセラレーション)と10の異なる外部で記録されたカメラ(エゴセントリックビデオ)データを用いて、合計18のワークアウトアクティビティを実行するデータで構成されている。
結果は、慣性データに対する視覚ベースの変換器の適用性と、単純な結合による両方のモダリティの融合の両立を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:46:34 GMT)
FewSAR: A Few-shot SAR Image Classification Benchmark [17.2] 画像分類の分野で重要な問題であり,難しい問題の一つである。
FewSARは、SAR画像分類のための3つのカテゴリで15の古典的なメソッドからなるオープンソースのPythonコードライブラリで構成されている。
同じ条件下で定量的な結果と実行条件を解析することにより、計量学習手法の精度が最良の結果が得られることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:35:00 GMT)
Othered, Silenced and Scapegoated: Understanding the Situated Security
of Marginalised Populations in Lebanon [17.1] 我々は、紛争後のレバノンの状況の中で、セクショナリストの分裂、ガバナンスの失敗、経済崩壊によって形作られた仕事を整えています。
我々の研究は、レバノン政府の失敗に対してLGBTQI+がいかに人々や難民を識別するかを強調している。
政治指導者の責任をこれらのグループに移すことを目的とした、政府支援による暴力の扇動が、いかにデジタルセキュリティのリスクを増幅させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:36:39 GMT)
Optimizer's Information Criterion: Dissecting and Correcting Bias in
Data-Driven Optimization [16.9] データ駆動最適化では、得られた決定のサンプル性能は通常、真の性能に対して楽観的なバイアスを生じさせる。
クロスバリデーションのような、このバイアスを修正するための一般的なテクニックは、追加の最適化問題を繰り返し解決する必要があるため、コストがかかる。
我々は一階偏差を直接近似する一般バイアス補正手法を開発し、追加の最適化問題を解く必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:07:58 GMT)
Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Partial Observations [16.9] マルチエージェント強化学習(MARL)のための分散ゼロ階ポリシー最適化手法を提案する。
エージェントは、グローバルに蓄積された報酬の局所的な見積もりを使用して、ローカルポリシー機能を更新するために必要なローカルポリシー勾配を計算することができる。
本研究では, 一定段差の分散ゼロ階次ポリシ最適化手法が, 大域的目的関数の定常点であるポリシの近傍に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 23:45:07 GMT)
CMLM-CSE: Based on Conditional MLM Contrastive Learning for Sentence
Embeddings [16.6] 条件付き損失に基づく教師なしコントラスト学習フレームワークCMLM-CSEを提案する。
タスクを実行するために文埋め込みを統合するために補助ネットワークが追加され、さらにマスキングされた単語情報を学ぶために文埋め込みが強制される。
事前学習言語モデルとしてBertbaseを用いた場合,テキスト類似タスクでは平均0.55ポイント,テキスト類似タスクでは平均0.3ポイントを,Robertabaseが事前学習言語モデルではSimCSEを平均0.3ポイント上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:39:45 GMT)
Magnetic Resonance Spectroscopy Quantification Aided by Deep Estimations
of Imperfection Factors and Overall Macromolecular Signal [16.6] 代謝物とプロトンMSSを正確に定量することは依然として困難である。
ディープラーニングは、この全体的な量的問題を解決する複雑さを減らすために導入された。
QnetはクラウドコンピューティングプラットフォームであるCloudBrain-MRSにデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:24:18 GMT)
Online Distillation for Pseudo-Relevance Feedback [16.5] ニューラルリグレードの結果から,特定のクエリのモデルを効果的に抽出できるかどうかを検討する。
オンラインで蒸留された語彙モデルは、ニューラルネットワークの再ランク付けを合理的に再現できることがわかった。
さらに重要なのは、これらのモデルをインデックス上で効率的に実行するクエリとして使用することができることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:26:33 GMT)
Less is More: SlimG for Accurate, Robust, and Interpretable Graph Mining [16.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフマイニングタスクに成功しているが、様々なグラフシナリオへの一般化性は限られている。
本研究では,4つの望ましい特性を示す半教師付きノード分類のためのSlimGを提案する。
グラフデータのすべてのシナリオを処理するのは(a)正確で、13の現実世界のデータセットのうち10つ中10つであり、(b)堅牢で、(d)線形性と疎性のおかげで解釈可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:32:17 GMT)
DoubleAdapt: A Meta-learning Approach to Incremental Learning for Stock
Trend Forecasting [15.8] 2つのアダプタを持つエンドツーエンドのフレームワークを提案し、データとモデルを効果的に適応させ、分散シフトの効果を緩和する。
私たちのキーとなる洞察は、ストックデータをローカルな定常分布に自動的に適応させ、利益を上げる更新を優先する方法を学ぶことです。
実世界のストックデータセットの実験では、DoubleAdaptは最先端の予測性能を達成し、かなりの効率を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:18:32 GMT)
Do Not Train It: A Linear Neural Architecture Search of Graph Neural
Networks [15.8] ニューラルアーキテクチャコーディング(NAC)という新しいNAS-GNN法を開発した。
当社のアプローチでは,最先端のパフォーマンスを実現しています。そのパフォーマンスは,強いベースラインよりも200倍高速で,18.8%の精度で実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:33:21 GMT)
Emergent Asymmetry of Precision and Recall for Measuring Fidelity and
Diversity of Generative Models in High Dimensions [15.8] 次元の数が増加するにつれて、2つのモデル分布はそれぞれの分布によらず全く異なる精度とリコールを持つことが示される。
次に、これらの測度に対して、次元の数に関係なく対称な測度を構築するための、単純かつ効果的な修正を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:18:04 GMT)
One-shot Unsupervised Domain Adaptation with Personalized Diffusion
Models [15.6] ラベル付きソースドメインからターゲットドメインへのセグメンテーションモデルの適用は、ドメイン適応において最も難しい問題の1つである。
テキストと画像の拡散モデルを用いて、写真リアル画像を用いた合成ターゲットデータセットを生成する。
実験の結果,本手法は最先端OSUDA法を最大7.1%超えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:27:52 GMT)
Automatic Deduction Path Learning via Reinforcement Learning with
Environmental Correction [15.1] 本稿では,最適推論経路を自動的に学習するエンドツーエンドアプローチを提案する。
手動経路設計のコストを削減し、推論の成功量を最大化する。
世界最大の電子決済ビジネスにおいて、この方式の有効性をオフラインで検証し、何百万人ものユーザーに提供するためにオンラインで展開した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:43:49 GMT)
FETNet: Feature Erasing and Transferring Network for Scene Text Removal [14.8] Scene text removal(STR)タスクは、テキスト領域を削除し、画像の背景をスムーズに復元し、プライベート情報保護を目的とする。
既存のSTRメソッドの多くはエンコーダデコーダベースのCNNを採用しており、スキップ接続の機能を直接コピーしている。
STRの符号化された特徴を再構成する新しい特徴消去・伝達機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:38:30 GMT)
Streaming PCA for Markovian Data [14.6] Ojaのアルゴリズムはストリーミング原理成分分析(PCA)の確立された方法となった
そこで本研究では,データポイントが既約,周期的,可逆的なマルコフ連鎖からサンプリングされるPCAのストリーミング問題について検討する。
我々はOjaのアルゴリズムの最初のシャープレートをデータ全体に対して取得し、サンプルサイズに対する対数依存を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:31:22 GMT)
ZeRO++: Extremely Efficient Collective Communication for Giant Model
Training [14.6] 本稿では,ZeRO++と呼ぶ通信量削減手法について述べる。
ZeRO++はZeROの通信容量を4倍に減らし、384GPUスケールで最大2.16倍のスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 23:26:19 GMT)
Communication-Efficient Federated Hypergradient Computation via
Aggregated Iterative Differentiation [14.5] AggITDは実装が簡単で、通信コストを大幅に削減する。
提案アルゴリズムは,既存の近似暗黙差分法(AID)に基づく手法と同一のサンプル複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:26:22 GMT)
A Smooth Binary Mechanism for Efficient Private Continual Observation [14.4] 時間とともに進化するデータセットに基づいて、異なるプライベートな見積もりをリリースする方法を示す。
このアプローチのPython実装は、Hnzingerらのアプローチの実行時間よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:45:32 GMT)
Process Knowledge-infused Learning for Clinician-friendly Explanations [14.4] 言語モデルはソーシャルメディアデータを用いてメンタルヘルスを評価することができる。
彼らは臨床医の診断過程とポストを比較しない。
臨床医が理解できる概念を使って言語モデルのアウトプットを説明するのは難しいです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:08:17 GMT)
AvatarBooth: High-Quality and Customizable 3D Human Avatar Generation [14.1] AvatarBoothはテキストプロンプトや特定の画像を使って高品質な3Dアバターを生成する新しい方法である。
我々の重要な貢献は、二重微調整拡散モデルを用いた正確なアバター生成制御である。
本稿では,3次元アバター生成の粗大な監視を容易にするマルチレゾリューションレンダリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:18:51 GMT)
Understanding the Role of Feedback in Online Learning with Switching
Costs [13.6] スイッチングコストによるオンライン学習におけるフィードバックの役割について検討する。
フィードバックの量とタイプが一般的に後悔にどのように影響するかは、ほとんど分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:27:41 GMT)
Social Metaverse: Challenges and Solutions [13.5] ソーシャルメタバース(Social Metaverse)は、ユーザーが遊び、買い物、仕事、社会化するための一連の相互接続された仮想世界を組み合わせたデジタル空間である。
本稿では,ユーザ・アバター間の広汎な社会的結びつきを利用して,ソーシャル・アウェアな階層的FLフレームワークを推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:53:33 GMT)
CLCIFAR: CIFAR-Derived Benchmark Datasets with Human Annotated
Complementary Labels [13.4] 我々は,人間のアノテーションによって注釈付けされた補完ラベルを収集するプロトコルを開発した。
これにより、CLCIFAR10とCLCIFAR20という2つのデータセットが作成された。
合成データセットから実世界のデータセットへ移行する際の顕著な性能低下を発見した。
ヒトの注釈付き補完ラベルのバイアス特性は、特定のCLLアルゴリズムが過度に適合しやすいことを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:51:30 GMT)
Dynamic Decision Tree Ensembles for Energy-Efficient Inference on IoT
Edge Nodes [13.0] ランダムフォレスト (RFs) やグラディエント・ブースティング (GBTs) のような決定木アンサンブルは、その複雑さが比較的低いため、この作業に特に適している。
本稿では、遅延/エネルギー目標と処理された入力の複雑さの両方に基づいて実行された木数を調整する動的アンサンブルの使用を提案する。
我々は、Pythonアンサンブルを最適化されたCコードに変換するツールを設計し、これらのアルゴリズムをマルチコアの低消費電力IoTデバイスにデプロイすることに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:59:18 GMT)
ReactGenie: An Object-Oriented State Abstraction for Complex Multimodal
Interactions Using Large Language Models [12.9] ReactGenieは、複雑なマルチモーダルモバイルアプリケーションの構築をサポートするために、共有オブジェクト指向状態抽象化を使用するプログラミングフレームワークである。
異なるモダリティが同じ状態抽象化を共有することで、ReactGenieを使用する開発者は、これらのモダリティをシームレスに統合し、構成してマルチモーダルインタラクションを実現することができる。
参加者16名を対象に,集団作業者の指示による言語精度の評価を行い,マルチモーダル生成アプリのユーザビリティを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 06:53:26 GMT)
Bagging is an Optimal PAC Learner [12.4] Baggingは、Hannekeのアルゴリズムが20年前から使われており、ほとんどの学部の機械学習コースで教えられている。
我々は,ハネケのアルゴリズムを20年前から実践しており,ほとんどの学部の機械学習コースで教えられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:50:15 GMT)
CHORUS: Foundation Models for Unified Data Discovery and Exploration [12.4] ファンデーションモデルは、トレーニングとは無関係なさまざまなタスクにおいて、有望なパフォーマンスを示す大きな言語モデルである。
これらのモデルは、データ発見およびデータ探索領域に非常に適用可能であることを示す。
これら3つの課題において,基礎モデルに基づくアプローチがタスク固有の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） (Fri, 16 Jun 2023 03:58:42 GMT)
PASTA: Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation for
Syn-to-Real Domain Generalization [12.3] そこで我々は,PASTA(Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation)を提案し,合成-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-
PASTAは相補的でありながら、より複雑な最先端の一般化手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 00:21:31 GMT)
A Hierarchical Bayesian Model for Deep Few-Shot Meta Learning [11.9] 本稿では,タスク/エポゾネートを多量(おそらく無限)で学習するための新しい階層型ベイズモデルを提案する。
エピソード特異的なターゲット生成過程をモデル化するために、エピソードワイドなランダム変数を考える。
局所的な後続分布に対する近似閉形式解により、この1回反復最適化が実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:13:25 GMT)
Signed Binary Weight Networks [11.9] 2つの重要なアルゴリズム技術は、効率の良い推論を可能にすることを約束している。
本稿では,さらに効率を向上させるために,署名バイナリネットワークと呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は,イメージネットとCIFAR10データセットの2進法で同等の精度を達成し,69%の空間性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:35:50 GMT)
Cross-view Geo-localization via Learning Disentangled Geometric Layout
Correspondence [11.8] クロスビュージオローカライゼーションは、参照ジオタグ付き空中画像データベースとマッチングすることで、クエリーグラウンド画像の位置を推定することを目的としている。
最近の研究は、クロスビューなジオローカライゼーションベンチマークにおいて顕著な進歩を遂げている。
しかし、既存の手法は依然としてクロスエリアベンチマークのパフォーマンスの低下に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:57:45 GMT)
Parameter-efficient is not sufficient: Exploring Parameter, Memory, and
Time Efficient Adapter Tuning for Dense Predictions [11.8] コンピュータビジョン(CV)における事前学習と微調整は一般的なパラダイムである
PETL法は、トレーニング可能なパラメータの少ない事前学習モデルから知識を伝達する際の有望な性能を示す。
既存のPETL法は計算コストがかかり、訓練中に大量のメモリと時間を要する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:54:07 GMT)
Dynamic treatment effects: high-dimensional inference under model
misspecification [11.7] 動的治療効果の推定は様々な分野において不可欠である。
本稿では,治療課題と結果モデルの両方に対して,新しいロバストな推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:13:51 GMT)
HiNeRV: Video Compression with Hierarchical Encoding based Neural
Representation [11.4] Implicit Representations (INRs) は画像やビデオのコンテントの表現や圧縮に使われてきた。
既存のINRベースの手法は、ビデオ圧縮の最先端技術に匹敵する速度性能を達成できなかった。
双線形と新しい階層的位置符号化を組み合わせたINRであるHiNeRVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:59:52 GMT)
Loss-induced universal one-way transport in periodically driven systems [11.0] 不均衡なオンサイトゲイン/ロスを持つ周期駆動Aubry-Andr'e-Harperモデルが、普遍的な片道輸送をサポートすることを示す。
Floquet Hamiltonian において,周期駆動が非エルミート皮膚効果を引き起こすメカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:53:12 GMT)
Joint multi-modal Self-Supervised pre-training in Remote Sensing:
Application to Methane Source Classification [11.0] 地球観測では、ドメイン固有のリモートセンシング画像データを利用する機会がある。
本稿では,いわゆる「共同埋め込み法」の背景にある基本原理を概観し,自己指導型事前学習における複数リモートセンシングの活用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:01:57 GMT)
Coaching a Teachable Student [10.8] 本稿では,官能教師の指導から学生エージェントに指導する知識蒸留フレームワークを提案する。
鍵となる洞察は、入力機能を教師の特権的なバードアイビュー(BEV)空間に合わせることを学ぶ学生を設計することである。
難解な感覚運動学習課題を足場として,様々な補助的指導を施した指導機構を用いて,学生モデルを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:59:38 GMT)
Topologically ordered time crystals [10.8] 我々は、周期的に駆動される量子多体系の動的相であるトポロジカル時間結晶を定義する。
本研究は,多体局所化が一般的な摂動に対してこの位相を安定化できることを示す。
本稿では,Google Sycamoreプロセッサのための表面符号に基づく位相時間結晶の実験的実現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:47:30 GMT)
Data Selection for Fine-tuning Large Language Models Using Transferred
Shapley Values [10.5] 本稿では,Shapleyに基づくデータ評価の計算コストを削減するアルゴリズムTS-DShapleyを提案する。
ベンチマーク自然言語理解(NLU)データセット上での細調整BERTベースの言語モデルの選択データに対するTS-DShapleyの適用実験は、TS-DShapleyが既存のデータ選択方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） (Fri, 16 Jun 2023 20:07:38 GMT)
Schema-learning and rebinding as mechanisms of in-context learning and
emergence [10.4] In-context Learning (ICL)は、最近のトランスフォーマーベース大規模言語モデル(LLM)において、最も強力で予期せぬ能力の1つである。
我々は、クローン構造因果グラフ(CSCG)を用いた代替シーケンス予測学習法により、同等のICL能力を取得できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 00:29:19 GMT)
C2F2NeUS: Cascade Cost Frustum Fusion for High Fidelity and
Generalizable Neural Surface Reconstruction [10.4] 本稿では,多視点ステレオとニューラルサイン付き距離関数表現を組み合わせた新しい統合手法を提案する。
本手法は,ロバストな表面を再構成し,既存の最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:56:16 GMT)
CLIP2Protect: Protecting Facial Privacy using Text-Guided Makeup via
Adversarial Latent Search [10.2] ディープラーニングベースの顔認識システムは、デジタル世界のユーザを無許可で追跡することができる。
既存のプライバシーを強化する方法は、ユーザー体験を損なうことなく、顔のプライバシーを保護することができる自然主義的なイメージを生成するのに失敗する。
本稿では,事前学習された生成モデルの低次元多様体における逆潜時符号の発見に依存する,顔のプライバシー保護のための新しい2段階のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:58:15 GMT)
Studying Generalization on Memory-Based Methods in Continual Learning [9.9] メモリベースのメソッドは、トレーニング中に使用する以前のデータ分散の割合を格納する。
これらの手法は, 従来の分布内一般化に有効であるが, 突発的特徴や相関関係を学習することで, 分布外一般化を強く損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:59:17 GMT)
MarioGPT: Open-Ended Text2Level Generation through Large Language Models [9.9] タイルベースのゲームレベルを生成するために訓練された細調整GPT2モデルであるMarioGPTを紹介する。
我々は,MarioGPTが多様なレベルを生成できるだけでなく,制御可能なレベル生成のためにテキストをプロンプできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:06:28 GMT)
Wasserstein distributional robustness of neural networks [9.8] ディープニューラルネットワークは敵攻撃(AA)に弱いことが知られている
画像認識タスクでは、元の小さな摂動によって画像が誤分類される可能性がある。
本稿では,Wassersteinの分散ロバスト最適化(DRO)技術を用いて問題を再検討し,新しいコントリビューションを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:41:24 GMT)
The 1st-place Solution for CVPR 2023 OpenLane Topology in Autonomous
Driving Challenge [9.7] 自動運転チャレンジにおけるOpenLane Topologyの1位となるソリューションを提示する。
トポロジ推論は中心線検出とトラヒック要素検出に基づくので,高性能なマルチステージフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:33:12 GMT)
Cross-corpus Readability Compatibility Assessment for English Texts [9.6] 本稿では,新たな評価フレームワークであるクロスコーパステキスト可読性評価を提案する。
このフレームワークは、コーパス:CEFR、CLEC、CLOTH、NES、OSP、RACEの3つの主要なコンポーネントを含んでいる。
この結果,OSPは他のデータセットと大きく異なっていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:15:39 GMT)
Sequential Fair Resource Allocation under a Markov Decision Process
Framework [9.4] 限られた資源を有限の地平線上で到着する際の要求を明らかにするエージェントに割り当てることのシーケンシャルな意思決定問題について検討する。
我々は,地平線上での要求全体に対して公平なアロケーションを行う新しいアルゴリズムであるSAFFEを提案する。
SAFFEはより公平で効率的なアロケーションを実現し、密着度の高い設定で最適に近い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:12:40 GMT)
Fusing Structural and Functional Connectivities using Disentangled VAE
for Detecting MCI [9.2] 階層型構造機能接続ファジング(HSCF)モデルを提案し,脳構造機能接続行列を構築した。
公的なアルツハイマー病神経画像イニシアチブデータベース上で行われた幅広いテストの結果、提案モデルは競合するアプローチよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:22:25 GMT)
End-to-End Vectorized HD-map Construction with Piecewise Bezier Curve [9.1] HDマップの構築は自動運転コミュニティに大きな研究関心を集めている。
直接セット予測パラダイムとポストプロセッシングフリーとして定式化された,単純で効果的なアーキテクチャであるPiecewise Bezier HD-map Network(BeMapNet)を導入する。
さらに,ベジエ曲線の漸進的復元に基づいて,より堅牢で高精度なHD-mapモデリングを行うために,効率的なポイント・カーブ・リジェクション・ロスも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:05:52 GMT)
AdaFocal: Calibration-aware Adaptive Focal Loss [9.0] 焦点損失のあるトレーニングは、クロスエントロピーよりもキャリブレーションが優れている。
AdaFocal と呼ばれる適応型焦点損失を校正する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 23:30:57 GMT)
Discourse Representation Structure Parsing for Chinese [8.8] 本研究では,中国語意味表現のためのラベル付きデータがない場合の中国語意味解析の実現可能性について検討する。
そこで本研究では,中国語意味解析のためのテストスイートを提案し,解析性能の詳細な評価を行う。
実験の結果,中国語の意味解析の難易度は,主に副詞が原因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:47:45 GMT)
Meta Generative Flow Networks with Personalization for Task-Specific
Adaptation [8.8] マルチタスク強化学習とメタ強化学習は、より高い報酬とより頻繁な出来事を伴うタスクに焦点を当てる傾向がある。
GFlowNetsは、低報酬のタスクでGFlowNetsの利点を活用することで、メタ学習アルゴリズム(GFlowMeta)に統合することができる。
本稿では、タスク固有のパーソナライズされたポリシーとメタポリシーを組み合わせた、pGFlowMetaというパーソナライズされたアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:18:38 GMT)
Deterministic generation and tomography of a macroscopic Bell state
between a millimeter-sized spin system and a superconducting qubit [8.5] 本報告では, ハイブリッド量子システムにおけるBell状態の決定論的生成とトモグラフィについて報告する。
我々の研究により、マクロスピン系は最大絡み合った量子状態を生成することができる最大の系となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:16:21 GMT)
$\pi2\text{vec}$: Policy Representations with Successor Features [8.4] 政策表現は、基本モデルの統計が政策行動に応じてどのように変化するかをキャプチャする。
オフラインデータからトレーニングすることができ、オフラインポリシー選択で使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:19:32 GMT)
Linear convergence of Nesterov-1983 with the strong convexity [8.3] ネステロフ-1983 と FISTA が強凸函数に線型収束するかどうかは不明である。
また、近位下次ノルムは線型収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:58:40 GMT)
Investigating Prompting Techniques for Zero- and Few-Shot Visual
Question Answering [7.9] 本稿では,ゼロショットVQA性能を向上させるため,BLIP2モデルに着目した様々なプロンプト戦略について検討する。
本研究は,様々な質問テンプレートの有効性,少数例の役割,チェーン・オブ・ソート(CoT)推論の影響,画像キャプションを付加的な視覚的手がかりとして活用することのメリットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:47:57 GMT)
Quantifying Jump Height Using Markerless Motion Capture with a Single
Smartphone [7.9] 反動ジャンプ(英: countermovement jump、CMJ)は、低体力の爆発力を測定するために一般的に用いられる。
本研究では,一方のスマートフォンを用いたマーカーレスモーションキャプチャー(MMC)が,両側および片側CMJジャンプ高さを測定することができるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:10:16 GMT)
Differentiable Instruction Optimization for Cross-Task Generalization [7.8] 学習可能な命令を導入し、二段階最適化を利用して勾配勾配で最適化する。
実験の結果,学習した命令は命令の多様性を高め,一般化能力を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:49:34 GMT)
Adversarially robust clustering with optimality guarantees [7.7] 我々はガウス以下の混合系から得られるデータポイントをクラスタリングする問題を考察する。
ロイドアルゴリズムのような最適ラベル誤りを確実に達成する既存の手法は、通常、外れ値に対して脆弱である。
本稿では,逆数外乱の存在を許す場合でも,最適な誤ラベル率を求める単純なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:17:07 GMT)
Nearly-Optimal Hierarchical Clustering for Well-Clustered Graphs [7.6] 本稿では,Dasguptaのコスト関数に対する2つの効率的な階層クラスタリング(HC)アルゴリズムを提案する。
明確なクラスタ構造を持つ任意の入力グラフ$G$に対して、我々の設計したアルゴリズムは、入力サイズが$G$でほぼ直線的に実行される。
設計したアルゴリズムは、より少ない実行時間で、より優れたHCツリーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:31:46 GMT)
Compressed Sensing MRI Reconstruction Regularized by VAEs with
Structured Image Covariance [7.5] 本稿では, 逆問題に先立って, 地動画像に基づいて学習した生成モデルをどのように利用することができるかを検討する。
可変オートエンコーダ(VAE)を用いて、画像だけでなく、各画像に対する共分散不確実性行列を生成する。
提案した学習規則化手法を,他の学習規則化手法や教師なし,教師なしのディープラーニング手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:10:44 GMT)
Correlation Clustering of Bird Sounds [7.5] 鳥の音のクラスタリングについて検討し,同じ種類の鳥の音を聴くことができるかどうかを1対の音の録音で判断する作業について検討した。
トレーニングセットから、この方法で関連付けられた記録のペアの確率をファーストラーニングし、相関クラスタリングによるテストセットの最大確率分割を推定することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:35:09 GMT)
MicroSegNet: A Deep Learning Approach for Prostate Segmentation on
Micro-Ultrasound Images [7.3] マイクロ超音波(micro-US)は、従来の超音波の3.4倍の高分解能を提供する新しい29MHz超音波技術である。
前立腺の分節は、前立腺、膀胱、尿道の間にある人工物と不明瞭な境界のために困難である。
本稿では,これらの課題に対処するために設計されたマルチスケールアノテーション誘導変換器UNetモデルであるMicroSegNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:56:42 GMT)
Image Registration of In Vivo Micro-Ultrasound and Ex Vivo Pseudo-Whole
Mount Histopathology Images of the Prostate: A Proof-of-Concept Study [7.3] 前立腺癌の早期診断は、患者の5年生存率を大幅に改善させる。
Micro-ultrasound (micro-US) はMRIの診断精度を同等に保ちながら、費用対効果の高い代替手段を提供する。
生体内マイクロUS画像と生体外全身病理像を登録するための半自動パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:53:27 GMT)
MultiWave: Multiresolution Deep Architectures through Wavelet
Decomposition for Multivariate Time Series Prediction [7.0] MultiWaveは、信号の固有周波数で動作するコンポーネントを組み込むことで、ディープラーニング時系列モデルを強化する新しいフレームワークである。
我々は、MultiWaveが重要な特徴とその周波数成分を一貫して識別し、研究対象のアプリケーションに対する貴重な洞察を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:07:15 GMT)
TSNet-SAC: Leveraging Transformers for Efficient Task Scheduling [6.9] 将来の6G Mobile Edge Computing (MEC)では、オートパイロットシステムは強力な相互依存を持つマルチモーダル処理データを必要とする。
従来のアルゴリズムは、最適なスキームを導出するために複数のイテレーションを必要とするため、リアルタイムスケジューリングには不適当である。
本稿では,TSNet の学習指導にのみアルゴリズムを利用する Transformer に基づく新しい TSNet-SAC を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:25:59 GMT)
Decomposed Linear Dynamical Systems (dLDS) for learning the latent
components of neural dynamics [6.8] 本稿では,時系列データの非定常および非線形の複雑なダイナミクスを表現した新しい分解力学系モデルを提案する。
我々のモデルは辞書学習によって訓練され、最近の結果を利用してスパースベクトルを時間とともに追跡する。
連続時間と離散時間の両方の指導例において、我々のモデルは元のシステムによく近似できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:20:34 GMT)
Training shallow ReLU networks on noisy data using hinge loss: when do
we overfit and is it benign? [6.8] 2値分類のための雑音データに対する勾配降下とヒンジ損失を訓練した2層ReLUネットワークにおける良性オーバーフィッティングについて検討した。
我々は, ゼロ損失を達成し, 高い確率テストデータを正しく分類した良性過剰適合, ゼロ損失を達成したが, テストデータが一定値の低い確率で誤分類された過適合, クリーンポイントを劣化点ではなく、ゼロ損失を達成し、また高い確率テストデータを正しく分類した, という3つの異なるトレーニング結果を生み出すクリーンデータのマージンについて, 条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:40:04 GMT)
DreamCatcher: Revealing the Language of the Brain with fMRI using GPT
Embedding [6.5] 本稿では、fMRIデータに基づいてキャプションを生成し、視覚知覚の洞察を得るfMRIキャプションを提案する。
DreamCatcherはRepresentation Space(RSE)とRevEmbedding Decoderで構成される。
fMRIベースのキャプションには、神経メカニズムの理解、ヒューマン・コンピュータインタラクション、学習とトレーニングプロセスの強化など、さまざまな応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:55:20 GMT)
No Strong Feelings One Way or Another: Re-operationalizing Neutrality in
Natural Language Inference [6.5] 自然言語推論(NLI)は、言語モデルの推論推論能力を評価するための基礎的なタスクである。
NLIで使用される標準的な3方向分類スキームは、自然な人間の推論のニュアンスを捉えるモデルの能力を評価するのに、よく知られた欠点がある。
我々は、現在のNLIデータセットにおける中立ラベルの運用は、妥当性が低く、矛盾なく解釈され、少なくとも1つの重要な中立感が無視されることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:45:08 GMT)
Fedstellar: A Platform for Decentralized Federated Learning [6.3] Googleは、フェデレーションの参加者間で機械学習(ML)モデルをトレーニングするための新しいパラダイムとして、フェデレーション・ラーニング(FL)を提案した。
現在、DFLモデルをトレーニングしているプラットフォームは、フェデレーションネットワークトポロジの管理のような重要な問題に悩まされている。
本稿では,分散化・半分散化・集中化方式でFLモデルを学習するための新しいプラットフォームであるFedstellarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:34:49 GMT)
Data-Driven Model Discrimination of Switched Nonlinear Systems with
Temporal Logic Inference [6.2] 本稿では,未知の線形時間論理(LTL)仕様を持つ未知の切替系に対するデータ駆動型モデル判別の問題に対処する。
本稿では、未知の力学を過度に近似し、未知の仕様を推測するためのデータ駆動手法を提案する。
本稿では,モデル判別アルゴリズムの計算効率を向上させるために,推論仕様のサイズを小さくする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:50:54 GMT)
On Orderings of Probability Vectors and Unsupervised Performance
Estimation [6.2] Linfty$ノルムは分類問題に最も適したスコア関数であることを示す。
我々は、よく知られたNLPデータセットの実験を行い、異なるスコア関数の性能を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:03:16 GMT)
Confidence-Calibrated Face and Kinship Verification [5.9] 検証モデルにより、類似度スコアを任意の顔対に対する信頼スコアに変換することができる効果的な信頼度尺度を導入する。
また,実装が容易で,既存の検証モデルにも容易に適用可能な,信頼性校正アプローチであるAngular Scaling(ASC)を提案する。
我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、現代の顔と親族関係の検証タスクに対する、初めての包括的信頼度校正ソリューションを提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 06:49:38 GMT)
Robotic Packaging Optimization with Reinforcement Learning [5.8] 本研究は,コンベアベルトから容器に食品を輸送する自動二次ロボット食品包装ソリューションについて検討する。
これらのソリューションの大きな問題は、大幅な生産性低下を引き起こす可能性のある製品供給の変化である。
本稿では,コンベアベルトの速度を最適化し,制御系の他の部分との干渉を最小限に抑えた強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:31:33 GMT)
ClinicalGPT: Large Language Models Finetuned with Diverse Medical Data
and Comprehensive Evaluation [5.7] 大規模言語モデルは、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて例外的な性能を示した。
これらの進歩にもかかわらず、実際の不正確さ、推論能力、現実世界の経験の基盤の欠如など、医学的応用におけるその効果は限られている。
臨床シナリオに対して明示的に設計・最適化された言語モデルである臨床GPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:56:32 GMT)
Label-noise-tolerant medical image classification via self-attention and
self-supervised learning [5.7] 医用画像分類におけるノイズラベルの悪影響を軽減するためのノイズローバストトレーニング手法を提案する。
具体的には、コントラスト学習とグループ内注意混合戦略をバニラ指導学習に取り入れる。
コントラスト学習とアテンション・ミックスアップによるノイズ・ロバスト手法がラベルノイズを効果的に扱えるかどうかを厳密な実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:37:16 GMT)
Adversarial Image Color Transformations in Explicit Color Filter Space [5.7] 逆色フィルタ(AdvCF)は、単純な色フィルタのパラメータ空間の勾配情報に最適化された新しい色変換攻撃である。
本稿では,AdvCFが画像の受容性と効率の両面において,最先端の人間解釈可能な色変換攻撃よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:19:13 GMT)
Dynamic Size Message Scheduling for Multi-Agent Communication under
Limited Bandwidth [5.6] 本稿では,動的サイズメッセージスケジューリング(DSMS)手法を提案する。
我々の貢献は、フーリエ変換に基づく圧縮技術を用いて、メッセージサイズを適応的に調整することにある。
実験の結果,DSMSは多エージェント協調作業の性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:33:11 GMT)
CANDID: Correspondence AligNment for Deep-burst Image Denoising [5.4] ディープバーストイメージングは、被写界深度、超解像、動きの鈍化、画像の劣化など、多くの写真効果に広く用いられている。
本稿では,光フローに基づく対応推定モジュールを組み込むことで,ディープバースト画像のデノナイズ問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:55:44 GMT)
ActiveGLAE: A Benchmark for Deep Active Learning with Transformers [5.3] Deep Active Learning (DAL)は、モデルを最大限に学習したいインスタンスアノテーションを積極的にクエリできるようにすることで、アノテーションのコストを削減しようとしている。
DALの分野では、トランスフォーマーベースの言語モデルに対する標準化された評価プロトコルが存在しない。
DALを評価するための総合的なデータセットと評価ガイドラインであるActiveGLAEベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:07:29 GMT)
Uncertainty Quantification via Spatial-Temporal Tweedie Model for
Zero-inflated and Long-tail Travel Demand Prediction [5.3] 高分解能O-D行列のスパース特性と長テール特性に対処する時空間ツイーディグラフニューラルネットワーク(STTD)を提案する。
評価の結果,特に高分解能シナリオにおいて,STTDが精度の高い予測と精度の高い信頼区間を提供するのに優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:50:43 GMT)
Enhancing Visual Domain Adaptation with Source Preparation [5.3] ドメイン適応技術は、ソースドメイン自体の特性を考慮できません。
本稿では,ソース領域バイアスを軽減する手法であるソース準備(SP)を提案する。
また,ベースライン上のmIoUでは最大40.64%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:56:44 GMT)
PAtt-Lite: Lightweight Patch and Attention MobileNet for Challenging
Facial Expression Recognition [5.2] 顔表情認識(英: Facial Expression Recognition, FER)は、人間の表情を認識する機械学習問題である。
MobileNetV1に基づく軽量パッチとアテンションネットワークが提案され、課題のある条件下でFER性能を改善する。
評価実験の結果,提案手法の有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:51:18 GMT)
Building Blocks for a Complex-Valued Transformer Architecture [5.2] 我々は、$mathbbR2$へのプロジェクションを使わずに、複雑な値の信号にディープラーニングを適用することを目指している。
本稿では,複雑な値を持つDot-Product Attention機構の複数バージョンと,複雑な値を持つレイヤの正規化について述べる。
我々は,MusicNetデータセットの分類とシーケンス生成タスクを検証し,実数値トランスフォーマーアーキテクチャと比較した場合のオンパー性能を維持しながら,オーバーフィッティングに対するロバスト性の向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:11:15 GMT)
Amortized Inference for Gaussian Process Hyperparameters of Structured
Kernels [5.2] 異なるデータセットに対するパラメータ推論の補正は、トレーニング時間を劇的に高速化するための有望なアプローチである。
本稿では,固定化されたカーネル構造ではなく,完全なカーネル構造ファミリ上でのカーネルパラメータのアモータイズを提案する。
大規模なカーネルとデータセットの競合テスト性能と合わせて,推論時間を大幅に短縮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:02:57 GMT)
Enhancing Activity Prediction Models in Drug Discovery with the Ability
to Understand Human Language [5.1] 我々は,新しい予測タスクを推論時に適応できる,新しいタイプの行動予測モデルを提案する。
我々のCLAMP法は, 医薬品発見における数ショット学習ベンチマークとゼロショット問題において, 予測性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:59:34 GMT)
Temporal Causal Mediation through a Point Process: Direct and Indirect
Effects of Healthcare Interventions [5.1] 因果仲裁分析により、介入の直接効果と間接効果を区別することができる。
動的因果媒介分析への既存のアプローチは、通常の測定間隔に限られている。
本稿では,媒介者を時間点過程とみなす非パラメトリック媒介者-アウトカムモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:23:28 GMT)
Vehicle Occurrence-based Parking Space Detection [5.1] 本研究では、駐車場の画像列を受信し、検出された駐車場を識別する座標のリストを返す自動駐車空間検出方法を提案する。
PKLotとCNRPark-EXTの駐車場データから12の異なる部分集合を用いた結果、AP25のスコアは95.60%、AP50のスコアは79.90%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:22:45 GMT)
Rendezvous in Time: An Attention-based Temporal Fusion approach for
Surgical Triplet Recognition [5.0] 外科的AIの最近の進歩の1つは、外科的活動が三重項(具体的、動詞的、目的)として認識されていることである。
初期のフレームから時間的手がかりを爆発させることで、ビデオからの手術行動三重項の認識が向上する。
本稿では,Rendezvous in Time(RiT)を提案する。これは最先端のモデルであるRendezvousを拡張したディープラーニングモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:55:05 GMT)
Inspire creativity with ORIBA: Transform Artists' Original Characters
into Chatbots through Large Language Model [5.0] この研究は、イラストアートと人工知能(AI)の交差点を掘り下げる
創造的なプロセスと著者の境界に対するAIの影響を調べることで、創造的な分野における人間とAIの相互作用を強化することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:25:44 GMT)
Momentum spirals in multiphoton pair production revisited [4.9] 多光子対生成のスパイラルはパルスの異なるサイクルの時間遅延を伴う2つの反回転場によって再検討される。
副サイクル場の場合、運動量スペクトルの顕著な渦巻き構造は、依然として大きな時間遅延によって引き起こされる。
粒子運動量シグネチャは、真空からのレーザ場情報に対する新しいプローブとして適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:42:22 GMT)
Efficient Search and Detection of Relevant Plant Parts using
Semantics-Aware Active Vision [4.7] トマトの収穫・除葉を自動化するためには、関係する植物部位を探索・検出することが重要である。
現在のアクティブビジョンアルゴリズムは、関連する部分と無関係な植物部位を区別できない。
本稿では,意味情報を用いて植物部位を識別するセマンティックアクティブビジョン戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:22:19 GMT)
GEmo-CLAP: Gender-Attribute-Enhanced Contrastive Language-Audio
Pretraining for Speech Emotion Recognition [4.6] 本稿では,ジェンダー指向のコントラスト言語事前学習(CLAP)モデルであるGEmo-CLAPを提案する。
2つのGEmo-CLAPアプローチは、異なる事前訓練されたモデルでベースラインのEmo-CLAPより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:02:24 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） (Fri, 16 Jun 2023 11:32:49 GMT)
A general quantum matrix exponential dimensionality reduction framework
based on block-encoding [4.5] 行列指数次元還元(MEDR)は、線形次元化(DR)アルゴリズムに現れる小さなサンプルサイズの問題を扱う。
高複雑性がこの種のDRアルゴリズムのボトルネックとなるのは、大規模な行列指数固有確率を解く必要があるからである。
我々はブロックエンコーディング技術に基づくMEDRのための汎用量子アルゴリズムフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 03:36:03 GMT)
Epitaxial {\alpha}-Ta (110) film on a-plane sapphire substrate for
superconducting qubits with long coherence times [4.5] α-Ta (110) フィルムは、クビットのコヒーレンス時間を大幅に改善することができる。
α-Ta(110)膜は、界面の原子関係のため、a面サファイア上でエピタキシャルに成長することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 00:57:22 GMT)
Beyond Geometry: Comparing the Temporal Structure of Computation in
Neural Circuits with Dynamical Similarity Analysis [4.4] 本稿では、2つの系を力学のレベルで比較する新しい類似度指標を提案する。
我々は,リカレントニューラルネットワーク(RNN)の動的構造を効果的に同定し,識別できることを実証した。
本手法は,ニューラル計算の時間構造に関する新しいデータ駆動解析への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:11:38 GMT)
How do different tokenizers perform on downstream tasks in scriptio
continua languages?: A case study in Japanese [4.3] 本稿では,単語間に明示的な空間が存在しないスクリプティカル連続言語において,トークン化剤が事前学習言語モデル(PLM)の下流性能に与える影響について検討する。
このような言語のトークン化子は、しばしば形態解析器とサブワードトークン化器から構成され、全ての可能なペアについて包括的な研究を行う必要がある。
我々は、幅広いトークンのセットを訓練し、それぞれを用いてPLMを構築し、幅広いタスクで下流のパフォーマンスを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:22:32 GMT)
Fairness in Preference-based Reinforcement Learning [4.3] そこで我々は,FPbRL (FPbRL) を設計した。
FPbRLの主な考え方は、新しい福祉ベースの嗜好を通じて、複数の目的に関連するベクトル報酬関数を学習することである。
実験により,FPbRLアプローチは効率とエクイティの両方を効果的かつ公正な政策で達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:47:36 GMT)
Sheffield's Submission to the AmericasNLP Shared Task on Machine
Translation into Indigenous Languages [4.3] シェフィールド大学のアメリカスNLP 2023への提出について述べる。
我々のアプローチは、NLLB-200の様々なバリエーションを拡張し、訓練し、アンサンブルすることから成り立っている。
特にAymara、Guarani、Kechuaでは大幅に改善され、開発セットでは、すべての言語でベースラインを平均11%向上させています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:15:26 GMT)
MixedTeacher : Knowledge Distillation for fast inference textural
anomaly detection [4.2] 異常検出のための教師なしの学習は 画像処理研究の中心にある
本稿では,知識蒸留の概念に基づく新しい手法を提案する。
提案したテクスチャ異常検出器は,SOTA法と比較して,どのテクスチャの欠陥も検出し,高速な推論時間を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:14:20 GMT)
FABLE : Fabric Anomaly Detection Automation Process [4.2] 産業における教師なしの異常は、ハイパフォーマンスな産業自動化プロセスのための話題と足掛かりとなっている。
本稿では,工業布地質欠陥検出のための特異性学習プロセスによる自動化プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:35:46 GMT)
Neural Volumetric Reconstruction for Coherent Synthetic Aperture Sonar [4.2] 合成開口ソナー(SAS)は、再構成画像の解像度を高めるために複数の視点からシーンを測定する。
SASのための画像再構成手法は,音響エネルギーを現場に集中させるため,連続的に計測を組み合わせている。
我々は、ニューラルレンダリングの最近の進歩を活用してコヒーレントSASイメージングを行う分析合成最適化を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:35:36 GMT)
Searching for the Fakes: Efficient Neural Architecture Search for
General Face Forgery Detection [4.2] 我々は、ディープフェイク検出のためのニューラルネットワーク探索(NAS)に基づくエンドツーエンドフレームワークを開発する。
本稿では,より一般的なモデルを選択するための探索プロセスを導く新しい性能推定指標を提案する。
人工的に設計した最先端ネットワークと比較して,本手法は,データベース内シナリオとデータセット間シナリオの両方において,競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:27:51 GMT)
Shadow-based quantum subspace algorithm for the nuclear shell model [4.1] 核系の基底エネルギーを計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは古典的な影と部分空間の対角化技術を組み合わせたものである。
ショット数が増えるにつれて,結果の精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:18:53 GMT)
The Best Decisions Are Not the Best Advice: Making Adherence-Aware
Recommendations [4.1] 本稿では,提案したポリシーと実装したポリシーの二分法を捉えるためのアテンデンス対応最適化フレームワークを提案する。
現在,ほとんどのレコメンデーションエンジンが実施している部分付着現象の見落としは,任意に性能劣化を引き起こす可能性があることを示す。
また,本フレームワークは,このようなヒトの偏りに対して自然に免疫する最適な推奨ポリシーを解析し,計算するための有用なツールも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:20:05 GMT)
Investigating the Utility of Surprisal from Large Language Models for
Speech Synthesis Prosody [4.1] 本稿では,音声の韻律合成を支援する機能として,ある文脈における単語の予測可能性の尺度である単語代名詞の使用について検討する。
様々な大きさの英語テキストと大言語モデル(LLM)を用いて実験を行う。
語源と語長は適度に相関し,関連性はあるものの言語使用の異なる側面を捉えていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:49:44 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） (Fri, 16 Jun 2023 15:03:23 GMT)
Understanding Deep Generative Models with Generalized Empirical
Likelihoods [3.8] そこで本研究では,最大平均離散性と一般化経験的類似性(Generalized Empirical Likelihood)の技術を組み合わせて,サンプルごとの解釈可能性を維持する分布テストを作成する方法について述べる。
このようなテストでは、精度/リコールの改善などの指標よりも、モード低下やモード不均衡の度合いが最大60%向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:33:47 GMT)
NaviAirway: a Bronchiole-sensitive Deep Learning-based Airway
Segmentation Pipeline [3.8] 胸部CT画像解析には気道セグメンテーションが不可欠である。
気道トポロジー保存のためのブロンキオール感受性損失関数からなるNaviAirway法を提案する。
実験の結果,NaviAirwayは既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:29:12 GMT)
Framework and Benchmarks for Combinatorial and Mixed-variable Bayesian
Optimization [3.6] 現在のMCBOの論文は、その手法を評価するために、多変量または非標準ベンチマークを導入することが多い。
1つのMCBOプリミティブのソリューションを導入する論文は、残りのプリミティブと同じメソッドを使用するベースラインに対するベンチマークを省略することが多い。
47個の新しいMCBOアルゴリズムを実装し、7つの既存のMCBOソルバと5つの標準ブラックボックス最適化アルゴリズムを10のタスクでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:38:33 GMT)
Temporal Difference Learning with Experience Replay [3.6] 時間差学習(TD)は、強化学習(RL)において最も一般的なアルゴリズムの1つである。
本稿では,マルコフ雑音項の簡易分解を行い,経験的再生を伴うTD学習における有限時間誤差境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:25:43 GMT)
State-Of-The-Practice in Quality Assurance in Java-Based Open Source
Software Development [3.5] 我々は、GitHub上の1,454の人気のあるオープンソースプロジェクトの開発において、品質保証アプローチが併用されているかどうかを調査する。
我々の研究は、一般的にプロジェクトは高強度で全ての品質保証プラクティスに従わないことを示唆している。
一般的に、我々の研究は、Javaベースのオープンソースソフトウェア開発において、既存の品質保証アプローチがどのように使われているか、より深く理解しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:43:11 GMT)
Cooperative Multi-Objective Reinforcement Learning for Traffic Signal
Control and Carbon Emission Reduction [3.3] 本稿では,多目的多元的深層決定主義政策グラディエントという協調型多目的アーキテクチャを提案する。
MOMA-DDPGは、年齢遅延重みを用いた信号制御最適化のための複数の報酬項を推定する。
以上の結果から,MOMA-DDPGの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:37:05 GMT)
Getting Bored of Cyberwar: Exploring the Role of Civilian Hacktivists in
the Russia-Ukraine Conflict [3.3] 我々は、サイバー犯罪集団と結びついた市民やボランティアのハクティビストが戦う重要なサイバー戦争が、広く支持されている物語は、おそらく過大評価されていると論じている。
我々は,358万件のWeb偽装攻撃,1.7万件のDDoS攻撃,441件のボランティアハッキングディスカッショングループを,侵略の2ヶ月前と4ヶ月後に収集した。
以上の結果から,この対立は低レベルのサイバー犯罪コミュニティの注目を集めたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:07:23 GMT)
Calculating the matrix profile from noisy data [3.2] 行列プロファイル(英: matrix profile、MP)は、時系列から計算されたデータ構造であり、モチーフや不一致を見つけるのに必要なデータを符号化する。
従来の時系列データと同一データから生成したMPとの類似度をノイズデータを追加して測定する。
結果から,MP生成は少量のノイズに耐性があることが示唆されるが,ノイズの量が増えるとレジリエンスは消失する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:41:07 GMT)
Quantum work extraction efficiency for noisy quantum batteries: the role
of coherence [3.2] 本研究では, 自己放電, 熱化, 復調効果を模倣した各種ノイズモデルの解析を行った。
この文脈では、入力量子コヒーレンスによりノイズ量子電池の記憶性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:38:49 GMT)
Automatic Trade-off Adaptation in Offline RL [3.1] 本稿では,行動クローニングと最適性w.r.tとのトレードオフを設定するインタフェースを提案する。
専門家はこのインターフェースを使って、ポリシーの振る舞いを好みに応じて適応させ、保守主義とパフォーマンスの最適化の間に良いトレードオフを見出すことができます。
専門家の時間は重要なので、オートパイロットで方法論を拡張して、トレードオフの正しいパラメータ化を自動的に見つけ、AutoLIONと呼ぶ新しいアルゴリズムを生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:20:10 GMT)
Learning to Summarize and Answer Questions about a Virtual Robot's Past
Actions [3.1] 本研究では,自然言語のみを用いて,ロボットエージェントの過去の行動に関する質問を要約し,回答する学習の課題を実証する。
仮想ロボットのエゴ中心のビデオフレームと質問プロンプトが与えられたアクションシーケンスに関する質問を要約し、答えるように、大きな言語モデルがコアにある単一のシステムが訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:47:24 GMT)
Representation and decomposition of functions in DAG-DNNs and structural
network pruning [3.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)の様々なサブアーキテクチャ上で定義された関数の導出にDAG-DNNを用いることができることを示す。
低三角形行列に付随する昇降構造により、ネットワークの構造的プルーニングを系統的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:18:36 GMT)
Latent Graph Representations for Critical View of Safety Assessment [3.0] CVS予測の手法として,まず乱れのあるシーングラフを用いて手術画像の表現を行い,その表現をグラフニューラルネットワークを用いて処理する手法を提案する。
我々のグラフ表現は、意味情報を明示的に符号化し、解剖学的推論を改善するとともに、視覚的特徴を識別可能性を維持し、意味的誤りに対する堅牢性を提供する。
本手法は,ボックスアノテーションのトレーニングにおいて,複数のベースラインメソッドよりも優れるだけでなく,セグメンテーションマスクのトレーニング時にも効果的にスケールし,最先端のパフォーマンスを維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:40:23 GMT)
Robotic vectorial field alignment for spin-based quantum sensors [2.9] 磁石を装着したロボットアームは、標準的な技術では達成不可能な挑戦条件下で、NV中心の量子磁気センサを感知できることを示す。
我々の研究は、制約された設定で多くの量子自由度を統合する可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:38:32 GMT)
Iterative Partial Fulfillment of Counterfactual Explanations: Benefits
and Risks [2.8] ファクトファクト(CF)の説明は、高い領域で機械学習モデルを説明するのに人気がある。
CFの説明を受けると、被験者は新たな予測を下す前に部分的に満たすだけでよいことを示す。
数学的にIPFを定式化し、理論的にも経験的にも、異なるCFアルゴリズムがIPFの下で大きく異なる振る舞いを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:49:52 GMT)
Clickbait Classification and Spoiling Using Natural Language Processing [2.7] クリックベイトを3つのタイプのうちの1つ(タスク1)に分類し、クリックベイトを台無しにする(タスク2)という2つのタスクに取り組む。
タスク1では、最終スポイラー型を決定するために2つのバイナリ分類器を提案する。
タスク2では,質問応答モデルを用いてスポイラーのテキストのスパンを識別し,大言語モデル(LLM)を用いてスポイラーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:45:57 GMT)
Is the Volume of a Credal Set a Good Measure for Epistemic Uncertainty? [2.7] 不確実性対策は様々な分野、特に機械学習や知性において欠かせないものとなっている。
不確実性の尺度の代替として、クレダル集合を考える。
干潟集合は分類において有意義な不確実性尺度であるが,多クラス分類ではそうでないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:17:45 GMT)
Difference of Anisotropic and Isotropic TV for Segmentation under Blur
and Poisson Noise [2.6] 画像をスムーシング・アンド・スレッディング(SaT)セグメンテーションフレームワークを採用して、スムースなソリューションを見つけ、次に$k-meansで画像のセグメンテーションを行う。
具体的には、画像平滑化ステップにおいて、ムムフォードシャーモデルの最大雑音を正則化として、異方性全変動(AITV)の最大変動に置き換える。
スキームの有効性を検証するための収束解析が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:25:24 GMT)
Unsupervised Learning of Style-Aware Facial Animation from Real Acting
Performances [2.3] 本稿では, ブレンド形状, 動的テクスチャ, ニューラルレンダリングに基づく写真リアルな頭部モデルのテキスト/音声駆動アニメーションのための新しい手法を提案する。
本手法は,テキストや音声をアニメーションパラメータの列に変換する条件付きCNNに基づいている。
リアルなリアルタイムレンダリングのために、私たちは、改良された色と前景マットを演算することで、ピクセル化ベースのレンダリングを洗練するU-Netを訓練します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:58:04 GMT)
Matrix Diagonalization as a Board Game: Teaching an Eigensolver the
Fastest Path to Solution [2.2] 行列対角化は科学計算の多くの分野の基盤となっている。
我々は,AlphaZeroフレームワークを用いた強化学習がヤコビ行列対角化を加速することを示す。
本研究は,数値線形代数の性能向上のために,機械学習を有望なツールとして活用する機会を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 03:31:58 GMT)
Drag-guided diffusion models for vehicle image generation [2.2] 本稿では,性能指標の最適化を可能にする物理に基づくガイダンスを提案する。
概念実証として、安定拡散(Stable Diffusion)にドラッグガイドを追加し、新しい車両の画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:05:34 GMT)
Semi-supervised Relation Extraction via Data Augmentation and
Consistency-training [2.2] 半教師付き学習手法は,ラベル付きデータポイントからの学習に加えて,非ラベル付きデータを活用することを目的としている。
近年,一貫性に基づく半教師付き学習手法と組み合わさった強力なデータ拡張が,SSLタスクにおける最先端技術である。
本研究では,制御されたテキスト生成の最近の進歩を活用し,関係抽出タスクの高品質なデータ拡張を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:45:42 GMT)
Speed Is All You Need: On-Device Acceleration of Large Diffusion Models
via GPU-Aware Optimizations [2.2] 本稿では,これまで報告された最も高速な推論遅延を実現する大規模拡散モデルの実装最適化について述べる。
これらの強化により、生成AIの適用範囲が拡大し、幅広いデバイスにわたるユーザエクスペリエンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:04:09 GMT)
A context model for collecting diversity-aware data [2.2] データセットには158人の参加者のサンプルがあり、iLogスマートフォンアプリケーション経由で収集される。
主観的および客観的なデータは170GBを超えており、27個のスマートフォンセンサーから取得されている。
データセットは、多種多様なアプリケーションで示されるように、非常に再利用性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:36:38 GMT)
Dirichlet Diffusion Score Model for Biological Sequence Generation [2.1] 拡散生成モデルは、多くのアプリケーションでかなりの成功を収めた。
定常分布がディリクレ分布である確率単純空間で定義される拡散過程を導入する。
これにより、離散データのモデリングには連続空間での拡散が自然になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:52:45 GMT)
Prototype Learning for Explainable Regression [2.1] 回帰タスクに特化して設計された,説明可能なプロトタイプベースモデルであるExPeRTを提案する。
提案モデルでは,プロトタイプラベルの重み付き平均値を用いて,学習したプロトタイプのラテント空間における距離からサンプル予測を行う。
成人MRIと胎児超音波の2つの画像データセットを用いた脳年齢予測の課題に関するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:13:21 GMT)
Multi-study R-learner for Heterogeneous Treatment Effect Estimation [2.1] マルチスタディな不均一な処理効果推定のための統一フレームワークを提案する。
我々のアプローチであるマルチスタディRラーナーは、Rラーナーを拡張して、現代の機械学習(ML)を用いた原理的統計的推定値を得る。
損失関数による補修調整の堅牢性を実現し、ランダム化された制御された試行と観察的研究の両方を活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:34:27 GMT)
A Metaheuristic-based Machine Learning Approach for Energy Prediction in
Mobile App Development [1.9] 本稿では,モバイルアプリケーション開発におけるエネルギー予測のために,メタヒューリスティックなアプローチによって強化されたヒストグラムに基づく勾配促進分類装置(HGBC)を提案する。
以上の結果から,線形集団サイズ (L-SHADE) の差分進化に対する成功史に基づくパラメータ適応が最適であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:01:50 GMT)
Artificial Intelligence in Ovarian Cancer Histopathology: A Systematic
Review [1.8] 方法: PubMed, Scopus, Web of Science, CENTRAL, WHO-ICTRPの検索を行った。
PROBASTを用いてバイアスのリスクを評価した。
37の診断モデル、22の予後モデル、21の診断関連結果を含む80の関心モデルがあった。
すべてのモデルが全体として偏見のリスクが高いか、あるいは不明確であることが判明し、ほとんどの研究は分析において偏見のリスクが高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:02:38 GMT)
h2oGPT: Democratizing Large Language Models [1.8] 我々は、大規模言語モデルの作成と使用のためのオープンソースのコードリポジトリであるh2oGPTを紹介します。
このプロジェクトの目的は、クローズドソースアプローチに対して、世界で最高のオープンソース代替品を作ることです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:48:22 GMT)
GPINN: Physics-informed Neural Network with Graph Embedding [1.7] 本研究では,グラフ埋め込み(GPINN)を用いた物理インフォームドニューラルネットワークフレームワークを提案し,グラフ上でPINNを実行する。
この手法は、トポロジカルデータをニューラルネットワークの計算に統合し、物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:03:39 GMT)
The False Dawn: Reevaluating Google's Reinforcement Learning for Chip
Macro Placement [1.6] Google 2021 Natureの論文で、シリコンチップの物理的設計のための強化学習が議論を巻き起こした。
クロスチェックデータによると、Nature論文の完全性は、行動、分析、報告の誤りによって著しく損なわれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:32:24 GMT)
Evaluating Superhuman Models with Consistency Checks [1.6] 整合性チェックによる超人的モデル評価のためのフレームワークを提案する。
決定の正確性を評価するのが難しい3つのタスクについて、我々のフレームワークをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:26:38 GMT)
Magnetic field imaging by hBN quantum sensor nanoarray [1.6] 六方晶窒化ホウ素中のホウ素空孔(V$_textB-$)欠陥を10nmの厚さで高空間分解能磁場イメージングで観察した。
センサアレイは、回折限界を超える空間分解能で、ワイヤ内の電流によって誘導される磁場を可視化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:48:01 GMT)
Stretched sinograms for limited-angle tomographic reconstruction with
neural networks [1.5] 本稿では,畳み込みネットワークを用いた限られた角度トモグラフィ再構成法を提案する。
本手法の鍵は、傾き角度のセカントによって傾き軸に傾き方向のすべての傾きビューをまず伸ばすことである。
我々は、ネットワークが生成した再構成と地上の真理3次元ボリュームとの間の平均2乗誤差を最小化してネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 22:35:12 GMT)
Politeness Stereotypes and Attack Vectors: Gender Stereotypes in
Japanese and Korean Language Models [1.5] 本研究では,日本語モデルと韓国語モデルにおいて,丁寧度レベルに関連する文法的性別バイアスがどのように現れるかを検討する。
口頭弁論は女性の文法的ジェンダーを最も表すが, 失礼な言論とフォーマルな言論は男性文法的ジェンダーを最も表す。
サイバーいじめ検出モデルにおいて、丁寧度レベルが性別偏差のアタックベクターであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:36:18 GMT)
Spatial-SpinDrop: Spatial Dropout-based Binary Bayesian Neural Network
with Spintronics Implementation [1.4] 本稿では,スピントロニクスデバイスを備えた空間降下型BayNNであるMC-SpatialDropoutを紹介する。
ネットワーク層当たりのドロップアウトモジュールの数は、9倍の9.11倍の9.11倍の9.11倍のエネルギー消費率で減少するが、それでも同等の性能と不確実性の評価を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:38:13 GMT)
Fast superconducting qubit control with sub-harmonic drives [1.2] 単一ビット制御を行うための新しいパラメトリック駆動方式を提案する。
我々は、トランスモンのKerr項を量子ビットの共振周波数の約3分の1でポンプすることで、高速ゲート速度を実現する。
パルスは数ナノ秒で99.7%の忠実度を持ち、トランスモンの質素なコヒーレンスによって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 20:04:27 GMT)
Enhancing Fault Resilience of QNNs by Selective Neuron Splitting [1.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)の複雑さに取り組むために量子ニューラルネットワーク(QNN)が登場した。
本稿では,ニューロン脆弱性因子(NVF)に基づく臨界ニューロンの同定にQNNを用いた最近の解析的レジリエンス評価手法を提案する。
計算部分を再設計することなく、加速器内に軽量補正ユニット(LCU)を設計できる臨界ニューロン分割法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:11:55 GMT)
Listener Model for the PhotoBook Referential Game with CLIPScores as
Implicit Reference Chain [1.0] PhotoBookは、2人のプレーヤーがプライベートで部分的に重なり合う画像のセットを受け取り、どの画像が共通であるかを判断する対話ゲームである。
そこで本研究では,ゲームの予測タスク,すなわちイメージがパートナーと共有されているかどうかを,直接的に対処する参照チェーンフリーリスナモデルを提案する。
DeBERTaベースのリスナーモデルは全対話を読み出し,CLIPScore機能を用いて発話画像の関連性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 03:41:14 GMT)
Acoustic Identification of Ae. aegypti Mosquitoes using Smartphone Apps
and Residual Convolutional Neural Networks [0.9] 我々は,Aedes aegypti 蚊の増殖に対する住民の意識を高めるために,低コストでデプロイが容易なスマートフォンアプリを提案する。
このようなスマートフォンアプリを開発するのは、さまざまな理由から難しい。スマートフォンのリソースを使って捕獲できる機能に基づいて蚊を識別するために必要な、成熟度の高い技術などだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:41:01 GMT)
CML-TTS A Multilingual Dataset for Speech Synthesis in Low-Resource
Languages [0.8] CML-TTSは、ゴイアス連邦大学(UFG)のCEIA(Center of Excellence in Artificial Intelligence)で開発された新しいテキスト音声データセットである。
CML-TTSはMultilingual LibriSpeech (MLS)をベースとしており、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、ポーランド語、スペイン語のオーディオブックからなるTSSモデルの訓練に適応している。
CML-TTSから3,176.13時間、LibriTTSから245.07時間でトレーニングされた多言語TSモデルであるYourTTSモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:17:06 GMT)
A study on group fairness in healthcare outcomes for nursing home
residents during the COVID-19 pandemic in the Basque Country [0.7] 新型コロナウイルス感染拡大に伴う在宅介護が医療効果に与える影響について検討する。
グループでは、老人ホームの人々は病院に入院する可能性が著しく低く、病院でも死亡する可能性がかなり高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:24:23 GMT)
Evaluation of Speech Representations for MOS prediction [0.7] 本稿では,音声品質予測のための特徴抽出モデルの評価を行う。
また,教師付き学習モデルと自己教師付き学習モデルの埋め込みを話者検証モデルの埋め込みと比較するモデルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:21:42 GMT)
Optimizing the depth of variational quantum algorithms is strongly
QCMA-hard to approximate [0.6] 変分量子アルゴリズム (VQA) は、量子ハードウェアへの短期的応用に向けて激しい研究が行われている。
VQA の重要なパラメータは変分アンザッツ' のエンプデプス' である。
与えられたVQAアンザッツの最適深さを近似することは困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:47:31 GMT)
Vacant Holes for Unsupervised Detection of the Outliers in Compact
Latent Representation [0.6] 現実世界にデプロイされ、運用される機械学習モデルにとって、アウトレーヤの検出は重要なものだ。
本研究では,これらのモデルの特定のタイプに焦点をあてる: 変分オートエンコーダ(VAE)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 06:21:48 GMT)
DeepMPR: Enhancing Opportunistic Routing in Wireless Networks through
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [0.6] 機会的ルーティングは、無線ネットワークのブロードキャスト能力に依存する。
ブロードキャストのコストを削減するため、マルチキャストルーティングスキームはネットワークオーバーヘッドを減らすためにコネクテッド・ドミネーション・セット(CDS)またはマルチポイント・リレー・セット(MPR)を使用する。
一般的なMPR選択アルゴリズムは、ノード間の調整に依存し、大規模ネットワークには高い計算能力を必要とし、ネットワークの不確実性にチューニングすることが困難である。
本稿では,OLSR MPR選択アルゴリズムよりも優れた新しいMPRマルチキャストルーティング手法であるDeepMPRを設計するために,マルチエージェントディープ強化学習を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:53:42 GMT)
FALL-E: A Foley Sound Synthesis Model and Strategies [0.6] FALL-Eモデルは、低分解能スペクトログラム生成、スペクトル超解像、ボコーダからなるカスケード方式を採用している。
我々はデータセット固有のテキストでモデルを条件付けし、テキスト入力に基づいて音質と記録環境を学習できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:44:10 GMT)
Introduction to Topological Superconductivity and Majorana Fermions for
Quantum Engineers [0.5] 我々は、トポロジカル超伝導のいくつかの側面と、それが量子コンピューティングにもたらす利点について論じる。
マヨラナフェルミオンと非アベリア統計は、量子工学における重要性とともに詳細に記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:25:31 GMT)
Super-Resolution Radar Imaging with Sparse Arrays Using a Deep Neural
Network Trained with Enhanced Virtual Data [0.5] 本稿では,極薄レーダー開口部からのレーダデータを完全に処理できるディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく手法を提案する。
提案したDNN処理は、エイリアスフリーレーダイメージングと超解像の両方を提供することができる。
完全に占有された配列で達成されるのとほぼ同じ解像度と画質を同時に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:37:47 GMT)
Learning CO$_2$ plume migration in faulted reservoirs with Graph Neural
Networks [0.4] 我々は,CO$$ plumeマイグレーションに対する断層の影響を捉えるグラフベースのニューラルモデルを開発した。
本研究では, 断層を有する合成貯留層において, ガス飽和度と細孔圧力の経時的変化を正確に予測できることを実証した。
この研究は、複雑な断層と破壊を伴う地下流れを正確にかつ迅速にモデル化するためのGNNベースの手法の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 06:47:47 GMT)
Towards Better Orthogonality Regularization with Disentangled Norm in
Training Deep CNNs [0.4] 本稿では,残差から対角線と相関情報をアンタングル化するフィルタの直交性向上のための新しい手法を提案する。
我々は CIFAR-10 と CIFAR-100 で ResNet と WideResNet のカーネル直交正規化ツールキットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:19:59 GMT)
Catastrophic Forgetting in the Context of Model Updates [0.4] ディープニューラルネットワークは、トレーニングに何万ドルもかかる可能性がある。
新しいデータがパイプラインに入ると、既存のすべてのデータから新しいモデルをスクラッチからトレーニングすることができる。
前者は高価で遅い。後者は安くて速いが、破滅的な忘れ物は、新しいモデルを「忘れる」ために古いデータをうまく分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:21:41 GMT)
Improving Spectrum-Based Localization of Multiple Faults by Iterative
Test Suite Reduction [0.3] 本稿では,複数の断層が存在する場合の基準距離の局所化を改善する新しいSBFL拡張であるFLITSRを提案する。
3つのスペクトルタイプすべてに対して、最高のベースメトリックよりも30%-90%の、異なる断層レベルで平均的な無駄な労力が大幅に削減される。
メソッドレベルの実障害に対しては、FLITSRは、最先端の学習ベースの障害ローカライザであるGRACEを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:00:40 GMT)
Revealing the impact of social circumstances on the selection of cancer
therapy through natural language processing of social work notes [0.3] ターゲット癌治療の処方を予測するために, BERTに基づく双方向表現法を開発し, 導入した。
我々は,がん治療選択に影響を与える特定の社会的状況を特定するために,特徴的重要度分析を行った。
以上の結果から, 乳がん患者には, 社会的要因による治療法の相違がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:40:39 GMT)
"When Words Fail, Emojis Prevail": Generating Sarcastic Utterances with
Emoji Using Valence Reversal and Semantic Incongruity [0.2] 英語の非皮肉文からの絵文字を用いた文字生成のための新しいアーキテクチャを提案する。
本研究は, 人による判断を用いて, 生成した皮肉文を評価することで, 研究を締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:11:03 GMT)
Quantum Pseudorandomness and Classical Complexity [0.2] 暗号擬似乱数量子状態と擬似乱数ユニタリ変換が存在することを示す。
本稿では、暗号、複雑性理論、量子トモグラフィーにおけるこれらの結果の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 22:56:58 GMT)
A Comprehensive Modeling Approach for Crop Yield Forecasts using
AI-based Methods and Crop Simulation Models [0.2] 本稿では,データ駆動型ソリューション,作物シミュレーションモデル,モデルサロゲートを組み合わせた収量予測のための総合的アプローチを提案する。
データ駆動型モデリング手法は従来の手法よりも91%近い収率相関予測で優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:13:24 GMT)
Going public: the role of public participation approaches in commercial
AI labs [0.2] 主要なAI開発を推進しているサイトへの参加に対する態度とアプローチに関する多くの証拠がある。
本稿では、商用AIラボが参加型AIアプローチとその実践に直面する障害をどのように理解しているかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:34:28 GMT)
The Big Data Myth: Using Diffusion Models for Dataset Generation to
Train Deep Detection Models [0.2] 本研究では, 微調整型安定拡散モデルによる合成データセット生成のための枠組みを提案する。
本研究の結果から, 合成データを用いた物体検出モデルは, ベースラインモデルと同じような性能を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:48:52 GMT)
Reducing Computational Costs in Sentiment Analysis: Tensorized Recurrent
Networks vs. Recurrent Networks [0.1] 特定のテキストに対する聴衆の反応を期待することは、政治、研究、商業産業など、社会のいくつかの側面に不可欠である。
感性分析(英: Sentiment Analysis、SA)は、語彙・統計・深層学習法を用いて、異なるサイズのテキストが肯定的、否定的、中立的な感情を示すかどうかを判断する有用な自然言語処理(NLP)技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:18:08 GMT)
Fidelity estimation of quantum states on a silicon photonic chip [0.0] 従来報告されていた最適状態検証プロトコル(Phys. Rev. 120, 170502)を2量子状態の忠実度推定に適用する。
完全プログラム可能なシリコンフォトニック2量子ビットチップを用いて,このプロトコルを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:12:17 GMT)
Young's experiment with entangled bipartite systems: The role of
underlying quantum velocity fields [0.0] 連続可変ベル型最大絡み合い状態で表される力学について検討した。
分離可能なシナリオにおける各粒子の速度場はよく定義され、各座標に対して独立に作用するが、絡み合った場合、強い変形がある。
これにより、当初は同じ部分空間に関連付けられた粒子が徐々に移動し、拡張された2次元空間をさまよう挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:00:01 GMT)
Verification and Validation of the Stakeholder Tool for Assessing
Radioactive Transportation (START) [0.0] DOE総合廃棄物管理局は、使用済み核燃料(SNF)と高レベル放射性廃棄物(HLW)の輸送・保管・廃棄を計画している。
STARTは、ルーティングオプションやSNFとHLWの転送の他の側面を評価するために開発された、Webベースの地理空間決定支援ツールである。
検証と検証(V&V)プロセスは、STARTを独立して評価することを目的としており、STARTが意図した結果を正確に提供できることの信頼性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:22:04 GMT)
Variational quantum algorithms for machine learning: theory and
applications [0.0] この論文は、変分量子アルゴリズムと量子機械学習の分野における最先端技術に関する包括的なレビューを提供する。
この議論は量子機械学習に移行し、機械学習と統計学習理論の要素の導入に続いて、機械学習モデルの最も一般的な量子モデルに関するレビューが行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:28:35 GMT)
Variational multichannel multiclass segmentation using unsupervised
lifting with CNNs [0.0] 与えられた画像をK$の異なる領域に分割するフレキシブルなマルチクラスセグメンテーション手法を実装した。
画像の事前分解を目的とした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
セグメンテーションの出発点となる情報的特徴写像の抽出に特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:28:21 GMT)
Using Natural Language Processing and Networks to Automate Structured
Literature Reviews: An Application to Farmers Climate Change Adaptation [0.0] 本研究の目的は、変数関係を抽出し、それらの結果をネットワークを用いて合成することで、自然言語処理を巧みに活用することである。
一例として,農家の気候変動適応の分析に本手法を適用した。
その結果,自然言語処理とネットワークを記述的手法で併用することで,文献レビューの結果を高速かつ解釈可能な方法で合成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:05:47 GMT)
Using Machine Learning Methods for Automation of Size Grid Building and
Management [0.0] 本研究では,Levi Strauss のサイズ選択決定に焦点をあてる。
同社は、サイズ、商業、計画チームの作業負荷に悩まされている。
この研究により、機械学習技術を用いてより自動化されたプロセスが作成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:23:19 GMT)
Union$\unicode{x2013}$find quantum decoding without
union$\unicode{x2013}$find [0.0] Union$ atx2013$find デコーダは、表面符号上の量子エラーを補正するアルゴリズムの先導的なアプローチである。
本稿では,デコーダスケールの動作が2つの理由から,このデータ構造を過小評価していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:54:59 GMT)
Uncited articles and their effect on the concentration of citations [0.0] 実証的な証拠は、学術出版物から受けた引用が優先的な愛着のパターンに従っており、その結果、権力の分配が生じることを示している。
引用は少数の記事に集中するようになるのか?それとも、最近の地政学的および技術的な科学の変化によって、より分散化された分布がもたらされたのか?
本稿では,参照ベースおよび引用ベースアプローチ,未引用記事,引用インフレーション,書誌データベースの拡張,学際差,自己引用が引用集中の進化にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:38:12 GMT)
Transforming Observations of Ocean Temperature with a Deep Convolutional
Residual Regressive Neural Network [0.0] 海面温度(SST)は、地上の真理、リモートセンシング、ハイブリッドモデル手法を通じて測定できる、必須の気候変動である。
ここでは,20世紀後半から21世紀初頭にかけてのいくつかの技術進歩を応用して,SST監視の進展を祝福する。
本研究では, AMSR-E と MODIS を高分解能に融合させるため, 既存の水循環観測フレームワークである Flux to Flow (F2F) を開発した。
我々のニューラルネットワークアーキテクチャは、深い畳み込み残留回帰ニューラルネットワークに制約されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:35:11 GMT)
Transferability of Winning Lottery Tickets in Neural Network
Differential Equation Solvers [0.0] 2つのハミルトニアンニューラルネットワークの宝くじを見つけ、両システム間の転送性を示す。
2つのシステムの普遍性は、RGの観点からツールを用いて分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:18:47 GMT)
Time-Resolved Rubidium-Assisted Electron Capture by Barium (II) Cation [0.0] 完全3次元原子系をシミュレートする電子力学モデルの最初の開発について述べる。
ルビジウム原子が近傍にあるため,環境支援型電子捕獲による超低温バリウム(II)の再結合について検討した。
シミュレーションは、希薄な原子間距離上での捕獲支援を実現するのに十分な頑健であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:55:10 GMT)
The Information Bottleneck's Ordinary Differential Equation: First-Order
Root-Tracking for the IB [0.0] Information Bottleneck (IB) は、圧縮を損なう方法である。
最適な入力エンコーディングの基盤となるダイナミクスを隠蔽する。
IBの1次正規微分方程式を新たに導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:02:19 GMT)
The Evolution theory of Learning: From Natural Selection to
Reinforcement Learning [0.0] 強化学習は、人工知能において、環境から学習するインテリジェントエージェントを開発するための強力なツールである。
近年、研究者たちはこれら2つの明らかに異なる分野の関連性を探り、これまで考えられていたよりも密接な関係にあるという説得力のある証拠を発見した。
本稿では、これらの関係とその意味を考察し、進化システムにおける進化の理解とフィードバックの役割を高めるための強化学習原則の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:44:14 GMT)
System-bath entanglement of noninteracting fermionic impurities:
Equilibrium, transient, and steady state regimes [0.0] 1つのフェルミオンレベルと1つのフェルミオン浴の間の絡み合いは、3つの異なる動的および熱力学的な状態にある。
熱平衡では、観測された統計的アンサンブルに対する絡み合いの依存性を観察する。
電圧駆動接合では、一定の閾値電圧で任意に弱いシステムバス結合に対して定常状態絡みが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:20:55 GMT)
Structured matter wave evolution in external time-dependent fields [0.0] 定常磁場の存在下, 時間依存外部力の影響下で, 構造物質波の運動を解析した。
物質波の量子干渉法、および非相対論的量子電子顕微鏡の観点から、ここで得られた結果は近似法よりも重要かつ信頼性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:57:39 GMT)
Structured Thoughts Automaton: First Formalized Execution Model for
Auto-Regressive Language Models [0.0] 我々は,信頼性の高い検査可能な実行モデルを構築するために,LMの予測をサンプリングする新しいアルゴリズムを提案する。
この実行モデルに「認知プログラム」を書くための低レベル言語を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 22:04:50 GMT)
Structural Restricted Boltzmann Machine for image denoising and
classification [0.0] 制限ボルツマンマシン(英: Restricted Boltzmann Machines)は、可視単位の別の層に接続された隠れ変数の層からなる生成モデルである。
本稿では,隠れたユニットの接続を可視単位の部分集合に制限する構造制限ボルツマンマシンモデルを提案する。
その結果,提案モデルではより高速かつ安定なトレーニングが可能であり,可視ユニットと隠蔽ユニットの接続が制限されていないRAMに比べ,良好な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 05:18:26 GMT)
Strong-AI Autoepistemic Robots Build on Intensional First Order Logic [0.0] 我々は、この一階述語論理(IFOL)を現代ロボットの象徴的アーキテクチャとみなす。
我々は,その神経アーキテクチャの使い方を経験して,ロボット言語の基礎となるものを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:28:09 GMT)
Stochastic entropy production: Fluctuation relation and irreversibility
mitigation in non-unital quantum dynamics [0.0] 時間進化を非単位量子写像のクラスで記述したオープン量子系におけるエントロピー生成について検討する。
特に、非平衡ポテンシャルに関連付けられるクラス作用素を考える。
結果は、非マルコフ過渡度による量子化の温度化に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:53:25 GMT)
Stacking of Hyperparameter Tuned Models for Tagging Coding Problems [0.0] コーディングの問題は、学生やプロの間で人気があり、彼らのスキルとキャリアの機会を高める。
コーディング問題を実践する人たちを助けるAIシステムは、非常に有用であり、そのようなシステムには大きな可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 03:45:48 GMT)
Spontaneous symmetry breaking in the electronic density by surface-bulk
hybridization in topological insulators [0.0] 有限厚さのトポロジカル絶縁体スラブ内の電子密度分布を解析し,バルクおよび表面状態のハイブリッド化を許容する。
この結果から, 複合化バルクおよび表面状態の組み合わせにより, スラブの中心に対する電子密度の空間対称性を自発的に破壊できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 03:03:54 GMT)
Signatures of the black hole quantum atmosphere in nonlocal correlations [0.0] 近年、ホーキング放射は事象の地平線ではなく、その外にある量子領域(量子大気)で発生する可能性があることが示唆された。
本研究は、ブラックホール近傍の量子相関を形作る役割を評価することによって、この議論をさらに進める試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:23:12 GMT)
Signatures of Quantum Gravity in the Gravitational Self-Interaction of
Photons [0.0] 共振器内の光子の重力自己相互作用を用いた量子重力の相対論的テストを提案する。
この相互作用は、古典的な重力理論では再生できない光の量子状態において、多くの量子重力シグネチャをもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:39:53 GMT)
SMRVIS: Point cloud extraction from 3-D ultrasound for non-destructive
testing [0.0] 本報告では,5つのラベル付き超音波ボリュームと84のラベルなしボリュームのトレーニングデータセットを用いて,実験結果について報告する。
チャレンジのオーガナイザによる外部評価に基づいて、このフレームワークはチャレンジのhrefhttps://www.cvpr2023-dl-ultrasound.com/Leaderboardで初登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 00:41:44 GMT)
Runtime Construction of Large-Scale Spiking Neuronal Network Models on
GPU Devices [0.0] 本稿では,GPUメモリ上で対話的,動的,直接的にネットワーク接続を作成する新しい手法を提案する。
我々は,2つの神経科学的なモデルを用いて,コンシューマとデータセンタのGPUによるシミュレーション性能を検証する。
ネットワーク構築時間とシミュレーション時間は、他の最先端のシミュレーション技術と同等か短い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:08:27 GMT)
Quantum entanglement of masses with non-local gravitational interaction [0.0] 非零運動量を持つ等質量の2つの試験粒子を記述したエネルギー-運動量テンソルを考える。
自己相互作用項による重力エネルギーの変化は有限である。
量子重力による質量の絡み合いを2つの異なるシナリオで研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:16:13 GMT)
Quantum Stabilizer Channel for Thermalization [0.0] 熱処理系との個別相互作用による量子熱化問題について検討する。
一般には非トレース保存であるChoi行列アプローチを用いて、固定点条件を解くチャネルを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:15:48 GMT)
QFT based quantum arithmetic logic unit on IBM quantum computer [0.0] qALU は算術的 ADD (addition) と論理的 NAND ゲート操作を実行することができる。
我々は、IBMが提供する実際の量子コンピュータハードウェア上で量子フーリエ変換に基づくqALU設計を実行した。
その結果,提案回路は演算と論理演算を高い成功率で行うことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 00:25:21 GMT)
Optomechanical Dark Matter Direct Detection [0.0] 我々は,超流動ヘリウムと相互作用する暗黒物質を光学的空洞で考える。
実効場理論を用いて、暗黒物質がフォノンから発散する速度を高密度で駆動する音響モードで計算する。
堆積されたフォノン(mu$eV)は、ポンプレーザーとの光学的相互作用によって光子に変換される。
この光子を効率よく検出することができ、keVスケールの暗黒物質を感度よくプローブする手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 09:51:36 GMT)
Optimised Trotter Decompositions for Classical and Quantum Computing [0.0] 数値物理学のほとんどすべての分野において$exp(Ht)$のような指数作用素の鈴木・トラッター分解が要求される。
ここでは、もともと2つの演算子に対して導出された高度に最適化されたスキームが、このような汎用スズキ・トロッター分解に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:09:53 GMT)
On the testability of the K\'arolyh\'azy model [0.0] K'arolyh'azy が提唱したモデルでは、量子プローブを用いて測定を行う能力の基本的な制限と、デコヒーレンスに責任を負う時空計量の揺らぎの存在が関係している。
関係するすべての制約に適合する相関関数の形式が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:28:55 GMT)
On Evolvability and Behavior Landscapes in Neuroevolutionary Divergent
Search [0.0] 進化性(Evolvability)とは、個々の遺伝子型が相互に多様な表現型を持つ子孫を産み出す能力である。
近年の研究では、発散探索法が選択的圧力を暗黙的に生成することで、進化性を促進することが示されている。
本稿では,神経進化的分岐探索と進化可能性の関係について,新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:46:55 GMT)
Nuclear spin relaxation in cold atom-molecule collisions [0.0] 外部磁場中における構造を持たない原子との1Sigma+$分子の冷間衝突における核スピン緩和の量子力学について検討する。
核スピンサブレベル間の直接結合が欠如していることから,COの基底回転多様体における核スピン緩和は極めて遅いことが判明した。
いくつかの初期状態については、強い磁場依存性も観測しており、これは最初のボルン近似を用いて理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:59:55 GMT)
Nonlinearities in Black Hole Ringdowns and the Quantization of Gravity [0.0] ブラックホールリングダウンの非線形効果は重力数統計に敏感であると主張する。
近い将来に測定できる可能性のあるリングダウン信号の予測には、量子効果を含める必要があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:12:26 GMT)
Non-locality of the energy density for all single-photon states [0.0] 非局所性は単光子状態のよく確立された性質である。
本稿では,電磁エネルギー密度観測値に基づく実証実験を提案する。
現在の証明は全単光子状態に対して完全に一般である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:05:01 GMT)
Neural Network Approach to the Simulation of Entangled States with One
Bit of Communication [0.0] ベルの定理は、局所隠れ変数は、いくつかの絡み合った量子状態における測定の統計を完全に説明できないと述べている。
それらをシミュレートするために、どの程度の補完的な古典的コミュニケーションが必要かを尋ねるのは当然です。
部分絡み合った純2量子状態における全ての射影測定が1ビットの通信しか必要としないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:49:56 GMT)
Multi-task 3D building understanding with multi-modal pretraining [0.0] 本稿では,ビルディングネットデータセットにおける3次元ビルディング型分類と部分分割の学習戦略について検討する。
マルチモーダル事前訓練による最良のマルチタスク PointNeXt-s モデルは、3Dビルディングタイプ分類における59.36の精度、バリデーション分割における3Dビルディング部分分割のための31.68のPartIoUを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:27:00 GMT)
Multi-Classification using One-versus-One Deep Learning Strategy with
Joint Probability Estimates [0.0] 提案モデルは他の最先端モデルよりも一般的に高い分類精度が得られる。
異なる応用における数値実験により,提案モデルが他の最先端モデルよりも一般的に高い分類精度を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:54:15 GMT)
Mode mixing and losses in misaligned microcavities [0.0] 本研究では,ファブリ・ペロトキャビティの光学的損失について検討した。
我々は、理想化された球面の凹凸と、レーザーアブレーションによって生成されたガウスプロファイルの2つの最も一般的な表面形状の鏡について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:27:23 GMT)
Mass-independent test of quantumness of a massive object [0.0] 我々は、マクロリアリズム(MR)の重要な古典的概念の量子違反を探索するための標準ツールに重要な修正を加えている。
我々の適応により、文字通りあらゆる質量、運動量、周波数に対する量子違反を予測できる。
これらは、巨大な物体の非古典性をテストする実験を劇的に単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 12:38:49 GMT)
Large Language Models Sometimes Generate Purely Negatively-Reinforced
Text [0.0] 負に強化された例から、大きな言語モデルが学習できることが示される。
我々は、Pythia-160Mがランダムに推測するよりも13%頻繁にパスワードを推測できる特定のトレーニング設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:23:21 GMT)
Investigating Masking-based Data Generation in Language Models [0.0] BERTと類似したアーキテクチャを持つモデルの特徴は、マスキング言語モデリングの目的である。
データ拡張は、機械学習で広く使われているデータ駆動技術である。
最近の研究は、NLP下流タスクのための人工的な拡張データを生成するためにマスク付き言語モデルを利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:48:27 GMT)
Instantaneous measurement can isolate the information [0.0] 一般に、スピンNの測定を行う情報は、一定時間後にスピン1を達成することを期待する。
本稿では、スピンNの測定が瞬時に行われ、スピンチェーン全体の初期状態が1からNに適切に選択された場合、スピンNの測定を行う情報はスピン1を達成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:03:31 GMT)
HyperSLICE: HyperBand optimized Spiral for Low-latency Interactive
Cardiac Examination [0.0] 対話型心臓共鳴イメージングは、高速なスキャン計画とガイド付き介入に使用される。
リアルタイムおよび近距離リアルタイム可視化の要件は、達成可能なMR分解能を制約する。
本研究の目的は、アンダーサンプルスパイラルサンプリングの最適化と低遅延再構成のためのディープラーニングの活用により、インタラクティブな画像解像度を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:55:15 GMT)
Human-in-the-Loop Optimization for Deep Stimulus Encoding in Visual
Prostheses [0.0] 神経補綴は、失われた感覚機能を回復し、人間の能力を増強する可能性を示しているが、現在の装置が生み出す感覚は、しばしば不自然または歪んでいるように見える。
この2つの基本的制約を克服する,斬新で現実的なアプローチを提案する。
提案手法は、パーソナライズされた刺激エンコーダを迅速に学習し、回復した視覚の質を劇的に改善し、患者からのフィードバックに頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:49:51 GMT)
Homotopy Classification of Clifford Floquet Circuits [0.0] フロケユニタリ力学は、素数$p$-次元四重項の$mathsfd$-dimensional格子に作用するクリフォード回路によって生成される。
クリフォード回路のループのホモトピー類を任意の奇数$p$と$mathsfd=0,1,2,3$と$4$で計算する。
我々は、$(mathsfd+1)$次元のクリフォード・フロケ回路のホモトピー類が、$mathsfd$次元のクリフォードQCAモジュロ回路と格子変換の商群と一致することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:31:34 GMT)
Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated
Learning [0.0] 我々は,MS攻撃のクライアント側検出の問題点について検討した。
我々は,すべてのデシラタを満足する新たな攻撃フレームワークであるSEERを提案する。
私たちの研究は、MS攻撃のより原則化された治療に向けた、有望な第一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:05:34 GMT)
Gradient is All You Need? [0.0] 本稿では、コンセンサスに基づく勾配最適化(CBO)の解釈による学習アルゴリズムの理論的理解に関する新しい分析的視点を提供する。
本研究は,非局所景観関数の複雑さを軽減するため,CBOの本質的な能力を証明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:30:55 GMT)
GPT4 is Slightly Helpful for Peer-Review Assistance: A Pilot Study [0.0] GPT4はピアレビュープロセスを支援するために開発された。
大規模な機械学習会議に提出された学術論文の人間レビュアーとGPTモデルによるレビューを比較することにより、人工知能がピアレビュープロセスに効果的に貢献できるという最初の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 23:11:06 GMT)
Fuzzy Feature Selection with Key-based Cryptographic Transformations [0.0] ファジィ特徴選択は、暗号アルゴリズムのセキュリティと効率を高める上で重要な役割を果たす。
本稿では,鍵ベースの暗号変換にファジィ特徴選択を適用した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:00:39 GMT)
Fundamental Limits of Feedback Cooling Ultracold Atomic Gases [0.0] 量子フィードバック制御による超低温原子ガスの冷却可能性について検討する。
本研究は,光学画像技術の分解能と破壊性との間のトレードオフが,フィードバック冷却の有効性に制約を課していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 13:44:17 GMT)
Friend or Foe? Exploring the Implications of Large Language Models on
the Science System [0.0] OpenAIによるChatGPTは、科学と高等教育の潜在的な意味について広範な議論を引き起こしている。
この研究は、科学における生成AIの影響についての情報的な議論に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:50:17 GMT)
Floquet codes with a twist [0.0] 本研究ではハスティングスとハアのハネカムフロケット符号にツイスト欠陥を生成する方法について述べる。
我々は、ツイスト欠陥が量子情報のフォールトを許容的に保存し処理するのに利用できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:57:53 GMT)
Finite key performance of satellite quantum key distribution under
practical constraints [0.0] グローバルスケールの量子通信ネットワークは、量子信号の効率的な長距離分布を必要とする。
衛星は、より良質な逆2乗空間減衰と長い視線を利用して大陸間量子通信を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:21:43 GMT)
Fairness in Multi-Task Learning via Wasserstein Barycenters [0.0] アルゴリズムフェアネス(英: Algorithmic Fairness)は、データのバイアスを減らすことを目的とした機械学習の確立された分野である。
マルチマルジナルなワッサースタイン・バリセンタを用いたマルチタスク学習を実現するために,textitStrong Demographic Parityの定義を拡張した手法を開発した。
提案手法は回帰および二項分類タスクを含む最適フェアマルチタスク予測器に対する閉形式解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:53:34 GMT)
Experimental storage of photonic polarization entanglement in a
broadband cyclical quantum memory [0.0] 本稿では、偏光結合された光子対の1つの部材をアクティブなCQM(Cycleical Quantum Memory)デバイスに格納する実験について述べる。
保存前後のベルの不平等試験との比較により,CQMの絡み合いの維持能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:33:35 GMT)
Estimating Eigenenergies from Quantum Dynamics: A Unified
Noise-Resilient Measurement-Driven Approach [0.0] 本稿では,実時間計測の収集と後処理により固有エネルギーを求める計測駆動手法を提案する。
提案手法は,ノイズの存在下でも急速に収束することを示す理論的,数値的な証拠を提供する。
我々のMDDベースの戦略は、摂動ノイズを系統的に軽減し、有望なハイブリッド量子古典固有解法として際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:37:25 GMT)
Error-Tolerant Exact Query Learning of Finite Set Partitions with
Same-Cluster Oracle [0.0] まず、学習分割と相関クラスタリングの新たな関連性を強調します。
この接続を使って、この問題に対してR'enyi-Ulamスタイルの分析フレームワークを構築し、最悪のクエリの複雑さに対して、上位と下位の境界を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 18:39:00 GMT)
Entanglement in Resonance Fluorescence [0.0] 我々は、真空の重畳として光子対を放出する共鳴蛍光に基づいて、新しい絡み合った光子の源を導入する。
絡み合いの度合いは1対の周波数に最適化できるため、既存の技術に対して明らかな優位性を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:01:23 GMT)
Ensemble Framework for Cardiovascular Disease Prediction [0.0] 心臓病は、世界中でコミュニケーション不能で無音な死の主な原因である。
我々は,ExtraTrees,Random Forest,XGBoostなど,複数の機械学習アルゴリズムを用いたアンサンブルを組み込んだフレームワークを提案している。
提案手法は,既存の文献よりも高い92.34%の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:37:43 GMT)
Enhanced Sampling with Machine Learning: A Review [0.0] 分子動力学(MD)は、優れた解像度を持つ物理サンプリングシステムの研究を可能にするが、厳しい時間スケールの制限に悩まされる。
これを解決するため,探索時間空間を改善するため,改良されたサンプリング手法が開発されている。
近年,機械学習(ML)技術がさまざまな分野に統合されることが約束されている。
本稿では,MLの融合とMDの強化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:18:23 GMT)
Empirical Physics Informed Neural Networks (Emp-PINNs) for Magnetopause
Tracking [0.0] 本稿では,数値計算とバニラ機械学習を組み合わせた経験的物理情報ニューラルネットワーク(Emp-PINN)を提案する。
シュエらと比較すると,1998年モデルでは根平均二乗誤差が約30%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 04:28:57 GMT)
Efficient operator method for modelling mode mixing in misaligned
optical cavities [0.0] 任意のミラー形状に適用可能なモード混合法の拡張を開発する。
本稿では,これらの手法が,横ミラーの誤認識を実際に動機づけた場合を含むことによって,過去の能力をいかに拡張するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:03:06 GMT)
Echocardiography Segmentation Using Neural ODE-based Diffeomorphic
Registration Field [0.0] 本稿ではニューラル常微分方程式(ニューラルODE)を用いた新しい拡散画像登録法を提案する。
提案手法であるEcho-ODEでは,従来の最先端技術と比較して,いくつかの改良が加えられている。
その結果,本手法は過去の最先端技術よりも多面的に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:37:27 GMT)
Detailed Fluctuation Theorem from the One-Time Measurement Scheme [0.0] 1回測定(OTM)方式は2回測定(TTM)方式よりも情報量が多い。
我々は、OTMスキームが、最終状態が第2の測定のポインタ状態である非破壊的TTMスキームであることを証明した。
この知見は、前方および後方の作業分布の特徴関数に対する詳細なゆらぎ定理の導出につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 01:44:33 GMT)
Density and current statistics in boundary-driven monitored fermionic
chains [0.0] 非相互作用フェルミオン系における中濃度密度と電流の空間分布について検討した。
その結果, 平均値と異なり, 中心密度と電流の空間分布は非自明であることがわかった。
モニタリングレートの関数として急激な位相遷移を特定できないが、本研究は典型的な振る舞いを特徴づけることの有用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:02:31 GMT)
Defining and Explorting the Intelligence Space [0.0] この記事では,3段階のインテリジェンスのネスト階層と,その周辺に構築されたより広い空間の両方を誘導する定義のカスケードを概説する。
このインテリジェンス空間内では、自然(特に人間)のインテリジェンスと人工知能(AI)の両方に対応する領域が特定される。
これらの定義は、特異性、生成的AI、倫理、知的財産権という、より先進的でより議論の的になる4つのトピックの初期の探索で活用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 19:04:05 GMT)
Deep Learning for Opinion Mining and Topic Classification of Course
Reviews [0.0] オンラインで公開されている多数のコースレビューを収集し、事前処理しました。
我々は,学生の感情やトピックに対する洞察を得るために,機械学習技術を適用した。
感情極性では、トップモデルは95.5%のRoBERTa、84.7%のF1-macro、トピック分類では、SVMは79.8%の精度と80.6%のF1-macroである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:15:10 GMT)
Data Protection for Data Privacy-A South African Problem? [0.0] 本研究では,データ保護意識を通じて組織内のデータセキュリティとプライバシを高めるための包括的枠組みを提案する。
公共団体の従業員間でのデータ保護意識のレベルを評価するために、定量的な方法と調査戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:04:50 GMT)
DEYO: DETR with YOLO for Step-by-Step Object Detection [0.0] 本稿では, YOLO (DEYO) を用いた新しい2段階物体検出モデルDETRを提案する。
第1ステージは高品質なクエリと第2ステージへのアンカー供給を提供し、オリジナルのDETRモデルと比較して第2ステージの性能と効率を改善した。
実験の結果、DEYOは12時間で50.6 AP、52.1 AP、36時間でそれぞれ到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 03:49:48 GMT)
Cybersecurity Career Requirements: A Literature Review [0.0] 調査の結果、サイバーセキュリティの専門家が必要とされる技術能力に到達するためには、かなりの時間的投資が必要であることがわかった。
また、この分野のユニークな要件のために、サイバーセキュリティのキャリアに対する女性のジェンダー障壁も特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:58:29 GMT)
Cryogenic optical packaging of nanophotonic devices with coupling loss <
1 dB [0.0] テープ状光ファイバとナノフォトニックデバイスとの永久包装界面を、730nmで記録低結合損失1dBで再現的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 15:06:34 GMT)
Creating Multi-Level Skill Hierarchies in Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,エージェントの環境との相互作用のグラフィカルな構造に基づく回答を提案する。
我々のアプローチは階層的なグラフ分割を使用して、グラフの構造を様々な時間スケールで公開する。
本稿では、強化学習の文脈において、様々な分野において、提案するスキル階層の有用性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 17:23:49 GMT)
Convolutional and Deep Learning based techniques for Time Series Ordinal
Classification [0.0] 時系列規則分類(TSOC)は、このギャップをカバーする分野であるが、文献では未解明である。
本稿では,TSOC手法の最初のベンチマークを行い,対象ラベルの順序付けを利用して,現在のTSCの現状を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 11:57:11 GMT)
Collective scattering in lattice-trapped Sr atoms via dipole-dipole
interactions [0.0] 結合双極子モデルに基づき、3次元光学格子に閉じ込められた密集Srアンサンブルの集合特性について検討する。
結果は、実験スケールに相当する原子番号を持つ格子トラップアンサンブルの集合挙動の理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:16:51 GMT)
Artificial Intelligence for Technical Debt Management in Software
Development [0.0] ソフトウェア開発における技術的負債回避のためのAI駆動ツールの使用に関する既存の研究のレビュー。
AIはソフトウェア開発における技術的負債管理を大幅に改善する可能性がある、と提案する。
AIを開発プロセスに活用しようとするソフトウェア開発チームに対して,実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 21:59:22 GMT)
Are multiple reflecting boundaries capable of enhancing entanglement
harvesting? [0.0] 均一に加速された2つのUnruh-DeWitt検出器間の絡み合いの発生について検討する。
時空における反射境界は空洞量子光学系とよく似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 16:25:12 GMT)
An ontological description for relativistic, massive bosons [0.0] 局所性は量子論に当てはまり、古典的な処理にも完全に従うように見える。
量子処理と古典的処理の区別については、数学的に全く同じ方程式を生成するにもかかわらず、広く議論する。
この理論をリアルタイム量子モデルシミュレーションに適用することが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 14:53:02 GMT)
Active Initialization Experiment of Superconducting Qubit Using
Quantum-circuit Refrigerator [0.0] 量子回路冷凍機(QCR)を用いた超伝導量子ビットの実証
QCR中の準粒子の光子支援トンネルは、共振器内の光子の緩和時間を一時的に増加させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 23:50:14 GMT)
ARFED: Attack-Resistant Federated averaging based on outlier elimination [0.0] フェデレートラーニングでは、各参加者はローカルモデルを独自のデータで訓練し、信頼されたサーバでグローバルモデルを形成する。
サーバは、プライバシを確保するために参加者のトレーニング手順に効果と可視性がないため、グローバルモデルはデータ中毒やモデル中毒などの攻撃に対して脆弱になる。
我々は,データ配信や参加者の類似性,悪意のある参加者の比率などの仮定を一切含まない ARFED という防衛アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:49:38 GMT)
AI Driven Near Real-time Locational Marginal Pricing Method: A
Feasibility and Robustness Study [0.0] ロケーション・マージナル・プライシング (Locational Marginal Pricing, LMP) は、現代の多くの電力市場で使われている。
大規模な電力網では、このプロセスは違法な時間と計算集約となる。
本研究は、複数の電力網上のLMP予測において、一般的な機械学習モデルとディープラーニングモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 06:41:04 GMT)
A research infrastructure for generating and sharing diversity-aware
data [0.0] 日常生活における多様性の側面をコンピュータ化する傾向に伴うデータフローは、人々の保護と新技術への信頼に関する問題と関連している。
我々は,市民科学コミュニティ内で信頼性の高い多様性を意識したデータを可能にする,エンドツーエンドの研究基盤の開発を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 10:43:42 GMT)
A Vision-based Autonomous Perching Approach for Nano Aerial Vehicles [0.0] ナノクワッドコプターのための視覚に基づく自律パーチ手法を提案する。
ドローンは2cmの精度でマーカーの中心に到達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 02:34:50 GMT)
A Survey of Modern Compiler Fuzzing [0.0] この調査は、コンパイラの欠陥を理解し、対処するための研究成果の概要を提供する。
研究者は、その症状や根本原因など、コンパイラーのバグに関する調査と専門知識をカバーしている。
さらに、テストプログラムの構築やテストオラクルの設計など、ファジング技術を設計する研究者の取り組みについても取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 08:09:41 GMT)
A New Low-Rank Learning Robust Quaternion Tensor Completion Method for
Color Video Inpainting Problem and Fast Algorithms [0.0] 本稿では、この課題を解決し、正確な回復理論を導出するために、新しいロバスト四元数テンソル完備化(RQTC)モデルを提案する。
数値実験では,カラー映像の色の汚染を排除し,映像の連続性を保ちながらカラー映像を再現する手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jun 2023 07:15:38 GMT)